(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要を予測する需要予測装置であって、
電力負荷における電力需要と前記電力負荷の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記電力負荷の前記位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記電力負荷の電力需要に関する複数の予測値を算出する需要算出部と、
前記複数の予測値における分布に基づいて、予測された電力需要に対する信頼度を決定する信頼度決定部と、
を備え、
前記電力負荷は、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられ、
前記需要算出部は、
前記複数区域毎に電力需要に関する複数の区域予測値を算出する第１算出部と、
前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域における総電力需要に関する複数の地域予測値を算出する第２算出部と、
を備え、
前記信頼度決定部は、前記複数の地域予測値の分布に基づいて、予測された総需要に対する信頼度を決定し、
前記複数の地域予測値のそれぞれは、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値のうち任意の１つを、全ての前記複数区域にわたって加算した総和である
ことを特徴とする需要予測装置。
【請求項２】
前記信頼度に基づいて電力需要の見込み値を決定する見込み値決定部を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項３】
過去の所定期間における気象観測情報と、前記過去の所定期間における電力需要の実績値と、に基づいて、前記予測式を生成する予測式導出部を更に含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の需要予測装置。
【請求項４】
前記分布は、標準偏差によって示されることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の需要予測装置。
【請求項５】
前記複数の気象予報値は、アンサンブル予報に基づく値であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の需要予測装置。
【請求項６】
前記複数の気象予報値は、気温、湿度、風速、降水量、日射量及び雲量のうち少なくとも一種類に関する複数の予報値を含む、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の需要予測装置。
【請求項７】
電力需要を予測する需要予測方法であって、
電力負荷における電力需要と前記電力負荷の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記電力負荷の前記位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記電力負荷の電力需要に関する複数の予測値を算出する第１ステップと、
前記複数の予測値における分布に基づいて、予測された電力需要に対する信頼度を決定する第２ステップと、
を含み、
前記電力負荷は、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられ、
前記第１ステップにおいて、
前記複数区域毎に電力需要に関する複数の区域予測値を算出し、
前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域における総電力需要に関する複数の地域予測値を算出し、
前記第２ステップにおいて、前記複数の地域予測値の分布に基づいて、予測された総需要に対する信頼度を決定し、
前記複数の地域予測値のそれぞれは、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値のうち任意の１つを、全ての前記複数区域にわたって加算した総和である
ことを特徴とする需要予測方法。
【請求項８】
電力需要を予測する需要予測装置に、
所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる電力負荷における電力需要と前記電力負荷の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記電力負荷の前記位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記電力負荷の電力需要に関する複数の予測値を算出する第１機能と、
前記複数の予測値における分布に基づいて、予測された電力需要に対する信頼度を決定する第２機能と、
を実行させ、
前記第１機能において、
前記複数区域毎に電力需要に関する複数の区域予測値を算出させ、
前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域における総電力需要に関する複数の地域予測値のそれぞれを、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値のうち任意の１つを全ての前記複数区域にわたって加算した総和として算出させ、
前記第２機能において、前記複数の地域予測値の分布に基づいて、予測された総需要に対する信頼度を決定させる
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需要予測装置、需要予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力需要は、温度、湿度などの気象情報と関係があることが知られており、そのため、電力需要の予測は気象予報と密接な関係がある。電力需要を予測する手法として、例えば、気象庁などから配信されるＧＰＶ(Grid Point Value)データと観測された気象情報とに基づいて気象予報モデルを作成し、過去の電力需要の実績を参照して、予測された気温、湿度に対応する電力需要を予測する手法がある（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１８００３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、ＧＰＶデータなどの気象予報情報は、ある日時における１種類の気象条件につき１個の予報値を含むところ、かかる予報情報には、基礎となる予報モデルの不完全性等に起因する誤差が内在するため、予報情報の信頼性は定かではない。そして、予報情報の誤差が大きいと、誤差が需要予測値を算出する過程において蓄積されて、需要予測の精度に大きな影響を及ぼし、引いては予測の信頼度を損なうおそれもある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前述した課題を解決する主たる本発明は、電力需要を予測する需要予測装置であって、電力負荷における電力需要と前記電力負荷の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記電力負荷の前記位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時における前記電力負荷の電力需要に関する複数の予測値を算出する需要算出部と、前記複数の予測値の集合における分布に基づいて、予測された電力需要に対する信頼度を決定する信頼度決定部と、を備え、前記電力負荷は、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられ、前記需要算出部は、前記複数区域毎に電力需要に関する複数の区域予測値を算出する第１算出部と、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域における総電力需要に関する複数の地域予測値を算出する第２算出部と、を備え、前記信頼度決定部は、前記複数の地域予測値の分布に基づいて、予測された総需要に対する信頼度を決定し、前記複数の地域予測値のそれぞれは、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値のうち任意の１つを、全ての前記複数区域にわたって加算した総和であることを特徴とする。
【０００６】
本発明の他の特徴については、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、電力需要に関する予測に、予測の信頼度に関する情報を付加することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の実施形態における予測装置が適用される電力系統を示す概略図である。
【図２】本発明の実施形態における予測装置が適用される地域及びメッシュを示す概略図である。
【図３】本発明の実施形態に予測装置の機能を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態における予測装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態における気象観測データの一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態における需要実績データの一例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態における気象予報データの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態における需要予測データの一例を示す図である。
【図９】本発明の実施形態における総需要予測データの一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態における、（ａ）総需要の実績値及び複数の予測値の時間変化の一例を示す図、（ｂ）時刻ｔ１における総需要の予測値の度数分布を示す図、及び（ｃ）時刻ｔ２における総需要の予測値の度数分布を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。
【００１０】
＝＝＝予測装置の適用場面＝＝＝  
以下、図１、図２を参照して、本実施形態における予測装置が適用される典型的な場面を説明する。図１は、本実施形態における予測装置が適用される電力系統を概略的に示し、図２は、予測装置が適用される地域及びメッシュを概略的に示す。
【００１１】
電力系統２００は、電力負荷に対して電力を供給するための電力系統であり、図１に示すように、商用電源Ｇ、及び、商用電源Ｇに繋がる電力線にそれぞれ並列に接続された電力負荷Ｒ１〜Ｒ４を含む。電力負荷Ｒ１〜Ｒ４は、例えば一般需要家における電力機器（冷暖房装置など）であり、説明の簡略化のため、図２に示すように、所定地域Ａ（例えば日本の中国地方）を区画して形成される複数のメッシュ１〜４にそれぞれ設置されているものとし、予測装置は、このような所定地域Ａにおける総需要を予測するものとする。なお、メッシュ１〜４が複数の区域に相当し、後述するアンサンブル予報に対応する領域である。また、電力負荷は各メッシュに１台だけ設置される必要はなく、複数台設けられてもよい。例えばメッシュ１に複数の電力負荷が設置される場合、電力負荷Ｒ１は、このような複数の電力負荷を代表して表示されているものとする。
【００１２】
図１に示すように、メッシュ１〜４のそれぞれには、測定装置Ｍ１〜Ｍ４と気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４とが設置されている。測定装置Ｍ１〜Ｍ４は、電力系統２００から電力負荷Ｒ１〜Ｒ４のそれぞれに供給される電力Ｐ１〜Ｐ４を測定し、測定信号ＳＭ１〜ＳＭ４を予測装置１００に出力する装置である。また、気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４は、メッシュ１〜４における気象条件（例えば気温、湿度、降水量、日射量）を所定の時間間隔（例えば１時間毎）で観測して、観測信号ＳＷ１〜ＳＷ４を予測装置１００に出力する装置である。
【００１３】
気象予報装置ＷＦは、アンサンブル予報情報を示す予報信号ＳＷＦを出力する装置であり、例えば気象庁に設置される。アンサンブル予報情報には、メッシュ１〜４のそれぞれにおける気温、湿度、降水量、風速、日射量、雲量を示す複数組の予報情報が含まれている。
【００１４】
予測装置１００は、追って詳述するように、測定装置Ｍ１〜Ｍ４から測定信号ＳＭ１〜ＳＭ４を、気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４から観測信号ＳＷ１〜ＳＷ４を、及び気象予報装置ＷＦから予報信号ＳＷＦをそれぞれ受信し、これら信号に含まれる情報等に基づいて、メッシュ１〜４及び所定地域Ａにおける電力需要を予測する装置である。
【００１５】
なお、メッシュ１〜４には、電力負荷Ｒ１〜Ｒ４に電力を供給するべく、太陽光発電装置（ＰＶ）などの分散型電源が設置されていてもよい。この場合、分散型電源によって賄えなかった電力が、電力系統２００から電力負荷Ｒ１〜Ｒ４に供給されることになる。
【００１６】
予測装置１００は、例えば、ＣＰＵ、メモリ、及び補助記憶装置を備えたコンピュータであり、予測装置の有する後述の機能は、コンピュータで実行可能なプログラムによって実行される。
【００１７】
＝＝＝予測装置＝＝＝  
以下、図３、図５〜図９を参照して、本実施形態における予測装置について説明する。図３は、本実施形態における予測装置の機能を示すブロック図であり、図５は気象観測データの一例を、図６は需要実績データの一例を、図７は気象予報データの一例を、図８は需要予測データの一例を、図９は総需要予測データの一例を、それぞれ示す。
【００１８】
＜予測装置の概要＞  
予測装置１００は、メッシュ１〜４毎に電力需要を予測する。具体的には、予測装置１００は、例えばメッシュ１における電力需要を予測するべく、測定装置Ｍ１から測定信号ＳＭ１を、気象観測装置Ｗ１から観測信号ＳＷ１を、気象予報装置ＷＦから予報信号ＳＷＦをそれぞれ受信し、これら信号に含まれる情報等に基づいて、電力系統２００から電力負荷Ｒ１に供給される電力（電力需要）に関する複数の予測値を算出する。メッシュ２〜３についても同様に、予測装置１００は、電力系統２００から電力負荷Ｒ２〜Ｒ４に供給される電力（電力需要）に関する複数の予測値をそれぞれ算出する。これが第１算出部の機能に相当する。
【００１９】
また、予測装置１００は、所定地域Ａにおける総需要を予測する。具体的には、予測装置１００は、メッシュ１〜４のそれぞれについて算出された複数の予測値に基づいて、電力系統２００から所定地域Ａ内の電力負荷Ｒ１〜Ｒ４に供給される電力（総需要）に関する複数の予測値を算出する。これが第２算出部の機能に相当する。
【００２０】
予測装置１００は更に、算出された複数の予測値の分布に基づいて、予測の信頼度を決定する。これが信頼度決定部の機能に相当する。
【００２１】
また、予測装置１００は、決定された信頼度に基づいて、所定地域Ａにおける総需要の見込み値を決定する。これが見込み値決定部の機能に相当する。
【００２２】
このような予測装置１００は、図３に示すように、送受信部１１０、記憶部１２０、予測式導出部１３０、需要算出部１４０、及び出力部１５０を備える。
【００２３】
＜送受信部＞  
送受信部１１０は、測定装置Ｍ１〜Ｍ４、気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４及び気象予報装置ＷＦのそれぞれと有線又は無線で通信を行い、測定信号ＳＭ１〜ＳＭ４、観測信号ＳＷ１〜ＳＷ４及び予報信号ＳＷＦを受信する。本実施形態において、これらの各信号は、所定の時間間隔でそれぞれの装置から出力されるが、送受信部１１０からの要求信号に応答して出力されてもよい。
【００２４】
＜記憶部＞  
記憶部１２０は、気象観測データ記憶領域１２１、需要実績データ記憶領域１２２、ＰＶ導入データ記憶領域１２３、予測式記憶領域１２４、気象予報データ記憶領域１２５、及び需要予測データ記憶領域１２６を有する。
【００２５】
気象観測データ記憶領域１２１には、気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４から提供された、メッシュ１〜４についての所定の時間間隔毎の気象観測データが記憶されている。本実施形態では、メッシュ毎に、例えば図５に示すような、１時間毎の気温、湿度、降水量及び日射量に関する観測データが記憶されている。
【００２６】
需要実績データ記憶領域１２２には、測定装置Ｍ１〜Ｍ４から提供された、メッシュ１〜４における所定の時間間隔毎の電力需要に関する測定データ（需要実績データ）が記憶されている。本実施形態では、メッシュ毎に、例えば図６に示すような、１時間毎の需要実績データが記憶されている。
【００２７】
ＰＶ導入データ記憶領域１２３には、メッシュ１〜４における太陽光発電装置の導入量を示す情報（ＰＶ導入データ）が、記憶されている。ＰＶ導入データは、例えば５ＭＷなどの数値で表される。
【００２８】
予測式記憶領域１２４には、予測式導出部１３０によってメッシュ１〜４毎に導出された、気象条件と電力需要との関係を示す後述の予測式が記憶される。
【００２９】
気象予報データ記憶領域１２５には、気象予報装置ＷＦから提供された、メッシュ１〜４毎の気象予報データが記憶される。本実施形態における気象予報データは、アンサンブル予報データであり、６時間間隔で気象予報装置ＷＦから提供されるものとする。また、数種類あるアンサンブル予報の中でも、日本域を範囲とする週間アンサンブル数値予報が用いられ、００ＵＴＣ（協定世界時）及び１２ＵＴＣを初期値とする２７つのアンサンブルメンバーの示す気象条件が、現在時刻から２６４時間先まで予報される。週間アンサンブル数値予報は、例えば、地上における東西及び南北方向の風速、気温、相対湿度、積算降水量、全雲量、海面更正気圧、及び地上気圧に関する予報値を含むが、本実施形態において気象予報データ記憶領域１２５に記憶されるのは、例えば図７のように、所定日時毎の気温、湿度、降水量及び日射量（雲量）に関する２７組の予報データである。無論、風速や気圧などの他の情報が気象予報データ記憶領域１２５に記憶されてもよい。
【００３０】
需要予測データ記憶領域１２６には、需要算出部１４０の第１算出部によって算出された、メッシュ１〜４毎の電力需要に関する複数の予測値（区域予測値）が記憶される。本実施形態では、メッシュ１〜４毎の電力需要の予測に用いられる気象予報データが図７の例のように所定日時あたり２７組あることに対応して、区域予測値は、図８に例示するように所定日時あたり２７個ある。メッシュ１〜４毎の電力需要の予測値の算出手順については後述する。
【００３１】
また、需要予測データ記憶領域１２６には、需要算出部１４０の第２算出部によって算出された、所定地域Ａにおける総需要に関する複数の予測値（地域予測値）が記憶される。総需要の予測値の算出手順については後述するが、本実施形態では、所定地域Ａに４つのメッシュが含まれることに伴い、総需要の予測値は、図９に例示するように、所定日時あたり５３１，４４１（２７の４乗）個ある。
【００３２】
＜予測式導出部＞  
予測式導出部１３０は、気象観測データ記憶領域１２１に記憶された気象観測データ及び需要実績データ記憶領域１２２に記憶された需要実績データに基づいて、メッシュ１〜４毎に予測式を導出する。予測式は、後述するように、メッシュ１〜４のそれぞれにおける電力需要を予測するための数式であり、本実施形態では、重回帰分析によって求められる線形回帰方程式として与えられる。
【００３３】
＜需要算出部＞  
需要算出部１４０は、メッシュ１〜４毎の電力需要の予測値及び所定地域Ａにおける総需要の予測値をそれぞれ算出する部分であり、第１算出部１４１、第２算出部１４２、信頼度決定部１４３、及び見込み値決定部１４４を含む。第１算出部１４１は、予測式導出部１３０で生成された予測式及び気象予報データ記憶領域１２５に記憶された気象予報データに基づいて、メッシュ１〜４のそれぞれにおける電力需要に関する複数の予測値を算出する。第２算出部１４２は、第１算出部１４１によって算出されたメッシュ１〜４の電力需要に関する複数の予測値に基づいて、所定地域Ａにおける総需要に関する複数の予測値を算出する。信頼度決定部１４３は、第２算出部１４２によって算出された総需要に関する複数の予測値の分布に基づいて、予測の信頼度を決定する。予測値の分布は、例えば算術平均及び標準偏差によって示されてもよいし、あるいは、図１０（ｂ）及び（ｃ）のような度数分布図によって与えられてもよい。そして、見込み値決定部１４４は、信頼度決定部１４３によって決定された予測の信頼度に基づいて、所定地域Ａにおける総需要の見込み値を決定する。なお、メッシュ１〜４における電力需要及び所定地域Ａにおける総需要に関する予測値の算出手順、予測の信頼度の決定手順、並びに、総需要の見込み値の決定手順ついては、後述する。
【００３４】
なお、信頼度決定部１４３は、メッシュ１〜４毎の電力需要に関する複数の予測値の分布に基づいて、メッシュ毎の予測の信頼度を求めてもよく、また、見込み値決定部１４４は、求められたメッシュ毎の信頼度に基づいて、メッシュ毎の電力需要の見込み値を決定してもよい。
【００３５】
＜出力部等＞  
出力部１４０は、予測装置１００に入力された情報を表示したり、予測装置１００から出力される情報を表示したりするための部分であり、例えばモニタやプリンタである。予測装置１００は、予測装置１００に対して情報を入力するためのキーボードを備えてもよい。
【００３６】
＝＝＝需要の予測手順＝＝＝  
図４、図１０等を参照して、本実施形態における予測装置１００で実行される需要の予測手順を説明する。図４は、予測装置１００の動作を示すフローチャートである。図１０は、（ａ）総需要の実績値及び複数の予測値の時間変化の一例、（ｂ）ある時刻ｔ１における総需要の予測値の度数分布、及び（ｃ）時刻ｔ１より後（将来）の時刻ｔ２における総需要の予測値の度数分布を示す。
【００３７】
＜予測手順の概要＞  
本実施形態では、説明の便宜上、例えば図５及び図６に示すように、気象観測データ及び需要実績データが１時間毎に気象観測装置Ｗ１〜Ｗ４及び測定装置Ｍ１〜Ｍ４からそれぞれ提供され、気象観測データ記憶領域１２１及び需要実績データ記憶領域１２２には少なくとも過去１年分のデータが記憶されているものとする。また、図７に例示するように、２０１４年８月１日０時を現在時刻として、その日時以降（将来）の気象予報を含むアンサンブル予報データが気象予報装置ＷＦから提供されたときに、予測装置１００が電力需要を予測する手順を示すこととする。
【００３８】
まず電力需要の予測手順を概略的に説明すると、図４に示すように、ステップＳ１において、メッシュ１〜４毎に電力需要の予測式を生成し、ステップＳ２において、メッシュ１〜４毎に、生成された予測式に気象予報値を代入して電力需要に関する複数の予測値を算出する。そして、ステップＳ３において、算出されたメッシュ１〜４毎の複数の予測値に基づいて、所定地域Ａにおける総需要に関する複数の予測値を得る。ステップＳ４において、総需要に関する複数の予測値の分布を求め、その分布に基づいて、予測された総需要の信頼度を決定し、ステップＳ５において、決定された信頼度に基づいて総需要の見込み値を決定する。なお、これらの手順は、例えば、気象予報装置ＷＦから新たな気象予報データが提供される度（例えば６時間毎）に実行されてもよい。  
以下、ステップＳ１〜Ｓ５を詳細に説明する。
【００３９】
＜予測式の生成＞  
図４のステップＳ１における予測式の生成は、予測式導出部１３０によって実行される。
【００４０】
予測式導出部１３０は、メッシュ１〜４毎に、過去の所定期間（例えば現在から過去１年間）における気象観測値と、ＰＶ導入データと、過去の所定期間の需要実績値と、に基づいて、これらの各値の関係を表す予測式を導出する。
【００４１】
具体的には、メッシュごとの予測式を得るべく、まず予測式導出部１３０は、気象観測データ記憶領域１２１から、メッシュ１における過去の所定期間の気象観測データ（例えば気温、湿度、降水量、日射量（雲量）；図５参照）を取得するとともに、需要実績データ記憶領域１２２から過去の所定期間の需要実績データを取得する。併せて、予測式導出部１３０は、ＰＶ導入データ記憶領域１２３からＰＶ導入データを呼び出す。
【００４２】
そして、予測式導出部１３０は、取得した気象観測データ、ＰＶ導入データ、及び需要実績値に基づいて重回帰分析を実行し、これらの各値の関係を表す予測式を求める。予測式は、例えば、次の式（１）に示される線形回帰方程式で与えられ、予測式導出部１３０は、最小二乗法を用いてこの予測式を導出してもよい。  
Ｙ＝ａ＋ｂ・Ｘ１＋ｃ・Ｘ２＋ｄ・Ｘ３＋ｅ・Ｘ４・ＰＶ          （１）  
ここで、Ｘ１は気温を、Ｘ２は湿度を、Ｘ３は降水量を、Ｘ４は日射量を、それぞれ示す回帰変数であり、Ｙは需要実績値を示す被回帰変数である。また、ａ〜ｅは回帰パラメータであり、上述のとおり最小二乗法によって決定され得る。ＰＶはサイト１〜４毎のＰＶ導入データに基づく定数である。該当するサイトに太陽光発電装置が導入されていない場合、ＰＶ＝０である。
【００４３】
このようにして式（１）の回帰パラメータａ〜ｅが決定されると、メッシュ１における電力需要の予測式が決まり、予測式記憶領域１２４に記憶される。そして、予測式導出部１３０は、メッシュ２〜４の全てについて電力需要の予測式を導出するまで、上述した手順を繰り返す。
【００４４】
このようにして導出された予測式の回帰変数Ｘ１〜Ｘ４に気象予報データを代入することにより、次のステップＳ２において、メッシュ１〜４毎に電力需要の予測値（Ｙ）を求めることができるようになる。また、メッシュ１〜４毎に予測式を生成することで、メッシュ１〜４に固有の状況を考慮した電力需要の予測が可能になり、予測精度が向上する。
【００４５】
なお、予測式の導出にあたり、時間帯、曜日、休日・平日の別、特異日などを考慮してもよい。例えば、電力需要は、一般に、１日のうち昼間帯に増加し、夜間帯に減少する傾向にある。同じ時間帯でも、特定の曜日に需要が増大又は減少することが知られているし、また、休日の電力需要は、平日よりの電力需要よりも減少する傾向を示す。よって、例えば、得られた回帰式（１）の右辺に、時間帯や特定日による需要の増減を反映させる項を追加することが考えられる。このように時間帯や特定日を考慮して予測式を生成することで、電力需要の予測精度が向上する。
【００４６】
＜メッシュ毎の電力需要の予測値の算出＞  
予測式が導出されると、ステップＳ２において、導出された予測式に気象予報データを適用することで、メッシュ１〜４のそれぞれについて将来の電力需要の予測値が算出される。このような予測値の算出は、需要算出部１４０の第１算出部１４１によって実行される。
【００４７】
具体的には、第１算出部１４１はまず、気象予報データ記憶領域１２５に記憶されているメッシュ１の気象予報データを取得する。かかる気象予報データは、上述したとおりアンサンブル予報に基づく数値データであり、１つのメッシュにおける特定日時の気象条件が、２７組の数値の集合として与えられる。本実施形態では、図７に例示するように、現在時刻（２０１４年８月１日０時）以降の１時間毎の、気温、湿度、降水量及び日射量（雲量）に関する２７組の予報値が、予測値の算出のために用いられるべく、気象予報データ記憶領域１２５に記憶されている。
【００４８】
次いで、第１算出部１４１は、指定日時における２７組の予報値を予測式（１）に適用し、この日時におけるメッシュ１の電力需要に関する複数の予測値を求める。これら複数の予測値は、アンサンブル予報値が２７組あることに伴い、１つのメッシュの１つの日時につき２７個算出される。
【００４９】
このようにして指定日時におけるメッシュ１の電力需要の予測値を得た後、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更して、上述した手順を繰返し行う。このような手順を繰り返すことにより、第１算出部１４１は、メッシュ１における電力需要を数十時間先まで予測する。このようにして予測された、メッシュ１での電力需要に関する将来の数十時間に亘る予測値は、需要予測データ記憶領域１２６に記憶される。なお、メッシュ１における電力需要の予測結果は、例えば図８のデータテーブルのようになる。
【００５０】
そして、第１算出部１４１は、メッシュ２〜４の全てについて電力需要の予測値を算出するまで上述の手順を繰り返し、これによりステップＳ２が終了してステップＳ３に移る。なお、このようにして算出されたメッシュ１〜４毎の予測値は、出力部１５０を介して出力されてもよい。
【００５１】
＜所定地域の総需要の予測値の算出＞  
メッシュ１〜４毎に将来の電力需要の予測値が算出されると、ステップＳ３において、所定地域Ａにおける将来の総需要に関する複数の予測値が算出される。このような将来の総需要の予測値の算出は、需要算出部１４０の第２算出部１４２によって実行される。
【００５２】
将来の総需要の予測値は、本実施形態では、指定日時（２０１４年８月１日０時）におけるメッシュ１〜４の電力需要の予測値に基づいて算出される。本実施形態において、指定日時における予測値は、メッシュ１〜４それぞれにつき２７個あるところ、第２算出部１４２は、メッシュ１〜４のそれぞれから任意の１つの予測値を選択し、選択されたメッシュ１〜４の予測値の和をとって総需要の１つの予測値とする。そして、第２算出部１４２は、同様の作業を、メッシュ１〜４の予測値における全ての組合せについて行う。そうすると、本実施形態において所定地域Ａは４つのメッシュを含み、また、各メッシュにおける指定日時の予測値は２７個ずつあるから、上記の組合せは２７の４乗（５３１，４４１）通りあることになる。したがって、上述の作業によって総需要の予測値は２７の４乗（５３１，４４１）個だけ算出されることになる。
【００５３】
一般的に、所定地域Ａにメッシュの数がｎだけあり、かつ、各メッシュにつき特定の日時に対してｍ組の気象予報値が与えられる（したがって各メッシュにおける電力需要の予測値はｍ個）と、第２算出部１４２が算出する総需要の予測値は、１つの日時につきｍのｎ乗個である。本実施形態では、説明の簡略化のため、メッシュを４つとしているが、所定区域Ａがより多くのメッシュを含む場合、ステップＳ３において算出される総需要の予測値の数は増加する。
【００５４】
このようにして指定日時における総需要の複数の予測値を算出すると、第２算出部１４２は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、同様の計算を繰り返す。このような計算を繰り返すことにより、第２算出部１４２は、所定地域Ａにおける総需要を数十時間先まで算出する。そして、このようにして算出された、所定地域Ａの総需要に関する数十時間に亘る予測値は、需要予測データ記憶領域１２６に記憶される。また、総需要の予測結果は、例えば図９のデータテーブルのようになる。そして、第２算出部１４２が総需要を数十時間先まで算出すると、ステップＳ３は終了し、ステップＳ４に移行する。
【００５５】
このようにメッシュ１〜４のそれぞれから選択された１つの予測値の和を全ての組合せについて算出して総需要の予測値とすることで、各メッシュについての個々の予測値に内在する誤差が互いに打ち消されることが期待される。よって、予測値が１つの日時について１つだけである場合と比較して、気象リスクを考慮した電力需要の予測が可能となるとともに、予測に対する信頼度が向上する。このことは、所定地域Ａにおける発電計画の効率的かつ安定的な運用に資する。
【００５６】
なお、ステップＳ３において算出された将来の一定期間に及ぶ総需要のグラフは、概ね図１０（ａ）の例のように示される。つまり、横軸を時間軸、縦軸を総需要として実績値及び複数の予測値（ただし、アンサンブルメンバー毎の時間変化を示すべく、同じメンバーの異なる時刻における予測値は直線で結ばれている）をプロットしたグラフは、現在時刻ｔ０からｔ１，ｔ２へと将来に向かって時間が進行するにつれて、予測値のばらつき（分散度）が大きくなる一般的傾向を示している。このことは、図１０（ｂ），（ｃ）に示すように、図１０（ａ）の時刻ｔ１，ｔ２における総需要の予測値の度数分布図（ヒストグラム）の様子からも理解される。なお、図１０（ａ）における現在時刻ｔ０より左側の曲線は、過去の需要実績を示している。図１０に示されるグラフは、出力部１５０を介してモニタ等に出力されてもよい。
【００５７】
なお、指定日時における総需要の予測値を算出するためのメッシュ１〜４の予測値の組合せは、後述する予測の信頼度が保たれる限り、部分的に省略されてもよい。
【００５８】
＜信頼度の決定＞  
将来の総需要に関する複数の予測値が算出されると、ステップＳ４において、予測の信頼度が決定される。このような信頼度の決定は、需要算出部１４０の信頼度決定部１４３によって実行される。
【００５９】
予測の信頼度は、指定日時（２０１４年８月１日０時）における総需要の予測値の分布に基づいて決定される。本実施形態において、指定日時における総需要の予測値は２７の４乗個あり、まず信頼度決定部１４３は、このような総需要の予測値について算術平均と標準偏差を求める。本実施形態では、標準偏差の値と信頼度との対応関係を示す対応表は予め設定されているものとし、信頼度決定部１４３は、このような対応表を参照して、予測に対する信頼度を決定する。標準偏差の値と信頼度との対応関係は、例えば、標準偏差の値が０から大きくなるにつれて、Ａランク（信頼度：高）、Ｂランク（信頼度：中）、及びＣランク（信頼度：低）のように分類される。
【００６０】
このようにして指定日時について予測の信頼度を決定すると、信頼度決定部１４３は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、その日時における予測の信頼度を決定する手順を繰り返す。そして、このような信頼度の決定手順を繰り返すことにより、信頼度決定部１４３は、所定地域Ａにおける総需要の予測に対する信頼度を数十時間先まで決定し、これによってステップＳ４は終了する。
【００６１】
このようにして総需要の予測に対する信頼度の情報を得ることで、後述する総需要の見込み値の精度が向上する。
【００６２】
なお、予測の信頼度は、図１０（ｂ），（ｃ）のようなヒストグラムの特徴（中央付近の高さや裾の広がり具合）に基づいて決定されてもよい。
【００６３】
＜総需要の見込み値の決定＞  
ステップＳ４において信頼度が決定されると、ステップＳ５において、所定地域Ａにおける総需要の見込み値が決定される。総需要の見込み値の決定は、需要算出部１４０の見込み値決定部１４４によって実行される。
【００６４】
総需要の見込み値は、指定日時（２０１４年８月１日０時）における予測の信頼度に基づいて決定される。例えば、見込み値決定部１４４は、指定日時における信頼度がランクＡ（信頼度：高）であると、その日時における総需要の予測値の平均値から５％増しで総需要を見込み、信頼度がランクＢ（信頼度：中）であると、平均値から１０％増しで総需要を見込み、また、信頼度がランクＣ（信頼度：低）であると、平均値から３０％増しで総需要を見込む。あるいは、見込み値決定部１４４は、Ａ，Ｂ，Ｃの各ランクに応じて、全ての予測値のうち５５パーセンタイル（中央値）、６０パーセンタイル、７０パーセンタイルに該当する予測値を、総需要の見込み値として決定してもよい。他の方法として、見込み値を範囲（区間）で定めてもよく、見込み値決定部１４４は、例えば平均値（μ）と標準偏差（σ）とを用いて、−（μ＋３σ）以上＋（μ＋３σ）以下の範囲を総需要の見込み値として決定してもよい。更には、見込み値決定部１４４は、統計学における区間推定の考え方に基づき、例えば信頼係数９５％に対する信頼区間を総需要の見込み値としてもよい。
【００６５】
このようにして指定日時における総需要の見込み値を決定すると、見込み値決定部１４４は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、その日時における総需要の見込み値を決定する手順を繰り返す。そして、このような見込み値の決定手順を繰り返すことにより、見込み値決定部１４４は、所定地域Ａにおける総需要の見込み値を数十時間先まで決定し、これによってステップＳ５は終了する。
【００６６】
このようにして信頼度に基づいて総需要の見込み値を得ることで、予測の精度が向上し、発電計画の効率的かつ安定的な運用が可能となる。
【００６７】
前述したとおり、需要算出部１４０は、電力負荷Ｒ１〜Ｒ４における電力需要と電力負荷Ｒ１〜Ｒ４の位置における気象情報との関係を示す予測式と、電力負荷Ｒ１〜Ｒ４の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、指定の日時における電力負荷Ｒ１〜Ｒ４の電力需要に関する複数の予測値を算出する。信頼度決定部１４３は、複数の予測値における分布に基づいて、予測された電力需要に対する信頼度を決定する。よって、電力需要に関する予測に、予測の信頼度に関する情報を付加することができる。このことは、メッシュ１〜４及び所定地域Ａにおける発電計画の効率的かつ安定的な運用に資する。
【００６８】
また、見込み値決定部１４４が信頼度に基づいて電力需要の見込み値を決定することで、予測の精度が向上するとともに、気象リスクを考慮した電力需要の予測が可能となる。
【００６９】
また、予測式導出部１３０が、過去の所定期間における気象観測情報と、過去の所定期間における電力需要の実績値と、に基づいて、予測式を生成することで、メッシュ１〜４に固有の状況を考慮した電力需要の予測が可能になり、予測精度が向上する。
【００７０】
電力負荷Ｒ１〜Ｒ４は、所定地域Ａにおけるメッシュ１〜４（複数区域）内にそれぞれ設けられ、需要算出部１４０は、第１算出部１４１と第２算出部１４２とを備えることが好ましい。第１算出部１４１は、メッシュ１〜４毎に電力需要に関する複数の区域予測値を算出し、第２算出部１４２は、メッシュ１〜４毎に算出された複数の区域予測値に基づいて、所定地域Ａにおける総電力需要に関する複数の地域予測値を算出し、そして、信頼度決定部１４３は、複数の地域予測値の分布に基づいて、予測された総需要に対する信頼度を決定する。このように複数の地域予測値を算出することで、気象リスクを考慮した所定地域Ａの総需要の予測が可能となるとともに、予測に対する信頼度が向上する。このことは、所定地域Ａにおける発電計画の効率的かつ安定的な運用に資する。
【００７１】
複数の地域予測値のそれぞれは、メッシュ１〜４毎に算出された複数の区域予測値のうち任意の１つを、全てのメッシュにわたって加算した総和であることが好ましい。このような総和を求めることにより、メッシュ１〜４毎の予測値に含まれる誤差が互いに打ち消されることが期待されるため、気象リスクを考慮した総需要の予測が可能となるとともに、予測の信頼度が向上する。
【００７２】
また、予測値の分布が算術平均及び標準偏差によって示されることで、予測値のばらつきが数値により表され、客観的で信頼度の高い需要予測が可能となる。
【００７３】
また、複数の気象予報値がアンサンブル予報に基づく値であることによって、予報値のばらつき具合が電力需要の予測値に反映されるため、信頼性を加味した電力需要の予測が可能となる。
【００７４】
また、複数の気象予報値が気温、湿度、風速、降水量、日射量及び雲量のうち少なくとも一種類に関する複数の予報値を含むことにより、これら気象条件と密接に関係するとされる電力需要を精度よく予測することができるとともに、予測の信頼度を得ることもできる。
【００７５】
なお、上記実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。
【符号の説明】
【００７６】
１００  予測装置
１１０  送受信部
１２０  記憶部
１３０  予測式導出部
１４０  需要算出部
Ｒ１〜Ｒ４  電力負荷
Ｍ１〜Ｍ４  測定装置
Ｗ１〜Ｗ４  気象観測装置
ＷＦ  気象予報装置
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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