(57)【要約】【課題】予測精度が低下するという問題を解決することが可能な予測装置を提供する。【解決手段】記憶部４は、時間とともに変動する予測対象に関する時系列データと、時系列データにて示される複数の時点の値のうちのそれぞれ異なる時点の値である使用値を用いて、予測対象における予測対象時点の値である対象値を予測する複数の予測モデルとを記憶する。演算処理部５は、時系列データにて示される各予測モデルにて用いられる使用値と基準値に基づいて、複数の予測モデルの中から対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルを選択する。【選択図】図１
2014157457.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間とともに変動する予測対象に関する時系列データと、前記時系列データにて示される複数の時点の値のうちのそれぞれ異なる時点の値である使用値を用いて、前記予測対象における予測対象時点の値である対象値を予測する複数の予測モデルとを記憶する記憶部と、
各予測モデルにて用いられる使用値と基準値とに基づいて、前記複数の予測モデルの中から前記対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルを選択する演算処理部と、を有する予測装置。
【請求項２】
前記時系列データは、前記予測対象における過去の複数の時点のそれぞれの値である過去値と、前記予測対象に関連する関連対象における過去の複数の時点のそれぞれの値である関連過去値と、前記関連対象における前記予測対象時点の予測値である関連予測値と示し、
前記複数の予測モデルには、前記関連予測値のみを前記使用値として用いて前記対象値を予測する絶対量予測モデルと、前記関連予測値と前記予測対象時点の所定期間前のリファレンス時点の過去値および関連過去値とを前記使用値として用いて前記対象値を予測する相対量予測モデルとがある、請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記演算処理部は、前記複数の予測モデルのいずれかを基準モデルとして用いて予測した対象値を前記基準値として算出する、請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記演算処理部は、前記基準値と前記使用値に基づいて、前記予測モデルごとに、当該予測モデルによる対象値の予測精度と、他の予測モデルによる対象値の予測精度との高低を評価し、前記予測精度が高いと評価された数が最も多い予測モデルを前記使用モデルとして選択する、請求項３に記載の予測装置。
【請求項５】
前記演算処理部は、前記絶対量予測モデルの予測精度と前記相対量予測モデルの予測精度との高低を評価する場合、前記時系列データに応じた閾値を算出し、前記基準値と前記リファレンス時点の過去値との差分の絶対値が前記閾値以上か否かを判断し、前記絶対値が前記閾値以上の場合、前記絶対量予測モデルの予測精度が前記相対量予測モデルの予測精度より高いと評価し、前記絶対値が前記閾値未満の場合、前記絶対量予測モデルの予測精度が前記相対量予測モデルの予測精度より低いと評価する、請求項４に記載の予測装置。
【請求項６】
前記演算処理部は、過去における所定の複数の時点のそれぞれについて、当該時点の過去値と、当該時点の前記所定期間前の時点の過去値との差分を求め、各差分の絶対値の平均値を前記閾値として算出する、請求項５に記載の予測装置。
【請求項７】
前記演算処理部は、前記閾値として所定の初期値を用いたときに前記予測精度が高いと評価される予測モデルを暫定モデルとして用いて、過去における所定の複数の時点のそれぞれについて、当該時点における前記予測対象の値を過去対象値として予測し、かつ、当該過去対象値と当該時点の過去値との誤差を算出し、各誤差に基づいて、前記閾値を算出する、請求項５に記載の予測装置。
【請求項８】
前記演算処理部は、各誤差の絶対値の和が最小となるように、前記閾値を算出する、請求項５に記載の予測装置。
【請求項９】
前記演算処理部は、各誤差の２乗和が最小となるように、前記閾値を算出する、請求項５に記載の予測装置。
【請求項１０】
時間とともに変動する予測対象に関する時系列データと、前記時系列データにて示される複数の時点の値のうちのそれぞれ異なる時点の値である使用値を用いて、前記予測対象における予測対象時点の値である対象値を予測する複数の予測モデルとを記憶し、
各予測モデルにて用いられる使用値に基づいて、前記複数の予測モデルの中から前記対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルを選択する、予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時間とともに変動する予測対象の値を予測する技術に関し、特には、時間とともに変動する環境に関連して変動する予測対象の値を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
商品や株式などの需要のような時間とともに変動する対象の将来の値を予測することは、商品の販売計画を決定したり、株式を購入したりする際に重要となる。特に、家、ビルおよび地域などで消費される電力量や、太陽光発電システムや風力発電システムのような再生可能エネルギーを用いた発電システムによる発電量を予測することは、発電設備、蓄電設備および負荷機器を制御したり、それらの運転計画を決定したりする上で非常に重要である。
【０００３】
特許文献１には、上記のような時間とともに変動する対象の値を予測する技術である日負荷曲線予測方法がある。
【０００４】
特許文献１に記載の日負荷曲線予測方法は、ニューラルネットワークを用いて予測対象日の需要電力量を予測するものであり、図７に示すように、学習ステップＳＢ１と、想起ステップＳＢ２と、算出ステップＳＢ３とを含む。
【０００５】
具体的には、先ず、学習ステップＳＢ１において、過去の需要電力量に関するデータ（需要電力量自体および気象データなど）をニューラルネットワークに学習させる。
【０００６】
続いて、想起ステップＳＢ２において、予測対象日の需要電力量に関するデータと、予測対象日の前日の需要電力量に関するデータとをニューラルネットワークに入力して、予測対象日の需要電力量と予測対象日の前日の需要電力量との差分を予測する。
【０００７】
そして、算出ステップＳＢ３において、上記の差分と、前日の需要電力量とに基づいて、予測対象日の需要電力量を算出する。
【０００８】
以上説明した日負荷曲線予測方法では、予測対象日の需要電力量に関するデータと、予測対象日の前日の需要電力量に関するデータとに基づいて、予測対象日の需要電力量を予測する予測モデル（本明細書では、前日相対電力量予測モデルと呼ぶ）が用いられていたが、特許文献１には、予測対象日の需要電力量に関するデータと、予測対象日の一週間の需要電力量に関するデータとに基づいて、需要電力量を予測する予測モデル（本明細書では、一週間前相対電力量予測モデルと呼ぶ）も開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許３３６０５２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
需要電力量のような種々の対象の値を予測する予測精度は、予測モデルが同一であっても、季節、時刻および気象などの環境に応じて変化する。このため、環境によっては、前日相対電力量予測モデルの予測精度が一週間前相対電力量予測モデルの予測精度よりも高くなったり、一週間前相対電力量予測モデルの予測精度が前日相対電力量予測モデルの予測精度よりも高くなったりすることがある。
【００１１】
しかしながら、特許文献１には、前日相対電力量予測モデルと一週間前相対電力量予測モデルとをどのように使い分けるかについては記載されていない。このため、予測精度が低い予測モデルが使用されてしまい、予測精度が低下することがある。
【００１２】
なお、予測モデルとしては、上述した前日相対電力量予測モデルおよび一週間前相対電力量予測モデルだけでなく、予測対象日の需要電力量に関するデータに基づいて、その予測対象日の需要電力量を直接予測する予測モデル、予測対象日の需要電力量に関するデータと、予測対象日の二日前の需要電力量に関するデータとに基づいて、予測対象日の需要電力量を予測する予測モデル、予測対象日の予測対象時刻の需要電力量に関するデータと、予測対象時刻の一時間前の時刻の需要電力量に関するデータとに基づいて、予測対象時刻の需要電力量を予測する予測モデルなど様々なものが考えられる。
【００１３】
このように様々な予測モデルがある場合でも、当然ながら、特許文献１に記載の技術では、予測精度が低下するという問題を解決することはできない。
【００１４】
また、上記の問題は、需要電力量を予測する技術に限らず、時間とともに変動する予測対象の値を予測する技術に関して生じるものである。
【００１５】
本発明の目的は、上記の課題である、予測精度が低下するという問題を解決することが可能な予測装置および予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明による予測装置は、時間とともに変動する予測対象に関する時系列データと、前記時系列データにて示される複数の時点の値のうちのそれぞれ異なる時点の値である使用値を用いて、前記予測対象における予測対象時点の値である対象値を予測する複数の予測モデルとを記憶する記憶部と、各予測モデルにて用いられる使用値と基準値とに基づいて、前記複数の予測モデルの中から前記対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルを選択する演算処理部と、を有する。
【００１７】
本発明による予測方法は、時間とともに変動する予測対象に関する時系列データと、前記時系列データにて示される複数の時点の値のうちのそれぞれ異なる時点の値である使用値を用いて、前記予測対象における予測対象時点の値である対象値を予測する複数の予測モデルとを記憶し、各予測モデルにて用いられる使用値に基づいて、前記複数の予測モデルの中から前記対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルを選択する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、予測精度が高くすることが可能になる
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態における需要予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態における需要予測装置の動作の一例を説明するためのフローチャートである。
【図３】予測モデル勝敗表を示す図である。
【図４】翌日の電力需要曲線を予測することが可能な予測モデルを示す図である。
【図５】一時間先の電力需要を予測することが可能な予測モデルを示す図である。
【図６】本発明の一実施例における需要予測装置の効果の一例を説明するための図である。
【図７】関連技術の動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の説明では、同じ機能を有するものには同じ符号を付け、その説明を省略する場合がある。
【００２１】
図１は、本発明の一実施形態における需要予測装置の構成を示すブロック図である。図１に示す需要予測装置１０は、入力部１と、表示部２と、通信部３と、記憶部４と、演算処理部５とを備えた予測装置である。
【００２２】
なお、需要予測装置１０の各部は、バスラインやネットワーク網などを介して、他の各部と接続されている。また、需要予測装置１０は、ハードウェア構成、または、ハードウェア構成とソフトウェア構成との組み合わせにより実現されるが、以下では、ハードウェア構成とソフトウェア構成との組み合わせにより実現されるものとして説明する。
【００２３】
入力部１は、例えば、マウスおよびキーボードなどであり、需要予測装置１０の使用者から種々の情報を受け付ける。
【００２４】
表示部２は、例えば、ディスプレイなどであり、種々の情報を表示する。
【００２５】
通信部３は、図示していない外部装置と通信する。
【００２６】
記憶部４は、例えば、不揮発性メモリなどの記憶媒体であり、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部４は、演算処理部５の動作を規定するプログラム、入力部１が受け付けた入力情報、時間とともに変動する予測対象に関する時系列データ、時系列データを用いて予測対象の値を予測する複数の予測モデル、および、予測モデルを用いて予測された予測結果などを記憶する。
【００２７】
時系列データは、予測対象における過去の複数の時点のそれぞれの値である複数の過去値と、予測対象に関連する関連対象における過去の複数の時点のそれぞれの値である複数の関連過去値と、関連対象における予測対象時点の値である関連予測値とを示す。なお、予測対象は、株価、電力や商品などの需要量、および、再生可能エネルギーを用いた発電システムによる発電量などである。また、関連対象は、例えば、気温、雲量および気圧などの気象量である。
【００２８】
各予測モデルは、時系列データにて示される１以上の値を使用値として使用して、予測対象における予測対象時点の値である対象値を予測する。また、各予測モデルにて用いられる使用値は、それぞれ異なる時点の値である。予測対象時点は、予め定められた時点であり、例えば、明日などの特定の日でもよいし、明日のある時刻などの特定の時刻でもよい。
【００２９】
本実施形態では、予測モデルには、絶対量予測モデルと相対量予測モデルとがあるとする。絶対量予測モデルは、関連予測値のみを使用値として用いて、対象値を直接予測する予測モデルである。相対量予測モデルは、関連予測値と、予測対象時点の所定期間前のリファレンス時点における過去値および関連過去値とを使用値として用いて、対象値を予測する予測モデルである。具体的には、相対量予測モデルは、関連予測値と関連過去値とを用いて、対象値とリファレンス時点における予測対象の値との差分を予測し、その差分とリファレンス時点の過去値とに基づいて、対象値を予測する。リファレンス時点は、予測対象時点が特定の日であれば、特定の日より前の日となり、予測対象時点が特定の時刻であれば、特定の時刻より前の時刻となる。
【００３０】
相対量予測モデルは、一つでもよいし、複数でもよい。相対量予測モデルが複数ある場合、各相対量予測モデルにおける所定期間は、それぞれ異なっている、つまり、各相対量予測モデルのリファレンス時点はそれぞれ異なっているものとする。また、相対量予測モデルとしては、例えば、リファレンス時点を前日とする前日相対量予測モデル、リファレンス時点を二日前とする二日前相対量予測モデル、リファレンス時点を一週間前とする一週間前相対量予測モデル、リファレンス時点を１か月前とする１か月前相対量予測モデル、および、リファレンス時点を２５時間前とする２５時間前相対量予測モデルなどが挙げられるが、これらの例に限らない。
【００３１】
なお、予測モデルは、回帰分析のための予測演算式を用いた予測モデルでもよいし、ニューラルネットワークやサポートベクターのような学習型の予測モデルでもよい。
【００３２】
本実施形態では、記憶部４は、絶対量予測モデルと、複数の相対量予測モデルからなる相対量予測モデル群とを記憶しているものとする。
【００３３】
演算処理部５は、例えば、ＣＰＵであり、記憶部４に記憶されたプログラムを読み取り、その読み取ったプログラムを実行して、以下の処理を行う。
【００３４】
演算処理部５は、記憶部４に記憶された時系列データにて示される各予測モデルの使用値と所定の基準値とに基づいて、記憶部４に記憶された複数の予測モデルの中から、対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルを選択する。このとき、演算処理部５は、例えば、複数の予測モデルのいずれかを基準モデルとして用いて対象値を予測し、その予測した対象値を基準値として算出する。
【００３５】
具体的には、演算処理部５は、基準値および使用値に基づいて、予測モデルごとに、その予測モデルによる対象値を予測する予測精度と、他の予測モデルによる対象値を予測する予測精度との高低を評価し、複数の予測モデルの中から、予測精度が高いと評価された数が最も多い予測モデルを使用モデルとして選択する。
【００３６】
そして、演算処理部５は、選択した使用モデルを用いて、対象値を実際に予測し、その予測結果を記憶部４に記憶する。また、演算処理部５は、予測結果を、表示部２に表示してもよいし、通信部３を介して外部装置に送信してもよい。
【００３７】
次に需要予測装置１０の動作を説明する。
【００３８】
図２は、需要予測装置１０の動作の一例を説明するためのフローチャートである。
【００３９】
先ず、図２のステップＳ１において、演算処理部５は、記憶部４に記憶された複数の予測モデルから使用モデルの候補を選択する。
【００４０】
例えば、選択する予測モデルを示す情報を入力部１が受け付け、演算処理部５は、その情報に応じて使用モデルの候補を選択する。また、演算処理部５は、自由度調整済み決定係数などを用いた公知の統計的手法を用いて、予測モデルと時系列データとの整合性を評価し、その評価結果に基づいて使用モデルの候補を選択してもよい。また、演算処理部５は、絶対量予測モデルを必ず選択し、かつ、相対量予測モデル群から、入力部１が受け付けた情報または統計的手法による評価結果に基づいて１以上の相対量予測モデルを選択してもよい。
【００４１】
以下では、演算処理部５は、相対量予測モデル群内の１以上の相対量予測モデルと、絶対量予測モデルとを、使用モデルの候補として選択したものとする。また、選択された候補をまとめて予測モデル群と呼ぶ。
【００４２】
続いて、ステップＳ２において、演算処理部５は、予測モデル群内の予測モデルのいずれかを基準モデルとして用いて基準値を予測する。
【００４３】
例えば、演算処理部５は、記憶部４に記憶されている時系列データの各値を、基準モデルに学習させ、その後、対象値の予測に必要な使用値を基準モデルに入力して、基準値を予測する。なお、基準モデルを選択する方法は、特に限定されず、例えば、演算処理部５は、絶対量予測モデルを選択してもよいし、任意の予測モデルを選択してもよい。
【００４４】
そして、ステップＳ３において、演算処理部５は、時系列データに応じて、予測モデルの予測精度を評価するための閾値αiを算出する。このとき、演算処理部５は、相対量予測モデルごとに閾値αiを算出する。なお、iは、相対量予測モデルを示すインデックスである。また、閾値αiの具体的な算出方法は後述する。
【００４５】
その後、ステップＳ４において、演算処理部５は、ステップＳ３で算出した閾値αｉを用いて、予測モデル群の中から、対象値を予測する予測精度が最も高い最適な予測モデルを使用モデルとして選択する。
【００４６】
具体的には、演算処理部５は、先ず、予測モデルごとに、その予測モデルの予測精度と他の予測モデルの予測精度との高低を評価していき、図３に示すような予測モデル勝敗表を作成する。図３では、予測精度の高い予測モデルには、丸印が付けられ、予測精度の低い予測モデルにはバツ印が付けられている。
【００４７】
例えば、相対量予測モデル間の予測精度の高低を評価する場合、演算処理部５は、一方の相対量予測モデルのリファレンス時点における過去値と基準値の差と、他方の相対量予測モデルのリファレンス時点における過去値と基準値の差を比較し、その差の小さい方の相対量予測モデルの予測精度が、差の大きい方の相対量予測モデルの予測精度よりも高いと評価する。なお、図３には、前日相対量予測モデルと一週間前相対量予測モデルとの間の予測精度の高低が評価された例が示されている。
【００４８】
また、相対量予測モデルと絶対量予測モデルとの間の予測精度の高低を評価する場合、演算処理部５は、相対量予測モデルのリファレンス時点における過去値と基準値との差分の絶対値がその相対量予測モデルの閾値αｉ以上か否かを判断する。そして、演算処理部５は、上記の絶対値が閾値αｉ以上の場合、絶対量予測モデルの予測精度が相対量予測モデルの予測精度よりも高いと評価し、上記の絶対値が閾値αｉ未満の場合、絶対量予測モデルの予測精度が相対量予測モデルの予測精度よりも低いと評価する。
【００４９】
予測モデル勝敗表が完成すると、演算処理部５は、予測モデル勝敗表に基づいて、予測精度が高いと評価された数が最も多い予測モデルを使用モデルとして選択する。例えば、図３に示す予測モデル勝敗表が作成された場合、演算処理部５は、前日相対量予測モデルを使用モデルとして選択する。
【００５０】
なお、予測精度が高いと評価された数が最も多い予測モデルが複数あった場合、演算処理部５は、それらの予測モデル同士の評価において、予測精度が高いと評価された数が最も多い予測モデルを使用モデルとして選択する。
【００５１】
最後にステップＳ５において、演算処理部５は、ステップＳ４で選択した使用モデルを用いて、対象値を実際に予測し、その予測結果を記憶部４に記憶する。具体的には、演算処理部５は、記憶部４に記憶されている各値を、使用モデルに学習させ、その後、対象値の予測に必要な使用値を使用モデルに入力して、対象値を予測する。
【００５２】
次にステップＳ３における閾値αiを算出する処理についてより具体的に説明する。ここでは、閾値αiを算出するα導出方法として、以下の２種類の方法を挙げる。
【００５３】
第１のα導出方法では、演算処理部５は、過去における所定の複数の時点のそれぞれについて、その時点の過去値と、その時点の（対象となっている相対量予測モデルの）所定期間前の過去値との差分を求め、それらの差分の平均値の絶対値を閾値αｉとして算出する。
【００５４】
例えば、過去の複数の時点のそれぞれが日付および時間で表される場合、過去値をＰ実績、過去の複数の時点の日数をＮ、日付のインデックスをＤ、時間のインデックスをｔとすると、前日相対量予測モデルの閾値α前日相対量は
【００５５】
【数１】
2014157457.tif 000003
【００５６】
で表わされ、また、一週間前相対量予測モデルの閾値α一週間前相対量は、
【００５７】
【数２】
2014157457.tif 000004
【００５８】
で表わされる。
【００５９】
第２のα導出方法は、過去値に基づいてクロスバリデーション的（交差検定的）に閾値αiを算出する方法である。
【００６０】
具体的には、演算処理部５は、予測対象の過去の特定の時点における値を予測し、その予測結果と実際の過去値とを比較することで、閾値αｉを算出する。
【００６１】
以下、閾値αｉとして前日相対量予測モデルの閾値α前日相対量を算出する場合を例にとって説明する。
【００６２】
先ず、演算処理部５は、閾値α前日相対量として所定の初期値を用いて、ステップＳ４で説明した処理と同様な処理を行い、絶対量予測モデルと前日相対量予測モデルのうち予想精度が高いと評価された予測モデルを暫定モデルとして選択する。
【００６３】
その後、演算処理部５は、暫定モデルを用いて、過去における所定の複数の時点のそれぞれについて、その時点における予測対象の値を過去対象値Ｐ予測（Ｄ，α）として予測し、かつ、その時点の過去対象値Ｐ予測（Ｄ，α）とその時点の過去値Ｐ実績（Ｄ，α）との誤差を求める。
【００６４】
そして、演算処理部５は、各誤差に基づいて閾値α前日相対量を算出する。具体的には、演算処理部５は、各誤差の２乗和が最小となるような閾値α前日相対量を実際の閾値α前日相対量として算出する。
【００６５】
例えば、演算処理部５は、下記の式３のように、上記の誤差を示す評価関数ｆ（Ｄ，α）を設定し、その評価関数ｆ（Ｄ，α）に対して所定の最適化手法（例えば、遺伝的アルゴリズムまたは焼きなまし法など）を用いて、評価関数ｆ（Ｄ，α）の値が最小となるような閾値α前日相対量を実際の閾値α前日相対量として算出する。
【００６６】
【数３】
2014157457.tif 000005
【００６７】
なお、上記の例では、各誤差の二乗和が最小となる閾値α前日相対量を算出していたが、各誤差の絶対値の和が最小となる閾値α前日相対量を算出するなど、誤差の二乗和の代わりに、誤差を評価するための種々の指標を用いることができる。また、前日相対量予測モデルの閾値α前日相対量だけでなく、一週間前相対量予測モデルの閾値α一週間前相対量などの他の相対量予測モデルの閾値αｉについても同様な処理を行うことで算出することができる。
【００６８】
第２のα導出方法は、第１のα導出方法と比べて、計算コストが高くなるが、より適切な閾値αiを算出することが可能である。このため、第２のα導出方法は、予測精度の高低をより正確に評価することが可能になり、予測精度を高くすることが可能となる。
【００６９】
以上説明したように本実施形態によれば、各予測モデルの使用値に基づいて、対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルが選択されるので、予測精度を高くすることが可能になる。
【００７０】
また、本実施形態では、予測モデルごとに、予測モデルによる対象値の予測精度と、他の予測モデルによる対象値の予測精度との高低を評価し、予測精度が高いと評価された数が最も多い予測モデルを使用モデルとして選択するので、予測精度の高い使用モデルをより適切に選択することが可能になり、予測精度を高くすることが可能になる。
【実施例】
【００７１】
以下、上記実施形態の実施例として、ビルの翌日の電力需要曲線を予測する場合と、ビルの一時間先の電力需要量の値を予測する場合について、予測装置の動作を説明する。なお、電力需要曲線は、電力需要量の１時間ごとの値を示す。
【００７２】
なお、予測モデルとして、重回帰式を用いた予測モデルを採用し、予測対象は電力需要量であり、関連対象は、気温、雲量および気圧であるとする。しかしながら、関連対象は、上記の例以外にも、湿度、ビルの人数、ランチタイムか否かを示す情報などの取得可能なデータであればよい。また、予測モデルは、重回帰式を用いた予測モデルの代わりに、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンを用いた予測モデルでもよい。
【００７３】
図４は、ビルの翌日の電力需要曲線を予測することが可能な予測モデルを示す図であり、図５は、ビルの一時間先の電力需要量を予測することが可能な予測モデルを示す図である。図４および図５において、Ｐは電力需要量、Ｔは気温、Ｃは雲量、Ｐｒは気圧、Ｄは日付のインデックス（単位は日）、ｔは時間のインデックス（単位は時）、βは偏回帰係数を示す。予測対象時点は、予測対象日および予測対象時刻で示される。この場合、例えば、予測対象日の予測対象時刻の電力はＰ（Ｄ，ｔ）と表わされ、予測対象日の１日前の予測対象時刻の気温はＴ（Ｄ−１，ｔ）と表わされる。
【００７４】
翌日の電力需要曲線は予測対象日の前日に予測を行うのに対し、一時間先の電力需要は予測対象日の予測対象時刻の１時間前に予測を行うものとする。このため、翌日の電力需要曲線および一時間先の電力需要量の値の予測では、予測に使用される使用値がそれぞれ異なる。例えば、一時間先の電力需要の予測においては、予測対象日の予測対象時刻の１時間前の電力需要Ｐ（Ｄ,ｔ−1）を使用することができるが、翌日の電力需要曲線の予測においては１時間前の電力需要Ｐ（Ｄ,ｔ−1）を使用することができない。
【００７５】
また、図４および図５では、予測可能な予測モデルとして、絶対量予測モデルと、前日相対量予測モデルと、一週間前相対量予測モデルと、１か月前相対量予測モデルと、２５時間前相対量予測モデルとが示されている。なお、相対量予測モデルは、上記の例以外にも存在してもよい。
【００７６】
本実施例では、先ずステップＳ１において、演算処理部５は、入力部１が受け付けた情報に基づいて、絶対量予測モデルと前日相対量予測モデルとを使用モデルの候補として選択したとする。
【００７７】
その後、演算処理部５は、ステップＳ２において、絶対量予測モデルを基準モデルとして用いて、基準値として、予測対象日の予測対象時刻の電力需要量の値を予測し、さらにステップＳ３において閾値α前日相対量を算出する。
【００７８】
ここで、閾値α前日相対量を算出するα導出方法としては、第１のα導出方法を用いる。つまり、閾値α前日相対量は
【００７９】
【数４】
2014157457.tif 000006
【００８０】
と表される。
【００８１】
そしてステップＳ４において、演算処理部５は、記憶部４に記憶された一日前の予測対象時刻の電力需要量の値と、ステップＳ２で予測した予測対象時刻の電力需要量の値との差分の絶対値が閾値α前日相対量以上か否かを判断する。そして、演算処理部５は、上記の絶対値が閾値α前日相対量以上の場合、絶対量予測モデルの予測精度が一日前相対量予測モデルの予測精度よりも高いと評価し、上記の絶対値が閾値α前日相対量未満の場合、絶対量予測モデルの予測精度が一日前相対量予測モデルの予測精度よりも低いと評価する。本実施例では、使用モデルの候補は、絶対量予測モデルおよび一日前相対量予測モデルの２つなので、演算処理部５は、予測精度が高いと評価された候補を使用モデルとして選択する。
【００８２】
最後にステップＳ５において、演算処理部５は、ステップＳ４で選択した使用モデルを用いて、実際の対象値である予測対象日の予測対象時刻の電力需要の値を予測する。
【００８３】
なお、翌日の電力需要曲線は、予測対象時刻を１時間ずつずらしながら上記の処理を行うことで予測される。
【００８４】
図６は、都内のあるビルにおいて、本実施例の技術の効果の一例を説明するための図である。具体的には、図６では、本実施例の技術と関連技術のそれぞれにおける、一年間にわたる電力需要量の予測値と実測値との誤差である予測誤差がＭＡＰＥ(mean absolute percentage error)法を用いて評価されている。関連技術としては、絶対量予測モデルのみを用いた第１の関連技術、前日相対量予測モデルのみを用いた第２の関連技術、自由度調整済み決定係数を用いて、絶対量予測モデルと前日相対量予測モデルのいずれかを実際に予測に使用する予測モデルとして選択する第３の関連技術を示している。
【００８５】
図６にて示されたように本実施例の技術の予測誤差は、ビルの翌日の電力需要曲線を予測する場合でも、ビルの一時間先の電力需要量を予測する場合でも、最も小さい。したがって、本実施例の技術では、予想精度を高くすることが可能になっている。
【００８６】
なお、図６では、翌日の電力需要曲線を予測する場合には、第３の関連技術の予測誤差は、第２の関連技術の予測誤差よりも高く、一時間先の電力需要を予測する場合に、第３の関連技術の予測誤差は、第２の関連技術の予測誤差よりも低くなっている。これは、第３の関連技術では、適切に予測モデルを選択することができないことを示している。
【００８７】
また、本実施例では、第１のα導出方法を用いて閾値αを算出していたが、第２のα導出方法を用いれば、予測精度をさらに高くすることが可能になる。また、本実施例では、使用モデルの候補として選択された相対量予測モデルは前日相対量予測モデルだけであったが、複数の相対量予測モデルを使用モデルの候補として選択することで、さらに予測精度を向上させることが可能になる。
【００８８】
以上説明した実施形態および実施例は単なる一例であって、本発明はその構成および動作に限定されるものではない。
【００８９】
また、上記の実施形態および実施例の一部又は全部は、以下の付記のように記載することが可能であるが、以下には限定されない。
【００９０】
［付記１］
時間とともに変動する予測対象に関する時系列データと、前記時系列データにて示される複数の時点の値のうちのそれぞれ異なる使用値を用いて、前記予測対象における予測対象時点の値である対象値を予測する複数の予測モデルとを記憶する記憶部と、
前記時系列データにて示される各予測モデルの使用値に基づいて、前記複数の予測モデルの中から前記対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルを選択する演算処理部と、を有する予測装置。
【００９１】
［付記２］
前記時系列データは、前記予測対象における過去の複数の時点のそれぞれの値である過去値と、前記予測対象に関連する関連対象における過去の複数の時点のそれぞれの値である関連過去値と、前記関連対象における前記予測対象時点の予測値である関連予測値と示し、
前記複数の予測モデルには、前記関連予測値のみを前記使用値として前記対象値を予測する絶対量予測モデルと、前記関連予測値と前記予測対象時点の所定期間前のリファレンス時点の過去値および関連過去値とを前記使用値として前記対象値を予測する相対量予測モデルとがある、付記１に記載の予測装置。
【００９２】
［付記３］
前記演算処理部は、前記複数の予測モデルのいずれかを基準モデルとして用いて、前記対象値を基準値として予測し、前記基準値と前記使用値に基づいて、前記使用モデルを選択する、付記２に記載の予測装置。
【００９３】
［付記４］
前記演算処理部は、前記基準値と前記使用値に基づいて、前記予測モデルごとに、当該予測モデルによる対象値の予測精度と、他の予測モデルによる対象値の予測精度との高低を評価し、前記予測精度が高いと評価された数が最も多い予測モデルを前記使用モデルとして選択する、付記３に記載の予測装置。
【００９４】
［付記５］
前記演算処理部は、前記絶対量予測モデルの予測精度と前記相対量予測モデルの予測精度との高低を評価する場合、前記時系列データに応じた閾値を算出し、前記基準値と前記リファレンス時点の過去値との差分の絶対値が前記閾値以上か否かを判断し、前記絶対値が前記閾値以上の場合、前記絶対量予測モデルの予測精度が前記相対量予測モデルの予測精度より高いと評価し、前記絶対値が前記閾値未満の場合、前記絶対量予測モデルの予測精度が前記相対量予測モデルの予測精度より低いと評価する、付記４に記載の予測装置。
【００９５】
［付記６］
前記演算処理部は、過去における所定の複数の時点のそれぞれについて、当該時点の過去値と、当該時点の前記所定期間前の時点の過去値との差分を求め、各差分の絶対値の平均値を前記閾値として算出する、付記５に記載の予測装置。
【００９６】
［付記７］
前記演算処理部は、前記閾値として所定の初期値を用いたときに前記予測精度が高いと評価される予測モデルを暫定モデルとして用いて、過去における所定の複数の時点のそれぞれについて、当該時点における前記予測対象の値を過去対象値として予測し、かつ、当該過去対象値と当該時点の過去値との誤差を算出し、各誤差に基づいて、前記閾値を算出する、付記５に記載の予測装置。
【００９７】
［付記８］
前記演算処理部は、各誤差の絶対値の和が最小となるように、前記閾値を算出する、付記５に記載の予測装置。
【００９８】
［付記９］
前記演算処理部は、各誤差の２乗和が最小となるように、前記閾値を算出する、付記５に記載の予測装置。
【００９９】
［付記１０］
前記相対量予測モデルは、複数あり、各相対量予測モデルのリファレンス時刻はそれぞれ異なり、
前記演算処理部は、前記相対量予測モデル間の予測精度の高低を評価する場合、前記基準値と当該相対量予測モデルの一方のリファレンス時点の過去値との差分と、前記基準値と当該相対量予測モデルの他方のリファレンス時点の過去値との差分とを比較し、当該差分が小さい相対量予測モデルの予測精度が当該差分が大きい相対量予測モデルの予測精度より高いと評価する、付記５ないし９のいずれか１項に記載の予測装置
［付記１１］
時間とともに変動する予測対象に関する時系列データと、前記時系列データの複数の時点の値のうちのそれぞれ異なる使用値を用いて、前記予測対象における予測対象時点の値である対象値を予測する複数の予測モデルとを記憶し、
前記時系列データの前記複数の予測モデルのそれぞれの使用時点の値に基づいて、前記複数の予測モデルの中から前記対象値を実際に予測する予測モデルである使用モデルを選択する、予測方法。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明によれば、電力需要を予測するシステム、発電を予測するシステム、株価を予測するシステムなど時系列で表わされるデータを予測するシステムに適用することができる。
【符号の説明】
【０１０１】
１        入力部
２        表示部
３        通信部
４        記憶部
５        演算処理部
【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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