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JP2005045899A - System and method for electric power transaction - Google Patents

System and method for electric power transaction Download PDF

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Publication number
JP2005045899A
JP2005045899A JP2003202280A JP2003202280A JP2005045899A JP 2005045899 A JP2005045899 A JP 2005045899A JP 2003202280 A JP2003202280 A JP 2003202280A JP 2003202280 A JP2003202280 A JP 2003202280A JP 2005045899 A JP2005045899 A JP 2005045899A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
power
data
load state
load
consumer
Prior art date
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Pending
Application number
JP2003202280A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Nobuhiro Gotoda
信宏 後藤田
Akira Kobayashi
朗 小林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
Priority to JP2003202280A priority Critical patent/JP2005045899A/en
Publication of JP2005045899A publication Critical patent/JP2005045899A/en
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Landscapes

  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To facilitate price competition among power distribution and wholesale operators and improve service for electric power customers. <P>SOLUTION: Data related to electric power customers 14a and 14b are collected and analyzed at data collecting and analyzing equipment 32. Load profile data obtained as the result of this analysis are transmitted as a load profile to power distribution management devices under the control of power distribution and wholesale operators 12a and 12b through a communication network. With respect to the electric power customers 14a and 14b, power demands are predicted at the power distribution management devices. Based on the results of these predictions, power is supplied from the generator to the electric power customers 14a and 14b. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電力取引システムおよびその方法に係り、特に、配電卸売業者が管理する配電管理装置から各電力需要家に契約にしたがって電力を供給するに好適な電力取引システムおよびその方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
従来、各電力需要家(電力需要者)に電力を供給するに際しては、電力会社が所有する電力系統を介して各電力需要家に電力を供給することが行われている。一方、新しい電気事業制度下においては、発電業者(電力会社)とは異なる配電卸売業者と各電力需要家との間で契約を行い、この契約を基に発電元からの電力を各電力需要家に供給できるようになっている。この場合、配電卸売業者から各電力需要家に各種のサービスを提供するために、各種のシステムが構築されている。
【0003】
例えば、電力消費量の来歴情報を応用した電力取引システムとしては、自動検針メータの検針結果を基に、電力会社(配電卸売業者)から示される料金メニューの選択手段を各電力需要家へ提供する技術が提案されている(特許文献1参照)。
【0004】
また、省エネルギーに関する情報を各電力需要家に提供する技術としては、例えば、電力使用量の来歴を記憶しておき、電力使用量の来歴と直近の電力使用量との比較結果を電力需要家に提示する技術が提案されている(特許文献2参照)。
【0005】
さらに、エネルギーを消費する消費施設とエネルギーを供給する生産施設とをネットワークで接続し、消費施設で消費したエネルギー関するデータをネットワークを介して生産施設に取り込み、生産施設において、収集したデータを基にエネルギー使用予測モデルを作成し、作成したエネルギー使用予測モデルに基づいてエネルギー購入計画を作成するようにした技術が提案されている(特許文献3参照)。
【0006】
【特許文献1】
特開2001−194179号公報(第2頁から第3頁、図1)
【特許文献2】
特開2002−117077号公報(第2頁から第3頁、図1)
【特許文献3】
特開2002−236724号公報(第2頁から第4頁、図1)
【0007】
【発明が解決しようとする課題】
新しい電気事業制度下において、配電卸売業者の管理の下に、発電元からの電力を各電力需要家に供給するに際しては、以下のような課題がある。
【0008】
(1)複数の配電卸売業者から提示される料金メニューを各電力需要家(電力需要者)が単純に比較を行って、電力を購入すべき配電卸売業者や料金メニューを選定するのみでは、取引における価格競争力や電力需要家が電力を購入するときの付加価値がなくなり、配電卸売業者が提示する電気料金そのものを下げる圧力になることは難しい。
【0009】
(2)電力使用量の来歴と直近の電力使用量との単純比較では、電力需要家の消費構造変化(居住者の増減や電気機器の買い替え、買い増しなど)には対応できず、意味のない省エネルギー情報が提示される可能性がある。また使用量の来歴が形成されるまでは、省エネルギー情報が提示されないことになる。
【0010】
(3)収集したデータを基づいてエネルギー購入計画を作成するだけでは、配電卸売事業者間の価格競争を促進させることはできない。
【0011】
本発明の課題は、配電卸売事業者の管理下にある装置に対して、各電力需要家に関するデータを提供し、結果として、配電卸売事業者間の価格競争を促進させるとともに各電力需要家に対するサービスの向上を図ることにある。
【0012】
【課題を解決するための手段】
前記課題を解決するために、本発明は、電力プロファイリング作成者(ロードプロファイルデータ作成者)の管理下にあって、複数の電力需要家に関するデータを収集して分析するデータ収集分析装置と、配電卸売事業者の管理下にあって、発電元からの電力を各電力需要家に配電するための管理を行う配電管理装置とを備え、データ収集分析装置の分析により得られた負荷状態情報を配電管理装置に提供するようにしたものである。
【0013】
前記した手段によれば、電力プロファイリング作成者は、配電卸売業者から独立した組織であり、電力プロファイリング作成者が保有する負荷状態情報を複数の配電事業者に対して提供することができる。配電卸売事業者は、提供された負荷状態情報を活用することで、極め細かい需給計画を立案したり、省エネルギー情報などの付加価値サービスを各電力需要家に提供したりすることができる。この結果、配電卸売事業者間の価格競争を促進させることができる。また、これまで営業実績のない地域に新規参入する配電卸売業者の要求に応じて、負荷状態情報を基に、営業実績のない地域に関する電力需要を予測したり、初期の供給計画を立案したりすることが可能になる。
【0014】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図1は本発明の一実施形態を示す電力取引システムの概略構成図である。図1において、発電元からの電力を複数の電力需要家(電力需要者)に供給するに対しては、発電元となる発電業者(電力会社)10a、10bと配電卸売業者12a、12bとの間で、電力購入・電力供給に関する電力卸売取引契約が行われる。また配電卸売業者12a、12bと電力需要家(電力需要者)14a、14bとの間で、電力供給・電力購入などに関する電力取引契約が行われる。契約が行われると、契約に基づいて、いずれかの発電業者からの電力が各電力需要家14a、14bに供給される。この場合、配電卸売業者12a、12bが配電系統を所有する場合には、その配電系統を介して各電力需要家14a、14bに電力が供給され、配電卸売業者12a、12bが配電設備を備えていないときには、発電業者の所有する配電系統に介して各電力需要家14a、14bに電力が供給されることになる。後者の場合、配電卸売業者12a、12bは発電元からの電力を各電力需要家14a、14bに契約にしたがって配電するための管理を行うだけであって、電力の供給は発電元から直接各電力需要家14a、14bに行われることになる。
【0015】
また、配電卸売業者12a、12bは、電力取引について、電力需要家全体の総電力契約量から電力購入量、電力購入価格、電力小売量、電力小売価格を決定する。この場合、電力購入量は、電力小売量の見積に対して、マージンを持つため、電力購入量は、通常電力小売量よりも大きくなる。このマージンは、電力小売価格に対してコストとして加算される。
【0016】
一方、複数の電力需要家14a、14bには、各電力需要家14a、14bが使用した電力量を計測するための電力量計が電力需要単位16ごとに設置されている。電力需要単位16は、図2に示すように、2台の電気機器18、20が設置されている場合、電力需要単位16の総需要電力を計測する主電力量計22、電力線24からの電力を主電力量計22を介して取り込んで、電気機器18と電気機器20にそれぞれ分配する分電盤26、電気機器18の需要電力(電力消費量)を計測する機器別電力量計28、電気機器20の需要電力(電力消費量)を計測する機器別電力量計30を備えて構成される。そして主電力量計22、機器別電力量計28、30の計測値は電力消費量データとして、通信ネットワーク(例えば、インターネット)を介してデータ収集分析装置32に送信されるようになっている。
【0017】
データ収集分析装置32は、配電卸売業者12a、12bから独立した組織である電力プロファイリング作成者(ロードプロファイルデータ作成者)の管理下にあって、各電力需要家14a、14bに関するデータを収集して分析し、分析により得られたロードプロファイル(負荷の状態を示す負荷状態情報、例えば、負荷で消費される電力の推移などを示す負荷状態情報)として、配電卸売業者12a、12bとの契約にしたがって、通信ネットワーク(例えば、インターネット)を介して配電管理装置(図示省略)に送信するようになっている。
【0018】
具体的には、データ収集分析装置32は、図3に示すように、データベース34、36、38、40、42、44、46、ロードサーベイデータ分析部48、プロフィール分析部50、ロードサーベイデータ補正部52、ロードプロファイルデータ作成部54、格納フォーマット変換部56、データベース58を備えて構成されている。
【0019】
データベース34は、各電力需要単位16ごとに計測された電力量の計測値が電力消費量データとして、データ収集手段としてのインターフェイス(図示省略)に取り込まれたときに、この電力消費量データを測定時間帯に対応づけてロードサーベイデータ(負荷分析データ)として記憶するロードサーベイデータ(負荷分析データ)記憶手段として構成されている。各電力需要単位16に関連づけて記憶されたロードサーベイデータはロードサーベイデータ分析部48において分析される。ロードサーベイデータ分析部48は、データベース36に記憶された季節特性に関する補正データと、データベース38に記憶されたイベント特性(サッカー等のスポーツイベントの有無など)に関する補正データを用いてロードサーベイデータを分析するようになっている。ロードサーベイデータを分析するときに、季節特性やイベント特性を補正データに用いると、ロードサーベイデータに対して比較的長期的な需要動向の変化や短期的な需要動向の変化を分析することができる。この分析により、電力需要家14a、14bの電力需要傾向に大きな変化(ぶれ)があった場合、変動要因が外部的な要因か、内部的な要因(故障、機器の誤用など)によるか否かの推定が可能になる。例えば、電力量が例年に比べて異常に多い場合には、機器誤用の確認などを電力需要家に対して進言可能になる。この場合、ロードサーベイデータを分析することにより、イベント特性などで変動要素のフィルタリングを行い、より精度の高いデータを求めることが可能になる。
【0020】
一方、データベース40には、各電力需要単位16の特性データ(特徴データ)が格納されている。すなわち、電力需要家14a、14bの家族構成(職業、年齢)、住所、住宅区分(戸建、集合住宅)など、電力需要家14a、14bの電力需要に関連するデータが電力需要単位16ごとに格納されている。データベース40に格納された特性データはプロフィール分析部50において分析される。プロフィール分析部50において特性データを分析するに際しては、データベース42に格納された在宅率特性、データベース44に格納された地域性、データベース46に格納された住宅区分特性を補正データとして分析が行われる。すなわち、特性データを分析するに際して、在宅率特性、地域性、住宅区分特性を用いると、特性データにマッチした電力需要家の平均的な電力需要パターンを求めることができる。
【0021】
ここで、在宅率特性の定義例を図4に、地域性の定義例を図5に、住宅区分特性の定義例を図6に示す。在宅率特性は、図4に示すように、「家族3人」、「夫婦共働き」、「夫婦・学生」、「学生1人」のようにパターン化されている。また地域性については、図5に示すように、各地区A、B、C・・・のように各地区の気温、湿度に関するデータを日時、天候などに関連づけて格納されている。また住宅区分特性については、図6に示すように、戸建、集合住宅を「木造」、「鉄筋」、「鉄骨」のようにパターン化されている。
【0022】
プロフィール分析部50において、特性データを住宅率特性、地域性、住宅区分特性にしたがって分析すると、各電力需要家14a、14bの電力需要傾向が、平均的な電力需要パターンからどれ程ずれているかの変位量が明らかになる。例えば、子どもがない夫婦共働きの家庭の電力消費傾向は、朝と夜間に集中した型であり、昼間の電力消費量は少ないなどが分かり、この傾向から外れている電力需要家の割合を需要予想リスクとして使用することが可能になる。
【0023】
プロフィール分析部50の分析結果はロードサーベイデータ分析部48の分析結果とともにロードサーベイデータ補正部52に転送される。ロードサーベイデータ補正部52においては、ロードサーベイデータ分析部48の分析により得られたロードサーベイデータを、プロフィール分析部50の分析によって得られた分析結果にしたがって補正し、補正されたロードサーベイデータをロードプロファイルデータ作成部54に出力する。ロードプロファイルデータ作成部54は、ロードサーベイデータ補正部52からのデータに基づいてロードプロファイルデータ(負荷の状態を示すデータ、例えば、負荷で消費される電力の推移などを示すデータ)を作成し、作成したロードプロファイルデータを格納フォーマット変換部56に出力し、ロードプロファイルデータを指定のフォーマットに変換したあとロードプロファイルとしてデータベース58に格納するようになっている。すなわち、ロードサーベイデータ分析部48、プロフィール分析部50、ロードサーベイデータ補正部52、ロードプロファイルデータ作成部54、格納フォーマット変換部56は、各電力需要単位16のサーベイデータを各電力需要単位16の特性データにしたがってロードプロファイルデータを作成し、作成したロードプロファイルデータをロードプロファイルに変換するロードプロファイル作成手段として構成されている。
【0024】
次に、ロードプロファイルの一例を図7および図8にしたがって説明する。図7(a)は、電力需要単位16ごとの電力消費量データのみを用いたロードプロファイル100の例である。ロードプロファイル100は、各時刻(時間帯)における主電力量計22の計測値、地域コード、イベント補正、需要パターンで構成されている。地域コード「1」は、電力需要単位の物理的な位置を示す識別子であり、イベント補正は、電力需要に影響があるイベント、例えば、スポーツイベントなどがどの程度電力需要単位に影響を及ぼすかの推定値である。例えば、イベントがないときにはイベント補正は「0」であるが、サッカーなどのスポーツイベントがあるときにはその時間帯で電力需要が増加するため、イベント補正の値には大きな数値が用いられる。需要パターン102は、図7bに示すように、深夜1、深夜2、深夜3・・・のように、特性データ(特徴データ)に関連づけて設定されている。この場合、深夜の活動に「○」が挿入されているのは、深夜に、例えば、エアコンがオンになっていることを示している。また、深夜複数に「○」があるのは、深夜にエアコンが2台オンになっていることを示す。また深夜調理に「○」があるのは、深夜に調理器がオンになっていることを示している。そして需要パターン102において、特性データから、「深夜1」は、「一人暮らしの学生」に適用され、「深夜2」は「3人以上の家族」に適用され、「深夜3」は、「共働き夫婦」に適用される。またロードプロファイル100は、図7(c)に示すように、電力需要単位16の物理的な位置104に関連づけて生成されている。位置104には、配電地図106に関する情報が格納されており、配電地図106には電力需要単位16の概略位置108が示されている。
【0025】
一方、図8(a)に示すロードプロファイル110は、電力需要単位16に属する電気機器を含めたロードプロファイルの一例を示している。すなわち、ロードプロファイル110は、各時刻(時間帯)における主電力量計22の計測値、エアコン1、エアコン2、調理器、給湯器、地域コード、需要パターンから構成されている。ここで、主電力量計22の計測値は、エアコン1、エアコン2、調理器、給湯器の合計の電力量を示している。またエアコン1、エアコン2における電力量「5」はエアコン1、2がそれぞれオフの状態における電力量を示している。また需要パタン112については、図8(b)に示すように、深夜0、深夜1、深夜2、深夜3……のように分けられており、各パターンは特性データ(特徴データ)にしたがって設定されている。またロードプロファイル110は、図8(c)に示すように、電力需要単位16の物理的な位置114に関連づけて生成されている。位置114には配電地図116に関する情報が格納されており、配電地図116上には電力需要単位16の概略位置118が示されている。
【0026】
次に、配電卸売業者12a、電力プロファイリング作成者32a、発電業者10a、電力需要家14a間のマネーフローとサービスフローの一例を図9にしたがって説明する。電力プロファイリング作成者32aによってロードプロファイルが作成されたときには、配電卸売業者12aは、ビジネス計画の立案に当たり、電力プロファイリング作成者32aに対して、ロードプロファイル購入契約を締結する。これにより、配電卸売業者12aは、電力プロファイリング作成者32aによって作成されたロードプロファイルを使用して、当該営業区域での電力需要予測を行い、この予測結果を基に、発電業者10aおよび電力需要家14aと電力供給契約を結ぶ。また新たな電力供給に関しては、電力プロファイリング作成者32aは、更新されたロードプロファイルを配電卸売業者12aに提供する。これにより配電卸売業者12aは、更新されたロードプロファイルにしたがって当該営業区域での電力需要予測を行うことができる。
【0027】
次に、配電卸売業者12aが、新規の営業地域を開拓するときのフローを図10にしたがって説明する。配電卸売業者12aは、新規需要予測の立案に当たり、電力プロファイリング作成者32aに対して、当該地域のロードプロファイル購入契約を締結する。配電卸売業者12aは、新規営業地域におけるロードプロファイル(データ)を使用して、新規営業地域における電力需要予測を行い、この予測結果を基に電力小売価格などを決定したあと、新規営業地域に属する電力需要家14aに対して電力小売料金の告知を行う。続いて、同地域の電力需要家14aおよび発電業者10aと電力供給契約を結ぶ。そして新たな電力供給に関して、電力プロファイリング作成者32aは、更新されたロードプロファイルを配電卸売業者12aに提供することで、配電卸売業者12aは、更新されたロードプロファイルを用いて新規営業地域における電力需要予測などを行うことができる。
【0028】
データ収集分析装置32において、電力消費量データを収集するに際しては、機器別電力量計28、30の計測値を電気機器個別の電力消費量データとして電力需要単位16ごとに収集することもできる。
【0029】
またデータ収集分析装置32において、ロードプロファイルデータを作成するに際しては、各電力需要単位16の特性データとして、電気機器の機器種別と定格消費電力に関するデータを用いることができる。さらに、ロードプロファイルデータを作成するときに、予め電力プロファイリング作成者32aによって定義された機器別電力消費パターンに関連づけて作成したり、あるいは予め電力プロファイリング作成者32aによって定義された地域コード、需要家種別コードおよび電力消費量データの時間変化を示す電力消費パターンコードに関連づけて作成することもできる。
【0030】
配電管理装置またはデータ収集分析装置32に、電力需要予測手段としての機能を設けるに際して、ロードプロファイルデータの作成に用いられた地域コードおよび需要家種別コードと配電卸売業者の営業対象地域における国勢調査の世帯構成情報とを基に営業対象地域の電力需要を予測することもできる。この場合、電力需要予測手段に、営業対象地域に関する電力需要の予測結果を配電卸売業者の営業対象地域を含む地図の上に配電線ごとにマッピングする機能を付加することもできる。
【0031】
また配電卸売業者から各電力需要家に情報を提供するに際しては、配電卸売業者の管理下にある配電管理装置において、データ収集分析装置32から受信したロードプロファイル(負荷状態情報)にしたがって指定の電力需要家(予め電力プロファイリング作成者32によって定義された電力需要家)に関する省エネルギー情報を生成し、生成した省エネルギー情報を通信ネットワークを介して指定の電力需要家に伝送したり、データ収集分析装置32から受信したロードプロファイル(負荷状態情報)にしたがって指定の電力需要家における電気の使い方に関する情報を生成し、生成した電気の使い方に関する情報を通信ネットワークを介して指定の電力需要家に伝送することもできる。
【0032】
本実施形態によれば、配電卸売業者がロードプロファイルを活用することにより、電力需要予測の精度向上、新規営業地域への参入が容易となる。よって、コスト削減が図れるとともに、配電卸売業者間の価格競争を促進させることが可能になり、電力小売価格の低下に寄与することが可能になる。
【0033】
またロードプロファイルと電力需要家の特性データを活用することにより、電力需要家の消費構造の変化や使用量の来歴にしたがった省エネルギー情報を電力需要家に提示することができ、これにより電力需要家に対して付加価値の高いサービスを提供することが可能になる。
【0034】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、配電卸売事業者間の価格競争を促進させるとともに各電力需要家に対するサービスの向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施形態を示す電力取引システムの概略構成図である。
【図2】電力需要単位の構成図である。
【図3】データ収集分析装置のブロック構成図である。
【図4】在宅率特性のデータ構成を説明するための図である。
【図5】地域性のデータ構成を説明するための図である。
【図6】住宅区分特性のデータ構成を説明するための図である。
【図7】ロードプロファイルの構成説明図である。
【図8】他のロードプロファイルの構成説明図である。
【図9】本発明における契約とサービスの処理を説明するための図である。
【図10】本発明における契約とサービスの他の処理を説明するための図である。
【符号の説明】
10a、10b 発電業者
12a、12b 配電卸売業者
14a、14b 電力需要家
22 主電力量計
28、30 機器別電力量計
32 データ収集分析装置
34、36、38、40、42、44、46 データベース
48 ロードサーベイデータ分析部
50 プロフィール分析部
52 ロードサーベイデータ補正部
54 ロードプロファイルデータ作成部
56 格納フォーマット変換部
58 データベース
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a power trading system and method, and more particularly, to a power trading system and method suitable for supplying power to each power consumer according to a contract from a power distribution management device managed by a power distribution wholesaler.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, when supplying electric power to each electric power consumer (electric power consumer), electric power is supplied to each electric power consumer via an electric power system owned by the electric power company. On the other hand, under the new electricity business system, a contract is made between a power distribution wholesaler different from the power generation company (electric power company) and each power consumer, and based on this contract, power from the power generation source is supplied to each power consumer. Can be supplied. In this case, various systems are constructed in order to provide various services from the power distribution wholesaler to each power consumer.
[0003]
For example, as a power trading system that applies history information of power consumption, each power consumer is provided with a means for selecting a charge menu indicated by an electric power company (distribution wholesaler) based on the result of meter reading of an automatic meter meter. A technique has been proposed (see Patent Document 1).
[0004]
In addition, as a technology for providing information on energy saving to each power consumer, for example, the history of power usage is stored, and the comparison result between the history of power usage and the most recent power usage is stored in the power consumer. A technique to be presented has been proposed (see Patent Document 2).
[0005]
In addition, a facility that consumes energy and a production facility that supplies energy are connected via a network, and data related to energy consumed at the consumer facility is imported to the production facility via the network. Based on the data collected at the production facility A technique has been proposed in which an energy usage prediction model is created and an energy purchase plan is created based on the created energy usage prediction model (see Patent Document 3).
[0006]
[Patent Document 1]
JP 2001-194179 A (2nd to 3rd pages, FIG. 1)
[Patent Document 2]
JP 2002-117077 A (2nd to 3rd pages, FIG. 1)
[Patent Document 3]
JP 2002-236724 A (2nd to 4th pages, FIG. 1)
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
Under the new electricity business system, there are the following problems when supplying power from each power generation source to each power consumer under the control of a distribution wholesaler.
[0008]
(1) Each electricity consumer (electricity consumer) simply compares the tariff menus presented by multiple distributors and selects the distributor and the tariff menu to purchase the power. Price competitiveness in China and the added value when electricity consumers purchase electricity are lost, and it is difficult to become a pressure to lower the electricity price itself presented by distribution wholesalers.
[0009]
(2) A simple comparison between the history of power consumption and the most recent power consumption cannot cope with changes in the consumption structure of power consumers (increase / decrease in residents, replacement of electrical equipment, increase in purchase, etc.). There may be no energy saving information presented. Also, energy saving information will not be presented until a history of usage is formed.
[0010]
(3) Price competition among distribution wholesalers cannot be promoted simply by creating an energy purchase plan based on the collected data.
[0011]
An object of the present invention is to provide data relating to each power consumer to a device under the control of a power distribution wholesaler, and as a result, promote price competition among power distribution wholesalers and The purpose is to improve the service.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problems, the present invention provides a data collection and analysis device that collects and analyzes data on a plurality of power consumers under the control of a power profiling creator (load profile data creator), and power distribution It is under the control of the wholesale business and has a power distribution management device that manages to distribute the power from the power generation source to each power consumer, and distributes the load status information obtained by the analysis of the data collection and analysis device This is provided to the management device.
[0013]
According to the above-described means, the power profiling creator is an organization independent of the distribution wholesaler, and can provide load status information held by the power profiling creator to a plurality of distribution companies. The power distribution wholesaler can use the provided load state information to formulate an extremely detailed supply and demand plan and provide each electric power consumer with value-added services such as energy saving information. As a result, price competition among distribution wholesalers can be promoted. In addition, according to the demands of power distribution wholesalers who have newly entered into regions where there is no business performance so far, based on the load status information, we can forecast the power demand for regions where there is no business performance, and make initial supply plans. It becomes possible to do.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a power trading system showing an embodiment of the present invention. In FIG. 1, in order to supply power from a power generation source to a plurality of power consumers (power consumers), power generators (power companies) 10a and 10b and power distribution wholesalers 12a and 12b serving as power generation sources In the meantime, a power wholesale transaction contract for power purchase and power supply is made. Further, a power transaction contract relating to power supply, power purchase, etc. is made between the power distribution wholesalers 12a, 12b and the power consumers (power consumers) 14a, 14b. When the contract is made, based on the contract, electric power from one of the power generators is supplied to each power consumer 14a, 14b. In this case, when the distribution wholesaler 12a, 12b owns the distribution system, power is supplied to each power consumer 14a, 14b via the distribution system, and the distribution wholesaler 12a, 12b is provided with the distribution facility. When there is not, electric power is supplied to each electric power consumer 14a, 14b via the power distribution system which a power generator owns. In the latter case, the distribution wholesalers 12a and 12b only perform management for distributing the power from the power generation source to each power consumer 14a and 14b according to the contract, and the power supply is directly from the power generation source to each power. It will be performed by the consumers 14a and 14b.
[0015]
Moreover, the power distribution wholesalers 12a and 12b determine the power purchase amount, the power purchase price, the power retail amount, and the power retail price from the total power contract amount of the entire power consumer for the power transaction. In this case, since the power purchase amount has a margin with respect to the estimate of the power retail amount, the power purchase amount is larger than the normal power retail amount. This margin is added as a cost to the electricity retail price.
[0016]
On the other hand, a watt hour meter for measuring the amount of power used by each power consumer 14a, 14b is installed for each power demand unit 16 in the plurality of power consumers 14a, 14b. As shown in FIG. 2, the power demand unit 16 includes power consumption from a main power meter 22 and a power line 24 that measure the total demand power of the power demand unit 16 when two electrical devices 18 and 20 are installed. Are distributed via the main power meter 22 and distributed to the electrical equipment 18 and the electrical equipment 20, respectively, a watt-hour meter 28 for each equipment for measuring the demand power (power consumption) of the electrical equipment 18, and the electricity A device-specific watt-hour meter 30 that measures the power demand (power consumption) of the device 20 is provided. The measured values of the main watt-hour meter 22 and the device-specific watt-hour meters 28 and 30 are transmitted as power consumption data to the data collection and analysis device 32 via a communication network (for example, the Internet).
[0017]
The data collection and analysis device 32 is under the control of a power profiling creator (load profile data creator) that is an organization independent of the distribution wholesalers 12a and 12b, and collects data related to each power consumer 14a and 14b. Analyzing and obtaining a load profile (load state information indicating a load state, for example, load state information indicating a transition of power consumed by the load, etc.) according to a contract with the distribution wholesalers 12a and 12b The data is transmitted to a power distribution management device (not shown) via a communication network (for example, the Internet).
[0018]
Specifically, as shown in FIG. 3, the data collection / analysis apparatus 32 includes databases 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, a load survey data analysis unit 48, a profile analysis unit 50, and a load survey data correction. Section 52, load profile data creation section 54, storage format conversion section 56, and database 58.
[0019]
The database 34 measures the power consumption data when the measured value of the power amount measured for each power demand unit 16 is taken into an interface (not shown) as a data collection means as power consumption data. It is configured as load survey data (load analysis data) storage means for storing as load survey data (load analysis data) in association with the time zone. The load survey data stored in association with each power demand unit 16 is analyzed by the load survey data analysis unit 48. The road survey data analysis unit 48 analyzes road survey data using correction data related to seasonal characteristics stored in the database 36 and correction data related to event characteristics (such as the presence or absence of sports events such as soccer) stored in the database 38. It is supposed to be. When analyzing load survey data, if seasonal characteristics and event characteristics are used as correction data, it is possible to analyze changes in relatively long-term demand trends and short-term demand trends in load survey data. . According to this analysis, when there is a large change (blurring) in the power demand trends of the power consumers 14a and 14b, whether or not the fluctuation factor is an external factor or an internal factor (failure, misuse of equipment, etc.) Can be estimated. For example, when the amount of electric power is abnormally large compared to a normal year, confirmation of device misuse can be made to the electric power consumer. In this case, by analyzing the load survey data, it is possible to perform filtering of variable elements by event characteristics or the like and obtain data with higher accuracy.
[0020]
On the other hand, the database 40 stores characteristic data (feature data) of each power demand unit 16. That is, data related to the power demand of the power consumers 14a, 14b, such as the family structure (occupation, age), address, and housing classification (detached house, collective housing) of the power consumers 14a, 14b, is shown for each power demand unit 16. Stored. The characteristic data stored in the database 40 is analyzed by the profile analysis unit 50. When analyzing the characteristic data in the profile analysis unit 50, the analysis is performed using the home rate characteristic stored in the database 42, the regionality stored in the database 44, and the housing classification characteristics stored in the database 46 as correction data. That is, when analyzing the characteristic data, the average power demand pattern of the power consumer that matches the characteristic data can be obtained by using the at-home rate characteristic, the regional characteristic, and the housing classification characteristic.
[0021]
Here, a definition example of the at-home rate characteristic is shown in FIG. 4, a definition example of the regionality is shown in FIG. 5, and a definition example of the housing category characteristic is shown in FIG. 6. As shown in FIG. 4, the at-home rate characteristics are patterned as “three families”, “couple working together”, “couple / student”, and “one student”. As for the locality, as shown in FIG. 5, data on the temperature and humidity of each district is stored in association with the date and time, weather, etc., as in each district A, B, C. In addition, as shown in FIG. 6, the housing division characteristics are patterned as “wooden”, “rebar”, “steel frame” for detached houses and apartment houses.
[0022]
When the profile analysis unit 50 analyzes the characteristic data according to the housing rate characteristics, the regional characteristics, and the housing classification characteristics, how much the power demand tendency of each power consumer 14a, 14b deviates from the average power demand pattern. The amount of displacement becomes clear. For example, it can be seen that the power consumption trend of a couple working together with no children is concentrated in the morning and night, and the amount of power consumption in the daytime is small. It can be used as a risk.
[0023]
The analysis result of the profile analysis unit 50 is transferred to the load survey data correction unit 52 together with the analysis result of the load survey data analysis unit 48. In the load survey data correction unit 52, the load survey data obtained by the analysis of the load survey data analysis unit 48 is corrected according to the analysis result obtained by the analysis of the profile analysis unit 50, and the corrected load survey data is obtained. The data is output to the load profile data creation unit 54. The load profile data creation unit 54 creates load profile data (data indicating the state of the load, for example, data indicating the transition of power consumed by the load, etc.) based on the data from the load survey data correction unit 52, The created load profile data is output to the storage format conversion unit 56, and after the load profile data is converted into a specified format, it is stored in the database 58 as a load profile. That is, the load survey data analysis unit 48, the profile analysis unit 50, the load survey data correction unit 52, the load profile data creation unit 54, and the storage format conversion unit 56 convert the survey data of each power demand unit 16 to each power demand unit 16. Load profile data is created in accordance with the characteristic data, and the created load profile data is converted into a load profile.
[0024]
Next, an example of a load profile will be described with reference to FIGS. FIG. 7A shows an example of the load profile 100 using only the power consumption data for each power demand unit 16. The load profile 100 includes a measurement value of the main watt-hour meter 22 at each time (time zone), a region code, an event correction, and a demand pattern. The region code “1” is an identifier indicating a physical position of the power demand unit, and the event correction is an extent to which an event that affects the power demand, for example, a sports event affects the power demand unit. Estimated value. For example, when there is no event, the event correction is “0”, but when there is a sporting event such as soccer, the power demand increases during that time zone, so a large numerical value is used as the event correction value. The demand pattern 102 is set in association with characteristic data (feature data) such as midnight 1, midnight 2, midnight 3... As shown in FIG. In this case, the insertion of “◯” into the midnight activity indicates that, for example, the air conditioner is turned on at midnight. In addition, “◯” in plural at midnight indicates that two air conditioners are turned on at midnight. In addition, “◯” in late-night cooking indicates that the cooking device is turned on at midnight. In the demand pattern 102, from the characteristic data, “midnight 1” is applied to “students living alone”, “midnight 2” is applied to “family of 3 or more”, and “midnight 3” is Is applied. The load profile 100 is generated in association with the physical position 104 of the power demand unit 16, as shown in FIG. Information relating to the distribution map 106 is stored in the position 104, and the schematic position 108 of the power demand unit 16 is shown in the distribution map 106.
[0025]
On the other hand, the load profile 110 shown in FIG. 8A shows an example of a load profile including electric devices belonging to the power demand unit 16. That is, the load profile 110 is configured from the measurement value of the main watt hour meter 22 at each time (time zone), the air conditioner 1, the air conditioner 2, the cooking device, the water heater, the region code, and the demand pattern. Here, the measured value of the main power meter 22 indicates the total power amount of the air conditioner 1, the air conditioner 2, the cooking device, and the water heater. Further, the electric energy “5” in the air conditioner 1 and the air conditioner 2 indicates the electric energy when the air conditioners 1 and 2 are off. As shown in FIG. 8B, the demand pattern 112 is divided into midnight 0, midnight 1, midnight 2, midnight 3..., And each pattern is set according to characteristic data (feature data). Has been. The load profile 110 is generated in association with the physical position 114 of the power demand unit 16 as shown in FIG. Information relating to the distribution map 116 is stored in the position 114, and the approximate position 118 of the power demand unit 16 is shown on the distribution map 116.
[0026]
Next, an example of a money flow and a service flow among the power distribution wholesaler 12a, the power profiling creator 32a, the power generator 10a, and the power consumer 14a will be described with reference to FIG. When the power profile is created by the power profiling creator 32a, the power distribution wholesaler 12a concludes a road profile purchase contract with the power profiling creator 32a when making a business plan. Thereby, the power distribution wholesaler 12a uses the road profile created by the power profiling creator 32a to make a power demand prediction in the business area, and based on the prediction result, the power producer 10a and the power consumer Sign a power supply contract with 14a. For new power supply, the power profiling creator 32a provides the updated load profile to the distribution wholesaler 12a. Thereby, the power distribution wholesaler 12a can perform power demand prediction in the business area according to the updated load profile.
[0027]
Next, a flow when the power distribution wholesaler 12a develops a new business area will be described with reference to FIG. In planning a new demand forecast, the power distribution wholesaler 12a concludes a road profile purchase contract for the region with the power profiling creator 32a. The power distribution wholesaler 12a uses the load profile (data) in the new business area to predict power demand in the new business area, determines the power retail price and the like based on the prediction result, and then belongs to the new business area. An electricity retail charge is notified to the electricity consumer 14a. Subsequently, a power supply contract is concluded with the electric power consumer 14a and the power generation company 10a in the same region. Then, regarding the new power supply, the power profiling creator 32a provides the updated load profile to the distribution wholesaler 12a, so that the distribution wholesaler 12a can use the updated load profile to generate power demand in the new business area. Predictions can be made.
[0028]
When the data collection / analysis device 32 collects the power consumption data, the measurement values of the watt-hour meters 28 and 30 for each device can be collected for each power demand unit 16 as the power consumption data for each electric device.
[0029]
Further, when creating the load profile data in the data collection / analysis apparatus 32, data relating to the device type and rated power consumption of the electrical equipment can be used as the characteristic data of each power demand unit 16. Further, when the load profile data is created, the load profile data is created in association with the power consumption pattern for each device defined in advance by the power profiling creator 32a, or the region code and the customer type defined in advance by the power profiling creator 32a. The code and the power consumption data can also be created in association with the power consumption pattern code indicating the time change of the data.
[0030]
When the distribution management device or the data collection / analysis device 32 is provided with a function as a power demand prediction means, the region code and the customer type code used to create the load profile data and the census of the distribution wholesaler in the sales target region It is also possible to predict the power demand in the business area based on the household composition information. In this case, the power demand prediction means may be added with a function for mapping the prediction result of the power demand related to the business target area for each distribution line on the map including the business target area of the distribution wholesaler.
[0031]
Further, when providing information to each power consumer from the distribution wholesaler, the specified power according to the load profile (load state information) received from the data collection and analysis device 32 in the distribution management device under the management of the distribution wholesaler. Energy saving information relating to a consumer (a power consumer defined in advance by the power profiling creator 32) is generated, and the generated energy saving information is transmitted to a specified power consumer via a communication network, or from the data collection and analysis device 32 According to the received load profile (load state information), information on how to use electricity in a specified power consumer can be generated, and the generated information on how to use electricity can be transmitted to a specified power consumer via a communication network. .
[0032]
According to this embodiment, the distribution wholesaler uses the load profile, so that the accuracy of power demand prediction is improved and entry into a new business area is facilitated. Therefore, it is possible to reduce costs, promote price competition among distribution wholesalers, and contribute to lower power retail prices.
[0033]
In addition, by utilizing the load profile and the characteristic data of the power consumer, it is possible to present energy saving information to the power consumer according to the change in the consumption structure of the power consumer and the history of usage. It is possible to provide high value-added services.
[0034]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to promote price competition among distribution wholesalers and improve services for each power consumer.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a power trading system showing an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a configuration diagram of a power demand unit.
FIG. 3 is a block configuration diagram of a data collection and analysis apparatus.
FIG. 4 is a diagram for explaining a data structure of a home rate characteristic.
FIG. 5 is a diagram for explaining a regional data configuration;
FIG. 6 is a diagram for explaining a data structure of housing classification characteristics.
FIG. 7 is an explanatory diagram of a configuration of a load profile.
FIG. 8 is a diagram illustrating the configuration of another load profile.
FIG. 9 is a diagram for explaining contract and service processing in the present invention;
FIG. 10 is a diagram for explaining another process of a contract and a service according to the present invention.
[Explanation of symbols]
10a, 10b Electricity producers 12a, 12b Distribution wholesalers 14a, 14b Electricity consumers 22 Main electricity meters 28, 30 Electric energy meters 32 by equipment Data collection and analysis devices 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46 Database 48 Load survey data analysis unit 50 Profile analysis unit 52 Load survey data correction unit 54 Load profile data creation unit 56 Storage format conversion unit 58 Database

Claims (16)

複数の電力需要家に関するデータを収集して分析するデータ収集分析装置と、発電元からの電力を前記各電力需要家に配電するための管理を行なう配電管理装置とを備え、前記配電管理装置は、前記データ収集分析装置の分析により得られた負荷状態情報を受信してなる電力取引システム。A data collection and analysis device that collects and analyzes data relating to a plurality of power consumers; and a power distribution management device that performs management for distributing power from a power generation source to each of the power consumers. A power trading system that receives load state information obtained by analysis of the data collection and analysis device. 請求項1に記載の電力取引システムにおいて、前記データ収集分析装置は、前記各電力需要家が使用した電力量を電力需要単位毎に計測する複数の電力量計の計測値を電力消費量データとして取り込むデータ収集手段と、前記データ収集手段により収集された各電力消費量データを測定時間帯に対応づけてロードサーベイデータとして記憶するロードサーベイデータ記憶手段と、前記各電力需要単位のロードサーベイデータを前記各電力需要単位の特性データに従って分析して負荷状態データを作成し、作成した負荷状態データを負荷状態情報に変換して出力する負荷状態情報作成手段とを備えてなる電力取引システム。The power transaction system according to claim 1, wherein the data collection and analysis device uses, as power consumption data, measured values of a plurality of watt-hour meters that measure the amount of power used by each power consumer for each power demand unit. A data collection means for capturing; load survey data storage means for storing each power consumption data collected by the data collection means as load survey data in association with a measurement time zone; and load survey data for each power demand unit. A power trading system comprising load state information creating means for analyzing and generating load state data according to the characteristic data of each power demand unit, converting the created load state data into load state information and outputting the load state data. 請求項2に記載の電力取引システムにおいて、前記データ収集手段は、前記各電力需要家が使用した電力量を電力需要単位に属する電気機器毎に分けて計測する複数の機器別電力量計の計測値を電気機器個別の電力消費量データとして収集してなることを特徴とする電力取引システム。3. The power trading system according to claim 2, wherein the data collection means measures a plurality of watt-hour meters for each device that measures the amount of power used by each power consumer separately for each electrical device belonging to a power demand unit. A power trading system, wherein values are collected as power consumption data for individual electrical devices. 請求項3に記載の電力取引システムにおいて、前記負荷状態情報作成手段は、前記各電力需要単位の特性データとして、前記各電気機器の機器種別と定格消費電力に関するデータを用いてなることを特徴とする電力取引システム。4. The power transaction system according to claim 3, wherein the load state information creating means uses data relating to a device type and rated power consumption of each electric device as the characteristic data of each power demand unit. Power trading system. 請求項4に記載の電力取引システムにおいて、前記負荷状態情報作成手段は、前記各電力需要単位のロードサーベイデータを前記各電力需要単位の特性データに従って分析して負荷状態データを作成するときに、予め定義された機器別電力消費パターンに関連づけて前記負荷状態データを作成してなることを特徴とする電力取引システム。The power transaction system according to claim 4, wherein the load state information creating means analyzes the load survey data of each power demand unit according to the characteristic data of each power demand unit and creates load state data. A power trading system, wherein the load state data is created in association with a predefined power consumption pattern for each device. 請求項2、3、4または5のうちいずれか1項に記載の電力取引システムにおいて、前記負荷状態情報作成手段は、前記各電力需要単位の特性データとして、前記各電力需要家の家族構成、住所、住居区分を用いてなることを特徴とする電力取引システム。The power transaction system according to any one of claims 2, 3, 4, or 5, wherein the load state information creating means includes, as characteristic data of each power demand unit, a family configuration of each power consumer, An electric power transaction system characterized by using an address and a residence classification. 請求項2、3、4、5または6のうちいずれか1項に記載の電力取引システムにおいて、前記負荷状態情報作成手段は、前記各電力需要単位のロードサーベイデータを前記各電力需要単位の特性データに従って分析して負荷状態データを作成するときに、予め定義された地域コード、需要家種別コードおよび電力消費量データの時間変化を示す電力消費パターンコードに関連づけて前記負荷状態データを作成してなることを特徴とする電力取引システム。The power transaction system according to any one of claims 2, 3, 4, 5 and 6, wherein the load state information creating means uses the load survey data of each power demand unit as a characteristic of each power demand unit. When generating load state data by analyzing according to the data, the load state data is created in association with a predefined region code, customer type code, and power consumption pattern code indicating a time change of power consumption data. A power trading system characterized by 請求項7に記載の電力取引システムにおいて、前記負荷状態情報作成手段は、前記各電力需要単位の特性データのうち前記各電力需要家の家族構成に属する職業・年齢と前記各電力需要家の住居区分を用いて前記需要家種別コードを選択してなることを特徴とする電力取引システム。8. The power transaction system according to claim 7, wherein the load state information creating means includes the occupation / age belonging to the family structure of each power consumer in the characteristic data of each power demand unit and the residence of each power consumer. An electric power transaction system, wherein the customer type code is selected using a classification. 請求項7または8に記載の電力取引システムにおいて、前記負荷状態データの作成に用いられた地域コードおよび需要家種別コードと、配電卸売業者の営業対象地域における国勢調査の世帯構成情報とを基に前記営業対象地域の電力需要を予測する電力需要予測手段を備えてなることを特徴とする電力取引システム。The power trading system according to claim 7 or 8, based on the region code and customer type code used to create the load state data, and the household composition information of the national census in the business area of the distribution wholesaler. A power trading system comprising power demand forecasting means for forecasting power demand in the business target area. 請求項9に記載の電力取引システムにおいて、前記電力需要予測手段は、前記営業対象地域に関する電力需要の予測結果を前記配電卸売業者の営業対象地域を含む地図の上に配電線毎にマッピングしてなることを特徴とする電力取引システム。10. The power trading system according to claim 9, wherein the power demand prediction unit maps a prediction result of power demand related to the business target area on a map including the business target area of the distribution wholesaler for each distribution line. A power trading system characterized by 請求項1〜10のうちいずれか1項に記載の電力取引システムにおいて、前記配電管理装置は、前記データ収集分析装置から受信した負荷状態情報に従って指定の電力需要家に関する省エネルギー情報を生成し、生成した省エネルギー情報を通信ネットワークを介して前記指定の電力需要家に伝送してなる電力取引システム。The power trading system according to any one of claims 1 to 10, wherein the power distribution management device generates and generates energy saving information related to a specified power consumer according to load state information received from the data collection and analysis device. A power trading system in which the energy saving information is transmitted to the designated power consumer via a communication network. 請求項1〜11のうちいずれか1項に記載の電力取引システムにおいて、前記配電管理装置は、前記データ収集分析装置から受信した負荷状態情報に従って前記指定の電力需要家における電気の使い方に関する情報を生成し、生成した電気の使い方に関する情報を前記通信ネットワークを介して前記指定の電力需要家に伝送してなることを特徴とする電力取引システム。The power transaction system according to any one of claims 1 to 11, wherein the power distribution management device includes information on how to use electricity in the designated power consumer according to load state information received from the data collection and analysis device. A power trading system comprising: generating and transmitting information on how to use the generated electricity to the designated power consumer via the communication network. 複数の電力需要家に関するデータを収集して分析するデータ収集分析装置と、発電元からの電力を前記各電力需要家に配電するための管理を行なう配電管理装置との間で情報の授受を行うに際して、前記配電管理装置は、前記データ収集分析装置の分析により得られた負荷状態情報を受信することを特徴とする電力取引方法。Information is exchanged between a data collection and analysis device that collects and analyzes data related to a plurality of power consumers, and a power distribution management device that performs management for distributing power from the power generation source to each power consumer. At this time, the power distribution management device receives load state information obtained by the analysis of the data collection and analysis device. 請求項13に記載の電力取引方法において、前記データ収集分析装置は、前記各電力需要家が使用した電力量を電力需要単位毎に計測する複数の電力量計の計測値を電力消費量データとして収集し、前記収集された各電力消費量データを測定時間帯に対応づけてロードサーベイデータとして記憶し、前記記憶されたロードサーベイデータを前記各電力需要単位の特性データに従って分析して負荷状態データを作成し、作成した負荷状態データを負荷状態情報に変換し、前記変換された負荷状態情報を通信ネットワークを介して前記配電管理装置に送信することを特徴とする電力取引方法。14. The power transaction method according to claim 13, wherein the data collection and analysis device uses, as power consumption data, measured values of a plurality of watt-hour meters that measure the amount of power used by each power consumer for each power demand unit. Collecting the collected power consumption data in association with the measurement time zone and storing it as load survey data, and analyzing the stored load survey data according to the characteristic data of each power demand unit to obtain load state data , Converting the created load status data into load status information, and transmitting the converted load status information to the power distribution management device via a communication network. 請求項13または14に記載の電力取引方法において、前記配電管理装置は、前記データ収集分析装置から受信した負荷状態情報に従って指定の電力需要家に関する省エネルギー情報を生成し、生成した省エネルギー情報を通信ネットワークを介して前記指定の電力需要家に伝送することを特徴とする電力取引方法。15. The power trading method according to claim 13 or 14, wherein the power distribution management device generates energy saving information related to a specified power consumer according to the load state information received from the data collection and analysis device, and the generated energy saving information is transmitted to a communication network. An electric power transaction method characterized by transmitting to the designated electric power consumer via a network. 請求項13、14または15のうちいずれか1項に記載の電力取引方法において、前記配電管理装置は、前記データ収集分析装置から受信した負荷状態情報に従って前記指定の電力需要家における電気の使い方に関する情報を生成し、生成した電気の使い方に関する情報を通信ネットワークを介して前記指定の電力需要家に伝送することを特徴とする電力取引方法。The power transaction method according to any one of claims 13, 14 and 15, wherein the power distribution management device relates to usage of electricity in the designated power consumer according to the load state information received from the data collection and analysis device. A power trading method characterized by generating information and transmitting the generated information on how to use electricity to the designated power consumer via a communication network.
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005137143A (en) * 2003-10-31 2005-05-26 Osaka Gas Co Ltd Energy supply evaluation system
JP2007228742A (en) * 2006-02-24 2007-09-06 Osaka Gas Co Ltd Energy-saving support system
JP2008122777A (en) * 2006-11-14 2008-05-29 Chugoku Electric Power Co Inc:The Home electric facility simulator
JP2008122158A (en) * 2006-11-09 2008-05-29 Toshiba Corp System for measuring electrical energy, and watt-hour meter
WO2011108244A1 (en) * 2010-03-01 2011-09-09 パナソニック株式会社 Energy management apparatus, method, and system
JP2013005721A (en) * 2011-06-21 2013-01-07 General Electric Co <Ge> Power consumption prediction system and method
US8543247B2 (en) 2010-01-08 2013-09-24 International Business Machines Corporation Power profile management method and system
CN104123595A (en) * 2014-07-22 2014-10-29 国家电网公司 Power distribution network load prediction method and system
JP2015122826A (en) * 2013-12-20 2015-07-02 三菱電機株式会社 Load prediction device for distribution system, and load prediction method for distribution system
JP2016163443A (en) * 2015-03-03 2016-09-05 東京電力ホールディングス株式会社 Contract content optimization method
JP6476338B1 (en) * 2018-08-28 2019-02-27 新日鉄住金エンジニアリング株式会社 Power demand forecasting system, power demand forecasting model construction method, program, and sales support system
JP2021163010A (en) * 2020-03-31 2021-10-11 株式会社日立製作所 Electric power demand matching system and method

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005137143A (en) * 2003-10-31 2005-05-26 Osaka Gas Co Ltd Energy supply evaluation system
JP2007228742A (en) * 2006-02-24 2007-09-06 Osaka Gas Co Ltd Energy-saving support system
JP2008122158A (en) * 2006-11-09 2008-05-29 Toshiba Corp System for measuring electrical energy, and watt-hour meter
JP2008122777A (en) * 2006-11-14 2008-05-29 Chugoku Electric Power Co Inc:The Home electric facility simulator
US9330425B2 (en) 2010-01-08 2016-05-03 International Business Machines Corporation Power profile management
US10168684B2 (en) 2010-01-08 2019-01-01 International Business Machines Corporation Power profile management
US8543247B2 (en) 2010-01-08 2013-09-24 International Business Machines Corporation Power profile management method and system
WO2011108244A1 (en) * 2010-03-01 2011-09-09 パナソニック株式会社 Energy management apparatus, method, and system
JP5593325B2 (en) * 2010-03-01 2014-09-24 パナソニック株式会社 Energy management apparatus, method and system
JP2013005721A (en) * 2011-06-21 2013-01-07 General Electric Co <Ge> Power consumption prediction system and method
GB2492216B (en) * 2011-06-21 2019-01-30 Gen Electric Power consumption prediction system and methods
JP2015122826A (en) * 2013-12-20 2015-07-02 三菱電機株式会社 Load prediction device for distribution system, and load prediction method for distribution system
CN104123595A (en) * 2014-07-22 2014-10-29 国家电网公司 Power distribution network load prediction method and system
JP2016163443A (en) * 2015-03-03 2016-09-05 東京電力ホールディングス株式会社 Contract content optimization method
JP6476338B1 (en) * 2018-08-28 2019-02-27 新日鉄住金エンジニアリング株式会社 Power demand forecasting system, power demand forecasting model construction method, program, and sales support system
JP2020035090A (en) * 2018-08-28 2020-03-05 日鉄エンジニアリング株式会社 Electric power demand prediction system, construction method of electric power demand prediction model, program and business support system
JP2021163010A (en) * 2020-03-31 2021-10-11 株式会社日立製作所 Electric power demand matching system and method
JP7296337B2 (en) 2020-03-31 2023-06-22 株式会社日立製作所 Power demand matching system and method

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