JP5921390B2 - エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、加入者宅などの需要家側におけるエネルギー収支を管理するエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ装置に関する。

近年の環境保全意識の高まりと電力不足への不安を背景として、ゼロエネルギー住宅（Zero Energy Home：ＺＥＨ）、あるいはネット・ゼロエネルギー住宅に注目が集まっている。ネット・ゼロエネルギー住宅は、年間の一次エネルギー消費量がネット（正味）で概ねゼロとなる住宅を意味し、その実現のために不可欠なのが、太陽光発電（Photovoltaic Power Generation：ＰＶ）システム、蓄電池、あるいは燃料電池（Fuel Cell：ＦＣ）などの分散電源と、家庭エネルギー管理システム（Home Energy Management System：ＨＥＭＳ）である。

ＦＣは、昼夜、天候を問わず安定して発電ができることと、排熱を利用して熱エネルギーを供給できることから、分散電源のなかでも特に有望視されている。しかしながらＦＣから商用電力系統（grid）への逆潮流は、電力会社との契約上、許されていない。そこで、ＦＣにより発電された電力の逆潮流を防止するための技術が幾つか提案されている。

特開２００９−２９６０９７号公報 特開２００２−４８００５号公報 特開２０１０−２７３４０７号公報 特開２０１１−１８１３７７号公報

逆潮流を防止するための対策として、ＦＣによる余剰電力をダミー負荷や逆潮流防止ヒータで消費するという技術がある。これは、エネルギーを無駄に消費することになる。余剰電力を蓄電池に充電するという技術もあるが、充電の必要が生じたときに既に満充電であり、充電できないことも考えられる。

逆潮流防止ヒータと蓄電池とを併用しても、ＦＣの出力を変化させるには長い時間を要するので、電力需要の少ない時間が長期に渡ると余剰電力の発生量が蓄電池容量を上回ってしまう。このようなケースではＦＣの運転を停止するか、逆潮流防止ヒータで余剰電力を消費せざるを得ない。リレーにより系統から解列することで逆潮流を防止するにしても、生じた余剰電力は無駄に消費されているのが現状である。

目的は、余剰電力が無駄に消費されることを防止可能なエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ装置を提供することにある。

実施形態によれば、エネルギー管理システムは、クライアント装置と、クライアント装置と通信可能なサーバ装置とを具備する。サーバ装置は、取得部と、予測部と、計算部と、制御部とを備える。取得部は、電力を生成する発電ユニットを含むエネルギー生産機器と、電力の系統への逆潮流の禁止により生じる余剰電力を蓄積可能な容量固定型の蓄電池と、エネルギー消費機器とを含む電気機器に係わるデータをクライアント装置から取得する。予測部は、クライアント装置の設置される建物におけるエネルギー需要量およびエネルギー生産量を、データに基づいて予測する。計算部は、蓄電池の満充電に伴い破棄される余剰電力を最小化する条件下で、建物におけるエネルギー収支を最適化すべく、エネルギー需要量およびエネルギー生産量に基づいて電気機器の運転計画を計算する。制御部は、計算された運転計画に基づいて、電気機器を制御するための制御情報をクライアント装置に送信する。

図１は、実施形態に係わるシステムの一例を示す図である。 図２は、実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す図である。 図３は、実施形態に係るＨＥＭＳの要部を示す機能ブロック図である。 図４は、制御対象モデル３００ｇについて説明するための図である。 図５は、実施形態における処理手順を示すフローチャートである。 図６は、実施形態に係る遺伝的アルゴリズムの遺伝子設計の一例を示す概念図である。 図７は、実施形態に係る最適化演算の流れの一例を示すフローチャートである。 図８は、実施形態により得られる効果を説明するための図である。

図１は、実施形態に係わるシステムの一例を示す図である。図１は、いわゆるスマートグリッドとして知られる電力送配電網の一例を示す。既存の配電ネットワークでは原子力、火力、水力などの既存発電所と、一般家庭や、ビル、工場といった多種多様な需要家とが電力網によって接続される。次世代の配電ネットワークではこれらに加えて新たな電源として太陽光や風力などの再生可能エネルギーと蓄電装置とを組み合わせた分散型電源や、新たな需要として新交通システムや充電スタンドなどが電力送配電網に接続される。これら多種多様な要素は通信ネットワークを介して接続され統括的に制御される。もちろん、非再生可能エネルギーにより発電する燃料電池なども電力送配電網に接続することが可能である。

電力をインテリジェントに分配するシステムは、エネルギーマネジメントシステム（Energy Management System：ＥＭＳ）と総称される。ＥＭＳはその規模などに応じて幾つかに分類される。例えば一般家庭向けのＨＥＭＳ（Home Energy Management System）、ビルディング向けのＢＥＭＳ（Building Energy Management System）などがある。このほか、より小規模なシステム、あるいは地域コミュニティ向けのＣＥＭＳ（Community Energy Management System）、大口の工場向けのＦＥＭＳ（Factory Energy Management System）などがある。これらのシステムが連携することできめ細かな電力制御が実現される。

この種のシステムによれば既存の発電所、分散型電源、太陽光や風力などの再生可能エネルギー源、および需要家の相互間で高度な協調運用が可能になる。これにより自然エネルギーを主体とするエネルギー供給システムや、需要家と事業者との双方向連携による需要家参加型のエネルギー供給といった、新規かつスマートな形態の電力供給サービスが生み出される。
図２は、実施形態に係るエネルギー管理システムの一例を示す図である。ＨＥＭＳは、クライアントシステムと、クライアントシステムと通信可能なサーバシステムとしてのクラウドコンピューティングシステム（以下、クラウドと略称する）３００とを備える。以下では、配電網から電力を供給される需要家の一例として、エネルギー管理サービスに加入する加入者を採りあげる。需要家は電気機器を備え、電気機器も配電網から電力を供給される。

クライアントシステムは、ホームゲートウェイ（Home Gateway：ＨＧＷ）７を中核として形成される。ホームゲートウェイ７は、加入者宅１００に設置されるクライアント装置であり、クラウド３００から各種のサービスの提供を受けることができる。

クラウド３００は、サーバコンピュータＳＶとデータベースＤＢとを備える。サーバコンピュータＳＶは単体でも複数でも良い。データベースＤＢは一つのサーバコンピュータＳＶに備えられていても、複数のサーバコンピュータＳＶに分散配置されていてもよい。

図２において、電力系統６から供給される電力（交流電圧）は、電柱の変圧器６１などを経て各家庭に分配され、電力量計（スマートメータ）１９を経て加入者宅１００の分電盤２０に供給される。電力量計１９は、加入者宅１００に備わるエネルギー生産機器の発電量、加入者宅１００の消費電力量、電力系統６から流れ込む電力量、あるいは電力系統６に逆潮流する電力量などを計測する機能を備える。周知のように、再生可能エネルギーに基づいて発電された電力は、電力系統６に逆潮流することを許される。

分電盤２０は、この分電盤２０に接続される電気機器（照明、エアコン、あるいはヒートポンプ式給湯器（ＨＰ）など）５やパワーコンディショニングシステム（ＰＣＳ）１０４に配電線２１を介して電力を供給する。また分電盤２０は、フィーダごとの電力量を計測する計測装置を備える。

電気機器５は加入者宅内の配電線２１に接続されることの可能な機器である。ＰＶシステム１０１、燃料電池（以下、ＦＣユニットと表記する）１０３などを含め、電力を消費する機器、電力を生成する機器、および電力を消費し生成する機器が、いずれも電気機器５に該当する。電気機器５はコンセント（図示せず）を介して配電線２１に着脱可能に接続され、配電線２１を介して分電盤２０に接続される。

加入者宅１００の屋根や外壁には太陽光パネルが設置されＰＶシステム１０１が形成される。ＰＶシステム１０１で発生した直流電圧はＰＣＳ１０４に供給される。ＰＣＳ１０４は加入者宅１００ごとに据え置かれる蓄電池１０２を充電すべく、この直流電圧を蓄電池１０２に与える。

ＰＶシステム１０１は、再生可能エネルギーから電気機器５を稼動させるためのエネルギーを生産する創エネルギー機器であり、風力発電システムなどもその範疇に入る。これに対しＦＣユニット１０３は都市ガスやＬＰガス（液化プロパンガス）から電力を生産する発電ユニットである。

ＦＣユニット１０３により生成された電力は電力系統６に逆潮流することを禁止されているので、余剰電力を生じることがある。余剰電力は蓄電池１０２に充電されることが可能であるが、蓄電池１０２の容量は固定的であり、限度を超えて無制限に充電することはできない。蓄電池１０２が満充電になると余剰電力は熱などに変換されて破棄されるので、エネルギーやコスト（ガス料金など）に無駄を生じる。実施形態ではこのような事態を回避可能とする技術について説明する。

ＰＣＳ１０４はコンバータ（図示せず）を備え、配電線２１からの交流電力を直流電力に変換して蓄電池１０２に供給する。そして、電力系統６から送られる電力を深夜においても蓄電池１０２に充電することができる。さらにＰＣＳ１０４はインバータ（図示せず）を備え、蓄電池１０２あるいはＦＣユニット１０３から供給される直流電力を交流電力に変換して配電線２１に供給する。これにより、電気機器はＰＣＳ１０４を介して、蓄電池１０２やＦＣユニット１０３からも電力の供給を受けることができる。

要するにＰＣＳ１０４は、蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３と配電線２１との間でエネルギーを授受するための電力変換器としての機能を備える。ＰＣＳ１０４は蓄電池１０２やＦＣユニット１０３を安定に制御する機能も備える。
加入者宅１００にはＬＡＮ（Local Area Network）などの通信回線が配設され、ホームネットワーク２５が形成される。ホームゲートウェイ７はホームネットワーク２５とＩＰネットワーク２００との双方に、コネクタ（図示せず）などを介して着脱可能に接続される。これによりホームゲートウェイ７は、ホームネットワーク２５に接続される電力量計１９、分電盤２０、ＰＣＳ１０４、および電気機器５と相互に通信可能である。なおホームネットワーク２５は有線回線、あるいは無線回線のいずれでも良い。

ホームゲートウェイ７は、実施形態に係る処理機能として通信部７ａを備える。通信部７ａは、クラウド３００に各種のデータを送信し、またクラウド３００から各種のデータを受信する。

ホームゲートウェイ７はCentral Processing Unit（ＣＰＵ）とメモリ（図示せず）を備えるコンピュータである。メモリは、クラウド３００と通信したり、クラウド３００に、電気機器の動作に係わる運転計画の計算を要求したり、システムの制御に加入者の意思を反映させたりするための命令を含むプログラムを記憶する。ＣＰＵが各種のプログラムに基づいて機能することで、ホームゲートウェイ７に係る諸機能が実現される。

すなわちホームゲートウェイ７は、クラウド３００に各種のデータを送信し、またクラウド３００から各種のデータを受信する。ホームゲートウェイ７は、クラウド３００、サーバコンピュータＳＶと通信可能なクライアント装置である。ホームゲートウェイ７から送信される各種データには、クラウド３００に各種の演算を要求するための要求信号が含まれる。

ホームゲートウェイ７は有線回線または無線回線を介して端末１０５に接続される。ホームゲートウェイ７と端末１０５とを合わせて上記クライアント装置としての機能を実現することも可能である。端末１０５はいわゆるタッチパネルなどのほか、例えば汎用的な携帯情報機器やパーソナルコンピュータなどでもよい。

端末１０５は電気機器５、ＰＶ装置１０１、蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３の稼働状況や消費電力量を例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）に表示したり、音声ガイダンスなどで加入者（ユーザ）に報知する。また端末１０５は操作パネルを備え、加入者による各種の操作や設定入力を受け付ける。

ＩＰネットワーク２００は、いわゆるインターネット、あるいはシステムベンダのＶＰＮ（Virtual Private Network）などである。ホームゲートウェイ７は、ＩＰネットワーク２００を経由してサーバコンピュータＳＶと通信したり、データベースＤＢとデータを授受したりできる。なおＩＰネットワーク２００は、ホームゲートウェイ７とクラウド３００との間に双方向の通信環境を形成するための、無線または有線の通信インフラストラクチャを含んで良い。

クラウド３００は、収集部３００ａ、予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄを備える。また、ＦＣユニット１０３の制御対象モデル３００ｇ、および各種のデータ３００ｈがクラウド３００のデータベースＤＢに記憶される。収集部３００ａ、予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄは、単体のサーバコンピュータＳＶ、あるいは、クラウド３００に分散配置される機能オブジェクトである。これらの機能オブジェクトを如何にしてシステムにインプリメントするかは、当業者によれば容易に理解されるであろう。

例えば収集部３００ａ、予測部３００ｂ、計算部３００ｃ、および制御部３００ｄは、クラウド３００のサーバコンピュータＳＶにより実行されるプログラムとして実現される。このプログラムは単体のコンピュータにより実行されることもできるし、複数のコンピュータを備えるシステムにより実行されることも可能である。プログラムに記載される命令が実行されることで、実施形態に係わる諸機能が実現される。

収集部３００ａは、加入者宅１００の電気機器５に係わる各種データを各加入者宅１００のホームゲートウェイ７から、定期的、あるいは不定期に取得する。また収集部３００ａは、端末１０５におけるユーザの操作履歴などを端末１０５から取得する。なお収集部３００ａと端末１０５とが通信回線４０を介して直接通信することも可能である。

取得されたデータはデータベースＤＢにデータ３００ｈとして保持される。データ３００ｈは、各加入者宅１００の電力需要量、各電気機器５の消費電力量、給湯量、稼動状態、蓄電池１０２の充電残量や充放電電力、ＰＶシステム１０１の発電量などを含む。加えて、気象庁などから提供される気象データなどもデータ３００ｈに含めることが可能である。

予測部３００ｂは、収集部３００ａにより取得されたデータ３００ｈに基づいて、加入者宅１００におけるエネルギー需要量およびエネルギー生産量を予測する。予測部３００は、例えば加入者宅１００の電力需要量、給湯需要量、ＰＶの発電量などを予測する。

計算部３００ｃは、制御対象モデル３００ｇと、予測されたエネルギー需要量およびエネルギー生産量とに基づいて、電気機器５（ＰＶシステム１０１、蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３を含む）の運転計画を計算する。つまり計算部３００ｃは、例えば電力需要量、給湯需要量、およびＰＶ発電量に基づいて、例えば蓄電池１０２の充放電スケジュール、またはＦＣユニット１０３の発電スケジュールを計算する。

すなわち計算部３００ｃは、加入者宅１００におけるエネルギー収支を最適化すべく、電気機器５の運転計画を決定する。この処理を最適スケジューリングと称する。エネルギー収支とは例えば光熱費収支であり、電気機器５により消費される電力エネルギーのコストと、主にＰＶシステム１０１により生成されるエネルギーの売電料金とのバランスにより評価される量である。計算された電気機器５の時系列の運転計画はデータベースＤＢに記憶される。
さらに計算部３００ｃは、既定の制約条件に従って運転計画を算出する。この実施形態では、計算部３００ｃは、蓄電池１０２の満充電に伴い破棄される余剰電力を最小化する、という条件に基づいて運転計画を算出する。

制御部３００ｄは、計算された運転計画に基づいて電気機器５を制御するための制御情報を生成する。すなわち制御部３００ｄは、最適スケジューリングの結果から蓄電池１０２の充放電、稼動、またはＦＣユニット１０３の発電のための運転・停止指示、出力目標値などを生成する。これらの制御情報は、通信回線４０を介して端末１０５やホームゲートウェイ７に送信される。

加入者宅１００の端末１０５は、制御部３００ｄから送信された制御情報に基づく電気機器５の制御に、加入者の意思を反映させるためのインタフェース部（図３のユーザインタフェース１０５ａ）を備える。ユーザインタフェース１０５ａは、蓄電池１０２の充放電スケジュールやＦＣユニット１０３の発電スケジュールを表示するために表示器を備える。加入者は、表示器に表示された内容を見てスケジュールを確認したり、表示されたスケジュールの実行の許可または拒否を選択したりすることができる。これによりスケジュールの実行に加入者の意思を反映させることができる。

また、加入者は、クラウド３００にスケジュールの再計算を要求したり、そのために必要になる情報をシステムに与えたりするための指示（コマンド）を、ユーザインタフェース１０５ａを介して入力することができる。
なお上記構成において、サーバコンピュータは主装置としての位置付けにあり、ホームゲートウェイは主装置からの制御信号を受信する従装置としての位置付けにあると理解することが可能である。

図３は、実施形態に係るＨＥＭＳの要部を示す機能ブロック図である。図３において、加入者宅１００のＰＣＳ１０４、電気機器５、蓄電池１０２、ＦＣユニット１０３、電力量計１９、および分電盤２０から各電気機器５の所定時間ごとの消費電力量、稼動状態、蓄電池１０２の充電残量や充放電電力量、加入者宅１００の電力需要量、給湯需要量、ＰＶ発電量などのデータが、ホームゲートウェイ７を介して定期的、あるいは不定期にクラウド３００に送信される。

需要家あるいは加入者により、ユーザインタフェース１０５ａを介して設定された各需要量・発電量に係る変動所定量に対し、実際のデータが上回る、あるいは下回る状態になると、ホームゲートウェイ７は、上記データをクラウド３００に送信する。不定期とは、このようなタイミングでの送信を意味する。また加入者の端末１０５の操作履歴なども、クラウド３００に送信される。これらのデータや情報はデータベースＤＢ群に格納される。

加入者ごとに設けられる予測部３００ｂは、収集したデータのうち電力需要量、給湯需要量、ＰＶ発電量に加えて天気予報などの気象データなども用いて、対象とする日の所定時間ごとの電力需要量、給湯需要量、ＰＶ発電量を予測する。気象データは１日数回のタイミングで他のサーバ（気象庁など）から配信される。この気象データを受信したタイミングに合わせて予測計算を実行してもよい。

そして、加入者ごとに設けられる計算部３００ｃは、予測計算により算出された所定時間ごとのエネルギー需要量、エネルギー供給量、エネルギー単価、および制御対象モデル３００ｇなどに基づいて、電気機器５の動作制御に係わる最適スケジューリングを実行する。
予測部３００ｂ、計算部３００ｃは、例えば加入者ごとに専用に設けられる機能オブジェクトとしてインプリメントされることが可能である。つまり予測部３００ｂ、計算部３００ｃの機能を加入者ごとに設けることが可能である。例えばプログラムの実行過程においてスレッドを複数立てることで、このような形態が可能である。このような形態によればセキュリティを確保し易いなどのメリットがある。

あるいは、予測部３００ｂ、計算部３００ｃを、複数の加入者に対して設けられる機能オブジェクトとしてインプリメントすることも可能である。つまり予測部３００ｂ、計算部３００ｃによる演算を、複数の加入者をまとめた単位で実行することも可能である。このような形態によれば計算リソースの節約などのメリットを得ることが可能である。

図４は制御対象モデル３００ｇについて説明するための図である。制御対象モデル３００ｇは、電力系統６、ＦＣユニット１０３、蓄電池１０２、ＰＶシステム１０１、および負荷（家電）２０５の各構成要素を含む。ＦＣユニット１０３は、ＦＣ本体２２０、補助ボイラ２２１、逆潮流防止ヒータ２２２、および貯湯槽２２３の各構成要素を含む。図４に示される変量を次の表に示す。

制御対象モデル３００ｇは、それぞれの構成要素の入出力関係と、構成要素間の入力変数、あるいは出力変数の間の関係式を示す。例えば次式（１）〜（１０）により制御対象モデル３００ｇを表現することが可能である。

式（１）において、ガス供給量Ｆ（ｔ）は、ＦＣへの供給量Ｆ_FC（ｔ）と補助ボイラへの供給量Ｆ_B（ｔ）との和として示される。ＦＣ本体２２０は、Ｆ_FC（ｔ）のガス供給量に対してＰ_FC（ｔ）だけ発電し、Ｑ_FC（ｔ）だけ排熱するとする。このＦＣ本体２２０の入出力特性、すなわちＦＣ本体２２０におけるガス供給量、発電量、および排熱量の関係を、式（２）、（３）のように近似して示す。

逆潮流防止ヒータ２２２は、余剰電力Ｐ_H（ｔ）を熱量Ｑ_H（ｔ）の熱に変換にして消費させる、つまり廃棄することで、余剰電力が電力系統６に逆潮流しないように制御する。補助ボイラ２２１は、給湯需要のうち貯湯槽２２３からの給湯Ｑ_ST（ｔ）で賄いきれない分の給湯Ｑ_B（ｔ）を供給する。

貯湯槽２２３の貯湯量Ｈ（ｔ）は、式（４）に示されるように、ＦＣ本体２２０の排熱Ｑ_FC（ｔ）、逆潮流防止ヒータ２２２の発熱量Ｑ_H（ｔ）、および給湯Ｑ_ST（ｔ）により増減する。なお放熱などで失われる熱量は貯湯効率ｒにより表現される。式（５）は貯湯槽２２３の容量制約を示す。蓄電池１０２は、充放電電力Ｐ_SB（ｔ）により充電残量Ｓ（ｔ）が増減するモデルとしてモデル化することが可能である。

式（６）は、電力の需給バランスを示す。Ｐ_D（ｔ）は加入者宅１００の電力需要を示し、Ｐ_C（ｔ）は購入電力または売電電力を示し、Ｐ_PV（ｔ）はＰＶ１０１の発電量を示す。式（７）、（８）はＦＣ本体２２０と蓄電池１０２からの逆潮流を禁止するという制約条件を示す。式（９）は蓄電池１０２の容量の制約条件を示す。

式（１０）は、ＦＣユニット１０３（ＦＣ本体２２０）の、発電量の時間に対する変化を既定の範囲内に制限するという制約条件を示す。つまり式（１０）は、或る時刻ｔ−１から次の時刻ｔにおけるＦＣ本体２２０発電量の変化量を、ＦＣ発電量の減少速度の下限である−Ｐ_{FC_DOWN}とＦＣ発電量の増加速度の上限であるＰ_{FC_UP}との間に制限するという制約条件である。

計算部３００ｃ（図２、図３）は、以上のような条件のもとで、電力・給湯需要量とＰＶ発電量、電気・ガスの料金単価および電力買い取り価格が与えられたとき、光熱費収支（エネルギーコスト）が最小となるように、ＦＣユニット１０３の発電Ｐ_FC（ｔ）、蓄電池１０２の充放電Ｐ_SB（ｔ）のスケジュールを求める。最適化アルゴリズムには例えば遺伝的アルゴリズムを用いることができる。次に、上記構成における作用を説明する。

図５は、実施形態における処理手順を示すフローチャートである。最適化演算には電力需要量予測、給湯需要量予測、ＰＶ発電量予測などが必要であり、この最適化演算は予測計算が実行される１日数回のタイミングに合わせて実行される。

図５において、予測部３００ｂは所定時間ごとの電力需要量、給湯需要量、ＰＶ発電量をデータベースＤＢから取得する（ステップＳ１−１）。このステップでは現在のデータだけでなく、例えば前年同日のデータなど過去のデータを取得しても良い。次に予測部３００ｂは、運転計画算出のため所定時間ごとの電力需要量、給湯需要量、ＰＶ発電量を予測する（ステップＳ１−２）。

次に計算部３００ｃは、光熱費収支を最小とすべく燃料電池１０３の発電量と蓄電池１０２の充放電量の所定時間ごとのスケジュールを算出する（ステップＳ１−３）。算出されたスケジュールはデータベースＤＢに記憶される。

次にシステムは、蓄電池の充放電量スケジュールまたは燃料電池１０３の発電量のスケジュールを示すメッセージ信号を、ＩＰネットワーク２００を介して端末１０５に送信する。端末１０５はメッセージ信号を解読して各種スケジュールをインタフェースに表示する（ステップＳ１−４）。メッセージ信号の送信から表示に係わるルーチンは定期的に、あるいはユーザからの要求に応じて実行される。

次に、クラウド３００は、機器運転スケジュールの実行がユーザにより許可されたことを示す許可メッセージ信号の到来を待ち受ける（ステップＳ１−５）。許可されれば、機器運転スケジューラ（制御部３００ｄ）は、作成されたスケジュールに沿って加入者宅１００の電気機器５を制御するための制御情報を、ＩＰネットワーク２００経由で加入者宅１００のホームゲートウェイ７に送信する（ステップＳ１−６）。制御情報は、例えば蓄電池１０２の充放電、燃料電池１０３の発電のための運転・停止指示、出力目標値などを含む。以上の手順はスケジュールの時間間隔ごとに繰り返される。

制御部（機器運転スケジューラ）３００ｄは、最適スケジューリングの結果から蓄電池１０２の充放電、またはＦＣユニット１０３の発電のための運転・停止指示、出力目標値などをスケジュールの時間間隔ごとに生成し、加入者宅１００のホームゲートウェイ７に送信する。加入者は送信された制御情報に基づく制御の可否を、ユーザインタフェース１０５ａを介してシステムに指示する。

図６は、実施形態に係る遺伝的アルゴリズムの遺伝子設計の一例を示す概念図である。実施形態では、遺伝子にＦＣユニット１０３の発電量Ｐ_FC（ｔ）と蓄電池１０２の充放電電力Ｐ_SB（ｔ）とを組み込むようにした。１日分の蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３の運転計画を個体とし、複数の個体から世代を形成する。

式（１１）に、最大化すべき適合度Ｆｉｔを示す。このＦｉｔを目的関数として最適化することにより、運転計画を算出することができる。光熱費収支Ｃを式（１２）に示し、機器稼動の不連続性に掛かるコストｇ（Ｐ_FC、Ｐ_SB）を式（１３）に示す。光熱費収支Ｃにおけるｔ＝０〜ｔ＝２３までの総和は２４時間に渡る和を求めることに対応する。

式（１１）において、適合度Ｆｉｔを、１日あたりの光熱費収支Ｃを変数とする単調増加関数ｆ（Ｃ）に機器稼動の不連続性に掛かるコストｇ（Ｐ_FC、Ｐ_SB）＞０を加算し、その逆数として表す。これは、加入者宅１００の電力需要をＰＶ発電量が大きく上回ると光熱費収支Ｃが負になる可能性を考慮し、光熱費収支Ｃの減少と適合度Ｆｉｔの増加とを対応させるためである。実施形態ではｆ（Ｃ）＞０となる関数を用いる。

以上の式に、電力需要、給湯需要、ＰＶ発電量、電気料金単価、ガス料金単価、およびＰＶ買取価格を与え、突然変異、交差、淘汰など、遺伝的操作を繰り返してＦｉｔを最大化することにより、光熱費収支Ｃが小さくなるようにＦＣユニット１０３の発電量Ｐ_FC（ｔ）と蓄電池１０２の充放電Ｐ_SB（ｔ）の系列を求めることが可能になる。

図７は、実施形態に係る最適化演算の流れの一例を示すフローチャートである。先に述べたように、計算部３００ｃは遺伝的アルゴリズムにより最適化演算を実施する。
（ステップＳ２−１） 初期個体群の生成
ランダムまたは過去の実績値に基づいて、制約条件を満足するｎ個の初期個体を発生させる。制約条件を満足しない固体は遺伝子をビット反転させて、制約条件を満足させるように改変する。

（ステップＳ２−２） 終了判定処理
ステップＳ２−３〜Ｓ２−６の処理を繰り返す処理である。各個体の適合度およびその世代での平均適合度を計算する。ステップＳ２−２のループが規定回数になればアルゴリズム演算を終了する。または、その世代における平均適応度を前２世代の平均適応度と比較し、その結果が任意に設定した値ε以下であればアルゴリズムを終了する。

（ステップＳ２−３） 淘汰
制約条件を満足しない個体を淘汰する。また、予め定義した個体数以上の個体が存在する場合は適応度の悪い（適応度の小さい）個体をその個数まで淘汰する。

（ステップＳ２−４） 増殖
個体数が予め定義した個体数より少ない場合、適応度が最良の個体を増殖させる。

（ステップＳ２−５） 交叉
ランダムにペアリングを行う。ペアリングは全個体数に対する割合（交叉率）分だけ行い、ペアごとにランダムに遺伝子座を選び、一点交叉させる。

（ステップＳ２−６） 突然変異
全個体数に対する割合（突然変異率）分だけランダムに個体を選び、各個体の任意（ランダムに決定する）の遺伝子座の遺伝子をビット反転させる。

（ステップＳ２−２）〜（ステップＳ２−６）の手順は、世代数＜最大世代数の条件が満たされるまで、世代数をインクリメントしつつ繰り返される。この条件が満たされれば結果出力（ステップＳ２−７）ののち終了となる。

図８は、実施形態により得られる効果を説明するための図である。図８は加入者宅１００の１日の電力需要と給湯需要の予測結果に基づき算出された、蓄電池１０２およびＦＣユニット１０３の１日分の運転計画の一例を示す。電気料金単価は７：００から２３：００までが２８円／ｋＷｈ、２３：００から翌日７：００までが９円／ｋＷｈの昼夜別料金を想定した。図８においては売電による光熱費収支の改善については想定せず、電力需要、給湯需要と電気、ガスの料金単価のみを用いた計算結果を示す。

蓄電池１０２の運転計画は、電気料金単価の安い時間帯（０：００〜６：００）に充電し、電気料金単価の高い時間帯（７：００〜１０：００、１３：００〜２２：００）に放電するようになっている。これにより、電気料金単価の高い時間帯の購入電力が減るので電気代を減らすことできる。

ＦＣユニット１０３は最大出力で運転し、発電量が電力需要を上回る時間（１２：００〜１４：００）は余剰発電量を蓄電池１０２に充電している。よって発電された電力が逆潮流防止ヒータ２２２で無駄に消費（廃棄）されることを防止でき、ガス代も削減することが可能になる。逆潮流防止ヒータ２２２は、２４時間に渡って稼働することなく推移していることが分かる。

以上述べたように実施形態では、加入者宅１００におけるＰＶ発電量、電力需要量、および給湯需要量を予測し、予測値に基づいて、設定した制約条件下で評価関数を最小化する最適化計算を実行することで、エネルギーコスト（光熱費）を最小化すべくエネルギー管理を行うようにしている。つまり、ＦＣユニット１０３の発電量を可変としたモデルに基づいて、ＦＣユニット１０３の運転計画および蓄電池１０２の充放電スケジュールを最適化することで、逆潮流防止ヒータ２２２を無駄に稼動させず、光熱費を安くすることが可能になる。

式（１１）、（１２）に示すように、最大化すべき適合度Ｆｉｔを示す関数に、ＦＣユニット１０３の稼働に要するガス料金を含めるようにしている。これにより、可能解が存在するという条件下で、逆潮流防止ヒータ２２２を無駄に動作させるようなスケジュールは最適化計算の過程で淘汰される方向に作用する。

また、式（１０）により、或る時刻ｔ−１から次の時刻ｔにおけるＦＣユニット１０３の発電量の変化量を、ＦＣユニット１０３の発電量の減少速度の下限−Ｐ_{FC_DOWN}からＦＣユニット１０３の発電量の増加速度の上限Ｐ_{FC_UP}の範囲に収める制約条件を設けたので、ＦＣユニット１０３の発電量の変化量が電力需要への追従能力を超えないような発電スケジュールを生成することが可能となる。つまり上記制約条件により、電力需要への追従能力を超えない範囲で、ＦＣユニット１０３の発電スケジュールを生成することが可能になる。つまり、ＨＥＭＳの立てた発電スケジュールに応じてＦＣユニット１０３を稼働させることが可能になる。

特に、ステップＳ１−２の予測手順と、ステップＳ１−３の最適スケジューリング（図５）とを組み合せることで、一日分程度のまとまった期間の電力需要予測、給湯需要予測、ＰＶ発電予測に応じて、ＦＣの発電スケジュールや蓄電池の充放電スケジュールといった需給計画を、全体のバランスを考慮したうえで作成できるようになる。
従って、蓄電池１０２が満充電になり、ＦＣユニット１０３の余剰電力を充電できないケースや、蓄電池１０２から放電すべきときに充電残量が足りないといったケースを回避することが可能になる。

以上から実施形態によれば、商用電力系統に逆潮流できない余剰電力を無駄に消費することなく、有効に利用することが可能になる。これらのことから、余剰電力が無駄に消費されることを防止可能なエネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ装置を提供することが可能になる。
なお、実施形態では遺伝的アルゴリズムを利用することについて説明したが、運転計画を算出するための解法として遺伝的アルゴリズムは唯一のものではない。他の種々のアルゴリズムを用いて最適な運転計画を算出することが可能である。

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００…加入者宅、３００…クラウドコンピューティングシステム、７…ホームゲートウェイ、７ａ…通信部、ＳＶ…サーバコンピュータ、ＤＢ…データベース、６…電力系統、６１…変圧器、１９…電力量計、２０…分電盤、２１…配電線、５…電気機器、１０４…パワーコンディショニングシステム（ＰＣＳ）、１０１…ＰＶシステム、１０２…蓄電池１０２…燃料電池、２５…ホームネットワーク、１０５…端末、１０５ａ…ユーザインタフェース、２００…ＩＰネットワーク、３００ａ…収集部、３００ｂ…予測部、３００ｃ…計算部、３００ｄ…制御部、３００ｇ…制御対象モデル、３００ｈ…データ、４０…通信回線、２２０…ＦＣ本体、２２１…補助ボイラ、２２２…逆潮流防止ヒータ、２２３…貯湯槽

Claims (24)

1. クライアント装置と、前記クライアント装置と通信可能なサーバ装置とを具備するエネルギー管理システムにおいて、
   前記サーバ装置は、
   燃料電池を含むエネルギー生産機器と、電力を蓄積可能な蓄電池と、エネルギー消費機器とを含む電気機器に係わるデータをクライアント装置から取得する取得部と、
   前記クライアント装置の設置される建物におけるエネルギー需要量およびエネルギー生産量を、前記データに基づいて予測する予測部と、
   前記蓄電池の満充電に伴って生じ、前記燃料電池の発電電力が系統に逆潮流することが禁止されているために破棄される余剰電力を最小化する条件下で、前記建物におけるエネルギー収支を最適化すべく、前記エネルギー需要量およびエネルギー生産量に基づいて前記電気機器の運転計画を計算する計算部と、
   前記計算された運転計画に基づいて、前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する制御部とを備える、エネルギー管理システム。
2. 前記計算部は、前記燃料電池の発電量の時間に対する変化を既定の範囲内に制限することも含む条件下で前記運転計画を計算する、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
3. さらに、前記取得されたデータと、前記電気機器の制御対象モデルとを保持するデータベースを具備し、
   前記計算部は、前記データベースに保持されるデータおよび前記燃料電池の制御対象モデルに基づいて前記運転計画を計算する、請求項２に記載のエネルギー管理システム。
4. 前記制御対象モデルは、前記系統、前記蓄電池、前記燃料電池、および、前記燃料電池に備わる補助ボイラ、逆潮流防止ヒータ、および貯湯槽を含み、
   前記計算部は、前記系統、前記蓄電池、前記燃料電池、前記補助ボイラ、前記逆潮流防止ヒータ、および前記貯湯槽に係わる変量を含む目的関数を最適化して、前記運転計画を計算する、請求項３に記載のエネルギー管理システム。
5. 前記目的関数は、電気料金単価、ガス料金単価、および売電価格を変数として含む、請求項４に記載のエネルギー管理システム。
6. 前記計算部は、前記目的関数を遺伝的アルゴリズムにより最適化する、請求項４および５のいずれか１項に記載のエネルギー管理システム。
7. 前記クライアント装置は、前記制御部から送信された制御情報に前記電力の需要家の意思を反映させるためのインタフェース部を備える、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
8. 前記取得部、前記予測部、前記計算部、および前記制御部の少なくともいずれか１つは、クラウドコンピューティングシステムに分散配置される機能オブジェクトである、請求項１に記載のエネルギー管理システム。
9. クライアント装置と前記クライアント装置と通信可能なサーバ装置とを具備するエネルギー管理システムに適用可能なエネルギー管理方法であって、
   前記サーバ装置は、
   燃料電池を含むエネルギー生産機器と、電力を蓄積可能な蓄電池と、エネルギー消費機器とを含む電気機器に係わるデータを前記クライアント装置から取得し、
   前記クライアント装置の設置される建物におけるエネルギー需要量およびエネルギー生産量を、前記データに基づいて予測し、
   前記蓄電池の満充電に伴って生じ、前記燃料電池の発電電力が系統に逆潮流することが禁止されているために破棄される余剰電力を最小化する条件下で、前記建物におけるエネルギー収支を最適化すべく、前記エネルギー需要量およびエネルギー生産量に基づいて前記電気機器の運転計画を計算し、
   前記計算された運転計画に基づいて、前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する、エネルギー管理方法。
10. 前記計算することは、前記燃料電池の発電量の時間に対する変化を既定の範囲内に制限することも含む条件下で前記運転計画を計算する、請求項９に記載のエネルギー管理方法。
11. 前記計算することは、前記取得されたデータと、前記電気機器の制御対象モデルとを保持するデータベースに保持される前記データおよび前記燃料電池の制御対象モデルに基づいて、前記系統、前記蓄電池、前記燃料電池、および、前記燃料電池に備わる補助ボイラ、逆潮流防止ヒータ、および貯湯槽に係わる変量を含む目的関数を最適化して、前記運転計画を計算し、
    前記制御対象モデルは、前記系統、前記蓄電池、前記燃料電池、および、前記燃料電池に備わる前記補助ボイラ、前記逆潮流防止ヒータ、および前記貯湯槽を含む、請求項１０に記載のエネルギー管理方法。
12. 前記目的関数は、電気料金単価、ガス料金単価、および売電価格を変数として含む、請求項１１に記載のエネルギー管理方法。
13. 前記計算することは、前記目的関数を遺伝的アルゴリズムにより最適化する、請求項１１および１２のいずれか１項に記載のエネルギー管理方法。
14. コンピュータにより実行されるプログラムであって、
    前記プログラムは、
    燃料電池を含むエネルギー生産機器と、電力を蓄積可能な蓄電池と、エネルギー消費機器とを含む電気機器に係わるデータをクライアント装置から取得し、
    前記クライアント装置の設置される建物におけるエネルギー需要量およびエネルギー生産量を、前記データに基づいて予測し、
    前記蓄電池の満充電に伴って生じ、前記燃料電池の発電電力が系統に逆潮流することが禁止されているために破棄される余剰電力を最小化する条件下で、前記建物におけるエネルギー収支を最適化すべく、前記エネルギー需要量およびエネルギー生産量に基づいて前記電気機器の運転計画を計算し、
    前記計算された運転計画に基づいて、前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する、プログラム。
15. 前記計算することは、前記燃料電池の発電量の時間に対する変化を既定の範囲内に制限することも含む条件下で前記運転計画を計算する、請求項１４に記載のプログラム。
16. 前記計算することは、前記取得されたデータと、前記電気機器の制御対象モデルとを保持するデータベースに保持される前記データおよび前記燃料電池の制御対象モデルに基づいて、前記系統、前記蓄電池、前記燃料電池、および、前記燃料電池に備わる補助ボイラ、逆潮流防止ヒータ、および貯湯槽に係わる変量を含む目的関数を最適化して、前記運転計画を計算し、
    前記制御対象モデルは、前記系統、前記蓄電池、前記燃料電池、および、前記燃料電池に備わる前記補助ボイラ、前記逆潮流防止ヒータ、および前記貯湯槽を含む、請求項１５に記載のプログラム。
17. 前記目的関数は、電気料金単価、ガス料金単価、および売電価格を変数として含む、請求項１６に記載のプログラム。
18. 前記計算することは、前記目的関数を遺伝的アルゴリズムにより最適化する、請求項１６および１７のいずれか１項に記載のプログラム。
19. クライアント装置と通信可能なサーバ装置において、
    燃料電池を含むエネルギー生産機器と、電力を蓄積可能な蓄電池と、エネルギー消費機器とを含む電気機器に係わるデータを前記クライアント装置から取得する取得部と、
    前記クライアント装置の設置される建物におけるエネルギー需要量およびエネルギー生産量を、前記データに基づいて予測する予測部と、
    前記蓄電池の満充電に伴って生じ、前記燃料電池の発電電力が系統に逆潮流することが禁止されているために破棄される余剰電力を最小化する条件下で、前記建物におけるエネルギー収支を最適化すべく、前記エネルギー需要量およびエネルギー生産量に基づいて前記電気機器の運転計画を計算する計算部と、
    前記計算された運転計画に基づいて、前記電気機器を制御するための制御情報を前記クライアント装置に送信する制御部とを具備する、サーバ装置。
20. 前記計算部は、前記燃料電池の発電量の時間に対する変化を既定の範囲内に制限することも含む条件下で前記運転計画を計算する、請求項１９に記載のサーバ装置。
21. さらに、前記取得されたデータと、前記電気機器の制御対象モデルとを保持するデータベースを具備し、
    前記計算部は、前記データベースに保持されるデータおよび前記燃料電池の制御対象モデルに基づいて前記運転計画を計算する、請求項２０に記載のサーバ装置。
22. 前記制御対象モデルは、前記系統、前記蓄電池、前記燃料電池、および、前記燃料電池に備わる補助ボイラ、逆潮流防止ヒータ、および貯湯槽を含み、
    前記計算部は、前記系統、前記蓄電池、前記燃料電池、前記補助ボイラ、前記逆潮流防止ヒータ、および前記貯湯槽に係わる変量を含む目的関数を最適化して、前記運転計画を計算する、請求項２１に記載のサーバ装置。
23. 前記目的関数は、電気料金単価、ガス料金単価、および売電価格を変数として含む、請求項２２に記載のサーバ装置。
24. 前記計算部は、前記目的関数を遺伝的アルゴリズムにより最適化する、請求項２２および２３のいずれか１項に記載のサーバ装置。

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