(57)【要約】【課題】精度良く、エネルギーの最大供給量を予測することが可能な最大供給量予測システム等を提供する。【解決手段】気温算出部２２は、入力受付部２１が入力を受け付けた予測単位及び予測期間に基づく、過去の供給量実績データ、過去の平均気温実績データ、用途別計画供給量データ等を取得する。取得したこれらのデータに基づいて、気温算出部２２は、予測単位及び予測期間における気温を算出し、供給量算出部２３は、月別、曜日別、用途別の予測単位及び予測期間における供給量を算出し、期間中の最大供給量算出部２４は、予測単位及び予測期間における供給量を算出する。予測最大供給量算出部２５は、予測単位及び予測期間における供給量の分布のシミュレーション結果から、一定の確率で発生しうる最大供給量を算出する。【選択図】図３
2013182448.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって構成され、エネルギーの最大供給量を予測する最大供給量予測システムであって、
前記最大供給量の予測を行う予測単位及び予測期間の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記入力受付手段により受け付けられた前記予測単位及び予測期間に基づく、過去の供給量実績データを取得する取得手段と、
前記予測単位及び予測期間における気温を算出する第１の算出手段と、
前記取得手段により取得された前記過去の供給量実績データおよび前記第１の算出手段により算出された前記気温に基づいて、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段により算出された前記予測単位及び予測期間における供給量の分布から、前記最大供給量を算出する第３の算出手段と、
を備えることを特徴とする最大供給量予測システム。
【請求項２】
前記第２の算出手段は、更に、用途別に、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の最大供給量予測システム。
【請求項３】
前記第２の算出手段は、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布の最大値のみを記憶部に記憶し、
前記第３の算出手段は、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布の最大値から前記最大供給量を算出する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の最大供給量予測システム。
【請求項４】
前記第１の算出手段は、前記予測単位及び予測期間における気温を、過去の実績値から取得する
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の最大供給量予測システム。
【請求項５】
コンピュータが実行し、エネルギーの最大供給量を予測する最大供給量予測方法であって、
前記コンピュータが、
前記最大供給量の予測を行う予測単位及び予測期間の入力を受け付ける入力受付ステップと、
前記入力受付ステップにより受け付けられた前記予測単位及び予測期間に基づく、過去の供給量実績データを取得する取得ステップと、
前記予測単位及び予測期間における気温を算出する第１の算出ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記過去の供給量実績データおよび前記第１の算出ステップにより算出された前記気温に基づいて、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出する第２の算出ステップと、
前記第２の算出ステップにより算出された前記予測単位及び予測期間における供給量の分布から、前記最大供給量を算出する第３の算出ステップと、
を含むことを特徴とする最大供給量予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギーの最大供給量予測システム等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、ガスや電気等のエネルギー供給企業では、エネルギーセキュリティを高める上で必要となる設備稼働計画や設備投資計画のために、精度良く、エネルギーの最大供給量を予測しておく必要がある。
【０００３】
例えば、特許文献１には、熟練オペレータの需要予測技術を複数定式化し、実績との相違で成績を付けて、予測精度を高める技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２４１３６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の技術では、過去の実績データ及び気象情報が考慮されていることに留まる。エネルギーの最大供給量を精度良く算出するためには、例えば、エネルギーの用途ごとに異なる「気温に対する感度」等を考慮する必要がある。
【０００６】
また、特許文献１の技術では、特定の１日における需要の予測を行うことに留まる。設備稼働計画や設備投資計画のために有用な情報は、ある期間（例えば、ガス需要量のピーク期である「１２月〜２月」）におけるエネルギーの最大供給量である。
【０００７】
本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、設備稼働計画や設備投資計画のために有用なエネルギーの最大供給量を精度良く算出することが可能な最大供給量予測システム等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前述した目的を達成するために、第１の発明は、コンピュータによって構成され、エネルギーの最大供給量を予測する最大供給量予測システムであって、前記最大供給量の予測を行う予測単位及び予測期間の入力を受け付ける入力受付手段と、前記入力受付手段により受け付けられた前記予測単位及び予測期間に基づく、過去の供給量実績データを取得する取得手段と、前記予測単位及び予測期間における気温を算出する第１の算出手段と、前記取得手段により取得された前記過去の供給量実績データおよび前記第１の算出手段により算出された前記気温に基づいて、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出する第２の算出手段と、前記第２の算出手段により算出された前記予測単位及び予測期間における供給量の分布から、前記最大供給量を算出する第３の算出手段と、を備えることを特徴とする最大供給量予測システムである。第１の発明によって、特定の期間、特定の時間、特定の時刻といった予測単位及び予測期間における最大供給量を精度良く予測することができる。
【０００９】
前記第２の算出手段は、更に、用途別に、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出する。用途別に算出する理由は、例えば、家庭用の用途であれば、気温に対する感度が高いが、工業用の用途であれば、気温に対する感度はあまり高くないと考えられるため、用途別に算出することによって、気温に対する感度の違いを考慮することができるからである。
【００１０】
前記第２の算出手段は、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布の最大値のみを記憶部に記憶し、前記第３の算出手段は、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布の最大値から前記最大供給量を算出する。これによって、使用メモリを最小限にすることができる。
【００１１】
前記第１の算出手段は、前記予測単位及び予測期間における気温を、過去の実績値から取得する。これによって、現実に即した計算ができる。
【００１２】
第２の発明は、コンピュータが実行し、エネルギーの最大供給量を予測する最大供給量予測方法であって、前記コンピュータが、前記最大供給量の予測を行う予測単位及び予測期間の入力を受け付ける入力受付ステップと、前記入力受付ステップにより受け付けられた前記予測単位及び予測期間に基づく、過去の供給量実績データを取得する取得ステップと、前記予測単位及び予測期間における気温を算出する第１の算出ステップと、前記取得ステップにより取得された前記過去の供給量実績データおよび前記第１の算出ステップにより算出された前記気温に基づいて、前記予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出する第２の算出ステップと、前記第２の算出ステップにより算出された前記予測単位及び予測期間における供給量の分布から、前記最大供給量を算出する第３の算出ステップと、を含むことを特徴とする最大供給量予測方法である。第２の発明によって、特定の期間、特定の時間、特定の時刻といった予測単位及び予測期間における最大供給量を精度良く予測することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、設備稼働計画や設備投資計画のために有用なエネルギーの最大供給量を精度良く予測することが可能な最大供給量予測システムおよび最大供給量予測方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】最大供給量予測システムの概要を示す図である。
【図２】端末（サーバ）を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。
【図３】端末内の制御部の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】最大供給量予測システム１の最大供給量算出処理を説明するフローチャートである。
【図５】予測単位及び予測期間における気温を算出する例を説明するための正規分布である。
【図６】予測単位及び予測期間における気温（平均、標準偏差）の入力値の例を示す図である。
【図７】月別、曜日別の予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出する処理の流れを説明するためのデータフローである。
【図８】用途毎にｔ℃における供給量の分布のグラフデータの出力例である。
【図９】全用途のｔ℃における供給量の分布のグラフデータの出力例である。
【図１０】予測単位及び予測期間における予測最大供給量を算出する例を説明するためのグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。以下では、最大供給量予測の対象エネルギーとして、ガスを例に挙げて説明する。但し、本発明の適用範囲はガスに限らない。本発明は、前述した課題があるエネルギーに対して適用すれば、同様の効果を奏する。
【００１６】
図１は、最大供給量予測システム１の概要を示す図である。図１に示すように、最大供給量予測システム１は、例えば、端末２とサーバ３がネットワーク６を介して接続されている。ネットワーク６は、例えば、インターネット又はＬＡＮ（Local Area Network）等である。端末２は、例えば、ＰＣ（Personal
Computer、以下「コンピュータ」）や携帯端末（携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等）等であり、ネットワーク６に接続し、データ通信（ＨＴＴＰ通信、ＴＣＰ／ＩＰ通信など）が可能であれば、どのような機器でも良い。サーバ３も、端末２と同様に、ネットワーク６に接続し、データ通信が可能であれば良いが、望ましくは高性能なサーバ用コンピュータが良い。
【００１７】
端末２には、本発明の一形態である供給量予測プログラム４がインストールされている。本発明の実施形態では、端末２が、供給量予測プログラム４に従って各種の手段として機能し、予測されるガスの最大需要量に対して必要なガス供給量を算出し、ユーザに提示する。端末２は、必要に応じて、データの要求命令をサーバ３に送信する。
【００１８】
サーバ３には、本発明の実施形態において利用される各種のデータを記憶するデータベース（以下「ＤＢ」）５が構築されている。データベース５には、例えば、過去の用途別供給量データ、過去の供給量実績データ、過去の平均気温実績データ、用途別計画供給量データ等が記憶されている。計画供給量データとは、過去のデータに基づいて統計的に算出されたデータである。サーバ３は、データの要求に対してＤＢ５を検索し、要求されたデータを端末２に送信する。
【００１９】
尚、最大供給量予測システム１の構成は、図１に示す例に限らない。例えば、最大供給量予測システム１は、端末２のみで構成されても良い。つまり、端末２が、ＤＢ５を備えるようにしても良い。
【００２０】
また、供給量予測プログラム４は、サーバ３にインストールされていても良い。つまり、サーバ３が、供給量予測プログラム４に従って各種の手段として機能し、予測されるガスの最大需要量に対して必要なガス供給量を算出し、ユーザに提示するようにしても良い。この場合、端末２は、ユーザとのインターフェースの役割を果たす。つまり、端末２は、ユーザから入力されるデータをサーバ３に送信し、サーバ３から受信するデータを出力（表示や印刷など）する。
【００２１】
また、ＤＢ５に代えて、単なるファイルとしてデータを記憶しても良い。また、ＤＢ５に記憶されているデータは、外部のサーバから取得するようにしても良い。
【００２２】
図２は、端末２（サーバ３）を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。尚、図２のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
【００２３】
端末２（サーバ３）を実現するコンピュータは、制御部１１、記憶部１２、メディア入出力部１３、通信制御部１４、入力部１５、表示部１６、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７等が、バス１８を介して接続される。
【００２４】
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１８を介して接続された各装置を駆動制御し、コンピュータが行う後述する処理を実現する。ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部１２、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部１１が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
【００２５】
記憶部１２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、制御部１１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（Operating System）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳに相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラム（供給量予測プログラム４）が格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部１１により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。
【００２６】
メディア入出力部１３（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）等のメディア入出力装置を有する。通信制御部１４は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク６間の通信を媒介する通信インターフェースであり、ネットワーク６を介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワーク６は、有線、無線を問わない。
【００２７】
入力部１５は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１５を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。表示部１６は、液晶パネル、有機ＥＬ等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。尚、入力部１５及び表示部１６は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。
【００２８】
周辺機器Ｉ／Ｆ（インターフェース）部１７は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１７を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢ等で構成されており、通常複数の周辺機器Ｉ／Ｆを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。バス１８は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００２９】
図３は、端末２内の制御部１１の機能構成例を示すブロック図である。図３に示す機能部のうちの少なくとも一部は、図２の制御部１１により供給量予測プログラム４が実行されることによって実現される。
【００３０】
入力受付部２１は、表示部１６に表示されている入力画面（図示せず）において、利用者が入力部１５を操作することで、最大供給量を求めたい単位（日、時刻等）の入力を受け付けるとともに、最大供給量を予測する期間の入力を受け付ける。以下、最大供給量を求めたい単位を「予測単位」と定義し、最大供給量を予測する期間を「予測期間」と定義する。
【００３１】
入力受付部２１は、利用者から受け付けた入力情報（予測単位及び予測期間）を、気温算出部２２に供給する。入力受付部２１は、予測単位と予測期間を独立に受け付ける。例えば、予測期間が「１２月〜２月」、予測単位が「日」である場合は、１２月〜２月の中での最大日供給量を求めることになる。また、予測期間が「１２月」、予測単位が「８〜９時」である場合は、１２月の中での８〜９時の最大供給量を求めことになる。後述する処理に用いられる過去の用途別供給量実績データ及び過去の供給量実績データについては、予測単位に合わせて、入力データの単位を変える。
【００３２】
気温算出部２２は、ネットワーク６を介してサーバ３のＤＢ５にアクセスし、入力受付部２１から供給された入力情報（予測単位及び予測期間）に基づく、過去の用途別供給量実績データ、過去の供給量実績データ、過去の平均気温実績データ、用途別計画供給量データ等を取得する。気温算出部２２は、予測単位及び予測期間における過去の平均気温実績データから、予測単位及び予測期間における気温を算出し、その算出結果を、予測単位及び予測期間における過去の用途別供給量実績データ、過去の供給量実績データ、用途別計画供給量データとともに供給量算出部２３に供給する。
【００３３】
供給量算出部２３は、気温算出部２２から供給された予測単位及び予測期間における気温、過去の用途別供給量実績データ、過去の供給量実績データ、用途別の計画供給量データから、月別、曜日別、用途別の予測単位における供給量の分布を算出する。そして、供給量算出部２３は、用途間の相関を考慮して全用途のデータを合算し、用途合算された単一の供給量を算出する。
【００３４】
気温算出部２２および供給量算出部２３は、予測単位及び予測期間における供給量の算出処理を繰り返すことで、予測単位及び予測期間における全用途の供給量を求めることができ、その算出結果を、期間中の最大供給量算出部２４に出力する。
【００３５】
期間中の最大供給量算出部２４は、供給量算出部２３から供給された予測単位及び予測期間における全用途の供給量の算出処理を、シミュレーションにより、さらに所定回数繰り返し、その最大値を算出する。期間中の最大供給量算出部２４は、予測単位及び予測期間における供給量の分布のシミュレーション結果を、予測最大供給量算出部２５に出力する。
【００３６】
予測最大供給量算出部２５は、期間中の最大供給量算出部２４から供給された、予測単位及び予測期間における最大供給量のシミュレーション結果から、多数の最大供給量を算出し、さらにその分布を算出する。予測最大供給量算出部２５は、多数の最大供給量の分布から、一定の確率で発生しうる最大供給量を算出する。
【００３７】
次に、図４のフローチャートを参照して、最大供給量予測システム１の最大供給量算出処理について説明する。
【００３８】
ステップＳ１において、入力受付部２１は、表示部１６に表示されている入力画面（図示せず）において、利用者から、予測単位及び予測期間の入力を受け付ける。
【００３９】
例えば、予測期間が「１２月〜２月」、予測単位が「日（例えば、１２月１日、１２月２日、・・・）」である。
【００４０】
なお、予測単位や予測期間の他に、「予測地域」というパラメータを用いることも可能である。予測地域は、予測対象の地域を限定して予測する場合に、利用者により指定される。これによって、予測対象の地域における予測最大供給量を算出することができ、ガスの導管設備の健全性を検証することもできる。
【００４１】
ステップＳ２において、気温算出部２２は、ネットワーク６を介してサーバ３のＤＢ５にアクセスし、ステップＳ１の処理で受け付けられた予測単位及び予測期間における、過去の用途別供給量実績データ、過去の供給量実績データ、過去の平均気温実績データ、用途別計画供給量データ等を取得する。そして気温算出部２２は、取得した過去の平均気温実績データから、予測単位及び予測期間における気温を算出する。
【００４２】
図５は、予測単位及び予測期間における気温を算出する例を説明するための正規分布である。図５において、横軸は気温であり、縦軸は発生確率である。この例では、予測単位が「日」、予測期間が「１２月〜２月」として気温を算出する場合について説明する。
【００４３】
気温算出部２２は、１２月〜２月の各月それぞれにおいて、予測単位及び予測期間における気温を、正規分布に従うとしてシミュレーションにより算出する。例えば、正規分布の平均は、当該月の予想平均気温であり、標準偏差は、当該月の実績気温の標準偏差の過去５年分のデータを用いて算出する。
【００４４】
図６は、予測単位及び予測期間における気温の入力の例を示す図である。
【００４５】
図６の例では、１２月に、計画気温「８．９℃」、標準偏差「２．６℃」を入力し、１月に、計画気温「６．５℃」、標準偏差「１．９℃」を入力し、２月に、計画気温「７．２℃」、標準偏差「２．４℃」を入力している。
【００４６】
図４の説明に戻る。ステップＳ３において、供給量算出部２３は、ステップＳ２の処理で算出された予測単位及び予測期間における気温、過去の用途別供給量実績データ、過去の供給量実績データ、用途別の計画供給量データから、月別、曜日別、用途別の予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出する。
【００４７】
例えば、「曜日別」とは、「月、金」や「火、水、木」等の曜日単位で区分することであり、「用途別」とは、「Ａ用途、Ｂ用途、Ｃ用途、・・・」等の用途単位で区分することである。なお、曜日別において、「月、金」と「火、水、木」とに区分する理由は、一般に、月曜日や金曜日等において供給量が下がる傾向にあるためである。
【００４８】
図７は、月別、曜日別の予測単位における供給量の分布を算出する処理の流れを説明するためのデータフローである。
【００４９】
供給量算出部２３は、曜日３１、気温ｔ℃３２、用途別計画供給量３３、過去の用途別供給量実績データ３４、過去の供給量実績データ（全用途合算データ）３５、過去の平均気温実績データ３６を用いて、月別、曜日別、用途別に、気温と供給量の関係を示すグラフデータ３７を作成し、出力する。
【００５０】
ここで、過去の用途別供給量実績データ３４の求め方について、具体例を挙げて説明する。例えば、過去の供給量実績データ（全用途合算データ）３５は有しているが、過去の用途別供給量実績データ３４は有していない場合を考える。この場合、用途別の需要者に対してサンプリング調査を行い、サンプリング調査の結果及び過去の供給量実績データ（全用途合算データ）３５から、過去の用途別供給量実績データ３４を推測する。例えば、以下のように、１２月１日のサンプリング調査データの合計値が得られたとする。
用途Ａ（サンプリング値）：１０
用途Ｂ（サンプリング値）：２０
用途Ｃ（サンプリング値）：３０
用途全体合計値Ｘ（サンプリング値）：６０
【００５１】
これに対して、サンプリング調査データの合計値が、母集団全体のデータとなるように、各合計値を膨らませる。例えば、サンプル数：母集団数＝１：１０の場合、以下のようになる。
用途Ａ（サンプリング値の単純増幅値）：１００
用途Ｂ（サンプリング値の単純増幅値）：２００
用途Ｃ（サンプリング値の単純増幅値）：３００
用途全体合計値Ｘ（サンプリング値の単純増幅値）：６００
【００５２】
さらに、用途全体合計値Ｘ（サンプリング値の単純増幅値）が、過去の供給量実績データ（全用途合算データ）３５と等しくなるように、用途Ａ（サンプリング値の単純増幅値）、用途Ｂ（サンプリング値の単純増幅値）、用途Ｃ（サンプリング値の単純増幅値）を補正し、推測値を求める。例えば、過去の供給量実績データ（全用途合算データ）３５が６６０の場合、以下のようになる。
用途Ａ（推測値）：１１０
用途Ｂ（推測値）：２２０
用途Ｃ（推測値）：３３０
用途全体合計値Ｘ（実績値）：６６０
【００５３】
このように、一部をサンプリング調査のデータに頼る場合であっても、実績値に基づいてサンプリング調査のデータを補正することによって、実態に即した予測が可能となる。
【００５４】
供給量算出部２３は、以上のような算出結果を、月別、曜日別、気温別にまとめることによって、月別、曜日別、用途別の気温と供給量の分布の関係を示すグラフデータ３７を作成し、出力することができる。
【００５５】
用途別に算出する理由は、例えば、家庭用の用途であれば、気温に対する感度が高いが、工業用の用途であれば、気温に対する感度はあまり高くないと考えられるため、用途別に算出することによって、気温に対する感度の違いを考慮することができるからである。
【００５６】
尚、例えば供給量が日供給量の場合、日供給量を月間実績供給量で除算するようにしても良い。理由は、サンプル数を増やすために複数年度のデータを使用しており、年度毎のばらつきを正規化するためである。なおその場合はグラフデータ３８を算出する際、月間値の用途別計画供給量３３をかける必要がある。またこのことにより、当該予測期間における景気変動等による過去との供給量全体のベース量の差を考慮することもできる。
【００５７】
例えば、用途毎に気温と供給量の分布の関係を示すグラフ（グラフデータ３７）を作成すると、気温が低いほど供給量が多くなる（気温感度がある）用途と、気温に依らず供給量が一様に分布している（気温感度がない）用途が存在することが分かる。
【００５８】
図８は、用途毎にｔ℃における供給量の分布３８のグラフデータ３９の出力例である。図８において、横軸は供給量であり、縦軸は頻度である。
【００５９】
図８（ａ）は、用途Ａ、気温５℃における供給量の分布を示すグラフである。図８（ｂ）は、用途Ｂ、気温５℃における供給量の分布を示すグラフである。
【００６０】
供給量算出部２３は、算出した用途毎のｔ℃における供給量の分布３８から、正規分布を仮定して用途別の相関を考慮しながら、用途合算の供給量の分布４０を算出し、グラフデータ４１を出力する。
【００６１】
用途別の相関を考慮する場合、月間計画供給量Ｓi,mは、次式（１）に従って算出される。Ｓ´i,mは、補正前の月間計画供給量であり、ｎ´mは、ｍ月の日数である。
【００６２】
【数１】
2013182448.tif 000003
【００６３】
上記式（１）に示すように、月間計画供給量Ｓi,mは、月の日数で補正したｍ月の用途ｉの月間計画供給量（ｍ３）となる。
【００６４】
このとき、合算日供給量の分布Ｙm,n（ｍ月、曜日区分ｎの全用途の日供給量合計の分布）は、正規分布Ｎ（μY,t,m，σY,t,m）に従う分布となる。平均μY,t,mは、次式（２）に示す通り定義され、標準偏差σY,t,mは、次式（３）に示す通り定義される。なお、Ｉは、気温感度がある用途の集合、Ｊは、気温感度がない用途の集合、ｔｍは、ｍ月の日平均気温の分布である。ただし、係数ａi,n、係数ｂi,n、共分散σesn,etnは、過去の実績データから予め算出しておく。
【００６５】
【数２】
2013182448.tif 000004
【００６６】
供給量算出部２３は、以上のような数式を用いることによって、正規分布を仮定して、用途別の相関を考慮しながら、用途合算の供給量の分布４０を算出し、グラフデータ４１を出力することができる。そしてその分布からランダムに１つの供給量を算出する。
【００６７】
図９は、全用途のｔ℃における供給量の分布のグラフデータ４１の出力例である。図９において、横軸は供給量であり、縦軸は頻度である。特に、ｔ＝５℃における供給量の分布を示すグラフである。
【００６８】
図４の説明に戻る。ステップＳ４において、供給量算出部２３は、予測単位及び予測期間における供給量の分布を算出したか否かを判定し、まだ算出していないと判定した場合、１２月〜２月の各月それぞれにおいて、ステップＳ２、Ｓ３の処理を繰り返し実行する。そして、ステップＳ４において、供給量算出部２３は、予測単位及び予測期間における全用途の供給量の分布を算出したと判定した場合、その分布からランダムに１つの供給量を算出しステップＳ５に進む。
【００６９】
ステップＳ５において、期間中の最大供給量算出部２４は、ステップＳ３の処理で算出された全用途のｔ℃における供給量の分布４０からランダムに１つの供給量を算出し、期間中のシミュレーション結果から単純に最大値をとることで、期間中の最大供給量を算出する。例えば、前のフェーズで、１２月１日の供給量が「１０」、１２月２日の供給量が「１５」、１２月３日の供給量が「１２」、・・・の算出結果が得られた場合、最大供給量は、ＭＡＸ（１０、１５、１２、・・・）によって算出される。
【００７０】
ステップＳ６において、期間中の最大供給量算出部２４は、期間中の最大供給量を算出する処理を所定回数（例えば、１００万回）行ったか否かを判定し、まだ所定回数行っていないと判定した場合、ステップＳ２に戻り、上述した処理を繰り返し実行する。つまり、期間中の最大供給量算出部２４は、ステップＳ２〜Ｓ６の処理を所定回数繰り返し実行（シミュレーション）することにより、予測単位及び予測期間における最大供給量の分布を算出する。
【００７１】
そして、ステップＳ６において、期間中の最大供給量算出部２４は、期間中の最大供給量を算出する処理を所定回数行ったと判定した場合、ステップＳ７に進む。
【００７２】
ステップＳ７において、予測最大供給量算出部２５は、ステップＳ２〜Ｓ６の処理を所定回数繰り返し実行（シミュレーション）することにより、予測単位及び予測期間における多数の最大供給量の分布を算出する。そして、予測最大供給量算出部２５は、多数の最大供給量の分布から、一定の確率で発生しうる最大供給量を算出する。
【００７３】
図１０は、予測単位及び予測期間における予測最大供給量を算出する例を説明するためのグラフである。図１０において、横軸は予測最大供給量であり、縦軸は発生確率である。
【００７４】
図１０（ａ）は、予測単位及び予測期間における予測最大供給量の分布のシミュレーション結果（ステップＳ７の処理による結果）を示すグラフである。
【００７５】
このような、予測単位及び予測期間における予測最大供給量を算出するシミュレーションを所定回数（無限回）繰り返した結果は、矢印Ａ１の先に示す図１０（ｂ）のグラフのようになる。
【００７６】
予測最大供給量算出部２５は、図１０（ｂ）に示すグラフから、一定の確率（例えば、９０％の信頼区間）で発生しうる最大供給量を算出する。予測最大供給量算出部２５は、算出結果（予測結果）を表示部１６に表示させるとともに、記憶部１２に記憶させる。
【００７７】
このように、ある期間における供給量の最大値を予測することが可能となる。
【００７８】
また、シミュレーションによる１００万回の繰り返し計算において、各日（例えば、１２月１日、１２月２日、・・・等）の予測結果を全て記憶部１２に記憶するのではなく、１２月〜２月の予測結果の最大値のみを記憶部１２に記憶することによって、メモリ使用量を少なくできる。
【００７９】
また、前述の説明では、該当日の気温が正規分布に従うと仮定してシミュレーションするものとしたが、本発明はこの例に限定されない。例えば、正規分布以外の分布を用いても良い。また、例えば、予測単位が「８〜９時」の場合、「８〜９時」の気温を用いる等、予測単位、予測期間に相関が強い時間帯の気温を用いても良い。また、例えば、該当日の気温は過去の実績値からランダムに取得してシミュレーションすることで、現実的には起こり得ない気温（例えば、−５０°など）を考慮することがなく、現実に即した計算ができる。
【００８０】
［発明の実施の形態における効果］
１．利用者によって指定された特定の期間、特定の時間、特定の時刻といった予測単位における最大供給量を精度良く算出（予測）することができる。
２．用途別に、最大供給量の分布を算出することによって、気温に対する感度の違いを考慮することができる。
３．予測単位及び予測期間における最大供給量の分布の算出結果として、最大値のみを記憶部に記憶するため、使用メモリを最小限にすることができる。
４．過去の実績値を用いてシミュレーションすることで、現実に即した計算ができる。
【００８１】
［変形例］
以上においては、シミュレーションによって最大供給量を算出するようにしたが、これに限らず、解析的な計算によって最大供給量を算出することも可能である。
【００８２】
ここで、解析的な計算による最大供給量の算出方法について説明する。まず、最大供給量の算出処理に用いる計算式の変数について定義する。
ｙi,m,n：ｍ月、曜日区分ｎの用途ｉの日供給量の分布（ｍ３）
Ｙm,n：ｍ月、曜日区分ｎの、全用途の日供給量合計の分布（合算日供給量の分布）（ｍ３）
Ｆy,m,n（ｘ）：ｍ月、曜日区分ｎの、合算日供給量の分布Ｙm,nの累積確率密度関数
Ｓi,m：月の日数で補正したｍ月の用途ｉの月間計画供給量（ｍ３）
Ｓ´i,m：月の日数を補正する前のｍ月の用途ｉの月間計画供給量（ｍ３）
Ｉ：気温感度がある用途の集合
Ｊ：気温感度がない用途の集合
ｔｍ：ｍ月の日平均気温の分布（正規分布Ｎ（μｔ、ｍ、σｔ、ｍ）に従う分布とする。）
Ｙ＊：日最大供給量の分布（ｍ３）
ＦＹ＊（ｘ）：日最大供給量の分布Ｙ＊の累積確率密度関数
Ｍ：最大供給量が発生する月の集合
Ｎ：曜日区分の集合
ｎm,n：ｍ月、曜日区分ｎの平日の日数
ｎ´m：ｍ月の日数
【００８３】
まず、ｍ月、曜日区分ｎの、合算日供給量の分布Ｙm,nを、次式（４）の通り定義し、分布（平均、標準偏差）を算出する。
ただし、気温感度がある用途では、
ｙi,m,n＝Ｓi,m×（ａi,n×ｔ＋ｂi,n＋ｅi,n）；ｅi,nは正規分布Ｎ（０，σei,m）に従う。
一方、気温感度がない用途では、
ｙj,m,n＝Ｓj,m×（ｂj,n＋ｅj,n）；ｅj,nは正規分布Ｎ（０，σej,n）に従う。
尚、ｅs,nとｅt,nの共分散をσesn,etn（∀ｓ∈I,J ，∀ｔ∈I,J）とする。
【００８４】
【数３】
2013182448.tif 000005
【００８５】
このとき、月の日数で補正したｍ月の用途ｉの月間計画供給量Ｓi,mは、上記式（１）で示したように、日数補正前の月間計画供給量Ｓ´i,mを補正することで求められる。また係数ａi,n、係数ｂi,n、共分散σesn,etnは、過去の実績データを用いて算出される。
【００８６】
そして、ｍ月の日平均気温の分布ｔの平均μt,m、標準偏差σt,m、日数補正済みのｍ月の用途iの月間計画供給量Ｓi,m（∀ｉ∈I,J）を与えることにより、合算供給量の分布Ｙm,nを算出する。
【００８７】
以上算出した分布は、ピーク期平日の一日当たりの日供給量の分布である。この分布から、ピーク期間（最大供給量が発生する月の集合Ｍ）での最大供給量の分布を算出する。ｍ月、曜日区分ｎの合算日供給量の分布の累積確率密度関数Ｆy,m,n（ｘ）、およびｍ月、曜日区分ｎの平日の日数ｎm,nを与えた時の、ピーク期間での最大供給量の分布は、次式（５）の通り定義される。
【００８８】
【数４】
2013182448.tif 000006
【００８９】
以上のように、解析的な計算では、例えば、「１２月、１月、２月の日平均気温の分布が正規分布に従うこと」を仮定し、最大供給量の分布を算出することで、計算処理時間の短縮を図ることが可能となる。
【００９０】
以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像出力受付端末等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００９１】
１………最大供給量予測システム
２………端末
４………供給量予測プログラム
１１………制御部
１２………記憶部
１５………入力部
１６………表示部
２１………入力受付部
２２………該当日の気温算出部
２３………該当日の日供給量算出部
２４………期間中の最大供給量算出部
２５………予測最大供給量算出部
【図１】
2013182448.tif 000007
【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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