(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
気温を予測するシステムであって、
時間帯ごとの気温の実績値を記憶する実績値記憶部と、
前記実績値を正規化して前記時間帯ごとの気温の変化を表す基準カーブを作成する基準カーブ作成部と、
最高気温および最低気温ならびに前記基準カーブに基づいて前記時間帯ごとの気温予測値を算出する気温予測部と、
前記最高気温および前記最低気温のそれぞれの過去の予測値および将来の予測値を取得する最高最低気温取得部と、
前記最高気温および前記最低気温の前記過去の予測値を与えて前記気温予測部に過去の前記気温予測値を算出させ、前記過去の気温予測値の予測誤差を算出する予測誤差算出部と、
前記最高気温および前記最低気温の前記将来の予測値を与えて前記気温予測部に将来の前記気温予測値を算出させ、前記将来の気温予測値と前記予測誤差とに基づいて、前記時間帯ごとの前記気温予測値の確率分布を作成する確率分布作成部と、
前記確率分布を前記時間帯ごとの気温の予測値として出力する予測値出力部と、
を備え、
前記基準カーブ作成部は、
過去の前記時間帯ごとの前記実績値を平均した平均気温値を算出し、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最低値を示す平均最低気温と、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最高値を示す平均最高気温と、を選択し、
前記時間帯ごとの前記平均気温値から前記平均最低気温を減じたうえで、前記平均最高気温から前記平均最低気温を減じた値で除した正規化値を前記基準カーブとして算出する
ことを特徴とする気温予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載の気温予測システムであって、
前記時間帯は、１時間単位であり、
前記予測値出力部は、
正時から始まる３０分の第１時間帯と、前記正時の３０分後から始まる３０分の第２時間帯と、において、
前記第１時間帯が含まれる前記時間帯の直前の前記時間帯の第１気温予測値と、前記第１時間帯が含まれる前記時間帯の第２気温予測値と、に基づいて、前記第１時間帯の第３気温予測値を算出し、
前記第２時間帯が含まれる前記時間帯の直後の前記時間帯の第４気温予測値と、前記第２時間帯が含まれる前記時間帯の第５気温予測値と、に基づいて、前記第２時間帯の第６気温予測値を算出し、
前記確率分布を３０分ごとの気温の予測値として出力する
ことを特徴とする気温予測システム。
【請求項３】
請求項１に記載の気温予測システムであって、
前記気温予測部は、各前記時間帯について、当該時間帯に対応する前記正規化値から、当該時間帯の直後の前記時間帯に対応する正規化値に線形に変化させる方程式を求め、前記方程式に予測対象の時刻を適用して、当該予測対象の時刻の前記予測気温を算出すること、
を特徴とする気温予測システム。
【請求項４】
請求項１に記載の気温予測システムであって、
前記基準カーブ作成部は、過去の前記時間帯ごとの前記実績値に基づいて曲線あてはめによる近似式を前記基準カーブとして求めること、
を特徴とする気温予測システム。
【請求項５】
請求項１に記載の気温予測システムであって、
前記気温予測部は、前記最高気温の前記過去の予測値および前記最低気温の前記過去の予測値と前記基準カーブとに基づいて過去の前記時間帯ごとの気温予測値を算出し、
前記予測誤差算出部は、前記時間帯ごとに、前記実績値と前記過去の気温予測値との差を前記予測誤差として算出し、
前記確率分布作成部は、前記時間帯ごとに前記予測誤差の平均値および標準偏差を算出し、前記時間帯ごとに前記気温予測値、前記平均値および前記標準偏差に応じて前記確率分布を作成すること、
を特徴とする気温予測システム。
【請求項６】
請求項５に記載の気温予測システムであって、
前記気温予測部は、季節ごとに前記過去の時間帯ごとの気温予測値を算出し、
前記予測誤差算出部は、前記季節ごとに前記予測誤差を算出し、
前記確率分布作成部は、前記季節ごとに前記確率分布を作成すること、
を特徴とする気温予測システム。
【請求項７】
気温を予測する方法であって、
時間帯ごとの気温の実績値を記憶する実績値記憶部を備えるコンピュータが、
前記実績値を正規化して前記時間帯ごとの気温の変化を表す基準カーブを作成する第１ステップと、
最高気温および最低気温ならびに前記基準カーブに基づいて前記時間帯ごとの気温予測値を算出する第２ステップと、
前記最高気温および前記最低気温のそれぞれの過去の予測値および将来の予測値を取得する第３ステップと、
前記最高気温および前記最低気温の前記過去の予測値と前記基準カーブとに基づいて過去の前記気温予測値を算出する第４ステップと、
前記過去の気温予測値の予測誤差を算出する第５ステップと、
前記最高気温および前記最低気温の前記将来の予測値と前記基準カーブとに基づいて将来の前記気温予測値を算出する第６ステップと、
前記将来の気温予測値と前記予測誤差とに基づいて、前記時間帯ごとの前記気温予測値の確率分布を作成する第７ステップと、
前記確率分布を前記時間帯ごとの気温の予測値として出力する第８ステップと、
を実行し、
前記第８ステップでは、
過去の前記時間帯ごとの前記実績値を平均した平均気温値を算出し、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最低値を示す平均最低気温と、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最高値を示す平均最高気温と、を選択し、
前記時間帯ごとの前記平均気温値から前記平均最低気温を減じたうえで、前記平均最高気温から前記平均最低気温を減じた値で除した正規化値を前記基準カーブとして算出する
ことを特徴とする気温予測方法。
【請求項８】
気温を予測するためのプログラムであって、
時間帯ごとの気温の実績値を記憶する実績値記憶部を備えるコンピュータに、
前記実績値を正規化して前記時間帯ごとの気温の変化を表す基準カーブを作成する第１ステップと、
最高気温および最低気温ならびに前記基準カーブに基づいて前記時間帯ごとの気温予測値を算出する第２ステップと、
前記最高気温および前記最低気温のそれぞれの過去の予測値および将来の予測値を取得する第３ステップと、
前記最高気温および前記最低気温の前記過去の予測値と前記基準カーブとに基づいて過去の前記気温予測値を算出する第４ステップと、
前記過去の気温予測値の予測誤差を算出する第５ステップと、
前記最高気温および前記最低気温の前記将来の予測値と前記基準カーブとに基づいて将来の前記気温予測値を算出する第６ステップと、
前記将来の気温予測値と前記予測誤差とに基づいて、前記時間帯ごとの前記気温予測値の確率分布を作成する第７ステップと、
前記確率分布を前記時間帯ごとの気温の予測値として出力する第８ステップと、
を実行させ、
前記第８ステップでは、
過去の前記時間帯ごとの前記実績値を平均した平均気温値を算出し、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最低値を示す平均最低気温と、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最高値を示す平均最高気温と、を選択させ、
前記時間帯ごとの前記平均気温値から前記平均最低気温を減じたうえで、前記平均最高気温から前記平均最低気温を減じた値で除した正規化値を前記基準カーブとして算出させる
ためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気温予測システム、気温予測方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、気温の予測値を電力需要の予測や電力取引のリスク算出のために活用することが考えられており、気象庁等から提供される気象情報に基づいて、電力需要を予測する方法等が提案されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−０６６３１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の手法は、気象情報が電力需要に影響を与えることを勘案しているものの、より精度の高い気温の予測方法等については検討がなされていない。
【０００５】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、より高い精度で気温の予測を行うとことを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、気温を予測するシステムであって、時間帯ごとの気温の実績値を記憶する実績値記憶部と、前記実績値を正規化して前記時間帯ごとの気温の変化を表す基準カーブを作成する基準カーブ作成部と、最高気温および最低気温ならびに前記基準カーブに基づいて前記時間帯ごとの気温予測値を算出する気温予測部と、前記最高気温および前記最低気温のそれぞれの過去の予測値および将来の予測値を取得する最高最低気温取得部と、前記最高気温および前記最低気温の前記過去の予測値を与えて前記気温予測部に過去の前記気温予測値を算出させ、前記過去の気温予測値の予測誤差を算出する予測誤差算出部と、前記最高気温および前記最低気温の前記将来の予測値を与えて前記気温予測部に将来の前記気温予測値を算出させ、前記将来の気温予測値と前記予測誤差とに基づいて、前記時間帯ごとの前記気温予測値の確率分布を作成する確率分布作成部と、前記確率分布を前記時間帯ごとの気温の予測値として出力する予測値出力部と、を備え、前記基準カーブ作成部は、過去の前記時間帯ごとの前記実績値を平均した平均気温値を算出し、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最低値を示す平均最低気温と、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最高値を示す平均最高気温と、を選択し、前記時間帯ごとの前記平均気温値から前記平均最低気温を減じたうえで、前記平均最高気温から前記平均最低気温を減じた値で除した正規化値を前記基準カーブとして算出することとする。
【０００７】
また、本発明の気温予測システムでは、前記時間帯は、１時間単位であり、前記予測値出力部は、正時から始まる３０分の第１時間帯と、前記正時の３０分後から始まる３０分の第２時間帯と、において、前記第１時間帯が含まれる前記時間帯の直前の前記時間帯の第１気温予測値と、前記第１時間帯が含まれる前記時間帯の第２気温予測値と、に基づいて、前記第１時間帯の第３気温予測値を算出し、前記第２時間帯が含まれる前記時間帯の直後の前記時間帯の第４気温予測値と、前記第２時間帯が含まれる前記時間帯の第５気温予測値と、に基づいて、前記第２時間帯の第６気温予測値を算出し、前記確率分布を３０分ごとの気温の予測値として出力するようにしてもよい。
【０００８】
また、本発明の気温予測システムでは、前記気温予測部は、各前記時間帯について、当該時間帯に対応する前記正規化値から、当該時間帯の直後の前記時間帯に対応する正規化値に線形に変化させる方程式を求め、前記方程式に予測対象の時刻を適用して、当該予測対象の時刻の前記予測気温を算出するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明の気温予測システムでは、前記基準カーブ作成部は、過去の前記時間帯ごとの前記実績値に基づいて曲線あてはめによる近似式を前記基準カーブとして求めるようにしてもよい。
【００１０】
また、本発明の気温予測システムでは、前記気温予測部は、前記最高気温の前記過去の予測値および前記最低気温の前記過去の予測値と前記基準カーブとに基づいて過去の前記時間帯ごとの気温予測値を算出し、前記予測誤差算出部は、前記時間帯ごとに、前記実績値と前記過去の気温予測値との差を前記予測誤差として算出し、前記確率分布作成部は、前記時間帯ごとに前記予測誤差の平均値および標準偏差を算出し、前記時間帯ごとに前記気温予測値、前記平均値および前記標準偏差に応じて前記確率分布を作成するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明の気温予測システムでは、前記気温予測部は、季節ごとに前記過去の時間帯ごとの気温予測値を算出し、前記予測誤差算出部は、前記季節ごとに前記予測誤差を算出し、前記確率分布作成部は、前記季節ごとに前記確率分布を作成するようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明の他の態様は、気温を予測する方法であって、時間帯ごとの気温の実績値を記憶する実績値記憶部を備えるコンピュータが、前記実績値を正規化して前記時間帯ごとの気温の変化を表す基準カーブを作成する第１ステップと、最高気温および最低気温ならびに前記基準カーブに基づいて前記時間帯ごとの気温予測値を算出する第２ステップと、前記最高気温および前記最低気温のそれぞれの過去の予測値および将来の予測値を取得する第３ステップと、前記最高気温および前記最低気温の前記過去の予測値と前記基準カーブとに基づいて過去の前記気温予測値を算出する第４ステップと、前記過去の気温予測値の予測誤差を算出する第５ステップと、前記最高気温および前記最低気温の前記将来の予測値と前記基準カーブとに基づいて将来の前記気温予測値を算出する第６ステップと、前記将来の気温予測値と前記予測誤差とに基づいて、前記時間帯ごとの前記気温予測値の確率分布を作成する第７ステップと、前記確率分布を前記時間帯ごとの気温の予測値として出力する第８ステップと、を実行し、前記第８ステップでは、過去の前記時間帯ごとの前記実績値を平均した平均気温値を算出し、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最低値を示す平均最低気温と、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最高値を示す平均最高気温と、を選択し、前記時間帯ごとの前記平均気温値から前記平均最低気温を減じたうえで、前記平均最高気温から前記平均最低気温を減じた値で除した正規化値を前記基準カーブとして算出することとする。
【００１３】
また、本発明の他の態様は、気温を予測するためのプログラムであって、時間帯ごとの気温の実績値を記憶する実績値記憶部を備えるコンピュータに、前記実績値を正規化して前記時間帯ごとの気温の変化を表す基準カーブを作成する第１ステップと、最高気温および最低気温ならびに前記基準カーブに基づいて前記時間帯ごとの気温予測値を算出する第２ステップと、前記最高気温および前記最低気温のそれぞれの過去の予測値および将来の予測値を取得する第３ステップと、前記最高気温および前記最低気温の前記過去の予測値と前記基準カーブとに基づいて過去の前記気温予測値を算出する第４ステップと、前記過去の気温予測値の予測誤差を算出する第５ステップと、前記最高気温および前記最低気温の前記将来の予測値と前記基準カーブとに基づいて将来の前記気温予測値を算出する第６ステップと、前記将来の気温予測値と前記予測誤差とに基づいて、前記時間帯ごとの前記気温予測値の確率分布を作成する第７ステップと、前記確率分布を前記時間帯ごとの気温の予測値として出力する第８ステップと、を実行させ、前記第８ステップでは、過去の前記時間帯ごとの前記実績値を平均した平均気温値を算出し、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最低値を示す平均最低気温と、前記時間帯ごとの前記平均気温値のうち最高値を示す平均最高気温と、を選択させ、前記時間帯ごとの前記平均気温値から前記平均最低気温を減じたうえで、前記平均最高気温から前記平均最低気温を減じた値で除した正規化値を前記基準カーブとして算出させることとする。
【００１４】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、高い精度で気温の予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係る気温予測装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る気温予測装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図３】実績値記憶部１３１の構成例を示す図である。
【図４】予測値記憶部１３２の構成例を示す図である。
【図５】基準カーブ記憶部１３３の構成例を示す図である。
【図６】重み記憶部１３４の構成例を示す図である。
【図７】誤差データ記憶部１３５の構成例を示す図である。
【図８】３０分単位の時間帯の予測値を説明する図である。
【図９】気温予測を行う前に行う事前処理の流れを示す図である。
【図１０】基準カーブの作成処理の流れを示す図である。
【図１１】過去の気温予測処理の流れを示す図である。
【図１２】誤差分析部１１５による予測誤差の分析処理の流れを示す図である。
【図１３】将来の気温予測処理の流れを示す図である。
【図１４】時間帯ごとの気温予測値の確率分布を作成する処理の流れを示す図である。
【図１５】３０分単位の時間帯の予測値を算出する処理の流れを示す図である。
【図１６】予測値出力部１１７により出力される気温の予測値の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＝＝概要＝＝
本発明の一実施形態に係る気温予測装置１０は、過去の気温の実績値を正規化して１日における気温の変化を表すカーブ（以下、基準カーブという。）を求め、基準カーブに基づいて気温の予測を行う。本実施形態における正規化は、時間帯ごとの実績値の平均値を求め、１日の最低気温を「０」とし、最高気温を「１」とすることにより行うものとする。したがって、基準カーブに最高気温から最低気温を減算した値を乗算して最低気温を加算することで時間帯ごとの気温の予測値（以下、気温予測値という。）を算出することができる。
【００１８】
また、本実施形態の気温予測装置１０は、基準カーブに基づく気温予測の予測誤差の平均値μと標準偏差σ（または分散σ２）とを求めておき、将来の予測時に気温予測を確率分布として算出する。
【００１９】
なお、本実施形態では、中国地方の電力需要を予測するべく気温を予測することを想定しており、電力供給を行う対象となるのは広島県、岡山県、島根県、鳥取県、山口県の５県（以下、予測対象地域ともいう。）であることを想定している。そこで本実施形態では、まずは上記予測対象地域の気温をそれぞれ予測したうえで、電力需要量の割合に応じた重み付けをした加重平均値を中国地方全体の気温予測値とする。
【００２０】
以下、詳細について説明する。
【００２１】
＝＝ハードウェア構成＝＝
図１は本実施形態に係る気温予測装置１０のハードウェア構成例を示す図である。気温予測装置は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、記憶装置１０３、通信インタフェース１０４、入力装置１０５、出力装置１０６を備える。記憶装置１０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。通信インタフェース１０４は、通信ネットワークに接続するためのインタフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。気温予測装置１０は通信インタフェース１０４を介して、たとえば気象庁や気象会社のコンピュータにアクセスして気象予報データを受信することができる。入力装置１０５は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどである。出力装置１０６は、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどである。
【００２２】
＝＝ソフトウェア＝＝
図２は本実施形態に係る気温予測装置１０のソフトウェア構成例を示す図である。気温予測装置１０は、実績値取得部１１１、予測値取得部１１２、基準カーブ作成部１１３、気温予測部１１４、誤差分析部１１５、確率分布作成部１１６、予測値出力部１１７、実績値記憶部１３１、予測値記憶部１３２、基準カーブ記憶部１３３、重み記憶部１３４および誤差データ記憶部１３５を備える。
【００２３】
なお、実績値取得部１１１、予測値取得部１１２、基準カーブ作成部１１３、気温予測部１１４、誤差分析部１１５、確率分布作成部１１６および予測値出力部１１７は、気温予測装置１０が備えるＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されているプログラムをメモリ１０２に読み出して実行することにより実現され、実績値記憶部１３１、予測値記憶部１３２、基準カーブ記憶部１３３、重み記憶部１３４および誤差データ記憶部１３５は、気温予測装置１０が備えるメモリ１０２および記憶装置１０３が提供する記憶領域の一部として実現されるようにすることができる。
【００２４】
実績値取得部１１１は、気温の実績値を取得する。本実施形態において、気温の実績値は、所定時間（本実施形態では１時間とするが、任意の時間とすることができる。）ごとに外気の気温を温度計で測定したもの、すなわち、時間帯ごとの実績値とする。本実施形態では、時間帯は１時間単位とし、１時から２４時までの２４区分であるものとする。実績値取得部１１１は、例えば気温の計測器から自動的に送信される測定結果を受信し、あるいは計測器にアクセスして測定結果を取得するようにすることができる。気温の実績値は、たとえば気象庁や気象会社などにより提供される値であってもよく、この場合には、気象庁や気象会社のコンピュータにアクセスして、気温の実績値を取得することができる。実績値取得部１１１は、複数の測定場所について気温の実績値を取得する。測定場所としては、気象予報の提供される地域名、すなわち「広島」「岡山」「松江」「鳥取」「山口」のいずれかが設定される。実績値取得部１１１は、取得した気温の実績値を実績値記憶部１３１に登録する。
【００２５】
実績値記憶部１３１は気温の実績値を記憶する。図３は実績値記憶部１３１の構成例を示す図である。実績値記憶部１３１は、測定日（日）、時間帯および季節情報に対応付けて、測定場所ごとの実績値が記憶される。もちろん、測定場所は任意に設定できるが、最高気温および最低気温の予測値が提供される地点と同一（または一致させることが可能）であるものとする。季節情報は任意に区切った季節区分を表すものであり、本実施形態では日時に応じて所定のルールにより決定されるものとし、季節情報は「冬」「初春」「春」「初夏」「梅雨」「夏」「秋」の７区分であるものとする。季節情報はたとえば「梅雨」については隔年任意に設定してもよい。実績値記憶部１３１には過去１０年分の実績値が予め記憶されているものとする。なお、測定装置から測定結果を取得したり、オペレータから測定結果の入力を受け付けて実績値記憶部１３１に登録する実績値登録部を設けたりするようにしてもよい。また、１０年分よりも少なくまたは多くの実績値を登録するようにしてもよい。
【００２６】
予測値取得部１１２は、予測対象日の最高気温および最低気温の予測値を取得する。予測値取得部１１２は、たとえば気象庁や気象会社のコンピュータにアクセスして気象庁や気象会社が発表した予報値を含むデータ（気象データ）を受信することができる。予測値取得部１１２がオペレータから最高気温および最低気温の予測値の入力を受け付けるようにしてもよい。
【００２７】
本実施形態では、２日後の電力需要予測をするために２日後の気温予測を行うことを前提とし、予測値取得部１１２は、予測対象日の２日前に２日後の最高気温および最低気温の予測値を取得するものとする。また、予測値取得部１１２は、予測対象となる地域ごとに最高気温および最低気温の予測値を取得する。すなわち、予測値取得部１１２は、「広島」「岡山」「松江」「鳥取」「山口」の気象予報としての最高気温および最低気温の予報値を取得する。本実施形態では、気象庁の発表した天気、降水確率、最高気温および最低気温の予報値を含む気象データを取得するものとする。
【００２８】
予測値取得部１１２は、定期的に（たとえば毎日所定の時刻に）、２日後の最高気温および最低気温の予測値を含む気象データを気象庁や気象会社から取得する。予測値取得部１１２は取得した予測値を予測値記憶部１３２に登録する。
【００２９】
予測値記憶部１３２は、最高気温および最低気温のそれぞれの予測値を記憶する。図４は予測値記憶部１３２の構成例を示す図である。予測値記憶部１３２は、予測対象地域の名称（地域名）および予測対象日に対応付けて、天気、降水確率、最高気温および最低気温のそれぞれの予測値を記憶する。地域名は「広島」「岡山」「松江」「鳥取」「山口」のいずれかである。本実施形態では、予測対象日に対応する最高気温の予測値および最低気温の予測値は１組のみが予測値記憶部１３２に記憶されるものとする。上述したように、過去に発表された２日後の予測値が予測値記憶部１３２には登録されることになる。また、本実施形態では、予測値記憶部１３２には過去３年分の予測値が記憶されているものとする。
【００３０】
基準カーブ作成部１１３は基準カーブを作成する。具体的には、基準カーブ作成部１１３は、１年間の各日付と予測対象となる各地域について、実績値記憶部１３１に記憶されている同月同日の当該地域に対応する気温の実績値を、最低気温を「０」とし、最高気温を「１」として正規化する。具体的には、基準カーブ作成部１１３は、１年間の各日付と各地域について、実績値記憶部１３１から同月同日の当該地域の１０年分（２月２９日については過去１０年間における閏年の数）の気温の実績値を読み出し、時間帯ごとに気温の実績値の平均値を算出し、平均値の最低値（以下、平均最低気温という。）と平均値の最高気温（以下、平均最高気温という。）とを選択し、各実績値の平均値から平均最低気温を減算したうえで、平均最高気温から平均最低気温を減算した値で除算した値を正規化値として算出する。この時間帯ごとの正規化値を時間帯の順に並べたのが基準カーブである。基準カーブ作成部１１３は、作成した基準カーブを基準カーブ記憶部１３３に登録する。
【００３１】
基準カーブ記憶部１３３は予測対象地域ごとの基準カーブを記憶する。図５は基準カーブ記憶部１３３の構成例を示す図である。図５に示すように、基準カーブ記憶部１３３には、予測対象地域の名称（地域名）に対応付けて、１年の各日付について、各時間帯の気温を「０」から「１」までの間の数値（図５の例では０％から１００％までのパーセント単位）で表現された平均気温の正規化値（以下、正規化気温という。）が格納される。
【００３２】
重み記憶部１３４は、地域ごとの重みを記憶する。図６は重み記憶部１３４の構成例を示す図である。本実施形態では、重みは各地域における電力需要量の比を用いるものとする。なお、ユーザが重みを任意に変更できるようにしてもよいし、電力需要量とは関係なく重みを設定するようにしてもよい。
【００３３】
気温予測部１１４は基準カーブを用いて気温を予測する。気温予測部１１４には予測対象地域と最高気温および最低気温とが与えられ、気温予測部１１４は、与えられた最高気温から与えられた最低気温を減算した値を、与えられた予測対象地域に対応する基準カーブの数値に乗算し、これに与えられた最低気温を加算することにより、当該予測対象地域の気温予測値を算出する。また、気温予測部１１４は、重み記憶部１３４に記憶されている重みを用いて、予測対象地域の気温予測値を加重平均し、全体（本実施形態では中国地方）の気温予測値を算出する。
【００３４】
誤差分析部１１５は基準カーブを用いた気温の予測に係る予測誤差を分析する。誤差分析部１１５は、過去の日付についての最高気温および最低気温の予測値を予測値記憶部１３２から読み出し、読み出した最高気温および最低気温の予測値を気温予測部１１４に与えて気温予測値を算出させる。誤差分析部１１５は、実績値記憶部１３１に記憶されている気温の実績値に対応する季節情報ごとに、気温予測部１１４が算出した気温予測値と対応する日付および時間帯の実績値との差（予測誤差）を算出し、季節情報および時間帯ごとに、予測誤差の平均値μと標準偏差σとを算出する。誤差分析部１１５は、季節情報および時間帯ごとの平均値μおよび標準偏差σを誤差データ記憶部１３５に登録する。
【００３５】
誤差データ記憶部１３５は、予測誤差に関するデータ（以下、誤差データという。）を記憶する。図７は誤差データ記憶部１３５の構成例を示す図である。誤差データ記憶部１３５は、季節情報（冬、早春、春、初夏、つゆ、夏、秋の７区分）に対応付けて、時間帯ごとの平均値μおよび標準偏差σを記憶する。
【００３６】
確率分布作成部１１６は、気温予測部１１４が予測した予測値を確率分布で表すデータ（以下、確率分布データという。）を作成する。本実施形態では、気温の予測値は正規分布であるものとして、予測誤差の平均値（期待値）μに気温の予測値を加算したうえで、標準偏差σから正規分布Ｎ（μ，σ２）を表すデータ（たとえば正規分布の確率密度関数ｆ（ｘ））を作成する。本実施形態では、確率分布作成部１１６は、予測誤差の平均値μと標準偏差σから予測誤差の正規分布Ｎ（μ，σ２）を表すデータを作成し、予測誤差についての１０パーセンタイル値、３０パーセンタイル値、５０パーセンタイル値、７０パーセンタイル値および９０パーセンタイル値を求め、これらに対応する時間帯の気温の予測値を加算することにより、気温の予測値の確率分布を作成する。
【００３７】
予測値出力部１１７は、気温の予測値を出力する。予測値出力部１１７は、確率分布作成部１１６により作成された確率分布に基づいて気温の予測値を出力する。本実施形態では、予測値出力部１１７は、確率分布の１０パーセンタイル値、３０パーセンタイル値、５０パーセンタイル値、７０パーセンタイル値、９０パーセンタイル値の５つの値を気温の予測値として時間帯毎に出力する。なお、予測値出力部１１７は、平均値（期待値）μを気温の予測値として出力したり、時間帯毎に正規分布のグラフを出力したりすることもできる。
【００３８】
また、予測値出力部１１７は、１時間単位の時間帯の予測値から３０分単位の時間帯の予測値を作成して出力することもできる。図８に示すように、各時間帯の予測値は、各時間帯の中間時刻の予測値であるものとし、これを時間帯の長さで按分することにより任意の長さの時間帯の予測値を求めることができる。たとえば、１時間単位のある時間帯Ｘにおける気温の予測値をＴＸとすると、時間帯Ｘの開始時刻Ｘｓにおける気温の予測値ＴＸＳと、時間帯Ｘ＋１の開始時刻（Ｘ＋１）Ｓにおける気温予測値Ｔ（Ｘ＋１）Ｓとは次式により求められる。
【００３９】
0006467953.tif 000002
そして、時間帯Ｘを構成する前半３０分の時間帯をＸＡ、後半３０分の時間帯をＸＢとすると、時間帯ＸＡ，ＸＢの気温予測値ＴＸＡ，ＴＸＢは、次式により求められる。
【００４０】
0006467953.tif 000003
【００４１】
＝＝処理＝＝
以下、本実施形態の気温予測装置１０により実行される処理について説明する。
【００４２】
＜事前処理＞
図９は気温予測を行う前に行う事前処理の流れを示す図である。
【００４３】
実績値取得部１１１は、気温の実績値を取得して実績値記憶部１３１に登録し（Ｓ２０１）、予測値取得部１１２は気象データを取得して予測値記憶部１３２に登録する（Ｓ２０２）。基準カーブ作成部１１３は、気温の実績値から基準カーブを作成する（Ｓ２０３）。
【００４４】
図１０は、基準カーブの作成処理の流れを示す図である。基準カーブ作成部１１３はまず、各地域および１年の各日付（２月２９日を含む。）について、同月同日同地域の気温の実績値を実績値記憶部１３１から読み出し（Ｓ２２１）、読み出した気温の実績値を時間帯ごとに平均して時間帯ごとの平均気温を算出する（Ｓ２２２）。基準カーブ作成部１１３は、平均気温の中から平均最高気温および平均最低気温を選択する（Ｓ２２３）。基準カーブ作成部１１３は、各平均気温から平均最低気温を減算し（Ｓ２２４）、減算した平均気温を平均最高気温から平均最低気温を引いた値で割って正規化値を算出する（Ｓ２２５）。基準カーブ作成部１１３は、正規化値を時間帯の順に並べた基準カーブを基準カーブ記憶部１３３に登録する（Ｓ２２６）。
【００４５】
図９に戻り、気温予測部１１４は、地域および日付ごとに過去の気温予測を行う（Ｓ２０４）。
【００４６】
図１１は、過去の気温予測処理の流れを示す図である。
【００４７】
気温予測部１１４は、予測値記憶部１３２に記憶されている全ての予測対象日、すなわち、過去３年分の予測対象日のそれぞれについて以下の処理を行う。
【００４８】
気温予測部１１４は、「広島」「岡山」「松江」「鳥取」「山口」の各地域について、当該地域および予測対象日に対応する最高気温および最低気温の予測値を予測値記憶部１３２から読み出し（Ｓ２４１）、当該地域および日付に対応する基準カーブを基準カーブ記憶部１３３から読み出す（Ｓ２４２）。気温予測部１１４は、読み出した基準カーブに含まれる各時間帯の正規化値に、読み出した最高気温の予測値から読み出した最低気温の予測値を引いた値を乗じ、当該乗算結果に対して、読み出した最低気温の予測値を加算することにより、時間帯ごとの気温の予測値を算出する（Ｓ２４３）。
【００４９】
図９に戻り、誤差分析部１１５は、予測誤差の分析処理を行う（Ｓ２０５）。
【００５０】
図１２は、誤差分析部１１５による予測誤差の分析処理の流れを示す図である。
【００５１】
誤差分析部１１５は、予測値記憶部１３２に記憶されている全ての予測対象日、すなわち、過去３年分の各予測対象日と、各地域と各時間帯とについて、予測対象日、地域および時間帯に対応する気温の実績値および季節情報を実績値記憶部１３１から読み出し（Ｓ２６１）、読み出した気温の実績値と、上記気温予測部１１４により算出された、当該時間帯、当該地域および当該予測対象日に対応する気温の予測値との差（予測誤差）を算出する（Ｓ２６２）。
【００５２】
誤差分析部１１５は、以上の処理を行った後、地域および季節情報ごとに、予測誤差の平均値μと、標準偏差σとを算出する（Ｓ２６３）。なお、平均値μおよび標準偏差σの算出処理については一般的な手法を用いるものとしてここでは詳細を省略する。誤差分析部１１５は、季節情報に対応付けて、算出した平均値μおよび標準偏差σを誤差データ記憶部１３５に登録する（Ｓ２６４）。
【００５３】
以上のようにして、地域別の基準カーブが作成されて基準カーブ記憶部１３３に登録され、地域および季節別の予測誤差に係る平均値μおよび標準偏差σが計算されて誤差データ記憶部１３５に登録される。
【００５４】
＜予測処理＞
図１３は、将来の気温予測処理の流れを示す図である。
【００５５】
気温予測部１１４は、予測値記憶部１３２に記憶されている最新の予測対象日を読み出し（Ｓ３０１）、「広島」「岡山」「松江」「鳥取」「山口」の各地域について以下の処理が行われる。
【００５６】
気温予測部１１４は、予測対象日および地域に対応する最高気温および最低気温の予測値を予測値記憶部１３２から読み出し（Ｓ３０２）、地域に対応する基準カーブを基準カーブ記憶部１３３から読み出す（Ｓ３０３）。気温予測部１１４は、読み出した基準カーブに含まれる各時間帯の正規化値に、読み出した最高気温の予測値から読み出した最低気温の予測値を引いた値を乗じ、当該乗算結果に対して、読み出した最低気温の予測値を加算することにより、時間帯ごとの気温の予測値を算出する（Ｓ３０４）。確率分布作成部１１６は、算出された予測値の確率分布を作成する（Ｓ３０５）。
【００５７】
図１４は、時間帯ごとの気温予測値の確率分布を作成する処理の流れを示す図である。
【００５８】
確率分布作成部１１６は、予測対象日に対応する季節情報を特定する（Ｓ３２１）。なお、上述したように、季節情報は予測対象日に応じて所定のルールにより決定されるものとするが、確率分布作成部１１６が季節情報の入力を受け付けるようにしてもよい。
【００５９】
確率分布作成部１１６は、誤差データ記憶部１３５から季節情報に対応する平均値μおよび標準偏差σを読み出し（Ｓ３２２）、読み出した平均値μおよび標準偏差σを用いて、時間帯ごとに予測誤差ｅに係る正規分布の確率密度関数ｆ（ｅ）を作成する（Ｓ３２３）。
【００６０】
確率分布作成部１１６は、１０，３０，５０，７０，９０をそれぞれＸとして、時間帯についての確率密度関数ｆ（ｅ）から予測誤差についてのＸパーセンタイル値を求め（Ｓ３２４）、時間帯の気温の予測値に予測誤差のＸパーセンタイル値を加算して、気温予測値のＸパーセンタイル値を算出する（Ｓ３２５）。
【００６１】
図１３に戻り、上記の処理を各時間帯について行った後、予測値出力部１１７は、３０分単位の時間帯の予測値を作成する（Ｓ３０６）。
【００６２】
図１５は、３０分単位の時間帯の予測値を算出する処理の流れを示す図である。
【００６３】
予測値出力部１１７は、各時間帯ｉについて、１０，３０，５０，７０，９０をＸとして、当該時間帯ｉのひとつ前の時間帯ｉ−１に係る気温予測値のＸパーセンタイル値をＴｉ−１Ｘとし（Ｓ３４１）、当該時間帯ｉに係る気温予測値のＸパーセンタイル値をＴｉＸとし（Ｓ３４２）、当該時間帯ｉの次の時間帯ｉ＋１に係る気温予測値のＸパーセンタイル値をＴｉ＋１Ｘとして（Ｓ３４３）、次式により当該時間帯ｉの正時から始まる３０分の時間帯ｉＡに係る気温の予測値ｉＡＸを算出する（Ｓ３４４）。
【００６４】
0006467953.tif 000004
また、予測値出力部１１７は、次式により当該時間帯ｉの正時の３０分後から始まる３０分の時間帯ｉＢに係る気温の予測値ｉＢＸとして算出する（Ｓ３４５）。
【００６５】
0006467953.tif 000005
図１３に戻り、予測値出力部１１７は３０分の時間帯の気温予測値の確率分布（１０，３０，５０，７０，９０パーセンタイル値）を気温の予測値として出力する（Ｓ３０７）。
【００６６】
図１６は、予測値出力部１１７により出力される気温の予測値の一例を示す図である。同図に示すように、予測値出力部１１７は、１Ａないし２４Ｂまでの３０分の時間帯ｉＡ，ｉＢのそれぞれについて、気温予測値の１０％値（予測値ｉＡ１０％，ｉＢ１０％）、３０％値（予測値ｉＡ３０％，ｉＢ３０％）、５０％値（予測値ｉＡ５０％，ｉＢ５０％）、７０％値（予測値ｉＡ７０％，ｉＢ７０％）および９０％値（予測値ｉＡ９０％，ｉＢ９０％）を出力している。このように、予測値出力部１１７は、気温の予測値をそのばらつきを含めて一覧で表示することができる。よって、ユーザは気温の予測についてより詳細に把握することが可能となる。
【００６７】
＝＝効果＝＝
以上説明したように、本実施形態の気温予測装置１０によれば、過去の気温の実績値に基づいて１日の気温の変化を表す基準カーブを作成し、当該基準カーブに基づいて気温の予測を行うことができる。したがって、たとえば過去の気温の実績値の平均値や中央値を現在の気温とするのではなく、１日の気温の変化の傾向に応じて気温を予測することが可能となり、予測精度が向上することが期待される。
【００６８】
また、本実施形態の気温予測装置１０では、最低気温から最高気温までの間の変化を表すように正規化した値を基準カーブとして用いている。したがって、気温差の幅や、最低最高気温の高低によらず、気温の変化に着目した分析を行うことができる。よって、気温の変化の傾向を把握し、気温予測に生かすことが可能となり、予測精度の向上が期待される。
【００６９】
また、地域によって１日の気温の変化具合は異なることがあるところ、本実施形態の気温予測装置１０では、地域ごとに基準カーブを作成している。したがって、本実施形態の基準カーブは地域に特徴的な温度の変化を適切に表すことが可能となり、気温の予測精度を向上させることができる。
【００７０】
また、日によって１日の気温の変化具合は異なることがあるところ、本実施形態の気温予測装置１０では、日付ごとに基準カーブを作成している。したがって、基準カーブは季節等の特徴を反映させるとともに、日によって特徴的な温度の変化を反映させて、１日の温度変化を表すことが可能となり、気温の予測精度を向上させることができる。
【００７１】
また、本実施形態の気温予測装置１０によれば、基準カーブによる気温の予測値に係る予測誤差を算出し、予測誤差による修正を行っている。したがって、予測精度を向上することができる。
【００７２】
また、本実施形態の気温予測装置１０では、予測誤差の確率分布から気温予測値の確率分布を生成している。これにより、気温予測値のばらつきを把握することが可能となり、気温に基づく意思決定に有用である。また、本実施形態の気温予測装置１０では、時間帯ごとに誤差データを管理しているので、時間帯によって予測誤差にばらつきが出る場合にも対応して予測精度を高く保つことができる。
【００７３】
なお、本実施形態では、気温予測装置１０は１台のコンピュータであるものとしたが、複数台のコンピュータにより実現することもできる。たとえば、複数台のコンピュータにより１台の仮想コンピュータを実現するようにすることもできるし、機能部を実装した処理コンピュータと、記憶部を実装したデータベースサーバとからシステムを構成するようにすることもできる。また、気象データ（気象庁による予報値および計測器による計測結果を含む。）を管理する気象サーバを設け、気象予測装置１０がこの気象サーバに問い合わせを行うようにしてもよい。
【００７４】
また、本実施形態では、気温予測は気温予測装置１０のみによって行うものとしたが、これに限らず、たとえば、基準カーブを作成するコンピュータと、誤差を分析するコンピュータと、予測を行うコンピュータとを別のコンピュータとすることもできる。
【００７５】
また、本実施形態では、予測誤差を平均することにより基準カーブを求めるものとしたが、これに限らず、たとえば曲線あてはめにより近似式を求めて基準カーブとしてもよい。
【００７６】
また、本実施形態では、地域および日付ごとに基準カーブを作成して基準カーブ記憶部１３３に記憶するものとしたが、これに限らず、各地域に共通した日付ごとに１つの基準カーブを作成して記憶するようにしてもよいし、地域および季節ごとの基準カーブを作成して記憶するようにしてもよい。各地域に共通した季節ごとの基準カーブを作成して記憶するようにしてもよい。
【００７７】
また、本実施形態では、季節ごとに予測誤差の統計値（平均値μおよび標準偏差σ）を求めて誤差データ記憶部１３５に記憶するものとしたが、全体で１つの予測誤差の統計値を求めて記憶するようにしてもよいし、地域ごとに予測誤差の統計値を求めて記憶するようにしてもよい。また、地域と季節とに対応する予測誤差の統計値を求めて記憶するようにしてもよい。
【００７８】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【符号の説明】
【００７９】
１０    気温予測装置
１１１  実績値取得部
１１２  予測値取得部
１１３  基準カーブ作成部
１１４  気温予測部
１１５  誤差分析部
１１６  確率分布作成部
１１７  予測値出力部
１３１  実績値記憶部
１３２  予測値記憶部
１３３  基準カーブ記憶部
１３４  重み記憶部
１３５  誤差データ記憶部
【図１】
0006467953.tif 000006
【図２】
0006467953.tif 000007
【図３】
0006467953.tif 000008
【図４】
0006467953.tif 000009
【図５】
0006467953.tif 000010
【図６】
0006467953.tif 000011
【図７】
0006467953.tif 000012
【図８】
0006467953.tif 000013
【図９】
0006467953.tif 000014
【図１０】
0006467953.tif 000015
【図１１】
0006467953.tif 000016
【図１２】
0006467953.tif 000017
【図１３】
0006467953.tif 000018
【図１４】
0006467953.tif 000019
【図１５】
0006467953.tif 000020
【図１６】
0006467953.tif 000021