(57)【要約】【課題】より高精度に需要を予測すること。【解決手段】需要予測装置１０は、過去の需要実績を示す過去情報を記憶し、過去情報を分類する基準となる複数の分類候補であって、複数階層の分類基準から構成される分類候補を、ユーザの操作に基づいて設定し、複数の分類候補に基づいて生成される予測モデルの性能をそれぞれ算出し、複数の分類候補のうち所定の選択基準に一致する予測性能を有する所定の分類候補を選択し、所定の分類候補に基づいて生成される所定の予測モデルと過去情報とに基づいて、将来の特定時点における需要を予測する。さらに、需要予測装置１０は、所定の予測モデルに関する所定のメッセージ情報を、需要予測の結果に対応付けて表示する。【選択図】図１
2013196037.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の需要を予測するための需要予測システムであって、
過去の需要実績を示す過去情報を記憶する過去情報記憶部と、
前記過去情報を分類する基準となる複数の分類候補であって、複数階層の分類基準から構成される前記分類候補を設定するための分類設定部と、
複数の前記分類候補に基づいて生成される予測モデルの性能をそれぞれ算出し、複数の前記分類候補のうち所定の選択基準に一致する予測性能を有する所定の分類候補を、少なくとも一つ選択する分類選択部と、
前記所定の分類候補に基づいて生成される所定の予測モデルと前記過去情報とに基づいて、将来の特定時点における需要を予測する予測部と、
を備える需要予測システム。
【請求項２】
前記所定の予測モデルに関する所定のメッセージ情報を前記予測部による需要予測の結果に対応付けて表示する表示部を、さらに備える、
請求項１に記載の需要予測システム。
【請求項３】
前記所定のメッセージ情報は、前記設定部により前記分類候補を設定する場合に設定される、
請求項２に記載の需要予測システム。
【請求項４】
前記複数階層の分類基準には、第１分類基準と第２分類基準とが含まれており、
前記第１分類基準は、前記過去情報の有する複数の属性を分類するための分類種別として選択され、
前記第２分類基準は、前記第１分類基準に含まれる過去情報を分類するための分類方法が前記第１分類基準ごとに設定されるようになっており、
前記第２分類基準を設定する場合に、前記所定のメッセージ情報がユーザによって設定される、
請求項３に記載の需要予測システム。
【請求項５】
前記所定の選択基準は、複数の前記分類候補の中から、最高の予測性能を示す分類候補を一つ選択することである、
請求項１〜４のいずれかに記載の需要予測システム。
【請求項６】
前記第１分類基準は、時刻、曜日、平日と祝祭日の区別、西暦または和暦、気象状態のうちの少なくとも一つを含む、
請求項１〜５のいずれかに記載の需要予測システム。
【請求項７】
前記分類設定部は、所定の契機で、前記分類候補を設定する、
請求項１〜６のいずれかに記載の需要予測システム。
【請求項８】
コンピュータを用いて所定の需要を予測するための需要予測方法であって、
前記コンピュータは、
過去の需要実績を示す過去情報をメモリに記憶し、
前記過去情報を分類する基準となる複数の分類候補であって、複数階層の分類基準から構成される前記分類候補を、ユーザインタフェース部から入力されるユーザの操作に基づいて設定し、
複数の前記分類候補に基づいて生成される予測モデルの性能をそれぞれ算出し、
複数の前記分類候補のうち所定の選択基準に一致する予測性能を有する所定の分類候補を、少なくとも一つ選択し、
前記所定の分類候補に基づいて生成される所定の予測モデルと前記過去情報とに基づいて、将来の特定時点における需要を予測し
前記所定の予測モデルに関する所定のメッセージ情報を、需要予測の結果に対応付けて表示する、
需要予測方法。
【請求項９】
コンピュータを、所定の需要を予測するための需要予測システムとして機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
過去の需要実績を示す過去情報を記憶する過去情報記憶部と、
前記過去情報を分類する基準となる複数の分類候補であって、複数階層の分類基準から構成される前記分類候補を設定するための分類設定部と、
複数の前記分類候補に基づいて生成される予測モデルの性能をそれぞれ算出し、複数の前記分類候補のうち所定の選択基準に一致する予測性能を有する所定の分類候補を、少なくとも一つ選択する分類選択部と、
前記所定の分類候補に基づいて生成される所定の予測モデルと前記過去情報とに基づいて、将来の特定時点における需要を予測する予測部と、
前記所定の予測モデルに関する所定のメッセージ情報を前記予測部による需要予測の結果に対応付けて表示する表示部と、
をそれぞれ実現させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需要予測システム及び需要予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
時間帯または状況などに応じて需要量が変動する電力、水、ガスおよびその他の生産物または商品に関しては、その経済的かつ安定的な供給のために、高精度の需要予測技術が重要である。
【０００３】
需要予測手法として、過去日における実績データを用いて予測モデルを構築し、将来の需要予測を行う手法が知られている。具体的な予測モデル作成手法としては、重回帰分析、ニューラルネットワークなどを利用した手法が知られている。
【０００４】
上記の予測対象となる需要は曜日、季節、年度、気象、などの様々な要因により、その変動傾向が異なる。図１２を参照して説明する。図１２（ａ）は、曜日が異なる場合の、電力需要の一日の変動傾向を示す。図１２（ｂ）は、季節が異なる場合の、電力需要の１日の変動傾向を示す。
【０００５】
上記予測モデルは、複数の過去データの入力（気象など）と出力（予測対象となる需要）の組から相関関係を抽出し、抽出した相関関係をモデル化することで作成される。従って、高精度な需要予測を実現するためには、上記の様々な変動要因を考慮し、需要変動が予測日と同様の相関関係を示すデータを過去データから抽出し、抽出したデータを用いて予測モデルを構築することが重要である。
【０００６】
上記の目的のため、予測モデル作成に用いる過去データを分類し選択する技術が考案されている（特許文献１）。その特許文献１には、「複数の学習期間毎に適切な予測モデルを構築し、各学習期間のモデル化精度評価を行う。各学習期間のモデル化誤差を比較し、予測精度が最も高い最適な学習期間、予測モデルを選択する。選択した予測モデルを用いて需要予測を実行する。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２３７８３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、上記の従来技術では、過去データを分類し選択する理由、および予測手法の妥当性について定性的に説明することが難しい。特に、多数の需要家に電力、水、ガスなどを提供する社会基盤系の需要予測の場合は、需要の過不足が生じた場合の影響が大きいため、需要予測を実施する運用者には、予測手法の選択理由と、予測結果の妥当性とについて相応の説明責任が求められる。
【０００９】
従来技術の場合、前日までの予測において最適となる予測モデルを選択可能である。しかし、その選択した予測モデルが翌日以降の予測日に対する新たな予測に対しても妥当であるかを、運用者が定性的に説明することができない。
【００１０】
特に、電力需要を予測する場合、分散型電源（太陽光発電装置、風力発電装置、蓄電装置等）の電力系統への大量導入、および生活スタイルの変化など、電力需要の変動に影響を及ぼす社会状況は日々変化する。この社会状況の変化に伴い、最適な予測モデルも変化する可能性があり、そのような場合に予測モデルの妥当性を定性的に説明することが困難であった。
【００１１】
本発明の目的は、上記の課題を解決するため、比較的高精度な需要予測を行うことができるようにした需要予測システム及び需要予測方法を提供することにある。本発明の他の目的は、予測モデルおよび予測結果の妥当性について、定性的に説明することができるようにした需要予測システム及び需要予測方法を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決すべく、本発明に係る需要予測システムは、所定の需要を予測するための需要予測システムであって、過去の需要実績を示す過去情報を記憶する過去情報記憶部と、過去情報を分類する基準となる複数の分類候補であって、複数階層の分類基準から構成される分類候補を設定するための分類設定部と、複数の分類候補に基づいて生成される予測モデルの性能をそれぞれ算出し、複数の分類候補のうち所定の選択基準に一致する予測性能を有する所定の分類候補を、少なくとも一つ選択する分類選択部と、所定の分類候補に基づいて生成される所定の予測モデルと過去情報とに基づいて、将来の特定時点における需要を予測する予測部と、を備える。
所定の予測モデルに関する所定のメッセージ情報を予測部による需要予測の結果に対応付けて表示する表示部を、さらに備えてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】需要予測システムの構成図である。
【図２】気象実績情報、需要実績情報および気象予報情報のデータ構成例である。
【図３】分類設定部において設定される分類候補のデータ構成例である。
【図４】需要予測システムの機能構成図である。
【図５】分類設定部が実行する分類候補設定処理のフローチャートである。
【図６】分類候補を設定するための入力画面の例である。
【図７】分類選択部が実行する分類候補選択処理のフローチャートである。
【図８】分類組合せ候補のデータ構成例である。
【図９】分類組合せ候補に基づき過去検証日を分類した結果の例である。
【図１０】予測部が実行する予測処理のフローチャートである。
【図１１】表示部が表示する需要予測結果表示画面の例である。
【図１２】従来技術に係り、曜日または季節で電力需要が変動する様子を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、以下に詳述するように、複数階層の分類基準から構成される分類候補を設定し、複数の分類候補に基づいて生成される予測モデルの性能をそれぞれ算出し、複数の分類候補のうち所定の選択基準に一致する予測性能を有する所定の分類候補を選択する。そして、本実施形態では、所定の分類候補に基づいて生成される所定の予測モデルと過去情報とに基づいて、将来の特定時点における需要を予測する。さらに、本実施形態では、所定の予測モデルに関する所定のメッセージ情報を、需要予測の結果に対応付けて表示することもできる。
【００１５】
本実施形態によれば、従来よりも高精度に需要を予測することができ、さらに、予測モデルおよび予測結果の妥当性について定性的に説明することができる。
【実施例１】
【００１６】
図１は、実施形態に係る需要予測システムの構成図である。図１に示すように、本実施形態における需要予測システムは、例えば、需要予測装置１０と、通信ネットワーク１１と、需要情報センタ１２および気象情報センタ１３と、を含んで構成される。以下では、電力需要を例に挙げて説明する。
【００１７】
需要情報センタ１２および気象情報センタ１３は、外部情報センタを構成する。需要情報センタ１２には、予測対象となる生産物（例えば電力など）の過去の需要実績データが蓄積される。気象情報センタ１３には、過去の気象実績データおよび将来の気象予報データが蓄積される。外部情報センタは、需要予測モデルの入力となり得る、上記以外の情報を蓄積する情報センタをさらに含んでも良い。
【００１８】
需要予測装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ１０２と、表示装置１０３と、入力装置１０４と、通信装置１０５と、プログラムデータベース１０６と、過去情報データベース１０７と、予報情報データベース１０８と、分類情報データベース１０９とを有し、それらがバス線１１０に接続されている。
【００１９】
ＣＰＵ１０１は、後述する所定のコンピュータプログラムを実行して、需要予測を実施する。メモリ１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等として構成されており、表示用の画像データおよび需要予測結果データなどを一旦格納する。ＣＰＵ１０１により作成された画像データ（図１１で後述する需要予測画面Ｇ１０）は、メモリ１０２に格納された後に、表示装置１０３に表示される。
【００２０】
通信装置１０５は、通信ネットワーク１１を介して需要情報センタ１２及び気象情報センタ１３から、過去の需要実績データ、気象実績データ、および将来の気象予報データなどを取得する。
【００２１】
ユーザは、入力装置１０４が提供する所定のユーザインタフェースを通じて、分類候補に関する各種閾値などのパラメータを設定したり変更したりする。また、ユーザは、入力装置１０４の提供する所定のユーザインタフェースを通じて、確認したいデータの種類を選択し、選択したデータを表示装置に表示させることができる。
【００２２】
なお、表示装置１０３は、ディスプレイ装置に限らず、ディスプレイ装置に代えて、またはディスプレイ装置と共に、プリンタ装置または音声合成出力装置等の他の出力装置を用いてもよい。入力装置１０４は、キーボードスイッチまたはマウス等のポインティングデバイスに限らず、それらに代えて、またはそれらと共に、音声入力装置、ペンタブレット等の他の装置を用いてもよい。
【００２３】
プログラムデータベース１０６には、計算プログラムである、最適分類選択プログラムおよび需要予測プログラム、が格納される。これらのプログラムは、必要に応じてＣＰＵ１０１に読み出され、計算が実行される。
【００２４】
過去情報データベース１０７には、通信ネットワーク１１を介して、需要情報センタ１２および気象情報センタ１３から取得した、過去の需要実績情報および気象実績情報が格納される。
【００２５】
図２（ａ）に過去の実績情報のデータ構成を示す。過去の実績情報として、需要予測を実施する時点より過去の時点（年、月、日、時などで表わされる）における、属性（曜日、日種、季節など）と、気象実績情報（気温、湿度、天候など）および需要実績情報が、過去情報データベース１０７に記憶される。これらの需要実績情報および気象実績情報は、予測モデルの作成に用いられる。
【００２６】
予報情報データベース１０８には、通信ネットワーク１１を介して、気象情報センタ１３から取得した将来の気象予報情報が格納される。図２（ｂ）に、予報情報データベース１０８に格納される気象予報情報のデータ構成の一例を示す。
【００２７】
図２（ｂ）に示すように、気象予報情報として、需要予測を実施する時点より将来の時点（年、月、日、時などで表わされる）における、属性（曜日、日種、季節など）、および気象予報情報（気温、湿度、天候など）が記憶される。
【００２８】
この気象予報情報は、図２（ａ）に示す需要実績情報および気象実績情報より作成された予測モデルの入力として用いられる。予測モデルは、その出力として需要予測情報を算出する。図２（ｂ）に示す例では、さらに、気象予報を実施した時刻である予報時刻を記憶する。気象予報情報は、予報時刻が予報対象時点に近いほど、すなわち、予報時刻が時間的に後の気象予報情報ほど精度が高いと考えられるため、定期的に通信ネットワーク１１を介して気象情報センタ１３から最新の気象予報情報を取得することが望ましい。気象情報以外の、需要との相関が認められる他の情報を入力とした入力モデルを作成する場合は、他の情報の過去の実績情報が過去情報データベース１０７に格納され、将来の予報情報が予報情報データベース１０８に格納される。
【００２９】
分類情報データベース１０９には、過去情報を分類して予測モデルを作成するための、複数の分類候補が記憶される。これらの分類候補は、それぞれ複数階層の分類基準により構成される。
【００３０】
図３には、複数の第１分類基準と、各第１分類基準に従属する第２分類基準とから構成される複数の分類候補の例が示されている。ここで、図３の例では、第１分類基準として分類種別が用いられる。分類種別として、図２（ａ）の過去情報データベース１０７における各過去時点の属性（曜日、日種、季節など）および気象情報（気温、湿度、天候など）の項目が設定される。また、第２分類基準として、第１分類基準である分類種別ごとの分類方法が設定される。図３に示す分類候補の例では、第１分類基準が「曜日」の場合は、第２分類基準として、「分類なし」、「｛土日｝と｛月火水木金｝」、「｛木金｝と｛土日月火水｝」、の３分類方法が候補として設定されている。分類候補の設定処理手順および分類候補を用いた予測モデルの作成手順については後記する。
【００３１】
図４を用いて、需要予測装置１０の機能構成について説明する。需要予測装置１０は、例えば、分類設定部４１と、分類選択部４２と、予測部４３と、表示部４４と、を含んで構成される。上記機能は、プログラムデータベース１０６に格納されたプログラムが実行されることにより実現される。また、需要予測装置１０は、分類情報記憶部４５と、過去情報記憶部４６と、予報情報記憶部４７と、をさらに有する。分類情報記憶部４５の機能は分類情報データベース１０９によって、過去情報記憶部４６の機能は過去情報データベース１０７によって、予報情報記憶部４７の機能は予報情報データベース１０８によって、それぞれ実現される。以下、各機能の詳細を説明する。
【００３２】
分類設定部４１は、入力装置１０４の提供する所定のユーザインタフェース（図６で後述）を通じて分類候補を設定し、分類情報記憶部４５に格納する。分類設定部４１における分類候補設定処理プロセスを、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００３３】
以下の各フローチャートに示す処理は、需要予測装置１０のＣＰＵ１０１が所定のコンピュータプログラムを実行することで実現される。従って、フローチャートの動作主体は、需要予測装置１０でもよいし、ＣＰＵ１０１でもよいし、図４中に示す機能のうちフローチャートに対応する所定の機能であってもよい。ここでは、機能を動作主体として説明する。
【００３４】
まず最初に、分類設定部４１は、分類情報記憶部４５に設定されている第１分類基準を１つ選択する（Ｓ１０）。分類設定部４１は、ユーザが分類候補の追加を希望しているか確認する（Ｓ１１）。分類候補の追加は、Ｓ１０で選択した第１分類基準に対して、その第１分類基準に従属する第２分類基準を設定することで、行われる。
【００３５】
分類候補を追加しない場合（Ｓ１１：ＮＯ）、分類設定部４１は、第１分類基準に従属する第２分類基準の設定処理を終了する。これに対し、新たに分類候補を追加する場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、分類設定部４１は、入力装置１０４を通じてユーザから入力された第２分類基準を新たに設定することで、分類候補を追加する（Ｓ１２）。
【００３６】
図６に、Ｓ１２において第２分類基準を設定する場合の、表示部４４に表示される第２分類基準設定画面の例を２通り示す。
【００３７】
図６（ａ）に、境界設定により第２分類基準を設定する画面の例を示す。画面の左半分には、設定する第２分類基準の詳細情報が表示される。図６（ａ）は、第１分類基準が「気温」であり、項番が「２」である場合の、第２分類基準の設定画面を示している。画面右半分は、分類境界を設定するための画面である。分類境界設定画面には、第２分類基準の境界をユーザが複数入力することができる。
【００３８】
図６（ａ）の例では、「境界１」に「２０」が、「境界２」に「２５」が、それぞれ設定されている。そのために、画面左半分の分類要素には「｛〜２０℃｝、｛２０℃〜２５℃｝、｛２５℃〜｝」が、分類数には「３」が、それぞれ自動的に表示される。
【００３９】
これは、第２分類基準で表わされる分類候補を採用して予測モデルを作成する場合、気温に関して過去情報を２０℃未満、２０℃以上２５℃未満、２５℃以上の３通りに分類して、予測モデルを作成することを意味する。
【００４０】
さらに、ユーザは、設定する第２分類基準を採用する場合の根拠となる、「所定のメッセージ情報」としての分類理由を入力することができる。境界設定および分類理由の入力を完了した後、ユーザが「確定」ボタンを押すと、分類設定部４１は、画面に表示されている第２分類基準に基づいて、新たな分類候補を追加する。
【００４１】
図６（ｂ）に、要素設定により第２分類基準を設定する画面の例を示す。画面左半分の詳細情報表示については図６（ａ）の例と同じである。図６（ｂ）の例では、第１分類基準が「曜日」であり、項番が「３」である場合の、第２分類基準の設定を行う場面を示している。
【００４２】
画面右半分は、分類要素を設定するための画面である。分類要素設定画面には、設定中の第２分類基準候補の各要素がどの分類に含まれるかを、ユーザが手動で自由に入力することができる。
【００４３】
図６（ｂ）の例では、「木」及び「金」に１番目の分類を示す「１」を、「月」と「火」と「水」と「土」および「日」に２番目の分類を示す「２」が設定されている。従って、画面左半分の分類要素に「｛木金｝、｛土日月火水木｝」が、分類数に「２」が、それぞれ自動的に表示される。また、図６（ａ）の例と同様、ユーザは、設定する第２分類基準を採用する場合の根拠となる、分類理由を入力することができる。要素設定および分類理由の入力を完了した後、ユーザが「確定」ボタンを押すと、分類設定部４１は、画面に表示されている第２分類基準に基づいて、新たな分類候補を追加する。
【００４４】
図５のフローチャートの説明に戻る。ユーザが、図６に示す設定画面において新たな第２分類基準を確定して分類候補を追加した後、分類候補の追加を終了しない場合は（Ｓ１３：ＮＯ）、Ｓ１２に戻って分類候補を追加する。
【００４５】
ユーザが分類候補の追加を終了する場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、分類設定部４１は、以下の処理により不要な分類候補を削除する。まずユーザは、Ｓ１０で選択した第１分類基準に従属する第２分類基準を１つ選択する（Ｓ１４）。
【００４６】
選択した第２分類基準候補の削除をユーザが希望する場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、分類設定部４１は、分類情報データベース１０９から、第２分類基準による分類候補を削除する（Ｓ１６）。
【００４７】
このとき、分類要素「分類なし」は削除できないように予め設定されている。「分類なし」とは、選択した第１分類基準に関しては過去情報を分類せず予測モデルを作成する分類方法を表す。例えば、第１分類基準「曜日」について「分類なし」が設定されている場合、それは、過去情報の分類に際して曜日の違いは考慮しないことを意味する。
【００４８】
第２分類基準による分類候補の削除をユーザが希望しない場合（Ｓ１５：ＮＯ）、分類設定部４１は、次の第２分類基準について削除するか否かを判定する。
【００４９】
以上のステップＳ１１からＳ１６までの工程を全ての第１分類基準について繰り返し実行することにより、全ての分類候補の設定を完了する。
【００５０】
ここで、上述した分類候補設定処理は、所定契機で実行されるのが好ましい。例えば、分類設定部４１は、分類候補設定処理を一定期間ごとに実施し、常に適切と考えられる分類候補が分類情報記憶部４５に記憶されるよう管理するのが望ましい。
【００５１】
特に、予測対象となる需要に影響を及ぼす社会状況の変化が生じた直後は、予測モデルの性質が変化する可能性が高い。従って、高精度な需要予測につながる適切な予測モデルを作成するためには、所定の社会状況の変化が生じるたびに、分類候補設定処理を改めて実行することが望ましい。例えば、電気自動車、太陽光発電装置、風力発電装置、蓄電装置などの、従来の集中電源とは異なる分散型電源の普及率がアップするたびに、分類候補を再作成してもよい。または、電力系統に比較的長期間の障害が発生する場合、分類公報を作成し直してもよい。
【００５２】
図４の機能構成の説明に戻る。分類選択部４２は、分類情報記憶部４５に格納された複数の分類候補に基づき、過去情報記憶部４６に蓄積された需要実績データおよび気象実績データを分類し、予測モデルを作成する。
【００５３】
分類選択部４２は、上記予測モデルから算出した需要予測データと、過去情報記憶部４６に蓄積された需要実績データとから、分類候補ごとの予測誤差を算出する。分類選択部４２は、複数の分類候補の中から、予測誤差が最小となる最適な分類を一つ抽出して、分類情報記憶部４５に記憶する。最適分類は、「所定の分類候補」に該当する。
【００５４】
分類選択部４２が実行する、最適分類を選択する処理のプロセスを、図７のフローチャートを用いて説明する。
【００５５】
まず、分類選択部４２は、最適分類を抽出するための予測検証時点および過去対象時点をそれぞれ設定する（Ｓ２０）。予測検証時点とは、予測性能の算出の対象となる複数の時点を表す。後述のように、分類選択部４２は、予測検証時点における需要実績データおよび需要予測データを比較することにより、分類候補の予測性能を算出する。過去対象時点とは、各予測検証時点の需要を予測する際、予測モデルの作成に用いる過去情報の対象時間範囲を表す。例えば、予測検証時点は予測日の前日から６０日前までの各日、過去対象時点は各予測検証時点の前日から１年前までの各日、などのように設定する。
【００５６】
次に、分類選択部４２は、分類組合せを１組選択する（Ｓ２１）。分類組合せについて、図８を用いて説明する。
【００５７】
分類選択部４２は、予測モデルを作成する際に、分類設定部４１において設定した分類候補から第１分類基準ごとに１つの第２分類基準で表わされる分類候補を選択し、全第１分類基準について選択した分類候補の組合せに基づいて過去情報を分類し、予測モデルを作成する。この第１分類基準ごとに１つずつ選択した第２分類基準の組合せを、以下では分類組合せと呼び、分類組合せに含まれる各要素を分類組合せ要素と呼ぶ。
【００５８】
図８に示す例では、分類組合せ「I」を構成する分類候補として、第１分類基準「曜日」については第２分類基準「３」の「｛木金｝｛土日月火水木｝」（図３参照、以下同様）が、第１分類基準「時刻」については第２分類基準「２」の「｛０：００〜６：００｝｛６：００〜２４：００｝」が、設定される。
【００５９】
さらに、分類組合せ「I」の分類組合せ要素「Ｉ−１」は、第１分類基準「曜日」については｛木金｝に当てはまり、第１分類基準「時刻」については｛０：００〜６：００｝に当てはまる過去情報で構成される。以下同様に、分類組合せ要素Ｉ−１、Ｉ−２、…、およびその他の分類組合せＩＩ、ＩＩＩ、…の分類組合せ要素ＩＩ−１、ＩＩ−２、…、ＩＩＩ−１、ＩＩＩ−２、…が設定される。
【００６０】
以上の分類組合せおよび分類組合せ要素は、分類設定部４１において設定された分類候補（図３参照）に基づいて自動的に全ての組合せが生成され、分類情報データベース１０９に格納される。
【００６１】
ここで、第１分類基準１、２、…、ｍが設定され、各第１分類基準ｔについて設定された第２分類基準の個数をＮｔとした場合、分類基準組合せI、ＩＩ…は、Ｎ１×Ｎ２×…×Ｎｍ通り生成される。また、各分類組合せにおいて第１分類基準ｔについて設定された第２分類基準の分類数をＣｔとした場合、分類組合せ要素Ｉ−１、Ｉ−２、…Ｉ−ｐは、ｐ＝Ｃ１×Ｃ２×…×Ｃｍ通り生成される。
【００６２】
図７のフローチャートの説明に戻る。分類選択部４２は、Ｓ２１で選択した分類組合せに基づき、過去対象時点および予測検証時点を分類する（Ｓ２２）。図９（ａ）に、分類組合せIに基づいて過去対象時点および予測検証時点を分類した結果の例を示す。図９（ａ）に示す通り、Ｓ２０で設定した全ての過去対象時点および全ての予測検証時点について、各時点の属性、気象情報などに基づき１つずつ分類組合せ要素Ｉ−１、Ｉ−２、…が割り当てられる。
【００６３】
次に、分類選択部４２は、Ｓ２０で設定した予測検証時点を１つ選択し（Ｓ２３）、予測モデルを作成する（Ｓ２４）。予測モデル作成には、まず、選択した予測検証時点と分類組合せ要素が一致する時点を過去対象時点から全て抽出する。
【００６４】
図９（ａ）の例において、２０１１年８月２日０時を予測検証時点として選択した場合、分類選択部４２は、分類組合せ要素がＩ−２となる過去対象時点を、図９（ａ）に示す全過去対象時点の中から全て抽出する。
【００６５】
次に、分類選択部４２は、抽出した全過去対象時点の需要実績情報および気象実績情報を用いて予測モデルを作成する。予測モデルの作成手法として、例えば、回帰分析手法、ニューラルネットワークによるモデル化手法などが知られている。以下では、気温を入力とした場合の回帰分析手法について説明する。
【００６６】
ｙを需要予測値、ｘを対応する時点の気温とした場合、気温を入力とした予測モデルは以下の数１で表わされる。
【００６７】
【数１】
2013196037.tif 000003
このとき、数１の係数ａ、ｂは以下の数２、数３を用いて算出される。
【００６８】
【数２】
2013196037.tif 000004
【００６９】
【数３】
2013196037.tif 000005
【００７０】
ここで、（ｘi，ｙi）（ｉ＝１、２、…、ｎ）は選択した分類組合せにより抽出した過去対象時点の気温実績データと需要実績データの全ての組であり、ｎは抽出した過去対象時点の個数を、ｘバーは抽出した過去対象時点の気温実績データの平均値を、ｙバーは抽出した過去対象時点の需要実績データの平均値を表す。
【００７１】
以上より作成された、数１で表わされる予測モデルにおいて、ｘに予測時点の気温データを代入することにより、需要予測値ｙを算出することができる。
【００７２】
図７のフローチャートの説明に戻る。分類選択部４２は、Ｓ２４で作成した予測モデルに予測検証時点における気象実績データを入力して需要予測値を算出し、需要予測値と予測検証時点における需要実績値を比較することで、予測性能を算出する（Ｓ２５）。本実施例では、需要予測値と需要実績値の差分である絶対予測誤差などを、予測性能として用いる。分類選択部４２は、以上のステップＳ２４、Ｓ２５の工程を全ての予測検証時点について繰り返し実行する。
【００７３】
図９（ｂ）に、全ての予測検証時点について予測性能を算出した結果の例を示す。この予測性能算出結果に基づき、分類選択部４２は、ステップＳ２１で選択した分類基準組合せごとの予測性能を算出する（Ｓ２６）。分類基準組合せごとの予測性能として、図９（ｂ）に示す予測検証時点ごとの予測性能を全予測検証時点について平均した値を用いると良い。また、単純に平均を取るのではなく、時間的に後の予測検証時点の予測性能ほど重みを大きく、過去の予測検証時点の予測性能ほど重みを小さく取って、予測性能の加重平均した値を用いても良い。こうすることにより、予測モデルの作成において、時間的に後の需要変動傾向の影響を大きく考慮することができる。
【００７４】
分類選択部４２は、以上で説明したステップＳ２２からＳ２６までの工程を分類組合せごとに繰り返すことで、全分類組合せの予測性能を算出する。図９（ｃ）に、分類組合せごとの予測性能を算出した結果の例を示す。
【００７５】
最後に、分類選択部４２は、ステップＳ２６において算出した全分類基準組合せの予測性能を用いて、最適な分類組合せを抽出する（Ｓ２７）。求めた最適分類である複数の基準の組合せは、分類情報記憶部４５に記憶される。分類選択部４２は、最適な分類組合せとして、最も予測性能の良いものを選択する。図９（ｃ）の例において、予測性能として絶対予測誤差を用いる場合は、値が最小の分類組合せを選択する。
【００７６】
分類選択部４２は、以上の分類候補決定処理を所定の契機で実行してもよい。例えば、分類候補決定処理を一定期間ごとに実施し、常に最適な分類組合せを選択できるよう管理することが望ましい。特に、予測対象となる需要に影響を及ぼす社会状況の変化が生じた直後は、予測モデルの性質が変化する可能性が高い。従って、高精度な需要予測につながる適切な予測モデルの構築のために、上記分類候補決定処理を改めて実行することが望ましい。
【００７７】
図２の機能構成の説明に戻る。予測部４３は、分類選択部４２により抽出され分類情報記憶部４５に格納された最適分類組合せに基づいて予測モデルを作成し、予報情報記憶部４７に格納された気象予報データを入力することで需要予測値を算出する。
【００７８】
図１０のフローチャートを参照して、予測部４３が実行する予測処理プロセスを説明する。まず、予測部４３は、需要予測を行う予測時点および過去対象時点を設定し（Ｓ３０）、分類情報データベース１０９に記憶された最適分類組合せに基づき、過去対象時点を分類する（Ｓ３１）。
【００７９】
過去対象時点の分類については、図７のステップＳ２２と同様の処理である。次に、予測部４３は、過去対象時点を分類した結果に基づき予測モデルを作成する（Ｓ３２）。予測モデル作成処理は、図７のステップＳ２４と同様の処理である。最後に、予測部４３は、ステップＳ３２において作成された予測モデルに、予報情報データベース１０８に格納された気象予報情報を入力し、需要予測値を算出する（Ｓ３３）。
【００８０】
図４の機能構成の説明に戻る。表示部４４は、予測部４３において算出された需要予測値を画面表示する。また、ユーザが予測手法に関する詳細情報の表示を要求すると、図６（ａ）（ｂ）の例に示すような分類候補の詳細情報、および図８、図9（ａ）の例に示すような予測モデルの作成に用いた過去対象時点の分類組合せ、図２（ｂ）の例に示すような入力として用いる気象予報情報、などが、表示部４４に表示される。
【００８１】
図１１に表示部４４により表示される需要予測画面Ｇ１０の構成例を示す。図１１の例では、需要予測情報Ｇ１２０として、ある一時点の需要予測値を数値で表示するとともに、複数時点の需要予測値を時系列グラフの形式で表示している。
【００８２】
また、入力として用いる複数時点の気温データＧ１２１も同時に表示している。また、予測手法の詳細情報Ｇ１１として、予測モデル作成時に選択した最適分類組合せＧ１１０と、カレンダＧ１１１とを表示している。カレンダＧ１１１では、予測モデル作成時に用いた過去対象時点を分類組合せ要素ごとに色分けして表示している。
【００８３】
なお、本発明は、上述した実施例に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。
【符号の説明】
【００８４】
１０：需要予測装置、４１：分類設定部、４２：分類選択部、４３：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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【図１１】
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【図１２】
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