JP5110603B2 - 直接負荷制御システム - Google Patents

Description

本発明は、電力系統の負荷平準化および需給バランスの適正化を図った直接負荷制御システムに関する。

電力系統において，ピークシフトやボトムアップといった負荷平準化を行うことは，安定かつ経済的な運用のために重要である。
また，太陽光・風力発電といった出力変動の激しい分散型電源が，将来，大量導入されると考えられ，発電側の平準化（出力変動の平滑化）も重要課題となってきている。
さらに将来，分散型電源の割合が増加した場合，分散型電源が突然解列すると，ローカルな送電線路の潮流が急変し過負荷状態が発生する可能性があり，このような場合は過負荷状態を速やかに緩和する必要がある。
以上のような平準化は，揚水発電や定置型蓄電池システムのような電力貯蔵装置を用いて行うのが主であるが，電力貯蔵装置は高価であるし，充放電に伴い２〜３割のエネルギーが損失として失われる問題がある。

これに対し，電力系統において系統運用装置が負荷の消費電力を制御することでも，電力貯蔵装置を用いる場合と同様の平準化効果が得られる。
従来，負荷制御の対象は主に消費電力を大幅に変更できる大口需要家であったが，家電機器のような小容量の負荷も，その普及台数の多さからまとめて制御すれば系統制御に有効な量の消費電力調整を行える。
しかしながら、多数の家電機器と通信する設備を設けるのは容易ではないため，系統運用装置による家電機器の消費電力制御は，非特許文献１のようなプロジェクトで研究されたことがあるものの，我が国では実用化例はなかった。
ここにきて，情報家電やＩＴ技術の進展に伴い通信網の整備が容易になってきたことから，急遽有望な負荷平準化手段となってきた。

家電機器の消費電力を調節する場合，各家電機器の運転状況や家電機器の利用者の意思に関わらず系統運用装置からの指令通りに各家電機器の消費電力が調節される「直接負荷制御」と，系統運用装置によって調整されるリアルタイム電気料金等の情報に基づいて需要家が消費電力を調節する「間接負荷制御」がある。このうち，今までは直接負荷制御が一般に採用されてきた（非特許文献２，３）。系統運用装置にとっては直接負荷制御の方が需要の制御が容易かつ確実なため好都合であるが，各家電機器の運転状況や家電機器の利用者の意思が考慮されないので，家電機器の利用者の利便性が損なわれることになる。

そこで，家電機器の利用者の利便性を損なわない制御方法として考え出されたものが特許文献１に示される発明者らの系統情報監視システムである。この系統情報監視システムにおいて制御対象とする家電機器は，瞬時瞬時の消費電力を変化させても，規定期間内毎に要求されるエネルギーを消費すれば，その使用目的を達成できる可制御負荷である。このような可制御負荷において，消費電力ｐと将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔと最大消費電力ｐ_ｍａｘと最小消費電力ｐ_ｍｉｎから計算される電力消費率γ＝（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）に着目する。消費電力を減らす場合は電力消費率γの小さい可制御負荷から順番に選択し、増やす場合は電力消費率gの大きい可制御負荷から順番に選択することで，γを常に０以上１以下に維持する。γを常に０以上１以下に維持することで規定期間内毎に要求されるエネルギーを消費でき，家電機器の利用者の利便性が維持される。

特開２００７−２６７６００号公報

柿本仁司：「負荷集中制御実証試験」，電気評論，第３８２号，３０−３５頁，１９９７年７月。 Ｍ． Ａｎｄｒｅｏｌａｓ：「Ｍｅｇａ Ｌｏａｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ Ｐａｙｓ Ｄｉｖｉｄｅｎｄｓ」，Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ＆ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｗｏｒｌｄ，２００４年２月。 Ｊａｍｅｓ Ｒ． Ｓｔｉｔｔ：「Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ａ Ｌａｒｇｅ−Ｓｃａｌｅ Ｄｉｒｅｃｔ Ｌｏａｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ−Ｓｏｍｅ Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｆａｃｔｏｒｓ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｐｏｗｅｒ Ａｐｐ．Ｓｙｓ．，１０４巻，７号，１６６３−１６６９頁，１９８５年。 Ｊ． Ｋｏｎｄｏｈ他：「Ｆｕｔｕｒｅ Ｃｏｎｓｕｍｅｄ Ｐｏｗｅｒ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｔｉｍｅ Ｄｅｆｅｒｒａｂｌｅ Ｌｏａｄｓ ｆｏｒ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ」，Ｐｒｏｃ． １８ｔｈ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ （ＣＩＲＥＤ），５０５，Ｔｕｒｉｎ，Ｉｔａｌｙ，２００５年６月。 近藤潤次：電気温水器群の自律的周波数調整による風力発電導入可能量増大の定量的評価」，電気学会電力技術・電力系統技術合同研究会，ＰＥ−０８−１４２， ＰＳＥ−０８−１５１，３９−４４頁，２００８年８月。

しかし特許文献１では，電力消費率γの小さい可制御負荷または大きい可制御負荷を順番に選択していく方法が明らかにされていない。実際の系統では非常に多数の可制御負荷がつながっているが，それらすべてを電力消費率γの順番に並べ替えた上で，それぞれの消費電力可変幅（増やす場合はｐ_ｍａｘ−ｐ，減らす場合はｐ_ｍｉｎ−ｐ）が系統の運用上必要な消費電力調整量の総量ΔＰになるまで積み重ねていく計算処理は非常に膨大になる。また，選択した可制御負荷にのみ消費電力調節を要請し，他の可制御負荷には消費電力調節しないように分けて通信することも，可制御負荷が非常に多数であることを考えると困難である。

本発明の目的は、電力消費率γに基づき系統にぶら下がる多くの可制御負荷の消費電力調節を負荷の利用者の利便性を損なわずに行い、電力系統の負荷平準化および需給バランスの適正化を図る直接負荷制御システムを提供することにある。

本発明は、上記目的を達成するために下記の手段を採用する。
本発明の直接負荷制御システムは、基本的には、複数の可制御負荷が該負荷の電力消費率γ＝（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）を算出し，系統運用装置が各可制御負荷から受け取った電力消費率γに基づき消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐと下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐのγに対する分布を表すヒストグラムを作成し，より広域の系統を運用する上位の系統運用装置がそのヒストグラムに基づき系統の運用上必要な消費電力調整量ΔＰからγの閾値を演算し、可制御負荷がこの閾値により消費電力制御を行う。

上記直接負荷制御システムは、以下の第１から第３の手段を備える。
第１の手段は、下位の系統運用装置が運用する配電系統において，当該配電系統につながる複数の可制御負荷がある時点から次の区切時刻までの将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔと最大消費電力ｐ_ｍａｘと最小消費電力ｐ_ｍｉｎから電力消費率γ＝（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）を算出し，下位の系統運用装置が各可制御負荷からある時点の消費電力ｐと最大消費電力ｐ_ｍａｘと最小消費電力ｐ_ｍｉｎと電力消費率γの情報を受け取り、γに関する上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐおよび下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐの分布を表すヒストグラムを作成し，より広域の系統を運用する上位の系統運用装置にそのヒストグラムを送信することを特徴とする直接負荷制御システムである。

第２の手段は，第１の手段において、上位の系統運用装置が下位の系統運用装置から送られてきた複数のヒストグラムの和のヒストグラムを作成した上で，系統運用上必要な可制御負荷の消費電力調節量の総量ΔＰを判断し、和のヒストグラムを用いて前記総量ΔＰが正の場合は最大化閾値γ_ｏｎをγ>γ_ｏｎである全可制御負荷による上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐの総和が前記総量ΔＰとなるように算出し，前記総量ΔＰが負の場合は最小化閾値γ_ｏｆｆをγ<γ_ｏｆｆである全可制御負荷による下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐの総和が前記総量ΔＰとなるように算出し，最大化閾値γ_ｏｎおよび最小化閾値γ_ｏｆｆの情報を可制御負荷群へ送信することを特徴とする直接負荷制御システムである。

第３の手段は，第２の手段において，γ_ｏｎおよびγ_ｏｆｆの情報を収集した各可制御負荷が自身のγとγ_ｏｎおよびγ_ｏｆｆを比較しγ>γ_ｏｎであれば消費電力をｐ_ｍａｘまで増加させ，γ<γ_ｏｆｆであれば消費電力をｐ_ｍｉｎまで減少させることを特徴とする直接負荷制御システムである。

具体的には、以下の解決手段をとる。
（１）直接負荷制御システムは、以下の事項を備える。
配電網は、少なくとも、自負荷の消費電力を制御する制御手段を備えた任意数の可制御負荷を含むと共に、前記配電網を制御する系統制御装置を備え、
前記可制御負荷は、実測データに基づき指定時間内の将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔを演算する将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔ演算手段、最大消費電力ｐ_ｍａｘを記憶する最大消費電力ｐ_ｍａｘ記憶手段、最小消費電力ｐ_ｍｉｎを記憶する最小消費電力ｐ_ｍｉｎ記憶手段、電力消費率γ＝（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）を演算する電力消費率γ演算手段、可制御負荷自身の消費電力ｐを記憶する記憶手段、前記最大消費電力ｐ_ｍａｘ、前記最小消費電力ｐ_ｍｉｎ、前記電力消費率γ、前記消費電力ｐを系統制御装置に送信する送信手段，
系統運用装置で作成した最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆに基づき消費電力を制御する消費電力制御手段を備え、
前記系統制御装置は、各可制御負荷からの、前記最大消費電力ｐ_ｍａｘ、前記最小消費電力ｐ_ｍｉｎ、前記電力消費率γ、前記消費電力ｐに基づき電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムを作成する電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラム作成手段、および、系統運用上必要な消費電力調整量の総量ΔＰに基づき電力消費率の最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムより求める演算手段を備え、前記最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記可制御負荷へ送信するように構成する。

（２）上記（１）記載の直接負荷制御システムは、以下の事項を備える。
前記系統制御装置はローカルエリアの系統運用装置および広域の上位の系統運用装置からなり、
任意数の可制御負荷の制御系は直近のローカルエリアの系統運用装置の制御系に接続され、任意数の前記ローカルエリアの系統運用装置は前記広域の上位の系統運用装置の制御系に接続され、
前記ローカルエリアの系統運用装置は、該装置内の電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラム作成手段により、前記最大消費電力ｐ_ｍａｘ、前記最小消費電力ｐ_ｍｉｎ、前記電力消費率γ、前記消費電力ｐに基づき電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムを作成し、
前記広域の上位の系統運用装置は、該装置内の演算手段により、前記電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムに基づき電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布と電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布の和ヒストグラムをそれぞれ求め、系統運用上必要な消費電力調整量の総量ΔＰに基づき電力消費率の最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを求め、前記最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記ローカルエリアの系統運用装置へ送信し、前記ローカルエリアの系統運用装置は前記最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記可制御負荷へ送信し、前記可制御負荷は、前記最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆに基づき消費電力を制御する。

本発明の直接負荷制御システムによれば，上位の系統運用装置は上記和のヒストグラムを用いてγ_ｏｎおよびγ_ｏｆｆという２つの閾値を求めるのみで消費電力を調節する可制御負荷を選択できる。また，上位の系統運用装置は、全ての可制御負荷にγ_ｏｎおよびγ_ｏｆｆという２つの閾値情報のみを送信するだけで系統全体の制御ができるようになる。各可制御負荷は、消費電力を調節すべきかどうかを各可制御負荷自身で自身のγと上記閾値を比較して判断するだけで、負荷制御をすることができるようになる。
本発明の系統情報監視システムによれば、系統の負荷平準化や需給バランス維持のための有効電力調節をどの可制御負荷に行わせるかを明確に選定できる。各可制御負荷は規定時間内に必要なエネルギーを消費することができるので，可制御負荷の利用者の利便性は維持される。また、分散型電源の出力を調整する機会を減らすことができ、エネルギーの有効利用を図ることができる。

本発明の実施例１〜実施例３に係る直接負荷制御システムにおける情報通信の流れを示す図である。 図１内における下位の系統運用装置ＤＳＯ−１が作成するヒストグラムの例を示す図である。 図１内における下位の系統運用装置ＤＳＯ−２が作成するヒストグラムの例を示す図である。 図１内における上位の系統運用装置ＴＳＯが作成するヒストグラムの例を示す図である。 数値解析を行った配電系統モデルの構成を示す図である。 数値解析によって得られた，変圧器負荷電力Ｐ_ｔｆと，全可制御負荷の総消費電力Ｐ_ａｃと，あるＤＡＣとＣＡＣ１台ずつの消費電力の時間変化を示す図である。負荷制御を行った場合を実線で，負荷制御を行わない場合を点線で示している。 図１に基づく系統の制御系の構成図例である。 本発明の可制御負荷の制御フローを示す。 需給バランスと周波数変動との関係を表すブロック線図である。 設置された風力発電設備の総容量が７０５ＭＷで本発明の制御法を適用せずに各電気温水器に従来の運転を行わせた場合に，２００６年１１月９−１０日の風速データを用いて算出した周波数偏差，各電力，ある電気温水器の消費電力とγの時間変化を示す図である。 設置された風力発電設備の総容量が７０５ＭＷで本発明の制御法を適用した場合に，２００６年１１月９−１０日の風速データを用いて算出した周波数偏差，各電力，ある電気温水器の消費電力とγ，ＴＳＯからのγ_ｏｎ， γ_ｏｆｆ指令の時間変化を示す図である。 周波数偏差｜Δｆ｜の最大値と風力発電設備の総容量との関係を示す図である。

本発明の直接負荷制御システムは、上位の系統運用装置、下位の系統運用装置、および、下位の系統運用装置が運用する配電系統につながる複数の可制御負荷を含み、
（ａ）下位の系統運用装置が運用する配電系統において，当該配電系統につながる複数の可制御負荷がある時点から次の区切時刻までの将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔと最大消費電力ｐ_ｍａｘと最小消費電力ｐ_ｍｉｎから電力消費率γ＝（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）を算出し，下位の系統運用装置が各可制御負荷からある時点の消費電力ｐと最大消費電力ｐ_ｍａｘと最小消費電力ｐ_ｍｉｎと電力消費率γの情報を受け取り、γに関する上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐおよび下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐの分布を表すヒストグラムを作成し，より広域の系統を運用する上位の系統運用装置にそのヒストグラムを送信し、

（ｂ）上位の系統運用装置が下位の系統運用装置から送られてきた複数のヒストグラムの和のヒストグラムを作成した上で，系統運用上必要な可制御負荷の消費電力調節量の総量ΔＰから、和のヒストグラムを用いて前記総量ΔＰが正の場合は最大化閾値γ_ｏｎをγ>γ_ｏｎである全可制御負荷による上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐの総和が前記総量ΔＰとなるように算出し，前記総量ΔＰが負の場合は最小化閾値γ_ｏｆｆをγ<γ_ｏｆｆである全可制御負荷による下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐの総和が前記総量ΔＰとなるように算出し，最大化閾値γ_ｏｎおよび最小化閾値γ_ｏｆｆの情報を可制御負荷群へ送信し、

（ｃ）上記γ_ｏｎおよびγ_ｏｆｆの情報を収集した各可制御負荷が自身のγとγ_ｏｎおよびγ_ｏｆｆを比較しγ>γ_ｏｎであれば消費電力をｐ_ｍａｘまで増加させ，γ<γ_ｏｆｆであれば消費電力をｐ_ｍｉｎまで減少させるように制御する。

ここに，将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔとは，ｐ_ｆｕｔ＝ｅ_ｒｅｓｔ／ｔ_ｒｅｓｔで定義される。ｔ_ｒｅｓｔは規定時間の残り時間であり，電気温水器で言えば深夜電力料金時間帯が終わる翌朝午前７時までの時間である。また，ｅ_ｒｅｓｔは負荷の使用目的を達成するためにｔ_ｒｅｓｔの間に消費しなければならないエネルギーである。すなわち，当該負荷はｔ_ｒｅｓｔ時間後まで消費電力をｐ_ｆｕｔで運転し続ければ，ちょうどｅ_ｒｅｓｔのエネルギーを消費し，負荷の使用目的を達成できる。

ここで、ｔ_ｒｅｓｔ時間後までの電力消費率γを数式（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）で定義する。例えば、この値が１のときは、ｐ_ｆｕｔ＝ｐ_ｍａｘであるので，ｔ_ｒｅｓｔ時間後までずっと最大消費電力ｐ_ｍａｘで運転し続ける必要がある。逆にこの値が０のときは、ｐ_ｆｕｔ＝ｐ_ｍｉｎであるので，ｔ_ｒｅｓｔ時間後までずっと最小消費電力ｐ_ｍｉｎで運転し続ける必要がある。この値が０．５のときは、ｐ_ｆｕｔ＝（ｐ_ｍａｘ＋ｐ_ｍｉｎ）／２であるので，ｔ_ｒｅｓｔ時間後までずっと最大消費電力と最小消費電力の中間の電力である（ｐ_ｍａｘ＋ｐ_ｍｉｎ）／２で運転しても，ｔ_ｒｅｓｔ／２時間後まで最大消費電力で運転し、その後ｔ_ｒｅｓｔ時間後まで最小消費電力で運転しても、ｔ_ｒｅｓｔ／２時間後まで最小消費電力で運転し、その後ｔ_ｒｅｓｔ時間後まで最大消費電力で運転しても良い。

この系統において電力需要が供給をオーバーすることとなり、いくつかの可制御負荷の消費電力を減らさなければならなくなったとする。消費電力を減らす可制御負荷としては、電力消費率が小さいものから順番に選択し、それらに消費電力を最小値ｐ_ｍｉｎにするように指令する。選択した可制御負荷の消費電力を最小値ｐ_ｍｉｎにすることで減らすことのできる消費電力ｐ−ｐ_ｍｉｎを足していき、必要な消費電力調節量を得られるまで選択する。消費電力を最小値ｐ_ｍｉｎにするように指令され続けている可制御負荷は，将来平均消費電力ｐ_ｆｕｔが時間の経過と共に高くなるので，電力消費率(ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ)／(ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ)も時間の経過と共に高くなる。電力消費率が1になった可制御負荷は、その後t_ｒｅｓｔ時間後までずっと最大消費電力ｐ_ｍａｘで運転し続けることで，ｔ_ｒｅｓｔ時間後までに所定のエネルギーを消費できる。

逆にこの系統において供給過多となり、いくつかの可制御負荷の消費電力を増やさなければならなくなったとする。消費電力を増やす可制御負荷としては、電力消費率が大きいものから順番に選択し、それらに消費電力を最大値ｐ_ｍａｘにするように指令する。選択した可制御負荷の消費電力を最大値ｐ_ｍａｘにすることで増やすことのできる消費電力ｐ_ｍａｘ−ｐを足していき、必要な消費電力調節量を得られるまで選択する。消費電力を最大値ｐ_ｍａｘにするように指令され続けている可制御負荷は，将来平均消費電力ｐ_ｆｕｔが時間の経過と共に低くなるので，電力消費率(ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ)／(ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ)も時間の経過と共に低くなる。電力消費率が０になった可制御負荷は、その後ｔ_ｒｅｓｔ時間後までずっと最小消費電力ｐ_ｍｉｎで運転し続けることで，ｔ_ｒｅｓｔ時間後までに所定のエネルギーを消費できる。

このように電力消費率の大きさに着目して消費電力を調節する可制御負荷を選択することにより、すべての可制御負荷が指定されたｔ_ｒｅｓｔ時間後までに所定のエネルギーを消費できるように制御できる。
本発明の実施例１を図１〜図４を用いて説明する。

本発明の直接負荷制御システムにおいて制御対象とする負荷は，消費電力量の制御が可能な負荷、すなわち、可制御負荷（ＣＬ：Ｃｏｎｔｒｏｌｌａｂｌｅ Ｌｏａｄｓ）である。任意数の可制御負荷の制御系は直近のローカルエリアの系統運用装置（ＤＳＯ：区間制御装置等）の制御系に接続され、任意数のＤＳＯは広域の上位の系統運用装置（ＴＳＯ：系統制御装置等）の制御系に接続されている。なお、基本的には、実施例２で説明するように系統運用装置の上下関係の段数を何段にするかは任意に設定できる。この実施例１では、ＤＳＯとＴＳＯの例で説明する。
系統に接続されている機器は、可制御負荷を含めてＩＰアドレス等の固有の情報伝送用のアドレスを有し、このアドレスを用いて、各種サンプリング・計算結果データ（ｐ_ｍａｘ、γ、ｐ_ｍｉｎ、ｐ等）、ヒストグラム等を伝送する。
なお、系統には可制御負荷以外の制御できない負荷が接続されていても良い。

この可制御負荷は、具体的には，例えば、冷熱または温熱を作り出す家電機器で，電気温水器，ＣＯ_２冷媒ヒートポンプ式給湯器，冷蔵庫，空調機等がある。
例えば、電気温水器やＣＯ_２冷媒ヒートポンプ式給湯器は，電気料金の安価な夜間（午後１１時から翌朝午前７時まで）に貯湯槽内の水を８０℃付近まで沸き上げることが使用目的である。
午後１１時から翌朝午前７時までの消費電力パターンをどのように変化させても，その時間内に沸き上げに必要なエネルギーを消費しさえすれば使用目的は達成されるので，利用者の利便性を損なうことはない。

空調機や冷蔵庫の場合，電気エネルギーによりコンプレッサを回して冷熱または温熱を作り出して室内または庫内に放出することで，その温度を設定温度付近に保つことが使用目的である。
しかし実際の空調機では，４５分程度の周期でコンプレッサの運転・停止が繰り返され，これに伴い温度も設定温度から数℃のずれが生じている（非特許文献４参照）。
よって，１０〜３０分間の平均温度を設定温度に維持するのに必要なエネルギーを消費しさえすれば，その間の消費電力パターンを変化させても，実際の空調機でも許容されている温度のずれの範囲内にできる。
冷熱または温熱を作り出すもの以外では，電気自動車やプラグイン・ハイブリッド車のように電気エネルギーを貯蔵する負荷がある。これらは翌日の走行に必要な電気エネルギーを電気料金の安価な夜間に蓄えるが，翌朝までに必要な電気エネルギーを蓄えさえすれば，蓄電中の消費電力パターンをどのように変化させても利用者の利便性を損なうことはない。

ここで，消費電力制御は時間間隔Δｔ毎に行うとする。各制御の間に必要な情報通信の流れを図１に示す。図１では，前の制御時刻をｔ_α、次の制御時刻をｔ_βとする。ｔ_β＝ｔ_α＋Δｔの関係がある。その他の記号の意味については，以下の文章中で説明する。
まず，これら可制御負荷がｔ_αにおける自身の消費電力ｐ（ｔ_α）をサンプリングして記憶しておく。そして，ｔ_βにおける将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔ（ｔ_β）＝ｅ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）／ｔ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）と電力消費率γ（ｔ_β）を算出する。但し，ｔ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）は次の制御時刻ｔ_βの時点における規定時間の残り時間である。
また，ｅ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）は負荷の使用目的を達成するためにｔ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）の間に消費しなければならないエネルギーである。
次に，各可制御負荷はｐ_ｍａｘ、ｐ_ｍｉｎ、ｐ（ｔ_α）、γ（ｔ_β）をローカルエリアの系統運用装置（以下，ＤＳＯという）に送信する。

ＤＳＯはｔ_βにおける可制御負荷による消費電力の可制御幅のγ分布を表すヒストグラムを作成する。
このヒストグラムでは，まず可制御負荷をγに関する間隔Δγ（今回の例では０．０５）の離散変数γ’毎の集合に分割する。そして各集団毎の消費電力の総上げ代Ｐ^ｐ _ｈｉｓｔと総下げ代Ｐ^ｎ _ｈｉｓｔを下記数１および数２の式より求める。

ここに，Ｒ（γ’）はγ’−Δγ／２≦γ（ｔ_β）<γ’＋Δγ／２ にあてはまる可制御負荷の集合を表す。図１のＤＳＯ−１が作成したヒストグラムの例を図２に，ＤＳＯ−２が作成したヒストグラムの例を図３に示す。
図２〜４は、横軸がγ値、縦軸が各集団毎の消費電力の総上げ代Ｐ^ｐ _ｈｉｓｔと総下げ代Ｐ^ｎ _ｈｉｓｔの値を示す。

各ＤＳＯは作成したヒストグラムの情報を上位の系統運用装置（以下，ＴＳＯという）に送信する。ＴＳＯは受け取った複数のヒストグラムの和となるヒストグラム（以下、「和ヒストグラム」という）を作成する。この和ヒストグラムの例を図４に示す。この和ヒストグラムは下記数３および数４の式で表される２変数Ｐ^ｐ _{ｓｐａｒｅ}（ｔ_β、γ_ｏｎ）、Ｐ^ｎ _{ｓｐａｒｅ}（ｔ_β、γ_ｏｆｆ）の算出に用いられる。

但し，γは連続変数であり，Ｐ^ｐ _ｈｉｓｔとＰ^ｎ _ｈｉｓｔを各Δγ間隔において一定の階段状関数として扱う。ＴＳＯは自系統内の消費電力を可制御負荷の消費電力調整により最大でＰ^ｐ _{ｓｐａｒｅ}（ｔ_β、０）だけ増やし、または−Ｐ^ｎ _{ｓｐａｒｅ}（ｔ_β、１）だけ減らすことができる。
ＴＳＯは系統運用上必要な消費電力調整量ΔＰを求める。ΔＰはたとえばＴＳＯが可制御負荷を負荷周波数制御のために利用する場合は，次式で求まる。

但し，Δｆは系統の周波数偏差，Ｋ_ＰとＫ_Ｉはそれぞれ比例ゲインと積分ゲインである。またΔＰはたとえばＴＳＯが可制御負荷を当該可制御負荷がつながる送電路の混雑（過負荷）の緩和に使用する場合は，次式で求まる。
但し，Ｐ_ｐ（ｔ_β）は次の制御時刻ｔ_βにおける可制御負荷による調整をしない場合の当該送電路の送電電力の予測値，Ｐ_ｔａｒ（ｔ_β）は次の制御時刻ｔ_βにおける可制御当該送電路の送電電力の可制御負荷の調整により緩和したい目標値である。

ΔＰが正値であれば（数３）式のＰ^ｐ _{ｓｐａｒｅ}（ｔ_β、γ_ｏｎ）をΔＰに置き換えて数値的にγ_ｏｎ（ｔ_β）を解く。このときγ_ｏｆｆ（ｔ_β）を０とする。ΔＰが負値であれば（数３）式のＰ^ｎ _{ｓｐａｒｅ}（ｔ_β、γ_ｏｆｆ）をΔＰに置き換えて数値的にγ_ｏｆｆ（ｔ_β）を解く。このときγ_ｏｎ（ｔ_β）を１とする。ΔＰが零であればγ_ｏｆｆ（ｔ_β）を０，γ_ｏｎ（ｔ_β）を１とする。

ＴＳＯは決定したγ_ｏｎ（ｔ_β）とγ_ｏｆｆ（ｔ_β）の２値をＤＳＯに送信し，ＤＳＯはこの２値を可制御負荷である家電機器に送る。それぞれの可制御負荷は、γ（ｔ_β）がγ_ｏｆｆ（ｔ_β）より低ければ次の制御時刻ｔ_βに消費電力ｐをｐ_ｍｉｎまで下げる。γ（ｔ_β）がγ_ｏｎ（ｔ_β）より高ければ次の制御時刻ｔ_βに消費電力ｐをｐ_ｍａｘまで上げる。
以下、同様に処理して次の制御時刻の消費電力を決めて制御する。

ここで、図４を用いて、本発明の概要を説明する。
系統運用者は、各負荷のパラメータγの情報から図４に示すようなヒストグラムを作成する。消費電力をΔＰだけ増やす場合、図４の上側のグラフをγ_ｏｎから１まで積分してΔγで除した値がΔＰと等しくなるγ_ｏｎを算出し、各負荷にγ_ｏｎの値を送信する。
逆に消費電力を−ΔＰだけ減らす場合、下側のグラフを０からγ_ｏｆｆまで積分してΔγで除した値が−ΔＰと等しくなるγ_ｏｆｆを算出し、各負荷にγ_ｏｆｆの値を送信する。各負荷は自身のγとγ_ｏｎ、γ_ｏｆｆを比較し、γ>γ_ｏｎならオン、γ<γ_ｏｆｆならオフする（図４）。この本発明のシステムでは、系統運用者は各負荷のγをヒストグラムにまとめ、そのヒストグラムを用いて最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを求め各負荷に送信するのみで、必要な電力制御を行うことができる。
図４中、「Ａ」はγ>γ_ｏｎの負荷をオンして増やせる消費電力分、「Ｂ」はγ<γ_ｏｆｆの負荷をオフして減らせる電力消費分を意味する。
なお、図２および図３の場合も図４における上記概要と同様になる。

図７は、図１に基づく系統の制御系の構成図例である。
可制御負荷（ｃｌ）は、主に、負荷制御部（ｃｌ−１）、電力を消費する被制御負荷（ｃｌ−８）、各種データを記憶するメモリ（ｃｌ−９）からなる。
可制御負荷（ｃｌ）は、他のローカルエリアの系統運用装置（ＤＳＯ：区間制御装置等）や上位の系統運用装置（ＴＳＯ：系統制御装置等）と同様に、例えばＩ／Ｏインターフェース、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）等からなり、好ましくはマイクロコンピュータ等のコンピュータで構成されている。
負荷制御部（ｃｌ−１）は、少なくとも、指定時間内の将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔ演算手段（ｃｌ−２）、電力消費率γ＝（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）演算手段（ｃｌ−５）、消費電力ｐのサンプリング手段（ｃｌ−６）、γ_ｏｎとγ_ｏｆｆに基づく消費電力制御手段（ｃｌ−７）を備えている。

これらの演算手段（ｃｌ−２）および（ｃｌ−５）は、ＣＰＵが、メモリに格納されているプログラムを読み出し、実行して、所定の演算を行い、その演算結果をメモリへ記憶するとともに次の演算処理に使うためにレジスタにセットする。サンプリング手段（ｃｌ−６）は、ＣＰＵがメモリからサンプリング情報を読み出しその情報に基づいて被制御負荷（ｃｌ−８）の消費電力ｐを電力計の値として求めるかまたは予めメモリに格納された運転状態と消費電力の関係を示す表より読み取り、メモリにサンプリング時の情報とともに記憶する。消費電力制御手段（ｃｌ−７）は、ＣＰＵがＤＳＯを介してＴＳＯから送られてきた次の制御時刻（ｔ_β）における最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆのデータをメモリに記憶するとともにレジスタにセットし、可制御負荷自身の電力消費率γ（ｔ_β）とγ_ｏｆｆ（ｔ_β）およびγ_ｏｎ（ｔ_β）を比較し、可制御負荷自身の電力消費率γ（ｔ_β）がγ_ｏｆｆ（ｔ_β）より低ければ次の制御時刻ｔ_βに消費電力ｐをｐ_ｍｉｎまで下げるように制御し、γ（ｔ_β）がγ_ｏｎ（ｔ_β）より高ければ次の制御時刻ｔ_βに消費電力ｐをｐ_ｍａｘまで上げるように制御する。

負荷の消費電力の最大値ｐ_ｍａｘおよび最小値ｐ_ｍｉｎは，負荷の設計時または完成後の試運転により明らかになるので，負荷の出荷前に求めておき，メモリ（ｃｌ−９）に予め記憶させておく。
負荷制御部（ｃｌ−１）は、被制御負荷（ｃｌ−８：自負荷）の消費電力ｐ（ｔ_α）をサンプリング手段（ｃｌ−６）によりサンプリングしてメモリ（ｃｌ−９）に記憶する。また、負荷制御部（ｃｌ−１）は、次の制御時刻ｔ_βにおける将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔ（ｔ_β）を、手段（ｃｌ−２）により、将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔ（ｔ）＝ｅ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）／ｔ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）として演算する。そして，電力消費率γ演算手段（ｃｌ−５）は，電力消費率γ（ｔ_β）をγ（ｔ_β）＝（ｐ_ｆｕｔ（ｔ_β）−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）として演算する。

可制御負荷（ｃｌ）は、求めた上記γ（ｔ_β）、ｐ（ｔ_α）、ｐ_ｍａｘおよびｐ_ｍｉｎをローカルエリアの系統運用装置（ＤＳＯ：区間制御装置等）へ送信する。
ＤＳＯは、ＣＰＵ、メモリおよびＩ／Ｏインターフェース等から構成される少なくとも電力消費率γ対上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラム作成手段（ｄｓｏ−１）、電力消費率γ対下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラム作成手段（ｄｓｏ−２）を備える。ＤＳＯは、上記手段（ｄｓｏ−１、ｄｓｏ−２）により、受信したγ（ｔ_β）、ｐ（ｔ_α）、ｐ_ｍａｘおよびｐ_ｍｉｎに基づいて、電力消費率γ対上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムと電力消費率γ対下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムを作成する。

このとき、両ヒストグラム作成手段（ｄｓｏ−１）および（ｄｓｏ−２）は、ＣＰＵにより、それぞれｐが正値の部分の電力消費率γ対上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムとｐが負値の部分の電力消費率γ対上げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムを作成する手段を構成し、対象の系統に接続された複数の可制御負荷（ｃｌ）それぞれの最大消費電力ｐ_ｍａｘ、最小消費電力ｐ_ｍｉｎ、電力消費率γ、消費電力ｐを取り込んでメモリに記憶するとともにレジスタにセットし、ｐ_ｍａｘ−ｐを演算しその結果をγ（ｔ_β）値と対応付けてメモリのテーブルに記憶する。同じくｐ_ｍｉｎ−ｐを演算しその結果をγ（ｔ_β）値と対応付けてテーブルに記憶する。

このようにＣＰＵにより、電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラム作成手段により、最大消費電力ｐ_ｍａｘ、最小消費電力ｐ_ｍｉｎ、電力消費率γ、消費電力ｐに基づき図２〜３に示すような電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムを作成して、メモリに記憶する。

ＤＳＯは、ＣＰＵにより作成した電力消費率γ対上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムと電力消費率γ対下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムをメモリのテーブルから読み出し上位の系統運用装置（ＴＳＯ：系統制御装置等）へ送信する。
ＴＳＯは、ＣＰＵ、メモリおよびＩ／Ｏインターフェース等から構成される少なくとも、和ヒストグラム演算手段（ｔｓｏ−１）、消費電力調整量の総量ΔＰ演算手段（ｔｓｏ−２）、最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆの演算手段（ｔｓｏ−３）を備える。

ＴＳＯは、和ヒストグラム演算手段（ｔｓｏ−１）により，複数のＤＳＯより受信した電力消費率γ対上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムデータと電力消費率γ対下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムデータをメモリに記憶するとともにレジスタにセットし、例えば、γ値毎のｐ_ｍａｘ−ｐ値の合計値とγ値毎のｐ_ｍｉｎ−ｐ値の合計値を演算によりそれぞれ求め、図４に示すような電力消費率γ対上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布の和ヒストグラムと電力消費率γ対下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布の和ヒストグラムをそれぞれ作成しメモリに記憶する。また，消費電力調整量の総量ΔＰ演算手段（ｔｓｏ−２）により，系統の運用状況に基づき次の制御時刻（ｔ_β）の時点で必要とされる消費電力調整量ΔＰを求める。そして、最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆの演算手段（ｔｓｏ−３）により，求めた和ヒストグラムと消費電力調整量ΔＰをメモリから読み出し，次の制御時刻（ｔ_β）における電力消費率の最小化閾値γ_ｏｆｆ（ｔ_β）および最大化閾値γ_ｏｎ（ｔ_β）を演算し、メモリに記憶する。

ＣＰＵは、次の制御時刻（ｔ_β）における電力消費率の最小化閾値γ_ｏｆｆ（ｔ_β）および最大化閾値γ_ｏｎ（ｔ_β）をメモリから読み出しＤＳＯへ送信する。
ＤＳＯは、ＴＳＯから送られてきた次の制御時刻（ｔ_β）における電力消費率の最小化閾値γ_ｏｆｆ（ｔ_β）および最大化閾値γ_ｏｎ（ｔ_β）をメモリに記憶するとともに更に各可制御負荷へ転送する。
各可制御負荷は、次の制御時刻（ｔ_β）における最小化閾値γ_ｏｆｆ（ｔ_β）および最大化閾値γ_ｏｎ（ｔ_β）を受け取りメモリに記憶し、可制御負荷自身の電力消費率γ（ｔ_β）とγ_ｏｆｆ（ｔ_β）およびγ_ｏｎ（ｔ_β）を比較し、可制御負荷自身の電力消費率γ（ｔ_β）がγ_ｏｆｆ（ｔ_β）より低ければ次の制御時刻ｔ_βに消費電力ｐをｐ_ｍｉｎまで下げるように制御し、γ（ｔ_β）がγ_ｏｎ（ｔ_β）より高ければ次の制御時刻ｔ_βに消費電力ｐをｐ_ｍａｘまで上げるように制御する。

図８は、本発明の可制御負荷の制御フローを示す。
スタート
（１）前の制御時刻t_αにおける消費電力ｐ（ｔ_α）を記憶する（ステップＳ１）。
（２）次の制御時刻ｔ_βにおける規定時間の残り時間ｔ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）、負荷の使用目的を達成するためにｔ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）の間に消費しなければならないエネルギーｅ_ｒｅｓｔ（ｔ_β）を算出する（ステップＳ２）。
（３）将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔ（ｔ_β）、電力消費率γ（ｔ_β）を算出する。（ステップＳ３）。
（４）ｐ（ｔ_α）、γ（ｔ_β）、読み出したｐ_ｍａｘとｐ_ｍｉｎをＤＳＯに送信する。（ステップＳ４）。
（５）ＤＳＯから最大化閾値γ_ｏｎ（ｔ_β）と最小化閾値γ_ｏｆｆ（ｔ_β）の送信があるか？判断し、送信が無い場合は、ステップＳ５の始めへ進み、送信がある場合は、ステップＳ６へ進む。（ステップＳ５）。
（６）自負荷の電力消費率γ（ｔ_β）とＤＳＯからの最大化閾値γ_ｏｎ（ｔ_β）および最小化閾値γ_ｏｆｆ（ｔ_β）を比較し、γ（ｔ_β）＜γ_ｏｆｆ（ｔ_β）なら時刻ｔ_βにおける消費電力ｐ（ｔ_β）をｐ_ｍｉｎに，γ（ｔ_β）＞γ_ｏｎ（ｔ_β）なら時刻ｔ_βにおける消費電力ｐ（ｔ_β）をｐ_ｍａｘに制御する。（ステップＳ６）。
ストップ

次に，本発明の効果を数値解析によって示す。図５は数値解析を行った配電系統の構成を示す。配電系統内の負荷には，電力系統から配電用変電所を通って供給される電力と，分散型電源の出力電力によって供給されている。この配電系統では，配電用変電所の変圧器の容量が１０ＭＶＡであるが，需要がそれ以上であるとする。よって，配電系統内の分散型電源が解列すると，すぐに変圧器が過負荷状態になる。この時に本発明の直接負荷制御法により可制御負荷の消費電力を調節することで，変圧器の過負荷状態を緩和する。

可制御負荷としては，ｐ_ｍｉｎ＝０ｋＷ，ｐ_ｍａｘ＝１．９ｋＷの家庭用空調機（以下，ＤＡＣという）が２６５２台と，ｐ_ｍｉｎ＝０ｋＷ，ｐ_ｍａｘ＝１２．１ｋＷの商業用空調機（以下，ＣＡＣという）が１８１台あるとする。これらの消費電力を２分毎に制御するとする。これらはオン・オフ切替型の空調機とし，消費電力はｐ_ｍｉｎとｐ_ｍａｘの２値のいずれかしかとり得ないとする。また，無効電力は充分小さく無視できるとする。

変圧器負荷電力Ｐ_ｔｆと，全可制御負荷の総消費電力Ｐ_ａｃと，あるＤＡＣとＣＡＣ１台ずつの消費電力ｐの時間変化を，負荷制御を行った場合を実線で，負荷制御を行わない場合を点線で図６に示す。図６の横軸は時間（ｈ）、図６（ａ）、（ｂ）の縦軸は各可制御負荷の消費電力ｐ（ｋＷ）、図６（ｃ）の縦軸は各可制御負荷の総消費電力Ｐ_ａｃ（ＭＷ）、図６（ｄ）の縦軸は変圧器負荷Ｐ_ｔｆ（ＭＷ）を表す。
時刻１８時近辺で分散型電源が解列したとしており，負荷制御の有無による違いは可制御負荷の消費電力のみで，それ以外はすべて同じ条件で解析した。
負荷制御を行わない場合は図６（ｄ）でｔ_１と示されている時刻１８：０６に過負荷状態となり，図６（ｄ）でｔ_２と示されている時刻１８：１０付近まで過負荷状態が続いている。

負荷制御を行わない場合は，ｔ_１にＴＳＯからγ_ｏｆｆ＝１．０が送信されてすべての可制御負荷が消費電力をｐ_ｍｉｎに下げた。ＴＳＯは過負荷状態を緩和すべく，ｔ_２までγ_ｏｆｆ＝１．０を送信し続けたが，ある割合の可制御負荷はγ＝１となってしまった。γ＝１となった負荷は利用者の利便性を維持するために消費電力をｐ_ｍａｘに上げなければならない。このためにｔ_２において図６（ｃ）のようにＰ_ａｃは０とはなっていない。しかし，負荷制御を行わない場合と比べて，過負荷状態は緩和されている。

本数値解析では，全てのＤＡＣとＣＡＣにおいて３０分間毎に必要とされるエネルギーは負荷制御を行う場合と行わない場合で同じとした。図６（ａ）および（ｂ）において，各３０分間隔の開始および終了時刻を区切時刻として示している。区切時刻は負荷の利用者が負荷の電源を入りにしてからの時間で割り振られるが，電源を入りにするタイミングは確率的に分散するので，区切時刻は各可制御負荷毎に異なる。

図６（ｂ）において，ある家庭用空調機ＤＡＣ Ｎｏ．３５５では，区切時刻１８：０６からの３０分間で，ｐ_ｍａｘで４分間運転してエネルギー消費しなければならない。負荷制御を行わない場合は時刻１８：０４に消費電力をｐ_ｍｉｎからｐ_ｍａｘに変化させ，そのまま１８：１０までｐ_ｍａｘとすることで，このエネルギーを消費した。

負荷制御を行う場合は，時刻１８：０６（ｔ_１）に変圧器過負荷を緩和すべく一度消費電力をｐ_ｍｉｎまで低下させている。そして，変圧器過負荷が生じていない時刻１８：２８に消費電力をｐ_ｍｉｎからｐ_ｍａｘに変化させ，そのまま１８：３２までｐ_ｍａｘとした。これにより，区切時刻１８：０６からの３０分間で，負荷制御を行う場合と行わない場合でのエネルギー消費は同じであるにもかかわらず，負荷制御を行う場合では変圧器過負荷を緩和すべく消費電力を調節できた。

図６（ａ）において，ある商業用空調機ＣＡＣ Ｎｏ．１０７では，区切時刻１７：５２からの３０分間で，ｐ_ｍａｘで４分間運転してエネルギー消費しなければならない。負荷制御を行わない場合は時刻１８：０６に消費電力をｐ_ｍｉｎからｐ_ｍａｘに変化させ，そのまま１８：１０までｐ_ｍａｘとすることで，このエネルギーを消費した。
負荷制御を行う場合は，変圧器過負荷を助長しないように時刻１８：０６（ｔ_１）には消費電力をｐ_ｍｉｎのままにしている。そして，変圧器過負荷が生じていない時刻１８：１２に消費電力をｐ_ｍｉｎからｐ_ｍａｘに変化させ，そのまま１８：１６までｐ_ｍａｘとした。これにより，区切時刻１７：５２からの３０分間で，負荷制御を行う場合と行わない場合でのエネルギー消費は同じであるにもかかわらず，負荷制御を行う場合では変圧器過負荷を緩和すべく消費電力を調節できた。

実施例１では、上位の系統運用装置（ＴＳＯ：系統制御装置等）は複数のローカルエリアの系統運用装置（ＤＳＯ：区間制御装置等）を統括して制御するように構成されているが、制御対象の可制御負荷の数が少ない配電網等では上位の系統運用装置（ＴＳＯ：系統制御装置等）とローカルエリアの系統運用装置（ＤＳＯ：区間制御装置等）を１つの系統制御装置として構成することもできる。また、上下関係の系統運用装置を何段で構成するかは配電系統に接続された可制御負荷等の負荷の台数や消費電力量等による。
これらの例における配電網は、少なくとも、自負荷の消費電力を制御する制御手段を備えた任意数の可制御負荷を含むと共に、前記配電網を制御する系統制御手段を備えることになる。

実施例３を説明する。電力系統では一般に，発電設備が発電電力を消費電力の変化に追従するように調整することで，系統全体での発電と消費を釣り合わせて，系統周波数を一定に保っている。
しかし，発電出力が風況の変化により時々刻々と変化する風力発電を大量に電力系統に導入すると，発電と消費のバランスを維持できなくなり，周波数変動が大きくなることが懸念されている。
特に，発電設備の調整力が少ない軽負荷の深夜時間帯が問題となる。これに対し，わが国ではこの時間帯の負荷として，多数の電気温水器が運転している。そこで，多数の電気温水器の消費電力を本発明の直接負荷制御システムで制御することで，周波数変動を抑制することを数値シミュレーションで示す。

解析対象エリアとして北海道地区を例に挙げ，系統全体の需給バランスから周波数偏差Δｆを計算した。
発電側としては風力発電出力Ｐ_ＷＦ，固定出力Ｐ_ＣＧ，経済負荷配分運転出力Ｐ_ＥＤＣ，負荷周波数制御運転出力Ｐ_ＬＦＣ，ガバナフリー制御運転出力Ｐ_ＧＦを考慮した。よって出力変動可能な総発電出力Ｐ_ＶＧは，Ｐ_ＧＦ＋Ｐ_ＬＦＣ＋Ｐ_ＥＤＣとなる。
北海道・本州直流連系線による本州系統との電力融通は考慮しなかった。
需要側は１７万台の電気温水器群の総消費電力Ｐ_ＥＷＨとその他の負荷による総消費電力Ｐ_ＯＬからなる総需要Ｐ_Ｌ＝Ｐ_ＥＷＨ＋Ｐ_ＯＬ，および負荷周波数特性に伴う変動分Ｐ_ＬＳを考慮した。Ｐ_ＷＦと，電気温水器群を本発明の方法で制御しなかった場合のＰ_Ｌの時系列データは，非特許文献５に記載の方法で模擬した。ただしＰ_Ｌの模擬に用いた１時間毎の負荷曲線データは，非特許文献５より若干の修正を加えている。また，各電気温水器において一日にどれだけのエネルギーを消費するかは貯湯槽内のお湯がどれだけ使われたかによって異なるが，その消費エネルギーのばらつき度合いについても，非特許文献５に記載の方法で模擬した。

非特許文献５には、北海道において風力発電を大量に導入した場合の系統周波数変動に関する数値解析の例が示され、また、電気温水器群の消費電力を制御して系統周波数変動を抑制する例が検討されている。この文献５における電気温水器群の制御方法は、各電気温水器が自分で系統周波数をモニターして自律的に消費電力を調節している。
これに対し、本発明では、各電気温水器はＴＳＯとの情報通信を行い、ＴＳＯからのγ_ｏｎ、γ_ｏｆｆ信号と自身のγ値を比較して、消費電力を調整している。

需給バランスと周波数変動との関係は図９のブロック線図に従い計算した。
図９は、需給バランスと周波数変動抑制の制御を行う制御系を表すブロック線図である。
図９中の定数は非特許文献５の表１に記載の値を用いた。
図９のブロック線図は、総発電電力（Ｐ_ＷＦ＋Ｐ_ＣＧ＋Ｐ_ＶＧ）と総消費電力（Ｐ_ＥＷＨ＋Ｐ_ＯＬ＋Ｐ_ＬＳ）に差が生じると、周波数偏差Δｆが生じるように構成されている。但し、系統の慣性（電力系統につながっている全回転機の慣性モーメントに相当する）Ｊがあるので、電力需給の差の積分値が周波数偏差に反映されることになる。
図９の制御系では、周波数偏差が生じると，それを抑制する方向に発電機の出力が制御される。

ガバナフリー制御は周波数偏差に比例した出力調整制御で，比例定数が−Ｋ_Ｇとなる。
ただし，ガバナフリー制御による出力変動分（Ｐ_ＧＦ）には上下限値（±Ｃ_ＧＦ）があり、それを超えることはできないようになっている。
負荷周波数制御は上記ガバナフリー制御よりももう少し複雑な制御をする。周波数偏差だけでなく，その積分値も考慮することになる。
負荷周波数制御による出力変動分（Ｐ_ＬＦＣ）には、上下限値（±Ｃ_ＬＦＣ）があり，かつ変化率（ｄＰ_ＬＦＣ／ｄｔ）にも制限値（±Ｓ_ＬＦＣ）がある。
経済負荷配分運転による出力変動Ｐ_ＥＤＣについては，以下のように制御している。

本発明の制御法を適用せずに各電気温水器に従来の運転を行わせる場合については，Ｐ_ＬＦＣ＋Ｐ_ＧＦがなるべく零になるように，非特許文献５中の（５）式を目標値とする。本発明の制御法を適用する場合も，Ｐ_ＧＦやＰ_ＬＦＣが偏ってそれらの上下限値に近い場合や，周波数偏差が大きい場合は非特許文献５中の（５）式を目標値とする。
しかし，それらの偏りが小さい場合は，Ｐ_Ｌの最低需要を増すように，非特許文献５中の（６）式を目標値とする。ただし，Ｐ_ＥＤＣは変化率（ｄＰ_ＥＤＣ／ｄｔ）にも制限値（±Ｓ_ＥＤＣ）があり，その値が小さいので，ゆっくりしか変化できない。さらに，Ｐ_ＶＧ（＝Ｐ_ＧＦ＋Ｐ_ＬＦＣ＋Ｐ_ＥＤＣ）に下限値Ｃ_{ＶＧｍｉｎ}＝６５０ＭＷが存在する。ブロック線図中ではＰ_ＥＤＣの下限値としてＣ_{ＶＧｍｉｎ}−Ｐ_ＧＦ−Ｐ_ＬＦＣとしている。これらは，非特許文献５と同じになる。
電気温水器制御が何をやっているかについては，段落００６７に記す。

図９の中の，電気温水器制御と記したブロックの中で，本発明の制御法を適用した場合と，本発明の制御法を適用せずに各電気温水器に従来の運転を行わせた場合について，比較を行う。

本発明の制御法を適用せずに各電気温水器に従来の運転を行わせた場合については，各電器温水器は午後１１：００からの３０分間の間にオンしヒータ通電を開始し，必要なエネルギーを消費するまでオンし続け，必要なエネルギーを消費し終えた時点でオフするとした。各電気温水器が３０分間のうちのいつオンするかについては，一様ランダムとした。

本発明の制御法を適用した場合については，各電気温水器とＴＳＯが相互通信をして，図８のような制御フローが８秒毎に処理され，８秒毎にＴＳＯから各電気温水器へγ_ｏｎ， γ_ｏｆｆの信号が送られるとした。実施例１が２分毎の制御であったのに比べて制御周期が短いが，これは電力系統の回転機の慣性が小さいため，周波数調整のためには短い制御周期とする必要があるためである。全電気温水器の総消費電力Ｐ_ＥＷＨの制御方針は以下の２つである。

（１）Ｐ_ＧＦやＰ_ＬＦＣが上限値（Ｃ_ＧＦやＣ_ＬＦＣ）に近づいたときはＰ_ＥＷＨを減らし，逆に下限値（−Ｃ_ＧＦや−Ｃ_ＬＦＣ）に近づいたときはＰ_ＥＷＨを増やして，Ｐ_ＧＦやＰ_ＬＦＣが上下限値に達しないようにする。
（２）Ｐ_Ｌの最低需要を増やす。すなわち，Ｐ_ＯＬが低い時はＰ_ＥＷＨを増やす。これにより，Ｐ_ＶＧが下限値に達しないようにする。

数値解析結果の一例として，２００６年１１月９−１０日の風速データを用いて計算した結果を，本発明の制御法を適用せずに各電気温水器に従来の運転を行わせた場合については図１０に，本発明の制御法を適用した場合については図１１にそれぞれ示す。

図１０は、設置された風力発電設備の総容量が７０５ＭＷで本発明の制御法を適用せずに各電気温水器に従来の運転を行わせた場合に，２００６年１１月９−１０日における周波数偏差，各電力，ある電気温水器の消費電力とgの時間変化を示す図である。
図１０中、１０ａは制御目標範囲、１０ｂは最低需要、１０ｃは最低出力，１０ｄは１７万台のうちのある一台の電気温水器の消費電力パターン，１０ｅはその電気温水器のγ値の時間変化を表す。
図１０では、時刻４時４４分０秒に周波数偏差Δｆは１．３４５Ｈｚに達した。このとき、Ｐ_ＥＷＨ＝２６．０ＭＷ，Ｐ_ＯＬ＝２４２２．５ＭＷ，Ｐ_ＬＳ＝９０．４ＭＷ，Ｐ_ＷＦ＝２０９．２ＭＷ，Ｐ_ＥＤＣ＝７１０．０ＭＷ，Ｐ_ＬＦＣ＝−３０．０ＭＷ，Ｐ_ＧＦ＝−３０．０ＭＷの値をとる。

図１１は、設置された風力発電設備の総容量が７０５ＭＷで本発明の制御法を適用した場合に，２００６年１１月９−１０日における周波数偏差，各電力，ある電気温水器の消費電力とγ，ＴＳＯからのγ_ｏｎ， γ_ｏｆｆ指令の時間変化を示す図である。
図１１中、１１ａは制御目標範囲、１１ｂはボトムアップされたＰ_Ｌ曲線，１１ｃは１７万台のうちのある一台の電気温水器（１０ｄ，１０ｅの電気温水器と同じ）の消費電力パターン，１１ｄはその電気温水器のγ値の時間変化、１１ｅはＴＳＯからの制御指令値であるγ_ｏｎ，γ_ｏｆｆの時間変化を表す。
図１１では、時刻４時４４分０秒に周波数偏差Δｆは０．０８４Ｈｚであった。このとき、Ｐ_ＥＷＨ＝３２２．５ＭＷ，Ｐ_ＯＬ＝２４２２．５ＭＷ，Ｐ_ＬＳ＝５．６ＭＷ，Ｐ_ＷＦ＝２０９．２ＭＷ，Ｐ_ＥＤＣ＝８９１．８ＭＷ，Ｐ_ＬＦＣ＝−１２．９ＭＷ，Ｐ_ＧＦ＝−２５．８ＭＷ，γ_ｏｎ＝０．３８０１，γ_ｏｆｆ＝０．０の値をとる。

図１０と図１１のそれぞれの図において，図（ａ）は周波数偏差Δｆ，図（ｂ）は全ウィンドファームからの総出力電力Ｐ_ＷＦ，図（ｃ）は出力調整可能な総発電出力Ｐ_ＶＧと全電気温水器の総消費電力Ｐ_ＥＷＨとその他の負荷の総消費電力Ｐ_ＯＬと総需要Ｐ_Ｌ，図（ｄ）はある１台の電気温水器の消費電力パターン，図（ｅ）はその１台の電気温水器のg値の時間変化を，示している。本発明の制御法を適用した場合に関しては，ＴＳＯからの制御指令値であるγ_ｏｎ，γ_ｏｆｆの時間変化を図１１（ｆ）に示してある。どちらの場合においても，設置された風力発電設備の総容量を７０５ＭＷとしており，Ｐ_ＷＦおよびＰ_ＯＬはどちらの場合も全く同じである。

本発明の制御法を適用せずに各電気温水器に従来の運転を行わせた場合は，図１０（ａ）より周波数偏差Δｆが４：３０−６：００頃の期間に制御目標幅を大きく逸脱している。現在でも，周波数偏差は制御目標範囲である±０．３Ｈｚを逸脱することはあり，多少の逸脱は許容できる。しかし，図１０（ａ）のように±０．５Ｈｚを超えるような逸脱は許容できない。図１０（ｃ）より，周波数偏差の大きい４：３０−６：００頃の期間に総需要Ｐ_Ｌ需要は最低値２５００ＭＷ程度であり，出力調整可能な総発電出力Ｐ_ＶＧが下限値Ｃ_{ＶＧｍｉｎ}＝６５０ＭＷになっている。Ｐ_ＶＧが下限値Ｃ_{ＶＧｍｉｎ}に達し下げ代が無くなってしまったことが，周波数偏差Δｆが制御目標幅を大きく逸脱した原因である。また，図１０（ａ）より，周波数偏差Δｆが０：１０−０：２０頃の期間に制御目標幅を大きく逸脱しているが，このときはＰ_ＶＧが下限値Ｃ_{ＶＧｍｉｎ}に達したわけではないが，応答の速いＰ_ＧＦやＰ_ＬＦＣが下限値（−Ｃ_ＧＦや−Ｃ_ＬＦＣ）に達してしまったことが原因である。

これに対し本発明の制御法を適用した場合は，図１１（ａ）より，周波数偏差Δｆがずっと制御目標幅以内に収まっている。図１０（ｃ）と図１１（ｃ）を比較すると，Ｐ_ＥＷＨを０：００付近では減らし逆に４：００−６：００付近では増やしており，結果として総需要Ｐ_Ｌの最低値を２５００ＭＷより増やしている。このため，出力調整可能な総発電出力Ｐ_ＶＧが下限値Ｃ_{ＶＧｍｉｎ}に達しておらず，下げ代が残されている。このため，４：３０−６：００頃の期間に周波数偏差Δｆが大きくならないようにできている。また，常にＰ_ＧＦやＰ_ＬＦＣが上下限値に達しないようにＰ_ＥＷＨを制御して，それ以外の期間にも周波数偏差Δｆが大きくならないようにできた。

図１０（ｄ）（ｅ）と図１１（ｄ）（ｅ）を比較すると，ある一台の電気温水器に着目すると，本発明の制御法を適用しない場合は２３：００過ぎにオンして，貯湯槽内の水が沸きあがってγが零になった時点でオフしている。これに対し本発明の制御法を適用した場合は，ＴＳＯからのγ_ｏｎ， γ_ｏｆｆ指令に従いオン・オフを５回繰り返しているが，最終的には貯湯槽内の水が沸きあがってgが零になった。

以上のような計算を２００６年の１年間の風速データを用いて各日の深夜時間について，導入された風力発電設備の総容量を変化させて実施した。その結果得られた，周波数偏差｜Δｆ｜の最大値と風力発電設備の総容量との関係を図１２に示す。
図１２中、１２ａは本発明の制御法を適用しない場合の特性を表し、１２ｂは本発明の制御法を適用した場合の特性を表す。
本発明の制御法を適用しない場合は風力発電設備の総容量が２４０ＭＷでも最大０．４５Ｈｚの周波数偏差が発生してしまうが，本発明の制御法を適用した場合は風力発電設備の総容量が７０５ＭＷでも最大０．３５Ｈｚの周波数偏差しか生じないという結果になった。以上より，本発明の方法で電気温水器群を制御することで，風力発電設備の導入可能量が飛躍的に増加することがわかった。

ＴＳＯ 上位の系統運用装置
ＤＳＯ ローカルエリアの系統運用装置
ＤＡＣ 家庭用空調機
ＣＡＣ 商業用空調機
ｃｌ 可制御負荷
ｃｌ−１ 負荷制御部
ｃｌ−２ 指定時間内の将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔ演算手段
ｃｌ−５ 電力消費率γ＝（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）演算手段
ｃｌ−６ 消費電力ｐのサンプリング手段
ｃｌ−７ γ_ｏｎとγ_ｏｆｆに基づく消費電力制御手段
ｃｌ−８ 被制御負荷
ｃｌ−９ メモリ

Claims (2)

1. 配電網は、少なくとも、自負荷の消費電力を制御する制御手段を備えた任意数の可制御負荷を含むと共に、前記配電網を制御する系統制御装置を備え、
   前記可制御負荷は、実測データに基づき指定時間内の将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔを演算する将来消費電力平均値ｐ_ｆｕｔ演算手段、最大消費電力ｐ_ｍａｘを記憶する最大消費電力ｐ_ｍａｘ記憶手段、最小消費電力ｐ_ｍｉｎを記憶する最小消費電力ｐ_ｍｉｎ記憶手段、電力消費率γ＝（ｐ_ｆｕｔ−ｐ_ｍｉｎ）／（ｐ_ｍａｘ−ｐ_ｍｉｎ）を演算する電力消費率γ演算手段、可制御負荷自身の消費電力ｐを記憶する記憶手段、前記最大消費電力ｐ_ｍａｘ、前記最小消費電力ｐ_ｍｉｎ、前記電力消費率γ、前記消費電力ｐを系統制御装置に送信する送信手段，系統運用装置で作成した最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆに基づき消費電力を制御する消費電力制御手段を備え、
   前記系統制御装置は、各可制御負荷から送信された、前記最大消費電力ｐ_ｍａｘ、前記最小消費電力ｐ_ｍｉｎ、前記電力消費率γ、前記消費電力ｐに基づき電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムを作成する電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラム作成手段、および、
   系統の運用上必要な消費電力調整量の総量ΔＰを求め、前記消費電力調整量の総量ΔＰに基づき電力消費率の最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムを用いて求める演算手段を備え、
   前記最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記可制御負荷へ送信するように構成したことを特徴とする直接負荷制御システム。
2. 前記系統制御装置はローカルエリアの系統運用装置および広域の上位の系統運用装置からなり、
   任意数の可制御負荷の制御系は直近のローカルエリアの系統運用装置の制御系に接続され、任意数の前記ローカルエリアの系統運用装置は前記広域の上位の系統運用装置の制御系に接続され、
   前記ローカルエリアの系統運用装置は、該装置内の電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラム作成手段により、前記最大消費電力ｐ_ｍａｘ、前記最小消費電力ｐ_ｍｉｎ、前記電力消費率γ、前記消費電力ｐに基づき電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムを作成し、
   前記広域の上位の系統運用装置は、該装置内の演算手段により、前記電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布ヒストグラムおよび電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布ヒストグラムに基づき電力消費率γ対消費電力上げ代ｐ_ｍａｘ−ｐ分布と電力消費率γ対消費電力下げ代ｐ_ｍｉｎ−ｐ分布の和ヒストグラムをそれぞれ求め、前記系統の運用上必要な消費電力調整量の総量ΔＰに基づき電力消費率の最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記和ヒストグラムを用いて求め、前記最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記ローカルエリアの系統運用装置へ送信し、
   前記ローカルエリアの系統運用装置は前記最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆを前記可制御負荷へ送信し、
   前記可制御負荷は、前記最大化閾値γ_ｏｎと最小化閾値γ_ｏｆｆに基づき消費電力を制御する
   ことを特徴とする請求項１記載の直接負荷制御システム。