(57)【要約】【課題】予測対象に影響を与える要因が急に変動したような場合でも精度良く予測できること。【解決手段】複数の異なる予測処理手順を保存する手段と、エネルギー需要データと入力因子データの実績値から複数の異なる予測処理手順の算出結果のうち少なくともいずれか一つを用いてエネルギー需要の予測値を算出するための予測モデルを構築する予測モデル構築手段と、複数の予測処理手順に基づいて夫々の予測処理を実行する予測処理実行手段と、予測モデルを用いて複数の予測処理手順によって算出された夫々の予測値のうち一つを選択して出力する予測値選択手段とを備える。【選択図】  図１
2011165152.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象であるエネルギー需要データと入力因子データとの関係に基づいて予測処理を実行することによってエネルギー需要の予測値を算出するエネルギー需要予測装置であって、
複数の異なる予測処理手順を保存する手段と、
エネルギー需要データと入力因子データの実績値から複数の異なる予測処理手順の算出結果のうちいずれか一つを用いてエネルギー需要の予測値を算出するための予測モデルを構築する予測モデル構築手段と、
前記複数の予測処理手順に基づいて夫々の予測処理を実行する予測処理実行手段と、
前記予測モデルを用いて前記複数の予測処理手順によって算出された夫々の予測値のうち一つを選択して出力する予測値選択手段と、
を備えたことを特徴とするエネルギー需要予測装置。
【請求項２】
前記複数の予測処理手順は、予測処理を実行する直近一定期間である第１の期間のデータのみを選択してエネルギー需要の予測値を算出する第１の予測処理手順と、前記第１の期間を含みさらに長い期間である第２の期間のデータを用いてエネルギー需要の予測値を算出する第２の予測処理手順と、を含み、
前記予測値選択手段は、前記第２の期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量が基準値よりも大きい場合には、前記第１の予測処理手順で算出された予測値を選択し、前記変動量が基準値よりも小さい場合には、前記第２の予測処理手順で算出された予測値を選択することを特徴とする請求項１に記載のエネルギー需要予測装置。
【請求項３】
請求項２に記載のエネルギー需要予測装置において、
前記基準値を変化させて前記第２の期間中の前記第１の予測処理手順による予測誤差と前記第２の予測処理手順による予測誤差を算出し、
前記第２の期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量を複数の区分に分割し、該区分ごととに前記両予測誤差の差を用いて評価指標を計算し、
該評価指標が最小または最大になるときの区分に基づいて基準値を算出することを特徴とするエネルギー需要予測装置。
【請求項４】
予測対象であるエネルギー需要データと入力因子データとの関係に基づいて予測処理を実行することによってエネルギー需要の予測値を算出するエネルギー需要予測装置であって、
エネルギー需要データと入力因子データの実績値のうち予測処理を実行する直近一定期間である第１の期間のデータのみを選択してエネルギー需要の予測値を算出する第１の予測処理手順と、前記第１の期間を含みさらに長い期間である第２の期間のデータを用いてエネルギー需要の予測値を算出する第２の予測処理手順とを保存する手段と、
エネルギー需要データと入力因子データの実績値から前記第１の予測処理手順と前記第２の予測処理手順の夫々の算出結果を用いてエネルギー需要の予測値を算出するための予測モデルを構築する予測モデル構築手段と、
前記第１の予測処理手順および第２の予測処理手順に基づいて夫々の予測処理を実行する予測処理実行手段と、
前記第１の予測処理手順による予測誤差と前記第２の予測処理手順による予測誤差に基づいてメンバーシップ関数を生成し、前記第２の期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量と、該メンバーシップ関数に基づいてファジー理論により前記第１の処理手順による予測値と前記第２の処理手順による予測値とをそれぞれ重みを付けて加算することによりエネルギー需要の予測値を算出する予測値融合手段と、
を備えたことを特徴とするエネルギー需要予測装置。
【請求項５】
コンピュータを用いて、予測対象であるエネルギー需要データと入力因子データとの関係に基づいて予測処理を実行することによってエネルギー需要の予測値を算出するエネルギー需要予測方法であって、
エネルギー需要データと入力因子データの実績値のうち予測処理を実行する直近一定期間である第１の期間のデータのみを選択してエネルギー需要の予測値を算出する第１の予測処理手順と、前記第１の期間を含みさらに長い期間である第２の期間のデータを用いてエネルギー需要の予測値を算出する第２の予測処理手順とを前記コンピュータの記憶部に保存するステップと、
エネルギー需要データと入力因子データの実績値から前記第１の予測処理手順と前記第２の予測処理手順の算出結果のうちいずれか一つを用いてエネルギー需要の予測値を算出するための予測モデルを構築し、該予測モデルを前記記憶部に保存するステップと、
前記記憶部に保存されている前記第１の予測処理手順および第２の予測処理手順に基づいて夫々の予測処理を実行するステップと、
前記記憶部に保存されている予測モデルに基づいて、前記第２の期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量が基準値よりも大きい場合には、前記第１の予測処理手順で算出された予測値を選択し、前記変動量が基準値よりも小さい場合には、前記第２の予測処理手順で算出された予測値を選択するステップと、
を含むことを特徴とするエネルギー需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工場や地域における電力，熱，蒸気などのエネルギーの需要を予測するエネルギー需要予測装置およびエネルギー需要予測方法に関係する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電力，熱，蒸気などのエネルギー需要は、運用者の経験あるいは重回帰式やニューラルネットワークなどの方法で予測していた。これらエネルギー需要は、暦，気象，過去の需要の変化等と強い相関を持つため、これらのデータを用いて予測している。
【０００３】
予測技術に関する発明として、例えば、特許文献１では、ニューラルネットワークを用いた日負荷曲線予測方法が提案されている。しかし、エネルギー需要の現象は複雑であり、ただ１つの予測方法で予測精度を上げるには限界がある。
【０００４】
このため、特許文献２では、ある予測対象について複数の予測方法を加重平均して予測する方法が提案されている。この発明は、平均的には精度の高い結果が得られるが、気象が変動するなど急に予測対象に影響を与える要因が変動した場合には、誤差が大きくなるという欠点がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３３６０５２０号
【特許文献２】特開２００５−１２２４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上述のかかる事情に鑑みてなされたものであり、予測対象に影響を与える要因が急に変動したような場合でも精度良く予測することのできるエネルギー需要予測装置およびエネルギー需要予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係るエネルギー需要予測装置は、予測対象であるエネルギー需要データと入力因子データとの関係に基づいて予測処理を実行することによってエネルギー需要の予測値を算出するエネルギー需要予測装置であって、複数の異なる予測処理手順を保存する手段と、エネルギー需要データと入力因子データの実績値から複数の異なる予測処理手順の算出結果のうちいずれか一つを用いてエネルギー需要の予測値を算出するための予測モデルを構築する予測モデル構築手段と、複数の予測処理手順に基づいて夫々の予測処理を実行する予測処理実行手段と、予測モデルを用いて複数の予測処理手順によって算出された夫々の予測値のうち一つを選択して出力する予測値選択手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００８】
本発明では、複数の予測処理手順と、各予測処理手順の選択条件（選択ルール）や適用する予測処理手順の切替点となる基準値などの予測モデルを構築し、この予測モデルによって、複数の予測処理手順によって算出された夫々の予測値のうち一つを選択する。
【０００９】
なお、異なる予測処理手順には、入力因子が異なる場合や処理の仕方が違う場合のほか、たとえ入力因子や処理の仕方が同じであっても使用するデータの範囲（例えば期間）が異なる場合も含まれる。
【００１０】
また、本発明に係るエネルギー需要予測装置では、さらに、複数の予測処理手順は、予測処理を実行する直近一定期間である第１の期間のデータのみを選択してエネルギー需要の予測値を算出する第１の予測処理手順と、第１の期間を含みさらに長い期間である第２の期間のデータを用いてエネルギー需要の予測値を算出する第２の予測処理手順と、を含み、予測値選択手段は、第２の期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量が基準値よりも大きい場合には、第１の予測処理手順で算出された予測値を選択し、変動量が基準値よりも小さい場合には、第２の予測処理手順で算出された予測値を選択することを特徴とする。
【００１１】
本発明では、相対的に短い期間のデータを用いる予測処理手順（第１の予測処理手順）と、相対的に長い期間のデータを用いる予測処理手順（第２の予測処理手順）とを用い、長い期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量が基準値よりも大きいか小さいかで予測処理手順を切り替える。このとき、長い期間のデータは、短い期間のデータを含むようにする。
【００１２】
なお、基準値は、第２の期間のエネルギー需要実績値の変動量と各予測値誤差の絶対値の差をグラフ化して、これをもとにユーザが予め設定しておくようにしても良いが、基準値を変化させて相対的に長い期間（第２の期間）中の第１の予測処理手順による予測誤差と第２の予測処理手順による予測誤差を算出し、第２の期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量を複数の区分に分割し、該区分ごととに両予測誤差の差を用いて評価指標を計算し、該評価指標が最小または最大になるときの区分に基づいて基準値を算出するのが好ましい。
ここで、「予測誤差」とは、予測値から実績値を差し引いた値を意味する。
【００１３】
また、本発明に係るエネルギー需要予測装置は、予測対象であるエネルギー需要データと入力因子データとの関係に基づいて予測処理を実行することによってエネルギー需要の予測値を算出するエネルギー需要予測装置であって、エネルギー需要データと入力因子データの実績値のうち予測処理を実行する直近一定期間である第１の期間のデータのみを選択してエネルギー需要の予測値を算出する第１の予測処理手順と、第１の期間を含みさらに長い期間である第２の期間のデータを用いてエネルギー需要の予測値を算出する第２の予測処理手順とを保存する手段と、エネルギー需要データと入力因子データの実績値から第１の予測処理手順と第２の予測処理手順の夫々の算出結果を用いてエネルギー需要の予測値を算出するための予測モデルを構築する予測モデル構築手段と、第１の予測処理手順および第２の予測処理手順に基づいて夫々の予測処理を実行する予測処理実行手段と、第１の予測処理手順による予測誤差と第２の予測処理手順による予測誤差に基づいてメンバーシップ関数を生成し、第２の期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量と、該メンバーシップ関数に基づいてファジー理論により第１の処理手順による予測値と第２の処理手順による予測値とをそれぞれ重みを付けて加算することによりエネルギー需要の予測値を算出する予測値融合手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明では、短い期間のデータを用いる予測処理手順（第１の予測処理手順）と、長い期間のデータを用いる予測処理手順（第２の予測処理手順）に対して、ファジー理論を適用して、両手順によって算定された予測値にそれぞれ重みを加えて加算することによって最終結果としてのエネルギー需要の予測値を算出する。
【００１５】
また、本発明に係るエネルギー需要予測方法は、コンピュータを用いて、予測対象であるエネルギー需要データと入力因子データとの関係に基づいて予測処理を実行することによってエネルギー需要の予測値を算出するエネルギー需要予測方法であって、エネルギー需要データと入力因子データの実績値のうち予測処理を実行する直近一定期間である第１の期間のデータのみを選択してエネルギー需要の予測値を算出する第１の予測処理手順と、第１の期間を含みさらに長い期間である第２の期間のデータを用いてエネルギー需要の予測値を算出する第２の予測処理手順とをコンピュータの記憶部に保存するステップと、エネルギー需要データと入力因子データの実績値から第１の予測処理手順と第２の予測処理手順の算出結果のうちいずれか一つを用いてエネルギー需要の予測値を算出するための予測モデルを構築し、該予測モデルを記憶部に保存するステップと、記憶部に保存されている第１の予測処理手順および第２の予測処理手順に基づいて夫々の予測処理を実行するステップと、記憶部に保存されている予測モデルに基づいて、第２の期間におけるエネルギー需要の実績値の変動量が基準値よりも大きい場合には、第１の予測処理手順で算出された予測値を選択し、変動量が基準値よりも小さい場合には、第２の予測処理手順で算出された予測値を選択するステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、予め複数の予測処理手順を備えておき、エネルギー需要の変動状況によって適用する予測処理手順を切り替え、あるいは複数の予測処理手順による予測値の重みを変えてエネルギー需要の予測値を算出するので、予測対象に影響を与える要因が急に変動したような場合でも精度良く予測することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施の形態によるエネルギー需要予測装置１の機能ブロック図である。
【図２】図１の予測モデルデータ保存手段４３に保存される予測値選択ルールの一例である。
【図３】本発明の実施の形態による、一定期間のエネルギー需要実績値の変動量と各予測処理の予測誤差の絶対値の差との関係を表したプロット図である。
【図４】図１の予測モデル構築手段３２の有する基準値設定ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第２の実施の形態によるエネルギー需要予測装置１の機能ブロック図である。
【図６】ファジー理論の前件部メンバーシップ関数の説明図である。
【図７】図５の予測モデルデータ保存手段４３に保存される予測値融合ルール（ファジー規則）の一例である。
【図８】図５の予測モデル構築手段３２の有するパラメータ設定ルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を説明する。図１は本発明の第１の実施の形態によるエネルギー需要予測装置１の機能ブロック図である。この図において、エネルギー需要予測装置１は、データを入力する入力装置１０、入力されたデータをもとに演算処理を実行する演算処理装置３０、データを記憶する記憶装置４０、および演算結果を表示する表示装置２０を備えている。
【００１９】
なお、入力装置１０は、キーボー入力や外部記憶媒体等であるが、必要によりＬＡＮや外部のネットワークを介して入力するようにしても良い。
また、表示装置２０は、ディスプレイ表示を意味するが、これに限定されず、印刷や記憶媒体に保存するようようにしても良い。
【００２０】
演算処理装置３０は、実績データや予報データを入力して記憶装置４０へ保存するデータ入力手段３１、実績データから複数の予測処理手順を生成したり、予測処理を切り替える条件等の予測モデルを構築する予測モデル構築手段３２、複数の予測処理手順の夫々を実行する予測処理実行手段３３、予測モデル構築手段によって構築された切替条件によって複数の予測処理により算出された予測値のうち一つを選択してエネルギー需要の予測値として出力する予測値選択手段３４を有している。
【００２１】
複数の予測処理手順は、処理内容あるいは予測処理に用いるデータの期間が異なっている。
次に実施例ごとに上記の構成を有するエネルギー需要予測装置１の動作を説明する。
【実施例１】
【００２２】
電力，熱負荷などのエネルギー需要は、季節や気象との関係が強い。例えば、日本では梅雨明けや秋に気象が急激に変化するため、この気象の変化に応じてエネルギー需要も急変する傾向がある。本実施例は、このような季節や時期におけるエネルギー需要の変動に対処するものである。
【００２３】
以下、エネルギー需要予測装置１の動作を詳述する。
＜データ入力処理＞
データ入力手段３１は、入力装置１０からエネルギー需要の実績値やエネルギー需要予測のための入力因子となる暦データ（曜日，祝日，日付，操業状態）あるいは気象データなどを入力して、実績データ保存手段４１に保存する。
【００２４】
実績データ保存手段４１には、暦（曜日，祝日，日付，操業状態）に関連付けられて、過去の気象（気温，天気，湿度など）や過去のエネルギー需要の実績値が蓄積されている。この暦データや気象データは予測対象であるエネルギー需要の予測値を算定するための入力因子になるものである。
【００２５】
また、入力装置１０から気象予報データが入力され、データ入力手段３１によって予報データ保存手段４２に保存される。
【００２６】
＜予測モデル構築処理＞
次に、予測モデル構築手段３２は、実績データ保存手段４１に蓄積されているデータから後述する予測処理Ａ，予測処理Ｂの各手順やこれら予測処理手順を用いて予測値を演算するルールや基準値などからなる予測モデルを構築する。
【００２７】
なお、予測処理手順の構築自体は、本発明の目的ではないが、例えば、特許文献１に記載されているようなニューラルネットワークを用いて予測処理手順を作成しても良いし、重回帰式を用いて、入力因子と予測対象との関係を求めて予測処理手順を作成するようにしても良い。
【００２８】
なお、予測処理Ａの手順と予測処理Ｂの手順は同じであっても良いし、異なっていても良い。ただし、入力に用いるデータは以下の表１に示すとおり異なる。
【００２９】
この表では、予測処理Ａは、予測対象であるエネルギー需要の予測値を算出する場合は、入力因子として、当日から７日前までの最高気温と曜日のデータを使用し、エネルギー実績値の変動量を求めるときは、当日と７日前までのデータを使用することを意味する。
また、予測処理Ｂは、予測対象であるエネルギー需要の予測値を算出する場合は、入力因子として、当日から２日前までの最高気温と曜日のデータを使用し、エネルギー実績値の変動量を求めるときは、当日と２日前までのデータを使用することを意味している。
【００３０】
予測処理Ａは、予測処理Ｂよりも長い期間のデータを使用している点に特徴がある。なお、本発明は、表１の入力因子や期間に限定されるものではない。
【表１】
2011165152.tif 000003
【００３１】
後述する予測値選択手段３４は、予測処理Ａ、予測処理Ｂいずれかの予測値を選択するが、予測モデル構築手段３２は、この選択ルールや基準値を予測モデルとして構築して予測モデルデータ保存手段４３に保存する。
【００３２】
（予測値選択ルール）
次に、同じ処理内容であるが、使用するデータの期間が異なる場合の予測処理の選択ルールについて説明する。
【００３３】
短期間のデータ処理に対応する期間のうち、その期間内で予測対象の実績値同士の差が基準値以上か否かを判定し、基準値以上の場合は、短期間データによる予測処理を実行し、基準値以下の場合は、長期間データによる予測処理を実行する。なお、本実施の形態では、予測値と実績のずれではなく、一定期間の予測対象（エネルギー需要）の実績値の差すなわち変動量を用いて演算する。
以降の説明において、予測処理Ｂでは短期間データを使用し、予測処理Ａでは長期間データを使用するものとする。
【００３４】
（予測値選択ルールの例）
予測値選択ルールを図２に示す。このルールの意味は、７日前からのエネルギー需要の変動が大きいということは、様々な要因により需要構造が急変していると考えられ、このような場合は直近のデータだけから予測する方が精度が高くなる。このため、予測処理Ａよりも短期間のデータを用いる予測処理Ｂで予測するというものである。一方、７日前からのエネルギー需要の変動が小さいということは、エネルギー需要の構造が安定していると考えられるため、直近のデータよりも曜日が同じ７日前のデータを用いた方が精度が高くなる。このため予測処理Ａで予測する。
【００３５】
上記のルールでは、予め定めた期間内で異なる日付の予測対象の実績値の差に基づいて予測処理を切り替えるようにしたが、他の基準で切り替えることも可能である。たとえば、一定期間の気温変動の大きさ、一定期間の湿度変化の大きさなど、気象変動の大きさを用いて切り替えたり、暦の変化で切り替えたりするようにしても良い。
【００３６】
図３は、約１年間の平日のデータを用いて、一定期間のエネルギー需要実績値の変動量と各予測処理の予測誤差の絶対値の差との関係を表したプロット図である。図３のうち横軸は予測日の１週間前の需要実績値と予測日当日の需要実績値の差の絶対値（すなわち変動量）である。０〜１に正規化して表示している。
【００３７】
縦軸は、予測処理Ａによる予測値（以下、「予測値Ａ」という。）の誤差（％）の絶対値から予測処理Ｂによる予測値（以下、「予測値Ｂ」という。）の誤差（％）の絶対値を減算した値であり、次の（１）式により算出した値をプロットする。
予測誤差の絶対値の差＝予測値Ｂの誤差の絶対値（％）
−予測値Ａの誤差の絶対値（％）
・・・  （１）
【００３８】
図３において、縦軸の０より大きい領域は、予測値Ａの方が誤差の小さい領域であり、縦軸の０より小さい領域は、予測値Ｂの方が誤差が小さい領域であることを意味する。
【００３９】
図３によれば、横軸の正規化されたエネルギー需要の実績値の差が０．４より小さいときは、縦軸はマイナス側よりもプラス側にわずかに偏っているので、予測処理Ａによる予測値の方が、誤差が小さく、横軸が０．４より大きいときは、データは縦軸のマイナス側に偏っているので、予測処理Ｂの予測値の方が誤差が小さい。
【００４０】
したがって、基準値を０．４に設定し、正規化された需要実績値の差が基準値よりも小さいときは、予測処理Ａによる予測結果を用いることによって、良好な予測結果が得られる。本実施例は、ユーザが予測モデル構築手段３２によって表示装置２０へ表示された図３の表を確認し、ユーザがこの表から基準値を推定して、データ入力手段３１を介してこの基準値を設定するものである。データ入力手段３１から入力された基準値は予測モデルデータ保存手段４３に記憶される。
【００４１】
予測モデルデータ保存手段４３には、各処理の処理手順、どの処理手順による予測値を使用するかを切り替える選択ルール、および基準値が保存されている。
【００４２】
＜予測処理実行処理＞
次に、予測処理実行手段３３は、予測日当日に自動的に、あるいはユーザから起動要求があると、予測モデルデータ保存手段４３に保存されている予測処理手順Ａ，Ｂによってそれぞれ予測値Ａ，Ｂを算出する。その後、予測値選択手段３４を起動する。
【００４３】
＜予測値選択処理＞
予測値選択手段３４は起動されると、予測モデルデータ保存手段４３にアクセスして、選択ルールを抽出する。そして、選択ルールに基づいて、実績データ保存手段４１から７日前のエネルギー需要実績値と前日のエネルギー需要実績値を抽出してその差を算出する。次に、その算出結果と基準値を比較して、算出結果の方が基準値よりも大きいときは、予測値Ａを選択する。算出結果が基準値以下のときは、予測値Ｂの手順を選択する。選択した予測値をエネルギー需要の予測値の最終結果として表示装置２０へ出力する。
【実施例２】
【００４４】
本実施例では、実施例１の予測モデル構築処理において、基準値を自動的に設定する方法について説明する。
【００４５】
図４は、予測モデル構築手段の有する基準値設定ルーチンの手順を示すフローチャートである。
この基準値設定ルーチンは、ユーザの起動要求による任意のタイミング、あるいは予め設定された日時に起動される。
【００４６】
基準値設定ルーチンは起動されると、過去の一定期間の実績データを実績データ保存手段４１から抽出してメモリ上に読み出す（Ｓ１０１）。表２はメモリ内の情報を配列形式で示したものである。
【表２】
2011165152.tif 000004
【００４７】
基準値設定ルーチンは、次に、ステップＳ１０１で抽出したデータについて予測処理Ａ，Ｂを実行することによって、表２中の予測値および実績値との差（すなわち予測誤差）を計算する（Ｓ１０２）。なお、実績値として予測値や予測誤差を保持している場合はそのデータを使用する。基準値設定ルーチンは、まず、変数ｉを初期値０にセットする（Ｓ１０３）。そして、表２の各データのうち予め定めた所定期間（例えば当日と７日前）のエネルギー需要実績値の変動量がｉのデータについて、各予測誤差から次の（２）式により評価指標を求める（Ｓ１０４）。
評価指標（０）＝Σ（予測誤差２）
＝Σ（予測値―実績値）２
・・・（２）
【００４８】
上記の（２）式は、基準値が０の場合の評価指標であり、横軸のエネルギー需要実績値の変動量が略０の実績値およびこのときの予測値を抽出し、抽出したデータについて、予測誤差の２乗和を計算することを意味している。もちろん誤差を％で計算してもよいし、２乗和でなく平均値や標準偏差にしてもよい。
【００４９】
次に、基準値設定ルーチンは、変数ｉが最終まで到達したか否かを判定し、変数ｉが最終まで到達していなければ（Ｓ１０５で「ＮＯ」）、基準値を一定値ｖだけ大きくして（Ｓ１０６）、ステップＳ１０４へ戻り、以降のステップ実行して評価指標（ｖ）を求める。すなわち、横軸のエネルギー需要実績値の変動量がｖとなるようなエネルギー需要実績値およびこのときの予測値を抽出し、抽出したデータについて、予測誤差の２乗和を計算する。
【００５０】
基準値設定ルーチンは、同様に評価指標（２ｖ），評価指標（３ｖ）・・・を算出し、変数ｉがメモリ内にあるエネルギー需要の変動値の最大値（正規化されている場合は「１」）に達するまで行う（Ｓ１０５）。この一定値ｖは、横軸の変化幅に予め定めた一定の割合（例えば１０％）を乗じて算出した値を用いることができる。
【００５１】
例えば、横軸が正規化されたエネルギー需要実績値の差の場合は、一定の割合を１０％とすれば、一定値は、V＝０．１となる。
【００５２】
次に、評価指標（０），評価指標（ｖ），・・・評価指標（横軸の最大値）を比較して（Ｓ１０７）、これらの中から最小を示すときの基準値を最良の基準値として設定する（Ｓ１０８）。
【００５３】
以上、本実施の形態によれば、エネルギー需要の変動状況によって適用する予測処理手順を切り替えて、エネルギー需要の予測値を算出することになるので、精度の高い予測が可能となる。
【００５４】
次に本発明による第２の実施の形態を説明する。図５は、本実施の形態によるエネルギー需要予測装置１の機能ブロック図である。
【００５５】
図１との主な違いは、演算処理装置３０の予測モデル構築手段３２は、実績データから複数の予測処理による予測値の重み付けを設定・変更するルールを構築する機能を有し、さらに、予測値選択手段３４に代えて、このルールによって算出された重み付けによって、夫々の予測値に重みをつけて加算する予測値融合手段３５を設けていることである。同一機能には、同一符号を付して説明を省略する。
【００５６】
次に実施例ごとに上記の構成を有するエネルギー需要予測装置１の動作について、第１の実施の形態との差異を中心に説明する。
【実施例３】
【００５７】
＜予測モデル構築処理＞
本実施例による予測モデル構築手段３２では、図６に示すメンバーシップ関数を持つファジー推論を用いる。
また、図７にファジー規則を例示する。
【００５８】
（予測値融合ルールの例）
図７において、例えば、（７日前のエネルギー需要−前日のエネルギー需要）の絶対値（以下、単に「絶対値」という。）が図６のＸだった場合、変動小への適合度ａは０．６，変動大への適合度ｂは０．４となる。
【００５９】
予測値は、適合度（重み）で加重平均した値となるので、次式より求められる。
予測値＝（０．６＊予測値Ａ＋０．４＊予測値Ｂ）／（０．６＋０．４）
【００６０】
もし、絶対値が図６のｘ２よりも大きかった場合は，変動小への適合度は０，変動大への適合度は１になるので、予測値は以下となる。
予測値＝（０＊予測値Ａ＋１＊予測値Ｂ）/（０＋１）＝予測値Ｂ
【００６１】
また、絶対値が図６のｘ１よりも小さかった場合は，変動大への適合度は０、変動小への適合度は１になるので，予測値は以下となる。
予測値＝（１＊予測値Ａ＋０＊予測値Ｂ）/（１＋０）＝予測値Ａ
【００６２】
この適合度を求める方法は、変数ｘに対する予測処理Ａのメンバーシップ関数をｙ１（ｘ）、予測処理Ｂのメンバーシップ関数をｙ２（ｘ）とし、メンバーシップ関数から、予測処理Ａの影響度が０よりも大きくなる点をｘ２、予測処理Ｂの影響度が０よりも大きくなる点をｘ１とすると、エネルギー需要の変動が、ｘ１とｘ２の間の中間領域ｘにあるときは、次の計算式で求めることができる。
予測処理Ａの重み付け  ａ＝ｙ１（ｘ）／（ｙ１(ｘ)＋ｙ２（ｘ））
予測処理Ｂの重み付け  ｂ＝ｙ２（ｘ）／（ｙ１(ｘ)＋ｙ２（ｘ））
【実施例４】
【００６３】
次に、図８を用いてメンバーシップ関数のパラメータｘ１，ｘ２を自動的に求める方法について説明する。基本的な手順は、実施例２と同様である。
【００６４】
図８は、本実施例による予測モデル構築手段の有するパラメータ設定ルーチンの手順を示すフローチャートである。このパラメータ設定ルーチンは、ユーザの起動要求による任意のタイミング、あるいは予め設定された日時に起動される。
【００６５】
パラメータ設定ルーチンは起動されると、過去の一定期間の実績データを実績データ保存手段４１から抽出して上記表２のようにメモリ上に読み出し（Ｓ２０１）、抽出したデータについて予測処理Ａ，Ｂを実行することによって、予測誤差を計算する（Ｓ２０２）。なお、実績値として予測値や予測誤差を保持している場合はそのデータを使用する。
【００６６】
パラメータ設定ルーチンは、まず、変数ｉ，ｊを初期値０にセットして（Ｓ２０３）、次式から、ｘ１＝０，ｘ２＝０のときの評価指標を求める（Ｓ２０５）。
評価指標（０，０）＝Σ（予測誤差２）
＝Σ（予測値―実績値）２
【００６７】
次にパラメータ設定ルーチンは、変数ｊを一定値ｖだけ大きくして同様の計算をして評価指標（０，ｖ）を求める。同様に評価指標（０，２ｖ），評価指標（０，３ｖ）・・・というようにｊが最終値に達するまで評価指標の計算を繰り返す（Ｓ２０５〜Ｓ２０７）。また，変数ｉについても同様に一定値ｖずつ変化させながら、評価指標を求める（Ｓ２０４〜Ｓ２０９）。このようにして、パラメータｘ１＝ｉ，ｘ２＝ｊのときの評価指標を計算する。
【００６８】
なお、ステップＳ２０４の処理によって、ｘ１とｘ２は、次式を満たものとなる。
０≦ｘ１≦ｘ２≦７日前のエネルギー需要と前日のエネルギー需要の差の最大値
【００６９】
その後、求めた全ての評価指標を比較して（Ｓ１１０）、最小を示すときのｉをｘ１,ｊをｘ２としてそれぞれ設定する（Ｓ１１１）。これにより、最良のパラメータｘ１，ｘ２を得ることができる。
【００７０】
以上、本実施の形態によれば、ファジー理論により複数の予測処理手順による算出結果を融合してエネルギー需要の予測値を算出するので、エネルギー需要の変化に応じて精度の高い予測が可能となる。
本発明は、上述の実施の形態に限定されること無く、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実現することができる。
【符号の説明】
【００７１】
１    エネルギー需要予測装置
１０    入力装置
２０    表示装置
３０    演算処理装置
３１    データ入力手段
３２    予測モデル構築手段
３３    予測処理実行手段
３４    予測値選択手段
３５    予測値融合手段
４０    記憶装置
４１    実績データ保存手段
４２    予報データ保存手段
４３    予測モデルデータ保存手段
【図１】
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【図２】
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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３】
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