(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の地点における風況と第２の地点における風況との相関関係を記憶する第１の相関関係記憶部と、
前記第１の地点における風況予測の情報を取得する予測取得部と、
前記第１の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記予測取得部が取得した前記第１の地点における風況予測の情報とに基づいて、前記第２の地点における風況を予測する第１の予測部と、
前記第２の地点における風況と第３の地点における風況との相関関係を記憶する第２の相関関係記憶部と、
前記第２の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記第１の予測部が予測した前記第２の地点における風況の予測結果とに基づいて、前記第３の地点における風況を予測する第２の予測部と、
を備えることを特徴とする風況予測システム。
【請求項２】
請求項１に記載の風況予測システムであって、
過去の所定期間における前記第１の地点の風況データを取得する第１の実績取得部と、
前記所定期間における前記第２の地点の風況データを取得する第２の実績取得部と、
をさらに備え、
前記第１の相関関係記憶部に記憶された相関関係は、前記第１の実績取得部が取得した前記所定期間における第１の地点の風況データと前記第２の実績取得部が取得した前記所定期間における第２の地点の風況データとに基づいて算出されたものであることを特徴とする風況予測システム。
【請求項３】
請求項１に記載の風況予測システムであって、
過去の所定期間における前記第２の地点の風況データを取得する第２の実績取得部と、
前記所定期間における前記第３の地点の風況データを記憶する第３の実績取得部と、
をさらに備え、
前記第２の相関関係記憶部に記憶された相関関係は、前記第２の実績取得部が取得した前記所定期間における第２の地点の風況データと前記第３の実績取得部が取得した前記所定期間における第３の地点の風況データとに基づいて算出されたものであることを特徴とする風況予測システム。
【請求項４】
請求項１に記載の風況予測システムであって、
過去の所定期間における前記第１の地点の風況データを取得する第１の実績取得部と、
前記所定期間における前記第２の地点の風況データを取得する第２の実績取得部と、
前記所定期間における前記第３の地点の風況データを記憶する第３の実績取得部と、
をさらに備え、
前記第１の相関関係記憶部に記憶された相関関係は、前記第１の実績取得部が取得した前記所定期間における第１の地点の風況データと前記第２の実績取得部が取得した前記所定期間における第２の地点の風況データとに基づいて算出され、
前記第２の相関関係記憶部に記憶された相関関係は、前記第２の実績取得部が取得した前記所定期間における第２の地点の風況データと前記第３の実績取得部が取得した前記所定期間における第３の地点の風況データとに基づいて算出されたものであることを特徴とする風況予測システム。
【請求項５】
第１の地点における風況と第２の地点における風況との相関関係として、前記第１の地点における風速と前記第２の地点における風速との風速比を記憶する第１の相関関係記憶部と、
前記第１の地点における風況予測の情報を取得する予測取得部と、
前記第１の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記予測取得部が取得した前記第１の地点における風況予測の情報とに基づいて、前記第２の地点における風況を予測する第１の予測部と、
を備えることを特徴とする風況予測システム。
【請求項６】
第１の地点における風況と第２の地点における風況との相関関係を記憶する第１の相関関係記憶部と、前記第２の地点における風況と第３の地点における風況との相関関係を記憶する第２の相関関係記憶部とを備えるコンピュータが行う風況予測方法であって、
前記コンピュータが、
前記第１の地点における風況予測の情報を取得するステップと、
前記第１の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記取得した前記第１の地点における風況予測の情報とに基づいて、前記第２の地点における風況を予測するステップと、
前記第２の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記第１の予測部が予測した前記第２の地点における風況の予測結果とに基づいて、前記第３の地点における風況を予測するステップと、
を実行することを特徴とする風況予測方法。
【請求項７】
第１の地点における風況と第２の地点における風況との相関関係を記憶する第１の相関関係記憶部と、前記第２の地点における風況と第３の地点における風況との相関関係を記憶する第２の相関関係記憶部とを備えるコンピュータに用いる風況予測プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記第１の地点における風況予測の情報を取得するステップと、
前記第１の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記取得した前記第１の地点における風況予測の情報とに基づいて、前記第２の地点における風況を予測するステップと、
前記第２の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記第１の予測部が予測した前記第２の地点における風況の予測結果とに基づいて、前記第３の地点における風況を予測するステップと、
を実行させることを特徴とする風況予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
風況予測システム、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、電力事業者の電力系統に連系される風力発電量が急速に増加しており、風力発電についても翌日電力需給計画に反映することが望まれている。この需給計画には、的確な風力発電量予測が必要であり、この予測には根拠となる的確な風況予測が不可欠である。そこで、電力事業者は、気象庁の風況予測データや種々の風況予測システムを用いて的確な風況予測に努めている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、観測ポールによって取得された通年の風況データと三次元風速計によって取得された風況データに基づいて、風力発電所での風況を予測するシステムが開示されている。また、特許文献２には、多数の地点に関する気象予報データに基づいて、風力発電所の風況を予測する方法が開示されている。
【特許文献１】特開２００５−１００８２号公報
【特許文献２】特開２００５−１６３６０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載のシステムや特許文献２に記載の方法では、狭い範囲の地域（例えば、１０ｋｍ平方）の風況を個別に予測しようとすると予測精度は高くすることができるものの、全ての地点について風況予測を行うと手間がかかり、また費用が嵩むとの問題がある。すなわち、特許文献１に記載のシステムでは、詳細な風況データを取得する必要がり、また、特許文献２に記載の方法では、複数のサイトの気象予報データを取得する必要があり、このために手間がかかり、また費用が嵩むこととなる。
【０００５】
本発明は、このような課題に対して、複数の地点における近日中（例えば翌日から３日後）の風況について、簡易でありながら精度の高い予測が可能な風況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】
【０００６】
第１の発明は、第１の地点における風況と第２の地点における風況との相関関係を記憶する第１の相関関係記憶部と、
前記第１の地点における風況予測の情報を取得する予測取得部と、
前記第１の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記予測取得部が取得した前記第１の地点における風況予測の情報とに基づいて、前記第２の地点における風況を予測する第１の予測部と、
前記第２の地点における風況と第３の地点における風況との相関関係を記憶する第２の相関関係記憶部と、
前記第２の相関関係記憶部が記憶する相関関係と、前記第１の予測部が予測した前記第２の地点における風況の予測結果とに基づいて、前記第３の地点における風況を予測する第２の予測部と、
を備えることを特徴とする風況予測システムである。
【０００８】
第２の発明は、第１の発明に記載の風況予測システムであって、
過去の所定期間における前記第１の地点の風況データを取得する第１の実績取得部と、
前記所定期間における前記第２の地点の風況データを取得する第２の実績取得部と、
をさらに備え、
前記第１の相関関係記憶部に記憶された相関関係は、前記第１の実績取得部が取得した前記所定期間における第１の地点の風況データと前記第２の実績取得部が取得した前記所定期間における第２の地点の風況データとに基づいて算出されたものであることを特徴とする風況予測システムである。
【０００９】
第３の発明は、第１の発明に記載の風況予測システムであって、
過去の所定期間における前記第２の地点の風況データを取得する第２の実績取得部と、
前記所定期間における前記第３の地点の風況データを記憶する第３の実績取得部と、
をさらに備え、
前記第２の相関関係記憶部に記憶された相関関係が、前記第２の実績取得部が取得した前記所定期間における第２の地点の風況データと前記第３の実績取得部が取得した前記所定期間における第３の地点の風況データとに基づいて算出されたものであることを特徴とする風況予測システムである。
【００１０】
第４の発明は、第１の発明に記載の風況予測システムであって、
過去の所定期間における前記第１の地点の風況データを取得する第１の実績取得部と、
前記所定期間における前記第２の地点の風況データを取得する第２の実績取得部と、
前記所定期間における前記第３の地点の風況データを記憶する第３の実績取得部と、
をさらに備え、
前記第１の記憶部に記憶された相関関係が、前記第１の実績取得部が取得した前記所定期間における第１の地点の風況データと前記第２の実績取得部が取得した前記所定期間における第２の地点の風況データとに基づいて算出され、
前記第２の相関関係記憶部に記憶された相関関係が、前記第２の実績取得部が取得した前記所定期間における第２の地点の風況データと前記第３の実績取得部が取得した前記所定期間における第３の地点の風況データとに基づいて算出されたものであることを特徴とする風況予測システムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、複数の地点における近日中の風況について、簡易でありながら解析精度の高い予測が可能な風況予測システム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、図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態を説明する。本発明の実施の形態に係る風況予測システム１は、代表ポイントＲＰ（特許請求の範囲でいう「第１の地点」）における風況予測の情報に基づいて、代表ポイントＲＰの近隣に位置する近隣ポイントＮＰ１〜５（特許請求の範囲でいう「第２の地点」）の風況を予測するものである。また、風況予測システム１は、近隣ポイントＮＰ１〜５の風況予測の情報に基づいて、近隣ポイントＮＰ１〜５の近隣に位置する遠隔ポイントＦＰ１〜７（特許請求の範囲でいう「第３の地点」）の風況を予測するものである。
【００１３】
図１は、風況予測システム１を用いた風況予測の対象となる近隣ポイントＮＰ１〜５と、遠隔ポイントＦＰ１〜７と、その風況予測の基礎となる風況データを提供する代表ポイントＲＰとの位置関係を示す模式図である。同図に示すように、近隣ポイントＮＰ及び遠隔ポイントＦＰは複数あり、代表ポイントＲＰと各近隣ポイントＮＰとは数ｋｍから２０ｋｍ程度離れた位置にあり、また代表ポイントＲＰと各遠隔ポイントＦＰとは各近隣ポイントＮＰよりも遠い数十ｋｍ程度離れた位置にある。
【００１４】
＜＜システムの構成と概要＞＞
図２は、本発明の一実施形態である風況予測システム１のハードウェア構成を示す図である。風況予測システム１は、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やサーバ等のコンピュータと周辺機器とが接続されることにより構成され、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０、メモリ１１、記憶手段１２、記録媒体読取手段１３、通信インターフェイス１４、入力手段１５、出力手段１６等を備えている。
【００１５】
ＣＰＵ１０は、記憶手段１２に記憶されているプログラムをメモリ１１に読み出して実行する。メモリ１１は、例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等である。記憶手段１２は、例えばハードディスクドライブ等である。記録媒体読取手段１３は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記録媒体１７に記録されたプログラムやデータを読み取るドライブ装置である。通信インターフェイス１４は、例えばＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）等のネットワーク接続機器である。入力手段１５は、例えばキーボードやマウス等である。出力手段１６は、例えばディスプレイやプリンタ等である。
【００１６】
図３は、本発明の一実施形態である風況予測システム１のブロック構成図である。同図に示すように、風況予測システム１は、代表ポイント実績取得部３１、近隣ポイント実績取得部３２、遠隔ポイント実績取得部３３、代表近隣相関関係算出部３４、代表ポイント予測取得部３５（特許請求の範囲でいう「取得部」）、近隣ポイント予測部３６（特許請求の範囲でいう「第１の予測部」）、近隣遠隔相関関係算出部３７、遠隔ポイント予測部３８（特許請求の範囲でいう「第２の予測部」）等の各機能部と、代表近隣相関関係記憶部２１（特許請求の範囲でいう「第１の相関関係記憶部」）、近隣遠隔相関関係記憶部２２（特許請求の範囲でいう「第２の相関関係記憶部」）等の各記憶部を備える。なお、各記憶部２１〜２２は、記憶手段１２上に構築され、各機能部３１〜３８は、ＣＰＵ１０が記憶手段１２に記憶されたプログラムをメモリ１１に読み出して実行することにより実現される。
【００１７】
代表ポイント実績取得部３１は、過去の所定期間（例えば１年間）の代表ポイントにおける風況データを取得する。近隣ポイント実績取得部３２は、代表ポイント実績取得部３１が取得した風況データと同じ所定期間（例えば１年間）の近隣ポイントにおける風況データを取得する。遠隔ポイント実績取得部３３は、近隣ポイント実績取得部３２が取得した風況データと同じ所定期間（例えば１年間）の遠隔ポイントにおける風況データを取得する。
【００１８】
なお、各実績取得部３１〜３３は、各地点に設置された風況を計測する計測装置から通信回線を介して取得してもよく、また、夫々の地点の風況データを逐次記憶したデータベースにアクセスすることによって取得してもよい。
【００１９】
図４は、代表ポイント実績取得部３１において取得される風況データのデータ構成を示す図である。図５は、近隣ポイント実績取得部３２において取得される風況データのデータ構成を示す図である。図６は、遠隔ポイント実績取得部３３において取得される風況データのデータ構成を示す図である。図４〜６に示すように、風況データには１年間における各地点の毎日毎時の風速が含まれている。
【００２０】
代表近隣相関関係算出部３４は、代表ポイント実績取得部３１及び近隣ポイント実績取得部３２が取得した風況データに基づいて、代表ポイントと近隣ポイントの風況の相関関係を算出する。
【００２１】
具体的には、一般に５００ｍ以上の上空における風況は地形の影響を受けず、数十ｋｍ四方程度の同一地域内では同一方向で同一風速の風が吹いているが、地上付近における風況は地形の影響を受けて、その同一地域内であっても各地点において風況が異なることが知られている。そこで、代表近隣相関関係算出部３４が、代表ポイント実績取得部３１が取得した代表ポイントＲＰの風況データと近隣ポイント実績取得部３２が取得した近隣ポイントＮＰ１の風況データとを比較して両者の相関関係である風速比αＲＮ１を算出して、代表近隣相関関係記憶部２１において記憶する。また、同様に、近隣ポイントＮＰ２〜ＮＰ５の風速と、代表ポイントＲＰの風速との風速比αＲＮ２〜αＲＮ５についても算出して、代表近隣相関関係記憶部２１において記憶する。
【００２２】
なお、各風速比αは季節毎又は時間帯毎に算出し、当該季節又は当該時間帯に応じて用いることとしてもよい。また、代表ポイント実績取得部３１及び近隣ポイント実績取得部３２が取得する最新の風況データに基づいて、各風速比αを再算出し、代表近隣相関関係記憶部２１に記憶された各風速比αを随時更新することとしてもよい。
【００２３】
図７は、風速比αのデータ構成を示す図である。同図に示す通り、代表近隣相関関係算出部３４が算出した各日時における各風速比αが、代表近隣相関関係記憶部２１に記憶されている。
【００２４】
代表ポイント予測取得部３５は、代表ポイントＲＰにおける風況予測の情報を取得する。この風況予測の情報は、例えば、特許文献１あるいは特許文献２に記載の風況予測システムによって予測された結果である。
【００２５】
近隣ポイント予測部３６は、代表近隣相関関係記憶部２１が記憶する相関関係αと、代表ポイント予測取得部３５が取得した代表ポイントＲＰの風況予測の情報に基づいて、近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５における風況を予測する。具体的には、例えば、近隣ポイントＮＰ１の風速は、同日同時刻のＲＰの風速に風速比αＲＮ１を乗じることによって算出される。同様にして、近隣ポイントＮＰ２〜ＮＰ５における風況についても予測できる。
【００２６】
近隣遠隔相関関係算出部３７は、近隣ポイント実績取得部３２及び遠隔ポイント実績取得部３３が取得した風況データに基づいて、遠隔ポイントとその遠隔ポイントに最寄の近隣ポイントとの風況の相関関係を算出する。
【００２７】
具体的には、遠隔ポイントＦＰ１の風況を予測する場合、代表近隣相関関係算出部３４における処理と同様に、近隣ポイント実績取得部３２が取得した遠隔ポイントＦＰ１に最寄の近隣ポイントＮＰ１の風況データと、遠隔ポイント実績取得部３３が取得した遠隔ポイントＦＰ１の風況データとを比較して両者の相関関係である風速比βＮ１Ｆ１を算出して、近隣遠隔相関関係記憶部２２において記憶する。なお、風速比βＮ１Ｆ１は季節毎、時間帯毎に算出してもよい。また、同様に、遠隔ポイントＦＰ２〜ＦＰ７における風速とそれぞれに最寄りの近隣ポイントの風速との風速比βについても算出して、近隣遠隔相関関係記憶部２２において記憶する。
【００２８】
なお、各風速比βは、各風速比αと同様、季節毎又は時間帯毎に算出し、当該季節又は当該時間帯に応じて用いることとしてもよい。また、近隣ポイント実績取得部３２及び遠隔ポイント実績取得部３３が取得する最新の風況データに基づいて、各風速比βを再算出し、近隣遠隔相関関係記憶部２２に記憶された各風速比βを随時更新することとしてもよい。
【００２９】
遠隔ポイント予測部３８は、近隣遠隔相関関係記憶部２２が記憶する相関関係βと、予測対象の遠隔ポイントに最寄であって近隣ポイント予測部３６が算出した近隣ポイントの風況予測の情報に基づいて、遠隔ポイントにおける風況をそれぞれ予測する。具体的には、例えば、遠隔ポイントＦＰ１の風速は、遠隔ポイントＦＰ１の最寄の近隣ポイントＮＰ１の同日同時刻の風速に風速比βＮ１Ｆ１を乗じることによって算出される。同様にして、遠隔ポイントＦＰ２〜ＦＰ７における風況についても予測することができる。
【００３０】
図８は、風速比βのデータ構成を示す図である。同図に示す通り、近隣遠隔相関関係算出部３７が算出した各日時における各風速比βが、近隣遠隔相関関係記憶部２２に記憶されている。
【００３１】
＜＜システムの処理＞＞
図９は、代表ポイントＲＰにおける風況予測の情報に基づいて、代表ポイントＲＰの近隣に位置する近隣ポイントＮＰ１〜５の風況を予測する処理フローを示す図である。
【００３２】
まず、代表ポイント実績取得部３１が代表ポイントにおける過去の風況データを取得する（Ｓ９０２）。次に、近隣ポイント実績取得部３２が各近隣ポイントにおける過去の風況データを取得する（Ｓ９０４）。そして、代表近隣相関関係算出部３４が、代表ポイントにおける風況と各近隣ポイントにおける風況との相関関係αを算出し（Ｓ９０６）、その代表近隣相関関係算出部３４が算出した相関関係αを、代表近隣相関関係記憶部２１が記憶する（Ｓ９０８）。
【００３３】
一方、代表ポイント予測取得部３５は、代表ポイントにおける風況予測の情報を取得する（Ｓ９１０）。近隣ポイント予測部３６は、代表近隣相関関係記憶部２１が記憶する相関関係αと、代表ポイント予測取得部３５が取得した代表ポイントＲＰの風況予測の情報に基づいて、近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５における風況を予測する（Ｓ９１２）。
【００３４】
このようにして、近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５における風況は予測される。
【００３５】
図１０は、各近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５における風況予測の情報に基づいて、各近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５の近隣に位置する各遠隔ポイントＦＰ１〜７の風況を予測する処理フローを示す図である。
【００３６】
まず、近隣ポイント実績取得部３２が各近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５における過去の風況データを取得する（Ｓ１００２）。次に、近隣ポイント実績取得部３２が各近隣ポイントにおける過去の風況データを取得する（Ｓ１００４）。そして、近隣遠隔相関関係算出部３７が、各近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５における風況と各遠隔ポイントＦＰ１〜ＦＰ７における風況との相関関係βを算出し（Ｓ１００６）、その近隣遠隔相関関係算出部３７が算出した相関関係βを、近隣遠隔相関関係記憶部２２が記憶する（Ｓ１００８）。
【００３７】
一方、近隣ポイント予測部３６は、図９に示された処理フローにより各近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５における風況を予測する（Ｓ１０１０）。遠隔ポイント予測部３８は、近隣遠隔相関関係記憶部２２が記憶する相関関係βと、近隣ポイント予測部３６が算出した各近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５の風況予測の情報に基づいて、遠隔ポイントＦＰ１〜ＦＰ７における風況を予測する（Ｓ１０１２）。
【００３８】
このようにして、遠隔ポイントＦＰ１〜ＦＰ７における風況は予測される。
【００３９】
以上の通り、本実施形態の風況予測システム１によれば、複数の地点における風況について、簡易でありながら精度の高い予測が可能となる。すなわち、ある１地点の精度の高い風況予測を取得できれば、それに基づいて、近隣（代表ポイントから数十ｋｍ以内）の地点に関する風況を予測することができる。また、その近隣の地点の風況予測結果に基づいて、更に遠隔（代表ポイントから約百ｋｍ以内）の地点についての風況を予測することができる。
【００４０】
また、代表ポイント実績取得部３１、近隣ポイント実績取得部３２及び遠隔ポイント実績取得部３３が最新の風況データを取得することにより、各風速比α及びβを再算出し、代表近隣相関関係記憶部２１に記憶された各風速比α及び近隣遠隔相関関係記憶部２２に記憶された各風速比βを随時更新することができる。これによれば、さらに精度の高い風況予測を行うことができる。
【００４１】
なお、以上の実施形態の説明は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に本発明にはその等価物が含まれることは勿論である。例えば、代表ポイントＲＰの風速と近隣ポイントＮＰの風速との相関関係は、比例関係に限らず、例えば最小二乗法によって求められるものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の一実施形態である風況予測システム１のハードウェア構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態である風況予測システム１のブロック構成図である。
【図３】風況予測システム１を用いての風況予測の対象となる近隣ポイントＮＰ１〜５と、遠隔ポイントＦＰ１〜７と、その風況予測の基礎となる風況データを提供する代表ポイントＲＰの位置関係を示す概念図である。
【図４】代表ポイント実績取得部３１において取得される風況データのデータ構成を示す図である。
【図５】近隣ポイント実績取得部３２において取得される風況データのデータ構成を示す図である。
【図６】遠隔ポイント実績取得部３３において取得される風況データのデータ構成を示す図である。
【図７】代表近隣相関関係記憶部２１が記憶する風速比αのデータ構成を示す図である。
【図８】近隣遠隔相関関係記憶部２２が記憶する風速比βのデータ構成を示す図である。
【図９】代表ポイントＲＰにおける風況予測の情報に基づいて、代表ポイントＲＰの近隣に位置する近隣ポイントＮＰ１〜５の風況を予測する処理フローを示す図である。
【図１０】各近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５における風況予測の情報に基づいて、各近隣ポイントＮＰ１〜ＮＰ５の近隣に位置する各遠隔ポイントＦＰ１〜７の風況を予測する処理フローを示す図である。
【符号の説明】
【００４３】
１  風況予測システム
１０  ＣＰＵ
１１  メモリ
１２  記憶手段
１３  記録媒体読取手段
１４  通信インターフェイス
１５  入力手段
１６  出力手段
１７  記録媒体
２１  代表近隣相関関係記憶部（第１の相関関係記憶部）
２２  近隣遠隔相関関係記憶部（第２の相関関係記憶部）
３１  代表ポイント実績取得部
３２  近隣ポイント実績取得部
３３  遠隔ポイント実績取得部
３４  代表近隣相関関係記憶部
３５  代表ポイント予測取得部（取得部）
３６  近隣ポイント予測部（第１の予測部）
３７  近隣遠隔相関関係記憶部
３８  遠隔ポイント予測部（第２の予測部）
【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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