JP2011114945A - Power supply planning system, and program of the same - Google Patents

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To optimize a power generation plan of a generator and an operation plan of a secondary battery. <P>SOLUTION: A supply power calculation unit 13 estimates power to be supplied by the generator in an internal combustion power generation facility and the secondary battery. A supply power plan calculation unit 14 inputs the supply power estimation value and generates a power generation schedule of the generator and a charging/discharging schedule of the secondary battery. The schedules satisfy various constraints on the generator and various constraints on the secondary battery, and can take demand and supply balance of power. The schedule whose evaluation by an objective function is the highest, namely, the schedule whose power generation cost is the lowest is decided. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、二次電池を有効活用することにより内燃力発電設備の発電コスト低減を行う為の供給電力計画を作成するシステム等に関する。   The present invention relates to a system for creating a power supply plan for reducing power generation cost of an internal combustion power generation facility by effectively utilizing a secondary battery.

独立した電力系統となっている離島では、発電機を運転するための燃料輸送費が高く、発電コストが高いという課題を抱えている。このため、離島においては、従来の内燃力を利用した発電機に加えて、太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギーを大量導入し、発電コストを低減しようという機運が高まっている。   A remote island that is an independent power system has the problem of high fuel transportation costs for operating generators and high power generation costs. For this reason, in remote islands, in addition to conventional generators that use internal combustion power, there has been an increasing momentum for introducing a large amount of renewable energy such as solar power generation and wind power generation to reduce power generation costs.

しかし、これらの再生可能エネルギー利用の発電量は天候に支配されるので、出力が不安定（不確定）であるという課題がある。電力系統においては発電電力と負荷電力の需給バランスは釣り合っていなければならないが、発電出力が不安定である再生可能エネルギーを利用した発電機を電力系統と連系すると、発電電力と負荷電力の需給バランスが崩れて電力系統は不安定になり、電圧変動や周波数変動により、最悪の場合は電力系統が停止してしまう事態に陥る。尚、負荷電力とは、負荷設備による（全ての負荷設備によるトータルの）消費電力である。   However, since the amount of power generation using these renewable energy is controlled by the weather, there is a problem that the output is unstable (uncertain). In the power grid, the supply and demand balance between generated power and load power must be balanced, but if a generator using renewable energy with unstable power generation output is connected to the power system, the supply and demand of generated power and load power will be The balance is lost, the power system becomes unstable, and the power system stops in the worst case due to voltage fluctuations and frequency fluctuations. Note that the load power is power consumption by the load equipment (total of all load equipment).

そこで、再生可能エネルギー利用の発電電力の不安定さを補うために、電力系統に二次電池を連系し、電力系統が不安定になることを回避する対策がとられている。すなわち、再生可能エネルギー利用の発電電力が急激に増加した場合は、その増加分を二次電池にて吸収（充電）し、逆に急激に減少した場合は、その減少分を二次電池にて放出（放電）することにより、再生可能エネルギー利用の発電電力の不安定さを補うような運用がなされている。   Therefore, in order to compensate for the instability of generated power using renewable energy, measures are taken to connect the secondary battery to the power system to avoid the power system becoming unstable. In other words, if the power generated by renewable energy increases rapidly, the increase is absorbed (charged) by the secondary battery, and conversely if it decreases rapidly, the decrease is absorbed by the secondary battery. By releasing (discharging), operations are made to compensate for the instability of generated power using renewable energy.

このように、二次電池は再生可能エネルギー利用の発電電力の不安定さを補うために用いられているが、さらに別の利用方法として、負荷平準化を目的とした運用もなされている。すなわち、負荷電力が少なくなる深夜の時間帯においては、内燃力発電設備がなるべく発電効率の良い状態で運転できるように、供給すべき電力よりも多めに発電を行い、余った電力を二次電池にて充電し、負荷電力が多くなる昼間の時間帯においては、なるべく少ない内燃力発電設備にて発電を行い、不足分については、夜間に充電した二次電池の電力を用いるという運用である。   As described above, the secondary battery is used to compensate for the instability of the generated power using renewable energy. However, as another usage method, the secondary battery is also operated for load leveling. That is, in the late-night hours when the load power is low, the internal power generation facility generates power more than the power to be supplied so that the internal combustion power generation facility can be operated with as much power generation efficiency as possible. In the daytime period when the load power is increased, power is generated with as little internal combustion power generation equipment as possible, and for the shortage, the power of the secondary battery charged at night is used.

このように二次電池を負荷平準化に利用すれば、深夜の時間帯は内燃力発電設備の発電効率が良くなり、昼間の時間帯は発電している内燃力発電設備の台数を減らすことが可能であるので、結果として内燃力発電設備の発電コストを削減することができる。なお、この場合の二次電池の運用計画は通常、予め設定されたスケジュールにて計画されるものである。   If the secondary battery is used for load leveling in this way, the power generation efficiency of the internal combustion power generation equipment is improved during the midnight hours, and the number of internal combustion power generation facilities generating power can be reduced during the daytime hours. As a result, the power generation cost of the internal combustion power generation facility can be reduced as a result. In this case, the operation plan of the secondary battery is usually planned according to a preset schedule.

このように二次電池の運用計画を予め設定されたスケジュールにて計画する方法としては、特許文献１が挙げられる。
特許文献１では、負荷電力の予測を行い、この予測値と固定電力（原子力発電など）との差分を取り、この差分を、火力発電機や揚水発電機などの変動電力にて賄うように変動電力分の発電計画を、経済性を優先して立案する（経済負荷配分）。しかし、実際には発電機の運用制約（発電可能量、発電機出力上下限、変化率など）により、ある程度の経済性は犠牲とした発電計画が立案されることになる。 As a method for planning the operation plan of the secondary battery according to the preset schedule in this way, Patent Document 1 can be cited.
In Patent Document 1, load power is predicted, a difference between the predicted value and a fixed power (such as nuclear power generation) is taken, and this difference is fluctuated so as to be covered by fluctuating power from a thermal power generator or a pumped-storage generator. Develop power generation plans with priority given to economic efficiency (economic load distribution). However, in practice, a power generation plan that sacrifices a certain degree of economic efficiency is made due to generator operation restrictions (amount of power generation, generator output upper and lower limits, rate of change, etc.).

そこで、特許文献１では、経済性に関わる発電機の運用制約を緩和して、経済性を優先した発電計画を立案する。このようにして立案された発電計画は、経済性を優先した発電計画であるので、電力の需給バランスはとれていない状態にある。この需給バランスを満足させるように二次電池の充放電計画を作成し、これを元にして二次電池の運転スケジュールが決定される。   Therefore, in Patent Document 1, a power generation plan that prioritizes economy is made by relaxing operational restrictions on the generator related to economy. Since the power generation plan devised in this way is a power generation plan giving priority to economic efficiency, the power supply / demand balance is not balanced. A charging / discharging plan for the secondary battery is created so as to satisfy this supply and demand balance, and the operation schedule of the secondary battery is determined based on this plan.

特開２００６−９４６４９号公報JP 2006-94649 A

しかし従来方法では、発電機の発電計画と二次電池の運転計画を別々に作成しているので、作成された発電・運転計画が必ずしも最適であるとは限らない。また、立案された発電計画に従って二次電池の充放電計画を作成するので、場合によっては実現できない（例えば、充電電力量が極めて少ない状態にも係わらず、多くの放電を行う等）充放電計画となる可能性がある。   However, in the conventional method, since the power generation plan for the generator and the operation plan for the secondary battery are created separately, the generated power generation / operation plan is not always optimal. In addition, since the charging / discharging plan of the secondary battery is created according to the planned power generation plan, the charging / discharging plan cannot be realized in some cases (for example, a large amount of discharging is performed even though the amount of charging power is extremely small). There is a possibility.

また、二次電池の運転計画を作成する際に、二次電池の充放電ロスが考慮されていないので、実際の電池性能に則した運転計画を作成することができない。
本発明の課題は、発電機の発電計画と二次電池の運転計画の両方を一緒に作成し、需給バランスを満足させ且つ運用コストの最小化を実現する最適な出力配分を決定する供給電力計画作成装置、そのプログラム等を提供することにある。 Further, since the charging / discharging loss of the secondary battery is not taken into consideration when creating the operation plan of the secondary battery, the operation plan in accordance with the actual battery performance cannot be created.
An object of the present invention is to create a power generation plan for a generator and an operation plan for a secondary battery together to determine an optimal power distribution that satisfies the supply-demand balance and minimizes operating costs. It is to provide a creation device, a program thereof, and the like.

本発明の供給電力計画作成装置は、内燃力発電設備、二次電池、再生可能エネルギー利用発電設備、負荷設備で構成される電力系統に関して、前記内燃力発電設備の発電スケジュールと前記二次電池の充放電スケジュールを作成する供給電力計画作成装置であって、前記負荷設備による消費電力である負荷電力を、所定の時間範囲と時間間隔で予測する負荷予測手段と、前記再生可能エネルギー利用発電設備による発電電力を、前記所定の時間範囲と時間間隔で予測する再生可能利用発電電力予測手段と、前記内燃力発電設備と前記二次電池が供給すべき供給電力であって前記所定の時間範囲と時間間隔での供給電力として、前記負荷電力予測値と前記再生可能利用発電電力予測値との差を算出する供給電力算出手段と、前記内燃力発電設備による発電スケジュールと前記二次電池による充放電スケジュールであって前記所定の時間範囲と時間間隔での該各スケジュールを作成する手段であって、予め設定されている前記内燃力発電設備による発電コストに係わる目的関数と前記内燃力発電設備と前記二次電池に関する各種制約条件と、前記供給電力算出手段によって算出された前記供給電力とに基づいて、前記各種制約条件を満たし且つ前記発電コストが低い前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールを決定する供給電力計画算出手段とを有する。   The power supply plan creation apparatus of the present invention relates to a power system composed of an internal combustion power generation facility, a secondary battery, a renewable energy utilization power generation facility, and a load facility, and the power generation schedule of the internal combustion power generation facility and the secondary battery A power supply plan creation device for creating a charge / discharge schedule, comprising: load prediction means for predicting load power, which is power consumed by the load facility, in a predetermined time range and time interval; and the power generation facility using renewable energy Renewable generated power prediction means for predicting generated power at the predetermined time range and time interval, and supply power to be supplied by the internal combustion power generation facility and the secondary battery, the predetermined time range and time Supply power calculation means for calculating a difference between the predicted load power value and the predicted renewable power generation power value as supply power at intervals, and the internal combustion power generation facility A power generation schedule and a charging / discharging schedule by the secondary battery, and means for creating each schedule in the predetermined time range and time interval, wherein the power generation cost by the internal combustion power generation facility set in advance is Based on the objective function concerned, the various internal combustion power generation equipment and various constraints on the secondary battery, and the supply power calculated by the supply power calculation means, the various constraints are satisfied and the power generation cost is low A power supply schedule calculation means for determining a power generation schedule and the charge / discharge schedule.

上記供給電力計画作成装置は、内燃力発電設備と二次電池の両方のスケジュールを一緒に作成するものであって、内燃力発電設備と二次電池とに関する制約条件（電力の需給バランスに関する制約条件を含む）を満たし且つ発電コストが低いスケジュールを、自動的に作成することができる。よって、上記問題が生じることなく、ほぼ最適な発電・充放電スケジュールを自動的に決定することができる。   The power supply plan creation device creates a schedule for both the internal combustion power generation facility and the secondary battery together, and includes a constraint condition regarding the internal combustion power generation facility and the secondary battery (a constraint condition regarding a power supply-demand balance). In other words, a schedule that satisfies the above requirements and has a low power generation cost can be automatically created. Therefore, a substantially optimal power generation / charge / discharge schedule can be automatically determined without causing the above problem.

また、例えば、前記各種制約条件の１つとして、前記二次電池の放電と充電に関する各損失係数を用いた需給バランス制約条件を用いる。これによって、二次電池の充放電ロス
が考慮された、実際の電池性能に則したスケジュールを作成することができる。 In addition, for example, as one of the various constraint conditions, a supply and demand balance constraint condition using each loss coefficient related to discharging and charging of the secondary battery is used. As a result, it is possible to create a schedule in accordance with actual battery performance in consideration of charge / discharge loss of the secondary battery.

本発明の供給電力計画作成装置、そのプログラム等によれば、発電機の発電計画と二次電池の運転計画の両方を一緒に作成し、需給バランスを満足させ且つ運用コストの最小化を実現する最適な出力配分を決定することができる。更に、二次電池の充放電ロスを考慮し、実際の電池性能に則した運転計画を作成することができる。   According to the power supply plan creation apparatus, the program, etc. of the present invention, both the power generation plan for the generator and the operation plan for the secondary battery are created together to satisfy the supply-demand balance and to minimize the operation cost. An optimal output distribution can be determined. Furthermore, it is possible to create an operation plan in accordance with actual battery performance in consideration of charge / discharge loss of the secondary battery.

本手法を適用する電力系統の構成例である。It is a structural example of the electric power system to which this method is applied. 供給電力計画作成システムの構成例である。It is an example of composition of a supply power plan creation system. 供給電力計画作成システムの処理フローチャート図である。It is a process flowchart figure of a power supply plan preparation system. 負荷電力の予測例である。It is an example of prediction of load power. 再生可能利用発電電力の予測例である。It is an example of a prediction of renewable utilization generated electric power. 図４と図５に示す例に応じた供給電力の算出例である。FIG. 6 is an example of calculating supplied power according to the examples shown in FIGS. 4 and 5. FIG. 図３のステップ４の詳細フローチャート図である。It is a detailed flowchart figure of step 4 of FIG. 図７のステップＳ１２の初期値生成結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the initial value production | generation result of FIG.7 S12. 各エージェントの位置（探索点）の修正の概念図である。It is a conceptual diagram of correction of the position (search point) of each agent. コンピュータ・ハードウェア構成図である。It is a computer hardware block diagram.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本手法を適用する電力系統の構成例である。
図１に示すGa¹、Ga²、…Gaⁿは、出力電力を調整可能な内燃力発電設備１であり、本手法における供給電力計画の作成対象となる発電設備である。B¹、B²、…Bⁿは、電力の充放電が可能な二次電池２であり、これも本手法における供給電力計画の作成対象となる発電設備である。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
FIG. 1 is a configuration example of a power system to which the present technique is applied.
Ga ^1, Ga ² shown in FIG. 1, is ... Ga ^n, an adjustable internal combustion power generation facility 1 the output power, a power generation facility to be created subject to supply power planning in the present method. B ¹ , B ² ,... B ⁿ are secondary batteries 2 capable of charging and discharging electric power, which are also power generation facilities for which a supply power plan is created in this method.

尚、以下の説明において“発電機”といった場合は、内燃力発電設備１（その発電機）を意味するものとする。
Gb¹、Gb²、…Gbⁿは、再生可能エネルギー（自然エネルギー）を利用した発電設備３であり、太陽光発電設備や風力発電設備などがこれにあたる。これらの再生可能エネルギー利用発電設備３の出力電力は天候に支配されるので、出力が不安定（不確定）である。また、L¹、L²、…Lⁿは、電力を消費する負荷設備４である。上記内燃力発電設備１、二次電池２、再生可能エネルギー利用発電設備３、負荷設備４は電力ケーブル（図１中の実線）を介して電力系統５に連系されている。またこれらの設備等１〜４は通信ケーブル（図１中の点線）にて通信ネットワーク６に接続されている。 In the following description, “generator” means the internal combustion power generation facility 1 (its generator).
Gb ¹ , Gb ² ,... Gb ⁿ are power generation facilities 3 using renewable energy (natural energy), such as solar power generation facilities and wind power generation facilities. Since the output power of these renewable energy power generation facilities 3 is dominated by the weather, the output is unstable (indeterminate). L ¹ , L ² ,... L ⁿ are load facilities 4 that consume power. The internal combustion power generation facility 1, the secondary battery 2, the renewable energy utilization power generation facility 3, and the load facility 4 are connected to a power system 5 through a power cable (solid line in FIG. 1). These facilities 1 to 4 are connected to the communication network 6 by communication cables (dotted lines in FIG. 1).

さらに通信ネットワーク６には、気象サーバ７、供給電力計画作成システム８、需給制御システム９が接続されている。供給電力計画作成システム８は、気象サーバ７から気象
予報、気象実績を取得し、再生可能エネルギー利用発電設備３で発生する発電電力と、負荷設備４で消費する電力（負荷電力）を予測する。また、供給電力計画作成システム８は、通信ネットワーク６を介して内燃力発電設備１、二次電池２、再生可能エネルギー利用発電設備３、負荷設備４の電力計測値（実績値）を取得する。これらの予測値、実績値を用いて供給電力計画作成システム８は、内燃力発電設備１および二次電池２の供給電力計画を作成することになる。すなわち、内燃力発電設備１の発電スケジュール及び二次電池２の充放電スケジュールを一緒に作成することになる。 Furthermore, a weather server 7, a supply power plan creation system 8, and a supply and demand control system 9 are connected to the communication network 6. The power supply plan creation system 8 acquires weather forecasts and weather results from the weather server 7 and predicts the generated power generated by the renewable energy power generation facility 3 and the power consumed by the load facility 4 (load power). Further, the supply power plan creation system 8 acquires power measurement values (actual values) of the internal combustion power generation facility 1, the secondary battery 2, the renewable energy utilization power generation facility 3, and the load facility 4 via the communication network 6. The supply power plan creation system 8 creates a supply power plan for the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 using these predicted values and actual values. That is, the power generation schedule of the internal combustion power generation facility 1 and the charge / discharge schedule of the secondary battery 2 are created together.

上記供給電力計画は、所定の時間範囲における所定の時間間隔での供給電力計画である。例えば、１時間単位２４時間分の供給電力計画を作成することになる。
尚、供給電力計画を作成する時間間隔は通常３０分毎、或いは１時間毎となるが、この時間間隔は任意に設定することが可能である。また、供給電力計画を作成する時間範囲は、通常１日分、或いは１週間分であるが、この時間範囲についても任意に設定することが可能である。さらに供給電力計画作成システム８は、作成された内燃力発電設備１および二次電池２の供給電力計画を、通信ネットワーク６を介して需給制御システム９、各内燃力発電設備１、および各二次電池２へ送信する。 The supply power plan is a supply power plan at a predetermined time interval in a predetermined time range. For example, a power supply plan for 24 hours per hour is created.
The time interval for creating the supply power plan is usually every 30 minutes or every hour, but this time interval can be arbitrarily set. The time range for creating the power supply plan is usually one day or one week, but this time range can also be set arbitrarily. Furthermore, the supply power plan creation system 8 sends the created supply power plan for the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 to the supply / demand control system 9, each internal combustion power generation facility 1, and each secondary power generation system via the communication network 6. Send to battery 2.

図２は、上記供給電力計画作成システム８の構成例を示す図である。
図示の例の供給電力計画作成システム８は、負荷予測部１１、再生可能利用発電電力予測部１２、供給電力算出部１３、供給電力計画算出部１４、供給電力計画出力部１５の各種機能部を有する。また、負荷ＤＢ（データベース）１６、気象ＤＢ１７、再生可能利用発電電力ＤＢ１８、発電機ＤＢ１９、二次電池ＤＢ２０の各種記憶部を有する。 FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the supply power plan creation system 8.
The supply power plan creation system 8 in the illustrated example includes various functional units such as a load prediction unit 11, a renewable generation power generation prediction unit 12, a supply power calculation unit 13, a supply power plan calculation unit 14, and a supply power plan output unit 15. Have. Moreover, it has various memory | storage parts of load DB (database) 16, weather DB17, renewable utilization generation electric power DB18, generator DB19, and secondary battery DB20.

尚、供給電力計画作成システム８は、例えば汎用コンピュータ（パソコン、サーバ等）により実現される。この様な一般的なコンピュータは、特に図示しないが、少なくともデータ入力、データ出力を行う為の構成や、ＣＰＵ等の演算処理プロセッサ、ハードディスク等の記憶装置、メモリ等を有している。上記各種ＤＢ１６〜２０は、例えばこのハードディスク等の記憶装置に記憶されるものである。また、上記各種機能部１１〜１５は、記憶装置に記憶されている所定のアプリケーションプログラムを、上記ＣＰＵ等が読出・実行することにより実現されるものである。   The supply power plan creation system 8 is realized by, for example, a general-purpose computer (such as a personal computer or a server). Such a general computer has a configuration for performing at least data input and data output, an arithmetic processing processor such as a CPU, a storage device such as a hard disk, a memory, and the like, although not particularly illustrated. The various DBs 16 to 20 are stored in a storage device such as the hard disk. The various function units 11 to 15 are realized by the CPU or the like reading and executing a predetermined application program stored in the storage device.

また、上記データ入出力の為の構成としては、例えば通信ネットワーク６に接続される通信モジュール等であり、通信ネットワーク６を介して他の情報処理装置（例えば図１に示すサーバ７／システム９等）とデータ送受信を行うものである。但し、この例に限らず、例えばメモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体からデータを読み出す為の構成や、キーボード等であってもよい。   The data input / output configuration is, for example, a communication module connected to the communication network 6, and other information processing apparatuses (for example, the server 7 / system 9 shown in FIG. 1) via the communication network 6. ) And data transmission / reception. However, the present invention is not limited to this example. For example, a configuration for reading data from a portable recording medium such as a memory card or a CD-ROM, or a keyboard may be used.

本例の供給電力計画作成システム８の特徴は、主に供給電力計画算出部１４にあり、これ以外の構成については、基本的に従来技術と略同様と考えてよく、以下、簡単に説明するものとする。   The feature of the supply power plan creation system 8 of this example is mainly in the supply power plan calculation unit 14, and other configurations may be considered basically the same as those of the prior art, and will be briefly described below. Shall.

負荷予測部１１は、気象サーバ７が通信ネットワーク６を介して送信してくる現在の気象予報を取得すると共に、負荷ＤＢ１６に蓄積されている負荷電力の過去の実績値、及び気象ＤＢ１７に蓄積されている過去の気象実績データを参照して、負荷電力（負荷設備４で消費する電力）の予測を行う。   The load prediction unit 11 acquires the current weather forecast transmitted by the weather server 7 via the communication network 6, and the past actual value of the load power stored in the load DB 16 and the weather DB 17. The load power (power consumed by the load equipment 4) is predicted with reference to the past weather data.

尚、上記負荷電力の実績値は、例えば定期的に、各負荷設備４に設置されている不図示の電力計測装置から、この電力計測装置による計測値（その負荷設備４での消費電力）を通信ネットワーク６を介して取得して、負荷ＤＢ１７に蓄積するものである。尚、その際、全ての負荷設備４による消費電力の総和を算出して負荷ＤＢ１７に蓄積するようにして
もよい。 The actual value of the load power is, for example, periodically obtained from a power measurement device (not shown) installed in each load facility 4 by a measured value (power consumption at the load facility 4) by the power measurement device. It is acquired via the communication network 6 and accumulated in the load DB 17. At that time, the total power consumption by all the load facilities 4 may be calculated and accumulated in the load DB 17.

また、上記過去の気象実績データは、任意のときに気象サーバ７から通信ネットワーク６を介して取得して、これを気象ＤＢ１７に蓄積したものである。尚、当然、気象サーバ７は、天気予報情報と気象実績データを記憶管理しているものであり、定期的にこれらのデータを更新しているものである。   The past weather record data is obtained from the weather server 7 via the communication network 6 at any time and is stored in the weather DB 17. Of course, the weather server 7 stores and manages weather forecast information and weather performance data, and updates these data regularly.

上記負荷予測部１１による負荷電力の予測方法としては、例えばパターンマッチングを用いて、現在の気象予報と類似した過去の気象実績日を抽出し、抽出された日の負荷実績を用いる方法、気象実績と負荷実績の関係を、ニューラルネットワークを用いてモデル化し、そのニューラルネットワークに現在の気象予測を入力して負荷電力を予測する方法等の従来手法を用いる。この様な従来手法は、例えば参考文献１（特許第３３６０５２０号公報）、参考文献２（特許第３７０７５８９号公報）等に記載されており、ここでの説明は省略する。   As a method for predicting load power by the load prediction unit 11, for example, a method of extracting a past weather record date similar to the current weather forecast using pattern matching and using the load record of the extracted day, a weather record The conventional method such as a method of modeling the relationship between the load and the actual load using a neural network and inputting the current weather forecast to the neural network to predict the load power is used. Such conventional methods are described in, for example, Reference 1 (Japanese Patent No. 3360520), Reference 2 (Japanese Patent No. 3707589), and the description thereof is omitted here.

負荷予測部１１による負荷電力の予測値は、負荷ＤＢ１６に蓄積される。
再生可能利用発電電力予測部１２は、気象サーバ７から送信される現在の気象予報を取得するとともに、再生可能利用発電電力ＤＢ１８に蓄積されている再生可能利用発電電力（再生可能エネルギー利用発電設備３による発電電力）の過去の実績値、及び気象ＤＢ１７に蓄積されている過去の気象実績データを参照して、再生可能利用発電電力の予測を行う。 The predicted value of the load power by the load prediction unit 11 is accumulated in the load DB 16.
The renewable use generated power prediction unit 12 acquires the current weather forecast transmitted from the weather server 7 and also uses the renewable use generated power (renewable energy use power generation facility 3) stored in the renewable use generated power DB 18. The power generation power generated by (2) is predicted, and the past meteorological data accumulated in the weather DB 17 is referred to, and the reusable generated power is predicted.

尚、上記再生可能利用発電電力の過去の実績値は、例えば定期的に、各再生可能エネルギー利用発電設備３に設置されている不図示の電力計測装置から、この電力計測装置による計測値（その発電設備３による発電電力）を通信ネットワーク６を介して取得して、これを再生可能利用発電電力ＤＢに蓄積したものである。尚、その際、全ての再生可能エネルギー利用発電設備３の発電電力の総和を求めて、これを再生可能利用発電電力ＤＢに蓄積するようにしてもよい。   In addition, the past actual value of the above-mentioned renewable use generated power is, for example, periodically measured from the power measurement device (not shown) installed in each renewable energy use power generation facility 3 by the power measurement device (its Power generated by the power generation facility 3) is acquired via the communication network 6, and this is accumulated in the renewable use generated power DB. At that time, the sum total of the generated power of all the renewable energy utilization power generation facilities 3 may be obtained and stored in the renewable utilization generated power DB.

上記再生可能利用発電電力の予測処理は、上記負荷電力の予測と同様に、パターンマッチングを用いる方法、ニューラルネットワークを用いる方法などの既存の予測処理を利用するものであり、ここでは特に説明しないが、上記負荷予測部１１で参照する各種データの代わりに、上記再生可能利用発電電力予測部１２で参照する各種データを用いて、上記負荷電力予測の場合と略同様の処理を行えばよい。   The prediction process of the regenerative use generated power uses an existing prediction process such as a method using pattern matching or a method using a neural network, similar to the prediction of the load power, but is not particularly described here. Instead of the various types of data referred to by the load prediction unit 11, various types of data referred to by the renewable generated power generation prediction unit 12 may be used to perform substantially the same processing as in the case of the load power prediction.

再生可能利用発電電力の予測値は、再生可能利用発電電力ＤＢ１８に蓄積される。
供給電力算出部１３は、上記ＤＢ１６、ＤＢ１８を参照して、これらデータベースに蓄積されている上記負荷電力の予測値と再生可能利用発電電力の予測値を用いて、各時間断面にて「供給すべき電力」の予測値を算出する。尚、「供給すべき電力」とは、負荷電力から再生可能利用発電電力を引いた値のことであり、内燃力発電設備１と二次電池２とを用いて供給する電力のことを意味する。供給電力算出部１３は、この供給電力の予測値を算出するものである。尚、上記“各時間断面にて”とは、上記供給電力計画における上記所定の時間範囲、所定の時間間隔を意味し、例えば、１時間単位２４時間分の供給電力予測値を算出するものである（一例を図６に示す）。 The predicted value of the renewable usage generated power is stored in the renewable usage generated power DB 18.
The power supply calculation unit 13 refers to the DB16 and DB18 and uses the predicted load power value and the predicted value of renewable generated power stored in these databases to “supply” at each time section. The predicted value of “power” is calculated. The “power to be supplied” is a value obtained by subtracting the renewable power generation power from the load power, and means the power supplied using the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2. . The supply power calculation unit 13 calculates a predicted value of the supply power. Note that “at each time section” means the predetermined time range and the predetermined time interval in the supply power plan, and for example, the supply power prediction value for 24 hours per hour is calculated. Yes (an example is shown in FIG. 6).

供給電力計画算出部１４は、上記供給電力算出部１３が算出した上記供給電力予測値を入力して、この予測される供給電力に応じて内燃力発電設備１と二次電池２とを用いて電力供給を行う為の供給電力計画を作成する。これは、例えば、内燃力発電設備１の各種特性を格納している発電機ＤＢ１９、および二次電池２の各種特性を格納している二次電池ＤＢ２０を参照して作成する。   The supply power plan calculation unit 14 inputs the supply power predicted value calculated by the supply power calculation unit 13 and uses the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 according to the predicted supply power. Create a power supply plan for power supply. This is created with reference to the generator DB 19 storing various characteristics of the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery DB 20 storing various characteristics of the secondary battery 2, for example.

尚、これら各種特性は、例えば後述する発電機iの燃料費特性の係数a_i、b_i、c_iや、発電機iの起動費K_i、二次電池jの放電損失係数vd_j、二次電池jの充電損失係数vc_j等であり、詳しくは後述する。 These various characteristics include, for example, coefficients a _i , b _i , and c _{i of} a fuel cost characteristic of a generator i, which will be described later, a starting cost K _i of the generator _i , a discharge loss coefficient vd _j of the secondary battery _j , two a charging loss coefficient vc _j like the following cell j, will be described in detail later.

尚、供給電力計画作成に関しては、内燃力発電設備１の発電コストを最小化する計画を立案するために最適化手法を用いる。これについては、後に詳細に説明する。
供給電力計画出力部１５は、供給電力計画算出部１４にて算出された供給電力計画を、通信ネットワーク６を介して各内燃力発電設備１および二次電池２の制御部に送信するとともに、需給制御システム９にも送信する。需給制御システム９はこの供給電力計画をベースにして、各内燃力発電設備１および二次電池２のリアルタイム制御を行うことになる。 As for the supply power plan creation, an optimization method is used to formulate a plan for minimizing the power generation cost of the internal combustion power generation facility 1. This will be described in detail later.
The supply power plan output unit 15 transmits the supply power plan calculated by the supply power plan calculation unit 14 to the control unit of each internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 via the communication network 6, and Also transmitted to the control system 9. The supply and demand control system 9 performs real-time control of each internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 based on this supply power plan.

図３に、上記供給電力計画作成システム８の処理フローを示す。
図示の通り、ステップ１〜ステップ５まで各ステップの処理を順次実行する。
ステップ１では、負荷予測部１１にて負荷電力の予測を行う。既に説明したように、負荷予測部１１は、気象サーバ７から送信される現在の気象予報、負荷ＤＢ１６に蓄積されている負荷電力の過去の実績値、気象ＤＢ１７に蓄積されている過去の気象実績を参照して、負荷電力の予測を行う。負荷電力の予測方法としては、既に説明したように、パターンマッチングを用いて、現在の気象予報と類似した過去の気象実績日を抽出し、抽出された日の負荷実績を用いる方法、気象実績と負荷実績の関係を、ニューラルネットワークを用いてモデル化し、そのニューラルネットワークに現在の気象予測を入力して負荷電力を予測する方法などを従来手法を用いる。 FIG. 3 shows a processing flow of the supply power plan creation system 8.
As shown in the figure, the processing of each step from step 1 to step 5 is sequentially executed.
In step 1, the load prediction unit 11 predicts load power. As already described, the load predicting unit 11 includes the current weather forecast transmitted from the weather server 7, the past actual value of the load power accumulated in the load DB 16, and the past meteorological record accumulated in the weather DB 17. The load power is predicted with reference to FIG. As described above, the load power prediction method uses pattern matching to extract past weather actual days similar to the current weather forecast using pattern matching, A conventional method is used, such as a method of modeling the relationship of load results using a neural network and inputting the current weather forecast into the neural network to predict the load power.

尚、負荷電力予測値は、例えば、発電計画を作成する任意の時間範囲（例えば1日）の任意の時間間隔（例えば1時間）に合わせて予測を行ったものとする。一例として時間範囲を1日、時間間隔を1時間とした場合の負荷電力の予測例を図４に示す。図示の通り、１日分（２４時間分）を１時間単位で予測している。   It is assumed that the predicted load power value is predicted in accordance with, for example, an arbitrary time interval (for example, 1 hour) in an arbitrary time range (for example, 1 day) for generating a power generation plan. As an example, FIG. 4 shows a prediction example of load power when the time range is 1 day and the time interval is 1 hour. As shown in the figure, one day (24 hours) is predicted in units of one hour.

図４は、負荷電力の予測例（時間範囲：1日、時間間隔：1時間）である。
尚、図上横軸の時間は、例えば０：００は０：００〜０：５９の１時間を意味し、２３：００は２３：００〜２３：５９の１時間を意味する。これは、図５、図６等においても同様である。 FIG. 4 is an example of prediction of load power (time range: 1 day, time interval: 1 hour).
The time on the horizontal axis in the figure, for example, 0:00 means 1 hour from 0:00 to 0:59, and 23:00 means 1 hour from 23:00:00 to 23:59. The same applies to FIGS. 5 and 6 and the like.

ステップ２では、再生可能利用発電電力予測部１２にて再生可能利用発電電力の予測を行う。これについても既に説明したように、再生可能利用発電電力予測部１２は、気象サーバ７から送信される現在の気象予報、再生可能利用発電電力ＤＢ１８に蓄積されている再生可能利用発電電力の過去の実績値、気象ＤＢ１７に蓄積されている過去の気象実績を参照して、再生可能利用発電電力の予測を行う。上述したように、再生可能利用発電電力の予測方法としては、負荷電力の予測と同じく、パターンマッチングを用いる方法、ニューラルネットワークを用いる方法等の従来手法を利用する。   In step 2, the renewable usage generated power prediction unit 12 predicts the renewable usage generated power. As described above, the regenerative use generated power prediction unit 12 also includes the current weather forecast transmitted from the weather server 7 and the past of the reusable use generated power stored in the renewable use generated power DB 18. With reference to the actual values and past weather results stored in the weather DB 17, the reusable generated power is predicted. As described above, conventional methods such as a method using pattern matching and a method using a neural network are used as a method for predicting renewable generated power generation, similarly to the prediction of load power.

尚、再生可能利用発電電力予測値は、上記負荷電力予測値と同じく、発電計画を作成する任意の時間範囲（例えば1日）の任意の時間間隔（例えば1時間）に合わせて予測を行ったものとする。一例として時間範囲を1日、時間間隔を1時間とした場合の再生可能利用発電電力の予測例を図５に示す。   In addition, the renewable generation power generation predicted value was predicted according to an arbitrary time interval (for example, 1 hour) in an arbitrary time range (for example, 1 day) in which a power generation plan is created, similar to the above-described load power predicted value. Shall. As an example, FIG. 5 shows an example of prediction of renewable generated power when the time range is 1 day and the time interval is 1 hour.

図５は、再生可能利用発電電力の予測例（時間範囲：1日、時間間隔：1時間）である。
ステップ３では、ステップ１にて予測した負荷電力と、ステップ２で予測した再生可能利用発電電力との差分を取り、その差分を供給電力として出力する。 この供給電力は、
上記の通り、予測された負荷電力から予測された再生可能利用発電電力を減算したものであり、内燃力発電設備１と二次電池２とによって供給すべき電力を意味するものである。 FIG. 5 is an example of prediction of renewable generation power generation (time range: 1 day, time interval: 1 hour).
In step 3, the difference between the load power predicted in step 1 and the renewable use generated power predicted in step 2 is taken, and the difference is output as supply power. This power supply is
As described above, the predicted renewable power generation power is subtracted from the predicted load power, which means the power to be supplied by the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2.

これは各時間間隔（時間単位；例えば１時間単位）毎の供給電力を算出するものであり、時間ｔ（例えば、ｔ；０〜２３）における負荷電力をα（ｔ）、再生可能利用発電電力をβ（ｔ）、供給電力をγ（ｔ）とすると、
γ（ｔ）＝α（ｔ）−β（ｔ）
となる。 This is to calculate the supply power for each time interval (time unit; for example, one hour unit). The load power at time t (for example, t; 0 to 23) is α (t), and the regenerative use generated power. Is β (t) and the supplied power is γ (t).
γ (t) = α (t) −β (t)
It becomes.

供給電力予測値の算出・出力例として、負荷電力予測値が図４のようになり、再生可能利用発電電力予測値が図５のようになった場合の、供給電力の算出例を図６に示す。
図６は、上記図４と図５に示す例に応じた供給電力の算出例である。 As an example of calculation / output of predicted power supply value, FIG. 6 shows an example of calculation of power supply when the predicted load power value is as shown in FIG. 4 and the predicted renewable power generation power value is as shown in FIG. Show.
FIG. 6 is a calculation example of the supplied power according to the examples shown in FIGS.

上記のようにγ（ｔ）の算出を行うと、例えばｔ＝０（０：００）を例にすると、図示の例ではα（０）＝３００、β（０）＝０であるので、
γ（０）＝α（０）−β（０）＝３００−０＝３００
となっている。 When γ (t) is calculated as described above, for example, when t = 0 (0:00), α (0) = 300 and β (0) = 0 in the illustrated example.
γ (0) = α (0) −β (0) = 300−0 = 300
It has become.

あるいは、例えばｔ＝８（８：００）を例にすると、図示の例ではα（８）＝３７０、β（８）＝１００であるので、
γ（８）＝α（８）−β（８）＝３７０−１００＝２７０
となっている。 Alternatively, for example, when t = 8 (8:00) is taken as an example, in the illustrated example, α (8) = 370 and β (8) = 100.
γ (8) = α (8) −β (8) = 370−100 = 270
It has become.

ステップ４では、供給電力計画算出部１４は、ステップ３にて作成された供給電力に対して、内燃力発電設備１の発電コストを優先させて、内燃力発電設備１と二次電池２の供給電力計画を作成する。その際、二次電池を電力供給を行う電力（放電時）あるいは電力を消費する負荷（充電時）とみなして、供給電力計画の作成処理を行う。   In step 4, the supply power plan calculation unit 14 gives priority to the power generation cost of the internal combustion power generation facility 1 over the supply power created in step 3 to supply the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2. Create a power plan. At that time, the secondary battery is regarded as power for supplying power (during discharging) or a load that consumes power (during charging), and a supply power plan is created.

供給電力計画算出部１４は、予め以下に説明する目的関数（（１）式等）と各種制約条件（例えば以下の（ａ）〜（ｈ）等）を保持している。これらは、例えば、供給電力計画算出部１４の処理機能を実現するアプリケーションプログラム内に組み込まれていてもよいし、別途保持しておきアプリケーションプログラムが参照するようにしてもよい。   The power supply plan calculation unit 14 holds an objective function (formula (1) and the like) and various constraint conditions (for example, the following (a) to (h) and the like) described below in advance. These may be incorporated, for example, in an application program that realizes the processing function of the supply power plan calculation unit 14, or may be separately stored and referred to by the application program.

また、以下に説明する目的関数や各種制約条件で用いる各値は、上記のように発電機ＤＢ１９、および二次電池ＤＢ２０から取得するものや、上記供給電力予測値や、後述するように供給電力計画算出部１４が随時作成するエージェント（スケジュール候補と見做すこともできる）の各値等である。   Each value used in the objective function and various constraints described below is obtained from the generator DB 19 and the secondary battery DB 20 as described above, the predicted supply power value, or supply power as described later. Each value of an agent (which can be regarded as a schedule candidate) created by the plan calculation unit 14 as needed.

尚、発電機ＤＢ１９、および二次電池ＤＢ２０から取得する値は、予め設定される値であるので、上記アプリケーションプログラム内に組み込まれていてもよい。この例の場合には、発電機ＤＢ１９や二次電池ＤＢ２０を参照する必要はなくなる。但し、この場合には、値を変更する場合にはアプリケーションプログラムの修正作業が必要になるので、ＤＢを更新する場合に比べて手間が掛かることになるので、発電機ＤＢ１９や二次電池ＤＢ２０を参照する手法が望ましい。   In addition, since the value acquired from generator DB19 and secondary battery DB20 is a preset value, you may incorporate in the said application program. In the case of this example, it is not necessary to refer to the generator DB 19 or the secondary battery DB20. However, in this case, since it is necessary to modify the application program when changing the value, it takes more time than when updating the DB. Therefore, the generator DB 19 and the secondary battery DB 20 are not installed. The method to refer is desirable.

何れにしても、供給電力計画算出部１４は、上記目的関数や各種制約条件を用いて、上記取得する各値を用いて、内燃力発電設備１と二次電池２の供給電力計画を作成する。すなわち内燃力発電設備１の発電スケジュールと二次電池２の充放電スケジュールの両方を一緒に作成する。そして、作成するスケジュールは、特に内燃力発電設備１の発電コストの観点から最適または最適に近いものとすることができる。また、電力の需給バランスが
とれたものとなる。更に、二次電池の充放電ロスを考慮したものとなり、実際の電池性能に即したスケジュールを作成することができる。 In any case, the supply power plan calculation unit 14 creates a supply power plan for the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 using the acquired values using the objective function and various constraint conditions. . That is, both the power generation schedule of the internal combustion power generation facility 1 and the charge / discharge schedule of the secondary battery 2 are created together. The schedule to be created can be made optimal or close to optimal, particularly from the viewpoint of power generation cost of the internal combustion power generation facility 1. In addition, the power supply / demand balance will be balanced. Furthermore, the charging / discharging loss of the secondary battery is taken into consideration, and a schedule according to the actual battery performance can be created.

供給電力計画算出部１４は、例えば後述するエージェント（スケジュール候補と考えてもよい）を任意に作成するが、完全に任意に作成するものではなく、上記各種制約条件を満たすようにして作成する。つまり、後述するエージェントの初期値や修正値の作成は、上記各種制約条件を満たすようにして作成する。各種制約条件は、内燃力発電設備１に関する制約条件、二次電池２に関する制約条件、電力の需給バランスに関する制約条件（これは、後述する（２）式のように、電力の需給バランスをとるだけでなく、二次電池の充放電ロスを考慮したものとなっている）。そして、作成したエージェントに対して上記目的関数を用いた評価を行う。このエージェント作成、評価を、予め設定される所定回数繰り返し、最も評価が高かったエージェントを採用するものである。   The power supply plan calculation unit 14 arbitrarily creates, for example, an agent (which may be considered as a schedule candidate) described later, but does not completely create it arbitrarily, and creates it so as to satisfy the above various constraint conditions. In other words, the initial value and correction value of the agent, which will be described later, are created so as to satisfy the above various constraint conditions. The various constraint conditions are a constraint condition related to the internal combustion power generation facility 1, a constraint condition related to the secondary battery 2, and a constraint condition related to the power supply / demand balance (this is just to balance the power supply / demand as shown in equation (2) described later). Rather, the charging / discharging loss of the secondary battery is taken into consideration). Then, the created agent is evaluated using the objective function. This agent creation and evaluation is repeated a predetermined number of times, and the agent with the highest evaluation is employed.

上記の通り、目的関数は、内燃力発電設備１の発電コストに関するものであり、最も発電コストが低いものが、最も評価が高いものとなる。
以下、上記目的関数や各種制約条件の具体例について説明する。
（１）目的関数
目的関数は、以下の（１）式で表すものとする。 As described above, the objective function relates to the power generation cost of the internal combustion power generation facility 1, and the one with the lowest power generation cost has the highest evaluation.
Hereinafter, specific examples of the objective function and various constraint conditions will be described.
(1) Objective function The objective function is expressed by the following equation (1).

但し、COST₁：供給電力に対し内燃力発電設備で電力供給した際の発電コスト
P_i、t：発電機iの時刻tにおける発電出力
a_i、b_i、c_i：発電機iの燃料費特性の係数
u_i、t：発電機iの時刻tにおける起動停止変数（0：停止、1：運転）
Δu_i：発電機iの起動の有無（0：起動なし、1：起動あり）
K_i：発電機iの起動費
Ｐ；ペナルティ項
上記（１）式における第１項の部分、すなわち発電機iの燃料費特性の係数a_i、b_i、c_iと、これら係数と発電出力P_i、tとを用いたコスト算出方法は、既存の一般的に知られている方法であり、特に説明しない。基本的には発電出力に応じて発電コストが決まるものであり、各発電機毎にその燃料費特性によって多少の違いが生じるものである。そして、更に（１）式における第２項の部分、すなわち起動があった場合に所定の起動費を加算する処理を行っている。発電機を停止状態から起動して運転開始する為には、各発電機毎に所定のコストが掛かるものである。これについても特に説明しない。 However, COST ₁ : Power generation cost when power is supplied from the internal power generation facility to the supplied power
P _{i, t} : Power generation output of generator i at time t
a _i , b _i , c _i : coefficients of fuel cost characteristics of generator i
u _{i, t} : Start / stop variables of generator i at time t (0: stop, 1: run)
Δu _i : Generator i is activated (0: not activated, 1: activated)
K _i : Startup cost of generator i P: Penalty term The part of the first term in the above equation (1), that is, the coefficients a _i , b _i and c _i of the fuel cost characteristic of generator _i , and these coefficients and the power generation output The cost calculation method using _Pi and _t is an existing generally known method and will not be described in particular. Basically, the power generation cost is determined according to the power generation output, and some differences occur depending on the fuel cost characteristics of each generator. Further, a process of adding a predetermined start-up cost when there is a part of the second term in the equation (1), that is, start-up is performed. In order to start the operation by starting the generator from the stopped state, a predetermined cost is required for each generator. This is not particularly described.

何れにしても、上記（１）式は、ペナルティ項Ｐを除いて考えれば、全ての発電機の所定範囲（例えば２４時間）における発電コストの総和を算出するものである。
ここで、上記ペナルティ項Ｐは、後述する図７のステップＳ１２やＳ１３の処理において、生成したエージェントが以下に説明する各種制約条件（ａ）〜（ｈ）（または（ａ）〜（ｇ））を全て満たしている場合には適用しない（あるいはＰ＝０として計算する）。生成したエージェントが以下の各種制約条件を満たさない場合（１つでも満たさない場合）には、上記ペナルティ項Ｐを適用する。つまり、（１）式で示す通りＰを加算する。 In any case, when considering the penalty term P, the above equation (1) calculates the sum of the power generation costs in a predetermined range (for example, 24 hours) of all the generators.
Here, the penalty term P is the various constraint conditions (a) to (h) (or (a) to (g)) described below by the generated agent in the processing of steps S12 and S13 of FIG. If all of the above are satisfied, it is not applied (or calculated as P = 0). The penalty term P is applied when the generated agent does not satisfy the following various constraint conditions (when at least one of the conditions is not satisfied). That is, P is added as shown in the equation (1).

すなわち、制約条件を満たさないエージェントに関しては、強制的に目的関数による算出値を大きくすることで評価を下げるようにする。尚、後述するように、目的関数による算出値が評価値となり、この評価値が小さいほど評価が高い（良い）ものとなる。尚、上記（１）式に示す“ｍｉｎ”は、この目的関数が上記の通り評価値が小さいもの（評価が
高いもの）を求める為のものであることを示しているのであり、実際の評価値算出処理において“ｍｉｎ”は意味を成さない（“ｍｉｎ”は除外して考えてよい）。 That is, for an agent that does not satisfy the constraint condition, the evaluation is lowered by forcibly increasing the value calculated by the objective function. As will be described later, the value calculated by the objective function becomes the evaluation value, and the smaller the evaluation value, the higher (good) the evaluation. Note that “min” shown in the above equation (1) indicates that this objective function is for obtaining a small evaluation value (high evaluation value) as described above. In the value calculation process, “min” does not make sense (“min” may be excluded).

上記ペナルティ項Ｐの値は、予め設定されて例えば発電機ＤＢ１９等に格納されている。このペナルティ項Ｐの値は任意に決めてよいが、上記のように強制的に評価を下げるのは、この算出対象エージェントが後述するｐbestやｇbestとして採用されることが無いようにする為であるので、開発者等はこの点を考慮してペナルティ項Ｐの値を適切に決めるようにすることが望ましい。   The value of the penalty term P is preset and stored in, for example, the generator DB 19 or the like. Although the value of the penalty term P may be arbitrarily determined, the reason why the evaluation is forcibly lowered as described above is to prevent the calculation target agent from being adopted as pbest or gbest described later. Therefore, it is desirable for developers to appropriately determine the value of penalty term P in consideration of this point.

尚、上記Δu_iに関しては、各発電機ｉ毎にその上記起動停止変数u_i、tを全てチェックして、u_i、tが‘０’から‘１’に変化する箇所があれば、起動ありと判定するものである。 As for the above Δu _i , all the start / stop variables u _{i, t} are checked for each generator _i, and if there is a place where u _{i, t} changes from “0” to “1”, it is started. It is determined that there is.

尚、既に述べたように、上記a_i、b_i、c_iやK_i等の値、予め設定されて例えば発電機ＤＢ１９に記憶されている。
（２）制約条件
制約条件は、例えば以下の（ａ）〜（ｈ）の８つの条件を用いる。 As described above, the values such as a _i , b _i , c _i, and K _i are set in advance and stored in, for example, the generator DB 19.
(2) Constraint conditions As the constraint conditions, for example, the following eight conditions (a) to (h) are used.

（ａ）需給バランス制約
この制約条件は、以下の（２）式で表される。 (A) Supply-demand balance constraint This constraint condition is expressed by the following equation (2).

但し、ＢＤ_j、t：二次電池jの時刻tにおける放電電力
ＢＣ_j、t：二次電池jの時刻tにおける充電電力
vd_j：二次電池jの放電損失係数
vc_j：二次電池jの充電損失係数
L1_t：時刻tにおける供給電力
上記需給バランス制約は、基本的には、全ての発電機による発電出力と、各二次電池による放電量（発電量と見做せる）または充電量（負荷電力と見做せる）とを合わせたものが、供給電力と一致するように（需給バランスがとれるように）する為の制約条件である。そして、本例では上記（２）式のように、更に、上記vd_j、vc_jの各損失係数を用いている。これら損失係数は任意に設定されるものであるが、vd_jは１未満の値であり例えば０．９等であり、vc_jは１より大きい値であり、例えば１．０５等である。 Where BD _{j, t} : discharge power of secondary battery j at time t BC _{j, t} : charge power of secondary battery j at time t
vd _j : discharge loss coefficient of secondary battery j
vc _j : Charging loss coefficient of secondary battery j
L1 _t : Supply power at time t Basically, the above supply and demand balance constraint is based on the power generation output of all the generators, the discharge amount (represented as the power generation amount) by each secondary battery, or the charge amount (load power and Is a constraint condition to match the supply power (so that a balance between supply and demand can be achieved). In this example, the loss coefficients vd _j and vc _j are further used as in the above equation (2). These loss factors are arbitrarily set, but vd _j is a value less than 1, for example 0.9, and vc _j is a value greater than 1, for example 1.05.

仮にvd_jが０．９であった場合、例えばＢＤ_j、tが１００であった場合でも、放電損失がある為に電力系統５上には１００×０．９＝９０しか供給されない。よって、上記（２）式において、仮に供給電力L1_t：を２００、ＢＤ_j、tを１００とした場合、全ての発電機による発電出力は、１００ではなく１１０としなければならないことになる。 If vd _j is 0.9, for example, even if BD _{j, t} is 100, only 100 × 0.9 = 90 is supplied on the power system 5 due to discharge loss. Therefore, in the above equation (2), if the supplied power L1 _t is 200 and BD _{j, t} is 100, the power generation output by all the generators must be 110 instead of 100.

vc_jの場合もこれと略同様であり、仮にvc_jを１．０５とした場合、例えば供給電力L1_t：を１００、ＢＣ_j、tを１００とした場合、全ての発電機による発電出力は、２００ではなく２０５としなければならないことになる（この例では、二次電池２は、１０５の電力を得ても充電損失がある為に１００しか充電できない）。 The case of vc _j is substantially the same as this. If vc _{j is set} to 1.05, for example, if supply power L1 _t : is set to 100 and BC _{j, t is set} to 100, the power generation output by all the generators is , It should be 205 instead of 200 (in this example, the secondary battery 2 can only charge 100 because there is a charging loss even if it obtains 105 electric power).

このように、上記（２）では、上述した二次電池２の充放電損失を考慮した需給バランス制約を規定しているものである。
上記（２）式のように、各損失係数を二次電池２の放電電力または充電電力に乗算することで、二次電池の充放電ロスを考慮した需給バランス制約をかけることができる。 Thus, in the above (2), the supply-demand balance constraint considering the charge / discharge loss of the secondary battery 2 described above is defined.
As shown in the above equation (2), by multiplying each loss factor by the discharge power or charge power of the secondary battery 2, it is possible to impose a supply-demand balance constraint considering the charge / discharge loss of the secondary battery.

上記（２）式のように上記放電損失係数、充電損失係数を用いることで、二次電池の充放電ロスを考慮し、実際の電池性能に則した運転計画を作成することができる。
尚、既に述べたように、上記vd_jやvc_jは、予め設定されて例えば二次電池ＤＢ２０に記憶されている。また、逐一述べないが、以下に説明する他の制約条件（ｂ）〜（ｈ）に関する数値（後述する下限値／上限値、変化率等）も、予め設定されて発電機ＤＢ１９または二次電池ＤＢ２０に記憶されている。当然、発電機に関するものは発電機ＤＢ１９に記憶され、二次電池に関するものは二次電池ＤＢ２０に記憶されている。 By using the discharge loss coefficient and the charge loss coefficient as in equation (2) above, it is possible to create an operation plan in accordance with actual battery performance in consideration of the charge / discharge loss of the secondary battery.
As described above, the above vd _j and vc _j are set in advance and stored in, for example, the secondary battery DB 20. Although not described one by one, numerical values (lower limit value / upper limit value, change rate, etc., which will be described later) relating to other constraint conditions (b) to (h) described below are also set in advance to generate the generator DB 19 or the secondary battery. Stored in the DB 20. Of course, the generator-related items are stored in the generator DB 19, and the secondary battery items are stored in the secondary battery DB 20.

（ｂ）発電機出力上下限制約
この制約条件は、以下の（３）式で表される。 (B) Generator output upper and lower limit constraint This constraint condition is expressed by the following equation (3).

但し、pi^min：発電機iの出力下限値
pi^max：発電機iの出力上限値
（ｃ）発電機出力変化率上下限制約
この制約条件は、以下の（４）式で表される。 However, pi ^min : Output lower limit value of generator i
pi ^max : Output upper limit value of generator i (c) Generator output change rate upper / lower limit constraint This constraint condition is expressed by the following equation (4).

ただし、Δp^idownmax：発電機iの下降側最大変化率
Δp^iupmax：発電機iの上昇側最大変化率
上記（３）式、（４）式についてはこれらの式で示す通りであり、内燃力発電設備１（発電機）の適正な出力範囲（上限値、下限値）と、出力変動（出力上昇の場合と出力下降の場合）の変化率の上限を規定するものであり、特に説明しない。 However, Δp ^idownmax : Maximum decrease rate of generator i Δp ^iupmax : Maximum increase rate of generator i The above formulas (3) and (4) are as shown in these formulas, and the internal combustion power generation It defines an appropriate output range (upper limit value, lower limit value) of the facility 1 (generator) and an upper limit of the rate of change of output fluctuation (in the case of output increase and output decrease), and is not particularly described.

（ｄ）発電機の最小連続停止時間制約
一般的に、内燃力発電設備１のような発電機は、一旦停止した後、直ちに起動することは出来ず、一定時間以上停止した後でなければ、再起動できない。この一定時間が最小連続停止時間であり、各発電機毎に設定されるものであり、ここでは以下のように定義する。 (D) Restriction on the minimum continuous stop time of the generator Generally, a generator such as the internal combustion power generation facility 1 cannot be started immediately after being stopped once, and after it has not been stopped for a certain period of time, Cannot restart. This fixed time is the minimum continuous stop time, which is set for each generator, and is defined as follows.

mint_i：発電機iの最小連続停止時間
そして、例えば後述するステップＳ１２やＳ１３の処理において、発電機iの時刻tにおける起動停止変数u_i、tを任意に決定したら、以下の処理を実行する。 mint _i : Minimum continuous stop time of generator i And, for example, in the processing of steps S12 and S13 described later, if the start / stop variables u _{i and t} at time t of the generator i are arbitrarily determined, the following processing is executed. .

上記の処理におけるｉｆ文の部分は、上記時刻t’における起動停止変数u_i、t’が‘０’（停止）で且つその１つ前の時刻ｔ’−１の起動停止変数u_{i、t’−１}が‘１’（運転）である場合にのみ成立する。つまり、時刻t’において運転状態から停止状態へと移行した場合にのみ成立する。そして、上記の通り、一旦停止した後は、そこから最低でもmi
nt_iの時間分は、停止状態を続けなければならない。 The part of the if statement in the above processing is that the start / stop variable u _{i, t at the} time t ′ is “0” (stop) and the start / stop variable u _{i, t at the} previous time t′−1. It is established only when _“−1” is “1” (operation). That is, it is established only when the operation state is shifted to the stop state at time t ′. And as mentioned above, after stopping once, at least mi from there
It must remain stopped for the time of nt _i .

これより、上記ｉｆ文が成立した場合には、上記ｔｈｅｎ文を実行する。
すなわち、時刻t’から時刻（ｔ’＋mint_i−１）までの各時刻の起動停止変数を、全て‘０’に設定する。仮にmint_i＝３としたならば、u_i、t’、u_{i、t’＋１}、u_{i、t’＋２}、の３つ全てを強制的に‘０’に設定する。尚、これによって、時刻t’から時刻（ｔ’＋mint_i−１）までの各時刻の発電機出力も、強制的に‘０’に設定されることになる。 Thus, when the if statement is established, the then statement is executed.
That is, all the start / stop variables at each time from time t ′ to time (t ′ + mint _i −1) are set to “0”. If mint _i = 3, all three of u _{i, t ′} , u _{i, t ′ + 1} , u _{i, t ′ + 2} are forcibly set to “0”. As a result, the generator output at each time from time t ′ to time (t ′ + mint _i −1) is also forcibly set to “0”.

（ｅ）発電機の最小連続運転時間制約
一般的に、内燃力発電設備１のような発電機は、起動後、一定時間以上運転した後でなければ、停止できない。この一定時間が最小連続運転時間であり、各発電機毎に設定されるものであり、ここでは以下のように定義する。 (E) Minimum Continuous Operation Time Constraint of Generator Generally, a generator such as the internal combustion power generation facility 1 cannot be stopped unless it has been operated for a certain period of time after startup. This fixed time is the minimum continuous operation time, which is set for each generator, and is defined as follows.

minr_i：発電機iの最小連続運転時間
そして、例えば後述するステップＳ１２やＳ１３の処理において、発電機iの時刻tにおける起動停止変数u_i、tを任意に決定したら、以下の処理を実行する。 minr _i : Minimum continuous operation time of generator i And, for example, in the processing of steps S12 and S13 described later, if the start / stop variables u _{i and t} at time t of the generator i are arbitrarily determined, the following processing is executed. .

これは、上述した最小連続停止時間に係わる処理と略同様の考え方に基づくものである。 This is based on a concept that is substantially the same as the processing related to the minimum continuous stop time described above.

すなわち、上記の処理におけるｉｆ文の部分は、上記時刻t’における起動停止変数u_i、t’が‘１’（運転）で且つその１つ前の時刻ｔ’−１の起動停止変数u_{i、t’−１}が‘０’（停止）である場合にのみ成立する。つまり、時刻t’において停止状態から起動して運転開始した場合にのみ成立する。そして、上記の通り、一旦起動（運転開始）した後は、そこから最低でもminｒ_iの時間分は、運転状態を維持しなければならない。 That is, the part of the “if” sentence in the above processing is that the start / stop variable u _{i at the time t ′} is “1” (operation) and the start / stop variable u _{i at the} previous time t′−1. _{, T′−1} is satisfied only when “0” (stop). That is, it is established only when starting from the stop state and starting operation at time t ′. Then, as described above, after the start-up (start of operation) Once the time of the minr _i at least from there, must maintain the operation state.

これより、上記ｉｆ文が成立した場合には、上記ｔｈｅｎ文を実行する。
すなわち、時刻t’から時刻（ｔ’＋minｒ_i−１）までの各時刻の起動停止変数を、全て‘１’に設定する。仮にminｒ_i＝３としたならば、u_i、t’、u_{i、t’＋１}、u_{i、t’＋２}、の３つ全てを強制的に‘１’に設定する。 Thus, when the if statement is established, the then statement is executed.
That is, all the start / stop variables at each time from time t ′ to time (t ′ + minr _i −1) are set to “1”. If minr _i = 3, all three of u _{i, t ′} , u _{i, t ′ + 1} , u _{i, t ′ + 2} are forcibly set to “1”.

尚、上記（ｄ），（ｅ）の時間制約の具体的な適用方法は、上記ｉｆ〜ｔｈｅｎ文（プログラム）を用いた処理例に限らない。例えば、後述するエージェントをランダムに作成した後にその起動停止変数u_i、tを参照して、mint_iまたはminr_iを用いてチェックを行い、これらmint_iまたはminr_iの条件を満たさない場合には、作成エージェントの修正を行うか、または作成したエージェントを破棄して再度エージェントを作成するようにしてもよい。尚、当然、再作成したエージェントに関しても上記チェックを行う。 Note that the specific application method of the time constraints (d) and (e) is not limited to the processing example using the if-then statements (programs). For example, after creating an agent to be described later at random, refer to its start / stop variables u _{i, t} and check using mint _i or minr _i , and if these mint _i or minr _i conditions are not met The created agent may be modified, or the created agent may be discarded and the agent created again. Of course, the above check is also performed on the re-created agent.

（ｆ）二次電池充放電電力上下限制約
この制約条件は、以下の（５）式で表される。 (F) Secondary Battery Charge / Discharge Power Upper / Lower Limit Constraint This constraint is expressed by the following equation (5).

但し、BDj^min：二次電池ｊの放電電力下限値(kW)
BDj^max：二次電池ｊの放電電力上限値(kW)
BCj^min：二次電池ｊの充電電力下限値(kW)
BCj^max：二次電池ｊの充電電力上限値(kW)
（ｇ）二次電池最大充電電力量制約
この制約条件は、以下の（６）式で表される。 However, BDj ^min : discharge power lower limit value (kW) of the secondary battery j
BDj ^max : Discharge power upper limit value (kW) of the secondary battery j
BCj ^min : Lower limit of charging power of secondary battery j (kW)
BCj ^max : Charging power upper limit value of secondary battery j (kW)
(G) Secondary Battery Maximum Charging Energy Constraint This constraint is expressed by the following equation (6).

但し、Bh_j、t：二次電池ｊの時刻tにおける充電電力量(kWh)
Bhj^min：二次電池ｊの充電電力量下限値(kWh)
Bhj^max：二次電池ｊの充電電力量上限値(kWh)
上記（５）式、（６）式に関しては、これら式で示す通り、二次電池の充電／放電電力(kW)の適正範囲（上限値、下限値）や、二次電池の充電電力量(kWh)の適正範囲（上限値、下限値）を規定するものであり、特に説明しない。 However, Bh _{j, t} : Charging energy (kWh) of secondary battery j at time t
Bhj ^min : Lower limit of charge energy of secondary battery j (kWh)
Bhj ^max : Upper limit of charge energy of secondary battery j (kWh)
Regarding the above formulas (5) and (6), as shown in these formulas, the appropriate range (upper limit value and lower limit value) of the charge / discharge power (kW) of the secondary battery and the charge power amount of the secondary battery ( This stipulates the appropriate range (upper limit, lower limit) of kWh) and is not specifically described.

（ｈ）二次電池充電電力量制約
この制約条件は、以下の（７）式で表される。 (H) Secondary Battery Charging Electricity Constraint This constraint is expressed by the following equation (7).

但し、Bh_j、1：二次電池ｊの計画における最初の時刻1における充電電力量(kWh)
Bh_j、T：二次電池ｊの計画における最終時刻Tにおける充電電力量(kWh)
尚、上記（７）式は、例えば上記（６）式における上限値と下限値との中間の値、すなわち（Bhj^min：＋Bhj^max）／２の値を仮にＡとしたならば、例えば、
Bh_j、1＝Bh_j、T＝Ａ
等とすることを意味する。 However, Bh _{j, 1} : Charging electric energy (kWh) at the first time 1 in the plan of the secondary battery j
Bh _{j, T} : Charging electric energy (kWh) at the final time T in the plan of the secondary battery j
For example, if the value of (Bhj ^min : + Bhj ^max ) / 2 is set to A in the intermediate value between the upper limit value and the lower limit value in the above equation (6), for example,
Bh _{j, 1} = Bh _{j, T} = A
And so on.

つまり、二次電池の充電電力量(kWh)が、上記下限値に近ければ放電を行うのは困難となり、上限値に近ければ充電を行うのは困難となる。上記の値Ａのように上限値と下限値のちょうど中間の状態は、充電・放電とも何等問題なく行えるという点で理想的であると考えられる。上記（７）式は、例えば１日の終わり（始まり）に、二次電池の充電電力量(kWh)が上記値Ａとなるようにするものであり、ある意味リセットを行うものである。   That is, it is difficult to discharge if the charging power amount (kWh) of the secondary battery is close to the lower limit value, and it is difficult to charge if it is close to the upper limit value. A state just between the upper limit value and the lower limit value as in the above value A is considered to be ideal in that it can be performed without any problem in both charging and discharging. The above equation (7) is such that, for example, at the end (start) of the day, the charging power amount (kWh) of the secondary battery becomes the above value A, and a certain meaning is reset.

尚、以上述べたことから、（ｈ）二次電池充電電力量制約（（７）式）は、絶対に必要な制約条件というわけではない。（ｈ）二次電池充電電力量制約はなくてもよい。
ここで、本問題の解法としては、メタヒューリスティク手法を用いることができる。具体的には、遺伝的アルゴリズム（GA）とその改良手法、シミュレーティッドアニーリング（SA）とその改良手法、タブサーチ（以下TSと記す）とその改良手法およびParticle Swarm Optimization（以下PSOと記す）とその改良手法などが用いることができる。尚、改良手法も既存の手法であり、例えばＧＡに関する改良手法はＳＧＡ、Messy GA等である。 In addition, from the above description, (h) secondary battery charging power amount constraint (equation (7)) is not an absolutely necessary constraint. (H) There is no restriction on the secondary battery charging power amount.
Here, as a solution of this problem, a metaheuristic method can be used. Specifically, genetic algorithm (GA) and its improved method, simulated annealing (SA) and its improved method, tab search (hereinafter referred to as TS) and its improved method, and Particle Swarm Optimization (hereinafter referred to as PSO) and Such improved techniques can be used. The improved method is also an existing method. For example, the improved method related to GA is SGA, Messy GA, or the like.

これに関しては、本出願人が既に提案している先出願（特開２００３−８４８０５号公
報）に、ＰＳＯ、ＳＧＡ（Simple Genetic Algorithm；単純 GA）、ＴＳを用いて場合の処理例が提案されている。 In this regard, an example of processing using PSO, SGA (Simple Genetic Algorithm), and TS has been proposed in an earlier application (Japanese Patent Laid-Open No. 2003-84805) already proposed by the present applicant. Yes.

ここでは、一例として、ＰＳＯを用いる場合について以下に説明するが、上記の通り、この例に限らない。特に、ＳＧＡ、ＴＳを用いる場合については、上記先出願に記載の方法を、以下に説明するＰＳＯを用いる場合と略同様にして本システムに適用することで実現できる。   Here, as an example, the case where PSO is used will be described below. However, as described above, the present invention is not limited to this example. In particular, in the case of using SGA and TS, it can be realized by applying the method described in the above-mentioned prior application to the present system in substantially the same manner as in the case of using PSO described below.

（ａ）状態表現
各計画時間毎（本例では１時間単位）の各発電機の出力電力、各発電機の起動／停止状態、及び二次電池の充電／放電電力からなるデータ列によって状態を表現する。 (A) State expression The state is represented by a data string composed of the output power of each generator at each planned time (in this example, one hour unit), the start / stop state of each generator, and the charge / discharge power of the secondary battery. Express.

例えば一例を図８に示す。図８の例では、発電機は発電機１、発電機２の２台であり、二次電池１は１台であるものとする。これより、各計画時間毎（１時間毎）の上記状態表現（状態変数）は、図示の通り、発電機１出力電力、発電機２出力電力、二次電池の出力、発電機１の状態、発電機２の状態となっている。尚、発電機の状態は、ここでは‘１’が運転状態、‘０’が停止状態を意味するものとする。   An example is shown in FIG. In the example of FIG. 8, it is assumed that there are two generators, generator 1 and generator 2, and one secondary battery 1. Thus, the state expression (state variable) for each planned time (every hour) is as shown in the figure: generator 1 output power, generator 2 output power, secondary battery output, generator 1 state, It is in the state of the generator 2. Here, the state of the generator means that “1” means an operating state and “0” means a stopped state.

そして、図８に示すように、複数のエージェントを生成する。図示の例では、エージェント１〜エージェントｎのｎ個のエージェントを生成している。各エージェントは、所定の時間範囲（上記例では２４時間分であるが、図８では簡単の為に３時間分を示している）における各計画時間毎（本例では１時間単位）の上記状態表現（状態変数）より成るものである。   Then, as shown in FIG. 8, a plurality of agents are generated. In the illustrated example, n agents of agents 1 to n are generated. Each agent is in the above state for each planned time (in this example, in units of 1 hour) in a predetermined time range (24 hours in the above example, but 3 hours is shown in FIG. 8 for simplicity). It consists of expressions (state variables).

（ｂ）求解アルゴリズム
例えば一例としてＰＳＯを非線形混合整数計画問題に適用できるようにする方法は、例えば福山他による「電圧信頼度を考慮したParticle Swarm Optimizationによる電圧無効電力制御方式の検討」電気学会論文誌Ｂ １１９巻１２号(１９９９年１２月)等で提案されている方法が知られている。 (B) Solution algorithm For example, a method for enabling PSO to be applied to a nonlinear mixed integer programming problem is, for example, “Study of voltage reactive power control method by Particle Swarm Optimization considering voltage reliability” by the Institute of Electrical Engineers of Japan. A method proposed in Journal B, Vol. 119, No. 12 (December 1999) is known.

ＰＳＯは、簡単化した社会モデルのシミュレーションを通して開発されたメタヒューリスティック手法の１つであり、鳥の群れの動きを連続変数の２次元空間で表現することを通して開発された。ＰＳＯでは、各エージェント（上述した鳥）の位置（状態量）をｘ，ｙ座標で表現し、上記位置（状態量）の変化分に相当する速度（ベクトル）をｖｘ（ｘ方向の速度）、ｖｙ（ｙ方向の速度）で表現する。これらの位置と速度情報から、次時点の各エージェントの位置を更新することができる。この概念に基づき、鳥の群れ全体が何らかの目的関数を最適化するような行動をとると考えると、以下のような最適化が考えられる。   PSO is one of the metaheuristic methods developed through the simulation of a simplified social model, and was developed through expressing the movement of a flock of birds in a two-dimensional space of continuous variables. In PSO, the position (state quantity) of each agent (the above-mentioned bird) is expressed by x, y coordinates, and the velocity (vector) corresponding to the change in the position (state quantity) is vx (velocity in the x direction), It is expressed by vy (speed in the y direction). From these position and velocity information, the position of each agent at the next time point can be updated. Based on this concept, the following optimization can be considered if the whole flock of birds takes action that optimizes some objective function.

つまり、各エージェントは各々の探索における目的関数のそれまでの個々の最良値（ｐbest）と、その位置（状態量）を示すｘ，ｙ座標とを覚えている。また、各エージェントは、ｐbestのうち集団の中で最良のもの、すなわち集団のそれまでの目的関数の最良値（ｇbest）情報を共有している。そして、各エージェントは、現在の自己のｘ，ｙ座標と速度ｖｘ，ｖｙ、及び、ｐbestとｇbestとの距離に応じて、ｐbest，ｇbestの存在する位置に方向を変更しようとする。この変更しようとする行動は速度を修正することで表現される。現在の速度とｐbest及びｇbestを用いて、各エージェントの速度は、以下の（８）式により修正される。   That is, each agent remembers the individual best value (pbest) of the objective function in each search and the x and y coordinates indicating the position (state quantity). In addition, each agent shares the best value (gbest) of the objective function up to that of the group, that is, the best of the group among pbest. Each agent tries to change the direction to the position where pbest and gbest exist according to the current x and y coordinates and the speeds vx and vy and the distance between pbest and gbest. The action to be changed is expressed by correcting the speed. Using the current speed and pbest and gbest, the speed of each agent is corrected by the following equation (8).

（８）式において、ｖ_ｉ：エージェントｉの速度、rand()：０〜１までの一様乱数、ｓ_ｉ ^ｋ：エージェントｉの探索ｋ回目の位置（探索点）、ｐbestｉ：エージェントｉのｐbest、ｗ：エージェントの速度に対する重み関数、c_ｉ：各項に対する重み係数である。 In equation (8), v _{i is} the speed of agent i, rand () is a uniform random number from 0 to 1, s _i ^{k is} the position of k-th search for agent i (search point), pbesti is pbest of agent i , W: weight function for agent speed, c _i : weighting factor for each term.

上記（８）式を用いることにより、各エージェントのこれまでの最良解及び集団の最良解に確率的に近付くような速度が求められ、これにより各エージェントの現在の位置（探索点）を以下の（９）式により修正する。   By using the above equation (8), a speed is obtained that probabilistically approaches the best solution of each agent and the best solution of the group so far, and the current position (search point) of each agent is Correct by equation (9).

ｓｉ^ｋ＋１＝ｓｉ^ｋ＋ｖｉ^ｋ＋１・・・（９）式
ここで、本例に即していえば、（８）式，（９）式における各エージェントの位置ｓ_ｉが、各発電機の起動・停止状態（離散値）や、各発電機の出力電力、二次電池の充電／放電電力（連続値）に相当し、また、各エージェントの速度ｖ_ｉがそれらの変化分に相当する。 si ^{k + 1} = si ^k + vi ^{k + 1} (9) Here, according to this example, the position s _i of each agent in the equations (8) and (9) is the start / stop of each generator. It corresponds to the state (discrete value), the output power of each generator, the charge / discharge power (continuous value) of the secondary battery, and the speed v _{i of} each agent corresponds to the amount of change.

ＰＳＯは、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm：以下、ＧＡ）等と同様に、複数の探索点を持った多点探索で、各探索点のｐbest及び集団のｇbestを用いて各探索点を確率的に変更していくことにより、大域最適解（最良解）を得る方法である。また、これまでの速度を維持しようとする大域探索（（８）式の右辺第１項）と、ｐbest，ｇbestを用いてそれらに近付こうとする局所探索（それぞれ（８）式の右辺第２，３項）とをバランスよく行う機構をもった探索手法である。更に、ＰＳＯでは探索の各ステップで目的関数値を評価する必要があるが、評価の回数は問題の規模によらずエージェント数のみで良いというメリットがあるため、プラントの最適運用といった大規模問題への適用が可能である。   PSO is a multi-point search having a plurality of search points, similar to a genetic algorithm (hereinafter referred to as GA), and each search point is stochastically using pbest of each search point and gbest of a group. This is a method of obtaining a global optimum solution (best solution) by changing the values. In addition, a global search (first term on the right side of equation (8)) that tries to maintain the speed so far and a local search that tries to approach them using pbest and gbest (respectively on the right side of equation (8)) This is a search method having a mechanism that balances (2) and (3)). Furthermore, in the PSO, it is necessary to evaluate the objective function value at each search step. However, since the number of evaluations is only the number of agents regardless of the scale of the problem, there is a merit of large-scale problems such as optimal plant operation. Can be applied.

ｇbestモデルのＰＳＯを利用した場合の本例の処理の全体的なアルゴリズムを、図７に示す。尚、図７は、上記ステップ４の詳細フローチャート図を示すものと言える。尚、このフローチャート自体は、全体的なアルゴリズムを示すものであり、上記先出願の図１３と略同様であるが、当然、各ステップの内容は異なるものである。   FIG. 7 shows an overall algorithm of the processing in this example when the gbest model PSO is used. 7 can be said to show a detailed flowchart of step 4 above. This flowchart itself shows the overall algorithm and is substantially the same as FIG. 13 of the previous application, but naturally the contents of each step are different.

図７の処理は、概略的には、まず所定のデータの入力を行い（ステップＳ１１）、続いて、初期値の生成を行う（ステップＳ１２）。その後は、探索終了するまで（ステップＳ１５がＹＥＳとなるまで）、探索点の修正処理（ステップＳ１３）及び評価処理（ステップＳ１４）を繰り返し実行する。   In the process of FIG. 7, generally, first, predetermined data is input (step S11), and then an initial value is generated (step S12). Thereafter, the search point correction process (step S13) and the evaluation process (step S14) are repeatedly executed until the search is completed (until YES in step S15).

尚、本手法では上記の通り、基本的には既存のメタヒューリスティク手法を用いるものであるが、上記ステップＳ１２、Ｓ１３の初期値生成と修正において、上記各種制約条件により制約がはいる。つまり、初期値や修正値は、上記各種制約条件を全て満たすものとする必要がある。   As described above, the present method basically uses the existing metaheuristic method, but the initial value generation and correction in steps S12 and S13 are limited by the various constraints. That is, the initial value and the correction value must satisfy all the above-described various constraints.

以下、上記各ステップＳ１１〜Ｓ１５について詳細に説明する。
（Ａ）まず、ステップＳ１１で入力するデータについて説明する。ステップＳ１１では以下の（i）、（ii）の情報を入力する。 Hereafter, each said step S11-S15 is demonstrated in detail.
(A) First, the data input in step S11 will be described. In step S11, the following information (i) and (ii) are input.

（i）機器情報の入力（これらはデータベースとして予め格納されている（発電機ＤＢ１９、二次電池ＤＢ２０））
機器情報は例えば以下の通りである。尚、以下の説明では変数名（ａ_ｉ，Ｋｉ等）で示すが、実際にはこれらの具体的な数値がデータベースに格納されている。
・各発電機の発電電力−コスト特性（上記目的関数における各発電機ｉ毎の燃料費特性の係数ａ_ｉ，ｂ_ｉ，ｃ_ｉ）
・各発電機の起動費（上記（２）式における各発電機ｉ毎の起動費Ｋｉ）
・各発電機の出力上限・下限値（上記（３）式における各発電機ｉ毎の出力下限値ｐｉ^ｍｉｎ、ｐｉ^ｍａｘ）
・各発電機の出力変化率上下限値（上記（４）式における各発電機ｉ毎の下降側最大変化率Δｐ^{ｉｄｏｗｎｍａｘ}、上昇側最大変化率Δｐ^{ｉｕｐｍａｘ}）
・各発電機の最小連続停止時間（上記mint_i）
・各発電機の最小連続運転時間（上記minｒ_i）
・二次電池充放電電力上下限値（上記（５）式のBDj^min，BDj^max，BCj^min，BCj^max）
・二次電池最大充電電力量（上記（６）式のBh_j、t，Bhj^min，Bhj^max）
・二次電池jの放電損失係数（上記（２）式のvd_j）
・二次電池jの充電損失係数（上記（２）式のvc_j）
例えば、以上の情報を上記機器情報として入力する。 (I) Input of device information (these are stored in advance as a database (generator DB 19 and secondary battery DB 20))
The device information is as follows, for example. In the following description, variable names (a _i , Ki, etc.) are shown, but these specific numerical values are actually stored in the database.
Generated power-cost characteristics of each generator (coefficients of fuel cost characteristics for each generator i in the above objective function a _i , b _i , c _i )
・ Start-up costs for each generator (start-up costs Ki for each generator i in equation (2) above)
Output upper and lower limit values of each generator (output lower limit values pi ^min and pi ^max for each generator i in the above equation (3))
Upper and lower limit values of output change rate of each generator (the descending side maximum change rate Δp ^imaxmax and the ascending side maximum change rate Δp ^iupmax for each generator i in the above equation (4))
・ Minimum continuous stop time of each generator (mint _i above)
- Minimum continuous operation time of each generator (above minR _i)
· Secondary battery charge and discharge power on the lower limit value (equation (5) of ^{BDj min, BDj max, BCj min} , BCj max)
· Secondary battery maximum charging electric energy (above (6) of ^{_{Bh j, t, Bhj min,}} Bhj max)
・ Discharge loss coefficient of secondary battery j (vd _{j in} equation (2) above)
-Charging loss coefficient of secondary battery j (vc _{j in} equation (2) above)
For example, the above information is input as the device information.

（ii）Particle Swarm Optimization（ＰＳＯ）に関する情報の入力
・エージェント数、各最適化パラメータ値、最大探索回数を入力する。これらは例えば開発者等が任意に設定してデータベース（ＤＢ１９，２０のどちらでもよい）に格納しておく。尚、各最適化パラメータ値とは、例えば上記（８）式におけるｗやc_ｉ等である。 (Ii) Input of information related to Particle Swarm Optimization (PSO) ・ The number of agents, each optimization parameter value, and the maximum number of searches are input. These are arbitrarily set by a developer or the like and stored in a database (either DB 19 or 20). Note that each optimization parameter value, such as w or c _i like in equation (8).

（Ｂ）次に、以下、ステップＳ１２について説明する。ステップＳ１２の初期値生成処理は、以下の（i）、（ii）、（iii）の処理を順番に行うものである。
（i）各エージェント毎に、各制御時間毎の以下の値（上記状態表現の値；状態変数の値）の初期値をランダムに算出（決定）する。
・各発電機毎の起動・停止状態（離散値）
・各発電機の出力電力（連続値）
・二次電池の充放電電力（連続値）
但し、これは完全にランダムに決定してもよいが、例えば（ａ）需給バランス制約（（２）式を満たすように決定してもよい。完全にランダムに決定した場合、他の制約条件はともかく、（ａ）の制約条件を満たす可能性は低いものと考えられるからである。尚、この場合には、以下の（ii）では他の各種制約条件（ｂ）〜（ｈ）を満たすか否かを判定することになる。 (B) Next, step S12 will be described below. In the initial value generation process in step S12, the following processes (i), (ii), and (iii) are performed in order.
(I) For each agent, the initial values of the following values (the value of the state expression; the value of the state variable) for each control time are randomly calculated (determined).
・ Start / stop state for each generator (discrete value)
・ Output power of each generator (continuous value)
・ Charge / discharge power of secondary battery (continuous value)
However, this may be determined completely at random, but may be determined so as to satisfy, for example, (a) supply / demand balance constraint (Equation (2)). In any case, it is considered that the possibility of satisfying the constraint condition (a) is low, and in this case, in the following (ii), whether the other various constraint conditions (b) to (h) are satisfied. It will be determined whether or not.

あるいは、ランダムに決定するのではなく、各種制約条件（ａ）〜（ｈ）に従って決定するようにしてもよい。この決定アルゴリズムは、特に示さないが、例えば一例としては、まず最初に上記（ｃ）の条件（（４）式）を利用することで、発電機の出力電力として取り得る範囲を決定することができる。つまり、発電機ｉの時刻ｔにおける発電出力Ｐ_ｉ，ｔは、以下に示す範囲内に制限されることになる。 Or you may make it determine according to various restrictions (a)-(h) instead of determining at random. Although this determination algorithm is not particularly shown, for example, as an example, first, the range that can be taken as the output power of the generator can be determined by using the condition (c) (equation (4)). it can. That is, the power generation output P _{i, t at} the time t of the generator _i is limited to the range shown below.

Ｐ_{ｉ，（ｔ−１）}−Δp^idownmax：≦ Ｐ_ｉ，ｔ ≦Ｐ_{ｉ，（ｔ−１）}＋Δp^iupmax：
そして、発電機１の出力電力に関しては、この範囲内で任意に決定するか若しくは‘０’（停止）とし、二次電池２の充放電電力に関してはランダムに決定して、上記（ｃ）以外の他の制約条件（ａ）、（ｂ）、（ｄ）〜（ｈ）を満たすか否かを（ａ）から順番に順次チェックし、任意の制約条件についてチェックＮＧとなったら、再度上記のようにして
状態変数の値を決定して、再び（ａ）から順番に順次チェックする。そして、全ての制約条件を満足したものを、１つのエージェントの初期値として決定する。 P _{i, (t−1)} −Δp ^idownmax : ≦ P _{i, t} ≦ P _{i, (t−1)} + Δp ^iupmax :
Then, the output power of the generator 1 is arbitrarily determined within this range or set to “0” (stop), and the charge / discharge power of the secondary battery 2 is determined randomly, except for the above (c) Whether or not the other constraint conditions (a), (b), (d) to (h) are satisfied is checked sequentially from (a), and if any constraint condition becomes NG, the above-mentioned is repeated. In this way, the value of the state variable is determined, and the check is sequentially performed again in order from (a). Then, the one satisfying all the constraint conditions is determined as the initial value of one agent.

尚、上記（ｃ）の条件を利用した発電出力Ｐ_ｉ，ｔの決定方法は、Ｐ_{ｉ，（ｔ−１）}が‘０’（停止）であった場合には、適用されないようにしてもよい。この場合には、例えばランダムに決定する。但し、この場合でも適用するようにしてもよい。すなわち、例えば予め設定されている所定の値をＰ_{ｉ，（ｔ−１）}に代入することで、上記範囲制限を決定するようにしてもよい。 The method for determining the power generation output P _{i, t} using the condition (c) may not be applied when P _{i, (t−1)} is “0” (stopped). Good. In this case, it is determined at random, for example. However, this case may be applied. That is, for example, the range restriction may be determined by substituting a predetermined value set in advance for Pi _{, (t−1)} .

上記のように、初期値の決定方法は様々であってよい。尚、全ての制約条件（ａ）〜（ｈ）を満たすようにして初期値決定した場合には、以下に説明する（ii）における「各種制約条件（ａ）〜（ｈ）毎にその制約条件を満たすか否かを判定する」処理は、特に必要ないことになる。   As described above, there are various methods for determining the initial value. When the initial values are determined so as to satisfy all the constraint conditions (a) to (h), the constraint conditions are set for each of the various constraint conditions (a) to (h) in (ii) described below. The process of “determining whether or not is satisfied” is not particularly necessary.

（ii）ステップＳ１１で入力した上記機器情報と、上記（１）で示す目的関数及び上記各種制約条件（ａ）〜（ｈ）（または（ａ）〜（ｇ）；但し、本説明では（ａ）〜（ｈ）とする）を用いて、各エージェント毎に評価値を計算する。ここで、評価値とは、発電コストの総和である（上記（１）式により算出されるＣＯＳＴ_１）。 (Ii) The device information input in step S11, the objective function shown in the above (1), and the various constraint conditions (a) to (h) (or (a) to (g); ) To (h)), the evaluation value is calculated for each agent. Here, the evaluation value is the total power generation cost (COST ₁ calculated by the above equation (1)).

この処理は、まず、生成した各エージェント毎に、それぞれ、上記（Ａ）（i）で入力した機器情報と、上記ランダムに算出した上記状態表現の値を用いて、各種制約条件（ａ）〜（ｈ）毎にその制約条件を満たすか否かを判定する。   In this process, first, for each generated agent, the device information input in (A) (i) and the value of the state expression calculated at random are used for various constraints (a) to It is determined whether or not the constraint condition is satisfied every (h).

そして、各エージェント毎に、評価値（上記（１）式によるＣＯＳＴ_１）の算出を行う。但し、上記の通り、全ての制約条件を満たすと判定されたエージェントに関しては、上記ペナルティ項Ｐを適用せずに評価値（ＣＯＳＴ_１）を算出する。 Then, for each agent, an evaluation value (COST ₁ according to the above equation (1)) is calculated. However, as described above, the evaluation value (COST ₁ ) is calculated for the agent determined to satisfy all the constraint conditions without applying the penalty term P.

一方、制約条件を満たさない（例えば、１つでも満たさない）エージェントに関しては、上記ペナルティ項Ｐを適用してＣＯＳＴ_１を算出する。よって、この場合には、評価値（ＣＯＳＴ_１）の値が強制的に大きくされ、評価が非常に低いものとなる。 On the other hand, for an agent that does not satisfy the constraint condition (for example, even one is not satisfied), COST ₁ is calculated by applying the penalty term P. Therefore, in this case, the value of the evaluation value (COST ₁ ) is forcibly increased and the evaluation becomes very low.

尚、上述した例に限らず、例えば制約条件を満たさないエージェントに関しては、再度ランダムに上記状態変数の値を決定するようにしてもよい。勿論、再生成した値に関して制約条件を満たすか否かを判定し、満たさない場合には更に再度エージェントを生成することになる。何れにしても、エージェント数が決められているので（例えばｎ個）、制約条件を満たすエージェントが所定数（例えばｎ個）生成されて、これら各エージェントに関する評価値が算出された時点で、本処理は終了する。尚、この例の場合には、当然、上記ペナルティ項Ｐを適用せずに評価値（ＣＯＳＴ_１）を算出することになる。 Note that the state variable value is not limited to the above-described example, and the value of the state variable may be determined again at random for an agent that does not satisfy the constraint condition, for example. Of course, it is determined whether or not a constraint condition is satisfied with respect to the regenerated value. If not satisfied, an agent is generated again. In any case, since the number of agents is determined (for example, n), a predetermined number of agents (for example, n) satisfying the constraint conditions are generated, and the evaluation value for each of these agents is calculated. The process ends. In the case of this example, naturally, the evaluation value (COST ₁ ) is calculated without applying the penalty term P.

（iii）ｐbest及びｇbestの初期設定
上記（ii）で計算した各エージェント毎の評価値を、現在の各エージェント毎のｐbest値とする（各エージェント毎のｐbestの初期値を設定する）。 (Iii) Initial setting of pbest and gbest The evaluation value for each agent calculated in (ii) above is used as the current pbest value for each agent (the initial value of pbest for each agent is set).

・上記のｐbestのうちの最良値（最小値）をｇbestとする。これにより、ｐbest及びｇbestの初期値が設定されることになる。
尚、上記のようにペナルティ項Ｐが適用されたエージェントの評価値（ｐbest）は、値が大きなものとなるので、これがｇbestとして選ばれる可能性は極めて低い。 The best value (minimum value) of the above pbest is defined as gbest. Thereby, initial values of pbest and gbest are set.
Note that since the evaluation value (pbest) of the agent to which the penalty term P is applied as described above has a large value, the possibility that it is selected as gbest is extremely low.

図８に、上記ステップＳ１２の初期値生成結果の一例を示す。
既に述べたように、この例では発電機は発電機１、発電機２の２台である。これより、
図示の通り、１時間毎の状態変数は、発電機１の出力電力、発電機２の出力電力、二次電池の出力、発電機１の状態、発電機２の状態となっている。尚、発電機１の状態、発電機２の状態は、上記目的関数（（１）式）における起動停止変数ｕ_ｉ，ｔを意味するものである。よって、ここでは‘１’が運転状態、‘０’が停止状態を意味するものとする。 FIG. 8 shows an example of the initial value generation result in step S12.
As already described, in this example, there are two generators, generator 1 and generator 2. Than this,
As shown in the figure, the hourly state variables are the output power of the generator 1, the output power of the generator 2, the output of the secondary battery, the state of the generator 1, and the state of the generator 2. The state of the generator 1 and the state of the generator 2 mean the start / stop variables u _{i, t} in the objective function (equation (1)). Therefore, here, “1” means an operating state and “0” means a stopped state.

また、二次電池の出力に関しては、図には示していないが、放電であるか充電であるかを示す情報（識別子等）が付加されるものとする。任意の二次電池の出力値が放電である場合には、この値が上記ＢＤ_ｊ，ｔに代入され、また上記（２）式においてはＢＣ_ｊ，ｔ＝０が代入されることになる。その逆に、充電である場合には、その値がＢＣ_ｊ，ｔ＝に代入され、また上記（２）式においてはＢＤ_ｊ，ｔ＝０が代入されることになる。勿論、この例に限るものではなく、二次電池の出力値が各種制約条件に適正に適用可能となる方法であれば、何でもよい。 Further, regarding the output of the secondary battery, although not shown in the figure, information (identifier or the like) indicating whether it is discharging or charging is added. When the output value of an arbitrary secondary battery is discharge, this value is substituted into BD _{j, t,} and BC _{j, t} = 0 is substituted in the above equation (2). Conversely, in the case of charging, the value is substituted into BC _{j, t} =, and BD _{j, t} = 0 is substituted in the above equation (2). Of course, the present invention is not limited to this example, and any method may be used as long as the output value of the secondary battery can be appropriately applied to various constraints.

また、この例では、上記（Ａ）の（ii）で入力されるエージェント数がｎであり、計画時間帯は３時間、計画時間は１時間であるものとする。これより、図示の通り、各エージェント（１、２、・・・ｎ）毎の状態変数として、１時間毎で３時間分の上記（Ｂ）（i）の値が決定・設定されている（図示の“１時間後の状態”、“２時間後の状態”、“３時間後の状態”）。   In this example, it is assumed that the number of agents input in (ii) of (A) is n, the planned time zone is 3 hours, and the planned time is 1 hour. Thus, as shown in the figure, the value of (B) (i) for 3 hours is determined and set for every hour as the state variable for each agent (1, 2,... N) ( ("State after 1 hour", "State after 2 hours", "State after 3 hours").

ここで、各エージェントが制約条件を満たすか否かをチェックすることに関して、以下、一例を用いて説明する。
例えば図８に示すエージェント１を例にするならば、まず、“１時間後の状態”は、発電機１の出力電力＝１００、発電機２の出力電力＝５０、二次電池の出力＝５０、発電機１の状態＝１、発電機２の状態＝１となっている。また、“２時間後の状態”は、発電機１の出力電力＝１００、発電機２の出力電力＝７０、二次電池の出力＝２０、発電機１の状態＝１、発電機２の状態＝１となっている。 Here, an example of checking whether or not each agent satisfies a constraint condition will be described below.
For example, taking the agent 1 shown in FIG. 8 as an example, first, “the state after one hour” is as follows: output power of the generator 1 = 100, output power of the generator 2 = 50, output of the secondary battery = 50 The state of the generator 1 is 1, and the state of the generator 2 is 1. In addition, “the state after 2 hours” means that the output power of the generator 1 is 100, the output power of the generator 2 is 70, the output of the secondary battery is 20, the state of the generator 1 is 1, and the state of the generator 2 is = 1.

ここでは、仮に“２時間後の状態”が制約条件を満たすか否かをチェックすることを考える。尚、ここでは仮に二次電池の出力は放電であるものとし、放電損失係数ｖｄ_ｊが‘０．５’であるものとして説明する。また、図８に示す例は、全て、上記各種制約条件を満たしているものとする。 Here, it is assumed that “a state after 2 hours” checks whether or not the constraint condition is satisfied. Here, it is assumed that the output of the secondary battery is discharge, and the discharge loss coefficient vd _j is “0.5”. Moreover, all the examples shown in FIG. 8 shall satisfy | fill the said various restrictions.

これより、まず、“２時間後の状態”は、上記（ａ）需給バランス制約すなわち上記（２）式を満たしていることになるので、当然、この時間帯における供給電力Ｌ１_ｔは、１００＋７０＋０．５×２０＝１８０（kw）であったはずである。 From this, first, “the state after 2 hours” satisfies the above-mentioned (a) supply-demand balance constraint, that is, the above equation (2). Therefore, naturally, the supplied power L1 _t in this time zone is 100 + 70 + 0. It should have been 5 × 20 = 180 (kw).

また、“２時間後の状態”は、上記（ｂ）発電機出力上下限制約（（３）式））を満たしていることになり、また図８に示す例全体を見た場合、発電機出力の最大値は１００、最小値は４０であるので、上記（３）式における下限値pi^min：は４０以下の値であり、上限値pi^max：は１００以上の値であるはずである。尚、当然、発電機の状態＝‘０’（停止）（すなわち発電機出力＝‘０’）の場合には、この制約条件は適用されない。 Further, the “state after 2 hours” satisfies the above-mentioned (b) generator output upper and lower limit constraint (Equation (3))), and when the entire example shown in FIG. Since the maximum output value is 100 and the minimum value is 40, the lower limit value pi ^min : in the above equation (3) should be 40 or less, and the upper limit value pi ^max : should be 100 or more. Of course, this constraint is not applied when the state of the generator = “0” (stopped) (that is, the generator output = “0”).

また、発電機２の出力電力は、“１時間後の状態”における出力電力＝５０から７０へと上昇している。つまり、上記（ｃ）発電機出力変化率上下限制約の（４）式における“Ｐ_ｉ，ｔ−Ｐ_{ｉ，（ｔ−１）}”＝７０−５０＝２０であるので、上記Δp^iupmax（上昇側最大変化率）は２０以上であるはずである。尚、この例では、変化率は実質的に変化量とみなしてよい。 Further, the output power of the generator 2 increases from 50 to 70 in the “state after 1 hour” = 50. That is, since “P _{i, t} −P _{i, (t−1)} ” = 70−50 = 20 in the expression (4) of the above-mentioned (c) generator output change rate upper and lower limit constraints, Δp ^iupmax (increase) Side maximum change rate) should be 20 or more. In this example, the rate of change may be substantially regarded as the amount of change.

他の制約条件については特に説明しないが、上記（ｄ）、（ｅ）の発電機の最小連続停止／運転時間制約に関する上記ｉｆ〜ｔｈｅｎ文の処理を適用する場合には、上記のよう
にランダムに状態変数の値を生成した後にチェックを行うのではなく、ランダムに状態変数の値を生成する際に上記ｉｆ〜ｔｈｅｎ文の処理を適用することも考えられる。この場合には、例えば“１時間後の状態”→“２時間後の状態”→“３時間後の状態”というように時間順に順次決定していく。そして、例えば“１時間後の状態”の決定の際に上記ｉｆ〜ｔｈｅｎ文の処理を適用することで、“２時間後の状態”や“３時間後の状態”における発電機の状態（運転／停止）が先行して決定されることになるかもしれない。 Other constraints will not be described in particular, but when applying the processing of the above if-then statements relating to the minimum continuous stop / operation time constraint of the generator of (d) and (e) above, it is random as described above. It is also conceivable to apply the processing of the “if” to “then” sentence when generating the value of the state variable at random instead of performing the check after the value of the state variable is generated. In this case, for example, “state after 1 hour” → “state after 2 hours” → “state after 3 hours” is sequentially determined in time order. For example, by applying the processing of the above “if” to “then” statements at the time of determination of “state after 1 hour”, the state of the generator (operation after “state after 2 hours” or “state after 3 hours”) / Stop) may be determined in advance.

勿論、上記（ｄ）、（ｅ）の制約条件に関しては、既に述べた通り、ランダムに状態変数の値を生成した後にチェックを行うこともできる。
尚、図示していないが、上記“１時間後の状態”の１つ前（１時間前）の状態も存在しており、上記“１時間後の状態”を決定する際には、この１つ前の状態を参照することになる。 Of course, the constraints (d) and (e) can be checked after the state variable values are randomly generated as described above.
Although not shown, there is a state one hour before (the state after one hour), and when determining the “state after one hour”, this 1 It will refer to the previous state.

次に、以下、ステップＳ１３の処理（探索点の修正）について説明する。
これは、上記各エージェントの位置（探索点）の修正を行う処理である。
すなわち、前述した（８）式、（９）式により、各エージェントの位置（探索点）を修正する。尚、各エージェントの位置は、上記各エージェントの状態変数の値（離散値及び連続値）に相当するものである。上記ステップＳ１２の処理は、各エージェントの位置（探索点）の初期位置を決定するものに相当する。そして、ステップＳ１３では、最初はこの初期位置からの修正（位置変更）を行い、２回目以降では修正位置から更に修正していくことになる。そして、修正を行う毎に、ステップＳ１４で評価を行うことになる。 Next, the process of step S13 (search point correction) will be described below.
This is a process for correcting the position (search point) of each agent.
That is, the position (search point) of each agent is corrected by the above-described equations (8) and (9). The position of each agent corresponds to the value (discrete value and continuous value) of the state variable of each agent. The process in step S12 corresponds to determining the initial position of each agent position (search point). In step S13, first, correction from the initial position (position change) is performed, and further correction is performed from the correction position after the second time. And whenever it corrects, evaluation will be performed by step S14.

上記ステップＳ１３による修正の概念図を図９に示す。図９において、ｖ^ｋ＋１は（９）式の右辺第２項に相当している。尚、図９は、上記先出願の図１４と略同様であり、当該探索点の修正は既存技術であるので、ここではこれ以上は説明しないものとする。 FIG. 9 shows a conceptual diagram of the correction in step S13. In FIG. 9, v ^{k + 1} corresponds to the second term on the right side of equation (9). Note that FIG. 9 is substantially the same as FIG. 14 of the above-mentioned prior application, and the correction of the search point is an existing technique, so that no further explanation will be given here.

次に、以下、ステップＳ１４の処理（評価）について説明する。ステップＳ１４では、以下の（i）、（ii）の処理を順次行う。
（i）評価
これは、上記各エージェントの評価を行うものであり、各エージェント毎の評価値の計算を行うものである。尚、これは上記ステップＳ１２における評価値の計算処理と略同様である。ステップＳ１２では上記初期位置に関する評価値を計算したが、本処理では上記ステップＳ１３による修正位置に関する評価値を計算するものである。 Next, the process (evaluation) in step S14 will be described below. In step S14, the following processes (i) and (ii) are sequentially performed.
(I) Evaluation This is to evaluate each of the above agents, and to calculate an evaluation value for each agent. This is substantially the same as the evaluation value calculation process in step S12. In step S12, the evaluation value related to the initial position is calculated, but in this process, the evaluation value related to the correction position in step S13 is calculated.

すなわち、各エージェント毎に、上記ステップＳ１３による修正後の位置（状態変数値；図８の例では１時間毎で３時間分の状態変数値）について、上記ステップＳ１２と同様に上述した目的関数及び各種制約条件を用いて、各エージェント毎に評価値（ＣＯＳＴ_１）を計算する。つまり、まず、各エージェント毎に、各種制約条件を全て満たすか否かをチェックする。次に、各エージェント毎に、（１）式の目的関数を用いて評価値（ＣＯＳＴ_１）計算するものであり、上記の通り各種制約条件を満たさないエージェントに関しては上記ペナルティ項Ｐを適用して評価値（ＣＯＳＴ_１）計算することになる。上記の通り、この評価値が小さいほど評価が高い（良い）ものとなり、制約条件を満たさないエージェントに関しては強制的に評価が低いものとされる。 That is, for each agent, the objective function and the position described above in the same manner as in step S12, with respect to the position corrected by the step S13 (state variable value; in the example of FIG. An evaluation value (COST ₁ ) is calculated for each agent using various constraint conditions. That is, first, it is checked for each agent whether or not all the various constraint conditions are satisfied. Next, for each agent, an evaluation value (COST ₁ ) is calculated using the objective function of equation (1). As described above, the penalty term P is applied to an agent that does not satisfy various constraints as described above. The evaluation value (COST ₁ ) is calculated. As described above, the smaller the evaluation value, the higher (good) the evaluation becomes, and the evaluation for the agent that does not satisfy the constraint condition is forcibly low.

（ii）ｐbest及びｇbestの修正
（α）各エージェント毎に、必要に応じてそのｐbest値を更新する。すなわち、各エージェント毎に、上記（i）で計算したそのエージェントの今回の評価値と、現在のそのエージェントのｐbest値とを比較して、今回の評価値がｐbest値より良かったら（今回の評価値＜ｐbest値であるならば）、今回の評価値を新たなｐbest値とする（ｐbest値を更新する）。今回の評価値がｐbest値と同じか悪かったら（今回の評価値≧ｐbest値であるな
らば）、現在のｐbest値のままとする（更新しない）。 (Ii) Correction of pbest and gbest (α) For each agent, the pbest value is updated as necessary. That is, for each agent, the current evaluation value of the agent calculated in (i) above is compared with the current pbest value of the agent, and if the current evaluation value is better than the pbest value (current evaluation value) If the value <pbest value), the current evaluation value is set as a new pbest value (the pbest value is updated). If the current evaluation value is the same as or worse than the pbest value (if the current evaluation value ≧ pbest value), the current pbest value is maintained (not updated).

（β）上記（α）の処理後の各エージェントのｐbest値同士を比較して最良値（最も値が低いもの）を求める。そして、この最良値が現在のｇbest値より良かったら（最良値＜ｇbest値であるならば）、この最良値を新たなｇbestとする。更に、この最良値のエージェントの現在位置（状態変数値）を、ｇbestに対応する位置として記憶する。   (Β) The pbest values of the agents after the processing of (α) are compared with each other to obtain the best value (the lowest value). If this best value is better than the current gbest value (if best value <gbest value), this best value is set as a new gbest. Further, the current position (state variable value) of the agent having the best value is stored as a position corresponding to gbest.

これらの処理を繰り返し行うことで（上記の通り、上記ステップＳ１３、Ｓ１４の処理はステップＳ１５の判定がＹＥＳになるまで繰り返し実行する）、各発電機の起動・停止状態や出力電力、及び二次電池の充放電電力の最適解を求めていく。   By repeating these processes (as described above, the processes in steps S13 and S14 are repeatedly performed until the determination in step S15 becomes YES), the start / stop state of each generator, the output power, and the secondary Find the optimal solution for battery charge / discharge power.

ステップＳ１５の処理は、終了条件のチェック処理であり、探索回数（ステップＳ１３、Ｓ１４を繰り返した回数）が、上記入力した最大探索回数に達したら、ステップＳ１５の判定はＹＥＳとなり、本処理は終了する。一方、そうでない場合には（ステップＳ１５，ＮＯ）、ステップＳ１３に戻ることになる。   The process of step S15 is an end condition check process. When the number of searches (the number of times that steps S13 and S14 are repeated) reaches the above-mentioned maximum number of searches, the determination in step S15 is YES and the process ends. To do. On the other hand, if not (NO in step S15), the process returns to step S13.

ステップＳ１５の判定がＹＥＳとなった時点で、それまでの探索によって得られた最良の評価値がｇbestとして記憶されていると共に、このｇbestに対応するエージェントの位置（状態変数値）が記憶されていることになり、この状態変数値（各発電機の起動・停止状態や出力電力、及び二次電池の充放電電力の上記探索における最適解；すなわち最適または最適に近い供給電力計画）をステップ４の処理結果としてステップ５の処理に渡す。   When the determination in step S15 is YES, the best evaluation value obtained by the search so far is stored as gbest, and the position (state variable value) of the agent corresponding to this gbest is stored. This state variable value (starting / stopping state of each generator, output power, and optimal solution in the above search for the charge / discharge power of the secondary battery; that is, optimal or nearly optimal supply power plan) is set in step 4 Is passed to the process of step 5 as a result of the above process.

以上、ステップ４の処理について説明した。そして、ステップＳ４の処理結果（上記最適または最適に近い供給電力計画）を用いて、上記ステップ５の処理を実行する。
ステップ５では、ステップ４にて作成した供給電力計画を出力し、通信ネットワーク６を介して各内燃力発電設備１と二次電池２の制御部（不図示）に送信するとともに、需給制御システム９にも送信する。需給制御システム９は、この供給電力計画をベースにして、各内燃力発電設備１と二次電池２のリアルタイム制御を行うことになる。 The processing in step 4 has been described above. And the process of the said step 5 is performed using the process result (the said optimal or near-optimal supply power plan) of step S4.
In Step 5, the supply power plan created in Step 4 is output and transmitted to the control units (not shown) of the internal combustion power generation facilities 1 and the secondary batteries 2 via the communication network 6, and the supply and demand control system 9 Also send to. The supply and demand control system 9 performs real-time control of each internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 based on this supply power plan.

上記供給電力計画作成システム８は、一般的な汎用コンピュータ（パソコン、サーバ等）により実現できる。図１０に、この様なコンピュータのハードウェア構成例を示す。
図１０に示すコンピュータ３０は、ＣＰＵ３１、メモリ３２、入力部３３、出力部３４、記憶部３５、記録媒体駆動部３６、及びネットワーク接続部３７を有し、これらがバス３８に接続された構成となっている。 The supply power plan creation system 8 can be realized by a general general-purpose computer (such as a personal computer or a server). FIG. 10 shows a hardware configuration example of such a computer.
A computer 30 shown in FIG. 10 includes a CPU 31, a memory 32, an input unit 33, an output unit 34, a storage unit 35, a recording medium drive unit 36, and a network connection unit 37, which are connected to a bus 38. It has become.

ＣＰＵ３１は、当該コンピュータ３０全体を制御する中央処理装置である。
メモリ３２は、任意の処理実行の際に、記憶部３５（あるいは可搬型記録媒体３９）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するＲＡＭ等のメモリである。ＣＰＵ３１は、メモリ３２に読み出したプログラム／データを用いて、上述した各種処理を実行する。 The CPU 31 is a central processing unit that controls the entire computer 30.
The memory 32 is a memory such as a RAM that temporarily stores a program or data stored in the storage unit 35 (or the portable recording medium 39) when executing arbitrary processing. The CPU 31 executes the various processes described above using the program / data read into the memory 32.

出力部３４は、例えばディスプレイ等であり、入力部３３は、例えば、キーボード、マウス等であるが、これらは無くてもよい。
ネットワーク接続部３７は、例えば上記ネットワーク１等に接続して、他の情報処理装置との通信（コマンド／データ送受信等）を行う為の通信モジュールである。 The output unit 34 is, for example, a display, and the input unit 33 is, for example, a keyboard, a mouse, or the like, but these may be omitted.
The network connection unit 37 is a communication module for connecting to, for example, the network 1 and performing communication (command / data transmission / reception, etc.) with other information processing apparatuses.

記憶部３５は、例えばハードディスク等であり、上述した供給電力計画作成システム８の各種処理機能をＣＰＵ３１により実現させる為のアプリケーションプログラムが格納されている。   The storage unit 35 is, for example, a hard disk or the like, and stores application programs for causing the CPU 31 to implement various processing functions of the above-described power supply plan creation system 8.

すなわち、上記負荷予測部１１、再生可能利用発電電力予測部１２、供給電力算出部１３、供給電力計画算出部１４、供給電力計画出力部１５等の各種処理機能部の処理機能を、ＣＰＵ３１により実現させる為のアプリケーションプログラムが格納されている。   That is, the CPU 31 realizes the processing functions of various processing function units such as the load prediction unit 11, the renewable generation power generation prediction unit 12, the supply power calculation unit 13, the supply power plan calculation unit 14, and the supply power plan output unit 15. An application program is stored.

更に、記憶部３５には、上記負荷ＤＢ（データベース）１６、気象ＤＢ１７、再生可能利用発電電力ＤＢ１８、発電機ＤＢ１９、二次電池ＤＢ２０等の各種データ（ＤＢ）が格納される。   Further, the storage unit 35 stores various data (DB) such as the load DB (database) 16, the weather DB 17, the renewable use generated power DB 18, the generator DB 19, the secondary battery DB 20, and the like.

ＣＰＵ３１は、上記記憶部３５に格納されている各種プログラムを読み出し・実行することにより、上述した各種処理を実現する。
あるいは、上記記憶部３５に格納される各種プログラム／データは、可搬型記録媒体３９に記憶されているものであってもよい。この場合、可搬型記録媒体３９に記憶されているプログラム／データは、記録媒体駆動部３６によって読み出される。可搬型記録媒体３９とは、例えば、ＦＤ（フレキシブル・ディスク）３９ａ、ＣＤ−ＲＯＭ３９ｂ、その他、ＤＶＤ、光磁気ディスク等である。 The CPU 31 implements the various processes described above by reading and executing various programs stored in the storage unit 35.
Alternatively, the various programs / data stored in the storage unit 35 may be stored in the portable recording medium 39. In this case, the program / data stored in the portable recording medium 39 is read by the recording medium driving unit 36. The portable recording medium 39 is, for example, an FD (flexible disk) 39a, a CD-ROM 39b, a DVD, a magneto-optical disk, or the like.

あるいは、また、上記プログラム／データは、ネットワーク接続部３７により接続しているネットワークを介して、他の装置内に記憶されているものをダウンロードするものであってもよい。あるいは、更に、インターネットを介して、外部の他の装置内に記憶されているものをダウンロードするものであってもよい。   Alternatively, the program / data may be downloaded from another device via a network connected by the network connection unit 37. Or you may download further what was memorize | stored in the other external apparatus via the internet.

また、本発明は、上記本発明の各種処理をコンピュータ上で実現するプログラムを記録した可搬型記憶媒体として構成できるだけでなく、当該プログラム自体として構成することもできる。   In addition, the present invention can be configured not only as a portable storage medium recording a program for realizing the various processes of the present invention on a computer, but also as the program itself.

以上説明したように、本例の供給電力計画作成システム８は、内燃力発電設備（発電機）１、二次電池２、再生可能エネルギー利用発電設備３、負荷設備４で構成される電力系統に関して、内燃力発電設備１の発電スケジュールと二次電池２の充放電スケジュールを、一緒に作成するものである。   As described above, the power supply plan creation system 8 of the present example relates to an electric power system including the internal combustion power generation facility (generator) 1, the secondary battery 2, the renewable energy utilization power generation facility 3, and the load facility 4. The power generation schedule of the internal combustion power generation facility 1 and the charge / discharge schedule of the secondary battery 2 are created together.

すなわち、本例の供給電力計画作成システム８は、まず、負荷設備４による消費電力である負荷電力を予測する負荷予測部１１を有する。これは、所定の時間範囲（例えば１日２４時間分）と時間間隔（例えば１時間間隔）での負荷電力予測を行うものである。また、再生可能エネルギー利用発電設備３による発電電力を予測する再生可能利用発電電力予測部１２を有する。これも、上記所定の時間範囲と時間間隔で予測するものである。また、上記負荷電力予測値と再生可能利用発電電力予測値との差を算出する供給電力算出部１３を有する。これは、内燃力発電設備１と二次電池２が供給すべき供給電力を算出するものと言える。これも上記所定の時間範囲と時間間隔での供給電力を算出するものであり、例えば１時間単位２４時間分の供給電力を算出するものである。   That is, the supply power plan creation system 8 of this example first has a load prediction unit 11 that predicts load power that is power consumption by the load facility 4. This is to perform load power prediction in a predetermined time range (for example, 24 hours a day) and a time interval (for example, 1 hour interval). Moreover, it has the renewable utilization generation electric power prediction part 12 which estimates the electric power generated by the renewable energy utilization electric power generation equipment 3. FIG. This is also predicted in the predetermined time range and time interval. Moreover, the power supply calculating part 13 which calculates the difference of the said load electric power predicted value and the renewable utilization generated electric power predicted value is provided. This can be said to calculate the supply power to be supplied by the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2. This also calculates supply power in the predetermined time range and time interval. For example, supply power for 24 hours per hour is calculated.

そして、本例の供給電力計画作成システム８は、メインの特徴である供給電力計画算出部１４を有する。
供給電力計画算出部１４は、内燃力発電設備１による発電スケジュールと二次電池２による充放電スケジュールを、予め設定されている内燃力発電設備１による発電コストに係わる目的関数（上記（１）式）と内燃力発電設備１と二次電池２に関する各種制約条件（上記（ａ）〜（ｈ））と、上記供給電力算出部１３で算出された供給電力とに基づいて、上記各種制約条件を満たすようにして上記目的関数を用いた評価を行うことで上記発電スケジュール及び充放電スケジュールを一緒に決定するものである。 The supply power plan creation system 8 of this example includes a supply power plan calculation unit 14 that is a main feature.
The power supply plan calculation unit 14 sets a power generation schedule by the internal combustion power generation facility 1 and a charge / discharge schedule by the secondary battery 2 as objective functions related to power generation costs by the internal combustion power generation facility 1 set in advance (formula (1) above) ), Various constraint conditions (above (a) to (h)) regarding the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2, and the supply power calculated by the supply power calculation unit 13, the various constraint conditions are set. The power generation schedule and the charge / discharge schedule are determined together by performing an evaluation using the objective function in such a manner as to satisfy.

上記供給電力計画算出部１４は、任意のメタヒューリスティック手法を用いて、上記発
電スケジュール及び充放電スケジュールの決定処理を行うものである。メタヒューリスティック手法としては、上述したように、例えばＧＡ、ＳＡ、ＴＳ、ＰＳＯ等が挙げられるが、何れにしても、基本的には以下のような処理を行う。 The supply power plan calculation unit 14 performs determination processing of the power generation schedule and the charge / discharge schedule using an arbitrary metaheuristic technique. As described above, for example, GA, SA, TS, PSO, and the like can be cited as metaheuristic techniques. In any case, the following processing is basically performed.

すなわち、上記各種制約条件を満たすようにして上記発電スケジュール及び充放電スケジュールの候補を任意に決定し、このスケジュール候補に対して上記目的関数を用いた評価を行うことを繰り返し実行することで、最も評価の高いスケジュール候補を上記発電スケジュール及び充放電スケジュールに決定するものである。これは、例えば、予め設定される上記最大探索回数分、繰り返し実行するものであり、そのなかで最も評価が高いもの、すなわち内燃力発電設備１の発電コストが最も低くなるスケジュールに決定するものである。よって、必ずしも最適なスケジュールとなるとは限らないが、最適または最適に近いスケジュールが決定されることが期待できる。   That is, by arbitrarily determining candidates for the power generation schedule and charge / discharge schedule so as to satisfy the various constraint conditions, and repeatedly performing evaluation using the objective function for the schedule candidates, A highly evaluated schedule candidate is determined as the power generation schedule and the charge / discharge schedule. This is, for example, executed repeatedly for the preset maximum number of searches, and is determined to have the highest evaluation among them, that is, the schedule with the lowest power generation cost of the internal combustion power generation facility 1. is there. Therefore, although it is not always an optimal schedule, it can be expected that an optimal or near-optimal schedule is determined.

従来のように内燃力発電設備１による発電スケジュールと二次電池２による充放電スケジュールとを別々に作成する場合、例えば内燃力発電設備１による発電スケジュールとして発電コストが最も低くなる発電スケジュールを決定したとしても、充放電スケジュールがこの発電スケジュールに適用できない可能性が高い（上記（ａ）需給バランス制約、すなわち（２）式を満たさない可能性が高い；つまり、電力の需給バランスはとれていない状態にある）。   When the power generation schedule by the internal combustion power generation facility 1 and the charge / discharge schedule by the secondary battery 2 are created separately as in the conventional case, for example, the power generation schedule with the lowest power generation cost is determined as the power generation schedule by the internal combustion power generation facility 1 However, there is a high possibility that the charge / discharge schedule cannot be applied to this power generation schedule (the above (a) supply / demand balance constraint, that is, there is a high possibility that the equation (2) is not satisfied; It is in).

これに対して、まず最適と思われる発電スケジュールを決定し、これに合わせて電力の需給バランスがとれるように（（２）式を満たすようにして）充放電スケジュールを決定することも考えられるが、この場合でも二次電池に関する他の制約条件（上記（ｆ），（ｇ），（ｈ））を満たさない可能性が高いと考えられる。この為に、充放電スケジュールを（ｆ），（ｇ）等の二次電池制約条件を満たすように修正すれば、それによって（２）式を満たさなくなることから、今度は発電スケジュールを修正する必要が生じる。この為、非常に手間が掛かることになり、また発電スケジュールを修正することで上記最適と思われる発電スケジュールではなくなることになる。   On the other hand, it is conceivable to first determine a power generation schedule that seems to be optimal, and to determine the charge / discharge schedule so as to balance the supply and demand of power (by satisfying equation (2)). Even in this case, it is considered that there is a high possibility that the other constraints (second (f), (g), (h)) related to the secondary battery are not satisfied. For this reason, if the charging / discharging schedule is modified to satisfy the secondary battery constraint conditions such as (f), (g), etc., the formula (2) will not be satisfied. Occurs. For this reason, it will be very time-consuming, and by correcting the power generation schedule, it will not be the power generation schedule that seems to be optimal.

これに対して、本例の供給電力計画作成システム８では上記の通り、内燃力発電設備１と二次電池２の両方のスケジュールであって且つ内燃力発電設備１と二次電池２の両方の制約条件を満たすものを、スケジュール候補として幾つか（例えば多数）決定し、そのなかで目的関数による評価が最も高いもの（発電コストが最も低いもの）に決定することで、上記問題が生じることなく、ほぼ最適な（電力の需給バランスがとれており、且つ発電コストが低い）発電・充放電スケジュールを自動的に決定することができる。   On the other hand, in the supply power plan creation system 8 of this example, as described above, both the schedules of the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 and both the internal combustion power generation facility 1 and the secondary battery 2 are scheduled. By determining several (for example, many) candidates that satisfy the constraints as the schedule candidates, and determining the one with the highest evaluation by the objective function (the one with the lowest power generation cost), the above problem does not occur. Therefore, it is possible to automatically determine a power generation / charge / discharge schedule that is almost optimal (the power supply / demand balance is balanced and the power generation cost is low).

また、上記各種制約条件の１つとして、二次電池２の放電と充電に関する各損失係数を用いた（ａ）需給バランス制約条件を用いることにより、二次電池の充放電ロスが考慮された、実際の電池性能に則した運転計画を作成することができる。   In addition, as one of the various constraints described above, the charge / discharge loss of the secondary battery was taken into account by using the supply / demand balance constraint condition (a) using each loss factor related to the discharge and charging of the secondary battery 2. It is possible to create an operation plan according to actual battery performance.

以上説明したように、本例の供給電力計画作成システム８によれば、各内燃力発電設備１の発電機の発電計画と、二次電池２の運転計画を一緒に作成することが可能であるので、最適な供給電力計画を作成することができ、発電コストを最小に抑えることができる。また作成される供給電力計画は、二次電池の充放電ロスを考慮しているので、実際の電池性能に即した運転計画を作成することができる。   As described above, according to the supply power plan creation system 8 of this example, it is possible to create a power generation plan for the generator of each internal combustion power generation facility 1 and an operation plan for the secondary battery 2 together. Therefore, an optimal supply power plan can be created, and the power generation cost can be minimized. In addition, since the generated power supply plan considers the charge / discharge loss of the secondary battery, it is possible to create an operation plan that matches the actual battery performance.

１ 内燃力発電設備
２ 二次電池
３ 再生可能エネルギー利用発電設備
４ 負荷設備
５ 電力系統
６ 通信ネットワーク
７ 気象サーバ
８ 供給電力計画作成システム
９ 需給制御システム
１１ 負荷予測部
１２ 再生可能利用発電電力予測部
１３ 供給電力算出部
１４ 供給電力計画算出部
１５ 供給電力計画出力部
１６ 負荷ＤＢ
１７ 気象ＤＢ
１８ 再生可能利用発電電力ＤＢ
１９ 発電機ＤＢ
２０ 二次電池ＤＢ
３０ コンピュータ
３１ ＣＰＵ
３２ メモリ
３３ 入力部
３４ 出力部
３５ 記憶部
３６ 記録媒体駆動部
３７ ネットワーク接続部
３８ バス
３９ 可搬型記録媒体
３９ａ ＦＤ（フレキシブル・ディスク）
３９ｂ ＣＤ−ＲＯＭ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Internal combustion power generation equipment 2 Secondary battery 3 Renewable energy utilization power generation equipment 4 Load equipment 5 Power system 6 Communication network 7 Weather server 8 Supply power plan preparation system 9 Supply and demand control system 11 Load prediction part 12 Renewable use electric power generation prediction part 13 Supply power calculation unit 14 Supply power plan calculation unit 15 Supply power plan output unit 16 Load DB
17 Weather DB
18 Renewable power generation DB
19 Generator DB
20 Secondary battery DB
30 Computer 31 CPU
32 memory 33 input unit 34 output unit 35 storage unit 36 recording medium drive unit 37 network connection unit 38 bus 39 portable recording medium 39a FD (flexible disk)
39b CD-ROM

Claims (6)

内燃力発電設備、二次電池、再生可能エネルギー利用発電設備、負荷設備で構成される電力系統に関して、前記内燃力発電設備の発電スケジュールと前記二次電池の充放電スケジュールを作成する供給電力計画作成装置であって、
前記負荷設備による消費電力である負荷電力を、所定の時間範囲と時間間隔で予測する負荷予測手段と、
前記再生可能エネルギー利用発電設備による発電電力を、前記所定の時間範囲と時間間隔で予測する再生可能利用発電電力予測手段と、
前記内燃力発電設備と前記二次電池が供給すべき供給電力であって前記所定の時間範囲と時間間隔での供給電力として、前記負荷電力予測値と前記再生可能利用発電電力予測値との差を算出する供給電力算出手段と、
前記内燃力発電設備による発電スケジュールと前記二次電池による充放電スケジュールであって前記所定の時間範囲と時間間隔での該各スケジュールを作成する手段であって、予め設定されている前記内燃力発電設備による発電コストに係わる目的関数と前記内燃力発電設備と前記二次電池に関する各種制約条件と、前記供給電力算出手段によって算出された前記供給電力とに基づいて、前記各種制約条件を満たし且つ前記発電コストが低い前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールを決定する供給電力計画算出手段と、
を有することを特徴とする供給電力計画作成装置。 Supply power plan creation for creating a power generation schedule of the internal combustion power generation facility and a charge / discharge schedule of the secondary battery for a power system composed of the internal combustion power generation facility, secondary battery, power generation facility using renewable energy, and load facility A device,
Load prediction means for predicting load power, which is power consumption by the load equipment, in a predetermined time range and time interval;
Renewable use generated power prediction means for predicting generated power by the renewable energy use power generation facility at the predetermined time range and time interval;
The difference between the predicted load power value and the predicted renewable power generation value as the supply power to be supplied by the internal combustion power generation facility and the secondary battery in the predetermined time range and time interval Supply power calculation means for calculating
The internal combustion power generation means configured to create a power generation schedule by the internal combustion power generation facility and a charge / discharge schedule by the secondary battery, and each schedule within the predetermined time range and time interval. Based on the objective function related to the power generation cost by the facility, the various constraints on the internal combustion power generation facility and the secondary battery, and the supply power calculated by the supply power calculation means, the various constraints are satisfied and the Supply power plan calculation means for determining the power generation schedule and the charge / discharge schedule with low power generation costs;
A power supply plan creation device characterized by comprising: 前記各種制約条件の１つとして、前記二次電池の放電と充電に関する各損失係数を用いた需給バランス制約条件を用いることを特徴とする請求項１記載の供給電力計画作成装置。   2. The supply power plan creation apparatus according to claim 1, wherein as one of the various constraint conditions, a supply and demand balance constraint condition using each loss coefficient related to discharging and charging of the secondary battery is used. 前記需給バランス制約条件は、以下の（１０）式により表される
ことを特徴とする請求項２記載の供給電力計画作成装置。 The supply and demand balance constraint condition is expressed by the following equation (10).
The power supply plan creation apparatus according to claim 2. 前記各種制約条件は、前記需給バランス制約条件以外に更に、
前記内燃力発電設備に関する制約条件として、発電機出力上下限制約、発電機出力変化率上下限制約、発電機最小連続停止時間制約、発電機最小連続運転時間制約を有し、
前記二次電池に関する制約条件として、充放電電力上下限制約、最大充電電力量制約を有することを特徴とする請求項２または３記載の供給電力計画作成装置。 In addition to the supply and demand balance constraint conditions, the various constraint conditions are
As a constraint condition regarding the internal combustion power generation facility, it has a generator output upper and lower limit constraint, a generator output change rate upper and lower limit constraint, a generator minimum continuous stop time constraint, a generator minimum continuous operation time constraint,
The supply power plan creation apparatus according to claim 2 or 3, wherein the constraint condition relating to the secondary battery includes a charge / discharge power upper and lower limit constraint and a maximum charge power amount constraint. 前記供給電力計画算出手段は、前記各種制約条件を満たすようにして前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールの候補を任意に決定し、該スケジュール候補に対して前記目的関数を用いた評価を行うことを繰り返し実行することで、最も評価の高いスケジュール候補を前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールに決定することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の供給電力計画作成装置。   The supply power plan calculation means arbitrarily determines candidates for the power generation schedule and the charge / discharge schedule so as to satisfy the various constraint conditions, and performs evaluation using the objective function for the schedule candidates. The supply power plan creation apparatus according to any one of claims 1 to 4, wherein the schedule candidate having the highest evaluation is determined as the power generation schedule and the charging / discharging schedule by repeatedly executing. 内燃力発電設備、二次電池、再生可能エネルギー利用発電設備、負荷設備で構成される電力系統に関して、前記内燃力発電設備の発電スケジュールと前記二次電池の充放電スケジュールを作成する供給電力計画作成装置のコンピュータを、
前記負荷設備による消費電力である負荷電力を、所定の時間範囲と時間間隔で予測する負荷予測手段と、
前記再生可能エネルギー利用発電設備による発電電力を、前記所定の時間範囲と時間間
隔で予測する再生可能利用発電電力予測手段と、
前記内燃力発電設備と前記二次電池が供給すべき供給電力であって前記所定の時間範囲と時間間隔での供給電力として、前記負荷電力予測値と前記再生可能利用発電電力予測値との差を算出する供給電力算出手段と、
前記内燃力発電設備による発電スケジュールと前記二次電池による充放電スケジュールであって前記所定の時間範囲と時間間隔での該各スケジュールを作成する手段であって、予め設定されている前記内燃力発電設備による発電コストに係わる目的関数と前記内燃力発電設備と前記二次電池に関する各種制約条件と、前記供給電力算出手段によって算出された前記供給電力とに基づいて、前記各種制約条件を満たし且つ前記発電コストが低い前記発電スケジュール及び前記充放電スケジュールを決定する供給電力計画算出手段、
として機能させる為のプログラム。
Supply power plan creation for creating a power generation schedule of the internal combustion power generation facility and a charge / discharge schedule of the secondary battery for a power system composed of the internal combustion power generation facility, secondary battery, power generation facility using renewable energy, and load facility Device computer,
Load prediction means for predicting load power, which is power consumption by the load equipment, in a predetermined time range and time interval;
Renewable use generated power prediction means for predicting generated power by the renewable energy use power generation facility at the predetermined time range and time interval;
The difference between the predicted load power value and the predicted renewable power generation value as the supply power to be supplied by the internal combustion power generation facility and the secondary battery in the predetermined time range and time interval Supply power calculation means for calculating
The internal combustion power generation means configured to create a power generation schedule by the internal combustion power generation facility and a charge / discharge schedule by the secondary battery, and each schedule within the predetermined time range and time interval. Based on the objective function related to the power generation cost by the facility, the various constraints on the internal combustion power generation facility and the secondary battery, and the supply power calculated by the supply power calculation means, the various constraints are satisfied and the Supply power plan calculation means for determining the power generation schedule and the charge / discharge schedule with low power generation costs,
Program to function as.