CN103959322B - 基于不同主体间协作的资源融通方式 - Google Patents
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Abstract
本发明关于多个经营主体之间的电力、水管道、铁路等基础设施服务的提供,涉及通过基于经营者之间的协作的资源融通持续提供服务的方法。本发明的课题是在接受了请求的主体分别对融通请求判断应诺/拒绝,通过交涉决定抑制量、可否的资源融通方法中,决定达成融通的请求目标、请求方法。尤其以高精度地推定不同经营主体对融通的判断基准和可能的融通方法为课题。在多个经营者之间共享基础设施服务的利用计划和供给计划,当产生资源不足时计算通过融通解决的期限,根据到期限为止的长度变更请求目标和融通方法,由此来预测其他经营者的计划的变更可能性。
Description
技术领域
本发明涉及多个经营主体间的***协作方法。尤其涉及关于电力、水管道、铁路等基础设施服务的提供,通过基于经营者间的协作的资源融通来持续提供服务的方法。
背景技术
在电力、水管道、铁路等基础设施服务中,通过预测其需求并事前准备与需求对应的供给,能够提供稳定的基础设施服务。例如在电力供给中,电力经营者预测管辖内的需求者的需求量,进行能够满足此需求的量的发电,由此来提供稳定的电力供给服务。作为用于实现这一点的***,积蓄服务需求者或其他服务供给者的属性或过去行动,根据这些信息预测将来的需求量,决定与该需求量符合的供给量。例如,在电力供给服务中,电力经营者收集电力消耗量履历或需求者属性等需求者信息并存储到数据库中,利用这些信息预测需求者的利用行动。当预测利用行动时,从过去的需求者的电力利用履历中提取接近星期或气候等当前状况的状况下的利用履历,此外,针对没有过去的电力利用履历的需求者,利用具有类似特性的需求者的履历来预测利用行动。
并且,随着当前环境意识的提高,不仅准备与预测出的需求量相符合的供给量,还要求通过需求者和其他服务提供者的协调来有效利用各自具有的设备,由此在保持供求平衡的同时降低环境负担。尤其在电力供给服务中,随着智能电网和分散电源的普及,通过需求者保持的太阳能发电机或蓄电池、还有需求者的电力利用的抑制(节电),能够在不增加发电量的情况下保持电力供求。因此,不仅需要预测利用行动,还需要预测包含节电或分散电源的利用这样的供给行动。当这样通过需求者或其他服务提供者协调来提供基础设施服务时,对需求者或服务提供者请求基础设施利用抑制或供给增量,收到请求的需求者或服务提供者根据各种目的判断对请求的应诺/拒绝。当实现高精度的供求调整时,需要在评价如上所述的协调中的应诺/拒绝的可能性的同时,决定需求者或其他服务提供者的协调方法。
例如,专利文献1是通过在多个发电经营者之间互相进行电力融通来消除电力不足的方法,根据由多个经营者分别制作的供求计划信息,针对发生电力不足的经营者,选定有电力余量、能够融通的经营者,并决定其电力融通可能量。
根据专利文献1的记载,在分别存在多个需要接受融通的经营者和能够融通的经营者的状况下,能够制作融通计划。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2005-45887号公报
发明内容
发明要解决的课题
然而,在专利文献1记载的技术中,以事前设定的正常的供求计划为基础制订融通计划。此外,前提是所述被设定的供求计划不进行较大变动,能够从被计划成有余量的经营者进行融通,而不能从被计划成没有余量的经营者进行融通。
因此,当供求状况根据时间或环境较大变化时或当根据来自供给不足的经营者的请求改变计划本身来实现融通时难以应用。例如,在地域电力管理(CEMS:CommunityEnergy Management System)中,当以利用地域内的多个工厂保有的自家发电机、太阳能发电机、蓄电池的同时各工厂进行协调来保持地域内的电力供求平衡为目标时,供求计划和融通可否被各工厂的时时刻刻的生产状况和被称为天气的环境状况所左右,供求计划未必是固定的。因此,当由于事故等突发事态而打破供求平衡时很难应对。此外,针对融通的请求,被请求者很难根据时时刻刻的状况变更供求计划来达成供求调整。
如上所述,在专利文献1记载的技术中,很难应对供求计划根据状况变化的状况、通过请求-判断的交涉来改变供求计划以实现融通的状况。
本发明的目的是,在接受了请求的经营者对资源融通请求分别判断应诺/拒绝并通过交涉来决定抑制量、可否的资源融通过程中,决定高精度地达成控制目标的请求目标和融通方法。尤其,以推定不同的经营者的针对通融的判断基准和可能的融通方法为目的。
用于解决课题的手段
为解决上述课题,在本申请的发明中,当在自身***内检测到资源不足时,检索进行向其他经营主体的***的资源融通的经营主体。在此,通过预先准备预测其他经营主体行动的信息、即行动模型信息并检索该信息,来决定向哪个经营主体提出资源融通的请求合适。通过对这样决定的经营主体目标请求资源融通来实现资源融通。
发明效果
根据本发明,当通过多个经营者之间的资源融通来维持基础设施服务的提供时,能够预测各经营者对融通的应诺/拒绝的态度。
附图说明
图1是本发明的代表性的硬件结构图。
图2是本发明的代表性的软件结构图。
图3是本发明的资源融通方法的处理流程(请求源侧处理)的一例。
图4是本发明的资源融通方法的处理流程(请求目标侧处理)的一例。
图5是本发明的融通请求方法的详细处理流程的一例。
图6是本发明的融通行动模型的推定方法的详细处理流程的一例。
图7是本发明的融通期限计算方法的详细处理流程的一例。
图8是表示本发明的资源利用计划的表的一例。
图9是表示本发明的融通行动模型的表的一例。
图10是表示基于本发明的资源融通方法的电力融通的概念图。
图11是表示基于本发明的资源融通方法的电力融通的概念图。
图12是表示基于本发明的资源融通方法的运输量融通的概念图。
图13是融通方法列表的一例。
具体实施方式
实施例1
首先,对实施方式的概要进行说明。
(概要说明)
在本实施方式中,在具有自用发电机、太阳能发电机、蓄电池等电力供给设备和生产设备、办公装备等电力消耗装备的多个工厂,当电力利用量接近某基准值,例如事前与电力经营者签约的最大电力利用量时,对能够进行电力融通的其他经营者,通过增加电力供给或减少电力利用量来融通电力,由此在多个经营者的组中调整电力供求。
图10是表示本发明的实施方式的一例的电力供求调整的概念图。在共享低压配电线、自营网等电力供给基础设施1010的多个经营者1002、1003、1004之间,当在某经营者(1002)中检测到电力不足时,对其他经营者1003经由通信线路1005请求基于削减电力利用量或来自分散电源等电力装备的电力供给的电力融通,尝试消除电力不足。此时,作为请求者的所述经营者1002预测其他经营者1003、1004针对电力融通请求的行动,优先向答应请求的可能性高的经营者发出请求,从而可靠地接受电力融通。然而,针对电力融通的请求,收到请求的经营者1003很难事前判断是否能够通过变更通常的业务计划或设备的利用计划来执行电力融通,需要根据过去的履历或请求交涉过程来预测所述计划的变更可能性。
更具体而言,如下这样实现资源融通。
本实施例中,在基础设施服务提供者和需要者、或需要者之间、或基础设施服务提供者之间这样的多个经营主体之间,共享成为基础设施服务的提供对象的资源,例如电力或运输能力的正常时的供给计划和利用计划,当产生所述资源的不足时,根据所述供给计划和利用计划提取出能够通过增强供给或抑制利用来答应融通的经营主体,对所述经营主体发送融通请求,收到所述融通请求的经营主体根据当前的业务状况决定变更利用计划或供给计划来答应融通,向作为请求者的服务提供者进行应答。
为了制作所述融通请求,记录对以所述共享的各经营主体者的供给计划和所述利用计划为基准的资源利用/供给量的增减、或资源利用/供给的开始、结束时间的变更、或资源利用/供给的最大时刻的变更的请求的应诺概率和表示所述应诺概率的可信度的确信度。当供给不足时消除供给不足的融通方法中,通过请求所述应诺概率和所述确信度较高的融通方法来消除供给不足。
另一方面,针对所述请求的应诺概率,根据收到请求的经营主体者的业务状况和环境而不同,不能事前共享,因此进行请求的服务提供者预测所述应诺概率,计算并保持该预测的可信度作为所述确信度。为了计算所述应诺概率和确信度,所述服务提供者计算多个经营主体者间的融通中不能调整供求的期限,当到所述期限为止的时间为一定以上时,在能够调整供求的融通方法中选择确信度较低的融通方法后发出请求,并在根据来自作为被请求者的经营主体的应答更新所述应诺率的同时增加所述确信度,当到所述期限为止的期间为一定以下时,在能够调整供求的融通方法中选择应诺概率和确信度较高的融通方法后发出请求。此外,针对一定期间没有被请求的经营者的融通方法,对所述确信度进行减法运算。由此,当通过所述融通能够调整供求的期限长时,探索作为被请求者的各经营主体的基于计划变更的融通的应诺难易度,当通过所述融通能够调整供求的期限短时,请求被可靠应诺且供求调整容易成功的融通。
例如,当在CEMS中通过向工厂等的经营者请求节电来调整地域内的电力供求时,各工厂向CEMS公开生产等每个业务的电力利用计划,CEMS针对对象地域的特定时刻的电力不足,通过请求每个业务的最大电力利用量的减少、业务的开始结束时刻的变更、或电力利用峰值时间段的变更来谋求消除电力不足。接受请求的经营者考虑所述请求内容能否执行和对全体业务的影响可能性来判断对请求的应诺/拒绝,对所述CEMS进行应答。CEMS根据来自所述经营者的应答,更新作为所述融通方法的最大电力利用量的减少、业务的开始结束时刻的变更、或电力利用峰值时间段的变更中的所请求的融通方法的应诺概率,增加对应的确信度。根据从基于地域内的经营主体之间的协调的电力需求调整,向对其他地域的融通请求、对上位电力***的供给请求、或计划停电等紧急措施等其他供求调整调整方法转移为止的期限,当所述期限较长时,对所述确信度较低的融通方法进行请求,当所述期限较短时,向所述应诺概率和所述确信度较高的融通方法进行请求。
为达成上述事项,在本实施例中具备以下结构。作为使用计算机的多个经营主体之间的资源融通方法,当资源不足时,预测其他经营主体对资源融通的应诺可能性,根据所述应诺可能性的高低和预测精度的高低选择成为资源融通的请求目标的经营主体和融通方法,作为所述资源融通的请求目标的经营主体评价所述融通方法的实现可能性和所述融通对经营的影响,判断可否执行所述融通请求,向请求源回复所述可否执行,各经营主体根据所述请求内容和所述应答,变更自身的资源利用计划和资源供给计划的某一个或双方。
此外,在预测所述应诺可能性的方法中,具备:在所述多个经营者之间共享资源的利用、供给计划的手段;推定所述利用、供给计划的变更的应诺概率的手段;计算所述概率推定的确信度的手段;当资源供求不均衡时,根据所述利用、供给计划生成能够接受必要的资源融通的所述利用、供给计划的变更方法的手段;取得直到判断能否消除所述资源的不均衡为止的时限的手段;根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述可能性推定的确信度以及所述时限的长度,发出所述确信度较低的融通方法的请求的手段;根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述可能性推定的确信度以及所述时限的长度,发出变更应诺概率和所述确信度较高的融通方法的请求的手段。
(详细说明)
接下来,对本实施例进行详细的说明。
图1是本发明的硬件结构图。由经营者A所有的***群即经营者A***137和经营者B所有的***群即经营者B***101构成,并通过广域通信网156连接。在此,在图1中由经营者A***137和经营者B***101两个经营者***构成,但也可以包含更多经营者***。
经营者A***137为经营者A所有,进行电力供给、利用等基础设施服务的利用和供给的***群的集合,具备服务管理服务器142、协作管理服务器168、监视控制服务器群140、141、控制器群138、139以及电力装备群157、158、159。
服务管理服务器142是用于监视基础设施服务的资源的过剩、不足,并制订、发送下位的监视控制服务器群140、141的控制计划的计算机,由CPU145、二次存储器147、主存储器146、输入输出装置144以及通信装置143构成。在主存储器146以及二次存储器147中存储用于资源融通方法的程序,并通过CPU147执行。
此外,协作管理服务器168以及监视控制服务器群140、141通过通信装置143进行协作。此外,输入输出装置170是用于操作员操作服务管理服务器142、确认执行结果、更新程序的装置,可以是键盘、鼠标、触摸屏等用户接口装置,也可以是CD驱动器等数据输入输出装置。
协作管理服务器168是生成关于与经营者B***101的基础设施服务的资源融通的请求、预测经营者B等其他经营者的行动的计算机。此外,该服务器也可以在接收请求的一侧被利用。此时,执行图4所示的动作。
由CPU171、二次存储器173、主存储器172、输入输出装置170以及通信装置169构成。在主存储器172以及二次存储器173中存储用于资源融通方法的程序,并通过CPU171执行。此外,通过通信装置169经由服务管理服务器142以及广域通信网156与经营者B***101协作。此外,输入输出装置170是用于操作员操作协作管理服务器168、确认执行结果、更新程序的装置,可以是键盘、鼠标、触摸屏等用户接口装置,也可以是CD驱动器等数据输入输出装置。
监视控制服务器群140、141是与控制器群138、139协作,进行基础设施服务相关的监视控制的计算机群,由与监视控制的对象范围对应的多个监视控制服务器构成。在此,虽然为基于多个监视控制服务器的结构,但也可以仅由单一监视控制服务器141构成。监视控制服务器141由CPU150、二次存储器152、主存储器151、输入输出装置149以及通信装置148构成。根据来自服务管理服务器142的计划执行对控制器群138、139的监视控制。在二次存储器152以及主存储器151中存储监视控制程序,并通过CPU150执行。此外,通信装置148经由LAN与服务管理服务器142协作,接收控制器群138、139的监视结果,并发送控制指示。此外,输入输出装置149是用于操作员操作监视控制服务器、确认执行结果、更新程序的装置,可以是键盘、鼠标、触摸屏等用户接口装置,也可以是CD驱动器等数据输入输出装置。
控制器群138、139是控制、测量电力装备群157、158、159的控制装置,与控制对象的电力装备相对应地由多个控制器构成。在此,由多个控制器构成,但也可以仅由单一控制器139构成,也可以采用不设置控制器而由监视控制服务器141直接控制电力装备群157、158、159的结构。控制器139由CPU154、主存储器153、通信装置155构成,通过CPU154执行主存储器153中存储的控制程序。此外,通信装置155经由LAN与监视控制服务器141协作,此外,控制电力装备群。
电力装备群157、158、159是用于提供或利用电力等基础设施服务的装备,可以是火力发电机、太阳能发电机、蓄电池等电力供给设备,也可以是变电装置、变压器、开关等送配电设备,还可以是生产设备、空调装备、家电等电力利用装备。
经营者B***101以及其他经营者***也具有与经营者A***137相同的硬件结构。
图2是在图1的硬件结构中执行的软件的结构。
在经营者A***137中,在服务管理服务器142上作为软件而执行计划期限管理201、服务等级管理202、计划运用DB203。服务等级管理202管理在经营者A***137中执行的业务的计划制订和基础设施服务的供给、利用状况。例如,当经营者为工厂时,管理生产业务和那里的基础设施服务的利用计划。计划期限管理201针对所述业务的计划计算用于判断计划开始的期限,作为用于执行的时间制约。运用管理DB203积蓄通过服务等级管理202制订的所述业务计划、通过与监视控制服务器141的协作收集的控制器群138、139以及电力装备群157、158、159和电力等基础设施服务的测量结果。
在协作管理服务器168上作为软件执行融通请求管理204、模型推定205、其他经营者模型DB206。融通请求管理204进行对以经营者B为首的其他经营者的资源融通的请求目标选定、请求内容生成以及请求的发送、应答接收。模型推定205为了在融通请求管理204中的所述请求目标选定和所述请求内容生成中利用,根据其他经营者模型DB206中积蓄的信息来推定其他经营者对融通请求的行动。其他经营者模型DB206积蓄过去的与其他经营者的融通请求的结果,并积蓄通过模型推定205推定的内容作为其他经营者模型。
监视控制服务器141上,由接收并执行控制器群138、139的监视控制、向服务管理服务器142的报告以及来自服务管理服务器142的计划的监视控制207和积蓄基于所述监视控制207的控制器群138、139的监视控制结果的监视控制DB208构成。监视控制服务器140等其他监视控制服务器也具有相同的结构。
在控制器138上执行进行电气装备群的传感器值的测量和致动器的控制的测量、控制209。
接下来,根据图3至图7主要说明计划期限管理201、服务等级管理202、融通请求管理204以及模型推定205的处理内容。
图3是资源融通方法的概要,是从其他经营者接受资源融通的请求源的处理流程。
首先,步骤301是检测资源不足的处理,通过服务等级管理202比较资源的利用量与可利用量,若其差为一定值以下则执行步骤302以下的处理。在此,资源的利用量是基于各经营者的业务计划的电力利用量的计划。例如可以是自身按时间的电力利用量,也可以是合计从其他经营者事前公开的其他经营者的电力利用计划所得的结果。此外,当自身为电力服务接受者时,所述可利用量可以是与电力经营者事前签约的最大电力利用量,也可以是自身制订的电力利用量或节电量的目标值。此外,当自身为电力经营者等电力供给者时,所述可利用量可以是合计发电机能力所得的最大电力供给量。
接下来,步骤302是制订资源不足消除计划的处理,在服务等级管理202中制订用于消除所述资源不足的业务计划,并制订发送给监视控制服务器141的控制计划。在此,所述业务计划是发电机等电力供给装备的运转和生产设备等电力消耗装备的运转方法的每小时的计划。
步骤303是调查能否消除资源不足的处理,检查通过服务等级管理202在所述步骤302中制订的所述资源不足消除计划能否消除所述资源不足。根据在计划运用DB203中积蓄的过去的履历和监视控制履历,计算基于所述资源不足计划的资源利用量和资源供给量,并分析能否消除资源不足。如果不能消除资源不足,则进行步骤304以下的处理。
步骤304是计算避免的期限的处理,制订资源不足产生的时间和当资源不足产生时用于防止电力装备群157、158、159的故障或将向其他经营者的影响抑制到最小限度的避免处理,并计算开始所述避免处理的时限。
在从当前时刻到所述避免处理的期限为止的时间内,在融通请求管理204、模型推定205、其他经营者模型DB206中,向其他经营者发出资源融通请求,尝试消除所述资源不足。
接下来,步骤305是为了向其他经营者发出资源融通请求,从其他经营者模型DB206中取得其他经营者的融通行动模型的处理。所述融通行动模型,是用于预测当请求了电力利用量的削减或电力供给量的增强等资源融通时是否答应请求的信息,包含对至少一个以上的电力融通方法得到的资源融通量、向请求的应诺概率以及表示所述应诺概率的预测精度的确信度。另外,对每个融通方法设定资源融通行动模型,因此,首先使用图13所示的融通方法列表确定融通方法,并根据该确定的融通方法提取资源融通行动模型。
步骤306是通过模型推定205制订能够消除资源不足的融通计划的处理,根据步骤305中取得的所述融通行动模型,制订向消除所述资源不足的其他经营者的资源融通计划。根据所述资源融通行动模型中包含的资源融通量,提取在其他经营者答应所有的请求的前提下能够消除资源不足的请求的发送目标和进行请求的资源融通方法。
步骤309是在模型推定205和融通请求管理204中根据应诺概率和预测精度选择请求目标和融通方法的处理,根据所述融通行动模型包含的所述应诺概率和所述确信度,选择一个以上的请求目标经营者和资源融通方法。
步骤310以及步骤311是在融通请求管理204中向所述请求目标经营者发出请求,并从所述请求目标经营者作为请求的应答而接收融通执行可否的处理。
到达在步骤304中计算出的期限之前(步骤307),直到能够消除资源不足为止(步骤308)重复所述步骤309、步骤310以及步骤311的处理。
在步骤312中,通过模型推定205,根据步骤309、步骤310中的融通的请求内容和步骤311中的应答内容更新融通行动模型,并将其存储到其他经营者模型DB206中。
图4是资源融通方法的概要,是从其他经营者接收到资源融通请求的请求目标的处理流程。
首先,步骤401是接收资源(电力)融通请求的处理,是接收在步骤310中发出的资源融通请求的处理。
步骤402是制订融通计划的处理,制订实现被请求的电力等资源融通的业务计划的变更、和为了实现所述业务计划变更而发送给监视控制服务器140的控制计划的变更。
步骤403是分析对自身业务的影响的处理,是分析在服务等级管理202中通过所述资源融通产生的对业务的影响的处理。例如,当通过自用发电机的运转实现所述资源融通时,分析燃料费等成本的上升,此外,当通过基于生产设备等电力利用设备的停止的节电来实现所述资源融通时,分析产生何种程度的生产量等业务目标的未达成。
步骤404是计算融通计划的开始期限的处理,计算在计划期限管理201中开始用于实现所述资源融通的业务计划变更、控制计划变更的期限。
步骤405是决定融通可否的处理,在融通请求管理201中根据在步骤403中分析的对业务的影响和在步骤404中计算出的开始期限决定融通的执行可否。例如,当超过所述开始期限或到所述开始期限为止的期间少于一定值时,判断为无法执行所述融通,此外,当对所述业务的影响较大时,判断为不执行融通。
步骤406是发送应答的处理,在融通请求管理201中将在步骤405决定的融通可否发送给请求源的经营者。在步骤311中接收所述应答。
当在步骤405中决定的融通可否为应诺时,为了执行在步骤402中制订的融通计划,将所述控制计划的变更发送给监视控制服务器140,并实现对请求的资源融通。
图5是表示资源融通的请求目标和融通方法的选择方法的处理流程,是步骤309的详细处理流程。
首先,步骤501是根据资源融通行动模型取得应诺概率和确信度的处理,提取与从经营者的所述资源融通计划中作为融通方法提取的融通方法相关的资源融通行动模型,并取得其应诺概率和确信度,其中所述经营者是从在步骤306中制订的资源融通计划中作为请求目标而提取的。
步骤502是调查到期限为止的时间是否比一定值长的处理,比较在步骤304中取得的到避免处理的期限为止的时间与事前设定的阈值并计算其差。
步骤503是在步骤502中计算出的到期限为止的时间比阈值长的情况下的处理,是根据所述融通行动模型选择确信度较低的融通方法的处理。当到所述期限为止的时间较长时,在步骤501中取得的融通行动模型中选择确信度较低的融通方法。在此,作为确信度较低的融通方法的选择方法,可以从所述取得的融通行动模型中选择一个确信度最低的融通方法,也可以将所述取得的融通方法以确信度由低到高排序,根据所述排序由高到低的顺序选择多个融通方法,直到达到需要的资源融通量为止,只要是优先选择确信度较低的融通方法的方法,则可以是任意方法。
步骤504是调查到期限为止的时间是否比一定值短的处理,比较在步骤304中取得的到避免处理的期限为止的时间与事前设定的阈值并计算其差。
步骤505是在步骤504中计算出的到期限为止的时间比阈值短的情况下的处理,是选择确信度和应诺概率较高的融通方法的处理。当到所述期限为止的时间较长时,从步骤501取得的融通行动模型中选择确信度和应诺概率较高的方法。在此,作为融通方法的选择方法,可以从所述取得的融通行动模型中提取确信度在一定值以上的融通方法,并根据所述应诺概率和基于所述资源融通方法的融通量计算期待融通量,选择与需要的资源融通量一致的融通方法或期待资源融通量以上的融通的融通方法,也可以将所述确信度视为表示所述应诺概率的预测正确的概率,将所述确信度与所述应诺概率相乘所得的量视为资源融通的执行概率来计算所述期待融通量,只要是优先选择确信度和应诺概率较高的融通方法,则可以是任意方法。
图6是表示资源融通行动模型的推定方法的处理流程图,是步骤312中的融通行动模型更新的详细处理流程。
首先,步骤601是取得请求内容和应答内容的处理,针对在步骤309、步骤310中成为请求目标的经营者和请求的融通方法、在步骤311中接收到的所述请求内容,取得所述被请求的经营者采取应诺、拒绝中的何种行动。
当所述被请求的经营者的应答为应诺时(步骤602),步骤603是增加应诺概率的处理,是计算与成为所述请求目标的经营者相关的所述请求的融通方法对应的应诺概率的处理。作为所述应诺概率的计算方法,可以仅使所述应诺概率增加事前设定的值,当所述应诺概率超过1.0时将所述应诺概率设为1.0,也可以在其他经营者模型DB206中保持过去的请求履历并从所述请求履历中将应诺次数除以所述请求次数来计算概率,只要是根据应诺的应答多而进行应诺概率增加的计算的方法,则可以是任意方法。
当所述被请求的经营者的应答为应诺时(步骤604),步骤604是减少与请求目标的融通内容对应的应诺概率的处理,是计算与成为所述请求目标的经营者相关的所述请求的融通方法对应的应诺概率的处理。作为所述应诺概率计算方法,可以仅使所述应诺概率减少事前设定的值,当所述应诺概率低于0.0时将所述应诺概率设为0.0,也可以在其他经营者模型DB206中保持过去的请求履历并从所述请求履历中将应诺次数除以所述请求次数来计算概率,只要是根据应诺的应答少来进行应诺概率减少的计算的方法,则可以是任意方法。
接下来,步骤605是增加与请求目标的融通内容对应的确信度的处理,不论所述应答的内容,都增加对应的确信度。此外,步骤606是减少请求目标的融通方法以外的确信度的处理,减少没有发出请求的请求目标的融通方法的确信度。例如,所述确信度的增加方法、减少方法可以使确信度以事前设定的一定的较小的值增加、减少。只要是可以计算出频繁发出请求的融通方法或最近的请求发出日期时间比当前时刻短的融通方法的确信度变高,发出请求的频率较低的融通方法或最近的请求发出日期时间比当前时刻远的融通方法的确信度变低的方法,则可以是任意方法。
图8是表示资源融通方法的电力利用计划的表的一例。各经营者在多个经营者之间共享图8所示的电力利用计划并将其存储到其他经营者模型DB206中,由此实现资源融通方法。
列801“契约者名”是经营者的名称,表示制订、执行该计划的经营者。列802“业务类别”是该电力利用计划的属性,表示生产业务、办公业务等利用电力的业务的类别。列803“时刻”表示进行电力利用的时刻,列804“电力利用量”表示在所述电力利用时刻利用的电力量。图8在各经营者之间公开、共享每一小时的电力利用量。
行806表示经营者“日立营业所”作为“通常办公业务”在“2011/11/110:00-1:00”实施的电力利用计划为“10”。
图9是表示资源融通方法的融通行动模型的表的一例。以各经营者在图8中共享的电力利用计划为基础,预测所述电力利用计划的变更概率,由此作为融通行动模型。
列901“契约者名”是与列801相同的经营者的名称,列902“业务类别”是与列802相同的利用电力的业务的类别。
列903“开始时刻”是所述电力利用计划中相同契约者的相同业务类别中开始电力利用的时刻。列904“变更概率”是当进行了提前、推迟所述开始时刻等变更请求时被应诺的概率的预测值,列905“确信度”是表示所述开始时刻的所述变更概率的预测值的可信度的值。
列906“结束时刻”是所述电力利用计划中相同契约者的相同业务类别中的结束电力利用的时刻。列907“变更概率”是当进行了提前、推迟所述结束时刻等变更请求时被应诺的概率的预测值,列908“确信度”是表示所述结束时刻的所述变更概率的预测值的可信度的值。
列909“峰值时刻”是在所述电力利用计划中被计划成电力利用量成为最大的时刻,列910“变更概率”以及列911“确信度”是表示对所述峰值时刻的变更请求的应诺概率的预测值和其可信度的值。
列912“峰值利用量”是所述电力利用计划中的最大电力利用量,列913“变更概率”以及列914“确信度”是表示请求了所述峰值利用量的减少或增加的情况下的应诺概率的预测值和其可信度的值。
在图9中,没有区别各计划值的增加、减少以及没有区别变化量地将应诺概率和确信度作为相同值进行了处理,但可以根据增加、减少等变化的方向将应诺概率和确信度作为不同值来进行处理,也可以将应诺概率作为具有与所请求的变化量对应的值的概率分布函数来进行处理。
此外,在图8以及图9中,将电力利用量作为计划、融通行动模型,但在包含具有发电机、蓄电池等电力供给设备的经营者的情况下,可以将电力供给量作为计划、融通行动模型来保持。
图7是取得资源融通期限的处理流程,是步骤304的详细处理流程。
首先,步骤701是预测资源不足引起的故障产生时刻的处理,比较电力供给、利用等基础设施服务的资源利用计划与资源供给计划,预测利用量超过供给量、或事前设定的利用量与供给量的差即富余量下降而产生故障的时刻。当为电力供给、利用时,比较事前在经营者之间共享的业务计划和电力利用计划、与由电力经营者以及具有发电设备的经营者共享的电力供给计划,计算预想到供给余力低于一定值而无法维持供给电压或频率从而产生停电的时刻。
接下来,步骤702是预测基于资源融通请求的应答时间的处理,当对其他经营者发出请求时,根据过去的请求履历预测接收应答为止所需要的时间。作为预测方法,可以在其他经营者模型DB206中保持过去的请求履历,将每个经营者的请求时刻与应答时刻的差的平均值作为预测值,也可以将所有的经营者的所述请求时刻与应答时刻的差的平均值作为预测值,只要是预测接收对请求的应答的时间的方法,则可以是任意方法。
步骤703是取得故障避免处理和处理时间的处理,取得在步骤304中制订的避免处理的处理时间。根据过去的履历或设计时刻的设定值计算执行避免处理所需要的时间。当作为所述避免处理为准备停电而停止电力装备时,可以将没有故障地停止各电力装备所需要的时间中的最大时间设为所述处理时间,而当作为所述避免处理向周围的经营者通知产生停电时,将预想各经营者确认通知并准备停电所需要的时间设为处理时间。
最后,步骤704是计算请求发出的最终时刻的处理,根据对所述资源融通请求的应答时间、所述避免处理的处理时间以及所述故障产生预测时刻,计算向其他经营者发出资源融通请求的最终时刻。作为计算方法,计算从所述故障产生预想时刻提前所述避免处理的处理时间的时刻作为避免处理开始时限,计算从所述避免处理开始时限提前对所述资源融通请求的应答时间的时刻作为资源融通请求发出的最终时刻。在此,计算方法是通过从所述故障产生预测时刻倒过来算来计算的,但也可以在其他经营者模型DB206中保持过去的请求履历并根据从发出最初的请求到融通方法确定为止的平均完结时间来计算所述资源融通请求发出的最终时刻,只要是计算此后向其他经营者的请求不导致有效的资源融通的时刻的方法,则可以是任意方法。
在本实施例以及图10中,将多个经营者自律分散地行动并相互实施电力融通作为前提。然而,也可以如图11所示,电力经营者1102集中实施电力融通方法,向存在于地域1101内并共享配电线等电力基础设施1110的经营者1103、1104、1105发出电力融通请求,从而消除地域内的电力不足的结构。
根据本实施例的资源融通方法,当通常的业务计划或设备的利用计划变化时或根据请求变更所述计划来执行电力融通时,能够根据过去的履历或请求的交涉过程中得到的其他经营者的应答预测所述计划的变更可能性,能够高度地预测其他经营者的融通行动。由此,能够实现高精度的电力融通。
实施例2
接下来,对其他实施方式的概要进行说明。
在本实施方式中,在铁路、公交等提供运输服务的多个运输经营者之间,当旅客或货物等运输对象增加到计划以上而运力不足时、或因运输设备的故障等突发事件而导致运力减少时,通过在所述多个运输经营者之间互相融通运力来消除运力不足。
图12是表示作为其他实施方式的一例的运力融通的概念图。在相同地域、相同地点之间提供旅客服务的多个铁路经营者1202、1203、公交经营者1204中,当在某一经营者(1202)管辖并提供旅客服务的A车站1205和B车站1206区间产生状态不佳,无法提供旅客服务时,经由通信线路1211对在相同区间内能够提供旅客服务的铁路经营者1203或公交经营者1204请求通过迂回线路进行旅客运输或通过增加公交进行运力融通,尝试消除运力的不足,维持旅客服务等级。此时,请求者即所述铁路经营者1202预测其他经营者1203、1204的运力和对请求的行动,优先对答应请求的可能性较高的经营者发出请求,由此迅速地接受运力融通。
该融通请求方法能够通过与图3至图7所示的资源融通方法相同的方法来实现。例如,在庆典的召开等事前预想到的旅客的增加时,能够取得足够长的交涉期间,因此请求确信度较低的运力融通方法来计算其他经营者的应诺概率,而在事故等突发、不能取得足够交涉期间的情况下,通过向确信度和应诺概率较高的运输经营者进行请求来可靠地接受运力融通。
符号说明
137经营者A***
101经营者B***
142服务管理服务器
168协作管理服务器
140监视控制服务器
141监视控制服务器
139控制器
156广域通信线路
157电力装备
203运用管理DB
206其他经营者模型DB
208监视控制DB
Claims (15)
1.一种在多个经营主体之间融通资源的资源融通方法,其特征在于,
具备:
数据库,其存储有预设了其他经营主体利用资源的定时以及量的信息即行动模型信息,
具备:
检测资源不足的检测步骤;
当检测结果为资源不足时,从所述数据库取得所述行动模型信息,推定在所述多个经营主体之间共享资源的利用、供给计划的方法和所述利用、供给计划的变更的应诺概率的步骤;
根据所述取得的所述行动模型,确定进行用于消除所述检测到的资源不足的资源融通的经营主体的确定步骤;以及
通过所述被确定的经营主体执行资源融通的步骤,
所述资源融通方法还具备:
计算所述概率的推定的确信度的步骤;
当资源供求不均衡时,根据所述利用、供给计划生成能够接受所需要的资源融通的所述利用、供给计划的变更方法的步骤;
取得直到判断是否成功消除所述资源的不均衡为止的时限的步骤;
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以上时,发出所述确信度低的融通方法的请求的步骤;以及
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以下时,发出变更应诺概率和所述确信度高的融通方法的请求的步骤。
2.根据权利要求1所述的资源融通方法,其特征在于,
具备期限计算步骤,其计算用于避免所述检测到的资源不足的期限,
所述确定步骤根据所述计算出的期限和当前时刻来确定所述经营主体。
3.根据权利要求2所述的资源融通方法,其特征在于,
所述行动模型信息还具备表示该行动模型信息的可信度的可信度信息,
当到所述期限为止的时间比预定的长度长时,所述确定步骤确定所述可信度信息低的经营主体作为融通对象。
4.根据权利要求2或3所述的资源融通方法,其特征在于,
所述期限计算步骤根据发生资源不足的时刻、向所述其他经营主体请求资源融通时的应答时间进行计算。
5.根据权利要求4所述的资源融通方法,其特征在于,
所述资源是电量或交通机关的运输量。
6.一种资源融通服务器,其被设置在多个经营主体中,管理该经营主体之间的资源融通,其特征在于,
具备:
数据库,其存储有预设了其他经营主体利用资源的定时以及量的信息即行动模型信息;
检测装置,其检测资源不足;以及
协作管理装置,其在检测结果为资源不足时,从所述数据库中取得所述行动模型信息,推定在所述多个经营主体之间共享资源的利用、供给计划的方法和所述利用、供给计划的变更的应诺概率,根据该取得的所述行动模型确定进行用于消除所述检测到的资源不足的资源融通的经营主体,向该被确定的经营主体的资源融通服务器发送资源融通请求信息,
此外,所述协作管理装置还进行如下动作:
计算所述概率的推定的确信度;
当资源供求不均衡时,根据所述利用、供给计划生成能够接受所需要的资源融通的所述利用、供给计划的变更方法;
取得直到判断是否成功消除所述资源的不均衡为止的时限;
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以上时,发出所述确信度低的融通方法的请求;以及
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以下时,发出变更应诺概率和所述确信度高的融通方法的请求。
7.根据权利要求6所述的资源融通服务器,其特征在于,
所述协作管理装置计算用于避免检测到的资源不足的期限,并根据该计算出的期限和当前时刻来确定所述经营主体。
8.根据权利要求7所述的资源融通服务器,其特征在于,
所述行动模型信息还具备表示该行动模型信息的可信度的可信度信息,
当到所述期限为止的时间比预定的长度长时,所述协作管理装置确定所述可信度信息低的经营主体作为融通对象。
9.根据权利要求7或8所述的资源融通服务器,其特征在于,
所述协作管理装置根据发生资源不足的时刻、向所述其他经营主体请求资源融通时的应答时间进行计算。
10.一种使用计算机的、多个经营主体之间的资源融通方法,其特征在于,具备:
当资源不足时,预测其他经营主体对资源融通的应诺可能性的步骤;
根据所述应诺可能性的高低和预测精度的高低,选择成为资源融通的请求目标的经营主体和融通方法的步骤;
通过作为所述资源融通的请求目标的经营主体的计算机,评价所述融通方法的实现可能性和所述融通对经营的影响,判断可否执行所述融通请求的步骤;
向请求源回复所述可否执行的步骤;以及
各经营主体根据请求内容和应答,变更自身的资源利用计划和资源供给计划的某一方或双方的步骤,
在所述预测应诺可能性步骤中,推定在所述多个经营者之间共享资源的利用、供给计划的方法和所述利用、供给计划的变更的应诺概率,
所述资源融通方法还具备:
计算所述概率的推定的确信度的步骤;
当资源供求不均衡时,根据所述利用、供给计划生成能够接受所需要的资源融通的所述利用、供给计划的变更方法的步骤;
取得直到判断是否成功消除所述资源的不均衡为止的时限的步骤;
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以上时,发出所述确信度低的融通方法的请求的步骤;以及
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以下时,发出变更应诺概率和所述确信度高的融通方法的请求的步骤。
11.根据权利要求10所述的资源融通方法,其特征在于,
计算所述概率的推定的确信度的方法,
在经营者之间共享至少包含按时间段的资源利用量的资源利用计划和至少包含按时间段的资源供给量的资源供给计划,
计算对所述资源利用计划和所述资源供给计划的资源利用量或供给量的变更请求的应诺概率,
使用所述变更请求的发出频度和到最近的发出时间为止的期间的长度中的至少一个来计算所述应诺概率的可信度。
12.根据权利要求11所述的资源融通方法,其特征在于,
取得时限的步骤,
取得需要消除所述资源的不均衡的时刻,
预测对资源融通的请求的应答时间,
取得所述资源融通失败时的其他资源的不均衡的避免方法的处理时间,
根据需要避免的时刻、所述应答时间以及所述其他避免方法的处理时间,计算发出用于通过资源融通来避免资源不均衡的请求的最终期限。
13.根据权利要求12所述的资源融通方法,其特征在于,
发出请求的步骤,
在所述时限的长度为一定以上时,发出所述确信度低的融通方法的请求,
在所述时限的长度为一定以下时,发出变更应诺概率和所述确信度高的融通方法的请求。
14.一种使用计算机的、交通经营者之间的运输量融通方法,其特征在于,
当运输量的供求紧迫时,预测针对对其他运输经营者的运输量增加请求的应诺可能性,
根据所述应诺可能性的高低和预测精度的高低,选择成为所述运输量增加请求的请求目标的运输经营者和请求方法,
作为所述运输量增加请求的请求目标的运输经营者,评价所述运输量增加的实现可能性和所述运输量增加对所述运输经营者的其他运输经营的影响,判断所述运输量增加的可否,
向请求源回复所述可否,
各运输经营者根据请求内容和应答,变更自身的运输设备的利用计划,
在所述预测应诺可能性步骤中,推定在多个经营者之间共享资源的利用、供给计划的方法和所述利用、供给计划的变更的应诺概率,
所述资源融通方法还具备:
计算所述概率的推定的确信度的步骤;
当资源供求不均衡时,根据所述利用、供给计划生成能够接受所需要的资源融通的所述利用、供给计划的变更方法的步骤;
取得直到判断是否成功消除所述资源的不均衡为止的时限的步骤;
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以上时,发出所述确信度低的融通方法的请求的步骤;以及
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以下时,发出变更应诺概率和所述确信度高的融通方法的请求的步骤。
15.一种使用计算机的、电力经营者之间或电力经营者和电力需求者之间或电力需求者之间的电力融通方法,其特征在于,
当电力利用量和电力供给量或电力契约量的差为一定值以下时,预测针对对其他电力经营者的电力供给量的增强或向需求者的电力利用量削减请求的应诺可能性,
根据所述应诺可能性的高低和预测精度的高低,选择成为所述电力供给增强或利用削减请求的请求目标的电力经营者或需求者和请求方法,
作为所述请求目标的电力经营者评价所述供给量增加的实现可能性和所述供给量增加对所述电力经营的影响,判断所述电力供给增强的可否,
作为所述请求目标的需求者评价消耗量减少的实现可能性和所述消耗量减少的影响,判断所述电力消耗削减的可否,
向请求源回复所述可否,
各电力经营者和需求者根据请求内容和应答变更自身的电力共享设备、电力利用设备的利用计划,
在所述预测应诺可能性步骤中,推定在多个经营者之间共享资源的利用、供给计划的方法和所述利用、供给计划的变更的应诺概率,
所述资源融通方法还具备:
计算所述概率的推定的确信度的步骤;
当资源供求不均衡时,根据所述利用、供给计划生成能够接受所需要的资源融通的所述利用、供给计划的变更方法的步骤;
取得直到判断是否成功消除所述资源的不均衡为止的时限的步骤;
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以上时,发出所述确信度低的融通方法的请求的步骤;以及
根据所述利用供给计划的变更应诺概率、所述概率推定的确信度以及所述时限的长度,在所述时限的长度为一定以下时,发出变更应诺概率和所述确信度高的融通方法的请求的步骤。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10013725B2 (en) | 2012-04-02 | 2018-07-03 | Carrier Corporation | Architecture for energy management of multi customer multi time zone distributed facilities |
Families Citing this family (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6285265B2 (ja) * | 2014-04-18 | 2018-02-28 | 株式会社日立製作所 | 電力管理システム、電力管理方法、及び電力管理プログラム |
JP6257461B2 (ja) * | 2014-06-26 | 2018-01-10 | 三菱電機株式会社 | エネルギーマネジメントシステム |
GB2529429B (en) | 2014-08-19 | 2021-07-21 | Origami Energy Ltd | Power distribution control system |
WO2016027041A1 (en) * | 2014-08-19 | 2016-02-25 | Origami Energy Limited | Power distribution control system |
JP6005113B2 (ja) | 2014-09-19 | 2016-10-12 | ヤフー株式会社 | 決済管理装置、決済管理方法および決済管理プログラム |
WO2016047180A1 (ja) * | 2014-09-25 | 2016-03-31 | 株式会社日立製作所 | 社会システムおよびその管理装置 |
EP3152810B1 (en) * | 2015-03-06 | 2020-01-08 | NEC Corporation | A method and a system for controlling energy supply to different units |
WO2016208206A1 (ja) * | 2015-06-26 | 2016-12-29 | 京セラ株式会社 | サーバ、電力管理システム、及び電力管理方法 |
JP6563123B2 (ja) | 2016-05-02 | 2019-08-21 | 三菱電機株式会社 | 電力融通制御装置、電力融通制御方法および電力融通制御システム |
JP6498165B2 (ja) * | 2016-09-06 | 2019-04-10 | ヤフー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム |
JP6862132B2 (ja) * | 2016-09-20 | 2021-04-21 | 株式会社東芝 | 制御装置、エネルギー融通システム及びエネルギー融通方法 |
WO2018057818A1 (en) | 2016-09-21 | 2018-03-29 | University Of Vermont And State Agricultural College | Systems and methods for randomized, packet-based power management of conditionally-controlled loads and bi-directional distributed energy storage systems |
JP6666824B2 (ja) * | 2016-10-27 | 2020-03-18 | 株式会社日立製作所 | 資源割当装置および資源割当方法 |
JP2019061596A (ja) * | 2017-09-28 | 2019-04-18 | 株式会社日立製作所 | 需要制御装置および方法 |
JP7408417B2 (ja) * | 2020-01-29 | 2024-01-05 | 株式会社日立製作所 | 多主体連携計画システムおよび多主体連携計画方法 |
JP7437235B2 (ja) * | 2020-05-25 | 2024-02-22 | 株式会社日立製作所 | 計画連携装置および計画連携方法 |
JP7048667B2 (ja) * | 2020-05-26 | 2022-04-05 | エヌイーシー ラボラトリーズ ヨーロッパ ゲーエムベーハー | 相異なるユニットへのエネルギー供給を制御する方法およびシステム |
JP7438857B2 (ja) * | 2020-06-10 | 2024-02-27 | 株式会社日立製作所 | 多主体連携計画システムおよび多主体連携計画方法 |
JP7487033B2 (ja) | 2020-07-27 | 2024-05-20 | 株式会社日立製作所 | 電力管理装置、及び電力管理方法 |
JP2024079898A (ja) * | 2022-12-01 | 2024-06-13 | 株式会社日立製作所 | 交通リソース貸借管理装置、交通リソース貸借管理システム及び交通リソース貸借管理方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1897023A (zh) * | 2006-06-29 | 2007-01-17 | 中国海洋大学 | 水资源信息管理与规划*** |
JP2007034823A (ja) * | 2005-07-28 | 2007-02-08 | Sony Corp | 振替輸送システム、振替輸送方法及び振替証情報取得装置 |
CN101420450A (zh) * | 2007-10-22 | 2009-04-29 | 株式会社日立制作所 | 通信管理服务器以及计算机*** |
JP2009124885A (ja) * | 2007-11-15 | 2009-06-04 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 電力需給調整支援システム |
WO2011152021A1 (ja) * | 2010-05-31 | 2011-12-08 | 株式会社エナリス | 電力需要管理装置、および電力需要管理システム |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003032887A (ja) * | 2001-07-12 | 2003-01-31 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 広域電力融通取引方法および広域電力融通取引システム |
JP2005045887A (ja) * | 2003-07-24 | 2005-02-17 | Tm T & D Kk | 需給計画作成装置、需給計画作成方法及び需給計画作成用プログラム |
-
2011
- 2011-12-09 JP JP2013547967A patent/JP5822948B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2011-12-09 CN CN201180075336.9A patent/CN103959322B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2011-12-09 WO PCT/JP2011/006877 patent/WO2013084268A1/ja active Application Filing
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007034823A (ja) * | 2005-07-28 | 2007-02-08 | Sony Corp | 振替輸送システム、振替輸送方法及び振替証情報取得装置 |
CN1897023A (zh) * | 2006-06-29 | 2007-01-17 | 中国海洋大学 | 水资源信息管理与规划*** |
CN101420450A (zh) * | 2007-10-22 | 2009-04-29 | 株式会社日立制作所 | 通信管理服务器以及计算机*** |
JP2009124885A (ja) * | 2007-11-15 | 2009-06-04 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 電力需給調整支援システム |
WO2011152021A1 (ja) * | 2010-05-31 | 2011-12-08 | 株式会社エナリス | 電力需要管理装置、および電力需要管理システム |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10013725B2 (en) | 2012-04-02 | 2018-07-03 | Carrier Corporation | Architecture for energy management of multi customer multi time zone distributed facilities |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2013084268A1 (ja) | 2013-06-13 |
JP5822948B2 (ja) | 2015-11-25 |
JPWO2013084268A1 (ja) | 2015-04-27 |
CN103959322A (zh) | 2014-07-30 |
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