(57)【要約】【課題】複数の負荷パターン全体の特徴を表す最適化した代表的負荷パターンを作成する。【解決手段】需要家ごとの時系列の負荷パターンデータを格納する格納部から、抽出条件に従って負荷パターンデータを取得する負荷パターン取得部、取得した負荷パターン上の各時刻の使用電力量に基づいて主成分分析を行って当該負荷パターンの形状の特徴を表す特徴量パラメータを算出する特徴量パラメータ計算部、特徴量パラメータに基づいてすべての負荷パターンをクラスタ分析し、その際、代表負荷パターンを算出して、あらかじめ設定した個数のクラスタを作成するクラスタ作成部、作成クラスタごとに代表負荷パターンと当該クラスタに属するすべての負荷パターンとの距離を算出し、距離の分散を求め、分散の平均値を最終的な代表負荷パターンとして算出するクラスタ評価部を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要家ごとの時系列の使用電力量実績を負荷パターンデータとして格納する需要家別負荷パターンデータ格納部と、
電力需要家と期間を抽出条件として、前記需要家別負荷パターンデータ格納部から該当する負荷パターンデータを取得する負荷パターン取得部と、
取得された各負荷パターンデータについて、負荷パターン上の各時刻の使用電力量に基づいて主成分分析を行い、当該負荷パターンの形状の特徴を表す特徴量パラメータを算出する特徴量パラメータ計算部と、
算出された特徴量パラメータに基づいてすべての負荷パターンをクラスタ分析し、その際、代表負荷パターンを算出して、あらかじめ設定した個数のクラスタを作成するクラスタ作成部と、
作成されたクラスタごとに代表負荷パターンと当該クラスタに属するすべての負荷パターンとの距離を算出し、その距離の分散を求め、求めた分散の平均値を最終的な代表負荷パターンとして算出するクラスタ評価部と、
最終的な代表負荷パターンと各負荷パターンが属するクラスタの関係データを格納する需要家別クラスタデータ格納部を備えたことを特徴とする電力負荷代表パターン作成装置。
【請求項２】
電力需要家ごとの時系列の使用電力量実績を負荷パターンデータとして格納する需要家別負荷パターンデータ格納部から、電力需要家と期間を抽出条件として該当する負荷パターンデータを取得するステップと、
取得した各負荷パターンデータについて、負荷パターン上の各時刻の使用電力量に基づいて主成分分析を行い、当該負荷パターンの形状の特徴を表す特徴量パラメータを算出するステップと、
算出した特徴量パラメータに基づいてすべての負荷パターンをクラスタ分析し、その際、代表負荷パターンを算出して、あらかじめ設定した個数のクラスタを作成するステップと、
作成したクラスタごとに代表負荷パターンと当該クラスタに属するすべての負荷パターンとの距離を算出し、その距離の分散を求め、当該分散の平均値を最終的な代表負荷パターンとして算出するステップを計算機に実行させるための電力負荷代表パターン作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、電力需要家の使用電力量を推定するために用いる代表的な負荷パターンを作成する電力負荷代表パターン作成装置およびそのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
電力需要家の使用電力量の実績における負荷パターンは、発電原価と密接に関連している。電気事業者において、需要家に対して電気温水器などの機器や電化住宅などの商品サービスを提供する際に、サービス導入時のコストメリットを概算するために、対象とする需要家のものに近い負荷パターンを用いて評価を行うことがなされる。また、需要家の省エネルギー計画を実施する場合にも、エネルギー最適計画立案のための負荷パターンを得るために、需要家のエネルギー管理データから、対象需要家のエネルギーのパターン化を行い、代表的な負荷パターンの作成が行われている。
電力パターン作成方法としては、決められたエリアにおける需要家について、あらかじめ設定された代表負荷パターンを一定の比率で拡大縮小して、エリア内の各需要家タイプの月間使用電力量が一致するように各需要家タイプの負荷を推定する電力負荷推定方法がある（例えば特許文献１参照）。また、ウェーブレット変換によって、ベースパターンと各周波数成分からなる特徴を抽出し、これらの特徴により二つの負荷パターンの類似度を設定して、この類似度を用いて、クラスタリング処理部により、ロードプロファイルをクラスタに分類する需要家ロードプロファイル分類方式がある（例えば特許文献２参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３２０９６３号公報
【特許文献２】特開２００４−１８５４９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に示されたような電力負荷推定方法の場合、パターンの形状は保存されたままであるので、負荷パターンの形状に基づいて代表負荷パターンを作成することは不可能である。また、代表負荷パターンの数はあらかじめ決められた需要家タイプの数に一致するため、負荷パターン全体の中で、作成する代表負荷パターン数を最適化することはできない。また、特許文献２に示された需要家ロードプロファイル分類方式にあっては、ウェーブレット変換によって、ベースパターンと各周波数成分からなる特徴を抽出し、これらの特徴により二つの負荷パターンの類似度を用いてクラスタに分類するため、負荷パターンの形状に基づいた代表負荷パターンを作成することは可能であるが、作成する負荷パターン数が限定されているため、作成する代表負荷パターン数を最適化することができない。
【０００５】
この発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、複数の負荷パターン全体の特徴を表す最適化した代表的負荷パターンを作成する電力負荷代表パターン作成装置およびそのプログラムを得ることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る電力負荷代表パターン作成装置は、電力需要家ごとの時系列の使用電力量実績を負荷パターンデータとして格納する需要家別負荷パターンデータ格納部と、電力需要家と期間を抽出条件として、前記需要家別負荷パターンデータ格納部から該当する負荷パターンデータを取得する負荷パターン取得部と、取得された各負荷パターンデータについて、負荷パターン上の各時刻の使用電力量に基づいて主成分分析を行い、当該負荷パターンの形状の特徴を表す特徴量パラメータを算出する特徴量パラメータ計算部と、算出された特徴量パラメータに基づいてすべての負荷パターンをクラスタ分析し、その際、代表負荷パターンを算出して、あらかじめ設定した個数のクラスタを作成するクラスタ作成部と、作成されたクラスタごとに代表負荷パターンと当該クラスタに属するすべての負荷パターンとの距離を算出し、その距離の分散を求め、求めた分散の平均値を最終的な代表負荷パターンとして算出するクラスタ評価部と、最終的な代表負荷パターンと各負荷パターンが属するクラスタの関係データを格納する需要家別クラスタデータ格納部を備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、需要家の使用電力量の負荷パターンに対して、負荷パターンの各時刻の使用電力量の間の相関が最も小さくなるように変換を行うことによって、負荷パターンの形状を最もよく表す特徴量パラメータを算出し、特徴量パラメータの類似度に基づいてクラスタを作成するようにしたので、これにより、負荷パターン全体の特徴を表す最適化した代表的な負荷パターンを作成することが可能となる。したがって、過去に蓄積された長期の使用電力量実績データのみを用いて代表負荷パターンを作成できるので、需要家種別や契約電力など電気事業者との契約、季節や曜日などの外部データを用いる必要がない。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による電力負荷代表パターン作成装置の機能構成を示すブロック図である。図において、電力負荷代表パターン作成装置は、需要家別負荷パターンデータ格納部２０１、負荷パターン取得部２０２、特徴量パラメータ計算部２０３、クラスタ作成部２０４、クラスタ評価部２０５および需要家別クラスタ格納部２０６を備えている。この電力負荷代表パターン作成装置は、以下の説明からも分かるように、例えばワークステーション、パーソナルコンピュータ等の計算機により構成できる。その場合、符号２０２〜２０５で表される各部は、計算機に実装されるソフトウェアプログラムにより実現され、格納部２０１，２０６は、計算機の電子ファイルやリレーショナルデータベースによって実現できる。
【０００９】
まず、要家別負荷パターンデータ格納部２０１には、複数の電力需要家について、ある一定時間間隔（例えば１時間、３０分、１５分）で測定した使用電力量実績が時系列に蓄積されている。例えば時間間隔を１時間とした場合における使用電力量実績の１日分のデータは図２に例示されるような負荷パターンを形成することを意味する。負荷パターン取得部２０２では、入力された抽出条件に従って、需要家別負荷パターンデータ格納部２０１から抽出条件に該当する負荷パターンデータを取得する。ここで、抽出条件として、例えばすべての電力需要家と或る１日を指定した場合、負荷パターン取得部２０２は、その指定日におけるすべての電力需要家の使用電力量実績を抽出し、電力需要家ごとの負荷パターンデータを得る。また、抽出条件として、１つもしくは複数の電力需要家と、開始日と終了日により期間を指定した場合、その指定期間における該当する電力需要家の使用電力量実績を抽出し、指定期間の日数分の負荷パターンデータを取得する。
【００１０】
特徴量パラメータ計算部２０３では、負荷パターン取得部２０２で取得された数の負荷パターンデータについて、負荷パターン上の各時刻の使用電力量に基づいて主成分分析を行い、当該負荷パターンの形状の特徴を表す特徴量パラメータを算出する。ここでは、後のクラスタ化時における負荷パターンの類似性判定に用いるデータとなる特徴量パラメータを算出することになるが、そのために、負荷パターンの各時刻の使用電力量の間の相関が最も小さくなるように変換を行い、負荷パターンの形状を最もよく表す２つの特徴量パラメータの算出を行う。具体的には以下のように行う。
【００１１】
１つの負荷パターンにおける使用電力量の数をｐとする。例えば、負荷パターンが１時間単位の１日の使用電力量を表しているとした場合、ｐ＝２４となる。また、負荷パターン取得部２０２で取得した負荷パターンの数をｍ個とする。負荷パターンｉ（ｉ＝１〜ｍ）の時刻ｊ（ｊ＝１〜ｐ）の使用電力量をＸijとする。変数である各時刻の使用電力量Ｘi1，Ｘi2，・・・，Ｘipに対し、重みＬkj（ｋ＝１〜ｍ）を用いて、（１）式のような合成変量Ｚjkを求める。
【数１】
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ただし、重みＬkjには（２）式の条件を設ける。
【数２】
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【００１２】
要素ｉｊがＸijであるｐ×ｍの行列Ｘとし、ベクトルＬi ＝｛Ｌ1i，Ｌ2i，…，Ｌmi｝とし、ベクトルＺi ＝｛Ｚi1，Ｚi2，…，Ｚim｝とする。これらの変数を用いると、（１）式は（３）式で表され、（２）式は（４）式で表される。ただし、（４）式におけるＴは転置ベクトル、Ｉはｐ次元の単位行列である。
【数３】
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【００１３】
ベクトルＺi の分散は、（５）式で表される。Ｖは行列Ｘの共分散行列である。
【数４】
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ベクトルＺi がなるべく独立となるようにするためには、Ｚi の分散が最小になるようにすればよく、（４）式の条件の基で（５）式を最大化するＬi を求めればよい。このＬi は、共分散行列Ｖの固有ベクトルとして得られ、ベクトルＺi の分散は共分散行列Ｖの固有値に等しくなる。分散が大きい方が独立と考えられるので、ｐ個の固有値を大きい方から並べ、大きい方から指定個数だけ固有値に対応する固有ベクトルを選択すればよい。例えば、最も影響の大きい重みを２つ選ぶ場合、最も大きい固有値から２つを選択し、対応する固有ベクトルをＬ1 ，Ｌ2 とする。
【００１４】
なお、上述した処理は、周知の主成分分析と呼ばれる処理に相当するものである。ただし、通常の主成分分析では、同じ負荷パターンＸi1，Ｘi2，…，Ｘipについて、要素間の大きさの違いの影響を除くため、（７）式のように、平均値とで正規化することが行われる。
【数５】
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しかし、この発明では、時刻ごとの使用電力量Ｘi1，Ｘi2，…，Ｘipは一つの負荷パターンｉを構成しているので、それぞれの要素の大きさの関係自体を考慮する必要があるため、通常行われる（７）式の処理は行わない。
このようにして、負荷パターンｉの形状の特徴を表す特徴量パラメータ｛Ｚi1，Ｚi2｝を得ることができる。
【００１５】
クラスタ作成部２０４では、特徴量パラメータ計算部２０３で算出された特徴量パラメータに基づいて、すべての負荷パターンをクラスタ分析し、その際、クラスタごとに代表負荷パターンを算出し、あらかじめ設定した個数のクラスタを作成する。このクラスタ分析では、２つの負荷パターンごとに特徴量パラメータに基づいた距離を算出し、距離の小さい負荷パターンを同一のクラスタ割り当てることによって負荷パターン全体を複数のクラスタに分類する。この処理手順について図３を用いて説明する。
まず、作成するクラスタ数を２とする。各負荷パターンｉに対応する特徴量パラメータ｛Ｚi1，Ｚi2｝を用いて、任意の２つの負荷パターンｋ，１の距離を（８）式によって算出する（ステップＳＴ３０１）。ここでは、２次元の特徴量パラメータについてのユークリッド距離を求める。
【数６】
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また、次に作成するクラスタ数ｎ（＝２）と同じ数の負荷パターンを全負荷パターンからランダムに選択する（ステップＳＴ３０２）。選択された負荷パターンをシード（種）と呼ぶ。ｎ個のシードをそれぞれ初期クラスタとし、ｎ個のクラスタを作成する（ステップＳＴ３０３）。
【００１６】
次に、シード以外の負荷パターンについて、ｎ個のシードのうち最も距離の小さいシードを選択し、選択したシードが属するクラスタに当該負荷パターンを割り当てる（ステップＳＴ３０４）。すべてのデータがｎ個のクラスタのいずれかに割り当てられたかどうかを判断し（ステップＳＴ３０５）、割り当てられた場合には、各クラスタから重心を代表負荷パターンとして算出する（ステップＳＴ３０６）。ここでは、代表負荷パターンは、クラスタに属する負荷パターンの平均値として計算される。また、ｎ個のクラスタの重心を新しくシードとする。一方、ステップＳＴ３０５で、割り当てられていない場合には、ステップＳＴ３０４に戻って負荷パターンの割り当てを行う。次に、前回の負荷パターンのクラスタへの割り当て結果と同じかどうかを判断する（ステップＳＴ３０７）。同じ場合には、作成された負荷パターンの所属クラスタとそのクラスタの代表負荷パターンを保存する（ステップＳＴ３０８）。ステップＳＴ３０７で、割り当てが変わっている場合には、ステップＳＴ３０４に戻って、再設定されたシードに対して負荷パターンの割り当てを行う。次に、分類するクラスタ数があらかじめ設定された上限値かどうかを判断する（ステップＳＴ３０９）。上限値の場合には、処理を終了する。上限値より小さい場合には、作成するクラスタ数を１増やして３とし（ステップＳＴ３１０）、負荷パターンを選択する処理（ステップＳＴ３０２）に戻り、クラスタ数が予め設定された上限値に達するまで繰り返して同様な処理を実施する。
【００１７】
クラスタ評価部２０５では、クラスタ作成部２０４で作成されたクラスタごとにその代表負荷パターンと当該クラスタに属するすべての負荷パターンとの距離を算出し、その距離の分散を求め、分散の平均値を最終的な代表負荷パターンとして得る。ここでは、作成された各クラスタの代表負荷パターンと、クラスタに属するすべての負荷パターンとの距離を最小化することによって最適なクラスタ数を評価する。そのため、まず、作成クラスタ数が２について以下の処理を行う。クラスタ作成部２０５によって作成された２つのクラスタに対し、クラスタごとに、クラスタに属するすべての負荷パターンと代表負荷パターンとの距離を算出し、その距離の分散を計算する。２つのクラスタの分散の平均値を分類クラスタ数が２の場合の評価値とする。分類クラスタ数を１ずつ増やしていって、同様の処理を行って、評価値を求める。
需要家別クラスタデータ格納部２０６には、クラスタ評価部２０５で得られた最終的な代表負荷パターンと、各負荷パターンが属するクラスタの関係データが格納され、電気事業者の需要家に対するサービス時のデータとして利用される。
【００１８】
以上のように、この実施の形態１によれば、各電力需要家の使用電力量の実績を所定期間採集し、当該期間中のある１日のすべての需要家数分の負荷パターンもしくは当該期間中の１ないし複数の需要家の当該期間中の日数分の負荷パターンについて、すべての負荷パターンの形状を最もよく表す特徴量パラメータを計算し、特徴量パラメータの類似度に基づいて、クラスタを作成するので、需要家種別や契約電力など電気事業者との契約、季節や曜日などの外部データを用いることなく、過去に蓄積された長期の使用電力量実績データのみを用いて代表的な負荷パターンを作成することができる。したがって、電気事業における付加的なサービスを設計・計画するための基本技術として活用するのに適したものとなる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】この発明の実施の形態１に係る電力負荷代表パターン作成装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】この発明の実施の形態１に係る負荷パターンの例を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係るクラスタ作成部の処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２０】
２０１  需要家別負荷パターンデータ格納部、２０２  負荷パターン取得部、２０３  特徴量パラメータ計算部、２０４  クラスタ作成部、２０５  クラスタ評価部、２０６  需要家別クラスタデータ格納部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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