(57)【要約】【課題】イベントを考慮した未来の電力需要の予測の精度を改善すること。【解決手段】実施形態の電力需要予測装置において、イベント判断部は、電力需要に対するイベントの影響度を示すイベント影響度を所定の単位時間ごとに有しているイベント時系列データから、イベントの影響を考慮せずに算出された予測需要と当該予測需要で示された時間帯において実際に生じた電力需要である実績需要との差である需要変動量に基づいて、電力需要に影響を与えたイベント時系列データを抽出し、当該イベント時系列データと需要変動量とを対応付けて過去のイベント時系列データとして保存する。変動需要予測部は、類似する過去のイベント時系列データの需要変動量とイベント影響度を用いて、リアルタイムの需要変動量を予測し、当該需要変動量に通常需要を加算することで、イベントを考慮した需要予測結果を算出する。【選択図】図２
2018124727.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要に対するイベントの影響度を示すイベント影響度を所定の単位時間ごとに有しているイベント時系列データから、前記イベントの影響を考慮せずに算出された予測需要と当該予測需要で示された時間帯において実際に生じた電力需要である実績需要との差である需要変動量に基づいて、電力需要に影響を与えたイベント時系列データを抽出し、当該イベント時系列データと前記需要変動量とを対応付けて過去のイベント時系列データとして保存するイベント判断部と、
前記イベントの影響を考慮せずに予測対象エリアごとに通常需要を予測する通常需要予測部と、
電力需要に対するリアルタイムのイベントの影響度を示すイベント影響度を前記所定の単位時間ごとに有しているリアルタイムのイベント時系列データを取得または生成し、複数の前記過去のイベント時系列データから、当該リアルタイムのイベント時系列データに類似するものがあるかを判断する類似イベント判断部と、
類似する前記過去のイベント時系列データの需要変動量とイベント影響度を用いて、リアルタイムの需要変動量を予測し、当該需要変動量に前記通常需要を加算することで、前記イベントを考慮した需要予測結果を算出する変動需要予測部と、を備える電力需要予測装置。
【請求項２】
前記イベントに関するデータであるイベントデータを入力して、少なくとも、イベント名と前記イベントの発生時刻、終了時刻を含む前記イベントに関するプロパティとを有するイベントテーブルを生成するイベントテーブル生成部と、
前記イベントに関して、テレビ、ラジオ、インターネットのうちいずれか１つ以上から取得した情報に基づいて前記イベント影響度を算出し、前記イベントテーブルに前記イベントと対応付けて当該イベント影響度を追加してイベント影響度付きイベントテーブルを生成するイベント影響度算出部と、
前記イベント影響度付きイベントテーブルのイベント名およびプロパティのうちいずれか１つ以上に基づいて、イベント同士の類似度を判断し、互いに類似する複数のイベントの各々と対応付けられた前記イベント影響度に基づいて前記イベント影響度を所定の単位時間ごとに有している前記イベント時系列データを生成する類似度判断部と、を備える請求項１に記載の電力需要予測装置。
【請求項３】
前記イベント影響度は、前記イベントが発生することで行動に影響を受ける人の多さを示す指標である、請求項１に記載の電力需要予測装置。
【請求項４】
前記イベント判断部は、
前記イベント時系列データから、前記需要変動量に基づいて需要変動があったと判断される時間帯について、電力需要に影響を与えたイベントの前記イベント時系列データを抽出し、当該イベント時系列データと前記需要変動量とを対応付けて過去のイベント時系列データとして保存するイベントデータ抽出部を備える、請求項１に記載の電力需要予測装置。
【請求項５】
前記イベントデータ抽出部は、需要変動があったと判断される時間帯と前記イベントの発生時間帯の類似度、および、需要変動の波形と前記イベント時系列データのイベント影響度の変動の波形との類似度、の少なくともいずれかに基づいて、電力需要に影響を与えたイベントの前記イベント時系列データを抽出する、請求項４に記載の電力需要予測装置。
【請求項６】
前記類似イベント判断部は、複数の前記過去のイベント時系列データから、前記リアルタイムのイベント時系列データに類似するものがあるかを、需要変動があったと判断される時間帯と前記イベントの発生時間帯の類似度、および、需要変動の波形と前記イベント時系列データのイベント影響度の変動の波形との類似度、の少なくともいずれかに基づいて判断する、請求項１に記載の電力需要予測装置。
【請求項７】
前記イベントは、エリアごとに電力需要に関する影響の大きさが異なるイベントであり、
前記イベント判断部は、予測対象エリアとイベント発生エリアの間の所定の属性情報に基づいて、前記予測対象エリアに対する前記イベントによる電力需要に関する影響の大きさの指標値であるイベント距離を算出するイベント距離算出部を、さらに備え、
前記変動需要予測部は、前記イベント距離に応じてリアルタイムの需要変動量を予測する、請求項１に記載の電力需要予測装置。
【請求項８】
前記イベント距離算出部は、前記イベント距離を、エリア間のユークリッド距離、エリア間の移動人数、エリア面積、エリア内人口、エリア内年齢構成、エリア内契約需要家数、両エリアを含む鉄道・バスの定期券所持者数、過去のイベントによるエリア内需要変動量の少なくともいずれかを変数とする関数を用いて算出する、請求項７に記載の電力需要予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電力需要予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
２０１６年４月に電力の小売りが全面自由化されてから、多くの新電力会社が電力事業に参入している。新電力会社にとっては、未来の電力需要を、例えば、３０分単位等で、高精度で予測することが重要となる。
【０００３】
従来から、気象状況（気温、湿度、降水量等）の情報に基づいて電力需要を予測する技術はある。また、電力需要は、気象状況のほか、イベント（スポーツ大会、コンサート、花火大会、お盆、正月、災害等）にも影響を受ける。そこで、従来技術として、例えば、各需要家に入力してもらったイベントデータに基づいて電力需要を予測するものもある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１５７９８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、イベントを考慮した未来の電力需要の予測の精度に関して、さらなる改善が望まれている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の電力需要予測装置において、イベント判断部は、電力需要に対するイベントの影響度を示すイベント影響度を所定の単位時間ごとに有しているイベント時系列データから、イベントの影響を考慮せずに算出された予測需要と当該予測需要で示された時間帯において実際に生じた電力需要である実績需要との差である需要変動量に基づいて、電力需要に影響を与えたイベント時系列データを抽出し、当該イベント時系列データと需要変動量とを対応付けて過去のイベント時系列データとして保存する。通常需要予測部は、イベントの影響を考慮せずに予測対象エリアごとに通常需要を予測する。類似イベント判断部は、電力需要に対するリアルタイムのイベントの影響度を示すイベント影響度を所定の単位時間ごとに有しているリアルタイムのイベント時系列データを取得または生成し、複数の過去のイベント時系列データから、当該リアルタイムのイベント時系列データに類似するものがあるかを判断する。変動需要予測部は、類似する過去のイベント時系列データの需要変動量とイベント影響度を用いて、リアルタイムの需要変動量を予測し、当該需要変動量に通常需要を加算することで、イベントを考慮した需要予測結果を算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、第１実施形態の電力需要予測装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２】図２は、第１実施形態の電力需要予測装置の機能構成等を示す図である。
【図３】図３は、第１実施形態の電力需要予測装置のデータ整理部の機能構成を示す図である。
【図４】図４は、第１実施形態のイベントテーブルを示す図である。
【図５】図５は、第１実施形態のイベント影響度付きイベントテーブルを示す図である。
【図６】図６は、第１実施形態のイベント類似度テーブルを示す図である。
【図７】図７は、第１実施形態のイベント時系列データを示す図である。
【図８】図８は、第１実施形態の電力需要予測装置のイベント判断部の機能構成を示す図である。
【図９】図９は、第１実施形態において、需要変動量の経時的変化を示すグラフである。
【図１０】図１０は、第１実施形態において、需要変動量の経時的変化を示すグラフである。
【図１１】図１１は、第１実施形態の電力需要予測装置の需要予測部の機能構成を示す図である。
【図１２】図１２は、第１実施形態において、リアルタイムの需要変動量の経時的変化を示すグラフである。
【図１３】図１３（ａ）は、第１実施形態における過去のイベント時系列データを示す図である。図１３（ｂ）は、第１実施形態におけるリアルタイムのイベント時系列データを示す図である。
【図１４】図１４は、第１実施形態の電力需要予測装置による電力需要予測処理を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、第２実施形態のイベントテーブルを示す図である。
【図１６】図１６は、第２実施形態の電力需要予測装置のイベント判断部の機能構成を示す図である。
【図１７】図１７は、比較例の電力需要予測装置の機能構成等を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の電力需要予測装置の第１実施形態、第２実施形態について、図面を参照して説明する。それらの実施形態では、未来の電力需要を、一例として、１時間後以降について３０分単位で予測する場合について説明する。なお、以下において、電力需要を単に「需要」ともいう。また、リアルタイムとは、直近の数分間だけではなく、直近の数時間や数日間を含む場合もあるものとする。
【０００９】
また、イベントとは、電力需要に影響を与える出来事、催し物等を指す。イベントは、具体的には、例えば、スポーツ大会、コンサート、花火大会、正月の帰省、お盆の帰省、災害、道路渋滞、流行疾病等である。また、イベントデータとは、イベントに関する情報である。例えば、スポーツ大会のイベントデータは、開催（発生）の日時、場所、内容等の情報である。また、例えば、正月の帰省のイベントデータは、正月の期間の飛行機、新幹線、ホテル、飲食店等の予約状況の情報等である。また、イベントデータは、テレビ、ラジオ、インターネットにおけるＳＮＳ（Social  Network  Service）や各種Ｗｅｂサイト等から入手可能な情報であるものとする。
【００１０】
また、未来の電力需要を、需要家ごとではなく、エリアごとに、予測する。ここで、エリアとは、過去の需要データを収集したり、未来の需要を予測したりする場合に対象とするひとまとまりの複数の需要家を含む地域である。具体的には、エリアは、例えば、都道府県単位でもよいし、市区町村単位でもよいし、イベントが開催される場所からの距離で区切られた所定の単位でもよいが、これらに限定されない。また、エリアにおける需要家とは、全需要家に限定されず、特定の新電力会社と契約している需要家のみであってもよい。なお、未来の需要を予測する対象のエリアを「予測対象エリア」ともいう。
【００１１】
また、エリアごとに過去の需要データを収集する場合、次のような方法が考えられる。例えば、そのエリアにおける対象の需要家のすべてにスマートメータ（消費電力をデジタル計測し、計測結果を外部に送信する装置）とＨＥＭＳ（Home  Energy  Management  System）の少なくとも一方が設置されている場合は、それらからのデータを元に、３０分ごとの需要データとして集計すればよい。また、スマートメータとＨＥＭＳのいずれも設置されていない需要家があった場合は、それらが設置されている需要家のデータから統計的推測によりエリア全体の需要を推測し、３０分ごとの需要データとしてもよい。
【００１２】
ここで、理解を助けるために、まず、比較例（従来技術）の電力需要予測装置について説明する。図１７は、比較例の電力需要予測装置の機能構成等を示す図である。比較例の電力需要予測装置の需要予測部は、例えば、以下の式（１）によって、エリアごとに、イベントを考慮した需要予測を行っていた。
ｙ（ｔ）＝Σαｉ（ｔ）ｘｉ（ｔ）＋Ｃ  ・・・式（１）
【００１３】
ここで、ｔは、時刻を表す識別子である。ｙ（ｔ）は予測需要である。ｘｉ（ｔ）は、気象状況（気温、湿度、降水量等）である。αｉ（ｔ）は、係数であり、例えば、過去の気象状況と需要の関係に基づいて最小二乗法等により予め算出しておくことができる。Ｃは、過去の同様のイベント時に発生した需要変化量に基づく定数である。
【００１４】
この式（１）によれば、エリアごと（エリアＡ、エリアＢ、・・・）の需要データ、気象データと、イベントデータとを用いて、エリアごとに需要予測結果を得ることができる。つまり、イベントを考慮した需要予測を行うことができる。しかし、Ｃが定数であるので、同一のイベント内で、３０分単位の時間帯ごとに、イベントによる需要への影響を考慮することはできない。また、これから考慮する対象となるイベントによる需要への影響と同程度に需要に影響を与える過去のイベントがどれなのかを的確に決定できない場合もある。例えば、イベント名で決定しようとすると、実際には、イベント名が同じでも需要への影響度が異なったり、イベント名が異なっていても需要への影響度が同じであったりする場合があるからである。そこで、本実施形態の電力需要予測装置は、これらの点を改善すべく創出された。
【００１５】
（第１実施形態）
以下、第１実施形態の電力需要予測装置について説明する。なお、第１実施形態では、イベントとして、いくつかのエリアをまたいでも需要に対する影響度が同程度のイベントを想定する。そのようなイベントとして、所定の国際スポーツ大会（以下、単に「国際スポーツ大会」という。）と、お盆における帰省（以下、単に「帰省」という。）を例にとって説明する。
【００１６】
図１は、第１実施形態の電力需要予測装置１のハードウェア構成を示す図である。電力需要予測装置１は、エリアごとに未来の電力需要を予測するコンピュータ装置である。電力需要予測装置１は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であり、バス７で互いに接続されたＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２、メモリ３（記憶手段）、ハードディスク４（記憶手段）、ＧＵＩ（Graphical  User  Interface）５、および、インタフェース６を備える。
【００１７】
電力需要予測装置１における後述する各機能を実現するプログラムは、例えば、ハードディスク４上に格納され、実行時にメモリ３上へと展開された後、ＣＰＵ２によって手順に従って実行される。インタフェース６に対しては、イベントデータ、各種エリア需要データ、気象データが入力される。また、インタフェース６からは、各種エリア需要予測結果が出力される。
【００１８】
また、処理の途中で生成する各データ（中間データ）は、メモリ３上で管理してもよいし、ハードディスク４上に格納してもよい。また、これらの各データを、ＧＵＩ５を通じて運用者に可視化してもよい。
【００１９】
図２は、第１実施形態の電力需要予測装置１の機能構成等を示す図である。図２に示すように、電力需要予測装置１は、機能構成として、データ整理部１１と、イベント判断部１２と、需要予測部１３と、を備える。
【００２０】
上述したように、電力需要予測装置１には、イベントデータ、各種エリア需要データ（エリアＡ需要データ、エリアＢ需要データ）、気象データ（エリアＡ気象データ、エリアＢ気象データ）が入力される。また、電力需要予測装置１は、各種エリア需要予測結果（エリアＡ需要予測結果、エリアＢ需要予測結果）を算出する。また、電力需要予測装置１は、中間データとして、イベント時系列データ、各種エリア需要変動データ（エリアＡ需要変動データ、エリアＢ需要変動データ）等を生成、保持する。
【００２１】
以下、各種エリア需要予測結果を算出する手順を、データの説明と処理の説明を交えながら説明する。気象データは、エリアごとに気象状況の情報を収集したデータである。気象データは、例えば、エリア、日時、気温、湿度、降水量の各情報から構成される。なお、気象データは、過去のデータについては事実データであり、未来のデータについては予測データである。
【００２２】
各種エリア需要データは、例えば、上述のように、スマートメータ、ＨＥＭＳのデータを元に、３０分ごとの需要データとして集計される。イベントデータは、例えば、上述のように、テレビ、ラジオ、インターネットにおけるＳＮＳや各種Ｗｅｂサイト等から取得される（詳細は後述）。
【００２３】
ここで、電力需要予測装置１による処理の概要について説明する。電力需要予測装置１は、予測需要を、以下の式（２）によって算出する。
ｙ（ｔ）＝Σαｉ（ｔ）ｘｉ（ｔ）＋Σβｉ（ｔ）Ｅｉ（ｔ）  ・・・式（２）
【００２４】
ここで、ｔは、時刻を表す識別子である。ｙ（ｔ）は予測需要である。ｘｉ（ｔ）は、気象状況（気温、湿度、降水量等）である。αｉ（ｔ）は、係数であり、例えば、過去の気象状況と需要の関係に基づいて最小二乗法等により予め算出しておくことができる。Ｅｉ（ｔ）、は、イベント影響度（詳細は後述）である。βｉ（ｔ）は、係数であり、例えば、過去のイベントと需要の関係に基づいて最小二乗法等により予め算出しておくことができる。
【００２５】
この式（２）を用いた処理により、例えば、同一のイベント内で、３０分単位の時間帯ごとに、イベントによる需要への影響を考慮することができる。また、これから考慮する対象となるイベントによる需要への影響と同程度に需要に影響を与える過去のイベントを、的確に決定することができる。例えば、イベント名が同じでも需要への影響度が異なる過去のイベントを処理に使用しなかったり、イベント名が異なっていても需要への影響度が同じである過去のイベントを処理に使用したりすることができる。
【００２６】
以下、電力需要予測装置１の構成や処理の詳細について説明する。図３は、第１実施形態の電力需要予測装置１のデータ整理部１１の機能構成を示す図である。図３に示すように、データ整理部１１は、イベントテーブル生成部１１１、イベント影響度算出部１１２、および、類似度判断部１１３を備える。
【００２７】
イベントテーブル生成部１１１は、イベントに関するデータであるイベントデータを入力して、少なくとも、イベント名と、イベントの発生時刻、終了時刻を含むイベントに関するプロパティと、を有するイベントテーブルを生成する。図４は、第１実施形態のイベントテーブルを示す図である。イベントに関するプロパティとは、例えば、イベント発生時刻、イベント終了時刻、情報配信時刻、ハッシュタグ（＃○○○）、キーワード、情報発信者などである。
【００２８】
図３に戻って、イベント影響度算出部１１２は、イベントに関して、テレビ、ラジオ、インターネットのうちいずれか１つ以上から取得した情報に基づいてイベント影響度（詳細は後述）を算出し、イベントテーブルにイベントと対応付けて当該イベント影響度を追加してイベント影響度付きイベントテーブルを生成する。
【００２９】
図５は、第１実施形態のイベント影響度付きイベントテーブルを示す図である。ここで、イベント影響度とは、電力需要に対するイベントの影響度を示す。より具体的には、イベント影響度は、イベントが発生することで影響を受ける人の多さを示す指標である。イベント影響度は、例えば、イベントデータの投稿数、投稿者の影響度、投稿者の信頼度などから算出される。ここで、投稿者の影響度は、例えば、テレビやラジオであれば放送されるエリアの人口、視聴率などから算出され、ＳＮＳであればフォロワー数などから算出される。また、投稿者の信頼度は、その投稿者によって過去に提供された情報の信ぴょう性などから算出される。なお、イベント開催中、一定の値のイベント影響度を用いてもよい。
【００３０】
図３に戻って、類似度判断部１１３は、イベント影響度付きイベントテーブルのイベント名およびプロパティのうちいずれか１つ以上に基づいて、イベント同士の類似度を判断し、互いに類似する複数のイベントの各々と対応付けられたイベント影響度に基づいてイベント影響度を所定の単位時間ごとに有しているイベント時系列データを生成する。
【００３１】
なお、類似度は、例えば、イベント名やイベントが有するプロパティのうち、同一の名称や時刻が含まれている個数として算出される。また、各要素に重み付けをすることも可能である。
【００３２】
類似度判断部１１３は、例えば、イベント類似度テーブルを用いて、イベントの類似度を判断する。図６は、第１実施形態のイベント類似度テーブルを示す図である。図６のイベント類似度テーブルは、図５のイベント影響度付きイベントテーブルを用いて作成されたものである。ここでは、イベント名に２倍の重みを付けている。また、図７は、第１実施形態のイベント時系列データを示す図である。
【００３３】
例えば、図５において、イベントＡとイベントＣは、イベント名が「国際スポーツ大会」で同じであり、また、イベント名に２倍の重みが付けられているので、類似度が「２」となっている。そして、イベントＡとイベントＣが合成されて、図７（ａ）に示す国際スポーツ大会のイベント時系列データが作成される。
【００３４】
また、図５において、イベントＢとイベントＤは、イベント名が「帰省」を含んでいる点で共通しており、また、イベント名に２倍の重みが付けられているので、それによる類似度は「２」である。また、プロパティの「ハッシュタグ、キーワード」が「お盆」で同じなので、それによる類似度は「１」である。よって、イベントＢとイベントＤの類似度は、それらを合計して「３」となっている。そして、イベントＢとイベントＤが合成されて、図７（ｂ）に示す帰省のイベント時系列データが作成される。
【００３５】
このようにして、イベント名やイベントが有するプロパティに基づくことで、イベントの類似度を容易かつ高精度に判断できる。なお、ここでは、共通の内容のみを類似度の判断に用いたが、共通の内容でなくても相関の高い内容であれば、その相関の高さに応じて類似度の判断に用いてもよい。例えば、「帰省」と「帰郷」は、所定の類似度があるものとしてもよい。
【００３６】
次に、図２に示すイベント判断部１２について説明する。図８は、第１実施形態の電力需要予測装置１のイベント判断部１２の機能構成を示す図である。図８に示すように、イベント判断部１２は、需要変動判断部１２１、および、イベントデータ抽出部１２２を備える。
【００３７】
需要変動判断部１２１は、予測対象エリアごとの需要変動データを入力し、需要変動があった時刻（時間帯）と需要変動量を判断する。ここで、予測対象エリアごとの需要変動データとは、予測対象エリアごとに予測需要（例えば図１７の従来手法で算出）と実績需要の差分を３０分単位で算出したものである。需要変動の有無は、例えば、閾値によって決定する。閾値には、例えば、需要変動量の定数、需要変動の時間経過による変化の割合、各エリアの平均需要量からの増加割合、などを用いる。
【００３８】
ここで、図９は、第１実施形態において、需要変動量の経時的変化を示すグラフである。この図９では、閾値として、需要変動量の定数を用いている。プロットされている各点が需要変動量を示す。そして、需要変動があった時間帯、つまり、閾値を超えた時間帯は、２３：００〜２：３０となっていることがわかる。
【００３９】
図８に戻って、イベントデータ抽出部１２２は、イベント時系列データから、イベントの影響を考慮せずに算出された予測需要と当該予測需要で示された時間帯において実際に生じた電力需要である実績需要との差である需要変動量に基づいて、電力需要に影響を与えたイベント時系列データを抽出し、当該イベント時系列データと需要変動量とを対応付けて過去のイベント時系列データとして保存する。より具体的には、イベントデータ抽出部１２２は、例えば、イベント時系列データから、需要変動量に基づいて需要変動があったと判断される時間帯（その前後の時間帯を含んでもよい。）について、電力需要に影響を与えたイベントのイベント時系列データを抽出し、当該イベント時系列データと需要変動量とを対応付けて過去のイベント時系列データとして保存する。
【００４０】
例えば、イベントデータ抽出部１２２は、需要変動があったと判断される時間帯とイベントの発生時間帯の類似度（重複度）、および、需要変動の波形とイベント時系列データのイベント影響度の変動の波形との類似度、の少なくともいずれかに基づいて、電力需要に影響を与えたイベントのイベント時系列データを抽出する。例えば、図１０に示す例では、国際スポーツ大会と帰省の２種類のイベントが存在するとき、需要変動の波形とイベント時系列データのイベント影響度の変動の波形との類似度（例えば最小二乗法により計算）が高い国際スポーツ大会を、電力需要に影響を与えたイベントとして抽出し、過去のイベント時系列データとして保存する。このようにして、イベント判断部１２によって、イベント時系列データと予測対象エリアごとの需要変動データを用いて、需要変動に影響を与えるイベントのイベント時系列データを的確に抽出することができる。
【００４１】
次に、図２に示す需要予測部１３について説明する。図１１は、第１実施形態の電力需要予測装置１の需要予測部１３の機能構成を示す図である。図１１に示すように、需要予測部１３は、通常需要予測部１３１、類似イベント判断部１３２、および、変動需要予測部１３３を備える。
【００４２】
通常需要予測部１３１は、イベントの影響を考慮せずに予測対象エリアごとに通常需要を予測する。より具体的には、通常需要予測部１３１は、気象データから、予測対象エリアごとの通常需要を予測する。ここで、通常需要とは、従来の気象データを説明変数とする需要予測モデルから算出される需要量であり、イベントデータを考慮していないものである。
【００４３】
類似イベント判断部１３２は、電力需要に対するリアルタイムのイベントの影響度を示すイベント影響度を所定の単位時間ごとに有しているリアルタイムのイベント時系列データを取得または生成（データ整理部１１と同様にして生成）し、複数の過去のイベント時系列データから、当該リアルタイムのイベント時系列データに類似するものがあるかを判断する。例えば、類似イベント判断部１３２は、複数の過去のイベント時系列データから、リアルタイムのイベント時系列データに類似するものがあるかを、需要変動があったと判断される時間帯とイベントの発生時間帯の類似度、および、需要変動の波形と前記イベント時系列データのイベント影響度の変動の波形との類似度、の少なくともいずれかに基づいて判断する。この処理は、例えば、予測対象エリアに閾値を超える需要変動が発生した場合や、閾値を超えるイベント影響度を持つイベントが発生した場合、などに開始する。
【００４４】
図１２は、第１実施形態において、リアルタイムの需要変動量の経時的変化を示すグラフである。プロットされている各点がリアルタイムの需要変動量を示す。図１２の例では、２３：００に需要変動量が閾値を超え、類似イベント判断部１３２による処理が開始される。その場合、類似イベント判断部１３２は、需要変動量が閾値を超えた時刻より少し前の時刻（例えば１時間前）以降の時刻について、リアルタイムのイベント時系列データを参照し、電力需要に影響を与えたイベント時系列データを抽出する。影響を与えたイベント時系列データの抽出には、例えば、需要変動が発生している時間帯とイベントの開催（発生）時間帯の類似度（重複度）や、需要変動の波形とイベント時系列データのイベント影響度の変動の波形との類似度などを用いる。
【００４５】
類似イベント判断部１３２は、需要変動に影響を与えたリアルタイムのイベント時系列データを抽出した場合、過去のイベント時系列データから類似するものを探す。この類似するイベントの有無は、イベント名、イベントが有するプロパティ、イベント影響度に基づいて判断する。
【００４６】
ここで、図１３（ａ）は、第１実施形態における過去のイベント時系列データを示す図である。図１３（ｂ）は、第１実施形態におけるリアルタイムのイベント時系列データを示す図である。図１３（ｂ）に示すリアルタイムのイベント時系列データがある場合、イベント名が「国際スポーツ大会」で一致しており、また、イベント影響度の増加の仕方が類似していることから、図１３（ａ）に示す国際スポーツ大会の過去のイベント時系列データを抽出する。
【００４７】
類似イベント判断部１３２によって類似する過去のイベント時系列データが抽出された場合、変動需要予測部１３３は、類似する過去のイベント時系列データの需要変動量とイベント影響度を用いて、リアルタイムの需要変動量を予測する。この予測は、例えば、任意の定数γ、δを用いて、以下の式（３）、（４）で行う。
（リアルタイムの需要変動量）＝
（過去の需要変動量）×（イベント影響度変化割合）×γ＋δ  ・・・式（３）
（イベント影響度変化割合）＝
（リアルタイムのイベント影響度）／（過去のイベント影響度）  ・・・式（４）
なお、γとδは、例えば、過去の予測需要と実績需要の結果等の統計情報に基づいて予め決定しておけばよい。
【００４８】
また、リアルタイムの需要変動量を予測する場合、例えば、過去のイベント時系列データにおけるイベント影響度の時間経過による変化の割合と同様にリアルタイムの需要変動量も推移すると仮定して計算してもよい。また、イベント開催の時間帯を考慮し、例えば、昼は需要変動量が大きめで、夜は需要変動量が小さめ、といった事項を反映してもよい。
【００４９】
また、変動需要予測部１３３は、通常需要予測部１３１が算出した通常需要に、リアルタイムの需要変動量を加算することで、イベントを考慮した需要予測結果を算出する。
【００５０】
次に、電力需要予測処理の流れについて説明する。図１４は、第１実施形態の電力需要予測装置１による電力需要予測処理を示すフローチャートである。ここで、一日の需要は３０分単位の４８コマから成り立っているものとする。また、一例として、情報源はＳＮＳのＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）を使用する場合を想定する。
【００５１】
まず、データ整理部１１のイベントテーブル生成部１１１は、イベントに関するデータであるイベントデータを入力して（ステップＳ１）、少なくとも、イベント名と、イベントの発生時刻、終了時刻を含むイベントに関するプロパティと、を有するイベントテーブル（図４）を生成する（ステップＳ２）。なお、図４のイベントのプロパティにおいて、「情報発信者」の項目には、情報発信者のＴｗｉｔｔｅｒでのアカウント名などが入る。
【００５２】
次に、データ整理部１１のイベント影響度算出部１１２は、イベントに関して、テレビ、ラジオ、インターネットのうちいずれか１つ以上から取得した情報に基づいてイベント影響度を算出する（ステップＳ３）。イベント影響度算出部１１２は、イベントテーブルにイベントと対応付けて当該イベント影響度を追加してイベント影響度付きイベントテーブル（図５）を生成する。イベント影響度は、上述したように、例えば、投稿者の影響度、投稿者の信頼度などから算出される。Ｔｗｉｔｔｅｒの場合、例えば、投稿者の影響度は、フォロワー数や、記事のリツイート数などから算出できる。また、投稿者の信頼度は、その投稿者によって過去に提供された情報の信ぴょう性や、一般アカウントと公式アカウントの違い、などから算出できる。
【００５３】
次に、データ整理部１１の類似度判断部１１３は、イベント影響度付きイベントテーブル（図５）のイベント名およびプロパティのうちいずれか１つ以上に基づいて、イベント同士の類似度を判断し（ステップＳ４）、互いに類似する複数のイベントの各々と対応付けられたイベント影響度に基づいてイベント影響度を所定の単位時間ごとに有しているイベント時系列データ（図７）を生成する（ステップＳ５）。
【００５４】
次に、イベント判断部１２の需要変動判断部１２１は、予測対象エリアごとの需要変動データを入力し、需要変動の有無、つまり、需要変動があった時刻（時間帯）と需要変動量を判断する（ステップＳ６）。
【００５５】
次に、イベント判断部１２のイベントデータ抽出部１２２は、イベント時系列データから、イベントの影響を考慮せずに算出された予測需要と実績需要との差である需要変動量に基づいて、電力需要に影響を与えたイベント時系列データを抽出し（ステップＳ７）、当該イベント時系列データと需要変動量とを対応付けて過去のイベント時系列データとして保存する。
【００５６】
次に、需要予測部１３の通常需要予測部１３１は、気象データから、予測対象エリアごとの通常需要を予測する（ステップＳ８）。
【００５７】
次に、需要予測部１３の類似イベント判断部１３２は、イベント影響度を所定の単位時間ごとに有しているリアルタイムのイベント時系列データを取得または生成し、複数の過去のイベント時系列データから、当該リアルタイムのイベント時系列データに類似するものがあるかを判断する(ステップＳ９)。
【００５８】
次に、需要予測部１３の変動需要予測部１３３は、類似する過去のイベント時系列データ（図１３（ａ））の需要変動量とイベント影響度を用いて、リアルタイムの需要変動量を予測する（ステップＳ１０）。なお、用いる過去のイベント時系列は複数であってもよい。その場合、過去の需要変動量を平均値等から算出する等で対応すればよい。
【００５９】
次に、変動需要予測部１３３は、ステップＳ８で算出された通常需要に、ステップＳ１０で算出されたリアルタイムの需要変動量を加算することで、イベントを考慮した需要予測結果を算出する（ステップＳ１１）。
【００６０】
このようにして、第１実施形態の電力需要予測装置１によれば、イベントを考慮した未来の電力需要の予測の精度を従来よりも向上させることができる。例えば、帰省など、多くの人が数日間、別の場所に移動するイベントがあれば、エリアによって、一般家庭の需要家の需要が少なくなるところと多くなるところが発生する。また、外国での著名な国際スポーツ大会など、多くの人が外出を控えてテレビで観戦するイベントがあれば、一般家庭の需要家の需要は多くなる。そのようなイベントによる影響を考慮して、未来の電力需要を高精度で予測できる。
【００６１】
また、これから考慮する対象となるイベントによる需要への影響と同程度に需要に影響を与える過去のイベントがどれなのかを的確に決定することができる。つまり、イベント名が同じでも需要への影響度が違う過去のイベントのデータは使用しないようにすることができる。また、イベント名が異なっていても需要への影響度が同じである（近い）過去のイベントのデータは使用することができる。
【００６２】
また、上述のようなイベント影響度を用いることで、実効性の高い需要予測が可能となる。
【００６３】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態の電力需要予測装置１について説明する。第２実施形態では、イベントとして、エリアごとに電力需要に関する影響の大きさが異なるイベントを想定する。そのようなイベントとして、花火大会を例にとって説明する。花火大会の場合、例えば、花火大会に近いエリアほど需要に対する影響度が大きいと考えられる。なお、第１実施形態と同様の事項については重複する説明を適宜省略し、第１実施形態と異なる事項について説明する。
【００６４】
図１５は、第２実施形態のイベントテーブルを示す図である。図１６は、第２実施形態の電力需要予測装置１のイベント判断部１２の機能構成を示す図である。図１５に示すように、第２実施形態のイベントテーブルは、第１実施形態のイベントテーブル（図４）に対して、イベントが有するプロパティとして、イベント発生（開催）エリアと情報配信エリアが追加されている。また、これにともなって、図１６に示すように、イベント判断部１２には、イベント距離算出部１２３が追加されている。イベント距離算出部１２３は、予測対象エリアとイベント発生エリアの間の所定の属性情報に基づいて、予測対象エリアに対するイベントによる電力需要に関する影響の大きさの指標値であるイベント距離を算出する（詳細は後述）。
【００６５】
以下、第２実施形態の電力需要予測装置１による電力需要予測処理について、図１４のフローチャートに沿って説明する。
【００６６】
まず、イベントテーブル生成部１１１は、イベントに関するデータであるイベントデータを入力して（ステップＳ１）、イベント名とプロパティとを有するイベントテーブル（図１５）を生成する（ステップＳ２）。
【００６７】
次に、イベント影響度算出部１１２は、イベントに関して、テレビ、ラジオ、インターネットのうちいずれか１つ以上から取得した情報に基づいてイベント影響度を算出する（ステップＳ３）。イベント影響度は、第１実施形態で説明した投稿者の影響度、投稿者の信頼度のほか、イベント開催場所の影響度によって算出してもよい。イベント開催場所の影響度とは、イベントが開催される場所の人口や年齢比、他エリアからの人の往来量などである。ステップＳ４、Ｓ５は第１実施形態の場合と同様である。
【００６８】
ステップＳ６において、需要変動判断部１２１は、予測対象エリアごとの需要変動データを入力し、需要変動の有無、つまり、需要変動があった時刻（時間帯）と需要変動量を判断する。その後、イベント距離算出部１２３は、イベント発生エリアと、イベントが原因で需要が変動した周辺エリアとのイベント距離Ｄを算出する。エリアＡとエリアＢのイベント距離ＤＡＢは以下の式（５）で定義する。
【００６９】
ＤＡＢ  ＝  ｆ（エリア間のユークリッド距離、エリア間の移動人数、エリア面積（２つの面積の和、積等）、エリア内人口、エリア内年齢構成、エリア内契約需要家数、エリアＡ・Ｂを含む鉄道・バスの定期券所持者数、過去のイベントによるエリア内需要変動量、等）  ・・・式（５）
【００７０】
つまり、イベント距離算出部１２３は、式（５）の右辺の（）内の情報（予測対象エリアとイベント発生エリアの間の所定の属性情報）の少なくともいずれかを変数とする関数を用いてイベント距離Ｄを算出する。なお、式（５）の右辺の（）内の情報は、いずれか、または任意の組み合わせで用いればよい。
【００７１】
また、例えば、エリア間のユークリッド距離は、イベント開催地からエリア内主要都市までの距離や、各エリアの中心地や主要都市間の距離、県庁・市役所・町役場などの所在地間の距離などから算出する。また、エリア間の移動人数は往来車数、鉄道やバスの輸送能力、幹線道路の本数などから算出する。
【００７２】
次に、ステップＳ７において、イベントデータ抽出部１２２は、需要変動があったと判断される時間帯（その前後の時間帯を含んでもよい。）について、まず、予測対象エリアで開催されているイベントがあればそのイベント時系列データを参照し、電力需要に影響を与えたイベント時系列データがあれば抽出し、過去のイベント時系列データとして保存する。この処理を、イベント距離Ｄの短いイベントのイベント時系列データから順に参照して行う。なお、イベント距離Ｄがある程度以上長いイベントのイベント時系列データについては処理を行わなくてもよい。
【００７３】
なお、一般に、イベント発生エリアがイベントによる需要変動の影響を一番受けやすいと考えられるので、イベント発生エリアで需要変動が発生していないイベントについては、需要変動への影響がないものとして棄却してもよい。また、イベント発生エリアの需要変動と予測対象エリアの需要変動を用いて、イベント距離Ｄを更新してもよい。ステップＳ８は、第１実施形態の場合と同様である。
【００７４】
次に、ステップＳ９において、類似イベント判断部１３２は、過去のイベント時系列データのうち、イベント発生エリアからのイベント距離Ｄが短いものから順に、リアルタイムのイベント時系列データに類似するものがあるかを判断する。ステップＳ１０は、第１実施形態の場合と同様である。
【００７５】
次に、ステップＳ１１において、変動需要予測部１３３は、ステップＳ８で算出された通常需要に、以下の式（６）で算出される需要変動量を加算して、需要予測結果を算出する（ステップＳ１１）。
【００７６】
（イベント発生エリア以外の需要変動量）＝
ＤＡＢ×（エリアＡの需要変動量）×ε＋ζ  ・・・式（６）
なお、ε、ζは、任意の定数であり、例えば、過去の所定の統計情報に基づいて予め決定しておけばよい。
【００７７】
このようにして、第２実施形態の電力需要予測装置１によれば、イベント、および、イベント発生エリアからの距離を考慮した上で、未来の電力需要を高精度に予測できる。つまり、局所的に影響を与えるイベントに対応して、未来の電力需要を高精度で予測できる。
【００７８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００７９】
例えば、未来の電力需要予測の時間単位は、３０分単位に限定されず、数時間単位、数日単位等、別の単位であってもよい。
【００８０】
また、電力需要予測装置１におけるデータ整理部１１は、別のＰＣ（Personal  Computer）により実現してもよい。その場合、電力需要予測装置１は、イベント時系列データをその別のＰＣから取得して使用することになる。
【符号の説明】
【００８１】
１      電力需要予測装置
２      ＣＰＵ
３      メモリ
４      ハードディスク
５      ＧＵＩ
６      インタフェース
７      バス
１１    データ整理部
１１１  イベントテーブル生成部
１１２  イベント影響度算出部
１１３  類似度判断部
１２    イベント判断部
１２１  需要変動判断部
１２２  イベントデータ抽出部
１２３  イベント距離算出部
１３    需要予測部
１３１  通常需要予測部
１３２  類似イベント判断部
１３３  変動需要予測部
【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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