(57)【要約】【課題】電力需要を精度よく容易に予測する技術を提供する。【解決手段】需要家が買電する需要および売電する余剰を予測する予測装置は、推定部と、予測部と、を有する。推定部は、需要家を需要および余剰の性質に基づいて３通りに分類し、分類毎の需要および余剰の実測値に基づいて未知の第３分類の使用電力と再生可能エネルギー発電電力を算出する。予測部は、推定部の算出結果を利用して地域毎の需要および余剰を積算し、対象範囲全体の需要および余剰を算出する。これにより、再生可能エネルギー発電電力と自家消費電力を精度よく容易に予測することができる。【選択図】  図１
2018156540.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
需要家が買電する需要および売電する余剰を予測する予測装置であって、
気象が同じであるとみなせる地域毎に、需要家を、再生可能エネルギーで発電した電力を余剰として売電する第１分類と、自身で消費する電力を前記電力系統から需要として買電する第２分類と、前記再生可能エネルギーで発電して自身で消費し不足分を需要として買電し余剰を売電する第３分類とに分類し、前記第２分類の需要家の需要の計測値と前記第３分類の需要家の需要の計測値とに基づいて前記第２分類の需要家の需要と前記第３分類の需要家の消費する使用電力との関係を示す第１の関数式を算出し、前記第１の関数式と、前記第２分類の需要家の需要の計測値と、前記第３分類の需要家の余剰の計測値と、前記第１分類の需要家の余剰の計測値とに基づいて、前記第１分類の需要家の余剰と前記第３分類の需要家の再生可能エネルギーにより発電される再生可能エネルギー発電電力との関係を示す第２の関数式を算出する推定部と、
日射量に関する予報を含む気象予報情報と前記第１分類の需要家の余剰を予測するための第１の予測モデルとを用いて前記第１分類の需要家の余剰の予測値を算出し、該第１分類の需要家の余剰の予測値と前記第２の関数式とに基づき前記第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出し、前記気象予報情報と前記第２分類の需要家の需要を予測するための第２の予測モデルとを用いて前記第２分類の需要家の需要の予測値を算出し、該第２分類の需要家の需要の予測値と前記第１の関数式とに基づき前記第３分類の需要家の使用電力の予測値を算出する予測部と、を有する予測装置。
【請求項２】
前記第１の関数式は、前記第２分類の需要家の需要と前記第３分類の需要家の消費する使用電力との比率である第１の係数で示され、
前記第２の関数式は、前記第１分類の需要家の余剰と前記第３分類の需要家の再生可能エネルギーにより発電される再生可能エネルギー発電電力との比率である第２の係数で示される、
請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記第１分類の需要家の余剰が０である時刻における前記第２分類の需要家の需要の計測値と前記第３分類の需要家の需要の計測値とに基づいて前記第１の係数を算出する、請求項２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記推定部は、前記第１の係数と、前記第１分類の需要家の余剰が０でない時刻における、前記第２分類の需要家の需要の計測値、前記第３分類の需要家の余剰の計測値、および前記第１分類の需要家の余剰の計測値とに基づいて、前記第２の係数を算出する、請求項３に記載の予測装置。
【請求項５】
前記推定部は、需要家を需要および余剰の計測値に基づいて前記第１分類、前記第２分類、または前記第３分類の分類する、請求項１に記載の予測装置。
【請求項６】
前記予測部は、前記気象予報情報を入力とする予測モデルを用いて前記第３分類の需要家の使用電力の予測値および再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出し、算出した前記第３分類の需要家の使用電力の予測値および再生可能エネルギー発電電力の予測値に基づいて、前記第３分類の需要家の需要の予測値および余剰の予測値を算出する、請求項１に記載の予測装置。
【請求項７】
前記予測部は、前記地域毎の前記第２分類の需要家の需要の予測値と前記第３分類の需要家の需要の予測値とを積算して、全ての前記地域を含む対象範囲全体の需要家の需要の予測値を算出し、前記地域毎の前記第１分類の需要家の余剰の予測値と前記第３分類の需要家の余剰の予測値とを積算して前記対象範囲全体の需要家の余剰の予測値を算出する、請求項６に記載の予測装置。
【請求項８】
前記予測部は、前記地域毎の需要家の需要の予測値の総計および余剰の予測値の総計と、前記対象範囲全体の需要家の需要の予測値の総計および余剰の予測値の総計とのいずれかを画面に表示する、請求項７に記載の予測装置。
【請求項９】
前記予測部は、互いに異なる複数の気象予報情報に基づいて、前記第３分類の使用電力の予測値および再生可能エネルギー発電電力の予測値を複数通り算出する、請求項１に記載の予測装置。
【請求項１０】
需要家が買電する需要および売電する余剰を予測するための予測方法であって、
気象が同じであるとみなせる地域毎に、需要家を、再生可能エネルギーで発電した電力を余剰として売電する第１分類と、自身で消費する電力を前記電力系統から需要として買電する第２分類と、前記再生可能エネルギーで発電して自身で消費し不足分を需要として買電し余剰を売電する第３分類とに分類し、前記第２分類の需要家の需要の計測値と前記第３分類の需要家の需要の計測値とに基づいて前記第２分類の需要家の需要と前記第３分類の需要家の消費する使用電力との関係を示す第１の関数式を算出し、
前記第１の関数式と、前記第２分類の需要家の需要の計測値と、前記第３分類の需要家の余剰の計測値と、前記第１分類の需要家の余剰の計測値とに基づいて、前記第１分類の需要家の余剰と前記第３分類の需要家の再生可能エネルギーにより発電される再生可能エネルギー発電電力との関係を示す第２の関数式を算出し、
日射量に関する予報を含む気象予報情報と前記第１分類の需要家の余剰を予測するための第１の予測モデルとを用いて前記第１分類の需要家の余剰の予測値を算出し、該第１分類の需要家の余剰の予測値と前記第２の関数式とに基づき前記第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出し、
前記気象予報情報と前記第２分類の需要家の需要を予測するための第２の予測モデルとを用いて前記第２分類の需要家の需要の予測値を算出し、該第２分類の需要家の需要の予測値と前記第１の関数式とに基づき前記第３分類の需要家の使用電力の予測値を算出する、予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、再生可能エネルギーにより自家発電を行う需要家を含む電力システムの管理に関する。
【背景技術】
【０００２】
太陽光発電で発電される電力など再生可能エネルギー発電電力は気象により変動しやすい。需要家が発電する再生可能エネルギーの発電電力を予測し、電力系統の発電を制御したり、需要家の需要を制御したりすることで電力系統の安定化を図りたいという要求がある。そのためには再生可能エネルギーの発電電力を精度よく予測することが重要である。
【０００３】
例えば、電力小売事業者は電力系統から買電する需要が予め提出した調達計画から乖離したときはインバランス料を負担する必要が生じる。需要の変動を精度よく予測できれば、柔軟に調達計画を調整することができ、効率のよい売電により売電収益の増大が可能となる。電力系統側では需要家などが電力系統から買電する需要を精度よく予測するには、需要家等での再生可能エネルギー発電電力を精度よく予測する必要がある。
【０００４】
しかし、再生可能エネルギーにより発電した電力を自家で消費し、余剰分を電力会社に売電し、不足分を電力系統から買電する需要家では、電力系統側からは再生可能エネルギーの発電電力自体を計測できない。計測できるのは、再生可能エネルギー発電電力と自家消費電力の差分である。すなわち、自家消費需要を再生可能エネルギー発電電力でまかなって余った電力が「余剰」として計測される。また、自家消費電力から再生可能エネルギー発電電力を引いた電力が「需要」として計測される。
【０００５】
例えば今後普及が見込まれるスマートメータは３０分毎の余剰電力量または不足電力量を計測することができる。
【０００６】
これに対して、特許文献１には需要家の自家消費電力と再生可能エネルギー発電電力を取得する技術が開示されている。特許文献１に開示された技術は、計測可能な電力値から換算式を用いて、太陽光発電装置が出力する有効電力の推定値を算出するものである。
【０００７】
また、需要家のＨＥＭＳを用いれば自家消費電力と再生可能エネルギー発電電力を計測することが可能である。特許文献２には、自家消費電力量と再生可能エネルギー発電電力量を需要家のＨＥＭＳで計測し、需要を予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１６−０４６８５０号公報
【特許文献２】特開２０１５−０４７０４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、特許文献１に開示された技術は、低圧需要家のみが存在する推定対象区間の前後２ヶ所に配置された電力計で計測された有効電力及び無効電力のデータと、推定対象日と気象条件および／または暦条件が同じ日のデータとがないと利用できない。条件のそろわない区間が推定が困難であり、また条件がそろった区間であっても必要なデータをそろえるのは容易でない。
【００１０】
また、ＨＥＭＳにより自家消費電力量と再生可能エネルギー発電電力量を計測する方法は、ＨＥＭＳ利用していない需要家には適用できない。しかし、全ての需要家にＨＥＭＳを導入するのは容易でない。
【００１１】
本発明の目的は、電力需要を精度よく容易に予測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】
【００１２】
本発明の一態様による予測装置は、需要家が買電する需要および売電する余剰を予測する予測装置であって、推定部と、予測部と、を有する。推定部は、気象が同じであるとみなせる地域毎に、需要家を、再生可能エネルギーで発電した電力を余剰として売電する第１分類と、自身で消費する電力を電力系統から需要として買電する第２分類と、再生可能エネルギーで発電して自身で消費し不足分を需要として買電し余剰を売電する第３分類とに分類し、第２分類の需要家の需要の計測値と第３分類の需要家の需要の計測値とに基づいて第２分類の需要家の需要と第３分類の需要家の消費する使用電力との関係を示す第１の関数式（Ｙ３ｄ０（ｔ）＝ｋ１μ×Ｙ２ｄ（ｔ））を算出し、第１の関数式と、第２分類の需要家の需要の計測値と、第３分類の需要家の余剰の計測値と、第１分類の需要家の余剰の計測値とに基づいて、第１分類の需要家の余剰と第３分類の需要家の再生可能エネルギーにより発電される再生可能エネルギー発電電力との関係を示す第２の関数式（Ｙ３ｐ０（ｔ）＝ｋ２μ×Ｙ１ｐ（ｔ））を算出する。予測部は、日射量に関する予報を含む気象予報情報と第１分類の需要家の余剰を予測するための第１の予測モデルとを用いて第１分類の需要家の余剰の予測値を算出し、第１分類の需要家の余剰の予測値と第２の関数式とに基づき第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出し、気象予報情報と第２分類の需要家の需要を予測するための第２の予測モデルとを用いて第２分類の需要家の需要の予測値を算出し、第２分類の需要家の需要の予測値と第１の関数式とに基づき第３分類の需要家の使用電力の予測値を算出する。
【発明の効果】
【００１３】
需要家を需要および余剰の性質に基づいて３通りに分類し、分類毎の需要および余剰の実測値に基づいて未知の第３分類の使用電力と再生可能エネルギー発電電力を算出するので、再生可能エネルギー発電電力と自家消費電力を精度よく容易に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態による予測装置のブロック図である。
【図２】識別番号ｉｄ＿ｉに関連づけられた各需要家の情報の一例を示す表である。
【図３】地域分類指定の第１テーブルを示す図である。
【図４】地域分類指定の第２テーブルを示す図である。
【図５】期間指定の一例を示す図である。
【図６】種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２がスマートメータを需要家の性質により分類する処理を示すフローチャートである。
【図７】種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２による判断結果を示す図である。
【図８】分類別スマートメータ値積算部２３による処理を説明するための図である。
【図９】第３分類の需要家の使用電力を推定する処理を示すフローチャートである。
【図１０】第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力を推する処理を示すフローチャートである。
【図１１】推定部による推定結果の画面表示の例を示す図である。
【図１２】地域別予測部３１による処理を示すフローチャートである。
【図１３】予測装置１の出力画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１６】
本実施形態では、電力系統が電力供給の対象とする地理的な範囲（対象範囲）における需要家の再生可能エネルギー発電電力と自家消費電力とを予測するシステムを例示する。対象範囲には様々に性質の異なる複数の地域が含まれる。個々の地域はその中では気象が同じであるとみなせるものとする。また、対象範囲には様々な需要家がいる。需要家には、再生可能エネルギーにより発電して売電するだけの第１分類の需要家と、買電して電力を消費するだけの第２分類の需要家と、買電と売電の両方を行う第３分類の需要家とが含まれる。第３分類の需要家は、再生可能エネルギーにより発電した電力を自家で消費し、余剰分を電力会社に売電し、不足分を電力系統から買電する。第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力は全て売電されるので、再生可能エネルギー発電電力が余剰として容易に計測できる。また、第２分類の需要家の消費電力は買電する需要に等しいので容易に計測できる。したがって、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力と自家消費電力とを推定することができれば、全ての需要家の再生可能エネルギー発電電力と自家消費電力を知ることができる。
【００１７】
再生可能エネルギー発電には、太陽光発電（ＰＶ発電）、風力発電、水力発電、バイオ発電など様々なものがあるが、ここでは一般的となりつつある太陽光発電の例を説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態による予測装置のブロック図である。予測装置１は、対象範囲の再生可能エネルギー発電電力および自家消費電力を推定する装置である。図１を参照すると、予測装置１は、推定部２および予測部３を有している。推定部２は、各需要家の再生可能エネルギー発電電力および自家消費電力を推定する。予測部３は、推定部２が推定した各需要家の再生可能エネルギー発電電力および自家消費電力に基づいて、対象範囲全体の再生可能エネルギー発電電力および自家消費電力を算出する。推定部２は、地域別ｉｄ＿ｉ分類部２１、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２、分類別スマートメータ値積算部２３、分離推定部２４、および推定関数保持部２５を有している。予測部３は、地域別予測部３１および地域積算部３２を有している。
【００１９】
まず、推定部２の各部の動作について説明する。
【００２０】
推定部２へ入力される情報として、期間指定、地域分類指定、スマートメータ地域情報、スマートメータ値がある。
【００２１】
期間指定は、再生可能エネルギー発電電力と自家消費電力の予測を行う対象期間として指定された期間である。
【００２２】
地域分類指定は、対象範囲に含まれる複数の地域を示す情報である。
【００２３】
スマートメータ地域情報は、各需要家のスマートメータが設置された場所を示す情報である。各需要家のスマートメータは識別番号（ｉｄ＿ｉ）により識別される。
【００２４】
スマートメータ値は、各需要家のスマートメータが各時刻に示すメータ値である。各時刻はｔにより示される。
【００２５】
推定部２から出力される情報として、地域毎の時刻ｔ毎の再生可能エネルギー推定値および需要推定値がある。再生可能エネルギー推定値は、各需要家の再生可能エネルギー発電電力の推定値である。需要推定値は、各需要家の自家消費電力の推定値である。
【００２６】
推定部２の構成および動作について説明する。
【００２７】
地域別ｉｄ＿ｉ分類部２１は、入力された地域分類指定およびスマートメータ地域情報（ｉｄ＿ｉ）を受けて、個々のスマートメータｉｄ＿ｉを、スマートメータ地域情報（ｉｄ＿ｉ）に従って、地域分類指定に示された各地域に分類する。
【００２８】
識別番号ｉｄ＿ｉは、個々のスマートメータの識別番号であり、電力会社と契約した需要家の氏名（需要家名）および住所と関連づけられている。スマートメータ地域情報（ｉｄ＿ｉ）は例えばｉｄ＿ｉと関連付けられた住所である。各スマートメータで計測されるメータ値としては需要と余剰があり、それらがｉｄ＿ｉに関連づけて記録される。
【００２９】
図２は、識別番号ｉｄ＿ｉに関連づけられた各需要家の情報の一例を示す表である。各スマートメータの識別番号ｉｄ＿ｉ毎に、需要家名、住所（スマートメータ地域情報）、およびメータ値が含まれている。メータ値は各時刻の値が時系列に蓄積される。図２では、メータ値はグラフに示されている。
【００３０】
再生可能エネルギーによる発電を行うとともに自家消費を行う需要家（図２のトム）の場合、再生可能エネルギー発電電力が自家消費電力より十分に大きいとき、気象が変動したとき需要は０を示したまま再生可能エネルギー発電電力の余剰の計測値が増減する。また、自家消費電力が再生可能エネルギー発電電力よりも十分に大きい場合、気象が変動しても再生可能エネルギー発電電力の余剰の計測値は０を示したままで需要の計測値が増減する。
【００３１】
図３は、地域分類指定の第１テーブルを示す図である。図４は、地域分類指定の第２テーブルを示す図である。本実施例では、一例として、地域分類指定は２つテーブルにより示される。
【００３２】
図３の例では、地域分類指定には、住所とその住所にひも付けられたＧＰＳ位置情報とが含まれている。各住所には、その住所を代表する地点のＧＰＳ位置情報がひも付けられている。
【００３３】
図４の例では、地域分類指定には、複数の地域について、各地域を識別する地域ＩＤと、その地域の範囲を示すＧＰＳ位置範囲情報と、その地域における日射量を予測した予報値とが対応づけて記録されている。
【００３４】
地域別ｉｄ＿ｉ分類部２１は、個々のスマートメータについて、図３の第１テーブルから、そのスマートメータ地域情報（ｉｄ＿ｉ）が示す住所に対応するＧＰＳ位置情報を取得し、図４に示す第２テーブルから、そのＧＰＳ位置情報が示す地点を含むＧＰＳ位置範囲情報に対応する地域ＩＤを取得する。地域別ｉｄ＿ｉ分類部２１は、このようにして、個々のスマートメータを各地域に分類し、分類結果を分類別スマートメータ値積算部２３に通知する。
【００３５】
種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、入力された識別番号ｉｄ＿ｉと関連付いたスマートメータにおける、期間指定にて指定された期間に含まれる各時刻におけるメータ値に基づいて、そのスマートメータを第１分類、第２分類、第３分離のいずれかに分類する。
【００３６】
図５は、期間指定の一例を示す図である。図５に示すように、ここでは説明を簡単するため、期間指定には、昨日までの１日間指定されているものとする。
【００３７】
図２には、識別番号ｉｄ＿ｉが示すスマートメータの時刻毎のメータ値（ｉｄ＿ｉ、ｔ）が示されている。メータ値としては、需要家が買電する不足電力（図中の“需要”）と、売電する余剰電力（図中の“余剰”）とが得られる。図２では、需要と余剰がそれぞれグラフで示されている。
【００３８】
図６は、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２がスマートメータを需要家の性質により分類する処理を示すフローチャートである。
【００３９】
種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、ステップ１０１で、ある識別番号ｉｄ＿ｉのスマートメータについて、期間指定で指定された期間に含まれる全ての時刻ｔにおいて、需要（ｔ）＝０かつ余剰（ｔ）≧０かどうかを判定する。判定結果がＹｅｓであれば、つまり、全ての時刻ｔにおいて需要（ｔ）＝０かつ余剰（ｔ）≧０であれば、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、ステップ１０２にて、そのスマートメータが第１分類に属すると判断する。つまり、そのスマートメータに対応する需要家は、再生可能エネルギーにより発電し、自身では消費せずに売電する第１分類の需要家である。図２の例では太郎は第１分類に属する。
【００４０】
ステップ１０１の判定結果がＮｏであれば、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、次に、ステップ１０３で、期間指定された期間に含まれる時刻ｔに、需要（ｔ）＞０かつ余剰（ｔ）＝０の時刻ｔと、需要（ｔ）＝０かつ余剰（ｔ）＞０の時刻ｔとが含まれているか否か判定する。判定結果がＹｅｓであれば、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、ステップ１０４にて、そのスマートメータが第３分類に属すると判断する。つまり、そのスマートメータに対応する需要家は、買電と売電の両方を行い得る第３分類の需要家である。図２の例では、トムは第３分類に属する。
【００４１】
ステップ１０３の判定結果がＮｏであれば、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、次に、ステップ１０５で、期間指定にて指定された期間に含まれる全ての時刻ｔにつき、需要（ｔ）≧０かつ余剰（ｔ）＝０かどうかを判定する。判定結果がＹｅｓであれば、つまり、全ての時刻ｔにつき需要（ｔ）≧０かつ余剰（ｔ）＝０であれば、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、ステップ１０６にて、そのスマートメータが第２分類に属すると判断する。つまり、そのスマートメータに対応する需要家は、再生可能エネルギーにより発電を行う設備を導入しておらず、買電して電力を消費するだけの第２分類の需要家である。図２の例では、幸子は第２分類に属する。
【００４２】
本来であれば、全てのスマートメータがいずれかの分類に属するはずであるが、いずれの分類にも属さない場合には機器の故障などが考えられる。そのときには、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、ステップ１０７にてエラー処理を実行する。エラー処理として、例えばどの分類にも属さないと判断されたスマートメータを管理者に通知することにしてもよい。
【００４３】
図７は、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２による判断結果を示す図である。種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２は、図７に示すように、各スマートメータの属する分類を示す情報を保存すると共に、分類別スマートメータ値積算部２３に通知する。
【００４４】
分類別スマートメータ値積算部２３は、地域別ｉｄ＿ｉ分類部２１の処理結果と、種類別ｉｄ＿ｉ分類部２２の処理結果とに基づき、地域別、分類別に、時刻毎にスマートメータのメータ値を積算し、得られた積算値の情報を分離推定部２４に通知する。
【００４５】
図８は、分類別スマートメータ値積算部２３による処理を説明するための図である。
【００４６】
図８の１段目には、ある地域にあり、第２分類に属する全ての需要家のスマートメータが示す需要のメータ値の積算値Ｙ２ｄの算出について示されている。左側のグラフに示すように、第２分類の需要家の需要の積算値Ｙ２ｄは常に０より大きな値を示している。第２分類の需要家の需要の地域内での積算値Ｙ２ｄ（ｔ）は、Ｙ２ｄ（ｔ）＝Σ第２分類の需要（ｉｄ＿ｉ，ｔ）という式で算出される。
【００４７】
２段目には、ある地域にあり、第３分類に属する需要家のスマートメータが示す需要のメータ値の積算値Ｙ３ｄの算出について示されている。左側のグラフに示すように、第３分類の需要の積算値Ｙ３ｄは０より大きい値を示す時間帯と、０の時間帯とがある。第３分類の需要の地域内での積算値Ｙ３ｄ（ｔ）は、Ｙ３ｄ（ｔ）＝Σ第３分類の需要（ｉｄ＿ｉ，ｔ）という式で算出される。
【００４８】
３段目には、ある地域にあり、第３分類に属する需要家のスマートメータが示す余剰のメータ値の積算値Ｙ３ｐの算出について示されている。左側のグラフに示すように、第３分類の余剰の積算値Ｙ３ｐは０より大きい値を示す時間帯と、０の時間帯とがある。第３分類の余剰の地域内での積算値Ｙ３ｐ（ｔ）は、Ｙ３ｐ（ｔ）＝Σ第３分類の余剰（ｉｄ＿ｉ，ｔ）という式で算出される。
【００４９】
第３分類の需要家では、需要が０より大きな数値となっているときは余剰が０となっており、需要が０となっているときは余剰が０より大きな数値となっている。
【００５０】
４段目には、ある地域にあり、第１分類に属する全ての需要家のスマートメータが示す需要のメータ値の積算値Ｙ１ｐの算出について示されている。左側のグラフに示すように、第１分類の需要の積算値Ｙ１ｐは０より大きい値を示す。第１分類の需要の地域内での積算値Ｙ１ｐ（ｔ）は、Ｙ１ｐ（ｔ）＝Σ第１分類の需要（ｉｄ＿ｉ，ｔ）という式で算出される。
【００５１】
なお、第３分類について、再生可能エネルギーにより賄われる電力と、電力系統から買電する電力を含め、需要家が使用する電力を「使用電力」と呼ぶ場合がある。また、需要家が自家で消費する分と電力系統へ売電する分を含む再生可能エネルギーによる発電電力を「再生可能エネルギー発電電力」と呼ぶ場合がある。
【００５２】
分離推定部２４は、第１分類、第２分類、および第３分類の需要家の需要および余剰に基づいて、第３分類の需要家の使用電力と再生可能エネルギー発電電力とを推定する。
【００５３】
図９は、第３分類の需要家の使用電力を推定する処理を示すフローチャートである。第３分類の需要家（例えばトム）と第２分類の需要家（例えば幸子）は同じ地域内であれば、第３分類の需要家における使用電力の時間変化（時系列カーブ）は、第２分類の需要家の需要の時間変化と相似形と推定することができる。つまり、第３分類の需要家における使用電力と第１分類の需要家の需要との比率は時刻によらず一定であると推定できる。同じ地域に属していれば気温や日照時間の条件が同じであり、平均をとることで需要家個別のバラツキが均されるため、この推定が可能となる。
【００５４】
分離推定部２４は、第１分類の需要家における余剰が０である各時刻における第２分類の需要家の需要と第３分類の需要家の需要との比率を算出し、それら比率の平均値を算出し、記録する共に予測部３に通知する。この比率の平均値は、第２分類の需要家の需要に乗算することにより、第３分類の需要家の使用電力を算出することができる係数となる。
【００５５】
なお、時系列カーブが相似で無い場合は、時刻毎に、第１分類の需要家の需要に時刻毎の比率を適用し、第３分類の需要家における使用電力を得るとよい。
【００５６】
図９におけるステップ２０１にて、分離推定部２４は、変数ｔ、ｎに初期値０を設定する。ｔは時刻を示す変数であり、対象期間をｔ＝０〜Ｔとする。ｎは平均値を算出するときに、加算する数値の個数を示す変数である。
【００５７】
次に分離推定部２４はステップ２０２にて時刻ｔ＜Ｔか否か判定する。ｔ＜Ｔであれば、分離推定部２４はステップ２０３にて、第１分類の需要家の余剰Ｙ１ｐ（ｔ）＝０か否か判定する。
【００５８】
Ｔ１ｐ（ｔ）＝０であれば、分離推定部２４は、ステップ２０４にて、その時刻ｔにおける第３分類の需要家と第２分類の需要家の需要の比率ｋ１（ｔ）＝Ｙ３ｄ（ｔ）／Ｙ２ｄ（ｔ）を算出して蓄積するとともに、変数ｎに＋１する。一方、Ｔ１ｐ（ｔ）≠０であれば、分離推定部２４は、ステップ２０５にて、ｋ１（ｔ）＝０とする。ステップ２０４あるいはステッ２０５の次に、分離推定部２４は、ステップ２０６にて、ｔにサンプリング周期Ｔｓを加算して時刻を更新し、ステップ２０２に戻る。サンプリング周期Ｔｓは例えば３０分とかいった所定の値に設定される。
【００５９】
ステップ２０２の判定でｔ≧Ｔであれば、対象期間にわたる比率ｋ１（ｔ）の演算が終了しているので、分離推定部２４は、ステップ２０７にて、それまでに蓄積したｋ１（ｔ）の総和をｎで除算することにより、ｋ１（ｔ）の平均値ｋ１μを算出して処理を終了する。
【００６０】
このようにして求めた比率ｋ１μを利用して算出したｋ１μ＊Ｙ２ｄ（ｔ）が、第３分類の需要家の使用電力の推定値である。
【００６１】
分離推定部２４は、第３分類の需要家の使用電力の推定値Ｙ３ｄ０（ｔ）について、Ｙ３ｄ０（ｔ）＝ｋ１μ×Ｙ２ｄ（ｔ）という関数式および係数（比率）を記録するとともに、予測部３に通知する。
【００６２】
以上のようにして、実測が可能な第２分類の需要家の需要を用いて、第３分類の需要家の使用電力を推定することができる。
【００６３】
図１０は、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力を推する処理を示すフローチャートである。第３分類の需要家（例えばトム）と第１分類の需要家（例えば太郎）が同じ地域内であれば、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力の時系列カーブと、第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力の時系列カーブは相似であると推定できる。つまり、第３分類の需要家における再生可能エネルギー発電電力と第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力との比率は時刻によらず一定であると推定できる。同じ地域に属していれば天気、日射量、日照時間の条件が同じであり、平均をとることで需要家個別のバラツキが均されるため、この推定が可能となる。
【００６４】
分離推定部２４は、第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力Ｙ１ｐが０より大きい各時刻における第３分類の各需要家の再生可能エネルギー発電電力を、第３分類の需要家の余剰Ｙ３ｐと第１分類の余剰（再生可能エネルギー発電電力）Ｙ１ｐとを用いてそれぞれ算出する。更に、分離推定部２４は、算出した各時刻ｔにおける第３分類の再生可能エネルギー発電電力を用いて、各時刻ｔにおける第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力と第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力との比率ｋ２（ｔ）を算出し、それら比率の平均値を算出し、記録すると共に予測部３に通知する。この比率の平均値は、第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力に乗算することにより、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力を算出することができる係数となる。
【００６５】
なお、時系列カーブが相似で無い場合には、時刻毎に算出した比率ｋ２（ｔ）の値を保持し、時刻毎にその比率を第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力に乗算して、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力を得ると良い。
【００６６】
図１０におけるステップ３０１にて、分離推定部２４は、変数ｔ、ｎに初期値０を設定する。ｔは時刻を示す変数であり、対象期間をｔ＝０〜Ｔとする。ｎは平均値を算出するときに、加算する数値の個数を示す変数である。
【００６７】
次に、分離推定部２４は、ステップ３０２にて、時刻ｔ＜Ｔか否か判定する。ｔ＜Ｔであれば、分離推定部２４は、ステップ３０３にて、第１分類の需要家の余剰Ｙ１ｐ＞０か否か判定する。
【００６８】
Ｙ１ｐ＞０であれば、分離推定部２４は、ステップ３０４にて、Ｙ３ｄ（ｔ）＝０かつＹ３ｐ（ｔ）＞０であるか否か判定する。Ｙ３ｄ（ｔ）＝０かつＹ３ｐ（ｔ）＞０であれば、再生可能エネルギー発電電力＝使用電力ｋ１μ＊Ｙ２ｄ（ｔ）＋余剰Ｙ３ｐが成り立つので、分離推定部２４は、ステップ３０５にて、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力と第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力との比率ｋ２（ｔ）を、ｋ２（ｔ）＝（ｋ１μ＊Ｙ２ｄ（ｔ）＋Ｙ３ｐ（ｔ））／Ｙ１ｐ（ｔ）により算出して蓄積するとともに、変数ｎに＋１する。
【００６９】
ステップ３０４にて、Ｙ３ｄ（ｔ）＝０かつＹ３ｐ（ｔ）＞０でなければ、分離推定部２４は、ステップ３０６にて、Ｙ３ｄ（ｔ）＞０かつＹ３ｐ（ｔ）＝０であるか否か判定する。Ｙ３ｄ（ｔ）＞０かつＹ３ｐ（ｔ）＝０であれば、再生可能エネルギー発電電力＝使用電力ｋ１μ＊Ｙ２ｄ（ｔ）−見かけの需要Ｙ３ｄが成り立つので、分離推定部２４は、ステップ３０７にて、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力と第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力との比率ｋ２（ｔ）を、ｋ２（ｔ）＝（ｋ１μ＊Ｙ２ｄ（ｔ）−Ｙ３ｄ（ｔ））／Ｙ１ｐ（ｔ）により算出し、ｎに＋１する。
【００７０】
一方、ステップ３０３の判定でＹ１ｐ≦０であれば、分離推定部２４は、ステップ３０８にて、ｋ２（ｔ）＝０とする。
【００７１】
ステップ３０５、ステップ３０７、あるいはステップ３０８の次に、分離推定部２４は、ステップ３０９にて、ｔにサンプリング周期Ｔｓを加算して時刻を更新し、ステップ３０２に戻る。サンプリング周期Ｔｓは例えば３０分とかいった所定の値に設定される。
【００７２】
ステップ３０２の判定でｔ≧Ｔであれば、対象期間にわたる比率ｋ２（ｔ）の演算が終了しているので、分離推定部２４は、ステップ３１０にて、それまでに蓄積したｋ２（ｔ）の総和をｎで除算することにより、ｋ２（ｔ）の平均値ｋ２μを算出して処理を終了する。
【００７３】
このようにして求めた比率ｋ２μを利用して算出したｋ２μ＊Ｙ１ｐ（ｔ）が、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力の推定値である。
【００７４】
分離推定部２４は、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力の推定値Ｙ３ｐ０（ｔ）について、Ｙ３ｐ０（ｔ）＝ｋ２μ×Ｙ１ｐ（ｔ）という関数式および係数（比率）を記録するともに、予測部３に通知する。
【００７５】
以上のようにして、実測が可能な第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力を用いて、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力を推定することができる。
【００７６】
第３分類の需要家の使用電力Ｙ３ｄ０（ｔ）はｋ１μ＊Ｙ２ｄ（ｔ）で近似でき、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力Ｙ３ｐ０（ｔ）はｋ２μ＊Ｙ１ｐ（ｔ）で近似できる。このｋ１μとｋ２μとしてｋ１（ｔ）の単純な平均値とｋ２（ｔ）の単純な平均値とを用いる以外の方法もある。例えば、ｋ１μとしてｋ１（ｔ）の重みづけ平均値を用いることもできる。また、ｋ２μとしてｋ２（ｔ）の重みづけ平均値を用いることもできる。
【００７７】
なお、ここでは説明を簡単にするために、図２や図８に示したようにＹ３ｄ（ｔ）とＹ３ｐ（ｔ）はどちらか一方が０となるものとして説明したが、実際には、Ｙ３ｄ（ｔ）とＹ３ｐ（ｔ）は例えば３０分間といった一定時間の平均値であるとすれば、その一定時間の中で例えば前半１５分に再生可能エネルギー発電電力の方が需要よりも大きく、後半には小さくなった場合など、Ｙ３ｄ（ｔ）とＹ３ｐ（ｔ）の両方が０より大きい値となることがある。本実施形態では、説明を簡単かするためにステップ３０４およびステップ３０６にて閾値を０とし、Ｙ３ｄ（ｔ）とＹ３ｐ（ｔ）の両方が０より大きい値となったらステップ３０８にてｋ２（ｔ）＝０とし、推定の演算に含めないようにしている。他の方法として、ステップ３０４およびステップ３０６にて閾値として充分小さい値を用い、Ｙ３ｄ（ｔ）とＹ３ｐ（ｔ）の両方が０より大きい値となってもステップ３０５またはステップ３０７の演算を適用するようにしてもよい。
【００７８】
図１１は、推定部による推定結果の画面表示の例を示す図である。タブで地域を選択可能となっており、いずれかの地域を選択すると、その地域にて計測された第１〜第３分類の需要および余剰と、第３分類の使用電力および再生可能エネルギー発電電力の推定値とが時刻毎のＷｈ値として画面にグラフ表示される。これにより、電力需給状況を把握しやすくなる。
【００７９】
また、ここでは、第３分類の需要家の使用電力を推定するのに、同じ地域の第２分類の需要家の需要の積算値を用いたが、本発明はこれに限定されない。他の例として、同じ地域の第２分類の需要家の需要の積算値の代わりに、別途定めたモデルの需要値を用いて、同様にして、第３分類の需要家の使用電力を推定することもできる。例えば、複数の地域の第２分類の需要家の需要の積算値の平均値を用いてもよい。そうすることで、ある地域に特殊な理由により突出した需要があっても均し効果が期待でき、妥当な推定値を得ることができる。
【００８０】
また、ここでは、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力を推定するのに、同じ地域の第１分類の需要家の余剰の積算値を用いたが、本発明はこれに限定されない。同じ地域の第１分類の需要家の余剰の積算値の代わりに、別途定めたモデルの発電電力を用いて、同様にして、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力を推定することにしてもよい。たとえば、再生可能エネルギー発電設備の物理モデルと気象データによる日射量から再生可能エネルギー発電電力モデルを構築し、それを同じ地域の第１分類の需要家の余剰の積算値の代わりに用いてもよい。
【００８１】
以下、予測部３の各部の動作について説明する。
【００８２】
予測部３には、地域別モデル保持部４に予め保持されている、地域毎の再生可能エネルギー発電電力予測モデルおよび需要予測モデルが予め与えられる。再生可能エネルギー発電電力予測モデルは、所定地域の気温および日射量を含む気象情報を入力とし、その地域の第１分類の需要家による再生可能エネルギー発電電力の予測値を出力する予測モデルである。再生可能エネルギー発電電力予測モデルは、例えば、その地域で過去に計測された気象情報および第１分類の需要家による再生可能エネルギー発電電力を用いた回帰分析により導出することができる。需要予測モデルは、所定地域の気温および日射量を含む気象情報と日付および曜日を含む暦情報とを入力とし、その地域の第３分類の需要家による需要の予測値を出力する予測モデルである。需要予測モデルは、例えば、暦情報とその地域で過去に計測された気象情報および第３分類の需要家による需要を用いた回帰分析により導出することができる。
【００８３】
また、予測部３には、未来の一定期間の各時刻における各地域の気温および日射量の予測値を含む気象予報情報が入力される。
【００８４】
地域別予測部３１は、各地域について、未来の各時刻の気温および日射量の予測値を再生可能エネルギー発電電力予測モデルに入力することにより、第１分類の需要家による再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出し、未来の各時刻の気温および日射量の予測値と日付を需要予測モデルに入力することにより、第２分類の需要家による需要の予測値を算出する。更に、地域別予測部３１は、各地域の第１分類の需要家による再生可能エネルギー発電電力の予測値に係数ｋ２μを乗算することにより、第３分類の需要家による再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出し、各地域の第２分類の需要家による需要の予測値に係数ｋ１μを乗算することにより、第３分類の需要家による使用電力の予測値を算出する。地域別予測部３１は、各地域の第１分類の需要家による再生可能エネルギー発電電力の予測値、第２分類の需要家による需要の予測値、第３分類の需要家による再生可能エネルギー発電電力の予測値および使用電力の予測値を地域積算部３２に通知する。
【００８５】
図１２は、地域別予測部３１による処理を示すフローチャートである。地域別予測部３１は各地域について図１２に示す処理を実行する。地域別予測部３１は、ステップ４０１にて、需要予測モデルを用いて第２分類の需要Ｙ２ｄ（ｔ）を予測し、再生可能エネルギー発電電力予測モデルを用いて第１分類の余剰Ｙ１ｐ（ｔ）を予測する。次に、地域別予測部３１は、第３分類の使用電力Ｙ３ｄ０（ｔ）＝ｋ１μ＊Ｙ２ｄ（ｔ）の式を用いて第３分類の使用電力の予測値を算出し、第３分類の再生可能エネルギー発電電力Ｙ３ｐ０（ｔ）＝ｋ２μ＊Ｙ１ｐ（ｔ）の式を用いて第３分類の再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出する。
【００８６】
更に、本実施形態では、地域別予測部３１は第３分類の需要（見かけの使用電力）および余剰（見かけの再生可能エネルギー発電電力）の予測値を算出するものとする。そのために、地域別予測部３１は、ステップ４０３にて、第３分類の使用電力の予測値Ｙ３ｄ０（ｔ）−第３分類の再生可能エネルギー発電電力の予測値Ｙ３ｐ０（ｔ）＞０であるか否か判定する。
【００８７】
Ｙ３ｄ０（ｔ）−Ｙ３ｐ０（ｔ）＞０であれば、地域別予測部３１は、第３分類の需要の予測値および余剰の予測値を以下の式により算出する。需要の予測値Ｙ３ｄ’（ｔ）＝Ｙ３ｄ０（ｔ）−Ｙ３ｐ０（ｔ）、余剰の予測値Ｙ３ｐ’（ｔ）＝０
【００８８】
一方、Ｙ３ｄ０（ｔ）−Ｙ３ｐ０（ｔ）＞０でなければ、地域別予測部３１は、第３分類の需要の予測値および余剰の予測値を以下の式により算出する。需要の予測値Ｙ３ｄ’（ｔ）＝０、余剰の予測値Ｙ３ｐ’（ｔ）＝Ｙ３ｐ０（ｔ）−Ｙ３ｄ０（ｔ）
【００８９】
地域積算部３２は、地域別予測部３１が算出した各地域の予測値に基づいて、対象範囲における使用電力、再生可能エネルギー発電電力、見かけの需要、および見かけの余剰を算出する。その際、地域積算部３２は、対象範囲に含まれる地域の予測値を積算すればよい。
【００９０】
図１３は、予測装置１の出力画面の一例を示す図である。図１３の例では、対象範囲は、自社全体、すなわち、本実施形態において電力系統を展開している電力事業者がサービスを提供する全ての地域を含む地理範囲としている。対象範囲の使用電力の予測値を時系列に示すグラフと、再生可能エネルギー発電電力の予測値を時系列に示すグラフと、需要の予測値を時系列に示すグラフと、余剰の予測値を時系列に示すグラフとが示されている。
【００９１】
また、各時刻における日射量の予報値の変本実施形態では、気象情報を入力とする予測モデルを用いて第３分類の使用電力の予測値と再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出してから、第３分類の需要の予測値と再生可能エネルギー発電電力（余剰）の予測値を算出する。これにより、日射量などの気象予報情報が変動した場合の第３分類の需要と余剰とを算出することが可能となっている。動を予測し、日射量が変動した場合の各時刻の第３分類の需要と余剰の変動を予測することができる。需要と余剰の変動の予測結果を基に、それら変動に対する対策を策定することで系統安定化を図ることができる。また、需要と余剰の変動の予測結果を基に、電力系統から買電する調達計画を調整することにより、調達計画の計画値からのインバランスを低減することが可能となる。
【００９２】
例えば太陽光発電の発電電力は日射量により大きく変動する。その変動を見込むために、日射量の確率付きの複数の予測値を導入し、複数の需要および余剰の予測値を算出することができる。図１３の例では、確率７０％、２０％、１０％という３通りの日射量の予測値を準備し、それぞれの日射量の予測値に対して、真の使用電力、再生可能エネルギー発電電力、需要、および余剰のそれぞれの予測値を算出している。図１３の例では、再生可能エネルギー発電電力、需要、および余剰は日射量の変動により変動している。一方、使用電力を予測する予測モデルには日射量の変動は影響がない例が示されている。このように日射量の予測値の変動と、使用電力、再生可能エネルギー発電電力、需要、および余剰のそれぞれの予測値との関係を表示することで管理者の業務を支援することができる。
【００９３】
以上説明した本実施形態は以下のように整理することもできる。
【００９４】
（態様１）
本実施形態による予測装置１は、需要家が買電する需要および売電する余剰を予測する予測装置１であって、推定部２と、予測部３と、を有する。推定部２は、気象が同じであるとみなせる地域毎に、需要家を、再生可能エネルギーで発電した電力を余剰として売電する第１分類と、自身で消費する電力を電力系統から需要として買電する第２分類と、再生可能エネルギーで発電して自身で消費し不足分を需要として買電し余剰を売電する第３分類とに分類し、第２分類の需要家の需要の計測値と第３分類の需要家の需要の計測値とに基づいて第２分類の需要家の需要と第３分類の需要家の消費する使用電力との関係を示す第１の関数式（Ｙ３ｄ０（ｔ）＝ｋ１μ×Ｙ２ｄ（ｔ））を算出し、第１の関数式と、第２分類の需要家の需要の計測値と、第３分類の需要家の余剰の計測値と、第１分類の需要家の余剰の計測値とに基づいて、第１分類の需要家の余剰と第３分類の需要家の再生可能エネルギーにより発電される再生可能エネルギー発電電力との関係を示す第２の関数式（Ｙ３ｐ０（ｔ）＝ｋ２μ×Ｙ１ｐ（ｔ））を算出する。予測部３は、日射量に関する予報を含む気象予報情報と第１分類の需要家の余剰を予測するための第１の予測モデルとを用いて第１分類の需要家の余剰の予測値を算出し、第１分類の需要家の余剰の予測値と第２の関数式とに基づき第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出し、気象予報情報と第２分類の需要家の需要を予測するための第２の予測モデルとを用いて第２分類の需要家の需要の予測値を算出し、第２分類の需要家の需要の予測値と第１の関数式とに基づき第３分類の需要家の使用電力の予測値を算出する。
【００９５】
需要家を需要および余剰の性質に基づいて３通りに分類し、分類毎の需要および余剰の実測値に基づいて未知の第３分類の使用電力と再生可能エネルギー発電電力を算出するので、再生可能エネルギー発電電力と自家消費電力を精度よく容易に予測することができる。
【００９６】
（態様２）
上記態様１において、第１の関数式（Ｙ３ｄ０（ｔ）＝ｋ１μ×Ｙ２ｄ（ｔ））は、第２分類の需要家の需要と第３分類の需要家の消費する使用電力との比率である第１の係数（ｋ１μ）で示され、第２の関数式（Ｙ３ｐ０（ｔ）＝ｋ２μ×Ｙ１ｐ（ｔ））は、第１分類の需要家の余剰と前記第３分類の需要家の再生可能エネルギーにより発電される再生可能エネルギー発電電力との比率である第２の係数（ｋ２μ）で示される。
【００９７】
同じ地域にいる需要家は使用電力および再生可能エネルギー発電電力を相似形と推定し、相似比により関数式を示すことで、関係を容易な式で示すことができる。
【００９８】
（態様３）
上記態様２において、推定部３は、第１分類の需要家の余剰が０である時刻における第２分類の需要家の需要の計測値と第３分類の需要家の需要の計測値とに基づいて第１の係数を算出する。第１分類の需要家の余剰が０である時刻は第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力も０であり、第３分類の需要が使用電力を示していると考えられるので、その時刻の第２分類と第３分類の需要の計測値を用いれば、正確な第１の係数を算出することができると考えられる。
【００９９】
（態様４）
上記態様３において、推定部３は、第１の係数と、第１分類の需要家の余剰が０でない時刻における、第２分類の需要家の需要の計測値、第３分類の需要家の余剰の計測値、および第１分類の需要家の余剰の計測値とに基づいて、第２の係数を算出する。第１分類の需要家の余剰が０でない時刻は、第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力も生じていると考えらえるので、その時刻の計測値を用いれば、正確な第２の係数を算出することできると考えられる。
【０１００】
（態様５）
上記態様１において、推定部２は、需要家を需要および余剰の計測値に基づいて第１分類、第２分類、または第３分類の分類する。再生可能エネルギー発電設備の故障な発電電力が０になるなどの理由から実際の状況と契約内容が異なる期間があっても実際の状況に合わせた予測値を算出できる。
【０１０１】
（態様６）
上記態様１において、予測部３は、気象予報情報を入力とする予測モデルを用いて第３分類の需要家の使用電力の予測値および再生可能エネルギー発電電力の予測値を算出し、算出した第３分類の需要家の使用電力の予測値および再生可能エネルギー発電電力の予測値に基づいて、第３分類の需要家の需要の予測値および余剰の予測値を算出する。これによれば、日射量などの気象予報情報が変動した場合の第３分類の需要と余剰とを算出することが可能となっている。
【０１０２】
（態様７）
上記態様６において、予測部３は、地域毎の第２分類の需要家の需要の予測値と第３分類の需要家の需要の予測値とを積算して、全ての地域を含む対象範囲全体の需要家の需要の予測値を算出し、地域毎の第１分類の需要家の余剰の予測値と第３分類の需要家の余剰の予測値とを積算して対象範囲全体の需要家の余剰の予測値を算出する。これにより対象範囲全体の需要及び余剰を予測することができる。
【０１０３】
（態様８）
上記態様７において、予測部３は、地域毎の需要家の需要の予測値の総計および余剰の予測値の総計と、対象範囲全体の需要家の需要の予測値の総計および余剰の予測値の総計とのいずれかを画面に表示する。
【０１０４】
（態様９）
上記態様１において、予測部３は、互いに異なる複数の気象予報情報に基づいて、第３分類の使用電力の予測値および再生可能エネルギー発電電力の予測値を複数通り算出する。必ずしも気象予報が一意に決まるとは限らず、また実際の気象が予報とずれることがある。そのような状況を考慮して、気象条件により異なる複数の予測値を利用することが可能となる。
【０１０５】
以上、本実施形態では、再生可能エネルギー発電としてＰＶ発電を想定した例を示したが、本発明がこれに限定されることはない。本発明は、他の例として、水力発電、風力発電、バイオ発電等にも同様に適用できる。また、複数の再生可能エネルギーが混在する場合にも本発明は適用できる。再生可能エネルギー発電は種類毎に性質が異なり、異なる予測モデルを用いるのがよいので、再生可能エネルギー発電の種類別に、各地域における予測値を算出し、各地域の予測値を積算するとよい。再生可能エネルギー種類別に地域の積算量を推定を行い、予測を行い、積算するとよい。
【０１０６】
以上の実施形態では、対象期間を１日として説明を行ったが、本発明がこれに限定されることは無い。他の例として、対象期間として複数日を指定すれば、休日や気象の変化による影響をグラフで確認するなどができる。平日と休日とでは需要が異なる性質を示すことが想定されるので、例えば、一日ごとに上述した演算を行なって、第２分類の需要家の需要と第３分類の需要家の需要との比率を示す係数、第１分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力と第３分類の需要家の再生可能エネルギー発電電力との比率を示す係数を、各日ごとに算出し、それらの算出値を平日と休日のそれぞれについて平均化するとよい。
【０１０７】
また、ここでは需要および余剰の実際の計測値をスマートメーターから取得する例を示したが、本発明がこれに限定されることは無い。スマートメータでなくても、設置地点が分かっており、電力値を測定できる計測装置であれば、予測装置１はその計測装置から計測値を取得し、本実施形態と同様に推定部２による推定処理および予測部３による予測処理を行なえばよい。
【０１０８】
また、本実施形態の予測装置１は、各需要家のスマートメータｉｄ＿ｉから取得した需要と余剰の計測値に基づいて、需要家を第１分類、第２分類、および第３分類に分類する例を示したが、本発明がこれに限定されることは無い。他の例として、各需要家は買電と売電のいずれかを行うか両方を行うかということを電力会社との契約で規定するものとし、各需要家の契約内容に基づいてスマートメータｉｄ＿ｉを第１分類、第２分類、あるいは第３分類に分類することにしても良い。例えば、ＰＶ発電を契約したが未だ工事が完了しておらずＰＶ設備が稼働していない需要家を正しく分類することができる。
【０１０９】
これに対して、もちろん、本実施形態のように、取得した需要と余剰の計測値に基づいて、需要家を第１分類、第２分類、および第３分類に分類することにしてもよい。再生可能エネルギー発電設備の故障で発電電力が０になるなどの理由から実際の状況と契約内容が異なる期間があっても実際の状況に合わせた予測値を算出できるという効果がある。この状況が変化することから対象期間は短のがよく、例えば１年以内とすると良い。
【０１１０】
上述した本発明の実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。
【符号の説明】
【０１１１】
１…予測装置、２…推定部、２１…地域別ｉｄ＿ｉ分類部、２２…機種別ｉｄ＿ｉ分類部、２３…分類別スマートメータ値積算部、２４…分離推定部、２５…推定関数保持部、３…推定部、３１…地域別予測部、３２…地域積算部、４…地域別モデル保持部
【図１】
2018156540.tif 000003
【図２】
2018156540.tif 000004
【図３】
2018156540.tif 000005
【図４】
2018156540.tif 000006
【図５】
2018156540.tif 000007
【図６】
2018156540.tif 000008
【図７】
2018156540.tif 000009
【図８】
2018156540.tif 000010
【図９】
2018156540.tif 000011
【図１０】
2018156540.tif 000012
【図１１】
2018156540.tif 000013
【図１２】
2018156540.tif 000014
【図１３】
2018156540.tif 000015