(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の需要家のそれぞれにおける所定の時間毎の消費電力量を示す実績データが順次記録されるデータベースと、
前記実績データに基づいて、前記需要家を複数のグループに分類するグループ分類部と、
前記実績データに基づいて、順次到来する所定時間長の将来の単位期間における前記需要家の電力需要の合計である合計電力需要を、それぞれの前記単位期間の開始時点よりも前となるそれぞれのタイミングで順次予測する電力需要予測部と、を備え、
前記電力需要予測部は、前記グループのそれぞれから一部の前記需要家を選択的に抽出し、抽出した当該需要家の前記実績データに基づいて前記合計電力需要を予測することを特徴とする電力需要予測システム。
【請求項２】
前記電力需要予測部は、
第１期間に、前記単位期間における前記需要家の電力需要の合計である暫定合計電力需要を予測し、
前記第１期間の開始時点よりも後に開始して前記単位期間の開始時点よりも前に終了する第２期間に、前記グループのそれぞれから選択的に抽出した一部の前記需要家の、前記第１期間の開始時点以後かつ前記第２期間の開始時点以前に前記データベースに記録された前記実績データの少なくとも一部に基づいて、前記暫定合計電力需要を補正することで、前記単位期間の前記合計電力需要を予測することを特徴とする請求項１に記載の電力需要予測システム。
【請求項３】
前記電力需要予測部は、
前記第１期間に、複数の前記単位期間の前記暫定合計電力需要を予測し、
前記第２期間に、少なくとも１つの前記単位期間の前記合計電力需要を予測し、
前記第２期間に前記合計電力需要を予測する前記単位期間の数が、前記第１期間に前記暫定合計電力需要を予測する前記単位期間の数よりも少ないことを特徴とする請求項２に記載の電力需要予測システム。
【請求項４】
前記電力需要予測部は、
前記グループに属する前記需要家の前記実績データに基づいて、前記グループに属する前記需要家の前記単位期間における平均的な電力需要であるグループ平均電力需要を、前記グループ毎に算出し、
前記グループ毎に、前記グループ平均電力需要に前記グループに属する前記需要家の数を乗じてグループ合計電力需要を算出し、
全ての前記グループの前記グループ合計電力需要を合算した値に基づいて前記暫定合計電力需要を算出することを特徴とする請求項２または３に記載の電力需要予測システム。
【請求項５】
前記電力需要予測部は、順次到来する将来の前記単位期間の前記合計電力需要を、異なるタイミングで１つずつ順次予測することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の電力需要予測システム。
【請求項６】
前記電力需要予測部は、前記グループのそれぞれから等しい割合で前記需要家を選択的に抽出し、抽出した当該需要家の前記実績データに基づいて前記合計電力需要を予測することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の電力需要予測システム。
【請求項７】
前記グループ分類部は、所定のタイミング毎に、前記需要家の分類をやり直すことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の電力需要予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力需要を予測する電力需要予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電力小売事業の規制緩和により、一般電気事業者（発電事業、送配電事業及び電力小売事業を兼業する事業者）だけでなく、特定規模電気事業者に代表されるその他の電気事業者（以下、「新電力事業者」という）も、電力小売事業を営むことが可能になった。なお、新電力事業者には、発電事業及び電力小売事業を兼業する事業者の他に、電力小売事業のみを行う事業者（顧客の需要家に供給する電力を、電力市場等を通じて発電事業者等から調達する事業者）も含まれる。
【０００３】
新電力事業者は、一般電気事業者の送配電網を利用して、顧客の需要家に対して電力を託送供給する。例えば、計画値同時同量制度の場合、新電力事業者は、順次到来する将来の単位期間（例えば、時間長が３０分の期間）における顧客の需要家の電力需要の合計（以下、「合計電力需要」という）を予測して、その合計電力需要を示す需要計画を一般電気事業者に対して事前（例えば、単位期間が到来する１時間前）に提出する。そして、新電力事業者は、上記の単位期間が到来すると、一般電気事業者に対して提出した需要計画が示す合計電力需要と同量の電力を、送配電網に供給する（または電力市場等を通じて事前に単位期間における供給を確保する）。
【０００４】
このとき、新電力事業者が策定した需要計画が示す合計電力需要と実際の合計電力需要とが一致するとは限らず、乖離することも当然あり得る。しかし、この乖離は、一般電気事業者が送配電網に供給する電力を調整（バランシング）することで吸収するため、送配電網における電力は安定した状態で維持される（例えば、電圧や周波数が一定に保たれる）。
【０００５】
上記の乖離が生じた場合、新電力事業者及び一般電気事業者は、乖離の大きさに応じて決まるインバランス料金の精算を行う。インバランス料金は、新電力事業者が一般電気事業者の送配電網を利用した上で発生させた上記の乖離に起因して生じる料金であるため、一般電気事業者の負担よりも新電力事業者の負担が大きくなるように設定される。
【０００６】
具体的に、新電力事業者が策定した需要計画が示す合計電力需要よりも実際の電力需要の方が大きい場合、新電力事業者から一般電気事業者に対してインバランス料金が支払われる。このインバランス料金は、不足した電力の買取の対価としてだけではなく、送配電網の安定を脅かしたことに対するペナルティとして支払われるため、高額になるように設定される。
【０００７】
一方、新電力事業者が策定した需要計画が示す合計電力需要よりも実際の電力需要の方が小さい場合、一般電気事業者から新電力事業者に対してインバランス料金が支払われる。ただし、このインバランス料金は、単純に余剰となった電力の引取の対価として支払われるため、低額になるように設定されるとともに、所定の範囲を超える余剰電力に対してはインバランス料金が支払われない。
【０００８】
このように、新電力事業者は、電力小売事業を運営して効率良く利益を得るためには、実際の合計電力需要に対して過不足なく近似する合計電力需要を予測して、需要計画を策定する必要がある。また、上述のような制度を前提としない場合であっても、一般電気事業者及び新電力事業者が社会に対して安定した電力を供給するためには、一般電気事業者及び新電力事業者のそれぞれが合計電力需要を精度良く予測することが必要不可欠である。
【０００９】
需要計画が示す単位期間毎の合計電力需要は、需要家の過去の消費電力量を示す実績データに基づいて予測することができる。ただし、単位期間毎の合計電力需要を予測するためには、実績データが、需要家の消費電力量の時間的な変動を示すデータでなければならない。
【００１０】
そこで、特許文献１では、一般電気事業者による管内の特定の需要家における所定の時間毎の消費電力量を推定する消費電力量推定方法が、提案されている。この消費電力量推定方法は、所在地、契約種別、契約電力及び業種などの「属性」が同じ需要家については、消費電力量の時間的な変動パターンも類似するとの仮定に基づいて、スマートメータ（インターバルメータ）が設置されていない個々の需要家における消費電力量の時間的な変動の推定を可能にするものである。
【００１１】
具体的に、特許文献１で提案されている消費電力量推定方法では、予め、所定の時間毎の消費電力量が既知である需要家を「属性」に応じてグループ分けした上で、消費電力量の時間的な変動パターンを示す標準負荷カーブをグループ毎に算出しておく。そして、推定対象である消費電力量の時間的な変動が未知の需要家について、その属性に基づいて所属するグループを特定するとともに、特定した当該グループの標準負荷カーブに基づいて当該需要家の消費電力量の時間的な変動を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００６−１１７１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
特許文献１で提案されている消費電力量推定方法は、スマートメータが設置される需要家が少ないという状況を前提としたものであり、スマートメータが設置されていない需要家であっても所定の時間毎の消費電力量を推定することを目的とするものである。しかしながら、近年、電力小売事業の規制緩和などの影響もあって、スマートメータの普及が急速に進行している。特に、行政及び一般電気事業者によって、全ての需要家に対してスマートメータを設置する計画が進められている。
【００１４】
多数（さらには全て）の需要家にスマートメータが設置されれば、新電力事業者は、豊富な実績データに基づいて、合計電力需要を精度良く予測することが可能になる。ただし、その反面、新電力事業者が処理すべき実績データが膨大になるという問題が生じる。具体的に、スマートメータは、所定の時間毎に消費電力量を順次記録して送信するものであるため、１軒の需要家において１日（２４時間）当たりに多数の実績データが生じる。例えば、スマートメータが３０分毎の消費電力量を記録し、新電力事業者の顧客の需要家が１０万軒である場合、１日で５０万弱の実績データが生じることになる。
【００１５】
このように、新電力事業者は、スマートメータによって順次生成される実績データを用いることで、合計電力需要を精度良く予測することが可能になるが、そのためには顧客の需要家の膨大な実績データを処理しなければならないという、これまでに全く想定し得なかった新たな問題が生じる。
【００１６】
特に、合計電力需要の予測は、最新の実績データを用いた方がより精度を向上させることができるため、需要計画を提出する期限の間際に行う必要がある。そのため、合計電力需要の予測は、単位期間毎に繰り返し行われることになり、予測のために実績データを処理する時間は必然的に単位期間以下になる。即ち、新電力事業者は、合計電力需要を精度良く予測するだけではなく、その予測のために膨大な実績データを迅速に処理することも必要となるため、問題となる。
【００１７】
そこで、本発明は、膨大な実績データを迅速に処理しながらも合計電力需要を精度良く予測することが可能な電力需要予測システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
上記目的を達成するため、本発明は、複数の需要家のそれぞれにおける所定の時間毎の消費電力量を示す実績データが順次記録されるデータベースと、前記実績データに基づいて、前記需要家を複数のグループに分類するグループ分類部と、前記実績データに基づいて、順次到来する所定時間長の将来の単位期間における前記需要家の電力需要の合計である合計電力需要を、それぞれの前記単位期間の開始時点よりも前となるそれぞれのタイミングで順次予測する電力需要予測部と、を備え、前記電力需要予測部は、前記グループのそれぞれから一部の前記需要家を選択的に抽出し、抽出した当該需要家の前記実績データに基づいて前記合計電力需要を予測することを特徴とする電力需要予測システムを提供する。
【００１９】
この電力需要予測システムでは、電力需要予測部が、それぞれのグループから選択的に抽出した需要家の実績データを用いて将来の単位期間の合計電力需要を予測する。そのため、この電力需要予測システムでは、データベースに記録されている実績データを偏りなく使用することで合計電力需要の予測精度の低下を抑制しつつ、合計電力需要の予測に使用する実績データの数を削減して迅速な処理を実現することが可能になる。
【００２０】
また、上記特徴の電力需要予測システムにおいて、前記電力需要予測部は、第１期間に、前記単位期間における前記需要家の電力需要の合計である暫定合計電力需要を予測し、前記第１期間の開始時点よりも後に開始して前記単位期間の開始時点よりも前に終了する第２期間に、前記グループのそれぞれから選択的に抽出した一部の前記需要家の、前記第１期間の開始時点以後かつ前記第２期間の開始時点以前に前記データベースに記録された前記実績データの少なくとも一部に基づいて、前記暫定合計電力需要を補正することで、前記単位期間の前記合計電力需要を予測すると、好ましい。
【００２１】
この電力需要予測システムによれば、暫定合計電力需要を事後的に補正して合計電力需要を算出することによって、合計電力需要を算出する際の演算を簡略化することができる。そのため、合計電力需要を迅速に算出することが可能になる。
【００２２】
また、上記特徴の電力需要予測システムにおいて、前記電力需要予測部は、前記第１期間に、複数の前記単位期間の前記暫定合計電力需要を予測し、前記第２期間に、少なくとも１つの前記単位期間の前記合計電力需要を予測し、前記第２期間に前記合計電力需要を予測する前記単位期間の数が、前記第１期間に前記暫定合計電力需要を予測する前記単位期間の数よりも少ないと、好ましい。
【００２３】
この電力需要予測システムによれば、最新の実績データを用いることで合計電力需要を精度良く予測するとともに、複数の単位期間の暫定合計電力需要をまとめて予測することで電力需要予測部の負荷を低減することが可能になる。
【００２４】
また、上記特徴の電力需要予測システムにおいて、前記電力需要予測部は、前記グループに属する前記需要家の前記実績データに基づいて、前記グループに属する前記需要家の前記単位期間における平均的な電力需要であるグループ平均電力需要を、前記グループ毎に算出し、前記グループ毎に、前記グループ平均電力需要に前記グループに属する前記需要家の数を乗じてグループ合計電力需要を算出し、全ての前記グループの前記グループ合計電力需要を合算した値に基づいて前記暫定合計電力需要を算出すると、好ましい。
【００２５】
この電力需要予測システムでは、暫定合計電力需要を算出する際に、グループ平均電力需要を用いることで、新規に電力供給契約を締結した需要家などの実績データが不十分な需要家も含めて合計電力需要を算出することが可能となる。
【００２６】
また、上記特徴の電力需要予測システムにおいて、前記電力需要予測部は、順次到来する将来の前記単位期間の前記合計電力需要を、異なるタイミングで１つずつ順次予測すると、好ましい。
【００２７】
この電力需要予測システムでは、常に最新の実績データを用いることで合計電力需要を精度良く予測することが可能となる。
【００２８】
また、上記特徴の電力需要予測システムにおいて、前記電力需要予測部は、前記グループのそれぞれから等しい割合で前記需要家を選択的に抽出し、抽出した当該需要家の前記実績データに基づいて前記合計電力需要を予測すると、好ましい。
【００２９】
この電力需要予測システムでは、合計電力需要の予測に使用する実績データの偏りを効果的に抑制することができる。そのため、合計電力需要の予測精度の低下を効果的に抑制することが可能になる。
【００３０】
また、上記特徴の電力需要予測システムにおいて、前記グループ分類部は、所定のタイミング毎に、前記需要家の分類をやり直すと、好ましい。
【００３１】
この電力需要予測システムでは、需要家の電力消費パターンの変動（例えば、家族構成や家庭環境の変動に起因する電力消費パターンの変動）や需要家の増減（例えば、電力供給契約の締結や解除）などに追随して、需要家を適切なグループに分類し直すことが可能になる。
【発明の効果】
【００３２】
上記特徴の電力需要予測システムは、データベースに記録されている実績データを偏りなく使用することで合計電力需要の予測精度の低下を抑制しつつ、合計電力需要の予測に使用する実績データの数を削減して迅速な処理を実現することができる。したがって、上記特徴の電力需要予測システムは、膨大な実績データを迅速に処理しながらも合計電力需要を精度良く予測することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の実施形態に係る電力需要予測システムの構成例について示すブロック図。
【図２】グループ分類部による需要家の分類方法について模式的に示す図。
【図３】電力需要予測部が合計電力需要を予測する際に使用する実績データの選択方法について模式的に示す図。
【図４】本発明の実施形態に係る電力需要予測システムの具体的な動作例について示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、本発明の実施形態に係る電力需要予測システムについて、図面を参照して説明する。なお、以下では説明の具体化のため、本発明の実施形態に係る電力需要予測システムとして、新電力事業者が需要計画を策定するために使用する電力需要予測システムを例示する。
【００３５】
＜電力需要予測システムの構成例＞
最初に、本発明の実施形態に係る電力需要予測システムの構成例について、図１を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に係る電力需要予測システムの構成例について示すブロック図である。
【００３６】
図１に示すように、本発明の実施形態に係る電力需要予測システム１は、実績データ取得部１０と、気象データ取得部１１と、需要家データ登録部１２と、データベース１３と、グループ分類部１４と、電力需要予測部１５と、を備える。
【００３７】
実績データ取得部１０は、例えばインターネット等のネットワークに接続するための通信機器で構成され、新電力事業者の顧客である複数の需要家のそれぞれにおける所定の時間毎の消費電力量を示す実績データを順次取得する。実績データは、例えばそれぞれの需要家に設置されたスマートメータなどによって順次生成される。また、実績データ取得部１０は、それぞれの需要家に設置されたスマートメータから送信される実績データを受信したり、これらのスマートメータから一般電気事業者を経由して送信される実績データを受信したりすることで、実績データを順次取得する。
【００３８】
気象データ取得部１１は、例えばインターネット等のネットワークに接続するための通信機器で構成され、過去の実際の気象情報（例えば、気温、天気、風向、風速など。以下同じ。）や現在の実際の気象情報、さらには将来の予測の気象情報などを示す気象データを順次取得する。気象データ取得部１１は、所定の機関（例えば、気象庁）から配信される気象データを受信したり、気象観測機器から送信される気象データを受信したりすることで、気象データを順次取得する。なお、実績データ取得部１０及び気象データ取得部１１は、同一の通信機器で構成されていてもよい。
【００３９】
需要家データ登録部１２は、例えばパソコンなどで構成され、オペレータの操作やインターネット等のネットワークを介して取得した情報に基づいて、新電力事業者との間で電力供給契約を締結した需要家の各種情報（例えば、需要家を識別するためのＩＤ（identification）番号や契約内容、住所など）を示す需要家データを生成する。また、需要家データ登録部１２は、新規に電力供給契約を締結した需要家の需要家データを生成するだけでなく、過去に電力供給契約を締結した需要家の需要家データの編集（例えば、電力供給契約の解除や契約内容の変更）も行う。
【００４０】
データベース１３は、例えばハードディスクなどの大容量のデータを記録可能な記録装置で構成され、実績データ取得部１０を介して取得される実績データと、気象データ取得部１１を介して取得される気象データと、需要家データ登録部１２によって生成される需要家データと、グループ分類部１４によって生成されるグループ分類データと、を記録する。なお、データベース１３は、実績データやグループ分類データと需要家データとを紐付けて記録してもよい。
【００４１】
グループ分類部１４は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と半導体メモリなどの記憶装置とで構成され、演算装置が所定のプログラムを実行することによって動作を行う。具体的に、グループ分類部１４は、データベース１３から読み出した実績データ及び需要家データに基づいて、需要家を複数のグループに分類する。また、グループ分類部１４は、需要家の分類結果を示すグループ分類データを生成する。
【００４２】
ここで、グループ分類部１４による需要家の分類方法の一例について、図面を参照して説明する。図２は、グループ分類部による需要家の分類方法について模式的に示す図である。なお、図２中に示す白塗りの丸は、需要家Ｃを模式的に示したものである。
【００４３】
図２に示すように、グループ分類部１４は、需要家Ｃの実績データに基づいて、需要家Ｃを複数のグループ１〜４に分類する。具体的に例えば、グループ分類部１４は、過去の所定期間（例えば、直近の１週間や１ヶ月、数ヶ月）における実績データを需要家Ｃ毎に平均化することで、平均的な１日の電力消費パターンを算出する。そして、グループ分類部１４は、算出した電力消費パターンが類似している需要家Ｃを同じグループに分類し、当該電力消費パターンが類似しない需要家Ｃを異なるグループに分類することによって、需要家Ｃを複数のグループ１〜４に分類する。
【００４４】
図２では、需要家Ｃが、グループ１（戸建住宅型）と、グループ２（集合住宅省エネ型）と、グループ３（小規模事業者型）と、グループ４（夜間活動型）と、に分類される場合について例示している。ただし、図２は例示に過ぎず、必ずしも需要家Ｃをグループ１〜４に分類するようにグループ分類部１４を構成する必要はない。
【００４５】
例えば、分類すべき特定のグループ及び当該グループに属する需要家の電力消費パターン（即ち、教師データ）を事前に学習することなく、単純に電力消費パターンの類否に基づいて需要家Ｃを不特定のグループに分類するように、グループ分類部１４を構成してもよい。即ち、教師なし学習のクラスタリングによって、需要家Ｃを不特定のグループに分類するように、グループ分類部１４を構成してもよい。
【００４６】
また例えば、グループ分類部１４は、過去の所定期間に含まれる全ての日における実績データを用いて需要家Ｃ毎の平均的な１日の電力消費パターンを算出してもよいが、過去の所定期間に含まれる特定の条件を満たした日（例えば、平日、休日、特定の曜日など）の実績データを選択的に抽出して需要家Ｃ毎の平均的な１日の電力消費パターンを算出してもよい。さらにこの場合、グループ分類部１４が、複数のグループ分類データを生成してもよい。具体的に例えば、グループ分類部１４が、平日の実績データに基づいた需要家Ｃの分類結果を示す平日用のグループ分類データと、休日の実績データに基づいた需要家Ｃの分類結果を示す休日用のグループ分類データと、を別々に生成してもよい。この場合、後述する電力需要予測部１５は、合計電力需要の予測を行う単位期間が属する日（例えば、平日または休日）に応じて、使用するグループ分類データを選択すればよい。
【００４７】
また、グループ分類部１４は、所定のタイミング毎（例えば、１週間や１ヶ月などの所定の期間が経過する毎、顧客である需要家が所定の数だけ変動する毎など）に、需要家Ｃの分類をやり直す。これにより、需要家Ｃの電力消費パターンの変動（例えば、家族構成や家庭環境の変動に起因する電力消費パターンの変動）や需要家Ｃの増減（例えば、電力供給契約の締結や解除）などに追随して、需要家を適切なグループに分類し直すことが可能になる。
【００４８】
電力需要予測部１５は、例えばＣＰＵなどの演算装置と半導体メモリなどの記憶装置とで構成され、演算装置が所定のプログラムを実行することによって動作を行う。具体的に、電力需要予測部１５は、データベース１３から読み出した実績データ、需要家データ、グループ分類データ及び気象データに基づいて、順次到来する将来の単位期間における合計電力需要を予測する。さらに、電力需要予測部１５は、予測した合計電力需要（即ち、需要計画）を示す需要計画データを生成する。
【００４９】
需要計画データは、所定の通信機器を介して一般電気事業者に対して送信される。これにより、新電力事業者から一般電気事業者に対して、需要計画の提出が行われる。なお、一般電気事業者に対して提出した需要計画が示す合計電力需要と同量の電力を送配電網に供給するために、新電力事業者が管理する発電施設に対しても需要計画データが送信されるように構成してもよい。また、グループ分類部１４及び電力需要予測部１５は、同一の演算装置及び記憶装置で構成されていてもよい。
【００５０】
ところで、各需要家の将来の単位期間における電力需要は、各需要家の実績データを用いて予測することができる。さらに、当該単位期間における合計電力需要は、全ての需要家の当該単位期間における電力需要を合算することで算出することができる。ただし、データベース１３に記録されている実績データは膨大な数になるため、処理に時間を要するなどの問題が生じ得る。
【００５１】
そこで、電力需要予測部１５は、合計電力需要を予測する際に、使用する実績データを限定することで、合計電力需要の予測精度を維持しつつ迅速な処理を可能にする。この電力需要予測部１５による実績データの処理方法について、図面を参照して説明する。図３は、電力需要予測部が合計電力需要を予測する際に使用する実績データの選択方法について模式的に示す図である。
【００５２】
図３に示すように、電力需要予測部１５は、グループ分類データを参照して需要家Ｃが属するグループ１〜４を把握して上で、グループ１〜４のそれぞれから一部の需要家ＳＣ（図中の黒塗りの丸）を選択的に抽出する。このとき、電力需要予測部１５が、グループ１〜４のそれぞれから等しい割合（例えば、２０％）で需要家ＳＣを選択的に抽出すると、好ましい。そして、電力需要予測部１５は、抽出した一部の需要家ＳＣの実績データを用いて、合計電力需要を予測する。
【００５３】
以上のように、本発明の実施形態に係る電力需要予測システム１は、電力需要予測部１５が、それぞれのグループ１〜４から選択的に抽出した需要家ＳＣの実績データを用いて、将来の単位期間の合計電力需要を予測する。そのため、電力需要予測システム１は、データベース１３に記録されている実績データを偏りなく使用することで合計電力需要の予測精度の低下を抑制しつつ、合計電力需要の予測に使用する実績データの数を削減して迅速な処理を実現することが可能になる。したがって、電力需要予測システム１は、膨大な実績データを迅速に処理しながらも合計電力需要を精度良く予測することが可能である。
【００５４】
また、電力需要予測部１５が、グループ１〜４のそれぞれから等しい割合で需要家ＳＣを選択的に抽出することで、合計電力需要の予測に使用する実績データの偏りを効果的に抑制することができる。そのため、合計電力需要の予測精度の低下を効果的に抑制することが可能になる。
【００５５】
なお、電力需要予測部１５が、それぞれのグループ１〜４において、ランダムに需要家ＳＣを選択してもよい。この場合、電力需要予測部１５は、合計電力需要を予測する時点で需要家ＳＣを選択してもよいし、合計電力需要を予測する時点よりも前に予め需要家ＳＣを選択しておいてもよい。
【００５６】
また、電力需要予測部１５が、需要家データや実績データに基づいて需要家ＳＣを選択してもよい。この場合、電力需要予測部１５が、合計電力需要の予測に使用する実績データの偏りが小さくなるように需要家ＳＣを選択すると、好ましい。例えば、電力需要予測部１５が、それぞれのグループ１〜４において、グループを構成する需要家Ｃの平均的な電力消費パターンに近い需要家ＳＣを優先的に選択してもよいし、実績データが示す消費電力量や需要家データが示す電力供給契約の規模が大小様々となるように需要家ＳＣを選択してもよい。また、この場合、電力需要予測部１５が、迅速に需要家ＳＣを選択することができるのであれば、合計電力需要を予測する時点で需要家ＳＣを選択してもよいが、需要家ＳＣの選択に長時間を要するのであれば、合計電力需要を予測する時点よりも前に予め需要家ＳＣを選択しておいた方が好ましい。
【００５７】
＜電力需要予測システムの具体的な動作例＞
次に、本発明の実施形態に係る電力需要予測システム１の具体的な動作例について、図面を参照して説明する。図４は、本発明の実施形態に係る電力需要予測システムの具体的な動作例について示す図である。
【００５８】
図４では、３つの連続する単位期間Ｔ１〜Ｔ３の合計電力需要を順番に予測する場合における、電力需要予測システム１の具体的な動作例を示している。なお、図４では、単位期間Ｔ１〜Ｔ３の時間長が３０分、実績データ取得部１０が実績データを取得してデータベース１３に記録するタイミング（図中の矢印Ｄ）の時間間隔が３０分、気象データ取得部１１が気象データを取得してデータベース１３に記録するタイミング（図中の矢印Ｗ）の時間間隔が３時間であると仮定している。
【００５９】
また、図４に示す例では、新電力事業者が、一般電気事業者に対して、顧客である需要家に対して電力を供給する日（以下、「電力供給日」という）の１日前の所定の時刻Ｌ１までに、電力供給日を成す４８の単位期間のそれぞれにおける暫定的な合計電力需要（以下、「暫定合計電力需要」という）の予測結果を示す仮需要計画を提出する場合を想定している。本例の場合、電力需要予測部１５は、暫定合計電力需要を示す仮需要計画データを生成する。仮需要計画データは、需要計画データと同様に、所定の通信機器を介して一般電気事業者（さらには、新電力事業者が管理する発電施設）に対して送信される。
【００６０】
さらに図４に示す例では、新電力事業者が、一般電気事業者に対して、単位期間Ｔ１〜Ｔ３が開始される１時間前である時刻Ｌ２１〜Ｌ２３までに、単位期間Ｔ１〜Ｔ３における最終的な合計電力需要の予測結果を示す需要計画を提出する場合を想定している。
【００６１】
最初に、電力需要予測部１５は、時刻Ｌ１の前である第１期間Ｐ１において、単位期間Ｔ１〜Ｔ３を含む電力供給日を成す４８の単位期間のそれぞれにおける暫定合計電力需要を予測する。具体的には、下記式（１）に示す演算を行う。なお、下記式（１）において、Ｚｔは単位期間ｔの暫定合計電力需要、Ｋは２以上の整数であって需要家を分類したグループの総数、Ｚ（ｋ）ｔは単位期間ｔにおけるグループｋの平均的な電力需要であるグループ平均電力需要、Ｎ（ｋ）はグループｋに属する需要家の数、τ（ｉ，ｊ）ｔは暫定合計電力需要Ｚｔの予測に単位期間ｔの気象情報（気温ｉ及び天気ｊ）を反映させるための係数である調整係数である。また、Ｚ（ｋ）ｔ×Ｎ（ｋ）は、グループｋに属する需要家の単位期間ｔにおける電力需要の合計であるグループ合計電力需要である。
【００６２】
0006445909.tif 000002
【００６３】
例えば、グループ平均電力需要Ｚ（ｋ）ｔは、グループｋに属する需要家の実績データが示す消費電力量を単位期間毎に平均化することによって算出することができる。このとき、図３に例示したように、それぞれのグループに属する需要家Ｃの中から選択的に抽出した需要家ＳＣの実績データを用いて、グループ平均電力需要Ｚ（ｋ）ｔを算出してもよい。また、暫定合計電力需要は、１日に１回だけ予測すればよいため、第１期間Ｐ１を長く設定することも可能である。そのため、グループｋに属する全ての需要家Ｃの実績データを用いて、グループ平均電力需要Ｚ（ｋ）ｔを算出してもよい。
【００６４】
また例えば、調整係数τ（ｉ，ｊ）ｔは、データベース１３に記録されている気象データが示す過去の気温及び天気（晴れ、雨、曇など）と、実績データが示す需要家の電力消費量と、に対して回帰分析等を行うことによってこれらの相関関係を表す関数τを算出するとともに、直近にデータベース１３に記録された将来の予測の気象情報を示す気象データから単位期間Ｔ１〜Ｔ３の気温ｉ及び天気ｊを取得して当該関数τに適用することによって、算出することができる。なお、ここでは調整係数τ（ｉ，ｊ）ｔを算出するための関数τの変数を気温及び天気を例示しているが、これらに加えて（または、代えて）他の気象情報を変数として用いてもよい。また、種々の気象情報と電力消費量との回帰分析等を行うことによって特定される電力消費量との相関が強い気象情報を、関数τの変数として採用してもよい。
【００６５】
また、図２及び図３に例示したように、需要家Ｃがグループ１〜４の４つのグループに分類される場合における、単位期間ｔの暫定合計電力需要Ｚｔを算出する演算式を、下記式（２）に示す。なお、下記式（２）において、新電力事業者の顧客である需要家Ｃの総数は５００００軒であり、グループ１に属する需要家の数は２００００軒、グループ２に属する需要家の数は１５０００軒、グループ３に属する需要家の数は１００００軒、グループ４に属する需要家の数は５０００軒である。
【００６６】
0006445909.tif 000003
【００６７】
次に、電力需要予測部１５は、時刻Ｌ２１の前である第２期間Ｐ２１において、単位期間Ｔ１における合計電力需要を予測する。その後、電力需要予測部１５は、時刻Ｌ２２の前である第２期間Ｐ２２において、単位期間Ｔ２における合計電力需要を予測する。さらにその後、電力需要予測部１５は、時刻Ｌ２３の前である第２期間Ｐ２３において、単位期間Ｔ３における合計電力需要を予測する。
【００６８】
電力需要予測部１５が、単位期間Ｔ１〜Ｔ３のそれぞれの合計電力需要を予測するとき、下記式（３）に示す演算を行う。なお、下記式（３）において、Ｈｔは単位期間ｔの合計電力需要、Ｚｔは単位期間ｔの暫定合計電力需要、ｈｔは単位期間ｔの暫定合計電力需要Ｚｔと現実の単位期間ｔの電力需要との差異に相当する値である補正値である。
【００６９】
0006445909.tif 000004
【００７０】
上記式（３）に示すように、補正値ｈｔは、過去に予測された暫定合計電力需要Ｚｔを、事後的に現実の電力需要に近づけるように補正する値である。例えば、補正値ｈｔは、暫定合計電力需要Ｚｔを予測する時点では取得し得なかった需要家の実績データ（第１期間Ｐ１の開始時点以後かつ第２期間Ｐ２１〜Ｐ２３の開始時点以前にデータベース１３に記録された実績データ）の少なくとも一部を用いて算出することができる。具体的に例えば、電力供給日に得られた実績データが示す電力消費量と、当該実績データが示す電力消費量が計測された時間に対して予測された暫定合計電力需要と、の乖離の大きさや変動傾向に基づいて、単位期間ｔの補正値ｈｔを算出することができる。なお、補正値ｈｔを算出する際に、暫定合計電力需要Ｚｔを予測する時点では取得し得なかった気象データ（第１期間Ｐ１の開始時点以後かつ第２期間Ｐ２１〜Ｐ２３の開始時点以前にデータベース１３に記録された気象データ）の少なくとも一部が示す気象情報（例えば、直近または現在の実際の気象情報や単位期間Ｔ１〜Ｔ３に予測される気象情報）を用いてもよい。
【００７１】
図４に示すように、合計電力需要は、１日に複数回（単位期間の時間長が３０分である本例の場合は４８回）予測する必要がある。そのため、第２期間Ｐ２１〜２３を長く設定することは困難である。そこで、電力需要予測部１５は、図３に示したようにそれぞれのグループに属する需要家Ｃの中から選択的に抽出した需要家ＳＣの実績データを用いて、補正値ｈｔを算出する。
【００７２】
このように、暫定合計電力需要を事後的に補正して合計電力需要を算出することによって、合計電力需要を算出する際の演算を簡略化することができる。そのため、合計電力需要を迅速に算出することが可能になる。
【００７３】
また、暫定合計電力需要を算出する際に、グループ平均電力需要を用いることで、新規に電力供給契約を締結した需要家などの実績データが不十分な需要家も含めて合計電力需要を算出することが可能となる。なお、この場合、実績データが全く存在しない需要家については、暫定的にいずれかのグループ（例えば、属する需要家の数が最多のグループ）に属するものとして扱ってもよいし、需要家データの内容が近似する需要家と同じグループに属するものとして扱ってもよい。ただし、このような実績データが不十分な需要家は、電力需要予測部１５が合計電力需要を算出する際に抽出されないようにする（図３に示す需要家ＳＣに該当しないようにする）と、好ましい。
【００７４】
＜変形等＞
［１］  図４に例示した電力需要予測システム１の具体的な動作例は、単位期間Ｔ１〜Ｔ３の暫定合計電力需要を算出した後、これを補正することで単位期間Ｔ１〜Ｔ３の合計電力需要を算出するものであるが、暫定合計電力需要を算出することなく直接的に合計電力需要を算出してもよい。この場合、電力需要予測部１５は、図３に例示したようにそれぞれのグループに属する需要家Ｃの中から選択的に抽出した需要家ＳＣの実績データを用いて、上記式（１）の右辺と同様の演算を行うことで、合計電力需要を算出してもよい。
【００７５】
さらに、この場合、電力需要予測部１５は、図４に例示した第２期間に相当する期間において、１つの単位期間の合計電力需要のみを算出（即ち、異なるタイミングで１つずつ合計電力需要を予測）してもよいし、複数の単位期間の合計電力需要を同時に算出してもよい。
【００７６】
ただし、合計電力需要は、最新の実績データを用いて算出した方がより精度を向上させることができる。そのため、合計電力需要は、単位期間の到来の直前に算出した方が好ましい。特に、図４に例示したように、１つの第２期間に１つの単位期間の合計電力需要のみを算出すると、常に最新の実績データを用いて合計電力需要を予測することができるため、好ましい。
【００７７】
［２］  また、図４に例示した電力需要予測システム１の具体的な動作例は、第１期間Ｐ１において１日分に相当する４８の単位期間の暫定合計電力需要を算出するとともに、１つの第２期間Ｐ２１〜Ｐ２３において１の単位期間Ｔ１〜Ｔ３の合計電力需要を算出するものであるが、第１期間において暫定合計電力需要を予測する単位期間の数や１つの第２期間において合計電力需要を予測する単位期間の数は、この例に限られるものではない。
【００７８】
例えば、第１期間において、半日分に相当する２４の単位期間の暫定合計電力需要を算出してもよいし、１／３日分に相当する１６の単位期間の暫定合計電力需要を算出してもよいし、２日分に相当する９６の単位期間の暫定合計電力需要を算出してもよい。また例えば、１つの第２期間において、２つの単位期間の合計電力需要を算出してもよいし、３つの単位期間の合計電力需要を算出してもよいし、４つの単位期間の合計電力需要を算出してもよい。
【００７９】
ただし、合計電力需要は、最新の実績データを用いて算出した方がより精度を向上させることができる。そのため、合計電力需要は、単位期間の到来の直前に算出した方が好ましい。特に、図４に例示したように、１つの第２期間に１つの単位期間の合計電力需要を算出すると、常に最新の実績データを用いて合計電力需要を予測することができるため、好ましい。また、暫定合計電力需要は、ある程度の予測精度を担保できればよい。そのため、電力需要予測部１５の負荷を低減する観点から、複数の単位期間の暫定合計電力需要をまとめて予測すると、好ましい。
【００８０】
また、上記のような合計電力需要及び暫定合計電力需要の違いから、電力需要予測部１５が第２期間に合計電力需要を予測する単位期間の数が、電力需要予測部１５が第１期間に暫定合計電力需要を予測する単位期間の数よりも少なくなるようにすると、好ましい。
【００８１】
［３］  本発明は、上述した実施形態に係る電力需要予測システム１に限られない。例えば、本発明は、一般電気事業者が管内の需要家の合計電力需要を予測するために使用する電力需要予測システムなど、合計電力需要を予測するためのあらゆる電力需要予測システムとして実施することができるものである。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
本発明の電力需要予測システムは、例えば新電力事業者が需要計画を策定するために使用する電力需要予測システムなどに、好適に利用することができる。
【符号の説明】
【００８３】
１      ：  電力需要予測システム
１０    ：  実績データ取得部
１１    ：  気象データ取得部
１２    ：  需要家データ登録部
１３    ：  データベース
１４    ：  グループ分類部
１５    ：  電力需要予測部
Ｐ１    ：  第１期間
Ｐ２１〜Ｐ２３  ：  第２期間
Ｔ１〜Ｔ３  ：  単位期間
【図１】
0006445909.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図４】
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