JP5668970B2 - 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム - Google Patents
運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP5668970B2 JP5668970B2 JP2010224130A JP2010224130A JP5668970B2 JP 5668970 B2 JP5668970 B2 JP 5668970B2 JP 2010224130 A JP2010224130 A JP 2010224130A JP 2010224130 A JP2010224130 A JP 2010224130A JP 5668970 B2 JP5668970 B2 JP 5668970B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- power
- value
- demand
- period
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status 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 status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B70/00—Technologies for an efficient end-user side electric power management and consumption
- Y02B70/30—Systems integrating technologies related to power network operation and communication or information technologies for improving the carbon footprint of the management of residential or tertiary loads, i.e. smart grids as climate change mitigation technology in the buildings sector, including also the last stages of power distribution and the control, monitoring or operating management systems at local level
- Y02B70/3225—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- 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
- Y04S20/00—Management or operation of end-user stationary applications or the last stages of power distribution; Controlling, monitoring or operating thereof
- Y04S20/20—End-user application control systems
- Y04S20/222—Demand response systems, e.g. load shedding, peak shaving
Landscapes
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Description
本発明は、負荷装置に需用電力を供給する電源装置と負荷装置について運転計画を管理する運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラムに関する。
商用の電力系統による電力供給者（以下、電力会社という）が供給する買電電力であって、蓄熱式空調システムや照明装置等の負荷装置を備える施設等の需要家に供給する買電電力をデマンド（需用電力）という。この電力会社は、供給対象の需要家の施設等において年間で最も多く使用する電力の量に応じた供給設備を用意する必要がある。そこで、複数の需要家の施設等に対する費用の負担を公平にするために、定められた単位時間である計測期間（以下、デマンド時限という）あたりの施設等において使用される需要電力を計測し、計測した複数の需要電力のうち最も大きい最大需要電力に応じて契約電力が決定されることがある。例えば、需要家の施設等におけるデマンド時限３０分単位の平均需要電力の実績値を計測し、１ヶ月間のデマンド時限毎の平均需要電力の実績値のうち最大の値をその月の最大需要電力（デマンド最大値）とし、その月のデマンド最大値とその前１１ヶ月のデマンド最大値のうちいずれか大きい値を超えないような値が契約電力として決定される。
また、近年、太陽光発電や風力発電等を利用した自家発電機による電力系統と、電力会社から電力を購入する電力系統とを組み合わせたスマートグリッドシステムに注目が集まっている。
この場合、デマンド最大値は同時に使用する負荷装置が多ければ多いほど大きくなるため、負荷装置の使用時間帯をずらすことなどによりデマンド最大値を減少させることができる。そこで、このようなデマンド最大値を減少させることを目的としたデマンドコントロール装置が提供されている（例えば、特許文献１、２）。
この場合、デマンド最大値は同時に使用する負荷装置が多ければ多いほど大きくなるため、負荷装置の使用時間帯をずらすことなどによりデマンド最大値を減少させることができる。そこで、このようなデマンド最大値を減少させることを目的としたデマンドコントロール装置が提供されている（例えば、特許文献１、２）。
この空調熱源機等の消費電力は、照明装置やコンピュータ等の作業設備機器に比べて消費電力の変動が激しく、天気や室内の利用環境に応じてその消費電力が変動しやすい。このため、この空調熱源機等の消費電力の変動に応じて、デマンド時限における買電電力の平均値が契約電力を超過するおそれがある場合、電力負荷を低減させて技術が求められている。
しかしながら、デマンド時限における買電電力の平均値が契約電力を超過するおそれがある期間、空調熱源機に供給する電力を削減した場合、設定温度に合わせた温度調整ができない問題がある。
本発明は、上記課題を解決するものであり、デマンド時限における平均電力を低減させる際に生じる設定温度とのズレによる室内環境への影響を低減させる運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラムを提供することを目的とする。
上述の課題に鑑み、本発明に係る運転管理装置は、予測日において予め決められている設定温度に温度調整する熱源負荷装置に供給する電力として運転計画において予測される電力を時刻に対応付けて示す電力負荷予測値に基づき、当該電力負荷予測値が示す予め決められた一定時間（デマンド時限）当たりの電力のうち、商用電力系統の買電電源から供給される買電電力が目標値を超える電力であるものを判定するデマンド超過判定部と、前記買電電力が目標値を超えることが前記デマンド超過判定部により判定された場合、当該買電電力が目標値を超える時間である目標超過期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷を前記買電電力が前記目標値以下となるように低減させるとともに、当該買電電力が目標値を超えていない時間であって当該目標超過期間よりも過去の期間であるピーク前期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷について前記目標超過期間において低減された分を増加させるように、前記運転計画において規定されている前記熱源負荷装置の設定温度を変更する計画変更部であって、複数の目標超過期間のうち第１目標超過期間の直前の第１ピーク前期間と、前記第１目標超過期間と異なる期間である第２目標超過期間が重複する場合、前記第１目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値と前記第２目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値とを比較して、前記最大値が高い方の前記目標超過期間と前記第１ピーク前期間における前記買電電力を変更する計画変更部と、を備えることを特徴とする。なお、電力負荷を低減させるには、設定温度の変更や空調機の停止等の手段を用いることができる。
また、上述の運転管理装置は、前記目標超過期間が、前記電力負荷予測値のうち予め決められた一定時間（デマンド時限）当たりの買電電力の平均が最大となる期間を含むことを特徴とする。
上述の課題に鑑み、本発明に係る運転管理方法は、運転管理装置が、予測日において予め決められている設定温度に温度調整する熱源負荷装置に供給する電力として運転計画において予測される電力を時刻に対応付けて示す電力負荷予測値に基づき、当該電力負荷予測値が示す予め決められた一定時間（デマンド時限）当たりの電力のうち、商用電力系統の買電電源から供給される買電電力が目標値を超える電力であるものを判定し、前記買電電力が目標値を超えると判定された場合、当該買電電力が目標値を超える時間である目標超過期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷を前記買電電力が前記目標値以下となるように低減させるとともに、当該買電電力が目標値を超えていない時間であって当該目標超過期間よりも過去の期間であるピーク前期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷について前記目標超過期間において低減された分を増加させるように、前記運転計画において規定されている前記熱源負荷装置の設定温度を変更するときに、複数の目標超過期間のうち第１目標超過期間の直前の第１ピーク前期間と、前記第１目標超過期間と異なる期間である第２目標超過期間が重複する場合、前記第１目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値と前記第２目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値とを比較して、前記最大値が高い方の前記目標超過期間と前記第１ピーク前期間における前記買電電力を変更することを特徴とする。
上述の課題に鑑み、本発明に係る運転管理プログラムは、運転管理装置の制御コンピュータに、予測日において予め決められている設定温度に温度調整する熱源負荷装置に供給する電力として運転計画において予測される電力を時刻に対応付けて示す電力負荷予測値に基づき、当該電力負荷予測値が示す予め決められた一定時間（デマンド時限）当たりの電力のうち、商用電力系統の買電電源から供給される買電電力が目標値を超える電力であるものを判定させ、前記買電電力が目標値を超えると判定された場合、当該買電電力が目標値を超える時間である目標超過期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷を前記買電電力が前記目標値以下となるように低減させるとともに、当該買電電力が目標値を超えていない時間であって当該目標超過期間よりも過去の期間であるピーク前期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷について前記目標超過期間において低減された分を増加させるように、前記運転計画において規定されている前記熱源負荷装置の設定温度を変更するときに、複数の目標超過期間のうち第１目標超過期間の直前の第１ピーク前期間と、前記第１目標超過期間と異なる期間である第２目標超過期間が重複する場合、前記第１目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値と前記第２目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値とを比較して、前記最大値が高い方の前記目標超過期間と前記第１ピーク前期間における前記買電電力を変更させることを特徴とする。
本発明によれば、需要電力の電力量の変動を小さくして需用電力の電力量を安定させることができる。
＜第１実施形態＞
以下、本発明の一実施形態に係る運転スケジュール管理装置１を含むスマートグリッドシステムの一例について図１を参照して説明する。
図１は、本実施形態によるスマートグリッドシステムの一例を示す概略ブロック図である。
図１に示す通り、このスマートグリッドシステムは、運転管理装置１と、空調熱源設備機器３と、作業設備機器４と、電源機器６と、電源出力制御装置７と負荷電力制御装置８とを備える。
このスマートグリッドシステムは、負荷装置として、例えば、空調熱源設備機器３と作業設備機器４を含む。なお、空調熱源設備機器３は熱源を備えているため、作業設備機器４に比べて消費電力の変動が激しく、天気や室内の利用環境に応じてその消費電力が変動しやすい。
以下、本発明の一実施形態に係る運転スケジュール管理装置１を含むスマートグリッドシステムの一例について図１を参照して説明する。
図１は、本実施形態によるスマートグリッドシステムの一例を示す概略ブロック図である。
図１に示す通り、このスマートグリッドシステムは、運転管理装置１と、空調熱源設備機器３と、作業設備機器４と、電源機器６と、電源出力制御装置７と負荷電力制御装置８とを備える。
このスマートグリッドシステムは、負荷装置として、例えば、空調熱源設備機器３と作業設備機器４を含む。なお、空調熱源設備機器３は熱源を備えているため、作業設備機器４に比べて消費電力の変動が激しく、天気や室内の利用環境に応じてその消費電力が変動しやすい。
空調熱源設備機器３は、空調熱源機３１と、外調機３２と、空調機３３と、熱循環機構３４と、パッケージ空調機３５とを含む。この空調熱源設備機器３は、熱循環機構３４を介して循環する媒体（例えば水）の温度を調整して、例えば各部屋に設置された空調機３３を介して室内の温度を調整する設備機器である。この空調熱源設備機器３は、熱循環機構３４を利用して、負荷装置が必要とする熱量を、外調機３２や空調機３３に提供する。
この熱循環機構３４は、例えば、各部屋に張り巡らされ、空調熱源機３１によって与えられた熱量を保持する媒体（液体や気体）を充填したパイプ３４１と、この媒体を循環させるポンプ３４２と、熱量を保持する媒体を蓄える蓄熱槽３４３を含む。
空調熱源機３１は、例えばヒートポンプやジェネリンク等を含み、パイプ３４１に充填された媒体の温度を上げる加熱処理、および、媒体の温度を下げる冷却処理を行う。
外調機３２は、外気を取り込み、室内温度にあわせてある程度、外気温度を調整する。
空調機３３は、空調熱源機３１により加熱処理あるいは冷却処理された媒体の温度を利用して、外調機３２が取り込んだ外気を室内温度に合わせて調整する。
パッケージ空調機３５は、空調熱源機３１により加熱・冷却処理された媒体の温度を利用せずに、外調機３２が取り込んだ外気を室内温度に合わせて調整する。
この熱循環機構３４は、例えば、各部屋に張り巡らされ、空調熱源機３１によって与えられた熱量を保持する媒体（液体や気体）を充填したパイプ３４１と、この媒体を循環させるポンプ３４２と、熱量を保持する媒体を蓄える蓄熱槽３４３を含む。
空調熱源機３１は、例えばヒートポンプやジェネリンク等を含み、パイプ３４１に充填された媒体の温度を上げる加熱処理、および、媒体の温度を下げる冷却処理を行う。
外調機３２は、外気を取り込み、室内温度にあわせてある程度、外気温度を調整する。
空調機３３は、空調熱源機３１により加熱処理あるいは冷却処理された媒体の温度を利用して、外調機３２が取り込んだ外気を室内温度に合わせて調整する。
パッケージ空調機３５は、空調熱源機３１により加熱・冷却処理された媒体の温度を利用せずに、外調機３２が取り込んだ外気を室内温度に合わせて調整する。
作業設備機器４は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）４１と、照明機器４２と、ＯＡ（Ｏｆｆｉｃｅ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）機器４３とを含む。
これらＰＣ４１、照明機器４２、ＯＡ機器４３は、オフィス等のビル内に多く設置されている作業設備機器であって、本発明に係る作業設備機器４の一例である。
これらＰＣ４１、照明機器４２、ＯＡ機器４３は、オフィス等のビル内に多く設置されている作業設備機器であって、本発明に係る作業設備機器４の一例である。
また、このスマートグリッドシステムは、これら負荷装置に電力を供給する電源機器６として、第１発電機６１と、第２発電機６２と、蓄電池６３と、買電電源６４を含む。
第１発電機６１は、風力エネルギーや太陽光エネルギー等を利用して自家発電により電力を発電する。この第１発電機６１の発電エネルギーは天候によって左右されるため、その出力電力は一定ではない。
第２発電機６２は、例えばガスエンジン発電機やガスタービン発電機等の発電機である。この第２発電機６２は、天候によって左右される発電エネルギーを使用していないため、出力電力を調整することができる。
蓄電池６２は、第１発電機６１および第２発電機６２によって発電された発電電力、および買電電源６４から出力される買電電力を蓄電する。
買電電源６４は、例えば、使用者が電力会社から購入する電力（買電電力）を出力する。
なお、この電力会社からの買電については、使用者に応じて契約電力Ｃ［ｋｗ］が決まっており、使用した予め決められた一定時間（デマンド時限）あたりの平均電力が契約電力Ｃを超えた場合、予め契約電力Ｃに応じて決められている支払料金に違約金等の追加料金が課せられる。ここでは、契約電力のことを、以下、デマンド目標値Ｃということもある。以下、予め決められた一定時間当たりとはデマンド時限に相当し、任意に決められる一定の時間であって、例えば３０分である。
第１発電機６１は、風力エネルギーや太陽光エネルギー等を利用して自家発電により電力を発電する。この第１発電機６１の発電エネルギーは天候によって左右されるため、その出力電力は一定ではない。
第２発電機６２は、例えばガスエンジン発電機やガスタービン発電機等の発電機である。この第２発電機６２は、天候によって左右される発電エネルギーを使用していないため、出力電力を調整することができる。
蓄電池６２は、第１発電機６１および第２発電機６２によって発電された発電電力、および買電電源６４から出力される買電電力を蓄電する。
買電電源６４は、例えば、使用者が電力会社から購入する電力（買電電力）を出力する。
なお、この電力会社からの買電については、使用者に応じて契約電力Ｃ［ｋｗ］が決まっており、使用した予め決められた一定時間（デマンド時限）あたりの平均電力が契約電力Ｃを超えた場合、予め契約電力Ｃに応じて決められている支払料金に違約金等の追加料金が課せられる。ここでは、契約電力のことを、以下、デマンド目標値Ｃということもある。以下、予め決められた一定時間当たりとはデマンド時限に相当し、任意に決められる一定の時間であって、例えば３０分である。
運転管理装置１は、空調熱源運転計画と電源設備運転計画について管理する。
この空調熱源運転計画とは、空調熱源に相当する負荷装置が必要とする熱負荷をデマンド時限毎に割り振り、この割り振りを時刻毎に示す計画である。空調熱源運転計画は、例えば、予測日において予め決められている設定温度に温度調整するために予想される熱量を供給するため、一日の各時間帯において予測される空調熱源に相当する負荷装置が消費する放熱量と蓄熱槽に蓄熱される蓄熱量を示す。
電源設備運転計画とは、全ての負荷装置に供給する電力源（発電電力と買電電力）の割り振りを時刻毎に示す計画である。この電源設備運転計画は、電源機器６から給電されることが予想される電力負荷予測値を、電源機器６に含まれる各電源出力（第１発電機６１と、第２発電機６２と、蓄電池６３と、買電電源６４）毎の運転のスケジュールにより示すものである。例えば、電源設備運転計画は、一日の各時間帯において予測される供給電力を給電するため、電源機器６が、予め決められた一定時間（デマンド時限）毎に運転するための電力を示す。
なお、空調熱源運転計画と電源設備運転計画の詳細については後述する。
この空調熱源運転計画とは、空調熱源に相当する負荷装置が必要とする熱負荷をデマンド時限毎に割り振り、この割り振りを時刻毎に示す計画である。空調熱源運転計画は、例えば、予測日において予め決められている設定温度に温度調整するために予想される熱量を供給するため、一日の各時間帯において予測される空調熱源に相当する負荷装置が消費する放熱量と蓄熱槽に蓄熱される蓄熱量を示す。
電源設備運転計画とは、全ての負荷装置に供給する電力源（発電電力と買電電力）の割り振りを時刻毎に示す計画である。この電源設備運転計画は、電源機器６から給電されることが予想される電力負荷予測値を、電源機器６に含まれる各電源出力（第１発電機６１と、第２発電機６２と、蓄電池６３と、買電電源６４）毎の運転のスケジュールにより示すものである。例えば、電源設備運転計画は、一日の各時間帯において予測される供給電力を給電するため、電源機器６が、予め決められた一定時間（デマンド時限）毎に運転するための電力を示す。
なお、空調熱源運転計画と電源設備運転計画の詳細については後述する。
運転管理装置１は、予め、空調熱源設備機器３、作業設備機器４および電源機器６の最適運転制御を行うために各種情報を収集し、その情報を基に空調熱負荷予測処理と発電出力予測処理を行う。この空調熱負荷予測処理では、予め決められている設定温度に温度調整するために必要と予測される熱量（空調熱負荷）を算出する処理を行う。発電出力予測処理は、第１発電機６１が発電すると予測される電力を算出する処理を行う。
運転管理装置１は、空調熱負荷予測処理と発電出力予測処理の結果に基づき、運転計画作成処理を行う。この運転計画作成部１０５は、これらの予想結果に基づき、予測される空調熱負荷に応じて空調熱源運転計画の作成を行うとともに、予測される空調熱負荷に応じて、買電電源６４からの買電電力が任意の目標値（例えば最小値）となる電源機器６の各電源（第１発電機６１と、第２発電機６２と、蓄電池６３と、買電電源６４）の電力負荷を示す電源設備運転計画を作成する。
この運転管理装置１の基本処理は、各種情報を収集して空調熱負荷予測処理と発電出力予測処理を行う処理行程１と、その結果に基づいて空調熱源運転計画と電源設備運転計画を作成するための運転計画作成処理を行う処理行程２と、の２つの処理工程である。
本実施形態に係る運転管理装置１は、この２つの処理工程に加え、計画ＤＲを実行する処理と、リアルタイムＤＲを実行する処理を、場合に応じて行う。
なお詳細については後述する。
運転管理装置１は、空調熱負荷予測処理と発電出力予測処理の結果に基づき、運転計画作成処理を行う。この運転計画作成部１０５は、これらの予想結果に基づき、予測される空調熱負荷に応じて空調熱源運転計画の作成を行うとともに、予測される空調熱負荷に応じて、買電電源６４からの買電電力が任意の目標値（例えば最小値）となる電源機器６の各電源（第１発電機６１と、第２発電機６２と、蓄電池６３と、買電電源６４）の電力負荷を示す電源設備運転計画を作成する。
この運転管理装置１の基本処理は、各種情報を収集して空調熱負荷予測処理と発電出力予測処理を行う処理行程１と、その結果に基づいて空調熱源運転計画と電源設備運転計画を作成するための運転計画作成処理を行う処理行程２と、の２つの処理工程である。
本実施形態に係る運転管理装置１は、この２つの処理工程に加え、計画ＤＲを実行する処理と、リアルタイムＤＲを実行する処理を、場合に応じて行う。
なお詳細については後述する。
電源出力制御装置７は、運転管理装置１による運転計画、計画ＤＲ、リアルタイムＤＲ処理に基づき、電源機器６から負荷装置である空調熱源設備機器３と作業設備機器４に対して電力を供給する電力源（第１発電機６１、第２発電機６２、蓄電機６３、買電電源６４）を指定するとともに、この電力源が出力する電力とそのタイミングとを制御する。具体的にいうと、この電源出力制御装置７は、電力源のうち第１発電機６１、第２発電機６２および蓄電機６３が出力する電力を制御する。なお、買電電源６４が出力する電力は、負荷装置（空調熱源設備機器３および作業設備機器４）のデマンドに対して、第１発電機６１、第２発電機６２および蓄電機６３が出力する電力では不足する電力である。
負荷電力制御装置８は、運転管理装置１による運転計画、計画ＤＲ、リアルタイムＤＲ処理に基づき、空調熱源設備機器３および作業設備機器４の運転を制御する。
負荷電力制御装置８は、運転管理装置１による運転計画、計画ＤＲ、リアルタイムＤＲ処理に基づき、空調熱源設備機器３および作業設備機器４の運転を制御する。
次に、図２を参照して、運転管理装置１の構成の一例について説明する。図２は、本実施形態に係る運転管理装置１の構成の一例を示すブロック図である。
図２に示す通り、運転管理装置１は、第１記憶部１０１と、空調熱負荷予測部１０２と、第２記憶部１０３と、発電出力予測処理部１０４と、運転計画作成部１０５と、電力負荷予測部１０６と、第３記憶部１０７と、デマンド超過判定部１０８と、計画ＤＲ作成部１０９と、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０と、出力部１１５と、データ管理処理部１１６と、プログラム管理処理部１１７と含む。
図２に示す通り、運転管理装置１は、第１記憶部１０１と、空調熱負荷予測部１０２と、第２記憶部１０３と、発電出力予測処理部１０４と、運転計画作成部１０５と、電力負荷予測部１０６と、第３記憶部１０７と、デマンド超過判定部１０８と、計画ＤＲ作成部１０９と、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０と、出力部１１５と、データ管理処理部１１６と、プログラム管理処理部１１７と含む。
第１記憶部１０１は、天気予報データ１１１と、電力負荷パターンデータ１１２と、実測データ１１３と、評価軸設定データ１１４と、を記憶する。
天気予報データ１１１は、一日の所定時刻における予想される天気を示す天気予報情報を、一定間隔の時間帯（あるいは時刻）に対応付けたデータである。この天気予報情報としては、対応付けられた時間帯において予想されている天候、気温、湿度、降水確率、日照時間等を示す情報である。
天気予報データ１１１は、一日の所定時刻における予想される天気を示す天気予報情報を、一定間隔の時間帯（あるいは時刻）に対応付けたデータである。この天気予報情報としては、対応付けられた時間帯において予想されている天候、気温、湿度、降水確率、日照時間等を示す情報である。
電力負荷パターンデータ１１２は、例えば、一日の時間帯に応じて作業設備機器４が消費する消費電力のパターンを示す情報を含む。具体的に説明すると、一日のうち、多くの人が活動する９時〜２０時の時間帯では、多くの人が就寝している２４時〜５時の時間帯に比べて、その消費電力が多くなる。また、休日は平日に比べ、その消費電力が少なくなる。このように、人間の行動パターンに応じて、一日の時間帯における消費電力が異なる。この電力負荷パターンデータ１１２は、この違いを作業設備機器の数量や使用者に応じてパターン化したものである。
また、電力負荷パターンデータ１１２は、例えば、一日の時間帯に応じて空調熱源設備機器３が消費する消費電力の計算パターンを示す情報を含む。具体的に説明すると、同じ大きさの部屋に設置された空調機であっても、その部屋に入る人数、空調機の数、日当たり等によって、一日の室内の温度変化が異なる。例えば、一日中会議が行われている場合、人の出入りが多いため、室内の温度が一日中変化し、空調熱源設備機器３に対する電力負荷が増大する。一方、一日中会議等の予定がない場合、室内の温度を快適な温度に維持する必要性が少なく、夏であれば快適に過せる室内温度（快適温度）よりも高くてもよく、冬であれば快適温度よりも低くてもよく、また停止してもよい。この電力負荷パターンデータ１１２は、空調熱源設備機器３に対する電力負荷を計算により算出するため、空調機３３が設置されている部屋の使用状況に応じて、その日１日の運転割合や温度調整をパターン化したものである。
実測データ１１３は、空調熱源設備機器３と作業設備機器４の負荷装置が実際に消費した消費電力の実測値と、電源機器６から実際に供給を受けた供給電力の実測値を示す。この実測値は、例えば、一定時間間隔毎に、各機器において計測され、一日に時間帯に対応付けられている。
評価軸設定データ１１４は、省エネルギー等の評価の対処となる基準値を含む。
評価軸設定データ１１４は、省エネルギー等の評価の対処となる基準値を含む。
空調熱負荷予測処理部１０２は、予想される天気を示す天気予報データおよび電力負荷パターンデータ１１２に基づき、室内の温度調整のために必要な熱量を予測する。言い換えると、空調熱負荷予測部１０２は、予め決められている設定温度に温度調整するために必要と予測される熱量（空調熱負荷）を示す空調熱負荷予測値を算出する。この空調熱負荷予測値は熱量であり、空調熱源機３１の外気温や部分負荷率などの特性に基づいて電力に変換して空調熱源機３１にかかる負荷電力と言い換えることができる。
この空調熱負荷予測値の一例を図３に示す。図３のグラフに示す通り、空調熱負荷予測値は、横軸に時刻、縦軸に空調熱負荷をとるグラフで示すことができる。図示の通り、日中の空調熱負荷の方が、夜間の空調熱負荷に比べて大きい。
図２に戻って、空調熱負荷予測部１０２の処理について具体的に説明する。空調熱負荷予測処理部１０２は、以下の（１１）〜（１５）の処理を行う。
この空調熱負荷予測値の一例を図３に示す。図３のグラフに示す通り、空調熱負荷予測値は、横軸に時刻、縦軸に空調熱負荷をとるグラフで示すことができる。図示の通り、日中の空調熱負荷の方が、夜間の空調熱負荷に比べて大きい。
図２に戻って、空調熱負荷予測部１０２の処理について具体的に説明する。空調熱負荷予測処理部１０２は、以下の（１１）〜（１５）の処理を行う。
（１１）実測データ収集処理
空調熱負荷予測部１０２は、電源出力制御部７と負荷電力制御部８から、電源機器６、空調熱源設備機器３および作業設備機器４による実測データを一定時間間隔で取り込み、第１記憶部１０１の実測データ１１３に格納する。
空調熱負荷予測部１０２は、電源出力制御部７と負荷電力制御部８から、電源機器６、空調熱源設備機器３および作業設備機器４による実測データを一定時間間隔で取り込み、第１記憶部１０１の実測データ１１３に格納する。
（１２）天気予報データ収集処理
空調熱負荷予測部１０２は、例えば、気象庁が発表する天気予報情報等を格納するインターネット上にサーバに接続して、予め設定されている時刻毎に、天気予報情報をダウンロードする。この空調熱負荷予測部１０２は、ダウンロードした天気予報情報を、一日の時間帯に対応付けて、天気予報データ１１１として第１記憶部１０１に格納する。
空調熱負荷予測部１０２は、例えば、気象庁が発表する天気予報情報等を格納するインターネット上にサーバに接続して、予め設定されている時刻毎に、天気予報情報をダウンロードする。この空調熱負荷予測部１０２は、ダウンロードした天気予報情報を、一日の時間帯に対応付けて、天気予報データ１１１として第１記憶部１０１に格納する。
（１３）ＡＮＮ負荷予測処理
空調熱負荷予測部１０２は、実測データや天気予報データに基づき予測用データを作成し、例えば、ニューラルネットワークを利用したＡＮＮ（ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ）負荷予測プログラムを起動して負荷データの予測を行う。
つまり、空調熱負荷予測部１０２は、第１記憶部１０１から天気予報データ１１１と電力負荷パターンデータ１１２と実測データ１１３を読み出し、読み出したデータに基づき、予め決められている設定温度に温度調整するために必要と予測される熱量（空調熱負荷）を算出する。
この空調熱負荷予測部１０２は、生成した空調熱負荷予測値は、第１記憶部１０１に書き込む。
また、このＡＮＮ負荷予測処理については、既存の技術（例えば、特開２００６−７８００９号公報参照）を利用することができる。
この空調熱負荷予測部１０２は、上述の機能に限られず、ニューラルネットワーク以外の技術を利用して負荷データの予測することができる。
空調熱負荷予測部１０２は、実測データや天気予報データに基づき予測用データを作成し、例えば、ニューラルネットワークを利用したＡＮＮ（ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ ）負荷予測プログラムを起動して負荷データの予測を行う。
つまり、空調熱負荷予測部１０２は、第１記憶部１０１から天気予報データ１１１と電力負荷パターンデータ１１２と実測データ１１３を読み出し、読み出したデータに基づき、予め決められている設定温度に温度調整するために必要と予測される熱量（空調熱負荷）を算出する。
この空調熱負荷予測部１０２は、生成した空調熱負荷予測値は、第１記憶部１０１に書き込む。
また、このＡＮＮ負荷予測処理については、既存の技術（例えば、特開２００６−７８００９号公報参照）を利用することができる。
この空調熱負荷予測部１０２は、上述の機能に限られず、ニューラルネットワーク以外の技術を利用して負荷データの予測することができる。
（１４）予測修正処理
空調熱負荷予測部１０２は、ＡＮＮ負荷予測処理によって運転制御を行った実際の負荷データと予測データとの差から負荷データの修正を行い、次の最適運転計画作成に反映させる。
つまり、空調熱負荷予測部１０２は、電源出力制御部７と負荷電力制御部８から、実測データを一定時間間隔で取り込み、この運転制御を行った時刻と一致する空調熱負荷予測値を第１記憶部１０１から読み出す。この空調熱負荷予測部１０２は、例えば、この実測データと空調熱負荷予測値とのずれを算出して、このずれに応じた補正値を作成する。
空調熱負荷予測部１０２は、ＡＮＮ負荷予測処理によって運転制御を行った実際の負荷データと予測データとの差から負荷データの修正を行い、次の最適運転計画作成に反映させる。
つまり、空調熱負荷予測部１０２は、電源出力制御部７と負荷電力制御部８から、実測データを一定時間間隔で取り込み、この運転制御を行った時刻と一致する空調熱負荷予測値を第１記憶部１０１から読み出す。この空調熱負荷予測部１０２は、例えば、この実測データと空調熱負荷予測値とのずれを算出して、このずれに応じた補正値を作成する。
第２記憶部１０３は、発電出力パターンデータ１３１と、蓄電電力データ１３２と、天気予報データ１３３を記憶する。
発電出力パターンデータ１３１は、各電源（第１発電機６１、第２発電機６２、買電電源６４）の最低出力値や最大出力値を示す情報を記憶する。
蓄電電力データ１３２は、蓄電池６３の最低蓄電量や最大蓄電量を示す情報を記憶する。
天気予報データ１３３は、上述と同様に、一日の所定時刻における予想される天気を示す天気予報情報を、一定間隔の時間帯（あるいは時刻）に対応付けたデータである。この天気予報情報としては、対応付けられた時間帯において予想されている天候、気温、湿度、降水確率、日照時間等を示す情報である。
発電出力パターンデータ１３１は、各電源（第１発電機６１、第２発電機６２、買電電源６４）の最低出力値や最大出力値を示す情報を記憶する。
蓄電電力データ１３２は、蓄電池６３の最低蓄電量や最大蓄電量を示す情報を記憶する。
天気予報データ１３３は、上述と同様に、一日の所定時刻における予想される天気を示す天気予報情報を、一定間隔の時間帯（あるいは時刻）に対応付けたデータである。この天気予報情報としては、対応付けられた時間帯において予想されている天候、気温、湿度、降水確率、日照時間等を示す情報である。
発電出力予測処理部１０４は、予想される天気を示す天気予報データに基づき、電源機器６による電力系統から給電される発電電力を算出し、発電出力予測結果データを出力する。
この発電出力予測結果データの一例を図４に示す。図４のグラフに示す通り、発電出力予測結果データは、横軸に時刻、縦軸に発電機６１の出力電力をとる。例えば、図示の例では、出力電力が日中のみ取得でき、夜間では取得できていない。
図２に戻って、発電出力予測処理部１０４の処理について具体的に説明する。発電出力予測処理部１０４は、以下の（２１）、（２２）の処理を行う。
この発電出力予測結果データの一例を図４に示す。図４のグラフに示す通り、発電出力予測結果データは、横軸に時刻、縦軸に発電機６１の出力電力をとる。例えば、図示の例では、出力電力が日中のみ取得でき、夜間では取得できていない。
図２に戻って、発電出力予測処理部１０４の処理について具体的に説明する。発電出力予測処理部１０４は、以下の（２１）、（２２）の処理を行う。
（２１）天気予報データ収集処理
発電出力予測処理部１０４は、上述の空調熱負荷予測部１０２による（１２）天気予報データ収集処理と同様にして、天気予報情報を収集し、第１記憶部１０１の天気予報データ１３３に格納する。
発電出力予測処理部１０４は、上述の空調熱負荷予測部１０２による（１２）天気予報データ収集処理と同様にして、天気予報情報を収集し、第１記憶部１０１の天気予報データ１３３に格納する。
（２２）発電出力予測処理
発電出力予測処理部１０４は、天気予報データに基づき予測用データを作成し、例えば、電力負荷パターンデータ１１２や天候補正係数を利用した太陽光発電予測プログラムを起動して、出力データの予測を行う。つまり、発電出力予測処理部１０４は、天気予報データ１１１を参照して、天気に応じて第１発電機６１が発電できると予測される電力を算出する。
発電出力予測処理部１０４は、天気予報データに基づき予測用データを作成し、例えば、電力負荷パターンデータ１１２や天候補正係数を利用した太陽光発電予測プログラムを起動して、出力データの予測を行う。つまり、発電出力予測処理部１０４は、天気予報データ１１１を参照して、天気に応じて第１発電機６１が発電できると予測される電力を算出する。
＜運転計画作成を行う構成についての説明＞
運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値と発電出力予測結果データ、および第２記憶部の情報に基づき、少なくとも１日よりも前の日までに、１日分の運転計画（明細書中において運転計画は、空調熱源運転計画および電源設備運転計画を含む）を示す運転計画データを作成する。なお、運転計画作成部１０５は、この運転計画として、最適化を行う専用プログラムを実行し、最適な空調熱源運転計画および電源設備運転計画を作成することができる。
この運転計画作成部１０５による運転計画の作成方法の一例について、図５を参照して説明する。なお、図５は、運転計画作成部１０５により作成される空調熱源運転計画と電源設備運転計画を概念的に説明するための図であり、本実施形態に係る運転計画作成部１０５は、例えば、後述する数理計画法によりデマンドが最小となるように最適化を行うことで、以下のような処理を行う。なお、ここでは、空調熱源機３１が複数の空調熱源機３１Ａと空調熱源機３１Ｂとを含む例について説明する。
運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値と発電出力予測結果データ、および第２記憶部の情報に基づき、少なくとも１日よりも前の日までに、１日分の運転計画（明細書中において運転計画は、空調熱源運転計画および電源設備運転計画を含む）を示す運転計画データを作成する。なお、運転計画作成部１０５は、この運転計画として、最適化を行う専用プログラムを実行し、最適な空調熱源運転計画および電源設備運転計画を作成することができる。
この運転計画作成部１０５による運転計画の作成方法の一例について、図５を参照して説明する。なお、図５は、運転計画作成部１０５により作成される空調熱源運転計画と電源設備運転計画を概念的に説明するための図であり、本実施形態に係る運転計画作成部１０５は、例えば、後述する数理計画法によりデマンドが最小となるように最適化を行うことで、以下のような処理を行う。なお、ここでは、空調熱源機３１が複数の空調熱源機３１Ａと空調熱源機３１Ｂとを含む例について説明する。
１）空調熱源運転計画の作成について
運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測部１０２により作成された空調熱負荷予測値に基づき、空調熱源機３１と蓄熱槽３４３により生成できる熱量の割り当てを行い、空調熱源運転計画を作成する。つまり、運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値に応じて、デマンド時限毎に空調熱源機３１が生成する熱量と蓄熱槽３４３に蓄熱できる熱量を算出する。運転計画作成部１０５は、この算出した生成する熱量と蓄熱する熱量（つまり、空調熱負荷予測結果値が示す熱量）を生成する各空調熱源設備機器の運転について時刻毎（例えば、デマンド時限で示される時刻毎）の割り当てを示す空調熱源運転計画を作成する。これを図５（ａ）のグラフに示す。
図５（ａ）のグラフは、横軸に時刻、縦軸に空調熱源機３１あるいは蓄熱槽３４３が放熱あるいは蓄熱できる熱量をとる。このグラフにおいて、縦軸の正の値は放熱を、負の値は蓄熱を意味している。図示の通り、運転計画作成部１０５は、デマンド時限毎に、空調熱源機３１が製造する製造熱量と、放熱量（つまり、空調熱源機３１と蓄熱槽３４３が放熱する熱量）の和がステップＳＴ１００において求めた空調熱負荷予測値と等しくなるように空調熱源運転計画を作成する。
図５（ａ）に示すグラフは、０：００〜６：００の間に、空調熱源機３１Ａが熱量を生成するとともに、この熱量を蓄熱槽３４３に蓄熱することを示す。また、６：００〜８：００の間に、空調熱源機３１Ａが熱量を生成するとともに、蓄熱槽３４３の熱量を放熱することを示す。また、８：００〜１６：００の間に、空調熱源機３１Ａと空調熱源機３１Ｂが熱量を生成するとともに、蓄熱槽が放熱することを示す。また、１６：００〜２２：００の間に、空調熱源機３１Ａと空調熱源機３１Ｂが熱量を生成することを示す。また２２：００〜２４：００の間に、空調熱源機３１Ａが熱量を生成するとともに、この熱量を蓄熱槽３４３に蓄熱することを示す。
運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測部１０２により作成された空調熱負荷予測値に基づき、空調熱源機３１と蓄熱槽３４３により生成できる熱量の割り当てを行い、空調熱源運転計画を作成する。つまり、運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値に応じて、デマンド時限毎に空調熱源機３１が生成する熱量と蓄熱槽３４３に蓄熱できる熱量を算出する。運転計画作成部１０５は、この算出した生成する熱量と蓄熱する熱量（つまり、空調熱負荷予測結果値が示す熱量）を生成する各空調熱源設備機器の運転について時刻毎（例えば、デマンド時限で示される時刻毎）の割り当てを示す空調熱源運転計画を作成する。これを図５（ａ）のグラフに示す。
図５（ａ）のグラフは、横軸に時刻、縦軸に空調熱源機３１あるいは蓄熱槽３４３が放熱あるいは蓄熱できる熱量をとる。このグラフにおいて、縦軸の正の値は放熱を、負の値は蓄熱を意味している。図示の通り、運転計画作成部１０５は、デマンド時限毎に、空調熱源機３１が製造する製造熱量と、放熱量（つまり、空調熱源機３１と蓄熱槽３４３が放熱する熱量）の和がステップＳＴ１００において求めた空調熱負荷予測値と等しくなるように空調熱源運転計画を作成する。
図５（ａ）に示すグラフは、０：００〜６：００の間に、空調熱源機３１Ａが熱量を生成するとともに、この熱量を蓄熱槽３４３に蓄熱することを示す。また、６：００〜８：００の間に、空調熱源機３１Ａが熱量を生成するとともに、蓄熱槽３４３の熱量を放熱することを示す。また、８：００〜１６：００の間に、空調熱源機３１Ａと空調熱源機３１Ｂが熱量を生成するとともに、蓄熱槽が放熱することを示す。また、１６：００〜２２：００の間に、空調熱源機３１Ａと空調熱源機３１Ｂが熱量を生成することを示す。また２２：００〜２４：００の間に、空調熱源機３１Ａが熱量を生成するとともに、この熱量を蓄熱槽３４３に蓄熱することを示す。
２）空調熱負荷予測結果値に対応する電力負荷予測値の算出について
この運転計画作成部１０５は、上述により算出されたデマンド時限毎に、空調熱源機３１が空調熱源運転計画の示す熱量を製造する際に必要な消費電力を、電力負荷パターンデータ１１２を参照して算出する。運転計画作成部１０５は、空調熱源機３１の消費電力に加え、空調熱源設備機器３と作業設備機器４の全ての負荷装置に必要な電力（電力負荷）を、電力負荷パターンデータ１１２を参照して算出する。つまり、運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値が示す熱負荷をまかなうために必要な消費電力と、予測される他の負荷装置に必要な消費電力とを算出する。このように、運転計画作成部１０５が空調熱負荷予測値に基づき算出する負荷装置の消費電力は、デマンド（需要家に供給する買電電力）と需要家に供給する発電電力によって示される電力であって、以下、電力負荷予測値という。この電力負荷予測値の一例を、図５（ｂ）のグラフに示す。図５（ｂ）のグラフは、横軸に時刻、縦軸に電力負荷を示す。
なお、本実施形態において、運転計画作成部１０５は、デマンドを任意の目標値とするように電源設備運転計画を作成することを特徴とするものであり、以下説明便宜のため、電力負荷予測値について説明する際には、需要電力のうち、需要家に供給する発電電力を除いたデマンドにのみ対応する予測値について説明する。
この運転計画作成部１０５は、上述により算出されたデマンド時限毎に、空調熱源機３１が空調熱源運転計画の示す熱量を製造する際に必要な消費電力を、電力負荷パターンデータ１１２を参照して算出する。運転計画作成部１０５は、空調熱源機３１の消費電力に加え、空調熱源設備機器３と作業設備機器４の全ての負荷装置に必要な電力（電力負荷）を、電力負荷パターンデータ１１２を参照して算出する。つまり、運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値が示す熱負荷をまかなうために必要な消費電力と、予測される他の負荷装置に必要な消費電力とを算出する。このように、運転計画作成部１０５が空調熱負荷予測値に基づき算出する負荷装置の消費電力は、デマンド（需要家に供給する買電電力）と需要家に供給する発電電力によって示される電力であって、以下、電力負荷予測値という。この電力負荷予測値の一例を、図５（ｂ）のグラフに示す。図５（ｂ）のグラフは、横軸に時刻、縦軸に電力負荷を示す。
なお、本実施形態において、運転計画作成部１０５は、デマンドを任意の目標値とするように電源設備運転計画を作成することを特徴とするものであり、以下説明便宜のため、電力負荷予測値について説明する際には、需要電力のうち、需要家に供給する発電電力を除いたデマンドにのみ対応する予測値について説明する。
３）電源設備運転計画の作成について
運転計画作成部１０５は、上述により算出された空調熱源設備機器３と作業設備機器４の電力負荷予測値に基づき、デマンドが任意の目標値（例えば最小値）となるように電源電力の割り当てを行う。この電源電力の割り当てをデマンド時限毎に示したものが電源設備運転計画である。
例えば、運転計画作成部１０５は、電力負荷予測値が契約電力Ｃであるデマンド目標値を下回っている場合、買電電力をこの電力負荷予測値以上に増やして、買電電力を蓄電池６３に蓄電する電源設備運転計画とする。また、運転計画作成部１０５は、電力負荷予測値がデマンド目標値Ｃを上回っている場合、買電電力の最大値をデマンド目標値Ｃ以下に留めるとともに、不足分を第１発電機６１および第２発電機６２からの電力および蓄電池６３からの電力で補うように電源設備運転計画を作成する。
図５（ｃ）に示すとおり、０：００〜６：００の間は、電力負荷予測値がデマンド目標値Ｃを下回っている。このため、運転計画作成部１０５は、買電電力を電力負荷予測値以上に増やし、この買電電力を蓄電池６２に蓄電する電源設備運転計画を作成する。一方、６：００〜１８：００の間は、電力負荷予測値がデマンド目標値Ｃを上回っている。このため、運転計画作成部１０５は、買電電力の最大値をデマンド目標値Ｃ以下にして、デマンド目標値Ｃ以上の電力負荷を第１発電機６１および第２発電機６２からの電力および蓄電池６３からの電力で補うように、デマンド時限毎に電源の割り振りを行う。この運転計画作成部１０５は、発電出力予測処理部１０４により予測される発電出力予測結果データが示す第１発電機６１の出力予測を基準として、不足分を、０：００〜６：００の間に蓄電池６３に蓄電しておいた買電電力や、第２発電機６２からの発電電力を組み合わせて電源設備運転計画を作成する。
運転計画作成部１０５は、上述により算出された空調熱源設備機器３と作業設備機器４の電力負荷予測値に基づき、デマンドが任意の目標値（例えば最小値）となるように電源電力の割り当てを行う。この電源電力の割り当てをデマンド時限毎に示したものが電源設備運転計画である。
例えば、運転計画作成部１０５は、電力負荷予測値が契約電力Ｃであるデマンド目標値を下回っている場合、買電電力をこの電力負荷予測値以上に増やして、買電電力を蓄電池６３に蓄電する電源設備運転計画とする。また、運転計画作成部１０５は、電力負荷予測値がデマンド目標値Ｃを上回っている場合、買電電力の最大値をデマンド目標値Ｃ以下に留めるとともに、不足分を第１発電機６１および第２発電機６２からの電力および蓄電池６３からの電力で補うように電源設備運転計画を作成する。
図５（ｃ）に示すとおり、０：００〜６：００の間は、電力負荷予測値がデマンド目標値Ｃを下回っている。このため、運転計画作成部１０５は、買電電力を電力負荷予測値以上に増やし、この買電電力を蓄電池６２に蓄電する電源設備運転計画を作成する。一方、６：００〜１８：００の間は、電力負荷予測値がデマンド目標値Ｃを上回っている。このため、運転計画作成部１０５は、買電電力の最大値をデマンド目標値Ｃ以下にして、デマンド目標値Ｃ以上の電力負荷を第１発電機６１および第２発電機６２からの電力および蓄電池６３からの電力で補うように、デマンド時限毎に電源の割り振りを行う。この運転計画作成部１０５は、発電出力予測処理部１０４により予測される発電出力予測結果データが示す第１発電機６１の出力予測を基準として、不足分を、０：００〜６：００の間に蓄電池６３に蓄電しておいた買電電力や、第２発電機６２からの発電電力を組み合わせて電源設備運転計画を作成する。
具体的に説明すると、運転計画作成部１０５は、以下に示す評価関数、変数、制約条件に基づき、数理計画法を用いて電源設備運転計画を作成する。
なお、数式に示す略字は、以下の通りである。
ｎｔ｛ｎｔ＝１，２，・・・｝は、１日のスケジュールにおける時間帯をデマンド時限を示す情報である。なお、デマンド時限が３０分である場合、ｎｔの最大値（ｎｔ＿ｍａｘ）＝２４［ｈｏｕｒ］／デマンド時限（０．５）［ｈｏｕｒ］＝４８である。
ｎｇ｛ｎｇ＝１，２，・・・｝は、第１発電機６１および第２発電機６２の台数を示す。
ｎｂ｛ｎｂ＝１，２，・・・｝は、蓄電池６３の台数を示す。
ｎｈ｛ｎｈ＝１，２，・・・｝は、空調熱源機３１の台数を示す。
ｎｈｓ｛ｎｈｓ＝１，２，・・・｝は、蓄熱槽３４３の台数を示す。
Ｐｇは、第１発電機６１および第２発電機６２からの出力電力を示す。
Ｐｂは、蓄電池６３の出力電力を示す。なお、放電は正の数値で示す。
Ｑｈは、空調熱源機３１が製造する熱量である空調熱源製造熱量を示す。
Ｑｈｓは、蓄熱槽３４３が放電する熱量である蓄熱槽放蓄熱量を示す。
ｎｔ｛ｎｔ＝１，２，・・・｝は、１日のスケジュールにおける時間帯をデマンド時限を示す情報である。なお、デマンド時限が３０分である場合、ｎｔの最大値（ｎｔ＿ｍａｘ）＝２４［ｈｏｕｒ］／デマンド時限（０．５）［ｈｏｕｒ］＝４８である。
ｎｇ｛ｎｇ＝１，２，・・・｝は、第１発電機６１および第２発電機６２の台数を示す。
ｎｂ｛ｎｂ＝１，２，・・・｝は、蓄電池６３の台数を示す。
ｎｈ｛ｎｈ＝１，２，・・・｝は、空調熱源機３１の台数を示す。
ｎｈｓ｛ｎｈｓ＝１，２，・・・｝は、蓄熱槽３４３の台数を示す。
Ｐｇは、第１発電機６１および第２発電機６２からの出力電力を示す。
Ｐｂは、蓄電池６３の出力電力を示す。なお、放電は正の数値で示す。
Ｑｈは、空調熱源機３１が製造する熱量である空調熱源製造熱量を示す。
Ｑｈｓは、蓄熱槽３４３が放電する熱量である蓄熱槽放蓄熱量を示す。
Δｇは、第１発電機６１および第２発電機６２が起動状態であるかあるいは停止状態であるか否かの発電機起動停止状態を示す。
Δｂは、蓄電池６３が起動状態であるかあるいは停止状態であるか否かの蓄電池起動停止状態を示す。
Δｈは、空調熱源機３１が起動状態であるかあるいは停止状態であるか否かの空調熱源起動停止状態を示す。
Ｐｐは、買電電力６４から出力される買電電力を示す。
Ｐｌは、予測負荷電力は、電力負荷予測値である。
Ｑｌは、予測熱負荷は、空調熱負荷予測値である。
Ｐｇ_ｍｉｎは、第１発電機６１および第２発電機６２の出力電力の最低値である発電機最低出力を示す。
Ｐｇ_ｍａｘは、第１発電機６１および第２発電機６２の出力電力の最大値である発電機最大出力を示す。
Δｂは、蓄電池６３が起動状態であるかあるいは停止状態であるか否かの蓄電池起動停止状態を示す。
Δｈは、空調熱源機３１が起動状態であるかあるいは停止状態であるか否かの空調熱源起動停止状態を示す。
Ｐｐは、買電電力６４から出力される買電電力を示す。
Ｐｌは、予測負荷電力は、電力負荷予測値である。
Ｑｌは、予測熱負荷は、空調熱負荷予測値である。
Ｐｇ_ｍｉｎは、第１発電機６１および第２発電機６２の出力電力の最低値である発電機最低出力を示す。
Ｐｇ_ｍａｘは、第１発電機６１および第２発電機６２の出力電力の最大値である発電機最大出力を示す。
Ｐｂ_ｍｉｎは、蓄電池６３の蓄電電力の最低値である蓄電池最低出力を示す。
Ｐｂ_ｍａｘは、蓄電池６３の蓄電電力の最大値である蓄電池最大出力を示す。
Ｑｈ_ｍｉｎは、空調熱源機３１が製造する熱量の最低値を示す空調熱源最低製造熱量である。
Ｑｈ_ｍａｘは、空調熱源機３１が製造する熱量の最大値を示す空調熱源最大製造熱量である。
Ｚｂは、蓄電池６３が蓄電している蓄電電力の残量を示す蓄電池残蓄電量である。
Ｚｈｓは、蓄熱槽３４３が蓄熱している蓄熱量の残量を示す蓄熱槽残蓄熱量である。
Ｚｂ_ｍｉｎは、蓄電池６３が蓄電している蓄電電力の最低値を示す蓄電池最低蓄電量である。
Ｚｂ_ｍａｘは、蓄電池６３が蓄電している蓄電電力の最大値を示す蓄電池最大蓄電量である。
Ｚｈｓ_ｍｉｎは、蓄熱槽３４３が蓄熱している蓄熱量の最低値を示す蓄熱槽最低蓄熱量である。
Ｚｈｓ_ｍａｘは、蓄熱槽３４３が蓄熱している蓄熱量の最大値を示す蓄熱槽最大蓄熱量である。
ＰＥは、ペナルティである。
αは、ペナルティ係数である。
Ｐｂ_ｍａｘは、蓄電池６３の蓄電電力の最大値である蓄電池最大出力を示す。
Ｑｈ_ｍｉｎは、空調熱源機３１が製造する熱量の最低値を示す空調熱源最低製造熱量である。
Ｑｈ_ｍａｘは、空調熱源機３１が製造する熱量の最大値を示す空調熱源最大製造熱量である。
Ｚｂは、蓄電池６３が蓄電している蓄電電力の残量を示す蓄電池残蓄電量である。
Ｚｈｓは、蓄熱槽３４３が蓄熱している蓄熱量の残量を示す蓄熱槽残蓄熱量である。
Ｚｂ_ｍｉｎは、蓄電池６３が蓄電している蓄電電力の最低値を示す蓄電池最低蓄電量である。
Ｚｂ_ｍａｘは、蓄電池６３が蓄電している蓄電電力の最大値を示す蓄電池最大蓄電量である。
Ｚｈｓ_ｍｉｎは、蓄熱槽３４３が蓄熱している蓄熱量の最低値を示す蓄熱槽最低蓄熱量である。
Ｚｈｓ_ｍａｘは、蓄熱槽３４３が蓄熱している蓄熱量の最大値を示す蓄熱槽最大蓄熱量である。
ＰＥは、ペナルティである。
αは、ペナルティ係数である。
なお、運転計画作成部１０５は、数理計画法により発電機、蓄電池、空調熱源機が最適となる１日の電源設備運転計画を決定する。この場合、この運転計画作成部１０５は、デマンドが小さい時期に、最適の目的を省エネや省コスト、ＣＯ２排出最小化等とすることで、省エネ、省コスト、Ｃ２排出最小化等の運用が可能となる。また、運転計画作成部１０５は、省エネ、省コストで予測した最大デマンド予測値がデマンド目標値を超える場合は、最適の目的をデマンド最小化として数理計画法を適用することでデマンドが最小となる発電機、蓄電池、空調熱源機の１日の電源設備運転計画を決定する。
＜計画ＤＲを行う構成についての説明＞
電力負荷予測部１０６は、運転計画作成部１０５から運転計画データを入力し、デマンド時限当たりのデマンドの平均値（デマンド電力）の極大値（以下、デマンドピーク値）を検出する。具体的に説明すると、運転計画作成部１０５により空調熱源運転計画が作成されることで、図５（ｂ）に示す電力負荷予測値に基づき、図５（ｃ）のように電源電力の割り振りを示す電源設備運転計画が作成される。ここで、運転計画作成部１０５が作成する電源設備運運転計画は、デマンドを最小値に最適化するものであって、買電電力の割り当てがデマンド目標値Ｃ以下になるとは限らない。ここで、図６を参照して、運転計画作成部１０５が作成した電源設備運転計画における買電電源６４のデマンドを電力量で示すデマンド電力の割合について説明する。図６には、デマンド電力の極大値であるデマンドピーク値が２箇所あり、いずれもがデマンド目標値Ｃを超えている場合についてのデマンドについての電源設備運転計画の例を示す。
図６は、横軸に時刻、縦軸にデマンド電力をとり、デマンド電力を示すグラフである。
図６には、運転計画実施前のデマンド電力を示すデータ１と、運転計画実施後のデマンド電力を示すデータ２とを示す。なお、データ１は、本願発明によらない場合の比較例であり、本願発明に係る運転計画作成部１０５は、データ２に示すようなデマンド電力を算出する。
図示の通り、データ２のデマンド電力は、１１：００と１５：００にデマンドピーク値を示し、１０：３０〜１１：３０間、および、１４：３０〜１５：３０間でデマンド目標値Ｃを超えている。なお、１１：００のデマンドピーク値Ｐ１の方が、１５：００のデマンドピーク値Ｐ２に比べて小さい。
電力負荷予測部１０６は、このデマンド電力のデマンドピーク値を検出するとともに、検出されたデマンドピーク値のうち最大のデマンドピーク値をデマンド最大値として検出する。図６に示す例では、電力負荷予測部１０６が、ピーク値Ｐ２をデマンド最大値として検出する。なお、デマンド最大値とは、上述の通り、需要家の施設等におけるデマンド電力の実績値を計測し、１ヶ月間のデマンド電力の実績値のうち最大の値を、その月のデマンド最大値という。
電力負荷予測部１０６は、運転計画作成部１０５から運転計画データを入力し、デマンド時限当たりのデマンドの平均値（デマンド電力）の極大値（以下、デマンドピーク値）を検出する。具体的に説明すると、運転計画作成部１０５により空調熱源運転計画が作成されることで、図５（ｂ）に示す電力負荷予測値に基づき、図５（ｃ）のように電源電力の割り振りを示す電源設備運転計画が作成される。ここで、運転計画作成部１０５が作成する電源設備運運転計画は、デマンドを最小値に最適化するものであって、買電電力の割り当てがデマンド目標値Ｃ以下になるとは限らない。ここで、図６を参照して、運転計画作成部１０５が作成した電源設備運転計画における買電電源６４のデマンドを電力量で示すデマンド電力の割合について説明する。図６には、デマンド電力の極大値であるデマンドピーク値が２箇所あり、いずれもがデマンド目標値Ｃを超えている場合についてのデマンドについての電源設備運転計画の例を示す。
図６は、横軸に時刻、縦軸にデマンド電力をとり、デマンド電力を示すグラフである。
図６には、運転計画実施前のデマンド電力を示すデータ１と、運転計画実施後のデマンド電力を示すデータ２とを示す。なお、データ１は、本願発明によらない場合の比較例であり、本願発明に係る運転計画作成部１０５は、データ２に示すようなデマンド電力を算出する。
図示の通り、データ２のデマンド電力は、１１：００と１５：００にデマンドピーク値を示し、１０：３０〜１１：３０間、および、１４：３０〜１５：３０間でデマンド目標値Ｃを超えている。なお、１１：００のデマンドピーク値Ｐ１の方が、１５：００のデマンドピーク値Ｐ２に比べて小さい。
電力負荷予測部１０６は、このデマンド電力のデマンドピーク値を検出するとともに、検出されたデマンドピーク値のうち最大のデマンドピーク値をデマンド最大値として検出する。図６に示す例では、電力負荷予測部１０６が、ピーク値Ｐ２をデマンド最大値として検出する。なお、デマンド最大値とは、上述の通り、需要家の施設等におけるデマンド電力の実績値を計測し、１ヶ月間のデマンド電力の実績値のうち最大の値を、その月のデマンド最大値という。
なお、データ２に示すデマンド電力は、通常、勤務時間帯において多くなる。その理由としては、作業設備機器４による電力消費量は比較的フラット（平滑）に変化する一方、空調熱源機１３などの動力機器による電力消費量は気象状況の変化などに応じて大きく変化するからである。このデータ２は、データ１と比べて、デマンドピーク値が低くなっている。
電力負荷予測部１０６は、運転計画データに基づき、運転計画実施後のデータ２に示す時刻１１時と時刻１５時でピークとなっているデマンド電力を検出し、デマンド超過判定部１０８に出力する。なお、電力負荷予測部１０６は、検出したデマンド目標値を超えるデマンドピーク値に対応するデマンド電力が複数検出された場合、そのデマンド電力の値が大きい順にデマンド超過判定部１０８に出力するものであってもよい。
電力負荷予測部１０６は、運転計画データに基づき、運転計画実施後のデータ２に示す時刻１１時と時刻１５時でピークとなっているデマンド電力を検出し、デマンド超過判定部１０８に出力する。なお、電力負荷予測部１０６は、検出したデマンド目標値を超えるデマンドピーク値に対応するデマンド電力が複数検出された場合、そのデマンド電力の値が大きい順にデマンド超過判定部１０８に出力するものであってもよい。
第３記憶部１０７は、設定値データ１７１を記憶する。
この設定値データ１７１は、デマンド目標値Ｃ、例えば、契約電力Ｃを示す情報である。
この設定値データ１７１は、デマンド目標値Ｃ、例えば、契約電力Ｃを示す情報である。
デマンド超過判定部１０８は、電力負荷予測部１０６からデマンドピーク値のデマンド電力と運転計画データを入力し、電源設備運転計画に示されているデマンド時限に対応するデマンドの平均値のピーク値（極大値）が、契約電力量Ｃであるデマンド目標値を超えるか否かを判定する。
このデマンド超過判定部１０８は、少なくとも１つのデマンドピーク値がデマンド目標値Ｃを超えていると判定した場合、計画ＤＲ作成部１０９に対して、計画ＤＲを作成するように制御するための制御信号を計画ＤＲ作成部１０９に出力する。
一方、全てのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定した場合、デマンド超過判定部１０８は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えてないことを示す判定結果とともに、運転計画作成部１０５により作成された運転計画データを出力部１１５に出力する。
このデマンド超過判定部１０８は、少なくとも１つのデマンドピーク値がデマンド目標値Ｃを超えていると判定した場合、計画ＤＲ作成部１０９に対して、計画ＤＲを作成するように制御するための制御信号を計画ＤＲ作成部１０９に出力する。
一方、全てのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定した場合、デマンド超過判定部１０８は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えてないことを示す判定結果とともに、運転計画作成部１０５により作成された運転計画データを出力部１１５に出力する。
また、デマンド超過判定部１０８は、計画ＤＲ作成部１０９によって作成された計画ＤＲが入力された場合、この計画ＤＲにおけるデマンド時限当たりのＤＲ電力負荷予測値のうち、商用の電力系統である買電電源６４から給電されるデマンド時限に対応するデマンドの平均値のピーク値が、デマンド目標値量Ｃを超えるか否かを判定する。
このデマンド超過判定部１０８は、少なくとも１つのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていると判定した場合、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０に対して、リアルタイムＤＲを実行するように指示するリアルタイムＤＲ実行指示信号をリアルタイムＤＲ実行指示部１１０に出力する。
一方、全てのデマンド時限に対応するデマンドの平均値のピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定した場合、デマンド超過判定部１０８は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えてないことを示す判定結果とともに、運転計画作成部１０５により作成された運転計画データと計画ＤＲ作成部１０９により作成された計画ＤＲを出力部１１５に出力する。
このデマンド超過判定部１０８は、少なくとも１つのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていると判定した場合、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０に対して、リアルタイムＤＲを実行するように指示するリアルタイムＤＲ実行指示信号をリアルタイムＤＲ実行指示部１１０に出力する。
一方、全てのデマンド時限に対応するデマンドの平均値のピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定した場合、デマンド超過判定部１０８は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えてないことを示す判定結果とともに、運転計画作成部１０５により作成された運転計画データと計画ＤＲ作成部１０９により作成された計画ＤＲを出力部１１５に出力する。
計画ＤＲ作成部１０９は、デマンド超過判定部１０８により少なくとも１つのデマンドピーク値がデマンド目標値Ｃを超えていると判定された場合、電源設備運転計画においてデマンドピーク値がデマンド目標値を超えているデマンド時限当たりの電力負荷予測値を変更する運転計画を示す計画ＤＲを作成する。
例えば、計画ＤＲ作成部１０９は、デマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限の電力負荷予測値を、デマンド電力がデマンド目標値を超えている分だけ減じたＤＲ電力負荷予測値を算出する。この計画ＤＲ作成部１０９は、算出したＤＲ電力負荷予測値に基づき、空調熱源設備機器３や作業設備機器４の電力負荷の割り当てを行い、計画ＤＲを作成する。なお、計画ＤＲ作成部１０９によって変更されたデマンドをデマンド予測値という。
例えば、図６に示した通り、運転計画実施後のデータ２においてデマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限（ｎ）は、１０時３０分からの３０分間（ｎ＝２１）と、１１時００分からの３０分間（ｎ＝２２）と、１４時３０分からの３０分間（ｎ＝２９）と、１５時００分からの３０分間（ｎ＝３０）である。
計画ＤＲ作成部１０９は、このデマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限（例えば、ｎ＝２１、２２、２９、３０）だけ、空調熱源設備機器３および作業設備機器４のうち、例えば一部エリアの外調機３２や照明機器４２の運転を停止もしくは出力を下げるように計画ＤＲを作成する。計画ＤＲ作成部１０９は、例えば、図７に示すようにこのデマンドピーク値がデマンド目標値Ｃ以下となるように、運転計画を変更する。なお、外調機３２は室内換気を行うことを主目的としており、十分な換気を行った後であれば暫く停止しても大きな問題は発生しない。
例えば、計画ＤＲ作成部１０９は、デマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限の電力負荷予測値を、デマンド電力がデマンド目標値を超えている分だけ減じたＤＲ電力負荷予測値を算出する。この計画ＤＲ作成部１０９は、算出したＤＲ電力負荷予測値に基づき、空調熱源設備機器３や作業設備機器４の電力負荷の割り当てを行い、計画ＤＲを作成する。なお、計画ＤＲ作成部１０９によって変更されたデマンドをデマンド予測値という。
例えば、図６に示した通り、運転計画実施後のデータ２においてデマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限（ｎ）は、１０時３０分からの３０分間（ｎ＝２１）と、１１時００分からの３０分間（ｎ＝２２）と、１４時３０分からの３０分間（ｎ＝２９）と、１５時００分からの３０分間（ｎ＝３０）である。
計画ＤＲ作成部１０９は、このデマンド電力がデマンド目標値を超えているデマンド時限（例えば、ｎ＝２１、２２、２９、３０）だけ、空調熱源設備機器３および作業設備機器４のうち、例えば一部エリアの外調機３２や照明機器４２の運転を停止もしくは出力を下げるように計画ＤＲを作成する。計画ＤＲ作成部１０９は、例えば、図７に示すようにこのデマンドピーク値がデマンド目標値Ｃ以下となるように、運転計画を変更する。なお、外調機３２は室内換気を行うことを主目的としており、十分な換気を行った後であれば暫く停止しても大きな問題は発生しない。
＜リアルタイムＤＲを行う構成についての説明＞
リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、デマンド超過判定部１０８により少なくとも１つのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていると判定された場合、このデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定される時間帯以外について、運転計画データおよび計画ＤＲデータに基づき、電源出力制御装置７および負荷電力制御装置８に制御させる。
このリアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えると予想される時間帯において、リアルタイムＤＲ処理を実行する。リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、空調熱源設備機器３および作業設備機器４に供給される電力量の実測値に応じて需要電力を制御するよう負荷電力制御部８に指示することを示す指示信号を出力部１１５に出力する。
図８を参照して説明すると、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、計画ＤＲ作成部１０９によってもデマンド電力がデマンド目標値以下に抑えられない場合、図８に示す通り、実測値がデマンド目標値を超過するおそれがある。リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、このデマンド時限に対応するデマンドを予測して、デマンド目標値を超過すると判断された場合、リアルタイムＤＲ処理を実行する。なお、リアルタイムＤＲ処理については、後に詳細に説明する。
リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、デマンド超過判定部１０８により少なくとも１つのデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていると判定された場合、このデマンドピーク値がデマンド目標値を超えていないと判定される時間帯以外について、運転計画データおよび計画ＤＲデータに基づき、電源出力制御装置７および負荷電力制御装置８に制御させる。
このリアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、デマンドピーク値がデマンド目標値を超えると予想される時間帯において、リアルタイムＤＲ処理を実行する。リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、空調熱源設備機器３および作業設備機器４に供給される電力量の実測値に応じて需要電力を制御するよう負荷電力制御部８に指示することを示す指示信号を出力部１１５に出力する。
図８を参照して説明すると、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、計画ＤＲ作成部１０９によってもデマンド電力がデマンド目標値以下に抑えられない場合、図８に示す通り、実測値がデマンド目標値を超過するおそれがある。リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、このデマンド時限に対応するデマンドを予測して、デマンド目標値を超過すると判断された場合、リアルタイムＤＲ処理を実行する。なお、リアルタイムＤＲ処理については、後に詳細に説明する。
出力部１１５は、入力する運転計画作データ（空調熱源運転計画と電源設備運転計画を示す情報）を電源出力制御装置７および負荷電力制御装置８に出力する。
この出力部１１５は、入力する計画ＤＲデータおよびリアルタイムＤＲ実行指示信号を負荷電力制御部８に出力する。
この出力部１１５は、入力する計画ＤＲデータおよびリアルタイムＤＲ実行指示信号を負荷電力制御部８に出力する。
データ管理処理部１１６は、収集した様々なデータの管理を行う。実測データ、天気予報データ、予測負荷データ、運転計画データなどの参照、ダウンロード機能、パターンデータなどの修正機能、スケジュールデータの修正機能、契約電力や最適化評価軸などのパラメータ設定機能を持つ。
プログラム管理処理部１１７は、最適運転計画を作成するための各処理をどのようなタイミングで起動するかといった最適運転制御のためのスケジュール管理を行う。スケジュール管理は一日の処理スケジュールデータを基に起動時刻にプログラムの制御を行う。
プログラム管理処理部１１７は、最適運転計画を作成するための各処理をどのようなタイミングで起動するかといった最適運転制御のためのスケジュール管理を行う。スケジュール管理は一日の処理スケジュールデータを基に起動時刻にプログラムの制御を行う。
次に、図９を参照して、本実施形態に係る運転計画管理方法の一例について説明する。図９は、本実施形態に係る運転計画管理方法の概略について説明するためのフローチャートである。
図９に示す通り、はじめに、空調熱負荷予測部１０２は、実測データ収集処理と天気予報データ収集処理をしておく。また、発電出力予測処理部１０４は、天気予報データ収集処理をしておく（ステップＳＴ１）。
ついで、発電出力予測処理部１０４は、発電出力予測処理を行う。つまり、発電出力予測処理部１０４は、発電出力パターンデータ１３１、蓄電電力データ１３２および天気予報データ１３３を参照して、天気に応じて発電機６１が発電できると予測される電力を示す発電出力予測結果データを算出する（ステップＳＴ２）。
そして、空調熱負荷予測処理部１０２は、空調熱負荷予測処理を行う。つまり、空調熱負荷予測処理部１０２は、予め決められている設定温度に温度調整するために必要と予測される熱量（空調熱負荷）を示す空調熱負荷予測値を算出する（ステップＳＴ３）。この空調負荷予測は、気象予報データを用いるので、天気予報が更新されるタイミングで１日数回実行される。
図９に示す通り、はじめに、空調熱負荷予測部１０２は、実測データ収集処理と天気予報データ収集処理をしておく。また、発電出力予測処理部１０４は、天気予報データ収集処理をしておく（ステップＳＴ１）。
ついで、発電出力予測処理部１０４は、発電出力予測処理を行う。つまり、発電出力予測処理部１０４は、発電出力パターンデータ１３１、蓄電電力データ１３２および天気予報データ１３３を参照して、天気に応じて発電機６１が発電できると予測される電力を示す発電出力予測結果データを算出する（ステップＳＴ２）。
そして、空調熱負荷予測処理部１０２は、空調熱負荷予測処理を行う。つまり、空調熱負荷予測処理部１０２は、予め決められている設定温度に温度調整するために必要と予測される熱量（空調熱負荷）を示す空調熱負荷予測値を算出する（ステップＳＴ３）。この空調負荷予測は、気象予報データを用いるので、天気予報が更新されるタイミングで１日数回実行される。
ついで、運転計画作成部１０５は、運転計画作成処理を行う（ステップＳＴ４）。つまり、運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値が示す熱量に対応する、空調熱源機３１が製造する熱量と蓄熱槽３４３が蓄熱する熱量をデマンド時限毎に算出して、空調熱負荷予測結果値に対応する空調熱源運転計画を作成する。
また、運転計画作成部１０５は、算出された空調熱源運転計画に基づき、空調熱源機３１が空調熱負荷予測結果値の示す熱量を製造する際に必要な電力負荷予測値を算出する。そして、運転計画作成部１０５は、この電力負荷予測値に基づき、デマンドが任意の目標値（例えば最小値）となるように電源電力の割り当てを行う。言い換えると、運転計画作成部１０５は、電源設備運転計画の最適化運転スケジュールを算出する。なお、運転計画作成部１０５は、電力負荷予測値を算出する際、熱負荷以外の負荷装置の電力負荷も合わせて算出する。この空調熱源以外の照明・ＯＡ機器の電力消費量は毎日ほぼ同じ変化をするのでパターン化して与える。
これにより、運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値が示す空調熱負荷に基づき、空調熱源設備機器３および作業設備機器４の電力負荷の最適化を行うことができる。
また、運転計画作成部１０５は、算出された空調熱源運転計画に基づき、空調熱源機３１が空調熱負荷予測結果値の示す熱量を製造する際に必要な電力負荷予測値を算出する。そして、運転計画作成部１０５は、この電力負荷予測値に基づき、デマンドが任意の目標値（例えば最小値）となるように電源電力の割り当てを行う。言い換えると、運転計画作成部１０５は、電源設備運転計画の最適化運転スケジュールを算出する。なお、運転計画作成部１０５は、電力負荷予測値を算出する際、熱負荷以外の負荷装置の電力負荷も合わせて算出する。この空調熱源以外の照明・ＯＡ機器の電力消費量は毎日ほぼ同じ変化をするのでパターン化して与える。
これにより、運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値が示す空調熱負荷に基づき、空調熱源設備機器３および作業設備機器４の電力負荷の最適化を行うことができる。
そして、電力負荷予測部１０６は、運転計画作成部１０５が作成した運転計画を示す運転計画データに基づき、デマンド時限当たりのデマンドピーク値を検出し、デマンド超過判定部１０８に出力する。
デマンド超過判定部１０８は、電力負荷予測部１０６から入力するデマンドピーク値が、契約電力であるデマンド目標値Ｃより大きいか否かを判定する（ステップＳＴ５）。
デマンドピーク値がデマンド目標値Ｃより大きい場合（デマンドピーク値＞デマンド目標値Ｃ）、計画ＤＲ作成部１０９は、計画ＤＲを作成させる（ステップＳＴ６）。一方、デマンドピーク値がデマンド目標値Ｃ以下である場合（デマンドピーク値≦デマンド目標値Ｃ）、計画ＤＲ作成部１０９は、計画ＤＲを作成しない（ステップＳＴ７）。つまり、デマンド超過判定部１０８は、運転計画作成部１０５が作成した運転計画データ（空調熱源運転計画と電源設備運転計画）を、出力部１１５を介して電源出力制御装置７および負荷電力制御装置８に出力させる。
デマンド超過判定部１０８は、電力負荷予測部１０６から入力するデマンドピーク値が、契約電力であるデマンド目標値Ｃより大きいか否かを判定する（ステップＳＴ５）。
デマンドピーク値がデマンド目標値Ｃより大きい場合（デマンドピーク値＞デマンド目標値Ｃ）、計画ＤＲ作成部１０９は、計画ＤＲを作成させる（ステップＳＴ６）。一方、デマンドピーク値がデマンド目標値Ｃ以下である場合（デマンドピーク値≦デマンド目標値Ｃ）、計画ＤＲ作成部１０９は、計画ＤＲを作成しない（ステップＳＴ７）。つまり、デマンド超過判定部１０８は、運転計画作成部１０５が作成した運転計画データ（空調熱源運転計画と電源設備運転計画）を、出力部１１５を介して電源出力制御装置７および負荷電力制御装置８に出力させる。
ついで、デマンド超過判定部１０８は、計画ＤＲ作成部１０９によって作成された計画ＤＲに基づき、計画ＤＲにおいて変更されたデマンド予測値とデマンド目標値Ｃとを比較する。デマンド超過判定部１０８は、このデマンド予測値がデマンド目標値Ｃよりも大きいか否かを判定する（ステップＳＴ８）。
デマンド予測値がデマンド目標値Ｃよりも大きい場合（デマンド予測値＞デマンド目標値Ｃ）、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、リアルタイムＤＲを実行する（ステップＳＴ９）。一方、デマンド予測値がデマンド目標値Ｃ以下である場合（デマンド予測値≦デマンド目標値Ｃ）、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、リアルタイムＤＲを実行しない（ステップＳＴ１０）。つまり、デマンド超過判定部１０８は、運転計画作成部１０５が作成した運転計画データおよび計画ＤＲ作成部１０９が作成した計画ＤＲを、出力部１１５を介して電源出力制御装置７および負荷電力制御装置８に出力させる。
デマンド予測値がデマンド目標値Ｃよりも大きい場合（デマンド予測値＞デマンド目標値Ｃ）、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、リアルタイムＤＲを実行する（ステップＳＴ９）。一方、デマンド予測値がデマンド目標値Ｃ以下である場合（デマンド予測値≦デマンド目標値Ｃ）、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０は、リアルタイムＤＲを実行しない（ステップＳＴ１０）。つまり、デマンド超過判定部１０８は、運転計画作成部１０５が作成した運転計画データおよび計画ＤＲ作成部１０９が作成した計画ＤＲを、出力部１１５を介して電源出力制御装置７および負荷電力制御装置８に出力させる。
上述のように運転計画作成部１０５は、空調熱負荷予測値に基づき、空調熱源運転計画を作成するとともに、空調熱負荷を電力負荷に変換して電力負荷予測値を算出し、この電力負荷予測値に対応する電源電力の割り当てを示す電源設備運転計画を作成する。これにより、空調熱源運転計画と電源設備運転計画の整合を取ることができ、発電機や蓄電池等の電力機器と、熱源機や空調機等の空調熱源設備機器とを連携して制御して、任意の目標値にデマンドをコントロールするデマンドコントロールを実現することができる。
また、上述のように、運転管理装置１は、運転計画作成部１０５による運転計画処理によってデマンドがデマンド目標値を超過してしまう場合、計画ＤＲ作成部１０９による計画ＤＲを作成して、デマンド予測値を算出する。これにより、デマンドピーク値がデマンド目標値を超過して、デマンドが契約電力Ｃを超過することを防止することができる。これにより、使用したデマンド時限あたりの平均電力が契約電力Ｃを超えた場合、予め契約電力Ｃに応じて決められている支払料金に違約金等の追加料金が課せられる事態を回避することができる。これにより、経済的メリットを得られる。
また、本発明を用いて以下のことも行うことができる。
例えば、運転計画作成部１０５の運転計画処理において、エネルギー単価のコストを時間別に変えて与えることで日本の電力会社が行っている時間帯別料金、ピーク時間調整契約や、米国の電力会社が行っている時間別料金を考慮してコスト最適化の運用を行うことができる。
また、リアルタイムＤＲ処理を用いることで、将来スマートグリッドで想定されている自然エネルギーの変動などにより電力会社から需要家側に負荷調整の要請があった場合にリアルタイムに対応可能となる。
例えば、運転計画作成部１０５の運転計画処理において、エネルギー単価のコストを時間別に変えて与えることで日本の電力会社が行っている時間帯別料金、ピーク時間調整契約や、米国の電力会社が行っている時間別料金を考慮してコスト最適化の運用を行うことができる。
また、リアルタイムＤＲ処理を用いることで、将来スマートグリッドで想定されている自然エネルギーの変動などにより電力会社から需要家側に負荷調整の要請があった場合にリアルタイムに対応可能となる。
＜計画ＤＲ作成部１０９による計画ＤＲ作成処理の一例＞
次に、計画ＤＲ作成部１０９による計画ＤＲ作成処理の一例について説明する。
図１０は、計画ＤＲ作成部１０９の構成の一例を示すブロック図である。
図１０に示す通り、計画ＤＲ作成部１０９は、記憶部１９０と、入力部１９１と、デマンドピーク値抽出部１９２と、デマンドピーク値判定部１９３と、運転計画変更部１９４と、出力部１９５をと備える。
記憶部１９０は、デマンド目標値である契約電力を示す契約電力データ１９６を記憶する。この記憶部１９０は、空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７と、空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８と、を記憶する。この空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７は、計画ＤＲ作成において、変更する設定温度を示す情報を含む。空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８は、計画ＤＲ作成において、設定温度を変更する期間を示す情報を含む。なお、この記憶部１９０は、外部の操作部２００から入力される契約電力情報、設定温度情報、継続時間情報に基づき、契約電力データ１９６、空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７と、空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を書き換えることができる。
次に、計画ＤＲ作成部１０９による計画ＤＲ作成処理の一例について説明する。
図１０は、計画ＤＲ作成部１０９の構成の一例を示すブロック図である。
図１０に示す通り、計画ＤＲ作成部１０９は、記憶部１９０と、入力部１９１と、デマンドピーク値抽出部１９２と、デマンドピーク値判定部１９３と、運転計画変更部１９４と、出力部１９５をと備える。
記憶部１９０は、デマンド目標値である契約電力を示す契約電力データ１９６を記憶する。この記憶部１９０は、空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７と、空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８と、を記憶する。この空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７は、計画ＤＲ作成において、変更する設定温度を示す情報を含む。空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８は、計画ＤＲ作成において、設定温度を変更する期間を示す情報を含む。なお、この記憶部１９０は、外部の操作部２００から入力される契約電力情報、設定温度情報、継続時間情報に基づき、契約電力データ１９６、空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７と、空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を書き換えることができる。
入力部１９１は、運転計画作成部１０５あるいはデマンド超過判定部１０８から運転計画データ（空調熱源運転計画と電源設備運転計画）が示す電力負荷予測値を入力する。
デマンドピーク値抽出部１９２は、電力負荷予測値のうちデマンドを抽出し、このデマンド時限に対応するデマンドの平均値の極大値（デマンドピーク値）を抽出する。
デマンドピーク値抽出部１９２は、電力負荷予測値のうちデマンドを抽出し、このデマンド時限に対応するデマンドの平均値の極大値（デマンドピーク値）を抽出する。
デマンドピーク値判定部１９３は、入力するデマンドピーク値とデマンド目標値Ｃとを比較する。デマンドピーク値の方がデマンド目標値Ｃよりも大きい場合（デマンドピーク値＞デマンド目標値Ｃ）、デマンドピーク値判定部１９３は、このデマンドピーク値がデマンド目標値Ｃを超過していることを示す情報を運転計画変更部１９４に出力する。また、デマンドピーク値判定部１９３は、このデマンド電力量がデマンド目標値Ｃを連続して超過している期間である連続目標超過期間Ｔｂを算出し、運転計画変更部１９４に出力する。
ここで、図１１を参照して具体的について説明する。図１１は、図６に示した運転計画実施後の電力負荷予測値のグラフと、計画ＤＲ作成部１０９によって変更される空調機の設置温度と継続時間の関係を示す表を示す。
図１１に示す通り、電力負荷予測値におけるデマンドピーク値は、デマンドピーク値Ｐ１とＰ２の２箇所があり、いずれもがデマンド目標値Ｃを超えている。また、電力負荷予測値は、１１：００と１５：００にデマンドピーク値を示し、１０：３０〜１１：３０間、および、１４：３０〜１５：３０間でデマンド目標値Ｃを超えている。なお、１１：００のデマンドピーク値Ｐ１の方が、１５：００のデマンドピーク値Ｐ２に比べて小さい。
デマンドピーク値判定部１９３は、デマンドピーク値抽出部１９２によって抽出されたデマンドピーク値Ｐ１とデマンドピーク値Ｐ２とを入力し、このデマンドピーク値Ｐ１とデマンドピーク値Ｐ２に対応するデマンド時限を連続目標超過期間Ｔｂとして得る。この連続目標超過期間Ｔｂの長さは、記憶部１９０の空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８においてＴｑと規定されており、デマンドピーク値判定部１９３は、この空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を参照して、連続目標超過期間Ｔｂの長さとして時間Ｔｑを得る。ここでは、時間Ｔｑがデマンド時限と同じ長さの時間であるため、デマンドピーク値判定部１９３は、このデマンドピーク値Ｐ１とデマンドピーク値Ｐ２に対応するデマンド時限を連続目標超過期間Ｔｂとして得る。
図１１に示す通り、電力負荷予測値におけるデマンドピーク値は、デマンドピーク値Ｐ１とＰ２の２箇所があり、いずれもがデマンド目標値Ｃを超えている。また、電力負荷予測値は、１１：００と１５：００にデマンドピーク値を示し、１０：３０〜１１：３０間、および、１４：３０〜１５：３０間でデマンド目標値Ｃを超えている。なお、１１：００のデマンドピーク値Ｐ１の方が、１５：００のデマンドピーク値Ｐ２に比べて小さい。
デマンドピーク値判定部１９３は、デマンドピーク値抽出部１９２によって抽出されたデマンドピーク値Ｐ１とデマンドピーク値Ｐ２とを入力し、このデマンドピーク値Ｐ１とデマンドピーク値Ｐ２に対応するデマンド時限を連続目標超過期間Ｔｂとして得る。この連続目標超過期間Ｔｂの長さは、記憶部１９０の空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８においてＴｑと規定されており、デマンドピーク値判定部１９３は、この空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を参照して、連続目標超過期間Ｔｂの長さとして時間Ｔｑを得る。ここでは、時間Ｔｑがデマンド時限と同じ長さの時間であるため、デマンドピーク値判定部１９３は、このデマンドピーク値Ｐ１とデマンドピーク値Ｐ２に対応するデマンド時限を連続目標超過期間Ｔｂとして得る。
運転計画変更部１９４は、デマンドピーク値判定部１９３から入力する情報に基づき、デマンド目標値Ｃをオーバーする時間帯である連続目標超過期間Ｔｂに含まれるデマンド時限の電力負荷予測電力量のうち、電力負荷予測電力量の大きい順にデマンド時限の時間帯をＮ個抽出する。この運転計画変更部１９４は、抽出された時間帯のうち、それぞれ、最も早い時間帯の開始時刻よりもＴｐ時間前のピーク前期間Ｔａを得る。このピーク前期間Ｔａの長さは、記憶部１９０の空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８において時間Ｔｐと規定されており、運転計画変更部１９４は、この空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を参照して、ピーク前期間Ｔａの長さとして時間Ｔｐを得る。
この運転計画変更部１９４は、記憶部１９０を参照して、ピーク前期間Ｔａにおける空調機３３の設定温度を温度Ｐに、運転計画（空調熱源運転計画と電源設備運転計画）上で変更する。つまり、ピーク前期間Ｔａにおける設定温度は、記憶部１９０の空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７において設定温度Ｐと規定されている。運転計画変更部１９４は、この空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７を参照して、ピーク前期間Ｔａにおける空調機３３の設定温度として設定温度Ｐを得る。
また、運転計画変更部１９４は、記憶部１９０を参照して、連続目標超過期間Ｔｂにおける空調機３３の設定温度を温度Ｑに、運転計画（空調熱源運転計画と電源設備運転計画）上で変更する。つまり、連続目標超過期間Ｔｂにおける設定温度は、記憶部１９０の空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７において設定温度Ｑと規定されている。運転計画変更部１９４は、この空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７を参照して、連続目標超過期間Ｔｂにおける空調機３３の設定温度として設定温度Ｑを得る。
運転計画変更部１９４は、このようにして、設定温度を変更した空調熱源運転計画と電源設備運転計画を計画ＤＲとして出力部１９５を出力する。
出力部１９５は、入力する計画ＤＲをデマンド超過判定部１０８に出力する。
また、運転計画変更部１９４は、記憶部１９０を参照して、連続目標超過期間Ｔｂにおける空調機３３の設定温度を温度Ｑに、運転計画（空調熱源運転計画と電源設備運転計画）上で変更する。つまり、連続目標超過期間Ｔｂにおける設定温度は、記憶部１９０の空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７において設定温度Ｑと規定されている。運転計画変更部１９４は、この空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７を参照して、連続目標超過期間Ｔｂにおける空調機３３の設定温度として設定温度Ｑを得る。
運転計画変更部１９４は、このようにして、設定温度を変更した空調熱源運転計画と電源設備運転計画を計画ＤＲとして出力部１９５を出力する。
出力部１９５は、入力する計画ＤＲをデマンド超過判定部１０８に出力する。
次に、図１２を参照して、本実施形態に係る計画ＤＲの作成方法の一例について説明する。
図１２に示す通り、計画ＤＲ作成部１０９の入力部１９１は、運転計画作成部１０５あるいはデマンド超過判定部１０８から電力負荷予測値を入力し、デマンドピーク値抽出部１９２に出力する（ステップＳＴ２１）。
図１２に示す通り、計画ＤＲ作成部１０９の入力部１９１は、運転計画作成部１０５あるいはデマンド超過判定部１０８から電力負荷予測値を入力し、デマンドピーク値抽出部１９２に出力する（ステップＳＴ２１）。
ついで、デマンドピーク値抽出部１９２は、電力負荷予測値から電力値のデマンドピーク値を抽出する（ステップＳＴ２２）。例えば、デマンドピーク値抽出部１９２は、図１１に示す電力負荷予測値からデマンドピーク値Ｐ１を抽出する。このデマンドピーク値Ｐ１は、ＡＭ１１：００〜１１：３０におけるデマンド時限（ｎ＝２２）に対応する電力負荷予測値である。また、デマンドピーク値抽出部１９２は、電力負荷予測値からデマンドピーク値Ｐ２も抽出する。このデマンドピーク値Ｐ２は、ＡＭ１５：００〜１５：３０におけるデマンド時限Ｄ（ｎ＝３０）に対応する電力負荷予測値である。なお、デマンドピーク値Ｐ２の電力負荷予測値の電力量の方が、デマンドピーク値Ｐ１の電力負荷予測値の電力量に比べて大きい。
そして、デマンドピーク値抽出部１９２は、抽出したデマンドピーク値が複数である場合、その電力負荷予測値の大きい順に符号Ｋ（Ｋ＝１，２，・・・）を割り当てる。なお、抽出したデマンドピーク値が１つである場合、デマンドピーク値抽出部１９２は、このデマンドピーク値に符号Ｋ＝１を割り当てる。
ついで、デマンドピーク値抽出部１９２は、符号Ｋの小さい順に、そのデマンドピーク値を選択してデマンドピーク値判定部１９３に出力する。
例えば、デマンドピーク値抽出部１９２は、符号Ｋ＝１であるデマンドピーク値Ｐ２を選択し、デマンドピーク値判定部１９３に出力する。ついで、デマンドピーク値抽出部１９２は、符号Ｋ＝２であるデマンドピーク値Ｐ１を選択し、デマンドピーク値判定部１９３に出力する。
例えば、デマンドピーク値抽出部１９２は、符号Ｋ＝１であるデマンドピーク値Ｐ２を選択し、デマンドピーク値判定部１９３に出力する。ついで、デマンドピーク値抽出部１９２は、符号Ｋ＝２であるデマンドピーク値Ｐ１を選択し、デマンドピーク値判定部１９３に出力する。
そして、デマンドピーク値判定部１９３は、入力するデマンドピーク値とデマンド目標値Ｃとを比較する。デマンドピーク値の方がデマンド目標値Ｃよりも大きい場合（デマンドピーク値＞デマンド目標値Ｃ）、デマンドピーク値判定部１９３は、このデマンドピーク値がデマンド目標値Ｃを超過していることを示す情報を運転計画変更部１９４に出力する。
例えば、デマンドピーク値判定部１９３は、デマンドピーク値Ｐ２とデマンド目標値Ｃとを比較する。ここで、デマンドピーク値Ｐ２はデマンド目標値Ｃを超えているため、デマンドピーク値判定部１９３は、デマンドピーク値Ｐ２がデマンド目標値Ｃを超過していることを示す情報を運転計画変更部１９４に出力する。
また、デマンドピーク値判定部１９３は、空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を参照して、例えば、連続目標超過期間Ｔｂの長さが時間Ｔｐであることを得て、運転計画変更部１９４に出力する。つまり、デマンドピーク値判定部１９３は、デマンドピーク値Ｐ２を含む時間Ｔｑが連続目標超過期間Ｔｂ１であることを示す情報を運転計画変更部１９４に出力する。また、デマンドピーク値判定部１９３は、同様にして、デマンドピーク値Ｐ１を含む時間Ｔｑが連続目標超過期間Ｔｂ２であることを示す情報を運転計画変更部１９４に出力する。なお、ここで、時間Ｔｑは、３０分である。よって、連続目標超過期間Ｔｂ１は、１５：００〜１５：３０の期間であり、連続目標超過期間Ｔｂ２は、１１：００〜１１：３０の期間である。
例えば、デマンドピーク値判定部１９３は、デマンドピーク値Ｐ２とデマンド目標値Ｃとを比較する。ここで、デマンドピーク値Ｐ２はデマンド目標値Ｃを超えているため、デマンドピーク値判定部１９３は、デマンドピーク値Ｐ２がデマンド目標値Ｃを超過していることを示す情報を運転計画変更部１９４に出力する。
また、デマンドピーク値判定部１９３は、空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を参照して、例えば、連続目標超過期間Ｔｂの長さが時間Ｔｐであることを得て、運転計画変更部１９４に出力する。つまり、デマンドピーク値判定部１９３は、デマンドピーク値Ｐ２を含む時間Ｔｑが連続目標超過期間Ｔｂ１であることを示す情報を運転計画変更部１９４に出力する。また、デマンドピーク値判定部１９３は、同様にして、デマンドピーク値Ｐ１を含む時間Ｔｑが連続目標超過期間Ｔｂ２であることを示す情報を運転計画変更部１９４に出力する。なお、ここで、時間Ｔｑは、３０分である。よって、連続目標超過期間Ｔｂ１は、１５：００〜１５：３０の期間であり、連続目標超過期間Ｔｂ２は、１１：００〜１１：３０の期間である。
運転計画変更部１９４は、デマンドピーク値判定部１９３から入力する情報に基づき、契約電力Ｃをオーバーする時間帯である連続目標超過期間Ｔｂに含まれるデマンド時限のデマンドピーク値のうち、対応する電力負荷予測値の電力量の大きい順に連続目標超過期間ＴｂをＮ個抽出する。
ここで、運転計画変更部１９４は、Ｎ＝２個の連続目標超過期間Ｔｂ１、Ｔｂ２を抽出する。はじめに、運転計画変更部１９４は、符号Ｋ＝１であるデマンドピーク値Ｐ２の運転計画変更処理を先に行う。
つまり、運転計画変更部１９４は、空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を参照して、時間Ｔｐのピーク前期間Ｔａを得る。そして、運転計画変更部１９４は、デマンドピーク値Ｐ２に対応する連続目標超過期間Ｔｂの開始時刻よりもＴｐ時間前のピーク前期間Ｔａ１を得る。ここで、Ｔｐは、３時間である。よって、ピーク前期間Ｔａ１は、１２：００〜１５：００の期間である。
次いで、運転計画変更部１９４は、空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７を参照して、ピーク前期間Ｔａにおける空調機３３の設定温度として設定温度Ｐを得る。運転計画変更部１９４は、ピーク前期間Ｔａ１における空調機３３の設定温度を温度Ｐに、運転計画上で変更する（ステップＳＴ２３）。
つまり、運転計画変更部１９４は、空調機計画ＤＲ継続時間データ１９８を参照して、時間Ｔｐのピーク前期間Ｔａを得る。そして、運転計画変更部１９４は、デマンドピーク値Ｐ２に対応する連続目標超過期間Ｔｂの開始時刻よりもＴｐ時間前のピーク前期間Ｔａ１を得る。ここで、Ｔｐは、３時間である。よって、ピーク前期間Ｔａ１は、１２：００〜１５：００の期間である。
次いで、運転計画変更部１９４は、空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７を参照して、ピーク前期間Ｔａにおける空調機３３の設定温度として設定温度Ｐを得る。運転計画変更部１９４は、ピーク前期間Ｔａ１における空調機３３の設定温度を温度Ｐに、運転計画上で変更する（ステップＳＴ２３）。
そして、運転計画変更部１９４は、空調機計画ＤＲ設定温度データ１９７を参照して、連続目標超過期間Ｔｂにおける空調機３３の設定温度として設定温度Ｑを得る。運転計画変更部１９４は、連続目標超過期間Ｔｂ１における空調機３３の設定温度を温度Ｑに、運転計画上で変更する（ステップＳＴ２４）。
ついで、運転計画変更部１９４は、符号Ｋ＝２であるデマンドピーク値Ｐ１の運転計画変更処理を行う。このとき、運転計画変更部１９４は、符号Ｋ＝２のデマンドピーク値Ｐ１の連続目標超過期間Ｔｂ２が、既に変更された運転計画の時間帯と重なるか否かを判定し、重複しない場合以下の処理を行うものであってもよい。この連続目標超過期間Ｔｂ２は、既に運転計画が変更されているピーク前期間Ｔａ１および連続目標超過期間Ｔｂ１のいずれとも時間帯が重複していないため、以下の処理を行う。
つまり、運転計画変更部１９４は、ピーク前期間Ｔａ２における空調機３３の設定温度を温度Ｐに運転計画上で変更するとともに、連続目標超過期間Ｔｂ２における空調機３３の設定温度を温度Ｑに運転計画上で変更する。
つまり、運転計画変更部１９４は、ピーク前期間Ｔａ２における空調機３３の設定温度を温度Ｐに運転計画上で変更するとともに、連続目標超過期間Ｔｂ２における空調機３３の設定温度を温度Ｑに運転計画上で変更する。
上述の通り、計画ＤＲ作成部１０９は、運転計画作成部１０５が作成した運転計画が示すデマンドの電力負荷予測値に基づいて、空調機の１日の発停スケジュールを決定することにより、デマンドピーク値の値を低減させた計画ＤＲを作成することができる。これにより、デマンドがデマンド目標値を超過して、デマンドの最大値が契約電力Ｃを超過することを防止することができる。これにより、使用したデマンド時限あたりの最大電力が契約電力Ｃを超えた場合、予め契約電力Ｃに応じて決められている支払料金に違約金等の追加料金が課せられる事態を回避することができる。これにより、経済的メリットを得られる。なお、計画ＤＲ作成部１０９は、電力負荷を低減させるために、例えば、設定温度の変更や空調機の停止等に変更した計画ＤＲを作成する。
また、空調機３３を冷房として利用している場合、ピーク前期間Ｔａにおける設定温度Ｐを連続目標超過期間Ｔｂにおける設定温度Ｑよりも低く設定しておくことで、ピーク値となる時間帯よりも先に電力負荷を上げた運転をすることができる。これにより、ピーク時の電力負荷の上昇を抑えるとともに、ピーク前期間Ｔａから室内の設置温度を下げて冷房を強めにかけておくことにより、連続目標超過期間Ｔｂにおける温度上昇を防止することができる。
一方、空調機３３を暖房として利用している場合、ピーク前期間Ｔａにおける設定温度Ｐを連続目標超過期間Ｔｂにおける設定温度Ｑよりも高く設定しておくことで、ピーク値となる時間帯よりも先に電力負荷を上げた運転をすることができる。これにより、ピーク時の電力負荷の上昇を抑えるとともに、ピーク前期間Ｔａから室内の設置温度を上げて暖房を強めにかけておくことにより、連続目標超過期間Ｔｂにおける温度低下を防止することができる。
よって、人への不快感の低減に貢献し、室内環境悪化を緩和することができる。
一方、空調機３３を暖房として利用している場合、ピーク前期間Ｔａにおける設定温度Ｐを連続目標超過期間Ｔｂにおける設定温度Ｑよりも高く設定しておくことで、ピーク値となる時間帯よりも先に電力負荷を上げた運転をすることができる。これにより、ピーク時の電力負荷の上昇を抑えるとともに、ピーク前期間Ｔａから室内の設置温度を上げて暖房を強めにかけておくことにより、連続目標超過期間Ｔｂにおける温度低下を防止することができる。
よって、人への不快感の低減に貢献し、室内環境悪化を緩和することができる。
なお、本発明は、空調機３３の設定温度を運転計画（空調熱源運転計画と電源設備運転計画）上において変更する例を用いて説明した。しかし、本発明はこれに限られず、熱源の稼動量を低減可能な装置の運転計画を変更するものであって、例えば、空調機ファンや、ポンプ等であってもよい。
＜空調熱源設備機器３の一例＞
次に、空調熱源設備機器３の一例について説明する。
図１３は、例えば、空調熱源設備機器３の例を示す図である。負荷電力制御装置８は、例えば夜間電力により室内を冷却する空調設備が備える複数の空調熱源設備機器３の需要電力を制御する。
図１３では、空調熱源設備機器３のうち、空調熱源機３１である冷凍機３１０と、熱循環機構３４の蓄熱槽３４３と、空調機３３−１〜３３−４と、ポンプ３４２（１次ポンプ３４２−１および２次ポンプ３４２−２を含む）を例に説明する。制御対象の施設には、このような複数の動力装置を動作させる複数の制御対象機器が存在する。冷凍機３１０は、例えば、圧縮機３６、１次ポンプ３４２−１を備えている。圧縮機には５０ｋＷの電力が供給され、１次ポンプ３４２−１には５ｋＷの電力が供給される。２次ポンプ３４２−２は、蓄熱槽３４３に貯留された水を、複数の空調機３３−１〜３３−４に供給する。２次ポンプ３４２−２には、５ｋＷの電力が供給される。複数の冷水バルブ３７（冷水バルブ３７−１、冷水バルブ３７−２、冷水バルブ３７−３、冷水バルブ３７−４、・・・）は、２次ポンプ３４２−２から供給される冷水をそれぞれ空調機３３−１〜３３−４に供給する。空調機３３−１〜３３−４は、それぞれにファン（ファン３８−１、ファン３８−２、ファン３８−３、ファン３８−４、・・・）を備えており、ファンには２ｋＷの電力が供給される。ここで、空調機３３−１〜３３−４は、供給される冷水に基づく冷風を、二重床内に給気した後、室内に吹き出す床吹き出し空調を行う。
次に、空調熱源設備機器３の一例について説明する。
図１３は、例えば、空調熱源設備機器３の例を示す図である。負荷電力制御装置８は、例えば夜間電力により室内を冷却する空調設備が備える複数の空調熱源設備機器３の需要電力を制御する。
図１３では、空調熱源設備機器３のうち、空調熱源機３１である冷凍機３１０と、熱循環機構３４の蓄熱槽３４３と、空調機３３−１〜３３−４と、ポンプ３４２（１次ポンプ３４２−１および２次ポンプ３４２−２を含む）を例に説明する。制御対象の施設には、このような複数の動力装置を動作させる複数の制御対象機器が存在する。冷凍機３１０は、例えば、圧縮機３６、１次ポンプ３４２−１を備えている。圧縮機には５０ｋＷの電力が供給され、１次ポンプ３４２−１には５ｋＷの電力が供給される。２次ポンプ３４２−２は、蓄熱槽３４３に貯留された水を、複数の空調機３３−１〜３３−４に供給する。２次ポンプ３４２−２には、５ｋＷの電力が供給される。複数の冷水バルブ３７（冷水バルブ３７−１、冷水バルブ３７−２、冷水バルブ３７−３、冷水バルブ３７−４、・・・）は、２次ポンプ３４２−２から供給される冷水をそれぞれ空調機３３−１〜３３−４に供給する。空調機３３−１〜３３−４は、それぞれにファン（ファン３８−１、ファン３８−２、ファン３８−３、ファン３８−４、・・・）を備えており、ファンには２ｋＷの電力が供給される。ここで、空調機３３−１〜３３−４は、供給される冷水に基づく冷風を、二重床内に給気した後、室内に吹き出す床吹き出し空調を行う。
＜リアルタイムＤＲ実行指示部１１０によるリアルタイムＤＲ処理＞
次に、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０によるリアルタイムＤＲ処理の一例について説明する。
図１４は、本実施形態による負荷電力制御装置８の構成を示すブロック図である。
図１４に示す通り、負荷電力制御装置８は、目標値記憶部８１と、計測部８２と、予測値算出部８３と、予測差算出部８４と、実績差算出部８５と、優先順位記憶部８６と、電力制御部８７と、入出力部８８を備えている。
目標値記憶部８１には、定められた複数の計測期間（デマンド時限）毎に計測される需要電力の実績値のうちで最大となる需要電力（最大需要電力）の目標値が予め定められて記憶される。つまり、デマンド目標値Ｃが記憶されている。
次に、リアルタイムＤＲ実行指示部１１０によるリアルタイムＤＲ処理の一例について説明する。
図１４は、本実施形態による負荷電力制御装置８の構成を示すブロック図である。
図１４に示す通り、負荷電力制御装置８は、目標値記憶部８１と、計測部８２と、予測値算出部８３と、予測差算出部８４と、実績差算出部８５と、優先順位記憶部８６と、電力制御部８７と、入出力部８８を備えている。
目標値記憶部８１には、定められた複数の計測期間（デマンド時限）毎に計測される需要電力の実績値のうちで最大となる需要電力（最大需要電力）の目標値が予め定められて記憶される。つまり、デマンド目標値Ｃが記憶されている。
計測部８２は、計測対象期間であるデマンド時限において、需要電力の実績値を計測する。ここで、計測部８２は、制御対象のフロアにおいて電力を使用する機器（冷凍機、ポンプ、ファン等）によって使用された電力を計測し、デマンド時限の終了時における平均需要電力の推定値を算出する。例えば、図１５に示すように、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、・・・の時点をそれぞれデマンド時限の区切り時点とする。ここで、デマンド時限をＸ分（例えば、３０分）とすると、Ｔ２はＴ１＋Ｘ分であり、Ｔ３はＴ２＋Ｘ分であり、Ｔ４はＴ３＋Ｘ分である。
計測部８２は、このようなデマンド時限内の定められた一定時間（例えば、３分）毎に、需要電力の実績値を計測し、平均需要電力の推定値を算出する。
また、計測部８２は、計測した使用電力の実績値である運転データを、後述する優先順位記憶部８６に記憶させる。
計測部８２は、このようなデマンド時限内の定められた一定時間（例えば、３分）毎に、需要電力の実績値を計測し、平均需要電力の推定値を算出する。
また、計測部８２は、計測した使用電力の実績値である運転データを、後述する優先順位記憶部８６に記憶させる。
予測値算出部８３は、連続する複数の計測期間のうち実績値の計測対象である計測対象期間における実績値の計測が開始される時点より前の時点で、計測対象期間における需要電力の予測値を算出する。例えば、図１６において、予測値算出部８３は、Ｔ１とＴ２との間のデマンド時限における計測が開始されるＴ１の時点より定められた時間（例えば、Ｔ１−Ｔ０−Ｙ分）前の時点（Ｔ０＋Ｙ分）において、Ｔ１とＴ２との間のデマンド時限における平均需要電力の予測値を算出する。ここで、予測値の算出方法としては、たとえば特許文献（特開２００６−７８００９号公報）に示されるようなニューラルネットワークモデルを使用した方法を適用することができる。例えば、外気温、湿度、風速、風量、空調運転時間、曜日、季節などに応じて需要電力をモデル化して予測値を算出する。予測値算出部８３による予測差の算出処理は、例えば、連続する各デマンド時限のそれぞれ一定時間（例えば、３〜５分）前に実行される。このため、例えばデマンド時限が３０分であれば、予測値算出部１３による予測値の算出処理は１日に４８回実行される。
予測差算出部８４は、予測値算出部８３によって算出された予測値と、目標値記憶部１１に記憶された目標値とを比較して、予測値が目標値を超える場合、予測値と目標値との差を算出する。予測差算出部１４が算出した差は、電力制御処理（ＤＲ（デマンド・レスポンス）処理）により減少させることが必要な需要電力の量を示すＤＲ必要量である。
実績差算出部８５は、計測部８２によって計測された実績値に基づく平均需要電力の推定値と、目標値記憶部８１に記憶された目標値とを比較して、推定値が目標値を超える場合、推定値と目標値との差を算出する。実績差算出部８５が算出した差は、ＤＲ処理により減少させることが必要な需要電力の量を示すＤＲ必要量である。実績差算出部８５は、デマンド時限内に、一定時間毎（例えば、３分）に実績差の算出処理を行う。
優先順位記憶部８６には、予測差算出部８４または実績差算出部８５によって算出されたＤＲ必要量に応じて予め定められた優先順位と、複数の負荷装置のうち供給電力を減少させる負荷装置である供給減少対象機器とが対応付けられた優先順位テーブルが予め記憶されている。
図１６は、優先順位記憶部８６に記憶されている優先順位テーブルのデータ例を示す図である。運転実績データは、動作している負荷装置の需要電力等の実績値が計測部８２によって計測され記憶される情報である。例えば、圧縮機３６、１次ポンプ３４２−１は、（５０ｋＷ＋５ｋＷ＝）５５ｋＷの電力を使用している。２次ポンプ３４２−２は、５ｋＷの電力を使用している。空調機３０−１、３０−２、・・・に設けられる複数のファン３８−１、３８−２、・・・は、（２ｋＷ×２０台＝）４０ｋＷの電力を使用している。なお、空調機３０は、２０台である例について、ここでは説明している。
合計動力は、供給減少対象機器の使用電力の合計値である。単体ＤＲ効果は、対応する優先順位における制御によって削減できる需要電力の量である。累計ＤＲ効果は、優先順位１からその優先順位までの制御によって削減できる需要電力の累計量である。
図１６は、優先順位記憶部８６に記憶されている優先順位テーブルのデータ例を示す図である。運転実績データは、動作している負荷装置の需要電力等の実績値が計測部８２によって計測され記憶される情報である。例えば、圧縮機３６、１次ポンプ３４２−１は、（５０ｋＷ＋５ｋＷ＝）５５ｋＷの電力を使用している。２次ポンプ３４２−２は、５ｋＷの電力を使用している。空調機３０−１、３０−２、・・・に設けられる複数のファン３８−１、３８−２、・・・は、（２ｋＷ×２０台＝）４０ｋＷの電力を使用している。なお、空調機３０は、２０台である例について、ここでは説明している。
合計動力は、供給減少対象機器の使用電力の合計値である。単体ＤＲ効果は、対応する優先順位における制御によって削減できる需要電力の量である。累計ＤＲ効果は、優先順位１からその優先順位までの制御によって削減できる需要電力の累計量である。
優先順位（１〜５）は、数が大きくなるほど、目標値と予測値または実績値との差が大きいことを示し、対応付けられた供給減少対象機器における需要電力の減少量は大きくなる。ここでは、優先順位毎に供給電力に変化のある項目には、「▼」の記号を付している。例えば、優先順位１においては、圧縮機、１次ポンプ３４２−１の需要電力を、１００％から７０％に減少させる。これにより、（５５（ｋＷ）×３０（％）＝）１６．５ｋＷの需要電力が減少する。優先順位２においては、圧縮機、１次ポンプ３４２−１への需要電力を遮断し、７０％から０％に減少させる。これにより、（５５（ｋＷ）×７０（％）＝）３８．５ｋＷの需要電力が減少する。このように、圧縮機３６の容量を削減しても、水槽３４３に冷熱が残っている間は、室内側の温熱環境には影響を及ぼさないと考えられる。
優先順位３においては、複数の冷水バルブの半数を閉じる。これにより、２次ポンプ３４２−２の負荷電力が半数になると考えられるため、（５ｋＷ×２＝）２．５ｋＷの需要電力が減少する。このように冷水バルブを閉じても、床吹き出し空調によるスラブが冷やされているため、ファンにより送風していれば室内環境の悪化を最低限に食い止められると考えられる。ここでは、千鳥配列の複数の空調機をローテーションさせるように冷水バルブの開閉を行う。優先順位４においては、全ての冷水バルブを閉じる。これにより、２次ポンプ３４２−２の負荷電力が０になるため、２２．５ｋＷの需要電力が減少する。優先順位５において、全てのファンを停止させると、２０．０ｋＷの需要電力が減少する。
このように、電力の供給対象である負荷装置毎に、需要電力を減少させる優先順位を予め設定しておくことで、施設の室内環境に対して影響を与えないように需要電力を減少させることができる。例えば、ＤＲ処理の対象機器として、他の負荷装置への影響が少ない空調設備への電力供給を減少させる場合、室内に対する冷却能力をできるだけ下げないように、冷凍機における圧縮機やポンプ、空調機が連動して動作している空調設備における需要電力を系統立てて減少させることが可能となる。
電力制御部８７は、入出力部８８を介して、運転管理装置１からリアルタイムＤＲの実行指示を示す情報が入力された場合、以下のようにして、リアルタイムＤＲ処理を実行する。
電力制御部８７は、予測差算出部８４によって算出されたＤＲ必要量または実績差算出部１５によって算出されたＤＲ必要量に応じた優先順位に対応付けられて優先順位記憶部８６に記憶されている供給減少対象機器を読み出し、デマンド時限における需要電力を減少させる警告を出力する。ここでは、例えば負荷電力制御装置８が、警告音を出力するブザーや情報を表示するディスプレイ（表示部）を備えるようにして、警告音にブザーを出力させるとともに、ＤＲ必要量に応じた供給減少対象機器の情報をディスプレイに表示させるようにしても良い。または、ＤＲ必要量に応じた供給減少対象機器である負荷装置に対して、需要電力を減少または停止する制御信号を送信するようにしても良い。
電力制御部８７は、予測差算出部８４によって算出されたＤＲ必要量または実績差算出部１５によって算出されたＤＲ必要量に応じた優先順位に対応付けられて優先順位記憶部８６に記憶されている供給減少対象機器を読み出し、デマンド時限における需要電力を減少させる警告を出力する。ここでは、例えば負荷電力制御装置８が、警告音を出力するブザーや情報を表示するディスプレイ（表示部）を備えるようにして、警告音にブザーを出力させるとともに、ＤＲ必要量に応じた供給減少対象機器の情報をディスプレイに表示させるようにしても良い。または、ＤＲ必要量に応じた供給減少対象機器である負荷装置に対して、需要電力を減少または停止する制御信号を送信するようにしても良い。
このように、電力制御部８７は、従来のデマンドコントロール処理のように、デマンド時限中にのみ目標値の超過を判定して残時間にＤＲ処理を実行するものではなく、デマンド時限以前に算出される予測値による予測モードのＤＲ処理と、デマンド時限中に算出される推定値による実績モードのＤＲ処理との双方を行うものである。すなわち、予測モードのＤＲ処理により、デマンド時限の開始と同時にＤＲ処理を開始することが可能になるとともに、予測値と実績値がずれた場合には、実績モードのＤＲ処理により補正することができる。
次に、図面を参照して、負荷電力制御装置８の動作例を説明する。図１７は、負荷電力制御装置８によるリアルタイムＤＲ処理の動作例を示すフローチャートである。予測値算出部８３は、デマンド時限（例えば、図１５におえるＴ２とＴ３との間）が開始される時点（例えば、Ｔ２）より前の時点（例えば、Ｔ２−Ｙ分）において、Ｔ２とＴ３（Ｔ２＋Ｘ）分の間の平均需要電力の予測値を算出する（ステップＳＴ４１）。予測差算出部８４は、目標値記憶部８１に記憶されている最大需要電力のデマンド目標値を読み出す（ステップＳＴ４２）。そして、予測差算出部８４は、予測値が、目標値を超えるか否かを判定する（ステップＳＴ４３）。ここで、予測差算出部８４が、予測値は目標値を超えないと判定すれば（ステップＳＴ４３−ＮＯ）、電力制御部８７はリアルタイムＤＲ処理を実行しない。
ステップＳ４３において、予測差算出部２８４が、予測値は目標値を超えると判定すれば（ステップＳＴ４３−ＹＥＳ）、予測値と目標値との差を、ＤＲ必要量として算出する（ステップＳＴ４４）。そして、計測部８２が、その時点での各負荷装置の運転実績データを取得し、優先順位記憶部８６に記憶させる（ステップＳＴ４５）。電力制御部８７は、優先順位記憶部８６に記憶された優先順位テーブルから、ＤＲ必要量に応じた優先順位に対応付けられた供給減少対象機器を読み出す（ステップＳＴ４６）。そして、電力制御部８７は、Ｔ２からＴ３（Ｔ２＋Ｘ分）の間に、ステップＳＴ４６において決定された供給減少対象機器に対するリアルタイムＤＲ処理を実行する（ステップＳＴ４７）。
図１８は、負荷電力制御装置８による実績モードのリアルタイムＤＲ処理の動作例を示すフローチャートである。負荷電力制御装置８は、実績値に基づくリアルタイムＤＲ処理をデマンド開始時間以降に実行するが、電力の実績値が取得できるまでの一定時間である不感時間帯（ｍ０分）の間はリアルタイムＤＲ処理を実行しない（ステップＳＴ６１）。実績差算出部８５は、ｍ分間隔で実績差を算出することとし（ステップＳＴ６２）、自身の計時機能から取得する時間が、Ｔ＋Ｙ（Ｙ＝Ｙ＋ｍ）分である場合に（ステップＳＴ６３）、実績モードのリアルタイムＤＲ処理を行う。まず、計測部８２は、負荷装置の需要電力の実績値に基づく平均需要電力の推定値を算出する（ステップＳＴ６４）。実績差算出部８５は、目標値記憶部８１に記憶されている最大需要電力の目標値を読み出す（ステップＳＴ６５）。そして、実績差算出部８５は、推定値が、目標値を超えるか否かを判定する（ステップＳＴ６６）。ここで、実績差算出部８５が、推定値は目標値を超えないと判定すれば（ステップＳＴ６６−ＮＯ）、電力制御部８７はリアルタイムＤＲ処理を実行しない。
ステップＳＴ６６において、実績差算出部８５が、推定値は目標値を超えると判定すれば（ステップＳＴ６６−ＹＥＳ）、電力制御部８７は、推定値と目標値との差を、ＤＲ必要量として算出する（ステップＳＴ６７）。そして、計測部８２は、その時点での各負荷装置の運転実績データを取得し、優先順位記憶部８６に記憶させる（ステップＳＴ６８）。そして、電力制御部８７は、優先順位記憶部８６に記憶された優先順位テーブルから、ＤＲ必要量に応じた優先順位に対応付けられた供給減少対象機器を読み出す（ステップＳＴ６９）。そして、電力制御部８７は、Ｔ＋ＹからＴ＋Ｘ分の間に、ステップＳＴ６９において決定された供給減少対象機器に対するＤＲ処理を実行する（ステップＳＴ７０）。
以上説明したように、本実施形態によれば、デマンド時限内における需要電力の実績値が計測されるよりも前に、ニューラルネットワークモデルなどにより算出した平均需要電力の予測値に基づいてリアルタイムＤＲ処理を行うことが可能になる。すなわち、従来のようにデマンド時限内における需要電力の実績値を計測した後に、平均需要電力の推定値を算出してＤＲ処理を行うことに比べてＤＲ処理時間を多く取れるため、需要電力の削減効果が大きくなる。例えば、従来はデマンド時限の開始時点（Ｔ１）から、需要電力の実測値が取得される一定時間（Ｔ１＋ｍ０）後からでなければＤＲ処理を実行することができなかったが、本実施形態によれば、デマンド時限の開始時点（Ｔ１）からＤＲ処理を精度良く開始することができる。
なお、本実施形態では、予測値算出部８３は、デマンド時限の一定時間前毎に、ニューラルネットワークモデルによる予測値の算出処理を行う例を示したが、例えば、１日１回、デマンド時限間隔（Ｘ分）毎の２４時間分の予測値を算出し、記憶しておくようにしても良い。
また、本実施形態では、負荷電力制御装置８が計測部８２を備えるとして説明したが、計測部８２は、負荷電力制御装置８の外部のコンピュータ装置に備えられるようにしても良い。あるいは、例えば需要電力の制御対象の施設に、需要電力を制御する既存の制御システムが備えられている場合、負荷電力制御装置８の電力制御部８７が、既存の制御システムに供給減少対象機器の情報を送信し、制御システムによって需要電力を減少させるようにしても良い。
また、本実施形態では、負荷電力制御装置８が計測部８２を備えるとして説明したが、計測部８２は、負荷電力制御装置８の外部のコンピュータ装置に備えられるようにしても良い。あるいは、例えば需要電力の制御対象の施設に、需要電力を制御する既存の制御システムが備えられている場合、負荷電力制御装置８の電力制御部８７が、既存の制御システムに供給減少対象機器の情報を送信し、制御システムによって需要電力を減少させるようにしても良い。
＜第２実施形態＞
本発明は上記構成に限られず、例えば、図１９に示すような構成であってもよい。図１９は、第２実施形態に係るスマートグリッドシステムの一例を示す概略ブロック図である。なお、図１に示す構成と同様の機能を備える構成については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
図１９に示す通り、運転管理装置１´は、上述の運転管理装置１と比較して、通信部９３をさらに備える。この通信部９３は、中央管理装置９２とネットワークを介して接続されている。
この中央管理装置９２は、情報収集部９２と、管理記憶部９２２と、管理制御部９２３と、通信部９２４と、出力部９２５と、電源出力制御装置７と、負荷電力制御装置８とを含む。
情報収集部９２は、室内環境情報検出部９１によって検出された実測値を入力し、この実測値が計測された時刻と対応付けて管理記憶部９２２に記憶する。
管理制御部９２３は、中央管理装置９２を統括的に管理するコンピュータである。この管理制御部９２３は、情報収集部９２１が取得した室内環境情報検出部９１からの実測値を通信部９２４を介して運転管理装置１´に送信する。また、管理制御部９２３は、管理記憶部９２２に記憶されている実測値を出力部９２５に出力する。
出力部９２５は、例えば表示装置や印刷装置等であって、管理制御装置９２３から入力する情報を表示あるいは印刷する。
室内環境情報検出部９１は、例えば温度情報検出部９１１や湿度情報検出部９１２等の検出部を備え、検出した実測値を中央管理装置に出力する。
本発明は上記構成に限られず、例えば、図１９に示すような構成であってもよい。図１９は、第２実施形態に係るスマートグリッドシステムの一例を示す概略ブロック図である。なお、図１に示す構成と同様の機能を備える構成については、同一の符号を付して詳細な説明は省略する。
図１９に示す通り、運転管理装置１´は、上述の運転管理装置１と比較して、通信部９３をさらに備える。この通信部９３は、中央管理装置９２とネットワークを介して接続されている。
この中央管理装置９２は、情報収集部９２と、管理記憶部９２２と、管理制御部９２３と、通信部９２４と、出力部９２５と、電源出力制御装置７と、負荷電力制御装置８とを含む。
情報収集部９２は、室内環境情報検出部９１によって検出された実測値を入力し、この実測値が計測された時刻と対応付けて管理記憶部９２２に記憶する。
管理制御部９２３は、中央管理装置９２を統括的に管理するコンピュータである。この管理制御部９２３は、情報収集部９２１が取得した室内環境情報検出部９１からの実測値を通信部９２４を介して運転管理装置１´に送信する。また、管理制御部９２３は、管理記憶部９２２に記憶されている実測値を出力部９２５に出力する。
出力部９２５は、例えば表示装置や印刷装置等であって、管理制御装置９２３から入力する情報を表示あるいは印刷する。
室内環境情報検出部９１は、例えば温度情報検出部９１１や湿度情報検出部９１２等の検出部を備え、検出した実測値を中央管理装置に出力する。
この構成により、太陽光発電設備等を備えた建物の施設において、この発電電量と買電電力とを組み合わせて負荷装置に電力を供給する場合であっても、この電力供給を運転管理装置１´が管理することにより、施設へ安定した電力供給を実現することができる。
また、各建物の立地位置や施設の使用用途等に応じて熱負荷が変動する場合であっても、建物単位で買電電力のピーク値を抑えることができる。
また、各建物の立地位置や施設の使用用途等に応じて熱負荷が変動する場合であっても、建物単位で買電電力のピーク値を抑えることができる。
なお、本発明における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより運転管理の制御および需要電力の制御を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
１・・・運転管理装置、３・・・空調熱源設備機器、４・・・作業設備機器、６・・・電源機器、７・・・電源出力制御装置、８・・・負荷電力制御装置、３１・・・空調熱源機、３２・・・外調機、３３・・・空調機、６１・・・第１発電機、６２・・・第２発電機、６３・・・蓄電池、６４・・・買電電源、１０２・・・空調熱負荷予測部、１０４・・・発電出力予測処理部、１０５・・・運転計画作成部、１０６・・・電力負荷予測部、１０８・・・デマンド超過判定部、１０９・・・計画ＤＲ作成部（計画変更部）、１１０・・・リアルタイムＤＲ実行指示部（リアルタイム需要電力制御部）
Claims (4)
- 予測日において予め決められている設定温度に温度調整する熱源負荷装置に供給する電力として運転計画において予測される電力を時刻に対応付けて示す電力負荷予測値に基づき、当該電力負荷予測値が示す予め決められた一定時間当たりの電力のうち、商用電力系統の買電電源から供給される買電電力が目標値を超える電力であるものを判定するデマンド超過判定部と、
前記買電電力が目標値を超えることが前記デマンド超過判定部により判定された場合、当該買電電力が目標値を超える時間である目標超過期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷を前記買電電力が前記目標値以下となるように低減させるとともに、当該買電電力が目標値を超えていない時間であって当該目標超過期間よりも過去の期間であるピーク前期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷について前記目標超過期間において低減された分を増加させるように、前記運転計画において規定されている前記熱源負荷装置の設定温度を変更する計画変更部であって、複数の目標超過期間のうち第１目標超過期間の直前の第１ピーク前期間と、前記第１目標超過期間と異なる期間である第２目標超過期間が重複する場合、前記第１目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値と前記第２目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値とを比較して、前記最大値が高い方の前記目標超過期間と前記第１ピーク前期間における前記買電電力を変更する計画変更部と、
を備えることを特徴とする運転管理装置。 - 前記目標超過期間は、
前記電力負荷予測値のうち前記予め決められた一定時間当たりの買電電力の平均が最大
となる期間を含むことを特徴とする請求項１に記載の運転管理装置。 - 運転管理装置が、
予測日において予め決められている設定温度に温度調整する熱源負荷装置に供給する電力として運転計画において予測される電力を時刻に対応付けて示す電力負荷予測値に基づき、当該電力負荷予測値が示す予め決められた一定時間当たりの電力のうち、商用電力系統の買電電源から供給される買電電力が目標値を超える電力であるものを判定し、
前記買電電力が目標値を超えると判定された場合、当該買電電力が目標値を超える時間である目標超過期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷を前記買電電力が前記目標値以下となるように低減させるとともに、当該買電電力が目標値を超えていない時間であって当該目標超過期間よりも過去の期間であるピーク前期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷について前記目標超過期間において低減された分を増加させるように、前記運転計画において規定されている前記熱源負荷装置の設定温度を変更するときに、複数の目標超過期間のうち第１目標超過期間の直前の第１ピーク前期間と、前記第１目標超過期間と異なる期間である第２目標超過期間が重複する場合、前記第１目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値と前記第２目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値とを比較して、前記最大値が高い方の前記目標超過期間と前記第１ピーク前期間における前記買電電力を変更する、
ことを特徴とする運転管理方法。 - 運転管理装置の制御コンピュータに、
予測日において予め決められている設定温度に温度調整する熱源負荷装置に供給する電力として運転計画において予測される電力を時刻に対応付けて示す電力負荷予測値に基づき、当該電力負荷予測値が示す予め決められた一定時間当たりの電力のうち、商用電力系統の買電電源から供給される買電電力が目標値を超える電力であるものを判定させ、
前記買電電力が目標値を超えると判定された場合、当該買電電力が目標値を超える時間である目標超過期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷を前記買電電力が前記目標値以下となるように低減させるとともに、当該買電電力が目標値を超えていない時間であって当該目標超過期間よりも過去の期間であるピーク前期間に前記熱源負荷装置にかかる電力負荷について前記目標超過期間において低減された分を増加させるように、前記運転計画において規定されている前記熱源負荷装置の設定温度を変更するときに、複数の目標超過期間のうち第１目標超過期間の直前の第１ピーク前期間と、前記第１目標超過期間と異なる期間である第２目標超過期間が重複する場合、前記第１目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値と前記第２目標超過期間における前記電力負荷予測値の前記買電電力の最大値とを比較して、前記最大値が高い方の前記目標超過期間と前記第１ピーク前期間における前記買電電力を変更させる、
ことを特徴とする運転管理プログラム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010224130A JP5668970B2 (ja) | 2010-10-01 | 2010-10-01 | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム |
| JP2012172346A JP5709022B2 (ja) | 2010-10-01 | 2012-08-02 | 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2010224130A JP5668970B2 (ja) | 2010-10-01 | 2010-10-01 | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2012172346A Division JP5709022B2 (ja) | 2010-10-01 | 2012-08-02 | 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012080681A JP2012080681A (ja) | 2012-04-19 |
| JP5668970B2 true JP5668970B2 (ja) | 2015-02-12 |
Family
ID=46240276
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2010224130A Active JP5668970B2 (ja) | 2010-10-01 | 2010-10-01 | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム |
| JP2012172346A Active JP5709022B2 (ja) | 2010-10-01 | 2012-08-02 | 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2012172346A Active JP5709022B2 (ja) | 2010-10-01 | 2012-08-02 | 運転管理装置、運転管理方法および運転管理プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (2) | JP5668970B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200070930A (ko) * | 2018-12-10 | 2020-06-18 | 삼성전자주식회사 | 에너지 저장 시스템 및 그 제어 방법. |
Families Citing this family (48)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103502973B (zh) | 2011-05-06 | 2018-07-17 | 欧保能源公司 | 用于选择相似消费者的方法和系统 |
| US10796346B2 (en) | 2012-06-27 | 2020-10-06 | Opower, Inc. | Method and system for unusual usage reporting |
| JP5919116B2 (ja) * | 2012-07-19 | 2016-05-18 | 株式会社日立製作所 | 蓄熱器制御装置 |
| US9547316B2 (en) | 2012-09-07 | 2017-01-17 | Opower, Inc. | Thermostat classification method and system |
| US9633401B2 (en) * | 2012-10-15 | 2017-04-25 | Opower, Inc. | Method to identify heating and cooling system power-demand |
| US10067516B2 (en) | 2013-01-22 | 2018-09-04 | Opower, Inc. | Method and system to control thermostat using biofeedback |
| US9912157B2 (en) | 2013-03-04 | 2018-03-06 | Nec Corporation | Energy management system and energy management method |
| JP2014215844A (ja) * | 2013-04-26 | 2014-11-17 | 株式会社日立製作所 | エネルギー管理システム |
| US10719797B2 (en) | 2013-05-10 | 2020-07-21 | Opower, Inc. | Method of tracking and reporting energy performance for businesses |
| US10001792B1 (en) | 2013-06-12 | 2018-06-19 | Opower, Inc. | System and method for determining occupancy schedule for controlling a thermostat |
| JP6282071B2 (ja) * | 2013-09-24 | 2018-02-21 | 株式会社日立製作所 | 空調制御システム及び空調制御方法 |
| JP6196887B2 (ja) * | 2013-11-19 | 2017-09-13 | 大成建設株式会社 | 熱源制御システム |
| US10885238B1 (en) | 2014-01-09 | 2021-01-05 | Opower, Inc. | Predicting future indoor air temperature for building |
| US10031534B1 (en) | 2014-02-07 | 2018-07-24 | Opower, Inc. | Providing set point comparison |
| US10037014B2 (en) | 2014-02-07 | 2018-07-31 | Opower, Inc. | Behavioral demand response dispatch |
| US9947045B1 (en) | 2014-02-07 | 2018-04-17 | Opower, Inc. | Selecting participants in a resource conservation program |
| US9852484B1 (en) | 2014-02-07 | 2017-12-26 | Opower, Inc. | Providing demand response participation |
| US9835352B2 (en) | 2014-03-19 | 2017-12-05 | Opower, Inc. | Method for saving energy efficient setpoints |
| US9727063B1 (en) | 2014-04-01 | 2017-08-08 | Opower, Inc. | Thermostat set point identification |
| US10019739B1 (en) | 2014-04-25 | 2018-07-10 | Opower, Inc. | Energy usage alerts for a climate control device |
| US10108973B2 (en) | 2014-04-25 | 2018-10-23 | Opower, Inc. | Providing an energy target for high energy users |
| US10171603B2 (en) | 2014-05-12 | 2019-01-01 | Opower, Inc. | User segmentation to provide motivation to perform a resource saving tip |
| US10235662B2 (en) | 2014-07-01 | 2019-03-19 | Opower, Inc. | Unusual usage alerts |
| US10024564B2 (en) | 2014-07-15 | 2018-07-17 | Opower, Inc. | Thermostat eco-mode |
| US10572889B2 (en) | 2014-08-07 | 2020-02-25 | Opower, Inc. | Advanced notification to enable usage reduction |
| US10410130B1 (en) | 2014-08-07 | 2019-09-10 | Opower, Inc. | Inferring residential home characteristics based on energy data |
| US10467249B2 (en) | 2014-08-07 | 2019-11-05 | Opower, Inc. | Users campaign for peaking energy usage |
| US9576245B2 (en) | 2014-08-22 | 2017-02-21 | O Power, Inc. | Identifying electric vehicle owners |
| US10033184B2 (en) | 2014-11-13 | 2018-07-24 | Opower, Inc. | Demand response device configured to provide comparative consumption information relating to proximate users or consumers |
| US20180013289A1 (en) * | 2014-12-02 | 2018-01-11 | Sekisui Chemical Co., Ltd. | Electric power control system, electric power control method, and program |
| JP2016109353A (ja) * | 2014-12-05 | 2016-06-20 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 制御装置及び制御方法 |
| US11093950B2 (en) | 2015-02-02 | 2021-08-17 | Opower, Inc. | Customer activity score |
| US10198483B2 (en) | 2015-02-02 | 2019-02-05 | Opower, Inc. | Classification engine for identifying business hours |
| US10074097B2 (en) | 2015-02-03 | 2018-09-11 | Opower, Inc. | Classification engine for classifying businesses based on power consumption |
| US10371861B2 (en) | 2015-02-13 | 2019-08-06 | Opower, Inc. | Notification techniques for reducing energy usage |
| JP6420688B2 (ja) * | 2015-02-25 | 2018-11-07 | 京セラ株式会社 | 電力制御機器、電力制御機器の制御方法、及び電力制御システム |
| JP6393215B2 (ja) * | 2015-03-04 | 2018-09-19 | アズビル株式会社 | ピーク電力発現予測装置および予測方法 |
| JP2016192872A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-10 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | ゲートウェイ装置、デマンドレスポンスシステム及びゲートウェイ装置のプログラム |
| US10817789B2 (en) | 2015-06-09 | 2020-10-27 | Opower, Inc. | Determination of optimal energy storage methods at electric customer service points |
| JP5951149B1 (ja) * | 2015-06-29 | 2016-07-13 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法及び情報処理プログラム |
| US9958360B2 (en) | 2015-08-05 | 2018-05-01 | Opower, Inc. | Energy audit device |
| US10559044B2 (en) | 2015-11-20 | 2020-02-11 | Opower, Inc. | Identification of peak days |
| JP7154034B2 (ja) * | 2018-05-01 | 2022-10-17 | 三菱電機株式会社 | 制御装置及び冷凍システム |
| JP7042180B2 (ja) * | 2018-07-19 | 2022-03-25 | 旭化成ホームズ株式会社 | 熱源制御装置及び熱源制御プログラム |
| JP2021032551A (ja) * | 2019-08-29 | 2021-03-01 | ダイキン工業株式会社 | 補助冷却装置および補助冷却装置を備える空気調和機 |
| JP7477595B2 (ja) | 2021-11-16 | 2024-05-01 | トランザス アジア パシフィック プライベート リミテッド | 消費エネルギー算出システム |
| WO2023228937A1 (ja) * | 2022-05-23 | 2023-11-30 | 京セラ株式会社 | 電力管理装置、電力管理方法、電力管理プログラム、施設、及び冷凍機 |
| CN118300270B (zh) * | 2024-04-19 | 2024-10-18 | 国网江苏省电力有限公司涟水县供电分公司 | 基于人工智能的供电系统辅助管理方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4115402B2 (ja) * | 2004-02-06 | 2008-07-09 | 三洋電機株式会社 | シミュレーション装置、シミュレーション方法、およびシミュレーションシステム |
| JP5114026B2 (ja) * | 2006-06-28 | 2013-01-09 | 三洋電機株式会社 | デマンド制御装置 |
| JP5363046B2 (ja) * | 2008-07-25 | 2013-12-11 | サンテック株式会社 | 消費電力制御装置、冷却システム及び消費電力制御方法 |
-
2010
- 2010-10-01 JP JP2010224130A patent/JP5668970B2/ja active Active
-
2012
- 2012-08-02 JP JP2012172346A patent/JP5709022B2/ja active Active
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20200070930A (ko) * | 2018-12-10 | 2020-06-18 | 삼성전자주식회사 | 에너지 저장 시스템 및 그 제어 방법. |
| WO2020122475A1 (en) | 2018-12-10 | 2020-06-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Energy storage system and controlling method thereof |
| EP3871310A4 (en) * | 2018-12-10 | 2021-12-29 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Energy storage system and controlling method thereof |
| KR102612415B1 (ko) * | 2018-12-10 | 2023-12-12 | 삼성전자주식회사 | 에너지 저장 시스템 및 그 제어 방법. |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2012080681A (ja) | 2012-04-19 |
| JP5709022B2 (ja) | 2015-04-30 |
| JP2012254015A (ja) | 2012-12-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5668970B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム | |
| JP5696877B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム | |
| JP6108333B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、運転管理プログラム | |
| JP5908302B2 (ja) | 蓄電蓄熱最適化装置、最適化方法及び最適化プログラム | |
| US8543248B2 (en) | System for managing energy at loads | |
| JP5981313B2 (ja) | 電力抑制型蓄電蓄熱最適化装置、最適化方法及び最適化プログラム | |
| WO2015151363A1 (ja) | 空調システム、及び、空調設備の制御方法 | |
| US20150323921A1 (en) | Operation schedule optimizing device, operation schedule optimizing method, and operation schedule optimizing program | |
| EP2408082A1 (en) | Integrated demand response for energy utilization | |
| JP6404650B2 (ja) | 機器運転設定値決定装置、機器運転設定値決定方法、及び、機器運転設定値決定プログラム | |
| JP5787162B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、プログラム | |
| US10411475B2 (en) | Cloud-based control for power distribution system | |
| JP2004317049A (ja) | 熱源運転支援制御方法、システムおよびプログラム | |
| JP2024520512A (ja) | カスケード制御システム、カスケード制御方法及び非一時的コンピュータ可読媒体 | |
| JP5725364B2 (ja) | 運転管理装置、運転管理方法、および運転管理プログラム | |
| JP3719231B2 (ja) | 設備機器制御方法および設備機器管理システム | |
| KR20220090202A (ko) | 열 에너지 수요 예측에 기반한 복합 설비 최적 운영 시스템 | |
| JP7482464B1 (ja) | デマンドレスポンス対応電力制御システム | |
| JP2020190767A (ja) | 対象施設の電力需要予測装置 | |
| Zhang | Mitigating Peak Load and Heat Stress under Heat Waves by Scheduling Cooling and Energy Storage Systems | |
| JPH06300344A (ja) | 冷暖房システム制御方法及びその装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130808 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140526 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140617 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140805 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20141104 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20141203 |
|
| R150 | Certificate of patent (=grant) or registration of utility model |
Ref document number: 5668970 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |