(57)【要約】【課題】デマンドの予測精度を高めること。【解決手段】デマンド予測システムは、コミュニティにおけるデマンドを予測する。このデマンド予測システムは、収集部、データベースおよび予測部を具備する。収集部は、複数のコミュニティごとのデマンド実績データを収集する。データベースは、複数のコミュニティごとのデマンド実績データを記録する。予測部は、指定されたコミュニティの指定された予測日におけるデマンドを、データベースに記録される複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて予測する。この予測部は複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて、予測されたデマンドを当該予測日に生じるイベントに対して補正する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コミュニティにおけるデマンドを予測するデマンド予測システムであって、
複数のコミュニティごとのデマンド実績データを収集する収集部と、
前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データを記録するデータベースと、
指定されたコミュニティの指定された予測日におけるデマンドを、前記データベースに記録される前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて予測する予測部とを具備し、
前記予測部は、前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて、前記予測されたデマンドを当該予測日に生じるイベントに対して補正する、デマンド予測システム。
【請求項２】
前記複数のコミュニティはクラウドコンピューティングシステムに接続され、
前記クラウドコンピューティングシステムは、前記収集部、前記データベースおよび前記予測部を備える、請求項１に記載のデマンド予測システム。
【請求項３】
コミュニティにおけるデマンドを予測するデマンド予測方法であって、
複数のコミュニティごとのデマンド実績データを収集し、
前記収集された前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データをデータベースに記録し、
指定されたコミュニティの指定された予測日におけるデマンドを、前記データベースに記録される前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて予測し、
前記予測することは、前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて、前記予測されたデマンドを当該予測日に生じるイベントに対して補正する、デマンド予測方法。
【請求項４】
コミュニティに備わるクライアント装置に通信回線を介して接続されるサーバにおいて、
複数のコミュニティごとのデマンド実績データを収集する収集部と、
前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データを記録するデータベースと、
指定されたコミュニティの指定された予測日におけるデマンドを、前記データベースに記録される前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて予測する予測部とを具備し、
前記予測部は、前記複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて、前記予測されたデマンドを当該予測日に生じるイベントに対して補正する、サーバ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、社会システムにおけるデマンドを予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人々が生活する社会（コミュニティ）は、例えば電力、水道、交通、鉄道、通信、およびビルなどの多様な社会インフラによって支えられている。一方、近年の環境意識の高まりや切迫したエネルギー事情により、社会のあらゆる分野における省エネルギー化を要求されている。人々に不便な生活を強いること無く省エネルギー化を図ることの可能な社会システムをどのようにして形成するか、活発に議論されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−８８７１４号公報
【特許文献２】特開２０００−９９１０４号公報
【特許文献３】特開２００５−１０２３６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
コミュニティにおけるエネルギー消費を最適化するには、そのコミュニティにおける所定期間のエネルギーの需要量（デマンド）を正確に予測する必要がある。コミュニティにエネルギーを供給する事業者にとっても、エネルギーを安定して供給するためにはデマンド予測の精度を高めることが重要である。  
既存の技術では、前年の同日、同曜日、あるいは前週の同曜日の実績などに基づいて、天気予報なども参照しつつ、予測対象日のデマンドを予測するようにしている。しかしながら過去の実績だけに基づく予測では、特異的に発生する変動（例えばゲリラ豪雨やコンサートの開催など）が考慮されず、予測の精度が劣化することがある。
【０００５】
そこで、目的は、予測精度を高めたデマンド予測システム、デマンド予測方法およびサーバを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、デマンド予測システムは、コミュニティにおけるデマンドを予測する。このデマンド予測システムは、収集部、データベースおよび予測部を具備する。収集部は、複数のコミュニティごとのデマンド実績データを収集する。データベースは、複数のコミュニティごとのデマンド実績データを記録する。予測部は、指定されたコミュニティの指定された予測日におけるデマンドを、データベースに記録される複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて予測する。この予測部は複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて、予測されたデマンドを当該予測日に生じるイベントに対して補正する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施形態に係わるデマンド予測システムを適用可能な社会システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、図１に示されるクラウドサーバ１の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、図２の示されるデマンド予測部３０の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、比較のため既存のデマンド予測手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
図１は、実施形態に係わるデマンド予測システムを適用可能な社会システムの一例を示す図である。図１において、コミュニティＡ〜Ｎは例えばビル街区であったり、住宅街であったり、新興都市であったりと、それぞれ特徴を有する。コミュニティＡ〜Ｎは、それぞれ管理者としての事業体により管理、運営される。コミュニティ管理者は、例えばコミュニティ全体に電力、熱、ガス、水を一括で供給したり、廃棄物管理、およびセキュリティ管理などを実施する。そのコストはコミュニティの住民や在勤者などの受益者により負担される。
【０００９】
各コミュニティＡ〜Ｎは、コミュニティ管理者により使用されるサーバ２を備える。サーバはコミュニティＡ〜Ｎごとに備わる電力、熱、水などの社会インフラを制御する。特に、エネルギーの最適化を測るためにはエネルギー需要（デマンド）を正確に予測することが欠かせない。そこで実施形態では、各コミュニティＡ〜Ｎのサーバ２をクラウドコンピューティングシステム１００に接続し、その膨大な計算機リソースを利用する。クラウドコンピューティングシステム１００の主たる機能は、例えばクラウドサーバ１により実現される。サーバ２は、クラウドコンピューティングシステム１００のまたはクラウドサーバ１に対するクライアント装置として機能する。
【００１０】
実施形態では、例えば人口が１万人程度、ビル３０棟、述べ床面積２００万平方メートル規模の建物を有するエリアを、コミュニティの一例として想定することができる。このコミュニティは例えばオフィス、店舗、病院、居住区が形成され、配電設備、発電設備、熱供給設備、給水設備、廃棄物処理施設などのインフラ設備を備えても良い。エリアの所々には入退ゲートや画像監視などを備えられ、セキュリティにも配慮したアーキテクチャを採用することもできる。
【００１１】
図２は、図１に示されるクラウドサーバ１の一例を示す機能ブロック図である。クラウドサーバ１は例えばサーバコンピュータ、あるいはサーバコンピュータの集合体として機能する計算機であり、Central Processing Unit（ＣＰＵ）およびメモリを備える。
【００１２】
実施形態に係わるクラウドサーバ１は、実績収集部１０、記憶部２０、およびデマンド予測部３０を備える。  
実績収集部１０ａは、コミュニティＡ〜Ｎごとのデマンド実績データを収集する。収集されたデータは記憶部２０に記憶される。  
記憶部２０は、複数のコミュニティＡ〜Ｎに係わるデータとして、コミュニティ属性２０ａ、デマンド実績２０ｂおよびデマンド補正実績２０ｃを記憶する。  
コミュニティ属性２０ａは、コミュニティごとの属性を示すデータであり、例えばコミュニティ名称、設備構成、人口および延床面積などの項目を含むことができる。  
デマンド実績２０ｂは、クラウドサービスを利用する全てのコミュニティＡ〜Ｎの過去のデマンド実績を示すデータである。これらのデータはコミュニティごとに、コミュニティ属性に対応付けて管理されていても良い。例えば個別のデマンド実績データと、コミュニティ属性（名称）、日付（年月日）、時刻、（時分）、気象データ（天気・気温実績）、イベント種別およびデマンド実績をワンセットとして管理しても良い。
【００１３】
デマンド補正実績２０ｃは、コミュニティおよびイベント種別に対応づけられるデマンド補正値の実績値である。デマンド補正値は、イベント種別ごとのデマンドを補正するためのデータである。デマンド補正値は過去のデマンド実績に基づいて生成され、イベントのあった日と近似日との差分を補正するために用いられる。補正値は、補正の前後の値の割合を％で示す値や、固定値などで表現される。
【００１４】
デマンド予測部３０は、指定されたコミュニティの指定された予測日におけるデマンドを、記憶部２０に記録されるコミュニティＡ〜Ｎごとのデマンド実績データに基づいて予測する。特にデマンド予測部３０は、コミュニティＡ〜Ｎごとのデマンド実績データに基づいて、予測されたデマンドを当該予測日に生じるイベントに対して補正する。次に、上記構成における作用を説明する。なお以下に説明する手法は電力デマンドの予測に適用可能であるが、このほか、熱デマンド、ガス需要、水デマンドの予測にも同様の手法を応用することができる。
【００１５】
図３は、図２に示されるデマンド予測部３０の処理手順の一例を示すフローチャートである。図３において、デマンドを予測すべき予測日と、デマンドを予測すべきコミュニティの属性と、イベント種別とが指定される（ステップＳ１１）。そうするとデマンド予測部３０は、先ず、予測日の天気予報を取得する。例えばクラウドコンピューティングシステム１００の図示しない気象サーバや、気象データベースを検索することで、天気予報を取得することができる（ステップＳ１２）。天気予報には、晴れ、曇り、雨などの気象状態や、気温データ、湿度データなども含まれる。
【００１６】
次にデマンド予測部３０は、ステップＳ１１で指定されたコミュニティ属性に近い属性を持つコミュニティを特定する。そしてデマンド予測部３０は、ステップＳ１２で取得された天気予報に近い気象状態の日（近似日）における、この特定されたコミュニティのデマンド実績を記憶部２０から取得する（ステップＳ１３）。
【００１７】
次にデマンド予測部３０は、ステップＳ１１で入力されたイベント種別に対応する補正値を、記憶部２０を検索して取得する（ステップＳ１４）。そして、デマンド予測部３０は、ステップＳ１３で取得された値にステップＳ１４で取得された補正値を加味し（ステップＳ１５）、指定された予測日のデマンドを予測する（ステップＳ１６）。
【００１８】
以上のように実施形態では、コミュニティの需要に影響を与えるイベント情報を入力条件に加えるとともに、イベントに応じたデマンド補正をアルゴリズムに加えるようにした。これによりデマンドの予測精度を改善するようにしている。
【００１９】
一般に、コミュニティ内で起こるイベントは、デマンド予測の精度に影響を与える。また、影響の度合いは、イベントの種別によっても異なる。さらに、新規なイベントが開催される場合はデマンド予測の補正の根拠が無いので、予測の精度に影響がもたらされるおそれがある。
【００２０】
また、例えば大規模なマンションの竣工による人口の増加、引っ越しによる人口の増減、テナント、オフィス、工場などの入出などといったコミュニティの変化は、デマンド予測の精度に大きく影響する。また、新規に建設されたコミュニティでは、参照するデマンド実績が少ないので、デマンドを予測することが難しい。
【００２１】
また、数千人単位の人の行動が同時に変化するイベントは、デマンドを変動させる要因になる。例えば祭や花火大会などでは、地域内居住者の外出が多くなることにより、特定時間帯のデマンドが増減する。またコンサートやプロスポーツ試合などでは地域外から多くの人が来ることにより、特定時間帯のデマンドが増減する。さらに、オフィスや工場などの大口需要家の稼働日に伴って特定時間帯のデマンドが増減したり、ゲリラ豪雨などのように気象条件の急激な変動によっても特定時間帯のデマンドが増減する。
【００２２】
そこで実施形態では、各コミュニティＡ〜Ｎにおけるデマンド予測にあたり、クラウドコンピューティングシステム１００を利用する全てのコミュニティＡ〜Ｎの情報を利用する。すなわち、複数のコミュニティＡ〜Ｎのデマンド実績およびコミュニティの属性をクラウド上に記録する。そして、クラウド上に集約されたデータから、対象とするコミュニティに類似するコミュニティを、コミュニティ属性をキーとして検索し、ヒットしたコミュニティのデマンド実績データをデマンド予測に利用するようにしている。
【００２３】
つまり、複数のコミュニティＡ〜Ｎのイベント種別と補正値を、クラウド上に記録し、クラウド上に集約されたデータから、他のコミュニティで属性が類似している場合、これらの補正値も対象として、デマンド予測に活用するようにしている。このようにしたので、新興都市や新興住宅街、あるいは新しい町でも予測の精度を上げることが可能になる。
【００２４】
図４は、比較のため既存のデマンド予測手順を示すフローチャートである。既存の技術ではデマンド予測日が指定されると（ステップＳ２１）、その予測日の天気予報が検索される（ステップＳ２２）。そして、予測日の天気予報に近い気象状態であった過去の日の需要実績が検索される（ステップＳ２３）。つまり、指定された予測日の天気予報に近い気象状態を示す、過去の実績値に基づいてデマンドレスポンスが予測される（ステップＳ２４）。このように既存の技術ではコミュニティの急激な変化に対応できず、デマンド予測の精度が劣化するおそれがある。
【００２５】
これに対し実施形態では、複数のコミュニティにおけるデマンド実績データをクラウドコンピューティングシステム１００に蓄積するとともに、イベントの際の補正データを、過去の実績データから作成する。そして、クラウドコンピューティングシステム１００に接続される他のコミュニティの実績データも参照し、補正データも用いて、個別コミュニティのデマンドを予測するようにしている。このようにしたので、予測精度を高めたデマンド予測システム、デマンド予測方法およびサーバを提供することが可能となる。
【００２６】
本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００２７】
１…クラウドサーバ、２…サーバ、１０…実績収集部、２０…記憶部、２０ａ…コミュニティ属性、２０ｂ…デマンド実績、２０ｃ…デマンド補正実績、３０…デマンド予測部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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