JP5114026B2

JP5114026B2 - デマンド制御装置

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Publication number: JP5114026B2
Application number: JP2006178043A
Authority: JP
Inventors: 淳大内; 英樹中島
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 2006-06-28
Filing date: 2006-06-28
Publication date: 2013-01-09
Anticipated expiration: 2026-06-28
Also published as: CN101479908A; CN102522754A; CN101479908B; JP2008011618A; WO2008001655A1; US20090234511A1

Description

この発明は、デマンド時限における消費電力積算値を予測し、予測値に基づいて機器を制御するデマンド制御装置に関する。

店舗・施設のオーナーと電力会社との間で行なわれる電気料金の契約方式として、デマンド契約方式がある。デマンド契約方式は、年間に発生したデマンド時限における最大消費電力積算値を基準として電気料金を定める方式である。この方式では、予め定められたデマンド時限（通常は３０分）毎に消費電力積算値を算出し、１年間のデマンド時限毎の消費電力量積算値のうち、最大の消費電力積算値を基準として電気料金が定められる。このため、１デマンド時限における消費電力積算値を低く抑える必要がある。

そこで、デマンド時限内の途中において、デマンド時限開始時からデマンド時限終了時までの消費電力積算値を予測し、予測値が予め定められた契約電力量を超える場合には、特定の機器の運転を停止させるといった制御（デマンド制御）が行なわれている。

一般的なデマンド制御では、各デマンド時限毎に、そのデマンド時限内のみに対して消費電力積算値を予測し、その予測値に基づいて当該デマンド時限内でのデマンド制御を行なっている。このため、当該デマンド時限の予測値が目標値より相当大きくなる場合には、デマンド制御予測値が目標値以下である場合に比べて機器の運転方法を大幅に変更しなければならなくなるとともに、場合によっては当該デマンド時限内の消費電力積算値を目標値以下に抑えることが不可能となる。

なお、特許第２９１３５８４号公報の段落番号〔００１４〕には、デマンド値（３０分間毎の電力量の平均値のうちの最大値）と、外気温度データと、被冷房場所の湿度データとを測定記録し、学習演算してデマンドコントロール発令時刻並びに発令期間を予測し、過冷房設定温度、過冷房必要期間、過冷房開始時刻を算出し、この算出結果に基づいて空調機を制御することが開示されている。しかしながら、デマンド値と、外気温度データと、被冷房場所の湿度データとに基づいて、どのようにしてデマンドコントロール発令時刻並びに発令期間を予測するかについては不明である。また、どのようにして、過冷房設定温度、過冷房必要期間、過冷房開始時刻を算出するかについても不明である。
特開２００２−２７６６８号公報特許第２９１３５８４号公報

この発明は、今回のデマンド時限から所定回数だけ先のデマンド時限までの複数のデマンド時限それぞれに対する消費電力積算値の予測値を算出し、あるデマンド時限において予測値が目標値が超える場合には、予測値に余裕がある他のデマンド時限を有効活用することにより、予測値が目標値が超える先のデマンド時限での消費電力積算値を減少させることができるデマンド制御装置を提供することを目的とする。

この発明によるデマンド制御装置は、複数の電力消費機器を備えた施設において適用されるデマンド制御装置において、環境条件別に消費電力積算値の実績データを電力データベースに保存していく手段、デマンド時限開始時に、前記電力データベースに保存されている実績データに基づいて、今回のデマンド時限から所定回数だけ先のデマンド時限までの複数のデマンド時限それぞれに対する消費電力積算値の予測値を算出する予測値算出手段、および前記予測値算出手段によって算出された前記複数のデマンド時限に対する予測値と予め設定された目標値とに基づいて、機器を制御する制御手段を備えており、前記制御手段は、前記複数のデマンド時限の中に、予測値が目標値を超えるデマンド時限と、予測値が目標値を超えないデマンド時限が存在し、かつ予測値が目標値を超えるデマンド時限において予定されている運転内容の中にその運転時刻が変更可能なものがある場合には、その運転時刻変更可能な運転内容が、予測値が目標値を超えない前記デマンド時限のいずれかにおいて実行されるように、その運転内容の運転時刻を変更させる第１手段、および前記第１手段によって運転時刻の変更が行なわれない場合であって、今回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えておらず、かつ次回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えている場合には、今回と次回の両デマンド時限において継続的に運転される機器のうち少なくとも１つを、今回のデマンド時限において、その機器の運転効果が通常時より高まるようにその機器を運転制御する第２手段を備えていることを特徴とする。

前記運転時刻変更可能な運転内容は、例えば、ショーケースの霜取り運転である。

今回と次回の両デマンド時限において継続的に運転される機器は、例えば、温度調整機器である。この場合、前記第２手段は、前記第１手段によって運転時刻の変更が行なわれない場合であって、今回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えておらず、かつ次回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えている場合に、今回のデマンド時限において、温度調整機器の運転効果が通常時より高まるようにその機器の設定温度を変更させる。

前記制御手段は、前記予測値算出手段によって算出された今回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えている場合に、今回のデマンド時限に対する予測値と目標値との差に基づいて、運転を停止させるべき機器を選択し、選択した機器の運転を停止させる第３手段を備えていてもよい。

前記制御手段は、前記予測値算出手段によって算出された今回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えている場合に、今回のデマンド時限に対する予測値と目標値との差に基づいて、運転を停止させるべき機器を選択し、選択した機器の運転を停止させる第３手段、および前記予測値算出手段によって算出された今回のデマンド時限に対する予測値が目標値以下である場合に、今回のデマンド時限に対する予測値と目標値との差に基づいて、運転を復帰させるべき機器を選択し、選択した機器の運転を復帰させる第４手段を備えていてもよい。

この発明によれば、今回のデマンド時限から所定回数だけ先のデマンド時限までの複数のデマンド時限それぞれに対する消費電力積算値の予測値を算出し、あるデマンド時限において予測値が目標値が超える場合には、予測値に余裕がある他のデマンド時限を有効活用することにより、予測値が目標値が超える先のデマンド時限での消費電力積算値を減少させることができるようになる。

以下、図面を参照して、この発明の実施例について説明する。

図１は、スーパーマーケット等の店舗内に設けられた電力消費機器と、それらの機器を集中管理するコントローラとを示している。

コントローラ２０には、店舗内に配置された各電力消費機器、例えば、ショーケース１、冷凍機２、空調機３などが接続されている。また、コントローラ２０には、消費電力を測定する電力計１１が接続されている。さらに、コントローラ２０には、外気温度を測定するための温度センサ１２が接続されている。

コントローラ２０は、ＣＰＵ２１を備えている。ＣＰＵ２１には、そのプログラム等を記憶するＲＯＭ２２、必要なデータを記憶するＲＡＭ２３、電力データベース２４、運転状態データベース２５、停止・復帰テーブル２６、タイマー２７等が接続されている。電力データベース２４、運転状態データベース２５および停止・復帰テーブル２６は、例えば、書き換え可能な不揮発性メモリ内に作成されている。

電力データベース２４には、環境条件毎に消費電力積算値データ（過去の実績データ）が記憶される。この例では、図２に示すように、環境条件は時間帯と外気温度とによって規定される。図２の各マスが各環境条件を示している。図２の例では、時間帯は１０分間隔で区切られ、外気温度は５度間隔で区切られている。図２に斜線で示すマスは、時間帯が０：３０〜０：４０であり、外気温度が５°Ｃ〜１０°Ｃである環境条件を示している。図２において、Ｎ−１、Ｎ、Ｎ＋１は、デマンド時限を表している。

図３は、電力データベース２４の内容の一部であって、時間帯が０：３０〜０：４０であり、外気温度が５°Ｃ〜１０°Ｃである環境条件に対して記憶された消費電力積算値データを示している。

各環境条件に対して、最大１０個の実績データ（消費電力積算値データ）が保存できる。１つの環境条件に対して、実績データが１０個を超える場合には、最も旧いデータが除去され、最新のデータが新たに加えられる。

運転状態データベース２５には、図４に示すように、時刻毎に、外気温度と、デマンド時限開始時から現在までの消費電力積算値が記憶される。なお、デマンド時限開始時には、消費電力積算値を０にする。

停止・復帰テーブル２６には、図５に示すように、停止が可能な各機器毎に、機器名、運転状態（運転中または停止中）、停止順位、復帰順位および削減見込み電力が記憶される。

停止順位とは、運転を停止させる場合の優先順位を示している。復帰順位とは、停止状態の機器を運転させる場合の優先順位を示している。削減見込み電力とは、当該機器の運転を停止させた場合に、削減される消費電力を表している。なお、削減見込み電力は、例えば、直前３０分間の平均消費電力とする。あるいは、機器毎の電力計測を行なっていない場合には、機器の定格電力から算出してもよい。例えば、定格電力の５０％を削減見込み電力とする。

図６は、コントローラ２０（ＣＰＵ２１）によって実行されるデマンド制御処理手順を示している。
この処理は、所定時間、例えば、１分毎に実行される。

まず、現在の時刻、外気温度、デマンド時限開始時から現在までの消費電力積算値を運転状態データベース２５に記憶するとともに、機器の運転状態を停止・復帰テーブル２６に記憶する（ステップＳ１）。外気温度は温度センサ１２から取得する。デマンド時限開始時から現在までの消費電力積算値は、電力計１１から取得した消費電力と、運転状態データベース２５に記憶されている消費電力積算値とに基づいて算出する。

次に、環境条件を規定する時間帯が切り替わった直後であるか否かを判別する（ステップＳ２）。時間帯は１０分間隔で区切られているので、時刻がＭ時００分（Ｍは０〜２３の自然数）、Ｍ時１０分、Ｍ時２０分、Ｍ時３０分、Ｍ時４０分またはＭ時５０分になった直後であるか否を判別する。上記ステップＳ２において、環境条件を規定する時間帯が切り替わった直後ではないと判別した場合には、今回の処理を終了する。

上記ステップＳ２において、環境条件を規定する時間帯が切り替わった直後であると判別した場合には、その前の時間帯での消費電力積算値を、その前の時間帯での環境条件に一致する環境条件に対する実績データとして、電力データベース２４に記憶する（ステップＳ３）。この際、前の時間帯での消費電力積算値データは、運転状態データベース２５に記憶されている当該時間帯の消費電力積算値から求める。また、外気温度は、運転状態データベース２５に記憶されている前の時間帯の外気温度データの平均値を算出することにより求める。ステップＳ３の処理の後、ステップＳ４に進む。

ステップＳ４では、デマンド時限の開始時であるか否かを判別する。デマンド時限の開始時であると判別した場合には、デマンド時限開始時における予測制御処理を行なう（ステップＳ５）。デマンド時限開始時における予測制御処理の詳細については後述する。そして、今回の処理を終了する。

上記ステップＳ４において、デマンド時限の開始時でないと判別されたときには、デマンド時限途中における予測制御処理を行なう（ステップＳ６）。デマンド時限途中における予測制御処理の詳細については後述する。そして、今回の処理を終了する。

図７は、図６のステップＳ５のデマンド時限開始時における予測制御処理の手順を示している。

現在のデマンド時限をＮで表し、それ以前の時限をＮ−１，Ｎ−２，…で表し、それ以後の時限を、Ｎ＋１，Ｎ＋２，…で表すことにする。また、デマンド時限の目標値Ｙは予め定められているものとする。デマンド時限開始時には、今回のデマンド時限から所定回数だけ先のデマンド時限までの複数のデマンド時限それぞれに対する消費電力積算値の予測値が算出されるが、この実施例では、後述するステップＳ５０２で説明するように、今回のデマンド時限から２回分先のデマンド時限までの複数のデマンド時限Ｎ，Ｎ＋１，Ｎ＋２それぞれに対する消費電力積算値の予測値が算出される。また、この実施例では、今回のデマンド時限Ｎと次回のデマンド時限Ｎ＋１の両デマンド時限において、ショーケース１および空調機３は継続的に運転されるものとする。

デマンド時限開始時における予測制御処理では、前の時限（Ｎ−１）でのデマンド制御処理によってショーケースまたは空調機の設定温度が変更されていれば、その設定温度を元に戻す（ステップＳ５０１）。具体的には、前の時限（Ｎ−１）において、後述するステップＳ５１４（図８参照）でショーケース温度の設定温度が変更されている場合または後述するＳ５１７（図８参照）で空調温度の設定変更が行なわれている場合には、その設定を元に戻す。

次に、時限Ｎ，Ｎ＋１，Ｎ＋２それぞれにおける消費電力積算値を予測する（ステップＳ５０２）。時限Ｎにおける消費電力積算値の予測値は、例えば、次のようにして算出される。つまり、時間帯が時限Ｎ内の最初の１０分間の時間帯でありかつ外気温度が現在の外気温度と一致する環境条件に対応する実績データを電力データベース２４から抽出し、それらの実績データの平均値ｘ１を算出する。また、時間帯が時限Ｎ内の丁度中間の１０分間の時間帯でありかつ外気温度が現在の外気温度と一致する環境条件に対応する実績データを電力データベース２４から抽出し、それらの実績データの平均値ｘ２を算出する。

また、時間帯が時限Ｎ内の最後の１０分間の時間帯でありかつ外気温度が現在の外気温度と一致する環境条件に対応する実績データを電力データベース２４から抽出し、それらの実績データの平均値ｘ３を算出する。そして、ｘ１＋ｘ２＋ｘ３を算出し、その算出結果を、時限Ｎにおける消費電力積算値の予測値Ｘ_Nとする。

時限（Ｎ＋１）および時限（Ｎ＋２）における消費電力積算値の予測値Ｘ_N+1，Ｘ_N+2も同様にして算出する。

次に、時限（Ｎ＋１）における消費電力積算値の予測値Ｘ_N+1が目標値Ｙを超えているか否かを判別する（ステップＳ５０３）。Ｘ_N+1≦Ｙであれば、ステップＳ５２０の処理（時限Ｎにおける予測制御処理）を行なった後、今回の処理を終了する。ステップＳ５２０の処理の詳細については後述する。

Ｘ_N+1＞Ｙであれば、時限（Ｎ＋１）において、ショーケース１の霜取り運転がスケジューリングされているか否かを判別する（ステップＳ５０４）。ショーケース１の霜取り運転がスケジューリングされていない場合には、ステップＳ５１０の処理（ショーケースまたは空調機の制御処理）を行なった後、ステップＳ５２０に移行する。ステップＳ５１０の処理の詳細については後述する。

ショーケース１の霜取り運転がスケジューリングされている場合には、時限Ｎの予測値Ｘ_Nの目標値Ｙに対する余裕度および時限（Ｎ＋２）の予測値Ｘ_N+2の目標値Ｙに対する余裕度を算出する（ステップＳ５０５）。具体的には、時限Ｎに対する余裕度はΔ_N＝（Ｙ−Ｘ_N）に基づいて算出され、時限（Ｎ＋２）に対する余裕度はΔ_N+2＝（Ｙ−Ｘ_N+2）に基づいて算出される。

そして、時限Ｎおよび時限（Ｎ＋２）のうちの少なくとも一方の予測値は、目標値に対して余裕があるか否かを判別する（ステップＳ５０６）。具体的には、Δ_NまたはΔ_N+2のうち、少なくとも一方が０より大きいか否かを判別する。Δ_NまたはΔ_N+2のうち、少なくとも一方が０より大きければ、時限Ｎおよび時限（Ｎ＋２）のうちの少なくとも一方の予測値は、目標値に対して余裕があると判別し、Δ_NおよびΔ_N+2の両方が０以下であれば、時限Ｎおよび時限（Ｎ＋２）の両方の予測値は目標値に対して余裕がないと判別する。

時限Ｎおよび時限（Ｎ＋２）のうちの少なくとも一方の予測値は、目標値に対して余裕があると判別した場合には、時限（Ｎ＋１）でスケジューリングされている霜取り運転を、余裕度が高い方の時限で行なうように運転パターンを変更する（ステップＳ５０７）。そして、ステップＳ５２０に移行する。

上記ステップＳ５０６において、時限Ｎおよび時限（Ｎ＋２）の両方において消費電力の余裕がないと判別した場合には、ステップＳ５２０に移行する。

図８は、図７のステップＳ５１０の処理の詳細な手順を示している。

時限Ｎにおける消費電力積算値の予測値Ｘ_Nが目標値Ｙを超えているか否かを判別する（ステップＳ５１１）。Ｘ_N＞Ｙであれば、図７のステップＳ５２０に移行する。

Ｘ_N≦Ｙであれば、現在のショーケース１の冷却状態を調べる（ステップＳ５１２）。つまり、ショーケース１の設定温度とショーケース１の実際の温度とを調べる。そして、ショーケース１の実際温度が設定温度に所定値αを加えた温度以下であるか否かを判別する（ステップＳ５１３）。

ショーケース１の実際温度が設定温度に所定値αを加えた温度以下である場合には、ショーケース１による冷却機能が正常に働いていると判別し、時限Ｎでのショーケース１の設定温度を通常設定値よりも下げる（ステップＳ５１４）。これは、時限Ｎにおいて設定温度を下げてショーケース１内の温度を通常よりも強力に冷却させておき、時限（Ｎ＋１）の開始時に設定温度を元に戻すことにより、時限（Ｎ＋１）での消費電力積算値の低減化を図るためである。そして、図７のステップＳ５２０に移行する。

上記ステップＳ５１３において、ショーケース１の実際温度が設定温度に所定値αを加えた温度を超えている場合には、陳列状態の問題や空気の流れなどによりエアカーテンが機能していない等により、ショーケース１の設定温度を下げてもショーケース１の温度を効果的に下げることができないと判断し、ステップＳ５１５に移行する。

ステップＳ５１５では、空調機３の空調状態を調べる。つまり、空調機３の設定温度と実際の室温とを調べる。そして、実際の室温が設定温度に近いか否かを判別する（ステップＳ５１６）。具体的には、空調機３が冷房運転をしている場合には、実際の室温が設定温度に所定値βを加えた温度以下であるか否かを判別し、実際の室温が設定温度に所定値βを加えた温度以下である場合には実際の室温が設定温度に近いと判別する。空調機３が暖房運転をしている場合には、実際の室温が設定温度から所定値βを差し引いた温度以上であるか否かを判別し、実際の室温が設定温度から所定値βを差し引いた温度以上である場合には実際の室温が設定温度に近いと判別する。

実際の室温が設定温度に近いと判別した場合には、時限Ｎにおいて空調機３の設定温度をより空調効果が高まるように変更する（ステップＳ５１７）。つまり、空調機３が冷房運転をしている場合には、設定温度を通常設定値よりも下げ、空調機３が暖房運転をしている場合には、設定温度を通常設定値よりも上げる。そして、図７のステップＳ５２０に移行する。

図９は、図７のステップＳ５２０の処理の詳細な手順を示している。

時限Ｎにおける消費電力積算値の予測値Ｘ_Nが目標値Ｙを超えているか否か（Ｘ_N＞Ｙ）を判別する（ステップＳ５２１）。Ｘ_N≦Ｙであれば、今回のデマンド時限開始時における予測制御処理を終了する。

Ｘ_N＞Ｙであれば、それらの差Ｚ＝（Ｘ_N−Ｙ）を算出する（ステップＳ５２２）。算出された差Ｚは削減すべき消費電力量（削減目標値）となる。また、消費電力の削減予測値Ｑを０とする（ステップＳ５２３）。

次に、停止・復帰テーブル２６から現在運転されている機器のうち、停止順位の最も高い機器を選択し、その機器の運転を停止させた場合の消費電力減少量ｑを算出する（ステップＳ５２４）。消費電力減少量ｑは、停止・復帰テーブル２６に記憶されている削減見込み電力にデマンド時限の残り時間（この例では３０分）を掛けることにより求めることができる。

ステップＳ５２４で算出した消費電力減少量ｑを削減予測値Ｑに加算し、その加算結果を削減予測値Ｑとする（ステップＳ５２５）。そして、削減予測値Ｑが削減目標値Ｚ以上であるか否か（Ｑ≧Ｚ）を判別する（ステップＳ５２６）。

削減予測値Ｑが削減目標値Ｚ未満（Ｑ＜Ｚ）である場合には、停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在運転されている全ての機器が、消費電力減少量ｑの算出対象機器として選択されたか否かを判別する（ステップＳ５２７）。停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在運転されている全ての機器が、消費電力減少量ｑの算出対象機器として選択されていない場合には、ステップＳ５２４に戻り、現在運転されている機器のうち、前回選択された機器を除いた中で、停止順位の最も高い機器を選択し、その機器の運転を停止させた場合の消費電力減少量ｑを算出する。そして、ステップＳ５２５以降の処理を行なう。

上記ステップＳ５２６において、削減予測値Ｑが削減目標値Ｚ以上（Ｑ≧Ｚ）であると判別された場合には、上記ステップＳ５２４で選択された全ての機器を運転停止状態にさせる（ステップＳ５２８）。そして、今回のデマンド時限開始時における予測制御処理を終了する。

上記ステップＳ５２７において、停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在運転されている全ての機器が、消費電力減少量ｑの算出対象機器として選択されたと判別された場合には、上記ステップＳ５２４で選択された全ての機器を運転停止状態にさせる（ステップＳ５２８）。そして、今回のデマンド時限開始時における予測制御処理を終了する。

図１０は、図６のステップＳ６のデマンド時限途中における予測制御処理の手順を示している。

デマンド時限途中における予測制御処理では、今回のデマンド時限の開始時から現在までの間の実際の消費電力積算値を求めるとともに、現在からデマンド時限終了時までの消費電力積算値の予測値を電力データベース２４に環境条件毎に記憶されている実績データから求め、それらの加算値を今回のデマンド時限での消費電力積算値の予測値Ｘ_Nとし、予測値Ｘ_Nと予め定められた目標値Ｙとに基づいて、機器制御を行なう。

まず、運転状態データベース２５に記憶されているデータに基づいて、デマンド時限開始時から現在までの実際の消費電力積算値ｐを求める（ステップＳ６０１）。

次に、現在の環境条件（時間帯および外気温度）と同じ環境条件に対応する実績データ（消費電力積算値データ）を電力データベース２４から抽出し、それらの実績データの平均値を算出する（ステップＳ６０２）。

そして、ステップＳ６０１で求めた消費電力積算値ｐとステップＳ６０２で算出した平均値ｘａとを加算し、その加算結果を予測値Ｘ_Nとする（ステップＳ６０３）。

次に、実績データの平均値を算出した時間帯の次の時間帯が同一のデマンド時限に属するか否かを判別する（ステップＳ６０４）。実績データの平均値を算出した時間帯の次の時間帯が同一のデマンド時限に属する場合には、当該次の時間帯において外気温度が現在の外気温度と一致する環境条件に対応する実績データ（消費電力積算値データ）を電力データベース２４から抽出し、それらの実績データの平均値ｘｂを算出する（ステップＳ６０５）。そして、算出した実績データの平均値ｘｂを予測値Ｘ_Nに加算し、得られた結果を予測値Ｘ_Nとする（ステップＳ６０６）。そして、ステップＳ６０４に戻る。

デマンド時限開始時から１０分が経過した直後である場合には、ステップＳ６０１において、デマンド時限開始時から現在までの実際の消費電力積算値ｐが算出され、ステップＳ６０２において、デマンド時限開始時後１０分が経過した時点から２０分が経過するまでの時間帯に対して実績データの平均値ｘａが算出され、ステップＳ６０３において、Ｘ_N＝ｐ＋ｘａの演算が行なわれる。１回目のステップＳ６０４でＹＥＳとなり、ステップＳ６０５で、デマンド時限開始時後２０分が経過した時点から３０分が経過するまでの時間帯に対して実績データの平均値ｘｂが算出され、ステップＳ６０６で、Ｘ_N＝Ｘ_N＋ｘｂの演算が行なわれる。そして、２回目のステップＳ６０４でＮＯとなる。

デマンド時限開始時から２０分が経過した直後である場合には、ステップＳ６０１において、デマンド時限開始時から現在までの実際の消費電力積算値ｐが算出され、ステップＳ６０２において、デマンド時限開始時後２０分が経過した時点から３０分が経過するまでの時間帯に対して実績データの平均値ｘａが算出され、ステップＳ６０３において、Ｘ_N＝ｐ＋ｘａの演算が行なわれる。１回目のステップＳ６０４でＮＯとなる。

上記ステップＳ６０４で、実績データの平均値を算出した時間帯の次の時間帯が同一のデマンド時限に属さないと判別した場合には、ステップＳ６０４でＮＯとなり、ステップＳ６０７に移行する。

ステップＳ６０７では、予測値Ｘ_Nが予め定められた目標値Ｙを超えているか否か（Ｘ_N＞Ｙ）を判別する。

Ｘ_N＞Ｙである場合には、図９のステップＳ５２２〜Ｓ５２８と同様な処理を行なう。つまり、それらの差Ｚ＝（Ｘ_N−Ｙ）を算出する（ステップＳ６０８）。算出された差Ｚは削減すべき消費電力量（削減目標値）となる。また、消費電力の削減予測値Ｑを０とする（ステップＳ６０９）。

次に、停止・復帰テーブル２６から現在運転されている機器のうち、停止順位の最も高い機器を選択し、その機器の運転を停止させた場合の消費電力減少量ｑを算出する（ステップＳ６１０）。消費電力減少量ｑは、停止・復帰テーブル２６に記憶されている削減見込み電力にデマンド時限の残り時間（この例では２０分または１０分のいずれか）を掛けることにより求めることができる。

ステップＳ６１０で算出した消費電力減少量ｑを削減予測値Ｑに加算し、その加算結果を削減予測値Ｑとする（ステップＳ６１１）。そして、削減予測値Ｑが削減目標値Ｚ以上であるか否か（Ｑ≧Ｚ）を判別する（ステップＳ６１２）。

削減予測値Ｑが削減目標値Ｚ未満（Ｑ＜Ｚ）である場合には、停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在運転されている全ての機器が、消費電力減少量ｑの算出対象機器として選択されたか否かを判別する（ステップＳ６１３）。停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在運転されている全ての機器が、消費電力減少量ｑの算出対象機器として選択されていない場合には、ステップＳ６１０に戻り、現在運転されている機器のうち、前回選択された機器を除いた中で、停止順位の最も高い機器を選択し、その機器の運転を停止させた場合の消費電力減少量ｑを算出する。そして、ステップＳ６１１以降の処理を行なう。

上記ステップＳ６１２において、削減予測値Ｑが削減目標値Ｚ以上（Ｑ≧Ｚ）であると判別された場合には、上記ステップＳ６１０で選択された全ての機器を運転停止状態にさせる（ステップＳ６１４）。そして、今回のデマンド時限途中における予測制御処理を終了する。

上記ステップＳ６１３において、停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在運転されている全ての機器が、消費電力減少量ｑの算出対象機器として選択されたと判別された場合には、上記ステップＳ６１０で選択された全ての機器を運転停止状態にさせる（ステップＳ６１４）。そして、今回のデマンド時限途中における予測制御処理を終了する。

上記ステップＳ６０７において、Ｘ_N≦Ｙである場合には、復帰処理を行なった後（Ｓ６２０）、今回のデマンド時限途中における予測制御処理を終了する。復帰処理については、後述する。

図１１は、図１０のステップ６２０の詳細な処理手順を示している。

復帰処理においては、目標値Ｙと予測値Ｘ_Nとの差Ｖ＝（Ｙ−Ｘ_N）を算出する（ステップＳ６２１）。算出された差Ｖは復帰すべき消費電力量（復帰目標値）となる。また、消費電力の復帰予測値Ｒを０とする（ステップＳ６２２）。

次に、停止・復帰テーブル２６から現在停止されている機器のうち、復帰順位の最も高い機器を選択し、その機器を運転させた場合の消費電力増加量ｒを算出する（ステップＳ６２３）。消費電力増加量ｒは、停止・復帰テーブル２６に記憶されている削減見込み電力にデマンド時限の残り時間（この例では２０分または１０分のいずれか）を掛けることにより求めることができる。

ステップＳ６２３で算出した消費電力増加量ｒを復帰予測値Ｒに加算し、その加算結果を削減予測値Ｒとする（ステップＳ６２４）。そして、復帰予測値Ｒが復帰目標値Ｖ以上であるか否か（Ｒ≦Ｖ）を判別する（ステップＳ６２５）。

復帰予測値Ｒが復帰目標値Ｖ未満（Ｒ＜Ｖ）である場合には、停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在停止されている全ての機器が、消費電力増加量ｒの算出対象機器として選択されたか否かを判別する（ステップＳ６２８）。停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在停止されている全ての機器が、消費電力増加量ｒの算出対象機器として選択されていない場合には、ステップＳ６２３に戻り、現在停止されている機器のうち、前回選択された機器を除いた中で、復帰順位の最も高い機器を選択し、その機器を運転させた場合の消費電力増加量ｒを算出するそして、ステップＳ６２４以降の処理を行なう。

上記ステップＳ６２５において、復帰予測値Ｒが復帰目標値Ｖ以上（Ｒ≧Ｖ）であると判別された場合には、上記ステップＳ６２３で選択された全ての機器のうち、最後に選択された機器以外の機器を復帰対象機器とする（ステップＳ６２６）。そして、ステップＳ６２７に移行する。

上記ステップＳ６２８において、停止・復帰テーブル２６に記録されている停止可能な機器のうち、現在停止されている全ての機器が、消費電力増加量ｒの算出対象機器として選択されたと判別された場合には、上記ステップＳ６２３で選択された全ての機器を復帰対象機器とする（ステップＳ６２９）。そして、ステップＳ６２７に移行する。

ステップＳ６２７では、復帰対象機器を運転状態にする。そして、今回のデマンド時限途中における予測制御処理を終了する。

上記実施例では、環境条件は時間帯と外気温度とで規定されているが、他の要素、例えば、時間帯と店内温度（または店内湿度）とによって規定されてもよい。

上記実施例によれば、今回のデマンド時限から所定回数だけ先のデマンド時限までの複数のデマンド時限それぞれに対する消費電力積算値の予測値を算出し、あるデマンド時限において予測値が目標値が超える場合には、予測値に余裕がある他のデマンド時限を有効活用することにより、予測値が目標値が超えるデマンド時限での消費電力積算値を減少させることができるようになる。

具体的には、目標値が超える先のデマンド時限において、霜取り運転のようにその運転時刻が変更可能な運転内容が存在する場合には、その運転時刻変更可能な運転内容が、予測値に余裕がある他のデマンド時限において実行されるように、その運転内容の運転時刻を変更させる。また、目標値が超える先のデマンド時限の直前のデマンド時限において予測値に余裕がある場合には、直前のデマンド時限において、ショーケースまたは空調機等の機器をその機器の運転効果が通常時より高まるように運転制御する。

スーパーマーケット等の店舗内に設けられた電力消費機器と、それらの機器を集中管理するコントローラとを示すブロック図である。時間帯と外気温度とによって規定された各環境条件を説明するための模式図である。電力データベース２４の内容の一部を示す模式図である。運転状態データベース２５の内容例を示す模式図である。停止・復帰テーブル２６の内容例を示す模式図である。コントローラ２０（ＣＰＵ２１）によって実行されるデマンド制御処理手順を示すフローチャートである。図６のステップＳ５のデマンド時限開始時における予測制御処理の手順を示すフローチャートである。図７のステップＳ５１０の処理の詳細な手順を示すフローチャートである。図７のステップＳ５２０の処理の詳細な手順を示すフローチャートである。図６のステップＳ６のデマンド時限途中における予測制御処理の手順を示すフローチャートである。図１０のステップ６２０の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１ショーケース
２冷凍機
３空調機
１１電力計
１２温度センサ
２０コントローラ
２１ＣＰＵ
２２ＲＯＭ
２３ＲＡＭ
２４電力データベース
２５運転状態データベース
２６停止・復帰テーブル
２７タイマー

Claims

複数の電力消費機器を備えた施設において適用されるデマンド制御装置において、
環境条件別に消費電力積算値の実績データを電力データベースに保存していく手段、
デマンド時限開始時に、前記電力データベースに保存されている実績データに基づいて、今回のデマンド時限から所定回数だけ先のデマンド時限までの複数のデマンド時限それぞれに対する消費電力積算値の予測値を算出する予測値算出手段、および
前記予測値算出手段によって算出された前記複数のデマンド時限に対する予測値と予め設定された目標値とに基づいて、機器を制御する制御手段を備えており、
前記制御手段は、
前記複数のデマンド時限の中に、予測値が目標値を超えるデマンド時限と、予測値が目標値を超えないデマンド時限が存在し、かつ予測値が目標値を超えるデマンド時限において予定されている運転内容の中にその運転時刻が変更可能なものがある場合には、その運転時刻変更可能な運転内容が、予測値が目標値を超えない前記デマンド時限のいずれかにおいて実行されるように、その運転内容の運転時刻を変更させる第１手段、および
前記第１手段によって運転時刻の変更が行なわれない場合であって、今回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えておらず、かつ次回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えている場合には、今回と次回の両デマンド時限において継続的に運転される機器のうち少なくとも１つを、今回のデマンド時限において、その機器の運転効果が通常時より高まるようにその機器を運転制御する第２手段を備えていることを特徴とするデマンド制御装置。
前記運転時刻変更可能な運転内容がショーケースの霜取り運転であることを特徴とする請求項１に記載のデマンド制御装置。
今回と次回の両デマンド時限において継続的に運転される機器が温度調整機器であり、
前記第２手段は、前記第１手段によって運転時刻の変更が行なわれない場合であって、今回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えておらず、かつ次回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えている場合に、今回のデマンド時限において、前記温度調整機器の運転効果が通常時より高まるようにその機器の設定温度を変更するように構成されていることを特徴とする請求項１または２に記載のデマンド制御装置。
前記制御手段は、前記予測値算出手段によって算出された今回のデマンド時限に対する予測値が目標値を超えている場合に、今回のデマンド時限に対する予測値と目標値との差に基づいて、運転を停止させるべき機器を選択し、選択した機器の運転を停止させる第３手段を備えていることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のデマンド制御装置。
前記制御手段は、前記予測値算出手段によって算出された今回のデマンド時限に対する予測値が目標値以下である場合に、今回のデマンド時限に対する予測値と目標値との差に基づいて、運転を復帰させるべき機器を選択し、選択した機器の運転を復帰させる第４手段を備えていることを特徴とする請求項４に記載のデマンド制御装置。