(57)【要約】【課題】建築物における使用電力値を予測する際に、学習処理量や学習データの増加を抑えつつ、急な気温変化による予測精度の低下を軽減する。【解決手段】特定の建築物の任意の日における使用電力値の時系列情報と、予め定められる当該任意の日前の対応日の使用電力値の時系列情報との関係を近似する第１の関係式を所定の学習処理により求める学習予測処理部と、任意の日における前記建築物の周辺の気温と、当該任意の日の前記建築物の使用電力値の代表値との関係を近似する第２の関係式を所定の演算により算出する気温補正処理部と、予測日に対応する前記対応日の前記建築物の使用電力値の時系列情報を入力情報として前記学習予測処理部に与え、前記予測日の前記建築物の周辺の気温の予報情報を前記気温補正処理部に与える入力部と、を備える。【選択図】図１
2020089102.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の建築物の任意の日における使用電力値の時系列情報と、予め定められる当該任意の日前の対応日の使用電力値の時系列情報との関係を近似する第１の関係式を所定の学習処理により求める学習予測処理部と、
任意の日における前記建築物の周辺の気温と、当該任意の日の前記建築物の使用電力値の代表値との関係を近似する第２の関係式を所定の演算により算出する気温補正処理部と、
予測日に対応する前記対応日の前記建築物の使用電力値の時系列情報を入力情報として前記学習予測処理部に与え、前記予測日の前記建築物の周辺の気温の予報情報を前記気温補正処理部に与える入力部と、を備え、
前記学習予測処理部は、
前記入力情報と、前記第１の関係式とに基づいて前記予測日の使用電力値の時系列情報を求めて前記気温補正処理部に出力し、
前記気温補正処理部は、
前記予報情報と、前記第２の関係式とに基づいて、前記予測日の前記使用電力値の予測代表値を算出し、算出した前記予測代表値と、前記予測日の使用電力値の時系列情報に含まれる前記使用電力値の代表値とに基づいて、前記予測日の使用電力値の時系列情報を補正する、
電力予測装置。
【請求項２】
前記第１の関係式の演算は、学習済みの重み係数が適用されたニューラルネットワークにより行われる、
請求項１に記載の電力予測装置。
【請求項３】
前記学習予測処理部は、
過去の前記建築物の使用電力値の時系列情報の中から任意に選択する日における使用電力値の時系列情報を学習データの出力側データとし、当該任意に選択した日に対応する前記対応日の使用電力値の時系列情報を学習データの入力側データとし、前記入力側データを前記入力情報として前記ニューラルネットワークに与えることにより得られる出力情報と、与えた前記入力情報に対応する前記出力側データとに基づいて前記重み係数の更新を行うことにより前記所定の学習処理を行う、
請求項２に記載の電力予測装置。
【請求項４】
前記ニューラルネットワークは、リカレントニューラルネットワークである、
請求項２または請求項３に記載の電力予測装置。
【請求項５】
前記所定の演算は、最小二乗法であり、前記第２の関係式は、二次多項式であり、
前記気温補正処理部は、
過去の前記建築物の周辺の気温の情報と、当該気温が測定された日における前記建築物の使用電力値の代表値とに対して前記最小二乗法を適用し、前記二次多項式の係数を算出する、
請求項１から請求項４のいずれか１つに記載の電力予測装置。
【請求項６】
前記気温は、最大気温と最低気温であり、
前記気温補正処理部は、
前記任意の日における前記建築物の周辺の最高気温と最低気温の平均値と、当該任意の日の前記建築物の使用電力値の代表値との関係を近似する第２の関係式を所定の演算により算出し、
前記予報情報に含まれる最高気温と最低気温の平均値と、前記第２の関係式とに基づいて、前記予測日の前記使用電力値の予測代表値を算出し、算出した前記予測代表値と、前記予測日の使用電力値の時系列情報に含まれる前記使用電力値の代表値とに基づいて、前記予測日の使用電力値の時系列情報を補正する、
請求項１から請求項５のいずれか１つに記載の電力予測装置。
【請求項７】
前記使用電力値の代表値は、前記使用電力値の最大値であり、
前記気温補正処理部は、
前記予報情報と、前記第２の関係式とに基づいて、前記予測日の前記使用電力値の予測最大値を算出し、算出した前記予測最大値と、前記予測日の使用電力値の時系列情報に含まれる最大値とに基づいて、前記予測日の使用電力値の時系列情報を補正する、
請求項１から請求項６のいずれか１つに記載の電力予測装置。
【請求項８】
前記気温補正処理部は、
前記第２の関係式を予め定められるカレンダーパターンごとに算出する、
請求項１から請求項７のいずれか１つに記載の電力予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
２０１６年４月にスタートした電力小売自由化による料金メニューの多様化等に伴い、施設の最適な設備運転計画を立てる上で必須となる高精度な電力需要予測システムの需要が増加している。そのため、近年、ディープラーニングなどの人工知能（ＡＩ（Artificial Intelligence）技術を活用した新しい電力需要予測システムの開発が活発に行われている。
【０００３】
人工知能技術の一手法であるニューラルネットワークを用いて需要予測を行うような技術は従前より知られている（例えば、特許文献１参照）。ニューラルネットワークを用いる場合の問題点として学習に用いる学習データに含まれるパラメータの種類が多くなると、学習処理に要する時間が長くなり、また、予測精度を高めるためにより多くの学習データが必要になる。そのため、学習に用いるデータの前処理を上手く行うことが重要になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−７８００９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、オフィスビルなどの建築物の翌日の使用電力を、ニューラルネットワークを用いて予測する場合、使用電力値のデータ、気象情報、カレンダー情報、空調や照明のスケジュールの情報などの多くのパラメータを用いる方が予測精度を高めることができる。しかし、パラメータが多くなるとその選定や準備に多くの労力が必要となる。また、パラメータが多くなると、上述したように学習処理に要する時間が長くなり、多くの学習データが必要となる。
【０００６】
そのため、例えば、パラメータを使用電力値の１つに絞って、当該建築物における日々の使用電力値の変化の関係を学習し、過去の使用電力値の変化の実績から翌日の使用電力値を予測することが考えられる。しかし、このようにパラメータを絞ってしまうと、建築物の使用電力は、気温による影響が大きいため、例えば、図８のグラフに示すように、季節の変わり目などにおいて急な気温変化が発生すると、予測した使用電力値の予測値（実線）が、実績値（破線）を大きく下回る場合があるという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、建築物における使用電力値を予測する際に、学習処理量や学習データの増加を抑えつつ、急な気温変化による予測精度の低下を軽減する電力予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、特定の建築物の任意の日における使用電力値の時系列情報と、予め定められる当該任意の日前の対応日の使用電力値の時系列情報との関係を近似する第１の関係式を所定の学習処理により求める学習予測処理部と、任意の日における前記建築物の周辺の気温と、当該任意の日の前記建築物の使用電力値の代表値との関係を近似する第２の関係式を所定の演算により算出する気温補正処理部と、予測日に対応する前記対応日の前記建築物の使用電力値の時系列情報を入力情報として前記学習予測処理部に与え、前記予測日の前記建築物の周辺の気温の予報情報を前記気温補正処理部に与える入力部と、を備え、前記学習予測処理部は、前記入力情報と、前記第１の関係式とに基づいて前記予測日の使用電力値の時系列情報を求めて前記気温補正処理部に出力し、前記気温補正処理部は、前記予報情報と、前記第２の関係式とに基づいて、前記予測日の前記使用電力値の予測代表値を算出し、算出した前記予測代表値と、前記予測日の使用電力値の時系列情報に含まれる前記使用電力値の代表値とに基づいて、前記予測日の使用電力値の時系列情報を補正する電力予測装置である。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、建築物における使用電力値を予測する際に、学習処理量や学習データの増加を抑えつつ、急な気温変化による予測精度の低下を軽減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態による電力予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態のリカレントニューラルネットワーク部の構成を示す図である。
【図３】同実施形態の学習予測処理部による学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】同実施形態の気温補正処理部による係数を算出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】同実施形態の係数算出部による最小二乗法による近似を説明する図である。
【図６】同実施形態の電力予測装置による予測処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】同実施形態の電力予測装置を適用した場合の予測値と実績値とを示すグラフである。
【図８】気温補正を行わない場合の予測値と実績値とを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態による電力予測装置１の構成を示すブロック図である。電力予測装置１は、予め定められる特定のオフィスビルなどの建築物において使用される使用電力値を予測する装置であり、学習予測処理部２、気温補正処理部３、データ処理部４、切替部５、及び入力部６を備える。
【００１２】
データ処理部４は、例えば、特定の建築物の管理装置に接続されており、当該管理装置が１日ごとに出力する当該建築物において使用された１日分の１時間ごとの使用電力値の時系列情報（以下、使用電力値時系列情報という）を取り込む。ここで、１つの使用電力値時系列情報には、使用電力値と、当該使用電力値が測定された時刻を示す時刻情報とを１組の情報とする２４組の情報と、使用電力値が測定された日付を示す日付情報とが含まれている。また、時刻情報とは、例えば、０時から２３時を示す０、１、２、・・・、２３のいずれかの値であるとする。
【００１３】
また、データ処理部４は、取り込んだ使用電力値時系列情報を学習データの出力側データとして学習データ記憶部２１に書き込む。また、データ処理部４は、新たに書き込んだ出力側データに対応する学習データの入力側データとして、出力側データの日付情報が示す日に対応する対応日の使用電力値時系列情報を学習データ記憶部２１に既に書き込まれている情報の中から選択する。また、データ処理部４は、入力側データとして選択した使用電力値時系列情報と、出力側データとを対応付け、対応関係を示す対応関係情報を学習データ記憶部２１に書き込んで記憶させる。
【００１４】
ここで、対応日とは、例えば、出力側データの使用電力値時系列情報の日付情報が示す日の前日から７日前までの７日間、すなわち１週間の各々の日であるとする。したがって、１つの出力側データに対して、出力側データの日の直前の７日分の使用電力値時系列情報が入力側データとして対応付けられることになる。
【００１５】
また、データ処理部４は、管理装置が１日ごとに出力する当該建築物の周辺において測定された最高気温及び最低気温と、測定された年月日を示す日付情報とを含んだ気温情報を取り込む。また、データ処理部４は、気温情報を取り込むと、気温情報に含まれる日付情報が示す日の使用電力値時系列情報を学習データ記憶部２１から検出し、検出した使用電力値時系列情報に含まれる使用電力値の中から最大値を検出する。データ処理部４は、取り込んだ気温情報と、検出した使用電力値の最大値とを対応付けて実績データ記憶部３１に書き込んで記憶させる。
【００１６】
学習予測処理部２は、学習データ記憶部２１、リカレントニューラルネットワーク部２２、重み係数記憶部２３、及び学習処理部２４を備える。学習データ記憶部２１は、例えば、不揮発性の記憶領域であり、上述したように複数の使用電力値時系列情報を記憶し、更に、複数の使用電力値時系列情報の各々における学習データの出力側データと入力側データとの対応付けを示す対応関係情報を記憶する。
【００１７】
リカレントニューラルネットワーク部２２は、例えば、図２に示すようなニューラルネットワークの構成を有しており、入力層１００、中間層１０１、出力層１０２を備えている。入力層１００は、７日分の使用電力値時系列情報を入力情報として取り込むため、７×２４＝１６８個のユニット１００−１〜１００−１６８を備える。入力層１００のユニット１００−１〜１００−１６８の各々は、各々が取り込んだ１つの使用電力値を出力値として出力する。
【００１８】
中間層１０１は、２つのユニット１０１−１，１０１−２を備えており、ユニット１０１−１，１０１−２の各々の入力は、入力層１００の各ユニット１００−１〜１００−１６８の出力と相互に接続される。また、リカレントニューラルネットワークであるため、中間層１０１が自身への帰還路を有しており、ユニット１０１−１からユニット１０１−１，１０１−２への接続と、ユニット１０１−２からユニット１０１−１，１０１−２への接続とが存在する。
【００１９】
中間層１０１のユニット１０１−１は、相互に接続される入力層１００のユニット１００−１〜１００−１６８の各々、及び中間層１０１の他のユニット１０１−２が出力する出力値に対して個々の接続に対応付けられている重み係数が乗算された値を取り込む。また、中間層１０１のユニット１０１−２は、相互に接続される入力層１００のユニット１００−１〜１００−１６８の各々、及び中間層１０１の他のユニット１０１−１が出力する出力値に対して個々の接続に対応付けられている重み係数が乗算された値を取り込む。また、ユニット１０１−１，１０１−２の各々は、取り込んだ値を合計し、合計した値にシグモイド関数などの活性化関数を適用して得られた出力値を出力層１０２の各ユニット１０２−１〜１０２−２４に出力する。
【００２０】
出力層１０２は、１日分の使用電力値時系列情報を出力情報として出力するため、２４個のユニット１０２−１〜１０２−２４を備える。出力層１０２のユニット１０２−１〜１０２−２４の各々の入力は、中間層１０１のユニット１０１−１〜１０１−２の出力と相互に接続される。出力層１０２のユニット１０２−１〜１０２−２４の各々は、中間層１０１のユニット１０１−１，１０１−２の各々が出力する出力値に対して個々の接続に対応付けられている重み係数が乗算された値を取り込む。また、ユニット１０２−１〜１０２−２４の各々は、取り込んだ値を合計した合計値を出力する。
【００２１】
重み係数記憶部２３は、例えば、不揮発性の記憶領域である。重み係数記憶部２３は、リカレントニューラルネットワーク部２２の入力層１００のユニット１００−１〜１００−１６８と、中間層１０１のユニット１０１−１，１０１−２との間の接続の各々に適用される重み係数と、中間層１０１の帰還路に適用される重み係数と、中間層１０１のユニット１０１−１，１０１−２と、出力層１０２のユニット１０２−１〜１０２−２４との間の接続の各々に適用される重み係数とを記憶する。重み係数記憶部２３は、学習処理部２４によって書き込まれる最新の重み係数を記憶する。
【００２２】
学習処理部２４は、学習データ記憶部２１に記憶されている学習データの出力側データの使用電力値時系列情報と、当該出力側データに対応する入力側データの使用電力値時系列情報とを用いて重み係数記憶部２３が記憶する重み係数を更新する学習処理を行う。学習処理により得られた学習済みの重み係数をリカレントニューラルネットワーク部２２に適用することにより、任意の日における使用電力値時系列情報と、当該任意の日の直前の７日間の使用電力値時系列情報との関係を近似する関係式の演算がリカレントニューラルネットワーク部２２により行われることになる。また、学習処理部２４は、学習処理を開始する前に学習モードの指示信号を切替部５に出力する。
【００２３】
気温補正処理部３は、実績データ記憶部３１、係数算出部３２、係数記憶部３３、及び補正部３４を備える。実績データ記憶部３１は、例えば、不揮発性の記憶領域であり、上述したように、気温情報と、当該気温情報に含まれる最高気温及び最低気温が測定された日の使用電力値の最大値とを対応付けて記憶する。
【００２４】
係数算出部３２は、実績データ記憶部３１が記憶する気温情報と、使用電力値の最大値とを用いて、任意の日における最高気温と最低気温の平均値と、当該任意の日の使用電力値の最大値との関係を近似する関係式を、最小二乗法を用いて算出する。また、係数算出部３２は、算出した関係式の係数を係数記憶部３３に書き込んで記憶させる。係数記憶部３３は、係数算出部３２によって書き込まれる最新の係数を記憶する。
【００２５】
補正部３４は、係数記憶部３３が記憶する係数を読み出し、読み出した係数を用いて任意の日における最高気温と最低気温の平均値と、当該任意の日の使用電力値の最大値との関係を近似する関係式を内部処理として構成する。また、補正部３４は、入力部６が出力する予測日の気温予報情報を取り込み、取り込んだ気温予報情報に含まれる最高気温及び最低気温と、構成した関係式とに基づいて予測日の使用電力値の予測最大値を算出する。
【００２６】
また、補正部３４は、学習予測処理部２が出力する予測日の使用電力値時系列情報を切替部５を通じて取り込み、取り込んだ予測日の使用電力値時系列情報に含まれる使用電力値の最大値を検出する。また、補正部３４は、検出した使用電力値の最大値と、算出した予測最大値とに基づいて、予測日の使用電力値時系列情報の使用電力値を補正し、補正した使用電力値を含む予測日の使用電力値時系列情報を外部に出力する。
【００２７】
切替部５は、学習処理部２４から学習モードの指示信号を受けると、端子５１と、端子５３を接続し、入力部６から予測モードの指示信号を受けると、端子５１と、端子５２とを接続する。
【００２８】
入力部６は、例えば、電力予測装置１の利用者の操作を受けることにより外部から供給される使用電力値の予測を行う予測日における天気予報の最高気温と最低気温を含む気温予報情報を取り込む。入力部６は、取り込んだ気温予報情報を気温補正処理部３の補正部３４に出力する。
【００２９】
また、入力部６は、当該利用者の操作を受けることにより外部から供給される予測日に対応する対応日の使用電力値時系列情報、すなわち直前７日分の使用電力値時系列情報を取り込む。入力部６は、取り込んだ予測日の直前７日分の使用電力値時系列情報を学習予測処理部２のリカレントニューラルネットワーク部２２に出力する。また、入力部６は、予測処理を開始する前に予測モードの指示信号を切替部５に出力する。
【００３０】
（学習予測処理部による処理）
図３は、電力予測装置１の学習予測処理部２によって行われる学習処理の流れを示すフローチャートである。学習データ記憶部２１は、学習処理が開始されるまでに１〜２カ月分程度の十分な使用電力値時系列情報を記憶しているものとする。また、重み係数記憶部２３は、重み係数の初期値を予め記憶しているものとする。
【００３１】
学習処理部２４は、学習モードの指示情報を切替部５に出力する（ステップＳａ１）。切替部５は、端子５１と端子５３を接続する。学習処理部２４は、例えば、先頭から順に学習データの出力側データと入力側データの組み合わせを学習データ記憶部２１から読み出す（ステップＳａ２）。
【００３２】
学習処理部２４は、読み出した７日分の使用電力値時系列情報を含む学習データの入力側データを入力情報としてリカレントニューラルネットワーク部２２の入力層１００の各ユニット１００−１〜１００−１６８に対して供給する。
【００３３】
例えば、日付「ｄ」における時刻「ｔ」の使用電力値をＰ（ｄ）ｔで示すとする。出力側データの使用電力値時系列情報の日付を「ｄ」とした場合、図２に示すように、例えば、出力側データの日付からみて１日前の使用電力値時系列情報の０時から２３時の使用電力値Ｐ（ｄ−１）０〜Ｐ（ｄ−１）２３が、それぞれユニット１００−１〜１００−２４に与えられる。また、Ｐ（ｄ−２）０，Ｐ（ｄ−２）１，…が、順にユニット１００−２５，１００−２６，…に与えられる。最後に、出力側データの日付からみて７日前の使用電力値時系列情報の使用電力値Ｐ（ｄ−７）０〜Ｐ（ｄ−７）２３が、それぞれユニット１００−１４５〜１００−１６８に与えられる。
【００３４】
リカレントニューラルネットワーク部２２は、入力情報が与えられると、重み係数記憶部２３から重み係数を読み出し、入力情報と、重み付け係数とに基づく演算を行い、出力情報を算出する。出力情報は、出力層１０２のユニット１０２−１〜１０２−２４の各々が出力する値を含む１日分の使用電力値時系列情報である。リカレントニューラルネットワーク部２２は、算出した出力情報を切替部５に出力する（ステップＳａ３）。
【００３５】
学習モードの場合、切替部５の端子５１は端子５３に接続されているため、リカレントニューラルネットワーク部２２の出力は、学習処理部２４に接続されている。学習処理部２４は、切替部５を通じてリカレントニューラルネットワーク部２２の出力情報を取り込む。学習処理部２４は、例えば、予め定められる誤差関数を用いて、リカレントニューラルネットワーク部２２の出力情報の使用電力値時系列情報と、学習データの出力側データに含まれる使用電力値時系列情報との誤差を算出する（ステップＳａ４）。
【００３６】
学習処理部２４は、算出した誤差が予め定められる閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳａ５）。学習処理部２４は、誤差が閾値以下であると判定した場合（ステップＳａ５、Ｙｅｓ）、学習処理を終了する。一方、学習処理部２４は、誤差が閾値以下でないと判定した場合（ステップＳａ５、Ｎｏ）、ＢＰＴＴ（BackPropagation Through Time）法などにより重み係数を更新する演算を行い、新たに算出した重み係数を重み係数記憶部２３に上書きして記憶させる（ステップＳａ６）。その後、学習処理部２４は、誤差が閾値以下に収束するまでステップＳａ２からの処理を繰り返し行う。
【００３７】
なお、学習処理部２４は、例えば、最初に、過去１〜２カ月分の学習データを用いて学習処理を行い、その後、学習データを増加させて、１カ月程度ごとに学習処理を繰り返し行う。
【００３８】
（気温補正処理部による処理）
図４は、電力予測装置１の気温補正処理部３によって行われる最小二乗法により関係式を算出する処理の流れを示すフローチャートである。実績データ記憶部３１は、係数算出部３２による処理が行われる前までに１〜２カ月分程度の十分な気温情報と、使用電力値の最大値とが対応付けられた情報を記憶しているものとする。
【００３９】
係数算出部３２は、実績データ記憶部３１から気温情報と、使用電力値の最大値とが対応付けられた情報を読み出す（ステップＳｂ１）。係数算出部３２は、気温情報に含まれる最高気温と最低気温の平均値を算出する（ステップＳｂ２）。
【００４０】
使用電力値の最大値を縦軸とし、最高気温と最低気温の平均値を横軸とするグラフに、算出した平均値と、当該平均値に対応する使用電力値の最大値とをプロットすると図５においてひし形の点で示される座標点の集合となる。なお、図５は、１年分の情報をプロットした例である。図５に示されるように、気温が高くなると使用電力値の最大値は大きくなり、気温が低くなると使用電力値の最大値が大きくなり、中間の気温において使用電力値の最大値が低くなる。したがって、任意の日における最高気温と最低気温の平均値と、使用電力値の最大値の関係を、次式（１）のような二次多項式で近似できることがわかる。
【００４１】
【数１】
2020089102.tif 000003
【００４２】
係数算出部３２は、最小二乗法により関係式、すなわち式（１）の二次多項式を算出するため、次式（２）により示される残差二乗和が、最小、すなわち「≒０」になるように係数ａ，ｂ，ｃについて偏微分を行う。
【００４３】
【数２】
2020089102.tif 000004
【００４４】
なお、式（２）においてｚが残差二乗和であり、ｎがサンプリングデータの個数を示しており、ｉが１〜ｎまでの個々のサンプリングデータを示している。
【００４５】
係数算出部３２は、偏微分により得られる次式（３）の行列式により係数ａ，ｂ，ｃを算出する。
【００４６】
【数３】
2020089102.tif 000005
【００４７】
係数算出部３２は、算出した係数ａ，ｂ，ｃを係数記憶部３３に上書きして記憶させる（ステップＳｂ３）。例えば、図５の例では、ａ＝７．０５６２、ｂ＝−２３２．５８、ｃ＝３６９４．１として算出される。
【００４８】
なお、係数算出部３２は、例えば、最初に、過去１〜２カ月分の気温情報と、使用電力値の最大値とが対応付けられた情報を用いて最小二乗法による係数を算出する処理を行う。その後、係数算出部３２は、日々追加される気温情報と、使用電力値の最大値とが対応付けられた情報を用いて毎日係数を算出して更新する処理を行う。
【００４９】
（電力予測装置による予測処理）
図６は、電力予測装置１による予測処理の流れを示すフローチャートである。電力予測装置１の利用者が、電力予測装置１の入力部６を操作することにより、入力部６は、予測日に関する情報の取り込みを行う。ここで、予測日に関する情報とは、使用電力値の予測を行う予測日における天気予報の最高気温と最低気温を含む気温予報情報と、予測日に対応する対応日の使用電力値時系列情報、すなわち直前７日分の使用電力値時系列情報である（ステップＳｃ１）。入力部６は、予測モードの指示信号を切替部５に出力する（ステップＳｃ２）。切替部５は、端子５１と端子５２とを接続する。
【００５０】
入力部６は、予測日における天気予報の最高気温と最低気温を含む気温予報情報を気温補正処理部３の補正部３４に出力する。補正部３４は、気温予報情報に含まれる最高気温と最低気温の平均値を算出する。補正部３４は、係数記憶部３３が記憶する係数を読み出して、上記式（１）に読み出した係数を適用して二次多項式を内部処理として構成する。補正部３４は、構成した二次多項式に対して算出した平均値を代入して予測日の使用電力値の予測最大値を算出する（ステップＳｃ４）。
【００５１】
入力部６は、予測日の直前７日分の使用電力値時系列情報を入力情報としてリカレントニューラルネットワーク部２２に与える。リカレントニューラルネットワーク部２２は、入力情報が与えられると、重み係数記憶部２３から学習済みの重み係数を読み出し、入力情報と、学習済みの重み付け係数とに基づく演算を行い、出力情報を算出する（ステップＳｃ５）。出力情報は、出力層１０２のユニット１０２−１〜１０２−２４の各々が出力する値を含む予測日の使用電力値時系列情報である。リカレントニューラルネットワーク部２２は、算出した出力情報を切替部５に出力する。
【００５２】
切替部５によって端子５１と端子５２が接続されているため、補正部３４は、リカレントニューラルネットワーク部２２が出力する出力情報を、切替部５を通じて取り込む。補正部３４は、出力情報を取り込むと、出力情報に含まれる予測日の使用電力値時系列情報の中から使用電力値の最大値を検出する。補正部３４は、算出した予測最大値を、検出した使用電力値の最大値で除算して気温補正係数Ｋを算出する（ステップＳｃ６）。
【００５３】
補正部３４は、出力情報に含まれる予測日の使用電力値時系列情報に含まれる各時刻の使用電力値に対して算出した気温補正係数Ｋを乗算して補正を行う。補正部３４は、使用電力値を補正した補正後の予測日の使用電力値時系列情報を外部に出力する（ステップＳｃ７）。
【００５４】
上記の実施形態の構成により、電力予測装置１において、学習予測処理部２は、特定の建築物の任意の日における使用電力値の時系列情報と、当該任意の日前の対応日の使用電力値の時系列情報との関係を近似する関係式を、リカレントニューラルネットワークを用いた学習処理により求める。気温補正処理部３は、任意の日における建築物の周辺の気温と、当該任意の日の建築物の使用電力値の最大値との関係を近似する関係式を最小二乗法により算出する。入力部６は、予測日に対応する対応日の建築物の使用電力値の時系列情報を入力情報として学習予測処理部２に与え、予測日の建築物の周辺の気温の予報情報を気温補正処理部３に与える。学習予測処理部２は、入力情報と、学習処理により求めた関係式とに基づいて予測日の使用電力値の時系列情報を求めて気温補正処理部３に出力する。気温補正処理部３は、予報情報と、最小二乗法により算出した関係式とに基づいて、予測日の使用電力値の予測最大値を算出し、算出した予測最大値と、予測日の使用電力値の時系列情報に含まれる使用電力値の最大値とに基づいて、予測日の使用電力値の時系列情報を補正する。
【００５５】
これにより、任意の日とその対応日の使用電力値の関係性についてはリカレントニューラルネットワークによる学習処理により求めることができる。これに対して、関係性の特徴が予め二次多項式で示されることが分かっている建築物の周囲の気温と使用電力量については関係式を最小二乗法による演算により算出することができる。そのため、使用電力値の予測に必要となる関係性の情報を２つに分離して求めることができるため、全ての関係性を学習処理によってまとめて求めるよりも、学習処理量や学習データの増加を抑えることができる。したがって、建築物における使用電力値を予測する際に、学習処理量や学習データの増加を抑えつつ、急な気温変化による予測精度の低下を軽減することが可能となる。
【００５６】
例えば、図７は、予測した使用電力値の時系列情報と、実際の使用電力値の時系列情報を示したグラフである。図７のグラフにおいて、横軸は、時刻、縦軸は、使用電力値［ｋｗ］である。予測した使用電力値の時系列情報は、予測値（気温補正あり）として、実線で示されており、実際の使用電力値の時系列情報は、実績値として、破線で示されている。グラフからわかるように、予測値と実績値にはほとんど差がないことが分かり、また、期間の最大需要に対する誤差の期待値の割合を示す次式（４）で示されるＥＥＰ（Expected Error Percentage）を用いて予測誤差を算出すると、図７のグラフの場合「２．４４％」となる。
【００５７】
【数４】
2020089102.tif 000006
【００５８】
なお、上記式（４）においてｙｐは、予測値であり、ｙｄは、実測値であり、ｙｄ．ｍａｘは、最大実測値であり、ｎは、データ数である。
【００５９】
これに対して、図８に示したように、気温補正を考慮しない場合の予測誤差は、４．９５％となり、本実施形態の電力予測装置１の構成により予測精度が向上していることがわかる。したがって、本実施形態の電力予測装置１を用いることで、例えば、１日の使用電力値及びピーク値を精度よく予測することができるため、高い精度が要求される施設の設備運転計画を立案することができ、施設の省エネや節電に寄与することが可能となる。
【００６０】
なお、上記の実施形態では、学習処理に用いるニューラルネットワークとしてリカレントニューラルネットワークを用いているが、リカレントニューラルネットワーク以外の再帰型ニューラルネットワークであるＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）を適用してもよいし、順伝搬型のニューラルネットワークを適用してもよいし、また、順伝搬型の場合、ディープニューラルネットワークを適用してもよい。また、ニューラルネットワーク以外の他の機械学習を用いるようにしてもよい。なお、順伝搬型のニューラルネットワークを用いる場合、十分な予測精度を得るためには１年以上の学習データが必要になる。これに対して、使用電力値の時系列情報は、時系列データであるため、リカレントニューラルネットワーク等の再帰型のニューラルネットワークを用いる場合、１〜２カ月程度の学習データがあれば十分な予測精度が得られるという利点があり、新築の建築物に対してもすぐに電力予測装置１を利用することが可能となる。
【００６１】
また、図２に示したリカレントニューラルネットワーク部２２の構成は、中間層１０１が、２つのユニット１０１−１，１０１−２を有する構成としているが、ユニットの数は２つに限られず、１個であってもよいし、３個以上であってもよい。また、中間層１０１の構成も１層ではなく、複数の中間層を備えていてもよい。
【００６２】
また、上記の実施形態の構成では、全ての日の気温と使用電力値の最大値を用いて二次多項式の係数を算出しているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。例えば、平日と休日で使用電力値が変わるような場合、平日に測定された気温とその気温に対応する使用電力値の最大値とから算出した係数と、休日に測定された気温とその気温に使用電力値の最大値とから算出した係数とを算出する。そして、算出した平日に対応する係数と休日に対応する係数を係数記憶部３３に記憶させて使い分けるようにしてもよい。また、平日と休日といったカレンダーパターンのみならず、任意のカレンダーパターン、例えば、曜日によって別々に係数を求めるようにしてもよい。このように、カレンダーパターンごとに係数を算出しておくことで、より正確な使用電力値の予測を行うことが可能となる。
【００６３】
また、上記の実施形態では、係数算出部３２は、最小二乗法により、二次多項式の係数を算出しているが、最小二乗法以外の手法によって係数を算出するようにしてもよい。
【００６４】
また、上記の実施形態では、任意の日に対応する対応日、または、予測日に対応する対応日として、直前の７日間としているが、７日に限られるものではなく、７日より少ない日数でもよいし、７日よりも多い日数であってもよく、また、連続日でなくてもよく、１日おきなど不連続な日を定めるようにしてもよい。また、例えば、平日のみの予測しか行わず、平日と休日で使用電力値の変化に違いがあるような場合、平日の使用電力値時系列情報のみを学習データとして選択し、対応日についても平日の中から選択するようにしてもよい。さらに、この場合、補正部３４が上述した平日に対応する係数を用いることで、より予測精度を高めることが可能となる。
【００６５】
また、上記の実施形態では、使用電力値の時系列情報には、１時間ごとの使用電力値が含まれるとしているが、１時間ごとに限られるものではない。例えば、３０分ごとや、２時間ごとなどの他の時間間隔で測定された使用電力値であってもよく、また、単位時間ごとに連続した使用電力値ではなく、任意に定められる複数の時刻の使用電力値であってもよい。
【００６６】
また、上記の実施形態では、最高気温と最低気温の両方を利用しているが、最高気温と最低気温のいずれか一方を利用するようにしてもよいし、予報の情報が得られる気温に関する情報であればどのようなものを利用してもよい。
【００６７】
また、上記の実施形態では、係数算出部３２は、最高気温と最低気温の平均値と、使用電力値の最大値の関係式を算出しているが、使用電力値の最大値以外の代表値、例えば、使用電力値の平均値や中央値などを適用するようにしてもよい。
【００６８】
また、上記の実施形態では、図３のステップＳａ５の処理において、誤差が閾値以下か否かを判定する判定処理を行っている。しかしながら、本発明は、当該実施の形態に限られるものではなく、「以下であるか否か」という判定処理は一例に過ぎず、閾値の定め方に応じて、例えば、「未満であるか否か」という判定処理に置き換えられてもよい。
【００６９】
また、上記の実施形態において、図６に示すフローチャートにおいて、ステップＳｃ３、ステップＳｃ４、ステップＳｃ５の処理の順序をステップＳｃ５、ステップＳｃ３、ステップＳｃ４の順に変更してもよい。
【００７０】
上述した実施形態における電力予測装置１をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００７１】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００７２】
１  電力予測装置
２  学習予測処理部
３  気温補正処理部
４  データ処理部
５  切替部
６  入力部
２１  学習データ記憶部
２２  リカレントニューラルネットワーク部
２３  重み係数記憶部
２４  学習処理部
３１  実績データ記憶部
３２  係数算出部
３３  係数記憶部
３４  補正部
５１，５２，５３  端子
【図１】
2020089102.tif 000007
【図２】
2020089102.tif 000008
【図３】
2020089102.tif 000009
【図４】
2020089102.tif 000010
【図５】
2020089102.tif 000011
【図６】
2020089102.tif 000012
【図７】
2020089102.tif 000013
【図８】
2020089102.tif 000014