(57)【要約】【課題】  分散型エネルギーシステムの最適運用スケジュールをリアルタイムに少ない計算量で効率的に作成および修正する。【解決手段】  最適運用計画作成部２２は設定された、あるいは変更された運用計画を評価し、該運用計画と評価値を最適探索情報格納部２３に格納する処理を、所定の終了条件が満たされるまで、運用計画の探索と評価を行いながら繰り返し、前記終了条件が満たされると、最適な運用計画を選定することを計画開始時間を現在時刻により推移させながら行う。最適探索法則演算部２４は最適探索情報格納部２３の情報から、最適運用計画作成部２２に、最適運用計画探索の指針を与えあるいは探索範囲を限定させる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のエネルギー発生装置と複数のエネルギー貯蔵装置を有し、複数のエネルギー負荷と電力系統とに接続された分散型エネルギーシステムの前記エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の最適な出力指令スケジュールである最適な運用計画を求め、出力する、分散型エネルギーシステムの制御装置において、
最適探索情報格納部と、
設定された、あるいは変更された運用計画を評価し、該運用計画と評価値を最適探索情報格納部に格納する処理を、所定の終了条件が満たされるまで、運用計画の探索と評価を行いながら繰り返し、前記終了条件が満たされると、最適な運用計画を選定することを、計画の開始時間を現在時刻により推移させながら行う最適運用計画作成部と、
前記最適探索情報格納部の情報から、前記最適運用計画作成部に、最適運用計画探索の指針を与えあるいは探索範囲を限定させる最適探索法則演算部と
を有することを特徴とする分散型エネルギーシステムの制御装置。
【請求項２】
前記最適運用計画作成部は、前記運用計画である出力指令スケジュールを前記評価値が良いものから所定数のみ最適解候補として前記最適探索情報格納部に蓄積および修正していく、請求項１記載の分散型エネルギーシステムの制御装置。
【請求項３】
前記最適探索法則演算部は、前記最適解候補の中で各時間帯の各エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の出力指令値が各範囲内に入っている比率を計算し、前記最適探索情報格納部に格納する、請求項２記載の分散型エネルギーシステムの制御装置。
【請求項４】
前記最適運用計画作成部は、前記各時間帯の各エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の出力指令値が各範囲内に入っている比率が所定値以下の出力指令スケジュールについては、評価を省略あるいは確率的に限定する、請求項３記載のエネルギーシステムの制御装置。
【請求項５】
前記最適運用計画作成部は、前記各時間帯の各エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の出力指令値が各範囲内に入っている比率が高いものを組合せることにより探索開始時の初期解を生成する、請求項３記載の分散型エネルギーシステムの制御装置。
【請求項６】
前記最適運用計画作成部は、所定のタイミングにより前記最適探索情報格納部の情報をクリアする、あるいは所定の時間間隔毎に前記最適探索情報格納部の情報を用いない最適探索を行う、請求項１から５記載のいずれかに記載の分散型エネルギーシステムの制御装置。
【請求項７】
複数のエネルギー発生装置と複数のエネルギー貯蔵装置を有し、複数のエネルギー負荷と電力系統とに接続された分散型エネルギーシステムの前記エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の最適な出力指令スケジュールである最適な運用計画を求め、出力する、分散型エネルギーシステムの制御方法において、
設定された、あるいは変更された運用計画を評価し、該運用計画と評価値を最適探索情報格納部に格納する処理を、所定の終了条件が満たされるまで、運用計画の探索と評価を行いながら繰り返し、前記終了条件が満たされると、最適な運用計画を選定することを、計画の開始時間を現在時刻により推移させながら行う最適運用計画作成ステップと、
前記最適探索情報格納部の情報から、前記最適運用計画作成ステップに、最適運用計画探索の指針を与えあるいは探索範囲を限定させる最適探索法則演算ステップと
を有することを特徴とする分散型エネルギーシステムの制御方法。
【請求項８】
前記最適運用計画作成ステップは、前記運用計画である出力指令スケジュールを前記評価値が良いものから所定数のみ最適解候補として前記最適探索情報格納部に蓄積および修正していくことを含む、請求項７記載の分散型エネルギーシステムの制御方法。
【請求項９】
前記最適探索法則演算ステップは、前記最適解候補の中で各時間帯の各エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の出力指令値が各範囲内に入っている比率を計算し、前記最適探索情報格納部に格納することを含む、請求項８記載の分散型エネルギーシステムの制御方法。
【請求項１０】
前記最適運用計画作成ステップは、前記各時間帯の各エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の出力指令値が各範囲内に入っている比率が所定値以下の出力指令スケジュールについては、評価を省略あるいは確率的に限定することを含む、請求項９記載のエネルギーシステムの制御方法。
【請求項１１】
前記最適運用計画作成ステップは、前記各時間帯の各エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の出力指令値が各範囲内に入っている比率が高いものを組合せることにより探索開始時の初期解を生成することを含む、請求項９記載の分散型エネルギーシステムの制御方法。
【請求項１２】
前記最適運用計画作成部は、所定のタイミングにより前記最適探索情報格納部の情報をクリアする、あるいは所定の時間間隔毎に前記最適探索情報格納部の情報を用いない最適探索を行う、請求項７から１１記載のいずれかに記載の分散型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、複数のエネルギー発生装置および複数のエネルギー貯蔵装置を有し、電力系統とエネルギー負荷に接続された分散型エネルギーシステムの制御装置および制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の分散電源システムのエネルギーを有効に利用し低コストな運用制御を行う方法として、特許文献１に記載されている分散型エネルギーコミュニティーシステムとその制御方法がある。これは、制御センタが、分散電源システムの制御装置から通信線を介して燃料電池の発電量と蓄電池のエネルギー貯蔵量と負荷の電力消費量のデータを受信して、各分散電源システムに発電電力値および受送電電力値を指令して、電力需要の日負荷特性が異なる複数の分散電源システム間において電力線を介しての電力需給を補完制御するシステムである。
【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、非特許文献１に記載されているような、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２００２−４４８７０号公報
【非特許文献１】電気学会技術報告第９２３号「電力系統へのメタヒューリスティックス応用技術」ｐ３３〜ｐ３４
【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、需要電力等の変動が大きいため最適運用スケジュールをリアルタイムに作成しながら制御を行う必要がある場合においては、限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して得るための工夫が必要であった。
【０００６】
本発明の目的は、分散型エネルギーシステムの最適運用計画をリアルタイムに、少ない計算量で効率的に作成および修正する制御装置および制御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】
上記目的を達成するために、本発明の分散型エネルギーシステムの制御装置は、
最適探索情報格納部と、
設定された、あるいは変更された運用計画を評価し、該運用計画と評価値を最適探索情報格納部に格納する処理を、所定の終了条件が満たされるまで、運用計画の探索と評価を行いながら繰り返し、前記終了条件が満たされると、最適な運用計画を選定することを、計画の開始時間を現在時刻により推移させながら行う最適運用計画作成部と、
最適探索情報格納部の情報から、最適運用計画作成部に、最適運用計画探索の指針を与えあるいは探索範囲を限定させる最適探索法則演算部を有する。
【０００８】
本発明は、分散エネルギーシステムの最適運用計画を作成する際に、計画の開始時間を現在時刻により推移させながら再スケジューリングを行い、この計画の作成および修正の際に、最適探索過程の情報を保存しておき、以降の最適探索において有効利用することを特徴とするものである。
【０００９】
また、所定のタイミングにより最適探索情報をクリアする、あるいは所定の時間間隔毎にこの情報を用いない最適探索を行うことによって、曜日や季節により変動する需要および発電予測等の最新の情報に対応した解を探索でき、また局所解に留まることを防ぐことができる。
【発明の効果】
【００１０】
最適運用計画の開始時間を現在時刻により推移させながら再スケジューリングの繰り返しを所定の時間間隔毎に行い、この最適運用計画を作成および修正した際の最適探索過程の情報を保存しておき、以降の最適探索において有効利用することによって、コスト最小化等の目的に対応した最適解を効率的に得るための法則を学習することができる。
【００１１】
したがって、短時間で多数のエネルギー発生装置やエネルギー貯蔵装置をスケジューリングする場合においても、良質な解である出力指令スケジュールを安定的に高速に求めることができ、最適運用計画を少ない計算量で効率的に作成することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
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。
【００１３】
図１は本発明の一実施形態による、分散型エネルギーシステムおよびその制御装置の構成を示している。
【００１４】
エネルギーシステム１1，１2，・・・，１n（ｎは２以上）は各コミュニティ（地区、ビル等）に設置されており、エネルギー発生装置として太陽電池１１と燃料電池１２、エネルギー貯蔵装置として蓄電池１３と蓄熱装置１４、エネルギー負荷として電力負荷１５と熱負荷１６を含んでいる。太陽電池１１、燃料電池１２、蓄電池１３、および電力負荷１５は、電力線３により商用電源である電力系統２に接続され、また燃料電池１２は熱配管１７を通して貯湯槽等の蓄熱装置１４と熱負荷１６に接続されている。なお、エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置は以上に挙げたものに限定されるものではない。
【００１５】
制御装置４は各エネルギーシステム１1〜１nに通信線５を介して接続され、エネルギー発生装置である燃料電池１２およびエネルギー貯蔵装置である蓄電池１３に接続された電力負荷１５の負荷電力を計測し、一方気象予報やエネルギー価格、イベント等に関する情報をインターネット等から得て、これらの情報を用いて、太陽電池１１の発電量、電力負荷１５の需要、および熱負荷１６である給湯需要を予測し、この予測結果を用いて燃料電池１２と蓄電池１３の最適運用計画、すなわち燃料電池１２の発電、蓄電池１３の充放電の指令スケジュールを作成し、発電量と充放電量の制御を行う。この指令スケジュールは例えば１日単位あるいは現時刻またはその所定時間経過後から２４時間先まで作成され、所定の時間間隔毎、例えば１時間毎に随時更新される。
【００１６】
制御装置４は上記の機能を果すために、通信部２１と最適運用計画作成部２２と最適探索情報格納部２３と最適探索法則演算部２４を有している。通信部２１は気象予報やエネルギー価格、イベント等に関する情報をインターネットより取得し、最適運用計画作成部２２に渡し、また最適運用計画作成部２２で作成された指令スケジュールを通信線５を介して各エネルギーシステム１1〜１nの燃料電池１２と蓄電池１３に送信する。
【００１７】
最適運用計画探索部２２は、電力、熱負荷需要を予測し、設定された、あるいは変更された運用計画をシステム全体のエネルギーコストを基に評価し、該運用計画と評価値を最適探索情報格納部２３に格納する処理する処理を所定の終了条件が満たされるまで、運用計画を変更しながら繰り返し、前記終了条件が満たされると、最適な運用計画を選定し、各燃料電池１２、蓄電池１３に出力する処理等を行なう。
【００１８】
最適探索法則演算部２４は最適探索情報格納部２３の情報から、最適運用計画作成部２２に、最適運用計画探索の指針を与えあるいは探索範囲を限定させる。
【００１９】
図２は図１中の制御装置４における全体の処理の流れを示している。
【００２０】
まず、気象予報、売買電力価格情報等を通信部２１で受信する（ステップ１０１）。次に、これらの情報を基に、現在の次の時間帯から２４時間先までの電力、熱負荷の需要および太陽電池１１の発電量を予測する（ステップ１０２）。次に、初期解である指令スケジュールを設定する（ステップ１０３）。この初期解は前回の探索で最適解として得られた指令スケジュールを用いて作成する。次に、指令スケジュールの解の集合を評価する（ステップ１０４）。本実施形態では、エネルギーコストを目的関数とし、この目的関数の値（評価値）が最小となるスケジュールを最適解とする。エネルギーコストは、電力コストや燃料コスト等からなる。電力コストは、エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置をスケジュール通りに運転したときの供給電力とエネルギー負荷の需要予測電力との差、および系統電力の価格から算出する。燃料コストは燃料電池１２の効率特性、起動特性、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。蓄電池１３の充放電ロス、蓄熱装置１４の放熱ロス等を考慮してそれらの入出力特性をモデル化し、その残容量を算出しておき、蓄電池１３や貯湯槽のスケジュール期間における入出力量のバランスをとるために、蓄電量や貯湯量のスケジュール開始時と終了時の差分を充電コストや貯湯コストの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１３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。この評価結果に基づき、最適探索情報を最適探索情報格納部２３に格納し、あるいは最適探索情報格納部２３中の既存の情報と置き換える（ステップ１０５）。最適探索情報とは、最適探索の過程で評価した解（出力指令スケジュール）の評価値（目的関数の値）が良いものの情報であり、この解と評価値の他、後述するテーブルデータベースとして格納しておくこともできる。続いて、最適化手法を用いて次に評価するスケジュールを決定する（ステップ１０７）。最適化手法としては、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適用することができる。以上のステップ１０４、１０５、１０７を繰り返し、計算時間や繰り返し回数等による最適探索終了条件を満たすまでに得られた最良な評価値の解であるスケジュールに従い（ステップ１０６，１０８）、各エネルギーシステム１1〜１nの燃料電池１２、蓄電池１３の出力を指令する（ステップ１０９）。最適探索が一旦終了すると、最適探索情報格納部２３内の最適探索情報の一部消去あるいはクリアを行う（ステップ１１０）。次に、予測情報の修正が有れば、修正を行なってステップ１０３に戻る（ステップ１１１，１１２）。
【００２１】
図３に、図２における最適探索情報の格納（ステップ１０５）の一例を示す。最適探索情報格納部２３に空きが有る場合には、評価した近傍解（出力指令スケジュール）とその評価値を格納する（ステップ２０１，２０２）。最適探索情報格納部２３は、探索毎に領域を決めることにより、前回までの探索における情報もしばらくの間活用できる。最適探索情報格納部２３に空きが無い場合に、この最適探索情報格納部２３における現在の探索の割当て領域に、評価した解の評価値よりも悪い解が存在する場合には、最も評価値の悪い解とその評価値を、ここで評価した解と評価値に置き換えていく（ステップ２０３，２０４）。このようにして、需要および発電予測等が変更されている場合があるため、探索毎に評価値が高い上位何パターンかのスケジュールが最適探索情報格納部２３の割当て領域に格納されている意味がある。
【００２２】
図４に、最適探索情報から探索法則を演算（ステップ１１３）の一例を示す。このように、最適スケジューリング時間範囲の全時間帯と、制御対象となる燃料電池や蓄電池全ての組合せについて（ステップ３０３〜３０６）、最適探索情報格納部２３に蓄積された解のうち各時間帯での出力指令値が各範囲内に入っている比率を演算していき（ステップ３０１）、その結果を最適探索情報格納部２３に設けられたテーブルデータベースに登録・更新する（ステップ３０２）。ここで、「各範囲」は出力指令値をいくつかの段階にわけた出力範囲である。例えば、最適探索情報格納部２３に蓄積された解が１０００あり、そのうち時間帯ｔの燃料電池ｉの出力指令値が定格出力の９５〜１００％のスケジュール（解）が１００あったとすると、「時間帯ｔでの燃料電池ｉの出力指令値が９５〜１００％の範囲内に入っている比率」は１００／１０００＝０．１となる。
【００２３】
図５に、図２における最適探索情報を有効に活用する例として、最適化手法にタブーサーチを適用した場合の探索範囲を絞り込む方法を示す。タブーサーチにおいては、解を評価した後、前回評価した解のうち最も評価値の高いスケジュールを次の近傍の始点に設定し、前々回からこの解への調整の属性をタブーリストに登録する（ステップ４０１）。あるいは、他の最適化手法の場合には、評価値が良い解ほど選ばれやすくなるように、確率的に決定してもよい。また、前記近傍とは、例えば、何処かの時間帯の発電量や充放電量等の指令値を１ステップだけ増減させたスケジュールである。また、タブーリストは局所解を脱出するために設けられた機能であり、既に通過した解に戻ることを避けるためのメモリである。ここでは、近傍として調整した時間帯における燃料電池１２や蓄電池１３の増減方向等を格納しておくようにすればよい。
【００２４】
ここで、多数ある近傍解の集合のうち、評価する近傍解を絞り込む（ステップ４０３〜４１１）。まず当然ながら、燃料電池や蓄電池の最大あるいは最小出力、出力変化に関する制約等から出力可能であるものに限定する（ステップ１０４）。次に、タブーリストの例の場合は、タブーリストに登録された禁止された調整方向への近傍である場合は排除する（ステップ４０５）。最後に、本発明の特徴である最適探索情報格納部２３のデータベースを用いた最適探索法則により絞り込む（ステップ４０６）。最適探索情報格納部２３に蓄積されている解のうち、各時間帯の燃料電池および蓄電池の出力指令値が各範囲内に入っている比率が所定値以下であれば、次の解の候補である近傍から排除することにより、評価する近傍解を絞り込むことができるため計算量を大幅に削減することができる。また、乱数等を用いて、この比率の値に応じて確率的に近傍から排除するように、すなわち比率が小さい程排除されやすくなるようにしてもよい。
【００２５】
また、最適探索法則のもう一つの適用方法として、初期解の生成方法がある。例えば、最適解候補の中で各時間帯の各エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の出力指令値が各範囲内に入っている比率が最大であるものを組合せることにより探索開始時の初期解を生成する。複数の初期解からスタートする遺伝的アルゴリズム等の場合には、各時間帯における各エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の出力範囲をランダムに選択して、初期スケジュールを作成してもよい。最適探索情報として格納されている最適解候補における出力指令値は、頻繁に現れるもの程、高い確率で初期解に採用されることになるので、最適探索情報を有効に活用している。また、以上の解は、一定時間それまでの最適解が更新されない場合に、探索パラメータを変更して、探索を再開する際の近傍の始点となる解として採用してもよい。
【００２６】
図６に、図２における最適探索情報の消去方法の一例を示す。このように、最適解候補は探索後所定の時間を経過した場合に消されるという条件を追加すれば、最新の需要予測等に対応した最適スケジュールの候補が格納される。また、この例のように、探索条件を所定のタイミングや評価条件の変更により、全ての記録領域をクリアしてもよい。一定時間でクリアするのは、ある時間帯のある燃料電池や蓄電池の出力指令値が固定された探索になるようなことや、局所解に留まるようなことを防ぐためである。例えば一日一回、深夜のしばらく需要変動等が生じにくい時間帯に、最適探索情報を用いないで、時間をかけた最適探索によりスケジューリングしてもよい。評価条件としては、電力および燃料価格パターンが大幅に変更された場合、需要予測や発電予測が大幅に変更になった場合、特定の燃料電池や蓄電池が故障したりメンテナンスしたりする場合等が考えられる。
【００２７】
最適運用計画の開始時間を現在時刻により推移させながら、再スケジューリングの繰り返しを比較的短時間の時間間隔毎に行う場合、最適な解であるスケジュールは、前回までの最適探索過程で演算したスケジュールと類似したスケジュールが最適解の近似解である場合が多いと考えられるため、探索過程を有効利用することにより良質な解を高速に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の一実施形態の分散型エネルギーシステムとその制御装置の構成図である。
【図２】図１のシステムにおける制御装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】図２における最適探索情報の格納方法の一例を示すフローチャートである。
【図４】図２における最適探索情報から探索法則を演算する方法の一例を示すフローチャートである。
【図５】図２における最適探索情報により探索範囲を絞り込む方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】図２における最適探索情報の消去方法の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２９】
１1〜１n    エネルギーシステム
２    電力系統
３    電力線
４    制御装置
５    通信線
１１    太陽電池
１２    燃料電池
１３    蓄電池
１４    蓄熱装置
１５    電力負荷
１６    熱負荷
１７    熱配管
２１    通信部
２２    最適運用計画作成部
２３    最適探索情報格納部
２４    最適探索法則演算部
１０１〜１１３，２０１〜２０４，３０１〜３０６，４０１〜４１１，５０１〜５０４    ステップ
【図１】
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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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