(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
工場内設備の工場内負荷での消費電力が最大となる期間に、前記工場内設備に接続された電気自動車の走行の駆動源となるバッテリおよび前記工場内設備内の定置蓄電池の少なくとも一方を放電させ、その電力を系統電力に補填することで、系統電力の使用電力が所定電力を越えないようにする電力マネジメントシステムであって、
前記工場内設備は、
前記バッテリの充放電を制御するとともに、前記消費電力が前記所定電力を越える可能性がある場合には、前記所定電力を越える前に、前記バッテリおよび前記定置蓄電池の少なくとも一方から供給される電力を前記系統電力に補填し、
前記消費電力が前記所定電力を越える期間の経過後に、前記バッテリおよび前記定置蓄電池のうち、放電させた方に充電を行うシステム制御部を備え、
前記システム制御部は、
前記バッテリおよび前記定置蓄電池に対する充放電の指示を、充放電の動作を時系列に規定したマップを前記電気自動車の到着状況も考慮して日々作成し、それに基づいて行う、電力マネジメントシステム。
【請求項２】
前記システム制御部は、
前記バッテリおよび前記定置蓄電池の両方から電力を前記系統電力に補填する場合には、前記定置蓄電池を優先的に放電させ、
前記バッテリおよび前記定置蓄電池に充電する際には、前記バッテリを優先的に充電する、請求項１記載の電力マネジメントシステム。
【請求項３】
前記システム制御部は、
前記バッテリおよび前記定置蓄電池の両方から電力を前記系統電力に補填する場合には、前記定置蓄電池の放電比率が高くなるように前記バッテリと前記定置蓄電池の放電比率を設定し、
前記バッテリおよび前記定置蓄電池に充電する際には、前記バッテリを優先的に充電する、請求項１記載の電力マネジメントシステム。
【請求項４】
前記システム制御部は、
前記定置蓄電池の充放電を制御する定置蓄電池制御装置を介して得られた前記定置蓄電池の充電残量を確認して、前記定置蓄電池から供給される電力を算出し、
前記定置蓄電池制御装置は、
前記定置蓄電池の劣化度を算入して前記充電残量を算出する、請求項１記載の電力マネジメントシステム。
【請求項５】
前記システム制御部は、
前記工場内負荷における電力使用量の過去のデータに基づいて前記マップを作成し、前記電力使用量の過去のデータを取得した際の条件と現在の条件とが異なる場合には、前記現在の条件に基づいて前記マップを修正する、請求項１記載の電力マネジメントシステム。
【請求項６】
前記システム制御部は、
前記バッテリを放電させる前に、前記バッテリをフル充電状態にまで充電する、請求項１記載の電力マネジメントシステム。
【請求項７】
前記所定電力は、
電力会社との契約電力である、請求項１記載の電力マネジメントシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力マネジメントシステムに関し、特に、電気自動車と工場との間の電力マネジメントシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
二次電池（バッテリ）に充電された電力を駆動源としてモータを駆動して動力を得る電気自動車においては、軽乗用車タイプであっても１５ｋＷｈ程度のバッテリの充電容量を有している。これは、一般家庭での１〜２日分の電力を賄うことが可能な容量であり、決して小さなものではない。
【０００３】
このようなバッテリに蓄えられた電力を家庭用電源として供給する電力マネジメントシステムが考案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、住宅の家庭用電源から電気自動車への電力供給と、逆に電気自動車から住宅側への電力供給の双方を可能にして電力需要の平準化を実現する家庭用の電力マネジメントシステム（ＨＥＭＳ：Home Energy Management System）が開示されている。
【０００５】
これに対し、工場用の電力マネジメントシステム（ＦＥＭＳ：Factory Energy Management System）においても、電気自動車のバッテリに蓄えられた電力を活用しようとする試みがなされつつある。ＦＥＭＳは、工場における生産設備のエネルギー使用状況や稼働状況に基づいて、エネルギー使用の合理化および工場内設備の管理の最適化を図ることで、エネルギー消費を削減するシステムである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３９８５３９０号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に開示の電力マネジメントシステムをＦＥＭＳに適用しようとしても、簡単にはいかない。すなわち、特許文献１に開示の電力マネジメントシステムでは、深夜電力が安価であることを前提としてシステムを構築しているが、工場のような大電力需要施設の契約形態では、深夜電力と昼間電力とで料金に差がなく、使用電力のピーク電力（契約電力）で基本料金が設定されており、契約電力に比例して基本料金が高くなるため、深夜電力を有効活用しても昼間のピーク電力が大きければ電力料金が高くなり、最適な電力マネジメントが行えないという問題がある。
【０００８】
本発明は上記のような問題点を解消するためになされたもので、電気自動車のバッテリに蓄えられた電力を工場等の大電力需要施設で活用する場合に、最適な電力マネジメントが可能な電力マネジメントシステム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】
【０００９】
本発明に係る電力マネジメントシステムの態様は、工場内設備の工場内負荷での消費電力が最大となる期間に、前記工場内設備に接続された電気自動車の走行の駆動源となるバッテリおよび前記工場内設備内の定置蓄電池の少なくとも一方を放電させ、その電力を系統電力に補填することで、系統電力の使用電力が所定電力を越えないようにする電力マネジメントシステムであって、前記工場内設備は、前記バッテリの充放電を制御するとともに、前記消費電力が前記所定電力を越える可能性がある場合には、前記所定電力を越える前に、前記バッテリおよび前記定置蓄電池の少なくとも一方から供給される電力を前記系統電力に補填し、前記消費電力が前記所定電力を越える期間の経過後に、前記バッテリおよび前記定置蓄電池のうち、放電させた方に充電を行うシステム制御部を備え、前記システム制御部は、前記バッテリおよび前記定置蓄電池に対する充放電の指示を、充放電の動作を時系列に規定したマップを前記電気自動車の到着状況も考慮して日々作成し、それにに基づいて行う。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る電力マネジメントシステムによれば、系統電力の使用電力が所定電力を越えないようにすることができ、所定電力に制限がある場合に、最適の電力マネジメントを行うことができる。また、バッテリおよび定置蓄電池に対する充放電の指示を、充放電の動作を時系列に規定したマップを電気自動車の到着状況も考慮して日々作成し、それに基づいて行うことで充放電の指示が簡略化され、電力マネジメントを簡略化できる。また、複雑な電力マネジメントを要する場合であっても対応が容易となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る電力マネジメントシステムの実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】ＦＥＭＳ制御部の概略構成を示すブロック図である。
【図３】電力マネジメントの概要をイメージ的に説明する図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る電力マネジメントシステムでの電力マネジメントを説明するフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態の変形例に係るＦＥＭＳ制御部の概略構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の実施の形態の変形例に係る電力マネジメントシステムでの電力マネジメントを説明するフローチャートである。
【図７】充放電計画マップの一例を示す図である。
【図８】充放電計画マップの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜実施の形態１＞
＜システム構成＞
図１は、本発明に係る実施の形態の電力マネジメントシステムの構成を示すブロック図である。図１に示す電力マネジメントシステムは、工場内設備１００、電気自動車２００を主たる構成として備えている。
【００１３】
図１に示す電力マネジメントシステムは、工場内設備１００に接続された電気自動車（ガソリンエンジンとモータとを併用したプラグインハイブリッド車も含む）２００内の走行用のモータ（図示せず）の駆動源となるバッテリ２１に蓄えられた電力を、工場内設備１００での消費電力が最大となる期間に、系統電力に補填することで系統電力１の使用電力を抑制するものであり、バッテリ２１から工場内負荷３に電力を供給可能な構成となっている。
【００１４】
また、工場内設備１００には、据え置き型の定置蓄電池８を有しており、定置蓄電池８に蓄えられた電力を、工場内設備１００での消費電力が最大となる期間に、系統電力に補填して使用する構成となっている。なお、定置蓄電池８は１つに限定されるものではなく、複数であっても良い。
【００１５】
工場内設備１００は、種々の工場内負荷３が配電盤２を介して電力会社からの系統電力１に接続されており、工場内負荷３で消費される電力を消費電力と呼称する。本発明に係る電力マネジメントシステムを用いた場合、消費電力は、系統電力１の使用電力と、バッテリ２１および定置蓄電池８の少なくとも一方から供給される電力の合計となる。
【００１６】
工場内には電力マネジメントシステムの制御を行うＦＥＭＳ制御部４が設けられ、これにインタフェース５が接続されている。インタフェース５はディスプレイなどの表示部（図示せず）や、ユーザからの入力部（図示せず）を有している。
【００１７】
ＦＥＭＳ制御部４は、工場内負荷３を監視し、工場内での電力使用状況を把握して、電力マネジメントを行う装置であり、システム制御部とも呼称する。
【００１８】
ＦＥＭＳ制御部４は、工場内負荷３を監視し、系統電力１の使用電力が、電力会社との契約で定めた契約電力を越える可能性がある場合には、越える前に、電気自動車２００内のバッテリ２１および工場内設備１００内の定置蓄電池８から供給される電力を、配電盤２を介して系統電力１に補填することで、系統電力１の使用電力が契約電力を越えず、かつ、消費電力のピークを満たすように電力の供給を制御する。
【００１９】
このため、ＦＥＭＳ制御部４は、定置蓄電池８の充放電を制御する定置蓄電池制御装置９を制御するとともに、電気自動車２００内のバッテリ２１の充放電を制御するバッテリ制御装置２３を制御する。また、定置蓄電池８およびバッテリ２１を充電する際はＡＣ／ＤＣ変換し、これらを放電する際はＤＣ／ＡＣ変換するインバータ１０、定置蓄電池８およびバッテリ２１を充電する際はＤＣ／ＡＣ変換し、放電する際はＡＣ／ＤＣ変換するインバータ１１を制御するともに、太陽光発電システム６で発電された直流電力の電圧をＤＣ／ＤＣ変換して昇圧する機能を有した発電制御装置７を制御する構成となっている。このような発電制御装置７を設けることで、インバータ１０のＤＣ／ＡＣ変換効率およびインバータ１１のＤＣ／ＡＣ変換効率を向上させることができる。なお、発電制御装置７は、太陽光発電システム６で発電された電力を監視し、太陽光発電システム６での発電量に関する情報をＦＥＭＳ制御部４に与える機能も有している。
【００２０】
また、ＦＥＭＳ制御部４は、通信装置１２に接続され、通信装置１２からアンテナ１３を介して、外部のＥＶ（電気自動車）走行支援システム３００から、電気自動車２００の現在位置情報や電池残量、渋滞情報を取得したり、電気自動車２００内の通信装置２５との間でアンテナ２６を介して情報の授受を行う構成となっている。なお、ＦＥＭＳ制御部４は、マイクロコンピュータやＤＳＰ（Digital signal Processor）等のマイクロプロセッサで構成される。
【００２１】
ここで、ＥＶ走行支援システム３００は、電気自動車に、充電施設の情報や渋滞情報などを提供する情報サービスシステムであり、電気自動車の普及とともに整備されつつあるシステムである。本発明に係る電力マネジメントシステムは、これを有効に利用することで、電気自動車の現在位置の情報などを取得する。
【００２２】
ＥＶ情報走行支援システム３００は、インターネット等の広域通信網（図示せず）に接続され、電気自動車２００は、ＥＶ情報走行支援３００に広域通信網を介して接続された携帯電話機等の通信基地局（図示せず）と通信装置２５を介して通信を行う通信機能を有しており、通信基地局および広域通信網を介してＥＶ情報走行支援システム３００との間で通信を行うことができる。
【００２３】
電気自動車２００は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星（図示せず）からの衛星電波に基づいて自車両の位置情報を取得するＧＰＳ機能を備えたナビゲーション装置２４を有しており、取得した自車両の位置情報を通信装置２５を介してＥＶ情報走行支援システム３００に送信することができる構成となっている。ここで、ナビゲーション装置はスマートフォンなどでも良く、ＧＰＳ機能を備えたものであればなんでも良い。
【００２４】
電気自動車２００の、バッテリ２１およびインバータ２２にはバッテリ制御装置２３が接続され、バッテリ制御装置２３は工場内設備１００のＦＥＭＳ制御部４に接続される構成となっている。
【００２５】
インバータ２２は、バッテリ２１を充電する際はＡＣ／ＤＣ変換し、バッテリ２１を放電する際はＤＣ／ＡＣ変換を行う機能を備えている。
【００２６】
バッテリ制御装置２３は、バッテリ２１のバッテリ状態を監視して、バッテリ状態（充電残量など）をＦＥＭＳ制御部４に送信するとともに、ＦＥＭＳ制御部４からの制御に基づいて、バッテリ２１を充放電するようにインバータ２２およびバッテリ２１を制御する。
【００２７】
なお、バッテリ制御装置２３は、バッテリ２１の充電状態を管理する充電管理機構に含まれ、電気自動車では、当該機構は必須のものであり、バッテリ２１の充電状態の情報は、図示されない電子制御装置（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）に与えられ、例えば、運転席のインストゥルメントパネルにおいて、燃料計の代わりに充電量を表示する際に使用される。
【００２８】
また、電気自動車２００のインバータ２２と、工場内設備１００のインバータ１１との間で交流電力の授受を行う電力ラインＰＬ１は、コネクタＣ１によって切り離し可能に構成され、また、電気自動車２００のバッテリ制御装置２３と、工場内設備１００のＦＥＭＳ制御部４との間で信号の授受を行う信号ラインＳＬ１は、コネクタＣ２によって切り離し可能に構成されている。なお、上記では、バッテリ制御装置２３とＦＥＭＳ制御部４との間は、信号ラインＳＬ１によって接続される構成を示したが、バッテリ制御装置２３とＦＥＭＳ制御部４とが、通信装置２５および１３を介して制御信号等の授受を行う構成であっても良い。なお、コネクタＣ１およびＣ２は１つのコネクタとして一体になった構成でも良い。
【００２９】
以上説明した構成においては、系統電力１から供給された電力を電気自動車２００のバッテリ２１に充電する電力パス、電気自動車２００のバッテリ２１から工場内設備１００の工場内負荷３に電力を供給する電力パス、太陽光発電システム６で発電された電力をバッテリ２１、定置蓄電池８に充電する電力パス、および太陽光発電システム６で発電された電力を工場内負荷３に供給する電力パスが形成されるように、ＦＥＭＳ制御部４が各部の制御を行う。
【００３０】
すなわち、インバータ１０は、ＦＥＭＳ制御部４からの制御信号により、系統電力１から供給された電力を電気自動車２００のバッテリ２１および工場内設備１００の定置蓄電池８に充電する際はＡＣ／ＤＣ変換を行い、バッテリ２１および定置蓄電池８から工場内設備１００の工場内負荷３に電力を供給する際および太陽光発電システム６で発電された電力を工場内負荷３に供給する際はＤＣ／ＡＣ変換を行う。また、太陽光発電システム６で発電された電力を電気自動車２００のバッテリ２１あるいは定置蓄電池８に充電する際は、系統電力１との接続を遮断する機能も有している。
【００３１】
インバータ１１は、ＦＥＭＳ制御部４からの制御信号により、系統電力１から供給された電力を電気自動車２００のバッテリ２１に充電する際および太陽光発電システム６で発電された電力をバッテリ２１に充電する際はＤＣ／ＡＣ変換を行い、バッテリ２１から工場内設備１００の工場内負荷３に電力を供給する際はＡＣ／ＤＣ変換を行い、太陽光発電システム６で発電された電力および定置蓄電池８からの電力のみを、工場内負荷３に供給する際は電気自動車１０３との接続を遮断する機能も有している。
【００３２】
＜ＦＥＭＳ制御部の構成＞
次に、図２に示すブロック図を用いて、ＦＥＭＳ制御部４の概略構成について説明する。図２に示すように、ＦＥＭＳ制御部４は、充放電計画部４１および充放電制御部４２を主たる構成として有している。
【００３３】
充放電計画部４１は、工場内負荷３を監視して得られた工場内負荷情報（主として工場内での使用電力の情報）、電気自動車２００のバッテリ制御装置２３を介して得られたバッテリ２１の充電残量の情報や、通信装置１２を介してＥＶ情報走行支援システム３００から得られた、電気自動車の現在位置情報、電池残量などのＥＶ情報、定置蓄電池制御装置９を介して得られた定置蓄電池８の充電残量（電池の劣化度を考慮した値）の情報を含む定置蓄電池情報、発電制御装置７を介して得られた太陽光発電システム６での発電量に関する情報や、図示されない広域通信網を介して得られた１日の天候予測の情報などのＰＶ（Photovoltaic）情報を受ける構成となっている。充放電計画部４１は、これらの情報に基づいて、系統電力１の使用電力が、電力会社との契約で定めた契約電力を越える可能性がある場合には、越える前に、電気自動車２００内のバッテリ２１および工場内設備１００内の定置蓄電池８から供給される電力を配電盤２を介して系統電力１に補填するように、バッテリ２１および定置蓄電池８からの放電量を算出する。なお、太陽光発電システム６で発電される電力は、系統電力１を常時補填するようにしており、バッテリ２１および定置蓄電池８からの放電量は、補填されている太陽光発電システム６で発電される電力を考慮して算出する。
【００３４】
また、消費電力が契約電力を越える期間を過ぎ、系統電力１の使用電力が契約電力を下回る状態になると、系統電力１からバッテリ２１および定置蓄電池８に充電を行うが、その充電量の算出を行う。
【００３５】
充放電制御部４２は、充放電計画部４１で決定された充放電計画および算出された放電量の情報を受け、バッテリ２１および定置蓄電池８からの放電の比率を決定して、それぞれバッテリ制御装置２３および定置蓄電池制御装置９に放電指示を与える。また、充放電計画部４１で算出された充電量の情報を受け、バッテリ２１および定置蓄電池８への充電の比率を決定して、それぞれバッテリ制御装置２３および定置蓄電池制御装置９に充電指示を与える。なお、充電に際しては、まず、バッテリ２１への充電を優先して行い、定置蓄電池８への充電は、バッテリ２１への充電後に行う。このようにバッテリ２１への充電を優先することでＥＶでの走行に必要な残量を早期に確保し、スケジュールよりも早く出発する場合でも十分な走行距離が確保できる。
【００３６】
＜電力マネジメントの概要＞
次に、図３を用いて本発明での電力マネジメントの概要をイメージ的に説明する。図３は、系統電力１から工場内設備１００に供給される使用電力カーブＳＰおよび工場内負荷３で消費される消費電力カーブＦＰを示す図である。
【００３７】
図３においては、横軸に時刻を、縦軸に電力（ｋＷ）を示している。図３に示すように、消費電力カーブＦＰは時刻８：００頃から増え始め、時刻１４：００頃で消費電力ピーク値（ＰＥＡＫ）に達し、その後、時刻２０：００頃にかけて消費電力が下がり、以後、定常状態となるガウス型の特性を有している。ここで、電力会社との契約電力をＭＡＸとして表した場合、消費電力は時刻１２：００頃にはＭＡＸを越えてしまう。
【００３８】
工場等の大電力需要施設の契約形態では、契約電力によって基本料金が設定されており、契約電力に比例して基本料金が高くなるので、契約電力は低く設定することが、経営的には望ましい。
【００３９】
そこで、系統電力１から供給される使用電力が、図３の消費電力カーブＦＰのようになることを防止するために、予め、工場内設備１００内の定置蓄電池８および電気自動車２００のバッテリ２１に電力を蓄えておき、系統電力１の使用電力がＭＡＸを越える前に、定置蓄電池８およびバッテリ２１からＭＡＸを越える分の電力を補填するというのが本発明での電力マネジメントの概念である。
【００４０】
すなわち、図３におけるＭＡＸからＰＥＡＫまでの間の電力を定置蓄電池８およびバッテリ２１から補填するものであり、定置蓄電池８およびバッテリ２１への充電は、使用電力カーブＳＰが消費電力カーブＦＰを上回っている期間で行う。なお、定置蓄電池８およびバッテリ２１への充電量は、使用電力カーブＳＰと消費電力カーブＦＰとの間で規定される領域の面積によってほぼ決まる。
【００４１】
このような電力マネジメントを行うことで、契約電力を低く設定することができ、工場の運用コストを抑制することができる。例えば、電力会社で工場用に設定されている電力料金では、契約電力を１割下げると基本料金が１割程度安くなる。従って、契約電力が３０００ｋＷの場合、３ｋＷで充放電可能な電気自動車を１００台利用すれば、契約電力を１割下げることが可能となる。これに、定置蓄電池８を加えれば、さらに契約電力を下げることができる。
【００４２】
図３において、使用電力カーブＳＰが消費電力カーブＦＰよりも幅広なのは、定置蓄電池８およびバッテリ２１への充電を行うためであり、使用電力カーブＳＰの頂上が平坦なのは、ＭＡＸを越える前に定置蓄電池８およびバッテリ２１からの放電が行われるためである。なお、本発明の電力マネジメントシステムを採用しない場合は、使用電力カーブＳＰは消費電力カーブＦＰと等しくなり、ＭＡＸを越えることとなる。
【００４３】
＜電力マネジメントの一例＞
次に、図１〜図３を参照しつつ、図４に示すフローチャートを用いて、実施の形態に係る電力マネジメントシステムでの電力マネジメントの一例について説明する。
【００４４】
電力マネジメントを開始すると、ＦＥＭＳ制御部４は、まず、電気自動車（ＥＶ）２００が工場内の定位置に到着している状況を確認する（ステップＳ１）。ここで、電気自動車２００は、例えば、当該工場に勤務する従業員が通勤に使用する自動車であり、工場内の定位置とは電気自動車２００と工場内設備１００とが、電力ラインＰＬ１および信号ラインＳＬ１を介して接続されるように設けられた接続設備を有する駐車スペースである。
【００４５】
朝、従業員が出勤し、上記接続設備を有する駐車スペースに駐車して、電気自動車２００と工場内設備１００との間で電力ラインＰＬ１および信号ラインＳＬ１の接続を行うと、接続が行われたことを示す情報（どの従業員のＥＶであるかの情報も含む）がＦＥＭＳ制御部４に与えられる。
【００４６】
ＦＥＭＳ制御部４は、この情報に基づいて工場内の定位置に到着しているＥＶが、所定台数以上あるいは予定されている台数の所定の割合以上であるかを確認する。本例では、予定されている台数の９０％以上が到着しているか否かを確認する。なお、工場の電力マネジメントシステムに参加するか否かは、従業員の選択に任されており、参加を表明した従業員のＥＶは、ＦＥＭＳ制御部４に登録されているので、ＦＥＭＳ制御部４は、電力マネジメントで利用できるＥＶの台数を把握することができる。
【００４７】
なお、ステップＳ１において、到着しているＥＶが、予定されている台数の９０％に満たない場合、ＦＥＭＳ制御部４は、通信装置１２を介して、ＥＶ情報走行支援システム３００から、到着していないＥＶの現在位置情報を取得し、出勤定時までに到着できないＥＶが存在するか否かの確認を行う（ステップＳ１１）。例えば、広域通信網から取得したＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System／登録商標）等の交通情報提供システムが提供する渋滞情報とＥＶの現在位置情報とを突き合わせることで、出勤定時には到着できないと判断したり、出勤定時の５分前になっても、該当ＥＶが、従業員の自宅にあって、移動していない場合などは従業員が休みの可能性があり、その場合は、ステップＳ１２において到着できないＥＶとしてカウントし、そのバッテリ２１の充電容量は利用できないものとして充放電計画に算入する。
【００４８】
一方、ステップＳ１において、到着しているＥＶが、予定されている台数の９０％以上であることが確認された場合、ＦＥＭＳ制御部４は、到着しているＥＶのバッテリ制御装置２３にアクセスして、バッテリ２１の充電残量の情報を取得する。また、退社定時よりも早く退社するＥＶの台数を確認する（ステップＳ２）。この動作は、ＦＥＭＳ制御部４が、人事部門の勤怠管理システムにアクセスし、早退届が出ている従業員と、電力マネジメントシステムに参加している従業員との突き合わせを行うことで、電力マネジメントシステムに参加している従業員のうち、早退する予定の者の人数と早退時間を確認することで実行される。ここでは、９０％で説明したが，数値は８０％でもほかの数値でも良い。なお、本システムに繋がっているＥＶの台数を実際に確認するのではなく、予め、本システムに繋がらないＥＶもあり得るものと想定し、その台数を誤差として組み込むことで、本システムに繋がるＥＶの台数を算出しても良い。その場合はステップＳ１の処理は不要となる。
【００４９】
本発明に係る電力マネジメントシステムでは、退社定時までに各ＥＶのバッテリ２１の充電状態を回復させることを基本としているので、早退する従業員のＥＶについては、それよりも早くバッテリ２１の充電状態を回復させるものとして、当該ＥＶの存在を充放電計画に算入する。
【００５０】
次に、ＦＥＭＳ制御部４は、定置蓄電池制御装置９を介して得られた定置蓄電池８の充電残量を確認し、定置蓄電池８から供給される電力を充放電計画に算入する（ステップＳ３）。
【００５１】
なお、蓄電池は充放電を繰り返すことで充電能力が劣化するので、定置蓄電池制御装置９では、その劣化度を考慮して充電残量を算出するように構成することで、正確な放電電力の情報を得ることができる。
【００５２】
次に、ＦＥＭＳ制御部４は、太陽光発電システム６での１日の発電量を、広域通信網を介して得られた１日の天候予測の情報に基づいて予測し、太陽光発電より得られる電力を充放電計画に算入する（ステップＳ４）。
【００５３】
次に、ＦＥＭＳ制御部４は、その日の工場内設備１００での電力使用量を、これまでに蓄積した電力使用量のデータベースを用いて予測し、それに、ＥＶ情報、定置蓄電池情報、ＰＶ情報を算入して充放電計画を決定する（ステップＳ５）。
【００５４】
すなわち、工場内設備１００での電力使用量は、季節によっても変わり、また、生産計画によっても変わる。しかし、同じ季節、同じ生産計画であれば電力使用量にそれほどの差はないものと考え、過去の同じような条件の日に取得した電力使用量のデータがあれば、それを参考にして１日の電力使用量を見積もる。
【００５５】
例えば、図３に示した消費電力カーブＦＰが、過去の同じような条件の日に得られていたとすれば、本日の工場内設備１００での電力使用量もほぼ同じであると予測し、安全係数を掛けて、少し多めに見積もるなどして本日の消費電力カーブを決定する。これが得られれば、充放電量を算出することができる。充放電計画部４１では、これに基づいて、充放電計画を決定することができる。
【００５６】
また、過去に適当な電力使用量のデータがない場合や、工場を立ち上げた直後の場合は上記の方法は採れないので、現状の入力情報に基づいて充放電計画を決定することになる。この場合、充放電計画部４１では、簡単なモデルパターンを準備し、それを工場内負荷情報、ＥＶ情報、定置蓄電池情報およびＰＶ情報を用いて修正する方法や、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Genetic Algorithm）や電算神経網（ＮＮ：Neural network）などの学習プログラムを用いて充放電計画を決定する方法や、最適制御の評価関数から充放電計画を決定する方法を採ることができる。なお、最適制御の評価関数としては、ラグランジュの未定乗数法でも、リッカチ方程式から求めても良い。
【００５７】
遺伝的アルゴリズムとは、解の候補を遺伝子で表現した個体を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して、組み換えや突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する方法であり、進化して生き残った個体が最適解である可能性が高くなる。これにより、最適な充放電計画を立てることができる。
【００５８】
電算神経網とは、脳神経系をモデルにした情報処理システムであり、例題を基に学習を繰り返すことで、プログラムを与えることなく処理を行わせることができるシステムであり、解法が分からない問題に対しても、試行錯誤により解を求めることができる。これを使えば、簡単な充放電計画のモデルパターンを与えることで、最適な充放電計画を立てることができる。
【００５９】
ここで、図３を用いて、充放電計画の具体例を説明する。ステップＳ２およびステップＳ１２により、その日に使用できるＥＶのバッテリ２１の充電容量が把握できるとともに、充電残量も把握できるので、まず、フル充電状態にないバッテリ２１に対して、工場内設備１００での消費電力がＭＡＸを越える（と予測される）時間までにフル充電状態となるように充電を行う。
【００６０】
すなわち、出勤に使用されたＥＶのバッテリ２１は、何れもフル充電状態にないと考えられるので、この作業を行うことでＥＶのバッテリ２１を有効に利用することができるようになる。
【００６１】
この作業によって、図３における、使用電力カーブＳＰと消費電力カーブＦＰとの間で規定される左側の領域Ｒ１が形成される。なお、図３では、領域Ｒ１は、時刻８：００以前でもバックグラウンド的に存在しているが、これは定置蓄電池８への充電を一晩かけて行うものとして表しているためであり、定置蓄電池８への充電を一晩かけずに行うのであれば、バックグラウンド的な領域Ｒ１はどこかで途切れることとなる。
【００６２】
また、バッテリ２１等の充電に要する電力は、発電量が十分であれば、太陽光発電システム６で得られた電力を用いることもできるが、以下においては系統電力１から供給するものとして説明する。
【００６３】
ステップＳ３により定置蓄電池８の充電残量の情報は得られており、また、上記のように定置蓄電池８はフル充電状態となっているので、バッテリ２１の充電電力と定置蓄電池８の充電電力を用いて、図３におけるＭＡＸからＰＥＡＫまでの間の電力を補填する。
【００６４】
このとき、バッテリ２１と定置蓄電池８とで、同じように放電させるのではなく、また、余裕のある方を放電させるのでもなく、定置蓄電池８を優先的に放電させるというのが本発明に係る電力マネジメントシステムの特徴の１つである。
【００６５】
すなわち、ＥＶのバッテリ２１は、従業員が退社するまでに再び充電しておく必要があり、完全に放電させてしまうと、退社時刻までに十分な充電ができない可能性がある。一方、定置蓄電池８は、契約電力を越える時間帯が過ぎれば、次の日までは使う必要がないので、完全に放電させても問題はない。
【００６６】
そこで、バッテリ２１と定置蓄電池８の両方から電力の供給が必要な場合、まず、定置蓄電池８の方を先に放電させ、足りない分をバッテリ２１で補うように放電を制御する。これにより、最適な電力マネジメントが可能となる。
【００６７】
例えば、充放電計画部４１が８０ｋＷの放電が必要と算出した場合、バッテリ２１、定置蓄電池８ともに５０ｋＷの放電が可能である場合でも、バッテリ２１、定置蓄電池８ともに４０ｋＷずつ放電させることはせず、まず定置蓄電池８からフルに５０ｋＷ放電させ、残りの３０ｋＷをバッテリ２１から放電させるように充放電制御部４２で制御する。
【００６８】
また、定置蓄電池８の放電比率が高くなるように、放電比率を決めておいても良い。例えば、定置蓄電池８は９０％、バッテリ２１は７０％の放電比率とした場合、８０ｋＷの放電が必要な場合、定置蓄電池８から４５ｋＷ放電させ、バッテリ２１から３５ｋＷ放電させるようにしても良い。この場合も、最適な電力マネジメントが可能となる。
【００６９】
この場合、ＥＶは従業員の退社時刻までに、帰宅に必要な電力量が充電されていれば良いので、退社時刻に間に合うのであればバッテリ２１の放電比率を上げることも可能である。
【００７０】
また、バッテリ２１、定置蓄電池８ともに必要電力に対して十分な充電容量を有しているのであれば、必要電力に対する放電比率を一律に決めても良い。例えば、必要電力の６割を定置蓄電池８が供給し、４割をバッテリ２１が供給するようにしても良い。
【００７１】
ただし、契約電力を越える時間帯で必要な放電電力を、定置蓄電池８だけで賄える場合は、バッテリ２１からの電力供給は行わず、定置蓄電池８のみから行っても良い。また、契約電力を越える時間帯で必要な放電電力を、バッテリ２１だけで賄える場合であって、何らかの理由で定置蓄電池８が使えない場合は、バッテリ２１のみから電力供給を行っても良い。この場合も、バッテリ２１は完全に放電させることはせず、従業員の退社時刻までに、帰宅に必要な電力量が充電される程度に放電量を制御する。
【００７２】
再び、図３に戻り、時刻１４：００頃でＰＥＡＫに達した消費電力が、ＭＡＸを下回る時刻１６：００頃には、バッテリ２１に対する充電を開始する。この作業によって、図３における、使用電力カーブＳＰと消費電力カーブＦＰとの間で規定される右側の領域Ｒ２が形成される。
【００７３】
この作業は、従業員の退社時刻までに所定の電力量が充電されるように実行されるが、ステップＳ２で確認した、退社定時よりも早く退社する従業員のＥＶのバッテリ２１を優先的に充電するものとする。なお、バッテリ２１への充電には、急速充電器を用いた大電流での急速充電を行うことで、短時間での充電が可能となる。
【００７４】
また、充電される所定の電力量は、基本的には、従業員が出勤して来た時点での充電残量（ステップＳ２で確認済み）に達するまでの電力量とすれば良いが、本発明に係る電力マネジメントシステムへの参加に対する対価として、フル充電状態となるまでの電力量としても良い。
【００７５】
ＥＶのバッテリ２１への充電が終わった後は、定置蓄電池８への充電を開始する。定置蓄電池８への充電は、一晩かけて行うことが可能なので、急速充電ではなく低電流での長時間充電を行っても良い。
【００７６】
以上説明したような充放電計画に基づいて、ＦＥＭＳ制御部４はバッテリ２１および定置蓄電池８の充放電を行う。
【００７７】
ここで、図４の説明に戻る。充放電計画部４１は、算出した放電量の情報および決定した充放電計画を充放電制御部４２に指示する（ステップＳ６）。充放電制御部４２では、充放電計画および放電量の情報に基づいて、まず、バッテリ２１への充電を開始する（ステップＳ７）。これが、先に説明した、ＥＶのバッテリ２１をフル充電状態にする作業である。
【００７８】
充放電制御部４２は、工場内負荷３での使用電力の情報を受けているので、その情報に基づいて、使用電力が契約電力を越えそうかどうかを判断する（ステップＳ８）。この判断は、例えば、充放電計画部４１で予測した消費電力カーブと、実際の消費電力とを突き合わせ、実際の消費電力が予測した消費電力カーブに沿って上昇しているのであれば、契約電力を越える可能性があると判断することができる。また、予測した消費電力カーブよりも急峻に上昇している場合も契約電力を越える可能性があると判断することができる。
【００７９】
ステップＳ８において、消費電力が契約電力（ＭＡＸ）を越える可能性があると判断された場合は、充放電制御部４２はＭＡＸを越える前に、バッテリ制御装置２３および定置蓄電池制御装置９をそれぞれ制御して、バッテリ２１および定置蓄電池８の放電を開始させる（ステップＳ９）。
【００８０】
このとき、先に説明してように、充放電制御部４２は、定置蓄電池８の放電比率を高めるように放電を制御する。
【００８１】
消費電力がＭＡＸを越える期間を過ぎたことを充放電制御部４２が確認すると、充放電制御部４２は、バッテリ２１および定置蓄電池８の放電を止め、まず、バッテリ２１に対して系統電力１から充電を行い、バッテリ２１に対する充電が終わった後は、定置蓄電池８への充電を開始し（ステップＳ１０）、充電が終わることでその日の電力マネジメントを終了する。
【００８２】
なお、ステップＳ８において、消費電力がＭＡＸを越える可能性がないと判断された場合は、ステップＳ９およびＳ１０の充放電は行わず、その日の電力マネジメントを終了する。
【００８３】
＜電力マネジメントの変形例＞
以上説明した電力マネジメントでは、ＦＥＭＳ制御部４の充放電計画部４１が、その日の工場内設備１００での電力使用量を、これまでに蓄積した電力使用量のデータベースを用いて予測し、それに、ＥＶ情報、定置蓄電池情報、ＰＶ情報を算入して充放電計画を決定する構成について説明したが、電力使用量のデータベースに基づいて、充放電計画をマップで構成することも可能であり、それに基づいて充放電計画を実行させる構成としても良い。
【００８４】
この方法であれば、充放電の指示が簡略化され、電力マネジメントを簡略化できる。また、複雑な電力マネジメントを要する場合であっても対応が容易となる。
【００８５】
図５には、充放電計画をマップに基づいて実行するＦＥＭＳ制御部４の概略構成を説明するブロック図である。
【００８６】
図５に示すＦＥＭＳ制御部４は、マップ作成部４３およびマップ実行部４４を主たる構成として有している。
【００８７】
マップ作成部４３は、図２に示した充放電計画部４１と同様に、工場内負荷情報、ＥＶ情報、定置蓄電池情報およびＰＶ情報を受ける構成となっている。マップ作成部４３は、これらの情報に基づいて、当日の条件に適した充放電計画マップを作成する。
【００８８】
なお、充放電計画マップを用いる方法でも、電力マネジメントの概要は先に説明したものと同じである。
【００８９】
次に、図１、図３および図５を参照しつつ、図６に示すフローチャートを用いて、充放電計画マップを用いた電力マネジメントについて説明する。
【００９０】
図６に示すように、電力マネジメントを開始すると、ＦＥＭＳ制御部４は、まず、電気自動車（ＥＶ）２００が工場内の定位置に到着している状況を確認する（ステップＳ２１）。本例では、予定されている台数の９０％以上が到着しているか否かを確認する。これは、図４に示したステップＳ１での動作と同じである。
【００９１】
ステップＳ２１において、到着しているＥＶが、予定されている台数の９０％に満たない場合、ＦＥＭＳ制御部４は、通信装置１２を介して、ＥＶ情報走行支援システム３００から、到着していないＥＶの現在位置情報を取得し、出勤定時までに到着できないＥＶが存在するか否かの確認を行う（ステップＳ２８）。これは、図４に示したステップＳ１１での動作と同じである。
【００９２】
そして、例えば、出勤定時の５分前になっても、該当ＥＶが、従業員の自宅にあって、移動していない場合などは従業員が休みの可能性があり、その場合は、ステップＳ２９において到着できないＥＶとしてカウントし、そのバッテリ２１の充電容量は利用できないものとしてマップ作成に適用する。
【００９３】
一方、ステップＳ２１において、到着しているＥＶが、予定されている台数の９０％以上であることが確認された場合、ＦＥＭＳ制御部４は、到着しているＥＶのバッテリ制御装置２３にアクセスして、バッテリ２１の充電残量の情報を取得する。また、退社定時よりも早く退社するＥＶの台数を確認する（ステップＳ２２）。これは、図４に示したステップＳ２での動作と同じである。早退する従業員のＥＶについては、退社定時よりも早くバッテリ２１の充電状態を回復させるものとして、当該ＥＶの存在をマップ作成に適用する。
【００９４】
次に、ＦＥＭＳ制御部４は、定置蓄電池制御装置９を介して得られた定置蓄電池８の充電残量を確認し、定置蓄電池８から供給される電力をマップ作成に適用する（ステップＳ２３）。
【００９５】
次に、ＦＥＭＳ制御部４は、太陽光発電システム６での１日の発電量を、広域通信網を介して得られた１日の天候予測の情報に基づいて予測し、太陽光発電より得られる電力をマップ作成に適用する（ステップＳ２４）。
【００９６】
次に、ＦＥＭＳ制御部４は、その日の工場内設備１００での電力使用量を、これまでに蓄積した電力使用量のデータベースを用いて予測し、それに、ＥＶ情報、定置蓄電池情報、ＰＶ情報を適用して充放電計画マップを作成する（ステップＳ２５）。
【００９７】
すなわち、工場内設備１００での電力使用量は、季節によっても変わり、また、生産計画によっても変わる。しかし、同じ季節、同じ生産計画であれば電力使用量にそれほどの差はないものと考え、過去の同じような条件の日に取得した電力使用量のデータがあれば、それを参考にして１日の電力使用量を見積もる。これが得られれば、充放電量を算出することができ、マップ作成部４３では、これに基づいて、充放電計画マップを作成する。
【００９８】
すなわち、過去の電力使用量のデータがあれば、１日の電力使用の状態を把握でき、消費電力がＭＡＸ（契約電力）を越える期間から充放電量を算出することができる。充放電量が決まれば、定置蓄電池８からの放電を優先させるなどの条件に従って、バッテリ２１および定置蓄電池８からの放電電力を決定し、また、ＭＡＸを越え始める時刻、消費電力ピーク値（ＰＥＡＫ）に達する時刻およびＭＡＸを下回り始める時刻に基づいて、放電開始のタイミングおよび放電終了のタイミングを決定して、充放電計画マップを作成することができる。
【００９９】
なお、過去に適当な電力使用量のデータがない場合や、工場を立ち上げた直後の場合は上記の方法は採れないので、現状の入力情報に基づいてマップを作成することになる。この場合、マップ作成部４３では、簡単なモデルパターンを準備し、それを工場内負荷情報、ＥＶ情報、定置蓄電池情報およびＰＶ情報を用いて修正する方法や、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）や電算神経網（ＮＮ）などの学習プログラムを用いて充放電計画を決定する方法や、最適制御の評価関数から充放電計画を決定する方法を採ることができる。
【０１００】
ここで、図７および図８を用いて充放電計画マップの具体例を説明する。図７は、ＥＶのバッテリ２１に対する充放電計画マップであり、図８は、定置蓄電池８に対する充放電計画マップである。図７および図８においては、横軸に時刻を、縦軸に充電残量（ｋＷｈ）を示している。
【０１０１】
まず、ステップＳ２２およびステップＳ２９により、その日に使用できるＥＶのバッテリ２１の充電容量が把握できるとともに、充電残量も把握できるので、まず、フル充電状態にないバッテリ２１に対して、工場内設備１００での消費電力がＭＡＸを越える（と予測される）時間までにフル充電状態（ＦＵＬＬ）となるように充電を行う。これは、図６において、時刻８：３０〜時刻１０：００の充電期間として示されている。フル充電状態になった後は、充電を停止し、フル充電状態を維持する。
【０１０２】
図３に示した消費電力カーブＦＰが、予測される消費電力カーブに相当するとした場合、消費電力は時刻１２：００頃にはＭＡＸを越える予測となる。そこで、図７に示すように時刻１２：００〜時刻１６：００を放電期間とする。この場合、先に説明したように、バッテリ２１は、完全には放電しないように制御するので、時刻１６：００の時点でも充電残量がある。その後は、退社定時である時刻１７：００までが充電期間となっている。
【０１０３】
なお、図７の例では、充電される電力量は、従業員が出勤して来た時点での充電残量（ステップＳ２２で確認済み）に達するまでの電力量となっている。
【０１０４】
これに対し、図８に示す定置蓄電池８に対する充放電計画マップでは、一晩をかけて充電された定置蓄電池８は、消費電力がＭＡＸを越えると予測される時刻１２：００に達すると放電を開始し、そのまま、充電残量が無くなるまで放電を続ける。その後、時刻２０：００頃から充電を開始し、一晩をかけて充電を行う。
【０１０５】
以上説明したような充放電計画マップに基づいて、ＦＥＭＳ制御部４はバッテリ２１および定置蓄電池８の充放電を行う。
【０１０６】
ここで、図６の説明に戻る。マップ作成部４３は、作成した充放電計画マップをマップ実行部４４に指示する（ステップＳ２６）。
【０１０７】
マップ実行部４４では、指示された充放電計画マップに基づいて充放電を実行する。マップ実行部４４は、充放電計画マップに従って、バッテリ制御装置２３および定置蓄電池制御装置９に時系列に充放電を指示する制御を行えば良いので、図２に示した充放電制御部４２のように、複雑な制御をする必要がなく、構成が簡略化される。
【０１０８】
充放電計画マップに基づく充放電が実行されると、その日の電力マネジメントを終了する。
【０１０９】
以上説明したような充放電計画マップを用いる場合、マップは過去の電力使用量のデータベースに基づいて作成できるので、予め準備できるというメリットもあるが、当日に天候が急変したり、ＥＶが予定台数集まらないという状況もありうる。そのような場合には、準備したマップを、当日の状況に合わせてリアルタイムで修正できるように構成しておけば、電力使用量の過去のデータを取得した際の条件と現在の条件とが異なる場合でも最適なマネジメントを維持できる。
【０１１０】
マップ作成部４３には、工場内負荷情報、名ＥＶ情報、定置蓄電池情報およびＰＶ情報が入力されるので、それらを用いて、予め準備したマップを修正することは可能であり、当日にマップを作成するのであれば、過去の電力使用量のデータに係数を掛けて修正し、それを本日の消費電力カーブとして充放電量を算出することができ、充放電計画マップを作成することができる。
【符号の説明】
【０１１１】
３  工場内負荷、４  ＦＥＭＳ制御部、８  定置蓄電池、９  定置蓄電池制御装置、２１バッテリ、１００  工場内設備、２００  電気自動車。
【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】
0005372987.tif 000007
【図７】
0005372987.tif 000008
【図８】
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