JP7835198B2 - 調整力設定装置、調整力設定方法、及び調整力設定プログラム - Google Patents

Description

本開示は、調整力設定装置、調整力設定方法、及び調整力設定プログラムに関する。

特許文献１には、内燃力発電装置、再生可能エネルギー発電装置、電力貯蔵装置、及び負荷が接続された系統における電力の需給を制御する需給制御装置が開示されている。

特許文献２には、所定期間における供給計画を立案する需給バランス制御装置が開示されている。

特開２０１６－０９３０４９号公報 特開２０１２－０６０７８９号公報

小売電気事業者又は登録特定送配電事業者は、地域の電力需給を乱さないように、計画値同時同量制度に従わなくてはならない。計画値同時同量制度では、ＯＣＣＴＯへの、又はバランシンググループに加入する場合は代表契約者への、管轄エリア内の設備運用計画の提出が求められている。「ＯＣＣＴＯ」は、Organization for Cross-regional Coordination of Transmission Operators（電力広域的運営推進機関）の略称である。設備運用計画は、（ｉ）電力需要及び太陽光発電量を予測し、（ｉｉ）（ｉ）で不足する電力量を賄え、かつコストが最小となる設備運用計画を作成する、という手順で作成される。

設備運用計画では、（ｉ）で生じた予測誤差を吸収できる調整力の確保が求められる。

本開示の目的は、計画期間における予測誤差吸収のための必要調整力を設定することである。

本開示に係る調整力設定装置は、
複数の時間帯における電力需要の予測に用いられる第１予測モデルについて、時間帯別の電力需要予測値の標準偏差を第１標準偏差として取得し、前記複数の時間帯における発電量の予測に用いられる第２予測モデルについて、時間帯別の発電量予測値の標準偏差を第２標準偏差として取得し、前記複数の時間帯のうち、発電がある時間帯について、前記第１標準偏差及び前記第２標準偏差を用いて調整力を設定し、前記複数の時間帯のうち、発電がない時間帯について、前記第１標準偏差を用いて調整力を設定し、時間帯別の調整力の設定値を出力する制御部を備える。

本開示に係る調整力設定方法は、
複数の時間帯における電力需要の予測に用いられる第１予測モデルについて、時間帯別の電力需要予測値の標準偏差を第１標準偏差として制御部により取得することと、
前記複数の時間帯における発電量の予測に用いられる第２予測モデルについて、時間帯別の発電量予測値の標準偏差を第２標準偏差として前記制御部により取得することと、
前記複数の時間帯のうち、発電がある時間帯について、前記第１標準偏差及び前記第２標準偏差を用いて調整力を前記制御部により設定することと、
前記複数の時間帯のうち、発電がない時間帯について、前記第１標準偏差を用いて調整力を前記制御部により設定することと、
時間帯別の調整力の設定値を前記制御部により出力することと
を含む。

本開示に係る調整力設定プログラムは、
複数の時間帯における電力需要の予測に用いられる第１予測モデルについて、時間帯別の電力需要予測値の標準偏差を第１標準偏差として取得することと、
前記複数の時間帯における発電量の予測に用いられる第２予測モデルについて、時間帯別の発電量予測値の標準偏差を第２標準偏差として取得することと、
前記複数の時間帯のうち、発電がある時間帯について、前記第１標準偏差及び前記第２標準偏差を用いて調整力を設定することと、
前記複数の時間帯のうち、発電がない時間帯について、前記第１標準偏差を用いて調整力を設定することと、
時間帯別の調整力の設定値を出力することと
を含む動作をコンピュータに実行させる。

本開示によれば、計画期間における予測誤差吸収のための必要調整力を設定することができる。

本開示の実施形態に係る調整力設定装置の構成を示すブロック図である。 計画期間における予測誤差吸収のための必要調整力の例を示すグラフである。 本開示の実施形態に係る調整力設定装置の動作を示すフローチャートである。

以下、本開示の一実施形態について、図を参照して説明する。

各図中、同一又は相当する部分には、同一符号を付している。本実施形態の説明において、同一又は相当する部分については、説明を適宜省略又は簡略化する。

図１及び図２を参照して、本実施形態の概要を説明する。

調整力設定装置１０は、小売電気事業者若しくは登録特定送配電事業者などの電気事業者が利用若しくは運用する、ＰＣなどの汎用コンピュータ、クラウドサーバなどのサーバコンピュータ、又は専用コンピュータである。「ＰＣ」は、personal computerの略語である。

調整力設定装置１０は、複数の時間帯Ｐにおける電力需要の予測に用いられる第１予測モデルについて、時間帯別の電力需要予測値の標準偏差を第１標準偏差として取得する。調整力設定装置１０は、複数の時間帯Ｐにおける発電量の予測に用いられる第２予測モデルについて、時間帯別の発電量予測値の標準偏差を第２標準偏差として取得する。複数の時間帯Ｐは、計画期間に相当する。計画期間の長さは、例えば、２４時間又は７２時間である。複数の時間帯Ｐに含まれる各時間帯Ｔｉは、計画期間の各コマに相当する。１コマの長さは、例えば、３０分である。

調整力設定装置１０は、複数の時間帯Ｐのうち、発電がある時間帯Ｔｘについて、第１標準偏差及び第２標準偏差を用いて調整力Ａｘを設定する。「調整力」とは、供給区域における周波数制御、需給バランス調整その他の系統安定化業務に必要となる発電設備（揚水発電設備を含む）、電力貯蔵装置、ＤＲその他の電力需給を制御するシステムその他これに準ずるもの（ただし、流通設備は除く）の能力をいう。「ＤＲ」は、demand responseの略語である。調整力設定装置１０は、複数の時間帯Ｐのうち、発電がない時間帯Ｔｙについて、第１標準偏差を用いて調整力Ａｙを設定する。調整力設定装置１０は、時間帯別の調整力Ａｉの設定値を出力する。時間帯別の調整力Ａｉの設定値は、複数の時間帯Ｐのうち、発電がある時間帯Ｔｘについて、調整力Ａｘの設定値を含み、複数の時間帯Ｐのうち、発電がない時間帯Ｔｙについて、調整力Ａｙの設定値を含む。

本実施形態によれば、図２に示すような、計画期間における予測誤差吸収のための必要調整力２０を設定することができる。計画期間における予測誤差吸収のための必要調整力２０は、需要予測誤差を吸収するための必要調整力２１と、発電量予測誤差を吸収するための必要調整力２２とを含む。単位はｋＷである。

本実施形態では、第２予測モデルは、太陽光パネルの発電量の予測に用いられる統計モデルである。すなわち、第２予測モデルは、複数の時間帯Ｐにおける太陽光発電量の予測に用いられる。そのため、日照時間帯が、発電がある時間帯Ｔｘに相当し、非日照時間帯が、発電がない時間帯Ｔｙに相当する。すなわち、調整力設定装置１０は、複数の時間帯Ｐのうち、日照時間帯について、第１標準偏差及び第２標準偏差を用いて調整力Ａｘを設定し、複数の時間帯Ｐのうち、非日照時間帯について、第１標準偏差を用いて調整力Ａｙを設定する。

図２に示した例では、計画期間が０時から２４時までの２４時間である。そのため、日出から日没までの時間範囲Ｒ１に含まれる各コマが、発電がある時間帯Ｔｘに相当し、０時から日出まで、及び日没から２４時までの時間範囲Ｒ２に含まれる各コマが、発電がない時間帯Ｔｙに相当する。調整力設定装置１０は、発電量が発生しない時間範囲Ｒ２について、発電量予測誤差＝０とし、統計モデルによる予測から算出した標準偏差を用いて調整力を算出する。

本実施形態の一変形例として、第２予測モデルは、太陽光パネルと同様に発電の有無が時間帯に依存する他の種類の発電設備の発電量の予測に用いられる統計モデルであってもよい。

図１を参照して、本実施形態に係る調整力設定装置１０の構成を説明する。

調整力設定装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、入力部１４と、出力部１５とを備える。

制御部１１は、少なくとも１つのプロセッサ、少なくとも１つのプログラマブル回路、少なくとも１つの専用回路、又はこれらの任意の組合せを含む。プロセッサは、ＣＰＵ若しくはＧＰＵなどの汎用プロセッサ、又は特定の処理に特化した専用プロセッサである。「ＣＰＵ」は、central processing unitの略語である。「ＧＰＵ」は、graphics processing unitの略語である。プログラマブル回路は、例えば、ＦＰＧＡである。「ＦＰＧＡ」は、field-programmable gate arrayの略語である。専用回路は、例えば、ＡＳＩＣである。「ＡＳＩＣ」は、application specific integrated circuitの略語である。制御部１１は、調整力設定装置１０の各部を制御しながら、調整力設定装置１０の動作に関わる処理を実行する。

記憶部１２は、少なくとも１つの半導体メモリ、少なくとも１つの磁気メモリ、少なくとも１つの光メモリ、又はこれらの任意の組合せを含む。半導体メモリは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又はフラッシュメモリである。「ＲＡＭ」は、random access memoryの略語である。「ＲＯＭ」は、read only memoryの略語である。ＲＡＭは、例えば、ＳＲＡＭ又はＤＲＡＭである。「ＳＲＡＭ」は、static random access memoryの略語である。「ＤＲＡＭ」は、dynamic random access memoryの略語である。ＲＯＭは、例えば、ＥＥＰＲＯＭである。「ＥＥＰＲＯＭ」は、electrically erasable programmable read only memoryの略語である。フラッシュメモリは、例えば、ＳＳＤである。「ＳＳＤ」は、solid-state driveの略語である。磁気メモリは、例えば、ＨＤＤである。「ＨＤＤ」は、hard disk driveの略語である。記憶部１２は、例えば、主記憶装置、補助記憶装置、又はキャッシュメモリとして機能する。記憶部１２には、調整力設定装置１０の動作に用いられる情報と、調整力設定装置１０の動作によって得られた情報とが記憶される。

通信部１３は、少なくとも１つの通信モジュールを含む。通信モジュールは、例えば、Ethernet（登録商標）などの有線ＬＡＮ通信規格、又はＩＥＥＥ８０２．１１などの無線ＬＡＮ通信規格に対応したモジュールである。「ＬＡＮ」は、local area networkの略語である。「ＩＥＥＥ」は、Institute of Electrical and Electronics Engineersの略称である。通信部１３は、調整力設定装置１０の動作に用いられる情報を受信し、また調整力設定装置１０の動作によって得られる情報を送信する。

入力部１４は、例えば、物理キー、静電容量キー、ポインティングデバイス、ディスプレイと一体的に設けられたタッチスクリーン、カメラ、又はマイクロフォンである。入力部１４は、調整力設定装置１０の動作に用いられる情報を入力する操作を受け付ける。入力部１４は、調整力設定装置１０に備えられる代わりに、外部の入力機器として調整力設定装置１０に接続されてもよい。接続用インタフェースとしては、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、又はBluetooth（登録商標）などの規格に対応したインタフェースを用いることができる。「ＵＳＢ」は、Universal Serial Busの略語である。「ＨＤＭＩ（登録商標）」は、High-Definition Multimedia Interfaceの略語である。

出力部１５は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、又はプリンタである。ディスプレイは、例えば、ＬＣＤ又は有機ＥＬディスプレイである。「ＬＣＤ」は、liquid crystal displayの略語である。「ＥＬ」は、electro luminescentの略語である。出力部１５は、調整力設定装置１０の動作によって得られる情報を出力する。出力部１５は、調整力設定装置１０に備えられる代わりに、外部の出力機器として調整力設定装置１０に接続されてもよい。接続用インタフェースとしては、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、又はBluetooth（登録商標）などの規格に対応したインタフェースを用いることができる。

調整力設定装置１０の機能は、本実施形態に係る調整力設定プログラムを、制御部１１としてのプロセッサで実行することにより実現される。すなわち、調整力設定装置１０の機能は、ソフトウェアにより実現される。調整力設定プログラムは、調整力設定装置１０の動作をコンピュータに実行させることで、コンピュータを調整力設定装置１０として機能させる。すなわち、コンピュータは、調整力設定プログラムに従って調整力設定装置１０の動作を実行することにより調整力設定装置１０として機能する。

プログラムは、非一時的なコンピュータ読取り可能な媒体に記憶しておくことができる。非一時的なコンピュータ読取り可能な媒体は、例えば、フラッシュメモリ、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、又はＲＯＭである。プログラムの流通は、例えば、プログラムを記憶したＳＤカード、ＤＶＤ、又はＣＤ－ＲＯＭなどの可搬型媒体を販売、譲渡、又は貸与することによって行う。「ＳＤ」は、Secure Digitalの略語である。「ＤＶＤ」は、digital versatile discの略語である。「ＣＤ－ＲＯＭ」は、compact disc read only memoryの略語である。プログラムをサーバのストレージに格納しておき、サーバから他のコンピュータにプログラムを転送することにより、プログラムを流通させてもよい。プログラムをプログラムプロダクトとして提供してもよい。

コンピュータは、例えば、可搬型媒体に記憶されたプログラム又はサーバから転送されたプログラムを、一旦、主記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、主記憶装置に格納されたプログラムをプロセッサで読み取り、読み取ったプログラムに従った処理をプロセッサで実行する。コンピュータは、可搬型媒体から直接プログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行してもよい。コンピュータは、コンピュータにサーバからプログラムが転送される度に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行してもよい。サーバからコンピュータへのプログラムの転送は行わず、実行指示及び結果取得のみによって機能を実現する、いわゆるＡＳＰ型のサービスによって処理を実行してもよい。「ＡＳＰ」は、application service providerの略語である。プログラムは、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものを含む。例えば、コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータは、「プログラムに準ずるもの」に該当する。

調整力設定装置１０の一部又は全ての機能が、制御部１１としてのプログラマブル回路又は専用回路により実現されてもよい。すなわち、調整力設定装置１０の一部又は全ての機能が、ハードウェアにより実現されてもよい。

図３を参照して、本実施形態に係る調整力設定装置１０の動作を説明する。図３に示した動作は、本実施形態に係る調整力設定方法に相当する。

ステップＳ１からステップＳ５の処理は、計画期間の各コマ、すなわち、複数の時間帯Ｐに含まれる各時間帯Ｔｉについて実行される。

ステップＳ１において、制御部１１は、第１予測モデルについて、時間帯Ｔｉの電力需要予測値の標準偏差を第１標準偏差として取得する。例えば、制御部１１は、第１標準偏差に関する情報を、通信部１３を介して管理者の端末装置又は外部のサーバ装置から受信する。あるいは、制御部１１は、第１標準偏差に関する情報の入力を、入力部１４を介して管理者から直接受け付けてもよい。

第１予測モデルは、例えば、オペレータ入力値、カレンダーデータ、気象予報データ、実測データ、人流データ、又はこれらの任意の組合せを入力とし、電力需要の予測値を出力とする機械学習モデルである。カレンダーデータは、曜日、祝日を考慮するための稼働日フラグ、又はこれらの任意の組合せを含む。気象予報データは、空調需要を予測するための気温の予測、好天か雨天かを考慮するための湿度の予測、空調需要を予測するための日射量の予測、又はこれらの任意の組合せを含む。実測データは、需要の実績、空調需要を予測するための気温の実績、好天か雨天かを考慮するための湿度の実績、空調需要を予測するための日射量の実績、又はこれらの任意の組合せを含む。人流データは、街内人口分布の予測、個々人の行動の予測、又はこれらの任意の組合せを含む。体感温度を考慮するか、若しくは空調需要を予測するための風速、風向き、又はこれらの任意の組合せが更に入力されてもよい。人流又は物流のイベントを考慮するための日付が更に入力されてもよい。例えば、長期連休における旅行者増による需要小、クリスマスにおける物流増による需要大、又は時期に応じた工場稼働モード変更による需要変化を予測できるように第１予測モデルが構築されてもよい。

ステップＳ２において、制御部１１は、時間帯Ｔｉに発電があるかどうかを判定する。図２に示した例では、制御部１１は、時間帯Ｔｉに相当するコマが時間範囲Ｒ１と時間範囲Ｒ２とのいずれに含まれるかを判定する。

時間帯Ｔｉに相当するコマが時間範囲Ｒ１に含まれる場合、すなわち、時間帯Ｔｉに発電がある場合は、ステップＳ３の処理が実行される。時間帯Ｔｉに相当するコマが時間範囲Ｒ２に含まれる場合、すなわち、時間帯Ｔｉに発電がない場合は、ステップＳ５の処理が実行される。

ステップＳ３において、制御部１１は、第２予測モデルについて、時間帯Ｔｉの発電量予測値の標準偏差を第２標準偏差として取得する。例えば、制御部１１は、第２標準偏差に関する情報を、通信部１３を介して管理者の端末装置又は外部のサーバ装置から受信する。あるいは、制御部１１は、第２標準偏差に関する情報の入力を、入力部１４を介して管理者から直接受け付けてもよい。ステップＳ３の後、ステップＳ４の処理が実行される。

第２予測モデルは、例えば、オペレータ入力値、気象予報データ、実測データ、又はこれらの任意の組合せを入力とし、ＰＶ発電量の予測値を出力とする機械学習モデルである。「ＰＶ」は、photovoltaicの略語である。気象予報データは、雲若しくは大気による低下率を考慮するための日射量の予測、太陽光の透過率を考慮するためのエアロゾル量の予測、太陽光の遮蔽率を考慮するための雲量の予測、又はこれらの任意の組合せを含む。実測データは、雲量の予測の精度を向上させるための雲量の実績、エアロゾル若しくは雲量の予測の精度を向上させるためのＰＶ発電量の実績、パネル変換効率、経年劣化による効率低下率を考慮するための設置後の経過日数、表面温度による効率低下率を考慮するためのパネル表面温度、パワーコンディショナー変換効率、又はこれらの任意の組合せを含む。天体位置関係若しくはＰＶパネル設置角を考慮するための幾何学的日射量、建築物の影による低下率、パネル設置向き及び角度による低下率、又はこれらの任意の組合せが更に入力されてもよい。

ステップＳ４において、制御部１１は、ステップＳ１で取得した第１標準偏差と、ステップＳ３で取得した第２標準偏差とを用いて、時間帯Ｔｉの調整力Ａｉを設定する。例えば、σｄｅｍａｎｄを第１標準偏差、σＰＶを第２標準偏差、α及びβを係数としたとき、制御部１１は、α×σｄｅｍａｎｄ＋β×σＰＶを必要調整力として算出する。σｄｅｍａｎｄ及びσＰＶの単位はｋＷである。α及びβは適宜調整される。

ステップＳ５において、制御部１１は、ステップＳ１で取得した第１標準偏差のみを用いて、時間帯Ｔｉの調整力Ａｉを設定する。例えば、制御部１１は、α×σｄｅｍａｎｄを必要調整力として算出する。σｄｅｍａｎｄ並びにα及びβについてはステップＳ４と同じである。σＰＶ＝０と考えてもよい。

ステップＳ１からステップＳ５の処理が複数の時間帯Ｐについて実行されると、ステップＳ６において、制御部１１は、時間帯別の調整力Ａｉの設定値を出力する。例えば、制御部１１は、時間帯別の調整力Ａｉの設定値を、通信部１３を介して管理者の端末装置又は外部のサーバ装置に送信する。あるいは、制御部１１は、時間帯別の調整力Ａｉの設定値を、出力部１５を介して管理者に向けて直接出力してもよい。ステップＳ６の後、図３に示した動作が終了する。

本実施形態では、ＰＶ発電量が発生しない時間帯は、ＰＶ発電量予測値＝０であるため、ＰＶ発電量の予測誤差＝０とし、また統計モデルによる予測を行うことから、標準偏差が算出できるため、自信のある区間は調整力を小さくできるように配慮することで、計画期間における予測誤差吸収のための必要調整力２０を可能な限り精緻に算出することができる。

本開示は上述の実施形態に限定されるものではない。例えば、ブロック図に記載の２つ以上のブロックを統合してもよいし、又は１つのブロックを分割してもよい。フローチャートに記載の２つ以上のステップを記述に従って時系列に実行する代わりに、各ステップを実行する装置の処理能力に応じて、又は必要に応じて、並列的に又は異なる順序で実行してもよい。その他、本開示の趣旨を逸脱しない範囲での変更が可能である。

１０ 調整力設定装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 通信部
１４ 入力部
１５ 出力部
２０，２１，２２ 必要調整力

Claims (3)

1. 少なくとも空調需要を予測するためのデータを入力とし、複数の時間帯における電力需要の予測値を出力とする機械学習モデルである第１予測モデルの、時間帯別の電力需要の予測誤差のばらつきを示す標準偏差を第１標準偏差σｄｅｍａｎｄとして取得し、
   少なくとも日射量、エアロゾル量、又は雲量を予測するためのデータを入力とし、前記複数の時間帯における太陽光発電量の予測値を出力とする機械学習モデルである第２予測モデルの、時間帯別の太陽光発電量の予測誤差のばらつきを示す標準偏差を第２標準偏差σＰＶとして取得し、
   α及びβを０でない係数として、前記複数の時間帯のうち、日出から日没までの時間範囲に含まれる各時間帯について、α×σｄｅｍａｎｄ＋β×σＰＶを調整力の設定値として算出し、
   前記複数の時間帯のうち、０時から日出まで、及び日没から２４時までの時間範囲に含まれる各時間帯について、α×σｄｅｍａｎｄを調整力の設定値として算出し、
   時間帯別の調整力の設定値を出力する
   制御部を備える調整力設定装置。
2. 少なくとも空調需要を予測するためのデータを入力とし、複数の時間帯における電力需要の予測値を出力とする機械学習モデルである第１予測モデルの、時間帯別の電力需要の予測誤差のばらつきを示す標準偏差を第１標準偏差σｄｅｍａｎｄとして制御部により取得することと、
   少なくとも日射量、エアロゾル量、又は雲量を予測するためのデータを入力とし、前記複数の時間帯における太陽光発電量の予測値を出力とする機械学習モデルである第２予測モデルの、時間帯別の太陽光発電量の予測誤差のばらつきを示す標準偏差を第２標準偏差σＰＶとして前記制御部により取得することと、
   α及びβを０でない係数として、前記複数の時間帯のうち、日出から日没までの時間範囲に含まれる各時間帯について、α×σｄｅｍａｎｄ＋β×σＰＶを調整力の設定値として前記制御部により算出することと、
   前記複数の時間帯のうち、０時から日出まで、及び日没から２４時までの時間範囲に含まれる各時間帯について、α×σｄｅｍａｎｄを調整力の設定値として前記制御部により算出することと、
   時間帯別の調整力の設定値を前記制御部により出力することと
   を含む調整力設定方法。
3. 少なくとも空調需要を予測するためのデータを入力とし、複数の時間帯における電力需要の予測値を出力とする機械学習モデルである第１予測モデルの、時間帯別の電力需要の予測誤差のばらつきを示す標準偏差を第１標準偏差σｄｅｍａｎｄとして取得することと、
   少なくとも日射量、エアロゾル量、又は雲量を予測するためのデータを入力とし、前記複数の時間帯における太陽光発電量の予測値を出力とする機械学習モデルである第２予測モデルの、時間帯別の太陽光発電量の予測誤差のばらつきを示す標準偏差を第２標準偏差σＰＶとして取得することと、
   α及びβを０でない係数として、前記複数の時間帯のうち、日出から日没までの時間範囲に含まれる各時間帯について、α×σｄｅｍａｎｄ＋β×σＰＶを調整力の設定値として算出することと、
   前記複数の時間帯のうち、０時から日出まで、及び日没から２４時までの時間範囲に含まれる各時間帯について、α×σｄｅｍａｎｄを調整力の設定値として算出することと、
   時間帯別の調整力の設定値を出力することと
   を含む動作をコンピュータに実行させる調整力設定プログラム。