(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
前記目標蓄電量設定手段では、抽出された日毎に算出された電力料金の平均値を制御対象日の各蓄電量の電力料金とし、平均値が最も安くなる蓄電量を前記基準時刻の蓄電量に決定することを特徴とする請求項1又は2に記載の電力制御システム。
前記目標蓄電量設定手段では、前記蓄電装置の充電率を0%から100%まで10%毎に変化させることによって前記蓄電量を変えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の電力制御システム。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
しかしながら、特許文献1−3に開示されているように発電量を予測するシステムでは、天気予報という不確定要素と発電量予測という不確定要素とを掛け合わせるため、処理が複雑となるうえに演算負荷が大きくなる割には必ずしも精度の高い予測が行えるわけではない。
【0008】
また、特許文献4に開示されているように天気とバッテリーの蓄電量とを一対一で対応させる構成では、季節変化や住人の電力消費行動の差などが考慮されず、最適な制御が行えているとは言い難い。
【0009】
そこで、本発明は、演算負荷が少ないうえに、季節変化や電力消費行動などを考慮することが可能な電力制御システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【0010】
前記目的を達成するために、本発明の電力制御システムは、太陽光発電装置と、蓄電装置と、前記蓄電装置の蓄電量の制御をおこなう制御装置とを備えた建物の電力制御システムであって、前記制御装置は、制御対象日の予測天気情報を取得する予測天気取得手段と、過去の実測天気情報と前記太陽光発電装置の発電量と前記建物の電力消費量とが関連付けられた実績データが記憶された記憶手段と、前記予測天気情報と同じカテゴリーに含まれる過去の実測天気情報に関連付けられた実績データを前記記憶手段から抽出するデータ抽出手段と、基準時刻の蓄電量を変えた複数のケースについて前記抽出された実績データと設定された電力価格とを使って電力料金を算出し、その算出結果に基づいて前記基準時刻の蓄電量を決定する目標蓄電量設定手段と、前記目標蓄電量設定手段によって決定された蓄電量になるように制御対象日の前記蓄電装置の蓄電スケジュールを設定する蓄電スケジュール設定手段とを備えていることを特徴とする。
【0011】
ここで、前記データ抽出手段では、前記制御対象日に近い順に所定の日数分の過去の実績データを抽出する構成とすることができる。また、前記目標蓄電量設定手段では、抽出された日毎に算出された電力料金の平均値を制御対象日の各蓄電量の電力料金とし、平均値が最も安くなる蓄電量を前記基準時刻の蓄電量に決定する構成とすることができる。
【0012】
さらに、前記目標蓄電量設定手段では、前記蓄電装置の充電率を0%から100%まで10%毎に変化させることによって前記蓄電量を変える構成とすることができる。
【発明の効果】
【0013】
このように構成された本発明の電力制御システムは、太陽光発電装置と蓄電装置とを備えた建物の電力制御を行うにあたって、予測天気情報と、予測天気情報と同じカテゴリーに分類される過去の実測天気情報に関連付けられた太陽光発電装置の発電量及び電力消費量を利用する。
【0014】
このため、発電量などの予測を行う必要がなく、演算負荷の少ないシステム構成にすることができる。また、建物の電力消費量の実績データを利用するため、建物の住人の電力消費行動を考慮した制御を行うことができる。
【0015】
さらに、制御対象日に近い順に所定の日数分の過去の実績データを抽出する構成とすることで、季節に合わせた制御を行うことができる。また、抽出された実績データに基づいてそれぞれ算出される電力料金の平均値を使用することで、来客があった日や一日中外出していた日などの特殊な日の実績データの影響を受け難くすることができる。
【0016】
また、蓄電量を細かく変化させたケースについて演算を行うことで、想定だけでは辿りつけない最適解を導き出すことができるようになる。
【発明を実施するための形態】
【0018】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【0019】
図1は、本実施の形態の電力制御システムの概略構成を説明するためのブロック図である。まず、
図1を参照しながら電力制御システムの全体構成について説明する。
【0020】
この電力制御システムによって制御される建物としての住宅は、電力会社の発電所や地域毎に設置されたコジェネレーション設備などの系統電力から電力の供給を受けるための電力網としての系統電力網5に接続されている。
【0021】
また、この住宅は、分散型の発電装置としての太陽光発電装置1と、電力を一時的に蓄えておく蓄電装置2とを備えている。
【0022】
この太陽光発電装置1は、太陽エネルギーとしての太陽光を、太陽電池を利用することによって、直接、電力に変換して発電をおこなう装置である。この太陽光発電装置1は、太陽光を受けることができる時間帯にのみ電力を供給することが可能な装置である。
【0023】
また、太陽光発電装置1によって発電された直流電力は、通常、パワーコンディショナ(図示省略)によって交流電力に変換されて使用される。さらに、蓄電装置2に充電又は蓄電装置2から放電される際にも、パワーコンディショナ(図示省略)によって直流と交流の変換がおこなわれる。
【0024】
なお、後述する電力負荷6の一部又は全部が、直流によって作動する装置である場合は、太陽光発電装置1によって発電された電力や蓄電装置2から放電される電力を、直流のまま利用することもできる。
【0025】
また、住宅には、分電盤4を通して電力が供給される様々な電力負荷6が設置される。例えば、エアコンなどの空調装置、照明スタンドやシーリングライトなどの照明装置、冷蔵庫やテレビなどの家電装置などが電力によって稼働する。
【0026】
さらに、電気自動車やプラグインハイブリッドカーは、走行させるために充電をおこなう場合は電力負荷6となる。また、蓄電装置2と同様に、住宅の電力負荷6のために放電させる場合は、蓄電装置2となる。
【0027】
そして、本実施の形態の電力制御システムは、太陽光発電装置1及び蓄電装置2の制御を行う制御装置3を備えている。制御装置3は、蓄電装置2に蓄電させる電力を系統電力網5からの供給電力とするか、太陽光発電装置1によって発電された電力にするかなどの制御を行う。また、蓄電装置2の充電及び放電のタイミングを制御するパワーコンディショナの制御を行う。なお、これらの公知の構成の詳細についての説明はここでは省略する。
【0028】
さらに、制御装置3は、以下で説明する演算処理を行うための様々な設定をおこなう演算条件設定手段30と、制御対象日の天気予報となる予測天気情報を取得する予測天気取得手段31と、実績データが記憶された記憶手段35と、記憶手段35から演算に必要となる実績データを抽出するデータ抽出手段32と、蓄電装置2の基準時刻の蓄電量を決定する目標蓄電量設定手段33と、制御対象日の蓄電装置2の蓄電スケジュールを設定する蓄電スケジュール設定手段34とを備えている。
【0029】
演算条件設定手段30では、住宅に取り付けられた太陽光発電装置1の発電容量、蓄電装置2の蓄電容量、一日の時間によって変化する電力価格などの設定を行う。
【0030】
例えば、電力価格については、23時から7時までの深夜割引価格、7時から10時までのリビングタイム価格、10時から17時までのデイタイム価格、17時から23時までのリビングタイム価格などの買電価格が設定される。また、太陽光発電装置1で発電した電力を電力会社等が買い取る場合は、その売電価格の設定もおこなう。
【0031】
また、演算条件設定手段30では、演算の前提条件となる太陽光発電装置1によって発電した電力を系統電力網5側に逆潮流として流し、電力会社に買い取ってもらうか否かを設定する。
【0032】
さらに、演算条件設定手段30では、蓄電装置2には、太陽光発電装置1によって発電された電力を充電させるのか、又は電力価格が安くなる深夜などに系統電力網5から供給される電力を充電させるのかの設定を行う。
【0033】
一方、予測天気取得手段31では、制御対象日となる例えば翌日の予測天気情報の取得を行う。この予測天気情報は、気象庁などの天気情報の提供を行うサーバなどにシステムを接続させて取得させることができる。また、気圧変化などから天気を予測する装置を設置し、その予測装置と接続して取得させることもできる。
【0034】
ここで、予測天気情報(天気予報)には、「晴れ」、「曇り」、「雨」、「晴れ時々雨」、「晴れ後雨」などの多くの予報がある。そこで、「晴れ」、「曇り」、「雨」という3つのカテゴリーにすべての予測天気情報を分類する構成にしてもよい。例えば、「晴れ時々雨」を「曇り」というカテゴリーに入れて、「曇り」という予測天気情報と同等に扱わせることができる。
【0035】
そして、記憶手段35には、過去の実測天気情報と、太陽光発電装置1の発電量と、電力負荷6による電力消費量とが関連付けられた実績データを記憶させる。
【0036】
過去の実測天気情報は、予測天気情報と同様に、気象庁などの天気情報の提供を行うサーバなどにシステムを接続させることで取得させることができる。また、太陽光発電装置1の発電量及び電力負荷6による電力消費量は、太陽光発電装置1、分電盤4又は電力負荷6などに計測器を取り付けておき、日々、計測させることで蓄積していくことができる。なお、これらの実績データは、地域や住人の家族構成や太陽光発電装置1の発電容量などが類似する他の住宅のデータを利用することもできる。
【0037】
そして、データ抽出手段32は、予測天気取得手段31によって取得された予測天気情報と同じカテゴリーに含まれる過去の実測天気情報に関連付けられた実績データを、記憶手段35から抽出する。
【0038】
目標蓄電量設定手段33では、基準時刻の蓄電量を決定する。基準時刻は、任意に設定することができるが、例えば、深夜電力による充電が終了し、太陽光発電装置1による発電が開始される前の午前6時や7時などに設定することができる。
【0039】
目標蓄電量設定手段33において蓄電量を決定する基準は、算出された電力料金の安さである。すなわち、後述する複数のケースで電力料金を算出し、その中で最も電力料金が安くなるケースで設定されていた蓄電量に決定する。
【0040】
一方、蓄電スケジュール設定手段34では、目標蓄電量設定手段33によって決定された蓄電量になるように翌日(制御対象日)の蓄電装置2の蓄電スケジュールを設定する。例えば、翌日の午前7時の蓄電量を充電率100%にする場合、深夜電力によって蓄電装置2の充電率が午前7時までに100%となるように、蓄電装置2の充電制御を行う。
【0041】
次に、本実施の形態の電力制御システムの処理の流れを、
図2を参照しながら説明する。
【0042】
まず、演算をおこなう前提条件として、記憶手段35に少なくとも複数の実績データが蓄積されている必要がある。例えば、
図3に示すように、7月1日から7月10日までの実測天気情報が記憶手段35に記憶されているとする。そして、図示していないが、各日付における太陽光発電装置1の発電量及び電力負荷6の電力消費量の計測値も記憶手段35に記憶されている。
【0043】
ステップS1では、演算条件設定手段30によって太陽光発電装置1の発電容量(kW)、蓄電装置2の蓄電容量(kW)などを入力する。この入力は、システムに接続された端末(図示省略)や住宅に設置されたモニタ(図示省略)などからおこなう。また、システムに接続された太陽光発電装置1や蓄電装置2の仕様を自動的に検知する構成であってもよい。
【0044】
また、演算時の電力価格も設定する。この設定は、端末などからおこなうこともできるが、システムに接続されたデータベース(図示省略)から抽出する構成であってもよい。また、電力会社のサーバに接続して自動更新させる構成であってもよい。
【0045】
さらに、蓄電装置2に蓄電させる電力を、太陽光発電装置1によって発電された電力とするか、系統電力網5から供給される電力とするかを設定する。また、太陽光発電装置1で発電された電力を売電するか否かの設定も行う。
【0046】
なお、ステップS1の演算条件の設定は、演算を行う度に入力する必要はなく、初期設定時や条件が変更されたときなどに行えばよい。
【0047】
そして、ステップS2では、予測天気取得手段31によって、翌日(制御対象日)の予測天気情報を取得する。例えば、制御対象日となる7月11日の予測天気情報が「曇り」であったとする。
【0048】
そこで、ステップS3では、予測天気情報と同じカテゴリーの実測天気情報となっている日付を抽出する。
図3に示した例では、実測天気情報が「曇り」となっている日は、7月3日と7日と10日の3日間である。なお、
図3では10日分の実績データを使って説明しているため、3日分の実績データしか抽出されていないが、これに限定されるものではなく、例えば過去1ヶ月分の実績データから「曇り」となる日をすべて抽出することができる。また、7月11日に近い日から順に10日分の「曇り」の日を抽出するという処理であってもよい。
【0049】
続いてステップS4では、基準時刻(例えば午前7時)の蓄電量となる充電率を、0%から100%まで10%毎に変化させて電力料金の算出を行う。なお、この演算は予め行っておくことができ、
図3は10日分の電力料金が天気に関わらずすべて計算されたデータベースの構成を示している。ここで、A(1,0)は、7月1日の充電率0%としたときの電力料金を示している。
【0050】
電力料金は、各日の太陽光発電装置1の発電量と電力消費量と電力価格のデータとを使って算出することができる。この3つのデータは、各日付において固定される値である。一方、充電率は、0%から100%まで変化させる。
【0051】
例えば、午前7時までに充電率を10%にするケースと、100%にするケースとでは、発電量及び電力消費量の値が同じであっても、電力料金(A(1,10),A(1,100))としては差が出ることになる。すなわち、充電率を100%にする場合の方が深夜電力の充電量が多くなる一方で、昼間は蓄電装置2に蓄えられた電力を電力負荷6に供給することができるので、太陽光発電装置1で発電された電力を多く売電することができる。このように、基準時刻の蓄電量を変数にして、複数のケースで電力料金を算出することができる。
【0052】
そこで、ステップS5では、予測天気情報と同じカテゴリーに入る実測天気情報の7月3日の電力料金(A(3,0),・・・,A(3,100))と、7月7日の電力料金(A(7,0),・・・,A(7,100))と、7月10日の電力料金(A(10,0),・・・,A(10,100))とを使って、制御対象日となる7月11日の電力料金を算出する。詳細には、
図4に示すように、電力料金(A(3,0),・・・,A(3,100))と電力料金(A(7,0),・・・,A(7,100))と電力料金(A(10,0),・・・,A(10,100))の平均値を、7月11日の各充電率の電力料金((A(3,0)+A(7,0) +A(10,0))/3,・・・, (A(3,100)+A(7,100)+A(10,100))/3)にする。
【0053】
そして、算出された7月11日の各充電率の電力料金の中から、最も安い電力料金を選択する(ステップS6)。例えば、(A(3,100)+A(7,100)+A(10,100))/3が最も安い電力料金となった場合は、充電率100%が目標蓄電量として選択される。
【0054】
そこで、ステップS7では、午前7時に蓄電装置2の充電率が100%となるように蓄電スケジュールを設定し、その蓄電スケジュールに従って制御対象日となる7月11日の制御を制御装置3によって行う。
【0055】
次に、本実施の形態の電力制御システムの作用について説明する。
【0056】
このように構成された本実施の形態の電力制御システムは、太陽光発電装置1と蓄電装置2とを備えた住宅の電力制御を行うにあたって、予測天気情報と、予測天気情報と同じカテゴリーに分類される過去の実測天気情報に関連付けられた太陽光発電装置1の発電量及び電力負荷6の電力消費量を利用する。
【0057】
このため、発電量などの予測を行う必要がなく、演算負荷の少ないシステム構成にすることができる。また、計測器によって実際に計測された住宅の電力消費量の実績データを利用するようにすれば、エアコンの温度設定や家電製品の使用頻度などの住人の電力消費行動に合った精度の高い予測に基づく制御を行うことができる。
【0058】
さらに、制御対象日に近い順に所定の日数分の過去の実績データを抽出する構成とすることで、季節に合わせた制御を行うことができる。また、抽出された実績データに基づいてそれぞれ算出される電力料金の平均値を使用することで、来客があった日や一日中外出していた日などの特殊な日の実績データの影響を受け難くすることができる。
【0059】
また、蓄電量を例えば11段階と細かく変化させたケースについて演算を行うことで、想定だけでは辿りつけない最適解を導き出すことができるようになる。
【0060】
以上、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施の形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。
【0061】
例えば、前記実施の形態では、分散型の発電装置として太陽光発電装置1についてしか説明していないが、燃料電池、化石燃料による小型発電機などを備えた住宅の電力制御システムであってもよい。
【0062】
また、前記実施の形態で説明した電力価格は例示であって、電力価格が変化する時間や価格が異なる時間帯の数は、電力会社の経営方針やその時の政策などによって変化する。