(57)【要約】【課題】  気象の予測と電力需要の予測を有機的に結合して、人為的な熱排出を考慮した精度の高い気象予測及び電力需要予測を実現する。【解決手段】  気象予測部１１にて、ＧＰＶデータ及び気象観測データから局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測し、電力需要予測部１２にて、気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測し、発生熱量予測部１３にて、電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測する。そして、発生熱量の地域別予測結果を気象予測モデルに反映させ、この熱エネルギーを地表面からの顕熱として加え、電気エネルギーによる人為的な熱排出を考慮した気象現象の予測を行う。【選択図】      図１
2005134243.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
広域気象予測情報及び気象観測情報から局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測する気象予測システムにおいて、
前記気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測する電力需要予測部と、
前記電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測する発生熱量予測部とを具備し、
前記発生熱量の地域別予測結果を前記気象予測モデルに反映させるようにしたことを特徴とする気象予測システム。
【請求項２】
広域気象予測情報及び気象観測情報から局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測し、前記気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測する電力需要予測システムにおいて、
前記電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測する発生熱量予測部を備え、
前記発生熱量の地域別予測結果を前記気象予測モデルに反映させたときに得られる前記電力需要量の地域別予測結果を提供することを特徴とする電力需要予測システム。
【請求項３】
広域気象予測情報及び気象観測情報から局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測する気象予測方法において、
前記気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測し、
前記電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測し、
前記発生熱量の地域別予測結果を前記気象予測モデルに反映することを特徴とする気象予測方法。
【請求項４】
広域気象予測情報及び気象観測情報から局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測し、前記気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測する電力需要予測方法において、
前記電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測し、
前記発生熱量の地域別予測結果を前記気象予測モデルに反映させ、この予測モデルから得られた気象現象の地域別予測結果から前記電力需要量の地域別予測を行うことを特徴とする電力需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、気象現象と電力需要を結びつけ、精度の高い気象予測と電力需要予測を行う気象予測システム及び電力需要予測システムと気象予測方法及び電力需要予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、気象現象の予測は、電力需要の予測とは独立して行われてきた。近年では、気象現象の予測には、気象モデルと呼ばれる大気シミュレーションソフトウェアが用いられることが多く、これにより数時間から１週間程度先の気象現象の予測が行われている。一方、電力需要については気温や湿度などと強い相関を示すことから、気象現象の予測結果を元にピーク電力需要予測などが行われている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
ところで、気象現象と電力需要について考えるとき、急激な都市化によるヒートアイランド現象を無視することはできない。ヒートアイランド現象は、市街地の蒸発抑制効果（塗装などのため蒸発・蒸散が少なく、気化熱による冷却が抑制される）と人為的な熱排出が主な原因と考えられている（「気象科学事典」、日本気象学会編、東京出版、p.445）。気象モデルには、前者の蒸発抑制効果を計算に取り入れているものもあるが、後者の人為的な熱排出を推定し、気象現象の予測に反映させる試みはなされていない。
【０００４】
しかしながら、現実には気温が高くなればエアコンの消費電力が増え、その熱排出により気温の上昇が起こり、さらなる電力需要を呼び起こすという高温化への循環が発生していると考えられる。このような循環を考慮しないとすれば、急激な温度上昇を小さく見積もる可能性がある。急激な温度上昇は集中豪雨を発生させる可能性が高いことから、集中豪雨の予測にも悪影響を与え、水害の危険性の予測をも困難にさせる。さらには、気象現象をもとに算出される電力需要予測の精度悪化にもつながる可能性がある。
【特許文献１】特開２００３−１８００３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
以上述べたように、従来では気象予測が電力需要予測と独立して行われており、人為的な熱排出が全く考慮されておらず、気象予測の精度低下の要因となっている。また、この気象予測の精度低下に伴って、電力需要予測も精度低下が生じている。
【０００６】
本発明は上記の状況に鑑みてなされたもので、気象の予測と電力需要の予測を有機的に結合して、それぞれを独立して行うだけでは実現できなかった人為的な熱排出を考慮した精度の高い気象予測システム及び電力需要予測システムと気象予測方法及び電力需要予測方法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】
【０００７】
上記の目的を達成するために本発明に係る気象予測システムは、広域気象予測情報及び気象観測情報から局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測するシステムであって、前記気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測する電力需要予測部と、前記電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測する発生熱量予測部とを具備し、前記発生熱量の地域別予測結果を前記気象予測モデルに反映させるようにしたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係る電力需要予測システムは、広域気象予測情報及び気象観測情報から局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測し、前記気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測するシステムであって、前記電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測する発生熱量予測部を備え、前記発生熱量の地域別予測結果を前記気象予測モデルに反映させたときに得られる前記電力需要量の地域別予測結果を提供することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る気象予測方法は、広域気象予測情報及び気象観測情報から局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測する場合に、前記気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測し、前記電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測し、前記発生熱量の地域別予測結果を前記気象予測モデルに反映することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る電力需要予測方法は、広域気象予測情報及び気象観測情報から局地的な気象予測モデルを計算し、細分化された地域別気象現象を予測し、前記気象現象の地域別予測結果を元に各地域の電力需要量を予測する場合に、前記電力需要量の地域別予測結果を元に各地域の発生熱量を予測し、前記発生熱量の地域別予測結果を前記気象予測モデルに反映させ、この予測モデルから得られた気象現象の地域別予測結果から前記電力需要量の地域別予測を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、気象の予測と電力需要の予測を有機的に結合して、それぞれを独立して行うだけでは実現できなかった人為的な熱排出を考慮した精度の高い気象予測システム及び電力需要予測システムと気象予測方法及び電力需要予測方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１３】
図１は本発明のシステム構成を示すブロック図であり、このシステムは気象予測部１１、電力需要予測部１２、発生熱量予測部１３によって構成される。図２に各予測部１１〜１３によって作成される予測マップ（予測時刻１３：００の場合）を例示する。
【００１４】
気象予測部１１は、初期条件、境界条件に、気象庁や海外機関からオンラインで配信されるＧＳＭ（Global Spectrum Model）、ＲＳＭ（Regional Spectrum Model）、ＭＳＭ（Mesoscale Spectrum Model）、ＥＣＭＷＦ（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）などのＧＰＶ（Grid Point Value）データと呼ばれる格子点上の気象要素の予測データ（１日２回、９時及び２１時に気象庁から提供される）を外部気象情報として受け取る。また、気象レーダや各地に配置した温度計、湿度計、地上雨量計等のセンサ情報を内部気象情報として定期的に収集する。そして、外部気象情報、内部気象情報を統合し、その統合データに加え、上記発生熱量予測部１３で予測される地域別発生熱量を加味して、所定時刻における局地的な気象予測モデルを計算し、ＧＰＶデータよりも細かい格子間隔の格子点予測データを作成し、例えば図２中のＡ，Ｂに示すような、地域別に気温、湿度の予測結果を網羅した気温予測マップ、湿度予測マップ等の気象状況マップを作成する。この気象状況マップは、主に天気予報などに供される。
【００１５】
電力需要予測部１２は、気象予測部１１で得られた気象現象の予測結果、例えば気温予測マップ、湿度予測マップを元に、地域別の電力需要を予測し、例えば図２中のＣに示すような電力需要予測マップを作成する。この電力需要予測マップは、主に電力系統運用に供される。
【００１６】
電力需要の地域性は、過去の実績を基にデータベース化する。具体的には、地域毎に電力需要の割合をデータベース化したり、気温や湿度と電力需要の関係を統計的に求めたりする方法などが考えられる。さらには、雨量や風向、風速などの情報も加味して、回帰式などによって気象条件と電力需要を地域毎に対応づけることも可能である。この場合、回帰式の代わりにニューラルネットワークやファジークラスタリングなどを用いても同様のことが実現できる。これらの電力需要の予測については、先に例示した特許文献１に詳述されているので、ここではその説明を省略する。
【００１７】
発生熱量予測部１３は、電力需要予測部１２で予測された地域別電力需要量から各地域で発生される熱量を予測計算し、例えば図２中のＤに示すような発生熱量予測マップを作成する。上記気象予測部１１は、この発生熱量予測マップを参照し、次の予測計算に反映させる。
【００１８】
ここで、電気エネルギーは様々な用途に使用され、一時的に運動エネルギーや何らかのポテンシャルエネルギーなどに変換されるが、最終的には殆ど全てが熱エネルギーとなる。例えば、近似的に、電気の供給エリア内で、電気の供給時刻に、全ての電気エネルギーが熱エネルギーに変換されると仮定すると、あるエリアの電力需要からそのエリアで発生する熱エネルギーを算出することができる。また、供給する電気エネルギーと発生する熱エネルギーを何らかの関数で表すことにより同様のことが可能である。
【００１９】
そこで、本発明によるシステム構成では、気象予測モデルにおいて、この熱エネルギーを地表面からの顕熱として加え、電気エネルギーによる人為的な熱排出を考慮した気象現象の予測を行う。また、このようにして求めた気象現象の予測値をもとに、さらに未来の電力需要を予測し、気象現象と電力需要それぞれを独立して予測するよりも現実に即した精度の高い予測を行う。
【００２０】
したがって、本発明による気象／電力需要予測システムによれば、気象現象の予測精度、特にヒートアイランド現象に伴う現象の予測精度が高まる。これにより防災や産業など様々な人的活動に役立てることができる。
【００２１】
また、電力需要の予測精度が高まる効果もある。これにより、地域毎の予想電力需要をもとに発電機の選択、発電電力の調整、送電経路の選択、電力の融通などを行うことにより、安定にかつ効率的に電力系統の運用を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の気象予測／電力需要予測システムの一実施形態を示すブロック構成図。
【図２】図１のシステムにおける各予測部で作成される予測マップを例示する図。
【符号の説明】
【００２３】
１１…気象予測部、１２…電力需要予測部、１３…発生熱量予測部、Ａ…気温予測マップ、Ｂ…湿度予測マップ、Ｃ…電力需要予測マップ、Ｄ…発生熱量予測マップ。
【図１】
2005134243.tif 000003
【図２】
2005134243.tif 000004