(57)【要約】【課題】自家発電機＋電力会社等のバックアップ電力で、電力小売をする際に、発電＋電力購入コストを最小とし、電力小売事業者の収益を最大化する。特殊な需要の日の需要予測の精度を向上させ、バックアップ電力購入コストを低減する。【解決手段】電力売買支援システムを、需要予測手段，需要予測の予測誤差の評価手段，需要予測値の上乗せ比率（量）策定手段，自家発電・買電比率（量）策定手段，コストによる最適値の評価手段，最適な需要予測値の上乗せ比率（量），最適な自家発電・買電比率（量）の表示手段を備えるものとする。【選択図】  図１
2004336890.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要を予測する需要予測手段と、
前記需要予測手段により予測された予測値の予測誤差を算出する予測誤差算出手段と、
前記需要予測手段による需要予測値の上乗せ比率または需要予測値の上乗せ量を策定する需要予測上乗せ比率・量策定手段と、
自家発電と買電の比率または自家発電と買電の量を策定する自家発電・買電比率・量策定手段と、
コストにより需要予測値の上乗せ比率，需要予測値の上乗せ量，自家発電と買電の比率または自家発電及び買電の量の最適値を算出する最適値算出手段と、
前記最適値算出手段により算出された需要予測値の上乗せ比率，需要予測値の上乗せ量，自家発電と買電比率，自家発電及び買電の量を表示する表示手段とを備えることを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項２】
電力需要家のイベント，生産計画又は人数の情報と需要量または需要の変動量の関係を策定する需要予測手段と、
電力需要家のイベント，生産計画又は人数の情報を取得するイベント情報取得手段と、
前記イベント情報取得手段により得られた電力需要家のイベント，生産計画又は人数の情報に基づき需要家への利得を与える料金計算を行う料金計算手段を備えることを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項３】
電力需要家の電力需要の予測値に関する情報を算出する需要予測値算出手段と、
電力小売事業者の販売電力量を受信する受信手段と、
前記需要予測値算出手段が算出した電力需要予測値に関する情報及び前記受信手段が受信した販売電力量に基づいて前記電力小売事業者の電力売買に関する収益に関する情報を算出する収益算出手段と、
前記収益算出手段が算出した収益に関する情報を表示する収益表示手段とを備えることを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項４】
請求項３において、購入電力の価格に関する値を記憶する記憶手段と、
前記収益算出手段は前記記憶手段が記憶した購入電力の価格に関する情報に基づいて電力売買に関する収益に関する情報を算出することを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項５】
請求項４において、前記需要予測手段が算出する電力需要予測値に関する情報は電力需要家の電力需要予測値に関する確率分布に関する値を含むことを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項６】
請求項３において、前記収益算出手段は前記電力需要予測値の確率分布に基づいて前記小売事業者の電力売買に関する収益の期待値を算出し、前記収益表示手段は前記収益算出手段が算出した電力売買に関する収益の期待値を表示することを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項７】
請求項３において、前記需要予測手段が算出した需要予測値に基づいて前記小売事業者の購入電力量が所定の値の範囲から外れる確率を算出する確率算出手段と、
前記確率算出手段が算出した購入電力量が所定の値の範囲から外れる確率を表示することを特徴とする確率表示手段とを備えることを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項８】
請求項３において、前記需要家の需要家分類情報を受信する需要家分類情報受信手段を備え、
前記需要予測値算出手段は前記需要家分類情報受信手段が受信した需要家分類情報に基づいて電力需要予測値を算出することを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項９】
請求項３において、前記需要家の電力需要を予測する需要予測対象日の曜日に関する情報を受信する曜日情報受信手段を備え、
前記需要予測値算出手段は前記曜日情報受信手段が受信した曜日に関する情報に基づいて前記電力需要家の電力需要予測値に関する情報を算出することを特徴とする電力売買支援システム。
【請求項１０】
請求項３において、前記電力需要家に関するイベント情報を受信するイベント情報受信手段を備え、
前記需要予測値算出手段は前記曜日情報受信手段が受信したイベントに関する情報に基づいて前記電力需要家の電力需要予測値に関する情報を算出することを特徴とする電力売買支援システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電力自由化で出現した電力小売事業家が自分で保有する自家発電機と、他（電力会社，電力取引市場，他の電力小売事業家など）から購入した電力（バックアップ電力）を合わせて顧客（需要家）に販売（供給）する場合に、需要をどのように見積もり、さらに、自家発電機と購入電力（バックアップ電力）の量（割合）をどのように計画するのがよい（収益が上がる）か、評価・検討・最適化するためのシステムに関する。
【０００２】
近年、電力自由化で電力小売事業家が出現してきている。電力小売事業家は、自家発電機を保有して電力を供給するが、需要のピーク時に合わせた容量の自家発電機を持つと発電機の稼働率が低下し、収益が低下する。そこで、ピーク時には電力会社など（電力取引所，他の電力小売事業家，余剰電力のある自家発電機保有者などでもよい）からバックアップ電力を購入する。一般に、電力は保存ができず、また急に発電量を増減する（特に急激に増やす）のは難しいため、バックアップ電力を購入する場合には、供給する日より前もって各時刻の電力の購入量（需要量）を、バックアップ供給を受ける相手（電力会社，電力取引所，他の電力小売事業家など）に申告する必要がある。ところが、もし、需要が予測と外れ、特に基準値（例：契約電力の３％）を超えて多くバックアップ電力の供給を受けると、高額なペナルティ料金を支払わなければならず、電力の小売事業者にとって、バックアップ供給を受けるためにかかるコストを低減することは重要な課題である。
【０００３】
前にも述べたように、電力は一般に保存が利かず、また、急に発電量を増やすのは困難なため、バックアップ電力を購入する場合には、供給する日より前もって申告しなければならず、申告した（予測した）のと需要が変動し、需要が多くなってしまうと、申告した量より多い分については、多額のペナルティ料金を追加しなければならず、逆に、申告した量よりも少なくても、申告した分は料金を支払わなければならないなど、電力特有の（電力が保存できないことに伴う）厳しい条件がある。需要予測精度を向上する試みがされているものの、しかしながら、需要が予測から外れてしまうのは、免れないことである。そこで、本システムは、前日による需要予測が変動した場合でも自家発電機による出力のみで調整でき、バックアップ電力使用量の基準値（例：３％）以上の増加で高額なペナルティ料金を支払わない、かつ、なるべくコストの安い自家発電機を利用できるような最適な需要予測値の上乗せ比率（量），最適な自家発電・買電比率（量）を求め、電力小売事業家の収益を最大化することを目的とする。
【０００４】
本システムは、電力小売事業者が、自分の収益を上げるために利用したり、電力取引所などで電力小売事業家向けのサービスとして提供したり、コージェネなどの発電設備を保有する工場で発電設備の運転計画を立てるのにも利用できる。
【０００５】
【従来の技術】
従来は、発電は電力会社のみが行っていた。従来、電力会社が翌日の発電機の運転計画を立てるために、翌日の電力需要を予測する技術が開発されており、ニューロや重回帰分析を用いて予測する技術が知られている。
【０００６】
従来は、発電は電力会社のみが行っていたため、当日の需要の変動に対しては、電力会社が、自社が保有する発電機の出力調整を行っていた。特開２００２−８４６６１号公報（以下、特許文献１と呼ぶ。）には、当日、需給調整可能な発電機（または買電契約）かどうか、最低発電容量（購入量）の制約条件のもとに、安いコストの発電機（買電契約）から電力供給に必要な電力を割り付ける方法が開示されている。
【０００７】
特開２００１−３２７０７４号公報（以下、特許文献２と呼ぶ。）には、電力小売業者は、ネットワークで顧客需要を収集し、翌日の電力需要予測結果を需要家に提示。需要家は、その結果を元に、翌日の電力使用量を容易に、精度良く申告できるという方法が開示されている。また、特開２００２−３１５１９１号公報（以下、特許文献３と呼ぶ。）には、需要家自身に需要を予測してもらい、その予測がどのくらい当たったか、予測精度に応じて電力料金を変えるという方法が開示されている。
【０００８】
【特許文献１】
特開２００２−８４６６１号公報
【特許文献２】
特開２００１−３２７０７４号公報
【特許文献３】
特開２００２−３１５１９１号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、近年、電力自由化で電力小売事業家が出現してきている。電力小売事業家は、自家発電機を保有して電力を供給するが、需要のピーク時に合わせた容量の自家発電機を持つと発電機の稼働率が低下し、収益が低下する。そこで、ピーク時には電力会社など（電力取引所，他の電力小売事業家，余剰電力のある自家発電機保有者などでもよい）からバックアップ電力を購入する。一般に、電力は保存ができず、また急に発電量を増減する（特に急激に増やす）のは難しいため、バックアップ電力を購入する場合には、供給する日より前もって各時刻の電力の購入量（需要量）を、バックアップ供給を受ける相手（電力会社，電力取引所，他の電力小売事業家など）に申告する必要がある。ところが、もし、需要が予測と外れ、特に基準値（例：契約電力の３％）を超えて多くバックアップ電力の供給を受けると、高額なペナルティ料金を支払わなければならない。
【００１０】
これは、一般に電力は保存が利かず、また、急に発電量を増やすのは困難なため、バックアップ電力を購入する場合には、供給する日より前もって申告し、さらに、申告した（予測した）のと需要が変動し、需要が多くなってしまうと、申告した量より多い分については、多額のペナルティ料金を追加しなければならず、逆に、申告した量よりも少なくても、申告した分は料金を支払わなければならないというような、電力特有の厳しいバックアップ電力購入条件となっている。
【００１１】
実際、需要が予測から変動することは避けられない。ペナルティ料金を支払わないようにするには、予め多く需要を見積もって買電量を申告する。あるいは、自家発電機による発電比率を低くして余裕を持たせておき、需要の変動に対応できるようにすればよいが、いずれも、安い単価で発電できる自家発電機を使用しないで、高額なバックアップ電力を多く購入するため、いずれも、適当な比率・量にしないと採算を悪化させる。
【００１２】
電力の小売事業者にとっては、このバックアップ供給を受けるためにかかるコストの低減が重要な課題である。
【００１３】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、本発明の第１の目的は、自家発電機＋電力会社等のバックアップ電力で、電力小売をする際に、発電＋電力購入コストを最小にするための、
（ａ）最適な需要予測値の上乗せ比率（量）
（ｂ）最適な自家発電・買電比率（量）
を求め、電力小売事業者の収益を最大化することを目的とする。すなわち、前日による需要予測が変動した場合でも自家発電機による出力のみで調整でき、バックアップ電力使用量の３％以上増加で高額なペナルティ料金を支払わない、かつ、なるべくコストの安い自家発電機を利用できるような最適な需要予測値の上乗せ比率、最適な自家発電・買電比率を求めることを本発明の第１の目的とする。
【００１４】
本発明の２つめの課題は、需要家で特殊なイベント（例：デパートのバーゲンセール，催し物など）が行われる場合、いかにイベントによる電力需要の変化をとらえ、バックアップ電力コストを低減するかという課題である。
【００１５】
一般に、イベント（例：デパートのバーゲンセール，催し物など）が行われる場合、通常とは電力需要が大きく異なることが多い。しかし、通常、需要予測を行う者（電力小売事業者など）は、需要家でいつ、どんなイベントが行われるか知ることができないので、イベントが開催される日の需要も、通常の場合と同じ量に需要予測してしまう。すると、需要予測が通常より大きく外れ、通常より需要量が極端に多くなったためにペナルティを支払わなくならなくなったり、通常より需要量が極端に少ないのに不要なバックアップ電力の購入契約をしてしまったりして、採算が悪化する。
【００１６】
もし、事前に需要家に、需要の変動にかかわるようなイベントがあることを知らせてもらえれば、そのイベントに応じた電力需要の予測をすることが可能となる。しかし、需要家にとっては、（電力小売事業者が支払うペナルティ料金は無関係で）イベントを通知しても何のメリットも無いので、わざわざ、イベント等の情報を電力小売事業者に連絡することはない。
【００１７】
そこで、本発明の第２の目的は、需要家のイベントによる需要変動を予測する手段，需要家からイベントの開催情報を取得する手段，需要家からのイベント情報に対する電気料金割引の料金計算する手段を設けておき、需要家からイベントの開催情報を取得すると、需要の変動を予測するとともに、需要家からのイベント情報に対する電気料金割引の料金計算を行うことにより、需要家にイベントの通知に積極的になってもらえる（インセンティブをもってもらえる）システムの提供を目的とする。イベントによる需要変動を正確に予測できるようになることにより、バックアップ電力コストの低減を図れるようなシステムの提供を目的とする。
【００１８】
なお、特許文献３では、需要家自身に需要予測をさせ、その予測精度に応じて電気料金を変えることで、需要家にインセンティブを与えようとしている。しかし、通常、デパート，ホテル，事務所など、一般的な多くの需要家は、自分の電力需要の分析・予測などを専門にしておらず、需要家自身に需要予測させることは実際、困難なことが多い。
【００１９】
それに対し、本発明では、システム側に需要家のイベントによる需要変動を予測する手段を設けてあるため、需要家は、需要の変動に関係するであろうイベントを通知するだけで、電気料金の割引を受けられるため、需要家が積極的にイベント情報の通知を行うメリットがある。需要予測をする側（電力小売事業者など）にとっても、需要家からイベント情報を提示してもらうことで、イベントと需要変動量の関係の分析が自ら行えるため、自分の最新の予測技術でイベント情報に対応する需要量を正確に予測でき、ひいては、バックアップコストを低減できるメリットがある（本発明の第１の目的で、予測誤差があっても、その中で収益を最大にするバックアップ契約を求められるが、もともとの需要予測誤差（誤差分布の幅）が小さい方が、より収益を大きくできる）。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の目的を達成するには、自家発電機による発電にかかるコスト，電力会社からの買電コスト，予測誤りによるペナルティ料金を考慮して、発電＋電力購入コストを最小にする（ａ）最適な需要予測値の上乗せ比率（量）、（ｂ）最適な自家発電・買電比率（量）を求める必要がある。そのためには、次の６つの手段が必要となる。
【００２１】
（１−１）需要予測手段
（１−２）需要予測の予測誤差の評価手段
（１−３）需要予測値の上乗せ比率（量）策定手段
（１−４）自家発電・買電比率（量）策定手段
（１−５）コストによる（１−３）（１−４）の最適値の評価手段
（１−６）最適な需要予測値の上乗せ比率（量），最適な自家発電・買電比率（量）の表示手段
本発明の第２の目的を達成するには、次の３つの手段が必要となる。
【００２２】
（２−１）イベント，生産計画，人数などの情報と需要量または需要の変動量の関係を策定する手段
（２−２）需要家からのイベント，生産計画，人数などの情報を取得する手段
（２−３）需要家からイベント，生産計画，人数など、需要変動にかかわる情報が得られたら、料金の割引など、需要家への利得を与える手段
詳細については、以下、発明実施の形態で説明する。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて、本発明の実施の形態について詳しく説明する。
【００２４】
（第１の発明）
図１に、本発明第１番目の機能ブロック図を示す。本発明の機能ブロックは、需要予測手段（１０１）、需要予測誤差評価手段（１０２）、（ａ）需要予測の上乗せ比率（量）策定手段（１０３）、（ｂ）自家発電・買電比率（量）策定手段（１０４）、コストによる（ａ）需要予測の上乗せ比率（量）、（ｂ）自家発電・買電比率（量）の最適化手段（１０５）、および、最適な（ａ）需要予測の上乗せ比率（量）、（ｂ）自家発電・買電比率（量）の表示手段（１０６）からなる。
【００２５】
需要予測手段（１０１）は、電力，蒸気などの需要を予測する。
【００２６】
需要予測誤差評価手段（１０２）は、需要予測手段（１０１）による需要予測結果に、どのくらい予測誤差が含まれるかを評価する。
【００２７】
（ａ）需要予測の上乗せ比率（量）策定手段（１０３）は、需要予測に誤差があることから、（需要が変動した時に高額なペナルティとならないような）需要予測値の上乗せ比率（量）を策定する。
【００２８】
（ｂ）自家発電・買電比率（量）策定手段（１０４）も、需要予測に誤差があることから、（需要が変動した時に自家発電機の出力調整等により高額なペナルティとならないような）（ｂ）自家発電・買電比率（量）を策定する。
【００２９】
コストによる（ａ）需要予測の上乗せ比率（量）、（ｂ）自家発電・買電比率（量）の最適化手段（１０５）は、（前日に買電契約した値から変動し、特に基準値より多く変動した場合には多額のペナルティが発生するような）買電料金体系，自家発電コスト，買電単価などのコスト情報から、最適な（ａ）需要予測の上乗せ比率（量）と、（ｂ）自家発電・買電比率（量）を求める。ここで最適とは、例えば、収益の期待値が高く、かつ、収益が悪い場合でも、それが許容範囲であるようなことを指す。
【００３０】
最適な（ａ）需要予測の上乗せ比率（量）・（ｂ）自家発電・買電比率（量）の表示手段（１０６）は、最適化された（ａ）需要予測の上乗せ比率（量）・（ｂ）自家発電・買電比率（量）を表示する。
【００３１】
なお、詳しい処理フローについては、図２を用いて説明する。図２は、本発明の処理フローを示す。まず、条件ＤＢ（気象・イベント・カレンダ等）（２１１）から気温・イベントなど電力や蒸気などの需要量の変動にかかわる情報を、需要実績ＤＢ（２１２）から需要家の需要実績の情報を入力し、需要予測式の学習（更新）を行い、需要予測式（パラメータ）（２１４）を記憶する（２０１）。そして、今度は、需要予測式（パラメータ）（２１４）を用いて、需要予測式による需要を算出し、需要予測結果ＤＢ（２１３）に記憶する（２０２）。次に、需要実績ＤＢ（２１２）と需要予測結果ＤＢ（２１３）を入力し、需要予測の予測誤差を評価し、予測誤差情報（２１５）を記憶する（２０３）。次に、この予測誤差情報（２１５）を参考に、適当な需要予測上乗せ比率（量）パラメータ（ａ）を設定する（２０４）。さらに、需要量（供給量）のうち、自家発電機による供給量と、電力会社等からのバックアップ電力買電比率（量）のパラメータ（ｂ）を適当に設定する（２０５）。予測・実績のズレのうち自家発電による調整分とバックアップ購入変動分を評価し（２０６）、自家発電コスト情報（２１６）から自家発電にかかるコストを算出し（２０７）、バックアップ電力コスト情報（２１７）からペナルティを含むバックアップ買電コストを算出する（２０８）。さらに、需要がいつも予測値や契約電力よりオーバーして、来年度の契約電力や契約内容を変更しなければならないようなら、そのコストについても評価する（２０９）。２０４〜２０９を複数の需要予測値上乗せパラメータ（ａ）、および、自家発電・買電比（量）パラメータ（ｂ）で行い、最適（需要変動リスク範囲内で収益が最大）となる需要予測値上乗せパラメータ（ａ）・自家発電・買電比（量）パラメータ（ｂ）を決定する（２１０）。
【００３２】
条件ＤＢ（気象・イベント・カレンダ等）（２１１）の情報は、気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気などの気象情報や、デパートやスーパーの売り出し、バレンタイン，クリスマスセール，ホテルの結婚式やイベントホールのイベント情報などのイベント情報，休日，祝日，曜日などのカレンダ情報，工場の生産計画，ホテルの客数など、需要の変動要因となる様々な条件データを使用することができる。なお、冷暖房の電力需要などは、（単に気温の高低によらず）人の感覚に影響を受けやすい（例：昨日より○○℃も気温が低くなったので、急に寒くなったように感じる、暖房を使おう、など）。従って、人の感覚を表すようなパラメータ（例：前日と当日の気温差など）を加えると、需要予測に効果的である。
【００３３】
需要実績ＤＢ（２１２）は、過去の需要実績値を保持するデータベースである。過去の３０分毎、あるいは、１時間毎などの需要実績を記憶しておく。バックアップ契約で前日に申告するのが３０分毎であれば３０分毎のデータ，１時間毎であれば１時間毎のデータがあると望ましい（但し、１時間毎のデータしかない場合にも、例えば、前後の時間の需要の重みをつけて、３０分毎のデータに内部で分割して処理するなどの対応をすればよい）。
【００３４】
需要予測式の学習（更新）（２０１）の方法は、例えば、最高気温と電力需要の関係を単回帰分析し、その関係式（パラメータ）を需要予測式（パラメータ）２１４として学習（記憶）すればよい。すなわち（電力量）＝Ａ×（最高気温）＋Ｂと表せる回帰直線のパラメータＡとＢの値を最小２乗法などにより求め、この式（パラメータ）を、需要予測式（パラメータ）２１４に記憶すればよい。バックアップ契約で前日に申告するのが１時間毎であれば、１時間毎に需要予測式（パラメータ）を求め、需要予測式（パラメータ）２１４に記憶するとよい。もし、事務所などのように需要の傾向が曜日によって異なる場合には、同じ需要傾向を示す日のデータをまとめて（パターン分類して）から、需要予測式（パラメータ）を求めるとよい。なお、最小２乗法による回帰直線パラメータの算出方法の詳細は、共立出版のパソコン統計ハンドブック（１）基礎統計編２６ページの最小２乗法による回帰直線の求め方などを参照されたい。
【００３５】
需要予測式の学習（更新）（２０１）の方法は、前述の最高気温と電力需要の関係を単回帰分析して以外にも、例えば、最高気温，前日の最高気温と当日の最高気温との気温差，風速と電力需要の関係を重回帰分析し、その関係式（パラメータ）を需要予測式（パラメータ）２１４として学習（記憶）してもよい。すなわち（電力量）＝Ａ×（最高気温）＋Ｂ×（前日の最高気温と当日の最高気温との気温差）＋Ｃ×（風速）＋Ｄと表せるパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの値を求め、この式（パラメータ）を、需要予測式（パラメータ）２１４に記憶すればよい。パラメータの算出方法の詳細は、共立出版のパソコン統計ハンドブック（２）多変量解析編１ページの重回帰分析の項などを参照されたい。
【００３６】
また、需要予測式の学習（更新）（２０１）の方法は、前述した単回帰分析，重回帰分析により、需要予測式（パラメータ）を求める以外にも、ニューラルネットワークを使って、気温，イベントなどの情報から電力需要を求める方法，データマイニングによる方法，単純に過去数日分のデータの平均値を予測値とする方法など、様々の需要予測方式を用いることができる。また、これら複数の需要予測方式で需要予測式（パラメータ）を求め、その中で、需要予測誤差が小さい方式を選択してもよい。
【００３７】
予測誤差評価（２０３）では、需要予測式から求められた需要予測結果ＤＢ（２１３）の値と、需要実績ＤＢ（２１２）の値を比較して評価する。予測誤差の平均（絶対誤差の平均）、誤差の分布の標準偏差、など、予測誤差の分布・大きさなどの評価を行う。予測誤差の求め方の１つは、（（需要予測結果−需要実績）／契約電力）とする方法である。契約電力に対して何パーセントの誤差があるかを基準にする場合、利用しやすい。他に、（（需要予測結果−需要実績）／需要実績）、あるいは、（需要予測結果−需要実績）を指標としてもよい。そして、この予測誤差の絶対誤差の平均や、予測誤差の分布の標準偏差などの値が、過去の需要予測誤差の大きさの指標として利用できる。
【００３８】
需要予測結果、需要実績が１時間毎のデータであれば、各時刻毎に予測誤差が求められる。需要の傾向が日によって異なり、パターン分類される場合には、各パターン毎，各時刻毎に予測誤差を求めるとよい。なお、各パターン毎，各時刻毎に求められた予測誤差の平均（絶対誤差の平均）、誤差の分布の標準偏差の、各パターン毎２４時間分の平均，全パターンの２４時間の平均なども、参考に求めてもよい。
【００３９】
需要予測上乗せ比率（量）パラメータ（ａ）の設定（２０４）、および、自家発電・買電比（量）パラメータ（ｂ）の設定（２０５）は、予測誤差情報（２１５）で求めた、需要予測誤差分布の標準偏差などを基準に行う。予測誤差が正規分布ならば、需要予測誤差の範囲は、通常−３×標準偏差〜＋３×標準偏差の範囲で、９９％のケースが含まれる。その範囲の間で、適当な需要予測上乗せ比率（量）パラメータ（ａ）と自家発電・買電比（量）パラメータ（ｂ）を求められるように、パラメータを設定する（振る）ような処理を行う。そして、２０６から２０９のコストによる評価（コストに基づく需要予測上乗せ比率（量）パラメータ（ａ）と自家発電・買電比（量）パラメータ（ｂ）の最適化）を行う。なお、処理２０４〜処理２１０については、図面を用いて説明した方がわかり易いので、後に図１４を用いて、需要予測上乗せ比率（量）パラメータ（ａ）と自家発電・買電比（量）パラメータ（ｂ）の最適化方法を詳細に説明する。
【００４０】
次に、図３〜図１４を用いて、本発明の需要分析＆バックアップ契約最適化システムの画面について説明する。
【００４１】
図３は、本システムの最初の画面である。分析データセットの指定と、新規分析データセットの作成画面を開くためのボタンがある。分析データセットとは、需要予測やコスト計算に用いるデータ類（条件ＤＢ（２１１），需要実績ＤＢ（２１２），自家発電コスト情報（２１６），バックアップ電力コスト情報（２１７）など）を纏めて管理するための情報である。需要予測やコスト計算に用いるデータ類をまとめて管理すると、（毎日）繰り返し需要予測・バックアップ契約最適化検討を行う場合に、操作が容易となる。そこで、［新規分析データセット］ボタンを選択すると、図４の画面を表示し、需要予測やコスト計算に用いるデータのセットを作成する（なお、左側のメニューで既に作成済みの分析データセット指定を選択した場合には、図４のような画面を、データ確認用画面として表示する。）。
【００４２】
図４は、分析データセットの作成画面を示す。データ名称，データ略称，契約電力，データ種別と、電力・蒸気の需要データのデータファイル（ディレクトリ），需要変動の要因となる需要条件データ（気象データ，イベントデータ）のディレクトリ，電力価格データ（売電価格，発電価格，バックアップ買電価格，負荷変動接続供給料金）など、需要予測やコスト計算に用いるデータ類をまとめてデータセットとして管理する。
【００４３】
電力や蒸気の需要データは、過去の電力や蒸気の需要実績データで、例えば、３０分や１時間毎などに計測された、過去の需要データである。バックアップ電力の買電契約のために、３０分毎の予測需要を申告する必要があるならば３０分毎のデータ，１時間毎に申告するならば１時間毎のデータがあると望ましい（但し、前述したとおり、１時間毎のデータから３０分毎のデータを予測（分割）してもよい）。なお、データは、例えば、過去の日について各時刻毎の需要量を記したＣＳＶデータなどで、もし、期間毎などにファイルが分かれているならば、そのデータを格納したディレクトリ名などで指定すればよい。なお、蒸気の需要データは、蒸気の需要予測が必要な場合のみ設ければよい。
【００４４】
需要条件データは、気象データやイベントデータなど、需要の増減に関係するデータである。ここでは、気象データとイベントデータから成る。
【００４５】
気象データは、前述したとおり、気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気，前日との気温差など、電力の需要変動に関係する気象情報を、過去の年月日とともに記したようなデータである。ここでは、年月日と、気温（最高気温，最低気温，平均気温など），風速，風向，湿度，天気，前日との気温差などを記したＣＳＶデータとする。需要を予測するために、気象データと電力（蒸気）需要データの関係を調べるためなどに使用する。
【００４６】
イベントデータは、前述したとおり、デパートやスーパーの売り出し、バレンタイン，クリスマスセール，ホテルの結婚式やイベントホールのイベント情報などの需要の変動にかかわるイベントの情報である。年月日と、その日に行われた（行われる）イベントの種類を記したデータである。類似したイベントは、同じ名前のイベントとして（例：特殊Ａ，特殊Ｂ）登録してもよい。そうすると、需要データの分類が容易となる。
【００４７】
電力価格データは、売電価格，発電価格，バックアップ買電価格，負荷変動接続供給価格などから成る。売電価格データは、電力小売事業者が需要家に電力を供給するときの価格を計算するための式やパラメータなどのデータである。一般には、契約電力に対してかかる基本料金と、電力使用量に応じてかかる重量料金などがある。発電価格データは、自家発電機を使って発電する場合にかかるコストを計算するためのデータである。出力によって、ｋＷｈあたりにかかるコストなどを計算できる式やパラメータなどのデータである。
【００４８】
バックアップ買電価格，負荷変動接続供給価格は、買電コストを計算するためのデータである。バックアップ買電価格には、前日に申告した分の買電コストを、負荷変動接続供給価格には、託送料金や、前日の申告と外れた場合のペナルティ料金などを計算するための式やパラメータなどを規定するデータを格納している。なお、本実施例では、バックアップ買電価格と負荷変動接続供給価格を合わせて、買電コストとして説明する。なお、バックアップ電力（もともと不足すると予め分かっている電力）の供給を受ける相手と、負荷変動対応電力（予定外の電力）供給を受けたり、電力の託送を頼む相手が別の場合などに、それぞれコストを分けて計算してもよい。
【００４９】
以上説明したデータセットを用いて、需要予測式を求めたり、コストの計算を行ったりする。本画面（４０１）でＯＫボタンを押すと、図５のメインメニュー画面に移る。
【００５０】
図５は、本システムのメインメニューである、「分析メニュー」画面（５０１）を示す。分析メニューは、「過去の需要データ学習による「最適需要予測方式分析」「収益分析」」と、「翌日の予測＆収益分析「翌日需要予測」「翌日収益分析」」の４つのメニューからなる。まず、「過去の需要データ学習による「最適需要予測方式分析」」メニューを選択すると、図６の「最適需要予測方式分析」画面となる。
【００５１】
図６は、「最適需要予測方式分析」画面（６０１）を示す。「最適需要予測方式分析」画面には、「需要予測モデルの分析（更新学習）」と「規定の需要予測モデルの表示」の２つのメニューを設けてある。「需要予測モデルの分析（更新学習）」は、過去のデータを使って需要予測モデルの分析・更新学習を行うためのメニューである。「規定の需要予測モデルの表示」は、「需要予測モデルの分析（更新学習）」で既に求めてある最適な需要予測モデルを表示するためのメニューである。「規定の需要予測モデルの表示」のメニューを設けたのは、「需要予測モデルの分析（更新学習）」で、多種の予測モデルについての分析を行って、その中から最適な予測モデルを求めるような処理を行う場合、分析に長い時間がかかることがあるので、１度分析を行った結果を保持しておき、「規定の需要予測モデルの表示」ですぐに表示のみを行えるように考慮したものである。それでは、まず、「需要予測モデルの分析（更新学習）」を選択した場合について説明する。
【００５２】
図７は、「需要予測モデルの分析（更新学習）」画面（７０１）を示す。これは、需要予測モデルを決定するための画面である。画面左上の「最適需要予測方式の決定」の欄では、本システムで使用する最適な需要予測方式を、「自動評価」するか、あるいは、「手動選択」するかを決定する。なお、このシステムの例では、画面右上のメニューに示すような、複数の需要予測方式・パラメータ（（Ａ１）平均化（３日）：３日分の平均化，（Ａ２）平均化（７日）：７日分の平均化，（Ｂ１）単回帰［最高気温］（１ヶ月）：１ヶ月分のデータの最高気温と電力需要の単回帰、（Ｂ２）単回帰［最高気温］（１年）：１年分のデータの最高気温と電力需要の単回帰、（Ｂ１）単回帰［最高気温］（１ヶ月）：１ヶ月分のデータの最高気温と電力需要の単回帰、（Ｂ２）単回帰［最高気温］（１年）：１年分のデータの最高気温と電力需要の単回帰、（Ｃ１）重回帰［最高気温＋最低気温］（１ヶ月）：１ヶ月分のデータの最高気温，最低気温と電力需要の重回帰、（Ｃ２）重回帰［最高気温＋最低気温］（１年）：１年分のデータの最高気温，最低気温と電力需要の重回帰、など）をサポートしている（各々の需要予測式の計算の仕方は、図２の需要予測式の学習（更新）（２０１）の項で説明ずみ）。これらメニューに含まれる複数の需要予測方式・パラメータの中から最適な需要予測方式を「自動評価」するか「手動選択」するかをセレクトする。もし、「自動評価」する場合には、その評価基準を決める必要がある。メニューとして「誤差分布の標準偏差最小」と「誤差平均（絶対誤差）最小」を用意しており、この中から選択する。また、「自動評価」の場合、最も良い方式・パラメータを評価するための評価期間を決定する。ここでは、「自動評価期間」をメニューから選択決定する。
【００５３】
需要予測モデル（需要予測式（パラメータ））を算出する前には、データの分類処理が必要となる。例えば、事務所の電力需要を考える場合、平日（月〜金曜）と休日では、昼間の電力使用量が全く異なる。また、休日でも、土曜日と日曜日では、例えば、土曜日は、仕事のやり残しがあって、休日出勤する人が少しいるが、日曜日は殆どいないなど、需要の傾向が異なる。このような場合、例えば、需要予測方式（Ａ１）３日分の平均化を適用する場合、月曜〜日曜のすべてのデータが混在していると、それぞれの曜日の正しい平均値が得られない。そこで、予めデータを同じ需要傾向のあるデータ毎に分類してから、需要予測式やパラメータを決定する必要がある。そこで、画面左下の「最適パターン分類の決定」欄を使用して、パターン分類の方法を決定する。ここでは、画面右下に示すように、一般的に多い曜日によるパターン分類の候補（Ａ）月〜日（祝）、（Ｂ）月〜金，土日（祝）、（Ｃ）月〜金，土，日（祝）、（Ｄ）月，火〜金，土，日（祝）と、それ以外（全部の曜日を分類する）（Ｅ）月，火，水，木，金，土，日（祝）をパターン分類候補としてメニューで提示している。ここでは、画面右下に示すパターン分類メニューの中から最適なパターン分類を「自動評価」するか「手動選択」するか選択する。「自動評価」の場合、「予測誤差による評価」か「需要の最大・最小幅による評価」かを決定する。「予測誤差による評価」は、「最適需要予測方式の決定」（画面左上）と一緒に予測誤差を基準として最適なパターン分類を決定する方法である。つまり、（パターン分類候補数）×（需要予測モデル・パラメータ候補数）の組み合わせの中から、最も予測誤差の基準で最適なものを選択する。「需要の最大・最小幅による評価」では、需要の各時刻の最大値・最小値の幅が小さくなるパターン分類を自動選択する。
【００５４】
「自動評価」を選ばず、「手動選択」した場合には、ユーザがどのパターン分類が適切であるか決めるためには、決めるための助けとなる情報が必要である。そこで、［手動選択支援］ボタンを押す。すると、図８の「手動選択支援」画面が現れ、ユーザが適切なパターン分類を決められるような情報を表示する。
【００５５】
図８は、「手動選択支援」画面（８０１）を示す。「手動選択支援」画面では、複数あるパターン分類の中で、どのパターン分類を選択すると、需要の各時刻の最大値・最小値の幅が小さくなるか、ユーザが視覚的に判断できるような情報を提示する。画面中央には、パターン分類の種類（（Ａ）月〜金，土日（祝））を表示している。このパターン分類の種類は、（（Ａ）月〜金，土日（祝））〜（（Ｅ）月，火，水，木，金，土，日（祝））の種類が切り替えられるようにしている。そして、その下に、パターン分類に該当するパターン毎（（ａ）月〜金、（ｂ）土日（祝）、（ｃ）特殊Ａ、（ｄ）特殊Ｂ）に、各時刻とその需要量の最大・平均・最小を表すグラフを表示する。もし、パターン分類が上手くできている場合、この各パターン毎（（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ））のグラフの需要の最大・最小の幅が、各時刻とも狭くなる。それに対し、異なるパターンが混在した場合（例：図の（ａ）と（ｂ）を一緒にしたような場合）には、各時刻の需要の最大・最小の幅が広くなってしまう。そこで、ユーザは、メニューでパターン分類の種類（Ａ）〜（Ｅ）を切り替えて、各パターン毎のグラフの需要の最大・最小の幅を確認し、各パターンとも最大・最小の幅が狭くなるようなパターン分類を選択することができる。なお、図８で、（Ａ）月〜金，土日（祝）の分類に、（ｃ）特殊Ａ、（ｄ）特殊Ｂが加わっているのは、通常の需要の日の分類（ａ）月〜金、（ｂ）土日（祝）に、イベント情報に登録された特殊な需要の日（ｃ）特殊Ａ、（ｄ）特殊Ｂの分類も加えて分類したためである。すなわち、メニュー上は、通常の需要の日の分類を示したが、実際は、通常の日に加えて、イベント情報に登録された特殊な需要の日（ｃ）特殊Ａ、（ｄ）特殊Ｂも、需要予測式（パラメータ）を算出する前に、データ分類する必要がある。
【００５６】
図８のグラフで最適なパターン分類を探し、メニューで最適なパターン分類を選択して［ＯＫ］ボタンを押下すると、図７の画面（７０１）に戻る。
【００５７】
図７の需要予測モデルの分析（更新学習）画面（７０１）において、画面左上の「最適需要予測方式の決定」欄を選択し、さらに、画面左下の「最適パターン分類の決定」を、「自動評価」または図８に示した「手動選択支援」画面を利用して「手動選択」したら、［ＯＫ］ボタンを押下する。すると、需要予測モデルの分析・更新学習が行われる。
【００５８】
需要予測モデルの分析・更新学習は、図２の需要予測式の学習（更新）（２０１）で説明したような方法で、図４で指定した電力（蒸気）需要データと気象・イベント情報などの需要条件データを用いて、需要予測式（パラメータ）を算出する。なお、需要予測式（パラメータ）を算出する際、パターン分類が手動選択されていれば、それにしたがってデータを分類してから需要予測式（パラメータ）を算出する。自動分類の場合も、需要の最大・最小幅による分類を行う場合には、需要予測式（パラメータ）算出の前に、事前に、パターン分類はどれが適当か（Ａ）〜（Ｅ）の中から需要の最大・最小幅を基準に評価・決定して、それにしたがってデータを分類してから需要予測式（パラメータ）を算出する。但し、最適パターン分類を自動評価し、自動評価基準が選ばれている場合には、（パターン分類候補数）×（需要予測モデル・パラメータ候補数）の組み合わせの中から、最も予測誤差の基準で最適なものを選択するため、全ての分類方法でデータを分類してから、需要予測式（パラメータ）を算出する。最適需要予測式の決定を自動評価する場合には、需要予測式（パラメータ）を用いて算出される需要と、需要の実績データの比較を行い、予測誤差を求める。メニューで、最適需要予測方式の自動評価基準を「誤差分布の標準偏差最小」とした場合には、誤差分布の標準偏差が最小となる需要予測式（パラメータ）を、最適な需要予測式（パラメータ）として選択・決定する。図７のメニューで、最適需要予測方式の自動評価基準を「誤差平均（絶対誤差）最小」とした場合には、誤差平均（絶対誤差）が最小となる需要予測式（パラメータ）を、最適な需要予測式（パラメータ）として選択・決定する。なお、需要予測式（パラメータ）は、需要予測を１時間毎に行うならば、各時刻毎に最適な需要予測式（パラメータ）を求める。分析・更新学習の結果として、図９，図１０の画面を表示する。
【００５９】
図９は、「需要実績データ分析結果」画面（９０１）を示す。この画面では、各時刻の電力需要量がどのような値・範囲であるかといった需要データの概要を表示する。画面上部に、分析評価したデータの期間，データ数，選択された需要パターン分類を示す。画面下部には、各パターン毎に、各時刻と需要量のグラフを示す。グラフには、需要量の平均値や、各時刻の需要分布の標準偏差を上乗せ・差し引きした値なども表示すると、需要の変動範囲や、変動しやすい時刻などがよく分かる。各分類パターンの各時刻毎に、需要量の分布を表すグラフも合わせて表示すれば、各時刻毎での需要の分布がさらによく分かる。
【００６０】
図１０には、「最適な需要予測方式と予測誤差」の画面（１００１）を示す。この画面には、需要予測誤差を基準とした自動評価、あるいは、手動選択により選ばれた最適な需要予測モデル・パラメータと予測誤差の情報を示す。画面上部には、全体（全分類パターン，全時刻平均）での予測誤差分布の標準偏差、および、予測誤差（絶対値）の平均を示す。その下部に、それぞれの分類パターン毎（図では（ａ）月〜金）に、各時刻の予測誤差分布の標準偏差と予測誤差（絶対誤差）の平均を表すグラフを示す。また、その分類パターン内での各時刻の平均の予測誤差の標準偏差、および、予測誤差（絶対値）の平均を示す。また、分類パターン（図では（ａ）月〜金）の各時刻毎（図では１２時の例）に、最適な予測方式と予測式（パラメータ）、および、予測誤差の分布，予測誤差分布の標準偏差と、予測誤差（絶対値）の平均を示す。この画面で、分類パターン（図では（ａ）月〜金）と時刻（図では１２時）を切り替えて、全ての分類パターン毎の各時刻での最適な需要予測方式と需要予測式・パラメータなどを確認することができる。
【００６１】
次は、図５の分析メニュー画面（５０１）で、「過去の需要データ学習による「収益分析」」メニューを選択した時の動作について説明する。「過去の需要データ学習による「収益分析」」メニューを選択すると、図１１の画面を表示する。
【００６２】
図１１は、「過去の需要データ学習による収益分析」画面（１１０１）を示す。まず、収益分析の評価期間、バックアップ契約の選択条件を設定する。図では、例えば、過去１年間のデータで評価し、バックアップ契約の条件しては、２シグマ範囲での収益が、悪くても４００，０００  円／日以上、その中で収益の期待値が最大となるような最適なバックアップ契約を選択するように指定している（最適なバックアップ契約の決め方については、後に、図１４「翌日収益分析」のところで詳しく説明する）。すると、システムは、本システムのバックアップ契約最適化技術によって求められる最適なバックアップ契約を行った場合に、過去のデータで、収益がいくらであったかを算出する。すなわち、本システムでは、最適な需要予測式（パラメータ）を各時刻毎に求めてあるので、過去の気象・イベントデータなどの需要条件データと過去の需要データを用いて、過去のある日の需要を、前日に（気象・イベント・カレンダなどの情報から）いくらと需要予測したか、それが、実際はいくらの需要となったかという、前日に予測した需要情報と当日の実際の情報のデータが準備できる。従って、前日の時点で最適化した契約で、実際、当日、いくらの自家発電コスト・バックアップ買電コストがかかったか、売上はいくらで、いくらの収入があったかが分かる。そこで、図１１のように、過去の平均の収益や、各月，各日毎の売上げ，収益，自家発電コスト，バックアップ買電コスト（およびバックアップ買電コストのうち、負荷変動・接続供給分のコスト），需要量などが表示できる。詳細な情報の表示が必要なら、図１２のように、売上げ，収益，自家発電コスト，バックアップ買電コスト，負荷変動・接続供給コスト、需要量などの情報について、各月の平均値や各日毎の平均値などを表示してもよい。以上、過去のデータによる収益分析結果の作成方法，表示方法について示した。
【００６３】
次は、図５の分析メニュー画面（５０１）で、「翌日の予測＆収益分析の「翌日需要予測」」メニューを選択した時の動作について説明する。「翌日の予測＆収益分析の「翌日需要予測」」メニューを選択すると、図１３の画面を表示する。
【００６４】
図１３は、「翌日需要予測」画面（１３０１）を示す。ここでは、需要予測したい日にち（翌日の日にち），曜日、その日の予想最高気温と予想最低気温，風速など、需要に影響する条件を入力し、［ＯＫ］ボタンを押下する。すると、図５の「過去の需要データ学習による「最適需要予測方式分析」」メニューで図１０の画面で指定して求めた、パターン分類・各時刻毎の最適な需要予測式を使って、翌日の各時刻の需要量を算出し、図のようなグラフ等で表示する。さらに、過去のデータにおける需要の変動（予測誤差の標準偏差分を上乗せ，下乗せした値など）も表示するとよい。この情報から、翌日の各時刻の需要量の予測値やその変動の範囲を知ることができる。ところで、ここでは、需要予測は各時刻毎に行う例で示したが、１時間毎以外にも、３０分ごとに行うケースなどもよくある。
【００６５】
次に、図５の分析メニュー画面（５０１）で、「翌日の予測＆収益分析の「翌日収益分析」」メニューを選択した時の動作について説明する。「翌日の予測＆収益分析の「翌日収益分析」」メニューを選択すると、図１４のような画面を表示する。
【００６６】
図１４は、「翌日需要予測」画面（１４０１）の例を示す。ここでは、図１３で求めた翌日の需要予測結果に対する収益の分析を行う。画面には、翌日の日にちを示す。また、需要予測結果は、各時刻毎に求められているので、中央のメニューで時刻を指定する。すると、その時刻の需要予測値と需要分布の標準偏差、および、図の表を表示する。図の表は、縦軸に想定需要量・買電契約量を、横軸に実際の需要とその発生頻度を表示する。
【００６７】
想定需要量・買電契約量と、実際の需要とその発生頻度の表について説明する。縦軸に示した想定需要量とは、翌日のこの時刻に、この需要になると想定される需要量である。買電契約量とは、もしこの想定需要量となることが確実である場合に、いくらに買電契約するのが良いかという値を示している。想定需要量になることが絶対であるとすると、想定需要量のうち、コストの安い自家発電機でまかなえるものはなるべく自家発電機でまかない、残りは電力会社などからバックアップ電力を購入するのが得策である。つまり、想定需要量が決まったときに、それに対する最適な買電契約量は、
（買電契約量）＝（想定需要量）−（自家発電気のＭＡＸ出力）
となる。
【００６８】
例えば、図の色つきの欄について説明すると、翌日の１２の需要が
（需要予測値）＋２×（需要分布標準偏差）
になるのが確実であると仮定（想定）すると、最適な買電契約量は、
2004336890.tif 000003
となる。ところが、このように想定（買電契約）したとしても、実際に需要がどのようになるかというと、図の表の横軸に示すように、
（ａ）需要予測値になる確率：３８．３％
（ｂ）需要予測値＋需要分布標準偏差になる確率：２４．２％
（ｃ）需要予測値−需要分布標準偏差になる確率：２４．２％
（ｄ）需要予測値＋２×需要分布標準偏差になる確率：６．１％
（ｅ）需要予測値−２×需要分布標準偏差になる確率：６．１％
と、需要予測値に近いほど、その値になる高い確率が高い（ここで、実際の需要量いくらになる確率が何パーセントかは、需要予測誤差の分布の平均・標準偏差から求められる。）。
【００６９】
2004336890.tif 000004
とバックアップ電力の買電契約をしたのに、実際の需要が（ｃ）需要予測値や
（ｄ）需要予測値＋需要分布標準偏差になった時の売電量，売電価格，（自家）発電量，（自家）発電コスト，（バックアップ）買電量，（バックアップ）買電コストは、自家発電コスト情報やバックアップ電力コスト情報（＋接続供給コスト情報）から求められる。そして、例えば、実際の需要が（ｃ）需要予測値となったケースの収益は、
（収益（ｃ））＝（売電価格）−（自家発電コスト）−（バックアップ買電コスト）
と求められる。
【００７０】
以上の情報から、
2004336890.tif 000005
とバックアップ電力の買電契約をした時の収益の期待値は、
2004336890.tif 000006
と求められる。
【００７１】
各々の想定需要量・買電契約量に対する収益の期待値を求めれば、バックアップ電力の買電コストや自家発電のコストに対して、最も収益の期待値が高くなる想定需要量・買電契約量を求めることができる。なお、図の例では、想定需要量・買電契約量と、実際の需要を５つずつしか記していないが、（５つしか表示しない場合でも）もっと細かい刻みで計算した方が当然、期待値の精度が良くなる。
【００７２】
表示に関しても、図の右下の縦横軸パラメータの選択ボタンを［固定］が選択されている時は、予測値−２×標準偏差（ａ）、予測値−標準偏差（ｂ）、予測値（ｃ）、予測値＋標準偏差（ｄ）、予測値＋２×標準偏差（ｅ）の５ケースでしか表示していないが、パラメータの選択ボタンを［任意］とすると、例えば、予測値−３．０×標準偏差，予測値−２．９×標準偏差，・・・，予測値−０．１×標準偏差，予測値，予測値＋０．１×標準偏差，・・・，予測値＋２．９×標準偏差，予測値＋３．０  ×標準偏差など、画面スクロールなども用いて、詳細に表示できることを想定している。この際、収益の期待値が最大となる想定需要量・バックアップ買電契約量の欄は、色を付けたり、最初に画面に表示するなど、ユーザが見やすい工夫をするとよい。
【００７３】
バックアップ買電契約をいくらにするのが良いか検討するには、パラメータを［任意］（詳細）にして、収益の期待値が最大となるバックアップ買電契約値と、また、その場合、最悪のケース（例：２シグマ，９５％を含む中で最悪のケース）での収益がいくらになるのか（その収益で耐えうるのか）を確認するのが良い。もし、収益の期待値が最大となるバックアップ買電契約値は、最悪のケースでの収益が許容できない場合には、最悪のケースでの収益が許容でき、かつ、その中で収益の期待値が最大となるバックアップ買電契約を選択するとよい。
【００７４】
なお、図１１，図１２で説明した、過去のデータによる収益分析では、図１４で説明したような方法（最悪のケース（例：２シグマ，９５％を含む中で最悪のケース）でで許容できる収益を指定し、その中で収益の期待値が最大となるバックアップ買電契約をしたとして、実際になった需要量から収益を求める）で分析することができる。収益の期待値が最大となるバックアップ買電契約（想定需要量）のケースでの、想定需要量がすなわち、コストで最適化された（ａ）需要予測上乗せ比率（量）である（ここでは、想定需要量が需要予測値に上乗せを加えた量となっている）。また、収益の期待値が最大となるバックアップ買電契約（想定需要量）のケースでの、自家発電ＭＡＸと買電契約量がすなわち、コストで最適化された（ｂ）自家発電・買電比率（量）である。
【００７５】
なお、図１９に示すように、買電契約量（または想定需要量）と収益の期待値の関係をグラフ表示してもよい。グラフ中に、収益の期待値が最も高くなるような最適買電契約量１９０１とその時（最適買電契約時）の収益の期待値１９０２とそのポイントなどを表示してもよい。グラフ表示することで、買電契約量と収益の期待値の関係がより分かりやすくなる。
【００７６】
さらには、図１８に示すように、各想定需要・バックアップ契約に対して、ペナルティを支払わなければならない（同時同量未達）のケースと、その確率を表示してもよい。ペナルティを支払わなければならない（同時同量未達）のケースが頻発した場合には、例えば、電力系統を管理している者（電力会社等）から、来年度は契約電力を上げるようにと指導されたりすることがある。その場合、来年度には契約電力を上げたためにかかるコストが増えるので、それについて考慮するための参考となる。
【００７７】
図２０に示すように、買電契約量（または想定需要量）と収益の期待値、および、買電契約量（または想定需要量）と同時同量未達確率の関係をグラフ表示しても良い。これにより、収益の期待値が最も高くなるような最適買電契約量２００２とその時（最適買電契約時）の収益の期待値２００１が分かると同時に、その時に、同時同量が未達となってしまう確率２００３が視覚的に分かりやすくなる。また、このグラフを参照し、収益の期待値が多少低くても、同時同量が未達成の確率を減らすような買電契約を選ぶことも可能となる。
【００７８】
需要予測＆バックアップ契約最適化システムで、予測誤差分布情報から、最適な需要予測上乗せ比率（量）と、自家発電・買電比率（量）を求める方法は、図１４で示した方法に限定されなくてもよい（例：需要予測誤差分布を需要予測モデルから求めた値と実際の需要値の差から求め、バックアップ契約を様々に変化させた場合の収益をシミュレーションを用いて求め、最適な需要予測上乗せ比率（量）と、自家発電・買電比率（量）を求める、等）。
【００７９】
以上により、需要予測＆バックアップ契約最適化システムが実現できた。
【００８０】
（第２の発明）
次に、バックアップコスト削減のために、需要予測精度を高めるための工夫について説明する。需要予測する上で、特別なイベントなどがあるような特殊日の予測精度を向上することは重要である。しかしながら、特殊日かどうかは、一般に、需要家から情報を開示してもらわなければ分からない。需要家に積極的に情報開示をしてもらうためには、需要家からイベントなどの需要変動にかかわる情報をもらえたときには、その情報に対する対価を支払うのが有効である。対価の支払い方法としては、需要予測精度が向上したことによるバックアップコスト削減のメリットを享受した電力小売事業者が、電気料金の割引という形で還元することが考えられる。あるいは、需要予測・バックアップ契約最適化をサービスとして販売する会社が需要家から情報をもらった場合には、サービス会社から需要予測精度向上につながる情報提供に対する対価として支払ってもよい。以上を実現するための手段
（構成）を図１５に示す。イベント等の情報からの需要（変動）予測手段（１５０１）、需要家からのイベント等情報取得手段（１５０２）、および、需要家からの情報に対する電気料金割引手段（あるいは対価支払い手段）（１５０３）からなる。特許文献１には、需要家が自分の電力需要を予測し、実際、どのくらい予測が当たったかによって電気料金を割り引く実施例がある。しかし、この特許文献１に記載されている技術では、需要化が自分の需要を予測しなければならない。しかしながら、需要家（例：デパート，事務所）が自分の需要を予測するのは難しい。しかし、本発明では、需要予測＆バックアップ契約最適化の技術を持っている方が、イベント等の情報からの需要（変動）予測手段（１５０１）を備えることにより、需要家は、イベントなど需要の変動にかかわりそうな情報を提供するだけで、電気料金の割り引きを受けることができ、実用的かつ便利である。
【００８１】
図１５の構成を含む需要予測（バックアップ契約最適化）システムを、例えば、ホテルの（インターネット）予約システムと連携させ、電気料金の割り引きを行うような方法もある。他にも、流通業のイベント（売り出し・催し）管理システム，工場の生産管理システム，事務所の勤務カレンダー・就業管理システムなど、様々なシステムと連携させて、需要変動にかかわる情報の提供を受けてもよい。このようなシステム連携を行えば、需要家からイベントなどの情報を電話・書類等で提出してもらう手間が省力化できる（但し、システム連携がされなくとも、需要家からイベントなどの情報を取得できる手段と、イベントなどの情報から需要（変動）を予測する手段と、需要家からのイベントを取得したらば、需要家からの情報に対する電気料金割引（対価支払い）の計算を行う手段があれば、イベントなどの情報を取得できれば期待する効果は得られる。）。
【００８２】
次に、本システムの利用形態について説明する。本システムは、電力小売事業者が自らの収益をあげるために利用するのみに留まらず、様々な利用形態が考えられる。図１７は、電力自由化後の電力市場とそのプレーヤーを示す。本システムは、電力市場に需要予測＆バックアップ契約最適化のサービスを行うサービス会社として、サービスの提供を行ってもよい。その他にも、電力取引所の運営仲介業者がその付加価値を高めるためにサービスとして提供したり、電力小売事業者が自分で利用（あるいはサービス提供）したり、発電事業者が自分で利用（あるいはサービス提供）したり、需要家が自分で利用（あるいはサービス提供）し、それぞれ、バックアップコストの削減や、サービスによる利益教授、あるいは、電気料金の割り引きなどの利益を得るために利用することが可能である。また、本システムの利用は国内に限定されるものではなく、海外の様々な電力市場、各国の状況でも利用が可能である。
【００８３】
以上により、本発明を実施することができる。
【００８４】
【発明の効果】
自家発電機＋電力会社等のバックアップ電力で、電力小売をする際に、発電＋電力購入コストを最小にするための、
（ａ）最適な需要予測値の上乗せ比率（量）
（ｂ）最適な自家発電・買電比率（量）
が求められ、電力小売事業者の収益を最大化できる。
【００８５】
特殊な需要の日の需要予測の精度を向上させ、バックアップ電力購入コストを低減できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例の機能ブロック図。
【図２】本発明の一実施例の処理フロー図。
【図３】本発明の一実施例の分析データセット指定画面の例。
【図４】本発明の一実施例の新規分析データセット作成画面の例。
【図５】本発明の一実施例の分析メニュー画面の例。
【図６】本発明の一実施例の最適需要方式分析メニュー画面の例。
【図７】本発明の一実施例の需要予測モデルの分析（更新学習）画面の例。
【図８】本発明の一実施例のパターン分類の手動選択支援画面の例。
【図９】本発明の一実施例の需要実績データ分析結果画面の例。
【図１０】本発明の一実施例の最適な需要予測方式と予測誤差画面の例。
【図１１】本発明の一実施例の過去の需要データによる収益分析画面の例１。
【図１２】本発明の一実施例の過去の需要データによる収益分析画面の例２。
【図１３】本発明の一実施例の翌日需要予測画面の例。
【図１４】本発明の一実施例の翌日収益分析（バックアップ買電契約最適化）画面の例。
【図１５】本発明の一実施例の需要家からのイベント等情報取得に対する電力料金割引システムの構成。
【図１６】本発明の一実施例の需要家からのイベント等情報取得に対する電力料金割引システムの例。
【図１７】本発明の一実施例の電力取引所における「需要予測とバックアップ契約最適化サービス」提供の例。
【図１８】本発明の一実施例の翌日収益分析（バックアップ買電契約最適化・同時同量未達分析）画面の例。
【図１９】本発明の一実施例の翌日収益分析（バックアップ買電契約最適化）グラフの例。
【図２０】本発明の一実施例の翌日収益分析（バックアップ買電契約最適化・同時同量未達分析グラフの例。
【符号の説明】
１０１…需要予測手段、１０２…需要予測誤差評価手段、１０３…（ａ）需要予測上乗せ比率（量）策定手段、１０４…（ｂ）自家発電・買電比率（量）策定手段、１０５…コストによる（ａ）需要予測上乗せ比率（量）と（ｂ）自家発電・買電比率（量）の最適化手段、１０６…最適な（ａ）需要予測上乗せ比率（量），（ｂ）自家発電・買電比率（量）表示手段、２０１〜２１０…本発明の一実施例の需要分析・バックアップ契約最適化処理フロー、２１１…条件ＤＢ（データベース）、２１２…需要実績ＤＢ（データベース）、２１３…需要予測結果ＤＢ（データベース）、２１４…需要予測式、２１５…予測誤差情報、２１６…自家発電コスト情報、２１７…バックアップ電力コスト情報、３０１…分析データセット指定画面、４０１…新規分析データセットの作成画面、５０１…メニュー画面、６０１…最適需要方式分析メニュー画面、７０１…需要予測モデルの分析（更新学習）画面、８０１…手動選択支援画面、９０１…需要実績データ分析結果画面、１００１…最適な需要予測方式と予測誤差画面、１１０１…過去の需要データによる収益分析画面１、１２０１…過去の需要データによる収益分析画面２、１３０１…翌日需要予測画面、１４０１…翌日収益分析画面、１５０１…イベントによる需要（変動）予測部、１５０２…需要家からのイベント等情報取得部、１５０３…需要家からの情報に対する電力料金割引部、１６０１…電力市場，電力取引の場，電力取引所、１６０２…電力市場，電力取引の場，電力取引所の運営・仲介業者、１６０３…電力小売事業者、１６０４…発電事業者、１６０５…需要家、１６０６…需要予測＆バックアップ契約最適化サービス提供者。
【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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