(57)【要約】【課題】制御対象の装置を制御するのに最適な制御特性を高速に、且つ確実に設定することができるようにする。【解決手段】最適性を無視して作成した電力制御特性線１１１の変曲点を境界とした複数のポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５を形成し、上記形成したポリゴン構造体の属性情報と、上記ポリゴン構造体の選択に関わる所定の制御条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から２つのポリゴン構造体Ｐ１１、Ｐ２４を選択し、上記複数のポリゴン構造体の面積の差分が０となるように、上記選択した２つのポリゴン構造体Ｐ１１、Ｐ２４に係わる区間Ｘを決定することにより、最適な電力制御特性を高速に、且つ確実に設定することができるようにする。【選択図】        図１１
2004265068.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の装置の動作を制御するための制御特性を調整する制御特性調整装置であって、
上記制御対象の装置の能力を含む所定の制御条件に従って初期制御特性線を作成する初期制御特性線作成手段と、
上記初期制御特性線作成手段により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の装置に対する動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を複数に分割して、複数のポリゴン構造体を形成するポリゴン構造体形成手段と、
上記ポリゴン構造体形成手段により形成された複数のポリゴン構造体の属性を定義するポリゴン構造体属性定義手段と、
上記ポリゴン構造体属性定義手段により定義された複数のポリゴン構造体における各々のポリゴン構造体の属性と、予め設定した所定の選択条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から少なくとも２つのポリゴン構造体を選択するポリゴン構造体選択手段と、
上記ポリゴン構造体形成手段により形成された複数のポリゴン構造体の面積極性がゼロになるように、上記ポリゴン構造体選択手段により選択された各々のポリゴン構造体の属性を変更し、その変更結果に合わせて上記初期制御特性線を調整する制御特性線調整手段とを有することを特徴とする制御特性調整装置。
【請求項２】
上記ポリゴン構造体形成手段は、上記初期制御特性線作成手段により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を、上記初期制御特性線の変曲点を境界として分割して、複数の面ポリゴン構造体を形成することを特徴とする請求項１に記載の制御特性調整装置。
【請求項３】
上記ポリゴン構造体形成手段は、上記初期制御特性線作成手段により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の動作制御の目標となる所定の制御目標線との交点を中心とする点ポリゴン構造体を形成することを特徴とする請求項２に記載の制御特性調整装置。
【請求項４】
上記ポリゴン構造体選択手段は、上記複数の面ポリゴン構造体の中から、少なくとも１つの面ポリゴン構造体を選択するとともに、上記点ポリゴン構造体を選択し、
上記制御特性線調整手段は、上記ポリゴン構造体選択手段により選択された面ポリゴン構造体の面積を変更するとともに、上記点ポリゴン構造体の位置を変更して、上記初期制御特性線を調整することを特徴とする請求項３に記載の制御特性調整装置。
【請求項５】
上記ポリゴン構造体選択手段は、面積極性が相互に異なる２つの面ポリゴン構造体を選択し、
上記制御特性線調整手段は、上記ポリゴン構造体選択手段により選択された面積極性が相互に異なる２つの面ポリゴン構造体の面積を変更して、上記初期制御特性線を調整することを特徴とする請求項２または３に記載の制御特性調整装置。
【請求項６】
ポリゴン構造体属性定義手段は、上記ポリゴン構造体形成手段により形成された複数のポリゴン構造体における各々のポリゴン構造体の面積または位置を変更することが可能かどうかを定義し、
上記ポリゴン構造体選択手段は、上記ポリゴン構造体属性定義手段により成された定義に基づいて、面積または位置を変更することが可能なポリゴン構造体を選択することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の制御特性調整装置。
【請求項７】
上記制御対象の装置は、発電設備であり、
上記制御特性は、上記発電設備における発電動作を制御するための電力制御特性であることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載の制御特性調整装置。
【請求項８】
上記請求項１〜６の何れか１項に記載の制御特性調整装置と、
上記制御特性調整装置によって制御される制御対象の装置における今後の需要を予測する需要予測装置とを有し、
上記制御特性調整装置は、上記需要予測装置で予測された上記制御対象の装置における今後の需要および過去の所定時間における需要の実績に基づいて、上記制御特性を調整することを特徴とする需給調整システム。
【請求項９】
上記請求項７に記載の制御特性調整装置と、
上記制御特性調整装置によって発電動作が制御される発電設備により発電された電力の供給を受けるプラント設備における今後の電力需要を予測する電力需要予測装置とを有し、
上記制御特性調整装置は、上記電力需要予測装置で予測された上記プラント設備における今後の電力需要に基づいて、上記電力制御特性を調整するようにしたことを特徴とする電力需給調整システム。
【請求項１０】
上記制御特性調整装置は、所定の電力会社からの電力需要と、上記電力需要予測装置で予測されたプラント設備の今後の電力需要とに基づいて、上記電力制御特性を調整することを特徴とする請求項９に記載の電力需給調整システム。
【請求項１１】
制御対象の装置の動作を制御するための制御特性を調整する制御特性調整方法であって、
上記制御対象の装置の能力を含む所定の制御条件に従って初期制御特性線を作成する初期制御特性線作成処理と、
上記初期制御特性線作成処理により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の装置に対する動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を複数に分割して、複数のポリゴン構造体を形成するポリゴン構造体形成処理と、
上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体の属性を定義するポリゴン構造体属性定義処理と、
上記ポリゴン構造体属性定義処理により定義された複数のポリゴン構造体における各々のポリゴン構造体の属性と、予め設定した所定の選択条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から少なくとも２つのポリゴン構造体を選択するポリゴン構造体選択処理と、
上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体の面積極性がゼロになるように、上記ポリゴン構造体選択処理により選択された各々のポリゴン構造体の属性を変更し、その変更結果に合わせて上記初期制御特性線を調整する制御特性線調整処理とを行うことを特徴とする制御特性調整方法。
【請求項１２】
上記ポリゴン構造体形成処理は、上記初期制御特性線作成処理により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を、上記初期制御特性線の変曲点を境界として分割して、複数の面ポリゴン構造体を形成することを特徴とする請求項１１に記載の制御特性調整方法。
【請求項１３】
上記ポリゴン構造体形成処理は、上記初期制御特性線作成処理により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の動作制御の目標となる所定の制御目標線との交点を中心とする点ポリゴン構造体を形成することを特徴とする請求項１２に記載の制御特性調整方法。
【請求項１４】
上記ポリゴン構造体選択処理は、上記複数の面ポリゴン構造体の中から、少なくとも１つの面ポリゴン構造体を選択するとともに、上記点ポリゴン構造体を選択し、
上記制御特性線調整処理は、上記ポリゴン構造体選択処理により選択された面ポリゴン構造体の面積を変更するとともに、上記点ポリゴン構造体の位置を変更して、上記初期制御特性線を調整することを特徴とする請求項１３に記載の制御特性調整方法。
【請求項１５】
上記ポリゴン構造体選択処理は、面積極性が相互に異なる２つの面ポリゴン構造体を選択し、
上記制御特性線調整処理は、上記ポリゴン構造体選択処理により選択された面積極性が相互に異なる２つの面ポリゴン構造体の面積を変更して、上記初期制御特性線を調整することを特徴とする請求項１２または１３に記載の制御特性調整方法。
【請求項１６】
ポリゴン構造体属性定義処理は、上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体における各々のポリゴン構造体の面積または位置を変更することが可能かどうかを定義し、
上記ポリゴン構造体選択処理は、上記ポリゴン構造体属性定義処理により成された定義に基づいて、面積または位置を変更することが可能なポリゴン構造体を選択することを特徴とする請求項１１〜１５の何れか１項に記載の制御特性調整方法。
【請求項１７】
制御対象の装置の動作を制御するための制御特性を調整するに際し、
上記制御対象の装置の能力を含む所定の制御条件に従って初期制御特性線を作成する初期制御特性線作成処理と、
上記初期制御特性線作成処理により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の装置に対する動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を複数に分割して、複数のポリゴン構造体を形成するポリゴン構造体形成処理と、
上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体の属性を定義するポリゴン構造体属性定義処理と、
上記ポリゴン構造体属性定義処理により定義された複数のポリゴン構造体における各々のポリゴン構造体の属性と、予め設定した所定の選択条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から少なくとも２つのポリゴン構造体を選択するポリゴン構造体選択処理と、
上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体の面積極性がゼロになるように、上記ポリゴン構造体選択処理により選択された各々のポリゴン構造体の属性を変更し、その変更結果に合わせて上記初期制御特性線を調整する制御特性線調整処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１８】
上記請求項１７に記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、制御特性調整装置、需給調整システム、電力需給調整システム、制御特性調整方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、特に、制御対象の装置の動作を制御するための制御特性を調整するために用いて好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、装置の所定区間内における制御特性を設定し、上記設定した制御特性に従って上記装置を制御するようにすることが一般的に行われている（例えば、特許文献１〜３を参照。）。
【０００３】
特に、プロセス制御などの分野においては、装置の所定区間内における出力の総和が目標値となるように制御特性を設定し、上記設定した制御特性に従って上記装置を制御するようにすることが一般的に行われている。
【０００４】
このような場合、従来は、以下のような手法で上記制御特性を設定するようにしていた。
まず、オペレータの経験などに基づいた試行錯誤的な手法により制御特性線を作成する。
【０００５】
次に、区間求積法、台形公式、シンプソンの積分公式、またはガウス型数値積分法などの定積分近似解法を用いて、上記作成した制御特性線の上記所定区間における積分値を近似計算する。
【０００６】
そして、上記近似計算した積分値が上記目標値であると判定した場合には、上記作成した制御特性線を上記装置を制御するための制御特性として設定する。
【０００７】
一方、上記近似計算した積分値が上記目標値にないと判定した場合には、上記近似計算した積分値が上記目標値となるまで、上記制御特性線の作成と、上記制御特性線の積分値の近似計算とを繰り返し行う。
【０００８】
【特許文献１】
特開平８−３０８１０８号公報
【特許文献２】
特開２００２−１６９６１３号公報
【特許文献３】
特開２００２−４１７１４号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したように従来の技術では、定積分近似解法を用いて制御特性線の積分値を近似計算しているので、上記積分値を高精度に計算しようとすると、演算処理が膨大になってしまうという問題点があった。
【００１０】
また、作成した制御特性線の積分値が目標値となるまで、試行錯誤的な手法により制御特性線を作成しなおさなければならないという問題点があった。
【００１１】
このように、従来の技術では、装置を制御するのに最適な制御特性を設定するための演算処理に時間がかかり、上記最適な制御特性を高速に設定することが困難であるという問題点があった。
【００１２】
本発明は上述の問題点にかんがみてなされたものであり、装置を制御するのに最適な制御特性を高速に、且つ確実に設定することができるようにすることを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の制御特性調整装置は、制御対象の装置の動作を制御するための制御特性を調整する制御特性調整装置であって、上記制御対象の装置の能力を含む所定の制御条件に従って初期制御特性線を作成する初期制御特性線作成手段と、上記初期制御特性線作成手段により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の装置に対する動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を複数に分割して、複数のポリゴン構造体を形成するポリゴン構造体形成手段と、上記ポリゴン構造体形成手段により形成された複数のポリゴン構造体の属性を定義するポリゴン構造体属性定義手段と、上記ポリゴン構造体属性定義手段により定義された複数のポリゴン構造体における各々のポリゴン構造体の属性と、予め設定した所定の選択条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から少なくとも２つのポリゴン構造体を選択するポリゴン構造体選択手段と、上記ポリゴン構造体形成手段により形成された複数のポリゴン構造体の面積極性がゼロになるように、上記ポリゴン構造体選択手段により選択された各々のポリゴン構造体の属性を変更し、その変更結果に合わせて上記初期制御特性線を調整する制御特性線調整手段とを有することを特徴としている。
【００１４】
本発明の需給調整システムは、上記何れかに記載の制御特性調整装置と、上記制御特性調整装置によって制御される制御対象の装置における今後の需要を予測する需要予測装置とを有し、上記制御特性調整装置は、上記需要予測装置で予測された上記制御対象の装置における今後の需要および過去の所定時間における需要の実績に基づいて、上記制御特性を調整することを特徴としている。
【００１５】
本発明の電力需給調整システムは、上記請求項７に記載の制御特性調整装置と、上記制御特性調整装置によって発電動作が制御される発電設備により発電された電力の供給を受けるプラント設備における今後の電力需要を予測する電力需要予測装置とを有し、上記制御特性調整装置は、上記電力需要予測装置で予測された上記プラント設備における今後の電力需要に基づいて、上記電力制御特性を調整するようにしたことを特徴としている。
【００１６】
本発明の制御特性調整方法は、制御対象の装置の動作を制御するための制御特性を調整する制御特性調整方法であって、上記制御対象の装置の能力を含む所定の制御条件に従って初期制御特性線を作成する初期制御特性線作成処理と、上記初期制御特性線作成処理により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の装置に対する動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を複数に分割して、複数のポリゴン構造体を形成するポリゴン構造体形成処理と、上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体の属性を定義するポリゴン構造体属性定義処理と、上記ポリゴン構造体属性定義処理により定義された複数のポリゴン構造体における各々のポリゴン構造体の属性と、予め設定した所定の選択条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から少なくとも２つのポリゴン構造体を選択するポリゴン構造体選択処理と、上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体の面積極性がゼロになるように、上記ポリゴン構造体選択処理により選択された各々のポリゴン構造体の属性を変更し、その変更結果に合わせて上記初期制御特性線を調整する制御特性線調整処理とを行うことを特徴としている。
【００１７】
本発明のコンピュータプログラムは、制御対象の装置の動作を制御するための制御特性を調整するに際し、上記制御対象の装置の能力を含む所定の制御条件に従って初期制御特性線を作成する初期制御特性線作成処理と、上記初期制御特性線作成処理により作成された初期制御特性線と、上記制御対象の装置に対する動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を複数に分割して、複数のポリゴン構造体を形成するポリゴン構造体形成処理と、上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体の属性を定義するポリゴン構造体属性定義処理と、上記ポリゴン構造体属性定義処理により定義された複数のポリゴン構造体における各々のポリゴン構造体の属性と、予め設定した所定の選択条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から少なくとも２つのポリゴン構造体を選択するポリゴン構造体選択処理と、上記ポリゴン構造体形成処理により形成された複数のポリゴン構造体の面積極性がゼロになるように、上記ポリゴン構造体選択処理により選択された各々のポリゴン構造体の属性を変更し、その変更結果に合わせて上記初期制御特性線を調整する制御特性線調整処理とをコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００１８】
本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、上記記載のコンピュータプログラムを記録したことを特徴としている。
【００１９】
【発明の実施の形態】
次に、図面を参照しながら、本発明の制御特性調整装置、需給調整システム、制御特性調整方法、コンピュータプログラム、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体の実施の形態を説明する。
【００２０】
図１は、本発明の実施の形態を示し、電力需給調整システムの構成の一例を示した図である。
【００２１】
図１において、電力需給調整システム１は、需要家群２と、電力系統ネットワーク３と、インターネット通信網４と、電気事業者５とを有している。
需要家群２は、第１〜第４の需要家６ａ〜６ｄと、第１〜第４の需要電力計測装置７ａ〜７ｄとを有している。
【００２２】
第１の需要家６ａは、電力会社であり、第１の需要電力計測装置７ａとインターネット通信網４とを介して電気事業者５に対して必要な電力を要求し、電力系統ネットワーク３を介して電気事業者５から上記要求した電力の供給が受けられる設備を有して構成されている。
【００２３】
第１の需要電力計測装置７ａは、第１の需要家６ａである電力会社から要求されている電力を計測し、上記計測した電力に関する情報を電気事業者５に送信するためのものである。なお、以下の説明では、上記電力会社から要求されている電力を通告電力と表す。
【００２４】
第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄは、所定の製品を製造するためのプラントであり、電力系統ネットワーク３を介して電気事業者５から電力の供給が受けられる設備を有して構成されている。
【００２５】
第２〜第４の需要電力計測装置７ｂ〜７ｄは、それぞれ第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける消費電力を監視し、上記監視した消費電力に関する情報を、インターネット通信網４を介して電気事業者５に送信するように構成されている。なお、上記消費電力に関する情報には、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄで消費されている電力値と電力量とが含まれている。
【００２６】
電気事業者５は、電力需要予測装置８と、電力調整装置９と、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃと、第１〜第３の供給電力計測装置１１ａ〜１１ｃとを有している。
【００２７】
電力需要予測装置８は、第２〜第４の需要電力計測装置７ｂ〜７ｄから上記消費電力に関する情報を入力し、上記入力した消費電力に関する情報に基づいて、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける今後の電力需要を予測するためのものである。なお、電力需要の具体的な予測方法については後述する。
【００２８】
電力調整装置９は、電力需要予測装置８で予測された第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける今後の電力需要に関する情報と、第１の需要家６ａからの通告電力に関する情報と、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃにおける現在の発電量に関する情報とに基づいて供給する電力を調整する。
【００２９】
上記電力調整装置９は、上記入力された種々の情報に基づいて、第１〜第４の需要家６ａ〜６ｄの要求に応じた量の電力を発生させるための電力制御特性を所定の区間ごとに作成し（図１１、図１４を参照）、上記作成した電力制御特性に従って第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃの発電量を調整するためのものである。なお、上記電力制御特性の具体的な作成方法については後述する。
【００３０】
第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃは、電力調整装置９による制御に従って発電し、上記発電した電力を、電力系統ネットワーク３を介して需要家群２に供給するためのものである。なお、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃは、それぞれ、発電機、タービン、ボイラー、ＤＣＳ（分散形制御システム）などを有している。
【００３１】
ただし、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃは、このようなものに限定されず、分散型の電源の集合体であってもよい。例えば、小型ガスエンジン、マイクロガスタービン、またはコジェネレーション発電などの出力を任意に制御することができる発電設備や、太陽光発電や風力発電などの自然エネルギーによる発電のように出力を任意に制御することができない発電設備であってもよく、また、これらの組み合わせであってもよい。
【００３２】
第１〜第３の供給電力計測装置１１ａ〜１１ｃは、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃにおける現在の発電量を計測し、上記計測した発電量に関する情報を、インターネット通信網４を介して電力調整装置９に送信するためのものである。
【００３３】
このように、本実施の形態では、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃにおける発電量を電力調整装置９により調整して、第１〜第４の需要家６ａ〜６ｄが要求する電力を発電させるようにしている。
【００３４】
図２は、電力需要予測装置８の構成の一例を示したブロック図である。
図２に示したように、本実施の形態の電力需要予測装置８は、データ処理部２１と、情報記憶部２２と、クラスター学習器２３と、クラスター予測器２４とを有している。
【００３５】
データ処理部２１は、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける消費電力に関する情報が入力されると、上記入力された消費電力に関する情報を時系列波形として情報記憶部２２に記憶させるためのものである。なお、以下の説明では、電力需要予測装置８に入力された消費電力に関する情報を消費電力時系列情報と表す。
【００３６】
情報記憶部２２は、各種情報を記憶するための記憶媒体により構成されており、学習対象時系列情報格納領域２２ａと、予測開始時点前時系列情報格納領域２２ｂと、学習情報格納領域２２ｃと、予測結果時系列情報格納領域２２ｄとを有している。
【００３７】
学習対象時系列情報格納領域２２ａは、データ処理部２１から入力される消費電力時系列情報を格納するための領域である。
予測開始時点前時系列情報格納領域２２ｂは、データ処理部２１から入力される所定時間分の消費電力時系列情報を格納するための領域である。具体的に説明すると、予測開始時点前時系列情報格納領域２２ｂは、現在時刻の３０分前から現在時刻までの消費電力時系列情報を格納する。
【００３８】
学習情報格納領域２２ｃは、クラスター学習器２３における学習結果を格納するための領域である。なお、クラスター学習器２３における学習内容については後述する。
【００３９】
予測結果時系列情報格納領域２２ｄは、クラスター予測器２４における予測結果を格納するための領域である。なお、クラスター予測器２４における予測内容については後述する。
【００４０】
クラスター学習器２３は、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける消費電力時系列情報に基づいて複数のクラスターを生成し、上記生成した複数のクラスターを分類し、上記分類したクラスター相互の関係を学習するようにするためのものであり、クラスター分割部２３ａと、クラスター分類部２３ｂとを有している。
【００４１】
ここで、図３と図４を参照しながら、クラスター分割部２３ａとクラスター分類部２３ｂで行われる処理について説明する。
図３は、消費電力の時系列波形に基づいて複数のクラスターを生成する際の処理を説明するための図である。また、図４は、上記生成した複数のクラスターを分類し、分類したクラスター相互間の関係を学習する際の処理を説明するための図である。
【００４２】
クラスター分割部２３ａは、学習対象時系列情報格納領域２２ａから取り込んだ消費電力時系列情報３１に基づいて、図３に示すように、複数の長方形状のクラスター３２ａ〜３２ｌを生成する。
【００４３】
ここで、各クラスター３２ａ〜３２ｌの境界条件は、以下の（１式）のようになる。
（｜ｎｏｄｅｋ−ｆｉ｜＞｜ｎｏｄｅｋ−ｆｉ＋１｜ＡＮＤ｜ｎｏｄｅｋ−ｆｉ｜＞ε）ＯＲ
（｜ｎｏｄｅｋ−ｆｉ｜＞εＡＮＤ｜ｇｒａｄｉ−ｇｒａｄｉ＋１｜＞η）・・・（１式）
【００４４】
上記（１式）において、ｋは、時間軸上の決定した境界点である。ｉは時間軸上の境界点ｋ以降の境界点である。ｎｏｄｅｋは、境界点ｋでの消費電力の値（高さ）である。ｆｉは、境界点ｉでの消費電力の値（高さ）である。
【００４５】
また、ｇｒａｄｉは、境界点ｋでの消費電力の値ｎｏｄｅｋと、境界点ｉでの消費電力の値ｆｉとの勾配である。ｇｒａｄｉ＋１は、境界点ｋでの消費電力の値ｎｏｄｅｋと、境界点ｉに１を加えた時間軸上の点での消費電力の値ｆｉ＋１との勾配である。
【００４６】
また、εは、消費電力の値ｎｏｄｅｋ、ｆｉの差の絶対値に対する許容範囲である。ηは、勾配ｇｒａｄｉ、ｇｒａｄｉ＋１の差の絶対値に対する許容範囲である。
【００４７】
このようにして表される上記（１式）を満足するデータを、同一のクラスター（長方形）の構成要素として扱う。また、この同一のクラスターにおける消費電力の値（長方形の高さ）を、境界点ｋでの消費電力の値ｎｏｄｅｋと、境界点ｉでの消費電力の値ｆｉとの平均値とする。
【００４８】
なお、隣り合うクラスターにおける消費電力の値（長方形の高さ）の差が、所定の許容範囲内に収まる場合には、上記隣り合う２つのクラスター（長方形）を、１つのクラスター（長方形）としてまとめるようにして各クラスターを作成している。
【００４９】
クラスター分割部２３ａは、このようにして作成した各クラスター３２ａ〜３２ｌに関する情報ＣＤ１をクラスター分類部２３ｂに出力する。なお、以下の説明では、上記クラスター３２ａ〜３２ｌに関する情報をクラスター分割情報ＣＤ１と表す。
【００５０】
クラスター分類部２３ｂは、クラスター分割部２３ｂから入力されたクラスター分割情報ＣＤ１に基づいてそれぞれのクラスター３２ａ〜３２ｌを分類する。
【００５１】
具体的に説明すると、クラスター分類部２３ｂは、クラスター分類情報ＣＤ１からクラスター３２ａ〜３２ｌを抽出する。そして、上記抽出した各クラスター３２ａ〜３２ｌを以下の（２式）に基づいて分類し、上記分類により同一と見なしたクラスターに対して同一の番号を付与する。
（ｊ＊ｄｗ＜ｗ（ｉ）＜（ｊ＋１）＊ｄｗ）ＡＮＤ（ｋ＊ｄｈ＜ｈ（ｉ）＜（ｋ＋１）＊ｄｈ）・・・（２式）
【００５２】
上記（２式）において、ｄｗは、時間の刻み幅をあらわすパラメータである。ｄｈは、消費電力（高さ）の刻み幅をあらわすパラメータである。ｈ（ｉ）は、クラスター３２ａ〜３２ｌが有する消費電力の値（高さ）である。ｗ（ｉ）は、クラスター３２ａ〜３２ｌが有する時間幅である。ｊは、幅の範囲を決める倍数である。ｋは、高さの範囲を決める倍数である。
【００５３】
図３に示した例の場合、クラスター３２ａ、３２ｇ、３２ｋを同一のクラスターと見なして番号▲１▼を付与する。また、クラスター３２ｂ、３２ｅ、３２ｈ、３２ｊを同一のクラスターと見なして番号▲２▼を付与する。そして、クラスター３２ｃ、３２ｆを同一のクラスターと見なして番号▲３▼を付与する。さらに、クラスター３２ｄ、３２ｉ、３２ｌを同一のクラスターと見なして番号▲４▼を付与する。
【００５４】
そして、クラスター分類部２３ｂは、各クラスター３２ａ〜３２ｌのそれぞれについて、次にどのようなクラスターが出現するのかを抽出して学習情報格納領域２２ｃに記録する。
【００５５】
具体的に説明すると、図３に示した例の場合、番号▲１▼が付与されたクラスター３２ａ、３２ｇの次に出現するクラスターは、それぞれ番号▲２▼が付与されたクラスター３２ｂ、３２ｈと、番号▲４▼が付与されたクラスター３２ｌである。
【００５６】
したがって、学習情報格納領域２２ｃに作成されているテーブル４０（図４を参照）において、クラスター番号▲１▼と次のクラスター番号▲２▼とが交わるマス目に２を記録するとともに、クラスター番号▲１▼と次のクラスター番号▲４▼とが交わるマス目に１を記録する。
【００５７】
すなわち、番号▲１▼に属するクラスターの次に出現する可能性のあるクラスターは、番号▲２▼に属するクラスターと、番号▲４▼に属するクラスターであり、これらの出現確率はそれぞれ６６［％］（＝２／３）、３３［％］（＝１／３）であることがテーブル４０から判断することができる。
【００５８】
また、図３において、番号▲２▼が付与されたクラスター３２ｂ、３２ｅ、３２ｈ、３２ｊの次に出現するクラスターは、それぞれ番号▲３▼が付与されたクラスター３２ｃ、３２ｆと、番号▲４▼が付与されたクラスター３２ｉと、番号▲１▼が付与されたクラスター３２ｋである。
【００５９】
したがって、テーブル４０において、クラスター番号▲２▼と次のクラスター番号▲３▼とが交わるマス目に２を記録し、クラスター番号▲２▼と次のクラスター番号▲４▼とが交わるマス目に１を記録し、さらにクラスター番号▲２▼と次のクラスター番号▲１▼とが交わるマス目に１を記録する。
【００６０】
すなわち、番号▲２▼に属するクラスターの次に出現する可能性のあるクラスターは、番号▲１▼に属するクラスターと、番号▲３▼に属するクラスターと、番号▲４▼に属するクラスターであり、これらの出現確率は、それぞれ２５［％］（＝１／４）、５０［％］（＝２／４）、２５［％］（＝１／４）であることがテーブル４０から判断することができる。
【００６１】
また、図３において、番号▲３▼が付与されたクラスター３２ｃ、３２ｆの次に出現するクラスターは、それぞれ番号▲４▼が付与されたクラスター３２ｄと、番号▲１▼が付与されたクラスター３２ｇである。
【００６２】
したがって、テーブル４０において、クラスター番号▲３▼と次のクラスター番号▲４▼とが交わるマス目に１を記録するとともに、クラスター番号▲３▼と次のクラスター番号▲１▼とが交わるマス目に１を記録する。
【００６３】
すなわち、番号▲３▼に属するクラスターの次に出現する可能性のあるクラスターは、番号▲４▼に属するクラスターと番号▲１▼に属するクラスターであり、これらの出現確率は、それぞれ５０［％］であることがテーブル４０から判断することができる。
【００６４】
また、図３において、番号▲４▼が付与されたクラスター３２ｄ、３２ｉの次に出現するクラスターは、それぞれ番号▲２▼が付与されたクラスター３２ｅ、３２ｊである。したがって、テーブル４０において、クラスター番号▲４▼と次のクラスター番号▲２▼とが交わるマス目に２を記録する。
【００６５】
すなわち、番号▲４▼に属するクラスターの次に出現する可能性のあるクラスターは、番号▲２▼に属するクラスターであることがテーブル４０から判断することができる。なお、図３に示した例では、番号▲４▼が付与されたクラスター３２ｌは、最後に出現するクラスターであるので、このクラスター３２ｌの次に出現するクラスターは存在しないことになる。
【００６６】
クラスター予測器２４は、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける今後の電力需要を予測するためのものであり、図２に示したように、初期クラスター同定部２４ａと、クラスター選択部２４ｂとを有している。
【００６７】
ここで、図５を参照しながら、初期クラスター同定部２４ａとクラスター選択部２４ｂで行われる処理について説明する。
図５は、電力需要を予測する際の処理を説明するための図である。
【００６８】
初期クラスター同定部２４ａは、予測開始時点前時系列情報格納領域２２ｂから、時刻ｔ０（現在時刻ｔＣの３０分前の時刻）から現在時刻ｔＣまでの消費電力時系列情報５１を読み出して、クラスター学習器２３のクラスター分割部２３ａに導出する。なお、以下の説明では、時刻ｔ０から現在時刻ｔＣまでの消費電力の時系列情報５１を予測用消費電力実績情報５１と表す。
【００６９】
上記クラスター分割部２３ａは、入力された予測用消費電力実績情報５１に基づいて、上述したのと同様にしてクラスター群５２（クラスター５２ａ〜５２ｇ）を生成し、生成したクラスター５２ａ〜５２ｇに関するクラスター分割情報ＣＤ２をクラスター分類部２３ｂに出力する。
【００７０】
クラスター分類部２３ｂは、クラスター分割情報ＣＤ２から現在時刻ｔＣを含むクラスター５２ｇの１つ前のクラスター５２ｆを抽出し、上記抽出したクラスター５２ｆに対して、上述したようにして番号を付与する。なお、以下の説明ではこの番号を同定用クラスター番号と表す。
【００７１】
そして、上記同定用クラスター番号の次に出現する可能性が最も高いクラスターの番号を、図４に示したテーブル４０を検索して抽出する。なお、以下の説明ではこの番号を初期クラスター番号と表す。そして、これら同定用クラスター番号と初期クラスター番号とをクラスター予測器２４の初期クラスター同定部２４ａに出力する。
【００７２】
初期クラスター同定部２４ａは、上記初期クラスター番号に対応するクラスターの消費電力の値（高さ）と、予測用消費電力実績情報５１により与えられている現在時刻（予測開始時点）ｔＣの消費電力の値との差が、所定の許容範囲ｅｔａ内であるかどうかを判定する。
【００７３】
そして、判定の結果が許容範囲ｅｔａ内である場合には、上記初期クラスター番号におけるクラスターを現在時刻ｔＣにおけるクラスター５３として同定し、そのクラスター５３に付与されている番号（上記初期クラスター番号）ＣＮをクラスター選択部２４ｂに出力する。なお、以下の説明では、現在時刻ｔＣにおけるクラスターを必要に応じて初期クラスターと表す。
【００７４】
一方、上記判定の結果、各消費電力の値の差が、許容範囲ｅｔａ内にない場合には、上記同定用クラスター番号の次に出現する可能性のあるクラスターの中から、上記許容範囲ｅｔａ内に入っているクラスターを検索し、さらに、上記検索したクラスターの中から出現確率が最も高いクラスターをテーブル４０から抽出する。そして、抽出したクラスターを現在時刻ｔＣにおけるクラスター５３として同定し、そのクラスター５３に付与されている番号（初期クラスター番号）ＣＮをクラスター選択部２４ｂに出力する。
【００７５】
クラスター選択部２４ｂは、番号ＣＮのクラスターの次に出現する可能性のあるクラスターのうち、出現確率が最も高いクラスターをテーブル４０から検索する。
【００７６】
そして、検索したクラスターの次に出現する可能性のあるクラスターのうち、出現確率が最も高いクラスターをテーブル４０から検索する。そして、時刻ｔｑにおけるクラスターが検索されるまで、このような検索処理を繰り返し行う。
【００７７】
このようにして検索したクラスターを検索順に並べてクラスター群５４を生成し、現在時刻ｔＣ以降における消費電力時系列情報をクラスター５３とクラスター群５４とから算出する。そして、算出した現在時刻ｔＣ以降における消費電力時系列情報を予測結果時系列情報格納領域２２ｄに格納する。
【００７８】
なお、上記の説明において、検索したクラスターの次に出現するクラスターが複数存在し、且つこれら複数のクラスターの出現確率が等しい場合には、これら複数のクラスターのそれぞれについて、次に出現する可能性のあるクラスターを検索し、上記検索したクラスターの出現確率を算出する。
【００７９】
そして、算出した出現確率が最大となるクラスターを検索したときに用いたクラスターを現在時刻ｔＣにおけるクラスター５３として同定するようにする。
【００８０】
次に、図６のフローチャートを参照しながら、電力需要予測装置８の電力需要予測動作を具体的に説明する。
【００８１】
まず、最初のステップＳ１において、初期クラスター同定部２４ａは、電力需要を予測するための指令が図示しない外部装置から入力されるまで待機し、指令を受けるとステップＳ２に進む。なお、このとき、外部からの指令を受けずに所定の時刻となったときにステップＳ２に進むようにしてもよい。
【００８２】
次に、ステップＳ２において、初期クラスター同定部２４ａは、予測開始時点前時系列情報格納領域２２ｂから、予測用消費電力実績情報５１を読み出してクラスター分割部２３ａに出力する。
【００８３】
次に、ステップＳ３において、クラスター分割部２３ａは、予測用消費電力実績情報５１に基づいて、クラスター群５２を生成し、クラスター分割情報ＣＤ２をクラスター分類部２３ｂに出力する。
【００８４】
次に、ステップＳ４において、クラスター分類部２３ｂは、クラスター分割情報ＣＤ２から、現在時刻ｔＣを含むクラスター５２ｇの１つ前のクラスター５２ｆを抽出し、上記抽出したクラスター５２ｆに対して番号（同定用クラスター番号）を付与する。
【００８５】
そして、上記同定用クラスター番号の次に出現する可能性が最も高いクラスターの番号（初期クラスター番号）を学習情報格納領域２２ｃのテーブル４０から抽出し、上記同定用クラスター番号と初期クラスター番号とを初期クラスター同定部２４ａに出力する。
【００８６】
次に、ステップＳ５において、初期クラスター同定部２４ａは、上記初期クラスター番号に対応するクラスターの消費電力の値と、予測用消費電力実績情報５１により与えられている現在時刻ｔＣにおける消費電力の値との差が、所定の許容範囲ｅｔａ内であるかどうかを判定する。
【００８７】
この判定の結果、許容範囲ｅｔａ内である場合にはステップＳ６に進み、初期クラスター同定部２４ａは、上記初期クラスター番号に対応するクラスターを現在時刻ｔＣにおけるクラスター５３として同定し、そのクラスター５３に付与されている番号（上記初期クラスター番号）ＣＮをクラスター選択部２４ｂに出力してステップＳ８に進む。
【００８８】
一方、許容範囲ｅｔａ内でない場合にはステップＳ７に進み、初期クラスター同定部２４ａは、上記同定用クラスター番号の次に出現する可能性のあるクラスターの中から、上記許容範囲ｅｔａ内に入っているクラスターを検索する。そして、上記検索したクラスターの中から出現確率が最も高いクラスターをテーブル４０から抽出し、抽出した番号に対応するクラスターを現在時刻ｔＣにおけるクラスター５３として同定する。そして、そのクラスター５３に付与されている番号（上記初期クラスター番号）ＣＮをクラスター選択部２４ｂに出力し、ステップＳ８に進む。
【００８９】
次に、ステップＳ８において、クラスター選択部２４ｂは、クラスター番号ＣＮの次に出現するクラスターのうち、出現確率が最も高いクラスターをテーブル４０から抽出し、この抽出したクラスターに基づいて消費電力の時系列情報を作成する。
【００９０】
次に、ステップＳ９において、クラスター選択部２４ｂは、所定の時刻ｔｑまでの消費電力の時系列波形が作成されたか否かを判定する。この判定の結果、作成されていない場合には所定の時刻ｔｑにおける消費電力時系列情報が作成されるまでステップＳ８〜Ｓ９の動作を繰り返す。なお、この場合、ステップＳ８では、前回検索したクラスターの次に出現するクラスターうち、出現確率が最も高いクラスターを抽出するようにすることは言うまでもない。
【００９１】
図７は、上述した本実施の形態における予測方法で電力需要を予測した場合と、従来の方法で電力需要を予測した場合とにおける予測精度を調査した結果を示した図である。
【００９２】
図７（ａ）に示す符号７１は、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける消費電力の実績値である。
図７（ｂ）に示す符号７２は、本実施の形態における予測方法で電力需要を予測した結果（消費電力時系列情報）である。
【００９３】
図７（ｃ）に示す符号７３は、予測開始時刻の所定時間前から予測開始時刻までの消費電力の実績データを平均し、上記平均した値を予測値とする従来の方法で電力需要を予測した結果（消費電力時系列情報）である。
【００９４】
また、図９は、２０時間先までの電力需要を上述した各予測方法を用いて１時間毎に予測したときの結果と、実績データとの誤差を表形式で示した事例の図である。
【００９５】
なお、図９の特性図９０において、「本実施形態」の欄には、本実施の形態における方法で電力需要を予測した結果と実績デ−タとの誤差を示している。
また、「従来」の欄には、消費電力の実績データを平均し、上記平均した値を予測値とする従来の方法で電力需要を予測した結果と実績データとの誤差を示している。
【００９６】
図７及び図９の結果から明らかなように、本実施の形態のようにして電力需要を予測するようにすれば、従来の方法で電力需要を予測した場合よりも予測精度が格段に向上することが分かる。
【００９７】
また、図８に示すように、初期クラスター同定部２４ａでの処理を行わず、予測開始時刻ｔＣにおけるクラスター８１をオペレータの経験などに基づいてなされる人的介入により任意に同定して電力需要を予測する方法も考えられる。
しかしながら、このような方法を用いた場合には、従来の方法よりは予測精度が向上するが、本実施の形態の方法に比べると予測精度が低くなる。
【００９８】
すなわち、予測開始時刻ｔＣにおけるクラスター８１を人的介入により同定して電力需要を予測する方法では、予測開始前の消費電力の変遷を考慮せずに予測開始時刻ｔＣにおけるクラスターを同定するので、予測開始時刻ｔＣを境界として初期クラスター８１を同定しなければならない。
【００９９】
したがって、予測開始時刻における真のクラスターが、図５のクラスター５３のように予測開始時刻ｔＣを跨る場合には、予測開始時刻ｔＣにおけるクラスターの選択が間違っていることになり、次に選択するクラスターも不確かなものとなるために、予測精度が低下する。この他、予測開始時刻ｔＣにおけるクラスター８１を人的介入により任意に同定する方法では、予測処理を連続的に行うことが困難となるという欠点もある。
【０１００】
これに対し、本実施の形態では、予測開始前の消費電力の変遷に基づいて、予測開始時刻ｔＣにおけるクラスター５３を同定するようにしたので、予測開始時刻ｔＣにおけるクラスター５３を確率統計学的根拠に基づいて高精度に同定することができる。したがって、電力需要の予測精度が飛躍的に向上するとともに、予測処理を連続的に行うことができる。また、予測をいつ開始しても、確率統計学的に同程度の確からしさを持つ初期クラスター５３を同定することができ、予測した時系列情報を高精度且つ安定的に自律循環計算することができる。
【０１０１】
すなわち、本実施の形態のように、予測開始時刻ｔＣ以前の近傍における消費電力実績情報に基づいて初期クラスター５３を同定するようにすれば、初期クラスター５３を同定する際の判断材料として、単に瞬間的な消費電力実績情報のみならず、過去の消費電力実績情報の連続性を考慮することができるので、予測精度をより向上させることができ、さらに予測開始時刻ｔＣの違いによる予測精度のばらつきを可及的に低減させることができる。
【０１０２】
以上のように、本実施の形態では、予測開始時刻ｔＣ前の所定時間における消費電力時系列情報に基づいて生成した複数のクラスター５２の中から上記予測開始時刻ｔＣを含むクラスター５２ｇよりも１つ前のクラスター５２ｆを抽出し、上記抽出したクラスター５２ｆの次に出現するクラスター５３を過去の学習結果に基づいて同定し、上記同定したクラスター５３を上記予測開始時刻ｔＣにおけるクラスターとするようにしたので、上記予測開始時刻ｔＣにおけるクラスターを確率統計学的根拠に基づいて高精度に同定することができる。
【０１０３】
これにより、上記予測開始時刻ｔＣ以降におけるクラスターの変遷を高精度に予測することができる。したがって、定常的に変化する時系列情報の未来予測手法として一般的に用いられている線形計画手法、移動平均法、及び周波数解析手法などでは予測することが困難な非定常的に変化する消費電力の将来の需要を高精度に予測することができる。
【０１０４】
なお、本実施の形態では、所定（単位）時間ごとの電力予測を行う場合について説明したが、オフィスビルのような昼間と夜間とで電力需要が大きく異なるような需要家については、本実施の形態の方法を用いて一日単位で電力需要を予測し、上述した所定（単位）時間ごとの電力需要の予測結果と併せて複合的に電力需要を予測するようにするのが好ましい。
【０１０５】
また、本実施の形態では、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄの今後の電力需要を予測するようにしたが、電力需要予測装置８は、第１の需要家６ａである電力会社からの通告電力を第１の需要電力計測装置７ａから入力し、上記入力した通告電力を上記予測した結果に加算して、需要家群２全体における電力需要の今後の動向を予測するようにしてもよい。
【０１０６】
なお、本実施の形態のようにして電力需要を予測するようにすれば、非定常的に変化する消費電力の将来の需要を高精度に予測することができ好ましいが、電力需要を予測する方法としては、上述した方法に限定されず、過去の電力需要から将来の電力需要を予測する方法であればどのような方法を用いてもよい。
【０１０７】
次に、制御特性調整装置として配設される電力調整装置９について説明する。
図１０は、電力調整装置９の構成の一例を示したブロック図である。
図１０において、電力調整装置９は、データ処理部１０１と、情報記憶部１０２と、ポリゴン分割部１０３と、ポリゴン定義部１０４と、変動ポリゴン選択部１０５と、ポリゴン面積差分計算部１０６と、発電設備制御部１０７とを有している。
【０１０８】
データ処理部１０１は、電力需要予測装置８で予測された第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける今後の電力需要に関する情報を取得するとともに、第１の需要家６ａにおける通告電力に関する情報と、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃにおける現在の発電量に関する情報とをインターネット通信網４を介して取得し、情報記憶部１０２に記憶させるためのものである。
【０１０９】
情報記憶部１０２は、各種情報を記憶するための記憶媒体により構成されており、制御条件格納領域１０２ａと、最適制御値格納領域１０２ｂとを有している。
【０１１０】
制御条件格納領域１０２ａは、データ処理部１０１から入力される情報、すなわち、電力需要予測装置８で予測された第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける今後の電力需要に関する情報と、第１の需要家６ａにおける通告電力に関する情報と、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃにおける現在の発電量に関する情報とを格納するとともに、制御条件情報を格納するための領域である。
【０１１１】
上記制御条件情報は、第１〜第４の需要家６ａ〜６ｄの需要に応じた電力を発生させるための電力制御特性を作成する際の条件を表す情報であり、本実施の形態では、次の５つの条件により構成されるものとする。なお、以下の条件において、要求電力とは、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄが今後消費すると予測された電力と、第１の需要家６ａからの通告電力との合計である。
【０１１２】
第１の条件：電力制御特性を作成する区間（現区間）における要求電力の近傍で制御する。
第２の条件：現区間における電力の始点は、前区間における要求電力とする。
第３の条件：現区間における電力の終点は、次区間における要求電力とする。
第４の条件：現区間の中には、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃの能力などにより、電力を増減することができない時間帯が存在する。
第５の条件：電力を増減する際の勾配は、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃの能力などの所定の外的要因によって決まる。
【０１１３】
最適制御値格納領域１０２ｂは、後述するようにして作成される電力制御特性を格納するための領域である。
【０１１４】
ポリゴン分割部１０３は、制御条件格納領域１０２から上記制御条件情報を読み出し、その条件に従って最適性を無視した現区間における電力制御特性線（初期制御特性線）を作成する。そして、上記作成した電力制御特性線の変曲点を境界として、上記電力制御特性線と、現区間における要求電力値からなる制御目標線とで囲まれる領域を分割し、複数のポリゴン構造体を形成する。
【０１１５】
例えば、図１１に示すような最適性を無視した電力制御特性線１１１を生成した場合には、１１個のポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５を形成する。
【０１１６】
ポリゴン定義部１０４は、ポリゴン分割部１０３で形成された個々のポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５を解析し、個々のポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５に対する属性情報を生成して格納するためのものである。
【０１１７】
図１２は、ポリゴン定義部１０４に格納されるポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５の属性情報を説明するための図である。
【０１１８】
図１２において、ポリゴン定義部１０４は、制御制約情報格納領域１２１と、ポリゴン変動種別格納領域１２２と、ポリゴン種別格納領域１２３と、面積極性格納領域１２４と、傾き極性格納領域１２５と、Ｘ軸区間値格納領域１２６と、Ｙ軸区間値格納領域１２７とを有している。
【０１１９】
制御制約情報格納領域１２１は、電力を増減することができない時間帯に属するポリゴン構造体に関する情報を格納するための領域である。図１１の例では、Ｘ軸（時間軸）における第１の時間帯ａ１と、第２の時間帯ａ２において電力を増減（変動）させることができないので、ポリゴン構造体Ｐ１４、Ｐ２２に関する情報を制御制約情報格納領域１２１に格納する。
【０１２０】
なお、このような時間帯が生じるのは、例えば、前区間における要求電力から次区間における要求電力まで発電量を増加させる際に、発電プラントにおいて、燃料系統を起動、または変更する操作が必要になるため、一定の燃料系統起動時間や安定時間を確保する必要があるからである。
【０１２１】
ポリゴン変動種別格納領域１２２は、各ポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５について、それぞれＸ軸方向の長さを変更することが可能かどうかを表すポリゴン変動種別情報を格納するための領域である。
【０１２２】
図１１の例では、Ｘ軸方向の長さを変更することが可能なのは、ポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１３、Ｐ１５、Ｐ２１、Ｐ２３〜Ｐ２５であり、Ｘ軸方向の長さを変更することが不可能なのは、ポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１４、Ｐ２２であるので、これらの内容をポリゴン変動種別格納領域１２２に格納する。
【０１２３】
ポリゴン種別格納領域１２３は、各ポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５の種別を表すポリゴン種別情報を格納するための領域である。図１１の例では、ポリゴン構造体Ｐ１２、Ｐ１５、Ｐ２１の種別は三角形である。また、ポリゴン構造体Ｐ１１、Ｐ１４、Ｐ２２、Ｐ２４、Ｐ２５の種別は四角形である。そして、ポリゴン構造体Ｐ１３、Ｐ２３の種別は、三角形の上または下に位置する四角形である。さらに、ポリゴン構造体Ｐ１の種別は点である。
【０１２４】
したがって、これらの内容をポリゴン種別格納領域１２３に格納する。このように、ポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５が面ポリゴン構造体に相当し、ポリゴン構造体Ｐ１が点ポリゴン構造体に相当する。
【０１２５】
なお、本実施の形態では、現区間ｔｓ〜ｔｆにおける要求電力の近傍で制御するという上記第１の条件があるため、ポリゴン構造体の種別に点を設定するようにしている。そして、種別が点であるポリゴン構造体Ｐ１は、その位置を変動することが可能であると定義されている。
【０１２６】
面積極性格納領域１２４は、現区間ｔｓ〜ｔｆにおける要求電力の値を原点とした場合の各ポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５の面積の極性を表す情報を格納するための領域である。図１１の例では、ポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１５の面積の極性はマイナスであり、ポリゴン構造体Ｐ２１〜Ｐ２５の面積の極性はプラスであるので、これらのことを面積極性格納領域１２４に格納する。
【０１２７】
傾き極性格納領域１２５は、三角形のポリゴン構造体Ｐ１２、Ｐ１５、Ｐ２１、Ｐ２３の斜辺の傾きの極性を格納するための領域である。図１１の例では、ポリゴン構造体Ｐ１２、Ｐ１５、Ｐ２１、Ｐ２３の斜辺（傾き）の極性は全てプラスであるので、これらのことを傾き極性格納領域１２５に格納する。
【０１２８】
図１３に、面積極性格納領域１２４に格納されるポリゴン構造体における面積の極性の関係と、傾き極性格納領域１２５に格納される三角形のポリゴン構造体における斜辺の極性の関係を示す。
【０１２９】
Ｘ軸区間値格納領域１２６は、各ポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５のＸ軸の区間値（各ポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５が属している時間の上下限値）を格納するための領域である。
【０１３０】
Ｙ軸区間値格納領域１２７は、各ポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５のＹ軸の区間値（各ポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５が属している電力の上下限値）を格納するための領域である。
【０１３１】
このように、本実施の形態では、制御制約と、ポリゴン変動種別と、ポリゴン種別と、面積極性と、傾き極性と、Ｘ軸区間値と、Ｙ軸区間値とにより各ポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５の属性を定義する。
【０１３２】
変動ポリゴン選択部１０５は、ポリゴン定義部１０５で定義されたポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５の中から、面積の極性が異なる２つのポリゴン構造体を選択する。
【０１３３】
この際、変動ポリゴン選択部１０５は、制御条件格納領域１０２ａからポリゴン構造体の選択に関わる条件を抽出し、上記抽出した条件に従ってポリゴン構造体を選択する。
【０１３４】
図１１に示した例では、上記第１の条件を制御条件格納領域１０２ａから抽出し、上記第１の条件に従ってポリゴン構造体を選択する。具体的に説明すると、現区間における要求電力の近傍で制御するという上記第１の条件により、ポリゴン構造体Ｐ１を選択する。
【０１３５】
そして、もう一つのポリゴン構造体については、変動不可能な固定ポリゴン構造体Ｐ１４、Ｐ２２の面積の合計がマイナスの極性ならば、プラスの面積極性をもつ変動可能なポリゴン構造体Ｐ２１、Ｐ２３〜Ｐ２５の中でＹ軸の値が最も大きいポリゴン構造体Ｐ２４を選択する。
【０１３６】
一方、変動不可能な固定ポリゴン構造体Ｐ１４、Ｐ２２の面積の合計がプラスの極性ならば、マイナスの面積極性をもつ変動可能なポリゴン構造体Ｐ１１〜Ｐ１３、Ｐ１５の中でＹ軸の値の絶対値が最も大きいポリゴン構造体Ｐ１１を選択する。
そして、上述のようにして選択した２つのポリゴン構造体に関するポリゴン情報をポリゴン面積差分計算部１０６に出力する。
【０１３７】
ポリゴン面積差分計算部１０６は、変動ポリゴン選択部１０５から出力された上記ポリゴン情報に基づいて、上記選択された各ポリゴン構造体の面積の差分を計算する。
【０１３８】
図１１に示した例では、上記固定のポリゴン構造体Ｐ１４、Ｐ２２の面積の合計がプラスの極性を示しているので、ポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１が面積差分計算の対象となるポリゴン構造体となるが、ここでは簡単のためにポリゴン構造体Ｐ１１、Ｐ２４を面積差分計算の対象とした場合のポリゴン面積差分計算部１０６の動作を説明する。
【０１３９】
ポリゴン面積計算部１０６は、区間全体（ｔｆ−ｔＳ）の面積極性がプラスマイナス０となるように図１１における区間Ｘの値を計算する。
【０１４０】
すなわち、以下の（３式）を満足するような計算を行う。
Ｇ１１＋Ｇ１＋Ｇｍｉｎｕｓ＝Ｇ２４＋Ｇ２＋Ｇｐｌｕｓ・・・（３式）
【０１４１】
上記（３式）において、Ｇ１は、ポリゴン構造体Ｐ１２〜Ｐ１５の積分値（面積）の合計値である。Ｇ２は、ポリゴン構造体Ｐ２１、Ｐ２３〜Ｐ２５の積分値（面積）の合計値である。Ｇ１１は、差分計算対象のポリゴン構造体Ｐ１１の積分値（面積）である。Ｇ２４は、差分計算対象のポリゴン構造体Ｐ２４の積分値（面積）である。Ｇｍｉｎｕｓは、現区間における要求電力を下回った実績電力の積分値（面積）である。Ｇｐｌｕｓは、現区間における要求電力を上回った実績電力の積分値（面積）である。
【０１４２】
ここで、現区間における要求電力から前区間における要求電力を引いた値をＤ１とし、次区間における要求電力から現区間における要求電力を引いた値をＤ２とすると、以下の（４式）及び（５式）が成立する。
【０１４３】
Ｇ１１＝Ｄ１×Ｘ・・・（４式）
Ｇ２４＝Ｄ２×（Ｔ−ｔ−Ｘ）＝Ｄ２×（Ｔ−ｔ）−Ｄ２×Ｘ・・・（５式）
【０１４４】
したがって、上記（３式）〜（５式）から以下の（６式）が成立する。
Ｇｍｉｎｕｓ＋Ｇ１＋Ｄ１×Ｘ＝Ｇｐｌｕｓ＋Ｇ２＋Ｄ２×（Ｔ−ｔ）−Ｄ２×Ｘ
（Ｄ１＋Ｄ２）×Ｘ＝（Ｇｐｌｕｓ＋Ｇ２）−（Ｇｍｉｎｕｓ＋Ｇ１）＋Ｄ２×（Ｔ−ｔ）
∴  Ｘ＝（（Ｇｐｌｕｓ＋Ｇ２）−（Ｇｍｉｎｕｓ＋Ｇ１）＋Ｄ２×（Ｔ−ｔ））／（Ｄ１＋Ｄ２）・・・（６式）
【０１４５】
上記（６式）において、上記Ｔの値は現区間における時間であり、制御区間情報として予め決定される既知の値である。上記ｔの値は、三角形のポリゴン構造体Ｐ１２、Ｐ１５、Ｐ２１、Ｐ２３の傾き情報と、固定の四角形のポリゴン構造体Ｐ１４、Ｐ２２のＸ軸値とから計算できる既知の値である。
【０１４６】
また、Ｄ１、Ｄ２は、前後区間における要求電力と、現区間（制御対象区間）における要求電力とから計算できる既知の値である。さらに、Ｇ１、Ｇ２は、それぞれを構成している各ポリゴン構造体の面積を面積公式に当てはめて計算することにより得られる既知の値である。さらに、Ｇｐｌｕｓ、Ｇｍｉｎｕｓは現区間（制御対象区間）における要求電力に対する実績電力の過不足値であり、既知の値である。したがって、上記（６式）で右辺の情報は全て既知となり、本モデル式は成立する。
【０１４７】
ポリゴン面積差分計算部１０６は、上記（６式）によって求めた区間Ｘの値が制御制約条件を満たさない場合や、所定の上下限値から外れる場合には、現在のポリゴン構造体の状態（（上記（６式）によって求めた区間Ｘの値を反映させたポリゴン構造体の状態）により作成された電力制御特性線を、初期制御特性線として、変動ポリゴン選択部１０５に出力する。
【０１４８】
変動ポリゴン選択部１０５は、上記ポリゴン面積差分計算部１０６から入力された初期制御特性線に対して、差分計算の対象とするポリゴン構造体の組み合わせを上述した制御条件に従って再度選択して区間Ｘの値を求める。
【０１４９】
このような処理を、区間Ｘの値の最適性が確保されるまで繰り返し行い、区間Ｘの値の最適性が確保された状態の電力制御特性を最適制御値格納領域１０２ｂに格納する。
【０１５０】
発電設備制御部１０７は、最適制御値格納領域１０２ｂに格納されている最適性が確保された状態の電力制御特性を用いて第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃを制御する。
【０１５１】
一方、前区間における要求電力と次区間における要求電力とが同じである場合には、以下のようにして電力制御特性を作成する。
【０１５２】
図１４は、要求電力に変化がない場合の現区間における電力制御特性の一例を示した図である。
図１４において、電力調整装置９は、現区間（時刻ｔＳ〜時刻ｔｆ）で発生させる電力量が、要求電力で電力を発生させた場合の現区間における電力量と等しくなるように電力制御特性線１４１を設定する。
【０１５３】
すなわち、図１４に示した例では、現区間の開始時刻ｔＳから現在時刻ｔＣまでの間に発生させた電力量の要求電力に対する不足分を、現在時刻ｔＣから現区間の終了時刻ｔｆの間でリカバリするようにする。
【０１５４】
具体的に説明すると、以下の（７式）成立するように電力制御特性線１４１を設定する。
ＤＳ＝ＳＳ
＝（ｔ＋Ｔ）×ｘ／２・・・（７式）
【０１５５】
上記（７式）において、ＤＳは、要求電力に対して不足している電力量であり、ＳＳは、上記不足電力量ＤＳ分をリカバリするための電力量である。上記Ｔは上記不足分をリカバリする区間（時間）である。区間ｔは、リカバリ区間Ｔのうち、一定の電力（上記不足分をリカバリするための電力値ｘ）で発電を行う区間（時間）である。なお、以下の説明では、現在時刻ｔＣにおける電力値ＰＣを不足電力と表し、不足分をリカバリするための電力値ＰＲをリカバリ電力と表す。
【０１５６】
そして、図１４に示すように三角形の比の定理を使って上記一定電力発電区間ｔを以下の（８式）のように既知の値で表現する。
Ｔ：ｔ＝（Ｔ×ｂ／２）：（Ｔ×ｂ／２−ｘ）
ｔ＝Ｔ−２×（ｘ／ｂ）・・・（８式）
【０１５７】
上記（８式）において、ｂは、不足電力Ｐｃからリカバリ電力ＰＲまで上昇させる際の速度であり、そのときの勾配をｄ［度］とすると、以下の（９式）で表される。
ｂ＝ｔａｎｄ・・・（９式）
【０１５８】
そして、上記（８式）を上記（７式）に代入すると、以下の（１０式）が成立し、要求電力に対する不足分をリカバリするために、どの位電力を増加させればよいのかを求めることができる。
ｘ＝［Ｔｂ±｛（Ｔ×ｂ）２−４ＤＳｂ｝１／２］／２・・・（１０式）
【０１５９】
次に、図１５のフローチャートを参照しながら、電力調整装置９における動作を説明する。
【０１６０】
まず、最初のステップＳ１１において、データ処理部１０１は、第１の需要家６ａからの通告電力に関する情報と、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃにおける現在の発電量に関する情報とを、インターネット通信網４を介して入力する。また、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄにおける今後の電力需要に関する情報を入力する。そして、上記入力した各種の情報を制御条件格納領域１０２ａに格納する。
【０１６１】
次に、ステップＳ１２において、ポリゴン分割部１０３は、制御条件格納領域１０２ａに格納されている通告電力に関する情報に基づいて、次区間において要求電力に変更があるか否かを判定する。この判定の結果、要求電力に変更がある場合にはステップＳ１３に進む。一方、要求電力に変更がない場合には、ステップＳ１３〜Ｓ１５の動作を省略して後述するステップＳ１６に進む。
【０１６２】
そして、ステップＳ１３において、ポリゴン分割部１０３は、制御条件格納領域１０２ａに格納されている所定の制御条件に従って最適性を無視した現区間における電力制御特性線（初期制御特性線）を作成し、上記作成した電力制御特性線の変曲点を境界とした複数のポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５を形成する。
【０１６３】
次に、ステップＳ１４において、ポリゴン定義部１０４は、ステップＳ１３で形成されたポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５を解析し、個々のポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５に対する属性情報を生成して記憶する。
【０１６４】
次に、ステップＳ１５において、変動ポリゴン選択部１０５は、制御条件格納領域１０２ａからポリゴン構造体の選択に関わる条件を抽出する。そして、上記抽出した条件と、ステップＳ１４で生成された個々のポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５に対する属性情報とに基づいて、差分計算を行う２つのポリゴン構造体を選択し、上記選択した２つのポリゴン構造体に関するポリゴン情報をポリゴン面積差分計算部１０６に出力する。
【０１６５】
次に、ステップＳ１６において、ポリゴン面積差分計算部１０６は、ステップＳ１５で選択されたポリゴン構造体に関する情報に基づいて、区間全体（ｔｆ−ｔｓ）の面積極性がプラスマイナス０となるような電力制御特性（条件）を算出する。
【０１６６】
なお、ステップＳ１２において要求電力の変更がないと判定された場合には、このステップＳ１６において、ポリゴン面積差分計算部１０６は、上記（９式）を満足するような電力制御特性（条件）を算出する。
【０１６７】
次に、ステップＳ１７において、ポリゴン面積差分計算部１０６は、ステップＳ１６で設定した電力制御特性（条件）が所定の適正範囲内であるか否かを判定する。この判定の結果、所定の適正範囲内にない場合には、ステップＳ１５の動作に戻り、設定した条件が所定の適正範囲内となるまでステップＳ１５〜Ｓ１７の動作を繰り返し行う。なお、この際、ステップＳ１５において、変動ポリゴン選択部１０５は、前回選択したポリゴン構造体のうちの少なくとも１つが異なるように、ポリゴン構造体を選択し直すようにする。
【０１６８】
次に、ステップＳ１８において、ステップＳ１６で算出された電力制御特性を最適性が確保された電力制御特性として最適制御値格納領域１０２ｂに格納する。
【０１６９】
以上のように、本実施の形態では、前区間における要求電力に対し、次区間における要求電力の変更があった場合には、最適性を無視した電力制御特性線１１１を作成し、上記作成した電力制御特性線１１１の変曲点を境界とした複数のポリゴン構造体Ｐ１、Ｐ１１〜Ｐ１５、Ｐ２１〜Ｐ２５を形成し、上記形成したポリゴン構造体それぞれに対する属性情報と、上記ポリゴン構造体の選択に関わる所定の制御条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から２つのポリゴン構造体を選択し、上記複数のポリゴン構造体の面積の差分がプラスマイナス０となるように区間Ｘを決定してポリゴン構造体Ｐ１１、Ｐ２４を変更し、その変更結果に従って電力制御特性線１１１を変更するようにしたので、非定常的に変化する複雑な電力制御特性の作成と、上記電力制御特性の評価とを同時に行うことができ、従来のように、初期制御特性線（最適性を無視して作成した制御特性線）を試行錯誤により何度も作成しなおす必要がなくなる。したがって、第１の需要家６ａである電力会社からの通告電力と、第２〜第４の需要家６ａ〜６ｄであるプラントで今後される使用されると予測される電力との両方を満足する最適な電力制御特性を高速に且つ確実に演算することができ、過不足のない電力を需要者群２に安定して供給することができる。
【０１７０】
なお、本願発明者は、本実施の形態の電力需給調整システム１をＩＰＰ（電力卸供給）システムに適用した場合に、上述した電力供給のための全ての処理を、人的介入を行うことなく１分以内で完了することができることを確認した。
【０１７１】
また、上述した図６のステップＳ１〜Ｓ９と、図１５のステップＳ１１〜１８の処理を繰り返し行うようにしたので、需要家群２における区間の初期の予測精度が高いのは勿論であるが、需要家群２における区間の終了に近づくほど、第２〜第４の需要家６ｂ〜６ｄで消費される電力をより正確に予想することができるようになる。したがって、需要家群２における電力需要と、電気事業者１における電力供給とのバランスが区間の途中で崩れたとしても、区間が終了するまでには、これらのバランスを確実に回復させることができる。
【０１７２】
なお、本実施の形態では、前区間における要求電力に対し、次区間における要求電力が増加する場合について説明したが、前区間における要求電力に対し、次区間における要求電力が減少する場合についても上述したのと同様にしてポリゴン構造体を定義して、最適な電力制御特性を得ることができるということは言うまでもない。
【０１７３】
また、本実施の形態では、制御特性調整装置を電力需給システムに適用して、第１〜第３の発電所１０ａ〜１０ｃを制御するための電力制御特性を調整する場合について説明したが、調整する制御特性は、電力制御特性に限定されず、時系列的に変化する制御量に対する制御特性であれば、どのような制御特性であってもよい。
【０１７４】
（本発明の他の実施形態）
上述した実施形態の機能を実現するべく各種のデバイスを動作させるように、上記各種デバイスと接続された装置あるいはシステム内のコンピュータに対し、上記実施形態の機能を実現するためのソフトウェアのプログラムコードを供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵあるいはＭＰＵ）に格納されたプログラムに従って上記各種デバイスを動作させることによって実施したものも、本発明の範疇に含まれる。
【０１７５】
また、この場合、上記ソフトウェアのプログラムコード自体が上述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそのプログラムコードをコンピュータに供給するための手段、例えば、かかるプログラムコードを格納した記録媒体は本発明を構成する。かかるプログラムコードを記録する記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。
【０１７６】
また、コンピュータが供給されたプログラムコードを実行することにより、上述の実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）あるいは他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実施形態の機能が実現される場合にもかかるプログラムコードは本発明の実施形態に含まれる。
【０１７７】
さらに、供給されたプログラムコードがコンピュータの機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに格納された後、そのプログラムコードの指示に基づいてその機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能が実現される場合にも本発明に含まれる。
【０１７８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、制御対象の装置の能力を含む所定の制御条件に従って作成した初期制御特性線と、上記制御対象の装置に対する動作制御の目標となる所定の制御目標線とで囲まれる領域を複数に分割して複数のポリゴン構造体を形成し、上記形成した複数のポリゴン構造体の属性と、予め設定した所定の選択条件とに基づいて、上記複数のポリゴン構造体の中から少なくとも２つのポリゴン構造体を選択し、上記選択した少なくとも２つのポリゴン構造体の属性を変更して上記複数のポリゴン構造体の面積極性がゼロになるようにするとともに、上記少なくとも２つのポリゴン構造体の属性の変更結果に合わせて上記初期制御特性線を調整するようにしたので、非定常的に変化する複雑な制御特性の設定と、上記制御特性の評価とを同時に行うことができる。したがって、上記制御対象の装置を制御するのに最適な制御特性を高速に、且つ確実に設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態を示し、本発明の実施の形態を示し、電力需給調整システムの構成の一例を示した図である。
【図２】本発明の実施の形態を示し、電力需要予測装置の構成の一例を示したブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態を示し、複数のクラスターを生成する際の処理を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態を示し、複数のクラスター相互間の関係を学習する際の処理を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態を示し、電力需要を予測する際の処理を説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態を示し、電力需要予測装置の動作を説明するフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態を示し、本実施の形態における予測方法で電力需要を予測した場合と、他の方法で電力需要を予測した場合とにおける予測精度を調査した結果を示した図である。
【図８】本発明の実施の形態を示し、予測開始時刻におけるクラスターを人的介入により任意に同定して電力需要を予測する方法を説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態を示し、２０時間先までの電力需要を１時間毎に予測したときの結果と、実績データとの誤差を表形式で示した事例の図である。
【図１０】本発明の実施の形態を示し、電力調整装置の構成の一例を示したブロック図である。
【図１１】本発明の実施の形態を示し、要求電力に変更があった場合の電力制御特性の一例を示した図である。
【図１２】本発明の実施の形態を示し、ポリゴン構造体の属性情報を説明するための図である。
【図１３】本発明の実施の形態を示し、ポリゴン構造体における面積の極性の関係と、三角形のポリゴン構造体における斜辺の極性の関係とを示した図である。
【図１４】本発明の実施の形態を示し、要求電力に変化がない場合の電力制御特性の一例を示した図である。
【図１５】本発明の実施の形態を示し、電力調整装置における動作を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
１  電力需給調整システム
２  需要家群
３  電力系統ネットワーク
４  インターネット通信網
５  電気事業者
６  需要家
７  需要電力計測装置
８  電力需要予測装置
９  電力調整装置
１０  発電所
１１  供給電力計測装置
２１、１０１  データ処理部
２２、１０２  情報記憶部
２３  クラスター学習器
２４  クラスター予測器
１０３  ポリゴン分割部
１０４  ポリゴン定義部
１０５  変動ポリゴン選択部
１０６  ポリゴン面積差分計算部
１０７  発電設備制御部
１１１  電力制御特性線
【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】
2004265068.tif 000012
【図１１】
2004265068.tif 000013
【図１２】
2004265068.tif 000014
【図１３】
2004265068.tif 000015
【図１４】
2004265068.tif 000016
【図１５】
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