(57)【要約】【課題】  低コストで実装することができる需要予測装置を提供する。【解決手段】  本発明の一態様に係る装置は、電力設備の電力需要を予測する装置であって、電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部（記憶装置２２）と、予測日と同じ曜日の過去日の需要実績データから需要変動パターンＶｊを生成し、生成した需要変動パターンＶｊを現時点の実績値Ｐｃに連結して、現時点以後の電力需要の予測パターンである基本変動パターンＡｊを算出する制御部（制御装置２１）と、を備える。【選択図】      図２
2016019358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力設備の電力需要を予測する装置であって、
前記電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部と、
予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した前記需要変動パターンを現時点の実績値に連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部と、を備える需要予測装置。
【請求項２】
前記電力設備の操業方針を管理者が決定できる特定日について、当該特定日がどの曜日に対応するかの設定入力が可能な入力装置を備える請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項３】
前記制御部は、現時点から過去の直近数日についての前記需要実績データの最大値及び最小値を用いて、前記基本変動パターンを補正する請求項１又は請求項２に記載の需要予測装置。
【請求項４】
前記制御部は、現時点から過去の直近数日を前記需要実績データに相関が認められる同じグループの中から選択する請求項３に記載の需要予測装置。
【請求項５】
前記需要実績データに相関が認められるグループは、土曜日と日曜日よりなる休日、休日前の金曜日、休日後の月曜日、及びそれら以外の平日にグループ分けされている請求項４に記載の需要予測装置。
【請求項６】
前記制御部は、現時点から過去の直近数日についての前記需要実績データの最大値及び最小値を、現時点から近いほど大きい重みでそれぞれ平均化した平均最大値及び平均最小値を算出し、算出した前記平均最大値及び平均最小値を用いて、前記基本変動パターンを補正する請求項３〜請求項５のいずれか１項に記載の需要予測装置。
【請求項７】
前記制御部は、最大の電力需要が予測される時刻又は時間帯の予想気温と、前記過去日の同じ時刻又は時間帯の気温の平均値との温度差に基づいて、前記基本変動パターンに適用する電力需要の補正量を算出する請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の需要予測装置。
【請求項８】
前記制御部は、最高気温又は最低気温となることが予測される時刻又は時間帯の予想気温と、前記過去日の同じ時刻又は時間帯の気温の平均値との温度差に基づいて、前記基本変動パターンに適用する電力需要の補正量を算出する請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の需要予測装置。
【請求項９】
電力設備の電力需要を予測する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、
前記電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部、及び、
予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した需要変動パターンを現時点の実績値と連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部、として機能させるコンピュータプログラム。
【請求項１０】
電力設備に含まれる電力機器と通信可能なスマートメーターであって、
電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部と、
予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した需要変動パターンを現時点の実績値と連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部と、を備えるスマートメーター。
【請求項１１】
電力設備に含まれる電力機器と通信可能な蓄電装置であって、
電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部と、
予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した需要変動パターンを現時点の実績値と連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部と、を備える蓄電装置。  
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力設備の電力需要を予測する需要予測装置、この装置に適用するコンピュータプログラム、その装置を有するスマートメーター及び蓄電装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の需要予測装置として、例えば特許文献１〜３に記載の装置が知られている。
特許文献１の需要予測装置では、過去の電力需要の実績と気象データから求めた気温と電力需要との関係式から、当該日の需要を予測する。
また、この需要予測装置では、予想対象日とその前日、前前日の３日間での予想気象の変化パターンと類似する気象データをもつ過去の参照日の電力需要実績によって補正をかけ、最終的な電力需要予測値を算出している。
【０００３】
特許文献２の需要予測装置では、重回帰による予測モデルを用いて、予測対象日の最大需要予測値を演算している。
また、この需要予測装置では、暦上の曜日及び祝日に応じた第１の変数と、予め定められている所定期間に含まれるか否かに応じた第２の変数と、前後の日との関係に応じた第３の変数との中から、少なくとも１つを割り当て、これを係数として需要予測値を演算している。
【０００４】
特許文献３の需要予測装置では、電力負荷の最大値及び最小値など、対象日の電力負荷の一部を気象や暦から予測する。
また、この需要予測装置では、予測対象日の最高気温及び最低気温予報値と、抽出した各過去日の最高気温及び最低気温実績値との二乗誤差が最も小さい過去日を類似日と決定し、類似日の需要実績により、演算した予想値を補正している。類似日の条件としては、前後の暦区分が同じであることが採用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３１４１１６４号公報
【特許文献２】特許第４４４８２２６号公報
【特許文献３】特開２０１１−１１４９４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１では、過去の膨大なデータから類似する気象パターンを見つけ出す必要があるため、処理コストが高くなるという問題がある。
また、特許文献２の需要予測装置では、重回帰による予測モデルを用いるために演算処理が膨大であり、特許文献３の需要予測装置では、過去の膨大なデータから類似日を特定する必要があるため、同様に処理コストが高くなるという問題がある。
【０００７】
このように、特許文献１〜３の需要予測装置は総じて処理コストが高いことから、例えば低コストのマイコンで処理できるようにするなど、安価に実装するのが困難であるという問題があった。
本発明は、かかる従来の問題点に鑑み、低コストで実装することができる需要予測装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）  本発明の一態様に係る装置は、電力設備の電力需要を予測する装置であって、前記電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部と、予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した前記需要変動パターンを現時点の実績値に連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部と、を備える。
【０００９】
（８）  本発明の他の態様は、電力設備の電力需要を予測する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータを、前記電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部、及び、予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した需要変動パターンを現時点の実績値と連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部、として機能させるコンピュータプログラムである。
【００１０】
（９）  本発明の他の態様に係る装置は、電力設備に含まれる電力機器と通信可能なスマートメーターであって、電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部と、予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した需要変動パターンを現時点の実績値と連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部と、を備える。
【００１１】
（１０）  本発明の他の態様に係る装置は、電力設備に含まれる電力機器と通信可能な蓄電装置であって、電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部と、予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した需要変動パターンを現時点の実績値と連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、低コストで実装することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態として例示する電力システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】エネルギー管理システムの構成例を示すブロック図である。
【図３】電力設備における需要実績データの一例を示すグラフである。
【図４】曜日ごとの需要実績データの相関を示す評価表である。
【図５】需要予測部が行う情報処理の内容を示すシーケンス図である。
【図６】基本変動パターンの算出方法を示す概念図である。
【図７】極値補正パターンの算出方法を示す概念図である。
【図８】基本変動パターンとその補正量の関係を示すグラフである。
【図９】温度補正パターンの算出方法を示す説明図である。
【図１０】１日における気温と電力需要の相関の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜本発明の実施形態の概要＞
以下、本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
（１）  本発明の実施形態に係る需要予測装置は、電力設備の電力需要を予測する装置であって、前記電力需要の実績値の時系列データである需要実績データを記憶する記憶部と、予測日と同じ曜日の過去日の前記需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した前記需要変動パターンを現時点の実績値に連結して、現時点以後の前記電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出する制御部と、を備える。
【００１５】
本実施形態の需要予測装置によれば、制御部が、予測日と同じ曜日の過去日の需要実績データから需要変動パターンを生成し、生成した需要変動パターンを現時点の実績値に連結して、現時点以後の電力需要の予測パターンである基本変動パターンを算出するので、膨大なデータから気象パターンを探索したり、重回帰モデルを使用したりする従来装置に比べて、低い処理コストで電力需要を予測することができる。従って、従来装置に比べて低コストで実装することができる。
【００１６】
（２）  本実施形態の需要予測装置において、前記電力設備の操業方針を管理者が決定できる特定日について、当該入力装置を備えることが好ましい。
この場合、特定日がどの曜日に対応するかの設定入力を入力装置によって行うことができるので、入力装置により、需要実績データが類似しそうな曜日を特定日に指定することができ、電力設備の実態に即した柔軟な運用を行うことができる。
【００１７】
（３）  本実施形態の需要予測装置において、前記制御部は、現時点から過去の直近数日についての前記需要実績データの最大値及び最小値を用いて、前記基本変動パターンを補正することが好ましい。
このようにすれば、現時点の実績値に大きな変動があった場合に発生する、基本変動パターンの最大値と最小値の誤差を極力抑えることができ、電力需要の予測精度を向上することができる。
【００１８】
（４）  本実施形態の需要予測装置において、前記制御部は、現時点から過去の直近数日を、前記需要実績データに相関が認められる同じグループの中から選択することが好ましい。
この場合、相関が高い需要実績データのみから需要変動パターンを生成できるので、連続する直近数日の需要実績データを無条件で選択する場合に比べて、電力需要の予測精度を向上することができる。
【００１９】
（５）  具体的には、前記需要実績データに相関が認められるグループは、土曜日と日曜日よりなる休日、休日前の金曜日、休日後の月曜日、及びそれら以外の平日にグループ分けすればよい。
その理由は、例えば工場などの電力設備では、負荷装置の稼働状況が曜日によって大きく変動することから、需要実績データの相関を上記の４つのグループに分けることが適切と考えられるからである。
【００２０】
（６）  本実施形態の需要予測装置において、前記制御部は、現時点から過去の直近数日についての前記需要実績データの最大値及び最小値を、現時点から近いほど大きい重みでそれぞれ平均化した平均最大値及び平均最小値を算出し、算出した前記平均最大値及び平均最小値を用いて、前記基本変動パターンを補正することが好ましい。
その理由は、直近の極値（最大値と最小値）ほど、予測日の極値の傾向をより正確に反映していると考えられるからである。
【００２１】
（７）  本実施形態の需要予測装置において、前記制御部は、最大の電力需要が予測される時刻又は時間帯の予想気温と、前記過去日の同じ時刻又は時間帯の気温の平均値との温度差に基づいて、前記基本変動パターンに適用する電力需要の補正量を算出することにしてもよい。
このようにすれば、気温の急変による電力需要の増加を電力需要の予測値に反映できるようになるので、電力需要の予測精度を向上することができる。
【００２２】
（８）  また、本実施形態の需要予測装置において、前記制御部は、最高気温又は最低気温となることが予測される時刻又は時間帯の予想気温と、前記過去日の同じ時刻又は時間帯の気温の平均値との温度差に基づいて、前記基本変動パターンに適用する電力需要の補正量を算出することにしてもよい。
この場合においても、気温の急変による電力需要の増加を電力需要の予測値に反映できるようになるので、電力需要の予測精度を向上することができる。
【００２３】
（９）  本実施形態のコンピュータプログラムは、上述の需要予測装置が行う処理をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。従って、本実施形態のコンピュータプログラムは、上述の需要予測装置と同様の作用効果を奏する。
【００２４】
（１０）  本実施形態のスマートメーターは、上述の需要予測装置と同様の処理を行うスマートメーターに関する。従って、本実施形態のスマートメーターは、上述の需要予測装置と同様の作用効果を奏する。
【００２５】
（１１）  本実施形態の蓄電装置は、上述の需要予測装置と同様の処理を行う蓄電装置に関する。従って、本実施形態の蓄電装置は、上述の需要予測装置と同様の作用効果を奏する。
【００２６】
＜本発明の実施形態の詳細＞
以下、図面を参照して、本発明の実施形態の詳細を説明する。なお、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
〔システムの全体構成〕
図１は、本発明の実施形態に係る電力システムの全体構成を示すブロック図である。
【００２７】
図１に示すように、本実施形態の電力システムは、管理対象となる電力設備１と、電力設備１に含まれる各種の電力機器の運転状態を管理するエネルギー管理システム（以下、「ＥＭＳ」ともいう。）２とを含む。
本実施形態の電力設備１は、例えば工場に設置される電力設備であり、工場内に配線された直流配電線３よりなる配電網と、直流配電線３にそれぞれ接続された負荷装置４，５、蓄電装置６及び発電装置７，８とを備えている。
【００２８】
負荷装置４は、例えば、照明、エアコンなどの消費電力の調整が可能な調整型の負荷装置よりなる。負荷装置５は、工場の生産機械などの電力調整が不可能あるいは可能であっても実際上調整が許されない非調整型の負荷装置よりなる。
これらの負荷装置４，５は、それぞれスマートタップ（図示せず）を介して電力線１３に接続されており、電力線１３は、ＤＣ／ＡＣ変換器１０を介して直流配電線３に接続されている。
【００２９】
蓄電装置６は、例えば、レドックスフロー（ＲＦ）電池、リチウムイオン電池、溶融塩電池、鉛蓄電池などよりなる。この蓄電装置６は、ＤＣ／ＤＣ変換器１１を介して直流配電線３に接続されている。
発電装置７は、例えば、太陽光や風力などの自然エネルギーを電気エネルギーに変換する自然エネルギー発電装置よりなる。発電装置８は、ガスやディーゼル油などの燃焼エネルギーを電気エネルギーに変換する非常用の発電装置よりなる。これらの発電装置７，８は、それぞれＤＣ／ＤＣ変換器１１を介して直流配電線３に接続されている。
【００３０】
本実施形態の電力設備１では、ＡＣ／ＤＣ変換器１２とスマートメーター（電力量計）１５を経由して直流配電線３が商用電源１４と繋がっている。このため、電力設備１は、商用電源１４に対する系統連系が可能となっている。
【００３１】
ＥＭＳ２は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）又はその他の通信方式により、通信線１６を介して電力設備１の各種の電力機器と通信可能である。なお、ＥＭＳ２と電力機器との通信は、無線ＬＡＮなどの無線通信であってもよい。
ＥＭＳ２は、複数種類の制御指令Ｅ１〜Ｅ３を電力設備１に含まれる通信可能な電力機器に送信可能である。ＥＭＳ２は、電力設備１の運転状況を示す現在情報Ｓ１を通信可能なそれらの電力機器から受信可能である。
【００３２】
例えば、ＥＭＳ２は、制御指令Ｅ１によって負荷装置４，５が接続されたスマートタップの接続または接続解除することができる。ＥＭＳ２は、消費電力を調整可能な負荷装置４に対しては、制御指令Ｅ１によってその消費電力の調整を行うこともできる。
ＥＭＳ２は、制御指令Ｅ２によって蓄電装置６のＤＣ／ＤＣ変換器１１を接続または接続解除することができる。蓄電装置６のＤＣ／ＤＣ変換器１１には、ＰＷＭ回路が含まれている。
【００３３】
従って、ＥＭＳ２は、制御指令Ｅ２によって上記ＰＷＭ回路のデューティー比を可変に設定することができ、これにより、直流配電線３に接続中の蓄電装置６に対する充電電力又は放電電力を調整することができる。
ＥＭＳ２は、制御指令Ｅ３によって発電装置７，８のＤＣ／ＤＣ変換器１１を接続または接続解除することができる。ＥＭＳ２は、発電量を調整可能な発電装置８に対しては、制御指令Ｅ３によってその発電量の調整を行うこともできる。
【００３４】
ＥＭＳ２は、電力設備１に含まれる各種の変換器１０〜１２とスマートタップの接続状況（オン／オフ）、各装置４〜８の稼働状況と電力値などよりなる現在情報Ｓ１を、所定時間（例えば１０分）ごとに収集している。
現在情報Ｓ１には、電力設備１における現時点の電力需要も含まれる。現時点の電力需要は、現時点における受電電力（スマートメーター１５の計測値）と発電電力を合計することによって算出することができる。また、現時点の電力需要は、各負荷装置４，５の現時点の電力消費（稼働実績）を合計することによって算出してもよい。
【００３５】
〔エネルギー管理システムの構成〕
図２は、エネルギー管理システム２の構成例を示すブロック図である。
図２に示すように、ＥＭＳ２は、制御装置２１と記憶装置２２とを含むコンピュータ装置によって構成されている。制御装置２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含む情報処理装置よりなる。記憶装置２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等よりなるメモリと、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等よりなる大容量記憶部とを有する。
【００３６】
ＥＭＳ２を構成するコンピュータ装置には、通信装置２３、入力装置２４及び表示装置２５が接続されている。
通信装置２３は、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮあるいはその他の通信方式によって電力設備１に含まれる各種の電力機器と通信する。入力装置２４は、電力設備１の管理者が操作入力を行うためのマウスやキーボードなどよりなる。表示装置２５は、制御装置２１が出力する画像を管理者に提示するための液晶ディスプレイなどよりなる。
【００３７】
制御装置２１は、記憶装置２２に格納されたコンピュータプログラムを読み出して実行することにより、通信装置２３に対する通信制御、入力装置２４及び表示装置２５に対するデバイス制御、及び後述のエネルギー管理などの各種の制御を行う。
例えば、通信装置２３は、制御装置２１の通信制御に基づき、制御指令Ｅ１〜Ｅ３を電力設備１に含まれる通信可能な電力機器に送信し、電力設備１の運転状況を示す現在情報Ｓ１を電力機器から受信して制御装置２１に転送する。
【００３８】
通信装置２３は、インターネットなどの公衆通信網に接続されており、公衆通信網に繋がる他のサーバー装置（図示せず）と通信することもできる。
入力装置２４は、制御装置２１の入力に関するデバイス制御に基づき、管理者の操作入力に応じた操作信号を制御装置２１に送信する。
表示装置２５は、制御装置２１の出力に関するデバイス制御に基づき、制御装置２１から入力された静止画又は動画よりなる画像信号を自装置の画面に表示させる。
【００３９】
図２に示すように、ＥＭＳ２の制御装置２１は、電力設備１に対するエネルギー管理に関する機能部分として、発電予測部３１、需要予測部３２、計画演算部３３、及び計画実行部３４を備えている。
発電予測部３１は、気象情報の提供サービスを業とする提供主体（以下、「気象情報提供者」という。）のサーバー装置から取得した気象情報に基づいて、現時点から所定の予測期間だけ先までの自然エネルギー発電装置７の発電量の予測値を算出する。
【００４０】
例えば、気象情報提供者がＡＭ６：００に発表する気象情報には、２７時間先までの気象情報が含まれている。
この場合、発電予測部３１は、上記の２７時間分の気象情報に含まれる日射量や風速などに基づいて、２７時間以内の予測期間だけ先までの自然エネルギー発電装置７の発電量の予測値を単位時間（例えば１０分）ごとに算出し、算出した予測値を記憶装置２２に含まれる発電予測用のデータベースＤＢ３に記録する。
【００４１】
需要予測部３２は、過去の需要実績と気象情報に基づいて、電力設備１に含まれる負荷装置４，５における将来の電力需要の予測値を算出する。本実施形態では、需要予測部３２は、「第１処理」→「第２処理」→「第３処理」の順に情報処理を実行して、現時点以降の電力需要の予測値を算出する。なお、これらの情報処理の詳細については後述する。
需要予測部３２は、上記の情報処理により、現時点から所定の予測期間（例えば４８時間）だけ先までの電力需要の予測値を単位時間（例えば１０分）ごとに算出し、算出した予測値を記憶装置２２に含まれる需要予測用のデータベースＤＢ２に記録する。
【００４２】
計画演算部３３は、発電予測部３１がデータベースＤＢ３に記録した発電量の予測値と、需要予測部３２がデータベースＤＢ２に記録した電力需要の予測値と、現在情報Ｓ１に含まれる電力機器のステータス情報（状態変数）とを用いて、電力設備１に含まれる各装置４〜８のうちの少なくとも１つの対象装置について、所定の計画期間における運転計画の演算を繰り返し実行する。
【００４３】
具体的には、計画演算部３３は、現在から未来の所定時間長（例えば４５時間）の計画期間Ｔｐを、予め設定された時間間隔Δｔごとの時刻ステップｔｋ（ｋ＝１〜Ｎ：Ｎ＝Ｔｐ／Δｔ）に区切る。
そして、計画演算部３３は、電力設備１に含まれる電力機器の状態変数（当該装置のオンオフや接続、接続解除、電力量などを表す変数）を、Ｎ次元の時間ステップｔｋ（時間変数）の関係式に展開する。
【００４４】
その後、計画演算部３３は、所定の目的関数が最小（または最大）となる各時間ステップｔｋの変数値を求めることにより、電力設備１の各装置４〜８のうちの少なくとも１つについての、時間ステップｔｋごとの運転計画を演算する。
すなわち、運転計画は、所定の計画期間Ｔｐに含まれる時間ステップｔｋごとの、対象装置の運転状態を表す。計画演算部３３による計画演算を行う場合のアルゴリズムは、例えば、線形計画法に代表される数理計画法を用いることができる。
【００４５】
なお、計画演算部３３は、所定の再計画期間（例えば１５分）ごとに運転計画を繰り返し算出し、算出した運転計画を計画実行部３４に出力する。
【００４６】
計画実行部３４は、計画演算部３３から運転計画が入力されると、その運転計画に基づいて制御指令Ｅ１〜Ｅ３を生成し、通信装置２３を介して制御指令Ｅ１〜Ｅ３を電力設備１の電力機器に送信する。
具体的には、計画実行部３４は、負荷装置４，５の接続または接続解除や消費電力の調整のための制御指令Ｅ１を取得すると、その制御指令Ｅ２を、電力設備１内のスマートタップや、消費電力の調整対象である負荷装置４に送信する。
【００４７】
計画実行部３４は、蓄電装置６の接続または接続解除や充放電電力の調整のための制御指令Ｅ２を取得すると、その制御指令Ｅ２を、蓄電装置６用のＤＣ／ＤＣ変換器１１に送信する。
計画実行部３４は、発電装置７，８の接続または接続解除や発電量の調整のための制御指令Ｅ３を取得すると、その制御指令Ｅ３を、発電装置７，８用のＤＣ／ＤＣ変換器１１や、発電量の調整対象である発電装置８に送信する。
【００４８】
計画実行部３４は、計画演算部３３から入力された運転計画を、インターネットなどの公衆通信網を介して管理者のサーバー装置に送信することもできる。
管理者のサーバー装置は、公衆通信網を介して他のコンピュータ端末とも通信可能である。従って、エネルギー管理システム２の管理者（ユーザー）は、他のコンピュータ端末からサーバー装置にアクセスすることにより、計画演算部３３が生成した運転計画の内容を閲覧することができる。
【００４９】
図２に示すように、記憶装置２２には、カレンダー情報ＣＬとデータベースＤＢ１〜ＤＢ３が含まれている。
カレンダー情報ＣＬは、過去から将来に渡る数十年分の年月日データが含まれている。年月日データには、当該年月日がどの曜日であるかの曜日データと、当該年月日が特定日に該当するか否かの特定日データが対応づけられている。
【００５０】
「特定日」とは、例えば、年末年始、お盆休み、国民の祝日など、特に曜日とは関係なく、電力設備１の負荷装置４，５を非稼働にし得る日のことをいう。
従って、本実施形態のような工場の電力設備１の場合には、工場の事業者が独自に設定した非営業日も特定日に該当する。
【００５１】
データベースＤＢ１は、電力需要の実績値用のデータベース、すなわち、電力設備１における電力需要の実績値（負荷装置４，５の稼働実績値）を、年月日データと対応づけて時系列に蓄積するためのデータベースである。
制御装置２１は、電力設備１における電力需要の実績値を含む現在情報Ｓ１を通信装置２３から取得すると、取得した実績値を、その取得日及び取得時刻と対応づけてデータベースＤＢ１に時系列に格納する。
【００５２】
データベースＤＢ２は、電力需要の予測値用のデータベース、すなわち、需要予測部３２が算出した電力需要の予測値を、年月日データと対応づけて時系列に蓄積するためのデータベースである。
需要予測部３２は、算出した電力需要の予測値を、その予測日及び予測時刻と対応づけてデータベースＤＢ２に時系列に格納する。このように、電力需要の予測値をデータベースＤＢ２に蓄積すれば、データベースＤＢ１に含まれる同じ年月日の電力需要の実績値と対比することにより、予測値の精度（実績値に対する誤差）を評価することができる。
【００５３】
データベースＤＢ３は、発電量の予測値用のデータベース、すなわち、発電予測部３１が算出した発電量の予測値を、年月日データと対応づけて時系列に蓄積するためのデータベースである。
発電予測部３１は、算出した発電量の予測値を、その予測日及び予測時刻と対応づけてデータベースＤＢ１に時系列に格納する。このように、発電量の予測値をデータベースＤＢ１に蓄積すれば、同じ年月日の発電量の実績値と対比することにより、予測値の精度（実績値に対する誤差）を評価することができる。
【００５４】
〔需要実績データの一例〕
図３は、電力設備１における需要実績データの一例を示すグラフである。
具体的には、図３のグラフは、ある大規模工場の電力設備１における、１日の電力需要の実績パターンの一例である。横軸は範囲が１日（２４時間）である時間軸を示し、縦軸は１日における時刻ごとの電力需要（Ｗ）を示す。
【００５５】
図３（ａ）では、４週間（＝２８日）に含まれるすべての曜日の２８本の需要実績データが、１つの座標に重ねて表示されている。
図３（ｂ）では、図３（ａ）から土曜日、日曜日及び月曜日の需要実績データが除かれており、４週間に含まれる火曜日から金曜日までの１６日分の需要実績データが、１つの座標に重ねて表示されている。
【００５６】
図３（ａ）及び（ｂ）に示すように、火曜日、水曜日、木曜日及び金曜日の需要実績データは、概ねＭ字状となる点でパターンが類似している。
これに対し、土曜日と日曜日の需要実績データは、全時間帯を通じて電力需要が低い点でパターンが類似している。また、月曜日の需要実績データは、立ち上がり（週明けの朝方）の電力需要が低いが、次第に電力需要が高くなり、午後には他の平日と同様のＭ次状のパターンに近づく傾向がある。
【００５７】
このように、工場の電力設備１において、曜日によって需要実績データの傾向が異なる理由は、工場では、日々の業務（製造機械の稼働など）が曜日を基準としてスケジューリングされることが多いからと考えられる。
【００５８】
図４は、曜日ごとの需要実績データの相関に関する評価表である。
図４において「二重丸印」は相関が非常に高いことを示し、「丸印」は相関が高いことを示し、「バツ印」は相関が低いことを示す。
図４に示す上記の相関の評価は、図３の場合と同じ需要実績データ、すなわち、大規模工場の電力設備１における１日の需要実績データについて、対比する２つの需要実績データの移動平均値の差分を所定の閾値と対比することによって行われている。
【００５９】
図４の１行目から７行目までの曜日ごとの相関の評価結果を順に説明すると、次の通りである。
月曜日の需要実績データ：
７日前の月曜日の需要実績データとの相関が非常に高い。
６日前の火曜日から１日前の日曜日までの需要実績データとの相関が低い。その理由は、月曜日の場合には、週明けの朝方の電力需要の立ち上がりが悪く、午後からは平日の電力需要に近づくという、他の曜日にはない特性があるからと考えられる。
【００６０】
火曜日の需要実績データ：
７日前の火曜日の需要実績データとの相関が非常に高い。
６日前の水曜日から４日前の金曜日までの需要実績データとの相関が高い。
３日前の土曜日から１日前の月曜日までの需要実績データとの相関が低い。
【００６１】
水曜日の需要実績データ：
７日前の水曜日の需要実績データとの相関が非常に高い。
６日前の木曜日から５日前の金曜日までの需要実績データとの相関が高い。１日前の火曜日の需要実績データとの相関が高い。
４日前の土曜日から２日前の月曜日までの需要実績データとの相関が低い。
【００６２】
木曜日の需要実績データ：
７日前の木曜日の需要実績データとの相関が非常に高い。
６日前の金曜日の需要実績データとの相関が高い。２日前の火曜日から１日前の水曜日までの需要実績データとの相関が高い。
５日前の土曜日から３日前の月曜日までの需要実績データとの相関が低い。
【００６３】
金曜日の需要実績データ：
７日前の金曜日の需要実績データとの相関が非常に高い。
６日前の土曜日の電力需要から４日前の月曜日までの需要実績データとの相関が低い。
３日前の火曜日から１日前の木曜日までの需要実績データとの相関が高い。
【００６４】
土曜日の需要実績データ：
７日前の土曜日の需要実績データとの相関が非常に高い。
６日前の日曜日の需要実績データとの相関が高い。
５日前の月曜日から１日前の金曜日までの需要実績データとの相関が低い。
【００６５】
日曜日の需要実績データ：
７日前の日曜日の需要実績データとの相関が非常に高い。
６日前の月曜日から２日前の金曜日までの需要実績データとの相関が低い。
１日前の土曜日の需要実績データとの相関が高い。
【００６６】
〔日種別のグループ分けと設定方法〕
図３に示す需要実績データの一例では、金曜日の需要実績データが他の平日の需要実績データと相関が高くなっている。
しかし、翌日（土曜日）の休業に備えて、週末の金曜日の夕方から製造機械を早めに停止させる工場などの場合には、図３（ｂ）に仮想線で示すように、朝方から午後までは他の平日の需要実績データと類似するが、夕方に電力需要が急激に立ち下がるという、他の曜日にはない特性が生じる場合もある。
【００６７】
以上から、需要実績データに相関が認められる年月日データを曜日に基づいてグループ分けすると、例えば次のようになる。
グループＹ１：休日（土曜日又は日曜日）の年月日データ（ただし、特定日を除く。）
グループＹ２：休日の前日（＝金曜日）の年月日データ
グループＹ３：休日の翌日（＝月曜日）の年月日データ
グループＹ４：平日（＝火曜日から木曜日）の年月日データ
【００６８】
ところで、「特定日」は、工場の操業方針によって休業日になる場合もあるし、操業日となる場合もある。特定日が休業日の場合は、特定日の需要実績データは休日（土曜日又は日曜日）の需要実績データと類似し、特定日が操業日の場合は、特定日の需要実績データは平日（火曜日から木曜日）の需要実績データと類似すると考えられる。
そこで、本実施形態では、カレンダー情報ＣＬの特定日データに、各々の特定日をどの曜日と対応付けるかを指定する「対象曜日」の格納領域が含まれている。
【００６９】
従って、電力設備１の管理者は、入力装置２４からの設定入力（コンフィグ）より、特定日の「対象曜日」を月曜日から日曜日までのいずれかの曜日に指定することができる。
また、「対象曜日」には、月曜日から日曜日以外の仮想の曜日（ユーザー指定日）を指定することもできる。その理由は、管理者が操業方針を任意に決定できる特定日の場合には、午前中だけ操業して午後から休業とするなど、月曜日から日曜日までの通常日にはない独特の需要実績データとなる場合もあるからである。
【００７０】
なお、本実施形態において、入力装置２４からの設定入力（コンフィグ）が可能な他の入力情報としては、例えば次のものがある。
「過去対象期間」：電力需要の予測値を算出するために、過去の何時までの期間（例えば２８日）の実績値を用いるかを指定するための入力情報である。
「必要日数」：後述の第１処理において、需要変動パターンを求めるのに必要とする需要実績データの数（例えば４つ）のことである。
【００７１】
〔需要予測部の処理内容〕
図５は、需要予測部３２が行う情報処理の内容を示すシーケンス図である。
図５に示すように、需要予測部３２が行う処理は、第１処理（ステップＳ１１〜Ｓ１３）、第２処理（ステップＳ２１〜Ｓ２３）及び第３処理（ステップＳ３１〜Ｓ３３）に大別され、第１処理→第２処理→第３処理の順で実行される。なお、以下において、「予測日」とは、電力需要を予測する現時点を含む年月日のことである。
【００７２】
（第１処理：基本変動パターンの生成処理）
第１処理は、過去対象期間で指定された期間分の電力需要の実績値を用いて、現時点における電力需要の基本的な変動パターン（以下、「基本変動パターン」という。）を生成する処理である。
需要予測部３２は、所定の処理指令の受信をトリガーとして、第１処理を開始する。この処理指令は、所定の処理周期（例えば１０分）の経過、あるいは計画演算部３３からの処理要求などが含まれる。
【００７３】
上記の処理指令を受信すると、需要予測部３２は、予測日より前の過去対象期間（本実施形態では、この期間を例えば２８日（＝４週間）とする。）に含まれる年月日のうち、予測日と曜日データが同じである年月日についての、電力需要の実績値の時系列データ（＝需要実績データ）を、指定された必要日数分だけデータベースＤＢ１から抽出する（ステップＳ１１）。
【００７４】
例えば、指定された必要日数が４日であり、予測日の曜日データが「木曜日」である場合には、需要予測部３２は、過去４週間に含まれる「１週前の木曜日」の需要実績データ、「２週前の木曜日」の需要実績データ、「３週前の木曜日」の需要実績データ、及び「４週前の木曜日」の需要実績データを、データベースＤＢ１から抽出する。
【００７５】
なお、上記の４つの木曜日の中には、「対象曜日」が木曜日に指定された特定日が含まれる場合（例えば、木曜日が国民の祝日であるが操業日である場合）もある。
また、予測日が特定日である場合には、需要予測部３２は、その特定日の「対象曜日」で予め指定された曜日の需要実績データをデータベースＤＢ１から抽出する。このように、本実施形態では、対象曜日に対する曜日の指定により、管理者が特定日を他の曜日と同等に扱うことができる。
【００７６】
以下において、抽出された４つの需要実績データを「Ｄｉｊ」（ｉ＝１〜４）と記載する。なお、添え字「ｉ」（＝１〜４）は、４つの需要実績データＤｉｊの識別子であり、添え字「ｊ」は、需要実績データＤｉｊの１日２４時間を所定時間（例えば１０分）ごとに等分した離散時刻の時刻ステップを表す。
【００７７】
需要予測部３２は、抽出した４つの需要実績データＤｉｊ（ｉ＝１〜４）を平均化することにより、時刻ｊごとの需要変動パターンＶｊを算出する（ステップＳ１２）。
すなわち、需要予測部３２は、４つの需要実績データＤ１ｊ，Ｄ２ｊ，Ｄ３ｊ，Ｄ４ｊの時刻ｊにおける平均値を、時刻ｊにおける需要変動パターンＶｊの値とする。もっとも、この統計的処理においては、平均値ではなく、中央値などの他の統計値を採用することにしてもよい。
【００７８】
次に、需要予測部３２は、需要変動パターンＶｊを現在の電力需要の実績値に連結することにより、基本変動パターンＡｊを算出する（ステップＳ１３）。
図６は、基本変動パターンＡｊの算出方法を示す概念図である。
図６において、ｃ（current）は「現時点」（予測時点）を表し、Ｐｃは現時点ｃにおける電力需要の実績値を表す。Ｖｃは、需要変動パターンＶｊにおける現時点ｃのデータ値を表す。
【００７９】
需要予測部３２は、現時点ｃの実績値Ｐｃとこれに対応するデータ値Ｖｃとの差分ΔＰｃを算出し、算出した差分ΔＰｃを各時刻ｊの需要変動パターンＶｊに加算することにより、基本変動パターンＡｊを算出する。
なお、基本変動パターンＡｊの算出処理（ステップＳ１３）は、現時点ｃの実績値Ｐｃとこれに対応するデータ値Ｖｃとの比率を算出し、算出した比率を各時刻ｊの需要変動パターンＶｊに乗算する処理であってもよい。
【００８０】
（第１処理の効果）
上述の通り、需要予測部３２は、予測日と同じ曜日の過去日の需要実績データを平均化した需要変動パターンＶｊを生成し、生成した需要変動パターンＶｊを現時点の実績値に連結して基本変動パターンＡｊを算出するので、基本変動パターンＡｊを簡単に算出することができる。このため、膨大なデータから気象パターンを探索したり、重回帰モデルを使用したりする従来装置に比べて、低い処理コストで電力需要を予測でき、より低コストで実装することができる。
【００８１】
また、本実施形態の制御装置２１では、特定日がどの曜日に対応するかの設定入力を管理者が入力装置２４を用いて行うことができる。
このため、特定日を休業日にする場合は土曜日又は日曜日に指定し、特定日を操業日とする場合は火曜日などの平日に指定するなど、需要実績データが類似しそうな曜日を特定日に指定することができ、電力設備１の実態に即した柔軟な運用を行うことができる。
【００８２】
ところで、電力設備１における現時点ｃの電力需要の実績値Ｐｃは、時々刻々と変動するので、その実績値Ｐｃは何らかの急激な変動が生じた時の実績値である可能性がある。
この点、第１処理では、需要変動パターンＶｊを現時点ｃの実績値Ｐｃに単純に連結しているので、連結後の基本変動パターンＡｊの極値（最大値と最小値）には、現時点ｃの実績値Ｐｃの変動分だけ比較的大きい誤差が生じている可能性がある。
【００８３】
（第２処理：極値補正パターンの生成処理）
そこで、基本変動パターンＡｊの極値（最大値と最小値）に生じているかも知れない誤差を極力少なくするため、需要予測部３２は、予測する電力需要の極値がより正確な極値となるように基本変動パターンＡｊを補正することにより、極値補正パターンＢｊを生成する。図７は、極値補正パターンＢｊの算出方法を示す概念図である。
【００８４】
図７において、Ｂｍａｘは、直近の過去数日間（例えば３日間）の電力需要の実績値の平均最大値であり、Ｂｍｉｎは、直近の過去数日間（例えば３日間）の電力需要の実績値の平均最小値である。
図７に示すように、第２処理は、基本変動パターンＡｊの極値が、直近の過去数日間の電力需要の極値（最大値と最小値）と一致するように、基本変動パターンＡｊを補正することで、極値補正パターンＢｊを生成する処理である。
【００８５】
ここで、予測日の電力需要の最大値と最小値は、直近の過去数日間の電力需要の実績値の最大値と最小値の傾向（トレンド）に適合するものと考えられる。すなわち、予測日の電力需要は、極値に関しては直近数日間の傾向（トレンド）と概ね一致すると考えるのが合理的である。
従って、第２処理では、予測日と類似の傾向を示す直近の過去３日間の電力需要の最大値と最小値を用いて、基本変動パターンＡｊを補正する。
【００８６】
もっとも、例えば予測日が月曜日である場合には、前日の日曜日の電力需要が予測日（月曜日）の電力需要と大きく異なることは明らかである。
従って、直近の過去３日間と言っても、単純に連続した３日分の電力需要の実績値を使用することはできず、直近の過去３日間の実績値の選択は、予測日と需要実績データの傾向が同じグループＹ１〜Ｙ４である曜日から選択する必要がある。
【００８７】
図５に戻り、需要予測部３２は、第２処理において、まず、予測日と同一グループＹ１〜Ｙ４の中から直近の過去３日間を選択し、その３日間分の電力需要の実績値の最大値と最小値を抽出する（ステップＳ２１）。
【００８８】
例えば、予測日が日曜日（＝グループＹ１）である場合には、需要予測部３２は、直近過去３日として、予測日の前日の土曜日と、予測日の前週の日曜日と、この前日の土曜日とを選択する。
また、予測日が金曜日（＝グループＹ２）である場合には、需要予測部３２は、直近過去３日として、予測日の前週の金曜日と、その前週の金曜日と、更にその前週の金曜日とを選択する。
【００８９】
更に、予測日が月曜日（＝グループＹ３）である場合には、需要予測部３２は、直近過去３日として、予測日の前週の月曜日と、その前週の月曜日と、更にその前週の月曜日とを選択する。
また、予測日が木曜日（＝グループＹ４）である場合には、需要予測部３２は、直近過去３日として、予測日の前日の水曜日と、その前日の火曜日と、予測日の前週の木曜日とを選択する。
【００９０】
次に、需要予測部３２は、抽出した同じグループＹ１〜Ｙ４についての直近過去３日分の最大値及び最小値を、所定の重みを付けて平均化することにより、電力需要の平均最大値Ｂｍａｘと平均最小値Ｂｍｉｎを算出する（ステップＳ２２）。
上記の重み付け平均に用いる重みは、直近ほど大きくなる値、例えば直近から順に６：３：１となるように設定されている。その理由は、直近の極値データほど、予測日の極値データの傾向をより正確に反映していると考えられるからである。
【００９１】
例えば、直近過去３日分の最大値を、直近から順にＢｍａｘ１、Ｂｍａｘ２及びＢｍａｘ３とし、直近過去３日分の最小値を、直近から順にＢｍｉｎ１、Ｂｍｉｎ２及びＢｍｉｎ３とする。
そして、それらの極値に適用する重みをそれぞれα１、α２及びα３（α１＞α２＞α３）とすると、需要予測部３２は、次の式を用いて需要実績の平均最大値Ｂｍａｘと平均最小値Ｂｍｉｎを算出する。
【００９２】
Ｂｍａｘ＝（α１・Ｂｍａｘ１＋α２・Ｂｍａｘ２＋α３・Ｂｍａｘ３）
／（α１＋α２＋α３）
Ｂｍｉｎ＝（α１・Ｂｍｉｎ１＋α２・Ｂｍｉｎ２＋α３・Ｂｍｉｎ３）
／（α１＋α２＋α３）
【００９３】
次に、需要予測部３２は、平均最大値Ｂｍａｘと平均最小値Ｂｍｉｎから求めた補正量ΔＡを基本変動パターンＡｊに加算することにより、極値補正パターンＢｊを算出する（ステップＳ２３）。
図８は、基本変動パターンＡｊとその補正量ΔＡの関係を示すグラフである。
図８のグラフにおいて、横軸は基本変動パターンＡｊであり、縦軸は基本変動パターンＡｊに適用する補正量ΔＡである。また、Ａｍａｘ及びＡｍｉｎは、それぞれ基本変動パターンＡｊの最大値と最小値である。
【００９４】
図８に示すように、本実施形態では、補正量ΔＡの算出式を次の一次式によって定義している。
ΔＡ＝ａ×Ａｊ＋ｂ
ここで、補正量ΔＡの一次式の傾きａは、ＢｍａｘとＢｍｉｎの差分をＡｍａｘとＡｍｉｎの差分で割った値であり、線形式の切片ｂは、補正量ΔＡの一次式が縦軸（＝ΔＡ）と交差する値である。
【００９５】
需要予測部３２は、ＡｍｉｎからＡｍａｘまでの範囲に含まれる基本変動パターンＡｊの値を上記の一次式に代入して補正量ΔＡを求め、求めた補正量ΔＡを元の基本変動パターンＡｊに加算して、極値補正パターンＢｊを算出する。
従って、補正量ΔＡの算出式は、基本変動パターンＡｊの最大値Ａｍａｘが平均最大値ΔＢｍａｘと一致し、かつ、基本変動パターンＡｊの最小値Ａｍａｘが平均最小値ΔＢｍｉｎと一致するように、基本変動パターンＡｊの各時刻ｊに補正量を比例配分するための式である。
【００９６】
（第２処理の効果）
上述の通り、需要予測部３２は、現時点から過去の直近数日（本実施形態では３日）についての需要実績データの最大値Ｂｍａｘ１，Ｂｍａｘ２，Ｂｍａｘ３及び最小値Ｂｍｉｎ１，Ｂｍｉｎ２，Ｂｍｉｎ３を用いて、基本変動パターンＡｊを補正するので、現時点ｃの実績値に大きな変動があることによって発生し得る、基本変動パターンＡｊの最大値Ａｍａｘと最小値Ａｍｉｎの誤差を極力抑えることができ、電力需要の予測精度を向上することができる。
【００９７】
また、需要予測部３２が、現時点ｃから過去の直近数日（本実施形態では３日）を、需要実績データに相関が認められる同じグループＹ１〜Ｙ４の中から選択するので、相関が高い需要実績データのみから需要変動パターンＶｊを生成することができる。
このため、連続する直近数日の需要実績データを無条件で選択する場合に比べて、電力需要の予測精度を向上することができる。
【００９８】
ところで、一般に、夏の暑い日には冷房のための電力需要が増加し、冬の寒い日は暖房のための電力需要が増加する。
この点、第２処理は、上記の通り、現時点ｃにおいて実績値Ｐｃに急変動が生じていたかも知れないことを考慮して、基本変動パターンＡｊを補正する処理である。従って、第２処理を行うだけでは、気温の急変による冷房や暖房などによる電力需要の増減を、電力需要の予測値に反映することができない。
【００９９】
（第３処理：温度補正パターンの生成処理）
そこで、気温の急変に伴う電力需要の変動を電力需要の予測値に反映させるため、需要予測部３２は、気温変動による電力需要の補正量を極値補正パターンＢｊに加算することにより、温度補正パターンＣｊを生成する。図９は、温度補正パターンＣｊの算出方法を示す概念図である。
【０１００】
図９において、「予想気温」は、前述の気象情報に含まれる予測日の予想気温であり、「実績気温」は、過去４週間における予測日と同じ曜日の気温の平均値である。また、ｔｍａｘは、極値変動パターンＢｊが最大値となる時刻（最大需要時刻）であり、ΔＴは、最大需要時刻における予想気温と実績気温の温度差である。
図９に示すように、第３処理は、上記の温度差ΔＴに基づいて、各時刻ｊに割り振る予測値の補正量ΔＰｔを算出し、その補正量ΔＰｔを補正変動パターンＢｊに加算して温度補正パターンＣｊを算出するものである。
【０１０１】
図５に戻り、需要予測部３２は、第３処理において、まず、極値補正パターンＢｊの最大需要時ｔｍａｘの予想気温と、過去４週間における予測日と同じ曜日の同時刻ｔｍａｘの気温の平均値との温度差ΔＴを算出する（ステップＳ３１）。
次に、需要予測部３２は、予め求めた相関関係（図１０）に上記の温度差ΔＴを適用して、最高気温時の補正量である「基準補正量」を求める（ステップＳ３２）。
【０１０２】
図１０は、１日における気温と最大需要の相関の一例を示すグラフである。
図１０に示すように、本実施形態では、電力設備１の１日における気温と最大需要の相関について多数の実測データが得られているものとする。
そして、１８度未満の低温域、１８度以上２８度未満の中温域、及び２８度以上の高温域において、それぞれ線形関係式が決定されている。
【０１０３】
そこで、需要予測部３２は、上記の線形関係式の傾きを温度差ΔＴに乗算して、最大気温時における電力需要の予測値の補正量ΔＰｔである「基準補正量」を算出する。
例えば、温度差ΔＴが低温域にある場合には、需要予測部３２は、低温域の線形関係式の傾きを温度差ΔＴに乗算することにより、基準補正量を算出する。また、温度差ΔＴが中温域にある場合には、需要予測部３２は、中温域の線形関係式の傾きを温度差ΔＴに乗算することにより、基準補正量を算出する。
【０１０４】
次に、需要予測部３２は、極値補正パターンＢｊの各時刻ｊに適用する補正量ΔＰｔを、次の式によって基準補正量から算出し、算出した補正量ΔＰｔを極値補正パターンＢｊに加算することにより、温度補正パターンＣｊを算出する（ステップＳ３３）。
補正量ΔＰｔ
＝基準補正量×（予測開始からの時間）／（最低気温から最高気温時間までの時間）
【０１０５】
第３処理によって得られた温度補正パターンＣｊは、需要予測部３２が生成する最終の予測値である。
従って、需要予測部３２は、第３処理によって温度補正パターンＣｊを算出すると、算出した温度補正パターンＣｊをデータベースＤＢ２に記録し、処理を終了する。
【０１０６】
なお、図５に示すシーケンスでは、第１処理→第２処理→第３処理の順で処理を進行しているが、第１処理→第３処理→第２処理の順で処理を進行してもよい。
この場合、基本変動パターンＡｊに第３処理の温度補正が先に行われてから第２処理が実行されるので、第３処理によって得られた温度補正パターンＣｊに対して第２処理が行われ、最終の予測値として極値補正パターンＢｊが得られることになる。
【０１０７】
（第３処理の効果）
上述の通り、需要予測部３２は、最大の電力需要が予測される時刻ｔｍａｘの予想気温と、過去日の同じ時刻ｔｍａｘの気温の平均値との温度差ΔＴとに基づいて、基本変動パターンＡｊに適用する電力需要の補正量ΔＰｔを算出するので、気温の急変による電力需要の増加を電力需要の予測値に反映することができ、電力需要の予測精度を向上することができる。
【０１０８】
上述の第３処理では、最大需要時刻ｔｍａｘにおける予測気温と実績気温の温度差ΔＴから補正量ΔＰｔを算出しているが、最大需要時刻ｔｍａｘは、ある程度の時間幅（例えば数十分）を持った時間帯であってもよい。
すなわち、第３処理に用いる予測気温と実績気温の温度差ΔＴは、極地補正パターンＢｊの最大値を含む所定の時間幅を有する時間帯における、予測気温と実績気温の温度差であってもよい。
【０１０９】
また、上述の第３処理において、最大需要時刻ｔｍａｘや最大需要となる時間帯における予測気温と実績気温の温度差ΔＴではなく、予測日において予想される最高気温又は最低気温と実績気温の温度差から補正量ΔＰｔを算出することにしてもよい。
すなわち、第３処理に用いる予測気温と実績気温の温度差ΔＴは、予測日において最高気温又は最低気温となることが予想される時刻又は時間帯における、予想気温と実績気温との温度差であってもよい。
【０１１０】
〔第１の変形例〕
上述の実施形態では、ＥＭＳ２の制御装置２１が需要予測機能（需要予測部３２）を備える場合を例示したが、需要予測部３２を電力設備１に含まれる通信可能な別の装置に組み込むことにしてもよい。
例えば、需要予測部３２は、図１に示すスマートメーター１５の制御装置（図示せず）に設けることにしてもよい。また、需要予測部３２は、図１に示す蓄電装置６の制御装置（図示せず）に設けることにしてもよい。
【０１１１】
〔その他の変形例〕
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【０１１２】
例えば、上述の実施形態では、工場の電力設備１の電力需給を管理するＥＭＳ２（ＦＥＭＳ：Factory Energy Management System）の制御装置２が、需要予測部３２を備える場合を例示したが、需要予測部３２は、例えば、下記に示す他の種類のＥＭＳに採用することにしてもよい。
ＢＥＭＳ（Building Energy Management System）
ＭＥＭＳ（Mansion Energy Management System）
【０１１３】
また、ＥＭＳ２が電力需給を管理する電力設備１の最小構成としては、商用電源１４に連系されていることを前提として、少なくとも負荷装置４，５と蓄電装置６を含むものであればよく、発電装置７，８を含まない電力設備１であってもよい。
【符号の説明】
【０１１４】
１  電力設備
２  エネルギー管理システム（ＥＭＳ）
３  直流配電線
４  調整型の負荷装置
５  非調整型の負荷装置
６  蓄電装置
７  自然エネルギー発電装置
８  非常用の発電装置
１０  ＤＣ／ＡＣ変換器
１１  ＤＣ／ＤＣ変換器
１２  ＡＣ／ＤＣ変換器
１３  電力線
１４  商用電源
１５  スマートメーター（電力量計）
１６  通信線
２１  制御装置（制御部）
２２  記憶装置（記憶部）
２３  通信装置
２４  入力装置
２５  表示装置
３１  発電予測部
３２  需要予測部
３３  計画演算部
３４  計画実行部
ＣＬ  カレンダー情報
ＤＢ１  データベース
ＤＢ２  データベース
ＤＢ３  データベース
【図１】
2016019358.tif 000003
【図２】
2016019358.tif 000004
【図４】
2016019358.tif 000005
【図５】
2016019358.tif 000006
【図６】
2016019358.tif 000007
【図７】
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【図８】
2016019358.tif 000009
【図９】
2016019358.tif 000010
【図３】
2016019358.tif 000011
【図１０】
2016019358.tif 000012