(57)【要約】【課題】単発的な需要パターンにも対応でき、需要家の不規則な行動を考慮したエネルギー需要予測方法を提供する。【解決手段】予測条件を読み取り、データベース１５から回帰分析や学習に用いるサンプルデータを作成する。また、予測条件から決定される予測モデルを構成し、初期化処理を行なう。この予測モデルと全てのサンプルデータを用いて、回帰分析やニューラルネットワークの学習により解析済みの基本予測モデルを作成する。次に、サンプルデータの選別処理の後予測モデルを再度解析することによる、予測モデルの修正処理を繰り返し行ない、予測モデルを決定する。以上により決定された解析済み予測モデルに、予測対象の時間帯に対応する気象情報、カレンダー情報および需要データを入力し、各時間経過後までの需要予測量積算値を算出する。これらの値から、時系列の需要量積算値の推移が予測される。【選択図】図２
2007199862.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信手段、計測手段、予測モデル構成手段、予測モデル解析手段、および需要量積算値予測手段を有するエネルギー需要予測装置において行なわれる、エネルギー需要家におけるエネルギー需要を予測する方法であって、
前記予測モデル構成手段が、前記通信手段により得られた気象情報と、カレンダー情報と、前記計測手段により得られた、予測対象時間帯に対して過去の特定時間帯における実績需要量とを説明変数とし、予測時点から特定時間経過後の需要量積算値を目的変数とする、前記目的変数における特定時間が時系列に設定された予測モデルを構成するステップと、
前記予測モデル解析手段が、前記予測モデルにおいて過去一定期間における前記説明変数と前記目的変数のデータからなるサンプルデータを用いて説明変数と目的変数との関係を解析するステップと、
前記需要量積算値予測手段が、解析済みの予測モデルに予測対象日時における説明変数のデータを入力して得られる目的変数の値を特定時間経過後の需要量積算値の予測値とすることにより、特定時間経過後の需要量積算値の推移を予測するステップと
を有するエネルギー需要予測方法。
【請求項２】
前記予測モデル構成手段は、前記予測モデルにおける説明変数として、目的変数に設定された特定時間より前の特定時間が設定された予測モデルにおける目的変数の値を加えて、予測モデルを構成する、請求項１記載のエネルギー需要予測方法。
【請求項３】
前記予測モデル構成手段は、前記予測モデルに、予測時点から複数の特定時間後までの需要量積算値を目的変数とするニューラルネットワークを用いる、請求項１記載のエネルギー需要予測方法。
【請求項４】
前記予測モデル解析手段は、前記サンプルデータのうち、予測モデルにおける目的変数の実績値に対する解析済みの予測モデルによる目的変数の計算値の誤差が一定値以上のサンプルデータは除外して、予測モデルの解析を行なう、請求項１から３のいずれかに記載のエネルギー需要予測方法。
【請求項５】
前記予測モデル解析手段は、前記サンプルデータのうち、予測モデルの解析に用いないことにより目的変数の実績値と解析済みの予測モデルによる目的変数の計算値との相関係数が一定値以上増加するサンプルデータは除外して、予測モデルを解析する、請求項１から３のいずれかに記載のエネルギー需要予測方法。
【請求項６】
エネルギー需要家におけるエネルギー需要を予測するエネルギー需要予測装置であって、
通信手段と、
エネルギー需要を計測する計測手段と、
前記通信手段により得られた気象情報と、カレンダー情報と、前記計測手段により得られた、予測対象時間帯に対して過去の特定時間帯における実績需要量とを説明変数とし、予測時点から特定時間経過後の需要量積算値を目的変数とする、前記目的変数における特定時間が時系列に設定された予測モデルを構成する予測モデル構成手段と、
前記予測モデルにおいて過去一定期間における前記説明変数と前記目的変数のデータからなるサンプルデータを用いて説明変数と目的変数との関係を解析する予測モデル解析手段と、
解析済みの予測モデルに予測対象日時における説明変数のデータを入力して得られる目的変数の値を特定時間経過後の需要量積算値の予測値とすることにより、特定時間経過後の需要量積算値の推移を予測する需要量積算値予測手段と
を有するエネルギー需要予測装置。
【請求項７】
請求項１から５に記載のエネルギー需要予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項１から５に記載の７に記載のエネルギー需要予測方法をコンピュータに実行させるためプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、家庭等におけるエネルギー需要を予測する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
燃料電池等の分散エネルギー装置を用いて、電力や熱負荷等のエネルギー需要へ供給するシステムにおいては、特許文献１に記載されているシステムおよび制御方法のように、電力や熱負荷需要の予測を行ない、それらの予測値を用いて算出した最適な運用計画に基づいて分散エネルギー装置の制御を行なう方法がある。家庭用燃料電池の制御においても、エネルギー需要の予測値を算出し、最適計画に基づき運転制御を行なうことにより、効率的あるいは経済的な運転を行なうことができる。
【０００３】
一般家庭における世帯別の電力／給湯等のエネルギー需要は、需要家の不規則な生活行動に依存するため、精度の良い予測は困難である。給湯需要は、需要が全く無い時間帯が多く単発的に需要ピークが発生するため、さらに予測が困難である。しかしながら通常貯湯槽が設置されるため、給湯需要積算値の予測誤差が少なければ、給湯需要が最適運転に与える影響は少ない。
【０００４】
従来、大規模な地域を対象とする電力需要については、重回帰分析やニューラルネットワークを用いた予測方法がある。重回帰分析は、予測値の演算を高速に行なうことができ、予測方法として確立されつつあり、様々な予測モデルとして広く普及している。一方、ニューラルネットワークは、非線形特性を持つことから複雑な時系列データの予測モデルとして提案され、その有効性が示されている。
【特許文献１】特開２００５−１０２３６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した単発的な需要パターンとなる給湯需要については、連続式で近似したり回帰モデル式に当てはめたりすることは困難である。また、一般家庭における世帯別のエネルギー需要は需要家の生活行動に大きく依存するため、ニューラルネットワークでは不規則な生活パターンとなったときのサンプルデータにオーバーフィッティングしてしまう等の問題もある。
【０００６】
本発明の目的は、単発的な需要パターンにも対応でき、需要家の不規則な行動を考慮したエネルギー需要予測方法および予測装置を提供するものである。
【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、本発明は、気象情報と、カレンダー情報と、予測対象時間帯に対して過去の特定時間帯における実績需要量とを説明変数とし、予測時点から特定時間経過後の需要量積算値を目的変数とする、前記目的変数における特定時間が時系列に設定された予測モデルを構成し、前記予測モデルにおいて過去一定期間における前記説明変数と前記目的変数のデータからなるサンプルデータを用いて説明変数と目的変数との関係を解析し、解析済みの予測モデルに予測対象日時における説明変数のデータを入力して得られる目的変数の値を特定時間経過後の需要量積算値の予測値とすることにより、特定時間経過後の需要量積算値の推移を予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、需要量積算値の推移を予測対象とするため、燃料電池および貯湯槽を有するシステムにおける給湯需要予測においては、燃料電池の最適運転に影響が少ない誤差となる予測を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１０】
図１は、本発明のエネルギー需要予測装置を用いたエネルギー制御装置と需要家の構成を示している。本実施形態は、通信線で互いに接続されたエネルギー制御装置１と需要家２から構成される。需要家２は電力需要２１と貯湯槽２２と給湯需要２３と燃料電池２４を含み、燃料電池２４は電力線によって電力系統３と接続されている。エネルギー制御装置１は、気象情報受信部１３とエネルギー需要計測部１４とデータベース１５と予測モデル演算部１６から構成されるエネルギー需要予測装置１１および最適運転計画作成部１２等から構成される。気象情報受信部１３は、気温および天候等の予報や実績を受信し、データベース１５に蓄積する。エネルギー需要計測部１４は、電力需要および給湯需要を計測し、データベース１５に蓄積する。予測モデル演算部１６は、気象情報とエネルギー需要のデータベース１５から、電力および給湯需要を予測するもので、予測モデル構成部１６Ａと予測モデル解析部１６Ｂと需要量積算値予側部１６Ｃを含む。最適運転計画作成部１２は、予測モデル演算部１６で作成された予測値を用いて、エネルギーコストが最小となる燃料電池２４の運転パターンを作成する。この運転パターンに基づいて、燃料電池２４の起動停止および出力制御を行なう。需要予測および最適運転計画は、開始時間をずらしながら一定時間毎に実施することによって、予測のずれに対応して計画を修正し、最適制御を行なうことができる。
【００１１】
次に、エネルギー需要予測の概略フローを、図２を参照して説明する。
【００１２】
まず、予測モデル構成部１６Ａにおいて、対象とする日時や用いるサンプルデータの期間等の予測条件を読み取り、データベース１５から回帰分析や学習に用いるサンプルデータを作成し（ステップ１０１）、予測条件から決定される予測モデルを構成して初期化処理を行なう（ステップ１０２）。
【００１３】
次に、予測モデル解析部１６Ｂにおいて、まず、前記予測モデルと全てのサンプルデータを用いて、回帰分析やニューラルネットワークの学習により解析済みの基本予測モデルを作成し（ステップ１０３）、次にサンプルデータの選別処理の後予測モデルを再度解析することによる、予測モデルの修正処理を繰り返し行ない、予測モデルを決定する（ステップ１０４〜１０７）。この詳細については実施形態を示して後述する。
【００１４】
最後に、需要量積算値予測部１６Ｃにおいて、解析済み予測モデルに、予測対象の時間帯に対応する気象情報、カレンダー情報および需要データを入力し、各時間経過後までの需要予測量積算値を算出する（ステップ１０８）。これらの値から、時系列の需要量積算値の推移が予測される（ステップ１０９）。また、前時間の予測値を減算することにより、各時間帯の需要量である時系列予測値を作成する。
【００１５】
図３に、本実施形態における給湯需要予測を行なう予測モデルの第１の例を示す。本実施形態においては、予測期間の開始時から一定時間（３時間、６時間、・・・２４時間）経過後までの需要量である目的変数１個の予測モデルを複数用いて、２４時間後までの需要積算値の推移を予測する。目的変数が一つであるため、重回帰モデルを用いてもよいし、ニューラルネットワークを用いることもできる。図３に示すように、説明変数は、カレンダー情報、気象情報、予測対象時間帯以前の需要量実績値からなる。カレンダー情報としては、予測対象日が休日である場合に０を１にするフラグ等である。気象情報の例として、予測対象日の平均気温としているが、その他最高／最低気温を用いてもよく、また湿度や天候に関する情報を追加してもよい。予測対象時間帯以前の需要量実績値の例として、予測対象時間帯の直前３時間の需要データ、同様に直前６時間、直前１２時間、直前２４時間の需要データを用いている。以上の説明変数と目的変数に相当するサンプルデータをデータベース１５から作成し、回帰分析あるいはニューラルネットワークの学習による解析を実施する。
【００１６】
図４に、ニューラルネットワークを用いて需要予測を行なう予測モデルの第２の例を示す。本予測モデルにおいては、予測期間の開始時から一定時間（３時間、６時間、・・・２４時間）後までの需要量である目的変数が８個の予測モデルを構成し、２４時間後までの需要積算値の推移を予測する。説明変数は、カレンダー情報、気象情報、予測対象時間帯以前の需要量実績値からなる。カレンダー情報としては、予測対象日が休日フラグの他に、各曜日であるフラグを設けている。以上の説明変数と目的変数に相当するサンプルデータをデータベース１５から作成し、ニューラルネットワークの学習を実施する。学習された予測モデルから、３時間経過毎の需要量積算値が算出され、各時間帯の需要量予測値が得られる。
【００１７】
以上説明した予測モデルにおける説明変数や目的変数において特定する時間幅や時間刻み等は上述した時間に限らず、必要に応じて自由に設定することができる。
【００１８】
次に、サンプルデータの選別処理を用いた予測モデルの修正方法に関する実施形態を示して説明する。
【００１９】
図５に、サンプルデータの選別方法と予測モデルの修正方法の第１の例を示す。各サンプルデータにおける目的変数の実績値に対する解析済みの予測モデルによる目的変数の計算値との誤差率を算出する（ステップ２０１）。この誤差率が最大のサンプルデータを除外して（ステップ２０２）、再度予測モデルの学習あるいは回帰分析による解析を行なう（ステップ２０３）。以上の処理を終了条件が満たされるまで繰り返す（ステップ２０４）。終了条件の詳細については後述する。
【００２０】
図６に、サンプルデータの選別方法と予測モデルの修正方法の第２の例を示す。サンプルデータのうち一つを暫定的に除外して、予測モデルの解析を繰り返し行なう（ステップ３０１）。全てのケースについてサンプルデータにおける目的変数の実績値と解析された予測モデルによる目的変数の計算値との相関係数を演算する（ステップ３０２、３０３）。相関係数が最大となったサンプルデータのセットになるように除外処理を行なう（ステップ３０４）。以上を終了条件が満たされるまで繰り返す（ステップ３０５）。本実施形態は、繰り返しが多くなるため、高速に処理することができる重回帰分析による予測モデルが適している。
【００２１】
このように、サンプルデータのうち、予測モデルにおける目的変数の実績値と解析済みの予測モデルによる目的変数の計算値との誤差や相関係数によってサンプルデータを除外して、予測モデルを解析することにより、需要家の生活行動が不規則であった日を用いないため、規則的な生活行動をとった日の予測精度を向上させることができる。
【００２２】
次に、図５および図６における終了条件の例について説明する。目的変数の実績値と解析された予測モデルによる目的変数の計算値との相関係数の上昇が一定値以下となったときを終了条件とすることができる。ただし、この終了条件においてはサンプルデータの除外率で上限を設けてもよい。
【００２３】
なお、以上説明したエネルギー需要予測装置の機能は、その機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行するものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク装置等の記録装置を指す。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、インターネットを介してプログラムを送信する場合のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしくは伝送波）、その場合のサーバとなるコンピュータ内の揮発性メモリのように、一定期間プログラムを保持しているものを含む。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態で、エネルギー需要予測装置を用いたエネルギー制御装置と需要家の構成例を示す図である。
【図２】図１のエネルギー需要予測装置における処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態で用いる予測モデルの第１の例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態で用いる予測モデルにニューラルネットワークを適用した第２の例を示す図である。
【図５】図２におけるサンプルデータの選別処理を用いた予測モデルの修正方法の第１の例を示すフローチャートである。
【図６】図２におけるサンプルデータの選別処理を用いた予測モデルの修正方法の第２の例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２５】
１    エネルギー制御装置
２    需要家
３    電力系統
１１    エネルギー需要予測装置
１２    最適運用計画作成部
１３    気象情報受信部
１４    エネルギー需要計測部
１５    データベース
１６    予測モデル演算部
１６Ａ  予測モデル構成部
１６Ｂ  予測モデル解析部
１６Ｃ  需要量積算値予測部
２１    電力需要
２２    貯湯槽
２３    給湯需要
２４    燃料電池
１０１〜１０９、２０１〜２０４、３０１〜３０５    ステップ
【図１】
2007199862.tif 000003
【図２】
2007199862.tif 000004
【図３】
2007199862.tif 000005
【図４】
2007199862.tif 000006
【図５】
2007199862.tif 000007
【図６】
2007199862.tif 000008