(57)【要約】【課題】  顧客分類基準により全体使用量を含み、産業種別及び契約種別に短期電力消費量を１５分単位で予測し予測された模型らを比較して、最適の短期予測値を選定することで、合理的な電力消費政策を支援してピック予測及び管理のための道具を提供する。【解決手段】  開始された本発明の顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システムは、ロードプロファイルを入力を受け、顧客基準負荷（ＣＢＬ：Ｃｕｓｔｏｍｅｒ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ  Ｌｏａｄ）推定方法を提供する顧客基準負荷推定部、ロードプロファイルを利用して顧客基準負荷によって顧客基準部下推定方法を適用して顧客基準負荷を推定して推定値を算出する顧客基準負荷処理部、及びロードプロファイルと推定値を比較して誤差値を算出する顧客基準負荷検証部を含む。【選択図】      図１
2010081783.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロードプロファイルの入力を受け、顧客基準負荷（ＣＢＬ：Ｃｕｓｔｏｍｅｒ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ  Ｌｏａｄ）推定方法を提供する顧客基準負荷推定部；
前記ロードプロファイルを利用して顧客基準負荷を算定するための条件を選択する期間選択部；
前記ロードプロファイルと前記条件によって前記顧客基準負荷推定方法を適用して前記顧客基準負荷を推定して推定値を算出する顧客基準負荷処理部；及び
前記ロードプロファイルと前記推定値を比較して誤差値を算出する顧客基準負荷検証部；を含む顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システム。
【請求項２】
請求項１において、前記ロードプロファイルは関係型のデータベースで変換された１５分間隔ロードプロファイルである顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システム。
【請求項３】
請求項１において、前記顧客基準負荷推定方法は、
予測日直前ｎ（ｎ＝１０，５，３）日間の平均ロードプロファイルを活用した方法、及び予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少を除外した８日間の平均ロードプロファイルを活用した方法のうち、少なくとも一つを含む顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システム。
【請求項４】
請求項３において、前記予測日直前ｎ日間の平均ロードプロファイルを活用した方法は
【数１６】
2010081783.tif 000018
を利用して始点ｔで前記推定値Ｆｔを算出して、Ｄｔは始点ｔで実際ロードプロファイルで、ａは外部相関指数を表す顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システム。
【請求項５】
請求項３において、予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少ロードプロファイルを除外した８日間の平均ロードプロファイルを活用した方法は
【数１７】
2010081783.tif 000019
を利用して始点ｔで前記推定値Ｆｔを算出して、Ｄｔは始点ｔで実際ロードプロファイルで、Ｄｍａｘは前記最大ロードプロファイルで、Ｄｍｉｎは前記最少ロードプロファイルで、ａは外部相関指数を表す顧客基準算出のための負荷予測比較分析システム。
【請求項６】
請求項１において、
上記条件は、前記推定値を算出する分析対象期間とイベント時間、及び電力使用の節減量に対する節減額算定のためのインセンティブのうち、少なくとも一つを含む顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システム。
【請求項７】
請求項１において、
前記ロードプロファイルを入力を受け、前記ロードプロファイルの未来値予測方法を提供する短期需要予測部；
前記未来値予測方法の変数とオプションを利用して電力使用量を予測する予測処理部；及び
顧客分類基準によって全体使用量、産業種別及び契約種別短期電力消費量を予測して、予測された模型を比較して短期予測模型を選定する予測検証部；をさらに含む顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システム。
【請求項８】
請求項６において、
前記未来値予測方法は、
予測日直前１０日間の平均ロードプロファイルを活用した方法、予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少ロードプロファイルを除外した８日間の平均を活用した方法、時系列分析方法のうちの少なくとも一つの方法を含み、
前記時系列分析方法は移動平均法（Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｍｅｔｈｏｄ）、指数平滑法（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ）及び自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ：Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｍｏｖｉｎｇ-Ａｖｅｒａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ）模型のうちの少なくとも一つを含む顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システム。
【請求項９】
請求項８において、
前記移動平均法は、
【数１８】
2010081783.tif 000020
を利用して始点ｔで前記未来値をＦｔ算出して、ｍは移動平均期間で、Ｄｔは前記始点ｔで実際値を表して、
前記移動平均期間は測定期間内での一期間後の予測誤差の平均平方の合計を最少にする値で決定され最適に選択され、前記予測誤差は（Ｄｔ−Ｆｔ）である顧客基準負荷算出のための予測負荷分析システム。
【請求項１０】
請求項８において、
前記指数平滑法は、
【数１９】
2010081783.tif 000021
を利用して始点ｔで前記未来値Ｆｔを算出して、前記Ｆｔ-1は始点ｔ-1で前記未来値で、前記ａは平滑常数で、（Ｄｔ-1-Ｆｔ-1）は始点ｔ-1での予測誤差を表す顧客基準負荷算出のための予測比較分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は負荷予測比較分析システムに関し、より詳細には顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、顧客基準負荷（ＣＢＬ：Ｃｕｓｔｏｍｅｒ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ  Ｌｏａｄ）推定方法には過去１５分ロードプロファイル（Ｌｏａｄ  Ｐｒｏｆｉｌｅ）データを使用して予測施行日の各時間帯別の基準負荷を選定して推定する方法（平均値、気候要素を考慮したＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎモデル）がある。
【０００３】
平均値を適用して推定する方法には１０-Ｄａｙ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ、８-Ｄａｙ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ、５-Ｄａｙ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ、３-Ｄａｙ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ、時系列分析方法などがあるので、この方法では運営環境と気候条件によって負荷特性が変わるので、季節的な要因と環境要因（温度、湿度、不快指数）の相関関係を分析して適合な調停要素と比率を適用しなければならない。
【０００４】
また、統計的な分析技法である時系列分析（移動平均法、指数平滑法、自己回帰移動平均模型）を利用して顧客基準負荷を推定できることもある。
【０００５】
従来、アメリカなどでは上述したようにいろいろな顧客基準負荷推定方法を使用して需要者の負荷節減算出と検証に利用しているが、国内に適用するためには国内に電力産業環境に合う信憑性ある手続きが必要で、各需要者別に需要特性に適合に、歪曲しない基準負荷を設定する必要性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は上述した必要性によって案出されたものであり、市場志向的な需要管理技法である需要応答（ＤＲ：Ｄｅｍａｎｄ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）システムで、負荷切替イベント施行に対する効率的な効果分析と負荷切替量算出の基準となる顧客基準負荷を予測して、予測されたロードプロファイルとリアルタイムロードプロファイルの誤差を比較し最少の誤差値を適用した最適の顧客基準負荷推定方法を提供することで、顧客基準負荷推定方法対する信頼度を改善することにその目的がある。
【０００７】
また、本発明は顧客分類基準により、全体使用量を含み、産業種別及び契約種別に短期電力消費量を１５分単位で予測して予測された模型らを比較して最適の短期予測値を選定することで、合理的な電力消費政策を支援してピック予測及び管理のための道具を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システムは、ロードプロファイルの入力を受け、顧客基準負荷（ＣＢＬ：Ｃｕｓｔｏｍｅｒ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ  Ｌｏａｄ）推定方法を提供する顧客基準負荷推定部と；前記ロードプロファイルを利用して顧客基準負荷を算定するための条件を選択する期間選択部と；前記ロードプロファイルと前記条件によって前記顧客基準負荷推定方法を適用して前記顧客基準負荷を推定して推定値を算出する顧客基準負荷処理部と；前記ロードプロファイルと前記推定値を比較して誤差値を算出する顧客基準負荷検証部とを含む。
【０００９】
ここで、前記ロードプロファイルは関係型データベースで変換された１５分間隔のロードファイルである。
【００１０】
また、前記顧客基準負荷推定方法は、予測日直前ｎ（ｎ＝10、5、3）日間の平均ロードプロファイルを活用した方法、及び予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少ロードファイルを除外した８日間の平均ロードプロファイルを活用した方法のうちの少なくとも、一つを含む。
【００１１】
また、前記予測日直前ｎ日間の平均ロードプロファイルを活用した方法は
【００１２】
【数１】
2010081783.tif 000003
を利用して始点ｔで前記推定値Ｆｔを算出して、Ｄｔは始点ｔで実際のロードプロファイルで、ａは外部相関指数を表す。
【００１３】
また、前記予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少ロードプロファイルを除外した８日間の平均ロードプロファイルを活用した方法は
【００１４】
【数２】
2010081783.tif 000004
を利用して始点ｔで前記推定値Ｆｔを算出して、Ｄｔは始点ｔで実際ロードプロファイルで、Ｄｍａｘは前記最大ロードプロファイルで、Ｄｍｉｎは前記最少ロードプロファイルで、ａは外部相関指数を表す。
【００１５】
また、前記条件は、前記推定値を算出する分析対象期間とイベント時間、及び電力使用節減量に対する節減額算定のためのインセンティブのうちの少なくとも一つを含む。
【００１６】
本発明の顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システムは、前記ロードプロファイルの入力を受け、前記ロードプロファイルの未来値予測方法を提供する短期需要予測部と；前記未来値の予測方法の変数とオプションを利用して電力使用量を予測する予測処理部と；顧客分類基準によって全体使用量、産業種別及び契約種別の短期電力消費量を予測して予測した模型を比較して短期予測模型を選定する予測検証部とをさらに含むことができる。
【００１７】
また、前記未来値予測方法は、予測日直前１０日間の平均ロードプロファイルを活用した方法、予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少ロードプロファイルを除外した８日間の平均を活用した方法、時系列分析方法のうちの少なくとも一つの方法を含んで、前記時系列分析方法は移動平均法（Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｍｅｔｈｏｄ）、指数平滑法（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ）及び自己回帰移動平均法（ＡＲＭＡ：Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｍｏｖｉｎｇ−Ａｖｅｒａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ）模型のうちの少なくとも一つを含む。
【００１８】
また、前記移動平均法は、
【００１９】
【数３】
2010081783.tif 000005
を利用して始点ｔで前記未来値Ｆｔを算出して、ｍは移動平均期間で、Ｄｔは前記始点ｔで実際値を表して、前記移動平均期間は測定期間内での一期間後の予測誤差の平均平方の合計を最少にする値に決定されて、最適に選択され、前記予測誤差は（Ｄｔ−Ｆｔ）である。
【００２０】
また、前記指数平滑法は、
【００２１】
【数４】
2010081783.tif 000006
を利用して始点ｔで前記未来値Ｆｔを算出して、前記Ｆｔ-１は始点ｔ-１で前記未来値で、前記ａは平滑常数で、（Ｄｔ-1-Ｆｔ-1）は始点ｔ-１での予測誤差を表す。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の顧客基準負荷算出のための負荷予測比較分析システムは、予測されたロードプロファイとリアルタイムロードプロファイルの誤差を比較して最適の顧客基準負荷を推定できるので、電力市場の需要資源を通じた新しい付加価値を創出して、電力市場及び電力系統の多様な変化に効率的で能動的に対応して、電力需要資源を予測して合理的な消費を誘導できる。
【００２３】
また、本発明は実際需要者の電力消費データを基盤に電力需要量を予測してその信頼性を増加させ、最適の１５分の短期予測値を提供することで、合理的な電力消費政策を支援して、ピック予測及び管理のための道具として活用できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施例による負荷予測比較分析システムの構成ブロック図である。
【図２】図１の顧客基準負荷処理部と顧客基準負荷検証部が選択された条件によってイベント実行当日の実質利得をシミュレーションする過程を示す。
【図３】図１の顧客基準負荷処理部と顧客基準負荷検証部が選択された条件によってイベント実行当日の実質利得をシミュレーションする過程を示す。
【図４】図１の予測処理部と予測検証部の使用量予測と最適の短期予測模型の選定をシミュレーションする過程を示す。
【図５】図１の予測処理部と予測検証部の使用量予測と最適の短期予測模型の選定をシミュレーションする過程を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、添付した図面を参照して、本発明の望ましい実施例について本発明に属する技術分野で通常の知識を持つ者が簡単に実施できるように詳細に説明する。
【００２６】
図１は本発明の一実施例による負荷予測比較分析システムの構成ブロック図である。図１を参照するに、本発明の一実施例による負荷予測比較分析システム１００は、ロードプロファイル翻訳機１１０、顧客基準負荷推定部１２０、期間選択部１３０、顧客基準負荷処理部１４０、顧客基準負荷検証部１５０、短期需要予測部１６０、予測処理部１７０、予測検証部１８０及び予測ビューア１９０を含む。
【００２７】
ロードプロファイル翻訳機（Ｌｏａｄ  Ｐｒｏｆｉｌｅ  ＤＢ  Ｔｒａｎｓｌａｔｏｒ）１１０は実時間１５分間隔ロードプロファイル（Ｌｏａｄ  Ｐｒｏｆｉｌｅ  Ｄａｔｅ）を関係型のデータベースで変換してロードプロファイルデータ１１２に貯蔵する。
【００２８】
リアルタイム１５分間隔のロードプルファイルは顧客基準負荷（ＣＢＬ：Ｃｕｓｔｏｍｅｒ  Ｂａｓｅｌｉｎｅ  Ｌｏａｄ）推定及び未来の短期需要予測（Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ）に適用するためのことで、需要者の電子式電力量の計で発生する時間間隔需要データである。需要者は１３万５０Ｋｗ以上高圧顧客である。
【００２９】
顧客基準負荷推定部１２０はロードプロファイルデータベース１１２から１５分ロードプロファイルを入力値として受け取り、顧客基準負荷推定方法を提供する。
【００３０】
例えば、顧客基準負荷推定部１２０は予測日直前１０日間の平均ロードプロファイルを活用した方法、予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少ロードプロファイルを除外した８日間の平均を活用した方法、予測日直前５日間の平均ロードプロファイルを活用した方法及び予測日直前３日間の平均ロードプロファイルを活用した方法を提供できる。
【００３１】
予測日を基準に適用される期間は週末及び公休日、イベント実行日を除外した平日のみ、適用することがいい。
【００３２】
このような推定方法は過去の資料に対する同一な重要度を付与して、過去の資料が未来を表す指標だと仮定に根拠する。
【００３３】
前記期間選択部１３０はロードプロファイルデータベース１１２に構築された需要側の１５分間隔ロードプロファイルを利用して顧客基準負荷を算定するための分析対象期間とイベント時間、インセンティブを選択できる。
【００３４】
ここでインセンティブは電力使用節減量に対する節減額算定のためである。
【００３５】
顧客基準負荷処理部１４０はロードプロファイルデータベース１１２に構築される需要側の１５分間隔ロードプロファイルと期間選択部１３０から提供される選択条件によって、顧客基準負荷推定部１２０で提供される顧客基準負荷推定方法のうち、選択された顧客基準負荷推定方法を適用して顧客基準負荷を推定する。
【００３６】
ここで、推定された顧客基準負荷は短期ロードプロファイルである。
【００３７】
顧客基準負荷検証部１５０は顧客基準負荷処理部１４０によって算出された推定値とロードプロファイルデータベース１１２のリアルタイム１５分のロードプロファイルを比較分析して、誤差値を算出して、実時間電力使用量、節減量、インセンティブ額、二酸化炭素（ＣＯ２）排出量の情報を提供する。
【００３８】
ここで誤差値は予測日の実際ロードプロファイルＤｔと推定されたロードプロファイルＦｔの差異である予測誤差ｅｔを意味する。すなわち、ｅｔはＤｔ−Ｆｔで計算できる。
【００３９】
また、顧客基準負荷検証部１５０は算出された結果値（誤差値）の趨勢と誤差検証を把握するための資料らをグラフィック使用者インターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を通じて図表化して提供できる。
【００４０】
図２及び図３は顧客基準負荷処理部と顧客基準負荷検証部が選択された条件によってイベント実行当日の利得をシミュレーションする過程を示す。
【００４１】
このようなシミュレーション結果を基に本実施例負荷予測比較分析システムは需要可別で最適の顧客基準負荷推定方法を決定でき、１５分間隔電力需要予測値と節減量（額）を提供して需要者の合理的なエネルギー使用に対する戦略を支援する機能を遂行できる。
【００４２】
また、イベント期中予測量と節減量、インセンティブ額、二酸化炭素（ＣＯ２）算出量などの総合的な分析機能を提供する。
【００４３】
短期需要予測部１６０は予測日直前１０日間の平均ロードプロファイルを活用した方法、予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少を除外した８日間の平均を活用した方法、時系列分析方法を利用して短期需要を予測できる。
【００４４】
時系列分析方法は移動平均法（Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ  Ｍｅｔｈｏｄ）、指数平滑法（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  Ｍｅｔｈｏｄ）、自己回帰移動平均（ＡＲＭＡ：Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｍｏｖｉｎｇ−Ａｖｅｒａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ）模型を含む。
【００４５】
このような方法は不規則変動を平滑させ、ロードプロファイルの未来値を予測する方法であるが、ロードプロファイルに対する事前分析結果、測定されたロードプルファイルの各時間帯別の平均水準が多く変わらないので、すなわち、不規則変動のみを含む特性を持つので、このような水平的な系列（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ  ｓｅｒｉｅｓ）については前記と同じ方法を適用できる。
【００４６】
予測処理部１７０は短期需要予測部１６０で使用されるいろいろな変数らとオプションらを利用して電力使用量を予測して、その結果を登録する機能を実行する。
【００４７】
予測検証部１８０は予測処理部１７０で使用される顧客分類基準により全体使用量を含み、産業種別及び契約種別で短期電力消費量を１５分単位で予測して予測された模型らを比較して最適の短期予測模型を選定する。
【００４８】
また、予測検証部１８０は算出された結果値の趨勢をグラフィック使用者インターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を通じて図表化して提供できる。
【００４９】
図４及び図５は予測処理部と予測検証部の使用量予測と最適の短期予測模型選定をシミュレーションする課程を示す。
【００５０】
図４及び図５に示されたように、本実施例のシステムは高圧顧客全体または産業種別、契約種別で予測方法によって１０日間の１５分需要予測値を提供して、電力事業者の電力購入政策と電力料金を算出するための資料として活用することができる。
【００５１】
予測ビューア１９０は顧客基準負荷検証部１５０と予測検証部１８０から分析された結果の伝達を受け、保存したり、レポートを生成する。
【００５２】
次に、顧客基準負荷推定部１２０が提供する顧客基準負荷推定方法についてさらに詳しく説明する。
【００５３】
まず、予測日直前１０日間のロードプロファイルを活用する方法は次の式（１）のように表すことができる。
【００５４】
【数５】
2010081783.tif 000007
式（１）で、Ｆｔは過去１０日のロードプロファイルを基で推定した予測日の推定値を表して、Ｄｔは始点ｔでの実際値を表して、ａは外部相関指数を表す。外部相関指数は温度、湿度、不快指数、販売価格相関指数などを含む。
【００５５】
次に、予測日直前１０日間のロードプロファイルのうちの最大及び最少ロードプロファイルを除外した８日間の平均を活用した方法は次の式（２）のように表すことができる。
【００５６】
【数６】
2010081783.tif 000008
式（２）でＤｍａｘは最大ロードプロファイルを表して、Ｄｍｉｎは最少ロードプロファイルを表す。
【００５７】
次に、予測日直前５日間のロードプロファイルを活用した方法は次の式（３）と同じように表すことできる。
【００５８】
【数７】
2010081783.tif 000009
最後に、予測日直前３日間のロードプロファイルを活用した方法は次の式（４）と同じように表すことができる。
【００５９】
【数８】
2010081783.tif 000010
短期需要予測部１６０が利用した予測方法をさらに詳しく説明する。一実施例で時系列分析方法のうちの移動平均法（Ｍｏｖｉｎｇ  Ａｖｅｒａｇｅ）による方法は次の式（５）のように表すことができる。
【００６０】
【数９】
2010081783.tif 000011
式（５）で、Ｆｔは始点ｔで予測値を表して、Ｄｔは始点ｔでの実際値を表して、ｍは移動平均期間を表す。すなわち、移動平均法は現在始点がｔである場合に次の始点の予測値は最近のｍ期間の間の移動平均で予測する方法である。
【００６１】
このような移動平均法は上述した１０日平均法であるが、最大、最少を除外した８日平均法とは違って移動平均期間であるｍによって予測値が違ってくる。
【００６２】
特に、移動平均期間を長くするほど偶然要因がさらに多く相殺されて予測値は一定になるが、需要の実際変化には遅く反応できる。
【００６３】
従って、移動返金期間は予測の安定性と需要変化に反応する相反関係を適切に考慮して最適に選択される。
【００６４】
移動平均期間の最適選択方法は測定期間内での一期間後の予測誤差の平均平方の合計を最少にするｍ値で決定して得られるし、これを数式で表すと、次の式（６）と同じである。
【００６５】
【数１０】
2010081783.tif 000012
式（６）で、予測期間ｍを４で仮定した時、予測誤差の平均平方の合計を計算すると、次の式（７）と同じである。
【００６６】
【数１１】
2010081783.tif 000013
上述したように、予測期間によって予測値が違ってくるので、移動平均期間ｍは最適に選択されることが望ましい。
【００６７】
次に、時系列分析方法のうち、指数平滑法（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ  Ｓｍｏｏｔｈｉｎｔ  Ｍｅｔｈｏｄ）は移動平均を計算するための最近ｍの期間の測定値のみを使用して、また、これらに対して、同一な加重値を付与する移動平均法の短点を補完する方法として、次の式（８）と同じように表すことができる。
【００６８】
【数１２】
2010081783.tif 000014
ここで、ａは平滑常数（Ｓｍｏｏｔｈｉｎｇ  Ｃｏｎｓｔａｎｔ）として、０と１間の値を持ち、現在測定された需要に対する相対的な加重値を表す。平滑常数は平滑の程度と予測値と実際値との差異に反応する速度を決定して、平滑常数の値が大きいほど予測値は需要変化にさらに多く反応する。従って、平滑常数の値が小さいほど平滑の効果は大きくなる。
【００６９】
式（８）は次の式（９）と同じように簡単に表す。
【００７０】
【数１３】
2010081783.tif 000015
式（９）でＤｔ-1-Ｆｔ-1は始点ｔ-1での予測誤差ｅｔを意味して、始点ｔでの予測値Ｆｔは始点ｔ-1での予測値Ｆｔ-1とその始点の（ａｘ予測誤差）の合計であることがわかる。従って、ａ、Ｄｔ-1、Ｆｔ-1が与えられるとＦｔが計算される。
【００７１】
時系列分析方法のうち、自己回帰移動平均模型（ＡＲＭＡ）は自己回帰部分ＡＲ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）と移動平均部分ＭＡ（Ｍｏｖｉｎｇ−Ａｖｅｒａｇｅ）を同時に含む確率過程でＡＲＭＡ（ｐ、ｑ）模型の一般的な形態は次の式（１０）と同じである。
【００７２】
【数１４】
2010081783.tif 000016
あるいは、
【００７３】
【数１５】
2010081783.tif 000017
ここで、Ф(Ｂ)はＡＲ（Ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ）（ｐ）過程の演算子としてФｐ（Ｂ）＝1−Ф1Ｂ-・・・−ФｐＢｐでθ（Ｂ）ＭＡ（Ｍｏｖｉｎｇ−Ａｖｅｒａｇｅ）（ｑ）過程の演算子としてθｑ（Ｂ）＝1−θ1Ｂ-・・・−θｑＢｑである。また、ｅｔは平均分算0σ2ｅである白色雑音過程である。
【００７４】
ＡＲＭＡ（ｐ、ｑ）模型の自己相関関数（ＡＣＦ：Ａｕｔｏ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）はＡＲ（ｐ）模型のように時差ｑ以降に指数的に減少する。これはＡＲＭＡ自己相関関数は自己回帰母数らのみ、依存するからである。ＡＲＭＡ模型はどのような特別なケースとしてＭＡ模型を含むからＡＲＭＡ模型の方の自己相関関数（ＰＡＣＦ：Ｐａｒｔｉａｌ  Ａｕｔｏ  Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）は指数的な減少とФ（Ｂ）＝0とθ（Ｂ）＝0の値らに依存するサイン曲線によって混合形態を見せる。一実施例で適用した方法らは実際の需要者の１５分インターバルロードプロファイルを使用して、全体需要者、契約種別及び産業分類別で短期電力需要を予測できる。
【００７５】
以上、説明した本発明の詳細な説明では本発明の望ましい実施例を参照して説明したが、当該技術分野に通常の知識を持つ者なら、後述される特許請求範囲に記載された本発明の思想及び技術領域から逸脱しない範囲内で本発明を多様に修正及び変更させることが理解できる。従って、本発明の技術的範囲は明細書の詳細な説明に記載された内容に限定されるのではなく、特許請求範囲によって決めなければならない。
【符号の説明】
【００７６】
１００  負荷予測比較分析システム
１１０  ロードプロファイル翻訳機
１１２  ロードプロファイルデータベース
１２０  顧客基準負荷推定部
１３０  期間選択部
１４０  顧客基準負荷処理部
１５０  顧客基準負荷検証部
１６０  短期需要予測部
１７０  予測処理部
１８０  予測検証部
１９０  予測ビューア
【図１】
2010081783.tif 000022
【図２】
2010081783.tif 000023
【図３】
2010081783.tif 000024
【図４】
2010081783.tif 000025
【図５】
2010081783.tif 000026