(57)【要約】【課題】エネルギー需要の予測結果に対する的中度合いを示す情報を提供できるようにして、エネルギー供給設備の運転効率の向上を実現できるエネルギー需要予測システムを提供することにある。【解決手段】入力データに基づいてエネルギー需要の予測を行なう需要予測部２を有するエネルギー需要予測システムにおいて、前記入力データを使用して需要予測部２により算出される予測値の的中度合いを計算する予測信頼性解析部３、及び需要予測結果と的中度合いを共に表示画面上に表示する表示部４を含む構成である。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギー需要の予測に必要な入力データを取得する手段と、
前記入力データを使用して、将来のエネルギー需要の予測値を算出する需要予測手段と、
前記入力データに基づいて、前記需要予測手段により算出される予測値の的中度合いを計算する予測信頼性解析手段と、
前記予測値及び前記的中度合いを示す情報を画面上に表示する表示手段と
を具備したことを特徴とするエネルギー需要予測システム。
【請求項２】
前記予測信頼性解析手段は、
前記入力データに基づいて、前記需要予測手段により算出された過去のエネルギー需要の予測値を特定し、当該過去の予測値を使用して前記的中度合いを算出するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項３】
前記需要予測手段により算出された予測値及び前記エネルギー需要の実績値を、それぞれ関連付けて蓄積するデータベース手段を有し、
前記予測信頼性解析手段は、
前記入力データに基づいて、前記データベース手段から過去のエネルギー需要の予測値及び実績値を検索し、
当該検索結果に基づいて予測誤差を算出し、
前記予測誤差から前記的中度合いを算出するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項４】
入力データ、前記需要予測手段により算出された予測値及び前記エネルギー需要の実績値を、それぞれ関連付けて蓄積するデータベース手段を有し、
前記予測信頼性解析手段は、
最新の前記入力データに類似する過去の入力データを前記データベース手段から検索し、
前記類似する過去の入力データに対応する過去のエネルギー需要の予測値及び実績値を前記データベース手段から検索し、
前記予測値及び実績値に基づいて予測誤差を算出し、
前記予測誤差から前記的中度合いを算出するように構成されていることを特徴とする請求項１に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項５】
前記表示手段は、同一画面上に前記予測値及び前記的中度合いを示す情報を表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項６】
前記表示手段は、前記予測値を折れ線グラフ、棒グラフ、表のいずれか一方、もしくはこれらを組み合わせた表示形態で表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項７】
前記予測信頼性解析手段は、前記的中度合いとして的中率を算出し、
前記表示手段は、前記的中率を、数値又は棒グラフによる表示形態で表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項８】
前記予測信頼性解析手段は、前記的中度合いとして予測誤差率又は予測誤差量のいずれか一方あるいは両方を算出し、
前記表示手段は、前記予測誤差率及び予測誤差量のいずれか一方、あるいは両方を数値の表示形態で表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項９】
前記表示手段は、前記予測値を折れ線グラフ、棒グラフ、表のいずれか一方、もしくはこれらを組み合わせた表示形態で表示し、
前記的中度合いの範囲を複数の表示色に分類して、前記予測値を表示するときの背景色を、前記予測信頼性解析手段により算出された前記的中度合いに対応する表示色で表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項１０】
前記表示手段は、前記的中度合いを予め設定されたイラスト形態で表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項１１】
前記予測信頼性解析手段は、前記需要予測手段が予測値を算出するときの予測期間を複数に分割して、各予測期間のそれぞれに対する前記的中度合いを計算し、
前記表示手段は、前記予測値及び予測期間毎の前記的中度合いを表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項１２】
前記需要予測手段は、前記予測値と共に、前記予測値の変動範囲を示す上限値または下限値のいずれか一方もしくは両方を算出し、
前記表示手段は、前記予測値と共に、前記上限値または下限値のいずれか一方もしくは両方を表示するように構成されていることを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項１３】
エネルギー需要予測システムに適用する需要予測方法であって、
エネルギー需要の予測に必要な入力データを取得するステップと、
前記入力データを使用して、将来のエネルギー需要の予測値を算出するステップと、
前記入力データに基づいて、前記予測値の的中度合いを計算するステップと、
前記予測値及び前記的中度合いを示す情報を画面上に表示するステップと
を有する手順を実行することを特徴とする需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば電力などのエネルギー需要を予測するためのエネルギー需要予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、エネルギー分野では、省エネルギー、エネルギーコストの低減、環境負荷の低減が要求されている。これに伴って、工場、ビル、病院、大型商業施設などに電力、熱、蒸気などのエネルギーを供給するエネルギー供給設備において、エネルギーの安定供給だけでなく、エネルギーを経済的かつ効率的に生産して供給する工夫が求められている。
【０００３】
エネルギー供給設備の運用は専門のオペレータにより行われているが、エネルギーの供給不足に対する対処が優先されて、十分な余裕を持った運用、どちらかと言えば無駄の多い運用が行なわれている場合が少なくない。例えば、蓄熱槽を所有している場合、安価な深夜電力で冷凍機を動作させて、蓄熱槽に冷熱を蓄熱し、昼間のピークに利用するといった運用が行われる。これにより、昼間の冷凍機の動作を抑制し、電気料金が高い昼間の電力消費量が少なくなり、電力コストを低減できるといったメリットが得られる。
【０００４】
しかし、熱供給不足になることを恐れて、夜間に必要以上の蓄熱をした場合、蓄熱した熱量の全てが使い切れずに余りが生じるというロスが発生する。換言すれば、この余った熱の生成に要した電力が無駄になってしまうことになる。また逆に、十分な蓄熱がされていない場合には、昼間に必要以上の冷凍機を動作させなくてはならなくなり、電力コストの増大を招くことになる。
【０００５】
そこで、エネルギー供給設備の運転を支援して、エネルギーを経済的かつ効率的に供給するための運転支援システムが提案されている。運転支援システムでは、翌日などのこれから将来のエネルギー需要の変化を予測し、この予測需要を満足し、かつエネルギーコストが最小となるようにエネルギー供給設備（コジェネ設備、ボイラ、冷凍機など）の運転計画が作成される。
【０００６】
即ち、エネルギー供給設備の運転支援システムでは、エネルギー需要予測は、運転計画の基本的かつ中核となる要素である。このため、様々な需要予測方法が提案されている（例えば、特許文献１及び２を参照）。
【０００７】
具体的には、例えば特許文献1に開示されている方法では、過去のエネルギー消費パターンをデータベースに記憶させ、現在のエネルギー消費パターンと類似するものをデータベースから検索して、エネルギー需要を予測する方法が提案されている。また、特許文献２に開示されている方法では、需要の変化に関係がある気象条件、曜日、操業状態、機器構成などのエネルギー需要実績の関係をニューラルネットワークにてモデル化し、このモデルを利用して将来のエネルギー需要を予測する方法が提案されている。
【特許文献１】特開２００１−１８８７７２号公報
【特許文献２】特開２００２−８４８０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
前述したように、エネルギー供給設備を効率的に運用するための運転支援システムにおいて、運転計画の基本的要素となるエネルギー需要の予測方法では、過去の類似データを利用する方法や、予測モデルを利用する方法などが提案されている。
【０００９】
しかしながら、エネルギー需要は様々な要因で変化するものであり、過去の類似データや予測モデルを利用しても１００％の予測は困難である。例えば、室内の空調負荷を考えた場合に、外気温の影響だけでなく、室内の在籍人数、ＯＡ機器の稼動状態や、前日の天候（躯体がどれだけ熱をためているか）などの要因に左右される。これらの全ての要因を考慮した予測モデルの構築は、非常に困難である。
【００１０】
このため、エネルギー需要の予測結果を１００％信用して運転計画を作成した場合に、エネルギーの供給不足や、逆に供給過剰といったロスが生じてしまう恐れがある。特に、エネルギー供給不足となった場合には、工場では生産設備の停止や、ビルでは室内環境の悪化（暑い、寒い）による顧客からのクレーム発生などの問題を引き起こす可能性が高くなる。
【００１１】
従って、実際上では、エネルギー供給設備のオペレータは、運転支援システムによる運転計画を１００％信用するのではなく、これを参考にして、ある程度のマージンを持った運転計画を独自に作成して運用することが多い。ここで、必要以上にマージンを持った運転をした場合に、運転上のロス（余剰エネルギーの発生、コストの高い時間帯での運転時間増加など）が発生し、運転支援システムが目的としていた効率的なエネルギー供給設備の運用が実現されないといった問題がある。
【００１２】
そこで、本発明の目的は、エネルギー需要の予測結果に対する的中度合いを示す情報を提供できるようにして、エネルギー供給設備の運転効率の向上を実現できるエネルギー需要予測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の観点は、需要予測手段により予測されたエネルギー需要の予測結果に対する的中度合いを算出し、予測結果と共に的中度合いを示す情報を表示するエネルギー需要予測システムである。
【００１４】
本発明の観点に従ったエネルギー需要予測システムは、エネルギー需要の予測に必要な入力データを取得する手段と、前記入力データを使用して、将来のエネルギー需要の予測値を算出する需要予測手段と、前記入力データに基づいて、前記需要予測手段により算出される予測値の的中度合いを計算する予測信頼性解析手段と、前記予測値及び前記的中度合いを示す情報を画面上に表示する表示手段とを備えた構成である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、エネルギー需要の予測結果と共に、当該予測結果に対する的中度合いを示す情報を表示できるエネルギー需要予測システムを提供できる。これにより、例えばエネルギー供給設備のオペレータは、運転計画に基づいて運転を行なう場合に、適切なマージンを設定することが可能となる。従って、結果としてエネルギー供給設備の運転効率の向上を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
【００１７】
［システムの構成］
図１は、本実施形態に関するエネルギー需要予測システムの構成を説明するためのブロック図である。
【００１８】
システム１０は、入力データを入力する入力部１と、需要予測部２と、予測信頼性解析部３と、表示部４と、データベース５とを有する。なお、システム１０は、ソフトウェアを含むコンピュータシステム（ＣＰＵ及び記憶装置などのハードウェアを含む）から構成されている。入力部１はキーボードなどのハードウェアを含む。また、表示部４は、表示処理を実行するソフトウェアと共に、ディスプレイ装置などのハードウェアを含む。
【００１９】
入力部１は、予測対象である電力、熱、蒸気などのエネルギー需要の変化と関係があり、これらのエネルギー需要の予測に利用可能な入力データを入力する。具体的な入力データとしては、例えば、気温や湿度などの気象データ、曜日や季節といったカレンダーデータ、製品の生産計画データ、過去の需要実績データなどである。入力部１は、入力された入力データを、需要予測部２及び予測信頼性解析部３のそれぞれに送出する。
【００２０】
需要予測部２は、入力データを使用して、予測対象であるエネルギー需要の予測値（需要予測値と表記する場合がある）を算出する。需要予測部２は、例えばニューラルネットワークモデル、回帰モデル、カルマンフィルタモデルなどの周知の方式から構成されている。需要予測部２は、算出した需要予測値を表示部４に出力する。
【００２１】
予測信頼性解析部３は、需要予測部２により算出された需要予測値（予測結果）の的中度合い（または外れ度合い）を、後述するような手順で算出する。的中度合いを示す情報としては、代表的には的中率である。なお、的中率以外にも、的中度合いを示す情報として、予測誤差率または予測誤差量がある。
【００２２】
予測信頼性解析部３は、入力部１からの入力データ、及びデータベース５から検索したデータを使用して需要予測値（予測結果）の的中度合いを算出し、当該的中度合いを示す情報を表示部４に出力する。データベース５は、過去の需要予測処理での入力データ、需要予測部２により算出された需要予測値、及び需要実績値のそれぞれが日付などに関連付けされて蓄積されている。
【００２３】
［システムの作用］
以下図２から図１２を参照して、本実施形態のシステムの動作を、予測信頼性解析部３の手順を中心として説明する。図１２は、システム１０の処理手順を示すフローチャートである。
【００２４】
まず、システム１０は、予測対象として指定の予測日におけるエネルギー需要の予測を行なうための入力データを入力部１から取得する（ステップＳ１）。予測対象としては、指定の予測日以外に、予測期間でのエネルギー需要もあるが、ここでは予測日とする。
【００２５】
入力データとしては、前述したように、例えば、気温や湿度などの気象データ、曜日や季節といったカレンダーデータ、製品の生産計画データ、過去の需要実績データなどである。
【００２６】
需要予測部２は、入力データを使用して、指定された予測日のエネルギー需要の予測値（需要予測値）を算出する（ステップＳ６）。需要予測部２は、算出した予測値を表示部４に出力する。また、需要予測部２は、算出した予測値をデータベース５に蓄積する（ステップＳ７）。
【００２７】
データベース５は、前述したように、需要予測部２により算出された予測値以外に、当該入力データが予測日で関連付けされて蓄積される。なお、データベース５は、本実施形態での需要予測後に測定された需要実績値も、予測日で関連付けされて蓄積される。
【００２８】
一方、予測信頼性解析部３は、入力データ及びデータベース５を使用して、以下の手順で需要予測の的中度合いを算出する処理を実行する（ステップＳ２〜Ｓ４）。
【００２９】
まず、予測信頼性解析部３は、今回指定された予測日の入力データと類似する過去の入力データ（類似データ）を、データベース５から検索する（ステップＳ２）。具体的には、予測信頼性解析部３は、図２（Ａ）に示すような入力データ（指定予測日の入力データ）と、同図（Ｂ）に示すデータベース５に蓄積された過去の入力データ群とを比較し、類似した入力データを検索する。さらに、予測信頼性解析部３は、検索した類似データの予測日（以下類似日と表記する）を求める。
【００３０】
次に、予測信頼性解析部３は、データベース５を検索して、類似日の需要予測値（過去における需要予測部２の予測値）及び需要実績値を求めて、これらから類似日の予測誤差を算出する（ステップＳ３）。なお、検索対象である類似データ及び類似日は、図２（Ｃ）に示すように、必ずしも単数ではなく、複数であってもよい。
【００３１】
予測信頼性解析部３は、図２（Ｄ）に示すように、求めた予測誤差から類似日の的中度合いとして的中率、即ち需要実績値に対する予測値が的中した割合を算出する（ステップＳ４）。ここで、予測信頼性解析部３は、複数の類似日を求めた場合には、複数の予測誤差の平均値を利用して的中率を算出してもよい。また、予測信頼性解析部３は、複数の類似データ間の類似度が異なる場合に、その類似度に応じた重み付きの平均値を利用して的中率を算出してもよい。更にまた、予測信頼性解析部３は、複数の類似日の中で最大の予測誤差を示す類似日を代表日として設定し、当該代表日の予測誤差を利用して的中率を算出してもよい。あるいは、予測信頼性解析部３は、複数の類似日の中で予測誤差の最大値を代表値として設定し、当該代表値を利用して的中率を算出してもよい。この場合、当該代表値に対して所定の係数を掛けるなどの処理を行なう。
【００３２】
なお、本実施形態では、的中度合いを算出する方法として、類似データを利用する方法について説明したが、これに限定されることなく、他の方法でもよい。具体的には、需要予測部２の予測モデルを構築したときの入力データと予測日の入力データとを比較し、両者の比較結果である一致度合いから的中度合いを決定する方法でもよい。また、過去の需要実績値及び類似データ（過去の入力データ）から的中度合いを計算するモデルを構築し、当該モデルを利用して的中度合いを算出する方法でもよい。
【００３３】
表示部４は、需要予測部２から送られた需要予測値（需要予測結果）と、予測信頼性解析部３から送られた的中度合いを示す情報の両方を、ディスプレイ装置の画面上に表示する（ステップＳ５）。以下、図３から図１１を参照して、表示画面４０上での具体的な表示例を説明する。
【００３４】
（第１の表示形態）
図３は、表示部４による表示処理での表示形態の一例である。
【００３５】
即ち、表示部４は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、的中度合いを示す情報３０を的中率の数値として表示し、かつ需要予測結果を時系列グラフとして折れ線グラフ３１を表示する。
【００３６】
（第２の表示形態）
図４は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、的中度合いを示す情報３０を的中率の数値として表示すると共に、需要予測結果を時系列グラフとして棒グラフ３２を表示する場合の表示形態である。
【００３７】
（第３の表示形態）
図５は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、的中度合いを示す情報３０を的中率の数値として表示すると共に、需要予測結果を数値情報３３で表示する場合の表示形態である。なお、この表示形態において、需要予測結果を数値情報３３と前述の時系列グラフ（３１または３２）との組み合わせた表示する形態でもよい。
【００３８】
（第４の表示形態）
図６は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、需要予測結果を時系列グラフとして折れ線グラフ３１または棒グラフ３２として表示すると共に、的中度合いを的中率とは別の形態で表示する場合の表示形態である。具体的には、図６（Ａ）に示すように、的中率の代わりに予測誤差率として表示する。また、図６（Ｂ）に示すように、的中率の代わりに予測誤差量として表示する。
【００３９】
（第５の表示形態）
図７は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、的中度合いを的中率の数値情報３５として表示すると共に、需要予測結果を時系列グラフ３４として表示する場合に、的中度合い（的中率）に応じて時系列グラフ３４の背景色を変化させて表示する場合の表示形態である。
【００４０】
具体的には、的中率の範囲を例えば青、緑、黄、赤の各表示色に分類し、例えば算出された的中率の範囲が８０〜９０％の場合には、時系列グラフ３４の背景色を緑として表示する。
【００４１】
（第６の表示形態）
図８は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、需要予測結果を時系列グラフとして折れ線グラフ３１として表示すると共に、的中度合いを所定のイラスト３６で表示する場合の表示形態である。この場合、的中度合いとして、例えば的中率の範囲毎にイラストの内容が予め設定されている。従って、オペレータは、イラスト３６を画面４０上で見ただけで、的中度合いとして的中率の範囲を直感的に確認できる。
【００４２】
（第７の表示形態）
図９は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、需要予測結果を時系列グラフとして折れ線グラフ３１として表示すると共に、的中度合いを示す情報として的中率を棒グラフ３７で表示する場合の表示形態である。
【００４３】
（第８の表示形態）
図１０は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、需要予測結果を時系列グラフとして折れ線グラフ３１として表示すると共に、需要予測結果を時間帯に区分して、区間毎に的中度合いを示す情報として的中率の数値情報３８Ａ〜３８Ｃで表示する場合の表示形態である。
【００４４】
このような表示形態であれば、的中度合いの表示を予測日単位ではなく、予測日の時間帯毎に表示できる。需要予測結果の的中度合いは、時間的に若干変化することが一般的である。このため、例えば２交代や３交代でオペレータが交代するような場合に、各オペレータは自分が受け持つ時間帯の需要予測値の的中度合いを確認できれば便利である。このような場合に、図１０に示すように、例えばオペレータの勤務シフトに合わせた時間帯毎に分割し、この分割された区間ごとに的中度合いを表示することにより、各オペレータは自分が受け持つ時間帯での需要予測値の的中度合いを確認できる。
【００４５】
（第９の表示形態）
図１１は、ディスプレイ装置の表示画面４０上に、的中度合いを的中率の数値３０として表示すると共に、需要予測結果を折れ線グラフ３１として表示する場合に、時刻ごとの的中度合い（的中率）に応じて上限値３１Ａ及び下限値３１Ｂをグラフ表示する場合の表示形態である。
【００４６】
この上限値３１Ａ及び下限値３１Ｂは、時間帯での的中度合いの変化に応じて変動する需要予測結果の上限値及び下限値を示すものであり、複数の類似日の時刻毎の予測誤差の平均値や標準偏差を利用することで算出することができる。
【００４７】
オペレータは、エネルギー需要が上限値３１Ａと下限値３１Ｂの間で変動すると想定して、この変動範囲内で十分にエネルギー供給ができるように運転計画を立案することが可能となる。
【００４８】
以上のように本実施形態によれば、エネルギー供給設備のオペレータは、ディスプレイ装置の表示画面を見ただけで、システムが予測した需要予測結果だけでなく、その予測値の的中度合いを例えば的中率として確認できる。特に、的中度合いを的中率の数値を表示するだけでなく、グラフの背景色表示や、イラスト表示、棒グラフ表示を行なうことで、オペレータ表示画面を見ただけで需要予測の的中度合いを直感的に判断できる。
【００４９】
このように需要予測の的中度合いに関する情報を表示することで、オペレータは需要予測値と実際の需要実績との間に発生する予測誤差を、定量的に判断することができる。この結果として、運転計画作成において適切なマージン設定が可能となり、過大なマージン設定による運転コスト増大や、過小なマージン設定によるエネルギー供給不足を未然に回避することが可能となる。従って、エネルギーの安定供給と経済性のバランスがとれた運転計画を作成し、効率的なエネルギー供給設備の運用を実現できる。
【００５０】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の実施形態に関するエネルギー需要予測システムの構成を説明するためのブロック図。
【図２】本実施形態に関する予測信頼性解析部の手順を説明するための概念図。
【図３】本実施形態に関する表示画面上での第１の表示形態による表示例を示す図。
【図４】本実施形態に関する第２の表示形態による表示例を示す図。
【図５】本実施形態に関する第３の表示形態による表示例を示す図。
【図６】本実施形態に関する第４の表示形態による表示例を示す図。
【図７】本実施形態に関する第５の表示形態による表示例を示す図。
【図８】本実施形態に関する第６の表示形態による表示例を示す図。
【図９】本実施形態に関する第７の表示形態による表示例を示す図。
【図１０】本実施形態に関する第８の表示形態による表示例を示す図。
【図１１】本実施形態に関する第９の表示形態による表示例を示す図。
【図１２】本実施形態に関するエネルギー需要予測システムの処理手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００５２】
１…入力部、２…需要予測部、３…予測信頼性解析部、４…表示部、５…データベース、
１０…エネルギー需要予測システム、４０…表示画面。
【図１】
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【図２】
2006350920.tif 000004
【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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【図１１】
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【図１２】
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