(57)【要約】【課題】電力需要のピーク値又はピーク時間帯をより精度よく予測することを目的とする。【解決手段】電力需要ピーク予測装置１は、過去日における時刻毎の電気使用量と過去日の特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶部１２と、予測対象日の特徴情報を取得する特徴情報取得部１１と、予測対象日の特徴情報と同一又は類似する特徴情報を含む一以上の過去データを過去データ記憶部１２から抽出する過去データ抽出部１３と、過去データ抽出部１３によって抽出された各過去データについて、電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定部１４と、各過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯に基づいて、予測対象日の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測部１５と、予測部１５により算出された予測値を出力する出力部１６と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去期間における時刻毎の電気使用量と前記過去期間の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段と、
予測対象期間の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記予測対象期間の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを前記過去データ記憶手段から抽出する過去データ抽出手段と、
前記過去データ抽出手段によって抽出された各過去データについて、前記過去期間における電気使用量のピークを示す電力需要ピーク値又は前記過去期間において電気使用量が所定の閾値以上となる電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定手段と、
前記ピーク特定手段によって特定された各過去データの前記電力需要ピーク値又は前記電力需要ピーク時間帯に基づいて、前記予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測手段と、
前記予測手段により算出された予測値を出力する出力手段と、
を備える電力需要ピーク予測装置。
【請求項２】
前記特徴情報が、最高気温、曜日、天気、湿度、日照時間、降水量、雲量及び風況の少なくとも１つ以上である、請求項１記載の電力需要ピーク予測装置。
【請求項３】
前記ピーク特定手段は、各過去データの前記電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つを特定し、
前記予測手段は、前記ピーク特定手段によって特定された各過去データの前記電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つに基づく統計処理を実行することで、前記予測対象期間の電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する、
請求項１又は２記載の電力需要ピーク予測装置。
【請求項４】
前記ピーク特定手段は、各過去データの前記電力需要ピーク値を特定し、
前記予測手段は、前記ピーク特定手段によって特定された各過去データの前記電力需要ピーク値に基づく統計処理を実行することで、前記予測対象期間の電力需要ピーク値の予測値を算出する、
請求項１〜３のいずれか一項記載の電力需要ピーク予測装置。
【請求項５】
前記特徴情報が、数値によって示される数値情報を含み、
前記ピーク特定手段は、各過去データの前記電力需要ピーク値を特定し、
前記予測手段は、前記ピーク特定手段によって特定された各過去データの前記電力需要ピーク値と当該過去データに含まれる前記数値情報との組に基づいて回帰式を算出し、前記回帰式に前記予測対象期間の前記数値情報を代入することで、前記予測対象期間の電力需要ピーク値の予測値を算出する、
請求項１〜４のいずれか一項記載の電力需要ピーク予測装置。
【請求項６】
互いに異なる複数の抽出期間のそれぞれについて、当該抽出期間に前記過去期間が含まれる過去データの中から前記過去データ抽出手段により抽出された過去データに基づいて前記ピーク特定手段、前記予測手段、及び前記出力手段が各処理を実行することで出力された前記予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を入力すると共に、前記予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の実測値を入力する予測値・実測値入力手段と、
前記予測値・実測値入力手段により入力された前記抽出期間毎の予測値のそれぞれと前記実測値との間の誤差を算出する誤差算出手段と、
前記誤差算出手段により算出された前記抽出期間毎の誤差に基づいて、新たな予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出するために用いる予測用抽出期間を決定する抽出期間決定手段と、を更に備え、
前記過去データ抽出手段は、前記新たな予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する際に、前記抽出期間決定手段によって決定された予測用抽出期間に前記過去期間が含まれる過去データの中から、前記特徴情報取得手段により取得された特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを抽出する、
請求項１〜５のいずれか一項記載の電力需要ピーク予測装置。
【請求項７】
前記抽出期間決定手段は、前記誤差算出手段により算出された前記抽出期間毎の誤差に基づいて、所定の周期において前記予測対象期間が含まれる時期毎に前記予測用抽出期間を決定し、
前記過去データ抽出手段は、前記新たな予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する際に、前記所定の周期において前記新たな予測対象期間が含まれる時期に対応する予測用抽出期間に前記過去期間が含まれる過去データの中から、前記特徴情報取得手段により取得された特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを抽出する、
請求項６記載の電力需要ピーク予測装置。
【請求項８】
予測対象期間の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
過去期間における時刻毎の電気使用量と前記過去期間の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段から、前記特徴情報取得手段により取得された前記予測対象期間の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを抽出する過去データ抽出手段と、
前記過去データ抽出手段によって抽出された各過去データについて、前記過去期間における電気使用量のピークを示す電力需要ピーク値又は前記過去期間において電気使用量が所定の閾値以上となる電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定手段と、
前記ピーク特定手段によって特定された各過去データの前記電力需要ピーク値又は前記電力需要ピーク時間帯に基づいて、前記予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測手段と、
前記予測手段により算出された予測値を出力する出力手段と、
を備える電力需要ピーク予測装置。
【請求項９】
過去期間における時刻毎の電気使用量と前記過去期間の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段を備える電力需要ピーク予測装置により実行される電力需要ピーク予測方法であって、
予測対象期間の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、
前記特徴情報取得ステップにおいて取得された前記予測対象期間の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを前記過去データ記憶手段から抽出する過去データ抽出ステップと、
前記過去データ抽出ステップにおいて抽出された各過去データについて、前記過去期間における電気使用量のピークを示す電力需要ピーク値又は前記過去期間において電気使用量が所定の閾値以上となる電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定ステップと、
前記ピーク特定ステップにおいて特定された各過去データの前記電力需要ピーク値又は前記電力需要ピーク時間帯に基づいて、前記予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測ステップと、
前記予測ステップにおいて算出された予測値を出力する出力ステップと、
を含む電力需要ピーク予測方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
過去期間における時刻毎の電気使用量と前記過去期間の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段と、
予測対象期間の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、
前記特徴情報取得手段により取得された前記予測対象期間の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを前記過去データ記憶手段から抽出する過去データ抽出手段と、
前記過去データ抽出手段によって抽出された各過去データについて、前記過去期間における電気使用量のピークを示す電力需要ピーク値又は前記過去期間において電気使用量が所定の閾値以上となる電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定手段と、
前記ピーク特定手段によって特定された各過去データの前記電力需要ピーク値又は前記電力需要ピーク時間帯に基づいて、前記予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測手段と、
前記予測手段により算出された予測値を出力する出力手段として機能させるための電力需要ピーク予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力需要のピーク値又はピーク時間帯を予測する電力需要ピーク予測装置、電力需要ピーク予測方法、及び電力需要ピーク予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
民生部門におけるエネルギー利用の低炭素化・効率向上のため、太陽光発電や燃料電池等の分散型電源を集合住宅等の複数世帯において有効活用することが期待されている。そのためには、電力・熱需要の変動特性を統計的に評価し、その結果に基づいて需要の大きさや変化を適切に予測することが重要である（下記非特許文献１参照）。これまでに、本発明者らによって、複数世帯の合計電力需要について、翌日２４時間における３０分値を予測する手法が開発されている（下記非特許文献２，３参照）。
【０００３】
下記非特許文献３に記載の手法では、電力の需要変動の長周期のトレンドを考慮するために、一日を５つの時間帯に区分し、翌日の予想気温に基づいて翌日の各時間区分における電力需要の平均値を予測している。また、上記手法では、需要変動の短周期のトレンドも考慮するために、各時間区分の平均値に対する３０分毎の割合を予測している。その結果、下記非特許文献３に記載の手法は、非特許文献２に記載の手法と比較して、１日のピーク需要予測の平均絶対誤差率（％ＭＡＥ）が１〜２％低減している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】鄭、岩船；実測データに基づく住宅の消費電力の慣らし効果の定量化、第２９回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、Ｎｏ．１４−５（２０１３．１）
【非特許文献２】松本、加藤、鈴置；世帯群における翌日の電力需要パターン予測に関する一検討、第２９回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、Ｎｏ．１４−３（２０１３．１）
【非特許文献３】加藤、松本、鈴置；複数世帯の合計電力需要３０分値の前日予測に関する一検討、第３２回エネルギー・資源学会研究発表会、Ｎｏ．３−１（２０１３．６）
【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、上記手法では、電力の需要変動の周期的なトレンドにのみ着目し、トレンドのパターンが類似する複数の日の電力需要のデータの平均を取ることで、電力需要の予測値を算出している。このようにトレンドのパターン全体を平均化してしまうと、各日の電力需要のピーク値が馴らされることによって、電力需要ピークの予測値が、実際のピーク値よりも低く見積もられてしまうという問題がある。すなわち、電力需要のピーク値を正確に予測できないという問題がある。また、電力需要ピークの予測時間帯についても同様の問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、電力需要のピーク値又はピーク時間帯をより精度よく予測できる電力需要ピーク予測装置、電力需要ピーク予測方法、及び電力需要ピーク予測プログラム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】
本発明に係る電力需要ピーク予測装置は、過去期間における時刻毎の電気使用量と過去期間の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段と、予測対象期間の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、特徴情報取得手段により取得された予測対象期間の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを過去データ記憶手段から抽出する過去データ抽出手段と、過去データ抽出手段によって抽出された各過去データについて、過去期間における電気使用量のピークを示す電力需要ピーク値又は過去期間において電気使用量が所定の閾値以上となる電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定手段と、ピーク特定手段によって特定された各過去データのピーク値又はピーク時間帯に基づいて、予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測手段と、予測手段により算出された予測値を出力する出力手段と、を備える。
【０００８】
また、本発明に係る電力需要ピーク予測装置は、予測対象期間の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、過去期間における時刻毎の電気使用量と過去期間の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段から、特徴情報取得手段により取得された予測対象期間の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを抽出する過去データ抽出手段と、過去データ抽出手段によって抽出された各過去データについて、過去期間における電気使用量のピークを示す電力需要ピーク値又は過去期間において電気使用量が所定の閾値以上となる電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定手段と、ピーク特定手段によって特定された各過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯に基づいて、予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測手段と、予測手段により算出された予測値を出力する出力手段と、を備える構成であってもよい。
【０００９】
本発明に係る電力需要ピーク予測装置では、過去データ抽出手段によって、予測対象期間の特徴情報（例えば気象情報等）と同一又は類似する特徴情報を含む過去データが抽出される。すなわち、予測対象期間と似た特徴を持つと推定される過去期間の過去データのみが抽出される。さらに、ピーク特定手段によって、過去データ抽出手段によって抽出された各過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯が特定される。そして、予測手段によって、各過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯に基づいて予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値が算出される。このように算出された予測値は、出力手段によって出力される。このように、本発明に係る電力需要ピーク予測装置によれば、予測対象期間と似た特徴を持つと推定される過去期間の過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯に着目して予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出することができる。従って、電力の需要変動の周期的なトレンドにのみ着目して予測する場合と比較して、予測対象期間の電力需要のピーク値又はピーク時間帯をより精度よく予測することができる。
【００１０】
上記電力需要ピーク予測装置では、特徴情報が、最高気温、曜日、天気、湿度、日照時間、降水量、雲量及び風況の少なくとも１つ以上であってもよい。電力需要と最高気温、曜日、天気、湿度、日照時間、降水量、雲量及び風況との間には一定の相関があると考えられる。よって、このような特徴情報を用いることで予測対象期間の電力需要のピーク値又はピーク時間帯の予測精度を向上させることが期待できる。また、このような特徴情報を複数組み合わせて用いた場合には、過去データ抽出部は、予測対象期間と特徴がより類似する過去期間の過去データを抽出することができる。これにより、予測対象期間の電力需要のピーク値又はピーク時間帯の予測精度をさらに向上させることが期待できる。
【００１１】
上記電力需要ピーク予測装置では、ピーク特定手段は、各過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つを特定し、予測手段は、ピーク特定手段によって特定された各過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つに基づく統計処理を実行することで、予測対象期間の電力需要ピーク時間帯の予測値を算出してもよい。例えば各過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻及び長さのそれぞれについて統計処理（例えば、期待値や確率分布の計算処理等）を行った結果（例えば、期待値、確率が最大となる値等）を予測対象期間における電力需要ピーク時間帯の始点時刻及び長さの予測値とすることができる。このように、過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つに基づく統計処理によって、簡易且つ精度よく予測対象期間の電力需要ピーク時間帯を予測できる。
【００１２】
上記電力需要ピーク予測装置では、ピーク特定手段は、各過去データの電力需要ピーク値を特定し、予測手段は、ピーク特定手段によって特定された各過去データの電力需要ピーク値に基づく統計処理を実行することで、予測対象期間の電力需要ピーク値の予測値を算出してもよい。例えば各過去データの電力需要ピーク値について統計処理（例えば、期待値や確率分布の計算処理等）を行った結果（例えば、期待値、確率が最大となる値等）を予測対象期間における電力需要ピーク値の予測値とすることができる。このように、過去データの電力需要ピーク値に基づく統計処理によって、簡易且つ精度よく予測対象期間の電力需要ピーク値を予測できる。
【００１３】
上記電力需要ピーク予測装置では、特徴情報が、数値によって示される数値情報を含み、ピーク特定手段は、各過去データの電力需要ピーク値を特定し、予測手段は、ピーク特定手段によって特定された各過去データの電力需要ピーク値と当該過去データに含まれる数値情報との組に基づいて回帰式を算出し、回帰式に予測対象期間の数値情報を代入することで、予測対象期間の電力需要ピーク値の予測値を算出してもよい。数値情報は、例えば最高気温等である。このように算出された回帰式に予測対象期間の数値情報（例えば最高気温等）を代入することで簡易且つ精度よく予測対象期間の電力需要ピーク値を予測できる。
【００１４】
上記電力需要ピーク予測装置では、互いに異なる複数の抽出期間のそれぞれについて、当該抽出期間に過去期間が含まれる過去データの中から過去データ抽出手段により抽出された過去データに基づいてピーク特定手段、予測手段、及び出力手段が各処理を実行することで出力された予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を入力すると共に、予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の実測値を入力する予測値・実測値入力手段と、予測値・実測値入力手段により入力された抽出期間毎の予測値のそれぞれと実測値との間の誤差を算出する誤差算出手段と、誤差算出手段により算出された抽出期間毎の誤差に基づいて、新たな予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出するために用いる予測用抽出期間を決定する抽出期間決定手段と、を更に備え、過去データ抽出手段は、新たな予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する際に、抽出期間決定手段によって決定された予測用抽出期間に過去期間が含まれる過去データの中から、特徴情報取得手段により取得された特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを抽出してもよい。
【００１５】
上記電力需要ピーク予測装置によれば、予測値・実測値入力手段によって、互いに異なる複数の抽出期間に基づいて得られた予測値と予測対象期間における実測値とが入力される。そして、誤差算出手段によって、抽出期間毎の予測値と実測値との誤差が算出される。そして、抽出期間決定手段によって、当該誤差に基づいて新たな予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出するために用いる予測用抽出期間（例えば誤差が最小となる抽出期間等）が決定される。一方、過去データ抽出部は、新たな予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する際に、予測用抽出期間で過去データを抽出する。これにより、予測用抽出期間における過去データに基づいて、予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯をより精度よく予測することが可能となる。
【００１６】
上記電力需要ピーク予測装置では、抽出期間決定手段は、誤差算出手段により算出された抽出期間毎の誤差に基づいて、所定の周期において予測対象期間が含まれる時期毎に予測用抽出期間を決定し、過去データ抽出手段は、新たな予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する際に、所定の周期において新たな予測対象期間が含まれる時期に対応する予測用抽出期間に過去期間が含まれる過去データの中から、特徴情報取得手段により取得された特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを抽出してもよい。
【００１７】
上記電力需要ピーク予測装置によれば、抽出期間決定手段により、所定周期（例えば「１年」等の周期）における時期（例えば「４月」等の特定の月等）毎に予測抽出期間が決定される。これにより、所定周期において新たな予測対象期間が含まれる時期に応じて、適切な予測用抽出期間を用いて予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯をより精度よく予測することが可能となる。
【００１８】
ところで、本発明は、上記のように電力需要ピーク予測装置の発明として記述できる他に、以下のように電力需要ピーク予測装置により実行される電力需要ピーク予測方法及び電力需要ピーク予測プログラムの発明としても記述することができる。これらの発明はカテゴリが異なるだけで、実質的に同一の発明であるため、同様の作用及び効果を奏する。
【００１９】
すなわち、本発明に係る電力需要ピーク予測方法は、過去期間における時刻毎の電気使用量と過去期間の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段を備える電力需要ピーク予測装置により実行される電力需要ピーク予測方法であって、予測対象期間の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、特徴情報取得ステップにおいて取得された予測対象期間の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを過去データ記憶手段から抽出する過去データ抽出ステップと、過去データ抽出ステップにおいて抽出された各過去データについて、過去期間における電気使用量のピークを示す電力需要ピーク値又は過去期間において電気使用量が所定の閾値以上となる電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定ステップと、ピーク特定ステップにおいて特定された各過去データのピーク値又はピーク時間帯に基づいて、予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測ステップと、予測ステップにおいて算出された予測値を出力する出力ステップと、を含む。
【００２０】
また、本発明に係る電力需要ピーク予測プログラムは、コンピュータを、過去期間における時刻毎の電気使用量と過去期間の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段と、予測対象期間の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、特徴情報取得手段により取得された予測対象期間の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを過去データ記憶手段から抽出する過去データ抽出手段と、過去データ抽出手段によって抽出された各過去データについて、過去期間における電気使用量のピークを示す電力需要ピーク値又は過去期間において電気使用量が所定の閾値以上となる電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定手段と、ピーク特定手段によって特定された各過去データのピーク値又はピーク時間帯に基づいて、予測対象期間の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測手段と、予測手段により算出された予測値を出力する出力手段として機能させる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、電力需要のピーク値又はピーク時間帯をより精度よく予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１実施形態に係る電力需要ピーク予測装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は天気予報データベースに記憶されている予想気温データの例を示す図であり、（ｂ）は特徴情報取得部によって取得される予測対象期間の特徴情報の例（最高気温）を示す図である。
【図３】（ａ）は過去データ記憶部に記憶されている過去データの例を示す図であり、（ｂ）は過去データ抽出部によって抽出される過去データの例を示す図である。
【図４】複数の特徴情報を用いて過去データを抽出する処理について説明するための図である。
【図５】過去データにおける電力需要ピーク値及び電力需要ピーク時間帯を示す図である。
【図６】過去データ毎の電力需要ピーク時間帯の始点、終点、及び長さの例を示す図である。
【図７】過去データ毎の電力需要ピーク値の例を示す図である。
【図８】電力需要ピーク値と最高気温との回帰式を示す図である。
【図９】電力需要ピーク予測装置が予測対象日の電力需要ピーク時間帯を予測する場合の動作を説明するためのフロー図である。
【図１０】電力需要ピーク予測装置が予測対象日の電力需要ピーク値を予測する場合の動作を説明するためのフロー図である。
【図１１】電力需要ピーク予測装置が回帰式に基づいて予測対象日の電力需要ピーク値を予測する場合の動作を説明するためのフロー図である。
【図１２】電力需要ピーク予測プログラムのモジュール構成を示す図である。
【図１３】電力需要ピーク値の大きさ別発生頻度を示す図である。
【図１４】３０分毎の時間帯が電力需要ピーク時間帯に含まれる確率を示す図である。
【図１５】電力需要ピーク値の予測値と実測値との比較を示す図である。
【図１６】過去データを抽出する際の最高気温の類似範囲と電力需要ピーク値の予測誤差との関係を示す図である。
【図１７】電力需要ピーク時間帯の予測誤差の大きさ別発生頻度を示す図である。
【図１８】電力需要ピーク時間帯の期待値に関する予測誤差を示す図である。
【図１９】日最低気温と午後ピーク需要と午前ピーク需要との関係を示す図である。
【図２０】第２実施形態に係る電力需要ピーク予測装置の機能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】
【００２３】
本発明に係る電力需要ピーク予測装置、電力需要ピーク予測方法、及び電力需要ピーク予測プログラムの一実施形態について図面を参照して説明する。なお、可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２４】
［第１実施形態］
図１に、本発明の第１実施形態に係る電力需要ピーク予測装置の機能構成を示す。本実施形態に係る電力需要ピーク予測装置１は、予測対象日（予測対象期間）の電力需要ピーク（電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯）を予測するための装置である。より具体的には、電力需要ピーク予測装置１は、１又は複数世帯における過去の電力使用実績値を示すデータ（過去データ）のうち、曜日、天気、最高気温、湿度、日照時間、降水量、雲量及び風況等の特徴情報（説明変数）が予測対象日と一致する過去日（過去期間）に対応付けられた過去データを抽出する。電力需要ピーク予測装置１は、このようにして抽出された各過去データのそれぞれについて特定された電力需要ピークに基づいて予測対象日の電力需要ピークを予測する。このような予測処理を実行するために、電力需要ピーク予測装置１は、特徴情報取得部１１、過去データ記憶部１２、過去データ抽出部１３，ピーク特定部１４、予測部１５、及び出力部１６を備える。なお、本実施形態では、予測対象期間及び過去期間をいずれも「１日」としているが、予測対象期間及び過去期間は、これに限定されず、例えば「半日（午前・午後）」や「１週間」等であってもよい。
【００２５】
電力需要ピーク予測装置１は、物理的には、１又は複数のＣＰＵと、主記憶装置であるＲＡＭ及びＲＯＭと、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置と、ディスプレイ等の出力装置と、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュールと、ハードディスクドライブ及び半導体メモリ等の補助記憶装置とを含むコンピュータシステムとして構成されている。電力需要ピーク予測装置１は、物理的に１台の装置として構成されてもよいし、連携して動作する複数台の装置により構成されてもよい。
【００２６】
電力需要ピーク予測装置１の機能は、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭ等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵの制御のもとで入力装置、出力装置、及び通信モジュールを動作させると共に、ＲＡＭ及び補助記憶装置におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。以下、電力需要ピーク予測装置１の各機能について説明する。
【００２７】
特徴情報取得部１１は、予測対象日の特徴を示す特徴情報を取得する特徴情報取得手段である。ここで、予測対象日は、例えばオペレータ等により予め設定される。また、特徴情報取得部１１は、例えば電力需要ピーク予測装置１のハードウェアのシステム時刻を参照することで翌日（翌日の日付）を特定し、当該翌日を予測対象日として取得してもよい。特徴情報とは、予測対象日の特徴を示す情報（予測対象日の特徴を説明する説明変数）であって、例えば曜日、天気、最高気温等である。特徴情報取得部１１は、例えば電力需要ピーク予測装置１とは異なるシステム（例えば気象庁によって公開される天気予報データベース２等）から予測対象日の特徴情報を取得する。図２（ａ）に示すように、天気予報データベース２には、例えば地域（エリア）毎及び予測対象日毎に、予測対象日の３０分毎の予想気温を示す予想気温データが記憶されている。ここで、図２（ａ）は、２０１３年１２月６日の予想気温データを示す。
【００２８】
例えば予測対象日が２０１３年１２月６日である場合を考える。この場合、特徴情報取得部１１は、当該予測対象日と予測対象のエリアとを指定して天気予報データベース２を参照することにより、該当する予測対象日及びエリアの予想気温データ（図２（ａ）参照）を取得する。そして、特徴情報取得部１１は、取得された予想気温データの予想気温の最大値（最高気温）を予測対象日の特徴情報として取得する。この例では、特徴情報取得部１１は、１４：３０における「７．０℃」を予測対象日の最高気温（特徴情報）として抽出する（図２（ｂ）参照）。
【００２９】
上述の天気予報データベース２には、予測対象日と当該予測対象日の天気（予報天気）、湿度、日照時間、降水量、雲量及び風況等の予報値を示す情報とを関連付けたデータが記憶されていてもよい。この場合、特徴情報取得部１１は、天気予報データベース２を参照することで、予測対象日の天気、湿度、日照時間、降水量、雲量及び風況等を取得することができる。また、特徴情報取得部１１は、例えば日付を入力して当該日付に対応する曜日を出力する所定のプログラムに予測対象日の日付を入力することで予測対象日の曜日を取得してもよい。このようなプログラムは、特徴情報取得部１１の一機能として備えられていてもよいし、特徴情報取得部１１から利用可能な別機能であってもよい。なお、特徴情報取得部１１が予測対象日の特徴情報を取得する方法は、上述の方法に限定されない。例えば、特徴情報取得部１１は、上述のように他のシステムや所定のプログラムの実行等によって予測対象日の特徴情報（曜日、天気、最高気温等）を取得してもよいし、オペレータ等によって入力された予測対象日の曜日、天気、最高気温等を取得してもよい。また、特徴情報取得部１１は、例えば特定の日付と当該日付の属性（祝日や盆正月等）の情報とを対応付けたカレンダー情報を記憶する外部のシステムを参照することで、予測対象日の属性を特徴情報として入力してもよい。
【００３０】
過去データ記憶部１２は、過去日における時刻毎の電気使用量と過去日の特徴を示す特徴情報とが対応付けられた過去データを記憶する過去データ記憶手段である。図３（ａ）に示すように、過去データ記憶部１２には、例えば過去日の日付、当該過去日における１又は複数世帯の３０分毎の合計電気使用量（例えばキロワット「ｋＷｈ」単位）、及び当該過去日の最高気温（特徴情報）が対応付けられた過去データが、過去日毎に記憶されている。この例では、「２０１３年１１月２５日」及び「２０１３年１１月２６日」の過去データが記憶されている。ここで、過去データ記憶部１２に記憶される過去データは、地域（エリア）毎、建物種別（一戸建て、集合住宅等）毎に分けられていてもよい。また、過去データ記憶部１２に記憶される過去データには、図４（ａ）に示すように、複数の特徴情報（ここでは一例として最高気温及び曜日）が対応付けられていてもよい。過去データ記憶部１２に記憶される過去データは、例えばオペレータ等によるデータ入力によって予め記憶される。また、過去データ記憶部１２に記憶される過去データは、定期的にオペレータ等によって入力されることで、順次追加されてもよい。それ以外にも、過去データは、例えば建物等の電力メーターやデータ計測装置（データロガー）等で自動的に計測された電力使用量に関するデータが過去データ記憶部１２に定期的に送信されることで、過去データ記憶部１２に記憶されてもよい。
【００３１】
過去データ抽出部１３は、特徴情報取得部１１により取得された予測対象日の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを過去データ記憶部１２から抽出する過去データ抽出手段である。すなわち、過去データ抽出部１３は、予測対象日と似た特徴を持つと考えられる過去日（該当日）に関する過去データを抽出するものである。過去データ抽出部１３は、例えば予測対象日を基準として過去所定期間（例えば過去３０日間、過去９０日間等）に過去日が含まれる過去データを抽出対象としてもよい。上記所定期間は、例えばオペレータ等によって予め定められる。また、過去データ抽出部１３は、例えば予測対象日と併せてオペレータ等により予め設定される予測対象のエリアや建物種別に応じた過去データを抽出対象としてもよい。これにより、エリア及び建物種別に応じてより精度よく電力需要ピークを予測するための過去データを抽出することができる。
【００３２】
過去データ抽出部１３は、例えば最高気温等のように連続的に変化する変数を特徴情報として用いる場合には、予測対象日の特徴情報から予め設定された所定幅の範囲内にある特徴情報を含む過去データを抽出してもよい。すなわち、過去データ抽出部１３は、予測対象日の特徴情報から所定幅以内に含まれている特徴情報を予測対象日の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報であるものとして過去データを抽出してもよい。例えば、予測対象日の最高気温（特徴情報）が７．０℃の場合であって所定幅が±０．５℃と予め設定されている場合には、過去データ抽出部１３は、最高気温が６．５℃以上７．５℃以下である過去データを過去データ記憶部１２から抽出してもよい。これにより、図３（ｂ）に示すように、例えば最高気温が「７．４℃」及び「６．９℃」の過去データが抽出される。
【００３３】
また、図４（ａ）に示すように、過去データ記憶部１２が、複数の特徴情報（最高気温、曜日）が対応付けられた過去データを記憶している場合には、過去データ抽出部１３は、複数の特徴情報を用いて過去データを抽出してもよい。例えば、予測対象日の最高気温が７．０℃であって予測対象日の曜日が木曜である場合を考える。この場合、過去データ抽出部１３は、特徴情報取得部１１によって取得された予測対象日の最高気温及び曜日を特徴情報取得部１１から受け取る。続いて、過去データ抽出部１３は、過去データ記憶部１２から、最高気温が６．５℃以上７．５℃以下の過去データ（図４（ｂ）参照）を抽出するとともに、予測対象日の曜日と同じ木曜の過去データ（図４（ｃ）参照）を抽出する。過去データ抽出部１３は、このように最高気温に基づいて抽出した過去データと曜日に基づいて抽出した過去データとを突き合わせ、両方に含まれる過去データ（図４（ｄ）参照）を抽出してもよい。すなわち、過去データ抽出部１３は、曜日及び最高気温のいずれにおいても予測対象日と同一又は所定の基準において類似する過去日に対応する過去データを抽出してもよい。
【００３４】
ここで、抽出された過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の分布が予測対象日の実績値（予測対象日において実際に測定される電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の実測値）を含み、且つ分布の幅が狭いほど予測精度が高くなると考えられる。予測項目（電力需要ピーク値、電力需要ピーク時間帯）毎に過去データを抽出するために用いる特徴情報の組み合わせを調整することで、予測精度の高い分布を構築することが可能になると考えられる。よって、上述のように特徴情報を複数組み合わせて用いることにより、過去データ抽出部１３は、予測対象日と特徴がより類似する過去日の過去データを抽出することができる。これにより、後述するピーク特定部１４及び予測部１５の処理による予測対象日の電力需要ピークの予測精度をさらに向上させることが期待できる。
【００３５】
また、過去データ抽出部１３は、特徴情報毎に抽出した過去データ（図４（ｂ）及び図４（ｃ）参照）を足し合わせたものを過去データとして抽出してもよい。すなわち、過去データ抽出部１３は、曜日及び最高気温のいずれかにおいて予測対象日と同一又は所定の基準において類似する過去日に対応する過去データを抽出してもよい。後述するピーク特定部１４及び予測部１５の処理を適切に実行するためには、過去データ抽出部１３によって一定数以上の過去データが抽出される必要がある。従って、上述のように過去データを抽出することによって、一定数以上の過去データをより確実に抽出することが可能となる。
【００３６】
ピーク特定部１４は、過去データ抽出部１３によって抽出された各過去データについて、電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯を特定するピーク特定手段である。図５は、ある過去日について、横軸を時間、縦軸を電気使用量として、３０分毎の電気使用量を棒グラフにより示した図である。図５に示すように、電力需要ピーク値Ｐとは、過去日における電気使用量のピークを示す値のことである。また、電力需要ピーク時間帯Ｔとは、過去日において電気使用量が所定の閾値Ｄｈ以上となる時間帯のことである。より具体的には、電力需要ピーク時間帯Ｔとは、電力需要ピーク値Ｐをとる時間を含み且つ電気使用量が閾値Ｄｈ以上で連続する時間帯を示す。ここで、閾値Ｄｈは、オペレータ等によって予め任意に定めることができるが、例えば１日の平均需要（電気使用量の平均値）Ｄａを基準として、平均値Ｄａの１．０倍〜１．３倍の範囲等に定めることができる。
【００３７】
予測部１５は、ピーク特定部１４によって特定された各過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯に基づいて、予測対象日の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する予測手段である。以下、ピーク特定部１４及び予測部１５による一連の処理の具体例を示す。
【００３８】
（第１の例）
まず、第１の例について説明する。図５及び図６に示すように、ピーク特定部１４は、各過去データの電力需要ピーク時間帯Ｔの始点時刻Ｔ１、終点時刻Ｔ２、及び長さ（終点時刻Ｔ２−始点時刻Ｔ１）の少なくとも２つを算出（特定）する。予測部１５は、ピーク特定部１４によって特定された各過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つに基づく統計処理を実行することで、予測対象日の電力需要ピーク時間帯の予測値を算出する。ここで、電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つに基づく統計処理を実行すればよい理由は、電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つが特定されれば電力需要ピーク時間帯が一意に特定されるからである。
【００３９】
具体的には、予測部１５は、例えばピーク特定部１４によって特定された各過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻及び長さに基づいて、電力需要ピーク時間帯の始点時刻及び長さのそれぞれの期待値を算出する。期待値は、各過去データの実測値（始点時刻及び長さ）の平均値によって算定される。予測部１５は、このようにして算出された始点時刻及び長さの期待値を、予測対象日の電力需要ピーク時間帯の予測値（始点時刻及び長さの予測値）として算出する。
【００４０】
ここで、予測部１５は、各過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻及び長さのそれぞれの期待値を算出する代わりに、過去データ抽出部１３によって抽出された過去データに基づいて始点時刻及び長さそれぞれの確率分布を算出してもよい。ここでいう確率分布とは、予め定められた範囲毎の発生頻度（確率）を意味する。すなわち、ここでいう確率分布とは、各範囲において始点時刻が含まれる過去データ数を、抽出された過去データの総数で割った値である。予測部１５は、例えば始点時刻については、所定の時間間隔（例えば「３０分」）毎に範囲（例えば「１２：００〜１２：３０」）を設定し、各範囲において始点時刻が含まれる過去データ数を、抽出された過去データの総数で割ることで始点時刻の確率分布（頻度分布（各範囲における発生頻度））を算出することができる。長さについても同様の方法で確率分布を算出することができる。これにより、予測部１５は、発生頻度（確率）が最大となる始点時刻及び長さの範囲（又は当該範囲を代表する値）を、予測対象日の電力需要ピーク時間帯の始点時刻及び長さの予測値として算出することができる。
【００４１】
このように、予測部１５が過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つに基づく統計処理（期待値や確率分布の計算処理等）を実行することにより、簡易且つ精度よく予測対象日の電力需要ピーク時間帯を予測できる。
【００４２】
（第２の例）
続いて、第２の例について説明する。図５に示すように、ピーク特定部１４は、各過去データの電力需要ピーク値Ｐを特定する。具体的には、図７に示すように、ピーク特定部１４は、各過去データ（すなわち各過去日）について、３０分毎の電気使用量の中から最大値（ピーク値）を特定する。そして、予測部１５は、ピーク特定部１４によって特定された各過去データの電力需要ピーク値に基づく統計処理を実行することで、予測対象日の電力需要ピーク値の予測値を算出する。より具体的には、予測部１５は、各過去データの電力需要ピーク値の期待値（平均値）を算出し、当該期待値を予測対象日の電力需要ピーク値の予測値として算出することができる。また、予測部１５は、例えば、所定の電気使用量の大きさ（例えば「１ｋＷ」）毎に範囲（例えば「７ｋＷ〜８ｋＷ」）を設定し、各範囲において電力需要ピーク値が含まれる過去データ数を、抽出された過去データの総数で割ることで電力需要ピーク値の確率分布（頻度分布）を算出し、発生頻度が最大となる電力需要ピーク値を予測対象日の電力需要ピーク値の予測値として算出してもよい。
【００４３】
このように、予測部１５が過去データの電力需要ピーク値に基づく統計処理（期待値や確率分布（頻度分布）の計算処理等）を実行することにより、簡易且つ精度よく予測対象日の電力需要ピーク値を予測できる。
【００４４】
（第３の例）
続いて、第３の例について説明する。この例では、特徴情報が、数値によって示される数値情報（ここでは一例として「最高気温」）を含んでいる。また、ピーク特定部１４は、第２の例と同様の方法により、各過去データの電力需要ピーク値を特定する。そして、図８に示すように、予測部１５は、ピーク特定部１４によって特定された各過去データの電力需要ピーク値と当該過去データに含まれる最高気温（数値情報）との組Ａに基づいて回帰式Ｆを算出する。より具体的には、予測部１５は、各過去データの電力需要ピーク値と最高気温との組Ａに対して最小二乗法等の公知の手法を用いることによって回帰式Ｆを算出する。ここで、回帰式Ｆは、線形（１次式）であってもよいし、図８に示すような曲線式であってもよい。予測部１５は、このようにして算出された回帰式Ｆに予測対象日の最高気温Ｔｅを代入することで、予測対象日の電力需要ピーク値の予測値Ｐｅを算出する。
【００４５】
このように、予測部１５が回帰式Ｆを算出し、算出された回帰式Ｆに予測対象日の最高気温Ｔｅを代入することで、簡易且つ精度よく予測対象日の電力需要ピーク値（予測値Ｐｅ）を予測できる。例えば、季節の変わり目に最高気温が日々増加（又は減少）するような期間において、最高気温を特徴情報とする場合には、過去データ抽出部１３によって予測対象日よりも最高気温が低い（又は高い）過去日の過去データが多く抽出される可能性が高くなる。そうすると、これらの過去データの電力需要ピーク値の統計処理によって予測対象日の電力需要ピーク値の予測値を算出する第２の例では十分な予測精度を得られなくなるおそれがある。つまり、予測対象日の最高気温を基準として一方向（最高気温が低い方向又は最高気温が高い方向）に偏った過去日の過去データに基づいて予測されることで、予測誤差が大きくなるおそれが高い。一方、第３の例のように回帰式に基づいて予測する場合には、予測対象日の最高気温に近い最高気温が観測された過去日の電力需要ピーク値に近い値が予測値として得られる可能性が高い。従って、第３の例による電力需要ピーク値の予測は、上述のような季節の変わり目等において特に有効であると考えられる。具体的には、例えば春先等、気温が上昇する時期においては、これまでの気温が１０℃前後だった場合でも、予測対象日については１５℃などの高い気温が予報される場合が考えられる。この場合、そもそも対象となる過去類似日（予測対象日と類似する過去日）が存在しなかったり、過去類似日の気温範囲を±５℃としても、−５℃付近のデータばかりを集めて分布を作成してしまったりするといった問題が生じ得る。そこで、回帰式を用いて予測対象日の予報気温付近のデータを類推して予測することで、このような問題が解決でき、予測精度を向上することが期待できる。なお、過去データ抽出部１３による過去データの抽出に用いる特徴情報と予測部１５によって回帰式を算出するために用いる特徴情報（数値情報）とは、上述のように同一（いずれも最高気温）であってもよいし、異なっていてもよい。例えば、過去データの抽出には曜日を用いて、回帰式の算出には最高気温を用いるようにしてもよい。
【００４６】
出力部１６は、予測部１５により算出された予測値を出力する出力手段である。出力部１６による予測値の出力方法は特に限定されないが、例えば出力部１６は、上述したディスプレイに予測値を予測結果として表示することで予測値を出力してもよい。また、出力部１６は、上述した通信モジュール等を介して、予測値を用いた処理を実行する他の装置に対して予測値を送信することで予測値を出力してもよい。
【００４７】
本実施形態に係る電力需要ピーク予測装置１では、過去データ抽出部１３によって、予測対象日の特徴情報（例えば最高気温等）と同一又は類似する特徴情報を含む過去データが抽出される。すなわち、予測対象日と似た特徴を持つと推定される過去日の過去データのみが抽出される。さらに、ピーク特定部１４によって、過去データ抽出部１３によって抽出された各過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯が特定される。そして、予測部１５によって、各過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯に基づいて予測対象日の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値が算出される。このように算出された予測値は、出力部１６によって出力される。
【００４８】
以上により、本実施形態に係る電力需要ピーク予測装置１によれば、予測対象日と似た特徴を持つと推定される過去日の過去データの電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯に着目して予測対象日の電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯の予測値を算出することができる。従って、電力の需要変動の周期的なトレンドにのみ着目して予測する場合と比較して、予測対象日の電力需要のピーク値又はピーク時間帯をより精度よく予測することができる。
【００４９】
続いて、図９〜図１１を用いて、本発明の一実施形態に係る電力需要ピーク予測方法を含む電力需要ピーク予測装置１の動作について説明する。図９〜図１１はそれぞれ、上述の第１の例〜第３の例に対応する処理フローを示す図である。
【００５０】
図９を用いて第１の例に対応する処理フローについて説明する。まず、特徴情報取得部１１によって、予測対象日の特徴情報（最高気温等）が取得される（ステップＳ１１、特徴情報取得ステップ）。続いて、過去データ抽出部１３によって、予測対象日の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データが過去データ記憶部１２から抽出される（ステップＳ１２、過去データ抽出ステップ）。続いて、ピーク特定部１４によって、各過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、及び長さの少なくとも２つ（ここでは一例として始点時刻及び長さ）が特定される（ステップＳ１３、ピーク特定ステップ）。続いて、予測部１５によって、ピーク特定部１４によって特定された各過去データの電力需要ピーク時間帯の始点時刻及び長さに基づいて、予測対象日の電力需要ピーク時間帯の始点時刻及び長さの予測値が算出される（ステップＳ１４、予測ステップ）。具体的には、予測部１５は、上述のように、各過去データの始点時刻及び長さの期待値（又は確率分布（頻度分布））を算出することで、上記予測値を算出する。続いて、出力部１６によって、予測部１５により算出された予測値が出力される（ステップＳ１５、出力ステップ）。
【００５１】
次に、図１０を用いて第２の例に対応する処理フローについて説明する。まず、特徴情報取得部１１によって、予測対象日の特徴情報（最高気温等）が取得される（ステップＳ２１、特徴情報取得ステップ）。続いて、過去データ抽出部１３によって、予測対象日の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データが過去データ記憶部１２から抽出される（ステップＳ２２、過去データ抽出ステップ）。続いて、ピーク特定部１４によって、各過去データの電力需要ピーク値が特定される（ステップＳ２３、ピーク特定ステップ）。続いて、予測部１５によって、ピーク特定部１４によって特定された各過去データの電力需要ピーク値に基づいて、予測対象日の電力需要ピーク値の予測値が算出される（ステップＳ２４、予測ステップ）。具体的には、予測部１５は、上述のように、各過去データの電力需要ピーク値の期待値（又は確率分布（頻度分布））を算出することで、上記予測値を算出する。続いて、出力部１６によって、予測部１５により算出された予測値が出力される（ステップＳ２５、出力ステップ）。
【００５２】
次に、図１１を用いて第３の例に対応する処理フローについて説明する。まず、特徴情報取得部１１によって、予測対象日の特徴情報（最高気温等）が取得される（ステップＳ３１、特徴情報取得ステップ）。続いて、過去データ抽出部１３によって、予測対象日の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データが過去データ記憶部１２から抽出される（ステップＳ３２、過去データ抽出ステップ）。続いて、ピーク特定部１４によって、各過去データの電力需要ピーク値が特定される（ステップＳ３３、ピーク特定ステップ）。続いて、予測部１５によって、ピーク特定部１４によって特定された各過去データの電力需要ピーク値と最高気温との組に基づいて回帰式が算出される（ステップＳ３４）。続いて、予測部１５によって、当該回帰式に予測対象日の最高気温が代入されることで予測対象日の電力需要ピーク値の予測値が算出される（ステップＳ３５）。ここで、ステップＳ３４及びステップＳ３５を併せた処理ステップが、予測ステップを構成する。続いて、出力部１６によって、予測部１５により算出された予測値が出力される（ステップＳ３６、出力ステップ）。
【００５３】
続いて、図１２を用いて、本発明の一実施形態に係る電力需要ピーク予測プログラムＰ１について説明する。電力需要ピーク予測プログラムＰ１は、コンピュータを電力需要ピーク予測装置１として機能させるためのプログラムである。図１２は、電力需要ピーク予測プログラムＰ１のモジュールを示すブロック図である。図１２に示すように、電力需要ピーク予測プログラムＰ１は、特徴情報取得モジュールＰ１１、過去データ記憶モジュールＰ１２、過去データ抽出モジュールＰ１３、ピーク特定モジュールＰ１４、予測モジュールＰ１５、及び出力モジュールＰ１６を備える。特徴情報取得モジュールＰ１１、過去データ記憶モジュールＰ１２、過去データ抽出モジュールＰ１３、ピーク特定モジュールＰ１４、予測モジュールＰ１５、及び出力モジュールＰ１６が実行されることにより実現される機能はそれぞれ、上述した電力需要ピーク予測装置１の特徴情報取得部１１、過去データ記憶部１２、過去データ抽出部１３、ピーク特定部１４、予測部１５、及び出力部１６の機能と同様である。
【００５４】
このように構成された電力需要ピーク予測プログラムＰ１は、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ及びＨＤ等の記録媒体に記憶され、電力需要ピーク予測装置１として用いられるコンピュータにより実行される。具体的には、当該コンピュータは、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ及びＨＤＤ等の記録媒体読取部を備えている。記録媒体読取部に記録媒体がセットされると、当該コンピュータは、記録媒体読取部から記録媒体に格納された電力需要ピーク予測プログラムＰ１にアクセス可能となる。そして、電力需要ピーク予測プログラムＰ１を当該コンピュータに実行させることによって、当該コンピュータを、電力需要ピーク予測装置１として動作させることが可能となる。
【００５５】
なお、電力需要ピーク予測プログラムＰ１は、搬送波に重畳されたデータ信号としてネットワークを介して提供されるものであってもよい。
【００５６】
続いて、図１３〜図１９を用いて、第１実施形態に係る電力需要ピーク予測装置１の実施例について説明すると共に、その予測結果の評価結果について説明する。
【００５７】
まず、過去データ抽出部１３が過去データを抽出するために用いた特徴情報について説明する。本実施例では、特徴情報として、曜日、天気、最高気温を想定した。曜日を特徴情報として用いる場合には、過去データ抽出部１３によって抽出される過去データ数が一定数以上となるように、曜日を示す値として「平日」及び「土日祝日」の２分類を用いた。そして、過去データ抽出部１３は、予測対象日の曜日と過去日の曜日とが同一分類である場合に、当該過去日に対応する過去データを抽出するものとした。
【００５８】
天気を特徴情報として用いる場合には、予測対象日及び過去日の天気について以下のように定めた。予測対象日の３時〜１２時を対象とした時間帯別の天気予報において１つでも雨が予報されるか降水確率が５０％以上であれば、予測対象日の天気を雨とした。それ以外の場合には、予測対象日の９〜１２時を対象とした時間帯別の天気予報について予報された天気（例えば「晴れ」や「くもり」等）を予測対象日の天気とした。過去データ記憶部１２に記憶される過去データについては、過去日の９時、１５時、２１時のいずれかの実績（実際に観測された天気）が雨であれば、当該過去日の天気を雨とした。それ以外の場合には、過去日の１５時の天気（例えば「晴れ」や「くもり」等）を当該過去日の天気とした。そして、過去データ抽出部１３は、予測対象日の天気と過去日の天気とが同一である場合に、当該過去日に対応する過去データを抽出するものとした。
【００５９】
最高気温を特徴情報として用いる場合には、過去データ抽出部１３は、過去日の最高気温（実測値）が予測対象日の最高気温（予報値）に対して±α℃以内である場合に、当該過去日に対応する過去データを抽出するものとした。ここで、最高気温と電力需要との間には、一定の相関があることが知られている。従って、αを小さくすることで、電力需要ピーク値の大きさが予測対象日に近い過去日が抽出されることが期待される。しかし、αを小さくすると、抽出される過去日の日数が少なくなる。そこで、αを１〜１０℃の範囲において１℃単位で変化させて感度解析を行った。感度解析の結果については後述する。
【００６０】
本実施例では、上述の特徴情報（曜日、天気、最高気温）をそれぞれ単独で用いた場合について予測結果の予測精度の評価を行った。また、過去データ抽出部１３は、予測対象日を基準として過去９０日以内に含まれる過去日に対応付けられた過去データの中から該当する過去データを抽出するものとした。
【００６１】
（使用データについて）
本実施例では、横浜市内の集合住宅に居住する１６世帯の電気使用量（合計電力需要）の３０分平均値（以下、単に「電気使用量」という。）を予測対象とした。過去データ抽出部１３によって過去データを抽出する対象とした過去日の期間（以下「検討対象期間」という。）は、２０１２年８月〜２０１３年７月である。検討対象期間中の過去データにおいて、電気使用量の最大値は１８．９ｋＷ、最小値は１．６ｋＷ、平均値は５．２ｋＷ、標準偏差は２．６ｋＷであった。特徴情報取得部１１は、予測対象日の前日の朝日新聞関東版の夕刊に記載された予想最高気温及び天気予報の情報を、予測対象日の最高気温及び天気として、オペレータ等による入力によって取得するものとした。なお、予測対象日の前日が夕刊の休刊日である場合には、特徴情報取得部１１は、予測対象日当日の朝刊に記載された予想最高気温及び天気予報の情報を、予測対象日の最高気温及び天気として取得するものとした。また、予測対象日の前日の夕刊及び予測対象日当日の朝刊が両方とも休刊であるような予測対象日については予測対象外とした。また、予測対象日の最高気温及び天気に関する実測値（実績値）については、気象庁ホームページに公開される情報によって確認した。
【００６２】
（電力需要ピーク値の特徴）
図１３に、検討対象期間における電力需要ピーク値の大きさ別の発生頻度を示す。図１３（ａ）は、検討対象期間の過去データ全体における電力需要ピーク値の大きさ別の発生頻度を示す。図１３（ａ）に示すように、検討対象期間の過去データ全体において、電力需要ピーク値は、日によって５．４ｋＷ〜１８．９ｋＷの範囲で大きくばらついている。検討対象期間の過去データ全体における電力需要ピーク値の平均値は９．６ｋＷ、標準偏差は２．３ｋＷであった。これらの平均値及び標準偏差は、日々の電力需要ピーク値の期待値及びその平均二乗誤差と考えられる。従って、上述のような特徴情報（曜日、天気、最高気温）を用いて過去データ抽出部１３によって抽出された過去データから図１３（ａ）よりもばらつきの小さい分布を作成できれば、当該抽出された過去データに基づく予測により、予測対象日の電力需要ピーク値の予測精度を向上させることが期待できる。
【００６３】
図１３（ｂ）、図１３（ｃ）、図１３（ｄ）はそれぞれ、最高気温が２５〜３５℃、天気が「雨」、曜日が「土日祝日」であるという特徴情報を用いて抽出された過去データを対象として得られた電力需要ピーク値の大きさ別の発生頻度を示す。図１３（ｂ）に示すように、最高気温を特徴情報として用いて抽出された過去データの電力需要ピーク値は８〜１１ｋＷの範囲で発生する確率が高く、図１３（ａ）よりもばらつきの小さい分布となった。また、図１３（ｃ）に示すように、天気を特徴情報として用いて抽出された過去データの電力需要ピーク値の平均値は８．４ｋＷであった。また、図１３（ｄ）に示すように、曜日を特徴情報として用いて抽出された過去データの電力需要ピーク値の平均値は９．４ｋＷであった。このように、特徴情報として天気又は曜日を用いて抽出された過去データの電力需要ピーク値の平均値は、検討対象期間の過去データ全体における電力需要ピーク値の平均値９．６ｋＷと大差なく、電力需要ピーク値のばらつきも検討対象期間の過去データ全体におけるばらつきと同程度であった。これらの結果から、本実施例の場合には、特に最高気温を特徴情報として用いることで、予測対象日の電力需要ピーク値の予測精度が向上することが期待できることがわかる。
【００６４】
（電力需要ピーク時間帯の特徴）
図１４（ａ）に、閾値Ｄｈを平均値Ｄａと等しくした場合において、検討対象期間の過去データ全体について、１日を３０分毎に区切った各時間帯が電力需要ピーク時間帯に含まれる確率（頻度）を示す。図１４（ａ）に示すように、電力需要ピーク時間帯の始点時刻は１６：３０〜１７：００、終点時刻は２１：００〜２２：３０となる確率（頻度）が高かった。このように、大半の日において、電力需要ピーク時間帯は夕方に発生するが、電力需要ピーク時間帯が午前中に発生する日も３３日（検討対象期間全体の１３．９％）あった。なお、電力需要ピーク時間帯の発生時刻によらず、電力需要ピーク時間帯の長さは４〜６時間となる確率（頻度）が高かった。
【００６５】
図１４（ｂ）、図１４（ｃ）、図１４（ｄ）はそれぞれ、最高気温が２５〜３５℃、天気が「雨」、曜日が「土日祝日」であるという特徴情報を用いて抽出された過去データについて、１日を３０分毎に区切った各時間帯が電力需要ピーク時間帯に含まれる確率（頻度）を示す。これらの図に示すように、各時間帯が電力需要ピーク時間帯に含まれる確率（頻度）は、過去データを抽出するために用いられた特徴情報によらず同様であった。
【００６６】
また、検討対象期間全体における電力需要ピーク時間帯の始点時刻・終点時刻の確率分布、すなわち１日を３０分毎に区切った各時間帯における始点時刻・終点時刻の発生頻度を算定した。その結果、始点時刻は１６：００〜１７：００となる確率（頻度）が高かった。一方、終点時刻は２１：３０〜２３：３０となる確率（頻度）が高く、始点時刻と比較して、日によるばらつきがやや大きいことが確認された。また、電力需要ピーク時間帯を定義するための閾値Ｄｈを大きくすると、始点時刻のばらつきは比較的小さい一方で、終点時刻のばらつきは大きくなることが確認された。従って、本実施例で用いた過去データの場合、電力需要ピーク時間帯の始点時刻は、年間を通じて日による違いは非常に小さいと考えられる。ただし、上述のように、年間３３日間は、ピーク需要が発生する時間（電力需要ピーク値を取る時間）が午前中に発生している。よって、電力需要ピーク予測装置１では、予測対象期間を半日単位に分ける等して、午前中に発生する電力需要ピークをより適切に予測できるようにしてもよい。
【００６７】
（電力需要ピーク値に関する予測結果）
上述の「第２の例」で示した方法のうち過去データの電力需要ピーク値の期待値に基づいて予測対象日の電力需要ピーク値を予測する場合については、下記式（１）で表される平均絶対誤差率（％ＭＡＥ）を用いて予測精度を評価した。
【数１】
2015139283.tif 000003
【００６８】
上記式（１）において、ｄｍａｘは、評価対象日（電力需要ピーク予測装置１により電力需要ピーク値の予測を行った予測対象日）の合計日数を示す。ＤＦ−ｄは、評価対象日であるｄ（ｄ＝ｄ１〜ｄｍａｘ）日における電力需要ピーク値の予測値を示す。ＤＯ−ｄは、評価対象日であるｄ（ｄ＝ｄ１〜ｄｍａｘ）日における電力需要ピーク値の実測値を示す。このように、％ＭＡＥは、各評価対象日における予測誤差率の和を評価対象日の合計日数で割った値であり、評価対象日１日当たりの予測誤差の大きさを示す。従って、％ＭＡＥが小さいほど、評価対象日１日当たりの予測誤差が小さく予測精度が高いといえる。
【００６９】
上述の「第２の例」で示した方法のうち過去データの電力需要ピーク値の確率分布（頻度分布）に基づいて予測対象日の電力需要ピーク値を予測する場合については、下記式（２）で表されるＣＲＰＳ（Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  Ｒａｎｋ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｓｃｏｒｅ）を評価指標とした（参考文献：Hans Hersbach；「Decomposition of the Continuous Ranked Probability Score forPrediction Systems」，American Meteorological Society，15，5，(2000)，pp.559-570）。
【数２】
2015139283.tif 000004
【００７０】
上記式（２）において、ＰＦ−ｄ（Ｄｉ）は、特徴情報を用いることで抽出された過去データの電力需要ピーク値を０．１ｋＷ単位で０ｋＷ〜２０ｋＷまで（ｉ＝０〜２００）集計した累積確率を示す。Ｐｏ（Ｄｏ−ｄ）は、予測対象日の実測値Ｄｏ−ｄで０から１に変化するステップ関数を示す。従って、ＣＲＰＳは、予測対象日について予測した確率分布ＰＦ−ｄの確からしさを示しており、その値が小さいほど、評価対象日の予測確率分布の精度が高いと言える。
【００７１】
予測対象日を基準として過去９０日間の中から特徴情報に基づいて抽出される過去日（該当日）の過去データが抽出され、当該過去データの電力需要ピーク値の期待値（平均値）が予測値とされる場合の予測結果について述べる。特徴情報として曜日、天気、最高気温それぞれを単独で用いた場合の％ＭＡＥは、それぞれ２３．０％、２３．０％、１４．３％であった。ここで、最高気温を特徴情報として用いる場合には、予測対象日の最高気温予報値の±５℃以内の日を該当日として過去データを抽出するものとした。一方、特徴情報を用いずに過去９０日間からランダムに抽出した７〜７８日の過去データの電力需要ピーク値の期待値（平均値）を予測値とした場合の％ＭＡＥは、２３％程度であった。従って、最高気温を特徴情報として用いる場合には、過去データをランダムに抽出する場合と比較して、％ＭＡＥが約９％改善し、予測精度が向上することが確認された。
【００７２】
一方、上述の「第３の例」で示した方法によって、最高気温と電力需要ピーク値との回帰式に基づいて予測対象日の電力需要ピーク値を予測する場合には、％ＭＡＥは１４．１％となった。このように、本実施例では、過去データの電力需要ピーク値の期待値（平均値）を予測値とする場合よりも回帰式を用いた場合の方が、予測精度がわずかに向上した。図１５に、回帰式を用いた場合における予測対象日の電力需要ピーク値の実測値と予測値との相関図を示す。図１５において、横軸（ｘ軸）及び縦軸（ｙ軸）はそれぞれ、予測対象日の電力需要ピーク値の実測値の大きさ（ｋＷ）及び予測値の大きさ（ｋＷ）を示す。図中に示すように、実測値と予測値との複数の組に基づいて回帰分析を行うことで、「ｙ＝０．９５８４ｘ」で示される回帰直線が得られた。
【００７３】
また、確率分布（頻度分布）を用いて電力需要ピーク値の予測値を算出した場合の予測精度に関して、過去データを抽出する特徴情報として曜日、天気、最高気温を用いた場合に上記式（２）によって算定されるＣＲＰＳは、それぞれ１６．０、１５．６、１０．２であった。このように、確率分布（頻度分布）に基づいて電力需要ピーク値を予測する場合においても、曜日や天気と比較して、最高気温を特徴情報として用いることが予測精度を高めるのに有効であることがわかった。また、％ＭＡＥの評価と同様に、過去９０日間からランダムに抽出した７〜７８日の過去データの電力需要ピーク値の期待値（平均値）を予測値とする場合のＣＲＰＳは、１８．７であった。このように、本実施例では、過去データの電力需要ピーク値の確率分布（頻度分布）に基づいて電力需要ピーク値を予測する場合の予測精度は、最高気温を特徴情報として用いることで４５％程度改善し、曜日や天気を特徴情報として用いる場合でも１５％程度改善することが確認された。
【００７４】
予測対象日の最高気温の予報誤差が電力需要ピーク値の予測結果に与える影響を評価するため、予測対象日の最高気温の実測値から±５℃以内に含まれる最高気温が観測された過去日（該当日）の過去データを抽出し、当該過去データに基づいて電力需要ピーク値を予測した。その結果、過去データの電力需要ピーク値の期待値（平均値）に基づいて予測する場合の％ＭＡＥは１４．１％、回帰式を用いて予測する場合の％ＭＡＥは１３．５％となり、最高気温に関する予報誤差がある場合と比べて、それぞれ０．２％、０．６％改善した。電力需要ピーク値の予測を行った対象期間中において日最高気温に関する予報誤差の絶対値は平均１．２℃程度であったが、電力需要ピーク値に関する予測誤差の大きい数日間においては、絶対値１℃以上の予報誤差があることが確認された。従って、最高気温を特徴情報として用いて過去データを抽出する場合には、予測対象日の最高気温の予測精度の向上によって電力需要ピーク値の予測精度を向上させることが期待できる。
【００７５】
過去データ抽出部１３による抽出の対象とする過去データの最高気温の範囲を予測対象日の最高気温予報値から±１℃〜±１０℃と変化させ、過去データの電力需要ピーク値の期待値（平均値）及び回帰式に基づいて電力需要ピーク値を予測する場合の％ＭＡＥ、並びに過去データの電力需要ピーク値の確率分布（頻度分布）に基づいて電力需要ピーク値を予測する場合のＣＲＰＳを算定した。図１６にその結果を示す。図１６は、横軸に抽出対象とする過去データの最高気温の範囲（予測対象日の最高気温予報値を基準とした幅）を示し、縦軸は予測誤差（平均絶対誤差（％ＭＡＥ）、ＣＲＰＳ）の大きさを示す。ここで、最高気温の範囲を予測対象日の最高気温予報値から±１℃とした場合には、該当日が存在しない場合があったため検討対象外とした。また、回帰式を用いる場合、最高気温の範囲を予測対象日の最高気温予報値から±３℃以下とした場合は、該当日が１日分しか存在しない場合もあったため検討対象外とした。同図に示すように、期待値に基づいて予測する場合の％ＭＡＥ及び確率分布（頻度分布）に基づいて予測する場合のＣＲＰＳは、最高気温の範囲を予測対象日の最高気温予報値から±３℃とする場合に最小となる（予測精度が高い）ことが確認された。この場合、抽出される過去データが１日分しか存在しない場合もあったが、最高気温の実測値が近い日のみを用いることで予測精度が向上したと考えられる。
【００７６】
また、過去データ抽出部１３によって過去データを抽出する期間（抽出期間）を変化させて感度解析を行った。その結果、３月以外では、抽出される過去データ数が少なくなるものの、抽出期間を比較的短くした場合（例えば予測対象日から過去３０日間を抽出期間とする場合）の方が、予測誤差が小さくなることが確認された。一方、３月は、予測対象日から過去９０日間を抽出期間として１２月頃まで遡って過去データを抽出する方が、予測誤差が小さくなることが確認された。ただし、この場合、３月の電力需要ピーク値は、１２月頃の実測値によって予測されることになるため、他の季節と比較して％ＭＡＥが６．８％程度大きくなることも確認された。そこで、最高気温以外の特徴情報を併用するとともに、過去日の抽出範囲を予測対象日に応じて最適化することで、予測精度の向上を図ることが可能と考えられる。
【００７７】
（電力需要ピーク時間帯に関する予測結果）
上述の「第１の例」で示した方法で過去データの電力需要ピーク時間帯の始点、終点、長さの期待値に基づいて予測対象日の電力需要ピーク時間帯の始点、終点、長さを予測する場合については、予測値と実測値との誤差を足し合わせて平均を取った値である平均誤差（ＭＥ：Ｍｅａｎ  Ｅｒｒｏｒ）を用いて予測精度を評価した。また、電力需要ピーク時間帯全体としての予測精度については、下記式（３）で示される予測値と実測値の確率分布の絶対誤差を表す指標ＮＣＡＥ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｕｍｕｌａｔｉｖｅ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  Ｅｒｒｏｒ）を定義して用いた。
【数３】
2015139283.tif 000005
【００７８】
上記式（３）において、ＰＦ−ｄ，Ｎは、１日（２４時間）を３０分毎に区切った各時間帯Ｎ（Ｎ＝１〜４８）について、どの程度の該当日（過去日）において当該時間帯Ｎが電力需要ピーク時間帯に含まれるかを示す確率（頻度）である。また、Ｐｏ−ｄ，Ｎは、予測対象日ｄ（ｄ＝１〜ｄｍａｘ）の各時間帯Ｎが電力需要ピーク時間帯に含まれるか否かを示す確率（０又は１）であり、時間帯Ｎが電力需要ピーク時間帯に含まれる場合には「１」をとり、含まれない場合には「０」をとる。評価対象日全体において予測誤差が小さいほどＮＣＡＥは小さくなる。なお、上述のように、電力需要ピーク値を取る時間を含み電気使用量が閾値Ｄｈ以上で連続する時間帯を電力需要ピーク時間帯と定義しているため、閾値Ｄｈを大きくすれば電力需要ピーク時間帯は短くなる。そこで、閾値Ｄｈの違いによらずに予測精度を比較するために、上記式（３）で示されるＮＣＡＥは、各日電力需要ピーク時間帯の長さで規格化されている。つまり、ＮＣＡＥは、閾値Ｄｈ（電力需要ピーク時間帯の長さ）に依存しないため、互いに異なる閾値Ｄｈを用いて予測した場合の予測精度を比較する際にも評価指標として用いることができる。
【００７９】
図１７に、閾値Ｄｈを「Ｄｈ＝Ｄａ」として電力需要ピーク時間帯を定義する場合における電力需要ピーク時間帯の予測誤差の大きさ別発生頻度を示す。図１７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はいずれも、横軸を予測誤差（ｈ：時間）、縦軸を発生頻度（％）としたグラフである。図１７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ、電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、長さの期待値に関するグラフを示す。図１７（ａ）に示すように、曜日、天気、最高気温のいずれを特徴情報として用いた場合でも、始点時刻の予測誤差は、評価対象とした予測対象日全体の６４％程度の日において±３０分以内であった。上述のように、始点時刻と比較して終点時刻の方が日による違いが大きいため、図１７（ｂ）に示すように、終点時刻の予測誤差は、始点時刻の予測誤差と比較して大きい日が多く、予測誤差が±３０分以内の日は予測対象日全体の５０．１％であった。図１７（ｃ）に示すように、電力需要ピーク時間帯の長さに関する予測誤差は、始点時刻、終点時刻、長さの中で最も大きく、予測誤差が±３０分以内の日は予測対象日全体の４７．５％であった。これは、始点時刻と終点時刻の誤差が逆方向（一方がプラスの値で他方がマイナスの値）になる場合があるためと考えられる。ただし、本実施例では、上述のように秋から冬にかけて発生する午前中の電力需要ピーク時間帯を予測できていないため、始点時刻と終点時刻については誤差が１０時間〜１２時間と非常に大きい場合がある。ただし、このような場合には、始点時刻及び終点時刻は、いずれも午前中に発生する。よって、ピーク時間帯の長さについては、午前中の電力需要ピーク時間帯を考慮しないことによっては大きな予測誤差は発生していない。
【００８０】
図１８に、閾値Ｄｈを「Ｄｈ＝Ｄａ」、「Ｄｈ＝１．１Ｄａ」、「Ｄｈ＝１．２Ｄａ」、「Ｄｈ＝１．３Ｄａ」とした各場合における電力需要ピーク時間帯の期待値に関する予測誤差（平均誤差）を示す。図１８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はいずれも、横軸を閾値Ｄｈ、縦軸を平均誤差（ｈ：時間）としたグラフである。図１８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）はそれぞれ、電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、長さの期待値に関するグラフを示す。ここでは、午前中に電力需要ピーク時間帯が発生する計３３日については除外して平均誤差を算出している。図１４に示すように、電力需要ピーク時間帯の始点時刻は１７時頃となる確率が非常に高いため、閾値Ｄｈによらず予測誤差は４０分程度である。これに対し、始点時刻よりも日による違いが大きい終点時刻の場合、予測誤差は、閾値Ｄｈを「Ｄｈ＝Ｄａ」とした場合には４０分程度、閾値Ｄｈを「Ｄｈ＝１．３Ｄａ」とした場合には８０分程度となる。長さについても終点時刻と同様の傾向を有するが、長さの予測誤差は、終点時刻の予測誤差よりも全体的に１０分程度大きい。ただし、始点時刻、終点時刻、長さのいずれの予測誤差も、特徴情報を用いずに過去７〜７８日の過去データをランダムに抽出する場合と大差ないことが確認された。すなわち、年間を通じて日による違いが１時間程度である電力需要ピーク時間帯の始点時刻、終点時刻、長さに関する予測精度を向上するには、これらの差が数十分単位の類似日を抽出する必要があると考えられる。
【００８１】
午前中に発生する電力需要ピーク時間帯（午前ピーク時間帯）について補足する。午前ピーク時間帯を予測することは、効率的な電力供給において有効と考えられる。午前ピーク時間帯の予測に関する第１段階の検討として、午後ピーク需要（午後に電力需要ピーク時間帯が発生する日数）に対する午前ピーク需要（午前に電力需要ピーク時間帯が発生する日数）の比（午前・午後ピーク需要比）と各種特徴情報との相関を評価した。図１９に、一例として最低気温と午前・午後ピーク需要比との関係を示す。図１９は、横軸を日最低気温（℃）とし、縦軸を午前・午後ピーク需要比（午前ピーク需要／午後ピーク需要）として、複数の過去日のデータをプロットしたグラフである。同図より、最低気温が５℃以下の日や２５℃以上の日において、午前・午後ピーク需要比が１以上、すなわち午前ピーク時間帯が発生している割合が高い。よって、翌日等の予測対象日の最低気温が５℃以下又は２５℃以上であれば、午前ピーク時間帯が発生する可能性を考慮してもよい。
【００８２】
［第２実施形態］
図２０を用いて、第２実施形態に係る電力需要ピーク予測装置１００について説明する。本実施形態に係る電力需要ピーク予測装置１００は、予測対象日に応じて過去データを抽出する期間（予測用抽出期間）を決定する機能を備える点で、第１実施形態に係る電力需要ピーク予測装置１と主に相違する。図２０に示すように、電力需要ピーク予測装置１００は、特徴情報取得部１０１、過去データ記憶部１０２、過去データ抽出部１０３，ピーク特定部１０４、予測部１０５、出力部１０６、予測値・実測値入力部１０７、誤差算出部１０８、抽出期間決定部１０９、及び抽出期間記憶部１１０を備える。
【００８３】
本実施形態に係る電力需要ピーク予測装置１００は、互いに異なる複数の抽出期間（例えば「予測対象日から過去３０日間」、「予測対象日から過去９０日間」等）の中から、一年（所定周期）における時期（例えば「４月」等の特定の「月」）毎の予測用抽出期間を決定する第１フェーズと、第１フェーズで決定された予測用抽出期間を用いて予測対象日の電力需要ピーク（電力需要ピーク値又は電力需要ピーク時間帯）を予測する第２フェーズとを実行する。
【００８４】
例えば、電力需要ピーク予測装置１００は、第１フェーズの処理を所定期間（例えば１年間）実行することで、次年度以降の予測に用いるための予測用抽出期間を決定する。この場合、電力需要ピーク予測装置１００は、次年度以降の新たな予測対象日の予測をする際に、第１フェーズで決定された予測用抽出期間を用いた予測処理（第２フェーズ）を実行することができる。ここで、次年度以降については、次々年度以降の予測に用いるための予測用抽出期間を決定するために、第２フェーズと共に第１フェーズの処理を実行してもよい。
【００８５】
また、電力需要ピーク予測装置１００は、過去データ記憶部１０２に記憶されている過去データに基づいて、過去日を予測対象日として第１フェーズの処理を実行することで、これから予測しようとする予測対象日（例えば翌日等）の予測に用いるための予測用抽出期間を決定してもよい。この場合、電力需要ピーク予測装置１００は、第１フェーズで決定された予測用抽出期間を用いて予測対象日（例えば翌日等）の予測（第２フェーズ）を実行することができる。
【００８６】
以下、各フェーズにおいて各機能要素が実行する処理について説明する。なお、特徴情報取得部１０１、過去データ記憶部１０２、過去データ抽出部１０３、ピーク特定部１０４、予測部１０５、及び出力部１０６が有する機能のうち、第１実施形態に係る特徴情報取得部１１、過去データ記憶部１２、過去データ抽出部１３、ピーク特定部１４、予測部１５、及び出力部１６が有する機能と同一の機能については、詳細な説明を省略する。
【００８７】
まず、第１フェーズにおいて各機能要素が実行する処理について説明する。上述したように、第１フェーズは、互いに異なる複数の抽出期間のそれぞれについての予測誤差を算出及び評価することで、予測対象日（又は予測対象日が含まれる時期）に応じた予測用抽出期間を決定するフェーズである。
【００８８】
過去データ抽出部１０３は、互いに異なる複数の抽出期間のそれぞれについて、当該抽出期間に過去日が含まれる過去データの中から、特徴情報取得部１０１により取得された予測対象日の特徴情報と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを過去データ記憶部１０２から抽出する。ここで、互いに異なる複数の抽出期間とは、例えば「予測対象日から過去３０日間」、「予測対象日から過去９０日間」等の互いに異なる期間である。また、抽出期間は、上述のように予測対象日を基準として過去に遡った期間であってもよいし、予測対象日以外の日を基準として過去に遡った期間であってもよい。また、抽出期間は、時間的に連続する期間であってもよいし、時間的に不連続な期間を複数束ねた期間であってもよい。互いに異なる複数の抽出期間は、例えばオペレータ等によって予め設定される。
【００８９】
ピーク特定部１０４、予測部１０５、及び出力部１０６は、複数の抽出期間のそれぞれについて、過去データ抽出部１０３によって抽出された過去データに基づいて上述した各処理を実行する。これにより、複数の抽出期間のそれぞれについて、予測対象日の電力需要ピークの予測値が算出及び出力される。
【００９０】
予測値・実測値入力部１０７は、上述のように複数の抽出期間のそれぞれについて出力された予測対象日の電力需要ピークの予測値を入力すると共に、予測対象日の電力需要ピークの実測値を入力する予測値・実測値入力手段である。なお、図２０の例では、予測値・実測値入力部１０７は、予測対象日を経過した後に過去データ記憶部１２に記憶された当該予測対象日における電力需要ピークの実測値を参照することで、予測対象日の電力需要ピークの実測値を入力している。
【００９１】
誤差算出部１０８は、予測値・実測値入力部１０７により入力された抽出期間毎の予測値のそれぞれと実測値との間の誤差を算出する誤差算出手段である。誤差の算出方法は特に限定されないが、誤差算出部１０８は、例えば予測値と実測値との差の絶対値（絶対誤差）等を誤差として算出してもよい。
【００９２】
抽出期間決定部１０９は、誤差算出部１０８により算出された抽出期間毎の誤差に基づいて、新たな予測対象日の電力需要ピークの予測値を算出するために用いる予測用抽出期間を決定する抽出期間決定手段である。上述したように、抽出期間決定部１０９は、１年（所定の周期）において予測対象日が含まれる時期毎に予測用抽出期間を決定してもよい。「１年において予測対象日が含まれる時期」とは、例えば予測対象日が含まれる「月」や「季節」等、周期的に訪れる特定の期間を示す。
【００９３】
抽出期間決定部１０９は、例えば、抽出期間毎に、所定の評価対象期間（例えば「４月」）に含まれる予測対象日（例えば「４月１日」〜「４月３０日」）のそれぞれについての予測誤差に基づいて評価対象期間全体における予測誤差（例えば上述した％ＭＡＥ、ＣＲＰＳ、及びＮＣＡＥ等の指標）を算出する。続いて、抽出期間決定部１０９は、抽出期間毎の予測誤差同士を比較することで、予測誤差が最小となる抽出期間を当該評価対象期間（時期）に対応する予測用抽出期間として決定することができる。また、抽出期間決定部１０９は、例えば以下のようにして評価対象期間に対応する予測用抽出期間を決定してもよい。すなわち、抽出期間決定部１０９は、評価対象期間に含まれる予測対象日のそれぞれについて、複数の抽出期間のうち予測誤差が最小となる抽出期間を特定する。続いて、抽出期間決定部１０９は、最も多く特定された抽出期間、すなわち予測誤差が最小となる予測対象日が最も多くなるような抽出期間を、評価対象期間に対応する予測用抽出期間として決定することができる。
【００９４】
抽出期間決定部１０９によって決定された予測用抽出期間は、抽出期間記憶部１１０に記憶される。上述のように予測対象日が含まれる時期毎に予測用抽出期間が決定される場合には、抽出期間記憶部１１０は、時期（例えば「４月」）と予測用抽出期間（例えば「過去９０日間」）とを対応付けて記憶する。
【００９５】
続いて、第２フェーズにおいて各機能要素が実行する処理について説明する。上述したように、第２フェーズは、第１フェーズで決定された予測用抽出期間を実際に用いることで、新たな予測対象日の電力需要ピークを予測するフェーズである。
【００９６】
過去データ抽出部１０３は、新たな予測対象日の電力需要ピークの予測値を算出する際に、抽出期間決定部１０９によって決定された予測用抽出期間（抽出期間記憶部１１０に記憶されている予測用抽出期間）を用いて過去データを抽出する。すなわち、過去データ抽出部１０３は、予測用抽出期間に含まれる過去日の過去データの中から、新たな予測対象日の特徴情報（例えば最高気温等）と同一又は所定の基準において類似する特徴情報を含む一以上の過去データを抽出する。これにより、予測用抽出期間における過去データに基づいて、予測対象日の電力需要ピークをより精度よく予測することが可能となる。
【００９７】
抽出期間記憶部１１０が時期と予測用抽出期間とを対応付けて記憶している場合には、過去データ抽出部１０３は、新たな予測対象日の電力需要ピークの予測値を算出する際に、１年（所定の周期）において当該新たな予測対象日が含まれる時期（例えば「４月」）に対応する予測用抽出期間（例えば「過去９０日間」）を用いて過去データを抽出してもよい。これにより、所定周期において予測対象日が含まれる時期に応じて、適切な予測用抽出期間に基づいて予測対象日の電力需要ピークをより精度よく予測することが可能となる。
【００９８】
なお、上述の第２実施形態では、第１フェーズにおいて、１年という周期で昨年又は一昨年の同一期間（同一の「月」等）の予測結果から学習した結果（得られた予測用抽出期間）を用いて第２フェーズでの予測を実行するものとして説明した。ただし、第１フェーズ及び第２フェーズの処理は、この場合に限定されるものではない。例えば、第１フェーズでは、同じ年の直近の期間（過去一週間や過去一ケ月等）の予測結果から学習するようにしてもよい。また、電力需要ピーク予測装置は、上述の予測用抽出期間を決定する方法と同様の考え方に基づいて、予測対象日の電力需要ピークの予測精度を高めることが期待できる特徴情報を決定するようにしてもよい。
【００９９】
また、上述の実施形態では、特徴情報として、最高気温、天気、及び曜日を用いて予測を行う場合について主に説明したが、これらの特徴情報を用いる場合と同様に、湿度、日照時間、降水量、雲量及び風況等を特徴情報として用いて予測を行ってもよい。
【０１００】
また、上述の実施形態では、図１及び図２０に示すように、電力需要ピーク予測装置が過去データ記憶部を備える構成（例えば、電力需要ピーク予測装置を構成する装置に過去データ記憶部が内蔵される構成）について説明した。しかし、過去データ記憶部は、電力需要ピーク予測装置とＵＳＢ等により外部接続可能な別装置に備えられてもよい。あるいは、過去データ記憶部は、ネットワークを介して電力需要ピーク予測装置からアクセス可能な別装置に備えられてもよい。なお、このように、電力需要ピーク予測装置が過去データ記憶部を備えない構成とした場合には、過去データ抽出部は、外部接続又はネットワークを介してアクセス可能な装置に備えられた過去データ記憶部から過去データを抽出すればよい。また、コンピュータを過去データ記憶部を備えない電力需要ピーク予測装置として機能させる場合には、電力需要ピーク予測プログラムにおいて、上述した過去データ記憶モジュールは不要である。
【符号の説明】
【０１０１】
１，１００…電力需要ピーク予測装置、１１，１０１…特徴情報取得部、１２，１０２…過去データ記憶部、１３，１０３…過去データ抽出部、１４，１０４…ピーク特定部、１５，１０５…予測部、１６，１０６…出力部、１０７…予測値・実測値入力部、１０８…誤差算出部、１０９…抽出期間決定部、１１０…抽出期間記憶部、Ｐ１１…特徴情報取得モジュール、Ｐ１２…過去データ記憶モジュール、Ｐ１３…過去データ抽出モジュール、Ｐ１４…ピーク特定モジュール、Ｐ１５…予測モジュール、Ｐ１６…出力モジュール。
【図１】
2015139283.tif 000006
【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１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図１７】
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