(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象地域内の測定器によって測定された環境情報と日付属性情報とにより分類結果を導出するための分類設定情報と、前記環境情報および前記日付属性情報が関連付けられた電力需要を含む電力需要実績情報と、を取得する取得部と、
前記電力需要実績情報に含まれる電力需要の各々に対応付けられた前記日付属性情報と前記環境情報とから、前記電力需要実績情報の分類結果を前記分類設定情報により導出すると共に、前記導出された分類結果を前記電力需要実績情報の各々に対応付ける実績情報分類部と、
予測を行う日である予測対象日の前記日付属性情報、および、前記予測対象日の予測開始前に測定された前記環境情報を用いて、前記分類設定情報により前記予測対象日の分類結果を導出するとともに、前記予測対象日の分類結果に対応する前記電力需要実績情報の電力需要に基づいて、前記予測対象日の電力需要を予測する予測情報算出部と、
前記電力需要実績情報を用いて算出された電力需要の予測値と前記予測値に対応する日付の検証実績情報における電力需要の実績値との差に基づき、前記実績値に対する前記予測値の予測誤差を評価する予測精度評価部と、
を備えた電力管理装置。
【請求項２】
前記環境情報は、気温又は湿度の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の電力管理装置。
【請求項３】
前記予測誤差が最小となるように、又は、予め設定された値よりも小さくなるように、前記分類設定情報における前記環境情報を区分するための環境区分を更新後分類設定情報として設定する分類最適化部と、
前記更新後分類設定情報を前記分類設定情報として更新する分類更新部と
をさらに備えた請求項１又は請求項２に記載の電力管理装置。
【請求項４】
分類選定部をさらに備え、
前記予測精度評価部は、互いに異なる種類の前記環境情報を含む複数の前記分類設定情報を用いた場合の前記予測誤差をそれぞれ算出し、
前記分類選定部は、前記予測精度評価部により複数の前記分類設定情報の各々により算出された前記予測誤差の大きさに基づき、複数の前記分類設定情報のうち少なくとも１つを前記分類設定情報として選択する
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の電力管理装置。
【請求項５】
前記予測対象日の電力需要を表示する表示部を備えた請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の電力管理装置。
【請求項６】
湿度、気圧、風速、風向および降雨量の少なくとも１つと温度とを含む予測対象地域内で実際に測定された環境情報と日付属性情報とにより分類結果を導出するための分類設定情報と、前記環境情報および前記日付属性情報が関連付けられた再生エネルギーの過去の発電実績である発電実績情報と、を取得する取得部と、
前記発電実績情報に含まれる発電実績の各々に対応付けられた前記日付属性情報および前記環境情報から、前記発電実績情報の分類結果を前記分類設定情報により導出すると共に、前記導出された分類結果を前記発電実績情報の各々に対応付ける実績情報分類部と、
予測を行う日である予測対象日の前記日付属性情報、および、前記予測対象日の予測開始前に測定された前記環境情報を用いて、前記分類設定情報により前記予測対象日の分類結果を導出するとともに、前記予測対象日の分類結果に対応する前記発電実績情報の発電実績に基づいて、前記予測対象日の発電実績を予測する予測情報算出部と、
前記発電実績情報を用いて算出された発電量の予測値と前記予測値に対応する日付の検証実績情報における発電量の実績値との差に基づき、前記実績値に対する前記予測値の予測誤差を評価する予測精度評価部と、
を備えた電力管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電力需要の予測機能を備えた電力管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＥＭＳ（エネルギーマネジメントシステム）等において、電力需要を予測する場合、インターネット等のネットワークを介して取得した天気予報を用いて予測精度の向上を行う場合が多い。しかし、そのためには、プロバイダとの契約料やファイアウォール設置費用等の費用を要すると共に、システムの構成が複雑となる。これら費用を削減するため、オフライン環境下でも電力需要の予測を実現する技術が提案されている（特許文献１、参照。）。【０００３】
特許文献１に係る技術において、気温と相関があるデータから気温を予測し、予測された気温を用いて、将来の電力需要の予測を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１９２９１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に係る電力需要の予測方法によると、電力需要の予測には気温予測値の演算処理が必須となるという問題があった。【０００６】
本開示は上述のような問題を解決するためになされたものであり、オフライン環境下において気温予測を行うことができない場合でも需要予測が可能な電力管理装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示に係る電力管理装置は、予測対象地域内の測定器によって測定された環境情報と日付属性情報とにより分類結果を導出するための分類設定情報と、環境情報および日付属性情報が関連付けられた電力需要を含む電力需要実績情報と、を取得する取得部と、電力需要実績情報に含まれる電力需要の各々に対応付けられた日付属性情報と環境情報とから、電力需要実績情報の分類結果を分類設定情報により導出すると共に、導出された分類結果を電力需要実績情報の各々に対応付ける実績情報分類部と、予測を行う日である予測対象日の日付属性情報、および、予測対象日の予測開始前に測定された環境情報を用いて、分類設定情報により予測対象日の分類結果を導出するとともに、予測対象日の分類結果に対応する電力需要実績情報の電力需要に基づいて、予測対象日の電力需要を予測する予測情報算出部と、発電実績情報を用いて算出された発電量の予測値と予測値に対応する日付の検証実績情報における発電量の実績値との差に基づき、実績値に対する予測値の予測誤差を評価する予測精度評価部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示に係る電力管理装置によると、オフライン環境下において気温予測を行うことができない場合でも将来の電力需要の予測ができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１に係る電力管理システムの構成図である。
【図２】実施の形態１に係る分類設定情報の説明図である。
【図３】実施の形態１に係る電力需要実績情報の説明図である。
【図４】実施の形態１に係る電力管理装置のフローチャート図である。
【図５】実施の形態１に係る電力管理装置を実現するハードウェア構成図である。
【図６】実施の形態２に係る電力管理システムの構成図である。
【図７】実施の形態２に係る検証実績情報の説明図である。
【図８】実施の形態２に係る電力管理装置のフローチャート図である。
【図９】実施の形態３に係る電力管理システムの説明図である。
【図１０】実施の形態３に係る分類設定情報の別の例の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下の実施の形態では、予測基準時（予測開始時）である６：００から１２時間後までの１時間ごと（６：００〜７：００，７：００〜８：００，…，１６：００〜１７：００，１７：００〜１８：００）の電力需要についての予測を行った場合を例に挙げて説明を行うが、この例に限定されない。
【００１１】
実施の形態１．
以下図１〜図５を用いて実施の形態１を説明する。図１は、実施の形態１に係る電力管理システム１の構成図である。電力管理システム１は、各種のデータを記憶する記憶部と、この記憶部のデータを用いて需要予測を行う電力管理装置１０とを備える。上記記憶部としては、分類設定情報が記憶された分類設定情報記憶部１１、電力需要実績情報が記憶された実績情報記憶部１２、および、予測を行う日の分類設定情報が記憶された予測対象日分類設定情報記憶部１３が含まれる。また、電力管理装置１０は、上記記憶部１１、１２、および１３からの情報を取得する取得部（図示省略）を備える。
【００１２】
なお、以下の実施の形態では、電力管理装置１０は、上記記憶部を含まない構成としているが、上記記憶部を含む構成としてもよい。
【００１３】
電力管理装置１０は、実績情報分類部１０１、予測情報算出部１０２、および表示部１０３を備える。
【００１４】
実績情報分類部１０１は過去の電力需要の実績を分類結果と対応付ける。実績情報分類部１０１にて分類結果が対応付けられた過去の電力需要、および予測を行う日である予測対象日の分類結果を用いて、予測情報算出部１０２は予測対象日の電力需要の予測を行う。表示部１０３は、予測情報算出部１０２により算出された電力需要の予測値を表示する。なお、電力管理システム１における電力管理装置１０は、表示部１０３を備えている構成としているが、電力管理システム１の外部に表示部１０３が設けられている構成としてもよい。
【００１５】
図２は実施の形態１に係る分類設定情報記憶部１１に記憶された分類設定情報の説明図である。
【００１６】
分類設定情報は日付属性区分と環境区分とに関する情報を含む。さらに、分類設定情報は、日付属性区分による区分結果と環境区分による区分結果との組に対し、各々の組に対応する分類結果を関連付けるための情報含む。
【００１７】
例えば、分類設定情報は、日付属性区分と環境区分（気温）とに関する情報を含む。図中、日付属性区分が「平日」および「休日」の区分条件を含み、環境区分（気温）が「２０℃以上」および「２０℃未満」の区分条件を含む。日付属性および環境区分による区分結果がそれぞれ「平日」および「２０℃未満」である場合、日付属性および環境区分による区分結果の組について、その組に対応する分類結果である「パターン１」が関連付けられる。
【００１８】
日付属性区分は、例えば図２において、「平日」又は「休日」のような日付属性に関する区分であるが、各々の日の特性により区分するための情報であれば、上述の例に限定されない。
【００１９】
環境区分は、例えば、実測温度等の環境情報による区分条件を含む。環境区分は、図２では、１つの区分値（「２０℃」）を設定し、この区分値により「２０℃以上」と「２０℃未満」に区分しているが、区分値を複数設けてもよい。つまり、複数の区分値（例えば「１０℃」と「２０℃」）を設定し、「１０℃未満」「１０℃以上２０℃未満」「２０℃以上」のように区分するように区分条件を設定してもよい。
【００２０】
より詳細には、本実施の形態に係る環境情報は、実測温度とするが、環境情報は、気温、湿度、気圧、風速、風向、降雨量等であってもよい。ここで、実測温度は、予測対象地点に設置された温度計、湿度計等の測定器により、予め設定された時間（予測基準時）に取得されたものである。
【００２１】
なお、本実施例の分類設定情報の表示形式（図２）は表形式であるが、この分類設定情報の表示形式は一例であって、その表示形式は上述の例に限定されるものではない。
【００２２】
図３は、実施の形態１に係る実績情報記憶部１２に記憶された電力需要実績情報の一例を示す説明図である。図３において、第１列は日付（ｙｙｙyＭＭｄｄ表記）であり、第１行第１列の２０１７０１０１は２０１７年０１月０１日を示す。第２列は、日付属性区分結果を示す。第３列は、環境情報としての実測の気温を示し、予測基準時（ｈｈ：ｍｍ表記：０６:００は午前６時００分を示す。）において測定されたものである。第４列は予測基準時における実測の湿度を示す。第５列から最終列（第１７列）までは、０６：００以降の、１時間ごとの実際の電力需要［ｋＷｈ］を示す。
【００２３】
具体的には、電力需要実績情報の第１行（２０１７０１０１）を例に挙げると、日付属性区分結果が「平日」であり、環境区分結果が「２０℃以上」となる。これらの環境区分結果（「２０℃以上」）と日付属性区分結果（「平日」）との組に対応するパターン１に分類される。また第２行（２０１７０１０２）は、日付属性区分結果が「休日」という条件に該当し、環境区分結果は、気温が「２０℃未満」という条件に該当する。結果として、分類設定情報を用いることにより「パターン４」という分類結果を導出することができる。
【００２４】
なお、本実施の形態に係る環境情報としての気温は、予測対象地点又は予測対象地域内に設置した気温計で観測した気温実績である。この気温実績は予測基準時よりも前の時刻において測定された値である。環境情報の測定時刻は、予測基準時よりも前の時刻であればいずれの時刻でもよいが、予測基準時に近い時刻であることが望ましい。本実施例では、予測基準時を０６：００とした場合は、気温実績の測定時刻を例えば０５：５５とし、この測定時刻は予測基準時の５分前の時刻に対応する。
【００２５】
図４は、実施の形態に係る電力管理装置１０における動作の一例を示すフローチャート図である。なお、図４における予測開始のタイミングは、ユーザ等が事前に設定した任意の時間帯（午前６時など）や時間間隔（１日おき、１カ月おき等）で自動的に開始される。または、ユーザがキーボード等の入力装置（図５）へ入力することにより、任意のタイミングで開始される。
【００２６】
電力管理装置１０の予測が開始されると、実績情報分類部１０１は電力需要実績（実績情報記憶部１２に記憶）と分類設定情報（分類設定情報記憶部１１に記憶）とを用いて、分類結果を電力需要に対応付ける（ステップＳ１）。
【００２７】
より詳細には、実績情報分類部１０１は、電力需要実績情報に含まれる電力需要の各々に対応付けられた日付属性情報および環境情報から分類設定情報を用いて、分類結果を導出すると共に、この導出された分類結果を各々の電力需要実績情報に対応付ける。
【００２８】
続いて、予測情報算出部１０２は、予測対象日の電力需要の予測に必要な情報を取得する（ステップＳ２）。より詳細には、予測情報算出部１０２は、予測対象日分類設定情報記憶部１３から、予測対象日の環境情報と日付属性情報とを取得する。また、予測情報算出部１０２は、分類設定情報記憶部１１より分類設定情報を取得する。
【００２９】
予測情報算出部１０２は、これらの入力された情報（分類設定情報と予測対象日の分類情報）および実績情報分類部１０１からの出力（分類結果が対応付けられた電力需要実績情報）を用いて、予測対象日の電力需要を予測する（ステップＳ３）。
【００３０】
より詳細には、予測情報算出部１０２は分類設定情報を用いることにより、予測対象日の日付属性情報と環境情報に対応する分類結果を導出する。さらに、予測情報算出部１０２は、予測対象日の分類結果に対応付けられた電力需要実績情報の電力需要に基づき、予測対象日の電力需要を予測する。
【００３１】
続いて、表示部１０３は、予測情報算出部１０２により予測された電力需要の値を表示する（ステップＳ４）。
【００３２】
図５は、実施の形態１に係る電力管理システム１を実現するためのハードウェア構成図である。電力管理システム１の一部又は全部は、具体的には、ＣＰＵ１５１（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、記憶装置１５２、ＩＯ（ＩＮＰＵＴ  ＯＵＴＰＵＴ：入出力）インターフェース１５３、システムバス１５４を備える。記憶装置１５２はＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）等から構成される。また、電力管理システム１は、ケーブル１５５を介して接続された入出力装置（入力装置１５６および出力装置１５７）をさらに備えていてもよい。
【００３３】
分類設定情報記憶部１１と実績情報記憶部１２と予測対象日分類設定情報記憶部１３とは、記憶装置１５２に対応する。実績情報分類部１０１、および、予測情報算出部１０２は、ＣＰＵ１５１に対応する。また、取得部（各種記憶部１１、１２、および１３からの情報を取得する）は、ＩＯインターフェース１５３に対応する。表示部１０３は、出力装置１５７に対応する。
【００３４】
上述の電力需要予測について用いる情報を変更すると、太陽光発電等による再生可能エネルギーの発電量予測に関しても適用可能である。これは、電力需要予測と発電量予測とは、用いる情報が異なる以外は基本的な処理は同様であるためである。
【００３５】
ここで、上記発電量予測に用いる情報において、上記電力需要予測に用いる情報との相違点を以下に説明する。上記電力需要予測との相違点は、分類設定情報記憶部１１の分類設定情報および実績情報記憶部１２に保存された情報である。まず、実績情報記憶部１２には、電力需要実績情報の代わりに、発電量の実績である発電実績情報が記憶されている。次に、発電量予測に用いられる分類設定情報は、互いに異なる複数種類の環境情報についての環境区分を含む。具体的には、分類設定情報において、気温を対象とする分類区分を有するとともに、湿度、気圧、風速、風向および降雨量の少なくとも１つを対象とする環境区分を含む。
換言すると、環境区分が対象とする環境情報は湿度、気圧、風速、風向および降雨量の少なくとも１つと温度とを含む予測対象地域内で実際に測定された値である。例えば、環境区分が対象とする環境情報を気温と降雨量とし、気温と降雨量とに双方について環境区分をそれぞれ設定する。
なお、以下の実施の形態においても本実施の形態と同様に、上記のように用いる情報を変更することにより、電力需要予測の代わりに再生エネルギーの発電量予測に適用可能である。
上述の構成により、従来の再生可能エネルギーの発電量予測では、気温予測値の演算処理が必須となるという問題があったが、上述のような構成の電力管理装置１０により、オフライン環境下において気温予測を行わない場合でも、発電量予測が可能となる。
【００３６】
上述のとおり、本実施の形態に係る電力管理装置１０および電力管理システム１は、予測対象日時と日付属性情報と環境情報とが類似する過去の電力需要に基づき、予測基準時以後の電力需要を予測する。これにより、オフライン環境において気温予測が不要としても電力需要の予測を行うことができる。
【００３７】
本実施の形態に係る電力管理装置１０および電力管理システム１は、また、予測対象日時と日付属性情報と環境情報とが類似する過去の再生可能エネルギーの発電実績に基づき、予測基準時以後の発電量を予測する。これにより、オフライン環境において気温予測が不要としても発電量予測を行うことができる。
【００３８】
実施の形態２．
図６は、実施の形態２に係る電力管理システム１Ａを示す構成図である。電力管理システム１Ａは、電力管理装置１０の代わりに電力管理装置１０Ａを備える。また、電力管理システム１Ａは検証実績情報記憶部２３をさらに備える。
【００３９】
電力管理装置１０Ａは、予測精度評価部２０１、分類最適化部２０２、および分類更新部２０３をさらに備える点が実施の形態１に係る電力管理システムと異なる。図６において、図１と同一の符号を付したものは、同一または対応する構成であり、これらの構成に関する詳細な説明は繰り返さない。
【００４０】
予測精度評価部２０１および分類更新部２０３の詳細を説明する前に、検証実績情報記憶部２３の検証実績情報を説明する。図７は検証実績情報の説明図の一例である。図７に示すとおり、検証実績情報は、電力需要実績情報と「取得年」や「取得月」等の取得時期が異なる。検証実績情報は、取得時期が異なる以外は、電力需要実績情報と同様であり、環境情報および日付属性情報が対応付けられた各日付の電力需要に関する情報を含む。図中、電力需要実績情報の取得年は２０１７年であるのに対し、検証実績情報の取得年は２０１８年である。
【００４１】
図８は、実施の形態２に係る電力管理装置１０Ａの動作の一例を示すフローチャート図である。図中、図４のフローチャート図と共通又は対応するステップについては、同符号を付し、それらのステップの詳細な説明を省略する場合がある。
【００４２】
予測精度評価部２０１は、検証実績情報を用いることで、予測精度（予測誤差）を評価する（ステップＳ２０１）。より詳細には、予測精度評価部２０１は、検証実績情報に含まれる各日に対し、予測情報算出部１０２と同様に、分類設定情報および電力需要実績情報を用いて、電力需要の予測値を算出する。予測精度評価部２０１は、検証実績情報に含まれる電力需要の実績値と予測値との差に基づいて、予測精度（予測誤差）を算出する。
【００４３】
続いて、分類最適化部２０２において、後述の最適化計算を行うことにより、需要予測精度の向上が実現できる新たな分類設定情報を算出する（ステップＳ２０２）。分類最適化部２０２は、予測精度が向上する環境区分を含む分類設定情報を導出する。
【００４４】
分類更新部２０３は、分類最適化部２０２により導出された分類設定情報を更新後分類設定情報として、分類設定情報記憶部１１に保存させる。（ステップＳ２０３）。
【００４５】
その後、更新後分類設定情報を用いてステップＳ１〜ステップＳ４が実行される。実績情報分類部１０１および予測情報算出部１０２は、分類設定情報記憶部１１に保存された更新後分類設定情報を用いて、実施の形態１にて説明した処理（すなわち、図４のステップＳ１〜ステップＳ４の処理）を行う。
【００４６】
ここで、ステップＳ２０１における予測精度の評価方法を以下に詳細に説明する。図７に示す検証実績情報の表の第１行は２０１８０１０１であり、この日を予測対象日として予測精度を評価する場合を説明する。この日は、日付属性区分が「休日」という条件、環境区分が「気温が２０℃未満」という条件に該当するため、図２の分類設定情報によると分類結果が「パターン４」となる（以下「分類結果（パターン４）」と呼ぶ場合がある。）。なお、以下では、予測精度評価部２０１が電力需要の予測値を算出すると説明するが、この予測値の算出は、予測情報算出部１０２が行ってもよい。
【００４７】
予測精度評価部２０１は、分類結果（パターン４）に分類される電力需要実績情報の電力需要について、例えば時間帯別に平均した値を、を予測値Ｐｒｅｄｉｃｔ(ｄａｔｅ，ｔｉｍｅ)として算出する。ここで、ｄａｔｅは日付インデックスを示し、２０１８０１０１から２０１８１２３１までの期間を示す。さらに、ｔｉｍｅは時刻インデックスを示し、ｔｉｍｅ＝１，２，…，１１，１２は、それぞれ時刻６：００，７：００…，１６：００，１７：００に対応する。
【００４８】
予測精度評価部２０１は、上述の予測値Ｐｒｅｄｉｃｔおよび検証実績情報（図７）における電力需要の実績値Ｒｅｓｕｌｔ（ｄａｔｅ，ｔｉｍｅ）を用いて、数式１に示す予測精度（予測誤差）Ａｃｃｕｒａｃｙ（ｄａｔｅ）を算出する。ただし、数式１において、｜Ａ｜はＡに関して、絶対値を取ることを意味する。
【００４９】
【数１】
0006795134.tif 000002
【００５０】
予測精度評価部２０１は、検証実績情報の各行に関して数式１による予測誤差を算出する。予測精度評価部２０１は、算出された予測精度（予測誤差）を数式２の通り合計し、Ａｃｃｕｒａｃｙとして算出する。
Ａｃｃｕｒａｃｙは合計の予測誤差とも言い、換言すると、分類設定情報と電力需要実績情報とを用いて算出された電力需要の予測値とこの予測値に対応する日の実績値（検証実績情報）との差に基づき算出された値である。
なお、予測誤差は、上述の数式１で示す、一日分の予測誤差であっても、数式２に示す複数日分の予測誤差を合計したものであってもよい。
【００５１】
【数２】
0006795134.tif 000003
【００５２】
分類最適化部２０２における分類設定情報の最適化方法の一例を以下に説明する。まず、分類設定情報における環境区分（気温）を「ｘ℃以上」・「ｘ℃未満」のように、変数ｘとして表現し、さらにこの変数ｘを用いて合計の予測精度Ａｃｃｕｒａｃｙを表現する。この合計の予測精度（予測誤差）であるＡｃｃｕｒａｃｙを目的関数にして最適化問題の解を導出する。この導出した解をｘ’とすると、環境区分の区分条件を、「ｘ’℃以上」「ｘ’℃未満」に更新する。
【００５３】
上述の環境区分の区分条件を設定するための解（ｘ’）の導出方法は、一例として、粒子群最適化や遺伝的アルゴリズム等の最適化手法を用いる。具体的には、予測精度Ａｃｃｕｒａｃｙを目的関数として、これらの最適化手法において、この予測精度に基づく目的関数を最小又は予め設定された値以下とするような、解（ｘ’）を導出する。
【００５４】
以上、本実施の形態に係る電力管理装置では、電力需要の予測値と実績値との差に基づいて予測誤差を算出し、この算出した予測誤差を小さくするように分類設定情報を更新するため、精度の高い電力需要の予測が可能となる。また、発電量の予測値と実績値との差に基づいて予測誤差を算出し、この算出した予測誤差を小さくするように分類設定情報を更新するため、精度の高い発電量予測が可能となる。
【００５５】
実施の形態３．
図９は、実施の形態３を説明するための図である。電力管理システム１Ｂは、電力管理装置１０Ａの代わりに電力管理装置１０Ｂを備える。電力管理装置１０Ｂは、電力管理装置１０Ａの分類最適化部２０２の代わりに、測精度が向上するように分類設定情報の項目を選定する分類選定部３０１を備える点が上述の実施の形態と異なる。図９において、図６と同一の符号を付したものは、同一または対応する構成として、それらの構成に関する説明を繰り返さない。
【００５６】
図１０は、湿度を環境区分とした場合の分類設定情報の一例である。例えば、湿度が７５％であり休日の場合は、環境区分（湿度）が「５０％以上」で、日付属性情報が「休日」であるので、分類結果は「パターン２」となる。
【００５７】
分類選定部３０１は、互いに異なる種類の環境情報（例えば、気温と湿度）を区分するための複数の分類設定情報の各々において、予測精度評価部２０１により算出された予測誤差に基づき、複数の分類設定情報のうち少なくとも１つを分類設定情報として選択する。
具体的には、分類選定部３０１は、気温という環境情報を対象とする環境区分による分類設定情報を用いた場合の予測誤差と、湿度という環境情報を対象とする環境区分による分類設定情報を用いた場合の予測誤差とを比較する。そして、分類選定部３０１は、予測誤差が小さい分類設定情報を選択する。
分類選定部３０１が気温を対象とする環境区分の分類設定情報を選択した場合は、分類設定情報が図２となり、分類選定部３０１が湿度を対象とする環境区分の分類設定情報を選択した場合は、分類設定情報が図１０となる。
【００５８】
なお、本実施の形態では気温と湿度の比較を例示したが、それ以外の気象情報（気圧・風速・風向、降雨量等）を使用してもよい。
【００５９】
以上、本実施の形態に係る電力管理装置によれば、上述の構成により、複数の種類の環境区分を用いて、予測誤差が小さいものを分類設定情報として用いるため、より精度の高い電力需要予測又は発電量予測が可能となる。
【００６０】
以上、上述の実施の形態において説明した実施の形態１〜３に係る電力管理装置および電力管理システムを説明したが、これらの実施の形態の構成の一部又は全部を適宜組合せることにより、電力管理装置および電力管理システムを構成してもよいことは言うまでもない。
【符号の説明】
【００６１】
１０，１０Ａ，１０Ｂ  電力管理装置
１１  分類設定情報記憶部
１２  実績情報記憶部
１３  予測対象日分類設定情報記憶部
１０１  実績情報分類部
１０２  予報情報算出部
１０３  表示部
２０１  予測精度評価部
２０２  分類最適化部
２０３  分類更新部
３０１  分類選定部
【要約】
電力管理装置は、実績情報分類部（１０１）と予測情報算出部（１０２）とを備える。実績情報分類部（１０１）は、電力需要実績情報に含まれる電力需要の各々に対応付けられた日付属性情報と環境情報とから、電力需要実績情報の分類結果を分類設定情報により導出すると共に、導出された分類結果を電力需要実績情報の各々に対応付ける実績情報分類部（１０１）と、予測情報算出部（１０２）は、予測を行う日である予測対象日の日付属性情報、および、予測対象日の予測開始前に測定された環境情報を用いて、分類設定情報により予測対象日の分類結果を導出するとともに、予測対象日の分類結果に対応する電力需要実績情報の電力需要に基づいて、予測対象日の電力需要を予測する。【図１】
0006795134.tif 000004
【図２】
0006795134.tif 000005
【図３】
0006795134.tif 000006
【図４】
0006795134.tif 000007
【図５】
0006795134.tif 000008
【図６】
0006795134.tif 000009
【図７】
0006795134.tif 000010
【図８】
0006795134.tif 000011
【図９】
0006795134.tif 000012
【図１０】
0006795134.tif 000013