(57)【要約】【課題】  エネルギ製造所からエネルギ供給網を介して複数の需要者に対してエネルギ供給を行う場合の供給計画作成時に使用されるエネルギ需要量の予測を、予測手法の定型化により簡易化し、一般オペレータが実施可能なエネルギ需要量予測支援システムを提供する。【解決手段】  予測対象供給日の時間別のエネルギ需要量の予測値を、複数の予測式を用いて、過去の供給日毎の時間別のエネルギ供給量の実績値に基づいて、複数通り算出する予測値算出手段２と、算出された複数のエネルギ需要量の予測値とエネルギ供給量の実績値を、過去の供給日毎に比較して、過去の供給日毎の予測成績を作成して所定のデータベースに記憶する予測成績作成手段３と、エネルギ供給計画作成時において、予測値算出手段２が算出した複数のエネルギ需要量の予測値を、予測成績作成手段３により記憶された過去の供給日毎の予測成績に基づいて選択する予測値選択手段４と、を備える。【選択図】        図１
2007241360.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う場合のエネルギ供給計画作成時に使用されるエネルギ需要量の予測をコンピュータ演算処理により支援するエネルギ需要量予測支援システムであって、
予測対象供給日の所定時間単位別のエネルギ需要量の予測値を、予め設定された複数の予測式を用いて、所定のデータベースに検索可能に記憶された過去の供給日毎の前記所定時間単位別のエネルギ供給量の実績値に基づいて、複数通り算出する予測値算出手段と、
前記予測値算出手段が算出した複数の前記エネルギ需要量の予測値と前記エネルギ供給量の実績値を、過去の供給日毎に比較して、過去の供給日毎の予測成績を作成して所定のデータベースに記憶する予測成績作成手段と、
前記エネルギ供給計画作成時において、前記予測値算出手段が算出した複数の前記エネルギ需要量の予測値を、前記予測成績作成手段により記憶された過去の供給日毎の前記予測成績に基づいて選択する予測値選択手段と、
を備えてなることを特徴とするエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項２】
エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う場合のエネルギ供給計画作成時に使用されるエネルギ需要量の予測をコンピュータ演算処理により支援するエネルギ需要量予測支援システムであって、
予測対象供給日の所定時間単位別のエネルギ需要量の予測値を、予め設定された複数の予測式を用いて、所定のデータベースに検索可能に記憶された過去の供給日毎の前記所定時間単位別のエネルギ供給量の実績値に基づいて、複数通り算出する予測値算出手段と、
前記予測値算出手段が算出した複数の前記エネルギ需要量の予測値と前記エネルギ供給量の実績値を、過去の供給日毎に比較して、過去の供給日毎の予測成績を作成して所定のデータベースに記憶する予測成績作成手段と、
前記予測成績作成手段により記憶された過去の供給日毎の前記予測成績の中から、過去の供給日を選択する所定の選択条件の入力に基づいて選択された前記予測成績を出力する予測成績選択手段と、
を備えてなることを特徴とするエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項３】
前記複数の予測式の内の少なくとも１つの予測式が、前記予測対象供給日より所定日数前の所定日として規定される第１参考日の前記エネルギ供給量の実績値に対して、過去の前記予測対象供給日と同曜日の１または複数の日として規定される第２参考日の前記エネルギ供給量の実績値と、前記第２参考日に対して前記予測対象供給日と前記第１参考日の日数差と同じ日数差の１または複数の日として規定される第３参考日の前記エネルギ供給量の実績値との比率または差分に基づく補正を施す曜日補正項を有することを特徴とする請求項１または２に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項４】
前記複数の予測式の内の少なくとも１つの予測式が、前記第１参考日の前記エネルギ供給量の実績値に対して、所定の１または複数の気象要素データの前記所定時間単位別の前記予測対象供給日の予測値、及び、前記第１参考日と前記第２参考日と前記第３参考日の各実績値に基づく補正を施す１または複数の気象補正項を有することを特徴とする請求項３に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項５】
前記複数の予測式の内の２つの予測式間において、前記気象補正項の有無、前記気象補正項で使用される前記気象要素データの種類、及び、前記気象要素データ別の前記気象補正項の数の何れかが異なることを特徴とする請求項４に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項６】
前記複数の予測式の内の２つの予測式間において、前記気象補正項の有無、前記気象補正項で使用される前記気象要素データの種類、及び、前記気象要素データ別の前記気象補正項の数が同じ場合は、前記第１参考日または前記第２参考日の設定が異なることを特徴とする請求項４または５に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項７】
前記複数の予測式の少なくとも１つの予測式が、前記予測対象供給日における所定の１または複数の気象要素データの前記所定時間単位別の予測値を入力変数として含む場合、
前記予測対象供給日における前記複数の予測式に含まれる前記気象要素データの予測値に対応する実績値が取得されると、
前記予測値算出手段が、前記気象要素データの予測値に代えて、取得された前記気象要素データの実績値を前記入力変数に入力し、前記エネルギ需要量の予測値を再計算し、
前記予測成績作成手段が、再計算された前記エネルギ需要量の予測値と前記エネルギ供給量の実績値を、過去の供給日毎に比較して、過去の供給日毎の予測成績を記憶することを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項８】
前記１または複数の気象要素データは、気温、水温、湿度、及び、風速の内の何れか１つを含むことを特徴とする請求項４〜７の何れか１項に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項９】
前記複数の予測式は、前記予測対象供給日の特性に応じて、予め複数組が設定されており、
前記予測値算出手段は、前記予測対象供給日の特性に応じた前記複数の予測式の１組を選択して使用することを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項１０】
前記予測成績作成手段が、前記比較の結果に基づいて前記複数の予測式の中から予測成績の優秀な最適予測式を選定することを特徴とする請求項１〜９の何れか１項に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【請求項１１】
前記エネルギ供給に係るエネルギが、気体燃料、液体燃料、電力、熱流体、上水の内の何れか１つまたはこれら２以上の組み合わせであることを特徴とする請求項１〜１０の何れか１項に記載のエネルギ需要量予測支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う場合のエネルギ供給計画作成時に使用されるエネルギ需要量の予測をコンピュータ演算処理により支援するエネルギ需要量予測支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う一形態として、都市ガス（適宜、ガスと称す。）の供給が存在する。都市ガスの製造供給においては、製造所から高圧導管網（エネルギ供給ネットワークに該当）へのガスの送出をある一定時間は流量を固定する流量制御方式とし、高圧導管網やホルダのガス消費量の変動調整機能を利用して都市ガス製造に係わる電力料金等の製造コストを最小化する運用が実施されている。ここで、都市ガスの製造供給調整は、供給当日のガス需要量の予測を行い、高圧導管網やホルダのガス消費量の変動調整機能を最大限に利用しつつ、単位流量当たりの製造単価の安価な製造ラインから優先して送出することや、各種効率化施策を考慮した製造計画とその実行により、総合的に製造コストの最小化が実施されている（例えば、特許文献１及び特許文献２を参照）。
【０００３】
ここで、製造所において製造されるガスの製造量は、需要者の消費量によって決定されるため、日々の製造所から送出される毎時のガス供給量は、供給当日の毎時のガス需要量を予測して、予測したガス需要量に基づいて仮決めされた毎時のガス供給量を入力条件として高圧導管網の主要ノードにおける圧力推移を、導管網過渡応答解析ツールを用いたシミュレーションにより導出し、導出された圧力推移が所定の運用圧力範囲外となる場合は、入力条件とした仮決めされた毎時のガス供給量を変更してシミュレーションを再実行する。導出された圧力推移が所定の運用圧力範囲なるまでシミュレーションを繰り返して、所定の運用圧力範囲を満足する毎時のガス供給計画が作成される。尚、導管網過渡応答解析ツールとは、高圧導管網における圧縮性流体の過渡応答を非定常解析で導出するツールである。また、シミュレーションの対象となる高圧導管網はホルダも含めて予め、所定のモデル化がなされている。
【０００４】
また、従来のガス供給計画における上記ガス需要量を予測では、過去のガス供給量の実績データから供給当日と曜日や気象条件等の類似する類似日を検索し、その類似日における２４時間分の高圧ガバナ流量（高圧導管網と中圧導管網の間に設置された高圧ガバナのガス流量）の実績値や製造所毎の製造量の実績値の合計からガス需要量を予測していた。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３３４１３８号公報
【特許文献２】特開２００５−２７５５５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、類似日として、同じ月、同じ曜日、同じ気象条件で検索した結果、何年も前に遡って検索される場合があり、社会の経済状況の変化が大きく正確なガス需要量の予測が困難となる場合がある。従って、類似日を使用せずに、供給当日に近い所定日、例えば、ガス供給実績の分かっている前日や前々日を使用して、曜日の違いや気象条件の違いに対する必要な補正を施して、ガス需要量の予測を行う方が好ましい場合がある。
【０００７】
かかる類似日を使用しないガス需要量の予測では、熟練したオペレータが、過去の経験と勘によって行っているのが実情で、個々のオペレータ毎に使用する予測手法が異なっていた。ここで、使用される予測手法としては、例えば、１）予測対象供給日の前日或いは前週同曜日のガス供給量の実績値から２４時間分の１時間単位のガス需要量の予測値を決める手法、２）１）の予測値に対して、予測対象供給日の前日或いは前週同曜日の気象要素データ（気温、湿度、天候等)と水温の実績値を、予測対象供給日の同気象要素データの予測値と比較し、各気象要素データの差分毎に、経験値に基づいて補正する手法、３）１）の予測で使用するガス供給量の実績値の該当日の曜日が予測対象供給日と異なる場合は、更に、１）または２）予測値に対して、曜日の違いを経験値に基づいて補正する手法等がある。
【０００８】
上記各予測手法は、個々のオペレータ毎に具体的なガス供給量の実績値を使用する日の設定方法や補正方法等において相違するものの、個々の予測精度は、一定の範囲内に収まっており問題はない。しかし、上記各予測手法は、個々のオペレータ毎の勘と経験に基づくノウハウに委ねられている部分が多く、従来からも定型化できていない業務であり、熟練オペレータに限定された業務であった。
【０００９】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う場合のエネルギ供給計画作成時に使用されるエネルギ需要量の予測を、予測手法の定型化により簡易化し、一般オペレータが実施可能なエネルギ需要量予測支援システムを提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するための本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う場合のエネルギ供給計画作成時に使用されるエネルギ需要量の予測をコンピュータ演算処理により支援するエネルギ需要量予測支援システムであって、予測対象供給日の所定時間単位別のエネルギ需要量の予測値を、予め設定された複数の予測式を用いて、所定のデータベースに検索可能に記憶された過去の供給日毎の前記所定時間単位別のエネルギ供給量の実績値に基づいて、複数通り算出する予測値算出手段と、前記予測値算出手段が算出した複数の前記エネルギ需要量の予測値と前記エネルギ供給量の実績値を、過去の供給日毎に比較して、過去の供給日毎の予測成績を作成して所定のデータベースに記憶する予測成績作成手段と、前記エネルギ供給計画作成時において、前記予測値算出手段が算出した複数の前記エネルギ需要量の予測値を、前記予測成績作成手段により記憶された過去の供給日毎の前記予測成績に基づいて選択する予測値選択手段と、を備えてなることを第１の特徴とする。
【００１１】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う場合のエネルギ供給計画作成時に使用されるエネルギ需要量の予測をコンピュータ演算処理により支援するエネルギ需要量予測支援システムであって、予測対象供給日の所定時間単位別のエネルギ需要量の予測値を、予め設定された複数の予測式を用いて、所定のデータベースに検索可能に記憶された過去の供給日毎の前記所定時間単位別のエネルギ供給量の実績値に基づいて、複数通り算出する予測値算出手段と、前記予測値算出手段が算出した複数の前記エネルギ需要量の予測値と前記エネルギ供給量の実績値を、過去の供給日毎に比較して、過去の供給日毎の予測成績を作成して所定のデータベースに記憶する予測成績作成手段と、前記予測成績作成手段により記憶された過去の供給日毎の前記予測成績の中から、過去の供給日を選択する所定の選択条件の入力に基づいて選択された前記予測成績を出力する予測成績選択手段と、を備えてなることを第２の特徴とする。
【００１２】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記第１または第２の特徴に加えて、前記複数の予測式の内の少なくとも１つの予測式が、前記予測対象供給日より所定日数前の所定日として規定される第１参考日の前記エネルギ供給量の実績値に対して、過去の前記予測対象供給日と同曜日の１または複数の日として規定される第２参考日の前記エネルギ供給量の実績値と、前記第２参考日に対して前記予測対象供給日と前記第１参考日の日数差と同じ日数差の１または複数の日として規定される第３参考日の前記エネルギ供給量の実績値との比率または差分に基づく補正を施す曜日補正項を有することを第３の特徴とする。
【００１３】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記第３の特徴に加えて、前記複数の予測式の内の少なくとも１つの予測式が、前記第１参考日の前記エネルギ供給量の実績値に対して、所定の１または複数の気象要素データの前記所定時間単位別の前記予測対象供給日の予測値、及び、前記第１参考日と前記第２参考日と前記第３参考日の各実績値に基づく補正を施す１または複数の気象補正項を有することを第４の特徴とする。
【００１４】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記第４の特徴に加えて、前記複数の予測式の内の２つの予測式間において、前記気象補正項の有無、前記気象補正項で使用される前記気象要素データの種類、及び、前記気象要素データ別の前記気象補正項の数の何れかが異なることを第５の特徴とする。
【００１５】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記第４または第５の特徴に加えて、前記複数の予測式の内の２つの予測式間において、前記気象補正項の有無、前記気象補正項で使用される前記気象要素データの種類、及び、前記気象要素データ別の前記気象補正項の数が同じ場合は、前記第１参考日または前記第２参考日の設定が異なることを第６の特徴とする。
【００１６】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記何れかの特徴に加えて、前記複数の予測式の少なくとも１つの予測式が、前記予測対象供給日における所定の１または複数の気象要素データの前記所定時間単位別の予測値を入力変数として含む場合、前記予測対象供給日における前記複数の予測式に含まれる前記気象要素データの予測値に対応する実績値が取得されると、前記予測値算出手段が、前記気象要素データの予測値に代えて、取得された前記気象要素データの実績値を前記入力変数に入力し、前記エネルギ需要量の予測値を再計算し、前記予測成績作成手段が、再計算された前記エネルギ需要量の予測値と前記エネルギ供給量の実績値を、過去の供給日毎に比較して、過去の供給日毎の予測成績を記憶することを第７の特徴とする。
【００１７】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記第４乃至第７の何れかの特徴に加えて、前記１または複数の気象要素データは、気温、水温、湿度、及び、風速の内の何れか１つを含むことを第８の特徴とする。
【００１８】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記何れかの特徴に加えて、前記複数の予測式は、前記予測対象供給日の特性に応じて、予め複数組が設定されており、前記予測値算出手段は、前記予測対象供給日の特性に応じた前記複数の予測式の１組を選択して使用することを第９の特徴とする。
【００１９】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記何れかの特徴に加えて、前記予測成績作成手段が、前記比較の結果に基づいて前記複数の予測式の中から予測成績の優秀な最適予測式を選定することを第１０の特徴とする。
【００２０】
更に、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、上記何れかの特徴に加えて、前記エネルギ供給に係るエネルギが、気体燃料、液体燃料、電力、熱流体、上水の内の何れか１つまたはこれら２以上の組み合わせであることを第１１の特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
上記第１の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、熟練オペレータが使用する予測式の複数を予め設定しておき、予測値算出手段が、オペレータの判断を介さずに全ての予測式を用いて夫々のエネルギ需要量の予測値を算出して、予測成績作成手段が、予測したエネルギ需要量の予測値に対応するエネルギ供給量の実績値が得られた後は、予測値と実績値を比較することで、予測精度が分かるため、当該比較結果に基づき予測成績を記憶しておき、予測値選択手段が、予測成績作成手段により記憶された過去の供給日毎の前記予測成績に基づいて、予測対象供給日において予測成績の優秀な予測式を選択して、その予測式で算出されたエネルギ需要量の予測値を選択することができる。この結果、一般のオペレータでも、熟練オペレータが使用する予測式の内の最も適切な予測式を自動的に用いて、従来は熟練オペレータの勘と経験に頼っていた業務を高度な判断を伴わずに実施できるようになる。
【００２２】
上記第２の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、熟練オペレータが使用する予測式の複数を予め設定しておき、予測値算出手段が、オペレータの判断を介さずに全ての予測式を用いて夫々のエネルギ需要量の予測値を算出して、予測成績作成手段が、予測したエネルギ需要量の予測値に対応するエネルギ供給量の実績値が得られた後は、予測値と実績値を比較することで、予測精度が分かるため、当該比較結果に基づき予測成績を記憶しておき、予測成績選択手段が、予測成績作成手段により記憶された過去の供給日毎の予測成績の中から、オペレータの入力した選択条件に基づいて抽出された特定の供給日または供給日群の予測成績を出力するので、オペレータはその出力された予測成績に基づいて、予測対象供給日において予測成績の優秀な予測式を選択して、その予測式で算出されたエネルギ需要量の予測値を選択することができる。この結果、一般のオペレータでも、熟練オペレータが使用する予測式の内の最も適切な予測式を自動的に用いて、従来は熟練オペレータの勘と経験に頼っていた業務を高度な判断を伴わずに実施できるようになる。
【００２３】
更に、第３の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、エネルギ需要量の予測において、過去に遡って同じ曜日、同じ気象条件の類似日を検索して使用する必要がなく、第１参考日として、例えば、予測対象供給日の前日或いは前々日を使用でき、予測対象供給日と類似日の間の年月が大きく隔たることによる予測精度の劣化を回避できる。ここで、予測式に曜日補正項が含まれることで、第１参考日と予測対象供給日の曜日が異なることによる予測誤差に対する補正が事前に行われる。
【００２４】
また、第４の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、予測式に曜日補正項に加えて気象補正項が含まれることで、第１参考日と予測対象供給日の気象条件が異なることによる予測誤差に対する補正が事前に行われ、予測式自体の予測精度を高めることができる。
【００２５】
また、第５の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、複数の予測式を用いて、第１参考日と予測対象供給日の気象条件が異なることによる予測誤差に対する補正手法を複数通り試行できるため、高精度の気象補正が可能となる。
【００２６】
また、第６の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、複数の予測式を用いて、第１参考日または第２参考日の設定が異なることによる予測誤差に対する補正手法を複数通り試行できるため、高精度の予測が可能となる。
【００２７】
また、第７の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、予測値算出手段が予測対象供給日前においてエネルギ需要量を予測する場合に使用する気象要素データは当然に予測値であるため、予測対象供給日前における予測値と実績値との間の誤差には、気象要素データの予測誤差が含まれるため、予測対象供給日の経過後において、気象要素データを予測値から実績値に変更して予測値算出手段が再度エネルギ需要量を予測して、予測成績作成手段が、予測対象供給日後におけるエネルギ需要量の予測値とエネルギ供給量の実績値とを比較することで、各予測式に起因する予測誤差だけを正当に評価することができ、各予測式の予測成績を公平に評価できるようになる。
【００２８】
上記第８の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、気象要素データが気温を含む場合には、気温に依存して変化する冷暖房用のエネルギ需要等に対する需要予測の精度が高くなり、気象要素データが水温を含む場合には、水温に依存して変化する給湯用のエネルギ需要等に対する需要予測の精度が高くなり、気象要素データが湿度や風速を含む場合には、湿度や風速に依存して変化する空調用のエネルギ需要等に対する需要予測の精度が高くなり、結果として全体的なエネルギ需要量の予測精度が向上する。
【００２９】
上記第９の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、予測式の予測精度が予測対象供給日の特性に応じて変化する場合は、予測式の組合せを予測対象供給日の特性に応じて変えることで、予測精度の向上が図れる。例えば、予測対象供給日の特性が、予測対象供給日が特異日（例えば、年末年始、５月の連休、盆休み）に対する属否である場合、特異日とそれ以外の通常日では、人々のエネルギ消費行動が大きく異なるため、予測対象供給日が特異日である場合における予測式と、予測対象供給日が特異日でない場合における予測式とを区別することで、予測精度の向上が図れる。
【００３０】
更に、上記第１０の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、予測値選択手段が、予測成績作成手段が選定した最適予測式に基づいて、複数の前記エネルギ需要量の予測値の中から容易に最適な予測値を選択できるようになる。
【００３１】
更に、上記第１１の特徴のエネルギ需要量予測支援システムによれば、気体燃料、液体燃料、電力、熱流体、上水の内の何れか１つまたはこれら２以上の組み合わせにおけるエネルギ需要の予測が、予測手法の定型化により簡易化して一般オペレータが実施可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明に係るエネルギ需要量予測支援システム（以下、適宜「本発明システム」と略称する）の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００３３】
以下の実施形態では、本発明システムは、エネルギ種別として都市ガスを想定した図２に例示するようなガス供給システム１００において、１または複数の製造所１０１〜１０４（エネルギ製造所に相当）が高圧導管網１１０（エネルギ供給ネットワークに相当）を介して複数の高圧ガバナ１０５〜１０８から、高圧ガバナ１０５〜１０８に接続する中圧導管網１２０へ、供給当日の総需要量に適合した製造量で都市ガスを供給するために、製造所別、時間別のガス製造供給計画を作成する場合において、供給当日の時間別のガス需要量（エネルギ需要量に相当）の予測をコンピュータ演算処理により支援するコンピュータシステムであるとして説明する。
【００３４】
尚、エネルギ（都市ガス）の最終需要者は、中圧導管網１２０、または、中圧導管網１２０から更に下層の低圧導管網（図示せず）に接続されるが、本実施形態におけるガス需要量は、各製造所１０１〜１０４から高圧導管網１１０への個々のガス供給量（ガス送出量）またはその合計、或いは、各高圧ガバナ１０５〜１０８から中圧導管網１２０への個々のガス供給量（ガス送出量）またはその合計として把握することができる。本実施形態では、以下の説明において、ガス需要量は、各製造所１０１〜１０４の個々のガス供給量とし、予測値に対してはガス需要量と呼び、実績値に対してはガス供給量と呼ぶ。尚、説明の簡単のため、何れの製造所のガス供給量かは特に区別しない。
【００３５】
以下の説明において、供給当日或いは予測対象供給日とは、本発明システムによるガス需要量の予測日当日の所定開始時刻（例えば、午前７時）から翌日の同開始時刻までの２４時間とする。ガス需要量の予測は、所定開始時刻の数時間前に実施されるので、所定開始時刻が午前０時の場合は、予測日の翌日が供給当日或いは予測対象供給日となる。また、本発明システムでの処理対象となるガス需要量またはガス供給量は、所定時間単位別（本実施形態では１時間毎）のデータである。つまり、予測対象供給日当日の午前７時から翌日午前７時までの１時間毎のデータである。
【００３６】
〈第１実施形態〉
図１に示すように、本発明システム１は、予測値算出手段２、予測成績作成手段３、及び、予測値選択手段４を備えて構成されている。更に、本発明システム１の各手段２〜４は、ガス供給実績データベース５、気象データベース６、及び、予測成績データベース７とＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）等のコンピュータ通信網８を介して相互にデータ通信可能に接続されている。本実施形態では、予測値算出手段２、予測成績作成手段３、及び、予測値選択手段４は、各手段の処理をパーソナルコンピュータ等のコンピュータハードウェア上でソフトウェア的に実行することで実現される。また、各データベース５〜７は、個々の記憶データの検索、更新、消去等のデータベース処理を制御するデータベースサーバを含んで構成される。
【００３７】
予測値算出手段２は、予測対象供給日（Ｎ日）の時間別のガス需要量の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）を、予め設定された複数の予測式を用いて、ガス供給実績データベース５に記憶された過去の供給日毎の時間別のガス供給量（エネルギ供給量に相当）の実績値Ｒ（ｉ，ｊ）及び予測対象供給日（Ｎ日）の時間別の気象要素データの予測値ＷＦ（ｉ，Ｎ，ｍ）または実績値ＷＲ（ｉ，Ｎ，ｍ）に基づいて、複数通り算出する。算出された予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）は、予測成績データベース７に記憶される。ここで、予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）と実績値Ｒ（ｉ，ｊ）の引数ｉは、１〜２４の自然数であり、予測対象供給日当日の午前７時から翌日午前７時までの１時間毎の時間帯を表している。引数ｊは、供給日を表す自然数であり、例えば、ガス供給実績データベース５に記録されている実績値の最も古いデータの日付をｊ＝１とする。引数ｋは、複数の予測式を区別するための自然数である。引数ｍは、気象要素データにおける気象要素（気温、水温、湿度（相対湿度）、風速、等）を区別するための自然数である。本実施形態では、ｍ＝１が気温を、ｍ＝２が水温を、ｍ＝３が相対湿度を、ｍ＝４が風速を夫々表している。
【００３８】
尚、予測値算出手段２は、予測対象供給日（Ｎ日）の時間別のガス需要量の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）を、予測対象供給日（Ｎ日）の開始時刻前には、気象要素データの予測値ＷＦ（ｉ，Ｎ，ｍ）を用いて１回目の算出を行い、予測対象供給日（Ｎ日）の経過後に、気象要素データの実績値ＷＲ（ｉ，Ｎ，ｍ）を用いて２回目の算出を行う。予測成績データベース７に記憶された１回目の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）は、２回目の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）により上書きされる。複数の予測式、及び、予測値の算出処理の詳細については、後述する。
【００３９】
予測成績作成手段３は、予測対象供給日（Ｎ日）の経過後に、例えば、予測対象供給日（Ｎ＋２日）のガス需要量の予測時に、予測値算出手段２が２回目に算出した複数の予測式毎の２４時間分のガス需要量の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）を予測成績データベース７から読み出し、また、予測対象供給日（Ｎ日）の２４時間分のガス供給量の実績値Ｒ（ｉ，Ｎ）をガス供給実績データベース５から読み出し、予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）と実績値Ｒ（ｉ，Ｎ）の誤差Δ（ｉ，Ｎ，ｋ）を算出し、更に、誤差Δ（ｉ，Ｎ，ｋ）から、２４時間の平均誤差Δａ（Ｎ，ｋ）と２４時間内の最大誤差Δｍａｘ（Ｎ，ｋ）を算出して、予測成績データベース７に記憶する。更に、予測成績作成手段３は、算出した平均誤差Δａ（Ｎ，ｋ）、最大誤差Δｍａｘ（Ｎ，ｋ）等に基づいて複数の予測式の予測成績の評価値Ｅ（Ｎ，ｋ）を算出する。例えば、評価値Ｅ（Ｎ，ｋ）を平均誤差Δａ（Ｎ，ｋ）とした場合には、評価値Ｅ（Ｎ，ｋ）が最小となる予測式が予測対象供給日（Ｎ日）における最適予測式として選定される。各予測式の評価値Ｅ（Ｎ，ｋ）及び最適予測式の予測式番号ｋ０（Ｎ）が予測成績データベース７に記憶される。
【００４０】
予測値選択手段４は、予測値算出手段２が１回目に算出した複数の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）の中から、予測成績データベース７に記憶されている過去の評価値Ｅ（ｊ，ｋ）及び最適予測式の予測式番号ｋ０（ｊ）に基づいて、最適な予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ１）を選択して、時間別のガス製造供給計画の作成に利用するために、ガス製造供給計画作成用の別システム（図示せず）に出力する。尚、ｋ１（＝ｋ１（Ｎ））は予測対象供給日（Ｎ日）における１回目の算出時のガス需要量の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）の中から最適な予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ１）を与える予測式番号である。従って、予測式番号ｋ１を過去の評価値Ｅ（ｊ，ｋ）及び最適予測式の予測式番号ｋ０（ｊ）に基づいて決定することで、最適な予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ１）が求まる。予測式番号ｋ１の決定方法としては、例えば、予測対象供給日（Ｎ日）と同じ曜日で同じ気象条件の複数の類似日を、気象データベース６を検出して抽出して、当該複数の類似日における予測式番号ｋ０（ｊ）の最頻出値、或いは、評価値Ｅ（ｊ，ｋ）の最小である予測式番号ｋ０（ｊ）を予測式番号ｋ１として選択する。尚、予測式番号ｋ１の曜日依存性や気象条件依存性が大きくない場合は、曜日や気象条件を無視して直近の数日或いは数週間の評価値Ｅ（ｊ，ｋ）及び最適予測式の予測式番号ｋ０（ｊ）に基づいて決定するようにしても構わない。
【００４１】
ガス供給実績データベース５は、本発明システム１とは独立して、各製造所１０１〜１０４のガス供給量の実績値Ｒ（ｉ，ｊ）、各高圧ガバナ１０５〜１０８のガス供給量の実績値Ｒ（ｉ，ｊ）を、各製造所１０１〜１０４及び各高圧ガバナ１０５〜１０８のガス供給量を計測した結果を逐次（毎時或いは毎日）記憶する。
【００４２】
気象データベース６は、本発明システム１とは独立して、気温、水温、湿度、風速等の各気象要素の気象要素データの供給日別、時間別の過去の実績データＷＲ（ｉ，ｊ，ｍ）、及び、予測対象供給日（Ｎ日）の時間別の気象要素データの予測値ＷＦ（ｉ，Ｎ，ｍ）を、当該気象要素データを提供する気象データ提供機関から逐次（毎日）、所定のタイミングで取得して記憶する。尚、予測値ＷＦ（ｉ，Ｎ，ｍ）は、一定期間保存された後は廃棄される。
【００４３】
予測成績データベース７は、予測値算出手段２が算出した供給日別、時間別、予測式別の１回目と２回目の予測値Ｆ（ｉ，ｊ，ｋ）を予測値算出手段２から毎日取得して記憶し、更に、予測成績作成手段３が算出した供給日別、時間別、予測式別の誤差Δ（ｉ，ｊ，ｋ）と、供給日別、予測式別の平均誤差Δａ（ｊ，ｋ）、最大誤差Δｍａｘ（ｊ，ｋ）、評価値Ｅ（ｊ，ｋ）と、供給日別の最適予測式の予測式番号ｋ０（ｊ）を予測成績作成手段３から毎日取得して記憶する。
【００４４】
次に、本発明システム１の各手段２〜４の処理手順について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。以下の説明では、予測対象供給日（Ｎ日）は特異日（年末年始、５月連休、盆休み）以外の通常日であるとする。尚、図３では、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）に対する処理と、予測対象供給日（Ｎ＋１日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ＋１，ｋ）に対する処理を並行して表示することで、２つの予測対象供給日の処理間の関係を分かり易く表示している。但し、以下の説明では、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）に対する処理のみを説明し、予測対象供給日（Ｎ＋１日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ＋１，ｋ）に対する処理については、重複するので説明は割愛する。
【００４５】
予測対象供給日（Ｎ日）の開始時刻（例えば、午前７時）の数時間前（例えば午前０時）になると、オペレータは本発明システム１を起動し、予測値算出手段２が、以下の数１〜数８に示す８つの予測式に基づいて、１回目の時間別の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝１〜８）を算出する（ステップ＃１）。算出された予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝１〜８）は、予測成績データベース７に記憶される。尚、引数ｉ（＝１〜２４）は予測対象供給日（Ｎ日）の午前７時から翌日午前７時までの１時間毎の時間帯を表している。
【００４６】
（数１）
Ｆ（ｉ，Ｎ，１）＝Ｒ（ｉ，Ｎ−２）×Ｙ（ｉ，Ｎ）
（数２）
Ｆ（ｉ，Ｎ，２）＝Ｆ（ｉ，Ｎ，１）＋Ｗ２（ｉ，Ｎ）
（数３）
Ｆ（ｉ，Ｎ，３）＝Ｆ（ｉ，Ｎ，１）＋Ｗ２（ｉ，Ｎ）＋Ｗ３（ｉ，Ｎ）
（数４）
Ｆ（ｉ，Ｎ，４）＝Ｆ（ｉ，Ｎ，１）＋Ｗ２（ｉ，Ｎ）＋Ｗ４（ｉ，Ｎ）
（数５）
Ｆ（ｉ，Ｎ，５）＝Ｆ（ｉ，Ｎ，１）
＋Ｗ２（ｉ，Ｎ）＋Ｗ３（ｉ，Ｎ）＋Ｗ４（ｉ，Ｎ）
（数６）
Ｆ（ｉ，Ｎ，６）＝Ｆ（ｉ，Ｎ，１）＋Ｗ６（ｉ，Ｎ）
（数７）
Ｆ（ｉ，Ｎ，７）＝Ｆ（ｉ，Ｎ，１）＋Ｗ７（ｉ，Ｎ）
（数８）
Ｆ（ｉ，Ｎ，８）＝Ｆ（ｉ，Ｎ，１）＋Ｗ８（ｉ，Ｎ）
【００４７】
ここで、数１のＹ（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，１）を算出するに当たって参考にする実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−２）が予測対象供給日（Ｎ日）の２日前（第１参考日に相当）で、予測対象供給日（Ｎ日）と曜日が異なるため、曜日の相違によるガス供給量の誤差を補正するための時間別の曜日補正項であり、以下の数９で与えられる。
【００４８】
（数９）
Ｙ（ｉ，Ｎ）＝｛Ｒ（ｉ，Ｎ−７）／Ｒ（ｉ，Ｎ−９）
＋Ｒ（ｉ，Ｎ−１４）／Ｒ（ｉ，Ｎ−１６）
＋Ｒ（ｉ，Ｎ−２１）／Ｒ（ｉ，Ｎ−２３）
＋Ｒ（ｉ，Ｎ−２８）／Ｒ（ｉ，Ｎ−３０）｝／４
【００４９】
数９では、曜日補正項は、予測対象供給日（Ｎ日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第２参考日に相当）の各実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−７ｎ）（ｎ＝１〜４）と、第１参考日（Ｎ−２日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第３参考日に相当）の各実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−７ｎ−２）（ｎ＝１〜４）との対応する週での曜日補正率｛Ｒ（ｉ，Ｎ−７ｎ）／Ｒ（ｉ，Ｎ−７ｎ−２）｝の平均値により規定されている。
【００５０】
数２〜数５のＷ２（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝２〜５）を算出するに当たって参考にする実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−２）が予測対象供給日（Ｎ日）の２日前（第１参考日）で、予測対象供給日（Ｎ日）と気温が必ずしも同じでないため、気温の相違によるガス供給量の誤差を補正するための時間別の気温補正項（気象補正項の１つに該当）であり、以下の数１０で与えられる。
【００５１】
（数１０）
Ｗ２（ｉ，Ｎ）＝Ｓ１（ｉ）
×｛４×（ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−２，１））
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−７，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−９，１）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−１４，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−１６，１）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−２１，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−２１，１）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−２８，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−３０，１）｝／４
【００５２】
数１０では、気温補正項Ｗ２（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測気温ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）と第１参考日（Ｎ−２日）の実績気温ＷＲ（ｉ，Ｎ−２，１）の気温差と、予測対象供給日（Ｎ日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第２参考日）の各実績気温ＷＲ（ｉ，Ｎ−７ｎ，１）（ｎ＝１〜４）と、第１参考日（Ｎ−２日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第３参考日）の各実績気温ＷＲ（ｉ，Ｎ−７ｎ−２，１）（ｎ＝１〜４）の気温差との間の対応する週毎の差分（気温補正）の平均値に時間別の気温勾配Ｓ１（ｉ）を乗じて算出される。
【００５３】
数３及び数５のＷ３（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝３，５）を算出するに当たって参考にする実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−２）が予測対象供給日（Ｎ日）の２日前（第１参考日）で、予測対象供給日（Ｎ日）と水温が必ずしも同じでないため、水温の相違によるガス供給量の誤差を補正するための時間別の水温補正項（気象補正項の１つに該当）であり、以下の数１１で与えられる。
【００５４】
（数１１）
Ｗ３（ｉ，Ｎ）＝Ｓ２（ｉ）
×｛４×（ＷＦ（ｉ，Ｎ，２）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−２，２））
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−７，２）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−９，２）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−１４，２）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−１６，２）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−２１，２）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−２１，２）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−２８，２）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−３０，２）｝／４
【００５５】
数１１では、水温補正項Ｗ３（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測水温ＷＦ（ｉ，Ｎ，２）と第１参考日（Ｎ−２日）の実績水温ＷＲ（ｉ，Ｎ−２，２）の水温差と、予測対象供給日（Ｎ日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第２参考日）の各実績水温ＷＲ（ｉ，Ｎ−７ｎ，２）（ｎ＝１〜４）と、第１参考日（Ｎ−２日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第３参考日）の各実績水温ＷＲ（ｉ，Ｎ−７ｎ−２，２）（ｎ＝１〜４）の水温差との間の対応する週毎の差分（水温補正）の平均値に時間別の水温勾配Ｓ２（ｉ）を乗じて算出される。
【００５６】
数４及び数５のＷ４（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝３，５）を算出するに当たって参考にする実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−２）が予測対象供給日（Ｎ日）の２日前（第１参考日）で、予測対象供給日（Ｎ日）と湿度が必ずしも同じでないため、湿度の相違によるガス供給量の誤差を補正するための時間別の湿度補正項（気象補正項の１つに該当）であり、以下の数１２で与えられる。
【００５７】
（数１２）
Ｗ４（ｉ，Ｎ）＝Ｓ３（ｉ）
×｛４×（ＷＦ（ｉ，Ｎ，３）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−２，３））
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−７，３）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−９，３）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−１４，３）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−１６，３）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−２１，３）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−２１，３）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−２８，３）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−３０，３）｝／４
【００５８】
数１２では、湿度補正項Ｗ４（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測湿度ＷＦ（ｉ，Ｎ，３）と第１参考日（Ｎ−２日）の実績湿度ＷＲ（ｉ，Ｎ−２，３）の湿度差と、予測対象供給日（Ｎ日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第２参考日）の各実績湿度ＷＲ（ｉ，Ｎ−７ｎ，３）（ｎ＝１〜４）と、第１参考日（Ｎ−２日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第３参考日）の各実績湿度ＷＲ（ｉ，Ｎ−７ｎ−２，３）（ｎ＝１〜４）の湿度差との間の対応する週毎の差分（湿度補正）の平均値に時間別の湿度勾配Ｓ３（ｉ）を乗じて算出される。
【００５９】
数１０の気温勾配Ｓ１（ｉ）は使用する予測式（数２〜数５）に応じた数１３〜数１６に示す回帰式及び重回帰式の係数として求まる。また、数１１の水温勾配Ｓ２（ｉ）は使用する予測式（数３、数５）に応じた数１４と数１６に示す重回帰式の係数として求まる。また、数１２の湿度勾配Ｓ３（ｉ）は使用する予測式（数４、数５）に応じた数１５と数１６に示す重回帰式の係数として求まる。尚、Ｃ１〜Ｃ４は定数である。また、数１３〜数１６に示す回帰式及び重回帰式の係数を算出するために用いるサンプルデータは、例えば、予測対象供給日（Ｎ日）が月曜日〜木曜日の週日か、金曜日〜日曜日の週末の各曜日の何れであるかで区別することで、高精度な予測式（数２〜数５）が得られる。
【００６０】
（数１３）
Ｒ（ｉ，ｊ）＝Ｓ１（ｉ）×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）＋Ｃ１
（数１４）
Ｒ（ｉ，ｊ）＝Ｓ１（ｉ）×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）
＋Ｓ２（ｉ）×ＷＲ（ｉ，ｊ，２）＋Ｃ２
（数１５）
Ｒ（ｉ，ｊ）＝Ｓ１（ｉ）×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）
＋Ｓ３（ｉ）×ＷＲ（ｉ，ｊ，２）＋Ｃ３
（数１６）
Ｒ（ｉ，ｊ）＝Ｓ１（ｉ）×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）
＋Ｓ２（ｉ）×ＷＲ（ｉ，ｊ，２）
＋Ｓ３（ｉ）×ＷＲ（ｉ，ｊ，３）＋Ｃ４
【００６１】
数６のＷ６（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，６）を算出するに当たって参考にする実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−２）が予測対象供給日（Ｎ日）の２日前（第１参考日）で、予測対象供給日（Ｎ日）と体感温度Ｍ（ミスナールの体感温度）が必ずしも同じでないため、体感温度Ｍの相違によるガス供給量の誤差を補正するための時間別の体感温度補正項（気象補正項の１つに該当）であり、以下の数１７で与えられる。
【００６２】
（数１７）
Ｗ６（ｉ，Ｎ）＝Ｓ６（ｉ）×｛４×（ＴＭ（ｉ，Ｎ）−ＴＭ（ｉ，Ｎ−２）
−（ＴＭ（ｉ，Ｎ−７）−ＴＭ（ｉ，Ｎ−９）
−（ＴＭ（ｉ，Ｎ−１４）−ＴＭ（ｉ，Ｎ−１６）
−（ＴＭ（ｉ，Ｎ−２１）−ＴＭ（ｉ，Ｎ−２１）
−（ＴＭ（ｉ，Ｎ−２８）−ＴＭ（ｉ，Ｎ−３０）｝／４
【００６３】
数１７では、体感温度補正項Ｗ６（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測体感温度ＴＭ（ｉ，Ｎ）と第１参考日（Ｎ−２日）の実績体感温度ＴＭ（ｉ，Ｎ−２）の体感温度差と、予測対象供給日（Ｎ日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第２参考日）の各実績体感温度ＴＭ（ｉ，Ｎ−７ｎ）（ｎ＝１〜４）と、第１参考日（Ｎ−２日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第３参考日）の各実績体感温度ＴＭ（ｉ，Ｎ−７ｎ−２）（ｎ＝１〜４）の体感温度差との間の対応する週毎の差分（体感温度Ｍ補正）の平均値に時間別の体感温度Ｍ勾配Ｓ６（ｉ）を乗じて、算出される。ここで、実績体感温度ＴＭ（ｉ，ｊ）は、実績気温ＷＲ（ｉ，ｊ，１）と実績湿度ＷＲ（ｉ，ｊ，３）を用いて、下記の数１８で与えられる。尚、予測対象供給日（Ｎ日）の予測体感温度ＴＭ（ｉ，Ｎ）は、予測気温ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）と予測湿度ＷＦ（ｉ，Ｎ，３）を用いて、下記の数１９で与えられる。
【００６４】
（数１８）
ＴＭ（ｉ，ｊ）＝ＷＲ（ｉ，ｊ，１）
−１／２．３×｛ＷＲ（ｉ，ｊ，１）−１０｝
×｛０．８−ＷＲ（ｉ，ｊ，３）／１００）
（数１９）
ＴＭ（ｉ，Ｎ）＝ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）
−１／２．３×｛ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）−１０｝
×｛０．８−ＷＦ（ｉ，Ｎ，３）／１００）
【００６５】
尚、数１７の体感温度Ｍ勾配Ｓ６（ｉ）は下記の数２０に示す回帰式の係数として求まる。尚、Ｃ５は定数である。また、数２０に示す回帰式の係数を算出するために用いるサンプルデータは、予測対象供給日（Ｎ日）が月曜日〜木曜日の週日か、金曜日〜日曜日の週末かで区別することで、高精度な予測式（数６）が得られる。
【００６６】
（数２０）
Ｒ（ｉ，ｊ）＝Ｓ６（ｉ）×ＴＭ（ｉ，ｊ）＋Ｃ５
【００６７】
数７のＷ７（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，６）を算出するに当たって参考にする実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−２）が予測対象供給日（Ｎ日）の２日前（第１参考日）で、予測対象供給日（Ｎ日）と体感温度Ｌ（リンケの体感温度）が必ずしも同じでないため、体感温度Ｌの相違によるガス供給量の誤差を補正するための時間別の体感温度補正項（気象補正項の１つに該当）であり、以下の数２１で与えられる。
【００６８】
（数２１）
Ｗ７（ｉ，Ｎ）＝Ｓ７（ｉ）×｛４×（ＴＬ（ｉ，Ｎ）−ＴＬ（ｉ，Ｎ−２）
−（ＴＬ（ｉ，Ｎ−７）−ＴＬ（ｉ，Ｎ−９）
−（ＴＬ（ｉ，Ｎ−１４）−ＴＬ（ｉ，Ｎ−１６）
−（ＴＬ（ｉ，Ｎ−２１）−ＴＬ（ｉ，Ｎ−２１）
−（ＴＬ（ｉ，Ｎ−２８）−ＴＬ（ｉ，Ｎ−３０）｝／４
【００６９】
数２１では、体感温度補正項Ｗ７（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測体感温度ＴＬ（ｉ，Ｎ）と第１参考日（Ｎ−２日）の実績体感温度ＴＬ（ｉ，Ｎ−２）の体感温度差と、予測対象供給日（Ｎ日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第２参考日）の各実績体感温度ＴＬ（ｉ，Ｎ−７ｎ）（ｎ＝１〜４）と、第１参考日（Ｎ−２日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第３参考日）の各実績体感温度ＴＬ（ｉ，Ｎ−７ｎ−２）（ｎ＝１〜４）の体感温度差との間の対応する週毎の差分（体感温度Ｌ補正）の平均値に時間別の体感温度Ｌ勾配Ｓ７（ｉ）を乗じて、算出される。ここで、実績体感温度ＴＬ（ｉ，ｊ）は、実績気温ＷＲ（ｉ，ｊ，１）と実績風速ＷＲ（ｉ，ｊ，４）を用いて、下記の数２２で与えられる。尚、予測対象供給日（Ｎ日）の予測体感温度ＴＬ（ｉ，Ｎ）は、予測気温ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）と予測風速ＷＦ（ｉ，Ｎ，４）を用いて、下記の数２３で与えられる。
【００７０】
（数２２）
ＴＬ（ｉ，ｊ）＝ＷＲ（ｉ，ｊ，１）−４×ＷＲ（ｉ，ｊ，４）１／２
（数２３）
ＴＬ（ｉ，Ｎ）＝ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）−４×ＷＦ（ｉ，Ｎ，４）１／２
【００７１】
尚、数２１の体感温度Ｌ勾配Ｓ７（ｉ）は下記の数２４に示す回帰式の係数として求まる。Ｃ６は定数である。また、数２４に示す回帰式の係数を算出するために用いるサンプルデータは、予測対象供給日（Ｎ日）が月曜日〜木曜日の週日か、金曜日〜日曜日の週末かで区別することで、高精度な予測式（数７）が得られる。
【００７２】
（数２４）
Ｒ（ｉ，ｊ）＝Ｓ７（ｉ）×ＴＬ（ｉ，ｊ）＋Ｃ６
【００７３】
数８のＷ８（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝２〜５）を算出するに当たって参考にする実績値Ｒ（ｉ，Ｎ−２）が予測対象供給日（Ｎ日）の２日前（第１参考日）で、予測対象供給日（Ｎ日）と気温が必ずしも同じでないため、気温の相違によるガス供給量の誤差を補正するための時間別の気温補正項（気象補正項の１つに該当）であり、以下の数２５で与えられる。
【００７４】
（数２５）
Ｗ８（ｉ，Ｎ）＝０．２×Ｓ８（ｉ）
×｛４×（ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−２，１））
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−７，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−９，１）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−１４，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−１６，１）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−２１，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−２１，１）
−（ＷＲ（ｉ，Ｎ−２８，１）−ＷＲ（ｉ，Ｎ−３０，１）｝／４
【００７５】
数２５では、気温補正項Ｗ８（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の予測気温ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）と第１参考日（Ｎ−２日）の実績気温ＷＲ（ｉ，Ｎ−２，１）の気温差と、予測対象供給日（Ｎ日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第２参考日）の各実績気温ＷＲ（ｉ，Ｎ−７ｎ，１）（ｎ＝１〜４）と、第１参考日（Ｎ−２日）から１週間〜４週間前の各同曜日（第３参考日）の各実績気温ＷＲ（ｉ，Ｎ−７ｎ−２，１）（ｎ＝１〜４）の気温差との間の対応する週毎の差分（気温補正）の平均値に時間別の気温勾配Ｓ８（ｉ）と係数０．２を乗じて算出される。
【００７６】
数２５の気温勾配Ｓ８（ｉ）は、下記の数２６に示す４次回帰式の係数Ｃ７〜Ｃ１１を求め、下記の数２７に示す当該４次回帰式の１次微分式に、予測対象供給日（Ｎ日）、第１参考日（Ｎ−２日）、第２参考日（Ｎ−７ｎ日）、第３参考日（Ｎ−７ｎ−２日）の各気温の平均値を代入して算出する。尚、数２６に示す４次回帰式の各係数を算出するために用いるサンプルデータは、予測対象供給日（Ｎ日）が月曜日〜木曜日の週日か、金曜日〜日曜日の週末かで区別することで、高精度な予測式（数８）が得られる。
【００７７】
（数２６）
Ｒ（ｉ，ｊ）＝Ｃ７×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）４＋Ｃ８×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）３
＋Ｃ９×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）２＋Ｃ１０×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）＋Ｃ１１
（数２７）
Ｒ（ｉ，ｊ）／ｄＷＲ（ｉ，ｊ，１）
＝４×Ｃ７×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）３＋３×Ｃ８×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）２
＋２×Ｃ９×ＷＲ（ｉ，ｊ，１）＋Ｃ１０
【００７８】
次に、予測値選択手段４が、予測成績データベース７に記憶されている過去の評価値Ｅ（ｊ，ｋ）及び最適予測式の予測式番号ｋ０（ｊ）に基づいて、予測対象供給日（Ｎ日）における最適予測式の予測式番号ｋ１（Ｎ）を求め、予測値算出手段２が数１〜数８に示す予測式を用いて１回目に算出した複数の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝１〜８）の中から最適な予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ１）を選択して、時間別のガス製造供給計画の作成に利用するために、ガス製造供給計画作成用の別システム（図示せず）に出力する（ステップ＃２）。
【００７９】
ステップ＃２の終了後、本発明システム１を一旦停止し、更に、予測対象供給日（Ｎ日）が経過し、ステップ＃１の１回目の時間別の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝２〜８）の算出に用いた各予測式（数２〜数８）の気象補正項（数１０〜数１２、数１７、数２１、数２５）中の気象要素データの予測値（予測気温ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）、予測水温ＷＦ（ｉ，Ｎ，２）、予測湿度ＷＦ（ｉ，Ｎ，３）、及び、予測風速ＷＦ（ｉ，Ｎ，４））の予測対象供給日（Ｎ日）の各時間帯ｉ（＝１〜２４、当日の午前７時〜翌日の午前７時の１時間単位）の実績データが気象データベース６に記憶された後、オペレータは本発明システム１を起動し、予測値算出手段２が、以下の数２〜数８に示す７つの予測式に基づいて、２回目の時間別の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝２〜８）を算出する（ステップ＃３）。
【００８０】
尚、予測対象供給日（Ｎ日）の経過中に、本発明システム１の処理とは独立して、ガス供給実績データベース５に、予測対象供給日（Ｎ日）の２４時間分のガス供給量の実績値Ｒ（ｉ，Ｎ）が、１時間毎に記憶される。ガス供給量の実績値Ｒ（ｉ，Ｎ）は、予測対象供給日（Ｎ日）の経過後に２４時間分を纏めてガス供給実績データベース５に記憶する形態でも構わない。
【００８１】
２回目の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝２〜８）の算出では、各予測式（数２〜数８）の気象補正項（数１０〜数１２、数１７、数２１、数２５）中で使用される気象要素データの予測値（予測気温ＷＦ（ｉ，Ｎ，１）、予測水温ＷＦ（ｉ，Ｎ，２）、予測湿度ＷＦ（ｉ，Ｎ，３）、及び、予測風速ＷＦ（ｉ，Ｎ，４））に代えて、それらの実績値（予測気温ＷＲ（ｉ，Ｎ，１）、予測水温ＷＲ（ｉ，Ｎ，２）、予測湿度ＷＲ（ｉ，Ｎ，３）、及び、予測風速ＷＲ（ｉ，Ｎ，４））を使用して、各予測式（数２〜数８）の計算を行う。尚、第１の予測式（数１）については、式中に気象補正項を含まないために２回目の計算は行わない。算出された予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝２〜８）は、予測成績データベース７に上書きされ、気象要素データの予測値に基づいて１回目の算出値は廃棄される。
【００８２】
引き続き、予測成績作成手段３が、予測値算出手段２が２回目に算出した複数の予測式毎の２４時間分のガス需要量の予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）（ｋ＝１については１回目の算出結果）を予測成績データベース７から読み出し、また、予測対象供給日（Ｎ日）の２４時間分のガス供給量の実績値Ｒ（ｉ，Ｎ）をガス供給実績データベース５から読み出し、予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）と実績値Ｒ（ｉ，Ｎ）の誤差Δ（ｉ，Ｎ，ｋ）を算出し、更に、誤差Δ（ｉ，Ｎ，ｋ）から、２４時間の平均誤差Δａ（Ｎ，ｋ）と２４時間内の最大誤差Δｍａｘ（Ｎ，ｋ）を算出して、予測成績データベース７に記憶する（ステップ＃４）。
【００８３】
更に、予測成績作成手段３は、算出した平均誤差Δａ（Ｎ，ｋ）、最大誤差Δｍａｘ（Ｎ，ｋ）等に基づいて複数の予測式の予測成績の評価値Ｅ（Ｎ，ｋ）を算出し、評価値Ｅ（Ｎ，ｋ）が最大評価となる予測式（予測対象供給日（Ｎ日）における最適予測式）の予測式番号ｋ０（Ｎ）を求めて、予測成績データベース７に記憶する（ステップ＃５）。
【００８４】
〈第２実施形態〉
次に、本発明システムの第２実施形態について説明する。図４に示すように、第２実施形態に係る本発明システム１０は、予測値算出手段２、予測成績作成手段３、及び、予測成績選択手段９を備えて構成されている。更に、本発明システム１０の各手段２，３，９は、ガス供給実績データベース５、気象データベース６、及び、予測成績データベース７とＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）８を介して相互にデータ通信可能に接続されている。本実施形態では、予測値算出手段２、予測成績作成手段３、及び、予測成績選択手段９は、各手段の処理をパーソナルコンピュータ等のコンピュータハードウェア上でソフトウェア的に実行することで実現される。予測値算出手段２、予測成績作成手段３、ガス供給実績データベース５、気象データベース６、及び、予測成績データベース７は、上記第１実施形態と同じであるので、重複する説明は割愛する。
【００８５】
予測成績選択手段９は、予測成績データベース７に記憶されている過去の供給日毎の予測成績（誤差Δ（ｉ，ｊ，ｋ）、平均誤差Δａ（ｊ，ｋ）、最大誤差Δｍａｘ（ｊ，ｋ）、評価値Ｅ（ｊ，ｋ））の中から、過去の１または複数の供給日（ｊ）を選択する選択条件Ｓの入力を受け付け、入力された選択条件Ｓに基づいて、選択条件Ｓに応じたデータベース（例えば、気象データベース６）にアクセスして、１または複数の供給日（ｊ）を選択し、選択された供給日（ｊ）の予測成績Ｔを出力する。
【００８６】
予測成績選択手段９に入力する選択条件Ｓとしては、例えば、予測対象供給日（Ｎ日）に対応する曜日、気象条件（気温等）、期間を、オペレータのキーボード等の入力装置（図示せず）からの入力操作によって受け付ける。予測成績選択手段９は受け付けた選択条件Ｓで指定された曜日と気象条件（気温等）から合致する供給日の候補を気象データベース６から抽出し、抽出した供給日（ｊ）の誤差Δ（ｉ，ｊ，ｋ）、平均誤差Δａ（ｊ，ｋ）、最大誤差Δｍａｘ（ｊ，ｋ）を、予測成績データベース７から読み出して、例えば、本発明システムに付属する表示装置（図示せず）上にグラフ等の表示形式で出力する。
【００８７】
本第２実施形態では、予測成績選択手段９により選択され出力された予測成績に基づいて、オペレータが予測対象供給日（Ｎ日）についてはどの予測式を用いるのが最適であるかの判断を容易にすることができる。つまり、予測成績選択手段９により選択され出力された予測成績が、オペレータに対して上記判断材料を適切に提供することで、オペレータは、予測値算出手段２が１回目に算出した予測値Ｆ（ｉ，Ｎ，ｋ）の中から最適な予測値の１つを選択することができる。更には、当該判断材料に基づいて、必要な補正をマニュアルで実行することも可能となる。
【００８８】
次に、本発明システムの別実施形態について説明する。
【００８９】
〈１〉上記各実施形態では、本発明システム１、１０は、各データベース５〜７と別システムとして構成されていたが、本発明システム１、１０と各データベース５〜７の少なくとも何れか１つ、例えば、予測成績データベース７とが同じコンピュータハードウェア上に同じシステムとして構成されてもよい。
【００９０】
〈２〉上記各実施形態において、数１〜数８に例示した予測式は例示であり、適宜変更可能である。また、使用する予測式の数も上記実施形態の数に限定されるものではない。
【００９１】
例えば、上記各実施形態では、数１〜数８の予測式に使用した第１参考日として予測対象供給日（Ｎ日）の２日前（Ｎ−２日）を用いたが、第１参考日として、他の日を用いても構わない。一例として、１年前の同日（Ｎ−３６５、または、Ｎ−３６６）を用いてもよい。更に、曜日補正処理のための第２参考日と第３参考日として、予測対象供給日（Ｎ日）から１週間〜４週間前の夫々４日を使用して、夫々の曜日補正率の平均値を用いたが、第２参考日と第３参考日は夫々１日だけを使用するようにしても構わない。この場合、第１参考日、第２参考日、第３参考日等の設定を変えた予測式を、数１〜数８の予測式に交替して或いは追加して使用するのも好ましい。
【００９２】
また、上記各実施形態では、曜日補正率（比率）を用いた曜日補正を行ったが、差分による曜日補正を施すようにしても構わない。
【００９３】
〈３〉上記第１実施形態において、予測値算出手段２は、予測対象供給日（Ｎ日）が特異日であるか否かで使用する予測式を変更する場合を説明したが、予測対象供給日（Ｎ日）が特異日についても、第１参考日、第２参考日、第３参考日等の設定を変えた同様の予測式を使用することができる。また、気象補正項を有する予測式において、気象補正項による気象補正後に曜日補正項による曜日補正を行う予測式を用いても構わない。
【００９４】
更に、予測対象供給日（Ｎ日）の特性に応じて使用する予測式を変更する場合、予測対象供給日（Ｎ日）が特異日であるか否かに代えて、或いは、追加して、別の判定基準を設けても構わない。
【００９５】
尚、特異日の定義は、上記実施形態で例示した時期に限定されるものではない。
【００９６】
〈４〉上記第１実施形態において例示した数１〜数８の予測式では、予測対象供給日（Ｎ日）、第１参考日、第２参考日、第３参考日が月曜日〜金曜日の祝日に重なる場合の補正については特に考慮していないが、当該祝日補正を施した予測式を使用するのも好ましい。
【００９７】
更に、予測式の一部において、第１参考日、第２参考日、第３参考日が月曜日〜金曜日の祝日に重なる場合に、例えば、予測値選択手段４や予測成績選択手段９がその旨をオペレータの通知する情報を出力するようにするのも好ましい。
【００９８】
〈５〉上記各実施形態では、予測対象供給日（Ｎ日）の２４時間を通して同じ予測式を使用する場合を説明したが、２４時間を複数の時間帯に分割して時間帯別に異なる複数の予測式を設定するようにしても構わない。
【００９９】
また、２４時間を通して同じ予測式を使用するか否かに拘わらず、予測値選択手段４が最適予測式を選択する場合に、時間帯別に最適な予測式を選択するようにしてもよい。
【０１００】
〈６〉上記各実施形態では、予測対象供給日を、例えば、当日の午前７時から翌日の午前７時の２４時間としたが、１日の開始時刻は午前７時に限定されるものではない。また、予測対象期間を２４時間としたが、４８時間分の予測値を纏めて算出してもよい。特に、後者においては、気象要素データの実績値や予測値が当日の午前０時から翌日の午前０時を区切りとして気象データベース６に記憶されている場合に、当日の午前０時から翌々日の午前０時までの４８時間分の予測値を纏めて算出して、当日の午前７時から翌日の午前７時の２４時間分の予測値を切り出すようにしてもよい。
【０１０１】
更に、上記各実施形態では、時間別の各種実績値や予測値は１時間単位のデータであったが、データの時間幅は１時間に限定されるものではなく、例えば、３０分や２時間であってもよい。
【０１０２】
〈７〉上記各実施形態では、本発明システム１は、図２に例示するようなガス供給システム１００のガス製造供給計画を作成する場合において、供給当日の時間別のガス需要量の予測を行う場合を想定して説明したが、本発明システム１の対象とするエネルギは、都市ガスに限定されるものではなく、他の気体燃料（ＬＰＧ、水素等）、液体燃料（石油等）、電力、熱流体（温水、水蒸気等）、上水（水道水）等であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１０３】
本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムは、エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う場合のエネルギ供給計画の作成に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムの第１実施形態における概略のシステム構成を示すブロック図
【図２】本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムを適用対象となるガス供給システムの概略のシステム構成を示すブロック図
【図３】本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムの第１実施形態における処理手順を示すフローチャート
【図４】本発明に係るエネルギ需要量予測支援システムの第１実施形態における概略のシステム構成を示すブロック図
【符号の説明】
【０１０５】
１、１０：  本発明に係るエネルギ需要量予測支援システム
２：  予測値算出手段
３：  予測成績作成手段
４：  予測値選択手段
５：  ガス供給実績データベース
６：  気象データベース
７：  予測成績データベース
８：  コンピュータ通信網
９：  予測成績選択手段
１００：  ガス供給システム
１０１〜１０４：  製造所（エネルギ製造所）
１０５〜１０８：  高圧ガバナ
１１０：  高圧導管網
１２０：  中圧導管網
１３０：  ホルダ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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