(57)【要約】      （修正有）【課題】予測モデルには関知せず、現状の予測モデルによる過去の予測結果と過去の実績値のみから将来の予測結果を修正し、かつ不確実性を考慮して将来の予測結果を分析可能な複数の予測シナリオを作成する方法を提供する。【解決手段】周期的に変動する将来需要の過去の所定期間の予測値である時系列データと、過去のＭ回の変動周期にわたる過去の所定期間の実績値である時系列データとを用い、変動周期毎に予測値の時系列から実績値の時系列を差し引いてＮ個の要素を含んだ誤差の時系列をＭ通り計算し、誤差の時系列の所定の要素のみを取り出したＭ個の要素を含んだデータの分散および誤差の時系列の第ｉ番目の要素のみからなるＭ個のデータと所定要素のみからなるＭ個のデータとの共分散を求め、その結果から作成したＮ×Ｎの要素を含む分散共分散マトリクスを用いて多変量同時確率分布および乱数の組を得てこの乱数の組から多数の予測シナリオを作成する。【選択図】図１
2010020442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の所定期間についての実績値に基づき、取引対象物に関する将来需要の予測シナリオを作成する方法において、
周期的に変動する将来需要の、過去の所定期間の予測値であるＮ個の要素を含んだ時系列データ、および前記過去の所定期間の実績値であるＮ個の要素からなる時系列データを、過去のＭ回の変動周期にわたって保存し、
前記Ｍ回の変動周期毎に、前記予測値の時系列から前記実績値の時系列を差し引いて前記Ｎ個の要素を含んだ誤差の時系列をＭ通り計算し、
前記誤差の時系列の第ｋ番目の要素のみを取り出したＭ個の要素を含んだデータの分散を計算し、
前記誤差の時系列における第ｉ番目の要素のみからなるＭ個のデータと、第ｊ番目の要素のみからなるＭ個のデータとの共分散を、ｉ≠ｊである全ての（ｉ,ｊ）の組にわたって計算し、
計算により求められた結果からＮ×Ｎの要素を含む分散共分散マトリクスを作成し、
前記分散共分散マトリクスを用いて多変量同時確率分布を計算し、
前記多変量同時確率分布に基づいてＮ個の要素を含んだ乱数の組をＫ回発生し、
前記乱数の組からＫ通りの予測シナリオを作成する
ことを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法。
ただし、Ｎ，Ｍ，i，ｊ，ｋは、何れも正の整数とする。
【請求項２】
請求項１記載の取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法において、
作成した予測シナリオ毎に、各シナリオに依存する量を与えられた式に基づいて計算し、各シナリオ毎の上記量を比較し、
シナリオ番号順、昇順あるいは降順に並べて、表、グラフまたはヒストグラム等によって表示することを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法。
【請求項３】
請求項１記載の取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法において、
多変量同時確率分布として、多変量正規分布を用いることを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法。
【請求項４】
請求項１記載の取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法において、
誤差データを作成する場合に、予測対象の期間と、同じ曜日、同じ月もしくは同じ年またはこれらの組み合わせにより、共通性のある日のデータを選択して誤差データを作成することを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法。
【請求項５】
請求項１記載の取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法において、
誤差データを作成する場合に、予測対象の期間と、期間内の最高気温、平均気温もしくは最低気温の値の一つまたは二つ以上の値の差が所定値以下になるデータを選択して誤差データを作成することを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法。
【請求項６】
請求項１記載の取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法において、
二つ以上の予測対象と、それぞれに対応する二つ以上の予測モデルと、それぞれの過去の実績値および予測結果から、二つ以上の予測対象それぞれの取引対象物の予測シナリオを作成することを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法。
【請求項７】
請求項１記載の取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法において、
予測対象がＬ個の数値の組からなり、各予測対象が幾つかの変数によって定義される場合、各予測対象それぞれの取引対象物の予測シナリオを、Ｌ次元空間の軌跡として作成することを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法。
【請求項８】
請求項１記載の取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法において、
予測対象がＰ個のデータの組で表現される場合、これらの予測モデルと、それぞれの過去の実績値および予測結果から、Ｎ個の要素を含む時系列をＰ個のデータの組とみなすことにより、Ｐ個のデータの取引対象物の予測値の組を一つ以上作成することを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測値作成方法。
【請求項９】
過去の所定期間についての実績値に基づき、取引対象物に関する将来需要の予測シナリオを作成する装置において、
周期的に変動する将来需要の、過去の所定期間の予測値であるＮ個の要素を含んだ時系列データ、および前記過去の所定期間の実績値であるＮ個の要素からなる時系列データを、過去のＭ回の変動周期にわたって保存する手段と、
前記Ｍ回の変動周期毎に、前記予測値の時系列および前記実績値の時系列を差し引いて前記Ｎ個の要素を含んだ誤差の時系列をＭ通り計算する手段と、
前記誤差の時系列の第ｋ番目の要素のみを取り出したＭ個の要素を含んだデータの分散を計算する手段と、
前記誤差の時系列における第ｉ番目の要素のみからなるＭ個のデータと、第ｊ番目の要素のみからなるＭ個のデータの共分散を、ｉ≠ｊである全ての（ｉ,ｊ）の組にわたって計算する手段と、
計算により求められた結果からＮ×Ｎの要素を含む分散共分散マトリクスを作成し、
前記分散共分散マトリクスを用いて多変量同時確率分布を計算する手段と、
前記多変量同時確率分布に基づいてＮ個の要素を含んだ乱数の組をＫ回発生する手段と、
前記乱数の組からＫ通りの予測シナリオを作成する手段と
を備えることを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成装置。
ただし、Ｎ，Ｍ，i，ｊ，ｋは、何れも正の整数とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取引対象物に関する将来需要の予測シナリオを作成する方法およびその作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
取引対象物に関する将来需要、つまり電力の将来需要量や商品の在庫量などを予測することは、発電計画、販売計画を作成する上で非常に重要である。特に電力需要の場合には、設備投資計画を策定するために年間の最大需要量を予測したり、発電機の運転計画を作成するために翌日の将来需要量を予測したりすることが必要である。そして、過去に行った将来需要の予測実績や気温の予測値などから重回帰分析等を用いて将来需要を予測することが行なわれている。
【０００３】
また、電力に限らず、有形無形の生産物の将来需要量や市場価格、株式等の金融商品の市場価格、金利や為替その他の経済指標など、将来の予測を行なう必要のある分野は多い。これらの予測には、それぞれの分野において数学モデルを用いた予測モデルが開発され実用に供されている。
【０００４】
これらの予測を行なう目的は、予測結果を直接に利用して何らかの行為（その商品の売買等）を行なうという場合もあるが、予測結果を基に何らかの分析を行い、その結果を利用するという場合も多い。例えば、将来需要であれば、一日の将来需要量の変化である時系列データを基に発電所の運転計画を作成したり、必要な燃料量を計算したり、電力供給による収入を計算したりすることができる。
【０００５】
これらの量は、刻々と変化する時系列データの経路に依存する量であり、例えば各時刻の将来需要量の関数の積分値として計算される。このためには、その日の最大需要量の予測だけでは不十分で、各時刻の将来需要量を全て（例えば、１時間毎に24点）予測する必要がある。
【０００６】
一方、予測値には誤差があるのが普通であり、予測の誤差を予め知っておくことは有益である。このため、予測の誤差を評価する方法も種々考案されている。例えば将来需要につき、ある日の最大需要の予測値の誤差を求める場合と、一日の各時刻の誤差を24点で求める場合とがある。後者の場合、各時刻の誤差は互いに関連を持っているのが普通であり、各時刻の誤差を単独に求めて24個並べただけでは十分ではなく、24個の誤差を合わせて評価する必要があるため、後者の方が格段に困難となる。
【０００７】
このような分野の技術としては、特許文献１や特許文献２に示されるものがある。まず特許文献１では、気象情報を基に将来の所定期間の将来需要を予測しているが、予測の精度を向上させるために直近の気象データを用いて予測値を刻々と修正している。また、特定の時刻の将来需要予測値の予測誤差を評価するために、需要予測の誤差と気象予測の誤差との標準偏差を用いている。
【０００８】
また、特許文献２においても、気温および湿度のデータと過去の将来需要データとから将来の電力総需要を予測している。この場合には、一日の電力総需要の予測であるが、ニューラルネットなどの手法を用いて誤差を補正しているところに特徴がある。すなわち、気温の変動が大きい場合など誤差に特定の傾向がある場合に、それをニューラルネットなどの方法で見出し、誤差を補正している。
【０００９】
上述のように、従来の技術においては、いろいろな工夫により誤差を小さくすることを目指しているのが普通である。しかし、所定期間の予測値の誤差を考える場合、各時刻の予測値の誤差の単純な合計や平均が全体の誤差になる訳ではない。
【００１０】
誤差は一定の傾向を持つ場合があり、このような場合、誤差に系列相関があるという。誤差が大きかったり、誤差に系列相関（一定の傾向）が存在したりする場合には、従来の技術では予測モデルを修正する、という考え方が普通である。
【００１１】
しかしながら、完全に理想的な予測モデルを作成することは不可能であり、一般に社会現象や確率的な現象など、真に予測の必要な分野では予測精度を改善することは非常に困難である、という問題がある。また、これらの分野では、背後にある要因が時期的に変化し、それに合わせて予測モデルを頻繁に変更する必要が生じる場合も多い。
【００１２】
一方、予測した結果を実績と比較して予測モデルの精度を検証することも重要である。この場合、予測モデルを頻繁に修正すると予測結果の妥当性の検証も困難になる、という問題がある。
【００１３】
図１３は、従来の予測方法を示した概念図である。現在までに得られている情報から将来の値を予測するために、回帰モデルやニューラルネットなど種々多数のモデルが用いられる。
【００１４】
この場合、過去の実績値を用いる場合もあるが、普通は過去の予測値は用いない。また、将来の予測値の誤差を評価するために、エラーバーや標準偏差などが用いられる。
【００１５】
図１４は、従来の予測結果と誤差評価の概念を示している。この図１４では、各時刻に予測のエラーバーが描かれている。エラーバーの例としては、誤差の標準偏差が用いられる場合もある。しかし、このように、各時刻毎に予測誤差を評価するような方法では、上記のようなシナリオを考慮することはできない。
【００１６】
前述のように従来技術では、精度のよい予測モデルを作成することが困難であり、仮に精度のよい予測モデルが作成できたとしても、時期が異なると予測モデルが適用不可能になる、などの問題がある。
【００１７】
また、誤差の評価に標準偏差を用いているため、数値としての誤差は評価できるが、誤差を考慮した時系列データを生成することが困難である、という問題がある。
【００１８】
そこで、予測モデルの精度はもちろん、予測モデルの手段も問題とはしない考え方が現れた。むしろ、予測には誤差があることを前提とし、複数の予測結果を用いて将来の現象を分析するという考え方である。
【００１９】
また、上述のような時系列データの予測の場合には、各時刻の予測ではなく、一連の時系列として予測を行なう必要があり、誤差に関しても各時刻の誤差ではなく、考えられる複数の時系列データの集合体（アンサンブル）として予測および誤差の評価を行なう必要がある。
【００２０】
そして、複数の予測結果を用いる予測手法の例としては、アンサンブル予測という考え方がある。これは、例えば複数の予測結果の平均値を用いて求める予測結果を近似する、というものである。このような技術に関連する特許としては、例えば特許文献３がある。
【００２１】
特許文献３で、気象予測に必要な気象シミュレーションにおいては、初期値がほんの少し変わるだけで結果が大きく異なってしまい予測が困難になる。このため、初期値の異なる複数のシミュレーション結果を平均することで、予測の精度を向上させている。
【特許文献１】特開2007-47996号公報
【特許文献２】特開平5-18995号公報
【特許文献３】特許第3904420号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
ここで、特許文献３における個々のシナリオは、低気圧の移動ベクトルを複数の予測移動ベクトルと比較して予測結果を選定するものであり、複数の時系列データの集合体として予測および誤差の評価を行っている。
【００２３】
しかしながら、特定の物理的な方程式の初期値問題として解かれたものであり、予測モデルも特定されたものでしかない。
【００２４】
本発明は上述の点を考慮してなされたもので、予測モデルには関知せず、現状の予測モデルによる過去の予測結果と過去の実績値のみから将来の予測結果を修正し、かつ不確実性を考慮して将来の予測結果を分析可能な複数の予測シナリオを作成する方法および装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２５】
上記目的達成のため、本発明では、
過去の所定期間における実績値に基づき、取引対象物に関する将来需要の予測シナリオを作成する方法において、
周期的に変動する将来需要の、過去の所定期間の予測値であるＮ個の要素を含んだ時系列データ、および前記過去の所定期間の実績値であるＮ個の要素からなる時系列データを、過去のＭ回の変動周期にわたって保存し、
前記Ｍ回の変動周期毎に、前記予測値の時系列および前記実績値の時系列を差し引いて前記Ｎ個の要素を含んだ誤差の時系列をＭ通り計算し、
前記誤差の時系列の第ｋ番目の要素のみを取り出したＭ個の要素を含んだデータの分散を計算し、
前記誤差の時系列の第ｉ番目の要素のみからなるＭ個のデータと、第ｊ番目の要素のみからなるＭ個のデータとの共分散を、ｉ≠ｊである全ての（ｉ,ｊ）の組にわたって計算し、
計算により求められた結果からＮ×Ｎの要素を含む分散共分散マトリクスを作成し、
前記分散共分散マトリクスを用いて多変量同時確率分布を計算し、
前記多変量同時確率分布に基づいてＮ個の要素を含んだ乱数の組をＫ回発生し、
前記乱数の組からＫ通りの予測シナリオを作成する
ことを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成方法、
および
過去の所定期間についての実績値に基づき、取引対象物に関する将来需要の予測シナリオを作成する装置において、
周期的に変動する将来需要の、過去の所定期間の予測値であるＮ個の要素を含んだ時系列データ、および前記過去の所定期間の実績値であるＮ個の要素からなる時系列データを、過去のＭ回の変動周期にわたって保存する手段と、
前記Ｍ回の変動周期毎に、前記予測値の時系列から前記実績値の時系列を差し引いて前記Ｎ個の要素を含んだ誤差の時系列をＭ通り計算する手段と、
前記誤差の時系列の第ｋ番目の要素のみを取り出したＭ個の要素を含んだデータの分散を計算する手段と、
前記誤差の時系列における第ｉ番目の要素のみからなるＭ個のデータと、第ｊ番目の要素のみからなるＭ個のデータとの共分散を、ｉ≠ｊである全ての（ｉ,ｊ）の組にわたって計算する手段と、
計算により求められた結果からＮ×Ｎの要素を含む分散共分散マトリクスを作成し、
前記分散共分散マトリクスを用いて多変量同時確率分布を計算する手段と、
前記多変量同時確率分布に基づいてＮ個の要素を含んだ乱数の組をＫ回発生する手段と、
前記乱数の組からＫ通りの予測シナリオを作成する手段と
を備えることを特徴とする取引対象物に関する将来需要の予測シナリオ作成装置。
ただし、Ｎ，Ｍ，i，ｊ，ｋは、何れも正の整数とする。
を提供するものである。
【発明の効果】
【００２６】
本発明は上述のように、将来需要に関する過去の予測値および実績値それぞれ複数の時系列データに誤差の時系列を加味した複数の時系列データを得て、この時系列データについての分散、共分散を求めてマトリクスを作成することにより多変量同時確率分布および乱数の組を求め、この乱数の組に応じた数の予測シナリオを作成するようにしたため、シナリオ密度を利用して需要を予測し易い予測シナリオを提供することができる。
【発明の基本的概念】
【００２７】
本発明では、予測に誤差があることを前提にして複数の予測結果を用いて将来の現象を分析するという考え方を採用する。この複数の予測結果を「予測シナリオ」と呼ぶ。
【００２８】
本発明は、将来の所定期間の将来需要量などのような時間的に連なった一連のデータの纏まりを複数のシナリオとして予測し、その期間の発電機や関連する装置の運転パターンを複数のシナリオとして再現し、その期間の総需要や売上げ、発電機や関連する装置の運転計画を、不確実性を含めて考慮し予測するためのシステムに関するものであり、以下のような特徴を持つ。
【００２９】
次いで、図１ないし図７を参照して本発明の概要を説明する。
【本発明の概要】
【００３０】
図１は、本発明の予測方法を示した概念図である。この場合、典型的には過去の予測値および過去の実績値のみが用いられる。過去の予測値を得るためには、過去において何らかの予測モデルAが用いられた訳であるが、この予測モデルAの方法に関しては本発明では何であっても構わない。
【００３１】
過去の実績値と過去の予測値との差から、過去の誤差データが得られる。これは、過去の一日、一週間または一ヶ月など、所定周期毎に計算され、データが存在する日数、週数または月数分だけ誤差データの組が得られる。この誤差データの組が、Ｋ個（Ｋ≧２）あるとする。
【００３２】
一方、将来の予測値は、たとえば予測モデルAによって予測される訳であるが、本発明では上記誤差データの組を用いて、将来の予測結果の誤差を評価するところに特徴がある。
【００３３】
すなわち、Ｋ個の誤差データの組から各時間の誤差を計算し、また、各時刻の誤差の間の相関を計算して、各時刻の誤差の分散（標準偏差の自乗）だけでなく、各時刻間の誤差の共分散を計算して各時刻間の誤差の関係を求める。
【００３４】
以下では、予測を行なう周期を一日とし、予測を行なう時間間隔を１時間とし、各誤差データが24個の誤差を持つ場合を例にとって具体的に説明する。上記Ｋ個の誤差データの組から、各時刻毎にＫ個の誤差を集めてきてi番目の時刻のＫ個の誤差値の分散viを計算する。
【００３５】
これを各時刻毎に行うと、24個の分散データ（i=1〜24）が得られる。分散を計算するためには、Ｋは最低でも２以上である必要がある。次に、各時刻間の共分散を計算する。これは、時刻１のＫ個の誤差値と時刻２のＫ個の誤差値との共分散v1,2、時刻１のＫ個の誤差値と時刻３のＫ個の誤差値の共分散v1,3,…,時刻23のＫ個の誤差値と時刻24のＫ個の誤差値の共分散ｖ23,24などのように計算を行なう。
【００３６】
この場合、24個の時刻から重複を許さず2個の組を選ぶ組み合わせの数である276個の共分散が得られる。これらの分散、共分散によって誤差データの特徴が決定される。
【００３７】
次に、本発明の予測シナリオを作成する方法を説明する。各時刻の誤差は、予測モデルが理想的であれば平均が０で、分散がviの正規分布に従うと考えられる。したがって、従来手法では、誤差は例えば標準偏差σi＝（vi）0.5で評価されている。
【００３８】
一方、本発明では誤差をシナリオとして評価するために、各時刻の分散（あるいは標準偏差）だけでなく、各時刻間の共分散を用いる。この共分散データから誤差シナリオを作成するためには、例えばＮ次元の正規分布を用いる。Ｎ次元の正規分布とは、下記式１のような確率密度関数に従う分布である。
【００３９】
Ｎ次元のべクトル x = ( x1, x2, x3, ..., xN ) が多変量正規分布に従う場合、ｘが満たす確率密度関数は、x の期待値ベクトルμ = ( μ1, μ2, μ3, ..., μN ) を用いて下記式１すなわち、
【数１】
2010020442.tif 000003
ここで、Tは転置べクトルを示し、Σ-1はΣの逆行列を示す。
と表される。また、Σは、下記式２すなわち、
【数２】
2010020442.tif 000004
ここで、var(xi)はxiの分散を、cov(xi,xj)はxiとxjの共分散を表す。すなわち、前述の例では、var(xi)は時刻iの誤差Ｋ個の分散を、cov(xi,xj)は時刻iの誤差Ｋ個と時刻jの誤差Ｋ個の共分散を表す。
で計算される分散共分散行列である。
【００４０】
本発明では、例えばＮ次元正規分布に従う乱数（Ｎ次元の正規乱数）を多数発生させ、この組を時系列データとみなして、誤差シナリオを構成する。前述の例では、Ｎ=24である。Ｎ次元の正規乱数は、各乱数が相互に関連を持っており、この関連は上記式２の分散共分散マトリクスによって表現される。
【００４１】
以上の方法でＭ個の乱数の組を発生させることにより、Ｍ個の誤差シナリオが得られる。Ｍの値は完全に任意であり、Ｋの値やＮの値には依存しない。例えば、過去の実績データが2日分しかなくても、100万通りのシナリオを発生させることもできる。
【００４２】
Ｍ個の誤差シナリオと、元の予測モデルによって予測された将来の予測値を加えることで、Ｍ個の予測シナリオが得られる。最終的には、予測値と合わせてＭ＋１個の予測シナリオが得られることになる。
【００４３】
なお、乱数を発生させるための確率密度分布は正規分布に限る必要はなく、例えば、指数分布、ポアソン分布、対数正規分布やワイブル分布などを用いることもできる。通常は正規分布を用いるが、過去の誤差データを調べたときに明らかに正規分布からずれていると判断された場合には、その分布を近似できるような確率分布を用いることが望ましい。
【００４４】
図２は、上記のようにして得られたシナリオのイメージ図である。図中の太線１は、何らかの予測手法で得られた予測結果であり、従来手法による予測値に対応する。予測手法は、過去に用いられた予測手法と同じであることが望ましいが、必ずしも同じである必要はない。図２中に描かれた多数の細線３が、予測シナリオである。
【００４５】
この図２には、細線が５本しか描かれていないが、実際には非常に多数のシナリオを容易に作成することができる。しかも、この予測シナリオの線のその近くにおける本数密度が、その線の発生確率に比例している。
【００４６】
したがって、例えばこれが将来需要（売上げ）の予測シナリオであるとすると、全ての予測シナリオに関して、各時刻毎に電力価格を掛けて合計しシナリオ数で割ると、売上げの期待値を計算することができる。
【００４７】
電力価格が一定の場合には、誤差の平均が０であれば、従来手法による売上げと本発明の売上げとは一致するが、価格が需要の関数になっている場合などには結果が異なる。
【００４８】
また、価格が一定であっても、予測モデルが正確でない場合（誤差の平均が０でない場合）には、従来の方法で計算される値と上記の方法によって計算される平均値とは異なり、本発明を用いることにより、より正確な平均値を計算することができる。予測モデルが理想的であれば、多数の予測された需要パターンと対応する実績値との誤差は、各時刻において平均値が０になるであろう。
【００４９】
一方、各時刻の誤差の標準偏差は一定とは限らず、例えば昼間の標準偏差は大きく、夜間は小さい値を取ると考えられる。さらに、各時刻の誤差は、前後の時間の誤差と関連がある。
【００５０】
例えば、午後１時の予測がプラス側にずれた場合、午後２時の予測もプラス側にずれると考えられる。これは、予測モデルの欠陥ではなく、午後１時の予測がずれる原因となった事象（気温が予測より高かったこと等）が、午後２時にも継続している可能性が高いためである。
【００５１】
図２の細線１本ずつで描かれた各シナリオにはそれぞれ意味があり、単なる誤差を並べたものとは異なっている。したがって、殆どの予測シナリオが予測値１の上側に集中したり、下側に集中したりすることもあり得る。また、場合によっては、図中の点線４のように、初めは予測値の下側を通り、後半では予測値の上側を通るようなシナリオも考えられる。
【００５２】
本発明では、過去の実績データと予測値との関係から、実際にそのような可能性が僅かでも存在すれば、非常に多数のシナリオを作成することで、正しい確率でそのようなシナリオが再現される。すなわち、非常に理想的な予測モデルを用いても誤差に系列相関は生じる訳であり、系列相関が存在するからといって予測モデルを修正する必要はない。
【００５３】
図３は、本発明にしたがって誤差シナリオを計算した例である。図３-a)は、過去の５日分の予測結果と実績値とを示している。図３-b)は、予測結果と実績値とから計算した５日分の誤差データである。図３-c)は、５日分の実績値を重ねて表示したものである。図３-d)は、５日分の予測値を重ねて表示したものである。図３-e)は、５日分の誤差データを重ねて表示したものである。そして、図３-f)は、図３-e)の誤差データから分散共分散行列を計算し、30組の乱数を発生させて30通りのシナリオを作成した例である。
【００５４】
誤差データ間の関係を見るためには、分散や共分散よりも相関係数の方が分り易い。分散共分散行列の各項は分散、共分散の値であるため、生データの散らばり具合に対応する量である。一方、相関係数ρ（xi,xj）は、下記式３すなわち、
【数３】
2010020442.tif 000005
によって計算される量であり、−1.0〜１.0の値を取る。例えば、時刻１の誤差が常に正であるとき、時刻２の誤差も常に正であれば、ρ（x1,x2）は１に近い数値となる。時刻１の誤差と時刻２の誤差とが独立であれば、ρ（x1,x2）は０になる。i=jの場合には、自分自身の相関係数であるから常に１となる。
【００５５】
図４は、最終的に得られた予測シナリオの例を示している。この場合は、３０本のシナリオを作成しているが、シナリオの本数に制限はない。この場合には、元の予測値付近にシナリオが集中しており、元の予測値が最も確からしいシナリオになっている。あるシナリオ付近のシナリオの本数の密度が、そのシナリオが発生する確率に比例している。シナリオの本数を増やすことにより、より精度の高い予測を行なうことができる。
【００５６】
図５は、図３の場合の相関係数行列である。行列の対角項が全て１になっているのは当然であるが、（１，１）項と（１，２）項のように隣り合う項の相関係数が比較的に高く、（１，２４）項のように、時間的に離れた場所のデータの相関係数は比較的に小さい。
【００５７】
また、将来需要の場合には、（１，２）項や（２３，２４）項のような深夜のデータに比べて、（１２，１３）項などのように昼間のデータの誤差間の相関の方が高くなる。図５では、これらは全て「１．００」になっているが、桁数が小さいためであり、厳密にはこれらは１に非常に近いが１ではない。
【００５８】
一日の将来需要の時系列データの予測を行なった結果、最大値はそれほど変わらないが、需要の立ち上がり時刻が異なるために予測に誤差が生じる場合がある。
【００５９】
図６は、このような場合の例を示している。図７ａ）は、過去３日間の予測値および実績値を示している。この場合、需要の立ち上がり時刻が微妙に変化している様子が分かる。図７ｂ）は、本発明の手法によって作成した需要のシナリオである。立ち上がり時刻に誤差が生じ易いというデータの特徴を捉えたシナリオが、作成されていることが分かる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６０】
以下、図８ないし図１２を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【実施例１】
【００６１】
図８は、本発明の第１の実施例を示したものである。この第１の実施例では、まず過去のＫ期間分のＮ個の実績データ１０１とＮ個の予測データ１０２とから誤差計算機能１０３によりＫ組の誤差データ１０４を作成し、分散共分散計算機能１０５を用いて１〜Ｎの各時刻のデータＫ個からＮ×Ｎの分散共分散行列１０６を作成し、乱数発生機能１１１に与える。
【００６２】
乱数発生機能１１１には、Ｍ個のシナリオ数１０９および確率密度関数１１０が与えられ、発生した乱数を予測シナリオ作成機能１１２に与える。この予測シナリオ作成機能１１３には、予測手法１１５に基づく予測データ１１４が与えられ、（Ｍ＋１）組の予測シナリオ１１６を作成する。この場合、元の予測モデルにより作成された予測値を加えてＭ＋１通りのシナリオとしているが、必ずしも元の予測値を加える必要はない。
【実施例２】
【００６３】
図９は、本発明の第２の実施例を示したものである。この第２の実施例は、図８に示した第１の実施例に加えて、前処理として誤差モデルを作成するようにした例である。
【００６４】
そのために、データ選択機能１２４により、気象データ１２１、イベントデータ１２２および日タイプデータ１２３の少なくとも一つを選択し、誤差計算機能１０３で得られた過去の誤差データ１０３Ａに加味して誤差データ１０４に与えるようにしている。他は、第１の実施例と同様である。
【００６５】
図１０は、需要および価格の両方の予測シナリオを同時に作成した例である。ここでは、複数の予測対象として需要および価格を例にとって説明している。例えば電力市場においては、需要量および価格量の両方が変動し、両方を同時に予測する必要がある場合がある。
【００６６】
このような場合にも、本発明をそのまま適用することができる。
【００６７】
すなわち、図１０にあるように、需要および価格の過去の実績値および予測値から、需要の誤差データおよび価格の誤差データを作成する。このとき、需要は時刻１〜Ｎ、価格は時刻１〜Ｎ’において誤差データが得られたとする。
【００６８】
次に、このＮ＋Ｎ’個のデータを連続した時系列であるとみなし、需要だけの予測シナリオを作成する場合と同様に、（Ｎ＋Ｎ’）×（Ｎ＋Ｎ’）の分散共分散行列を作成し、（Ｎ＋Ｎ’）個の乱数の組をＭ通り発生させることができる。このようにして、需要シナリオと価格シナリオとを同時に作成することができる。
【００６９】
以上の予測シナリオ作成方法は、２次元の関数に限ったことではない。例えば、下記式４すなわち、
［式４］      需要＝Ｘ（時刻）
価格＝Ｙ（時刻）
気温＝Ｚ（時刻）
のように表現されるとし、これらの予測モデルが作成されたとする。この場合、将来の予測シナリオは、３次元空間の軌跡として表現される。
【実施例３】
【００７０】
図１１は、本発明の第３の実施例を示しており、３次元空間における予測対象のシナリオを表示した例である。
【００７１】
上記式４の右辺の括弧の中の変数は、一つである必要はない。例えば、需要が時刻と曜日とを変数とする関数であるとみなすと、３次元空間におけるシナリオを同様に考えることができる。
【００７２】
さらには、これらのデータは時間的に連続したものである必要もない。多数の商品の価格を一列に並べたものや、全国の都道府県庁の所在地の最高気温を並べたものでもよい。ある予測モデルと、過去の実績値および予測値のデータが存在するものであれば、いかなる予測モデルの誤差評価およびシナリオ作成にも適用可能である。
【００７３】
一般的には、予測対象がＰ個のデータの組で表現される場合、これらの予測モデルと、それぞれの過去の実績値および予測結果から、前記の方法で、ＮをＰとみなすことにより、Ｐ個のデータの将来の予測値の組を多数作成することができる。
【００７４】
シナリオが作成された後に、各シナリオ毎に何らかの計算を施して評価値を求めることもできる。評価値としては、例えば各シナリオ毎の売上げ量、コスト、必要な材料の量、事故の確率等、何でもよい。
【００７５】
図１２は、視覚的に予測結果を理解し易くした例を示している。すなわち、評価値の大きい順や小さい順に並べて表示することで、重要なシナリオを判別することができる。この場合、表だけでなく、棒グラフなどで表示することにより視覚的に予測結果を理解し易くすることができる。
【００７６】
また、幾つかのシナリオを纏めてそのシナリオの発生確率を評価し、発生確率順に並べることもできる。さらに、本発明によれば、これらのシナリオが発生する累積確率やパレート図を作成し、シナリオ作成者が予測結果を分析するために提供することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の予測方法を示す概念図。
【図２】本発明による予測シナリオの概念図。
【図３】誤差シナリオの計算結果の例を示す特性図。
【図４】最終的に得られた予測シナリオの例を示す特性図。
【図５】図３の場合の相関係数行列を示す説明図。
【図６】最大値の予測誤差および立ち上がり時刻の予測誤差を示す特性図。
【図７】立ち上がり時刻に誤差がある場合にシナリオを作成した例を示す特性図であり、図７（ａ）は過去の実績値と予測値を示し、図７（ｂ）は予測シナリオを示す。
【図８】本発明の第１の実施例を示すブロック図。
【図９】本発明の第２の実施例を示すブロック図。
【図１０】需要と価格の両方の予測シナリオを同時に作成した例を示す説明図。
【図１１】本発明の第３の実施例における３次元空間のシナリオを作成した例を示す説明図。
【図１２】各シナリオの評価値を計算してグラフおよび表に表示した例を示す説明図であり、図１２（ａ）はシナリオ番号順に表示した例を示し、図１２（ｂ）は評価値の大きい順に表示した例を示す。
【図１３】従来の予測方法の例を示す説明図。
【図１４】従来手法による予測結果および誤差評価の概念図。
【符号の説明】
【００７８】
１：予測値
２：エラーバー
３：予測シナリオ
４：予測シナリオの他の例
１０１：過去の実績データ
１０２：過去の予測データ
１０３：誤差計算機能
１０４：誤差データ
１０５：分散共分散計算機能
１０６：分散共分散行列
１１１：乱数発生機能
１１２：誤差シナリオ作成機能
１１３：予測シナリオ作成機能
１１４：予測データ
１１５：予測手法
１１６：予測シナリオ
１２１：気象データ
１２２：イベントデータ
１２３：日タイプデータ
１２４：データ選択機能
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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