(57)【要約】【課題】  自社の発電設備や取引ポジションの収益とリスクを考慮した電力市場での取引戦略の作成を支援する。【解決手段】  電力の市場価格データと気象予報データと取引データ，電力需要データ，顧客データおよび電力コスト算出データを保持または入力とし、電力市場価格データと気象予報データの関係モデルと誤差分布を推定する電力価格分布推定部と電力価格に対する約定確率を算出する約定確率算出部とある入札がもたらす収益と入札しない場合の期待収益の差を計算する売買損益算出部と期待収益の増分が最大となる入札価格と入札量を計算する入札パターン算出部と将来のある時点における気象予報量分布を算出する気象量分布推定部と収益の増分が最大となる入力パターンでの損益を求める処理を繰り返すように各推定部または算出部を制御し、収益の分布を求める事業リスク算出部とを備えることを特徴とする電力取引支援システムにより解決する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力市場での取引検討を支援するシステムであって、少なくとも電力の市場価格と気象予報データを含むデータから２つのデータの関係モデルとそのモデルの誤差分布を推定し、これらの関係モデルと誤差分布を利用して最新の気象予報データから短時間後の電力価格分布を推定する電力価格分布推定部と入出力インタフェイスを備えることを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の電力取引支援システムであって、受け渡し時間帯が定められた電力商品毎の市場価格と気象予報データの関係モデルとそのモデルの誤差分布を推定し、これらの関係モデルと誤差分布を利用して最新の気象予報データから各商品の電力価格分布を推定する前記電力価格分布推定部と、推定された各商品の電力価格分布からある特定の確率以上で落札できる最低の価格を算出する約定確率算出部と価格と商品または価格と確率の関係をグラフに表示する入出力インタフェイスを備えることを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の電力取引支援システムであって、市場価格と気象予報データの関係モデルを推定するに当たり、直近数週間と一年前の数週間の気象データと電力市場価格の組み合わせを用いる前記電力価格分布推定部を備えることを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項４】
請求項１から３に記載の電力取引支援システムであって、すでに約定した契約の電力需要データと電力コスト算出データから、ある特定の時間における新規の売買量と約定価格を加えた収益と新規売買がない場合の収益の差を計算する売買損益算出部を有することを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項５】
請求項４に記載の電力取引支援システムであって、すくなくとも気象実測データまたは気象予報データと電力需要データおよび顧客データから、これらのデータの関係モデルとこの関係モデルの誤差を推定し、最新の気象予報データと顧客データおよび取引データから短時間後の電力需要分布を予測する電力需要分布モデルと推定した電力需要分布と電力コスト算出データおよび取引データから、新規取引の売買量と約定価格における期待収益の差を求める売買損益算出部を備えることを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項６】
請求項４または５に記載の電力取引支援システムであって、前記売買損益算出部で算出した売買量と約定価格と期待収益の差の関係と、前記電力分布推定部で推定した電力価格分布から、期待収益の増分が最大となる入札価格と入札量の組み合わせを計算する入札パターン算出部を備えることを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項７】
請求項４から６に記載の電力取引支援システムであって、電力需要分布と取引データおよび電力コスト算出データより、各売買量において指定された確率以上の下で期待収益の増分が最小もしくは減少分が最大となる額、即ちリスク値を求める売買損益算出部とリスク値が指定されたリスク許容値以下で期待収益の増分が最大となる入札パターンの組み合わせを算出する入札パターン算出部を備えることを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項８】
請求項４から７に記載の電力取引支援システムであって、前記売買損益算出部で算出した売買量と約定価格と収益差の関係と、前記電力分布推定部で推定した電力価格分布から、各売買量と約定価格の組み合わせにおける期待収益の増分を計算する入札パターン算出部とある特定の期待収益の増分値となる売買量と約定価格の組み合わせをグラフで表示する入出力インタフェイスを備えることを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項９】
請求項１から８に記載の電力取引支援システムであって、気象予報データより将来のある時点における気象予報量分布を算出する気象量分布推定部と気象量分布推定部が算出した気象量分布にしたがってランダムに発生させた気象量について将来のある時点と同じ時節の過去の電力価格データと気象データから当該ランダムに発生させた気象量の下での電力価格分布を推定する電力価格分布推定部ともとめた電力需要分布を入力として売買損益算出部で求めた約定価格と売買量と収益の増分との関係と、もとめた電力価格分布から、収益の増分が最大となる入札パターンを算出する入力パターン算出部と、当該電力価格分布から発生させた電力価格における求めた増分が最大となる入力パターンでの損益を求めるこれらの一連の処理を繰り返すように各推定部または算出部を制御し、収益の分布を求める事業リスク算出部を備えることを特徴とする電力取引支援システム。
【請求項１０】
コンピュータを、少なくとも電力の市場価格と気象予報データを含むデータから２つのデータの関係モデルとそのモデルの誤差分布を推定し、これらの関係モデルと誤差分布を利用して最新の気象予報データから短時間後の電力価格分布を推定する電力価格分布推定手段，入出力インタフェイスとして機能させる電力取引支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力市場での取引を支援する電力取引支援システム及び電力取引支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
２００５年４月より電力卸取引市場が開設され、日本でも電力自由化が拡大されてきた。電力自由化の１つの目的は競争原理を利用して電力価格を下げることあるが、諸外国の例をみると、２０００年の米国カリフォルニア州に見られたように、電力価格が高騰したり、大きく変動したりすることがあり、必ずしも低価格で安定するわけではない。電力市場参加者は、買う場合はより安い価格、売る場合はより高い価格で取引したいと望んでおり、価格は需要と供給の関係によってきまる。２００５年４月の時点での日本の卸電力市場では、翌日の３０分毎の決められた時間帯に電力を受け渡す取引の市場があり、各時間帯の価格はそれぞれ市場参加者の価格と電力量の電子的な売札と買札をマッチングにより決まる。即ち、取引はマッチング価格より低い価格の売札とマッチング価格より高い価格の買札を入れた市場参加者で成立し、ここで成立した取引価格は一律マッチング価格となる。
【０００３】
このように電力市場の電力価格は、需要と供給の関係から決定されるが、電力は基本的に安価な方法で貯蔵することができないので、供給側で発電した電力は瞬間的に需要側で消費されその供給量と消費量は一致させないと事故となる。そのため、電力価格は大きく変動する。例えば、昼の電力価格は夜の電力価格の２倍近くなるが、これは夜の電力需要が一般的に少ないので買い手市場となり、安い価格の売札をいれた市場参加者しか電力を買えない一方で、昼は比較的買い手市場となるため、ある程度高い価格の買札を入れた参加者しか電力を売れないからである。
【０００４】
電力卸取引所の市場参加者は、電力会社及び発電業者，電力卸業者が主体であり、各業者ともこの電力価格の変動が事業収益に影響を与えるため、電力卸取引所の電力価格の変動が事業収益へ及ぼすリスクを管理する技術が重要となった。
【０００５】
従来技術のうち、電力価格を考慮したリスク管理技術については特許文献１の電力価格を考慮した発電設備の運用システムがあげられる。このシステムは、電力取引価格予測値の確率分布と電力需要予測値を入力として、収益の観点から自社で保有する発電設備の最適運転条件の最適性が損なわれるリスク値を算出するシステムである。
【０００６】
電力需要と価格の関係を考慮した従来のリスク管理システムとしては、文献２があげられる。この管理システムは、リスク低減のためにポートフォリオを組み替え、リスクヘッジのための金融派生商品の価格を決定するシステムで、過去の一定期間の電力需要，価格データと電力需要・価格関係と将来の需要変動予測データとから、将来の電力価格の変動を推定する手段を備える。
【０００７】
入札戦略に関する従来技術としては、文献３の電力売買計画作成方法および装置があげられる。この装置は、ユーザが視覚的に判断して複数の案から最も良い案を取捨選択できるように、供給量が確定している電力と自社の発電設備と市場の想定価格の情報から、入札計画として収益と取引量の関係を算出して表示する装置である。
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−４４３５号公報
【特許文献２】特開２００４−２５２９６７号公報
【特許文献３】特開２００５−５１８６６号公報
【非特許文献１】佐藤隆光著  回帰分析  朝倉書店  （１９７９年）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
電力卸取引所の参加者は、より安い価格でより多く買うか、またはより高い価格で多く売ることを望む。より高い価格で入札すれば、買える確率はより高くなり、売れる確率は低くなる。また、入札量が多ければ、取引が成立するか否かによって収益が大きく異なる。２００５年４月時点での日本の電力卸取引所では、取引参加者は複数の札を入札できるので確実に売りたい電力は安く、確実ではないが高い利益を狙いたい場合は、少し高めの価格で入札するなど、複数の札に関して価格と量の組み合わせを考えるとさまざまな入札パターンが考えられる。これらのパターンの中から、リスクとリターンを考慮して入札パターンを決定する必要がある。また、発電機を保有している場合は、自社の発電能力と発電単価、すでに相対などで需要が変動する顧客へ電力を販売する契約を結んでいる取引参加者は変動する需要を考慮しなければならない。
【００１０】
特許文献１のシステムでは、電力価格の確率分布をもとに市場価格か自社の収益に及ぼす影響を確率的に求めている。しかし、取引所取引での取引は入札戦略によって、また、落札したか否かによって収益が大きく異なるが、取引所での最適な入札パターンについては考慮されていない。
【００１１】
特許文献２のシステムは、過去電力需要と電力価格の関係式および将来の電力需要の予測から、将来の電力価格のランダム変動をモデル化（確率分布）して、さらに、１日や週，年の規則性を考慮した上で、ポートフォリオのリスク量を計算しているが、取引所での入札のような恣意的に決まる量と価格は考慮されていない。また、取引所において落札するか否かによって決まる収益の変動も考慮されていない。
【００１２】
特許文献３の装置は、基本的に入札計画案を視覚的に表示してユーザが複数案を取捨選択することを支援しており、選択の基準はユーザの主観となる。また、収益の変動幅と取引量の確率分布と市場価格の確率分布を一度に視覚的に把握して、リスクと期待収益の関係を判断して入札計画を策定することはかなりの熟練した技術を必要とすると思われる。本発明の課題は、取引所の入札において、落札した場合としなかった場合の収益の差と、入札価格によってことなる落札確率を考慮して、ある許容リスク以下で収益が最大となる入札パターンを算出すること、さらに、年間の価格変動と入札パターンを考慮して特定期間の収益変動リスクを算出することにより取引入札とリスク管理を支援することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
電力の市場価格データと気象予報データと取引データ，電力需要データ，顧客データおよび電力コスト算出データを保持または入力とし、電力市場価格データと気象予報データの関係モデルと誤差分布を推定する電力価格分布推定部と電力価格に対する約定確率を算出する約定確率算出部とある入札がもたらす収益と入札しない場合の期待収益の差を計算する売買損益算出部と期待収益の増分が最大となる入札価格と入札量を計算する入札パターン算出部と将来のある時点における気象予報量分布を算出する気象量分布推定部と収益の増分が最大となる入力パターンでの損益を求める処理を繰り返すように各推定部または算出部を制御し、収益の分布を求める事業リスク算出部とを備えることを特徴とする電力取引支援システムにより解決する。
【発明の効果】
【００１４】
上記手段により、取引所の入札において、落札した場合としなかった場合の収益の差と、入札価格によってことなる落札確率を考慮して、ある許容リスク以下で収益が最大となる入札パターンを算出すること、さらに、年間の価格変動と入札パターンを考慮して特定期間の収益変動リスクを算出することにより取引入札とリスク管理を支援することにある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。図１は本発明である電力取引支援システムの構成の例を示した図である。電力価格分布推定部３０１は、電力市場価格データ２０１と気象予報データ２２１を入力として、電力価格と気象予報情報データとの関係モデルを推定する。電力需要分布推定部は気象予報データ２２１と顧客データ２４１と電力需要データ２６１より、気象予報データと顧客データと電力需要データの関係モデルを推定する。また、売買損益算出部４０１は、電力需要データ２６１あるいは電力需要分布推定部３６１で推定した電力需要分布と、取引データ２７１と電力コスト算出データ２８１より、電力需要に対する期待収益を算出する。約定確率算出部５０１は、電力価格分布推定部３０１で推定した関係モデルと誤差分布より、最新の気象予報データのもとでのある価格の約定確率を算出する。入札パターン算出部７０１では、約定確率算出部５０１で推定した各価格における約定確率と売買損益算出部４０１で算出した電力需要に対する期待収益から入札パターンを推定する。気象量分布推定部３３１は、気象予報データより気象予報の分布を推定する。事業リスク算出部は気象量分布推定部３３１と電力需要分布推定部３６１と売電損益算出部４０１と約定確率算出部５０１と入札パターン算出部７０１を制御して、気象量分布からランダムに発生する気象量をもとに電力需要分布，約定確率より、入札パターンを計算、その入札パターンにおける収益を繰り返し計算し、事業収益の頻度分布を算出する。入出力インタフェイスでは、約定確率算出部５０１や入札パターン算出部７０１，事業リスク算出部６０１の結果を表示する。図２は電力価格データの例を表した図である。電力価格データは、各日付，受渡し時間，エリアごとに格納された市場での約定価格である。エリアとは、たとえば、５０ヘルツエリアと６０ヘルツエリア、北海道エリアと東北エリアなど、任意の取引エリアを指す。図３は気象予報データの例を表した図である。気象データは、各日付，時間，場所および予報日時に対応した気象予報データで、気温，天気，湿度などのデータであるが、必ずしも、予報日時や時間で分ける必要はない。また、このデータは電力価格を説明するのに有効な気象予報データであり、必ずしも気温，天気，湿度のすべてが必要でない。ここで、天気は晴れ，雨，曇りなどに対応するデータで構成される。また、気象予報が１日単位や半日単位などの場合の気温は、最高気温，最低気温，平均気温などでもよい。
【００１６】
図４は、顧客データの例を表した図である。顧客データは、顧客の需要を推定モデルを求めるとき、および、需要を推定するときに使うデータで、各日付と契約に対応するデータで、その日が休日なのか平日なのか、開店／始業，閉店／終業の時間などが記録されている。ここで、顧客は複数の契約を結んでいる場合があるため、顧客ではなく契約ごとに記載されている。
【００１７】
図５は電力需要データの例を表した図である。電力需要データは、各日付，契約，時間に対応する電力需要が記されたデータである。
【００１８】
図６は取引データの例を示した図である。取引データは、各契約に対応する契約電力量，契約単価が記載されたデータである。契約単価は、各時間帯，季節ごとに異なるのでその料金体系にしたがって単価が記述されている。
【００１９】
図７は電力算出データのうち発電機特性に関するデータの例を表した図である。発電機特性に関するデータは各発電機と日付に対応した最大出力，発電費用の近似式の係数が記載されている。検査時などで停止している場合は、最大出力０が記載されている。このデータは、発電機の近似式の係数と定期検査など、発電機が停止する日付のデータを分けて持っていてもよい。また、経年劣化などにより、発電機の性能が落ちる可能性があるので、定期検査の日程と分けて近似式の係数を保存している場合でも、各年月または、各年に対応して予想される近似式の係数データを記録しておいても良い。
【００２０】
図８は電力算出データのうちインバランス料金に関するデータの例を表した図である。インバランス料金に関するデータは、各種別に対応した単価が記載されている。ここで、インバランスとは、あらかじめ予約した送電線の予約量または、取引量に対して、電力に過不足が発生した場合の料金であり、需要量に対して供給側が余分に送電した場合の余剰電力の引取価格や予め不足することが分かっているときに購入するバックアップ料金なども含まれる。
【００２１】
次に、電力価格分布推定部３０１の関係モデルと誤差分布の算出方法について説明する。図９は電力価格と気象予報データの関係モデルの例を説明するための図である。この図は各電力価格データに対応する気温データを、横軸が気温、縦軸が電力価格のグラフにプロットしたもので、これらの点について最小二乗法などにより誤差が最小になるような１次式が図に記載されている直線である。ここでは、電力価格を説明するための変数が気温データであるが、必ずしも、気温だけとは限らず、天気や湿度、あるいはその組み合わせとなる場合もある。また、曜日なども説明変数になる可能性もある。重回帰分析などの統計手法を用いれば、複数の説明変数で構成される電力価格を推定する式、即ち関係モデルを求めることができる。電力価格分布推定部３０１では、各説明変数の組み合わせ求めたモデルの中から誤差がもっとも小さくなるモデルを採用する。さらに、電力は、夏は冷房による昼間の消費が多いのに対して、冬は、暖房による夕方から板にかけての消費が多いなどの季節性の影響により、電力価格のモデルも一年中同じモデルを使用するよりも、季節などにより推定式を使い分けたほうがより、誤差が小さくなる可能性が大きい。そこで、１年など長期間のデータを使うのではなく、各モデルを求める際には、当日の直前の数週間と数年間の同じ季節の数週間を使って各モデルを求めた方がより誤差が小さくなる可能性が大きい。ここで、誤差が最小となるモデルは、取引所に上場されている各受渡し時間帯別の商品ごとに求める。重回帰分析などの統計的手法は、例えば、非特許文献１に載っている。
【００２２】
図１０は、電力価格を推定するモデルにおける誤差分布の例を表した図である。この場合の誤差分布は、電力価格分布推定部３０１が推定したモデルに対して、ある予想気温が与えられたときの実際の電力価格との誤差の分布であり、電力価格データと気象予報データの組み合わせと気象予報データから関係モデルにより推定した電力価格との差の分布である。この分布は、１つとは限らず、気象予報データで分類して、そのカテゴリーの中での誤差としてもよい、例えば、気温が１５℃未満と１５℃以上に分けて誤差分布を作成する。
【００２３】
電力価格分布推定部３０１は、上記のように重回帰分析などの統計技術を用いて、電力価格データと気象予報データについて誤差が最小になるような二つのデータの関係モデルを推定し、さらに、誤差分布を算出し、値を必要に応じて記憶媒体に記憶しておく。
【００２４】
ここで、誤差分布は期待値に対する実際の値のズレを確率で表しており、ある価格での買い札に対して右側の分布の面積が、落札できる確率になり、売り札であれば、左側の面積が落札できる確率となる。ゆえに、この図１０は、価格と約定確率の関係をあらわす例である。価格と約定確率の関係を表す例として、累積確率密度なども有効である。入札パターンを考える場合は、関係モデルに最新の気象予報を入力して得た期待値と分布を表示する。
【００２５】
図１１は約定確率と時刻の関係を表示した例である。それぞれのこのカーブは電力価格分布推定部３０１にて推定した関係モデルに最新の気象予報を入力して得た期待値と累積密度分布から、各時刻にて対応する確率となる価格を見つけて、図１１を作成すればよい。
【００２６】
図１２は需要とその出現頻度の分布図である。この分布図は、電力価格を電力需要に置き換えることにより、気象予報データと電力価格データの関係データと同様の方法で、重回帰分析などの統計技術を用いて、気象予報データと電力価格データの関係モデルを求め、電力需要データと気象予報データの組み合わせと気象予報データから関係モデルにより推定した電力価格との差の分布として求めることができる。電力需要は、顧客が多い場合は、各顧客の需要を予測することは、計算が膨大になるのであまり現実てきではないが、顧客が少ない場合は、顧客ごとに需要を予測することが有用となる。その場合、気象予報データに加えて、顧客データも説明変数に加えて、分布を求め、各分布を足し合わせることにより全体の需要分布を作成する。これらの一連の処理を、電力需要分布推定部３６１が行う。
【００２７】
図１３は収益と需要の関係の例を示した図である。電力卸業者の場合、安い電気を仕入れ、利益をのせて需要家に販売するので、ある需要までは需要が増加するほど利益が上がる。しかし、仕入れることの出来る安い電力の量は限られているため、その量を需要が上回った場合、高い電力を仕入れなければならない。このため、安い仕入れ単価が、販売単価を上回る電力を購入しなければならなくなった時点で、収益は需要が増えるに従って下降する。発電業者の場合も、効率のよい順に発電機を動かしていって需要を満たすように調節する方法が多くの場合、経済効率がよい。また、販売量が発電能力を超えた場合は、不足電力量を調達して来なければならないが、その調達しなければならない電力が、販売単価より高い場合、電力卸業者と同様の上に凸のカーブとなる。このカーブを図１２の需要の出現頻度に対応させ、需要ごとに出現確率と収益の積を足し合わせることにより、期待収益を得ることができる。さらに、取引所で取引しようとする価格と量に対して、収入は価格と量の積から増加分が分かり、費用は、量と電力コスト算出データから算出することができるので、各価格と量に対応した期待収益を得ることができる。これらの一連の操作を電力売買損益算出部４０１にて行う。すなわち、図１２の各需要に対して、取引データから収入を、電力コスト算出データから費用を計算して収入を求め、差分である収益と出現確率の積を足し合わせて、期待収入を求める。この一連の処理を予め決められた入札量と価格の組み合わせを加えたものに対して行う。収益は収入とコストの差分であるが、仮に需要の変動によって変動する成分を変動コストと変動収入とすれば、これらの量にのみ注目すればよいので、電力コスト算出データおよび取引データはこれらの成分を計算できるデータが少なくとも含まれていればよい。したがって、電力コストデータとしては、発電機特性とインバランス料金、取引データとしては、従量料金のデータがすくなくとも含まれていればよい。
【００２８】
リスク管理の観点から、Ｘ％以下で起こりうる最大の損失、または最小の利益を計算することになるが、出現確率と収益の組み合わせにおいて、収益の大きい順番からＸ％になるまで出現確率を足してゆけば、最後に足した組み合わせの収益が求める、最大損失、もしくは最小の利益を求める一連の処理も電力売買損益算出部４０１にて行う。  
【００２９】
図１４は売買量と入札価格および出現頻度との関係の例を示した例である。入札量と入札価格が決まれば、売買損益算出部４０１より期待収益が計算できるので、各入札価格と売買量に対して、期待収益を計算して、同じ収益となる組み合わせを線で結べば、図１４のうち右側のグラフを描くことができる。一方、左側の図は、約定確率算出部５０１より算出した約定確率分布を縦軸を入札価格、横軸を出現頻度として表したものである。左右のグラフを使うことにより、ある入札価格と量に対して、落札したときの収益とその約定確率を求めることができる。同様に、落札したときの価格と、そのときの収益も求めることができるので、この入札価格と量での期待収益を計算することができる。
【００３０】
複数の札を入札する場合、たとえば、Ａ札が価格を１０円／キロワット時、量を１メガワットの売り、Ｂ札が価格を１１円／キロワット時、量を１メガワットの売りとしたならば、Ａ札の方の価格が安いので、両札とも約定しない確率とそのときの収益、Ａ札のみ約定する確率と期待収益、両札とも約定する確率と期待収益でそれぞれ計算する。また、Ａ札のみ約定した場合は、取引量は約定しなかったときの期待需要に対して１メガ増やした量、両札とも約定した場合は、取引量は約定しなかったときの期待需要に対して２メガ増やした量で計算する。３つ以上の場合も、同様に、各札の約定確率によって取引量を求めた上で入札価格における約定確率と収益の積を足し合わせれば複数札による期待収益を求めることができる。同一需要家が、同一価格の売札と買札をいれることができないならば、発電機の能力，需要家の契約電力量，取引量の最低単位などにそれぞれ制約があるので、入札の組み合わせは有限個となる。この有限個に対して、もっとも期待値が高くなる組み合わせを探す一連の処理を入札パターン算出部が行う。即ち、各入札量と価格のパターンについて、約定確率分布と売買収益から、各札が約定したときとしなかった場合の確率と収益をもとに期待値を計算、期待値のもっとも高い入札パターンを探索する。この探索は、全探索でとくことも可能であるが、線形計画法などの手法を用いれば効率的に解くことが可能である。
【００３１】
ある入札パターンに対して、Ｘ％以上での最大の損失あるいは、最小の利益を求める方法を述べる。先のＡ札とＢ札の例では、両方とも約定しない、Ａ札のみ約定、両方とも約定の３ケースが考えられ、約定確率分布から、３ケースの出現確率も計算できる。また、３ケースとも取引量が分かるので、それぞれのケースについて需要の出現確率と収益を計算できる。よって、それぞれの需要の出現確率に、約定確率を掛け合わせて、条件付確率を求めて、対応する収益の大きい順にＸ％になるまで足しあげてゆけば、最後に足した出現確率に対応する収益が、求める値となる。この一連の処理は、売買収益算出部にて行われる。各入札パターンにおいて、Ｘ％以上で最大の損失がＹ以上であるという条件の下で収益が最大となる入札パターンを見つける場合は、上記の手順で、最大の損失を算出し、損失がＹ以上であるという条件を満たさない場合は、選択肢からはずすことにより、リスクを考慮した上で収益を最大とする入札パターンを求めることができる。
【００３２】
図１５は、気象予報分布の例を表した図である。この分布は、気象予報データの値を数え上げて出現確率分布としたものであり、気象量分布推定部３３１において算出される。気象分布は季節性があるので、季節ごとに分け算出する。また、気温と天気と湿度の同時分布を求める場合は、変数を区分わけして、その区分の組み合わせごとに条件に合うものを数え上げる。例えば、晴れのときの気温分布，曇りのときの気温分布，雨の時の気温分布というように３つの分布からなる。また、晴れになる確率，雨になる確率，曇りになる確率もあわせて求める。
【００３３】
図１６は、事業収益出現確率分布の例を表した図である。事業収益の出現確率分布は、気象予報分布よりランダムに発生された気象条件により、約定確率分布推定部より約定確率分布を電力需要分布推定部より電力需要分布をもとめ、最終的にもっとも収益が大きくなる入札パターンを検索する。このとき選択されたパターンでの各札が約定したときの収益分布をもとめ、各収益とその条件付き出現確率を保持する。この一連の流れを繰り返し、繰り返した回数で、保持していた条件付出現確率を割り算、同じ収益となる条件付き確率を足し合わせて、収益の小さい順に並べることによりある時間帯における収益分布が得られる。このようにして、時間帯別，季節別，曜日別の収益分布を求める。これらの分布から評価対象期間での季節，時間帯，曜日により適宜分布を選択し、その分布からランダムに収益を発生させ、評価対象期間の収益として収益の合計を求める。この一連の処理を何度も繰り返すことにより、図１６の分布を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】電力取引支援システムの構成の例。
【図２】電力価格データの例。
【図３】気象予報データの例。
【図４】顧客データの例。
【図５】電力需要データの例。
【図６】取引データの例。
【図７】電力コスト算出データのうち発電機特性データの例。
【図８】電力コスト算出データのうちペナルティ料金の例。
【図９】電力価格と気温の関係の例。
【図１０】電力価格の出現頻度の例。
【図１１】電力価格の出現頻度の例。
【図１２】需要の出現頻度の例。
【図１３】収益と需要の関係の例。
【図１４】売買量と収益、市場価格および確率分布の関係の例。
【図１５】気温の出現頻度の例。
【図１６】収益の出現頻度の例。
【符号の説明】
【００３５】
１０１…電力取引支援システム、２０１…電力市場価格データ、２２１…気象予報データ、２４１…顧客データ、２６１…電力需要データ、２７１…取引データ、２８１…電力コスト算出データ、３０１…電力価格分布推定部、３３１…気象量分布推定部、３６１…電力需要分布推定部、４０１…売買損益算出部、５０１…約定確率算出部、６０１…事業リスク算出部、７０１…入札パターン算出部、９０１…入出力インタフェイス。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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