(57)【要約】【課題】負荷変動が未知であっても、様々な業態の負荷に対して電力需要を予め実測した結果をデータベース化して記憶装置に記憶しておき、それを利用することで、マイクログリッドを形成する供給設備の適切な容量算定を可能とするマイクログリッドの供給設備構築装置を提供する。【解決手段】負荷パターンDB1と負荷情報DB2を用いて負荷パターンシナリオを複数作成する負荷パターンシナリオ作成手段4と、作成された負荷パターンシナリオのそれぞれと供給設備DB3を用いて、当該シナリオに対する各供給設備の構成を評価する負荷パターンシナリオ評価手段5と、シナリオ評価手段5により評価された各供給設備の構成を格納する供給設備構成DB6と、格納された複数の負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する供給設備構成評価手段7と、供給設備構成評価手段7が評価した中で最も評価値の高い供給設備構成を格納する最適供給設備構成DB11を備える。【選択図】図１
2016213933.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め業態別の負荷変動の大きさを長周期変動成分と短周期変動成分に分けて分析したうえで、少なくともその前記長周期変動成分について１日分の負荷変動を格納する負荷パターン記憶手段と、
マイクログリッド内又はスマートグリッド内に存在する負荷について、その業態や契約電力を格納する負荷情報記憶手段と、
負荷に電力を供給する供給設備について、供給設備の種類とそのカットオフ周波数を格納する供給設備記憶手段と、
前記負荷パターン記憶手段と前記負荷情報記憶手段を用いて負荷パターンシナリオを複数作成する負荷パターンシナリオ作成手段と、
該負荷パターンシナリオ作成手段により作成された複数の負荷パターンシナリオそれぞれと、前記供給設備記憶手段を用いて、当該負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する負荷パターンシナリオ評価手段と、
該負荷パターンシナリオ評価手段により評価された負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を格納する供給設備構成記憶手段と、
該供給設備構成記憶手段に格納された複数の負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する供給設備構成評価手段と、
該供給設備構成評価手段が評価した中で最も評価値の高い供給設備の構成を最適供給設備構成として格納する最適供給設備構成記憶手段と、
を備えることを特徴とするマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置。
【請求項２】
前記負荷パターンシナリオ作成手段は、
前記負荷情報記憶手段から業態と契約電力を取得する手段と、
該取得した業態に対応した負荷パターンをランダムに選択する手段と、
該選択した負荷パターンについて前記負荷パターン記憶手段に格納されている平均値と標準偏差に基づいてランダムな数列を発生させて短周期変動成分を得る手段と、
前記選択した負荷パターンに、前記発生させた前記短周期変動成分を加えるとともに前記取得した契約電力を用いて正規化された電力変動を負荷電力値に変換する手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載のマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置。
【請求項３】
前記負荷パターンシナリオ評価手段は、
前記供給設備記憶手段から各供給設備のカットオフ周波数を読み込み、各供給設備が負担する周波数領域を決定する手段と、
前記負荷パターンシナリオ作成手段が作成した負荷パターンシナリオをフーリエ変換して、時間軸波形の負荷パターンシナリオを周波数軸波形に変換する手段と、
前記各供給設備が対応して分担する周波数領域ごとに、前記負荷パターンシナリオの周波数波形を逆フーリエ変換して時間軸波形に戻し、前記各供給設備が対応して分担する負荷変動波形を得る手段と、
得られた前記各供給設備が対応して分担する負荷変動に対し、前記各供給設備の最適な容量を計算する手段と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載のマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置。
【請求項４】
前記供給設備構成評価手段は、前記複数の負荷パターンシナリオに対する各供給設備の容量の最大値の組み合わせとすることを特徴とする請求項１に記載のマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置。
【請求項５】
予め業態別の負荷変動の大きさを長周期変動成分と短周期変動成分に分けて分析したうえで、少なくともその前記長周期変動成分について１日分の負荷変動を格納する負荷パターン記憶手段、マイクログリッド内またはスマートグリッド内に存在する負荷について、その業態や契約電力を格納する負荷情報記憶手段、および発電機や蓄電池など、負荷に電力を供給する供給設備について、供給設備の種類とそのカットオフ周波数を格納する供給設備記憶手段をあらかじめ備え、
前記負荷パターン記憶手段と前記負荷情報記憶手段を用いて負荷パターンシナリオを複数作成する過程、
作成された複数の負荷パターンシナリオそれぞれと、前記供給設備記憶手段を用いて、当該負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する過程、
評価された負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を格納する過程、
格納された複数の負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する過程、および、
評価した中で最も評価値の高い供給設備の構成を最適供給設備構成として格納する過程、
を含むことを特徴とするマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築方法。
【請求項６】
前記負荷パターンシナリオを複数作成する過程は、
前記負荷情報記憶手段から業態と契約電力を取得する過程、
該取得した業態に対応した負荷パターンをランダムに選択する過程、
該選択した負荷パターンについて前記負荷パターン記憶手段に格納されている平均値と標準偏差に基づいてランダムな数列を発生させて短周期変動成分を得る過程、および、
前記選択した負荷パターンに、前記発生させた前記短周期変動成分を加えるとともに前記取得した契約電力を用いて正規化された電力変動を負荷電力値に変換する過程、
を含むことを特徴とする請求項４に記載のマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築方法。
【請求項７】
前記負荷パターンシナリオ評価する過程は、
前記供給設備記憶手段から各供給設備のカットオフ周波数を読み込み、各供給設備が負担する周波数領域を決定する過程、
前記負荷パターンシナリオ作成手段が作成した負荷パターンシナリオをフーリエ変換して、時間軸波形の負荷パターンシナリオを周波数軸波形に変換する過程、
前記各供給設備が対応して分担する周波数領域ごとに、前記負荷パターンシナリオの周波数波形を逆フーリエ変換して時間軸波形に戻し、前記各供給設備が対応して分担する負荷変動波形を得る過程、および、
得られた前記各供給設備が対応して分担する負荷変動に対し、前記各供給設備の最適な容量を計算する過程、
を含むことを特徴とする請求項４に記載のマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築方法。
【請求項８】
予め業態別の負荷変動の大きさを長周期変動成分と短周期変動成分に分けて分析したうえで、少なくも前記長周期変動成分について１日分の負荷変動を格納する負荷パターン記憶手段と、
マイクログリッド内又はスマートグリッド内に存在する負荷について、その業態や契約電力を格納する負荷情報記憶手段と、
負荷に電力を供給する供給設備について、供給設備の種類とそのカットオフ周波数を格納する供給設備記憶手段と、
前記負荷パターン記憶手段と前記負荷情報記憶手段を用いて負荷パターンシナリオを複数作成する負荷パターンシナリオ作成手段と、
該負荷パターンシナリオ作成手段により作成された複数の負荷パターンシナリオそれぞれと、前記供給設備記憶手段を用いて、当該負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する負荷パターンシナリオ評価手段と、
該負荷パターンシナリオ評価手段により評価された負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を格納する供給設備構成記憶手段と、
該供給設備構成記憶手段に格納された複数の負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する供給設備構成評価手段と、
該供給設備構成評価手段が評価した中で最も評価値の高い供給設備の構成を供給設備構成案として格納する供給設備案記憶手段と、
供給設備容量を設定する供給設備容量設定手段と、
前記供給設備案記憶手段または前記供給設備容量設定手段のいずれかにより設定された供給設備容量と前記負荷パターンシナリオ作成手段で作成された複数の負荷パターンシナリオを入力とし、供給設備容量が制御性能を満たすか否かを評価する最適供給設備構成評価手段と、
該最適供給設備構成評価手段により、制御性能を満たす供給設備容量の中で最も供給設備容量が小さくなる供給設備容量を最適供給設備構成として格納する最適供給設備構成記憶手段と、
を備えることを特徴とするマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置。
【請求項９】
予め業態別の負荷変動の大きさを長周期変動成分と短周期変動成分に分けて分析したうえで、少なくとも前記長周期変動成分について１日分の負荷変動を格納する負荷パターン記憶手段、マイクログリッド内又はスマートグリッド内に存在する負荷について、その業態や契約電力を格納する負荷情報記憶手段、負荷に電力を供給する供給設備について、供給設備の種類とそのカットオフ周波数を格納する供給設備記憶手段、および供給設備容量を設定する供給設備容量設定手段をあらかじめ備え、
前記負荷パターン記憶手段と前記負荷情報記憶手段を用いて負荷パターンシナリオを複数作成する過程、
作成された複数の負荷パターンシナリオそれぞれと、前記供給設備記憶手段を用いて、当該負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する過程、
評価された負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を格納する過程、
格納された複数の負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する過程、
評価した中で最も評価値の高い供給設備の構成を供給設備構成案として格納する過程、
前記供給設備案記憶手段または前記供給設備容量設定手段のいずれかにより設定された供給設備容量と作成された前記複数の負荷パターンシナリオを入力とし、供給設備容量が制御性能を満たすか否かを評価する過程、および、
該評価により、制御性能を満たす供給設備容量の中で最も供給設備容量が小さくなる供給設備容量を最適供給設備構成として格納する過程、
を含むことを特徴とするマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定のエリアで電力の発生、消費を行うマイクログリッド又はスマートグリッドにおいて、電力の供給を行う発電設備や蓄電設備などの供給設備構築装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コジェネレーションシステムや燃料電池などの分散型電源が、ビルやマンションなどに積極的に導入され始めている。また、特定のエリアにおいて、複数の場所に配置された分散型電源と複数の需要家を１つのネットワークで繋ぎ、ＩＴ技術を活用して電力の需要変動に追従するように分散型電源を制御するマイクログリッド又はスマートグリッドを構築する取り組みがなされ始めている。なお、以下はマイクログリッドを例として説明する。
【０００３】
これらのマイクログリッドは、需要家の近くで発電を行うので、エネルギーの地産地消が可能であり、また分散型電源は熱供給も合わせて行うことができるのでエネルギー効率の高い運用が可能である。
【０００４】
また、震災発生等により電力会社の送配電網が故障した場合でも、マイクログリッドを電力会社の送配電網から切り離して自立系統を構成し、需要家に電力を供給することができるなど、災害に強い電力送配システムとして注目されている。
【０００５】
マイクログリッドにより自立系統を構成して需要家に電力を供給する際には、時々刻々と変化する需要家で消費される電力（負荷電力）に対して、分散型電源により発電した電力を常にバランスするように分散型電源を制御する必要がある。すなわち、分散型電源を用いてマイクログリッドを構築する際には、時々刻々と変化する負荷電力に対して、その変動に追従して発電電力を供給し得る分散型電源を用意する必要がある。
【０００６】
分散型電源を用いてマイクログリッドを構築する方法の一例として、特許文献１に示すような方法が提案されている。
特許文献１では、複数種類の分散型電源を統合的に制御して運用するネットワークを構築して特定エリアに電力を供給するマイクログリッドの構築方法において、特定エリアの負荷変動を計測してその計測データを周波数解析し、他方、各分散型電源の周波数応答特性を基に各分散型電源がそれぞれ担当する分担周波数を決定し、分担周波数に基づいて負荷変動の周波数解析結果を各分散型電源に割り当てることで各分散型電源の容量を求めている。
【０００７】
つまり特許文献１には、負荷変動の計測データを周波数解析した結果と各分散型電源の周波数応答特性を用いて各分散型電源の容量が算出されるため、分散型電源を適切な容量と成し得ることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許第４８９５７３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記特許文献１に開示されているマイクログリッドの構築方法は、特定エリアの負荷変動を計測して周波数解析を行う必要があるが、特定エリアに既に負荷が存在している場合には、負荷変動を計測することは容易であるため、その限りにおいて上記マイクログリッドの構築方法は有効なものと考えられる。
【００１０】
しかしながら、例えば、新たに工業団地が造成される場合や、都市の再開発により今までとは大きく異なる負荷変動が想定されるエリアについては、上記マイクログリッドの構築方法を直に適用することはできない。
【００１１】
すなわち、新たに工業団地が造成されるエリアにマイクログリッドを構築しようとする計画がある場合に、上記特許文献１に開示の方法を適用しようとしても、計画段階では対象エリアの負荷変動がどのようになるかは未知であり、負荷変動を計測しようとしてもそもそも負荷がない状態であるので、負荷変動の計測を行うことができない。
【００１２】
また、都市を再開発してマイクログリッドを構築する計画がある場合でも、現在の状態における負荷変動は計測可能であるが、再開発後の負荷変動は未知であり、やはり負荷変動の計測を行うことができない。
【００１３】
つまり、上記特許文献１に開示の方法は、負荷変動が測定できる既存の特定エリアについては有効なものと考えられるが、計画段階の新規エリアや、既存エリアを再開発するような場合には適用することができないといった課題がある。
【００１４】
また特許文献１では、分散型電源がそもそも備えている機器単独の周波数応答特性を基にして各分散電源の容量が算出される。しかし、マイクログリッドにおいては、分散型電源は中央の制御装置が操作量を計算し、通信を介して制御指令が伝達されるといった使い方がなされることが多い。
【００１５】
このような場合には、分散型電源は機器単独の応答特性だけを考慮するのではなく、中央の制御装置での操作量計算を含んだ応答特性に基づいて容量を算定する必要がある。前述の特許文献1では、中央の制御装置での操作量計算を含んだ応答特性に基づく容量算定はできないといった課題がある。
【００１６】
本発明の目的は、負荷変動が未知であっても、様々な業態の負荷に対して電力需要を予め実測した結果をデータベース化して記憶装置に記憶しておき、それを利用することで、マイクログリッドを形成する供給設備の適切な容量算定を可能とするマイクログリッドの供給設備構築装置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】
【００１７】
本発明の態様は、予め業態別の負荷変動の大きさを長周期変動成分と短周期変動成分に分けて分析したうえで、少なくとも上記長周期変動成分について１日分の負荷変動を格納する負荷パターン記憶手段と、
マイクログリッド内又はスマートグリッド内に存在する負荷について、その業態や契約電力を格納する負荷情報記憶手段と、
負荷に電力を供給する供給設備について、供給設備の種類とそのカットオフ周波数を格納する供給設備記憶手段と、
上記負荷パターン記憶手段と上記負荷情報記憶手段を用いて負荷パターンシナリオを複数作成する負荷パターンシナリオ作成手段と、
該負荷パターンシナリオ作成手段により作成された複数の負荷パターンシナリオそれぞれと、上記供給設備記憶手段を用いて、当該負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する負荷パターンシナリオ評価手段と、
該負荷パターンシナリオ評価手段により評価された負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を格納する供給設備構成記憶手段と、
該供給設備構成記憶手段に格納された複数の負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する供給設備構成評価手段と、
該供給設備構成評価手段が評価した中で最も評価値の高い供給設備の構成を最適供給設備構成として格納する最適供給設備構成記憶手段と、を備えることを特徴とする。
【００１８】
また本発明の他の態様は、予め業態別の負荷変動の大きさを長周期変動成分と短周期変動成分に分けて分析したうえで、少なくとも上記長周期変動成分について１日分の負荷変動を格納する負荷パターン記憶手段と、
マイクログリッド内又はスマートグリッド内に存在する負荷について、その業態や契約電力を格納する負荷情報記憶手段と、
負荷に電力を供給する供給設備について、供給設備の種類とそのカットオフ周波数を格納する供給設備記憶手段と、
上記負荷パターン記憶手段と上記負荷情報記憶手段を用いて負荷パターンシナリオを複数作成する負荷パターンシナリオ作成手段と、
該負荷パターンシナリオ作成手段により作成された複数の負荷パターンシナリオそれぞれと、上記供給設備記憶手段を用いて、当該負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する負荷パターンシナリオ評価手段と、
該負荷パターンシナリオ評価手段により評価された負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を格納する供給設備構成記憶手段と、
該供給設備構成記憶手段に格納された複数の負荷パターンシナリオに対する各供給設備の構成を評価する供給設備構成評価手段と、
該供給設備構成評価手段が評価した中で最も評価値の高い供給設備の構成を供給設備構成案として格納する供給設備案記憶手段と、
供給設備容量を設定する供給設備容量設定手段と、
上記供給設備案記憶手段または上記供給設備容量設定手段のいずれかにより設定された供給設備容量と上記負荷パターンシナリオ作成手段で作成された複数の負荷パターンシナリオを入力とし、供給設備容量が制御性能を満たすか否かを評価する最適供給設備構成評価手段と、
該最適供給設備構成評価手段により、制御性能を満たす供給設備容量の中で最も供給設備容量が小さくなる供給設備容量を最適供給設備構成として格納する最適供給設備構成記憶手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、様々な業態の負荷に対して電力需要を予め実測した結果をデータベース化して記憶装置に記憶しておき、それを利用することで、新たに工業団地が造成されるエリアや、都市の再開発が行われるエリアにマイクログリッド又はスマートグリッドを導入するような場合でも、マイクログリッド又はスマートグリッドを形成する供給設備の適切な容量算定を行うことが可能となる。
【００２０】
また本発明を用いれば、中央の制御装置の制御特性を考慮して分散型電源の設備容量を算定することが可能となるので、制御の実態に即した設備容量の算定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態に係るマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置の構成例（その１）を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る商業施設の電力需要を実測した例を示すグラフである。
【図３】本発明に係る事務所ビルの電力需要を実測した例を示すグラフである。
【図４】図２に示した商業施設の電力需要を実測した例に対して長周期変動成分のみを保存し、短周期変動成分は取り除いて登録した後のデータを示すグラフである。
【図５】図３に示した事務所ビルの電力需要を実測した例に対して長周期変動成分のみを保存し、短周期変動成分は取り除いて登録した後のデータを示すグラフである。
【図６】本発明に係る供給設備のカットオフ周波数と負荷変動への対応範囲の概念を示す図である。
【図７】本発明に係る負荷パターンシナリオの作成手順を示すフロー図である。
【図８】本発明に係る負荷パターンシナリオ作成手順にて作成された負荷パターンシナリオ例を示す図である。
【図９】本発明に係る負荷パターンシナリオの評価手順を示すフロー図である。
【図１０】本発明に係る負荷パターンシナリオをフーリエ変換して時間軸波形から周波数軸波形に変換する様子を示す図である。
【図１１】本発明に係る各供給設備が対応して分担する負荷変動波形を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態に係るマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置の構成例（その２）を示すブロック図である。
【図１３】本発明に係る最適供給設備構成評価手段の構成を示す図である。
【図１４】本発明に係る最適供給設備構成評価手段における処理フローを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態に係るマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置の構成例（その１）を示すブロック図である。
【００２３】
図１に示す構成例を項分けして以下に説明する。なお、図１に示す各構成を具現するハードウェアは、当業者に周知の情報処理装置（例．コンピュータ）によって実現されている。
【００２４】
例えば、情報処理装置は、そのハードウェア資源として、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）、記憶装置(ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤＤを含む)、入出力装置(通信インタフェース，ディスプレイ，プリンタ，マウス，キーボードなどを含む)などを備えて構成されている。
【００２５】
通常、ＣＰＵは装置全体を制御する機能を有し、記憶装置(ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤＤを含む)はデータやプログラムを記憶する機能を有し、入出力装置は、データを入力したり、データを出力したり、外部装置との間でデータ通信を行ったりする機能を有している。なお上記機能を実現するに当たっては、上記した記憶装置内に格納されたプログラムを上記したＣＰＵが適宜読み出して実行することで機能を実現する。
【００２６】
（１）負荷パターン記憶手段(負荷パターンＤＢ)
負荷パターン記憶手段(負荷パターンＤＢ)１には、負荷の変動パターンに関する情報が業態別に入力されて記憶される。負荷の変動パターンは、その業態（例えば、事務所ビル、商業施設、工場、団地ビルなど）により、ある特徴を持った日変動になることがよく知られている。
【００２７】
例えば、商業施設を例にとると、深夜から開店時間直前までの時間帯では、電力需要は非常に小さく、かつ変動がほとんどない。
開店時間直前から開店時間にかけての時間帯は短時間で急激に電力需要が立ち上がる。その後、開店している時間帯は、電力需要は一定の範囲内で細かい増減を繰り返し、閉店時間後のわずかな時間で急激に電力需要が急激に立ち下がる。
【００２８】
また事務所ビルを例にとると、深夜から早朝の時間帯では、電力需要は徐々に減少していく。早朝から昼の時間帯にかけては、電力需要は徐々に立ち上がっていく。昼休みになると一時的に電力需要は減少し、昼休みが終了すると再び電力需要は増加してピークを迎え、その後は深夜に向かって電力需要は徐々に減少していく。
【００２９】
図２は、本発明に係る商業施設の電力需要を実測した例を示すグラフであり、図３は本発明に係る事務所ビルの電力需要を実測した例を示すグラフである。なお、図２及び図３のグラフにおいて、横軸は時間を、縦軸は契約電力に対する電力需要の割合を示している。このように電力需要は、業態ごとにパターン化ができる。
【００３０】
そこで、様々な業態に対して電力需要を予め実測しておき、実測した電力需要を上述したような情報処理装置内の記憶装置に業態別に負荷パターンとして格納し、後でそれを利用できるようにまとめておく。
【００３１】
ただし、実測した電力需要データをそのまま負荷パターンＤＢ(Database:データベース(以下同じ)の略)として記録するのではなく、汎用性を高めるために、以下の処理を施した上で負荷パターンＤＢとする。すなわち、
(１)電力需要の大きさそのものではなく、契約電力により正規化した値を負荷パターンＤＢに保存する。これにより、未知の負荷変動に対して契約電力を設定することで電力需要の大まかな変動を模擬することができる。
【００３２】
(２)電力需要には長周期変動成分に短周期変動成分が重畳されているので、負荷パターンＤＢには長周期変動成分のみを保存し、短周期変動成分は除外したうえで後述する（３）に示す処理を施して負荷パターンＤＢに保存する。
【００３３】
(３)除外した短周期変動成分は、後述する負荷パターンシナリオを作成する際に考慮する。そのため、短周期変動成分の平均と標準偏差を求めて負荷パターンＤＢに保存する。
図２及び図３のグラフに対して上記した(２)の処理を施した後の負荷パターンＤＢとして登録したデータをグラフ表示すると図４及び図５に示すものになる。すなわち、図４は、図２に示した商業施設の電力需要を実測した例に対して長周期変動成分のみを保存し、短周期変動成分は取り除いて登録した後のデータを示すグラフである。
【００３４】
また図５は、図３に示した事務所ビルの電力需要を実測した例に対して長周期変動成分のみを保存し、短周期変動成分は取り除いて登録した後のデータを示すグラフである。
以上の処理を施した後の負荷パターン記憶手段(負荷パターンＤＢ)１の構成例(テーブル内容)を示すと、以下の表１のようになる。
【００３５】
【表１】
2016213933.tif 000003
【００３６】
（２）負荷情報記憶手段(負荷情報ＤＢ)
負荷情報記憶手段(負荷情報ＤＢ)２には、これから新規エリアに開発される工業団地や、既存エリアを再開発される場合の負荷情報が入力されて記憶される。計画段階の情報として、これらのエリアにどのような業態の負荷がどれくらいの契約電力で建設されるかを調査したうえでその情報を入力し記憶する。負荷情報ＤＢ２は上述した情報処理装置内の記憶装置に格納スペースが確保されている。
【００３７】
その結果として負荷情報記憶手段(負荷情報ＤＢ)２の構成例(テーブル内容)を示すと、以下の表２のようになる。
【００３８】
【表２】
2016213933.tif 000004
【００３９】
（３）供給設備記憶手段(供給設備ＤＢ)
供給設備記憶手段(供給設備ＤＢ)３には、分散型電源や蓄電設備のカットオフ周波数を保管しておく。カットオフ周波数とは、例えば、ある分散型電源のカットオフ周波数が0.01Hzであれば、その分散型電源は0.01Hz以下の負荷変動に対応できることを意味する。供給設備ＤＢ３は上述した情報処理装置内の記憶装置に予め格納スペースが確保されてデータが入力されている。
【００４０】
図６は、本発明に係る供給設備のカットオフ周波数と負荷変動への対応範囲の概念を示す図である。図６に示すように、分散型電源A、分散型電源B、蓄電池Aの３種類の供給設備がある場合、それぞれのカットオフ周波数が0.01，0.1，1.0Hzとすれば、分散型電源Aは0.01Hzよりゆっくりとした負荷変動に対応できる。また、分散型電源Bは0.01〜0.1Hzまでの負荷変動に対応でき、蓄電池Aは0.1〜1.0Hzまでの負荷変動に対応できる。
【００４１】
供給設備記憶手段(供給設備ＤＢ)３の構成例(テーブル内容)を示すと、以下の表３のようになる。
【００４２】
【表３】
2016213933.tif 000005
【００４３】
（４）負荷パターンシナリオ作成手段
負荷パターンシナリオ作成手段４は、上述した負荷パターンＤＢ１と負荷情報ＤＢ２を用いて、対象エリアの負荷変動のパターンを所定の数だけシナリオを作成する。
【００４４】
図７は、本発明に係る負荷パターンシナリオの作成手順を示すフロー図である。図７においてステップを“S”と略記する。
図７に示す負荷パターンシナリオの作成手順は、処理開始の初期設定で、シナリオ数の初期値をk=1とする（ステップS1）。また負荷情報ＤＢ２に格納されている負荷情報の初期値をj=1とする（ステップS2）。
【００４５】
次に、上述の負荷情報ＤＢ２を読み込み、負荷情報jの業態と契約電力を上述した情報処理装置内のＣＰＵのワークメモリ(不図示)に取得する（ステップS3）。また上述の負荷パターンＤＢ１を読み込み、負荷情報jの業態に対応した上述した負荷パターンＤＢ１内の負荷パターンを上述した情報処理装置内のＣＰＵによりランダムに選択する（ステップS4）。
【００４６】
さらに、選択した負荷パターンについて、上述した負荷パターンＤＢ１内の平均値と標準偏差を読み取り、この平均値と標準偏差に従ったランダムな数列を発生させて、短周期変動成分を得る（ステップS5）。
【００４７】
そして、選択した負荷パターンに上記した平均値と標準偏差に従った短周期変動成分を加え、さらに契約電力を用いて正規化された電力変動を負荷電力値に変換する（ステップS6）。
【００４８】
上記の一連の処理を全ての負荷情報について行い、全ての負荷パターンについて処理を行った後で、全ての負荷パターンを加え合わせ、１つの負荷パターンシナリオが作成される（ステップS7〜S9）。
【００４９】
こうして作成された負荷パターンシナリオが所定の個数を作成するまで上記の処理を繰り返し、例えば1000個の負荷パターンシナリオを作成して負荷パターンシナリオの作成手順は終了となる（ステップS10〜S11）。
【００５０】
図８は、本発明に係る負荷パターンシナリオ作成手順にて作成された負荷パターンシナリオ例（(ａ)ないし(ｃ)の３つのシナリオ例）を示す図である。
なお、負荷パターンシナリオ作成手段を実現するハードウェアは、上述した情報処理装置内のＣＰＵ、記憶装置及び入出力装置を用いることで実現可能である。
【００５１】
（５）負荷パターンシナリオ評価手段
負荷パターンシナリオ評価手段５は、上述した負荷パターンシナリオ作成手段４で作成された全ての負荷パターンシナリオに対し、上述した供給設備ＤＢ３に定義されている供給設備を用いて、それぞれの供給設備の容量を計算して評価するものである。
【００５２】
図９は、本発明に係る負荷パターンシナリオの評価手順を示すフロー図である。図９においてステップを“S”と略記する。
図９に示す負荷パターンシナリオの評価手順は、初めに、上述した供給設備ＤＢ３から各供給設備のカットオフ周波数を読み込み、各供給設備が分担する周波数領域を決定する（ステップS21）。例えば、図１に示した供給設備ＤＢ３の内容を示す上記表３に示した３つの供給設備がある場合は、分散型電源Aは0.01Hzよりゆっくりとした負荷変動に対応して分担し、また分散型電源Bは0.01〜0.1Hzまでの負荷変動に対応して分担し、蓄電池Aは0.1〜1.0Hzまでの負荷変動に対応して分担する。
【００５３】
つぎに負荷パターンシナリオjの初期値をj=1とする（ステップS22）。そして負荷パターンシナリオjをフーリエ変換し、時間軸波形の負荷パターンシナリオを周波数軸波形に変換する（ステップS23）。
【００５４】
図１０は、本発明に係る負荷パターンシナリオをフーリエ変換して時間軸波形から周波数軸波形に変換する様子を示す図である。図１０に示すように、(ａ)は時間軸波形であり、(ｂ)は周波数軸波形である。
【００５５】
次に、各供給設備が対応して分担する周波数領域ごとに、負荷パターンシナリオjの周波数軸波形を逆フーリエ変換することで時間軸波形に戻し、各供給設備が対応して分担する負荷変動波形を得る（ステップS24）。
【００５６】
上述した表３に示した３つの供給設備の場合、分散型電源Aは0.01Hz以下の負荷変動に対応して分担するので、0〜0.01Hzで逆フーリエ変換を行う。同様に分散型電源Bは0.01〜0.1Hzで、蓄電池Aは0.1〜1.0Hzで逆フーリエ変換を行う。
【００５７】
図１１は、本発明に係る各供給設備が対応して分担する負荷変動波形を示す図である。図１１に示すように、(ａ)は供給設備が分散型電源Aに対応して分担する波形であり、(ｂ)は供給設備が分散型電源Bに対応して分担する波形であり、(ｃ)は供給設備が蓄電池Aに対応して分担する波形である。
【００５８】
こうして得られた各供給設備が対応して分担する負荷変動に対して、最も応答の遅い供給設備（分散型電源A）は、その最大値が最も適切な容量（kW）になる。また、最も応答時間の遅い供給設備以外（分散型電源B、蓄電池A）は最大値から最小値を引いた絶対値が最も適切な容量（kW）になる。また、供給設備が蓄電池の場合は、負荷変動波形を積算してその最大値から最小値を引いた絶対値が最適な電力量（kWh）となる（ステップS25）。
【００５９】
以上の処理を、全ての負荷パターンシナリオに対して実施し、それぞれの負荷パターンシナリオに対して、各供給設備の最適な容量（蓄電池の場合は電力量を含む）を求める（ステップS26〜S27）。求めた結果は、後述する供給設備構成記憶手段(供給設備構成ＤＢ)６(図１参照)に保管される。
【００６０】
（６）供給設備構成記憶手段(供給設備構成ＤＢ)
供給設備構成記憶手段(供給設備構成ＤＢ)６には、上述の負荷パターンシナリオ評価手段５にて求めた各供給設備の最適な容量の組み合わせ結果が保管される。供給設備構成ＤＢ６は上記した情報処理装置内の記憶装置に格納スペースが確保されている。
【００６１】
その結果として供給設備構成記憶手段(供給設備構成ＤＢ)６の構成例(テーブル内容)を示すと、以下の表４のようになる。
【００６２】
【表４】
2016213933.tif 000006
【００６３】
（７）供給設備構成評価手段
上述の供給設備構成ＤＢ６に保管されている各供給設備の最適な容量の組み合わせは、１つの負荷パターンシナリオに対しての最適な容量の組み合わせであるが、全ての負荷パターンシナリオに対して必ず対応できるとは限らない。
【００６４】
例えば上記した表４において、負荷パターンシナリオ00002では、分散型電源Aの容量は4487kWであるが、負荷パターンシナリオ00003では分散型電源Aの容量が4672kW必要であり、負荷パターンシナリオ00002の最適な容量の組み合わせでは負荷パターンシナリオ00003に対応できない。
【００６５】
すなわち、全ての負荷パターンシナリオに対応できる供給設備の組み合わせは、全ての負荷パターンシナリオに対する各供給設備の容量の最大値となる。従って、図１に示した供給設備構成ＤＢ６の出力を利用する供給設備構成評価手段７では、上述した供給設備構成ＤＢ６に保管されている各供給設備の容量の中での最大値を示す供給設備を評価することになる。供給設備構成評価手段７を実現する構成は、上述した情報処理装置内のＣＰＵ、記憶装置、及び該記憶装置に格納されているプログラムを用いれば当業者が容易に実現可能である。
【００６６】
（８）最適供給設備構成記憶手段(最適供給設備構成ＤＢ)
図１に示した最適供給設備構成記憶手段(最適供給設備構成ＤＢ)１１では、上述の供給設備構成評価手段７により評価された各供給設備の容量の組み合わせの中から最大値を示す最適供給設備構成が保管される。最適供給設備構成ＤＢ１１は上述した情報処理装置内の記憶装置に格納スペースが確保されている。
【００６７】
なお、最適供給設備構成は、各供給設備の容量の組み合わせの中から最大値を選び、加えてこの値に所定の、たとえば＋５％程度の余裕を持たせてもよい。すなわち、供給設備構成評価手段７で得られる値は、現時点で導入を予定している負荷設備から導かれるため、将来的に負荷が増設されることを考慮して所定の余裕を持たせてもよい。また、供給設備を構築するときに、あらゆる負荷設備を網羅して考慮することは難しいため、各供給設備の容量の組み合わせの中から最大値を選び、加えてこの値に所定の余裕を持たせてもよい。
【００６８】
その結果として最適供給設備構成記憶手段(最適供給設備構成ＤＢ)１１の構成例(テーブル内容)を示すと、以下の表５のようになる。
【００６９】
【表５】
2016213933.tif 000007
【００７０】
なお、上記表５に示される数値自体は、上記表４中に示されていない。
図１２は、本発明の実施形態に係るマイクログリッド又はスマートグリッドの供給設備構築装置の構成例（その２）を示すブロック図である。
【００７１】
図１２に示す構成例は、図１に示した構成例における供給設備構成評価手段７と最適供給設備構成記憶手段１１の間に、供給設備構成案記憶手段８、供給設備容量設定手段９、最適供給設備構成評価手段１０を付加したものである。それゆえ、図１と図１２とで重複する構成についてはその説明を省略することにする。また図１２の構成例については、図１で説明した構成例と同様に、項分けして説明する。
【００７２】
なお、図１２に示す各構成を具現するハードウェアは、図１でも説明したように、当業者に周知の情報処理装置（例．コンピュータ）によって実現されているもので、例えば、情報処理装置は、そのハードウェア資源として、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）、記憶装置(ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤＤを含む)、入出力装置(通信インタフェース，ディスプレイ，プリンタ，マウス，キーボードなどを含む)などを備えて構成されている。
【００７３】
通常、ＣＰＵは装置全体を制御する機能を有し、記憶装置(ＲＯＭ，ＲＡＭ，ＨＤＤを含む)はデータやプログラムを記憶する機能を有し、入出力装置は、データを入力したり、データを出力したり、外部装置との間でデータ通信を行ったりする機能を有している。なお上記機能を実現するに当たっては、上記した記憶装置内に格納されたプログラムを上記したＣＰＵが適宜読み出して実行することで機能を実現する。
【００７４】
（９）供給設備構成案記憶手段(供給設備構成案ＤＢ)
図１２に示した供給設備構成案記憶手段(供給設備構成案ＤＢ)８は、供給設備構成評価手段７により求められた各供給設備の容量の組み合わせが保管される。供給設備構成案ＤＢ８は上記した情報処理装置内の記憶装置に格納スペースが確保されている。
【００７５】
その結果として供給設備構成案ＤＢ８の構成例(テーブル内容)を示すと、以下の表６のようになる。
【００７６】
【表６】
2016213933.tif 000008
【００７７】
表６の中味は、上述した表５と実質的に同じものになる。
（１０）供給設備容量設定手段
図１２に示した供給設備容量設定手段９は、供給設備構成案ＤＢ８に格納されている各供給設備の容量組み合わせを、後述の最適供給設備構成評価手段１０にて制御性能を評価した際に、制御性能を満足した場合または満足しない場合に、各供給設備の容量組み合わせを修正するのに用いられる。
【００７８】
すなわち、制御性能を満足した場合は、蓄電池の容量が過大であると評価し、供給設備の中で蓄電池の容量を低減するように供給設備容量設定手段９を用いて蓄電池の容量を修正する。
【００７９】
また制御性能を満足しない場合は、蓄電池の容量が不足していると評価し、供給設備の中で蓄電池の容量を増加するように供給設備容量設定手段９を用いて蓄電池の容量を修正する。
【００８０】
（１１）最適供給設備構成評価手段
図１３は、図１２に示した本発明に係る最適供給設備構成評価手段１０の構成を示す図である。
【００８１】
図１３に示す最適供給設備構成評価手段１０は、供給設備構成案ＤＢ８または供給設備容量設定手段９のいずれかにより設定された供給設備容量と負荷パターンシナリオ作成手段４で作成された負荷パターンを入力として、供給設備容量が制御性能を満たすか否かを評価するものである。
【００８２】
その実体は、電力系統を模擬して制御指標（たとえば周波数）を計算できる電力系統シミュレータ２０、発電機や蓄電池の操作量（出力電力）を計算する模擬中央制御装置３０、および、負荷変動や再生可能エネルギー（例．ＰＶ(太陽光発電)）変動の入力、発電機や蓄電池の容量設定、制御結果の出力、模擬中央制御装置３０のパラメータ設定などを行うインタフェース装置４０で構成されている。すなわち、
図１３に示す最適供給設備構成評価手段１０は、最初に供給設備構成案ＤＢ８に格納されている供給設備（発電機および蓄電池）容量を、インタフェース装置４０を介して電力系統シミュレータ２０に設定する。
【００８３】
また、図１２に示す負荷パターンシナリオ作成手段４にて作成された負荷パターンを同じくインタフェース装置４０を介して電力系統シミュレータ２０に設定する。
さらに模擬中央制御装置３０にインタフェース装置４０を介して制御パラメータを設定する。
【００８４】
この条件にて、電力系統シミュレータ２０と模擬中央制御装置３０を連動させて動作させる。電力系統シミュレータ２０は制御指標を、模擬中央制御装置３０は発電機・蓄電池の出力指令を計算する。
【００８５】
この計算の結果、供給設備構成案ＤＢ８に格納されている供給設備容量にて制御性能が仕様を満足するか否かを評価する。制御性能が仕様を満足している場合は、蓄電池の容量に余裕があると考え、供給設備構成案ＤＢ８に格納されている供給設備容量よりも小さい蓄電池容量を設定し、再び制御性能が仕様を満足するか否かを評価する。
【００８６】
このようにして、制御性能が仕様を満足している間は蓄電池容量を低減していき、制御性能が仕様を満足しなくなるまで蓄電池容量の低減を繰り返す。
また最初の評価にて制御性能が仕様を満足しない場合は、蓄電池の容量が不足していると考え、供給設備構成案ＤＢ８に格納されている供給設備容量よりも大きい蓄電池容量を設定し、再び制御性能が仕様を満足するか否かを評価する。
【００８７】
このようにして、制御性能が仕様を満足していない間は蓄電池容量を増加させ、制御性能が仕様を満足するまで蓄電池容量の増加を繰り返す。
なお、最適供給設備構成評価手段１０を実現する構成は、当業者に良く知られている情報処理装置上に上記図１３に示される機能ブロックを具現し、情報処理装置内のＣＰＵ、記憶装置、及び該記憶装置に格納されているプログラムを用いることで当業者が容易に実現可能である。
【００８８】
図１４は、本発明に係る最適供給設備構成評価手段１０における処理フローを示す図である。図１４においてステップを“S”と略記する。
図１４に示す最適供給設備構成評価の手順は、処理の開始で、まず供給設備構成案ＤＢ８に格納されている供給設備構成案にて制御性能が満足するかを評価する（ステップS31）。
【００８９】
そしてステップS32において、性能を満足するか否かを判定する。性能を満足すると判定された場合（ステップS32=YES）には、供給設備容量設定手段９にて蓄電池の容量を低減させる（ステップS33）。そしてステップS34に進み、ステップS34において、性能を満足するか否かを判定する。そしてステップS34で、性能を満足しない場合には、処理を終了するが、性能を満足する場合にはステップS33に戻り、性能を満足しなくなるまでこのループを繰り返す。
【００９０】
一方、ステップS32において、性能を満足しないと判定された場合（ステップS32=NO）には、供給設備容量設定手段９にて蓄電池の容量を増加させる（ステップS35）。そしてステップS36に進み、ステップS36において、性能を満足するか否かを判定する。そしてステップS36で、性能を満足する場合には、処理を終了するが、性能を満足しない場合にはステップS35に戻り、性能を満足するまでこのループを繰り返す。
【００９１】
（１２）最適供給設備構成記憶手段(最適供給設備構成ＤＢ)
図１２に示した最適供給設備構成記憶手段(最適供給設備構成ＤＢ)１１’は、上記（８）で説明した最適供給設備構成記憶手段(最適供給設備構成ＤＢ)１１と名前が一致しているが、図１２に示した構成例（その２）における最適供給設備構成評価手段１０にて決定された発電機・蓄電池の容量の組合せを最適供給設備構成として保管する。なお、最適供給設備構成ＤＢ１１’は、上記した情報処理装置内の記憶装置に格納スペースが確保されている。
【符号の説明】
【００９２】
１  負荷パターン記憶手段(負荷パターンＤＢ)
２  負荷情報記憶手段(負荷情報ＤＢ)
３  供給設備記憶手段(供給設備ＤＢ)
４  負荷パターンシナリオ作成手段
５  負荷パターンシナリオ評価手段
６  供給設備構成記憶手段(供給設備構成ＤＢ)
７  供給設備構成評価手段
８  供給設備構成案記憶手段(供給設備構成案ＤＢ)
９  供給設備容量設定手段
１０  最適供給設備構成評価手段
１１、１１’  最適供給設備構成記憶手段(最適供給設備構成ＤＢ)
２０  電力系統シミュレータ
３０  模擬中央制御装置
４０  インタフェース装置
【図１】
2016213933.tif 000009
【図６】
2016213933.tif 000010
【図７】
2016213933.tif 000011
【図９】
2016213933.tif 000012
【図１２】
2016213933.tif 000013
【図１３】
2016213933.tif 000014
【図１４】
2016213933.tif 000015
【図２】
2016213933.tif 000016
【図３】
2016213933.tif 000017
【図４】
2016213933.tif 000018
【図５】
2016213933.tif 000019
【図８】
2016213933.tif 000020
【図１０】
2016213933.tif 000021
【図１１】
2016213933.tif 000022