JP5672186B2 - 電力供給システム - Google Patents

Description

本発明は、太陽光発電手段の発電量と電力使用量に応じて、蓄電手段の蓄電量および放電量を制御する電力供給システムに関する。

系統電力および太陽光発電等の複数の電力供給源と、車載用蓄電池および建物に設置される蓄電池など複数の蓄電池の電力を利用できる建物において、電気料金や二酸化炭素排出量などを最小化する方法が求められている。特許文献１に記載の技術では、住宅内の電力供給状況を考慮して、車両と住宅との間で授受される電力をマネジメントする電力システムが開示されている。

特開２００８−５４４３９号公報

電気料金および二酸化炭素排出量を最小にするためには、時間毎に変化する様々な要因を考慮して、蓄電池の充放電スケジュールを決定する必要がある。様々な要因は、たとえば時間毎の建物内の消費電力、太陽光発電力、複数の蓄電池の蓄電量、車載用蓄電池から建物へ電力を供給可能な時間、および時間毎の電気料金などである。このような様々な要因を考慮して、蓄電池の最適な充放電スケジュールを短時間で決定することは困難であるという問題がある。

そこで、本発明は前述の問題点を鑑みてなされたものであり、蓄電池のより最適な充放電スケジュールを決定することができる電力供給システムを提供することを目的とする。

本発明は前述の目的を達成するために以下の技術的手段を採用する。

請求項１に記載の発明では、電力供給契約に基づいて電力供給元の電力系統から建物（１１）に供給される供給電力を、配線（１２）に接続された電気負荷（１３）および蓄電手段（１４）に給電可能な電力供給システム（１０）であって、
太陽光によって発電を行う太陽光発電手段（１６）と、
建物の配線に接続され、太陽光発電手段によって発電された太陽光電力および電力系統から供給される供給電力を蓄電可能であるとともに、蓄電された電力を配線へ放電可能な蓄電手段（１４）と、
電力系統から供給される供給電力の消費を制御するとともに、太陽光電力の消費を、蓄電手段への蓄電による消費と、電気負荷による消費と、電力系統への逆潮流による消費とで制御する電力制御手段（１８）と、を含み、
蓄電手段は、車両に搭載され、建物の配線に接続されている場合には、供給電力を蓄電可能であり、蓄電された電力を配線へ放電可能である車載蓄電装置（２１）を含み、
電力制御手段は、
予測期間における電気負荷の予測電力量の推移を示す消費量予測データを、電気負荷の使用履歴に基づいて算出し、
予測期間における太陽光発電手段の予測発電量の推移を示す発電量予測データを、予測期間の天候予測データを用いて算出し、
消費量予測データ、発電量予測データおよび車両の使用履歴に基づいて算出される車載蓄電装置が配線に電気的に接続されている期間に基づいて、予測期間における車載蓄電装置を含む蓄電手段の蓄電および放電の推移を示す充放電スケジュールを、蓄電手段の充放電電力を決定するために使用する評価指標が所定の値となるように、混合整数計画問題に定式化して算出し、
算出された充放電スケジュールに従って、予測期間における蓄電手段の充放電電力を制御することを特徴とする電力供給システムである。

請求項１に記載の発明に従えば、電力制御手段は、充放電スケジュールに従って、予測期間における蓄電手段の充放電電力を制御する。充放電スケジュールは、消費量予測データ、発電量予測データおよび車両の使用履歴に基づいて算出される車載蓄電装置が配線に電気的に接続されている期間に基づいて、評価指標が所定の値となるように、予測期間における蓄電手段の蓄電および放電の推移を示すものである。評価指標は、たとえば電力コストおよび二酸化炭素の排出量である。所定の値は、たとえば最小値および最大値である。充放電スケジュールは、混合整数計画問題に定式化して算出される。混合整数計画問題は、数理計画問題の１つであり、数学的に充放電スケジューリングを導出する。混合整数計画問題を用いれば、消費量予測データおよび発電量予測データから一意的に最適解を見出すことが可能である。また蓄電手段には車載蓄電装置も含まれる。電力制御手段は、このように求められた充放電スケジュールに従って蓄電手段の充放電電力を制御する。したがって算出した最適解の充放電スケジュールを用いて建物に設定される蓄電手段と車載蓄電装置との充放電制御をすることによって、最適な制御を実現することができる。

さらに請求項２に記載の発明では、混合整数計画問題は、論理変数を用いた線形不等式制約によって条件分岐が表現されて定式化されていることを特徴とする。

請求項２に記載の発明に従えば、混合整数計画問題は、論理変数を用いた線形不等式制約によって条件分岐が表現されて定式化されている。混合整数計画問題では、制約に条件分岐が含まれている場合には、最適化ツールで解を求めることが不可能である。そこで本発明では、論理変数を用いた線形不等式制約によって１本の式で目的関数を表して、条件分岐を表現する。これによって条件分岐が含まれている場合であっても、最適化ツールでの求解が可能となる。

さらに請求項３に記載の発明では、混合整数計画問題は、蓄電手段に蓄電されている電力の逆潮流を防ぐ制約条件を含めて定式化されていることを特徴とする。

請求項３に記載の発明に従えば、混合整数計画問題に定式化する際に、蓄電手段に蓄電される電力の逆潮流を防ぐ制約条件が含まれる。これによって蓄電手段に蓄電されている電力が逆潮流することを防ぐことができる。現状の日本国及び諸外国の制度では、蓄電手段から逆潮流が許可されていない。このような現状の制度下では、前述のような逆潮流を禁止する制約条件を用いずに充放電スケジュールを決定しても、実際に実施できないという問題がある。そこで本発明では、逆潮流を防ぐ制約条件を含むことによって、現状の制度下でも実施可能な最適な充放電スケジュールを算出することができる。

さらに請求項４に記載の発明では、予測期間は、予め設定される制御周期のｎ周期分の期間であり、
電力制御手段は、
制御周期毎に、現在時刻から予測期間の充放電スケジュールを算出し、
算出された予測期間における充放電スケジュールのうち、最初の１周期分の充放電スケジュールに従って、蓄電手段の充放電電力を制御することを特徴とする。

請求項４に記載の発明に従えば、電力制御手段は、周期毎に、現在時刻から予測期間の充放電スケジュールを算出する。そして電力制御手段は、算出された充放電スケジュールの最初の１周期分を用いて蓄電手段の充放電電力を制御する。周期毎に充放電スケジュールを算出し、最初の１周期分を用いて制御するので、予測期間内の予測が外れた場合および予測のためのデータが変更された場合であっても、修正した新たな充放電スケジュールにて制御される。したがって蓄電手段の実際の充放電電力を最適な充放電スケジュールに近づけることができる。

さらに請求項５に記載の発明では、天候予測データを取得する取得手段と、
電気負荷の使用履歴が記憶されている記憶手段と、をさらに含み、
電力制御手段は、
消費量予測データを、記憶手段に記憶されている電気負荷の使用履歴に基づいて算出し、
発電量予測データを、取得手段によって取得された天候予測データを用いて算出することを特徴とする。

請求項５に記載の発明に従えば、取得手段および記憶手段をさらに含むので、本発明の電力供給システムを好適な形態で実現することができる。

なお、前述の各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。

第１実施形態における電力供給システムの概略構成を示す模式図である。 充放電スケジュール決定処理を示すフローチャートである。 電力購入指数を示すグラフである。 第１の例の売電電力量の一例を示すグラフである。 第１の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。 第２の例の売電電力量の一例を示すグラフである。 第２の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。 第３の例の売電電力量の一例を示すグラフである。 第３の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。 第４の例の売電電力量の一例を示すグラフである。 第４の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。 第５の例の売電電力量の一例を示すグラフである。 第５の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。 第６の例の売電電力量の一例を示すグラフである。 第６の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。

（第１実施形態）
本発明の第１実施形態に関して、図１〜図１５を用いて説明する。図１は、第１実施形態における電力供給システムの概略構成を示す模式図である。電力供給システム１０は、電力供給契約に基づいて電力供給元の電力系統から供給される供給電力を、建物１１内の交流電力線１２に接続された電気負荷である一般負荷１３に給電可能なシステムである。

電力供給システム１０は、たとえば住宅である建物１１内に配線された交流電力線１２と、交流電力線１２に電気的に接続された蓄電ユニット１４と、車両２０に交流電力線１２からの電力を供給して車載蓄電装置２１に充電するための充電スタンド１５と、太陽光によって発電を行う太陽光発電機１６と、交流電力線１２に電気的に接続された一般負荷１３と、一般負荷１３の電力消費をモニタリングするモニタリング装置１７と、各部を制御する統合電力制御装置１８と、各部を操作する操作表示器１９と、を備えている。車両２０は、比較的容量の大きな蓄電装置を搭載した車両２０、たとえばプラグインハイブリッド自動車である。

電力供給システム１０は、建物１１の外部にあるセンター４０とインターネット網５０を通じて通信可能である。具体的には、統合電力制御装置１８は、センター４０と通信して、センター４０が有する情報を受信し、センター４０へ情報を送信する。

建物１１内に配線された交流電力線１２は、たとえば単相３線式の（１本の中性線と２本の電圧線とからなる）電力線であって、電力会社の電力系統の系統電力が統合電力制御装置１８を介して供給されるようになっている。したがって統合電力制御装置１８は分電盤としての機能も有する。統合電力制御装置１８は、図示は省略するが、主幹ブレーカ、および、各回路系統に流れる電流上限値を規制する漏電検知機能付きの電流ブレーカが配設されている。

交流電力線１２は、統合電力制御装置１８から、第１に充電スタンド１５に、第２に太陽光発電機１６に、第３に蓄電ユニット１４に、第４にモニタリング装置１７に分岐している。モニタリング装置１７から交流電力線１２が延び、モニタリング装置１７から延びる交流電力線１２に一般負荷１３が接続される。したがって一般負荷１３には、交流電力線１２から電力が給電可能となっている。モニタリング装置１７は、一般負荷１３の消費電力を検知し、検知した消費電力に基づく情報を統合電力制御装置１８に与える。

先ず、太陽光発電機１６に関して説明する。太陽光発電機１６は、太陽光発電手段であって、交流電力線１２に系統外電力を供給する。太陽光発電機１６は、建物１１の屋根に太陽光パネル（図示せず）を設け、太陽光を利用して発電するものである。太陽光発電機１６は、発電した太陽光電力を太陽光発電用ＰＣＳ（図示せず）に供給する。太陽光発電用ＰＣＳは、交流電力線１２に電気的に接続され、太陽光発電機１６からの直流電力を交流電力に変換して、交流電力線１２へ給電する。

次に、蓄電ユニット１４に関して説明する。交流電力線１２には、たとえば建物１１の外部に設置された蓄電ユニット１４（蓄電システムまたは「ｅ−Ｓｔａｔｉｏｎ」と呼ばれることもある）が接続されている。蓄電ユニット１４は、図示は省略するが双方向ＰＣＳ（パワーコンディショナ）、蓄電池および蓄電池ＥＣＵ等を備えている。

蓄電池は、蓄電手段であって、たとえばリチウムイオン二次電池等からなる単電池を複数組み合わせた集合体である。蓄電池は、双方向ＰＣＳを介して交流電力線１２に電気的に接続される。双方向ＰＣＳは、交流電力線１２からの交流電力を直流電力に変換して蓄電池に供給し、蓄電池からの直流電力を交流電力に変換して交流電力線１２に供給する。

蓄電池ＥＣＵは、双方向ＰＣＳと接続され、双方向ＰＣＳの作動を制御する。また蓄電池ＥＣＵは、双方向ＰＣＳを介して蓄電池に搭載された蓄電池監視ＥＣＵ（図示せず）と通信可能に接続されている。蓄電池ＥＣＵは、統合電力制御装置１８と接続されて、相互に情報交換（情報伝達）が可能となっている。

次に、充電スタンド１５に関して説明する。充電スタンド１５は、たとえば建物１１の外部に、蓄電ユニット１４とは別体で設置されている。充電スタンド１５は、統合電力制御装置１８から分岐した交流電力線１２に接続される。充電スタンド１５は、交流電力線１２から車両２０に搭載される車載蓄電装置２１へ供給電力を供給するとともに、車載蓄電装置２１が蓄電している電力を交流電力線１２へ放電する。充電スタンド１５が備える放電用ＰＣＳ（図示せず）は、交流電力線１２に電気的に接続され、車載蓄電装置２１が放電する際に、充電スタンド１５からの直流電力を交流電力に変換して、交流電力線１２へ放電する。

交流電力線１２は、充電スタンド１５内にまで配設され、充電スタンド１５の本体部から外部に延出する充放電ケーブル１５ａに接続している。充放電ケーブル１５ａの先端部には、接続端子部に相当する充放電コネクタ１５ｂが取付けられている。また充電スタンド１５内には、制御ＥＣＵ（図示せず）などが配設されている。制御ＥＣＵは、統合電力制御装置１８および車載蓄電装置２１と通信することにより、車載蓄電装置２１の充放電を制御する。

車両２０には、充放電コネクタ１５ｂの差込口が設けられている。この差込口に充電スタンド１５の充放電コネクタ１５ｂを接続することにより、車載充放電器（図示せず）を介して、車載蓄電装置２１を充放電することが可能となっている。車載蓄電装置２１を充電する際には、充放電コネクタ１５ｂに交流電力が供給され、供給された交流電力を車載充放電器が直流電力に変換して、車載蓄電装置２１に充電する。一方、車載蓄電装置２１を放電する際には、車載蓄電装置２１の蓄電している直流電力を前述したように放電用ＰＣＳが交流電力に変換して、交流電力線１２へ放電する。交流電力への変換は、車載充放電器が行ってもよい。

次に、操作表示器１９に関して説明する。操作表示器１９は、たとえば建物１１内に配設される遠隔操作手段（所謂リモコン）である。操作表示器１９は、統合電力制御装置１８と接続される。操作表示器１９は、報知手段に相当する表示部１９ａ、および、各部を操作する操作スイッチ１９ｂを備えている。表示部１９ａには、たとえば蓄電ユニット１４の蓄電状態、太陽光発電機１６の発電量、一般負荷１３による使用電力量、車載蓄電装置２１の蓄電状態、および電力系統への逆潮流量などを表示する。また操作スイッチ１９ｂを操作することによって、蓄電ユニット１４への蓄電指示、車載蓄電装置２１への充電指示、および各種設定などを行うことができる。

次に、統合電力制御装置１８に関して説明する。統合電力制御装置１８は、各部を制御する電力制御手段としての機能も有する。統合電力制御装置１８は、各部と接続され、操作表示器１９の操作スイッチ１９ｂによって入力された指示に従って、各部が動作するように各部に制御指令を与える。また統合電力制御装置１８は、各部の状態に応じた情報を表示するように、操作表示器１９の表示部１９ａを制御する。

統合電力制御装置１８は、構成の図示は省略するが、通信信号および大気圧センサ（図示せず）等からの検出信号が入力される入力回路と、入力回路からの信号を用いて各種演算を実行するマイクロコンピュータと、マイクロコンピュータによる演算に基づいて各部を制御する制御信号を出力する出力回路と、を備えている。マイクロコンピュータは、大気圧等の各種のデータ、演算結果等を記憶する記憶手段としてのロム（Read-Only Memory：略称ＲＯＭ）、ラム（Random Access Memory：略称ＲＡＭ）等を内蔵し、あらかじめ設定された制御プログラムや更新可能な制御プログラムを有し、後述する各処理を実行する。以下、統合電力制御装置１８の演算部であるマイクロコンピュータを、統合電力制御装置１８と表現することがある。

統合電力制御装置１８は、一般負荷１３の使用履歴に基づいて算出される現在から２４時間経過するまで（以下、この期間を単に「予測期間」ということがある）の電気負荷の予測電力量と、天候予測データによって予測される予測期間の太陽光発電機１６の予測発電量とを算出する。統合電力制御装置１８は、大気圧センサにより検出される大気圧の検出値に応じて予測期間の天候を予測し、この天候予測結果および過去の発電量実績に基づき予測期間の太陽光発電機１６による発電量の予測発電量を算出する。

さらに統合電力制御装置１８は、モニタリング装置１７から与えられる情報を用いて、一般負荷１３の使用履歴に基づいて算出される予測期間の一般負荷１３の消費電力量の時間毎の推移を示す消費量予測データと、天候予測データによって予測される予測期間の太陽光発電機１６の発電量の時間毎の推移を示す発電量予測データを算出する。各データにおける各値の時間毎の推移としては、たとえば時間単位および分単位などの推移である。

統合電力制御装置１８は、記憶手段に記憶されている充放電スケジュールに従って、蓄電ユニット１４および車載蓄電装置２１へ充電する電力と、蓄電ユニット１４および車載蓄電装置２１から交流電力線１２に放電する電力を制御する。充放電スケジュールは、消費量予測データ、発電量予測データ、および車載蓄電装置２１の使用スケジュールによって決定される。

統合電力制御装置１８による天候予測演算は、検出された大気圧値、当該大気圧値の振動の割合、および当該大気圧値の変化率のパラメータに基づいて、予測期間の太陽光発電量を決定する。したがって統合電力制御装置１８は、天候予測データを取得する取得手段しての機能を有する。たとえば、統合電力制御装置１８は、天候予測演算に使用する所定のマップを記憶手段に記憶している。当該マップは、当該大気圧値の振動の割合が大きく２つに分類されており、この振動の割合の分類毎に大気圧値の変化率に関する不等式がさらに複数に分類され、当該変化率の分類毎にさらに大気圧値に関する不等式が割り当てられている。そして、当該マップに、大気圧値、当該振動の割合、および当該変化率の各パラメータを当てはめることにより、一の予測発電量を決定することができる。大気圧値としては、たとえば演算に現在の検出値を使用し、当該振動の割合および当該変化率としては４時間前から現在までの振動の割合および変化率を使用するものである。したがって統合電力制御装置１８は、過去の大気圧データと過去の太陽光発電量との相関関係を示すマップを、記憶手段に記憶している。統合電力制御装置１８は、大気圧に基づいて、マップを用いて予測期間の太陽光発電量（予測発電量）を決定する。このようなマップは、たとえば過去の大気圧データと過去の発電量実績とを記録することによって、逐次更新することが有効である。

また統合電力制御装置１８は、電力が安価な時間帯に蓄電ユニット１４を作動させ、蓄電ユニット１４に蓄電を行わせることにより、新たな蓄電量が蓄電ユニット１４に加わることになる。たとえば蓄電ユニット１４および車載蓄電装置２１は、深夜時間帯において蓄電される上限量である満充電量（限界蓄電量）まで蓄電される。

また統合電力制御装置１８は、インターネット網５０を介してセンター４０と情報を送受信して、各種処理を実行してもよい。統合電力制御装置１８は、たとえば一般負荷１３の使用履歴など記憶手段に記憶される情報をセンター４０に送信する。またセンター４０は、たとえば気象情報を統合電力制御装置１８に送信する。統合電力制御装置１８は、センター４０からの気象情報を用いて、天候演算予測してもよい。また統合電力制御装置１８は、充放電スケジュールの決定に必要なデータをセンター４０に送信し、演算をセンター４０が行い、演算結果をセンター４０から取得するようにしてもよい。

次に、統合電力制御装置１８による制御に関して説明する。図２は、統合電力制御装置１８の充放電スケジュール決定処理を示すフローチャートである。図２に示すフローは、統合電力制御装置１８が電源投入状態において実行、制御周期毎、たとえば１周期を６０分として、６０分毎に実施される。

フローが開始されると、ステップＳ１１では、記憶手段に記憶されている過去の一般負荷１３の使用電力量の推移、および過去の太陽光発電量の推移などのデータを読み込む処理を実行し、ステップＳ１２に移る。過去の実績は、過去の予め定めた日数分の実績（たとえば日分の実績）であり、平日実績値と休日（土、日）実績値との二種類がある。読み込む際、読み込むときの曜日に応じて、いずれか１種類のデータが選択される。

ステップＳ１２では、読み込んだ使用電力量の実績に基づいて、使用電力量の偏差δを算出し、ステップＳ１３に移る。ステップＳ１３では、使用電力量の平均値と算出した偏差との合計を予測期間の消費量予測データとして、ステップＳ１４に移る。したがって消費量予測データは、使用電力量の実績を用いて、その平均値に偏差を加えた値となる。また使用者の予測期間の一般負荷１３の使用予定が既知である場合には、使用予定を読み込んで消費量予測データを算出してもよい。使用予定は、具体的な一般負荷１３の使用予定だけでなく、使用者の行動予定、たとえば本来、在宅しない曜日であるのに、在宅することになった場合などの予定も含む。換言すると、使用電力の実績である消費電力の学習データは、季節、曜日、時刻、および在宅人数に関する過去のデータから生成されている。

ステップＳ１４では、記憶手段に記憶されている大気圧データを読込み、ステップＳ１５に移る。大気圧データは、記憶手段に記憶されており、たとえば現在時刻から４時間前までの全体の大気圧データを読み込む。なおステップＳ１４では、４時間という時間幅であるが、これに限定するものではなく、予め定めた時間幅の全大気圧データを読み込むステップであってもよい。

ステップＳ１５では、大気圧データに基づいて、予測期間の発電量予測データを算出し、ステップＳ１６に移る。ステップＳ１５では、記憶手段に記憶される大気圧と太陽光発電量との相関マップを用いて、読み込んだ大気圧値、大気圧値の振動の割合、および大気圧値の変化率の各パラメータを当てはめることにより、一つの発電量予測データを決定する。

ステップＳ１６では、消費量予測データおよび発電量予測データに基づいて、充放電スケジュールを決定し、本フローを終了する。充放電スケジュールを決定するために、消費量予測データと発電量予測データとを用い、予め設定される評価指標が所定の値（以下、「所定値」ということがある）となるように混合整数計画問題に定式化して算出する。評価指標は、交流電力線１２からの供給電力量に応じた買電料金、具体的には供給電力量に単位当たりの買電基本値を乗じた買電料金から、交流電力線１２への逆潮流量に応じた売電料金、具体的には逆潮流量に単位当たりに売電基本値を乗じた売電料金を差し引いた電気料金である。したがって電気料金は、電力供給契約に基づいて電力供給元に支払う電力料金である。この電気料金が所定値として、最小値となるように充放電スケジュールが決定される。電気料金が正の値の場合には、その料金を支払い、負の値の場合には、電力供給元から使用者にその料金が支払われる。

このような充放電スケジュール決定処理によって、予測期間の充放電スケジュールが設定される。本フローは、予測期間よりも短い時間間隔で定期的に実行される処理であるので、最新の天候予測データによって充放電スケジュールを適宜更新設定される。したがって統合電力制御装置１８は、予測期間よりも短い時間間隔で、現在時刻から予測期間の充放電スケジュールを定期的に算出し、算出された最新の充放電スケジュールに従って、予測期間における蓄電ユニット１４および車載蓄電装置２１の充放電電力を制御する。たとえば１時間毎に現在時刻から２４時間経過後までの充放電スケジュールを算出すると、算出した充放電スケジュールに従って１時間、蓄電ユニット１４および車載蓄電装置２１の充放電を制御することになる。

次に、充放電スケジュールの具体的な算出方法に関して説明する。充放電スケジュールは、数理計画問題の１つである混合整数計画問題に定式化して算出される。統合電力制御装置１８の記憶手段には、予め混合整数計画問題の式が記憶されている。統合電力制御装置１８は、記憶手段に記憶されている混合整数計画問題の最適化変数を求めることによって、充放電スケジュールを決定する。したがって混合整数計画問題の最適化変数は、充放電スケジュールとなる。

次に、混合整数計画問題への定式化に関して説明する。先ず、変数定義に関して説明する。最適化変数を数１に示す。数１に示す最適化変数は、混合整数計画問題によって求める変数である。

次に、既知の情報を数２に示す。数２に示される式に基づく情報は、前述のように算出された消費量予測データおよび発電量予測データ、ユーザの入力指示によって得られて情報、および予め統合電力制御装置１８の記憶手段に記憶されている情報などである。

電力最適化制御の混合整数計画問題への定式化のために、制約条件を定式化する。制約条件は、予め統合電力制御装置１８の記憶手段に記憶されている。瞬間電力上限に関する制約条件を数３に示す。

ただし、Ｗ（ｔ）は、車両２０の台数をＮ、蓄電ユニット１４内の蓄電池数をＭとし、数４に定義される。

次に、総電力使用量の制約条件を、数５に示す。数５のＪ_ｍａｘは現在時刻ｔにおいて時刻ｔ＋Ｔまでの家庭の総消費電力の上限値である。

次に、車載蓄電装置２１の最低残量維持に関する制約条件を数６に示す。

数６にて、下限値に時刻ｔの引数があるのは、ユーザーが希望する最低残量を時刻毎に自由に変えられるようにとの配慮である。

次に、車載蓄電装置２１のある時刻Ｔ^ｃｈａｒで車載蓄電装置２１を満充電にする制約条件を数７に示す。

数７では、右辺は、満充電の値以下の値であってもよい。

次に、車両２０の使用を明示する論理変数γ_ｊ（ｔ）（時刻ｔにおいて使用時に１、未使用時０）を用いて、走行時は車載蓄電装置２１に充電および充電スタンド１５へ放電ができないという制約を、論理変数を用いて数８に示す。

次に、車両２０使用による車載蓄電装置２１の予測更新式を数９に示す。

次に、蓄電ユニット１４のある時刻Ｔｃｈａｒで蓄電ユニット１４を満充電にする制約条件を数１０に示す。

数１０では、右辺は、満充電の値以下の値であってもよい。

次に、蓄電ユニット１４の最低残量維持に関する制約条件を数１１に示す。

数１１の第１式の下限値に時刻ｔの引数があるのは、ユーザーが希望する最低残量を時刻毎に自由に変えられるようにとの配慮である。

次に、車載蓄電装置２１の瞬間充放電能力に関する制約条件を数１２に示す。数１２では、車載蓄電装置２１の充放電能力の上限と下限の制約を示している。

次に、蓄電ユニット１４の瞬間充放電能力に関する制約条件を数１３に示す。

次に、放電＋売電制限として、蓄電池放電量は消費電力を上回ることはできない。すなわち売電できるのは太陽光発電電力のみとする制約条件を数１４に示す。

次に、Ｉｆ−ｔｈｅｎを含む蓄電ユニット１４および車載蓄電装置２１の最適充放電計画問題を、混合整数計画問題として定式化して、数１５に示す。ＭＬＤＳ(Mixed Logical Dynamical System)表現を用いることによって、制約に条件分岐（Ｉｆ−ｔｈｅｎ）が含まれている場合でも、論理変数を用いた線形不等式制約によって条件分岐を表現することで混合整数計画問題（ＭＩＬＰ）への定式化が可能となる。これによって評価関数にＩｆ−ｔｈｅｎの条件が含まれる場合も対応することができる。たとえば電力購入時と電力販売時で評価が変わる問題に対応できる。

数１５において論理変数δ（ｔ）を導入した式を数１６に示す。

このように数１５に示す式が、数１６の第２式の不等式制約を含む評価関数に変換される。ここで、ｍ＜０とＭ＞０は定数である。これによって評価関数として、現在時刻から時間ステップＴまでの電力の購入価格（評価値が負の時は販売価格）を評価することができる。また係数ｆ^＋（ｔ）とｆ⁻（ｔ）をそれぞれ電力消費時のＣＯ２排出量（ｍ^３／ｋＷｈ）と発電時の二酸化炭素（ＣＯ２）削減量（ｍ^３／ｋＷｈ）とすることで、評価関数として現在時刻から時間ステップＴまでのＣＯ２の総排出量（評価値が負の時は総削減量）を評価することができる。

同様に、車両２０の使用に関する制約にＩｆ−ｔｈｅｎの条件が含まれる場合も対応することができる。また充放電回数の制限を表現する制約条件も導入することができる。また電力供給システム１０内に複数の車載蓄電装置２１と複数の蓄電ユニット１４とが接続される場合であっても適応することができる。

統合電力制御装置１８は、数１６に示すＺ（電力コスト）が最小となるように、数１に示す最適化変数を算出する。したがって前述のように、数１に示す最適化変数が、充放電スケジュールとなる。

前述のように、統合電力制御装置１８は、充放電スケジュール決定処理を、６０分毎に実行する。したがって２４時間の予測期間は、制御周期の２４周期分の期間である。これによって最新の天候予測データによって充放電スケジュールを適宜更新設定される。換言すると、ｒｅｃｅｄｉｎｇ ｈｏｒｉｚｏｎ型の最適化計算手法を用いている。具体的には、制御周期Δｔ毎の最新の情報に基づいて電力の需要予測を行うので、突発的な電力需要の変化に対応できる。現在時刻ｔにおいて時刻ｔ＋Ｔまでの評価関数を最適化する充放電計画を行い充放電パターン（ｐ_ｊ ^ｖ（ｔ）、ｐ_ｊ ^ｖ（ｔ＋Δｔ）、ｐ_ｊ ^ｖ（ｔ＋２Δｔ）、…、ｐ_ｊ ^ｖ（ｔ＋Ｔ））、（ｐ_ｉ ^ｅ（ｔ）、ｐ_ｉ ^ｅ（ｔ＋Δｔ）、ｐ_ｉ ^ｅ（ｔ＋２Δｔ）、…、ｐ_ｉ ^ｅ（ｔ＋Ｔ））を求め、最初の１周期である時刻ｔからΔｔ間はその充放電計画通りのｐ_ｊ ^ｖ（ｔ）、ｐ_ｉ ^ｅ（ｔ）の充放電を行う。そして、時間がΔｔ経過したら（つまり現在時刻が時刻ｔ＋Δｔになったら）、１周期経過したのでｔ：＝ｔ＋Δｔとして同じ処理を繰り返す。

次に、売電電力量および車載蓄電装置２１の残量と時刻との関係について図３〜図１５を用いて説明する。図３は、電力購入指数を示すグラフである。図３に示すように時間帯によって電力購入指数が異なり、深夜時間帯である０時から７時までが最も安価であり、９時から１７時までが最も高い。たとえば電力購入指標は、図３に示す例では、７時〜９時および１７時〜２４時までは、２１．２円／ｋＷｈ、９時〜１７時までは、３１．４円／ｋＷｈ、２４時〜７時までは、９．３円／ｋＷｈとする。また売電基本値は、２４時間一定であり４８円／ｋＷｈとする。また図４〜図１５では、横軸に時間を示し、縦軸に車載蓄電装置２１の残量または売電電力量を示す。図４〜図１５に示す例では、車載蓄電装置２１の電力利用の効果を示すために、蓄電ユニット１４を用いずに車載蓄電装置２１を用いた場合の例である。

図４は、第１の例の売電電力量の一例を示すグラフである。図５は、第１の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。図４および図５は、昼間の通勤に車両２０を使用している場合のグラフである。第１の例では、通勤のため７時から１８時まで車両２０が充電スタンド１５に接続されてなく、通勤によって車載蓄電装置２１の残量が減っている。

前述のように最適化変数を算出して充放電スケジュールが決定されているので、充放電スケジュールに従って統合電力制御装置１８は車載蓄電装置２１の充放電電力を制御する。したがって車両２０使用中は、最適化前と最適後との波形は同じである。しかし車載蓄電装置２１の電力が用いることができる時間帯では、深夜時間帯の安い電力を用いて充電していることがわかる。

図６は、第２の例の売電電力量の一例を示すグラフである。図７は、第２の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。図６および図７は、昼間の通勤に車両２０を使用している場合であって、昼間の電力消費量が第１の例よりも多い場合のグラフである。第２の例では、第１の例と同様に、通勤のため７時から１８時まで車両２０が充電スタンド１５に接続されてなく、通勤によって車載蓄電装置２１の残量が減っている。

前述のように最適化変数を算出して充放電スケジュールが決定されているので、充放電スケジュールに従って統合電力制御装置１８は車載蓄電装置２１の充放電電力を制御する。したがって車両２０使用中は、最適化前と最適後との波形は同じである。しかし車載蓄電装置２１の電力が用いることができる時間帯では、第１の例と同様に深夜時間帯の安い電力を用いて充電していることがわかる。

図８は、第３の例の売電電力量の一例を示すグラフである。図９は、第３の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。図８および図９は、主婦などの在宅者が昼間に３回車両２０を使用している場合のグラフである。第３の例では、昼間に１時間×３回車両２０が充電スタンド１５に接続されてなく、車両２０の使用によって車載蓄電装置２１の残量が減っている。

前述のように最適化変数を算出して充放電スケジュールが決定されているので、充放電スケジュールに従って統合電力制御装置１８は車載蓄電装置２１の充放電電力を制御する。したがって車両２０使用中は、最適化前と最適後との波形は同じである。しかし車載蓄電装置２１の電力が用いることができる時間帯が第１の例および第２の例よりも長いので、図８の売電電力量が−（売電）している量が多くなっていることがわかる。

図１０は、第４の例の売電電力量の一例を示すグラフである。図１１は、第４の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。図１０および図１１は、第３の例と同様に、主婦などの在宅者が昼間に３回車両２０を使用している場合のグラフである。第４の例では、第３の例と同様に、昼間に１時間×３回車両２０が充電スタンド１５に接続されてなく、車両２０の使用によって車載蓄電装置２１の残量が減っている。また第４の例では、昼間の電力消費量が第３の例よりも多い。

前述のように最適化変数を算出して充放電スケジュールが決定されているので、充放電スケジュールに従って統合電力制御装置１８は車載蓄電装置２１の充放電電力を制御する。したがって車両２０使用中は、最適化前と最適後との波形は同じである。しかし車載蓄電装置２１の電力が用いることができる時間帯が第１の例および第２の例よりも長いが、電力消費量が多いので、図１０の売電電力量が−（売電）している量が第３の例よりかは少なくなっていることがわかる。

図１２は、第５の例の売電電力量の一例を示すグラフである。図１３は、第５の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。図１２および図１３は、準夜勤などで１３時から深夜２時まで車両２０を使用している場合のグラフである。通勤のため１３時から深夜２時まで車両２０が充電スタンド１５に接続されてなく、通勤によって車載蓄電装置２１の残量が減っている。

前述のように最適化変数を算出して充放電スケジュールが決定されているので、充放電スケジュールに従って統合電力制御装置１８は車載蓄電装置２１の充放電電力を制御する。したがって車両２０使用中は、最適化前と最適後との波形は同じである。しかし昼間に車載蓄電装置２１の電力が用いることができる時間帯が少ないので、図１２の売電電力量が−（売電）している量が多くなっていることがわかる。

図１４は、第６の例の売電電力量の一例を示すグラフである。図１５は、第６の例の車載蓄電装置２１の残量の一例を示すグラフである。図１４および図１５は、準夜勤などで１３時から深夜２時まで車両２０を使用している場合のグラフである。通勤のため１３時から深夜２時まで車両２０が充電スタンド１５に接続されてなく、通勤によって車載蓄電装置２１の残量が減っている。また第６の例では、昼間の電力消費量が第５の例よりも多い。

前述のように最適化変数を算出して充放電スケジュールが決定されているので、充放電スケジュールに従って統合電力制御装置１８は車載蓄電装置２１の充放電電力を制御する。したがって車両２０使用中は、最適化前と最適後との波形は同じである。しかし昼間に車載蓄電装置２１の電力が用いることができる時間帯が少なく、かつ昼間の電力使用量が多いので、図１４の売電電力量が−（売電）している量が少なく最適化の効果が少なくなっていることがわかる。

以上説明したように本実施形態の電力供給システム１０の統合電力制御装置１８は、充放電スケジュールに従って、予測期間における蓄電ユニット１４の蓄電池および車載蓄電装置２１の車載蓄電池（以下、まとめて蓄電手段ということがある）の充放電電力を制御する。充放電スケジュールは、消費量予測データおよび発電量予測データに基づいて、評価指標が所定の値となるように、予測期間における蓄電手段の蓄電および放電の推移を示すものである。評価指標は、たとえば電力コストおよび二酸化炭素の排出量である。所定の値は、たとえば最小値および最大値である。統合電力制御装置１８は、充放電スケジュールに従って蓄電手段の充放電電力を制御する。

充放電スケジュールは、混合整数計画問題に定式化して算出される。混合整数計画問題は、数理計画問題の１つであり、数学的に充放電スケジュールを導出する。充放電スケジュールを算出する場合、従来、蓄電池の容量制限など各種制約の下で複数パターンの総当り問題となるため、一般的に机上検討で解を導くことは困難である。そこで数理計画問題に定式化し、最適化ソフトウエアで求解することを考える。具体的には、混合整数計画問題を用いれば、消費量予測データおよび発電量予測データから一意的に最適解を見出すことが可能である。したがって算出した最適解の充放電スケジュールを用いて蓄電手段の充放電制御をすることによって、最適な制御を実現することができる。

また本実施形態では、統合電力制御装置１８は、蓄電ユニット１４および車載蓄電装置２１の充放電スケジュールを、混合整数計画問題に定式化して算出する。統合電力制御装置１８は、車載蓄電装置２１と建物１１に設置される蓄電ユニット１４とを用いた場合における最適な充放電スケジュールを算出することができる。これによって建物１１に設置される蓄電ユニット１４と、車載蓄電装置２１とを効率よく用いることができる。

さらに本実施形態では、混合整数計画問題は、論理変数を用いた線形不等式制約によって条件分岐が表現されて定式化されている。混合整数計画問題では、制約に条件分岐が含まれている場合には、最適化ツールで解を求めることが不可能である。そこで本発明では、論理変数を用いた線形不等式制約によって１本の式で目的関数を表して、条件分岐を表現する。これによって最適化ツールでの求解が可能となる。

また本実施形態では、統合電力制御装置１８は、混合整数計画問題に定式化する際に、蓄電手段に蓄電される電力の逆潮流を防ぐ制約条件が含まれる（数１４参照）。これによって蓄電手段に蓄電されている電力が逆潮流することを防ぐことができる。したがって蓄電手段に蓄電されている電力の逆潮流を禁止するシステムであっても、最適な充放電スケジュールを算出することができる。

さらに本実施形態では、統合電力制御装置１８は、統合電力制御装置１８、周期毎に、現在時刻から予測期間の充放電スケジュールを算出する。そして統合電力制御装置１８は、算出された充放電スケジュールの最初の１周期分を用いて蓄電手段の充放電電力を制御する。周期毎に充放電スケジュールを算出し、最初の１周期分を用いて制御するので、予測期間内の予測が外れた場合および予測のためのデータが変更された場合であっても、修正した新たな充放電スケジュールにて制御される。したがって蓄電手段の実際の充放電電力を最適な充放電スケジュールに近づけることができる。

また本実施形態では、最適な機器スペックを算出し、機器の設計にフィードバックすることができる。たとえば、同じ効果が出る最小の蓄電池容量や、適切な充放電能力を算出し、オーバースペックの蓄電池にならないよう、設計にフィードバックすることが可能である。また、推奨する車の使用時間帯を本手法から見極め、車の使用計画への助言も可能となる。

（その他の実施形態）
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において種々変形して実施することが可能である。

前述の第１実施形態では、２つの蓄電手段の充放電スケジュールを決定する構成であるが、２つに限るものではなく、３つ以上であってもよい。したがって、たとえば蓄電ユニット１４に複数の電池を備え、複数の車両２０が接続される電力供給システム１０において、充放電スケジュールを決定してもよい。

前述の第１実施形態では、評価指標は電気料金であったが、電気料金に限るものではなく、他の値、たとえば二酸化炭素の排出量であってもよい。二酸化炭素の排出量が評価指標の場合には、二酸化炭素排出量を最小にするように充放電スケジュールが決定される。

また前述の第１実施形態では、建物１１は住宅であったが、これに限定されるものではない。たとえば、建物１１は、店舗、工場、倉庫等であってもかまわない。

また前述の第１実施形態では、車載蓄電装置２１を搭載した車両２０はプラグハイブリッド（ＰＨＶ）自動車であったが、これに限定されるものではなく、たとえば、電気自動車であってもかまわない。また、蓄電池を搭載した車両２０であれば、蓄電池に蓄えた電力を車両２０の駆動に用いるものにも限定されるものではない。

また前述の第１実施形態では、充放電スケジュールを算出する制御周期は１時間と一定であったが、一定に限るものではなく、３０分であっても、２時間であってもよい。たとえば制御周期は、実測値と予測値との差が許容値を越えてより大きくなるにつれて、短くするように制御してもよい。許容値を越えた場合は、より早い時点で修正することが好ましいので、比較する間隔を短くすることによって、早い時点で予測が外れた場合の制御を実施することができる。これによって予測が大きく外れた場合であっても、速やかに対応することができる。また予測期間は、２４時間に限るものではなく、１２時間であってもよく、６時間であってもよい。したがって予測期間は、制御周期のｎ周期分であれば、その数値を限定するものではない。ｎは、２以上の整数である。

また前述の第１実施形態では、蓄電ユニット１４と充電スタンド１５とは別体であったが、一体であってもかまわない。蓄電ユニット１４と充電スタンド１５とが別体の場合には、それぞれのユニットの設置位置の自由度が向上する。一方、蓄電ユニット１４と充電スタンド１５とが一体の場合には、構成を簡素化することが可能である。

また前述の第１実施形態では、蓄電ユニット１４の蓄電池、および、車載蓄電装置２１の蓄電池は、いずれも二次電池であったが、これに限定されるものではない。充電可能および放電可能な蓄電手段であればよく、たとえばキャパシタ等を採用することも可能である。

１０…電力供給システム
１１…建物
１２…交流電力線（配線）
１３…一般負荷（電気負荷）
１４…蓄電ユニット（蓄電手段）
１５…充電スタンド
１５ａ…充放電ケーブル
１５ｂ…充放電コネクタ
１６…太陽光発電機（太陽光発電手段）
１７…モニタリング装置
１８…統合電力制御装置（電力制御手段，取得手段）
１９…操作表示器
１９ａ…表示部
１９ｂ…操作スイッチ
２０…車両
２１…車載蓄電装置
４０…センター
５０…インターネット網

Claims (5)

1. 電力供給契約に基づいて電力供給元の電力系統から建物（１１）に供給される供給電力を、配線（１２）に接続された電気負荷（１３）および蓄電手段（１４）に給電可能な電力供給システム（１０）であって、
   太陽光によって発電を行う太陽光発電手段（１６）と、
   前記建物の前記配線に接続され、前記太陽光発電手段によって発電された太陽光電力および前記電力系統から供給される前記供給電力を蓄電可能であるとともに、蓄電された電力を前記配線へ放電可能な蓄電手段（１４）と、
   前記電力系統から供給される前記供給電力の消費を制御するとともに、前記太陽光電力の消費を、前記蓄電手段への蓄電による消費と、前記電気負荷による消費と、前記電力系統への逆潮流による消費とで制御する電力制御手段（１８）と、を含み、
   前記蓄電手段は、車両に搭載され、前記建物の前記配線に接続されている場合には、前記供給電力を蓄電可能であり、蓄電された電力を前記配線へ放電可能である車載蓄電装置（２１）を含み、
   前記電力制御手段は、
   予測期間における前記電気負荷の予測電力量の推移を示す消費量予測データを、前記電気負荷の使用履歴に基づいて算出し、
   前記予測期間における前記太陽光発電手段の予測発電量の推移を示す発電量予測データを、前記予測期間の天候予測データを用いて算出し、
   前記消費量予測データ、前記発電量予測データおよび前記車両の使用履歴に基づいて算出される前記車載蓄電装置が前記配線に電気的に接続されている期間に基づいて、前記予測期間における前記車載蓄電装置を含む前記蓄電手段の蓄電および放電の推移を示す充放電スケジュールを、前記蓄電手段の充放電電力を決定するために使用する評価指標が所定の値となるように、混合整数計画問題に定式化して算出し、
   算出された前記充放電スケジュールに従って、前記予測期間における前記蓄電手段の充放電電力を制御することを特徴とする電力供給システム。
2. 前記混合整数計画問題は、論理変数を用いた線形不等式制約によって条件分岐が表現されて定式化されていることを特徴とする請求項１に記載の電力供給システム。
3. 前記混合整数計画問題は、前記蓄電手段に蓄電されている電力の逆潮流を防ぐ制約条件を含めて定式化されていることを特徴とする請求項１または２に記載の電力供給システム。
4. 前記予測期間は、予め設定される制御周期のｎ周期分の期間であり、
   前記電力制御手段は、
   前記制御周期毎に、現在時刻から前記予測期間の前記充放電スケジュールを算出し、
   算出された前記予測期間における前記充放電スケジュールのうち、最初の１周期分の前記充放電スケジュールに従って、前記蓄電手段の充放電電力を制御することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の電力供給システム。
5. 前記天候予測データを取得する取得手段（１８）と、
   前記電気負荷の使用履歴が記憶されている記憶手段と、をさらに含み、
   前記電力制御手段は、
   前記消費量予測データを、前記記憶手段に記憶されている前記電気負荷の使用履歴に基づいて算出し、
   前記発電量予測データを、前記取得手段によって取得された前記天候予測データを用いて算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の電力供給システム。

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