能量管理系统、能量管理方法、程序、服务器装置及客户端装置

摘要

根据实施方式，能量管理系统具备客户端装置和能与客户端装置通信的服务器装置。服务器装置具备取得部、预测部、计算部、控制部。取得部从客户端装置取得与被电网供给电力的需求方的电气设备有关的数据。预测部根据所取得的数据预测电气设备的能量需求。计算部根据所预测出的能量需求计算能够优化需求方的能量收支的电气设备的运转调度。控制部根据所计算出的运转调度将用于控制电气设备的控制信息向客户端装置发送。

说明书

技术领域

本发明涉及对能量进行管理的技术。

背景技术

对于节能的努力不仅在建筑物及工场等大规模设施方面是重要的，而 且在单个家庭方面也越来越重要。除了仅仅消耗电力的电气设备之外，还 导入太阳能发电(Photovoltaic Power Generation：PV)装置、蓄电池(电 池)、燃料电池(Fuel Cell：以下记作FC组件)等生产型电气设备的需要 不断提高。

通过使电气设备有计划性地运转能够实现节能。但是，用户对多个电 气设备的运转调度进行管理需要花费大量的劳力和时间。因此，为了统一 管理能量供需，正在研究能量管理系统(EMS：Energy Management System) 的导入。例如，面向家庭的管理系统公知被称为HEMS(Home Energy  Management System)。

并且，提出有如下方案：包含PV装置和蓄电装置的能量管理系统中， 对PV装置的发电量和电力需求分别进行预测，根据预测发电量和预测需 求，计算并决定电气设备的运转调度。

此外，还提出有如下方案：为了计算电气设备的运转调度，通过在制 约条件下使评价函数最小化的优化计算而优化电气设备的运转调度。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2011－92002号公报

专利文献2：日本特开2010－204833号公报

专利文献3：日本特开2011－83084号公报

专利文献4：日本特开平06－276681号公报

专利文献5：日本特开2004－112869号公报

专利文献6：日本特开2011－200040号公报

专利文献7：日本特开2009－240080号公报

发明内容

发明要解决的课题

在能量预测及运转调度的算出中许多要素错综复杂，因此，计算负荷 通常较高。在这种处理中需要计算能力高的计算机。如果需求方必须各自 准备这样的计算机，则需求方的负担较大。

本发明的目的在于，提供一种能解决该课题的能量管理系统、能量管 理方法、程序、服务器装置以及客户端装置。

用于解决课题的手段

根据实施方式，能量管理系统具备多个客户端装置和能够与上述多个 客户端装置通信的服务器装置。服务器装置具备取得部、预测部、计算部、 控制部。取得部从上述客户端装置取得与被电网供给电力的电气设备有关 的数据。预测部根据上述数据预测电气设备的能量需求。计算部根据所预 测出的能量需求，为了优化与上述电机设备有关的能量而计算上述电气设 备的动作。控制部根据所计算出的动作，将用于控制上述电气设备的控制 信息向上述客户端装置发送。

附图说明

图1是表示实施方式的系统的一例的图。

图2是表示实施方式的能量管理系统的一例的图。

图3是表示第一实施方式的能量管理系统的一例的功能框图。

图4是用于说明控制对象模型的图。

图5是表示第一实施方式中的处理顺序的一例的流程图。

图6是表示实施方式的优化运算的流程的一例的流程图。

图7是表示一日之中的计算负荷的推移的示意图。

图8是用于说明第二实施方式的能量管理系统的作用的图。

图9是表示第三实施方式的能量管理系统的一例的功能框图。

图10是用于说明第五实施方式的能量管理系统的作用的图。

图11是用于说明第五实施方式的作用的图。

图12是用于说明第五实施方式的作用的图。

图13是表示第六实施方式的能量管理系统的一例的功能框图。

图14是用于说明第六实施方式的能量管理系统的作用的图。

图15是表示第六实施方式中在终端105上显示的内容的一例的图。

图16是表示第七实施方式的能量管理系统的特征的功能框图。

图17是用于说明第七实施方式的作用的图。

图18是用于说明第七实施方式的作用的图。

具体实施方式

图1是表示实施方式的系统的一例的图。图1示出作为所谓的智能电 网而已知的系统的一例。在现有的电网(grid)中，将原子力、火力、水力 等的现有发电站与一般家庭、建筑物、工场等多种多样的需求方通过电网 进行连接。在下一代的电力系统(Power grid)中，除此之外还将太阳能发 电(Photovoltaic Power Generation：PV)系统及风力发电装置等分散型电 源及蓄电装置、新交通系统及充电站等与电力系统连接。这些多种多样的 要素可经过通信网进行通信。

对能量进行管理的系统总称为能量管理系统(Energy Management  System：EMS)。EMS根据其规模等被分类为几类。例如面向一般家庭的 HEMS(Home Energy Management System)、面向建筑物的BEMS(Building  Energy Management System)等。除此之外，还有面向集体住宅的MEMS (Mansion Energy Management System)、面向社区的CEMS(Community  Energy Management System)、面向工场的FEMS(Factory Energy  Management System)等。这些系统协作从而实现极其精细的能量优化控制。

根据这些系统，在现有的发电站、分散型电源、太阳光或风力等可再 生能源、以及需求方的相互之间能够实现高度的协调运用。由此，产生了 基于以自然能量为主体的能量供给系统、及需求方和企业方的双向协作的 需求方参加型能量供需这样的、新型且智能的形态的电力供给服务。

图2是表示实施方式的能量管理系统的一例的图。该系统中，具备客 户端系统和能够与客户端系统通信的作为服务器系统的云计算系统300。以 下，说明对被电网供给电力的需求方(用户)的能量进行管理的一例。需 求方具备电气设备，电气设备也从电网被供给电力。

被电网供给电力的家庭100具备作为客户端系统的一例的家庭网关 (Home Gateway：HGW)7。家庭网关7能够被从云计算系统300提供各 种服务。

云计算系统300具备服务器计算机SV和数据库DB。服务器计算机SV 可以是单体也可以是多个。数据库DB可以设置在一个服务器计算机SV中， 也可以分散配置在多个服务器计算机SV中。

图2中，从电网6供给的电力(交流电力)经由电线杆的变压器61等 而被分配给各家庭。被分配的电力经由电量计(智能电表)19而被分配到 家庭100的配电盘20。电量计19具备对家庭100所具备的可再生能量发电 系统的发电量、家庭100的电力消耗量、从电网6流入的电力量、或者向 电网6逆流的电力量等进行计测的功能。

配电盘20经由配电线21，向与该配电盘20连接的电气设备(照明、 空调、或者热泵式热水器(HP)等)5以及电力调节系统(PCS)104供给 电力。此外，配电盘20具备对每个馈线(feeder)的电力量进行计测的计 测装置。

电气设备5是能够与需求方宅内的配电线21连接的设备，对应于消耗 电力的设备、生成电力的设备、以及消耗并生成电力的设备中的至少某一 种。例如，电动车EV及PV系统101也是电气设备5。电气设备5经由插 座(未图示)可装拆地与配电线21连接，并经由配电线21而与配电盘20 连接。

PV系统101具备设置在家庭100的屋顶或外壁的太阳能面板。由PV 系统101产生的直流电力被供给到PCS104。PCS104将该直流电力提供给 蓄电池102，对家庭100的蓄电池102充电。PV系统101处于利用可再生 能量生产用于使电气设备5运转的能量的、作为能量生产装置的地位。风 力发电系统等也在能量生产装置的范畴中。

PCS104具备变换器(converter)(未图示)，将来自配电线21的交 流电力变换为直流电力并供给到蓄电池102。从电网6输送的电力即使在深 夜也能够向蓄电池102充电。

PCS104具备逆变器(inverter)(未图示)，将从蓄电池102或FC组 件103供给的直流电力变换为交流电力并供给到配电线21。PCS104能够使 电力从蓄电池102或FC组件103供给到电气设备。

总之，PCS104具有用于在蓄电池102及FC组件103与配电线21之间 交换能量的、作为电力变换器的功能。PCS104还具有稳定地控制蓄电池102 及FC组件103的功能。进而，PCS104还向能够与电动车EV连接的连接 器106分配电力。由此，能够使电动车EV的车载电池充放电。

家庭100具备家庭网络25。家庭网络25例如是LAN(Local Area  Network)等通信线路。家庭网络25既可以是有线线路也可以是无线线路。

家庭网关7经由接口(未图示)等可装拆地与家庭网络25和IP网络 200连接。由此，家庭网关7能够与连接于家庭网络25的电量计19、配电 盘20、PCS104、以及电气设备5相互通信。

家庭网关7中，作为实施方式所涉及的处理功能而具备通信部7a。通 信部7a向云计算系统300发送各种数据，或者，从云计算系统300接收各 种数据。即，家庭网关7向云计算系统300发送各种数据，或者，从云计 算系统300接收各种数据。

家庭网关7是具备Central Processing Unit(CPU)和存储器(未图示) 的计算机。存储器存储实施方式所涉及的程序。该程序例如包含用于与云 计算系统300通信的命令、向云计算系统300请求计算电气设备的动作所 涉及的运转调度的命令、或者用于使需求方的意图反映给系统的控制的命 令等。CPU基于各种程序发挥功能，由此实现家庭网关7的诸功能。

家庭网关7是能够与云计算系统300以及服务器计算机SV通信的客户 端装置。从家庭网关7发送的各种数据中，包含用于向云计算系统300请 求各种运算的请求信号。

家庭网关7经由有线线路或无线线路而与终端105连接。通过家庭网 关7与终端105之间的协调的处理，还能够实现作为客户端装置的功能。 终端105除了所谓的触摸面板等之外，例如也可以是通用的便携信息设备、 个人计算机、或者平板电脑终端等。

终端105向用户报告电气设备5、FC组件103、蓄电池102、PV装置 101的工作状况及电力消耗量。将这些信息报告给用户的方法中，例如有在 LCD(Liquid Crystal Display)上显示、或声音引导等。终端105具备操作 面板，受理用户的各种操作及设定输入。

IP网络200是所谓的互联网、或系统供应商的VPN(Virtual Private  Network)等。家庭网关7能够经由IP网络200而与服务器计算机SV通信 或与数据库DB交换数据。IP网络200能够包含用于在家庭网关7与云计 算系统300之间形成双向通信环境的、无线或有线的通信基础设施。

云计算系统300具备收集部300a、预测部300b、计算部300c、控制部 300d、检测部300e以及变更部300f。云计算系统300的数据库DB存储控 制对象模型300g以及各种数据300h。收集部300a、预测部300b、计算部 300c、控制部300d、检测部300e以及变更部300f是在单体的服务器计算 机SV或者云计算系统300中分散配置的功能对象。关于如何在系统中实施 实现功能对象，本领域技术人员是容易理解的。

例如，收集部300a、预测部300b、计算部300c、控制部300d、检测 部300e以及变更部300f可以作为由云计算系统300的服务器计算机SV执 行的程序来实现。该程序能够由单体的计算机执行，也能够由具备多个计 算机的系统执行。通过执行在程序中记载的命令，实施方式所涉及的诸功 能得以实现。

收集部300a从各家庭100的家庭网关7取得与家庭100的电气设备5 有关的各种数据。所取得的数据作为数据300h保存在数据库DB中。数据 300h包含各家庭100的电力需求、各电气设备5的电力消耗量、供热水量、 运转状态、蓄电池102的充电剩余量或充放电电力、PV系统101的发电量 等。这些数据是与家庭100的配电线21连接的设备的有关数据，被利用于 能量需求的预测等。

预测部300b根据由收集部300a取得的数据，对各电气设备5的每时 间的能量需求、以及家庭100的总的每时间的能量需求进行预测。预测部 300对家庭100的电力需求、供热水需求、PV发电量等进行预测。

控制对象模型300g是将蓄电池102或FC组件103抽象化后的模型。 计算部300c根据蓄电池102的控制对象模型300g、和所预测的电力需求、 所预测的供热水需求以及PV发电量，对蓄电池102的充放电调度进行计算。 此外，计算部300c根据FC组件103的控制对象模型300g、和所预测的电 力需求、所预测的供热水需求以及PV发电量，对FC组件103的发电调度 进行计算。

即，计算部300c根据所预测的能量需求决定电气设备5的动作，以优 化家庭100中的能量。也就是说，计算部300c根据所预测的能量需求，计 算能够优化家庭100中的能量收支的、与电气设备5的动作有关的运转调 度。将该处理称作优化调度。

能量收支是例如光热费收支。光热费收支例如通过电气设备5所消耗 的电力的成本和主要由PV系统101生成的电力的售电金额之间的平衡来评 价。所计算的电气设备5的时间序列的运转调度被存储在数据库DB中。

控制部300d根据所计算的运转调度来计算用于控制电气设备5的控制 信息。即，控制部300d根据优化调度的结果，生成用于蓄电池102的充放 电、运转、或者FC组件103的发电的运转/停止指示，输出目标值等。这 些控制信息经由通信线路40被发送到家庭100的终端105及家庭网关7。

检测部300e检测与计算部300c进行的运转调度的计算有关的负荷。 负荷是指服务器计算机SV的处理负荷、从数据库DB读出数据所耗费的时 间、或者云计算系统300内的通信负荷等。变更部300f变更与运算调度的 计算有关的参数，以抑制从所检测的负荷的基准的脱离。

家庭100的终端105具备界面部(图3所示的界面部105a)。界面部 105a能够用于使从控制部300d发送的控制信息反映用户的意图。也就是 说，电气设备5不仅基于控制信息而被控制，还能够基于用户的意图而被 控制。

界面部105a具备显示器。显示器显示蓄电池102的充放电调度、FC 组件103的发电调度等。用户能够观察在显示器上显示的内容而确认调度， 选择所显示的调度的执行可否。由此能够使调度的执行反映需求方的意图。

此外，需求方能够经由界面部105a输入用于向云计算系统300请求调 度的再计算的指示(指令)、调度的计算所需要的信息。

在上述构成中，可以理解为，服务器计算机处于作为主装置的位置， 家庭网关处于接收来自主装置的控制信号的辅装置的位置。接着，以上述 构成为基础对多个实施方式进行说明。

[第一实施方式]

图3是表示第一实施方式的能量管理系统的一例的功能框图。图3中， 从家庭100的PCS104、电气设备5、蓄电池102、FC组件103、电量计19 以及配电盘20，经由家庭网关7定期或不定期地向云计算系统300发送各 种数据。数据中，例如有各电气设备5的每规定时间的电力消耗量、运转 状态、蓄电池102的充电剩余量或充放电电力量、家庭100的电力需求、 供热水需求以及PV发电量等。

例如，若任一数据的传感值脱离了规定值，则家庭网关7将该数据向 云计算系统300发送。不定期是指在这样的定时下的发送。表示数据所应 该存在的范围的规定值能够由需求方经由界面部105a进行设定。此外，需 求方对终端105的操作履历等也被发送到云计算系统300。这些数据及信息 被保存在数据库DB群中。

预测部300b除了所收集的电力需求、供热水需求、PV发电量以外， 还利用天气预报等的气象信息等，对作为对象的日期的每规定时间的电力 需求、供热水需求、PV发电量进行预测。气象信息按照1日数次的定时被 从其他服务器(气象局等)分发。预测计算也可以与接收到该气象信息的 定时相应地执行。

计算部300c根据通过预测计算而算出的每规定时间的能量需求、电气 费用和控制对象模型300g，执行与电气设备5的动作控制有关的优化调度。

预测部300b及计算部300c例如能够作为每个需求方的专用的功能对 象而在云计算系统300中被执行。也就是说，能够按每个需求方设置预测 部300b及计算部300c的功能。例如，通过在程序的执行过程中建立多个 线程能够实现这样的形态。根据这样的形态，有容易确保安全等优点。

或者，还能够将预测部300b及计算部300c作为对多个需求方设置的 功能对象来执行。也即是说，还能够以合并多个需求方而得到的单位来执 行预测部300b及计算部300c进行的运算。根据这样的形态，能够得到节 约计算资源等的优点。

例如，在预测部300b包含PV发电量的预测功能的情况下，这样的形 态的亲和性高。即，这是因为，能够将预测PV发电量的模块(PV发电预 测部：未图示)、或者预测部300b以对规定的地区的需求方共通的形态来 设置，PV发电量与气象紧密关联，气象是以某种程度的广度的地区为单位 的现象。详细情况在后面叙述。

图4是用于说明控制对象模型的图。实施方式的控制对象模型包含蓄 电池102及FC组件103双方或任一方的输入输出模型、和电力及热双方或 任一方的供需平衡模型。该控制对象模型包含，用于限制向电网6的电力 逆流量的制约条件、和表示蓄电池容量及FC组件的储热水槽容量或任一方 的制约条件。

假设针对供气G_FC(t)的FC组件103的发电量为P_FC(t)，则在FC 组件103的输入输出模型中，表示为P_FC(t)＝f(G_FC(t))。(t)是表 示时刻t的指数(index)。假设针对供给G_FC(t)的FC组件103的排热量 为Q_FC(t)，则表示为Q_FC(t)＝g(G_FC(t))。

假设充电剩余量S(t)的蓄电池以电力P_SB(t)进行充放电时，蓄电 池102的输入输出模型在式(1)中表示。

【数学式1】

S(t)＝S(t-1)-βP_SB(t)     (1)

β：表示充放电时的损失的系数

电力的供需平衡模型例如能够由式(2)那样表示。P_D(t)表示电气设 备5的电力消耗量即电力需求。P_C(t)表示从电网6的购入电力或向电网 6的售电电力。P_PV(t)表示PV系统101的发电量。

热的供需平衡模型例如能够由式(3)、(4)那样表示。Q_D(t)表示 供热水需求。H(t)表示储热水量。假设以来自储热水槽的供热水Q_ST(t) 无法供应的供热水需求Q_B(t)从辅助热水设备(boiler)供给。供气量G (t)是对G_FC(t)加上向辅助热水设备的供给G_B(t)而得到的。

【数学式2】

P_C(t)+P_PV(t)+P_FC(t)+P_SB(t)＝P_D(t)+P_H(t)      (2)

αH(t-1)+Q_FC(t)+Q_H(t)＝H(t)+Q_ST(t)          (3)

Q_ST(t)+Q_B(t)＝Q_D(t)                         (4)

P_H(t)：防逆流加热器的耗电

Q_H(t)：防逆流加热器的发热量

α：储热水效率

来自FC组件103及蓄电池102的、禁止向电网6的逆流的制约条件例 如在式(5)中表示。表示蓄电池102的容量的制约条件例如在式(6)中 表示。表示FC组件103的储热水容量的制约条件例如在式(7)中表示。

【数学式3】

P_FC(t)+P_SB(t)≤P_D(t)+P_H(t)              (5)

S_min≤S(t)≤S_max                        (6)

H_min≤H(t)≤H_max                        (7)

H_min：储热水容量下限值

H_max：储热水容量上限值

S_min：蓄电容量下限值

S_max：蓄电容量上限制

计算部300c根据电力需求、供热水需求、PV发电量、电气/燃气(gas) 的费用单价以及电力购买价格等，通过用于使光热费收支(能量成本)最 小化的优化计算，计算FC组件103的发电P_FC(t)的调度和蓄电池102的 充放电P_SB(t)的调度。优化算法例如能够使用遗传算法。

作为应该用遗传算法进行最大化的适合度Fit的一例，能够考虑式(8) 的函数。式(8)的右边是以每1日的光热费收支C为自变量的单调增加函 数f(C)(f(C)＞0)和与设备运转的不连续性有关的成本之和的倒数。 光热费收支C在式(9)中表示。采用f(C)＞0的单调增加函数的理由在 于，在发电量较大地超过家庭的电力需求的情况下，光热费收支C有可能 为负。

【数学式4】

$C=\underset{t=0}{\overset{23}{\Sigma }}(C_{F}G\left(t\right)+C_E\left(t\right)P_C\left(t\right))---\left(9\right)$

C_F：燃气费用单价(￥/kcal)

控制部300d基于优化调度的结果，生成用于蓄电池102的充放电或者 FC组件103的发电的运转/停止指示、输出目标值等(以下总称为控制信 息)。控制信息例如每当实施优化调度时生成。所生成的控制信息被发送 到家庭100的家庭网关7。需求方经由用户界面105a对系统指示基于所发 送的控制信息的控制的可否。

图5是表示第一实施方式中的处理顺序的一例的流程图。在优化运算 中需要所预测的电力需求、所预测的供热水需求、所预测的PV发电量等。 因此，优化运算例如1日数次地与预测计算的实施定时相应地执行。

图5中，预测部300b从数据库DB取得每规定时间的电力需求、供热 水需求、PV发电量(步骤S1－1)。该步骤中也可以取得过去的记录(log) 数据。接下来，为了计算运转调度，预测部300b预测每规定时间的电力需 求、供热水需求、PV发电量(步骤S1－2)。

接着，为了使光热费收支最小，计算部300c计算FC组件103的发电 量的每规定时间的调度、和蓄电池102的充放电量的每规定时间的调度(步 骤S1－3)。算出的运转调度被存储在数据库DB中。

接着，系统将包含蓄电池102的运转调度或FC组件103的运转调度的 消息信号经由IP网络200向终端105发送。终端105解读消息信号，将各 运转调度显示在界面上(步骤S1－4)。从消息信号的发送到涉及显示的 程序定期地或者根据用户的请求而被执行。

接着，云计算系统300等待许可消息信号的到来(步骤S1－5)。许 可消息信号表示用户许可了运转调度的执行这一情况。若许可消息信号到 来(步骤S1－5的“是”)，则控制部300c经由IP网络200向家庭100 的家庭网关7发送控制信息(步骤S1－6)。

控制信息包含用于按照被许可了的运转调度而对家庭100的电气设备 5进行控制的信息。控制信息例如包含用于蓄电池102的充放电、FC组件 103的发电的运转/停止指示、输出目标值等。步骤S1－1～步骤S1－6的 顺序按调度的每个时间间隔而重复。

图6是表示实施方式的优化运算的流程的一例的流程图。作为优化算 法的一例，采用遗传算法。以下，对基于遗传算法的处理顺序进行说明。

(步骤S2－1)初期个体群的生成

该步骤中，计算部300c使n个初期个体产生。n是随机的值，或者是 基于过去的实绩值的值。个体的遗传基因例如是时刻t的FC组件103的运 转/停止、FC组件103的发电量、蓄电池102的充放电电力等。作为遗传 基因列，例如能够设置1日的量(24小时的量)。各个个体是FC组件103、 蓄电池102的各遗传基因列的集合。

(步骤S2－2)适合度评价

该步骤中，计算部300c使不满足制约条件的个体的遗传基因比特反转， 为了满足制约条件而改变该个体。若生成了n个满足制约条件的个体，则 计算部300c计算各个体的适合度以及其世代的平均适合度。将某世代的平 均适应度与其之前的2世代的平均适应度进行比较，如果其结果在任意设 定的值ε以下，则计算部300c结束算法。

(步骤S2－3)淘汰

该步骤中，计算部300c排除不满足制约条件的个体。由此，不满足制 约条件的个体被淘汰。在存在既定数以上的个体的情况下排除适应度差的 (适应度小的)个体，以使个体的数量保持在既定数以下。

(步骤S2－4)增殖

该步骤中，个体数比预先定义的个体数少的情况下，计算部300c使适 应度最好的个体增殖。

(步骤S2－5)交叉

计算部300c随机进行成对(pairing)。成对按照对全部个体数的比例 (交叉率)而进行，按每个对随机选择遗传基因位点，使其一点交叉。

(步骤S2－6)突然变异

该步骤中，计算部300c按照对全部个体数的比例(突然变异率)随机 选择个体，使各个体的任意(随机决定的)的遗传基因位点的遗传基因比 特反转。

(步骤S2－7)制约条件检查

一边使世代数递增一边重复(步骤S2－2)～(步骤S2－7)的顺序， 直到满足世代数＜最大世代数的条件(步骤S1－7的循环)。若满足该条 件，则计算部300c将结果输出(步骤S2－8)，结束计算顺序。

如以上说明的那样，根据该实施方式，能够效率良好地求出用于使各 家庭100的总的能量成本最小或抑制得较低的、FC组件的发电调度或蓄电 池的充放电调度。即，第一实施方式中，优化调度利用云计算系统300的 服务(或者资源)而实施。因此，能够降低在家庭100中设置的信息设备 的负荷。

图7是表示一日之中的计算负荷的推移的示意图。负荷高的优化调度 的计算在刚刚接受气象信息的分发后的定时被1日数次执行。例如，若假 设气象信息的分发时刻为21点和6点，则计算负荷的峰值集合在其周边的 时间带。因而，利用云服务，分散该时间带的计算负荷，从而对于服务提 供者而言，能够显著抑制设备投资等。这是因为，不是由固定的专用服务 器计算机资源来提供服务，而是能够与变动的计算负荷相应地，使计算机 资源灵活地增强。

例如，假设多个服务器计算机SV1～SV5与运算有关。假设使其中的1 个服务器计算机SV1进行100件家庭100的计算。即使以服务器计算机SV1 的能力能够供应低负荷的时间带，也有在接受气象信息的分发后的规定期 间(例如，30分钟)负荷变高、服务器计算机SV1的资源不足的可能。

因此，在高负荷的时间带，使其他服务器计算机SV2～SV5也分担该 计算，并使计算的结果存储在数据库DB中。这样，能够从数据库DB取得 与计算的结果有关的数据，并控制各需求方的电气设备。

在这样的情况下，服务器计算机SV1首先向其他服务器计算机SV2～ SV5发送询问消息信号，询问用于计算的资源是否充足。服务器计算机SV1 向返回了表示同意分担的应答消息信号的服务器计算机SV发送处理对象 的各种数据并请求计算的分担。

另外，计算所需要的数据被赋予能够确定需求方的标识符(需求方号 码等)。服务器计算机SV1根据该标识符，能够确定单独的需求方，进而， 能够单独地控制需求方的电气设备。

在现有技术中，还可以考虑向互联网应用服务提供商(ASP)委托优 化计算，通过利用配置在数据中心等的服务器计算机的资源，减少需求方 的计算机资源。但是，对于服务提供者而言，可以认为随着需求方的增大， 持续地需要使数据库容量增加、或对应于计算负荷的峰值而使专用服务器 计算机的最大计算功能力增强等大量的设备投资。

相对于此，根据第一实施方式，对于需求方及服务提供者双方而言， 能够消除计算负荷、数据库容量的增大的风险，因而能够抑制设备成本。 进而，根据第一实施方式，还能够使需求方的意图反映到电气设备的节能 中。综上所述，根据第一实施方式，能够提供一种可降低运算的负担的能 量管理系统、能量管理方法、程序、服务器装置以及客户端装置。

[第二实施方式]

图8是用于说明第二实施方式的能量管理系统的作用的图。第二实施 方式的构成与第一实施方式相同。

第二实施方式中，图8所示那样的日历被显示在终端105的界面。日 历在例如图5的步骤S1－4中与调度信息一起被显示在终端105的接口。 用户根据所显示的日历指定过去的任意的日期。表示所指定的日期的日期 指定消息信号被发送到云计算系统300的预测部300b。接收到日期指定消 息信号的预测部300b从数据库DB读出该日期的电力需求及供热水需求， 并传递给计算部300c。

根据以上的顺序，预测部300b不执行需求预测计算，而是仅从数据库 DB读出已有的数据即可。因而，能够大幅简化电力需求预测和供热水需求 预测的处理，能够大大降低服务器计算机SV的计算负荷。

[第三实施方式]

图9是表示第三实施方式的能量管理系统的一例的功能框图。图9中， 对与图3共通的部分赋予相同符号来表示，在这里仅说明不同的部分。

第三实施方式中，作为所预测的电力需求，预测部300b从数据库DB 读出预测对象的需求方的、预测日(应预测需求的日期)的1周前的相同 礼拜日期的相同时刻的电力需求的实绩值。同样，将预测对象的需求方的、 预测日的1周前的相同礼拜日期的相同时刻的供热水需求实绩值作为所预 测的供热水需求。从数据库DB读出的过去的实绩值作为预测值而被传递 给计算部300c。这样，也能够大幅简化电力需求预测和供热水需求预测的 处理，能够大大降低服务器计算机SV的计算负荷。

需求方经由终端105对云计算系统进行请求，从而能够设定这样的处 理模式。用于决定处理模式的执行的OK(通过)/NG(出错)的设定登 记信息被存储在数据库DB中。

具体的而言，若从用户向终端105的界面提供了设定输入，则终端105 将与设定内容有关的消息信号经由IP网络200向云计算系统300发送。接 收到该消息信号的云计算系统300在数据库DB中的与发送源的用户有关 的存储区域中存储设定内容。

预测部300b在控制程序的中途确认是否登记了表示模式设定的有无的 标志(未图示)。若登记了标志，则预测部300b如上述那样，从数据库 DB将对象的需求方的、1周前的相同礼拜日期的相同时刻的值读出并传递 给计算部300c。

[第四实施方式]

第四实施方式中，作为所预测的电力需求，预测部300b从数据库DB 将一日的电力需求最大的日期的电力需求实绩值、和一日的电力需求最小 的日期的电力需求实绩值这两种电力需求读出并传递给计算部300c。同样， 作为所预测的供热水需求，预测部300b从数据库DB将一日的电力需求最 大的日期的供热水需求实绩值、和一日的电力需求最小的日期的供热水需 求实绩值这两种供热水需求读出并传递给计算部300c。

不是对在数据库DB中存储的全部的数据进行检索，如果将检索对象 期间设为与例如季节(春、夏、秋、冬)对应的、某个范围的期间，则能 够减轻计算负荷。

计算部300c将作为对象的家庭100的运转调度(蓄电池102的充放电 调度、FC组件103的发电调度等)按照这两种需求模式(所预测的电力需 求、所预测的供热水需求)的每种模式进行计算。所计算的运转调度被发 送到家庭网关7，并从终端105通知给需求方。

需求方选择并指定某一个运转调度，将选择的调度的执行许可提供给 控制部300d。这样，能够在能量管理系统与需求方之间形成对话环境，能 够在接近于需求方的希望的调度之下使电气设备运转。

[第五实施方式]

图10是用于说明第五实施方式的能量管理系统的作用的图。第五实施 方式中的系统构成与第一实施方式相同。

第五实施方式中，变更部300f根据由预测部300b算出的需求预测和 由检测部300e检测到的计算负荷，变更与运转调度的计算有关的参数。参 数中，例如有调度的时间性的间隔、即调度运算的周期。调度的间隔通过 调度间隔变更部300f1而被变更。

参数中，除此之外，还有作为调度的对象的期间(调度期间)等。调 度期间通过调度期间变更部300f2而被变更。进而，还能将数据库DB中存 储的各数据项目分别作为参数考虑。

在第一实施方式中按每规定期间算出了运转调度。在第五实施方式中， 考虑生活模式按照每个需求方而不同的情况，使调度运算的周期按每个需 求方而变化。例如，由于当需求方外出时能量需求几乎不变动，所以与在 家时相比使运算的周期变长。由此，能够抑制云计算系统300侧的负荷、 特别是服务器计算机SV的处理负荷，能够有效率地利用作为系统整体的运 算资源。

当在家的需求方变多时运算的周期整体变短，云计算系统300侧的负 荷变大。因此，如果表示比较大的需求变动的需求方的数量成为既定的阈 值以上，则作为整体而将调度的运算周期从短的模式向长的模式变更。由 此，能够抑制云计算系统300侧的负荷。

图11及图12是用于说明第五实施方式的作用的图。如图11所示，若 所预测的电力需求的一定期间的平均值成为既定的阈值以下，则能够判断 为需求方例如正在外出。由此，变更部300f使调度间隔比通常长，使计算 部300c的计算负荷降低。此外，若服务器计算机SV的计算负荷成为既定 的阈值以上，则变更部300f为了降低计算负荷而使调度间隔加长。

如图12所示，若服务器计算机SV的计算负荷成为既定的阈值以上， 则变更部300f通过使调度期间加长而降低计算部300c的负荷。

根据第五实施方式，能够降低云计算系统300的计算负荷。在可降低 计算负荷的情况下，通过利用多个需求方间的计算负荷的差异而对多个服 务器分配计算任务，还能够避免向特定的服务器计算机的负荷集中，使负 荷平均化。

相反，即使根据特定的需求方的要求而变更了优化计算的参数从而增 大了服务器计算机的计算负荷，通过将该需求方的优化计算分配给其他服 务器计算机，也能够使负荷平均化。这样，在从需求方接受了成本增加的 同意的基础上，能够实现服务品质的提高。

[第六实施方式]

图13是表示第六实施方式的能量管理系统的一例的功能框图。图13 中，对与图9共通的部分赋予相同符号来表示，在这里仅说明不同的部分。

第六实施方式中，如图14所示那样，预测部300b将由需求方所选择 的日期的电力需求(预测值)以及供热水需求(预测值)分别从数据库DB 读出多个。这些多个需求预测值被变换为通信数据，经由IP网络200送到 终端105或家庭网关7。

终端105将所发送的多个需求预测值进行视觉性显示。由此，如图15 所示，将多个需求预测结果提示给需求方。图15中，关于所预测的电力需 求，示出两种预测结果。关于所预测的供热水需求也是同样的。需求方例 如点击无线按钮或在触摸面板上进行指定等来选择某种需求预测结果。选 择的结果经由IP网络200通知给云计算系统300。

计算部300c接受该通知，计算与需求方所选择的需求预测(需求模式) 对应的、蓄电池102的充放电调度或FC组件103的发电调度。这样算出的 运转调度被发送到HEMS，例如在由终端105接受需求方的执行许可后被 反映到电气设备5的控制中。

第六实施方式中，能够提供用于在能量需求预测中反映需求方的意图 的界面。也就是说，需求方能够自己选择系统所提示的多个模式中的需求 预测。

在需求方的行为中，除了能够区分休息日和平时等的比较模式化的生 活行为以外，还有紧急外出或突发行为等不能预测的行为。脱离通常模式 的行为对电力及供热水的需求带来较大影响。蓄电池、FC组件等的运转调 度也根据需求而变动。但是，在系统侧预测需求方的行为是困难的。这是 与BEMS及FEMS相比、HEMS面向家庭向而特有的情况。

因此，在第六实施方式中，例如根据行为模式而向需求方提示可预测 的多个需求模式，使需求方选择某一个模式。在第四实施方式中已计算的 运转调度被提示多个，相对于此，在第六实施方式中，特征在于，成为调 度计算的基础的预测模式被提示多个。

例如，由需求方判断作为计算结果的蓄电池、FC组件的运转调度的适 合、不适合必定不是容易的。对此，如果是需求基础的信息，则根据外出、 在家等的计划，无论是电力、供热水中的哪一个，需求方都应该能在某种 程度上判断其适合、不适合。由此，即使发生了需求方的突发行为或紧急 计划变更，也能够随之算出优化的运转调度。

另外，预测电力需求、供热水需求的基准不限于需求方的行为，当然 也能够应用天气预报或计划性停电的请求等不同的其他基准。第七实施方 式中，对利用了天气预报的电力的供需预测进行说明。

[第七实施方式]

图16是表示第七实施方式的能量管理系统的特征的功能框图。第七实 施方式中，作为能量需求的替代，对需求方房屋中具备的PV系统101的能 量的供给量进行预测。

图16中，预测部300b从气象信息服务器WS取得气象信息。第七实 施方式中，作为气象信息的一例，采用云的移动预测信息。云的移动预测 信息例如能够通过处理由气象雷达、气象卫星取得的图像而生成。

数据库DB中，作为实施方式所涉及的数据，存储PV发电量模型300i 和地图数据300j。PV发电量模型300i是将PV系统101的特性模型化后得 到的数据，例如记录相对于日照(Lux)的发电量这样的参数。

地图数据300j是将作为控制对象的地区(家庭100所在的市区村、县、 州等)划分为例如网格状并数字地图化后的数据库。优选的是，使地图数 据300j的分辨率细致到能够与云的移动预测信息组合处理的程度。

预测部300b从气象信息服务器WS取得云的移动预测信息，参照地图 数据300j预测对象地区的云的移动。并且，预测部300b按每个网格区域， 按时间序列来预测被云遮盖的时间带和晴天的时间带。根据其结果，预测 部300b参照PV发电量模型300i，按每个网格来预测PV系统101的发电 量。

图17是用于说明第七实施方式的作用的图。图17中，在地图数据300j 所示的地图上，一并示出移动的云。例如以美国的科罗拉多州为例，正好 其东侧一半被云遮盖。放大图中，示出了将科罗拉多州划分为4个地区C1～ C4的网格。

由于云的有无与PV系统101的发电量紧密有关，所以若能够预测云的 移动、形状的变化，则应该能够按时间序列算出发电量。例如能够预测地 区C1、C3的发电量比地区C2、C4的发电量高，若利用PV发电量模型300i 则还能够算出具体的数值。

因此，在第七实施方式中预测云的移动，将其结果与PV发电量模型 300i相对照而预测发电量，并且还参照地图数据300j，预测作为对象的家 庭100中的能量供给量。另外，为了在数字地图上确定需求方房屋，可以 参照服务合同时申请的住所，也可以利用全球定位系统(GPS)等确定需 求方房屋的位置。

图18是用于说明第七实施方式的作用的图。图18将日本的东京都内 23区的港口区作为一例而示出。图18中示出了，即使变更地理的比例尺 (scale)也能够得到与上述同样的效果。

假设港口区中的地区M被划分为M1～M4这4个网格。其中，与有云 的划分区M2、M4相比，无云的划分区M1、M3的PV系统的发电量更高。 由此，能够预测划分区M1中的建筑物H1的发电量比划分区M4中的建筑 物H4的发电量高。云随着时间的经过而移动或变浓或消失，但利用气象信 息能够预测这样的变化，因此也能够按照时间序列来预测PV发电量。

此外，第七实施方式中，能够将属于相同地区或划分区的建筑物的PV 发电量预测，以地理区域(地区或划分区、或者与其类似的区域)为单位 统一实施。例如，也可以是，划分区M1中，不是按每个建筑物H1分别预 测PV发电量，而是对于相同划分区中的多个建筑物H1统一预测PV发电 量。划分区M2、3、4也是同样的。

这样的形态对应于将图3、图9或图13所示的预测部300b、计算部300c 作为对多个需求方设置的功能对象而执行的形态。由此，能够大幅降低计 算量，减轻云计算系统300的负荷，实现计算资源的节约。此外，能够最 大限度地享受在云计算系统300中设置预测计算功能的优点。

根据以上的第七实施方式，在多个需求方中共用预测部300b的运算资 源，例如还能够预测既定的地区中的家庭100的能量自给量。由此，还能 够得到运转调度的计算精度提高等效果。

此外，第七实施方式中，采用了将PV系统101的发电性能模型化后得 到的PV发电量模型300i。该PV发电量模型300i能够对多个需求方共通 地使用，所以能够统一执行对多个需求方的预测运算。由此，与按各个需 求方分别预测PV发电量相比，能够显著减轻运算负荷。

进而，第七实施方式中，能够将地理区域划分为例如网格状来进行确 定，因此不限于PV发电量的预测，还能够实现向更加精细的优化控制的应 用。

例如，当预测到与电力供给量相比电力需求超出时，有时政府会要求 节电请求或计划停电、或者轮流停电。这些要求指定地区而被发行，所以 第七实施方式的亲和性较高。

也就是说，由于能够按每个地区实施需求预测、发电量预测，所以通 过将节电请求纳入预测的参数中，能够实现更加精细的配电优化控制。例 如实现与计划停电的调度相应地以地区单位进行蓄电、并将充电电力对停 电地区进行分配等的控制。进而，通过任意组合多个地区网格，还能使优 化控制所涉及的地理区域按照时间序列动态地变化。

对本发明的几个实施方式进行了说明，但这些实施方式是作为例子而 提示的，并不意欲限定发明的范围。这些新的实施方式能够以其他各种形 态实施，在不脱离发明主旨的范围内，能够进行各种省略、替换、变更。 这些实施方式及其变形包含在发明的范围及主旨中，并且包含在权利要求 所记载的发明及其等同范围中。