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JP6701014B2 - 制御装置、制御方法及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、制御装置、制御方法及びプログラムに関する。
ビルディング及び工場に代表される事業者に供給される電力の容量及び電気料金を決定するための制度として、現在、いわゆる実量制が採用されている。実量制は、過去1年間における最大需要電力を基準として契約電力を決定する制度である。ただし、最大需要電力は、30分間における消費電力量の最大値を意味する。
このため、ある30分間の消費電力量が大きくなれば、それ以外の時間で消費電力量が小さくても、その後の1年間の電気料金が比較的高額になることがある。したがって、消費電力のピークを抑制し、30分間の消費電力量を極力抑えることが重要となる。また、電力需給の効率性の観点からも、消費電力のピークを抑制することが望ましい。
そこで、消費電力のピークを抑制するための技術が種々提案されている(例えば、特許文献1を参照)。特許文献1には、空調が効かないエリアを時間的に分散させるような多数の空調機の運転スケジュールを作成することで、需要家のデマンドが目標値を超過しないようにする装置について記載されている。
特開2013−135582号公報
従来、実量制が採用されていたのは、事業者に電力が供給される場合に限られていた。しかしながら、将来的には実量制が、住宅に電力が供給される場合についても採用される可能性がある。ここで、特許文献1で想定されているような多数の空調機が住宅に設置されることは少ないため、特許文献1に記載の装置を住宅に適用した場合には、空調機以外の機器を含む種々の機器を停止させる時間を時間的に分散させることとなる。このような場合には、住宅内のユーザの快適性を損なうことなく消費電力を抑制することは困難になると考えられる。
本発明は、上述の事情の下になされたもので、住宅内のユーザの快適性を損なうことなく消費電力を抑制することを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の制御装置は、住宅に設置された複数の電気機器に商用電源から供給される総電力の計測値を取得する取得手段と、予め定められた期間における計測値の現在時刻までの積算値が閾値を超えると、複数の電気機器のうち予め定められた長さより長い時間にわたって電力を消費することで稼働する被制御機器を制御して、被制御機器の消費電力を抑制することで総電力の期間における積算値を目標値以下に制限する制御手段と、を備える。
本発明によれば、住宅内のユーザの快適性を損なうことなく消費電力を抑制することができる。
実施の形態1に係るエネルギー管理システムの構成を示す図である。 制御装置のハードウェア構成を示す図である。 制御装置の機能的な構成を示す図である。 稼働機器情報の一例を示す図である。 抑制機器情報の一例を示す図である。 端末に表示される画面の一例を示す第1の図である。 端末に表示される画面の一例を示す第2の図である。 端末に表示される画面の一例を示す第3の図である。 機器情報データベースの一例を示す図である。 立ち上がりパターンの分類を説明するための図である。 実施の形態1に係る制御処理を示すフロー図である。 実施の形態1に係る機器抑制処理を示すフロー図である。 抑制優先度について説明するための図である。 実施の形態1に係る抑制解除処理を示すフロー図である。 予測処理を示す第1のフロー図である。 予測消費電力の算出について説明するための第1の図である。 予測消費電力の算出について説明するための第2の図である。 予測処理を示す第2のフロー図である。 閾値更新処理を示すフロー図である。 閾値の算出について説明するための第1の図である。 閾値の算出について説明するための第2の図である。 実施の形態2に係るエネルギー管理システムの構成を示す図である。 実施の形態2に係る機器抑制処理を示すフロー図である。 実施の形態2に係る抑制解除処理を示すフロー図である。 実施の形態3に係るエネルギー管理システムの構成を示す図である。 実施の形態3に係る制御処理を示すフロー図である。
実施の形態1.
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付す。
図1には、本実施の形態に係るエネルギー管理システム100の構成が示されている。このエネルギー管理システム100は、電気事業者から供給される電力のピークを抑制して電気エネルギーを効率的に利用するためのHEMS(Home Energy Management System)である。エネルギー管理システム100は、電気機器31〜39のうちの特定の制御対象となる被制御機器を制御する制御装置10と、商用電源70から供給されて電気機器31〜39によって消費される電力を計測する計測装置20と、電力を消費して稼働する複数の電気機器31〜39と、制御装置10のユーザインタフェースとして機能する端末40と、ネットワーク50を介して制御装置10と通信可能に接続されるサーバ60と、を有している。制御装置10、計測装置20及び電気機器31〜39は、住宅200に設置される。
なお、図1において、商用電源70に接続される太い実線は、電力線を表し、制御装置10及びネットワーク50に接続される破線は、通信線を表す。制御装置10と、計測装置20、電気機器31〜39、及び端末40との通信方式は、例えば、Eternet(登録商標)、Wi−Fi、又は920MHz帯の特定小電力無線である。
制御装置10は、電気機器31〜39に含まれる被制御機器を制御して、被制御機器の消費電力を抑制することで、予め規定された期間に商用電源70から供給されて電気機器31〜39によって消費される総電力の積算値を目標値以下に制限する。
予め規定された期間は、商用電源70から供給される電力の将来の電力料金を定めるために、商用電源70を運営する電気事業者と住宅200の住人との間で取り決められた期間であって、例えば、毎時ゼロ分から30分までの30分間及び30分からゼロ分までの30分間、或いは、毎時ゼロ分からの1時間である。以下では、この期間のことを規定期間という。
また、目標値は、過去1年間の最大需要電力を意味する。すなわち、目標値は、実量制の下で現在の電気料金体系を維持することができるような、規定期間内の買電電力量の上限値を意味する。
図2には、制御装置10のハードウェア構成が示されている。図2に示されるように、制御装置10は、プロセッサ11、主記憶部12、補助記憶部13、入力部14、出力部15、及び通信部16を有するコンピュータとして構成される。主記憶部12、補助記憶部13、入力部14、出力部15、及び通信部16はいずれも、内部バス17を介してプロセッサ11に接続されている。
プロセッサ11は、CPU(Central Processing Unit)を含んで構成される。プロセッサ11は、補助記憶部13に記憶されるプログラムP1を実行することにより、後述の機能を発揮する。
主記憶部12は、RAM(Random Access Memory)を含んで構成される。主記憶部12は、補助記憶部13からプログラムP1をロードする。そして、主記憶部12は、プロセッサ11の作業領域として用いられる。
補助記憶部13は、HDD(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリに代表される不揮発性メモリを含んで構成される。補助記憶部13は、プログラムP1の他に、プロセッサ11の処理に用いられる種々のデータを記憶している。そして、補助記憶部13は、プロセッサ11の指示に従って、プロセッサ11が利用するデータをプロセッサ11に供給し、プロセッサ11から供給されたデータを記憶する。
入力部14は、入力キー及び静電容量方式のポインティングデバイスを含んで構成される。入力部14は、ユーザによって入力された情報を取得して、プロセッサ11に通知する。
出力部15は、LCD(Liquid Crystal Display)に代表される表示デバイス及びスピーカを含んで構成される。本実施の形態に係る出力部15は、例えば、入力部14を構成するポインティングデバイスと一体的に形成されることで、タッチスクリーンを構成する。そして、出力部15は、プロセッサ11の指示に従って種々の図形や文字をユーザに対して表示したり、音響信号を再生したりする。
通信部16は、通信線を介して制御装置10に接続された計測装置20、電気機器30、端末40及びサーバ60と通信するための通信インタフェース回路を含んで構成される。通信部16は、外部から受信した信号に含まれる情報をプロセッサ11に通知して、プロセッサ11から出力された情報を示す信号を外部の機器に送信する。
図3には、制御装置10の機能的な構成が示されている。図3に示される制御装置10の機能は、上述のハードウェアが連携して動作することで実現される。なお、図3では、電気機器31〜39を総称するものとして電気機器30が示されている。制御装置10は、その機能として、制御装置10による制御に用いられる情報を取得する取得部110と、制御装置10の各構成要素を制御する制御部120と、制御装置10によって利用される情報を記憶する記憶部130と、ユーザからの情報を受け付けたりユーザに情報を提示したりするUI(User Interface)部140と、を有している。
取得部110は、主として図2に示されるプロセッサ11と通信部16とが協働することで実現される。取得部110は、計測装置20、電気機器30、端末40及びサーバ60から、電気機器30に関する機器情報を取得する。機器情報には、計測装置20によって計測された電気機器30の総電力の計測値、電気機器30の現在の設定値及び運転モード、並びに、ユーザによって新たに指示された設定値及び運転モードが含まれる。また、取得部110は、制御部120の指示に従って、制御部120が利用する情報の送信をサーバ60に要求し、この要求に対する応答によりサーバ60から情報を取得する。そして、取得部110は、取得した情報を、制御部120に出力し、制御部120は、この情報を記憶部130に格納する。ただし、取得部110は、制御部120を介することなく記憶部130に情報を直接格納してもよい。
制御部120は、主として図2に示されるプロセッサ11、主記憶部12及び通信部16によって実現される。制御部120は、記憶部130及びサーバ60に保持されている機器情報を参照して被制御機器を制御する。この被制御機器は、電気機器30のうち、予め定められた時間より長い時間にわたって電力を消費して稼働する長期稼働機器である。被制御機器は、例えば、住宅200において過去に稼働した1回の時間の長さの平均値が、後述の予め定められた長さより長い電気機器であって、過去の電気機器30の使用履歴に基づいて制御部120によって電気機器30から選択される。
制御部120は、図3に示されるように、その機能として、電気機器30の消費電力を抑制する機器抑制モジュール121と、電気機器30に対する消費電力の抑制を解除する抑制解除モジュール122と、電気機器30の消費電力を予測する予測モジュール123と、電気機器30を制御するための閾値を更新する閾値更新モジュール124と、を有している。
機器抑制モジュール121は、規定期間における電気機器30の総電力の現在時刻までの積算値が閾値を超えた場合に、電気機器30のうちの被制御機器を制御して、被制御機器の消費電力を抑制することで規定期間における総電力の積算値を目標値以下に制限する。閾値は、現在稼働している電気機器30が稼働を継続したときに、規定期間における電気機器30の総消費電力量が目標値を超えないことが想定される消費電力量の上限値である。閾値の導出については、後述する。なお、以下では、電力の積算値と電力量とを特に区別することなく併用して表記する。
抑制解除モジュール122は、規定期間における電気機器30の総消費電力量が目標値を超えないことが想定される範囲内で、被制御機器に対する消費電力の抑制を解除する。
予測モジュール123は、機器情報に基づいて、規定期間内における被制御機器の消費電力量の推移と、規定期間における短期稼働機器の消費電力量とを予測する。短期稼働機器は、電気機器30のうち、長期稼働機器である被制御機器以外の機器であって、制御装置10の制御対象に該当しない機器である。
閾値更新モジュール124は、機器情報に基づいて、機器抑制モジュール121及び抑制解除モジュール122によって用いられる閾値を更新する。
記憶部130は、主として図2に示される補助記憶部13によって実現される。記憶部130が記憶する機器情報は、制御部120によって一時的に格納されたものであり、記憶部130に格納されてから一定期間が経過した古い情報は、制御部120によってサーバ60に格納される。この一定期間は、例えば1日間、又は1週間である。記憶部130に格納される機器情報には、現在稼働している電気機器30に関する稼働機器情報131と、機器抑制モジュール121によって消費電力が現在抑制されている被制御機器に関する抑制機器情報132と、が含まれる。
図4には、稼働機器情報131の一例が示されている。この稼働機器情報131のうち、「稼働中機器」は、機器を識別するための番号であって、図4中では、電気機器31〜39の符号に等しい番号が用いられている。また、「瞬時消費電力」は、稼働している機器の消費電力の瞬時値であり、取得部110から定期的に出力された値を用いて更新される。また、「機器設定値」は、稼働している機器に設定されているパラメータであり、取得部110から定期的に出力された値を用いて更新される。
また、「稼働タイプ」は、機器の平均稼働時間が予め定められた長さより長いか否かを示し、長期稼働機器と短期稼働機器とを識別するための情報である。「稼働タイプ」が長期である長期稼働機器は、制御部120の制御対象となる被制御機器に該当し、「稼働タイプ」が短期である短期稼働機器は、被制御機器に該当しない。「稼働タイプ」は、制御部120によって頻繁に利用される情報であるため、サーバ60から取得部110によって取得されて記憶部130に格納される。
また、「抑制優先度」は、複数の被制御機器のうち、消費電力を抑制する被制御機器を決定するための優先度である。この「抑制優先度」が大きい被制御機器は、「抑制優先度」が小さい被制御機器より優先して機器抑制モジュール121によって制御されることとなる。「抑制優先度」は、機器抑制モジュール121によって算出される。また、「稼働開始時刻」は、機器が稼働を開始した時刻であって、取得部110によって機器が稼働を開始したことを示す情報が最初に取得された時刻である。
図5には、抑制機器情報132の一例が示されている。この抑制機器情報132のうち、「抑制中機器」は、機器を識別するための番号であって、図5中では、電気機器31〜39の符号に等しい番号が用いられている。また、「稼働頻度」は、機器の1日あたりの合計稼働時間であって、取得部110によってサーバ60から取得されて記憶部130に格納される。「快適性への影響」は、エネルギー管理システム100のユーザの快適性に関する指標であって、機器の発停が住宅200の住人の快適性に関連するか否かを示す。この「快適性への影響」は、取得部110によってサーバ60から取得されて記憶部130に格納される。
また、「解除優先度」は、消費電力が抑制されている被制御機器のうち、消費電力の抑制を解除する被制御機器を決定するための優先度である。この「解除優先度」が大きい被制御機器は、「解除優先度」が小さい被制御機器より優先して抑制解除モジュール122によって制御されることとなる。「解除優先度」は、抑制解除モジュール122によって算出される。
また、「抑制前設定値」は、機器抑制モジュール121によって消費電力が抑制される直前に機器に設定されていたパラメータであって、消費電力が抑制される際に稼働機器情報131に含まれていた「機器設定値」に等しい。また、「予測消費電力量」は、消費電力の抑制を解除した場合の規定期間における消費電力量の予測値である。ただし、「予測消費電力量」は、現在時刻以降の消費電力量であって、予測モジュール123によって予測される。
図3に戻り、UI部140は、主として図2に示されるプロセッサ11及び通信部16によって実現される。UI部140は、端末40の画面に表示するデータを決定して、このデータを端末40に送信する。
例えば、UI部140は、ユーザにより指示された設定値を端末40に表示させる。図6中のテキスト141には、ユーザが、実量制に対応するためのモードとしてピークカット制御を実行することを許可したことが示されている。
また、UI部140は、抑制機器情報132を参照して、消費電力の抑制又は抑制の解除を実行した際に、ユーザがこれらの制御の結果を確認できるように、制御結果を示す画面を表示させる。図7には、消費電力を抑制した結果を示す画面の一例が示されている。なお、UI部140は、消費電力の抑制が実行された際に、テレビジョン受像器或いは端末40に、抑制内容を表すポップアップを表示させて、現在の抑制状態をユーザに報知してもよい。
また、UI部140は、抑制機器情報132を参照して、消費電力が現在抑制されている機器をユーザが確認できるように、これらの機器を示す画面を表示させる。図8には、消費電力が抑制されている被制御機器が二重丸のマーク142を付して示されている。図8において、部屋R2、R6、R7中のマーク142は、床暖房設備の消費電力が抑制されていることを示し、部屋R3中のマーク142は、空調機器の消費電力が抑制されていることを示す。
なお、端末40を省いてエネルギー管理システム100を構成し、UI部140は、図2に示される入力部14及び出力部15によって実現されてもよい。
図1に戻り、計測装置20は、商用電源70から電気機器31〜39に電力を供給するための電力線に取り付けられたセンサを用いて、商用電源70から住宅200に供給されて消費される電力を計測する。本実施の形態に係るセンサは、変流器(Current Transfer)であって、住宅200の分電盤の電灯線に取り付けられる。このセンサは、電力線に流れる電流値を示す信号を計測装置20に出力する。住宅200に商用電源70から印加される電圧が予め規定されているため、計測装置20は、商用電源70から住宅200に供給される電力を、センサの出力から得ることができる。そして、計測装置20は、電力の計測値を示す情報を制御装置10に繰り返し送信する。
ただし、計測装置20は、電力或いは電力量の積算値を、電力を示すものとして計測してもよい。電力或いは電力量の積算値の微分値が電力に等しく、相互の変換が容易であるため、積算値と電力とを同等のものとして扱うことができる。
なお、商用電源70は、電気事業者によって運営される電力網或いは系統電源である。商用電源70は、交流の100V又は200V等の予め規定された電圧で住宅200に電力を供給する。
電気機器31〜39は、エネルギー管理システム100の管理対象とされた家電機器及び設備である。電気機器31〜39には、例えば、空調機器、照明機器、IH(Induction Heating)調理機器、冷蔵庫、床暖房設備、貯湯式給湯器が含まれる。
端末40は、例えば、住宅200に設置されたパーソナルコンピュータ、壁掛け型のリモートコントローラ、又は、住宅200の住人であるユーザが携帯するタブレット端末若しくはスマートホンである。端末は、ユーザからの入力を受け付けるための入力部と、ユーザに情報を提示するための出力部と、を有している。入力部は、例えば、スイッチ、ボタン、入力キー、又はマイクロホンである。出力部は、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)に代表される表示画面又はスピーカである。また、端末40は、入力部と出力部が一体的に形成されたタッチスクリーンを有していてもよい。
端末40は、ユーザから入力部に入力された情報を受け付けて、この情報を制御装置10に送信したり、制御装置10によって生成された情報をユーザに報知したりする。ユーザによって入力される情報は、例えば、電気機器31〜39を稼働させるための設定値を含む。また、制御装置10によって生成される情報は、例えば、表示画面を構成したり更新したりするための情報、及び、スピーカによって再生される音響データを含む。
ネットワーク50は、住宅200の外部の通信網であって、例えばインターネットに代表される広域ネットワークである。
サーバ60は、複数の住宅に設置された制御装置10それぞれによって利用される情報を一括して管理する装置である。サーバ60は、制御装置10から受信した機器情報を記憶する。また、サーバ60は、各戸の最大需要電力、この最大需要電力を更新した月、及び、電気事業者から取得した契約電力テーブルに代表されるデマンドデータを、ネットワーク50を介して取得して記憶する。
サーバ60は、規定期間における電気機器30の総消費電力量を、制御装置10を通じて計測装置20から規定期間の終了時刻に取得する。そして、サーバ60は、取得した総消費電力量が、現在記憶している最大需要電力より大きい場合には、最大需要電力を、取得した総消費電力量に更新して、最大需要電力の更新月を現在の月に更新する。また、サーバ60は、1月から12月までのそれぞれについて月間最大需要電力を算出する。月間最大需要電力は、1ヶ月間における最大需要電力を意味し、各月について毎年更新される。最大需要電力の値が1年間更新されることなく現在の月が更新月になると、過去11ヶ月間と現在の月との1年間における月間最大需要電力の最大値を用いて、最大需要電力を更新し、更新月をその最大値が属する月に更新する。
図9には、サーバ60に格納されている機器情報データベース61の一例が示されている。この機器情報データベース61のうち、「電気機器」は、電気機器31〜39を識別するための番号であって、図9中では、電気機器31〜39の符号に等しい番号が用いられている。
また、「平均消費電力」は、電気機器30が稼働しているときの消費電力の平均値である。この「平均消費電力」は、電気機器30の稼働履歴から算出されてもよいし、電気機器30の仕様書から得てもよい。また、「平均稼働時間」は、電気機器30の稼働開始から稼働終了までの1回の稼働時間の平均値である。この「平均稼働時間」は、電気機器30から制御装置10に通知された稼働状態の履歴から求められる。
また、「稼働タイプ」は、電気機器30の「平均稼働時間」が予め定められた時間より長いか否かで分類して、「平均稼働時間」が長い電気機器30の「稼働タイプ」を長期として、「平均稼働時間」が短い電気機器30の「稼働タイプ」を短期としたものである。予め定められた時間は、例えば30分間である。
また、「最終稼働開始時刻」は、電気機器30が最後に稼働を開始した時刻を示す。また、「稼働頻度」は、電気機器30が1日のうちに稼働している時間の平均値を示す。また、「快適性への影響」には、電気機器30の機種が例えば空調機器又は床暖房設備である場合には「有」が割り当てられ、それ以外の場合には「無」が割り当てられる。
また、「立ち上がりパターン」は、電気機器30それぞれの起動後の消費電力の推移を、図10に示される3つのパターンに分類したものである。また、「立ち上がり時間」は、電気機器30が起動してから、消費電力が定常状態に収束するまでの時間を示す。
図10には、「立ち上がりパターン」のA,B,Cに該当する推移の例が示されている。Aパターンは、突入電流の影響で稼働開始直後に消費電力が大きくなるパターンであって、例えば掃除機がAパターンに該当する。Bパターンは、突入時間が短く、突入電流の影響が小さいパターンであって、稼働開始直後から消費電力が一定となるパターンである。例えば照明機器がBパターンに該当する。Cパターンは、ソフトスタート機能により突入電流の影響を受けることなく稼働開始直後から徐々に消費電力が情報するパターンであって、例えば空調機器がCパターンに該当する。
続いて、以上の構成を有するエネルギー管理システムによって実行される制御処理について、図11〜20を参照しつつ説明する。図11に示される制御処理は、例えば1分毎に実行される。
まず、制御部120は、ユーザから抑制制御の実行が許可されているか否かを判定する(ステップS1)。具体的には、制御部120は、実量制に対応するためのピークカット制御の実行を許可する旨がユーザによって端末40に入力されたか否かを判定する。
抑制制御の実行が許可されていないと判定した場合(ステップS1;No)、制御部120は、制御処理を終了する。一方、抑制制御の実行が許可されていると判定した場合(ステップS1;Yes)、制御部120は、規定時間における電気機器30の現在時刻までの総電力の積算値が、閾値以上であるか否かを判定する(ステップS2)。
総電力の積算値が閾値以上であると判定した場合(ステップS2;Yes)、制御部120は、機器抑制処理を実行する(ステップS3)。この機器抑制処理は、機器抑制モジュール121が被制御機器の消費電力を抑制する処理である。機器抑制処理の詳細については後述する。
一方、総電力の積算値が閾値以上ではないと判定した場合(ステップS2;No)、制御部120は、抑制解除処理を実行する(ステップS4)。この抑制解除処理は、抑制解除モジュール122が消費電力の抑制を解除する処理である。抑制解除処理の詳細については後述する。
機器抑制処理(ステップS3)又は抑制解除処理(ステップS4)の次に、制御部120は、予測処理を実行する(ステップS5)。この予測処理は、予測モジュール123が被制御機器及び短期稼働機器の規定期間における消費電力量を予測する処理である。予測処理の詳細については、後述する。
次に、制御部120は、閾値更新処理を実行する(ステップS6)。この閾値更新処理は、閾値更新モジュール124が閾値を更新する処理である。閾値更新処理の詳細については、後述する。その後、制御部120は、制御処理を終了する。
続いて、図11に示される機器抑制処理(ステップS3)の詳細について、図12を用いて説明する。
機器抑制処理において、機器抑制モジュール121は、稼働機器情報131の「稼働タイプ」を参照して、制御対象となる被制御機器が現在稼働しているか否かを判定する(ステップS31)。
被制御機器が現在稼働していないと判定した場合(ステップS31;No)、機器抑制モジュール121は、機器抑制処理を終了する。一方、被制御機器が現在稼働していると判定した場合(ステップS31;Yes)、機器抑制モジュール121は、稼働している被制御機器それぞれについて、残り稼働時間の割合を算出して、抑制優先度を算出する(ステップS32)。
具体的には、機器抑制モジュール121は、サーバ60に格納されている平均稼働時間と、稼働機器情報131の稼働開始時刻とを取得する。そして、機器抑制モジュール121は、稼働開始時刻に平均稼働時間を加算することで、稼働終了時刻を予測する。機器抑制モジュール121は、現在時刻から予測した稼働終了時刻までの残り稼働時間の、平均稼働時間に対する割合を算出する。そして、機器抑制モジュール121は、この割合が大きいほど抑制優先度を低くする。これにより、残り稼働時間の割合が低い被制御機器の消費電力が優先して抑制されることとなる。
図13には、抑制優先度の算出例が示されている。図13に示される例では、割合が大きい順に、各機器に対して1から始まる自然数が抑制優先度として割り当てられている。
図12に戻り、ステップS32の次に、機器抑制モジュール121は、抑制優先度が最大の機器の消費電力を抑制する(ステップS33)。具体的には、機器抑制モジュール121は、抑制優先度が最大の被制御機器の稼働を停止又は中断したり、この被制御機器の運転モードを変更して出力を抑えたりする。例えば、機器抑制モジュール121は、空調機器の冷房運転を送風運転に変更したり、冷房運転の設定温度を高い値に変更したりする。これにより、電気機器30の総消費電力が低下することとなる。
次に、機器抑制モジュール121は、抑制の対象とした被制御機器を、稼働機器情報131から削除して、抑制機器情報132に追加する(ステップS34)。ステップS33にて機器抑制モジュール121が制御命令を被制御機器へ送信した後に、実際に被制御機器の消費電力が低下するまで時間がかかる場合がある。このような場合には、繰り返し実行されるステップS33で同一の被制御機器に制御命令を繰り返し送信するおそれがある。ステップS34の手順を実行することで、このような繰り返しの送信を防ぐことができる。
次に、機器抑制モジュール121は、機器の消費電力を抑制した結果、規定期間における電気機器30の総電力の積算値について予測した値が目標値以下になったか否かを判定する(ステップS35)。具体的には、機器抑制モジュール121は、後述の予測処理(ステップS5)と同等の処理を実行して、規定期間の終了時刻における総電力の積算値が目標値以下になったか否かを判定する。
予測値が目標値以下になっていないと判定した場合(ステップS35;No)、機器抑制モジュール121は、総電力の予測値を更新する(ステップS36)。具体的には、機器抑制モジュール121は、現在時刻以降の規定期間における被制御機器の予測消費電力量を、抑制した被制御機器の消費電力量を減じた値に更新する。その後、機器抑制モジュール121は、ステップS33以降の処理を繰り返す。これにより、規定期間における総電力の積算値が目標値以下になると予測されるまで、被制御機器に対する消費電力の抑制が繰り返される。
一方、予測値が目標値以下になったと判定された場合(ステップS35;Yes)、制御部120によって実行される処理は、機器抑制処理から図11に示される制御処理に戻る。
続いて、図11に示される抑制解除処理(ステップS4)の詳細について、図14を用いて説明する。
抑制解除処理において、抑制解除モジュール122は、まず、抑制機器情報132を参照して、消費電力を抑制中の被制御機器があるか否かを判定する(ステップS41)。
抑制中の機器がないと判定した場合(ステップS41;No)、抑制解除モジュール122は、抑制解除処理を終了する。一方、抑制中の機器があると判定した場合(ステップS41;Yes)、抑制解除モジュール122は、抑制機器情報132の「稼働頻度」及び「快適性への影響」を取得して、解除優先度を算出する。具体的には、抑制解除モジュール122は、「稼働頻度」を基準値として、「快適性への影響」が有であるときには基準値を2倍した値を解除優先度として、「快適性への影響」が無であるときには基準値を等倍した値を解除優先度とする。
次に、抑制解除モジュール122は、抑制中の被制御機器のすべての組み合わせから、解除優先度が最も大きくなる組み合わせを選択する(ステップS43)。例えば、抑制解除モジュール122は、図5に示される例では、電気機器36,37,38,39の組み合わせを選択する。
次に、抑制解除モジュール122は、現在時刻以降の規定期間における被制御機器の予測消費電力に、選択した被制御機器が稼働したときの消費電力を加えた値が、閾値以上か否かを判定する(ステップS44)。
ステップS44の判定が肯定された場合(ステップS44;Yes)、抑制解除モジュール122は、選択している組み合わせを、被制御機器の組み合わせから除外する(ステップS45)。その後、抑制解除モジュール122は、ステップS43以降の処理を繰り返す。例えば、図13に示される例で2回目に実行されるステップS43では、電気機器36,37,38の組み合わせが選択される。
一方、ステップS44の判定が否定された場合(ステップS44;No)、抑制解除モジュール122は、抑制機器情報132から抑制前設定値を取得して、最後に実行されたステップS43で選択された組み合わせの機器に対する消費電力の抑制を解除する(ステップS46)。これにより、消費電力が抑制されている被制御機器の状態が、消費電力が抑制される前の状態に復旧する。なお、この際に、抑制解除モジュール122は、抑制を解除した機器を抑制機器情報132から削除して、稼働機器情報131に追加する。
その後、制御部120によって実行される処理は、抑制解除処理から図11に示される制御処理に戻る。
続いて、図11に示される予測処理(ステップS5)の詳細について、図15を用いて説明する。
予測処理において、予測モジュール123は、まず、稼働していない電気機器30の規定期間における待機電力量を予測する(ステップS51)。具体的には、予測モジュール123は、記憶部130に保持されている過去24時間における消費電力の最小値を待機電力として、現在時刻以降の規定期間における待機電力量の予測値Ewを算出する(ステップS51)。
次に、予測モジュール123は、稼働機器情報131の「稼働タイプ」を参照して、稼働中の被制御機器の数Nを取得する(ステップS52)。
次に、予測モジュール123は、Nがゼロであるか否かを判定する(ステップS53)。すなわち、予測モジュール123は、被制御機器の有無を判定する。
Nがゼロであると判定した場合(ステップS53;Yes)、予測モジュール123は、ステップS58に処理を移行する。一方、Nがゼロではないと判定した場合(ステップS53;No)、予測モジュール123は、変数nに1を代入する(ステップS54)。変数nは、稼働中の被制御機器に便宜的に付される番号である。
次に、予測モジュール123は、現在時刻以降の規定期間におけるn番目の被制御機器の消費電力量El(n)を、この被制御機器の起動後の消費電力の推移パターンに基づいて予測する(ステップS55)。具体的には、予測モジュール123は、稼働機器情報131の「稼働開始時刻」と、機器情報データベース61の「平均消費電力」、「平均稼働時間」、「立ち上がりパターン」及び「立ち上がり時間」を読み出して、読み出した情報から消費電力量El(n)を予測する。
詳細には、稼働開始時刻Tsから現在時刻Tnまでの時間が、立ち上がり時間Ttより長い場合には、平均消費電力Paと規定時間の終了時刻Tkとを用いて、El(n)=Pa×(Tk−Tn)の演算式により消費電力量El(n)を算出する。図16には、このようにして算出される消費電力量El(n)に対応する領域が、ハッチングを付して示されている。
また、稼働開始時刻Tsから現在時刻Tnまでの時間が、立ち上がり時間Ttより短い場合には、平均消費電力Paと規定時間の終了時刻Tkとを用いて、消費電力量El(n)を算出する。ただし、立ち上がりパターンがAパターンであるときには、立ち上がり時間中の消費電力は平均消費電力Paの2倍に等しいものとして消費電力量El(n)を算出し、立ち上がりパターンがCパターンであるときには、立ち上がり時間中の消費電力は平均消費電力Paの1/2倍に等しいものとして消費電力量El(n)を算出する。
すなわち、立ち上がりパターンがAパターンの被制御機器の消費電力量El(n)は、El(n)=(Pa×2)×(Tt−(Tn−Ts))+Pa×(Tk−(Tn+(Tt−(Tn−Ts))))という演算式により算出される。図17には、このようにして算出される消費電力量El(n)に対応する領域が、ハッチングを付して示されている。
次に、予測モジュール123は、変数nがNに等しいか否かを判定する(ステップS56)。
変数nがNに等しくないと判定した場合(ステップS56;No)、予測モジュール123は、変数nに1を加算して(ステップS57)、ステップS55以降の処理を繰り返す。
一方、変数nがNに等しいと判定した場合(ステップS56;Yes)、予測モジュール123は、規定期間における被制御機器の予測消費電力量を算出する(ステップS58)。具体的には、予測モジュール123は、規定期間において計測装置20によって計測された消費電力の現在時刻までの積算値Epに、ステップS51で算出した待機電力の予測値Ewと、ステップS55で順次算出したN個の消費電力量El(n)とを加算することで、予測消費電力量Efを算出する。すなわち、予測モジュール123は、Ef=Ep+Ew+ΣEl(n)の演算式に従って、予測消費電力量Efを算出する。
次に、予測モジュール123は、現在時刻から規定期間の終了時刻までにおける被制御機器による消費電力の積算値の推移を予測する(ステップS59)。具体的には、予測モジュール123は、現在時刻の消費電力量Epから一定の割合で積算値が増加して消費電力量Efに達するという推移を予測する。
次に、図18に示されるように、予測モジュール123は、稼働機器情報131の「稼働タイプ」を参照して、稼働中の短期稼働機器の数Mを取得する(ステップS510)。
次に、予測モジュール123は、Mがゼロであるか否かを判定する(ステップS511)。すなわち、予測モジュール123は、稼働中の短期稼働機器の有無を判定する。
Mがゼロであると判定した場合(ステップS511;Yes)、予測モジュール123は、ステップS516に処理を移行する。一方、Mがゼロではないと判定した場合(ステップS511;No)、予測モジュール123は、変数mに1を代入する(ステップS512)。変数mは、稼働中の短期稼働機器に便宜上付される番号である。
次に、予測モジュール123は、現在時刻以降の規定期間におけるm番目の短期稼働機器の消費電力量Es(m)を予測する(ステップS513)。具体的には、予測モジュール123は、稼働機器情報131の稼働開始時刻Tsと、機器情報データベース61の平均消費電力Pa及び平均稼働時間Taと、を参照して、Es(m)=Pa×Taの演算式に従って消費電力量Es(m)を算出する。
次に、予測モジュール123は、変数mがMに等しいか否かを判定する(ステップS514)。
変数mがMに等しくないと判定した場合(ステップS514;No)、予測モジュール123は、変数mに1を加算して(ステップS515)、ステップS513以降の処理を繰り返す。
一方、変数mがMに等しいと判定した場合(ステップS514;Yes)、予測モジュール123は、規定期間における短期稼働機器の予測消費電力量を算出する(ステップS516)。具体的には、予測モジュール123は、ステップS513で順次算出したM個の消費電力量Es(m)を加算することで、予測消費電力量ESを算出する。すなわち、予測モジュール123は、ES=ΣEs(m)の演算式に従って、予測消費電力量ESを算出する。予測消費電力量ESは、現在時刻から規定期間の終了時刻までに商用電源70から短期稼働機器に供給されて消費される電力量に相当する。
その後、制御部120によって実行される処理は、予測処理から図11に示される制御処理に戻る。
続いて、図11に示される閾値更新処理(ステップS6)の詳細について、図19を用いて説明する。
閾値更新処理において、閾値更新モジュール124は、まず、サーバ60が記憶している最大需要電力Ehを取得する(ステップS61)。
次に、閾値更新モジュール124は、記憶部130から予測消費電力量Ef,ESを取得する(ステップS62)。
次に、閾値更新モジュール124は、ステップS61で取得した最大需要電力Ehと、短期稼働機器の予測消費電力量ESと、から被制御機器の制御目標値Eh2を算出する(ステップS63)。具体的には、閾値更新モジュール124は、Eh2=Eh−ESの演算式に従い、最大需要電力Ehから短期稼働機器の予測消費電力量ESを減じることで、制御目標値Ph2を算出する。
次に、閾値更新モジュール124は、ステップS62で取得した予測消費電力量Efと、ステップS63で算出した制御目標値Eh2とから、閾値を算出して更新する(ステップS64)。その後、制御部120によって実行される処理は、閾値更新処理から図11に示される制御処理に戻る。
稼働中の短期稼働機器の数Mがゼロである場合の閾値の算出について、図20を用いて説明する。この場合、Mがゼロであるため、制御目標値Eh2は、最大需要電力Ehに等しい。すなわち、Eh=Eh2の等式が成立する。図20に示される例では、現在時刻Tnの時点で、被制御機器である電気機器31,32,34が稼働している。このときに予測モジュール123は、予測消費電力量Efを求める。そして、閾値更新モジュール124は、最大需要電力Eh、及び、座標(Tn,Ep)と座標(Tk,Ef)との間の線L2との傾きから、現在時刻Tnから規定期間の終了時刻Tkまでの閾値を示す線L3を算出する。ただし、図20中の線L1は、計測装置20から得る計測値の積算値を示す。
このようにして算出された線L3は、現在時刻において稼働している電気機器30が稼働を継続したときに、規定期間における電気機器30の総消費電力量が目標値としての最大需要電力を超えないような閾値を示す。すなわち、規定期間内のいずれかの時点までに総消費電力量が閾値を超えると、その時点で稼働している電気機器30のいずれかを制御して消費電力を抑制しなければ、規定期間の総消費電力量が最大需要電力を超えてしまうことが見込まれる。
なお、線L2は、図15のステップS59で予測された推移であって、商用電源70から被制御機器に供給されて消費される電力の積算値の、現在時刻Tnから終了時刻Tkまでの推移に相当する。そして、線L3は、線L2を上方向に(Eh−Ef)だけ移動させたものに相当する。換言すると、最大需要電力Ehから、予測された推移のうち終了時刻Tkにおける値Efを減じて得る差(Eh−Ef)に、予測された推移を加えて得た和として、閾値を示す線L3が導出される。
次に、稼働中の短期稼働機器がある場合の閾値の算出について、図21を用いて説明する。この場合は、Eh2<Ehという不等式が成立する。図21に示される例では、時刻Tnと時刻T(n+1)との間に短期稼働機器としての電気機器33が稼働を開始している。現在時刻T(n+1)までの消費電力量Epが図19で求めた閾値を超えているため、機器抑制モジュール121は、抑制優先度が大きい被制御機器の消費電力を抑制する。予測モジュール123が予測消費電力量Ef,ESを求めて、閾値更新モジュール124が制御目標値Eh2を求める。そして、閾値更新モジュール124は、制御目標値Eh2、及び、座標(T(n+1),Ep)と座標(Tk,Ef)との間の線L5との傾きから、現在時刻T(n+1)から規定期間の終了時刻Tkまでの閾値を示す線L6を算出する。
なお、線L5は、図15のステップS59で予測された推移であって、商用電源70から被制御機器に供給されて消費される電力の積算値の、現在時刻T(n+1)から終了時刻Tkまでの推移に相当する。そして、線L6は、線L5を上方向に(Eh2−Ef)だけ移動させたものに相当する。換言すると、最大需要電力Ehから、予測消費電力量ESと予測された推移のうち終了時刻Tkにおける値Efとを減じて得る差(Eh2−Ef)に、予測された推移を加えて得た和として、閾値を示す線L6が導出される。
なお、制御部120は、規定期間内で総電力の積算値が最大需要電力Ehを超えたときには、サーバ60が記憶する契約電力テーブルを参照して、新たな最大需要電力Ehを設定する。
以上説明したように、本実施の形態に係る制御装置10は、電気機器30のうち、予め定められた時間より長い時間にわたって電力を消費することで稼働する被制御機器を制御した。このような長期稼働機器の発停は、一般的に、住宅200の住人の快適性に与える影響が小さいといえる。このため、快適性を損なうことなく消費電力を抑えることができる。
また、制御装置10は、残り稼働時間の割合が小さい被制御機器を他の被制御機器より優先して制御して、消費電力を抑制した。残り稼働時間の割合が小さい被制御機器の発停は、住人の快適性に与える影響がより小さいと考えられる。このため、快適性を損なうことなく消費電力を効果的に抑えることができる。
また、制御装置10は、快適性に関する指標と稼働時間とに基づいて、消費電力の抑制を解除する被制御機器を選択した。これにより、ユーザに必要な電気機器に対する消費電力の抑制を極力防ぐことができる。
また、制御装置10は、目標値としての最大需要電力から、予測消費電力量ES,Efを減じて得た和に、被制御機器の消費電力量の推移を加えることで、閾値を更新した。これにより、現在稼働中の機器を継続して稼働させつつ、規定期間における総電力の積算値が最大需要電力を超えない範囲で、ユーザが自由に機器を利用することが可能となる閾値を設定することができる。
また、制御装置10は、被制御機器の起動後の消費電力の推移パターンに基づいて、予測消費電力量を算出した。このため、予測消費電力を正確に算出して、消費電力の抑制を正確に実行することができる。
実施の形態2.
続いて、実施の形態2について、上述の実施の形態1との相違点を中心に説明する。なお、上記実施の形態1と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。本実施の形態に係るエネルギー管理システム100は、図22に示されるように、発電装置81、パワーコンディショナ82、及び電力変換装置83を備える点で、実施の形態1に係るものと異なっている。
発電装置81は、例えば太陽光発電パネル、風力発電装置、燃料電池によって電力を生成する装置である。発電装置81は、直流電力を生成する。パワーコンディショナ82は、発電装置81によって生成された直流電力を交流電力に変換して、住宅200に供給する装置である。
電力変換装置83は、商用電源70、パワーコンディショナ82及び電気機器31〜39と電力線を介して接続される。電力変換装置83は、電気機器31〜39に発電装置81と商用電源70とのそれぞれから供給される電力の供給量を決定する。また、電力変換装置83は、制御装置10と通信線を介して接続され、決定した電力の供給量に関する情報を制御装置10に送信する。
続いて、本実施の形態に係る機器抑制処理について、図23を用いて説明する。図23に示される機器抑制処理は、ステップS34に続いてステップS35aが実行される点で、実施の形態1に係るものと異なっている。
ステップS35aにて、機器抑制モジュール121は、消費電力を抑制した結果、規定期間の総買電電力量の予測値が目標値以下になったか否かを判定する。この総買電電力量は、電気機器30の総消費電力量から発電装置による発電電力量を減じた値に等しい。換言すると、総買電電力量は、商用電源70から電気機器30に供給されて消費された電力量に等しい。
続いて、本実施の形態に係る抑制解除処理について、図24を用いて説明する。図24に示される抑制解除処理は、ステップS43に続いてステップS44aが実行される点で、実施の形態1に係るものと異なっている。
ステップS44aにて、抑制解除モジュール122は、予測消費電力に選択した組み合わせの機器の消費電力を加えて、発電装置81による発電電力を減じた値が閾値以上であるか否かを判定する。すなわち、抑制解除モジュール122は、抑制を解除したときに商用電源70から供給されて電気機器30によって消費される電力が閾値以上か否かを判定する。
以上、説明したように、本実施の形態に係る制御装置10は、発電電力を加味して、消費電力の抑制を実行する。これにより、発電電力を有効利用しつつ消費電力を抑制することができる。
実施の形態3.
続いて、実施の形態3について、上述の実施の形態2との相違点を中心に説明する。なお、上記実施の形態2と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。本実施の形態に係るエネルギー管理システム100は、図25に示されるように、蓄電装置90を備える点で、実施の形態1に係るものと異なっている。
蓄電装置90は、例えば電気自動車に搭載された電池であって、電力変換装置83と電力線を介して接続される。蓄電装置90は、商用電源70と発電装置81との少なくとも一方から供給された電力を蓄えて、蓄えた電力を、電力変換装置83を介して電気機器30に供給する。
続いて、本実施の形態に係る制御処理について、図26を用いて説明する。この制御処理は、ステップS2の判定が肯定された場合にステップS8aの判定が実行され、ステップS8aの判定が肯定されたときにステップS9aが実行される点で、実施の形態2に係るものと異なっている。
ステップS8aにて、制御部120は、蓄電装置90の蓄電残量が、消費電力の積算値が閾値を超過した分を超えるか否かを判定する。すなわち、制御部120は、蓄電装置90が電力を供給することで、商用電源70から電気機器30に供給される電力を閾値以下に抑えることができるか否かを判定する。
ステップS8aの判定が否定された場合(ステップS8a;No)、制御部120は、蓄電装置90に電力を供給させることなく、機器抑制処理を実行する。一方、ステップS8aの判定が肯定された場合(ステップS8a;Yes)、制御部120は、機器抑制処理を実行することなく、蓄電装置90に、ステップS8aの判定で用いた超過分に相当する電力を宅内に供給させる(ステップS9a)。
これにより、電気機器30の消費電力を抑制することなく、蓄電残量を有効利用して、商用電源70から電気機器30に供給されて消費される総消費電力量を抑えることができる。
なお、電力変換装置83を介した蓄電装置90からの電力供給には上限があり、蓄電装置90が最大限の電力を供給しても、超過分を補うことができない場合には、蓄電残量が十分であっても機器抑制処理を実行する必要がある。
また、蓄電装置90には、最低容量値が確保されているものがあり、蓄電残量が超過分を補うのに十分な量であったとしても、蓄電残量から最低容量値を差し引いたときの電力量が不十分となる場合がある。この場合においても、蓄電残量が十分であっても、機器抑制処理を実行する必要がある。
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態によって限定されるものではない。
例えば、記憶部130を省いてエネルギー管理システム100を構成し、サーバ60が稼働機器情報131及び抑制機器情報132を記憶してもよい。また、サーバ60を省いてエネルギー管理システム100を構成し、記憶部130が機器情報データベース61を記憶してもよい。サーバ60を省いた場合において、制御装置10のネットワーク接続機能も省かれたときには、制御装置10は、ネットワーク50を介して電力会社の契約電力テーブルを取得することができなくなる。このときには、端末40から契約電力テーブルを入力してもよい。
また、上記実施の形態では、消費電力が最大需要電力を超えたときに、サーバ60が記憶する最大需要電力を自動的に更新されたが、ユーザに対してこのような更新の許可を求めてもよい。
また、予測モジュール123は、被制御機器による消費電力の積算値の推移について、一定の割合で増加するものとして予測したが、これには限られない。例えば、予測モジュール123は、被制御機器の過去の稼働履歴に基づいて推移を予測してもよいし、規定期間の終了時刻より前に被制御機器の稼働が終了することが予測される場合には、その稼働の終了を加味して推移を予測してもよい。
また、閾値更新モジュール124は、図20中の線L3及び図21中の線L6に示されるように、時間に応じて変化する閾値を算出したが、これには限定されない。図11に示される制御処理が1分毎に実行されるため、閾値更新モジュール124は、次回の制御処理で参照される閾値のみを算出してもよい。例えば図20を用いて説明すると、現在時刻がTnであれば、線L3の時刻T(n+1)における値のみを次回の制御処理で用いる閾値として算出し、現在時刻がT(n+1)になったら、線L3の時刻T(n+2)における値のみを次回の制御処理で用いる閾値として算出してもよい。
上記実施の形態に係る制御装置10の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。
例えば、制御装置10の補助記憶部13に記憶されているプログラムP1を、フレキシブルディスク、CD−ROM(Compact Disk Read-Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムP1をコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することができる。
また、プログラムP1をインターネットに代表される通信ネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロードするようにしてもよい。
また、通信ネットワークを介してプログラムP1を転送しながら起動実行することによっても、上述の処理を達成することができる。
更に、プログラムP1の全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報をコンピュータが通信ネットワークを介して送受信しながらプログラムP1を実行することによっても、上述の処理を達成することができる。
なお、上述の機能を、OS(Operating System)が分担して実現する場合又はOSとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、OS以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等してもよい。
また、制御装置10の機能を実現する手段は、ソフトウェアに限られず、その一部又は全部を専用のハードウェア(回路等)によって実現してもよい。
100 エネルギー管理システム、 10 制御装置、 11 プロセッサ、 12 主記憶部、 13 補助記憶部、 14 入力部、 15 出力部、 16 通信部、 17 内部バス、 110 取得部、 120 制御部、 121 機器抑制モジュール、 122 抑制解除モジュール、 123 予測モジュール、 124 閾値更新モジュール、 130 記憶部、 131 稼働機器情報、 132 抑制機器情報、 140 UI部、 141 テキスト、 142 マーク、 20 計測装置、 30〜39 電気機器、 40 端末、 50 ネットワーク、 60 サーバ、 61 機器情報データベース、 70 商用電源、 81 発電装置、 82 パワーコンディショナ、 83 電力変換装置、 90 蓄電装置、 200 住宅、 L1〜L6 線、 P1 プログラム。

Claims (9)

  1. 住宅に設置された複数の電気機器に商用電源から供給される総電力の計測値を取得する取得手段と、
    予め定められた期間における前記計測値の現在時刻までの積算値が閾値を超えると、前記複数の電気機器のうち予め定められた長さより長い時間にわたって電力を消費することで稼働する被制御機器を制御して、前記被制御機器の消費電力を抑制することで前記総電力の前記期間における積算値を目標値以下に制限する制御手段と、
    を備える制御装置。
  2. 前記被制御機器は、前記住宅において過去に稼働した1回の時間の長さの平均値が、前記予め定められた長さより長い電気機器である、
    請求項1に記載の制御装置。
  3. 前記制御手段は、現在稼働している複数の前記被制御機器について、稼働の終了時刻を予測し、現在時刻から予測した終了時刻までの時間の、稼働の開始時刻から予測した終了時刻までの時間に対する割合を算出して、複数の前記被制御機器のうち、前記割合が低い前記被制御機器を他の前記被制御機器より優先して制御する、
    請求項1又は2に記載の制御装置。
  4. 前記制御手段は、前記期間における前記計測値の現在時刻までの積算値が前記閾値より小さいときに、消費電力を抑制した複数の前記被制御機器から、ユーザの快適性に関する指標と、1日に稼働する時間の平均値と、に基づいて選択した前記被制御機器に対する消費電力の抑制を解除する、
    請求項1から3のいずれか一項に記載の制御装置。
  5. 前記制御手段は、
    前記複数の電気機器のうち、前記予め定められた長さより短い時間にわたって電力を消費することで稼働する電気機器に、現在時刻から前記期間の終了時刻までに前記商用電源から供給される電力量と、前記被制御機器に前記商用電源から供給される電力の積算値の現在時刻から前記期間の終了時刻までの推移と、を予測する予測手段と、
    前記目標値から前記予測された電力量と前記予測された推移のうち前記期間の終了時刻における値とを減じて得る差に、前記予測された推移を加えて得た和として、前記閾値を更新する更新手段と、
    を備える請求項1から4のいずれか一項に記載の制御装置。
  6. 前記予測手段は、前記被制御機器の起動後における消費電力の推移を示すパターンを記憶手段から読み出して、読み出したパターンに基づいて前記推移を予測する、
    請求項5に記載の制御装置。
  7. 前記制御手段は、前記期間における前記計測値の現在時刻までの積算値が前記閾値を超えた場合において、蓄電装置の蓄電量が、前記計測値の積算値から前記閾値を減じて得た差より大きいときには、前記蓄電装置に前記複数の電気機器へ電力を供給させて、前記蓄電装置に電力を供給させないときには、前記被制御機器を制御する、
    請求項1から6のいずれか一項に記載の制御装置。
  8. 住宅に設置された複数の電気機器に商用電源から供給される総電力の、予め定められた期間における現在時刻までの積算値が閾値を超えると、前記複数の電気機器のうち、予め定められた長さより長い時間にわたって電力を消費することで稼働する被制御機器を制御して、前記被制御機器の消費電力を抑制することで前記総電力の前記期間における積算値を目標値以下に制限する、制御方法。
  9. コンピュータを、
    住宅に設置された複数の電気機器に商用電源から供給される総電力の計測値を取得する取得手段、
    予め定められた期間における前記計測値の現在時刻までの積算値が閾値を超えると、前記複数の電気機器のうち、予め定められた長さより長い時間にわたって電力を消費することで稼働する被制御機器を制御して、前記被制御機器の消費電力を抑制することで前記総電力の前記期間における積算値を目標値以下に制限する制御手段、
    として機能させるためのプログラム。
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