電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法
【課題】電力消費源の消費電力が予測通りとなる度合いに応じて蓄電池の放電量を算出すること。
【解決手段】電力制御支援装置１０１は、複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力を取得する。電力制御支援装置１０１は、取得した計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する該時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定する。電力制御支援装置１０１は、いずれかの予測消費電力が目標値より大きい場合、該予測消費電力と目標値との差分と、電力消費源の消費電力が該予測消費電力となる確度とに基づいて、制御対象期間の該時間帯における蓄電池１０２の放電量を算出する。
【解決手段】電力制御支援装置１０１は、複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力を取得する。電力制御支援装置１０１は、取得した計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する該時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定する。電力制御支援装置１０１は、いずれかの予測消費電力が目標値より大きい場合、該予測消費電力と目標値との差分と、電力消費源の消費電力が該予測消費電力となる確度とに基づいて、制御対象期間の該時間帯における蓄電池１０２の放電量を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電力負荷のピークを抑制するための取り組みが行われている。電力負荷のピークを抑制することにより、電力の供給側は、安定的に電力を供給しやすくなるとともに、過剰な発電設備にかかるコストを抑制することができる。また、電力の需要側において蓄電装置を用意し、電力負荷が大きくなる時間帯に蓄電装置から放電を行うことにより、商用電源から供給する電力のピーク値を抑制することが行われている。
【０００３】
関連する先行技術として、例えば、需要電力の変化に応じて商用電源から供給する電力を制御する制御方法がある（以下、「従来技術１」）。従来技術１は、実際の需要電力の推移のデータと、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出する。そして、従来技術１は、算出した乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出し、補正量で補正された平準化目標値の電力を商用電源から供給するように給電装置を制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２２９２３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術によれば、依然として電力負荷のピークを抑制することが難しいという問題がある。例えば、上述した従来技術１によれば、電力の使用状況の時間帯ごとのばらつきが大きくなると需要電力の予測が困難なものとなり、電力負荷のピークを抑制することが難しくなる。
【０００６】
本発明は、電力消費源の消費電力が予測通りとなる度合いに応じて蓄電池の放電量を算出することができる電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一側面によれば、複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一側面によれば、電力消費源の消費電力が予測通りとなる度合いに応じて蓄電池の放電量を算出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる電力制御支援方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、電力制御支援システム２００のシステム構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、電力制御支援装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、実績データテーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、予測消費電力テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、確率テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、電力制御支援装置１０１の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、実績データの分類例を示す説明図である。
【図９】図９は、制御計画テーブル９００の記憶内容の変遷例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）の集中例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、蓄電量テーブルの記憶内容の変遷例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、目標値を変更した場合の制御計画テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、目標値を変更した場合の蓄電量テーブル１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、制御計画表の具体例を示す説明図である。
【図１５】図１５は、蓄電池１０２の充放電の制御結果の一例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、予測消費電力算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、制御計画作成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１９】図１９は、制御計画作成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図２０】図２０は、電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図２１】図２１は、電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（電力制御支援方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる電力制御支援方法の一実施例を示す説明図である。図１において、電力制御支援装置１０１は、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電の制御を支援するコンピュータである。ここで、電力消費源とは、電力制御対象となる１以上の制御対象装置である。
【００１２】
制御対象装置は、例えば、ノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、電気自動車、ＵＰＳ（Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ）などである。すなわち、電力消費源は、例えば、家庭、オフィス、ビル、工場などに備えられている制御対象装置の集合である。また、都市、地域、発電所、電力会社などの単位で制御対象装置の集合を電力消費源としてもよい。
【００１３】
蓄電池１０２は、電気を充放電する装置である。蓄電池１０２は、例えば、制御対象装置の各々が有する蓄電池であってもよく、また、複数の制御対象装置に対して電気を充放電する蓄電池であってもよい。さらに、制御対象装置の各々が有する蓄電池を集約したものを蓄電池１０２として扱うことにしてもよい。
【００１４】
図１において、時間を表す横軸と消費電力を表す縦軸とからなる座標系にグラフ１１０，１２０が示されている。消費電力の単位は、［Ｗｈ］である。ここで、グラフ１１０，１２０は、９時から１７時の各時間帯における電力消費源の予測消費電力を表している。グラフ１１０，１２０は、複数の異なる計測期間の各時間帯における電力消費源の実際の消費電力を表す実績データに基づいて作成された予測曲線１，２である。
【００１５】
グラフ１１０，１２０には、各時間帯の電力消費源の消費電力が予測消費電力にしたがって推移する確からしさを表す確度が付与されている。具体的には、グラフ１１０には、グラフ１１０が表す各時間帯の予測消費電力にしたがって電力消費源の消費電力が推移する確率「６０［％］」が付与されている。また、グラフ１２０には、グラフ１２０が表す各時間帯の予測消費電力にしたがって電力消費源の消費電力が推移する確率「４０［％］」が付与されている。
【００１６】
電力負荷が大きくなる時間帯に蓄電池１０２から電力消費源に対して放電を行うことにより、商用電源から供給する電力負荷のピークを抑制することができる。商用電源とは、電力会社などから受電した電力を電力消費源や蓄電池１０２に供給する設備である。
【００１７】
ところが、グラフ１１０，１２０に示すように、実績データの計測期間が異なると電力の使用状況が異なり、電力消費源の時間帯ごとの消費電力のばらつきが大きくなる場合がある。例えば、グラフ１１０は、１０時の時間帯に予測消費電力のピークがきているが、グラフ１２０は、１５時の時間帯に予測消費電力のピークがきている。
【００１８】
すなわち、電力消費源の消費電力のばらつきが大きくなる様々な要因を考慮して高精度な需要予測を行うことは難しい場合がある。また、電力消費源の消費電力のばらつきが大きくなる要因に合わせて複数の予測を行って、電力消費源の消費電力が高くなるすべての時間帯に放電し続けることは効率的ではない。
【００１９】
そこで、本実施の形態では、電力制御支援装置１０１は、電力消費源の消費電力が予測通りとなる度合いを表す確度付きの複数の予測曲線を用いて、予測消費電力が目標値より高くなる時間帯における蓄電池１０２の放電量を確度に応じて求める。これにより、消費電力の予測が外れた場合のリスクを低減しつつ、電力負荷のピークを抑制する制御計画を立案する。
【００２０】
以下、電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理例について説明する。
【００２１】
（１）電力制御支援装置１０１は、複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力を取得する。また、電力制御支援装置１０１は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となる計測期間ごとの予測消費電力の確度を取得する。
【００２２】
ここで、同一の時間帯とは、計測期間に含まれる複数の時間帯のうちのいずれかの時間帯である。また、制御対象期間とは、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御する期間である。ここでは、同一の時間帯の一例として、１０時の時間帯を例に挙げて説明する。
【００２３】
この場合、電力制御支援装置１０１は、１０時の時間帯におけるグラフ１１０，１２０ごとの予測消費電力「１５［Ｗｈ］，１２［Ｗｈ］」を取得する。また、電力制御支援装置１０１は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となるグラフ１１０，１２０ごとの確率「６０［％］，４０［％］」を取得する。
【００２４】
（２）電力制御支援装置１０１は、取得した計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する該時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定する。商用電源から供給する各時間帯における最大電力の目標値は、例えば、予め設定されている。
【００２５】
ここでは、商用電源から供給する各時間帯における最大電力の目標値を「１０［Ｗｈ］」とする。この場合、電力制御支援装置１０１は、１０時の時間帯におけるグラフ１１０，１２０ごとの予測消費電力「１５［Ｗｈ］，１２［Ｗｈ］」がともに目標値より大きいと判定する。
【００２６】
（３）電力制御支援装置１０１は、いずれかの予測消費電力が目標値より大きい場合、蓄電池１０２の制御対象期間の該時間帯における電力消費源への放電量を算出する。具体的には、例えば、電力制御支援装置１０１は、目標値より大きい予測消費電力と目標値との差分と、電力消費源の消費電力が該予測消費電力となる確度とに基づいて、電力消費源への放電量を算出する。
【００２７】
より具体的には、例えば、電力制御支援装置１０１は、目標値より大きいグラフ１１０の予測消費電力「１５［Ｗｈ］」と目標値「１０［Ｗｈ］」との差分「５［Ｗｈ］」を算出する。そして、電力制御支援装置１０１は、算出した差分「５［Ｗｈ］」にグラフ１１０の確率「０．６＝６０［％］」を乗算することにより、電力消費源への放電量「３［Ｗｈ］」を算出する。
【００２８】
また、電力制御支援装置１０１は、目標値より大きいグラフ１２０の予測消費電力「１２［Ｗｈ］」と目標値「１０［Ｗｈ］」との差分「２［Ｗｈ］」を算出する。そして、電力制御支援装置１０１は、算出した差分「２［Ｗｈ］」にグラフ１２０の確率「０．４＝４０［％］」を乗算することにより、電力消費源への放電量「０．８［Ｗｈ］」を算出する。
【００２９】
そして、電力制御支援装置１０１は、算出した電力消費源への放電量「３［Ｗｈ］」および放電量「０．８［Ｗｈ］」を足し合わせることにより、蓄電池１０２の制御対象期間の１０時の時間帯における電力消費源への放電量を算出する。ここでは、制御対象期間の１０時の時間帯における電力消費源への放電量は「３．８［Ｗｈ］」となる。
【００３０】
（４）電力制御支援装置１０１は、算出した該時間帯における電力消費源への放電量を出力する。上述した例では、電力制御支援装置１０１は、制御対象期間の１０時の時間帯における電力消費源への放電量「３．８［Ｗｈ］」を表す情報を出力する。
【００３１】
このように、電力制御支援装置１０１によれば、電力消費源の消費電力が目標値より高くなると予測される時間帯における蓄電池１０２の放電量を算出することができる。これにより、算出された該時間帯における蓄電池１０２の放電量をもとに蓄電池１０２の充放電の制御計画を立てることが可能となり、該時間帯における電力消費源の消費電力を削減して、電力負荷のピークを抑制することができる。
【００３２】
また、電力制御支援装置１０１によれば、電力消費源の実際の消費電力が予測通りとなる度合いを表す確率付きの複数の予測曲線（例えば、予測曲線１，２）を用いて蓄電池１０２の放電量を算出することができる。これにより、複数の予測曲線のピーク時間帯がばらつく場合であっても、各予測曲線の確率に応じて蓄電池１０２の放電量を割り振ることができ、予測が外れた場合のリスクを低減しつつ電力負荷のピークを抑制することができる。
【００３３】
（電力制御支援システム２００のシステム構成例）
つぎに、実施の形態にかかる電力制御支援システム２００のシステム構成について説明する。図２は、電力制御支援システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、電力制御支援システム２００は、電力制御支援装置１０１と、複数の制御対象装置２０１と、を含む。
【００３４】
電力制御支援システム２００において、電力制御支援装置１０１および制御対象装置２０１は、有線または無線のネットワーク２１０を介して通信可能に接続されている。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００３５】
ここで、電力制御支援装置１０１は、制御対象装置２０１に対するバッテリ２０２の充放電の制御を支援する。制御対象装置２０１は、電力を消費する電力消費源である。制御対象装置２０１は、電気を充放電するバッテリ２０２を有する。制御対象装置２０１は、例えば、オフィス、ビル、工場などの従業員が使用するノートＰＣである。
【００３６】
商用電源２０３は、電力会社などの電力供給側から受電した電力を制御対象装置２０１や蓄電池１０２に供給する設備である。蓄電池１０２は、例えば、各制御対象装置２０１が有するバッテリ２０２を集約したものに相当する。ただし、蓄電池１０２は、複数の制御対象装置２０１に対して電気を充放電する蓄電装置であってもよい。
【００３７】
また、電力制御支援装置１０１は、各制御対象装置２０１の消費電力を表す情報を収集する。具体的には、例えば、電力制御支援装置１０１は、定期的または不定期に予め設定された時間帯ごとの各制御対象装置２０１の消費電力を表す実績データを各制御対象装置２０１から取得する。また、電力制御支援装置１０１は、商用電源２０３からの電力を各制御対象装置２０１に供給する分電盤（不図示）から全制御対象装置２０１の消費電力を表す実績データを取得することにしてもよい。
【００３８】
また、電力制御支援装置１０１は、各制御対象装置２０１が有するバッテリ２０２の情報を収集する。バッテリ２０２の情報とは、例えば、バッテリ２０２の蓄電残量、最大蓄電容量、単位時間当たりの最大放電量および単位時間当たりの最大充電量などである。具体的には、例えば、電力制御支援装置１０１は、定期的または不定期にバッテリ２０２の情報を制御対象装置２０１から取得する。
【００３９】
（電力制御支援装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、電力制御支援装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、電力制御支援装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０８と、ディスプレイ３０９と、キーボード３１０と、マウス３１１と、を有している。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
【００４０】
ここで、ＣＰＵ３０１は、電力制御支援装置１０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００４１】
光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク３０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００４２】
ディスプレイ３０９は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ３０９は、例えば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４３】
Ｉ／Ｆ３０８は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０８は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０８には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４４】
キーボード３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００４５】
なお、図２に示した制御対象装置２０１は、上述した電力制御支援装置１０１と同様のハードウェア構成により実現することができる。また、電力制御支援装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、光ディスクドライブ３０６、光ディスク３０７、ディスプレイ３０９、キーボード３１０、マウス３１１などを有しないことにしてもよい。
【００４６】
（実績データテーブル４００の記憶内容）
つぎに、図４を用いて、複数の異なる計測期間における各時間帯の電力消費源の消費電力を表す実績データを記憶する実績データテーブル４００について説明する。実績データテーブル４００は、例えば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置により実現される。
【００４７】
図４は、実績データテーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、実績データテーブル４００は、日付１〜日付６ごとの各時間帯における電力消費源の消費電力を表す実績データ４００−１〜４００−６を記憶している。電力消費源は、例えば、図２に示した複数の制御対象装置２０１である。また、消費電力の単位は、［Ｗｈ］である。
【００４８】
ここで、日付１〜日付５は、電力消費源の消費電力が計測された複数の異なる計測期間である。日付６は、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御する制御対象期間である。時刻は、１日のうちの１時間単位の時間帯を表している。例えば、時刻１は、１日のうちの１時の時間帯、すなわち、１時００分〜１時５９分を表している。
【００４９】
実績データ４００−１を例に挙げると、電力消費源の日付１の時刻１の消費電力『０［Ｗｈ］』、時刻２の消費電力『０［Ｗｈ］』、時刻３の消費電力『８［Ｗｈ］』、時刻４の消費電力『８［Ｗｈ］』が示されている。また、時刻５の消費電力『８［Ｗｈ］』、時刻６の消費電力『１６［Ｗｈ］』、時刻７の消費電力『１４［Ｗｈ］』、時刻８の消費電力『０［Ｗｈ］』が示されている。
【００５０】
（予測消費電力テーブル５００の記憶内容）
つぎに、図５を用いて、複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく各時間帯の予測消費電力を記憶する予測消費電力テーブル５００について説明する。予測消費電力テーブル５００は、例えば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置により実現される。
【００５１】
図５は、予測消費電力テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、予測消費電力テーブル５００は、１日のうちの３時から８時の各時間帯の予測消費電力情報５００−１〜５００−６を記憶している。具体的には、予測消費電力情報５００−１〜５００−６は、各時間帯における予測曲線ごとの電力消費源の予測消費電力を示している。
【００５２】
ここで、予測曲線とは、電力消費源の実際の消費電力に基づく各時間帯における電力消費源の予測消費電力を表す曲線である。予測曲線は、例えば、図１に示したグラフ１１０，１２０である。なお、図中、Ｌ１，Ｌ２は、予測曲線を識別する識別子である。
【００５３】
予測消費電力情報５００−１を例に挙げると、時刻３の予測曲線Ｌ１の電力消費源の予測消費電力『９［Ｗｈ］』と、時刻３の予測曲線Ｌ２の電力消費源の予測消費電力『１２［Ｗｈ］』とを示している。予測消費電力情報５００−１〜５００−６は、例えば、図４に示した実績データテーブル４００を参照して作成することができる。
【００５４】
（確率テーブル６００の記憶内容）
つぎに、図６を用いて、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となる予測曲線ごとの確率を記憶する確率テーブル６００について説明する。確率テーブル６００は、例えば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置により実現される。
【００５５】
図６は、確率テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、確率テーブル６００は、予測曲線Ｌ１，Ｌ２ごとの確率情報６００−１，６００−２を記憶している。具体的には、確率情報６００−１，６００−２は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となる予測曲線Ｌ１，Ｌ２ごとの確率を示している。
【００５６】
確率情報６００−１，６００−２は、例えば、図４に示した実績データテーブル４００を参照して作成することができる。なお、図６の例では、予測曲線Ｌ１，Ｌ２ごとに確率が設定されることにしたが、例えば、各予測曲線Ｌ１，Ｌ２の時間帯ごとに確率が設定されていてもよい。
【００５７】
（電力制御支援装置１０１の機能的構成例）
図７は、電力制御支援装置１０１の機能的構成を示すブロック図である。図７において、電力制御支援装置１０１は、取得部７０１と、分類部７０２と、第１の算出部７０３と、判定部７０４と、第２の算出部７０５と、第３の算出部７０６と、変更部７０７と、出力部７０８と、を含む構成である。取得部７０１〜出力部７０８は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０８により、その機能を実現する。また、各機能部の処理結果は、例えば、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００５８】
取得部７０１は、複数の異なる計測期間における時間帯ごとの電力消費源の消費電力を表す実績データを計測期間ごとに取得する機能を有する。ここで、計測期間とは、電力消費源の消費電力が計測された過去の期間である。期間とは、ある時点から他の時点に至るまでの間である。期間は、例えば、１時間、１日、１週間、１ヶ月、１年などである。
【００５９】
時間帯とは、ある時刻と他の時刻との間の時間である。時間帯は、例えば、１日のうちのある時刻と他の時刻との間の一定の時間である。また、時間帯は、日をまたいで設定してもよい。例えば、時間帯は、１ヶ月のうちのある日から他の日までの時間であってもよく、また、１年のうちのある日から他の日までの時間であってもよい。
【００６０】
具体的には、例えば、取得部７０１が、複数の異なる計測期間である日付１〜日付５における時間帯ごとの制御対象装置２０１の消費電力を収集することにより、図４に示した実績データ４００−１〜４００−５を取得することにしてもよい。また、取得部７０１が、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１を用いたユーザの操作入力により、実績データ４００−１〜４００−５を取得することにしてもよい。
【００６１】
また、取得部７０１は、制御対象期間における時間帯ごとの電力消費源の消費電力を表す実績データを取得する機能を有する。具体的には、例えば、取得部７０１が、制御対象期間となる当日当時までの制御対象装置２０１の消費電力を収集することにより、図４に示した実績データ４００−６を取得することにしてもよい。
【００６２】
また、取得部７０１が、キーボード３１０やマウス３１１を用いたユーザの操作入力により、実績データ４００−６を取得することにしてもよい。取得された実績データ（例えば、実績データ４００−１〜４００−６）は、例えば、図４に示した実績データテーブル４００に記憶される。
【００６３】
また、取得部７０１は、蓄電池１０２の情報を取得する機能を有する。ここで、蓄電池１０２の情報とは、例えば、蓄電池１０２の蓄電残量、最大蓄電容量、単位時間当たりの最大放電量および単位時間当たりの最大充電量などである。
【００６４】
具体的には、例えば、取得部７０１が、ユーザの操作入力により、蓄電池１０２の最大蓄電容量、単位時間当たりの最大放電量および単位時間当たりの最大充電量を表す情報を取得することにしてもよい。また、取得部７０１が、例えば、各制御対象装置２０１のバッテリ２０２の蓄電残量を各制御対象装置２０１から収集して足し合わせることにより、各制御対象装置２０１のバッテリ２０２を集約した蓄電池１０２の蓄電残量を取得することにしてもよい。なお、蓄電池１０２が複数の制御対象装置２０１に電気を充放電する装置の場合、取得部７０１が、蓄電池１０２から蓄電残量を取得してもよい。
【００６５】
分類部７０２は、取得された計測期間ごとの実績データを分類する機能を有する。具体的には、例えば、分類部７０２が、計測期間における複数の時間帯のうちの電力消費源の消費電力が最大となる時間帯に基づいて、取得された計測期間ごとの実績データをｎ個の集合に分類する。
【００６６】
ここで、ｎは、２以上の自然数である。ｎは、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。なお、分類部７０２の分類処理の具体例については、図８を用いて後述する。
【００６７】
以下の説明では、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯を「ピーク時間帯」と表記する場合がある。また、分類された実績データのｎ個の集合を「クラスタＣ１〜Ｃｎ」と表記する場合がある。また、クラスタＣ１〜Ｃｎのうちの任意のクラスタを「クラスタＣｉ」と表記する場合がある（ｎ＝１，２，…，ｎ）。また、計測期間における複数の時間帯のうちの任意の時間帯を「時間帯ｔ」と表記する場合がある。
【００６８】
第１の算出部７０３は、分類されたクラスタＣｉごとに、クラスタＣｉに含まれる実績データの各時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力に基づいて、各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を算出する機能を有する。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、クラスタＣｉに含まれる実績データの時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力の平均値を求めることにより、クラスタＣｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を算出することにしてもよい。
【００６９】
算出されたクラスタＣｉの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力は、例えば、図５に示した予測消費電力テーブル５００に記憶される。具体的には、例えば、クラスタＣｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力は、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉが表す時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力として記憶される。
【００７０】
以下の説明では、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉが表す時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を「予測消費電力Ｌｉ（ｔ）」と表記する場合がある。
【００７１】
また、第１の算出部７０３は、計測期間ごとの実績データの数に対するクラスタＣｉに含まれる実績データの数に基づいて、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となるクラスタＣｉごとの予測消費電力の確度を算出する機能を有する。ここで、クラスタＣｉの予測消費電力の確度は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が該予測消費電力となる確からしさを表す度合いである。
【００７２】
クラスタＣｉの予測消費電力の確度は、例えば、制御対象期間の電力消費源の消費電力が、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉにしたがって推移する確率Ｐｉである。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、計測期間ごとの実績データの総数に対するクラスタＣｉに含まれる実績データの数の割合を確率Ｐｉとして算出することにしてもよい。
【００７３】
算出されたクラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの確率Ｐｉは、例えば、図６に示した確率テーブル６００に記憶される。なお、クラスタＣｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉを算出する第１の算出部７０３の算出処理の具体例については、図８を用いて後述する。
【００７４】
判定部７０４は、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源２０３（図２参照）から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄより大きいか否かを判定する機能を有する。
【００７５】
ここで、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力は、計測期間の時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力である。具体的には、例えば、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力は、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）である。
【００７６】
また、目標値ｄは、例えば、商用電源２０３からの電力の供給量が目標値ｄを上回ると蓄電池１０２から放電するべきと判断する指標となる値である。目標値ｄの初期値は、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００７７】
具体的には、例えば、判定部７０４が、予測消費電力テーブル５００を参照して、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きいか否かを判定することにしてもよい。なお、判定部７０４の判定処理の具体例については、図９を用いて後述する。
【００７８】
第２の算出部７０５は、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が目標値ｄより大きい場合、蓄電池１０２の制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源への放電量を算出する機能を有する。以下の説明では、蓄電池１０２の制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源への放電量を「放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）」と表記する場合がある。
【００７９】
具体的には、例えば、第２の算出部７０５が、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）と目標値ｄとの差分と、時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力が予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率Ｐｉとに基づいて、電力消費源への放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出する。この予測消費電力Ｌｉ（ｔ）は、時間帯ｔにおける予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）のうちの目標値ｄより大きいいずれかの予測消費電力である。確率Ｐｉは、例えば、確率テーブル６００から特定することができる。
【００８０】
また、第２の算出部７０５は、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力が目標値ｄ以下の場合、蓄電池１０２の制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源からの充電量を算出する機能を有する。以下の説明では、蓄電池１０２の制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源からの充電量を「充電量Ｂｉｎ（ｔ）」と表記する場合がある。
【００８１】
具体的には、例えば、第２の算出部７０５が、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）と目標値ｄとの差分に基づいて、電力消費源からの充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出する。この予測消費電力Ｌｉ（ｔ）は、時間帯ｔにおける予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）のうちのいずれかの予測消費電力である。
【００８２】
算出された時間帯ｔにおける放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）または充電量Ｂｉｎ（ｔ）は、例えば、後述する図９に示す制御計画テーブル９００に記憶される。なお、放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）および充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出する第２の算出部７０５の算出処理の具体例については、図９を用いて後述する。
【００８３】
第３の算出部７０６は、制御対象期間の時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電残量と、第２の算出部７０５によって算出された算出結果とに基づいて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する機能を有する。以下の説明では、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量を「蓄電量Ｒ（ｔ）」と表記する場合がある。
【００８４】
具体的には、例えば、第３の算出部７０６が、制御対象期間の時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電残量と、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）とを足し合わせることにより、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する。また、第３の算出部７０６が、制御対象期間の時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電残量と、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）とを足し合わせることにより、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する。
【００８５】
変更部７０７は、算出された蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が、蓄電池１０２の蓄電残量の下限量を表す閾値Ｒｌ未満の場合、目標値ｄの値を、該値より大きい値に変更する機能を有する。ここで、閾値Ｒｌは、蓄電池１０２の蓄電残量が閾値Ｒｌを下回ると、蓄電池１０２から放電しないほうが好ましい、あるいは、放電できなくなる値に設定される。閾値Ｒｌは、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００８６】
具体的には、例えば、変更部７０７が、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が閾値Ｒｌ未満の場合、目標値ｄの値に定数αを乗算することにより、目標値ｄを変更することにしてもよい。ここで、定数αは、１より大きい値であり、例えば、「α＝１．１」である。これにより、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを引き上げることができる。
【００８７】
また、変更部７０７は、計測期間に含まれる複数の時間帯の各々の時間帯における蓄電池１０２の蓄電量のうちの最小の蓄電量が閾値Ｒｈより大きい場合、目標値ｄの値を、該値より小さい値に変更する機能を有する。ここで、閾値Ｒｈは、閾値Ｒｌより許容値Ｒｄだけ大きい値であり、蓄電池１０２の蓄電残量が閾値Ｒｈを上回ると、蓄電池１０２から放電したほうが好ましい値に設定される。すなわち、閾値Ｒｈは「Ｒｈ＝Ｒｌ＋Ｒｄ」である。許容値Ｒｄは、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００８８】
具体的には、例えば、変更部７０７が、蓄電池１０２の最小の蓄電量が閾値Ｒｈより大きい場合、目標値ｄの値に定数βを乗算することにより、目標値ｄを変更することにしてもよい。ここで、定数βは、１より小さい値であり、例えば、「β＝０．９」である。これにより、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを引き下げることができる。なお、変更部７０７の変更処理の具体例については、図１１を用いて後述する。
【００８９】
また、変更部７０７によって目標値ｄが変更された場合、判定部７０４は、時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が、変更された変更後の目標値ｄより大きいか否かを判定することにしてもよい。これにより、変更後の目標値ｄを用いて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を求めることができる。
【００９０】
出力部７０８は、第２の算出部７０５によって算出された算出結果を出力する機能を有する。算出された時間帯ｔにおける放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）または充電量Ｂｉｎ（ｔ）は、時間帯ｔにおける電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電の制御を支援する制御計画となる。具体的には、例えば、出力部７０８が、後述の図１４に示す制御計画表１４００を出力することにしてもよい。
【００９１】
出力部７０８の出力形式としては、例えば、ディスプレイ３０９への表示、プリンタ（不図示）への印刷出力、Ｉ／Ｆ３０８による外部のコンピュータへの送信がある。また、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶することとしてもよい。
【００９２】
また、上述した説明では、時間帯ｔにおける電力消費源の実際の消費電力に基づいて、時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、電力制御支援装置１０１は、複数の異なる計測期間の各時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力を取得することにしてもよい。
【００９３】
また、上述した説明では、時間帯ｔにおける電力消費源の実際の消費電力に基づいて、時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉを算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌｉごとの時間帯ｔの予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉを取得することにしてもよい。
【００９４】
具体的には、例えば、取得部７０１が、ユーザの操作入力により、または、外部のコンピュータから、予測消費電力情報５００−１〜５００−６（図５参照）および確率情報６００−１，６００−２（図６参照）を取得することにしてもよい。この場合、電力制御支援装置１０１は、例えば、上述した機能部のうちの分類部７０２および第１の算出部７０３を有さないことにしてもよい。
【００９５】
（予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉの算出処理）
つぎに、図４に示した実績データ４００−１〜４００−５に基づいて、時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉを算出する算出処理の具体例について説明する。まず、図８を用いて、実績データ４００−１〜４００−５を２個（ｎ＝２）のクラスタＣ１，Ｃ２に分類する分類部７０２の分類処理の具体例について説明する。
【００９６】
以下の説明では、複数の異なる計測期間を「日付１〜日付ｍ」と表記し、日付１〜日付ｍのうちの任意の日付を「日付ｊ」と表記する場合がある（ｊ＝１，２，…，ｍ）。また、日付ｊの任意の時間帯を「時間帯ｔ（ｊ）」と表記し、日付ｊに含まれる複数の時間帯のうちの電力消費源の消費電力が最大となる時間帯を「ピーク時間帯ｔｐ（ｊ）」と表記する場合がある。
【００９７】
図８は、実績データの分類例を示す説明図である。図８において、日付１〜日付５ごとの時刻１〜時刻８の各時間帯における電力消費源の実際の消費電力を示す実績データ４００−１〜４００−５が示されている。
【００９８】
まず、分類部７０２は、実績データ４００−１〜４００−５を参照して、日付ｊごとに、時刻１〜時刻８の複数の時間帯のうちの電力消費源の消費電力が最大となるピーク時間帯ｔｐ（ｊ）を特定する。ここでは、日付１のピーク時間帯ｔｐ（１）は、時刻６の時間帯である。日付２のピーク時間帯ｔｐ（２）は、時刻７の時間帯である。日付３のピーク時間帯ｔｐ（３）は、時刻３の時間帯である。日付４のピーク時間帯ｔｐ（４）は、時刻４の時間帯である。日付５のピーク時間帯ｔｐ（５）は、時刻３の時間帯である。
【００９９】
つぎに、分類部７０２は、各日付ｊのピーク時間帯ｔｐ（ｊ）に基づいて、実績データ４００−１〜４００−５をクラスタＣ１，Ｃ２に分類する。具体的には、例えば、分類部７０２が、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯が同一の実績データ同士で分類する。この結果、実績データ４００−１〜４００−５が２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類された場合、分類部７０２の分類処理を終了する。
【０１００】
一方、２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類されなかった場合、分類部７０２が、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯の差が所定値Ｑ以内となる実績データ同士で分類する。所定値Ｑの初期値は、例えば、「Ｑ＝１」である。この結果、実績データ４００−１〜４００−５が２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類された場合、分類部７０２の分類処理を終了する。
【０１０１】
一方、２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類されなかった場合、分類部７０２が、所定値Ｑをインクリメントして、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯の差が所定値Ｑ以内となる実績データ同士で分類する。分類部７０２は、例えば、実績データ４００−１〜４００−５が２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類されるまで、上述した処理を繰り返す。
【０１０２】
図８の例では、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯の差が所定値Ｑ（Ｑ＝１）以内となる実績データ同士で分類された結果、実績データ４００−１〜４００−５が２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類されている。具体的には、クラスタＣ１には、実績データ４００−１，４００−２が含まれている。クラスタＣ２には、実績データ４００−３〜４００−５が含まれている。
【０１０３】
これにより、電力消費源の消費電力が最大となるピーク時間帯ｔｐ（ｊ）を重視したクラスタリングを行うことができる。なお、実績データを分類する個数ｎは、例えば、ユーザが、日付ｊごとの実績データを確認して、ピーク時間帯ｔｐ（ｊ）の傾向を判断して設定することにしてもよい。実績データ４００−１〜４００−５の例では、ピーク時間帯ｔｐ（ｊ）が、時刻３および時刻６の時間帯付近にかたまるため、ユーザが個数ｎを「ｎ＝２」と設定する。
【０１０４】
つぎに、クラスタＣｉの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出する第１の算出部７０３の算出処理の具体例について説明する。
【０１０５】
まず、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉに含まれる日付ｊの実測データと、制御対象期間の実測データとの類似度Ｓ（ｊ）を算出する。制御対象期間の実測データは、当日当時までの電力消費源の実際の消費電力を表すものであり、例えば、図４に示した実測データ４００−６である。
【０１０６】
具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、類似度Ｓ（ｊ）として、クラスタＣｉに含まれる日付ｊの実測データと、制御対象期間の実測データとのユークリッド距離Ｋ（ｊ）を算出することにしてもよい。この場合、ユークリッド距離Ｋ（ｊ）の値が小さいほど、制御対象期間の実測データとの類似度合いが高いことになる。
【０１０７】
ここで、実際の消費電力が計測されている制御対象期間の各時間帯を軸とし、各時間帯の消費電力を各軸の座標値とする。例えば、クラスタＣ１に含まれる日付１の実測データ４００−１と、制御対象期間の実測データ４００−６とのユークリッド距離Ｋ（１）は『｛（０−０）2＋（０−０）2｝1/2＝０』となる。例えば、クラスタＣ２に含まれる日付５の実測データ４００−５と、制御対象期間の実測データ４００−６とのユークリッド距離Ｋ（５）は『｛（０−２）2＋（０−２）2｝1/2≒２．８』となる。
【０１０８】
つぎに、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉに含まれる実績データの中から、制御対象期間の実測データとの類似度Ｓ（ｊ）が閾値以上の実績データを選択する。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、ユークリッド距離Ｋ（ｊ）が閾値Ｖ未満の実績データを選択する。また、第１の算出部７０３が、クラスタＣｉに含まれる実績データのうちのユークリッド距離が低いほうからＷ個の実績データを選択することにしてもよい。
【０１０９】
ここで、閾値Ｖを「Ｖ＝１」とする。この場合、第１の算出部７０３は、クラスタＣ１に含まれる実績データ４００−１，４００−２の中から、ユークリッド距離Ｋ（ｊ）が閾値Ｖ未満の実績データ４００−１，４００−２を選択する（Ｋ（１）＝Ｋ（２）＝０）。また、第１の算出部７０３は、クラスタＣ２に含まれる実績データ４００−３〜４００−５の中から、ユークリッド距離Ｋ（ｊ）が閾値Ｖ未満の実績データ４００−３，４００−４を選択する（Ｋ（３）＝Ｋ（４）＝０、Ｋ（５）≒２．８）。
【０１１０】
これにより、クラスタＣｉに含まれる実績データの中から、制御対象期間の実測データとの類似度合いが低い実績データを除外することができる。なお、閾値Ｖおよび個数Ｗは、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【０１１１】
つぎに、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉごとに、選択した実績データに基づいて、クラスタＣｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出する。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、クラスタＣｉの選択した実績データの時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力の平均を求めることにより、電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することにしてもよい。
【０１１２】
クラスタＣ１の時刻３の時間帯を例に挙げると、第１の算出部７０３が、実績データ４００−１，４００−２の時刻３の時間帯における電力消費源の消費電力の平均を求めることにより、電力消費源の予測消費電力『Ｌ１（３）＝９』を算出する。
【０１１３】
また、クラスタＣ２の時刻３の時間帯を例に挙げると、第１の算出部７０３が、実績データ４００−３，４００−４の時刻３の時間帯における電力消費源の消費電力の平均を求めることにより、電力消費源の予測消費電力『Ｌ２（３）＝１２』を算出する。算出された予測消費電力Ｌｉ（ｔ）は、例えば、予測消費電力テーブル５００に記憶される。
【０１１４】
つぎに、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉごとに、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率Ｐｉを算出する。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、クラスタＣ１〜Ｃｎの中から選択された実績データの総数に対する、クラスタＣｉの中から選択された実績データの数の割合を確率Ｐｉとして算出する。
【０１１５】
ここで、クラスタＣ１，Ｃ２の中から選択された実績データは、実績データ４００−１〜４００−４であり、総数は「４」である。また、クラスタＣ１の中から選択された実績データの数は「２」である。クラスタＣ２の中から選択された実績データの数は「２」である。
【０１１６】
このため、第１の算出部７０３が、クラスタＣ１，Ｃ２の中から選択された実績データの総数「４」に対する、クラスタＣ１の中から選択された実績データの数「２」の割合を確率Ｐ１として算出する。ここでは、確率Ｐ１は『Ｐ１＝０．５』となる。
【０１１７】
また、第１の算出部７０３が、クラスタＣ１，Ｃ２の中から選択された実績データの総数「４」に対する、クラスタＣ２の中から選択された実績データの数「２」の割合を確率Ｐ２として算出する。ここでは、確率Ｐ２は『Ｐ２＝０．５』となる。算出された確率Ｐｉは、例えば、確率テーブル６００に記憶される。
【０１１８】
このように、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉに含まれる実績データに基づいて、制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することができる。また、第１の算出部７０３は、日付１〜日付ｍの実績データの総数に対するクラスタＣｉに含まれる実績データの数に基づいて、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの確率Ｐｉを算出することができる。
【０１１９】
また、電力制御支援装置１０１は、日付１〜日付ｍの実績データをピーク時間帯ｔｐ（１）〜ｔｐ（ｍ）に基づいてクラスタＣ１〜Ｃｎに分類することにより、例えば、判定部７０４、第２の算出部７０５の処理にかかる計算量を削減することができる。また、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣ１〜Ｃｎに分類することにより、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力のノイズを低減させることができる。
【０１２０】
（放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）および充電量Ｂｉｎ（ｔ）の算出処理）
つぎに、図５に示した予測消費電力情報５００−１〜５００−６および図６に示した確率情報６００−１，６００−２に基づいて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）および充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出する算出処理の具体例について説明する。
【０１２１】
図９は、制御計画テーブル９００の記憶内容の変遷例を示す説明図である。図９において、制御計画テーブル９００は、時刻、予測曲線Ｌ１、予測曲線Ｌ２、目標値ｄ、充電量Ｂｉｎおよび放電量Ｂｏｕｔのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することにより、時刻３から時刻８の各時間帯の制御計画情報９００−１〜９００−６がレコードとして記憶される。
【０１２２】
ここで、予測曲線Ｌ１は、クラスタＣ１に対応する予測曲線である。予測曲線Ｌ２は、クラスタＣ２に対応する予測曲線である。目標値ｄは、商用電源２０３から供給する各時間帯における最大電力の目標値である。充電量Ｂｉｎは、各時間帯における蓄電池１０２の充電量である。放電量Ｂｏｕｔは、各時間帯における蓄電池１０２の放電量である。
【０１２３】
なお、以下の説明では、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大充電量Ｄｉｎを「Ｄｉｎ＝３［Ｗｈ］」とし、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大放電量Ｄｏｕｔを「Ｄｏｕｔ＝３［Ｗｈ］」とする。
【０１２４】
図９の（９−１）において、予測消費電力情報５００−１〜５００−６に基づく各予測曲線Ｌ１，Ｌ２の時刻３から時刻８の各時間帯における電力消費源の予測消費電力が設定されている。また、商用電源２０３から供給する各時間帯における最大電力の目標値ｄ「ｄ＝１１［ｗｈ］」が設定されている。
【０１２５】
判定部７０４は、予測曲線Ｌ１，Ｌ２の各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌ１（ｔ），Ｌ２（ｔ）のうちのいずれかの予測消費電力が、目標値ｄより大きいか否かを判定する。例えば、時刻３の時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ２（３）が目標値ｄより大きいと判定される。
【０１２６】
この場合、第２の算出部７０５は、例えば、下記式（１）を用いて、時刻３の時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３）を算出することができる。ただし、Ｂｏｕｔ（ｔ）は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量である。Ｌｉ（ｔ）は、予測曲線Ｌｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力である。ｄは、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値である。Ｐｉは、電力消費源の消費電力が予測曲線Ｌｉにしたがって推移する確率、すなわち、時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力が予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率である。
【０１２７】
Ｂｏｕｔ（ｔ）＝｛Ｌｉ（ｔ）−ｄ｝×Ｐｉ ・・・（１）
【０１２８】
具体的には、例えば、まず、第２の算出部７０５が、予測消費電力Ｌ２（３）と目標値ｄとの差分を算出する。ここでの差分は、『Ｌ２（３）−ｄ＝１２−１１＝１』となる。そして、第２の算出部７０５は、確率テーブル６００を参照して、算出した差分に、予測曲線Ｌ２の確率Ｐ２を乗算することにより、時刻３の時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３）を算出する。放電量Ｂｏｕｔ（３）は、『Ｂｏｕｔ（３）＝１×０．５＝０．５』となる。
【０１２９】
また、時刻４、時刻６および時刻７の各時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ２（４），Ｌ１（６），Ｌ１（７）が目標値ｄより大きいため、同様に、時刻４、時刻６および時刻７の各時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（４），Ｂｏｕｔ（６），Ｂｏｕｔ（７）が算出される。
【０１３０】
この結果、図９の（９−２）において、時刻３、時刻４、時刻６および時刻７の各時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３），Ｂｏｕｔ（４），Ｂｏｕｔ（６），Ｂｏｕｔ（７）が設定されている。なお、放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が蓄電池１０２の単位時間当たりの最大放電量Ｄｏｕｔを超えている場合、放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）は『Ｂｏｕｔ（ｔ）＝Ｄｏｕｔ』となる。
【０１３１】
また、第２の算出部７０５は、予測消費電力Ｌ１（ｔ），Ｌ２（ｔ）のいずれも目標値ｄ以下の場合、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出する。例えば、時刻５の時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ１（５），Ｌ２（５）のいずれも目標値ｄ以下と判定される。
【０１３２】
この場合、第２の算出部７０５は、例えば、各予測消費電力Ｌ１（５），Ｌ２（５）と目標値ｄとの差分のうちの最小の差分を、時刻５の時間帯における蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（５）として算出することにしてもよい。ここで、予測消費電力Ｌ１（５）と目標値ｄとの差分は『２』である。また、予測消費電力Ｌ２（５）と目標値ｄとの差分は『３』である。このため、充電量Ｂｉｎ（５）は、『充電量Ｂｉｎ（５）＝２』となる。
【０１３３】
また、時刻８の時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ１（８），Ｌ２（８）のいずれも目標値ｄ以下のため、同様に、時刻８の各時間帯における蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（８）が算出される。この結果、図９の（９−３）において、時刻５および時刻８の各時間帯における蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（５），Ｂｉｎ（８）が設定されている。
【０１３４】
なお、充電量Ｂｉｎ（ｔ）が蓄電池１０２の単位時間当たりの最大充電量Ｄｉｎを超えている場合、充電量Ｂｉｎ（ｔ）は『Ｂｉｎ（ｔ）＝Ｄｉｎ』となる。ここでは、充電量Ｂｉｎ（８）は『Ｂｉｎ（８）＝１１』であり、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大充電量Ｄｉｎを超えているため、充電量Ｂｉｎ（８）は『Ｂｉｎ（８）＝Ｄｉｎ＝３［Ｗｈ］』となる。
【０１３５】
また、図９の例では、時間帯ｔにおける目標値ｄより大きい予測消費電力が一つの場合について説明したが、目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する場合がある。
【０１３６】
＜目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する場合＞
ここで、時間帯ｔにおける目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する場合の蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出する算出処理について説明する。ここでは、一例として、時間帯ｔにおける予測消費電力Ｌ１（ｔ）および予測消費電力Ｌ２（ｔ）が目標値ｄより大きい場合を例に挙げて説明する。
【０１３７】
この場合、第２の算出部７０５は、例えば、下記式（２）を用いて、目標値ｄより大きい予測消費電力Ｌ１（ｔ）および予測消費電力Ｌ２（ｔ）の各々についての蓄電池１０２の放電量Ｘ１（ｔ）および放電量Ｘ２（ｔ）を算出することができる。ただし、Ｘｉ（ｔ）は、目標値ｄより大きい各々の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）についての時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量である。
【０１３８】
Ｘｉ（ｔ）＝｛Ｌｉ（ｔ）−ｄ｝×Ｐｉ ・・・（２）
【０１３９】
そして、第２の算出部７０５は、算出した放電量Ｘ１（ｔ）および放電量Ｘ２（ｔ）を足し合わせることにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することにしてもよい。これにより、時間帯ｔにおける目標値ｄより大きい複数の予測消費電力を考慮して、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することができる。
【０１４０】
一方、目標値ｄより大きい予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が複数存在する時間帯ｔが、各予測曲線Ｌｉのピーク時間帯ｔｐ（ｉ）ではない場合、時間帯ｔに蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が集中してしまう場合がある。
【０１４１】
図１０は、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）の集中例を示す説明図である。図１０において、予測曲線Ｌａは、クラスタＣａの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を表す曲線である。予測曲線Ｌｂは、クラスタＣｂの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を表す曲線である。
【０１４２】
ここで、予測曲線Ｌａのピーク時間帯ｔｐ（ａ）は、時刻２の時間帯である。また、予測曲線Ｌｂのピーク時間帯ｔｐ（ｂ）は、時刻４の時間帯である。また、時刻３の時間帯における予測曲線Ｌａの予測消費電力Ｌａ（ｔ）および予測曲線Ｌｂの予測消費電力Ｌｂ（ｔ）が目標値ｄよりも大きくなっている。
【０１４３】
すなわち、目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する時刻３の時間帯は、各予測曲線Ｌａ，Ｌｂのピーク時間帯ではない。この場合、上記式（２）を用いて蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３）を求めると、グラフ１０１０に示すように、時刻３の時間帯に蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３）がピーク時間帯と同様に多くなってしまう。
【０１４４】
そこで、第２の算出部７０５は、時間帯ｔにおける目標値ｄより大きい複数の予測消費電力のうちの最大の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を用いて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することにしてもよい。具体的には、例えば、第２の算出部７０５が、最大の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）、目標値ｄおよび確率Ｐｉを上記式（１）に代入することにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出する。
【０１４５】
これにより、グラフ１０２０に示すように、目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する時刻３の時間帯における放電量Ｂｏｕｔ（３）を抑えることができる。この結果、例えば、ピーク時間帯ではない時間帯での蓄電池１０２の放電量を削減して、ピーク時間帯での蓄電池１０２の放電量を多く確保することができる。
【０１４６】
また、各予測曲線Ｌｉにおいて、制御対象期間のピーク時間帯ｔｐ（ｉ）付近で電力消費源の実際の消費電力が目標値ｄを一定量Ｆ下回っている場合、一定時間Ｔの猶予後、ピーク時間帯ｔｐ（ｉ）における確率Ｐｉを「０」または低くすることにしてもよい。これにより、予測曲線Ｌｉのピーク時間帯ｔｐ（ｉ）における蓄電池１０２の放電量を抑えることができ、蓄電池１０２の蓄電量を他の予測曲線のピーク時間帯に回して放電効果を高めることができる。
【０１４７】
なお、ピーク時間帯ｔｐ（ｉ）付近とは、ピーク時間帯ｔｐ（ｉ）以前の所定期間である。例えば、ピーク時間帯ｔｐ（ｉ）が時刻５の時間帯の場合、時刻３および時刻４の時間帯をピーク時間帯ｔｐ（ｉ）付近としてもよい。また、一定量Ｆおよび一定時間Ｔは、任意に設定可能である。
【０１４８】
（目標値ｄの変更処理）
つぎに、図１１を用いて、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを変更する変更部７０７の変更処理の具体例について説明する。なお、変更前の目標値ｄは「ｄ＝１１」である。また、蓄電池１０２の最大蓄電容量Ｒｕを「Ｒｕ＝６」とする。
【０１４９】
図１１は、蓄電量テーブルの記憶内容の変遷例を示す説明図である。図１１において、蓄電量テーブル１１００は、時刻、制御値Ｂおよび蓄電量Ｒのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することにより、各時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量情報がレコードとして記憶される。
【０１５０】
ここで、制御値Ｂは、各時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量または放電量を表している。具体的には、制御値Ｂ（ｔ）は「Ｂ（ｔ）＝Ｂｉｎ（ｔ）−Ｂｏｕｔ（ｔ）」である。蓄電量Ｒは、各時間帯ｔの開始時点、すなわち、時間帯（ｔ−１）の終了時点における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を表している。
【０１５１】
図１１の（１１−１）において、時刻３から時刻８の各時間帯の制御値Ｂ（３）〜Ｂ（８）が設定されている。制御値Ｂ（３）〜Ｂ（８）は、図９に示した制御計画テーブル９００の時刻３から時刻８の各時間帯の充電量Ｂｉｎおよび放電量Ｂｏｕｔに対応している。また、３時の時間帯の開始時点、すなわち、２時の時間帯の終了時点における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（２）が設定されている。
【０１５２】
第３の算出部７０６は、時間帯（ｔ−１）における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ−１）と、蓄電池１０２の制御値Ｂ（ｔ−１）とを足し合わせることにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する。
【０１５３】
例えば、第３の算出部７０６が、時刻３の時間帯における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（３）と、蓄電池１０２の制御値Ｂ（３）とを足し合わせることにより、時刻４の時間帯における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）を算出する。ここでは、蓄電量Ｒ（４）は『Ｒ（４）＝Ｒ（３）＋Ｂ（３）＝５．５』となる。
【０１５４】
図１１の（１１−２）において、時刻４から時刻９の各時間帯における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）が設定されている。ここで、時刻９は、制御終了時点である。また、蓄電量Ｒ（ｔ）が蓄電池１０２の最大蓄電容量Ｒｕを超えている場合、蓄電量Ｒ（ｔ）は『Ｒ（ｔ）＝Ｒｕ』となる。例えば、時刻６の時間帯における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（６）は、『Ｒ（６）＝Ｒ（５）＋Ｂ（５）＝７』となるが、最大蓄電容量Ｒｕを超えているため、蓄電量Ｒ（６）は『Ｒ（６）＝Ｒｕ＝６』となる。
【０１５５】
変更部７０７は、算出された蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうち、蓄電池１０２の蓄電残量の下限量を表す閾値Ｒｌ未満の蓄電量Ｒ（ｔ）があるか否かを判断する。ここでは、閾値Ｒｌを「Ｒｌ＝０」とする。この場合、変更部７０７は、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうち閾値Ｒｌ未満の蓄電量Ｒ（ｔ）がないと判断する。
【０１５６】
また、変更部７０７は、算出された蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうちの最小の蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより大きいか否かを判断する。ここでは、許容値Ｒｄを「Ｒｄ＝１」とし、閾値Ｒｈを「Ｒｈ＝Ｒｌ＋Ｒｄ＝１」とする。また、蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうちの最小の蓄電量Ｒｍｉｎは「Ｒｍｉｎ＝Ｒ（８）＝２」である。
【０１５７】
このため、変更部７０７は、蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより大きいと判断する。この場合、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕があるため、変更部７０７は、目標値ｄの値を、該値より小さい値に変更する。具体的には、例えば、変更部７０７が、目標値ｄの値「１１」を値「１０」に変更する。
【０１５８】
このように、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕がある場合は、商用電源２０３から供給する最大電力の目標値ｄを引き下げることができる。これにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｒ（ｔ）を増やして、商用電源２０３からの電力供給量を抑制するとともに、蓄電池１０２に蓄電されている電気を効率的に使用することができるようになる。
【０１５９】
また、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕がない場合は、商用電源２０３から供給する最大電力の目標値ｄを引き上げることができる。これにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｒ（ｔ）を減らして、蓄電池１０２に蓄電されている電気が枯渇してしまうことを防ぐことができるようになる。
【０１６０】
ここで、目標値ｄを「ｄ＝１１」から「ｄ＝１０」に変更した場合の制御計画テーブル９００および蓄電量テーブル１１００の記憶内容について説明する。
【０１６１】
図１２は、目標値を変更した場合の制御計画テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。また、図１３は、目標値を変更した場合の蓄電量テーブル１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【０１６２】
図１２に示すように、目標値ｄが「１１」から「１０」に変更された結果、時刻３，時刻４，時刻６，時刻７の各時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３），Ｂｏｕｔ（４），Ｂｏｕｔ（６），Ｂｏｕｔ（７）が、図９に示した例に比べて増えている。また、時刻５の時間帯における蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（５）が、図９に示した例に比べて減っている。
【０１６３】
この結果、図１３に示すように、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうちの最小の蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより小さくなっている。具体的には、蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうちの最小の蓄電量Ｒ（８）は「Ｒ（８）＝０」であり、蓄電量Ｒ（８）が閾値Ｒｈより小さくなっている（Ｒｈ＝１）。
【０１６４】
（制御計画表の具体例）
つぎに、図１２に示した制御計画テーブル９００の記憶内容に基づく制御計画表の具体例について説明する。図１４は、制御計画表の具体例を示す説明図である。図１４において、制御計画表１４００には、時刻３から時刻８の各時間帯における制御値が示されている。
【０１６５】
ここで、制御値は、各時間帯における蓄電池１０２の充電量または放電量を表している。ここでは、制御値Ｂ（ｔ）は「Ｂ（ｔ）＝Ｂｉｎ（ｔ）−Ｂｏｕｔ（ｔ）」である。すなわち、制御値がプラスの場合、蓄電池１０２の充電量を表しており、制御値がマイナスの場合、蓄電池１０２の放電量を表している。
【０１６６】
制御計画表１４００によれば、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電の制御を支援することができる。具体的には、制御計画表１４００に基づいて時刻３〜時刻８の各時間帯の蓄電池１０２の充放電を制御することにより、消費電力の予測が外れた場合のリスクを低減しつつ、電力負荷のピークを抑制することができる。
【０１６７】
（蓄電池１０２の充放電の制御結果）
つぎに、図１４に示した制御計画表１４００に基づいて、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御した場合の制御結果の一例について説明する。
【０１６８】
図１５は、蓄電池１０２の充放電の制御結果の一例を示す説明図である。図１５において、予測曲線Ｌ１は、時刻３から時刻８の各時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ１（３）〜Ｌ１（８）を表す曲線である。予測曲線Ｌ２は、時刻３から時刻８の各時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ２（３）〜Ｌ２（８）を表す曲線である。
【０１６９】
グラフ１５１０は、蓄電池１０２の充放電を制御しなかった場合の時刻３から時刻８の各時間帯における電力消費源の負荷電力を表している。負荷電力とは、電力消費源の実際の消費電力、または、電力消費源に供給された電力を表している。グラフ１５２０は、制御計画表１４００に基づいて、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御した場合の制御実績を表している。
【０１７０】
グラフ１５１０のピーク時間帯は３時の時間帯である。また、グラフ１５１０の３時の時間帯の負荷電力、すなわち、ピークの消費電力は１０［Ｗｈ］である。一方、グラフ１５２０のピーク時間帯は３時および５時の時間帯である。また、グラフ１５２０の３時および５時の時間帯の制御実績、すなわち、ピークの消費電力は９［Ｗｈ］である。
【０１７１】
このように、制御計画表１４００に基づいて、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御することにより、蓄電池１０２の充放電を制御しない場合に比べて、電力消費源のピークの消費電力を１［Ｗｈ］抑えることができる。
【０１７２】
（電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理手順）
つぎに、電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理手順について説明する。図１６は、電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１７３】
図１６のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、電力消費源の消費電力を表す実績データを取得したか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。この実績データは、複数の異なる計測期間の実績データおよび制御対象期間の実績データである。
【０１７４】
ここで、電力制御支援装置１０１は、実績データを取得するのを待つ（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）。そして、電力制御支援装置１０１は、実績データを取得した場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、電力消費源の予測消費電力を算出する予測消費電力算出処理を実行する（ステップＳ１６０２）。
【０１７５】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電の制御計画表を作成する制御計画作成処理を実行する（ステップＳ１６０３）。そして、電力制御支援装置１０１は、作成した制御計画表を出力して（ステップＳ１６０４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１７６】
これにより、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御するための制御計画表を出力することができる。
【０１７７】
＜予測消費電力算出処理手順＞
つぎに、図１６のステップＳ１６０２に示した予測消費電力算出処理の具体的な処理手順について説明する。ただし、複数の異なる計測期間を「日付１〜日付ｍ」とし、日付１〜日付ｍのうちの任意の日付を「日付ｊ」と表記する（ｊ＝１，２，…，ｍ）。
【０１７８】
図１７は、予測消費電力算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、各日付ｊの実績データに基づいて、各日付ｊのピーク時間帯ｔｐ（ｊ）を特定する（ステップＳ１７０１）。
【０１７９】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、各日付ｊのピーク時間帯ｔｐ（ｊ）に基づいて、日付１〜日付ｍの実績データ群をクラスタＣ１〜Ｃｎに分類する（ステップＳ１７０２）。そして、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣｉの「ｉ」を「ｉ＝１」として（ステップＳ１７０３）、クラスタＣ１〜Ｃｎの中からクラスタＣｉを選択する（ステップＳ１７０４）。
【０１８０】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣｉに含まれる日付ｊの実測データと、制御対象期間の実測データとの類似度Ｓ（ｊ）を算出する（ステップＳ１７０５）。そして、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣｉに含まれる実績データの中から、類似度が閾値以上の実績データを選択する（ステップＳ１７０６）。
【０１８１】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、選択した実績データに基づいて、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出する（ステップＳ１７０７）。そして、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１７０８）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１７０９）。
【０１８２】
ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１７０９：Ｎｏ）、ステップＳ１７０４に戻る。一方、「ｉ」が「ｎ」より大きくなった場合（ステップＳ１７０９：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が各クラスタＣｉの予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率Ｐｉを算出して（ステップＳ１７１０）、予測消費電力算出処理を呼び出したステップへ戻る。
【０１８３】
これにより、制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することができる。また、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの確率Ｐｉを算出することができる。
【０１８４】
＜制御計画作成処理手順＞
つぎに、図１６のステップＳ１６０３に示した制御計画作成処理の具体的な処理手順について説明する。ただし、制御対象期間の制御開始時刻の時間帯を「時間帯ｔ0」と表記する。制御対象期間の制御終了時刻の時間帯を「時間帯ｔend」と表記する。
【０１８５】
図１８および図１９は、制御計画作成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔの「ｔ」を「ｔ＝ｔ0」、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を「Ｂｉｎ（ｔ）＝０」、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を「Ｂｏｕｔ（ｔ）＝０」とする（ステップＳ１８０１）。
【０１８６】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きくなる予測曲線Ｌｉがあるか否かを判断する（ステップＳ１８０２）。ここで、目標値ｄより大きくなる予測曲線Ｌｉがある場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とする（ステップＳ１８０３）。
【０１８７】
そして、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌ１〜Ｌｎの中から予測曲線Ｌｉを選択して（ステップＳ１８０４）、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きいか否かを判断する（ステップＳ１８０５）。ここで、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄ以下の場合（ステップＳ１８０５：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８に移行する。
【０１８８】
一方、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きい場合（ステップＳ１８０５：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、上記式（２）を用いて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｘｉ（ｔ）を算出する（ステップＳ１８０６）。そして、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）に放電量Ｘｉ（ｔ）を加算する（ステップＳ１８０７）。
【０１８９】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１８０８）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１８０９）。ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１８０９：Ｎｏ）、ステップＳ１８０４に戻る。
【０１９０】
一方、「ｉ」が「ｎ」より大きくなった場合（ステップＳ１８０９：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大放電量Ｄｏｕｔより大きいか否かを判断する（ステップＳ１８１０）。
【０１９１】
ここで、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が最大放電量Ｄｏｕｔ以下の場合（ステップＳ１８１０：Ｎｏ）、ステップＳ１８１２に移行する。一方、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が最大放電量Ｄｏｕｔより大きい場合（ステップＳ１８１０：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を最大放電量Ｄｏｕｔとする（ステップＳ１８１１）。
【０１９２】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を「Ｂｉｎ（ｔ）＝０」として（ステップＳ１８１２）、下記式（３）を用いて、時間帯ｔにおける制御値Ｂ（ｔ）を算出する（ステップＳ１８１３）。
【０１９３】
Ｂ（ｔ）＝Ｂｉｎ（ｔ）−Ｂｏｕｔ（ｔ） ・・・（３）
【０１９４】
そして、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける制御値Ｂ（ｔ）を制御計画表に登録して（ステップＳ１８１４）、時間帯ｔが時間帯ｔendか否かを判断する（ステップＳ１８１５）。ここで、時間帯ｔが時間帯ｔendではない場合（ステップＳ１８１５：Ｎｏ）、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔの「ｔ」をインクリメントして（ステップＳ１８１６）、ステップＳ１８０２に戻る。
【０１９５】
一方、時間帯ｔが時間帯ｔendの場合（ステップＳ１８１５：Ｙｅｓ）、制御計画作成処理を呼び出したステップへ戻る。また、ステップＳ１８０２において、目標値ｄより大きくなる予測曲線Ｌｉがない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、図１９に示すステップＳ１９０１に移行する。
【０１９６】
図１９のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電力Ｂｏｕｔ（ｔ）を「Ｂｏｕｔ（ｔ）＝０」として（ステップＳ１９０１）、予測曲線Ｌｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とする（ステップＳ１９０２）。
【０１９７】
そして、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌ１〜Ｌｎの中から予測曲線Ｌｉを選択して（ステップＳ１９０３）、下記式（４）を用いて、蓄電池１０２の充電量Ｙｉ（ｔ）を算出する（ステップＳ１９０４）。
【０１９８】
Ｙｉ（ｔ）＝ｄ−Ｌｉ（ｔ） ・・・（４）
【０１９９】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１９０５）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１９０６）。ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１９０６：Ｎｏ）、ステップＳ１９０３に戻る。
【０２００】
一方、「ｉ」が「ｎ」より大きくなった場合（ステップＳ１９０６：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、充電量Ｙ１（ｔ）〜Ｙｎ（ｔ）のうちの最小の充電量Ｙｍｉｎ（ｔ）を特定する（ステップＳ１９０７）。そして、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を充電量Ｙｍｉｎ（ｔ）とする（ステップＳ１９０８）。
【０２０１】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）が、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大充電量Ｄｉｎより大きいか否かを判断する（ステップＳ１９０９）。ここで、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）が最大充電量Ｄｉｎ以下の場合（ステップＳ１９０９：Ｎｏ）、図１８に示したステップＳ１８１３に移行する。
【０２０２】
一方、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）が最大充電量Ｄｉｎより大きい場合（ステップＳ１９０９：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を最大充電量Ｄｉｎとして（ステップＳ１９１０）、図１８に示したステップＳ１８１３に移行する。
【０２０３】
これにより、電力消費源の消費電力が目標値ｄを超えると予測される時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を制御して電力消費源のピーク電力を抑制する制御計画を立てることができる。また、電力消費源の消費電力が目標値ｄを超えないと予測される時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を制御して、他の時間帯における放電に備えて蓄電池１０２の放電効果を高める制御計画を立てることができる。
【０２０４】
（電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順）
つぎに、電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順について説明する。図２０および図２１は、電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０２０５】
図２０のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の充放電を制御する制御計画表および制御対象期間の制御開始時刻における蓄電池１０２の蓄電残量を取得したか否かを判断する（ステップＳ２００１）。ここで、電力制御支援装置１０１は、制御計画表および蓄電池１０２の蓄電残量を取得するのを待つ（ステップＳ２００１：Ｎｏ）。
【０２０６】
そして、電力制御支援装置１０１は、制御計画表および蓄電池１０２の蓄電残量を取得した場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、蓄電池１０２の蓄電残量を蓄電量Ｒ（ｔ）とする（ステップＳ２００２）。つぎに、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔの「ｔ」を「ｔ＝ｔ0」として（ステップＳ２００３）、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎを「Ｒｍｉｎ＝Ｒ（ｔ）」とする（ステップＳ２００４）。
【０２０７】
そして、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔの「ｔ」をインクリメントして（ステップＳ２００５）、時間帯ｔが時間帯（ｔend＋１）となったか否かを判断する（ステップＳ２００６）。ここで、時間帯ｔが時間帯（ｔend＋１）ではない場合（ステップＳ２００６：Ｎｏ）、電力制御支援装置１０１は、下記式（５）を用いて、制御計画表を参照することにより、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する（ステップＳ２００７）。
【０２０８】
Ｒ（ｔ）＝Ｒ（ｔ−１）＋Ｂ（ｔ−１） ・・・（５）
【０２０９】
そして、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が蓄電池１０２の最大蓄電容量Ｒｕより大きいか否かを判断する（ステップＳ２００８）。ここで、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最大蓄電容量Ｒｕ以下の場合（ステップＳ２００８：Ｎｏ）、ステップＳ２０１１に移行する。
【０２１０】
一方、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最大蓄電容量Ｒｕより大きい場合（ステップＳ２００８：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、下記式（６）を用いて、時間帯（ｔ−１）における制御値Ｂ（ｔ−１）を修正する（ステップＳ２００９）。
【０２１１】
Ｂ（ｔ−１）＝Ｒｕ−Ｒ（ｔ） ・・・（６）
【０２１２】
そして、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を最大蓄電容量Ｒｕとする（ステップＳ２０１０）。つぎに、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最小蓄電量Ｒｍｉｎより小さいか否かを判断する（ステップＳ２０１１）。
【０２１３】
ここで、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最小蓄電量Ｒｍｉｎより小さい場合（ステップＳ２０１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２００４に戻る。一方、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最小蓄電量Ｒｍｉｎ以上の場合（ステップＳ２０１１：Ｎｏ）、ステップＳ２００５に戻る。
【０２１４】
また、ステップＳ２００６において、時間帯ｔが時間帯ｔendとなった場合（ステップＳ２００６：Ｙｅｓ）、図２１に示すステップＳ２１０１に移行する。
【０２１５】
図２１のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｌより小さいか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。ここで、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｌ以上の場合（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより大きいか否かを判断する（ステップＳ２１０２）。
【０２１６】
ここで、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈ以下の場合（ステップＳ２１０２：Ｎｏ）、電力制御支援装置１０１は、制御計画表を出力して（ステップＳ２１０３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、ステップＳ２００９において制御値Ｂ（ｔ−１）が修正されている場合は、制御値Ｂ（ｔ−１）が修正された修正後の制御計画表が出力される。
【０２１７】
また、ステップＳ２１０１において、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｌより小さい場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、目標値ｄの値を、該値より大きい値に変更して（ステップＳ２１０４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０２１８】
また、ステップＳ２１０２において、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより大きい場合（ステップＳ２１０２：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、目標値ｄの値を、該値より小さい値に変更して（ステップＳ２１０５）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０２１９】
これにより、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕がある場合は、商用電源２０３から供給する最大電力の目標値ｄを引き下げることができる。また、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕がない場合は、商用電源２０３から供給する最大電力の目標値ｄを引き上げることができる。
【０２２０】
また、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最大蓄電容量Ｒｕを超えたら充電しないように制御計画表の制御値Ｂ（ｔ−１）を修正することができる。また、ステップＳ２１０４またはステップＳ２１０５において目標値ｄが変更された場合、図１６に示した電力制御支援処理を再実行することにしてもよい。これにより、変更後の目標値ｄを用いて、蓄電池１０２の充放電を制御する制御計画表を作成することができる。
【０２２１】
以上説明したように、実施の形態にかかる電力制御支援装置１０１によれば、電力消費源の消費電力が最大となるピーク時間帯に基づいて、日付１〜日付ｍの各時間帯における電力消費源の消費電力を表す実測データをクラスタＣ１〜Ｃｎに分類することができる。これにより、電力消費源の消費電力が最大となるピーク時間帯を重視したクラスタリングを行うことができる。
【０２２２】
また、電力制御支援装置１０１によれば、クラスタＣｉに含まれる実績データに基づいて、制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することができる。また、電力制御支援装置１０１によれば、日付１〜日付ｍの実績データの総数に対するクラスタＣｉに含まれる実績データの数に基づいて、制御対象期間の電力消費源の消費電力が、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉにしたがって推移する確率Ｐｉを算出することができる。
【０２２３】
また、電力制御支援装置１０１によれば、クラスタＣｉに含まれる日付ｊの実測データと、制御対象期間の実測データとの類似度Ｓ（ｊ）を算出することができる。これにより、クラスタＣｉに含まれる実測データのうちの制御対象期間の実測データとの類似度合いが高い実績データに基づいて、電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することができる。
【０２２４】
また、電力制御支援装置１０１によれば、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きい場合、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）と目標値ｄとの差分に確率Ｐｉを乗算することにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することができる。
【０２２５】
これにより、電力消費源の消費電力が目標値ｄを超えると予測される時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を制御して電力消費源のピーク電力を抑制する制御計画を立てることができる。また、電力消費源の消費電力が予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率Ｐｉを考慮して放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することにより、予測が外れた場合のリスクを低減させることができる。
【０２２６】
また、電力制御支援装置１０１によれば、予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）が目標値ｄ以下の場合、各予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）と目標値ｄとの差分のうちの最小の差分に基づいて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出することができる。これにより、電力消費源の消費電力が目標値ｄを超えないと予測される時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を制御して、他の時間帯における放電に備えて蓄電池１０２の放電効果を高める制御計画を立てることができる。
【０２２７】
また、電力制御支援装置１０１によれば、時間帯ｔに目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する場合、各予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）について前記式（２）により算出したＸ１（ｔ）〜Ｘｎ（ｔ）の最大値を求めることにより、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することができる。これにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を抑えることができる。例えば、ピーク時間帯ではない時間帯での蓄電池１０２の放電量を削減して、ピーク時間帯での蓄電池１０２の放電量を多く確保することができる。
【０２２８】
また、電力制御支援装置１０１によれば、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が閾値Ｒｌ未満の場合、目標値ｄの値を、該値より大きい値に変更することができる。これにより、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを引き上げることができ、時間帯ｔにおいて蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が下限量を下回らないような制御計画を立てることができる。
【０２２９】
また、電力制御支援装置１０１によれば、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が閾値Ｒｈより大きい場合、目標値ｄの値を、該値より小さい値に変更することができる。これにより、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを引き下げることができ、蓄電池１０２に蓄電されている電気を効率的に使用することができる制御計画を立てることができる。
【０２３０】
これらのことから、本実施の形態にかかる電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法によれば、電力消費源の消費電力の予測が外れた場合のリスクを低減しつつ、電力負荷のピークを抑制する制御計画を立案することができる。
【０２３１】
なお、本実施の形態で説明した電力制御支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本電力制御支援プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本電力制御支援プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０２３２】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２３３】
（付記１）コンピュータに、
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、
取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、
前記判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、
算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する、
処理を実行させることを特徴とする電力制御支援プログラム。
【０２３４】
（付記２）前記算出する処理は、
前記計測期間ごとの予測消費電力が前記目標値以下の場合、前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力と前記目標値との差分に基づいて、前記蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源からの充電量を算出し、
前記出力する処理は、
算出した前記時間帯における前記電力消費源からの充電量を出力することを特徴とする付記１に記載の電力制御支援プログラム。
【０２３５】
（付記３）前記算出する処理は、
前記目標値より大きい予測消費電力が複数存在する場合、前記目標値より大きい複数の予測消費電力それぞれについて予測消費電力と前記目標値との差分および確度に基づいて放電量を算出し、算出した放電量のうち最大の放電量を前記電力消費源への放電量とすることを特徴とする付記１または２に記載の電力制御プログラム。
【０２３６】
（付記４）前記算出する処理は、
前記計測期間ごとの予測消費電力が前記目標値以下の場合、前記計測期間ごとの予測消費電力と前記目標値との差分のうちの最小の差分に基づいて、前記電力消費源からの充電量を算出することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【０２３７】
（付記５）前記コンピュータに、
前記制御対象期間の前記時間帯における前記蓄電池の蓄電残量と、算出した算出結果とに基づいて、前記時間帯における前記蓄電池の蓄電量を算出し、
算出した前記蓄電池の蓄電量が、前記蓄電池の蓄電残量の下限量を表す第１の閾値未満の場合、前記目標値の値を、当該値より大きい値に変更する、処理を実行させ、
前記判定する処理は、
前記いずれかの予測消費電力が、変更した変更後の前記目標値より大きいか否かを判定することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【０２３８】
（付記６）前記蓄電池の蓄電量を算出する処理は、
前記計測期間における複数の時間帯の各々の時間帯における前記蓄電池の蓄電量を算出し、
前記変更する処理は、
算出した前記各々の時間帯における前記蓄電池の蓄電量のうちの最小の蓄電量が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値より大きい場合、前記目標値の値を、当該値より小さい値に変更することを特徴とする付記５に記載の電力制御プログラム。
【０２３９】
（付記７）前記コンピュータに、
前記計測期間に含まれる複数の時間帯の時間帯ごとの前記電力消費源の消費電力を表す実績データを前記計測期間ごとに取得し、
前記複数の時間帯のうちの前記電力消費源の消費電力が最大となる時間帯に基づいて、取得した前記計測期間ごとの実績データを分類し、
分類した実績データの集合ごとに、前記集合に含まれる実績データの前記時間帯における前記電力消費源の消費電力に基づいて、前記時間帯における前記電力消費源の予測消費電力を算出する、処理を実行させ、
前記判定する処理は、
算出した前記集合ごとの前記時間帯における前記電力消費源の予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、前記目標値より大きいか否かを判定することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【０２４０】
（付記８）前記コンピュータに、
前記計測期間ごとの実績データの数に対する前記集合に含まれる実績データの数に基づいて、前記制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記集合ごとの予測消費電力の確度を算出する処理を実行させ、
前記算出する処理は、
前記いずれかの予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記いずれかの予測消費電力と前記目標値との差分と、算出した前記いずれかの予測消費電力となる確度とに基づいて、前記電力消費源への放電量を算出することを特徴とする付記７に記載の電力制御プログラム。
【０２４１】
（付記９）複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって判定された予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定された予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定された予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する出力部と、
を有することを特徴とする電力制御支援装置。
【０２４２】
（付記１０）コンピュータが、
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、
取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、
前記判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、
算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する、
処理を実行することを特徴とする電力制御支援方法。
【符号の説明】
【０２４３】
１０１ 電力制御支援装置
１０２ 蓄電池
２０１ 制御対象装置
７０１ 取得部
７０２ 分類部
７０３ 第１の算出部
７０４ 判定部
７０５ 第２の算出部
７０６ 第３の算出部
７０７ 変更部
７０８ 出力部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電力負荷のピークを抑制するための取り組みが行われている。電力負荷のピークを抑制することにより、電力の供給側は、安定的に電力を供給しやすくなるとともに、過剰な発電設備にかかるコストを抑制することができる。また、電力の需要側において蓄電装置を用意し、電力負荷が大きくなる時間帯に蓄電装置から放電を行うことにより、商用電源から供給する電力のピーク値を抑制することが行われている。
【０００３】
関連する先行技術として、例えば、需要電力の変化に応じて商用電源から供給する電力を制御する制御方法がある（以下、「従来技術１」）。従来技術１は、実際の需要電力の推移のデータと、需要電力の予測データとを用いて、直近の単位期間における実際の需要電力と予測の需要電力との乖離度合いを算出する。そして、従来技術１は、算出した乖離度合いに応じ、商用電源から供給する最大電力の目標値である平準化目標値の補正量を算出し、補正量で補正された平準化目標値の電力を商用電源から供給するように給電装置を制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−２２９２３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術によれば、依然として電力負荷のピークを抑制することが難しいという問題がある。例えば、上述した従来技術１によれば、電力の使用状況の時間帯ごとのばらつきが大きくなると需要電力の予測が困難なものとなり、電力負荷のピークを抑制することが難しくなる。
【０００６】
本発明は、電力消費源の消費電力が予測通りとなる度合いに応じて蓄電池の放電量を算出することができる電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一側面によれば、複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法が提案される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一側面によれば、電力消費源の消費電力が予測通りとなる度合いに応じて蓄電池の放電量を算出することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態にかかる電力制御支援方法の一実施例を示す説明図である。
【図２】図２は、電力制御支援システム２００のシステム構成例を示す説明図である。
【図３】図３は、電力制御支援装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、実績データテーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図５】図５は、予測消費電力テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、確率テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、電力制御支援装置１０１の機能的構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、実績データの分類例を示す説明図である。
【図９】図９は、制御計画テーブル９００の記憶内容の変遷例を示す説明図である。
【図１０】図１０は、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）の集中例を示す説明図である。
【図１１】図１１は、蓄電量テーブルの記憶内容の変遷例を示す説明図である。
【図１２】図１２は、目標値を変更した場合の制御計画テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１３】図１３は、目標値を変更した場合の蓄電量テーブル１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【図１４】図１４は、制御計画表の具体例を示す説明図である。
【図１５】図１５は、蓄電池１０２の充放電の制御結果の一例を示す説明図である。
【図１６】図１６は、電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、予測消費電力算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８】図１８は、制御計画作成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図１９】図１９は、制御計画作成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【図２０】図２０は、電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。
【図２１】図２１は、電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１１】
（電力制御支援方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる電力制御支援方法の一実施例を示す説明図である。図１において、電力制御支援装置１０１は、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電の制御を支援するコンピュータである。ここで、電力消費源とは、電力制御対象となる１以上の制御対象装置である。
【００１２】
制御対象装置は、例えば、ノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、電気自動車、ＵＰＳ（Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ）などである。すなわち、電力消費源は、例えば、家庭、オフィス、ビル、工場などに備えられている制御対象装置の集合である。また、都市、地域、発電所、電力会社などの単位で制御対象装置の集合を電力消費源としてもよい。
【００１３】
蓄電池１０２は、電気を充放電する装置である。蓄電池１０２は、例えば、制御対象装置の各々が有する蓄電池であってもよく、また、複数の制御対象装置に対して電気を充放電する蓄電池であってもよい。さらに、制御対象装置の各々が有する蓄電池を集約したものを蓄電池１０２として扱うことにしてもよい。
【００１４】
図１において、時間を表す横軸と消費電力を表す縦軸とからなる座標系にグラフ１１０，１２０が示されている。消費電力の単位は、［Ｗｈ］である。ここで、グラフ１１０，１２０は、９時から１７時の各時間帯における電力消費源の予測消費電力を表している。グラフ１１０，１２０は、複数の異なる計測期間の各時間帯における電力消費源の実際の消費電力を表す実績データに基づいて作成された予測曲線１，２である。
【００１５】
グラフ１１０，１２０には、各時間帯の電力消費源の消費電力が予測消費電力にしたがって推移する確からしさを表す確度が付与されている。具体的には、グラフ１１０には、グラフ１１０が表す各時間帯の予測消費電力にしたがって電力消費源の消費電力が推移する確率「６０［％］」が付与されている。また、グラフ１２０には、グラフ１２０が表す各時間帯の予測消費電力にしたがって電力消費源の消費電力が推移する確率「４０［％］」が付与されている。
【００１６】
電力負荷が大きくなる時間帯に蓄電池１０２から電力消費源に対して放電を行うことにより、商用電源から供給する電力負荷のピークを抑制することができる。商用電源とは、電力会社などから受電した電力を電力消費源や蓄電池１０２に供給する設備である。
【００１７】
ところが、グラフ１１０，１２０に示すように、実績データの計測期間が異なると電力の使用状況が異なり、電力消費源の時間帯ごとの消費電力のばらつきが大きくなる場合がある。例えば、グラフ１１０は、１０時の時間帯に予測消費電力のピークがきているが、グラフ１２０は、１５時の時間帯に予測消費電力のピークがきている。
【００１８】
すなわち、電力消費源の消費電力のばらつきが大きくなる様々な要因を考慮して高精度な需要予測を行うことは難しい場合がある。また、電力消費源の消費電力のばらつきが大きくなる要因に合わせて複数の予測を行って、電力消費源の消費電力が高くなるすべての時間帯に放電し続けることは効率的ではない。
【００１９】
そこで、本実施の形態では、電力制御支援装置１０１は、電力消費源の消費電力が予測通りとなる度合いを表す確度付きの複数の予測曲線を用いて、予測消費電力が目標値より高くなる時間帯における蓄電池１０２の放電量を確度に応じて求める。これにより、消費電力の予測が外れた場合のリスクを低減しつつ、電力負荷のピークを抑制する制御計画を立案する。
【００２０】
以下、電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理例について説明する。
【００２１】
（１）電力制御支援装置１０１は、複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力を取得する。また、電力制御支援装置１０１は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となる計測期間ごとの予測消費電力の確度を取得する。
【００２２】
ここで、同一の時間帯とは、計測期間に含まれる複数の時間帯のうちのいずれかの時間帯である。また、制御対象期間とは、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御する期間である。ここでは、同一の時間帯の一例として、１０時の時間帯を例に挙げて説明する。
【００２３】
この場合、電力制御支援装置１０１は、１０時の時間帯におけるグラフ１１０，１２０ごとの予測消費電力「１５［Ｗｈ］，１２［Ｗｈ］」を取得する。また、電力制御支援装置１０１は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となるグラフ１１０，１２０ごとの確率「６０［％］，４０［％］」を取得する。
【００２４】
（２）電力制御支援装置１０１は、取得した計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する該時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定する。商用電源から供給する各時間帯における最大電力の目標値は、例えば、予め設定されている。
【００２５】
ここでは、商用電源から供給する各時間帯における最大電力の目標値を「１０［Ｗｈ］」とする。この場合、電力制御支援装置１０１は、１０時の時間帯におけるグラフ１１０，１２０ごとの予測消費電力「１５［Ｗｈ］，１２［Ｗｈ］」がともに目標値より大きいと判定する。
【００２６】
（３）電力制御支援装置１０１は、いずれかの予測消費電力が目標値より大きい場合、蓄電池１０２の制御対象期間の該時間帯における電力消費源への放電量を算出する。具体的には、例えば、電力制御支援装置１０１は、目標値より大きい予測消費電力と目標値との差分と、電力消費源の消費電力が該予測消費電力となる確度とに基づいて、電力消費源への放電量を算出する。
【００２７】
より具体的には、例えば、電力制御支援装置１０１は、目標値より大きいグラフ１１０の予測消費電力「１５［Ｗｈ］」と目標値「１０［Ｗｈ］」との差分「５［Ｗｈ］」を算出する。そして、電力制御支援装置１０１は、算出した差分「５［Ｗｈ］」にグラフ１１０の確率「０．６＝６０［％］」を乗算することにより、電力消費源への放電量「３［Ｗｈ］」を算出する。
【００２８】
また、電力制御支援装置１０１は、目標値より大きいグラフ１２０の予測消費電力「１２［Ｗｈ］」と目標値「１０［Ｗｈ］」との差分「２［Ｗｈ］」を算出する。そして、電力制御支援装置１０１は、算出した差分「２［Ｗｈ］」にグラフ１２０の確率「０．４＝４０［％］」を乗算することにより、電力消費源への放電量「０．８［Ｗｈ］」を算出する。
【００２９】
そして、電力制御支援装置１０１は、算出した電力消費源への放電量「３［Ｗｈ］」および放電量「０．８［Ｗｈ］」を足し合わせることにより、蓄電池１０２の制御対象期間の１０時の時間帯における電力消費源への放電量を算出する。ここでは、制御対象期間の１０時の時間帯における電力消費源への放電量は「３．８［Ｗｈ］」となる。
【００３０】
（４）電力制御支援装置１０１は、算出した該時間帯における電力消費源への放電量を出力する。上述した例では、電力制御支援装置１０１は、制御対象期間の１０時の時間帯における電力消費源への放電量「３．８［Ｗｈ］」を表す情報を出力する。
【００３１】
このように、電力制御支援装置１０１によれば、電力消費源の消費電力が目標値より高くなると予測される時間帯における蓄電池１０２の放電量を算出することができる。これにより、算出された該時間帯における蓄電池１０２の放電量をもとに蓄電池１０２の充放電の制御計画を立てることが可能となり、該時間帯における電力消費源の消費電力を削減して、電力負荷のピークを抑制することができる。
【００３２】
また、電力制御支援装置１０１によれば、電力消費源の実際の消費電力が予測通りとなる度合いを表す確率付きの複数の予測曲線（例えば、予測曲線１，２）を用いて蓄電池１０２の放電量を算出することができる。これにより、複数の予測曲線のピーク時間帯がばらつく場合であっても、各予測曲線の確率に応じて蓄電池１０２の放電量を割り振ることができ、予測が外れた場合のリスクを低減しつつ電力負荷のピークを抑制することができる。
【００３３】
（電力制御支援システム２００のシステム構成例）
つぎに、実施の形態にかかる電力制御支援システム２００のシステム構成について説明する。図２は、電力制御支援システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、電力制御支援システム２００は、電力制御支援装置１０１と、複数の制御対象装置２０１と、を含む。
【００３４】
電力制御支援システム２００において、電力制御支援装置１０１および制御対象装置２０１は、有線または無線のネットワーク２１０を介して通信可能に接続されている。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。
【００３５】
ここで、電力制御支援装置１０１は、制御対象装置２０１に対するバッテリ２０２の充放電の制御を支援する。制御対象装置２０１は、電力を消費する電力消費源である。制御対象装置２０１は、電気を充放電するバッテリ２０２を有する。制御対象装置２０１は、例えば、オフィス、ビル、工場などの従業員が使用するノートＰＣである。
【００３６】
商用電源２０３は、電力会社などの電力供給側から受電した電力を制御対象装置２０１や蓄電池１０２に供給する設備である。蓄電池１０２は、例えば、各制御対象装置２０１が有するバッテリ２０２を集約したものに相当する。ただし、蓄電池１０２は、複数の制御対象装置２０１に対して電気を充放電する蓄電装置であってもよい。
【００３７】
また、電力制御支援装置１０１は、各制御対象装置２０１の消費電力を表す情報を収集する。具体的には、例えば、電力制御支援装置１０１は、定期的または不定期に予め設定された時間帯ごとの各制御対象装置２０１の消費電力を表す実績データを各制御対象装置２０１から取得する。また、電力制御支援装置１０１は、商用電源２０３からの電力を各制御対象装置２０１に供給する分電盤（不図示）から全制御対象装置２０１の消費電力を表す実績データを取得することにしてもよい。
【００３８】
また、電力制御支援装置１０１は、各制御対象装置２０１が有するバッテリ２０２の情報を収集する。バッテリ２０２の情報とは、例えば、バッテリ２０２の蓄電残量、最大蓄電容量、単位時間当たりの最大放電量および単位時間当たりの最大充電量などである。具体的には、例えば、電力制御支援装置１０１は、定期的または不定期にバッテリ２０２の情報を制御対象装置２０１から取得する。
【００３９】
（電力制御支援装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、電力制御支援装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、電力制御支援装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、光ディスクドライブ３０６と、光ディスク３０７と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０８と、ディスプレイ３０９と、キーボード３１０と、マウス３１１と、を有している。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続されている。
【００４０】
ここで、ＣＰＵ３０１は、電力制御支援装置１０１の全体の制御を司る。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。
【００４１】
光ディスクドライブ３０６は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスク３０７に対するデータのリード／ライトを制御する。光ディスク３０７は、光ディスクドライブ３０６の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク３０７に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。
【００４２】
ディスプレイ３０９は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ３０９は、例えば、ＣＲＴ、ＴＦＴ液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。
【００４３】
Ｉ／Ｆ３０８は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他の装置に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０８は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０８には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。
【００４４】
キーボード３１０は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力を行う。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス３１１は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。
【００４５】
なお、図２に示した制御対象装置２０１は、上述した電力制御支援装置１０１と同様のハードウェア構成により実現することができる。また、電力制御支援装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、光ディスクドライブ３０６、光ディスク３０７、ディスプレイ３０９、キーボード３１０、マウス３１１などを有しないことにしてもよい。
【００４６】
（実績データテーブル４００の記憶内容）
つぎに、図４を用いて、複数の異なる計測期間における各時間帯の電力消費源の消費電力を表す実績データを記憶する実績データテーブル４００について説明する。実績データテーブル４００は、例えば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置により実現される。
【００４７】
図４は、実績データテーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、実績データテーブル４００は、日付１〜日付６ごとの各時間帯における電力消費源の消費電力を表す実績データ４００−１〜４００−６を記憶している。電力消費源は、例えば、図２に示した複数の制御対象装置２０１である。また、消費電力の単位は、［Ｗｈ］である。
【００４８】
ここで、日付１〜日付５は、電力消費源の消費電力が計測された複数の異なる計測期間である。日付６は、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御する制御対象期間である。時刻は、１日のうちの１時間単位の時間帯を表している。例えば、時刻１は、１日のうちの１時の時間帯、すなわち、１時００分〜１時５９分を表している。
【００４９】
実績データ４００−１を例に挙げると、電力消費源の日付１の時刻１の消費電力『０［Ｗｈ］』、時刻２の消費電力『０［Ｗｈ］』、時刻３の消費電力『８［Ｗｈ］』、時刻４の消費電力『８［Ｗｈ］』が示されている。また、時刻５の消費電力『８［Ｗｈ］』、時刻６の消費電力『１６［Ｗｈ］』、時刻７の消費電力『１４［Ｗｈ］』、時刻８の消費電力『０［Ｗｈ］』が示されている。
【００５０】
（予測消費電力テーブル５００の記憶内容）
つぎに、図５を用いて、複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく各時間帯の予測消費電力を記憶する予測消費電力テーブル５００について説明する。予測消費電力テーブル５００は、例えば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置により実現される。
【００５１】
図５は、予測消費電力テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、予測消費電力テーブル５００は、１日のうちの３時から８時の各時間帯の予測消費電力情報５００−１〜５００−６を記憶している。具体的には、予測消費電力情報５００−１〜５００−６は、各時間帯における予測曲線ごとの電力消費源の予測消費電力を示している。
【００５２】
ここで、予測曲線とは、電力消費源の実際の消費電力に基づく各時間帯における電力消費源の予測消費電力を表す曲線である。予測曲線は、例えば、図１に示したグラフ１１０，１２０である。なお、図中、Ｌ１，Ｌ２は、予測曲線を識別する識別子である。
【００５３】
予測消費電力情報５００−１を例に挙げると、時刻３の予測曲線Ｌ１の電力消費源の予測消費電力『９［Ｗｈ］』と、時刻３の予測曲線Ｌ２の電力消費源の予測消費電力『１２［Ｗｈ］』とを示している。予測消費電力情報５００−１〜５００−６は、例えば、図４に示した実績データテーブル４００を参照して作成することができる。
【００５４】
（確率テーブル６００の記憶内容）
つぎに、図６を用いて、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となる予測曲線ごとの確率を記憶する確率テーブル６００について説明する。確率テーブル６００は、例えば、図３に示したＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置により実現される。
【００５５】
図６は、確率テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、確率テーブル６００は、予測曲線Ｌ１，Ｌ２ごとの確率情報６００−１，６００−２を記憶している。具体的には、確率情報６００−１，６００−２は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となる予測曲線Ｌ１，Ｌ２ごとの確率を示している。
【００５６】
確率情報６００−１，６００−２は、例えば、図４に示した実績データテーブル４００を参照して作成することができる。なお、図６の例では、予測曲線Ｌ１，Ｌ２ごとに確率が設定されることにしたが、例えば、各予測曲線Ｌ１，Ｌ２の時間帯ごとに確率が設定されていてもよい。
【００５７】
（電力制御支援装置１０１の機能的構成例）
図７は、電力制御支援装置１０１の機能的構成を示すブロック図である。図７において、電力制御支援装置１０１は、取得部７０１と、分類部７０２と、第１の算出部７０３と、判定部７０４と、第２の算出部７０５と、第３の算出部７０６と、変更部７０７と、出力部７０８と、を含む構成である。取得部７０１〜出力部７０８は制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０８により、その機能を実現する。また、各機能部の処理結果は、例えば、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶される。
【００５８】
取得部７０１は、複数の異なる計測期間における時間帯ごとの電力消費源の消費電力を表す実績データを計測期間ごとに取得する機能を有する。ここで、計測期間とは、電力消費源の消費電力が計測された過去の期間である。期間とは、ある時点から他の時点に至るまでの間である。期間は、例えば、１時間、１日、１週間、１ヶ月、１年などである。
【００５９】
時間帯とは、ある時刻と他の時刻との間の時間である。時間帯は、例えば、１日のうちのある時刻と他の時刻との間の一定の時間である。また、時間帯は、日をまたいで設定してもよい。例えば、時間帯は、１ヶ月のうちのある日から他の日までの時間であってもよく、また、１年のうちのある日から他の日までの時間であってもよい。
【００６０】
具体的には、例えば、取得部７０１が、複数の異なる計測期間である日付１〜日付５における時間帯ごとの制御対象装置２０１の消費電力を収集することにより、図４に示した実績データ４００−１〜４００−５を取得することにしてもよい。また、取得部７０１が、図３に示したキーボード３１０やマウス３１１を用いたユーザの操作入力により、実績データ４００−１〜４００−５を取得することにしてもよい。
【００６１】
また、取得部７０１は、制御対象期間における時間帯ごとの電力消費源の消費電力を表す実績データを取得する機能を有する。具体的には、例えば、取得部７０１が、制御対象期間となる当日当時までの制御対象装置２０１の消費電力を収集することにより、図４に示した実績データ４００−６を取得することにしてもよい。
【００６２】
また、取得部７０１が、キーボード３１０やマウス３１１を用いたユーザの操作入力により、実績データ４００−６を取得することにしてもよい。取得された実績データ（例えば、実績データ４００−１〜４００−６）は、例えば、図４に示した実績データテーブル４００に記憶される。
【００６３】
また、取得部７０１は、蓄電池１０２の情報を取得する機能を有する。ここで、蓄電池１０２の情報とは、例えば、蓄電池１０２の蓄電残量、最大蓄電容量、単位時間当たりの最大放電量および単位時間当たりの最大充電量などである。
【００６４】
具体的には、例えば、取得部７０１が、ユーザの操作入力により、蓄電池１０２の最大蓄電容量、単位時間当たりの最大放電量および単位時間当たりの最大充電量を表す情報を取得することにしてもよい。また、取得部７０１が、例えば、各制御対象装置２０１のバッテリ２０２の蓄電残量を各制御対象装置２０１から収集して足し合わせることにより、各制御対象装置２０１のバッテリ２０２を集約した蓄電池１０２の蓄電残量を取得することにしてもよい。なお、蓄電池１０２が複数の制御対象装置２０１に電気を充放電する装置の場合、取得部７０１が、蓄電池１０２から蓄電残量を取得してもよい。
【００６５】
分類部７０２は、取得された計測期間ごとの実績データを分類する機能を有する。具体的には、例えば、分類部７０２が、計測期間における複数の時間帯のうちの電力消費源の消費電力が最大となる時間帯に基づいて、取得された計測期間ごとの実績データをｎ個の集合に分類する。
【００６６】
ここで、ｎは、２以上の自然数である。ｎは、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。なお、分類部７０２の分類処理の具体例については、図８を用いて後述する。
【００６７】
以下の説明では、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯を「ピーク時間帯」と表記する場合がある。また、分類された実績データのｎ個の集合を「クラスタＣ１〜Ｃｎ」と表記する場合がある。また、クラスタＣ１〜Ｃｎのうちの任意のクラスタを「クラスタＣｉ」と表記する場合がある（ｎ＝１，２，…，ｎ）。また、計測期間における複数の時間帯のうちの任意の時間帯を「時間帯ｔ」と表記する場合がある。
【００６８】
第１の算出部７０３は、分類されたクラスタＣｉごとに、クラスタＣｉに含まれる実績データの各時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力に基づいて、各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を算出する機能を有する。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、クラスタＣｉに含まれる実績データの時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力の平均値を求めることにより、クラスタＣｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を算出することにしてもよい。
【００６９】
算出されたクラスタＣｉの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力は、例えば、図５に示した予測消費電力テーブル５００に記憶される。具体的には、例えば、クラスタＣｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力は、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉが表す時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力として記憶される。
【００７０】
以下の説明では、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉが表す時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を「予測消費電力Ｌｉ（ｔ）」と表記する場合がある。
【００７１】
また、第１の算出部７０３は、計測期間ごとの実績データの数に対するクラスタＣｉに含まれる実績データの数に基づいて、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力となるクラスタＣｉごとの予測消費電力の確度を算出する機能を有する。ここで、クラスタＣｉの予測消費電力の確度は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が該予測消費電力となる確からしさを表す度合いである。
【００７２】
クラスタＣｉの予測消費電力の確度は、例えば、制御対象期間の電力消費源の消費電力が、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉにしたがって推移する確率Ｐｉである。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、計測期間ごとの実績データの総数に対するクラスタＣｉに含まれる実績データの数の割合を確率Ｐｉとして算出することにしてもよい。
【００７３】
算出されたクラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの確率Ｐｉは、例えば、図６に示した確率テーブル６００に記憶される。なお、クラスタＣｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉを算出する第１の算出部７０３の算出処理の具体例については、図８を用いて後述する。
【００７４】
判定部７０４は、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源２０３（図２参照）から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄより大きいか否かを判定する機能を有する。
【００７５】
ここで、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力は、計測期間の時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力である。具体的には、例えば、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力は、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）である。
【００７６】
また、目標値ｄは、例えば、商用電源２０３からの電力の供給量が目標値ｄを上回ると蓄電池１０２から放電するべきと判断する指標となる値である。目標値ｄの初期値は、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００７７】
具体的には、例えば、判定部７０４が、予測消費電力テーブル５００を参照して、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きいか否かを判定することにしてもよい。なお、判定部７０４の判定処理の具体例については、図９を用いて後述する。
【００７８】
第２の算出部７０５は、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が目標値ｄより大きい場合、蓄電池１０２の制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源への放電量を算出する機能を有する。以下の説明では、蓄電池１０２の制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源への放電量を「放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）」と表記する場合がある。
【００７９】
具体的には、例えば、第２の算出部７０５が、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）と目標値ｄとの差分と、時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力が予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率Ｐｉとに基づいて、電力消費源への放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出する。この予測消費電力Ｌｉ（ｔ）は、時間帯ｔにおける予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）のうちの目標値ｄより大きいいずれかの予測消費電力である。確率Ｐｉは、例えば、確率テーブル６００から特定することができる。
【００８０】
また、第２の算出部７０５は、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力が目標値ｄ以下の場合、蓄電池１０２の制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源からの充電量を算出する機能を有する。以下の説明では、蓄電池１０２の制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源からの充電量を「充電量Ｂｉｎ（ｔ）」と表記する場合がある。
【００８１】
具体的には、例えば、第２の算出部７０５が、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）と目標値ｄとの差分に基づいて、電力消費源からの充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出する。この予測消費電力Ｌｉ（ｔ）は、時間帯ｔにおける予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）のうちのいずれかの予測消費電力である。
【００８２】
算出された時間帯ｔにおける放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）または充電量Ｂｉｎ（ｔ）は、例えば、後述する図９に示す制御計画テーブル９００に記憶される。なお、放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）および充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出する第２の算出部７０５の算出処理の具体例については、図９を用いて後述する。
【００８３】
第３の算出部７０６は、制御対象期間の時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電残量と、第２の算出部７０５によって算出された算出結果とに基づいて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する機能を有する。以下の説明では、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量を「蓄電量Ｒ（ｔ）」と表記する場合がある。
【００８４】
具体的には、例えば、第３の算出部７０６が、制御対象期間の時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電残量と、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）とを足し合わせることにより、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する。また、第３の算出部７０６が、制御対象期間の時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電残量と、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）とを足し合わせることにより、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する。
【００８５】
変更部７０７は、算出された蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が、蓄電池１０２の蓄電残量の下限量を表す閾値Ｒｌ未満の場合、目標値ｄの値を、該値より大きい値に変更する機能を有する。ここで、閾値Ｒｌは、蓄電池１０２の蓄電残量が閾値Ｒｌを下回ると、蓄電池１０２から放電しないほうが好ましい、あるいは、放電できなくなる値に設定される。閾値Ｒｌは、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００８６】
具体的には、例えば、変更部７０７が、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が閾値Ｒｌ未満の場合、目標値ｄの値に定数αを乗算することにより、目標値ｄを変更することにしてもよい。ここで、定数αは、１より大きい値であり、例えば、「α＝１．１」である。これにより、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを引き上げることができる。
【００８７】
また、変更部７０７は、計測期間に含まれる複数の時間帯の各々の時間帯における蓄電池１０２の蓄電量のうちの最小の蓄電量が閾値Ｒｈより大きい場合、目標値ｄの値を、該値より小さい値に変更する機能を有する。ここで、閾値Ｒｈは、閾値Ｒｌより許容値Ｒｄだけ大きい値であり、蓄電池１０２の蓄電残量が閾値Ｒｈを上回ると、蓄電池１０２から放電したほうが好ましい値に設定される。すなわち、閾値Ｒｈは「Ｒｈ＝Ｒｌ＋Ｒｄ」である。許容値Ｒｄは、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【００８８】
具体的には、例えば、変更部７０７が、蓄電池１０２の最小の蓄電量が閾値Ｒｈより大きい場合、目標値ｄの値に定数βを乗算することにより、目標値ｄを変更することにしてもよい。ここで、定数βは、１より小さい値であり、例えば、「β＝０．９」である。これにより、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを引き下げることができる。なお、変更部７０７の変更処理の具体例については、図１１を用いて後述する。
【００８９】
また、変更部７０７によって目標値ｄが変更された場合、判定部７０４は、時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が、変更された変更後の目標値ｄより大きいか否かを判定することにしてもよい。これにより、変更後の目標値ｄを用いて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を求めることができる。
【００９０】
出力部７０８は、第２の算出部７０５によって算出された算出結果を出力する機能を有する。算出された時間帯ｔにおける放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）または充電量Ｂｉｎ（ｔ）は、時間帯ｔにおける電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電の制御を支援する制御計画となる。具体的には、例えば、出力部７０８が、後述の図１４に示す制御計画表１４００を出力することにしてもよい。
【００９１】
出力部７０８の出力形式としては、例えば、ディスプレイ３０９への表示、プリンタ（不図示）への印刷出力、Ｉ／Ｆ３０８による外部のコンピュータへの送信がある。また、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶領域に記憶することとしてもよい。
【００９２】
また、上述した説明では、時間帯ｔにおける電力消費源の実際の消費電力に基づいて、時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、電力制御支援装置１０１は、複数の異なる計測期間の各時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力を取得することにしてもよい。
【００９３】
また、上述した説明では、時間帯ｔにおける電力消費源の実際の消費電力に基づいて、時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉを算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌｉごとの時間帯ｔの予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉを取得することにしてもよい。
【００９４】
具体的には、例えば、取得部７０１が、ユーザの操作入力により、または、外部のコンピュータから、予測消費電力情報５００−１〜５００−６（図５参照）および確率情報６００−１，６００−２（図６参照）を取得することにしてもよい。この場合、電力制御支援装置１０１は、例えば、上述した機能部のうちの分類部７０２および第１の算出部７０３を有さないことにしてもよい。
【００９５】
（予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉの算出処理）
つぎに、図４に示した実績データ４００−１〜４００−５に基づいて、時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）および確率Ｐｉを算出する算出処理の具体例について説明する。まず、図８を用いて、実績データ４００−１〜４００−５を２個（ｎ＝２）のクラスタＣ１，Ｃ２に分類する分類部７０２の分類処理の具体例について説明する。
【００９６】
以下の説明では、複数の異なる計測期間を「日付１〜日付ｍ」と表記し、日付１〜日付ｍのうちの任意の日付を「日付ｊ」と表記する場合がある（ｊ＝１，２，…，ｍ）。また、日付ｊの任意の時間帯を「時間帯ｔ（ｊ）」と表記し、日付ｊに含まれる複数の時間帯のうちの電力消費源の消費電力が最大となる時間帯を「ピーク時間帯ｔｐ（ｊ）」と表記する場合がある。
【００９７】
図８は、実績データの分類例を示す説明図である。図８において、日付１〜日付５ごとの時刻１〜時刻８の各時間帯における電力消費源の実際の消費電力を示す実績データ４００−１〜４００−５が示されている。
【００９８】
まず、分類部７０２は、実績データ４００−１〜４００−５を参照して、日付ｊごとに、時刻１〜時刻８の複数の時間帯のうちの電力消費源の消費電力が最大となるピーク時間帯ｔｐ（ｊ）を特定する。ここでは、日付１のピーク時間帯ｔｐ（１）は、時刻６の時間帯である。日付２のピーク時間帯ｔｐ（２）は、時刻７の時間帯である。日付３のピーク時間帯ｔｐ（３）は、時刻３の時間帯である。日付４のピーク時間帯ｔｐ（４）は、時刻４の時間帯である。日付５のピーク時間帯ｔｐ（５）は、時刻３の時間帯である。
【００９９】
つぎに、分類部７０２は、各日付ｊのピーク時間帯ｔｐ（ｊ）に基づいて、実績データ４００−１〜４００−５をクラスタＣ１，Ｃ２に分類する。具体的には、例えば、分類部７０２が、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯が同一の実績データ同士で分類する。この結果、実績データ４００−１〜４００−５が２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類された場合、分類部７０２の分類処理を終了する。
【０１００】
一方、２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類されなかった場合、分類部７０２が、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯の差が所定値Ｑ以内となる実績データ同士で分類する。所定値Ｑの初期値は、例えば、「Ｑ＝１」である。この結果、実績データ４００−１〜４００−５が２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類された場合、分類部７０２の分類処理を終了する。
【０１０１】
一方、２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類されなかった場合、分類部７０２が、所定値Ｑをインクリメントして、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯の差が所定値Ｑ以内となる実績データ同士で分類する。分類部７０２は、例えば、実績データ４００−１〜４００−５が２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類されるまで、上述した処理を繰り返す。
【０１０２】
図８の例では、電力消費源の消費電力が最大となる時間帯の差が所定値Ｑ（Ｑ＝１）以内となる実績データ同士で分類された結果、実績データ４００−１〜４００−５が２個のクラスタＣ１，Ｃ２に分類されている。具体的には、クラスタＣ１には、実績データ４００−１，４００−２が含まれている。クラスタＣ２には、実績データ４００−３〜４００−５が含まれている。
【０１０３】
これにより、電力消費源の消費電力が最大となるピーク時間帯ｔｐ（ｊ）を重視したクラスタリングを行うことができる。なお、実績データを分類する個数ｎは、例えば、ユーザが、日付ｊごとの実績データを確認して、ピーク時間帯ｔｐ（ｊ）の傾向を判断して設定することにしてもよい。実績データ４００−１〜４００−５の例では、ピーク時間帯ｔｐ（ｊ）が、時刻３および時刻６の時間帯付近にかたまるため、ユーザが個数ｎを「ｎ＝２」と設定する。
【０１０４】
つぎに、クラスタＣｉの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出する第１の算出部７０３の算出処理の具体例について説明する。
【０１０５】
まず、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉに含まれる日付ｊの実測データと、制御対象期間の実測データとの類似度Ｓ（ｊ）を算出する。制御対象期間の実測データは、当日当時までの電力消費源の実際の消費電力を表すものであり、例えば、図４に示した実測データ４００−６である。
【０１０６】
具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、類似度Ｓ（ｊ）として、クラスタＣｉに含まれる日付ｊの実測データと、制御対象期間の実測データとのユークリッド距離Ｋ（ｊ）を算出することにしてもよい。この場合、ユークリッド距離Ｋ（ｊ）の値が小さいほど、制御対象期間の実測データとの類似度合いが高いことになる。
【０１０７】
ここで、実際の消費電力が計測されている制御対象期間の各時間帯を軸とし、各時間帯の消費電力を各軸の座標値とする。例えば、クラスタＣ１に含まれる日付１の実測データ４００−１と、制御対象期間の実測データ４００−６とのユークリッド距離Ｋ（１）は『｛（０−０）2＋（０−０）2｝1/2＝０』となる。例えば、クラスタＣ２に含まれる日付５の実測データ４００−５と、制御対象期間の実測データ４００−６とのユークリッド距離Ｋ（５）は『｛（０−２）2＋（０−２）2｝1/2≒２．８』となる。
【０１０８】
つぎに、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉに含まれる実績データの中から、制御対象期間の実測データとの類似度Ｓ（ｊ）が閾値以上の実績データを選択する。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、ユークリッド距離Ｋ（ｊ）が閾値Ｖ未満の実績データを選択する。また、第１の算出部７０３が、クラスタＣｉに含まれる実績データのうちのユークリッド距離が低いほうからＷ個の実績データを選択することにしてもよい。
【０１０９】
ここで、閾値Ｖを「Ｖ＝１」とする。この場合、第１の算出部７０３は、クラスタＣ１に含まれる実績データ４００−１，４００−２の中から、ユークリッド距離Ｋ（ｊ）が閾値Ｖ未満の実績データ４００−１，４００−２を選択する（Ｋ（１）＝Ｋ（２）＝０）。また、第１の算出部７０３は、クラスタＣ２に含まれる実績データ４００−３〜４００−５の中から、ユークリッド距離Ｋ（ｊ）が閾値Ｖ未満の実績データ４００−３，４００−４を選択する（Ｋ（３）＝Ｋ（４）＝０、Ｋ（５）≒２．８）。
【０１１０】
これにより、クラスタＣｉに含まれる実績データの中から、制御対象期間の実測データとの類似度合いが低い実績データを除外することができる。なお、閾値Ｖおよび個数Ｗは、例えば、予め設定されてＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５、光ディスク３０７などの記憶装置に記憶されている。
【０１１１】
つぎに、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉごとに、選択した実績データに基づいて、クラスタＣｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出する。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、クラスタＣｉの選択した実績データの時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力の平均を求めることにより、電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することにしてもよい。
【０１１２】
クラスタＣ１の時刻３の時間帯を例に挙げると、第１の算出部７０３が、実績データ４００−１，４００−２の時刻３の時間帯における電力消費源の消費電力の平均を求めることにより、電力消費源の予測消費電力『Ｌ１（３）＝９』を算出する。
【０１１３】
また、クラスタＣ２の時刻３の時間帯を例に挙げると、第１の算出部７０３が、実績データ４００−３，４００−４の時刻３の時間帯における電力消費源の消費電力の平均を求めることにより、電力消費源の予測消費電力『Ｌ２（３）＝１２』を算出する。算出された予測消費電力Ｌｉ（ｔ）は、例えば、予測消費電力テーブル５００に記憶される。
【０１１４】
つぎに、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉごとに、制御対象期間の電力消費源の消費電力が予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率Ｐｉを算出する。具体的には、例えば、第１の算出部７０３が、クラスタＣ１〜Ｃｎの中から選択された実績データの総数に対する、クラスタＣｉの中から選択された実績データの数の割合を確率Ｐｉとして算出する。
【０１１５】
ここで、クラスタＣ１，Ｃ２の中から選択された実績データは、実績データ４００−１〜４００−４であり、総数は「４」である。また、クラスタＣ１の中から選択された実績データの数は「２」である。クラスタＣ２の中から選択された実績データの数は「２」である。
【０１１６】
このため、第１の算出部７０３が、クラスタＣ１，Ｃ２の中から選択された実績データの総数「４」に対する、クラスタＣ１の中から選択された実績データの数「２」の割合を確率Ｐ１として算出する。ここでは、確率Ｐ１は『Ｐ１＝０．５』となる。
【０１１７】
また、第１の算出部７０３が、クラスタＣ１，Ｃ２の中から選択された実績データの総数「４」に対する、クラスタＣ２の中から選択された実績データの数「２」の割合を確率Ｐ２として算出する。ここでは、確率Ｐ２は『Ｐ２＝０．５』となる。算出された確率Ｐｉは、例えば、確率テーブル６００に記憶される。
【０１１８】
このように、第１の算出部７０３は、クラスタＣｉに含まれる実績データに基づいて、制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することができる。また、第１の算出部７０３は、日付１〜日付ｍの実績データの総数に対するクラスタＣｉに含まれる実績データの数に基づいて、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの確率Ｐｉを算出することができる。
【０１１９】
また、電力制御支援装置１０１は、日付１〜日付ｍの実績データをピーク時間帯ｔｐ（１）〜ｔｐ（ｍ）に基づいてクラスタＣ１〜Ｃｎに分類することにより、例えば、判定部７０４、第２の算出部７０５の処理にかかる計算量を削減することができる。また、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣ１〜Ｃｎに分類することにより、計測期間ごとの時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力のノイズを低減させることができる。
【０１２０】
（放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）および充電量Ｂｉｎ（ｔ）の算出処理）
つぎに、図５に示した予測消費電力情報５００−１〜５００−６および図６に示した確率情報６００−１，６００−２に基づいて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）および充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出する算出処理の具体例について説明する。
【０１２１】
図９は、制御計画テーブル９００の記憶内容の変遷例を示す説明図である。図９において、制御計画テーブル９００は、時刻、予測曲線Ｌ１、予測曲線Ｌ２、目標値ｄ、充電量Ｂｉｎおよび放電量Ｂｏｕｔのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することにより、時刻３から時刻８の各時間帯の制御計画情報９００−１〜９００−６がレコードとして記憶される。
【０１２２】
ここで、予測曲線Ｌ１は、クラスタＣ１に対応する予測曲線である。予測曲線Ｌ２は、クラスタＣ２に対応する予測曲線である。目標値ｄは、商用電源２０３から供給する各時間帯における最大電力の目標値である。充電量Ｂｉｎは、各時間帯における蓄電池１０２の充電量である。放電量Ｂｏｕｔは、各時間帯における蓄電池１０２の放電量である。
【０１２３】
なお、以下の説明では、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大充電量Ｄｉｎを「Ｄｉｎ＝３［Ｗｈ］」とし、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大放電量Ｄｏｕｔを「Ｄｏｕｔ＝３［Ｗｈ］」とする。
【０１２４】
図９の（９−１）において、予測消費電力情報５００−１〜５００−６に基づく各予測曲線Ｌ１，Ｌ２の時刻３から時刻８の各時間帯における電力消費源の予測消費電力が設定されている。また、商用電源２０３から供給する各時間帯における最大電力の目標値ｄ「ｄ＝１１［ｗｈ］」が設定されている。
【０１２５】
判定部７０４は、予測曲線Ｌ１，Ｌ２の各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌ１（ｔ），Ｌ２（ｔ）のうちのいずれかの予測消費電力が、目標値ｄより大きいか否かを判定する。例えば、時刻３の時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ２（３）が目標値ｄより大きいと判定される。
【０１２６】
この場合、第２の算出部７０５は、例えば、下記式（１）を用いて、時刻３の時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３）を算出することができる。ただし、Ｂｏｕｔ（ｔ）は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量である。Ｌｉ（ｔ）は、予測曲線Ｌｉの時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力である。ｄは、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値である。Ｐｉは、電力消費源の消費電力が予測曲線Ｌｉにしたがって推移する確率、すなわち、時間帯ｔにおける電力消費源の消費電力が予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率である。
【０１２７】
Ｂｏｕｔ（ｔ）＝｛Ｌｉ（ｔ）−ｄ｝×Ｐｉ ・・・（１）
【０１２８】
具体的には、例えば、まず、第２の算出部７０５が、予測消費電力Ｌ２（３）と目標値ｄとの差分を算出する。ここでの差分は、『Ｌ２（３）−ｄ＝１２−１１＝１』となる。そして、第２の算出部７０５は、確率テーブル６００を参照して、算出した差分に、予測曲線Ｌ２の確率Ｐ２を乗算することにより、時刻３の時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３）を算出する。放電量Ｂｏｕｔ（３）は、『Ｂｏｕｔ（３）＝１×０．５＝０．５』となる。
【０１２９】
また、時刻４、時刻６および時刻７の各時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ２（４），Ｌ１（６），Ｌ１（７）が目標値ｄより大きいため、同様に、時刻４、時刻６および時刻７の各時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（４），Ｂｏｕｔ（６），Ｂｏｕｔ（７）が算出される。
【０１３０】
この結果、図９の（９−２）において、時刻３、時刻４、時刻６および時刻７の各時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３），Ｂｏｕｔ（４），Ｂｏｕｔ（６），Ｂｏｕｔ（７）が設定されている。なお、放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が蓄電池１０２の単位時間当たりの最大放電量Ｄｏｕｔを超えている場合、放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）は『Ｂｏｕｔ（ｔ）＝Ｄｏｕｔ』となる。
【０１３１】
また、第２の算出部７０５は、予測消費電力Ｌ１（ｔ），Ｌ２（ｔ）のいずれも目標値ｄ以下の場合、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出する。例えば、時刻５の時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ１（５），Ｌ２（５）のいずれも目標値ｄ以下と判定される。
【０１３２】
この場合、第２の算出部７０５は、例えば、各予測消費電力Ｌ１（５），Ｌ２（５）と目標値ｄとの差分のうちの最小の差分を、時刻５の時間帯における蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（５）として算出することにしてもよい。ここで、予測消費電力Ｌ１（５）と目標値ｄとの差分は『２』である。また、予測消費電力Ｌ２（５）と目標値ｄとの差分は『３』である。このため、充電量Ｂｉｎ（５）は、『充電量Ｂｉｎ（５）＝２』となる。
【０１３３】
また、時刻８の時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ１（８），Ｌ２（８）のいずれも目標値ｄ以下のため、同様に、時刻８の各時間帯における蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（８）が算出される。この結果、図９の（９−３）において、時刻５および時刻８の各時間帯における蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（５），Ｂｉｎ（８）が設定されている。
【０１３４】
なお、充電量Ｂｉｎ（ｔ）が蓄電池１０２の単位時間当たりの最大充電量Ｄｉｎを超えている場合、充電量Ｂｉｎ（ｔ）は『Ｂｉｎ（ｔ）＝Ｄｉｎ』となる。ここでは、充電量Ｂｉｎ（８）は『Ｂｉｎ（８）＝１１』であり、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大充電量Ｄｉｎを超えているため、充電量Ｂｉｎ（８）は『Ｂｉｎ（８）＝Ｄｉｎ＝３［Ｗｈ］』となる。
【０１３５】
また、図９の例では、時間帯ｔにおける目標値ｄより大きい予測消費電力が一つの場合について説明したが、目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する場合がある。
【０１３６】
＜目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する場合＞
ここで、時間帯ｔにおける目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する場合の蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出する算出処理について説明する。ここでは、一例として、時間帯ｔにおける予測消費電力Ｌ１（ｔ）および予測消費電力Ｌ２（ｔ）が目標値ｄより大きい場合を例に挙げて説明する。
【０１３７】
この場合、第２の算出部７０５は、例えば、下記式（２）を用いて、目標値ｄより大きい予測消費電力Ｌ１（ｔ）および予測消費電力Ｌ２（ｔ）の各々についての蓄電池１０２の放電量Ｘ１（ｔ）および放電量Ｘ２（ｔ）を算出することができる。ただし、Ｘｉ（ｔ）は、目標値ｄより大きい各々の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）についての時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量である。
【０１３８】
Ｘｉ（ｔ）＝｛Ｌｉ（ｔ）−ｄ｝×Ｐｉ ・・・（２）
【０１３９】
そして、第２の算出部７０５は、算出した放電量Ｘ１（ｔ）および放電量Ｘ２（ｔ）を足し合わせることにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することにしてもよい。これにより、時間帯ｔにおける目標値ｄより大きい複数の予測消費電力を考慮して、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することができる。
【０１４０】
一方、目標値ｄより大きい予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が複数存在する時間帯ｔが、各予測曲線Ｌｉのピーク時間帯ｔｐ（ｉ）ではない場合、時間帯ｔに蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が集中してしまう場合がある。
【０１４１】
図１０は、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）の集中例を示す説明図である。図１０において、予測曲線Ｌａは、クラスタＣａの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を表す曲線である。予測曲線Ｌｂは、クラスタＣｂの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力を表す曲線である。
【０１４２】
ここで、予測曲線Ｌａのピーク時間帯ｔｐ（ａ）は、時刻２の時間帯である。また、予測曲線Ｌｂのピーク時間帯ｔｐ（ｂ）は、時刻４の時間帯である。また、時刻３の時間帯における予測曲線Ｌａの予測消費電力Ｌａ（ｔ）および予測曲線Ｌｂの予測消費電力Ｌｂ（ｔ）が目標値ｄよりも大きくなっている。
【０１４３】
すなわち、目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する時刻３の時間帯は、各予測曲線Ｌａ，Ｌｂのピーク時間帯ではない。この場合、上記式（２）を用いて蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３）を求めると、グラフ１０１０に示すように、時刻３の時間帯に蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３）がピーク時間帯と同様に多くなってしまう。
【０１４４】
そこで、第２の算出部７０５は、時間帯ｔにおける目標値ｄより大きい複数の予測消費電力のうちの最大の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を用いて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することにしてもよい。具体的には、例えば、第２の算出部７０５が、最大の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）、目標値ｄおよび確率Ｐｉを上記式（１）に代入することにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出する。
【０１４５】
これにより、グラフ１０２０に示すように、目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する時刻３の時間帯における放電量Ｂｏｕｔ（３）を抑えることができる。この結果、例えば、ピーク時間帯ではない時間帯での蓄電池１０２の放電量を削減して、ピーク時間帯での蓄電池１０２の放電量を多く確保することができる。
【０１４６】
また、各予測曲線Ｌｉにおいて、制御対象期間のピーク時間帯ｔｐ（ｉ）付近で電力消費源の実際の消費電力が目標値ｄを一定量Ｆ下回っている場合、一定時間Ｔの猶予後、ピーク時間帯ｔｐ（ｉ）における確率Ｐｉを「０」または低くすることにしてもよい。これにより、予測曲線Ｌｉのピーク時間帯ｔｐ（ｉ）における蓄電池１０２の放電量を抑えることができ、蓄電池１０２の蓄電量を他の予測曲線のピーク時間帯に回して放電効果を高めることができる。
【０１４７】
なお、ピーク時間帯ｔｐ（ｉ）付近とは、ピーク時間帯ｔｐ（ｉ）以前の所定期間である。例えば、ピーク時間帯ｔｐ（ｉ）が時刻５の時間帯の場合、時刻３および時刻４の時間帯をピーク時間帯ｔｐ（ｉ）付近としてもよい。また、一定量Ｆおよび一定時間Ｔは、任意に設定可能である。
【０１４８】
（目標値ｄの変更処理）
つぎに、図１１を用いて、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを変更する変更部７０７の変更処理の具体例について説明する。なお、変更前の目標値ｄは「ｄ＝１１」である。また、蓄電池１０２の最大蓄電容量Ｒｕを「Ｒｕ＝６」とする。
【０１４９】
図１１は、蓄電量テーブルの記憶内容の変遷例を示す説明図である。図１１において、蓄電量テーブル１１００は、時刻、制御値Ｂおよび蓄電量Ｒのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することにより、各時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量情報がレコードとして記憶される。
【０１５０】
ここで、制御値Ｂは、各時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量または放電量を表している。具体的には、制御値Ｂ（ｔ）は「Ｂ（ｔ）＝Ｂｉｎ（ｔ）−Ｂｏｕｔ（ｔ）」である。蓄電量Ｒは、各時間帯ｔの開始時点、すなわち、時間帯（ｔ−１）の終了時点における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を表している。
【０１５１】
図１１の（１１−１）において、時刻３から時刻８の各時間帯の制御値Ｂ（３）〜Ｂ（８）が設定されている。制御値Ｂ（３）〜Ｂ（８）は、図９に示した制御計画テーブル９００の時刻３から時刻８の各時間帯の充電量Ｂｉｎおよび放電量Ｂｏｕｔに対応している。また、３時の時間帯の開始時点、すなわち、２時の時間帯の終了時点における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（２）が設定されている。
【０１５２】
第３の算出部７０６は、時間帯（ｔ−１）における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ−１）と、蓄電池１０２の制御値Ｂ（ｔ−１）とを足し合わせることにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する。
【０１５３】
例えば、第３の算出部７０６が、時刻３の時間帯における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（３）と、蓄電池１０２の制御値Ｂ（３）とを足し合わせることにより、時刻４の時間帯における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）を算出する。ここでは、蓄電量Ｒ（４）は『Ｒ（４）＝Ｒ（３）＋Ｂ（３）＝５．５』となる。
【０１５４】
図１１の（１１−２）において、時刻４から時刻９の各時間帯における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）が設定されている。ここで、時刻９は、制御終了時点である。また、蓄電量Ｒ（ｔ）が蓄電池１０２の最大蓄電容量Ｒｕを超えている場合、蓄電量Ｒ（ｔ）は『Ｒ（ｔ）＝Ｒｕ』となる。例えば、時刻６の時間帯における蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（６）は、『Ｒ（６）＝Ｒ（５）＋Ｂ（５）＝７』となるが、最大蓄電容量Ｒｕを超えているため、蓄電量Ｒ（６）は『Ｒ（６）＝Ｒｕ＝６』となる。
【０１５５】
変更部７０７は、算出された蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうち、蓄電池１０２の蓄電残量の下限量を表す閾値Ｒｌ未満の蓄電量Ｒ（ｔ）があるか否かを判断する。ここでは、閾値Ｒｌを「Ｒｌ＝０」とする。この場合、変更部７０７は、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうち閾値Ｒｌ未満の蓄電量Ｒ（ｔ）がないと判断する。
【０１５６】
また、変更部７０７は、算出された蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうちの最小の蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより大きいか否かを判断する。ここでは、許容値Ｒｄを「Ｒｄ＝１」とし、閾値Ｒｈを「Ｒｈ＝Ｒｌ＋Ｒｄ＝１」とする。また、蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうちの最小の蓄電量Ｒｍｉｎは「Ｒｍｉｎ＝Ｒ（８）＝２」である。
【０１５７】
このため、変更部７０７は、蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより大きいと判断する。この場合、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕があるため、変更部７０７は、目標値ｄの値を、該値より小さい値に変更する。具体的には、例えば、変更部７０７が、目標値ｄの値「１１」を値「１０」に変更する。
【０１５８】
このように、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕がある場合は、商用電源２０３から供給する最大電力の目標値ｄを引き下げることができる。これにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｒ（ｔ）を増やして、商用電源２０３からの電力供給量を抑制するとともに、蓄電池１０２に蓄電されている電気を効率的に使用することができるようになる。
【０１５９】
また、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕がない場合は、商用電源２０３から供給する最大電力の目標値ｄを引き上げることができる。これにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｒ（ｔ）を減らして、蓄電池１０２に蓄電されている電気が枯渇してしまうことを防ぐことができるようになる。
【０１６０】
ここで、目標値ｄを「ｄ＝１１」から「ｄ＝１０」に変更した場合の制御計画テーブル９００および蓄電量テーブル１１００の記憶内容について説明する。
【０１６１】
図１２は、目標値を変更した場合の制御計画テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。また、図１３は、目標値を変更した場合の蓄電量テーブル１１００の記憶内容の一例を示す説明図である。
【０１６２】
図１２に示すように、目標値ｄが「１１」から「１０」に変更された結果、時刻３，時刻４，時刻６，時刻７の各時間帯における蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（３），Ｂｏｕｔ（４），Ｂｏｕｔ（６），Ｂｏｕｔ（７）が、図９に示した例に比べて増えている。また、時刻５の時間帯における蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（５）が、図９に示した例に比べて減っている。
【０１６３】
この結果、図１３に示すように、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうちの最小の蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより小さくなっている。具体的には、蓄電量Ｒ（４）〜Ｒ（９）のうちの最小の蓄電量Ｒ（８）は「Ｒ（８）＝０」であり、蓄電量Ｒ（８）が閾値Ｒｈより小さくなっている（Ｒｈ＝１）。
【０１６４】
（制御計画表の具体例）
つぎに、図１２に示した制御計画テーブル９００の記憶内容に基づく制御計画表の具体例について説明する。図１４は、制御計画表の具体例を示す説明図である。図１４において、制御計画表１４００には、時刻３から時刻８の各時間帯における制御値が示されている。
【０１６５】
ここで、制御値は、各時間帯における蓄電池１０２の充電量または放電量を表している。ここでは、制御値Ｂ（ｔ）は「Ｂ（ｔ）＝Ｂｉｎ（ｔ）−Ｂｏｕｔ（ｔ）」である。すなわち、制御値がプラスの場合、蓄電池１０２の充電量を表しており、制御値がマイナスの場合、蓄電池１０２の放電量を表している。
【０１６６】
制御計画表１４００によれば、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電の制御を支援することができる。具体的には、制御計画表１４００に基づいて時刻３〜時刻８の各時間帯の蓄電池１０２の充放電を制御することにより、消費電力の予測が外れた場合のリスクを低減しつつ、電力負荷のピークを抑制することができる。
【０１６７】
（蓄電池１０２の充放電の制御結果）
つぎに、図１４に示した制御計画表１４００に基づいて、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御した場合の制御結果の一例について説明する。
【０１６８】
図１５は、蓄電池１０２の充放電の制御結果の一例を示す説明図である。図１５において、予測曲線Ｌ１は、時刻３から時刻８の各時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ１（３）〜Ｌ１（８）を表す曲線である。予測曲線Ｌ２は、時刻３から時刻８の各時間帯における電力消費源の予測消費電力Ｌ２（３）〜Ｌ２（８）を表す曲線である。
【０１６９】
グラフ１５１０は、蓄電池１０２の充放電を制御しなかった場合の時刻３から時刻８の各時間帯における電力消費源の負荷電力を表している。負荷電力とは、電力消費源の実際の消費電力、または、電力消費源に供給された電力を表している。グラフ１５２０は、制御計画表１４００に基づいて、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御した場合の制御実績を表している。
【０１７０】
グラフ１５１０のピーク時間帯は３時の時間帯である。また、グラフ１５１０の３時の時間帯の負荷電力、すなわち、ピークの消費電力は１０［Ｗｈ］である。一方、グラフ１５２０のピーク時間帯は３時および５時の時間帯である。また、グラフ１５２０の３時および５時の時間帯の制御実績、すなわち、ピークの消費電力は９［Ｗｈ］である。
【０１７１】
このように、制御計画表１４００に基づいて、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御することにより、蓄電池１０２の充放電を制御しない場合に比べて、電力消費源のピークの消費電力を１［Ｗｈ］抑えることができる。
【０１７２】
（電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理手順）
つぎに、電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理手順について説明する。図１６は、電力制御支援装置１０１の電力制御支援処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１７３】
図１６のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、電力消費源の消費電力を表す実績データを取得したか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。この実績データは、複数の異なる計測期間の実績データおよび制御対象期間の実績データである。
【０１７４】
ここで、電力制御支援装置１０１は、実績データを取得するのを待つ（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）。そして、電力制御支援装置１０１は、実績データを取得した場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、電力消費源の予測消費電力を算出する予測消費電力算出処理を実行する（ステップＳ１６０２）。
【０１７５】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電の制御計画表を作成する制御計画作成処理を実行する（ステップＳ１６０３）。そして、電力制御支援装置１０１は、作成した制御計画表を出力して（ステップＳ１６０４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０１７６】
これにより、電力消費源に対する蓄電池１０２の充放電を制御するための制御計画表を出力することができる。
【０１７７】
＜予測消費電力算出処理手順＞
つぎに、図１６のステップＳ１６０２に示した予測消費電力算出処理の具体的な処理手順について説明する。ただし、複数の異なる計測期間を「日付１〜日付ｍ」とし、日付１〜日付ｍのうちの任意の日付を「日付ｊ」と表記する（ｊ＝１，２，…，ｍ）。
【０１７８】
図１７は、予測消費電力算出処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、各日付ｊの実績データに基づいて、各日付ｊのピーク時間帯ｔｐ（ｊ）を特定する（ステップＳ１７０１）。
【０１７９】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、各日付ｊのピーク時間帯ｔｐ（ｊ）に基づいて、日付１〜日付ｍの実績データ群をクラスタＣ１〜Ｃｎに分類する（ステップＳ１７０２）。そして、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣｉの「ｉ」を「ｉ＝１」として（ステップＳ１７０３）、クラスタＣ１〜Ｃｎの中からクラスタＣｉを選択する（ステップＳ１７０４）。
【０１８０】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣｉに含まれる日付ｊの実測データと、制御対象期間の実測データとの類似度Ｓ（ｊ）を算出する（ステップＳ１７０５）。そして、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣｉに含まれる実績データの中から、類似度が閾値以上の実績データを選択する（ステップＳ１７０６）。
【０１８１】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、選択した実績データに基づいて、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの各時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出する（ステップＳ１７０７）。そして、電力制御支援装置１０１は、クラスタＣｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１７０８）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１７０９）。
【０１８２】
ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１７０９：Ｎｏ）、ステップＳ１７０４に戻る。一方、「ｉ」が「ｎ」より大きくなった場合（ステップＳ１７０９：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、制御対象期間の電力消費源の消費電力が各クラスタＣｉの予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率Ｐｉを算出して（ステップＳ１７１０）、予測消費電力算出処理を呼び出したステップへ戻る。
【０１８３】
これにより、制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することができる。また、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉの確率Ｐｉを算出することができる。
【０１８４】
＜制御計画作成処理手順＞
つぎに、図１６のステップＳ１６０３に示した制御計画作成処理の具体的な処理手順について説明する。ただし、制御対象期間の制御開始時刻の時間帯を「時間帯ｔ0」と表記する。制御対象期間の制御終了時刻の時間帯を「時間帯ｔend」と表記する。
【０１８５】
図１８および図１９は、制御計画作成処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔの「ｔ」を「ｔ＝ｔ0」、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を「Ｂｉｎ（ｔ）＝０」、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を「Ｂｏｕｔ（ｔ）＝０」とする（ステップＳ１８０１）。
【０１８６】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きくなる予測曲線Ｌｉがあるか否かを判断する（ステップＳ１８０２）。ここで、目標値ｄより大きくなる予測曲線Ｌｉがある場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とする（ステップＳ１８０３）。
【０１８７】
そして、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌ１〜Ｌｎの中から予測曲線Ｌｉを選択して（ステップＳ１８０４）、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きいか否かを判断する（ステップＳ１８０５）。ここで、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄ以下の場合（ステップＳ１８０５：Ｎｏ）、ステップＳ１８０８に移行する。
【０１８８】
一方、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きい場合（ステップＳ１８０５：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、上記式（２）を用いて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｘｉ（ｔ）を算出する（ステップＳ１８０６）。そして、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）に放電量Ｘｉ（ｔ）を加算する（ステップＳ１８０７）。
【０１８９】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１８０８）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１８０９）。ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１８０９：Ｎｏ）、ステップＳ１８０４に戻る。
【０１９０】
一方、「ｉ」が「ｎ」より大きくなった場合（ステップＳ１８０９：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大放電量Ｄｏｕｔより大きいか否かを判断する（ステップＳ１８１０）。
【０１９１】
ここで、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が最大放電量Ｄｏｕｔ以下の場合（ステップＳ１８１０：Ｎｏ）、ステップＳ１８１２に移行する。一方、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）が最大放電量Ｄｏｕｔより大きい場合（ステップＳ１８１０：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を最大放電量Ｄｏｕｔとする（ステップＳ１８１１）。
【０１９２】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を「Ｂｉｎ（ｔ）＝０」として（ステップＳ１８１２）、下記式（３）を用いて、時間帯ｔにおける制御値Ｂ（ｔ）を算出する（ステップＳ１８１３）。
【０１９３】
Ｂ（ｔ）＝Ｂｉｎ（ｔ）−Ｂｏｕｔ（ｔ） ・・・（３）
【０１９４】
そして、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける制御値Ｂ（ｔ）を制御計画表に登録して（ステップＳ１８１４）、時間帯ｔが時間帯ｔendか否かを判断する（ステップＳ１８１５）。ここで、時間帯ｔが時間帯ｔendではない場合（ステップＳ１８１５：Ｎｏ）、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔの「ｔ」をインクリメントして（ステップＳ１８１６）、ステップＳ１８０２に戻る。
【０１９５】
一方、時間帯ｔが時間帯ｔendの場合（ステップＳ１８１５：Ｙｅｓ）、制御計画作成処理を呼び出したステップへ戻る。また、ステップＳ１８０２において、目標値ｄより大きくなる予測曲線Ｌｉがない場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、図１９に示すステップＳ１９０１に移行する。
【０１９６】
図１９のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電力Ｂｏｕｔ（ｔ）を「Ｂｏｕｔ（ｔ）＝０」として（ステップＳ１９０１）、予測曲線Ｌｉの「ｉ」を「ｉ＝１」とする（ステップＳ１９０２）。
【０１９７】
そして、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌ１〜Ｌｎの中から予測曲線Ｌｉを選択して（ステップＳ１９０３）、下記式（４）を用いて、蓄電池１０２の充電量Ｙｉ（ｔ）を算出する（ステップＳ１９０４）。
【０１９８】
Ｙｉ（ｔ）＝ｄ−Ｌｉ（ｔ） ・・・（４）
【０１９９】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、予測曲線Ｌｉの「ｉ」をインクリメントして（ステップＳ１９０５）、「ｉ」が「ｎ」より大きくなったか否かを判断する（ステップＳ１９０６）。ここで、「ｉ」が「ｎ」以下の場合（ステップＳ１９０６：Ｎｏ）、ステップＳ１９０３に戻る。
【０２００】
一方、「ｉ」が「ｎ」より大きくなった場合（ステップＳ１９０６：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、充電量Ｙ１（ｔ）〜Ｙｎ（ｔ）のうちの最小の充電量Ｙｍｉｎ（ｔ）を特定する（ステップＳ１９０７）。そして、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を充電量Ｙｍｉｎ（ｔ）とする（ステップＳ１９０８）。
【０２０１】
つぎに、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）が、蓄電池１０２の単位時間当たりの最大充電量Ｄｉｎより大きいか否かを判断する（ステップＳ１９０９）。ここで、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）が最大充電量Ｄｉｎ以下の場合（ステップＳ１９０９：Ｎｏ）、図１８に示したステップＳ１８１３に移行する。
【０２０２】
一方、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）が最大充電量Ｄｉｎより大きい場合（ステップＳ１９０９：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を最大充電量Ｄｉｎとして（ステップＳ１９１０）、図１８に示したステップＳ１８１３に移行する。
【０２０３】
これにより、電力消費源の消費電力が目標値ｄを超えると予測される時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を制御して電力消費源のピーク電力を抑制する制御計画を立てることができる。また、電力消費源の消費電力が目標値ｄを超えないと予測される時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を制御して、他の時間帯における放電に備えて蓄電池１０２の放電効果を高める制御計画を立てることができる。
【０２０４】
（電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順）
つぎに、電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順について説明する。図２０および図２１は、電力制御支援装置１０１の制御計画評価処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０２０５】
図２０のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の充放電を制御する制御計画表および制御対象期間の制御開始時刻における蓄電池１０２の蓄電残量を取得したか否かを判断する（ステップＳ２００１）。ここで、電力制御支援装置１０１は、制御計画表および蓄電池１０２の蓄電残量を取得するのを待つ（ステップＳ２００１：Ｎｏ）。
【０２０６】
そして、電力制御支援装置１０１は、制御計画表および蓄電池１０２の蓄電残量を取得した場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、蓄電池１０２の蓄電残量を蓄電量Ｒ（ｔ）とする（ステップＳ２００２）。つぎに、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔの「ｔ」を「ｔ＝ｔ0」として（ステップＳ２００３）、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎを「Ｒｍｉｎ＝Ｒ（ｔ）」とする（ステップＳ２００４）。
【０２０７】
そして、電力制御支援装置１０１は、時間帯ｔの「ｔ」をインクリメントして（ステップＳ２００５）、時間帯ｔが時間帯（ｔend＋１）となったか否かを判断する（ステップＳ２００６）。ここで、時間帯ｔが時間帯（ｔend＋１）ではない場合（ステップＳ２００６：Ｎｏ）、電力制御支援装置１０１は、下記式（５）を用いて、制御計画表を参照することにより、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を算出する（ステップＳ２００７）。
【０２０８】
Ｒ（ｔ）＝Ｒ（ｔ−１）＋Ｂ（ｔ−１） ・・・（５）
【０２０９】
そして、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が蓄電池１０２の最大蓄電容量Ｒｕより大きいか否かを判断する（ステップＳ２００８）。ここで、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最大蓄電容量Ｒｕ以下の場合（ステップＳ２００８：Ｎｏ）、ステップＳ２０１１に移行する。
【０２１０】
一方、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最大蓄電容量Ｒｕより大きい場合（ステップＳ２００８：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、下記式（６）を用いて、時間帯（ｔ−１）における制御値Ｂ（ｔ−１）を修正する（ステップＳ２００９）。
【０２１１】
Ｂ（ｔ−１）＝Ｒｕ−Ｒ（ｔ） ・・・（６）
【０２１２】
そして、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）を最大蓄電容量Ｒｕとする（ステップＳ２０１０）。つぎに、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最小蓄電量Ｒｍｉｎより小さいか否かを判断する（ステップＳ２０１１）。
【０２１３】
ここで、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最小蓄電量Ｒｍｉｎより小さい場合（ステップＳ２０１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２００４に戻る。一方、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最小蓄電量Ｒｍｉｎ以上の場合（ステップＳ２０１１：Ｎｏ）、ステップＳ２００５に戻る。
【０２１４】
また、ステップＳ２００６において、時間帯ｔが時間帯ｔendとなった場合（ステップＳ２００６：Ｙｅｓ）、図２１に示すステップＳ２１０１に移行する。
【０２１５】
図２１のフローチャートにおいて、まず、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｌより小さいか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。ここで、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｌ以上の場合（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、電力制御支援装置１０１は、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより大きいか否かを判断する（ステップＳ２１０２）。
【０２１６】
ここで、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈ以下の場合（ステップＳ２１０２：Ｎｏ）、電力制御支援装置１０１は、制御計画表を出力して（ステップＳ２１０３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。なお、ステップＳ２００９において制御値Ｂ（ｔ−１）が修正されている場合は、制御値Ｂ（ｔ−１）が修正された修正後の制御計画表が出力される。
【０２１７】
また、ステップＳ２１０１において、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｌより小さい場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、目標値ｄの値を、該値より大きい値に変更して（ステップＳ２１０４）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０２１８】
また、ステップＳ２１０２において、蓄電池１０２の最小蓄電量Ｒｍｉｎが閾値Ｒｈより大きい場合（ステップＳ２１０２：Ｙｅｓ）、電力制御支援装置１０１は、目標値ｄの値を、該値より小さい値に変更して（ステップＳ２１０５）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
【０２１９】
これにより、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕がある場合は、商用電源２０３から供給する最大電力の目標値ｄを引き下げることができる。また、蓄電池１０２の蓄電量Ｒｍｉｎに余裕がない場合は、商用電源２０３から供給する最大電力の目標値ｄを引き上げることができる。
【０２２０】
また、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が最大蓄電容量Ｒｕを超えたら充電しないように制御計画表の制御値Ｂ（ｔ−１）を修正することができる。また、ステップＳ２１０４またはステップＳ２１０５において目標値ｄが変更された場合、図１６に示した電力制御支援処理を再実行することにしてもよい。これにより、変更後の目標値ｄを用いて、蓄電池１０２の充放電を制御する制御計画表を作成することができる。
【０２２１】
以上説明したように、実施の形態にかかる電力制御支援装置１０１によれば、電力消費源の消費電力が最大となるピーク時間帯に基づいて、日付１〜日付ｍの各時間帯における電力消費源の消費電力を表す実測データをクラスタＣ１〜Ｃｎに分類することができる。これにより、電力消費源の消費電力が最大となるピーク時間帯を重視したクラスタリングを行うことができる。
【０２２２】
また、電力制御支援装置１０１によれば、クラスタＣｉに含まれる実績データに基づいて、制御対象期間の時間帯ｔにおける電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することができる。また、電力制御支援装置１０１によれば、日付１〜日付ｍの実績データの総数に対するクラスタＣｉに含まれる実績データの数に基づいて、制御対象期間の電力消費源の消費電力が、クラスタＣｉに対応する予測曲線Ｌｉにしたがって推移する確率Ｐｉを算出することができる。
【０２２３】
また、電力制御支援装置１０１によれば、クラスタＣｉに含まれる日付ｊの実測データと、制御対象期間の実測データとの類似度Ｓ（ｊ）を算出することができる。これにより、クラスタＣｉに含まれる実測データのうちの制御対象期間の実測データとの類似度合いが高い実績データに基づいて、電力消費源の予測消費電力Ｌｉ（ｔ）を算出することができる。
【０２２４】
また、電力制御支援装置１０１によれば、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）が目標値ｄより大きい場合、予測消費電力Ｌｉ（ｔ）と目標値ｄとの差分に確率Ｐｉを乗算することにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することができる。
【０２２５】
これにより、電力消費源の消費電力が目標値ｄを超えると予測される時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を制御して電力消費源のピーク電力を抑制する制御計画を立てることができる。また、電力消費源の消費電力が予測消費電力Ｌｉ（ｔ）となる確率Ｐｉを考慮して放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することにより、予測が外れた場合のリスクを低減させることができる。
【０２２６】
また、電力制御支援装置１０１によれば、予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）が目標値ｄ以下の場合、各予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）と目標値ｄとの差分のうちの最小の差分に基づいて、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を算出することができる。これにより、電力消費源の消費電力が目標値ｄを超えないと予測される時間帯ｔにおける蓄電池１０２の充電量Ｂｉｎ（ｔ）を制御して、他の時間帯における放電に備えて蓄電池１０２の放電効果を高める制御計画を立てることができる。
【０２２７】
また、電力制御支援装置１０１によれば、時間帯ｔに目標値ｄより大きい予測消費電力が複数存在する場合、各予測消費電力Ｌ１（ｔ）〜Ｌｎ（ｔ）について前記式（２）により算出したＸ１（ｔ）〜Ｘｎ（ｔ）の最大値を求めることにより、蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を算出することができる。これにより、時間帯ｔにおける蓄電池１０２の放電量Ｂｏｕｔ（ｔ）を抑えることができる。例えば、ピーク時間帯ではない時間帯での蓄電池１０２の放電量を削減して、ピーク時間帯での蓄電池１０２の放電量を多く確保することができる。
【０２２８】
また、電力制御支援装置１０１によれば、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が閾値Ｒｌ未満の場合、目標値ｄの値を、該値より大きい値に変更することができる。これにより、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを引き上げることができ、時間帯ｔにおいて蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が下限量を下回らないような制御計画を立てることができる。
【０２２９】
また、電力制御支援装置１０１によれば、蓄電池１０２の蓄電量Ｒ（ｔ）が閾値Ｒｈより大きい場合、目標値ｄの値を、該値より小さい値に変更することができる。これにより、商用電源２０３から供給する時間帯ｔにおける最大電力の目標値ｄを引き下げることができ、蓄電池１０２に蓄電されている電気を効率的に使用することができる制御計画を立てることができる。
【０２３０】
これらのことから、本実施の形態にかかる電力制御支援プログラム、電力制御支援装置および電力制御支援方法によれば、電力消費源の消費電力の予測が外れた場合のリスクを低減しつつ、電力負荷のピークを抑制する制御計画を立案することができる。
【０２３１】
なお、本実施の形態で説明した電力制御支援方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本電力制御支援プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本電力制御支援プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
【０２３２】
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０２３３】
（付記１）コンピュータに、
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、
取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、
前記判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、
算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する、
処理を実行させることを特徴とする電力制御支援プログラム。
【０２３４】
（付記２）前記算出する処理は、
前記計測期間ごとの予測消費電力が前記目標値以下の場合、前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力と前記目標値との差分に基づいて、前記蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源からの充電量を算出し、
前記出力する処理は、
算出した前記時間帯における前記電力消費源からの充電量を出力することを特徴とする付記１に記載の電力制御支援プログラム。
【０２３５】
（付記３）前記算出する処理は、
前記目標値より大きい予測消費電力が複数存在する場合、前記目標値より大きい複数の予測消費電力それぞれについて予測消費電力と前記目標値との差分および確度に基づいて放電量を算出し、算出した放電量のうち最大の放電量を前記電力消費源への放電量とすることを特徴とする付記１または２に記載の電力制御プログラム。
【０２３６】
（付記４）前記算出する処理は、
前記計測期間ごとの予測消費電力が前記目標値以下の場合、前記計測期間ごとの予測消費電力と前記目標値との差分のうちの最小の差分に基づいて、前記電力消費源からの充電量を算出することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【０２３７】
（付記５）前記コンピュータに、
前記制御対象期間の前記時間帯における前記蓄電池の蓄電残量と、算出した算出結果とに基づいて、前記時間帯における前記蓄電池の蓄電量を算出し、
算出した前記蓄電池の蓄電量が、前記蓄電池の蓄電残量の下限量を表す第１の閾値未満の場合、前記目標値の値を、当該値より大きい値に変更する、処理を実行させ、
前記判定する処理は、
前記いずれかの予測消費電力が、変更した変更後の前記目標値より大きいか否かを判定することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【０２３８】
（付記６）前記蓄電池の蓄電量を算出する処理は、
前記計測期間における複数の時間帯の各々の時間帯における前記蓄電池の蓄電量を算出し、
前記変更する処理は、
算出した前記各々の時間帯における前記蓄電池の蓄電量のうちの最小の蓄電量が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値より大きい場合、前記目標値の値を、当該値より小さい値に変更することを特徴とする付記５に記載の電力制御プログラム。
【０２３９】
（付記７）前記コンピュータに、
前記計測期間に含まれる複数の時間帯の時間帯ごとの前記電力消費源の消費電力を表す実績データを前記計測期間ごとに取得し、
前記複数の時間帯のうちの前記電力消費源の消費電力が最大となる時間帯に基づいて、取得した前記計測期間ごとの実績データを分類し、
分類した実績データの集合ごとに、前記集合に含まれる実績データの前記時間帯における前記電力消費源の消費電力に基づいて、前記時間帯における前記電力消費源の予測消費電力を算出する、処理を実行させ、
前記判定する処理は、
算出した前記集合ごとの前記時間帯における前記電力消費源の予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、前記目標値より大きいか否かを判定することを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【０２４０】
（付記８）前記コンピュータに、
前記計測期間ごとの実績データの数に対する前記集合に含まれる実績データの数に基づいて、前記制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記集合ごとの予測消費電力の確度を算出する処理を実行させ、
前記算出する処理は、
前記いずれかの予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記いずれかの予測消費電力と前記目標値との差分と、算出した前記いずれかの予測消費電力となる確度とに基づいて、前記電力消費源への放電量を算出することを特徴とする付記７に記載の電力制御プログラム。
【０２４１】
（付記９）複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって判定された予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定された予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定された予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する出力部と、
を有することを特徴とする電力制御支援装置。
【０２４２】
（付記１０）コンピュータが、
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、
取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、
前記判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、
算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する、
処理を実行することを特徴とする電力制御支援方法。
【符号の説明】
【０２４３】
１０１ 電力制御支援装置
１０２ 蓄電池
２０１ 制御対象装置
７０１ 取得部
７０２ 分類部
７０３ 第１の算出部
７０４ 判定部
７０５ 第２の算出部
７０６ 第３の算出部
７０７ 変更部
７０８ 出力部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、
取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、
前記判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、
算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する、
処理を実行させることを特徴とする電力制御支援プログラム。
【請求項２】
前記算出する処理は、
前記計測期間ごとの予測消費電力が前記目標値以下の場合、前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力と前記目標値との差分に基づいて、前記蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源からの充電量を算出し、
前記出力する処理は、
算出した前記時間帯における前記電力消費源からの充電量を出力することを特徴とする請求項１に記載の電力制御支援プログラム。
【請求項３】
前記算出する処理は、
前記目標値より大きい予測消費電力が複数存在する場合、前記目標値より大きい複数の予測消費電力それぞれについて予測消費電力と前記目標値との差分および確度に基づいて放電量を算出し、算出した放電量のうち最大の放電量を前記電力消費源への放電量とすることを特徴とする請求項１または２に記載の電力制御プログラム。
【請求項４】
前記算出する処理は、
前記計測期間ごとの予測消費電力が前記目標値以下の場合、前記計測期間ごとの予測消費電力と前記目標値との差分のうちの最小の差分に基づいて、前記電力消費源からの充電量を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、
前記制御対象期間の前記時間帯における前記蓄電池の蓄電残量と、算出した算出結果とに基づいて、前記時間帯における前記蓄電池の蓄電量を算出し、
算出した前記蓄電池の蓄電量が、前記蓄電池の蓄電残量の下限量を表す第１の閾値未満の場合、前記目標値の値を、当該値より大きい値に変更する、処理を実行させ、
前記判定する処理は、
前記いずれかの予測消費電力が、変更した変更後の前記目標値より大きいか否かを判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【請求項６】
前記蓄電池の蓄電量を算出する処理は、
前記計測期間における複数の時間帯の各々の時間帯における前記蓄電池の蓄電量を算出し、
前記変更する処理は、
算出した前記各々の時間帯における前記蓄電池の蓄電量のうちの最小の蓄電量が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値より大きい場合、前記目標値の値を、当該値より小さい値に変更することを特徴とする請求項５に記載の電力制御プログラム。
【請求項７】
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって判定された予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定された予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定された予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する出力部と、
を有することを特徴とする電力制御支援装置。
【請求項８】
コンピュータが、
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、
取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、
前記判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、
算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する、
処理を実行することを特徴とする電力制御支援方法。
【請求項１】
コンピュータに、
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、
取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、
前記判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、
算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する、
処理を実行させることを特徴とする電力制御支援プログラム。
【請求項２】
前記算出する処理は、
前記計測期間ごとの予測消費電力が前記目標値以下の場合、前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力と前記目標値との差分に基づいて、前記蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源からの充電量を算出し、
前記出力する処理は、
算出した前記時間帯における前記電力消費源からの充電量を出力することを特徴とする請求項１に記載の電力制御支援プログラム。
【請求項３】
前記算出する処理は、
前記目標値より大きい予測消費電力が複数存在する場合、前記目標値より大きい複数の予測消費電力それぞれについて予測消費電力と前記目標値との差分および確度に基づいて放電量を算出し、算出した放電量のうち最大の放電量を前記電力消費源への放電量とすることを特徴とする請求項１または２に記載の電力制御プログラム。
【請求項４】
前記算出する処理は、
前記計測期間ごとの予測消費電力が前記目標値以下の場合、前記計測期間ごとの予測消費電力と前記目標値との差分のうちの最小の差分に基づいて、前記電力消費源からの充電量を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【請求項５】
前記コンピュータに、
前記制御対象期間の前記時間帯における前記蓄電池の蓄電残量と、算出した算出結果とに基づいて、前記時間帯における前記蓄電池の蓄電量を算出し、
算出した前記蓄電池の蓄電量が、前記蓄電池の蓄電残量の下限量を表す第１の閾値未満の場合、前記目標値の値を、当該値より大きい値に変更する、処理を実行させ、
前記判定する処理は、
前記いずれかの予測消費電力が、変更した変更後の前記目標値より大きいか否かを判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
【請求項６】
前記蓄電池の蓄電量を算出する処理は、
前記計測期間における複数の時間帯の各々の時間帯における前記蓄電池の蓄電量を算出し、
前記変更する処理は、
算出した前記各々の時間帯における前記蓄電池の蓄電量のうちの最小の蓄電量が、前記第１の閾値より大きい第２の閾値より大きい場合、前記目標値の値を、当該値より小さい値に変更することを特徴とする請求項５に記載の電力制御プログラム。
【請求項７】
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって判定された予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定された予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定された予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する出力部と、
を有することを特徴とする電力制御支援装置。
【請求項８】
コンピュータが、
複数の異なる計測期間の同一の時間帯における電力消費源の消費電力に基づく計測期間ごとの予測消費電力と、制御対象期間の前記電力消費源の消費電力が予測消費電力となる前記計測期間ごとの予測消費電力の確度とを取得し、
取得した前記計測期間ごとの予測消費電力のうちのいずれかの予測消費電力が、商用電源から供給する前記時間帯における最大電力の目標値より大きいか否かを判定し、
前記判定した予測消費電力が前記目標値より大きい場合、前記判定した予測消費電力と前記目標値との差分と、前記判定した予測消費電力の確度とに基づいて、電気を充放電する蓄電池の前記制御対象期間の前記時間帯における前記電力消費源への放電量を算出し、
算出した前記時間帯における前記電力消費源への放電量を出力する、
処理を実行することを特徴とする電力制御支援方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【公開番号】特開２０１３−１１５９２７（Ｐ２０１３−１１５９２７Ａ）
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２６０１２０（Ｐ２０１１−２６０１２０）
【出願日】平成２３年１１月２９日（２０１１．１１．２９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月２９日（２０１１．１１．２９）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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