(57)【要約】      （修正有）【課題】根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測を提供する。【解決手段】所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した候補日における代表気温と予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、温度差が一次選定候補日の次に小さい候補日に関する温度差を基準温度差として特定する処理と、候補日のうち一次選定候補日を除く残候補日であって、温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ予測対象日と予報天気が同一で、温度差が残候補日の中で最小の１日を二次選定候補日として特定する処理と、一次選定候補日および二次選定候補日における電力需要の実績値を取得し、取得した実績値の代表値を、予測対象日の電力需要予測値として算定する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要の実績値の情報を格納する記憶装置と、
前記情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の１日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を実行する演算装置と、
を含むことを特徴とする電力需給予測自動化システム。
【請求項２】
前記演算装置は、
前記温度差を算定するに際し、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記代表気温として、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項３】
前記演算装置は、
前記予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、前記取得した実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記電力需要予測値として算定するものである、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項４】
前記演算装置は、
前記一次選定候補日を特定するに際し、前記温度差が小さい順に２日の候補日を、前記一次選定候補日として特定し、
前記電力需要予測値を算定するに際し、前記２日の一次選定候補日および前記１日の二次選定候補日の計３日に関する前記実績値について、前記代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定するものである、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項５】
前記演算装置は、
前記予測対象日との前記予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、前記残候補日のうち前記温度差が最小の１日を二次選定候補日として特定するものである、
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項６】
少なくとも翌日の電力需要予測値および発電計画を保持する記憶装置と、
電力広域的運営推進機関への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、処理を開始し、前記電力需要予測値と前記発電計画とを比較する処理、前記比較の結果に応じて予め定めた所定ルールにて計画発電量および常時バックアップ調達量を算定する処理、前記算定の結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者のシステムに送信する処理、前記電力需要予測値、前記発電計画、前記算定した計画発電量および常時バックアップ調達量の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する処理、および前記提出締切時刻の到来までに前記翌日計画を電力広域的運営推進機関のシステムに送信する処理、を実行する演算装置と、
を含む電力需給予測自動化システム。
【請求項７】
前記演算装置は、
前記常時バックアップ調達量を算定する処理に際し、
前記電力需要予測値が前記発電計画の示す発電量よりも小さい場合、前記常時バックアップ調達量を０と算定し、前記電力需要予測値が前記発電計画の示す発電量よりも大きい場合、前記電力需要予測値を、前記発電計画の示す発電量と常時バックアップ契約容量との合計値と比較し、
前記電力需要予測値と前記合計値との比較の結果、前記電力需要予測値が前記合計値より大きい場合、常時バックアップ契約容量を前記常時バックアップ調達量と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値より小さい場合、前記電力需要予測値から前記発電計画の示す発電量を差し引いた値を、前記常時バックアップ調達量と算定する、
ことを特徴とする請求項６に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項８】
前記記憶装置は、
前記電力需要予測値に基づき行われた卸電力取引所への入札結果の情報を更に保持し、
前記演算装置は、
前記電力需要予測値を、前記発電計画と前記入札結果が示す買電量との合計値と比較する処理を更に実行し、当該比較の結果に応じて前記常時バックアップ調達量の算定を行う、
ことを特徴とする請求項６に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項９】
前記演算装置は、
前記常時バックアップ調達量を算定する処理に際し、
前記電力需要予測値が前記合計値よりも小さい場合、前記常時バックアップ調達量を０と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値よりも大きい場合、前記電力需要予測値を、前記発電計画の示す発電量と常時バックアップ契約容量と前記買電量との合計値と比較し、
前記電力需要予測値と前記合計値との比較の結果、前記電力需要予測値が前記合計値より大きい場合、常時バックアップ契約容量を前記常時バックアップ調達量と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値より小さい場合、前記電力需要予測値から前記発電計画の示す発電量および前記買電量を差し引いた値を、前記常時バックアップ調達量と算定する、
ことを特徴とする請求項８に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項１０】
前記演算装置は、
予め保持する又は所定システムから取得した卸電力取引所での電力単価と常時バックアップ単価とを比較し、前記電力単価が前記常時バックアップ単価より低い場合、常時バックアップ調達量を０と算定し、前記電力需要予測値のうち前記発電計画が示す発電量でまかなえない不足電力量をすべて前記卸電力取引所での入札対象と算定し、当該算定により特定した内容に基づく入札パターンを生成し、前記電力単価が前記常時バックアップ単価より高い場合、常時バックアップ調達量を常時バックアップ契約容量における最大値とし、前記不足電力量を前記卸電力取引所での入札対象と算定し、当該算定により特定した不足電力量に対応した入札パターンを生成する処理と、
前記生成した前記入札パターンに従い、前記卸電力取引所の一日前市場にて前記不足電力量の入札処理と、
を更に実行することを特徴とする請求項８または９に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項１１】
前記演算装置は、
前記翌日計画の生成に伴い、当該翌日計画の承認者の端末に対し、当該翌日計画における予定調達原価および売上目安の各情報を送信する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項６〜１０のいずれかに記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項１２】
前記記憶装置は、
電力需要の実績値の情報を更に保持し、
前記演算装置は、
前記実績値の情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の１日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を更に実行する、
ことを特徴とする請求項６〜１１のいずれかに記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項１３】
電力需要の実績値の情報を格納する記憶装置を備えた情報処理システムが、
前記情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、
前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、
前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、
前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の１日を二次選定候補日として特定する処理と、
前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、
を実行することを特徴とする電力需給予測自動化方法。
【請求項１４】
前記情報処理システムが、
前記温度差を算定するに際し、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記代表気温として、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定する、
ことを特徴とする請求項１３に記載の電力需給予測自動化方法。
【請求項１５】
前記情報処理システムが、
前記予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、前記取得した実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記電力需要予測値として算定する、
ことを特徴とする請求項１３または１４に記載の電力需給予測自動化方法。
【請求項１６】
前記情報処理システムが、
前記一次選定候補日を特定するに際し、前記温度差が小さい順に２日の候補日を、前記一次選定候補日として特定し、
前記電力需要予測値を算定するに際し、前記２日の一次選定候補日および前記１日の二次選定候補日の計３日に関する前記実績値について、前記代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する、
ことを特徴とする請求項１３〜１５のいずれかに記載の電力需給予測自動化方法。
【請求項１７】
前記情報処理システムが、
前記予測対象日との前記予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、前記残候補日のうち前記温度差が最小の１日を二次選定候補日として特定する、
ことを特徴とする請求項１３〜１６のいずれかに記載の電力需給予測自動化方法。
【請求項１８】
情報処理システムが、
少なくとも翌日の電力需要予測値および発電計画を保持する記憶装置を備え、
電力広域的運営推進機関への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、処理を開始し、前記電力需要予測値と前記発電計画とを比較する処理、前記比較の結果に応じて予め定めた所定ルールにて計画発電量および常時バックアップ調達量を算定する処理、前記算定の結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者のシステムに送信する処理、前記電力需要予測値、前記発電計画、前記算定した計画発電量および常時バックアップ調達量の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する処理、および前記提出締切時刻の到来までに前記翌日計画を電力広域的運営推進機関のシステムに送信する処理、
を実行することを特徴とする電力需給予測自動化方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、電力需給予測自動化システムおよび電力需給予測自動化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  いわゆる電力自由化に伴い、数多くの小売電気事業者が事業活動を行うこととなった。これら小売電気事業者にとって、高圧、低圧の各顧客の管理や、同時同量監視などに加えて、それら顧客の電力需要を予測し、この予測結果に応じた電力を各種の電力市場から適宜に調達する業務が日々発生する。
上述の電力需給の予測や電力調達の業務は、小売電気事業者にとって相応の人的、経済的なコスト負担を強いるもので、コストや手間の低減が望まれている。
こうした、小売電気事業者における業務効率の改善等に関する従来技術としては、以下のような技術が提案されている。【０００３】  すなわち、電力を供給する地域を分割し、各地域の気象要素を予測する局地気象予測手段と、予め前記分割領域それぞれの電力需要の実績を収集して実績データベースを作成するデータベース作成手段と、前記局地気象予測手段の予測結果と実績データベースを基に、気象要素を加味した電力需要量を予測する電力需要予測手段とを具備することを特徴とする電力需要予測システム（特許文献１参照）などが提案されている。【０００４】  また、複数のコンピュータおよび通信ネットワークを利用して、電力市場における電力取引を仮想的に実現する電力取引評価支援システムにおいて、前記複数のコンピュータを構成する各コンピュータは、自コンピュータとこれを制御するプログラムにより実現される演算手段と、計算結果を保存する記憶手段と、データの入力および結果表示を行うインタフェース手段と、前記通信ネットワークを介して、他のコンピュータとの間で、電力取引の仮想的実現に関するデータまたは電力取引計画の評価に関するデータの通信を行う通信手段を備え、前記演算手段は、需要想定データと電源データに基づいて発電計画を作成する発電計画手段と、既存の契約を設定する契約設定手段と、前記発電計画手段により作成された前記発電計画から前記電力市場への入札量と入札価格を決定して入札計画を作成する入札計画手段と、前記入札計画手段により作成された前記入札量と前記入札価格に基づいて取引量と取引価格を決定する電力市場取引決定手段と、前記需要想定データ、前記電源データ、および前記電力市場取引決定手段により決定された前記取引量に基づいて、取引想定日の日間発電計画を作成する日間発電計画手段と、前記電力市場取引決定手段により決定された前記取引量および前記取引価格と、前記日間発電計画手段により作成された前記取引想定日の前記日間発電計画に基づいて、収益計算を実行する収益計算手段を備え、前記複数のコンピュータのうち、サーバとして動作するコンピュータは、自コンピュータとこれを制御する別のプログラムにより実現されるデータ管理手段を備え、前記データ管理手段は、少なくとも前記発電計画手段、前記入札計画手段、および前記日間発電計画手段を含み、電力取引を仮想的に実現するために、何らかの計画を作成するかまたは計画内容に影響を与える何らかのデータを設定あるいは予測する全ての手段を、実現要素決定手段と定義した場合に、各実現要素決定手段に対して、条件の差異を考慮した複数のデータセットを設定するデータセット設定手段と、前記差異を考慮する各条件毎に、前記データセット設定手段により設定された各前記複数のデータセットからデータセットを１つずつ逐次選択することで、全ての条件に対するデータセットの組み合わせを１つずつ逐次選択するデータセット選択手段を備えていることを特徴とする電力取引評価援システム（特許文献２参照）なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１８００３２号公報
【特許文献２】特開２００６−２６００８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  上述の業務のうち電力需給予測は、一般的に技術的難易度が高めとされる業務である。それ故、これに対する改善、支援の提案等も、最先端の予測アルゴリズムを大規模システムで実行するといった方向性に進みがちである。【０００７】  ところが、そうした提案に向けたシステムの開発や運用は高コストとなりやすく、当該提案を採用する小売電気事業者側でも、自ずとその高コストの一部を負担することになる。すなわち、電力需給予測業務に関して各種コストを軽減する目的であったところ、結局は相応のコストを負担する事態となりやすい。【０００８】  また、小売電気事業者としては、上述のような高度な予測アルゴリズムに基づく電力需給予測の結果を閲覧しても、その結果に至った経緯、理由が判然とせず、当該業務の遂行結果の良否や精度等の検証を自ら行うことも難しい。更には、そうした電力需給予測の結果を前提とした翌日計画を、電力広域的運営推進機関に提出するプロセスについても、相応の効率化が未だ図られておらず、事業者として業務効率向上が求められる現状にあった。
そこで本発明の目的は、根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測を、効率的かつ低コストに提供および利用可能とする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】  上記課題を解決する本発明の電力需給予測自動化システムは、電力需要の実績値の情報を格納する記憶装置と、前記情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の１日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を実行する演算装置と、を含むことを特徴とする。【００１０】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記温度差を算定するに際し、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記代表気温として、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定するものである、としてもよい。【００１１】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、前記取得した実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記電力需要予測値として算定するものである、としてもよい。【００１２】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記一次選定候補日を特定するに際し、前記温度差が小さい順に２日の候補日を、前記一次選定候補日として特定し、前記電力需要予測値を算定するに際し、前記２日の一次選定候補日および前記１日の二次選定候補日の計３日に関する前記実績値について、前記代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定するものである、としてもよい。【００１３】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記予測対象日との前記予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、前記残候補日のうち前記温度差が最小の１日を二次選定候補日として特定するものである、としてもよい。【００１４】  また、本発明の電力需給予測自動化システムは、少なくとも翌日の電力需要予測値および発電計画を保持する記憶装置と、電力広域的運営推進機関への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、処理を開始し、前記電力需要予測値と前記発電計画とを比較する処理、前記比較の結果に応じて予め定めた所定ルールにて計画発電量および常時バックアップ調達量を算定する処理、前記算定の結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者のシステムに送信する処理、前記電力需要予測値、前記発電計画、前記算定した計画発電量および常時バックアップ調達量の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する処理、および前記提出締切時刻の到来までに前記翌日計画を電力広域的運営推進機関のシステムに送信する処理、を実行する演算装置と、を含むことを特徴とする。【００１５】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記常時バックアップ調達量を算定する処理に際し、前記電力需要予測値が前記発電計画の示す発電量よりも小さい場合、前記常時バックアップ調達量を０と算定し、前記電力需要予測値が前記発電計画の示す発電量よりも大きい場合、前記電力需要予測値を、前記発電計画の示す発電量と常時バックアップ契約容量との合計値と比較し、前記電力需要予測値と前記合計値との比較の結果、前記電力需要予測値が前記合計値より大きい場合、常時バックアップ契約容量を前記常時バックアップ調達量と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値より小さい場合、前記電力需要予測値から前記発電計画の示す発電量を差し引いた値を、前記常時バックアップ調達量と算定する、としてもよい。【００１６】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記記憶装置は、前記電力需要予測値に基づき行われた卸電力取引所への入札結果の情報を更に保持し、前記演算装置は、前記電力需要予測値を、前記発電計画と前記入札結果が示す買電量との合計値と比較する処理を更に実行し、当該比較の結果に応じて前記常時バックアップ調達量の算定を行う、としてもよい。【００１７】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記常時バックアップ調達量を算定する処理に際し、前記電力需要予測値が前記合計値よりも小さい場合、前記常時バックアップ調達量を０と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値よりも大きい場合、前記電力需要予測値を、前記発電計画の示す発電量と常時バックアップ契約容量と前記買電量との合計値と比較し、前記電力需要予測値と前記合計値との比較の結果、前記電力需要予測値が前記合計値より大きい場合、常時バックアップ契約容量を前記常時バックアップ調達量と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値より小さい場合、前記電力需要予測値から前記発電計画の示す発電量および前記買電量を差し引いた値を、前記常時バックアップ調達量と算定する、としてもよい。【００１８】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、予め保持する又は所定システムから取得した卸電力取引所での電力単価と常時バックアップ単価とを比較し、前記電力単価が前記常時バックアップ単価より低い場合、常時バックアップ調達量を０と算定し、前記電力需要予測値のうち前記発電計画が示す発電量でまかなえない不足電力量をすべて前記卸電力取引所での入札対象と算定し、当該算定により特定した内容に基づく入札パターンを生成し、前記電力単価が前記常時バックアップ単価より高い場合、常時バックアップ調達量を常時バックアップ契約容量における最大値とし、前記不足電力量を前記卸電力取引所での入札対象と算定し、当該算定により特定した不足電力量に対応した入札パターンを���成する処理と、前記生成した前記入札パターンに従い、前記卸電力取引所の一日前市場にて前記不足電力量の入札処理と、を更に実行するとしてもよい。【００１９】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記翌日計画の生成に伴い、当該翌日計画の承認者の端末に対し、当該翌日計画における予定調達原価および売上目安の各情報を送信する処理を更に実行する、としてもよい。【００２０】  また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記記憶装置は、電力需要の実績値の情報を更に保持し、前記演算装置は、前記実績値の情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の１日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を更に実行する、としてもよい。【００２１】  また、本発明の電力需給予測自動化方法は、電力需要の実績値の情報を格納する記憶装置を備えた情報処理システムが、前記情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の１日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を実行することを特徴とする。【００２２】  また、上述の電力需給予測自動化方法において、前記情報処理システムが、前記温度差を算定するに際し、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記代表気温として、前記予測対象��の気温予測値との間の温度差を算定する、としてもよい。【００２３】  また、上述の電力需給予測自動化方法において、前記情報処理システムが、前記予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、前記取得した実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記電力需要予測値として算定する、としてもよい。【００２４】  また、上述の電力需給予測自動化方法において、前記情報処理システムが、前記一次選定候補日を特定するに際し、前記温度差が小さい順に２日の候補日を、前記一次選定候補日として特定し、前記電力需要予測値を算定するに際し、前記２日の一次選定候補日および前記１日の二次選定候補日の計３日に関する前記実績値について、前記代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する、としてもよい。【００２５】  また、上述の電力需給予測自動化方法において、前記情報処理システムが、前記予測対象日との前記予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、前記残候補日のうち前記温度差が最小の１日を二次選定候補日として特定する、としてもよい。【００２６】    また、本発明の電力需給予測自動化方法は、情報処理システムが、少なくとも翌日の電力需要予測値および発電計画を保持する記憶装置を備え、電力広域的運営推進機関への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、処理を開始し、前記電力需要予測値と前記発電計画とを比較する処理、前記比較の結果に応じて予め定めた所定ルールにて常時バックアップ調達量を算定する処理、前記算定の結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者のシステムに送信する処理、前記電力需要予測値、前記発電計画、および前記算定した常時バックアップ調達量の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する処理、および前記提出締切時刻の到来までに前記翌日計画を電力広域的運営推進機関のシステムに送信する処理、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】  本発明によれば、根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測が、効率的かつ低コストに提供および利用可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本実施形態の電力需給予測自動化システムを含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態における電力需給予測自動化システムのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態における電力需要実績ＤＢの構成例を示す図である。
【図４】本実施形態における気象情報ＤＢの構成例を示す図である。
【図５】本実施形態における需要予測値ＤＢの構成例を示す図である。
【図６】本実施形態における発電計画ＤＢの構成例を示す図である。
【図７】本実施形態における入札管理ＤＢの構成例を示す図である。
【図８】本実施形態における単価ＤＢの構成例を示す図である。
【図９】本実施形態の電力需給予測自動化方法のフロー例１を示す図である。
【図１０】本実施形態の電力需給予測自動化方法のフロー例２を示す図である。
【図１１】本実施形態の電力需給予測自動化方法のフロー例３を示す図である。
【発明を実施するための形態】
＜ネットワーク構成＞
【００２９】  以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の電力需給予測自動化システム１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す電力需給予測自動化システム１００は、根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測を効率的かつ低コストに提供および利用可能とするコンピュータシステムである。
【００３０】  こうした電力需給予測自動化システム１００は、具体的には、電力自由化に伴い設立されたいわゆる新電力（特定規模電気事業者）、小売電気事業者や、或いは当該新電力に対して種々のサービスを提供する事業者、といった者が運用するサーバ装置を想定出来る。ただし、これら事業者に限定はせず、小売電気事業者の業務を支援する事業者が運用する形態も想定できる。
【００３１】  また、本実施形態の電力需給予測自動化システム１００は、インターネットや適宜な専用線などのネットワーク１０を介して、ＯＣＣＴＯ（電力広域的運営推進機関）２００、ＪＥＰＸ（日本卸電力取引所）３００、一般電気事業者システム４００、社内承認者端末５００、および気象情報サーバ６００などと通信可能に接続されている。
【００３２】  上述のネットワーク構成に含まれる機器のうちＯＣＣＴＯ２００は、本実施形態の電力需給予測自動化システム１００が自動生成した翌日計画の提出先となるシステムである。このＯＣＣＴＯは、いわゆる電力広域的運営推進機関のシステムであって、新電力等の電気事業者各社から翌日計画の提出を受け付ける機関が運用している。
【００３３】  また、ＪＥＰＸ３００は、電力の現物取引および先渡し取引を仲介する組織が運営するシステムである。このＪＥＰＸ３００は、本実施形態の電力需給予測自動化システム１００による、不足電力分に応じたスポット入札を受け付け、その入札結果を返す。
【００３４】  また、一般電気事業者システム４００は、一般電気事業者が運用するシステムである。一般電気事業者は、上述の新電力各社に対し、その要求に応じて常時バックアップ向けの電力を提供する。常時バックアップとは、新電力各社が需要家に対して電力を供給するに際し、例えば自身の発電能力では恒常的に不足する電力分を、一般電気事業者から継続的に購入する仕組みである。
【００３５】  また、社内承認者端末５００は、例えば、新電力における所定の担当者が操作する端末である。この担当者は、電力需給予測自動化システム１００が自動生成した翌日計画に関して、その予定調達原価および売上目安といった情報に基づき、承認可否を判断する者である。
【００３６】  また、気象情報サーバ６００は、例えば、気象予報サービスを提供する事業者が運用するサーバである。この気象情報サーバ６００は、各地域の各時間帯における天候、温度、湿度、風況といった気象に関する各種情報を配信している。よって、本実施形態の電力需給予測自動化システム１００は、電力需給予測に関する処理を実行するにあたり、この気象情報サーバ６００から気象情報を取得し活用することとなる。
＜ハードウェア構成＞
【００３７】  続いて、電力需給予測自動化システム１００のハードウェア構成について説明する。図２は本実施形態における電力需給予測自動化システム１００のハードウェア構成例を示す図である。
本実施形態における電力需給予測自動化システム１００は、記憶装置１０１、メモリ１０３、演算装置１０４、および通信装置１０５を備える。
このうち記憶装置１０１は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。
また、メモリ１０３は、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成される。
【００３８】  また、演算装置１０４は、例えば記憶装置１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵである。
【００３９】  また、通信装置１０５は、上述のネットワーク１０と接続して、ＯＣＣＴＯ２００、ＪＥＰＸ３００、一般電気事業者システム４００、社内承認者端末５００、および気象情報サーバ６００といった外部装置との通信処理を担う。
【００４０】  なお、記憶装置１０１内には、本実施形態の電力需給予測自動化システム１００として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加え、電力需要実績ＤＢ１２５、気象情報ＤＢ１２６、需要予測値ＤＢ１２７、発電計画ＤＢ１２８、入札管理ＤＢ１２９、および単価ＤＢ１３０が少なくとも記憶されている。これらデータベースのデータ構成詳細については後述する。
＜データ構造例＞
【００４１】  次に、本実施形態の電力需給予測自動化システム１００が用いるデータベース類におけるデータ構造例について説明する。図３は本実施形態における電力需要実績ＤＢ１２５の構成例を示す図である。
【００４２】  この電力需要実績ＤＢ１２５は、例えば、地域ごとの電力需給の実績値を格納したデータベースである。より具体的に、電力需要実績ＤＢ１２５のデータ構造は、例えば、日付をキーに、当該日における各時間帯の各地域での電力需要の値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【００４３】  続いて図４に、本実施形態の気象情報ＤＢ１２６のデータ構成例を示す。本実施形態の気象情報ＤＢ１２６は、例えば、気象情報サーバ６００から定期的に配信される気象の予報情報を格納したデータベースである。
【００４４】  こうした気象情報ＤＢ１２６の具体的なデータ構造は、例えば、日付をキーとして、該当日の各時間帯の各地域での、天候、気温、湿度、といった各値を対応付けたレコードの集合体である。
【００４５】  続いて図５に、本実施形態の需要予測値ＤＢ１２７のデータ構成例を示す。本実施形態の需要予測値ＤＢ１２７は、例えば、地域ごとの電力需給の予測値を格納したデータベースである。より具体的に、電力需要予測値ＤＢ１２７のデータ構造は、例えば、日付をキーに、当該日における各時間帯の各地域での電力需要の予測値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【００４６】  続いて図６に、本実施形態の発電計画ＤＢ１２８のデータ構成例を示す。本実施形態の発電計画ＤＢ１２８は、例えば、地域ごとの発電量の計画値を格納したデータベースである。より具体的に、発電計画ＤＢ１２８のデータ構造は、例えば、日付をキーに、当該日における各時間帯の各地域での計画発電量の値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【００４７】  続いて図７に、本実施形態の入札管理ＤＢ１２９のデータ構成例を示す。本実施形態の入札管理ＤＢ１２９は、電力需給予測自動化システム１００がＪＥＰＸ３００に対して実行した不足電力分の入札内容、約定結果の情報を格納したデータベースである。
【００４８】  この入札管理ＤＢ１２９の具体的なデータ構造は、例えば、日付をキーとして、当該日における各時間帯に関してなされた入札とその約定結果の各値を対応付けたレコードの集合体である。
【００４９】  続いて図８に、本実施形態の単価ＤＢ１３０のデータ構成例を示す。本実施形態の単価ＤＢ１３０は、ＪＥＰＸ３００での電力単価および一般電気事業者での常時バックアップ単価の各情報を格納したデータベースである。
【００５０】  この単価ＤＢ１３０の具体的なデータ構造は、単価の対象電力の種類をキーとして、当該種類の電力に関して、各時間帯での単価を対応付けたレコードの集合体である。
＜電力需給予測のフロー例＞
【００５１】  以下、本実施形態における電力需給予測自動化システム１００の動作例について図に基づき説明する。図８は、本実施形態における電力需給予測自動化方法のフロー例を示す図である。以下で説明する各種動作は、電力需給予測自動化システム１００がそのメモリに読み出して実行する各プログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００５２】  ここで、電力需給予測に関するフローについて説明する。この電力需給予測のフローの実行契機としては、限定はしないが一例として毎日朝７時の到来を実行契機とする。この実行契機は、電力需給予測自動化システム１００が情報処理システムとして当然備えるカレンダー機能やクロック機能により感知するものとする。
【００５３】  この場合、電力需給予測自動化システム１００は、電力需要実績ＤＢ１２５に電力需要実績が登録済みの日のうちで、本日を予測対象日とした場合、例えば直近３０日以内の各日であって、予測対象日たる本日の所定属性（例：平日）と一致する日を、候補日として特定する（ｓ１０）。
上述のｓ１０で考慮した予測対象日の「属性」とは、例えば、平日か休日かといった属性を想定できる。この場合、候補日は複数特定されることとなる。
【００５４】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、気象情報ＤＢ１２６のレコードのうちｓ１０で特定した候補日に関するレコードを参照し、当該レコードが示す気温又は当該気温から算定した、上述の候補日それぞれにおける所定時間帯（例：９：００〜１８：００）の代表気温と、予測対象日たる本日の気温予測値との間の温度差を算定する（ｓ１１）。
【００５５】  上述のｓ１１では、候補日に関する気温の情報を気象情報ＤＢ１２６から抽出し、これを利用する形態を示した。しかしながら、電力需要実績ＤＢ１２５のレコードが、当該レコードが示す日の気温の情報も含んでいる場合、ｓ１１で電力需給予測自動化システム１００が参照するレコードは、電力需要実績ＤＢ１２５のレコードとなる。
【００５６】  なお、ｓ１１にて温度差を算定するに際し、電力需給予測自動化システム１００は、候補日における気温又は当該気温から算定した、候補日それぞれにおける所定時間帯（例：９：００〜１８：００）の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを代表気温として、予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定すると好適である。
【００５７】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ１１で得た温度差が小さい順に所定数（例：２つ）の候補日を一次選定候補日として特定する（ｓ１２）。温度差が小さい順に例えば２日の候補日を特定した場合、一次選定候補日として第１候補日、第２候補日の２日が特定できる。
【００５８】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、上述のｓ１１で得た温度差が、ｓ１２で特定した一次選定候補日の次に小さい候補日（例：一次選定候補日が２日特定されている場合、代表気温との温度差が３番目に小さい日になる）、に関する温度差を基準温度差として特定する（ｓ１３）。
【００５９】  また、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ１２で得た候補日のうち一次選定候補日を除く残候補日であって、上述の温度差が基準温度差から所定温度範囲（例：基準温度差から＋１℃の範囲）にあり、かつ予測対象日と予報天気が同一で、温度差が残候補日の中で最小の１日を二次選定候補日として特定する（ｓ１４）。なお、ここで利用する予報天気の情報は、気象情報ＤＢ１２６で参照するものとする。
【００６０】  ただし、予測対象日との予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、電力需給予測自動化システム１００は、残候補日のうち上述の温度差が最小の１日を二次選定候補日として特定するものとする。
【００６１】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ１２で得た一次選定候補日およびｓ１４で得た二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を、電力需要実績ＤＢ１２５の該当日のレコードから取得する（ｓ１５）。
【００６２】  また、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ１５で得た実績値の代表値を、予測対象日の電力需要予測値として算定して、これを需要予測値ＤＢ１２７に格納し（ｓ１６）、処理を終了する。
【００６３】  なお、上述のｓ１６にて予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、ｓ１５で得た実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを電力需要予測値として算定するとすれば好適である。
【００６４】  また、上述のｓ１６にて電力需要予測値を算定するに際し、ｓ１２で得た２日の一次選定候補日およびｓ１４で得た１日の二次選定候補日の計３日に関する実績値について、上述の代表値を、予測対象日の電力需要予測値として算定するとすれば好適である。
＜翌日計画の自動生成・提出のフロー例１＞
【００６５】  図１０は、本実施形態の電力需給予測自動化方法のフロー例２を示す図である。続いて、電力需給予測自動化システム１００が、上述の電力需給予測値を踏まえつつ、翌日計画を自動生成し、これをＯＣＣＴＯ２００に送信（提出）するフローについて説明する。なお、このフローでは、ＪＥＰＸ３００に対するスポット入札で電力調達を行うことはしない状況（スポット入札が不要）を前提とする。一方、ＪＥＰＸ３００に対するスポット入札で電力調達を行う状況を前提としたフローは後述する。
【００６６】  また、電力需給予測自動化システム１００は、ＯＣＣＴＯ２００への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、本フローを開始するものとする。この点は、上述のフロー（ｓ１０〜ｓ１６）の実行契機の概念と同様であるが、少なくとも上述のフローにより、翌日計画の作成対象日（通常、本日からみた翌日）に関して電力需要予測値が算定済みであることが前提である。
【００６７】  この場合、電力需給予測自動化システム１００は、上述のフローで得ている電力需要予測値と、発電計画ＤＢ１２８が示す該当日（予測対象日）における計画発電量とを比較する（ｓ２１）。この計画発電量は、電力需給予測自動化システム１００が既存技術によって算定済みで発電計画ＤＢ１２８に格納済み又はユーザ等によって発電計画ＤＢ１２８に格納済みであるものとする。勿論、こうした計画発電量の算定や設定の手法について限定しない。
【００６８】  また、電力需給予測自動化システム１００は、上述のｓ２１での比較の結果に応じて、予め定めた所定ルールにて常時バックアップ調達量を算定するため、まずは上述の電力需要予測値と上述の計画発電量とを比較する（ｓ２２）。
【００６９】  ｓ２２における比較の結果、電力需要予測値が計画発電量よりも小さい場合（ｓ２２：Ｎ）、電力需給予測自動化システム１００は、常時バックアップ調達量を０と算定する（ｓ２３）。
【００７０】  他方、ｓ２２における比較の結果、電力需要予測値が計画発電量よりも大きい場合（ｓ２２：Ｙ）、電力需給予測自動化システム１００は、上述の電力需要予測値を、計画発電量と常時バックアップ契約容量との合計値と比較する（ｓ２４）。
なお、常時バックアップ契約容量とは、新電力が一般電気事業者との間で契約している常時バックアップ電力の容量すなわち最大値である。
【００７１】  ｓ２４での比較の結果、上述の電力需要予測値が、上述の合計値より大きい場合（ｓ２４：Ｙ）、電力需給予測自動化システム１００は、常時バックアップ契約容量の値を常時バックアップ調達量と算定する（ｓ２５）。つまり、発電計画と常時バックアップとをあわせても電力需要予測を賄えないため、ひとまず常時バックアップ調達量を契約上の最大値と決定するのである。
【００７２】  一方、ｓ２４での比較の結果、上述の電力需要予測値が、上述の合計値より小さい場合（ｓ２４：Ｎ）、電力需給予測自動化システム１００は、上述の電力需要予測値から計画発電量を差し引いた値を、常時バックアップ調達量と算定する（ｓ２６）。
【００７３】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ２６での算定結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者システム４００に送信する（ｓ２７）。ただし、ｓ２３およびｓ２６の場合、一般電気事業者と契約中の常時バックアップ契約容量を変更する必要は無いため、本ステップｓ２７を実質的に実行するのは、ｓ２５を実行した場合となる。その際、電力需給予測自動化システム１００は、上述の電力需要予測値以上の常時バックアップ契約容量を得られるよう、常時バックアップ契約の修正要求を一般電気事業者システム４００に送信することとなる。
【００７４】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、翌日の電力需要予測値（電力使用量）、発電計画、および常時バックアップ調達量（ｓ２３、ｓ２５、ｓ２６のいずれかで算定したもの）の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する（ｓ２８）。翌日計画の生成は、翌日計画向けのフォーマット（予め記憶装置１０１で保持）に、上述の翌日の電力需要予測値（電力使用量）、発電計画、および常時バックアップ調達量といった規定項目の値をセットし、生成する形態を想定できる。
【００７５】  ここでセットする値としては、翌日向け電力の予定調達原価、および売上目安の各情報も含まれる。予定調達原価は、単価ＤＢ１３０にて常時バックアップに関して規定され単価の情報を抽出し利用する。また、売上目安は、電力需要予測値に対し、新電力が設定している料金単価（予め記憶装置１０１で保持）を乗算し、各需要家から徴収する電気料金の総額を算定し特定する。
【００７６】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ２８での翌日計画の生成に伴い、社内承認者端末５００に対し、当該翌日計画における予定調達原価および売上目安の各情報を送信する（ｓ２９）。承認者は、これら情報をチェックし、翌日計画の可否を判断する。
【００７７】  また、電力需給予測自動化システム１００は、翌日計画の提出締切時刻の到来までに、上述の翌日計画をＯＣＣＴＯ２００（電力広域的運営推進機関のシステム）に送信し（ｓ３０）、処理を終了する。
＜翌日計画の自動生成・提出のフロー例２＞
【００７８】  図１１は、本実施形態の電力需給予測自動化方法のフロー例３を示す図である。続いて、ＪＥＰＸ３００でのスポット入札を行う形態を踏まえ、電力需給予測自動化システム１００における処理について説明する。ただし、フロー例１と共通する部分については説明を適宜省略するものとする。
【００７９】  ここで、電力需給予測自動化システム１００は、単価ＤＢ１３０で保持する、ＪＥＰＸ３００（卸電力取引所）での電力単価と常時バックアップ単価とを比較する（ｓ４０）。
【００８０】  上述の比較の結果、上述の電力単価が常時バックアップ単価より低い場合（ｓ４０：ｙ）、電力需給予測自動化システム１００は、常時バックアップ調達量を０と算定し、電力需要予測値のうち計画発電量でまかなえない不足電力量をすべてＪＥＰＸ３００での入札対象と算定する（ｓ４１）。
【００８１】  また、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ４１での算定により特定した内容に基づく入札パターンを生成する（ｓ４２）。この場合の入札パターンは、不足電力量を買電対象としてＪＥＰＸ３００のスポット入札を実行する内容となる。勿論、入札可能な範囲で電力単価が最安値となる時間帯を入札タイミングとするといった要素も入札パターンに加味すると更に好適である（以下同様）。
【００８２】  一方、上述の比較の結果、上述の電力単価が常時バックアップ単価より高い場合（ｓ４０：Ｎ）、電力需給予測自動化システム１００は、常時バックアップ調達量を常時バックアップ契約容量における最大値とし、上述の不足電力量をＪＥＰＸ３００での入札対象と算定する（ｓ４３）。
また、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ４３での算定で特定した不足電力量に対応した入札パターンを生成する（ｓ４４）。
【００８３】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ４２やｓ４４で生成した入札パターンに従い、ＪＥＰＸ３００の一日前市場にて当該不足電力量の入札処理を実行する（ｓ４５）。この入札処理の結果は、ＪＥＰＸ３００から電力需給予測自動化システム１００に返される。電力需給予測自動化システム１００は、この入札処理とその結果を、入札管理ＤＢ１２９に格納するものとする。
【００８４】  次に、電力需給予測自動化システム１００は、常時バックアップ調達量算定に際し、ｓ４５の入札処理で得ている約定結果を入札管理ＤＢ１２９から抽出しておく。また、電力需給予測自動化システム１００は、翌日（翌日計画の生成対象日）に関する電力需要予測値が、計画発電量とスポット電力（上述の約定結果が示す買電量）との合計値よりも小さいか判定する（ｓ４６）。
【００８５】  上述の判定の結果、電力需要予測値が上述の合計値よりも小さい場合（ｓ４６：Ｎ）、電力需給予測自動化システム１００は、常時バックアップ調達量を０と算定する（ｓ４７）。
【００８６】  一方、上述の判定の結果、電力需要予測値が上述の合計値よりも大きい場合（ｓ４６：Ｙ）、電力需給予測自動化システム１００は、上述の電力需要予測値を、計画発電量と常時バックアップ契約容量とスポット電力との合計値と比較する（ｓ４８）。
【００８７】  上述の比較の結果、電力需要予測値が上述の合計値より大きい場合（ｓ４８：Ｙ）、電力需給予測自動化システム１００は、常時バックアップ契約容量を常時バックアップ調達量と定する（ｓ４９）。
【００８８】  一方、上述の比較の結果、電力需要予測値が上述の合計値より小さい場合（ｓ４８：Ｎ）、電力需給予測自動化システム１００は、電力需要予測値から計画発電量およびスポット電力を差し引いた値を、常時バックアップ調達量と算定する（ｓ５０）。
【００８９】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ４９での算定結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者システム４００に送信する（ｓ５１）。ただし、ｓ４７およびｓ５０の場合、一般電気事業者と契約中の常時バックアップ契約容量を変更する必要は無いため、本ステップｓ５１を実質的に実行するのは、ｓ４９を実行した場合となる。その際、電力需給予測自動化システム１００は、上述の電力需要予測値以上の常時バックアップ契約容量を得られるよう、常時バックアップ契約の修正要求を一般電気事業者システム４００に送信することとなる。
【００９０】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、翌日の電力需要予測値（電力使用量）、発電計画、および常時バックアップ調達量（ｓ４７、ｓ４９、ｓ５０のいずれかで算定したもの）の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する（ｓ５２）。
【００９１】  続いて、電力需給予測自動化システム１００は、ｓ５２での翌日計画の生成に伴い、社内承認者端末５００に対し、当該翌日計画における予定調達原価および売上目安の各情報を送信する（ｓ５３）。承認者は、これら情報をチェックし、翌日計画の可否を判断する。
【００９２】  また、電力需給予測自動化システム１００は、翌日計画の提出締切時刻の到来までに、上述の翌日計画をＯＣＣＴＯ２００（電力広域的運営推進機関のシステム）に送信し（ｓ５４）、処理を終了する。
【００９３】  以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
こうした本実施形態によれば、根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測が、効率的かつ低コストに提供および利用可能となる。
【符号の説明】
【００９４】１０  ネットワーク
１００  電力需給予測自動化システム
１０１  記憶装置
１０２  プログラム
１０３  メモリ
１０４  演算装置
１０５  通信装置
１２５  電力需要実績ＤＢ
１２６  気象情報ＤＢ
１２７  需要予測値ＤＢ
１２８  発電計画ＤＢ
１２９  入札管理ＤＢ
１３０  単価ＤＢ
２００  ＯＣＣＴＯ（電力広域的運営推進機関）
３００  ＪＥＰＸ（日本卸電力取引所）
４００  一般電気事業者システム
５００  社内承認者端末
６００  気象情報サーバ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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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