(57)【要約】【課題】  時間供給量及び気象データの実績値を統計処理し、より精度良く予測対象日の時間供給量の予測値を求めることができる供給量予測装置を提供する。【解決手段】  時間供給量と気象データの実績値を記憶する実績値記憶部１０と、予測対象日の気象データの予測値の入力を受け付ける気象データ入力部１１と、前日の時間供給量の実績値に対して、曜日補正部１３による曜日補正と気象補正部１４による気象補正を単位時間毎に行い、時間供給量の予測値を算出する供給量予測部１２を備え、曜日補正部１３は、同曜日供給量と同曜前日供給量の前日比を前日の時間供給量の実績値に乗じて曜日補正を行い、気象補正部１４は、気象データの予測値と前日の実績値の差と、同曜日気象データと同曜前日気象データの差と、気象データの変化に対する時間供給量の変化の比で表される気象勾配に基づいて算出される気象補正量を加算して気象補正を行う。【選択図】        図１
2006260154.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
供給源から供給ラインを介して需要家に送出されるユーティリティの単位時間毎の時間供給量をコンピュータのデータ処理により予測する供給量予測装置であって、
前記時間供給量の実績値と少なくとも気温を含む１種類以上の気象データの前記単位時間毎の実績値を記憶する実績値記憶部と、
予測対象日の前記単位時間毎の前記気象データの予測値の入力を受け付ける気象データ入力部と、
前記実績値記憶部に記憶された予測対象日の前日の前記時間供給量の実績値に対して、曜日補正部による曜日補正と気象補正部による気象補正を前記単位時間毎に行い、前記予測対象日の前記時間供給量の予測値を算出する供給量予測部を備え、
前記曜日補正部は、前記予測対象日と同じ曜日の複数の同曜日における前記時間供給量の実績値から導出される同曜日供給量と、前記複数の同曜日の各前日における前記時間供給量の実績値から導出される同曜前日供給量の比で求まる前日比を前記予測対象日の前日の前記時間供給量の実績値に乗じて前記曜日補正を行い、
前記気象補正部は、前記予測対象日の前記気象データの予測値と前日の前記各気象データの実績値の差で求まる第１気象データ差と、前記複数の同曜日における前記気象データの実績値から導出される同曜日気象データと、前記複数の同曜日の各前日における前記気象データの実績値から導出される同曜前日気象データの差で求まる第２気象データ差と、前記気象データの変化に対する前記時間供給量の変化の比で表される気象勾配に基づいて算出される気象補正量を、前記曜日補正後の前記時間供給量の実績値に加算して前記気象補正を行うことを特徴とする供給量予測装置。
【請求項２】
前記曜日補正部は、前記同曜日供給量と前記同曜前日供給量の比を複数導出し、前記複数の比の平均値を前記前日比として導出することを特徴とする請求項１に記載の供給量予測装置。
【請求項３】
前記気象補正部は、前記複数の同曜日における前記気象データの実績値の平均値を前記同曜日気象データとして導出し、前記複数の同曜日の各前日における前記気象データの実績値の平均値を同曜前日気象データとして導出し、前記気象データ毎に、前記第１気象データ差と前記第２気象データ差の差に前記気象勾配を乗じ、その総和を気象補正量として算出することを特徴とする請求項１または２に記載の供給量予測装置。
【請求項４】
前記気象補正部は、前記気象データ毎の前記気象勾配を、前記気象データの夫々を説明変数とし、前記時間供給量を目的変数とし、前記気象勾配を回帰係数とする回帰式の回帰分析または重回帰分析により算出することを特徴とする請求項３に記載の供給量予測装置。
【請求項５】
前記気象データが、気温、または、湿度と水温の少なくとも何れか一方と気温であることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の供給量予測装置。
【請求項６】
前記曜日補正部は、前記予測対象日の予測日平均気温と前日の日平均気温の第１気温差と、前記予測対象日と同曜日の日平均気温と当該同曜日の前日の日平均気温の第２気温差の差が最小となる同曜日を参照日として抽出し、前記参照日の前記時間供給量の実績値を同曜日供給量として導出し、前記参照日の前日の前記時間供給量の実績値を同曜前日供給量として導出することを特徴とする請求項１に記載の供給量予測装置。
【請求項７】
前記気象補正部は、前記参照日の前記気温の実績値を前記同曜日気象データとして導出し、前記参照日の前日の前記気温の実績値を同曜前日気象データとして導出し、前記第１気象データ差と前記第２気象データ差の差に気温勾配を前記気象勾配として乗じて、気象補正量を算出することを特徴とする請求項６に記載の供給量予測装置。
【請求項８】
前記気象補正部は、前記気温勾配を、前記気温を説明変数とし、前記時間供給量を目的変数とする多次回帰式の回帰分析を行い、当該多次回帰式の気温微分式に所定の気温を代入して算出することを特徴とする請求項７に記載の供給量予測装置。
【請求項９】
前記予測対象日に所定の視聴率以上の高視聴率テレビ番組の放送が予定されているかを検出し、前記高視聴率テレビ番組の放送が予定されている場合は、前記曜日補正と前記気象補正を行った後の前記時間供給量の予測値に対して視聴率補正を行う視聴率補正部を備えることを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の供給量予測装置。
【請求項１０】
供給源から供給ラインを介して需要家に送出される単位時間毎の時間供給量をコンピュータのデータ処理により予測する供給量予測装置であって、
前記時間供給量の実績値と少なくとも気温を含む複数の気象データの前記単位時間毎の実績値を記憶する実績値記憶部と、
予測対象日の前記単位時間毎の前記各気象データの予測値の入力を受け付ける気象データ入力部と、
過去の複数日における前記時間供給量と前記複数の気象データの各実績値に基づく重回帰分析により導出される前記複数の気象データを説明変数とし、前記時間供給量を目的変数とする重回帰式に、前記予測対象日の前記各気象データの予測値を入力して前記予測対象日の前記時間供給量の予測値を前記単位時間毎に算出する供給量予測部と、
前記予測対象日に所定の視聴率以上の高視聴率テレビ番組の放送が予定されているかを検出し、前記高視聴率テレビ番組の放送が予定されている場合は、前記時間供給量の予測値に対して視聴率補正を行う視聴率補正部と、
を備えることを特徴とする供給量予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、供給源から供給ラインを介して需要家に送出される単位時間毎の時間供給量をコンピュータのデータ処理により予測する供給量予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、ガス供給業者によるガス製造所から需要家へのガス供給は、一般的に、予測対象日における需要家の１日のガス需要量を予測し、単位時間毎のガス時間送出量を設定して行われる。そして、ガス供給を適切に実施するためには、予測対象日におけるガス需要量を精度良く求めることが必要とされる。尚、需要家のガス需要量は、天候、気温、湿度、季節等の気象変動、曜日、設備等の顧客変動、経済変動等により変動する。このため、気象変動、曜日、顧客変動、経済変動等を考慮してガス需要量やガス時間送出量を算出する技術が提案されている。
【０００３】
ガス供給業者によるガス供給を支援する技術には、予測対象日の気象予測（天候、気温、湿度、季節等）及び曜日等の特性情報を勘案し、過去のガス需要量の実績値を参考にして、１時間単位で予測対象日のガス需要量の予測を行うガス供給技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
しかし、特許文献１には、予測対象日のガス需要量の予測に際し、特性情報をどのように用いるかについては具体的に提示されていない。一般に、予測対象日の１日の総ガス需要量の予測は、予測対象日と特性情報が類似する最近の類似日を求め、類似日の総ガス需要量の実績値に対し、直近の気象変動、曜日、顧客変動、経済変動等を含む全体変動傾向を加味する補正を行うことにより、予測対象日の１日のガス需要量の予測値を導出している。
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１８９９９８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、需要家における新たな空調設備の導入や既存設備の刷新等により、ガス消費状態が年々変動することから、参照することができる過去のガス時間送出量に係るデータの数は限られたものとなる。このため、予測対象日と類似する特性情報をもつ類似日の選定が困難となる場合がある。従って、特性情報が類似する類似日を選定してガス時間送出量を設定する場合には、適切な類似日が選定できない可能性があり、予測対象日のガス需要量の予測値の精度が担保できないという問題があった。
【０００７】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、時間供給量の実績値及び気象データの実績値を統計処理し、より精度良く予測対象日の時間供給量の予測値を求めることができる供給量予測装置を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明に係る供給量予測装置は、供給源から供給ラインを介して需要家に送出されるユーティリティの単位時間毎の時間供給量をコンピュータのデータ処理により予測する供給量予測装置であって、前記時間供給量の実績値と少なくとも気温を含む１種類以上の気象データの前記単位時間毎の実績値を記憶する実績値記憶部と、予測対象日の前記単位時間毎の前記気象データの予測値の入力を受け付ける気象データ入力部と、前記実績値記憶部に記憶された予測対象日の前日の前記時間供給量の実績値に対して、曜日補正部による曜日補正と気象補正部による気象補正を前記単位時間毎に行い、前記予測対象日の前記時間供給量の予測値を算出する供給量予測部を備え、前記曜日補正部は、前記予測対象日と同じ曜日の複数の同曜日における前記時間供給量の実績値から導出される同曜日供給量と、前記複数の同曜日の各前日における前記時間供給量の実績値から導出される同曜前日供給量の比で求まる前日比を前記予測対象日の前日の前記時間供給量の実績値に乗じて前記曜日補正を行い、前記気象補正部は、前記予測対象日の前記気象データの予測値と前日の前記各気象データの実績値の差で求まる第１気象データ差と、前記複数の同曜日における前記気象データの実績値から導出される同曜日気象データと、前記複数の同曜日の各前日における前記気象データの実績値から導出される同曜前日気象データの差で求まる第２気象データ差と、前記気象データの変化に対する前記時間供給量の変化の比で表される気象勾配に基づいて算出される気象補正量を、前記曜日補正後の前記時間供給量の実績値に加算して前記気象補正を行うことを第１の特徴とする。
【０００９】
上記第１の特徴の本発明に係る供給量予測装置によれば、予測対象日の時間供給量の予測値の算出に、直近の気象変動、曜日、顧客変動、経済変動等を含む全体変動傾向を受けた前日の時間供給量の実績値を用い、曜日補正部による曜日補正と気象補正部による気象補正を行って調整するので、精度良く予測値を算出できる。また、予測対象日と気象及び曜日等の特性情報が類似する類似日を選定する必要が無いので、特性情報の如何を問わず時間供給量の予測値を算出することができる。
【００１０】
上記第１の特徴の供給量予測装置は、前記曜日補正部は、前記同曜日供給量と前記同曜前日供給量の比を複数導出し、前記複数の比の平均値を前記前日比として導出することを特徴とする。また、上記何れかの特徴の本発明に係る供給量予測装置は、前記気象補正部は、前記複数の同曜日における前記気象データの実績値の平均値を前記同曜日気象データとして導出し、前記複数の同曜日の各前日における前記気象データの実績値の平均値を同曜前日気象データとして導出し、前記気象データ毎に、前記第１気象データ差と前記第２気象データ差の差に前記気象勾配を乗じ、その総和を気象補正量として算出することを特徴とする。更に、前記気象補正部は、前記気象データ毎の前記気象勾配を、前記気象データの夫々を説明変数とし、前記時間供給量を目的変数とし、前記気象勾配を回帰係数とする回帰式の回帰分析または重回帰分析により算出することを特徴とする。更に、また、上記何れかの特徴の本発明に係る供給量予測装置は、前記気象データが、気温、または、湿度と水温の少なくとも何れか一方と気温であることを特徴とする。
【００１１】
上記特徴の本発明によれば、供給量予測装置の具体的実施態様を得ることができる。本発明によれば、実績値記憶部に記憶されている過去の時間供給量の実績値の平均値を用い、気象補正及び曜日補正を行うので、予測対象日の時間供給量の予測に係るアルゴリズムを簡素化することができ、更に、気温や湿度等を考慮しながら精度良く予測対象日の時間供給量の予測値を求めることができる。
【００１２】
上記第１の特徴の本発明に係る供給量予測装置は、前記曜日補正部は、前記予測対象日の予測日平均気温と前日の日平均気温の第１気温差と、前記予測対象日と同曜日の日平均気温と当該同曜日の前日の日平均気温の第２気温差の差が最小となる同曜日を参照日として抽出し、前記参照日の前記時間供給量の実績値を同曜日供給量として導出し、前記参照日の前日の前記時間供給量の実績値を同曜前日供給量として導出することを特徴とする。更に、前記気象補正部は、前記参照日の前記気温の実績値を前記同曜日気象データとして導出し、前記参照日の前日の前記気温の実績値を同曜前日気象データとして導出し、前記第１気象データ差と前記第２気象データ差の差に気温勾配を前記気象勾配として乗じて、気象補正量を算出することを特徴とする。更に、また、前記気象補正部は、前記気温勾配を、前記気温を説明変数とし、前記時間供給量を目的変数とする多次回帰式の回帰分析を行い、当該多次回帰式の気温微分式に所定の気温を代入して算出することを特徴とする。
【００１３】
上記特徴の本発明によれば、供給量予測装置の具体的実施態様を得ることができる。本発明によれば、気象データに基づいて参照日を抽出し、該参照日の時間供給量の実績値に対して気象補正及び曜日補正を行うので、予測対象日の時間供給量の予測に係る計算量を少なくすることができ、更に、気温や湿度等を考慮しながら精度良く予測対象日の時間供給量の予測値を求めることができる。
【００１４】
更に、上記何れかの特徴の本発明に係る供給量予測装置は、前記予測対象日に所定の視聴率以上の高視聴率テレビ番組の放送が予定されているかを検出し、前記高視聴率テレビ番組の放送が予定されている場合は、前記曜日補正と前記気象補正を行った後の前記時間供給量の予測値に対して視聴率補正を行う視聴率補正部を備えることを特徴とする。
【００１５】
一般に、各家庭にガス供給を行う場合、家庭用給湯需要が時間供給量に与える影響は大きい。また、家庭用給湯需要は、例えば、視聴率が高いことが予想される高視聴率テレビ番組がある場合、番組終了までの間は、風呂に入ることを控えるために家庭用給湯需要が減少し、番組終了後は、家庭用給湯需要が増大することが分かっている。このため、高視聴率テレビ番組の番組終了までは、時間供給量を減少させる必要があり、高視聴率番組の番組終了後は、時間供給量を増大させる必要がある。従って、上記特徴の本発明の如く、高視聴率テレビ番組の放送が予定されている場合に視聴率補正を行うことで、より精度良く時間供給量の予測値を求めることができる。
【００１６】
上記目的を達成するための本発明に係る供給量予測装置は、供給源から供給ラインを介して需要家に送出される単位時間毎の時間供給量をコンピュータのデータ処理により予測する供給量予測装置であって、前記時間供給量の実績値と少なくとも気温を含む複数の気象データの前記単位時間毎の実績値を記憶する実績値記憶部と、予測対象日の前記単位時間毎の前記各気象データの予測値の入力を受け付ける気象データ入力部と、過去の複数日における前記時間供給量と前記複数の気象データの各実績値に基づく重回帰分析により導出される前記複数の気象データを説明変数とし、前記時間供給量を目的変数とする重回帰式に、前記予測対象日の前記各気象データの予測値を入力して前記予測対象日の前記時間供給量の予測値を前記単位時間毎に算出する供給量予測部と、前記予測対象日に所定の視聴率以上の高視聴率テレビ番組の放送が予定されているかを検出し、前記高視聴率テレビ番組の放送が予定されている場合は、前記時間供給量の予測値に対して視聴率補正を行う視聴率補正部と、備えることを特徴とする。
【００１７】
本発明によれば、気象データ及び曜日、高視聴率テレビ番組の有無に基づいて時間供給量の予測値を求めるので、予測値の算出に係るアルゴリズムを簡素化しながら、精度良く予測値を求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明に係る供給量予測装置（以下、適宜「本発明装置」と略称する）の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１９】
本発明装置は、供給源としてのガス製造所から供給ラインを介して需要家に送出される単位時間毎のガス時間送出量（時間供給量）をコンピュータのデータ処理により予測する供給量予測装置であり、コンピュータのハードウェアとそのハードウェア上で実行されるアプリケーションソフトウェアで構成されている。
【００２０】
〈第１実施形態〉
本発明装置の第１実施形態について、図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態に係る本発明装置１の概略構成を示している。図１に示すように、本発明装置１は、実績値記憶部１０、気象データ入力部１１、及び、曜日補正部１３と気象補正部１４とを有する供給量予測部としてのガス送出量予測部１２を備えている。
【００２１】
以下、本発明装置１の各機能について図１乃至図３を基に説明する。
【００２２】
実績値記憶部１０は、ガス時間送出量の実績値と少なくとも気温を含む１種類以上の気象データの単位時間毎の実績値を記憶する。本実施形態における単位時間は１時間であり、１時間毎のガス時間送出量と気象データを記憶している。また、本実施形態では、気象データとして、気温と湿度を想定している。ここで、図２は、実績値記憶部１０に記憶されるガス送出量、気温、水温及び湿度の夫々の実績値の一例を示している。ここでは、年月日曜日の他に、祝日及び特殊日のフラグを設定可能に構成してある。特殊日としては、平日や祝日とはガス時間送出量が大きく異なると考えられる正月やお盆、ゴールデンウィーク等を想定している。また、日曜〜土曜を夫々１〜７の数値に対応させている。
【００２３】
気象データ入力部１１は、予測対象日の単位時間毎の気象データの予測値の入力を受け付ける。本実施形態では、例えば、気象庁等からのデータを利用して入力するように構成してある。ここで、図３は、気象データの入力受付画面の一例を示している。ガス時間送出量を予測する日を入力する予測対象日入力欄と、予測実行ボタン、単位時間毎の予測気温を表示する予測気温表示欄、予測水温を表示する予測水温表示欄及び予測湿度を表示する予測湿度表示欄が夫々設定されている。また、予測実行ボタンを選択することで、７〜１７時、１８時〜２２時、２３時〜７時までの夫々の時間帯における平均値、１日（ここでは、２５時間）の平均値が自動算出されるように構成されている。尚、気象データを入力受付画面に入力するのではなく、所定の形式のファイルで作成した気象データを指定して自動的に読み込んでデータ変換するように構成しても良いし、本発明装置１がインターネット等の通信ネットワークを介して自動的に気象データを取得するように構成するのも好ましい実施態様である。
【００２４】
ガス送出量予測部１２は、実績値記憶部１０に記憶された予測対象日の前日のガス時間送出量の実績値に対して、曜日補正部１３による曜日補正と気象補正部１４による気象補正を単位時間毎に行い、予測対象日のガス時間送出量の予測値を算出する。本実施形態では、午前７時から翌日午前７時まで１時間毎にガス時間送出量（１日２５時間）の予測値を算出する。
【００２５】
曜日補正部１３は、予測対象日と同じ曜日（予測同曜日）の複数の同曜日におけるガス時間送出量の実績値から導出される同曜日送出量（同曜日供給量）と、複数の同曜日の各前日（予測同曜前日）におけるガス時間送出量の実績値から導出される同曜前日送出量（同曜前日供給量）の比で求まる前日比を予測対象日の前日のガス時間送出量の実績値に乗じて曜日補正を行う。気象補正部１４は、予測対象日の気象データの予測値と前日の各気象データの実績値の差で求まる第１気象データ差と、複数の同曜日における気象データの実績値から導出される同曜日気象データと、複数の同曜日の各前日における気象データの実績値から導出される同曜前日気象データの差で求まる第２気象データ差と、気象データの変化に対するガス時間送出量の変化の比で表される気象勾配に基づいて算出される気象補正量を、曜日補正後のガス時間送出量の実績値に加算して気象補正を行う。
【００２６】
本実施形態に係るガス送出量予測部１２（曜日補正部１３及び気象補正部１４）の処理について、図４を基に説明する。尚、本実施形態では、予測対象日をｎ日としたときの１時間毎（７時から翌７時までの２５時間分）のガス時間送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）は、数１の式で与えられる。
【００２７】
［数１］
Ｑｈ（ｎ）＝Ｑｈ（ｎ−１）×ｒｎ
＋｛（Ｔ（ｎ）−Ｔ（ｎ−１））−（Ｔａｖ（ｎ）−Ｔａｖ（ｎ−１））｝×ＧＴ
＋｛（Ｍ（ｎ）−Ｍ（ｎ−１））−（Ｍａｖ（ｎ）−Ｍａｖ（ｎ−１））｝×ＧＭ
【００２８】
ここで、Ｑｈ（ｎ−１）は前日のガス時間送出量の実績値、ｒｎは前日比、Ｔ（ｎ）は予測気温、Ｔ（ｎ−１）は前日の気温、Ｔａｖ（ｎ）は予測同曜日の平均気温、Ｔａｖ（ｎ−１）は予測同曜前日の平均気温、ＧＴは気温勾配、Ｍ（ｎ）は予測湿度、Ｍ（ｎ−１）は前日の湿度、Ｍａｖ（ｎ）は予測同曜日の平均湿度、Ｍａｖ（ｎ−１）は予測同曜前日の平均湿度、ＧＭは湿度勾配を夫々示している。
【００２９】
ガス送出量予測部１２は、先ず、曜日補正部１３による曜日補正を行う（ステップ＃１１０）。
【００３０】
具体的には、曜日補正部１３は、前日のガス時間送出量の実績値Ｑｈ（ｎ−１）を実績値記憶部１０から取得し（ステップ＃１１１）、前日比ｒｎを算出する（ステップ＃１１２）。ここでは、同曜日送出量と同曜前日送出量の比を複数導出し、この複数の比の平均値を前日比ｒｎとして導出する。詳細には、予測同曜日のガス時間送出量の実績値Ｑｈ（ｉ）（ｉ＝ｎ−７、ｎ−１４、ｎ−２１、・・・）と予測同曜前日のガス時間送出量の実績値Ｑｈ（ｉ−１）との比｛Ｑｈ（ｉ）／Ｑｈ（ｉ−１）｝を過去３週間分まで求め、その平均値を前日比ｒｎとする。尚、過去３週間分までの予測対象日及び予測対象日の前日に特殊日が含まれる場合は、特殊日を除き、過去４週間前のデータを用いる。
【００３１】
続いて、曜日補正部１３は、前日比ｒｎを用いて曜日補正を行う（ステップ＃１１３）。詳細には、前日のガス時間送出量Ｑｈ（ｎ）に前日比ｒｎを乗算して、曜日補正量を求める。曜日補正量は、｛Ｑｈ（ｎ−１）×ｒｎ｝となる。
【００３２】
次に、ガス送出量予測部１２は、気象補正部１４による気象補正を行う（ステップ＃１２０）。
【００３３】
気象補正部１４は、先ず、気象データの予測値を実績値記憶部１０から取得する（ステップ＃１２１）。ここでの気象データは単位時間毎（ここでは、１時間毎）の気温及び湿度であり、気象補正部１４は、気温の予測値Ｔ（ｎ）と湿度の予測値Ｍ（ｎ）とを実績値記憶部１０から取得する。
【００３４】
続いて、気象補正部１４は、気象勾配を算出する（ステップ＃１２２）。詳細には、気象補正部１４は、気象データ毎の気象勾配を、気象データの夫々を説明変数とし、ガス時間送出量Ｑｈ（ｊ）（ｊ≠ｎ）を目的変数とし、気象勾配を係数とする回帰式の回帰分析または重回帰分析により算出する。ここでは、気温勾配ＧＴ、湿度勾配ＧＭを係数とし、気温Ｔ（ｊ）、湿度Ｍ（ｊ）を説明変数とする。この回帰式は、数２で与えられる。
【００３５】
［数２］
Ｑｈ（ｊ）＝ＧＴ×Ｔ（ｊ）＋ＧＭ×Ｍ（ｊ）＋Ｃ１
【００３６】
ここで、Ｃ１は回帰式の定数である。尚、予測対象日が平日（月曜から木曜、祝日及び特殊日を除く）の場合、予測対象日の前日から３週間前までの平日１２日分のデータを用いて気温勾配ＧＴ及び湿度勾配ＧＭを算出する。予測対象日が金、土、日（特殊日を除く）の場合、予測日の１週間前から５週間前までの予測同曜日の５日分のデータを用いて気温勾配ＧＴ及び湿度勾配ＧＭを算出する。
【００３７】
引き続いて、気象補正部１４は、ガス時間送出量の気象補正を行う（ステップ＃１２３）。気象補正部１４は、複数の同曜日における気象データの実績値の平均値を同曜日気象データとして導出し、複数の同曜日の各前日における気象データの実績値の平均値を同曜前日気象データとして導出し、気象データ毎に、第１気象データ差と第２気象データ差の差に気象勾配（ＧＴ、ＧＭ）を乗じ、その総和を気象補正量として算出する。
【００３８】
詳細には、本実施形態の気象補正部１４は、気温及び湿度について、気温補正量と湿度補正量を算出する。気温補正量は、第１気温データ差と第２気温データ差の差に気温勾配ＧＴを乗じ、その総和として求める。ここで、第１気温データ差は、予測対象日の予測日平均気温Ｔ（ｎ）と前日の日平均気温Ｔ（ｎ−１）の差（Ｔ（ｎ）−Ｔ（ｎ−１））で規定される。また、第２気温データ差は、複数の予測同曜日の日平均気温Ｔａｖ（ｎ）と複数の予測同曜前日の日平均気温Ｔａｖ（ｎ−１）の差（Ｔａｖ（ｎ）−Ｔａｖ（ｎ−１））で規定される。従って、気温補正量は、｛（Ｔ（ｎ）−Ｔ（ｎ−１））−（Ｔａｖ（ｎ）−Ｔａｖ（ｎ−１））｝×ＧＴとなる。同様に、湿度補正量を、第１湿度データ差（Ｍ（ｎ）−Ｍ（ｎ−１））と第２湿度データ差（Ｍａｖ（ｎ）−Ｍａｖ（ｎ−１））の差に湿度勾配ＧＭを乗じ、その総和として求める。湿度補正量は、｛（Ｍ（ｎ）−Ｍ（ｎ−１））−（Ｍａｖ（ｎ）−Ｍａｖ（ｎ−１））｝×ＧＭとなる。
【００３９】
ガス送出量予測部１２は、曜日補正部１３によって求められた曜日補正量｛Ｑｈ（ｎ−１）×ｒｎ｝に、気象補正部１４によって求められた気温補正量｛（Ｔ（ｎ）−Ｔ（ｎ−１））−（Ｔａｖ（ｎ）−Ｔａｖ（ｎ−１））｝×ＧＴ及び湿度補正量｛（Ｍ（ｎ）−Ｍ（ｎ−１））−（Ｍａｖ（ｎ）−Ｍａｖ（ｎ−１））｝×ＧＭを夫々加算することによって、ガス時間送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）を算出する。そして、単位時間毎の予測対象日のガス時間送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）を出力する。
【００４０】
尚、本実施形態では、気象データとして気温及び湿度を想定したが、気象データは、気温、または、湿度と水温の少なくとも何れか一方と気温であっても良い。
【００４１】
〈第２実施形態〉
本発明装置１の第２実施形態について、図面に基づいて説明する。尚、本実施形態では、上記第１実施形態とは、ガス送出量予測部１２による曜日補正及び気象補正の方法が異なる場合について説明する。尚、実績値記憶部１０及び気象データ入力部１１の構成及び機能は上記第１実施形態と同じであり、実績値記憶部１０及び気象データ入力部１１については、本実施形態では説明を割愛する。
【００４２】
本実施形態に係るガス送出量予測部１２（曜日補正部１３及び気象補正部１４）の処理について、図５を基に説明する。尚、本実施形態では、ガス時間送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）は、数３の式で与えられる。ここでは、気象データとして、気温を想定している。
【００４３】
［数３］
Ｑｈ（ｎ）＝Ｑｈ（ｎ−１）×ｒｎ
＋｛（Ｔ（ｎ）−Ｔ（ｎ−１））−（Ｔ（ｋ）−Ｔ（ｋ−１））｝×ＧＴ
【００４４】
ここで、Ｔ（ｋ）（ｋ≠ｎ）は参照日における平均気温であり、Ｔ（ｋ−１）は参照日前日における平均気温である。
【００４５】
本実施形態のガス送出量予測部１２は、先ず、曜日補正部１３による曜日補正を行う（ステップ＃２１０）。
【００４６】
曜日補正部１３は、前日のガス時間送出量の実績値Ｑｈ（ｎ−１）を実績値記憶部１０から取得し（ステップ＃２１１）、気象データに基づき前日比ｒｎを選定する（ステップ＃２１２）。詳細には、本実施形態の曜日補正部１３は、予測対象日の予測日平均気温Ｔ（ｎ）と前日の日平均気温Ｔ（ｎ−１）の第１気温差と、予測同曜日の日平均気温Ｔ（ｋ）（ｋ＝ｎ−７、ｎ−１４、・・・）と予測同曜前日の日平均気温Ｔ（ｋ−１）の第２気温差の差が最小となる同曜日を参照日として抽出する。そして、参照日のガス時間送出量の実績値Ｑｈ（ｋ）を同曜日送出量として導出し、参照日の前日のガス時間送出量の実績値Ｑｈ（ｋ−１）を同曜前日送出量として導出して、前日比ｒｎを求める。前日比は、数４の式で与えられる。
【００４７】
［数４］
ｒｎ＝Ｑｈ（ｋ）／Ｑｈ（ｋ−１）
【００４８】
続いて、曜日補正部１３は、前日比ｒｎを用いて曜日補正を行う（ステップ＃２１３）。詳細には、前日のガス時間送出量Ｑｈ（ｎ−１）に前日比ｒｎを乗算して、曜日補正量を求める。曜日補正量は、｛Ｑｈ（ｎ−１）×ｒｎ｝となる。
【００４９】
次に、ガス送出量予測部１２は、気象補正部１４による気象補正を行う（ステップ＃２２０）。
【００５０】
気象補正部１４は、先ず、気象データの予測値を実績値記憶部１０から取得する（ステップ＃２２１）。ここでの気象データは気温であり、気象補正部１４は、気温の予測値Ｔ（ｎ）を実績値記憶部１０から取得する。
【００５１】
続いて、気象補正部１４は、気象勾配を算出する（ステップ＃２２２）。詳細には、気象補正部１４は、気温勾配ＧＴを、気温Ｔ（ｌ）（ｌ≠ｎ）を説明変数とし、ガス時間送出量Ｑｈ（ｌ）を目的変数とする多次回帰式の回帰分析を行い、当該多次回帰式の気温微分式に所定の気温を代入して算出する。本実施形態では、４次の多次回帰式を作成する。多次回帰式は、数５の回帰式で与えられる。
【００５２】
［数５］
Ｑｈ（ｌ）＝ａ４Ｔ（ｌ）４＋ａ３Ｔ（ｌ）３＋ａ２Ｔ（ｌ）２＋ａ１Ｔ（ｌ）＋ａ０
【００５３】
尚、回帰式の各係数ａを算出するために使用する所定の気温（気温の実績値）は、予測対象日が平日（月曜から木曜、祝日及び特殊日を除く）の場合、前年度の１年間の平日の実績値を用いる。尚、ここでは、前年度の１年間の平日の実績値の内、予測対象日と同季のデータ、例えば、予測対象日が冬季の場合には冬季の実績値を用いる。同様に、予測対象日が金曜の場合、前年度の同季の金曜の実績値を用い、予測対象日が土曜の場合、前年度の同季の土曜の実績値を用い、予測対象日が日曜の場合、前年度の同季の日曜の実績値を用いる。
【００５４】
気温勾配ＧＴは、数５の４次回帰式を気温Ｔで微分し、予測対象日の気温Ｔ（ｎ）と前日の気温Ｔ（ｎ−１）、参照日の気温Ｔ（ｋ）、参照日の前日の気温Ｔ（ｋ−１）の平均Ｔ（ｍ）＝｛Ｔ（ｎ）＋Ｔ（ｎ−１）＋Ｔ（ｋ）＋Ｔ（ｋ−１）｝／４を代入して求める。数５の４次回帰式の微分式は、数６の式で与えられる。
【００５５】
［数６］
ｄＱ／ｄＴ＝４ａ４Ｔ（ｍ）３＋３ａ３Ｔ（ｍ）２＋２ａ２Ｔ（ｍ）＋ａ１
（但し、ｍ＝ｎ、ｎ−１、ｋ、ｋ−１）
【００５６】
引き続き、気象補正部１４は、ガス時間送出量の気象補正を行う（ステップ＃２２３）。詳細には、気象補正部１４は、参照日の気温の実績値Ｔ（ｋ）を同曜日気象データとして導出し、参照日の前日の気温の実績値Ｔ（ｋ−１）を同曜前日気象データとして導出し、第１気象データ差（Ｔ（ｎ）−Ｔ（ｎ−１））と第２気象データ差（Ｔ（ｋ）−Ｔ（ｋ−１））の差に気温勾配ＧＴを乗じて、気象補正量を算出する。気象補正量は、｛（Ｔ（ｎ）−Ｔ（ｎ−１））−（Ｔ（ｋ）−Ｔ（ｋ−１））｝×ＧＴとなる。
【００５７】
ガス送出量予測部１２は、曜日補正部１３によって求められた曜日補正量｛Ｑｈ（ｎ−１）×ｒｎ｝に、気象補正部１４によって求められた気温補正量｛（Ｔ（ｎ）−Ｔ（ｎ−１））−（Ｔ（ｋ）−Ｔ（ｋ−１））｝×ＧＴを加算することによって、ガス時間送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）を算出する。そして、単位時間毎の予測対象日のガス時間送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）を出力する。
【００５８】
〈第３実施形態〉
本発明装置１の第３実施形態について、図面に基づいて説明する。尚、上記第１及び第２実施形態では予測対象日の前日のガス時間送出量の実績値に対し曜日補正及び気象補正をしたが、本実施形態では、曜日及び気象データに基づいて予測対象日のガス時間送出量を予測し、テレビ視聴率による補正を行う。
【００５９】
図６は、本実施形態に係る本発明装置１の概略構成を示している。図６に示すように、本発明装置１は、実績値記憶部１０、気象データ入力部１１、ガス送出量予測部１２及び視聴率補正部１５を備えている。尚、実績値記憶部１０及び気象データ入力部１１の構成及び機能は上記第１及び第２実施形態と同じであり、実績値記憶部１０及び気象データ入力部１１については、本実施形態では説明を割愛する。
【００６０】
本実施形態に係るガス送出量予測部１２及び視聴率補正部１５の機能について、図６を基に説明する。
【００６１】
本実施形態のガス送出量予測部１２は、気象データ及び曜日に基づいてガス時間送出量の予測値を算出する。具体的には、過去の複数日におけるガス時間送出量と複数の気象データの各実績値に基づく重回帰分析により導出される複数の気象データを説明変数とし、ガス時間送出量を目的変数とする重回帰式に、予測対象日の各気象データの予測値を入力して予測対象日のガス時間送出量の予測値を単位時間毎に算出する。尚、本実施形態では、気象データとして、気温、湿度及び水温を想定している。
【００６２】
視聴率補正部１５は、ガス送出量予測部１２によって算出されたガス時間送出量の予測値に対して視聴率補正を行う。具体的には、予測対象日に所定の視聴率以上の高視聴率テレビ番組の放送が予定されているかを検出し、高視聴率テレビ番組の放送が予定されている場合は、ガス時間送出量の予測値に対して視聴率補正を行う。
【００６３】
次に、本実施形態に係るガス送出量予測部１２及び視聴率補正部１５の処理について、図７を基に説明する。
【００６４】
ガス送出量予測部１２は、先ず、回帰式の作成を行う（ステップ＃３０１）。過去の複数日におけるガス時間送出量Ｑｈ（ｘ）（ｘ≠ｎ）を目的変数とし、気温の実績値Ｔ（ｘ）、湿度の実績値Ｍ（ｘ）及び水温の実績値Ｗ（ｘ）を説明変数とし、気温勾配ＧＴ、湿度勾配ＧＭ及び水温勾配ＧＷを係数として重回帰式を作成する。この重回帰式は、数７の回帰式で与えられる。
【００６５】
［数７］
Ｑｈ（ｘ）＝ＧＴ×Ｔ（ｘ）＋ＧＭ×Ｍ（ｘ）＋ＧＷ×Ｗ（ｘ）＋Ｃ２
【００６６】
ここで、Ｃ２は重回帰式の定数である。尚、予測対象日が平日（月曜から木曜、祝日及び特殊日を除く）の場合、予測対象日の前日から３週間前までの平日１２日分のデータを用いて気温勾配ＧＴ、湿度勾配ＧＭ及び水温勾配ＧＷを算出する。予測対象日が金、土、日（特殊日を除く）の場合、予測日の１週間前から５週間前までの予測同曜日の５日分のデータを用いて気温勾配ＧＴ、湿度勾配ＧＭ及び水温勾配ＧＷを算出する。
【００６７】
続いて、ガス送出量予測部１２は、気象データの予測値を取得し（ステップ＃３０２）、回帰式による予測対象日のガス時間送出量の推定を行う（ステップ＃３０３）。詳細には、予測対象日における各気象データの予測値、ここでは、予測日平均気温Ｔ（ｎ）、予測日平均湿度Ｍ（ｎ）及び予測日平均水温Ｗ（ｎ）を数７の回帰式に入力して、予測対象日のガス時間送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）を単位時間毎に算出する。
【００６８】
引き続き、視聴率補正部１５は、テレビ視聴率による視聴率補正を行う（ステップ＃３０４）。尚、本実施形態では、前週の予測同曜日におけるガス時間送出量の実績値Ｑｈ（ｎ−７）とガス送出量予測部１２によって求められたガス時間送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）の単位時間毎の差の絶対値｜（Ｑｈ（ｎ−７）−Ｑｈ（ｎ）｜が閾値ｔ１以上の場合に視聴率補正を行う。
【００６９】
詳細には、視聴率補正部１５は、差の絶対値｜（Ｑｈ（ｎ−７）−Ｑｈ（ｎ）｜が閾値ｔ１（例えば、ｔ１＝５００００ｍ３）以上の場合、当該時間帯及び前後１時間の視聴率を検索する。そして、視聴率が閾値ｔ２（例えば、ｔ２＝２０％）以上の高視聴率テレビ番組がある場合には、当該高視聴率テレビ番組の番組終了までのガス送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）を減少させ、番組終了後のガス送出量の予測値Ｑｈ（ｎ）を増加させる補正を行う。
【００７０】
〈別実施形態〉
尚、上記第１及び第２実施形態では、視聴率補正を実施していないが、上記第１及び第２実施形態においても視聴率補正を行うように構成するのも好ましい実施態様である。
【００７１】
また、上記各実施形態において、単位時間は１時間としたが、これに限られず、３０分等であっても良い。需要家の特性等、ガス需要量の変動に応じて設定する。
【００７２】
尚、上記各実施形態では、ガスを供給する場合について説明したが、電力や水道等の他のユーティリティについて適用しても良い。この場合の単位時間は、需要家の特性やユーティリティの需要量の変動等に応じて適宜設定する。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明に係る供給量予測装置の一実施形態における概略構成を示すブロック図
【図２】本発明に係る供給量予測装置の実績値記憶部に記憶される各実績値の一例を示す表
【図３】本発明に係る供給量予測装置の気象データ入力画面の一例を示す模式図
【図４】本発明に係る供給量予測装置の第１実施形態の処理手順を示すフローチャート
【図５】本発明に係る供給量予測装置の第２実施形態の処理手順を示すフローチャート
【図６】本発明に係る供給量予測装置の一実施形態における概略構成を示すブロック図
【図７】本発明に係る供給量予測装置の第３実施形態の処理手順を示すフローチャート
【符号の説明】
【００７４】
１：    本発明に係る供給量予測装置
１０：  実績値記憶部
１１：  気象データ入力部
１２：  ガス送出量予測部（供給量予測部）
１３：  曜日補正部
１４：  気象補正部
１５：  視聴率補正部
【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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