(57)【要約】【課題】  本発明が解決しようとする課題は、事前の想定が難しい要因により将来の時系列データが時間とともに性質が変わり、予測誤差が拡大するような状況においても有効な、時系列データを予測する手段を提供することである。【解決手段】  誤差を拡大する要因に対する感応度が異なる複数の第１種の予測手段、および第１種の予測結果の組み合わせにより予測値を生成する第２種の予測手段を用い、時間とともに性能が変化する第１種の予測手段の組み合わせ方を変えることにより予測性能を良好とすることにより解決する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データの実績値を格納するデータベース機能，データベースから取り出した一定期間の時系列データを元に予測対象時点の時系列データを予測する予測機能，時系列データの予測値と実績値の乖離を表わす指標を算出する予測性能評価機能から構成され、前記予測機能が複数の第１種の予測手段と単一あるいは複数の第２種の予測手段からなり、前記第１種の予測手段は、データベースから取り出した時系列データを元に、相異なる予測計算モデルにしたがって将来の時系列データに関し複数の予測値を生成し、前記第２種の予測手段は前記第１の予測手段が生成した予測値を組み合わせて予測値を生成することを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項２】
請求項１において、予測対象時点ごとに、第２種の予測手段が、第１種の予測手段による複数の予測値の中から、第１種の予測手段による過去の予測性能評価結果に基づいて予測値を選択して、予測値を生成することを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項３】
請求項１において、予測対象時点ごとに、第２種の予測手段が、第１種の予測手段が生成した過去の予測性能評価結果に基づいて、複数の第１種の予測手段による予測値を重み付けして予測値を生成することを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項４】
請求項２において、第２種の予測手段が予測値を選択する根拠となる第１種の予測手段による過去の予測性能評価結果が、予測対象時点の直前の時点における予測値と実績値の乖離に関する指標、あるいは直前の一定期間における予測値と実績値の乖離に関する指標の平均値を用いることを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項５】
請求項３において、第２種の予測手段が予測値を選択する根拠となる第１種の予測手段による過去の予測性能評価結果が、予測対象時点の直前の一定期間における複数の予測値と実績値の回帰式を計算することにより求めた回帰係数であることを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項６】
請求項１において、第２種の予測手段が、第１種の予測手段の予測値を組み合わせて予測値を生成するに際して、予測性能評価機能が求めた性能指標が一定水準以上の予測手段に関して予測値を組み合わせて予測値を生成することを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項７】
請求項１において、第１の予測手段の予測値を重み付けて予測値を生成する第２の予測手段が、予測性能評価機能が求めた第１の予測手段に関する性能指標の変化傾向値に対して感応度が異なるような複数の予測手段であることを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項８】
請求項１において、第１種の予測手段の予測計算モデルが、予測の基礎とするデータを取る期間の長さにおいて異なることを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項９】
請求項１において、第１種の予測手段の予測計算モデルが、予測の基礎とするデータを取る期間における時系列データの重み付けにおいて異なることを特徴とする時系列データ予測システム。
【請求項１０】
時系列データの実績値を格納するデータベース手順，データベースから取り出した一定期間の時系列データを元に予測対象時点の時系列データを予測する予測手順，時系列データの予測値と実績値の乖離を表わす指標を算出する予測性能評価手順を有し、前記予測手順が複数の第１種の予測手順と単一あるいは複数の第２種の予測手順からなり、第１種の予測手順は、データベースから取り出した時系列データを元に、相異なる予測計算モデルにしたがって将来の時系列データに関し複数の予測値を生成し、第２種の予測手順は第１の予測手順で生成した予測値を組み合わせて予測値を生成することを特徴とする時系列データ予測方法。
【請求項１１】
コンピュータを、時系列データの実績値を格納するデータベース機能，データベースから取り出した一定期間の時系列データを元に予測対象時点の時系列データを予測する予測機能，時系列データの予測値と実績値の乖離を表わす指標を算出する予測性能評価機能として機能させ、前記予測機能が複数の第１種の予測手段と単一あるいは複数の第２種の予測手段からなり、前記第１種の予測手段は、データベースから取り出した時系列データを元に、相異なる予測計算モデルにしたがって将来の時系列データに関し複数の予測値を生成し、前記第２種の予測手段は前記第１の予測手段が生成した予測値を組み合わせて予測値を生成させるための時系列データ予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、過去から現在に至る時系列データに基づいて、将来の予測対象時点の時系列データを予測する方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
時系列データとは、時間の関数として与えられるデータであり、日々の、あるいは、時間ごとのある地域の気温，ある生産プラントで使う電力需要，ある取引市場で取引される金融商品の価格等が含まれ、その予測は、産業上きわめて広範囲で重要とされている。ここでは、電力の需要予測に関して、背景技術を記する。
【０００３】
時系列データの予測は、何らかの統計モデルを予測計算モデルとして用いる。そのために、大量のデータを効率よく扱うため、計算機処理を基本とする方法，システムが広く用いられる。ここでは、時系列データの予測のための統計モデルを、予測計算モデルと呼ぶ。過去から現在までの時系列データが確定しているのに対し、将来の時系列データは、時間とともに性質が変わる可能性があり、必ずしも過去のデータを精度良く再現できる予測計算モデルが有効であるとは限らない。このように未知の時系列データに対して予測の性能を高めるため、従来、異なる複数の予測計算モデルを用いたり、単一の予測計算モデルであっても、その中に調整可能なパラメータを組み込んだり、等の工夫がなされてきた。
【０００４】
例えば、特開２００１−１４２９５号公報「データ予測方法，データ予測装置および記録媒体」には、複数の予測計算モデルを用いて時系列データを予測すること、その場合に、予測計算モデルの中からどれを選択すべきかを評価する際に、複数の評価期間を設定し、その評価期間別にどの予測計算モデルを選択すべきかを決めるデータ予測方法に関し記述している。しかし、将来の時系列データが時間とともに性質が変わる可能性があるという課題については言及されていない。
【０００５】
予測計算モデルのパラメータの調整により、予測性能を改善する試みとして、例えば、平成２年５月発行電気学会論文誌、電子・情報・システム部門誌１１０巻第５号３４９頁から３５７頁に掲載された論文「モデルの自己組織化による１日先電力深予測」に研究事例が記述されている。この予測計算モデルでは、予め需要量を決定する要因を列挙して入力変数の候補とし、それら入力変数に重み係数を乗じた形で需要の時系列データを算出する。時間の経過とともに実績データに合うように、入力変数に重み係数を修正していくことにより、将来の時系列データが時間とともに性質が変わる可能性があるという課題に対応する。しかし、現実にはすべての要因を予め決めておくことは必ずしも現実的でなく、将来の時系列データが時間とともに性質が変わることの対策としては限界がある。
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−１４２９５号公報
【非特許文献１】平成２年５月発行電気学会論文誌、電子・情報・システム部門誌  １１０巻、第５号３４９頁から３５７頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、事前の想定が難しい要因により将来の時系列データが時間とともに性質が変わり、予測誤差が拡大するような状況においても有効な、時系列データを予測する手段を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
事前に想定しておくことが難しい要因により、時間とともに将来の時系列データの性質が変わり、予測誤差が拡大するような状況において、その誤差を拡大する要因に対する感応度が異なる複数の予測計算モデルを用いるとともに、時間とともに各予測計算モデルの誤差が相対的に変化するパターンに基づいて将来の時系列データを予測する予測計算モデルを設けて、将来の時系列データを数値として算出する手順を構成することにより解決する。そのような手順の構成要件は、
（１）誤差を拡大する要因に対する感応度が異なる複数の第１種の予測手段
（２）第１種の予測手段の予測結果の組み合わせにより予測値を生成し、第１種の予測手      段の予測誤差の変化パターンに基づいて第１種の予測手段の組み合わせ方を変える      第２種の予測手段である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、時間とともに将来の時系列データの性質が変わるような場合においても、その変化に追従して、予測誤差の拡大を抑制するように予測計算モデルを修正できる。特に、将来の時系列データの性質が変わる要因を事前に想定することが難しい場合にも有効な時系列データ予測方法および時系列データ予測システムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
本発明による時系列データ予測方法および時系列データ予測システムの基本構成を図１に示す。時系列データの実績値を格納するデータベース機能，データベースから取り出した一定期間の時系列データを元に予測対象時点の時系列データを予測する予測機能，時系列データの予測値と実績値の乖離を表わす指標を算出する予測性能評価機能から構成される。予測機能は、複数の第１種の予測手段と単一あるいは複数の第２種の予測手段からなる。第１種の予測手段は、データベースから取り出した時系列データを元に、相異なる予測計算モデルにしたがって将来の時系列データに関し複数の予測値を生成する。第２種の予測手段は第１の予測手段が生成した予測値を組み合わせて予測値を生成する。
【００１１】
図１において、時系列データのデータベース１１は、過去から現在の一定期間にわたって時系列データを格納する。複数の第１種の予測手段１２，１４は、異なる予測計算モデルにしたがって予測値を生成し、予測結果メモリ１８に記憶する。予測性能評価手段１３，１５は、それぞれ第１種の予測手段１２，１４からの予測値と実現値の乖離を表わす性能指標を算出する。複数の予測手段が生成する予測値を組み合わせて予測する第２種の予測手段１６は、単体の予測手段の予測値の中から選択して新たな予測値を生成する、あるいは単体の予測手段の予測値を重み付けして新たな予測値を生成する。予測性能評価手段１７は、予測手段１６からの予測値と実績値の乖離を表わす性能指標を算出する。
【００１２】
予測手段が生成する予測値，予測性能評価手段が生成する性能指標は、予測結果メモリ１８に書き込まれ、利用される。
【００１３】
このような複数の予測手段の中から、予測時点において性能が良好であると想定できるものを選択することにより、時間とともに将来の時系列データの性質が変わるような場合においても、その変化に追従して精度良く時系列データを予測できる。
【実施例１】
【００１４】
以下図面を参照して実施例を説明する。実施例１は、本発明による時系列データ予測方法および時系列データ予測システムを、生産設備を有する需要家の電力需要予測に適用したものである。一定地域の電力需要家に電力を供給する電気事業者は、日々の電力供給計画の立案に際して、電力需要予測が必要となる。電気事業者が、過去の電力需要実績に基づいて、電力需要予測を行う方法およびシステムの基本構成の例を図２，図１３に示す。ここでは、電力需要予測手段と電力需要予測結果メモリの関連を示す矢印が錯綜するため、図を二つに分けて記述している。図２において、過去の電力需要実績のデータベース
２１は、過去から現在の一定期間にわたる需要実績を格納する。データベースに格納されている過去１年（３６５日）分の需要実績を図３に示す。ここに想定した電力需要は、比較的小さな日々の変動とともに、需要家の設備運用のニーズを反映した大きな変動パターンが含まれている。すなわち、事前の想定が難しい変動周期が季節によって変動するトレンドが含まれている。
【００１５】
複数の第１種の予測手段として、予測の基礎とするデータの期間の長さが異なる４種類の手段を用いる。予測性能指標としては、日々の予測値と実績値の絶対偏差を予測対象期間にわたって合算した予測誤差を用いる。
【００１６】
予測手段２３ａは、図１２の予測計算モデル１２１に基づいて、２８日間の需要実績を元に翌日の需要を予測する。予測性能評価手段２４ａは、予測手段２３ａの予測値と実績値の乖離を示す性能指標を算出する。予測手段２３ａを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差を図４に示す。
【００１７】
予測手段２３ｂは、図１２の予測計算モデル１２２に基づいて、１４日間の需要実績を元に翌日の需要を予測する。予測性能評価手段２４ｂは、予測手段２３ｂの予測値と実績値の乖離を示す性能指標を算出する。予測手段２３ｂを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差を図５に示す。
【００１８】
予測手段２３ｃは、図１２の予測計算モデル１２３に基づいて、７日間の需要実績を元に翌日の需要を予測する。予測性能評価手段２４ｃは、予測手段２３ｃの予測値と実績値の乖離を示す性能指標を算出する。予測手段２３ｃを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差を図６に示す。
【００１９】
予測手段２３ｄは、図１２の予測計算モデル１２４に基づいて、３日間の需要実績を元に翌日の需要を予測する。予測性能評価手段２４ｄは、予測手段２３ｄの予測値と実績値の乖離を示す性能指標を算出する。予測手段２３ｄを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差を図７に示す。
【００２０】
予測の基礎とするデータを取る時期が異なる複数の予測手段は、予測の基礎とするデータを取る時期のトレンドが予測対象期間のトレンドに類似する場合に、的確な予測を行うと想定できる。これらの予測手段は、基礎とする時間トレンドが異なるため、時期によって変動のパターンが変化することに対して、異なる感応度を有することになる。
【００２１】
複数の需要予測手段が生成する予測値を組み合わせて予測する予測手段、単体の需要予測手段の予測値を重み付けることにより、新たな予測値を生成する。予測値を組み合わせて予測する予測手段は、対象日の需要の予測にあたって、その前日までの第１種の予測手段２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄの予測結果，予測誤差を使用することができる。
【００２２】
ここでは、第１種の予測手段の予測値を組み合わせて予測する第２種の予測手段として、次の４つを用いる。
【００２３】
第２種の予測手段２５ａは、図１２の予測計算モデル１２５に基づいて、第１種の予測手段２３ｂ，２３ｃの中で、前日の予測の誤差が最も小さかった予測手段の予測値を採る。予測性能評価手段２６ａは、予測手段２５ａの予測値と実績値の乖離を示す性能指標を算出する。第１種の予測手段２３ｂ，２３ｃの予測結果に基づいて、予測手段２５ａを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差を図８に示す。
【００２４】
第２種の予測手段２５ｂは、図１２の予測計算モデル１２６に基づいて、第１種の予測手段２３ｃ，２３ｄの中で、前日の予測の誤差が最も小さかった予測手段の予測値を採る。予測性能評価手段２６ｂは、予測手段２５ｂの予測値と実績値の乖離を示す性能指標を算出する。第１種の予測手段２３ｃ，２３ｄの予測結果に基づいて、予測手段２５ｂを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差を図９に示す。
【００２５】
第２種の予測手段２５ｃは、図１２の予測計算モデル１２７に基づいて、第１種の予測手段２３ｂ，２３ｃの中で、前日までの３日間の予測誤差の平均が最も小さかった予測手段の予測値を採る。予測性能評価手段２６ｃは、予測手段２５ｃの予測値と実績値の乖離を示す性能指標を算出する。第１種の予測手段２３ｂ，２３ｃの予測結果に基づいて、予測手段２５ｃを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差を図１０に示す。
【００２６】
第２種の予測手段２５ｄは、図１２の予測計算モデル１２８に基づいて、第１種の予測手段２３ｃ，２３ｄの中で、前日までの３日間の予測誤差の平均が最も小さかった予測手段の予測値を採る。予測性能評価手段２６ｄは、予測手段２５ｄの予測値と実績値の乖離を示す性能指標を算出する。第１種の予測手段２３ｃ，２３ｄの予測結果に基づいて、予測手段２５ｄを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差を図１１に示す。
【００２７】
予測手段が生成する予測値，予測性能評価手段が生成する性能指標は、電力需要予測結果メモリ２７に書き込まれ、利用される。
【００２８】
第１種および第２種の予測手段の性能指標を、図１２に比較した。この結果より、予測手段２４ｃが最も高い予測性能を有することがわかり、第１種および第２種の予測手段を用いた電力需要予測システムの有効性を確認できた。
【実施例２】
【００２９】
実施例１においては、第２種の予測手段が根拠とする第１種の予測手段の組み合わせを、予測計算モデル１２２と１２３，１２３と１２４に限定しているが、任意の組み合わせを選択することもできる。また、事前に組み合わせを決めておくだけでなく、時系列データの予測を進める過程で、第１種の予測手段の性能指標の変化に照らして、一定水準以上の予測性能を有する第１種の予測手段の組み合わせを選択することも可能である。
【実施例３】
【００３０】
実施例１においては、第２種の予測手段が根拠とする第１種の予測手段の組み合わせを、予測対象時点ごとに第１種の予測手段の予測結果を選択することに限定しているが、複数の第１種の予測手段の予測結果を重み付けて平均することにより、新たな予測値を生成することもできる。そのような第２種の予測手段の予測計算モデルとして、予測対象時点の直前の一定期間、例えば、４日間の複数の第１種の予測手段による予測値を、実績値にフィットする線形モデルを作り、対象日の需要の予測値を生成することができる。このときの回帰係数は、第１種の予測手段の予測結果に対する重み係数としても用いることができる。
【００３１】
このように多様な予測手段の中から、予測対象時点において性能が良好となると想定できるものを選択することにより、精度良く時系列データを予測できる。
【００３２】
なお、上記機能をプログラムによりコンピュータに実行させても本発明は実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明による時系列データ予測方法および時系列データ予測システムの基本構成。
【図２】電力需要予測を行う方法およびシステムの実施例。
【図３】過去１年（３６５日）分の需要実績。
【図４】第１種の予測手段２３ａを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差。
【図５】第１種の予測手段２３ｂを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差。
【図６】第１種の予測手段２３ｃを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差。
【図７】第１種の予測手段２３ｄを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差。
【図８】第２種の予測手段２５ａを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差。
【図９】第２種の予測手段２５ｂを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差。
【図１０】第２種の予測手段２５ｃを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差。
【図１１】第２種の予測手段２５ｃを過去の１年分の需要に適用した場合の予測誤差。
【図１２】第１種および第２種の予測手段の性能指標。
【図１３】電力需要予測を行う方法およびシステムの実施例。
【符号の説明】
【００３４】
１１…データベース、１２，１４…第１種の予測手段、１３，１５，１７…予測性能評価手段、１６…予測手段、１８…予測結果メモリ。
【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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