(57)【要約】【課題】電力需要家の消費電力特性を保存したロードプロファイルの特徴を把握して、消費電力パターンの類似した顧客をひとまとめにするクラスタに分類することができる需要家ロードプロファイル分類方式を得る。【解決手段】電力需要家の消費電力特性を示すロードプロファイルを保存した需要家ロードプロファイルデータベース１０を用いて、特徴抽出処理部１１により、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ロードプロファイルの類似度を、類似度設定部１３により設定して、この類似度を用いて、クラスタリング処理部１２により、ロードプロファイルをクラスタに分類するようにした。【選択図】                図１
2004185490.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要家の消費電力特性を示すロードプロファイルを保存した需要家ロードプロファイルデータベース、この需要家ロードプロファイルデータベースに保存されたロードプロファイルについて、ウェーブレット変換によって各周波数帯の係数を抽出する特徴抽出処理部、この特徴抽出処理部によって抽出された各周波数帯の係数により二つのロードプロファイルの類似度を設定する類似度設定部、及びこの類似度設定部によって設定された類似度によりロードプロファイルをクラスタに分類するクラスタリング処理部を備えたことを特徴とする需要家ロードプロファイル分類方式。
【請求項２】
特徴抽出処理部のウェーブレット変換に用いる基底として、スプライン基底、ドビッシー基底、シムレット基底、コイフレット基底、及びハール基底のいずれかを適用することを特徴とする請求項１記載の需要家ロードプロファイル分類方式。
【請求項３】
上記特徴抽出処理部によって抽出される各周波数帯の係数には、最も低い周波数成分であるベースパターンとこれ以外の各周波数成分とがあり、上記類似度設定部は、上記特徴抽出処理部によって抽出されたベースパターンと各周波数成分のそれぞれについて類似度を定義し、上記クラスタリング処理部は、上記ベースパターンの類似度によってクラスタに分類し、上記各周波数成分によってさらにクラスタを細分化する階層的なクラスタリングを行うことを特徴とする請求項１または請求項２記載の需要家ロードプロファイル分類方式。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、電力需要家の消費電力特性を保存した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に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
電気事業における需要家の毎時消費電力量（ｋＷｈ）、もしくはより小さい時間間隔（３０分、１５分）での消費電力量（ｋＷｈ）を記録したデータを電力消費実績データと呼ぶ。このデータは、需要家に設置した電力量計によって計測されて、電話線やインターネットなどのネットワークを介して電力供給者へ送られる。
電力を供給する側からは、ある一定期間の間、例えば１日や１週間の間で、電力消費実績が一定に近い方が望ましい。これは、電力は貯蔵できないため、電力消費実績がピークとなる最大電力消費実績に合わせて設備を設置する必要があり、最大電力消費実績とピーク以外の時刻での電力消費実績との差が大きくなると、設備の稼働効率が低くなるためである。電気事業では、例えば関根泰次編「現代電力輸送工学」（オーム社刊）に示されるように、電力消費パターンがどれだけ平準化されているかを示す指標として式（１）で定義される負荷率が用いられる。
負荷率＝（平均電力消費実績）／（ピーク時刻の最大電力消費実績）・・（１）
電力消費実績が常に一定、すなわち電力消費パターンがもっとも平準化されている場合に、負荷率の値は１となり、電力消費パターンが平準化されていないほど負荷率は小さい値となる。これまで電力消費パターンに着目するときには、どれだけ平準化されているかということがもっとも重要な点であったので、上記の負荷率でおおまかな傾向を把握することが可能であった。
【０００３】
従来は、電気事業は自然独占による非競争的な市場であったが、規制緩和の流れによって電気事業にも競争が徐々に導入されつつあり、これまで電気を独占的に供給してきた電力会社が、新規参入電気事業者に対抗するためには、顧客の購買状況、すなわち消費電力特性をより詳細に把握して、顧客ニーズに合わせた営業戦略を立案することが必要となってくる。このような目的のためには、従来のような負荷率のような単一のパラメータでは困難であり、より詳細な方法が必要不可欠である。消費電力パターンの把握方法の一つとして、パターンの類似した顧客をひとまとめにするクラスタリングがあげられる。クラスタリングによって、消費電力特性の類似した顧客、すなわち電力消費に対するニーズの類似した顧客を把握することができる。
【０００４】
時系列信号の分析の方法としては、例えば、特許文献１の「時系列信号処理方法および装置」がある。特許文献１での時系列信号処理装置は、時系列データを一時蓄積して出力するデータ蓄積手段と、データ蓄積手段出力にウェーブレット変換による時間周波数解析を施すウェーブレット変換手段と、ウェーブレット変換手段出力を、周波数成分を２のべき乗毎の複数の周波数帯に分解する多重解像度表現手段と、ウェーブレット変換手段により分解された周波数帯毎に、自己回帰モデルを当てはめる自己回帰モデル推定手段と、自己回帰モデル推定手段による周波数帯毎の自己回帰モデルの値を同一時間方向に加え合わせる再構成表現手段とを備えたものであり、時系列信号をウェーブレット変換によって２のべき乗毎の複数の周波数帯に分解し、各周波数帯の係数を用いてモデル化することによって時系列信号の予測を行うものである。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１０−４９７９１号公報（段落番号００２２〜００６４、図１）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
特許文献１の方法では、予測モデルを１つ得られるのみであり、複数の時系列信号の相関関係を把握することはできないため、類似した時系列データをクラスタリングする上記の目的を達成することはできないという問題があった。
【０００７】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、電力需要家の消費電力特性を保存したロードプロファイルの特徴を把握して、消費電力パターンの類似した顧客をひとまとめにするクラスタに分類することができる需要家ロードプロファイル分類方式を得ることを目的にしている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明に係わる需要家ロードプロファイル分類方式においては、電力需要家の消費電力特性を示すロードプロファイルを保存したロードプロファイルデータベース、このロードプロファイルデータベースに保存されたロードプロファイルについて、ウェーブレット変換によって各周波数帯の係数を抽出する特徴抽出処理部、この特徴抽出処理部によって抽出された各周波数帯の係数により二つのロードプロファイルの類似度を設定する類似度設定部、及びこの類似度設定部によって設定された類似度によりロードプロファイルをクラスタに分類するクラスタリング処理部を備えたものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
この発明による需要家ロードプロファイル分類方式の概念について、まず述べる。
この発明の需要家ロードプロファイル分類方式では、需要家の消費電力特性を示すロードプロファイルを保存したロードプロファイルデータベースと、ウェーブレット変換によってロードプロファイルの特徴として各周波数帯の係数を抽出する特徴抽出処理部と、抽出された各周波数帯の係数によって類似度を設定する類似度設定部と、設定された類似度を用いてロードプロファイルをクラスタに分類するクラスタリング処理部により構成される。
【００１０】
特徴抽出処理部は、顧客の消費電力実績データ、すなわちロードプロファイルを時系列データとみなし、時系列データをウェーブレット変換によって２のべき乗毎の複数の周波数に分解し、各レベルの係数を求める。
ウェーブレット変換は、従来のフーリエ変換と同様に時間周波数解析の手法の一つであり、ある時系列データを周波数の異なる複数の成分に分解する手法である。フーリエ変換で時間分解能を持たせるためには窓関数を用いて局所化する短時間フーリエ変換が用いられるが、ウェーブレット変換の特徴は、従来のフーリエ変換のような周波数解析と類似しているが、大きく異なっている点は、フーリエ変換が周期的変化をもつデータを対象としているのに対し、ウェーブレット変換ではマザーウェーブレットを時間方向に移動・伸縮することによって信号の局所的な変化を解析することが可能である点である。
【００１１】
ウェーブレット変換では、マザーウェーブレットを時間軸上での平行移動と伸縮の２つのパラメータで表現している。離散ウェーブレット変換では、この平行移動と伸縮のパラメータを２のべき乗で表現し、それぞれのべき乗に対応する離散パラメータが用いられる。フーリエ変換における周波数に相当するのは、離散ウェーブレット変換では伸縮を表す２のべき乗の離散パラメータであり、これをレベルとよぶ。すなわち、レベルとはデータの細かさを表しており、もとのデータをレベル０とすると、レベル０ではデータの解像度は、もとのデータと同じ解像度となる。離散ウェーブレット変換によって伸縮パラメータが１少なくなって−１になると、解像度が１／２になり、低い周波数成分に相当する成分が抽出される。このように、レベルｊのウェーブレット係数｛ｄｊ、ｋ｝を求める処理は、多重解像度分解と呼ばれ、例えばチャールズ・チュウイ著／桜井明・新井勉訳「ウェーブレット応用」（東京電機大学出版局刊）に示されている。
ウェーブレット変換では、周波数方向には２のべき乗の帯域毎にデータが解析され、時間方向にも２のべき乗の間隔で元データが解析される。ウェーブレット変換に用いる基底として、スプライン基底、ドビッシィー（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）基底、シムレット（Ｓｙｍｌｅｔ）基底、コイフレット（Ｃｏｉｆｌｅｔ）基底、及びハール（Ｈａｒｒ）基底のいずれかを用いる。
【００１２】
ロードプロファイルの時間を１日と設定すると、各ロードプロファイルは、消費電力量データの時間間隔が１時間の場合は２４点、時間間隔が３０分の場合は４８点、時間間隔が１５分の場合は９６点のデータから構成される。ウェーブレット変換を用いてロードプロファイルデータを変換すると、上記の説明のようにレベルが１少なくなるごとに解像度が１／２となるので、もっとも低い周波数の成分は、時間間隔が１時間、３０分、１５分のいずれの場合も３つの係数によって表現される。この係数は、１日を３等分したそれぞれの時間帯、すなわち０時〜８時、９時〜１６時、１７時〜２４時の平均的な消費電力量を表していると考えられる。この３つの係数の組｛ｂｉ｝（ｉ＝１，２，３）は、もとのロードプロファイルのもっとも荒い形状を表していると考えられるので、この係数の組をベースパターンと呼び、各係数ｂｉをベースパターン係数と呼ぶことにする。
【００１３】
類似度設定部では、２つのロードプロファイルがどれだけ類似しているかを定義する。特徴抽出処理部によって求めたベースパターン｛ｂｉ｝およびウェーブレット係数｛ｄｊ、ｋ｝の表すロードパターンの特徴はそれぞれ異なっている。また、ウェーブレット係数についても、レベルの異なる係数を比較することはできない。そのため、ベースパターンと各レベルのウェーブレット係数のそれぞれについて、２つのロードプロファイルの類似度を定義する。
ロードプロファイル＃ｐと＃ｑの２つについて、ベースパターンの類似度Ｂ（ｐ，ｑ）は、式（２）によって定義する。
【００１４】
【数１】
2004185490.tif 000003
【００１５】
また、ロードプロファイル＃ｐと＃ｑの２つについて、レベルｊのウェーブレット係数の類似度Ｄｊ（ｐ、ｑ）は、式（３）によって定義する。
【００１６】
【数２】
2004185490.tif 000004
【００１７】
クラスタリング処理部では、２つのロードプロファイルの類似性、すなわち距離を定義して、距離の近いロードプロファイルを集めることによってクラスタを形成することを特徴とする。クラスタリングの方法としては、もっとも一般的に用いられるのは、Ｋ−手法（Ｋ−ｍｅａｎｓ）である。Ｋ−手法は、マイケル  Ｊ・Ａ．ベリー／ゴードン・リノフ著「データマイニング手法」（海文堂刊）に示されているように、最初に形成したいクラスタの数を設定し、クラスタの数のシードを選択して、各プロファイルに対してもっとも近いシードに近いクラスタを次々に割り当て、決められたクラスタに到達した時点で終了するものである。しかし、前記の特徴抽出処理部によって抽出されたパラメータは、ベースパターンと各レベルのウェーブレット係数であり、Ｋ−手法は、このような性質の異なったパラメータを用いた場合に対して適用することはできない。
【００１８】
この発明におけるクラスタリング処理部では、ロードプロファイルから得られたパラメータによってクラスタを形成するように、下記のような２ステップの処理を行う。
第一ステップは、まず、すべてＮ個のロードプロファイルからＫ個のロードプロファイル｛Ｌｉ｝（ｉ＝１〜Ｋ）をクラスタの代表データＯｉとして選択し、それぞれの代表データＯｉに対応するクラスタをＣｉとする。つぎに、代表データ以外のデータ｛Ｌｊ｝（ｊ＝Ｋ＋１〜Ｎ）の各ロードプロファイルから１つ選択する。選択したロードプロファイルＬｊについて、式（２）によって定義された関数Ｂ（ｉ，ｊ）がもっとも小さくなるｉに対応する代表データを探し、Ｌｊを求めたｉに対応するクラスタＣｉに入れる。このようにして、すべてのロードプロファイルＬｊがいずれかのクラスタに分類されたところで終了する。
【００１９】
第二ステップは、もっともレベルの小さいウェーブレット係数について以下の処理を行う。
まず、Ｋ個のクラスタの中から１つのクラスタを１つ選択する。選択したクラスタＣｉについて、当該クラスタに属するすべてのロードプロファイルから１つ選択する。選択したロードプロファイルＬｊとクラスタＣｉの代表データＯｉについて、式（４）によって定義された条件が成立する場合、ロードプロファイルＬｊはクラスタＣｉ１に入れ、成立しない場合にはクラスタＣｉ２に入れる。この処理をすべてのロードプロファイルについて行う。すなわち、この処理は、クラスタＣｉを２つのクラスタに分割することを意味する。
次に、レベルを順次１だけ加算して、上記と同様の処理を繰り返し行う。この処理によって、クラスタは順次細分化されていく。
【００２０】
【数３】
2004185490.tif 000005
【００２１】
ここに、αｋは適当な重み係数を表す。
【００２２】
このように、ロードプロファイルデータを時系列データとみなし、ウェーブレット変換による特徴抽出処理とクラスタリング処理を組み合わせることによって、消費電力パターンの類似した顧客をひとまとめにするクラスタに分類して消費電力特性の類似した顧客、すなわち電力消費に対するニーズの類似した顧客を把握することができるという効果が得られる。
【００２３】
実施の形態１．
次に、図に基づいて、この発明の実施の形態１について、さらに具体的に説明する。
図１は、この発明の実施の形態１による需要家ロードプロファイル分類方式を示す構成図である。
図１において、需要家ロードプロファイルデータベース１０は、多数の需要家について、ある一定期間にわたって収集した消費電力実績であるロードプロファイルを蓄積したデータベースである。実施の形態１では、需要家プロファイルとして、ある１日について３０分毎の消費電力量を２４時間分のデータを蓄積したデータベースを想定している。需要家ロードプロファイルデータベース１０を用いて、特徴抽出処理部１１により、各ロードプロファイルの特徴として、各周波数帯の係数を抽出する。この各周波数帯の係数の内、最も低い周波数成分であるベースパターンとこれ以外の各周波数成分とを用いて、類似度設定部１３により、二つのロードプロファイルの類似度を設定して、クラスタリング処理部１２によりクラスタ分類を行う。
【００２４】
図２は、この発明の実施の形態１による需要家ロードプロファイル分類方式の２件の需要家ロードプロファイル例を示す図である。
図２は、横軸が時間であり、縦軸が消費電力量を示し、ロードプロファイル５６２とロードプロファイル５５７の二つがグラフ表示されている。
【００２５】
図３は、図２の２つの需要家ロードプロファイルについて特徴抽出処理を実施した結果の一部を示す図である。
図３では、ロードプロファイル５６２とロードプロファイル５５７の二つについて、特徴抽出処理結果の一部が示されている。
特徴抽出処理部１１では、ウェーブレット変換を用いてレベル０から−４までのウェーブレット係数を求める。
図３のレベル０のものが、もとのロードプロファイルデータと同じ解像度のウェーブレット係数であり、もっとも周波数の高い成分を示している。レベル０からレベルが１つずつ減ると、ウェーブレット係数の数が１／２になり、解像度が半分になる。実施の形態１においては、４８点のデータを用いているため、この処理では、レベル０〜―３の４段階のレベルのウェーブレット係数と、レベルー４のベースパターンが抽出される。
【００２６】
類似度設定部１３では、２つのロードプロファイルがどれだけ類似しているかを定義する。特徴抽出処理部１１によって求めたベースパターン｛ｂｉ｝およびウェーブレット係数｛ｄｊ、ｋ｝のそれぞれについて、２つのロードプロファイルの類似度を定義する。
ロードプロファイル＃ｐと＃ｑの２つについて、ベースパターンの類似度Ｂ（ｐ，ｑ）は、式（２）によって定義する。
また、ロードプロファイル＃ｐと＃ｑの２つについて、レベルｊのウェーブレット係数の類似度Ｄｊ（ｐ、ｑ）は、式（３）によって定義する。
【００２７】
クラスタリング処理部１２では、ロードプロファイルから得られたパラメータによってクラスタを形成するように、下記のような２ステップの処理を行う。
第一ステップは、まず、すべてＮ個のロードプロファイルからＫ個のロードプロファイル｛Ｌｉ｝（ｉ＝１〜Ｋ）をクラスタの代表データＯｉとして選択し、それぞれの代表データＯｉに対応するクラスタをＣｉとする。つぎに、代表データ以外のデータ｛Ｌｊ｝（ｊ＝Ｋ＋１〜Ｎ）の各ロードプロファイルから１つ選択する。選択したロードプロファイルＬｊについて、式（２）によって定義された関数Ｂ（ｉ，ｊ）がもっとも小さくなるｉに対応する代表データを探し、Ｌｊを求めたｉに対応するクラスタＣｉに入れる。このようにして、すべてのロードプロファイルＬｊがいずれかのクラスタに分類されたところで終了する。
【００２８】
第二ステップは、もっともレベルの小さいウェーブレット係数について以下の処理を行う。
まず、Ｋ個のクラスタの中から１つのクラスタを１つ選択する。選択したクラスタＣｉについて、当該クラスタに属するすべてのロードプロファイルから１つ選択する。選択したロードプロファイルＬｊとクラスタＣｉの代表データＯｉについて、式（４）によって定義された条件が成立する場合、ロードプロファイルＬｊはクラスタＣｉ１に入れ、成立しない場合にはクラスタＣｉ２に入れる。この処理をすべてのロードプロファイルについて行う。すなわち、この処理は、クラスタＣｉを２つのクラスタに分割することを意味する。
【００２９】
２つに分割されたクラスタのうち、いずれかは空集合になる可能性もあるので、この処理によってすべてのロードプロファイルは２Ｋ個よりも少ないクラスタに分類することができる。
【００３０】
実施の形態１によれば、ロードプロファイルデータを時系列データとみなし、ウェーブレット変換による特徴抽出処理とクラスタリング処理を組み合わせることによって、消費電力パターンの類似した顧客をひとまとめにするクラスタに分類して消費電力特性の類似した顧客、すなわち電力消費に対するニーズの類似した顧客を把握することができるという効果が得られる。
また、ロードプロファイルデータベースに蓄積されたロードプロファイルの特徴に応じて適切な基底を用いることによって、ロードプロファイルを適切なクラスタに分類することが可能である。
また、ベースパターンによって大まかにロードプロファイルを分類し、各周波数成分によってさらに細かく分類するという段階的な処理を取ることにより、消費電力パターンの性質に対して適切なクラスタに分類することができるという効果が得られる。
【００３１】
【発明の効果】
この発明は、以上説明したように、電力需要家の消費電力特性を示すロードプロファイルを保存したロードプロファイルデータベース、このロードプロファイルデータベースに保存されたロードプロファイルについて、ウェーブレット変換によって各周波数帯の係数を抽出する特徴抽出処理部、この特徴抽出処理部によって抽出された各周波数帯の係数により二つのロードプロファイルの類似度を設定する類似度設定部、及びこの類似度設定部によって設定された類似度によりロードプロファイルをクラスタに分類するクラスタリング処理部を備えたので、消費電力パターンの類似した顧客をひとまとめにするクラスタに分類して消費電力特性の類似した顧客、すなわち電力消費に対するニーズの類似した顧客を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施の形態１による需要家ロードプロファイル分類方式を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による需要家ロードプロファイル分類方式の２件の需要家ロードプロファイル例を示す図である。
【図３】図２の２つの需要家ロードプロファイルについて特徴抽出処理を実施した結果の一部を示す図である。
【符号の説明】
１０  需要家ロードプロファイルデータベース、１１  特徴抽出処理部、１２  クラスタリング処理部、１３  類似度設定部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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