WO2012002001A1 - 電力制御方法、プログラムおよび電力制御装置 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a technique for a power control method, a program, and a power control apparatus.
- Patent Document 1 discloses a power system using a secondary battery that improves the total control effect by realizing comprehensive control that integrates both supply and demand control and transmission loss reduction control by effectively utilizing the capacity of the secondary battery.
- a control device and method, a power generation planning device, a real-time control device, and a power system control system are disclosed.
- Patent Document 2 fully utilizes the surplus capacity of the secondary battery on the customer side, and makes it possible to directly reduce the power flow (active power, reactive power) flowing through the line, thereby
- a power transmission loss reduction system and method using an efficiently controllable secondary battery system are disclosed.
- the present invention aims to select the power source based on CO 2 emissions.
- the present invention is based on a CO 2 derived amount that is information on CO 2 emissions in an electric power system to which an electric power source including one or more generators and a storage battery is connected.
- a power control method of a power control device that selects the power source, wherein the power control device inputs a selection condition of a device that collects information via a setting screen displayed on a display unit, and the selection
- information including the voltage value and current value of the equipment in the power system is obtained, and based on the voltage value, current value and admittance of each power source, the power stored in the storage battery is derived from which generator or is calculated, calculates the CO 2 from the amount of the CO 2 from the coefficient multiplied to the power of each from the generator of each type of the power generator which is set in advance, the CO 2 from the amount of the power source for each Display on the display And wherein the Rukoto.
- Other solutions will be described as appropriate in the embodiments.
- the power source can be selected based on the CO 2 emission amount.
- FIG. 1 It is a schematic diagram of an electric power system. Is a diagram showing an example of a CO 2 from the amount information according to the first embodiment of the present invention. It is a figure for demonstrating the method of calculation of the electric power generation optimal amount. It is a figure which shows the structural example of a data center. It is a figure which shows the structure of an electric vehicle user analysis server. It is a figure for demonstrating the function of a data conversion part. It is a figure which shows the structural example of the power aggregator which concerns on 2nd Embodiment of this invention. It is a figure which shows the example of grouping of the electric power grid
- FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a power system monitoring control system according to the first embodiment of the present invention.
- the power system monitoring control system 1 includes a power supply command station 2, a data center 3, a power aggregator (power control device) 4, a large-scale power generation system 5 such as thermal power or nuclear power, a solar power generation system 6, a wind power generation system 7, and an electric vehicle. 8. It has a building 9 that is parked when the electric vehicle 8 is charged.
- the power supply command center 2, the data center 3, the power aggregator 4, the electric vehicle 8, and the building 9 transmit and receive information to and from each other via the communication network 10.
- the power aggregator 4, the large-scale power generation system 5, the solar power generation system 6, the wind power generation system 7, and the like supply power to the building 9 and the like via the power system 11.
- the power supply command center 2 is a center in charge of power supply and control in the jurisdiction.
- the data center 3 is a center that manages data related to the power system 11 including the history of the flow of electricity in the power system 11, the operation history of various devices, and user contract information. The data center 3 will be described later.
- Information transmitted / received via the communication network 10 is transmitted to the data center 3, and the data center 3 converts the received information according to the intended use as described later.
- the power aggregator 4 acquires information on the storage battery 81 mounted on the contracted electric vehicle 8 and from the electric vehicle 8 targeted for the power supply amount based on the power supply amount instructed from the power supply command station 2. It is a device having a function of collecting necessary amounts and instructing charging / discharging of the power system 11 as a distributed power source. In FIG. 1, one storage battery 81 is provided, but a plurality of storage batteries 81 may be connected in the power system 11. Further, the power aggregator 4 acquires each power information, considers the storage battery 81 mounted in the electric vehicle 8 as a distributed power source, and has a function of performing management and control instruction of the storage battery 81, and subordinate power management It is a device installed in the place. The power aggregator 4 will be described later.
- the storage battery 81 mounted on the electric vehicle 8 when the storage battery 81 mounted on the electric vehicle 8 is viewed as a distributed power source, it is determined where the electric power (power storage) stored therein is derived from, and more The purpose is to use a storage battery 81 having a large proportion of power derived from a power source (nuclear power generation, solar power generation system 6, wind power generation system 7, etc.) with low CO 2 emission as a distributed power source,
- the power aggregator 4 has the characteristics.
- the large-scale power generation system 5, the solar power generation system 6, the wind power generation system 7, and the storage battery 81 will be appropriately described as power sources.
- FIG. 1 shows an example of the power system monitoring control system 1, and the present invention is not limited to these configurations.
- the storage battery 81 shall be mounted in the electric vehicle 8, it is not restricted to this but you may make another storage battery 81 into object.
- the power system 11 is connected to a device (not shown) that consumes the power of the power source.
- FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the power aggregator according to the first embodiment.
- the power aggregator 4 is connected to a communication network 10 and a power system 11 via a gateway (GW) 12.
- the power aggregator 4 includes a data collection unit 41, a system configuration generation unit 42, a power coloring unit (power source identification unit) 43, a system control device calculation unit (power source selection unit) 44, a system control command unit 45, and a display unit 46.
- the data collection unit 41 has a function of collecting information in the power system 11 to which the power aggregator 4 is connected via the communication network 10.
- the system configuration generation unit 42 has a function of determining a monitoring control target based on information from the data collection unit 41.
- the power coloring unit 43 has a function of performing power coloring processing.
- the power coloring process is to distinguish (coloring) from which generator the power stored in the storage battery 81 is derived.
- the power coloring unit 43 is a configuration that characterizes this embodiment.
- the system control device calculation unit 44 has a function of determining a control device of the power system 11 and a power source to be used based on the processing result of the power coloring unit 43.
- the system control command unit 45 has a function of giving a control instruction to the device calculated by the system control device calculation unit 44.
- the display unit 46 is a display device such as a display for displaying information.
- the profile database 47 stores information used for traveling analysis of the electric vehicle 8 such as traveling history of the electric vehicle 8.
- the history database 48 stores information collected through the power system 11, processing results of the power coloring unit 43, and the like.
- the power aggregator 4 is realized by a PC (Personal Computer) or the like, and each of the units 41 to 45 includes a program stored in a ROM (Read Only Memory) or a HDD (Hard Disk Drive) (not shown), and a RAM (Random Access Memory). And implemented by a CPU (Central Processing Unit).
- the power aggregator 4 may be a blade server, and the units 41 to 48 may be blades constituting the blade server.
- FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a parameter setting screen according to the first embodiment.
- the power aggregator 4 displays the parameter setting screen 300 of FIG. 3 on the display unit 46, and the user performs setting of an objective function or the like via the input unit of the power aggregator 4 (not shown).
- the parameter setting screen 300 includes a power capacity list display area 301, an execution power generation pattern display area 302, an objective function setting area 303, an excess / deficient power input window 304, a calculation button 305, a setting button 306, and an execution button 307.
- the power capacity list display area 301 indicates the total power generation capacity classified for each power generation type.
- the total power generation capacity is a power capacity that can be generated at present.
- the power generation types include, for example, thermal power, nuclear power generation, hydroelectric power generation, pumped-storage power generation, storage battery 81 of electric vehicle 8, wind power generation, renewable energy power generation, and the like.
- the renewable energy power generation is energy that exists in nature and is repeatedly supplied, such as solar power generation.
- the power capacity list display area 301 also displays the total value of these total power generation capacities.
- the power generation amount actually generated and the reserve power are displayed for each power generation type, similarly to the power capacity list display area 301, and further, the power generation amount and the reserve power are displayed.
- the total value of is displayed.
- the reserve power is, for example, power calculated by total power generation capacity-power generation amount.
- the objective function is a function for determining a power running pattern, substation (S / S) CO 2 minimization of each, CO 2 minimization for each customer (user), for the entire power system 11 of interest CO 2 minimization, power generation cost minimization, etc. can be selected.
- the power aggregator 4 detects the excess or deficiency of the power of the target power system 11, and the excess The above-described effective power generation pattern is determined based on the shortage. In addition, the power aggregator 4 sends a command to the system control command unit 45 and displays the control calculation result on the display unit 46 simultaneously with the calculation of the control calculation result (power coloring process result).
- the user selects and inputs the setting button 306 so that the user selects a necessary objective function after the objective function setting area 303 is activated.
- the objective function setting area 303 becomes inactive, and the power system monitoring control shown in FIG. 4 is executed. While the power system monitoring control is being executed, the objective function setting area 303 will not become active unless the user selects and inputs the setting button 306 again.
- the user selects and inputs the setting button 306 to activate the objective function setting area 303. Then, after setting the desired objective function, the excess / deficiency of the supply / demand balance is input to the excess / deficiency power input window 304 and the calculation button 305 is selected and input, so that the power aggregator 4 executes the power generation pattern at the time of planning the supply / demand plan. Is calculated.
- the excess / deficiency of the supply and demand balance is the total value of the reserve power, etc., and is the power desired to be supplied from the storage battery 81.
- the objective function setting area 303 does not become inactive. Subsequently, the user inputs the excess / deficiency of the supply / demand balance in the excess / deficiency power input window 304 and selects and inputs the calculation button 305. , You can continuously calculate manually.
- “CO 2 minimization for each substation (S / S)” is an objective function that minimizes the CO 2 origin of power for each substation in the target power system 11. .
- CO 2 minimization for each consumer is an objective function for minimizing the CO 2 origin of the power flowing from the target power system 11 for each consumer (user).
- “Overall CO 2 minimization” is an objective function that optimizes CO 2 generated in the entire target power system 11.
- the “power generation cost minimization” is an objective function for minimizing the power generation cost (expense) in the entire target power system 11.
- “every substation (S / S)”, “every customer”, “whole”, etc. among the objective functions are selection conditions.
- the selection condition is “whole”.
- FIG. 4 is a diagram illustrating an entire process of the power system monitoring control method according to the first embodiment.
- the information (power system information) of each node including the storage battery 81 is read from the power system 11 to be calculated by the data collection unit 41 of the power aggregator 4 (S101).
- the information to be read is information on a device that matches the selection condition among the objective functions set by the user in the objective function setting area 303 of the parameter setting screen 300 of FIG. That is, all information related to the device that matches the selection condition of the objective function is read.
- the information to be read is information on the opening / closing of the switch of the device, the physical quantity of power, and the like from the power source and the measuring instrument provided in each device (node). For example, if the selection condition is “whole”, the device that matches the selection condition is a device of the entire power system 11, and if it is “for each customer”, a consumer using the storage battery 81 contracts. It is a generator that supplies power to the power company that is running. Further, if the selection condition is “every substation (S / S)”, the device is connected to the substation that supplies power to the storage battery 81.
- the collected power system information is stored in the history database 48 in a format such as transmission line / distribution line information shown in FIG. 5 or node parameter information shown in FIG.
- FIG. 5 is a diagram illustrating an example of power transmission / distribution line information.
- the transmission line / distribution line information includes the equipment name for each transmission line / distribution line, the resistance of the transmission line / distribution line, the induction component, the capacity component, and the tap ratio in the case of transformation.
- the facility name is in the format of start node name-end node name (for example, # 1- # 2: # 1 is the start node name and # 2 is the end node name).
- the node indicates each power source and each device connected to the power system 11. Therefore, the storage battery 81 is one of the nodes.
- FIG. 6 is a diagram illustrating an example of node parameter information.
- Node parameter information includes node equipment name, generator connection / non-connection, specified voltage value, initial voltage value, power generation active power (PG), reactive power (QG), node active power (PL), node invalidity It has electric power (QL), a capacitor / reactor connected to the node, and the like.
- the specified voltage value is a voltage value (electromotive force) in the generators 5 to 7, and the initial voltage value is a parameter for converging the calculation when the power system 11 is large.
- the power coloring unit 43 initializes the CO 2 -derived power evaluation value (S102). And the power coloring part 43 performs the power coloring process which distinguishes the stored power of the storage battery 81 for every origin power generation source, and carries out a virtual color classification (coloring) (S103). The power coloring process will be described later with reference to FIGS.
- the system control device calculation unit 44 calculates the power generation optimum amount of the generator and the storage battery 81 connected to the system to be calculated that minimizes the CO 2 emission amount (S104).
- the optimum power generation amount is an output (for example, a voltage value) from each storage battery 81 that minimizes the CO 2 emission amount in each storage battery 81.
- the optimum power generation amount will be described later with reference to FIG. 10.
- a function of the CO 2 emission amount and the output is calculated based on the CO 2 -derived amount calculated in step S104.
- the system control device calculation unit 44 sets the current power generation optimum amount as the CO 2 -derived power evaluation value.
- the system control device calculating unit 44 determines whether greater than CO 2 from power evaluation value when the previous loop (S105). Result of step S105, if the current CO 2 from power evaluation value is less CO 2 from power evaluation value in the previous loop (S105 ⁇ No), the system control device calculating unit 44 stores the current CO 2 from power evaluation value and, to change the influence of CO 2 from power large power source (battery 81) (S106), and returns the process to step S103.
- a method of changing a power source having a small power generation optimal amount to a power source having a large power generation optimal amount is used.
- step S105 if the current CO 2 from power evaluation value is greater than CO 2 from power evaluation value in the previous loop (S105 ⁇ Yes), since the current CO 2 from power evaluation value can be estimated to be the minimum value Then, the system control device calculation unit 44 displays CO 2 -derived amount information (FIG. 9) described later as a power coloring result (S107), and ends the process. At this time, the value corresponding to the storage battery in the power capacity list display area 301 and the execution power generation pattern display area 302 in FIG. 3 may be updated to the value of the optimum power generation amount calculated in step S104.
- step S105 the system control device calculation unit 44 calculates the output power from each storage battery 81 based on the sum of the optimum power generation amount calculated in step S104 in each storage battery 81. Then, it may be determined whether or not the output power is greater than or equal to the power value input to the excess / deficiency power input window 304 of the parameter setting screen 300 of FIG. That is, the system control device calculation unit 44 may determine whether or not the output power from the storage battery 81 covers the insufficient power.
- a warning screen is displayed, and the power aggregator 4 returns to the processing of step S103, and if it is within the power value input to the excess / deficiency power input window 304, The power aggregator 4 may end the processing.
- FIG. 7 is a flowchart illustrating the procedure of the power coloring process according to the first embodiment
- FIG. 8 is a schematic diagram of the power system.
- the power coloring is to virtually color-code the stored power of the storage battery 81 for each generator type.
- the generator type means, for example, nuclear power, thermal power, hydropower, or renewable energy.
- the power coloring unit 43 reads information (power system information) of the power system 11 to be processed (S201). Since the process of step S201 is the same as that of step S101, description is abbreviate
- the power coloring unit 43 generates an admittance matrix based on the read power system information (S202).
- the admittance matrix is Y GG , Y GL , Y LG , Y LL in Equation (1).
- the subscript “G” indicates a generator (a generator installed in a thermal power plant or a nuclear power plant), and the subscript “L” indicates a load.
- the load refers to a device that receives power supply from the generators 5 to 7, and the storage battery 81 in the storage state is also included in the load (the storage battery 81 is regarded as a load at the time of charging, and the generator at the time of discharging. Is considered). That is, Y GG is the admittance when seeing itself or another generator from the generator, Y GL is the admittance when looking at the load from the generator, and Y LG is the admittance when looking at the generator from the load. Yes , Y LL is the admittance when looking at itself or another load from the load.
- the power coloring unit 43 generates a determinant represented by Expression (1) from the admittance matrix generated in Step S202 (S203).
- I G of the formula (1) shows a matrix (column vector) of the current values from each generator
- V G is shows matrix (column vector) of the voltage values generated by each generator Yes
- V L represents a matrix (column vector) of voltage values at the load.
- the power coloring unit 43 calculates the voltage (V L ) of each load when only one current source (generators 5 to 7) is set from among the generators 5 to 7. That is, the voltage of each load is calculated when it is assumed that only one current source is set from each generator node (S204).
- step S204 The process of step S204 will be described with reference to FIG.
- the principle of the process in step S204 will be described with reference to FIG. 8.
- the current equation is expressed as a current source using the power equation shown in Expression (1).
- the value of the load voltage is obtained.
- reference numerals 801 to 803 denote generators installed in the power plant, and reference numerals 811 to 813 denote loads.
- I G1k, I G2k, ⁇ , I Ggk a generator G1, G2 to the k-th load, ..., a current effect level exerted by Gg, constitutes a I G of the formula (1) It is an ingredient.
- I 1L , I 2L ,..., I kL are currents for respective loads that flow to the load Nos. 1, 2 ,.
- I G1k to a predetermined value
- I G2k ,..., I Ggk to “0”, the influence of the first generator on each load can be calculated.
- the components present in the column vector I G in the left side of the equation (1) only the I G1k a predetermined value, I G2k, ⁇ ⁇ ⁇ , the I GGK as "0", of each component of the V L
- the influence (column vector V L1 ) on the voltage V L of each load by the first generator can be calculated.
- I G2k is set to a predetermined value, I G1k , I G3k ..., I Ggk is set to “0”, and the value of each component of V L is solved by simultaneous equations.
- the influence (column vector V L2 ) on the voltage V L of each load can be calculated.
- the column vector V L3 ,..., V Lg is calculated by performing the same processing up to I Ggk .
- the value of the load voltage is obtained.
- the electric power coloring part 43 calculates the tidal current state which generate
- the power coloring unit 43 will first describe each of the column vectors V L1 , V L2 ,..., V Lg obtained when calculating each load voltage in step S204.
- the power coloring unit 43 substitutes the calculated column vector V L for the right side V L of Equation (1), and substitutes each component of the load I L as a variable for the 0 matrix portion on the lower left side. Te, calculating each component of the I L (the current value at the load) by solving for I L. Thereby, the tidal current state generated by each generator can be calculated.
- the power coloring unit 43 calculates the power distribution from the k-th generator to the i-th load using Expression (2) (S206).
- V i is a component of the column vector V L
- I i k * is a conjugate complex number of the component I i k of the column vector I L.
- I i k is a current value flowing from the k-th generator to the i-th load.
- the power coloring unit 43 sets the CO 2 emission preset for each power generation type with respect to the calculated power distribution from the k-th generator to the i-th load (W i k in Expression (2)). By multiplying by the coefficient, the amount derived from CO 2 at each load (the amount of supplied power increased or decreased by the source derived from CO 2 ) is calculated (S207).
- the power coloring unit 43 sequentially records the calculated CO 2 -derived amount at each load in the history database 48 in the form of CO 2 -derived amount information shown in FIG. Furthermore, the power coloring unit 43 extracts a load corresponding to the storage battery 81 from the load, and the storage batteries 81 mounted on the plurality of electric vehicles 8 are based on the CO 2 -derived amount information of the storage battery 81. It is possible to analyze what kind of CO 2 -derived amount has a tendency and accumulate the result in the profile database 47.
- FIG. 9 is a diagram illustrating an example of the CO 2 -derived amount information according to the first embodiment. As shown in FIG. 9, CO 2 -derived amounts derived from renewable energy such as thermal power, nuclear power, and wind power generation are stored for each load (equipment name).
- renewable energy such as thermal power, nuclear power, and wind power generation
- step S104 (calculation of the optimum power generation amount) will be described with reference to FIG.
- the power coloring unit 43 is a charge / discharge amount (electric power) from a power source such as each generator, each storage battery 81, and a renewable energy generator to the load in each power system 11 when the storage battery 81 is regarded as a generator. Is calculated based on the concept of generator economic load distribution. In this method, the output of each generator is obtained by approximating the output of the power source and the CO 2 emission amount by a quadratic function, so that the sum of the CO 2 emission amounts in the entire generator is optimized.
- the CO 2 emissions is the amount of CO 2 actually discharged during each generator power, CO 2 derived quantity and, among the power stored in the battery 81, the thermal power It shows the amount of power derived from the power source and the amount of power derived from nuclear power generation.
- each storage battery 81 does not have an output x and a CO 2 emission function, and therefore it is necessary to create a pseudo function (equation (3)) corresponding thereto.
- F i (x) in Equation (3) is the CO 2 emission amount.
- Renewable energy can set the CO 2 emission amount to “0”.
- i is a number assigned to the storage battery 81.
- the concept of equation (3) is shown in FIG. In FIG. 10, the vertical axis represents the CO 2 emission amount F (x), and the horizontal axis represents the output (the output value when the storage battery 81 is used as a generator).
- Each line in the graph of FIG. 10 corresponds to each storage battery 81.
- a i is the slope of the quadratic curve (good efficiency)
- b i is the amount of movement in the x-axis direction (upper and lower limits of output)
- C i correspond to the y intercept (the lowest value of the optimum amount of power generation).
- the storage battery 81 is charged with electric power derived from, for example, nuclear power, thermal power, or renewable energy at an arbitrary ratio. Therefore, a i is set in advance such that the CO 2 emission coefficient for nuclear power generation is ⁇ , the CO 2 emission coefficient for thermal power generation is ⁇ , the CO 2 emission coefficient for renewable energy power generation is ⁇ , and so on.
- the proportion of from nuclear power P N, the ratio derived from thermal power P F in, the power generation rate derived from the renewable energy and P R, CO 2 emission factor a i is calculated from the following equation (5)
- the ratio P F from thermal power generation, among CO 2 from the amount calculated in step S207 in FIG. 7, the CO 2 from the amount derived from the thermal power, the total amount of power stored in the corresponding storage battery 81 in is obtained by dividing, renewable energy from the ratio P R of, among CO 2 from the amount calculated in step S207 in FIG. 7, stored the CO 2 from the amount derived from the renewable energy, in the appropriate accumulator 81 It is divided by the total electric energy that is being used.
- FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of a data center.
- the data center 3 includes an electric vehicle user analysis server 31, a power contract server 32, a history database 33 collected via the communication network 10, and a profile database 34 created from the history database 33 using the electric vehicle user analysis server 31.
- Each device 31 to 34 is connected to the communication network 10 via a gateway (GW) 35.
- This gateway 35 has an authentication function necessary for data exchange. The description of each part 31 to 34 will be given later.
- the electric vehicle user analysis server 31, the power contract server 32, the history database 33, and the profile database 34 are independent devices, but may be realized by a single PC (Personal Computer).
- FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration of the electric vehicle user analysis server.
- the electric vehicle user analysis server 31 includes a data collection unit 311 and a data conversion unit 312. Hereinafter, functions of the data collection unit 311 and the data conversion unit 312 will be described.
- Information such as position information of the electric vehicle 8 and SOC (State Of Charge) information of the storage battery 81 (FIG. 1) mounted on the electric vehicle 8 is stored in the history database 33.
- the data collection unit 311 collects electric vehicle information such as position information of the electric vehicle 8 and SOC (State Of Charge) information of the storage battery 81 mounted on the electric vehicle 8 from the history database 33 via the communication network 10.
- the power contract server 32 stores in advance information on the power transaction price (power transaction price information) desired by the user of each electric vehicle 8, the data collection unit 311 communicates from the power contract server 32. Such information is also collected via the network 10.
- the data collection unit 311 refers to the reference clock 321 and acquires the time when the electric vehicle 8 information and the power transaction price information are collected.
- the data conversion unit 312 processes the information collected by the data collection unit 311 into a desired form and stores it in the profile database 34.
- the electric vehicle user analysis server 31 in FIG. 12 is realized by a PC or the like, and the units 311 and 312 are realized by a program stored in the ROM or HDD being expanded in the RAM and executed by the CPU. .
- FIG. 13 is a diagram for explaining the function of the data conversion unit.
- the data conversion unit 312 of the electric vehicle user analysis server 31 Based on the information acquired from the history database 33, the data conversion unit 312 of the electric vehicle user analysis server 31 creates profile data for each user of each electric vehicle 8 and stores the profile data in the profile database 34.
- the profile data 1301 is plotted on coordinates based on the collected location information and time, for example, centered on the home, with the horizontal axis representing west longitude and east longitude, and the vertical axis representing south latitude and north latitude. This data shows the tendency of where the car is parked or where it is traveling.
- the data conversion unit 312 of the electric vehicle user analysis server 31 performs clustering only for each location category having a high existence probability, and then performs clustering in consideration of time based on the clustered history data. . For example, a quantification analysis method is used for clustering. Whether or not the user's daily behavior of each electric vehicle 8 can be predicted from such profile data 1301 and whether or not the storage battery 81 of the electric vehicle 8 is regarded as a distributed power source can be controlled. It becomes clear about.
- the profile data 1302 is an example in which a change in SOC of each electric vehicle 8 in the day is extracted from the history data. If it is possible to grasp the fluctuation of the SOC of the day in such a cycle of charging, running, and discharging, it becomes easy to issue a control signal for use as a distributed power source for the storage battery 81 of each electric vehicle 8. In addition, it is possible to perform travel prediction from any one point to any one point.
- the profile data 1303 is an example showing an image like a typhoon prediction of the Japan Meteorological Agency, which point is likely to be at 10 minutes, 20 minutes, and 30 minutes after an arbitrary point.
- the objective function includes at least one of reduction of CO 2 emission-derived power for each substation of the power system, reduction of CO 2 emission-derived power for each user, and CO 2 minimization of the entire power system.
- An objective function required for CO 2 reduction is selected from the selection screen 300, and power coloring processing is executed as an index for CO 2 reduction, and the amount of CO 2 power generation derived to satisfy the objective function is calculated.
- Second Embodiment a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
- the second embodiment is intended to reduce the burden of power coloring processing by grouping the power systems 11 and performing power coloring processing for each group.
- FIG. 14 is a diagram illustrating a configuration example of a power aggregator according to the second embodiment.
- the power aggregator 4a in FIG. 14 is different from the power aggregator 4 in FIG. 2 in that a system dividing unit (power system grouping unit) 49 that groups the power systems 11 is included. Since others are the same as those in FIG. 2, the same reference numerals are given and description thereof is omitted. The role of the system dividing unit 49 will be described in detail.
- the power systems 11 are not grouped as in the first embodiment, the structure of the target power system 11 is complicated and the load is far away from the generator. May exist, the error in the result of power coloring may be large. That is, the accuracy of the power coloring process may be reduced.
- the power aggregator 4a in FIG. 14 is realized by a PC or the like, and is realized by a program stored in a ROM or HDD (not shown) in each unit 41 to 49 being developed in the RAM and executed by the CPU.
- the power aggregator 4 may be a blade server, and the units 41 to 49 may be blades constituting the blade server.
- FIG. 15 is a diagram illustrating an example of grouping of electric power systems according to the second embodiment.
- the power system 1501 shown in the upper part of FIG. 15 is the power system 11 to be subjected to power coloring.
- the power system 1501 is grouped into a high voltage system group 1521 and a low voltage system group 1511, 1512, 1513 hanging from the high voltage system group 1521 as shown in the lower part.
- the high voltage system group may be referred to as a high voltage system
- the low voltage system group may be referred to as a low voltage system.
- FIG. 16 is a flowchart illustrating a procedure of power system grouping processing according to the second embodiment.
- This process is a process performed between the process of step S101 in FIG. 4 and the process of step S102.
- the system dividing unit 49 sets all the node flags attached to the nodes in the power system 11 to “0” (S301).
- the node is a load viewed from the generator, and the storage battery 81 is one of the nodes.
- the system dividing unit 49 sets the group flag to “1” (S302).
- the system dividing unit 49 determines a system search start node from the nodes configuring the lower system (S303).
- the system search start node may select any of the nodes in the power system 11, but it is desirable to select the highest node.
- the process of step S303 will be described later.
- the system dividing unit 49 searches for a node belonging to a lower level of the system search start node, and sets the node flag of the processing target node to “1” (S304). Then, the system dividing unit 49 determines whether there is a next node (S305). If the result of step S305 is that there is a next node (S305 ⁇ Yes), the system division unit 49 returns the processing to step S304, and sets the node flag of the next node to “1”. If the result of step S305 is that there is no next node (S305 ⁇ No), the system division unit 49 returns to the next higher node (S306) and determines whether or not that node is a system search start node (S307). ).
- step S307 if the node is a system search start node (S307 ⁇ Yes), the system dividing unit 49 proceeds to step S309 and groups the nodes having the node flag “1” as a node group. (S309), and the value of the group flag is assigned as the group number.
- step S307 determines whether or not there is a next node whose node flag is “0” in the processing target node. Determination is made (S308).
- step S308 when there is no next node having a node flag of “0” (S308 ⁇ No), the system division unit 49 returns the process to step S306, and performs the same process for the next higher node. Do.
- step S308 when there is a next node whose node flag is “0” (S308 ⁇ Yes), the system dividing unit 49 returns the process to step S304, and sets the node flag of the node to “1”.
- FIG. 17 the same components as those of FIG. In the power system 1501 in FIG. 17, for example, the lower system of the node 1701 is reduced as a load. Then, the system corresponding to the contracted system is simulated as a partial system 1511 below the simulated generator node 1702. That is, when viewed from the node 1701, the nodes 1703 and below are regarded as one node. Nodes below the node 1703 are regarded as one partial system, with the node 1702 regarded as a generator (a simulated generator).
- the node 1701 and the node 1702 are essentially the same.
- the node 1701 originally supplies power to the partial system 1511.
- the node 1703 and the subsequent nodes are separated as the partial system 1511, the node 1702 is set as a simulated generator for convenience.
- the node 1702 actually indicates the same node.
- the partial system 1511 is appropriately referred to as a sub-system 1511. Nodes are connected in a similar state below the nodes 1721 and 1731, but nodes other than the nodes 1722 and 1732 are not shown in FIG. Nodes 1702, 1722, and 1732 are simulated generators.
- system 11 is input into the power aggregator 4a.
- the storage battery 81 is one of the terminal nodes of each connection.
- the system dividing unit 49 first selects the node 1702 from the lower system 1511.
- the system dividing unit 49 sets the node flag of the node 1702 to “1”. Then, the system dividing unit 49 determines whether or not there is a next node in step S305.
- the system dividing unit 49 determines “Yes” in step S305, returns the process to step S304, and sets the node flag of the node 1703 to “1”.
- the system dividing unit 49 sets each node flag of node 1702 ⁇ node 1703 ⁇ node 1704 ⁇ 1705 to “1”.
- the system dividing unit 49 determines “No” in step S305, and returns to the next higher node 1704 in step S306.
- the system dividing unit 49 determines “No” in step S307. Since the node 1704 has the node 1706 with the node flag “0”, it is determined as “Yes” in step S308, the process returns to step S304, and the node flag of the node 1706 is set to “1”. Since the node 1706 has no next node, the system dividing unit 49 determines “No” in step S305. Then, the system dividing unit 49 returns to the next higher node 1704. However, since the node 1704 is not a system search start node and there is no node with a node flag of “0”, the system dividing unit 49 does not perform step S307 ⁇ No. Step S308 ⁇ No, and further returns to the node 1703 which is one level higher.
- the system dividing unit 49 determines “No” in step S307. Since a node 1707 having a node flag “0” is connected to the node 1703, the system dividing unit 49 determines “Yes” in step S308, and sets the node flag of the node 1707 to “1” in step S304. . Similarly, the node flag is set to “1” from node 1708 to node 1713 in the same manner. If the node flag is set to “1” up to the node 1713, there is no node with the node flag “0” below the node 1702. By repeating steps S305 to S308, the process returns to the node 1702.
- the system division unit 49 determines “Yes” in step S307, and groups nodes 1702 to 1713 in the step S309 (reference numeral 1551).
- the group put together by the processing of steps S303 to S308 is set as a low voltage system group.
- step S309 the system dividing unit 49 adds 1 to the group flag (S309), and the node flag is “0”. It is determined whether there are other system search start nodes (node 1721, node 1731, etc. in the example of FIG. 17) (S311). If the result of step S311 is that there is a system search start node with the node flag “0” (S311 ⁇ Yes), the system division unit 49 returns the process to step S303, and performs the grouping process using that node as the system search start node. .
- step S311 is that there is no system search start node with the node flag “0” (S311 ⁇ No)
- a high voltage system group (group 1521 in FIG. 17) is generated (S312), and 1 is added to the current group flag.
- the value is a group number.
- the high voltage system node may be set in advance, or a set of system search start nodes may be used as the high voltage system node.
- FIG. 18 is a flowchart illustrating a procedure of a method for performing power coloring processing for each group calculated as a result of FIG. This process is a process that replaces step S103 in FIG.
- the power coloring unit 43 detects an overlapping node at the boundary portion of the grouped power system 11 (S401).
- the overlapping nodes are nodes of the high voltage system and simulated generators.
- the nodes 1701 and 1702 are overlapping nodes
- the nodes 1721 and 1722 are overlapping nodes
- the nodes 1731 and 1732 are overlapping nodes.
- nodes that actually indicate the same transformer are assumed to be duplicate nodes.
- the power coloring unit 43 uses the observation values (information shown in FIG.
- the power coloring unit 43 performs power coloring processing on the nodes of the high voltage system group (S402).
- the process in step S402 is the same as the process in FIG.
- the power coloring unit 43 acquires the group information of the low voltage system group calculated in FIG. 16 during execution of the power coloring process in the high voltage system group (S403).
- the power coloring unit 43 executes the power coloring process on the nodes of each low voltage system group (S404).
- the process in step S404 is the same as the process in FIG. Then, the power coloring unit 43 outputs the power coloring results of the high voltage system group and the low voltage system group (S405).
- the power system is grouped into a predetermined group, and the power coloring process is performed for each group, so that the processing load can be reduced.
- Power System Monitoring and Control System Power Supply Command Center 3 Data Center 4, 4a Power Aggregator (Power Control Device) 5 Large-scale power generation system (generator, power source) 6 Solar power generation system (generator, power source) 7 Wind power generation system (generator, power source) 8 Electric Vehicle 10 Communication Network 11 Power System 41 Data Collection Unit 42 System Configuration Generation Unit 43 Power Coloring Unit (Power Source Identification Unit) 44 System control device calculation unit (power source selection unit) 45 System Control Command 46 Display Unit 47 Profile Database 48 History Database 49 System Dividing Unit (Power System Grouping Unit) 81 Storage battery (power source) 300 Parameter setting screen (including selection conditions)
Landscapes
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Abstract
発電機と、蓄電池とを含む電力源が接続されている電力系統(11)における電力制御装置であって、CO2由来量を基に、電力源を選択するパワーアグリゲータ(4)を有し、パワーアグリゲータは、表示部(46)に表示されているパラメータ設定画面を介して、入力された情報に従って、情報を収集する機器の目的関数が入力されると、目的関数に従って、電力系統における機器の電圧値、電流値を含む情報を取得するデータ収集部(41)と、各電力源の電圧値、電流値およびアドミタンスを基に、蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出し、予め設定されている発電機の種類毎のCO2由来係数を発電機由来毎の電力に乗算したCO2由来量を算出する電力カラーリング部(43)と、電力源毎におけるCO2由来量を表示部(46)に表示する系統制御機器算出部(45)を含む。
Description
本発明は、電力制御方法、プログラムおよび電力制御装置の技術に関する。
特許文献1には二次電池の能力を有効活用して需給制御と送電損失低減制御の両方を統合した総合的な制御を実現し、トータルの制御効果を向上する二次電池を用いた電力系統制御装置と方法、発電計画装置、リアルタイム制御装置、および電力系統制御システムが開示されている。
また、特許文献2には需要家側の二次電池の余力を十分に有効利用して、線路を流れる電力潮流(有効電力、無効電力)を直接的に減少可能とすることにより、電力系統を効率的に制御可能な二次電池システムを用いた送電損失低減システムと方法が開示されている。
また、特許文献2には需要家側の二次電池の余力を十分に有効利用して、線路を流れる電力潮流(有効電力、無効電力)を直接的に減少可能とすることにより、電力系統を効率的に制御可能な二次電池システムを用いた送電損失低減システムと方法が開示されている。
特許文献1および特許文献2に記載の技術では電力系統の制御を行うために送電損失低減、発電機燃料消費特性最小化、CO2排出量低減に代表される目的関数を、系統切り替えをはじめとした系統制御を最適化手法を用いて求めることで最小化している。これらの技術は、CO2削減の観点から個々の発電機の効率を向上させるという形で実施している。そのため、電力系統全体のCO2削減には必ずしもなっていない。また、蓄電池に電力を貯蔵して排出する全体のCO2を削減するという方法もとられていない。
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、CO2排出量を基に電力源を選択することを目的とする。
前記課題を解決するため、本発明は、1つ以上の発電機と、蓄電池とを含む電力源が接続されている電力系統において、CO2排出量に関する情報であるCO2由来量を基に、前記電力源を選択する電力制御装置の電力制御方法であって、前記電力制御装置は、表示部に表示されている設定画面を介して、情報を収集する機器の選択条件を入力し、前記選択条件に従って、前記電力系統における機器の電圧値、電流値を含む情報を取得し、各電力源の電圧値、電流値およびアドミタンスを基に、前記蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出し、予め設定されている前記発電機の種類毎のCO2由来係数を前記発電機由来毎の電力に乗算したCO2由来量を算出し、前記電力源毎におけるCO2由来量を前記表示部に表示することを特徴とする。
その他の解決手段については実施形態中で適宜説明する。
その他の解決手段については実施形態中で適宜説明する。
本発明によれば、CO2排出量を基に電力源を選択することができる。
本発明の他の目的、特徴及び利点は添付図面に関する以下の本発明の実施例の記載から明らかになるであろう。
本発明の他の目的、特徴及び利点は添付図面に関する以下の本発明の実施例の記載から明らかになるであろう。
次に、本発明を実施するための形態(「実施形態」という)について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
《第1実施形態》
まず、図1~図13を参照して、本発明に係る第1実施形態について説明する。
(システム構成)
図1は、本発明の第1実施形態に係る電力系統監視制御システムの構成例を示す図である。なお、図1において、破線は情報の流れを示し、実線は電力の流れを示す。
電力系統監視制御システム1は、給電指令所2、データセンタ3、パワーアグリゲータ(電力制御装置)4、火力あるいは原子力などの大規模発電システム5、太陽光発電システム6、風力発電システム7、電気自動車8、電気自動車8を充電するときに駐車する建造物9などを有している。
これらのうち、給電指令所2、データセンタ3、パワーアグリゲータ4、電気自動車8、建造物9は、通信ネットワーク10を介して、互いに情報を送受信している。
また、パワーアグリゲータ4、大規模発電システム5、太陽光発電システム6、風力発電システム7などは、電力系統11を介して建造物9などに対して電力の供給を行っている。
まず、図1~図13を参照して、本発明に係る第1実施形態について説明する。
(システム構成)
図1は、本発明の第1実施形態に係る電力系統監視制御システムの構成例を示す図である。なお、図1において、破線は情報の流れを示し、実線は電力の流れを示す。
電力系統監視制御システム1は、給電指令所2、データセンタ3、パワーアグリゲータ(電力制御装置)4、火力あるいは原子力などの大規模発電システム5、太陽光発電システム6、風力発電システム7、電気自動車8、電気自動車8を充電するときに駐車する建造物9などを有している。
これらのうち、給電指令所2、データセンタ3、パワーアグリゲータ4、電気自動車8、建造物9は、通信ネットワーク10を介して、互いに情報を送受信している。
また、パワーアグリゲータ4、大規模発電システム5、太陽光発電システム6、風力発電システム7などは、電力系統11を介して建造物9などに対して電力の供給を行っている。
給電指令所2は、管轄区域内の電力供給と、制御を担当するセンタである。
データセンタ3は、電力系統11内の電気の流れの履歴、あるいは各種機器の動作履歴、ユーザの契約情報をはじめとした電力系統11に関連するデータを管理するセンタである。データセンタ3については、後記して説明する。通信ネットワーク10を介して送受信される情報は、データセンタ3に送信され、データセンタ3は、後記するように使用する用途に応じて受信した情報を変換する。
データセンタ3は、電力系統11内の電気の流れの履歴、あるいは各種機器の動作履歴、ユーザの契約情報をはじめとした電力系統11に関連するデータを管理するセンタである。データセンタ3については、後記して説明する。通信ネットワーク10を介して送受信される情報は、データセンタ3に送信され、データセンタ3は、後記するように使用する用途に応じて受信した情報を変換する。
パワーアグリゲータ4は契約している電気自動車8に搭載されている蓄電池81の情報を取得し、給電指令所2から指示される電力供給量を基に、電力供給量を対象とする電気自動車8から必要量を収集して、分散電力源として電力系統11への充放電を指示する機能を持つ装置である。なお、図1では、蓄電池81を1つとしたが、電力系統11内に複数の蓄電池81が接続されていてもよい。
また、パワーアグリゲータ4は、各電力情報を取得し、電気自動車8に搭載されている蓄電池81を分散電力源として考え、この蓄電池81の管理と制御指示を行う機能を有し、下位の電力管理所に設置されている装置である。パワーアグリゲータ4については、後記して説明する。
また、パワーアグリゲータ4は、各電力情報を取得し、電気自動車8に搭載されている蓄電池81を分散電力源として考え、この蓄電池81の管理と制御指示を行う機能を有し、下位の電力管理所に設置されている装置である。パワーアグリゲータ4については、後記して説明する。
本実施形態は、前記したように電気自動車8に搭載されている蓄電池81を分散電力源としてみたとき、そこに蓄えられている電力(蓄電力)が、どこに由来するものかを判定し、よりCO2排出が少ない電力源(原子力発電や、太陽光発電システム6、風力発電システム7など)に由来する電力の割合が多い蓄電池81を分散電力源として使用することを目的とするものであり、パワーアグリゲータ4に、その特徴を有するものである。以降、大規模発電システム5、太陽光発電システム6、風力発電システム7、蓄電池81を電力源と、適宜記載することとする。
なお、図1に示す構成は、電力系統監視制御システム1の一例を示すものであり、本発明は、これらの構成に限るものではない。また、本実施形態では、蓄電池81を電気自動車8に搭載されているものとしたが、これに限らず、他の蓄電池81を対象としてもよい。
また、電力系統11には、電力源の電力を消費する図示しない機器が接続されている。
また、電力系統11には、電力源の電力を消費する図示しない機器が接続されている。
(パワーアグリゲータの構成)
図2は、第1実施形態に係るパワーアグリゲータの構成例を示す図である。
パワーアグリゲータ4はゲートウェー(GW)12を介して、通信ネットワーク10に接続すると共に、電力系統11にも接続している。パワーアグリゲータ4は、データ収集部41、系統構成生成部42、電力カラーリング部(電力源特定部)43、系統制御機器算出部(電力源選択部)44、系統制御指令部45、表示部46、プロファイルデータベース47および履歴データベース48を有している。
データ収集部41は、パワーアグリゲータ4が接続している電力系統11における情報を通信ネットワーク10を介して収集する機能を有している。
系統構成生成部42は、データ収集部41からの情報を基に、監視制御対象を決定する機能を有する。
図2は、第1実施形態に係るパワーアグリゲータの構成例を示す図である。
パワーアグリゲータ4はゲートウェー(GW)12を介して、通信ネットワーク10に接続すると共に、電力系統11にも接続している。パワーアグリゲータ4は、データ収集部41、系統構成生成部42、電力カラーリング部(電力源特定部)43、系統制御機器算出部(電力源選択部)44、系統制御指令部45、表示部46、プロファイルデータベース47および履歴データベース48を有している。
データ収集部41は、パワーアグリゲータ4が接続している電力系統11における情報を通信ネットワーク10を介して収集する機能を有している。
系統構成生成部42は、データ収集部41からの情報を基に、監視制御対象を決定する機能を有する。
電力カラーリング部43は、電力カラーリング処理を行う機能を有する。ここで、電力カラーリング処理とは、蓄電池81に蓄えられている電力が、どこの発電機の由来であるのかを区別(カラーリング)することである。電力カラーリング部43は、本実施形態を特徴付ける構成である。
系統制御機器算出部44は、電力カラーリング部43の処理結果を基に電力系統11の制御機器や、使用する電力源を決定する機能を有する。
系統制御指令部45は、系統制御機器算出部44にて算出した機器に対して制御指示を行う機能を有する。
表示部46は、情報を表示するディスプレイなどの表示装置である。
系統制御機器算出部44は、電力カラーリング部43の処理結果を基に電力系統11の制御機器や、使用する電力源を決定する機能を有する。
系統制御指令部45は、系統制御機器算出部44にて算出した機器に対して制御指示を行う機能を有する。
表示部46は、情報を表示するディスプレイなどの表示装置である。
プロファイルデータベース47は、電気自動車8の走行履歴など、電気自動車8の走行解析などに用いる情報が格納されている。
履歴データベース48は、電力系統11を介して収集した情報や、電力カラーリング部43の処理結果などが格納されている。
履歴データベース48は、電力系統11を介して収集した情報や、電力カラーリング部43の処理結果などが格納されている。
パワーアグリゲータ4は、PC(Personal Computer)などで実現され、各部41~45は、図示しないROM(Read Only Memory)や、HDD(Hard Disk Drive)に格納されたプログラムが、RAM(Random Access Memory)に展開され、CPU(Central Processing Unit)によって実行されることによって具現化する。あるいは、パワーアグリゲータ4はブレードサーバであって、各部41~48はブレードサーバを構成するブレードであってもよい。
(処理)
次に、図1および図2を参照しつつ、図3~図10に沿って本実施形態に係る処理の説明を行う。
図3は、第1実施形態に係るパラメータ設定画面の例を示す図である。
本実施形態に係る処理を行う前に、パワーアグリゲータ4は表示部46に図3のパラメータ設定画面300を表示し、ユーザは図示しないパワーアグリゲータ4の入力部を介して目的関数の設定などを行う。
パラメータ設定画面300は、電力容量一覧表示エリア301、実行発電パターン表示エリア302、目的関数設定エリア303、過不足電力入力窓304、計算ボタン305、設定ボタン306および実行ボタン307を有している。
次に、図1および図2を参照しつつ、図3~図10に沿って本実施形態に係る処理の説明を行う。
図3は、第1実施形態に係るパラメータ設定画面の例を示す図である。
本実施形態に係る処理を行う前に、パワーアグリゲータ4は表示部46に図3のパラメータ設定画面300を表示し、ユーザは図示しないパワーアグリゲータ4の入力部を介して目的関数の設定などを行う。
パラメータ設定画面300は、電力容量一覧表示エリア301、実行発電パターン表示エリア302、目的関数設定エリア303、過不足電力入力窓304、計算ボタン305、設定ボタン306および実行ボタン307を有している。
電力容量一覧表示エリア301は、各発電種類毎に分類された発電総容量を示す。発電総容量とは、現在発電可能な電力容量のことである。発電種類は例えば火力、原子力発電、水力発電、揚水発電、電気自動車8の蓄電池81、風力発電、再生可能エネルギー発電などを含む。ここで、再生可能エネルギー発電とは、太陽光発電など、自然界に存在し、繰り返し供給されるエネルギーである。また、電力容量一覧表示エリア301には、これらの発電総容量の合計値も表示される。
実行発電パターン表示エリア302には、現在実際に発電されている発電量と、予備電力とが、電力容量一覧表示エリア301と同様に、発電種類毎に表示され、さらに発電量と、予備電力との合計値が表示されている。予備電力は、例えば発電総容量-発電量で計算される電力である。
目的関数設定エリア303は、複数の目的関数が選択可能となっている。目的関数は発電実行パターンを決定するための関数であり、変電所(S/S)毎のCO2最小化、需要家(ユーザ)毎のCO2最小化、対象とする電力系統11全体でのCO2最小化、発電コスト最小化などが選択可能となっている。
電力系統監視制御システム1をオンライン制御で使用する場合、パラメータ設定画面300において一度目的関数を決定すると、パワーアグリゲータ4は、対象とする電力系統11の電力の過不足分を検知して、その過不足分をもとに前記した実行発電パターンを決定する。また、パワーアグリゲータ4は、制御計算結果(電力カラーリング処理結果)の算出と同時に、系統制御指令部45へ指令を送り、制御計算結果を表示部46に表示する。目的関数を設定する際には、ユーザが設定ボタン306を選択入力することで、目的関数設定エリア303をアクティブ状態にした後で、必要な目的関数をユーザが選択する。目的関数を設定後、ユーザが実行ボタン307を選択入力することによって、目的関数設定エリア303は非アクティブとなり、図4に示す電力系統監視制御が実行される。電力系統監視制御の実行中は、ユーザが再度設定ボタン306を選択入力しない限り、目的関数設定エリア303がアクティブになることはない。
一方、電力系統監視制御システム1をオフラインで使用する、すなわち、電力系統監視制御システム1を需給計画立案に用いる際には、ユーザが設定ボタン306を選択入力して目的関数設定エリア303をアクティブ状態にし、所望の目的関数を設定した後に、過不足電力入力窓304に需給バランスの過不足分を入力し、計算ボタン305を選択入力することによって、パワーアグリゲータ4が需給計画立案時の実行発電パターンを算出する。ここで、需給バランスの過不足分とは、予備電力の合計値などであり、蓄電池81からの供給を希望する電力である。
設定ボタン306の入力後、目的関数設定エリア303は非アクティブとはならず、続いてユーザが過不足電力入力窓304に需給バランスの過不足分を入力して計算ボタン305を選択入力することで、連続的に手動で計算を行えるようになっている。ここで例示した目的関数のうち、「変電所(S/S)毎 CO2 最小化」は対象とする電力系統11中の各変電所ごとに電力のCO2由来を最小化する目的関数である。また、「需要家毎 CO2 最小化」は各需要家(ユーザ)毎に対象とする電力系統11から流れ込む電力のCO2由来を最小化する目的関数である。「全体 CO2 最小化」は対象とする電力系統11全体で発生するCO2を最適化する目的関数である。そして、「発電コスト 最小化」は、対象とする電力系統11全体での発電コスト(費用)を最小化する目的関数である。ここで、目的関数のうちの「変電所(S/S)毎」や、「需要家毎」や、「全体」などが選択条件となる。なお、図3において、「発電コスト 最小化」という目的関数が選択された場合、選択条件は「全体」となる。
(全体処理)
次に、図2を参照しつつ、図4に沿って第1実施形態に係る電力系統監視制御方法の全体処理を説明する。
図4は、第1実施形態に係る電力系統監視制御方法の全体処理を示す図である。
まず、パワーアグリゲータ4のデータ収集部41が計算対象とする電力系統11から、蓄電池81を含む各ノードの情報(電力系統情報)を読み込む(S101)。読み込む情報は、図3のパラメータ設定画面300の目的関数設定エリア303で、ユーザが設定した目的関数のうちの選択条件に合致する機器の情報である。つまり、目的関数のうちの選択条件に合致する機器に関するすべての情報が読み込まれる。読み込まれる情報は、電力源や、各機器(ノード)に備わっている計測器から、当該機器のスイッチの開閉情報、ならびに電力物理量などである。選択条件に合致する機器とは、例えば、選択条件が「全体」であれば、電力系統11全体の機器であり、「需要家毎」であれば、蓄電池81を使用している需要家が契約している電力会社に電力を供給している発電機である。また、選択条件が「変電所(S/S)毎」であれば、蓄電池81へ電力を供給している変電所に接続されている機器となる。
収集した電力系統情報は図5に示す送電線・配電線情報や、図6に示すノードパラメータ情報などのフォーマットで履歴データベース48に格納される。
次に、図2を参照しつつ、図4に沿って第1実施形態に係る電力系統監視制御方法の全体処理を説明する。
図4は、第1実施形態に係る電力系統監視制御方法の全体処理を示す図である。
まず、パワーアグリゲータ4のデータ収集部41が計算対象とする電力系統11から、蓄電池81を含む各ノードの情報(電力系統情報)を読み込む(S101)。読み込む情報は、図3のパラメータ設定画面300の目的関数設定エリア303で、ユーザが設定した目的関数のうちの選択条件に合致する機器の情報である。つまり、目的関数のうちの選択条件に合致する機器に関するすべての情報が読み込まれる。読み込まれる情報は、電力源や、各機器(ノード)に備わっている計測器から、当該機器のスイッチの開閉情報、ならびに電力物理量などである。選択条件に合致する機器とは、例えば、選択条件が「全体」であれば、電力系統11全体の機器であり、「需要家毎」であれば、蓄電池81を使用している需要家が契約している電力会社に電力を供給している発電機である。また、選択条件が「変電所(S/S)毎」であれば、蓄電池81へ電力を供給している変電所に接続されている機器となる。
収集した電力系統情報は図5に示す送電線・配電線情報や、図6に示すノードパラメータ情報などのフォーマットで履歴データベース48に格納される。
図5は、送電線・配電線情報の例を示す図である。
送電線・配電線情報には、各送電線・配電線に対する設備名、送電線・配電線の抵抗分、誘導分、容量分、変圧である場合はタップ比を有する。ちなみに、設備名は、始点ノード名-終点ノード名(例えば、#1-#2:#1が始点ノード名、#2が終点ノード名)の形式となっている。なお、ノードとは、電力系統11に接続されている各電力源、各機器を示すものである。従って、蓄電池81は、ノードの1つである。
送電線・配電線情報には、各送電線・配電線に対する設備名、送電線・配電線の抵抗分、誘導分、容量分、変圧である場合はタップ比を有する。ちなみに、設備名は、始点ノード名-終点ノード名(例えば、#1-#2:#1が始点ノード名、#2が終点ノード名)の形式となっている。なお、ノードとは、電力系統11に接続されている各電力源、各機器を示すものである。従って、蓄電池81は、ノードの1つである。
図6は、ノードパラメータ情報の例を示す図である。
ノードパラメータ情報は、ノードの設備名、発電機の接続有無、電圧指定値、電圧初期値、発電量の有効電力(PG)、無効電力(QG)、ノードの有効電力(PL)、ノードの無効電力(QL)、ノードに接続されているコンデンサ・リアクトルなどを有している。電圧指定値とは、発電機5~7における電圧値(起電力)であり、電圧初期値とは、電力系統11が大規模なときに計算を収束させるためのパラメータである。
ノードパラメータ情報は、ノードの設備名、発電機の接続有無、電圧指定値、電圧初期値、発電量の有効電力(PG)、無効電力(QG)、ノードの有効電力(PL)、ノードの無効電力(QL)、ノードに接続されているコンデンサ・リアクトルなどを有している。電圧指定値とは、発電機5~7における電圧値(起電力)であり、電圧初期値とは、電力系統11が大規模なときに計算を収束させるためのパラメータである。
図4のステップS101の後、電力カラーリング部43がCO2由来電力評価値を初期化する(S102)。
そして、電力カラーリング部43が、蓄電池81の蓄電力を由来発電元毎に区別し、仮想的に色分け(カラーリング)する電力カラーリング処理を実行する(S103)。電力カラーリング処理は、図7~図9を参照して後記する。
そして、電力カラーリング部43が、蓄電池81の蓄電力を由来発電元毎に区別し、仮想的に色分け(カラーリング)する電力カラーリング処理を実行する(S103)。電力カラーリング処理は、図7~図9を参照して後記する。
そして、系統制御機器算出部44が、CO2排出量を最小化する計算対象となる系統に接続されている発電機ならびに蓄電池81の発電最適量を算出する(S104)。発電最適量とは、各蓄電池81におけるCO2排出量を最小にするような、各蓄電池81からの出力(例えば電圧値)である。発電最適量については、図10を参照して後記するが、CO2排出量と、出力との関数は、ステップS104で算出されたCO2由来量を基に算出される。
そして、系統制御機器算出部44は、現在の発電最適量をCO2由来電力評価値とする。
次に、系統制御機器算出部44が、現在のCO2由来電力評価値が前回ループのときのCO2由来電力評価値よりも大きいか否かを判定する(S105)。
ステップS105の結果、現在のCO2由来電力評価値が前回ループにおけるCO2由来電力評価値以下の場合(S105→No)、系統制御機器算出部44は、現在のCO2由来電力評価値を記憶し、CO2由来電力の影響が大きい電力源(蓄電池81)を変更し(S106)、ステップS103へ処理を戻す。変更は、例えば発電最適量が小さい電力源を、発電最適量の大きい電力源に変更するなどの方法が用いられる。
次に、系統制御機器算出部44が、現在のCO2由来電力評価値が前回ループのときのCO2由来電力評価値よりも大きいか否かを判定する(S105)。
ステップS105の結果、現在のCO2由来電力評価値が前回ループにおけるCO2由来電力評価値以下の場合(S105→No)、系統制御機器算出部44は、現在のCO2由来電力評価値を記憶し、CO2由来電力の影響が大きい電力源(蓄電池81)を変更し(S106)、ステップS103へ処理を戻す。変更は、例えば発電最適量が小さい電力源を、発電最適量の大きい電力源に変更するなどの方法が用いられる。
ステップS105の結果、現在のCO2由来電力評価値が前回ループにおけるCO2由来電力評価値より大きい場合(S105→Yes)、現在のCO2由来電力評価値が最小の値であると推定できるので、系統制御機器算出部44が、後記するCO2由来量情報(図9)を電力カラーリング結果として表示し(S107)、処理を終了する。このとき、図3の電力容量一覧表示エリア301および実行発電パターン表示エリア302における蓄電池に該当する値を、ステップS104で算出した発電最適量の値に更新してもよい。
なお、ステップS105で「Yes」が選択された後、系統制御機器算出部44は、ステップS104で算出された発電最適量の各蓄電池81における総和を基に、各蓄電池81からの出力電力を算出し、この出力電力が図3のパラメータ設定画面300の過不足電力入力窓304に入力された電力値以上の値である否かを判定してもよい。つまり、蓄電池81からの出力電力が、不足分の電力をカバーしているか否かを、系統制御機器算出部44が判定してもよい。過不足電力入力窓304に入力された電力値未満であれば警告画面を表示し、パワーアグリゲータ4はステップS103の処理へ戻り、過不足電力入力窓304に入力された電力値以内であれば、パワーアグリゲータ4は処理を終了するなどしてもよい。
なお、ステップS105で「Yes」が選択された後、系統制御機器算出部44は、ステップS104で算出された発電最適量の各蓄電池81における総和を基に、各蓄電池81からの出力電力を算出し、この出力電力が図3のパラメータ設定画面300の過不足電力入力窓304に入力された電力値以上の値である否かを判定してもよい。つまり、蓄電池81からの出力電力が、不足分の電力をカバーしているか否かを、系統制御機器算出部44が判定してもよい。過不足電力入力窓304に入力された電力値未満であれば警告画面を表示し、パワーアグリゲータ4はステップS103の処理へ戻り、過不足電力入力窓304に入力された電力値以内であれば、パワーアグリゲータ4は処理を終了するなどしてもよい。
(電力カラーリング処理)
次に、図2を参照しつつ、図7および図8に沿って図4のステップS103の電力カラーリング処理の説明を行う。
図7は、第1実施形態に係る電力カラーリング処理の手順を示すフローチャートであり、図8は、電力系統の模式図である。
前記したように電力カラーリングとは、蓄電池81の蓄電力を発電機種類別に仮想的に色分けすることである。発電機種類とは例えば原子力、火力、水力、再生可能エネルギーを意味する。
次に、図2を参照しつつ、図7および図8に沿って図4のステップS103の電力カラーリング処理の説明を行う。
図7は、第1実施形態に係る電力カラーリング処理の手順を示すフローチャートであり、図8は、電力系統の模式図である。
前記したように電力カラーリングとは、蓄電池81の蓄電力を発電機種類別に仮想的に色分けすることである。発電機種類とは例えば原子力、火力、水力、再生可能エネルギーを意味する。
まず、電力カラーリング部43が、処理対象となる電力系統11の情報(電力系統情報)を読み込む(S201)。ステップS201の処理はステップS101と同様であるので説明を省略する。
次に、電力カラーリング部43が、読み込んだ電力系統情報を基にアドミタンス行列を生成する(S202)。アドミタンス行列は、式(1)におけるYGG,YGL,YLG,YLLである。ここで、添え字「G」は発電機(火力発電所や、原子力発電所に設置されている発電機)を示し、添え字「L」は負荷を示す。ここで、負荷とは、発電機5~7から電力供給を受ける機器を指しており、蓄電状態の蓄電池81も負荷に含まれる(蓄電池81は、充電時では負荷とみなされ、放電時には発電機とみなされる)。すなわち、YGGは発電機から自身または他の発電機をみたときのアドミタンスであり、YGLは発電機から負荷をみたときのアドミタンスであり、YLGは負荷から発電機をみたときのアドミタンスであり、YLLは負荷から自身または他の負荷をみたときのアドミタンスである。
次に、電力カラーリング部43が、読み込んだ電力系統情報を基にアドミタンス行列を生成する(S202)。アドミタンス行列は、式(1)におけるYGG,YGL,YLG,YLLである。ここで、添え字「G」は発電機(火力発電所や、原子力発電所に設置されている発電機)を示し、添え字「L」は負荷を示す。ここで、負荷とは、発電機5~7から電力供給を受ける機器を指しており、蓄電状態の蓄電池81も負荷に含まれる(蓄電池81は、充電時では負荷とみなされ、放電時には発電機とみなされる)。すなわち、YGGは発電機から自身または他の発電機をみたときのアドミタンスであり、YGLは発電機から負荷をみたときのアドミタンスであり、YLGは負荷から発電機をみたときのアドミタンスであり、YLLは負荷から自身または他の負荷をみたときのアドミタンスである。
そして、電力カラーリング部43が、ステップS202で生成したアドミタンス行列から、式(1)に示す行列式を生成する(S203)。
ここで、式(1)のIGは各発電機からの電流値の行列(列ベクトル)を示しており、VGは各発電機で発電される電圧値の行列(列ベクトル)を示している。そしてVLは負荷における電圧値の行列(列ベクトル)を示している。ちなみに、式(1)において、IG、VG(VGは図6の電力指定値である)が分かっているため、VLが変数となる。
次に、電力カラーリング部43が、各発電機5~7の中から電流源(発電機5~7)を一つだけ設定した際の各負荷の電圧(VL)を算出する。つまり、各発電機ノードの中から電流源を一つだけ設定したと仮定したときの各負荷の電圧を算出する(S204)。
ステップS204の処理を、図8を用いて説明する。
ステップS204の処理の原理を図8を用いて説明すると、対象とする電力系統11の発電機、負荷を電流で表現した際に、式(1)に示す電力方程式を用いて、電流源として表現した発電機の任意の1つを選択し、選択した発電機以外の電流値を0とした際に、負荷の電圧がどのような値になるかを求める。
図8において、符号801~803は発電所に設置されている発電機を示しており、符号811~813は負荷を示している。ここで、IG1k、IG2k、・・・、IGgkはk番目の負荷に発電機G1,G2,・・・,Ggが及ぼす電流影響量であり、式(1)のIGを構成する成分である。また、I1L,I2L,・・・,IkLは、負荷番号1番、2番、・・・、k番の負荷へ流れる負荷毎の電流である。
ここで、例えば、IG1kのみを所定の値とし、IG2k,・・・,IGgkを「0」とすることで、1番目の発電機が各負荷に与える影響を算出することができる。
ステップS204の処理の原理を図8を用いて説明すると、対象とする電力系統11の発電機、負荷を電流で表現した際に、式(1)に示す電力方程式を用いて、電流源として表現した発電機の任意の1つを選択し、選択した発電機以外の電流値を0とした際に、負荷の電圧がどのような値になるかを求める。
図8において、符号801~803は発電所に設置されている発電機を示しており、符号811~813は負荷を示している。ここで、IG1k、IG2k、・・・、IGgkはk番目の負荷に発電機G1,G2,・・・,Ggが及ぼす電流影響量であり、式(1)のIGを構成する成分である。また、I1L,I2L,・・・,IkLは、負荷番号1番、2番、・・・、k番の負荷へ流れる負荷毎の電流である。
ここで、例えば、IG1kのみを所定の値とし、IG2k,・・・,IGgkを「0」とすることで、1番目の発電機が各負荷に与える影響を算出することができる。
具体的には、式(1)の左辺における列ベクトルIGにおける成分で、IG1kのみを所定の値とし、IG2k,・・・,IGgkを「0」として、VLの各成分の値を連立方程式で解くことにより、1番目の発電機による各負荷の電圧VLへの影響(列ベクトルVL1)を算出することができる。
同様に、IG2kのみを所定の値とし、IG1k,IG3k・・・,IGgkを「0」として、VLの各成分の値を連立方程式で解くことにより、2番目の発電機による各負荷の電圧VLへの影響(列ベクトルVL2)を算出することができる。
以下、同様の処理をIGgkまで行うことによって、列ベクトルVL3,・・・,VLgを算出する。
なお、ここでは、電流源として表現した発電機の任意の1つを選択し、選択した発電機以外の電流値を0とした際に、負荷の電圧がどのような値になるのかを求めたが、選択した1つの発電機の電流値を微小変化させることによって、負荷の電圧がどの程度変動するかを求めることによって、発電機の負荷への影響を調べてもよい。
同様に、IG2kのみを所定の値とし、IG1k,IG3k・・・,IGgkを「0」として、VLの各成分の値を連立方程式で解くことにより、2番目の発電機による各負荷の電圧VLへの影響(列ベクトルVL2)を算出することができる。
以下、同様の処理をIGgkまで行うことによって、列ベクトルVL3,・・・,VLgを算出する。
なお、ここでは、電流源として表現した発電機の任意の1つを選択し、選択した発電機以外の電流値を0とした際に、負荷の電圧がどのような値になるのかを求めたが、選択した1つの発電機の電流値を微小変化させることによって、負荷の電圧がどの程度変動するかを求めることによって、発電機の負荷への影響を調べてもよい。
そして、電力カラーリング部43は、ステップS204で算出した負荷電圧と、アドミタンス行列を用いて、それぞれの発電機によって発生する潮流状態を算出する(S205)。
ステップS205の処理を具体的に説明すると、電力カラーリング部43は、まず、ステップS204で各負荷電圧を算出する際に求めた列ベクトルVL1,VL2,・・・,VLgのそれぞれを成分毎に加算して、列ベクトルVLを算出する(VL=VL1+VL2+・・・VLg)。
次に、電力カラーリング部43は、式(1)の右辺VLに、算出した列ベクトルVLを代入し、左辺下側の0行列の部分に負荷ILの各成分を変数として代入して、ILについて解くことによりILの各成分(負荷における電流値)を算出する。これにより、それぞれの発電機によって発生する潮流状態を算出することができる。
ステップS205の処理を具体的に説明すると、電力カラーリング部43は、まず、ステップS204で各負荷電圧を算出する際に求めた列ベクトルVL1,VL2,・・・,VLgのそれぞれを成分毎に加算して、列ベクトルVLを算出する(VL=VL1+VL2+・・・VLg)。
次に、電力カラーリング部43は、式(1)の右辺VLに、算出した列ベクトルVLを代入し、左辺下側の0行列の部分に負荷ILの各成分を変数として代入して、ILについて解くことによりILの各成分(負荷における電流値)を算出する。これにより、それぞれの発電機によって発生する潮流状態を算出することができる。
続いて、電力カラーリング部43は、k番目の発電機からi番目の負荷への電力配分を式(2)を用いて算出する(S206)。
式(2)におけるViは、列ベクトルVLの成分であり、Ii
k*は列ベクトルILの成分Ii
kの共役複素数である。ここで、Ii
kはk番目の発電機からi番目の負荷へ流れる電流値である。
そして、電力カラーリング部43は、算出したk番目の発電機からi番目の負荷への電力配分(式(2)のWi
k)に対し、発電種類ごとに予め設定されているCO2排出係数を乗ずることにより、各負荷におけるCO2由来量(供給電力をCO2由来源によって増減したもの)を算出する(S207)。電力カラーリング部43は、算出した各負荷におけるCO2由来量を図9に示すCO2由来量情報の形式で履歴データベース48に逐次記録する。さらに、電力カラーリング部43は、負荷の中から蓄電池81に相当する負荷を抽出し、この蓄電池81のCO2由来量情報を基に、複数の電気自動車8に搭載されている各蓄電池81がどのようなCO2由来量の傾向があるかどうかを分析し、その結果をプロファイルデータベース47に蓄積してもよい。
図9は、第1実施形態に係るCO2由来量情報の例を示す図である。
図9に示すように、負荷(設備名)毎に火力由来、原子力由来、風力発電などの再生可能エネルギー由来のCO2由来量が記憶されている。
図9に示すように、負荷(設備名)毎に火力由来、原子力由来、風力発電などの再生可能エネルギー由来のCO2由来量が記憶されている。
(ステップS104の詳細)
次に、前記したステップS104(発電最適量の算出)について図10を参照して説明する。電力カラーリング部43は、蓄電池81を発電機とみなしたときにおける各発電機、各蓄電池81、再生可能エネルギー発電機などの電力源から各電力系統11中の負荷への充放電量(電力)の実際の配分を、発電機の経済負荷配分の考え方を基に算出する。これは電力源の出力とCO2排出量を2次関数近似して、全体の発電機におけるCO2排出量の総和が最適になるように各発電機の出力を求めるものである。ここで、CO2排出量とは、各発電機が発電の際に実際に排出するCO2の量であり、CO2由来量とは、各蓄電池81に蓄電されている電力のうち、火力発電由来の電力や、原子力発電由来の電力の量などを示すものである。
各蓄電池81には火力発電における発電機と異なり、出力xとCO2排出関数が存在しないためにそれに相当する疑似的な関数(式(3))を作成する必要がある。ここで、式(3)におけるFi(x)がCO2排出量となる。なお、再生可能エネルギーは、CO2排出量を「0」とすることができる。
次に、前記したステップS104(発電最適量の算出)について図10を参照して説明する。電力カラーリング部43は、蓄電池81を発電機とみなしたときにおける各発電機、各蓄電池81、再生可能エネルギー発電機などの電力源から各電力系統11中の負荷への充放電量(電力)の実際の配分を、発電機の経済負荷配分の考え方を基に算出する。これは電力源の出力とCO2排出量を2次関数近似して、全体の発電機におけるCO2排出量の総和が最適になるように各発電機の出力を求めるものである。ここで、CO2排出量とは、各発電機が発電の際に実際に排出するCO2の量であり、CO2由来量とは、各蓄電池81に蓄電されている電力のうち、火力発電由来の電力や、原子力発電由来の電力の量などを示すものである。
各蓄電池81には火力発電における発電機と異なり、出力xとCO2排出関数が存在しないためにそれに相当する疑似的な関数(式(3))を作成する必要がある。ここで、式(3)におけるFi(x)がCO2排出量となる。なお、再生可能エネルギーは、CO2排出量を「0」とすることができる。
Fi(x) = aix2+bix+ci- ・・・ (3)
式(3)において、iは蓄電池81に割り振られた番号である。
式(3)の概念を図10に示す。図10において、縦軸はCO2排出量F(x)であり、横軸は出力(蓄電池81を発電機として使用する際の出力値)を示す。
また、図10のグラフにおける各々の線は各蓄電池81に対応する。
式(3)における発電機の経済負荷配分時の各係数の意味を考えると、aiは二次曲線の傾き(効率の良さ)、biはx軸方向の移動量(出力の上下限)、ciはy切片(発電最適量の最低値)に相当するものである。
式(3)の概念を図10に示す。図10において、縦軸はCO2排出量F(x)であり、横軸は出力(蓄電池81を発電機として使用する際の出力値)を示す。
また、図10のグラフにおける各々の線は各蓄電池81に対応する。
式(3)における発電機の経済負荷配分時の各係数の意味を考えると、aiは二次曲線の傾き(効率の良さ)、biはx軸方向の移動量(出力の上下限)、ciはy切片(発電最適量の最低値)に相当するものである。
そして、蓄電池81毎のCO2排出量Fi(x)の総和(式(4))を最小にするxが発電最適量となる。
蓄電池81には例えば原子力、火力、再生可能エネルギーに由来する電力が任意の割合で充電されている。このことから、aiは、原子力発電のCO2排出係数をα、火力発電のCO2排出係数をβ、再生可能エネルギー発電のCO2排出係数をγ、などと予め設定しておき、蓄電池81中の原子力発電由来の割合をPN、火力発電由来の割合をPF、再生可能エネルギーに由来する発電割合をPRとすると、CO2排出係数aiは以下の式(5)から算出される。なお、蓄電池81中の原子力発電由来の割合PNは、図7のステップS207で算出したCO2由来量のうち、原子力発電に由来するCO2由来量を、該当する蓄電池81に蓄えられている全電力量で除算したものである。同様に、火力発電由来の割合PFは、図7のステップS207で算出したCO2由来量のうち、火力発電に由来するCO2由来量を、該当する蓄電池81に蓄えられている全電力量で除算したものであり、再生可能エネルギー由来の割合PRは、図7のステップS207で算出したCO2由来量のうち、再生可能エネルギーに由来するCO2由来量を、該当する蓄電池81に蓄えられている全電力量で除算したものである。
ai = αPN+βPF+γPR ・・・ (5)
一方、biは出力の上下限を意味するので、蓄電池81のSOC(State Of Charge)の逆数、ciは蓄電池81に関しては0を設定する。また、aiに関しては蓄電池を駆動するために仕様上定められている最低限必要な電力を3等分した値をPN、PF、PRとし、これらの値を式(5)に代入することで求めてもよい。
(データセンタ)
図11は、データセンタの構成例を示す図である。
データセンタ3は電気自動車ユーザ解析サーバ31、電力契約サーバ32、通信ネットワーク10を介して収集した履歴データベース33、履歴データベース33から電気自動車ユーザ解析サーバ31を用いて作成したプロファイルデータベース34を有する。また、各装置31~34はゲートウェー(GW)35を介して通信ネットワーク10に接続している。このゲートウェー35ではデータの授受を行うに際して必要な認証機能を有する。
各部31~34の説明は後記して説明する。
図11は、データセンタの構成例を示す図である。
データセンタ3は電気自動車ユーザ解析サーバ31、電力契約サーバ32、通信ネットワーク10を介して収集した履歴データベース33、履歴データベース33から電気自動車ユーザ解析サーバ31を用いて作成したプロファイルデータベース34を有する。また、各装置31~34はゲートウェー(GW)35を介して通信ネットワーク10に接続している。このゲートウェー35ではデータの授受を行うに際して必要な認証機能を有する。
各部31~34の説明は後記して説明する。
なお、図11では、電気自動車ユーザ解析サーバ31、電力契約サーバ32、履歴データベース33およびプロファイルデータベース34を独立した装置としているが、1つのPC(Personal Computer)で実現してもよい。
図12は、電気自動車ユーザ解析サーバの構成を示す図である。
電気自動車ユーザ解析サーバ31は、データ収集部311およびデータ変換部312を有している。
以下、データ収集部311およびデータ変換部312の機能を説明する。
電気自動車8の位置情報、電気自動車8に搭載されている蓄電池81(図1)のSOC(State Of Charge)情報などの情報は履歴データベース33に格納される。
データ収集部311は、電気自動車8の位置情報、電気自動車8に搭載されている蓄電池81のSOC(State Of Charge)情報などの電気自動車情報を通信ネットワーク10を介して履歴データベース33から収集する。また、電力契約サーバ32には、各電気自動車8のユーザが、あらかじめ希望した電力取引価格の情報(電力取引価格情報)が記憶されているので、データ収集部311は、電力契約サーバ32から通信ネットワーク10を介して、これらの情報も収集する。一方、データ収集部311は基準時計321を参照し、電気自動車8情報や、電力取引価格情報を収集した時刻を取得する。そして、データ変換部312は、データ収集部311が収集した情報を所望の形態に加工し、プロファイルデータベース34に格納する。
なお、図12における電気自動車ユーザ解析サーバ31はPCなどで実現され、各部311,312は、ROMや、HDDに格納されたプログラムが、RAMに展開され、CPUによって実行されることによって具現化する。
電気自動車ユーザ解析サーバ31は、データ収集部311およびデータ変換部312を有している。
以下、データ収集部311およびデータ変換部312の機能を説明する。
電気自動車8の位置情報、電気自動車8に搭載されている蓄電池81(図1)のSOC(State Of Charge)情報などの情報は履歴データベース33に格納される。
データ収集部311は、電気自動車8の位置情報、電気自動車8に搭載されている蓄電池81のSOC(State Of Charge)情報などの電気自動車情報を通信ネットワーク10を介して履歴データベース33から収集する。また、電力契約サーバ32には、各電気自動車8のユーザが、あらかじめ希望した電力取引価格の情報(電力取引価格情報)が記憶されているので、データ収集部311は、電力契約サーバ32から通信ネットワーク10を介して、これらの情報も収集する。一方、データ収集部311は基準時計321を参照し、電気自動車8情報や、電力取引価格情報を収集した時刻を取得する。そして、データ変換部312は、データ収集部311が収集した情報を所望の形態に加工し、プロファイルデータベース34に格納する。
なお、図12における電気自動車ユーザ解析サーバ31はPCなどで実現され、各部311,312は、ROMや、HDDに格納されたプログラムが、RAMに展開され、CPUによって実行されることによって具現化する。
図13は、データ変換部の機能を説明するための図である。
履歴データベース33から取得した情報を基に、電気自動車ユーザ解析サーバ31のデータ変換部312が各電気自動車8のユーザ毎のプロファイルデータを作成し、プロファイルデータベース34に格納する。
履歴データベース33から取得した情報を基に、電気自動車ユーザ解析サーバ31のデータ変換部312が各電気自動車8のユーザ毎のプロファイルデータを作成し、プロファイルデータベース34に格納する。
図13の下段にプロファイルデータの例を示す。
プロファイルデータ1301は、収集した位置情報と時間を基に、例えば自宅を中心とし、横軸を西経-東経、縦軸を南緯-北緯とした座標上にプロットし、ユーザが一日のどの時点でどこに車を駐車しているか、あるいはどの付近を走行しているかどうかの傾向が分かるようにしたデータである。また、電気自動車ユーザ解析サーバ31のデータ変換部312は、存在確率が高い地域カテゴリーごとに位置のみでクラスタリングを行い、その後、そのクラスタリングされた履歴データをもとに時間を考慮してクラスタリングを行う。クラスタリングには、例えば数量化分析法などが用いられる。
このようなプロファイルデータ1301から、各電気自動車8のユーザの日々の行動を予測することが可能となり、電気自動車8の蓄電池81を分散電力源とみなした際の制御対象とすることが可能かどうかについてが明らかになる。
プロファイルデータ1301は、収集した位置情報と時間を基に、例えば自宅を中心とし、横軸を西経-東経、縦軸を南緯-北緯とした座標上にプロットし、ユーザが一日のどの時点でどこに車を駐車しているか、あるいはどの付近を走行しているかどうかの傾向が分かるようにしたデータである。また、電気自動車ユーザ解析サーバ31のデータ変換部312は、存在確率が高い地域カテゴリーごとに位置のみでクラスタリングを行い、その後、そのクラスタリングされた履歴データをもとに時間を考慮してクラスタリングを行う。クラスタリングには、例えば数量化分析法などが用いられる。
このようなプロファイルデータ1301から、各電気自動車8のユーザの日々の行動を予測することが可能となり、電気自動車8の蓄電池81を分散電力源とみなした際の制御対象とすることが可能かどうかについてが明らかになる。
また、プロファイルデータ1302は、各電気自動車8における一日のSOCの変化を履歴データから抽出した一例である。このような充電、走行、放電のサイクルの中で一日のSOCの変動を把握することができれば、各電気自動車8の蓄電池81に対する分散電力源としての利用のための制御信号を出しやすくなる。また、任意の一地点から任意の一地点までの走行予測を行うことが可能となる。
そして、プロファイルデータ1303は、任意の地点から、10分、20分、30分後にどの地点にいる確率が高いかを、気象庁の台風予測のようなイメージで示した例である。このような情報を用いることにより、電気自動車8の蓄電池81に対して分散電力源としての制御をかける際に電気自動車8がどのくらいの時間で充電機にプラグを接続することができるのかについての概算時間を推定することが可能となる。
(第1実施形態のまとめ)
第1実施形態によれば、電力系統の変電所ごとのCO2排出由来電力の低減、ユーザごとのCO2排出由来電力の低減、電力系統全体のCO2最小化の少なくともいずれかを含む目的関数選択画面300からCO2低減のために必要な目的関数を選択し、かつCO2低減のための指標として、電力カラーリング処理を実行し、目的関数を満たすためのCO2発電由来量を計算して、その結果を基に自動的に算出結果を表示する画面を有することにより、CO2を系統運用者の意向に沿った形で低減する電力系統の運用が可能となる。
第1実施形態によれば、電力系統の変電所ごとのCO2排出由来電力の低減、ユーザごとのCO2排出由来電力の低減、電力系統全体のCO2最小化の少なくともいずれかを含む目的関数選択画面300からCO2低減のために必要な目的関数を選択し、かつCO2低減のための指標として、電力カラーリング処理を実行し、目的関数を満たすためのCO2発電由来量を計算して、その結果を基に自動的に算出結果を表示する画面を有することにより、CO2を系統運用者の意向に沿った形で低減する電力系統の運用が可能となる。
《第2実施形態》
次に、図14~図18を参照して、本発明の第2実施形態について説明する。
第2実施形態は、電力系統11をグループ分けし、そのグループ毎に電力カラーリング処理を行うことで、電力カラーリング処理の負担を軽減することを目的とするものである。
次に、図14~図18を参照して、本発明の第2実施形態について説明する。
第2実施形態は、電力系統11をグループ分けし、そのグループ毎に電力カラーリング処理を行うことで、電力カラーリング処理の負担を軽減することを目的とするものである。
(パワーアグリゲータの構成)
図14は、第2実施形態に係るパワーアグリゲータの構成例を示す図である。
図14のパワーアグリゲータ4aにおいて、図2のパワーアグリゲータ4と異なる点は、電力系統11をグループ化する系統分割部(電力系統グループ化部)49を有している点である。その他は、図2と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略する。
系統分割部49の役割を詳述すると、第1実施形態のように電力系統11をグループ化しない場合、対象とする電力系統11の構造が複雑であり、また発電機と距離的に離れた負荷が存在するとき、電力カラーリングの結果の誤差が大きくなる場合がある。つまり、電力カラーリング処理の精度が低下してしまうことがある。また、電力系統11の構造が複雑であったり、電力系統11の規模が大きかったりすると、電力カラーリング処理を行う際の処理負担が大きくなることがある。この点は、系統分割部49により電力系統11をグループ化することで、これらのデメリット軽減することができる。電力系統11のグループ化の方法として、アルゴリズムで対象とする系統を分割する方法がある(例えば、Daniel Kirschen, Ron Allan, Goran Strbac, Contributions of Individual Generators to Loads and Flows. IEEE Transactions on Power Systems Vol. 12, No. 1, 1997, pp. 52-60.の文献参照)が、この方法では電力系統11の規模が大きくなるとグループ化の結果が複雑になるという問題がある。そのため、ユーザからみて感覚的に電力カラーリング処理の結果の正当性が分かり難くなるというデメリットがある。
本実施形態では、上記文献に開示の方法によらない電力系統11のグループ化を提案する。
図14は、第2実施形態に係るパワーアグリゲータの構成例を示す図である。
図14のパワーアグリゲータ4aにおいて、図2のパワーアグリゲータ4と異なる点は、電力系統11をグループ化する系統分割部(電力系統グループ化部)49を有している点である。その他は、図2と同様であるため、同一の符号を付して説明を省略する。
系統分割部49の役割を詳述すると、第1実施形態のように電力系統11をグループ化しない場合、対象とする電力系統11の構造が複雑であり、また発電機と距離的に離れた負荷が存在するとき、電力カラーリングの結果の誤差が大きくなる場合がある。つまり、電力カラーリング処理の精度が低下してしまうことがある。また、電力系統11の構造が複雑であったり、電力系統11の規模が大きかったりすると、電力カラーリング処理を行う際の処理負担が大きくなることがある。この点は、系統分割部49により電力系統11をグループ化することで、これらのデメリット軽減することができる。電力系統11のグループ化の方法として、アルゴリズムで対象とする系統を分割する方法がある(例えば、Daniel Kirschen, Ron Allan, Goran Strbac, Contributions of Individual Generators to Loads and Flows. IEEE Transactions on Power Systems Vol. 12, No. 1, 1997, pp. 52-60.の文献参照)が、この方法では電力系統11の規模が大きくなるとグループ化の結果が複雑になるという問題がある。そのため、ユーザからみて感覚的に電力カラーリング処理の結果の正当性が分かり難くなるというデメリットがある。
本実施形態では、上記文献に開示の方法によらない電力系統11のグループ化を提案する。
なお、図14におけるパワーアグリゲータ4aはPCなどで実現され、各部41~49図示しないROMや、HDDに格納されたプログラムが、RAMに展開され、CPUによって実行されることによって具現化する。あるいは、パワーアグリゲータ4はブレードサーバであって、各部41~49はブレードサーバを構成するブレードであってもよい。
(グループ例)
図15は、第2実施形態に係る電力系統のグループ化の例を示す図である。
図15の上段に示す電力系統1501は電力カラーリングの対象となる電力系統11である。
この電力系統1501を、下段に示すように高圧系統グループ1521と、高圧系統グループ1521にぶら下がる低圧系統グループ1511,1512,1513にグループ化する。
なお、以降、高圧系統グループを高圧系統、低圧系統グループを低圧系統と称することがある。
図15は、第2実施形態に係る電力系統のグループ化の例を示す図である。
図15の上段に示す電力系統1501は電力カラーリングの対象となる電力系統11である。
この電力系統1501を、下段に示すように高圧系統グループ1521と、高圧系統グループ1521にぶら下がる低圧系統グループ1511,1512,1513にグループ化する。
なお、以降、高圧系統グループを高圧系統、低圧系統グループを低圧系統と称することがある。
(電力系統グループ化処理)
次に、図14を参照しつつ、図16に沿って電力系統グループ化処理を説明する。
図16は、第2実施形態に係る電力系統グループ化処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図4におけるステップS101の処理と、ステップS102の処理との間で行われる処理である。
まず、系統分割部49が、電力系統11におけるノードに付されている、すべてのノードフラグを「0」にする(S301)。ここで、ノードとは発電機からみた負荷であり、蓄電池81もノードのうちの1つである。
次に、系統分割部49がグループフラグを「1」に設定する(S302)。
そして、系統分割部49が、下位系統を構成するノードの中から系統探索開始ノードを決定する(S303)。系統探索開始ノードは電力系統11におけるノードのどれを選択してもよいが、最も上位のノードを選択することが望ましい。なお、ステップS303の処理は後記して説明する。
次に、図14を参照しつつ、図16に沿って電力系統グループ化処理を説明する。
図16は、第2実施形態に係る電力系統グループ化処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、図4におけるステップS101の処理と、ステップS102の処理との間で行われる処理である。
まず、系統分割部49が、電力系統11におけるノードに付されている、すべてのノードフラグを「0」にする(S301)。ここで、ノードとは発電機からみた負荷であり、蓄電池81もノードのうちの1つである。
次に、系統分割部49がグループフラグを「1」に設定する(S302)。
そして、系統分割部49が、下位系統を構成するノードの中から系統探索開始ノードを決定する(S303)。系統探索開始ノードは電力系統11におけるノードのどれを選択してもよいが、最も上位のノードを選択することが望ましい。なお、ステップS303の処理は後記して説明する。
次に、系統分割部49が系統探索開始ノードの下位に属するノードを探索し、処理対象のノードのノードフラグを「1」にする(S304)。
そして、系統分割部49は次のノードがあるか否かを判定する(S305)。
ステップS305の結果、次のノードがある場合(S305→Yes)、系統分割部49はステップS304へ処理を戻し、次のノードのノードフラグを「1」にする。
ステップS305の結果、次のノードがない場合(S305→No)、系統分割部49は1つ上のノードへ戻り(S306)、そのノードが系統探索開始ノードであるか否かを判定する(S307)。
ステップS307の結果、系統探索開始ノードである場合(S307→Yes)、系統分割部49はステップS309へ処理を進め、ノードフラグが「1」となっているノードをノードグループとすることでグループ化を行い(S309)、グループ番号としてグループフラグの値を付す。
そして、系統分割部49は次のノードがあるか否かを判定する(S305)。
ステップS305の結果、次のノードがある場合(S305→Yes)、系統分割部49はステップS304へ処理を戻し、次のノードのノードフラグを「1」にする。
ステップS305の結果、次のノードがない場合(S305→No)、系統分割部49は1つ上のノードへ戻り(S306)、そのノードが系統探索開始ノードであるか否かを判定する(S307)。
ステップS307の結果、系統探索開始ノードである場合(S307→Yes)、系統分割部49はステップS309へ処理を進め、ノードフラグが「1」となっているノードをノードグループとすることでグループ化を行い(S309)、グループ番号としてグループフラグの値を付す。
ステップS307の結果、系統探索開始ノードではない場合(S307→No)、系統分割部49は、処理対象となっているノードに、ノードフラグが「0」である次のノードがあるか否かを判定する(S308)。
ステップS308の結果、ノードフラグが「0」である次のノードがない場合(S308→No)、系統分割部49はステップS306へ処理を戻して、さらに、1つ上のノードについて同様の処理を行う。
ステップS308の結果、ノードフラグが「0」である次のノードがある場合(S308→Yes)、系統分割部49はステップS304へ処理を戻し、そのノードのノードフラグを「1」とする。
ステップS308の結果、ノードフラグが「0」である次のノードがない場合(S308→No)、系統分割部49はステップS306へ処理を戻して、さらに、1つ上のノードについて同様の処理を行う。
ステップS308の結果、ノードフラグが「0」である次のノードがある場合(S308→Yes)、系統分割部49はステップS304へ処理を戻し、そのノードのノードフラグを「1」とする。
ここで、ステップS303~S309の処理の具体例を、図17を参照して説明する。
図17において、図15と同一の構成要素には、同一の符号を付して説明を省略する。
図17における電力系統1501において、例えばノード1701の下位系統を負荷として縮約する。そして、この縮約した系統に対応する系統を模擬発電機ノード1702以下の部分系統1511として模擬する。すなわち、ノード1701からみると、ノード1703以下は一つのノードとみなされる。そして、ノード1703以下のノードはノード1702を発電機とみなした(模擬発電機とした)、一つの部分系統とする。ここで、ノード1701と、ノード1702は本質的に同じものである。つまり、本来、部分系統1511に電力を供給しているのはノード1701であるが、ノード1703以下を部分系統1511として分離するため、便宜的にノード1702を模擬発電機として設定したので、ノード1701と、ノード1702とは、実際には同じノードを示していることとなる。以下、部分系統1511を下位系統1511と適宜称する。ノード1721,1731の下位にも同様の状態でノードが接続されているが、図17ではノード1722,1732以外のノードを図示省略する。なお、ノード1702,1722,1732は模擬発電機である。
なお、パワーアグリゲータ4aには、電力系統11の情報として、図17に示すように予め部分系統に分割された情報が入力される。
図17において、図15と同一の構成要素には、同一の符号を付して説明を省略する。
図17における電力系統1501において、例えばノード1701の下位系統を負荷として縮約する。そして、この縮約した系統に対応する系統を模擬発電機ノード1702以下の部分系統1511として模擬する。すなわち、ノード1701からみると、ノード1703以下は一つのノードとみなされる。そして、ノード1703以下のノードはノード1702を発電機とみなした(模擬発電機とした)、一つの部分系統とする。ここで、ノード1701と、ノード1702は本質的に同じものである。つまり、本来、部分系統1511に電力を供給しているのはノード1701であるが、ノード1703以下を部分系統1511として分離するため、便宜的にノード1702を模擬発電機として設定したので、ノード1701と、ノード1702とは、実際には同じノードを示していることとなる。以下、部分系統1511を下位系統1511と適宜称する。ノード1721,1731の下位にも同様の状態でノードが接続されているが、図17ではノード1722,1732以外のノードを図示省略する。なお、ノード1702,1722,1732は模擬発電機である。
なお、パワーアグリゲータ4aには、電力系統11の情報として、図17に示すように予め部分系統に分割された情報が入力される。
また、蓄電池81は各接続の末端ノードのいずれかである。
ステップS303において、系統分割部49は、下位系統1511から、まずノード1702を選択し、ステップS304で、系統分割部49はノード1702のノードフラグを「1」とする。そして、系統分割部49は、ステップS305で次のノードがあるか否かを判定する。ここでは、次のノードとしてノード1703が存在するので、系統分割部49はステップS305で「Yes」と判定し、ステップS304へ処理を戻し、ノード1703のノードフラグを「1」とする。
同様に、系統分割部49はノード1702→ノード1703→ノード1704→1705の各ノードフラグを「1」としていく。
ノード1705では、次のノードが存在しないため、系統分割部49はステップS305で「No」を判定し、ステップS306で1つ上のノード1704へ戻る。
ステップS303において、系統分割部49は、下位系統1511から、まずノード1702を選択し、ステップS304で、系統分割部49はノード1702のノードフラグを「1」とする。そして、系統分割部49は、ステップS305で次のノードがあるか否かを判定する。ここでは、次のノードとしてノード1703が存在するので、系統分割部49はステップS305で「Yes」と判定し、ステップS304へ処理を戻し、ノード1703のノードフラグを「1」とする。
同様に、系統分割部49はノード1702→ノード1703→ノード1704→1705の各ノードフラグを「1」としていく。
ノード1705では、次のノードが存在しないため、系統分割部49はステップS305で「No」を判定し、ステップS306で1つ上のノード1704へ戻る。
ノード1704は、系統探索開始ノードではないので、系統分割部49はステップS307で「No」と判定する。そして、ノード1704はノードフラグ「0」のノード1706を有しているので、ステップS308で「Yes」と判定し、ステップS304へ処理を戻してノード1706のノードフラグを「1」とする。
ノード1706には次のノードがないので、系統分割部49はステップS305で「No」を判定する。そして、系統分割部49は1つ上のノード1704へ戻るが、ノード1704は系統探索開始ノードでもなく、ノードフラグが「0」の次のノードもないので、系統分割部49はステップS307→No、ステップS308→Noと判定し、さらに1つ上のノード1703まで戻る。
ノード1706には次のノードがないので、系統分割部49はステップS305で「No」を判定する。そして、系統分割部49は1つ上のノード1704へ戻るが、ノード1704は系統探索開始ノードでもなく、ノードフラグが「0」の次のノードもないので、系統分割部49はステップS307→No、ステップS308→Noと判定し、さらに1つ上のノード1703まで戻る。
ノード1703は、系統探索開始ノードではないので、系統分割部49はステップS307で「No」と判定する。ノード1703には、ノードフラグ「0」のノード1707が接続されているので、系統分割部49は、ステップS308で「Yes」と判定し、ステップS304でノード1707のノードフラグを「1」とする。
以下、同様にノード1708~ノード1713までノードフラグを「1」としていく。ノード1713までノードフラグを「1」とすると、ノード1702以下のノードでノードフラグ「0」のノードは存在しないので。ステップS305~S308の繰り返しで、ノード1702まで戻ることになる。ノード1702は、系統探索開始ノードなので、系統分割部49はステップS307で「Yes」と判定し、ステップS309でノード1702~1713をグループ(符合1551)とする。ここでは、ステップS303~S308の処理でまとめられたグループを低圧系統グループとする。
以下、同様にノード1708~ノード1713までノードフラグを「1」としていく。ノード1713までノードフラグを「1」とすると、ノード1702以下のノードでノードフラグ「0」のノードは存在しないので。ステップS305~S308の繰り返しで、ノード1702まで戻ることになる。ノード1702は、系統探索開始ノードなので、系統分割部49はステップS307で「Yes」と判定し、ステップS309でノード1702~1713をグループ(符合1551)とする。ここでは、ステップS303~S308の処理でまとめられたグループを低圧系統グループとする。
図16の処理の説明へ戻る。
ステップS309でノードフラグ「1」のノード(ステップS303~S308でたどったノード)をグループにした後、系統分割部49はグループフラグに1加算し(S309)、ノードフラグ「0」となっている他の系統探索開始ノード(図17の例では、ノード1721、ノード1731など)があるか否かを判定する(S311)。
ステップS311の結果、ノードフラグ「0」の系統探索開始ノードがある場合(S311→Yes)、系統分割部49は、ステップS303へ処理を戻し、そのノードを系統探索開始ノードとしてグループ化処理を行う。この結果、図17のグループ1512、グループ1513が生成される。
ステップS311の結果、ノードフラグ「0」の系統探索開始ノードがない場合(S311→No)、高圧系統グループ(図17ではグループ1521)の生成を行い(S312)、現在のグループフラグに1加算した値をグループ番号とする。高圧系統ノードは、予め設定しておいてもよいし、系統探索開始ノードの集合を高圧系統ノードとしてもよい。
ステップS309でノードフラグ「1」のノード(ステップS303~S308でたどったノード)をグループにした後、系統分割部49はグループフラグに1加算し(S309)、ノードフラグ「0」となっている他の系統探索開始ノード(図17の例では、ノード1721、ノード1731など)があるか否かを判定する(S311)。
ステップS311の結果、ノードフラグ「0」の系統探索開始ノードがある場合(S311→Yes)、系統分割部49は、ステップS303へ処理を戻し、そのノードを系統探索開始ノードとしてグループ化処理を行う。この結果、図17のグループ1512、グループ1513が生成される。
ステップS311の結果、ノードフラグ「0」の系統探索開始ノードがない場合(S311→No)、高圧系統グループ(図17ではグループ1521)の生成を行い(S312)、現在のグループフラグに1加算した値をグループ番号とする。高圧系統ノードは、予め設定しておいてもよいし、系統探索開始ノードの集合を高圧系統ノードとしてもよい。
(電力カラーリング処理)
図18は、図16の結果算出されたグループ毎に電力カラーリング処理を行う方法の手順を示すフローチャートである。この処理は、図4のステップS103と置き換えられる処理である。
まず、電力カラーリング部43は、グループ化した電力系統11の境界部の重複ノードを検出する(S401)。ここで、重複ノードとは、高圧系統のノードと、模擬発電機のノードのことである。図17の例では、ノード1701とノード1702とが重複ノードとなり、ノード1721とノード1722とが重複ノードとなり、ノード1731とノード1732とが重複ノードとなる。つまり、実際には同じ変電器を示しているノードを重複ノードとする。そして、電力カラーリング部43は、高圧系統のノード1701,1721,1731の観測値(図5や、図6に示す情報)を、模擬発電機のノード1702,1722,1732のそれぞれの観測値とする。
次に、電力カラーリング部43が高圧系統グループのノードに対して、電力カラーリング処理を行う(S402)。ステップS402の処理は、図7の処理と同様であるため、説明を省略する。
電力カラーリング部43は高圧系統グループにおける電力カラーリング処理の実行中に、図16で算出した低圧系統グループのグループ情報を取得する(S403)。
高圧系統グループにおける電力カラーリング処理の終了後、電力カラーリング部43は各低圧系統グループのノードに対して、電力カラーリング処理を実行する(S404)。ステップS404の処理は、図7の処理と同様であるため、説明を省略する。
そして、電力カラーリング部43は、高圧系統グループ、低圧系統グループそれぞれの電力カラーリング結果を出力する(S405)。
図18は、図16の結果算出されたグループ毎に電力カラーリング処理を行う方法の手順を示すフローチャートである。この処理は、図4のステップS103と置き換えられる処理である。
まず、電力カラーリング部43は、グループ化した電力系統11の境界部の重複ノードを検出する(S401)。ここで、重複ノードとは、高圧系統のノードと、模擬発電機のノードのことである。図17の例では、ノード1701とノード1702とが重複ノードとなり、ノード1721とノード1722とが重複ノードとなり、ノード1731とノード1732とが重複ノードとなる。つまり、実際には同じ変電器を示しているノードを重複ノードとする。そして、電力カラーリング部43は、高圧系統のノード1701,1721,1731の観測値(図5や、図6に示す情報)を、模擬発電機のノード1702,1722,1732のそれぞれの観測値とする。
次に、電力カラーリング部43が高圧系統グループのノードに対して、電力カラーリング処理を行う(S402)。ステップS402の処理は、図7の処理と同様であるため、説明を省略する。
電力カラーリング部43は高圧系統グループにおける電力カラーリング処理の実行中に、図16で算出した低圧系統グループのグループ情報を取得する(S403)。
高圧系統グループにおける電力カラーリング処理の終了後、電力カラーリング部43は各低圧系統グループのノードに対して、電力カラーリング処理を実行する(S404)。ステップS404の処理は、図7の処理と同様であるため、説明を省略する。
そして、電力カラーリング部43は、高圧系統グループ、低圧系統グループそれぞれの電力カラーリング結果を出力する(S405)。
(第2実施形態のまとめ)
第2実施形態によれば、電力系統を所定のグループにまとめ、このグループ毎に電力カラーリング処理を行うので処理負荷を軽減することができる。
上記記載は、実施例についてなされたが、本発明はそれに限らず、本発明の精神と添付の請求の範囲の範囲内で種々の変更および修正をすることができることは当業者に明らかである。
第2実施形態によれば、電力系統を所定のグループにまとめ、このグループ毎に電力カラーリング処理を行うので処理負荷を軽減することができる。
上記記載は、実施例についてなされたが、本発明はそれに限らず、本発明の精神と添付の請求の範囲の範囲内で種々の変更および修正をすることができることは当業者に明らかである。
1 電力系統監視制御システム
2 給電指令所
3 データセンタ
4,4a パワーアグリゲータ(電力制御装置)
5 大規模発電システム(発電機、電力源)
6 太陽光発電システム(発電機、電力源)
7 風力発電システム(発電機、電力源)
8 電気自動車
10 通信ネットワーク
11 電力系統
41 データ収集部
42 系統構成生成部
43 電力カラーリング部(電力源特定部)
44 系統制御機器算出部(電力源選択部)
45 系統制御司令部
46 表示部
47 プロファイルデータベース
48 履歴データベース
49 系統分割部(電力系統グループ化部)
81 蓄電池(電力源)
300 パラメータ設定画面(選択条件を含む)
2 給電指令所
3 データセンタ
4,4a パワーアグリゲータ(電力制御装置)
5 大規模発電システム(発電機、電力源)
6 太陽光発電システム(発電機、電力源)
7 風力発電システム(発電機、電力源)
8 電気自動車
10 通信ネットワーク
11 電力系統
41 データ収集部
42 系統構成生成部
43 電力カラーリング部(電力源特定部)
44 系統制御機器算出部(電力源選択部)
45 系統制御司令部
46 表示部
47 プロファイルデータベース
48 履歴データベース
49 系統分割部(電力系統グループ化部)
81 蓄電池(電力源)
300 パラメータ設定画面(選択条件を含む)
Claims (7)
- 1つ以上の発電機と、蓄電池とを含む電力源が接続されている電力系統において、CO2排出量に関する情報であるCO2由来量を基に、前記電力源を選択する電力制御装置の電力制御方法であって、
前記電力制御装置は、
表示部に表示されている設定画面を介して、情報を収集する機器の選択条件を入力し、
前記選択条件に従って、前記電力系統における機器の電圧値、電流値を含む情報を取得し、
各電力源の電圧値、電流値およびアドミタンスを基に、前記蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出し、
予め設定されている前記発電機の種類毎のCO2由来係数を前記発電機由来毎の電力に乗算したCO2由来量を算出し、
前記電力源毎におけるCO2由来量を前記表示部に表示する
電力制御方法。 - 前記発電機は、前記電力系統内に複数存在し、
前記電力制御装置は、
当該複数存在する発電機のうち、1つを選択し、選択した発電機以外の発電機の電流値を0とすることで、前記蓄電池に蓄電されている電力のうち、前記選択した発電機に由来する電力を算出することを、すべての前記発電機について繰り返すことで、前記蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出する請求項1に記載の電力制御方法。 - 前記電力制御装置は、
前記CO2由来量を基に、CO2排出量が最小となる前記蓄電池からの出力値を算出する請求項1に記載の電力制御方法。 - 前記電力系統には、前記電力源の電力を消費する機器がさらに接続されており、
前記電力制御装置が、
前記電力系統に含まれる機器を、所定の条件でグループ分けし、前記グループ毎に請求項1に記載の電力制御方法を行う
請求項1に記載の電力制御方法。 - 請求項1に記載の電力制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 1つ以上の発電機と、蓄電池とを含む電力源が接続されている電力系統において、CO2排出量に関する情報であるCO2由来量を基に、前記電力源を選択する電力制御装置であって、
表示部に表示されている設定画面を介して、情報を収集する機器の選択条件を入力し、
前記選択条件に従って、前記電力系統における機器の電圧値、電流値を含む情報を取得するデータ収集部と、
各電力源の電圧値、電流値およびアドミタンスを基に、前記蓄電池に蓄電されている電力が、どの発電機由来かを算出し、予め設定されている前記発電機の種類毎のCO2由来係数を前記発電機由来毎の電力に乗算したCO2由来量を算出する電力源特定部と、
前記電力源毎におけるCO2由来量を前記表示部に表示する電力源選択部と、
を有する電力制御装置。 - 前記電力系統には、前記電力源の電力を消費する機器がさらに接続されており、
前記電力制御装置は、
前記電力系統に含まれる機器を、所定の条件でグループ分けし、前記グループ毎に請求項1に記載の電力制御方法を行う電力系統グループ化部をさらに有する請求項6に記載の電力制御装置。
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