(57)【要約】【課題】電力供給者により供給される電力に関するデマンドレスポンスの要請を達成するべく、需用者の発電能力が考慮された、デマンドレスポンス要求の対象となる需用者の選定を適切に行う。【解決手段】選定装置１０は、デマンドレスポンス要求を送信する対象の需用者を選定する装置であって、電力削減量及び電力削減時間帯を含む指示情報を取得する指示情報取得部１１と、需用者の電力設備の属性情報を取得する属性情報取得部１２と、属性情報に基づいて電力削減時間帯における各電力設備における受電電力量の予測値を算出する算出部１３と、予測値に基づいて電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備を選定する選定部１６と、選定された電力設備の各々に対してデマンドレスポンス要求を送信する送信部１７と、を備える。【選択図】図１
2020201652.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力供給者により供給される電力を消費すると共に発電を行う需用者のうちの、該需用者における消費または発電の電力量の調整を要求するデマンドレスポンス要求を送信する対象の需用者を選定する選定装置であって、
少なくとも電力削減量及び該電力削減量を実現すべき電力削減時間帯を含む指示情報を取得する指示情報取得部と、
前記需用者の電力設備の属性情報であって、前記電力設備における負荷量及び発電量に寄与する属性情報を取得する属性情報取得部と、
前記属性情報に基づいて、前記電力削減時間帯における各電力設備における受電電力量の予測値を算出する算出部と、
前記予測値に基づいて、前記指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備を選定する選定部と、
前記選定部により選定された電力設備の各々に対して前記デマンドレスポンス要求を送信する送信部と、
を備える選定装置。
【請求項２】
前記算出部は、機械学習により構築された予測モデルであって前記属性情報を入力として前記電力設備の発電量及び負荷量のそれぞれを出力とする予測モデルを用いて、前記予測値を算出する、
請求項１に記載の選定装置。
【請求項３】
前記算出部は、予測値と共に、該予測値の範囲に関する予測信頼区間を算出し、
前記選定部は、各電力設備における前記予測値及び前記予測信頼区間に基づいて、前記指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備を選定する、
請求項２に記載の選定装置。
【請求項４】
前記属性情報取得部は、前記電力設備における過去の負荷量及び発電量の実績値を前記属性情報として取得する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の選定装置。
【請求項５】
前記属性情報取得部は、過去の前記デマンドレスポンス要求に対する各電力設備における電力量の調整の結果を示す情報を前記属性情報として取得する、
請求項１〜４のいずれか一項に記載の選定装置。
【請求項６】
前記属性情報取得部は、各電力設備周辺の気象情報を前記属性情報として取得する、
請求項１〜５のいずれか一項に記載の選定装置。
【請求項７】
複数の前記電力設備のうちの、過去の発電量の実績値が不明である第１の電力設備の過去の発電量を推測する発電量推測部を更に備え、
前記属性情報取得部は、各電力設備における過去の発電量の実績値を前記属性情報として取得し、
前記発電量推測部は、複数の前記電力設備のうちの、過去の発電量の実績値が前記属性情報として取得された複数の第２の電力設備の各々の発電量に対して、前記第１の電力設備と前記第２の電力設備の各々との距離を少なくとも含む重み付けをした発電量の値に基づいて、前記第１の電力設備の仮想の過去の発電量を算出し、
前記算出部は、推測された前記第１の電力設備の発電量を、前記第１の電力設備の属性情報として用いる、
請求項１〜６のいずれか一項に記載の選定装置。
【請求項８】
前記発電量推測部は、前記第２の電力設備の各々の発電量を、前記第１の電力設備の定格容量に対する各第２の電力設備の定格容量の割合に基づいて補正した発電量に対して前記重み付けをする、
請求項７に記載の選定装置。
【請求項９】
機械学習により構築された指示情報発生予測モデルであって、当該選定装置からの前記デマンドレスポンス要求の送信対象の電力設備が属する電力管区に含まれる全ての電力設備の受電電力量の総計である需要電力量を少なくとも入力として、前記指示情報の取得時刻及び前記指示情報における前記電力削減量を出力とする指示情報発生予測モデルを用いて、当該選定装置に対する前記指示情報が発生する時刻である予測時刻及び該指示情報に含まれる電力削減量である予測削減量を予測する指示情報発生予測部を更に備え、
前記算出部は、前記予測時刻以前に前記予測値の算出を実施し、
前記選定部は、前記予測削減量に基づき、前記予測時刻以前に前記１以上の電力設備の選定を実施する、
請求項１〜８のいずれか一項に記載の選定装置。
【請求項１０】
前記選定部は、前記指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備からなる電力設備群を、該電力設備群を構成する各電力設備の所定の指標値及び該指標値に関して設定された閾値に基づいて、１以上の前記指標値の閾値のセット毎に選定する、
請求項１〜９のいずれか一項に記載の選定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、選定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力需要家が電力会社等の電力供給事業者側の要求に応じて、使用電力量の削減、又は発電電力量の調整を行うことにより、電力の同時同量を図る、いわゆるデマンドレスポンス（ＤＲ）が注目されている。
【０００３】
電力供給事業者側は電力削減・発電の要求量をアグリゲータまたは需用者に指示する。アグリゲータは、デマンドレスポンスにおいて、電力供給事業者と需用者との間に立って、バランスをコントロールする事業者である。アグリゲータを介して指示を発する場合には、アグリゲータが、その配下の需用者に要求量を指示する。アグリゲータにおける配下の需用者への指示に際して、アグリゲータは、電力供給事業者の要求量を達成するために、各需用者に指示する電力削減・発電量を的確に配分する必要がある。
【０００４】
アグリゲータにおける需用者の選定に際して、電力設備の構成、過去のデマンドレスポンス要求に対する削減・発電実績及び電力削減予測量に基づいて、計画を生成する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１８−５２９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に記載の技術では、電力供給事業者からのデマンドレスポンスの要請に対して、ペナルティの期待値が最も小さい需要家の組合せをデマンドレスポンス計画として作成する。しかしながら、特許文献１に記載された技術では、電力供給事業者からの電力を使用するコンシューマを需要家として想定しており、太陽光発電等の発電能力を有するいわゆるプロシューマを想定していない。需用者における電力削減量の予測には、需用者の電力設備に関する種々の情報が用いられる。しかしながら、プロシューマ化した需用者について、発電量も考慮した電力削減量の正確な予測のために必要となる需用者の情報を集約して、デマンドレスポンス計画を作成することは困難である。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、電力供給者により供給される電力に関するデマンドレスポンスの要請を達成するべく、需用者の発電能力が考慮された、デマンドレスポンス要求の対象となる需用者の選定を適切に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の一形態に係る選定装置は、電力供給者により供給される電力を消費すると共に発電を行う需用者のうちの、該需用者における消費または発電の電力量の調整を要求するデマンドレスポンス要求を送信する対象の需用者を選定する選定装置であって、少なくとも電力削減量及び該電力削減量を実現すべき電力削減時間帯を含む指示情報を取得する指示情報取得部と、需用者の電力設備の属性情報であって、電力設備における負荷量及び発電量に寄与する属性情報を取得する属性情報取得部と、属性情報に基づいて、電力削減時間帯における各電力設備における受電電力量の予測値を算出する算出部と、予測値に基づいて、指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備を選定する選定部と、選定部により選定された電力設備の各々に対してデマンドレスポンス要求を送信する送信部と、を備える。
【０００９】
上記の形態によれば、電力供給者から供給される電力に関する電力削減量及びその電力削減量を実現すべき電力削減時間帯を含む指示情報が取得される。そして、需用者の電力設備における負荷量及び発電量に寄与する属性情報が取得され、取得された属性情報に基づいて各電力設備における電力削減時間帯における受電電力量の予測値が算出される。従って、算出された予測値には、各電力設備における発電量が的確に反映される。そして、算出された予測値に基づいて、指示情報における電力削減量が満たされるような１以上の電力設備が選定されるので、需用者の発電能力が考慮された、デマンドレスポンス要求の対象となる需用者の適切な選定が実現される。
【発明の効果】
【００１０】
電力供給者により供給される電力に関するデマンドレスポンスの要請を達成するべく、需用者の発電能力が考慮された、デマンドレスポンス要求の対象となる需用者の選定を適切に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の選定装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】選定装置のハードブロック図である。
【図３】過去のデマンドレスポンス要求に対する各電力設備における電力調整の結果を示すデマンドレスポンス結果情報の例を示す図である。
【図４】負荷量予測モデル及び発電量予測モデルを概略的に示す図である。
【図５】図５（ａ）は、ある電力設備における算出された負荷量予測値の例を示す図である。図５（ｂ）は、ある電力設備における算出された発電量予測値の例を示す図である。
【図６】ある電力設備における、算出された削減量の例を示す図である。
【図７】各電力設備における発電量の実績値を示す発電量情報を示す図である。
【図８】各電力設備の、仮想の発電量の実績値の算出対象の電力設備との距離及び距離に基づく重み付けの例を示す図である。
【図９】複数の電力設備における電力の削減量、及び電力設備の組合せにより実現される電力の削減量の例を示す図である。
【図１０】電力設備群ごとの電力の削減量の例を示す図である。
【図１１】指標値の閾値のセットの例を示す図である。
【図１２】指示情報発生予測モデルを概略的に示す図である。
【図１３】選定装置における選定方法の処理内容を示すフローチャートである。
【図１４】選定プログラムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明に係る選定装置の実施形態について図面を参照して説明する。なお、可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
【００１３】
図１は、本実施形態に係る選定装置の機能的構成を示す図である。図１に示すように、選定装置１０は、電力供給事業者２０のコンピュータ及び需用者３０の電力設備のコンピュータとネットワークＮを介して通信可能に構成される。なお、以下の記載において、電力供給事業者２０のコンピュータ及び需用者３０の電力設備のコンピュータをそれぞれ、単に電力供給事業者２０及び電力設備３０と称する。
【００１４】
選定装置１０は、電力供給者により供給される電力を消費すると共に発電を行う需用者のうちの、該需用者における消費または発電の電力量の調整を要求するデマンドレスポンス要求を送信する対象の需用者を選定する装置である。デマンドレスポンスは、電力の卸市場価格の高騰時または系統信頼性の低下時において、電気料金価格の設定またはインセンティブの支払に応じて、需要家側が電力の使用を抑制するよう電力の消費パターンを変化させることである。
【００１５】
選定装置１０は、いわゆるデマンドレスポンスに関するアグリゲータを構成する。アグリゲータは、電力供給事業者２０と管轄する複数の需用者３０との間に介在して、需用者３０の電力需要を束ねて電力マネジメントサービスを提供する事業者であって、電力供給事業者２０からのデマンドレスポンスの要請に応じて、配下の需用者３０に対して電力の調整を指示すると共に、電力供給事業者とのデマンドレスポンスに関するインセンティブの取引を行う。
【００１６】
需用者３０は、電力供給事業者２０により供給される電力を消費すると共に発電を行う電力設備を有する。具体的には、需用者３０は、例えば、太陽光発電等の発電能力を有する。電力設備における発電が太陽光発電である場合に、発電量に対する天候からの影響が顕著となる。
【００１７】
選定装置１０は、図１に示すように、機能的には、
指示情報取得部１１、属性情報取得部１２、算出部１３、発電量推測部１４、指示情報発生予測部１５、選定部１６及び送信部１７
を備える。これらの各機能部１１〜１７は、一つの装置（コンピュータ）に構成されてもよいし、複数の装置に分散されて構成されてもよい。
【００１８】
なお、図１に示したブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組合せによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組合せて実現されてもよい。
【００１９】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting  unit）や送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００２０】
例えば、本発明の一実施の形態における選定装置１０は、コンピュータとして機能してもよい。図２は、本実施形態に係る選定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。選定装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００２１】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。選定装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００２２】
選定装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【００２３】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。例えば、図１に示した各機能部１１〜１７などは、プロセッサ１００１で実現されてもよい。
【００２４】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、選定装置１０の各機能部１１〜１７は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００２５】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る選定方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００２６】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００２７】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【００２８】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００２９】
また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【００３０】
また、選定装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【００３１】
次に、選定装置１０の各機能部について説明する。指示情報取得部１１は、電力供給事業者２０からの指示情報を取得する。本実施形態では、選定装置１０は、電力供給事業者２０から指示情報を取得するが、電力供給事業者２０と選定装置１０との間に介在する上位アグリゲータから指示情報を取得してもよい。
【００３２】
指示情報は、電力供給事業者２０から提供される電力に関するデマンドレスポンス要請に相当し、少なくとも電力削減量及び該電力削減量を実現すべき電力削減時間帯を示す情報を含む。指示情報は、模式的に示すならば、例えば、「２０１８／１２／２４  １８：００〜１９：００  １００ｋｗ  下げ」といった情報であって、少なくとも電力の削減量と、その削減量を実現すべき時間帯とを含む。
【００３３】
電力削減量は、ベースラインから各電力設備における受電電力量の総計を減じて算出される。ベースラインは、電力削減量の算出のために予め設定された、基準となる電力量であって、所定の算出方法により算出される。
【００３４】
属性情報取得部１２は、需用者３０の電力設備の属性情報を取得する。本実施形態では、属性情報取得部１２は、需用者３０の電力設備における負荷量及び発電量に寄与する属性情報を取得する。属性情報取得部１２は、取得した属性情報を属性情報記憶部１９に記憶させる。属性情報記憶部１９は、属性情報を記憶させるための記憶手段である。
【００３５】
属性情報取得部１２は、電力設備における過去の発電量の実績値を、電力設備の発電量に寄与する属性情報として取得する。さらに、属性情報取得部１２は、発電装置の状態を示す種々の情報、電力装置の所在地、所在地の災害発生状況、発電装置の定格容量等を、電力設備の発電量に寄与する属性情報として取得してもよい。
【００３６】
また、属性情報取得部１２は、電力設備における過去の負荷量の実績値を、電力設備の負荷量に寄与する属性情報として取得する。さらに、属性情報取得部１２は、発電装置の状態、瞬時電力計測値、異常発生状態、電池状態確認の情報、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｃｈａｒｇｅ）、電力装置が契約している電力プラン等を、電力設備の負荷量に寄与する属性情報として取得してもよい。
【００３７】
属性情報取得部１２は、上記の各種情報の他に、例えば、積算電力量正方向、積算電力量逆方向、瞬時電力計測値、異常発生状態、規格Ｖｅｒｓｉｏｎ情報、状変アナウンスプロパティマップ、Ｓｅｔプロパティマップ、Ｇｅｔプロパティマップ、動作状態、係数、積算電力量有効桁数、積算電力量計測値（正方向計測値）、積算電力量計測値（逆方向計測値）、積算電力量単位等の情報を属性情報として取得してもよい。
【００３８】
上記の属性情報のうち、積算電力量正方向及び逆方向は、蓄電池からの正方向及び逆方向の充放電量の積算量である。瞬時電力計測値は、需用者が使用した瞬時の電力の値である。異常発生状態は、蓄電池が正常な状態から逸脱した際に発するアラームである。規格Ｖｅｒｓｉｏｎ情報は、蓄電池のシステムの現在のＶｅｒｓｉｏｎ情報である。状変アナウンスプロパティマップ、Ｓｅｔプロパティマップ及びＧｅｔプロパティマップは、電力設備の機器から取得できる機器情報や操作方法を調べる方法である各種プロパティマップである。動作状態及び係数は、蓄電池が充放電、待機といった各種動作状態のいずれにあるかを示す情報である。積算電力量有効桁数は、積算電力量の有効桁数である。積算電力量計測値（正方向計測値）及び積算電力量計測値（逆方向計測値）は、積算電力量の有効桁数を反映する前の計測値である。積算電力量単位は、積算電力量の単位（Ｗ、ｋＷ等）である。
【００３９】
後述されるように、これらの属性情報は、ベクトル化されて、算出部１３において、予測モデルに入力される特徴量（説明変数）として用いられる。各属性情報がベクトル化される際には、適宜、周知の正規化及び畳み込み等の前処理が施されることとしてもよい。
【００４０】
また、属性情報取得部１２は、過去のデマンドレスポンス要求に対する各電力設備における電力量の調整の結果を示す情報を属性情報として取得してもよい。
各電力設備における電力量の調整の結果を示す情報は、電力供給事業者２０等からのデマンドレスポンス要請に対して、対応した電力設備、各電力設備が対応期間中に削減した電力量の積算値及び時間別の積算値等の情報を含むことができる。
【００４１】
図３は、過去のデマンドレスポンス要求に対する各電力設備における電力調整の結果を示すデマンドレスポンス結果情報の例を示す図である。図３に示すように、デマンドレスポンス結果情報は、電力設備ごとに関連付けられた対応結果、削減量（積算値）、時間別削減量（積算値）といった情報を含む。対応結果は、デマンドレスポンス要求に対して対応したか否かを示す情報である。削減量及び時間別削減量は、ベースラインに対して削減した合計及び時間帯毎の消費電力量である。
【００４２】
属性情報取得部１２は、図３に例示したようなデマンドレスポンス結果情報を、電力設備ごとの属性情報として取得する。そして、取得されたデマンドレスポンス結果情報は、予測モデルに入力される特徴量として用いられる。
【００４３】
また、属性情報取得部１２は、各電力設備周辺の気象情報を、電力設備ごとの属性情報として取得してもよい。電力設備における発電量は、天候の影響を受ける。特に、電力設備における発電が太陽光発電である場合に、発電量に対する天候からの影響が顕著である。かかる事情に鑑みて、発電量の予測値の精度を高めるべく、属性情報取得部１２は、電力設備ごとのその周辺の気象情報を取得する。そして、取得された気象情報は、各電力設備の発電量を予測する予測モデルに入力される特徴量として用いられる。
【００４４】
算出部１３は、属性情報取得部１２により取得された属性情報に基づいて、電力削減時間帯における各電力設備における受電電力量の予測値を算出する。電力削減時間帯は、前述のとおり、電力供給事業者２０からの指示情報における電力削減量を実現すべき時間帯である。
【００４５】
具体的には、算出部１３は、機械学習により構築された予測モデルを用いて予測値を算出する。予測モデルは、発電量予測モデル及び負荷量予測モデルを含み、属性情報を入力として、電力設備の発電量及び負荷量のそれぞれを出力とする。
【００４６】
図４は、負荷量予測モデル及び発電量予測モデルを概略的に示す図である。図４に示すように、各電力設備の負荷量を予測する負荷量予測モデルｍｄ１は、各電力設備の属性情報ａｉ及び各電力設備周辺の気象情報ｔｉ等を入力として、負荷量予測値ｌｐを出力するモデルである。また、各電力設備の発電量を予測する発電量予測モデルｍｄ２は、各電力設備の属性情報ａｉ及び各電力設備周辺の気象情報ｔｉ等を入力として、発電量予測値ｇｐを出力するモデルである。
【００４７】
負荷量予測モデルｍｄ１及び発電量予測モデルｍｄ２は、各電力設備の属性情報ａｉ等を入力特徴量とし、負荷量及び発電量の実績値を教師データとする学習データに基づく機械学習により構築されたニューラルネットワークを含むモデルである。
【００４８】
学習済みのニューラルネットワークを含むモデルである負荷量予測モデルｍｄ１及び発電量予測モデルｍｄ２は、コンピュータにより読み込まれ又は参照され、コンピュータに所定の処理を実行させ及びコンピュータに所定の機能を実現させるプログラムとして捉えることができる。
【００４９】
即ち、本実施形態の学習済みの負荷量予測モデルｍｄ１及び発電量予測モデルｍｄ２は、ＣＰＵ及びメモリを備えるコンピュータにおいて用いられる。具体的には、コンピュータのＣＰＵが、メモリに記憶された学習済みの負荷量予測モデルｍｄ１及び発電量予測モデルｍｄ２からの指令に従って、ニューラルネットワークの入力層に入力された入力データ（電力設備の属性情報等）に対し、各層に対応する学習済みの重み付け係数と応答関数等に基づく演算を行い、出力層から結果（負荷量及び発電量）を出力するよう動作する。
【００５０】
負荷量予測モデルｍｄ１及び発電量予測モデルｍｄ２に含まれるニューラルネットワークは、例えば、フィードフォワードニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク等であってもよく、用いられるニューラルネットワークの種類は限定されない。
【００５１】
算出部１３は、各電力設備の負荷量予測値ｌｐ及び発電量予測値ｇｐに基づいて、各電力設備の受電電力量の予測値を算出できる。具体的には、算出部１３は、負荷量予測値ｌｐから発電量予測値ｇｐを減じて、受電電力量の予測値を算出する。さらに、算出部１３は、各電力設備に設定されたベースラインから、受電電力量の予測値を減じて、各電力設備の電力の削減量の予測値を算出する。
【００５２】
また、算出部１３は、各電力設備の負荷量予測値ｌｐ及び発電量予測値ｇｐと共に、各予測値の範囲に関する予測信頼区間を算出できる。具体的には、負荷量予測モデルｍｄ１及び発電量予測モデルｍｄ２から、負荷量予測値及び発電量予測値の尤度を示すスコアが出力されるので、算出部１３は、各予測値及び尤度を示すスコアに基づいて、負荷量予測値ｌｐ及び発電量予測値ｇｐに関する予測信頼区間を算出できる。
【００５３】
図５（ａ）は、ある電力設備における算出された負荷量予測値の例を示す図である。図５（ａ）に示すように、算出部１３は、実線で示される時系列の負荷量予測値ｌｐと共に、破線で示される上信頼区間及び１点破線で示される下信頼区間を算出する。また、図５（ｂ）は、ある電力設備における算出された発電量予測値の例を示す図である。図５（ｂ）に示すように、算出部１３は、実線で示される時系列の発電量予測値ｇｐと共に、破線で示される上信頼区間及び１点破線で示される下信頼区間を算出する。上信頼区間及び下信頼区間を含む予測信頼区間は、予測モデルからの出力に基づく統計学的な周知の処理により算出可能であり、ある時刻における負荷量が、例えば９５％の信頼度で、上信頼区間と下信頼区間との間にあることを示す。
【００５４】
図６は、ある電力設備における算出された削減量予測値の例を示す図である。上述のとおり、負荷量予測値ｌｐ及び発電量予測値ｇｐに基づいて受電電力量の予測値が算出され、ベースライン及び受電電力量の予測値に基づいて電力の削減量の予測値が算出されるので、算出部１３は、図５（ａ）及び図５（ｂ）に示した負荷量予測値ｌｐ及び発電量予測値ｇｐ並びに各予測値の予測信頼区間に基づいて、削減量の予測値及び削減量の予測信頼区間を算出できる。図６に示すように、算出部１３は、実線で示される時系列の削減量の予測値と共に、破線で示される上信頼区間及び１点破線で示される下信頼区間を算出する。
【００５５】
再び図１を参照して、発電量推測部１４は、複数の電力設備のうちの、過去の発電量の実績値が不明である電力設備（第１の電力設備）の過去の発電量を推測する。具体的には、発電量推測部１４は、複数の電力設備のうちの第１の電力設備以外の複数の電力設備（第２の電力設備）の過去の発電量の実績値に基づいて、第１の電力設備の仮想の過去の発電量を算出する。
【００５６】
図７は、各電力設備における発電量の実績値を示す発電量情報を示す図である。属性情報取得部１２は、図７に示されるような、各電力設備の発電量の実績値を属性情報として取得するので、発電量推測部１４は、属性情報取得部１２により取得された発電量の実績値を用いて、第１の電力設備の仮想の過去の発電量を算出する。図７に示すように、発電量情報は、各電力設備における時系列の発電量の実績値を含む。
【００５７】
まず、発電量推測部１４は、複数の電力設備のうちの、第１の電力設備の所在地からの直線距離が予め設定された所定の閾値より近い位置に所在する電力設備を第２の電力設備として抽出する。太陽光発電による発電量は、日射量と相関関係を有するので、第１の電力設備の所在地からの直線距離が近い電力設備の実績値を用いることにより、第１の電力設備の仮想の発電量の算出の精度が向上する。
【００５８】
図８は、抽出された電力設備の、第１の電力設備との直線距離及び直線距離に基づく重み付けを示す図である。図８に示すように、発電量推測部１４は、例えば１０ｋｍといった直線距離に関する閾値に基づいて、３つの第２の電力設備（電力設備Ａ〜Ｃ）を抽出する。電力設備Ａ〜Ｃのそれぞれの第１の電力設備からの直線距離は、３ｋｍ、７ｋｍ、５ｋｍである。そして、発電量推測部１４は、第１の電力設備からの直線距離に基づいて、電力設備Ａ〜Ｃのそれぞれに対して、例えば、０．２０、０．４７、０．３３といった重みを（重みの合計が１．０となるように）設定する。
【００５９】
続いて、発電量推測部１４は、第２の電力設備の各々の発電量の実績値を、第１の電力設備の定格容量に対する各第２の電力設備の定格容量の割合に基づいて補正する。太陽光発電による発電量は、発電設備の定格容量と相関関係を有するので、発電量推測部１４は、第２の電力設備の発電量の実績値を用いて第１の電力設備の仮想の発電量を算出するに際して、定格容量の差に基づいて第２の電力設備の発電量の実績値を補正する。具体的には、発電量推測部１４は、以下の式により、第２の電力設備の発電量の実績値を補正する。
（各第２の電力設備の補正後の発電量の実績値）＝
（各第２の電力設備の発電量の実績値）×（（第１の電力設備の定格容量）／（各第２の電力設備の定格容量））
【００６０】
そして、発電量推測部１４は、複数の第２の電力設備の各々の発電量に対して、第１の電力設備と第２の電力設備の各々との距離を少なくとも含む重み付けをした発電量の値に基づいて、第１の電力設備の仮想の過去の発電量を算出する。具体的には、発電量推測部１４は、定格容量の差に基づく補正後の各第２の電力設備の発電量の実績値のそれぞれに重みを乗じた値を合算して、第１の電力設備の仮想の過去の発電量を算出する。例えば、発電量推測部１４は、電力設備Ａ〜Ｃの補正後の発電量の実績値のそれぞれに図８に例示した重みを乗じた値を合算することにより、第１の電力設備の仮想の過去の発電量を算出する。
【００６１】
このように算出された、時系列の第１の電力設備の仮想の過去の発電量は、属性情報取得部１２により第１の電力設備の属性情報として取得され、算出部１３による受電電力量の予測値の算出に用いられる。このように、例えば、デマンドレスポンス要求の対象となる電力設備が新設されたものであって過去の発電量の実績値が存在しなかったり、その他の何らかの理由により過去の発電量の実績値が不明であったりする場合であっても、電力設備の仮想の過去の発電量を算出して当該電力設備の属性情報として用いることができるので、その電力設備をデマンドレスポンス要求の送信先としての選定対象に含めることができる。
【００６２】
再び図１を参照して、指示情報発生予測部１５は、選定装置１０に対する指示情報が発生する時刻である予測時刻及び当該指示情報に含まれる電力削減量である予測削減量を、指示情報発生予測モデルを用いて予測する。この予測処理については、後に図１２を参照して詳述する。
【００６３】
選定部１６は、算出部１３により算出された受電電力量の予測値に基づいて、指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備を選定する。具体的には、選定部１６は、各電力設備における予測値及び予測信頼区間に基づいて、指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような電力設備の組合せを選定する。図９は、複数の電力設備における電力の削減量、及び電力設備の組合せにより実現される電力の削減量の例を示す図である。
【００６４】
図９に示すように、図６を参照して説明したように電力設備Ａ〜Ｅの電力の削減量ｒａ〜ｒｅが算出部１３により算出される。選定部１６は、各電力設備の電力の削減量に基づいて、複数の電力設備の組合せにより実現される電力の削減量を算出する。図９に示す例では、選定部１６は、電力設備Ａ，Ｂ，Ｃの組合せからなる電力設備群により実現される電力の削減量ｃ１を算出する。また、選定部１６は、電力設備Ｃ，Ｄ，Ｅの組合せからなる電力設備群により実現される電力の削減量ｃ２を算出する。
【００６５】
図１０は、電力設備の組合せからなる電力設備群ごとの電力の削減量の例を示す図である。図１０に示すように、選定部１６は、電力設備の組合せＡ〜Ｃのそれぞれにより実現される電力の削減量ｃＡ，ｃＢ，ｃＣを算出する。選定部１６は、電力設備の各組合せのうち、各組合せにより実現される時系列の電力の削減量が、指示情報に含まれる電力削減量ｒｖ及び電力削減時間帯ｔｒを満たすような組合せを選定する。図１０に示す例では、組合せＡは、電力削減時間帯ｔｒにおける下信頼区間において電力削減量ｒｖを満たさない。また、組合せＣは、電力削減時間帯ｔｒにおける上信頼区間において電力削減量ｒｖを満たさない。従って、選定部１６は、組合せＡ及び組合せＣを除外し、組合せＢをデマンドレスポンス要求の対象となる電力設備群として選定する。
【００６６】
また、選定部１６は、指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備からなる電力設備群を、当該電力設備群を構成する各電力設備の所定の指標値及び該指標値に関して設定された閾値に基づいて、１以上の前記指標値の閾値のセット毎に選定してもよい。
【００６７】
図１１は、制御項目ごとの指標値の閾値のセットの例を示す図である。図１１に示されるように、指標値の閾値のセットは、選定装置１０において、制御項目ごとに、ＲＥＲ（Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｒａｔｉｏ）、平均ＳＯＣ及び調達コスト変動率等の指標値の閾値が予め設定されている。これらの指標値は、電力設備ごとの属性情報として取得または属性情報に基づいて算出される。
【００６８】
ＲＥＲは、使用した電力における再生可能エネルギーの比率であって、例えば以下の式により算出可能である。
ＲＥＲ（％）＝（再生可能エネルギー由来の電力）／電力削減量×１００
平均ＳＯＣは、蓄電池充電量の平均値であって、例えば以下の式により算出可能である。
平均ＳＯＣ＝全充電量／全蓄電池定格容量
調達コスト変動率は、電力の調達に係るコストの変動割合を示す経済的指標の一種である。また、デマンドレスポンスに係るインセンティブ金額及びペナルティ金額を経済的指標の１つとして更に用いてもよい。
【００６９】
選定部１６は、指標情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような電力設備群のそれぞれに含まれる各電力設備について、上記したような指標値を取得または算出する。そして、選定部１６は、指標値の閾値のセットを満たすような電力設備群を、制御項目毎に抽出する。
【００７０】
具体的には、選定部１６は、指標情報を満たす電力設備群のうち、ＲＥＲが６０％以上であり、平均ＳＯＣが８０％以上であり、調達コスト変動率が上下２０％以下であるような電力設備群を、制御項目「安全制御」に関連付けて抽出する。選定部１６は、制御項目ごとの電力設備群の抽出を予めプリセットとして実施しておき、制御項目の入力を受けたときに、抽出済みの電力設備群の情報を送信部１７に送出することとしてもよい。
【００７１】
このように、制御項目毎に設定された所定の指標値の閾値のセットごとに電力設備群を選定することにより、制御項目に対応する目的に応じて最適な電力設備群に対してデマンドレスポンス要求を送信できる。
【００７２】
再び図１を参照して、指示情報発生予測部１５は、機械学習により構築された指示情報発生予測モデルを用いて、選定装置１０に対する指示情報が発生する時刻である予測時刻及び当該指示情報に含まれる電力削減量である予測削減量を予測する。
【００７３】
図１２は、指示情報発生予測モデルを概略的に示す図である。図１２に示すように、指示情報発生予測モデルｍｄ３は、選定装置１０からのデマンドレスポンス要求の送信対象の電力設備が属する電力管区に含まれる全ての電力設備の受電電力量の総計である需要電力量ｉ１を少なくとも入力として、指示情報の発生に関する予測時刻及び予測削減量ｄｐを出力とするモデルである。即ち、指示情報発生予測モデルｍｄ３は、需要電力量ｉ１等を入力特徴量として、指示情報の取得時刻及び指示情報における電力削減量の実績値を教師データとする学習データに基づく機械学習により構築されたニューラルネットワークを含むモデルである。
【００７４】
指示情報発生予測モデルｍｄ３に入力される特徴量は、需要電力量ｉ１に限定されず、対応する電力管区における気象情報ｉ２及びイベント情報ｉ３（例えば、人口が集中することが予想されるスポーツのイベント等）を含んでもよい。
【００７５】
具体的には、指示情報発生予測部１５は、任意の時間間隔で学習済みの指示情報発生予測モデルｍｄ３に対して需要電力量ｉ１等の所定の特徴量を入力して、指示情報の発生に関する予測時刻及び予測削減量を取得及び更新する。算出部１３は、取得された予測時刻の所定時間前に、予測値の算出を実施する。選定部１６は、指示情報発生予測モデルｍｄ３から出力された予測削減量に基づき、予測時刻の所定時間前に、電力設備の選定を実施する。
【００７６】
このように、電力削減に関する指示情報の取得時刻及び電力削減量が指示情報発生予測モデルｍｄ３により予測され、予測値の算出及び電力設備の選定が予測時刻に先立って予め実施されるので、指示情報を受けた時に遅滞なくデマンドレスポンス要求を送信できる。
【００７７】
再び図１を参照して、送信部１７は、選定部１６により選定された電力設備（需用者３０）の各々に対してデマンドレスポンス要求を送信する。
【００７８】
図１３は、選定装置１０における選定方法の処理内容を示すフローチャートである。
【００７９】
ステップＳ１において、指示情報取得部１１は、電力供給事業者２０からの指示情報を取得する。ステップＳ２において、属性情報取得部１２は、需用者３０の電力設備の属性情報を取得する。
【００８０】
ステップＳ３において、算出部１３は、属性情報取得部１２により取得された属性情報に基づいて、電力削減時間帯における各電力設備における受電電力量の予測値を算出する。
【００８１】
ステップＳ４において、選定部１６は、ステップＳ３において算出部１３により算出された受電電力量の予測値に基づいて、指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような電力設備群を選定する。
【００８２】
ステップＳ５において、送信部１７は、ステップＳ４において選定部１６により選定された電力設備（需用者３０）の各々に対してデマンドレスポンス要求を送信する。
【００８３】
次に、コンピュータを、本実施形態の選定装置１０として機能させるための選定プログラムについて説明する。図１４は、選定プログラムの構成を示す図である。
【００８４】
選定プログラムＰ１は、選定装置１０における選定処理を統括的に制御するメインモジュールｍ１０、指示情報取得モジュールｍ１１、属性情報取得モジュールｍ１２、算出モジュールｍ１３、発電量推測モジュールｍ１４、指示情報発生予測モジュールｍ１５、選定モジュールｍ１６及び送信モジュールｍ１７を備えて構成される。そして、各モジュールｍ１１〜ｍ１７により、指示情報取得部１１、属性情報取得部１２、算出部１３、発電量推測部１４、指示情報発生予測部１５、選定部１６及び送信部１７のための各機能が実現される。
【００８５】
なお、選定プログラムＰ１は、通信回線等の伝送媒体を介して伝送される態様であってもよいし、図１４に示されるように、記録媒体Ｍ１に記憶される態様であってもよい。
【００８６】
以上説明した本実施形態の選定装置１０、選定方法及び選定プログラムＰ１では、電力供給者から供給される電力に関する電力削減量及びその電力削減量を実現すべき電力削減時間帯を含む指示情報が取得される。そして、需用者の電力設備における負荷量及び発電量に寄与する属性情報が取得され、取得された属性情報に基づいて各電力設備における電力削減時間帯における受電電力量の予測値が算出される。従って、算出された予測値には、各電力設備における発電量が的確に反映される。そして、算出された予測値に基づいて、指示情報における電力削減量が満たされるような１以上の電力設備が選定されるので、需用者の発電能力が考慮された、デマンドレスポンス要求の対象となる需用者の適切な選定が実現される。
【００８７】
また、別の形態に係る選定装置では、算出部は、機械学習により構築された予測モデルであって属性情報を入力として電力設備の発電量及び負荷量のそれぞれを出力とする予測モデルを用いて、予測値を算出することとしてもよい。
【００８８】
上記形態によれば、属性情報を入力とする予測モデルにより、各電力設備の属性が適切に反映された発電量及び負荷量が算出される。受電電力量は、電力設備における負荷量と発電量の差として算出できるので、高精度な受電電力量の予測値の算出が可能となる。
【００８９】
また、別の形態に係る選定装置では、算出部は、予測値と共に、該予測値の範囲に関する予測信頼区間を算出し、選定部は、各電力設備における予測値及び予測信頼区間に基づいて、指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備を選定することとしてもよい。
【００９０】
上記形態によれば、各電力設備の受電電力量に関する予測値及び予測信頼区間が算出され、算出された予測値及び予測信頼区間に基づいて、指示情報の内容を満たすように電力設備が選定される。これにより、電力削減時間帯における電力の削減が高確率で実現されるような電力設備の選定が可能となる。
【００９１】
また、別の形態に係る選定装置では、属性情報取得部は、電力設備における過去の負荷量及び発電量の実績値を属性情報として取得することとしてもよい。
【００９２】
上記形態によれば、各電飾設備の過去の負荷量及び発電量の実績値が属性情報として取得されて予測値の算出に用いられるので、精度良く予測値を算出できる。
【００９３】
また、別の形態に係る選定装置では、属性情報取得部は、過去のデマンドレスポンス要求に対する各電力設備における電力量の調整の結果を示す情報を属性情報として取得することとしてもよい。
【００９４】
上記形態によれば、過去のデマンドレスポンス要求に対する各電力設備における電力量の調整の結果を示す情報が属性情報として取得されて予測値の算出に用いられるので、より高精度に予測値を算出できる。
【００９５】
また、別の形態に係る選定装置では、属性情報取得部は、各電力設備周辺の気象情報を属性情報として取得することとしてもよい。
【００９６】
上記形態によれば、電力設備における発電量が天候の影響を受けることに鑑みて、各電力設備周辺の気象情報を属性情報として取得されて予測値の算出に用いられるので、高精度な予測値の算出が可能となる。なお、電力設備における発電が太陽光発電である場合に、発電量に対する天候からの影響が顕著となる。
【００９７】
また、別の形態に係る選定装置では、複数の電力設備のうちの、過去の発電量の実績値が不明である第１の電力設備の過去の発電量を推測する発電量推測部を更に備え、属性情報取得部は、各電力設備における過去の発電量の実績値を属性情報として取得し、発電量推測部は、複数の電力設備のうちの、過去の発電量の実績値が属性情報として取得された複数の第２の電力設備の各々の発電量に対して、第１の電力設備と第２の電力設備の各々との距離を少なくとも含む重み付けをした発電量の値に基づいて、第１の電力設備の仮想の過去の発電量を算出し、算出部は、推測された第１の電力設備の発電量を、第１の電力設備の属性情報として用いることとしてもよい。
【００９８】
上記形態によれば、例えば、デマンドレスポンス要求の対象となる電力設備が新設されたものであって過去の発電量の実績値が存在しなかったり、その他の何らかの理由により過去の発電量の実績値が不明であったりする場合に、発電量の実績値が不明である第１の電力設備以外の他の電力設備である第２の電力設備の発電量の実績値に基づいて、第１の電力設備の仮想の過去の発電量の実績値が算出される。このように算出された第１の電力設備の発電量が、第１の電力設備の属性情報として用いられるので、第１の電力設備をデマンドレスポンス要求の送信先としての選定対象に含めることができる。
【００９９】
また、別の形態に係る選定装置では、発電量推測部は、第２の電力設備の各々の発電量を、第１の電力設備の定格容量に対する各第２の電力設備の定格容量の割合に基づいて補正した発電量に対して重み付けをすることとしてもよい。
【０１００】
上記形態によれば、上記の第１の電力設備の仮想の過去の発電量の実績値の算出において、第１の電力設備と第２の電力設備との定格容量の差に基づいて、第２の電力設備の発電量が補正されるので、電力設備の定格容量に差異があっても、第１の電力設備の仮想の過去の発電量を算出できる。
【０１０１】
また、別の形態に係る選定装置では、機械学習により構築された指示情報発生予測モデルであって、当該選定装置からのデマンドレスポンス要求の送信対象の電力設備が属する電力管区に含まれる全ての電力設備の受電電力量の総計である需要電力量を少なくとも入力として、指示情報の取得時刻及び指示情報における電力削減量を出力とする指示情報発生予測モデルを用いて、当該選定装置に対する指示情報が発生する時刻である予測時刻及び該指示情報に含まれる電力削減量である予測削減量を予測する指示情報発生予測部を更に備え、算出部は、予測時刻以前に予測値の算出を実施し、選定部は、予測削減量に基づき、予測時刻以前に１以上の電力設備の選定を実施することとしてもよい。
【０１０２】
上記形態によれば、電力削減に関する指示情報の取得時刻及び電力削減量が指示情報発生予測モデルにより予測され、予測値の算出及び電力設備の選定が予測時刻に先立って予め実施されるので、指示情報を受けた時に遅滞なくデマンドレスポンス要求を送信できる。
【０１０３】
また、別の形態に係る選定装置では、選定部は、指示情報に含まれる電力削減量及び電力削減時間帯を満たすような１以上の電力設備からなる電力設備群を、該電力設備群を構成する各電力設備の所定の指標値及び該指標値に関して設定された閾値に基づいて、１以上の指標値の閾値のセット毎に選定することとしてもよい。
【０１０４】
上記形態によれば、所定の目的に応じて設定された所定の指標値に関する閾値のセット毎に予め電力設備群が選定されるので、目的の指定に応じて最適な電力設備群に対してデマンドレスポンス要求を送信できる。
【０１０５】
以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【０１０６】
本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
【０１０７】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【０１０８】
入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【０１０９】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【０１１０】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組合せて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【０１１１】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【０１１２】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【０１１３】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【０１１４】
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組合せによって表されてもよい。
【０１１５】
なお、本開示において説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【０１１６】
本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【０１１７】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。
【０１１８】
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking  up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【０１１９】
本開示で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【０１２０】
本明細書で「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した場合においては、その要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１および第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【０１２１】
「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【０１２２】
本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。
【０１２３】
本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【０１２４】
１０…選定装置、１１…指示情報取得部、１２…属性情報取得部、１３…算出部、１４…発電量推測部、１５…指示情報発生予測部、１６…選定部、１７…送信部、１９…属性情報記憶部、２０…電力供給事業者、３０…需用者（電力設備）、Ｍ１…記録媒体、ｍ１０…メインモジュール、ｍ１１…指示情報取得モジュール、ｍ１２…属性情報取得モジュール、ｍ１３…算出モジュール、ｍ１４…発電量推測モジュール、ｍ１５…指示情報発生予測モジュール、ｍ１６…選定モジュール、ｍ１７…送信モジュール、Ｐ１…選定プログラム。
【図１】
2020201652.tif 000003
【図２】
2020201652.tif 000004
【図３】
2020201652.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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