(57)【要約】【課題】気象変数および電力需要量及び熱需要量の統計的な性質から電力需要量及び熱需要量を同時に予測できるエネルギー管理システムを提供する。【解決手段】予測対象地域内の１または複数の施設におけるエネルギー需給量のうち２以上であるＭ種類を予測対象とし、その予測対象に対してＮ種類の入力データを予測条件とする。相関係数演算部１６は、入力データと前記予測対象との相関関係、及び前記予測対象間の相関関係を演算する。乱数生成部１７は、個々の入力データに関して平均及び分散の値が等しくなり、入力データの相互に対して相関係数が等しくなるような、Ｍ種類の乱数の組を多数生成する。予測結果算出部１８は、相関関係と乱数との組より予測対象の予測計算を行う。合計値演算部は、予測結果と、施設におけるエネルギー需給量と、対象地域内全体のエネルギー需給量の比から、地域内全体のエネルギー需給量を演算する。【選択図】図４
2015106316.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象地域内の１または複数の施設におけるエネルギー需要量及び／または供給量のうち２以上であるＭ種類を予測対象とし、
前記予測対象に対してＮ種類の入力データを予測条件とし、
前記入力データと前記予測対象との相関関係、及び前記予測対象間の相関関係を演算する相関係数演算部と、
前記個々の入力データに関して平均及び分散の値が等しくなり、前記入力データの相互に対して相関係数が等しくなるような、Ｍ種類の乱数の組を多数生成する乱数生成部と、
前記相関関係と前記乱数との組より前記予測対象の予測計算を行う予測結果算出部と、
前記予測結果と、前記施設におけるエネルギー需要量及び／または供給量と、予測対象地域内全体のエネルギー需要量及び／または供給量の比から、前記地域内全体のエネルギー需要量及び／または供給量を演算する合計値演算部と、
を有することを特徴とするエネルギー管理システム。
【請求項２】
前記入力データと前記予測対象との相関関係は、前記Ｍ種類の予測対象に対するＮ種類の入力データにおける予測結果の平均及び分散であり、
前記予測対象間の相関関係は、前記Ｍ種類の予測対象に対するＮ種類の入力データにおけるＮ−１種類の予測結果の共分散であり、
前記相関関係としてＭ行Ｍ列の分散共分散行列を作成することを特徴とする請求項１に記載のエネルギー管理システム。
【請求項３】
前記乱数として、Ｍ行Ｍ列の分散共分散行列に従う乱数の組をＫ組生成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載のエネルギー管理システム。
【請求項４】
前記Ｋ組の乱数において、正はエネルギー需要量を示し、負はエネルギー供給量を示すことを特徴とする請求項３に記載のエネルギー管理システム。
【請求項５】
前記入力データは、前記予測対象地域内の施設の過去の実績データであり、
前記実績データとして日付、時刻、曜日または天候のいずれか２つ以上を含む組を記憶する記憶部を、更に備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のエネルギー管理システム。
【請求項６】
前記入力データとして予測条件として一定の範囲で合致する入力データ抽出部と、を更に備えることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のエネルギー管理システム。
【請求項７】
前記エネルギー需要量の予測結果は、予測結果を電力需要量に変換したものであり、
前記エネルギー供給量の予測結果は、予測結果を電力供給量に変換したものであることを特徴とする請求項１乃至請求項６に記載のエネルギー管理システム。
【請求項８】
前記予測対象及び／または入力データは、地域内や特定の建物に存在する人や車
の数、温水や蒸気の需要量、上下水道の使用量、電気自動車の充電量、特定の品物の在庫、販売量、地域エネルギー管理者からの指令により削減された電力需要の量のいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載のエネルギー管理システム。
【請求項９】
前記予測対象は、エネルギー換算量、温暖化ガスの排出量、燃料コスト値、原油換算量、熱量換算量、及び／または排出原単位換算値であることを特徴とする請求項１乃至請求項８の何れか１項に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１０】
前記予測対象地域内のエネルギー需要量を収集するエネルギー需要量計測部を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項９の何れか１項に記載のエネルギー管理システム。
【請求項１１】
前記予測結果を度数分布として示され、前記予測結果は、平均および標準偏差に加えて、所定の信頼度で予測される最大値と最小値、最頻値で示されることを特徴とする請求項１乃至請求項１０の何れか１項に記載のエネルギー管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、気象変数および電力需要量及び熱需要量の統計的な性質から電力需要量及び熱需要量を同時に予測できるエネルギー管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートコミュニティーでは電力や熱などのエネルギーを最適に運用するために、コミュニティ内のビル、工場、住宅などの電力需要量や熱需要量、発電所の発電量、熱供給施設（熱源設備）の熱発生量などを総合的に管理する必要がある。
【０００３】
ここで、コミュニティとは利害を共有する一定の地域であり、最適とはコミュニティ全体のエネルギーコストを最小化することや地球温暖化ガスの排出量を最小化することなどであり、これは一般に多目的最適化問題となる。さらに、スマートコミュニティーでは電力利用形態の多様化に対応するため蓄電池が設置されたり電気自動車の充電設備が配置される場合があり、これらの運用も考慮する必要がある。
【０００４】
ビルなどではビルのエネルギーを管理するためのビルエネルギー管理システムＢＥＭＳ（Building  Energy  Management  System）が設置されている場合がある。しかしながら、この場合ビル単独の管理であり、地域全体のエネルギー最適化を目指したものではない。
【０００５】
最近では複数のＢＥＭＳを統合して複数のビルを統一的に管理することも試みられているが、システムが複雑化したりコストが高くなったりする問題もある。従って、スマートコミュニティーに対して電力と熱、その他のエネルギー関連設備を効率的に安価にかつトータルに管理する必要があり、このための管理システムをトータルエネルギー管理システム（以下、トータルＥＭＳ）と呼ぶ。
【０００６】
このようなトータルＥＭＳで、エネルギーを最適に管理するためには、領域内の需要に合わせて適切な形態と組み合わせでタイミング良く熱や電力を提供する必要がある。これにはリアルタイムで最適化する場合も考えられるが、通常は前もってエネルギー需要を予測しておき、それに合わせて必要量を最適な組み合わせで供給する。必要なエネルギー量と種類を予測できれば、最適な組み合わせを決定することは可能である。
【０００７】
例えば、電力事業者は一定エリア内の電力需要量の合計を予測し、それに対応して発電を行っている。その際、過去の気象データ等から将来の電力需要の総量をニューラルネットを用いて予測している。しかしながら、熱需要量やその他の予測には対応しておらず、スマートコミュニティーには適用しにくい。また、予測対象によっては予報値などが存在せず、過去データのみから予測する必要がある場合もある。
【０００８】
一方、コジェネレーションシステムにおいては、電力需要量と熱需要量を予測し、これらの最適な組み合わせを考慮して運用を行っている。しかし、この場合には、特定のシステムを対象としているため、このままではスマートコミュニティーには適用できない。スマートコミュニティーには多種多様のシステムが存在し、従来技術を用いる場合には、それぞれに対して予測を行うトータルＥＭＳを構築する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平５−１８９９５号公報
【特許文献２】特開平３−２８５５２０号公報
【特許文献３】特開平５−８８７１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、先行技術においては、広域に存在する種々の対象の需要を予測するためには、スマートコミュニティー内の施設をグループ分けし、各グループの一日の需要パターンを分類して学習させ、ニューラルネット等を用いて各グループの需要を予想している。このグループとしては、住宅、商業施設、学校、映画館などの数多くの分類も可能であるとしているが、実際には同じグループでも施設ごとに需要パターンは異なっている。そのため、正確な予測を行うためには、グループの数を増やす必要があるが、施設ごとに天候、季節、曜日ごとに異なるパターンをすべて網羅することは容易ではない。
【００１１】
さらに、スマートコミュニティー内への電力を供給する施設においても、太陽光や風力などの自然エネルギー発電を含めると非常にパターンが多い。これらの施設は、日照量や風力により電力供給量が異なる。そのため、電力供給量に関してもその予測を行うことは困難である。実際のスマートコミュニティーには数百、場合によっては数千の予測対象が存在するため、システムも非常に膨大なものになるという問題がある。
【００１２】
以上の様に、スマートコミュニティー内に存在する多数の多種多様な予測対象を同時に予測することが困難であるという問題があった。さらに、後述するが、多数の予測対象を同時に予測した結果と、個々の予測対象を別々に予測して合計した結果は異なる場合もある。また、太陽光発電や風力発電のように本質的に確率的に決まる量はパターン化しにくいという問題もある。
【００１３】
本実施形態は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、スマートコミュニティー内に存在する多数の多種多様な予測対象を容易に予測する手段を提供することを目的としている。さらに、電力需要量、熱需要量、自然エネルギー発電量、温水利用量、蒸気利用量、蓄電池の充電量などだけでなく、電気自動車の走行数、走行距離、店舗の来店人数のような、エネルギー消費量に関連するが直接的にはエネルギーでは無い予測対象物にも適用可能なエネルギー管理システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本実施形態のエネルギー管理システムは、予測対象地域内の１または複数の施設におけるエネルギー需要量及び／または供給量のうち２以上であるＭ種類を予測対象とし、前記予測対象に対してＮ種類の入力データを予測条件とし、前記入力データと前記予測対象との相関関係、及び前記予測対象間の相関関係を演算する相関係数演算部と、前記個々の入力データに関して平均及び分散の値が等しくなり、前記入力データの相互に対して相関係数が等しくなるような、Ｍ種類の乱数の組を多数生成する乱数生成部と、前記相関関係と前記乱数との組より前記予測対象の予測計算を行う予測結果算出部と、前記予測結果と、前記施設におけるエネルギー需要量及び／または供給量と、予測対象地域内全体のエネルギー需要量及び／または供給量の比から、前記地域内全体のエネルギー需要量及び／または供給量を演算する合計値演算部と、を有することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態のエネルギー管理システムとスマートコミュニティーの関係を示す概略図である。
【図２】第１の実施形態のエネルギー管理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態の予測部における予測方法を示す概念図である。
【図４】第１の実施形態の予測部の構成を示すブロック図である。
【図５】第１の実施形態の過去実績データ記憶部で記憶される過去実績データの一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態のエネルギー管理システムの予測工程を示すフローチャートである。
【図７】第１の実施形態の相関係数の概念図を示す図である。
【図８】第１の実施形態の予測結果算出部において予測対象として熱需要量を予測した場合の予測結果を示すグラフである。
【図９】第１の実施形態の予測結果算出部においてスマートコミュニティー内の１日の熱需要量を予測した場合の予測結果を示すグラフである。
【図１０】他の実施形態において時刻間の相関を含めて予測する場合の過去実績データの例である。
【図１１】他の実施形態において時刻間の相関を含めて予測する場合の予測結果の例である。
【図１２】他の実施形態において時刻間の相関を含めて予測する場合の予測結果の表示の例である。
【図１３】他の実施形態において予測結果と実績を並べて表示した例である。
【図１４】他の実施形態のエネルギー管理システムの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、エネルギー管理システムの実施形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
［１．第１の実施形態］
［１−１．構成］
本実施形態のエネルギー管理システム１は、図１に示すように、スマートコミュニティー２内の施設２０に対して指令を伝達可能に構成される。エネルギー管理システム１は、スマートコミュニティー２内の施設２０と通信可能であり、各施設２０のエネルギー需給量の予測を行い、その予測結果に基づいて、スマートコミュニティー２内のエネルギー需給量の管理を行う。エネルギー管理システム１が管理を行うエネルギー需給量は、電力需要量、電力供給量、熱需要量、熱供給量、ガス需要量及びガス供給量である。
【００１８】
スマートコミュニティー２を構成するそれぞれの施設２０は、各施設２０に電力、熱及びガスを供給及び需給させるエネルギー供給網で結びついている。エネルギー供給網には、電力を供給及び需給させる電力送電網や、熱を供給及び需給させる温水供給網や、ガスを供給及び需給させるガス供給網がある。スマートコミュニティー２内の施設２０に電力を供給する施設として、スマートコミュニティー２外からスマートコミュニティー２内に電力を供給する送電線２０ａや、太陽光発電所２０ｂがある。また、太陽光パネルを設置した一般家庭２０ｃも、発電した電力をスマートコミュニティー２内に供給する。スマートコミュニティー２内の施設２０の電力を需要する施設として、一般家庭２０ｄ、オフィスビル２０ｅ、及び工場２０ｆがある。また、一般家庭２０ｄから電力を供給され充電される電気自動車２０ｇも電力需要施設である。エネルギー管理システム１は、これらスマートコミュニティー２内の施設２０の電力需要量及び電力供給量の管理を行う。スマートコミュニティー２内の施設２０に熱を供給する施設として、火力発電所や焼却場がある。スマートコミュニティー２内の施設２０の熱を需要する施設として、スポーツジムや温水プールで使用がある。
【００１９】
エネルギー管理システム１は、予測条件として現在または未来の気象データや、過去の気象データに対するスマートコミュニティー２内の施設の過去のエネルギー需給量の実績を基に、現在及び未来のエネルギー需給量を予測する。さらに、その予測に基づいてスマートコミュニティー２内のエネルギーの管理を行う。エネルギー管理システムは、需給予測部１０と、エネルギー管理部１１を備える。
【００２０】
需給予測部１０は、スマートコミュニティー２内の施設におけるエネルギーの需給量の予測を行う。需給予測部１０では、予測したスマートコミュニティー２内の施設におけるエネルギーの需給量の予測を基に、スマートコミュニティー２全体のエネルギーの需給量の予測を行う。需給予測部１０におけるスマートコミュニティー２内の施設におけるエネルギーの需給量の予測では、複数のエネルギーの需給量を同時に予測する。同時に予測を行うエネルギーの需給量の組み合わせとしては、電力需要量、電力供給量、熱需要量、熱供給量、ガス需要量及びガス供給量の中から２以上を組み合わせたものである。需給予測部１０は、スマートコミュニティー２内の施設におけるある予測条件における複数のエネルギーの需給量の予測結果を同時に出力する。
【００２１】
需要予測部１０は、このように導き出した、予測結果を外挿することで、現在及び未来のスマートコミュニティー２全体のエネルギー需給量の予測を行う。スマートコミュニティー２全体のエネルギー需給量の予測では、過去の実績において、Ｍ種類の予測対象のうち電力需要量の合計とスマートコミュニティー２全体の電力需要量の比を計算しておき、これらの比の対象となる日の平均値を予測結果のうち電力需要量に対応する予測結果の合計に乗ずることで求めることができる。
【００２２】
エネルギー管理部１１では、需給予測部１０で予測を行ったスマートコミュニティー２全体の現在及び未来のエネルギー需給量に基づいて、スマートコミュニティー２内のエネルギーの管理を行う。エネルギー管理部１１は、予測結果を参照し、各施設２０に対する最適なエネルギー供給方法を決定し、対応する燃料コストやＣＯ２発生量等を計算する。また、コストやＣＯ２排出量が最小になるような予測結果が実現するように、発電機や熱源装置の操作を行い最適化を行う。
【００２３】
（需要予測部）
図４を参照して、需要予測部１０の構成を詳細に説明する。需要予測部１０は、初めに、スマートコミュニティー２内のある施設２０の複数のエネルギー需給量の予測を行う。この予測には、現在または未来の気象データや、過去の気象データに対するその施設のエネルギー需給量の実績データを予測条件として入力し予測を行う。予測では、予測対象と予測条件との相関関係、及び予測対象間の相関関係を演算する。この相関関係を再現するために、この相関関係に従う乱数を発生させてシミュレーションを行い、複数のエネルギー需給量を同時に予測する。
【００２４】
次に、需要予測部は、予測を行った施設のエネルギー需給量と、スマートコミュニティー２全体のエネルギー需給量との比を求める。この比と、予測を行った施設のエネルギー需給量よりスマートコミュニティー２全体のエネルギー需給量を求める。需要予測部１０は、これらの予測を行うために過去実績データ記憶部１２、入力データ抽出部１３、予測対象選択部１４、類似日選定部１５、相関係数計算部１６、乱数生成部１７、予測結果算出部１８、後処理部１９を備える。
【００２５】
過去実績データ記憶部１２は、スマートコミュニティー２内全体の過去のエネルギー需給量と、スマートコミュニティー２内の各施設の過去のエネルギー需給量を、過去の気象データと関連付けて記憶する。各施設でのエネルギー需給量は、スマートコミュニティー２内のすべての施設におるエネルギー需給量でも、特定の施設のエネルギー需給量でも良い。
【００２６】
図５は、過去実績データ記憶部に記憶するあるエネルギー需給量である。図５に示すように、過去実績データ記憶部では、スマートコミュニティー２内のエネルギー需給量と、施設１におけるエネルギー需給量と、施設２におけるエネルギー需給量とを記憶する。図５で記憶するエネルギー需要量としては、電力需要量及び熱需要量、エネルギー供給量としては電力供給量及び熱供給量である。これらのエネルギー需給量を曜日、季節、気温、湿度、天候と共にスマートコミュニティー２全体、施設１及び施設２について、１時間ごとに記録しておく。施設１はスポーツセンターであり、施設２は、太陽光発電所である。
【００２７】
予測対象選択部１４は、予測を行う対象を選択する。予測対象は、スマートコミュニティー２内の施設における２以上のエネルギー需給量である。すなわち、スマートコミュニティー２内の１または複数の施設における電力需要量、電力供給量、ガス需要量、ガス供給量、熱需要量及び熱供給量である。予測対象としては、複数の予測対象を選択する。予測対象は、同じ施設内であっても異なる施設であっても電力需要量と熱需要量は混在しても良い。
【００２８】
入力データ抽出部１３は、過去実績データ記憶部１２及び気象予報データ１２ａから、予測対象に関して予測を行うための予測条件の抽出を行う。気象予報データ１２ａは、過去、現在、及び未来の気象データである。入力データ抽出部１３は、過去実績データ記憶部１２及び気象予報データ１２ａの中から、予測対象の予測に必要な予測条件の抽出する。入力データ抽出部１３は、類似日選択部１５を備える。類似日選択部１５は、予測対象選択部１４で選択したＭ個の予測対象の予測条件として季節、曜日、天候が一定の範囲で合致する日のデータを過去実績データより選択する。類似日選択部で選択する予測する日と季節、曜日、天候が類似する日をＫ日選択する。Ｋ日は、２以上である。類似する日の選択は、過去実績データを表示部に対して出力し、その過去実績データのうちで類似する日をユーザが選択する。ユーザの選択結果は、類似日選択部に対してユーザの入力を受け付ける入力部１３ａを介して選択を行う。
【００２９】
相関係数演算部１６は、予測対象選択部１４で選択した施設のＭ種類の予測対象に対する入力データ抽出部１３で抽出したＮ種類の入力データから、入力データと予測対象との相関関係、及び予測対象間の相関関係を演算する。入力データと予測対象との相関関係は、Ｍ種類の予測対象に対するＮ種類の入力データにおける予測結果の平均及び分散である。また、予測対象間の相関関係は、Ｍ種類の予測対象に対するＮ種類の入力データにおけるＮ−１種類の予測結果の共分散である。これらの相関関係をＭ行Ｍ列の分散共分散行列をして表わす。相関係数演算部１６では、スマートコミュニティー２内のあるＭ種類の予測対象に対して、類似日選択部１５で過去実績データをＫ日分選択した場合には、過去実績データＭ＊Ｋ個から予測結果をＭ個求める。このＭ種類の内１つの予測対象について、Ｋ日分の平均値μと、分散ｖとを計算する。そして、Ｍ種類の施設の過去実績データ間の共分散について計算する。共分散は、Ｍ＊（Ｍ−１）／２個求められる。これらの分散ｖ、共分散より分散共分散行列を作成する。
【００３０】
乱数生成部１７は、相関係数演算部１６で演算した係数と乗する乱数を発生させる。係数である分散共分散行列は、スマートコミュニティー２内のＭ種類の予測対象の過去実績データの相関を表すものである。乱数生成部１７は、作成した分散共分散行列に対して、この分散共分散行列に従う乱数の組をＬ個発生させてＬ個の予測結果を導く。上記のＬの値は任意であり、Ｍの値やＮの値には依存しない。例えば、過去の実績データが２日分しかなくても、１００万通りの乱数を発生させることでＬ＝１００万個の予測結果が得られる。Ｌの値が大きいほど予測結果の分布はなめらかになり、結果的に予測精度が高いことになる。
【００３１】
予測結果算出部１８では、乱数を乗することで得たＬ個の予測結果は、度数分布として得られる。予測結果算出部１８では、予測結果を具体的な数値として計算する。予測結果の計算には、度数分布として得られた予測結果の平均値をもって予測結果とする。また、度数分布として得られた予測結果のうち、９５％の結果が含まれる範囲を用いて予測結果を数値の範囲とする。次に、予測結果算出部１８は、予測を行った施設のエネルギー需給量と、スマートコミュニティー２全体のエネルギー需給量との比を求める。すなわち、予測結果算出部１８は、合計値演算部として機能する。この比は、施設の過去の実績データと、スマートコミュニティー２全体の過去の実績データとを保存しておき、これらの実績データの比から求める。この比と、予測を行った施設のエネルギー需給量よりスマートコミュニティー２全体のエネルギー需給量を求める。また、予測結果算出部１８は、予測した現在及び未来のエネルギー需要量及びエネルギー供給量に基づいて、エネルギー使用コスト、ＣＯ２発生量の予測も行う。
【００３２】
後処理部１９は、求めた予測結果を基に後処理を行う。後処理部１９としては、予測結果のディスプレイ等への表示や紙への印字等の出力処理や、予測結果を使用しスマートコミュニティー２内の全体の施設に使用目標電力として報知したり、その施設での使用電力を抑制したり電力管理処理がある。この予測結果の各線は、同時に起こりうると予測される将来の状態であり、各線のその近くにおける本数密度がその線の発生確率に比例している。従って、各時刻ごとに燃料費やＣＯ２の発生量を計算して合計し、線の数で割るとそれらの期待値を計算することができる。
【００３３】
［１−２．作用］
以上の構成を有する本実施形態のエネルギー管理システムでは、図６に示すような工程でスマートコミュニティー２内の全体で使用する需要電力量、及び需要熱量の予測を行う。図６では、入力データとして、過去実績データの類似日のデータを用いる。
【００３４】
(ａ)スマートコミュニティー２内の予測対象を選択する（予測対象選択工程）。
(ｂ) 予測対象に対する予測条件として実績過去データから、予測を行う予測日と予測条件が類似する類似日を選択する（類似日選択工程）。
(ｃ) 予測対象における類似日の実績データと前記予測対象との相関関係、及び前記予測対象間の相関関係を表す相関係数を演算する。（相関係数演算工程）。
(ｄ)演算した相関係数に対して、この相関係数に従う乱数の組を発生させて予測結果を導く。（乱数発生工程）。
(ｅ) 確率分布として得られた予測結果から具体的な数字の予測結果を算出する（予測結果算出工程）。
(ｆ) 具体的な数字の予測結果に基にしてスマートコミュニティー２全体の需要量を推定する（外挿工程）。
【００３５】
以下では、Ｍ箇所の予測対象の２０１３年１１月２１日の午前１２時における電力需要量及び熱需要量を予測する場合を例にとって説明する。Ｍ箇所は同じ施設内であっても異なる施設であっても電力需要量と熱需要量は混在していても構わない。
【００３６】
（予測対象選択工程）
予測対象選択工程では、スマートコミュニティー２内の施設のエネルギー需給量をＭ種類の予測対象として選択する。予測対象の選択は、ユーザが過去実績データを参照し、任意の予測対象を選択する。選択した予測対象について予測モデルを作成する。つまり、スマートコミュニティー２内に施設の数が多数ある場合、施設ごとにモデル化を行うことは現実的ではない。スマートコミュニティー２内の総電力需要量や総熱需要量を予測する場合にはモデルはそれぞれ一つでよい。しかしながら、施設ごとの電力需要量や熱需要量を予測したい場合には、各施設ごとにモデル化を行う代わりに施設間の相関を利用した予測モデルを作成する方が容易である。
【００３７】
（類似日選択工程）
類似日選択工程では、実績過去データから、予測対象の予測を行う予測日と予測条件が類似する日のデータを選択する。類似日の選択は、ユーザが過去実績データを参照し、任意の予測対象を選択する。類似日選択工程では、予測対象選択工程で選択した予測対象の過去実績データを参照し、Ｍ種類の予測対象について予測する日と季節、曜日、気温、湿度及び天候が類似する日を選択する。選択は、Ｋ日分選択する。日付の選択は、過去実績データを表示部に対して出力し、その過去実績データのうちで類似する日をユーザが選択する。ユーザの選択結果は、類似日選択部に対してユーザの入力を受け付ける入力部１３ａを介して選択を行う。
【００３８】
例えば電力需要量に関して、スマートコミュニティー２内の各施設の需要は、一日のパターンは異なるかもしれないが、特定の時刻の値には相互に相関があると考えられる。電力需要量は一般に気温等の気象データに依存すると考えられるためである。例えば、夏季にはほとんどの施設で気温が増加すると空調需要が増えて電力需要量が増加する。気温が１℃増加した場合の電力需要量の増加量は施設によって異なるが、電力需要量には互いに正の相関があると言える。
【００３９】
（相関係数演算工程）
相関係数演算工程では、過去実績データと前記予測対象との相関関係、及び前記予測対象間の相関関係を表す相関係数を演算する。
【００４０】
ｉ番目（１≦ｉ≦Ｍ）の予測対象データの１２時の過去の実績値がＮ日分あるとする。ここで、これらの過去実績データはあらかじめ天候や曜日等が同様な日のみを選択してあるとする。これらＮ個の実績データの組から、平均値μiと分散viを計算する。分散を計算するためにはＮは最低でも２以上である必要がある。次に各施設間の共分散を計算する。これは施設１のＮ個の過去実績データ値と施設２のＮ個の過去実績値の共分散v1,2、施設１のＮ個の過去実績値と施設３のＮ個の過去実績値の共分散v1,3、．．．、施設Ｍ−１のＮ個の過去実績値と施設ＭのＮ個の過去実績値の共分散ｖＭ−１,Ｍなどのように計算を行なう。この場合、Ｍ個の施設から重複を許さず２個の組を選ぶ組み合わせの数であるＭ×（Ｍ−１）／２個の共分散が得られる。これらの分散、共分散によってスマートコミュニティー２内の過去実績データの特徴が決定される。図７はこの組み合わせの概念図を示している。
【００４１】
（乱数発生工程）
計算した相関係数に対して、この相関係数に従う乱数の組を発生させて予測結果を導く。相関のある予測対象の将来の値を予測するために、施設ごとの過去データから、それらの相関係数を計算し、その相関を再現する乱数を用いたモンテカルロシミュレーションによって総電力需要量や総熱需要量を予測する。ｉ番目の施設の予測対象項目は平均がμiで分散がviの正規分布に従うと仮定する。この場合、スマートコミュニティー２内の各施設のＭ個の予測対象項目を同時に予測するために、Ｍ次元の正規分布に従う乱数を用いる。Ｍ次元の正規分布とは式１のような確率密度関数に従う分布である。
【００４２】
Ｍ次元の確率変数 x = ( x1, x2, x3,  ...  xＭ ) がＭ次元正規分布に従う場合、ｘが満たす確率密度関数は、x の期待値ベクトルμ = ( μ1, μ2, μ3, ... μＭ ) を用いて、以下の［式１］と表される。
[式１]
2015106316.tif 000003
【００４３】
ここで、Ｔは転置べクトルを示し、Σ-1はΣの逆行列を示す。また、Σは以下の［式２］で計算される分散共分散行列である。
[式２]
2015106316.tif 000004
【００４４】
ここで、var(xi)はxiの分散を、cov(xi,xj)は、xiとxjの共分散を表す。すなわち、前述の例では、var(xi)は施設iの過去実績データＮ個の分散を、cov(xi,xj)は施設iの過去実績データＮ個と施設ｊの過去実績データＮ個の共分散を表す。
【００４５】
例えば、Ｍ次元正規分布に従う乱数（Ｍ次元の正規乱数）を多数（例えばＬ個）発生させ、この組を予測結果とする。Ｍ次元の正規乱数は、各乱数が相互に関連を持っており、この関連は式２の分散共分散マトリックスによって表現される。
【００４６】
以上の方法でＭ個の乱数の組をＬ組発生させた結果、Ｌ個の予測結果が得られる。このＬ個の予測結果は、すべて同じ確率で発生すると考えられる。すなわち、予測結果は一通りではなく確率分布として得られる。例えば、Ｌ組のそれぞれの場合に燃料費の合計を計算することができる。この場合、燃料費の合計がＬ個だけ得られるが、この中には燃料費が少ないケースや多いケースがあり、燃料費の度数分布あるいは確率分布として予測結果が得られることになる。
【００４７】
（予測結果算出工程）。
確率分布として得られた予測結果から具体的な数字の予測結果を算出する。図８は本実施形態の予測結果を示す概念図であり、熱需要量の予測結果の例を示している。この場合、熱需要量の予測結果はＬ個の結果の度数分布として得られる。予測結果を具体的な数値として得たい場合には、これらの結果の平均値をもって予測結果としてもよいし、あるいは９５％の結果が含まれる範囲を用いて予測結果を数値の範囲として示してもよい。
【００４８】
これまでに述べた予測結果は、特定の時刻の熱需要量や電力需要量の予測結果であった。これを他の時刻においても繰り返すことで一日の熱需要量や電力需要量の値の変化を予測することができる。図９は一日の予測結果を表示した例である。この場合、各時刻の各施設の熱需要量の予測結果の平均値が棒グラフで示してある。電力需要量やその他の予測対象項目も同様に示すことが可能である。
【００４９】
（外挿工程）
外挿工程では、予測した予測結果に基にしてスマートコミュニティー２全体の需要量を推定する。過去の実績において、Ｍ種類の予測対象のうち電力需要量の合計とスマートコミュニティー２全体の電力需要量の比を計算しておき、これらの比の対象となる日の平均値を予測結果のうち電力需要量に対応する予測結果の合計に乗ずることで求めることができる。この計算は予測結果の後処理部１９の外挿機能によってなされ、スマートコミュニティー２全体の予測結果が得られる。
【００５０】
［１−３．効果］
以上のような本実施形態では、スマートコミュニティー２内の、将来の一定期間の電力需要量や熱需要量を数値化し、それらを数値の組として処理し、スマートコミュニティー２内の状況を同時に予測することにより、燃料コストや温暖化ガス（ＣＯ２）排出量を計算し、運用者の計画に従って最適なエネルギー管理を行う。
【００５１】
本実施形態では、予測条件である入力データと予測対象との相関関係と、予測対象間の相関関係をＭ行Ｍ列の分散共分散行列に対して、この行列に従う乱数を発生させて予測を行っている。そのため、予測結果は確率分布として予測される。具体的には多種類の予測対象に対して同時に発生すると考えられる予測結果の組が予測される。ここで予測された結果は、同時に実現することが期待される将来の状況であるため、この予測結果に対して各施設に対する最適なエネルギー供給方法を決定し、対応する燃料コストやＣＯ２発生量等を計算することができる。逆にコストやＣＯ２排出量が最小になるような予測結果の組が実現するように、発電機や熱源装置の操作を行うことで最適化を行うこともできる。
【００５２】
一般にスマートコミュニティー２内のエネルギー需要量の場合、冬などの暖房設備を使用する季節においては、電力需要量を減らした場合には、代わりにガス需要量が増加する。つまり、スマートコミュニティー２における、ある時刻における電力需要量、熱需要量、ガス需要量は互いに相関関係を持っている。スマートコミュニティー２内のエネルギーの予測では、単に電力需要量の予測を行うのではなく、ある時刻の電力需要量の予測を行うと同時に、相関関係にある熱需要量やガス需要量も予測し、それらを１つの組として扱う。同時に、この組み合わせでエネルギーを供給した場合の燃料コストや温暖化ガス（ＣＯ２）排出量の計算を行う。スマートコミュニティー２を構成する施設が複数であり、月、曜日、時刻、季節、気温、湿度、天気など複数の外的要因に影響されるため、電力需要量の予測結果は複数予測される。つまり、予測結果は、多種類の予測対象に対して同時に発生すると考えられる。これは、電力需要量、熱需要量、ガス需要量の組合わせにおける予測結果についても同様である。すなわち、予測結果は、確率分布として予測される。ここで予測された結果は、同時に実現することが期待される将来の状況である。
【００５３】
また、本実施形態では、発生させる乱数において、正はエネルギー需要量を示し、負はエネルギー供給量を示している。つまり、予測対象としてエネルギー需要量とエネルギー供給量を同時に予測することができる。また、予測したエネルギー需要量が複数の種類ある場合には、１つの種類に変換することもできる。すなわち、エネルギー需要量として、電力需要量と熱需要量を予測した場合には、熱需要量を電力需要量に変換し、合計した電力需要量をエネルギー需要量とすることができる。
【００５４】
スマートコミュニティー２内で地域によって気象条件が異なる場合には、気象条件が等しい小エリアにエリアを細分化して予測を行なうことも可能である。予測対象がスマートコミュニティー２内のすべての施設を網羅していることは実際上は困難である。この場合、予測結果はサンプルと考えて、過去の実績から比例計算等で全体の予測結果を外挿することもできる。
【００５５】
本実施形態では、予測対象地域内の施設のエネルギー需給量と、入力項目とを関連付けた組として保存する過去実績データ記憶部と、予測対象を前記過去実績データに保存された施設のエネルギー需要量及び供給量から選択する予測対象選択部と、予測対象について予測するための入力データを前記過去実績データに保存された入力項目から選択する類似条件選択部と、を更に備える。これにより、現在の気温や湿度などのデータのみではなく、過去の実績にもとづいて予測を行うことができるので、より詳細な予測を行うことができる。
【００５６】
本実施形態では、予測対象としてスマートコミュニティー２内の電力需要量及び熱需要量の予測を行った。しかしながら、予測対象は、電力需要量及び熱需要量だけでなく、入力データと相関があれば、地域内や特定の建物に存在する人や車の数、温水や蒸気の需要量、上下水道の使用量、電気自動車の充電量、特定の品物の在庫、販売量、地域エネルギー管理者からの指令により削減された電力需要の量の何れかであっても良い。すなわち、本実施形態では、予測対象について予測するための入力データと予測対象、及び予測対象間の相関関係を演算し、その相関関係を示す係数に乱数をかけることで予測を行う。数多くの乱数をかけるため、何らかの相関があるものであれば予測を行うことは可能である。さらに、予測対象としては、エネルギー換算量、温暖化ガスの排出量、燃料コスト値、原油換算量、熱量換算量、及び排出原単位換算値であっても良い。
【００５７】
［２．他の実施形態］
本明細書においては、本発明に係る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って、発明の範囲を限定することを意図していない。具体的には、第１の実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の範囲を逸脱しない範囲で、種々の省略や置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、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ものである。
【００５８】
また、本実施形態について具体例を挙げ説明したが、各条件などについては記載した数値に限定するものではない。また、前述した課題解決手段に記載した範囲の中で変更しても同様の効果が得られる。例えば、以下の様な変更を行うこともできる。
【００５９】
（ａ）本実施形態では、各時刻ごとに別個に予測を行ったが、幾つかの時刻の予測を同時に行うこともできる。予測対象によっては、時刻間の相関を考慮した方がよい場合もある。例えば、午前中の電力需要が大きい場合には午後の電力需要も大きいような関係がある場合である。
【００６０】
このような予測を行うときには、各施設の代わりに各時刻の値を用いればよい。図１０は、そのような場合の過去実績を示した例である。この場合、ａ）は施設１の電力需要の時間変化、b）は施設２の電力需要の時間変化、c）は他の施設の熱需要量の時間変化、d）は各時刻の気温であり、それぞれ７日分の実績データについて１２の時刻の値がプロットしてある。この場合、施設数は３であり気温は施設ではないが、これらの各時刻の値を前述の予測結果における施設数と考える。従って、予測対象項目の数は１２×４＝４８であり、式１および式２において、Ｍ＝４８に相当する。また、過去実績データの数Ｎ＝７である。
【００６１】
本実施形態では、予測を行なう場合、電力需要量も熱需要量も気温も同様に扱うため、これらの４８の予測対象項目を同等に扱う。図１１のａ）は、この場合の過去実績データを表示した例である。ここで、同じ日の過去実績データは一本の線で結んである。図１１のｂ）は本実施形態の手法により予測した結果である。この場合、図が煩雑になることを避けるために少数の予測結果のみを示しているが、実際にはさらに１００通りの予測結果を算出している。
【００６２】
この予測結果の各線は、同時に起こりうると予測される将来の状態であり、各線のその近くにおける本数密度がその線の発生確率に比例している。従って、各時刻ごとに燃料費やＣＯ２の発生量を計算して合計し、線の数で割るとそれらの期待値を計算することができる。図１２はこのようにして算出した１日のＣＯ２排出量の計算値の頻度分布を示している。この平均値がＣＯ２排出量の予測結果に相当するが、予測結果を９５％信頼区間とともに数値の幅で表示することもできる。
【００６３】
（ｂ）なお、各施設の電力需要量や熱需要量のデータは従来のように定期的に収集しても構わないが、各施設に設けられたスマートメータ、ガスメータ等の情報をリアルタイムに収集することで本実施形態を効果的に実施することができる。また、予測結果と実績を同時に表示することで、各施設の運転目標とすることもできる。図１３は、予測結果と実績を同時に表示した例である。
【００６４】
（ｃ）図１４は、本発明の他の実施形態の一つである。本実施形態の予測対象は種々のものが考えられ、図に示したように、太陽光や風力による発電量、ビルや住宅の電力需要量、温水使用量、工場の熱需要量、電気自動車の充電量そのたの多くの項目が考えられる。さらに家庭用のエネルギー管理システム（ＨＥＭＳ）３０１、ビルのエネルギー管理システム（ＢＥＭＳ）３０２などと連携することで、データ収集の自動化や実績データの管理を有効に行うことができる。ＢＥＭＳやＨＥＭＳと異なり、本実施形態では各施設内の個々の設備の詳細を知る必要はなく、施設ごとの合計の電力需要量や熱需要量をスマートメータなどで収集するだけでよい。
【００６５】
（ｄ）なお、乱数を発生させるための確率密度分布は正規分布に限る必要はなく、例えば、指数分布、ポアソン分布、対数正規分布やワイブル分布などを用いることもできる。尖度や歪度など分布を特徴づけるパラメータを用いることもできる。通常は正規分布を用いるが、過去の実績データを調べたときに明らかに正規分布からずれていると判断された場合には、その分布を近似できるような確率分布を用いることが望ましい。実際に得られた分布形状に従うような乱数を発生させることは容易に可能であるが、データ数が少ない場合には正規分布を用いる方がよい場合も多い。
【００６６】
（ｅ）予測結果を具体的な数値として得たい場合には、これらの結果の平均値をもって予測結果としてもよいし、あるいは９５％の結果が含まれる範囲を用いて予測結果を数値の範囲として示してもよい。
【００６７】
（ｆ）スマートコミュニティー２内の各施設２０には、施設２０で使用する電力量、熱量、ガス量を計測し、エネルギー管理システム１に伝達するためのスマートメータ２０２が設置される。エネルギー管理システムは、スマートコミュニティー２内の電力や熱などのエネルギーを最適に運用するために、コミュニティ内のビル、工場、住宅などの電力需要量、熱需要量、ガス需要量、発電所の発電量、熱供給施設の熱発生量などを総合的に管理している。
【００６８】
（ｇ）本実施形態では、類似日選択部において予測対象の予測条件と類似する日の選択をユーザによって行ったが、予測対象における季節、曜日、天候などの予測条件と、過去実績データの季節、曜日、天候などを数値化し、それらの数値が一定の範囲で合致する日を類似日として選択することもできる。これにより、ユーザによる選択を行うことなく、予測をすることができる。
【符号の説明】
【００６９】
１：エネルギー管理システム
２：スマートコミュニティー
２０ａ〜ｇ：施設
１０：需給予測部
１１：エネルギー管理部
１２：過去実績データ記憶部
１２ａ：気象予報データ
１３：入力データ抽出部
１３ａ：入力部
１４：予想対象選択部
１５：類似日選択部
１６：相関係数演算部
１７：乱数生成部
１８：予測結果算出部
１９：後処理部
２０１：スマートコミュニティー
２０２：スマートメータ
２０３：ガスメータ
３０１：ホームエネルギー管理システム
３０２：ビルエネルギー管理システム
【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１４】
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【図１】
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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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