(57)【要約】      （修正有）【課題】インバランス価格を予測するとともに、インバランス価格の信頼度を推定する装置を提供する。【解決手段】インバランス価格予測装置１は、過去の気象予測値と電力需要の実績値とに基づいて、需要変化パラメータ確率分布を推定する需要変化パラメータ確率分布推定部１０と、過去の特定市場の取引量に基づいて、入札曲線パラメータ確率分布を推定する入札曲線パラメータ確率分布推定部１１と、第１タイミング及び第２タイミングの気象予測値と、前記需要変化パラメータ確率分布と、に基づいて、需要変化確率分布を予測する需要変化確率分布予測部２１と、過去の特定市場の約定データと、前記入札曲線パラメータ確率分布と、前記需要変化確率分布と、に基づいて、価格乗数確率分布を予測する価格乗数確率分布予測部２２と、前記過去の特定市場約定データと、前記価格乗数確率分布と、に基づいたインバランス価格確率分布算出部２４と、を備える。【選択図】図２
2018045615.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の気象予測値と、過去の電力需要の実績値と、に基づいて、異なる２つのタイミングにおける気温予測値の差とパラメータとによって電力需要の予測値と実績値との差を表現したモデルの前記パラメータの確率分布である需要変化パラメータ確率分布を推定する、需要変化パラメータ確率分布推定部と、
過去の特定市場の取引量に関する約定データに基づいて、入札曲線の形状を表すパラメータの確率分布である入札曲線パラメータ確率分布を推定する、入札曲線パラメータ確率分布推定部と、
第１タイミング及び前記第１タイミングより後の第２タイミングの気象予測値と、前記需要変化パラメータ確率分布と、に基づいて、前記第２タイミング以降の第３タイミング（当日）の電力需要に関して、電力需要の予測値と実績値との差の確率分布である需要変化確率分布を予測する、需要変化確率分布予測部と、
過去の特定市場の約定データと、前記入札曲線パラメータ確率分布と、前記需要変化確率分布と、に基づいて、前記第３タイミングのインバランス価格の予測値と過去の約定価格との調整項である価格乗数の確率分布である価格乗数確率分布を予測する、価格乗数確率分布予測部と、
前記過去の特定市場約定データと、前記価格乗数確率分布と、に基づいて、インバランス価格の確率分布を算出する、インバランス価格確率分布算出部と
を備えたインバランス価格予測装置。
【請求項２】
前記過去の約定データは、過去の入札総量、過去の約定量、及び、過去の約定価格の情報を含む請求項１に記載のインバランス価格予測装置。
【請求項３】
前記需要変化確率分布予測部は、前記需要変化パラメータ確率分布にしたがう摂動を加えた需要変化パラメータを生成する、需要変化摂動部と、前記需要変化パラメータに基づいて需要変化期待値を予測する、需要変化期待値予測部と、を備え、
前記価格乗数確率分布予測部は、前記入札曲線パラメータ確率分布にしたがう摂動を加えた入札曲線パラメータを生成する、入札曲線摂動部と、前記入札曲線パラメータに基づいて価格乗数期待値を予測する、価格乗数期待値予測部と、を備え、
前記インバランス価格確率分布算出部は、インバランス価格予測値を算出する、インバランス価格予測値算出部を備え、
前記インバランス価格予測値を記憶する、インバランス価格予測値記憶部をさらに備える請求項１又は請求項２に記載のインバランス価格予測装置。
【請求項４】
前記需要変化確率分布予測部は、前記第１タイミング及び前記第２タイミングの気象予測値と、前記需要変化パラメータ確率分布の期待値と、に基づいて、需要変化期待値を予測する、需要変化期待値予測部と、前記需要変化パラメータ確率分布に基づいて、需要変化の分散を予測する、需要変化分散予測部と、を備え、
前記価格乗数確率分布予測部は、前記過去のスポット市場約定データと、前記入札曲線パラメータ確率分布の期待値と、に基づいて、価格乗数期待値を予測する、価格乗数期待値予測部と、前記入札曲線パラメータ確率分布に基づいて、価格乗数の分散を予測する、価格乗数分散予測部と、を備える
請求項１又は請求項２に記載のインバランス価格予測装置。
【請求項５】
前記インバランス価格確率分布に基づいて、インバランス価格の信頼度を算出する、インバランス価格信頼度算出部と、
前記インバランス価格の信頼度を出力する、インバランス価格信頼度出力部と、
をさらに備える請求項１乃至請求項４のいずれかに記載のインバランス価格予測装置。
【請求項６】
前記インバランス価格信頼度算出部は、インバランス価格の期待値の分散、インバランス価格の期待値の標準偏差、又は、インバランス価格の期待値の信頼区間を算出する請求項５に記載のインバランス価格予測装置。
【請求項７】
前記インバランス価格信頼度出力部は、前記インバランス価格信頼度算出部が算出した値を、数値、時系列グラフ、時系列グラフにおけるエラーバー、又は、ヒストグラムとして出力する請求項５又は請求項６に記載のインバランス価格予測装置。
【請求項８】
前記インバランス価格信頼度出力部は、前記インバランス価格信頼度算出部が算出した値が所定のしきい値を上回る、又は、下回る場合にアラートとしてユーザに通知する請求項５又は請求項６に記載のインバランス価格予測装置。
【請求項９】
前記インバランス価格信頼度算出部は、前記インバランス価格確率分布から推定されるインバランス精算総額の確率分布を算出し、
前記インバランス価格信頼度出力部は、前記インバランス精算総額の確率分布を、電力調達が失敗した場合におけるインバランス精算総額の予測に関する情報として出力する請求項５又は請求項６に記載のインバランス価格予測装置。
【請求項１０】
前記需要変化パラメータ確率分布、前記入札曲線パラメータ確率分布、前記需要変化確率分布、前記価格乗数確率分布、及び、前記インバランス価格確率分布のうち少なくとも１つは、期待値と分散との２つの指標により表される正規分布で表される請求項１乃至請求項９のいずれかに記載のインバランス価格予測装置。
【請求項１１】
前記需要変化パラメータ確率分布、前記入札曲線パラメータ確率分布、前記需要変化確率分布、前記価格乗数確率分布、及び、前記インバランス価格確率分布のうち少なくとも１つは、ヒストグラムにより表される請求項１乃至請求項１０のいずれかに記載のインバランス価格予測装置。
【請求項１２】
前記インバランス価格信頼度出力部が、前記インバランス価格信頼度算出部が算出した前記インバランス価格の信頼度を出力する、請求項５乃至請求項９のいずれかに記載のインバランス価格予測装置と、
前記インバランス価格信頼度出力部が出力した前記インバランス価格の信頼度が転送され、当該転送されたインバランス価格の信頼度に基づいて、自動的に電力の取引を行う、取引装置と、
を備える電力取引システム。
【請求項１３】
前記インバランス価格信頼度出力部が、前記インバランス価格確率分布算出部が算出した前記インバランス価格確率分布を出力する、請求項５乃至請求項９のいずれかに記載のインバランス価格予測装置と、
前記インバランス価格信頼度出力部が出力した前記インバランス価格確率分布が転送され、当該転送されたインバランス価格確率分布に基づいて、自動的に電力の取引を行う、取引装置と、
を備える電力取引システム。
【請求項１４】
需要変化パラメータ確率分布推定部が、過去の気象予測値と、過去の電力需要の実績値と、に基づいて、異なる２つのタイミングにおける気温予測値の差とパラメータとによって電力需要の予測値と実績値との差を表現したモデルの前記パラメータの確率分布である需要変化パラメータ確率分布を推定するステップと、
入札曲線パラメータ確率分布推定部が、過去の特定市場の取引量に関する約定データに基づいて、入札曲線の形状を表すパラメータの確率分布である入札曲線パラメータ確率分布を推定するステップと、
需要変化確率分布予測部が、第１タイミング及び前記第１タイミングより後の第２タイミングの気象予測値と、前記需要変化パラメータ確率分布と、に基づいて、前記第２タイミング以降の第３タイミング（当日）の電力需要に関して、電力需要の予測値と実績値との差の確率分布である需要変化確率分布を予測するステップと、
価格乗数確率分布予測部が、過去の特定市場の約定データと、前記入札曲線パラメータ確率分布と、前記需要変化確率分布と、に基づいて、前記第３タイミングのインバランス価格の予測値と過去の約定価格との調整項である価格乗数の確率分布である価格乗数確率分布を予測するステップと、
インバランス価格確率分布算出部が、前記過去の特定市場約定データと、前記価格乗数確率分布と、に基づいて、インバランス価格の確率分布を算出するステップと
を備えたインバランス価格予測装置。
【請求項１５】
コンピュータに、
過去の気象予測値と、過去の電力需要の実績値と、に基づいて、異なる２つのタイミングにおける気温予測値の差とパラメータとによって電力需要の予測値と実績値との差を表現したモデルの前記パラメータの確率分布である需要変化パラメータ確率分布を推定する手段、
過去の特定市場の取引量に関する約定データに基づいて、入札曲線の形状を表すパラメータの確率分布である入札曲線パラメータ確率分布を推定する手段、
第１タイミング及び前記第１タイミングより後の第２タイミングの気象予測値と、前記需要変化パラメータ確率分布と、に基づいて、前記第２タイミング以降の第３タイミング（当日）の電力需要に関して、電力需要の予測値と実績値との差の確率分布である需要変化確率分布を予測する手段、
過去の特定市場の約定データと、前記入札曲線パラメータ確率分布と、前記需要変化確率分布と、に基づいて、前記第３タイミングのインバランス価格の予測値と過去の約定価格との調整項である価格乗数の確率分布である価格乗数確率分布を予測する手段、
前記過去の特定市場約定データと、前記価格乗数確率分布と、に基づいて、インバランス価格の確率分布を算出する手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、インバランス価格予測装置、方法、プログラム、及び、電力取引システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力システム改革における計画値同時同量制度の下においては、新電力事業者は、翌日の需給計画値を系統運用者へ提出し、需給計画値と計画値に乖離が発生した場合、そのインバランス量に応じて精算を行う必要がある。デマンドレスポンスによるピークカットや１時間前市場による電力調達などを活用することにより、インバランス精算の支払いを減らすことが可能である。これをより合理的に運用するためには、インバランス量あたりのインバランス精算単価（インバランス価格）とその変動リスクを事前に予測する必要がある。
【０００３】
インバランス価格を精度良く予測するためには、インバランス価格の期待値のみではなく、信頼度を合わせて予測することが課題となる。しかしながら、インバランス価格の期待値のみを予測する技術は、近年研究されているが、その信頼度を予測することは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４―１４５３９６号公報
【特許文献２】特開２００７−４６４６号公報
【特許文献３】特許４６９４８２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
インバランス精算単価の期待値だけではなくその信頼度も推定する、インバランス価格予測装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態に係るインバランス価格予測装置は、
過去の気象予測値と、過去の電力需要の実績値と、に基づいて、異なる２つのタイミングにおける気温予測値の差とパラメータとによって電力需要の予測値と実績値との差を表現したモデルの前記パラメータの確率分布である需要変化パラメータ確率分布を推定する、需要変化パラメータ確率分布推定部と、
過去の特定市場の取引量に関する約定データに基づいて、入札曲線の形状を表すパラメータの確率分布である入札曲線パラメータ確率分布を推定する、入札曲線パラメータ確率分布推定部と、
第１タイミング及び前記第１タイミングより後の第２タイミングの気象予測値と、前記需要変化パラメータ確率分布と、に基づいて、前記第２タイミング以降の第３タイミング（当日）の電力需要に関して、電力需要の予測値と実績値との差の確率分布である需要変化確率分布を予測する、需要変化確率分布予測部と、
過去の特定市場の約定データと、前記入札曲線パラメータ確率分布と、前記需要変化確率分布と、に基づいて、前記第３タイミングのインバランス価格の予測値と過去の約定価格との調整項である価格乗数の確率分布である価格乗数確率分布を予測する、価格乗数確率分布予測部と、
前記過去の特定市場約定データと、前記価格乗数確率分布と、に基づいて、インバランス価格の確率分布を算出する、インバランス価格確率分布算出部と
を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】インバランス価格予測方法の流れを示すシーケンス図。
【図２】インバランス価格予測装置の一例を示す概略図。
【図３】インバランス価格の需給曲線の一例を示す図。
【図４】第１実施形態に係るインバランス価格予測装置の一例を示すブロック図。
【図５】第１実施形態に係るインバランス価格予測装置の処理を示すフローチャート。
【図６】第１実施形態に係るインバランス価格信頼度の出力結果の一例を示す図。
【図７】第１実施形態に係るインバランス価格信頼度の出力結果の一例を示す図。
【図８】第１実施形態に係るインバランス価格信頼度の出力結果の一例を示す図。
【図９】第２実施形態に係るインバランス価格予測装置の一例を示すブロック図。
【図１０】第２実施形態に係るインバランス価格予測装置の処理を示すフローチャート。
【図１１】第２実施形態に係るインバランス価格信頼度の出力結果の一例を示す図。
【図１２】第４実施形態に係る電力取引システムの一例を示すブロック図。
【図１３】インバランス価格予測装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【０００９】
（共通の構成）
本実施形態に係るインバランス価格予測装置は、インバランス価格を予測するのと併せて、その確率分布を予測することにより、予測したインバランス価格の信頼度または信頼区間をも推定しようとするものである。
【００１０】
まず、インバランス価格予測方法の概要について、図１を参照して説明する。図１は、インバランス価格予測方法の流れを示すシーケンス図である。
【００１１】
計画値同時同量制度では、電力事業者は、電力需給の計画値を計画実行時の前日までに系統運用者へと提出する。計画実行時とは、需給計画を実行する所定の期間（例えば、３０分間）である。以下では、計画実行時を含む日を当日という。図１における計画時は、電力事業者が計画を系統運用者に提出するタイミングである。図１に示すように、計画時は、前日に含まれる。計画を提出した電力事業者は、電力需給の実績値が計画値に一致するように電力を受給することを要請される。
【００１２】
しかしながら、実際には、計画値と実績値との間にはずれが生じることが考えられる。そこで、計画値と実績値とのずれが生じた場合、差分の電力量に、所定の単価をかけた金額を精算する。この単価を、インバランス価格、又はインバランス精算単価という。
【００１３】
インバランス価格は、全ての需給実績値が確定する実需給の１ヶ月後に公示され、その翌月に精算される。すなわち、電力事業者は、計画実行時には、インバランス価格を知ることはできない。電力事業者は、計画値と実績値が一致するように行動するが、これを実現するための選択肢は様々である。選択肢として、例えば１時間前市場での追加の電力調達やデマンドレスポンスによるピークカットなどが考えられる。
【００１４】
インバランス価格の予測は、計画実行時の少なくとも１時間前までに行われるのが好ましい。また、インバランス価格の予測値に応じた選択肢の実行のための時間的余裕を考慮すると、インバランス価格の予測は、計画実行時３時間程度前に行われるのが好ましい。
【００１５】
さらに、本実施形態に係る予測方法においては、前日（第１タイミング）の気象予報に対する当日（第２タイミング）の最新の気象予報の変化が利用される。一般に、気象予報は、現在時刻から予報時刻までの時間が長いほど、予測誤差が大きくなる。そして、予測誤差は、「現在時刻から予報時刻までの時間が、０〜３時間で急激に増加し、それ以降は緩やかに増加する」ことが経験的に知られている。つまり、現在時刻から予報時刻までの時間が３時間を超えると、現在時刻の気象予報と、前日の気象予報と、の有意な差（変化）が小さくなる。このため、インバランス価格の予測においては、最新の気象予報として、計画実行前から３時間以内の気象予報を利用するのが好ましい。
【００１６】
以上のように、本実施形態に係るインバランス価格予測方法では、図１に示すように、計画実行時（第３タイミング）の１時間前から３時間前までの間に実行されるのが好ましい。インバランス価格は、一日前市場（スポット市場）価格Ｐｙと、１時間前市場価格Ｐｈの加重平均値ｗを用いて、インバランス価格＝スポット市場価格と１時間前市場価格の加重平均値×α＋βとして求められる。すなわち、インバランス価格＝（ｗ・Ｐｙ＋（１−ｗ）Ｐｈ）α＋βとして求められる。なお、市場価格は、例えば、３０分ごとに取得された約定価格である。
【００１７】
ここで、αは、系統全体の需給状況に応じた調整項（価格乗数）である。また、βは、各地域の需給調整コストの水準差を反映する調整項（エリア補正値）であり、当該地域の年平均の需給調整コストから全国の年平均の需給調整コストを引いた値である。
【００１８】
図１に示すように、インバランス価格予測は、前日（第１タイミング）の気象予報と、当日の最新（第２タイミング）の気象予報と、スポット市場価格Ｐｄと１時間前市場価格Ｐｈとをインバランス価格予測装置に入力し、例えば、計画実行時（第３タイミング）の１時間〜３時間前に予測処理が行われる。すなわち、前日（第１タイミング）の気象予報と、計画実行時（第３タイミング）の１時間〜３時間前（第２タイミング）の最新の気象予報と、に基づいて計画実行時（第３タイミング）のインバランス価格の予測を行う。
【００１９】
次に、本実施形態に係るインバランス価格予測装置の大まかな構成について説明する。図２は、本実施形態に係るインバランス価格予測装置の機能の概略の一例を示すブロック図である。図２に示すように、インバランス価格予測装置は、需要変化パラメータ確率分布推定部１０と、入札曲線パラメータ確率分布推定部１１と、インバランス価格信頼度予測部２０と、インバランス価格信頼度出力部３０と、を備えて構成される。
【００２０】
需要変化パラメータ確率分布予測部１０は、過去の気象予測値と、過去の電力需要の実績値と、に基づいて、需要変化パラメータの確率分布を予測する。需要変化パラメータは、ある日のある時間帯の需要量に関して需要予測値と実績値との差Ｄ（インバランス量）を算出するためのモデルのパラメータである。
【００２１】
より具体的に、モデルは、例えば、ある日のある時間帯の需要量に関して、前日時点において算出した同時間帯の気温予測値と、当日時点において算出した同時間帯の気温予測値の差ｄから、上記インバランス量Ｄを算出するためのモデルである。このモデルは電力需要が気象（気温等）に大きく影響を受けることに基づいている。モデルは、例えばＤ＝ａｄ＋ｂの式で表現できる。係数ａとｂが、需要変化パラメータに相当する。需要変化パラメータ確率分布予測部１０は、この係数ａの確率分布と、係数ｂの確率分布を学習により求める。このａの確率分布とｂの確率分布は、過去、例えば、数年分の気象予測値と、数年分の電力需要実績値とに基づき求められる。
【００２２】
学習方法としては、Ｄ＝ａｄ＋ｂの式で表されるモデルの場合は、線形回帰を用いればよい。さらにこの場合、ａとｂとの確率分布は、正規分布として求めることができる。すなわち、ａ〜Ｎ（μａ，σａ２）とｂ〜Ｎ（μｂ，σｂ２）と表され、この平均μａ、μｂと、標準偏差σａ、σｂを求めることにより、ａとｂの確率分布を求める。また、これらの確率分布は、数式として表現されるものであってもよいし、ヒストグラムのようにグラフとして表現されるものであってもよい。ここでＮ（μ，σ２）は、平均μ、分散σ２の正規分布を表すものとする。
【００２３】
なお、モデルとしては、上記のものの他に、気温以外のパラメータである室温の予測値差ｈを併せて考慮しても良く、この場合、Ｄ＝ａｄ＋ｂｈ＋ｃの線型モデルを用いてもよい。さらには、モデルは、線型モデルには限られず、対数モデル等他の種々のモデルを使用するようにしてもよい。また、確率分布も正規分布には限らず、例えば、連続的な確率分布として、ガンマ分布、あるいは離散的な確率分布として、ポアソン分布、ベルヌーイ分布等を用いてもよい。もっと簡単には、三角分布等を用いるようにしてもよい。また、上記において、「過去」、「当日」とは、便宜上の表記であり、時間差のある２つの予測値であれば、「二日前」、「一日前」の組み合わせでも、「一週間前」、「一日前」の組み合わせでも、その他の組み合わせでもよい。
【００２４】
入札曲線パラメータ確率分布推定部１１は、過去の約定データに基づいて、スポット市場又は１時間前市場の入札曲線の形状を表すパラメータの確率分布を推定する。入札曲線は、電力と価格との関連性を示す需要曲線、および、電力と価格との関連性を示す供給曲線のことである。需要曲線と供給曲線をまとめて需給曲線と呼ぶ。過去の約定データとは、市場の約定に関する入手可能な情報であり、例えば、過去の入札総量、約定量、約定価格等の情報である。
【００２５】
パラメータの確率分布の具体的な例としては、公開されている過去の約定データである買い入札の総量がＱｄ、売り入札の総量がＱｓであったとすると、入札曲線の形状を誤差関数ｅｒｆ（ｘ）で近似する。より具体的には、需要曲線を、
【数１】
2018045615.tif 000003
【００２６】
供給曲線を、
【数２】
2018045615.tif 000004
【００２７】
として、Ｐｄ、Ｗｄ、Ｐｓ、Ｗｓの確率分布を推定する。Ｐｄ、Ｗｄ、Ｐｓ、Ｗｓは、入札曲線パラメータに相当する。ここで、Ｐｄ、Ｐｓは、それぞれ需要曲線、供給曲線の平均値、Ｗｄ、Ｗｓは、それぞれ需要曲線、供給曲線の分散値となる値（または標準偏差）であり、上記式（１）、式（２）に従う場合、確率分布は、正規分布となる。
【００２８】
ここで、誤差関数ｅｒｆは、下記の式により表されるものとする。
【数３】
2018045615.tif 000005
【００２９】
図３は、電力と価格間との需給曲線を示す図である。代表的な需要曲線ｄ０と、それに対する一定の信頼区間に相当する曲線ｄ１と曲線ｄ２が示される。代表的な供給曲線ｓ０と、それ対する一定の信頼区間に相当する曲線ｓ１と曲線ｓ２が示される。これらの信頼区間は、上述したＷｄ、Ｗｓに対応する。Ｐｄ、Ｗｄ、Ｐｓ、Ｗｓの確率分布を推定することは、需要曲線の確率分布と供給曲線の確率分布を推定することとも言える。電力の価格は、需要曲線と供給曲線の交わったところで決定されることから、この需要曲線の確率分布および供給曲線の確率分布を用いることにより、電力量と価格とをおおまかに推定することが可能となる。
【００３０】
図２に戻り、インバランス価格信頼度予測部２０は、需要変化確率分布予測部２１と、価格乗数確率分布予測部２２と、インバランス価格確率分布算出部２３と、インバランス価格信頼度算出部２４と、を備え、インバランス価格及びその信頼区間の予測をする。
【００３１】
需要変化確率分布予測部２１は、需要変化パラメータの確率分布と、前日の気象予測における気温予測値ｔと、当日の気象予測における気温予測値ｔ’とから、需要予測値と実績値との差Ｄの確率分布（需要変化確率分布）を算出する。具体的に、まず前述した確率分布Ｎ（μａ，σａ２）に従う変数ａ’、確率分布Ｎ（μｂ，σｂ２）に従う変数ｂ’を生成する。変数ａ’は、確率分布Ｎ（μａ，σａ２）からサンプリングした値であり、変数ｂ’は確率分布Ｎ（μｂ，σｂ２）からサンプリングした値である。そして、前日の気象予測における気温予測値ｔと、当日の気象予測における気温予測値ｔ’との差ｄ（＝ｔ−ｔ’）を用いて、需要予測値と実績値との差Ｄを、Ｄ＝ａ’ｄ＋ｂ’により予測する。この処理を複数回行うことで、例えば、上記の例において出力する需要予測値と実績値との差Ｄの確率分布（需要変化確率分布）を算出する。例えば、需要変化確率分布は、Ｄ〜Ｎ（μＤ，σＤ２）として予測される。ここで示した需要変化確率分布の算出例は一例であり、需要変化パラメータの確率分布と、気温予測値ｔと、気温予測値ｔ’に基づく限り、他の方法を用いてもかまわない。なお、需要変化確率分布は、正規分布以外の確率分布でもよい。例えばヒストグラムでもよい。
【００３２】
価格乗数確率分布予測部２２は、過去の（例えば前日の）スポット市場約定データの買い入札の総量がＱｄおよび売り入札の総量がＱｓと、入札曲線パラメータの確率分布（Ｐｄ、Ｗｄ、Ｐｓ、Ｐｄの確率分布）と、需要変化確率分布と、に基づいて、価格乗数αの確率分布を予測する。ここで価格乗数αとは、当日のインバランス価格の予測値と、過去のスポット約定価格との調整をするための乗数である。
【００３３】
インバランス価格確率分布算出部２３は、過去の（例えば前日の）スポット市場約定データ（価格Ｐ：加重ｗを１とする）と、エリア補正値βと、価格乗数αの確率分布と、に基づいて、インバランス価格の確率分布を算出する。インバランス価格の予測値Ｐｉは、Ｐｉ＝αＰ＋βの式で表される。インバランス価格確率分布算出部２３では、インバランス価格の予測値Ｐｉの確率分布を算出する。
【００３４】
インバランス価格信頼度算出部２４は、インバランス価格の予測値Ｐｉの確率分布に基づいて、インバランス価格の予測値およびその信頼度を見積もるための指標を生成し、出力する。予測値は、一例として平均値である。指標は、信頼区間、分散、または標準偏差でもよいし、あるいは、ヒストグラムでその他の統計値であってもよい。確率分布そのものを出力してもよい。
【００３５】
インバランス価格信頼度出力部３０は、インバランス価格信頼度算出部２４が算出したインバランス価格の予測値、および信頼度の指標を出力する。出力方法は、表示装置の画面に表示してもよいし、ユーザが保持するデバイスにデータ送信してもよい。指標として例えば信頼区間が出力された場合に、インバランス価格の予測値の時系列グラフに対して、付加情報として信頼区間を表示してもよい。また、指標として分散又は標準偏差が算出された場合には、グラフの値（インバランス価格の予測値）と、分散又は標準偏差の値とを出力するようにしてもよい。指標としてヒストグラムが算出された場合には、インバランス価格の予測値を基準として、ヒストグラムに濃淡を付けてもよい。
【００３６】
以下、各構成要素の動作の実施形態の詳細について説明する。
【００３７】
（第１実施形態）
本実施形態に係るインバランス価格予測装置１は、上記の構成のうち、需要変化確率分布予測部２１と、価格乗数確率分布予測部２２と、において確率分布を算出する際に、入力された確率分布に基づいて変数の幅を持たせることにより、計画実行時（第３タイミング）のインバランス価格の予測値を算出し、このインバランス価格の予測値の算出過程を繰り返すことにより、インバランス価格の信頼度を高めようとするものである。図４は、本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の構成の一例を示すブロック図である。この図４に示すように、本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の需要変化確率分布予測部２１、価格乗数確率分布予測部２２、インバランス価格確率分布算出部２３は、それぞれ以下のような構成を備えている。
【００３８】
需要変化確率分布予測部２１は、需要変化摂動部２１０と、需要変化期待値予測部２１１と、を備えて構成される。
【００３９】
需要変化摂動部２１０は、需要変化パラメータ確率分布推定部１０が出力した需要変化パラメータ確率分布に基づいて、摂動を加えた需要変化パラメータを生成する。ここで、需要変化パラメータに摂動を加える、とは、当該需要変化パラメータの値を確率分布にしたがってランダムに上下させることをいう。例えば、需要変化パラメータ確率分布推定部１０が推定した確率分布のパラメータμａ、σａ、μｂ、σｂに基づいて、ａの確率分布Ｎ（μａ，σａ２）にしたがうａ’と、ｂの確率分布Ｎ（μｂ，σｂ２）にしたがうｂ’とを生成する。より具体的には、ａ’としては、μａからのずれが±１σａの範囲にａ’が含まれる確率が６８．２７％、±２σａに含まれる確率が９５．４５％、±３σａに含まれる確率が９９．７３％、・・・、というようにａ’の値が決定される。ｂ’も同様に確率分布にしたがって値が決定される。このように、需要変化摂動部２１０は、確率分布にしたがうａ’及びｂ’を生成する。正規分布以外の確率分布である場合は、当該確率分布に基づいたａ’とｂ’とを生成する。
【００４０】
需要変化期待値予測部２１１は、需要変化摂動部２１０が生成した需要変化パラメータと、第１タイミング（例えば、前日）の気象予測における気温予測値ｔと、第２タイミング（例えば、当日）の気象予測における気温予測値ｔ’と、に基づいて需要変化の期待値を予測する。具体的には、需要変化摂動部２１０が生成した摂動を加えた需要変化パラメータａ’とｂ’、及び、過去、例えば、第１タイミングにおける気温予測値ｔと、第２タイミングにおける気温予測値ｔ’との差ｄ（＝ｔ−ｔ’）を用いて需要予測値と実績値との差Ｄをモデルにしたがって算出する。例えば、Ｄ＝ａ’ｄ＋ｂ’と表されるモデルに基づいて算出し、これを需要変化の期待値の予測として出力する。
【００４１】
価格乗数確率分布予測部２２は、入札曲線摂動部２２０と、価格乗数期待値予測部２２１と、を備えて構成される。
【００４２】
入札曲線摂動部２２０は、入札曲線パラメータ確率分布推定部１１が出力した入札曲線パラメータの確率分布と、第１タイミングにおけるスポット市場価格の約定データと、に基づいて、摂動を加えた入札曲線パラメータを生成する。例えば、入札曲線パラメータ確率分布推定部１１が推定した入札曲線パラメータＰｄ、Ｗｄ、Ｐｓ、Ｗｓの確率分布から、上述した需要変化摂動部２１０と同様に、確率分布にしたがうこれら入札パラメータの具体的な値Ｐｄ’、Ｗｄ’、Ｐｓ’、Ｗｓ’を生成して出力する。より具体的には、Ｐｄ’、Ｗｄ’は、式（１）にしたがう確率分布により生成され、Ｐｓ’、Ｗｓ’は、式（２）にしたがう確率分布によって生成される。なお、確率分布がこれらの誤差関数ｅｒｆを用いた確率分布では無い場合には、当該確率分布にしたがって生成される。
【００４３】
価格乗数期待値予測部２２１は、生成された各入札曲線パラメータＰｄ’、Ｗｄ’、Ｐｓ’、Ｗｓ’と、生成された需要予測値と実績値との差Ｄと、に基づいて価格乗数の期待値を予測する。例えば、上記で生成した摂動が加えられた入札曲線パラメータＰｄ’、Ｗｄ’、Ｐｓ’、Ｗｓ’に基づいて需要曲線及び供給曲線の形状を決定する。その上で、需要予測値と実績値との差Ｄを用いて需要曲線を水平方向（電力軸方向）にシフトし、調整項である価格乗数αの期待値を予測として出力する。すなわち、推定されたＱの式に、生成された需要予測値の実績値との差Ｄを加算することにより、需要曲線を電力軸方向にシフトする。
【００４４】
図３を用いて説明すると、まず、需要曲線と供給曲線のそれぞれの形状をそれぞれの領域内において確率分布にしたがい予測する。その上で、需要予測値と実測値との差Ｄの予測値を用いて需要曲線を電力軸方向にシフトする。これらの予測した需要曲線と供給曲線との交わる点である均衡点における価格がエリア補正されていないインバランス価格の予測値であるので、この予測値とＰｄとを除算することにより価格乗数αを予測する。
【００４５】
図４にもどり、インバランス価格確率分布算出部２３は、インバランス価格予測値算出部２３０と、インバランス価格予測値記憶部２３１と、を備えて構成される。
【００４６】
インバランス価格予測値算出部２３０は、第１タイミング、例えば前日のスポット市場のデータの約定価格Ｐと、価格乗数期待値予測部２２１が予測した価格乗数αと、エリア補正値βとに基づいて、インバランス価格の予測値を算出する。具体的には、入力された約定価格Ｐ及び入力されたエリア補正値βと、予測された価格乗数αとに基づいて、インバランス価格の予測値Ｐｉを、Ｐｉ＝Ｐα＋βとして算出する。
【００４７】
インバランス価格予測値記憶部２３１は、インバランス価格予測値Ｐｉを記憶し、保持する。このインバランス価格予測値記憶部２３１は、これまでに記憶したインバランス価格の予測値の集合が、所定の条件を満たすまで、インバランス価格予測値を次のインバランス価格信頼度算出部２４に出力する。一方で、所定の条件を満たしていない場合には、需要変化摂動部２１０へと処理を戻し、需要変化及び価格乗数に別の摂動を加えて、インバランス価格予測値Ｐｉの算出を繰り返す。ここで、所定の条件とは、繰り返し演算を終了させる条件であり、例えば、インバランス価格の予測値Ｐｉの集合サイズが１００を超えたとか、信頼区間を算出したときにその信頼区間の幅が一定値以下になるまでといった条件である。
【００４８】
インバランス価格信頼度算出部２４及びインバランス価格信頼度出力部３０は、上述した共通の構成で述べたように、インバランス価格Ｐｉの確率分布に基づいてインバランス価格の信頼度を算出し、適切な形式へと変換し、ユーザに認識できるように出力する。
【００４９】
以上が本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の構成であるが、次に、本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の動作について説明する。図５は、本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の処理フローの一例を示すフローチャートである。この図５においては、信頼度の一例として、信頼区間を算出する。なお、以下の説明の各処理において、詳細を記載していない処理については、上述の処理を行うものとする。
【００５０】
まず、インバランス価格予測値記憶部２３１を初期化する（ステップＳ１００）。インバランス価格予測値記憶部２３１には、上述したように、繰り替えし処理によりインバランス価格予測値が記憶されるので、インバランス価格予測値記憶部２３１に記憶されている過去のデータが存在する場合には、最初にこの記憶されているデータ（インバランス価格予測値）を消去することにより、初期化を行う。また、消去するのではなく、現在までに記憶されているインバランス価格予測値を参照されなくなるようにする処理でもよい。インバランス価格予測値記憶部２３１の初期化は、少なくともループ処理の前に行われればよいため、ステップＳ１０３の前であればどのタイミングで行ってもよい。
【００５１】
次に、需要変化パラメータ確率分布推定部１０は、入力された過去の気象予測値と、過去の電力需要実績値から需要変化パラメータの確率分布を推定する（ステップＳ１０１）。続いて、入札曲線パラメータ確率分布推定部１１は、過去の約定データから入札曲線パラメータの確率分布を推定する（ステップＳ１０２）。
【００５２】
これらの処理の順番は、前後してもよい。すなわち、さきに入札曲線パラメータの確率分布を推定した後に、需要変化パラメータの確率分布を指定してもよい。次のステップＳ１０３からはループ処理に入るので、この前に行われることが好ましいが、時々刻々と追加されるデータを用いるのであれば、ループ内で処理してもよい。少なくとも、需要変化パラメータに摂動を加える処理の前に需要変化パラメータの確率分布が推定され、入札曲線パラメータに摂動を加える前に入札曲線パラメータの確率分布が推定されるのであれば、これらの処理はどのタイミングで行われてもよいし、並列に処理されるものとしてもよい。
【００５３】
次に、インバランス価格予測値を算出するループ処理に移行する。ループ処理において、まず、需要変化摂動部２１０は、推定された需要変化パラメータの確率分布にしたがい、需要変化パラメータに摂動を加える（ステップＳ１０３）。続いて、確率分布にしたがって摂動を加えられた需要変化パラメータと、入力された前日及び当日の気象予測における気温予測値とに基づいて、需要変化期待値予測部２１１は、需要変化期待値Ｄを予測する（ステップＳ１０４）。
【００５４】
次に、入札曲線摂動部２２０は、入力されたスポット市場価格の約定データと、推定された入札曲線パラメータの確率分布に基づいて、入札曲線パラメータＰｄ、Ｗｄ、Ｐｓ、Ｗｓに摂動を加え、確率分布にしたがった入札曲線パラメータＰｄ’、Ｗｄ’、Ｐｓ’、Ｗｓ’を算出する（ステップＳ１０５）。続いて、価格乗数期待値予測部２２１は、確率分布にしたがって摂動を加えられた入札曲線パラメータＰｄ’、Ｗｄ’、Ｐｓ’、Ｗｓ’と、予測された需要変化期待値Ｄと、に基づいて、価格乗数αの期待値を予測する（ステップＳ１０６）。
【００５５】
次に、インバランス価格予測値算出部２３０は、予測された価格乗数αの期待値と、入力されたスポット市場の約定価格Ｐ及び入力されたエリア補正値βに基づいて、インバランス価格予測値Ｐｉ（＝αＰ＋β）を算出する（ステップＳ１０７）。インバランス価格予測値記憶部２３１は、算出されたインバランス価格予測値Ｐｉを記憶する（ステップＳ１０８）。このインバランス価格予測値記憶部２３１には、各ループにおいて、確率分布に基づいた別々の摂動を与えられたパラメータに基づいて求められたインバランス価格予測値が記憶される。すなわち、各ループにおいて算出されたインバランス価格予測値Ｐｉが１つずつ記憶され、この記憶されたインバランス価格予測値Ｐｉのデータが蓄積されていく。
【００５６】
次に、インバランス価格予測値記憶部２３１に記憶し、蓄積されたインバランス価格予測値Ｐｉのサンプル数が、信頼区間を算出するために十分な個数あるか否かを判断する（ステップＳ１０９）。インバランス価格予測値Ｐｉのサンプル数が十分な記憶数に達していない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、ステップＳ１０３の処理へと戻り、別の摂動を与えられたパラメータによりインバランス価格予測値Ｐｉを算出し、記憶する処理を繰り返す（ステップＳ１０３乃至ステップＳ１０８）。このように、モンテカルロシミュレーションを行うことにより、インバランス価格予測値Ｐｉの確率分布を算出し、インバランス価格の予測精度を向上する。
【００５７】
インバランス価格予測値Ｐｉのサンプル数が、信頼区間を算出するのに十分な個数に達している場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、インバランス価格信頼度算出部２４は、インバランス価格予測値記憶部２３１に蓄積されているインバランス価格予測値、すなわち、確率分布にしたがい算出された複数のインバランス価格予測値Ｐｉに基づいて、ユーザが信頼度を見積もるための指標として、インバランス価格予測値Ｐｉの信頼区間を算出する（ステップＳ１１０）。
【００５８】
次に、インバランス価格信頼度出力部３０は、算出したインバランス価格予測値Ｐｉの信頼度をユーザ等へと出力する（ステップＳ１１１）。例えば、ユーザへとインバランス価格予測値信頼度を出力する場合には、モニタを介してユーザが認識できるように図面やグラフを用いて出力してもよいし、数値でそのまま出力してもよい。他の装置へとデータを転送する場合には、各種数値データを生データである数値として転送してもよいし、インバランス価格信頼度出力部３０において加工しやすいデータへと変換して転送するようにしてもよい。あるいは、出力する対象に基づいて、都度データを加工して出力するようにしてもよい。
【００５９】
図６は、以上の処理によりインバランス価格予測装置１により求められたインバランス価格予測値（期待値）及びインバランス価格予測値の信頼度を示すグラフの一例である。縦軸中央あたりに位置する太線は、本実施形態により求められたインバランス価格の期待値を示し、上下にある細い線は、インバランス価格の信頼区間を示す。この図６の例においては、信頼区間として標準偏差の値を用いており、上下の細線は、それぞれ中央の太線から±σの値を示すものである。すなわち、この場合、上下の線と中央の線とが近い位置にあるほど、その予測値の信頼度が高いことを示す。
【００６０】
図７は、図６で示されているグラフの一部を拡大したものであり、インバランス価格の期待値の±σをグラフとして示すものではなく、各期待値において標準偏差をエラーバーとして示したものである。このようにエラーバーとして示すことにより、図６に示すグラフよりも各時刻におけるインバランス価格の期待値に対する信頼度が個別に認識しやすいように表示することもできる。
【００６１】
図８は、図６で示されているグラフの一部を拡大したものであり、インバランス価格の期待値の±σをグラフとして示すものではなく、各時刻におけるインバランス価格の期待値周辺のヒストグラムを色の濃淡で示したものである。このように、ヒストグラムを色の濃淡で示すことにより、色の濃いところの広がりが狭いほど信頼度が高くなっていることが分かる。もちろん、各時刻におけるヒストグラムを別々の表やグラフとしてそれぞれ出力するようにしても良い。
【００６２】
図６乃至図８に示すように、ユーザに対して出力するグラフとしては種々のものがあり、その用途やユーザの好みにより選択して出力することが可能である。また、上記に挙げたもの以外にも、必要となる統計量やその他の指標を出力するものであってもよい。このように、インバランス価格信頼度出力部３０は、インバランス価格信頼度算出部２４が算出した値を、数値、時系列グラフ、時系列グラフにおけるエラーバー、又は、ヒストグラム等として出力する。
【００６３】
以上のように、本実施形態によれば、インバランス価格予測装置１は、過去及び現在のデータに基づいて、モンテカルロ法を用いてインバランス価格の予測値と併せてその信頼度を出力することにより、ユーザ等は、インバランス価格信頼度出力部３０が出力した情報を元に、インバランス価格予測の予測結果に対する信頼度を読み取り、より合理的な調達計画を立てるための参考情報とすることが可能となる。インバランス価格について、その価格や取引量については、後日公開されることとなるが、需給曲線の形状までは公開されない。そこで、本実施形態に係るインバランス価格予測装置１による需給曲線の形状の確率分布に基づいて予測したインバランス価格の信頼度を、インバランス価格の期待値と併せて取得することにより、信頼性の高いインバランス価格の予測を行うことが可能となる。
【００６４】
（第２実施形態）
図９は、第２実施形態に係るインバランス価格予測装置１の一例を示すブロック図である。この図３に示すように、本実施形態に係るインバランス価格予測装置１は、前述した第１実施形態と同様に、需要変化パラメータ確率分布推定部１０と、入札曲線パラメータ確率分布推定部１１と、インバランス価格信頼度予測部２０と、インバランス価格信頼度出力部３０と、を備える。また、インバランス価格信頼度予測部２０は、需要変化確率分布予測部２１と、価格乗数確率分布予測部２２と、インバランス価格確率分布算出部２３と、インバランス価格信頼度算出部２４と、を備える。以下、前述した第１実施形態と異なる部分について詳細に説明する。
【００６５】
需要変化確率分布予測部２１は、需要変化期待値予測部２１１を備える点においては、第１実施形態と同様であるが、需要変化摂動部２１０の代わりに需要変化分散予測部２１２を備える。需要変化分散予測部２１２は、過去のデータと、需要変化パラメータの確率分布と、に基づいて需要変化の分散を予測する。過去のデータとは、例えば、前日と当日の気温予測値や、前日のスポット市場約定データである。一例として、本実施形態において需要変化の分散は、その時間帯の総需要量Ｑに対して所定の値をかけたものを用いる。
【００６６】
なお、需要変化の分散は、他の例としては、上記のデータを用いた学習モデルを構築し、予測する。この場合、蓄積した過去のデータに基づいて、時系列や様々な条件に基づいた学習モデルを構築する。学習モデルの構築には、一般的に行われている学習方法を用いることが可能である。例えば、ホップフィールド型のニューラルネットワーク、サポートベクタマシン、ランダムフォレストなどの手法を採用することができる。さらには、ディープラーニングを含むアルゴリズムであってもよい。過去のデータの気温予測値と、実際の気温データと、そのときのスポット市場価格の約定データとに基づいて、教師付学習によりモデル構築を行ってもよい。また、機械学習によらず、単純な線型モデル等を構築してもよい。
【００６７】
すなわち、前日と当日の気温予測値と、前日のスポット市場価格の約定データと、需要変化パラメータの確率分布を入力されると、需要変化の分散を推定するモデルを構築する。最も簡単な例としては、本実施形態での処理である、着目している時間帯の総需要量Ｑに対して定数倍をかけたものを分散予測値として出力するものでもよい。別の例としては、線形のモデルを用意し、入力されたその時々のデータに基づいて逐次的に係数を修正するような学習モデルであってもよい。また、高次の方程式によるモデルであってもよいし、指数や対数によるモデルであってもよい。さらには、上記のようなニューラルネットワークのモデルを構築し、入力された条件により発火する箇所が変わることにより分散を出力するようなモデルであってもよい。
【００６８】
価格乗数確率分布予測部２２は、価格乗数期待値予測部２２１を備える点においては、第１実施形態と同様であるが、入札曲線摂動部２２０の代わりに価格乗数分散予測部２２２を備える。価格乗数分散予測部２２２は、過去のデータと、入札曲線パラメータの確率分布と、に基づいて、価格乗数の分散値を予測する。過去のデータとは、例えば、前日のスポット市場約定データである。具体的には、誤差関数ｅｒｆで近似した需要曲線と供給曲線の交点における接線の傾きから、インバランス量を調整する価格乗数αがどのように変化するかを求めることにより、一次近似による分散値を算出する。一例として、以下に示す式（４）により価格乗数の分散σ２（α）を予測し、出力する。
【数４】
2018045615.tif 000006
【００６９】
ここで、αは、価格乗数、ΔＤは、需要変化量、Δθｉは、各入札曲線パラメータであり、σ２（ΔＤ）は、需要変化量の分散、σ２（Δθｉ）は、各入札曲線パラメータの分散である。なお、価格乗数の分散の予測に一次近似を用いる方法を説明したが、これには限られず、例えば、上述した需要変化分散予測部２１２が行う処理と同様に、分散を予測モデル等の別の方法で予測するものでもよい。
【００７０】
需要変化期待値予測部２１１及び価格乗数期待値予測部２２１は、基本的には第１実施形態と同様の処理を行うが、入力される値が第１実施形態のように摂動を与えて繰り返し演算するのではなく、１回だけ演算する。すなわち、需要変化期待値予測部２１１には需要変化パラメータの期待値、例えば、上述した正規分布により係数ａ、ｂが表される場合には、μａとμｂが入力され、これらの期待値も用いて需要変化の期待値Ｅ（ΔＤ）を出力する。同様に、価格乗数期待値予測部２２１には各入札曲線パラメータの期待値Ｅ（Ｐｄ）、Ｅ（Ｗｄ）、Ｅ（Ｐｓ）、Ｅ（Ｗｓ）と、需要変化の期待値Ｅ（ΔＤ）が入力され、需要曲線と供給曲線の均衡点を算出し、算出された均衡点における価格をＥ（Ｐｄ）で除算することにより、価格乗数の期待値Ｅ（α）を出力する。
【００７１】
インバランス価格確率分布算出部２３は、価格乗数期待値予測部２２１が予測した価格乗数の期待値Ｅ（α）と、価格乗数分散予測部２２２が予測した価格乗数の分散σ２（α）と、入力されたエリア補正値βと、に基づいて、インバランス価格Ｐｉの確率分布を算出する。この算出の際には、上述した第１実施形態と同様に、Ｐｉ＝Ｐα＋βの式に基づいて、インバランス価格確率分布Ｐｉを算出する。なお、上述した第１実施形態とは異なり、価格乗数αの確率分布として、価格乗数の期待値Ｅ（α）及び価格乗数の分散σ２（α）入力されることに注意する。すなわち、第１実施形態のように、繰り返し処理は行わずに、インバランス価格の確率分布Ｐｉが算出される。例えば、価格乗数αが正規分布で表される場合、α〜Ｎ（Ｅ（α），σ２（α））の分布で表されるため、インバランス価格の確率分布Ｐｉ＝Ｐ×Ｎ（Ｅ（α），σ２（α））＋βとして表される。また、このような分布には限られず、前述した第１実施形態と同様に種々の確率分布にしたがうものとして出力してもよいし、求められた期待値と分散からヒストグラムとして出力してもよい。
【００７２】
以上が本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の構成であるが、次に、本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の動作について説明する。図１０は、本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の処理フローの一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明において、詳細を記載していない場合には、上記共通の構成及び本実施形態の説明においてに記載した処理を行うものとする。
【００７３】
まず、需要変化パラメータ確率分布推定部１０は、入力された過去の気象予測値と電力需要実績値等に基づいて、需要変異パラメータの確率分布を推定する（ステップＳ２００）。続いて、入札曲線パラメータ確率分布推定部１１は、入力された過去（前日）のスポット市場価格の約定データに基づいて、入札曲線パラメータの確率分布を推定する（ステップＳ２０１）。
【００７４】
次に、需要変化期待値予測部２１１は、推定された需要変化パラメータの確率分布と、入力された過去（第１タイミング及び第２タイミング）の気象予測値、例えば、前日と当日の気温予測値と、に基づいて、需要変化期待値Ｅ（ΔＤ）を予測する（ステップＳ２０２）。続いて、需要変化分散予測部２１２は、推定された需要変化パラメータの確率分布に基づいて需要変化の分散σ２（ΔＤ）を予測する（ステップＳ２０３）。また、これらの値を予測する順番はきまっておらず、どちらから予測するようにしてもよい。
【００７５】
次に、価格乗数期待値予測部２２１は、入力された入札変数パラメータの確率分布、過去（第１タイミング及び第２タイミング）の気象予測値及び過去（第１タイミング）のスポット市場価格の約定データと、予測された需要変化期待値Ｅ（ΔＤ）と、に基づいて、価格乗数期待値Ｅ（α）を予測する（ステップＳ２０４）。続いて、価格乗数分散予測部２２２は、入札曲線パラメータの確率分布と、予測された需要変化の分散σ２（ΔＤ）と、に基づいて、価格乗数の分散σ２（α）を予測する（ステップＳ２０５）。また、これらの値を予測する順番は決まっておらず、どちらから予測するようにしてもよい。
【００７６】
次に、インバランス価格確率分布算出部２３は、予測された価格乗数期待値Ｅ（α）と、予測された価格乗数分散値σ２（α）と、入力された過去（第１タイミング）のスポット市場価格の約定データと、入力されたエリア補正値βと、に基づいて、インバランス価格Ｐｉの確率分布を算出する（ステップＳ２０６）。本実施形態においては、確率変数として得られた期待値及び分散を元にインバランス価格Ｐｉの確率分布を算出するので、前述の第１実施形態とは異なり、インバランス価格の予測値を繰り返し処理により複数回算出して蓄積することはない。すなわち、モンテカルロシミュレーションを行うのではなく、例えば、一次近似によりインバランス価格の予測を行う。
【００７７】
次に、インバランス価格信頼度算出部２４は、インバランス価格Ｐｉの確率分布に基づいて、インバランス価格の信頼度を算出する（ステップＳ２０７）。
【００７８】
次に、インバランス価格信頼度出力部３０は、算出されたインバランス価格の信頼度に基づいて、適切な形式へと変換し、出力する（ステップＳ２０８）。上述した第１実施形態と異なる出力の仕方として、例えば、算出されたインバランス価格Ｐｉの期待値が事前に登録された条件を満たし、かつ、算出されたインバランス価格の信頼度が事前に登録された条件を満たす場合に、ユーザに警告を通知するようにしてもよい。より具体的には、インバランス価格Ｐｉが事前に指定した価格を上回る可能性が所定のしきい値を超えて確からしい状態となった場合に、調達コストが高くても確実に電力の調達を実施できるようにユーザに警告を行うような用途が考えられる。また、これとは逆にインバランス価格Ｐｉが事前に指定した所定の価格を下回るような結果となった場合、電力の調達に失敗する可能性がという警告、再度予測を促す警告、又は、注意して取引するような警告をユーザにアラートするようにしてもよい。
【００７９】
図１１は、本実施形態によるインバランス価格予測の期待値と、信頼区間を示す図である。信頼区間は、インバランス価格予測の期待値を中心として、±σ（標準偏差）の範囲を示している。中心の太線は、インバランス価格予測の期待値であり、上下の細線が±σを示すものである。比較として、破線により、図６に示す第１実施形態に係る結果を重ねて記載している。この図から分かるように、本実施形態に係るインバランス価格の予測値は、第１実施形態に係るインバランス価格の予測値よりも全体としてなめらかな形状になっている。このようにこれらの予測値には差異が現れるので、例えば、これら２つの方法により算出したものから信頼度の高いものを選択して価格を予測するようにしてもよい。
【００８０】
具体的には、第１実施形態のようなモンテカルロシミュレーションによる予測結果は、形状が大きく変化させても価格が変わらないため、入札価格の曲線の時刻による変動率が高くても、高い信頼性を確保することが可能である。一方で、各時刻における変動率の変化が小さい、すなわち、曲線の傾きの変化が小さい場合や、そもそも各時刻における変動率が小さい場合には、本実施形態のような線形近似による予測を行うことにより、高い信頼性を確保することが可能である。これらそれぞれの特性を考慮してインバランス価格の予測をすることにより、より信頼性の高いインバランス価格の予測をすることが可能となる。
【００８１】
以上のように、本実施形態によれば、前述した第１実施形態のモンテカルロシミュレーションとは特色の異なる一次近似によりインバランス価格の予測を行うことにより、ユーザがインバランス価格に関するイベント、例えば、インバランス価格の高騰を事前に予測できるようになり、調達失敗時のインバランスコストと調達自体のコストのさらなる合理化を図ることが可能となる。
【００８２】
（第３実施形態）
本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の構成は、前述した第１実施形態、又は、第２実施形態に係るインバランス価格予測装置１と同等のものである。相違点は、インバランス価格信頼度出力部３０の処理内容である。
【００８３】
まず、インバランス価格の確率分布の予測までは、前述の各実施形態の方法を用いて算出する。次に、インバランス価格信頼度算出部２４は、インバランス価格の信頼度として、インバランス価格の確率分布から推定されるインバランス精算総額の確率分布を算出する。すなわち、各時刻のおけるインバランス価格を算出するのではなく、インバランスリスク等の総額の予測値を算出する。例えば、３０分ごとに時刻を区切り、各区間におけるインバランス価格を予測して、その予測値の和を求めることによりインバランス精算総額の確率分布を算出する。
【００８４】
次に、インバランス価格信頼度出力部３０は、このインバランス精算総額の確率分布を、電力調達が失敗した場合におけるインバランス精算総額の予測に関する情報として出力する。また、別の例としては、インバランス価格信頼度算出部２４が算出したインバランス価格に関する指標から、インバランス価格信頼度出力部３０がインバランス精算総額に関する指標に変換して出力するようにしてもよい。
【００８５】
以上のように、本実施形態によれば、前述した実施形態に加え、インバランス精算総額に関する指標が出力されるので、ユーザは、ユーザ本人が検討している電力調達が失敗した場合のコストについて、総額として理解することが可能となる。
【００８６】
（第４実施形態）
図１２は、本実施形態に係る電力取引システム２の一例を示すブロック図である。本実施形態に係るインバランス価格予測装置１の構成は、前述した各実施形態に係るインバランス価格予測装置１と同等のものであるが、このインバランス価格予測装置１の他に、電力取引システム２は、取引装置４０を備える。
【００８７】
インバランス価格予測装置１の機能や処理としては、上述した各実施形態と同様のものである。ただし、インバランス価格信頼度出力部３０は、ユーザへ向けての視覚的な情報、又は、人間が知覚できる情報としてインバランス価格信頼度を出力するのではなく、数値データとしてインバランス価格信頼度を出力する。
【００８８】
インバランス価格信頼度出力部３０が出力したインバランス価格信頼度は、取引装置４０へと入力される。そして、取引装置４０は、入力された指標に基づいて、自動的あるいは半自動的に取引を行う。例えば、信頼区間として分散が入力された場合には、取引装置４０は、インバランス価格の予測値の分散から求められた確からしさにしたがい自動的に入札価格を算出して、当該入札価格で自動的に入札を行う。例えば、信頼度が所定の値よりも高い場合には取引装置４０は、入力されたインバランス価格で自動的に入札を行う。一方で信頼度が所定の値以下であるような場合には、インバランス価格信頼度出力部３０がアラートをユーザに出力し、ユーザが取引装置４０に入札価格を入力するようにしてもよい。このようにすることにより、ユーザが出力された結果を確認して入札するという手間を省くことが可能となる。
【００８９】
また、別の例としては、インバランス価格信頼度出力部３０は、インバランス価格確率分布算出部２４が出力したインバランス価格確率分布の数値データ、又は、パラメータのデータをそのまま取引装置４０に転送するようにしてもよい。この場合、取引装置４０は、適宜取引に必要なインバランス価格を予測し、又は、インバランス価格の信頼度を算出して、その予測値又は算出値に基づいて取引を行う。
【００９０】
以上のように、本実施形態によれば、ユーザは、自らがインバランスリスクを考慮するのではなく、電力取引システム２が、インバランス価格予測装置１において予測されたインバランス価格の信頼度を加味した最適な自動的な取引、又は、半自動的な取引を行うことが可能となる。
【００９１】
なお、以上で説明した実施形態においては、１時間前市場の価格及び前日のスポット市場価格を用いて推定するものとしたが、価格乗数αの速報値を用いて以上のインバランス価格予測を行ってもよい。また、上述した実施形態の予測に加え、さらに価格乗数αの速報値を用いて計画実行時のインバランス価格の予測を行うようにしてもよい。
【００９２】
図１３は、上述した各実施形態を構成するコンピュータ１００の一例を示す図である。コンピュータ１００は、プロセッサ１０１と、入力装置１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、記憶装置１０５と、を備える。バス１０６は、これらのプロセッサ１０１と、入力装置１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、記憶装置１０５と、を相互に接続する。
【００９３】
プロセッサ１０１は、コンピュータ１００の制御装置及び演算装置を含む電子回路である。プロセッサ１０１として、例えば、汎用目的プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシン、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理回路（ＰＬＤ）、及び、これらの組み合わせを用いることができる。
【００９４】
プロセッサ１０１は、バス１０６を介して接続された各装置から入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を接続された各装置へと出力する。具体的には、プロセッサ１０１は、コンピュータ１００のオペレーティングシステム（ＯＳ）や、インバランス価格予測プログラム（以下、予測プログラム、という）などを実行し、コンピュータ１００を構成する各装置を制御する。
【００９５】
予測プログラムとは、コンピュータ１００に、予測装置の上述の各実施形態の構成を実現させるプログラムである。予測プログラムは、一時的でない有形のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶される。上記の記憶媒体は、例えば、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、半導体メモリであるが、これらには限られない。プロセッサ１０１が予測プログラムを実行することにより、コンピュータ１００がインバランス価格予測装置１として機能する。
【００９６】
入力装置１０２は、コンピュータ１００に情報を入力するための装置であり、例えば、キーボード、マウス、又は、タッチパネルであるが、これらには限られない。
【００９７】
表示装置１０３は、画像や映像を表示するための装置であり、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）、プラズマディスプレイ（ＰＤＰ）、又は、タッチパネル付ディスプレイであるが、これらには限られない。表示装置１０３は、各機能構成の出力データを表示するようにしてもよいし、インバランス価格信頼度出力部３０の出力した結果を表示するものであってもよいし、インバランス価格信頼度出力部３０の一部を構成するものであってもよい。
【００９８】
通信装置１０４は、コンピュータ１００が外部装置と無線又は有線で通信するための装置であり、例えば、モデム、ハブ、又は、ルータであるが、これらには限られない。気象データや過去のスポット約定データなどの情報は、通信装置１０４を介して外部装置から入力することが可能である。
【００９９】
記憶装置１０５は、コンピュータ１００のＯＳ、予測プログラム、予測プログラムの実行に必要なデータ、又は予測プログラムの実行により生成されたデータ等を記憶する記憶媒体である。記憶装置１０５には、主記憶装置と外部記憶装置とが含まれる。主記憶装置は、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ）であるが、これらには限られない。また、外部記憶装置は、例えば、ハードディスク（ＨＤＤ）、光ディスク、フラッシュメモリ、又は、磁気テープであるが、これらには限られない。例えば、上述した第１実施形態におけるインバランス価格予測値記憶部２３１等は、記憶装置１０５場に構築されてもよいし、ネットワーク上の外部のサーバに構築され、通信装置１０４を介してアクセスできるようにしてもよい。
【０１００】
なお、コンピュータ１００は、プロセッサ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び、記憶装置１０５をそれぞれ１つ又は複数備えてもよいし、プリンタやスキャナなどの周辺機器が接続されていてもよい。
【０１０１】
また、インバランス価格予測装置１は、単一のコンピュータ１００により構成されていてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ１００からなるシステムとして構成されていてもよい。さらに、予測プログラムは、コンピュータ１００の記憶装置１０５にあらかじめ記憶されていてもよいし、コンピュータ１００の外部の記憶媒体に記憶されていてもよいし、ネットワーク上のサーバにアップロードされていてもよい。いずれの場合も、予測プログラムをコンピュータ１００にインストールして実行することにより、インバランス価格予測装置１の機能が実現される。
【０１０２】
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。また、当然のことながら、本発明の要旨の範囲内で、これらの実施の形態を部分的に適宜組み合わせることも可能である。
【符号の説明】
【０１０３】
１：インバランス価格予測装置、１０：需要変化パラメータ確率分布推定部、１１：入札曲線パラメータ確率分布推定部、２０：インバランス価格信頼度予測部、２１：需要変化確率分布予測部、２２：価格乗数確率分布予測部、２３：インバランス価格確率分布算出部、２４：インバランス価格信頼度算出部、３０：インバランス価格信頼度出力部、４０：取引装置
【図１】
2018045615.tif 000007
【図２】
2018045615.tif 000008
【図３】
2018045615.tif 000009
【図４】
2018045615.tif 000010
【図５】
2018045615.tif 000011
【図６】
2018045615.tif 000012
【図７】
2018045615.tif 000013
【図８】
2018045615.tif 000014
【図９】
2018045615.tif 000015
【図１０】
2018045615.tif 000016
【図１１】
2018045615.tif 000017
【図１２】
2018045615.tif 000018
【図１３】
2018045615.tif 000019