(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測値を算出するデータ予測システムにおいて、
データを管理するデータ管理装置と、
予測演算装置とを備え、
前記予測演算装置は、予測値を演算する第一の予測演算部と、
第一の予測演算部の演算結果の誤差の予測値を演算する第二の予測演算部と、
前記第一の予測演算部の演算結果を前記第二の予測演算部の演算結果を用いて補正する予測補正部とを備え、
前記予測演算装置は、
予測値を演算する複数の前記第一の予測演算部が算出した各々の第一の予測演算結果に関わる予測の誤差時系列データのそれぞれに対して、定常性の検定を行う定常性検定処理部と、
前記検定の結果に基づいて、いずれかの第一の予測演算結果を選択するデータ選択部と
をさらに備え、
前記予測補正部は、
前記データ選択部が選択した第一の予測演算結果と、選択された第一の予測演算結果に関する予測誤差に関する第二の予測演算結果とから予測補正を行う
ことを特徴とするデータ予測システム。
【請求項２】
前記第一の予測演算部は、
予測対象データの予測期間における代表的な時系列データを生成または取得するデータ生成部と、
代表的な前記時系列データを補正する基準値を算出する基準値算出部と、
前記基準値に基づいて、算出した代表的な前記時系列データを補正し、予測対象データの予測期間における予測値を算出する予測値算出部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ予測システム。
【請求項３】
前記第一の予測演算部は、
予測対象データの予測期間中の所定の期間における最大値、最小値またはその両方の予測値を算出する基準値算出部と、
前記予測対象データの予測期間における代表的な時系列データの同一期間における最大値、最小値、またはその両方が、前記算出した最大値、最小値、もしくはその両方と一致、または残差が最小となるように、代表的な前記時系列データを補正する予測値算出部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ予測システム。
【請求項４】
前記第一の予測演算部は、
予測対象データの予測期間中の所定の期間に積算値の予測値を算出する基準値算出部と、
前記予測対象データの予測期間における代表的な時系列データの積算値が、前記算出した積算値と一致、または残差が最小となるように、代表的な前記時系列データを補正する予測値算出部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ予測システム。
【請求項５】
前記第一の予測演算部は、
予測対象データの所定期間単位毎の時系列データを、周期的な特徴を示す指標値に基づいて分類するデータ分類部と、
前記データ分類部が分類した前記時系列データの群から、予測対象の予測期間における代表的な前記時系列データを生成するデータ生成部と
を備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ予測システム。
【請求項６】
前記データ生成部は、
前記予測期間と相関の高い過去期間の前記時系列データに重きを置くように分類した前記時系列データのそれぞれに対して予め設定した重みを付与して代表的な前記時系列データを生成する
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ予測システム。
【請求項７】
前記予測対象データは複数のデータ観測装置により計測される値の合算値であり、前記時系列データは、各々の前記データ観測装置で計測される所定期間毎のデータであり、
予測値算出部は、
前記データ分類部が分類した前記時系列データの群から群ごとの予測値を演算し、合算した前記予測対象データの予測値を算出する
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ予測システム。
【請求項８】
前記第二の予測演算部は、
所定の過去からの第一の予測値の誤差の時系列データである誤差時系列データから時系列解析により生成したモデルを生成するモデル同定部と、
生成した前記モデルから予測期間の所定の期間における第一の予測値の誤差の予測量を算出する予測量算出部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ予測システム。
【請求項９】
前記第二の予測演算部は、
所定期間毎の第一の予測値の誤差の時間推移に関する誤差時系列データを、前記誤差時系列データの周期的な特徴を示す指標値に基づいて分類し、分類した前記誤差時系列データの群から予測期間での予測対象の代表的な前記誤差時系列データを生成するモデル同定部と、
前記誤差時系列データから第一の予測演算結果の誤差の予測値を算出する予測量算出部と、
を備えることを特徴とする請求項１に記載のデータ予測システム。
【請求項１０】
前記モデル同定部は、前記予測期間と相関の高い過去期間の誤差時系列データに重きを置くように前記誤差時系列データのそれぞれに対して予め設定した重みを付与して、前記モデルを生成する
ことを特徴とする請求項８に記載のデータ予測システム。
【請求項１１】
予測値を算出するデータ予測システムにおいて、
データを管理するデータ管理装置と、
予測演算装置とを備え、
前記予測演算装置は、予測値を演算する第一の予測演算部と、
第一の予測演算部の演算結果の誤差の予測値を演算する第二の予測演算部と、
前記第一の予測演算部の演算結果を前記第二の予測演算部の演算結果を用いて補正する
予測補正部とを備え、
前記予測演算装置は、
予測値を演算する複数の前記第一の予測演算部が算出した各々の第一の予測演算結果または第二の予測演算結果を用いて補正を行った第一の予測演算結果に関わる予測対象期間における変動範囲を算出する予測値想定部と、
前記予測値想定部が算出したそれぞれの予測値の変動範囲を基に、予測対象期間における最終的な予測値の変動範囲が最小または所定値以下となるように、それぞれの予測値の按分比率を算出する合成比率算出部と、
前記合成比率算出部が算出した按分比率を用いて複数の第一の予測演算結果を加重平均し、予測演算結果として出力する予測値合成部と
をさらに備えることを特徴とするデータ予測システム。
【請求項１２】
予測値を算出するデータ予測システムにおいて、
データを管理するデータ管理装置と、
予測演算装置とを備え、
前記予測演算装置は、予測値を演算する第一の予測演算部と、
第一の予測演算部の演算結果の誤差の予測値を演算する第二の予測演算部と、
前記第一の予測演算部の演算結果を前記第二の予測演算部の演算結果を用いて補正する
予測補正部とを備え、
前記予測演算装置は、
予測値を演算する複数の前記第一の予測演算部が算出した各々の第一の予測演算結果または第二の予測演算結果を用いて補正を行った第一の予測演算結果に関わる予測対象期間における効用値の代表値または効用値の変動範囲を算出する予測値想定部と、
効用値の代表値を極大もしくは極小とする按分比率または効用値の変動範囲が最小もしくは所定値以下とする按分比率を算出する合成比率算出部と、
前記合成比率算出部が算出した按分比率を用いて複数の第一の予測演算結果を加重平均し、予測演算結果として出力する予測値合成部と
をさらに備えることを特徴とするデータ予測システム。
【請求項１３】
予測値を算出するデータ予測システムにおいて、
データを管理するデータ管理装置と、
予測演算装置とを備え、
前記予測演算装置は、予測値を演算する第一の予測演算部と、
第一の予測演算部の演算結果の誤差の予測値を演算する第二の予測演算部と、
前記第一の予測演算部の演算結果を前記第二の予測演算部の演算結果を用いて補正する
予測補正部とを備え、
前記予測演算装置は、
予測値を演算する複数の前記第一の予測演算部が算出した各々の第一の予測演算結果または第二の予測演算結果を用いて補正を行った第一の予測演算結果に関わる属性情報と、予測誤差または適用すべき予測演算結果を指定する情報との組みである状態情報を算出する状態学習部と、
前記状態情報と、予測期間における属性情報の予測情報とに基づいて、予測期間において用いる予測演算結果を選択する適用予測演算結果判定部と、
選択した前記予測演算結果を予測値として出力する予測演算結果切替部と
をさらに備えることを特徴とするデータ予測システム。
【請求項１４】
予測値を算出するデータ予測システムにおいて、
データを管理するデータ管理装置と、
予測演算装置とを備え、
前記予測演算装置は、予測値を演算する第一の予測演算部と、
第一の予測演算部の演算結果の誤差の予測値を演算する第二の予測演算部と、
前記第一の予測演算部の演算結果を前記第二の予測演算部の演算結果を用いて補正する
予測補正部とを備え、
前記予測演算装置は、
複数の前記第一の予測演算部から事前に生成した複数の事前予測演算結果と、事前予測演算以降に再度演算した前記第一の予測演算部の出力である直前予測演算結果との差分である誤差の演算をそれぞれ行い、誤差の時系列に関わる指標を所定の値以下または最小とする前記事前予測演算結果による予測演算結果を選択する適用予測演算結果判定部と、
選択した前記予測演算結果を予測値として出力する予測演算結果切替部と
をさらに備えることを特徴とするデータ予測システム。
【請求項１５】
前記予測演算装置は、
２つ以上の予測演算部が算出した予測期間における前記予測演算結果のうち、少なくとも一つのある前記予測演算結果に一致するように、またはある前記予測演算結果との差が最小となるように、他の前記予測演算結果を補正し出力する予測演算結果補正部
をさらに備えることを特徴とする請求項１３に記載のデータ予測システム。
【請求項１６】
予測値を算出するデータ予測システムにおいて、
データを管理するデータ管理装置と、
予測演算装置とを備え、
前記予測演算装置は、予測値を演算する第一の予測演算部と、
第一の予測演算部の演算結果の誤差の予測値を演算する第二の予測演算部と、
前記第一の予測演算部の演算結果を前記第二の予測演算部の演算結果を用いて補正する
予測補正部とを備え、
前記第一の予測演算部は、
予測対象データの所定期間単位毎の時系列データを、周期的な特徴を示す指標値に基づいて分類するデータ分類部と、
前記データ分類部が分類した前記時系列データの群から、予測対象の予測期間における代表的な前記時系列データを生成するデータ生成部と
を備え、
前記データ分類部は、
データ観測装置において計測されるデータの周期的な特徴を示す指標値から、複数の群にデータ観測装置で計測した前記時系列データを分類し、所定期間に満たない第二の期間での計測を行った第二のデータ観測装置が計測したデータを、第二の期間における各群の代表的な周期的な特徴を示す指標値と、第二のデータ観測装置が計測したデータの周期的な特徴を示す指標値との距離から、データ観測装置の群に分類する計量点クラスタリング部を備え、
予測値算出部は、
前記時系列データの群ごとの予測値を合算する際に、前記計量点クラスタリング部の分類結果により補正を行う
ことを特徴とするデータ予測システム。
【請求項１７】
予測値を算出するデータ予測システムが行うデータ予測方法において、
予測値を演算する第一の予測演算ステップと、
前記第一の予測演算ステップの演算結果の誤差の予測値を演算する第二の予測演算ステップと、
前記第一の予測演算ステップの演算結果を前記第二の予測演算ステップの演算結果を用いて補正する予測補正ステップと、
予測値を演算する複数の前記第一の予測演算ステップが算出した各々の第一の予測演算結果に関わる予測の誤差時系列データのそれぞれに対して、定常性の検定を行う定常性検定処理ステップと、
前記検定の結果に基づいて、いずれかの第一の予測演算結果を選択するデータ選択ステップとを備え、
前記予測補正ステップでは、前記データ選択ステップが選択した第一の予測演算結果と、選択された第一の予測演算結果に関する予測誤差に関する第二の予測演算結果とから予測補正を行う
ことを特徴とするデータ予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ予測システムおよびデータ予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力事業やガス事業などのエネルギー事業分野や、通信事業分野や、タクシーや配送業などの運送事業分野などでは、消費者の需要に合わせた設備稼働や資源配分を行うために、将来の需要量の値の予測を行う。
【０００３】
ただし、需要量の変動を引き起こすさまざまな事象の発生によって、ある時点で算出した予測値と実際に観測された値との間には乖離が生じる。従って、新たに観測された値を基に予測値を新たに更新することが、精度の高い予測に重要となる。
【０００４】
上記の予測を行うための技術として、特開２０１３−５４５６号公報（特許文献１）が開示されている。特許文献１によれば、曜日に応じて区分可能なパターン毎に記憶した実績データから予測対象期間と同一パターンの前回実績データを抽出する。
【０００５】
抽出したデータを基に、気象状態を表す因子と負荷量とを変数に含む回帰式に含まれる係数を変更し、係数を変更した回帰式を用いて予測対象期間の予測値を算出する。実測値と予測値との差分を用いて予測値の補正を行っている。補正の際には、先の時刻になるほど補正量を小さくしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−５４５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１で開示されている技術は、予め設定した外気エンタルピ、湿球温度および気温などの主要な説明因子によって、予測対象の将来の値の推移の大部分を説明可能であることを前提としている。しかしデータによっては、設定した主要な説明変数では説明できない様な値の変動を観測する場合が少なくない。
【０００８】
例えば、気温に関わらず夜間は一定量が観測されるといったデータ自体の周期性や、気温が変化しても空調需要は一定を維持するといった慣性や、台風やイベントなどの突発的事象による変動などを観測するデータである。この様なデータに対しては、特許文献１による予測は困難となる。
【０００９】
また特許文献１で開示されている技術は、上記の主要な説明因子によって説明が出来なかった予測誤差そのものに対するモデルなどによる仮定を置いていない。従って、比較的遠い将来の予測値の補正は困難となる。
【００１０】
本発明は以上の点を考慮してなされたものであり、主要な説明変数との相関に基づいて算出された予測演算結果の誤差量の傾向をモデル化し予測演算結果を補正する。このことで主要な説明変数では説明が困難な変動を持つデータの将来の値の予測を行うことを可能とするデータ予測システムおよびデータ予測を提供する事を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この課題を解決するために、代表的な本発明のデータ予測システムの一つは、将来の予測値を予測するデータ予測システムにおいて、データを管理するデータ管理装置と、主要な説明変数との相関に基づいて算出された予測演算結果の誤差量の傾向をモデル化することで、将来の予測値を補正する予測演算装置とを有し、データ管理装置は、時間推移に伴い観測される、予測対象過去計測データと予測対象過去計測データの説明をする説明因子データとを記憶する記憶部を備え、予測演算装置は、予測対象過去計測データと説明因子データとの相関に基づいて予測を行う第一の予測演算部と、第一の予測演算部の演算結果の誤差の傾向をモデル化し、第一の予測演算部の演算結果の将来の誤差量の予測を行う第二の予測演算部と、第二の予測演算部の演算結果によって第一の予測演算部の演算結果を補正する補正部とを備えるようにした。
【００１２】
またこの課題を解決するために、代表的な本発明のデータ予測方法の一つは、将来の予測値を予測するデータ予測システムにおいて実行させるデータ予測方法において、データ予測システムは、データを管理するデータ管理装置と、主要な説明変数との相関に基づいて算出された予測演算結果の誤差量の傾向をモデル化することで、将来の予測値を補正する予測演算装置とを有し、データ管理装置が、時間推移に伴い観測される、予測対象過去計測データと予測対象過去計測データの説明する説明因子データとを記憶する第１のステップと、予測演算装置が、予測対象過去計測データと説明因子データとの相関に基づいて予測を行う第２のステップと、予測演算装置が、予測の予測演算結果の誤差の傾向をモデル化し、予測演算結果の将来の誤差量予測を行う第３のステップと、予測演算装置が、誤差量予測の演算結果によって予測演算結果を補正する第４のステップとを備えるようにした。
【発明の効果】
【００１３】
発明によれば、主要な説明変数で説明困難な変動成分まで反映した予測を可能とする。上記以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】データ管理システムの第一の実施の形態による装置構成を示す図である。
【図２】データ予測システムの第一の実施の形態による機能構成を示す図である。
【図３】データ予測システムの第一の実施の形態によるデータフローを示す図である。
【図４】データ予測システムの第一の実施の形態による処理フローを示す図である。
【図５】予測演算処理の第一の実施の形態によるデータフローを示す図である。
【図６】予測演算処理の第二の実施の形態によるデータフローを示す図である。
【図７】予測演算処理の第三の実施の形態によるデータフローを示す図である。
【図８】データ予測システムの効果を示す概念図である。
【図９】データ予測システムの第二の実施の形態によるデータフローを示す図である。
【図１０】データ予測システムの第二の実施の形態による処理フローを示す図である。
【図１１】予測値補正処理の第一の実施の形態のデータフローを示す図である。
【図１２】予測値補正処理の第二の実施の形態のデータフローを示す図である。
【図１３】予測値補正処理の第三の実施の形態のデータフローを示す図である。
【図１４】予測値補正処理の第四の実施の形態のデータフローを示す図である。
【図１５】予測値補正処理の第四の実施の形態の概念を示す図である。
【図１６】データ予測システムの第二の実施の形態の変形例によるデータフローを示す図である。
【図１７】データ管理システムの変形例による装置構成を示す図である。
【図１８】データ管理システムの別の変形例による装置構成を示す図である。
【図１９】データ管理システムのさらに変形例による装置構成を示す図である。
【図２０】データ予測システムの効果を示した概念図である。
【図２１】データ予測システムの効果を示した概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【００１６】
（１）第一の実施の形態
（１−１）本実施の形態によるデータ管理システムの構成
図１に、本実施の形態によるデータ管理システム１の全体構成を示す。データ管理システム１は、予測対象過去計測データと予測対象過去計測データを説明しえる説明因子データに基づいて任意の将来日時の予測値を算出し、算出した予測値に基づいて物理的な設備の操作や制御の計画を生成し実行するシステムである。
【００１７】
データ管理システム１は予測演算装置２、データ管理装置３、計画作成・実行管理装置５、情報入出力端末４、データ観測装置６およびデータ配信装置７から構成される。また通信経路８は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）であり、データ管理システム１を構成する各種装置および端末を互いに通信可能に接続する通信経路である。
【００１８】
データ管理装置３は、時間推移に伴い観測される予測対象過去計測データと、予測対象過去計測データの説明をし得る説明因子データとを、情報入出力端末４を介して予め設定した過去日時から最新の観測日時までを記憶する。
【００１９】
またデータ管理装置３は、他装置からのデータ取得要求に応じて検索および送信を行う。予測対象過去計測データとは、例えば計量器単位または複数計量器の合計としての電力、ガス、水道などのエネルギー消費量データや、ある通信基地局の通信量データや、タクシーなどの移動体の時間毎の稼働台数データなどである。
【００２０】
説明因子データとは、気温や湿度や日射量や風速や気圧などの気象データや、台風やイベントなどの突発事象の発生有無を示すデータや、エネルギーの消費者数や通信基地局に接続する通信端末数などの予測対象過去計測データなどのデータである。または説明因子データとは、上記の予測対象過去計測データそのものなどの、上記の予測対象過去計測データの値を説明し得るデータである。
【００２１】
予測演算装置２は、データ管理装置３に記憶された予測対象過去計測データと予測説明因子データとの相関に基づいて予測を行う。さらに予測演算装置２は、第一の予測の誤差の傾向をモデル化する。また予測演算装置２は、第一の予測の将来の誤差量の予測を行う第二の予測演算部と、第二の予測演算部の結果データとから、第一の予測演算部の結果データの補正を行う。
【００２２】
第一の予測演算部および第二の予測演算部の結果データや、第二の予測演算結果による第一の予測演算結果および補正後データなどは、予測対象過去計測データの将来の予測値の他、予測値の変動幅を示す区間のデータを含む。または第一の予測演算部および第二の予測演算部の結果データや、第二の予測演算結果による第一の予測演算結果および補正後データなどは、予測値を算出するためのモデル式およびその係数値のデータを含む。
【００２３】
計画作成・実行管理装置５は、予測演算装置２が生成し出力した予測演算結果データを基に、所定の目標を達成しえる様に、物理的な設備の運転計画の作成と実行を行う。ここで物理的な設備とその運転計画とは、エネルギー分野においては、例えば、予測した将来のエネルギー需要値または予測した将来のエネルギー需要値に基づいて作成したエネルギー需要計画値を充足させるような計画である。
【００２４】
物理的な設備とその運転計画とは、例えばエネルギー分野においては、具体的には、発電機の起動台数およびそれら発電機の出力配分の計画や、ガス導管や水道管に流すガスや水の流量や圧力の配分計画である。
【００２５】
物理的な設備とその運転計画とは、通信分野においては、例えば、通信基地局の収容容量を超えないように、各通信基地局に接続する通信端末数の制御計画である。また運送分野においては、例えば、予測した利用者数を充足させることが出来るようなタクシーの配車計画である。
【００２６】
なお設備の運転計画とは、計画作成・実行管理装置５を利用する主体者による直接的な実行に限定されるものではなく、間接的に実現される形態でもよい。間接的な設備の運転とは、電力分野においては、例えば、直接的な相対取引契約や取引所を介した取引契約に基づいた他者による物理的な設備の運転である。この場合、取引契約の実行計画が設備の運転計画に相当する。
【００２７】
情報入出力端末４は、予測演算装置２、データ管理装置３および計画作成・実行管理装置５へのデータ入力や、これら装置が記憶するデータまたは出力するデータの表示を行う。データ観測装置６は、予測対象過去計測データと予測説明因子データを、所定の時間間隔で定期的に計測し、データ配信装置７またはデータ管理装置３に送信する。データ配信装置７は、データ観測装置６から受信したデータを記憶し、データ管理装置３、予測演算装置２またはその両方に送信する。
【００２８】
（１−２）装置内部構成
図２は、データ管理システム１におけるデータ予測システム１２（図３）を構成する各装置の機能構成を示す。データ予測システム１２は予測演算装置２とデータ管理装置３とから構成される。
【００２９】
データ管理装置３は、データ管理装置３の動作を統括的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、入力装置３２、出力装置３３、通信装置３４および記憶装置３５から構成される。データ管理装置３は、例えばパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータまたはハンドヘルドコンピュータなどの情報処理装置である。
【００３０】
入力装置３２は、キーボードまたはマウスから構成され、出力装置３３は、ディスプレイまたはプリンタから構成される。また通信装置３４は、無線ＬＡＮまたは有線ＬＡＮに接続するためのＮＩＣ（Network Interface Card）を備えて構成される。また記憶装置３５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などの記憶媒体である。出力装置３３を介して各処理部の出力結果や、中間結果を適宜出力してもよい。
【００３１】
記憶装置３５には、予測対象過去計測データ記憶手段３５１や説明変数過去計測データ記憶手段３５２などのデータベースが格納されている。予測対象過去計測データ記憶手段３５１には予測対象過去計測データ３５１Ａが保持される。
【００３２】
予測対象過去計測データ３５１Ａは、予測演算装置２にて予測を行う対象のデータの、例えば３０分間隔などの所定の時間間隔で計測された過去値である。予測対象過去計測データ３５１Ａは、計量器単位または複数計量器の合計としての電力、ガス、水道などのエネルギー消費量データや、ある通信基地局の通信量データや、タクシーなどの移動体の時間毎の稼働台数データなどを含むデータである。
【００３３】
説明変数過去計測データ記憶手段３５２には説明変数過去計測データ３５２Ａが保持される。説明変数過去計測データ３５２Ａは、予測対象過去計測データ３５１Ａの値の増減を説明し得る説明因子データの、例えば３０分間隔などの所定の時間間隔で計測された過去値である。
【００３４】
説明変数過去計測データ３５２Ａは、気温、湿度、日射量、風速、気圧などの気象データや、台風やイベントなどの突発事象の発生有無を示すデータなどを含むデータである。また説明変数過去計測データ３５２Ａは、エネルギーの消費者数や通信基地局に接続する通信端末数などの予測対象過去計測データ３５１Ａや、予測対象過去計測データ３５１Ａそのものなどを含むデータである。
【００３５】
予測演算装置２は、予測演算装置２の動作を統括的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、入力装置２２、出力装置２３、通信装置２４および記憶装置２５から構成される。予測演算装置２は、例えばパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータまたはハンドヘルドコンピュータなどの情報処理装置である。
【００３６】
記憶装置２５には、予測演算部２５１や予測値補正部２５２などの各種コンピュータプログラムが格納されている。予測演算部２５１は、予測対象過去計測データ３５１Ａと説明変数過去計測データ３５２Ａとの相関に基づいて第一の予測演算結果データ３０２（図３）を算出する。
【００３７】
予測演算部２５１は、最新の計測値を含む予測対象過去計測データ３５１Ａを基に差分などを算出することで予測誤差を算出し、予測誤差の発生傾向をモデル化する。このことで予測演算部２５１は、任意の将来時点の第一の予測の誤差量を算出し、算出した将来の誤差量を以って第一の予測演算結果を補正する。
【００３８】
記憶装置２５には、予測演算結果データ記憶手段２５３などのデータベースが格納されている。予測演算結果データ記憶手段２５３には予測演算結果データ２５３Ａが保持される。
【００３９】
予測演算結果データ２５３Ａは、予測演算部２５１が算出した予測演算結果であり、予測演算結果の期待値などの代表値や、予測の信頼区間や予測区間などの区間データや、予測に際して使用したモデル式やその係数などを含むデータなどである。なお、予測演算部２５１には、誤差系列予測を行う第二の予測演算部２５１Ｂ（図３）が含まれる。
【００４０】
（１−３）本実施の形態によるデータ予測システムの全体の処理およびデータフロー
図３および図４を参照して、本実施の形態におけるデータ予測システム１２の処理およびデータフローについて説明する。
【００４１】
図３を参照して、本実施の形態におけるデータ予測システム１２のデータ予測処理のデータフローを説明する。
【００４２】
データ管理装置３は、データ観測装置６またはデータ配信装置７から送信された説明変数過去計測データ３５２Ａを受信し、説明変数過去計測データ記憶手段３５２に記憶する。
【００４３】
またデータ管理装置３は、データ観測装置６またはデータ配信装置７から送信された予測対象過去計測データ３５１Ａを、予測対象過去計測データ記憶手段３５１に記憶する。
【００４４】
説明変数過去計測データ３５２Ａは、例えば、気温、湿度、日射量、風速、気圧などの気象データや、台風やイベントなどの突発事象の発生有無を示すデータなどの、上記の予測対象過去計測データ３５１Ａの値を説明し得るデータである。
【００４５】
また説明変数過去計測データ３５２Ａは、エネルギーの消費者数や通信基地局に接続する通信端末数などの予測対象過去計測データ３５１Ａの発生元の数のデータや、上記の予測対象過去計測データ３５１Ａそのものなどの、上記の予測対象過去計測データ３５１Ａの値を説明し得るデータである。
【００４６】
予測対象過去計測データ３５１Ａは、例えば、計量器単位または複数計量器の合計としての電力、ガス、水道などのエネルギー消費量データや、ある通信基地局の通信量データや、タクシーなどの移動体の時間毎の稼働台数データなどである。
【００４７】
予測演算装置２は、データ管理装置３に記憶された予測対象過去計測データ３５１Ａと説明変数過去計測データ３５２Ａとを取得する。予測演算装置２は、第一の予測演算部２５１Ａにて任意の時点の将来の値を予測し、予測演算結果データ２５３Ａを予測演算結果データ記憶手段２５３に追加記憶する。
【００４８】
さらに、予測演算装置２は、データ管理装置３が記憶する予測対象過去計測データ３５１Ａと、データ観測装置６から送信される最新観測データ３０３とを第二の予測演算部２５１Ｂに入力する。予測演算装置２は、所定の過去日時からの第一の予測の誤差を算出し、その誤差の発生傾向をモデル化することで、第一の予測の任意の将来日時の誤差量の予測を行う。
【００４９】
そして、予測演算装置２は、第二の予測演算部２５１Ｂから出力される第二の予測演算結果データ３０４と、第一の予測演算部２５１Ａから出力された第一の予測演算結果データ３０２とを予測値補正部２５２に入力する。
【００５０】
予測演算装置２は、第二の予測演算結果データ３０４により第一の予測演算結果データ３０２を補正し、第三の予測演算結果データ３０５を出力し、計画作成・実行管理装置５に送信する。
【００５１】
第一、第二および第三の予測演算結果データ３０２、３０４および３０５は、予測対象過去計測データ３５１Ａの将来の予測値の他、予測値の変動幅を示す区間のデータ、または予測値を算出するためのモデル式およびその係数値のデータを含む。
【００５２】
図４を参照して、本実施の形態におけるデータ予測システム１２のデータ予測処理の処理手順を説明する。この処理は、予測演算装置２が装置利用者からの入力操作を受け付けたことまたは情報入出力端末４を介して予め設定した実行時刻になったことを契機として始まる処理であり、予測演算装置２によりステップＳ４０１からステップＳ４０４の処理が実行される。
【００５３】
なお実際には、予測演算装置２のＣＰＵ２１および記憶装置２５に格納されている各種コンピュータプログラムならびにデータ管理装置３のＣＰＵ３１および記憶装置３５に格納されている各種コンピュータプログラムに基づいて処理が実行される。説明の便宜上、処理主体を予測演算装置２および予測演算装置２が有する各種コンピュータプログラムとして説明する。
【００５４】
まず予測演算部２５１の第一の予測演算部２５１Ａは、予測対象過去計測データ３５１Ａと説明変数過去計測データ３５２Ａとをデータ管理装置３から取得受信する。次に第一の予測演算部２５１Ａは、予測対象過去計測データ３５１Ａの値と説明変数過去計測データ３５２Ａの暦日や気象情報などの説明変数の値との相関に基づいて、情報入出力端末４を介して予め設定した将来の複数時点の第一の予測演算結果データ３０２を算出する。その後、第一の予測演算部２５１Ａは、予測演算結果データ記憶手段２５３の予測演算結果データ２５３Ａに追加記録する（Ｓ４０１）。
【００５５】
第一の予測演算部２５１Ａが予測を行うに際して用いる手法は、公知の手法を適用してもよい。公知の手法は例えば、曜日や気温などに基づいて情報入出力端末４を介して予め設定した類似する過去期間（類似する日等）の算術平均値に基づいた予測手法(予測方式)が挙げられる。公知の手法は、他に単回帰モデルや重回帰モデルを用いた予測手法や、ニューラルネットワークを用いた予測手法や、ＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデルなどの時系列解析を用いた予測手法などが挙げられる。
【００５６】
また予測を行うに際して用いる手法は、時系列解析でのモデル次数同定において、統計的に有意な相関を持つラグのみを次数として設定する方法としてもよい。第一の予測演算部２５１Ａの具体的な実施形態の一例は後述する。
【００５７】
次に予測演算部２５１の第二の予測演算部２５１Ｂは、予測演算結果データ２５３Ａから所定の過去期間の第一の予測演算結果データ３０２から、予測値を取得する。また第二の予測演算部２５１Ｂは、予測対象過去計測データ３５１Ａまたはデータ観測装置６から取得した最新観測データ３０３から同一期間の実計測値を取得する。第二の予測演算部２５１Ｂは、予測値と実計測値との差分として第一の予測誤差データ（誤差系列３１０）を算出する（Ｓ４０２）。
【００５８】
そして、算出した第一の予測誤差データから誤差の発生傾向のモデルを作成し、作成したモデルより、あらかじめ定めた将来期間の第一の予測の誤差量を第二の予測演算結果データ３０４として算出する（Ｓ４０３）。第二の予測演算部２５１Ｂが予測を行うに際して用いる手法は、既述の第一の予測演算部２５１Ａが予測を行うに際して用いる手法と同様とし、ここでは説明を省略する。
【００５９】
最後に予測値補正部２５２は、第二の予測演算部２５１Ｂが算出した第二の予測演算結果データ３０４に基づいて、第一の予測演算部２５１Ａが算出した第一の予測演算結果データ３０２を補正し、第三の予測演算結果データ３０５を算出する（Ｓ４０４）。具体的には、例えば、第二の予測演算結果データ３０４の予測値を、第一の予測演算結果データ３０２の予測値に加算することで補正する。
【００６０】
以上の処理を以って、本実施形態におけるデータ予測処理が終了する。
【００６１】
（１−４）各構成要素の詳細
図５および図６を参照して、本実施の形態におけるデータ予測システム１２の第一の予測演算部２５１Ａの第一の実施形態を説明する。
【００６２】
（１−４−１）第一の予測演算部
図５は本実施の形態による第一の予測演算部２５１Ａのデータフローを示している。本実施の形態による予測演算は、予測対象過去計測データ３５１Ａの周期的な特徴量に基づいて、予測対象期間の予測対象過去計測データ３５１Ａの系列を算出することを特徴とする。
【００６３】
（１−４−１−１）クラスタリング部
データ分類部（以下、クラスタリング部とする）２５１Ａ１は、予測対象過去計測データ３５１Ａから例えば過去１年など情報入出力端末４を介して予め設定した過去期間の予測対象過去計測データ３５１Ａを取得し、周期的な特徴量に基づいて計量点と時間の観点からデータを分類する。クラスタリング部２５１Ａ１は、計量点の観点からデータを分類する計量点クラスタリング部２５１Ａ１１と時間の観点からデータを分類する時間クラスタリング部２５１Ａ１２とから構成される（図６）。
【００６４】
計量点とは、対象物としての、データを計測する計量器または計量器を所持する人や計量器が設置された物（ＧＰＳが搭載されたタクシーなど）や計量器が設置された建物を指す。
【００６５】
クラスタリング部２５１Ａ１の処理の流れを、図６を用いて具体的に説明する。まず計量点クラスタリング部２５１Ａ１１では、予測対象過去計測データ３５１Ａから例えば過去１年などの予め設定した過去期間の予測対象過去計測データ３５１Ａを、情報入出力端末４を介して取得する。
【００６６】
次に計量点クラスタリング部２５１Ａ１１は、取得したデータを、情報入出力端末４を介して予め設定した計量点粒度の時系列データに加工する。計量点粒度とは、例えば計量器一つ一つの粒度や全計量器の合計としての粒度、または地域や契約種別など各計量器に紐付く外部情報などに基づいて情報入出力端末４を介して予め設定した複数計量器の単位などである。
【００６７】
そしてフーリエ変換やウェーブレット変換などの周波数解析を用いて、各計量点粒度データの周期的な特徴を示す特徴量を算出し、算出した特徴量に対してクラスタリング処理を行う。以上の処理により、例えば過去１年間の時系列データの波形形状が類似する計量点同士を計量点クラスタとして分類する。
【００６８】
時間クラスタリング部２５１Ａ１２は、まず計量点クラスタリング部２５１Ａ１１で生成した計量点クラスタのそれぞれについて、予測対象データの計測時刻毎の合計値を算出することで合計値の時系列データを生成する。
【００６９】
次に時間クラスタリング部２５１Ａ１２は、生成した計量点クラスタ毎の合計値の時系列データを、情報入出力端末４を介して予め設定した時間粒度で分割する。時間粒度とは、例えば２４時間単位の粒度、１年の粒度または情報入出力端末４を介して予め設定した任意の時間の粒度などである。時間粒度は、全計量点クラスタで同一の粒度を適用してもよいし、計量点クラスタ毎に異なってもよい。
【００７０】
そして時間クラスタリング部２５１Ａ１２は、時間粒度で分割したデータから、フーリエ変換やウェーブレット変換などの周波数解析を用いて周期的な特徴を示す特徴量を算出し、算出した特徴量に対してクラスタリング処理を行う。
【００７１】
以上の処理により、例えば過去１年間の時系列データの波形形状が類似する計量点同士を計量点クラスタとして分類する。さらに分類されたそれぞれの計量点クラスタを例えば合計値の時系列の２４時間単位の波形形状が類似する期間同士を時間クラスタとして分類したクラスタリング結果データ２５１Ａ１３を出力する。
【００７２】
計量点クラスタリング部２５１Ａ１１および時間クラスタリング部２５１Ａ１２が行うクラスタリング処理には、公知の手法を適用してもよい。公知の手法としては、近傍の最適化の教師なしクラスタリングアルゴリズムであるｋ−ｍｅａｎｓ、ＥＭアルゴリズムやスペクトラルクラスタリングが挙げられる。
【００７３】
また公知の手法としては、識別面の最適化の教師なしのクラスタリングアルゴリズムである教師なしＳＶＭ（Support Vector Machine）やＶＱアルゴリズムやＳＯＭ（Self-Organizing Maps）が挙げられる。
【００７４】
分類するクラスタ数の決定に際しては、各クラスタ内の分散などにより算出するクラスタ内のデータ類似度やデータ凝集度、またはクラスタ間の距離により算出するクラスタの分離度などの指標を用いてもよい。
【００７５】
計量点クラスタリング部２５１Ａ１１および時間クラスタリング部２５１Ａ１２にて、時系列データの周期的な特徴を示す特徴量を算出する前に、時系列データの値の大小の情報を除くような正規化処理を施してもよい。
【００７６】
正規化処理は、例えば平均が０、分散が１となるような正規化でもよい。正規化した時系列データから周期的な特徴を示す特徴量を算出することで、時系列データの波形形状の類似性にのみに基づいたクラスタリングを行うことが可能となる。以上がクラスタリング部２５１Ａ１の第一の実施形態である。
【００７７】
（１−４−１−２）プロファイリング部
データ生成部（以下、プロファイリング部とする）２５１Ａ２は、クラスタリング部２５１Ａ１が出力したクラスタリング結果データ２５１Ａ１３と説明変数過去計測データ３５２Ａとを用いる。このことで、プロファイリング部２５１Ａ２はクラスタリング結果データ２５１Ａ１３の各時間クラスタに共通的に存在する説明変数の特定とその値の範囲の算出とを行う。
【００７８】
具体的には、プロファイリング部２５１Ａ２は、各時間クラスタを特定する番号や名称などの識別子を教師ラベルとする。そしてプロファイリング部２５１Ａ２は、ＣＡＲＴ、ＩＤ３、ランダムフォレストなどの決定木学習アルゴリズムを用いて、各計量点クラスタの各時間クラスタに共通的に存在する説明変数とその値の範囲をプロファイリング結果データとして算出する。
【００７９】
なおプロファイリング結果データの算出処理は、例えば予測期間と相関の高い過去期間の時系列データに重きを置いた処理とする。具体的には、予測期間と相関の高い過去期間の時系列データに重きを置くような重み値を、ＣＡＲＴ、ＩＤ３、ランダムフォレストなどの決定木学習アルゴリズムに適用する。
【００８０】
ここで、予測期間と相関の高い過去期間とは、例えば予測対象日の直近過去日または予測対象の変動に季節周期性がある場合は、予測対象日と同季節の過去日などである。すなわち、ある過去日ｉのデータに対する重み値Ｗｉは、次式の通りに予測期間と相関Ｃｉの関数として与えられる。
【数１】
0006742894.tif 000002
【００８１】
図２０に、効果の概念図を示す。ここでは、プロファイリング部２５１Ａ２での処理の結果、各時間クラスタに共通的に存在する説明変数のうち、日平均気温という属性が支配的な説明変数であったとする。
【００８２】
通年での日平均気温のグラフ８０１に示すように、予測対象日と同一季節・同一平均気温における予測対象の過去の時系列データから、予測対象の将来期間の時系列データを生成することとなる。
【００８３】
予測対象日および日平均気温が同一である直近７日間のグラフ８０３は、予測対象日と日平均気温が同一である前年同月の７日間のグラフ８０２に対して、日ごとの時間推移の態様が経年変化しているとする。ここで仮に重み値を適用しないまま予測対象の将来期間の時系列データを生成した場合、グラフ８０４の図中太線にて示す様に、経年変化前後の平均として生成してしまう。
【００８４】
重み値を適用した場合、グラフ８０５の図中太線にて示す様に、経年変化後の最近の時間推移の様態により近いデータが生成される。以上のように、後述する予測対象の将来期間の時系列データを、予測対象の経年変化をより的確に反映したデータとして生成することが可能となる。なお、ここでは、プロファイリング部２５１Ａ２がデータを生成する場合について述べたが、外部からデータを取得してもよい。
【００８５】
（１−４−１−３）予測値算出部
予測値算出部２５１Ａ４は、クラスタリング結果データ２５１Ａ１３と、プロファイリング結果データと、説明変数のデータである説明変数データ３０１とを基に、予測対象の将来期間の時系列データの予測値を生成する。説明変数データ３０１は予測対象としている将来期間に関わる説明変数の予想値である予報値を含む。
【００８６】
具体的には予測値算出部２５１Ａ４は、プロファイリング結果データと、説明変数データ３０１とに基づいて、予測対象期間の時系列データの波形形状が所属すると予測される時間クラスタを判定する。そして判定した時間クラスタに所属する過去データから、例えば時刻毎の算術平均などにより代表的な時系列データを生成する。
【００８７】
この代表的な時系列データの生成処理は、計量点クラスタそれぞれについて行う。そして計量点クラスタそれぞれの代表的な時系列データについて、例えば午前中の極大値や午後の極小値などの極値を調整基準値算出部２５１Ａ３で予測する。
【００８８】
予測した極値と代表的な時系列データの極値との差が最小となるように代表的な時系列データを調整することで、計量点クラスタそれぞれの予測対象期間の時系列での予測値を算出し、第一の予測演算結果データ５０３として出力する。第一の予測演算結果データ５０３は、計量点クラスタそれぞれの予測対象期間の時系列での予測値を同一日時の値で合算した、ひとつの系列データとしてもよい。
【００８９】
（１−４−１−４）調整基準値算出部
調整基準値算出部２５１Ａ３は、各計量点クラスタの各時間クラスタの代表的な時系列データの、例えば午前中の極大値や午後の極小値などの極値を予測する。この予測は予測対象過去計測データ３５１Ａと説明変数過去計測データ３５２Ａと、クラスタリング部２５１Ａ１から出力されたクラスタリング結果データ２５１Ａ１３とに基づいて行う。
【００９０】
具体的にあるひとつの計量点クラスタの場合について説明する。まずこの計量点クラスタに属する計量点の、例えば過去１年など情報入出力端末４を介して予め設定した期間の予測対象過去計測データを予測対象過去計測データ３５１Ａから取得する。
【００９１】
次に取得したデータを時刻毎に合計することでこの計量点クラスタの合計値時系列を生成し、生成した合計値時系列を、この計量点クラスタの時間クラスタを生成する際に設定した時間粒度によって分割する。分割した各データを、例えば月や曜日または平日や休日などの日種別などに基づいて分類し、分類後データのそれぞれの極値の実観測値をすべて算出する。算出した極値の実観測値と、気温などの説明変数の過去の実観測値とを用いて、単回帰モデルや重回帰モデルを用いて極値を予測するモデルを生成する。
【００９２】
最後に生成したモデルを用いて、予測対象期間の極値の予測値を算出し、予測値算出部２５１Ａ４に入力する。以上の処理を以って、本実施形態における第一の予測演算処理が終了する。
【００９３】
（１−４−１−５）第一の予測演算部の変形例
なお調整基準値算出部２５１Ａ３が算出する値は、例えば午前中の極大値や午後の極小値などの予測対象期間における極値とする実施形態について説明したが、これに限らず、予測対象期間の予測対象データの積算値（積算値を算出する実施形態）であってもよい。
【００９４】
積算値を算出する実施形態の場合、調整基準値算出部２５１Ａ３に入力するデータは予測対象過去計測データ３５１Ａの期間毎の積算値の時系列データ、および説明変数過去計測データ３５２Ａの期間毎の積算値や平均値などの代表値の時系列データとなる。調整基準値算出部２５１Ａ３が算出する値が予測対象期間の予測対象データの積算値とする実施形態の処理は、調整基準値算出部２５１Ａ３が算出する値が予測対象期間における極値とする実施形態の処理と同様である。
【００９５】
積算値を算出する実施形態の場合、予測値算出部２５１Ａ４は、第一の予測演算結果データ５０３を出力する。予測値算出部２５１Ａ４は、予測対象期間における代表的な時系列データの予測値の積算値と、予測対象期間における積算値との残差平方和が最小となるように、代表的な時系列データの予測値を調整する。
【００９６】
予測値算出部２５１Ａ４に入力される代表的な時系列データの予測値の積算値は、クラスタリング部２５１Ａ１およびプロファイリング部２５１Ａ２により算出される。予測値算出部２５１Ａ４に入力される予測対象期間における積算値は、調整基準値算出部２５１Ａ３により算出される。
【００９７】
（１−４−１−６）第一の予測演算部の別の変形例
また、時間の経過に伴い、新たな計量点が追加される場合や、既存の計量点が除去される場合がある。特に、新たに追加された計量点について、過去の時系列データの計測値が存在しない計量点の場合や、計測値が存在していてもその計測データ数が他の計量点より少ない場合である。これらの場合、新たに追加された計量点とその他の計量点は、計量点クラスタリング部２５１Ａ１１にて同時にクラスタリング処理を行うことができず、新たに追加された計量点が所属すべき計量点クラスタを特定することができない。
【００９８】
そこで、新たに追加された計量点クラスタの、現時点で得られている時系列データの周期的な特徴を示す特徴量を算出する。この特徴量と、最も特徴量の近い計量点クラスタに新たな計量点を所属させる処理を行ってもよい。最も特徴量の近い計量点クラスタは、例えばユークリッド距離などの尺度に従って、計量点クラスタリング部２５１Ａ１１がすでに算出している各計量点クラスタの同一期間におけるクラスタ中心（クラスタの中心点）の特徴量を用いて判定することで算出する。なお上記の処理は、任意の時間タイミングで行ってもよいし、一定時間間隔で行ってもよい。
【００９９】
また新たな計量点が追加された計量点クラスタでは、新たに追加された計量点の計測値の規模が大きい場合や、追加される計量点の数が多い場合など、例えば一年前などの過去時点と予測対象日では、予測対象とするデータの規模が大きく異なる場合がある。このことにより、調整基準値算出部２５１Ａ３で予測する極値や積算値の予測結果が適切に算出できないという問題が生じる。
【０１００】
この場合、まず計量点クラスタの平均的な時系列データや、あるいは計量点クラスタの特徴量の重心などから算出される、計量点クラスタの代表的な時系列データから、新たに追加された計量点の過去の未計測期間におけるデータ時系列を推定する。そしてこれら推定した過去のデータ時系列を、すでに計量点クラスタに所属している計量点の過去の時系列データに合算した後、調整基準値算出部２５１Ａ３における極値や積算値の予測演算を行う。このことで、極値や積算値の予測結果を適切に計算できるようにする。
【０１０１】
（１−４−２）第二の予測演算部
次に図７を参照して、本実施の形態におけるデータ予測システム１２の第二の予測演算部２５１Ｂの第一の実施形態を説明する。
【０１０２】
本実施形態における第二の予測演算部２５１Ｂは、誤差発生傾向のモデルを生成し、生成したモデルにより予測対象の期間における第一の予測の誤差量の系列を予測し、第二の予測演算結果データ３０４として出力する。誤差発生傾向のモデルは第一の予測演算部２５１Ａが、現在に至るまで算出した予測の誤差の系列を基にする。
【０１０３】
第二の予測演算部２５１Ｂは、誤差発生傾向の系列を生成するモデル生成部(以下、誤差系列生成部とする)２５１Ｂ１と、誤差量の系統を予測する誤差モデル同定部２５１Ｂ２と、誤差予測量を算定する誤差予測量算定部２５１Ｂ３とから構成される。
【０１０４】
具体的には、まず誤差系列生成部２５１Ｂ１は、第一の予測演算結果データ３０２と最新観測データ３０３との差分である予測誤差の時系列３１０Ｂを算出する。また誤差系列生成部２５１Ｂ１は、所定の過去期間における第一の予測演算結果データ３０２である予測演算結果データ２５３Ａと同一過去期間における予測対象過去計測データ３５１Ａとの差分である予測誤差の時系列３１０Ａを算出する。誤差系列生成部２５１Ｂ１は、両予測誤差の系列をひとつの時系列データである誤差系列３１０として連結する。
【０１０５】
次に誤差モデル同定部２５１Ｂ２は、時系列解析手法を用いて、ＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデルなどの時系列モデルにおける次数の決定と、係数の推定を行う。次数の決定には、いくつかの次数の下での赤池情報量基準（ＡＩＣ）を算出し、赤池情報量基準の値が最小となる次数を適用する次数とするような公知の手法を用いてもよい。また次数の決定には、時系列データの自己相関または偏自己相関の値が統計的に有意であるラグを次数として適用する方法を用いてもよい。また係数の推定では、適用した次数の下で最小二乗法により推定するなど、公知の手法を適用してもよい。
【０１０６】
そして誤差予測量算定部２５１Ｂ３では、生成したモデルを用いて、予測対象の期間における第一の予測演算結果の時系列の誤差量の予測値を算定し、第二の予測演算結果データ３０４として出力する。
【０１０７】
以上の処理を以って、本実施形態における第二の予測演算処理が終了する。なお第一の予測演算を、例えば２４時間ごとなどの所定期間ごとに行ったとき、その予測誤差の系列は、期間の境目において不連続な系列となる場合がある。不連続な系列を基に第二の予測演算を行った場合、適切な第二の予測演算結果を得ることができなくなる。そこで、例えば平滑化処理などによって、予測誤差の系列の不連点（機関の区切れ目で不連続となる点）を除去した後、第二の予測演算を行うとしてもよい。
【０１０８】
また誤差モデル同定部２５１Ｂ２および誤差予測量算定部２５１Ｂ３では、ＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデルなどの時系列解析手法を適用することとして説明したが、これに限らず、第一の予測演算部２５１Ａの処理にて代替してもよい。この場合、誤差モデル同定部２５１Ｂ２は、図５に示すクラスタリング部２５１Ａ１およびプロファイリング部２５１Ａ２の処理にて代替され、また誤差予測量算定部２５１Ｂ３は、予測値算出部２５１Ａ４にて代替される。
【０１０９】
加えて、誤差モデル同定部２５１Ｂ２で何れの手法を適用する場合においても、予測期間と相関の高い過去期間の予測誤差の時系列３１０Ｂに重きを置いた処理とする。具体的には、予測期間と相関の高い過去期間の第一の予測演算結果データに重きを置くような重み値を、ＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデルなどの時系列解析手法を用いた誤差モデル同定処理に適用する。
【０１１０】
または、誤差モデル同定部２５１Ｂ２に図５に示すクラスタリング部２５１Ａ１およびプロファイリング部２５１Ａ２の処理を適用する場合は、重み値を、ＣＡＲＴ、ＩＤ３、ランダムフォレストなどの決定木学習アルゴリズムに適用する。
【０１１１】
ここで、予測期間と相関の高い過去期間とは、例えば予測対象日の直近過去日、予測対象の変動に季節周期性がある場合は、予測対象日と同季節の過去日などである。すなわち、ある過去日ｉのデータに対する重み値Ｗｉは、（１）式と同様に予測期間と相関Ｃｉの関数として与えられる。
【０１１２】
図２１に、効果の概念図を示す。まず第一の予測演算結果における予測誤差は、通年ではグラフ８５１に示すとおりである。その中で、予測対象日の直近７日間のデータのグラフ８５３は、予測対象日と前年同月の７日間のデータのグラフ８５２に対して、日ごとの第一の予測の誤差の様態が経年変化しているとする。
【０１１３】
ここで仮に重み値を適用しないまま第二の予測演算結果データを生成した場合、グラフ８５４の図中太線にて示す様に、経年変化前後の平均的な誤差として生成してしまう。他方、重み値を適用した場合、グラフ８５５の図中太線にて示す様に、経年変化後の最近の誤差の様態により近いデータが生成される。以上のように、予測誤差の経年変化をより的確に反映した第二の予測演算結果データ３０４の生成が可能となる。
【０１１４】
（１−５）本発明の効果の説明
次に図８を参照して、本実施の形態におけるデータ予測システム１２の効果を説明する。
【０１１５】
図８は、ある期間における予測演算結果と実観測結果（図８上段）と、同一期間における予測の誤差量（図８下段）を図示したものである。また本実施の形態におけるデータ予測システム１２が動作している現在時刻は、図中の「現在３０６」として示している。
【０１１６】
図８上段のグラフは、第一の予測演算部２５１Ａが算出した「第一の予測演算結果データ３０２および予測演算結果データ２５３Ａ」に対し、その後に「予測対象過去計測データ３５１Ａ」および「最新観測データ３０３」が得られた状態を示す。
【０１１７】
なお図８では、「現在３０６」より２期遅れて最新観測データが収集させる様な状況を想定している。従って第二の予測演算部２５１Ｂでは、「現在３０６」時点で確認されている予測誤差として、図８下段の「第一の予測演算結果の誤差系列３１０」に示す誤差の系列が算出される。
【０１１８】
さらに第二の予測演算部２５１Ｂでは、この誤差系列から誤差の発生傾向のモデルを生成することで、情報入出力端末４を介して予め設定した将来期間までの第一の予測演算の誤差量を、図８に示す「第二の予測演算結果データ３０４」として算出する。
【０１１９】
ここで第二の予測演算部２５１Ｂで行う誤差の発生傾向のモデルの生成は、既述の通りＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデルなどを用いた時系列解析による手法など、公知の手法を適用してもよいし、上述の様に図５および図６に示す手法を適用してもよい。最後に予測値補正部２５２では、「第一の予測演算結果データ３０２」に対して「第二の予測演算結果データ３０４」を合算することで、「第三の予測演算結果データ３０５」を出力する。
【０１２０】
以上に示すように、説明変数データ３０１を用いて予測を行う第一の予測演算部２５１Ａの結果では説明が困難な予測対象データの変動を、第二の予測演算部２５１Ｂでモデル化し予測する。予想の結果である第二の予測演算結果データ３０４を以って第一の予測演算部２５１Ａの第一の予測演算結果データ３０２を補正することで、主要な説明変数で説明困難な変動成分まで反映した予測を実現する。第三の予測演算結果データ３０５が予想の結果として出力される。
【０１２１】
第一の予測演算部２５１Ａの結果では説明が困難な予測対象データの変動は、例えば、気温に関わらず夜間は一定量が観測されるといったデータ自体の周期性によるデータの変動が挙げられる。また、第一の予測演算部２５１Ａの結果では説明が困難な予測対象データの変動は、気温が変化しても空調需要は一定を維持するといった慣性によるデータの変動が挙げられる。他に第一の予測演算部２５１Ａの結果では説明が困難な予測対象データの変動は、台風やイベントなどの突発的事象によるデータの変動が挙げられる。
【０１２２】
以上に示すように、説明変数データ３０１を用いて予測を行う第一の予測演算部２５１Ａの結果では説明が困難な予測対象データの変動を第二の予測演算部２５１Ｂでモデル化し予測する。予想の結果である第二の予測演算結果データ３０４を以って第一の予測演算部２５１Ａの第一の予測演算結果データ３０２を補正することで、主要な説明変数で説明困難な変動成分まで反映した予測を実現する。説明が困難な予測対象データの変動は、気温に関わらず夜間は一定量が観測されるといったデータ自体の周期性、気温が変化しても空調需要は一定を維持するといった慣性または台風やイベントなどの突発的事象による変動などが挙げられる。
【０１２３】
（２）第二の実施形態
（２−１）本実施の形態によるデータ予測システムの全体の処理およびデータフロー
本実施形態は、第一および第二の予測演算部以外の複数の予測演算部を設け、さらに複数の予測演算部の結果に基づいて予測値の補正を行う第二の予測値補正部を設けることで、第一の実施形態では未だ説明できないデータの変動を反映した予測を可能とする。
【０１２４】
図９および図１０を参照して、本実施形態を説明する。図９は、本実施形態におけるデータ予測システム１２の各機能間のデータフローを示している。ここでは、図３に示す第一の実施形態との差異部分である第二の予測値補正部２５２Ｂと第四の予測演算部２５１Ｃとについて説明する。
【０１２５】
まず予測演算部２５１の第四の予測演算部２５１Ｃは、予測対象過去計測データ３５１Ａおよび最新観測データ３０３を基に、情報入出力端末４を介して予め設定した将来期間の予測値を含む第四の予測演算結果データ７０１を算出する。
【０１２６】
第四の予測演算結果データ７０１は、予測値の他に、予測値の変動幅を示す区間のデータまたは予測値を算出するためのモデル式およびその係数値のデータを含む。これは第一の予測演算結果データ３０２、第二の予測演算結果データ３０４および第三の予測演算結果データ３０５と同様である。
【０１２７】
なお第四の予測演算部２５１Ｃで予測する対象は、予測対象過去計測データ３５１Ａではなく、図６に示した計量点クラスタリング部２５１Ａ１１の結果から得られる計量点クラスタ毎の時刻毎の合計値であってもよい。この場合は、図６に示す計量点クラスタリング部２５１Ａ１１の結果データを第四の予測演算部２５１Ｃに入力させる。
【０１２８】
そして第二の予測値補正部２５２Ｂでは、第一の予測演算結果データ３０２、第三の予測演算結果データ３０５、および第四の予測演算結果データ７０１に基づいた補正処理を行い、第五の予測演算結果データ７０３を算出する。
【０１２９】
図１０は、第二の実施形態におけるデータ予測システム１２の処理手順を示している。本処理は、予測演算装置２が装置利用者からの入力操作を受け付けた事または情報入出力端末４を介して予め設定した実行時刻になったことを契機として始まる処理である。本処理において、予測演算装置２はステップＳ４０１からステップＳ４０４、ステップＳ８０１およびステップＳ８０２の処理を実行する。
【０１３０】
なお実際には、予測演算装置２のＣＰＵ２１および記憶装置２５に格納されている各種コンピュータプログラム、およびデータ管理装置３のＣＰＵ３１および記憶装置３５に格納されている各種コンピュータプログラムに基づいて処理が実行される。説明の便宜上、処理主体を予測演算装置２および予測演算装置２が有する各種コンピュータプログラムとして説明する。なおここでは、図４に示す第一の実施形態との差異部分であるステップＳ８０１とステップＳ８０２について説明する。
【０１３１】
まず予測演算部２５１の第四の予測演算部２５１Ｃは、予測対象過去計測データ３５１Ａおよび最新観測データ３０３を基に、情報入出力端末４を介して予め設定した将来期間の予測値を含む第四の予測演算結果データ７０１を算出する（Ｓ８０１）。算出の際に、第四の予測演算部２５１ＣはＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデルなどの時系列解析手法を用いる。ここで時系列解析でのモデル次数同定において、統計的に有意な相関を持つラグのみを次数として設定する方法としてもよい。
【０１３２】
次に予測値補正部２５２の第二の予測値補正部２５２Ｂは、第一の予測演算部２５１Ａが算出した第一の予測演算結果データ３０２、第一の予測補正部２５２Ａが算出した第三の予測演算結果データ３０５および第四の予測演算部２５１Ｃが算出した第四の予測演算結果データ７０１を基に、いずれかの予測演算結果データまたはすべての予測演算結果データを補正することで、第五の予測演算結果データ７０３を算出し（Ｓ８０２）、計画作成・実行管理装置５に送信する。
【０１３３】
ここで第二の予測値補正部２５２Ｂの処理には、いくつかの実施形態が存在する。以下、図１１、図１２、図１３および図１４を用いて説明する。
【０１３４】
（２−２）第二の予測値補正部の処理
（２−２−１）本実施の形態による第二の予測値補正部の第一の実施の形態
図１１は、第二の予測値補正部２５２Ｂの第一の実施形態における機能間のデータフローを示している。本実施形態における第二の予測値補正部２５２Ｂは、複数の予測演算結果データから、情報入出力端末４を介して予め設定した予測対象の将来期間の予測値の変動量を算出する。
【０１３５】
第二の予測値補正部２５２Ｂは、指標値が、最小または情報入出力端末４を介して予め設定した範囲に収まるようにする。指標値は最終的な予測値の変動量の分散や標準偏差、信頼区間や予測区間、または分布から算出されるＶａＲ（Value at Risk）などとする。第二の予測値補正部２５２Ｂは、複数の予測演算結果データの合成を行うことで、最終的な予測演算結果データを算出する。具体的な処理手順およびデータの流れを、図１１を参照して説明する。
【０１３６】
まず予測値想定部２５２Ｂ２は、第一、第三および第四の予測演算結果データ３０２、３０５および７０１に含まれる予測演算を行うためのモデル式および係数値を入力される。また説明変数将来想定部２５２Ｂ１は、入力された説明変数過去計測データ３５２Ａを基に、気温などの気象情報や暦日などの説明変数の予測対象期間における想定値を算出する。
【０１３７】
想定値算出の方法には、公知の手法を適用してもよい。公知の手法として例えば、時系列解析を用いた手法や、単回帰や重回帰モデルを用いた手法や、ニューラルネットワークを用いた予測手法が挙げられる。また公知の手法として、過去の値の計測傾向の分布としてのモデル化や確率過程としてのモデル化などの確率モデルを用いた手法が挙げられる。また算出する説明変数の予測対象期間の想定値は、各説明変数にひとつずつでもよいし、説明変数それぞれで複数の値を算出してもよい。
【０１３８】
予測値想定部２５２Ｂ２は、入力された第一、第三、第四の予測演算結果データ３０２、３０５および７０１のモデル式および係数値に対して、説明変数将来想定部２５２Ｂ１が算出した、予測対象の期間における説明変数の想定値を代入する。このことで、予測値想定部２５２Ｂ２は、予測対象の期間における第一、第三、第四の予測演算結果データ３０２、３０５および７０１における予測値の想定値を算出する。
【０１３９】
予測値合成部２５２Ｂ４では、予測値想定部２５２Ｂ２が算出した第一、第三および第四のそれぞれの予測演算結果データ３０２、３０５および７０１における予測値の想定値を、予め設定した合成比率値に基づいて按分合成し加重平均を行うことで、第五の予測演算結果データ５０３Ａの候補結果データとして算出する。第五の予測演算結果データ５０３Ａの候補結果データには、指標値が含まれる。
【０１４０】
合成比率算定部２５２Ｂ３は、指標値が、最小値であるかまたは予め設定した閾値以下であるかを判定し、最小値であるかまたは予め設定した閾値以下でない場合に、第一、第三および第四の予測演算結果の合成比率値を変更する。
【０１４１】
なお合成比率値の変更処理は、例えば遺伝アルゴリズムなどの公知の最適化アルゴリズムを適用してもよい。またモンテカルロ法のように、ランダムに設定した複数の合成比率値の中から、指標値が最小値であるかまたは予め設定した閾値以下である合成比率値を抽出する処理であってもよい。
【０１４２】
（２−２−２）本実施の形態による第二の予測値補正部の第二の実施の形態
次に図１２を参照して、第二の予測値補正部２５２Ｂの第二の実施形態における機能間のデータフローおよび処理の流れを説明する。本実施形態における第二の予測値補正部２５２Ｂは、複数の予測演算結果データから、情報入出力端末４を介して予め設定した予測対象の将来期間の予測値の変動量を算出する。
【０１４３】
第二の予測値補正部２５２Ｂは、算出した予測値の変動量と入力された外部情報から予測対象の期間における効用値を算出する。第二の予測値補正部２５２Ｂは、効用値の最終的な期待値などの代表値や、指標値が、最小になるよう、最大になるようまたは情報入出力端末４を介して予め設定した範囲に収まるように、複数の予測演算結果データの合成を行う。このことで、第二の予測値補正部２５２Ｂは最終的な予測演算結果データを算出する。
【０１４４】
効用値とは、予測演算結果データを受信した計画作成・実行管理装置５によって作成実行される物理的な設備の運転の結果として増減する、データ管理システム１の利用者にとっての効用を数値化したものである。例えば収入額、支出額、利益額、電力事業分野などに存在する予測または計画した電力需要値と実際需要値との乖離によって発生するインバランスコストなどの損失額である。
【０１４５】
具体的なデータおよび処理の流れを、図１２を参照して説明する。図１１との差異である効用値算出部２５２Ｂ５および合成比率算定部２５２Ｂ３のみを説明する。効用値算出部２５２Ｂ５は、予測値合成部２５２Ｂ４が算出した第五の予測演算結果データ５０３Ｂの結果候補データと、外部から入力を受けた外部情報データ５０２Ｂとを基に、予測対象の期間における効用値の想定値および想定値の変動量を算出する。ここで想定値の変動量とは、想定値の指標値を含む。
【０１４６】
本実施形態における効用値算出部２５２Ｂ５の具体的な処理の流れを説明する。効用値算出部２５２Ｂ５は、まず入力を受けた外部情報データ５０２Ｂと説明変数過去計測データ３５２Ａを基に、予測対象の期間における効用値算出の基礎データの想定値を算出する。外部情報データ５０２Ｂは、データ予測システム１２の外部より受信する効用値の算出に必要情報である。外部情報データ５０２Ｂは、例えば電力分野では、卸電力取引所における過去の約定価格や約定量の情報を含む卸取引履歴データまたは系統運用者が算定したインバランス清算価格の過去履歴データなどである。
【０１４７】
また外部情報データ５０２Ｂを基に予測対象の期間における効用値算出の基礎データの想定値を算出する処理は、既述の第一の予測演算部２５１Ａが予測を行う際に挙げた手法を用いて行ってもよい。
【０１４８】
次いで合成比率算定部２５２Ｂ３は、効用値算出部２５２Ｂ５が算出した予測対象期間における効用値の想定値の期待値や合計値などの代表値や、指標値が、最小、最大または情報入出力端末４を介して予め設定した範囲内であるかを判定する。合成比率算定部２５２Ｂ３は判定結果が最小でない、最大でないまたは情報入出力端末４を介して予め設定した範囲内でない場合、合成比率算定部２５２Ｂ３は、第一、第三および第四の予測演算結果の合成比率値を変更する。なお合成比率値を変更する処理は、図１１で示した実施形態と同じである。
【０１４９】
以上の処理を以って、本実施形態における効用値算出部２５２Ｂ５は、予測対象期間において予測または想定される効用値に基づいて、第一、第三および第四の予測演算結果データ３０２、３０５および７０１を補正し、第五の予測演算結果データ５０３Ｂを算出する。
【０１５０】
なお収入額や利益額など正の効用の場合は効用値の最終的な期待値などの代表値が最大となるように、支出額や損失額など負の効用の場合は効用値の最終的な期待値などの代表値が最小となるように処理を行ってもよい。
【０１５１】
またここでの効用値は金銭的な概念に属する値として説明したが、これに限らず、例えば快適性などの感覚的な概念に属する値としてもよい。また効用値算出部２５２Ｂ５が算出する効用値は、予測対象の期間に発生し得る将来の値として算出するものとして説明したが、これに限らず、予め定めた過去の期間における効用値として算出してもよい。
【０１５２】
この場合、合成比率算定部２５２Ｂ３は、所定の過去期間において算出される過去の効用値の平均値や合計値などの代表値や、指標値が、最小、最大、または情報入出力端末４を介して予め設定した範囲内であるかを判定する。判定結果が最小でない、最大でないまたは情報入出力端末４を介して予め設定した範囲内でない場合、合成比率算定部２５２Ｂ３は、第一、第三および第四の予測演算結果データ３０２、３０５および７０１の合成比率値を変更する。
【０１５３】
（２−２−３）本実施の形態による第二の予測値補正部の第三の実施の形態
次に図１３を参照して、第二の予測値補正部２５２Ｂの第三の実施形態における機能間のデータフローおよび処理の流れ説明する。本実施形態における第二の予測値補正部２５２Ｂでは、第一、第三および第四の過去からの予測演算結果データ３０２、３０５および７０１を記憶した予測演算結果データ２５３Ａに基づいて、予測対象期間において適用する予測演算結果データを判定することで、第五の予測演算結果データ５０３Ｃを算出する。
【０１５４】
具体的にまず状態学習部２５２Ｂ６は、入力された予測演算結果データ２５３Ａと説明変数過去計測データ３５２Ａから、それぞれの予測演算結果と予測対象期間の属性情報との間の関係情報である状態情報を算出する。予測対象期間の属性情報とは、例えば過去に予測演算を行ったある予測対象期間の月、曜日、時間帯、平日や休日などを示す日種別、気温や湿度などの気象情報または前予測対象期間のこれらの情報などを含む情報として示される。
【０１５５】
予想対象期間の状態を、例えば「月＝１」、「曜日＝月」、「日種別＝平日」、「平均気温＝７」、「前予測対象期間との平均気温差＝−３」とする。この場合、予想対象期間の状態と第一の予測演算結果との関係情報である状態情報は「平均誤差率４．３２％」となる。また予想対象期間の状態と第二の予測演算結果との関係情報である状態情報は「平均誤差率１．２２％」となる。また予想対象期間の状態と第三の予測演算結果との関係情報である状態情報は「平均誤差率６．０１％」となる。
【０１５６】
状態情報の一例として各予測演算における平均誤差率を関係付けるものとして説明したが、これに限らず、例えば「適」および「不適」といったラベル情報を関連付けてもよい。また各予測演算結果の誤差の系列を表す情報、例えば誤差系列の配列や、誤差系列に対してフーリエ変換などの周波数解析を行った結果情報などを関係付けてもよい。
【０１５７】
それぞれの予測演算結果と予測対象期間の状態との間の関係情報を算出する処理は、例えば情報入出力端末４を介して予め設定してもよい。この算出する処理に、公知の学習アルゴリズムを適用してもよい。公知のアルゴリズムは、ＣＡＲＴ、ＩＤ３、ランダムフォレストなどの決定木学習アルゴリズム、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やナイーブベイズなどの判別器学習アルゴリズムなどが挙げられる。公知のアルゴリズムは例えば、各予測演算結果の誤差の系列を表す情報、例えば誤差系列の配列や、誤差系列に対してフーリエ変換などの周波数解析を行った結果情報などを教師ラベルとする。
【０１５８】
次に適用予測演算結果判定部２５２Ｂ７は、状態学習部２５２Ｂ６が算出した状態情報と、予測対象の期間に関わる説明変数データの予報値とに基づいて、予測対象の期間に適用する予測演算結果を判定する。そして予測演算結果切替部２５２Ｂ８は、適用予測演算結果判定部２５２Ｂ７が算出した適用する予測演算結果の情報に基づいて、第一、第三または第四の予測演算結果データ３０２、３０５および７０１のいずれか１つを選択し、第五の予測演算結果データ５０３Ｃとして算出する。
【０１５９】
以上の処理を以って、本実施形態における効用値算出部２５２Ｂ５は、第一、第三および第四の過去からの予測演算結果データを記憶した予測演算結果データ２５３Ａに基づいて、予測対象期間において適用する予測演算結果データを判定する。効用値算出部２５２Ｂ５は判定結果に基づいて第五の予測演算結果データ５０３Ｃを算出する。
【０１６０】
なお第二の予測値補正部２５２Ｂの第三の実施形態では、予測演算結果と予測対象期間の状態との間の関係情報に基づいて、予測対象期間に適用する予測演算結果を判定するものとして説明していたが本発明はこれに限らない。例えば、図１１および図１２に示した予測値想定部２５２Ｂ２の算出したデータに基づいて予測対象期間に適用する予測演算結果を判定してもよい。
【０１６１】
この場合、予測演算結果切替部２５２Ｂ８は、算出値を予測値想定部２５２Ｂ２の算出した第一、第三または第四の予測対象期間における予測値の期待値などの代表値や、指標値などが最小である予測演算結果データに切り替える処理を行う。
【０１６２】
またこれに限らず、予測演算結果切替部２５２Ｂ８は、図１２に示した効用値算出部２５２Ｂ５が算出した予測対象期間における各予測演算結果データでの効用値の予測演算結果の情報に基づいて、予測対象期間に適用する予測演算結果を判定してもよい。また予測演算結果切替部２５２Ｂ８は、効用値算出部２５２Ｂ５が算出した過去期間における各予測演算結果データでの効用値の結果の情報に基づいて、予測対象期間に適用する予測演算結果を判定してもよい。
【０１６３】
この場合、予測演算結果切替部２５２Ｂ８は、効用値算出部２５２Ｂ５が算出した予測対象期間における各予測演算結果データでの効用値の期待値や合計値などの代表値や、効用値の指標値などを基に予測演算結果データを切り替える処理を行う。または予測演算結果切替部２５２Ｂ８は、所定の過去期間における各予測演算結果データでの効用値の平均値や合計値などの代表値や、効用値の指標値などを基に予測演算結果データを切り替える処理を行う。予測演算結果データは正の効用の場合は最大、負の効用の場合は最小となるような値とする。
【０１６４】
また、予測演算結果切替部２５２Ｂ８は、ある過去の時点で演算し出力した複数の予測演算結果(事前の予測演算結果)と、その過去時点以降の時点で再び演算し出力したそれぞれの予測演算結果(最新の予測演算結果)とを比較してもよい。この比較により、予測対象期間に適用する予測演算結果を判定してもよい。具体的には、複数の予測演算結果のそれぞれの事前の予測演算結果と最新の予測演算結果との差分である誤差を算出し、誤差がもっとも小さい予測演算結果を、予測対象期間に適用する予測演算結果とする。
【０１６５】
（２−２−４）本実施の形態による第二の予測値補正部の第四の実施の形態
次に図１４および図１５を参照して、第二の予測値補正部２５２Ｂの第四の実施形態における処理を説明する。
【０１６６】
図１４は、後述の予測演算結果補正部２５２Ｂ９を図１３に示す第二の予測値補正部２５２Ｂの第三の実施の形態に追加した実施の形態を示すデータフローを示している。図１５は、本実施形態における第二の予測値補正部２５２Ｂに入力するデータと、本実施形態における第二の予測値補正部２５２Ｂの処理の結果として出力されるデータとを、グラフ表示したものである。ここでは簡単のため、第一および第四の予測演算結果データ３０２および７０１を入力した場合の処理を説明する。
【０１６７】
予測演算結果補正部２５２Ｂ９には、図１５上段に示すような、第一の予測演算結果データ３０２と、第四の予測演算結果データ７０１とが入力される。予測演算結果補正部２５２Ｂ９は、あらかじめ設定した予測演算結果データを基準として、他の予測演算結果データを補正する。
【０１６８】
例えば基準とする予測演算結果データを第四の予測演算結果データ７０１とした場合、第一の予測演算結果データ３０２を、第四の予測演算結果データ７０１との同一時刻毎の残差が最小となるように補正する。
【０１６９】
具体的な補正処理は、例えば同一時刻毎の最小二乗残差和が最小となるように補正する処理でもよい。図１４下段に補正処理後の第一の予測演算結果データ３０２が図示されており、この補正後の予測演算結果データを第五の予測演算結果データ５０３Ｄとして出力する。ここで補正処理において基準とする予測演算結果データは、例えば情報入出力端末４を介して設定してもよいしまたは図１３に示す適用予測演算結果判定部２５２Ｂ７が算出した適用する予測演算結果データを基準とする予測演算結果データとしてもよい。
【０１７０】
第一および第四の予測演算結果データ３０２および７０１の２つが入力された場合での説明を行ったが、他に第三の予測演算結果データ３０５が入力された際も同様に、基準とする予測演算結果データに基づいた補正処理を行う。また本実施形態における第二の予測値補正部２５２Ｂが出力する第五の予測演算結果データ５０３Ｄは、補正後の第一、第三もしくは基準とした第四の予測演算結果データ３０２、３０５もしくは７０１の時刻毎の算術平均値でもよい。さらに第二の予測値補正部２５２Ｂが出力する第五の予測演算結果データ５０３Ｄは、補正後の第一、第三もしくは基準とした第四の予測演算結果データ３０２、３０５もしくは７０１でもよい。
【０１７１】
または、図１１、図１２に示す合成比率算定部２５２Ｂ３が算出した合成比率に基づいて、補正後の第一、第三もしくは基準とした第四の予測演算結果データを按分合成し、第五の予測演算結果データ５０３Ｄとして出力してもよい。またここでは、第四の予測演算結果データ７０１を基準とした補正を行うこととして説明したが、これに限らず、実際に計測された予測対象データを基準とした補正処理を行ってもよい。
【０１７２】
（２−３）本実施の形態による変形例
データ予測システム１２の第二の実施形態の説明では、予測演算部２５１は第一、第二、第四の三つの予測演算部２５１Ａ、２５１Ｂおよび２５１Ｃから構成されるものとして説明したが、これに限らず、四つ以上の予測演算部から構成されてもよい。この場合、第二の予測値補正部２５２Ｂに入力される予測演算結果データは四つ以上として、第二の予測値補正部２５２Ｂの処理が行われる。
【０１７３】
特に図３および図９で示した第一の予測演算部２５１Ａを代替する様な予測演算部が加えられた構成でもよい。この場合、第二の予測演算部２５１Ｂに入力する予測誤差の系列は、第一の予測演算部２５１Ａおよび加えられた予測演算部から算出された予測演算結果データのいずれかを選択する処理を行う。この変形例を、図１６を参照して説明する。
【０１７４】
図１６では本変形例における予測演算結果データ選択部２５４のデータフローを示している。３つの予測演算結果データから、第二の予測演算部２５１Ｂに入力する予測演算結果データまたは予測誤差系列を判定している。３つの予測演算結果データは、第一の予測演算結果データ３０２、第六の予測演算結果データ１５０１および第七の予測演算結果データ１５０２である。
【０１７５】
図３および図９で示したように第一の予測演算部２５１Ａは第一の予測演算結果データ３０２を算出する。同様に第六の予測演算部は第六の予測演算結果データ１５０１を算出し、第七の予測演算部は第七の予測演算結果データ１５０２を算出する。
【０１７６】
まず定常性検定部（以下、誤差系列検定部とする）２５４Ａは、予測対象過去計測データ３５１Ａと、第一、第六および第七の予測演算結果データ３０２、１５０１および１５０２から、各予測演算結果の予測誤差の系列を生成する。次に誤差系列検定部２５４Ａは、各予測演算結果の予測誤差の系列が定常的な系列か否かの検定または各予測演算結果の予測誤差の系列が定常性の度合いを示す数値の算出を行う。定常的な系列か否かの検定では、例えばＡＤＦ（Augmented Dickey Fuller）検定などの公知の検定手法を用いる。また定常性の度合いを示す数値は、例えば検定処理の結果として算出されるt値や決定係数などの定常性または非定常性を表す数値を用いてもよい。
【０１７７】
そしてデータ選択部（以下、予測演算結果データ切替部とする）２５４Ｂは、誤差系列検定部２５４Ａが算出した判定結果または定常性の度合いを示す数値に基づいて、第二の予測演算部２５１Ｂに入力する予測演算結果データを選択し、出力する。予測演算結果データは第一、第六または第七の予測演算結果データ、および第一、第六または第七の過去の予測演算結果データである予測演算結果データ２５３Ａから選択する。
【０１７８】
以上の処理を以って、予測演算結果データ選択部２５４の動作が完結する。予測演算結果データ選択部２５４により選択や出力をされた予測演算結果データの予測誤差系列は、定常的な系列または各予測演算結果データの予測誤差の中では最も定常的な系列に近い系列である。このため、第二の予測演算部２５１Ｂが算出する第二の予測演算結果データの予測精度が向上し、従って補正後の第三の予測演算結果データの予測精度が向上するという効果を得ることができる。
【０１７９】
なお第六および第七の予測演算結果データを算出した第六および第七の予測演算部の予測演算処理には、第一の予測演算部２５１Ａの説明において図５、図６を参照して開示した手法、または公知の手法を適用してもよい。公知の手法には、単回帰モデルや重回帰モデルを用いた予測手法、ニューラルネットワークを用いた予測手法およびＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデルなどの時系列解析を用いた予測手法などが挙げられる。また公知の手法には、曜日や気温などに基づいて情報入出力端末４を介して予め設定した類似する過去期間の算術平均値に基づいた予測手法などもある。
【０１８０】
（３）システム構成の変形例
（３−１）電力やガスや水道などのエネルギー事業分野への適用例
次に図１７を参照して、電力やガスや水道などのエネルギー事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態を説明する。
【０１８１】
データ管理システム１Ａは、所定の将来期間におけるエネルギー需要量の時系列での予測値を算出する。データ管理システム１Ａは、算出したエネルギー需要量に基づいて運用可能な、例えば発電機やガスや水の送出ポンプなどのエネルギー供給装置の運転計画の生成と制御実行を行うためのシステムである。またはデータ管理システム１Ａは、他のエネルギー事業者からの直接もしくは取引所からのエネルギー調達取引の計画生成と実行を行うためのシステムである。
【０１８２】
エネルギー事業者１０００Ａ、系統運用者７０００Ａ、取引市場運用者８０００Ａ、公共情報提供者９０００Ａおよび需要家２０００Ａならびにそれぞれが有する各種装置および各種端末から構成される。エネルギー事業者１０００Ａは、需給管理者１０００Ａ１、設備管理者１０００Ａ２および取引管理者１０００Ａ３から構成される事業者である。
【０１８３】
需給管理者１０００Ａ１は、エネルギー調達量を管理する部署または担当者である。エネルギー調達量を管理する部署または担当者は需要家毎、全需要家または予め定めた需要家群毎に計測した過去からのエネルギー需要量の時系列のデータと、エネルギー需要量の変動を説明し得る因子データとに基づいて、将来のエネルギー需要量を予測する。因子データとは例えば気象などし、将来のエネルギー需要量の予想単位は例えば３０分単位とする。エネルギー調達量を管理する部署または担当者は、予測したエネルギー需要量を充足できるようにエネルギー調達を管理する。
【０１８４】
需給管理者１０００Ａ１は、計測した過去からのエネルギー需要量の時系列のデータと、エネルギー需要量の変動を説明し得る例えば気象などの因子データとを記憶するデータ管理装置３Ａを備える。また需給管理者１０００Ａ１は、エネルギー需要の予測値を算出するための予測演算装置２Ａと、これら装置とのデータのやり取りを行うための情報入出力端末４Ａとを備える。
【０１８５】
設備管理者１０００Ａ２は、自社が保有するエネルギー供給設備または自社のエネルギー調達計画に組み入れることが可能な自社保有外のエネルギー供給設備の運転計画の立案と実行を行う部署または担当者である。
【０１８６】
設備管理者１０００Ａ２は、エネルギー供給設備の情報の管理と、エネルギー供給設備の運転計画の立案と、実行のための制御信号を送信するための設備管理装置５Ａ１とを備える。また設備管理者１０００Ａ２は、設備管理装置５Ａ１から制御信号を受信し実際にエネルギー供給設備の制御を実行するための制御装置５Ａ２を備える。
【０１８７】
取引管理者１０００Ａ３は、他のエネルギー事業者との直接的な契約を通じてまたは取引所を介してエネルギーを調達するための取引を計画し実行する部署または担当者である。取引管理者１０００Ａ３は、エネルギーの調達取引計画や契約済みのエネルギーの調達契約の情報を管理し、他のエネルギー事業者や取引所と取引に関する電文をやり取りするための取引管理装置５Ａ３を備える。
【０１８８】
系統運用者７０００Ａは、広範囲の地域にまたがるエネルギー供給系統設備を管理と、地域の需要家それぞれの実際のエネルギー需要量を計測し計測値を保管する事業者である。系統運用者７０００Ａは、計測した需要家のエネルギー需要量のデータを配信するための系統情報管理装置７Ａ１を備える。
【０１８９】
取引市場運用者８０００Ａは、複数のエネルギー事業者に対して、エネルギーの取引を行うために必要な情報や手続きを統括的に管理する事業者である。取引市場運用者８０００Ａは、エネルギー取引に関する情報を配信し、各エネルギー事業者から受け付けた注文の付け合せ処理を行うための市場運用管理装置７Ａ２を備える。
【０１９０】
公共情報提供者９０００Ａは、気温や、湿度や、気圧や、風速や、降水量や降雪量などの気象に関する過去の履歴情報と将来の予報情報を提供する事業者であり、気象の過去履歴情報と予報情報を配信するための公共情報配信装置７Ａ３を備える。
【０１９１】
需要家２０００Ａは、エネルギーの消費設備や供給設備を有する個人または法人である。需要家２０００Ａは、エネルギー事業者１０００Ａまたは系統運用者７０００Ａに、所有する設備や施設や、業種や、在室人数や、所在地などのエネルギーの需要や供給の傾向に影響を与えうる情報を送信するための情報入出力端末６Ａ２を備える。また需要家２０００Ａは、エネルギーの需要量や供給量を、所定の時間間隔で計測し、データ管理装置３Ａ、予測演算装置２Ａまたは系統情報管理装置７Ａ１に、送信するための計測装置６Ａ１を備える。
【０１９２】
以上が、電力やガス、または水道などのエネルギー事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態における装置構成の一例である。なお本実施の形態における各装置、および各装置が有する処理部の処理は、すでに開示した実施の形態における処理と同じである。
【０１９３】
ただし予測対象過去計測データ３５１Ａは、時系列でのエネルギー消費量の計測データである。時系列は、需要家もしくはエネルギー計量器毎の時系列または全需要家もしくは全エネルギー計量器の時刻毎の合計値としての時系列である。または時系列は、エネルギー事業者によって予め定められた需要家群単位もしくはエネルギー計量器群単位の時刻毎の合計値としての時系列とする。なお計測データは、エネルギー消費量のみならず、例えば太陽光発電機などのエネルギー供給装置の計測データであってもよい。
【０１９４】
また説明変数過去計測データ３５２Ａは、暦日の時系列でのデータや、気象の時系列でのデータや、エネルギー需要量または供給量に一時的な変動をもたらす事象の時系列でのデータや、社会動向データや、属性データなどを含む。暦日とは月や曜日や、平日や休日などの日種別であり、気象は気温や湿度や気温や風速や降水量や降雪量などである。エネルギー需要量または供給量に一時的な変動をもたらす事象とは、台風上陸の有無やスポーツイベントなどのイベントの有無などであり、社会動向とは産業動態情報などエネルギー需要量または供給量に変動をもたらす動向である。属性とは需要家のエネルギー供給契約の種別や、業種や、建物種別や、床面積などの需要家に関わる情報である。
【０１９５】
（３−２）タクシーなどの運送事業分野への適用例
次に図１８を参照して、タクシーなどの運送事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態を説明する。
【０１９６】
データ管理システム１Ｂは、営業所単位、複数営業所合計または特定の場所や地域での、所定の将来期間における運送需要量の時系列での予測値を算出する。データ管理システム１Ｂは、算出した運送需要量に基づいて、運用可能な設備、例えばタクシーなどの設備の運用計画生成と実行を行うためのシステムである。データ管理システム１Ｂは、運送事業者１０００Ｂ、公共情報提供者９０００Ｂおよび移動体２０００Ｂならびにそれぞれが有する各種装置および各種端末から構成される。
【０１９７】
運送事業者１０００Ｂは、運行状況管理者１０００Ｂ１および運行指令者１０００Ｂ２から構成される事業者である。運行状況管理者１０００Ｂ１は、例えば３０分単位毎に将来の運送需要量を予測する部署または担当者である。将来の運送需要量は、過去からの運送需要量の時系列のデータと、一時的な事象などの因子データとに基づいて予測される。運送需要量とは営業所単位、複数営業所合計または特定の場所や地域で計測する。一時的な事象とは運送需要量の変動を説明し得る例えばスポーツイベントなどである。
【０１９８】
運行状況管理者１０００Ｂ１は、データ管理装置３と、運送需要量の予測値を算出するための予測演算装置２Ｂと、これら装置とのデータのやり取りを行うための情報入出力端末４Ｂとを備える。データ管理装置３は、計測した過去からの運送需要量の時系列のデータと、運送需要量の変動を説明し得る因子データとを記憶する。
【０１９９】
運行指令者１０００Ｂ２は、例えばタクシーなどの運送に関わる設備の運用計画の立案と実行とを行う部署または担当者である。運行指令者１０００Ｂ２は、設備情報の管理と、設備の運転計画の立案と、実行のための指示を送信するための運行管理装置５Ｂ１と、指令実行装置５Ｂ２とを備える。指令実行装置５Ｂ２は運行管理装置５Ｂ１から指示を受信し実際に実行するまたは実行を支援する。
【０２００】
公共情報提供者９０００Ｂは、スポーツイベントなどの有無の情報やまたは気温や湿度や気圧や風速や降水量や降雪量などの気象に関する過去の履歴情報と将来の予報情報などを提供する事業者である。公共情報提供者９０００Ｂは、過去履歴情報と予報情報を配信するための公共情報配信装置７Ｂを備える。
【０２０１】
移動体２０００Ｂは、運送を行う設備であり、情報入出力端末６Ｂ２と、運送需要量を所定の時間間隔で計測し、データ管理装置３Ｂまたは予測演算装置２Ｂに送信するための計測装置６Ｂ１とを備える。情報入出力端末６Ｂ２は運送事業者１０００Ｂに、設備の所在地などの運送情況に影響を与えうる情報を送信する。
【０２０２】
以上が、運送事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態における装置構成の一例である。なお本実施の形態における各装置および各装置が有する処理部の処理は、すでに開示した実施の形態における処理と同じである。
【０２０３】
ただし本実施の形態において、予測対象過去計測データ３５１Ａは、営業所単位、複数営業所合計または特定の場所や地域毎に計測した時系列での運送需要量の過去計測データである。
【０２０４】
また説明変数過去計測データ３５２Ａは、暦日の時系列でのデータや、気象の時系列でのデータや、台風上陸の有無やスポーツイベントなどの有無といった運送需要量に変動をもたらす因子の時系列でのデータである。
【０２０５】
（３−３）通信事業分野への適用例
次に図１９を参照して、電気通信事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態を説明する。
【０２０６】
データ管理システム１Ｃは、基地局単位または複数基地局合計での、所定の将来期間におけるデータ通信量の時系列での予測値を算出する。データ管理システム１Ｃは、算出したデータ通信量に基づいて、運用可能な設備、例えば交換機などの設備の運転計画生成と実行を行うためのシステムである。データ管理システム１Ｃは、通信事業者１０００Ｃ、公共情報提供者９０００Ｃおよび基地局２０００Ｃならびにそれぞれが有する各種装置および各種端末から構成される。通信事業者１０００Ｃは、通信状況管理者１０００Ｃ１、設備管理者１０００Ｃ２から構成される事業者である。
【０２０７】
通信状況管理者１０００Ｃ１は、過去からのデータ通信量の時系列のデータと、一時的な事象などの因子データとに基づいて、例えば３０分単位毎の将来のデータ通信量を予測する部署または担当者である。過去からのデータ通信量は、基地局単位、複数基地局合計または予め定めた基地局群毎に計測する。一時的な事象はデータ通信量の変動を説明し得る例えばスポーツイベントなどである。
【０２０８】
通信状況管理者１０００Ｃ１は、データ管理装置３Ｃと、データ通信量の予測値を算出するための予測演算装置２Ｃと、これら装置とのデータのやり取りを行うための情報入出力端末４Ｃとを備える。データ管理装置３Ｃは、計測した過去からのデータ通信量の時系列のデータと、データ通信量の変動を説明し得る因子データとを記憶する。
【０２０９】
設備管理者１０００Ｃ２は、例えば交換機などのデータ通信に関わる設備の運転計画の立案と実行を行う部署または担当者である。設備管理者１０００Ｃ２は、設備情報の管理と、設備の運転計画の立案と、実行のための制御信号を送信するための設備管理装置５Ｃ１と、設備管理装置５Ｃ１から制御信号を受信し実際に設備制御を実行するための制御装置５Ｃ２とを備える。
【０２１０】
公共情報提供者９０００Ｃは、スポーツイベントなどの有無の情報や、気温や、湿度や、気圧や、風速や、降水量や、降雪量などの気象に関する過去の履歴情報と将来の予報情報などを提供する事業者である。公共情報提供者９０００Ｃは、過去履歴情報と予報情報とを配信するための公共情報配信装置７Ｃを備える。
【０２１１】
基地局２０００Ｃは、データ通信の管制を行う設備であり、情報入出力端末６Ｃ２と、データ通信量を所定の時間間隔で計測し、データ管理装置３Ｃまたは予測演算装置２Ｃに送信するための計測装置６Ｃ１とを備える。情報入出力端末６Ｃ２は、通信事業者１０００Ｃに、設備の所在地などのデータ通信の傾向に影響を与えうる情報を送信する。
【０２１２】
以上が、電気通信事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態における装置構成の一例である。なお本実施の形態における各装置および各装置が有する処理部の処理は、すでに開示した実施の形態における処理と同じである。
【０２１３】
ただし本実施の形態において、予測対象過去計測データ３５１Ａは、基地局単位、複数基地局合計または予め定めた基地局群毎に計測した時系列でのデータ通信量の過去計測データである。
【０２１４】
また説明変数過去計測データ３５２Ａは、暦日の時系列でのデータや、気象の時系列でのデータや、台風上陸の有無やスポーツイベントなどの有無といったデータ通信量に変動をもたらす因子の時系列でのデータなどである。
【符号の説明】
【０２１５】
１……データ管理システム、２……予測演算装置、３……データ管理装置、４……情報入出力端末、５……計画作成・実行管理装置、６……データ観測装置、７……データ配信装置、８……通信経路。
【図１】
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【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１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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