JP6175871B2 - 計画策定装置、計画策定システム、計画策定方法および計画策定プログラム - Google Patents
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Description
式(1):
式(1)は、外気温Tijおよび設定温度tijを説明変数とし、消費電力pijを被説明変数として表した線形モデルである。本実施形態では、設定温度tijおよび外気温Tiと、空調機器70の消費電力pijとの間に強い相関があることに着目して、式(1)に示す線形モデルを用いることとしている。第一項のaijおよび第二項のbijは、サイト毎に異なる係数であり、温度のパラメータを乗ずることによってWh(ワット時)の次元となる係数である。第三項のcijは定数項、第四項のerrは誤差項である。nおよびmはともに自然数であり、nはエリアの総数、mはサイトの総数を示している。算出部16は、重回帰分析により算出した一次係数aijおよびbijの情報を第2記憶部12内の係数情報テーブルに格納する。
式(2):
一方、係数和Biは、式(3)に示すように、エリアi内のサイトj毎に算出した一次係数bijの総和を求めることによって算出することができる。
式(3):
そして、算出部16は、算出した各エリアiの係数和AiおよびBiの情報を、第2記憶部12内の係数情報テーブルに格納する。
式(4):
算出部16は、図7のS303で取得間隔毎に測定したTi’およびTiの情報を用いることにより、1つのエリアについて複数のδTiのデータを算出することができる。
式(5)
ここで、Bi(i=1,2,・・・,n)は、S202で算出したエリアiの係数和Biを示している。また、対角成分のσii(i=1,2,・・・,n,j=1,2,・・・,m)は、エリアiの予測誤差δTiの分散を示している。また、非対角成分のσij(i=1,2,・・・,n)は、エリアiの予測誤差δTiとエリアjの予測誤差δTjとの共分散を示している。算出部16は、エリア毎に算出した予測誤差δTiの平均値μiの情報と、分散共分散行列Qの情報とを第2記憶部12に格納し、S203の処理を終了する。
式(6):
式(6)の根拠は、以降で説明されている。エリアi(i=1,2,・・・,n)の消費電力の予測削減量であるriは外気温の予測誤差δTiの影響を受ける。すなわち、riは確率変数であり、その分布は式(7)に示すような正規分布に従うとする。
式(7):
ここで、エリアi(i=1,2,・・・,n)毎の予測削減量riの平均値および分散は、それぞれ以下の式(8)、式(9)により表すことができる。
式(8):
式(9):
また、δTiも確率変数であり、δTiは、上述のμiおよびσiを用いて、式(10)により表すことができる。
式(10):
図10は、算出部16により算出された各エリアiにおける予測削減量riの平均値の一例を示す図である。外気温の予測に系統誤差が発生していない場合、予測誤差δTiの平均値μiは、μi≒0となることが多い。そこで、μi=0と、図6に示す最大変更幅Δtmaxの値と、図9に示すエリア毎の係数和AiおよびBiの情報とを式(8)に代入すると、図10に示すように、各エリアi(i=1,2,・・・,6)の予測削減量riの平均値を算出することができる。
式(11):
各エリアiの最大削減量riの平均値の総和が、対象エリア100の消費電力の削減目標量RAC以上であると判定された場合(S205肯定)、制御計画策定部17は、空調機器70の設定温度の変更によって対象エリア100における削減目標量RACの削減が達成可能であると判定し、S206に移る。一方、各エリアiの最大削減量riの平均値の総和が、対象エリア100の消費電力の削減目標量RAC以下であると判定されなかった場合(S205否定)、制御計画策定部17は、空調機器70の設定温度の変更によって対象エリア100における削減目標量RACの削減が達成不可能であると判定し、処理を終了する。
式(12):
と算出される。図6に示すように、対象エリア100の消費電力の削減目標量RACを−1000[kWh]と設定した場合、−1000[kWh]>−1173.6[kWh]であるので、S205肯定と判定される。
式(13):
また、yi(i=1,2,・・・,n)を要素とした行列を行列yとすると、行列yは以下の式(14)で表すことができる。行列yの要素yi(i=1,2,・・・,n)の各々は、各エリアiの削減容量の利用率を示している。以降では、行列yおよび行列yの各要素yiを利用率と呼称する。
式(14):
また、対象エリア100内の各エリアにおける予測削減量ri(i=1,2,・・・,n)の平均値である平均最大削減量を要素とした行列は、以下の式(15)で表すことができる。
式(15):
制御計画策定部17は、対象エリア100における消費電力の削減量の分散が小さくなるように、利用率yの各要素y1,y2,・・・,yn−1,ynを算出する(S206)。S206において、制御計画策定部17は、式(16)を目的関数、式(17)および式(18)を制約条件とした二次計画問題の解を、例えば二次計画法のソルバーを用いて算出する。これにより、制御計画策定部17は、利用率yの各要素の値を算出することができる。
式(16):
式(17):
式(18):
ここで、式(16)は、対象エリア100における消費電力の削減量の分散が小さくなる利用率yの各要素の値を解くための目的関数であり、yTはyの転置行列である。行列Qは、式(5)を変形すると、式(19)のように行列Bと行列Σとに分解することができる。
式(19):
ここで、「○」はアダマール積(行列の対応成分毎の積)である。行列Bは定数であるので、式(19)に示す目的関数は、外気温の予測誤差δTiの分散共分散行列である行列Σに依存していることがわかる。このように、分散共分散行列Σを用いて目的関数を設定することにより、対象エリア100を構成する各エリアの分散が消費電力の削減量に及ぼす影響だけでなく、異なるエリア間の共分散が消費電力の削減量に及ぼす影響も最小化された利用率yの各要素の値を取得することができる。
式(18)は、利用率yの各要素yi(i=1,2,・・・,n)が1以下の正数であることを示す制約条件である。
式(20)
制御計画策定部17は、S204で算出したriの平均値と、S206で算出した利用率yiとを式(20)に代入することにより、エリア毎の消費電力の削減目標量Ri AC(i=1,2,・・・,n)を算出する。そして、制御計画策定部17は、算出したエリア毎の消費電力の削減目標量Ri ACを第2記憶部12内の係数情報テーブルに格納する。
式(21):
式(21)に示すように、sijの値は外気温の予測誤差δTiの影響を受ける。すなわち、sijは確率変数であり、その分布は、式(22)に示すような正規分布に従う。
式(22):
ここで、μiはδTiの平均、aijΔtij+bijμiはsijの平均、bij 2σi 2はsijの分散を示している。
式(23):
サイト毎の空調機器の設定温度の変更幅Δtijを算出する場合、消費電力の削減量の総和sがサイトiの削減量Ri AC以下(sおよびRi ACは負値)であることが制約条件の一つとなる。
式(24):
式(25):
式(26):
式(27):
ここで、式(24)は、式(19)に示す削減量sijの分散bij 2σi 2を最小値に近付けるための目的関数である。なお、iは固定されているのでσi 2は定数である。また、冷房期のbijは正の数であるので、式(24)を簡略化した式(28)を冷房期の目的関数とすることもできる。
式(28):
式(25)は、消費電力の削減を行わないサイト、すなわち設定温度を変更しないサイトに関する項を式(24)または式(28)から排除するための制約条件であり、1また0の値を取り得る係数Zijが規定されている。例えば、あるサイトにおいて設定温度を変更する場合、Δtij>0であるため、Zij=1となる。この場合、設定温度を変更しないサイトに関する項は式(21)から排除されない。一方、あるサイトにおいて設定温度を変更しない場合、Δtij=0であるため、Zij=0となる。この場合、設定温度を変更するサイトに関する項は式(24)から排除される。
以上のようにして、エリア内の各サイトに設置されている空調機器の、設定温度の変更幅を決定することができる。
式(29):
式(30):
式(31):
式(32):
11:第1記憶部
12:第2記憶部
13:初期設定部
14:電力情報取得部
15:温度情報取得部
16:算出部
17:制御計画策定部
18:出力部
19:制御実行部
20:気温データ提供装置
30:電力データ提供装置
70:空調機器
81:CPU
82:ROM
83:RAM
84:ストレージ装置
85:ネットワークインタフェース
86:可搬型記憶媒体用ドライブ
Claims (10)
- 消費電力を削減する対象エリアの消費電力の削減目標量を設定する設定部と、
前記対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得する取得部と、
前記外気温の予報値と実測値との差分を算出することにより、前記複数のエリアの各々について、前記外気温の予測誤差を算出し、前記対象エリアの電力消費の削減目標量と、前記外気温の予測誤差の分散とに基づいて生成された目的関数を解くことによって、前記複数のエリアの各々について、前記削減目標量に対する割り当て比率を示す利用率を算出する算出部と、
前記利用率に基づいて、前記複数のエリアの各々に消費電力の削減目標量を割り当てる決定部と、
を有することを特徴とする計画策定装置。 - 前記目的関数は、前記外気温の予測誤差の分散共分散行列に基づいて策定された関数であることを特徴とする請求項1記載の計画策定装置。
- 前記決定部は、前記複数のエリアの各々に割り当てられた消費電力の削減目標量に基づいて、前記複数のエリアの各々に設置されている機器の設定温度の変更幅を決定することを特徴とする請求項1又は2に記載の計画策定装置。
- 前記決定部は、前記複数のエリアのうちの所定のエリアにおける消費電力の削減量の分散が小さくなるように、前記所定のエリアに設置されている複数の機器の設定温度の変更幅を各々決定することを特徴とする請求項3記載の計画策定装置。
- 前記決定部は、前記所定のエリア内の複数のサイト毎に、前記設定温度の変更幅を決定することを特徴とする請求項4記載の計画策定装置。
- 前記取得部は、前記複数の機器の設定温度の情報と、前記設定温度の最大変更幅の情報とを取得し、
前記算出部は、
前記複数の機器の各々の消費電力を、前記設定温度と前記外気温との関数とした線形モデルで表したときの、前記設定温度および前記外気温に係る一次係数を、前記複数の機器毎に算出し、
前記一次係数と、前記設定温度の最大変更幅と、前記外気温の予測誤差とに基づいて、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減量の上限を算出し、
前記複数のエリアの各々の消費電力の削減量の上限の情報の総和を算出することにより、前記対象エリアの消費電力の削減目標量の達成可否を判定することを特徴とする請求項4又は5に記載の計画策定装置。 - 前記複数の機器の設定温度を前記変更幅で変更するための指示信号を、前記複数の機器の各々に送信する制御実行部を更に有することを特徴とする請求項4〜6のいずれか1項に記載の計画策定装置。
- 消費電力を削減する対象エリアの消費電力の削減目標量を設定する設定部と、
前記対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得する取得部と、
前記外気温の予報値と実測値との差分を算出することにより、前記複数のエリアの各々について、前記外気温の予測誤差を算出し、前記対象エリアの電力消費の削減目標量と、前記外気温の予測誤差の分散とに基づいて生成された目的関数を解くことによって、前記複数のエリアの各々について、前記削減目標量に対する割り当て比率を示す利用率を算出する算出部と、
前記利用率に基づいて、前記複数のエリアの各々に消費電力の削減目標量を割り当て、前記削減目標量に基づいて、前記複数のエリアの各々に設置されている機器の設定温度の変更幅を決定する決定部と、
を有する計画策定装置と、
前記変更幅に基づいて、前記複数のエリアの各々に設置されている前記機器の設定温度を制御する制御装置と、
を有することを特徴とする計画策定システム。 - 計画策定装置によって実行される情報処理方法であって、
消費電力を削減する対象エリアの消費電力の削減目標量を設定し、
前記対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得し、
前記外気温の予報値と実測値との差分を算出することにより、前記複数のエリアの各々について、前記外気温の予測誤差を算出し、
前記対象エリアの電力消費の削減目標量と、前記外気温の予測誤差の分散とに基づいて生成された目的関数を解くことによって、前記複数のエリアの各々について、前記削減目標量に対する割り当て比率を示す利用率を算出し、
前記利用率に基づいて、前記複数のエリアの各々に削減目標量を割り当てる、
ことを特徴とする計画策定方法。 - 計画策定装置に、
消費電力を削減する対象エリアの消費電力の削減目標量を設定する処理と、
前記対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得する処理と、
前記外気温の予報値と実測値との差分を算出することにより、前記複数のエリアの各々について、前記外気温の予測誤差を算出する処理と、
前記対象エリアの電力消費の削減目標量と、前記外気温の予測誤差の分散とに基づいて生成された目的関数を解くことによって、前記複数のエリアの各々について、前記削減目標量に対する割り当て比率を示す利用率を算出する処理と、
前記利用率に基づいて、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定する処理と、
を実行させるための計画策定プログラム。
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