(57)【要約】【課題】  数値解析及び/又は数値予測の解析誤差を推定と、効果的な再解析を行い得る数値解析装置及び方法を提案する。【解決手段】  数値予測を行う数値解析装置及び当該数値解析装置において実行される数値解析方法であって、数値解析の初期条件のデータ、及び／又は、数値解析の解析結果のデータを複数のパターンに分類し、各パターンと予測結果の劣度との関係を検出し、数値予測の対象が分類されるパターンについて検出した予測結果の劣度との関係に基づいて、数値予測の対象の予測結果の劣度を推定するようにした。【選択図】  図２１
2020086595.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
数値予測を行う数値解析装置において、
数値解析の初期条件のデータ、及び／又は、前記数値解析の解析結果のデータを複数のパターンに分類するパターン分類部と、
各前記パターンと予測結果の劣度との関係を検出する検出部と、
前記数値予測の対象が分類される前記パターンに対する前記検出部の検出結果に基づいて、前記数値予測の対象の予測結果の劣度を推定する予測劣度推定部と
を備えることを特徴とする数値解析装置。
【請求項２】
請求項１の数値解析装置であって、
前記数値予測の対象とする系の状態に関する第１の予測の結果の劣度のデータと、前記数値予測の対象とする系の状態に関する予測の結果に基づいた第２の予測の結果の劣度のデータとの少なくとも一方を表示する予測劣度表示部を備える
ことを特徴とする数値解析装置。
【請求項３】
請求項２の数値解析装置であって、
前記初期条件のデータの各前記パターンのデータ、前記解析結果の各前記パターンのデータ、及び、前記パターンごとの前記予測結果の劣度のデータのうちの少なくとも１つのデータに基づいて前記第２の予測を行い、並びに／又は、前記初期条件のデータの各前記パターンのデータ、前記解析結果の各前記パターンのデータ、前記パターンごとの前記予測結果の劣度のデータ、及び、前記第２の予測に含まれる前記劣度のデータのうちの少なくとも１つに基づいて、予測が外れた場合に備えて確保しておくべき準備量を推定する情報処理部を備える
ことを特徴とする数値解析装置。
【請求項４】
請求項１の数値解析装置であって、
前記予測対象は、気象現象であり、
前記気象現象に対する前記数値解析の前記初期条件のデータと、前記解析結果のデータとの少なくとも一方を取得する気象データ取得部を備え、
前記パターン分類部は、
前記気象データ取得部により取得された前記気象現象に対する前記数値解析の前記初期条件のデータ及び／又は前記解析結果のデータを複数の前記パターンに分類する
ことを特徴とする数値解析装置。
【請求項５】
請求項４の数値解析装置であって、
前記予測結果の劣度は、気象数値解析の時間発展である気象数値予測の誤差であり、
前記気象現象の前記数値解析の前記初期条件のデータの各前記パターンのデータ、及び／又は、前記気象現象の前記解析結果のデータの各前記パターンのデータから、前記予測結果の劣度を推定する気象解析劣度推定部と、
推定した前記予測結果の劣度と、気象数値データとに基づいて、電力需要を予測する電力需要予測部と
を備えることを特徴とする数値解析装置。
【請求項６】
請求項４の数値解析装置であって、
前記気象現象の前記数値解析の前記初期条件のデータ、及び／又は、前記気象現象の数値解析結果のデータの各前記パターンのデータから、気象数値解析の時間発展である気象数値予測の誤差である劣度を推定する気象解析劣度推定部と、
前記気象解析の劣度に基づいて、前記初期条件のデータを修正する初期条件インクリメント処理部と、
修正した前記初期条件に基づいて前記気象現象を再解析する気象再解析処理部と
を備えることを特徴とする数値解析装置。
【請求項７】
数値予測を行う数値解析装置において実行される数値解析方法であって、
数値解析の初期条件のデータ、及び／又は、前記数値解析の解析結果のデータを複数のパターンに分類する第１のステップと、
各前記パターンと予測結果の劣度との関係を検出する第２のステップと、
前記数値予測の対象が分類される前記パターンについて検出した前記予測結果の劣度との関係に基づいて、前記数値予測の対象の予測結果の劣度を推定する第３のステップと
を備えることを特徴とする数値解析方法。
【請求項８】
請求項７の数値解析方法であって、
前記数値予測の対象とする系の状態に関する第１の予測の結果の劣度のデータと、前記数値予測の対象とする系の状態に関する予測の結果に基づいた第２の予測の結果の劣度のデータとの少なくとも一方を表示する第３のステップを備える
ことを特徴とする数値解析方法。
【請求項９】
請求項８の数値解析方法であって、
前記第２のステップでは、
前記初期条件のデータの各前記パターンのデータ、前記解析結果の各前記パターンのデータ、及び、前記パターンごとの前記予測結果の劣度のデータのうちの少なくとも１つのデータに基づいて前記第２の予測を行い、並びに／又は、前記初期条件のデータの各前記パターンのデータ、前記解析結果の各前記パターンのデータ、前記パターンごとの前記予測結果の劣度のデータ、及び、前記第２の予測に含まれる前記劣度のデータのうちの少なくとも１つに基づいて、予測が外れた場合に備えて確保しておくべき準備量を推定する
ことを特徴とする数値解析方法。
【請求項１０】
請求項７の数値解析方法であって、
前記予測対象は、気象現象であり、
前記第１のステップでは、
前記気象現象に対する前記数値解析の前記初期条件のデータと、前記解析結果のデータとの少なくとも一方を取得し、
前記パターン分類部は、
取得した前記気象現象に対する前記数値解析の前記初期条件のデータ及び／又は前記解析結果のデータを複数の前記パターンに分類する
ことを特徴とする数値解析方法。
【請求項１１】
請求項１０の数値解析方法であって、
前記予測結果の劣度は、気象数値解析の時間発展である気象数値予測の誤差であり、
前記第２のステップでは、
前記気象現象の前記数値解析の前記初期条件のデータの各前記パターンのデータ、及び／又は、前記気象現象の前記解析結果のデータの各前記パターンのデータから、前記予測結果の劣度を推定し、
推定した前記予測結果の劣度と、気象数値データとに基づいて、電力需要を予測する
ことを特徴とする数値解析装置。
【請求項１２】
請求項１０の数値解析方法であって、
前記第２のステップでは、
前記気象現象の前記数値解析の前記初期条件のデータ、及び／又は、前記気象現象の数値解析結果のデータの各前記パターンのデータから、気象数値解析の時間発展である気象数値予測の誤差である劣度を推定し、
前記気象解析の劣度に基づいて、前記初期条件のデータを修正し、
修正した前記初期条件に基づいて前記気象現象を再解析する
ことを特徴とする数値解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は数値解析装置及び方法に関し、数値解析値と解析誤差の推定値とを出力する数値解析システムであり、例えば、電力の需要及び又は供給を予測する数値解析での予測解析値と予測解析誤差の推定を行うシステムや、気象の気象数値予測とその予測値の誤差の推定を行うシステムに適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
現象を解析して、将来の現象を予測することが行われている。例えば、気象では、大気の運動の支配方程式を解析し、解析により得た支配方程式に気象の観測データを用いた初期値を与え時間発展の解析値（予測値）を得ることで、数時間から数日先までの大気の状態の予測を行う気象数値予測が行われている。また、電力を供給する発電に関わり、日時変動する電力需要を解析し、１時間先、２時間先、３時間先、翌日、１週間先、１ヶ月先又は１年先など、さまざまな指定時間（時間断面）の需要を予測し、予測結果によって発電の計画及び制御する運用が行われている。また電力の送電系統に関しては、送電線に接続される発電ユニット及び負荷ユニットと、送電ユニットとの特性を解析し、いくつかの発電ユニットの出力割合を変えたときの電力系統の状態を事前推定することが行われている。ガスの精製でも同様にガス需要の予測とガス工場の運用計画が行われている。さらに空気調和（空調）については、室内の空気の運動の支配方程式を解析し、室内の空気の状態の予測を行うことで、外部との熱交換と大気の取り入れのための冷房機、換気扇、開閉窓の制御が行われている。
【０００３】
気象現象や、大気の現象、電力やガスのエネルギーの現象の解析及び／又は予測では誤差が発生し得る。そのため、解析の限界を想定し、誤差を許容した運用をしたり、誤差に関係するコンディションに応じて解析及び／又は予測の誤差を縮小する運用が必要となっている。
【０００４】
特許文献１には、電力の気象の変動で需給予測が外れた場合に備えて確保しておくべき発電の量である要求調整量を、気象予測の誤差の実績の統計値から決定することが開示されている。これにより季節で大別した日ごとに、大よその気象予測（気象解析）の誤差に応じた発電機の運転の計画を行うことができる。
【０００５】
また、特許文献２には、気象解析の誤差が判明した場合に、解析計算のスタート時の初期条件を修正して再解析することが開示されている。これにより、当初の解析値よりも誤差が少ない再解析値を得ることができる場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−９３１０６号公報
【特許文献２】特開２０１８−３１６８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、特許文献１では、大気中の空気塊の配置の気象場の物理的特徴（時間発展の数値解析の初期条件として用いられることがある）や、気象予測の数値流体解析の特徴（例えば、解析終了時の格子データの値の並びに現れる）が考慮されていない。このため統計的に平均的な誤差を推定することはできるが、数値解析の誤差が拡大もしくは縮小する特異な現象が起きるときの誤差を正確に推定することが行い難いという問題がある。
【０００８】
また特許文献２では、観測値が連続的に得られ、継続的に解析と再解析を繰り返すときに、観測値に基づく初期条件の変更が可能となるが、観測データが入手できている観測時間帯と、解析値が欲しい解析時間帯とに隔たりがあるときには、解析誤差の検知が行い得ず、十分な解析精度の改善が行い難いという問題がある。
【０００９】
従って、特許文献１及び特許文献２に開示された従来技術によっては、発生する解析誤差を予測したり、予測された解析誤差を縮小するような再解析を行ったりすることが十分にできないという問題がある。また、この問題から派生して、解析の限界を想定し、解析誤差を許容したエネルギーの運用の最適化を充分には行い難いという問題もある。
【００１０】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、数値解析及び／又は数値予測の解析誤差の推定と、効果的な再解析を行い得る数値解析装置及び方法を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
かかる課題を解決するため本発明においては、数値予測を行う数値解析装置において、数値解析の初期条件のデータ、及び／又は、前記数値解析の解析結果のデータを複数のパターンに分類するパターン分類部と、各前記パターンと予測結果の劣度との関係を検出する検出部と、前記数値予測の対象が分類される前記パターンに対する前記検出部の検出結果に基づいて、前記数値予測の対象の予測結果の劣度を推定する予測劣度推定部とを設けるようにした。
【００１２】
また本発明においては、数値予測を行う数値解析装置において実行される数値解析方法であって、数値解析の初期条件のデータ、及び／又は、前記数値解析の解析結果のデータを複数のパターンに分類する第１のステップと、各前記パターンと予測結果の劣度との関係を検出する第２のステップと、前記数値予測の対象が分類される前記パターンについて検出した前記予測結果の劣度との関係に基づいて、前記数値予測の対象の予測結果の劣度を推定する第３のステップとを設けるようにした。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、数値解析及び／又は数値予測の解析誤差の推定と、効果的な再解析を行い得る数値解析装置及び方法を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】エネルギー自由化前の分散型エネルギー運用システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】エネルギー自由化後の分散型エネルギー運用システムの構成例を示すブロック図である。
【図３】将来の分散型エネルギー運用システムの構成例を示すブロック図である。
【図４】将来の分散型エネルギー運用システムの構成例を示すブロック図である。
【図５】第１の実施の形態によるエネルギー運用装置のハードウェア構成の構成例を示すブロック図である。
【図６】第１の実施の形態によるエネルギー運用装置の論理構成の構成例を示すブロック図である。
【図７】第１のテーブルの構成例を示す図表である。
【図８】第２のテーブルの構成例を示す図表である。
【図９】第３のテーブルの構成例を示す図表である。
【図１０】第４のテーブルの構成例を示す図表である。
【図１１】エネルギー需給に関連してエネルギー運用装置において実行される一連の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】第１予測処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】第２予測処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】コンディション評価処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】コンフィグレーション入力処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】解品質コントロール処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】第３予測処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１８】計画処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１９】第２の実施の形態によるエネルギー運用装置の論理構成の構成例を示すブロック図である。
【図２０】第３の実施の形態によるエネルギー運用装置の論理構成を示すブロック図である。
【図２１】第３の実施の形態によるコンディション評価部の処理内容の説明に供するフローチャートである。
【図２２】第３の実施の形態によるコンディション評価部の処理内容の説明に供するフローチャートである。
【図２３】（Ａ）〜（Ｇ）は、大気の柱状モデルのパターンの分類例を示す図である。
【図２４】大気の成層状態のパターンの分類例を示す図である。
【図２５】（Ａ）は、誤差回帰モデルの説明に供するグラフであり、（Ｂ）は、パターンごとの標本分布を表すグラフである。
【図２６】エネルギー需給に関連して第３の実施の形態によるエネルギー運用装置において実行される一連の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２７】誤差回帰モデルの説明に供する離散図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００１６】
（１）第１の実施の形態
（１−１）エネルギー運用システムの構成
図１は、エネルギー運用システム１（１Ａ）の構成を示す。このエネルギー運用システム１は、複数のエネルギー運用装置２（２ＡＡ，２ＡＢ，２ＡＤ）が連携してエネルギー供給の制御やそのための計画を行う分散システムである。
【００１７】
図１において、「EM1」は、複数の電力会社３間における電力融通を制御するための処理を実行するエネルギー運用装置（ＥＭ：Energy Manager）２（２ＡＡ）を示し、「EM2」は、各電力会社３の中央給電指令所に設けられたエネルギー運用装置２（２ＡＢ）、「EM4」は、複数の需要家４の電力需要を束ねたエネルギーマネージメントサービスを提供するアグリゲータ８のエネルギー運用装置２（２ＡＤ）や、各需要家４又は発電所５に設置されたエネルギー運用装置２（２ＡＤ）をそれぞれ示す。
【００１８】
各エネルギー運用装置２（２ＡＢ）は、連携するエネルギー運用装置２（２ＡＤ）と２（２ＡＡ）の状態（ここでの「状態」とは、発電の余力及び電力会社３間の電力融通を行う連系線の残存容量を指す）と、現在の電力需要状況及び気象状況や将来の電力需要予測及び気象予測とを利用し、予め自エネルギー運用装置２（２ＡＢ）において立案した発電計画に基づいて、下位のエネルギー運用装置２ＡＤに対して発電指令や、ネガワット又はポジワットの生成指令を送信する。
【００１９】
そして最下層のエネルギー運用装置２ＡＤ（各需要家４や発電所５のエネルギー運用装置２ＡＤ）は、上位のエネルギー運用装置２ＡＡ，２ＡＢから与えられた発電指令や、ネガワット又はポジワットの生成指令に応じて発電機６を駆動したり、負荷７の稼動を制御する。
【００２０】
例えば、発電所５に設置されたエネルギー運用装置２ＡＤは、上位のエネルギー運用装置２ＡＢから与えられた発電指令に応じて施設内の発電機６を駆動することにより、要求された電力量の発電を行わせる。
【００２１】
また発電施設を有する大規模需要家４のエネルギー運用装置２ＡＤは、上位のエネルギー運用装置２ＡＢから与えられた発電指示に応じて、当該大規模需要家４の発電機６を駆動して要求された電力量の発電を行わせたり、上位のエネルギー運用装置２ＡＢから与えられたネガワット又はポジワットの生成指令に応じて施設内の負荷７の稼動を制御することによりネガワット又はポジワットを生成させる。
【００２２】
さらにアグリゲータ８のエネルギー運用装置２ＡＤは、上位のエネルギー運用装置２ＡＢから与えられたネガワット又はポジワットの生成指令に応じて、契約した小規模需要家４に設置されたエネルギー運用装置２ＡＤを介してその小規模需要家４が所有する負荷７を制御することにより、ネガワット又はポジワットを生成させる。
【００２３】
一方、図１との対応部分に同一符号を付した図２は、発電及び小売を行う発電小売会社と、送電を行う地域送電会社が異なる発送電分離のエネルギー自由化の制度のもとでのエネルギー運用システム１（１Ｂ）の構成例を示す。
【００２４】
エネルギー自由化によって電力の売買が自由化され、これに伴って供給力としての電力を取引する取引市場（以下、これを電力取引市場と呼ぶ）２ＢＡが開設した。また各電力会社３（図１）が地域送電会社と発電小売会社とに分割され、それまで電力会社３が所有していた中央給電指令所のエネルギー運用装置２ＡＢ（図１）が地域送電用のエネルギー運用装置２ＢＢＡとして地域送電会社に引き継がれ、大規模需要家４の発電機６により発電された電力や、小規模需要４で生成されたポジワット及びネガワットを電力取引市場２ＢＡで取引すべく、発電小売会社により新たにエネルギー運用装置２ＢＢＢが設置され、当該エネルギー運用装置２ＢＢＢが大規模需要家４や小規模需要家４のエネルギー運用装置２ＡＤと接続された。
【００２５】
一方、近年では、複数の各電力会社３の管理範囲を跨いだ需給調整を行うことが提案されており、図２との対応部分に同一符号を付した図３に示すように、そのような需給調整を行うためのエネルギー運用装置２ＡＣを設置すること形態をとることがある。さらに、図３との対応部分に同一符号を付した図４に示すように、調整力としての電力を取引する調整力取引市場２ＢＣを設置する形態を取ることもある。
【００２６】
ところで、図１〜図４について上述したようなエネルギー運用装置２ＡＡ〜２ＡＤ，２ＢＡ，２ＢＢＡ，２ＢＢＢ（以下、これらをまとめてエネルギー運用装置２と呼ぶ）が階層化されたエネルギー運用システム１（１Ａ〜１Ｄ）では、上位のエネルギー運用装置２は下位のエネルギー運用装置２を制御する役割を有し、最下位のエネルギー運用装置２は発電機６や負荷７を制御する役割を有する。
【００２７】
このような階層的な分散システムでは、基本的には、下位に行くほどエネルギー運用装置２がより高い精確さでエネルギー供給計画の立案を行う必要がある。ただし、各エネルギー運用装置２が立案するエネルギー供給計画の精確さは、他のエネルギー運用装置２との連携の有無によっても異なる。
【００２８】
ここで、かかる「精確さ（accuracy）」とは正確さ（trueness）と精密さ（precision）を含めた意味での、計算出力値との真の値との一致の度合いである。「正確さ」とは、計算出力値の期待値と真の値との差の小ささの程度である。「精密さ」とは、独立した計算出力値のばらつきの小ささである。予測の計算においては計算出力値（予測値）が正確であることと、計算出力値（予測値）が精密であることとは、かならずしも同時に達成されるとは限らない。
【００２９】
そのため、下位にいくほどエネルギー運用装置２が精密さを高くし、上位に行くほど正確さを高くすることが望ましい。また逆に、下位に行くほどエネルギー運用装置が正確さを高くし、上位に行くほど精密さを高くすることが望ましい。そして正確さと、精密さ（厳密さ、厳密性と記載することもある）の異なる目的をもったエネルギー運用装置２間が連携することで、結果として、精確さ（総合精度、単に精度と記載することもある）に優れたエネルギーに関する予測とその供給計画が可能となる。
【００３０】
一方で、各エネルギー運用装置２の管理エリア内のエネルギー需要量は、当該管理エリア内の気象状況と、エネルギー需要密度（単位面積当たりの交通量や単位面積当たりの通信発生量、あるいは全産業就労者数などに相関する単位面積当たりのエネルギーの需要量）、及び、発電密度（単位面積当たりの太陽光発電装置の設置数やそれぞれの発電容量、コージェネレーション（電熱供給装置）の設置数やそれぞれの発電容量、及び、発電機の設置数やそれぞれの発電容量に相関する発電密度）などのエネルギー需給状況とに依存し、これらを考慮したエネルギー供給の計画立案が必要となる。
【００３１】
そこで本実施の形態のエネルギー運用装置２は、エネルギー運用システム１における自己の役割と、自己の管理エリアにおける気象状況及びエネルギーの需給状況とに基づいて自エネルギー運用装置２の管理エリアにおけるエネルギー供給計画を立案する点を特徴とする。以下、このような本実施の形態のエネルギー運用装置２について説明する。
【００３２】
（１−２）本実施の形態のエネルギー運用装置の構成
図５は、図４においてエネルギー運用装置２として適用される本実施の形態によるエネルギー運用装置１０の構成を示す。このエネルギー運用装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メインメモリ１２、外部記憶装置１３、入出力インタフェース１４及び複数の通信装置１５を備えて構成される。
【００３３】
ＣＰＵ１１は、本エネルギー運用装置１０全体の動作制御を司るプロセッサである。またメインメモリ１２は、例えば揮発性の半導体メモリから構成され、ＣＰＵ１１のワークメモリとして利用される。
【００３４】
外部記憶装置１３は、ハードディスク装置やＳＳＤ（Solid-State Drive）などの大容量の不揮発性の記憶装置から構成され、各種プログラムやデータを長期間保存するために利用される。図５について後述する参照データ蓄積部３０、第１〜第３予測部３１〜３３、コンディション評価部３４、コンフィグレーション入力部３５、解品質コントロール部３６及び計画部３７をそれぞれ構成する各プログラムもこの外部記憶装置１３に格納されて保持される。
【００３５】
外部記憶装置１３に格納されたプログラムがエネルギー運用装置１０の起動時や必要時にメインメモリ１２にロードされ、ロードされたプログラムをＣＰＵ１１が実行することにより、後述のようなエネルギー運用装置１０全体としての各種処理が行われる。
【００３６】
入出力インタフェース１４は、外部通信端子２０、入力装置２１及び表示装置２２を備えて構成される。外部通信端子２０は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子から構成される。また入力装置２１は、キーボード、マウス及び又はタッチパネルなどから構成され、ユーザが必要な情報を入力するために利用する。表示装置２２は、例えば液晶パネルや有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネルなどから構成され、必要な画面や情報を表示するために利用される。
【００３７】
通信装置１５は、本エネルギー運用装置１０が他のエネルギー運用装置１０や、気象情報や交通情報などのエネルギー・インフォメーション・サービスを提供する官庁、企業及び団体のサーバ装置、負荷設備及び又は発電設備などと通信を行う際のプロトコル制御を行う。
【００３８】
図６は、かかる本エネルギー運用装置１０の論理構成を示す。この図６に示すように、エネルギー運用装置１０は、参照データ蓄積部３０、第１予測部３１、第２予測部３２、第３予測部３３、コンディション評価部３４、コンフィグレーション入力部３５、解品質コントロール部３６及び計画部３７を備えて構成される。
【００３９】
参照データ蓄積部３０は、メインメモリ１２や外部記憶装置１３の一部の記憶領域から構成され、需要データ蓄積部４０、気象データ蓄積部４１、需要要因データ蓄積部４２及び市場データ蓄積部４３を備える。
【００４０】
需要データ蓄積部４０は、自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の過去のエネルギー需要を蓄積するデータベースである。需要データ蓄積部４０には、当該管理エリア内の各需要家の電力メータシステム４４からそれぞれ定期的に取得したこれら需要家の電力消費量がそれぞれ需要データとして順次格納される。
【００４１】
また気象データ蓄積部４１は、気温、日射、湿度、風速、風向及び気圧などの各気象要素の過去の観測データ（気象データ）を蓄積するデータベースである。気象データ蓄積部４１には、気象庁や民間の気象予報会社の気象観測システム４５から定期的に取得した気象グリッドごとの各気象要素の観測データと、気象庁や民間の気象予報会社の気象予測システム４６から定期的に取得した気象グリッドごとの各気象要素の予測データ（気象予測データ）とが順次格納される。なお「気象グリッド」とは、地表面上及び地表面から所定高さの上空までの空間内に緯度方向、経度方向及び鉛直方向にそれぞれ一定間隔で設定されたポイントを指す。
【００４２】
需要要因データ蓄積部４２は、エネルギー運用装置１０の管理エリア内における道路交通量や、通信発生量、産業就業者数及び鉄道乗客数などの電力需要の各要因（以下、これらを需要要因と呼ぶ）に関する観測値を蓄積するデータベースである。需要要因データ蓄積部４２には、例えば道路交通公社の交通データ配信サーバ４７などから定期的に取得した自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の道路交通量に関する観測値や、各大口需要家のデータ配信サーバ４８からそれぞれ定期的に取得したその大口需要家の通信発生量の観測値などの各需要要因に関する観測値が順次格納される。
【００４３】
市場データ蓄積部４３は、電力取引市場における取引の情報を蓄積するデータベースである。市場データ蓄積部４３には、電力取引市場での電力の入札情報や単価などの情報が市場データとして格納される。
【００４４】
一方、第１予測部３１は、後述のように解品質コントロール部３６から指定される品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の気象予測を行う機能を有する機能部である。第１予測部３１は、参照ポイント調整処理部５０及びデータ同化処理部５１から構成される第１データ同化部５２と、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３、逐次データ同化処理部５４及び物理シミュレーション部５５とを備えて構成される。
【００４５】
第１データ同化部５２の参照ポイント調整処理部５０は、外部記憶装置１３（図５）に格納された対応する参照ポイント調整処理プログラム５０Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。参照ポイント調整処理部５０は、解品質コントロール部３６から指定された品質で管理エリア内の気象予測を行うために、後述のようにデータ同化処理部５１が実行するデータ同化処理において重視すべき気象グリッドを参照ポイントとして決定する。
【００４６】
実際上、第１予測部３１には、かかる品質として、後述のようにそのエネルギー運用装置１０が目標とすべき予測結果の安定性を表す１〜５の数値（以下、これを予測解目標安定指数と呼ぶ）が解品質コントロール部３６から通知される。また第１予測部３１は、図７に示すように、予測解目標安定指数の各値に対してそれぞれどの高度の気象グリッドを参照ポイントとして決定すべきかを予めユーザが規定した第１のテーブル５６を保持している。
【００４７】
かくして、参照ポイント調整処理部５０は、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に対して第１のテーブル５６において規定された気象グリッド（図７では上層の各気象グリッドである「上層気象グリッド」又は地表面の各気象グリッドである「地表面気象グリッド」）であって、自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の気象グリッドをかかる参照ポイントとして決定し、これをデータ同化処理部５１に通知する。
【００４８】
なお、通常、地表面付近で取得した気象データを用いて気象予測を行う場合、地表面上で直接計測された気象データを用いて予測を行うために高い精度の予測結果が得られるものの、地表面付近は日射、気圧、風向及び風量などが不安定であるために予測結果も不安定に（当たり外れが大きく）なる。これに対して、上空で取得した気象データを用いて気象予測を行う場合、上空は気温、気圧、風向及び風量などが安定しているために安定した予測結果（外れが少ない予測結果）が得られるものの、低い精度の予測結果しか得られない。このため第１のテーブル５６では、予測解目標安定指数の値が大きいほど（安定性の品質が高いほど）気象状態が安定した上層の気象グリッドが対応付けられ、予測解目標安定指数の値が小さいほど（解の安定性の品質が低いかわりに、精密さが高いほど）高い精度の予測結果が得られる地表面付近の気象グリッドが対応付けられている。
【００４９】
また第１データ同化部５２のデータ同化処理部５１は、外部記憶装置１３に格納された対応するデータ同化処理プログラム５１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１（図５）が実行することにより具現化される機能部である。データ同化処理部５１は、参照ポイント調整処理部５０により決定された参照ポイントを重視した観測データ（気象データ）と、後述のように物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとをデータ同化させる処理を実行する。
【００５０】
実際上、データ同化処理部５１は、気象データ蓄積部４１から上述の各参照ポイントの気象データを読み出し、これらの気象データと、物理シミュレーション部５５のシミュレーション結果とを、参照ポイント調整処理部５０により決定された参照ポイントを重視しながらデータ同化させるデータ同化処理を実行する。これにより、かかる気象データから過去を再現し将来の時間断面での値を推定（予測）することができる。
【００５１】
機動的観測用参照ポイント調整処理部５３は、外部記憶装置１３（図５）に格納された対応する機動的観測用参照ポイント調整処理プログラム５３Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。機動的観測用参照ポイント調整処理部５３は、気象バルーンや観測用レーダなどを用いた機動的な観測により得られた現在の気象データに基づいて後述のように物理シミュレーション部５５が生成したシミュレーションモデルを補正するための参照ポイントを決定する。具体的に、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３は、参照ポイント調整処理部５０と同様にして、解品質コントロール部３６から指定された品質で管理エリア内の気象予測を行うために、逐次データ同化処理部５４が実行するデータ同化処理で重視すべき参照ポイントを、現在の気象データが得られた気象グリッドの中から決定する。
【００５２】
逐次データ同化処理部５４は、外部記憶装置１３に格納された逐次データ同化処理プログラム５４Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。逐次データ同化処理部５４は、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３により参照ポイントとして決定された各気象グリッドの気象データと、物理シミュレーション部５５の物理シミュレーションにより得られたデータとを、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３により決定された参照ポイントを重視しながらデータ同化させるデータ同化処理を実行する。
【００５３】
物理シミュレーション部５５は、外部記憶装置１３に格納された物理シミュレーションプログラム５５Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。物理シミュレーション部５５は、第１データ同化部５２のデータ同化処理部５１から与えられる各参照ポイントの気象データと、逐次データ同化処理部５４から与えられる各参照ポイントの現在の気象データとに基づいて、これら各参照ポイントにおける各気象要素の物理シミュレーション（数値シミュレーション）を実行する。
【００５４】
具体的に、物理シミュレーション部５５は、気体と水蒸気からなる大気の熱力学方程式、大気の質量保存及びエネルギー保存の運動方程式に従う、微少時間ごとの大気気温、水蒸気量の変化とそれに伴う地表面日射等の各気象要素の値とを、太陽からの放射エネルギーを入力にした気象システムのシミュレーションにより推定する。そして物理シミュレーション部５５は、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果をコンディション評価部３４に出力する。
【００５５】
なお、かかる構成を有する第１予測部３１において、例えば、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数が「４」であった場合、上述のように参照ポイント調整処理部５０により参照ポイントとして「上層気象グリッド」が決定されて、航空機観測、レーダ観測又はバルーン観測等で取得されたこれら「上層気象グリッド」の気象データに基づいて気象予測が行われるが、「上層気象グリッド」のうちの気象データが欠落している気象グリッドについては、周囲の気象グリッドの地上で観測した気象データで代替するものとする。
【００５６】
代替は、地上で観測した気象データから上層気象グリッドの値を推定するカルマンフィルタでのオブザーバを用いる、又は、局所気象グリッドの物理シミュレーションで推定した値を用いることで達成される。このようにすることで、気象物理的に安定している上層での物理シミュレーションによる安定的な予測が行え、気象物理現象が不安定な場合にも比較的正確な近似による予測値を得られる。これは大きな時間粒度で、大きな空間領域の気象の物理シミュレーションを行うときには、上層気象グリッドの気象データを利用することで、良好な精度の物理シミュレーションが行い得るためである。
【００５７】
また第１予測部３１において、例えば、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数が「１」であった場合には、「地表面気象グリッド」の気象データを利用することになるが、これにより30分に満たないような短い時間間隔（時間粒度が細かい）、かつ自エネルギー運用装置１０の管理エリアの詳細（空間粒度が細かい）を観測及び物理シミュレーションにより厳密性の高い予測が行え、気象物理現象が安定しているときにより正確な予測値を得られる。
【００５８】
第２予測部３２は、後述のように解品質コントロール部３６から指定された品質（後述のように解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた予測の安定性）で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内のデータ需要密度の予測を行う機能を有する機能部であり、参照ポイント調整処理部６０及びデータ同化処理部６１から構成される第２データ同化部６２と、物理シミュレーション部６３とを備えて構成される。
【００５９】
第２データ同化部６２の参照ポイント調整処理部６０は、外部記憶装置１３に格納された対応する参照ポイント調整処理プログラム６０Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。参照ポイント調整処理部６０は、解品質コントロール部３６から通知された予測解目標安定指数の値に応じた品質（予測の安定性）で管理エリア内のエネルギー需要密度を予測するために、後述のようにデータ同化処理部６１が実行するデータ同化処理で重視すべき参照ポイントを決定する。
【００６０】
具体的に、参照ポイント調整処理部６０は、解品質コントロール部３６から通知された予測解目標安定指数の値が大きいほど時間的粒度及び空間的粒度が大きく、予測解目標安定指数の値が小さいほど時間的粒度及び空間的粒度が小さくなるよう自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の地表面上の幾つかの地点を参照ポイントとして決定する。そして参照ポイント調整処理部６０は、参照ポイントとして決定した地点をデータ同化処理部６１に通知する。
【００６１】
データ同化処理部６１は、外部記憶装置１３に格納された対応するデータ同化処理プログラム６１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。データ同化処理部６１は、第１予測部３１のデータ同化処理部５１と同様にして、需要要因データ蓄積部４２に蓄積された対応する需要要因の観測データに基づくエネルギー需要密度のデータと、後述のように物理シミュレーション部６３により実行される物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとを、参照ポイント調整処理部６０により決定された参照ポイントを重視しながらデータ同化させるデータ同化処理を実行する。
【００６２】
実際上、データ同化処理部６１は、参照ポイント調整処理部６０により決定された上述の各地点における各需要要因の観測値を需要要因データ蓄積部４２から読み出し、これら各需要要因の観測値と、物理シミュレーション部６３において実行される需要要因ごとの物理シミュレーションのシミュレーション結果とを利用して、かかる各需要要因の観測値から過去を再現し将来の時間断面での値を推定（予測）するためのデータ同化処理を実行する。
【００６３】
物理シミュレーション部６３は、外部記憶装置１３に格納された物理シミュレーションプログラム６３Ｐ（図１）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。物理シミュレーション部６３は、データ同化処理部６１から与えられる各参照ポイントにおける各需要要因のデータ同化処理された観測値に基づいて、需要要因ごとに、これら各参照ポイントにおけるエネルギー需要密度の数値シミュレーション（マルチエージェントシミュレーション又は需要要因を流体として模擬したシミュレーション）をそれぞれ実行する。そして物理シミュレーション部６３は、かかる数値シミュレーションのシミュレーション結果を第３予測部３３及びコンディション評価部３４に出力する。
【００６４】
第３予測部３３は、需要データ蓄積部４０に蓄積された需要データ、気象データ蓄積部４１に蓄積された気象データ、需要要因データ蓄積部４２に蓄積された各需要要因の観測データ、及び、市場データ蓄積部４３に蓄積された市場データのうちの必要なデータと、第２予測部３２により予測された管理エリア内のエネルギー需要密度とに基づいて、後述のように解品質コントロール部３６から指定された品質（後述のように解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた予測の安定性）で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内のエネルギー需要量を予測する機能を有する機能部であり、参照ポイント調整処理部７０、回帰モデル生成部７１及び回帰予測処理部７２を備えて構成される。
【００６５】
参照ポイント調整処理部７０は、外部記憶装置１３に格納された対応する参照ポイント調整処理プログラム７０Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。参照ポイント調整処理部７０は、そのとき解品質コントロール部３６から指定された予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内のエネルギー需要の予測を行うために、回帰モデル生成部７１が生成すべき回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件を選択する。
【００６６】
実際上、参照ポイント調整処理部７０は、解品質コントロール部３６から指定される予測解目標安定指数の値に対して、回帰モデル生成部７１が生成すべき回帰モデルの種類及びその回帰モデルに用いる説明変数（各気象要素、各需要要因及び又はデータ需要密度）の条件を規定した図８に示すような第２のテーブル７３を予め保持している。この第２のテーブル７３は、予めユーザにより作成されたものである。この場合、かかる「回帰モデルに用いる説明変数の条件」として説明変数の重要度Ｐの閾値（図８の「閾値」の欄）が設定される。
【００６７】
かくして、参照ポイント調整処理部７０は、解品質コントロール部３６から指定された予測解目標安定指数の値に対して第２のテーブル７３において規定された回帰モデルと、当該回帰モデルに用いる説明変数の条件（説明変数の重要度の閾値）とをそれぞれ選択し、これを回帰モデル生成部７１に出力する。
【００６８】
回帰モデル生成部７１は、参照ポイント調整処理部７０から与えられた回帰モデルの種類と、当該回帰モデルに用いる説明変数の条件とに基づいて、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおけるエネルギー需要と説明変数との間の回帰モデルを生成し、生成した回帰モデルを回帰予測処理部７２に出力する。
【００６９】
具体的に、回帰モデル生成部７１は、説明変数となり得る各気象要素、各需要要因及び各データ需要密度について、それぞれその重要度Ｐの指数を一般に知られたランダムフォレストのアルゴリズムにより算出すると共にその指数を０〜１に正規化し、正規化した重要度Ｐの値が参照ポイント調整処理部７０から通知された「回帰モデルに用いる説明変数の条件」を満たす各気象要素、各需要要因及び各データ需要密度をそれぞれ説明変数として、参照ポイント調整処理部７０から通知された回帰モデルを生成する。
【００７０】
また、説明変数が、気象観測所（例えば、東京、前橋、横浜）の地点や、需要を管理する単位面（例えば気象グリッドごとに設ける）ごとにある場合、説明変数を減らす処理として、複数の地点（あるいは単位面）のデータを、重み付き平均とった１つのデータに集約することをしてもよい。また加重平均を取るときに、第２予測部で算出した需要密度や発電密度を重み係数とする。このようにデータを集約することで、予測結果はより平均的なものとなる。
【００７１】
従って、例えば、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値が「５」であった場合には、正規化した重要度Ｐが「0.9」以上の気象要素、需要要因及び又はデータ需要密度を説明変数とする「Lasso回帰モデル」が生成されることになる。このように回帰モデルの説明変数を限定することにより、生成される回帰モデルを適切に簡単化することができる。そして簡単化した説明変数が少ない回帰モデルを利用することにより、安定したエネルギー需要の予測を行うことができる。
【００７２】
また解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値が「１」であった場合には、正規化した重要度Ｐが「0.2」以上の気象要素、需要要因及びデータ需要密度を説明変数とした、説明変数が多い厳密な「Ridge回帰モデル」が生成される。これにより、精密なエネルギー需要の予測を行うことができ、特に気象や需要要因が通常の範囲内にあり、回帰モデルによる予測が行い易い場合に精度の良い予測値を得ることができる。
【００７３】
このように第２のテーブル７３では、予測解目標安定指数の値が大きいほど（品質が高いほど）回帰モデルとしてより簡単な回帰モデルが指定されると共に、説明変数の重要度Ｐの閾値の値が大きく設定され、予測解目標安定指数の値が小さいほど（品質が低いほど）回帰モデルとしてより複雑な回帰モデルが設定されると共に、説明変数の重要度Ｐの閾値の値が小さく設定される。
【００７４】
回帰予測処理部７２は、外部記憶装置１３に格納された対応する回帰予測処理プログラム７２Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。回帰予測処理部７２は、必要な説明変数の値を気象データ蓄積部４１、需要要因データ蓄積部４２及び第２予測部３２の物理シミュレーション部６３から与えられるシミュレーション結果から取得し、取得した値を回帰モデル生成部７１から与えられた回帰モデルに当てはめるようにして自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける時間断面（指定時刻）のエネルギー需要量の予測値を算出する。そして回帰予測処理部７２は、算出したエネルギー需要の予測値を後述する計画部３７の計画処理部１０１に出力する。
【００７５】
なお本実施形態の回帰予測処理部７２により実行される回帰予測処理に代えて、時系列予測、類似する暦日と気象の条件の過去の需要実績を利用した類似日予測や、類似日候補の一日/一週間とうの所定期間の需要の推移のパターンを用いた需要パターン予測を行なっても良い。例えば、時系列予測では、安定した予測を行うときには、サンプリング間隔を広げた予測を行い微細な需要の変動（フリンジ）を無視するようにできる。類似日予測では、暦日での祭日や気象条件の場合わけの数を増減し、安定した予測を行うときには場合わけの数を減らすことで、過去実績の寄り平均的な値を予測値とすることができる。
【００７６】
一方、コンディション評価部３４は、第１及び第２予測部３１，３２の各物理シミュレーション部５５，６３によりそれぞれ実行された物理シミュレーションの各シミュレーション結果に対する時間断面及び空間断面ごとのデータの分布形状をそれぞれ評価する機能を有する機能部であり、時間的データ分布形状評価部８０、空間的データ分布形状評価部８１及びタグデータ書出し部８２を備えて構成される。
【００７７】
時間的データ分布形状評価部８０は、外部記憶装置１３に格納された時間的データ分布形状評価プログラム８０Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。時間的データ分布形状評価部８０は、第１の予測部３１の物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果として得られた各参照ポイントの気象データの予測結果の時間的な変化の大きさを、例えば、これら予測値の分散状態（分散値）により評価し加重平均する。
【００７８】
また空間的データ分布形状評価部８１は、外部記憶装置１３に格納された空間的データ分布形状評価プログラム８１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。空間的データ分布形状評価部８１は、第１及び第２予測部３１，３２の各物理シミュレーション部５５，６３により実行された物理シミュレーションで得られた各参照ポイントの予測結果に基づいて、水平方向と平行な同一平面上の各参照ポイント間や、鉛直方向と平行な同一平面上の各参照ポイント間の予測値の変化を、同一時間断面での予測値の分散状態（分散値）により評価する。
【００７９】
タグデータ書出し部８２は、外部記憶装置１３に格納されたタグデータ書出しプログラム８２Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。タグデータ書出し部８２は、時間的データ分布形状評価部８０の評価結果（分散値）と、空間的データ分布形状評価部８１の評価結果（分散値）とに基づいて、第１予測部３１の物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションで得られた将来的な気象状況（以下、これを気象コンディションと呼ぶ）と、第２予測部３２の物理シミュレーション部６３により実行されたシミュレーションで得られた将来的なエネルギー需要密度の状況（以下、これをエネルギー需要密度コンディションと呼ぶ）との安定性を判定する。
【００８０】
実際上、タグデータ書出し部８２は、時間的データ分布形状評価部８０の評価結果（分散値）と、空間的データ分布形状評価部８１の評価結果（分散値）とをそれぞれ予め設定された閾値と比較することにより、将来的な気象コンディションやエネルギー需要密度コンディションが安定（分散が小さい）及び不安定（分散が大きい）のいずれかであるかを判定し、判定結果を例えば外部記憶装置１３内の所定の記憶領域に書き出す。
【００８１】
なお本実施の形態の場合、気象コンディションの安定性を表すタグ値としては、安定を表す「擾乱小」と、不安定を表す「擾乱大」とがあり、エネルギー需要密度コンディションの安定性を表すタグ値としては、安定を表す「穏健」と、不安定を表す「シビア」と、安定及び不安定の中間状態を表す「通常」とがある。
【００８２】
コンフィグレーション入力部３５は、外部記憶装置１３に格納されたコンフィグレーション入力プログラム３５Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。コンフィグレーション入力部３５は、連携する上位のエネルギー運用装置１０から通知され又は入出力インタフェース１４（図５）の入力装置２１（図５）を用いてユーザにより設定された後述の下位ＥＭ向け目標安定指数を取り込み、取り込んだ下位ＥＭ向け目標安定指数を解品質コントロール部３６に出力する。
【００８３】
解品質コントロール部３６は、第１〜第３予測部３１〜３３におけるシミュレーション（物理シミュレーション又は回帰モデルによる予測値のシミュレーション）や、後述する計画部３７において実行されるシミュレーション（内点方などの計画問題の近似解のシミュレーションや制御計算のシミュレーション）の解の品質をコントロールする機能を有する機能部である。
【００８４】
解品質コントロール部３６は、コンディション評価部３４のタグデータ書出し部８２が外部記憶装置１３内の所定領域に書き出した気象コンディションのタグ値及びデータ需要密度コンディションのタグ値と、コンフィグレーション入力部３５から与えられる下位ＥＭ向け目標安定指数と、図９に示す第３のテーブル９０とに基づいて、後述する緩和解目標安定指数と、上述した第１〜第３予測部３１〜３３に対する予測解目標安定指数と、下位のエネルギー運用装置１０に与える上述の下位ＥＭ向け目標安定指数とをそれぞれ取得し、取得したこれらの目標安定指数を計画部３７や第１〜第３予測部３１〜３３及び下位のエネルギー運用装置１０に出力する。
【００８５】
ここで第３のテーブル９０について説明する。この第３のテーブル９０は、気象コンディションのタグ値及びエネルギー需要密度コンディションのタグ値の組合せパターン（以下、これらをコンディションタグ値組合せパターンと呼ぶ）に対してそれぞれ予め設定された上述の緩和解目標安定指数、第１〜第３予測部３１〜３３への各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数を管理するために利用されるテーブルであり、予めユーザによりエネルギー運用装置１０ごとに専用のものが作成される。
【００８６】
この第３のテーブル９０は、図９に示すように、役割タグ欄９０Ａ、気象コンディション評価タグ値欄９０Ｂ、エネルギー需要密度コンディション評価タグ値欄９０Ｃ、第１予測解目標安定指数欄９０Ｄ、第２予測解目標安定指数欄９０Ｅ、第３予測解目標安定指数欄９０Ｆ、緩和解目標安定指数欄９０Ｇ及び下位ＥＭ向け目標安定指数欄９０Ｈを備えて構成される。第３のテーブル９０では、１つの行が１つのコンディションタグ値組合せパターンに対応しており、すべてのコンディションタグ値組合せパターンの数と同じ数の行が設けられる。
【００８７】
そして役割タグ欄９０Ａには、エネルギー運用システム１全体におけるそのエネルギー運用装置１０の役割が格納される。また気象コンディション評価タグ値欄９０Ｂ及びエネルギー需要密度コンディション評価タグ値欄９０Ｃには、対応するコンディションタグ値組合せパターンにおける気象コンディションのタグ値や、エネルギー需要密度コンディションのタグ値がそれぞれ格納される。
【００８８】
また第１予測解目標安定指数欄９０Ｄ、第２予測解目標安定指数欄９０Ｅ及び第３予測解目標安定指数欄９０Ｆには、対応するコンディションタグ値組合せパターンに対して予め設定された、第１〜第３予測部３１〜３３に対する予測解目標安定指数がそれぞれ格納される。さらに緩和解目標安定指数欄９０Ｇには、対応するコンディションタグ値組合せパターンに対して予め設定された緩和解目標安定指数が格納され、下位ＥＭ向け目標安定指数欄９０Ｈには、対応するコンディションタグ値組合せパターンに対して予め設定された下位ＥＭ向け目標安定指数が格納される。
【００８９】
従って、図９の例の場合、例えば、気象コンディションのタグ値が「擾乱大」、エネルギー需要密度コンディションのタグ値が「通常」であるコンディションタグ値組合せパターンについては、第１〜第３予測部３１〜３３に対する予測解目標安定指数がそれぞれ「４」、「３」、「４」に設定され、緩和解目標安定指数が「５」に設定され、下位ＥＭ向け目標安定指数が「４」に設定されていることが示されている。
【００９０】
なお第３のテーブル９０では、より安定したコンディションタグ値組合せパターンについては、安定したエネルギー需要の予測ができるように、緩和解目標安定指数、各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数の値も全体的に大きい値に設定され、より不安定なコンディションタグ値組合せパターンについては、より精密なエネルギー需要の予測ができるように、緩和解目標安定指数、各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数の値も全体的に小さい値に設定される。
【００９１】
また図５のエネルギー運用システム１において下位のエネルギー運用装置１０や他のエネルギー運用装置１０と連携していない（つまりバックアップしてくれるエネルギー運用装置１０が存在しない）エネルギー運用装置１０の第３のテーブル９０は、上位のエネルギー運用装置１０や、他のエネルギー運用装置１０の第３のテーブル９０と比べて、より正確な予測を行い得るように、全体的に緩和解目標安定指数、各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数の値が大きく設定される。
【００９２】
本実施の形態のように目標安定指数が連携するエネルギー運用装置１０から通知される構成に加え、自エネルギー運用装置が計画や制御での余裕分となる電源や調整力の残存量を連携するエネルギー運用装置１０に通知するようにしても良い。通知を受けたエネルギー運用装置１０は、バックアップとなる他のエネルギー運用装置での余裕分が少ない場合には、緩和解目標安定指数、各予測解目標安定指数及び下位ＥＭ向け目標安定指数の値を大きくなるよう第３のテーブル９０を自動的に更新し、又は、当該エネルギー運用装置１０の第３のテーブル９０をユーザが上述のように適宜更新する。このようにしてバックアップがない状況では、エネルギー運用装置１０は、自らの役割の最終責任を担うものとして規定し、多少の需要と気象の条件の変動があってもエネルギーの供給に影響が生じないように余裕分をとった安定性の品質の高い（正確さが高く、精密さは低い）予測と計画とを行うことができる。
【００９３】
一方、解品質コントロール部３６は、緩和解目標安定指数算出部９１、予測解目標安定指数算出部９２及び下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３を備えて構成されている。
【００９４】
緩和解目標安定指数算出部９１は、外部記憶装置１３に格納された緩和解目標安定指数算出プログラム９１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。緩和解目標安定指数算出部９１は、コンディション評価部３４のタグデータ書出し部８２が外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出した気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値に基づいて、第３のテーブル９０におけるこれらタグ値の組合せパターン（コンディションタグ値組合せパターン）に対応する行の緩和解目標安定指数欄９０Ｇに格納されている数値を読み出し、これを緩和解目標安定指数として計画部３７に出力する。
【００９５】
また予測解目標安定指数算出部９２は、外部記憶装置１３に格納された予測解目標安定指数算出プログラム９２Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。予測解目標安定指数算出部９２は、かかる気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値に基づいて、第３のテーブル９０におけるこれらタグ値の組合せパターン（コンディションタグ値組合せパターン）に対応する行の第１予測解目標安定指数欄９０Ｄ、第２予測解目標安定指数欄９０Ｅ及び第３予測解目標安定指数欄９０Ｆにそれぞれ格納されている数値を読み出す。また予測解目標安定指数算出部９２は、これら読み出した数値のうち、第１予測解目標安定指数欄９０Ｄに格納されていた数値を第１の予測部３１、第２予測解目標安定指数欄９０Ｅに格納されていた数値を第２の予測部３２、第３予測解目標安定指数欄９０Ｆに格納されていた数値を第３の予測部３３にそれぞれ予測解目標安定指数として出力する。
【００９６】
さらに下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３は、外部記憶装置１３に格納された下位ＥＭ向け目標安定指数算出プログラム９３Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３は、かかる気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値に基づいて、第３のテーブル９０におけるこれらタグ値の組合せパターン（コンディションタグ値組合せパターン）に対応する行の下位ＥＭ向け目標安定指数欄９０Ｈに格納されている数値を読み出し、これを下位ＥＭ向け目標安定指数として対応する通信装置１５（図５）を介して下位のエネルギー運用装置１０に送信する。
【００９７】
なお緩和解目標安定指数算出部９１や、予測解目標安定指数算出部９２及び下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３が、コンフィグレーション入力部３５から与えられる下位ＥＭ向け目標安定指数に基づいて、緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数を補正するようにしてもよい。この場合には、緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数をＡ、上位のエネルギー運用装置から通知された下位ＥＭ向け目標安定指数をＢ（例えば、「0.2」）、定数をａ（例えば、「３」）、補正後の緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数をＡ´として、緩和解目標安定指数算出部９１や、予測解目標安定指数算出部９２及び下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３が次式
【数１】
2020086595.tif 000003
により補正後の緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数を算出するようにすればよい。
【００９８】
ただし、このように補正した場合、補正後の緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数及び又は下位ＥＭ向け目標安定指数が小数点以下の値を持つようになる場合がある。この場合には、緩和解目標安定指数算出部９１や、予測解目標安定指数算出部９２及び下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３が、算出した緩和解目標安定指数や、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数をそのまま計画部３７や、第１〜第３予測部３１〜３３又は下位のエネルギー運用装置１０に出力し、その緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数を受領した計画部３７、第１〜第３予測部３１〜３３又は下位のエネルギー運用装置１０において、その緩和解目標安定指数、予測解目標安定指数又は下位ＥＭ向け目標安定指数の整数部分の値に基づいて上述と同様の処理を実行するようにエネルギー運用装置１０を構築すればよい。
【００９９】
他方、計画部３７は、第３予測部３３の回帰予測処理部７２から与えられたエネルギー需要の予測値と、解品質コントロール部３６の緩和解目標安定指数算出部９１から与えられた緩和解目標安定指数とに基づいて自エネルギー運用装置１０の役割に応じた計画を立案する機能を有する機能部であり、制約緩和処理部１００及び計画処理部１０１から構成される。
【０１００】
制約緩和処理部１００は、外部記憶装置１３に格納された制約緩和処理プログラム１００Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。制約緩和処理部１００は、解品質コントロール部３６の緩和解目標安定指数算出部９１から与えられる緩和解目標安定指数の値に基づいて、後述のように計画処理部１０１が立案する計画に対する厳密解からの許容ギャップ率を当該計画処理部１０１に設定する。
【０１０１】
実際上、制約緩和処理部１００は、図１０に示すように、緩和解目標安定指数の各値に対して予め設定された厳密解からの許容ギャップ率が規定された第４のテーブル１０２を保持している。この第４のテーブル１０２は、予めユーザにより作成されたものである。なお、第４のテーブル１０２では、予測解目標安定指数の値が大きいほど（品質が高いほど）、より安定的かつ迅速に予測結果を得られるように許容ギャップ率が大きく、予測解目標安定指数の値が小さいほど（品質が低いほど）、より精密な予測結果が得られるように許容ギャップ率が小さく設定される。
【０１０２】
そして制約緩和処理部１００は、解品質コントロール部３６の緩和解目標安定指数算出部９１から緩和解目標安定指数が与えられると、その緩和解目標安定指数の値について設定された許容ギャップ率を第４のテーブル１０２から読み出し、読み出した許容ギャップ率を計画処理部１０１に設定する。
【０１０３】
計画処理部１０１は、外部記憶装置１３に格納された計画処理プログラム１０１Ｐ（図５）をＣＰＵ１１が実行することにより具現化される機能部である。計画処理部１０１は、第３予測部３３の回帰予測処理部７２から与えられたエネルギー需要の予測値に基づき、制約緩和処理部１００により設定された許容ギャップ率の範囲内で自エネルギー運用装置１０の役割に応じたエネルギー供給に関する計画を立案し、立案した計画に従って対応する外部装置を制御する。
【０１０４】
例えば、図４に示すエネルギー運用システム１において、各需要家４のエネルギー運用装置２ＡＤや発電所５のエネルギー運用装置２ＡＤは、自エネルギー運用装置２ＡＤに接続された発電機６や負荷７を制御する計画を立案し、立案した計画に従ってこれら発電機６や負荷７を制御する。またアグリゲータ８のエネルギー運用装置２ＡＤは、自エネルギー運用装置２ＡＤに接続された下位のエネルギー運用装置２ＡＤを制御する計画を立案し、立案した計画に従って、これら下位のエネルギー運用装置２ＡＤを制御する。
【０１０５】
さらに発電小売会社のエネルギー運用会社のエネルギー運用装置２ＢＢＢは、電力取引所に電力を受発注する計画や管理エリア内の発電機６や負荷６を制御する計画を立案し、立案した計画に従って、電力取引所に電力を受発注したり、下位のエネルギー運用装置２ＡＤにエネルギー供給に関する指示を与える。通常、電力取引所２ＢＡは30分単位（あるいは15分や１時間単位）での電力取引を行うため、エネルギー運用装置２ＢＢＢも30分単位での予測や計画を行う。
【０１０６】
さらに地域送電会社のエネルギー運用装置２ＢＢＡは、30分に満たない時間間隔を含めた、瞬時瞬時の電力の発生（ポジワット、ネガワットの発生）を瞬時瞬時の電力の消費に一致させる計画と制御を行う。瞬時瞬時に電力を実際の需要の変動に合わせて発生させることを調整力と呼び、エネルギー運用装置２ＢＢＡは、必要となる調整力の量を将来の時間断面に対して予測し、調整力取引所２ＢＣに対して調整力を発注する計画を行い、受注した調整力の供出元である発電所のエネルギー運用装置２ＡＤと、アグリゲータ８のエネルギー運用装置２ＡＤに対して制御の指示を行う。調整力の制御の指示に対しては、発電所のエネルギー運用装置２ＡＤと、アグリゲータ８のエネルギー運用装置２ＡＤは、他に優先してこれに従う。
【０１０７】
（１−３）処理の流れ
（１−３−１）エネルギー運用装置における処理の流れ
図１１は、本エネルギー運用装置１０において実行されるエネルギー供給の計画及び制御に関する一連の処理の流れ（以下、これをエネルギー供給計画及び制御処理と呼ぶ）を示す。このエネルギー供給計画及び制御処理は、定期的に実行される。
【０１０８】
本エネルギー運用装置１０では、まず、解品質コントロール部３６（図６）において、前回のエネルギー供給計画及び制御処理においてコンディション評価部３４（図６）のタグデータ書出し部８２（図６）により外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出された気象コンディションのタグ値及びエネルギー需要密度コンディションのタグ値と、前回のエネルギー供給計画及び制御処理においてコンフィグレーション入力部３５（図６）から与えられた下位ＥＭ向け目標安定指数とに基づいて、緩和解目標安定指数と、第１〜第３予測部３１〜３３（図６）に与える予測解目標安定指数と、下位のエネルギー運用装置１０に与える下位ＥＭ向け目標安定指数とをそれぞれ算出する（Ｓ１）。
【０１０９】
続いて、第１予測部３１が、気象データ蓄積部４１（図６）に蓄積された過去の気象データと、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数とに基づいて、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける将来の気象を予測し、予測結果をコンディション評価部３４に出力する（Ｓ２）。
【０１１０】
次いで、第２の予測部３２が、需要要因データ蓄積部４２に蓄積された各需要要因の観測値と、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数とに基づいて、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける将来のエネルギー需要密度を予測し、予測結果を第３予測部３３及びコンディション評価部３４にそれぞれ出力する（Ｓ３）。
【０１１１】
この後、コンディション評価部３４が、第１予測部３１から与えられた自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける気象の予測結果と、第２の予測部３２から与えられた自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける将来のエネルギー需要密度の予測結果とに基づいて、気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの時間的及び空間的な分散状態を評価し、気象コンディションの将来の状況を表すタグ値と、エネルギー需要密度コンディションの将来の状況を表すタグ値とをそれぞれ外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出す（Ｓ４）。
【０１１２】
続いて、コンフィグレーション入力部３５（図６）が、上位のエネルギー運用装置１０から与えられ又は入出力インタフェース１４（図５）の入力装置２１（図５）を用いてユーザにより指定された下位ＥＭ向け目標安定指数を取り込み、これを解品質コントロール部３６に出力する（Ｓ５）。
【０１１３】
次いで、解品質コントロール部３６が、そのときコンディション評価部３４が外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出した気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値と、そのときコンフィグレーション入力部３５から与えられた下位ＥＭ向け目標安定指数とに基づいて、緩和解目標安定指数と、第１〜第３予測部３１〜３３に対する予測解目標安定指数と、下位のエネルギー運用装置１０に対する下位ＥＭ向け目標安定指数とをそれぞれ取得する。また解品質コントロール部３６は、取得した緩和解目標安定指数を計画部３７（図６）に出力し、取得した第１〜第３予測部３１〜３３に対する予測解目標安定指数をそれぞれ対応する第１〜第３予測部３１〜３３に出力し、下位ＥＭ向け目標安定指数を通信装置１５（図５）を介して下位のエネルギー運用装置１０に出力する（Ｓ６）。
【０１１４】
また第３予測部３３が、参照データ蓄積部３０（図６）の需要データ蓄積部４０（図６）に蓄積された需要データ、気象データ蓄積部４１（図６）に蓄積された気象データ、需要要因データ蓄積部４２（図６）に蓄積された各需要要因に関する計測値、及び、市場データ蓄積部４３（図６）に蓄積された市場データのうちの必要なデータと、第２予測部３２から与えられた自エネルギー運用装置の管理エリアにおける将来のエネルギー需要密度の予測結果とに基づいて、当該管理エリアにおける将来のエネルギー需要を予測し、予測結果を計画部３７に出力する（Ｓ７）。
【０１１５】
さらに計画部３７が、第３予測部３３から与えられた自エネルギー運用装置の管理エリアにおける将来のエネルギー需要密度の予測結果と、解品質コントロール部３６から与えられた緩和解目標安定指数とに基づいて、当該管理エリアにおける将来のエネルギー供給の計画を立案し、立案した計画に従って対応する外部機器を制御する（Ｓ８）。
【０１１６】
以上により、一連のエネルギー供給計画及び制御処理が終了する。なお、ステップＳ２及びステップＳ３の処理や、ステップＳ４及びステップＳ５の処理を並列的に実行するようにしてもよく、さらにステップＳ７の処理をステップＳ４〜ステップＳ６の処理と並列的に実行するようにしてもよい。
【０１１７】
（１−３−２）第１予測処理
図１２は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ２において、第１予測部３１により実行される第１予測処理の具体的な処理内容を示す。
【０１１８】
エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ１に進むと、第１予測部３１においてこの図１２に示す第１予測処理が開始され、まず、参照ポイント調整処理部５０（図６）が、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリアの将来の気象を予測するための参照ポイントを決定する（Ｓ１０）。この決定は、第１のテーブル５６（図７）において規定された、解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた気象グリッドを参照ポイントとして決定することにより行われる。
【０１１９】
続いて第１データ同化部５２（図６）のデータ同化処理部５１（図６）が、参照ポイント調整処理部５０により決定された参照ポイントを重視した、気象データと、物理シミュレーション部により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとをデータ同化させるデータ同化処理を実行する（Ｓ１１）。
【０１２０】
次いで、物理シミュレーション部５５（図６）が、データ同化処理部５１から与えられた各参照ポイントの気象データに基づいて、これら各参照ポイントにおける気象の物理シミュレーションを実行する（Ｓ１２）。また物理シミュレーション部５５は、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束したか否かを判定する（Ｓ１３）。
【０１２１】
そしてステップＳ１３の判定で否定結果が得られた場合、この後、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束するまでステップＳ１１〜ステップＳ１３の処理が繰り返される。
【０１２２】
またステップＳ１３の判定で肯定結果が得られた場合、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３（図６）が、機動的な観測によりそのとき気象データが得られた気象グリッドの中から、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリアの将来の気象を予測するための参照ポイントを決定する（Ｓ１４）。
【０１２３】
続いて逐次データ同化処理部５４（図６）が、機動的観測用参照ポイント調整処理部５３により決定された参照ポイントを重視した気象データと、物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとをデータ同化させるデータ同化処理を実行する（Ｓ１５）。
【０１２４】
次いで、物理シミュレーション部５５が、逐次データ同化処理部５４から与えられた各参照ポイントの気象データと、ステップＳ１２の物理シミュレーションで生成したシミュレーションモデルとに基づいて、これら各参照ポイントにおける気象の物理シミュレーションを実行する（Ｓ１６）。これによりステップＳ１２で生成されたシミュレーションモデルが機動的観測により得られた現在の気象データに基づいて補正される。また物理シミュレーション部５５は、この物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束したか否かを判定する（Ｓ１７）。
【０１２５】
そしてステップＳ１７の判定で否定結果が得られた場合、この後、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束するまでステップＳ１５〜ステップＳ１７の処理が繰り返される。また、この後、ステップＳ１７の判定で肯定結果が得られた場合、物理シミュレーション部５５がかかる物理シミュレーションのシミュレーション結果をコンディション評価部３４に出力した後にこの第１予測処理が終了する。
【０１２６】
（１−３−３）第２予測処理
図１３は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ３において、第２予測部３２により実行される第２予測処理の具体的な処理内容を示す。
【０１２７】
エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ３に進むと、第２予測部３２においてこの図１３に示す第２予測処理が開始され、まず、第２データ同化部６２の参照ポイント調整処理部６０（図６）が、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリアの将来のエネルギー需要密度を予測するための参照ポイントを決定する（Ｓ２０）。
【０１２８】
続いて第２データ同化部６２のデータ同化処理部６１が、参照ポイント調整処理部６０により決定された参照ポイントを重視した、各需要要因の観測データと、物理シミュレーション部６３により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータとをデータ同化させるデータ同化処理を実行する（Ｓ２１）。
【０１２９】
次いで、物理シミュレーション部６３が、データ同化処理部６１から与えられた各参照ポイントにおける需要要因の観測データに基づいて、これら各参照ポイントにおけるエネルギー需要密度の物理シミュレーションを実行する（Ｓ２２）。また物理シミュレーション部６３は、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束したか否かを判定する（Ｓ２３）。
【０１３０】
そしてステップＳ２３の判定で否定結果が得られた場合、この後、かかる物理シミュレーションのシミュレーション結果が予め設定された閾値以内に収束するまでステップＳ２１〜ステップＳ２３の処理が繰り返される。そして、この後、ステップＳ２３の判定で肯定結果が得られると、物理シミュレーション部６３が物理シミュレーション結果を第３予測部３３の回帰予測処理部７２（図６）と、コンディション評価部３４（図６）とに出力した後にこの第２予測処理が終了する。
【０１３１】
（１−３−４）コンディション評価処理
図１４は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ４において、コンディション評価部３４により実行されるコンディション評価処理の具体的な処理内容を示す。
【０１３２】
エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ４に進むと、コンディション評価部３４においてこの図１４に示すコンディション評価処理が開始され、まず、時間的データ分布形状評価部８０（図６）が、第１の予測部３１の物理シミュレーション部５５により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果として得られた各参照ポイントの気象データの予測値の時間的な変化の大きさを、例えば、これら予測値の分散状態（分散値）により評価し加重平均する（Ｓ３０）。
【０１３３】
続いて、空間的データ分布形状評価部８１（図６）が、第１及び第２予測部３１，３２の各物理シミュレーション部５５，６３において実行された物理シミュレーションで得られた各参照ポイントの予測値に基づいて、水平方向と平行な同一平面上の各参照ポイント間や、鉛直方向と平行な同一平面上の各参照ポイント間の予測値の変化を、同一時間断面での予測値の分散状態（分散値）により評価する（Ｓ３１）。
【０１３４】
予測値の分散状況（分散値）に変わり、予測値の分布の形状の多峰性の程度によりコンディション評価を行なうようにしてもよい。空間的データからのオブジェクト抽出数（例えば気象の同一気圧平面の分割数）から決定してもよく、また、所定時間（例えば１時間）毎に設けた時間断面の予測時の時系列のスペクトル解析でのパワースペクトル密度（変動の強さ）で評価しても良い。これらの分布形状評価では、計算処理時間が増えるが、より適切な評価が行えることがある。
【０１３５】
次いで、タグデータ書出し部８２（図６）が、時間的データ分布形状評価部８０の評価結果（分散値）と、空間的データ分布形状評価部８１の評価結果（分散値）とに基づいて、第１予測部３１の物理シミュレーション部５５により実行されたシミュレーションで得られた将来的な気象コンディションと、第２予測部３２の物理シミュレーション部６３により実行されたシミュレーションで得られた将来的なエネルギー需要密度コンディションとの安定性を判定し、判定結果に応じたこれら気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値を外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出す（Ｓ３２）。以上により、このコンディション評価処理が終了する。
【０１３６】
空間的データ分布形状評価では、将来時間断面のデータ分布よりも、直近時刻のデータの分布や、参照データ蓄積部に蓄積された観測データのそのものの分布（標本分布）に対しての評価を行うことが含まれる。また、空間的データ分布形状評価は、各時間断面に対して行われ、タグデータは各々の評価に対して付与されるようにしてもよい。本実施の形態では、主たる予測対象の時間断面（例えば翌日１４時）の評価結果に対してタグデータを付与している。
【０１３７】
（１−３−５）コンフィグレーション入力処理
図１５は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ５において、コンフィグレーション入力部３５（図６）により実行されるコンフィグレーション入力処理の具体的な処理内容を示す。
【０１３８】
エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ５に進むと、コンフィグレーション入力部３５においてこの図１５に示すコンフィグレーション入力処理が開始され、まず、連携する上位のエネルギー運用装置１０又は入出力インタフェース１４を介してユーザにより設定された下位ＥＭ向け目標安定指数を取り込む（Ｓ４０）。そしてコンフィグレーション入力部３５は、この後、このコンフィグレーション入力処理を終了する。
【０１３９】
（１−３−６）解品質コントロール処理
図１６は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ６において、解品質コントロール部３６により実行される解品質コントロール処理の具体的な処理内容を示す。
【０１４０】
エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ６に進むと、解品質コントロール部３６においてこの図１６に示す解品質コントロール処理が開始され、まず、緩和解目標安定指数算出部９１（図６）が、コンディション評価処理（図１４）のステップＳ３２でタグデータ書出し部８２が外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出した気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値を読み出す。また緩和解目標安定指数算出部９１は、読み出したこれらのタグ値に基づいて、対応する緩和解目標安定指数を第４のテーブル９０（図９）から読み出し、読み出した緩和解目標安定指数を計画部３７（図６）の制約緩和処理部１００（図６）に出力する（Ｓ５０）。
【０１４１】
続いて、予測解目標安定指数算出部９２（図６）が、緩和解目標安定指数算出部９１と同様にして気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値を読み出し、読み出したこれらのタグ値に基づいて、対応する第１〜第３予測部３１〜３３ごとの予測解目標安定指数を第４のテーブル９０からそれぞれ読み出し、読み出したこれらの予測解目標安定指数をそれぞれ対応する第１〜第３予測部３１〜３３に出力する（Ｓ５１）。
【０１４２】
次いで、下位ＥＭ向け目標安定指数算出部９３が、緩和解目標安定指数算出部９１と同様にして気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションの各タグ値を読み出し、読み出したこれらのタグ値に基づいて、対応する下位ＥＭ向け目標安定指数を第４のテーブル９０から読み出し、読み出した下位ＥＭ向け目標安定指数を連携する下位のエネルギー運用装置１０に送信する（Ｓ５２）。以上により、この解品質コントロール処理が終了する。
【０１４３】
（１−３−７）第３予測処理
図１７は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ７において、第３予測部３３により実行される第３予測処理の具体的な処理内容を示す。
【０１４４】
エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ７に進むと、第３予測部３３においてこの図１７に示す第３予測処理が開始され、まず、参照ポイント調整処理部７０が、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の将来のエネルギー需要（電力需要）の予測を行うために、回帰モデル生成部７１（図６）が生成すべき回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件を第２のテーブル７３（図８）から読み出し、読み出した回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件を回帰モデル生成部７１に出力する（Ｓ６０）。
【０１４５】
続いて、回帰モデル生成部７１が、参照ポイント調整処理部７０から与えられた回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件に合致した、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおけるエネルギー需要と説明変数との間の回帰モデルを生成し（Ｓ６１）、生成した回帰モデルを回帰予測処理部７２（図６）に出力する。
【０１４６】
次いで、回帰予測処理部７２が、必要な説明変数の値を参照データ蓄積部３０及び第２予測部３２の物理シミュレーション部６３から与えられるシミュレーション結果から取得し、取得した値を回帰モデル生成部７１から与えられた回帰モデルに当てはめることにより自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける時間断面（指定時刻）のエネルギー需要の予測値を算出する。そして回帰予測処理部７２は、算出したエネルギー需要の予測値を計画部３７（図６）の計画処理部１０１（図６）に出力する（Ｓ６２）。以上により、この第３予測処理が終了する。
【０１４７】
（１−３−８）計画処理
図１８は、図１１について上述したエネルギー供給計画及び制御処理のステップＳ８において、計画部３７において実行される計画処理の具体的な処理内容を示す。
【０１４８】
エネルギー供給計画及び制御処理がステップＳ８に進むと、計画部３７においてこの図１８に示す計画処理が開始され、まず、制約緩和処理部１００（図６）が、解品質コントロール部３６の緩和解目標安定指数算出部９１から与えられた緩和解目標安定指数の値に基づいて、計画処理部１０１が立案する計画に対する厳密解からの許容ギャップ率を当該計画処理部１０１に設定する（Ｓ７０）。
【０１４９】
続いて、計画処理部１０１が、第３予測部３３の回帰予測処理部７２から与えられたエネルギー需要の予測値に基づき、制約緩和処理部１００により設定された許容ギャップ率の範囲内で自エネルギー運用装置１０の役割に応じたエネルギー供給の計画を立案し、立案した計画に従って外部装置を制御する（Ｓ７１）。以上により、この計画処理が終了する。
【０１５０】
計画処理部１０１の処理は、発電（市場からの買電とネガワットを含む）をいつ起動し稼働させるかという起動停止問題の制約条件付き最適化問題の解法として知られている分岐限定法や、内点法の処理を行う。分岐限定法又は内点法の計算の打ち切り条件であるギャップ（上界と下界の差）の上界/下界からの率を許容ギャップ率として用いている。
【０１５１】
本実施の形態のほかに、需要や気象の条件を場合分けし、条件のもとでどのような発電の稼働により供給を得るかのデータを分類した発電パターンをもとに、条件に該当する発電パターンを計画結果とする発電パターン式計画処理を行なうようにしても良い。需要と気象の場合分け数又は類似する発電パターンの生成数を増加減するようにしてもよい。
【０１５２】
この場合、解品質コントロール部から目標安定指数が小さい（解の安定性の品質が低いかわりに、精密な計画が意図される）ときには、制約緩和処理部は、需要と気象の場合分けの数又は発電パターンの生成の数を増やし、目標安定指数が大きい（解の安定性の品質が高く、多少の需要と気象の条件の算定誤差があっても計画の解が大きく変わらない）ときには、制約緩和処理部は、需要と気象の場合分けの数又は発電パターンの生成の数を減らすようするにする。
【０１５３】
場合分けの数や発電パターンの数が多いと、最適化問題の厳密解により近い発電パターンが計画結果として得られるが、需要や気象の条件の誤りによっては発電の運用が困難になる。一方で、場合分けの数や発電パターンの数が少ないと、余裕のある平均的な発電パターンが計画結果として出力され、最適化問題の厳密解との一致度は低いが、需要や気象の条件に微細な変動（フリンジ）があっても発電の運用を行うことができる。
【０１５４】
（１−４）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態のエネルギー運用システム１では、エネルギー運用装置１０がその管理エリア内における気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションと、上位のエネルギー運用装置１０から与えられた目標安定指数（下位ＥＭ向け目標安定指数）の値とに基づいて当該管理エリア内のエネルギー需要やエネルギー供給の計画の精度をコントロールする。
【０１５５】
この場合において、エネルギー運用システム１の形態によっては、将来のエネルギー需要の予測で利用できる情報が電力系統の発電所や１次変電所で計測されるデータに限られる場合がある。このように需要家の活動地域での空調利用や交通利用や産業の物理モデルを十分に利用できない限定的な物理モデルに基づく予測では、系統誤差バイアスが発生し、エネルギー需要の予測精度が低下する。この点について、本実施の形態のエネルギー運用装置１０では、管理エリアの道路交通量や、通信発生量などの各種需要要因の観測値（観測データ）をも利用してエネルギー需要を予測するため、エネルギー需要の予測精度が低下するのを未然に防止することができる。
【０１５６】
またエネルギー需要の予測で利用できる情報がデータベースに記録された観測値（観測データ）に限られている場合には、十分な再現性のある回帰モデルの生成を行えず、回帰モデルが不安定化する問題がある。このような不安定な回帰モデルを利用した予測では、例えば、10年来の最高気温日の感想データといった希少な数値の観測データの数個の追加により回帰モデルが変化するおそれがあり、確率的な誤差バリアンスが発生し、エネルギーの需要予測の精度が低下する。この点について、本実施の形態のエネルギー運用装置１０では、第１予測部３１において、現在の気象データをも利用するため、このような問題が発生することを抑制することができる。
【０１５７】
そして本実施の形態のエネルギー運用装置１０では、以上のような処理を行うことにより、高バイアス・低バリアンスな予測や、低バイアス・高バリアンスな予測といった、各種気象及びエネルギー需要密度のコンディションに適した予測を行うといった予測処理の切り替えが可能となる。あるいは、予測モデル（回帰モデル）を用いた将来状態の探求した解である予測値に関わり、安定性の高い解を得るか、又は、厳密性の高い解を得るか予測処理の切り替えが可能となる。
【０１５８】
ここで、「厳密性の高い解」とは、精密なモデル（再現性（reproducibility）の良好なモデル）から得られた解を指す。例えば、多数の説明変数を用いた誤りのない精緻な回帰モデルが生成されているという理想的な環境下での予測処理では、誤差が少ない高精度な予測値（すなわち厳密性の高い予測値）となる。しかしながら、誤りを含まない精緻なモデルを生成できるとは限らない。例えば、回帰モデルは、サンプルデータの集合の境界付近のサンプル（例えば、気温が10年来の最高気温であった場合の気温を含む複雑な気象データと需要データとの関係のサンプルデータ）が複数追加された場合にサンプルの追加に比例して大きく変化してしまう。
【０１５９】
また「安定性の高い解」とは、例えば、サンプルデータの追加など数学的な条件変化に対して、大きな変化がない正確さの高い回帰モデルによる解を指す。「安全性の高い解」は、多少の誤差を含むが、都度サンプルの追加を行いながら、予測処理を繰り返した場合にも平均として大きな誤差を生じさせず、また解の各々の間の偏差は小さい（つまり安定している）。例えば、過去10年間の需要データの加重平均モデルの解を予測値とする予測処理では、数日のデータが追加されても解の変化は微小となり、解と解との偏差は小さい。
【０１６０】
このように、本実施の形態のエネルギー運用システム１では、各エネルギー運用装置１０がその管理エリア内における気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションに基づいて当該管理エリア内のエネルギー需要やエネルギー供給の計画の精度をコントロールするため、管理エリア内の気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションに対して適切な解の品質であるところの解の安定性及び厳密性（解の正確性や解の時間粒度の細かさ）を満たす解を得ることができ、このような解に基づくエネルギーの運用を行うことができるため、エネルギーの安定した供給や調整制御を行うことができる。
【０１６１】
（２）第２の実施の形態
図６との対応部分に同一符号を付して示す図１９は、第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０に変えて図４に示すエネルギー運用システム１に適用される第２の実施の形態によるエネルギー運用装置１１０を示す。このエネルギー運用装置１１０は、第２予測部１１１が、自エネルギー運用装置１１０の管理エリア内の将来のエネルギー需要密度に代えて、当該管理エリア内の将来の発電密度を予測する点が第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０と大きく相違し、これ以外は第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０とほぼ同様である。
【０１６２】
実際上、本エネルギー運用装置１１０では、参照データ蓄積部１１２に、市場データ蓄積部４３（図６）に代えて、エネルギー運用システム１内の太陽光発電装置、風力発電装置、火力発電装置などの発電を行う各発電デバイス１１３（発電機６）をそれぞれ管理するエネルギー運用装置１１４から収集したこれら発電デバイス１１３の発電状態を表すデータ（以下、これを発電状態データと呼ぶ）を蓄積する発電状態データ蓄積部１１５が設けられている。
【０１６３】
そして第２予測部１１１の物理シミュレーション部１１６は、自エネルギー運用装置１１０の管理エリア内の発電デバイス１１３の将来の発電密度（単位面積当たりの発電量）の物理シミュレーションを実行し、データ同化処理部６１は、かかる発電状態データ蓄積部１１５に蓄積された発電状態データと、物理シミュレーション部１１６により実行された物理シミュレーションのシミュレーション結果のデータ（つまり参照ポイント調整処理部６０により決定された各参照ポイントにおける発電密度の予測結果）とをデータ同化させるデータ同化処理を実行する。
【０１６４】
かかる発電密度の予測は、例えば、例えば、気象シミュレーションの気象グリッドで区切られた例えば20〔km〕×20〔km〕のメッシュの面（以下、これをメッシュ面と呼ぶ）内に設置されている発電デバイス１１３の発電ポテンシャルを表す発電密度（kw/メッシュ面）を各時刻において推定することにより行われる。ただし、第２予測部１１１において、発電密度に代えて、自エネルギー運用装置１１０の管理エリア内の将来の発電量を予測するようにしてもよい。
【０１６５】
かかる第２予測部１１１の物理シミュレーション部１１６による物理シミュレーションのシミュレーション結果は第３予測部１１７に出力される。
【０１６６】
第３予測部１１７は、需要データ蓄積部４０に蓄積された需要データ、気象データ蓄積部４１に蓄積された気象データ、需要要因データ蓄積部４２に蓄積された各需要要因の観測データ、及び、発電状態データ蓄積部１１５に蓄積された発電状態データのうちの必要なデータと、第２予測部１１１により予測された管理エリア内の発電密度とに基づいて、解品質コントロール部３６から指定された品質（解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた予測の安定性）で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の発電量を予測する機能を有する機能部であり、参照ポイント調整処理部１１８、回帰モデル生成部１１９及び回帰予測処理部１２０を備えて構成される。これら参照ポイント調整処理部１１８、回帰モデル生成部１１９及び回帰予測処理部１２０は、外部記憶装置１３（図５）に格納された対応するプログラム（図示せず）をＣＰＵ１１（図５）が実行することにより具現化される機能部である。
【０１６７】
そして参照ポイント調整処理部１１８は、第１の実施の形態における第３予測部３３（図６）の参照ポイント調整処理部７０（図６）と同様にして、参照ポイントを決定し、決定結果を回帰モデル生成部１１９に出力する。
【０１６８】
また回帰モデル生成部１１９は、第３テーブル７３（図８）と同様のテーブルを保持しており、第１の実施の形態における回帰モデル生成部７１（図６）と同様にして、自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける発電と説明変数との間の回帰モデルを生成し、生成した回帰モデルを回帰予測処理部１２０に出力する。
【０１６９】
さらに回帰モデル生成部７１は、必要な説明変数の値を気象データ蓄積部４１、需要要因データ蓄積部４２及び第２予測部１１の物理シミュレーション部１１６から与えられるシミュレーション結果から取得し、取得した値を回帰モデル生成部１１９から与えられた回帰モデルに当てはめるようにして自エネルギー運用装置１１０の管理エリアにおける時間断面（指定時刻）の発電量の予測値を算出する。そして回帰予測処理部１２０は、算出した発電量の予測値を計画部１２１に出力する。
【０１７０】
計画部１２１には、計画処理部１０１（図６）に代えて制御部１２２が設けられている。この制御部１２２は、発電デバイス１１３からのフィードバック制御又はフィードフォワード制御を行う。具体的に、制御部１２２は、発電デバイス１１３から発電の値のフィードバック入力を受信し、望ましい量の発電が行われるように、発電デバイス１１３が太陽光発電装置の場合にはパワーコンディショナの設定値や、パワーコンディショナに接続される太陽光パネルの枚数を変更（例えば、発電が過剰であるときには太陽光パネルとの接続を切断）する。また制御部１２２は、発電デバイス１１３が火力発電装置の場合には、蒸気ガバナや燃料ガバナの開度を調整する。
【０１７１】
制御部１２２による発電デバイス１１３の制御の制御ロジックは、最適制御、ＰＩＤ（Proportional-Integral-Differential）制御、モデル規範制御、ファジイ制御、又は、ニューラルネットとして知られているアルゴリズムによる制御を利用することができる。
【０１７２】
制約緩和の処理として、制御誤差（すなわち目標とする発電量と実際の発電量の偏差の時系列）の許容量を与える処理を行う。最適制御のロジックでは、偏差の上限を満たす許容最適制御が行われるようにパラメータ調整を行う。ＰＩＤ制御では、厳密解での計画に基づいた制御（偏差を極めて小さくすることを目的とした制御）が要求されたときには、ＰＩＤ制御のＤ係数のパラメータを増加させる処理を行う。これにより制御は偏差を常に解消するべく、発電をすばやく変化させるものとなる。安定性を要求された解での計画に基づいた制御が要求されたときには、Ｄ係数のパラメータを減少させ、Ｉ係数のパラメータを増加させる制御を行う、これにより制御結果は、偏差を含むものの、発電の変化が穏やかなもとなり、制御の安定性が向上する。
【０１７３】
以上のような本実施の形態のエネルギー運用装置１１０によれば、第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０（図６）により得られる効果と同様の効果を得ることができる。
【０１７４】
（３）第３の実施の形態
（３−１）本実施の形態のエネルギー運用装置の構成
図６との対応部分に同一符号を付して示す図２０は、第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０に変えて図４に示すエネルギー運用システム１に適用される第３の実施の形態によるエネルギー運用装置１３０の論理構成を示す。なお、本エネルギー運用装置１３０のハードウェア構成は、一部のプログラム構成を除いて図５について上述した第１の実施の形態のエネルギー運用装置１０と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【０１７５】
本エネルギー運用装置１３０は、コンディション評価部１３１の処理内容が第１の実施の形態のコンディション評価部３４（図６）の処理内容と大きく相違する。実際上、本実施の形態によるコンディション評価部１３１は、空間的データ分布形状評価部１３２及びタグデータ書出し部１３３を備えて構成される。
【０１７６】
そして本実施の形態の空間的データ分布形状評価部１３２は、気象場（指定された時間断面での大気の状態の初期値）及び又は予測した気象場（ある時刻についての予測した大気の状態）を幾つかのパターンに分類し、分類した気象場及び又は予測した気象場のパターンごとに、そのパターンの予測誤差を算出するための回帰モデル（以下、これを誤差回帰モデルと呼ぶ）をそれぞれ生成する機能を備える。また空間的データ分布形状評価部１３２は、現在の気象場及び又は予測した気象場が上述のパターンのうちのどのパターンに分類されるかを判定し、判定結果に基づいて対応する誤差回帰モデルを用いて誤差を回帰推定する。そしてタグデータ書出し部１３３は、このようにして得られた誤差や、現在の気象場及び又は予測した気象場のパターンの識別子（以下、これをパターンＩＤと呼ぶ）をタグ値として外部記憶装置１３内の所定の記憶領域に書き出す。
【０１７７】
また本エネルギー運用装置１３０では、このようなコンディション評価部１３１の構成の変更に伴って、解品質コントロール部１３４、第１予測部１３５及び第３予測部１３６の処理内容も第１の実施の形態の解品質コントロール部３６（図６）、第１予測部３１（図６）及び第３予測部３３（図６）の処理内容と相違する。
【０１７８】
以下、このような本実施の形態のエネルギー運用装置１３０について説明する。以下においては、まず、本実施の形態のコンディション評価部の具体的な処理内容について説明する。
【０１７９】
（３−２）本実施の形態によるコンディション評価部の処理内容
図２１は、上述した本実施の形態によるコンディション評価部１３１において実行される一連の処理の具体的な処理内容を示す。本実施の形態において、気象予測システムから取得する各気象要素の予測データは、大気の数値流体解析（ＣＦＤ）、大気と地表及び宇宙の間の熱交換の熱力学解析、大気と地表の間の摩擦の力学解析、太陽放射及び地球放射の熱解析に基づく熱流体解析、並びに、気象観測データの解析値のデータ同化からなる気象数値予測により算出される。
【０１８０】
具体的には、観測値と、前回の予測のサイクルで行われた気象数値予測の解析値（第１推定値）との誤差を減少させるように解析値を修正するデータ同化を行い、予測計算の開始時刻に関する気象データについての解析値（解析インクリメントした第２推定値）である大気の状態の初期値を算出し、大気の状態の初期値に対して、前述の数値流体解析及び熱力学解析の微積分式を利用した時間積分（時間発展）を行い、任意の時刻の状態値をシミュレーションすることにより算出している。
【０１８１】
各ステップにおけるコンディション評価部１３１の具体的な処理内容を説明する。まず、コンディション評価部１３１の空間的データ分布形状評価部１３２が、気象データ蓄積部４１に蓄積された気象データ（気象数値予測の初期値及び／又は予測値）を、過去に渡って取得する（Ｓ８０）。
【０１８２】
続いて、空間的データ分布形状評価部１３２が、取得した気象データに基づいて、気象数値予測の初期値の気象場のパターン及び予測された気象場のパターンのそれぞれを幾つかのパターンにそれぞれ分類する（Ｓ８１，Ｓ８２）。ただし、コンディション評価処理を気象場のみに基づいて行う場合にはステップＳ８２を省略することができ、またコンディション評価処理を予測した気象場のみに基づいて行う場合にはステップＳ８１を省略することができる。なお、空間的データ分布形状評価部が評価うする予測時刻と、最終的に行いたい予測時刻とが同一時刻に限定する必要はなく、別の時刻であってもよい。
【０１８３】
次いで、空間的データ分布形状評価部１３２が、気象数値予測の初期値の気象場のパターン及び／又は予測された気象場のパターンと、過去に発生した気象数値予測の誤差（気温の誤差、日射フラックスの誤差、湿度の誤差、風向風量の誤差といった気象数値予測に含まれる要素の値の誤差）の大きさとの関係を、回帰モデル（以下、これを誤差回帰モデルと呼ぶ）を生成して検出する。なお、気象場のパターンと気象数値予測の誤差の大きさとの関係は、回帰モデルにも、ニューラルネットのモデル、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）のモデル、ＣＡＲＴ等の決定木モデルにより生成して検出するようにしてもよい。
【０１８４】
具体的には、例えば図２７に示すように、パターンごとの予測誤差量をそれぞれ集計し、集計したパターンごとの予測誤差量を、予測誤差量が小さいパターンから並べた図２５（Ａ）に示すような標本分散グラフを誤差回帰モデルとして生成する。１つのパターンに対して、過去に発生した誤差の大きさが複数ある場合は、そのパターンについては最大の誤差や誤差の平均値を利用して予測誤差量との関係を検出する（Ｓ８３）。なお後述するステップＳ９７の調整処理により、パターンごとに発生する誤差の大きさが均一になる調整処理が十分に収束するときには、平均誤差との誤差回帰モデルを作成することで良好な誤差予測を行うようにしてもよい。
【０１８５】
この後、空間的データ分布形状評価部１３２が、配信されている現在の気象データとのパターンマッチング行い、現在の気象データ（初期値及び／又は予測値）が分類される気象場や予測した気象場のパターンのパターンＩＤを取得する。具体的には、後述する自己組織化マップの潜在空間（以下、これをＳＯＭ潜在空間と呼ぶ）に現在の気象データをマッピングし、ＳＯＭ潜在空間でグルーピングされたパターンのパターンＩＤを取得する処理を行う（Ｓ８４）。
【０１８６】
続いて、空間的データ分布形状評価部１３２が、ステップＳ８４で取得したパターンＩＤに対応する誤差回帰モデルを用いて、気象数値予測の誤差を推定する（Ｓ８５）。
【０１８７】
この後、コンディション評価部１３１のタグデータ書出し部１３３が、ステップＳ８５の処理により得られた推定誤差のデータと、現在の気象データの分類先のパターンのパターンＩＤとのうちの少なくとも一方を判定結果として、例えば外部記憶装置１３内の所定の記憶領域に書き出す。あるいは推定誤差が平均の値より大きいとき（あるいは誤差量平均の値に誤差量の分散σの値を加算した値より大きいとき）には解析の劣度タグの値として劣度大と書き出すようにする（Ｓ８６）。
【０１８８】
なお、ステップＳ８２では、気象数値予測の誤差に代えて、最終的に知りたい第３予測部（需要）の予測誤差との関係を示す誤差回帰モデルを生成するようにし、ステップＳ８５では第３予測部が出力する需要予測値の最悪誤差の推定をするように構成することも可能である。
【０１８９】
図２２に、ステップＳ８１やステップＳ８２における空間的データ分布形状評価部１３２のより具体的な処理（以下、これをパターン分類処理と呼ぶ）の処理内容を示す。ここでは温位（potential temperature）の観点から気象場のパターン分類を主として行うものとして説明する。
【０１９０】
なお「温位」とは、異なる高度にある空気該の実質的な暖かさを示す尺度である。熱力学の理論によれば、上層にある空気塊は周辺の大気圧が低いため、断熱的に下層（気圧が1000hPa付近）に移動させると大気圧の影響を受け温度が上昇する。従って、上層及び下層の双方に同じ温度の空気塊がある場合には、実質的には上層により暖かい空気塊があると見なす必要がある。また、空気が水蒸気を成分としているとき湿度が高い（水（化学式H2O）には、液体と気体との相があり、気体化した水を水蒸気と呼ぶ）。水蒸気が、液体へと相を変えるときに、熱を放出する、逆に液体の水が気体になるには外部からの熱エネルギーを必要とする。従って、水蒸気を含む空気塊と、水蒸気を含まない空気塊（ただし、液化した水が水滴として浮遊していることがある）とが、同じ温度である場合には、水蒸気を含む空気塊の方が実質的にはより暖かいと見なす必要がある。気象学では、このような温位の尺度として、乾燥空気に対する温位（しばしば単に温位と呼ぶことがある）や、湿潤空気に対する相当温位の理論式が用いられる。
【０１９１】
本実施の形態では、温位に係るデータとして、各高度の空気塊の温度及び湿度のデータを用いている。なお、本実施の形態に限定されず、乾燥気体の温位や、相当温位の理論値を用いても良い。また鉛直配置方向データとして、温位に限らず、風向風量の値、上昇下降の気流の値、ジオポテンシャル高度の値、などの気象データの項目について作成するようにしてもよい。
【０１９２】
各ステップの具体的な処理内容を説明する。空間的データ分布形状評価部１３２は、図２１のステップＳ８１やステップＳ８２に進むと、このパターン分類処理を開始し、まず、所定期間（例えば、四季別、年間、ある期間の昼間、ある期間の夜間、所定時間帯（例えば、全球気象予測が更新される時刻帯、朝６時の気象データ配信時刻帯））において蓄積した各時間断面の気象データから、水平格子の１つ１つについて、地点データに含めれる高度別のデータ項目から、後述の温位に係るデータを抽出して、気象データの鉛直配置データセットを生成する（Ｓ９０）。
【０１９３】
続いて、空間的データ分布形状評価部１３２は、生成した、地点ごとの気象データの鉛直配置データのセットを、いくつかのパターンに分類する（Ｓ９１〜Ｓ９７）。
【０１９４】
具体的に、空間的データ分布形状評価部１３２は、まず、自己組織化マップとして知られている処理（以下、これを自己組織化マップ処理と呼ぶ）により、ＳＯＭ潜在空間のノードへデータセットの各データをマッピングする（Ｓ９１）。
【０１９５】
次いで、コンディション評価部は、自己組織化マップ処理により、所定の閾値を用いてＳＯＭ潜在空間のノードを連結し、適当な分離閾値を設定して、ＳＯＭ潜在空間上でパターン分類を行い、その後、ＳＯＭ潜在空間からデータを逆マッピングすることによりＳ９０で用意した気象データの鉛直配置データセットの各々のデータをパターン分類する。また空間的データ分布形状評価部１３２は、分類した空気塊の鉛直配置データのパターンごとにそれぞれタグ（以下、これを安定度ＩＤと呼ぶ）を付与する（Ｓ９２）。
【０１９６】
さらに、空間的データ分布形状評価部１３２は、各時間面の水平方向の地点の各格子に対してそれぞれ該当する安定度ＩＤを対応付けた（表示した）大気の成層状態を表すマップのデータ（以下、これを成層状態データと呼ぶ）を、配信され蓄積した気象の時間断面データの各々に対応して生成する（Ｓ９３）。
【０１９７】
本実施の形態では、安定度ＩＤはパターンに対する大気の安定度の値に従って付与する。「パターンに対する大気の安定度」とは、同一のパターンとされた空気塊の鉛直配置データの各々の大気の鉛直安定度指数（例えば、気象学のショワルター安定度指数）の平均値（もしくは最大値）である。他の安定度ＩＤの付与の仕方として、ＳＯＭ潜在空間のノードから分類するデータのデータ空間（観測空間ともいう）への参照ベクトル（パターンの仮想的な代表値を指し示す）に相当する空気塊の鉛直配置についての大気の鉛直安定度を用いても良い。
【０１９８】
このように鉛直方向の空気塊の配置の形状を抽出したパターンに安定度ＩＤとなる序数を付与することで、形状が似ている配置パターンの安定度ＩＤが近い値となる。このため、水平面での大気の成層状態を、水平面の各格子位置の大気を鉛直方向の空気塊の配置の形状でデータ化したときに、微細な計上の違いが、大きな安定度ＩＤの変化になることがなくなり、良好な水平面のデータ化ができる実施上の効果がある。
【０１９９】
続いて、空間的データ分布形状評価部１３２は、ステップＳ９３で生成した成層状態データを、Ｓ９２の処理と同様に自己組織化マップ処理で、第２のＳＯＭ潜在空間にマッピングし（Ｓ９４）、第２のＳＯＭ潜在空間で大気の成層状態データをパターン分類する（Ｓ９５）。
【０２００】
次いで、空間的データ分布形状評価部１３２は、各パターンが十分な解像度であるか否かを判定し（Ｓ９６）、否定結果を得た場合には、各パターンが十分な解像度となるようにパターンの分類数を増減するようステップＳ９２で用いる上述の分離閾値の値を調整する（Ｓ９７）。
【０２０１】
そして、空間的データ分布形状評価部１３２は、ステップＳ９２に戻り、この後、ステップＳ９６で肯定結果を得るまでステップＳ９２〜ステップＳ９７の処理を繰り返す。そして、空間的データ分布形状評価部１３２は、やがて気象場や予測した気象場を十分な解像度の幾つかのパターンにパターン分類し終えることによりステップＳ９６で肯定結果を得ると、このパターン分類処理を終了して図２１の処理に戻る。
【０２０２】
なお、Ｓ９６、及び／又は、Ｓ９２のパターン分類の処理において、データから生成したパターンに識別子（パターンＩＤ）を付与する。識別子は、識別子の序数の数値が近いものが、類似するパターンとなるように識別子を付与するようにする。
【０２０３】
具体的には、ＳＯＭ潜在空間の隣接するノード間の異なる度合い（マップ色彩法のアルゴリズムの一つでは、ＳＯＭ潜在空間のノードが指し示す観測空間の観測データと、隣接するＳＯＭ潜在空間のノードが指し示す観測データとの距離で、隣接ノードの異なる度合いを与えることができる）と分離閾値Ｒとを比較してノードの連結を試行する。Ｒを最大の隣接ノードの異なる度合い値であるＲＭＡＸから、０までの間で変化させ（例えば５段階に変化させる）、段々と連結されるノードの個数が小さいグループに分類するまで試行し、各段階での分類にもとづく半順序木によりＳＯＭ潜在空間の各ノードに半順序の関係を与える。半順序の関係に従い、パターンＩＤを与えるようにする。このようにパターンＩＤを付与することで、半順序の木構造により根本で大きく分類されたノードは性質が大きく異なり、末端の枝で分類されたノードは性質が似ているようになる。
【０２０４】
この実施の形態によれば、性質が類似するパターン（例えば、いわゆる冬型／夏型の気象配置に相当する気象場のパターン）同士が、近いパターンＩＤを持つことで、後処理での予測処理、及び／又は、誤差回帰モデルが品質よく生成できる。これはそれぞれのパターンに分類されるデータの数が不均質（データ数に疎密がある、スパースである）であるときにも、ガウスプロセス回帰、及び／又は、ヒストグラム法などのスパースモデリングの処理により良好な分析モデルを生成できることによる。
【０２０５】
なお、本実施の形態の処理に代えて、大気の鉛直安定度の値を地点の安定度ＩＤタグとしてもよい。気象学では、温位の鉛直配置データの評価として、しばしば、上層の温位についてのデータと、下層の温位（相当温位や乾燥気体の温位）についてのデータとの値の算術差を安定度として評価値に用いる。安定度が高いと、熱力学の法則により、下層からの上昇気流がおき難い。
【０２０６】
本実施の形態に加え、空間的データ分布評価部１２２による、各時間断面の気象場の評価結果を総合した時間的データ分布形状評価を行うようにすることともできる。時間の経過とともに、劣度が大きくなる、発達中の特異現象があるとの時間的データ形状評価が行える。
【０２０７】
図２３（Ａ）から（Ｇ）に、温位に関するデータでの、空気塊の鉛直方向の配置のパターン分類の結果の例を示す。縦軸は気圧高度、横軸は算出した相当温度への換算値である。また図２４に、成層状態データをパターン分類した結果の例を示す。さらに図２５（Ａ）に上述の誤差回帰モデルの例を示し、図２５（Ｂ）に各パターンの標本数を表すグラフ成層状態データのパターンと、予測誤差の標本分散の関係を例示する。本グラフを用いて、誤差回帰モデルが生成される。パターンごとの標本数を利用して各パターンの予測誤差量を正規化した上で、パターンと誤差との関係を検出するようにしてもよい。
【０２０８】
（３−３）本実施の形態のエネルギー運用装置における処理の流れ
図２６は、本実施の形態のエネルギー運用装置１３０において実行されるエネルギー供給の計画及び制御に関する一連の処理の流れ（エネルギー供給計画及び制御処理）を示す。このエネルギー供給計画及び制御処理は、定期的に実行される。
【０２０９】
本実施の形態によるエネルギー運用装置１３０では、まず、図２１〜図２５及び図２７について上述した処理がコンディション評価部１３１において実行され、コンディション評価部１３１のタグデータ書出し部１３３により、処理結果である気象コンディションのタグ値（気象数値予測の誤差の推定量）と、現在の気象場及び／又は予測した気象場のパターンＩＤとの少なくとも一方が外部記憶装置１３の所定の記憶領域に書き出される（Ｓ１００）。
【０２１０】
続いて、解品質コントロール部１３４の数値解析パラメータ更新部１３７が、外部記憶装置１３に書き出された気象コンディションのタグ値や、現在の気象場及び／又は予測した気象場のパターンＩＤから、第１予測部１３５で行う気象現象の再解析の処理に用いるパラメータを修正する（Ｓ１０１）。
【０２１１】
本実施の形態の場合、数値解析パラメータ更新部１３７は、データ同化のパラメータである観測誤差と背景誤差の大きさを示す示すパラメータα１、α２、及び／又は、α１及びα２の比率であるαについて、気象場に応じて変更する。従来、αは固定的な標準値に設定されている。気象場に応じてαを変更する。具体的には、予測したい時間（例えば24時間後、需要や発電などの気象数値予測データを利用した予測を行う時刻ｔの前後６時間の30分刻みの時間断面）についての「予測した気象場のパターンＩＤから推定された数値解析誤差」の大きさに応じて、αの値を大きくする（例えば、標準のαに、数値解析誤差の値に所定値βを乗じた値を加算する）処理を施す。さらに／もしくは、気象解析の初期値の気象場のパターンＩＤから推定された数値解析誤差の大きさに応じてαの値を大きくする処理を施す。
【０２１２】
なお数値解析パラメータ更新部１３７は、大気の状態の時間発展の物理シミュレーション部５５のパラメータ（これらのパラメータは、物理シミュレータＰＧの定数テーブルとして保持されている）を更新することもできる。
【０２１３】
風速のデータの予測値（予測対象のエリアの予測値の平均値、及び／又は、需要などの最終的な予測を行いたい地点の予測値）が、過大な値となる気象コンディションと判定された場合には、地表面と大気の間の摩擦係数を示すパラメータＫの値を微増させる（例えば0.01％増）。予測値が、過小な値となる気象コンディションと判定された場合には、地表面と大気の間の摩擦を示すパラメータＫの値を微減する（例えば0.01％減）。
【０２１４】
地表面と大気の間の摩擦係数が誤って小さくとられると、長時間の時間発展のシミュレーションを行ったときに風速が発散したり、非現実的な値に収束したりすることが知られている。動的に物理シミュレーションのパラメータを変更することで、特異な気象条件の下でも気象の数値解析の再解析により誤差を抑制できる。
【０２１５】
同様に、地表面温度の予測値、及び／又は、大気の気温の予測値が、過大な値となる気象コンディションと判定された場合には、地球放射（地球が太陽から受けた放射エネルギーを、地表や大気から赤外線として宇宙空間に放出する総エネルギー）のパラメータＭ。を微増する（例えば0.01％増）、及び／又は、太陽放射（太陽から放射される電磁波の総エネルギー）のパラメータを微減する。逆に、地表面温度の予測値、及び／又は、大気の気温の予測値が、過小な値となる気象コンディションと判定された場合には、地球放射（地球が太陽から受けた放射エネルギーを、地表や大気から赤外線として宇宙空間に放出する総エネルギー）のパラメータＭを微減する（例えば0.01％増）、及び／又は、太陽放射（太陽から放射される電磁波の総エネルギー）のパラメータを微増する。
【０２１６】
太陽放射の大きさに対して地球放射のパラメータが誤って大きくとられると、長時間の時間発展のシミュレーションを行ったときに地表面や大気の温度が発散したり、非現実的な値に収束したりすることが知られている。また地球放射のパラメータが誤って小さく取られると、長時間の時間発展のシミュレーションをすると地表面や大気の温度が極低温な、非現実的な値に収束したり、地球自転等の周期的変化のみを反映した情報量のない周期的な予測値に振動したりすることが知られている。動的に物理シミュレーションのパラメータを変更することで、特異な気象条件の下でも気象の数値解析の再解析により誤差を抑制できる。
【０２１７】
続いて、第１予測部１３５の第１データ同化部１３８のデータ同化処理部１３９が、大気の物理的現状の支配方程式を用いて大気の状態の時間発展のシミュレーションを行う物理シミュレーションの初期条件（格子データの初期データ）の生成を行う（Ｓ１０２）。
【０２１８】
具体的には、取得した気象数値解予測による初期データ（及び／又は、気象再解析により得た初期値データ、及び／又は、前回の気象解析サイクルでの解析結果である予測値）を第１推定値とし、取得した観測データ（観測値）との間に、初期値の解析値を求め第１推定値を更新する（この処理は一般に解析インクリメントと呼ぶ。条件インクリメントと記す場合もある）。
【０２１９】
第１推定値の更新は、以前の解析値である第１推定値と観測データとを入力として、変分法として知られる処理により、大気の状態に係る支配方程式の随伴方程式と、データ同化を行う際に与えられる「観測誤差」と「背景誤差」（第１推定値の誤差）の設定に係る割合α値により決定する。このとき観測誤差が背景誤差より小さく設定されれば、データ同化による解析インクリメントの結果はより観測データ側に寄り、逆に観測誤差が大きく設定されれば、解析インクリメントの結果は第１推定値側に寄る。
【０２２０】
このようにして得た初期値を元に、気象現象の再解析（再解析では、外部サーバによる気象解析よりも、解析の格子間隔を細分化してもよい）する時間発展のシミュレーションにより将来の大気の状態の推定値を得る。
【０２２１】
続いて、コンディション評価部１３１の空間的データ分析形状評価部１２２が、気象に係る大気の状態の時間発展の予測結果に対して、ステップＳ１００と同様の予測した気象場のコンディションの評価を行い（Ｓ１０４）、この後、空間的データ分析形状評価部１２２が、再解析結果の誤差量と再解析前の誤差量とを比較して、誤差の減少量が規定値より少ないかの収束判定を行う（Ｓ１０５）。この収束判定で、再解析結果が未だ十分には収束していないという判定結果が得られた場合には、再解析結果が閾値未満に収束するまで、あるいは規定の回数の繰返しが完了するまで、解品質コントロール処理（Ｓ１０１）からコンディション評価処理（Ｓ１０４）までの処理を繰返す。
【０２２２】
以上のステップＳ１０１及びステップＳ１０２の処理によって、特異な気象現象により、大気の状態の時間発展の予測処理を行う物理シミュレーションで用いている微分式（支配方程式）と、実際の物理現象とが完全には一致していない場合（すなわち背景誤差が大きくなっている場合）にも、特異な気象現象による背景誤差の増大に適応してデータ同化（初期値の生成の処理）の結果を改善し、気象再解析の精度が向上する効果がある。
【０２２３】
さらに、気象の観測データの欠落や、観測データの配信の遅延、あるいは、観測データの鮮度（観測後の時間経過）のデータ品質のタグ情報を利用して、αの値を減ずる処理を施す（例えば、標準のαの値に、0.9を乗じた値をα値として用いるようにする）。これにより、観測誤差が増大している例外的な状況においては、初期値の生成する解析インクリメントの結果は、通常の場合と比べて、観測データよりも前予測サイクルでの数値予測結果（第一推定値）に近い値を出力する解析インクリメントが行われる。その結果として、観測データの欠落や遅延や鮮度の低下により劣化した観測データによって、データ同化の結果が極端に悪くなることが回避され、一定の品質のデータ同化の結果（解析インクリメントの結果）を得ることできる効果がある。
【０２２４】
なお、気象機関からの配信される気象数値予測データは、地球全体の大気の状態を解析する全球モデルの解析を例えば24時間毎に行い、日本領域などの特定領域の大気の状態を解析する領域モデルの解析を、全球モデルの解析結果と最新の観測データ（但し、観測項目によっては、１時間後との観測であったり６時間後との観測であったりする）を入力として、例えば３時間ごとに行うなど、予測サイクルの中で利用されるデータの鮮度が異なっている。これにより配信時刻（気象予報の発表時間）によっても気象データに含まれる誤差の特性（例えば、観測誤差と背景誤差の大きさ）が異なっている。本発明では、再解析におけるα１、α２の標準値は各々の配信時刻ごとに設けようにしてもよい。これにより、良好な再解析を行い得る。
【０２２５】
また第２予測処理（Ｓ１０３）の数値解析においても、同様に、観測誤差と背景誤差の大きさのパラメータを用いたデータ同化を行なうようにしてもよく、観測データの欠落による観測誤差が増大したときにも適切にエネルギー需要密度を推定することができる。
【０２２６】
続いて、図１１のステップＳ５について上述したコンフィグレーション入力処理がコンフィグレーション入力部により実行される（Ｓ１０６）。また、この後、解品質コントロール部１３４の予測解目標安定指数算出部９２（図６）が、気象コンディションであるところの気象の推知解析誤差の推定値のタグ値を読み出し、第３予測部に予測解目標安定指数を出力する（Ｓ１０７）。予測解目標安定指数は、気象解析誤差の推定値の実数の値としてもよく、また、１〜５といた正数の値に変換するようにしてもよい。
【０２２７】
次いで、第３予測部１３６が、図１７について上述した第３予測処理を実行する（Ｓ１０８）。なお、本実施の形態の第３予測処理では、電力需要の予測を、気象依存項Ｆ（Ｗ）と、非気象依存項Ｇ（ｔ）の和であるＦ（Ｗ）＋Ｇ（ｔ）として予測する。Ｆ（Ｗ）は前述のLasso回帰モデル、Ridge回帰モデルの式であり、Ｇ（ｔ）は時刻ｔごとに統計的に設定された固定値である。
【０２２８】
これらは、参照ポイント調整処理部７０が、そのとき解品質コントロール部３６から与えられた予測解目標安定指数の値に応じた品質で自エネルギー運用装置１０の管理エリア内の将来のエネルギー需要（電力需要）の予測を行うために、図６の回帰モデル生成部７１が生成すべき回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件を図８の第２のテーブル７３から読み出し、読み出した回帰モデルの種類及びその回帰モデルの条件を回帰モデル生成部７１に出力している（図１７のＳ６０）。特に回帰モデル生成にあたって、気象コンディションの劣度のタグ値が大であるときには、回帰モデルの説明変数に利用する気象要素を気温に限定し、気象コンディションの劣度が大でないときには、回帰モデルの説明変数に利用する気象要素に制限を加えず、湿度、日射、大気浮遊物量、赤外線強度、紫外線強度、雲量、天気（晴れ、曇り、雨、雪）の項目を利用したり、各時間断面における気象数値予測の劣度タグ値から、劣度タグ値大きい時間断面の気象データの気象項目を限定するようにしてもよい。
【０２２９】
本実施の形態のほかに、気象依存モデルＦ（Ｗ）と非気象依存モデルＧ（ｔ）で、各々需要をモデル化し、アンサンブル合成（ａ×Ｆ（Ｗ）＋（１−ａ）×Ｇ（ｔ））の値（第一推定値）で需要を予測する形態を用いることがある。気象コンディションの劣度のタグ値に基づいて、ａの値を標準値から修正するようにしてもよい。例えば、標準のａが0.7であるとき、気象コンディションの劣度が大であるならば、ａを減じて、0.5とする。あるいは、気象数値解析の誤差推定値に比例して、ａを減じるようにする。アンサンブル合成は、線形結合に限定されず、非線形な合成であってもよく、非線形な合成に用いる関数Ｚ（Ｆ，Ｇ）を変分法により推定するようにしてもよい。また回帰モデル生成部７１がガウスプロセス回帰を行って確率的な気候及び需要の間の回帰モデルを作成するようにしてもよい。
【０２３０】
このように利用する気象データを制限することで、気象数値予測データの誤差が大きい場合に、そのデータを利用した予測の精度が大きく悪化することを回避できる。
【０２３１】
この後、図１７について上述の通り、回帰予測処理部７２が、必要な説明変数の値を参照データ蓄積部３０及び第２予測部３２の物理シミュレーション部６３から与えられるシミュレーション結果から取得し、取得した値を回帰モデル生成部７１から与えられた回帰モデルに当てはめることにより自エネルギー運用装置１０の管理エリアにおける時間断面（指定時刻）のエネルギー需要の予測値を算出する。そして回帰予測処理部７２は、算出したエネルギー需要の予測値を計画部３７（図６）の計画処理部１０１（図６）に出力する（Ｓ６２）。以上により、この第３予測処理が終了する。
【０２３２】
このようにすることで、気象の数値解析に係る誤差を推定する数値解析コンディション推定に基づいて、基づいて数値解析データを利用した処理（例えば、電力需要や気象に依存する自然エネルギーや外気を用いる火力発電の発電量の予測）の結果を修正する出力インクリメントの処理が達成される。
【０２３３】
（３−４）本実施の形態の効果
以上のような本実施の形態のエネルギー運用装置１３０によれば、大気中の空気塊の配置の気象場の物理的特徴や、気象予測の数値流体解析の特徴を考慮しながら解析誤差を予測したり、予測された解析誤差を縮小するような再解析を行うことができる。従って、本実施の形態のエネルギー運用装置１３０によれば、第１の実施の形態により得られる効果に加えて、数値解析及び／又は数値予測の解析誤差の推定と、効果的な再解析を行い得るという効果を得ることができる。
【０２３４】
（４）第４の実施の形態
（４−１）発電予備力
図１の「ＥＭ１」（２ＡＡ）、「ＥＭ２」（２ＡＢ）において、ポジワット、ネガワットの生成指令を行うために、事前に要求されるポジワット、ネガワットを予測する処理を行うようにする。このポジワット、ネガワットは、需要の想定に対して計画された電力供給の不足に備えるもので下げ調整力、上げ調整力、あるいは単に、調整力、あるいは発電予備力と呼ばれる。この発電予備力は、当初の計画の時点では、予期していない需要の増減、太陽光発電や風力発電等の気象に依存した発電の予期しない変化により生じる。従って、当初の計画の時点で予期しない需要や発電の量は、当初計画の時点での気象数値予測、及び／又は、需要密度等の変化により生じる。気象、需要、発電等の各種の数値解析の誤差の推定量との関係のモデル（例えば、回帰モデル）を作成できる。作成した数値解析誤差と発電予備力の関係モデルと、上述の数値解析誤差の推定量（図２１のステップＳ８５の出力）とを利用して、必要な発電予備力を推定／予測することができる。
【０２３５】
（４−２）発電予備力の価格単価の予測
調整力取引所２ＢＣでの取引により、発注者と受注者の間での市場価格が決定される。約定価格は、気象現象等に伴う需要と発電の物理量との因果関係を持つため、その価格は、気象等の数値解析の誤差に依存する。調整力取引所での、調整力の単価（ｋＷ当たりの単価、あるいは調整を継続時間を含めた単価）と、各種の数値解析（気象、需要、発電に関る）の誤差の推定量との関係のモデル（例えば、回帰モデル）を作成できる。作成した数値解析誤差と取引価格の関係モデルと、上述の数値解析誤差の推定量（図２１のステップＳ８５の出力）とを利用して、取引価格を推定／予測することができる。
【０２３６】
（５）他の実施の形態
なお上述の第１及び第２及び第３の実施の形態においては、各エネルギー運用装置１０，１１０が利用する気象要素のデータ（気象データ）や生活活動のデータ（各需要要因の観測データ）の区別を行わないようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばエネルギー運用システム１において上位のエネルギー運用装置１０，１１０と、下位のエネルギー運用装置１０，１１０とが異なる高度の気象グリッドの気象データや、異なる各地点の需要要因の観測データを利用してエネルギー需要を予測するようにしてもよい。このようにすることによって、各エネルギー運用装置１０，１１０が同時に予測を誤ることを回避でき、エネルギー運用システム１全体として安定したエネルギー運用を行うことができる。
【０２３７】
また上述の第１及び第２の実施の形態においては、エネルギー運用システム１において、地域送電会社が管理する、エネルギーの需要と供給の偏差の解消を行う役割を有するエネルギー運用装置１０，１１０と、小売発電事業者が管理する、供給力の調整を行うエネルギー運用装置１０，１１０とが利用する気象データを区別しないようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、前者のエネルギー運用装置１０，１１０は上層よりの気象グリッドの気象データを利用し、後者のエネルギー運用装置１０，１１０は地表面よりの気象データを利用してエネルギー需要を予測するようにエネルギー運用システムを構築するようにしてもよい。このようにすることにより、前者のエネルギー運用装置１０，１１０は、地域全体の気象状態を安定的に予測でき、後者のエネルギー運用装置１０，１１０は、大口の需要家の需要の増減などを正確に捉え、経済的な発電機運用を行うことができる。
【０２３８】
さらに上述の第１の実施の形態においては、第１予測部３１の第１データ同化部５２のデータ同化処理部５１が参照ポイント調整処理部５０により決定された参照ポイントを重視したデータ同化処理を行うようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、データ同化処理部５１が、第２予測部３２の予測結果に基づいて、管理エリア内のエネルギー需要密度が高い地点を判定し、これら地点について上述したようなデータ同化処理を実行するようにしてもよい。このようにすることにより、エネルギー需要が多い地域において、気温、日射、湿度、風速、風向、気圧などの気象要素の値の予測・推定の精度が改善され、気象要素に依存するエネルギー需要の予測精度を改善させることができる。
【０２３９】
同様に、上述の第２の実施の形態において、例えば、第１予測部３１のデータ同化処理部５１が、第２予測部３２の予測結果に基づいて、管理エリア内の発電密度が高い地点を判定し、これら地点について上述したようなデータ同化処理を実行するようにしてもよい。このようにすることによりエネルギー発生密度が多い地域の気象要素の値の予測・推定の精度が改善され、気象要素に依存するエネルギー発生の予測精度を改善させることができる。
【０２４０】
さらに上述の第１及び第２の実施の形態においては、解品質コントロール部３６が予測解の品質を１つの数値（予測解目標安定指数）のみで第１〜第３予測部３１〜３３に指定するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば、予測解の品質を安定性、厳密性、正確性、救解速度、解の時間粒度及び解の空間粒度などの複数の項目に分け、解品質コントロール部３６がこれらの項目ごとの品質を第１〜第３予測部３１〜３３にそれぞれ指定し、第１〜第３予測部３１〜３３が、これらの項目ごとの品質の指定に応じた予測解を得られるように予測解を算出等するようにしてもよい。
【０２４１】
さらに上述の第１の実施の形態においては、エネルギー運用装置１０の管理エリア内の気象コンディション及びエネルギー需要密度コンディションに基づいて第１〜第３予測部３１〜３３の予測解の解品質をコントロールし、第２の実施の形態においては、エネルギー運用装置１１０の管理エリア内の気象コンディション及び発電密度コンディションに基づいて第１〜第３予測部３１，１１１，１１７の予測解の解品質をコントロールするようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、第１及び第２の実施の形態の構成を組合せ、エネルギー運用装置の管理エリア内の気象コンディション、エネルギー需要密度コンディション及び発電密度コンディションの３つの条件に基づいて第１〜第３予測部における予測解の解品質をコントロールするようにしてもよい。
【０２４２】
また上述の第１〜第３の実施の形態においては、各エネルギー運用装置が利用する形態での、数値解析値及び数値解析誤差を出力する予測システムについて述べたが、本発明はこれに限らず、数値解析値及び／又は数値解析誤差を予測するその他のシステムにおいても利用可能である。
【０２４３】
例えば、換気窓の夜間開閉制御による室内空気調和の制御を行うシステムに用いることもできる。換気窓を夜間に開放し、日中に溜まった室内熱を放出するナイトパージは、外気温度が高かったり、湿度を高く含んでいるときには逆効果になる恐れがある。そのため、外部の気象を再解析し、室内の熱流体分布を解析し、室内外の空気交換の効果を予測して制御を行わしめる。特に予測誤差が大きい場合には、換気制御の実行時間を予測誤差の少ない時間帯へと変更する処理を行う。
【０２４４】
さらに上述の第１〜第３の実施の形態においては、数値解析の対象が気象である場合について述べたが、本発明はこれに限らず、力学式による計算を行う、構造解析、電磁波解析、電力系統の電気回路の解析などに広く適用することができる。
【０２４５】
従来の数値解析による予測のためのシミュレーションでは、理論式から演繹的に導出したシミュレーションに用いられる力学式の特性への考慮が十分ではなく、シミュレーションでの時間発展を進めたときの、シミュレーションした状態の値の収束・発散・振動等がいつ発生するか、どのように発生するかを、解析結果又は/もしくは初期値についてのデータ事態から分類する方法が提供されてきていない。本発明は、解析の初期値、及び／又は、解析の出力結果のデータ自体の空間的な分布のパターンを分類、及び／又は、時間的な分布のパターンを分類する。ヒストリカルデータとして蓄積した発生していた解析誤差や最終的に知りたい予測値の誤差との関係の式化方法を提供している。これにより、初期値又は／もしくは解析出力値が、過去に誤差は発生させているパターンに類似しているか否を判別し、シミュレーションが発生する誤差を推定することができる。
【産業上の利用可能性】
【０２４６】
本発明は、それぞれ管理エリア内のエネルギーの需要及び又は供給を予測し、予測結果に基づいて当該管理エリア内の前記エネルギーの運用を行う複数のエネルギー運用装置から構成される種々のエネルギー運用システムに広く適用することができる。
【符号の説明】
【０２４７】
１，１Ａ〜１Ｄ……エネルギー運用システム、２，１０，１１０，１３０……エネルギー運用装置、４……需要家、５……発電所、６……発電機、１１……ＣＰＵ、３１，１３５……第１予測部、３２，１１１……第２予測部、３３，１３６……第３予測部、３４，１３１……コンディション評価部、３５……コンフィグレーション入力部、３６，１３４……解品質コントロール部、３７，１１７……計画部、５６……第１のテーブル、７３……第２のテーブル、８１，１３２……空間的データ分布形状評価部、８２，１３３……タグデータ書出し部、９０……第３のテーブル、１０２……第４のテーブル、１１３……発電デバイス、１３７……数値解析パラメータ更新部。
【図１】
2020086595.tif 000004
【図２】
2020086595.tif 000005
【図３】
2020086595.tif 000006
【図４】
2020086595.tif 000007
【図５】
2020086595.tif 000008
【図６】
2020086595.tif 000009
【図７】
2020086595.tif 000010
【図８】
2020086595.tif 000011
【図９】
2020086595.tif 000012
【図１０】
2020086595.tif 000013
【図１１】
2020086595.tif 000014
【図１２】
2020086595.tif 000015
【図１３】
2020086595.tif 000016
【図１４】
2020086595.tif 000017
【図１５】
2020086595.tif 000018
【図１６】
2020086595.tif 000019
【図１７】
2020086595.tif 000020
【図１８】
2020086595.tif 000021
【図１９】
2020086595.tif 000022
【図２０】
2020086595.tif 000023
【図２１】
2020086595.tif 000024
【図２２】
2020086595.tif 000025
【図２３】
2020086595.tif 000026
【図２４】
2020086595.tif 000027
【図２５】
2020086595.tif 000028
【図２６】
2020086595.tif 000029
【図２７】
2020086595.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】令和1年10月11日(2019.10.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−９３０１６号公報
【特許文献２】特開２０１８−３１６８３号公報