(57)【要約】【課題】運用者にとって使い勝手のよい電力予測方法、装置、及びプログラムを提供する。【解決手段】合計発電出力を予測しようとする一地域を複数の地点に区分しておいて、地点Ｐ１〜Ｐｎ毎に発電出力と相関性を有する観測データを収集しておく。この観測データを用いて各２地点間の相関関係を示す相関関係値を算出しておく。そして、地点Ｐ１〜Ｐｎ毎に発電出力を示す電力データを複数回収集し、電力データの統計分析を、一つ以上の相関関係値を反映させつつ行う。これにより、一地域の発電出力の予測値を算出する。【選択図】図３
2014054048.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の自然エネルギー発電機が設置された一地域の合計発電出力の予測値を算出する電力予測方法であって、
前記一地域を複数の地点に区分しておいて、地点毎に、その地点の発電出力と相関性を有する観測データを収集しておき、
前記一地域を複数の地点に区分しておいて、地点毎の発電出力を示す電力データを収集しておき、
前記観測データを用いて、各２地点間の相関関係を示す相関関係値を算出し、
前記電力データの統計分析を、一つ以上の前記相関関係値を反映させつつ行うことで、前記一地域の合計発電出力の予測値を算出すること、
を特徴とする電力予測方法。
【請求項２】
複数の自然エネルギー発電機が設置された一地域の正味の電力需要の予測値を算出する電力予測方法であって、
前記一地域を複数の地点に区分しておいて、地点毎に、その地点の発電出力又は電力需要と相関性を有する観測データを収集しておき、
前記一地域を複数の地点に区分しておいて、地点毎に発電出力又は電力需要を示す電力データを収集しておき、
前記観測データを用いて、各２地点間の相関関係を示す相関関係値を算出し、
前記発電出力を示す電力データと前記電力需要を示す電力データとを正負で区別しつつ混在させた統計分析を、一つ以上の前記相関関係値を反映させつつ行うことで、前記一地域の正味の電力需要の予測値を算出すること、
を特徴とする電力予測方法。
【請求項３】
自然エネルギー発電機が設置された地域の時間帯毎の電力需要の予測値を算出する電力予測方法であって、
前記地域の発電出力及び電力需要を示す電力データを時間帯毎に収集しておき、
前記電力データを用いて、異なる２つの時間帯の発電出力及び電力需要の各相関関係を示す相関関係値を算出し、
前記発電出力の電力データの統計分析を、発電出力に関する前記相関関係値の一つ以上を反映させつつ行うことで、前記地域の時間帯毎の発電出力の予測値を算出し、
前記電力需要の電力データの統計分析を、電力需要に関する前記相関関係値の一つ以上を反映させつつ行うことで、前記地域の時間帯毎の電力需要の予測値を算出し、
発電出力及び電力需要の予測値を時間帯毎に合算すること、
を特徴とする電力予測方法。
【請求項４】
前記観測データは、発電出力、電力需要、気温、風速、湿度、降水量、雲量、日射量、蓄電池の充放電量、電気自動車の充放電量、又は２地点間の距離であること、
を特徴とする請求項１又は２記載の電力予測方法。
【請求項５】
前記相関関係値を全体的に小さくする補正定数を予め用意し、前記観測データと当該補正定数とを用いて前記相関関係値を算出すること、
を特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の電力予測方法。
【請求項６】
前記観測データは、２地点間の距離と相関関係値の実測値であり、
前記２地点間の距離と前記相関関係値の実測値との関係式を最小自乗フィッティングにより決定し、前記関係式によって相関関係値を算出すること、
を特徴とする請求項１又は２記載の電力予測方法。
【請求項７】
前記統計分析では、
地点毎の電力データの平均、標準偏差、及び各２地点間の前記相関関係値を再現する多数組の乱数データを発生させ、
前記多数組の乱数データに基づき予測値を算出すること、
を特徴とする請求項１又は２記載の電力予測方法。
【請求項８】
前記統計分析では、
一地点の時間帯毎の電力データの平均、標準偏差、及び異なる２時間帯間の前記相関関係値を再現する多数組の乱数データを発生させ、
前記多数組の乱数データに基づき予測値を算出すること、
を特徴とする請求項３記載の電力予測方法。
【請求項９】
前記各乱数データに基づく予測値を頻度分布に纏めることで、前記予測値のとり得る範囲を算出すること、
を特徴とする請求項７又は８記載の電力予測方法。
【請求項１０】
複数の自然エネルギー発電機が設置された一地域の合計発電出力の予測値を算出する電力予測装置であって、
前記一地域を区分した各地点での発電出力と相関性を有する観測データを地点毎に収集する第１の収集手段と、
前記一地域を区分した各地点での発電出力を示す電力データを地点毎に収集する第２の収集手段と、
前記観測データを用いて、各２地点間の相関関係を示す相関関係値を算出する計算手段と、
前記電力データの統計分析を、一つ以上の前記相関関係値を反映させつつ行うことで、前記一地域の発電出力の予測値を算出する統計分析手段と、
を備えること、
を特徴とする電力予測装置。
【請求項１１】
コンピュータに、複数の自然エネルギー発電機が設置された一地域の発電出力の予測値を算出させるための電力予測プログラムであって、
コンピュータを、
前記一地域を区分した各地点での発電出力と相関性を有する観測データを地点毎に収集する第１の収集手段と、
前記一地域を区分した各地点での発電出力を示す電力データを地点毎に収集する第２の収集手段と、
前記観測データを用いて、各２地点間の相関関係を示す相関関係値を算出する計算手段と、
前記電力データの統計分析を、一つ以上の前記相関関係値を反映させつつ行うことで、前記一地域の発電出力の予測値を算出する統計分析手段と、
して機能させること、
を特徴とする電力予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、一地域の発電出力又は電力需要を予測する電力予測方法、電力予測装置、及び電力予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
太陽光や風力等の自然エネルギーによる発電は、気象変動を要因として発電量が大きく変動するという欠点がある。そのため、多数の自然エネルギー発電機が電力系統に連系されるようになると、電力需要と発電出力とのバランス調整が困難になり、電力系統が不安定になる可能性がある。
【０００３】
一方で、燃料費の高騰や環境保護意識の高まりにより、自然エネルギー発電機は一層注目を集めている。自然エネルギー発電機は、燃料費が不要であり、また温暖化ガスを放出しないためである。そこで、多数の自然エネルギー発電機が電力系統に連係される今後に備え、自然エネルギー発電機の発電出力を精度よく予測する手法を確立することが急務である。
【０００４】
また、電力需要に関しても気象変動を要因として大きく変化し、電力需要と発電出力のバランス調整を難しくしている。例えば、気温が大きく変動すれば、エアコンの稼働率も大きく上がる。そこで、電力需要についても精度よく予測することが必要である。
【０００５】
ここで、電力系統の運用者にとっては、自然エネルギー発電機の個々の発電出力よりも、又は負荷となる電気機器が要求する個々の電力需要よりも、管轄する特定の地域内にある多数の発電機の発電出力の合計値や、正味の電力需要が重要となる。正味の電力需要は、電力需要の合計から自然エネルギー発電の出力分を差し引いた、基幹電力供給者が対応すべき需要である。
【０００６】
地域内の合計発電出力を予測する従来方法を図１に示す。図１に示すように、従来、地域内に存在する各自然エネルギー発電機の発電出力を個々に予測し、その結果を合計することで、地域全体の合計発電出力を予測する手法が提案されてきた。
【０００７】
詳細には、各地点Ｐ１〜Ｐｎの時間別の最大発電出力と其の時の日射強度を表す過去データから、発電出力と日射強度の対応関係を示すカーブモデルを作成しておき、このカーブモデルと日射強度の予報から各地点Ｐ１〜Ｐｎの各予測発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓｎを得る（例えば、特許文献１参照）。そして、これらの予測発電出力を合計することで、地域内の合計発電出力Ｘｔｏｔを得る。カーブモデルは、全地点Ｐ１〜Ｐｎに共通である場合や、過去の最大発電出力と其の時の日射強度の違い、更にはその地点Ｐｉの特性や傾向に合わせて個別に生成される場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−１７３６５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
各地点Ｐ１〜Ｐｎの発電出力を個別のカーブモデルを用いて各々予測する従来手法は、個々の地点Ｐ１〜Ｐｎにおける自然エネルギー発電機についての最も確からしい出力を得るべく案出されたといえる。しかし、この従来手法を用いて予測される地域の合計発電出力Ｘｔｏｔには、満足する精度が得られていない。換言すると、上記従来手法を用いた各地点Ｐ１〜Ｐｎの発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓｎの予測値を合計した値と、地域の合計発電出力量Ｘｔｏｔの予測値とには、大きな開離が多々生じ、更には開離の程度や、大きい方に開離するのか、小さい方に開離するのか不確実性を帯びている。
【００１０】
例えば、地点Ｐ１の太陽光発電機の出力を予測した結果がＸｓ１であったとする。この場合、各Ｐ１〜Ｐｎ番目までの太陽光発電機の合計出力Ｘｔｏｔの予測値は、地域内の気象条件、パネルの発電出力の特性、パネルの向き等の外的及び内的要因が同じであれば、ほぼｎ×Ｘｓ１となるはずである。全てのカーブモデルがほぼ同じになるからである。
【００１１】
しかしながら、外的及び内的要因により、例えば地点Ｐ１の太陽電池発電機の発電出力が大きい場合に地点Ｐ２の太陽電池発電機の発電出力が小さくなる傾向がある場合、上記従来手法によるシミュレーションの結果、発電出力予測値Ｘｓ１とＸｓ２の合計値と、地点Ｐ１及びＰ２を合計した地域の合計発電出力とが大きく開離することがある。更に、気象条件がまちまちで、各地点Ｐ１〜Ｐｎの発電出力に関連性が乏しい場合には、その地域の合計出力がｎ×Ｘｓ１よりも小さくなるか大きくなるか、どの程度小さくなるか、どの程度大きくなるか不明となる。
【００１２】
原因は、気象条件による不確実性にあると推測される。一地域に対して予測された日射強度、風向き、風力、湿度、温度等は地域に一様に観測されるわけではなく、瞬時的にも変わる。地域全体よりも小さな雲が当該地域を通り過ぎて、位置局所的及び時間局所的に太陽電池パネルに影を落とす場合もある。そのため、各地点Ｐ１〜Ｐｎにおいて各々予測される発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓｎは、確率分布として表されるべきものの、最も確からしい出力に一律に定めてしまう上記従来手法が、各地点Ｐ１〜Ｐｎの発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓｎの予測値の合計と、地域の合計発電出力量Ｘｔｏｔの予測値との開離を高め、且つ開離の程度や方向の予測困難性を高めているものと思われる。
【００１３】
従って、上記従来手法は電力系統の運用者にとって使い勝手のよいものとはいえない。地域の発電出力の合計値、又は正味の電力需要を予測するための、新たな発想及びそれを実現する手法の案出が急務となっている。本発明の実施形態は、そのような課題を解消するために提案されたものであり、運用者にとって使い勝手のよい電力予測方法、電力装置、及び電力予測プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記の目的を達成するための実施形態は、複数の自然エネルギー発電機が設置された一地域の合計発電出力の予測値を算出する電力予測方法であって、前記一地域を複数の地点に区分しておいて、地点毎に、その地点の発電出力と相関性を有する観測データを収集しておき、前記一地域を複数の地点に区分しておいて、地点毎の発電出力を示す電力データを収集しておき、前記観測データを用いて、各２地点間の相関関係を示す相関関係値を算出し、前記電力データの統計分析を、一つ以上の前記相関関係値を反映させつつ行うことで、前記一地域の合計発電出力の予測値を算出すること、を特徴とする。
【００１５】
また、他の実施形態は、複数の自然エネルギー発電機が設置された一地域の正味の電力需要の予測値を算出する電力予測方法であって、前記一地域を複数の地点に区分しておいて、地点毎に、その地点の発電出力又は電力需要と相関性を有する観測データを収集しておき、前記一地域を複数の地点に区分しておいて、地点毎に発電出力又は電力需要を示す電力データを収集しておき、前記観測データを用いて、各２地点間の相関関係を示す相関関係値を算出し、前記発電出力を示す電力データと前記電力需要を示す電力データとを正負で区別しつつ混在させた統計分析を、一つ以上の前記相関関係値を反映させつつ行うことで、前記一地域の正味の電力需要の予測値を算出すること、を特徴とする。
【００１６】
また、他の実施形態は、自然エネルギー発電機が設置された地域の時間帯毎の電力需要の予測値を算出する電力予測方法であって、前記地域の発電出力及び電力需要を示す電力データを時間帯毎に収集しておき、前記電力データを用いて、異なる２つの時間帯の発電出力及び電力需要の各相関関係を示す相関関係値を算出し、前記発電出力の電力データの統計分析を、発電出力に関する前記相関関係値の一つ以上を反映させつつ行うことで、前記地域の時間帯毎の発電出力の予測値を算出し、前記電力需要の電力データの統計分析を、電力需要に関する前記相関関係値の一つ以上を反映させつつ行うことで、前記地域の時間帯毎の電力需要の予測値を算出し、発電出力及び電力需要の予測値を時間帯毎に合算すること、を特徴とする。
【００１７】
これらの実施形態は、電力予測装置、及び電子予測プログラムとして捉えることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】従来の電力予測方法の一例を示す概念図。
【図２】本実施形態に係る電力予測方法の手順を示すフローチャートである。
【図３】第1の実施形態に係る電力予測方法を示す概念図。
【図４】実施例１に係り、（ａ）は過去データＸｐを示す図、（ｂ）は地点１の発電量の分布を示す図、（ｃ）は各地点の平均の発電出力の分布を示す図である。
【図５】実施例２に係り、（ａ）は過去データＸｐを示す図、（ｂ）は地点１の発電量の分布を示す図、（ｃ）は各地点の平均の発電出力の分布を示す図である。
【図６】実施例３に係り、（ａ）は過去データＸｐを示す図、（ｂ）は地点１の発電量の分布を示す図、（ｃ）は各地点の平均の発電出力の分布を示す図である。
【図７】実施例４に係り、（ａ）は過去データＸｐを示す図、（ｂ）は地点１の発電量の分布を示す図、（ｃ）は各地点の平均の発電出力の分布を示す図である。
【図８】実施例５に係り、（ａ）は過去データＸｐを示す図、（ｂ）は地点１の発電量の分布を示す図、（ｃ）は各地点の平均の発電出力の分布を示す図である。
【図９】実施例６に係り、（ａ）は過去データＸｐを示す図、（ｂ）は地点１の発電量の分布を示す図、（ｃ）は各地点の平均の発電出力の分布を示す図である。
【図１０】変形例に係り、σｉ，ｊの最小自乗法による近似を示す図である。
【図１１】実施例７に係り、（ａ）は電力需要と発電出力を過去データＸｐとした場合を示す図、（ｂ）は地点１の発電量の分布を示す図、（ｃ）は各地点の合計の発電出力の分布を示す図である。
【図１２】実施例８に係り、（ａ）は電力需要と発電出力を過去データＸｐとした場合を示す図、（ｂ）は地点１の発電量の分布を示す図、（ｃ）は各地点の合計の発電出力の分布を示す図である。
【図１３】第３の実施形態に係り、（ａ）は各時間帯の電力需要を示す図、（ｂ）は各時間帯の需要シナリオを示す図である。
【図１４】第３の実施形態に係り、（ａ）は各時間帯の発電出力を示す図、（ｂ）は各時間帯の発電出力シナリオを示す図である。
【図１５】第３の実施形態に係り、（ａ）は各時間帯の正味需要シナリオを示す図、（ｂ）は１２時における正味の電力需要の頻度分布を示す図である。
【図１６】第３の実施形態に係り、（ａ）は各時間帯の気温シナリオを示す図、（ｂ）は各時間帯の発電出力シナリオを示す図、（ｃ）は１２時における正味の電力需要の頻度分布を示す図である。
【図１７】実施形態に係る電力予測装置の構成を示す図である。
【図１８】電力予測装置が接続されたネットワーク構成を示す図である。
【図１９】電力予測装置の動作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】
【００１９】
（概念）
まず、発明者らは、各地点Ｐ１〜Ｐｎの各発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓｎを個別の予測カーブモデルを用いて各々予測する従来手法による、地域の合計発電出力Ｘｔｏｔの予測値と実測値とに大きな開離が多々生じる原因について鋭意究明した。その結果、発明者らは、当該従来手法が、その特性上、各地点Ｐ１〜Ｐｎが互いに影響を及ぼさず、各地点Ｐ１〜Ｐｎにおいて各々独立した事象の発生を予定しているためであると考えた。
【００２０】
すなわち、本実施形態に係る電力予測方法では、各地点Ｐ１〜Ｐｎの発電出力が相互に影響を与えているとみなして、地域の合計発電出力Ｘｔｏｔの予測値に各地点Ｐ１〜Ｐｎの相関関係を反映する。相関関係は、直に発電出力から見出してもよいし、発電出力と相関性を有する他の各種の要素であってもよい。
【００２１】
発電出力と相関性を有する他の各種の要素は、例えば、気象条件、気象条件により影響を受ける要素、又は気象条件の違いを生み出す要素である。気象条件の例は、気温、風速、湿度、降水量、雲量、日射量等である。気象条件により影響を受ける要素の例は、蓄電池の充放電量や電気自動車の充放電量等である。気象条件の違いを生み出す要素は、例えば２地点間の距離である。
【００２２】
詳細には、図２に示すように、第１ステップとして、地点Ｐ１〜Ｐｎの観測データを用いて、各観測データ間の相関係数を計算する。観測データは、発電出力と相関性を有するデータであり、発電出力そのもの、電力需要、気温、風速、湿度、降水量、雲量、日射量等、蓄電池の充放電量や電気自動車の充放電量等、又は２地点間の距離を示す数値である。
【００２３】
この第１ステップでは、観測データ間の数値が同等であれば、相関係数の計算に代えて、相関係数と同様に相関関係を表すことのできる共分散を計算して用いても同様の結果を得ることができる。相関係数や共分散等の相関関係を示す値を纏めて相関関係値と呼ぶ。相関関係値は、地域の地点数をｎとすると、最大でｎ×（ｎ−１）／２個計算できる。精度と処理負荷とを考慮して、２地点の全ての組み合わせについて相関関係値を計算してもよいし、１地点間の相関関係値を全ての地点間に一律適用するようにしてもよい。
【００２４】
次に、第２ステップとして、算出した相関関係値を用いて電力データを統計分析し、地域の合計発電出力Ｘｔｏｔを予測する。電力データは、地点Ｐ１〜Ｐｎの各発電出力Ｘｐ１〜Ｘｐｎの過去データである。
【００２５】
統計分析手法としては、単回帰分析、重回帰分析、最小自乗法、ニューラルネットワーク等が挙げられる。回帰分析では、相関関係値を説明変数とし、地域の発電出力を被説明変数とする。地域の発電出力は、過去データの合計値で求めることができる。ニューラルネットワークを用いる場合には、相関関係値のいくつかを学習データとする。一般に距離が遠い地点の相関関係値は０に近いため、距離が近い地点のデータのみを用いてもよい。また、これらの説明変数や学習データに気温等の気象データを加えても差し支えない。
【００２６】
一例を挙げると、第２ステップとして、各地点Ｐ１〜Ｐｎの各発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓｎを表す複数のシナリオを作成する。シナリオは、各地点Ｐ１〜Ｐｎの各発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓｎの模擬的な値を組み合わせた集合データである。シナリオは、第１ステップで計算した地点間の相関関係値、及び地点Ｐｉの過去の発電出力から導かれる統計値を反映して作成する。
【００２７】
相関関係値を反映とは、各シナリオに含まれる地点Ｐｉの各値と地点Ｐｊの各値から計算される各２地点間の各相関関係値が、観測データから計算された各相関関係値と同値若しくは近似となることを指す。一の相関関係値を一律に適用する場合には、各シナリオに含まれる地点Ｐｉの各値と地点Ｐｊの各値から計算される各２地点間の各相関関係値が、その一の相関関係値と同値若しくは近似となる。
【００２８】
地点Ｐｉの過去の発電出力から導かれる統計値は、地点Ｐｉの過去の発電出力Ｘｐｉに関する平均値や標準偏差や分布形状（尖度、歪度）等であり、統計値の反映とは、各シナリオに含まれる各地点Ｐｉの各値の平均値や標準偏差や分布形状が、過去の発電出力から導かれる平均値や標準偏差と同値若しくは近似となることを指す。
【００２９】
シナリオを作成する予測手法による場合、第３ステップとして、シナリオ毎に各地点Ｐ１〜Ｐｎの各発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓｎを合計し、各合計を頻度分布に纏める。これにより、電力系統の運用者は、地域の合計発電出力の予測される範囲と確度とを得ることができる。
【００３０】
この電力予測方法は、観測データや電力データの内容を代えるだけで、計算処理を変更することなしに、地域の正味の電力需要や、地域の時間帯毎の電力需要の変動を予測することができる。
【００３１】
すなわち、各地点Ｐ１〜Ｐｎの発電出力及び電力需要が相互に影響を与えているとみなして、地域の正味の電力需要の予測値に各地点Ｐ１〜Ｐｎの相関関係を反映する。正味の電力需要は、電力需要の合計から自然エネルギー発電の出力分を差し引いた、基幹電力供給者が対応すべき需要である。この場合、観測データ及び電力データは、各地点Ｐ１〜Ｐｎの発電出力及び電力需要を正負で区別して混在させた集合データである。
【００３２】
相関関係は、直に発電出力及び電力需要から見出してもよいし、発電出力及び電力需要と相関性を有する他の各種の要素であってもよい。発電出力又は電力需要と相関性を有する他の各種の要素は、同様に、気象条件、気象条件により影響を要素、又は気象条件の違いを生み出す要素である。
【００３３】
また、地域の時間帯毎の発電出力又は電力需要が相互に影響を与えているとみなして、地域の時間帯毎の発電出力又は電力需要の予測値に、地域の時間帯毎の相関関係を反映する。正味の電力需要は、電力需要の合計から自然エネルギー発電の出力分を差し引いた、基幹電力供給者が対応すべき需要である。この場合、観測データは、地域の時間帯毎の発電出力及び電力需要の電力データである。
【００３４】
以下、第１の実施形態では、観測データ及び電力データとして各地点Ｐ１〜Ｐｎの過去の発電出力を用い、地域の合計発電出力を予測する更なる具体例を説明する。第２の実施形態では、観測データ及び電力データとして各地点Ｐ１〜Ｐｎの発電出力及び電力需要を用い、地域の正味の電力需要を予測する更なる具体例を説明する。第３の実施形態では、地域における一日の発電出力の変化、地域における一日の電力需要の変化、地域における一日の正味の電力需要の変化、及び気象条件で絞りをかけた発電出力や電力需要の予測について更なる具体例を説明する。
【００３５】
（第１の実施形態）
地域の合計発電出力の予測値を算出する例を、図３に示すシナリオ作成方法を参照して詳細に説明する。相関係数に代えて共分散を用いる場合を例に採る。計算対象の地域は、予め、地点Ｐ１〜Ｐｎまで地域を地点数ｎで区分しておく。各地点Ｐ１〜Ｐｎには、同格の自然エネルギー発電機が設置されているものとする。
【００３６】
まず、各地点Ｐ１〜Ｐｎの過去の発電出力を示す過去データＸｐ＝（Ｘｐ１，Ｘｐ２，Ｘｐ３，・・・，Ｘｐｎ）を観測しておく。過去データＸｐにおいて、Ｘｐｉは地点Ｐｉにおける過去の発電出力を示す。この過去データＸｐは、電力データとして用いられ、また地点Ｐｉにおける統計情報の計算、及び相関関係値の計算のために用いられる観測データとしても用いられる。
【００３７】
過去データＸｐは、２回以上観測しておく。統計情報、及び相関関係値を計算するために必要となる平均値の取得のためである。過去データＸｐの観測は、異なる日の同一時間帯が望ましい。２組以上の過去データＸｐは、各地点Ｐｉの特徴を表しており、すなわち、地点Ｐｉにおける過去の発電出力Ｘｉの平均値、標準偏差、分布形状等の統計情報が潜在している。
【００３８】
次に、観測した２組以上の過去データＸｐを用いて、地点間の相関係数行列（或いは分散共分散行列）を作成する。また、各地点Ｐｉの過去の発電出力Ｘｐｉの平均値も算出しておく。
【００３９】
ここでは、下記式（１）に示されるような分散共分散行列Σを作成する。分散共分散行列Σは、ｎ×ｎの成分を持ち、ｖａｒ（Ｘｉ）は地点Ｐｉの過去の発電出力Ｘｐｉの分散であり、ｃｏｖ（Ｘｉ，Ｘｊ）は、地点Ｐｉと地点Ｐｊの過去の発電出力ＸｐｉとＸｐｊの共分散である。
【００４０】
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【００４１】
分散共分散行列Σが算出されると、次に、地点Ｐ１〜Ｐｎごとの統計情報に等しく、地点間の相関関係値が分散共分散行列Σの要素値と近似的に等しくなるような、多数組の乱数データＸｓを生成する。Ｘｓｉを地点Ｐｉにおける模擬的な発電出力とすると、乱数データＸｓ＝（Ｘｓ１，Ｘｓ２，Ｘｓ３，・・・，Ｘｓｎ）である。多数組の乱数データＸｓを生成するとは、すなわち、多数個のシナリオを生成することである。
【００４２】
多数組の乱数データＸｓ＝（Ｘｓ１，Ｘｓ２，Ｘｓ３，・・・，Ｘｓｎ）がｎ次元正規分布に従っているものとみなす。そうすると、多数組の乱数データＸｓが満たす確率密度関数ｆ（Ｘｓ，μ，Σ）は、下記式（２）のように表すことができる。式中のμは、２組以上の過去データＸｐから算出できる各地点Ｐｉの平均値μｉを要素とする集合データであり、μ＝（μ１，μ２，μ３，・・・，μｎ）である。この下記式（２）の確率分布に従うｎ個の乱数の組を多数発生させることで、ｎ組のシナリオを生成する。
【００４３】
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【００４４】
最後に、乱数データＸｓ＝（Ｘｓ１，Ｘｓ２，Ｘｓ３，・・・，Ｘｓｎ）の各要素値を合計して、シナリオ毎の合計発電出力Ｘｔｏｔを取得し、合計発電出力Ｘｔｏｔの数値区分毎に頻度分布を生成することで、合計発電出力Ｘｔｏｔの予測値を確率分布として得ることができる。
【００４５】
（相関係数適用例）
次に、２地点間の相関係数の取得方法について複数の実施例を提示する。実施例１〜４は、１組の２地点間の相関係数を全ての２地点間に一律に適用した場合と同等の例であり、図４乃至図７に各々示している。実施例５及び６は、各２地点間の相関係数の全てをシナリオ作成に反映させた場合であり、図８及び図９に各々示している。
【００４６】
（実施例１）
条件：地点数１００、相関係数０．９、シナリオ数１００
実施例１では、図４の（ａ）に示すように、同一の定格出力を有する自然エネルギー発電機が設置された地点Ｐ１〜Ｐ１００の計１００地点を包含する地域について、各地点間の相関係数を一律に０．９とみなした上で、１００通りのシナリオを生成した。図中、一繋ぎの折れ線が一つのシナリオを示す。そして、図４の（ｃ）に示すように、シナリオ毎に、地点Ｐ１〜Ｐ１００の発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓ１００の平均値を求め、平均値を頻度分布に纏めた。
【００４７】
比較対象として、図４の（ｂ）に示すように、各シナリオに含まれる地点１の各発電量Ｘｓ１の頻度分布を纏めた。図４の（ｃ）において、乱数データＸｓの要素の平均をシナリオ毎に求め、頻度分布に纏めたのは、地点１の発電量Ｘｓ１の頻度分布と比較容易のためである。平均値を地点数ｎ倍すると合計発電出力Ｘｔｏｔとなる。
【００４８】
（実施例２）
条件：地点数１００、相関係数０．３、シナリオ数１００
実施例２は、相関係数を０．３とみなした点で実施例１と相違する。すなわち、実施例２では、図５の（ａ）に示すように、同一の定格出力を有する自然エネルギー発電機が設置された地点Ｐ１〜Ｐ１００の計１００地点を包含する地域について、各地点間の相関係数を一律に０．３とみなした上で、１００通りのシナリオを生成した。そして、図５の（ｃ）に示すように、シナリオ毎に、地点Ｐ１〜Ｐ１００の発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓ１００の平均値を求め、平均値を頻度分布に纏めた。また、比較対象として、図５の（ｂ）に示すように、各シナリオに含まれる地点１の各発電量Ｘｓ１の頻度分布を纏めた。
【００４９】
（実施例３）
条件：地点数１０００、相関係数０．９、シナリオ数１００
実施例３は、１０００地点を包含する地域を想定した点で実施例１と相違し、一律に適用する相関係数は実施例１と同値である。すなわち、実施例３では、図６の（ａ）に示すように、同一の定格出力を有する自然エネルギー発電機が設置された地点Ｐ１〜Ｐ１０００の計１０００地点を包含する地域について、各地点間の相関係数を一律に０．９とみなした上で、１００通りのシナリオを生成した。そして、図６の（ｃ）に示すように、シナリオ毎に、地点Ｐ１〜Ｐ１０００の発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓ１０００の平均値を求め、平均値を頻度分布に纏めた。また、比較対象として、図６の（ｂ）に示すように、各シナリオに含まれる地点１の各発電量Ｘｓ１の頻度分布を纏めた。
【００５０】
（実施例４）
条件：地点数１０００、相関係数０．１、シナリオ数１００
実施例４は、１０００地点を包含する地域を想定し、かつ一律に適用する相関係数を０．１とした点で実施例１と相違する。すなわち、実施例４では、図７の（ａ）に示すように、同一の定格出力を有する自然エネルギー発電機が設置された地点Ｐ１〜Ｐ１０００の計１０００地点を包含する地域について、各地点間の相関係数を一律に０．１とみなした上で、１００通りのシナリオを生成した。そして、図７の（ｃ）に示すように、シナリオ毎に、地点Ｐ１〜Ｐ１０００の発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓ１０００の平均値を求め、平均値を頻度分布に纏めた。また、比較対象として、図７の（ｂ）に示すように、各シナリオに含まれる地点１の各発電量Ｘｓ１の頻度分布を纏めた。
【００５１】
（結果）
図４の実施例１と図６の実施例３とからわかるように、地点間の相関係数が０．９等のように大きな場合には、各地点を代表する発電出力Ｘｐ１の頻度分布と地域の合計発電出力Ｘｔｏｔの頻度分布とは似通っている。
【００５２】
実施例１の場合、地点１の発電出力Ｘｓ１の平均は６．０７ＭＷｈ、標準偏差σは０．９６ＭＷｈであったのに対して、地域の平均発電出力は６．０９ＭＷｈ、標準偏差σは０．９４ＭＷｈであった。また、実施例３の場合、地点１の発電出力ＸＰ１の平均は６．０８ＭＷｈ、標準偏差σは０．９９ＭＷｈであったのに対して、地域の平均発電出力は６．０９ＭＷｈ、標準偏差σは０．９３ＭＷｈであった。
【００５３】
実施例１や３に対して、図５の実施例２と図７の実施例４からわかるように、地点間の相関係数が０．３や０．１等のように小さい場合には、地域の合計発電出力Ｘｔｏｔの予測精度が高まることがわかる。すなわち、地点間の変動が平均化により吸収されて、標準偏差が小さくなっている。実施例２の場合、地点１の発電出力Ｘｓ１の平均は６．０３ＭＷｈ、標準偏差σは０．９２ＭＷｈであったのに対して、地域の平均発電出力は６．０５ＭＷｈ、標準偏差σは０．５５ＭＷｈで小さくなった。実施例４の場合、地点１の発電出力Ｘｓ１の平均は５．９６ＭＷｈ、標準偏差σは１．０１ＭＷｈであったのに対して、地域の平均発電出力は６．０３ＭＷｈ、標準偏差σは０．３１ＭＷｈと更に小さくなった。
【００５４】
以上のように、この電力予測方法によれば、地点Ｐ１〜Ｐｎ間の相関関係がわかれば、地域の過去の合計発電出力Ｘｔｏｔをほぼ再現することができ、その再現結果から合計発電出力Ｘｔｏｔの予測値を精度とともに得ることができる。そのため、運用者にとって使い勝手のよい電力予測方法となる。特に、地点Ｐ１〜Ｐｎ間の相関係数が小さい場合には、地域の合計発電出力の標準偏差は小さくなり、予測精度も向上する。
【００５５】
図８の実施例５及び図９の実施例６では、地点Ｐ１〜Ｐｎ間の相関係数を地点間の距離を変数として求め、各相関係数をシナリオに反映させた。すなわち、地点Ｐｉと地点Ｐｊの相関係数ρｉ，ｊは、例えば、下記の式（３）により計算する。下記式（３）中において、ｉ及びｊは地点番号である。地点番号は、一の基準地点から順に距離が近い順に付しておく。ａｂｓ（ｉ−ｊ）は、ｉ−ｊの絶対値である。
【００５６】
2014054048.tif 000005
【００５７】
上記式（３）は、地点番号ｉ＝ｊ（同一地点）の場合には、相関係数が１となり、地点番号ｉとｊとが離れてａｂｓ（ｉ−ｊ）が大きくなればなるほど、相関係数ρｉ，ｊが小さくなるように設定されている。式（３）中の補正定数Ｄは、相関の大きさを決めるパラメータであり、補正定数Ｄを大きく設定すればするほど、近距離間の相関係数ρｉ，ｊは１に近づく。
【００５８】
（実施例５）
条件：地点数１００、補正定数Ｄ＝１００、シナリオ数１００
実施例５では、図８の（ａ）に示すように、同一の定格出力を有する自然エネルギー発電機が設置された地点Ｐ１〜Ｐ１００の計１００地点を包含する地域について、確率密度関数ｆ（Ｘｓ，μ，Σ）を用いて１００通りのシナリオを生成した。各地点間の相関係数は、上記式（３）により計算し、補正定数Ｄ＝１００とした。そして、図８の（ｃ）に示すように、シナリオ毎に、地点Ｐ１〜Ｐ１００の発電出力Ｘｓ１〜Ｘｓ１００の平均値を求め、平均値を頻度分布に纏めた。また、比較対象として、図８の（ｂ）に示すように、各シナリオに含まれる地点１の各発電量Ｘｓ１の頻度分布を纏めた。
【００５９】
（実施例６）
条件：地点数１００、補正定数Ｄ＝１０、シナリオ数１００
実施例６では、図９の（ａ）に示すように、同一の定格出力を有する自然エネルギー発電機が設置された地点Ｐ１〜Ｐ１００の計１００地点を包含する地域について、確率密度関数ｆ（Ｘｓ，μ，Σ）を用いて１００通りのシナリオを生成した。各地点間の相関係数は、上記式（３）により計算した。実施例５との相違点は、補正定数Ｄ＝１０とした点である。そして、図９の（ｃ）に示すように、シナリオ毎に、地点Ｐ１〜Ｐ１００の発電出力の平均値を求め、平均値を頻度分布に纏めた。また、比較対象として、図９の（ｂ）に示すように、各シナリオに含まれる地点１の各発電量Ｘｓｉの頻度分布を纏めた。
【００６０】
（結果）
実施例５及び６に示されているように、地点間の相関関係を反映させて相関係数を求めると、地域の合計発電出力Ｘｔｏｔの予測精度はかなり向上することがわかる。実施例５の場合、地点１の発電出力Ｘｓ１の平均は６．０９ＭＷｈ、標準偏差σは１．０４ＭＷｈであったのに対して、地域の平均発電出力は６．０８ＭＷｈ、標準偏差σは０．８４ＭＷｈであった。また、実施例６の場合、地点１の発電出力Ｘｓ１の平均は６．１９ＭＷｈ、標準偏差σは１．０５ＭＷｈであったのに対して、地域の平均発電出力は６．１４ＭＷｈ、標準偏差σは０．４１ＭＷｈであった。
【００６１】
更に、地点間の相関関係を遵守しつつも、算出される相関係数が小さくなるように、補正定数Ｄを小さい値とすると、地域の合計発電出力Ｘｔｏｔの予測精度も更に向上することがわかる。補正定数Ｄ＝１００の実施例５の場合、地域の平均発電出力の標準偏差σは０．８４ＭＷｈであったのに対し、補正定数Ｄ＝１０の実施例６の場合、地域の平均発電出力の標準偏差σは０．４１ＭＷｈにまで低下した。
【００６２】
以上のように、この電力予測方法によれば、地点間の相関関係をより遵守するように相関関係値を計算すれば、より精度の高い合計発電出力Ｘｔｏｔの予測値を得ることできる。また、地点間の相関関係を遵守しつつも、算出される相関関係値が小さくなるように計算結果の補正定数を定めれば、更に精度の高い合計発電出力の予測値を得ることができる。
【００６３】
（変形例）
地点Ｐｉと地点Ｐｊの相関係数ρｉ，ｊは、実測した相関係数と地点間の距離との関係を反映させて求めるようにし、精度向上を図るようにしてもよい。すなわち、地点Ｐｉと地点Ｐｊの相関係数ρｉ，ｊは、下記式（４）により計算してもよい。
【００６４】
2014054048.tif 000006
【００６５】
式中において、ｄｉ，ｊは、地点Ｐｉと地点Ｐｊとの実測した距離である。また、補正定数Ａと補正定数Ｄは、図１０に示すように、最小自乗法を用いて、実測した相関係数と地点間の距離とを下記式（４）にフィッティングさせることで求める。
【００６６】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る電力予測方法を説明する。第１の実施形態では、観測データ及び過去データＸｐの内容は発電出力であり、発電出力のシナリオとして乱数データＸｓを生成し、そのシナリオから地域の合計発電出力Ｘｔｏｔを求めた。一方、各地点Ｐ１〜Ｐｎに設置されている負荷が要求する電力需要は負の発電出力と考えることもでき、電力需要を正とすれば、発電出力は負の電力需要と考えることもできる。すなわち、第１の実施形態で提示した発電量予測方法は、観測データや過去データＸｐの内容を電力需要に変更したり、観測データや過去データＸｐに電力需要を混在させたりするだけで、地域の電力需要を予測する予測方法となる。
【００６７】
第２の実施形態では、各地点Ｐ１〜Ｐｎの電力需要と発電出力とを混在させた過去データＸｐを観測データ及び電力データとして用いて、正味の電力需要のシナリオである乱数データＸｓを生成し、地域の合計電力需要Ｘｔｏｔを求めるものである。これにより、家庭、ビル、及び工場に設置された自然エネルギー発電機の売電分を差し引いた、基幹電力供給者にとって必要な正味の電力需要を簡便に予測可能となる。
【００６８】
（実施例７）
図１１の（ａ）では、実施例７として、地域に存在する各地点Ｐ１〜Ｐ７の電力需要と各地点Ｐ８〜Ｐ１０の発電出力とを過去データＸｐに混在させ、この過去データＸｐを観測データとして式（１）を用いて２地点間の相関関係を計算し、式（２）で示された確率密度関数ｆ（Ｘｓ，μ，Σ）を用いて多数のシナリオを生成している。地点数は１０点であり、地点Ｐ１〜Ｐ７までは電力需要量、地点Ｐ８〜Ｐ１０は発電出力である。この計算においては、需要量を予測すべく、需要量を正の値、発電出力を負の値とした。実施例７では、各地点間の相関係数を一律に０．９とみなした。
【００６９】
そして、図１１の（ｃ）に示すように、シナリオ毎に、地点Ｐ１〜Ｐ１０の値Ｘｓ１〜Ｘｓ１０の平均値を求め、平均値を頻度分布に纏めた。比較対象として、図１１の（ｂ）に示すように、各シナリオに含まれる地点１の各需要量Ｘｓ１の頻度分布を纏めた。
【００７０】
尚、地点Ｐ１〜Ｐ７と地点Ｐ８〜Ｐ１０とは、異なる地点である必要はない。ある一地点には、自然エネルギー発電と負荷が共に設置されている場合もある。
【００７１】
（実施例８）
図１２の（ａ）では、実施例８として、地域に存在する各地点Ｐ１〜Ｐ７の電力需要と各地点Ｐ８〜Ｐ１０の発電出力とを過去データＸｐに混在させ、式（１）を用いて２地点間の相関関係を計算し、式（２）で示された確率密度関数ｆ（Ｘｓ，μ，Σ）を用いて多数のシナリオを生成している。地点数は１０点であり、地点Ｐ１〜７までは需要量、地点８〜１０は発電出力である。この計算においては、需要量を予測すべく、需要量を正の値、発電出力を負の値とした。実施例７では、各地点間の相関係数を一律に０．１とみなした。
【００７２】
そして、図１２の（ｃ）に示すように、シナリオ毎に、地点Ｐ１〜Ｐ１０の値Ｘｓ１〜Ｘｓ１０の合計値を求め、合計値を頻度分布に纏めた。比較対象として、図１１の（ｂ）に示すように、各シナリオに含まれる地点１の各需要量Ｘｓ１の頻度分布を纏めた。
【００７３】
（結果）
図１１の実施例７に示されるように、電力需要と発電出力を正負でわけて計算上同一内容のデータとして扱った場合でも、相関係数を大きくすれば、負荷が最大値を示した場合には発電出力も最大値に近い値となる。そのため、例えば気温が高ければ、エアコンの稼働量が増え、天気も良好である可能性が高く太陽光発電の発電出力も大きくなるという、一般的な現象を再現できることがわかる。
【００７４】
図１１の（ｃ）に示すように、正味の電力需要量（合計値）は正の値となり、平均２．６９ＭＷｈに対して標準偏差が１．０７ＭＷｈに収まった。一方、図１２の（ｃ）に示すように、相関係数が小さいと約２０％の確率で、正味の電力需要量が負となってしまうことがわかる。従って、相関係数が高い場合には、電力需要と発電出力を計算上同一内容のデータとして扱って正味の需要量を近似的に予測することも可能である。
【００７５】
（第３の実施形態）
第３の実施形態に係る電力予測方法を示す。具体的な計算方法は第１の実施形態や第２の実施形態と同様であり、詳細な説明を省略する。
【００７６】
図１３の（ａ）に示すように、地点という概念を時間帯に置き換え、地域においての各時間帯の電力需要を観測データ及び電力データとすれば、図１３の（ｂ）に示すように、地域における一日の需要量変化を示す多数組のシナリオが生成される。
【００７７】
一方、図１４の（ａ）に示すように、地点という概念を時間帯に置き換え、地域においての各時間帯の発電出力を観測データ及び電力データとすれば、図１４の（ｂ）に示すように、地域における一日の発電出力の変化を示す多数組のシナリオが生成される。
【００７８】
さらに、図１５の（ａ）に示すように、図１３の（ｂ）及び図１４の（ｂ）に示す一日の需要量変化を示す多数組のシナリオと一日の発電出力の変化を示す多数組のシナリオとを合算すれば、正味の電力需要のシナリオが多数組生成される。合算の際には、一日の発電出力の変化を示す多数組のシナリオの各要素値を負の値に変換しておく。
【００７９】
そして、図１５の（ｂ）に示すように、正味の電力需要の各シナリオに含まれる任意の時刻、例えば１２時の値を抽出して、頻度分布に纏めることで、その時刻での正味の電力需要として予測される範囲と精度とを得ることができる。
【００８０】
また、図１６に示すように、気象条件で絞りをかければ、その気象条件での地域の発電出力や需要を算出することも可能である。
【００８１】
例えば、予め気温と太陽光発電機の発電出力との相関関係を計算しておく。そして、図１６の（ａ）に示すように、地域の各時間帯の気温を用いて上記式（１）及び（２）を計算することで、地域における一日の気温変化を示す多数組のシナリオを生成しておく。更に、図１６の（ｂ）に示すように、地域の一日の太陽光発電機の発電出力を示す多数組のシナリオを生成しておく。
【００８２】
次に、気温と太陽光発電機の発電出力との相関係数を用いて、気温の各シナリオから１０時の気温が１７．５℃〜１８．５℃の間に入る各要素値を抽出する。更に、抽出した要素値と予め計算しておいた相関係数の範囲内に収まる要素値を太陽光発電機の発電出力の各シナリオから抽出する。
【００８３】
そして、図１６の（ｃ）に示すように、太陽光発電機の発電出力の各シナリオから抽出した要素値を頻度分布に纏めると、１０時時点で気温が１７．５℃〜１８．５℃であった場合の発電出力の予測値がとり得る範囲を確率とともに得ることができる。図１６の（ｃ）から、１０時の気温が上記の場合、１２時の太陽光発電量は、平均が８．５５ｋＷ、標準偏差が１．３７ｋＷであり、最大出力近辺にピークを持った分布になっていることが分かる。
【００８４】
このように、過去データＸｐが各時間帯の電力需要及び発電出力の場合には、各時間帯の正味の電力需要を予測することも可能となる。また、過去データＸｐとして、気温データと太陽電池発電機の発電出力を用いることで、任意時間帯の任意気温範囲における太陽電池発電機の発電出力を予測することも可能となる。
【００８５】
（構成）
以上のような各実施形態に係る方法を実現する電力予測装置の構成を図１７に示す。電力予測装置１は、単一のコンピュータ又はネットワーク接続された複数のコンピュータで構成されている。１台のＰＣが一度に扱えるデータ数としてはメモリや計算速度にもよるが現状では１万地点程度が上限である。但し、計算対象の地域内を更に小地域に分けて１０００地点程度の合計を１地点をみなすことで１００万地点くらいは１台のＰＣで対応可能である。小地域ごとの計算には別々の計算機を用いることが可能である。１００台のＰＣを用いると、１００万地点×１００台で１億地点程度を扱うことができるため実用上は十分な地点数となる。
【００８６】
このような電力予測装置１のＨＤＤやＳＳＤ等の記憶装置には、ＯＳや電力予測プログラムが記憶されており、電力予測プログラムをＲＡＭに適宜展開し、プロセッサで処理することにより、収集部１１と、データベース１２と、相関係数計算部１３と、統計分析部１４と、評価計算部１５と、出力部１６とが機能する。
【００８７】
収集部１１は、ネットワークアダプタを含み構成され、例えばＴＣＰ／ＩＰ等の通信プロトコルを用いて、発電機や負荷が有するスマートメータから過去データＸｐｉを収集する。発電機から収集する過去データＸｐｉは発電出力であり、負荷から収集する過去データＸｐｉは電力需要である。
【００８８】
電力予測装置１が接続されたネットワークの構成の例を図１８に示す。電力予測装置１は、地域の電力系統と連系する各種の発電機２や負荷３とデータ通信可能なネットワーク４で接続されている。発電機２は、例えば、風力発電機、太陽光発電機、電気自動車である。負荷３は、例えば、ビルの電気設備、家庭の電気設備、工場の電気設備である。収集部１１は、これら発電機２や負荷３から発電出力や電力需要を収集する。また、特定の気象に対する発電出力や電力需要を予測する場合、収集部１１は、別のネットワークに接続されているサーバから気象データを収集する。
【００８９】
データベース１２は、主にＨＤＤやＳＳＤ等の記憶手段を含み構成され、収集部１１が受信した過去データＸｐｉを記憶しておく。過去データＸｐｉの記憶の際には、当該過去データＸｐｉを発生させた地点Ｐｉの地点番号ｉと、発生日時を区別する情報とを関連づけておく。一地点の各時間帯の発電出力や電力需要を過去データＸｐｉとする場合には、時刻番号ｉと発生日時を区別する情報を過去データＸｐｉに関連づけておく。
【００９０】
相関係数計算部１３は、主にプロセッサを含み構成され、相関係数を計算する。具体的には、データベース１２に記憶されている過去データＸｐｉを読み出し、各２地点間の相関係数を計算する。ここでは、例えば、式（１）の分散共分散行列Σを生成すべく、地点数ｎ×ｎの各成分に対応するｖａｒ（Ｘｉ）及びｃｏｖ（Ｘｉ，Ｘｊ）を計算する。
【００９１】
相関係数を入力値として一律に適用する場合には、予め定めておいた２つの地点番号ｉと地点番号ｊに関連づけされている過去データＸｐｉ、Ｘｐｊを読み出して対応する相関係数を入力する。地点番号に応じて２地点間距離に基づく相関係数を計算する場合には、値ｉと値ｊとを１から地点数ｎまで変化させながら、式（３）を逐次計算していく。２地点間の距離に応じて相関係数を計算する場合、予めデータベースに地点ｉと地点ｊとの距離を示す情報を記憶させておき、その情報を読み出して計算する。発電出力や電力需要とは異なる気温等を用いて相関係数を算出する場合には、気温等を提供しているサーバにネットワーク経由でアクセスしておき、データベース１２に記憶しておく。
【００９２】
統計分析部１４は、主にプロセッサを含み構成され、統計分析により多数個のシナリオを生成する。具体的には、データベース１２に記憶された過去データＸｐｉから平均値や標準偏差等の地点Ｐｉの統計情報を計算し、この統計情報と分散共分散行列Σとが投影された乱数データＸｓを多数組生成する。乱数データＸｓの生成の際には、例えば、式（２）の確率密度関数ｆ（Ｘｓ，μ，Σ）を計算する。
【００９３】
評価計算部１５は、主にプロセッサを含み構成され、各シナリオから合計発電出力Ｘｔｏｔを計算し、頻度分布に纏める。すなわち、評価計算部１５は、乱数データＸｓ毎に合計発電出力Ｘｔｏｔ＝Ｘｓ１＋Ｘｓ２＋・・・を計算し、各合計発電出力Ｘｔｏｔをその値の大きさに対応させて区分する。
【００９４】
出力部１６は、主にプロセッサ及びプリンタやディスプレイを含み構成され、評価計算部１５が纏めた頻度分布を紙媒体や画面に表示する。この出力部１６により、図４〜図１６のようなグラフ図が視覚上認識可能に表示される。
【００９５】
この電力予測装置１による動作を図１９に示す。図１９に示すように、まず、収集部１１は、ネットワーク４を介して地点Ｐ１〜Ｐｎの観測データ及び電力データを収集し（ステップＳ０１）、データベース１２に記憶させておく（ステップＳ０２）。次に、相関係数計算部１３は、地点Ｐ１〜Ｐｎの観測データを用いて式（１）を計算することで、各観測データ間の相関関係値を計算しておく（ステップＳ０３）。
【００９６】
そして、統計分析部１４は、相関関係値、及び電力データが示す統計値を入力値として式（２）を計算することで多数組のシナリオを作成する（ステップＳ０４）。そして、評価計算部１５は、シナリオから地域の合計発電出力等の予測値を計算し（ステップＳ０５）、頻度分布に纏め（ステップＳ０６）、出力部は、予測値と頻度分布を出力する（ステップＳ０７）。
【００９７】
（まとめ）
以上により、電力予測装置１は、電力予測プログラムを適宜処理することにより、収集部１１と相関係数計算部１３と統計分析部１４と評価計算部１５として機能することとなる。
【００９８】
収集部１１は、地域の発電出力の予測値を算出する場合、一地域を区分した地点毎に発電出力と相関性を有する観測データを収集し、また、一地域を区分した地点毎に発電出力を示す電力データを収集する。収集部１１は、一地域の電力需要の予測値を算出する場合、一地域を区分した地点毎に発電出力又は電力需要と相関性を有する観測データを収集し、また、一地域を区分した地点毎に発電出力及び電力需要を示すデータを収集する。
【００９９】
また、収集部１１は、地点の時間帯毎の発電出力の予測値を算出する場合、地点の発電出力と相関性を有する観測データを時間帯毎に収集し、また、地点の発電出力を示す電力データを時間帯毎に収集する。更に、収集部１１は、地点の時間帯毎の電力需要の予測値を算出する場合、地点の電力需要と相関性を有する観測データを時間帯毎に収集し、また地点の電力需要を示す電力データを時間帯毎に収集する。
【０１００】
そして、相関係数計算部１３は、観測データを用いて、各２地点間の相関関係、または異なる２つの時間帯の相関関係を示す相関関係値を算出し、統計分析部１４は、電力データの統計分析を、一つ以上の相関関係値を反映させつつ行う。これにより、地域の発電出力の予測値、一地域の電力需要の予測値、地点の時間帯毎の発電出力の予測値、または、地点の時間帯毎の電力需要の予測値を算出することができる。
【０１０１】
この予測値は、相関関係値という概念の導入によって地域の各地点Ｐ１〜Ｐｎや一地点の各時間帯が相互に影響を与えているとみなして計算されており、相関関係値の作り方次第で予測精度を高めることができる。
【０１０２】
また、相関係数計算部１３は、相関関係値の値を小さくする補正定数を予め用意し、観測データと当該補正定数とを用いて相関関係値を算出するようにした。これにより、予測精度が飛躍的に高まることが確認された。更に、相関係数計算部１３は、２地点間の距離と相関関係値の実測値との関係式を最小自乗フィッティングにより決定し、当該最小自乗フィッティングによって相関関係値を算出するようにした。これにより、相関関係値をより実測値に近似させて求めることができ、予測誤差を少なくできる。
【０１０３】
また、統計分析部１４は、地点毎の過去データの平均、標準偏差、及び各２地点間の相関関係値を再現する多数組の乱数データを発生させ、多数組の乱数データに基づき予測値を算出するようにした。更に、統計分析部１４は、一地点の時間帯毎の過去データの平均、標準偏差、及び異なる２時間帯間の相関関係値を再現する多数組の乱数データを発生させ、多数組の乱数データに基づき予測値を算出するようにした。これにより、各乱数データに基づく予測値を頻度分布に纏めることができ、予測値のとり得る範囲と確率を算出でき、基幹電力供給者にとって非常に使い勝手のよいものとなる。
【０１０４】
（その他の実施の形態）
本明細書においては、本発明に係る実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示したものであって、発明の範囲を限定することを意図していない。具体的には、以上のような実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の範囲を逸脱しない範囲で、種々の省略や置き換え、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同様に、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ものである。
【０１０５】
例えば、地域を大地域、中地域、小地域、小地域の各地点と分けておき、小地域を中地域の各地点とし、中地域を大地域の各地点とする。そして、中地域の合計発電出力を各小地域の発電出力の合計と考え、大地域の合計発電出力を各中地域の発電出力の合計と考えることで、大地域、中地域、小地域において同一の計算で合計発電出力を計算することもできる。
【０１０６】
また、各地点Ｐ１〜Ｐｎの分布形状は式（２）のような正規分布である必要は無く、β分布等の分布関数や実測された分布形状でもよく、これらの分布形状に従った乱数を生成させてもよい。
【０１０７】
更に、この地点間の相関関係値や時間帯間の相関関係値とを用いた合計値の算出方法は、地域の合計発電出力や正味の電力需要等の他、電力販売に伴う収入、燃料費、売上高、その他の電力量に関連する量を計算して合計することが可能である。
【符号の説明】
【０１０８】
１  電力予測装置
１１  収集部
１２  データベース
１３  相関係数計算部
１４  統計分析部
１５  評価計算部
１６  出力部
２  発電機
３  負荷
４  ネットワーク
【図１】
2014054048.tif 000007
【図２】
2014054048.tif 000008
【図３】
2014054048.tif 000009
【図４】
2014054048.tif 000010
【図５】
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【図６】
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【図７】
2014054048.tif 000013
【図８】
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【図９】
2014054048.tif 000015
【図１０】
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【図１１】
2014054048.tif 000017
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
2014054048.tif 000023
【図１８】
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【図１９】
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