(57)【要約】【課題】需要家の電力需要予測、とりわけ需要家と電力供給契約を締結した直後や締結前の検討時であっても電力の需要予測を行なうことが可能な電力需要予測システムを提供すること。【解決手段】電力需要予測システムは、需要家及び該需要家のカレンダーに係るデータを保持する原データベース１１と、この原データベース１１に登録されている需要家をグループ化し、各グループに属する需要家の平均的な需要変動モデルを登録してなるグループデータベース１２と、このグループデータベース１２からグループに属する需要家の需要家個別の需要を予測するグループベース需要予測手段１３と、需要予測結果１４とを具備する。【選択図】　　図１
2004112869.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
需要家及び該需要家のカレンダーに係るデータを保持する原データベースと、
この原データベースに登録されている需要家をグループ化し、各グループに属する需要家の平均的な需要変動モデルを登録してなるグループデータベースと、このグループデータベースからグループに属する需要家の需要家個別の需要を予測するグループベース需要予測手段と
を具備することを特徴とする電力需要予測システム。
【請求項２】
電力供給契約締結前に、前記原データベース及び前記グループデータベースに登録されていない需要家を、前記グループデータベースに仮に登録する仮登録手段を更に具備することを特徴とする請求項１記載の電力需要予測システム。
【請求項３】
前記原データベースから前記グループデータベースを自動で作成する自動分類手段を更に具備することを特徴とする請求項１記載の電力需要予測システム。
【請求項４】
前記原データベースに保持された需要家及び該需要家のカレンダーに係るデータを構成する電力使用実績、気象履歴、契約電力、契約期間、需要家の営業時間、業種、主要電力消費機器及び主入荷のうち少なくとも一つに基づいて需要予測をおこなう詳細データ需要予測手段を更に具備することを特徴とする請求項１記載の電力需要予測システム。
【請求項５】
前記グループベース需要予測手段による需要予測結果と前記詳細データ需要予測手段の需要予測結果とを自動で選択する需要予測結果選択手段を更に具備することを特徴とする請求項４記載の電力需要予測システム。
【請求項６】
前記需要予測結果選択手段が選択した予測結果の選択理由を通知する選択結果通知手段を更に具備することを特徴とする請求項５記載の電力需要予測システム。
【請求項７】
前記グループベース需要予測手段による需要予測結果と詳細データ需要予測手段の需要予測結果を合成する需要予測結果合成手段を更に具備することを特徴とする請求項５記載の電力需要予測システム。
【請求項８】
前記グループベース需要予測手段に代えてグループベース長期予測手段とグループベース短期予測手段とを具備し、前記詳細データ需要予測システムに代えて詳細データ長期予測システムと詳細データ短期予測システムとを具備することを特徴とする請求項５記載の電力需要予測システム。
【請求項９】
前記グループベース長期需要予測手段による需要予測結果と前記詳細データ長期需要予測手段の需要予測結果とを自動で選択する第１需要予測結果選択手段と、前記グループベース短期需要予測手段による需要予測結果と前記詳細データ短期需要予測手段の需要予測結果を自動で選択する第２需要予測結果選択手段とを更に具備する請求項８記載の電力需要予測システム。
【請求項１０】
前記需要予測結果選択手段が選択した予測結果の選択理由を通知する選択結果通知手段を更に具備する請求項９記載の電力需要予測システム。
【請求項１１】
前記グループベース長期需要予測手段による需要予測結果と前記詳細データ長期需要予測手段の需要予測結果とを合成する第１需要予測結果選択手段と、前記グループベース短期需要予測手段による需要予測結果と前記詳細データ短期需要予測手段の需要予測結果とを合成する第２需要予測結果選択手段とを更に具備する請求項８記載の電力需要予測システム。
【請求項１２】
前記需要予測結果選択手段で選択された長期の需要予測結果と短期の需要予測結果を平滑に接続する接続手段を更に具備する請求項９記載の電力需要予測システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、需要家の電力需要を予測するための電力需要予測システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の電力需要予測の一つに、個々の需要家の需要変動は予測せず、系統全体の需要を過去の実績値や気温等の気象データなどの統計分析やニューラルネットにより予測するものがある。
【０００３】
かかる従来の電力需要予測手法は、系統容量に対して個々の需要家の需要変動が小さいため、系統全体の需要予測としては良好な予測が得られる。
【０００４】
また電力自由化に対応した高精度な電力需要予測を行うものが知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
さらに、電力売買仲介部により供給電力量と消費電力量とのバランスをとるものが知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００６】
またさらに予想外の需要変動等にも対応して需給計画及び需給調整を行うものが知られている（例えば、特許文献３参照。）。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００２−０４１７１４（第１頁−第１５頁、図１〜図５）
【０００８】
【特許文献２】
特開２００２−０７８１９８（第１頁−第８頁、図１〜図５）
【０００９】
【特許文献３】
特開２００２−１２３５７８（第２頁−第５頁、図１〜図３）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
近時、供給対象の需要家へ供給する電力を電力市場から調達する場合の入札量の決定や、自家発等で電力を供給する場合の発電計画作成、需要家と電力供給契約を締結する際の契約条件提示、契約の財務上の評価等に用いるため、供給契約対象需要家の個々の需要を予測することが必要となる場合がある。
【００１１】
しかし、従来技術では過去の実績値や気象データから予測を行なうため、気象等とは無相関の需要家固有の需要変動が予測できない。そのため、従来の系統全体に対する予測技術を個々の需要家の需要予測へ適用すると、予測対象需要量に占める需要家固有の需要変動が大きくなり予測誤差も大きくなってしまう。
【００１２】
また、需要家と電力供給契約を締結した直後や締結前の検討時には、当該需要家の実績データが蓄積されていないため、従来技術では需要予測を行なうことができない。
【００１３】
本発明の目的は、需要家の電力需要予測、とりわけ需要家と電力供給契約を締結した直後や締結前の検討時であっても電力の需要予測を行なうことが可能な電力需要予測システムを提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明に係る電力需要予測システムは、需要家及び該需要家のカレンダーに係る電力使用実績、気象履歴、契約電力、契約期間、需要家の営業時間、業種、主要電力消費機器及び主入荷のうち少なくとも一つからなるデータを保持する原データベースと、
この原データベースに登録されている需要家をグループ化し、各グループに属する需要家の平均的な需要変動モデルを登録してなるグループデータベースと、このグループデータベースからグループに属する需要家の需要家個別の需要を予測するグループベース需要予測手段と
を具備することにより、需要家と供給契約を締結した当初や締結前の検討時において履歴データが蓄えられていない需要家に対しても、グループの需要モデルを用いて電力需要予測を行うことが可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る電力需要予測システムの実施の形態を、図面を参照して説明する。
【００１６】
（第１実施形態）
図１は第１実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。
【００１７】
第１実施形態の電力需要予測システムは、電力使用実績や気象履歴や契約電力や契約期間や需要家の営業時間や業種や主要電力消費機器や出入荷等のカレンダーデータなどの、需要予測の原データである原データベース１１と、原データベース１１に登録されている需要家を、業種や営業時間や主要電力消費機器や電力使用実績の分散値等でグループ化し、グループに属する需要家の平均的な需要変動モデルを登録したグループデータベース１２と、グループデータベース１２からグループに属する需要家の需要家個別の需要を予測するためのグループベース需要予測手段１３と、需要予測結果１４とにより構成される。
【００１８】
まず、原データベース１１に登録されている需要家を、業種や営業時間や主要電力消費機器や電力使用実績の分散や相関から、電力需要が類似している需要家をグループ化し、グループ化された需要家群の平均的な需要モデルを作成して、グループデータベース１２へ登録する。
【００１９】
グループベース需要予測手段１３は、予測対象の需要家が属するグループの需要モデルへ直近の天気予報や株価情報等の最新データを入力して、需要予測結果１４を作成する。
【００２０】
次に、図２を参照して第１実施形態に更に詳しく説明する。
【００２１】
図２（ａ）に示す原データベース１１は、需要家の業種や主要電力消費機器や立地や、営業時間や営業日や出入荷やセール等のカレンダーや、最低保安電力等が登録された需要家詳細データと、電力使用実績や過去の需要予測結果を記録した予測結果履歴や気温履歴や天候履歴やその他天候データの履歴や株価履歴や為替履歴等の履歴データと、契約電力や力率や料金メニューや契約期間等と需要家との契約情報等が登録されている契約データ等により構成される。
【００２２】
図２（ｂ）に示すグループデータベース１２はグループに所属する需要家が登録されるグループ所属需要家とグループに属する需要家の平均的な需要変動モデルを登録したグループの需要モデル等により構成される。
【００２３】
図２（ｃ）に示すグループベース需要予測手段１３は、スケールフィッティング１３１と確定データによるフィッティング１３２とグループベース需要モデル１３３により構成される。スケールフィッティング１３１は、グループデータベース１２からグループの需要モデル１３４と、原データベース１１から需要家詳細データ１３５を取り込み、グループの需要モデルのスケールを予測対象需要家にあわせてフィッティングする。
【００２４】
確定データによるフィッティング１３２は、スケールフィッティング１３１の結果をさらに、最低保安電力等の需要値を確定させるデータによりフィッティングし、当該需要家のグループベース需要モデル１３３を作成する。グループベース需要モデル１３３は天気予報や株価情報等の最新情報１３６を受信して需要予測を行ない、需要予測結果１４へ出力する。
【００２５】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、需要家と供給契約を締結した当初や締結前の検討時において履歴データが蓄えられていない需要家に対してもグループの需要モデルを用いて電力需要の予測を行うこととができる。
【００２６】
（第２実施形態）
図３は第２実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図３において、第１実施形態を示す図１と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００２７】
本実施形態の電力需要予測システムは、電力供給契約締結前の需要家等の原データベース１１及びグループデータベース１２に登録されていない需要家を、グループデータベース１２に仮に登録する仮登録手段２２を新たに設けるようにしている。
【００２８】
契約締結前の検討時等に原データベース１１及びグループデータベース１２に登録されていない新規の需要家に対して需要予測を行なう場合に、仮登録手段２２は、新規需要家がどのグループに分類されるかを判断し、グループデータベース１２から受け取った当該グループのメンバーに新規需要家を追加して、グループベース需要予測手段１３へ渡す。
【００２９】
次に、図４を参照して第２実施形態について詳細に説明する。図４は仮登録手段２２を詳細に示したものである。図４において、図１〜図２と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００３０】
本実施形態においては、契約前の検討等のため、原データベース１１に登録を行なわずに、需要予測を行ないたい需要家の情報である新規需要家情報１４１を、仮登録手段２２に渡すようにしている。
【００３１】
仮登録手段２２は、自己相関・相互相関・分散分析１４２とグループとの類似計算１４３とグループ所属需要家データマージ１４４により構成される。
【００３２】
自己相関・相互相関・分散分析１４２は、新規需要家の電力使用実績の自己相関分析や分散分析や、電力使用実績とその他データとの相互相関分析を行なう。その結果からグループとの類似計算１４３が、新規需要家が最も類似しているグループを求め、グループ所属需要家データマージ１４４がグループ所属需要家へ新規需要家をマージして、グループベース需要予測手段１３に渡す。
【００３３】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、契約締結前の検討時に、原データ及びグループデータを変更することなく需要予測を行なうことが可能となる。
【００３４】
（第３実施形態）
図５は第３実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図５において、第１実施形態を示す図１と同一符号は、同一部分又は、同一相当部分を示している。
【００３５】
本実施形態の電力需要予測システムは、原データベース１１からグループデータベース１２を自動で作成する自動分類手段３２新に設けている。
【００３６】
自動分類手段３２は、原データベース１１に登録された需要家の電力使用実績の自己相関分析や分散分析等を行なうとともに、気象データや為替や株価等の電力以外の履歴データ及び需要家の詳細データとの相互相関を求め、電力需要が類似している需要家をグループ化し、グループの需要モデルを作成して、グループデータベース１２に登録する。
【００３７】
次に、図６を参照して第３実施形態を詳細に説明する。図６は自動分類手段３２の実施形態を示したものである。図６において、図１〜図４と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００３８】
自動分類手段３２は、自己相関・相互相関・分散分析１５１と需要家間類似計算１５２とグループ化１５３と需要モデル作成１５４により構成される。
【００３９】
自己相関・相互相関・分散分析１５１は、新規需要家の電力使用実績の自己相関や分散や、電力使用実績とその他データとの相互相関分析を行なう。その結果から需要家間類似計算１５２が需要家間の類似度を求め、グループ化１５３が類似性が高い需要家毎にグループ化する。グループ化された需要家は、グループ所属需要家１４４に登録される。
【００４０】
次に需要モデル作成１５４が、グループ化された需要家の自己相関・相互相関・分散分析１５１の結果から、平均的な需要モデルを作成して、グループの需要モデル１３４に登録される。
【００４１】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、原データベース１１に変更が加わった際に作業員がグループデータ変更の必要性をチェック及びグループデータの再構築を行なうことなく、自動でグループデータベース１２が適正に更新される。
【００４２】
（第４実施形態）
図７は第４実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図７において、第１実施形態を示す図１と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００４３】
本実施形態の電力需要予測システムは、原データベース１１の電力使用実績や気象履歴や契約電力や契約期間や業種や主要電力消費機器や、営業時間や出入荷等のカレンダーデータなどの需要家の詳細な情報から、需要予測をおこなう詳細データ需要予測手段４４を新たに設けている。
【００４４】
詳細データ需要予測手段４４は、原データベース１１に登録されている当該需要家の電力使用実績や気象履歴や契約電力や契約期間や業種や主要電力消費機器や、営業時間や出入荷等のカレンダーデータなどの需要家の詳細な情報から当該需要家の需要モデルを作成し、作成したモデルに当日の天気予報や株価等の最新情報を入力して需要予測結果１４を作成する。
【００４５】
次に、図８を参照して第４実施形態について詳細に説明する。図８は、詳細データ需要予測手段４４の実施形態を示したものである。図８において、図１〜図６と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００４６】
詳細データ需要予測手段４４は一定期間毎の電力量を予測する電力量予測１６２と、予測対象日の類似日を検索し、類似日の需要曲線から予測を行なう類似日検索予測１６７により構成される。
【００４７】
電力量予測１６２は、まず変数選択１６３が、電力使用実績における電力量と、その他の履歴データや需要家詳細データに対して重回帰分析を行ない、変数増減法や変数減増法等により需要予測に対して効果のあるデータを選択する。
【００４８】
次に偏回帰係数の設定１６４が選択されたデータに対して偏回帰係数を求めて、電力量モデル１６５を作成する。作成された電力量モデル１６５は、最新情報を受信して予測を行ない、電力量予測結果１６６を作成する。
【００４９】
類似日検索１６７は、類似度モデルの設定１６８と類似日検索１６９と類似日の需要曲線１７０と類似日需要曲線修正１７１により構成される。
【００５０】
類似度モデルの設定１６８は、予測対象日と需要曲線と類似していると予測される類似日を、当該需要家の履歴データ１６１から検索するため、電力使用実績以外のデータから需要曲線の差異を求める類似度モデルを設定する。
【００５１】
２つの需要曲線間の差異と、履歴データ１６１の各データと需要家詳細データ１３５の各データとの重相関分析を行って偏回帰係数を求め、類似度モデルを作成する。類似日検索１６９は作成された類似度モデルにしたがって当該需要家の履歴データ１６１を検索する。
【００５２】
検索された類似日の需要曲線１７０は、類似日需要曲線修正１７１が電力量予測結果１６６にしたがって修正して、需要予測結果１４へ出力する。
【００５３】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、需要家の詳細なデータを用いて予測をおこなうため、当該需要家の事業形態や予測対象日の営業形態等が予測結果へ反映され、個々の需要家の需要を高精度で予測することが可能である。
【００５４】
（第５実施形態）
図９は第５実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図９において、第４実施形態を示す図７と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００５５】
本実施形態の電力需要予測システムは、グループベース需要予測手段１３による需要予測結果と詳細データ需要予測手段４４の需要予測結果を自動で選択する需要予測結果選択手段５５を新たに設けている。
【００５６】
需要予測結果選択手段５５は、グループベース需要予測手段１３による予測結果と、詳細データ需要予測手段４４による予測結果の一方を、予測に使用されたデータ数や異常点の有無や過去の予測精度等により選択して、需要予測結果１４へ渡す。
【００５７】
次に、図１０を参照して第５実施形態について詳細に説明する。図１０は需要予測結果選択手段５５の実施形態を示したものである。図１０において、図１〜図８と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００５８】
需要予測結果選択手段５５は、異常値チェック１７５とデータ点数チェック１７６と予測結果の履歴チェック１７７と選択１７８により構成される。異常値チェック１７５は、グループベースの需要予測結果１７３と詳細ベースの需要予測結果１７４における異常値をチェックする。データ点数チェック１７６は詳細データ需要予測手段４４においてモデル作成に使用された、需要家の電力使用実績やその他の履歴データや需要家詳細データのデータ数をチェックする。
【００５９】
予測結果の履歴チェック１７７は、過去の需要予測結果の的中制度である予測結果履歴チェックする。選択１７８は、チェック結果を受けて予測結果の選択をおこなう。すべてのチェック結果が正常であれば詳細ベースの需要予測結果を採用する。チェック結果に異常があった場合は、グループベースの需要予測結果が選択可能であれば採用し、どちらも選択不可であればエラーを需要予測結果１４へ出力する。
【００６０】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、需要予測結果を利用する他のシステム又はオペレータが、グループベース需要予測手段１３による需要予測結果と詳細データ需要予測手段４４による需要予測結果のどちらを採用するかを毎回判断する必要なく、需要予測結果を利用することが可能となる。
【００６１】
（第６実施形態）
図１１は第６実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図１１において、第５実施形態を示す図９と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００６２】
本実施形態の電力需要予測システムは、需要予測結果選択手段５５が選択した予測結果の選択理由を通知する選択結果通知手段６６を新たに設けている。
【００６３】
選択理由通知手段６６は、需要予測結果選択手段５５が選択して需要予測結果１４に送信した予測結果について、予測に使用されたデータ数や異常点の有無や過去の予測精度等の選択理由を、需要予測結果１４を利用するシステムやオペレータへ通知する。
【００６４】
次に、図１２を参照して第６実施形態について詳細に説明する。図１２は図１０に通知１８１が追加されている。選択１７８は需要予測結果選択手段５５内の各チェックの結果による需要予測結果の選択結果及び選択理由を通知１８１へ渡し、通知１８１は需要予測結果の選択結果及び選択理由を、システムオペレータや需要予測結果を利用する他システムへ通知する。
【００６５】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、グループベース需要予測手段１３と詳細データ需要予測手段４４のどちらの需要予測結果が選択されたか、及び選択理由について通知することで、需要予測結果を利用する他のシステム又はオペレータが、予測結果に対して余分なマージンを設定することなく予測結果を利用できる。
【００６６】
（第７実施形態）
図１３は第７実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図１３において、第４実施形態を示す図７と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００６７】
本実施形態の電力需要予測システムは、グループベース需要予測手段１３による需要予測結果と詳細データ需要予測手段４４の需要予測結果を合成する、需要予測結果合成手段７５を新たに設けている。
【００６８】
需要予測結果合成手段７５は、グループベース需要予測手段１３に予測結果と、詳細データ需要予測手段４４による予測結果を、予測に使用されたデータ数や異常点の有無や過去の予測精度等により合成して、需要予測結果１４へ渡す。
【００６９】
次に、図１４を参照して第７実施形態について詳細に説明する。図１４は需要予測結果合成手段７５を詳細に示したものである。図１４において、図１〜図１２と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００７０】
需要予測結果合成手段７５は、異常値チェック１７５とデータ点数チェック１７６と予測結果の履歴チェック１７７と合成可否１９１と合成１９２により構成される。合成可否１９１はデータ点数チェック１７６と予測結果の履歴チェック１７７の結果に異常がなければ合成可能と判断し、異常があれは合成不可として合成可否判断結果と異常内容を合成１９２へ通知する。
【００７１】
合成１９２は合成可否からの通知結果と、異常チェック１７５からの通知結果を受け、合成可能であり且つ予測結果に異常値があれば、異常値のまわりを他の正常な予測結果と合成する。合成不可であれば合成を行なわず、データ点数チェック１７６と予測結果の履歴チェック１７７において異常のなかったものを需要予測結果１４に出力する。
【００７２】
合成グループベース需要予測結果１７３と詳細ベースの需要予測結果１７４のどちらも異常であれば、需要予測結果１４にエラーを出力する。
【００７３】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、グループベース需要予測手段１３による需要予測結果と詳細データ需要予測手段４４の需要予測結果のどちらか一方のみを選択するのではなく両者を合成することで、予測結果に異常点などが含まれた場合でも異常点の周りのみを除き、他方の正常な予測結果の当該箇所を合成することで、精度の高い予測結果を作成することが可能となる。
【００７４】
（第８実施形態）
図１５は第８実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図１５において、第４実施形態を示す図７と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００７５】
本実施形態の電力需要予測システムは、グループベース需要予測手段１３のかわりにグループベース長期予測手段８３とグループベース短期予測手段８４を備え、詳細データ需要予測手段４４のかわりに詳細データ長期予測手段８５と詳細データ短期予測手段８６を設けている。
【００７６】
グループベース長期予測手段８３は、グループデータベース１２に登録されているグループの需要モデルから、長期の天気予報や長期株価動向等の長期の予想情報により需要を予測するモデルを作成し、作成したモデルに最新の長期予想情報を入力して需要予測を行なう。
【００７７】
グループベース短期需要予測手段８４は、グループデータベース１２に登録されているグループの需要モデルから、翌日の天気予報等の短期の予想情報により需要を予測するモデルを作成し、作成したモデルに最新の短期予想情報を入力して需要予測を行なう。
【００７８】
詳細データ長期需要予測手段８５は、原データベース１１から当該需要家に対して、長期の天気予報や長期株価動向等の長期の予想情報により需要を予測するモデルを作成し、作成したモデルに最新の長期予想情報を入力して需要予測を行なう。
【００７９】
詳細データ短期需要予測手段８６は、原データベース１１から当該需要家に対して、翌日の天気予報等の短期の予想情報により需要を予測するモデルを作成し、作成したモデルに最新の短期予想情報を入力して需要予測を行なう。
【００８０】
次に、図１６〜図１９を参照して第８実施形態について詳細に説明する。図１６は詳細データ短期需要予測手段８６の実施形態を、図１７は詳細データ長期需要予測手段の実施形態を、図１８はグループベース短期需要予測手段の実施形態を、図１９はグループベース長期需要予測手段８３の実施形態をそれぞれ示している。図１〜図１４と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示しており、また、図１６〜図１９における同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００８１】
図１６において、詳細データ短期需要予測手段８６は日最大・最小需要予測２０１と類似日検索予測１６７により構成される。日最大・最小需要予測２０１内の変数選択２０２が、重回帰分析における変数増減法及び変数減増法により、履歴データ１６１と需要家詳細データ１３５から、需要予測に対して効果のあるデータを選択する。選択されたデータに対して偏回帰係数の設定２０３が重回帰分析を行い、偏回帰係数を求めて日最大・最小需要予測モデル２０４作成する。
【００８２】
日最大・最小需要予測モデル２０４は、最新情報１３６をモデルに入力して予測を行ない、日最大・最小需要予測結果２０５を作成する。類似日検索予測１６７は、類似度モデルの設定１６８と類似日検索１６９と類似度の需要曲線１７０と類似日需要曲線修正１７１により構成される。
【００８３】
類似度モデルの設定１６８は、予測対象日と需要曲線と類似していると予測される類似日を当該需要家の履歴データ１６１から検索するため、電力使用実績以外のデータから需要曲線の差異を求める類似度モデルを設定する。２つの需要曲線間の差異と、履歴データ１６１の各データと需要家詳細データ１３５の各データとの重相関分析を行って偏回帰係数を求め、類似度モデルを作成する。
【００８４】
類似日検索１６９は、作成された類似度モデルにしたがって当該需要家の履歴データ１６１を検索する。検索された類似日の需要曲線１７０は、類似日需要曲線修正１７１が日最大・最小需要予測結果２０５にしたがって修正して、需要予測結果１４へ出力する。
【００８５】
図１７において、詳細データ長期予測８５は電力量予測１６２とカレンダーからの予測２１７により構成される。カレンダーからの予測２１７内の、カレンダーによる需要曲線の分類２１８は、需要家家詳細データ１３５内のカレンダーデータにより電力使用実績を分類し、分類毎に代表需要曲線２１９を作成する。カレンダーによる需要曲線作成２２０が、代表需要曲線２１９を当該需要家のカレンダーにしたがって選択して接続することで需要曲線を作成する。カレンダー需要曲線量修正２２１が、作成された需要曲線を電力量予測結果１６６にしたがって修正して需要予測曲線を作成して、需要予測結果１４へ出力する。
【００８６】
図１８において、グループベース短期需要予測８４は電力スケールフィッティング２２６と確定データによるフィッティング２２７とグループベース短期需要モデル２２８により構成される。電力スケールフィッティング２２６は、グループデータベース１２からグループの需要モデル１３４と、原データベース１１から需要家詳細データ１３５を取り込み、グループの需要モデルのスケールを予測対象需要家の契約電力や負荷率等の電力値にあわせてフィッティングする。
【００８７】
確定データによるフィッティング２２７は、電力スケールフィッティング２２６の結果をさらに、最低保安電力等の需要値を確定させるデータによりフィッティングし、当該需要家のグループベース短期需要モデル２２８を作成する。
【００８８】
グループベース短期需要モデル２２８は、天気予報や株価情報等の最新データ１３６を受信して予測を行ない、需要予測結果１４へ出力する。
【００８９】
図１９において、グループベース長期需要予測８３は電力量スケールフィッティング２３１と確定データによるフィッティング２３２とグループベース長期需要モデル２３３により構成される。
【００９０】
電力量スケールフィッティング２３１は、グループデータベース１２からグループの需要モデル１３４と、原データベース１１から需要家詳細データ１３５を取り込み、グループの需要モデルのスケールを予測対象需要家の日間・週間・月間・年間等の電力量にあわせてフィッティングする。
【００９１】
確定データによるフィッティング２３２は、電力量スケールフィッティング２３１の結果をさらに、最低保安電力等の需要値を確定させるデータによりフィッティングし、当該需要家のグループベース長期需要モデル２３３を作成する。グループベース長期需要モデル２３３は天気予報や株価情報等の最新データ１３６を受信して予測を行ない、需要予測結果１４へ出力する。
【００９２】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、翌日の天気予報等の高精度の予測情報を元にした短期の需要予測と、長期の天気予報や長期株価動向等の精度の高くないデータをもとにした長期の需要予測を別個に行なうため、入力データにあわせた予測を行なうことができ、高精度の予測結果を得ることが可能となる。
【００９３】
（第９実施形態）
図２０は第９実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図２０において、第８実施形態を示す図１５と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００９４】
本実施形態の電力需要予測システムは、グループベース長期需要予測手段８３による需要予測結果と詳細データ長期需要予測手段の需要予測結果を自動で選択する需要予測結果選択手段５５−ａと、グループベース短期需要予測手段による需要予測結果と詳細データ短期需要予測手段８６の需要予測結果を自動で選択する需要予測結果選択手段５５−ｂを設けている。
【００９５】
需要予測結果選択手段５５−ａは、グループベース長期需要予測手段８３の予測結果と、詳細データ長期需要予測手段８４による予測結果の一方を、予測に使用されたデータ数や異常点の有無や過去の予測精度等により選択して、需要予測結果１４へ渡す。需要予測結果選択手段５５−ｂは、グループベース短期需要予測手段８３の予測結果と、詳細データ短期需要予測手段８６による予測結果の一方を、予測に使用されたデータ数や異常点の有無や過去の予測精度等により選択して、需要予測結果１４へ渡す。
【００９６】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、需要予測結果を利用する他のシステム又はオペレータが、グループベースによる需要予測結果と詳細データによる需要予測結果のどちらを採用するかを毎回判断する必要なく、需要予測結果を利用することが可能となる。
【００９７】
（第１０実施形態）
図２１は第１０実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図２１において、第９実施形態を示す図２０と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【００９８】
本実施形態の電力需要予測システムは、需要予測結果選択手段５５が選択した予測結果の選択理由を通知する選択結果通知手段６６を設けている。
【００９９】
選択理由通知手段６６は、需要予測結果選択手段５５−ａと需要予測結果選択手段５５−ｂが選択して需要予測結果１４に送信した予測結果について、予測に使用されたデータ数や異常点の有無や過去の予測精度等の選択理由を、需要予測結果１４を利用するシステムやオペレータへ通知する。
【０１００】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、グループベース需要予測手段１３と詳細データ需要予測手段４４のどちらの需要予測結果が選択されたか、及び選択理由について通知することで、需要予測結果を利用する他のシステム又はオペレータが、予測結果に対して余分なマージンを設定することなく予測結果を利用できる。
【０１０１】
（第１１実施形態）
図２２は第１１実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図２２において、第８実施形態を示す図１５と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【０１０２】
本実施形態の電力需要予測システムは、グループベース長期需要予測手段８３による需要予測結果と詳細データ長期需要予測手段の需要予測結果を合成する需要予測結果選択手段７５−ａと、グループベース短期需要予測手段による需要予測結果と詳細データ短期需要予測手段８６の需要予測結果を合成する需要予測結果選択手段７５−ｂにより構成される。
【０１０３】
需要予測結果合成手段７５−ａは、グループベース長期需要予測手段８３に予測結果と、詳細データ長期需要予測手段８５による予測結果を、予測に使用されたデータ数や異常点の有無や過去の予測精度等により合成して、需要予測結果１４へ渡す。需要予測結果合成手段７５−ｂは、グループベース短期需要予測手段８４に予測結果と、詳細データ短期需要予測手段８６による予測結果を、予測に使用されたデータ数や異常点の有無や過去の予測精度等により合成して、需要予測結果１４へ渡す。
【０１０４】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、グループベースによる需要予測結果と詳細データによる需要予測結果のどちらか一方のみを選択するのではなく両者を合成することで、予測結果に異常点などが含まれた場合でも異常点の周りのみを除き、他方の正常な予測結果の当該箇所を合成することで、精度の高い予測結果を作成することが可能となる。
【０１０５】
（第１２実施形態）
図２３は第１２実施形態の電力需要予測システムを示す構成図である。図２３において、第９実施形態を示す図２０と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【０１０６】
本実施形態の電力需要予測システムは、需要予測結果選択手段５５で選択された長期の需要予測結果と短期の需要予測結果を平滑に接続する、接続手段１２８により構成される。
【０１０７】
接続手段１２８は需要予測結果合成手段７５−ａにより合成された長期の需要予測結果と、需要予測結果合成手段７５−ｂにより合成された短期の需要予測結果を、予測精度の高い短期の予測結果を優先しながら、平滑に接続して需要予測結果１４を作成する。平滑に接続する際、予測結果の電力量についても、平滑な推移となるように接続する。電力量を求めるための積算期間は、需要予測結果を利用するシステム又はオペレータが設定する。
【０１０８】
次に、図２４を参照して第１２実施形態について詳細に説明する。図２４は接続手段１２８を詳細に示したものである。図２４において、図１〜図１９と同一符号は、同一部分又は同一相当部分を示している。
【０１０９】
接続手段１２８は平滑接続２４３と平滑接続結果２４４と電力量予測１６２と電力量による修正２５１により構成される。平滑接続２４３は長期の需要予測結果２４１と短期の需要予測結果２４２を平滑に接続して、平滑接続結果２４４を作成する。接続の際は、精度の高い予測結果である短期の需要予測結果は修正せず、長期の需要予測結果を修正する。電力量予測１６２は、図１８における詳細データ需要予測内の電力量予測と同様のものであるが、電力量を求めるための需要の積算期間が図１８の場合と異なる。
【０１１０】
図２４においては、電力量の予測対象期間が、短期と長期の接続領域のみであるため、電力量を求めるための積算期間も、図２４にくらべて短いものとなる。電力量予測による修正２５１は、電力量予測により作成された電力量予測結果１６６にしたがって平滑接続結果２４４を修正して、需要予測結果１４を出力する。
【０１１１】
このように本実施形態の電力需要予測システムによれば、短期予測と長期予測の境界おいて発生する予測結果の急激な変化が防止され、安定した予測結果を得ることが可能となる。
【０１１２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、需要家と供給契約を締結した当初や締結前の検討時において履歴データが蓄えられていない需要家に対しても、グループの需要モデルを用いて電力需要予測を行うことが可能な電力需要予測システムを提供できるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による第１実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図２】同実施形態における原データベースとグループデータベースの構成及びグループベース需要予測手段の実施形態を示した図。
【図３】本発明による第２実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図４】同実施形態における仮登録手段の詳細ブロック図。
【図５】本発明による第３実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図６】同実施形態における自動登録手段の詳細ブロック図。
【図７】本発明による第４実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図８】同実施形態における詳細データ需要予測手段の詳細ブロック図。
【図９】本発明による第５実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図１０】同実施形態における需要予測結果選択手段の詳細ブロック図。
【図１１】本発明による第６実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図１２】同実施形態における図１０に通知を追加したブロック図。
【図１３】本発明による第７実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図１４】同実施形態における選択結果合成手段の詳細ブロック図。
【図１５】本発明による第８実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図１６】同実施形態における詳細データ短期需要予測手段の詳細ブロック図。
【図１７】同実施形態における詳細データ長期需要予測手段の詳細ブロック図。
【図１８】同実施形態におけるグループベース短期需要予測手段の詳細ブロック図。
【図１９】同実施形態におけるグループベース長期需要予測手段の詳細ブロック図。
【図２０】本発明による第９実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図２１】本発明による第１０実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図２２】本発明による第１１実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図２３】第１２実施形態に係る需要予測システムを示すブロック図。
【図２４】同実施形態における接続手段の詳細ブロック図。
【符号の説明】
１１…原データベース
１２…グループデータベース
１３…グループベース需要予測手段
１４…需要予測結果
２２…仮登録手段
３２…自動分類手段
４４…詳細データ需要予測手段
５５…需要予測結果選択手段
６６…選択理由通知手段
７５…需要予測結果合成手段
８３…グループベース長期需要予測手段
８４…グループベース短期需要予測手段
８５…詳細データ長期需要予測手段
８６…詳細データ短期需要予測手段
１２８…接続手段
【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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