JP2012254015A - 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム - Google Patents
運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012254015A JP2012254015A JP2012172346A JP2012172346A JP2012254015A JP 2012254015 A JP2012254015 A JP 2012254015A JP 2012172346 A JP2012172346 A JP 2012172346A JP 2012172346 A JP2012172346 A JP 2012172346A JP 2012254015 A JP2012254015 A JP 2012254015A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- power
- load
- demand
- value
- period
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
- Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
- Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
- Y04S20/20—End-user application control systems
- Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
Landscapes
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
【解決手段】買電電力が目標値を超えることがデマンド超過判定部により判定された場合、当該買電電力が目標値を超える時間である目標超過期間に熱源負荷装置にかかる電力負荷を前記買電電力が前記目標値以下となるように低減させるとともに、当該買電電力が目標値を超えていない時間であって当該目標超過期間よりも過去の期間であるピーク前期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷について前記目標超過期間において低減された分を増加させるように、前記運転計画において規定されている前記熱源負荷装置の設定温度を変更する計画変更部と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図1
Description
この場合、デマンド最大値は同時に使用する負荷装置が多ければ多いほど大きくなるため、負荷装置の使用時間帯をずらすことなどによりデマンド最大値を減少させることができる。そこで、このようなデマンド最大値を減少させることを目的としたデマンドコントロール装置が提供されている(例えば、特許文献1、2)。
以下、本発明の一実施形態に係る運転スケジュール管理装置1を含むスマートグリッドシステムの一例について図1を参照して説明する。
図1は、本実施形態によるスマートグリッドシステムの一例を示す概略ブロック図である。
図1に示す通り、このスマートグリッドシステムは、運転管理装置1と、空調熱源設備機器3と、作業設備機器4と、電源機器6と、電源出力制御装置7と負荷電力制御装置8とを備える。
このスマートグリッドシステムは、負荷装置として、例えば、空調熱源設備機器3と作業設備機器4を含む。なお、空調熱源設備機器3は熱源を備えているため、作業設備機器4に比べて消費電力の変動が激しく、天気や室内の利用環境に応じてその消費電力が変動しやすい。
この熱循環機構34は、例えば、各部屋に張り巡らされ、空調熱源機31によって与えられた熱量を保持する媒体(液体や気体)を充填したパイプ341と、この媒体を循環させるポンプ342と、熱量を保持する媒体を蓄える蓄熱槽343を含む。
空調熱源機31は、例えばヒートポンプやジェネリンク等を含み、パイプ341に充填された媒体の温度を上げる加熱処理、および、媒体の温度を下げる冷却処理を行う。
外調機32は、外気を取り込み、室内温度にあわせてある程度、外気温度を調整する。
空調機33は、空調熱源機31により加熱処理あるいは冷却処理された媒体の温度を利用して、外調機32が取り込んだ外気を室内温度に合わせて調整する。
パッケージ空調機35は、空調熱源機31により加熱・冷却処理された媒体の温度を利用せずに、外調機32が取り込んだ外気を室内温度に合わせて調整する。
これらPC41、照明機器42、OA機器43は、オフィス等のビル内に多く設置されている作業設備機器であって、本発明に係る作業設備機器4の一例である。
第1発電機61は、風力エネルギーや太陽光エネルギー等を利用して自家発電により電力を発電する。この第1発電機61の発電エネルギーは天候によって左右されるため、その出力電力は一定ではない。
第2発電機62は、例えばガスエンジン発電機やガスタービン発電機等の発電機である。この第2発電機62は、天候によって左右される発電エネルギーを使用していないため、出力電力を調整することができる。
蓄電池62は、第1発電機61および第2発電機62によって発電された発電電力、および買電電源64から出力される買電電力を蓄電する。
買電電源64は、例えば、使用者が電力会社から購入する電力(買電電力)を出力する。
なお、この電力会社からの買電については、使用者に応じて契約電力C[kw]が決まっており、使用した予め決められた一定時間(デマンド時限)あたりの平均電力が契約電力Cを超えた場合、予め契約電力Cに応じて決められている支払料金に違約金等の追加料金が課せられる。ここでは、契約電力のことを、以下、デマンド目標値Cということもある。以下、予め決められた一定時間当たりとはデマンド時限に相当し、任意に決められる一定の時間であって、例えば30分である。
この空調熱源運転計画とは、空調熱源に相当する負荷装置が必要とする熱負荷をデマンド時限毎に割り振り、この割り振りを時刻毎に示す計画である。空調熱源運転計画は、例えば、予測日において予め決められている設定温度に温度調整するために予想される熱量を供給するため、一日の各時間帯において予測される空調熱源に相当する負荷装置が消費する放熱量と蓄熱槽に蓄熱される蓄熱量を示す。
電源設備運転計画とは、全ての負荷装置に供給する電力源(発電電力と買電電力)の割り振りを時刻毎に示す計画である。この電源設備運転計画は、電源機器6から給電されることが予想される電力負荷予測値を、電源機器6に含まれる各電源出力(第1発電機61と、第2発電機62と、蓄電池63と、買電電源64)毎の運転のスケジュールにより示すものである。例えば、電源設備運転計画は、一日の各時間帯において予測される供給電力を給電するため、電源機器6が、予め決められた一定時間(デマンド時限)毎に運転するための電力を示す。
なお、空調熱源運転計画と電源設備運転計画の詳細については後述する。
運転管理装置1は、空調熱負荷予測処理と発電出力予測処理の結果に基づき、運転計画作成処理を行う。この運転計画作成部105は、これらの予想結果に基づき、予測される空調熱負荷に応じて空調熱源運転計画の作成を行うとともに、予測される空調熱負荷に応じて、買電電源64からの買電電力が任意の目標値(例えば最小値)となる電源機器6の各電源(第1発電機61と、第2発電機62と、蓄電池63と、買電電源64)の電力負荷を示す電源設備運転計画を作成する。
この運転管理装置1の基本処理は、各種情報を収集して空調熱負荷予測処理と発電出力予測処理を行う処理行程1と、その結果に基づいて空調熱源運転計画と電源設備運転計画を作成するための運転計画作成処理を行う処理行程2と、の2つの処理工程である。
本実施形態に係る運転管理装置1は、この2つの処理工程に加え、計画DRを実行する処理と、リアルタイムDRを実行する処理を、場合に応じて行う。
なお詳細については後述する。
負荷電力制御装置8は、運転管理装置1による運転計画、計画DR、リアルタイムDR処理に基づき、空調熱源設備機器3および作業設備機器4の運転を制御する。
図2に示す通り、運転管理装置1は、第1記憶部101と、空調熱負荷予測部102と、第2記憶部103と、発電出力予測処理部104と、運転計画作成部105と、電力負荷予測部106と、第3記憶部107と、デマンド超過判定部108と、計画DR作成部109と、リアルタイムDR実行指示部110と、出力部115と、データ管理処理部116と、プログラム管理処理部117と含む。
天気予報データ111は、一日の所定時刻における予想される天気を示す天気予報情報を、一定間隔の時間帯(あるいは時刻)に対応付けたデータである。この天気予報情報としては、対応付けられた時間帯において予想されている天候、気温、湿度、降水確率、日照時間等を示す情報である。
評価軸設定データ114は、省エネルギー等の評価の対処となる基準値を含む。
この空調熱負荷予測値の一例を図3に示す。図3のグラフに示す通り、空調熱負荷予測値は、横軸に時刻、縦軸に空調熱負荷をとるグラフで示すことができる。図示の通り、日中の空調熱負荷の方が、夜間の空調熱負荷に比べて大きい。
図2に戻って、空調熱負荷予測部102の処理について具体的に説明する。空調熱負荷予測処理部102は、以下の(11)〜(15)の処理を行う。
空調熱負荷予測部102は、電源出力制御部7と負荷電力制御部8から、電源機器6、空調熱源設備機器3および作業設備機器4による実測データを一定時間間隔で取り込み、第1記憶部101の実測データ113に格納する。
空調熱負荷予測部102は、例えば、気象庁が発表する天気予報情報等を格納するインターネット上にサーバに接続して、予め設定されている時刻毎に、天気予報情報をダウンロードする。この空調熱負荷予測部102は、ダウンロードした天気予報情報を、一日の時間帯に対応付けて、天気予報データ111として第1記憶部101に格納する。
空調熱負荷予測部102は、実測データや天気予報データに基づき予測用データを作成し、例えば、ニューラルネットワークを利用したANN( Artificial Neural Network )負荷予測プログラムを起動して負荷データの予測を行う。
つまり、空調熱負荷予測部102は、第1記憶部101から天気予報データ111と電力負荷パターンデータ112と実測データ113を読み出し、読み出したデータに基づき、予め決められている設定温度に温度調整するために必要と予測される熱量(空調熱負荷)を算出する。
この空調熱負荷予測部102は、生成した空調熱負荷予測値は、第1記憶部101に書き込む。
また、このANN負荷予測処理については、既存の技術(例えば、特開2006−78009号公報参照)を利用することができる。
この空調熱負荷予測部102は、上述の機能に限られず、ニューラルネットワーク以外の技術を利用して負荷データの予測することができる。
空調熱負荷予測部102は、ANN負荷予測処理によって運転制御を行った実際の負荷データと予測データとの差から負荷データの修正を行い、次の最適運転計画作成に反映させる。
つまり、空調熱負荷予測部102は、電源出力制御部7と負荷電力制御部8から、実測データを一定時間間隔で取り込み、この運転制御を行った時刻と一致する空調熱負荷予測値を第1記憶部101から読み出す。この空調熱負荷予測部102は、例えば、この実測データと空調熱負荷予測値とのずれを算出して、このずれに応じた補正値を作成する。
発電出力パターンデータ131は、各電源(第1発電機61、第2発電機62、買電電源64)の最低出力値や最大出力値を示す情報を記憶する。
蓄電電力データ132は、蓄電池63の最低蓄電量や最大蓄電量を示す情報を記憶する。
天気予報データ133は、上述と同様に、一日の所定時刻における予想される天気を示す天気予報情報を、一定間隔の時間帯(あるいは時刻)に対応付けたデータである。この天気予報情報としては、対応付けられた時間帯において予想されている天候、気温、湿度、降水確率、日照時間等を示す情報である。
この発電出力予測結果データの一例を図4に示す。図4のグラフに示す通り、発電出力予測結果データは、横軸に時刻、縦軸に発電機61の出力電力をとる。例えば、図示の例では、出力電力が日中のみ取得でき、夜間では取得できていない。
図2に戻って、発電出力予測処理部104の処理について具体的に説明する。発電出力予測処理部104は、以下の(21)、(22)の処理を行う。
発電出力予測処理部104は、上述の空調熱負荷予測部102による(12)天気予報データ収集処理と同様にして、天気予報情報を収集し、第1記憶部101の天気予報データ133に格納する。
発電出力予測処理部104は、天気予報データに基づき予測用データを作成し、例えば、電力負荷パターンデータ112や天候補正係数を利用した太陽光発電予測プログラムを起動して、出力データの予測を行う。つまり、発電出力予測処理部104は、天気予報データ111を参照して、天気に応じて第1発電機61が発電できると予測される電力を算出する。
運転計画作成部105は、空調熱負荷予測値と発電出力予測結果データ、および第2記憶部の情報に基づき、少なくとも1日よりも前の日までに、1日分の運転計画(明細書中において運転計画は、空調熱源運転計画および電源設備運転計画を含む)を示す運転計画データを作成する。なお、運転計画作成部105は、この運転計画として、最適化を行う専用プログラムを実行し、最適な空調熱源運転計画および電源設備運転計画を作成することができる。
この運転計画作成部105による運転計画の作成方法の一例について、図5を参照して説明する。なお、図5は、運転計画作成部105により作成される空調熱源運転計画と電源設備運転計画を概念的に説明するための図であり、本実施形態に係る運転計画作成部105は、例えば、後述する数理計画法によりデマンドが最小となるように最適化を行うことで、以下のような処理を行う。なお、ここでは、空調熱源機31が複数の空調熱源機31Aと空調熱源機31Bとを含む例について説明する。
運転計画作成部105は、空調熱負荷予測部102により作成された空調熱負荷予測値に基づき、空調熱源機31と蓄熱槽343により生成できる熱量の割り当てを行い、空調熱源運転計画を作成する。つまり、運転計画作成部105は、空調熱負荷予測値に応じて、デマンド時限毎に空調熱源機31が生成する熱量と蓄熱槽343に蓄熱できる熱量を算出する。運転計画作成部105は、この算出した生成する熱量と蓄熱する熱量(つまり、空調熱負荷予測結果値が示す熱量)を生成する各空調熱源設備機器の運転について時刻毎(例えば、デマンド時限で示される時刻毎)の割り当てを示す空調熱源運転計画を作成する。これを図5(a)のグラフに示す。
図5(a)のグラフは、横軸に時刻、縦軸に空調熱源機31あるいは蓄熱槽343が放熱あるいは蓄熱できる熱量をとる。このグラフにおいて、縦軸の正の値は放熱を、負の値は蓄熱を意味している。図示の通り、運転計画作成部105は、デマンド時限毎に、空調熱源機31が製造する製造熱量と、放熱量(つまり、空調熱源機31と蓄熱槽343が放熱する熱量)の和がステップST100において求めた空調熱負荷予測値と等しくなるように空調熱源運転計画を作成する。
図5(a)に示すグラフは、0:00〜6:00の間に、空調熱源機31Aが熱量を生成するとともに、この熱量を蓄熱槽343に蓄熱することを示す。また、6:00〜8:00の間に、空調熱源機31Aが熱量を生成するとともに、蓄熱槽343の熱量を放熱することを示す。また、8:00〜16:00の間に、空調熱源機31Aと空調熱源機31Bが熱量を生成するとともに、蓄熱槽が放熱することを示す。また、16:00〜22:00の間に、空調熱源機31Aと空調熱源機31Bが熱量を生成することを示す。また22:00〜24:00の間に、空調熱源機31Aが熱量を生成するとともに、この熱量を蓄熱槽343に蓄熱することを示す。
この運転計画作成部105は、上述により算出されたデマンド時限毎に、空調熱源機31が空調熱源運転計画の示す熱量を製造する際に必要な消費電力を、電力負荷パターンデータ112を参照して算出する。運転計画作成部105は、空調熱源機31の消費電力に加え、空調熱源設備機器3と作業設備機器4の全ての負荷装置に必要な電力(電力負荷)を、電力負荷パターンデータ112を参照して算出する。つまり、運転計画作成部105は、空調熱負荷予測値が示す熱負荷をまかなうために必要な消費電力と、予測される他の負荷装置に必要な消費電力とを算出する。このように、運転計画作成部105が空調熱負荷予測値に基づき算出する負荷装置の消費電力は、デマンド(需要家に供給する買電電力)と需要家に供給する発電電力によって示される電力であって、以下、電力負荷予測値という。この電力負荷予測値の一例を、図5(b)のグラフに示す。図5(b)のグラフは、横軸に時刻、縦軸に電力負荷を示す。
なお、本実施形態において、運転計画作成部105は、デマンドを任意の目標値とするように電源設備運転計画を作成することを特徴とするものであり、以下説明便宜のため、電力負荷予測値について説明する際には、需要電力のうち、需要家に供給する発電電力を除いたデマンドにのみ対応する予測値について説明する。
運転計画作成部105は、上述により算出された空調熱源設備機器3と作業設備機器4の電力負荷予測値に基づき、デマンドが任意の目標値(例えば最小値)となるように電源電力の割り当てを行う。この電源電力の割り当てをデマンド時限毎に示したものが電源設備運転計画である。
例えば、運転計画作成部105は、電力負荷予測値が契約電力Cであるデマンド目標値を下回っている場合、買電電力をこの電力負荷予測値以上に増やして、買電電力を蓄電池63に蓄電する電源設備運転計画とする。また、運転計画作成部105は、電力負荷予測値がデマンド目標値Cを上回っている場合、買電電力の最大値をデマンド目標値C以下に留めるとともに、不足分を第1発電機61および第2発電機62からの電力および蓄電池63からの電力で補うように電源設備運転計画を作成する。
図5(c)に示すとおり、0:00〜6:00の間は、電力負荷予測値がデマンド目標値Cを下回っている。このため、運転計画作成部105は、買電電力を電力負荷予測値以上に増やし、この買電電力を蓄電池62に蓄電する電源設備運転計画を作成する。一方、6:00〜18:00の間は、電力負荷予測値がデマンド目標値Cを上回っている。このため、運転計画作成部105は、買電電力の最大値をデマンド目標値C以下にして、デマンド目標値C以上の電力負荷を第1発電機61および第2発電機62からの電力および蓄電池63からの電力で補うように、デマンド時限毎に電源の割り振りを行う。この運転計画作成部105は、発電出力予測処理部104により予測される発電出力予測結果データが示す第1発電機61の出力予測を基準として、不足分を、0:00〜6:00の間に蓄電池63に蓄電しておいた買電電力や、第2発電機62からの発電電力を組み合わせて電源設備運転計画を作成する。
nt{nt=1,2,・・・}は、1日のスケジュールにおける時間帯をデマンド時限を示す情報である。なお、デマンド時限が30分である場合、ntの最大値(nt_max)=24[hour]/デマンド時限(0.5)[hour]=48である。
ng{ng=1,2,・・・}は、第1発電機61および第2発電機62の台数を示す。
nb{nb=1,2,・・・}は、蓄電池63の台数を示す。
nh{nh=1,2,・・・}は、空調熱源機31の台数を示す。
nhs{nhs=1,2,・・・}は、蓄熱槽343の台数を示す。
Pgは、第1発電機61および第2発電機62からの出力電力を示す。
Pbは、蓄電池63の出力電力を示す。なお、放電は正の数値で示す。
Qhは、空調熱源機31が製造する熱量である空調熱源製造熱量を示す。
Qhsは、蓄熱槽343が放電する熱量である蓄熱槽放蓄熱量を示す。
Δbは、蓄電池63が起動状態であるかあるいは停止状態であるか否かの蓄電池起動停止状態を示す。
Δhは、空調熱源機31が起動状態であるかあるいは停止状態であるか否かの空調熱源起動停止状態を示す。
Ppは、買電電力64から出力される買電電力を示す。
Plは、予測負荷電力は、電力負荷予測値である。
Qlは、予測熱負荷は、空調熱負荷予測値である。
Pg_minは、第1発電機61および第2発電機62の出力電力の最低値である発電機最低出力を示す。
Pg_maxは、第1発電機61および第2発電機62の出力電力の最大値である発電機最大出力を示す。
Pb_maxは、蓄電池63の蓄電電力の最大値である蓄電池最大出力を示す。
Qh_minは、空調熱源機31が製造する熱量の最低値を示す空調熱源最低製造熱量である。
Qh_maxは、空調熱源機31が製造する熱量の最大値を示す空調熱源最大製造熱量である。
Zbは、蓄電池63が蓄電している蓄電電力の残量を示す蓄電池残蓄電量である。
Zhsは、蓄熱槽343が蓄熱している蓄熱量の残量を示す蓄熱槽残蓄熱量である。
Zb_minは、蓄電池63が蓄電している蓄電電力の最低値を示す蓄電池最低蓄電量である。
Zb_maxは、蓄電池63が蓄電している蓄電電力の最大値を示す蓄電池最大蓄電量である。
Zhs_minは、蓄熱槽343が蓄熱している蓄熱量の最低値を示す蓄熱槽最低蓄熱量である。
Zhs_maxは、蓄熱槽343が蓄熱している蓄熱量の最大値を示す蓄熱槽最大蓄熱量である。
PEは、ペナルティである。
αは、ペナルティ係数である。
電力負荷予測部106は、運転計画作成部105から運転計画データを入力し、デマンド時限当たりのデマンドの平均値(デマンド電力)の極大値(以下、デマンドピーク値)を検出する。具体的に説明すると、運転計画作成部105により空調熱源運転計画が作成されることで、図5(b)に示す電力負荷予測値に基づき、図5(c)のように電源電力の割り振りを示す電源設備運転計画が作成される。ここで、運転計画作成部105が作成する電源設備運運転計画は、デマンドを最小値に最適化するものであって、買電電力の割り当てがデマンド目標値C以下になるとは限らない。ここで、図6を参照して、運転計画作成部105が作成した電源設備運転計画における買電電源64のデマンドを電力量で示すデマンド電力の割合について説明する。図6には、デマンド電力の極大値であるデマンドピーク値が2箇所あり、いずれもがデマンド目標値Cを超えている場合についてのデマンドについての電源設備運転計画の例を示す。
図6は、横軸に時刻、縦軸にデマンド電力をとり、デマンド電力を示すグラフである。
図6には、運転計画実施前のデマンド電力を示すデータ1と、運転計画実施後のデマンド電力を示すデータ2とを示す。なお、データ1は、本願発明によらない場合の比較例であり、本願発明に係る運転計画作成部105は、データ2に示すようなデマンド電力を算出する。
図示の通り、データ2のデマンド電力は、11:00と15:00にデマンドピーク値を示し、10:30〜11:30間、および、14:30〜15:30間でデマンド目標値Cを超えている。なお、11:00のデマンドピーク値P1の方が、15:00のデマンドピーク値P2に比べて小さい。
電力負荷予測部106は、このデマンド電力のデマンドピーク値を検出するとともに、検出されたデマンドピーク値のうち最大のデマンドピーク値をデマンド最大値として検出する。図6に示す例では、電力負荷予測部106が、ピーク値P2をデマンド最大値として検出する。なお、デマンド最大値とは、上述の通り、需要家の施設等におけるデマンド電力の実績値を計測し、1ヶ月間のデマンド電力の実績値のうち最大の値を、その月のデマンド最大値という。
電力負荷予測部106は、運転計画データに基づき、運転計画実施後のデータ2に示す時刻11時と時刻15時でピークとなっているデマンド電力を検出し、デマンド超過判定部108に出力する。なお、電力負荷予測部106は、検出したデマンド目標値を超えるデマンドピーク値に対応するデマンド電力が複数検出された場合、そのデマンド電力の値が大きい順にデマンド超過判定部108に出力するものであってもよい。
この設定値データ171は、デマンド目標値C、例えば、契約電力Cを示す情報である。
このデマンド超過判定部108は、少なくとも1つのデマンドピーク値がデマンド目標値Cを超えていると判定した場合、計画DR作成部109に対して、計画DRを作成するように制御するための制御信号を計画DR作成部109に出力する。
一方、全てのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定した場合、デマンド超過判定部108は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えてないことを示す判定結果とともに、運転計画作成部105により作成された運転計画データを出力部115に出力する。
このデマンド超過判定部108は、少なくとも1つのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていると判定した場合、リアルタイムDR実行指示部110に対して、リアルタイムDRを実行するように指示するリアルタイムDR実行指示信号をリアルタイムDR実行指示部110に出力する。
一方、全てのデマンド時限に対応するデマンドの平均値のピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定した場合、デマンド超過判定部108は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えてないことを示す判定結果とともに、運転計画作成部105により作成された運転計画データと計画DR作成部109により作成された計画DRを出力部115に出力する。
例えば、計画DR作成部109は、デマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限の電力負荷予測値を、デマンド電力がデマンド目標値を超えている分だけ減じたDR電力負荷予測値を算出する。この計画DR作成部109は、算出したDR電力負荷予測値に基づき、空調熱源設備機器3や作業設備機器4の電力負荷の割り当てを行い、計画DRを作成する。なお、計画DR作成部109によって変更されたデマンドをデマンド予測値という。
例えば、図6に示した通り、運転計画実施後のデータ2においてデマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限(n)は、10時30分からの30分間(n=21)と、11時00分からの30分間(n=22)と、14時30分からの30分間(n=29)と、15時00分からの30分間(n=30)である。
計画DR作成部109は、このデマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限(例えば、n=21、22、29、30)だけ、空調熱源設備機器3および作業設備機器4のうち、例えば一部エリアの外調機32や照明機器42の運転を停止もしくは出力を下げるように計画DRを作成する。計画DR作成部109は、例えば、図7に示すようにこのデマンドピーク値がデマンド目標値C以下となるように、運転計画を変更する。なお、外調機32は室内換気を行うことを主目的としており、十分な換気を行った後であれば暫く停止しても大きな問題は発生しない。
リアルタイムDR実行指示部110は、デマンド超過判定部108により少なくとも1つのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていると判定された場合、このデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定される時間帯以外について、運転計画データおよび計画DRデータに基づき、電源出力制御装置7および負荷電力制御装置8に制御させる。
このリアルタイムDR実行指示部110は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えると予想される時間帯において、リアルタイムDR処理を実行する。リアルタイムDR実行指示部110は、空調熱源設備機器3および作業設備機器4に供給される電力量の実測値に応じて需要電力を制御するよう負荷電力制御部8に指示することを示す指示信号を出力部115に出力する。
図8を参照して説明すると、リアルタイムDR実行指示部110は、計画DR作成部109によってもデマンド電力がデマンド目標値以下に抑えられない場合、図8に示す通り、実測値がデマンド目標値を超過するおそれがある。リアルタイムDR実行指示部110は、このデマンド時限に対応するデマンドを予測して、デマンド目標値を超過すると判断された場合、リアルタイムDR処理を実行する。なお、リアルタイムDR処理については、後に詳細に説明する。
この出力部115は、入力する計画DRデータおよびリアルタイムDR実行指示信号を負荷電力制御部8に出力する。
プログラム管理処理部117は、最適運転計画を作成するための各処理をどのようなタイミングで起動するかといった最適運転制御のためのスケジュール管理を行う。スケジュール管理は一日の処理スケジュールデータを基に起動時刻にプログラムの制御を行う。
図9に示す通り、はじめに、空調熱負荷予測部102は、実測データ収集処理と天気予報データ収集処理をしておく。また、発電出力予測処理部104は、天気予報データ収集処理をしておく(ステップST1)。
ついで、発電出力予測処理部104は、発電出力予測処理を行う。つまり、発電出力予測処理部104は、発電出力パターンデータ131、蓄電電力データ132および天気予報データ133を参照して、天気に応じて発電機61が発電できると予測される電力を示す発電出力予測結果データを算出する(ステップST2)。
そして、空調熱負荷予測処理部102は、空調熱負荷予測処理を行う。つまり、空調熱負荷予測処理部102は、予め決められている設定温度に温度調整するために必要と予測される熱量(空調熱負荷)を示す空調熱負荷予測値を算出する(ステップST3)。この空調負荷予測は、気象予報データを用いるので、天気予報が更新されるタイミングで1日数回実行される。
また、運転計画作成部105は、算出された空調熱源運転計画に基づき、空調熱源機31が空調熱負荷予測結果値の示す熱量を製造する際に必要な電力負荷予測値を算出する。そして、運転計画作成部105は、この電力負荷予測値に基づき、デマンドが任意の目標値(例えば最小値)となるように電源電力の割り当てを行う。言い換えると、運転計画作成部105は、電源設備運転計画の最適化運転スケジュールを算出する。なお、運転計画作成部105は、電力負荷予測値を算出する際、熱負荷以外の負荷装置の電力負荷も合わせて算出する。この空調熱源以外の照明・OA機器の電力消費量は毎日ほぼ同じ変化をするのでパターン化して与える。
これにより、運転計画作成部105は、空調熱負荷予測値が示す空調熱負荷に基づき、空調熱源設備機器3および作業設備機器4の電力負荷の最適化を行うことができる。
デマンド超過判定部108は、電力負荷予測部106から入力するデマンドピーク値が、契約電力であるデマンド目標値Cより大きいか否かを判定する(ステップST5)。
デマンドピーク値がデマンド目標値Cより大きい場合(デマンドピーク値>デマンド目標値C)、計画DR作成部109は、計画DRを作成させる(ステップST6)。一方、デマンドピーク値がデマンド目標値C以下である場合(デマンドピーク値≦デマンド目標値C)、計画DR作成部109は、計画DRを作成しない(ステップST7)。つまり、デマンド超過判定部108は、運転計画作成部105が作成した運転計画データ(空調熱源運転計画と電源設備運転計画)を、出力部115を介して電源出力制御装置7および負荷電力制御装置8に出力させる。
デマンド予測値がデマンド目標値Cよりも大きい場合(デマンド予測値>デマンド目標値C)、リアルタイムDR実行指示部110は、リアルタイムDRを実行する(ステップST9)。一方、デマンド予測値がデマンド目標値C以下である場合(デマンド予測値≦デマンド目標値C)、リアルタイムDR実行指示部110は、リアルタイムDRを実行しない(ステップST10)。つまり、デマンド超過判定部108は、運転計画作成部105が作成した運転計画データおよび計画DR作成部109が作成した計画DRを、出力部115を介して電源出力制御装置7および負荷電力制御装置8に出力させる。
例えば、運転計画作成部105の運転計画処理において、エネルギー単価のコストを時間別に変えて与えることで日本の電力会社が行っている時間帯別料金、ピーク時間調整契約や、米国の電力会社が行っている時間別料金を考慮してコスト最適化の運用を行うことができる。
また、リアルタイムDR処理を用いることで、将来スマートグリッドで想定されている自然エネルギーの変動などにより電力会社から需要家側に負荷調整の要請があった場合にリアルタイムに対応可能となる。
次に、計画DR作成部109による計画DR作成処理の一例について説明する。
図10は、計画DR作成部109の構成の一例を示すブロック図である。
図10に示す通り、計画DR作成部109は、記憶部190と、入力部191と、デマンドピーク値抽出部192と、デマンドピーク値判定部193と、運転計画変更部194と、出力部195をと備える。
記憶部190は、デマンド目標値である契約電力を示す契約電力データ196を記憶する。この記憶部190は、空調機計画DR設定温度データ197と、空調機計画DR継続時間データ198と、を記憶する。この空調機計画DR設定温度データ197は、計画DR作成において、変更する設定温度を示す情報を含む。空調機計画DR継続時間データ198は、計画DR作成において、設定温度を変更する期間を示す情報を含む。なお、この記憶部190は、外部の操作部200から入力される契約電力情報、設定温度情報、継続時間情報に基づき、契約電力データ196、空調機計画DR設定温度データ197と、空調機計画DR継続時間データ198を書き換えることができる。
デマンドピーク値抽出部192は、電力負荷予測値のうちデマンドを抽出し、このデマンド時限に対応するデマンドの平均値の極大値(デマンドピーク値)を抽出する。
図11に示す通り、電力負荷予測値におけるデマンドピーク値は、デマンドピーク値P1とP2の2箇所があり、いずれもがデマンド目標値Cを超えている。また、電力負荷予測値は、11:00と15:00にデマンドピーク値を示し、10:30〜11:30間、および、14:30〜15:30間でデマンド目標値Cを超えている。なお、11:00のデマンドピーク値P1の方が、15:00のデマンドピーク値P2に比べて小さい。
デマンドピーク値判定部193は、デマンドピーク値抽出部192によって抽出されたデマンドピーク値P1とデマンドピーク値P2とを入力し、このデマンドピーク値P1とデマンドピーク値P2に対応するデマンド時限を連続目標超過期間Tbとして得る。この連続目標超過期間Tbの長さは、記憶部190の空調機計画DR継続時間データ198においてTqと規定されており、デマンドピーク値判定部193は、この空調機計画DR継続時間データ198を参照して、連続目標超過期間Tbの長さとして時間Tqを得る。ここでは、時間Tqがデマンド時限と同じ長さの時間であるため、デマンドピーク値判定部193は、このデマンドピーク値P1とデマンドピーク値P2に対応するデマンド時限を連続目標超過期間Tbとして得る。
また、運転計画変更部194は、記憶部190を参照して、連続目標超過期間Tbにおける空調機33の設定温度を温度Qに、運転計画(空調熱源運転計画と電源設備運転計画)上で変更する。つまり、連続目標超過期間Tbにおける設定温度は、記憶部190の空調機計画DR設定温度データ197において設定温度Qと規定されている。運転計画変更部194は、この空調機計画DR設定温度データ197を参照して、連続目標超過期間Tbにおける空調機33の設定温度として設定温度Qを得る。
運転計画変更部194は、このようにして、設定温度を変更した空調熱源運転計画と電源設備運転計画を計画DRとして出力部195を出力する。
出力部195は、入力する計画DRをデマンド超過判定部108に出力する。
図12に示す通り、計画DR作成部109の入力部191は、運転計画作成部105あるいはデマンド超過判定部108から電力負荷予測値を入力し、デマンドピーク値抽出部192に出力する(ステップST21)。
例えば、デマンドピーク値抽出部192は、符号K=1であるデマンドピーク値P2を選択し、デマンドピーク値判定部193に出力する。ついで、デマンドピーク値抽出部192は、符号K=2であるデマンドピーク値P1を選択し、デマンドピーク値判定部193に出力する。
例えば、デマンドピーク値判定部193は、デマンドピーク値P2とデマンド目標値Cとを比較する。ここで、デマンドピーク値P2はデマンド目標値Cを超えているため、デマンドピーク値判定部193は、デマンドピーク値P2がデマンド目標値Cを超過していることを示す情報を運転計画変更部194に出力する。
また、デマンドピーク値判定部193は、空調機計画DR継続時間データ198を参照して、例えば、連続目標超過期間Tbの長さが時間Tpであることを得て、運転計画変更部194に出力する。つまり、デマンドピーク値判定部193は、デマンドピーク値P2を含む時間Tqが連続目標超過期間Tb1であることを示す情報を運転計画変更部194に出力する。また、デマンドピーク値判定部193は、同様にして、デマンドピーク値P1を含む時間Tqが連続目標超過期間Tb2であることを示す情報を運転計画変更部194に出力する。なお、ここで、時間Tqは、30分である。よって、連続目標超過期間Tb1は、15:00〜15:30の期間であり、連続目標超過期間Tb2は、11:00〜11:30の期間である。
つまり、運転計画変更部194は、空調機計画DR継続時間データ198を参照して、時間Tpのピーク前期間Taを得る。そして、運転計画変更部194は、デマンドピーク値P2に対応する連続目標超過期間Tbの開始時刻よりもTp時間前のピーク前期間Ta1を得る。ここで、Tpは、3時間である。よって、ピーク前期間Ta1は、12:00〜15:00の期間である。
次いで、運転計画変更部194は、空調機計画DR設定温度データ197を参照して、ピーク前期間Taにおける空調機33の設定温度として設定温度Pを得る。運転計画変更部194は、ピーク前期間Ta1における空調機33の設定温度を温度Pに、運転計画上で変更する(ステップST23)。
つまり、運転計画変更部194は、ピーク前期間Ta2における空調機33の設定温度を温度Pに運転計画上で変更するとともに、連続目標超過期間Tb2における空調機33の設定温度を温度Qに運転計画上で変更する。
一方、空調機33を暖房として利用している場合、ピーク前期間Taにおける設定温度Pを連続目標超過期間Tbにおける設定温度Qよりも高く設定しておくことで、ピーク値となる時間帯よりも先に電力負荷を上げた運転をすることができる。これにより、ピーク時の電力負荷の上昇を抑えるとともに、ピーク前期間Taから室内の設置温度を上げて暖房を強めにかけておくことにより、連続目標超過期間Tbにおける温度低下を防止することができる。
よって、人への不快感の低減に貢献し、室内環境悪化を緩和することができる。
次に、空調熱源設備機器3の一例について説明する。
図13は、例えば、空調熱源設備機器3の例を示す図である。負荷電力制御装置8は、例えば夜間電力により室内を冷却する空調設備が備える複数の空調熱源設備機器3の需要電力を制御する。
図13では、空調熱源設備機器3のうち、空調熱源機31である冷凍機310と、熱循環機構34の蓄熱槽343と、空調機33−1〜33−4と、ポンプ342(1次ポンプ342−1および2次ポンプ342−2を含む)を例に説明する。制御対象の施設には、このような複数の動力装置を動作させる複数の制御対象機器が存在する。冷凍機310は、例えば、圧縮機36、1次ポンプ342−1を備えている。圧縮機には50kWの電力が供給され、1次ポンプ342−1には5kWの電力が供給される。2次ポンプ342−2は、蓄熱槽343に貯留された水を、複数の空調機33−1〜33−4に供給する。2次ポンプ342−2には、5kWの電力が供給される。複数の冷水バルブ37(冷水バルブ37−1、冷水バルブ37−2、冷水バルブ37−3、冷水バルブ37−4、・・・)は、2次ポンプ342−2から供給される冷水をそれぞれ空調機33−1〜33−4に供給する。空調機33−1〜33−4は、それぞれにファン(ファン38−1、ファン38−2、ファン38−3、ファン38−4、・・・)を備えており、ファンには2kWの電力が供給される。ここで、空調機33−1〜33−4は、供給される冷水に基づく冷風を、二重床内に給気した後、室内に吹き出す床吹き出し空調を行う。
次に、リアルタイムDR実行指示部110によるリアルタイムDR処理の一例について説明する。
図14は、本実施形態による負荷電力制御装置8の構成を示すブロック図である。
図14に示す通り、負荷電力制御装置8は、目標値記憶部81と、計測部82と、予測値算出部83と、予測差算出部84と、実績差算出部85と、優先順位記憶部86と、電力制御部87と、入出力部88を備えている。
目標値記憶部81には、定められた複数の計測期間(デマンド時限)毎に計測される需要電力の実績値のうちで最大となる需要電力(最大需要電力)の目標値が予め定められて記憶される。つまり、デマンド目標値Cが記憶されている。
計測部82は、このようなデマンド時限内の定められた一定時間(例えば、3分)毎に、需要電力の実績値を計測し、平均需要電力の推定値を算出する。
また、計測部82は、計測した使用電力の実績値である運転データを、後述する優先順位記憶部86に記憶させる。
図16は、優先順位記憶部86に記憶されている優先順位テーブルのデータ例を示す図である。運転実績データは、動作している負荷装置の需要電力等の実績値が計測部82によって計測され記憶される情報である。例えば、圧縮機36、1次ポンプ342−1は、(50kW+5kW=)55kWの電力を使用している。2次ポンプ342−2は、5kWの電力を使用している。空調機30−1、30−2、・・・に設けられる複数のファン38−1、38−2、・・・は、(2kW×20台=)40kWの電力を使用している。なお、空調機30は、20台である例について、ここでは説明している。
合計動力は、供給減少対象機器の使用電力の合計値である。単体DR効果は、対応する優先順位における制御によって削減できる需要電力の量である。累計DR効果は、優先順位1からその優先順位までの制御によって削減できる需要電力の累計量である。
電力制御部87は、予測差算出部84によって算出されたDR必要量または実績差算出部15によって算出されたDR必要量に応じた優先順位に対応付けられて優先順位記憶部86に記憶されている供給減少対象機器を読み出し、デマンド時限における需要電力を減少させる警告を出力する。ここでは、例えば負荷電力制御装置8が、警告音を出力するブザーや情報を表示するディスプレイ(表示部)を備えるようにして、警告音にブザーを出力させるとともに、DR必要量に応じた供給減少対象機器の情報をディスプレイに表示させるようにしても良い。または、DR必要量に応じた供給減少対象機器である負荷装置に対して、需要電力を減少または停止する制御信号を送信するようにしても良い。
また、本実施形態では、負荷電力制御装置8が計測部82を備えるとして説明したが、計測部82は、負荷電力制御装置8の外部のコンピュータ装置に備えられるようにしても良い。あるいは、例えば需要電力の制御対象の施設に、需要電力を制御する既存の制御システムが備えられている場合、負荷電力制御装置8の電力制御部87が、既存の制御システムに供給減少対象機器の情報を送信し、制御システムによって需要電力を減少させるようにしても良い。
本発明は上記構成に限られず、例えば、図19に示すような構成であってもよい。図19は、第2実施形態に係るスマートグリッドシステムの一例を示す概略ブロック図である。なお、図1に示す構成と同様の機能を備える構成については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
図19に示す通り、運転管理装置1´は、上述の運転管理装置1と比較して、通信部93をさらに備える。この通信部93は、中央管理装置92とネットワークを介して接続されている。
この中央管理装置92は、情報収集部92と、管理記憶部922と、管理制御部923と、通信部924と、出力部925と、電源出力制御装置7と、負荷電力制御装置8とを含む。
情報収集部92は、室内環境情報検出部91によって検出された実測値を入力し、この実測値が計測された時刻と対応付けて管理記憶部922に記憶する。
管理制御部923は、中央管理装置92を統括的に管理するコンピュータである。この管理制御部923は、情報収集部921が取得した室内環境情報検出部91からの実測値を通信部924を介して運転管理装置1´に送信する。また、管理制御部923は、管理記憶部922に記憶されている実測値を出力部925に出力する。
出力部925は、例えば表示装置や印刷装置等であって、管理制御装置923から入力する情報を表示あるいは印刷する。
室内環境情報検出部91は、例えば温度情報検出部911や湿度情報検出部912等の検出部を備え、検出した実測値を中央管理装置に出力する。
また、各建物の立地位置や施設の使用用途等に応じて熱負荷が変動する場合であっても、建物単位で買電電力のピーク値を抑えることができる。
また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)を備えたWWWシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
Claims (8)
- 所定の期間ごとに運転負荷に供給する電力負荷予測値を算出し、当該電力負荷予測値が予め設定されたデマンド目標値を超えた期間を超過期間として出力する電力負荷予測部と、
前記超過期間における環境の悪化を低減するように、前記超過期間の負荷電力を低減させ、前記超過期間より前におけるデマンド目標値を超えていない期間の負荷電力を増加させる計画デマンド作成部と、
前記計画デマンド作成部が調整した負荷電力を前記空調負荷に供給する負荷電力制御装置と
を備えることを特徴とする運転管理装置。 - 前記計画デマンド作成部が、
前記超過期間の時間帯を抽出するとともに、当該時間帯の開始時刻までの調整時間帯を抽出し、前記時間帯における前記運転負荷に対して供給する負荷電力を、前記時間帯に対して予め設定された第1調整負荷電力とし、前記調整時間帯における前記運転負荷に対して供給する負荷電力を、前記調整時間帯に対して予め設定された第2調整負荷電力とし、
前記第1調整負荷電力が前記第2調整負荷電力より小さい、
ことを特徴とする請求項1に記載の運転管理装置。 - 前記運転負荷が空調負荷であり、
予測日において予め決められている設定温度に温度調整するために予想される前記空調負荷の熱量を示す空調熱負荷予測値を算出する空調熱負荷予測部と、
前記空調熱負荷予測値が示す熱量を生成する各空調熱源設備機器の運転について時刻毎の割り当てを示す運転計画データを作成する運転計画作成部と
をさらに備え、
電力負荷予測部が、
前記空調熱負荷予測値が示す予測熱量を生成するために負荷装置に供給する電力を、前記運転計画データから電力負荷予測値を算出し、当該電力負荷予測値が予め決められている前記デマンド目標値を超える場合、デマンド目標値を超えた期間を超過期間として出力し、
前記計画デマンド作成部が、
前記超過期間の負荷電力を低減させ、前記超過期間より前におけるデマンド目標値を超えていない期間の負荷電力を増加させるよう、前記運転計画データを変更する
ことを特徴とする請求項2に記載の運転管理装置。 - 前記計画デマンド作成部が、
前記超過期間から、前記電力負荷予測と前記デマンド目標値との差分が大きい方から順に、前記超過期間における負荷電力の低減を行う
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の運転管理装置。 - 前記計画デマンド作成部が、
前記運転計画データにおける負荷電力の変更を、前記超過期間あるいは前記デマンド値を超えない期間の各々における温度を変更し、発生させる熱量を調整することにより行うことを特徴とする請求項3または請求項4に記載の運転管理装置。 - 前記運転計画作成部が、
前記電力負荷予測値を算出する際、照明及びオフィスオートメーション機器の電力負荷に対する負荷電力も併せて用いる
ことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の運転管理装置。 - 電力負荷予測部が、
所定の期間ごとに運転負荷に供給する電力負荷予測値を算出し、当該電力負荷予測値が予め設定されたデマンド目標値を超えた期間を超過期間として出力する電力負荷予測過程と、
計画デマンド作成部が、
前記超過期間における環境の悪化を低減するように、前記超過期間の負荷電力を低減させ、前記超過期間より前におけるデマンド目標値を超えていない期間の負荷電力を増加させる計画デマンド作成過程と、
負荷電力制御装置が、
前記計画デマンド作成部が調整した負荷電力を前記空調負荷に供給する負荷電力制御過程と
を備えることを特徴とする運転管理方法。 - コンピュータを、
所定の期間ごとに運転負荷に供給する電力負荷予測値を算出し、当該電力負荷予測値が予め設定されたデマンド目標値を超えた期間を超過期間として出力する電力負荷予測手段と、
前記超過期間における環境の悪化を低減するように、前記超過期間の負荷電力を低減させ、前記超過期間より前におけるデマンド目標値を超えていない期間の負荷電力を増加させる計画デマンド作成手段と、
前記計画デマンド作成手段が調整した負荷電力を前記空調負荷に供給する負荷電力制御手段と
して機能させるための運転管理プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012172346A JP5709022B2 (ja) | 2010-10-01 | 2012-08-02 | 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010224130A JP5668970B2 (ja) | 2010-10-01 | 2010-10-01 | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム |
JP2012172346A JP5709022B2 (ja) | 2010-10-01 | 2012-08-02 | 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010224130A Division JP5668970B2 (ja) | 2010-10-01 | 2010-10-01 | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012254015A true JP2012254015A (ja) | 2012-12-20 |
JP5709022B2 JP5709022B2 (ja) | 2015-04-30 |
Family
ID=46240276
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010224130A Active JP5668970B2 (ja) | 2010-10-01 | 2010-10-01 | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム |
JP2012172346A Active JP5709022B2 (ja) | 2010-10-01 | 2012-08-02 | 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010224130A Active JP5668970B2 (ja) | 2010-10-01 | 2010-10-01 | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (2) | JP5668970B2 (ja) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014215844A (ja) * | 2013-04-26 | 2014-11-17 | 株式会社日立製作所 | エネルギー管理システム |
WO2015045619A1 (ja) * | 2013-09-24 | 2015-04-02 | 株式会社日立製作所 | 空調制御システム及び空調制御方法 |
JP2015098965A (ja) * | 2013-11-19 | 2015-05-28 | 大成建設株式会社 | 熱源制御システム |
JP2016161251A (ja) * | 2015-03-04 | 2016-09-05 | アズビル株式会社 | ピーク電力発現予測装置および予測方法 |
WO2016157673A1 (ja) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | ゲートウェイ装置、デマンドレスポンスシステム及びゲートウェイ装置のプログラム |
EP2966746A4 (en) * | 2013-03-04 | 2016-10-19 | Nec Corp | ENERGY MANAGEMENT SYSTEM AND ENERGY MANAGEMENT PROCESS |
EP3229333A4 (en) * | 2014-12-02 | 2018-04-18 | Sekisui Chemical Co., Ltd. | Electric power control system, electric power control method, and program |
JP2019194504A (ja) * | 2018-05-01 | 2019-11-07 | 三菱電機株式会社 | 制御装置及び冷凍システム |
JP2020012613A (ja) * | 2018-07-19 | 2020-01-23 | 旭化成ホームズ株式会社 | 熱源制御装置及び熱源制御プログラム |
JP2021032551A (ja) * | 2019-08-29 | 2021-03-01 | ダイキン工業株式会社 | 補助冷却装置および補助冷却装置を備える空気調和機 |
WO2023228937A1 (ja) * | 2022-05-23 | 2023-11-30 | 京セラ株式会社 | 電力管理装置、電力管理方法、電力管理プログラム、施設、及び冷凍機 |
JP7477595B2 (ja) | 2021-11-16 | 2024-05-01 | トランザス アジア パシフィック プライベート リミテッド | 消費エネルギー算出システム |
Families Citing this family (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012154566A1 (en) | 2011-05-06 | 2012-11-15 | Opower, Inc. | Method and system for selecting similar consumers |
US10796346B2 (en) | 2012-06-27 | 2020-10-06 | Opower, Inc. | Method and system for unusual usage reporting |
JP5919116B2 (ja) * | 2012-07-19 | 2016-05-18 | 株式会社日立製作所 | 蓄熱器制御装置 |
US9547316B2 (en) | 2012-09-07 | 2017-01-17 | Opower, Inc. | Thermostat classification method and system |
US9633401B2 (en) * | 2012-10-15 | 2017-04-25 | Opower, Inc. | Method to identify heating and cooling system power-demand |
US10067516B2 (en) | 2013-01-22 | 2018-09-04 | Opower, Inc. | Method and system to control thermostat using biofeedback |
US10719797B2 (en) | 2013-05-10 | 2020-07-21 | Opower, Inc. | Method of tracking and reporting energy performance for businesses |
US10001792B1 (en) | 2013-06-12 | 2018-06-19 | Opower, Inc. | System and method for determining occupancy schedule for controlling a thermostat |
US10885238B1 (en) | 2014-01-09 | 2021-01-05 | Opower, Inc. | Predicting future indoor air temperature for building |
US10037014B2 (en) | 2014-02-07 | 2018-07-31 | Opower, Inc. | Behavioral demand response dispatch |
US9852484B1 (en) | 2014-02-07 | 2017-12-26 | Opower, Inc. | Providing demand response participation |
US9947045B1 (en) | 2014-02-07 | 2018-04-17 | Opower, Inc. | Selecting participants in a resource conservation program |
US10031534B1 (en) | 2014-02-07 | 2018-07-24 | Opower, Inc. | Providing set point comparison |
US9835352B2 (en) | 2014-03-19 | 2017-12-05 | Opower, Inc. | Method for saving energy efficient setpoints |
US9727063B1 (en) | 2014-04-01 | 2017-08-08 | Opower, Inc. | Thermostat set point identification |
US10108973B2 (en) | 2014-04-25 | 2018-10-23 | Opower, Inc. | Providing an energy target for high energy users |
US10019739B1 (en) | 2014-04-25 | 2018-07-10 | Opower, Inc. | Energy usage alerts for a climate control device |
US10171603B2 (en) | 2014-05-12 | 2019-01-01 | Opower, Inc. | User segmentation to provide motivation to perform a resource saving tip |
US10235662B2 (en) | 2014-07-01 | 2019-03-19 | Opower, Inc. | Unusual usage alerts |
US10024564B2 (en) | 2014-07-15 | 2018-07-17 | Opower, Inc. | Thermostat eco-mode |
US10410130B1 (en) | 2014-08-07 | 2019-09-10 | Opower, Inc. | Inferring residential home characteristics based on energy data |
US10467249B2 (en) | 2014-08-07 | 2019-11-05 | Opower, Inc. | Users campaign for peaking energy usage |
US10572889B2 (en) | 2014-08-07 | 2020-02-25 | Opower, Inc. | Advanced notification to enable usage reduction |
US9576245B2 (en) | 2014-08-22 | 2017-02-21 | O Power, Inc. | Identifying electric vehicle owners |
US10033184B2 (en) | 2014-11-13 | 2018-07-24 | Opower, Inc. | Demand response device configured to provide comparative consumption information relating to proximate users or consumers |
JP2016109353A (ja) * | 2014-12-05 | 2016-06-20 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 制御装置及び制御方法 |
US11093950B2 (en) | 2015-02-02 | 2021-08-17 | Opower, Inc. | Customer activity score |
US10198483B2 (en) | 2015-02-02 | 2019-02-05 | Opower, Inc. | Classification engine for identifying business hours |
US10074097B2 (en) | 2015-02-03 | 2018-09-11 | Opower, Inc. | Classification engine for classifying businesses based on power consumption |
US10371861B2 (en) | 2015-02-13 | 2019-08-06 | Opower, Inc. | Notification techniques for reducing energy usage |
JP6420688B2 (ja) * | 2015-02-25 | 2018-11-07 | 京セラ株式会社 | 電力制御機器、電力制御機器の制御方法、及び電力制御システム |
US10817789B2 (en) | 2015-06-09 | 2020-10-27 | Opower, Inc. | Determination of optimal energy storage methods at electric customer service points |
JP5951149B1 (ja) * | 2015-06-29 | 2016-07-13 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法及び情報処理プログラム |
US9958360B2 (en) | 2015-08-05 | 2018-05-01 | Opower, Inc. | Energy audit device |
US10559044B2 (en) | 2015-11-20 | 2020-02-11 | Opower, Inc. | Identification of peak days |
KR102612415B1 (ko) * | 2018-12-10 | 2023-12-12 | 삼성전자주식회사 | 에너지 저장 시스템 및 그 제어 방법. |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005221163A (ja) * | 2004-02-06 | 2005-08-18 | Sanyo Electric Co Ltd | シミュレーション装置、シミュレーション方法、データベース装置およびシミュレーションシステム |
JP2008011618A (ja) * | 2006-06-28 | 2008-01-17 | Sanyo Electric Co Ltd | デマンド制御装置 |
JP2010032072A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Suntech Co Ltd | 消費電力制御装置、冷却システム及び消費電力制御方法 |
-
2010
- 2010-10-01 JP JP2010224130A patent/JP5668970B2/ja active Active
-
2012
- 2012-08-02 JP JP2012172346A patent/JP5709022B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005221163A (ja) * | 2004-02-06 | 2005-08-18 | Sanyo Electric Co Ltd | シミュレーション装置、シミュレーション方法、データベース装置およびシミュレーションシステム |
JP2008011618A (ja) * | 2006-06-28 | 2008-01-17 | Sanyo Electric Co Ltd | デマンド制御装置 |
JP2010032072A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Suntech Co Ltd | 消費電力制御装置、冷却システム及び消費電力制御方法 |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9912157B2 (en) | 2013-03-04 | 2018-03-06 | Nec Corporation | Energy management system and energy management method |
EP2966746A4 (en) * | 2013-03-04 | 2016-10-19 | Nec Corp | ENERGY MANAGEMENT SYSTEM AND ENERGY MANAGEMENT PROCESS |
JP2014215844A (ja) * | 2013-04-26 | 2014-11-17 | 株式会社日立製作所 | エネルギー管理システム |
WO2015045619A1 (ja) * | 2013-09-24 | 2015-04-02 | 株式会社日立製作所 | 空調制御システム及び空調制御方法 |
JP2015064120A (ja) * | 2013-09-24 | 2015-04-09 | 株式会社日立製作所 | 空調制御システム及び空調制御方法 |
JP2015098965A (ja) * | 2013-11-19 | 2015-05-28 | 大成建設株式会社 | 熱源制御システム |
EP3229333A4 (en) * | 2014-12-02 | 2018-04-18 | Sekisui Chemical Co., Ltd. | Electric power control system, electric power control method, and program |
JP2016161251A (ja) * | 2015-03-04 | 2016-09-05 | アズビル株式会社 | ピーク電力発現予測装置および予測方法 |
WO2016157673A1 (ja) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | ゲートウェイ装置、デマンドレスポンスシステム及びゲートウェイ装置のプログラム |
JP2019194504A (ja) * | 2018-05-01 | 2019-11-07 | 三菱電機株式会社 | 制御装置及び冷凍システム |
JP7154034B2 (ja) | 2018-05-01 | 2022-10-17 | 三菱電機株式会社 | 制御装置及び冷凍システム |
JP2020012613A (ja) * | 2018-07-19 | 2020-01-23 | 旭化成ホームズ株式会社 | 熱源制御装置及び熱源制御プログラム |
JP7042180B2 (ja) | 2018-07-19 | 2022-03-25 | 旭化成ホームズ株式会社 | 熱源制御装置及び熱源制御プログラム |
JP2021032551A (ja) * | 2019-08-29 | 2021-03-01 | ダイキン工業株式会社 | 補助冷却装置および補助冷却装置を備える空気調和機 |
JP7477595B2 (ja) | 2021-11-16 | 2024-05-01 | トランザス アジア パシフィック プライベート リミテッド | 消費エネルギー算出システム |
WO2023228937A1 (ja) * | 2022-05-23 | 2023-11-30 | 京セラ株式会社 | 電力管理装置、電力管理方法、電力管理プログラム、施設、及び冷凍機 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5668970B2 (ja) | 2015-02-12 |
JP5709022B2 (ja) | 2015-04-30 |
JP2012080681A (ja) | 2012-04-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5709022B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム | |
JP5696877B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム | |
JP6108333B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、運転管理プログラム | |
US8543248B2 (en) | System for managing energy at loads | |
JP5908302B2 (ja) | 蓄電蓄熱最適化装置、最適化方法及び最適化プログラム | |
JP5981313B2 (ja) | 電力抑制型蓄電蓄熱最適化装置、最適化方法及び最適化プログラム | |
JP4347602B2 (ja) | 熱源運転支援制御方法、システムおよびプログラム | |
WO2015151363A1 (ja) | 空調システム、及び、空調設備の制御方法 | |
JP5787162B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、プログラム | |
US10411475B2 (en) | Cloud-based control for power distribution system | |
JP6404650B2 (ja) | 機器運転設定値決定装置、機器運転設定値決定方法、及び、機器運転設定値決定プログラム | |
JP2024520512A (ja) | カスケード制御システム、カスケード制御方法及び非一時的コンピュータ可読媒体 | |
JP5725364B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム | |
JP3719231B2 (ja) | 設備機器制御方法および設備機器管理システム | |
Liu et al. | Practical optimization of full thermal storage systmes operation | |
KR20220090202A (ko) | 열 에너지 수요 예측에 기반한 복합 설비 최적 운영 시스템 | |
CN114766025A (zh) | 保养辅助*** | |
JP2020190767A (ja) | 対象施設の電力需要予測装置 | |
JP7482464B1 (ja) | デマンドレスポンス対応電力制御システム | |
Zhang | Mitigating Peak Load and Heat Stress under Heat Waves by Scheduling Cooling and Energy Storage Systems | |
JPH06300344A (ja) | 冷暖房システム制御方法及びその装置 | |
US20200192452A1 (en) | Energy management system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130626 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140617 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140804 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20141104 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20141120 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150203 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150218 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5709022 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |