WO2009107373A1 - エネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法および運転計画作成装置 - Google Patents

エネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法および運転計画作成装置 Download PDF

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多田欣雅
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Definitions

  • the present invention relates to an operation plan creation method and an operation plan creation device for an energy storage device in an energy system having various energy forms.
  • FIG. 7 is a graph showing temporal changes in power demand and heat demand for a certain day in a certain region, with the horizontal axis representing time and the vertical axis representing power load and heat load.
  • heat supply is generally performed at the same time as power generation. Therefore, in order to achieve high overall efficiency in a combined heat and power system, basically, the power demand and heat The condition is that the demand situation is consistent in quantity and time.
  • the problem in a system in which a power storage device or a heat storage device or both are introduced is when it is reasonable to perform power storage or heat storage on the power storage device or the heat storage device when considering operation in a certain period, or In what timing is it reasonable to discharge or dissipate heat from the power storage device or the heat storage device.
  • a power storage device or heat storage device When considering the operation of a power storage device or heat storage device in a certain period, due to the capacity limitation of the power storage device or heat storage device, it is not possible to continue to discharge or dissipate unilaterally. Since the amount is reduced, it is necessary to perform power storage or heat storage in another time zone and recover the power storage or heat storage amount.
  • these devices are more effective if they are optimized simultaneously than if they are considered independently.
  • the conventional energy system operation plan creation method for example, regarding a power storage device, it is common to create a plan to operate in a rule by determining a time zone for storing electricity at night and a time zone for discharging at the peak of power load. It was the target.
  • Patent Document 1 Japanese Patent Laying-Open No. 2005-257097 JP 2004-171548 A "Iwanami Lecture Applied Mathematics 15 [Method 7] Optimization Method" (Hiroshi Fujita, Hiroshi Konno, Kunishi Tabuchi (1998))
  • a conventional energy system operation plan creation method has not established a practical method for obtaining an operation plan for simultaneously optimizing two or more types of energy storage devices with respect to energy systems that simultaneously target various energy forms. Therefore, it cannot be said that the optimum operation is always performed when viewed from the total energy system.
  • the metaheuristics method disclosed in Patent Document 2 when the metaheuristics method disclosed in Patent Document 2 is applied, the metaheuristics method generally provides a solution in a realistic calculation time, but there are many cases where lack of easiness to explain, so analysis of the results There was a problem that became difficult.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and its purpose is to optimize the operation of the energy storage device in various energy systems targeting multiple types of energy.
  • An object of the present invention is to provide an operation plan creation method and an operation plan creation device for an energy storage device that improve the efficiency of the entire energy system.
  • An energy storage device operation plan creation method includes an energy generation device group including a plurality of energy generation devices, and an energy storage device group including a plurality of energy storage devices capable of both generating and storing energy.
  • the energy demand prediction process for predicting the demand of the whole energy system in each time zone for a predetermined period
  • the energy generator operation plan creation process for giving an operation plan in each time zone, and the load to be shared by each energy generator is changed at a given discrete amount in a plurality of simultaneously or independently, and the energy supply cost is determined from this change.
  • the present invention also includes what grasps the characteristics of such a method as the characteristics of the apparatus.
  • Implementation of the present invention makes it possible to create a supply and demand operation plan that improves the system efficiency of the entire energy system. Further, according to the method of the present invention, even when the characteristics of the devices existing in the energy system have more complicated nonlinearity than in the past, it can be handled relatively easily. In addition, since the original complex problem is decomposed into sub-problems that are relatively simple and can be solved independently, the analysis of the results obtained for each sub-problem is relatively easy. It is thought that this is a method with high ease of explanation of the solution. From the viewpoint of processing time, since the method of the present invention can perform parallel calculation, for example, by applying a plurality of computers in parallel, the processing speed can be increased.
  • an operation plan creation method and an operation plan for an energy storage device that seeks optimum operation of the energy storage device and improves the efficiency of the entire energy system.
  • a creation device can be provided.
  • the present invention is generally applied to an energy system including a combined heat and power system.
  • the operation plan creation method of the energy system includes the electric heat demand of the given energy system as a whole, the start / stop plan (start / stop information of each device), the estimated storage amount of the power storage device, and the predicted heat storage amount of the heat storage device. Based on the above, an output distribution value that minimizes the energy supply cost of the energy generator over a plurality of time zones is calculated, and an operation plan is created.
  • the best mode for carrying out the present invention will be specifically described below with reference to FIGS.
  • symbol is attached
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram showing a first embodiment of the present invention (hereinafter referred to as “the present embodiment” in this section), and more specifically, an energy system operation plan creation device 1 and an energy. It is a block diagram which shows the flow of a connection structure with the system 2, and the energy based on it, and control information.
  • the energy system operation plan creation device 1 creates an operation plan D4 of the energy storage device, an operation plan D5 after the correction of the energy generation device, and an operation plan D6 after the correction of the energy storage device, and generates energy respectively.
  • the data is transferred to the device control means 20 of the system 2.
  • the equipment control means 20 obtains information for controlling each equipment based on the storage device operation plan D4, the generation device modified operation plan D5, and the storage device modified operation plan D6, such as the power generation facility.
  • the energy is transmitted to the energy generation device group 21 and the energy storage device group 22 such as a power storage device or a heat storage device via the control signal transmission means 31.
  • Energy is supplied to the energy load 23 from the energy generation device group 21 or the energy storage device group 22 via the energy transmission means 32.
  • the energy system operation plan creation device 1 includes an energy demand prediction means 11, an energy generation device operation plan creation means 12, and an energy storage device operation plan creation means 13.
  • the energy demand prediction unit 11 is a unit that predicts a future energy demand, creates an energy predicted demand, and stores this in the storage unit D1.
  • the energy generator operation plan creation means 12 creates an operation plan of the energy generator, that is, start / stop information of each device, based on the device facility information stored in the device facility database D3, and stores this. Means for storing in means D2.
  • the method of prediction of these energy demands and preparation of the operation plan of an energy generator are the same as that of a prior art.
  • This energy storage device operation plan creation means 13 is an energy storage device based on three types of information: the predicted energy demand stored in the storage means D1, the energy generator operation plan stored in the storage means D2, and the device connection information. An apparatus operation plan, an energy generator corrected operation plan, and an energy storage apparatus corrected operation plan are created and sent to the device control means 20. Therefore, the configuration of the energy storage device operation plan creation means 13 will be described in detail below.
  • the energy storage device operation plan creating unit 13 includes a constraint setting unit 131, a nonlinear programming problem solving unit 132, and a dynamic programming problem solving unit 133.
  • the constraint setting means 131 receives three inputs of the energy predicted demand stored in the storage means D1, the energy generator operation plan stored in the storage means D2, and the equipment information stored in the equipment equipment database D3. A problem setting condition is given to the nonlinear programming problem solving means 132.
  • the nonlinear problem solving means 132 is given a load to be shared for each combination of discrete amounts (hereinafter also referred to as “storage amount steps”) in the storage amount change of the energy storage device obtained from the equipment facility database D3. Further, a plurality of discrete amounts are changed simultaneously or independently, and a change in energy supply cost is calculated from the change, and stored in the energy supply cost change D131.
  • the dynamic planning problem solving means 133 uses the value stored in the energy supply cost change D131 to obtain an optimum operation plan of the energy storage device and outputs it to D4. At the same time, since the optimum operation plan of the energy generator corrected is obtained, it is output to D5.
  • the nonlinear problem solving means 132 solves the following optimization problem for a combination of storage amount steps of the energy storage device.
  • FIG. 3 shows a combined image of the storage amount steps of the two energy storage devices.
  • the energy supply cost change is obtained by the following equation for each mesh-like combination as shown in this figure.
  • t time zone subscript i: energy generator subscript s: energy storage subscript (also energy type subscript) N: number of energy generating devices in the energy system S: number of energy storage devices in the energy system f i : energy supply cost characteristic with respect to the load factor of the energy generating device i v i, t : load of the energy generating device i in the time zone t Rate P i, s : Output characteristic j (s) of energy type s of energy generator i: Storage amount change step ⁇ DP s, j (s) of energy storage device s: Storage amount change step j (of energy storage device s s) Energy storage amount change ⁇ s : Storage efficiency of energy storage device s
  • the energy balance constraint is expressed as an equation in Equation 1, the same treatment is possible even when an inequality constraint is included.
  • the sequential quadratic programming method is a method of sequentially solving a quadratic programming problem that approximates the original problem in each iteration, but details thereof are described in Non-Patent Document 1, for example, and are omitted here. According to such a method, the energy supply cost characteristic is not limited to the secondary characteristic.
  • the dynamic programming problem solving means 133 will be described.
  • the energy storage amount of all energy storage devices will be expressed by the following vector.
  • This vector is also called an energy storage state.
  • V t, s, m Here, t, s, and m are subscripts representing the following, respectively.
  • t time zone s: energy storage device number
  • m storage amount step
  • the change in the energy storage state of all the energy storage devices from the time zone t-1 to the time zone t is expressed by the following vector.
  • ⁇ DP t, s, m, l V t, s, m -V t-1, s, l
  • This change is reflected in the energy generated by other energy generating devices in order to ensure the energy supply-demand balance of the entire energy system. Therefore, by substituting this vector value into (Equation 1) and solving the nonlinear programming problem, an energy generating device from the energy storage amount V t ⁇ 1, s, l to the energy storage amount V t, s, m is obtained.
  • Change in energy supply cost of ⁇ C (V t-1, s, l ' , V t, s, m ) Can be calculated.
  • this value uses the value stored in the energy supply cost change D131.
  • a path connecting energy storage states is called a path.
  • the path with the smallest amount of change in energy supply cost up to the energy storage amount V t ⁇ 1, s, l in a certain time zone t ⁇ 1 , and until reaching the energy storage state V t ⁇ 1, s, l at that time
  • the total energy supply cost change ⁇ (V t ⁇ 1, s, l ) of the energy generating device up to the time zone t ⁇ 1 is obtained, the optimum energy storage amount for the next time zone t is reached.
  • the path can be calculated by Equation 2 below.
  • the energy supply cost change in the final time zone can be calculated, but the energy supply cost change is minimal (ie, the energy supply of the energy generator).
  • the path with the greatest cost savings can be selected, but that path is therefore the optimal operating plan for the energy storage device.
  • [1-3. effect] it is possible to create a supply and demand operation plan that improves the system efficiency of the entire energy system.
  • the method of the present embodiment even when the characteristics of the devices existing in the energy system have more complicated nonlinearity than in the past, it is possible to handle it relatively easily.
  • the original complex problem is decomposed into sub-problems that are relatively simple and can be solved independently, the analysis of the results obtained for each sub-problem is relatively easy. It is thought that this is a method with high ease of explanation of the solution. From the viewpoint of processing time, since the method of the present embodiment can perform parallel calculation, for example, by applying a plurality of computers in parallel, the processing speed can be increased.
  • the power distribution value with the minimum cost can be calculated.
  • this embodiment a second embodiment (hereinafter referred to as “this embodiment” in this section) will be described with reference to the block diagram of FIG.
  • this embodiment an improvement is added to the specific configuration of the energy storage device operation plan creation means 13 in the first embodiment. Since other configurations are the same as those of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the constraint setting means 131 includes three types of energy forecast demand stored in the storage means D1, an energy generator operation plan stored in the storage means D2, and equipment information stored in the equipment database D3.
  • a problem setting condition is given to the nonlinear programming problem solving means 136.
  • the nonlinear programming problem solving means 135 obtains the storage amount step value of the energy storage device as the energy storage device operation plan D4. Using this step value as a constraint condition, the optimal distribution of the energy generator and the energy storage device is calculated, the corrected operation plan of the energy generator is output to the storage means D5, and the corrected operation plan of the energy storage device is stored in the storage means D6. Output.
  • the nonlinear problem solving means 135 solves the following optimization problem.
  • the energy storage amount step constraint represents a constraint that there is an energy storage amount in the range of the storage amount step value of the energy storage device obtained from the energy storage device operation plan stored in the storage means D4.
  • FIG. 5 shows the difference between the discrete solution obtained in the first embodiment and the solution of continuous values obtained in the present embodiment. That is, as shown in FIG. 5A, the solution obtained by the method of the first embodiment is mesh lattice points. Further, as shown in FIG. 5B, the method of the present embodiment solves the following optimization problem assuming that the value can be obtained in an arbitrary range within the mesh.
  • T a calculation period
  • this embodiment in this section
  • an energy supply unit price calculation unit 14 instead of the energy storage device operation plan creation unit 13 in the first embodiment, an energy supply unit price calculation unit 14, a start / stop rank calculation unit 15, and an energy generation device start / stop consideration type energy storage device
  • the operation plan creation means 16 is used. Since other configurations are the same as those of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the energy supply unit price calculation means 14 creates an energy supply unit price and stores it in the storage means D7.
  • the start / stop order calculation means 15 creates a start / stop order based on the input energy supply unit price and stores it in the storage means D8.
  • the energy storage device start / stop consideration type energy storage device operation plan creation means 16 creates an energy storage device operation plan D4, an energy generation device corrected operation plan D5, and an energy storage device corrected operation plan D6.
  • the operating unit price calculated by the energy unit price calculation means 14 is calculated by, for example, (Equation 4) below.
  • the activation candidate is, for example, an energy generator having a small value of (Equation 4) at the maximum load factor.
  • the start / stop order calculating means 15 sorts the energy generating devices in descending order of this value.
  • the energy storage device start / stop consideration type energy storage device operation plan creation means 16 performs the evaluation formula of (Formula 1) under the condition that the generator is stopped in the order of the start / stop order D8. Similarly to the procedure shown in the embodiment, an energy storage device operation plan D4, an energy generation device corrected operation plan D5, and an energy storage device corrected operation plan D6 are created.

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Abstract

複数種類のエネルギーを対象とした多様なエネルギーシステムにおいて、エネルギー貯蔵装置の最適な運転を求め、エネルギーシステム全体での効率を向上させるエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法および運転計画作成装置を提供する。エネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３は、記憶手段Ｄ１に記憶されたエネルギー予測需要と、記憶手段Ｄ２に記憶されたエネルギー発生装置運転計画、並びに機器接続情報の３つの情報に基づいて、エネルギー貯蔵装置運転計画と、エネルギー発生装置修正後運転計画と、エネルギー貯蔵装置修正後運転計画を作成し、機器制御手段２０に送る。

Description

エネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法および運転計画作成装置
　本発明は、多様なエネルギー形態を有するエネルギーシステムにおけるエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法および運転計画作成装置に関する。
　近年、地球環境保護および省エネルギーの観点から、多様なエネルギー形態を同時に対象とするエネルギーシステムが増加している。
　例えば、発電時に発電設備からの排熱を回収し、利用形態に適合する熱に変換して、電力と共に供給するいわゆる熱電併給システムは、発生電力だけを利用する場合の効率の倍近い極めて高い総合効率を実現することをねらっている。
　図７は、ある地域におけるある一日の電力需要と熱需要の経時的変化を示すグラフであり、横軸に時間を、縦軸に電力負荷及び熱負荷を表わしている。この図７から明らかなように、一般的に、熱供給は発電と同時に行われるものであるから、熱電併給システムにおいて高い総合効率を達成するためには、基本的に電力の需要状況と熱の需要状況が量的にも時間的にも一致していることが条件となる。
　しかしながら、実際には電力の需要状況と熱の需要状況は必ずしも一致しないので、電力又は熱のどちらかの需要に供給を合わせた場合に余剰が生じてしまい、当初期待されていたような総合効率が得られないという問題が生じる。そこで、蓄電装置あるいは蓄熱装置を導入することで、高い総合効率を確保するという対策が考えられる。
　蓄電装置又は蓄熱装置あるいはその両方を導入したシステムにおいて課題となるのは、ある期間における運転を考えた場合に、どのタイミングで蓄電装置又は蓄熱装置に対する蓄電又は蓄熱を行うのが合理的か、あるいは、どのタイミングで蓄電装置又は蓄熱装置からの放電又は放熱を行うのが合理的かということである。ある期間における蓄電装置又は蓄熱装置の運転を考えた場合、蓄電装置又は蓄熱装置の容量の制約から、一方的に放電又は放熱し続けることはできず、ある時間帯で放電又は放熱により蓄電又は蓄熱量を減少させた分、別の時間帯で蓄電又は蓄熱を行い、蓄電又は蓄熱量を挽回する必要が生じる。また、これらの装置は独立で考えるよりも同時に最適化したほうがより効果が高いことが予想される。
　従来のエネルギーシステムの運転計画作成法においては、例えば、蓄電装置に関して、夜間に蓄電する時間帯と、電力負荷のピーク時に放電する時間帯を決めてルール的に運転する計画を作成するものが一般的であった。
　このようなエネルギーシステムの運転計画作成法において、混合整数計画問題を直接適用できることを示唆しているものが見られる（特許文献１）。また、この代用として、メタヒューリスティクス手法を適用し近似解を求める方法が提案されている（特許文献２）。
特開２００５－２５７０９７号公報 特開２００４－１７１５４８号公報 「岩波講座　応用数学１５〔方法７〕最適化法」（藤田宏，今野浩，田邉國士（１９９８））
　多様なエネルギー形態を同時に対象とするエネルギーシステムに対して、従来のエネルギーシステム運転計画作成方法では、２種類以上のエネルギー貯蔵装置を同時に最適化する運転計画を求める実用的な方法は確立されていないため、エネルギーシステムトータルで見た場合に必ずしも最適な運転がなされているとは言えなかった。
　例えば、特許文献１において示される混合整数計画問題を適用した場合、現在の技術で扱える課題は混合整数２次計画問題に限定されるため、エネルギーシステムに存在する機器の燃料消費特性が、下に凸な２次式で表現される単純なものに限定されてしまう。また、一般に、このような混合整数２次計画問題は、計算時間の制約から実用に供さないものが多い。
　また、特許文献２に示されるメタヒューリスティクス手法を適用した場合には、一般にメタヒューリスティクス手法では現実的な計算時間で解が得られるものの、説明容易性を欠く場合が多いため、結果の解析が困難になるという課題があった。
　本発明は、上記のような従来技術の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、複数種類のエネルギーを対象とした多様なエネルギーシステムにおいて、エネルギー貯蔵装置の最適な運転を求め、エネルギーシステム全体での効率を向上させるエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法および運転計画作成装置を提供することにある。
　本発明によるエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法は、複数のエネルギー発生装置からなるエネルギー発生装置群と、エネルギーの発生および貯蔵の両方を行うことのできる複数のエネルギー貯蔵装置からなるエネルギー貯蔵装置群とを有するエネルギーシステムにおけるエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法において、所定期間の各時間帯におけるエネルギーシステム全体の需要を予測するエネルギー需要予測処理と、前記各エネルギー発生装置において所定期間のエネルギー需要を賄うための各時間帯における運転計画を与えるエネルギー発生装置運転計画作成処理と、前記各エネルギー発生装置の分担すべき負荷を与えられたある離散量ずつ複数同時または単独で変化させ、この変化からエネルギー供給コストの変化を計算する処理と、予測された前記エネルギー需要及び前記運転計画に基づき、前記エネルギー貯蔵装置の運転計画を、エネルギー発生装置の当該期間におけるエネルギー供給コストの合計が最小となるよう決定するエネルギー貯蔵装置運転計画作成処理と、を実行することを特徴とする。また、本発明は、このような方法の特徴を装置の特徴として捉えたものも含む。
　本発明の実施により、エネルギーシステム全体でのシステム効率を向上させる需給運転計画を作成することが可能となる。また、本発明の方法によれば、エネルギーシステムに存在する機器の特性が、従来に比べて複雑な非線形性を有する場合でも、比較的容易に扱うことが可能となる。また、元々の複雑な問題を、比較的単純なしかも独立に解くことが可能な部分問題に分解して扱うため、各々の部分問題毎に得られた結果の解析は比較的容易であり、したがって解の説明容易性が高い方法であると考えられる。処理時間の観点からは、本発明の方法は並列計算が可能であるため、例えば複数の計算機を並列的に適用することにより、処理の高速化が可能である。
　本発明によれば、複数種類のエネルギーを対象とした多様なエネルギーシステムにおいて、エネルギー貯蔵装置の最適な運転を求め、エネルギーシステム全体での効率を向上させるエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法および運転計画作成装置を提供することができる。
本発明の第１の実施形態に係るエネルギーシステムの全体構成を示すブロック図。 本発明の第１の実施形態に係るエネルギーシステムの部分構成を示すブロック図。 本発明の第１の実施形態に係るエネルギー貯蔵装置の貯蔵量ステップの組み合わせを示すイメージ図。 本発明の第２の実施形態に係るエネルギーシステムの部分構成を示すブロック図。 本発明の第１の実施形態における解と第２の実施形態における解の相違を示すイメージ図。 本発明の第３の実施形態に係るエネルギーシステムの全体構成を示すブロック図。 電力負荷及び熱負荷の一日の変化例を示す図。 電熱発生装置の負荷率に対する発電出力及び回収熱量例を示す図。
　本発明は、一般的に、熱電併給システムを含むエネルギーシステムに適用される。この場合のエネルギーシステムの運転計画作成方法は、与えられたエネルギーシステム全体の電熱需要、起動停止計画（各機器の起動／停止情報）、蓄電装置の蓄電量予測値、蓄熱装置の蓄熱量予測値に基づいて、複数時間帯にわたるエネルギー発生装置のエネルギー供給コストが最小となる出力配分値を計算し、運転計画を作成するものである。以下、本発明を実施するための最良の実施形態について、図１～図６を参照して具体的に説明する。なお、各図を通して同一部分には同一の符号を付し、重複する説明は適宜省略する。
［１．第１の実施形態］
［１－１．概略的構成並びに作用］
　図１は、本発明の第１の実施形態（以下、本項において「本実施形態」という。）を表わした全体構成図であり、より具体的には、エネルギーシステム運転計画作成装置１とエネルギーシステム２との接続構成と、それに基づくエネルギーと制御情報の流れを示すブロック図である。
　エネルギーシステム運転計画作成装置１は、概略すると、エネルギー貯蔵装置の運転計画Ｄ４と、エネルギー発生装置の修正後の運転計画Ｄ５と、エネルギー貯蔵装置の修正後の運転計画Ｄ６を作成し、それぞれエネルギー発生システム２の機器制御手段２０に受け渡す。
　これを受け取った機器制御手段２０は、貯蔵装置運転計画Ｄ４と、発生装置修正後運転計画Ｄ５および貯蔵装置修正後運転計画Ｄ６に基づいて、各機器を制御するための情報を、発電設備等のエネルギー発生装置群２１と蓄電装置や蓄熱装置等のエネルギー貯蔵装置群２２へ、制御信号伝達手段３１を介して伝達する。エネルギー負荷２３に対しては、エネルギー発生装置群２１またはエネルギー貯蔵装置群２２からエネルギー伝達手段３２を介してエネルギーが供給される。
　このエネルギーシステム運転計画作成装置１の内部には、エネルギー需要予測手段１１と、エネルギー発生装置運転計画作成手段１２と、エネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３とを備える。
　エネルギー需要予測手段１１は、将来のエネルギー需要を予測して、エネルギー予測需要を作成し、これを記憶手段Ｄ１に記憶させる手段である。また、エネルギー発生装置運転計画作成手段１２は、機器設備データベースＤ３に記憶された機器設備情報に基づいて、エネルギー発生装置の運転計画、すなわち、各機器の起動や停止情報を作成し、これを記憶手段Ｄ２に記憶させる手段である。なお、これらのエネルギー需要の予測、及びエネルギー発生装置の運転計画の作成の手法は、従来技術と同様である。
　本実施形態において特徴を有するのは、エネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３における処理である。このエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３は、記憶手段Ｄ１に記憶されたエネルギー予測需要と、記憶手段Ｄ２に記憶されたエネルギー発生装置運転計画、並びに機器接続情報の３つの情報に基づいて、エネルギー貯蔵装置運転計画と、エネルギー発生装置修正後運転計画と、エネルギー貯蔵装置修正後運転計画を作成し、機器制御手段２０に送るものである。そこで、以下、このエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３の構成について詳細に説明する。
［１－２．具体的構成並びに作用］
　上記の本実施形態の概略に基づき、エネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３の具体的構成について図２のブロック図を参照して説明する。図２に示すように、エネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３は、制約設定手段１３１と、非線形計画問題求解手段１３２と、動的計画問題求解手段１３３とを備える。
　制約設定手段１３１は、記憶手段Ｄ１に記憶されたエネルギー予測需要と、記憶手段Ｄ２に記憶されたエネルギー発生装置運転計画、並びに機器設備データベースＤ３に記憶された機器設備情報の３つの入力を受け、非線形計画問題求解手段１３２に対して、問題の設定条件を与えるものである。
　非線形問題求解手段１３２は、機器設備データベースＤ３から得られるエネルギー貯蔵装置の貯蔵量変化における離散量（以下、「貯蔵量ステップ」ともいう。）の組み合わせ各々に対して、分担すべき負荷を与えられたある離散量ずつ複数同時または単独で変化させ、この変化からエネルギー供給コストの変化を計算し、エネルギー供給コスト変化Ｄ１３１に格納するものである。
　動的計画問題求解手段１３３は、エネルギー供給コスト変化Ｄ１３１に格納されている値を使用し、エネルギー貯蔵装置の最適な運転計画を求めＤ４に出力する。同時に修正されたエネルギー発生装置の最適な運転計画を求められるので、Ｄ５に出力する。
　まず、非線形問題求解手段１３２の処理について述べる。非線形問題求解手段１３２は、以下の最適化問題をエネルギー貯蔵装置の貯蔵量ステップの組み合わせに対して求解する。図３に２つのエネルギー貯蔵装置の貯蔵量ステップの組み合わせイメージを示す。この図に示されるようなメッシュ状の組み合わせ各々に対して、エネルギー供給コスト変化が、以下の式により求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、
ｔ：時間帯添え字
ｉ：エネルギー発生装置添え字
ｓ：エネルギー貯蔵装置添え字（エネルギー種別添え字でもある）
Ｎ：エネルギーシステム内のエネルギー発生装置数
Ｓ：エネルギーシステム内のエネルギー貯蔵装置数
ｆi ：エネルギー発生装置ｉの負荷率に対するエネルギー供給コスト特性
ｖi,t ：エネルギー発生装置ｉの時間帯ｔにおける負荷率
Ｐi,s ：エネルギー発生装置ｉのエネルギー種別ｓの出力特性
ｊ（ｓ）：エネルギー貯蔵装置ｓの貯蔵量変化ステップ
ΔＤＰs,j(s) ：エネルギー貯蔵装置ｓの貯蔵量変化ステップｊ（ｓ）のエネルギー貯蔵量変化
ηs ：エネルギー貯蔵装置ｓの貯蔵効率
　なお、式１でエネルギーバランス制約は等式表現としたが、不等式制約を含む場合も同様の扱いが可能である。
　上記式１のような、連続型の非線形問題に対しては、例えば、逐次２次計画法を適用することで解を得ることができる。逐次２次計画法は、各反復において元の問題を近似した２次計画問題を逐次解いていく方法であるがその詳細は、例えば、非特許文献１に記述されているのでここでは省略する。このような方法によれば、エネルギー供給コスト特性は２次特性に限定されることはない。
　次に、動的計画問題求解手段１３３について述べる。
　今後、全エネルギー貯蔵装置のエネルギー貯蔵量は、以下のベクトルで表現することにする。このベクトルをエネルギー貯蔵状態とも呼ぶことにする。
　Ｖt,s,m
　ここで、ｔ，ｓ，ｍはそれぞれ以下を表す添え字とする。
ｔ：時間帯
ｓ：エネルギー貯蔵装置番号
ｍ：貯蔵量ステップ
　時間帯ｔ－１から時間帯ｔへの全エネルギー貯蔵装置のエネルギー貯蔵状態の変化は以下のベクトルで表現される。
　ΔＤＰt,s,m,l＝Ｖt,s,m－Ｖt-1,s,l
　この変化分は、エネルギーシステム全体のエネルギー需給バランスを確保するために、その他のエネルギー発生装置の発生エネルギーに反映される。したがって、このベクトル値を（式１）に代入して非線形計画問題を求解することで、エネルギー貯蔵量Ｖt-1,s,lから、エネルギー貯蔵量Ｖt,s,mへのエネルギー発生装置のエネルギー供給コスト変化
　ΔＣ（Ｖt-1,s,l'，Ｖt,s,m）
が計算できる。
　実際には本値は、エネルギー供給コスト変化Ｄ１３１に格納されている値を使用する。エネルギー貯蔵状態の時間遷移を考えた際に、エネルギー貯蔵状態同士を結ぶ経路のことをパスと呼ぶことにする。ある時間帯ｔ－１におけるエネルギー貯蔵量Ｖt-1,s,lまでのエネルギー供給コスト変化量が最小なパスと、そのときの当該エネルギー貯蔵状態Ｖt-1,s,lに到達するまでの、時間帯ｔ－１までのエネルギー発生装置のエネルギー供給コスト変化合計Φ（Ｖt-1,s,l）が求まっているときに、次の時間帯ｔにおけるエネルギー貯蔵量に到達する最適なパスは、以下の式２により計算できる。
Φ（Ｖt,s,m）＝ｍｉｎ［Φ（Ｖt-1,s,l）＋ΔＣ（Ｖt,s,m）］　…式２
　通常は、エネルギー貯蔵量の始端、終端条件、容量上下限も与える。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　この計算を初期時間帯から最終時間帯まで逐次的に実行していくことで、最終時間帯におけるエネルギー供給コスト変化を計算できるが、そのうちでエネルギー供給コスト変化が最小（すなわちエネルギー発生装置のエネルギー供給コスト削減効果が最大の）パスを選択することができるが、そのパスがすなわち、エネルギー貯蔵装置の最適な運転計画である。
［１－３．効果］
　本実施形態によれば、エネルギーシステム全体でのシステム効率を向上させる需給運転計画を作成することが可能となる。また、本実施形態の方法によれば、エネルギーシステムに存在する機器の特性が、従来に比べて複雑な非線形性を有する場合でも、比較的容易に扱うことが可能となる。また、元々の複雑な問題を、比較的単純なしかも独立に解くことが可能な部分問題に分解して扱うため、各々の部分問題毎に得られた結果の解析は比較的容易であり、したがって解の説明容易性が高い方法であると考えられる。処理時間の観点からは、本実施形態の方法は並列計算が可能であるため、例えば複数の計算機を並列的に適用することにより、処理の高速化が可能である。
　以上のような本実施形態によれば、与えられたエネルギーシステム全体の予測需要、エネルギー発生装置の運転計画（各機器の起動／停止情報）に応じて、複数時間帯にわたるエネルギー発生装置のエネルギー供給コスト最小な出力配分値を計算することができる。これにより、複数種類のエネルギーを対象とした多様なエネルギーシステムにおいて、エネルギー貯蔵装置の最適な運転を求め、エネルギーシステム全体での効率を向上させることができる。
［２．第２の実施形態］
　次に第２の実施形態（以下、本項において「本実施形態」という。）について、図４のブロック図を用いて説明する。本実施形態は、第１の実施形態におけるエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３の具体的構成に改良を加えたものである。なお、その他の構成は、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。
　図４において、制約設定手段１３１は、記憶手段Ｄ１に記憶されたエネルギー予測需要と、記憶手段Ｄ２に記憶されたエネルギー発生装置運転計画、並びに機器設備データベースＤ３に記憶された機器設備情報の３つの入力を受け、非線形計画問題求解手段１３６に対して、問題の設定条件を与えるものである。
　非線形計画問題求解手段１３５は、エネルギー貯蔵装置運転計画Ｄ４としてエネルギー貯蔵装置の貯蔵量ステップ値を得る。このステップ値を制約条件として、エネルギー発生装置およびエネルギー貯蔵装置の最適な配分を計算し、エネルギー発生装置修正後運転計画を記憶手段Ｄ５に出力し、エネルギー貯蔵装置修正後運転計画を記憶手段Ｄ６に出力する。
　非線形問題求解手段１３５は、以下の最適化問題を求解する。ここで、エネルギー貯蔵量ステップ制約は、記憶手段Ｄ４に記憶されたエネルギー貯蔵装置運転計画から求めたエネルギー貯蔵装置の貯蔵量ステップ値の範囲にエネルギー貯蔵量があるという制約を表している。図５に、上記第１の実施形態で求めた離散的な解と、本実施形態において求める連続値の解の違いを示す。すなわち、図５の（ａ）に示すように、第１の実施形態の方法で求まる解はメッシュの格子点となる。また、図５の（ｂ）に示すように、本実施形態の方法は、メッシュ内の任意の範囲で値を取れるものとして次の最適化問題を解くものである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　ここで、
Ｔ：計算期間
である。
　以上のような第２の実施形態によれば、第１の実施形態における方法よりもさらに高精度な解を得ることができる。
［３．第３の実施形態］
　次に第３の実施形態（以下、本項において「本実施形態」という。）について、図６のブロック図を用いて説明する。本実施形態は、第１の実施形態におけるエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１３に代えて、エネルギー供給単価算出手段１４と、起動停止順位算出手段１５と、エネルギー発生装置起動停止考慮型のエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１６、を使用するものである。なお、その他の構成は、第１の実施形態と同様であるので、説明を省略する。
　エネルギー供給単価計算手段１４は、エネルギー供給単価を作成し、これを記憶手段Ｄ７に記憶する。起動停止順位算出手段１５は、このエネルギー供給単価の入力に基づき、起動停止順位を作成し、記憶手段Ｄ８に記憶する。
　エネルギー発生装置起動停止考慮型のエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１６は、エネルギー貯蔵装置運転計画Ｄ４、エネルギー発生装置修正後運転計画Ｄ５、およびエネルギー貯蔵装置修正後運転計画Ｄ６を作成する。
　エネルギー単価計算手段１４で計算する運転単価は、例えば、以下の（式４）で計算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　この値が大きいエネルギー発生装置ほど効率が悪い運転と考えられるため、停止候補となる。逆に起動候補は、例えば、最大負荷率における（式４）の値が小さいエネルギー発生装置となる。
　したがって起動停止順位算出手段１５は、この値が大きい順にエネルギー発生装置をソートする。エネルギー発生装置起動停止考慮型のエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段１６は、起動停止順位Ｄ８の順に発電機を停止した条件の元で（式１）の評価式を行い、以降は第１の実施の形態に示した手順と同様に、エネルギー貯蔵装置運転計画Ｄ４、エネルギー発生装置修正後運転計画Ｄ５、エネルギー貯蔵装置修正後運転計画Ｄ６を作成する。
　以上のような第３の実施形態によれば、当初与えられたエネルギー発生装置運転計画からさらに低コストのエネルギー発生装置運転計画およびエネルギー貯蔵装置運転計画を作成することができる。
符号の説明
１…エネルギーシステム運転計画作成装置
２…エネルギーシステム
１１…エネルギー需要予測手段
１２…エネルギー発生装置運転計画作成手段
１３…エネルギー貯蔵装置運転計画作成手段
１４…エネルギー供給単価計算手段
１５…起動停止順位算出手段
１６…エネルギー発生装置起動停止考慮型のエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段
２０…機器制御手段
２１…エネルギー発生装置群
２２…エネルギー貯蔵装置群
２３…エネルギー負荷
２４…電力負荷
２５…熱負荷
３１…制御信号伝達手段
３２…エネルギー伝達手段
１３１…制約設定手段Ａ
１３２…非線形計画問題求解手段Ａ
１３３…動的計画問題求解手段
１３５…制約設定手段Ｂ
１３６…非線形計画問題求解手段Ｂ
Ｄ１…エネルギー予測需要
Ｄ２…エネルギー発生装置運転計画
Ｄ３…機器設備データベース
Ｄ４…エネルギー貯蔵装置運転計画
Ｄ５…エネルギー発生装置修正後運転計画
Ｄ６…エネルギー貯蔵装置修正後運転計画
Ｄ７…エネルギー供給単価
Ｄ８…起動停止順位
Ｄ１３１…エネルギー供給コスト変化

Claims (4)

  1. 　複数のエネルギー発生装置からなるエネルギー発生装置群と、エネルギーの発生および貯蔵の両方を行うことのできる複数のエネルギー貯蔵装置からなるエネルギー貯蔵装置群とを有するエネルギーシステムにおけるエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法において、
    　所定期間の各時間帯におけるエネルギーシステム全体の需要を予測するエネルギー需要予測処理と、
    　前記各エネルギー発生装置において所定期間のエネルギー需要を賄うための各時間帯における運転計画を与えるエネルギー発生装置運転計画作成処理と、
    　前記各エネルギー発生装置の分担すべき負荷を与えられたある離散量ずつ複数同時または単独で変化させ、この変化からエネルギー供給コストの変化を計算する処理と、
    　予測された前記エネルギー需要及び前記運転計画に基づき、前記エネルギー貯蔵装置の運転計画を、エネルギー発生装置の当該期間におけるエネルギー供給コストの合計が最小となるよう決定するエネルギー貯蔵装置運転計画作成処理と、
    を実行することを特徴とするエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法。
  2. 　前記エネルギー貯蔵装置運転計画作成処理は、各エネルギー貯蔵装置の貯蔵量変化における離散量が与えられたときに、各エネルギー貯蔵装置の運転計画を、与えられた前記離散量の範囲内において連続値が取れる条件のもとで、エネルギー発生装置の当該期間におけるエネルギー供給コストの合計が最小となるよう決定するものであることを特徴とする請求項１に記載のエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法。
  3. 　任意のエネルギー発生装置の任意の時間帯におけるエネルギー供給単価を計算するエネルギー供給単価計算処理と、
    　与えられたエネルギー発生装置の運転計画から、任意のエネルギー発生装置の任意の時間帯の起動停止状態を変更する起動停止計画変更処理と、
    を実行することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のエネルギー貯蔵装置の運転計画作成方法。
  4. 　複数のエネルギー発生装置からなるエネルギー発生装置群と、エネルギーの発生および貯蔵の両方を行うことのできる複数のエネルギー貯蔵装置からなるエネルギー貯蔵装置群とを有するエネルギーシステムにおけるエネルギー貯蔵装置の運転計画作成装置において、
    　所定期間の各時間帯におけるエネルギーシステム全体の需要を予測するエネルギー需要予測手段と、
    　前記各エネルギー発生装置において所定期間のエネルギー需要を賄うための各時間帯における運転計画を与えるエネルギー発生装置運転計画作成手段と、
    　前記各エネルギー発生装置の分担すべき負荷を与えられたある離散量ずつ複数同時または単独で変化させ、この変化からエネルギー供給コストの変化を計算する手段と、
    　予測された前記エネルギー需要及び前記運転計画に基づき、前記エネルギー貯蔵装置の運転計画を、エネルギー発生装置の当該期間におけるエネルギー供給コストの合計が最小となるよう決定するエネルギー貯蔵装置運転計画作成手段と、
    を備えたことを特徴とするエネルギー貯蔵装置の運転計画作成装置。
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