(57)【要約】  将来の最大電力需要が過剰に大きく見積もられることを防ぐこと。  記憶装置（１ａ）は、気温と電力実績値との組合せのデータを記憶する。演算装置（１ｂ）は、記憶装置（１ａ）から所定気温以上のデータを選択し、選択した各データの気温に対応する電力実績値が、組合せのデータから導出される回帰式と選択したデータの気温とから算出された電力算出値よりも小さいとき、所定気温以上の気温と回帰式とに基づいて最大電力需要値を算出する。
2017126069.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
気温と電力実績値との組合せのデータを記憶する記憶装置と、
前記記憶装置から所定気温以上のデータを選択し、選択した各データの気温に対応する電力実績値が、前記組合せのデータから導出される回帰式と選択したデータの気温とから算出された電力算出値よりも小さいとき、前記所定気温以上の気温と前記回帰式とに基づいて最大電力需要値を算出する演算装置と、
を有する電力需要値算出システム。
【請求項２】
前記演算装置は、選択した各データの気温に対応する電力実績値が前記回帰式と選択したデータの気温とから算出された電力算出値以上のとき、前記所定気温以上のデータのうちの最大の電力実績値を、前記最大電力需要値と決定する、請求項１記載の電力需要値算出システム。
【請求項３】
前記演算装置は、前記組合せのデータのうちの最高の気温を前記回帰式に代入することで前記最大電力需要値を算出する、請求項１または２記載の電力需要値算出システム。
【請求項４】
前記演算装置は、前記組合せのデータのうちの最高の気温に基づいて、前記所定気温を決定する、請求項１乃至３の何れか１項に記載の電力需要値算出システム。
【請求項５】
前記演算装置は、前記組合せのデータから電力実績値の標準偏差を算出し、前記標準偏差に応じた値を前記回帰式に加算した相関式を求め、選択した各データの気温に対応する電力実績値のうち、前記電力算出値との比較に用いる電力実績値を、前記相関式に基づいて選択する、請求項１乃至４の何れか１項に記載の電力需要値算出システム。
【請求項６】
前記演算装置は、前記組合せのデータから電力実績値の標準偏差を算出し、前記標準偏差に応じた値を前記回帰式に加算した相関式を求め、前記組合せのデータのうちの最高の気温を前記回帰式に代入して算出される電力値を前記相関式に代入することで前記所定気温を計算する、請求項１乃至５の何れか１項に記載の電力需要値算出システム。
【請求項７】
前記演算装置は、前記組合せのデータに基づいて、将来の所定期間における最高気温を予測し、予測した前記最高気温により前記所定気温を決定する、請求項１または２記載の電力需要値算出システム。
【請求項８】
前記演算装置は、予測した前記最高気温を前記回帰式に代入することで前記最大電力需要値を算出する、請求項７記載の電力需要値算出システム。
【請求項９】
コンピュータが、
気温と電力実績値との組合せのデータから所定気温以上のデータを選択し、
選択した各データの気温に対応する電力実績値が、前記組合せのデータから導出される回帰式と選択したデータの気温とから算出された電力算出値よりも小さいとき、前記所定気温以上の気温と前記回帰式とに基づいて最大電力需要値を算出する、
電力需要値算出方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
気温と電力実績値との組合せのデータから所定気温以上のデータを選択し、
選択した各データの気温に対応する電力実績値が、前記組合せのデータから導出される回帰式と選択したデータの気温とから算出された電力算出値よりも小さいとき、前記所定気温以上の気温と前記回帰式とに基づいて最大電力需要値を算出する、
処理を実行させる電力需要値算出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力需要値算出システム、電力需要値算出方法および電力需要値算出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、様々な場所で電力を消費して動作する種々の機器が利用されている。このため、電力を供給する事業者や電力を利用する事業者などにより、地域や施設などにおける電力需要の予測が行われることがある。例えば、過去日の時刻毎の電気使用量から特定した電力需要ピーク値または電力需要ピーク時間に基づいて、過去日と特徴（最高気温、曜日、天気、湿度など）が一致する予測対象日の電力需要ピーク値または電力需要ピーク時間帯を予測する提案がある。【０００３】
また、住宅、店舗、複合住宅などにおける外気温に対する消費電力を予測する提案もある。この提案では、総消費電力のうち居住者の行動に応じて変動する行動電力が少ない消費電力値データを選択し、選択された消費電力値データに基づいて外気温と消費電力との関係を抽出する。【０００４】
なお、空調設備の設けられた複数の室に存在する人の皮膚温度を検出し、需要電力が契約した最大需要電力を超えそうになったとき、検出された各室に存在する人の皮膚温度に基づいて停止する空調設備を決定する提案もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−１３９２８３号公報
【特許文献２】国際公開第２０１５／０７５７９４号
【特許文献３】特開２００８−２５９５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
最大電力需要の予測を行う際、予測結果と実際の最大電力需要との乖離が問題になる。例えば、最大電力需要の予測結果に基づいて契約電力を決定し、契約電力に応じた料金を、電力を供給する事業者に支払う場合が考えられる。この場合、最大電力需要の予測結果が実際の需要を上回っていると、その差分の分だけ、余計なコストが発生してしまう。【０００７】
１つの側面では、本発明は、将来の最大電力需要が過大に見積もられることを防ぐ電力需要値算出システム、電力需要値算出方法および電力需要値算出プログラム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】
【０００８】
１つの態様では、電力需要値算出システムが提供される。この電力需要値算出システムは、記憶装置と演算装置とを有する。記憶装置は、気温と電力実績値との組合せのデータを記憶する。演算装置は、記憶装置から所定気温以上のデータを選択し、選択した各データの気温に対応する電力実績値が、組合せのデータから導出される回帰式と選択したデータの気温とから算出された電力算出値よりも小さいとき、所定気温以上の気温と回帰式とに基づいて最大電力需要値を算出する。
【発明の効果】
【０００９】
１つの側面では、将来の最大電力需要が過大に見積もられることを防げる。
本発明の上記および他の目的、特徴および利点は本発明の例として好ましい実施の形態を表す添付の図面と関連した以下の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施の形態の電力需要値算出システムを示す図である。
【図２】第２の実施の形態の電力予測サーバのハードウェア例を示す図である。
【図３】電力予測サーバの機能例を示す図である。
【図４】電力実績テーブルの例を示す図である。
【図５】分析例を示す図である。
【図６】分析例（続き）を示す図である。
【図７】分析処理の例を示すフローチャートである。
【図８】電力需要予測の例を示すフローチャートである。
【図９】来期の最高気温の予測例を示す図である。
【図１０】判定対象の気温範囲の決定例を示す図である。
【図１１】分析処理の他の例を示すフローチャートである。
【図１２】分析の他の例を示す図である。
【図１３】分析の他の例（続き）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本実施の形態を図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
図１は、第１の実施の形態の電力需要値算出システムを示す図である。電力需要値算出システム１は、気温に応じた過去の電力消費の実績から、将来に対して予測される消費電力の値（電力需要値）を算出する。電力需要値算出システム１が予測する電力需要値は、将来の所定期間（例えば、次の１年間）のうちに見込まれる最大消費電力である。
【００１２】
電力需要値算出システム１は、記憶装置１ａおよび演算装置１ｂを有する。記憶装置１ａは、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性記憶装置でもよいし、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置でもよい。演算装置１ｂは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを含み得る。演算装置１ｂはプログラムを実行するプロセッサであってもよい。ここでいう「プロセッサ」には、複数のプロセッサの集合（マルチプロセッサ）も含まれ得る。また、電力需要値算出システム１は「コンピュータ」と呼ばれるものでもよい。
【００１３】
記憶装置１ａは、テーブル２を記憶する。テーブル２は、気温と消費電力実績値との組合せを複数含む情報である。テーブル２における気温と消費電力実績値との１つの組合せを、１つのレコード（あるいはデータ）と称することもできる。例えば、テーブル２は、過去の日毎の最高気温と最大の消費電力実績値との対応関係を示している。すなわち、１つのレコードは、過去のある１日における最高気温および最大の消費電力実績値の対応関係を示す。テーブル２には、気温ｔ１と消費電力実績値Ｐ１とを含むレコード、気温ｔ２と消費電力実績値Ｐ２とを含むレコードというように複数のレコードが登録されている。
【００１４】
演算装置１ｂは、記憶装置１ａから所定気温以上のレコードを選択する。例えば、所定気温をｔａとする。演算装置１ｂは、テーブル２に登録された複数のレコードのうち、所定気温ｔａ以上の気温を含むレコードを選択する。
【００１５】
演算装置１ｂは、選択した各レコードに含まれる気温に対応する電力実績値が、複数のレコードから算出される回帰式と選択した各レコードの気温から算出された電力算出値よりも小さいとき、所定気温以上の気温と回帰式とに基づいて最大電力需要値を算出する。
【００１６】
例えば、演算装置１ｂは、テーブル２に登録された複数のレコードから回帰線Ｌ１を表す回帰式を算出する。グラフＧ１は、気温と消費電力との関係を示す回帰線Ｌ１を表している。回帰式は、１次式でもよいし、２次以上の式でもよい。図１の例では、回帰線Ｌ１は直線であり回帰式は１次式である。この場合、回帰式は、電力需要（ｋＷ：キロワット）＝需要変化率（ａ）×気温（℃）＋ｂで表せる。例えば、演算装置１ｂは、最小二乗法を用いてテーブル２の各レコードに基づき回帰式を算出できる（最小二乗法以外の方法を用いてもよい）。
【００１７】
次に、演算装置１ｂは、テーブル２から選択した各レコードに含まれる気温に対応する電力実績値と、当該回帰式および選択した各レコードの気温から算出された電力算出値とを比較する。例えば、電力算出値は、求めた回帰式に気温を代入することで算出される消費電力の値である。演算装置１ｂは、電力算出値を求めるために回帰式に代入する気温を、次年に対して予測される最大気温ｔｃとする。最大気温ｔｃは、選択した各レコードに含まれる気温のうちの最大の気温でもよい。あるいは、演算装置１ｂは、過去の各年の最大気温の変動傾向から次年の最大気温ｔｃを予測してもよい。例えば、演算装置１ｂは、過去の各年と各年の最大気温とに対して回帰分析を行い、導出した回帰式から次年の最大気温ｔｃを予測することが考えられる。ここで、回帰線Ｌ１に対応する回帰式に気温ｔｃを代入して得られる値を、電力算出値Ｐｙとする。
【００１８】
そして、演算装置１ｂは、テーブル２に含まれる所定気温ｔａ以上に対する電力実績値のうち最大である電力実績値Ｐｘ１と、電力算出値Ｐｙとを比較する。電力実績値Ｐｘ１は、気温ｔｂ１（ｔａ≦ｔｂ１≦ｔｃ）に対応する電力実績値である。電力実績値Ｐｘ１は、電力算出値Ｐｙよりも小さい（グラフＧ２の場合）。この場合、演算装置１ｂは、所定気温ｔａ以上の気温と、回帰線Ｌ１に対応する回帰式とに基づいて最大電力需要値を算出する。具体的には、演算装置１ｂは、最大気温ｔｃを当該回帰式に代入して得られる電力算出値Ｐｙを、最大電力需要値とすることが考えられる。
【００１９】
一方、所定気温ｔａ以上に対する電力実績値の最大値が、電力実績値Ｐｘ２（≧Ｐｙ）である（電力実績値Ｐｘ２が電力算出値Ｐｙ以上である）こともある（グラフＧ３の場合）。電力実績値Ｐｘ２は、気温ｔｂ２（ｔａ≦ｔｂ２≦ｔｃ）に対応する電力実績値である。この場合、演算装置１ｂは、電力実績値Ｐｘ２を、最大電力需要値とする。
【００２０】
このように、電力需要値算出システム１は、所定気温ｔａ以上の気温に対し、テーブル２に記録された電力実績値が、回帰式を用いて算出される電力算出値よりも小さいときに、当該回帰式により最大電力需要値を算出する。所定気温ｔａ以上の気温に着目する理由は、気温が高いほど電力需要値も増す傾向にあり、この傾向を利用して判定対象の温度範囲を絞り込むためである。また、電力実績値が回帰式を用いて算出される電力算出値よりも小さいとき、将来の電力需要量が回帰式から求まる最大電力需要値を超過する可能性は、比較的低いと考えられる。したがって、電力実績値が回帰式を用いて算出される電力算出値よりも小さいとき、回帰式から最大電力需要値を求めることで、将来の最大電力需要値が過剰に大きく見積もられることを防げる。
【００２１】
一方、電力需要値算出システム１は、電力実績値が回帰式を用いて算出される電力算出値以上の場合は、過去における最大の電力需要の実績値を、予測される最大電力需要値とする。この場合は、回帰式から求まる最大電力需要値を超過する可能性が比較的高いと考えられるからである。過去における最大の電力需要の実績値を、来期の最大電力需要値と予測することで、将来の最大電力需要値が過小に見積もられることを防げる。
【００２２】
なお、演算装置１ｂは、電力実績値Ｐｘ１，Ｐｘ２を得る際に、テーブル２に記録された消費電力実績値から異常値を除外してもよい。例えば、演算装置１ｂは、テーブル２に記録された消費電力実績値の標準偏差を求め、標準偏差で表される消費電力実績値の許容範囲から外れる消費電力実績を異常値として判定対象外とすることが考えられる。こうして異常値を除外することで、最大電力需要値の予測精度を向上することもできる。
【００２３】
また、上記の例では、予測対象の期間を次の１年間としたが、半年間など、他の長さの期間を予測対象としてもよい。その場合、演算装置１ｂは、過去の同期間（例えば、４月〜９月など）における消費電力実績値を用いて、第１の実施の形態で例示した方法により、将来の同期間における最大電力需要値を算出することもできる。
【００２４】
［第２の実施の形態］
図２は、第２の実施の形態の電力予測サーバのハードウェア例を示す図である。電力予測サーバ１００は、工場や研究所などの施設における電力需要を予測するサーバコンピュータである。電力予測サーバ１００は、プロセッサ１０１、ＲＡＭ１０２、ＨＤＤ１０３、画像信号処理部１０４、入力信号処理部１０５、媒体リーダ１０６および通信インタフェース１０７を有する。各ユニットは電力予測サーバ１００のバスに接続されている。
【００２５】
プロセッサ１０１は、電力予測サーバ１００の情報処理を制御する。プロセッサ１０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡなどである。プロセッサ１０１は、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのうちの２以上の要素の組合せであってもよい。
【００２６】
ＲＡＭ１０２は、電力予測サーバ１００の主記憶装置である。ＲＡＭ１０２は、プロセッサ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部を一時的に記憶する。また、ＲＡＭ１０２は、プロセッサ１０１による処理に用いる各種データを記憶する。
【００２７】
ＨＤＤ１０３は、電力予測サーバ１００の補助記憶装置である。ＨＤＤ１０３は、内蔵した磁気ディスクに対して、磁気的にデータの書き込みおよび読み出しを行う。ＨＤＤ１０３は、ＯＳのプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データを記憶する。電力予測サーバ１００は、フラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の種類の補助記憶装置を備えてもよく、複数の補助記憶装置を備えてもよい。
【００２８】
画像信号処理部１０４は、プロセッサ１０１からの命令に従って、電力予測サーバ１００に接続されたディスプレイ１１に画像を出力する。ディスプレイ１１としては、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイなどを用いることができる。
【００２９】
入力信号処理部１０５は、電力予測サーバ１００に接続された入力デバイス１２から入力信号を取得し、プロセッサ１０１に出力する。入力デバイス１２としては、例えば、マウスやタッチパネルなどのポインティングデバイス、キーボードなどを用いることができる。
【００３０】
媒体リーダ１０６は、記録媒体１３に記録されたプログラムやデータを読み取る装置である。記録媒体１３として、例えば、フレキシブルディスク（ＦＤ：Flexible Disk）やＨＤＤなどの磁気ディスク、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ：Magneto-Optical disk）を使用できる。また、記録媒体１３として、例えば、フラッシュメモリカードなどの不揮発性の半導体メモリを使用することもできる。媒体リーダ１０６は、例えば、プロセッサ１０１からの命令に従って、記録媒体１３から読み取ったプログラムやデータをＲＡＭ１０２またはＨＤＤ１０３に格納する。
【００３１】
通信インタフェース１０７は、ネットワーク１０を介して他の装置と通信を行う。通信インタフェース１０７は、有線通信インタフェースでもよいし、無線通信インタフェースでもよい。
【００３２】
図３は、電力予測サーバの機能例を示す図である。電力予測サーバ１００は、記憶部１１０、分析部１２０および電力算出部１３０を有する。記憶部１１０は、ＲＡＭ１０２またはＨＤＤ１０３に確保された記憶領域として実現される。分析部１２０および電力算出部１３０は、ＲＭＡ１０２に記憶されたプログラムをプロセッサ１０１が実行することで実現される。
【００３３】
記憶部１１０は、電力実績テーブルを記憶する。電力実績テーブルは、過去の日付毎に、その日の最高気温と消費電力の実績値の最大値（電力実績値と称する）とを記録した情報である。すなわち、電力実績テーブルは、日付と気温と電力実績値との組合せが複数登録された情報である。電力実績テーブルの１つのレコードは、日付と気温と電力実績値との１つの組合せである。
【００３４】
分析部１２０は、記憶部１１０に記憶された電力実績テーブルに基づいて、気温と消費電力との相関の有無を分析する。例えば、記憶部１１０には、気温と消費電力との相関があると判断するための相関係数の閾値（例えば、０．７など）が予め記録されている。分析部１２０は、電力実績テーブルから算出した相関係数の絶対値が、当該閾値以上か否かを判定することで、電力実績テーブルに記憶された気温と消費電力との相関の有無を判定する。例えば、相関係数の絶対値が閾値以上の場合は「相関あり」である。相関係数の絶対値が閾値未満の場合は「相関なし」である。相関係数ｃは下記の式（１）により求めることができる。なお、ｘａはｘｉの相加平均である。ｙａはｙｉの相加平均である。
【００３５】
【数１】
2017126069.tif 000003
【００３６】
電力算出部１３０は、分析部１２０により相関ありと判定されると、電力実績テーブルに基づいて、来期（例えば、次の１年間）における最大電力需要値を算出する。具体的には、電力算出部１３０は、電力実績テーブルを基に、消費電力が比較的大きくなる気温範囲を特定し、特定した気温範囲において、気温と消費電力との関係を表す式（回帰式）を算出する。例えば、来期分として１年間の契約電力を決定する場合、電力算出部１３０は、過去の１年以内の気温と消費電力とのレコードに基づいて、回帰式を算出してもよい。電力算出部１３０は、例えば、電力実績テーブルに記録された気温の値と消費電力の値とを用いた最小二乗法によって回帰式を求める。回帰式は、１次式でもよいし、２次以上の式でもよい。
【００３７】
そして、電力算出部１３０は、電力実績テーブルにおける電力実績値と、回帰式から求まる電力算出値との比較に応じて来期における最大電力需要値（予測値）を算出する。電力算出部１３０は、算出した最大電力需要値をディスプレイ１１に出力する。例えば、ユーザは、ディスプレイ１１に表示された最大電力需要値を確認して、来期における契約電力を決定できる。
【００３８】
図４は、電力実績テーブルの例を示す図である。電力実績テーブル１１１は、記憶部１１０に格納される。電力実績テーブル１１１は、日付、気温および電力実績値の項目を含む。
【００３９】
日付の項目には、日付が登録される。気温の項目には、該当の日付における最高気温が登録される。電力実績値の項目には、該当の日付における最大の消費電力の実績値が登録される。例えば、電力実績テーブル１１１には、日付が“２０１５／１／１”、気温が“１０℃”、電力実績値が“５０００ｋＷ”という情報が登録される。これは、２０１５年１月１日の最高気温が１０℃であり、最大の消費電力の実績値が５０００ｋＷであったことを示す。
【００４０】
図５は、分析例を示す図である。図５（Ａ）は、電力実績テーブル１１１に基づいて、気温と電力実績値とをプロットしたグラフを示している。横軸は気温（単位は℃）であり、縦軸は電力需要の実績値（単位はｋＷ）である（以降のグラフも同様）。
【００４１】
図５（Ｂ）は、気温範囲を複数の範囲にグループ化する例を示している。例えば、分析部１２０は、最低気温から最高気温までの範囲を５分割し、プロットした各点を複数のグループに所属させる（ただし、分割数は任意に決定できる）。分析部１２０は、複数のグループのうち、最高の気温帯に対応するグループを、最大需要グループとする。電力予測サーバ１００は、最大需要グループに対して回帰分析を行う。最大需要グループに絞り込んで回帰分析を行う理由は、比較的低い気温帯では、気温と消費電力の実績との相関が比較的小さい傾向にあるからである。すなわち、最大需要グループに絞り込んで回帰分析を行うことで、比較的低い気温帯の電力実績値によって最大電力需要が過小に予測されることを抑えられる。
【００４２】
図５（Ｃ）は、最大需要グループに属する電力実績値を用いて得られた回帰線Ｌ１０を例示している。回帰線Ｌ１０は直線である。すなわち、回帰線Ｌ１０に対応する回帰式は一次式となる。具体的には、回帰線Ｌ１０の回帰式は、式（２）により表される。
【００４３】
【数２】
2017126069.tif 000004
【００４４】
ここで、Ｐは電力値（単位はｋＷ）である。Ｔは気温（単位は℃）である。ａは電力需要変化率（単位はｋＷ／℃）である。ｂは切片（単位はｋＷ）である。例えば、電力算出部１３０は、最大需要グループに属する気温および電力実績値に対する最小二乗法により、式（２）のａおよびｂの値を求めることができる。なお、本例では、気温に関する一次式で回帰式を表す場合を示すが、気温に関する二次以上の式で回帰式を表してもよい。
【００４５】
図６は、分析例（続き）を示す図である。図６（Ａ）は、最大需要グループに属する電力実績値のばらつきを表している。例えば、最大需要グループに属する電力需要の中には、気温とは無関係に突発的に消費電力が小さくなった、あるいは、大きくなったケースも存在する。電力算出部１３０は、このようなケースを異常値として棄却する。具体的には、電力算出部１３０は、最大需要グループに属する電力実績値のばらつきを示す指標として、標準偏差σの定数倍であるＺσを求める（Ｚは正の定数）。そして、電力算出部１３０は、電力実績値のうち、Ｐ（Ｔ）−Ｚσ以上、Ｐ（Ｔ）＋Ｚσ以下の範囲内の値を正常値とする。一方、電力算出部１３０は、電力実績値のうち、Ｐ（Ｔ）−Ｚσより小さいか、または、Ｐ（Ｔ）＋Ｚσよりも大きい値を異常値とする。Ｚの値は任意に決定できる。一例として、Ｚ＝３とする。このように、電力算出部１３０は、正常値の範囲内の電力実績値によって将来の最大電力需要を予測することで、予測の精度を高める。ここで、正常値の上限を決める式Ｐ（Ｔ）＋Ｚσを、回帰式Ｐ（Ｔ）に対する相関式と呼ぶことができる。
【００４６】
図６（Ｂ）および図６（Ｃ）は、電力算出部１３０による最大電力需要の決定の２つのパターンを示している。具体的には、電力算出部１３０は、正常範囲内の電力実績値と、式（２）を用いて求まる電力算出値とを比較する。例えば、電力算出部１３０は、過去の最高気温の履歴から、来期における最高気温を予測し、予測した最高気温を式（２）に代入することで、電力算出値を求めることができる。
【００４７】
電力算出部１３０は、正常範囲内の電力実績値が電力算出値以上の場合、正常範囲内の電力実績値のうちの最大値を、来期における最大電力需要の予測値とする（図６（Ｂ）の場合）。
【００４８】
電力算出部１３０は、正常範囲内の電力実績値が電力算出値よりも小さい場合、式（２）に、来期における最高気温を代入して求めた値を、来期における最大電力需要の予測値とする（図６（Ｃ）の場合）。
【００４９】
次に、電力予測サーバ１００による処理手順を説明する。
図７は、分析処理の例を示すフローチャートである。以下、図７に示す処理をステップ番号に沿って説明する。例えば、電力予測サーバ１００は、ユーザにより、来期の電力需要予測の実行入力を受け付けた際に、以下の手順を開始する。
【００５０】
（Ｓ１）分析部１２０は、電力実績テーブル１１１に基づいて、電力需要気温相関チャート（図５（Ａ）のグラフ）を作成する。分析部１２０は、電力需要気温相関チャートおよび以降の図（図５（Ｂ）、図５（Ｃ）および図６の各図など）を、処理の進行に応じてディスプレイ１１に表示させてもよい。
【００５１】
（Ｓ２）分析部１２０は、電力実績テーブル１１１の各レコードを気温範囲毎にグループ化する。前述のように、分析部１２０は、最高気温と最低気温との間の気温範囲をＸ分割する（Ｘは２以上の整数）ことで、グループ化を行う。これにより、電力実績テーブル１１１の複数のレコードが複数のグループに分類される。例えば、Ｘとしては、３，５，１０などの値を用いることができる。
【００５２】
（Ｓ３）分析部１２０は、複数のグループのうち、最大重要グループの電力需要（電力実績値）と気温との相関係数ｃを算出する。具体的には、分析部１２０は、式（１）を用いて相関係数ｃを算出できる。
【００５３】
（Ｓ４）分析部１２０は、相関係数ｃがＹ以上であるか否かを判定する。相関係数ｃがＹ以上である場合、処理をステップＳ５に進める。相関係数ｃがＹよりも小さい場合、処理を終了する。例えば、Ｙとしては、０．５，０．７，０．８などの値を用いることができる。
【００５４】
（Ｓ５）電力算出部１３０は、電力需要予測を行う。処理の詳細は後述される。
（Ｓ６）電力算出部１３０は、予測結果を出力する。具体的には、電力算出部１３０は、来期の最大電力需要値の予測結果を、ディスプレイ１１に表示させる。ユーザは、ディスプレイ１１に表示された最大電力需要値の予測結果を確認して、来期の契約電力を決定できる。
【００５５】
ここで、上記のＸ，Ｙは可変変数である。変数Ｘは、気温帯をグループ化する際の分割数（グループ数に相当）を決定する。分割数が少な過ぎると最大電力需要との関係性が比較的小さいデータが回帰分析の対象に含まれることになり、予測精度が低下する。一方、分割数が多すぎると回帰分析の対象レコードが少なくなり、予測精度が低下する。
【００５６】
また、変数Ｙは、相関係数に対する閾値（相関係数閾値と称する）である。相関係数閾値が小さ過ぎると、比較的相関の弱いレコードが回帰分析の対象に含まれることになり、予測精度が低下する。一方、相関係数閾値が大き過ぎると、最大電力需要の予測回答を行う頻度が減少する。変数Ｘ，Ｙには、運用に応じた値を設定できる。
【００５７】
続いて、ステップＳ５の手順を具体的に説明する。
図８は、電力需要予測の例を示すフローチャートである。以下、図８に示す処理をステップ番号に沿って説明する。図８の手順は、図７のステップＳ５に相当する。
【００５８】
（Ｓ１１）電力算出部１３０は、電力実績テーブル１１１に基づく回帰分析により、最大需要グループの回帰式（式（２））を算出する。また、電力算出部１３０は、電力実績テーブル１１１の各レコードにおける電力実績値のばらつきの評価値（Ｚσ）を算出する。ここで、電力算出部１３０は、電力実績テーブル１１１に含まれる複数のレコードのうち、最大需要グループに属するレコードについて、回帰式および評価値Ｚσを求めればよい。なお、Ｚとしては、３．０，４．０，６．０などの値を用いることができる。
【００５９】
（Ｓ１２）電力算出部１３０は、以降の処理において判定対象とする温度範囲を決定する。具体的には、電力算出部１３０は、来期における最高気温を、過去の気温の変化から予測し、当該温度範囲の上限値Ｔｕとする。電力算出部１３０は、後に詳述するように、来期の最高気温の予測に回帰分析を用いてもよい。そして、電力算出部１３０は、予測した最高気温に基づいて、当該温度範囲の下限値Ｔｄを決定する。例えば、上限値Ｔｕから予め定められた温度を引いた値を下限値Ｔｄとすることが考えられる。より具体的には、電力算出部１３０は、下限値Ｔｄ＝Ｔｕ−７（℃）とする（上限値Ｔｕから引く値は運用に応じて任意に決定できる）。この場合、判定対象の温度範囲は、Ｔｄ（℃）以上Ｔｕ（℃）以下となる。ただし、後述するように当該温度範囲の上限値や下限値の決定方法には他の方法を採用してもよい。
【００６０】
（Ｓ１３）電力算出部１３０は、ステップＳ１２で求めた温度範囲におけるレコードを、電力実績値の大きい順にソートする。
（Ｓ１４）電力算出部１３０は、ステップＳ１３のソート結果に対し、未抽出の電力実績値のうち、最大の電力実績値を抽出する。すなわち、電力算出部１３０は、ステップＳ１３における電力実績値のソート結果から、電力実績値を大きい順に１つずつ抽出して、以降の手順を実行する。ステップＳ１４で抽出された電力実績値を、以降のステップの説明では「着目する電力実績値」と称する。
【００６１】
（Ｓ１５）電力算出部１３０は、着目する電力実績値が回帰式による計算値（回帰式計算値）の最大値（すなわち、電力算出値）以上であるか否かを判定する。着目する電力実績値が、回帰式計算値の最大値以上の場合、処理をステップＳ１６に進める。着目する電力実績値が、回帰式計算値の最大値よりも小さい場合、処理をステップＳ１８に進める。
【００６２】
（Ｓ１６）電力算出部１３０は、着目する電力実績値が、当該電力実績値に対応する気温Ｔｘにおける回帰式計算値Ｐ（Ｔｘ）±Ｚσの範囲内であるか否かを判定する。着目する電力実績値が回帰式計算値±Ｚσの範囲内の場合、電力算出部１３０は、当該電力実績値を正常値と判断して、処理をステップＳ１７に進める。着目する電力実績値が回帰式計算値±Ｚσの範囲内でない場合、電力算出部１３０は、当該電力実績値を異常値と判断して、処理をステップＳ１４に進める（着目する電力実績値を変えて処理を繰り返す）。
【００６３】
（Ｓ１７）電力算出部１３０は、着目する電力実績値を、来期の最大電力需要値と決定する。そして、処理を終了する。
（Ｓ１８）電力算出部１３０は、回帰式から導かれる最大電力値を、来期の最大電力需要値と決定する。具体的には、電力算出部１３０は、ステップＳ１２で予測した最高気温Ｔｕに対する電力値Ｐ（Ｔｕ）を、来期の最大電力需要値と決定する。そして、処理を終了する。
【００６４】
ここで、上記Ｚは可変変数である。変数Ｚは、ステップＳ１６の判定により電力実績値が正常値であるか異常値であるかを判断するために用いられる。Ｚが小さいほど、正常と判断する許容範囲が小さくなり、回帰式から求められた値を最大電力需要値として予測する可能性が高まる。Ｚが大きいほど、正常と判断する許容範囲が大きくなり、回帰式から求められた値ではなく、電力実績値から最大電力需要を予測する可能性が高まる。変数Ｚには、運用に応じた値を設定できる。
【００６５】
また、ステップＳ１２では、来期の最高気温を回帰分析により予測するものとした。例えば、次のような方法が考えられる。
図９は、来期の最高気温の予測例を示す図である。図９は、西暦（年）を横軸とし、各年の最高気温（℃）を縦軸として、各年と最高気温との関係を示している。電力算出部１３０は、各年に対する最高気温の実績に対する回帰分析によって、回帰線Ｌ１１に対応する回帰式を求める（回帰式は一次式でもよいし、二次以上の式でもよい）。すると、電力算出部１３０は、求めた回帰式により来期（例えば、西暦２０１６年）の最高気温Ｔｕを、例えば、３５．８℃と予測できる。一方、前述のように、電力算出部１３０は、今期（例えば、西暦２０１５年）の最高気温を、来期の最高気温Ｔｕと予測してもよい。
【００６６】
なお、図８のステップＳ１２では、電力算出部１３０は、温度範囲の上限値Ｔｕから固定値（上記の例では７℃）を引いて、温度範囲の下限値Ｔｄを求めるものとした。一方、電力算出部１３０は、予測した最高気温とステップＳ１１で求めた回帰式および評価値Ｚσに基づいて、当該温度範囲の下限値Ｔｄを決定してもよい。具体的には、次の通りである。
【００６７】
図１０は、判定対象の気温範囲の決定例を示す図である。電力算出部１３０は、図９で例示した方法によって求めた気温範囲ΔＴの最高気温Ｔｕに対し、算出した回帰式（式（２））に評価値Ｚσを加算した相関式に基づいて、気温範囲ΔＴの下限値Ｔｄを決定する。具体的には、電力算出部１３０は、下限値Ｔｄ＝Ｔｕ−Ｚσ／ａとする（図９の例ではＺ＝３である）。すなわち、電力算出部１３０は、最高気温Ｔｕを回帰式に代入して算出される電力値を相関式に代入することで気温範囲ΔＴの下限値Ｔｄを計算する。
【００６８】
このように、電力算出部１３０は、気温範囲ΔＴを動的に決定することもできる。すると、Ｚの値によって、判定対象の気温範囲を比較的狭く採って、より最高気温Ｔｕに近い温度で、最大電力需要の予測を行うか、あるいは、判定対象の気温範囲を比較的広く採って、最高気温Ｔｕに拘らずに最大電力需要の予測を行うかを調整できる。
【００６９】
更に、分析部１２０は、図７の手順において、相関係数ｃの適合率（例えば、Ｒ2値やｐ値）を求めて、電力実績テーブル１１１による電力需要の予測を行うか否かを判定してもよい。具体的には、次の通りである。
【００７０】
図１１は、分析処理の他の例を示すフローチャートである。以下、図１１に示す処理をステップ番号に沿って説明する。ここで、図１１の手順では、ステップＳ３の後に、ステップＳ３ａ，Ｓ３ｂを実行し、その後にステップＳ３ｂの判定に応じてステップＳ４を実行する点が、図７の手順と異なる。そこで、以下では、ステップＳ３ａ，Ｓ３ｂを主に説明し、他のステップの説明を省略する。
【００７１】
（ステップＳ３ａ）分析部１２０は、相関係数ｃにおける適合率を算出する。適合率としては、Ｒ2値またはｐ値を用いることができる。ここで、Ｒ2値は、電力実績テーブル１１１から求まる回帰線がもっともらしいか否かを示す指標である。Ｒ2値は、０から１の間の実数となる。Ｒ2値が１のとき、グラフ上の気温対電力実績値のプロットは全て回帰線上に乗ることになる。逆に、Ｒ2値が０のとき、グラフ上の気温対電力実績値のプロットは回帰線とは無関係にばらばらに散らばる状態となる。また、ｐ値は、全く相関のない数値を組合せたときに、ステップＳ３で求めた相関係数ｃが算出される確率を表す。ｐ値が小さいほど相関係数ｃの信頼性は高く、ｐ値が大きいほど相関係数ｃの信頼性は低い。
【００７２】
（ステップＳ３ｂ）分析部１２０は、ステップＳ３ａで求めた適合率が所定値範囲内であるか否かを判定する。適合率が所定値範囲内である場合、処理をステップＳ４に進める。適合率が所定値範囲内ではない場合、処理を終了する。例えば、適合率として、Ｒ2値を用いる場合、ステップＳ３ａで算出したＲ2値が所定値（例えば、０．８など）以上であれば、適合率（Ｒ2値）は所定値範囲内である。当該Ｒ2値が所定値よりも小さければ、適合率（Ｒ2値）は所定値範囲内ではない。また、適合率として、ｐ値を用いる場合、ステップＳ３ａで算出したｐ値が所定値（例えば、０．０５）以下であれば、適合率（ｐ値）は所定値範囲内である。当該ｐ値が所定値よりも大きければ、適合率（ｐ値）は所定範囲内ではない。
【００７３】
このように、分析部１２０は、相関係数ｃによる判定（ステップＳ４）に加えて、適合率も用いることで、気温と電力実績値との相関が比較的強いと判断される場合に絞って、電力需要の予測を行える。こうして、電力予測サーバ１００は、最大電力需要の予測の精度をより向上させることもできる。
【００７４】
ところで、第２の実施の形態の例では、主に、気温と消費電力との関係に着目して来期の最大電力需要を予測する方法を例示した。一方、電力需要に関連性のあるパラメータとしては、気温以外にも、湿度、工場の製品生産量、データセンタの受注量、サーバの稼働台数、勤務人員数、在籍人員数および設備運用台数なども考えられる。電力予測サーバ１００は、これら他のパラメータを用いて、来期の最大電力需要を予測することも考えられる。具体的には次の通りである。
【００７５】
図１２は、分析の他の例を示す図である。図１２，図１３では、サーバ稼働台数（台）に対する電力需要（ｋＷ）の関係を例示する。図１２，図１３で示されるグラフの横軸はサーバ稼働台数であり、縦軸は電力需要の実績値（電力実績値）である。電力予測サーバ１００は、過去におけるサーバ稼働台数と電力実績値とを記憶部１１０に記録している。
【００７６】
図１２（Ａ）は、サーバ稼働台数の実績に対して電力実績値をプロットした図である。図１２（Ｂ）は、サーバ稼働台数のグループ化範囲の決定を示す図である。まず、電力予測サーバ１００は、サーバ稼働台数を複数の範囲に分割する。各範囲に属するサーバ稼働台数と電力実績値の関係において、例えば、ｐ値による相関係数の有意差検定で、ｐ値≦５％で有意であると判断された範囲をグループ化する（ｐ値に対し、１％以下など、有意差ありと判断するための他の制限を課してもよい）。図１２（Ｂ）の例では、電力予測サーバ１００は、サーバ稼働台数３００台から４５０台までの範囲をグループ化している。こうして、サーバ稼働台数と電力実績値とについて比較的相関の強いレコードを抽出することで、電力需要の予測の精度を高める。
【００７７】
電力予測サーバ１００は、グループ化した範囲に対し、サーバ稼働台数と電力実績値との関係を表す回帰式を算出する。図１２（Ｃ）は、当該回帰式に対応する回帰線Ｌ２０を例示している。本例では、回帰式は、２次式で表される。具体的には、回帰線Ｌ２０の回帰式は、式（３）により表される。
【００７８】
【数３】
2017126069.tif 000005
【００７９】
ここで、Ｑは電力値（単位はｋＷ）である。Ｎはサーバ稼働台数（単位は台）である。ａ１は第１の電力需要変化率（単位はｋＷ／台）である。ａ２は第２の電力需要変化率（単位はｋＷ／台）である。ｂは切片（単位はｋＷ）である。例えば、電力算出部１３０は、最大需要グループに属する気温および電力実績値に対する最小二乗法により、式（３）のａ１，ａ２およびｂの値を求めることができる。電力予測サーバ１００は、式（３）を基に、図６で例示した方法と同様にして、来期の最大電力需要を予測できる。
【００８０】
図１３は、分析の他の例（続き）を示す図である。図１３（Ａ）は、グループ化した範囲に属する電力実績値のばらつきを表している。例えば、該当のグループに属する電力実績値の中には、サーバ稼働台数とは無関係に突発的に消費電力が小さくなった、あるいは、大きくなったケースも存在する。電力算出部１３０は、このようなケースを異常値として棄却する。具体的には、電力算出部１３０は、該当のグループに属する電力実績値のばらつきを示す指標として、前述の評価値Ｚσを求める。そして、電力算出部１３０は、電力実績値のうち、Ｑ（Ｎ）−Ｚσ以上、Ｑ（Ｎ）＋Ｚσ以下の範囲内の値を正常値とする。一方、電力算出部１３０は、電力実績値のうち、Ｑ（Ｎ）−Ｚσより小さいか、または、Ｑ（Ｎ）＋Ｚσよりも大きい値を異常値とする。図１３（Ａ）では、一例として、Ｚ＝３としている。
【００８１】
図１３（Ｂ）および図１３（Ｃ）は、電力算出部１３０による最大電力需要の決定の２つのパターンを示している。具体的には、電力算出部１３０は、正常範囲内の電力実績値と、を用いて求まる電力算出値と比較する。例えば、電力算出部１３０は、今期の最高稼働台数を来期の最高稼働台数とし、当該最高稼働台数を式（３）に代入することで、電力算出値を求めることができる。あるいは、電力算出部１３０は、各期と、各期におけるサーバの最高稼働台数の変化に相関があれば、回帰分析によって来期のサーバの最高稼働台数を予測してもよい。
【００８２】
そして、電力算出部１３０は、正常範囲内の電力実績値が電力算出値以上の場合、正常範囲内の電力実績値のうちの最大値を、来期における最大電力需要の予測値とする（図１３（Ｂ）の場合）。
【００８３】
電力算出部１３０は、正常範囲内の電力実績値が電力算出値よりも小さい場合、式（３）に、来期におけるサーバの最高稼働台数を代入して求めた値を、来期における最大電力需要の予測値とする（図１３（Ｃ）の場合）。
【００８４】
このように、電力予測サーバ１００は、サーバ稼働台数と電力需要との間に相関がある場合には、サーバ稼働台数とサーバ稼働台数に対する電力需要の実績とを基に、来期における最大電力需要を予測することもできる。
【００８５】
ここで、工場や研究所などの大量の電気エネルギーを取り扱う事業所では、電気料金費用の削減が図られる。そのために、電気料金契約に際して、例えば電気主任技術者が、過去の電力需要実績や予定生産量・設備導入計画などから契約対象年度の電気需要予測を行って契約電力を決定することがある。しかし、最大電力需要は、電気料金に対して比較的大きな相関があり、最大電力需要の予測値と実際の電力使用量との乖離が大きくなるおそれがある。予測と実際との乖離が大きいと、電力需要の差分により発生した費用は掛け捨てとなる。各事業所の電気主任技術者は、契約電力と最大電力需要との乖離電力を小さくすることを心掛けているが、事業所によっては前年度の契約電力値で契約したり、乖離電力が比較的大きいままに過去の契約電力をそのまま維持したりするケースもある。また、人手による契約電力の決定には、決定担当者の判断によるところも大きく、過去データに基づく論理的な処理が行われずに、需要の予測と実際との乖離による電気料金費用の増加が問題となっている。
【００８６】
これに対し、電力予測サーバ１００によれば、過去の電力需要の実績から回帰式を求め、最大需要グループ内の電力実績値が回帰式を用いて算出される電力算出値よりも小さいときに、当該回帰式により最大電力需要値を算出する。電力実績値が回帰式を用いて算出される電力算出値よりも小さいときは、将来の電力需要量が回帰式から求まる最大電力需要値を超過する可能性は比較的低いと考えられる。したがって、電力実績値が回帰式を用いて算出される電力算出値よりも小さいとき、回帰式から最大電力需要値を求めることで、将来の最大電力需要値が過大に見積もられることを防げる。
【００８７】
一方、電力予測サーバ１００は、最大需要グループ内の電力実績値が回帰式を用いて算出される電力算出値以上のときは、過去における最大の電力需要の実績値を、予測される最大電力需要値とする。この場合、回帰式から求まる最大電力需要値を超過する可能性が比較的高いと考えられるからである。過去における最大の電力需要の実績値を、来期の最大電力需要値と予測することで、将来の最大電力需要値が過小に見積もられることを防げる。こうして、電力予測サーバ１００は、将来の電力需要に対する適切な契約電力のユーザによる決定を支援することができる。
【００８８】
なお、第１の実施の形態の情報処理は、演算装置１ｂにプログラムを実行させることで実現できる。また、第２の実施の形態の情報処理は、プロセッサ１０１にプログラムを実行させることで実現できる。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１３に記録できる。
【００８９】
例えば、プログラムを記録した記録媒体１３を配布することで、プログラムを流通させることができる。また、プログラムを他のコンピュータに格納しておき、ネットワーク経由でプログラムを配布してもよい。コンピュータは、例えば、記録媒体１３に記録されたプログラムまたは他のコンピュータから受信したプログラムを、ＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３などの記憶装置に格納し（インストールし）、当該記憶装置からプログラムを読み込んで実行してもよい。
【００９０】
上記については単に本発明の原理を示すものである。更に、多数の変形や変更が当業者にとって可能であり、本発明は上記に示し、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではなく、対応する全ての変形例および均等物は、添付の請求項およびその均等物による本発明の範囲とみなされる。
【符号の説明】
【００９１】
１  電力需要値算出システム
１ａ  記憶装置
１ｂ  演算装置
２  テーブル
Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３  グラフ
Ｌ１  回帰線
【図１】
2017126069.tif 000006
【図２】
2017126069.tif 000007
【図３】
2017126069.tif 000008
【図４】
2017126069.tif 000009
【図５】
2017126069.tif 000010
【図６】
2017126069.tif 000011
【図７】
2017126069.tif 000012
【図８】
2017126069.tif 000013
【図９】
2017126069.tif 000014
【図１０】
2017126069.tif 000015
【図１１】
2017126069.tif 000016
【図１２】
2017126069.tif 000017
【図１３】
2017126069.tif 000018
【国際調査報告】
2017126069.tif 000019
2017126069.tif 000020