(57)【要約】【課題】  託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量が特定されない場合に対処する。【解決手段】  本発明は、託送依頼者に対して、顧客による託送対象(電力,ガス等)の利用実績量と当該顧客の利用計画値との誤差に基づき違約金が課される場合に適用される。そのため本コンピュータシステムは、託送事業者コンピュータから顧客について第1の単位時間毎の託送対象の利用実績量を取得し、顧客の託送対象の予測計画値を特定の算法に従って第1の単位時間毎に算出し、第2の単位時間における、利用実績量と利用計画値との累積誤差に基づく違約金を減少させつつ、第1の単位時間における、利用実績量と利用計画値との誤差に基づく違約金を最小化するための、予測計画値に対する補正値を第1の単位時間毎に算出し、補正値と予測計画値とから第1の単位時間毎の利用計画値を算出する。【選択図】  図２
2006227852.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量を特定することなく前記託送依頼者の顧客による託送対象の利用実績量と当該顧客の利用計画値との誤差に基づきペナルティが課される場合において用いられる、託送依頼者向けのコンピュータ・システムであって、
前記託送事業者のコンピュータから前記顧客について第１の単位時間毎の前記託送対象の利用実績量のデータを取得し、実績量データ格納部に格納する手段と、
前記実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、前記顧客の前記託送対象の予測計画値を特定のアルゴリズムに従って前記第１の単位時間毎に算出し、予測計画値データ格納部に格納する手段と、
前記実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、前記第１の単位時間より長い第２の単位時間における、前記利用実績量と前記利用計画値との累積誤差に基づくペナルティを減少させつつ、前記第１の単位時間における、前記利用実績量と前記利用計画値との誤差に基づくペナルティを最小化するための、前記予測計画値に対する補正値を前記第１の単位時間毎に算出し、補正値データ格納部に格納する手段と、
前記予測計画値データ格納部と前記補正値データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記第１の単位時間毎の利用計画値を算出し、利用計画値データ格納部に格納する手段と、
を有するコンピュータ・システム。
【請求項２】
託送事業者の託送ネットワークに接続された、託送依頼者の顧客の施設に供給される託送対象について顧客の利用計画値を、処理部及びデータ格納部を有するコンピュータにより算出する方法であって、
前記処理部により、前記顧客の前記託送対象の利用実績量を第１の単位時間毎に格納する実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、前記顧客の前記託送対象の予測計画値を特定のアルゴリズムに従って前記第１の単位時間毎に算出し、予測計画値データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、前記第１の単位時間より長い第２の単位時間における、前記利用実績量と前記利用計画値との累積誤差を減少させるためであって前記第１の単位時間より長く前記第２の単位時間より短い第３の単位時間における前記第１の補正値を算出し、第１補正値データ格納部に格納する第１補正値算出ステップと、
前記処理部により、前記実績量データ格納部と前記第１補正量データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記第３の単位時間における前記第１の補正値を満たしつつ、前記第１の単位時間における前記利用実績量と前記利用計画値との誤差に基づくペナルティを最小化するように、前記第３の単位時間内の前記第１の単位時間毎に第２の補正値を算出し、第２補正値データ格納部に格納するステップと、
前記処理部により、前記予測計画値データ格納部と前記第２補正値データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記第３の単位時間内における前記第１の単位時間毎に前記予測計画値と前記第２の補正値との和である利用計画値を算出し、利用計画値データ格納部に格納するステップと、
を含む利用計画値算出方法。
【請求項３】
前記第１補正値算出ステップが、
前記処理部により、前記第１の補正値の候補値を特定するステップと、
前記処理部により、前記第２の単位時間における、前記利用実績量と前記利用計画値との累積誤差に対するペナルティ関数の元となるパラメタデータを格納するペナルティ関数データ格納部と前記実績量データ格納部と過去の予測計画値をも格納する前記予測計画値データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記第１の補正値の候補値に対応して、前記第３の単位時間における、前記利用実績量と前記予測計画値との累積予測誤差についての確率密度関数のデータと、前記第２の単位時間における、前記ペナルティ関数のデータとを算出する第１ステップと、
前記処理部により、前記確率密度関数のデータと前記ペナルティ関数のデータとからペナルティの期待値を算出する第２ステップと、
前記処理部により、前記第１の補正値の異なる候補値について前記第１及び第２ステップを実行して、前記ペナルティの期待値が最小となる前記第１の補正値を特定するステップと、
を含む請求項２記載の利用計画値算出方法。
【請求項４】
前記第１補正値算出ステップが、
前記処理部により、前記実績量データ格納部と過去の利用計画値をも格納している前記利用計画値データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記第２の単位時間において現在までに発生している前記利用実績量と前記利用計画値との累積誤差を算出するステップと、
前記累積誤差を前記第２の単位時間における残りの前記第３の単位時間数でキャンセルするための補正値を前記第１の補正値として算出するステップと、
を含む請求項２記載の利用計画値算出方法。
【請求項５】
前記第２補正値算出ステップが、
前記処理部により、前記第１の単位時間ついての特定の単位時間における補正候補値を特定するステップと、
前記処理部により、前記第１の単位時間における、前記利用実績量と前記利用計画値との誤差に対するペナルティ関数の元となるパラメタデータを格納するペナルティ関数データ格納部と前記実績量データ格納部と過去の予測計画値をも格納している前記予測計画値データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記補正候補値に対応して、前記特定の単位時間における、前記利用実績量と前記予測計画値との予測誤差についての確率密度関数のデータと、前記特定の単位時間における前記ペナルティ関数のデータとを算出する第１ステップと、
前記処理部により、前記確率密度関数のデータと前記ペナルティ関数のデータとからペナルティの期待値を算出する第２ステップと、
前記処理部により、前記第３の単位時間内の全ての第１の単位時間について複数の補正候補値に対して前記第１及び第２ステップを実行して、前記第３の単位時間についての前記第１の補正値を満たしつつ前記第３の単位時間内の各前記第１の単位時間について前記ペナルティの期待値が最小となる第２の補正値を特定するステップと、
を含む請求項２記載の利用計画値算出方法。
【請求項６】
託送対象のコストと販売単価の少なくともいずれかの変動に応じて前記パラメタデータを変更する処理を実施し、前記ペナルティ関数データ格納部に格納するステップ
をさらに含む請求項３又は５記載の利用計画値算出方法。
【請求項７】
請求項２乃至６のいずれか１つ記載の利用計画値算出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量を特定することなく前記託送依頼者の顧客による託送対象の利用実績量と当該顧客の利用計画値との誤差に基づきペナルティが課される場合において用いられる、託送依頼者向けのコンピュータ・システムであって、
前記託送事業者のコンピュータから前記顧客について単位時間毎の前記託送対象の利用実績量のデータを取得し、実績量データ格納部に格納する手段と、
前記実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、前記顧客の前記託送対象の予測計画値を特定のアルゴリズムに従って前記単位時間毎に算出し、過去の予測計画値をも格納する予測計画値データ格納部に格納する手段と、
前記実績量データ格納部と前記予測計画値データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記単位時間毎に、当該単位時間における、前記利用実績量と前記予測計画値との予測誤差の統計量を算出し、当該統計量に基づき、前記予測計画値に対する補正値を前記単位時間毎に算出し、補正値データ格納部に格納する手段と、
前記予測計画値データ格納部と前記補正値データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記単位時間毎の利用計画値を算出し、前記利用計画値データ格納部に格納する手段と、
を有するコンピュータ・システム。
【請求項９】
託送事業者の託送ネットワークに接続された、託送依頼者の顧客の施設に供給される託送対象について顧客の利用計画値を算出するコンピュータ・システムであって、
前記処理部により、前記顧客の前記託送対象の利用実績量を第１の単位時間毎に格納する実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、前記顧客の前記託送対象の予測計画値を特定のアルゴリズムに従って前記第１の単位時間毎に算出し、予測計画値データ格納部に格納する手段と、
前記処理部により、前記実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、前記第１の単位時間より長い第２の単位時間における、前記利用実績量と前記利用計画値との累積誤差を減少させるためであって前記第１の単位時間より長く前記第２の単位時間より短い第３の単位時間における前記第１の補正値を算出し、第１補正値データ格納部に格納する第１補正値算出手段と、
前記処理部により、前記実績量データ格納部と前記第１補正量データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記第３の単位時間における前記第１の補正値を満たしつつ、前記第１の単位時間における前記利用実績量と前記利用計画値との誤差に基づくペナルティを最小化するように、前記第３の単位時間内の前記第１の単位時間毎に第２の補正値を算出し、第２補正値データ格納部に格納する手段と、
前記処理部により、前記予測計画値データ格納部と前記第２補正値データ格納部とに格納されたデータを用いて、前記第３の単位時間内における前記第１の単位時間毎に前記予測計画値と前記第２の補正値との和である利用計画値を算出し、利用計画値データ格納部に格納する手段と、
を有するコンピュータ・システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力、ガス、その他のエネルギー又は資源を託送事業者の託送ネットワークを介して顧客の施設に供給する場合に実行される情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、託送依頼者を甲、託送事業者を乙、託送対象をガスとすると、図１に示すように、甲からのガスは、流量調整弁、受入計量器、乙ネットワーク、そして払出計量器とを介して託送依頼者の顧客の施設に供給される。なお、託送を行う際には、甲のガス供給量と顧客のガス消費量が同一となるように同時同量制御を行うため、甲側の流量調整弁を制御する。もし、甲のガス供給量と顧客のガス消費量との差が所定閾値以上となると、甲は乙にペナルティ料金を支払う必要がある。
【０００３】
このような考え方に基づく従来技術には、特開２００４−１７８４７８号公報がある。具体的には、契約者ガス要求量を１時間単位で管理するときは、契約者ガス要求量の１時間積算量の信号と市中導管払出ガス量の１時間積算量の信号とを比較部で比較させる。契約者ガス要求量に対し払出ガス量が少ないとか多過ぎるとかの差があると、補正演算部で、１時間の残り時間に差を解消するに必要なガス量の瞬時量を求めて、その補正信号を上記契約者ガス要求量の信号に加算部で加え、これを設定値として現在払出されているガス量の信号と払出制御部で対比させ、差に応じて市中導管の流量調整弁を調整することにより払出ガス量が調整される。
【０００４】
また、特開２００２−２３０６４０号公報には、接続供給者にかかる費用を低減し、ユーティリティ（可燃性ガス、電力、水）供給網を容易に利用できるようにするための技術が開示されている。具体的には、受入設備に設けられる受入側流量計で測定された受入量と、払出設備に設けられる払出側流量計で測定された払出量とをデータ収集記憶手段に収集記憶し、それらの受入量と払出量とに基づき、託送事業者において、接続供給者および需要家それぞれの必要な料金を演算する。そして、接続供給者には、接続供給者用通知手段により、受入量と払出量、ならびに、接続供給者および需要家の料金を通信回線を介して通知し、一方、需要家には、需要家用通知手段により、払出量と需要家の料金とを通信回線を介して通知する。
【特許文献１】特開２００４−１７８４７８号公報
【特許文献２】特開２００２−２３０６４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、常に図１に示すような状況で託送が行われるわけではない。すなわち、図２に示すように、甲及び乙のガスが混在する場合、受入計量器では甲及び乙の流量を合わせて計量することになるため、甲からの供給量が実測されない場合もある。このような場合には、払出計量器により計測される顧客のガス消費量と甲のガス供給量とが同一となるような制御は不可能である。
【０００６】
従って本発明の目的は、託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量が特定されない場合において必要となるコンピュータ・システムを提供することである。
【０００７】
また、本発明の他の目的は、託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量が特定されない場合において必要となるデータである顧客の利用計画値を適切に算出する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様に係るコンピュータ・システムは、託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量を特定することなく託送依頼者の顧客による託送対象（電力、ガス、その他のエネルギー及び資源）の利用実績量と当該顧客の利用計画値（実施の形態における計画値）との誤差に基づきペナルティが課される場合において用いられる、託送依頼者向けのコンピュータ・システムである。本コンピュータ・システムは、託送事業者のコンピュータから顧客について第１の単位時間（例えば１時間）毎の託送対象の利用実績量のデータを取得し、実績量データ格納部に格納する手段と、実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、顧客の託送対象の予測計画値を特定のアルゴリズムに従って第１の単位時間毎に算出し、予測計画値データ格納部に格納する手段と、実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、第１の単位時間より長い第２の単位時間（例えば３ヶ月）における、利用実績量と利用計画値との累積誤差に基づくペナルティを減少させつつ、第１の単位時間における、利用実績量と利用計画値との誤差に基づくペナルティを最小化するための、予測計画値に対する補正値を第１の単位時間毎に算出し、補正値データ格納部に格納する手段と、予測計画値データ格納部と補正値データ格納部とに格納されたデータを用いて、第１の単位時間毎の利用計画値を算出し、利用計画値データ格納部に格納する手段とを有する。
【０００９】
このように利用計画値を算出すれば、託送依頼者が託送事業者に支払うペナルティを最小限に抑えることができるようになる。なお、上で述べたように長期的なペナルティ及び短期的なペナルティを考慮した上で補正値が算出されるため、顧客の単なる需要予測とは異なり、例えば第１の単位時間についての予測からは多少ずれても第２の単位時間についてのペナルティを減少させるように利用計画値を設定する場合もある。
【００１０】
また、本発明の第２の態様に係る利用計画値算出方法は、託送事業者の託送ネットワークに接続された、託送依頼者の顧客の施設に供給される託送対象について顧客の利用計画値を、処理部及びデータ格納部を有するコンピュータにより算出する方法である。そして本方法は、処理部により、顧客の託送対象の利用実績量を第１の単位時間（例えば１時間）毎に格納する実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、顧客の託送対象の予測計画値を特定のアルゴリズムに従って第１の単位時間毎に算出し、予測計画値データ格納部に格納するステップと、処理部により、実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、第１の単位時間より長い第２の単位時間（例えば３ヶ月）における、利用実績量と利用計画値との累積誤差を減少させるためであって第１の単位時間より長く第２の単位時間より短い第３の単位時間（例えば日）における第１の補正値を算出し、第１補正値データ格納部に格納する第１補正値算出ステップと、処理部により、実績量データ格納部と第１補正量データ格納部とに格納されたデータを用いて、第３の単位時間における第１の補正値を満たしつつ、第１の単位時間における利用実績量と利用計画値との誤差に基づくペナルティを最小化するように、第３の単位時間内の第１の単位時間毎に第２の補正値を算出し、第２補正値データ格納部に格納するステップと、処理部により、予測計画値データ格納部と第２補正値データ格納部とに格納されたデータを用いて、第３の単位時間内における第１の単位時間毎に予測計画値と第２の補正値との和である利用計画値を算出し、利用計画値データ格納部に格納するステップとを含む。
【００１１】
このように長期的なペナルティを考慮した、第３の単位時間における第１の補正値を算出した上で、当該第１の補正値を満たしつつ短期的なペナルティを最小化するように第１の単位時間毎に第２の補正値が算出されるので、適切に予測計画値が修正されるようになる。
【００１２】
なお、上で述べた第１補正値算出ステップが、処理部により、第１の補正値の候補値を特定するステップと、処理部により、第２の単位時間における、利用実績量と利用計画値との累積誤差に対するペナルティ関数の元となるパラメタデータを格納するペナルティ関数データ格納部と実績量データ格納部と過去の予測計画値をも格納する予測計画値データ格納部とに格納されたデータを用いて、第１の補正値の候補値に対応して、第３の単位時間における、利用実績量と予測計画値との累積予測誤差についての確率密度関数のデータと、第２の単位時間における、ペナルティ関数のデータとを算出する第１ステップと、処理部により、確率密度関数のデータとペナルティ関数のデータとからペナルティの期待値を算出する第２ステップと、処理部により、第１の補正値の異なる候補値について第１及び第２ステップを実行して、ペナルティの期待値が最小となる第１の補正値を特定するステップとを含むようにしてもよい。より適切な第１の補正値を算出することができるようになる。
【００１３】
また、上で述べた第１補正値算出ステップが、処理部により、実績量データ格納部と過去の利用計画値をも格納している利用計画値データ格納部とに格納されたデータを用いて、第２の単位時間において現在までに発生している利用実績量と利用計画値との累積誤差を算出するステップと、累積誤差を第２の単位時間における残りの第３の単位時間数でキャンセルするための補正値を第１の補正値として算出するステップとを含むようにしてもよい。例えば、第２の単位時間末まで遠い場合にはこのようにして第１の補正値を算出するようにしても良い。
【００１４】
さらに、上で述べた第２補正値算出ステップが、処理部により、第１の単位時間ついての特定の単位時間における補正候補値を特定するステップと、処理部により、第１の単位時間における、利用実績量と利用計画値との誤差に対するペナルティ関数の元となるパラメタデータを格納するペナルティ関数データ格納部と実績量データ格納部と過去の予測計画値をも格納している予測計画値データ格納部とに格納されたデータを用いて、補正候補値に対応して、特定の単位時間における、利用実績量と予測計画値との予測誤差についての確率密度関数のデータと、特定の単位時間におけるペナルティ関数のデータとを算出する第１ステップと、処理部により、確率密度関数のデータとペナルティ関数のデータとからペナルティの期待値を算出する第２ステップと、処理部により、第３の単位時間内の全ての第１の単位時間について複数の補正候補値に対して第１及び第２ステップを実行して、第３の単位時間についての第１の補正値を満たしつつ第３の単位時間内の各第１の単位時間についてペナルティの期待値が最小となる第２の補正値を特定するステップとを含むようにしてもよい。このようにすればより適切な第２の補正値を算出することができる。
【００１５】
また、託送対象のコストと販売単価との少なくともいずれかの変動に応じてパラメタデータを変更する処理を実施し、ペナルティ関数データ格納部に格納するステップをさらに含むようにしても良い。これにより状況に応じたペナルティを見積もることができるようになる。
【００１６】
本発明の第３の態様に係るコンピュータ・システムは、託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量を特定することなく託送依頼者の顧客による託送対象の利用実績量と当該顧客の利用計画値との誤差に基づきペナルティが課される場合において用いられる、託送依頼者向けのコンピュータ・システムである。そして本コンピュータ・システムは、託送事業者のコンピュータから顧客について単位時間毎の託送対象の利用実績量のデータを取得し、実績量データ格納部に格納する手段と、実績量データ格納部に格納されたデータを用いて、顧客の託送対象の予測計画値を特定のアルゴリズムに従って単位時間毎に算出し、過去の予測計画値をも格納する予測計画値データ格納部に格納する手段と、実績量データ格納部と予測計画値データ格納部とに格納されたデータを用いて、単位時間毎に、当該単位時間における、利用実績量と予測計画値との予測誤差の統計量を算出し、当該統計量に基づき、予測計画値に対する補正値を単位時間毎に算出し、補正値データ格納部に格納する手段と、予測計画値データ格納部と補正値データ格納部とに格納されたデータを用いて、単位時間毎の利用計画値を算出し、利用計画値データ格納部に格納する手段とを有する。簡易的には上で述べたように単純な予測ではなく統計的なデータを用いて補正値を算出して予測を修正するようにしても、適切な利用計画値を得ることができるようになる。
【００１７】
本発明に係る方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを作成することも可能であり、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶媒体又は記憶装置に格納される。また、ネットワークを介してディジタル信号にて頒布される場合もある。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量が特定されない場合において必要となるコンピュータ・システムを提供することができる。
【００１９】
また本発明の他の側面として、託送依頼者により託送事業者の託送ネットワークに対して供給される託送対象の実績量が特定されない場合において必要となるデータである顧客の利用計画値を適切に算出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図３に本発明の一実施の形態の形態に係るシステム概要図を示す。例えばインターネットであるネットワーク１には、託送事業者コンピュータ７と、顧客コンピュータ９と、気象データ配信サーバ５と、本実施の形態における主要な処理を実施する託送計画システム３とが接続されている。託送計画システム３は、実績値データ取得部３０１と、顧客計画値データ取得部３０２と、気象データ取得部３０３と、実績値データ格納部３０４と、顧客計画値データ格納部３０５と、気象データ格納部３０６と、消費予測値算出部３０７と、消費予測値データ格納部３０９と、計画値データ格納部３１０と、補正値算出部３１２と、補正値データ格納部３１３と、計画値算出部３１４と、計画値データ送信部３１５とを有する。
【００２１】
実績値データ取得部３０１は、ネットワーク１を介して託送事業者コンピュータ７から前日における顧客の消費実績値のデータ（例えば１時間毎のデータ）を取得し、実績値データ格納部３０４に格納する。顧客計画値データ取得部３０２は、ネットワーク１を介して顧客コンピュータ９から翌日の顧客計画値のデータ（例えば１時間毎のデータ）を取得し、顧客計画値データ格納部３０５に格納する。気象データ取得部３０３は、ネットワーク１を介して気象データ配信サーバ５から気象データを取得し、気象データ格納部３０６に格納する。消費予測値算出部３０７は、実績値データ格納部３０４と顧客計画値データ格納部３０５と気象データ格納部３０６とに格納されたデータを用いて、予測手法指定３０８に応じて、指定された種別の予測手法にて消費予測値を算出し、消費予測値データ格納部３０９に格納する。補正値算出部３１２は、消費予測値データ格納部３０９と計画値データ格納部３１０と実績値データ格納部３０４とに格納されたデータを用いて、補正手法指定３１１に応じて、指定された種別の補正手法にて補正値を算出し、補正値データ格納部３１３に格納する。計画値算出部３１４は、補正値データ格納部３１３と消費予測値データ格納部３０９とに格納されたデータとに格納されたデータを用いて計画値を算出し、計画値データ格納部３１０に格納する。計画値データ送信部３１５は、計画値データ格納部３１０から翌日の計画値データを読み出し、ネットワーク１を介して託送事業者コンピュータ７に送信する。
【００２２】
なお、託送計画システム３は、１台のパーソナルコンピュータであってもよい。その場合には、例えば各データ格納部に格納されたデータをユーザの指示に応じて表示装置に表示する表示処理部を有する。また、託送計画システム３は、サーバであってもよく、その場合には、託送依頼者の社内ネットワークなどを介して接続されたクライアント端末からの要求に応じて、例えば各データ格納部に格納されたデータから生成された例えばＨＴＭＬデータを要求元のクライアント端末に送信し、クライアント端末の表示装置にクライアント・アプリケーション・プログラム（例えばＷｅｂブラウザ）により表示させる。
【００２３】
図４に、補正値算出部３１２の詳細な機能ブロック図を示す。補正値算出部３１２は、パラメタデータ格納部３１２４と、ペナルティ関数生成部３１２３と、ペナルティ関数データ格納部３１２２と、日補正量算出部３１２１と、日補正量データ格納部３１２５と、同時同量補正値算出部３１２６と、予測誤差分布データ格納部３１２７とを含む。パラメタデータ格納部３１２４は、託送依頼者が託送事業者に支払うことになるペナルティ料金の算定のためのペナルティ関数を決定するためのデータ（例えば託送依頼者側の販売単価、コストなど）のパラメタデータを格納している。ペナルティ関数データ格納部３１２２は、託送事業者の約款等に規定されているペナルティ関数の基本データ及び現在使用すべきペナルティ関数のデータを格納している。ペナルティ関数生成部３１２３は、パラメタデータ格納部３１２４とペナルティ関数データ格納部３１２２とに格納されたデータから現在使用すべきペナルティ曲線のデータを生成し、ペナルティ関数データ格納部３１２２に格納する。日補正量算出部３１２１は、ペナルティ関数データ格納部３１２２と実績値データ格納部３０４と消費予測値データ格納部３０９と計画値データ格納部３１０とに格納されたデータを用いて、補正手法指定３１１に応じて、指定された種別の補正手法にて日単位の日補正量を算出し、日補正量データ格納部３１２５に格納する。なお、この際予測誤差分布データ格納部３１２７に日単位の予測誤差（＝消費予測値−実績値）の分布データ（確率密度関数データ）を格納する。同時同量補正値算出部３１２６は、実績値データ格納部３０４と消費予測値データ格納部３０９と日補正量データ格納部３１２５とペナルティ関数データ格納部３１２２とに格納されたデータを用いて、毎時の補正値である同時同量補正値を算出し、補正値データ格納部３１３に格納する。なお、この際予測誤差分布データ格納部３１２７に１時間毎の予測誤差の分布データを格納する。
【００２４】
次に、図５乃至図２６を用いて図３に示したシステムの処理フローを説明する。例えば以下の処理フローは、託送計画システム３により、翌日の計画値データを託送事業者コンピュータ７に送信するまでに実行される。まず、実績値データ取得部３０１は、ネットワーク１を介して託送事業者コンピュータ７から前日の顧客の消費実績量のデータ（１時間毎のデータ）を取得し、累積的に実績値データ格納部３０４に格納する（ステップＳ１）。なお、託送計画システム３のユーザが、顧客の消費実績量のデータを実績値データ取得部３０１に対して入力するようにしても良い。例えば、実績値データ格納部３０４に格納されるデータのフォーマット例を図６に示す。図６の例では、顧客ＩＤと、年月日と、時刻と、消費実績量とが登録されるようになっている。
【００２５】
また、顧客計画値データ取得部３０２は、ネットワーク１を介して顧客コンピュータ９から翌日の顧客計画値データを取得し、累積的に顧客計画値データ格納部３０５に格納する（ステップＳ３）。なお、託送計画システム３のユーザが、翌日の顧客の顧客計画値のデータを顧客計画値データ取得部３０２に対して入力するようにしても良い。顧客計画値データ格納部３０５に格納されるデータのフォーマット例を図７に示す。図７の例では、顧客ＩＤと、年月日と、時刻と、顧客計画値と、特異日フラグとが登録されるようになっている。なお、特異日については、過去の消費実績量などを参考にできないような特別な事情がある日である。
【００２６】
さらに、気象データ取得部３０３は、ネットワーク１を介して気象データ配信サーバ５から翌日の気象予報データ及び前日の実績気象データなどを取得し、気象データ格納部３０６に格納する（ステップＳ５）。気象データ格納部３０６に格納されるデータのフォーマット例を図８及び図９に示す。図８の例は実績気象データを示しており、地点名又はコードと、年月日と、時刻と、気温とが登録されるようになっている。実績気象データは、累積的に格納される。また、図９の例は気象予報データを示しており、地点名又はコードと、年月日と、最高気温と、最低気温とが登録されるようになっている。
【００２７】
次に、消費予測値算出部３０７は、予測手法指定３０８などから、消費量予測手法を特定する（ステップＳ７）。例えば、（１）自己回帰モデル、（２）類似日予測モデル、（３）回帰モデル、（４）顧客計画値補正モデル、（５）その他の中から、１の手法（モデル）が託送計画システム３のユーザから指定される。又は、予め適切な手法（モデル）が設定されており、当該設定に従うようにしてもよい。
【００２８】
そして、消費予測値算出部３０７は、実績値データ格納部３０４と顧客計画値データ格納部３０５と気象データ格納部３０６とに格納されたデータを用いて、ステップＳ７で特定された消費量予測手法に従った消費予測値（１時間毎の消費予測値）を算出し、消費予測値データ格納部３０９に格納する（ステップＳ９）。以下各手法について概説する。
【００２９】
（１）自己回帰モデル（ＡＲ（Autoregressive Model）モデル）
消費予測値Ｗ(t)＝a0＋a1×Ｙ(t-1)＋・・・＋an×Ｙ(t-n)
この式に従って消費予測値を算出する。なお、a0，a1，a2．．．anはモデル定数であり、Ｙ(t)は消費実績値、ｔは時間（１時間又は１日などの単位時間）である。モデル定数については、例えばｎを定めて、過去所定日数分の消費実績値から算出する。また、ＡＩＣ（赤池情報量。時系列モデルの最適次数決定に使用される情報量の一つ）基準で過去所定日数分の消費実績値から最適なｎ及びモデル係数を算出する。
【００３０】
（２）類似日予測モデル
予測日と類似日と想定される日の消費実績値を比例修正又は偏差加算することにより、消費予測値を生成するものである。
例えば、消費予測値Ｗ(t)＝α×類似日の実績値Ａ(t)（比例修正）
また、例えば消費予測値Ｗ(t)＝β＋類似日の実績値Ａ(t)（偏差加算）
α及びβについては、顧客の消費動向、気候条件などにより統計的又は経験的に算出する。
【００３１】
（３）回帰モデル
過去の消費実績値、気温（過去実績、予測）、曜日、特異日など消費量に関係するパラメータを使用して消費予測値を算出する。
例えば消費予測値Ｗ(t)＝a0＋a1×Ｚ1(t-1)＋・・・＋an×Ｚn(t-n)
なお、Ｚiは、説明変数（消費実績値、気温、曜日など）である。なお、回帰モデルで用いた説明変数を用いてニューラルネットワークなどの手法で予測することも可能である。
【００３２】
（４）顧客計画値補正モデル
顧客計画値と実績値の関係を統計的に分析し、顧客計画値を補正することにより消費予測値を算出する。
例えば、消費予測値Ｗ(t)＝顧客計画値Ｐ(t)＋ｆ(μ，σ）
ここではｆ(μ，σ)は、顧客計画値と実績値の誤差分布θ(μ，σ)を小さくするための関数である。
また、例えば消費予測値Ｗ(t)＝α×顧客計画値が類似した日の実績値Ｐ(t)＋β
例えば、顧客計画値の類似日は１日の平方誤差が最も小さいといった条件などで検索する。その類似日における実績値と顧客計画値の関連やその他要因からα及びβを算出しておく。
【００３３】
（５）その他
例えば類似日モデルや顧客計画値補正モデルのα及びβの算出に自己回帰モデルを使用するなどの方式が含まれる。
【００３４】
なお上で述べた方式（モデル）は、周知技術であるから、これ以上の説明は省略する。また、全ての方式（モデル）について予測誤差の標準偏差や平方和が最も小さいものを最適な方式（モデル）として自動的に選択するようにしても良い。顧客毎、日毎、時間毎に最も当てはまりの良い方式を選択するようにしても良い。
【００３５】
ステップＳ９において算出された消費予測値のデータは、例えば図１０に示すデータフォーマットで消費予測値データ格納部３０９に格納される。すなわち、図１０の例では、顧客ＩＤと、年月日と、時刻と、消費予測値とが登録されるようになっている。
【００３６】
図５の説明に戻り、日補正量算出部３１２１は、実績値データ格納部３０４と消費予測値データ格納部３０９と計画値データ格納部３１０とペナルティ関数データ格納部３１２２とに格納されたデータを用いて、補正手法指定３１１に応じて、指定された種別の手法に従って、予測計画値に対する日単位の補正値を算出し、日補正量データ格納部３１２５に格納する（ステップＳ１１）。このステップの処理については、以下に詳しく述べる。
【００３７】
なお、最初に補正の前提となるペナルティについて説明しておく。本実施の形態では、第１に、例えば１時間毎に実績値と計画値とを比較してその誤差が許容値を超えている場合には予め約款などに定められたペナルティを支払うことになっている。このペナルティを説明するためのグラフを図１１に示す。図１１において横軸は時刻、縦軸は消費量又は計画値を表す。そして、実線Ａは計画値の時間変化を表し、太線Ｂは消費量の時間変化を表し、点線Ｃは計画値から所定の許容値（例えば＋１０％）だけオフセットさせたペナルティ発生の閾値を表す曲線を表す。図１１の例では、Ｄの部分だけ太線Ｂが点線Ｃを上回っており、この部分についてペナルティが発生する。
【００３８】
また、本実施の形態においては上で述べた短期的なペナルティだけではなく、長期的なペナルティも規定されているものとする。本実施の形態では、３ヶ月を判定期間として、累積誤差＝（累積計画値−累積実績値）の値に応じたペナルティが規定されているものとする。図１２には、累積誤差の時間変化を表すグラフを示す。図１２では、横軸は時間（４月から７月）を表し、縦軸は累積誤差を表す。累積誤差は、毎時発生するため、それを積みかさねるとケース１のように最初は累積誤差が０よりも多かったがその後負の値となる場合や、ケース２のように最初は累積誤差が０よりも多かったがその後負の値に一旦なってその後正の値になるなど、様々なパターンが発生しうる。但し、どのような経路をとろうとも、判定期間の終期において累積誤差の絶対値Ｅ又はＦに応じたペナルティが発生する。
【００３９】
なお、本実施の形態では１時間毎の実績値と計画値との誤差ｈに対して発生するペナルティを同時同量ペナルティＬ(h)とする。この同時同量ペナルティＬ(h)は、図１３に示すような値となる。すなわち、計画値の−１０％以上の誤差が発生すると、その誤差の量に応じて第１の傾きを有する直線に沿って同時同量ペナルティＬ(h)が増加する。また、計画値が＋１０％以上の誤差が発生すると、その誤差の量に応じて第２の傾きを有する直線に沿って同時同量ペナルティＬ(h)が増加する。図１３の例では、第２の傾きの方が第１の傾きより大きい。すなわち顧客が計画値より少なく消費すると、計画値より多く消費する場合よりも多くペナルティが発生する。
【００４０】
また、本実施の形態では３ヶ月毎の実績値と計画値との累積誤差ｕに対して発生するペナルティを累積ペナルティＲ(u)とする。この累積ペナルティＲ(u)は、図１４に示すような値となる。すなわち、累積計画値の＋３％までの累積誤差については第１の傾きを有する直線に沿って累積ペナルティＲ(u)が発生する。例えば、本実施の形態では、第１の傾きは、託送依頼者の販売単価と託送事業者の買い取り単価の差である。また、累積計画値の＋３％以上の累積誤差については第２の傾きを有する直線に沿って累積ペナルティＲ(u)が発生する。例えば、本実施の形態では、第２の傾きは、託送依頼者のコスト単価となる。一方、累積計画値に対して負の累積誤差（累積計画値を上回る消費が行われて託送事業者が補填した場合)については、第３の傾きを有する直線に沿って累積ペナルティＲ(u)が発生する。例えば、本実施の形態では、第３の傾きは、託送事業者の販売単価と託送依頼者の販売単価との差となる。
【００４１】
このようなペナルティが定義されていれば、累積誤差による累積ペナルティＲ(u)を減少させつつ、１時間毎の誤差による同時同量ペナルティＬ(h)を発生させないように（減少させるように）、計画値を決定することができる。このような計画値は、以下で説明する補正値を適切に決定することにより得られる。
【００４２】
本実施の形態では、２段階で補正値を算出する。すなわち、日毎（翌日）の補正値と、当該日における１時間毎の補正値である。ステップＳ１１では、前者の補正値を算出する。この処理については、図１５を用いて説明する。まず、ペナルティ関数生成部３１２３は、パラメタデータ格納部３１２４に格納されたコスト及び販売単価のデータとペナルティ関数データ格納部３１２２に格納されたデータを用いて、コスト及び販売単価の変動に応じて最新の累積ペナルティ関数のデータを生成し、ペナルティ関数データ格納部３１２２に格納する（ステップＳ２１）。図１４に示すように、本実施の形態では、累積ペナルティＲ(u)は、託送依頼者の販売単価及びコスト単価に依存するため、燃料価格などが上下すれば販売単価及びコスト単価も変化する。従って、パラメタデータ格納部３１２４に格納されるデータを適宜更新しておき、ペナルティ関数生成部３１２３により傾きのデータを更新する。なお、図１４の例では、販売単価及びコスト単価の変化が傾きに影響を与える例が示されているが、その他のパラメータに影響を与える場合には当該パラメータを更新する。より具体的には、図１４の例では、範囲（例えば０から３％、３％以上、０％未満など）についてのデータをペナルティ関数データ格納部３１２２から取得し、コストなどをパラメタデータ格納部３１２４から取得し、例えば０から３％までの第１の傾きと、３％以上における第２の傾きを算出する。
【００４３】
次に、日補正量算出部３１２１は、実績値データ格納部３０４に格納された最新の実績値データ及び消費予測値データ格納部３０９内の対応する消費予測値データを用いて、日毎の予測誤差分布データを生成し、予測誤差分布データ格納部３１２７に格納する（ステップＳ２３）。本ステップでは、日単位の予測誤差（＝消費予測値−実績値）につき予測誤差分布データ（確率密度関数）Ｐ(u)（ｕは日単位の補正値（日補正量））を算出する。なお、例えば予測誤差の平均と標準偏差を算出し、当該予測誤差の平均及び標準偏差に従った正規分布を仮定して予測誤差分布関数を特定するようにしても良い。また、実際に得られる予測誤差分布をそのまま用いるようにしても良いし、正規分布ではなく他の分布に当てはめるようにしても良い。
【００４４】
本ステップ以降の処理をわかりやすくするため、以下のような具体例を仮定する。すなわち、１２月３０日に３１日の計画値を算出するものとする。ここで、３０日及び３１日の消費予測値がそれぞれ１０００であり、３０日時点において２９日までの実績値が存在している。また、２９日までの累積予測計画値が３００００、累積実績値が３０４００、予測誤差累計が４００である。また、２９日までの予測誤差分布については、平均が０であり、標準偏差が７０の正規分布を仮定する。なお、予測結果が不確定な日が２日間（３０日及び３１日）なので、標準偏差σ＝２0.5×７０＝１００を用いる。なお、このように正規分布の場合不確定な日数の平方根倍で標準偏差が広がることが分かっているので、この法則を使用している。そうすると、平均０で標準偏差１００の正規分布となり、図１６のような予測誤差分布が得られる。図１６において、縦軸は発生確率を、横軸は予測誤差を表す。
【００４５】
次に、日補正量算出部３１２１は、日補正量ｕの仮設定を行う（ステップＳ２５）。例えばｕ＝０とする。また、日補正量算出部３１２１は、予測誤差分布データ格納部３１２７からデータを読み出し、日補正量ｕから当該日補正量ｕに対する予測誤差分布Ｐ(u)を設定し、予測誤差分布データ格納部３１２７に格納する（ステップＳ２７）。本ステップでは、日補正量ｕだけ、ステップＳ２３で生成した予測誤差分布を移動させる。ここではｕ＝０であるから、図１６と変わりない。
【００４６】
さらに、日補正量算出部３１２１は、ペナルティ関数データ格納部３１２２に格納されたデータを用いて、日補正量ｕなどから累積ペナルティ関数Ｒ(u)を設定し、ペナルティ関数データ格納部３１２２に格納する（ステップＳ２９）。例えば、累積ペナルティ関数Ｒ(u)が図１４に示すように、計画値累計に対する累積誤差の割合（％）で規定されている場合には、累積誤差の実際の値を算出する必要がある。上で述べた例では、３１日２４時までの予測計画値累計は３２４００（＝３００００＋１０００＋（１０００＋４００））（＝２９日までの予測計画値累計＋３０日及び３１日の予測計画値−累積予測誤差）である。ここでは、２９日までの累積予測誤差をキャンセルするため、予測計画値に対して補正を行う。このように、図１４のような累積ペナルティ関数Ｒ(u)の３％は、９７２＝（３２４００×０．０３）となる。これにて図１４の場合には累積ペナルティ関数Ｒ(u)が確定することになる。
【００４７】
そして、日補正量算出部３１２１は、損失期待値を算出し、メインメモリ等の記憶装置に格納する（ステップＳ３１）。損失期待値Ｅ(u)は以下の式で算出される。
【００４８】
【数１】
2006227852.tif 000003
【００４９】
ステップＳ２９の後の累積ペナルティ関数Ｒ(u)と図１６に示した予測誤差分布関数Ｐ(u)との積の結果は、図１７に示すようになる。図１７では、縦軸はペナルティ×発生確率を示し、横軸は予測誤差を示す。損失期待値Ｅ(u)は、全ての累積予測誤差についてペナルティ×発生確率を加算した値となる。
【００５０】
日補正量算出部３１２１は、ステップＳ３１で算出された損失期待値が最小であるか判断する（ステップＳ３３）。最小でないと判断される場合には、日補正量ｕの調整を行う（ステップＳ３５）。そしてステップＳ２７に戻る。これらのステップは、例えばニュートン法などの最適解を算出する際の処理と同様であるからここでは詳細な説明は省略する。
【００５１】
一方、損失期待値が最小であると判断された場合には、日補正量算出部３１２１は、当該最小損失期待値に対応する日補正量ｕと予測誤差累計（予測誤差累計をキャンセルするための値。上の例では４００。）の和を、最終的な日補正量として日補正量データ格納部３１２５に格納する（ステップＳ３７）。例えば、日補正量データ格納部３１２５には、図１８に示すようなデータフォーマットでデータが格納される。すなわち、顧客ＩＤと、年月日と、日補正量とが格納される。そして元の処理に戻る。
【００５２】
上で述べた具体例において、例えば日補正量ｕを２００とする。そうすると、ステップＳ２７において予測誤差分布Ｐ(u)は、図１６の分布を右に２００ずらした分布、すなわち図１９に示すような分布となる。さらに、ペナルティ関数Ｐ(u)は、予測計画値累計が３１２６０（＝３２４００＋２００）となるため、３％は９７８となる。なお、最終的な日補正量は６００（＝４００＋２００）となる。
【００５３】
従って、ペナルティ関数Ｒ(u)と予測誤差分布との積は図２０に示すようになる。図１７と比較すると、２つある山のうち左側の山の高さが大幅に減少し、右側の山の高さが若干上昇している。従って、損失期待値Ｅ(u)は、全ての予測誤差についてペナルティ×発生確率を加算した値であるから、図１７の場合に比して減少していることが分かる。
【００５４】
損失期待値Ｅ(u)と補正値の関係をまとめると例えば図２１のようになる。図２１の例では、縦軸は損失期待値、横軸は補正値を表す。最初に説明した場合補正値は０であったので、図２１のグラフでは点Ｇにプロットされる。一方、補正値２００とした場合、図２１のグラフでは点Ｈにプロットされる。その他の場合について計算してみると、図２１のようなグラフが構成され、点Ｈの場合に損失期待値が最低となる。このような損失期待値を最小とする補正値については上で述べたようにニュートン法などによって求める。なお、網羅的に損失期待値を算出してその中から最低のケースを特定しても良い。
【００５５】
なお、図１５のような処理を行わずに簡易的に日補正量を算出するようにしても良い。上で述べたような手法を用いるか簡易手法を用いるかは、例えば補正手法指定３１１に従う。例えば、計画値データ格納部３１０と実績値データ格納部３０４に格納されている過去のデータから累積誤差（＝計画値累計−実績値累計）を算出し、当該累積誤差を累積ペナルティの判定期間の残日数で除した値を日補正量とする。すなわち、判定期間の残りの日で累積誤差を同じように徐々に解消させるというものである。
【００５６】
図５の処理フローの説明に戻って、次に、同時同量補正値算出部３１２６は、実績値データ格納部３０４と消費予測値データ格納部３０９とペナルティ関数データ格納部３１２２と日補正量データ格納部３１２５とに格納されたデータを用いて、日補正量に従って１時間毎の補正値（同時同量補正値）を同時同量ペナルティＬ(h)を最小化するように算出し、補正値データ格納部３１３に格納する（ステップＳ１３）。この処理は基本的にはステップＳ１１と同様である。
【００５７】
すなわち、同時同量ペナルティ関数Ｌ(hi)がコスト単価や販売単価に影響される場合には、ペナルティ関数生成部３１２３は、ペナルティ関数データ格納部３１２２とパラメタデータ格納部３１２４とに格納されたデータを用いて、同時同量ペナルティ関数Ｌ(hi)のベースデータを算出する。また、同時同量補正値算出部３１２６は、最新の実績値データ及び対応する予測計画値データを用いて翌日の１時間毎の予測誤差分布データを生成する。予測誤差分布データについては予測誤差分布データ格納部３１２７に格納する。そして、各時間につき同時同量補正値ｈiを仮設定し、当該同時同量補正値ｈｉに対応する予測誤差分布Ｐ(hi)及び同時同量ペナルティ関数Ｌ(hi）を具体的に設定する。そして、各時間につき以下の式に従って損失期待値を算出する。
【００５８】
【数２】
2006227852.tif 000004
【００５９】
なお、図１５に示した処理とは異なり、（ａ）翌日の全補正量Σhi＝翌日の日補正量ｕ、及び（ｂ）１時間毎の消費予測値ｆi＋補正値ｈi≧０（計画値が負ということはあり得ないため）という制約条件を満たしつつ、（ｃ）損失期待値が最小となる、各時間についての補正値ｈiを、例えばニュートン法などに従って算出する。
【００６０】
ここで説明をわかりやすくするため具体例を示す。例えば、日補正量ｕを−３００、０時から８時までの各時間の消費予測値を３０、８時から２２時までの各時間の消費予測値を５０、２３及び２４時の各時間の消費予測値を３０とする。なお、日単位の消費予測値は合計１０００である。
【００６１】
このような場合、各時間について、消費予測値データ格納部３０９に格納された消費予測値と実績値データ格納部３０４に格納された実績値とから予測誤差分布データを生成する。ここでは例えば平均０で標準偏差が５と算出された場合、これを正規分布に適用するものとする。
【００６２】
また、例えば１時を例にすると予測値は３０であり、当該時間の同時同量補正値ｈ1を０とすると、同時同量ペナルティの１０％点（図１３参照）は３となり、同時同量ペナルティ関数Ｌ(hi)が確定される。なお、同時同量補正値ｈ1を他の値にする場合には、消費予測値ｆi＋同時同量補正値ｈiについて１０％を計算する。
【００６３】
同時同量補正値ｈ1を０とすると、図２２に示すように、予測誤差分布Ｐ(h)を表す曲線Ｋと、同時同量ペナルティ関数Ｌ(hi)を表す曲線Ｊとを得ることができる。そして、ペナルティ×発生確率の予測誤差との関係は、図２３に示したようになる。損失期待値は、全ての予測誤差についてペナルティ×発生確率を加算することにより得られる。
【００６４】
このような計算の結果、例えば０時から８時まで及び２３及び２４時の同時同量補正値が−９で、８時から２２時までの同時同量補正値が−１５という計算結果が得られたとすると、合計で−３００（＝日補正量）となる。
【００６５】
上でも述べたように、各時間について（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）の制約を満たす同時同量補正値ｈiを算出して、補正値データ格納部３１３に格納する。補正値データ格納部３１３には、例えば図２４及び図２５に示すようなデータフォーマットのデータが格納される。図２４の例は、今回算出されたデータについてのフォーマットであって、顧客ＩＤと、年月日と、時刻と、計画値（託送計画値）とが登録されるようになっている。また、計画値データ格納部３１０には、例えば図２５に示すようなデータフォーマットの過去の計画値データが格納されている。すなわち、顧客ＩＤと、年月日と、時刻と、計画値（託送計画値）と、送付履歴と、送付時刻とが登録されている。送付履歴は、例えば古いものから順番に数値が割り当てられるようになっている。
【００６６】
なお、ステップＳ１１及びＳ１３をまとめて簡略化した手法を採用する場合もある。例えば、１時間毎に予測誤差の統計値（平均及び標準偏差σ）を算出し、例えば予測誤差平均×（１−σ／σmax）として補正値を算出するようにしても良い。なお、σmaxは、各時間帯における標準偏差の最大値である。このように、標準偏差が大きい時間帯ほど予測誤差平均の補正を小さくするものである。
【００６７】
図５の説明に戻って、計画値算出部３１４は、補正値データ格納部３１３と消費予測値データ格納部３０９とからデータを読み出し、各時間について計画値（＝消費予測値−補正値）を算出して計画値データ格納部３１０に格納する（ステップＳ１５）。
【００６８】
上で述べた例では、１時から８時まで及び２３及び２４時の時間ごとの計画値はそれぞれ２１（＝予測値＋補正値＝３０−９）であり、８時から２２時までの計画値は３５（＝予測値＋補正値＝５０−１５）という結果が得られる。
【００６９】
なお、この段階で図２６のような表示を託送計画システム３の表示装置、又は託送計画システム３に接続されたクライアント端末の表示装置に行って、ユーザの確認をとるようにしても良い。
【００７０】
図２６の画面例では、託送予定日（翌日）、託送計画値の列と、顧客からの顧客計画値の列と、消費予測値の列と、計画補正値の列とが設けられている。ここでは消費予測値の予測手法選択欄が設けられており、ユーザは特定の予測手法を選択することができる。また、計画補正値の補正手法選択欄が設けられており、例えば「補正無し」「累積誤差修正１（図１５の処理フローに従った累積誤差によるペナルティを低減させるための処理を実施）」「累積誤差修正２（簡便な累積誤差によるペナルティを低減させるための処理を実施）」「同時同量補正のみ（ステップＳ１１及びＳ１３をまとめて簡便化した処理）」などから選択することができる。
【００７１】
ユーザは、この画面において予測手法を他の手法に変更したり、補正手法についても他の手法に変更するようにしても良い。また、図２６のような画面において具体的な数値をユーザが直接修正又は設定するようにしても良い。
【００７２】
ステップＳ１５の後に、計画値データ送信部３１５は、計画値データ格納部３１０に格納された翌日分の各時間についての計画値のデータを、ネットワーク１を介して託送事業者コンピュータ７に送信する（ステップＳ１７）。この時、送信済みの計画値については、図２５の示したフォーマットにおける送付時刻及び送付履歴を確認する。
【００７３】
このようにして毎日の託送事業者への計画値通知が行われる。なお、この後、託送事業者コンピュータ７から翌日の計画確定値を通知してくるため、託送計画システム３は当該通知を受信する。もし、当該通知が予め定められた条件を満たすような異常を示している場合には、担当者に警報メールなどを送信する。なお、託送計画システム３内のデータ格納部に格納されたデータは、権限のあるユーザからのアクセスに応じて読み出され、出力される。
【００７４】
以上本発明の一実施の形態を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図３及び図４に示した託送計画システム３の機能ブロックは、必ずしもプログラムモジュール構成と合致するものではない。また、託送計画システム３については複数のコンピュータにより構成するようにしても良い。
【００７５】
また、消費予測値の予測手法についても上で述べた手法に限定するものではなく、様々な手法を採用することができる。また、補正値についても上で述べたような手法に限定されるものではなく、他の手法を用いても良い。但し、上で述べたように累積ペナルティ及び同時同量ペナルティを最小限に抑えるように各時間についての補正値を算出するようにする。
【００７６】
また、託送計画システム３、託送事業者コンピュータ７、顧客コンピュータ９、気象データ配信サーバ５についてはコンピュータ装置であって、図２７に示すように当該コンピュータ装置においては、メモリ２５０１（記憶部）とＣＰＵ２５０３（処理部）とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ）及びＷｅｂブラウザを含むアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。このようなコンピュータは、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】従来の託送の概要を示す模式図である。
【図２】本発明における託送の概要を示す模式図である。
【図３】本発明の実施の形態における機能ブロック図である。
【図４】補正値算出部の機能ブロック図である。
【図５】本実施の形態におけるメイン処理フローを示す図である。
【図６】実績値データ格納部に格納されるデータのフォーマット例を示す図である。
【図７】顧客計画値データ格納部に格納されるデータのフォーマット例を示す図である。
【図８】気象データ格納部に格納されるデータのフォーマット例を示す図である。
【図９】気象データ格納部に格納されるデータのフォーマット例を示す図である。
【図１０】消費予測値データ格納部に格納されるデータのフォーマット例を示す図である。
【図１１】同時同量ペナルティの概要を説明するための図である。
【図１２】累積ペナルティの概要を説明するための図である。
【図１３】同時同量ペナルティ関数の概要を示す図である。
【図１４】累積ペナルティ関数の概要を示す図である。
【図１５】日補正量の算出処理の処理フローを示す図である。
【図１６】日単位の予測誤差分布の一例を示す図である。
【図１７】ペナルティ×発生確率と予測誤差との関係を表す図である。
【図１８】日補正量データ格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１９】日単位の予測誤差分布を補正値に応じて修正した場合の例を示す図である。
【図２０】図１９の場合におけるペナルティ×発生確率と予測誤差との関係を表す図である。
【図２１】補正値と損失期待値の関係を表す図である。
【図２２】同時同量ペナルティ関数と特定の時間の予測誤差分布とを表す図である。
【図２３】予測誤差とペナルティ×発生確率の関係を表す図である。
【図２４】補正値データ格納部に格納されるデータのフォーマット例を示す図である。
【図２５】計画値データ格納部に格納されるデータのフォーマット例を示す図である。
【図２６】表示画面例を示す図である。
【図２７】コンピュータの機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００７８】
１  ネットワーク    ３  託送計画システム
５  気象データ配信サーバ    ７  託送事業者コンピュータ
９  顧客コンピュータ
３０１  実績値データ取得部    ３０２  顧客計画値データ取得部
３０３  気象データ取得部    ３０４  実績値データ格納部
３０５  顧客計画値データ格納部    ３０６  気象データ格納部
３０７  消費予測値算出部    ３０８  予測手法指定
３０９  消費予測値データ格納部    ３１０  計画値データ格納部
３１１  補正手法指定    ３１２  補正値算出部
３１３  補正値データ格納部    ３１４  計画値算出部
３１５  計画値データ送信部
３１２１  日補正量算出部    ３１２２  ペナルティ関数データ格納部
３１２３  ペナルティ関数生成部    ３１２４  パラメタデータ格納部
３１２５  日補正量データ格納部    ３１２６  同時同量補正値算出部
３１２７  予測誤差分布データ格納部
【図１】
2006227852.tif 000005
【図２】
2006227852.tif 000006
【図３】
2006227852.tif 000007
【図４】
2006227852.tif 000008
【図５】
2006227852.tif 000009
【図６】
2006227852.tif 000010
【図７】
2006227852.tif 000011
【図８】
2006227852.tif 000012
【図９】
2006227852.tif 000013
【図１０】
2006227852.tif 000014
【図１１】
2006227852.tif 000015
【図１２】
2006227852.tif 000016
【図１３】
2006227852.tif 000017
【図１４】
2006227852.tif 000018
【図１５】
2006227852.tif 000019
【図１６】
2006227852.tif 000020
【図１７】
2006227852.tif 000021
【図１８】
2006227852.tif 000022
【図１９】
2006227852.tif 000023
【図２０】
2006227852.tif 000024
【図２１】
2006227852.tif 000025
【図２２】
2006227852.tif 000026
【図２３】
2006227852.tif 000027
【図２４】
2006227852.tif 000028
【図２５】
2006227852.tif 000029
【図２６】
2006227852.tif 000030
【図２７】
2006227852.tif 000031