(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサ及び記憶装置と、
電力需要の実績値である時系列データを記憶する時系列データ記憶部と、
予測日の所定期間について、前記所定期間における前記時系列データである予測日時系列データと予測日よりも前の日の前記時系列データである過去日時系列データとを比較し、前記所定期間において大小関係が反転しない前記過去日時系列データを、前記所定期間において大小関係が反転する前記過去日時系列データよりも優先して、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出する、時系列データ選出部と、
選出された前記時系列データに基づき予測日の電力需要を予測する電力需要予測部と、
を備える、
電力需要予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の電力需要予測装置であって、
前記時系列データ選出部は、
前記所定期間を前半期間と後半期間に分割し、
前記前半期間における前記予測日時系列データの平均である予測日前半平均、
前記後半期間における前記予測日時系列データの平均である予測日後半平均、
前記前半期間における前記過去日時系列データの平均である過去日前半平均、
前記後半期間における前記過去日時系列データの平均である過去日後半平均、
を求め、
前記過去日前半平均が前記予測日前半平均以上であれば正値をとり、前記過去日前半平均が前記予測日前半平均未満であれば負値をとる変数である前半フラグの値を求め、
前記過去日後半平均が前記予測日後半平均以上であれば正値をとり、前記過去日後半平均が前記予測日後半平均未満であれば負値をとる変数である後半フラグの値を求め、
前記前半フラグと前記後半フラグとの積が正値となる場合は、前記所定期間内に大小関係が反転しないと判定し、
前記前半フラグと前記後半フラグとの積が負値となる場合は、前記所定期間内に大小関係が反転すると判定する、
電力需要予測装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の電力需要予測装置であって、
前記予測日時系列データと前記過去日時系列データとの対応する各時間における差に基づき両者の類似度を求め、前記類似度が予め設定されている第１閾値を超えている前記過去日時系列データを時系列データの候補として取得する、時系列データ候補取得部を備え、
前記時系列データ選出部は、前記時系列データ候補取得部が取得した前記過去日時系列データの中から、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データを選出する、
電力需要予測装置。
【請求項４】
請求項３に記載の電力需要予測装置であって、
前記予測日時系列データと前記過去日時系列データとの対応する各時間における差に基づき両者の類似度を求め、前記類似度が予め設定されている第１閾値を超えている前記過去日時系列データを時系列データの候補として取得する、時系列データ候補取得部を備え、
前記時系列データ選出部は、
前記時系列データ候補取得部が取得した前記過去日時系列データのうち前記類似度が第２閾値（＞第１閾値）を超えているものについては前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出し、
前記時系列データ候補取得部が取得した前記過去日時系列データのうち前記類似度が前記第２閾値を超えていないものについては、前記所定期間において大小関係が反転しない前記過去日時系列データを、前記所定期間において大小関係が反転する前記過去日時系列データよりも優先して、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出する、
電力需要予測装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の電力需要予測装置であって、
前記時系列データ候補取得部は、前記予測日時系列データ及び前記過去日時系列データの夫々の時間ごとの差の二乗和平方根の値が小さい程、類似の度合いが大きくなる特性を有する指標を前記類似度とする、
電力需要予測装置。
【請求項６】
プロセッサ及び記憶装置を有する情報処理装置が、
電力需要の実績値である時系列データを記憶するステップ、
予測日の所定期間について、前記所定期間における前記時系列データである予測日時系列データと予測日よりも前の日の前記時系列データである過去日時系列データとを比較し、前記所定期間において大小関係が反転しない前記過去日時系列データを、前記所定期間において大小関係が反転する前記過去日時系列データよりも優先して、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出するステップ、及び、
選出された前記時系列データに基づき予測日の電力需要を予測するステップ、
を実行する、電力需要予測方法。
【請求項７】
請求項６に記載の電力需要予測方法であって、
前記情報処理装置が、
前記所定期間を前半期間と後半期間に分割するステップ、
前記前半期間における前記予測日時系列データの平均である予測日前半平均、
前記後半期間における前記予測日時系列データの平均である予測日後半平均、
前記前半期間における前記過去日時系列データの平均である過去日前半平均、
前記後半期間における前記過去日時系列データの平均である過去日後半平均、
を求めるステップ、
前記過去日前半平均が前記予測日前半平均以上であれば正値をとり、前記過去日前半平均が前記予測日前半平均未満であれば負値をとる変数である前半フラグの値を求めるステップ、
前記過去日後半平均が前記予測日後半平均以上であれば正値をとり、前記過去日後半平均が前記予測日後半平均未満であれば負値をとる変数である後半フラグの値を求めるステップ、
前記前半フラグと前記後半フラグとの積が正値となる場合は、前記所定期間内に大小関係が反転しないと判定するステップ、
前記前半フラグと前記後半フラグとの積が負値となる場合は、前記所定期間内に大小関係が反転すると判定するステップ、
を更に実行する、電力需要予測方法。
【請求項８】
請求項６又は７に記載の電力需要予測方法であって、
前記情報処理装置が、
前記予測日時系列データと前記過去日時系列データとの対応する各時間における差に基づき両者の類似度を求め、前記類似度が予め設定されている第１閾値を超えている前記過去日時系列データを時系列データの候補として取得するステップ、
取得した前記過去日時系列データの中から、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データを選出するステップ、
を更に実行する、電力需要予測方法。
【請求項９】
請求項８に記載の電力需要予測方法であって、
前記情報処理装置が、
前記予測日時系列データと前記過去日時系列データとの対応する各時間における差に基づき両者の類似度を求め、前記類似度が予め設定されている第１閾値を超えている前記過去日時系列データを時系列データの候補として取得するステップ、
取得した前記過去日時系列データのうち前記類似度が第２閾値（＞第１閾値）を超えているものについては前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出するステップ、及び、
取得した前記過去日時系列データのうち前記類似度が前記第２閾値を超えていないものについては、前記所定期間において大小関係が反転しない前記過去日時系列データを、前記所定期間において大小関係が反転する前記過去日時系列データよりも優先して、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出するステップ、
を更に実行する、電力需要予測方法。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載の電力需要予測方法であって、
前記情報処理装置が、前記予測日時系列データ及び前記過去日時系列データの夫々の時間ごとの差の二乗和平方根の値が小さい程、類似の度合いが大きくなる特性を有する指標を前記類似度とするステップ、
を更に実行する、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、電力需要予測装置、及び電力需要予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、当日の需要曲線に最も近似する過去需要曲線を特定することにより電力需要量の変化を予測する方法について記載されている。具体的には、（ａ）現在時刻までの２時間における当日の電力需要量を５分間隔で求め、（ｂ）電力需要データベースを参照し、過去の任意の時間帯における２時間分の電力需要量を５分間隔で求め、（ｃ）当日の電力需要量と（ｂ）で求めた過去の電力需要量との偏差を求め、（ｄ）偏差の絶対値の和Ｓdを求め、（ｅ）Ｓdが最小になる時間帯における需要曲線を、当日需要曲線に最も近似するものとして特定することが記載されている。
【０００３】
特許文献２には、電力会社などで毎日の電力需要を予測する電力需要予測支援方法について記載されている。具体的には、過去の負荷データをデータベースに蓄積管理し、現時点での負荷データの入力を受け付け、検索対象期間と現時点以前の所定時間帯の指定とを受け付け、指定時間帯に入力された負荷データと検索対象期間における指定時間帯と同じ時間帯にある過去の負荷データとを比較して指定時間帯に入力された負荷データの変動に類似する過去の負荷データを複数抽出し、過去短時間分の負荷データと、複数の過去の所定時間分の負荷データのそれぞれの変動曲線を表示出力し、表示出力中の複数の過去の負荷変動曲線から特定の曲線を指定する旨の利用者入力を受け付け、当該指定の変動曲線と過去短時間の負荷の変動曲線以外を非表示にすることが記載されている。
【０００４】
特許文献３には、予測装置が、電力予測データの予測期間と、予測期間より前の時間に位置する分類用期間の入力を受け付け、予測対象日当日の分類用期間の電力需要データを対象分類用データとして読み込み、予測対象日より過去日の分類用期間の電力需要データを過去分類用データとして読み込み、予測対象日より過去日の予測期間の電力需要データを過去予測期間データとして読み込み、対象分類用データおよび過去分類用データそれぞれの電力需要データに対して、所定の平均値と所定の標準偏差とを所定の値として正規化演算し、正規化演算された対象分類用データおよび過去分類用データの電力需要データをもとに、複数のクラスのいずれかに分類し、分類された過去分類用データのうち、対象分類用データと同じクラスの過去分類用データを抽出し、抽出された過去分類用データに対応する過去予測期間データの統計値を、予測対象日当日の予測期間における電力予測データである対象予測期間データとして計算し、計算した対象予測期間データを出力することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−２２４００２号公報
【特許文献２】特開２００６−１７８８９３号公報
【特許文献３】特開２０１４−８５９１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
安定かつ経済的な電力需給運用を行うためには、電力需要の正確な予測に基づく需給計画の策定が必要である。また昨今の電力システム改革においては計画値同時同量が要請されており、より精度の高い需要予測を行うことが求められている。
【０００７】
一方、再生可能エネルギー、とりわけ太陽光発電の大量導入による昼間需要の変化やヒートポンプ給湯器のような省エネ機器増加による深夜需要の変化等、電力需要カーブの変動要因は多様化しており、電力需要を正確に予測することが難しくなってきている。
【０００８】
電力需要の予測に際しては、さまざまな予測手法に過去の時系列データが利用されている。しかし膨大な過去の時系列データの中から予測日の電力需要に近い時系列データを、例えば、人間系で探索しようとすると大変な時間と労力が必要になる。また予測日の電力需要に近い時系列データを、例えば、自動で探索しようとすれば、特性が異なる時系列データが探索されて予測精度が大きく低下してしまうことがある。
【０００９】
本発明は、このような背景に鑑みてなされたもので、電力需要の予測を精度よく行うことが可能な、電力需要予測装置、及び電力需要予測方法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】
【００１０】
上記目的を達成するための本発明のうちの一つは、電力需要予測装置であって、電力需要の実績値である時系列データを記憶する時系列データ記憶部と、予測日の所定期間について、前記所定期間における前記時系列データである予測日時系列データと予測日よりも前の日の前記時系列データである過去日時系列データとを比較し、前記所定期間において大小関係が反転しない前記過去日時系列データを、前記所定期間において大小関係が反転する前記過去日時系列データよりも優先して、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出する、時系列データ選出部と、選出された前記時系列データに基づき予測日の電力需要を予測する電力需要予測部と、を備える。
【００１１】
本発明によれば、予測日の時系列データと傾向が類似する時系列データを電力需要の予測に用いる時系列データとして選出することができ、また差（距離）による判定のみでは除外することのできない、特性の異なる時系列データを除外することができる。このため、電力需要の予測精度を向上させることができ、ひいては経済的な系統運用の実現やインバランス（消費電力量と発電電力量との差分）の低減等を図ることができる。
【００１２】
本発明の他の一つは、上記電力需要予測装置であって、前記時系列データ選出部は、前記所定期間を前半期間と後半期間に分割し、前記前半期間における前記予測日時系列データの平均である予測日前半平均、前記後半期間における前記予測日時系列データの平均である予測日後半平均、前記前半期間における前記過去日時系列データの平均である過去日前半平均、前記後半期間における前記過去日時系列データの平均である過去日後半平均、を求め、前記過去日前半平均が前記予測日前半平均以上であれば正値をとり、前記過去日前半平均が前記予測日前半平均未満であれば負値をとる変数である前半フラグの値を求め、前記過去日後半平均が前記予測日後半平均以上であれば正値をとり、前記過去日後半平均が前記予測日後半平均未満であれば負値をとる変数である後半フラグの値を求め、前記前半フラグと前記後半フラグとの積が正値となる場合は、前記所定期間内に大小関係が反転しないと判定し、前記前半フラグと前記後半フラグとの積が負値となる場合は、前記所定期間内に大小関係が反転すると判定する。
【００１３】
本発明によれば、所定期間内における予測日時系列データと過去日時系列データの大小関係の反転有無を精度よく容易に判定することができ、傾向の類似する時系列データを電力需要の予測に用いる時系列データとして容易に選出することができる。
【００１４】
本発明の他の一つは、上記電力需要予測装置であって、前記予測日時系列データと前記過去日時系列データとの対応する各時間における差に基づき両者の類似度を求め、前記類似度が予め設定されている第１閾値を超えている前記過去日時系列データを時系列データの候補として取得する、時系列データ候補取得部を備え、前記時系列データ選出部は、前記時系列データ候補取得部が取得した前記過去日時系列データの中から、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データを選出する。
【００１５】
本発明によれば、差（距離）による判定により取得した時系列データについて、前述した所定期間内における大小関係を判定して電力需要の予測に用いる時系列データを選出するので、電力需要の予測精度を向上させることができる。
【００１６】
本発明の他の一つは、上記電力需要予測装置であって、前記予測日時系列データと前記過去日時系列データとの対応する各時間における差に基づき両者の類似度を求め、前記類似度が予め設定されている第１閾値を超えている前記過去日時系列データを時系列データの候補として取得する、時系列データ候補取得部を備え、前記時系列データ選出部は、前記時系列データ候補取得部が取得した前記過去日時系列データのうち前記類似度が第２閾値（＞第１閾値）を超えているものについては前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出し、前記時系列データ候補取得部が取得した前記過去日時系列データのうち前記類似度が前記第２閾値を超えていないものについては、前記所定期間において大小関係が反転しない前記過去日時系列データを、前記所定期間において大小関係が反転する前記過去日時系列データよりも優先して、前記電力需要の予測に用いる前記時系列データとして選出する。
【００１７】
本発明によれば、類似度が第２閾値（＞第１閾値）を超えているものについては電力需要の予測に用いる時系列データとして選出し、類似度が第２閾値を超えていないものについては、前述した所定期間内における大小関係を判定して電力需要の予測に用いる時系列データを選出するので、効率よく時系列データを選出することができる。
【００１８】
本発明の他の一つは、上記電力需要予測装置であって、前記時系列データ候補取得部は、前記予測日時系列データ及び前記過去日時系列データの夫々の時間ごとの差の二乗和平方根の値が小さい程、類似の度合いが大きくなる特性を有する指標を前記類似度とする。
【００１９】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、電力需要の予測を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】電力需要予測装置１０が備える主なハードウェアを示す図である。
【図２】電力需要予測装置１０が備える主な機能及び電力需要予測装置１０が記憶する主な情報を示す図である。
【図３】電力需要予測処理Ｓ３００を説明するフローチャートである。
【図４】予測日時系列データ及び過去日時系列データの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照しつつ説明する。
【００２３】
図１に一実施形態として示す電力需要予測装置１０が備える主なハードウェアを、図２に電力需要予測装置１０が備える主な機能及び電力需要予測装置１０が記憶する主な情報を示している。電力需要予測装置１０は、情報処理装置（パーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレーム等）を用いて構成されている。電力需要予測装置１０は、例えば、電力会社の中央給電指令所等に設置される。
【００２４】
電力需要予測装置１０は、電力需要の実績値である時系列データに基づき、例えば、時系列分析（Time Series Analysis）、回帰分析、ニューラルネットワークによる分析等を行うことにより電力需要を予測する。電力需要予測装置１０は、蓄積している時系列データの中から電力需要の予測に用いる時系列データとして適切なものを選出し、選出した時系列データを用いて電力需要を予測する。
【００２５】
上記選出に際し、電力需要予測装置１０は、例えば、予測日の所定期間（例えば、予測日の開始時（例えば、午前零時）から現在までの期間）における時系列データである予測日時系列データと、予測日よりも前の日の時系列データである過去日時系列データとの差（対応する時間毎の差（距離））に基づき、両者の類似度（類似する程、値が大きくなるように設定する）を求め、類似度が予め設定されている第１閾値（＞０）を超えている過去日時系列データを電力需要の予測に用いる時系列データの候補として取得する。
【００２６】
また電力需要予測装置１０は、予測日の上記所定期間について、予測日時系列データの傾向（増加傾向であるか減少傾向であるか）と過去日時系列データの傾向とを比較し、傾向が類似する過去日時系列データを傾向が類似しない過去日時系列データに優先して、電力需要の予測に用いる時系列データとして選出する。
【００２７】
より具体的には、電力需要予測装置１０は、上記所定期間において予測日時系列データと過去日時系列データとを比較し、上記所定期間において大小関係が反転しない過去日時系列データを、上記所定期間において大小関係が反転する過去日時系列データよりも優先して、電力需要の予測に用いる時系列データとして選出する。
【００２８】
図１に示すように、電力需要予測装置１０は、プロセッサ１１、記憶装置１２、入力装置１３、出力装置１４、及び通信装置１５を備える。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）を用いて構成されている。記憶装置１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、プログラムやデータを記憶する。
【００２９】
入力装置１３は、情報の入力を行うユーザインタフェース（キーボード、マウス等）である。出力装置１４は、各種の情報をユーザに提供するユーザインタフェースであり、例えば、液晶モニタ、印字装置等である。通信装置１５は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信インタフェースを用いて構成され、他の装置（例えば、監視制御システム、系統制御システム、配電自動化システム、各種データベースシステム、インターネット上のＷｅｂサーバ等）と通信する。
【００３０】
図２に示すように、電力需要予測装置１０は、時系列データ記憶部２１１、時系列データ候補取得部２１２、時系列データ選出部２１３、及び電力需要予測部２１４の各機能を備える。尚、電力需要予測装置１０は、更にＤＢＭＳ（DataBase Management System）の機能を備えていてもよい。これらの機能は、プロセッサ１１が、記憶装置１２に格納されているプログラムを実行することにより、もしくは電力需要予測装置１０が備えるハードウェアにより実現される。
【００３１】
同図に示すように、電力需要予測装置１０は、時系列データ２５１、カレンダ情報２７１（曜日、祝祭日、季節（シーズン）等の情報）、気象情報２７２（少なくとも時系列データ２５１に対応する各日の気象情報（気温、湿度、風速、日射量等）を含む）、及び経済情報２７３（時系列データ２５１に対応する数年分の景気動向等）を記憶する。電力需要予測装置１０は、カレンダ情報２７１、気象情報２７２、及び経済情報２７３を、例えば、インターネットを介して取得し、これらの情報を、例えば、データベースのテーブルとして管理する。
【００３２】
上記機能のうち、時系列データ記憶部２１１は、中央給電指令所において動作する他のシステム等によって随時取得される、過去所定年数前から現在までの各日の電力需要（電力消費量）の実績値である時系列データ２５１（例えば、時間単位、分単位、秒単位等の所定の時間間隔で取得されたデータ）を記憶する。尚、各時系列データ２５１には夫々が取得された日時を示す情報が付帯する。
【００３３】
時系列データ候補取得部２１２は、予測日の所定期間（例えば、予測日の現在までの期間）について、予測日時系列データと過去日時系列データとの、対応する各時間における差（距離）に基づき両者の類似度を求め、類似度が予め設定されている第１閾値を超えている過去日時系列データを、電力需要の予測に用いる時系列データの候補として取得する。時系列データ候補取得部２１２は、上記類似度として、例えば、予測日時系列データ及び過去日時系列データの夫々の各時間における差（距離）の二乗和平方根を用いて、この値が小さい程、類似の度合いが大きくなる特性を有する指標を設定する。時系列データ候補取得部２１２が、更に予測日時系列データとカレンダ情報、気象情報、経済情報等が一致又は類似するものを時系列データの候補として取得するようにしてもよい。
【００３４】
尚、このように、時系列データ候補取得部２１２は、予測日時系列データと過去日時系列データとの、対応する各時間における差（距離）に基づき類似度を求めるので、時系列データ候補取得部２１２が取得する時系列データには、予測日時系列データと増加傾向や減少傾向が異なる過去日時系列データが含まれてしまう可能性がある。
【００３５】
時系列データ選出部２１３は、予測日の所定期間（例えば、予測日の現在までの期間）について、予測日時系列データと過去日時系列データとを比較し、上記所定期間において大小関係が反転しない過去日時系列データを、上記所定期間において大小関係が反転する過去日時系列データよりも優先して、電力需要の予測に用いる時系列データとして選出する。同図に示すように、時系列データ選出部２１３は、期間分割部２１３１、平均算出部２１３２、フラグ算出部２１３３、及び大小関係判定部２１３４の各機能を備える。
【００３６】
上記機能のうち、期間分割部２１３１は、上記所定期間を、前半期間と後半期間に分割する。
【００３７】
平均算出部２１３２は、前半期間における予測日時系列データの平均である予測日前半平均、後半期間における予測日時系列データの平均である予測日後半平均、前半期間における過去日時系列データの平均である過去日前半平均、及び後半期間における過去日時系列データの平均である過去日後半平均を求める。
【００３８】
フラグ算出部２１３３は、過去日前半平均が予測日前半平均以上であれば正値をとり、過去日前半平均が予測日前半平均未満であれば負値をとる変数である、前半フラグの値を求める。またフラグ算出部２１３３は、過去日後半平均が予測日後半平均以上であれば正値をとり、過去日後半平均が予測日後半平均未満であれば負値をとる変数である、後半フラグの値を求める。
【００３９】
大小関係判定部２１３４は、予測日時系列データの傾向と過去日時系列データの傾向とが類似するか否かを判定する。具体的には、大小関係判定部２１３４は、前半フラグと後半フラグの積が正値となる場合は、上記所定期間において予測日時系列データと過去日時系列データの大小関係が反転しない（傾向が類似する）と判定し、前半フラグと後半フラグの積が負値となる場合は、上記所定期間において予測日時系列データと過去日時系列データの大小関係が反転する（傾向が類似しない）と判定する。
【００４０】
図２に示す電力需要予測部２１４は、時系列データ選出部２１３によって選出された時系列データに基づき、例えば、時系列分析、回帰分析、ニューラルネットワークによる分析等を行うことにより、将来の電力需要を予測する。電力需要予測部２１４は、上記予測に際し、例えば、電力需要に影響を与える因子（例えば、カレンダ情報２７１、気象情報２７２、経済情報２７３）と時系列データとの相関を表す関係式を導出し、導出した関係式を用いて電力需要を予測する。
【００４１】
［処理例］
続いて、図３に示すフローチャートとともに、電力需要予測装置１０が電力需要の予測に際して行う処理（以下、電力需要予測処理Ｓ３００と称する。）について説明する。
【００４２】
同図に示すように、まず電力需要予測装置１０は、記憶している時系列データ２５１から予測日時系列データを取得する（Ｓ３１１）。
【００４３】
続いて、電力需要予測装置１０の時系列データ候補取得部２１２が、記憶している時系列データ２５１の中から、予測日時系列データに類似する一つ以上の時系列データ（過去日時系列データ）を、電力需要の予測に用いる時系列データの候補として取得する（Ｓ３１２）。尚、時系列データ候補取得部２１２が、上記予測日時系列データに類似する時系列データから、カレンダ情報や気象情報、経済情報等が一致又は類似することを条件として更に絞り込んだものを電力需要の予測に用いる時系列データの候補として取得するようにしてもよい。
【００４４】
続いて、電力需要予測装置１０の時系列データ選出部２１３が、予定日の所定期間を前半期間と後半期間に分割する（Ｓ３１３）。
【００４５】
続いて、電力需要予測装置１０の時系列データ選出部２１３が、予測日前半平均及び予測日後半平均を求める（Ｓ３１４）。
【００４６】
続いて、電力需要予測装置１０は、Ｓ３１２で取得した過去日時系列データのうちの一つを選択する（Ｓ３１５）。
【００４７】
続いて、電力需要予測装置１０の時系列データ選出部２１３が、選択中の過去日時系列データについて、過去日前半平均と過去日後半平均を求める（Ｓ３１６）。
【００４８】
続いて、電力需要予測装置１０の時系列データ選出部２１３は、前半フラグ及び後半フラグの値を求め（Ｓ３１７）、前半フラグと後半フラグの積の正負を判定する（Ｓ３１８）。前半フラグと後半フラグの積が正であれば（Ｓ３１８：正）、処理はＳ３１９に進む。前半フラグと後半フラグの積が負であれば（Ｓ３１８：負）、処理はＳ３２０に進む。
【００４９】
Ｓ３１９では、電力需要予測装置１０の時系列データ選出部２１３が、選択中の過去日時系列データを電力需要の予測に用いる時系列データとして選出する（例えば、時系列データ選出部２１３は、選出した時系列データ２５１に選出した旨を示すフラグを設定する）。
【００５０】
Ｓ３２０では、電力需要予測装置１０が、Ｓ３１２で取得した過去日時系列データのうち、Ｓ３１５で未取得の過去日時系列データがあるか否かを判定する。未取得の過去日時系列データがある場合（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、処理はＳ３１５に戻る。未取得の過去日時系列データがない場合（Ｓ３２０：ＮＯ）、処理はＳ３２１に進む。
【００５１】
Ｓ３２１では、電力需要予測装置１０は、Ｓ３１９で選出した時系列データを用いて予測日の電力需要を予測する。
【００５２】
尚、以上に説明した電力需要予測処理Ｓ３００では、Ｓ３１２で時系列データ候補取得部２１２が取得した全ての時系列データを対象として時系列データ選出部２１３による判定（Ｓ３１５〜Ｓ３２０）を行うことにより、電力需要の予測に用いる時系列データを選出しているが、例えば、時系列データ選出部２１３が、Ｓ３１２で時系列データ候補取得部２１２が取得した時系列データのうち類似度が第２閾値（＞第１閾値）を超えている時系列データについては時系列データ選出部２１３による判定（Ｓ３１５〜Ｓ３２０）の対象とすることなく電力需要の予測に用いる時系列データとして選出し、類似度が第２閾値未満である時系列データのみを対象としてＳ３１５〜Ｓ３２０の処理を行うようにしてもよい。そのようにすることで、電力需要予測装置１０の処理負荷を軽減することができる。
【００５３】
［具体例］
図４は、予測日時系列データ及び過去日時系列データの一例である。同図において、Ｘ（ｉ）は、予測日時系列データであり、Ｙ１（ｉ），Ｙ２（ｉ），Ｙ３（ｉ），Ｙ４（ｉ）は、いずれも過去日時系列データである。尚、ｉ（所定の自然数）は現在を、ｉ−１〜ｉ−５は過去の各時点を、ｉ＋１〜ｉ＋ｓ（ｓは所定の自然数）は将来の各時点を、夫々表す。本例では、ｉ−５からｉまでの期間が前述した所定期間に相当する。
【００５４】
本例では、時系列データ候補取得部２１２は、Ｌ１をＸ（ｉ）とＹ１（ｉ）の距離、Ｌ２をＸ（ｉ）とＹ２（ｉ）の距離、Ｌ３をＸ（ｉ）とＹ３（ｉ）の距離、Ｌ４をＸ（ｉ）とＹ４（ｉ）の距離として、以下の式から予測日時系列データと過去日時系列データの距離（各時間における差（距離）の二乗和平方根）を求める。
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【００５５】
図３に示した電力需要予測処理Ｓ３００のＳ３１２において、時系列データ候補取得部２１２は、距離Ｌ１〜Ｌ４において、距離が小さい程、類似の度合いが大きくなる指標（例えば、Ｌ３が最大の値の場合、指標＝−０．５×（Ｌ１〜Ｌ４）／Ｌ３＋１）を類似度として用いて、例えば、上記４つの距離Ｌ１〜Ｌ４のうち類似度が第１閾値を超えている過去日時系列データを電力需要の予測に用いる時系列データの候補（過去日時系列データ）として取得する。
【００５６】
また図３のＳ３１３において、時系列データ選出部２１３の期間分割部２１３１は、例えば、ｉ−５からｉ−３までを前半期間に、ｉ−２からｉまでを後半期間に、上記所定期間を分割し（Ｓ３１３）、平均算出部２１３２が、例えば、次のようにして予測日前半平均及び予測日後半平均を求める（Ｓ３１４）。
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【００５７】
続いて、時系列データ選出部２１３は、Ｓ３１２で取得した過去日時系列データを一つ選択する（Ｓ３１５）。そして時系列データ選出部２１３の平均算出部２１３２が、次のようにして、過去日前半平均及び過去日後半平均を求める（Ｓ３１６）。
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【００５８】
続いて、時系列データ選出部２１３のフラグ算出部２１３３が、次の判定基準に基づき前半フラグと後半フラグを求める（Ｓ３１７）。
過去日前半平均≧予測日前半平均であれば、前半フラグ＝＋１（正）
過去日前半平均＜予測日前半平均であれば、前半フラグ＝−１（負）
過去日後半平均≧予測日後半平均であれば、後半フラグ＝＋１（正）
過去日後半平均＜予測日後半平均であれば、後半フラグ＝−１（負）
【００５９】
続いて、時系列データ選出部２１３の大小関係判定部２１３４が、前半フラグと後半フラグの積が正値となる場合は、上記所定期間において予測日時系列データと過去日時系列データの大小関係が反転しないと判定し、前半フラグと後半フラグの積が負値となる場合は、上記所定期間において予測日時系列データと過去日時系列データの大小関係が反転すると判定する（Ｓ３１８）。
【００６０】
時系列データ選出部２１３は、上記判定結果に基づき、過去日時系列データを予測に用いる時系列データとして選出する（Ｓ３１９）。即ち、時系列データ選出部２１３は、大小関係が反転しない過去日時系列データを電力需要の予測に用いる時系列データとして選出し（Ｓ３１８：正，Ｓ３１９）、大小関係が反転する過去日時系列データについては、電力需要の予測に用いる時系列データから除外する（Ｓ３１８：負）。
【００６１】
続いて、電力需要予測装置１０は、Ｓ３１２で取得した過去日時系列データのうち、Ｓ３１５で未取得の過去日時系列データがあるか否かを判定する。未取得の過去日時系列データがある場合（Ｓ３２０：ＹＥＳ）、処理はＳ３１５に戻る。未取得の過去日時系列データがない場合（Ｓ３２０：ＮＯ）、処理はＳ３２１に進む。
【００６２】
Ｓ３２１では、電力需要予測装置１０は、Ｓ３１９で選出した時系列データを用いて予測日の電力需要を予測する。
【００６３】
以上に説明したように、本実施形態の電力需要予測装置１０によれば、所定期間において大小関係が反転しない過去日時系列データを、所定期間において大小関係が反転する過去日時系列データよりも優先して、電力需要の予測に用いる時系列データとして選出する。このため、予測日の時系列データと傾向が類似する時系列データを電力需要の予測に用いる時系列データとして選出することができる。また差（距離）による判定のみでは除外することのできない、特性の異なる時系列データを除外することができる。このため、電力需要の予測精度を向上させることができ、ひいては経済的な系統運用の実現やインバランス（消費電力量と発電電力量との差分）の低減等を図ることができる。
【００６４】
ところで、以上の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。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が含まれることは勿論である。
【００６５】
例えば、以上では、期間分割部２１３１が上記所定期間を前半期間と後半期間に２分割する場合を例として説明したが、上記所定期間を３分割以上に分割し、各期間における、予測日時系列データと過去日時系列データとの大小関係に基づき、予測日時系列データと過去日時系列データの類似度を判定するようにしてもよい。但し、分割数を増やせば処理負荷が増大するので、処理の迅速性を優先したい場合は必要以上に分割数を増やさないことが好ましい。
【００６６】
上記所定期間を複数設定し、複数の所定期間の夫々について予測日時系列データと過去日時系列データとを比較することにより、複数の所定期間の夫々について前述した大小関係を判定し、複数の所定期間の夫々の大小関係の判定の結果を総合的に考慮して予測日時系列データと過去日時系列データの類似度を判定するようにしてもよい。但し、所定期間の数を増やせば処理負荷が増大するので、処理の迅速性を優先したい場合は必要以上に所定期間を増やさないことが好ましい。
【００６７】
予測日の開始時は必ずしも午前零時でなくてもよく、例えば、予測日の開始時を前日の午後零時としてもよい。また予測日の終了時は必ずしも午前零時でなくてもよく、例えば、予測日の終了時を翌日の午後零時としてもよい。
【符号の説明】
【００６８】
１０  電力需要予測装置、２１１  時系列データ記憶部、２１２  時系列データ候補取得部、２１３  時系列データ選出部、２１３１  期間分割部、２１３２  平均算出部、２１３３  フラグ算出部、２１３４  大小関係判定部、２１４  電力需要予測部、２５１  時系列データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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