(57)【要約】【課題】卸電力価格の予測精度を向上させる。【解決手段】卸電力価格予測システムは、予測対象日における属性の予測値である属性予測値と属性及び複数のクラスタとの関係を示す決定木とに基づいて、複数のクラスタの中から、属性予測値に対応する対象クラスタを選択し、対象クラスタ及び予測方式切替情報に基づいて、複数の予測方式の中から一つの特定予測方式を選択し、特定予測方式を用いて、複数の観測日の時系列実績値から、予測対象日の時系列の卸電力価格を時系列予測値として算出する。【選択図】図２
2018110016.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象日の卸電力価格を予測する卸電力価格予測システムであって、
前記予測対象日より過去の複数の観測日の夫々に観測された時系列の卸電力価格である時系列実績値を記憶し、前記複数の観測日に対応するクラスタを示す分類情報を記憶し、卸電力価格に影響を与える属性について、前記予測対象日における前記属性の予測値である属性予測値を記憶し、前記属性と前記複数のクラスタの関係を示す決定木を記憶し、前記複数のクラスタと予め定められた複数の予測方式との関係を示す予測方式切替情報を記憶する記憶部と、
前記属性予測値及び前記決定木に基づいて、前記複数のクラスタの中から、前記属性予測値に対応する対象クラスタを選択し、前記対象クラスタ及び前記予測方式切替情報に基づいて、前記複数の予測方式の中から一つの特定予測方式を選択し、前記特定予測方式を用いて、前記複数の観測日の時系列実績値から、前記予測対象日の時系列の卸電力価格を時系列予測値として算出する算出部と、
を備える卸電力価格予測システム。
【請求項２】
前記算出部は、前記複数の予測方式の少なくとも一つである第一予測方式を用いる場合、前記複数の観測日の中から、前記予測対象日より過去で前記対象クラスタに対応する複数の参照観測日を選択し、前記複数の参照観測日の時系列実績値に基づいて前記時系列予測値を算出する、
請求項１に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項３】
前記記憶部は、前記複数の観測日に観測された前記属性の実績値である属性実績値を記憶し、
前記複数の観測日の時系列実績値を前記複数のクラスタに分類することにより前記複数の観測日の夫々に対応するクラスタを示す前記分類情報を生成し、前記属性実績値と前記分類情報に基づいて前記決定木を生成し、前記複数の観測日の時系列実績値と前記属性実績値と前記分類情報に基づいて前記予測方式切替情報を生成する生成部を更に備える、
請求項２に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項４】
前記記憶部は、前記複数の観測日に観測された複数の属性実績値と、前記予測対象日の前記複数の属性予測値とを記憶し、
前記算出部は、前記複数の予測方式の少なくとも一つである第二予測方式を用いる場合、前記複数の観測日の夫々の時系列実績値におけるピーク時刻を検出し、前記複数の属性の中から、前記ピーク時刻との相関が高い特定属性を選択し、前記予測対象日の特定属性の予測値と前記特定属性の実績値とに基づいて、前記複数の観測日の中から特定観測日を選択し、前記特定観測日の時系列実績値に基づいて前記時系列予測値を算出する、
請求項３に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項５】
前記生成部は、前記複数の観測日の夫々の時系列実績値の周波数成分に基づいて、前記複数の観測日の時系列実績値を前記複数のクラスタに分類する、
請求項４に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項６】
前記生成部は、複数のクラスタ数候補の夫々に対し、複数のクラスタ候補を生成し、前記複数のクラスタ候補の夫々の評価指標を算出し、前記複数のクラスタ数候補の中から最良の評価指標に対応するクラスタ数候補を前記複数のクラスタの数として選択する、
請求項５に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項７】
前記生成部は、前記複数の観測日の中から前記対象クラスタに対応する推定対象日を選択し、予め定められた複数の予測方式の夫々を用いて、前記推定対象日より過去の観測日の時系列実績値から、前記推定対象日の時系列の卸電力価格を時系列推定値として算出し、前記時系列推定値及び前記推定対象日の時系列実績値に基づいて、前記推定対象日の時系列実績値に対する前記時系列推定値の誤差の大きさを示す誤差評価値を算出し、誤差評価値に基づいて予測方式切替情報を作成する、
請求項６に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項８】
前記算出部は、前記複数の観測日の中の特定観測日の時系列実績値の変動の大きさが予め定められた条件を満たす場合、前記予測対象日の卸電力価格の変動の傾向を示す変動パラメータを予測する、
請求項７に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項９】
前記算出部は、前記対象クラスタの中心に最も近い時系列実績値を選択し、前記選択された時系列実績値を表示装置に表示させる、
請求項１乃至８の何れか一項に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項１０】
前記算出部は、前記特定予測方式及び前記時系列予測値の少なくとも何れかを表示装置に表示させる、
請求項１乃至８の何れか一項に記載の卸電力価格予測システム。
【請求項１１】
予測対象日の卸電力価格を予測する卸電力価格予測方法であって、
前記予測対象日より過去の複数の観測日の夫々に観測された時系列の卸電力価格である時系列実績値を記憶し、
前記複数の観測日の時系列実績値の分類を示す複数のクラスタを示す分類情報を記憶し、
卸電力価格に影響を与える属性について、前記予測対象日における前記属性の予測値である属性予測値を記憶し、
前記属性及び前記複数のクラスタの関係を示す決定木を記憶し、
前記複数のクラスタと予め定められた複数の予測方式との関係を示す予測方式切替情報を記憶し、
前記属性予測値及び前記決定木に基づいて、前記複数のクラスタの中から、前記属性予測値に対応する対象クラスタを選択し、
前記対象クラスタ及び前記予測方式切替情報に基づいて、前記複数の予測方式の中から一つの特定予測方式を選択し、
前記特定予測方式を用いて、前記複数の観測日の時系列実績値から、前記予測対象日の時系列の卸電力価格を時系列予測値として算出する
ことを備える卸電力価格予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、卸電力価格予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、卸電力取引市場において多数の参加者により価格を決定する電力取引の拡大が期待されている。各参加者は、円滑な取引のために卸電力取引市場の価格推移を予測できることが望ましい。
【０００３】
卸電力取引市場における将来の価格推移を予測する技術が知られている。
【０００４】
特許文献１によれば、過去に観測された電力需要の時系列情報を、周期的に発生する変動と、ランダムに発生する変動とに分解して、各変動の予測値を合成することにより電力需要の予測値を計算し、電力需要の予測値に特定の係数を乗じて定数を加算することにより、卸電力価格の予測値を計算することが可能であると記載されている。
【０００５】
また、特許文献２によれば、卸電力価格の履歴情報と、予め設定した説明変数（曜日、気温、原油価格）の履歴情報に基づき重回帰モデルを同定し、同定した重回帰モデルを用いて、卸電力価格の予測値を計算することが可能であると記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−１４５３９６号公報
【特許文献２】特開２００８−０８４０９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、従来の技術では、予め設定した説明変数が卸電力価格を変動させる支配要因でない時、また、予め設定した説明変数以外に支配要因が存在する時等、予測方式が適切でない場合に、予測精度が低下する。例えば、説明できない要因によって突発的に価格が急変した場合は、予測精度が大幅に低下する。
【０００８】
本発明は以上の点を考慮してなされたものであり、卸電力価格の予測精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明の一態様である卸電力価格予測システムは、予測対象日の卸電力価格を予測する卸電力価格予測システムであって、前記予測対象日より過去の複数の観測日の夫々に観測された時系列の卸電力価格である時系列実績値を記憶し、前記複数の観測日に対応するクラスタを示す分類情報を記憶し、卸電力価格に影響を与える属性について、前記予測対象日における前記属性の予測値である属性予測値を記憶し、前記属性と前記複数のクラスタの関係を示す決定木を記憶し、前記複数のクラスタと予め定められた複数の予測方式との関係を示す予測方式切替情報を記憶する記憶部と、前記属性予測値及び前記決定木に基づいて、前記複数のクラスタの中から、前記属性予測値に対応する対象クラスタを選択し、前記対象クラスタ及び前記予測方式切替情報に基づいて、前記複数の予測方式の中から一つの特定予測方式を選択し、前記特定予測方式を用いて、前記複数の観測日の時系列実績値から、前記予測対象日の時系列の卸電力価格を時系列予測値として算出する算出部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態の電力取引システム４の構成を示す。
【図２】卸電力価格予測システム６の機能構成を示す。
【図３】卸電力価格予測システム６の構成を示す。
【図４】価格予測情報１２４Ａを示す。
【図５】価格情報１０３Ａを示す。
【図６】価格分類情報１０４Ａを示す。
【図７】予測方式切替情報１０７Ａを示す。
【図８】外部情報１１１Ａを示す。
【図９】決定木情報１０５Ａの概念図を示す。
【図１０】決定木情報１０５Ａの別の形態を示す。
【図１１】価格分類部１０１の動作を示す。
【図１２】価格分類部１０１により抽出された特徴量を示す。
【図１３】価格分類部１０１により分類されたクラスタを示す。
【図１４】予測方式切替部１２２の動作を示す。
【図１５】予測方式Ａの価格予測処理を示す。
【図１６】予測方式Ｂの価格予測処理を示す。
【図１７】予測方式Ｃの価格予測処理を示す。
【図１８】予測方式Ｄの価格予測処理を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１２】
（１）全体構成
【００１３】
図１は、本発明の実施形態の電力取引システム４の構成を示す。
【００１４】
電力取引システム４は、取引参加者が電力取引市場において他の取引参加者と電力取引を行うためのシステムである。電力取引システム４は、取引参加者により用いられる取引参加者システム１、取引市場運用者により用いられる取引市場運用者システム２、外部情報管理者により用いられる外部情報管理者システム３を含む。
【００１５】
取引参加者は、電力小売事業者や電力アグリゲータなど、電力取引市場において電力取引を行う事業者である。取引参加者システム１は、卸電力価格予測システム６、情報入出力端末１３を含む。卸電力価格予測システム６は、価格情報管理装置１０、外部情報管理装置１１、価格情報予測装置１２を含む。
【００１６】
取引市場運用者は、取引参加者が電力取引を行うために必要な情報を管理する事業者である。取引市場運用者システム２は、電力取引市場における価格情報を配信するための価格情報配信端末２０を含む。
【００１７】
外部情報管理者は、卸電力価格の変動要因となり得る気象情報や経済情報などの外部情報を管理する事業者である。外部情報管理者システム３は、外部情報を配信するための外部情報配信端末３０を含む。
【００１８】
図２は、卸電力価格予測システム６の機能構成を示す。
【００１９】
価格情報管理装置１０は、情報入出力部１００、価格分類部１０１、決定木作成部１０２、予測方式切替情報作成部１０６、価格情報記憶部１０３、価格分類情報記憶部１０４、決定木情報記憶部１０５、予測方式切替情報記憶部１０７を含む。情報入出力部１００は、価格情報配信端末２０から価格情報１０３Ａを取得し、価格情報記憶部１０３へ保存する。価格情報１０３Ａは、各観測日における卸電力価格の時系列情報を含む。価格分類部１０１は、価格情報１０３Ａに基づいて、価格分類情報１０４Ａを作成し、価格分類情報記憶部１０４へ保存する。価格分類情報１０４Ａは、各観測日における卸電力価格の時系列情報に対するクラスタ番号を含む。決定木作成部１０２は、価格分類情報１０４Ａと外部情報１１１Ａに基づいて、決定木情報１０５Ａを作成し、決定木情報記憶部１０５へ保存する。決定木情報１０５Ａは、外部情報１１１Ａからクラスタ番号を決定するための決定木を示す。予測方式切替情報作成部１０６は、価格情報１０３Ａと価格分類情報１０４Ａと外部情報１１１Ａに基づいて、予測方式切替情報１０７Ａを作成し、予測方式切替情報記憶部１０７へ保存する。予測方式切替情報１０７Ａは、クラスタ番号から予測方式を決定するための切替情報を示す。  
【００２０】
決定木を作成する際、決定木作成部１０２は、まず決定木のリーフに対して卸電力価格の時系列情報を対応付け、次いで各時系列情報をクラスタ番号に置き換えることにより、決定木のリーフとクラスタ番号を対応付ける。本実施形態の図９は、決定木の末端ノード（リーフ）に対応して１つのクラスタ番号が対応されている形態を示した。本形態のほかに、図１０のように、決定木の末端ノードに対して、複数のクラスタ番号が対応付けられるようにしても良い。この場合ノード（属性に対応、特にリーフにおいてはクラスタ番号に対応）と枝（属性の値に対応）で構成される決定木が、十分な数の属性から構成できず、一意にリーフがクラスタ番号と対応しない場合においても、適切な処理が行える。
【００２１】
外部情報管理装置１１は、情報入出力部１１０、外部情報記憶部１１１を含む。情報入出力部１１０は、外部情報配信端末３０より外部情報１１１Ａを取得し、外部情報記憶部１１１へ保存する。外部情報１１１Ａは、各観測日における気象情報や経済情報などを含む。
【００２２】
価格情報予測装置１２は、情報入出力部１２０、クラスタ決定部１２１、予測方式切替部１２２、価格予測部１２３、価格予測情報記憶部１２４を含む。クラスタ決定部１２１は、決定木情報１０５Ａと外部情報１１１Ａに基づいて、予測対象日における卸電力価格の時系列情報に対するクラスタ番号を決定する。予測方式切替部１２２は、決定したクラスタ番号と予測方式切替情報１０７Ａに基づいて、予測対象日における卸電力価格の時系列情報を予測するための予測方式を決定する。価格予測部１２３は、決定した予測方式と価格情報１０３Ａと外部情報１１１Ａに基づいて、価格予測情報１２４Ａを作成し、価格予測情報記憶部１２４へ保存する。価格予測情報１２４Ａは、予測対象日における卸電力価格の時系列情報を含む。情報入出力部１２０は、価格予測情報１２４Ａや、価格予測情報１２４Ａに含まれる予測対象日の卸電力価格の時系列情報の波形等を示す画面を、図３で示される出力装置１２０３、情報入出力端末１３等の表示装置に表示させる。
【００２３】
本発明は本実施形態に限定されるものではない。決定木のリーフに対して複数のクラスタ番号が対応付けられるケースでは、図７を用いて各々のクラスタ番号に対応づく予測方式を仮選択した後にそのいずれかの予測方式を最終選択するようにして良い。このときは、複数の予測方式の中で、クラスタ番号に対応づくクラスタに分類されている価格時系列の個数が最大のクラスタのクラスタ番号に対応づく予測方式を最終選択する。さらに、別の実施形態ではより簡易な方法として、予測方式切替部１２２は、予測方式切替情報１０７Ａの代わりに、夜昼、月番号（１，２，．．．，１２）、時間帯（例えば、日没付近の時間帯）といった時間情報により、予測方式を切り替えても良い。また季節や天候といった気候情報により予測方式を切り替えても良い。また、直前の時間帯において、もっとも推定精度の高かった予測方式を選択するようにしても良い。
【００２４】
（２）内部構成
【００２５】
図３は、卸電力価格予測システム６の構成を示す。
【００２６】
価格情報管理装置１０は、ＣＰＵ（central processing unit）１００１、入力装置１００２、出力装置１００３、通信装置１００４、記憶装置１０００を含む。価格情報管理装置１０は、例えば、サーバ装置やＰＣ（personal computer）などの情報処理装置である。
【００２７】
入力装置１００２は、キーボード、マウス等を含む。出力装置１００３は、ディスプレイ、プリンタ等を含む。通信装置１００４は、ＬＡＮ（local area network）やＵＳＢ（universal serial bus）などの有線もしくは無線のネットワーク５に接続されるインターフェースデバイスである。記憶装置１０００は、ＲＡＭ（random access memory）やＲＯＭ（read only memory）などの半導体メモリや、ＨＤＤ（hard disk drive）等である。
【００２８】
記憶装置１０００には、情報入出力部１００、価格分類部１０１、決定木作成部１０２、予測方式切替情報作成部１０６などのためのコンピュータプログラムが格納されている。ＣＰＵ１００１がこれらのコンピュータプログラムに従って動作することにより、情報入出力部１００、価格分類部１０１、決定木作成部１０２、予測方式切替情報作成部１０６を実現する。
【００２９】
情報入出力部１００は、価格情報記憶部１０３に対して、価格情報１０３Ａの登録または削除を行うプログラムである。
【００３０】
価格分類部１０１は、価格情報配信端末２０より取得した価格情報１０３Ａから、過去に観測された卸電力価格の時系列情報を取得し、取得した卸電力価格の時系列情報の概形に応じて卸電力価格の時系列情報を分類して複数のクラスタを作成するプログラムである。
【００３１】
決定木作成部１０２は、外部情報配信端末３０より取得した外部情報１１１Ａから、過去に観測された外部情報を取得し、価格分類部１０１が作成したクラスタに基づいて外部情報からクラスタを決定するための決定木を作成するプログラムである。
【００３２】
予測方式切替情報作成部１０６は、価格情報配信端末２０より取得した価格情報１０３Ａから、過去に観測された卸電力価格の時系列情報を取得し、外部情報配信端末３０より取得した外部情報１１１Ａから、過去に観測された外部情報を取得し、価格分類情報１０４Ａが作成したクラスタ分類情報に基づいて、クラスタ番号から予測方式を決定するための予測方式切替情報１０７Ａを作成するプログラムである。
【００３３】
また、記憶装置１０００には、価格情報記憶部１０３、価格分類情報記憶部１０４、決定木情報記憶部１０５、予測方式切替情報記憶部１０７などのデータベースが格納されている。価格情報記憶部１０３には、価格情報１０３Ａが保持される。価格分類情報記憶部１０４には、価格分類情報１０４Ａが保持される。決定木情報記憶部１０５には、決定木情報１０５Ａが保持される。予測方式切替情報記憶部１０７には、予測方式切替情報１０７Ａが保持される。
【００３４】
価格情報１０３Ａは、各観測日における卸電力価格の時系列情報を含む情報である。
【００３５】
価格分類情報１０４Ａは、各観測日における卸電力価格の時系列情報に対するクラスタ番号を含む情報である。
【００３６】
決定木情報１０５Ａは、外部情報とクラスタ番号の関係を含む情報である。
【００３７】
予測方式切替情報１０７Ａは、クラスタ番号と予測方式の関係を含む情報である。
【００３８】
外部情報管理装置１１は、ＣＰＵ１１０１、入力装置１１０２、出力装置１１０３、通信装置１１０４、記憶装置１１００を含む。外部情報管理装置１１は、例えば、サーバやＰＣなどの情報処理装置である。
【００３９】
入力装置１１０２は、キーボード、マウス等を含む。出力装置１１０３は、ディスプレイ、プリンタ等を含む。通信装置１１０４は、ＬＡＮやＵＳＢなどの有線、もしくは無線のネットワークである。記憶装置１１００は、ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリである。
【００４０】
記憶装置１１００には、情報入出力部１１０などのためのコンピュータプログラムが格納されている。ＣＰＵ１１０１がこのコンピュータプログラムに従って動作することにより、情報入出力部１１０を実現する。
【００４１】
情報入出力部１１０は、外部情報記憶部１１１に対して、外部情報１１１Ａの登録または削除を行うプログラムである。
【００４２】
また、記憶装置１１００には、外部情報記憶部１１１などのデータベースが格納されている。外部情報記憶部１１１には、外部情報１１１Ａが保持される。
【００４３】
外部情報１１１Ａは、各観測日における気象情報や経済情報などを含む情報である。
【００４４】
価格情報予測装置１２は、ＣＰＵ１２０１、入力装置１２０２、出力装置１２０３、通信装置１２０４、記憶装置１２００等を含む。価格情報予測装置１２は、例えば、サーバやＰＣなどの情報処理装置である。
【００４５】
入力装置１２０２は、キーボード、マウス等を含む。出力装置１２０３は、ディスプレイ、プリンタ等を含む。通信装置１２０４は、ＬＡＮやＵＳＢなどの有線、もしくは無線のネットワークである。記憶装置１２００は、ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリである。
【００４６】
記憶装置１２００には、クラスタ決定部１２１、予測方式切替部１２２、価格予測部１２３などのためのコンピュータプログラムが格納されている。ＣＰＵ１２６がこれらのコンピュータプログラムに従って動作することにより、クラスタ決定部１２１、予測方式切替部１２２、価格予測部１２３を実現する。
【００４７】
クラスタ決定部１２１は、外部情報配信端末３０より取得した外部情報１１１Ａから、予測対象日における外部情報を取得し、取得した外部情報を用いて決定木作成部１０２が作成した決定木を探索し、予測対象日における卸電力価格の時系列情報に対するクラスタ番号を決定するプログラムである。
【００４８】
予測方式切替部１２２は、クラスタ決定部１２１が決定したクラスタ番号を用いて、予測方式切替情報作成部１０６が作成した予測方式切替情報１０７Ａに基づいて予測対象日における卸電力価格の時系列情報を予測するための予測方式を決定するプログラムである。
【００４９】
価格予測部１２３は、予測方式切替部１２２が決定した予測方式を用いて、予測対象日における卸電力価格の時系列情報を予測するプログラムである。
【００５０】
また、記憶装置１２００には、価格予測情報記憶部１２４などのデータベースが格納されている。価格予測情報記憶部１２４には、価格予測情報１２４Ａが保持される。
【００５１】
なお、価格情報管理装置１０、外部情報管理装置１１、価格情報予測装置１２の何れか複数の装置の機能が一つの装置で実現されてもよい。例えば、情報入出力部１００、価格分類部１０１、決定木作成部１０２、予測方式切替情報作成部１０６、情報入出力部１２０、クラスタ決定部１２１、予測方式切替部１２２、価格予測部１２３が、一つのコンピュータで実現されてもよい。また、記憶装置１０００、１１００、１２００の何れか複数の装置が一つの装置で実現されてもよい。情報入出力部１００、情報入出力部１２０の夫々は、ローカルの装置内の記憶装置にアクセスしてもよいし、外部の装置内の記憶装置にアクセスしてもよい。
【００５２】
（３）各構成の詳細
【００５３】
図４は、価格予測情報１２４Ａを示す。
【００５４】
価格予測情報１２４Ａは、価格予測部１２３によって作成される情報であり、将来の予測対象日に対して算出された卸電力価格の予測値である価格予測値が格納される。
【００５５】
具体的に価格予測情報１２４Ａは、予測対象日毎のエントリを有する。一つの予測対象日に対応するエントリは、予測対象日欄１２４Ａ１、価格予測値欄１２４Ａ２を含む。
【００５６】
予測対象日欄１２４Ａ１には、当該予測対象日の日付が格納される。
【００５７】
価格予測値欄１２４Ａ２には、当該予測対象日における価格予測値の時系列情報である時系列価格予測値（時系列予測値）が格納される。時系列価格予測値は、予め定められた複数の時間帯（ピリオド）の夫々における価格予測値を含む。価格予測値は、単位電力量当たりの価格を示す。
【００５８】
従って、この図の例において、予測対象日「２０１４年８月１日」における時系列価格予測値は、ピリオド１で「３５．２５£／ＭＷｈ」、ピリオド２で「３７．９４£／ＭＷｈ」、・・・、ピリオド４８で「３８．５６£／ＭＷｈ」となることが示されている。ここで、ピリオドとは、電力商品の受渡し時刻を表すインデックスで、受渡しが３０分単位の電力商品の場合、０：００−０：３０をピリオド１、０：３０−１：００をピリオド２、・・・、２３：００−２４：００をピリオド４８としている。ピリオドの時間長は、例えば卸電力市場により定められており、他の時間長であってもよい。
【００５９】
図５は、価格情報１０３Ａを示す。
【００６０】
価格情報１０３Ａは、価格情報配信端末２０より取得される情報であり、過去の観測日に観測された卸電力価格の実績値である価格実績値が格納される。
【００６１】
具体的に価格情報１０３Ａは、観測日毎のエントリを有する。一つの観測日に対応するエントリは、観測日欄１０３Ａ１、価格実績値欄１０３Ａ２を含む。
【００６２】
観測日欄１０３Ａ１には、当該観測日の日付が格納される。
【００６３】
価格実績値欄１０３Ａ２には、当該観測日における価格実績値の時系列情報である時系列価格実績値（時系列実績値）が格納される。時系列価格実績値は、予め定められた複数の時間帯の夫々における価格実績値を含む。
【００６４】
従って、この図の例において、観測日「２０１２年１月１日」の時系列価格実績値は、ピリオド１で「４５．４６£／ＭＷｈ」、ピリオド２で「４７．１９£／ＭＷｈ」、・・・、ピリオド４８で「３５．６９£／ＭＷｈ」となることが示されている。
【００６５】
図６は、価格分類情報１０４Ａを示す。
【００６６】
価格分類情報１０４Ａは、価格分類部１０１によって作成される情報であり、過去の観測日の時系列価格実績値に対応するクラスタ番号が格納される。各観測日の時系列価格実績値は、その特徴により複数のクラスタの何れかに分類される。クラスタ番号は、複数のクラスタの何れか一つを示す識別子である。
【００６７】
具体的に価格分類情報１０４Ａは、観測日毎のエントリを有する。一つの観測日に対応するエントリは、観測日欄１０４Ａ１、クラスタ番号欄１０４Ａ２を含む。
【００６８】
観測日欄１０４Ａ１には、当該観測日の日付が格納される。
【００６９】
クラスタ番号欄１０４Ａ２には、当該観測日の時系列価格実績値に対応するクラスタ番号が格納される。
【００７０】
従って、この図の例において、観測日「２０１２年１月１日」のクラスタ番号は「４」となることが示されている。
【００７１】
図７は、予測方式切替情報１０７Ａを示す。
【００７２】
予測方式切替情報１０７Ａは、予測方式切替情報作成部１０６によって作成される情報であり、クラスタ番号に対応する予測方式が格納される。
【００７３】
具体的に予測方式切替情報１０７Ａは、クラスタ番号毎のエントリを有する。一つのクラスタ番号に対応するエントリは、クラスタ番号欄１０７Ａ１、予測方式欄１０７Ａ２を含む。
【００７４】
クラスタ番号欄１０７Ａ１には、クラスタ番号が格納される。
【００７５】
予測方式欄１０７Ａ２には、当該クラスタ番号に対応する予測方式が格納される。
【００７６】
従って、この図の例において、クラスタ番号「１」の予測方式は「Ｂ」となることが示されている。
【００７７】
図８は、外部情報１１１Ａを示す。
【００７８】
外部情報１１１Ａは、外部情報配信端末３０より取得される情報であり、過去に観測された外部情報の実績値である外部情報実績値と、将来の外部情報の予測値である外部情報予測値とが格納される。
【００７９】
具体的に外部情報１１１Ａは、観測日毎のエントリを有する。ここでの観測日は、過去の観測日と将来の観測日を含む。一つの観測日に対応するエントリは、観測日欄１１１Ａ１、外部情報値欄１１１Ａ２を含む。
【００８０】
観測日欄１１１Ａ１には、当該観測日の日付が格納される。
【００８１】
外部情報値欄１１１Ａ２には、当該観測日に対応する外部情報の実績値及び予測値が格納される。外部情報が複数の属性を含む場合、外部情報値欄１１１Ａ２には、複数の属性の夫々に対し、当該観測日に対応する実績値及び予測値が格納される。属性は、季節、平均気温、日没時刻等である。なお、季節の区切り方は、国ごとに異なってもよい。例えば、日本の場合は、３月〜５月を「春」、６月〜８月を「夏」、９月〜１１月を「秋」、１２月〜２月を「冬」とし、英国の場合は、４月〜６月を「春」、７月〜９月を「夏」、１０月〜１２月を「秋」、１月〜３月を「冬」としてもよい。また、季節は、月ではなく、暦や気候条件（平均気温、平均日射量、晴や雨などの発生頻度）などに基づいて区切ってもよい。
【００８２】
従って、この図の例において、観測日「２０１２年１月１日」の季節は「冬」、平均気温は「１０℃」、日没時刻は「１６：０３」となることが示されている。
【００８３】
図９は、決定木情報１０５Ａの概念図を示す。
【００８４】
決定木情報１０５Ａは、決定木作成部１０２によって作成される情報であり、外部情報からクラスタ番号を決定するための決定木を示す。
【００８５】
具体的に決定木情報１０５Ａは、ノードラベル欄１０５Ａ１、パスラベル欄１０５Ａ２、クラスタ番号欄１０５Ａ３を含む。
【００８６】
ノードラベル欄１０５Ａ１には、属性の名称が格納される。
【００８７】
パスラベル欄１０５Ａ２には、当該属性の値が格納される。
【００８８】
クラスタ番号欄１０５Ａ３には、クラスタ番号が格納される。
【００８９】
従って、この図の例において、ノードラベル「季節」に対応するパスは「春・秋」「夏」「冬」となることが示されている。
【００９０】
（４）処理フロー
【００９１】
卸電力価格予測システム６における処理手順を示す。
【００９２】
価格情報予測装置１２は、予測対象日毎に、クラスタ決定部１２１、予測方式切替部１２２、価格予測部１２３の動作を実行する。
【００９３】
＜価格分類部１０１＞
【００９４】
価格分類部１０１では、過去に観測された卸電力価格の時系列情報をその概形に応じて分類し、各観測日における卸電力価格の時系列情報のクラスタ番号を計算する。
【００９５】
図１１は、価格分類部１０１の動作を示す。
【００９６】
まず、ステップＳ１０１１にて価格分類部１０１は、価格情報１０３Ａから、過去の分類対象期間内の観測日の時系列価格実績値を取得する。分類対象期間は、予め定められた参照時間長だけ過去の観測日から最新の観測日までの期間である。参照時間長は例えば２年である。次に、ステップＳ１０１２にて価格分類部１０１は、ステップＳ１０１１で取得した時系列価格実績値から、クラスタリングに用いる特徴量を抽出する。例えば、価格分類部１０１は、時系列価格実績値をフーリエ変換することにより周波数解析し、得られるフーリエ係数を特徴量として用いても良い。なお、価格分類部１０１は、特徴量に対応するフィルタ等、他の方法を用いて、時系列価格実績値から特徴量を算出してもよい。
【００９７】
図１２は、価格分類部１０１により抽出された特徴量を示す。
【００９８】
この図の例において、価格分類部１０１は、図５の価格情報１０３Ａの例をフーリエ変換することにより得られるフーリエ係数を特徴量として抽出している。ここでは、価格分類部１０１は、ピリオドの時間長により定まる周波数１〜周波数２５のフーリエ係数のうち、予め定められた周波数１〜周波数３のフーリエ係数を特徴量として抽出している。
【００９９】
次に、価格分類部１０１は、複数のクラスタ数候補の夫々を順次選択してステップＳ１０１３からステップＳ１０１６を繰り返す。クラスタ数候補は、予め設定されたクラスタ数の候補である。次に、ステップＳ１０１４にて価格分類部１０１は、ステップＳ１０１２で抽出した特徴量を、選択されたクラスタ数候補のクラスタに分類し、各観測日のクラスタ番号を計算する。ここで価格分類部１０１は、特徴量の分類に、Ｋ−ｍｅａｎｓ法や最短距離法などの既存のクラスタリング手法を用いることができる。
【０１００】
図１３は、価格分類部１０１により分類されたクラスタを示す。
【０１０１】
この図の例は、前述の特徴量を軸とする空間に、観測日毎の特徴量で表される点をプロットし、観測日をクラスタに分類した結果を示す。ここでのクラスタ数は６であり、価格分類部１０１は、図１２に示す特徴量（周波数１〜３）を６つのクラスタに分類しており、図６に示すように観測日毎の時系列価格実績値を１〜６のクラスタ番号の何れかに割り振る。次に、ステップＳ１０１５にて価格分類部１０１は、ステップＳ１０１４で得られた価格分類情報１０４Ａをもとに、分類の妥当性を表す妥当性評価値を計算する。例えば、価格分類部１０１は、ＡＩＣ（赤池情報量基準）やＢＩＣ（ベイズ情報量基準）などの評価指標を妥当性評価値として用いる。
【０１０２】
全てのクラスタ数候補に対してステップＳ１０１３からステップＳ１０１６が繰り返された後、ステップＳ１０１７にて価格分類部１０１は、クラスタ数候補毎にステップＳ１０１５で計算した妥当性評価値を比較し、複数のクラスタ数候補の中から、最良の妥当性評価値に対応するクラスタ数候補を最適クラスタ数として選択する。例えば、妥当性評価値がＡＩＣであり、クラスタ数候補が２の時のＡＩＣが「１２０００」、クラスタ数候補が４の時のＡＩＣが「１３０００」、クラスタ数候補が６の時のＡＩＣが「１１０００」、クラスタ数候補が８の時のＡＩＣが「１２０００」、クラスタ数候補が１０の時のＡＩＣが「１３０００」である時、クラスタ数候補が６の時のＡＩＣが最小となるため、価格分類部１０１は、最適クラスタ数として６を選択する。これにより、価格分類部１０１は、Ｓ１０１４で最適クラスタ数を用いて算出された観測日毎のクラスタ番号を、価格分類情報１０４Ａとして価格分類情報記憶部１０４へ保存する。なお、価格分類部１０１は、複数のクラスタ数候補を用いることなく、予め設定された最適クラスタ数を用いて価格分類情報１０４Ａを作成してもよい。
【０１０３】
以上に述べたように、例えば、価格分類部１０１が、観測日毎の時系列価格実績値の周波数成分を特徴量として算出することにより、特徴量を用いて複数の観測日を複数のクラスタに分類することができる。また、価格分類部１０１が、複数のクラスタ数候補の夫々に対して妥当性評価値を算出することにより、複数のクラスタ数候補の中から最適クラスタ数を選択することができる。
【０１０４】
＜決定木作成部１０２＞
【０１０５】
決定木作成部１０２は、観測日の外部情報１１１Ａに基づき、当該観測日のクラスタ番号を特定するための決定木を作成する。まず、決定木作成部１０２は、外部情報１１１Ａから、分類対象期間内の外部情報実績値を取得する。次に、決定木作成部１０２は、分類対象期間内の各観測日に対応する、外部情報実績値及び価格分類情報１０４Ａを用いて、予測対象日の外部情報予測値から予測対象日のクラスタ番号を特定するための決定木を作成し、決定木情報１０５Ａとして決定木情報記憶部１０５へ保存する。ここで決定木作成部１０２は、決定木の作成に、ＩＤ３やＣ４．５などの既存の機械学習手法を用いることができる。図９は、外部情報１１１Ａ内の属性である「季節」「平均気温」「日没時刻」と、価格分類情報１０４Ａとに基づいて作成された決定木の一例である。
【０１０６】
＜予測方式切替情報作成部１０６＞
【０１０７】
予測方式切替情報作成部１０６では、クラスタ番号から予測方式を決定するための切替情報を作成する。
【０１０８】
図１４は、予測方式切替情報作成部１０６の動作を示す。
【０１０９】
まず、予測方式切替情報作成部１０６は、複数のクラスタ番号の夫々を順次選択し、ステップＳ１２２１からＳ１２２８を繰り返す。
【０１１０】
次に、予測方式切替情報作成部１０６は、複数の予測方式の夫々を順次選択し、ステップＳ１２２２からステップＳ１２２６を繰り返す。複数の予測方式は、予め設定された予測方式の候補である。本実施形態では、予測方式切替情報作成部１０６は、複数の予測方式として、時系列分析に基づく予測方式Ａ、類似データに基づく予測方式Ｂ、重回帰モデルを用いる予測方式Ｃ、相関分析に基づく予測方式Ｄを用いる。
【０１１１】
まず、ステップＳ１２２３にて予測方式切替情報作成部１０６は、価格分類情報１０４Ａを参照し、過去の分類対象期間内の観測日の中から、選択されたクラスタ番号に対応する複数の観測日を推定対象日として特定する。更に価格情報１０３Ａから、推定対象日の時系列価格実績値を取得する。例えば、選択されたクラスタ番号が「３」である時は、予測方式切替情報作成部１０６は、価格分類情報１０４Ａにて推定参照期間内でクラスタ番号が「３」である観測日を、複数の推定対象日として特定する。更に予測方式切替情報作成部１０６は、複数の推定対象日の時系列価格実績値を価格情報１０３Ａから取得する。
【０１１２】
次に、ステップＳ１２２４にて予測方式切替情報作成部１０６は、選択された予測方式を用いて、複数の推定対象日の夫々の卸電力価格の時系列情報の推定値を計算し、得られる複数の推定対象日の時系列情報をピリオド毎に平均化し、得られる１日分の時系列情報の推定値を時系列価格推定値（時系列推定値）とする。
【０１１３】
ここで、選択された予測方式が予測方式Ａである場合、予測方式切替情報作成部１０６は、図１５に示す価格予測処理（処理の詳細は後述）に従って時系列価格推定値を計算する。選択された予測方式が予測方式Ｂである場合、予測方式切替情報作成部１０６は、図１６に示す価格予測処理（処理の詳細は後述）に従って時系列価格推定値を計算する。選択された予測方式が予測方式Ｃである場合、予測方式切替情報作成部１０６は、図１７に示す価格予測処理（処理の詳細は後述）に従って時系列価格推定値を計算する。選択された予測方式が予測方式Ｄである場合、予測方式切替情報作成部１０６は、図１８に示す価格予測処理（処理の詳細は後述）に従って時系列価格推定値を計算する。
【０１１４】
次に、ステップＳ１２２５にて予測方式切替情報作成部１０６は、ステップＳ１２２３で取得した時系列価格実績値と、ステップＳ１２２４で計算した時系列価格推定値を用いて、選択された予測方式の予測精度を表す予測精度評価値を計算する。予測精度評価値としては例えば、平均絶対誤差率や平均二乗誤差など、推定対象日の時系列価格実績値に対する推定対象日の時系列価格推定値の誤差の大きさを示す誤差評価値が用いられる。
【０１１５】
全ての予測方式に対してステップＳ１２２２からステップＳ１２２６を繰り返された後、最後に、ステップＳ１２２７にて予測方式切替情報作成部１０６は、複数の予測方式の中から、最も良い予測精度評価値に対応する予測方式を、最適予測方式として選択する。例えば、クラスタ番号「３」に対する最適予測方式を決定する時、予測精度評価値が平均絶対誤差率であり、予測方式Ａにより得られた平均絶対誤差率が１５％、予測方式Ｂにより得られた平均絶対誤差率が１２％、予測方式Ｃにより得られた平均絶対誤差率が１８％、予測方式Ｄにより得られた平均絶対誤差率が１６％であるとすると、予測方式切替情報作成部１０６は、平均絶対誤差率が最小となる予測方式Ｂを、クラスタ番号「３」に対する最適予測方式として選択する。これにより、予測方式切替情報作成部１０６は、クラスタごとに、複数の予測方式の中から誤差が最も小さい予測方式を最適予測方式として選択することができる。
【０１１６】
以上の予測方式切替情報作成部１０６は、推定対象日の時系列価格実績値に対する時系列価格推定値の誤差の大きさを算出することにより、対象クラスタに対する予測精度が最も高い予測方式を選択することができる。
【０１１７】
＜クラスタ決定部１２１＞
【０１１８】
例えば、価格情報管理装置１０の動作に応じて価格情報予測装置１２が動作する。クラスタ決定部１２１は、予測対象日の外部情報１１１Ａに基づいて、予測対象日のクラスタ番号を計算する。まず、クラスタ決定部１２１は、外部情報１１１Ａから、予測対象日の外部情報予測値を取得する。この時、クラスタ決定部１２１は、外部情報１１１Ａのうち、決定木情報１０５Ａのノードラベル欄に存在する属性の予測値を取得する。次に、クラスタ決定部１２１は、決定木情報１０５Ａを用いて、取得した予測対象日の外部情報予測値に対応するクラスタを対象クラスタとして決定し、対象クラスタを示すクラスタ番号を対象クラスタ番号として決定する。
【０１１９】
例として、クラスタ決定部１２１が、２０１４年８月１日を予測対象日として設定し、図８で示した外部情報の例と図９で示した決定木の例を用いて、対象クラスタ番号を決定する例について説明する。まず、図９に示される決定木の最初のノードラベルが「季節」で、２０１４年８月１日の「季節」が「夏」であるため、クラスタ決定部１２１は、「夏」のパスを選択する。次に、「夏」のパスが選択された後の、決定木の２番目のノードラベルが「平均気温」となり、２０１４年８月１日の「平均気温」が「２８℃」であるため、クラスタ決定部１２１は、「２０℃以上」のパスを選択する。その結果、クラスタ決定部１２１は、対象クラスタ番号を「３」と決定する。
【０１２０】
このようにクラスタ決定部１２１が決定木情報１０５Ａを用いることにより、予測対象日の外部情報予測値から対象クラスタを選択することができる。
【０１２１】
＜予測方式切替部１２２＞
【０１２２】
予測方式切替部１２２では、予測対象日の時系列価格予測値を計算するための最適予測方式を決定する。予測方式切替部１２２は、予測方式切替情報１０７Ａを用いて、予測対象日のクラスタ番号に対応する最適予測方式を決定する。
【０１２３】
例として、クラスタ決定部１２１において予測対象日のクラスタ番号が「３」と決定されたとすると、図７で示した予測方式切替情報の例を用いることにより、最適予測方式は「Ｄ」と決定される。
【０１２４】
＜価格予測部１２３＞
【０１２５】
価格予測部１２３では、予測方式切替部１２２で決定した最適予測方式を用いて価格予測処理を行うことにより、予測対象日の時系列価格予測値を計算する。
【０１２６】
以下、予測方式Ａ〜予測方式Ｄの価格予測処理を、図１５〜図１８を用いて夫々説明する。
【０１２７】
＜時系列分析に基づく予測方式Ａ＞
【０１２８】
図１５は、予測方式Ａの価格予測処理を示す。
【０１２９】
まず、ステップＳ１２５１にて価格予測部１２３は、予測参照期間内の複数の観測日を複数の参照観測日として特定し、複数の参照観測日の時系列価格実績値を価格情報１０３Ａから取得する。予測参照期間は、予測対象日に対して参照時間長だけ過去の観測日から予測対象日の直前の観測日までの期間である。次に、ステップＳ１２５２にて、ステップＳ１２５１で取得した卸電力価格の時系列情報を、周期的に現れる変動である周期成分と、ランダムに現れる変動を示すランダム成分とに分解する。ここで、周期成分は、１日周期や１年周期などの一定周期で繰り返される卸電力価格の変動を表す。例えば、卸電力価格の時系列情報における１日周期の周期成分は、夕方にピークが発生する。また、ランダム成分は、卸電力価格の時系列情報から周期成分を減算した残りの変動を表す。
【０１３０】
例えば、ステップＳ１２５２にて価格予測部１２３は、複数の参照観測日の時系列価格実績値に対して、１日の長さの移動平均を行うことにより移動平均値を計算し、複数の参照観測日の時系列価格実績値から移動平均値を減ずることにより差分値を計算し、得られる複数の参照観測日の差分値をピリオド毎に平均化し、得られる１日分の時系列情報を周期成分とする。更に価格予測部１２３は、複数の参照観測日の時系列価格実績値から周期成分を減算することにより、ランダム成分を計算する。
【０１３１】
次に、ステップＳ１２５３にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２５２で計算した周期成分を用いて、周期成分のモデルを同定する。例えば、価格予測部１２３は、ステップＳ１２５２で計算した周期成分に含まれる各周波数成分に対応するフーリエ係数を計算することにより、周期成分のモデルを同定できる。次に、ステップＳ１２５４にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２５３で同定した周期成分のモデルを用いて、予測対象日の周期成分の時系列情報の予測値を計算する。
【０１３２】
次に、ステップＳ１２５５にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２５２で計算したランダム成分のモデルを同定する。ランダム成分は、ＡＲ（autoregressive）モデルやＡＲＭＡ（autoregressive moving average）モデルなどの回帰モデルにより表される。例えば、あるピリオドの卸電力価格が、１つ前のピリオド、２つ前のピリオド、３つ前のピリオドの卸電力価格によって説明されるＡＲモデルで表される時、価格予測部１２３は、最小二乗法などを用いて、１つ前のピリオド、２つ前のピリオド、３つ前のピリオドの卸電力価格に対する重み係数を計算することによりランダム成分のモデルを同定できる。次に、ステップＳ１２５６にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２５５で同定したランダム成分のモデルを用いて、予測対象日のランダム成分の時系列情報の予測値を計算する。最後に、ステップＳ１２５７にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２５４で計算した周期成分の時系列情報の予測値に、ステップＳ１２５６で計算したランダム成分の時系列情報の予測値をピリオド毎に加算することにより、予測対象日の時系列価格予測値を計算する。
【０１３３】
以上の予測方式Ａによれば、価格予測部１２３は、時系列価格実績値を周期成分とランダム成分に分け、それらを互いに異なる方式でモデル化することにより、予測の精度を向上させることができる。
【０１３４】
＜類似データに基づく予測方式Ｂ＞
【０１３５】
図１６は、予測方式Ｂの価格予測処理を示す。
【０１３６】
まず、ステップＳ１２６１にて価格予測部１２３は、価格分類情報１０４Ａ内の観測日から、予測参照期間内で対象クラスタ番号に対応する複数の観測日を複数の参照観測日として特定する。次に、ステップＳ１２６２にて価格予測部１２３は、外部情報１１１Ａを参照して、予測参照期間内の外部情報実績値と、予測対象日の外部情報予測値を取得する。次に、ステップＳ１２６３にて価格予測部１２３は、複数の参照観測日の中から、外部情報実績値が予測対象日の外部情報予測値に類似する観測日を選択し、選択された観測日の時系列価格実績値を価格情報１０３Ａから取得して類似データとする。例えば、価格予測部１２３は、属性として気温を用い、予測対象日の外部情報予測値（予報値）の気温と、複数の参照観測日の夫々の外部情報実績値の気温との間のユークリッド距離を計算し、複数の参照観測日の中から、ユークリッド距離が小さい順に所定数の観測日を選択し、選択された所定数の観測日の時系列価格実績値を所定数の類似データとして選択する。ここで価格予測部１２３は、複数の参照観測日の中から最小のユークリッド距離に対応する一つの観測日を選択してもよい。
【０１３７】
最後に、ステップＳ１２６４にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２６３で抽出した類似データを用いて、予測対象日の時系列価格予測値を計算する。例えば、価格予測部１２３は、選択された所定数の観測日に対応する所定数の類似データをピリオド毎に平均化することにより、得られる１日分の時系列情報を予測対象日の時系列価格予測値としても良い。
【０１３８】
以上の予測方式Ｂによれば、価格予測部１２３は、予測参照期間内で予測対象日と同一クラスタに属する観測日の中から、予測対象日に類似する外部情報を選択することにより、予測参照期間の全ての観測日の中から、予測対象日に類似する外部情報を選択する場合に比べて、類似データの精度を向上させることができる。
【０１３９】
＜重回帰モデルを用いた予測方式Ｃ＞
【０１４０】
図１７は、予測方式Ｃの価格予測処理を示す。
【０１４１】
まず、ステップＳ１２７１にて価格予測部１２３は、価格分類情報１０４Ａから、予測参照期間内で対象クラスタ番号に対応する複数の観測日を複数の参照観測日として特定し、複数の参照観測日の時系列価格実績値を価格情報１０３Ａから取得する。次に、ステップＳ１２７２にて価格予測部１２３は、複数の参照観測日の外部情報を外部情報１１１Ａから取得する。次に、ステップＳ１２７３にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２７１で取得した時系列価格実績値と、ステップＳ１２７２で取得した外部情報実績値を用いて、重回帰モデルの係数を推定する。重回帰モデルの係数は、卸電力価格を説明する複数の属性にそれぞれ対応する複数の重み係数である。ここで価格予測部１２３は、最小二乗法などを用いることにより重み係数を推定できる。最後に、ステップＳ１２７４にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２７３で計算した重回帰モデルの係数と、予測対象日における外部情報予測値を用いて、予測対象日の時系列価格予測値を計算する。例えば、価格予測部１２３は、予測対象日における外部情報予測値の中の複数の属性に複数の重み係数を夫々乗じて、それらの乗算結果を加算することにより、予測対象日の時系列価格予測値を計算する。
【０１４２】
以上の予測方式Ｃによれば、価格予測部１２３は、予測参照期間の中から予測対象日と同一クラスタに属する観測日の時系列価格実績値に基づいて重回帰モデルを生成することにより、予測参照期間の全ての観測日の時系列価格実績値に基づいて重回帰モデルを生成する場合に比べて、重回帰モデルの精度を向上させることができる。
【０１４３】
＜相関分析に基づく予測方式Ｄ＞
【０１４４】
図１８は、予測方式Ｄの価格予測処理を示す。
【０１４５】
まず、ステップＳ１２８１にて価格予測部１２３は、予測参照期間内の複数の観測日を複数の参照観測日として特定し、複数の参照観測日の時系列価格実績値を価格情報１０３Ａから取得する。次に、ステップＳ１２８３にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２８１で取得した時系列価格実績値をもとに、観測日毎に卸電力価格が１日の中で最大となる時刻を価格ピーク時刻として抽出する。
【０１４６】
次に、価格予測部１２３は、外部情報１１１Ａの中の複数の属性の夫々を順次選択し、ステップＳ１２８４からステップＳ１２８７を繰り返す。次に、ステップＳ１２８５にて価格予測部１２３は、複数の参照観測日の選択された属性の実績値を外部情報１１１Ａから取得する。ステップＳ１２８６にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２８２で取得した属性の実績値と、ステップＳ１２８３で抽出した価格ピーク時刻との間の相関係数を計算する。
【０１４７】
全ての属性に対してステップＳ１２８４からステップＳ１２８７が繰り返された後、ステップＳ１２８８にて価格予測部１２３は、複数の属性の中から、卸電力価格を高騰させる要因となる影響属性を選択する。例えば、価格予測部１２３は、相関係数閾値以上となる相関係数に対応する属性を影響属性として選択する。属性は、１日の最高気温を記録した時刻である最高気温観測時刻、夕方のラッシュのピーク時刻、企業のランチタイムの平均時刻等であってもよい。例えば、属性が「最高気温観測時刻」と「日没時刻」であり、最高気温観測時刻と価格ピーク時刻の間の相関係数が０．３で、日没時刻と価格ピーク時刻の間の相関係数が０．７で、相関係数閾値が０．６である場合、価格予測部１２３は、日没時刻を影響属性として選択する。
【０１４８】
次に、ステップＳ１２８９にて価格予測部１２３は、影響属性の実績値を用いて予測参照期間内の複数の観測日を複数のグループに分類し、影響属性の予測値を用いて予測対象日を複数のグループの何れかに分類する。例えば、価格予測部１２３は、日没時刻を所定の時間帯に分類することにより、日没時刻が１８：００−１８：１５となる観測日をグループ１、日没時刻が１８：１５−１８：３０となる観測日をグループ２に分類する。
【０１４９】
最後に、ステップＳ１２９０にて価格予測部１２３は、ステップＳ１２８５で予測対象日と同じグループに分類された観測日を選択し、選択された観測日の時系列価格実績値を用いて、予測対象日の時系列価格予測値を計算する。例えば、価格予測部１２３は、選択された複数の観測日に夫々対応する複数の時系列価格実績値をピリオド毎に平均化することにより、得られる１日分の時系列情報を予測対象日の時系列価格予測値としても良い。
【０１５０】
以上の予測方式Ｄによれば、価格ピーク時刻が時系列価格予測値に対して大きな影響を与えるため、価格ピーク時刻を用いることにより、時系列価格予測値の予測精度を向上させることができる。また、複数の属性の中から相関係数を用いて影響属性を選択することにより、価格ピーク時刻に影響を与えるイベントを検出することができる。
【０１５１】
以上の予測方式Ａ〜Ｄは、価格予測部１２３に用いられる他、ステップＳ１２２３にて予測方式切替部１２２により用いられる。この場合、予測対象日の代わりに推定対象日を用いる。即ち、予測参照期間は、推定対象日に対して参照時間長だけ過去の観測日から推定対象日の直前の観測日までの期間になる。
【０１５２】
なお、本実施形態における卸電力価格予測システム６は、価格分類部１０１により価格分類情報１０４Ａを作成し、決定木作成部１０２により決定木情報１０５Ａを作成したが、これに限らず、予め作成された価格分類情報と決定木情報が、それぞれ価格分類情報記憶部１０４と決定木情報記憶部１０５に保持され、価格情報予測装置１２がこれらの情報を用いて予測を行っても良い。
【０１５３】
また、価格情報予測装置１２が、一日間隔で予測対象日を設定して予測し、価格情報管理装置１０は、それと異なる間隔で決定木情報１０５Ａを生成してもよい。例えば、価格情報管理装置１０は、外部情報実績値や時系列価格実績値等を監視することにより、特定のイベントが発生したか否かを判定し、特定のイベントが発生したと判定された場合、価格分類部１０１及び決定木作成部１０２の処理を実行することにより、決定木情報１０５Ａを更新してもよい。特定のイベントは、価格情報管理装置１０の管理者からの指示であってもよい。また、属性が株式指標等である場合、特定のイベントは一日の属性の変化量の大きさが予め定められた変化量閾値を上回ること等であってもよい。また、価格情報管理装置１０は、定期的に価格分類部１０１及び決定木作成部１０２の処理を実行することにより、決定木情報１０５Ａを更新してもよい。
【０１５４】
以上の価格情報予測装置１２によれば、クラスタ決定部１２１が、複数のクラスタの中から対象クラスタを選択し、予測方式切替部１２２が、対象クラスタに対応する最適な予測方式を選択することができる。これにより、予測対象日の卸電力価格の変動に近い過去の観測日選択することができる。また、卸電力価格の変動の支配要因が変化する場合の予測精度を向上させることができる。また、予測方式の少なくとも一つが、予測対象日より過去の推定参照期間内で対象クラスタに属する観測日の時系列価格実績値から、時系列価格予測値を推定することにより、対象クラスタ以外の観測日の時系列価格実績値を用いる場合に比べて、予測精度を向上させることができる。
【０１５５】
（５）他の実施形態
【０１５６】
予測方式切替部１２２は、特定の時系列価格実績値の分散が予め定められた分散閾値以上であるか否かを判定し、分散が分散閾値以上であると判定された場合、予測方式切替部１２２及び価格予測部１２３の処理を行わず、予測対象日の卸電力価格のボラティリティや、予測対象日の卸電力価格の推移方向等、予測対象日の卸電力価格の変動の傾向を示す変動パラメータを予測してもよい。例えば、予測方式切替部１２２は、対象クラスタに属する観測日の時系列価格実績値の分散が分散閾値以上であるか否かを判定してもよい。なお、分散の代わりに標準偏差等が用いられてもよい。これにより、卸電力価格の変動が不安定である場合、時系列価格予測値の予測精度が低くなることが予想されるため、予測方式切替部１２２は、価格予測値と異なる変動パラメータを算出することにより、予測対象日の卸電力価格の変動の参考となる情報を出力することができる。また、卸電力価格予測システム６は、時系列価格予測値に加え、変動パラメータを算出してもよい。また、卸電力価格予測システム６は、特定の時系列価格実績値の分散に基づいて、時系列価格予測値の信頼度（確度）を算出してもよい。また、価格予測部１２３は、予測対象日の時系列価格予測値の分散が分散閾値以上であると判定された場合、変動パラメータを算出してもよい。
【０１５７】
価格分類部１０１は、図１３のような特徴量の空間において、予測対象日のクラスタの中心に最も近い特徴量に対応する観測日を中心観測日として選択してもよい。この場合、情報入出力部１２０は、予測対象日のクラスタを示す情報として、中心観測日の時系列価格実績値の波形を、表示装置に表示させてもよい。また、情報入出力部１２０は、中心観測日の時系列価格実績値のボラティリティや推移方向等の統計処理の結果を、表示装置に表示させてもよい。これにより、卸電力価格予測システム６の管理者は、対象クラスタの特徴を知ることができる。また、情報入出力部１２０は、変動パラメータ、時系列価格予測値の信頼度等を表示装置に表示させてもよい。これにより、卸電力価格予測システム６の管理者は、卸電力価格の参考になる情報を知ることができる。また、情報入出力部１２０は、最適予測方式の名称等を表示装置に表示させてもよい。これにより、卸電力価格予測システム６の管理者は、卸電力価格の予測に用いられた予測方式を知ることができる。
【０１５８】
本発明の表現のための用語について説明する。記憶部として、記憶装置１０００、１１００、１２００等が用いられてもよい。算出部として、ＣＰＵ１２０１等が用いられてもよい。生成部として、ＣＰＵ１００１等が用いられてもよい。
【符号の説明】
【０１５９】
１…取引参加者システム  ２…取引市場運用者システム  ３…外部情報管理者システム  ４…電力取引システム  ５…ネットワーク  ６…卸電力価格予測システム  １０…価格情報管理装置  １１…外部情報管理装置  １２…価格情報予測装置  １３…情報入出力端末  ２０…価格情報配信端末  ３０…外部情報配信端末  １００…情報入出力部  １０１…価格分類部  １０２…決定木作成部  １０３…価格情報記憶部  １０４…価格分類情報記憶部  １０５…決定木情報記憶部  １０６…予測方式切替情報作成部  １０７…予測方式切替情報記憶部  １１０…情報入出力部  １１１…外部情報記憶部  １２０…情報入出力部  １２１…クラスタ決定部  １２２…予測方式切替部  １２３…価格予測部  １２４…価格予測情報記憶部
【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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【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年2月21日(2018.2.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象に関する属性と複数の予測方式との関係を示す予測方式切替情報を記憶する記憶部と、
前記予測方式切替情報に基づいて、前記複数の予測方式の中から特定予測方式を選択し、前記特定予測方式を用いて、前記予測対象の電力価格の情報を算出する算出部と、
を備える電力価格予測システム。
【請求項２】
前記予測対象に関する属性は、時間情報、又は、気候情報、又は、気象情報、又は、経済情報、又はイベントの属性である
請求項１に記載の電力価格予測システム。
【請求項３】
前記時間情報は、夜昼、月番号、時間帯、暦、季節、時刻、日没時刻の実測値もしくは予測値である
請求項２に記載の電力価格予測システム。
【請求項４】
前記記憶部は、前記予測対象の時間帯での前記属性の予測値もしくは実測値である属性予測値を記憶し、
前記予測方式切替情報は、前記属性予測値と予め定められた複数の予測方式との関係を示し、
前記算出部は、前記属性予測値と前記予測方式切替情報に基づいて、前記複数の予測方式の中から特定予測方式を選択し、前記特定予測方式を用いて、時系列の複数の時間帯についての時系列の卸電力価格を時系列予測値として算出する
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の電力価格予測システム。
【請求項５】
前記記憶部は、前記時系列の複数の時間帯が属する予測対象日より過去の複数の観測日の夫々に観測された時系列の卸電力価格である時系列実績値をさらに記憶し、
前記算出部は、前記特定予測方式を用いて、前記複数の観測日の時系列実績値から、前記複数の時間帯についての時系列の卸電力価格を時系列予測値として算出する
請求項４に記載の電力価格予測システム。
【請求項６】
前記算出部は、前記特定予測方式を表示装置に表示させる、
請求項１乃至５の何れか一項に記載の電力価格予測システム。