运转计划创建方法、运转计划创建装置以及运转计划创建程序

技术领域

本发明涉及运转计划创建方法、运转计划创建装置以及运转计划创 建程序。

背景技术

目前，已经认识到应对地球环境问题的对策是世界规模的课题。作 为该对策被关注的是太阳能发电等自然能源的利用。太阳能发电易受天 气的影响，输出不稳定，所以对其有效利用进行了各种研究。

作为应对太阳能发电不稳定性的方法，存在按照运转计划来运用蓄 电池、燃料电池等其它种类的分散电源的方法。该运转计划例如是适当 地控制来自容量有限的蓄电池的放电的控制参数。例如，在使用当电力 需要超过了规定电力值时使蓄电池放电的削峰（peak-cut）方式作为蓄 电池的控制方式的情况下，该电力值成为运转计划。在太阳能发电与蓄 电池的组合运用中，通常基于第二天的电力需要的变化和天气变动的前 日预测，以在电力供求如预测那样变化的情况下使评价值最佳的方式来 创建用于使蓄电池运转一天的运转计划。

另外，存在例如在蓄电池运用中修正运转计划的运用方法。通常， 确认当日的天气状况后的预测比前日预测准确度高。因此，在天气变动 的前日预测不准确的情况下，基于当日天气状况修正运用中的运转计 划，由此来改善蓄电池的运用状况。

另外，还存在例如通过基于在预测偏离的情况下修正运转计划进行 模拟来创建蓄电池运转计划的方法。在该方法中，基于过去的数据来预 先收集电力供求的预测值偏离一定值以上的预测偏离模式及其发生概 率。而且，针对各预测偏离模式，通过模拟来求出将预测偏离时的运转 计划的修正考虑在内的评价值。而且，基于将针对各预测偏离模式得到 的评价值根据各自的发生概率与预测准确时的评价值加权相加而求出 的综合评价值，来创建考虑了预测偏离的情况的运转计划。

专利文献1：日本专利第4245583号公报

非专利文献1：工藤满、竹内章、野崎洋介、远藤久仁、角田二郎， “能源网络的太阳能发电预测技术（エネルギーネットワークにおける 太陽光発電予測技術）”，电气学会论文期刊（電気学会論文誌）B， Vol.127（2007），No.7，pp.847‐853

非专利文献2：高山聪志、岩坂佑二、原亮一、北裕幸、伊藤孝充、 植田喜延、三轮修也、松野直也、龙谷克幸、山口浩司，“大规模太阳 能发电所基于日照量预测的发电计划创建方法（大規模太陽光発電所に おける日射量予測に基づく発電計画作成手法）”，电气学会论文期刊 （電気学会論文誌）B，Vol.129（2009），No.12，pp.1514‐1521

然而，在现有技术中，不并存在能够创建无论天气如何变动都能够 应对的运转计划的技术。

例如，在天气如预测那样变动的情况下以评价值最佳的方式来创建 运转计划这样的通常运转计划创建方法中，即便使用在蓄电池运用中修 正运转计划的方法，有时也会无法应对天气的变动。例如，在天气的变 化预测不准确的情况下，有可能会引起由太阳能发电发出的发电量比预 测少。在这样的情况下，使来自蓄电池的放电量比预测多来进行应对， 会致使在蓄电池运用中蓄电池的余量枯竭。在这样的状况下，即便修正 运转计划，以后也无法进行从蓄电池供给电力这样的应对，所以没有改 善蓄电池的运用状况。

另外，例如在考虑上述预测偏离的情况来创建运转计划的方法中也 未保证蓄电池能够应对天气变动。在该方法中，仅将电力供求的预测值 偏离一定值以上的情况认为是预测偏离模式，所以预测偏离的程度小但 是由于蓄电池余量的不足而引起较大损失的情况也未必能够应对。例 如，有时并为考虑电力需要只是暂时大于预测值的偏离是预测偏离模 式。若由于这样的偏离使得蓄电池的余量比预测少，则有时会导致蓄电 池无法应对天气变动。另外，在该方法中，使用将预测偏离模式的评价 值根据发生概率与预测准确时的评价值加权相加后得到的综合评价值， 所以例如若综合评价值高于预测准确时的评价值，则预测偏离模式的评 价值的考虑相对下降。其结果，也认为有时会选择出很难与预测偏离模 式应对的运转计划。

发明内容

本发明公开的技术是鉴于上述内容而完成的，其目的在于提供一种 能够创建无论天气如何变动都能够应对的运转计划的运转计划创建方 法、运转计划创建装置以及运转计划创建程序。

在本申请公开的运转计划创建方法的一个方式中，计算机执行生成 多个表示针对所给予的条件能够引起的供求电力值的变化的方案的处 理。另外，在运转计划创建方法中，计算机执行按多个方案分别计算在 使蓄电池运转的情况下能够得到最佳评价值即第一评价值的运转计划 的处理。另外，在运转计划创建方法中，计算机执行按多个运转计划候 选分别计算针对各方案在使蓄电池以运转计划候选运转的情况下能够 得到的第二评价值的处理。另外，在运转计划创建方法中，计算机执行 按多个运转计划候选分别计算关于各方案第一评价值与第二评价值的 差值的处理。另外，在运转计划创建方法中，计算机执行基于差值从多 个运转计划选择蓄电池的运转计划的处理。

根据本申请公开的技术的一个方式，起到能够创建无论天气如何变 动都能够应对的运转计划的效果。

附图说明

图1是表示实施例1的运转计划创建装置的功能结构的图。

图2是表示需要变动方案的一个例子的图。

图3是表示日照时间变动概率表的一个例子的图。

图4是用于说明削峰效果的图。

图5是表示最佳运转评价表的一个例子的图。

图6是表示初始运转计划表的一个例子的图。

图7是表示修正运转评价表的一个例子的图。

图8是表示应对能力评价表的一个例子的图。

图9是用于说明天气变动模型的图。

图10是表示日照量变动方案的一个例子的图。

图11是表示供求方案的一个例子的图。

图12是用于说明控制参数的搜索范围的图。

图13是表示后悔值的分布的一个例子的图。

图14是表示后悔值的分布的一个例子的图。

图15是表示后悔值的分布的一个例子的图。

图16是表示运转计划创建装置的处理步骤的流程图。

图17是表示供求方案的生成处理的处理步骤的流程图。

图18是表示初始运转计划的选择处理的处理步骤的流程图。

图19是表示使用了环境负荷降低效果的情况下的最佳运转评价表 的一个例子的图。

图20是表示使用了环境负荷降低效果的情况下的修正运转评价表 的一个例子的图。

图21是表示应对能力评价表的一个例子的图。

图22是表示使用了成本降低效果的情况下的最佳运转评价表的一 个例子的图。

图23是表示使用了成本降低效果的情况下的修正运转评价表的一 个例子的图。

图24是表示应对能力评价表的一个例子的图。

图25是表示执行运转计划创建程序的计算机的一个例子的图。

图26是用于说明通信基站的运转模式的图。

图27是表示通信基站的运转计划的一个例子的图。

图28是表示通信需要的变化的一个例子的图。

图29是用于说明应对通信需要所需要的能源量的图。

图30是表示模式切换成本的一个例子的图。

图31是表示运转模式的搜索范围的一个例子的图。

图32是表示通信需要变动概率表的一个例子（6点-10点）的图。

图33是表示相对于通信需要方案的最佳运转计划的一个例子的图。

图34是表示运转计划的评价的一个例子的图。

具体实施方式

以下，结合附图对本申请所公开的运转计划创建方法、运转计划创 建装置以及运转计划创建程序的实施例详细地进行说明。此外，该实施 例不限定本发明。各实施例能够在处理内容不矛盾的范围内适当地组 合。

[实施例1]

对实施例1的运转计划创建装置的结构进行说明。该运转计划创建 装置预计修正用于使蓄电池运转一天的运转计划，创建表示从运转计划 开始时刻到修正时刻为止的运转计划的初始运转计划以便在修正时刻 以后无论天气如何变动都能够应对。该运转计划开始时刻例如为0点， 修正时刻例如为13点。此外，在实施例1中，对运转计划创建装置创 建初始运转计划的情况进行说明，但本发明不限于此。例如，运转计划 创建装置对于表示修正时刻以后的运转计划的修正运转计划，也可以与 初始运转计划同样地预计进一步对修正运转计划进行修正来创建。另 外，运转计划开始时刻以及修正时刻也不限于该例示，利用运转计划创 建装置的人可以设定为任意值。

图1是表示实施例1的运转计划创建装置的功能结构的一个例子的 图。如图1所示，运转计划创建装置100具有存储部110和控制部120。 另外，运转计划创建装置100与输入装置101和输出装置102连接。

输入装置101接受各种信息的输入。例如，输入装置101接受需要 数据111a以及日照量数据112。另外，输入装置101接受例如蓄电池的 运转开始时刻、运转结束时刻以及运转计划修正时刻作为指定应创建的 运转计划的条件。另外，例如输入装置101接受开始时刻t0、结束时刻 t_e、初始日照时间h0、时间刻度宽度Δt作为确定在运转计划创建中应 考虑的日照量变动的范围的条件。例如，输入装置101与键盘、鼠标、 介质读取装置等对应。此外，后述说明输入装置101所接受的信息。

输出装置102输出各种信息。例如，输出装置102从后述的输出部 127接受各种信息并输出接受到的信息。例如，输出装置102与显示器、 监视器等对应。

存储部110具有需要数据111a、需要变动方案111b、日照量数据 112、日照时间变动概率表113、输出变动数据114以及供求数据115。 另外，存储部110具有最佳运转评价表116、初始运转计划表117、修 正运转评价表118以及应对能力评价表119。存储部110例如与RAM （Random Access Memory）、ROM（Read Only Memory）、闪存（Flash  Memory）等半导体存储器元件、磁盘装置、光盘装置或者光磁盘装置 等存储装置对应。

需要数据111a是以需要电力值为要素的时间序列数据。例如，需要 数据111a是将一天中的各时间段与需要电力值建立对应的数据。例如 根据过去的消耗电力值的统计数据来计算该需要电力值。

需要变动方案111b表示运转计划制定对象对于一天的需要的变化 的可能性。例如，需要变动方案111b表示一天中的各时间段的需要电 力值的变化，基于需要数据111a而生成。图2是表示需要变动方案的 一个例子的图。图2的横轴表示时间，纵轴表示电量［kWh］。图2中 例示某工厂一天的需要变动方案111b。在图2中示出了需要变动方案 111b为1种模式的情况，但本发明不限于此。例如，在需要变动方案 111b在星期、时间不同而预测多个变化的方式的情况下，有时存在M 种模式。其中，M是自然数。

日照量数据112是以规定时间为单位的过去日照量的记录。日照量 例如包括以日照时间为单位计测到的值。此处，日照时间是被定义为直 射日光未被云等遮住而以规定值（一般0.12kW／m2）以上的强度照射 地面的时间的值。例如，日照量数据112是以小时为单位记录2010年7 月这一个月的日照时间和每单位面积的累计日照量的数据。日照量数据 112例如是从日本气象协会的数据库取得的数据。

日照时间变动概率表113是表示变动前的日照时间H_before在经过单 位时间后向变动后的日照时间H_after变动的带条件概率P（H_after｜H_before） 的表。

图3是表示日照时间变动概率表的一个例子的图。图3的横向表示 变动前的日照时间H_before，分为“0.0”，“0.1-0.5”，“0.6-0.9”以及“1.0” 4项。另外，纵向表示变动后的日照时间H_after，从“0.0”到“1.0”以 “0.1”为刻度分为11项。如图3所示，日照时间变动概率表113储存 变动前的日照时间H_before在经过一个小时后向变动后的日照时间H_after变动的带条件概率P（H_after｜H_before）。此外，带条件概率P是由0～1表 示的值。

如图3所示，日照时间变动概率表113例如储存从日照时间H_before“0.0”经过一个小时后向日照时间H_after“0.0”变动的带条件概率P为 “0.86”。另外，日照时间变动概率表113储存从日照时间H_before“0.1-0.5”经过一个小时后向日照时间H_after“0.3”变动的带条件概率P 为“0.07”。另外，日照时间变动概率表113同样也储存其它带条件概率 P。此外，图3所示的日照时间变动概率表113的数据结构是一个例子， 不限于此。例如，也可以将变动前的日照时间H_before从“0.0”到“1.0” 以“0.1”为刻度分为11项。

输出变动数据114是以由太阳能发电发出的发电量为要素的时间序 列数据。例如，输出变动数据114是将一天中的各时间段与发电量建立 对应的数据。该输出变动数据114例如由后述的供求方案生成部122生 成，储存于存储部110。例如，输出变动数据114包括表示一天中各时 间段的由太阳能发电发出的发电量的变化的输出变动方案。后述说明该 输出变动方案。

供求数据115是以运用蓄电池的电力网内的电力需要与基于太阳能 发电的输出之差为要素的时间序列数据。例如，供求数据115是表示相 对于所给予的初始状态在其后能够引起的供求电量的变化的供求方案 的集合。供求数据115例如由后述的供求方案生成部122生成，储存于 存储部110。此外，后述说明供求方案。

最佳运转评价表116按多个方案分别存储在使蓄电池运转的情况下 能够得到最佳评价值即第一评价值的运转计划（以下称为“最佳运转计 划”）。例如，最佳运转评价表116将供求方案、基于最佳运转计划的评 价值、以及最佳控制参数相对应地存储。其中，最佳运转评价表116的 “供求方案”表示识别供求方案的识别信息。另外，基于最佳运转计划 的评价值表示进行针对供求方案通过各种控制参数运用蓄电池时的模 拟而根据模拟结果得到的评价值中的最佳评价值。例如，在通过当电力 需要超过规定的电力值时放电的削峰方式使蓄电池运转的情况下，评价 值使用削峰效果。该规定的电力值也称为“放电标准值”。另外，最佳 控制参数表示能够得到基于最佳运转计划的评价值的蓄电池的控制参 数。例如，在通过削峰方式使蓄电池运转的情况下，控制参数使用放电 标准值。此外，评价值不限定于削峰效果，例如也可以将环境负荷降低 效果、成本降低效果、或者它们的值的组合等作为评价值而使用。另外， 控制参数不限定于放电标准值。例如，在通过恒定放电方式使蓄电池运 转的情况下，应放电的时间段与放电量的组合为控制参数。另外，例如 在通过多余电力吸收方式使蓄电池运转的情况下，蓄电池的初始电量为 控制参数。以下，对通过削峰方式使蓄电池运转并将削峰效果作为评价 值而使用的情况进行说明。

此处，对削峰效果进行说明。削峰效果是表示通过削峰方式使蓄电 池运转的情况下的效果的评价值，是根据能够使需求值降低多少来加以 评价的值。例如，削峰效果由下述的式（1）表示。

（削峰效果）＝（无削峰对策需求值）-（削峰对策需求值）··· （1）

此外，需求值与每30分钟的平均使用电力［kW］对应，例如使用 通过模拟计算出的值。例如，需求值由下述的式（2）表示。

（需求值［kW］）＝（30分钟期间的使用电量［kWh］）×2··· （2）

图4是用于说明削峰效果的图。图4的横轴表示时间，纵轴表示电 量［kWh］。使用图4对通过模拟计算削峰效果的情况进行说明。如图 4所示，供求状况4a表示通过模拟得到的无削峰对策的供求状况。供求 状况4a的30分钟期间的最大使用电量为157kWh，所以需求值4b为 157×2＝314kW。此处，在通过削峰控制使蓄电池运转从而成功地使需 求值4b低于需求值4c的情况下，供求状况4a被改善为供求状况4d。 该需求值4c为118×2＝236kW，所以削峰效果4e为314-236＝78kW。 此外，供求状况由下述的式（3）表示。

（供求状况［kWh］）＝（需要电量［kWh］）＋（太阳能发电量［kWh］） -（蓄电池放电量［kWh］（或者，蓄电池充电量））···（3）

图5是表示最佳运转评价表的一个例子的图。例如，最佳运转评价 表116将供求方案“1”、基于最佳运转计划的评价值“36”以及最佳控 制参数“278”相对应地存储。换句话说，最佳运转评价表116表示相 对于供求方案“1”最佳的放电标准值为278kW，以该放电标准值使蓄 电池运转的情况下的削峰效果为36kW。另外，最佳运转评价表116对 于其它供求方案也同样地将供求方案、基于最佳运转计划的评价值以及 最佳控制参数相对应地存储。此外，基于最佳运转计划的评价值是第一 评价值的一个例子。另外，在式（3）中，在使用蓄电池充电量的情况 下，相应的项成为正的项。

图6是表示初始运转计划表的一个例子的图。初始运转计划表117 将初始运转计划与控制参数相对应地存储。其中，初始运转计划表117 的“初始运转计划”表示识别初始运转计划的候选的识别信息。另外， “控制参数”表示初始运转计划的控制参数。例如，在通过削峰方式使 蓄电池运转的情况下，控制参数与放电标准值对应。

例如，初始运转计划表117将初始运转计划“1”与控制参数“50” 相对应地存储。换句话说，初始运转计划表117表示初始运转计划“1” 的放电标准值为50kW。另外，初始运转计划表117对于其它初始运转 计划的候选也同样地将初始运转计划与控制参数相对应地存储。

图7是表示修正运转评价表的一个例子的图。修正运转评价表118 将初始运转计划、供求方案以及最佳修正运转计划相对于初始运转计划 的评价值相对应地存储。其中，修正运转评价表118的“初始运转计划” 表示识别初始运转计划的候选的识别信息。另外，“供求方案”表示识 别供求方案识别的信息。另外，“最佳修正运转计划相对于初始运转计 划P的评价值”按供求方案表示针对所对应的初始运转计划通过表示修 正时刻以后的最佳运转计划的最佳修正运转计划使蓄电池运转的情况 下的评价值。

例如，修正运转评价表118将初始运转计划“1”、供求方案“1”以 及最佳修正运转计划相对于初始运转计划P的评价值“34”相对应地存 储。换句话说，修正运转评价表118表示针对供求方案“1”在通过初 始运转计划“1”使蓄电池运转后通过最佳修正运转计划使蓄电池运转 的情况下的评价值为“34”。另外，修正运转评价表118针对初始运转 计划“1”将其它供求方案与最佳修正运转计划相对于其它初始运转计 划的其它评价值相对应地存储。这样，修正运转评价表118针对一个初 始运转计划将多个供求方案与多个最佳修正运转计划相对于初始运转 计划P的评价值相对应地存储。而且，修正运转评价表118针对其它初 始运转计划也同样地将初始运转计划、供求方案以及最佳修正运转计划 相对于初始运转计划的评价值相对应地存储。此外，最佳修正运转计划 相对于初始运转计划的评价值是第二评价值的一个例子。

图8是表示应对能力评价表的一个例子的图。应对能力评价表119 将初始运转计划、供求方案以及对于初始运转计划的应对能力评价相对 应地存储。其中，应对能力评价表119的“初始运转计划”表示识别初 始运转计划的候选的识别信息。另外，“供求方案”表示识别供求方案 的识别信息。另外，“对于初始运转计划的应对能力评价”表示对于对 应的初始运转计划按照供求方案计算出的后悔值（regret value）。该后 悔值是从最佳修正运转计划对于各供求方案的评价值有多接近相对于 各方案的基于最佳运转计划的评价值这样的观点出发的评价值，后悔值 越低则表示应对能力越高。

例如，应对能力评价表119将初始运转计划“1”、供求方案“1”以 及对于初始运转计划的应对能力评价“2”相对应地存储。换句话说， 应对能力评价表119表示对于供求方案“1”，通过初始运转计划“1” 使蓄电池运转的情况下的应对能力的评价值为“2”。另外，应对能力评 价表119对于初始运转计划“1”将其它供求方案与对于其它供求方案 的应对能力评价相对应地存储。这样，应对能力评价表119对于一个初 始运转计划，将多个供求方案与多个应对能力评价相对应地存储。而且， 应对能力评价表119对于其它初始运转计划也相同地将初始运转计划、 供求方案以及对于初始运转计划的应对能力评价相对应地存储。

返回图1的说明。控制部120具有接受部121、供求方案生成部122、 最佳评价值计算部123、修正评价值计算部124、应对能力计算部125、 最佳计划选择部126、以及输出部127。

接受部121从输入装置101接受各种信息。例如，接受部121从输 入装置101接受需要数据111a以及日照量数据112，并将接受到的需要 数据111a以及日照量数据112储存于存储部110。

另外，例如接受部121从输入装置101接受开始时刻t0、结束时刻 t_e、初始日照时间h0、时间刻度宽度Δt作为确定在运转计划创建中应 考虑的日照量变化的范围的条件。此处，开始时刻t0以及结束时刻t_e 分别与存在发电输出由于天气变动的影响而变动应考虑的程度以上的 可能性的时间段、即若为晴天时则可期待足够的发电输出的时间段的开 始时刻以及结束时刻对应。例如，开始时刻t0为9点，结束时刻t_e为 15点。另外，初始日照时间h0是初始运转计划的创建对象的日期的开 始时刻t0的日照量，例如基于由前日的天气预测的开始时刻t0的天气 计算出。例如，在预测开始时刻t0的天气为“晴”的情况下，初始日 照时间h0为“1”。应予说明，此处虽对接受部121接受初始日照时间 h0的情况进行了说明，但不限于此。例如，接受部121也可以接受初 始日照量。而且，通过将日照量变换为日照时间来计算初始日照时间 h0。该变换中例如使用各月的日照时间与日照量之间的相关关系。具体 而言，进行日照时间与日照量的回归分析，使用得到的回归直线的公式 来计算日照时间。另外，时间刻度宽度Δt与日照量数据112中所记录 的日照时间的时间间隔对应。例如，时间刻度宽度Δt为一个小时。而 且，接受部121将接受到的开始时刻t0、结束时刻t_e、初始日照时间 h0以及时间刻度宽度Δt输出至供求方案生成部122。

供求方案生成部122生成多个表示供求电力值的变化的可能性的方 案。例如，供求方案生成部122基于日照量数据112构建将每单位时间 的天气变动模型化为马尔可夫（Markov）过程的天气变动模型。供求 方案生成部122基于构建出的天气变动模型进行蒙特卡罗模拟，从而产 生多个输出变动方案O。而且，供求方案生成部122通过获取多个输出 变动方案O与由需要数据111a表示的需要变动方案之差来生成多个供 求方案。此处，供求方案是指以运用蓄电池的电力网内的电力需要与太 阳能发电的输出之差为要素的时间序列数据。此外，供求方案生成部122 是生成部的一个例子。另外，供求电力值对应于运用蓄电池的电力网内 的电力需要与太阳能发电的输出之差，也称为“供求差”或者“供求平 衡”。另外，供求方案是方案的一个例子。

以下，对供求方案生成部122所执行的处理详细地进行说明。例如， 供求方案生成部122根据日照量数据112生成日照时间变动概率表113。 具体而言，供求方案生成部122假定某一时刻的日照时间受其紧挨着之 前的时刻的日照时间影响，将各单位时间的日照时间的变化模型化为马 尔可夫过程。此处，之所以供求方案生成部122能够将日照时间的变化 模型化为马尔可夫过程，是因为认为日照时间受云的影响，云量、密度 等状态伴随着时间而连续地变化。即，是由于认为以能捕捉云的状态的 连续变化的程度的时间间隔计测的日照时间受紧挨着之前的时刻的天 气影响。

图9是用于说明天气变动模型的图。例如，如图9所示，供求方案 生成部122将天气分为晴、阴、雨三种。而且，供求方案生成部122根 据记录过去天气的数据对从当前天气开始一个小时后的天气（晴、阴、 雨三种）计算变动的概率，从而生成天气变动模型。供求方案生成部122 以一个小时为单位反复应用天气变动模型，从而输出多个表示一天的天 气变动的可能性的方案。此外，图9所示的天气变动模型是一个例子。 详细而言，供求方案生成部122根据日照时间将天气分类，将各日照时 间之后日照时间如何变化模型化。

例如，供求方案生成部122基于日照量数据112并使用下述的式（4） 计算日照时间H_before经过单位时间后向日照时间H_after变动的带条件概 率P（H_after｜H_before）。

P（H_after｜H_before）＝（日照时间H_before之后出现日照时间H_after的 数据数）/（出现日照时间H_before的数据数）···（4）

利用上述的公式根据过去的日照量数据112计算带条件概率P （H_after｜H_before），从而供求方案生成部122生成图3所示的日照时间变 动概率表113。

例如，供求方案生成部122基于生成的日照时间变动概率表113生 成多个输出变动方案。具体而言，供求方案生成部122从接受部121接 受开始时刻t0、结束时刻t_e、初始日照时间h0、以及时间刻度宽度Δt。 供求方案生成部122将初始日照时间h0设为初始值，对于从开始时刻 t0到结束时刻t_e期间，每单位时间应用日照时间变动概率表113，从 而通过蒙特卡罗模拟（Monte-Carlo Simulation）随机地产生N种模式 的日照量变化方案。应予说明，N为十分大的自然数，例如10000。

例如，供求方案生成部122产生通常随机数r，将x以下的带条件 概率P（x｜H（t））的累计值大于r的最小x设为H（t＋Δt）。例如， 供求方案生成部122在日照时间H（t）为“0.1”的情况下，参照图3 所示的日照时间变动概率表113变动前的日照时间为“0.1-0.5”的列。 而且，供求方案生成部122在产生的随机数“r＜0.45”的情况下，取得 “H（t＋Δt）＝0.0”，在随机数“0.45≤r＜0.6”的情况下，取得“H（t ＋Δt）＝0.1”。这样，供求方案生成部122在从开始时刻t0到结束时刻 t_e的期间，取得按时间刻度宽度Δt变动的日照时间H（t＋Δt）。而且， 供求方案生成部122使用上述日照时间与日照量间的相关关系，将取得 的日照时间H（t＋Δt）变换为日照量I（t＋Δt）。而且，供求方案生成 部122将日照量I（t）从开始时刻t0到结束时刻t_e的变动生成为日照 量变化方案I。另外，供求方案生成部122通过反复执行相同处理来生 成N种模式的日照量变化方案I。应予说明，N为十分大的自然数，例 如10000。

图10是表示日照量变化方案的一个例子的图。图10的横轴表示时 间，纵轴表示日照量［MJ／m2］。日照量变化方案I中的从9点到16 点的时间段是表示日照量从9点到16点的变动的日照量变化方案I，包 括N种模式的方案。另外，从0点到9点的时间段以及从16点到24 点的时间段是基于过去的日照量数据112生成的部分，包括一种模式的 方案。

例如，供求方案生成部122基于生成的日照量变化方案I，生成太 阳能发电的输出变动方案O。例如，供求方案生成部122将日照量变化 方案I所含的日照量I（t）［MJ／m2］变换为太阳能发电而得到的发电 量O（t）［kWh］。例如通过使日照量与根据面板的规模或种类、气温 等而变化的变换效率相对应地估算发电量来进行该变换。这样，供求方 案生成部122根据日照量变化方案I所含的日照量I（t）来计算发电量 O（t），从而生成从开始时刻t0到结束时刻t_e的方案。另外，例如供 求方案生成部122参照太阳能发电的发电量的过去数据，计算各时间段 的发电量的平均值，从而生成从0点到开始时刻t0的发电量以及从结 束时刻t_e到24点的方案。而且，供求方案生成部122通过组合从开始 时刻t0到结束时刻t_e的方案、从0点到开始时刻t0的发电量、以及 从结束时刻t_e到24点的方案来生成一天的输出变动方案O。另外， 供求方案生成部122将生成的输出变动方案O作为输出变动数据114 而储存于存储部110。此外，此处，对使用变换效率的情况进行了说明， 但不限于此。例如，也可以使用日照量I（t）与发电量O（t）之间的 相关关系。具体而言，进行日照量I（t）与发电量O（t）的回归分析， 将日照量I（t）代入得到的回归直线的公式，从而计算发电量O（t）。

例如，供求方案生成部122通过获取多个输出变动方案O与图2所 示的需要变动方案之差来生成多个供求方案。例如，供求方案生成部122 从需要变动方案的各时间段的需要电力值减去输出变动方案O中对应 的时间段的发电量，从而生成供求方案。换句话说，该供求方案成为对 于蓄电池的需要电量的指标。

图11是表示供求方案的一个例子的图。图11的横轴表示时间，纵 轴表示电量［kWh］。该电量越多，表示需要越多。如图11所示，供求 方案表示一天中各时间段的供求电量的变化。例如，供求方案生成部122 在使用了M种模式的需要变动方案和N种模式的输出变动方案的情况 下，生成M×N种模式的供求方案。另外，供求方案生成部122将生成 的供求方案作为供求数据115而储存于存储部110。

返回图1的说明。最佳评价值计算部123按多个方案分别计算使蓄 电池运转的情况下的评价值为最佳评价值的运转计划，并将该最佳的评 价值记录为对于各方案的第一评价值。例如，最佳评价值计算部123对 由供求方案生成部122生成的各供求方案分别创建使模拟的评价值为最 佳的运转计划亦即最佳运转计划。而且，最佳评价值计算部123将供求 方案、基于最佳运转计划的评价值、以及表示最佳评价值的最佳控制参 数相对应地储存于图5所示的最佳运转评价表116。此外，最佳评价值 计算部123是第一计算部的一个例子。

以下，对最佳评价值计算部123所进行的最佳运转计划创建处理详 细地进行说明。此处，对蓄电池通过削峰方式运转的情况进行说明。例 如，最佳评价值计算部123逐个选择由供求方案生成部122生成的供求 方案，并进行以下的处理。最佳评价值计算部123对选择的供求方案应 用各种放电标准值来进行模拟而计算评价值。该放电标准值例如以规定 的刻度宽度按顺序应用控制参数的搜索范围所含的放电标准值。而且， 选择评价值最佳的放电标准值作为最佳运转计划。此处，对控制参数的 搜索范围进行说明。

图12是用于说明控制参数的搜索范围的图。图12的横轴表示时间， 纵轴表示电量［kWh］。图12表示对于图11所示的供求方案的控制参 数的搜索范围。在通过削峰方式使蓄电池运转的情况下，放电标准值为 不超过供求方案的最大需求值的正值。因此，在图12所示的例子中， 最佳评价值计算部123将从最大需求值12a到电力值0kW的范围用作 搜索范围12b。换句话说，最佳评价值计算部123从搜索范围12b选择 任意的电力值作为放电标准值，并将选择的放电标准值用于模拟。其中， 例如放电标准值12c为125kW，放电标准值12d为100kW，放电标准 值12e为75kW。

例如，最佳评价值计算部123选择搜索范围12b所含的放电标准值 中最大的放电标准值157kW，并进行以选择的放电标准值157kW使蓄 电池运转的情况下的模拟。最佳评价值计算部123在到达搜索范围12b 的下限之前反复进行如下处理，即选择刻度宽度1kW低的值作为下一 次放电标准值并同样地进行模拟。最佳评价值计算部123选择通过模拟 得到的放电标准值中表示最佳削峰效果的放电标准值作为最佳运转计 划。而且，最佳评价值计算部123将供求方案、最佳的削峰效果、以及 表示最佳的削峰效果的放电标准值相对应地储存于最佳运转评价表 116。此外，最佳的削峰效果与基于最佳运转计划的评价值对应，表示 最佳的削峰效果的放电标准值与最佳控制参数对应。另外，最佳评价值 计算部123对其它供求方案也执行相同的处理，从而生成最佳运转评价 表116。此外，最佳评价值计算部123所进行的最佳运转计划的搜索处 理不限于上述方法。例如，也可以从搜索范围12b所含的放电标准值中 最低的放电标准值0kW开始以1kW间隔按顺序选择放电标准值。另外， 例如也可以以5kW间隔选择放电标准值。另外，也可以使用Particle  Swarm Optimization（粒子群优化）、遗传算法等优化算法搜索最佳计 划。

修正评价值计算部124创建多个运转计划候选，对各运转计划候选 计算针对各方案在计划修正时刻之前通过该运转计划候选使上述蓄电 池运转的情况下得到的第二评价值。例如，修正评价值计算部124创建 多个初始运转计划的候选。而且，修正评价值计算部124按各供求方案 计算对于创建出的初始运转计划，在修正时刻之前通过该计划使蓄电池 运转，在之后的状态（蓄电池余量）下通过表示修正时刻以后的最佳运 转计划的最佳修正运转计划使蓄电池运转的情况下的评价值。此外，修 正评价值计算部124是第二计算部的一个例子。

以下，对修正评价值计算部124所进行的处理详细地进行说明。首 先，修正评价值计算部124创建初始运转计划的候选。例如，修正评价 值计算部124在从图5所示的最佳运转评价表116的最佳控制参数中的 最小值到最大值的范围内创建初始运转计划的候选。这是由于在通过削 峰方式使蓄电池运转的情况下，对于各供求方案的削峰效果存在伴随着 放电标准值相对于该供求方案从最佳放电标准值偏离而减弱，若偏离一 定以上则成为0的性质。例如，修正评价值计算部124将从50kW到 150kW以10kW为间隔的放电标准值创建为初始运转计划的候选。而 且，修正评价值计算部124将初始运转计划与控制参数相对应地储存于 图6所示的初始运转计划表117。此外，初始运转计划的候选与初始运 转计划对应，放电标准值与控制参数对应。此外，初始运转计划的候选 的创建方法不限定于上述方法。例如，修正评价值计算部124也可以在 图12所示的搜索范围12b任意创建。

接下来，修正评价值计算部124对于各初始运转计划候选创建最佳 修正运转计划。例如，修正评价值计算部124对于各供求方案进行通过 初始运转计划候选运用蓄电池的情况下的模拟。修正评价值计算部124 根据模拟结果计算在修正时刻之前运用蓄电池的情况下的蓄电池余量。 而且，将计算出的蓄电池余量设为蓄电池的初始余量，创建在从修正时 刻到运转结束时刻运转的情况下成为最佳评价值的最佳运转计划，并将 该最佳运转计划记录为对于初始运转计划候选与方案的组合的最佳修 正运转计划。以与上述的最佳评价值计算部123所进行的最佳运转计划 创建处理相同的步骤实施该最佳修正运转计划创建处理。

接下来，修正评价值计算部124计算在修正时刻之前通过初始运转 计划候选使蓄电池运转、在修正时刻以后通过最佳修正运转计划使蓄电 池运转的情况下的评价值，并将该评价值作为对于初始运转计划候选与 各方案的组合的第二评价值储存于图7所示的修正运转评价表118。另 外，修正评价值计算部124对其它初始运转计划也执行相同的处理。另 外，也可以使用Particle Swarm Optimization（粒子群优化）、遗传算 法等优化算法搜索最佳计划。

应对能力计算部125按多个运转计划候选分别计算针对各方案第一 评价值与第二评价值之差。例如，应对能力计算部125通过计算基于图 5的最佳运转评价表116所示的最佳运转计划的评价值与最佳修正运转 计划相对于图7的修正运转评价表118所示的初始运转计划P的评价值 之差值来评价应对能力。即，应对能力计算部125从最佳修正运转计划 相对于各供求方案的评价值多么接近相对于各方案的基于最佳运转计 划的评价值这一观点来评价应对能力。此外，应对能力计算部125是第 三计算部的一个例子。

例如，应对能力计算部125使用下述的式（5）计算后悔值。例如， 应对能力计算部125评价为后悔值越低则应对能力越高。

（后悔值）＝（基于最佳运转计划的评价值）-（最佳修正运转计划 对于初始运转计划的评价值）···（5）

例如，应对能力计算部125将初始运转计划、供求方案、对于初始 运转计划的应对能力评价相对应地储存于图8所示的应对能力评价表 119。此外，后悔值与对于初始运转计划的应对能力评价对应。应对能 力计算部125对其它初始运转计划也相同地执行处理。

最佳计划选择部126基于第一评价值与第二评价值的差值从多个运 转计划中选择蓄电池的运转计划。例如，最佳计划选择部126按初始运 转计划的各候选来合计后悔值的分布，基于合计的后悔值的分布选择初 始运转计划。此外，最佳计划选择部126是选择部的一个例子。

图13～图15是表示后悔值的分布的一个例子的图。图13～图15的 横轴表示后悔值，纵轴表示与后悔值对应的供求方案的比例。图13中 例示初始运转计划A的后悔值的分布。如图13所示，在初始运转计划 A中，最佳的后悔值为21，最差的后悔值为42。图14中例示初始运转 计划B的后悔值的分布。如图14所示，在初始运转计划B中，最佳的 后悔值为0，最差的后悔值为7。图15中例示初始运转计划C的后悔值 的分布。如图15所示，在初始运转计划C中，最佳的后悔值为0，最 差的后悔值为19。

此处，对以沃尔（Wald）基准比较图13所示的初始运转计划A与 图14所示的初始运转计划B的情况进行说明。该沃尔基准是指对于各 运转计划最差的方案的评价值（最差评价值）选择最佳的运转计划的标 准。在初始运转计划A中，最佳的后悔值为21，相对于此，在初始运 转计划B中，后悔值最差也为7。因此，初始运转计划B是无论假定什 么供求方案，与初始运转计划A相比都能够期待最佳的接近效果的应对 能力高的运转计划。因此，最佳计划选择部126在以沃尔基准进行比较 的情况下，选择初始运转计划B。此外，在这样以沃尔基准选择后悔值 的情况下，称为“萨维奇(Savage)标准”或者“极小损失标准”。

另外，对以沃尔基准比较图14所示的初始运转计划B与图15所示 的初始运转计划C的情况进行说明。与初始运转计划B相比，初始运 转计划C是平均后悔值较低但存在少量能取得高后悔值的供求方案的 运转计划。即，与初始运转计划B相比，初始运转计划C可以说是能 够在发生概率高的供求方案中期待接近最佳运转计划的效果、另一方面 很少存在产生大的损失的可能性的运转计划。因此，初始运转计划B是 无论假定什么供求方案，与初始运转计划C相比都能够期待与最佳接近 的效果的应对能力高的运转计划。因此，最佳计划选择部126在以沃尔 基准进行比较的情况下，选择初始运转计划B。此外，最佳计划选择部 126选择初始运转计划的标准不限定于沃尔基准。例如，最佳计划选择 部126也可以以选择平均后悔值最佳的计划这样的标准来选择初始运转 计划。在该情况下，最佳计划选择部126选择平均后悔值低于初始运转 计划B的初始运转计划C。另外，例如，最佳计划选择部126也可以以 选择后悔值的方差最小的计划这样的标准来选择初始运转计划。在该情 况下，最佳计划选择部126分别计算初始运转计划B以及C的后悔值 的方差，并分别比较计算出的后悔值的方差。此处，在初始运转计划B 的后悔值的方差最小的情况下，最佳计划选择部126选择初始运转计划 B。另外，例如，最佳计划选择部126也可以将上述的选择标准组合使 用。例如，最佳计划选择部126也可以选择最差的后悔值小于规定值并 且平均后悔值大于规定值的初始运转计划。

输出部127向输出装置102输出各种信息。例如，输出部127将由 最佳计划选择部126选择出的最佳的初始运转计划输出至输出装置 102。此外，输出部127输出的信息不限定于仅是最佳的初始运转计划。 例如，输出部127输出由最佳计划选择部126选择出的初始运转计划并 且输出供求方案。

接下来，对实施例1的运转计划创建装置100的处理步骤进行说明。 图16是表示运转计划创建装置的处理步骤的流程图。例如以接受部121 接受到开始时刻t0、结束时刻t_e、初始日照时间h0、以及时间刻度宽 度Δt为契机执行图16所示的处理。

如图16所示，供求方案生成部122生成多个供求方案（步骤S102）。

此处，使用图17对图16的步骤S102所示的供求方案的生成处理 的处理步骤进行说明。图17是表示供求方案的生成处理的处理步骤的 流程图。

如图17所示，供求方案生成部122根据日照量数据112生成日照时 间变动概率表113（步骤S201）。供求方案生成部122将时刻t、日照量 I初始化（步骤S202）。换句话说，供求方案生成部122设定时刻t＝t0、 日照量I（t）＝h0。

供求方案生成部122决定时间刻度宽度Δt后的时刻的日照量I（t ＋Δt）（步骤S203）。供求方案生成部122将初始日照时间h0设为初始 值，并取得时间刻度宽度Δt后的时刻的日照时间H（t＋Δt）。供求方案 生成部122使用上述的日照时间与日照量之间的相关关系，将取得的日 照时间H（t＋Δt）变换为日照量I（t＋Δt）。

供求方案生成部122对当前的时刻t加上时间刻度宽度Δt（步骤 S204）。供求方案生成部122比较时刻t与结束时刻t_e，判断是否为t ＜t_e（步骤S205）。在t＜t_e的情况下（步骤S205，是），供求方案生 成部122返回步骤S203的处理。供求方案生成部122在产生日照量变 化方案I之前反复进行从步骤S203到步骤S205的处理。

另一方面，在不为t＜t_e的情况下（步骤S205，否），供求方案生 成部122基于日照量变化方案I生成输出变动方案O（步骤S206）。此 外，供求方案生成部122在生成N种模式的输出变动方案O之前反复 进行从步骤S202到步骤S206的处理。而且，供求方案生成部122通过 取得N种模式的输出变动方案O与M种模式的需要变动方案之差来生 成M×N种模式的供求方案（步骤S207）。

返回图16的说明。最佳评价值计算部123分别对由供求方案生成 部122生成的多个供求方案创建由模拟得到的评价值为最佳的最佳运转 计划（步骤S103）。而且，最佳评价值计算部123将供求方案、基于最 佳运转计划的评价值以及表示最佳评价值的最佳控制参数相对应地储 存于最佳运转评价表116。

修正评价值计算部124创建初始运转计划的候选（步骤S104）。修 正评价值计算部124对创建出的初始运转计划的候选创建表示修正时刻 以后的最佳运转计划的最佳修正运转计划（步骤S105）。而且，修正评 价值计算部124按各供求方案计算通过最佳修正运转计划使蓄电池运转 的情况下的评价值。

修正评价值计算部124在不满足结束条件的情况下（步骤S106，否）， 返回步骤S104的处理。例如，修正评价值计算部124在对创建出的所 有初始运转计划的候选未结束处理的情况下，返回步骤S104的处理。 另外，例如，修正评价值计算部124在基于计算出评价值的初始运转计 划的候选与供求方案的组合推断接下来应评价的有力的初始运转计划 的候选的情况下，返回步骤S104的处理。

另一方面，在满足结束条件情况下（步骤S106，是），最佳计划选 择部126选择初始运转计划（步骤S107）。

此处，使用图18对图16的步骤S107所示的初始运转计划的选择 处理的处理步骤进行说明。图18是表示初始运转计划的选择处理的处 理步骤的流程图。

如图18所示，应对能力计算部125计算初始运转计划对于各供求 方案的应对能力（步骤S301）。换句话说，应对能力计算部125通过计 算基于在最佳运转评价表116中记录的最佳运转计划的评价值与最佳修 正运转计划对于基于在修正运转评价表118中记录的初始运转计划P的 评价值的差值来评价应对能力。

最佳计划选择部126按初始运转计划的各候选来总计应对能力的分 布（步骤S302）。而且，最佳计划选择部126基于总计的应对能力的分 布选择初始运转计划（步骤S303）。

接下来，对实施例1的运转计划创建装置100的效果进行说明。运 转计划创建装置100生成多个表示供求电力值的变化的可能性的方案。 运转计划创建装置100按各方案计算在使蓄电池运转的情况下能够得到 最佳评价值即第一评价值的运转计划。运转计划创建装置100按多个运 转计划候选分别计算针对各方案在通过该计划使蓄电池运转的情况下 得到的第二评价值。运转计划创建装置100按多个运转计划候选分别计 算针对各方案第一评价值与第二评价值的差值。运转计划创建装置100 基于差值从多个运转计划选择蓄电池的运转计划。因此，运转计划创建 装置100能够创建无论天气如何变动都能够应对的运转计划。即，使用 多个表现由天气变动可能引起的供求电力值的变动的可能性的方案，另 外，由于是以对各方案的最佳评价值即第一评价值为标准评价初始运转 计划候选，所以如果在通过该初始运转计划运转到修正时刻之后适当地 修正运转计划，则实现任意的方案都能够选择能够得到与对该方案从初 始就通过最佳运转计划运转的情况接近的效果的、应对能力高的初始运 转计划。

另外，运转计划创建装置100即便在太阳能发电的输出大幅变动的 状况下，也能以与过去天气数据中变动的发生概率对应地包含于发电输 出变动方案的方式进行模型化并产生供求方案。因此，运转计划创建装 置100能够涵盖由太阳能发电而得到的输出急剧变化的可能性地评价运 转计划，并选择评价高的运转计划。

即，例如在现有技术中通过削峰方式使蓄电池运转的情况下，若蓄 电池余量少，则无法应对幅度较小的短时间的输出降低，有时会产生大 的损失。相对于此，运转计划创建装置100能够涵盖这样的小规模输出 降低的影响而评价运转计划，因此能够选择很难受太阳能发电的输出变 化的影响的应对能力高的运转计划。

另外，例如，运转计划创建装置100输出选择出的初始运转计划并 且输出供求方案。具体而言，运转计划创建装置100从选择出的初始运 转计划中后悔值大的一方提取以规定比例包含的供求方案，并输出提取 的供求方案。因此，运转计划创建装置100对于输出的供求方案，能够 辅助具体研究蓄电池的控制方式的改进、补充蓄电池余量不足的预备发 电设备的导入等避免损失的可能性。

另外，例如，运转计划创建装置100对选择出的初始运转计划从后 悔值大的一方提取规定比例所含的供求方案，并输出提取的供求方案。 运转计划创建装置100对提取的供求方案计算表示通过选择出的初始运 转计划使蓄电池在修正时刻之前运转的情况下的蓄电池余量的预计蓄 电池余量。运转计划创建装置100对提取的供求方案计算表示通过最佳 的运转计划使蓄电池在修正时刻之前运转的情况下的蓄电池余量的理 想蓄电池余量。此处，预计蓄电池余量理想蓄电池余量的差值相当于为 了避免损失而应补充的电力的总量。因此，运转计划创建装置100能够 进行可期待导入效果的备用发电设备的规模的粗略估算。

[实施例2]

此前对本发明的实施例进行了说明，但本发明除了上述实施例以外 也可以通过其它实施例实施。因此，以下对其它实施例进行说明。

例如，在上述实施例中，对使用削峰效果评价运转计划的情况进行 了说明，但本发明不限于此。例如，也可以使用环境负荷降低效果、成 本降低效果评价运转计划。

此处，对环境负荷降低效果进行说明。环境负荷降低效果评价利用 太阳能发电、蓄电池能够减少多少CO₂。例如环境负荷降低效果由下述 的式（6）表示。

（环境负荷降低效果）＝（对白天的发电的CO₂换算系数）×（白 天的使用电力减少量）-（对夜间的发电的CO₂换算系数）×（夜间电力 使用量）···（6）

此外，对白天的发电的CO₂换算系数例如是0.462［kg-CO₂／kWh］， 对夜间的发电的CO₂换算系数例如是0.435［kg-CO₂／kWh］。这是基 于参考文献“基于温对法的按企业的排出系数的计算方法等所涉及的研 究事务局“关于季节性平均排出系数的导入（平成21年3月27日）”” （温対法に基づく事業者別排出係数の算出方法等に係る検討会事務 局「季時別平均排出係数の導入について（平成21年3月27日）」）。 另外，此处所示的换算系数是一个例子，能够使用任意的值。以下，例 示使用环境负荷降低效果的情况下的最佳运转评价表116、修正运转评 价表118、以及应对能力评价表119。

图19是表示使用了环境负荷降低效果的情况下的最佳运转评价表 的一个例子的图。例如，最佳运转评价表116将供求方案“1”、基于最 佳运转计划的评价值“17”、以及最佳控制参数“278”相对应地存储。 换句话说，最佳运转评价表116表示，对于供求方案“1”最佳的放电 标准值为278kW，以该放电标准值使蓄电池运转的情况下的环境负荷 降低效果为17kg-CO₂。另外，最佳运转评价表116对其它供求方案也 相同地将供求方案、最佳运转计划的评价值以及最佳控制参数相对应地 存储。

图20是表示使用了环境负荷降低效果的情况下的修正运转评价 表的一个例子的图。例如，修正运转评价表118将初始运转计划“1”、 供求方案“1”、以及最佳修正运转计划对于初始运转计划P的评价值 “16”相对应地存储。换句话说，修正运转评价表118表示，对于供求 方案“1”在通过初始运转计划“1”使蓄电池运转后通过最佳修正运转 计划使蓄电池运转的情况下的环境负荷降低效果为16kg-CO₂。另外， 修正运转评价表118对于初始运转计划“1”将其它供求方案与佳修正 运转计划对于其它初始运转计划P的最佳评价值相对应地存储。这样， 修正运转评价表118对于一个初始运转计划将多个供求方案与多个最佳 修正运转计划相对于初始运转计划P的评价值相对应地存储。而且，修 正运转评价表118对于其它初始运转计划也同样地将初始运转计划、供 求方案、以及最佳修正运转计划对于初始运转计划P的评价值相对应地 存储。

图21是表示应对能力评价表的一个例子的图。例如，应对能力评 价表119将初始运转计划“1”、供求方案“1”、以及对于初始运转计划 P的应对能力评价“1”相对应地存储。换句话说，应对能力评价表119 表示，对于供求方案“1”在通过初始运转计划“1”使蓄电池运转的情 况下，环境负荷降低效果与理想值的偏差为1kg-CO₂。另外，应对能力 评价表119对于初始运转计划“1”，将其它供求方案与对于其它初始运 转计划P的应对能力评价相对应地存储。这样，应对能力评价表119对 于一个初始运转计划，将多个供求方案与多个对于初始运转计划P的应 对能力评价相对应地存储。而且，应对能力评价表119对于其它初始运 转计划也同样地将初始运转计划、供求方案以及对于初始运转计划P的 应对能力评价相对应地存储。

这样，运转计划创建装置100在使用了环境负荷降低效果的情况 下也将供求方案、基于最佳运转计划的评价值、以及表示最佳评价值的 最佳控制参数相对应地储存于图19所示的最佳运转评价表116。另外， 运转计划创建装置100将初始运转计划、供求方案、以及最佳修正运转 计划对于初始运转计划P的评价值相对应地储存于图20所示的修正运 转评价表118。另外，运转计划创建装置100通过基于计算图19的最佳 运转评价表116所示的最佳运转计划的评价值与最佳修正运转计划相对 于图20的修正运转评价表118所示的初始运转计划P的评价值的差值 来评价应对能力。因此，运转计划创建装置100能够创建无论天气如何 变动都能得到与最佳环境负荷降低效果相近的效果的运转计划。

另外，对成本降低效果进行说明。成本降低效果将由于太阳能发 电、蓄电池的利用从而能够降低多少成本换算成金额来进行评价。例如， 成本降低效果由下述的式（7）表示。

（成本降低效果）＝（每1kWh的电力使用费用）×｛（对策前的 使用电量）-（对策后的使用电量）｝＋｛（对策前的基本费用）-（对策 后的基本费用）｝···（7）

此外，根据最大需求值计算基本费用，例如是各电力公司所设定 的费用。以下，例示使用了成本降低效果的情况下的最佳运转评价表 116、修正运转评价表118、以及应对能力评价表119。

图22是表示使用了成本降低效果的情况下的最佳运转评价表的 一个例子的图。例如，最佳运转评价表116将供求方案“1”、最佳运转 计划的评价值“36”、以及最佳控制参数“278”相对应地存储。换句话 说，最佳运转评价表116表示，对于供求方案“1”最佳的放电标准值 为278kW，以该放电标准值使蓄电池运转的情况下的成本降低效果为 3600万日元。另外，最佳运转评价表116对于其它供求方案也同样地将 供求方案、基于最佳运转计划的评价值、以及最佳控制参数相对应地存 储。

图23是表示使用了成本降低效果的情况下的修正运转评价表的 一个例子的图。例如，修正运转评价表118将初始运转计划“1”、供求 方案“1”、以及最佳修正运转计划相对于初始运转计划P的评价值“34” 相对应地存储。换句话说，修正运转评价表118表示，对于供求方案“1” 在通过初始运转计划“1”使蓄电池运转后通过最佳修正运转计划使蓄 电池运转的情况下的成本降低效果为3400万日元。另外，修正运转评 价表118对于初始运转计划“1”，将其它供求方案、其它最佳修正运转 计划相对于初始运转计划P的评价值相对应地存储。这样，修正运转评 价表118对于一个初始运转计划将多个供求方案与多个最佳修正运转计 划对于初始运转计划P的评价值相对应地存储。而且，修正运转评价表 118对于其它初始运转计划也同样地将初始运转计划、供求方案、以及 最佳修正运转计划相对于初始运转计划P的评价值相对应地存储。

图24是表示应对能力评价表的一个例子的图。例如，应对能力评 价表119将初始运转计划“1”、供求方案“1”、以及对于初始运转计划 P的应对能力评价“2”相对应地存储。换句话说，应对能力评价表119 表示，对于供求方案“1”在通过初始运转计划“1”使蓄电池运转的情 况下，成本降低效果与理想值的偏差为200万日元。另外，应对能力评 价表119对于初始运转计划“1”，将其它供求方案与其它对于初始运转 计划P的应对能力评价相对应地存储。这样，应对能力评价表119对于 一个初始运转计划，将多个供求方案与多个对于初始运转计划P的应对 能力评价相对应地存储。而且，应对能力评价表119对于其它初始运转 计划也同样地将初始运转计划、供求方案、以及对于初始运转计划P的 应对能力评价相对应地存储。

这样，运转计划创建装置100在使用了成本降低效果的情况下也 将供求方案、基于最佳运转计划的评价值、以及表示最佳评价值的最佳 控制参数相对应地储存于图22所示的最佳运转评价表116。另外，运转 计划创建装置100将初始运转计划、供求方案、以及最佳修正运转计划 对于初始运转计划P的评价值相对应地储存于图23所示的修正运转评 价表118。另外，运转计划创建装置100通过计算基于图22的最佳运转 评价表116所示的最佳运转计划的评价值与最佳修正运转计划对于图 23个修正运转评价表118所示的初始运转计划P的评价值的差值来评 价应对能力。因此，运转计划创建装置100能够创建无论天气如何变动 都能得到与最佳成本降低效果接近的效果的运转计划。

另外，在实施例1中说明的各处理中作为自动地进行的处理而说 明的处理的全部或者一部分也能够手动地进行，或者，作为手动地进行 的处理而说明的处理的全部或者一部分也能够通过公知的方法自动地 进行。例如，在图1中，对自动地进行最佳计划选择部126的处理的情 况进行了说明，但也能够手动地进行该处理。具体而言，最佳计划选择 部126将表示各初始运转计划候选的应对能力的分布的图输出至输出装 置102，从而使用者也能够手动地选择最佳运转计划。此外，对于包括 上述说明书中、附图中所示的处理步骤、控制步骤、具体名称、各种数 据、参数的信息，除了特别提到的情况以外能够任意变更。例如，图5 所示的最佳运转评价表也可以不必一定存储最佳控制参数。

另外，图1所示的运转计划创建装置100的各结构要素是功能概 念上的，不必一定在物理上如图示那样构成。即，运转计划创建装置100 的分散、统一的具体形式不限于图示，能够根据各种负荷、使用状况等 将其全部或者一部分以任意单位在功能上或者物理上分散、统一地构 成。例如，能够将图1所示的最佳评价值计算部123以及修正评价值计 算部124统一地构成。

另外，运转计划创建装置100也能够通过搭载于已知的信息处理 装置来实现运转计划创建装置100的各功能。已知的信息处理装置例如 与个人计算机、工作站、移动电话、PHS（Personal Handy-phone System， 小灵通）终端、移动体通信终端或者PDA（Personal Digital Assistant） 等装置对应。

图25是表示执行运转计划创建程序的计算机的一个例子的图。如 图25所示，计算机300具有执行各种运算处理的CPU301、从用户接受 数据输入的输入装置302、以及监视器303。另外，计算机300具有从 存储介质读取程序等的介质读取装置304、和与其它装置进行数据收发 的网络接口装置305。另外，计算机300具有暂时存储各种信息的RAM （Random Access Memory）306和硬盘装置307。另外，各装置301～307 与总线308连接。

硬盘装置307存储具有与图1所示的供求方案生成部122、最佳 评价值计算部123、修正评价值计算部124、应对能力计算部125、最佳 计划选择部126各处理部相同的功能的运转计划创建程序。另外，硬盘 装置307存储用于实现运转计划创建程序的各种数据。该各种数据例如 包括需要数据111a、日照量数据112。

CPU301将运转计划创建程序从硬盘装置307读出在RAM306展 开并执行，由此运转计划创建程序作为运转计划创建处理发挥作用。即， 运转计划创建程序作为与图1所示的供求方案生成部122、最佳评价值 计算部123、修正评价值计算部124、应对能力计算部125、最佳计划选 择部126各处理部相同的处理发挥作用。

此外，上述的运转计划创建程序不必一定存储于硬盘装置307。 例如，也可以是计算机300读出并执行存储于计算机能够读取的记录介 质的程序。计算机能够读取的记录介质例如与CD-ROM、DVD光盘、 USB存储器等便携式记录介质、闪存等半导体存储器、硬盘驱动器等对 应。另外，也可以在与公用线路、网络、LAN（Local Area Network）、 WAN（Wide Area Network）等连接的装置中预先存储该程序，计算机 300读出并执行这些程序。

[实施例3]

虽然此前对本发明的蓄电池运转计划实施例进行了说明，但本发明 不局限于应用于蓄电池，也能够应用于创建配合需要的变化来有效地调 节机器的运转状态的机器的运转计划的情况。因此，以下，对以运转计 划的通信基站的运转所需要的能源减少的观点将配合通信需要的变化 来调整通信基站的运转台数的运转计划最佳化的实施例进行说明。

首先，使用图26～图30对本实施例中假定的运转计划的创建进行 说明。

图26示出了本实施例中假定的通信基站的运转台数调整的概要。 图中，由7个六角形构成的区域是应通过通信基站覆盖的区域。最左侧 的Mode1表示通过1台基站覆盖整个对象区域，同样，其右侧的Mode4 表示通过4台基站覆盖整个对象区域，Mode7表示通过7台基站覆盖整 个对象区域。在本实施例中，将如图27那样以预先设定的时间段为单 位指定以上述3个模式的某一个运转的计划称为运转计划。而且，以求 出如下运转计划为目的，即、无论实现了一天中预计通信需要变化中的 哪一个，都能够以与预先知晓引起该变化时能够实现的最小能源相近的 能源运转。

图28表示本实施例中假定的一天的通信需要的变化的代表性的 数据。在本实施例中，假定基于该变化分为图27所示的5个时间段， 在各时间段中选择图26中的任意一个运转。此外，对于各时间段而言， 0点-6点相当于通信需要少的时间段，6点-10点相当于通信需要有增加 趋势的时间段，10点-14点相当于通信需要以比较高的等级稳定的时间 段，14点-18点相当于向峰值增加的时间段，18点-24点相当于从需要 从峰值减少的时间段。

图29按照各运转模式表示通信需要和与其对应所需要的能源量 （每单位时间的消耗电量）的关系。横轴是通信需要的量。作为通信需 要的指标，考虑每单位时间（例如几分钟左右）的用户（移动终端）的 呼叫次数、通信量等各种指标、上述指标的组合等，在本实施例中，为 了便于说明而使用每单位时间的呼叫次数。纵轴是以基站每小时消耗的 电量为单位表示通信需要的对应所需要的能源量。例如，在每单位时间 20次左右呼叫的状态持续一个小时的情况下，在Mode1中表示与其对 应消耗1.5kWh左右的电力，在Mode4中表示消耗大于Mode1的、3kWh 左右的电力。同样，可知若呼叫35次左右以上则Mode4比Mode1的 消耗电量少。在本实施例的运转计划创建中，这样在各时间段内考虑预 想的通信需要的变化而适当地选择与能源效率的关系因通信需要而不 同运转模式是一个要点。

图30在本实施例的运转计划创建中考虑的另一个能源量即运转 模式切换所需要的成本的例子。例如，第一行是用于将机器从Mode1 切换为Mode4的成本，相当于图26的C（1，4）。在本实施例中，该 成本数据以能够通过过去的实效数据或模拟实验等预先利用为前提。

接下来，对将本发明应用于以上说明的通信基站的运转计划的创 建的结果进行说明。

本实施例中假定的运转计划的候选的范围由前述的图27所示。上 述范围覆盖图31所示的搜索范围。图31的搜索范围是以图28例示的 通信需要的变化为基础按各时间段选择了值得考虑的运转模式而设定 的。此外，也可以不考虑图28的搜索范围而将全部的模式的组合作为 运转计划的候选。

以下，以在6点-10点的时间段之前决定6点-10点的运转模式为 例对处理步骤进行说明。

首先，在本实施例中，以与上述的太阳能发电输出变动方案相同 的步骤，生成能够引起的通信需要的变化的方案。图32是用于生成通 信需要方案的变动概率表的例。图32的横向所示的“0-20”、“20-40”、 “40-60”、“60-80”、“80-”分别与每单位时间的呼叫次数对应。N（μ， σ）表示将按照平均值μ、标准偏差σ的正态分布而随机产生的值作为 变化后的值而使用。通过过去的通信需要数据的统计分析计算该表的概 率值以及σ1～σ5的值即可。此外，在上述的太阳能发电输出变动方案生 成中，使用了一个变动概率表，在本实施例中，针对上述5个时间段， 分别基于过去数据创建图32的变动概率表来使用。另外，在当前说明 的例子中，创建6点-10点的运转模式（从6点到第二天6点的运转计 划），所以作为通信需要生成用的初始值，使用刚刚6点之前的通信需 要的值。

接下来，对于创建出的多个通信需要方案，分别按照与蓄电池对 于供求方案的最佳运转计划创建相同的步骤创建最佳运转计划（通信机 的运转模式的切换计划）。在最佳运转计划的创建所需要的运转计划的 评价中，使用基于以下的式计算出的评价值。

（消耗电量）＝Σi（ΣtE（D_t，Mode_i））＋ΣiC（Mode_i，Mode_ （i＋1））···（8）

在式（8）中，i为对于前述的各时间段的索引，t为各时间段的 与单位时间（例如10分钟）刻度的时刻对应的索引。此外，在这次的 例子中，将6点-10点设为初始的时间段，将第二天的0点-6点设为最 后的时间段。D_t是与t对应的时刻的通信需要值，这是由评价对象的 通信方案决定的值。Mode_i是在评价对象的运转计划中与时间段i对应 地指定的运转模式。E（D_t，Mode_i）是D_t的通信需要值持续单位 时间时以Mode_i的运转模式消耗电量，根据图29的数据计算该值。另 外，C（）为上述的运转模式切换的成本，根据图30的数据计算该值（不 切换运转模式的情况下为0）。此外，此处计算出的消耗电量与评价值对 应。换句话说，该评价值越低越好。

图33是创建的最佳的运转计划的例子。图中，“最佳运转计划” 的列的前端的数字为运转计划ID。另外，括号内为补充说明用的信息， 将6点-10点的时间段示于前端，将到第二天0点-6点的时间段的运转 模式的切换示为后端。例如，ID14所表示的运转计划表示，在6点-10 点以Mode4运转，在10点-14点以Mode4运转，在14点-18点以Mode7 运转，在18点-24点以Mode4运转，在第二天0点-6点以Mode1运转。

最后，对于6点-10点的时间段的运转模式的两个候选Mode1和 Mode4，以与蓄电池的初始运转计划的评价相同的步骤计算实现了各通 信需要方案的情况下的评价值。评价所利用的评价值的计算式与上述的 式（8）相同。例如，对于候选Mode1实现了通信需要方案“1”的情 况下的评价值为204。而且，此处基于计算出的评价值与最佳运转计划 的评价值的差值与后悔值对应。例如，在对于候选Mode1实现了通信 需要方案“1”的情况下的后悔值为204-160＝44。另外，这次的例子中， 在对于各方案的最佳运转计划的6点-10点的时间段的运转模式与评价 对象的运转模式一致情况下，后悔值为0，所以能够省略模拟。

图34为该评价结果。基于该评价结果，例如，相对于通信需要方 案的评价值中最差的评价值即便通过选择最佳运转计划（6点-10点的 运转模式）来实现某一通信需要方案，只要在10点修正运转计划，就 能够保障以与预先知晓引起该变化时能够实现的最小能源相近的能源 运转。

附图标记说明：

100…运转计划创建装置；101…输入装置；102…输出装置；110… 存储部；111…需要数据；112…日照量数据；113…日照时间变动概率表； 114…输出变动数据；115…供求数据；116…最佳运转评价表；117…初 始运转计划表；118…修正运转评价表；119…应对能力评价表；120… 控制部；121…接受部；122…供求方案生成部；123…最佳评价值计算 部；124…修正评价值计算部；125…应对能力计算部；126…最佳计划 选择部；127…输出部；300…计算机；301…CPU；302…输入装置；303… 监视器；304…介质读取装置；305…网络接口装置；306…RAM；307… 硬盘装置；308…总线。