JP6042775B2 - 制御装置、プログラム - Google Patents

Description

本発明は負荷に電力を供給するシステムにおいて蓄電池の充放電量を制御する制御装置、プログラムに関する。

近年、電力需要者の地球環境問題に対する意識が高まり、自然エネルギーを利用した太陽光発電（以下ＰＶと表記する）が注目されている。例えばＰＶの発電電力と電力会社から供給される系統電力を併用するシステムが存在する。当該システムに、自然エネルギーによる電力供給の不安定さを解消するために蓄電池を併設する場合がある。この蓄電池を適切に制御すれば、経済性や環境性に優れる電力供給システムが実現可能となる。例えば、日射量データを用いて太陽光発電の発電量を予測し、発電量の予測値、予測電力需要、蓄電池残容量から蓄電池の運転計画を作成し、作成された運転計画に従って蓄電池の制御を行う方法が知られている。

例えば、特許文献１の供給電力計画作成装置は、上述の運転計画を充放電スケジュールとして取得することを特徴とする。特許文献１の供給電力計画作成装置は、供給電力算出部１３と、供給電力計画算出部１４とを含み、供給電力算出部１３は、内燃力発電設備の発電機と二次電池とによって供給すべき電力を予測する。供給電力計画算出部１４は、この供給電力予測値を入力し、発電機の発電スケジュール及び二次電池の充放電スケジュールを作成する。充放電スケジュールは、発電機に関する各種制約条件及び二次電池に関する各種制約条件を満たし電力の需給バランスが取れるスケジュールであって、目的関数による評価が最も高いもの、すなわち発電コストが最も低いスケジュールに最適化される。

特開２０１１−１１４９４５号公報

上述した特許文献１の供給電力計画作成装置は、充放電スケジュールを最適化するために、目的関数による評価等、複雑な計算を頻繁に行う必要がある。天候の変動が多く、日照に関するパラメータが常に変動する場合には、細やかな制御を指示する充放電スケジュールが有効である一方、天候の変動が少なく、日照に関するパラメータが比較的安定している場合には、必ずしも細やかな制御を指示する充放電スケジュールが必要であるとは限らない。上述した特許文献１の供給電力計画作成装置などでは、天候の如何に関わらず、常に複雑かつ多量な計算を実行する必要があるため、ハードウェアコストが多大となっていた。

そこで、本発明では、少ない計算量で適切に蓄電池の充放電量を制御することができる制御装置を提供することを目的とする。

本発明の制御装置は、蓄電池と、商用電力系統と、太陽電池から負荷に電力を供給するシステムにおいて、蓄電池の充放電量を制御する装置である。本発明の制御装置は、天候予測部と、指示頻度決定部と、最適化部とを含む。天候予測部は、気象センサから取得した気象データに基づいて日照に関するパラメータの予測値を取得する。指示頻度決定部は、予測値に基づいて蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する。最適化部は、指示頻度を表す時間間隔毎に充放電量の指示値を持つ蓄電池の初期運転計画を作成し、予め定義した評価関数に基づいて初期運転計画を評価して最適運転計画を作成する。

本実施例の制御装置１によれば、少ない計算量で適切に蓄電池の充放電量を制御することができる。

ハイブリッド電力供給システムと、実施例１の制御装置の構成を示すブロック図。 実施例１の制御装置の動作の概要を示すフローチャート。 実施例１の制御装置の天候予測部の構成を示すブロック図。 実施例１の制御装置の指示頻度決定部の構成を示すブロック図。 実施例１の制御装置の動作の詳細を示すフローチャート。 日射量の時間変化例を表す図であって、Ａは日射量の変動が少ない例、Ｂは日射量の変動が多い例を示す図。 日単位の初期運転計画における充放電制御の指示頻度の例を示す図であって、Ａは指示頻度が３時間毎である場合の例、Ｂは指示頻度が１時間毎である場合の例を示す図。 実施例２の制御装置の構成を示すブロック図。 実施例２の制御装置の天候予測部の構成を示すブロック図。 実施例２の制御装置の指示頻度決定部の構成を示すブロック図。 実施例２の制御装置の動作を示すフローチャート。 実施例３の制御装置の構成を示すブロック図。 実施例３の制御装置の天候予測部の構成を示すブロック図。 実施例３の制御装置の指示頻度決定部の構成を示すブロック図。 実施例３の制御装置の動作を示すフローチャート。 実施例４の制御装置の構成を示すブロック図。 実施例４の制御装置の指示頻度決定部の構成を示すブロック図。 実施例４の制御装置の動作を示すフローチャート。 実施例５の制御装置の構成を示すブロック図。 実施例５の制御装置の指示頻度決定部の構成を示すブロック図。 実施例５の制御装置の動作を示すフローチャート。 Ａは発電量予測値が負荷消費電力を上回る時間帯の例を示す図、Ｂは発電量予測値が負荷消費電力を上回る時間帯を分断しないように指示頻度を設定した初期運転計画の例を示す図。 実施例６の制御装置の構成を示すブロック図。 実施例６の制御装置の動作を示すフローチャート。 変形例１の制御装置の動作を示すフローチャート。 実施例７のグリーン基地局の構成を示すブロック図。 変形例２のグリーン基地局の構成を示すブロック図。

以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。

以下、図１を参照して負荷に電力を供給するシステムと、蓄電池の充放電量を制御する実施例１の制御装置について説明する。図１は、ハイブリッド電力供給システム９と、本実施例の制御装置１の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、負荷９５に電力を供給するハイブリッド電力供給システム９は、蓄電池９２、商用電力系統９３、太陽電池９４、コントローラ９６を含む。コントローラ９６は、充放電コントローラ９６１と、整流器９６２と、太陽電池制御コントローラ９６３を含む。これ以外に、気象センサ９１、および本実施例の制御装置１が存在するものとする。制御装置１は、網８によって気象センサ９１やコントローラ９６と相互に通信可能に接続されている。網８は、移動体通信網、インタネット網などによって構成される通信ネットワークである。網８による通信経路を図中の破線で示す。気象センサ９１は、日射量、気温、気圧、湿度、雲量などの気象データを周囲の環境から設定時間毎に取得し、蓄積する。蓄積した気象データは、網８を通じて制御装置１へ送信される。制御装置１は、気象センサ９１から受信した気象データに基づいて最適運転計画を作成して、当該最適運転計画をコントローラ９６へ送信する装置である。最適運転計画とは、蓄電池９２の単位時間あたりの充放電量の指示値の時系列を示す。制御装置１の詳細については後述する。コントローラ９６の充放電コントローラ９６１は、単位時間あたりの蓄電池９２の充放電量を制御する装置である。充放電量を制御する仕組みは様々あるが、例えば、蓄電池９２にかかる電圧を制御して蓄電池９２の充放電量を制御することができる。蓄電池９２にかかる電圧を変動させることによって蓄電池９２の充放電の電流値を変化させることができる。制御装置１は、充放電コントローラ９６１に最適運転計画を送信して蓄電池９２を制御してもよいが、これ以外にも例えば商用電力系統に関わる整流器９６２に最適運転計画を送信して蓄電池９２を制御してもよいし、太陽電池制御コントローラ９６３に最適運転計画を送信して蓄電池９２を制御してもよい。以下では、制御装置１が充放電コントローラ９６１に最適運転計画を送信する場合について述べる。この場合、充放電コントローラ９６１は制御装置１で作成された単位時間あたりの充放電量の指示値の時系列である最適運転計画に従って、蓄電池９２の充放電量を制御する。充放電コントローラ９６１は、太陽電池９４と商用電力系統９３からの充電量、負荷９５への放電量を制御することにより、蓄電池９２の充放電量を制御する。蓄電池９２は、充放電コントローラ９６１の充電指示に従って商用電力系統９３、太陽電池９４から電力を取得し、充電する。また蓄電池９２は、充放電コントローラ９６１の放電指示に従って負荷９５に対して放電し、電力供給を行う。商用電力系統９３は、電力を負荷９５に供給するためのシステムであり、電力会社から電力を購入する際に使用する。図１に示すようなハイブリッド電力供給システム９を用いて負荷９５に電力を供給することにより、太陽電池９４や蓄電池９２の放電により負荷９５へ電力供給することができ、昼間の商用電力系統９３の使用を抑えて電気料金を下げることが可能である。

太陽電池９４は、太陽光を受光して発電する装置であり、太陽電池９４固有のパラメータであるパネル容量、温度ロス、パワコン変換ロス、その他（配線、回線逆流防止素子、受光面の汚れによる損失など）のロスによって発電量が異なる。負荷９５はどんなものでもよいが、例えば携帯電話の基地局のような消費電量の変動が小さいものであれば好適である。

本実施例の制御装置１は、通信部１１と、天候予測部１２と、指示頻度決定部１３と、最適化部１４とを含む。以下、図２を参照して本実施例の制御装置１１の動作の概要について説明する。通信部１１は、気象センサ９１から気象データを受信する。天候予測部１２は気象センサ９１から取得した気象データに基づいて日照に関するパラメータの予測値を取得する（Ｓ１２）。指示頻度決定部１３は、当該予測値に基づいて蓄電池９２の充放電制御の指示頻度を決定する（Ｓ１３）。最適化部１４は、指示頻度を表す時間間隔毎に充放電量の指示値を持つ蓄電池の初期運転計画を作成し、予め定義した評価関数に基づいて初期運転計画を評価して最適運転計画を作成する（Ｓ１４）。通信部１１は、コントローラ９６に最適運転計画を送信する。

以下、新たに図３、図４、図５を参照して本実施例の制御装置１の各構成部の詳細について説明する。図３は本実施例の制御装置１の天候予測部１２の構成を示すブロック図である。図４は本実施例の制御装置１の指示頻度決定部１３の構成を示すブロック図である。図５は本実施例の制御装置１の動作の詳細を示すフローチャートである。図３に示すように、本実施例の制御装置１の天候予測部１２は、気象データ記憶部１２１と、日射量予測部１２２とを含む。図４に示すように、本実施例の制御装置１の指示頻度決定部１３は、日射量判定部１３１と、閾値記憶部１３２とを含む。気象データ記憶部１２１は、気象センサ９１から取得した日射量、気温、気圧、湿度などの気象データを記憶する（Ｓ１２１）。日射量予測部１２２は、日照に関するパラメータとして日射量予測値を取得する（Ｓ１２２）。より詳細には、日射量予測部１２２は、気象データ記憶部１２１に蓄積された気象データを取得し、過去の日射量をベースに日射量予測値を算出する。日射量予測部１２２は、例えば気象センサ９１から取得された気象データを、既存の気象モデル（例えば、気象モデルＷＲＦを用いたＮｕＷＦＡＳや、気象数値予報モデルＭＳＭ−ＧＰＶを用いたＪＩＴ Ｍｏｄｅｌｉｎｇなど）に入力し、日射量予測値を取得することができる。既存の気象モデルでは、所定の時間間隔で日射量の計算が実行され、所定の時間先までの時間単位の日射量が算出される。例えば、気象数値予報モデルＭＳＭ−ＧＰＶでは毎日３時間おきの初期時刻（０，３，６，９，１２，１５，１８，２１時）に数値計算され、各初期時刻において３３時間先までの日射量予測値が算出される。

閾値記憶部１３２には、所定の時間の間に日射量予測値に細かい変動があるか否かを判断するための閾値が予め記憶されている。例えば、閾値として、日射量予測値の微分値の符号の反転回数を用いることができる。この場合、日射量判定部１３１は、日射量予測値の微分値の符号の所定時間当たりの反転回数に基づいて蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する（Ｓ１３１）。より詳細には、日射量判定部１３１は、閾値記憶部１３２に予め記憶された閾値と、日射量予測値の微分値の符号の所定時間当たりの反転回数とを比較して、反転回数が閾値未満となる場合（Ｓ１３１Ｎ）には、指示頻度を表す時間間隔をＴ（Ｔは任意の実数）と決定する。一方、日射量判定部１３１は、反転回数が閾値以上となる場合（Ｓ１３１Ｙ）に指示頻度を表す時間間隔をｔ（ｔはＴ＞ｔを充たす任意の実数）と決定する。ここで図６を参照して、日射量判定部１３１について補足説明する。図６は日射量の時間変化例を表す図であって、Ａは日射量の変動が少ない例、Ｂは日射量の変動が多い例を示す図である。図６Ａに示すように、日射量の変動が少ない（例えば晴天時）場合には、日射量の時間微分値の正負反転回数は少なくなる。図６Ａの例では、正負反転回数は、日射量がピーク値に達し増加から減少に転じる瞬間の１回のみである。一方、図６Ｂに示すように日射量の変動が多い（例えば雲が多い時）場合には、日射量の時間微分値の正負反転回数が増加する。このように日射量判定部１３１は、日射量の微分値の符号の所定時間当たりの反転回数に基づいて、日射量の変動の多少を判定することができる。日射量判定部１３１は、日射量の変動が少なく、予め定めた閾値未満となる場合には、指示頻度を表す時間間隔をＴとして、指示頻度を低くして大まかな制御を実行可能とする。一方、日射量判定部１３１は、日射量の変動が多く、予め定めた閾値以上となる場合には、指示頻度を表す時間間隔をｔとして、指示頻度を高くして細やかな制御を実行可能とする。

最適化部１４は、Ｓ１３１Ｎの場合に、時間間隔Ｔ毎に充放電量の指示値を持つ蓄電池の初期運転計画を作成する（Ｓ１４Ａ）。一方、最適化部１４は、Ｓ１３１Ｙの場合に、時間間隔ｔ毎に充放電量の指示値を持つ蓄電池の初期運転計画を作成する（Ｓ１４Ｂ）。最適化部１４が実行するステップＳ１４Ａ、またはステップＳ１４Ｂについて図７を参照して補足説明する。図７は日単位の初期運転計画における充放電制御の指示頻度の例を示す図であって、Ａは指示頻度が３時間毎である場合の例、Ｂは指示頻度が１時間毎である場合の例を示す図である。充放電量の指示値が存在する時間を矢印で表記した。Ｔ＝３時間と設定した場合、ステップＳ１４Ａで作成される初期運転計画は図７Ａのようになる。一方、ｔ＝１時間と設定した場合、ステップＳ１４Ｂで作成される初期運転計画は図７Ｂのようになる。図７に示すように、最適化部１４は、日射量の変動が少ない場合には大まかな制御を実現し、日射量の変動が多い場合には細やかな制御を実現する初期運転計画を作成することができる。Ｔ、ｔの値は、分単位で設定することも可能である。次に、最適化部１４は、予め定義した評価関数に基づいてステップＳ１４Ａ、またはステップＳ１４Ｂで作成された初期運転計画を評価して最適運転計画を作成する（Ｓ１４Ｃ）。最適化部１４は、最適運転計画の計算を行なう際、コストや二酸化炭素排出量を最小化する等の運転計画での目的達成の度合いを評価するための目的関数を設定し、所定の期間における目的関数の値が最良となる運転計画を探索する（参考特許文献１参照）。この探索には例えば、遺伝的アルゴリズム、タブーサーチ、線形計画法などのアルゴリズムを用いることができる。通信部１１は、最適化部１４が作成した最適運転計画をコントローラ９６に送信する。
（参考特許文献１）特開２０１０−１２４６４４号公報

このように、本実施例の制御装置２によれば、日射量予測値を用いることにより、天候の変動の多少に応じて適切な指示頻度となるように最適運転計画を作成できるため、少ない計算量で適切に蓄電池の充放電量を制御することができる。

以下、図８、図９、図１０、図１１を参照して、実施例２の制御装置２について説明する。図８は本実施例の制御装置２の構成を示すブロック図である。図９は本実施例の制御装置２の天候予測部２２の構成を示すブロック図である。図１０は本実施例の制御装置２の指示頻度決定部２３の構成を示すブロック図である。図１１は本実施例の制御装置２の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置２は、日照に関するパラメータとして太陽電池９４の発電量予測値を用いることを特徴とし、それ以外の処理については実施例１の制御装置１と同様である。本実施例の制御装置２と実施例１の制御装置１の相違点は、実施例１の制御装置１における天候予測部１２、指示頻度決定部１３が、本実施例の制御装置２においてそれぞれ天候予測部２２、指示頻度決定部２３に変更されている点のみである。

図９に示すように、天候予測部２２は、気象データ記憶部１２１、日射量予測部１２２に加え、発電量予測部２２３を含む。図１０に示すように、指示頻度決定部２３は、発電量判定部２３１と、閾値記憶部２３２とを含む。図１１に示すように、ステップＳ１２１、Ｓ１２２は実施例１と同様に実行される。次に、発電量予測部２２３は、日射量予測値と太陽電池のパラメータに基づいて発電量予測値を取得する（Ｓ２２３）。より詳細には、発電量予測部２２３は、日射量予測値に太陽電池の条件であるパネル容量、温度ロス、パワコン変換ロス、その他（配線、回線逆流防止素子、受光面の汚れによる損失など）のロスの積を発電量予測値として取得することができる。

＜発電量予測値＞
前述したように、発電量予測値は、（日射量予測値）×（太陽電池の条件）で計算可能である。太陽電池の条件は、（パネル容量）×（太陽電池損失／温度補正係数）×（パワーコンディショナ損失）×（その他損失）により算出することができる。パネル容量は設置されているパネルの量から算出することができる。パネル容量の単位は［ｋＷ］で、簡単に言えばパネル設置量を表すものである。従ってパネル容量は設置者により任意に決定される条件であり、システム毎に異なる値となる。各ロスについては、設置されているパネルのメーカが公表している数値を用いることができる。実使用時の出力（発電電力）は日射の強さ、設置条件（方位・角度・周辺環境）、地域差、及び温度条件により異なる。発電電力は最大でも次の損失により、太陽電池容量の７０％〜８０％程度となる。（１）太陽電池損失／温度補正係数−あるメーカの公称値で３〜５月及び９〜１１月：８．７％、６〜８月：１１．６％、１２〜２月：５．８％である。（２）パワーコンディショナ損失−あるメーカの公称値で５％である。（３）その他損失（受光面汚れ・配線・回路ロス）：あるメーカの公称値で合計５％である。

次に、発電量判定部２３１は、発電量予測値の微分値の符号の所定時間当たりの反転回数に基づいて蓄電池９２の充放電制御の指示頻度を決定する（Ｓ２３１）。ステップＳ２３１は、実施例１における日射量予測値が発電量予測値に置き換わること以外は実施例１のステップＳ１３１と同様に実行される。なお、閾値記憶部２３２には、所定の時間の間に発電量予測値に細かい変動があるか否かを判断するための閾値が予め記憶されている。例えば、閾値として、発電量予測値の微分値の符号の反転回数を用いることができる。以下、実施例１と同様にステップＳ１４Ａ、Ｓ１４Ｂ、Ｓ１４Ｃが実行される。

このように、本実施例の制御装置２によれば、発電量予測値を用いることにより、天候の変動の多少に応じて適切な指示頻度となるように最適運転計画を作成できるため、少ない計算量で適切に蓄電池の充放電量を制御することができる。

以下、図１２、図１３、図１４、図１５を参照して、実施例３の制御装置３について説明する。図１２は本実施例の制御装置３の構成を示すブロック図である。図１３は本実施例の制御装置３の天候予測部３２の構成を示すブロック図である。図１４は本実施例の制御装置３の指示頻度決定部３３の構成を示すブロック図である。図１５は本実施例の制御装置３の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置３は、日照に関するパラメータとして雲量予測値を用いることを特徴とし、それ以外の処理については実施例１の制御装置１と同様である。本実施例の制御装置３と実施例１の制御装置１の相違点は、実施例１の制御装置１における天候予測部１２、指示頻度決定部１３が、本実施例の制御装置３においてそれぞれ天候予測部３２、指示頻度決定部３３に変更されている点のみである。

図１３に示すように、天候予測部３２は、気象データ記憶部３２１、雲量予測部３２２を含む。図１４に示すように、指示頻度決定部３３は、雲量判定部３３１と、閾値記憶部３３２とを含む。なお本実施例において通信部１１は、気象センサ９１から気象データとして雲量データを受信するものとする。図１５に示すように、ステップＳ１２１は実施例１と同様に実行される。次に、雲量予測部３２２は、日照に関するパラメータとして雲量予測値を取得する（Ｓ３２２）。より詳細には、雲量予測部３２２は気象センサ９１から、雲量データを取得し、当該雲量データに基づいて雲量予測値を取得する。雲量データは１日単位、または時間単位で取得することができる。例えば気象センサ９１が雲量計を用いて雲量データを観測する場合、雲量データは任意の時間に取得可能である。この場合は、気象センサ９１が雲量計を含む構成であることが必要である。例えば気象センサ９１が雲量データを気象庁などから取得する場合、雲量データは１日２回〜４回の測定員の目視によるデータである。気象庁から雲量データを取得する場合、雲量予測部３２２は、例えば朝９時の雲量データのみを気象センサ９１から取得し、取得した朝９時の雲量データに基づいて一日の雲量予測値を取得すればよい。例えば気象通報に使用される地上実況気象通報式（ＳＹＮＯＰ）では、雲量は０〜８および「雲量不明」を表す９の１０個の数字で表現される。また、日本式天気記号においては、雲量は０〜１０の数値および「不明」の１２段階で表現される。いずれも数値が小さいほど雲量が少ないことを意味する。次に、雲量判定部３３１は、雲量予測値に基づいて蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する（Ｓ３３１）。閾値記憶部３３２には、予め雲量の閾値Ｃ１、Ｃ２（Ｃ１＜Ｃ２とする）を記憶しておく。Ｃ１は雲が非常に少ないために日射量の変動が少なくなる場合の雲量として設定される。一方Ｃ２は雲が空を殆ど覆っており日射量の変動が少なくなる場合の雲量として設定される。雲量判定部３３１は、雲量予測値がＣ１未満あるいはＣ２を超える場合（Ｓ３３１Ｎ）、日射量の変動が少ないと判断して、指示頻度を表す時間間隔をＴとして、指示頻度を低くして大まかな制御を実行可能とする。一方、雲量判定部３３１は、雲量予測値がＣ１以上Ｃ２以下である場合（Ｓ３３１Ｙ）、日射量の変動が少ないと判断して、指示頻度を表す時間間隔をｔとして、指示頻度を高くして細やかな制御を実行可能とする。

例えば雲量判定部３３１は、日本式天気記号における雲量１、９をそれぞれ閾値Ｃ１、Ｃ２として、雲量予測値が１未満あるいは９を超える場合（Ｓ３３１Ｎ）、指示頻度を表す時間間隔をＴとする。一方、雲量判定部３３１は、雲量予測値が１以上９以下である場合（Ｓ３３１Ｙ）、指示頻度を表す時間間隔をｔとする。以下、実施例１と同様にステップＳ１４Ａ、Ｓ１４Ｂ、Ｓ１４Ｃが実行される。

このように、本実施例の制御装置３によれば、雲量予測値を用いることにより、天候の変動の多少に応じて適切な指示頻度となるように最適運転計画を作成できるため、少ない計算量で適切に蓄電池の充放電量を制御することができる。

以下、図１６、図１７、図１８を参照して、実施例４の制御装置４について説明する。図１６は本実施例の制御装置４の構成を示すブロック図である。図１７は本実施例の制御装置４の指示頻度決定部４３の構成を示すブロック図である。図１８は本実施例の制御装置４の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置４は、天候が好天であるか悪天であるかをパラメータとして用いることを特徴としており、それ以外の処理については実施例１の制御装置１と同様である。本実施例の制御装置４と実施例１の制御装置１の相違点は、実施例１の制御装置１における指示頻度決定部１３が、本実施例の制御装置４において指示頻度決定部４３に変更されている点のみである。

図１７に示すように、指示頻度決定部４３は、好悪判定部４３１と、閾値記憶部４３２とを含む。図１８に示すように、ステップＳ１２１、Ｓ１２２は実施例１と同様に実行される。好悪判定部４３１は、日射量予測値から天候が好天であるか悪天であるかを判定し、当該判定結果に基づいて蓄電池９２の充放電制御の指示頻度を決定する（Ｓ４３１）。より詳細には、閾値記憶部４３２に、好天と悪天の境界値としての日射量を設定しておく。例えば、境界値（閾値）以上となる場合には日射量変動が少ない晴天のみが抽出され、境界値（閾値）未満の場合には、雲の多い晴れの日など、日射量変動が多い天侯パターンを多く含むようにする。好悪判定部４３１は、日射量予測値が閾値以上となる場合に好天（日射量変動が少ない晴天）と判断し（Ｓ４３１Ｎ）、指示頻度を表す時間間隔をＴとして、指示頻度を低くして大まかな制御を実行可能とする。一方、好悪判定部４３１は、日射量予測値が閾値未満となる場合に悪天（日射量変動が多い天侯パターンを多く含む）と判断し（Ｓ４３１Ｙ）、指示頻度を表す時間間隔をｔとして、指示頻度を高くして細やかな制御を実行可能とする。

なお、境界値を日射量変動の少ない曇天とそれ以外を区別するように設定してもよい。この場合、境界値（閾値）未満となる場合には日射量変動が少ない曇天のみが抽出され、境界値（閾値）以上の場合には、雲の多い晴れの日など、日射量変動が多い天侯パターンを多く含むようにする。この場合、好悪判定部は、日射量予測値が閾値未満となる場合に悪天（日射量変動の少ない曇天）と判断し、指示頻度を表す時間間隔をＴとして、指示頻度を低くして大まかな制御を実行可能とする。一方、好悪判定部は、日射量予測値が閾値以上となる場合に好天（日射量変動が多い天侯パターンを多く含む）と判断し、指示頻度を表す時間間隔をｔとして、指示頻度を高くして細やかな制御を実行可能とする。

好天、悪天の判断には、前述した発電量予測値や雲量を用いることも可能である。雲量を用いる場合、天候予測部１２を天候予測部３２に変更する。閾値記憶部４３２に、好天と悪天の境界値としての雲量を設定しておく。この場合、好悪判定部４３１は、雲量予測値が閾値未満となる場合に好天と判断し、指示頻度を表す時間間隔をＴとする。一方、好悪判定部４３１は、雲量予測値が閾値以上となる場合に悪天と判断し（Ｓ４３１Ｙ）、指示頻度を表す時間間隔をｔとする。

なお、太陽電池９４を設置する地域の天侯特性や、季節の変化に合わせて閾値を設定することにより、太陽電池９４を設置する環境に合った制御を実行することが可能となる。例えば、好天の多い地域であれば、日射量変動の少ない晴天を抽出できるように閾値を設定し、悪天の多い地域であれば、日射量変動の少ない曇天（雨天）を抽出できるように閾値を設定すればよい。

このように、本実施例の制御装置４によれば、好天／悪天の簡単な判断フローを用いることにより、天候の変動の多少に応じて適切な指示頻度となるように最適運転計画を作成できるため、少ない計算量で適切に蓄電池の充放電量を制御することができる。

以下、図１９、図２０、図２１を参照して、実施例５の制御装置５について説明する。図１９は本実施例の制御装置５の構成を示すブロック図である。図２０は本実施例の制御装置５の指示頻度決定部５３の構成を示すブロック図である。図２１は本実施例の制御装置５の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置５は、発電量予測値が負荷電力を上回る時間帯が存在するか否かを判断基準として、最適運転計画を作成することを特徴としており、それ以外の処理については実施例２の制御装置２と同様である。本実施例の制御装置５と実施例２の制御装置２の相違点は、実施例１の制御装置２における指示頻度決定部２３、最適化部１４が本実施例の制御装置５において、それぞれ指示頻度決定部５３、最適化部５４に変更されている点のみである。

図２０に示すように、指示頻度決定部５３は、負荷超過判定部５３１と、負荷記憶部５３２とを含む。図２１に示すように、ステップＳ１２１、Ｓ１２２、Ｓ２２３は実施例２と同様に実行される。負荷超過判定部５３１は、発電量予測値と負荷９５の消費電力との比較結果に基づいて蓄電池９２の充放電制御の指示頻度を決定する（Ｓ５３１）。より詳細には、負荷超過判定部５３１は、発電量予測値が負荷９５の消費電力を上回る時間帯が存在する場合（Ｓ５３１Ｎ）には、指示頻度を表す時間間隔を所定の条件とする。所定の条件とは、発電量予測値が負荷消費電力を上回る時間帯が分断されないような指示頻度の条件のことである。図２２を参照して補足説明する。図２２Ａは発電量予測値が負荷消費電力を上回る時間帯の例を示す図、図２２Ｂは発電量予測値が負荷消費電力を上回る時間帯を分断しないように指示頻度を設定した初期運転計画の例を示す図である。例えば、図２２Ａに斜線ハッチングで示したように、晴天時には８時〜１５時の時間帯Ｓ１において発電量予測値が負荷消費電力を上回る場合が多い。負荷超過判定部５３１は、Ｓ１の時間帯が分断されないような条件で、指示頻度を決定する。例えば、図２２Ｂに示すように指示頻度を表す時間間隔を８時間とした場合、Ｓ１の時間帯は分断されない。従って、この例の場合には、８時において充電指示がなされ、１６時に放電指示がなされるように最適運転計画を作成することができるため、晴天時の日照時間の特性を考慮して指示頻度を設定することができるため好適である。

一方、負荷超過判定部５３１は、負荷９５の消費電力が発電量予測値を常に上回っている場合（Ｓ５３１Ｙ）には、指示頻度を出力しない。最適化部５４は、Ｓ５３１Ｎの場合に、前述の所定の条件を充たす時間間隔毎に充放電量の指示値を持つ蓄電池の初期運転計画を作成する（Ｓ５４Ａ）。一方、最適化部５４は、Ｓ５３１Ｙの場合に、予め作成された運転計画（雨天・曇天用）を作成する（Ｓ５４Ｂ）。ステップＳ１４Ｃの最適化は前述と同様であるが、ステップＳ５３１Ｙ−Ｓ５４Ｂを経由する場合には予め作成された運転計画（雨天・曇天用）を用いるため、Ｓ１４Ｃは実行されない。

このように、本実施例の制御装置５によれば、発電量予測値が負荷電力を上回る時間帯が存在する場合に、晴天時の日照時間の特性を考慮して適切な指示頻度となるように最適運転計画を作成できるため、少ない計算量で適切に蓄電池の充放電量を制御することができる。

以下、図２３、図２４を参照して、実施例６の制御装置６について説明する。図２３は本実施例の制御装置６の構成を示すブロック図である。図２４は本実施例の制御装置６の動作を示すフローチャートである。本実施例の制御装置６は、日射量の変動が少ない場合に予め作成された運転計画を用いることにより、実施例１の制御装置１よりもさらに計算量を削減することを特徴としており、それ以外の処理については実施例１の制御装置１と同様である。本実施例の制御装置６と実施例１の制御装置１の相違点は、実施例１の制御装置１における最適化部１４が、本実施例の制御装置６において最適化部６４に変更されている点のみである。図２４に示すように、ステップＳ１２１、Ｓ１２２、Ｓ１３１、Ｓ１４Ｂ、Ｓ１４Ｃは実施例１と同様に実行される。最適化部６４は、Ｓ１３１Ｎの場合に、予め作成された天候変動が少ない場合に適した運転計画を選択する（Ｓ６４Ａ）。従って、Ｓ１３１Ｎの場合には、最適化処理を省略することができるため、計算量をさらに削減することが可能である。

［変形例１］
以下、図２５を参照して、実施例６の変形例にかかる制御装置６’について説明する。図２５は変形例１の制御装置６’の動作を示すフローチャートである。図示を省略するが、本変形例の制御装置６’は、最適化部６４’を含む。それ以外の各構成部は実施例６と同様であるため、説明を割愛する。図２５に示すように、最適化部６４’は、Ｓ１３１Ｎの場合に、日射量予測値から天候が好天であるか悪天であるかを判定し、判定結果が好天である場合（Ｓ６４ＢＮ）には、予め作成された天候変動が少なく、かつ好天である場合に適した運転計画を選択する（Ｓ６４Ｃ）。一方、最適化部６４’は、判定結果が悪天である場合（Ｓ６４ＢＹ）には、予め作成された天候変動が少なく、かつ悪天である場合に適した運転計画を選択する（Ｓ６４Ｄ）。最適化部６４’は、Ｓ１３１Ｙの場合には、好天／悪天の判断は行わず、実施例６と同様に動作する。ステップＳ６４Ｂは、好天／悪天の２種類に限定されない。最適化部６４’は、例えば晴天１、晴天２、曇天１、曇天２など３種類以上の天候パターンのうち何れのパターンに該当するかを日射量予測値から判定してもよい。

このように、本実施例およびその変形例の制御装置６、６’によれば、日射量の変動が少ない場合に予め作成された運転計画を用いることにより、実施例１の制御装置１よりもさらに少ない計算量で適切に蓄電池の充放電量を制御することができる。

以下、図２６、図２７を参照して実施例７のグリーン基地局について説明する。図２６は本実施例のグリーン基地局１０００の構成を示すブロック図である。図２７は本実施例の変形例１のグリーン基地局２０００の構成を示すブロック図である。本実施例のグリーン基地局１０００は、負荷９５を無線基地局とし、蓄電池９２、太陽電池９４、負荷９５、コントローラ９６を全て一箇所に集め、網８などのネットワークは使わずにローカルのみの構成とした例である。これにより、ネットワークによる制御の反応の影響を無くすことができる。

［変形例２］
上述のグリーン基地局の変形例として、気象センサ９１と実施例１〜６の制御装置１〜６も局内に含む構成としたグリーン基地局２０００としてもよい。グリーン基地局２０００が専用の気象センサ９１を含む構成であるため、グリーン基地局２０００周辺のピンポイントの気象データを取得することができ、高精度な予測を行うことができる。

＜本発明の効果＞
以下、本発明の計算量削減効果について考察する。例えば１日分の運転計画を１時間単位２４時間分の供給電力で計算する例について考えると、実施例１のステップＳ１４Ａにおいて、指示頻度を表す時間間隔Ｔ＝６時間とした場合、計算量を６分の１に削減できる。また、実施例６では、ステップＳ６４Ａで予め作成された運転計画を選択することとしているため、この場合は最初に１回計算しておけば，その後運転計画はただ選択するだけになるため、最初の１回の計算量は同量となるが、それ以降は計算量を０にすることができる。神奈川県を例とすれば、気象庁データで年間の快晴日が３５日程度、降水日が１１０日程度、雨日が５０日程度であるから、快晴日と降水日を日射量の変動が少ない日と考えれば、その日数は年間の約４０％となる。快晴日と雨日を日射量の変動が少ない日と考えれば、その日数は年間の約２３％となる。以上のことから，削減率を概算すれば、実施例１のステップＳ１４Ａにおいて指示頻度を表す時間間隔Ｔ＝６時間とした場合、計算量は、約３３％削減（６時間単位、降水日選択）、もしくは約１９％削減（６時間単位，雨日選択）される。また、実施例６のステップＳ６４Ａのように予め作成された運転計画を選択する場合、計算量は、約４０％削減（降水日選択）、もしくは約２３％削減（降水日選択）される。

上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。

また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。

この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。

また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。

このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。

なお、本形態におけるプログラムには、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（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等）を含むものとする。また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

Claims (8)

1. 蓄電池と、商用電力系統と、太陽電池から負荷に電力を供給するシステムにおいて、前記蓄電池の充放電量を制御する制御装置であって、
   気象センサから取得した気象データに基づいて日照に関するパラメータの予測値を取得する天候予測部と、
   前記予測値に基づいて前記蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する指示頻度決定部と、
   前記指示頻度を表す時間間隔毎に充放電量の指示値を持つ前記蓄電池の初期運転計画を作成し、予め定義した評価関数に基づいて前記初期運転計画を評価して最適運転計画を作成する最適化部と、
   を含む制御装置。
2. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記天候予測部が、
   前記日照に関するパラメータとして日射量予測値を取得し、
   前記指示頻度決定部が、
   前記日射量予測値の微分値の符号の所定時間当たりの反転回数に基づいて前記蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する
   制御装置。
3. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記天候予測部が、
   前記日照に関するパラメータとして前記太陽電池の発電量予測値を取得し、
   前記指示頻度決定部が、
   前記発電量予測値の微分値の符号の所定時間当たりの反転回数に基づいて前記蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する
   制御装置。
4. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記天候予測部が、
   前記日照に関するパラメータとして雲量予測値を取得し、
   前記指示頻度決定部が、
   前記雲量予測値に基づいて前記蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する
   制御装置。
5. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記指示頻度決定部が、
   前記日照に関するパラメータから、天候が好天であるか悪天であるかを判定し、当該判定結果に基づいて前記蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する
   制御装置。
6. 請求項１に記載の制御装置であって、
   前記天候予測部が、
   前記日照に関するパラメータとして前記太陽電池の発電量予測値を取得し、
   前記指示頻度決定部が、
   前記発電量予測値と所定の負荷電力との比較結果に基づいて前記蓄電池の充放電制御の指示頻度を決定する
   制御装置。
7. 請求項１から６の何れかに記載の制御装置であって、
   前記最適化部が、
   前記指示頻度が所定の条件を充たす場合に、予め定めた運転計画を前記最適運転計画とする
   制御装置。
8. コンピュータを請求項１から７の何れかに記載の制御装置として機能させるためのプログラム。

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