(57)【要約】      （修正有）【課題】電力の取引を適切に支援し得る情報を提供する、電力取引支援装置および市場価格予測情報生成方法を提供する。【解決手段】電力取引支援装置１は、プレイヤの行動を予測して受発注情報予測値を算出するプレイヤ行動予測部と、エリア間の送電余力を示す連系線空容量を含む電力輸送路の状態を予測して電力輸送路の状態予測値を算出する市場物理制約予測部と、受発注情報予測値および電力輸送路の状態予測値に基づいて市場価格を予測する市場予測部と、を備える。【選択図】図１
2018128985.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プレイヤの行動を予測して受発注情報予測値を算出するプレイヤ行動予測部と、
エリア間の送電余力を示す連系線空容量を含む電力輸送路の状態を予測して電力輸送路の状態予測値を算出する市場物理制約予測部と、
前記受発注情報予測値および前記電力輸送路の状態予測値に基づいて市場価格を予測する市場予測部と、
を備えることを特徴とする電力取引支援装置。
【請求項２】
前記市場予測部は、
前記プレイヤ行動予測部により前記受発注情報予測値として算出されるエリアごとの予測対象期間の電力の需要量、およびエリアごとの前記予測対象期間の電力の供給量と、前記電力輸送路の状態予測値とに基づいて、エリア間の市場分断の発生有無を予測する取引エリアの分断予測部と、
前記取引エリアの分断予測部による予測結果に基づいて、前記予測対象期間における各エリアの市場価格を示す市場価格予測値を算出する市場価格予測部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の電力取引支援装置。
【請求項３】
前記取引エリアの分断予測部は、各エリア間の過去の市場分断パタン実績を示す市場分断パタン実績値に基づいて、過去に発生した所定の時間ごとの市場分断のパタンを特定し、各時間帯における市場分断のパタンが発生する要因となる属性情報と前記予測対象期間に係る属性情報とに基づいて前記予測対象期間の市場分断のパタンを特定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の電力取引支援装置。
【請求項４】
前記取引エリアの分断予測部は、各時間帯における市場分断のパタンの発生の要因となる支配的な属性を決定木学習により決定し、前記決定木学習により生成される端末のノードに存在するメンバに基づいて市場分断のパタンの発生確率を算出し、算出した発生確率を利用者に報知するように報知装置に指示をする、
ことを特徴とする請求項３に記載の電力取引支援装置。
【請求項５】
前記取引エリアの分断予測部は、前記連系線空容量が閾値以上である場合、エリア間の市場分断が発生しないと判断し、前記連系線空容量が前記閾値未満である場合、エリア間の市場分断が発生すると判断する、
ことを特徴とする請求項２に記載の電力取引支援装置。
【請求項６】
前記取引エリアの分断予測部は、予測したエリア間の市場分断の発生有無を利用者に報知するように報知装置に指示をする、
ことを特徴とする請求項２に記載の電力取引支援装置。
【請求項７】
前記市場価格予測部は、エリアごとの所定期間の時系列約定価格データと、前記予測対象期間に係る属性情報とに基づいて、前記時系列約定価格データのクラスタリングを行い、過去の時系列約定価格データと各クラスタに属するメンバとに基づいて価格予測曲線を作成する、
ことを特徴とする請求項２に記載の電力取引支援装置。
【請求項８】
前記市場価格予測部は、前記価格予測曲線において前記取引エリアの分断予測部により市場分断の発生が予測されたエリアの発生時間帯または予測されなかった非発生時間帯に所定の係数をかける、
ことを特徴とする請求項７に記載の電力取引支援装置。
【請求項９】
前記取引エリアの分断予測部による予測結果と、前記市場価格予測部により算出される市場価格予測値と、自社の発電コストとに基づいて、入札価格を算出する入札計画部を更に備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の電力取引支援装置。
【請求項１０】
前記入札計画部は、調達手段に係る調達リスク係数と市場分断に係る分断リスク係数とを用いて調達手段ごとに期待コストを算出し、期待コストの最も低い調達手段を入札価格の算出に用いる調達手段として決定する、
ことを特徴とする請求項９に記載の電力取引支援装置。
【請求項１１】
前記入札計画部は、決定した調達手段の期待コストと、自社が必要とする入札量と、取引の不成立を回避するための安全係数とに基づいて入札価格を算出する、
ことを特徴とする請求項１０に記載の電力取引支援装置。
【請求項１２】
前記入札計画部は、前記取引エリアの分断予測部による予測が外れた場合の入札価格を算出する、
ことを特徴とする請求項９に記載の電力取引支援装置。
【請求項１３】
前記プレイヤ行動予測部は、発電の要因となりうる属性情報に基づいて将来稼働する発電機を予測することで前記予測対象期間の電力の供給量を算出する発電行動予測部を備える、
ことを特徴とする請求項２に記載の電力取引支援装置。
【請求項１４】
前記市場物理制約予測部は、連系線計画値とエリア間の融通電力予測値とに基づいて前記連系線空容量を予測する連系線空容量予測部を備える、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力取引支援装置。
【請求項１５】
プレイヤ行動予測部が、プレイヤの行動を予測して受発注情報予測値を算出する第１のステップと、
市場物理制約予測部が、エリア間の送電余力を示す連系線空容量を含む電力輸送路の状態を予測して電力輸送路の状態予測値を算出する第２のステップと、
市場予測部が、前記受発注情報予測値および前記電力輸送路の状態予測値に基づいて市場価格を予測する第３のステップと、
を備えることを特徴とする市場価格予測情報生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力取引支援装置および市場価格予測情報生成方法に関し、例えば市場分断を予測した電力の取引を支援可能な電力取引支援装置および市場価格予測情報生成方法に適用して好適なものである。
【背景技術】
【０００２】
電力自由化の推進に伴い、電気事業者は、卸電力取引所での電力取引により電力調達が可能になっている。近年、グロス・ビディング制度の導入など、市場取引をより活性化させる取組みが検討されている。こうした背景より、今後益々、電力の卸売り市場での取引は活性化することが見込まれ、電気事業者にとってはいかに経済性の高い市場取引を行うかが重要となる。
【０００３】
こうした電力取引の市場として、卸電力取引所での先渡し市場、一日前市場（スポット市場）、時間前市場の様々な電力市場や、そのほかさまざまな公設あるいは私設の取引所での先物取引市場、調整力取引市場、デマンドレスポンス取引市場がある。
【０００４】
例えば電力市場の一例である、卸電力取引所の主要市場として、一日前市場（スポット市場）と当日市場（時間前市場）が開設されている。スポット市場の約定方式では、４８コマ（１日を３０分単位に区切った４８商品）全ての売り札および買い札を価格と量とに応じて積み上げ、需要曲線と供給曲線とが交わる均衡点をコンピュータが計算して約定価格を決定するブラインド・シングルプライスオークションが採用され、約定価格よりも高い売り札や安い買い札は取引不成立となる。よって市場に参加する電気事業者は、自己の希望する入札額で約定できるとは限らない。すなわち買い札を入札する場合では、安い価格の買い札では取引不成立になる可能性が高く、取引不成立を回避するためには、高額の買い札を入札することになり、予想外に高い価格で約定されてしまう可能性がある。こうした環境下で経済性の高い取引を実現するためには、スポット市場の想定される約定価格、自社の発電計画、時間前市場での調達などを考慮した上で、各時間の市場売買および入札の取引計画を決定することが望ましい。
【０００５】
電力市場に関わる様々な分野において、こうした市場価格の予測に基づいて取引計画を行う技術として、例えば、過去の電力取引における取引実績に基づいて、指定された期間において期待できる売電力量と買電力量とを予測する手法が開示されている（特許文献１参照。）。また例えば、過去の気象実績データ、複数の供給エリアを結ぶ連系線の過去の空き容量実績データ、過去の電力スポット価格の実績データ、将来の気象予測データ、複数の供給エリアを結ぶ連系線の将来の空き容量予測データ、自社の需要予測データ、および自社の発電設備データに基づいて回帰式により予測市場価格を求める手法が開示されている（特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２２５７５５号公報
【特許文献２】特開２０１１−１８３７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載の手法では、至近過去として例えば１日前を想定し、１日前の価格トレンド（上昇、下落傾向）と当日の想定需要とから当日の価格トレンドを予測する。この手法は、当日と１日前の価格変動要因とが類似している場合または価格変動要因として当日需要が大きい場合には有効である。しかしながら、価格の変動要因には複数の要因（月、曜日、気温、市場分断など）があるため、こうした要因が前日と異なる場合、価格予測に予測誤差が生じ、結果、経済的な取引ができないという問題点がある。
【０００８】
また特許文献２に記載の手法では、回帰分析により予測市場価格を計算する際、回帰係数として気象データに加え、入札の対象となる供給エリアと他の供給エリアとの間の送電余力としての連系線空容量も説明変数とすることで、関連する供給エリアとの連系線空容量が大きければそれだけ融通が利くので価格変動が抑制されるなどの連関をモデル化する。この手法は、連系線空容量が大きければそれだけ市場参加者が連続的に増加し、競争的な取引により価格が抑制される場合には有効である。しかしながら、市場参加者数の変化は、エリア間融通量の計画値が連系線空容量を超過した際に発生する市場分断によって生じるのが一般的である。この場合、市場参加者数は、分断する供給エリア内の市場参加者数の分だけ不連続に変化する。結果、現実とは異なる回帰が行われ、価格予測に予測誤差が生じ、経済的な取引ができないという問題点がある。
【０００９】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、電力の取引を適切に支援し得る情報を提供する電力取引支援装置を提案しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
かかる課題を解決するため本発明においては、プレイヤの行動を予測して受発注情報予測値を算出するプレイヤ行動予測部と、エリア間の送電余力を示す連系線空容量を含む電力輸送路の状態を予測して電力輸送路の状態予測値を算出する市場物理制約予測部と、前記受発注情報予測値および前記電力輸送路の状態予測値に基づいて市場価格を予測する市場予測部と、を設けるようにした。
【００１１】
また本発明においては、プレイヤ行動予測部が、プレイヤの行動を予測して受発注情報予測値を算出する第１のステップと、市場物理制約予測部が、エリア間の送電余力を示す連系線空容量を含む電力輸送路の状態を予測して電力輸送路の状態予測値を算出する第２のステップと、市場予測部が、前記受発注情報予測値および前記電力輸送路の状態予測値に基づいて市場価格を予測する第３のステップと、を設けるようにした。
【００１２】
本発明によれば、プレイヤの行動と電力輸送路の状態とが加味されて市場価格が予測される。このように、プレイヤの行動と電力輸送路の状態とが約定価格に与える影響が考慮されるので、価格予測の精度が向上し、経済的な取引が可能になる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、電力の取引を適切に支援し得る情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１の実施の形態における電力取引支援装置の構成例を示す図である。
【図２】第１の実施の形態における電力取引支援装置の構成例を示す図である。
【図３】第１の実施の形態における対象のエリアと連系線との構成例を示す図である。
【図４】第１の実施の形態におけるプレイヤ行動予測部、市場物理制約予測部、および市場予測部の機能構成例を示す図である。
【図５】第１の実施の形態における発電機稼働パタンのプロファイリング処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図６】第１の実施の形態における発電機稼働予測属性情報テーブルの一例を示す図である。
【図７】第１の実施の形態における診断決定木ＴＲの概略構成を示す図である。
【図８】第１の実施の形態における診断決定木生成処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図９】第１の実施の形態における第１の診断決定木生成処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図１０】第１の実施の形態における第２の診断決定木生成処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図１１】第１の実施の形態における発電機稼働予測属性情報予測値テーブルの一例を示す図である。
【図１２】第２の実施の形態における電力取引支援装置の機能概要を示す図である。
【図１３】第２の実施の形態における電力取引支援装置の構成例を示す図である。
【図１４】第２の実施の形態における電力取引支援装置の機能構成例を示す図である。
【図１５】第２の実施の形態における需要予測情報テーブルの一例を示す図である。
【図１６】第２の実施の形態における発電機情報テーブルの一例を示す図である。
【図１７】第２の実施の形態における発電機計画停止情報テーブルの一例を示す図である。
【図１８】第２の実施の形態における供給力予測情報テーブルの一例を示す図である。
【図１９】第２の実施の形態における連系線空容量情報テーブルの一例を示す図である。
【図２０】第２の実施の形態における市場分断予測値テーブルの一例を示す図である。
【図２１】第２の実施の形態における約定価格実績情報テーブルの一例を示す図である。
【図２２】第２の実施の形態における属性情報テーブルの一例を示す図である。
【図２３】第２の実施の形態におけるエリアプライス予測値テーブルの一例を示す図である。
【図２４】第２の実施の形態における入札決定値テーブルの一例を示す図である。
【図２５】第２の実施の形態における市場分断実績テーブルの一例を示す図である。
【図２６】第２の実施の形態における市場分断パタン情報テーブルの一例を示す図である。
【図２７】第２の実施の形態における日分類情報テーブルの一例を示す図である。
【図２８】第２の実施の形態における電力取引支援処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図２９】第２の実施の形態における市場分断予測処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図３０】第２の実施の形態における市場分断パタンのプロファイリング処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図３１】第２の実施の形態における診断決定木生成処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図３２】第２の実施の形態における第１の診断決定木生成処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図３３】第２の実施の形態における第２の診断決定木生成処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図３４】第２の実施の形態における市場価格予測処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図３５】第２の実施の形態における入札計画処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【図３６】第２の実施の形態における診断決定木ＴＲの概略構成を示す図である。
【図３７】第２の実施の形態における発生確率表示画面の一例を示す図である。
【図３８】第２の実施の形態における雛形価格曲線候補の作成例を示す図である。
【図３９】第２の実施の形態における価格予測曲線の作成例を示す図である。
【図４０】第２の実施の形態における価格予測曲線の補正例を示す図である。
【図４１】第３の実施の形態における市場分断予測処理に係るフローチャートの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００１６】
以下に説明する実施の形態は、電力取引市場における市場価格を予測し、電気事業者にとって経済性の高い入札計画を策定する入札計画技術に関するものであり、経済的な取引ができない等の問題を解決することができる。
【００１７】
例えば、経済的な取引ができない問題を解決するためには、市場分断が約定価格に与える影響を含め、約定価格の要因となる複数の要因を考慮した価格予測を行うことが望ましい。近年、スポット市場では市場分断が頻発している状況であり、市場分断は、約定処理の際の市場参加者の変化に繋がるため、最終的なエリアプライスの決定に影響していると考えられる。すなわち、エリアプライスの価格帯および変動パタンは、市場分断におけるエリアの区切られ方に影響を受けていると考える。
【００１８】
そこで、以下の実施の形態では、市場分断の発生有無を予測し、予測結果に基づいて市場価格を予測する方法について主に説明する。
【００１９】
（１）第１の実施の形態
図１において、１は全体として本実施の形態による電力取引支援装置１を示す。電力取引支援装置１は、受発注情報予測値と電力輸送路の状態予測値とに基づいて市場価格予測値を算出する。かかる電力取引支援装置１によれば、経済性の高い入札計画を立案することができる。詳細について、以下説明する。
【００２０】
電力取引支援装置１は、計算機などであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置、液晶ディスプレイなどの入出力装置（報知装置の一例）を含んで構成される。記憶装置に記憶された各種のプログラムをＣＰＵが読み出して実行することで各種の機能（各部）が実現される。
【００２１】
図１は、電力取引支援装置１におけるエリアプライス予測に係る構成例を示す。かかる電力取引支援装置１のプレイヤ行動予測部１１は、市場に参加するプレイヤ（市場参加者とも称する。）の行動を予測（受発注情報予測値を算出）する。市場物理制約予測部１２は、連系線制約などの市場形成時の物理的制約を予測（電力輸送路の状態予測値を算出）する。市場予測部１３は、最終的に決定される市場価格を予測（市場価格予測値を算出）する。
【００２２】
なお、電力取引支援装置１がプレイヤ行動予測部１１、市場物理制約予測部１２、および市場予測部１３を備える構成に限られるものではない。市場物理制約予測部１２を他の計算機が備えてもよいし、市場予測部１３を他の計算機が備えてもよいし、市場物理制約予測部１２および市場予測部１３を他の計算機が備えてもよい。
【００２３】
ここで、市場予測部１３は、図２に示すように、取引エリアの分断予測部２１を有する。取引エリアの分断予測部２１は、市場参加者の行動予測値（受発注情報予測値）と、市場形成時の物理的制約の予測値（電力輸送路の状態予測値）とから、エリア間の市場分断の発生有無を予測する。エリア間の市場分断発生の予測は、例えば、過去のエリアごとのエリアプライスから過去に発生した所定の時間ごとの全国エリアの市場分断のパタンを特定し、市場分断パタンのプロファイリング処理により各時間帯における市場分断パタンが発生する要因となる属性を決定し、プロファイリング処理結果と予測される将来の属性値とに基づいて将来の市場分断パタンを予測する。
【００２４】
ここで、図３は、対象のエリアと連系線との物理的な構成例を示す。図３において、エリアＡ３１〜エリアＩ３９は、エリアプライスが決定される最小のエリア単位であり、各エリアは、一または複数（本例では１本、２本、３本、または４本）の連系線により隣接するエリアと連系線の容量を超えない範囲で電力融通を行うことができる。
【００２５】
図４は、プレイヤ行動予測部１１、市場物理制約予測部１２、および市場予測部１３の機能構成例を示す図である。
【００２６】
稼働発電機予測部４１は、市場参加者の過去稼働した発電機を、過去の市場参加者の供給量実績と過去の既知である市場参加者の発電機稼働実績（発電機号機の稼働実績情報）とから推定する。例えば、発電機号機の稼働実績が未知である過去日について、当該日の供給量実績と発電機号機の稼働実績が既知である過去日の供給量実績とを相関分析などで比較し、最も相関が高い日における発電機号機の稼働実績を、当該日の稼働した発電機として推定する。
【００２７】
発電行動予測部４２は、過去の発電機稼働実績、推定した過去の発電機稼働推定値と、計画停止情報（過去の発電機計画停止予報値）、気温などの気象値実績値、エリアの需要実績値、その他の市場参加者の発電の要因となりうる属性情報（項目およびその値）に基づいて、市場参加者が将来稼働する発電機を予測することで市場参加者の将来の供給可能な電力量を予測する。
【００２８】
例えば、発電行動予測部４２は、各発電機号機の稼働／非稼働の組合せを発電機稼働パタンと定義し、発電機稼働パタンのプロファイリング処理により、各々の発電機稼働パタンが発生する要因となる属性を決定する。
【００２９】
（１−１）発電機稼働パタンのプロファイリング処理
図５は、発電機稼働パタンのプロファイリング処理に係る処理手順の一例を示す。
【００３０】
発電機稼働パタンのプロファイリング処理では、まず、発電行動予測部４２は、発電機稼働パタンの属性となり得る属性情報（項目およびその値）を発電機稼働予測属性情報テーブル１０１（図６）から読み出す（ステップＳ１００１）。
【００３１】
続いて、発電行動予測部４２は、読みだした属性情報に基づいて、例えば診断木学習（決定木学習）により発電機稼働パタンごとの支配的な属性をそれぞれ決定する（ステップＳ１００２）。以上の処理により、プロファイリング処理が終了する。
【００３２】
なお、本実施の形態においては、かかる診断木学習に用いる診断決定木の作成アルゴリズムとしてＩＤ３（Iterative Dichotomiser 3）を用いることとしているが、Ｃ４．５，ＣＡＲＴ（Classification And Regression Trees）、ＩＤ３−ｐｌｕｒａｌなどのＩＤ３以外のアルゴリズムを適用することもできる。
【００３３】
ここで、図７は、上述の発電機稼働パタンのプロファイリング処理において生成される診断決定木ＴＲの概略構成を示す。この診断決定木ＴＲを生成する処理は、発電機稼働予測属性情報テーブル１０１に登録された各時間コマの属性情報に基づいて、各時間コマがそれぞれ関連する発電機稼働パタンを推定するための診断決定木ＴＲを統合的に生成するための処理である。かかる診断決定木ＴＲは、一または複数の診断決定木ＴＲ（図７に示す例では、第１の診断決定木ＴＲ１および第２の診断決定木ＴＲ２）から構成される。
【００３４】
第１の診断決定木ＴＲ１は、各時間コマの分析期間分の属性情報にのみ基づいて作成される診断木である。実際上、第１の診断決定木ＴＲ１では、各ノードＮＤ１の内容が時系列位置データに基づいて認識される時間コマの属性情報に関するもののみとなっており、時間コマの属性情報にのみ基づいて各時間コマをいずれかの発電機稼働パタンに関連付け得るようになされている。
【００３５】
また第２の診断決定木ＴＲ２は、第１の診断決定木ＴＲ１の各リーフＬＦ１のうち、振分け先の発電機稼働パタンが明確となっていない（振分け先の発電機稼働パタンが１つに決定されていない）リーフＬＦ１をルートとして、当該リーフＬＦ１に振り分けられる既存のユーザの分析期間分の時系列位置データを分析することにより得られた、これら時間コマの付帯情報（これら時間コマが属する発電機稼働パタンの属性情報）に基づいて作成される診断木である。実際上、第２の診断決定木ＴＲ２では、各ノードＮＤ２の内容が時間コマの付帯情報に関するもののみとなっており、これら付帯情報に基づいて時間コマをいずれかの発電機稼働パタンと関連付け得るようになされている。
【００３６】
図８は、このような診断決定木ＴＲを生成するために実行される診断決定木生成処理に係る処理手順の一例を示す。
【００３７】
図５のステップＳ１００２に処理が進むと、発電行動予測部４２は、図８に示す診断決定木生成処理を開始し、まず、発電機稼働予測属性情報テーブル１０１を参照し、第１の診断決定木ＴＲ１を生成する（ステップＳ１０１１）。
【００３８】
続いて、発電行動予測部４２は、第１の診断決定木ＴＲ１において振分け先の発電機稼働パタンが１つに決定されていないリーフＬＦ１が存在するか否か（第２の診断決定木を生成するか否か）を判断する（ステップＳ１０１２）。そして発電行動予測部４２は、この判断で否定結果を得ると、診断決定木生成処理を終了する。
【００３９】
他方、発電行動予測部４２は、ステップＳ１０１２の判断で肯定結果を得ると、発電機稼働予測属性情報テーブル１０１を参照して第２の診断決定木ＴＲ２を生成し（ステップＳ１０１３）、診断決定木生成処理を終了する。
【００４０】
図９は、診断決定木生成処理のステップＳ１０１１において実行される第１の診断決定木生成処理に係る処理手順の一例を示す。
【００４１】
診断決定木生成処理のステップＳ１０１１に処理が進むと、発電行動予測部４２は、図９に示す第１の診断決定木生成処理を開始し、まず、上述した発電機稼働パタンの特定で得られた発電機稼働パタン情報（クラスタ集合）｛Ｘｋ｝と、それぞれの時間コマの属性項目｛Ａｉ｝とを取得する（ステップＳ１０２１）。
【００４２】
続いて、発電行動予測部４２は、未処理のノードを１つ選択する（ステップＳ１０２２）。なお、ステップＳ１０２２以降の処理をそのとき生成しようとする診断決定木ＴＲのルート（最上位のノード）から処理を開始するため、最初に実行するステップＳ１０２２ではルートが選択される。
【００４３】
続いて、発電行動予測部４２は、ステップＳ１０２１で取得したユーザの属性項目｛Ａｉ｝が空集合であるか否かを判断する（ステップＳ１０２３）。そして発電行動予測部４２は、この判断で肯定結果を得ると、ステップＳ１０２２で選択したノードをリーフ（端末のノード）とした後（ステップＳ１０２４）、ステップＳ１０３３に処理を移す。
【００４４】
他方、発電行動予測部４２は、ステップＳ１０２３の判断で否定結果を得ると、現在の発電機稼働パタン情報に含まれる全てのユーザの発電機稼働パタンの平均情報量Ｈを次式（１Ａ）
【数１】
2018128985.tif 000003
により算出する（ステップＳ１０２５）。なお、式（１Ａ）において、｜Ｘｋ｜は、発電機稼働パタンｋに含まれるユーザ数を示す。
【００４５】
平均情報量Ｈ（｜Ｘｋ｜）は、入力されたユーザの時系列位置データが属する発電機稼働パタンにばらつきが大きければ大きな値をとり、偏りが大きい場合に小さな値をとる。入力された各ユーザの時系列位置データがそれぞれ１つの発電機稼働パタンのみに所属している場合には「０」となる。
【００４６】
続いて、発電行動予測部４２は、入力された属性項目｛Ａｉ｝から、未処理の属性項目Ａｉを１つ選択し（ステップＳ１０２６）、選択した属性項目Ａｉに含まれる値（ａｉ，１、ａｉ，２、ａｉ，３、・・・）を属性値としてもつユーザの部分集合における発電機稼働パタン集合｛Ｙｋ，ｊ｝と、そのユーザ数｜Ｙｋ，ｊ｜とを算出する（ステップＳ１０２７）。
【００４７】
続いて、発電行動予測部４２は、ステップＳ１０２６で選択した属性項目Ａｉについて情報ゲインＩＧ（Ａｉ）を次式（１Ｂ）
【数２】
2018128985.tif 000004
により算出する（ステップＳ１０２８）。なお、情報ゲインＩＧ（Ａｉ）は、属性値（ａｉ，１、ａｉ，２、ａｉ，３、・・・）によってユーザを部分的に分割した場合に属する発電機稼働パタンのばらつきがどの程度減少するかを示すパラメータである。
【００４８】
続いて、発電行動予測部４２は、入力された全ての属性項目｛Ａｉ｝について情報ゲインＩＧ（Ａｉ）を算出し終えたか否かを判断する（ステップＳ１０２９）。そして、発電行動予測部４２は、この判断で否定結果を得るとステップＳ１０２６に戻り、ステップＳ１０２６で選択する属性項目Ａｉを未処理の他のノードに順次切り替えながら、ステップＳ１０２６〜ステップＳ１０２９の処理を繰り返す。
【００４９】
そして、発電行動予測部４２は、全ての属性項目｛Ａｉ｝について情報ゲインＩＧ（Ａｉ）を算出し終えることによりステップＳ１０２９で肯定結果を得ると、情報ゲインＩＧ（Ａｉ）が最も大きい属性項目Ａｉ＊を診断決定木ＴＲの現在のノードに設定すると共に（ステップＳ１０３０）、属性項目Ａｉ＊の属性値（ａｉ＊，１、ａｉ＊，２、ａｉ＊，３、・・・）のそれぞれについて子ノードを作成する（ステップＳ１０３１）。
【００５０】
続いて、発電行動予測部４２は、各子ノードへの入力となるクラスタ集合と属性項目集合とを設定する（ステップＳ１０３２）。より具体的には、発電行動予測部４２は、上述の属性項目Ａｉ＊の属性値（ａｉ＊，１、ａｉ＊，２、ａｉ＊，３、・・・）について、当該属性値（ａｉ＊，ｊ）をもつ時間コマについての発電機稼働パタン部分集合｛Ｙｋ，ｊ｝を、対応する子ノードに対する新たな発電機稼働パタン情報｛Ｘｋ｝として対応付ける。また発電行動予測部４２は、上述の最も情報ゲインＩＧ（Ａｉ）が大きい属性項目Ａｉ＊を除く属性項目の部分集合｛Ａｉ／Ａｉ＊｝を各子ノードに対する新たな属性項目｛Ａｉ｝として対応付ける。
【００５１】
続いて、発電行動予測部４２は、全てのノードについてステップＳ１０２３〜ステップＳ１０３２の処理を実行し終えたか否かを判断する（ステップＳ１０３３）。そして発電行動予測部４２は、この判断で否定結果を得るとステップＳ１０２２に戻り、ステップＳ１０２２で選択するノードを未処理の他のノードに順次切り替えながら、ステップＳ１０２２〜ステップＳ１０３３の処理を繰り返す。
【００５２】
そして、発電行動予測部４２は、全てのノードについて属性情報Ａｉ＊を決定等し終えることによりステップＳ１０３３で肯定結果を得ると、第１の診断決定木生成処理を終了する。
【００５３】
また、図１０は、かかる診断決定木生成処理（図８）のステップＳ１０１３において実行される第２の診断決定木生成処理に係る処理手順の一例を示す。図１０に示す第２の診断決定木生成処理は、図９について上述した第１の診断決定木生成処理で生成した第１の診断決定木ＴＲ１の各リーフＬＦ１のうち、振分け先の発電機稼働パタンが明確となっていない（振分け先の発電機稼働パタンが１つに決定されていない）リーフＬＦ１について、時間コマの付帯情報を属性項目｛Ｂｉ｝として第２の診断決定木ＴＲ２を作成する際に実行される。
【００５４】
第２の診断決定木生成処理のステップＳ１０４１〜ステップＳ１０５３の処理内容は、付帯情報を入力項目とする点以外は図９について上述した第１の診断決定木生成処理のステップＳ１０２１〜ステップＳ１０３３と同様であるため、その説明は省略する。
【００５５】
なお、上述した第１の診断決定木生成処理、および上述した第２の診断決定木生成処理では、ＩＤ３を用いる場合について説明したが、発電機稼働パタンを診断可能な決定木を生成する方法であればいずれの方法を用いるようにしてもよく、また第１および第２の診断決定木ＴＲ１，ＴＲ２の生成方法として異なる診断決定木の生成方法を用いるようにしてもよい。
【００５６】
（１−２）属性予測値を用いた発電機稼働パタンの予測処理
将来の各時間コマにおける発電機稼働パタンを予測対象の時間コマの属性情報に基づいて予測するの処理内容について説明する。
【００５７】
この場合、まず、発電行動予測部４２は、発電機稼働パタンのプロファイリング処理によって作成された診断決定木と、および将来の時間コマにおける属性予測値を格納した発電機稼働予測属性情報予測値テーブル１０２（図１１）とを参照し、時間コマごとに特定した属性情報に基づいて、時間コマごとに発電機稼働パタンを決定する。
【００５８】
より具体的には、発電行動予測部４２は、診断決定木におけるある発電機稼働パタンに属する時間コマの支配的な属性と、予測対象の時間コマにおいて予測される属性とを比較し、これらの一致数が予め設定された閾値（一致属性項目数閾値）以上の発電機稼働パタンをその時間コマにおける発電機稼働パタンとして決定する。
【００５９】
以上の（１−１）および（１−２）の処理により、発電行動予測部４２は、発電機稼働パタンを予測し、起動する発電機の出力から供給限界量を予測（推定）する。
【００６０】
また発電行動予測部４２の別方式として、当日の発電機稼働予測値と発電機計画停止情報とに基づいて、エリアごとの将来供給可能な電力量を予測するようにしてもよい。例えば、発電行動予測部４２は、計画停止予定の発電機を発電機稼働予測値の発電機から除き、残った発電機の出力から供給限界量を推定する。
【００６１】
次に、図４に示すように、入札計画予測部４３は、市場参加者の将来供給可能な電力量の予測値（供給力予測値）と、過去の時間前市場の入札価格および入札量の情報（時間前市場の板情報）とから、市場参加者の将来のスポット市場における入札価格と入札量とを予測する。例えば、市場参加者の過去時間コマにおける供給量実績値から過去の時間前市場の入札量を減じた値に所定の係数をかけた値をスポット市場への入札量として予測する。
【００６２】
エリア間需要の不均衡予測部４４は、各エリアのエリア需要予測値から、エリア間の融通される電力総量の時間推移を予測する。例えば、エリアごとに過去日のエリア需要の平均値を算出し、エリア需要予測値と平均値との差分の情報からエリア間の融通電力を予測してもよい。
【００６３】
連系線空容量予測部４５は、連系線計画値とエリア間の融通電力予測値（エリア不均衡情報）とに基づいて、当日の連系線空容量（エリア間の送電余力を示す容量）を予測する。例えば、連系線計画値における空容量から融通電力予測値分を減ずることで時間毎の連系線空容量を予測する。
【００６４】
取引エリアの分断予測部２１は、エリア需要予測値と、各エリアの供給力予測値と、エリアごとの入札（入札価格および入札量）の予測値と、連系線空容量予測値とから、エリア間の市場分断の発生有無を予測する。
【００６５】
分断市場のプレイヤ推定部４６は、予測した各エリア間の市場分断の発生有無から、分断後のエリアの集合ごとに、そのエリアに属する市場参加者を割り出す。
【００６６】
エリアプライス予測部４７は、分断後のエリアにおける市場参加者の入札価格予測値から約定処理のシミュレーションを実施することで分断後のエリアのエリアプライス予測値を算出する。また別の手段として、第２の実施の形態にて後述するように、エリア需要予測値、過去のエリアプライス実績値などを属性値とする決定木学習によりエリアプライスを予測してもよい。
【００６７】
ここで、電力取引支援装置１は、取引エリアの分断予測部２１による市場分断の予測結果を利用者に報知してもよい。なお、報知は、画面表示であってもよいし、紙媒体への印刷であってもよいし、映像投影であってもよいし、その他の出力方式による出力であってもよい。電力取引支援装置１は、エリアプライス予測部４７により予測されたエリアプライス予測値を利用者に報知してもよい。
【００６８】
（１−３）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態の電力取引支援装置１では、電力取引市場において入札計画を策定する際、受発注情報予測値、および電力輸送路の状態予測値を収集し、収集した環境情報に基づいて、市場分断の発生有無を予測し、予測結果に基づいてエリアプライスを予測する。
【００６９】
したがって、電力取引支援装置１によれば、エリアプライスが市場分断によるエリアの区切られ方によりその価格帯が変動するケースにおいても、各エリア間の市場分断の発生有無を取得可能な環境情報から予測し、予測した市場分断の発生有無の影響を考慮した価格予測により市場分断の発生有無の約定価格への影響を考慮でき、価格予測精度が向上し、経済性の高い入札計画の立案する電力取引支援を実現できる。
【００７０】
（２）第２の実施の形態
本実施の形態では、市場分断の発生有無を予測する例と、エリアプライス予測値を第１の実施の形態における予測方式とは異なる方式を用いて算出し、かつエリアプライス予測の結果に基づいて入札計画を立案する例とについて主に説明する。
【００７１】
図１２は、図４の機能構成例を変形した電力取引支援装置６０の機能構成例を示す図である。本構成例では、図４に示す市場予測部１３は、取引エリアの分断予測部５２と、市場分断パタンに応じた補正係数の決定部５３と、エリアプライス予測部５４にて構成される。電力取引支援装置６０は、発電行動予測部５１と、取引エリアの分断予測部５２と、市場分断パタンに応じた補正係数の決定部５３と、エリアプライス予測部５４とを備える。発電行動予測部５１は、計画停止情報などに基づいて供給力予測値を算出する。取引エリアの分断予測部５２は、エリア需要と供給力予測値と連系線計画値とに基づいて市場分断の有無（市場分断パタン）を予測する。決定部５３は、市場分断パタンに応じた補正係数を決定する。エリアプライス予測部５４は、エリア需要とエリアプライス実績と補正係数とに基づいてエリアプライス予測値を算出する。
【００７２】
取引エリアの分断予測部５２は、後述する図１４に示す分断発生予測部７１ｃにより構成される。市場分断パタンに応じた補正係数の決定部５３は、後述する図１４に示す予測曲線補正部７２ｄにより構成される。エリアプライス予測部５４は、後述する図１４に示すクラスタリング実行部７２a、プロファイリング処理部７２ｂ、予測曲線作成部７２ｃにより構成される。以下では、各部の詳細について説明する。
【００７３】
（２−１）電力取引支援装置６０の構成
図１３に示すように、電力取引支援装置６０は、ＣＰＵ６１、記憶装置６２、通信装置６３、入出力装置６４などを備える。電力取引支援装置６０は、特定の場所に設置されたローカルサーバであってもよいし、クラウドサーバであってもよい。
【００７４】
ＣＰＵ６１は、電力取引支援装置６０全体の動作制御を司るプロセッサである。記憶装置６２は、半導体メモリなどから構成され、主として各種プログラム、各種テーブル（テーブル６０１〜６１３など）を記憶保持するために利用される。本実施の形態では、記憶装置６２に格納されたプログラムをＣＰＵ６１が実行することにより、電力取引支援装置６０における後述の各種処理が実行される。
【００７５】
通信装置６３は、所定の通信規格に準拠した通信方式で外部端末との間で通信を行う機器である。入出力装置６４は、入力装置および出力装置から構成される。入力装置は、利用者が各種操作入力を行うためのハードウェアであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルなどが適用される。また出力装置は、報知装置の一例であり、画像、音声などを出力するハードウェアであり、例えば液晶ディスプレイ、スピーカなどが適用される。
【００７６】
（２−２）電力取引支援装置６０の機能
電力取引支援装置６０の電力取引支援機能について説明する。この電力取引支援機能は、連系線空容量計画値、エリア需要予測値、供給力予測値、その他の環境情報（属性情報など）に基づいて市場分断の発生有無を予測し、市場分断の発生有無と過去の価格実績とに基づいてエリアプライスを予測し、予測した市場分断の発生有無とエリアプライスとに基づいて時間ごとの電力調達手段を決定する等の機能である。
【００７７】
このような電力取引支援機能を実現するための手段として、電力取引支援装置６０の記憶装置６２には、図１４に示すように、取引エリアの分断予測部７１、市場価格予測部７２、および入札計画部７３として機能させるためのプログラムが格納される。更に、図１３に示すように、必要な情報を管理するためのテーブル（一のデータベースに記憶されてもよいし、複数のデータベースに記憶されていてもよいし、その他の手法により記憶されていてもよい。）として、需要予測情報テーブル６０１、発電機情報テーブル６０２、発電機計画停止情報テーブル６０３、供給力予測情報テーブル６０４、連系線空容量情報テーブル６０５、市場分断予測値テーブル６０６、約定価格実績情報テーブル６０７、属性情報テーブル６０８、エリアプライス予測値テーブル６０９、入札決定値テーブル６１０、市場分断実績テーブル６１１、市場分断パタン情報テーブル６１２、および日分類情報テーブル６１３が格納されている。
【００７８】
取引エリアの分断予測部７１は、各エリアの市場分断の発生有無を予測するように機能させるプログラムにより実現され、需要予測部７１ａ、市場供給力予測部７１ｂ、分断発生予測部７１ｃ、および市場分断警告部７１ｄを備える。
【００７９】
需要予測部７１ａは、エリアごとの将来の需要量（例えば総需要量）を予測するように機能させるモジュールにより実現される。需要予測部７１ａによりエリアごとの予測された将来の需要量は、図１５に示す需要予測情報テーブル６０１に格納されて管理される。
【００８０】
市場供給力予測部７１ｂは、図１６に示す発電機情報テーブル６０２、図１７に示す発電機計画停止情報テーブル６０３のデータに基づいて、エリアごとの将来に供給可能な電力量（供給力）を予測するように機能させるモジュールにより実現される。市場供給力予測部７１ｂにより予測された将来の供給力は、図１８に示す供給力予測情報テーブル６０４に格納されて管理される。
【００８１】
分断発生予測部７１ｃは、需要予測部７１ａにより予測されたエリアごとの将来の需要量と、市場供給力予測部７１ｂにより予測された将来の供給力と、図１９に示す連系線空容量情報テーブル６０５のデータとに基づいて、エリア間の市場分断の発生有無を予測するように機能させるモジュールにより実現される。取引エリアの分断予測部７１ｃによって予測されたエリア間の市場分断の発生有無は、図２０に示す市場分断予測値テーブル６０６に格納されて管理される。
【００８２】
市場分断警告部７１ｄは、分断発生予測部７１ｃによりエリア間の市場分断の発生有無の予測結果に基づいて、市場分断の発生の予測が当たる、または外れる確率を入出力装置６４を介して利用者に報知（例えば警告）するように機能させるモジュールにより実現される。
【００８３】
市場価格予測部７２は、市場における過去の約定価格データに基づいて将来の約定価格を予測するように機能させるプログラムにより実現され、クラスタリング実行部７２ａ、プロファイリング処理部７２ｂ、予測曲線作成部７２ｃ、および予測曲線補正部７２ｄを備える。
【００８４】
クラスタリング実行部７２ａは、図２１に示す約定価格実績情報テーブル６０７のデータに基づいて、日ごとの約定価格の時系列データを複数のクラスタに分類するクラスタリング処理を実行するように機能させるモジュールにより実現される。クラスタリング実行部７２ａは、かかるクラスタリング処理の処理結果を記憶装置６２の所定の領域に格納する。
【００８５】
プロファイリング処理部７２ｂは、クラスタリング実行部７２ａにより生成された時系列データの各クラスタについて、そのクラスタに属する各日の支配的な属性を推定および決定するプロファイリング処理を実行するように機能させるモジュールにより実現される。
【００８６】
予測曲線作成部７２ｃは、クラスタリング実行部７２ａの処理結果およびプロファイリング処理部７２ｂの処理結果に基づいて、予測対象日（予測対象期間の一例）の時間ごとのエリアプライスを予測するように機能させるモジュールにより実現される。予測曲線作成部７２ｃは、かかる予測処理の処理結果を図２３に示すエリアプライス予測値テーブル６０９に格納する。
【００８７】
予測曲線補正部７２ｄは、取引エリアの分断予測部７１の処理結果および予測曲線作成部７２ｃの処理結果に基づいて、予測対象日の時間ごとのエリアプライスを補正するように機能させるモジュールにより実現される。予測曲線補正部７２ｄは、かかる予測処理の処理結果を図２３に示すエリアプライス予測値テーブル６０９に格納する。
【００８８】
入札計画部７３は、市場における入札計画を立案するように機能させるプログラムにより実現され、自社発電コスト想定部７３ａ、調達手段決定部７３ｂ、入札価格・入札量決定部７３ｃ、および代替計画決定部７３ｄを備える。
【００８９】
自社発電コスト想定部７３ａは、自社にて発電設備を有する場合、自社にて発電した場合の電力調達単価（自社発電コスト）を想定するように機能させるモジュールにより実現される。
【００９０】
調達手段決定部７３ｂは、自社発電コスト想定部７３ａにて想定した自社発電コスト、取引エリアの分断予測部７１にて予測された市場分断の発生有無、および市場価格予測部７２にて予測された将来の約定価格に基づいて、時間ごとの電力調達手段を決定するように機能させるモジュールにより実現される。
【００９１】
入札価格・入札量決定部７３ｃは、調達手段決定部７３ｂにて決定した各時間帯の電力調達手段と、市場価格予測部７２にて予測された将来の約定価格とに基づいて、時間ごとの市場への入札量および入札価格を決定するように機能させるモジュールにより実現される。入札価格・入札量決定部７３ｃは、かかる入札価格・入札量決定処理の処理結果を図２４に示す入札決定値テーブル６１０に格納する。
【００９２】
代替計画決定部７３ｄは、取引エリアの分断予測部７１にて算出した市場分断の発生有無の予測が外れた場合を想定した入札計画を立案するように機能させるモジュールにより実現される。入札量決定部７３ｃは、かかる代替計画立案処理の処理結果を図２４に示す入札決定値テーブル６１０に格納する。
【００９３】
（２−３）電力取引支援装置６０における電力取引支援処理（市場価格予測情報生成方法）
電力取引支援装置６０において実行される各種処理の処理内容について説明する。なお、以下においては、各種処理の処理主体を各部として説明するが、実際上は、そのプログラムまたはモジュールに基づいてＣＰＵ６１がその処理を実行することは言うまでもない。
【００９４】
図２８は、電力取引支援装置６０における一連の処理（電力取引支援処理）に係る処理手順の一例を示す。電力取引支援処理は、定期的（例えば１日周期）に実行される。
【００９５】
電力取引支援処理が開始されると、まず、取引エリアの分断予測部７１は、エリアごとに、将来時間における需要量および供給力を予測し、予測したエリア需要量、予測した供給力、および連系線空容量の計画値データ（連系線空容量計画値）に基づいて電力市場におけるエリア間の市場分断の発生有無を予測するエリア分断予測処理と、利用者への市場分断の発生有無に係る警告処理とを行う（ステップＳ１）。取引エリアの分断予測部７１は、かかる一連の処理（市場分断予測処理）を終了すると、市場価格予測部７２を起動する。
【００９６】
市場価格予測部７２は、蓄積している一定期間（例えば１年）分の日ごとの時系列約定価格データを取得し、日ごとの時系列位置データの特徴量を用いて、時系列位置データを複数のクラスタに分類（つまりその１日ごとの約定価格パタンを複数のクラスタに分類）し、各クラスタに振り分けられた日ごとの支配的な属性を決定するプロファイリング処理を実行し、将来の日ごとの属性値とプロファイリング処理結果とに基づいて日ごとの価格予測曲線を作成する作成処理と、市場分断の発生有無の予測結果を用いて価格予測曲線を補正する補正処理とを実行する（ステップＳ２）。そして市場価格予測部７２は、かかる一連の処理（市場価格予測処理）を終了すると、その旨を入札計画部７３に通知する。
【００９７】
入札計画部７３は、市場価格予測部７２から市場価格予測処理が終了した旨の通知が与えられると、自社にて発電した場合の電力調達単価を時間ごとに想定し、想定した自社発電コスト、予測された市場分断の発生有無、および予測された将来の約定価格に基づいて、時間ごとの電力調達手段および入札量を決定し、また市場分断の発生有無の予測が外れた場合を想定した入札計画を立案する入札計画処理を実行する（ステップＳ３）。また入札計画部７３は、この後、この入札計画処理を所定時間ごとに（例えば、数時間おきに）、または既定時刻ごとに実行する。
【００９８】
（Ａ）市場分断予測処理
図２９は、図２８のステップＳ１において取引エリアの分断予測部７１において実行される市場分断予測処理に係る処理手順の一例を示す。
【００９９】
市場分断予測処理では、まず、需要予測部７１ａは、エリアごとの将来の需要量を予測する。将来の需要量の予測では、需要予測部７１ａは、例えば、蓄積している過去の期間（例えば１年分）の各エリアの日ごとの時系列需要量データを取得し、日ごとの需要カーブの発生要因となる属性（気温、湿度、曜日など）を統計的に分析し、要因分析の結果と予測対象日の属性とに基づいて、将来時間の単位時間ごと（例えば３０分単位）の需要量を予測する。需要予測部７１ａは、予測した将来の需要量データを需要予測情報テーブル６０１に格納する（ステップＳ１１）。そして需要予測部７１ａは、市場供給力予測部７１ｂを呼び出す。
【０１００】
市場供給力予測部７１ｂが需要予測部７１ａにより起動されると、まず、市場供給力予測部７１ｂは、将来時間の供給計画データであるところの発電機情報テーブル６０２のデータと発電機計画停止情報テーブル６０３のデータとを取得する（ステップＳ１２）。
【０１０１】
続いて、市場供給力予測部７１ｂは、発電機情報テーブル６０２に格納されている各エリアの発電機情報と、発電機計画停止情報テーブル６０３に格納されているエリアごとの発電機停止情報とに基づいて、将来時間における各エリアの将来の供給量（供給限界量）を想定する。市場供給力予測部７１ｂは、想定した将来の供給限界量を、供給力予測情報テーブル６０４に格納する（ステップＳ１３）。
【０１０２】
例えば、発電機情報テーブル６０２は、各エリアにおける発電所の号機ごとの出力の情報を格納している。また発電機計画停止情報テーブル６０３は、各エリアにおける計画停止予定の発電機号機の情報を格納している。つまり、市場供給力予測部７１ｂは、この２つの情報に基づいて予測対象時間に稼働（起動）している発電機を特定し、予測対象時間における供給限界量を推定する。
【０１０３】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、各エリア間の過去の市場分断パタン実績（市場分断パタン実績値）であるところの市場分断実績テーブル６１１（図２５）のデータを取得する（ステップＳ１４）。
【０１０４】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、各エリア間の連系線空容量計画値であるところの連系線空容量情報テーブル６０５のデータを取得する（ステップＳ１５）。
【０１０５】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、属性情報（日種別、気温、湿度、需要、連系線空容量、供給力などの実績値、および将来予測値）であるところの属性情報テーブル６０８（図２２）のデータを取得する（ステップＳ１６）。
【０１０６】
そして分断発生予測部７１ｃは、将来の需要量データと、将来の供給限界量と、市場分断実績テーブル６１１のデータと、連系線空容量情報テーブル６０５のデータと、属性情報テーブル６０８のデータとに基づいて、市場分断パタンの予測を実行する（ステップＳ１７）。
【０１０７】
より具体的には、分断発生予測部７１ｃは、まず過去のエリアごとのエリアプライスから過去に発生した所定の時間ごと（本例では３０分ごと）の全国エリアの市場分断パタンを特定する。市場分断パタンの特定は、例えば、過去の各エリアのエリアプライスを比較し、エリアプライスが異なるエリア間に市場分断が起こったものと見なすことで、分断のパタンを特定する。市場分断パタンは、分断パタンＩＤに対応付けられて、例えば、市場分断パタン情報テーブル６１２（図２６）に示す形式で保存されている。ここでテーブル中の数字は、エリア分断後のエリアの種別を示し、同じ数字はエリア分断後のエリアが同じことを示す。例えば、分断パタンＩＤ＝「２」は、東京−中部間でのみエリア分断が発生していることを示す。そして分断発生予測部７１ｃは、特定した市場分断パタンの分断パタンＩＤを時間ごとに市場分断実績として、例えば市場分断実績テーブル６１１に示す形式で記憶（記録）する。
【０１０８】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、市場分断パタンのプロファイリング処理により、各々の市場分断パタンが発生する要因となる属性を決定する。
【０１０９】
（Ａ−１）市場分断パタンのプロファイリング処理
図３０は、市場分断パタンのプロファイリング処理に係る処理手順の一例を示す。
【０１１０】
プロファイリング処理では、まず、分断発生予測部７１ｃは、市場分断パタンの属性となり得る属性情報（項目およびその値）を需要予測情報テーブル６０１、供給力予測情報テーブル６０４、市場分断実績テーブル６１１、連系線空容量情報テーブル６０５、および属性情報テーブル６０８から読み出す（ステップＳ２１）。
【０１１１】
次に、分断発生予測部７１ｃは、読みだした属性情報に基づいて、例えば診断木学習により市場分断パタンごとの支配的な属性をそれぞれ決定する（ステップＳ２２）。以上の処理により、市場分断パタンのプロファイリング処理が終了する。
【０１１２】
なお、本実施の形態においては、以下のようにかかる診断木学習に用いる診断決定木の作成アルゴリズムとしてＩＤ３（Iterative Dichotomiser 3）を用いることとしているが、Ｃ４．５，ＣＡＲＴ（Classification And Regression Trees）、ＩＤ３−ｐｌｕｒａｌなどのＩＤ３以外のアルゴリズムを適用することもできる。
【０１１３】
ここで、図３６は、上述のプロファイリング処理において生成される診断決定木ＴＲの概略構成を示す。この診断決定木ＴＲを生成する処理は、属性情報テーブル６０８に登録された各時間コマの属性情報に基づいて、各時間コマがそれぞれ関連する市場分断パタンを推定するための診断決定木ＴＲを統合的に生成するための処理である。かかる診断決定木ＴＲは、一または複数の診断決定木ＴＲ（図３６に示す例では、第１の診断決定木ＴＲ１および第２の診断決定木ＴＲ２）から構成される。
【０１１４】
第１の診断決定木ＴＲ１は、各時間コマの分析期間分の属性情報にのみ基づいて作成される診断木である。実際上、第１の診断決定木ＴＲ１では、各ノードＮＤ１の内容が時系列位置データに基づいて認識される時間コマの属性情報に関するもののみとなっており、時間コマの属性情報にのみ基づいて各時間コマをいずれかの市場分断パタンに関連付け得るようになされている。
【０１１５】
また第２の診断決定木ＴＲ２は、第１の診断決定木ＴＲ１の各リーフＬＦ１のうち、振分け先の市場分断パタンが明確となっていない（振分け先の市場分断パタンが１つに決定されていない）リーフＬＦ１をルートとして、当該リーフＬＦ１に振り分けられる既存のユーザの分析期間分の時系列位置データを分析することにより得られた、これら時間コマの付帯情報（これら時間コマが属する市場分断パタンの属性情報）に基づいて作成される診断木である。実際上、第２の診断決定木ＴＲ２では、各ノードＮＤ２の内容が時間コマの付帯情報に関するもののみとなっており、これら付帯情報に基づいて時間コマをいずれかの市場分断パタンと関連付け得るようになされている。
【０１１６】
図３１は、診断決定木ＴＲを生成する診断決定木生成処理に係る処理手順の一例を示す。
【０１１７】
図３０のステップＳ２２に処理が進むと、診断決定木生成処理が開始され、まず、分断発生予測部７１ｃは、市場分断実績テーブル６１１および属性情報テーブル６０８を参照し、第１の診断決定木ＴＲ１を生成する（ステップＳ３１）。
【０１１８】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、第１の診断決定木ＴＲ１において振分け先の市場分断パタンが１つに決定されていないリーフＬＦ１が存在するか否か（第２の診断決定木を生成するか否か）を判断する（ステップＳ３２）。そして分断発生予測部７１ｃは、この判断で否定結果を得ると、診断決定木生成処理を終了する。
【０１１９】
他方、分断発生予測部７１ｃは、ステップＳ３２の判断で肯定結果を得ると、属性情報テーブル６０８を参照し、第２の診断決定木ＴＲ２を生成し（ステップＳ３３）、診断決定木生成処理を終了する。
【０１２０】
図３２は、かかる診断決定木生成処理のステップＳ３１において分断発生予測部７１ｃにより実行される第１の診断決定木生成処理に係る処理手順の一例を示す。
【０１２１】
診断決定木生成処理のステップＳ３１に処理が進むと、分断発生予測部７１ｃは、図３２に示す第１の診断決定木生成処理を開始し、まず、上述した市場分断パタンの特定で得られた市場分断パタン情報（クラスタ集合）｛Ｘｋ｝と、それぞれの時間コマの属性項目｛Ａｉ｝とを取得する（ステップＳ４１）。
【０１２２】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、未処理のノードを１つ選択する（ステップＳ４２）。なお、分断発生予測部７１ｃは、ステップＳ４２以降の処理をそのとき生成しようとする診断決定木ＴＲのルート（最上位のノード）から処理を開始するため、最初に実行するステップＳ４２ではルートを選択する。
【０１２３】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、ステップＳ４１で取得したユーザの属性項目｛Ａｉ｝が空集合であるか否かを判断する（ステップＳ４３）。そして分断発生予測部７１ｃは、この判断で肯定結果を得ると、ステップＳ４１で選択したノードをリーフ（端末のノード）とした後（ステップＳ４４）、ステップＳ５３に処理を移す。
【０１２４】
これに対して、分断発生予測部７１ｃは、ステップＳ４３の判断で否定結果を得ると、現在の市場分断パタン情報に含まれる全てのユーザの市場分断パタンの平均情報量Ｈを次式（２Ａ）
【数３】
2018128985.tif 000005
により算出する（ステップＳ４５）。なお、上記の式（２Ａ）において、｜Ｘｋ｜は、市場分断パタンｋに含まれるユーザ数を示すパラメータである。
【０１２５】
平均情報量Ｈ（｜Ｘｋ｜）は、入力されたユーザの時系列位置データが属する市場分断パタンにばらつきが大きければ大きな値をとり、偏りが大きい場合に小さな値をとる。入力された各ユーザの時系列位置データがそれぞれ１つの市場分断パタンのみに所属している場合には「０」となる。
【０１２６】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、入力された属性項目｛Ａｉ｝から、未処理の属性項目Ａｉを１つ選択し（ステップＳ４６）、選択した属性項目Ａｉに含まれる値（ａｉ，１、ａｉ，２、ａｉ，３、・・・）を属性値としてもつユーザの部分集合における市場分断パタン集合｛Ｙｋ，ｊ｝と、そのユーザ数｜Ｙｋ，ｊ｜とを算出する（ステップＳ４７）。
【０１２７】
そして分断発生予測部７１ｃは、ステップＳ４６で選択した属性項目Ａｉについて情報ゲインＩＧ（Ａｉ）を次式（２Ｂ）
【数４】
2018128985.tif 000006
により算出する（ステップＳ４８）。なお、情報ゲインＩＧ（Ａｉ）は、属性値（ａｉ，１、ａｉ，２、ａｉ，３、・・・）によってユーザを部分的に分割した場合に属する市場分断パタンのばらつきがどの程度減少するかを示すパラメータである。
【０１２８】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、入力された全ての属性項目｛Ａｉ｝について情報ゲインＩＧ（Ａｉ）を算出し終えたか否かを判断する（ステップＳ４９）。分断発生予測部７１ｃは、この判断で否定結果を得ると、ステップＳ４６に戻り、ステップＳ４６で選択する属性項目Ａｉを未処理の他のノードに順次切り替えながら、ステップＳ４６〜ステップＳ４９の処理を繰り返す。
【０１２９】
また分断発生予測部７１ｃは、全ての属性項目｛Ａｉ｝について情報ゲインＩＧ（Ａｉ）を算出し終えることによりステップＳ４９で肯定結果を得ると、情報ゲインＩＧ（Ａｉ）が最も大きい属性項目Ａｉ＊を診断決定木ＴＲの現在のノードに設定すると共に（ステップＳ５０）、属性項目Ａｉ＊の属性値（ａｉ＊，１、ａｉ＊，２、ａｉ＊，３、・・・）のそれぞれについて子ノードを作成する（ステップＳ５１）。
【０１３０】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、各子ノードへの入力となるクラスタ集合と属性項目集合とを設定する（ステップＳ５２）。より具体的には、分断発生予測部７１ｃは、属性項目Ａｉ＊の属性値（ａｉ＊，１、ａｉ＊，２、ａｉ＊，３、・・・）について、当該属性値（ａｉ＊，ｊ）をもつ時間コマについての市場分断パタン部分集合｛Ｙｋ，ｊ｝を、対応する子ノードに対する新たな市場分断パタン情報｛Ｘｋ｝として対応付ける。また分断発生予測部７１ｃは、最も情報ゲインＩＧ（Ａｉ）が大きい属性項目Ａｉ＊を除く属性項目の部分集合｛Ａｉ／Ａｉ＊｝を各子ノードに対する新たな属性項目｛Ａｉ｝として対応付ける。
【０１３１】
続いて、分断発生予測部７１ｃは、全てのノードについてステップＳ４２〜ステップＳ５２の処理を実行し終えたか否かを判断する（ステップＳ５３）。分断発生予測部７１ｃは、この判断で否定結果を得るとステップＳ４２に戻り、ステップＳ４２で選択するノードを未処理の他のノードに順次切り替えながら、ステップＳ４２〜ステップＳ５３の処理を繰り返す。
【０１３２】
そして分断発生予測部７１ｃは、全てのノードについて属性情報Ａｉ＊を決定等し終えることによりステップＳ５３で肯定結果を得ると、第１の診断決定木生成処理を終了する。
【０１３３】
図３３は、かかる診断決定木生成処理（図３１）のステップＳ３３において分断発生予測部７１ｃにより実行される第２の診断決定木生成処理に係る処理手順の一例を示す。
【０１３４】
図３３に示す第２の診断決定木生成処理は、図３２について上述した第１の診断決定木生成処理で生成した第１の診断決定木ＴＲ１の各リーフＬＦ１のうち、振分け先の市場分断パタンが明確となっていない（振分け先の市場分断パタンが１つに決定されていない）リーフＬＦ１について、時間コマの付帯情報を属性項目｛Ｂｉ｝として第２の診断決定木ＴＲ２を作成する際に分断発生予測部７１ｃにより実行される。
【０１３５】
第２の診断決定木生成処理のステップＳ６１〜ステップＳ７３の処理内容は、付帯情報を入力項目とする点以外は図３２について上述した第１の診断決定木生成処理のステップＳ４１〜ステップＳ５３と同様であるため、その説明は省略する。
【０１３６】
なお、上述した第１の診断決定木生成処理および第２の診断決定木生成処理では、ＩＤ３を用いる場合について説明したが、市場分断パタンを診断可能な決定木を生成する方法であればいずれの方法を用いるようにしてもよく、また第１および第２の診断決定木ＴＲ１，ＴＲ２の生成方法として異なる診断決定木の生成方法を用いるようにしてもよい。
【０１３７】
（Ａ−２）属性予測値を用いた市場分断パタンの予測処理
将来の各時間コマにおける市場分断パタンを予測対象の時間コマの属性情報に基づいて予測する処理の処理内容（図２９に示すステップＳ１７の更なる詳細）について説明する。
【０１３８】
まず、分断発生予測部７１ｃは、プロファイリング処理によって作成された診断決定木、需要予測情報テーブル６０１、供給力予測情報テーブル６０４、市場分断実績テーブル６１１、連系線空容量情報テーブル６０５、および属性情報テーブル６０８を参照し、時間コマごとに特定した属性情報に基づいて、時間コマごとに市場分断パタンを決定する。
【０１３９】
より具体的には、診断決定木における、ある市場分断パタンに属する時間コマの支配的な属性と、予測対象の時間コマにおいて予測される属性とを比較し、これらの一致数が予め設定された閾値（一致属性項目数閾値）以上の市場分断パタンをその時間コマにおける市場分断パタンとして決定する。市場分断の予測結果は、例えば、市場分断予測値テーブル６０６に示す形式で保存される。
【０１４０】
なお、市場分断予測処理の別方式として、図４１を参照して後述するように、市場分断パタンを予測するのではなく、エリア間ごとの市場分断を予測してもよい。
【０１４１】
（Ａ−３）市場分断発生の警告
市場分断警告部７１ｄは、分断発生予測部７１ｃにより予測されたエリア間の市場分断の発生有無の予測結果に基づいて、市場分断の発生有無の予測が当たる、または外れる確率を利用者に報知（例えば警告）する（ステップＳ１８）。
【０１４２】
より具体的には、市場分断警告部７１ｄは、まず過去の時間コマをその属性情報と診断決定木とに基づいて、各リーフＬＦ１に分類する。分類することで各リーフＬＦ１に属する時間コマの数を算出する。次に予測対象の時間コマにおける属性項目に基づいて予測対象の時間コマの所属するリーフＬＦ１を決定する。そして所属するリーフＬＦ１における市場分断パタンの比率に基づいて、各市場分断パタンの発生確率を算出する。
【０１４３】
例えば、図３６に示す例では、予測対象の時間コマの属性が「連系線１空容量：１５０」、「連系線５空容量２５０」であった場合、該当リーフに属するメンバの比率は、市場分断パタン１＝６０％、市場分断パタン３＝４０％であり、これを発生確率と見なす。
【０１４４】
上記により算出した市場分断の発生確率は、図３７に示す画面（インターフェース）、印刷物などを通じて利用者に通知される。
【０１４５】
そして取引エリアの分断予測部７１は、一連の処理が終わると、市場価格予測部７２を呼び出す。
【０１４６】
（Ｂ）市場価格予測処理
図３４は、図２８のステップＳ２において市場価格予測部７２にて実行される市場価格予測処理に係る処理手順の一例を示す。市場価格予測処理は、市場価格予測部７２が取引エリアの分断予測部７１により呼び出されると開始される。
【０１４７】
まず、クラスタリング実行部７２ａは、約定価格実績情報テーブル６０７から過去一定期間の時系列約定価格データを読み出す（ステップＳ９１）。
【０１４８】
続いて、クラスタリング実行部７２ａは、約定価格データの特徴量に基づいて、k-means法、ベクトル量子化法、サポートベクターマシンなどのクラスタリング手法を用いて、これら周波数変換された日ごとの時系列約定価格データを複数のクラスタに分類するクラスタリング実行処理を実施する（ステップＳ９２）。
【０１４９】
この際、クラスタリング実行部７２ａは、クラスタ数を２，３，４，・・・に順次設定して分類を行うと共に、その都度、クラスタ内の類似性とクラスタ間の分離性とを評価することにより最適なクラスタ数を決定する。
【０１５０】
クラスタ内の類似性は、例えば、クラスタ１〜Ｍのそれぞれのクラスタリングの結果を、そのとき対象ユーザの日ごとの時系列位置データの特徴量と、各クラスタ間のクラスタ重心の距離とにより評価する。対象ユーザの日ごとの時系列位置データの特徴量と、各クラスタ間のクラスタ重心の距離とを用いる方法として、例えば、クラスタ内の日ごとの各時系列位置データの特徴量と各クラスタ間のクラスタ重心の距離や、クラスタ内における日ごとの各時系列位置データの分散、およびクラスタ数を用いて評価する。
【０１５１】
こうした方法としては、例えば、赤池情報量基準（ＡＩＣ：Akaike’s Information Criterion）を用いて評価する方法がある。赤池情報量基準は、最大尤度をＬ、自由度パラメータの数をＫとして、一般的に次式（２Ｃ）
【数５】
2018128985.tif 000007
により表される。
【０１５２】
最大尤度Ｌは、例えば次式（２Ｄ）
【数６】
2018128985.tif 000008
により表される。式（２Ｄ）において、RSSkは、クラスタｋの全メンバ（ここでは対象ユーザの日ごとの時系列位置データ）のクラスタ重心から距離の２乗和を示し、σは、メンバの分散を示す。
【０１５３】
また自由度パラメータの数Ｋは、例えば、次式（２Ｅ）
【数７】
2018128985.tif 000009
により表される。式（２Ｅ）において、Ｍは、クラスタ数、Ｄは、特徴量の次元数を示す。
【０１５４】
ただし、赤池情報量基準以外の評価基準（例えばベイズ情報量基準（ＢＩＣ：Bayesian Information Criterion））を用いることもできる。
【０１５５】
クラスタ間の分離性は、例えば、各クラスタ間の距離を用いて評価する。クラスタ間の距離は、例えば、クラスタ同士間をそれぞれ分離可能な境界面を多クラスサポートベクターマシンでそれぞれ算出し、その後、各クラスタ間のマージン（距離）の合計値をＭＮとして、次式（２Ｆ）
【数８】
2018128985.tif 000010
によりクラスタ間平均分離度Ｂ（Ｎ）として算出する。なお、式（２Ｆ）において、Ｎは、クラスタ数を示す。
【０１５６】
このクラスタ間平均分離度Ｂ（Ｎ）は、上述のようにクラスタ同士の分離の度合いを示す指標であり、この値が大きいほどクラスタ同士が分離していることを示す。またクラスタ間平均分離度は、各クラスタ間の平均的な距離が大きければ増大する指標であればどのようなものであってもよく、クラスタ重心の集合｛Ｃｋ｝間のそれぞれの距離の平均値を適用するようにしてもよい。
【０１５７】
クラスタリング実行部７２ａは、このようにして日ごとの時系列約定価格データのクラスタリング実行処理を実行し終えると、このとき得られた各クラスタのサンプル日ＩＤリストを図２７に示す日分類情報テーブル６１３に格納する。そしてクラスタリング実行部７２ａは、プロファイリング処理部７２ｂを呼び出す。
【０１５８】
プロファイリング処理部７２ｂによるプロファイリング処理は、クラスタリング実行部７２ａによって分類した約定価格パタン（クラスタＩＤ）ごとに支配的な属性を、例えば診断木学習により決定し、診断決定木を作成するものであり、その具体的な処理は（Ａ−１）のプロファイリング処理と同様であるため詳細な説明は省略する（ステップＳ９３）。この際、用いるプロファイリングのための属性情報として、例えば、対象日の月、曜日、平日休日区分、気温、日平均需要量、前日の約定価格パタンなどの情報を用いてもよい。
【０１５９】
続いて、予測曲線作成部７２ｃは、プロファイリング処理にて作成した診断決定木のノードごとに雛形となる価格曲線（雛形価格曲線）を作成する（ステップＳ９４）。
【０１６０】
より具体的には、予測曲線作成部７２ｃは、雛形価格曲線の作成にあたり、診断決定木の末端ノードごとに当該ノードに所属しているメンバの元波形、または元波形の合成により雛形価格曲線の１または複数の候補を作成する。
【０１６１】
あるノードに対して雛形価格曲線候補を作成する例を図３８に示す。この例では、予測曲線作成部７２ｃは、まず対象のノードに所属するメンバ（時系列約定価格データ）を所属クラスタごとに単純平均し、クラスタごとの単純平均を求める。そして予測曲線作成部７２ｃは、当該ノードに属するメンバの総数と各クラスタのメンバ数の比率と、クラスタごとの単純平均との積をとることで当該ノードの雛形価格曲線候補Ｔ１を作成する。また当該ノードに属すメンバの特定のクラスタの元波形を雛形価格曲線候補Ｔ２、Ｔ３、・・・とする。
【０１６２】
また、予測曲線作成部７２ｃは、プロファイリング処理にて作成した診断決定木と、予測対象日の属性情報（月、曜日、平日休日区分、気温予測値など）に基づいて、予測対象日の属する診断決定木の末端ノードの識別を行う。そして予測曲線作成部７２ｃは、末端ノードに対応する雛形価格曲線候補を予測対象日の雛形価格曲線として決定する。
【０１６３】
続いて、予測曲線作成部７２ｃは、特定した末端ノードの雛形価格曲線を伸縮補正するための伸縮係数を決定する（ステップＳ９５）。伸縮係数は、例えば、日最低価格、日平均価格の予測値を用いる。日最低価格、日平均価格は、例えば、過去値の自己回帰モデルなどを用いて予測する。またその他の伸縮係数の決定手段として、予測対象日の需要予測値、供給計画値に所定の係数をかけることで算出してもよい。
【０１６４】
続いて、予測曲線作成部７２ｃは、上記にて決定した伸縮係数にて雛形価格曲線を伸縮する（ステップＳ９６）。雛形価格曲線の伸縮は、例えば図３９に示すように、日最低価格予測値が日の最低値となり、かつ日平均価格予測値と伸縮後の曲線の平均値とが同一となる定数を雛形価格曲線候補における各時間の値にかけることで、１または複数の候補の価格予測曲線を作成する。
【０１６５】
続いて、予測曲線補正部７２ｄは、取引エリアの分断予測部７１にて実施した市場分断の発生有無の予測結果を用いて価格予測曲線の補正処理を実行する（ステップＳ９７）。
【０１６６】
より具体的には、予測曲線補正部７２ｄは、所定のエリア間の市場分断の非発生時間帯（または発生時間帯）に対して価格予測曲線に所定の係数をかけることで伸縮する（図４０）。これにより、例えば、Ａエリアのエリアプライスが市場分断の発生により市場参加者が変化し、価格が高騰する現象をモデル化することができる。
【０１６７】
この際、市場分断の発生有無を用いた曲線の伸縮の実施は必ず行うものではなく、エリアプライス予測を行うエリアに応じて利用者が伸縮の実施有無を決定してよい。また伸縮の実施有無の判断のため、過去の所定期間における各エリアのエリアプライスの平均値を算出し、エリアプライス予測を行うエリアのエリアプライス平均値に対し、エリアプライス平均値が大きいエリアに対して市場分断の発生有無に基づいて伸縮の実施有無を決定してもよい。
【０１６８】
また価格予測曲線の伸縮のために用いる所定の係数は、エリアプライスの平均値のエリア間の違い、比率などに基づいて決定してもよい。
【０１６９】
エリアプライスの予測結果は、例えば、エリアプライス予測値テーブル６０９に示す形式で保存される（ステップＳ９８）。
【０１７０】
また市場価格予測部７２は、一または複数の価格予測曲線を報知してもよいし、エリアプライス予測値を報知してもよい。この報知によれば、利用者は、自分に合った価格予測曲線、またはエリアプライス予測値を容易に選択できるようになる。
【０１７１】
そして市場価格予測部７２は、一連の処理が終わると、入札計画部７３を呼び出す。
【０１７２】
（Ｃ）入札計画処理
図３５は、図２８のステップＳ３において入札計画部７３にて実行される入札計画処理に係る処理手順の一例を示す。入札計画処理は、入札計画部７３が市場価格予測部７２により呼び出されると開始する。
【０１７３】
まず、自社発電コスト想定部７３ａは、自社にて発電設備を有する場合、自社にて発電した場合の電力調達単価を想定する（ステップＳ１０１）。自社発電コストの想定に当っては、例えば各発電機のある出力に対するコストを予め利用者が設定しておく、または燃料単価を係数とした式にて定義しておくことで、単位発電量当りの発電コストを算出できる。
【０１７４】
続いて、調達手段決定部７３ｂは、取引エリアの分断予測部７１および市場価格予測部７２にて予測した、市場分断予測値テーブル６０６の市場分断予測値とエリアプライス予測値テーブル６０９のエリアプライス予測値とを取得する（ステップＳ１０２）。
【０１７５】
続いて、調達手段決定部７３ｂは、市場分断予測値とエリアプライス予測値と単位発電量当りの発電コストとに基づいて、時間コマごとの電力の調達手段を決定する（ステップＳ１０３）。
【０１７６】
より具体的には、調達手段決定部７３ｂは、まず入札計画を行う各時間コマ（本例では３０分ごと）における所定のエリア間の市場分断の発生有無の予測結果、エリアプライス予測値、および自社の発電コストに基づいて、各調達手段のコストとリスクとを鑑みて調達手段（例えば、スポット市場調達、時間前市場調達、自社発電による調達）を決定する。
【０１７７】
調達手段ごとのコスト・リスクを考慮する方法として、まず、例えば時間前市場で調達する場合のコストをエリアプライス予測値に「0」以上「1」以下の所定の係数（例えば「0.5」）をかけた値と想定する。そして調達手段決定部７３ｂは、スポット市場調達、時間前市場調達、自社発電による調達の調達リスク係数をその調達が想定価格通りに行える可能性を鑑みて決定する。例えば、自社発電による調達は、調達リスクが低く、時間前市場の調達は、調達リスクが高いと見なす。これにより、例えば、スポット市場調達、時間前市場調達、自社発電調達における調達リスク係数を、R_spot=2、R_hour=6、R_self=1、と設定する。
【０１７８】
また調達手段決定部７３ｂは、エリアプライスの高騰に関わる市場分断の非発生時間についても価格暴れが想定されるため、調達リスクは高いと見なし、市場分断の非発生時間における分断リスク係数R_disrupt=2、発生時間における分断リスク係数R_disrupt=1、と設定する。
【０１７９】
上記より、例えば、ある時間コマにおける対象エリアのエリアプライス予測値を１０円、想定した自社発電コストを５０円、エリアプライスの高騰に関わる市場分断の非発生が起きていると仮定すると、時間前市場調達コストは、5円（=10円×0.5）と想定され、
スポット市場調達による期待コストは、10円×R_disrupt(=2)×R_spot(=2) = 40円
時間前市場調達による期待コストは、5円×R_disrupt(=2)×R_hour(=6) = 60円
自社発電調達による期待コストは、50円×R_self(=1) = 50円
と見積もられ、例えば、調達手段決定部７３ｂは、期待コストの最も低いスポット市場調達を選択する。
【０１８０】
続いて、入札価格・入札量決定部７３ｃは、調達手段決定部７３ｂにて決定した各時間帯の電力調達手段と、市場価格予測部７２にて予測された将来の約定価格とに基づいて、時間ごとの市場への入札価格・入札量を決定する（ステップＳ１０４）。
【０１８１】
より具体的には、入札価格・入札量決定部７３ｃは、例えば、上記のようにスポット市場調達を選択した場合、入札量を対象の時間コマにおいて自社が必要とする電力量とし、入札価格を予測したエリアプライスに所定の取引不成立回避のための安全係数（=1.1など）をかけた値を入札価格とするスポット市場入札を計画値とする。
【０１８２】
また上記では、電力を調達する買入札計画を立案するケースについて説明したが、自社発電の電力を市場に売電する計画立案をしてもよい。この場合、例えば、上記の自社発電コストとエリアプライス予測値とを比較し、自社発電コストがエリアプライス予測値よりも小さい時間帯において、売り入札を行う。
【０１８３】
代替計画決定部７３ｄは、取引エリアの分断予測部７１にて算出した市場分断の発生有無の予測が外れた場合を想定した入札計画を立案する（ステップＳ１０５）。
【０１８４】
より具体的には、代替計画決定部７３ｄは、まず市場分断予測値テーブル６０６の市場分断の発生確率が閾値以下の場合、市場分断が発生しない場合を想定し、想定した市場分断パタンに基づいて入札計画を立案する。例えば、閾値を７０％と設定した場合、図２０に示すように、市場分断予測値テーブル６０６の2017年1月1日0:00においては、北海道−本州間のエリア分断の発生確率が６０％となっているため、エリア分断が発生しないケースも起こりうると見なし、本ケースを想定した場合の入札計画を作成する。
【０１８５】
入札計画の作成は、前述した入札価格・入札量決定部７３ｃの処理と同様であるため説明を省略する。
【０１８６】
続いて、入札価格・入札量決定部７３ｃは、決定した入札計画を入札決定値テーブル６１０に格納する（ステップＳ１０６）。
【０１８７】
（２−４）本実施の形態の効果
以上のように本実施の形態の電力取引支援装置６０では、電力取引市場において入札計画を策定する際、連系線空容量計画値、予測されるエリア需要、供給計画、その他の環境情報を収集し、収集した環境情報に基づいて、エリア連系線ごとの市場分断の発生有無を予測し、予測した市場分断の発生有無と過去の価格実績とに基づいて、エリアプライスを予測し、予測した市場分断の発生有無とエリアプライスとに基づいて、時間ごとの電力調達手段を決定し、市場分断の発生確率に基づいて利用者へ警告を示すと共に市場分断の発生予測が外れた場合に備えた代替計画を作成する。
【０１８８】
したがって、電力取引支援装置６０によれば、エリアプライスが市場分断によるエリアの区切られ方によりその価格帯が変動するケースにおいても、各エリア間の市場分断の発生有無を取得可能な環境情報から予測し、予測した市場分断の発生有無の影響を考慮した価格予測により市場分断の発生有無の約定価格への影響を考慮でき、価格予測精度が向上し、経済性の高い入札計画の立案する電力取引支援を実現できる。
【０１８９】
（３）第３の実施の形態
本実施の形態では、市場分断予測処理の別方式として、図４１の処理に示すように、市場分断パタンを予測するのではなく、エリア間ごとに市場分断の発生を、例えば、連系線空容量情報テーブル６０５から読み取れるエリア間の連系線空容量に対して一定の閾値を設けて、連系線空容量が閾値以上なら市場分断が発生しない、閾値以下なら市場分断が発生すると見なし、エリア間ごとの市場分断を予測する（ステップＳ８６）。
【０１９０】
また上記の方式の場合、エリア間の連系線空容量に段階的に閾値を設け、連系線空容量が各閾値を跨ぐたびにエリア分断の発生確率が変わると見なすことで当該エリア間の市場分断発生確率を求めるようにする。
【０１９１】
なお、ステップＳ８１〜ステップＳ８５の処理は、図２９に示すステップＳ１１、ステップＳ１２、ステップＳ１３、ステップＳ１５、ステップＳ１６の処理と同様であるので、その説明を省略する。
【０１９２】
（４）他の実施の形態
なお上述の第１〜第３の実施の形態においては、本発明を電力取引支援装置に適用するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の計算機に広く適用することができる。
【０１９３】
また上述の第１〜第３の実施の形態においては、入出力装置を報知装置とするようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、報知装置は、電力取引支援装置の外部に設けられてもよい。
【０１９４】
また上述の第１〜第３の実施の形態においては、市場分断の予測結果、エリアプライス予測値、市場分断の発生の予測が当たる、または外れる確率、価格予測曲線を報知する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、各部で予測（生成）されたその他の情報、各部での予測途中に生成される情報（予測対象期間の市場分断パタン、診断決定木に係る情報、雛形価格曲線、補正前の価格予測曲線など）を報知するようにしてもよい。
【０１９５】
なお、本発明は上記実施の形態だけ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内で構成要素を変形して具体化できる。また例えば、第１〜第３の実施の形態の構成要素は、適宜に組み合わせて利用することも可能である。
【符号の説明】
【０１９６】
１……電力取引支援装置、１１……プレイヤ行動予測部、１２……市場物理制約予測部、１３……市場予測部
【図１】
2018128985.tif 000011
【図２】
2018128985.tif 000012
【図３】
2018128985.tif 000013
【図４】
2018128985.tif 000014
【図５】
2018128985.tif 000015
【図６】
2018128985.tif 000016
【図７】
2018128985.tif 000017
【図８】
2018128985.tif 000018
【図９】
2018128985.tif 000019
【図１０】
2018128985.tif 000020
【図１１】
2018128985.tif 000021
【図１２】
2018128985.tif 000022
【図１３】
2018128985.tif 000023
【図１４】
2018128985.tif 000024
【図１５】
2018128985.tif 000025
【図１６】
2018128985.tif 000026
【図１７】
2018128985.tif 000027
【図１８】
2018128985.tif 000028
【図１９】
2018128985.tif 000029
【図２０】
2018128985.tif 000030
【図２１】
2018128985.tif 000031
【図２２】
2018128985.tif 000032
【図２３】
2018128985.tif 000033
【図２４】
2018128985.tif 000034
【図２５】
2018128985.tif 000035
【図２６】
2018128985.tif 000036
【図２７】
2018128985.tif 000037
【図２８】
2018128985.tif 000038
【図２９】
2018128985.tif 000039
【図３０】
2018128985.tif 000040
【図３１】
2018128985.tif 000041
【図３２】
2018128985.tif 000042
【図３３】
2018128985.tif 000043
【図３４】
2018128985.tif 000044
【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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