(57)【要約】【課題】  現状では、電力価格は電力使用量の簡単な関数となっており、きめ細やかな調整が困難である。したがって、電力需給のひっ迫時に、適切な節電ができない、過剰な節電を要求してしまうなどの問題点が発生する。【解決手段】  本発明の電力価格決定装置は以下の手順からなることを特徴とする。ステップ１：  需要家のスマートメータから電力利用量の計測データを受信する。ステップ２：  計測データおよび切替型離散時間マルコフ連鎖モデルを用いて価格決定問題を解き、電力価格を決定する。ステップ３：  スマートメータなどを用いて、電力価格を需要家に提示する。ステップ４：  一定時間経過後、ステップ１に戻る。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
以下の手順からなることを特徴とする電力価格決定装置。
ステップ１：需要家のスマートメータから電力利用量の計測データを受信する。
ステップ２：計測データおよび切替型離散時間マルコフ連鎖モデルを用いて価格決定問題を解き、電力価格を決定する。
ステップ３：スマートメータなどを用いて、電力価格を需要家に提示する。
ステップ４：一定時間経過後、ステップ１に戻る。
【請求項２】
式（１）で表される切替型離散時間マルコフ連鎖モデルを用いることを特徴とする電力価格決定方法。
【数３】
2016082804.tif 000005
【請求項３】
式（２）で表される価格決定問題を用いることを特徴とする請求項２に記載の電力価格決定方法。
【数４】
2016082804.tif 000006
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力価格決定装置および電力価格決定方法に係り、特に電力需給ひっ迫時に適切な電力価格を決定することを可能とする電力価格決定装置および電力価格決定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
リアルタイムプライシング（RTP）とは、電力需給がひっ迫した際に、電力使用量に応じた電力価格をリアルタイムで決定することで、節電を促す方法である。社会実験によりその効果が明らかになっている。RTPの実験では、各需要家（一般家庭など）にスマートメータを配布し、電力使用量を計測する。また、電力価格を何らかの方法で可視化する。電力使用量を抑制したい場合は、電力価格を高く設定する。各需要家は、電力価格を確認して、節電の可否を判断する。現状では、電力使用量に応じて、電力価格を2倍、3倍に設定するなど簡単な方法が用いられている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】O. Corradi, H. Ochsenfeld, H. Madsen, and P. Pinson, Controlling electricity consumption by forecasting its response to varying prices, IEEE Trans. on Power Systems, vol. 28, no. 1, pp. 421-429, 2013.
【非特許文献２】C. Vivekananthan, Y. Mishra, and G. Ledwich, A novel real time pricing scheme for demand response in residential distribution systems, Proc. of the 38th Annual Conf. of the IEEE Industrial Electronics Society, pp. 1954-1959, 2013.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１では、電力使用量の時間変化を過去の電力使用量や価格の線形回帰モデルによって表現している。しかし、実際の電力使用量の時間変化は非線形であり、実用的モデルとはいえない。非特許文献２では、電力価格は電力使用量の簡単な関数となっており、きめ細やかな調整が困難である。したがって、従来手法では、電力需給のひっ迫時に、適切な節電ができない、過剰な節電を要求してしまうなどの問題点が発生する。
本発明はこのような問題に鑑み、電力需給ひっ迫時に適切な節電が実現できる、電力価格決定装置および電力価格決定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】
【０００５】
本発明の電力価格決定装置は、以下のステップから成ることを特徴とする。
ステップ１：  需要家のスマートメータから電力利用量の計測データを受信する。
ステップ２：  計測データおよび切替型離散時間マルコフ連鎖モデルを用いて価格決定問題を解き、電力価格を決定する。
ステップ３：  スマートメータなどを用いて、電力価格を需要家に提示する。
ステップ４：  一定時間経過後、ステップ１に戻る。
また、本発明の電力価格決定方法は、式（１）で表される切替型離散時間マルコフ連鎖モデルを用いることを特徴とする。
また、式（２）で表される価格決定問題を用いることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によって、電力需給ひっ迫時に適切な節電が実現できる、電力価格決定装置および電力価格決定方法が得られた。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】電力価格決定の手順を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明では、各需要家に対する電力使用量の数理モデルを提案している。数理モデルを用いることで、電力使用量の予測が可能となる。電力需給がひっ迫する数時間の間の電力使用量を数理モデルにより予測し、最適な電力価格を計算することが可能となる。本発明では、数理モデルとして、切替型離散時間マルコフ連鎖モデルを提案する。電力使用量の時間変化はモデル化が困難な要因が含まれており、確率的なモデルとして表現することが適切である。確率モデルとして代表的な離散時間マルコフ連鎖を用い、電力価格などに応じて離散時間マルコフ連鎖を切り替えることとする。また、最適な電力価格の計算方法は最適化問題に帰着される。この問題を繰り返し解くことで、時々刻々変化する電力使用量に対して、最適な価格を計算することが可能になる。
【０００９】
本発明の切替型離散時間マルコフ連鎖モデルについて、以下に説明する。需要家の数をｎとする。時刻ｋの需要家の状態ｘ（ｋ）は、電力使用量は計測値に基づき、ｄ個の要素からなる有限集合｛λ1，λ２，．．．，λd｝から選択されることとする。たとえば、電力使用量の計測値が０W以上２００W未満であれば状態は１００W、２００W以上４００W未満であれば状態は３００Wと、適切にしきい値を導入することとする。次に、需要家ｉが時刻ｋでｘｉ（ｋ）＝λｊとなる確率をπｉ，ｊ（ｋ）と表記する。このとき、πｉ，ｊ（ｋ）の時間変化を次式の離散時間マルコフ連鎖で表現することとする。
【数１】
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【００１０】
上記式（１）において、ｐ（ｋ）は有限集合｛1，２，．．．，P｝から選択される正数であり、電力価格に対応している。Ａｉ，ｐ（ｋ）は遷移確率行列、ａｉ，ｐ（ｋ）は確率分布である。需要家１，２，．．．，ｎと電力価格１，２，．．．，Pに対して、遷移確率行列と確率分布を求めることとする。なお、遷移確率行列Ａｉ，ｐ（ｋ）がゼロ行列のときのみ、確率分布ａｉ，ｐ（ｋ）は適切な値をもつこととする。同様に、確率分布ａｉ，ｐ（ｋ）がゼロベクトルのときのみ、遷移確率行列Ａｉ，ｐ（ｋ）は適切な値をもつこととする。電力価格を大幅に高く設定変更したとき、確率分布はある分布にリセットされる場合がある。したがって、上式は電力使用量の変化を適切に表現した数理モデルとなっている。なお、上式の数理モデルは、実際の電力使用量の計測データから求めることができる。
【００１１】
上式の数理モデルを用いた電力価格決定方法について説明する。電力価格を調整することで、需要家の総電力使用量を目標とする電力使用量に近づけることを考える。すなわち、次の価格決定問題を考える。
【００１２】
【数２】
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【００１３】
上記式（２）の価格決定問題では、評価関数Jを最小化する電力価格の時系列を求めている。評価関数Jは現時刻から未来の電力使用量や電力価格を評価している。Nはどこまでの未来を考慮するかを決めるパラメータである。評価関数Jの第１項は、総電力使用量の期待値と目標値ｘ＊の差の絶対値の時系列に重みｑを掛けている。第２項は、電力価格ｐ（ｋ）と適正価格ｐ＊の差の絶対値に重みｒを掛けている。重みｑ、ｒを適切に選定することで、総電力使用量を調整することができる。
【００１４】
価格決定問題を解くために、０−１変数を用いる。すなわち、ｐ（ｋ）がｉのときは、δｉ（ｋ）＝１、そうでなければδｉ（ｋ）＝０と定義する。このとき、価格決定問題は混合整数線形計画問題に帰着される。
【００１５】
各需要家に対する遷移確率行列Ａｉ，ｐ（ｋ）および確率分布ａｉ，ｐ（ｋ）が同じ場合、電力使用量の時間変化はｄ通りしか存在しない。したがって、価格決定問題は、需要家数ｎに依存しない問題となる。
【００１６】
電力価格は以下の手順に従って求めることができる（図１参照）。
ステップ１：  需要家のスマートメータから電力利用量の計測データを受信する。
ステップ２：  計測データおよび切替型離散時間マルコフ連鎖モデルを用いて価格決定問題を解き、電力価格を決定する。
ステップ３：  スマートメータなどを用いて、電力価格を需要家に提示する。
ステップ４：  一定時間経過後、ステップ１に戻る。
なお、ステップ３では価格の時系列ｐ（０），ｐ（１），．．．，ｐ（N-1）ではなく、ｐ（０）のみを需要家に提示する。
【産業上の利用可能性】
【００１７】
本発明の方法は、再生可能エネルギーが大量導入された社会における、エネルギー管理システムの基盤技術の一つとして期待される。
【図１】
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