特開 2024-93191 負荷制御装置、負荷制御プログラム及び負荷制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024093191

(43)【公開日】2024-07-09

(54)【発明の名称】負荷制御装置、負荷制御プログラム及び負荷制御方法

(51)【国際特許分類】

   H02J 3/14 20060101AFI20240702BHJP

   H02J 3/00 20060101ALI20240702BHJP

   H02J 13/00 20060101ALI20240702BHJP

   F24F 11/47 20180101ALI20240702BHJP

   F24F 11/64 20180101ALI20240702BHJP

   F24F 110/12 20180101ALN20240702BHJP

【ＦＩ】

H02J3/14 130

H02J3/00 130

H02J13/00 311T

F24F11/47

F24F11/64

F24F110:12

【審査請求】未請求

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022209403

(22)【出願日】2022-12-27

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り 公開日 令和４年１１月２５日 電気評論 ２０２２年１１・１２月、２０２３年１月 特別合併号 第７０５号（第１０７巻第８号），第２７頁～２８頁

(71)【出願人】

【識別番号】000222037

【氏名又は名称】東北電力株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】松田 勝弘

(72)【発明者】

【氏名】渡邊 亮

【テーマコード（参考）】

3L260

5G064

5G066

【Ｆターム（参考）】

3L260BA42

3L260BA75

3L260CA32

3L260CB78

3L260DA12

3L260EA22

5G064AA04

5G064AC09

5G064CB08

5G064CB21

5G064DA05

5G066AA02

5G066KA12

5G066KB07

(57)【要約】

【課題】簡易な構成で需要調整を的確に行う負荷制御装置、負荷制御プログラム及び負荷制御方法を提供する。
【解決手段】回帰式作成部１０５は、過去の総需要の実績データを基に空調機器２１の需要を気温感応需要として表す回帰式を作成する。空調機器需要推定部１０２は、総需要データを取得して、回帰式作成部１０５により作成された回帰式を用いて空調機器２１の現在の需要を推定する。需要制御部１０４は、所定時刻における総需要の予測値を算出し、予測値及び空調機器需要推定部１０２により推定された空調機器２１の現在の需要を基に、所定時刻における総需要が予め決められた需要目標値に収まるように空調機器２１を制御する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

過去の総需要の実績データを基に空調機器の需要を気温感応需要として表す回帰式を作成する回帰式作成部と、
総需要データを取得して、前記回帰式作成部により作成された前記回帰式を用いて空調機器の現在の需要を推定する空調機器需要推定部と、
所定時刻における総需要の予測値を算出し、前記予測値及び前記空調機器需要推定部により推定された前記空調機器の現在の需要を基に、前記所定時刻における総需要が予め決められた需要目標値に収まるように前記空調機器を制御する需要制御部と
を備えたことを特徴とする負荷制御装置。

【請求項2】

前記需要制御部は、前記空調機器の需要の削減可能量を算出し、前記削減可能量を基に、前記空調機器を制御することで前記所定時刻における総需要が前記需要目標値に収まるか否かを判定し、前記空調機器を制御することで前記所定時刻における総需要が前記需要目標値に収まる場合、前記空調機器を制御し、前記空調機器を制御することで前記所定時刻における総需要が前記需要目標値に収まらない場合、前記空調機器及び前記空調機器以外の他負荷機器を制御して、前記所定時刻における総需要が前記需要目標値に収めることを特徴とする請求項１に記載の負荷制御装置。

【請求項3】

前記需要制御部は、前記空調機器について設定温度の変更可能な温度差を予め有し、前記空調機器需要推定部により推定された前記空調機器の現在の需要及び前記温度差を基に、前記空調機器の需要の削減可能量を算出することを特徴とする請求項２に記載の負荷制御装置。

【請求項4】

前記回帰式作成部は、過去の総需要の実績データを前記空調機器及び前記空調機器以外の他負荷機器の稼働状況に応じて分類してグループ化し、前記グループ毎に前記回帰式を生成することを特徴とする請求項１に記載の負荷制御装置。

【請求項5】

前記回帰式作成部は、過去の総需要の実績データをクラスタリングにより分類することを特徴とする請求項４に記載の負荷制御装置。

【請求項6】

前記回帰式作成部は、過去の総需要の実績データを各日の総需要の頻度を基に分類することを特徴とする請求項４に記載の負荷制御装置。

【請求項7】

前記回帰式作成部は、各前記回帰式の回帰誤差が正規分布にしたがうように、複数の前記回帰式を過去の総需要の実績データに適合させることで、過去の総需要の実績データをグループ化し且つ複数の前記回帰式を作成することを特徴とする請求項４に記載の負荷制御装置。

【請求項8】

前記空調機器需要推定部は、前記回帰式を基に前記空調機器の需要の基準値及び前記空調機器以外の他負荷機器の総需要の基準値を算出し、前記回帰式の回帰誤差を算出し、算出した前記回帰誤差を按分して、前記空調機器の現在の需要を推定することを特徴とする請求項１に記載の負荷制御装置。

【請求項9】

前記空調機器需要推定部は、前記空調機器の需要の基準値と前記他負荷機器の総需要の基準値との比で前記回帰誤差を按分することを特徴とする請求項８に記載の負荷制御装置。

【請求項10】

前記空調機器需要推定部は、過去の総需要の実績データにおける前記空調機器が動作しない中間期と前記空調機器が動作する期間との回帰誤差の比率で、前記回帰誤差を按分することを特徴とする請求項８に記載の負荷制御装置。

【請求項11】

過去の総需要の実績データを基に空調機器の需要を気温感応需要として表す回帰式を作成する回帰式作成ステップと、
総需要データを取得して、前記回帰式作成ステップにより作成された前記回帰式を用いて空調機器の現在の需要を推定する空調機器需要推定ステップと、
所定時刻における総需要の予測値を算出し、前記予測値及び前記空調機器需要推定ステップにより推定された前記空調機器の現在の需要を基に、前記所定時刻における総需要が予め決められた需要目標値に収まるように前記空調機器を制御する需要制御ステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする負荷制御プログラム。

【請求項12】

負荷制御装置が、
過去の総需要の実績データを基に空調機器の需要を気温感応需要として表す回帰式を作成する回帰式作成工程と、
総需要データを取得して、前記回帰式作成工程により作成された前記回帰式を用いて空調機器の現在の需要を推定する空調機器需要推定工程と、
所定時刻における総需要の予測値を算出し、前記予測値及び前記空調機器需要推定工程により推定された前記空調機器の現在の需要を基に、前記所定時刻における総需要が予め決められた需要目標値に収まるように前記空調機器を制御する需要制御工程と
を実行することを特徴とする負荷制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、負荷制御装置、負荷制御プログラム及び負荷制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、地球環境や社会課題環境の変化を受けて、これまでの大規模発電所だけでなく、太陽光発電等の再生可能エネルギーの活用が積極的に進められている。一方で、再生可能エネルギーは、天候や気温等、自然の影響を大きく受けることで、発電量への変動影響が避けられないという課題も存在する。近年の再生可能エネルギーの導入拡大によってこの変動量が増加している。そのため、需要が多い時期には電力需給がひっ迫する一方、需要が少ない時期には供給が過剰になり、再生可能エネルギー由来の電気が余るといった事態も発生している。

【0003】

このような事態を回避するため、再生可能エネルギーの発電量に応じて需要を変化させ需要バランスを安定化させるため、需要家機器を用いた需要調整が検討されている。需要家機器を用いた対策を考えた場合、需要家側資源を活用するアグリゲータと呼ばれる仲介業者や小売電気事業者が、系統運用者の需要調整に寄与することで対価を得るビジネスが成立すると期待される。

【0004】

需要家機器を用いた需要調整の１つの方法として、デマンドレスポンス（ＤＲ：Demand Response）を活用することが考えられる。デマンドレスポンスとは、経済メリットを提供することにより需要を調整する技術である。例えば、デマンドレスポンスの活用としては、需要家における蓄電池の充放電にインセンティブやペナルティを与えることで、需要家の蓄電池を制御するといった需要調整が考えられる。

【0005】

このような需要調整では、需要家からの省エネや超過抑制等の要望に応えるために、小売電気事業者やアグリゲータは、需要家における需要量の最大値として期待される目標値であるデマンド目標値を超えないように各需要家の需要の調整の支援等を行う。例えば、省エネや超過抑制等の支援を需要家に対して行う方法として、需要家が使用する空調機器や照明機器等の各種負荷機器のそれぞれに対して出力を計測するセンサを配置して、各センサによる計測情報を用いて各負荷機器の制御を行う方法が存在する。

【0006】

他にも、需要調整の技術として、建物におけるエネルギー使用値及び屋外温度値を受信し、回帰分析を用いて、基準温度と屋外温度値との温度差及びエネルギー使用量を基に空調係数と非空調係数を決定して、空調機器等を制御する技術が提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】米国特許出願公開第２０１１／０１０６４７１号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

しかしながら、個々の需要家における需要量を適切に制御するために負荷機器の出力を計測するセンサを用いる方法では、各負荷機器のそれぞれに対してセンサを設置する等の多くの作業が必要となり煩雑であるため、的確な需要調整の実現は困難であった。また、温度差及びエネルギー使用量を基に回帰分析を用いて空調係数等を算出して負荷機器を制御する技術では、需要割合に基づいて各負荷機器の推定値を按分してそれぞれの需要が推定されるが、単なる按分では実需要からの乖離のおそれがあり、的確な需要調整の実現は困難である。

【0009】

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、簡易な構成で需要調整を的確に行う負荷制御装置、負荷制御プログラム及び負荷制御方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本願の開示する負荷制御装置、負荷制御プログラム及び負荷制御方法の一つの態様において、回帰式作成部は、過去の総需要の実績データを基に空調機器の需要を気温感応需要として表す回帰式を作成する。空調機器需要推定部は、総需要データを取得して、前記回帰式作成部により作成された前記回帰式を用いて空調機器の現在の需要を推定する。需要制御部は、所定時刻における総需要の予測値を算出し、前記予測値及び前記空調機器需要推定部により推定された前記空調機器の現在の需要を基に、前記所定時刻における総需要が予め決められた需要目標値に収まるように前記空調機器を制御する。

【発明の効果】

【0011】

１つの側面では、本発明は、簡易な構成で需要調整を的確に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】図１は、負荷制御システムの概略図である。

【図2】図２は、負荷制御装置のブロック図である。

【図3】図３は、特定の需要家における温度と総需要の関係の一例を示す図である。

【図4】図４は、冷房変数の一例を示す図である。

【図5】図５は、温度及び稼働状況に応じて分類した場合の回帰式の一例を示す図である。

【図6】図６は、総需要データの按分方法を説明するための図である。

【図7】図７は、空調機器の需要推定結果例を示す図である。

【図8】図８は、実施例１に係る負荷制御装置と需要割合で按分する方法との需要推定結果の比較を示す図である。

【図9】図９は、空調機器の需要の削減可能量の算出手法を説明するための図である。

【図10】図１０は、実施例１に係る負荷制御装置による需要調整処理のフローチャートである。

【図11】図１１は、実施例１に係る負荷制御装置による需要推定処理のフローチャートである。

【図12】図１２は、実施例１に係る負荷制御装置による負荷制御処理のフローチャートである。

【図13】図１３は、実施例２に係る稼働状況別の分類を説明するための図である。

【図14】図１４は、高稼働日及び低稼働日におけるより詳細な稼働状況別の分類を説明するための図である。

【図15】図１５は、回帰誤差の頻度分布図である。

【図16】図１６は、回帰誤差のデュレーションカーブを示す図である。

【図17】図１７は、負荷制御装置のハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下に、本願の開示する負荷制御装置、負荷制御プログラム及び負荷制御方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する負荷制御装置、負荷制御プログラム及び負荷制御方法が限定されるものではない。

【実施例0014】

図１は、負荷制御システムの概略図である。負荷制御システムは、需要家１の電力システムの一部として配置される。需要家１は、電気事業者２から供給された電気を使用する企業や家庭である。

【0015】

負荷制御システムは、図１に示すように、負荷制御装置１０、取引用メータ１１及びパルスメータ１２を有する。また、負荷制御システムは、空調機器２１及び照明機器や電気給湯器等を含む空調機器２１以外の他負荷機器２２といった電力を消費する負荷となる各種負荷機器を有する。図１では、他負荷機器２２を１つ記載したが、他負荷機器２２は通常は複数であり、その数に特に制限はない。空調機器２１及び他負荷機器２２は、電気事業者２から供給された電気を使用する。

【0016】

ここで、負荷制御とは、負荷制御システムに備わる需要家１の空調機器２１及び他負荷機器２２の出力を制御することで、需要家１の空調機器２１及び他負荷機器２２の出力の累積需要であるデマンドを需要目標値（デマンド目標値）内に抑える制御である。

【0017】

取引用メータ１１は、例えば、スマートメータである。取引用メータ１１は、電気事業者２に接続される。取引用メータ１１は、電気事業者２から電力供給を受ける。そして、取引用メータ１１は、空調機器２１及び照明機器等の他負荷機器２２に電力を供給する。また、取引用メータ１１は、需要家１における積算電力量や３０分平均電力等といった所定期間毎の電力使用量を計量し、需要家１の電力消費の変化を検出する。取引用メータ１１は、パルスメータ１２を備える。

【0018】

パルスメータ１２は、空調機器２１及び他負荷機器２２を含む全負荷機器の出力の合計値及び瞬間値をパルスデータとして抽出する。そして、パルスメータ１２は、抽出したパルスデータを負荷制御装置１０へ出力する。

【0019】

負荷制御装置１０は、例えば、ＥＭＳ（Energy Management System）等に設けられてもよい。ＥＭＳは、エネルギーの使用状況である需要を可視化し、各種負荷機器の稼働を制御することで需要が最適となるように調整するシステムである。負荷制御装置１０は、パルスメータ１２に接続される。また、負荷制御装置１０は、空調機器２１及び他負荷機器２２のそれぞれに接続される。

【0020】

負荷制御装置１０は、空調機器２１等の制御対象機器に対して制御指令値を出力することで制御対象機器の出力を削減して需要家１の全負荷機器の累積需要を制御する。負荷制御装置１０は、例えば、デマンド目標値が３０分の需要積算値として与えられる場合、３０分毎に制御量を算出して制御指令値を出力する。ただし、制御指令値の出力タイミングはこれに限らず他のタイミングでもよい。

【0021】

図２は、負荷制御装置のブロック図である。実施例１に係る負荷制御装置１０は、図２に示すように、超過判定部１０１、空調機器需要推定部１０２、他負荷機器需要推定部１０３、需要制御部１０４、回帰式作成部１０５及びデータベース１０６を有する。以下では、需要の目標値を超過した場合の制御を行う処理を、需要調整処理と呼ぶ。

【0022】

データベース１０６は、需要家１の過去の総需要の実績データを日毎にその日の気温に対応させて格納する。データベース１０６は、負荷制御装置１０とは異なる装置に配置されてもよい。

【0023】

回帰式作成部１０５は、データベース１０６に格納された過去の日毎の総需要の実績データを基に、空調機器２１の需要及び各他負荷機器２２の需要を足し合わせた他負荷機器２２の総需要の算出に用いる回帰式を予め生成する。以下に、回帰式作成部１０５による回帰式の作成方法について説明する。

【0024】

気温感応需要として表される空調機器２１の需要の基本原理について説明する。図３は、特定の需要家における温度と総需要の関係の一例を示す図である。図３は、横軸で気温を表し、縦軸で３０分間の総需要の積算値を表す。図３は、３０分毎に需要目標値が得られる場合の例である。すなわち、図３に示すグラフは、１日のうち４８個作成することができる。図３における線分２００が気温に応じた総需要の変化を示す。紙面に向かって線分２００から下の領域が需要家１における空調機器２１の需要及び他負荷機器２２の需要を合わせた総需要である。

【0025】

総需要は、図３に示すように、冷房需要２０１、暖房需要２０２及びその他の需要２０３の３つの種類に分類される。冷房需要２０１は、空調機器２１による冷房時の需要であり、気温が上がると増加する需要である。また、暖房需要２０２は、空調機器２１による暖房時の需要であり、気温が下がると増加する需要である。その他の需要２０３は、総需要における冷房需要２０１及び暖房需要２０２以外の需要であり、他負荷機器２２の総需要である。その他の需要２０３は、気温に関わらず一定であり、空調機器２１が動作していない場合の需要にあたる。

【0026】

例えば、図３に示すような気温と総需要との関係は、需要の変化を細かく分類する場合、需要家１毎に異なると考えることができる。また、需要の変化を大まかに分類する場合、気温と総需要との関係は、住宅と企業といった施設の種類毎に異なり、さらに、企業に関して業種毎に異なると考えることもできる。すなわち、図３に示すグラフは、需要家１の分類形態に応じて分類毎に生成可能である。以下の説明では、需要家１毎に需要の変化が異なると考えて、図３のグラフは需要家１毎作成される。また、気温と総需要との関係は、時間帯毎に異なる。すなわち、図３に示すグラフは、時間毎に作成可能である。

【0027】

空調機器２１の需要を推定する場合、図３における線分２００を表す回帰式を求めることで、空調機器２１の需要が気温感応需要として抽出可能となる。そこで、回帰式作成部１０５は、線分２００の回帰式を以下のように作成する。ここでは、冷房需要を例に説明する。

【0028】

本実施例１では、特定の温度から冷房需要が使われることを表現するための変数として、気温実績を変換した冷房変数Ｘｃを用いる。冷房変数Ｘｃは、次の数式（１）で表すことができる。
（１） Ｘｃ＝ｍａｘ（０，Ｔ－Ｃｔｈ）

【0029】

ここで、ｍａｘは、０と気温－冷房閾値の値とのうちいずれか大きい方の値をとる関数である。Ｔは、気温を表す。また、Ｃｔｈは、空調機器２１の冷房需要の使用が始まる気温であり、冷房閾値と呼ぶ。図４は、冷房変数の一例を示す図である。図４の横軸は気温を表し、縦軸は所定の時刻から３０分間の総需要の積算値を表す。図４は、図３の冷房需要２０１の部分を拡大したグラフの一例にあたる。線分２１０は、冷房変数を表し、線分２００の冷房需要２０１の領域を含む範囲に対応する。範囲２１１では、Ｔ－Ｃｔｈが０未満であるので、冷房変数Ｘｃ＝０である。また、範囲２１２では、Ｔ－Ｃｔｈ≧０であるので、冷房変数Ｘｃ＝Ｔ－Ｃｔｈである。

【0030】

回帰式作成部１０５は、冷房閾値Ｃｔｈとして、需要及び気温の実績データに回帰式が最も適合する値を選択する。例えば、回帰式作成部１０５は、０℃、１℃、２℃、・・・のように１℃刻みで探索して、冷房閾値Ｃｔｈを求める。

【0031】

回帰式作成部１０５は、需要及び気温の実績データに対して次の数式（２）で表される回帰式を適合させて、時間帯毎の回帰式を決定する。
（２） ｙｔ＝βｃ×Ｘｃ＋β

【0032】

ここで、ｙｔは、１日を３０分毎分割した時間帯ｔの需要である。また、βｃは、需要を算出するための回帰係数である。また、βは、値を調整するための定数項である。回帰式は時間帯別に作成されるため、定数項と回帰係数は時間帯ｔで変化する。

【0033】

さらに、需要の変動について、以下の２つの条件が仮定可能である。１つは、空調機器２１の需要が稼働状況（操業状況）と気温とによって変化するという条件である。他の１つは、他負荷機器２２の需要が稼働状況（操業状況）によって変化するという条件である。

【0034】

そこで、これら２つの仮定条件の下、気温感応需要をより高精度に抽出するため、回帰式作成部１０５は、需要及び気温の実績データに基づいて各日を分類して、分類毎に回帰式を作成する。図５は、温度及び稼働状況に応じて分類した場合の回帰式の一例を示す図である。図５の横軸は気温を表し、縦軸は所定時刻から３０分間の総需要の積算値を表す。図５は、各日を６つのグループに分類した例を示す。グループ数は対象とする需要家１において冷暖房需要の稼働状況に対応する分類となるような数が選択されることが好ましい。例えば、需要家１において、休日と平日で冷暖房需要の稼働状況が異なる場合、各日は、２つのグループに分けることができる。また、曜日によって冷暖房需要の稼働状況が異なる場合には、各日は、７つのグループに分けることができ、その中でも土日の稼働状況が似ているのであれば６つのグループに分けることもできる。

【0035】

回帰式作成部１０５は、稼働状況にしたがい分類するグループの数及びグループの順位を予め有する。例えば、回帰式作成部１０５は、最も需要の値が最も低いグループを第１グループとして、需要が高くなるにしたがい第２グループ、第３グループ、第４グループ、第５グループ、第６グループとするグループの順位を有する。

【0036】

回帰式作成部１０５は、需要家１の需要及び気温の実績データを表す点を、図５における各点のように座標空間上にプロットする。次に、回帰式作成部１０５は、プロットされた各点を、例えば０℃、１℃、２℃、・・・のように１℃刻みで予め決められた数のグループに分類する。この際、回帰式作成部１０５は、クラスタリング手法等を用いて分類を行うことができる。ただし、回帰式作成部１０５は、需要及び気温の関係にしたがった分類ができる方法であれば他の分類手法を用いてもよい。

【0037】

次に、回帰式作成部１０５は、グループの順位にしたがい温度毎の分類されたグループを繋げて温度にしたがって連続するグループを生成する。その後、回帰式作成部１０５は、数式（１）及び（２）を用いて、グループ毎に冷房閾値Ｃｔｈを選びつつ回帰式を適合させることで、グループ毎の総需要を表す回帰式を作成する。本実施例１では、回帰式作成部１０５は、例えば、最小二乗法等を用いて線形で表される回帰式を作成する。ただし、回帰式は、線形でなくてもよく、２次曲線等を用いてもよい。これにより、回帰式作成部１０５は、需要家１について、空調機器２１及び他負荷機器２２の稼働状況別且つ時間帯別に回帰式を作成する。回帰式作成部１０５は、予めこれらの回帰式を作成して保持しておく。

【0038】

以上のように、回帰式作成部１０５は、過去の総需要の実績データを基に空調機器２１の需要を気温感応需要として表す回帰式を作成する。より詳しくは、回帰式作成部１０５は、過去の総需要の実績データを空調機器２１及び他負荷機器２２の稼働状況に応じて分類してグループ化し、グループ毎に回帰式を生成する。この際、回帰式作成部１０５は、過去の総需要の実績データをクラスタリングにより分類する。

【0039】

超過判定部１０１は、需要家１における総需要をその値以内に収めたい基準値となる需要目標値を有する。超過判定部１０１は、例えば、デマンド目標値を需要目標値として用いることができる。例えば、デマンド目標値が３０分の需要積算値として与えられる場合、超過判定部１０１は、３０分毎に与えられたデマンド目標値を需要目標値とする。

【0040】

超過判定部１０１は、使用量に応じたパルスデータの入力をパルスメータ１２から受ける。そして、超過判定部１０１は、取得したパルスデータから空調機器２１及び他負荷機器２２を含む全負荷機器の総需要データを取得する。例えば、需要目標値が３０分毎の需要積算値である場合、超過判定部１０１は、３０分間の総需要の積算値を総需要データとして取得する。

【0041】

そして、超過判定部１０１は、取得した総需要データで示される総需要が需要目標値を超過したか否かを判定する。総需要が需要目標値を超過していなければ、超過判定部１０１は、需要調整処理を終了する。これに対して、総需要が需要目標値を超過した場合、超過判定部１０１は、総需要データを空調機器需要推定部１０２及び需要制御部１０４へ出力する。

【0042】

空調機器需要推定部１０２は、総需要データの入力を超過判定部１０１から受ける。また、空調機器需要推定部１０２は、気温データを温度計１３から取得する。さらに、空調機器需要推定部１０２は、現在の空調機器２１及び他負荷機器２２の稼働状態及び現在の時間帯に応じた回帰式を回帰式作成部１０５から取得する。

【0043】

そして、空調機器需要推定部１０２は、回帰式、気温及び総需要データを用いて空調機器２１の現在の需要を、気温にしたがって変化する気温感応需要として算出する。ここで、空調機器需要推定部１０２は、空調機器２１の現在の需要を推定するが、以下では単に「空調機器２１の需要」と呼ぶ。以下に、空調機器需要推定部１０２による空調機器２１の需要の推定処理について説明する。

【0044】

空調機器需要推定部１０２は、取得した回帰式に温度計１３から取得した現在の気温を代入して、現在の気温に対応する冷房需要又は暖房需要といった空調機器２１の需要基準値を算出する。また、空調機器需要推定部１０２は、現在の気温に対応する他負荷機器２２の総需要基準値を算出する。ただし、他負荷機器２２の総需要基準値は一定であるので、空調機器需要推定部１０２は、一定値を取得することになる。

【0045】

次に、空調機器需要推定部１０２は、算出した空調機器２１の需要基準値及び他負荷機器２２の総需要基準値を用いて、実測された総需要データを空調機器２１と他負荷機器２２とに按分して、空調機器２１の需要及び他負荷機器２２の総需要を算出する。

【0046】

図６は、総需要データの按分方法を説明するための図である。図６の横軸は気温を表し、縦軸は所定の時刻から３０分間の総需要の積算値を表す。図６における需要２３１が、温度がＴ℃の場合の空調機器２１の需要基準値にあたる。また、需要２３２が、温度がＴ℃の場合の他負荷機器２２の総需要基準値にあたる。ここでは、空調機器２１の需要基準値をｙｓａと表し、他負荷機器２２の総需要基準値をｙｓｏと表す。

【0047】

例えば、空調機器需要推定部１０２は、総需要データと算出した空調機器２１の需要基準値及び他負荷機器２２の総需要基準値との合計との差分を回帰誤差εとして算出する。すなわち、図６では、Ｔ℃の場合の総需要データが点２３３で表されるため、空調機器需要推定部１０２は、点２３３の値から需要２３１及び２３２を除いた需要２３４を回帰誤差εとして算出する。次に、空調機器需要推定部１０２は、次の数式（３）及び（４）を用いて、回帰誤差εを空調機器２１の需要基準値ｙｓａと他負荷機器２２の総需要基準値ｙｓｏとの比で按分して空調機器２１の需要Ｐａ及び他負荷機器２２の総需要Ｐｏを算出する。
（３） Ｐａ＝ｙｓａ＋ε×（ｙｓａ／（ｙｓａ＋ｙｓｏ））
（４） Ｐｏ＝ｙｓｏ＋ε×（ｙｓｏ／（ｙｓａ＋ｙｓｏ））

【0048】

空調機器需要推定部１０２は、空調機器２１の冷房需要及び暖房需要のいずれの場合も同様に空調機器２１の需要及び他負荷機器２２の総需要を算出することができる。そして、空調機器需要推定部１０２は、算出した空調機器２１の需要及び他負荷機器２２の総需要の情報を他負荷機器需要推定部１０３へ出力する。また、空調機器需要推定部１０２は、算出した空調機器２１の需要の情報を需要制御部１０４へ出力する。

【0049】

図７は、空調機器の需要推定結果例を示す図である。上述した方法により、図７のグラフ３１０、３２０及び３３０は、空調機器需要推定部１０２により算出された空調機器２１の需要の推定結果を表す。グラフ３１０、３２０及び３３０は、横軸で各日における３０分毎の時間帯を表し、縦軸で所定の時刻から３０分の間の総需要の積算値を表す。そして、グラフ３１０の領域３１１が、暖房需要の推定結果を表し、グラフ３２０の領域３２１及びグラフ３３０の領域３３１が、冷房需要の推定結果を表し、それ以外の領域がその他の需要を表す。時間帯別に抽出されたグラフ３１０、３２０及び３３０で表される暖房需要及び冷房需要を含む１年間の気温感応需要を繋ぎ合わせると、気温感応需要の３６５日×４８時間帯の時系列データが得られる。

【0050】

以上のように、空調機器需要推定部１０２は、総需要データを取得して、回帰式作成部１０５により作成された回帰式を用いて空調機器２１の現在の需要を推定する。また、空調機器需要推定部１０２は、回帰式を基に空調機器２１の需要基準値及び他負荷機器２２の総需要基準値を算出し、回帰式の回帰誤差を算出し、算出した回帰誤差を按分して、空調機器２１の現在の需要を推定する。この際、空調機器需要推定部１０２は、空調機器２１の需要基準値と他負荷機器２２の総需要基準値との比で回帰誤差を按分する。

【0051】

図２に戻って説明を続ける。他負荷機器需要推定部１０３は、各他負荷機器２２の需要の過去の実績データから推定される総需要データに対する他負荷機器２２毎の需要割合を有する。例えば、他負荷機器２２が３つある場合、他負荷機器需要推定部１０３は、２５：１５：１０といった需要割合を有する。

【0052】

他負荷機器需要推定部１０３は、他負荷機器２２の総需要の情報の入力を空調機器需要推定部１０２から受ける。そして、他負荷機器需要推定部１０３は、他負荷機器２２の総需要を需要割合で按分して、他負荷機器２２のそれぞれの需要を算出する。その後、他負荷機器需要推定部１０３は、他負荷機器２２のそれぞれの需要の情報を需要制御部１０４へ出力する。

【0053】

図８は、実施例１に係る負荷制御装置と需要割合で按分する方法との需要推定結果の比較を示す図である。表３４１は、実施例１に係る負荷制御装置１０による需要推定結果を表す。また、表３４２は、需要割合で按分して需要推定を行った場合の需要推定結果を表す。

【0054】

本実施例１に係る負荷制御装置１０は、気温感応需要として空調機器２１の需要を抽出して推定を行う。すなわち、空調機器２１の需要は温度の上昇又は下降にしたがって大きくなると考えられるため、本実施例１に係る負荷制御装置１０による需要推定は、単に需要割合で按分する場合に比べて、空調機器２１の需要の推定精度が向上する。例えば、表３４１に示すように本実施例１に係る負荷制御装置１０では、空調機器２１の需要の推定値は真値と一致するが、需要割合で按分する方法では、空調機器２１の需要の推定値と真値との間に大きな誤差が存在する。さらに、需要の中で空調機器２１の需要の占める割合が大きいことから、空調機器２１の需要の推定精度が向上することで、総需要の推定精度も向上する。例えば、表３４２では、総需要の推定値と真値との誤算の累積は８０ｋＷｈである。これに対して、表３４１では、総需要の推定値と真値との誤算の累積は２０ｋＷｈである。このように、本実施例１に係る負荷制御装置１０による需要の推定は、需要割合で按分して需要推定を行った場合に比べて、精度が向上していることが分かる。

【0055】

図２に戻って説明を続ける。需要制御部１０４は、空調機器２１の需要の情報の入力を空調機器需要推定部１０２から受ける。また、需要制御部１０４は、他負荷機器２２のそれぞれの需要の情報の入力を他負荷機器需要推定部１０３から受ける。また、需要制御部１０４は、需要の目標値を有する。

【0056】

次に、需要制御部１０４は、調整対象とする時間帯の総需要の予測値を算出する。例えば、需要制御部１０４は、過去の同日の同時間帯の総需要を予測値としてもよい。他にも、需要制御部１０４は、０～１５分の積算需要及び１５分時点での需要を用いて、１５～３０分の積算需要を予測する等してもよい。需要制御部１０４は、総需要の予測方法としてどの様な方法を用いてもよい。

【0057】

次に、需要制御部１０４は、総需要の予測値から需要の目標値を減算して目標超過量Ｐｅを算出する。そして、需要制御部１０４は、目標超過量Ｐｅが０より大きいかを確認して、総需要の予測値が需要の目標値を超過しているか否かを判定する。

【0058】

需要制御部１０４は、総需要の予測値が需要の目標値を超過している場合、温度設定の調整限度を基に、空調機器２１の需要の削減可能量Ｐａｍａｘを算出する。具体的には、需要制御部１０４は、以下のように空調機器２１の需要の削減可能量Ｐｍａｘを算出する。

【0059】

温度設定の調整限度とは、業務に支障をきたさない範囲での温度設定に基づいて決定され、現在の温度設定からどのくらい温度を変更可能か、すなわち需要削減を意識しない温度設定からの変更可能温度である。温度設定の調整限度は、冷房需要に対しては、現在の温度設定から何度高めに設定できるかを表し、暖房需要に対しては、現在の温度設定から何度低めに設定できるかを表す。例えば、冷房需要において、現在の設定温度が２３℃であり２５℃まで温度を上げられるのであれば、温度設定の調整限度は２℃である。この温度設定の調整限度は、需要家１毎異なり、各需要家１により個別に決定されることが好ましい。例えば、省エネ意識が高い需要家１であれば、温度設定の調整限度を大きくすることができる。

【0060】

図９は、空調機器の需要の削減可能量の算出手法を説明するための図である。図９は、横軸で冷房変数を表し、縦軸で所定時刻から３０分間の総需要を表す。ここでは、冷房需要を例に説明する。温度設定の調整限度をｘ℃とする。温度設定がｘ℃高めの空調機器２１の需要は、気温がｘ℃低く、且つ、需要削減を意識しない場合の空調機器２１の需要に相当する。また、需要２４１が制御前の総需要を表し、需要２４２が制御後の総需要を表す。

【0061】

ここで、制御前の冷房変数をＸｃ１とすると、制御後の冷房変数はＸｃ２＝Ｘｃ１－ｘである。そして、制御前の空調機器２１の需要をＰａ１と表し、制御前の他負荷機器２２の総需要をＰｏ１と表し、制御後の空調機器２１の需要をＰａ２と表し、制御後の他負荷機器２２の総需要をＰｏ２と表すと、需要制御部１０４は、以下の式（５）～（８）によりＰａ１、Ｐａ２、Ｐｏ１及びＰｏ２を算出できる。ここで、数式（５）及び（６）は、数式（３）及び（４）にあたる。
（５） Ｐａ１＝ｙｓａ＋ε×（ｙｓａ／（ｙｓａ＋ｙｓｏ））
（６） Ｐｏ１＝ｙｓｏ＋ε×（ｙｓｏ／（ｙｓａ＋ｙｓｏ））
（７） Ｐａ２＝Ｐａ１×（（Ｘｃ１－ｘ）／Ｘｃ１）
（８） Ｐｏ２＝Ｐｏ１

【0062】

そこで、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要の削減可能量Ｐａｍａｘを次の数式（９）により算定する。ここでは、冷房需要を例に説明したが、需要制御部１０４は、暖房需要についても同様の方法で削減可能量Ｐａｍａｘを算出することができる。
（９）Ｐａｍａｘ＝Ｐａ１－Ｐａ２
＝ｙｓａ＋ε×（ｙｓａ／（ｙｓａ＋ｙｓｏ））－Ｐａ１×（（Ｘｃ１－ｘ）／Ｘｃ１）
＝（ｙｓａ＋ε×ｙｓａ／（ｙｓａ＋ｙｓｏ））×（１－（Ｘｃ１－ｘ）／Ｘｃ１）
＝（ｙｓａ＋ε×ｙｓａ／（ｙｓａ＋ｙｓｏ））×（ｘ／Ｘｃ１）

【0063】

次に、需要制御部１０４は、算出した空調機器２１の需要の削減可能量が、目標超過量より大きいか否かを判定する。算出した空調機器２１の需要の削減可能量が、目標超過量より大きければ、需要制御部１０４は、目標超過量を空調機器２１の需要削減量と決定する。この場合、需要制御部１０４は、他負荷機器２２の需要の削減は行わなくてもよい。そして、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要において決定した需要削減量が削減されるように空調機器２１を制御する。

【0064】

これに対して、算出した空調機器２１の需要の削減可能量が、目標超過量以下の場合、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要の削減可能量を空調機器２１の需要削減量と決定する。次に、需要制御部１０４は、業務に支障のない他負荷機器２２を選定する。例えば、需要制御部１０４は、需要家１から指定された他負荷機器２２を、業務に支障のない他負荷機器２２として選定することができる。

【0065】

次に、需要制御部１０４は、目標超過量から空調機器２１の需要の削減可能量を減算して、他負荷機器２２の需要総削減量を算出する。ここで、需要制御部１０４は、各他負荷機器２２の需要の過去の実績データから推定される総需要データに対する他負荷機器２２毎の需要割合を有する。需要制御部１０４は、他負荷機器２２の需要総削減量を選定した他負荷機器２２の需要割合で按分して、選定した他負荷機器２２のそれぞれの需要削減量を算出する。

【0066】

そして、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要から決定した需要削減量が削減されるように空調機器２１を制御する。また、需要制御部１０４は、選定した他負荷機器２２のそれぞれの需要から決定した需要削減量が削減されるように選定した他負荷機器２２を制御する。

【0067】

以上のように、需要制御部１０４は、予測対象とする所定時刻における総需要の予測値を算出し、予測値及び空調機器需要推定部１０２により推定された空調機器２１の現在の需要を基に、所定時刻における総需要が予め決められた需要目標値に収まるように空調機器２１を制御する。より具体的には、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要の削減可能量を算出し、削減可能量を基に、空調機器２１を制御することで所定時刻における総需要が需要目標値に収まるか否かを判定し、空調機器２１を制御することで所定時刻における総需要が需要目標値に収まる場合、空調機器２１を制御し、空調機器２１を制御することで所定時刻における総需要が需要目標値に収まらない場合、空調機器２１及び他負荷機器２２を制御して、所定時刻における総需要が需要目標値に収める。さらに、需要制御部１０４は、空調機器２１について設定温度の変更可能な温度差である温度設定の調整限度を予め有し、空調機器需要推定部１０２により推定された空調機器２１の現在の需要及び温度差を基に、空調機器２１の需要の削減可能量を算出する。ただし、数式（９）における変形後の式から明らかなように、需要制御部１０４は、空調機器２１の総需要の予測値を直接は用いずに空調機器２１の需要の削減可能量を算出することができる。

【0068】

図１０は、実施例１に係る負荷制御装置による需要調整処理のフローチャートである。次に、図１０を参照して、実施例１に係る負荷制御装置１０による需要調整処理の流れを説明する。

【0069】

超過判定部１０１は、使用量に応じたパルスデータの入力をパルスメータ１２から受ける。そして、超過判定部１０１は、パルスデータから空調機器２１及び他負荷機器２２を含む全負荷機器の総需要を示す総需要データを取得する（ステップＳ１）。

【0070】

次に、超過判定部１０１は、総需要データで示される総需要が予め有する需要目標値を超過したか否かを判定する（ステップＳ２）。総需要が需要目標値を超過していない場合（ステップＳ２：否定）、超過判定部１０１は、需要調整処理を終了する。

【0071】

これに対して、総需要が需要目標値を超過した場合（ステップＳ２：肯定）、超過判定部１０１は、総需要データを空調機器需要推定部１０２及び需要制御部１０４へ出力する。空調機器需要推定部１０２は、現在の温度、予め作成した回帰式及び総需要データを用いて空調機器２１の需要を推定する（ステップＳ３）。この際、空調機器需要推定部１０２は、他負荷機器２２の総需要も推定する。

【0072】

他負荷機器需要推定部１０３は、空調機器需要推定部１０２により推定された他負荷機器２２の総需要を、保持する需要割合にしたがって按分して、他負荷機器２２のそれぞれの需要を推定する（ステップＳ４）。

【0073】

需要制御部１０４は、調整対象とする時間帯の総需要の予測値を算出する。そして、総需要の予測値、需要の目標値、温度設定の調整限度、空調機器２１の需要の推定値及び他負荷機器２２の需要の推定値を用いて、空調機器２１を含む制御対象の機器を決定し、さらに、制御対象の機器それぞれの需要削減量を決定する（ステップＳ５）。

【0074】

次に、需要制御部１０４は、決定した需要削減量にしたがって、制御対象機器それぞれの制御を行う（ステップＳ６）。

【0075】

その後、需要制御部１０４は、需要家１からの制御終了指示の入力の有無等により、制御を終了させるか否かを判定する（ステップＳ７）。制御を継続する場合（ステップＳ７：否定）、需要調整処理は、ステップＳ１へ戻る。これに対して、制御を終了させる場合（ステップＳ７：肯定）、需要制御部１０４は、需要調性処理を終了する。

【0076】

図１１は、実施例１に係る負荷制御装置による需要推定処理のフローチャートである。次に、図１１を参照して、実施例１に係る負荷制御装置１０による需要推定処理の流れを説明する。図１１のフローにおける各処理は、図１０のフローのステップＳ３で実行される処理の一例にあたる。

【0077】

空調機器需要推定部１０２は、回帰式作成部１０５により予め作成された暖房需要及び冷房需要を気温感応需要として表す回帰式を用いて、現在の温度に対応する空調機器２１の需要基準値及び他負荷機器２２の総需要基準値を算出する（ステップＳ１０１）。

【0078】

次に、空調機器需要推定部１０２は、総需要データから得られる実測された総需要から空調機器２１の需要基準値及び他負荷機器２２の総需要基準値を減算して、回帰誤差を算出する（ステップＳ１０２）。

【0079】

次に、空調機器需要推定部１０２は、数式（３）及び（４）を用いて、空調機器２１の需要及び他負荷機器２２の総需要を算出する。具体的には、空調機器需要推定部１０２は、回帰誤差を空調機器２１の需要基準値と他負荷機器２２の総需要基準値との比で按分する。そして、空調機器需要推定部１０２は、按分結果のそれぞれを空調機器２１の需要基準値と他負荷機器２２の総需要基準値とに加算して、空調機器２１の需要及び他負荷機器２２の総需要を算出して、空調機器２１の需要及び他負荷機器２２の総需要の推定値とする（ステップＳ１０３）。

【0080】

図１２は、実施例１に係る負荷制御装置による負荷制御処理のフローチャートである。次に、図１２を参照して、実施例１に係る負荷制御装置１０による負荷制御処理の流れを説明する。図１２のフローにおける各処理は、図１０のフローのステップＳ５で実行される処理の一例にあたる。

【0081】

需要制御部１０４は、調整対象とする時間帯の総需要の予測値を算出する。次に、需要制御部１０４は、総需要の予測値から需要の目標値を減算して目標超過量Ｐｅを算出する（ステップＳ２０１）。

【0082】

そして、需要制御部１０４は、目標超過量Ｐｅが０より大きい（Ｐｅ＞０）か否かを判定する（ステップＳ２０２）。

【0083】

目標超過量Ｐｅが０以下の場合（ステップＳ２０２：否定）、総需要の予測値が需要の目標値内に収まっているので、需要制御部１０４は、負荷制御処理を終了する。

【0084】

これに対して、目標超過量Ｐｅが０より大きい場合（ステップＳ２０２：肯定）、すなわち、総需要の予測値が需要の目標値を超えている場合、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要の削減可能量Ｐａｍａｘを算出する（ステップＳ２０３）。具体的には、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要基準値、他負荷機器２２の総需要基準値、回帰誤差、温度設定の調整限度及び現在の温度から求められる制御前の冷房係数又は暖房係数を用いて数式（９）により、削減可能量Ｐａｍａｘを算出することができる。

【0085】

次に、需要制御部１０４は、算出した空調機器２１の需要の削減可能量Ｐａｍａｘが、目標超過量Ｐｅより大きい（Ｐａｍａｘ＞Ｐｅ）か否かを判定する（ステップＳ２０４）。

【0086】

空調機器２１の需要の削減可能量Ｐａｍａｘが目標超過量Ｐｅより大きい場合（ステップＳ２０４：肯定）、需要制御部１０４は、目標超過量Ｐｅを空調機器２１の需要削減量Ｐａｒと決定する（Ｐａｒ＝Ｐｅ）（ステップＳ２０５）。

【0087】

需要制御部１０４は、空調機器２１の需要において決定した需要削減量が削減されるように空調機器２１を制御する（ステップＳ２０６）。

【0088】

これに対して、空調機器２１の需要の削減可能量Ｐａｍａｘが目標超過量Ｐｅ以下の場合（ステップＳ２０４：否定）、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要の削減可能量Ｐａｍａｘを空調機器２１の需要削減量Ｐａｒと決定する（Ｐａｍａｘ＝Ｐａｒ）（ステップＳ２０７）。

【0089】

次に、需要制御部１０４は、業務に支障のない他負荷機器２２を選定する（ステップＳ２０８）。

【0090】

次に、需要制御部１０４は、目標超過量から空調機器２１の需要の削減可能量を減算して、他負荷機器２２の需要総削減量Ｐｏｒを算出する（Ｐｏｒ＝Ｐｅ－Ｐａｍａｘ）（ステップＳ２０９）。

【0091】

次に、需要制御部１０４は、他負荷機器２２の需要総削減量Ｐｏｒを選定した他負荷機器２２の需要割合で按分して、選定した他負荷機器２２のそれぞれの需要削減量を算出する（ステップＳ２１０）。

【0092】

そして、需要制御部１０４は、空調機器２１の需要から決定した需要削減量が削減されるように空調機器２１を制御する。また、需要制御部１０４は、選定した他負荷機器２２のそれぞれの需要から決定した需要削減量が削減されるように選定した他負荷機器２２を制御する（ステップＳ２１１）。

【0093】

以上に説明したように、本実施例１に係る負荷制御装置は、総需要データを基に予め作成した回帰式を用いて温度に応じた空調機器の需要及び空調機器以外の負荷機器の需要を推定する。さらに、負荷制御装置は、制御対象時刻の需要を予測し、予測した需要が需要目標値を超えている場合、総需要データから空調機器の需要の削減可能量を算出する。そして、空調機器の需要の削減で需要目標値を達成できる場合には、需要目標値を達成するように空調機器を制御する。また、空調機器の需要の削減では足りない場合には、空調機器の需要を削減可能量まで削減するとともに業務に支障のない他の負荷機器の需要を削減して需要目標を達成するように、空調機器及び他の負荷機器を制御する。

【0094】

これにより、各種負荷機器に対する出力計測用のセンサの設置を行わずに、取引用メータのパルスデータに基づいて、需要目標を達成するように需要家の空調機器を含む各種負荷機器を制御することができる。したがって、簡易な構成で需要調整を的確に行うことが可能となる。

【実施例0095】

次に、実施例２について説明する。実施例２に係る負荷制御装置１０も図２のブロック図で表される。実施例２に係る負荷制御装置１０は、空調機器２１及び他負荷機器２２の稼働状況の分類方法が実施例１と異なる。以下の説明では実施例１と同様の各部の動作については説明を省略する。

【0096】

実施例１では、気温感応需要を高精度に抽出するために、各日の気温と需要とを表す点をグラフ上にプロットしてクラスタリングにより各日の稼働状況による分類を行った。これに対して、実施例２では、回帰式作成部１０５は、以下の方法により各日の稼働状況による分類を行う。

【0097】

図１３は、実施例２に係る稼働状況別の分類を説明するための図である。図１４は、高稼働日及び低稼働日におけるより詳細な稼働状況別の分類を説明するための図である。

【0098】

回帰式作成部１０５は、日毎に１日の合計の需要（ｋＷｈ／日）を算出する。次に、回帰式作成部１０５は、図１３の頻度分布図４０１を作成する。頻度分布図４０１は、横軸で１日の合計の需要を表し、縦軸で頻度を表す。また、頻度分布図４０１は、１ヶ月の期間のデータをまとめた図である。

【0099】

そして、回帰式作成部１０５は、稼働状況の特徴に応じて頻度分布図４０１を領域分けして稼働状況に応じた分類を行う。例えば、頻度分布図４０１の場合、極小点で領域分けをすることができ、回帰式作成部１０５は、頻度分布図４０１を領域４１１～４１３の３つの領域に分ける。この場合、領域４１１は高稼働日にあたり、領域４１２は低稼働日にあたり、領域４１３は休業日にあたる。ここで、分類数は、頻度分布の特性により３パターン以外でもよい。

【0100】

グラフ４０２は、領域４１１～４１３のそれぞれで表される稼働状況における各稼働パターンを示す。グラフ４０２は、横軸で時刻を表し、縦軸で３０分間の積算需要を表す。グラフ４０２は、領域４１１～４１３のそれぞれの各日の３０分間の積算需要の平均値を表す。グラフ４０２のカーブ４２１は領域４１１の高稼働日における稼働パターンである。また、カーブ４２２は領域４１２の低稼働日における稼働パターンである。また、カーブ４２３は領域４１３の休業日における稼働パターンである。グラフ４０２からも分かるように、領域４１１～４１３それぞれで、空調機器２１及び他負荷機器２２の稼働パターンに特徴があり、領域４１１の高稼働日では需要が大きく、領域４１２の低稼働日では需要が高稼働日よりも小さく、領域４１３の休業日では需要がほぼないことが明らかである。したがって、空調機器需要推定部１０２により領域４１１～４１３として分けられた稼働状況の分類が、正しいことが確認できる。

【0101】

さらに、実施例２では、回帰式作成部１０５は、高稼働日及び低稼働日について稼働状況の特徴に応じてより詳細に稼働状況による分類を行う。具体的には、回帰式作成部１０５は、高稼働日及び低稼働日について図１４の頻度分布図４０３を作成する。頻度分布図４０３は、横軸で１日の稼働時間を表し、縦軸で頻度を表す。また、頻度分布図４０３は、１ヶ月の期間のデータをまとめた図である。

【0102】

そして、回帰式作成部１０５は、稼働状況によって需要が変化することから、需要の頻度の特徴に応じて頻度分布図４０３を領域分けして稼働状況に応じた分類を行う。例えば、頻度分布図４０３の場合、極小点で領域分けをすることができ、回帰式作成部１０５は、頻度分布図４０３を領域４３１～４３３の３つの領域に分ける。この場合、領域４３１は長時間稼働日にあたり、領域４３２は定時間稼働日にあたり、領域４３３は短時間稼働日にあたる。ここでも、分類数は、頻度分布の特性により３パターン以外でもよい。

【0103】

グラフ４０４は、領域４３１～４３３のそれぞれで表される稼働状況における各稼働パターンを示す。グラフ４０４は、横軸で時刻を表し、縦軸で３０分間の積算需要を表す。グラフ４０４のカーブ４４１は領域４３１の長時間稼働日における稼働パターンである。また、カーブ４４２は領域４３２の定時間稼働日における稼働パターンである。また、カーブ４４３は領域４３３の短時間稼働日における稼働パターンである。グラフ４０４からも分かるように、領域４３１～４３３それぞれで、空調機器２１及び他負荷機器２２の稼働パターンに特徴があり、領域４３１の長時間稼働日では長時間にわたり需要が発生し、領域４３２の定時間稼働日は通常の稼働時間であり、需要の発生時間が長時間稼働日よりも短く、領域４３３の短時間稼働日では需要が定時間稼働日よりも短いことが明らかである。したがって、空調機器需要推定部１０２により領域４３１～４３３として分けられた稼働状況の分類が、正しいことが確認できる。

【0104】

以上により、回帰式作成部１０５は、各日を稼働状況に応じて７つのグループに分類することができる。その後、回帰式作成部１０５は、作成した稼働状況別のグループ毎に、実施例１と同様に回帰式を作成する。空調機器需要推定部１０２は、上述した方法で回帰式作成部１０５により作成された回帰式を用いて、空調機器２１の需要及び他負荷機器２２の総需要を推定する。このように、回帰式作成部１０５は、過去の総需要の実績データを各日の総需要の頻度を基に分類する。

【0105】

以上に説明したように、本実施例２に係る負荷制御装置は、各日の総需要の頻度に応じて空調機器及び負荷機器の稼働状況による分類を行い、稼働状況別のグループを生成し、生成したグループ毎に気温感応需要を表す回帰式を生成する。この方法でも、気温感応需要を高精度に抽出することが可能である。したがって、各日の総需要の頻度に応じて空調機器及び負荷機器の稼働状況別のグループを生成する方法でも、簡易な構成で需要調整を的確に行うことが可能である。