(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
工場における一日の電力需要のピーク値が生産計画値に対して線形に変化する線形回帰モデルに基づいて、前記工場における一日の電力需要のピーク値を予測する第１の予測部と、
非線形回帰モデルに基づいて、前記工場における時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値を予測する第２の予測部と、
前記第１の予測部によって予測された一日の電力需要のピーク値および前記第２の予測部によって予測された時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値に基づいて、前記工場における時間帯ごとの電力需要を予測する第３の予測部と
を備えたことを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項２】
前記工場における、消費電力、気象情報、生産計画または生産実績、および曜日に関するデータの組み合わせに基づいて、一日の電力需要のピーク値の予測に必要なパラメータを生成する第１の学習部と、
前記工場における、消費電力、曜日、および時刻に関するデータの組み合わせに基づいて、時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値の予測に必要なパラメータを生成する第２の学習部とを備え、
前記第１の予測部は、前記第１の学習部によって生成されたパラメータ、予測対象日の気象情報、曜日および生産計画に基づいて、一日の電力需要のピーク値を予測し、
前記第２の予測部は、前記第２の学習部によって生成されたパラメータ、予測対象日の曜日および時刻に基づいて、時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値を予測すること
を特徴とする請求項１記載の電力需要予測装置。
【請求項３】
前記工場における、消費電力、気象情報、生産計画または生産実績、曜日および時刻に関するデータの組み合わせを蓄積する学習用データ蓄積部を備え、
前記第１の学習部は、前記学習用データ蓄積部から読み出した、前記工場における、消費電力、気象情報、生産計画または生産実績、および曜日に関するデータの組み合わせに基づいて、一日の電力需要のピーク値の予測に必要なパラメータを生成し、
前記第２の学習部は、前記学習用データ蓄積部から読み出した、前記工場における、消費電力、曜日、および時刻に関するデータの組み合わせに基づいて、時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値の予測に必要なパラメータを生成すること
を特徴とする請求項２記載の電力需要予測装置。
【請求項４】
第１の予測部が、工場における一日の電力需要のピーク値が生産計画値に対して線形に変化する線形回帰モデルに基づいて、前記工場における一日の電力需要のピーク値を予測するステップと、
第２の予測部が、非線形回帰モデルによって前記工場における時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値を予測するステップと、
第３の予測部が、前記第１の予測部によって予測された一日の電力需要のピーク値および前記第２の予測部によって予測された時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値に基づいて、時間帯ごとの電力需要を予測するステップと
を備えたことを特徴とする電力需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、工場などの電力需要を予測する電力需要予測装置および電力需要予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ニューラルネットワークの機械学習手法を用いて電力需要を予測する方法が知られている。例えば、特許文献１には、気象条件、曜日、平日と休日の区別、プラントの操業状態およびプラント構成機器の運転パターンなどを入力して学習されたニューラルネットワークを用いて、プラントの電力負荷を予測する方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−８４８０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
工場の電力需要は製品の生産量に依存するので、工場の電力需要を予測するためには、生産計画値が必要となる。生産計画値は、工場の体制変更といった理由により大幅に変更されることがある。この場合、特許文献１に記載の予測方法では、学習範囲外のデータに対してニューラルネットワークによる外挿予測を正確に行えないという課題があった。【０００５】
例えば、ニューラルネットワークの一つである、ＲＢＦ（Ｒａｄｉａｌ  Ｂａｓｉｓ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）ネットワークは、非線形関数の近似能力に優れているが、学習範囲外のデータに対しては予測関数が形成されない。このため、学習データから遠い値のデータがネットワークに入力されると、予測結果が“０”になってしまう。【０００６】
また、ＲＢＦネットワークなどのニューラルネットワークを用いて許容される予測精度を得るためには、学習データを一定以上蓄積する必要がある。このため、生産計画が大幅に変更されると、迅速に電力需要の予測を行えない。【０００７】
この発明は上記課題を解決するもので、工場の生産計画が変更された場合であっても、電力需要を時間帯ごとに予測することができ、かつ生産計画の変更に迅速に追従することができる電力需要予測装置および電力需要予測方法を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る電力需要予測装置は、第１の予測部、第２の予測部および第３の予測部を備えて構成される。第１の予測部は、工場における一日の電力需要のピーク値が生産計画値に対して線形に変化する線形回帰モデルに基づいて、工場における一日の電力需要のピーク値を予測する。第２の予測部は、非線形回帰モデルに基づいて、工場における時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値を予測する。第３の予測部は、第１の予測部によって予測された一日の電力需要のピーク値および第２の予測部によって予測された時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値に基づいて、時間帯ごとの電力需要を予測する。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、ニューラルネットワークなどの非線形回帰モデルに基づいて時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値を予測するので、上記相対値を精度よく予測することができる。上記線形回帰モデルに基づいて一日の電力需要のピーク値を予測するので、一日の電力需要のピーク値の予測値が生産計画値に対して線形に変化する。これにより、生産計画値が変更されても時間値ごとの電力需要を極端に外すことなく予測することができる。また、電力需要のピーク値は線形回帰モデルに基づくので、生産計画値が大幅に変更された場合であっても、少量の学習データで迅速に予測に必要なパラメータを学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１に係る電力需要予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２Ａは、実施の形態１に係る電力需要予測装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図２Ｂは、実施の形態１に係る電力需要予測装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１における電力需要ピーク学習部の動作を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態１における電力需要推移学習部の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態１における電力需要ピーク予測部の動作を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態１における一日の電力需要のピーク値予測の概要を示すグラフである。
【図７】実施の形態１における電力需要推移予測部の動作を示すフローチャートである。
【図８】実施の形態１における時間帯電力需要予測部の動作を示すフローチャートである。
【図９】実施の形態１における時間帯ごとの電力需要予測の概要を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明をより詳細に説明するため、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る電力需要予測装置１の構成を示すブロック図である。電力需要予測装置１は、工場における電力需要を予測する装置であり、図１に示すように、学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３、電力需要推移学習部４、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７を備える。
【００１２】
学習用データ蓄積部２は、電力需要ピーク学習部３および電力需要推移学習部４による学習に用いられる学習用データを蓄積する。
学習用データは、工場における、消費電力、気象情報、生産計画または生産実績、曜日および時刻に関するデータの組み合わせである。
【００１３】
例えば、学習用データ蓄積部２は、工場における消費電力の学習用データとして学習用消費電力データａ１を蓄積し、気象情報の学習用データとして学習用気象情報ａ２を蓄積し、工場における生産実績の学習用データとして学習用生産実績ａ３を蓄積し、曜日の学習用データとして学習用曜日情報ａ４を蓄積し、時刻の学習用データとして学習用時刻情報ａ５を蓄積する。
【００１４】
さらに、学習用データ蓄積部２には、予測対象日の気象状態を示す当日気象情報ｂ１、予測対象日の生産計画値を示す当日生産計画ｂ２、予測対象日の曜日を示す当日曜日情報ｂ３、予測対象日における時刻を示す当日時刻情報ｂ４および予測対象日の工場における消費電力を示す当日消費電力データｂ５が記憶される。これらのデータは、学習用データ蓄積部２に蓄積されることにより、前述した学習用データとなる。
【００１５】
電力需要ピーク学習部３は、学習用データ蓄積部２に蓄積されている学習用データａ１〜ａ４に基づいて、工場における一日の電力需要のピーク値の予測に必要なパラメータｃを生成する第１の学習部である。一日の電力需要のピーク値の予測に必要なパラメータｃは、一日の電力需要のピーク値を線形回帰モデルで予測する予測式のパラメータである。例えば、上記予測式における説明変数の係数などである。
【００１６】
上記予測式は、少なくとも工場の生産計画に依存した式であり、さらに一日の最高気温を含む気象情報に依存した式としてもよい。また、生産品によって電力需要への影響が異なることを考慮し、生産計画に関する説明変数を複数用意してもよい。
例えば、最高気温に応じて工場におけるエアコントローラの使用頻度が変化するので、これに応じて電力需要も変化する。また、生産計画値が高い場合、これに応じて電力需要も増加する。電力需要ピーク学習部３は、一日の電力需要のピーク値における、気象情報および生産計画の依存性を学習して、気象情報および生産計画の依存性が反映された上記パラメータｃを生成する。
【００１７】
電力需要推移学習部４は、学習用データ蓄積部２に蓄積されている学習用データａ１，ａ４，ａ５に基づいて、工場における時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値の予測に必要なパラメータｄを生成する第２の学習部である。時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値の予測に必要なパラメータｄは、ニューラルネットワークなどの非線形回帰モデルである予測モデルを構築するためのパラメータである。
【００１８】
電力需要ピーク予測部５は、工場における一日の電力需要のピーク値が生産計画値に対して線形に変化する線形回帰モデルに基づいて、工場における一日の電力需要のピーク値を予測する第１の予測部である。
例えば、電力需要ピーク予測部５は、電力需要ピーク学習部３によって生成された上記パラメータｃ、予測対象日の気象状態を示す当日気象情報ｂ１、予測対象日の生産計画値を示す当日生産計画ｂ２、および予測対象日の曜日を示す当日曜日情報ｂ３に基づいて、上記予測式から一日の電力需要のピーク値ｅを予測する。
【００１９】
電力需要推移予測部６は、ニューラルネットワークに代表される非線形回帰モデルに基づいて、工場における時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆを予測する第２の予測部である。
例えば、電力需要推移予測部６は、電力需要推移学習部４によって生成された上記パラメータｄ、予測対象日の曜日を示す当日曜日情報ｂ３、および予測対象日における時刻を示す当日時刻情報ｂ４に基づいて、上記予測モデルから時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆを予測する。
【００２０】
時間帯電力需要予測部７は、電力需要ピーク予測部５によって予測された一日の電力需要のピーク値ｅと電力需要推移予測部６によって予測された時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆとに基づいて、工場における時間帯ごとの電力需要を予測する第３の予測部である。工場における時間帯ごとの電力需要の予測値ｇは、時間帯電力需要予測部７から出力される。
【００２１】
これまで、学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３、電力需要推移学習部４、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７を備える電力需要予測装置１を示したが、実施の形態１に係る電力需要予測装置１は、この構成に限定されるものではない。
例えば、学習用データ蓄積部２は、電力需要予測装置１とは別に設けられた外部装置が備える構成であってもよい。
この場合、電力需要ピーク学習部３および電力需要推移学習部４は、上記外部装置から入力した学習用データを用いて学習を行うことになる。
【００２２】
学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３および電力需要推移学習部４は、電力需要予測装置１とは別に設けられた外部装置が備える構成であってもよい。
この場合、電力需要ピーク予測部５および電力需要推移予測部６は、外部装置から入力した上記パラメータｃ、を用いて予測を行う。
すなわち、実施の形態１に係る電力需要予測装置１は、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７を備えていればよく、学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３および電力需要推移学習部４がない構成であってもよい。
【００２３】
図２Ａは、電力需要予測装置１の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図２Ｂは、電力需要予測装置１の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。
電力需要予測装置１における、学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３、電力需要推移学習部４、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７のそれぞれの機能は、処理回路により実現される。
すなわち、電力需要予測装置１は、図３から図８までに示すフローチャートのそれぞれの処理を実行するための処理回路を備える。
処理回路は、専用のハードウェアであっても、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってもよい。
【００２４】
処理回路が図２Ａに示す専用のハードウェアである場合、処理回路１００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）またはこれらを組み合わせたものが該当する。
学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３、電力需要推移学習部４、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７のそれぞれの機能を別々の処理回路で実現してもよいし、これらの機能をまとめて１つの処理回路で実現してもよい。
【００２５】
処理回路が図２Ｂに示すプロセッサ１０１である場合、学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３、電力需要推移学習部４、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７のそれぞれの機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１０２に記憶される。
【００２６】
プロセッサ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３、電力需要推移学習部４、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７のそれぞれの機能を実現する。すなわち、電力需要予測装置１は、プロセッサ１０１により実行されるとき、図３から図８までに示すフローチャートのそれぞれの処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するためのメモリ１０２を備える。
これらのプログラムは、学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３、電力需要推移学習部４、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７の手順または方法を、コンピュータに実行させるものである。
【００２７】
メモリ１０２には、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ−ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。
【００２８】
学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３、電力需要推移学習部４、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７のそれぞれの機能について一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現してもよい。
例えば、学習用データ蓄積部２、電力需要ピーク学習部３および電力需要推移学習部４については、専用のハードウェアとしての処理回路１００でその機能を実現し、電力需要ピーク予測部５、電力需要推移予測部６および時間帯電力需要予測部７については、プロセッサ１０１がメモリ１０２に記憶されたプログラムを読み出して実行することによってその機能を実現してもよい。
このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせによって上記機能のそれぞれを実現することができる。
【００２９】
次に動作について説明する。
図３は、電力需要ピーク学習部３の動作を示すフローチャートである。
まず、電力需要ピーク学習部３は、工場における、消費電力、気象情報、生産計画または生産実績、および曜日に関するデータの組み合わせを、学習用データ蓄積部２から読み出す。例えば、電力需要ピーク学習部３は、学習用消費電力データａ１、学習用気象情報ａ２、学習用生産実績ａ３および学習用曜日情報ａ４を、学習用データ蓄積部２から読み出す。
【００３０】
電力需要ピーク学習部３は、学習用データ蓄積部２から読み出したデータａ１〜ａ４に基づいて、一日の電力需要のピーク値を、線形回帰モデルに基づいて予測するために必要なパラメータｃを生成する（ステップＳＴ１）。
電力需要ピーク学習部３は、生成したパラメータｃを電力需要ピーク予測部５に出力する（ステップＳＴ２）。
【００３１】
図４は、電力需要推移学習部４の動作を示すフローチャートである。
まず、電力需要推移学習部４は、工場における、消費電力、曜日、および時刻に関するデータの組み合わせを、学習用データ蓄積部２から読み出す。例えば、電力需要推移学習部４は、学習用消費電力データａ１、学習用気象情報ａ２、学習用曜日情報ａ４、および学習用時刻情報ａ５を、学習用データ蓄積部２から読み出す。
【００３２】
電力需要推移学習部４は、学習用データ蓄積部２から読み出したデータａ２，ａ４，ａ５に基づいて、時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆを、非線形回帰モデルに基づいて予測するために必要なパラメータｄを生成する（ステップＳＴ１ａ）。
【００３３】
例えば、電力需要推移学習部４は、学習用時刻情報ａ５を入力することで、交替勤務で作業者が交替するときに生産が一時的にストップして工場における消費電力が減少する、といった工場における電力需要の時刻依存性を学習する。
【００３４】
また、電力需要推移学習部４は、学習用曜日情報ａ４を入力することで、週初めは前日の深夜勤務がないので工場における早朝の消費電力が低い、または、週末は翌日の深夜勤務がないので工場における深夜の消費電力が低い、といった工場における電力需要の曜日依存性を学習する。
【００３５】
電力需要推移学習部４は、生成したパラメータｄを電力需要推移予測部６に出力する（ステップＳＴ２ａ）。
【００３６】
図５は、電力需要ピーク予測部５の動作を示すフローチャートである。
電力需要ピーク予測部５は、一日の電力需要のピーク値の予測に必要なパラメータｃ、予測対象日の気象情報、曜日および生産計画に基づいて、工場における一日の電力需要のピーク値ｅを予測する（ステップＳＴ１ｂ）。
【００３７】
電力需要ピーク予測部５は、上記線形回帰モデルに基づく予測式を用いて、一日の電力需要のピーク値ｅを予測する。上記予測式は、例えば気象情報および生産計画に依存した式である。ただし、工場では、一般に休日にあたる土曜日の生産計画値が“０”であっても、実際には生産が行われて消費電力が大きくなったという場合もある。この場合、上記予測式に対して気象情報のみを用いて電力需要を予測することになってしまう。
【００３８】
そこで、電力需要ピーク予測部５は、曜日に応じて上記予測式を切り替えてもよい。
例えば、気象情報および生産計画に依存した予測式に加え、気象情報、生産計画および曜日に依存した予測式を電力需要ピーク予測部５に設定しておく。これにより、電力需要ピーク予測部５は、曜日に応じた予測式を用いて電力需要のピーク値を予測することで、前述したような生産計画にはない電力需要のピーク値を予測することができる。
【００３９】
電力需要ピーク予測部５は、前述のようにして予測した一日の電力需要のピーク値ｅを時間帯電力需要予測部７に出力する（ステップＳＴ２ｂ）。
図６は、実施の形態１における一日の電力需要のピーク値予測の概要を示すグラフである。図６において、データＡは、工場における一日の電力需要の実績値を示すデータである。電力需要ピーク予測部５は、データＡの最大値Ｂである電力需要のピーク値ｅを予測する。
【００４０】
図７は、電力需要推移予測部６の動作を示すフローチャートである。
電力需要推移予測部６は、工場における、時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値の予測に必要なパラメータｄ、予測対象日の曜日および時刻に基づいて、時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆを予測する（ステップＳＴ１ｃ）。
【００４１】
電力需要推移予測部６は、ニューラルネットワークなどの非線形回帰モデルに基づいて時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆを予測する。
例えば、相対値ｆは、一日の電力需要のピーク値に対する時間帯ごとの割合であっても差分であってもよい。
【００４２】
電力需要推移予測部６は、前述のようにして予測した時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆを時間帯電力需要予測部７に出力する（ステップＳＴ２ｃ）。
【００４３】
図８は、時間帯電力需要予測部７の動作を示すフローチャートである。
時間帯電力需要予測部７は、電力需要ピーク予測部５によって予測された一日の電力需要のピーク値ｅ、および、電力需要推移予測部６によって予測された時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆに基づいて、工場における時間帯ごとの電力需要を予測する（ステップＳＴ１ｄ）。
【００４４】
図９は、実施の形態１における時間帯ごとの電力需要予測の概要を示すグラフである。図９において、データＡ１は、工場における一日の電力需要の実績値を示すデータである。時間帯電力需要予測部７は、一日の電力需要の予測値データＢ１を予測する。
【００４５】
例えば、時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆが、電力需要のピーク値に対する時間帯ごとの割合である場合、時間帯電力需要予測部７は、時間帯ごとの相対値ｆをピーク値に乗じることで、時間帯ごとの電力需要の予測値ｇを算出する。
【００４６】
また、時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆが、電力需要のピーク値に対する時間帯ごとの差分である場合、時間帯電力需要予測部７は、時間帯ごとの相対値ｆをピーク値から減じることで、時間帯ごとの電力需要の予測値ｇを算出する。
時間帯電力需要予測部７は、時間帯ごとの電力需要の予測値ｇを表示モニタなどの出力装置に出力する（ステップＳＴ２ｄ）。これにより、電力需要の管理者は、工場における時間帯ごとの電力需要の予測値ｇを確認することができる。
【００４７】
以上のように、実施の形態１に係る電力需要予測装置１は、ニューラルネットワークに代表される非線形回帰モデルによって時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値ｆを予測するので、相対値ｆを精度よく予測することができる。工場の生産計画値に対する線形回帰モデルによって一日の電力需要のピーク値ｅを予測するので、一日の電力需要のピーク値ｅの予測値が生産計画値に対して線形に変化する。これにより、生産計画値が変更されても時間値ごとの電力需要を極端に外すことなく予測することができる。
また、電力需要のピーク値は線形回帰モデルに基づくので、生産計画値が大幅に変更された場合であっても、少量の学習データで迅速に予測に必要なパラメータを学習することができる。
【００４８】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４９】
この発明に係る電力需要予測装置は、工場の生産計画が変更された場合であっても、電力需要を時間帯ごとに予測することができ、かつ生産計画の変更に迅速に追従することができるので、各種の工場設備における電力需要の予測装置に利用することができる。
【符号の説明】
【００５０】
１  電力需要予測装置、２  学習用データ蓄積部、３  電力需要ピーク学習部、４  電力需要推移学習部、５  電力需要ピーク予測部、６  電力需要推移予測部、７  時間帯電力需要予測部、１００  処理回路、１０１  プロセッサ、１０２  メモリ。
【要約】
電力需要ピーク予測部（３）は、線形回帰モデルに基づいて一日の電力需要のピーク値を予測する。電力需要推移予測部（６）は、非線形回帰モデルに基づいて時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値を予測する。時間帯電力需要予測部（７）は、一日の電力需要のピーク値と時間帯ごとの電力需要のピーク値に対する相対値とに基づいて、時間帯ごとの電力需要を予測する。【図１】
0006532633.tif 000002
【図２】
0006532633.tif 000003
【図３】
0006532633.tif 000004
【図４】
0006532633.tif 000005
【図５】
0006532633.tif 000006
【図６】
0006532633.tif 000007
【図７】
0006532633.tif 000008
【図８】
0006532633.tif 000009
【図９】
0006532633.tif 000010