WO2015129734A1 - エネルギー管理システム、エネルギー管理方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

エネルギー管理システム、エネルギー管理方法及びコンピュータプログラム Download PDF

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WO2015129734A1
WO2015129734A1 PCT/JP2015/055364 JP2015055364W WO2015129734A1 WO 2015129734 A1 WO2015129734 A1 WO 2015129734A1 JP 2015055364 W JP2015055364 W JP 2015055364W WO 2015129734 A1 WO2015129734 A1 WO 2015129734A1
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power
storage battery
control
computer program
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智也 尾崎
圭久 石垣
伊藤　順司
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住友電気工業株式会社
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    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
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    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • the present invention relates to an energy management system and method for managing an operating state of a power device including a storage battery connected to a power network, and a computer program for operating a computer as the system.
  • PV Photovoltaic power generation
  • EMS Energy Management System
  • Patent Document 1 An energy management system (EMS: Energy Management System) that comprehensively manages the operating state of power devices connected to the power network.
  • EMS configures a communication network with each power device to be managed, and monitors and controls each power device through information communication via this network, thereby visualizing the amount of power used and promoting energy saving.
  • FIG. 2 the conventional EMS is roughly classified as follows according to the difference in management targets.
  • HEMS Home Energy Management System
  • BEMS Building Energy Management System
  • FEMS Fractory Energy Management System
  • CEMS Common Energy Management System
  • HEMS stands for residential
  • BEMS stands for commercial buildings
  • FEMS stands for factories
  • CEMS stands for the entire region including them.
  • the types of generators include gas generators, PV, wind power generators, and the types of storage batteries include redox flow (RF) batteries, lithium ion batteries, molten salt batteries, lead storage batteries, etc.
  • RF redox flow
  • factories, offices, homes, commercial facilities, etc. and types of systems include large-scale systems (tolerant to power fluctuations), small-scale systems, and independent systems.
  • the present invention has been made in view of such conventional problems, and an object thereof is to enable efficient development of EMS.
  • the present invention relates to a computer program for operating a computer as an energy management system for managing an operating state of a power device including a storage battery connected to a power network.
  • the computer program according to the present invention includes a first step of acquiring a static parameter used for controlling the power device, a second step of controlling the power device based on the acquired static parameter,
  • the static parameters acquired in the first step are at least the following five types of parameters.
  • Storage battery capacity Energy capacity of the storage battery that can be taken out from the fully charged state Dischargeable power: Limit value of power that can be discharged by the storage battery Chargeable power: Limit value of power that can be charged to the storage battery Discharge efficiency: Power storage when the storage battery is discharged Ratio of output power to power Charging efficiency: Ratio of stored power to input power when charging a storage battery
  • EMS can be efficiently developed.
  • FIG. 4 is a system configuration diagram of an EMS server according to a second embodiment. In Example 2 of FEMS, it is explanatory drawing of the setting value and relational expression of the static parameter which define the mathematical model of a model layer. It is a flowchart of the control content which a demand prediction part performs. It is a table
  • surface which shows the contrast of the development content of Example 1 and 2 based on sEMSA.
  • the computer program of the present embodiment is a computer program for operating a computer as an energy management system for managing the operating state of a power device including a storage battery connected to a power network, and is used for controlling the power device.
  • a static parameter acquired in the first step includes: a first step of acquiring a dynamic parameter; and a second step of controlling the power device based on the acquired static parameter. At least the following five types of parameters.
  • Storage battery capacity Energy capacity of the storage battery that can be taken out from the fully charged state Dischargeable power: Limit value of power that can be discharged by the storage battery Chargeable power: Limit value of power that can be charged to the storage battery Discharge efficiency: Power storage when the storage battery is discharged Ratio of output power to power Charging efficiency: Ratio of stored power to input power when charging a storage battery
  • the static parameters related to the storage battery are at least 5 of the storage battery capacity, dischargeable power, chargeable power, discharge efficiency, and charge efficiency. Therefore, control applicable to a plurality of types of EMS can be performed accurately. Therefore, when developing a plurality of types of EMS, it is possible to use another EMS control program that has already been developed, and to efficiently develop the EMS.
  • the static parameter acquired in the first step may further include the following natural discharge rate.
  • Spontaneous discharge rate Reduction rate of storage capacity due to spontaneous discharge after the lapse of a predetermined time The reason is that if the natural discharge rate is included as a static parameter, various controls are performed with an accurate remaining charge that is almost close to the actual value. Because you can.
  • the static parameter related to the storage battery acquired in the first step is at least the five parameters described in (1) above or the above (1 ) And (2) are preferably fixed to the six parameters. The reason is that if at least the five or six parameters are fixed, the control applicable to a plurality of types of EMS can be performed more accurately than when four or five parameters are adopted. Because you can.
  • control of the power device executed in the second step is control using at least one result of the following five types of control categorized. Is preferred.
  • Power monitoring Control that visualizes the supply and demand status of power in the power network
  • Power generation prediction Control that predicts power generation in the power network
  • Demand prediction Control that predicts power consumption in the power network
  • supply planning Control that plans power supply and demand in the power network
  • Instrumentation control Control to operate power devices included in the power grid according to the sensing results
  • the static parameter acquired in the first step includes at least the renewable energy generator. It is preferable to include the maximum power generation amount determined by the rated output. The reason for this is that in the case of renewable energy generators, the output is determined by the weather at that time, so only the maximum power generation at that time can be used as a static parameter or the same as when other static parameters are used. This is because the control can be performed.
  • the electric power device includes a fossil fuel generator
  • at least the rated output of the fossil fuel generator is included in the static parameter acquired in the first step.
  • the fuel consumption and the output lower limit value are preferably included. The reason for this is that, in the case of fossil fuel generators, there is a range of possible output values, and control is possible within that range, so various controls are appropriate compared to the case where only the rated output is a static parameter. It is because it can be done.
  • a household load when a household load is included in the power device, at least the individual rated power consumption of the household load is included in the static parameter acquired in the first step. It is preferable to include. The reason is that in the case of a household load, it is relatively easy to grasp and control each load, and thus various controls can be appropriately performed by using the rated power consumption as a static parameter.
  • the static parameter acquired in the first step includes at least the power demand of the entire factory. preferable. The reason is that the number of loads included in the factory is enormous and often fluctuates in the future, so it is difficult to perform various controls using the power consumption of each load as a static parameter.
  • the energy management method of the present embodiment is a method for managing the operating state of a power device including a storage battery connected to the power network, and has substantially the same configuration as the computer program of the present embodiment. Therefore, the energy management method of this embodiment has the same operational effects as the computer program of this embodiment.
  • the energy management system (EMS) of the present embodiment is an EMS that manages the operating state of a power device including a storage battery connected to the power network, and includes a computer device in which the computer program of the present embodiment is installed. Therefore, the energy management system of this embodiment has the same operational effects as the computer program of this embodiment.
  • the energy management system (EMS) of the present embodiment viewed from another viewpoint is an energy management system that manages the operating state of the power equipment connected to the power network, and is used for controlling the power equipment in the first layer.
  • the acquisition unit for acquiring the static parameter modeled in the above, and the static parameter acquired by the acquisition unit in one or more control programs categorized in the second hierarchy higher than the first hierarchy And a control unit that controls the operating state of the power device by executing the control program.
  • the acquisition unit acquires the static parameters modeled in the first hierarchy, and the control unit performs typification in the second hierarchy higher than the first hierarchy. Since the operating state of the electric power equipment is controlled by inputting the acquired static parameter to one or a plurality of control programs and executing the control program, modeling of the static parameter in the first layer If the control programs in the second hierarchy are appropriately categorized, static parameters and control programs can be shared so that they can be applied to different types of EMS. Therefore, when developing a plurality of types of EMS, it is possible to use static parameters and control programs of other EMS that have already been developed, and the EMS can be efficiently developed.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of an architecture (design concept) for EMS development according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 the architecture shown in FIG. 1 is also referred to as “sEMSA” (abbreviation of “sumitomo EMS Architecture”).
  • sEMSA abbreviation of “sumitomo EMS Architecture”.
  • a plurality of functions included in each layer of sEMSA are examples of functions typified at the current stage. Therefore, as indicated by a broken line on the right side of FIG. 1, a new function may be added to each layer in the future.
  • sEMSA is created by abstracting items necessary for EMS development in five layers from the physical lower layer to the upper layer in stages. ”,“ Model layer ”,“ calculation layer ”,“ service layer ”, and“ business layer ”.
  • the sEMSA includes four interfaces that are interposed between the above layers, ie, “network interface”, “model interface”, “service program interface”, and “business definition interface”.
  • the “facility layer” is a hierarchy for typifying the types of various power devices (hardware) to be monitored and controlled by the EMS.
  • the types of electric power equipment necessary for EMS are broadly classified into four types of functions: “power storage”, “power generation”, “load”, and “system”.
  • the “storage” includes an RF (redox flow) battery, a lithium ion battery, a lead storage battery, a molten salt battery, a NAS battery (registered trademark), and the like.
  • Power generation includes DG (diesel generator), GE (gas engine generator), solar power generator, wind power generator and the like.
  • Load includes factory load, office load, hospital load, commercial facility load, household load, and the like.
  • the “system” includes developed country systems, developing country systems, remote island systems, and the like.
  • the “model layer” is a layer for classifying a mathematical model that more generally expresses specifications of various power devices (hardware) to be monitored and controlled by the EMS. Specifically, in the model layer of sEMSA, mathematical models corresponding to “storage” of the facility layer are classified into “circulation type” and “non-circulation type”. Since the RF battery is a circulation type storage battery that allows the liquid active material to flow, it is modeled as “circulation type” in the model layer, and other lithium ion batteries, lead storage batteries, molten salt batteries, and NAS batteries are modeled in the model layer. It is modeled as “acyclic”.
  • the mathematical model of the model layer corresponding to “power generation” of the facility layer is classified into “fuel generator” and “renewable energy generator”. Since DG and GE require fuel for power generation, they are classified as “fuel generators” (also referred to as “fossil fuel generators”) in the model layer. Solar power generators and wind power generators are fuels for power generation. Is not required, so it is classified as a “renewable energy generator” in the model layer.
  • the mathematical model of the model layer corresponding to the “load” of the facility layer is classified into “factory”, “building”, and “household”.
  • Factory load is classified as “factory” in the model layer
  • office load, hospital load, and commercial facility load are classified as “building” in the model layer
  • household load is classified as “home” in the model layer. .
  • the load included in the “house” of the equipment layer is a load of low-voltage power reception of 200V or less
  • the load included in the “building” and “factory” of the model layer is a load of high-voltage power reception exceeding 200V. It is.
  • the load included in “building” is classified as “business building” in the electricity rate contract
  • the load included in “factory” is classified as “industrial building” in the electricity rate contract. It is a load.
  • the mathematical model of the model layer corresponding to the “system” of the equipment layer is classified into “system interconnection” and “remote island”.
  • system interconnection In developed and developing countries, power can be purchased from the grid, so it is classified as “system interconnection”, and remote islands where power from the grid is not available are classified as “remote islands”.
  • the “arithmetic layer” is a layer for typifying an EMS control program necessary for realizing a desired service (a service included in the “service layer” in FIG. 1).
  • power visualization also referred to as “power monitoring”
  • power generation prediction also referred to as “power generation prediction”
  • demand prediction demand prediction
  • mathematical planning It is classified into control programs such as “Law” (also called “Supply and Demand Plan”) and “Instrumentation Control”.
  • Power visualization is a control program for displaying and visualizing power consumption and power supply in a managed power network on a display device such as a liquid crystal display so that the user can monitor it. That means.
  • Power generation prediction refers to a control program for predicting the power generation amount of a generator included in a power network to be managed.
  • Demand prediction refers to a control program for predicting the power consumption of a load included in a power network to be managed.
  • “Mathematical programming method” (supply and demand plan) is to establish a plan that balances the demand and supply of power in the managed power network, for example, for the purpose of pursuing economy while ensuring the reliability of power supply.
  • “Instrumentation control” refers to a control program for operating a power device by automatic control such as feedback or feedforward control based on the sensing result of the power device included in the power network to be managed.
  • the “service layer” is a layer for classifying types of services (purposes) that can be realized by EMS. Specifically, in the service layer of sEMSA, “electric power cost minimization”, “BCP”, “demand balance adjustment”, “maintenance of electric power quality” and “CO2 emission reduction” are services that can be realized by various EMS. It is classified as a service.
  • Power cost minimization refers to a service that minimizes the power cost of a power network to be managed.
  • BCP Business Continuity Planning
  • Sysupply and demand balance adjustment refers to a service that balances power supply and demand in a managed power network.
  • “Maintaining power quality” refers to a service that maintains power quality, such as preventing voltage values and frequencies in a managed power network from deviating from a predetermined range. “CO2 emission reduction” refers to a service for reducing CO2 emission in a power network to be managed.
  • the “business layer” is a hierarchy for classifying the types of business (economic benefits) that the user wants to realize by EMS. Specifically, in the business layer of sEMSA, businesses that can be realized by various types of EMS are classified into businesses such as “energy saving consulting”, “electric power market transaction”, “electric power for remote islands”, and “CO2 emission rights”. Yes.
  • Energy-saving consulting refers to a consulting business related to energy conservation of the power grid to be managed.
  • Electric market trading refers to a business that conducts electric power transactions in a managed electric power network.
  • Power for remote islands refers to a business that develops EMS suitable for remote islands for users of managed power grids in remote island areas.
  • CO2 emission rights refers to a business that buys and sells CO2 emission rights in a managed power network.
  • the “network interface” interposed between the facility layer and the model layer is used between a physical connection method for connecting a physical power device and EMS software, and an EMS server.
  • An interface that defines communication standards For example, ECHONET-Lite (ECHONET is a registered trademark) originally developed in Japan as a communication protocol of HEMS corresponds to the network interface.
  • SEP2.0 Smart Energy Profile 2.0
  • SEP2.0 Smart Energy Profile 2.0
  • Other communication standards corresponding to the network interface include a LAN composed of a combination of Ethernet (registered trademark) and TCP / IP protocol, ZigBee (registered trademark), and RF4CE for remote control for home appliances related to HEMS. Further, as another communication standard corresponding to the network interface, there is also an IEEE 802.15.4 standard that is an international standard for performing wireless communication with sensors and actuators in HEMS, BEMS, FEMS, and CEMS.
  • the “model interface” interposed between the model layer and the calculation layer is an interface for performing various calculations and controls based on information on physical power devices and issuing control commands to the power devices. It is.
  • the model interface according to the present embodiment has a common description method regardless of the type of the computation layer and the model layer, for example, text data in which “items” and “values” corresponding thereto are described side by side. Is adopted.
  • a “service program interface” interposed between the calculation layer and the service layer is an interface that defines a correspondence between a required service and a control that realizes the service.
  • a GUI screen (not shown) that presents the results of services included in the upper service layer to the user in the form of graphs or tables achieved by executing a control program included in the lower operation layer. )).
  • a “business definition interface” interposed between the service layer and the business layer is an interface that defines a correspondence with a service necessary for realizing a business.
  • Specific examples of this interface include, for example, specifications and correspondence tables in which the correspondence between the types of business included in the upper business layer and the types of services included in the corresponding lower service layer are described in advance. And so on.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram showing a configuration example of an EMS that allows system development with sEMSA.
  • an operator who performs EMS development performs different types of development such as HEMS, BEMS, FEMS, and CEMS.
  • 2 indicates a “power line” (power network) to which power devices are connected, and a broken line in FIG. 2 indicates a “communication path” between the EMS server and the power devices. This is the same in other figures.
  • the power line is made of, for example, a direct current distribution line, and each power device including the system is connected to the power line via a converter (such as an AC / DC or DC / DC converter) (not shown).
  • the communication path may be either wired or wireless, but a communication method according to the physical connection method and communication protocol defined in the above-described network interface is adopted.
  • EMS development is performed by customizing each management target assuming both 1) and 2) above, and therefore, different software needs to be developed for each project.
  • system development is performed based on sEMSA in FIG. 1, the functions of the control program that can be used for EMS are categorized in the upper computation layer, and are common to EMS in the lower model layer. Since the equipment models are categorized, software that has already been developed can be used from the next time on, and the system development from the second time onward can be made more efficient.
  • FIG. 3 is a table showing the correspondence between sEMSA and Examples 1 and 2 in the business layer, service layer, and facility layer.
  • the business layer type is “power for remote islands”, and the service layer type is “BCP compatible” and “demand balance adjustment”.
  • the type of power storage in the facility layer is “RF battery”, and the type of power generation is “PV” (specifically, SiPV (silicon-based PV), CPV (condensing PV), and CIGSPV. (3 types of compound PV) and “wind generator”, the type of load is “home”, and the type of system is “remote island” (independent).
  • the type of business layer is “energy-saving consulting”, “power market transaction”, and “CO2 emission rights”, and the type of service layer is “minimization of power cost”, “BCP response”, “demand balance adjustment” and “CO2 emission reduction”.
  • the type of power storage in the equipment layer is “lithium ion battery”
  • the type of power generation is “PV” (specifically, SiPV (silicon-based PV))
  • the GE the load
  • the type of plant is “factory” and the type of system is “advanced country” (system interconnection).
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing a correspondence relationship between Example 1 and sEMSA in all layers
  • FIG. 5 is an equipment configuration diagram of Example 1 regarding HEMS.
  • FIG. 4 is a diagram in which the sEMSA of FIG. 1 is hatched with respect to the types of layers to be considered in the first embodiment of the HEMS. That is, in Example 1, the HEMS was developed in consideration of the functions hatched in FIG.
  • RF battery”, “SiPV”, “CPV”, “CIGSPV”, “wind generator”, and “household load” are the power lines as management targets of the EMS server 1. It is connected.
  • the EMS server 1 can communicate with each power device according to a predetermined communication standard such as a LAN defined by a network interface.
  • FIG. 6 is a system configuration diagram of the EMS server 1 according to the first embodiment.
  • the EMS server 1 includes a computing device 10 including a CPU (Central Processing Unit), a memory such as a RAM (Random Access Memory), and a storage device including an HDD (Hard Disk Drive). 18 and a computer device.
  • the EMS server 1 includes an input device including a mouse and a keyboard, and a communication device capable of communicating with various electric devices by a wired LAN, a wireless LAN, or other communication means. included.
  • the arithmetic device 10 of the EMS server 1 includes a power monitoring unit 11, a power generation prediction unit 12, a supply and demand planning unit 14, and a total as functional units realized by reading and executing various control programs stored in the storage device 18.
  • the control unit 15 is provided.
  • the functional units 11, 12, 14, and 15 of the arithmetic device 10 correspond to functions categorized in the “arithmetic layer” of sEMSA. That is, the power monitoring unit 11, the power generation prediction unit 12, the supply and demand planning unit 14, and the instrumentation control unit 15 perform “power visualization”, “power generation prediction”, “mathematical programming”, and “instrumentation control” in the sEMSA calculation layer. Corresponds to each of the functions.
  • the power monitoring unit 11 starts processing upon access from the user input to the terminal device 30 such as a personal computer, and reads out the calculation results and facility information from the other functional units 12, 14, 15 at the present time from the storage device 18. Further, the power monitoring unit 11 displays the read information on a display device such as a liquid crystal display (not shown) connected to the device itself, or outputs the information to the user terminal device 30.
  • a display device such as a liquid crystal display (not shown) connected to the device itself, or outputs the information to the user terminal device 30.
  • the power generation prediction unit 12 obtains the weather prediction information 40 from a public communication network such as the Internet, and the generator facility information to be managed (in Example 1, the rated output of the renewable energy generator shown in FIG. 7). Value) from the storage device 18. Further, the power generation prediction unit 12 calculates the power generation amount and the total value for each generator to be managed from the acquired prediction information 40 and facility information, and stores the calculation result in the storage device 18.
  • the supply and demand planning unit 14 acquires, from the storage device 18, the facility information of all power devices that are management targets and the purpose of a predetermined plan.
  • the objectives of the plan set in the supply and demand planning unit 14 include objectives defined in the service layer of sEMSA (FIG. 4) such as power cost minimization and BCP correspondence.
  • the supply and demand planning unit 14 calculates a period for operating a generator and a load connected to the power grid and the on / off timing thereof from the acquired facility information and the purpose of the plan, and the calculation result is stored in the storage device 18.
  • the instrumentation control unit 15 acquires device information (state information) from each facility including the power equipment and the system, and stores the acquired device information in the storage device 18. Further, the instrumentation control unit 15 reads out the current control command from the storage device 18 and outputs the read control command to the corresponding device.
  • information exchanged between the arithmetic device 10, the storage device 18, and each facility is blanked between “items” and “values” corresponding thereto, unified as a model interface. It consists of text data with intervening. That is, the arithmetic unit 10 transmits data with a common description format such as the text data described above to the storage device 18 and each facility regardless of the types of functional units such as the power monitoring unit 11 and the power generation prediction unit 12. Send and receive between.
  • the text data in the first embodiment includes data such as “equipment type RF battery”, “state discharge”, and “discharge power 4 kW”, for example, in the case of information transmission regarding an RF battery.
  • information transmission related to SiPV it consists of data such as “equipment type SiPV” and “state ON”.
  • FIG. 7 is an explanatory diagram of static parameter setting values and relational expressions that define the mathematical model of the model layer in the first embodiment of the HEMS.
  • “storage battery capacity”, “dischargeable power”, “chargeable power”, “discharge efficiency” are used as static parameters that define a mathematical model of a circulation type storage battery (RF battery).
  • RF battery circulation type storage battery
  • “And“ Charging efficiency ” are selected, and the setting values of these parameters are stored in the storage device 18.
  • storage battery capacity refers to the energy capacity (Wh) of a storage battery that can be taken out from a fully charged state.
  • dischargeable power refers to a limit value (W) of power that can be discharged by the storage battery.
  • Chargeable power refers to a limit value (W) of power that can be charged in a storage battery.
  • “Discharge efficiency” refers to the ratio (%) of output power to stored power when the storage battery is discharged.
  • Charging efficiency refers to the ratio (%) of the stored power to the input power when charging the storage battery.
  • the “rated power consumption” of the home appliance loads is selected as a static parameter that defines the mathematical model of the six home appliance loads, and the set value of the rated power consumption is stored in the storage device 18. Is remembered.
  • the reason why the static parameter of household load is rated power consumption is that it is relatively easy to grasp and control each load device, and therefore various controls can be performed appropriately by using rated power consumption as a static parameter. It is.
  • “rated output” of these generators is selected as a static parameter that defines a mathematical model of four types of renewable energy generators, and the setting values of these rated powers are stored. It is stored in the device 18.
  • the reason that the static parameter of the renewable energy generator is sufficient only for the rated output is that the output of the renewable energy generator is determined by the weather at that time, so the maximum power generation at that time determined by the rated output This is because various controls equivalent to the case of using only static parameters as well as other static parameters can be performed.
  • the following relational expression is stored in the storage device 18 as a mathematical model representing a self-supporting remote island model.
  • Power generation amount-power consumption amount + discharge power amount-charge power amount ⁇ 0 Therefore, in the first embodiment, the supply and demand planning unit 14 can perform an operation for controlling the power equipment connected to the power network so that the above relational expression is established in all time zones in the power network to be managed.
  • ⁇ 0 (almost 0) in the above relational expression means that the left side may be strictly 0, or may be within a predetermined minimum value ⁇ .
  • FIG. 8 is a flowchart of control contents executed by the power monitoring unit 11. As illustrated in FIG. 8, the power monitoring unit 11 starts processing upon user access (see FIG. 6) from the terminal device 30, and first, whether or not the facility information stored in the storage device 18 has been updated. Is determined (step S11). If the equipment information is updated as a result of this determination, the updated equipment information is acquired from the storage device 18 (step S12).
  • the power monitoring unit 11 further determines whether or not the calculation result stored in the storage device 18 has been updated (step S13). . If the calculation result is updated as a result of this determination, the updated calculation result is acquired from the storage device 18 (step S14).
  • the power monitoring unit 11 When the calculation result is not updated or when the updated calculation result is acquired, the power monitoring unit 11 generates output data for displaying the calculation result currently held on the display device (step S15). And the electric power monitoring part 11 outputs the produced
  • FIG. 9 is a flowchart of the control content executed by the power generation prediction unit 12.
  • the power generation prediction unit 12 acquires the weather prediction information 40 (see FIG. 6) from a public communication network such as the Internet (step S ⁇ b> 21), and then statically generates a generator connected to the managed power network.
  • the parameter setting values specifically, the rated output values of the three types of solar power generators and the rated output values of the wind power generators shown in FIG. 7 are acquired from the storage device 18 (step S22).
  • the power generation prediction unit 12 calculates the power generation amount and the total value for each generator from the acquired prediction information 40 and the rated output value, and stores the calculation result in the storage device 18 (step S24).
  • FIG. 10 is a flowchart of control contents executed by the supply and demand planning unit 14.
  • the supply and demand planning unit 14 determines the current facility information (for example, static parameters and current state of the facility as shown in FIG. 7 (remaining charge amount and facility state (operation, stop, etc.))).
  • the purpose of the plan is acquired from the storage device 18 (step S42).
  • the types of services selected in the service layer are “BCP compatible” and “demand balance adjustment” (see FIG. 4). Therefore, the purpose of the above plan is as a constraint equation suitable for these services. It is stored in the storage device 18.
  • the supply and demand planning unit 14 performs optimization calculation based on, for example, linear programming using the acquired facility information and the purpose of planning (step S43), and stores the calculation result in the storage device 18 as a control command (step S44). ).
  • FIG. 11 is a flowchart of control contents executed by the instrumentation control unit 15. As shown in FIG. 11, the instrumentation control unit 15 first determines whether or not a control command is stored in the storage device 18 (step S51). If there is a control command as a result of this determination, the control command acquired from the storage device 18 is output to the corresponding power device (step S52).
  • the instrumentation control unit 15 determines whether there is a change in the equipment state (for example, the current value / voltage value of the power equipment or the power supplied from the system) when there is no control command or after the output of the control command. Determine whether or not. If there is a change in the equipment state as a result of this determination, equipment information that is the current sensing result of the power equipment is acquired from each power equipment (step S54), and the equipment information is stored in the storage device 18 ( Step S55).
  • the equipment state for example, the current value / voltage value of the power equipment or the power supplied from the system
  • FIG. 12 is an explanatory diagram showing a correspondence relationship between Example 2 and sEMSA in all layers
  • FIG. 13 is an equipment configuration diagram of Example 2 regarding FEMS.
  • FIG. 12 is a diagram in which the types of layers to be considered in the FEMS example 2 are hatched with respect to the sEMSA of FIG. That is, in Example 2, FEMS was developed in consideration of each function hatched in FIG.
  • “lithium ion battery”, “PV”, “GE”, “factory load”, and “advanced country system” are connected as management targets of the EMS server 2.
  • the developed country systems are classified as “system interconnection” in the model layer, and are assumed to be grid interconnections that can be purchased.
  • the EMS server 2 can communicate with each power device according to a predetermined communication standard such as a LAN defined by a network interface.
  • FIG. 14 is a system configuration diagram of the EMS server 2 according to the second embodiment.
  • the EMS server 2 according to the second embodiment includes a computer device that includes a calculation device 20 including a CPU and a storage device 28 including a memory such as a RAM and an HDD.
  • the EMS server 2 includes an input device including a mouse and a keyboard, and a communication device capable of communicating with various electric devices by a wired LAN, a wireless LAN, or other communication means. included.
  • the arithmetic device 20 of the EMS server 2 includes a power monitoring unit 21, a power generation prediction unit 22, a demand prediction unit 23, a supply and demand unit as functional units realized by reading and executing various control programs stored in the storage device 28.
  • a planning unit 24 and an instrumentation control unit 25 are provided.
  • the functional units 21 to 25 of the arithmetic unit 20 correspond to functions typified by the “computation layer” of sEMSA. That is, the power monitoring unit 21, the power generation prediction unit 22, the demand prediction unit 23, the supply and demand planning unit 24, and the instrumentation control unit 25 perform “power visualization”, “power generation prediction”, “demand prediction” in the calculation layer of sEMSA, It corresponds to each function of "Mathematical programming" and "Instrumentation control".
  • the power monitoring unit 21 starts processing upon access from the user input to the terminal device 30 such as a personal computer, and reads out the calculation results and facility information from the other functional units 22 to 25 from the storage device 28 at the present time. Further, the power monitoring unit 21 displays the read information on a display device such as a liquid crystal display (not shown) connected to the device itself, or outputs the information to the user terminal device 30.
  • a display device such as a liquid crystal display (not shown) connected to the device itself, or outputs the information to the user terminal device 30.
  • the power generation prediction unit 22 acquires the weather prediction information 40 from a public communication network such as the Internet, and acquires the facility information of the generator to be managed from the storage device 28. Further, the power generation prediction unit 22 calculates the power generation amount and the total value for each renewable energy generator to be managed from the acquired prediction information 40 and facility information, and stores the calculation result in the storage device 28. .
  • the demand prediction unit 23 acquires the facility information of the load to be managed from the storage device 28. Further, the demand prediction unit 23 calculates a demand prediction value that is expected to be consumed by the load to be managed from the acquired facility information, and stores the calculation result in the storage device 28.
  • the supply and demand planning unit 24 acquires, from the storage device 28, facility information of all power devices that are management targets and predetermined planning purposes.
  • the purpose of the plan set in the supply and demand planning unit 24 is defined in the service layer of sEMSA (FIG. 12) such as minimizing power costs, supporting BCP, adjusting the supply and demand balance, and reducing CO2 emissions. Purpose included.
  • the supply and demand planning unit 24 calculates the output values of the generator and storage battery connected to the power network from the acquired facility information and the purpose of the plan, calculates a control command based on the calculation result, and stores it in the storage device 28. Let
  • the instrumentation control unit 25 acquires device information (state information) from each facility including the power device and the system, and stores the acquired device information in the storage device 28.
  • the instrumentation control unit 25 reads the current control command from the storage device 28 and outputs the read control command to the corresponding device.
  • information exchanged between the arithmetic device 20, the storage device 28, and each facility is also blanked between “items” and “values” corresponding thereto, unified as a model interface. It consists of text data with intervening. That is, the arithmetic unit 20 uses the storage device 28 and each facility to share data with a common description format, such as the text data, regardless of the types of functional units such as the power monitoring unit 21 and the power generation prediction unit 22. Send and receive between.
  • the text data in the second embodiment includes data such as “equipment type lithium ion battery”, “state discharge”, and “discharge power 250 kW”, for example, in the case of information transmission regarding a lithium ion battery.
  • GE fuel generator
  • it consists of data such as “equipment type GE”, “state ON”, “output 600 kW” and the like.
  • FIG. 15 is an explanatory diagram of static parameter setting values and relational expressions that define the mathematical model of the model layer in the second embodiment of the FEMS.
  • “storage battery capacity”, “dischargeable power”, “chargeable power”, “discharge efficiency” are parameters that define a mathematical model of a non-circulating storage battery (lithium ion battery). ”And“ Charging efficiency ”are selected, and the setting values of these parameters are stored in the storage device 28.
  • the “demand power” of the factory is selected as the static parameter that defines the mathematical model of the factory load, and the set value of this demand power is stored in the storage device 28.
  • the reason why the static parameter of the factory load is used as demand power is that the number of load devices included in the factory is enormous and often fluctuates in the future. In other words, it is difficult to perform various controls using the power consumption of each load device as a parameter, and simpler and more efficient control can be performed by using the power demand of the entire load.
  • the “rated output”, “fuel consumption”, and “output lower limit value” of the generator are selected as static parameters that define the mathematical model of the GE that is the fuel generator, These set values are stored in the storage device 28.
  • the three types of static parameters that define the mathematical model of the fuel generator are as described above. In the case of a fuel generator, there are a range of output values that can be taken, and control is possible within that range. This is because various controls categorized in the calculation layer cannot be appropriately performed as compared with the case where only the output is a static parameter.
  • “contract power”, “contract electricity charge”, and “metered charge” are selected as static parameters that define the mathematical model of the power system, and these set values are stored in the storage device 28. It is remembered. Therefore, in the second embodiment, the supply and demand planning unit 24 can calculate a plan for minimizing the power cost based on not only the contract power and the contract electricity charge but also the power cost including the metered charge. Control over the power grid connected to the grid can be performed more accurately.
  • FIG. 16 is a flowchart of control contents executed by the demand prediction unit 23.
  • the demand prediction unit 23 acquires the past power demand generated in the power network from the storage device 28 (step S31), and performs statistical prediction based on the acquired past power demand. It performs (step S32).
  • the flow of control contents of the power monitoring unit 21, the power generation prediction unit 22, the supply and demand planning unit 24, and the instrumentation control unit 25 of the EMS server 2 is the power monitoring unit of the EMS server 1 (Example 1).
  • 11 FIG. 8
  • power generation prediction unit 12 FIG. 9
  • supply and demand planning unit 14 FIG. 10
  • instrumentation control unit 15 FIG. 11).
  • FIG. 17 is a table showing a comparison of development contents of Examples 1 and 2 based on sEMSA. As shown in FIG. 17, the HEMS Example 1 and the FEMS Example 2 have largely different management targets, but the “renewable energy” of the model layers of Examples 1 and 2 is common. For this reason, in the following Example 2, the software regarding the renewable energy performed in the preceding Example 1 can be used, and system development can be performed efficiently.
  • the four control programs of “power visualization” power monitoring
  • “power generation prediction” power generation prediction
  • “mathematical programming” supply and demand planning
  • “instrumentation control” is common.
  • those four control programs performed in the preceding first embodiment can be used, and it is only necessary to newly develop a control program for “demand prediction”. For this reason, system development can be performed efficiently.
  • the present embodiment in modeling the storage battery, regardless of the type such as the circulation type or the non-circulation type, the storage battery capacity, the dischargeable power, the chargeable power, which are static parameters that must be used in common , The discharge efficiency and the charge efficiency are simplified to five parameters (see FIGS. 7 and 15). For this reason, in a plurality of types of EMSs such as the first and second embodiments, one or a plurality of control programs categorized in the calculation layer can be accurately executed. Therefore, when developing a plurality of types of EMS, it is possible to use another EMS control program that has already been developed, and to efficiently develop the EMS.
  • the reason why the above five parameters are selected in the modeling of the storage battery is as follows. 1) If the storage battery capacity is not taken into account, there is a possibility that a control command in which the remaining charge exceeds the actual storage battery capacity may be issued. 2) If the dischargeable power is not taken into consideration, there is a possibility that a control command for discharging exceeding the dischargeable power of the storage battery may be issued.
  • Bsoc (t + 1) Bsoc (t) + Bch (t) ⁇ Bdis (t) (1)
  • the remaining charge amount at time t + 1 when charging / discharging efficiency is considered is expressed by the following equation (2).
  • Bsoc (t + 1) Bsoc (t) + Lch ⁇ Bch (t) ⁇ Ldis ⁇ Bdis (t) (2)
  • the formula (2) considering the charge / discharge efficiency more realistically reflects the state of the storage battery. The accuracy of various controls can be improved.
  • the “spontaneous discharge rate” refers to a rate (%) at which the storage capacity decreases due to natural discharge after a predetermined time (for example, one day) has elapsed. If the natural discharge rate is further included as a static parameter that defines the mathematical model of the storage battery, various control programs included in the computation layer can be controlled with an accurate remaining charge level that is almost close to the actual value. Compared with the case where the number of static parameters is five, more accurate control can be performed.
  • the sEMSA of FIG. 1 is configured with five layers. However, at least three layers from the facility layer to the operation layer are sufficient, and the business layer and the service layer may be omitted. . Furthermore, in the above-described embodiment, the case of system development of HEMS (Example 1) and FEMS (Example 2) according to sEMSA is illustrated, but other EMS such as BEMS and CEMS are system-developed according to sEMSA. Also good.

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Abstract

　本発明の一形態は、電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システムとして、コンピュータを動作させるためのコンピュータプログラムに関する。このプログラムは、前記電力機器の制御に用いる静的パラメータを取得する第１のステップと、取得された前記静的パラメータに基づいて前記電力機器を制御する第２のステップと、を含み、前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータは、少なくとも蓄電池容量、放電可能電力、充電可能電力、放電効率及び充電効率の５種類のパラメータである。

Description

エネルギー管理システム、エネルギー管理方法及びコンピュータプログラム
　本発明は、電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システム及び方法と、そのシステムとしてコンピュータを動作させるためのコンピュータプログラムに関する。
　電力の安定供給や省エネルギー（以下、「省エネ」ともいう。）に向けた取り組みの一環として、ビル及び工場などの大規模な設備又は個別の家庭において、太陽光発電（ＰＶ：Photovoltaic Power Generation）システムや、蓄電池、燃料電池などの電力機器を導入するニーズがある。
　これらの電力機器を計画的に稼動させることにより、電力の安定供給や省エネを促進できるが、ユーザーが稼動スケジュールを管理するのは手間と労力がかかる。
　そこで、近年、電力網に繋がる電力機器の運転状態を統合的に管理するエネルギー管理システム（ＥＭＳ：Energy Management System）が導入されている（例えば、特許文献１参照）。
　ＥＭＳは、管理対象である各電力機器と通信ネットワークを構成しており、このネットワークを介した情報通信により各電力機器のモニター及び制御を行うことにより、電力使用量の可視化や省エネの促進を行うシステムである。そして、例えば図２に示すように、これまでのＥＭＳは、管理対象の相違によって次のように大別される。
　ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）
　ＢＥＭＳ（Building Energy Management System）
　ＦＥＭＳ（Factory Energy Management System）
　ＣＥＭＳ（Community Energy Management System）
　各ＥＭＳの接頭語が表す通り、ＨＥＭＳ（ヘムス）は住宅向け、ＢＥＭＳ（ベムス）は商用ビル向け、ＦＥＭＳ（フェムス）は工場向け、ＣＥＭＳ（セムス）はそれらを含んだ地域全体向けのＥＭＳを意味する。
　上記の各ＥＭＳは、それぞれ管理対象が異なるが、電力需要と電力供給のモニターとコントロールを行うという基本的な制御内容はほぼ共通している。
特開２０１３－１３２４０号公報
　しかしながら、ＥＭＳは、管理対象ごとに設備の種類と数が大きく異なるのが通常であるため、特定の管理対象のために開発したＥＭＳを他の管理対象にそのまま使用することはできない。
　例えば、発電機の種類は、ガス発電機、ＰＶ、風力発電機などがあり、蓄電池の種類は、レドックスフロー（ＲＦ）電池、リチウムイオン電池、溶融塩電池、鉛蓄電池などがあり、負荷の種類は、工場、オフィス、家庭、商業施設などがあり、系統の種類は、大規模系統（電力変動許容）、小規模系統 、独立系統などがある。
　また、設備が同じ種類であっても、メーカーや製品ごとにその特性が異なるし、顧客がＥＭＳに求めるサービスも多様であるから、顧客それぞれの目的に応じたアルゴリズムを管理対象ごとに個別にシステム開発するのが通常である。
　このように、従来、異なる種類のＥＭＳを開発する場合には、管理対象ごとにそれぞれカスタマイズしたシステム開発を行う必要があり、案件ごとにソフトウェアを開発しなければならないため、開発コストが膨大になるという問題があった。
　本発明は、かかる従来の問題点に鑑み、ＥＭＳを効率的に開発できるようにすることを目的とする。
　本発明は、電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システムとして、コンピュータを動作させるためのコンピュータプログラムに関する。
　そして、本発明のコンピュータプログラムは、前記電力機器の制御に用いる静的パラメータを取得する第１のステップと、取得された前記静的パラメータに基づいて前記電力機器を制御する第２のステップと、を含み、前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータは、少なくとも下記の５種類のパラメータである。
　蓄電池容量：満充電状態から取り出し可能な蓄電池のエネルギー容量
　放電可能電力：蓄電池が放電可能な電力の限界値
　充電可能電力：蓄電池に充電可能な電力の限界値
　放電効率：蓄電池が放電する際の蓄電電力に対する出力電力の比率
　充電効率：蓄電池に充電する際の入力電力に対する蓄電電力の比率
　本発明によれば、ＥＭＳを効率的に開発することができる。
本発明の実施形態に係るＥＭＳ開発のためのアーキテクチャ（設計思想）の説明図である。 ｓＥＭＳＡによりシステム開発が可能なＥＭＳの構成例を示す説明図である。 ｓＥＭＳＡと実施例１及び２とのビジネス層、サービス層及び設備層での対応関係を示す表である。 実施例１とｓＥＭＳＡとの全階層での対応関係を示す説明図である。 ＨＥＭＳに関する実施例１の設備構成図である。 実施例１のＥＭＳサーバのシステム構成図である。 ＨＥＭＳの実施例１において、モデル層の数理モデルを定義する静的パラメータの設定値と関係式の説明図である。 電力監視部が実行する制御内容のフローチャートである。 発電予測部が実行する制御内容のフローチャートである。 需給計画部が実行する制御内容のフローチャートである。 計装制御部が実行する制御内容のフローチャートである。 実施例２とｓＥＭＳＡとの全階層での対応関係を示す説明図である。 ＦＥＭＳに関する実施例２の設備構成図である。 実施例２のＥＭＳサーバのシステム構成図である。 ＦＥＭＳの実施例２において、モデル層の数理モデルを定義する静的パラメータの設定値と関係式の説明図である。 需要予測部が実行する制御内容のフローチャートである。 ｓＥＭＳＡに基づく実施例１及び２の開発内容の対比を示す表である。
　＜本発明の実施形態の概要＞
　以下、本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
　（１）　本実施形態のコンピュータプログラムは、電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システムとして、コンピュータを動作させるためのコンピュータプログラムであって、前記電力機器の制御に用いる静的パラメータを取得する第１のステップと、取得された前記静的パラメータに基づいて前記電力機器を制御する第２のステップと、を含み、前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータは、少なくとも下記の５種類のパラメータである。
　蓄電池容量：満充電状態から取り出し可能な蓄電池のエネルギー容量
　放電可能電力：蓄電池が放電可能な電力の限界値
　充電可能電力：蓄電池に充電可能な電力の限界値
　放電効率：蓄電池が放電する際の蓄電電力に対する出力電力の比率
　充電効率：蓄電池に充電する際の入力電力に対する蓄電電力の比率
　本実施形態のコンピュータプログラムによれば、第１のステップにおいて取得される静的パラメータのうち蓄電池に係る静的パラメータが、少なくとも蓄電池容量、放電可能電力、充電可能電力、放電効率及び充電効率の５つに簡略化されているので、複数種類のＥＭＳに適用可能な制御を正確に行うことができる。
　従って、複数種類のＥＭＳを開発する場合に、既に開発済みの他のＥＭＳの制御プログラムを使用することが可能となり、ＥＭＳを効率的に開発することができる。
　（２）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータには、更に下記の自然放電率が含まれていてもよい。
　自然放電率：所定時間経過後における自然放電による蓄電容量の減少割合
　その理由は、静的パラメータとして自然放電率を含めると、ほぼ実際値に近い正確な充電残量にて各種の制御を行うことができるからである。
　（３）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記第１のステップにおいて取得される前記蓄電池に係る前記静的パラメータは、少なくとも上述の（１）に記載の前記５つのパラメータ、或いは、上述の（１）と（２）に記載の前記６つのパラメータに固定されていることが好ましい。
　その理由は、少なくとも前記５つ又は６つのパラメータに固定すれば、そのうちの４つ又は５つ以下のパラメータを採用する場合に比べて、複数種類のＥＭＳに適用可能な制御をより正確に行うことができるからである。
　（４）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記第２のステップにおいて実行される前記電力機器の制御は、下記の５種類にカテゴライズされた制御のうちの少なくとも１つの結果を用いた制御であることが好ましい。
　電力監視：電力網における電力の需給状態を可視化する制御
　発電予測：電力網における発電量を予測する制御
　需要予測：電力網における電力消費量を予測する制御
　需給計画：電力網における電力需給を計画する制御
　計装制御：電力網に含まれる電力機器をセンシング結果に応じて稼働させる制御
　その理由は、上記の５種類の制御は、これまで行われている各種のＥＭＳ（例えば、図２参照）に採用され得る制御を類型化したものであるが、蓄電池の静的パラメータとして上述の５又は６つのパラメータを採用すれば、蓄電池を含む電力機器についてこれら５種類の制御を適切に実行できるからである。
　（５）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記電力網が電力系統に繋がっていない場合（後述の実施例１の場合）には、前記電力網において下記の関係式がすべての時間帯で成立するように、前記電力機器を制御することが好ましい。
　発電電力量－消費電力量＋放電電力量－充電電力量≒０
　その理由は、上記の関係式をすべての時間帯で成立させれば、管理対象の電力網に対して需給バランスの調整を行うことができ、例えば「離島」などに適したＥＭＳを提供できるからである。
　（６）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記電力機器に再生可能エネルギー発電機が含まれる場合には、前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータに、少なくとも当該再生可能エネルギー発電機の定格出力によって定まる最大発電量を含むことが好ましい。
　その理由は、再生可能エネルギー発電機の場合は、出力がその時々の気象によって決まるので、その時刻における最大発電量のみを静的パラメータとしても、その他の静的パラメータも利用した場合と同等の各種の制御を行えるからである。
　（７）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記電力機器に化石燃料発電機が含まれる場合には、前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータに、少なくとも当該化石燃料発電機の定格出力、燃料消費量及び出力下限値を含むことが好ましい。
　その理由は、化石燃料発電機の場合は、取り得る出力値に範囲があり、また、その範囲内で制御可能なので、定格出力のみを静的パラメータとする場合と比較して各種の制御を適切に行えるからである。
　（８）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記電力機器に家庭負荷が含まれる場合には、前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータに、少なくとも当該家庭負荷の個々の定格消費電力を含むことが好ましい。
　その理由は、家庭負荷の場合は、個々の負荷の把握及び制御が比較的容易なため、定格消費電力を静的パラメータとして用いることで各種の制御を適切に行えるからである。
　（９）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記電力機器に工場負荷が含まれる場合には、前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータに、少なくとも当該工場全体の需要電力を含むことが好ましい。
　その理由は、工場に含まれる負荷の数は膨大でかつ将来的に変動することが多いので、個々の負荷の消費電力を静的パラメータとして各種の制御を行うことは困難であるからである。
　（１０）　本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記電力網が電力系統に繋がっている場合には、前記第１のステップにおいて取得される前記電力系統に係る前記静的パラメータに、少なくとも契約電力、契約電気料金及び従量料金を含むことが好ましい。
　その理由は、契約電力及び契約電気料金だけでなく、従量料金を静的パラメータとして採用すれば、系統に繋がる電力網に対する各種の制御をより正確に行えるからである。
　（１１）　本実施形態のエネルギー管理方法は、電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理する方法であって、本実施形態のコンピュータプログラムと実質的に同じ構成を有する。
　従って、本実施形態のエネルギー管理方法は、本実施形態のコンピュータプログラムと同様の作用効果を奏する。
　（１２）　本実施形態のエネルギー管理システム（ＥＭＳ）は、電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理するＥＭＳであって、本実施形態のコンピュータプログラムがインストールされたコンピュータ装置を備える。
　従って、本実施形態のエネルギー管理システムは、本実施形態のコンピュータプログラムと同様の作用効果を奏する。
　（１３）　他の観点から見た本実施形態のエネルギー管理システム（ＥＭＳ）は、電力網に繋がる電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システムであって、前記電力機器の制御用として第１の階層においてモデル化された静的パラメータを取得する取得部と、前記第１の階層よりも上位の第２の階層において類型化された１又は複数の制御プログラムに、取得部が取得した前記静的パラメータを入力して当該制御プログラムを実行することにより、前記電力機器の運転状態を制御する制御部と、を備える。
　本実施形態のエネルギー管理システムによれば、取得部が、第１の階層においてモデル化された静的パラメータを取得し、制御部が、第１の階層よりも上位の第２の階層において類型化された１又は複数の制御プログラムに、取得した静的パラメータを入力して当該制御プログラムを実行することにより、電力機器の運転状態を制御するので、第１の階層での静的パラメータのモデル化と、第２の階層における制御プログラムの類型化とを適切に行えば、異種のＥＭＳに適用可能となるように静的パラメータと制御プログラムを共通化できる。
　従って、複数種類のＥＭＳを開発する場合に、既に開発済みの他のＥＭＳの静的パラメータや制御プログラムの使用が可能となり、ＥＭＳを効率的に開発することができる。
　＜本発明の実施形態の詳細＞
　以下、図面を参照して、本発明の実施形態の詳細を説明する。
　〔ＥＭＳ開発のためのアーキテクチャ〕
　図１は、本発明の実施形態に係るＥＭＳ開発のためのアーキテクチャ（設計思想）の説明図である。
　従来のＥＭＳ開発では、例えば、ＨＥＭＳなら家電メーカーがシステム開発し、ＦＥＭＳなら機械設備業者がシステム開発するなど、各事業者が個別に開発を行っているのが実情である。従って、新たに開発すべきコンピュータプログラムが多く非効率であった。
　本願発明者は、ＨＥＭＳやＦＥＭＳなどの異種のＥＭＳ開発の経験を重ねるうちに、複数の階層ごとに機能を類型化したアーキテクチャに基づいてシステム開発を行えば、効率的にシステム開発が行えるという知見に至り、図１のアーキテクチャを考案した。
　以下、図１を参照しつつ、本願発明者が考案したアーキテクチャの詳細を説明する。なお、本実施形態では、図１に示すアーキテクチャを、「ｓＥＭＳＡ」（「sumitomo EMS Architecture」の略）ともいう。
　また、ｓＥＭＳＡの各階層に含まれる複数の機能は、現段階において類型化された機能の例示である。従って、図１の右側に破線で示す通り、将来的に各階層に新たな機能が加わることもあり得る。
　図１に示すように、ｓＥＭＳＡは、ＥＭＳ開発に必要な事項を物理的な下位の層から上位側に向かって５つの階層（レイヤ）に段階的に抽象化することによって作成され、「設備層」、「モデル層」、「演算層」、「サービス層」及び「ビジネス層」を含む。
　また、ｓＥＭＳＡは、上記の各階層間にそれぞれ介在する４つのインターフェースである、「ネットワークインターフェース」、「モデルインターフェース」、「サービスプログラムインターフェース」及び「ビジネス定義インターフェース」を含む。
　５つの階層のうち、「設備層」は、ＥＭＳの監視及び制御対象となる各種の電力機器（ハードウェア）の種類を類型化するための階層である。
　具体的には、ｓＥＭＳＡの設備層では、ＥＭＳに必要な電力機器の種別が、「蓄電」、「発電」、「負荷」及び「系統」の４種類の機能に大きく分類されている。
　「蓄電」には、ＲＦ（レドックスフロー）電池、リチウムイオン電池、鉛蓄電池、溶融塩電池、ＮＡＳ電池（登録商標）などが含まれる。
　「発電」には、ＤＧ（ディーゼル発電機）、ＧＥ（ガスエンジン発電機）、太陽光発電機、風力発電機などが含まれる。
　「負荷」には、工場負荷、オフィス負荷、病院負荷、商業施設負荷、家庭負荷などが含まれる。
　「系統」には、先進国系統、途上国系統、離島系統などが含まれる。
　「モデル層」は、ＥＭＳの監視及び制御対象となる各種の電力機器（ハードウェア）の仕様を、より一般的に表現した数理モデルを類型化するための階層である。
　具体的には、ｓＥＭＳＡのモデル層において、設備層の「蓄電」に対応する数理モデルは、「循環型」と「非循環型」に分類されている。
　ＲＦ電池は、液体活物質を流動させる循環型の蓄電池であるため、モデル層において「循環型」にモデル化され、その他のリチウムイオン電池、鉛蓄電池、溶融塩電池及びＮＡＳ電池は、モデル層において「非循環型」にモデル化されている。
　設備層の「発電」に対応するモデル層の数理モデルは、「燃料発電機」と「再生可能エネルギー発電機」に分類されている。
　ＤＧ及びＧＥは、発電に燃料を必要とするため、モデル層において「燃料発電機」（「化石燃料発電機」ともいう。）に分類され、太陽光発電機と風力発電機は、発電に燃料が不要であるから、モデル層において「再生可能エネルギー発電機」に分類されている。
　設備層の「負荷」に対応するモデル層の数理モデルは、「工場」と「ビル」と「家庭」に分類されている。
　工場負荷は、モデル層において「工場」に分類され、オフィス負荷、病院負荷及び商業施設負荷は、モデル層において「ビル」に分類され、家庭負荷は、モデル層において「家庭」に分類されている。
　具体的には、設備層の「家庭」に含まれる負荷は、２００Ｖ以下の低圧受電の負荷であり、モデル層の「ビル」及び「工場」に含まれる負荷は、２００Ｖを超える高圧受電の負荷である。
　また、「ビル」に含まれる負荷は、電力料金契約において「業務用建物」に分類される負荷であり、「工場」に含まれる負荷は、電力料金契約における「産業用建物」に分類される負荷である。
　設備層の「系統」に対応するモデル層の数理モデルは、「系統連系」と「離島」に分類されている。
　先進国及び途上国の系統では、系統からの買電が可能なので「系統連系」に分類され、系統からの買電が不可能な離島は「離島」に分類されている。
　「演算層」は、所望されるサービス（図１の「サービス層」に含まれるサービス）を実現するために必要となるＥＭＳの制御プログラムを類型化するための階層である。
　具体的には、ｓＥＭＳＡの演算層では、各種のＥＭＳに採用され得る制御プログラムとして、「電力見える化」（「電力監視」ともいう。）、「発電予測」、「需要予測」、「数理計画法」（「需給計画」ともいう。）及び「計装制御」のなどの制御プログラムに分類されている。
　「電力見える化」（電力監視）とは、管理対象の電力網における電力消費量と電力供給量を、ユーザーが監視できるように、液晶ディスプレイなどの表示装置に表示させて可視化するための制御プログラムのことをいう。
　「発電予測」とは、管理対象の電力網に含まれる発電機の発電量を予測するための制御プログラムのことをいう。
　「需要予測」とは、管理対象の電力網に含まれる負荷の電力消費量を予測するための制御プログラムのことをいう。
　「数理計画法」（需給計画）とは、電力供給の信頼度を確保しつつ、例えば経済性の追求を目的として、管理対象の電力網における電力の需要量と供給量をバランスさせる計画を立てるための制御プログラムのことをいう。
　「計装制御」とは、管理対象の電力網に含まれる電力機器のセンシング結果に基づいて、フィードバック又はフィードフォワード制御などの自動制御によって電力機器を稼働させるための制御プログラムのことをいう。
　「サービス層」は、ＥＭＳによって実現可能なサービス（目的）の種類を類型化するための階層である。
　具体的には、ｓＥＭＳＡのサービス層では、各種のＥＭＳで実現され得るサービスとして、「電力コスト最小化」、「ＢＣＰ」、「需給バランス調整」、「電力品質の維持」及び「ＣＯ２排出削減」のなどのサービスに分類されている。
　「電力コスト最小化」とは、管理対象の電力網の電力コストを最小にするサービスのことをいう。
　「ＢＣＰ」（Business Continuity Planning）とは、自然災害や停電などの緊急事態が発生しても、管理対象の電力網における電力供給を維持するサービスのことをいう。
　「需給バランス調整」とは、管理対象の電力網における電力需給をバランスさせるサービスのことをいう。
　「電力品質の維持」とは、管理対象の電力網における電圧値や周波数が所定の範囲を逸脱しないようにするなどの、電力品質を維持するサービスのことをいう。
　「ＣＯ２排出削減」とは、管理対象の電力網におけるＣＯ２排出量を削減するサービスのことをいう。
　「ビジネス層」は、ＥＭＳによってユーザーが実現したいビジネス（経済的メリット）の種類を類型化するための階層である。
　具体的には、ｓＥＭＳＡのビジネス層では、各種のＥＭＳにより実現され得るビジネスとして、「省エネコンサル」、「電力市場取引」、「離島向け電力」及び「ＣＯ２排出権」などのビジネスに分類されている。
　「省エネコンサル」とは、管理対象の電力網の省エネ化に関するコンサルタントビジネスのことをいう。
　「電力市場取引」とは、管理対象の電力網において電力の取引を行うビジネスのことをいう。
　「離島向け電力」とは、離島地域にある管理対象の電力網のユーザーに対して、離島に適したＥＭＳを開発するビジネスのことをいう。
　「ＣＯ２排出権」とは、管理対象の電力網において、ＣＯ２排出権の売買を行うビジネスのことをいう。
　図１のｓＥＭＳＡにおいて、設備層とモデル層の間に介在する「ネットワークインターフェース」は、物理的な電力機器とＥＭＳのソフトウェアを繋ぐための物理的な接続方法や、ＥＭＳサーバとの間で使用する通信規格などを定義するインターフェースである。
　例えば、ＨＥＭＳの通信プロトコルとしてわが国で独自に策定されたＥＣＨＯＮＥＴ－Ｌｉｔｅ（ECHONETは登録商標）がネットワークインターフェースに該当する。また、ＨＥＭＳに関する欧米の通信プロトコルである、ＳＥＰ２．０（Smart Energy Profile 2.0）もネットワークインターフェースに該当する。
　また、ネットワークインターフェースに該当する他の通信規格として、イーサネット（登録商標）とＴＣＰ／ＩＰプロトコルの組み合わせよりなるＬＡＮ、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＨＥＭＳ関連の家電用リモコンのためのＲＦ４ＣＥなどがある。
　更に、ネットワークインターフェースに該当する他の通信規格として、ＨＥＭＳ、ＢＥＭＳ、ＦＥＭＳ及びＣＥＭＳにおいてセンサーやアクチュエーターとの無線通信を行うための国際規格である、ＩＥＥＥ８０２．１５．４規格もある。
　図１のｓＥＭＳＡにおいて、モデル層と演算層に介在する「モデルインターフェース」は、物理的な電力機器に関する情報に基づいて各種の演算や制御を行うとともに、その電力機器に制御指令を発するためのインターフェースである。
　後述の通り、本実施形態のモデルインターフェースは、演算層とモデル層の種類に関係なく記述方式が共通化されたデータ、例えば、「項目」とこれに対応する「値」を並べて記述したテキストデータが採用される。
　図１のｓＥＭＳＡにおいて、演算層とサービス層に介在する「サービスプログラムインターフェース」は、要求されるサービスとそれを実現する制御の対応を定義するインターフェースである。
　このインターフェースの具体例としては、例えば、下位の演算層に含まれる制御プログラムの実行によって達成される、上位のサービス層に含まれるサービスの成果をグラフや表によりユーザーに提示するＧＵＩ画面（図示せず）などが考えられる。
　図１のｓＥＭＳＡにおいて、サービス層とビジネス層に介在する「ビジネス定義インターフェース」は、ビジネスを実現するために必要なサービスとの対応を定義するインターフェースである。
　このインターフェースの具体例としては、例えば、上位のビジネス層に含まれるビジネスの種類と、これに対応する下位のサービス層に含まれるサービスの種類との対応関係を予め記載した、仕様書や対応テーブルなどが考えられる。
　〔想定されるＥＭＳの構成例〕
　図２は、ｓＥＭＳＡによりシステム開発が可能なＥＭＳの構成例を示す説明図である。
　図２に示すように、本実施形態では、ＥＭＳ開発を行う事業者が、ＨＥＭＳ、ＢＥＭＳ、ＦＥＭＳ及びＣＥＭＳなどの異なる種類の開発を行うことを想定している。
　図２の実線は、電力機器が繋がる「電力線」（電力網）を示し、図２の破線は、ＥＭＳサーバと電力機器との間の「通信路」を示す。この点は、他の図でも同様である。
　電力線は、例えば直流配電線よりなり、系統を含む各電力機器は、図示しないコンバータ（ＡＣ／ＤＣ又はＤＣ／ＤＣコンバータなど）を介して電力線に接続されている。
　また、通信路は、有線又は無線のいずれでもよいが、上述のネットワークインターフェースにおいて定義された物理的な接続方法及び通信プロトコルに従った通信方式が採用される。
　〔ｓＥＭＳＡの技術的効果〕
　ところで、図２に示す各種のＥＭＳでは、電力機器の種類や数が案件により異なるのが通常である。このため、異なる管理対象に対して同じＥＭＳを使用することはできない。
　例えば、１）各種の案件で管理対象となり得る電力設備の種類だけでも、ほぼ無数にあるし、２）顧客によってＥＭＳに求めるサービス内容（エネルギーコストの削減、系統からの独立運用、ＣＯ２排出量削減など）が異なるので、顧客の目的に応じたアルゴリズムを開発する必要がある。
　そして、従来では、上記の１）及び２）の双方を想定して、管理対象ごとにカスタマイズしてＥＭＳ開発を行うため、案件ごとに異なるソフトウェアの開発が必要となる。
　これに対して、図１のｓＥＭＳＡに基づいてシステム開発を行えば、特に、上位側の演算層においてＥＭＳに使用可能な制御プログラムの機能が類型化され、下位側のモデル層においてＥＭＳに共通する設備モデルが類型化されているので、既に開発済みのソフトウェアを次回以後に使用することができ、２回目以降のシステム開発を効率化することができる。
　例えば、先行して開発したＨＥＭＳの演算層とモデル層の開発要件が下記であった場合を想定する。
　「演算層」＝電力見える化、発電予測、数理計画法、計装制御
　「モデル層」＝循環型蓄電池、再生可能エネルギー、家庭負荷、離島モデル
　次に、後続して開発するＢＥＭＳの演算層とモデル層の開発要件が下記であった場合を想定する。
　「演算層」＝電力見える化、発電予測、数理計画法、計装制御
　「モデル層」＝循環型蓄電池、燃料発電機、再生可能エネルギー、ビル需要モデル、系統連系モデル
　上記の想定において、仮にｓＥＭＳＡに基づく開発を行わなければ、後続のＢＥＭＳのシステム開発が先行のＨＥＭＳのシステム開発と別個に行われるため、後続のＢＥＭＳに必要な制御プログラムや設備モデルをすべて新規に開発する必要がある。
　これに対して、ｓＥＭＳＡに基づいて開発を行えば、先行のＨＥＭＳにて開発済みの演算層及びモデル層のソフトウェアを後続のＢＥＭＳで使用できる。このため、ＢＥＭＳの開発では、演算層のプログラムの新規開発が不要となり、モデル層では、燃料発電機モデル、ビル需要モデル、系統連系モデルを開発するだけで足りる。
　このように、図１のｓＥＭＳＡに従ってＥＭＳ開発を継続すれば、既に開発済みのソフトウェアを次回以後に使用することができ、２回目以降のシステム開発を効率化することができる。
　〔ｓＥＭＳＡと実施例１及び２の対応関係〕
　本願発明者は、ｓＥＭＳＡに基づいて、「ＨＥＭＳ」に関する「実施例１」のシステム開発を行ったあと、「ＦＥＭＳ」に関する「実施例２」のシステム開発を行った。以下、これら実施例１及び２の内容を詳述し、図１のｓＥＭＳＡの有用性を更に説明する。
　図３は、ｓＥＭＳＡと実施例１及び２とのビジネス層、サービス層及び設備層での対応関係を示す表である。
　図３に示すように、ＨＥＭＳの実施例１では、ビジネス層の種別が「離島向け電力」であり、サービス層の種別が「ＢＣＰ対応」及び「需給バランス調整」である。
　ＨＥＭＳの実施例１では、設備層における蓄電の種別が「ＲＦ電池」であり、発電の種類が「ＰＶ」（具体的には、ＳｉＰＶ（シリコン系ＰＶ）、ＣＰＶ（集光型ＰＶ）及びＣＩＧＳＰＶ（化合物系ＰＶ）の３種類）及び「風力発電機」であり、負荷の種類が「家庭」であり、系統の種類が「離島」（自立）である。
　図３に示すように、ＦＥＭＳの実施例２では、ビジネス層の種別が「省エネコンサル」、「電力市場取引」及び「ＣＯ２排出権」であり、サービス層の種別が「電力コスト最小化」、「ＢＣＰ対応」、「需給バランス調整」及び「ＣＯ２排出削減」である。
　ＦＥＭＳの実施例２では、設備層における蓄電の種別が「リチウムイオン電池」であり、発電の種類が「ＰＶ」（具体的には、ＳｉＰＶ（シリコン系ＰＶ））及び「ＧＥ」であり、負荷の種類が「工場」であり、系統の種類が「先進国」（系統連系）である。
　〔ＨＥＭＳの実施例１の詳細〕
　図４は、実施例１とｓＥＭＳＡとの全階層での対応関係を示す説明図であり、図５は、ＨＥＭＳに関する実施例１の設備構成図である。
　図４は、図１のｓＥＭＳＡに対して、ＨＥＭＳの実施例１において考慮すべき各階層の種類にハッチングを施した図である。すなわち、実施例１では、図４にハッチングを施した各機能を考慮してＨＥＭＳの開発を行った。
　図５に示すように、実施例１では、ＥＭＳサーバ１の管理対象として、「ＲＦ電池」、「ＳｉＰＶ」、「ＣＰＶ」、「ＣＩＧＳＰＶ」、「風力発電機」及び「家庭負荷」が電力線に接続されている。
　ＥＭＳサーバ１は、ネットワークインターフェースで定義されるＬＡＮなどの所定の通信規格に従って、各電力機器と通信することができる。
　図６は、実施例１のＥＭＳサーバ１のシステム構成図である。
　図６に示すように、実施例１のＥＭＳサーバ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などよりなる演算装置１０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）などのメモリ及びＨＤＤ（Hard Disk Drive）を含む記憶装置１８とを備えたコンピュータ装置よりなる。
　なお、図６では図示していないが、ＥＭＳサーバ１には、マウスやキーボードなどを含む入力装置と、有線ＬＡＮや無線ＬＡＮ、或いはその他の通信手段によって各種の電気機器と通信可能な通信装置も含まれる。
　ＥＭＳサーバ１の演算装置１０は、記憶装置１８に格納された各種の制御プログラムを読み出して実行することにより実現される機能部として、電力監視部１１、発電予測部１２、需給計画部１４及び計装制御部１５を備えている。
　この演算装置１０の各機能部１１，１２，１４，１５は、ｓＥＭＳＡの「演算層」で類型化された機能と対応する。すなわち、電力監視部１１、発電予測部１２、需給計画部１４及び計装制御部１５は、ｓＥＭＳＡの演算層における「電力見える化」、「発電予測」、「数理計画法」及び「計装制御」の各機能にそれぞれ対応する。
　電力監視部１１は、パソコンなどの端末装置３０に入力されたユーザーからのアクセスにより処理を開始し、現時点における他の機能部１２，１４，１５による演算結果と設備情報を記憶装置１８から読み出す。
　また、電力監視部１１は、読み出した情報を自装置に接続された図示しない液晶ディスプレイなどの表示装置に表示したり、ユーザーの端末装置３０に出力したりする。
　発電予測部１２は、天候の予測情報４０をインターネットなどの公衆通信網から取得するとともに、管理対象である発電機の設備情報（実施例１では、図７に示す再生可能エネルギー発電機の定格出力値）を記憶装置１８から取得する。
　また、発電予測部１２は、取得した予測情報４０と設備情報とから、管理対象である発電機ごとの発電量とその合計値を演算し、その演算結果を記憶装置１８に記憶させる。
　需給計画部１４は、管理対象であるすべての電力機器の設備情報と、予め定められた計画の目的とを記憶装置１８から取得する。需給計画部１４に設定される計画の目的には、電力コスト最小化やＢＣＰ対応などのｓＥＭＳＡ（図４）のサービス層に規定された目的が含まれる。
　また、需給計画部１４は、取得した設備情報と計画の目的とから、電力網に繋がる発電機及び負荷を稼働させる期間やそのオン又はオフのタイミングなどを演算し、その演算結果を記憶装置１８に記憶させる。
　計装制御部１５は、電力機器と系統を含む各設備から装置の情報（状態情報）を取得し、取得した装置の情報を記憶装置１８に記憶させる。
　また、計装制御部１５は、現時点における制御指令を記憶装置１８から読み出し、読み出した制御指令を対応する装置に出力する。
　図６に示すように、演算装置１０と記憶装置１８及び各設備との間でやり取りされる情報は、モデルインターフェースとして統一化された、「項目」とこれに対応する「値」の間にブランクを介在させたテキストデータよりなる。
　すなわち、演算装置１０は、電力監視部１１や発電予測部１２などの機能部の種類に関係なく、上記のテキストデータのように記述形式が共通化されたデータを記憶装置１８及び各設備との間で送受信する。
　実施例１における上記のテキストデータは、例えばＲＦ電池に関する情報伝送の場合には、「設備種別　ＲＦ電池」、「状態　放電」、及び「放電電力　４ｋＷ」などのデータよりなる。
　また、ＳｉＰＶに関する情報伝送の場合には、「設備種別　ＳｉＰＶ」、「状態　ＯＮ」などのデータよりなる。
　図７は、ＨＥＭＳの実施例１において、モデル層の数理モデルを定義する静的パラメータの設定値と関係式の説明図である。
　図７に示すように、実施例１では、循環型蓄電池（ＲＦ電池）の数理モデルを定義する静的パラメータとして、「蓄電池容量」、「放電可能電力」、「充電可能電力」、「放電効率」及び「充電効率」の５種類のパラメータが選定されており、これらのパラメータの設定値が記憶装置１８に記憶されている。
　ここで、「蓄電池容量」とは、満充電状態から取り出し可能な蓄電池のエネルギー容量（Ｗｈ）のことをいう。
　「放電可能電力」とは、蓄電池が放電可能な電力の限界値（Ｗ）のことをいう。
　「充電可能電力」とは、蓄電池に充電可能な電力の限界値（Ｗ）のことをいう。
　「放電効率」とは、蓄電池が放電する際の蓄電電力に対する出力電力の比率（％）のことをいう。
　「充電効率」とは、蓄電池に充電する際の入力電力に対する蓄電電力の比率（％）のことをいう。
　また、実施例１では、６つの家電負荷の数理モデルを定義する静的パラメータとして、それらの家電負荷の「定格消費電力」が選定されており、それらの定格消費電力の設定値が記憶装置１８に記憶されている。
　なお、家庭負荷の静的パラメータが定格消費電力の理由は、個々の負荷装置の把握及び制御が比較的容易なため、定格消費電力を静的パラメータとして用いることで各種の制御を適切に行えるからである。
　更に、実施例１では、４種類の再生可能エネルギー発電機の数理モデルを定義する静的パラメータとして、それらの発電機の「定格出力」が選定されており、それらの定格電力の設定値が記憶装置１８に記憶されている。
　なお、再生可能エネルギー発電機の静的パラメータが定格出力のみで足りる理由は、再生可能エネルギー発電機の場合は、出力がその時々の気象によって決定するので、定格出力によって定まるその時刻における最大発電量のみを静的パラメータとしても、その他の静的パラメータも利用した場合と同等の各種の制御を行えるからである。
　また、実施例１では、自立型の離島モデルを表す数理モデルとして、次の関係式が記憶装置１８に記憶されている。
　発電電力量－消費電力量＋放電電力量－充電電力量≒０
　従って、実施例１では、需給計画部１４は、管理対象の電力網において上記の関係式がすべての時間帯で成立するように、電力網に繋がる電力機器を制御する演算を行うことができる。なお、上記の関係式における「≒０」（ほぼ０）とは、左辺が厳密に０である場合でもよいし、所定の極小値ε以内の場合でもよいことを意味する。
　図８は、電力監視部１１が実行する制御内容のフローチャートである。
　図８に示すように、電力監視部１１は、端末装置３０からのユーザーアクセス（図６参照）を契機として処理をスタートさせ、まず、記憶装置１８に記憶されている設備情報が更新されたか否かを判定する（ステップＳ１１）。
　この判定の結果、設備情報に更新があった場合には、更新後の設備情報を記憶装置１８から取得する（ステップＳ１２）。
　また、電力監視部１１は、設備情報に更新がない場合あるいは更新後の設備情報を取得すると、更に、記憶装置１８に記憶されている演算結果が更新されたか否かを判定する（ステップＳ１３）。
　この判定の結果、演算結果に更新があった場合には、更新後の演算結果を記憶装置１８から取得する（ステップＳ１４）。
　電力監視部１１は、演算結果に更新がない場合あるいは更新後の演算結果を取得すると、現時点で保持している演算結果を表示装置に表示させるための出力データを生成する（ステップＳ１５）。
　そして、電力監視部１１は、生成した出力データを自装置の表示装置や端末装置３０に出力し（ステップＳ１６）、現時点における電力需給が目に見える状態となるようにユーザーに提示する。
　図９は、発電予測部１２が実行する制御内容のフローチャートである。
　図９に示すように、発電予測部１２は、天候の予測情報４０（図６参照）をインターネットなどの公衆通信網から取得したあと（ステップＳ２１）、管理対象の電力網に繋がる発電機の静的パラメータの設定値、具体的には、図７に示す３種類の太陽光発電機の定格出力値と風力発電機の定格出力値を記憶装置１８から取得する（ステップＳ２２）。
　その後、発電予測部１２は、取得した予測情報４０と定格出力値とから、発電機ごとの発電量とその合計値を演算し、その演算結果を記憶装置１８に記憶させる（ステップＳ２４）。
　図１０は、需給計画部１４が実行する制御内容のフローチャートである。
　図１０に示すように、需給計画部１４は、現時点の設備情報（例えば図７に示すような設備の静的なパラメータや現在の状態（充電残量や設備状態（運転、停止等）））を記憶装置１８から取得し（ステップＳ４１）、計画の目的を記憶装置１８から取得する（ステップＳ４２）。
　実施例１では、サービス層で選定されたサービスの種類が「ＢＣＰ対応」と「需給バランス調整」であるから（図４参照）、上記の計画の目的は、これらのサービスに適合する制約式として記憶装置１８に記憶されている。
　需給計画部１４は、取得した設備情報と計画の目的を用いて、例えば線形計画法に基づく最適化演算を行い（ステップＳ４３）、その演算結果を制御指令として記憶装置１８に記憶させる（ステップＳ４４）。
　図１１は、計装制御部１５が実行する制御内容のフローチャートである。
　図１１に示すように、計装制御部１５は、まず、記憶装置１８に制御指令が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ５１）。
　この判定の結果、制御指令があった場合には、記憶装置１８から取得した制御指令を対応する電力機器に出力する（ステップＳ５２）。
　また、計装制御部１５は、制御指令がない場合あるいは制御指令を出力したあとに、電力網における設備状態（例えば、電力機器の電流値／電圧値や系統からの供給電力など）に変化があったか否かを判定する。
　この判定の結果、設備状態に変化があった場合には、電力機器における現時点のセンシング結果である設備情報を各電力機器から取得し（ステップＳ５４）、その設備情報を記憶装置１８に記憶させる（ステップＳ５５）。
　〔ＦＥＭＳの実施例２の詳細〕
　図１２は、実施例２とｓＥＭＳＡとの全階層での対応関係を示す説明図であり、図１３は、ＦＥＭＳに関する実施例２の設備構成図である。
　図１２は、図１のｓＥＭＳＡに対して、ＦＥＭＳの実施例２において考慮すべき各階層の種類にハッチングを施した図である。すなわち、実施例２では、図１２にハッチングを施した各機能を考慮してＦＥＭＳの開発を行った。
　図１３に示すように、実施例２では、ＥＭＳサーバ２の管理対象として、「リチウムイオン電池」、「ＰＶ」、「ＧＥ」、「工場負荷」及び「先進国系統」が接続されている。なお、先進国系統は、モデル層では「系統連系」に分類されており、買電が可能な系統連系であるものとする。
　ＥＭＳサーバ２は、ネットワークインターフェースで定義されるＬＡＮなどの所定の通信規格に従って、各電力機器と通信することができる。
　図１４は、実施例２のＥＭＳサーバ２のシステム構成図である。
　図１４に示すように、実施例２のＥＭＳサーバ２は、ＣＰＵなどよりなる演算装置２０と、ＲＡＭなどのメモリ及びＨＤＤを含む記憶装置２８とを備えたコンピュータ装置よりなる。
　なお、図１４では図示していないが、ＥＭＳサーバ２には、マウスやキーボードなどを含む入力装置と、有線ＬＡＮや無線ＬＡＮ、或いはその他の通信手段によって各種の電気機器と通信可能な通信装置も含まれる。
　ＥＭＳサーバ２の演算装置２０は、記憶装置２８に格納された各種の制御プログラムを読み出して実行することにより実現される機能部として、電力監視部２１、発電予測部２２、需要予測部２３，需給計画部２４及び計装制御部２５を備えている。
　この演算装置２０の各機能部２１～２５は、ｓＥＭＳＡの「演算層」で類型化された機能と対応する。すなわち、電力監視部２１、発電予測部２２、需要予測部２３、需給計画部２４及び計装制御部２５は、ｓＥＭＳＡの演算層における「電力見える化」、「発電予測」、「需要予測」、「数理計画法」及び「計装制御」の各機能にそれぞれ対応する。
　電力監視部２１は、パソコンなどの端末装置３０に入力されたユーザーからのアクセスにより処理を開始し、現時点における他の機能部２２～２５による演算結果と設備情報を記憶装置２８から読み出す。
　また、電力監視部２１は、読み出した情報を自装置に接続された図示しない液晶ディスプレイなどの表示装置に表示したり、ユーザーの端末装置３０に出力したりする。
　発電予測部２２は、天候の予測情報４０をインターネットなどの公衆通信網から取得するとともに、管理対象である発電機の設備情報を記憶装置２８から取得する。
　また、発電予測部２２は、取得した予測情報４０と設備情報とから、管理対象である再生可能エネルギー発電機ごとの発電量とその合計値を演算し、その演算結果を記憶装置２８に記憶させる。
　需要予測部２３は、管理対象である負荷の設備情報を記憶装置２８から取得する。
　また、需要予測部２３は、取得した設備情報から、管理対象である負荷が消費する予定の需要予測値を演算し、その演算結果を記憶装置２８に記憶させる。
　需給計画部２４は、管理対象であるすべての電力機器の設備情報と、予め定められた計画の目的とを記憶装置２８から取得する。需給計画部２４に設定される計画の目的には、電力コストを最小化したり、ＢＣＰに対応したり、需給バランスを調整したり、ＣＯ２の排出削減などのｓＥＭＳＡ（図１２）のサービス層に規定された目的が含まれる。
　また、需給計画部２４は、取得した設備情報と計画の目的とから、電力網に繋がる発電機及び蓄電池の出力値を演算し、その演算結果に基づいて制御指令を算出し、記憶装置２８に記憶させる。
　計装制御部２５は、電力機器と系統を含む各設備から装置の情報（状態情報）を取得し、取得した装置の情報を記憶装置２８に記憶させる。
　また、計装制御部２５は、現時点における制御指令を記憶装置２８から読み出し、読み出した制御指令を対応する装置に出力する。
　図１４に示すように、演算装置２０と記憶装置２８及び各設備との間でやり取りされる情報も、モデルインターフェースとして統一化された、「項目」とこれに対応する「値」の間にブランクを介在させたテキストデータよりなる。
　すなわち、演算装置２０は、電力監視部２１や発電予測部２２などの機能部の種類に関係なく、上記のテキストデータのように記述形式が共通化されたデータを記憶装置２８及び各設備との間で送受信する。
　実施例２における上記のテキストデータは、例えば、リチウムイオン電池に関する情報伝送の場合には、「設備種別　リチウムイオン電池」、「状態　放電」、及び「放電電力　２５０ｋＷ」などのデータよりなる。
　また、ＧＥ（燃料発電機）に関する情報伝送の場合には、「設備種別　ＧＥ」、「状態　ＯＮ」、「出力　６００ｋＷ」などのデータよりなる。
　図１５は、ＦＥＭＳの実施例２において、モデル層の数理モデルを定義する静的パラメータの設定値と関係式の説明図である。
　図１５に示すように、実施例２では、非循環型蓄電池（リチウムイオン電池）の数理モデルを定義するパラメータとして、「蓄電池容量」、「放電可能電力」、「充電可能電力」、「放電効率」及び「充電効率」の５種類のパラメータが選定されており、これらのパラメータの設定値が記憶装置２８に記憶されている。
　また、実施例２では、工場負荷の数理モデルを定義する静的パラメータとして、工場の「需要電力」が選定されており、この需要電力の設定値が記憶装置２８に記憶されている。
　このように、工場負荷の静的パラメータを需要電力としたのは、工場に含まれる負荷装置の数は膨大でかつ将来的に変動することが多いからである。すなわち、個々の負荷装置の消費電力をパラメータとして各種の制御を行うことは困難であり、負荷全体の需要電力を用いる方が簡便かつ効率的な制御を行うことができる。
　更に、実施例２では、燃料発電機であるＧＥの数理モデルを定義する静的パラメータとして、その発電機の「定格出力」、「燃料消費量」及び「出力下限値」が選定されており、これらの設定値が記憶装置２８に記憶されている。
　燃料発電機の数理モデルを定義する静的パラメータを上記の３種類としたのは、燃料発電機の場合には、取り得る出力値に範囲があり、また、その範囲内で制御可能なので、定格出力のみを静的パラメータとする場合と比較して、演算層に類型化された各種の制御を適切に行えなくなるからである。
　また、実施例２では、電力系統の数理モデルを定義する静的パラメータとして、「契約電力」、「契約電気料金」及び「従量料金」が選定されており、これらの設定値が記憶装置２８に記憶されている。
　従って、実施例２では、需給計画部２４は、契約電力と契約電気料金だけでなく、従量料金を加味した電力コストに基づいて、電力コストの最小化を目的とした計画を演算できるなど、電力系統に繋がる電力網に対する制御をより正確に行うことができる。
　図１６は、需要予測部２３が実行する制御内容のフローチャートである。
　図１６に示すように、需要予測部２３は、電力網において発生したこれまでの過去の電力需要を記憶装置２８から取得し（ステップＳ３１）、取得した過去の電力需要に基づいて統計的な予測を行う（ステップＳ３２）。
　そして、需要予測部２３は、予測した演算結果を記憶装置２８に記憶させる（ステップＳ３３）。
　なお、ＥＭＳサーバ２（実施例２）の電力監視部２１、発電予測部２２、需給計画部２４及び計装制御部２５の制御内容のフローは、ＥＭＳサーバ１（実施例１）の電力監視部１１（図８）、発電予測部１２（図９）、需給計画部１４（図１０）及び計装制御部１５（図１１）の制御内容のフローと同様であるから、詳細な説明を省略する。
　〔本実施形態の効果〕
　図１７は、ｓＥＭＳＡに基づく実施例１及び２の開発内容の対比を示す表である。
　図１７に示すように、ＨＥＭＳの実施例１とＦＥＭＳの実施例２とでは、管理対象が大きく異なるが、実施例１及び２のモデル層の「再生可能エネルギー」が共通している。
　このため、後続の実施例２では、先行の実施例１で行った再生可能エネルギーに関するソフトウェアを使用することができ、システム開発を効率的に行うことができる。
　また、演算層においては、「電力見える化」（電力監視）、「発電予測」、「数理計画法」（需給計画）及び「計装制御」の４つの制御プログラムが共通しているので、後続の実施例２では、先行の実施例１で行ったそれらの４つの制御プログラムを使用でき、「需要予測」の制御プログラムのみを新規開発すれば足りる。このため、システム開発を効率的に行うことができる。
　なお、本実施形態では、２つの実施例１及び２の場合を例示したが、更に３回目以後の実施例についても、ｓＥＭＳＡに従ってシステム開発を行うことにすれば、過去の実施例１及び２において既に開発済みのソフトウェアを３回目以後のＥＭＳ開発の際に使用することができ、３回目以降のシステム開発を効率化することができる。
　一方、本実施形態では、蓄電池をモデル化するに当たり、循環型又は非循環型などの種類に関係なく、共通して使用しなければならない静的パラメータである蓄電池容量、放電可能電力、充電可能電力、放電効率及び充電効率という５つのパラメータに簡略化している（図７及び図１５参照）。
　このため、実施例１及び２などの複数種類のＥＭＳにおいて、演算層に類型化された１又は複数の制御プログラムを正確に実行することができる。従って、複数種類のＥＭＳを開発する場合に、既に開発済みの他のＥＭＳの制御プログラムを使用することが可能となり、ＥＭＳを効率的に開発することができる。
　ここで、蓄電池のモデル化において、上記の５つのパラメータを選択した理由は次の通りである。
　１）　蓄電池容量を考慮しなければ、充電残量が実際の蓄電池容量を超えるような制御指令が出てしまう可能性があるがあるからである。
　２）　放電可能電力を考慮しなければ、蓄電池の放電可能電力を越えた放電を行う制御指令が出てしまう可能性があるからである。
　３）　充電可能電力を考慮しなければ、蓄電池の充電可能電力を越えた充電を行う制御指令が出てしまう可能性があるからである。
　４）　充電効率と放電効率を考慮しなければ、実際の充電、放電及び充電残量の関係性を反映した制御ができない可能性があるからである。
　なお、上記の４）の理由について数式を用いて更に説明すると、次の通りである。
　すなわち、現時点の充電残量の算出に必要な変数を下記のように定義すると、充放電効率を考慮しない場合の時刻ｔ＋１における充電残量は、次の式（１）のようになる。
　Ｂsoc(t)：時刻ｔにおける充電残量
　Ｂch(t)（ｔ）：時刻ｔにおける充電電力 
　Ｂdis（ｔ）：時刻ｔにおける放電電力 
　Ｌch：充電効率
　Ｌdis：放電効率
　Ｂsoc(t+1)＝Ｂsoc(t)＋Ｂch(t)－Ｂdis(t)　……　（１）
　一方、充放電効率を考慮する場合の時刻ｔ＋１における充電残量は、次の式（２）のようになる。
　Ｂsoc(t+1)＝Ｂsoc(t)＋Ｌch×Ｂch(t)－Ｌdis×Ｂdis(t)　……　（２）
　式（１）と式（２）を対比すれば明らかな通り、充放電効率を考慮する式（２）の方が蓄電池の状態をより現実的に反映しているので、それらを考慮する方が各種の制御の精度を向上させることができる。
　〔その他の変形例〕
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
　例えば、上述の実施形態では、蓄電池の数理モデルを定義する静的パラメータが、「蓄電池容量」、「放電可能電力」、「充電可能電力」、「放電効率」及び「充電効率」の５種類であるが（図７及び図１５参照）、更に「自然放電率」を加えた６種類のパラメータであってもよい。
　ここで、「自然放電率」とは、所定時間（例えば１日）経過後に自然放電により蓄電容量が減少する割合（％）のことをいう。
　蓄電池の数理モデルを定義する静的パラメータとして、更に自然放電率を含めると、ほぼ実際値に近い正確な充電残量によって演算層に含まれる各種の制御プログラムの制御を行うことができ、蓄電池の静的パラメータが上記５つである場合に比べて、より正確な制御を行うことができる。
　また、上述の実施形態では、図１のｓＥＭＳＡが５つの階層で構成されているが、少なくとも設備層から演算層までの３つの階層があれば足り、ビジネス層とサービス層を省略してもよい。
　更に、上述の実施形態では、ｓＥＭＳＡに従ってＨＥＭＳ（実施例１）とＦＥＭＳ（実施例２）をシステム開発する場合を例示したが、ｓＥＭＳＡに従ってＢＥＭＳ及びＣＥＭＳなどの他のＥＭＳをシステム開発することにしてもよい。
　１　ＥＭＳサーバ
　２　ＥＭＳサーバ
１０　演算装置
１１　電力監視部
１２　発電予測部
１４　需給計画部
１５　計装制御部
１８　記憶装置
２０　演算装置
２１　電力監視部
２２　発電予測部
２３　需要予測部
２４　需給計画部
２５　計装制御部
２８　記憶装置
３０　端末装置
４０　予測情報

Claims (13)

  1. 　電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システムとして、コンピュータを動作させるためのコンピュータプログラムであって、
    　前記電力機器の制御に用いる静的パラメータを取得する第１のステップと、
    　取得された前記静的パラメータに基づいて前記電力機器を制御する第２のステップと、を含み、
    　前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータは、少なくとも下記の５種類のパラメータであるコンピュータプログラム。
    　蓄電池容量：満充電状態から取り出し可能な蓄電池のエネルギー容量
    　放電可能電力：蓄電池が放電可能な電力の限界値
    　充電可能電力：蓄電池に充電可能な電力の限界値
    　放電効率：蓄電池が放電する際の蓄電電力に対する出力電力の比率
    　充電効率：蓄電池に充電する際の入力電力に対する蓄電電力の比率
  2. 　前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータには、更に下記の自然放電率が含まれる請求項１に記載のコンピュータプログラム。
    　自然放電率：所定時間経過後における自然放電による蓄電容量の減少割合
  3. 　前記第１のステップにおいて取得される前記蓄電池に係る前記静的パラメータは、請求項１に記載の前記５つのパラメータ、或いは、請求項１と請求項２に記載の前記６つのパラメータに固定されている請求項１又は２に記載のコンピュータプログラム。
  4. 　前記第２のステップにおいて実行される前記電力機器の制御は、下記の５種類にカテゴライズされた制御のうちの少なくとも１つの結果を用いた制御である請求項１～請求項３のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
    　電力監視：電力網における電力の需給状態を可視化する制御
    　発電予測：電力網における発電量を予測する制御
    　需要予測：電力網における電力消費量を予測する制御
    　需給計画：電力網における電力需給を計画する制御
    　計装制御：電力網に含まれる電力機器をセンシング結果に応じて稼働させる制御
  5. 　前記電力網が電力系統に繋がっていない場合には、
    　前記電力網において下記の関係式がすべての時間帯で成立するように、前記電力機器を制御する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
    　発電電力量－消費電力量＋放電電力量－充電電力量≒０
  6. 　前記電力機器に再生可能エネルギー発電機が含まれる場合には、
    　前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータに、少なくとも当該再生可能エネルギー発電機の定格出力によって定まる最大発電量を含む請求項１～請求項５のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  7. 　前記電力機器に化石燃料発電機が含まれる場合には、
    　前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータに、少なくとも当該化石燃料発電機の定格出力、燃料消費量及び出力下限値を含む請求項１～請求項６のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  8. 　前記電力機器に家庭の負荷装置が含まれる場合には、
    　前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータに、少なくとも当該家庭の負荷の個々の定格消費電力を含む請求項１～請求項７のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  9. 　前記電力機器に工場の負荷装置が含まれる場合には、
    　前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータに、少なくとも当該工場に含まれる負荷装置全体の需要電力を含む請求項１～請求項８のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  10. 　前記電力網が電力系統に繋がっている場合には、
    　前記第１のステップにおいて取得される前記電力系統に係る前記静的パラメータに、少なくとも契約電力、契約電気料金及び従量料金を含む請求項１～請求項９のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
  11. 　電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理方法であって、
    　前記電力機器の制御に用いる静的パラメータを取得する第１のステップと、
    　取得された前記静的パラメータに基づいて前記電力機器を制御する第２のステップと、を含み
    　前記第１のステップにおいて取得される前記静的パラメータは、少なくとも下記の５種類のパラメータであるエネルギー管理方法。
    　蓄電池容量：満充電状態から取り出し可能な蓄電池のエネルギー容量
    　放電可能電力：蓄電池が放電可能な電力の限界値
    　充電可能電力：蓄電池に充電可能な電力の限界値
    　放電効率：蓄電池が放電する際の蓄電電力に対する出力電力の比率
    　充電効率：蓄電池に充電する際の入力電力に対する蓄電電力の比率
  12. 　電力網に繋がる蓄電池を含む電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システムであって、
    　請求項１に記載のコンピュータプログラムがインストールされたコンピュータ装置を備えるエネルギー管理システム。
  13. 　電力網に繋がる電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システムであって、
    　前記電力機器の制御用として第１の階層においてモデル化された静的パラメータを取得する取得部と、
    　前記第１の階層よりも上位の第２の階層において類型化された１又は複数の制御プログラムに、取得部が取得した前記静的パラメータを入力して当該制御プログラムを実行することにより、前記電力機器の運転状態を制御する制御部と、
    　を備えるエネルギー管理システム。
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