(57)【要約】      （修正有）【課題】時間変化する需要を反映して、電力価格の変化に伴う電力需要変化量を予測する装置及び方法を提供する。【解決手段】複数需要家の電力需要と電力小売価格の時系列データとを相関して時間変化する複数の相関成分に分解し、電力需要に占める相関成分其々の大きさの時系列データである相関成分得点を計算する相関成分分解部２０３と、相関成分について電力需要と電力小売価格との相関を相関指標として数値化する価格相関評価部２０４と、相関成分について電力小売価格の変化量に対する電力需要の変化量の比率を価格弾力性として数値化する価格弾力性計算部２０５と、閾値と相関指標とを比較して価格相関の強い相関成分を選択する相関成分選択部２０６と、相関成分得点に基づき予測得点を計算する相関成分得点予測部２０８と、相関成分について、電力小売価格変化量と価格弾力性と予測得点とに基づき予測需要変化量を計算する需要変化予測部と、を有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力小売価格の変化に対する電力需要変化量に関する電力需要予測装置であって、
複数需要家の電力需要と電力小売価格の時系列データとを相関して時間変化する複数の相関成分に分解し、前記複数需要家の電力需要の合計に占める前記相関成分それぞれの大きさの時系列データである相関成分得点を計算する相関成分分解部と、
前記相関成分について前記電力需要と前記電力小売価格との相関の強さを相関指標として数値化する価格相関評価部と、
前記相関成分について前記電力小売価格の変化量に対する前記電力需要の変化量の比率を価格弾力性として数値化する価格弾力性計算部と、
予め設定された相関閾値と前記相関指標とを比較して価格相関の強い相関成分を選択して選択集合とする相関需要選択部と、
前記相関成分得点に基づき将来予測値である予測得点を計算する相関成分得点予測部と、
前記選択集合に含まれる相関成分について、予め設定された電力小売価格変化量と前記価格弾力性と前記予測得点とに基づき予測需要変化量を計算する需要変化予測部と、を有する電力需要予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の電力需要予測装置であって、
前記相関成分と前記相関成分得点とが線形合成によって前記複数需要家の前記電力需要と前記電力小売価格の前記時系列データを復元することを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項３】
請求項１に記載の電力需要予測装置であって、
前記相関成分分解部の実現方法が主成分分析であって、前記相関成分が前記主成分分析の結合係数に相当し、前記相関成分得点が前記主成分分析の主成分得点に相当することを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項４】
請求項１に記載の電力需要予測装置であって、
前記相関成分分解手段の実現方法がニューラルネットによる自己符号化器によるものあって、前記相関成分が入力層と隠れ層を結合する重み行列に相当し、前記相関成分得点が隠れ層の値に相当することを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項５】
請求項１に記載の電力需要予測装置であって、
前記相関成分について、前記相関成分と前記相関成分得点の積和演算である需要内訳を図示する表示部を備えることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項６】
請求項１に記載の電力需要予測装置であって、
前記相関成分のそれぞれについて、前記相関成分と前記予測得点の積和演算である予測需要内訳を図示する表示部を備えることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項７】
請求項１に記載の電力需要予測装置であって、
前記予測需要変化量と実際の需要変化量を比較して予測誤差を計算する需要変化量評価部と、
前記予測誤差に基づいて前記相関閾値を補正する相関閾値補正部と、を備え、
前記予測誤差が逐次的に縮小することを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項８】
電力小売価格の変化に対する電力需要変化量に関する電力需要予測方法であって、
複数需要家の電力需要と電力小売価格の時系列データを相関して時間変化する複数の相関成分に分解し、
前記複数需要家の電力需要の合計に占める前記相関成分それぞれの大きさの時系列データである相関成分得点を計算し、
前記相関成分について前記電力需要と前記電力小売価格との相関の強さを相関指標として数値化し、
前記相関成分について前記電力小売価格の変化量に対する前記電力需要の変化量の比率を価格弾力性として数値化し、
予め設定した相関閾値と前記相関指標とを比較して価格相関の強い相関成分を選択して選択集合とし、
前記相関成分得点に基づき将来予測値である予測得点を計算し、
前記選択集合に含まれる相関成分について、予め設定した電力小売価格変化量と前記価格弾力性と前記予測得点とに基づき予測需要変化量を計算する電力需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力需要の予測に係り、特に電力価格の変化に伴う電力需要変化量の予測装置およびに予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
再生可能エネルギー（以下、再エネ）の増大で電力需給バランスの変動が拡大している。再エネ出力変動を相殺する調整用電源の不足を補うため、需要家が保有する分散電源や負荷を調整力に活用する手段の一つとして、電力価格調節による需要制御が挙げられる。
【０００３】
例えば引用文献１では、「価格に応じて需要が変化する取引対象における取引価格を決定する価格決定装置であって、需要家ごとに価格変化に応じた需要変化を表す価格弾力性モデルに基づいて、前記価格変化に応じた前記需要家ごとの前記需要変化の総和である総需要変化を予測する変化予測部と、前記変化予測部の予測結果に基づいて、必要な前記需要変化をもたらすのに必要な前記価格変化を算出する必要価格変化算出部と、を有し、前記価格弾力性モデルは、前記需要家ごとに前記価格変化の境界値および前記需要変化の限界値を有し、前記需要変化が０から前記限界値に達するまでは、前記価格変化が増加するほど前記需要変化が減少、または前記価格変化が減少するほど前記需要変化が増加し、前記需要変化が前記限界値で一定となる」との記載がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−９０５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
引用文献１の場合、同一の需要家であっても、需要用途や稼働中の負荷構成によって価格弾力性は時間変化する可能性がある。このことを鑑みると、時不変の価格弾力性モデルを扱う引用文献１の方法では需要変化予測、あるいは、価格変化算出が十分考慮されていない。
【０００６】
以上のことから本発明においては、時間変化する需要用途を反映して、電力価格の変化に伴う電力需要変化量を予測する装置および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】
本発明の代表的なものの１つを示せば、電力小売価格の変化に対する電力需要変化量に関する電力需要予測装置であって、複数需要家の電力需要と電力小売価格の時系列データとを相関して時間変化する複数の相関成分に分解し、前記複数需要家の電力需要の合計に占める前記相関成分それぞれの大きさの時系列データである相関成分得点を計算する相関成分分解部と、前記相関成分について前記電力需要と前記電力小売価格との相関の強さを相関指標として数値化する価格相関評価部と、前記相関成分について前記電力小売価格の変化量に対する前記電力需要の変化量の比率を価格弾力性として数値化する価格弾力性計算部と、予め設定された相関閾値と前記相関指標とを比較して価格相関の強い相関成分を選択して選択集合とする相関需要選択部と、前記相関成分得点に基づき将来予測値である予測得点を計算する相関成分得点予測部と、前記選択集合に含まれる相関成分について、予め設定された電力小売価格変化量と前記価格弾力性と前記予測得点とに基づき予測需要変化量を計算する需要変化予測部と、を有するようにする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、時間変化する需要用途を反映して、電力価格の変化に伴う電力需要変化量を予測する装置および方法を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施例１に係る電力需要予測装置を用いる設備例を示す図。
【図２】電力需要予測装置の機能構成図。
【図３】相関成分分解の模式図。
【図４】電力需要内訳の時系列データの表示例。
【図５】電力需要内訳変化量の時系列データの表示例。
【図６】本発明の実施例２に係る電力需要予測装置の機能構成図。
【図７】相関閾値の補正方法を表すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施例について、図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明に係る電力需要予測装置を適用する設備例を示している。１０１は需要家群である。１０２は需要家に備えられた計測制御端末である。１０３は電力事業者（電力小売事業者や仮想電源アグリゲーターなど）の需給制御装置であり、電力供給契約を結んでいる需要家群に関する需給バランスを、電力小売価格調節によって制御する。１０４は需要家群１０１が接続された電力系統である。電力系統１０４は必ずしも前記電力事業者の所有設備ではなく、また、需要家群１０１が電力系統１０４に接続された需要家の全てではないが、監視制御装置１０３が需要家群１０１に関する需給バランスを制御することで、電力系統１０４に関する需給バランスに対して調整力を供給することができる。需給制御装置１０３は情報伝送路１０５を介して、計測制御端末１０２によって記録された電力需要データ（負荷による電力消費量あるいは分散電源による発電量）を収集する。また、需給制御装置１０３は計測制御端末１０２に対して電力小売価格データを送出する。計測制御端末１０２は電力価格に対して自動的あるいは人手による操作を介して需要家群１０１の負荷の稼働状態を変更する。このように需給制御装置１０３は電力需要と電力小売価格のデータ処理を担うので、必ずしも前記電力事業者が自前で所有するハードウェアではなく、たとえばクラウドサービスのように遠隔地にある計算機リソースで実装する形態もある。需給制御装置１０３は電力価格変化に対する電力需要の変化を予測する電力需要予測装置１０６と、その予測結果および電力系統１０４に関する需給バランスあるいは電力取引市場における卸売価格に基づいて電力小売価格を決定する価格決定装置１０７から構成される。本発明は電力需要予測装置１０６の実現方法に関するものである。
【００１２】
図２は、本発明に係る電力需要予測装置の機能構成例を示したブロック図である。需要データベース２０１は需要家群１０１から収集された過去の電力需要の時系列データ（以下、需要時系列データ）を記録したデータベースである。価格データベース２０２は需要家群１０１に提示した過去の電力小売価格の時系列データ（以下、価格時系列データ）を記録したデータベースである。相関成分分解部２０３は需要データベース２０１に記録された需要時系列データと価格データベース２０２に記録された価格時系列データとを、複数の需要家と電力小売価格とのあいだで相関を持って変化する需要を表す相関成分に分解する。また、相関成分の大きさである相関成分得点の時間変化を相関成分得点データベース２０７に記録する。価格相関評価部２０４は前記相関成分について、電力データと価格データとの相関の強さを示す相関指標を数値化する。価格弾力性計算部２０５は前記相関成分について、価格変化量に対する電力需要の変化量すなわち価格弾力性を算出する。相関成分選択部２０６は、前記相関指標を予め指定した相関閾値と比較して、価格相関の強い相関成分を選択する。相関成分得点予測部２０８は、相関成分得点データベース２０７に記録された相関成分得点の時系列データを用いて、予測対象の時間断面における相関成分の予測得点を計算する。需要変化予測部２０９は、前記価格弾力性と前記相関成分予測得点とに基づく予測需要変化量を計算する。表示部２１１は、相関成分得点と予測需要変化量に関する表示装置である。以下では各機能ブロックの処理を説明する。
【００１３】
相関成分分解部２０３の処理はたとえば主成分分析を用いて実現される。主成分分析はＭ個の変数に関するＮ組のサンプルから構成されるＮ行Ｍ列のデータ行列Ｘについて、
［数１］
Ｔ＝ＸＰ
［数２］
Ｔ＝［ｚ＿１，ｚ＿２，…，ｚ＿Ｋ］
ただしｚ＿ｋはＮ次元ベクトル
［数３］
ｚ’＿ｉ×ｚ＿ｊ＝０  （ｉ＝ｊ）
ｚ’＿ｉ×ｚ＿ｊ≒０  （ｉ≒ｊ）
［数４］
Ｐ＝［ｗ＿１，ｗ＿２，…，ｗ＿Ｋ］
ただしｗ＿ｋはＭ次元ベクトル
と表される結合係数ｗ＿ｋを計算する多変量解析手法である。ここで＿の後の数字は添え字を表し、 ’は転置操作を表す。結合係数ｗ＿ｋはノルム１で互いに直交する正規直交基底である。結合係数の数Ｋはデータ行列の変数の数Ｍに等しいが、ここでは説明の都合上、両者を区別して記述した。Ｔは主成分得点であり、数３の定義のように主成分得点Ｔの各列ｚ＿ｋは互いに無相関である。主成分得点Ｔの各行が各サンプルに相当するはデータ行列Ｘと同様であり、その第ｋ列であるｚ＿ｋは各サンプルに占める結合係数ｗ＿ｋの大きさを表す。すなわち、結合係数ｗ＿ｋが正規直交基底であることから、数１は
［数５］
Ｘ＝ＴＰ’ 
と書き換え可能であり、データ行列Ｘの各サンプルは結合係数ｗ＿ｋの線形合成で記述され、主成分得点Ｔの列ｚ＿ｋは線形合成における結合係数ｗ＿ｋの重み付けに相当する。
【００１４】
主成分分析を相関成分分解部２０３の処理に適用するには、データ行列Ｘの第ｎ行（第ｎサンプル）を時系列データ上のｎ番目の時間サンプルとする。また、第ｍ列（第ｍ変数）を需要家ｍの需要時系列データとする。ただし需要家の数はＭ−１であり、最後の第Ｍ列を価格時系列データとする。需要時系列データおよび価格時系列データは必要に応じて平均０、分散１に標準化する。このとき、主成分分析で得られる結合係数ｗ＿ｋが前記相関成分であり、主成分得点が前記相関成分得点である。
【００１５】
図３はこの計算過程を説明する模式図である。３０１は需要家１〜（Ｍ−１）の需要時系列データｅ＿１〜ｅ＿（Ｍ−１）である。３０２は価格時系列データｖである。３０３は相関成分ｗ＿１〜ｗ＿Ｋであり、ここでは相関成分ｗ＿ｋについて、需要時系列データと価格時系列データに対応する要素ｗ＿ｋ１〜ｗ＿ｋＭの大きさを棒グラフで表現した。３０４は相関成分得点ｚ＿１〜ｚ＿Ｋの時系列データであり、相関成分ｗ＿１〜ｗ＿Ｋにそれぞれ相関成分得点ｚ＿１〜ｚ＿Ｋを乗じて合算することで元の需要時系列データ３０１と価格時系列データ３０２が再現される。すなわち、Σ｛ｋ：１〜Ｋ｝をｋ＝１〜Ｋに関する和の記号として、
［数６］
［ｅ＿１，ｅ＿２，…，ｅ＿（Ｍ−１），ｖ］  ＝  Σ｛ｋ：１〜Ｋ｝（ｚ＿ｋ×ｗ’＿ｋ）
である。
【００１６】
また、相関成分分解部はニューラルネットによる自己符号化器でも実現可能である。主成分分析は隠れ層が１層であり誤差関数に制約を持つ自己符号化器と同等の結果を返すことが知られている。相関成分分解部を自己符号化器で実現すると、相関成分が入力層と隠れ層を結合する重み行列に相当し、相関成分得点が隠れ層の取る値に相当する。
【００１７】
次に、価格相関評価部２０４の処理について説明する。図３で示したように、相関成分ｗ＿ｋの各要素は、需要時系列データおよび価格時系列データについて、時間軸上で相関を持って変化する成分を示している。ここで、需要時系列データと価格時系列データの関係に着目すると、たとえば図３のｗ＿１のように、価格時系列データに対応する要素ｗ＿１Ｍと、需要時系列データに対応する要素ｗ＿１１〜ｗ＿１（Ｍ−１）の大きさが同程度である場合は、両者の相関は強いと言える。一方、図３のｗ＿２のように要素ｗ＿２Ｍが極端に小さい場合、あるいはｗ＿３のように要素ｗ＿３Ｍが極端に大きい場合は、両者の相関は弱いと言える。つまり、相関成分ｗ＿１は需要時系列データと価格時系列データのあいだで強い相関を持って変化する成分を表し、相関成分ｗ＿２およびｗ＿３は弱い相関を持って変化する成分を表す。そこで、これを定量的に判定するため、次式の指標を導入する。
［数７］
ｃ＿ｋ＝ｓｑｒｔ（Σ｛ｍ：１〜Ｍ−１｝（（ｗ＿ｋｍ×ｗ＿ｋＭ）＾２））
ここで、ｓｑｒｔは平方根、＾２は二乗記号である。数７はｗ＿ｋのノルムが１である制約条件の下で、ｗ＿ｋＭが０あるいは１に近いほど小さくなる関数である。すなわち、図３の例においてｗ＿２およびｗ＿３の場合には相関指標ｃ＿ｋは小さくなり、ｗ＿１の場合にはｃ＿ｋは大きくなる。
【００１８】
ところで、主成分分析の結合係数を用いたスペクトル分解によって、データ行列Ｘの共分散行列Ｃを次式のように表すことができる。
［数８］
Ｃ＝Σ｛ｋ：１〜Ｋ｝（λ＿ｋ×ｗ＿ｋ×ｗ’＿ｋ）
ここで、λ＿ｋは主成分分析の過程で結合係数ｗ＿ｋと対で得られる固有値である。数８は共分散行列Ｃが結合係数ｗ＿ｋに対応した共分散スペクトルｗ＿ｋ×ｗ’＿ｋに分解可能なことを示している。数７と数８を見比べると、数７におけるｗ＿ｋｍ×ｗ＿ｋＭは、ｋ番目の共分散スペクトルに内包される第ｍ変数と第Ｍ変数の共分散であり、ｃ＿ｋはｍ＝１〜（Ｍ−１）に関して、その二乗和平方根である。このことから、数７による指標ｃ＿ｋは、結合係数ｗ＿ｋにおける第Ｍ変数とその他の変数の相関の強さを、スペクトル分解に由来して示す代表指標と言える。むろん、需要時系列データと価格時系列データの相関の強さを表す指標は、数７の表現に限定されない。
【００１９】
次に、価格弾力性計算部２０５の処理について説明する。図３で示したように、相関成分ｗ＿ｋの各要素は、需要時系列データおよび価格時系列データを構成し、時間軸上で相関を持って変化する成分を示している。この性質に基づき、相関成分ｗ＿ｋにおける第Ｍ変数と第ｍ変数の比を次式で計算すると、電力小売価格の変化量に対する電力需要の変化量、すなわち、価格弾力性ｄ＿ｋｍを、需要家１〜（Ｍ−１）について計算することができる。
［数９］
ｄ＿ｋｍ＝ｗ＿ｋｍ／ｗ＿ｋＭ
次に、相関成分選択部２０６の処理について説明する。数７によって、相関成分ｗ＿ｋそれぞれについて、電力需要と電力小売価格の相関の強さを表す相関指標が数値化される。相関成分選択部２０６は、外部から設定された相関閾値２１０と相関指標とを比較し、相関指標ｃ＿ｋが相関閾値よりも大きな相関成分ｗ＿ｋを選択し、需要変化予測部２０９の処理対象の選択集合Ｓとする。相関成分選択部２０６における上記選択処理の背景は、数９で計算される価格弾力性ｄ＿ｋｍが大きな値であったとしても、そもそも数９におけるｗ＿ｋＭが極端に小さい場合には、あたかも微少な電力小売価格の変化に対して電力需要が大きく変化するという偽の因果関係を表すことにある。本実施例ではこのような偽の因果関係を除外する工夫として、価格相関評価部２０４で計算した相関指標を用いて、電力小売価格の変化に対する電力需要変化の予測対象を、価格相関の大きな相関成分に限定する。
【００２０】
次に、相関成分得点予測部２０８の処理について説明する。これは相関成分得点データベース２０７に記録され、図３においては３０４で示した相関成分得点ｚ＿ｋの時系列データの統計処理によって、予測対象の時間断面ｔにおける相関成分の予測得点ｚｐ（ｔ）＿ｋを計算する。その最も単純な方法としては、相関成分得点の同時刻平均値を予測得点とする。あるいは、相関成分分解部２０３の処理を定期的に実行することで、相関成分得点の時系列データを更新しながら、自己相関やガウス過程を用いた回帰分析を適用して予測得点を計算する。このように相関成分得点予測部２０８の処理は特定の手段に限定されず、時系列データの予測手段として知られる各種統計手法を適用可能である。
【００２１】
次に、需要変化予測部２０９の処理について説明する。外部から電力小売価格の変化量Δｖを外部パラメータ２１２として設定すると、相関成分ｗ＿ｋに関する需要変化量Δｅ＿ｋは次式で計算される。
［数１０］
Δｅ＿ｋ＝Σ｛ｍ：１〜Ｍ−１｝（ｄ＿ｋｍ×Δｖ）
これに、次式のように相関成分得点予測部２０８で計算された相関成分の予測得点ｚｐ（ｔ）＿ｋを乗じて、相関成分選択部２０６で選択された選択集合Ｓについて和をとることで、予測対象時間断面ｔにおいて電力小売価格の変化量Δｖに対す予測需要変化量Δｅｐ（ｔ）を計算する。
［数１１］
Δｅｐ（ｔ）＝Σ｛ｋ∈Ｓ｝（ｚｐ（ｔ）＿ｋ×Δｅ＿ｋ）
これが需要家群１０１について、電力小売価格の変化量Δｖによって生じると予測される需要変化量である。
【００２２】
次に、表示部２１１の処理について説明する。図４は表示部２１１による画面表示の例を示した模式図である。４０１は次式で計算される需要内訳の時系列グラフである。
［数１２］
Σ｛ｍ＝１：Ｍ−１｝（ｚ＿ｋ×ｗ＿ｋｍ）
これは需要家群１０１の総需要に対して相関成分ｗ＿ｋに相当する需要内訳の時系列データを示す。４０１に付された色の濃さは、数７の相関指標に相当する。たとえば時間断面４０２では、色の濃い領域が狭く、これは総需要に対して価格相関の大きな需要内訳が少ないことを示す。一方、時間断面４０３では、色の濃い領域が広く、これは総需要に対して価格相関の大きな需要内訳が多いことを示す。このように、４０１の時系列グラフによって、電力価格調節による需要の可制御性を図示して表すことができる。また、時間断面４０４以降は数１２と同様の計算において、相関成分得点ｚ＿ｋの代わりに、相関成分の予測得点ｚｐ（ｔ）＿ｋを用いてプロットした予測需要内訳の時系列グラフである。これに次式で計算される需要内訳の変化量を付加すれば、図５のように価格変化Δｖに対して想定される需要内訳の予測変化量を時系列グラフ上に表すことも可能である。５０１が価格変化を伴わない予測需要内訳であり、５０２が価格変化を伴う予測需要内訳である。
［数１３］
ｚｐ（ｔ）＿ｋ×Σ｛ｍ：１〜Ｍ−１｝（ｄ＿ｋｍ×Δｖ）
本発明によれば、時間変化する需要用途に基づいて価格弾力性モデルを生成して、電力価格の変化に伴う電力需要変化量を予測する装置および方法を提供することで、価格調節を介した需要家の分散電源や負荷の制御精度を高めることができる。
【実施例２】
【００２３】
実施例１では、相関成分選択部２０６で用いる相関閾値として外部から設定された相関閾値２１０を用いるものとしたが、本実施例は相関閾値を自動的に調整する手段を説明する。
【００２４】
図６は、図２の機能構成に、予測需要変化データベース６１３と、需要変化量評価部６１４と、相関閾値補正部６１５とを付加したブロック図である。図６の６０１〜６１２の機能は図２の２０１〜２１２と同様である。
【００２５】
予測需要変化データベース６１３は需要変化予測部６０９で計算された予測需要変化量Δｅｐ（ｔ）の時系列データを記録したデータベースである。
【００２６】
需要変化量評価部６１４は、予測需要変化データベース６１３に記録された予測需要変化量Δｅｐ（ｔ）と、価格変化を伴う予測対象時間断面ｔにおいて実際に生じて需要データベース６０１に記録された需要変化量Δｅ（ｔ）とを比較し、予測誤差を計算する。このとき、価格変化と無関係に変化する需要変化の影響を除外するため、予測誤差Ｅｒｒを次式によって計算する。
［数１４］
Ｅｒｒ＝  Δｅｐ（ｔ）−（Δｅ（ｔ）−ｅｐ（ｔ）），ただしΔｅｐ（ｔ）≧０
Ｅｒｒ＝−Δｅｐ（ｔ）＋（Δｅ（ｔ）−ｅｐ（ｔ）），ただしΔｅｐ（ｔ）＜０
［数１５］
ｅｐ（ｔ）＝Σ｛ｋ：１〜Ｋ｝（Σ｛ｍ：１〜Ｍ−１｝（ｚｐ（ｔ）＿ｋ×ｗ＿ｋｍ）））
数１５のｅｐ（ｔ）は需要家群１０１について、価格変化を想定しない場合の時間断面ｔにおける総需要予測値である。数１３の予測誤差Ｅｒｒは、需要変化予測部６０９の予測誤差を示す。
【００２７】
次に、相関閾値補正部６１５の処理を説明する。前記予測誤差Ｅｒｒが正の場合は、予測需要変化量Δｅｐが過大であることを示す。この場合、相関成分選択部６０６の選択基準が緩すぎ、価格相関が低い場合の因果関係を表す相関成分も選択集合Ｓに含まれている。一方、Ｅｒｒが負の場合は、予測需要変化量Δｅｐが過小であることを示す。この場合、相関成分選択部６０６の選択基準が厳しすぎ、十分な価格相関を持つ相関成分が選択集合Ｓに含まれていないことを示す。そこで、相関閾値補正部６１５において予測誤差Ｅｒｒに基づいて相関閾値補正量を計算する。図７は逐次的な補正ループ処理を表すフロー図である。Ｓ７０１は相関閾値の更新であり、初回ループ動作で補正量は０であり、外部から設定された初期値を相関閾値とする。Ｓ７０２で相関閾値に基づいて相関成分選択部６０６で選択集合Ｓが形成される。Ｓ７０３で選択集合Ｓに基づいて予測需要変化量Δｅｐが計算される。Ｓ７０４で予測誤差Ｅｒｒが計算される。Ｓ７０５は予測誤差Ｅｒｒに基づく相関閾値の補正量計算であり、予測誤差Ｅｒｒが正の場合は補正量を正に、予測誤差Ｅｒｒが負の場合は補正量を負に設定する。処理はふたたびＳ７０１に戻り、相関閾値に補正量を加算して更新する。以上のループ処理によって、実際の需要変化量Δｅ（ｔ）に予測需要変化量Δｅｐ（ｔ）が合致するように、段階的に相関閾値が補正される。
【符号の説明】
【００２８】
１０１：需要家
１０２：計測制御端末
１０３：需給制御装置
１０４：電力系統
１０５：通信ネットワーク
１０６：電力需要予測装置
１０７：価格決定装置
２０１：需要データベース
２０２：価格データベース
２０３：相関成分分解部
２０４：価格相関評価部
２０５：価格弾力性計算部
２０６：相関成分選択部
２０７：相関成分得点データベース
２０８：相関成分得点予測部
２０９：需要変化予測部
２１０：相関閾値
２１１：表示部
２１２：価格変化
【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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