(57)【要約】【課題】電力会社に対する電力需要を精度良く予測できる予測装置、予測方法および予測プログラムを提供する。【解決手段】生成部４１は、予測実施時点までに得られる電力需要の実績データ３０を用いて、所定の予測対象時刻の電力需要を予測する。予測部４２は、生成された予測モデルを用いて、予測実施時点の電力需要から予測対象時刻の電力需要を予測する。更新指示部４４は、所定のタイミングで生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測実施時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定の予測対象時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成する生成部と、
前記生成部により生成された予測モデルを用いて、前記予測実施時点の電力需要から前記予測対象時刻の電力需要を予測する予測部と、
所定のタイミングで前記生成部に対して前記予測モデルの更新を指示する更新指示部と、
を有することを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記生成部は、予測実施時点までに得られる電力需要、気温、日照量の実績データを用いて、前記予測対象時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成し、
前記予測部は、前記生成部により生成された予測モデルを用いて、前記予測実施時点の電力需要、気温、日照量から前記予測対象時刻の電力需要を予測する
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記更新指示部は、一日のうち、電力需要の傾向が変化する所定時刻に前記生成部に対して前記予測モデルの更新を指示する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記更新指示部は、台風の影響を受けるタイミング、停電が発生したタイミング、日射量に所定以上の変動が生じたタイミング、気温に所定以上の変動が生じたタイミングの何れかのタイミングで前記生成部に対して前記予測モデルの更新を指示する
ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の予測装置。
【請求項５】
前記更新指示部は、電力会社が発電機の運転計画を見直すタイミングで前記生成部に対して前記予測モデルの更新を指示する
ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の予測装置。
【請求項６】
前記更新指示部は、前記予測部により予測された需要の予測値と需要の実績値との差が一定値を超えたタイミングで前記生成部に対して前記予測モデルの更新を指示する
ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１つに記載の予測装置。
【請求項７】
前記更新指示部は、一定時間ごとに、前記生成部に対して前記予測モデルの更新を指示し、
前記生成部は、前記更新指示部からの前記予測モデルの更新の指示に応じて、前記一定時間ごとに、当該時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定時間後の電力需要を予測する予測モデルを生成し、
前記予測部は、前記一定時間ごとに、前記生成部により生成された予測モデルを用いて、当該時点の電力需要、気温、日照量から前記所定時間後の電力需要を予測する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の予測装置。
【請求項８】
予測実施時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定の予測対象時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成し、
生成された予測モデルを用いて、前記予測実施時点の電力需要から前記予測対象時刻の電力需要を予測し、
所定のタイミングで前記予測モデルの更新を指示する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする予測方法。
【請求項９】
予測実施時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定の予測対象時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成し、
生成された予測モデルを用いて、前記予測実施時点の電力需要から前記予測対象時刻の電力需要を予測し、
所定のタイミングで前記予測モデルの更新を指示する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測方法および予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
需要家側に設置される太陽光発電設備などの再生可能エネルギー機器の増加に伴い、電力会社は、電力需要の予測が困難になっている。電力会社が正確に把握できるのは、真の電力需要から需要家側に設置された再生可能エネルギー機器の発電電力を引いた、電力会社に対する電力需要（以下、「ネット需要」とも言う。）の値のみである。電力会社は、真の電力需要も、再生可能エネルギー機器の発電電力も、正確な値を計測することはできない。このため、需要家側に設置される再生可能エネルギー機器の増加に伴い、ネット需要の正確な予測がますます困難となっている。
【０００３】
そこで、回帰分析により電力需要を予測する技術が提案されている。例えば、気温、日射量などの気象の予報値や、電力需要の実績値を説明変数とした予測式を用いて回帰分析により電力需要を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−５４０４８号公報
【特許文献２】特開２０１１−２９２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来の回帰分析に基づく需要予測手法では、予測式に用いる説明変数として、気温、日射量などの気象の予報値が用いられている。しかしながら、精度の高い気象の予報値を入手することは必ずしも容易ではない。このため、電力会社に対する電力需要を精度よく予測できない場合がある。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、電力会社に対する電力需要を精度良く予測できる予測装置、予測方法および予測プログラム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】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の予測装置は、予測実施時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定の予測対象時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成する生成部と、生成部により生成された予測モデルを用いて、予測実施時点の電力需要から前記予測対象時刻の電力需要を予測する予測部と、所定のタイミングで生成部に対して予測モデルの更新を指示する更新指示部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明は、電力会社に対する電力需要を精度良く予測できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、当日補正予測の一例を示す図である。
【図２】図２は、冷暖房効果変数を示した図である。
【図３】図３は、予測装置の機能的な構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、ＰＶ接続量の時系列変化の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１に係る予測手法による予測精度の検証結果の一例を示す図である。
【図６】図６は、いずれかの時刻で予測が大外れした月毎の発生日数を示す図である。
【図７】図７は、台風被害による停電により予測が大外れした日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図８】図８は、停電が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図９】図９は、日照量の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図１０】図１０は、全天日射量の変化を示す図である。
【図１１】図１１は、気温の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図１２】図１２は、気温の変化を示す図である。
【図１３】図１３は、気温と日射量の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図１４】図１４は、気温の変化を示す図である。
【図１５】図１５は、全天日射量の変化を示す図である。
【図１６】図１６は、予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、実施例２に係る予測手法による予測精度の検証結果の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、いずれかの時刻で予測が大外れした月毎の発生日数を示す図である。
【図１９】図１９は、台風被害による停電により予測が大外れした日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図２０】図２０は、日照量の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図２１】図２１は、気温の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図２２】図２２は、気温と日射量の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。
【図２３】図２３は、実施例２に係る予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図２４】図２４は、予測プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明に係る予測装置、予測方法および予測プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１１】
［予測手法］
最初に、実施例１に係る予測手法について説明する。以下では、電力会社が電力を供給する対象エリアのネット需要の予測する場合を例に説明する。電力会社は、火力発電所などの発電機により発電した電力を、配電系統を介して対象エリアの各需要家に供給する。
【００１２】
ところで、上述したように、電力会社は、真の電力需要も、再生可能エネルギー機器の発電電力も、正確な値を計測することはできない。そこで、気温、日射量などの気象の予報値や、電力需要の実績値を説明変数とした予測式を用いて回帰分析によりネット需要を予測することが考えられる。しかしながら、精度の高い気象の予報値を入手することは必ずしも容易ではない。例えば、ネット需要の予測に重要な日射量については、精度の高い気象予報値を入手することは必ずしも容易ではない。このため、電力会社に対する電力需要を精度よく予測できない場合がある。
【００１３】
そこで、実施例１に係る予測手法では、予測実施時点までに得られる実績値のみを用いて、ネット需要の予測を行う。実施例１に係る予測手法の大きな特徴は、不確実な将来の予報値を用いず、予測時点で入手可能な各種実績値を活用することで精度良く予測を行うことである。また、実施例１に係る予測手法では、ネット需要の予測に用いる予測モデルを短い期間で更新する。
【００１４】
ところで、ネット需要を正確に予測することを目的とした種々の研究が行われている。こうした研究は以下の二つの方法に大別される。一つの方法は、需要家側に設置された再生可能エネルギー機器の発電電力と、真の電力需要をそれぞれ予測し、予測された真の電力需要から再生可能エネルギー機器の発電電力を引いてネット需要を予測する手法である。もう一つの方法は、特に真の電力需要の予測は行わず、ネット需要を直接予測する方法である。実施例１に係る予測手法は、ネット需要を直接予測する方法である。以下では、ネット需要予測を需要予測と呼ぶ。
【００１５】
最初に、電力会社で行われている当日補正予測と呼ばれる予測作業を対象に、実施例１に係る予測手法を用いて、ネット需要を精度良く予測する場合を例に説明する。当日補正予測では、昼間の４時点（５：３０，８：３０，１０：３０，１４：３０）において、最新の実績データを基に、３０分先から４時間３０分先までの需要を予測する。当日補正予測を検討の対象としたことには、以下の二つの理由による。一つの理由は、需要家側に設置される再生可能エネルギー機器は今後も増加すると予想され、それに伴い長時間先の需要を正確に予測することは困難となり、当日補正予測の重要性が増すと考えられるためである。もう一つの理由は、２０１６年４月から、１時間前電力の市場の開設が検討されており、短時間先の需要予測がますます重要になると考えられるためである。
【００１６】
電力会社では、日射量などの影響により前日予測の誤差が大きくなる６：００〜１８：００の時間帯に予測の見直しを行っており、これを当日補正予測と呼んでいる。当日補正予測では、例えば、１日に４回、３０分〜５時間程度先の電力需要を予測する。図１は、当日補正予測の一例を示す図である。図１の例では、１回目として、５：３０の時点で６：００〜８：３０の電力需要を予測する。また、２回目として、８：３０の時点で９：００〜１０：３０の電力需要を予測する。また、３回目として、１０：３０の時点で１１：００〜１４：３０の電力需要を予測する。また、４回目として、１４：３０の時点で１５：００〜１９：００の電力需要を予測する。
【００１７】
実施例１に係る予測手法に用いる予測モデルについて説明する。実施例１に係る予測手法では、予測実施時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定の予測対象時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成する。そして、実施例１に係る予測手法では、生成された予測モデルを用いて、予測実施時点の電力需要から予測対象時刻の電力需要を予測する。例えば、時刻が５：３０に実施する当日補正予測では、予測モデルとして、以下の予測式（１）を用いて時刻ｔのネット需要を予測する。
【００１８】
時刻ｔのネット需要  ＝ａ1×時刻ｔの平均需要
＋ａ2×予測実施時点の需要の偏差
＋ａ3×土曜ダミー変数
＋ａ4×日曜・祝日ダミー変数
＋ａ5×冷暖房効果変数
＋ａ6×１年前ダミー変数
＋ａ7×２年前ダミー変数
＋ａ8                              （１）
【００１９】
また、例えば、時刻が８：３０、１０：３０、１４：３０に実施する当日補正予測では、予測モデルとして、以下の予測式（２）を用いて時刻ｔのネット需要を予測する。
【００２０】
時刻ｔのネット需要  ＝ａ1×時刻ｔの平均需要
＋ａ2×予測実施時点の需要の偏差
＋ａ3×土曜ダミー変数
＋ａ4×日曜・祝日ダミー変数
＋ａ5×冷暖房効果変数
＋ａ6×日射影響変数
＋ａ7×１年前ダミー変数
＋ａ8×２年前ダミー変数
＋ａ9                              （２）
【００２１】
ここで、時刻が５：３０に実施する当日補正予測のみ、予測式（１）を用いるのは、日の出前の５：３０の予測時点では日射量が０であるためである。
【００２２】
上述の予測式（１）、（２）に用いた説明変数の詳細を以下に説明する。
時刻ｔの平均需要：  予測実施時点から至近の所定期間（例えば、４９日間）の時刻ｔの平均電力需要である。
予測実施時点の需要の偏差：  予測実施時点における平均需要と需要の実績値との差である。
土曜ダミー変数：  予測対象日が祝日以外の土曜なら１、それ以外なら０の値をとる変数である。
冷暖房効果変数：  以下の式（３）で計算される値である。
【００２３】
冷暖房効果変数＝ｍａｘ（ｄ−２０;１８−ｄ;０)      （３）
【００２４】
ここで、ｄは、予測実施時点における気温の実績値である。ｍａｘ（ｄ−２０;１８−ｄ;０)は、ｄ−２０、１８−ｄ、０のうち、最大の値を出力する関数である。図２は、冷暖房効果変数を示した図である。冷暖房効果変数は、気温ｄが２０℃を超えると気温に比例して値が増加し、気温ｄが１８℃を下回ると気温に反比例して値が増加する。冷暖房効果変数は、気温ｄが２０℃を超えると気温に比例して値が増加することで、冷房需要の変化を反映し、気温ｄが１８℃を下回ると気温に反比例して値が増加することで、暖房需要の変化を反映している。
【００２５】
日射影響変数：  以下の式（４）で計算される値である。
【００２６】
日射影響変数＝ｗ×予測実施時点の日射量      （４）
【００２７】
ここで、ｗは、各月の太陽光発電設備の接続量の違いによる、電力需要への日射量影響の違いを補正する係数である。係数ｗには、例えば、各月の太陽光発電設備の接続量に対応させて、太陽光発電設備の接続量が多い月ほど大きな値を設定する。例えば、太陽光発電設備の接続量は近年増加しているため、係数ｗには、予測実施時点が新しい月ほど、大きな値が設定される。
【００２８】
１年前ダミー変数：  予測式の係数に用いる過去データが予測対象とする年の１年前のものであれば１、それ以外は０の値をとる変数である。
２年前ダミー変数：  予測式の係数に用いる過去データが予測対象とする年の２年前のものであれば１、それ以外は０の値をとる変数である。
【００２９】
実施例１に係る予測手法では、予測実施時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定の予測対象時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成する。例えば、時刻が５：３０に実施する当日補正予測では、過去２年分の実績データを用いて、予測式（１）の係数（ａ1〜ａ８）の値を決定する。時刻が８：３０、１０：３０、１４：３０に実施する当日補正予測では、過去２年分の実績データを用いて、予測式（２）の係数（ａ1〜ａ9）の値を決定する。具体的には、予測実施時点から年の過去４週間、１年前の予測対象日の前後４週間（例えば、予測実施日の３３６日前から３９２日前）、２年前の予測対象日の前後４週間（例えば、予測実施日の７００日前から７５６日前）の実績データに対して、もっとも予測誤差が小さくなるように予測式の係数の値を決定する。
【００３０】
これにより、予測式（１）、（２）の係数ａ1は、時刻ｔの平均需要に関連する電力需要の成分に応じた値になる。予測式（１）、（２）の係数ａ2は、予測実施時点の需要の偏差に関連する電力需要の成分に応じた値になる。予測式（１）、（２）の係数ａ3は、土曜日に特有の電力需要の成分に応じた値になる。予測式（１）、（２）の係数ａ4は、日曜日に特有の電力需要の成分に応じた値になる。予測式（１）、（２）の係数ａ5は、冷暖房の電力需要の成分に応じた値になる。予測式（２）の係数ａ6は、太陽光発電設備などの再生可能エネルギー機器による発電電力に応じた電力需要の減少分に応じた値になる。予測式（１）の係数ａ6および予測式（２）の係数ａ7は、１年前に特有の電力需要の成分に応じた値になる。予測式（１）の係数ａ7および予測式（２）の係数ａ8は、２年前に特有の電力需要の成分に応じた値になる。予測式（１）の係数ａ8および予測式（２）の係数ａ9は、電力需要全体に含まれるベースの成分に応じた値になる。
【００３１】
［予測装置の構成］
次に、上述の予測手法を適用した予測装置１０の構成について説明する。予測装置１０は、上述の予測手法を用いて予測を行う装置である。なお、本実施例では、上述の予測手法を用いて、予測装置１０により電力需要の予測を行う場合について説明する。予測装置１０は、例えば、サーバコンピュータ、デスクトップ型ＰＣ（パーソナル・コンピュータ）、タブレット型ＰＣ、ノート型ＰＣなどの情報処理装置である。予測装置１０は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータによるクラウドとして実装することもできる。なお、本実施例では、予測装置１０を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。
【００３２】
図３は、予測装置の機能的な構成の一例を示す図である。図３に示すように、予測装置１０は、表示部２０と、入力部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを有する。予測装置１０は、図３に示した機能部以外にも既知の各種の機能部を有してもよい。例えば、予測装置１０は、他の端末と通信を行う通信インタフェース部などを有してもよい。
【００３３】
表示部２０は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部２０としては、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）などの表示デバイスが挙げられる。表示部２０は、各種情報を表示する。例えば、表示部２０は、各種の操作画面や予測結果を表示する。
【００３４】
入力部２１は、各種の情報を入力する入力デバイスである。例えば、入力部２１としては、予測装置１０に接続されたキーボードやマウス、予測装置１０に設けられた各種のボタン、表示部２０上に設けられた透過型のタッチセンサなどの入力デバイスが挙げられる。なお、図３の例では、機能的な構成を示したため、表示部２０と入力部２１を別に分けているが、例えば、タッチパネルなど表示部２０と入力部２１を一体的に設けたデバイスで構成してもよい。
【００３５】
記憶部２２は、各種のデータを記憶する記憶デバイスである。例えば、記憶部２２は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２２は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non  Volatile  Static  Random  Access  Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
【００３６】
記憶部２２は、制御部２３で実行されるＯＳ（Operating  System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２２は、後述する予測処理を実行する予測プログラムを含む各種のプログラムを記憶する。さらに、記憶部２２は、制御部２３で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２２は、実績データ３０を記憶する。
【００３７】
実績データ３０は、電力需要の予測に用いる各種のパラメータに関する実績値を記憶したデータである。例えば、実績データ３０には、ネット需要の予測対象とする電力会社が電力を供給する対象エリアに対して供給した電力量がネット需要の実績値として記憶されている。例えば、実績データ３０には、対象エリアについてのネット需要、気温、日照量の過去の所定期間分の各日時の実績値が記憶されている。所定期間は、予測モデルも生成に使用するデータの期間以上であればよい。気温、日照量は、例えば、対象エリア内の何れかの１地点で測定された測定値であってもよく、対象エリア内の複数地点で測定された測定値の平均値や重み付けした平均値であってもよい。例えば、気温、日照量は、対象エリア内の複数地点で測定された測定値を用いる場合、対象エリアを各地点に対応させて分割し、分割した分割エリアの電力需要の発生割合に応じて各地点の測定値を重み付けした平均値を用いてもよい。
【００３８】
制御部２３は、予測装置１０を制御するデバイスである。制御部２３としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路を採用できる。制御部２３は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２３は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２３は、取得部４０と、生成部４１と、予測部４２と、出力制御部４３と、更新指示部４４とを有する。
【００３９】
取得部４０は、各種のデータの取得を行う。例えば、取得部４０は、電力需要の予測に用いる各種のパラメータの実績値を取得する。例えば、取得部４０は、ネット需要の予測対象とする電力会社の時刻ごとのネット需要の実績値を記憶する情報提供元の装置から、各日時のネット需要を取得する。また、取得部４０は、ネット需要の予測対象とする電力会社が電力を供給する対象エリアの時刻ごとの気温、日照量を記憶する情報提供元の装置から、各日時の気温、日照量を取得する。なお、ネット需要、気温、日照量は、情報提供元の装置が、取得部４０からの要求に応じて、測定された最新の日時のネット需要、気温、日照量のデータを、測定された日時と共に送信してもよい。また、ネット需要、気温、日照量は、情報提供元の装置が、測定された最新の日時のネット需要、気温、日照量のデータを、測定された日時と共に周期的に送信してもよい。
【００４０】
取得部４０は、取得した電力需要の予測に用いる各種のパラメータの実績値を実績データ３０に格納する。例えば、取得部４０は、測定された日時に対応付けてネット需要、気温、日照量を実績データ３０に格納する。
【００４１】
生成部４１は、予測実施時点までに得られる電力需要、気温、日照量の実績データ３０を用いて、所定の予測対象の時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成する。例えば、生成部４１は、更新指示部４４により、当日補正予測の予測実施時刻である５：３０、８：３０、１０：３０、１４：３０に予測モデルの更新が指示される。生成部４１は、５：３０の当日補正予測では、過去２年分の実績データ３０を用いて、上述した予測式（１）の係数（ａ1〜ａ８）の値を決定する。例えば、生成部４１は、５：３０から８：３０まで、３０分ごとに、６：００、６：３０、７：００、７：３０、８：００、８：３０の電力需要を予測する場合、６：００、６：３０、７：００、７：３０、８：００、８：３０をそれぞれ予測対象の時刻ｔとして、予測対象の時刻ｔごとに予測式（１）を生成する。例えば、生成部４１は、予測対象の時刻ｔごとに、実績データ３０から、上述した予測式（１）の各パラメータに実績データ３０に基づく値を設定し、予測式（１）の予測誤差がもっとも小さくなるように係数（ａ1〜ａ８）の値を決定する。例えば、生成部４１は、予測実施時点から過去４週間、１年前の予測対象日の前後４週間、２年前の予測対象日の前後４週間のそれぞれの日について、実績データ３０を用いて、それぞれの日ごとに、時刻ｔの平均需要、予測実施時点の需要の偏差、土曜ダミー変数、冷暖房効果変数、１年前ダミー変数、２年前ダミー変数を設定した際の予測式（１）から求まる時刻ｔの需要の予測値と、時刻ｔの需要の実績値との予測誤差が小さくなるよう回帰分析を行って、係数（ａ1〜ａ８）の値を決定する。
【００４２】
また、生成部４１は、８：３０、１０：３０、１４：３０の当日補正予測では、過去２年分の実績データ３０を用いて、予測式（２）の係数（ａ1〜ａ9）の値を決定する。例えば、生成部４１は、時刻が８：３０に実施する当日補正予測では、過去２年分の実績データ３０を用いて、上述した予測式（２）の係数（ａ1〜ａ9）の値を決定する。例えば、生成部４１は、９：３０から１０：３０まで、３０分ごとに、９：３０、１０：００、１０：３０の電力需要を予測する場合、９：３０、１０：００、１０：３０をそれぞれ予測対象の時刻ｔとして、予測対象の時刻ｔごとに予測式（２）を生成する。例えば、生成部４１は、予測対象の時刻ｔごとに、実績データ３０から、上述した予測式（２）の各パラメータに実績データ３０に基づく値を設定し、予測式（２）の予測誤差がもっとも小さくなるように係数（ａ1〜ａ9）の値を決定する。例えば、生成部４１は、予測実施時点から過去４週間、１年前の予測対象日の前後４週間、２年前の予測対象日の前後４週間のそれぞれの日について、実績データ３０を用いて、それぞれの日ごとに、時刻ｔの平均需要、予測実施時点の需要の偏差、土曜ダミー変数、冷暖房効果変数、日射影響変数、１年前ダミー変数、２年前ダミー変数を設定した際の予測式（２）から求まる時刻ｔの需要の予測値と、時刻ｔの需要の実績値との予測誤差が小さくなるよう回帰分析を行って、係数（ａ1〜ａ9）の値を決定する。
【００４３】
すなわち、生成部４１は、予測実施時点で、予測実施時点までに得られる電力需要、気温、日照量の実績データ３０を用いて、予測モデルとして、予測対象の時刻ｔごとに、予測式（１）または予測式（２）を生成する。
【００４４】
予測部４２は、生成部４１により生成された予測モデルを用いて、予測実施時点の電力需要、気温、日照量から予測対象の時刻の電力需要を予測する。例えば、予測部４２は、実績データ３０から、予測実施時点の時刻ｔの平均需要、予測実施時点の需要の偏差を求める。また、予測部４２は、予測実施時点の気温から、式（３）を用いて冷暖房効果変数を求める。また、予測部４２は、予測実施時点の日射量から、式（４）を用いて日射影響変数を求める。また、予測部４２は、予測実施時点の日付、曜日から、土曜ダミー変数、日曜・祝日ダミー変数を設定する。また、予測部４２は、１年前ダミー変数、２年前ダミー変数に共に０を設定する。なお、予測実施時点が５：３０時点の場合、日射影響変数は求めなくてもよい。
【００４５】
予測部４２は、予測対象の時刻ｔごとの予測式にそれぞれのパラメータを設定して、時刻ｔのネット需要を算出する。
【００４６】
出力制御部４３は、各種の出力の制御を行う。例えば、出力制御部４３は、予測部４２により算出された、予測対象の時刻ｔごとのネット需要の情報を、予測結果として表示部２０に表示させる。また、例えば、出力制御部４３は、予測対象の時刻ｔごとのネット需要の情報を外部の端末装置へ出力する。これにより、電力会社は、出力された情報から予測対象の時刻ｔごとのネット需要の予測結果を把握できる。
【００４７】
更新指示部４４は、所定のタイミングで生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する。例えば、更新指示部４４は、電力会社が発電機の運転計画を見直すタイミングで生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する。例えば、更新指示部４４は、当日補正予測が行われる５：３０、８：３０、１０：３０、１４：３０にそれぞれ、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する。なお、更新指示部４４は、電力会社が発電機の運転計画を見直すタイミングで生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する場合を例に説明したが、その他のタイミングで、予測モデルの更新を指示してもよい。例えば、更新指示部４４は、一日のうち、電力需要の傾向が変化する所定時刻に生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。例えば、更新指示部４４は、時刻が６：００、９：００、１２：００、１７：００にそれぞれ、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。ここで、例えば、６：００は、夜間から朝へと変わり、多くの人が起床して活動を開始する時刻であるため、電力需要の傾向が変化する。また、９：００は、工場等が始業する時刻であり、電力需要の傾向が変化する。また、１２：００は、太陽が昇り、天気による日照量の差が多きくなる時刻であり、日照量によって太陽光発電機器などの発電量が変わるため、電力需要の傾向が変化する。また、１７：００は、工場等が終業する時刻であり、電力需要の傾向が変化する。なお、電力需要の傾向が変化する所定時刻として、６：００、９：００、１２：００、１７：００を例示したが、これに限定されるものではない。また、例えば、更新指示部４４は、後述するように、台風の影響を受けるタイミング、停電が発生したタイミング、日射量に所定以上の変動が生じたタイミング、気温に所定以上の変動が生じたタイミングの何れかのタイミングで生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。また、例えば、更新指示部４４は、予測部４２により予測された需要の予測値と需要の実績値との差が一定値を超えたタイミングで生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。例えば、更新指示部４４は、予測部４２により予測された需要の予測値と需要の実績値との差が一定値（例えば、２％）を超えたタイミングで、差が一定値を超えた時刻以降の予測済みの時刻について、予測モデルの更新を指示し、予測済みの時刻の電力需要の予測を再度実行させてもよい。
【００４８】
［予測例］
次に、上述の予測手法を適用した予測装置１０による予測例を説明する。以下では、２００９年４月１日から２０１５年２月２８日までの３０分間隔で計測した電力需要の実績データ３０を用いて予測精度を検証した場合を例に説明する。予測式（１）、（２）は、係数の決定に過去２年分の実績データ３０が必要となることから、ここでは過去２年分の実績データ３０が揃った２０１２年４月１日から２０１５年２月２８日までの当日補正予測を行い、その予測精度を検証する。
【００４９】
また、予測式（１）、（２）による電力需要の予測には、天候に関するデータとして、予測実施時点の気温と全天日射量の実績値が必要となる。ここでは、ネット需要の予測対象とする電力会社の本店に一番近い気象庁観測点で計測された１時間毎の気温と全天日射量の実績値を用いて予測を行い、予測精度を検証する。
【００５０】
また、日射量補正値についは、次のように定める。各年度に需要家側に設置された太陽光発電（ＰＶ）の接続量の実績値を基に、各月の接続量を二次関数近似で補完する。図４は、ＰＶ接続量の時系列変化の一例を示す図である。なお、図４では、２０１０年３月の接続量を１．０として正規化した各月の接続量を示している。図４に示すように、対象とした電力会社では、２０１２年頃から急激にＰＶ接続量が増加している。
【００５１】
図５は、実施例１に係る予測手法による予測精度の検証結果の一例を示す図である。各年度の時刻毎の予測誤差は、図５に示すようになり、次のような傾向が見てとれる。
・変動が少なく予測が容易そうな朝の時間帯（６：００〜８：３０）は、予測誤差が大きい。
・最新の年度ほど予測誤差が大きい。
【００５２】
朝の時間帯については、需要のレベルも高くなく、また日射量もそれほど多くないことから、その後の昼間の時間帯と比べると日々の需要の変動が少なく、比較的予測が容易と考えられる。しかし、検証結果では、朝の時間帯の予測誤差は、昼間のピーク時間帯と同程度の予測誤差となっている。朝の時間帯の予測誤差が大きい理由としては、朝の時間帯の予測値が日射量影響を考慮しない値となっていることが考えられる。日の出前に行う５：３０の予測では、予測実施時点の日射量実績値が０であるため、日射量実績値を説明変数としない予測式（１）で予測を行っている。このため、６：００〜８：３０の予測については、当日の日射量レベルの違いが反映されない予測となっており、このことが予測誤差の増加に繋がっていると考えられる。
【００５３】
また、２０１２年度、２０１３年度、２０１４年度と、至近年度になるほど、予測誤差が大きくなっている原因としては、ＰＶの普及が大きく影響していると考えられる。図４に示したように、年毎にＰＶの接続量が急増しており、これが予測誤差の増加に影響していると考えられる。
【００５４】
次に、予測が大外れした発生頻度と原因を説明する。本実施例では、予測誤差が１０%を超えた場合を大外れとする。図６は、いずれかの時刻で予測が大外れした月毎の発生日数を示す図である。図５に示した予測精度の検証結果と同様に、２０１２年度の予測大外れの発生日数がもっとも少なく、２０１４年度の発生日数がもっとも多くなった。また、大外れした原因を調べると、主に以下の三つが原因となっている。
・台風影響（停電と電力需要の減少）
・停電
・天候の急変
【００５５】
以下に、大外れの原因別に、代表的な日を例に詳細な原因について説明する。
【００５６】
まず、台風の影響により大外れが発生したと考えられる日について説明する。台風により電力設備が被害を受け停電が発生した場合に予測誤差が大きくなる。また、台風により会社・工場が休みになるなど経済活動に影響が生じ、需要パターンが通常と大きく異なった場合も予測誤差が大きくなる。図６に示した２０１２年９月、２０１３年１０月、２０１４年７月と１０月の大外れについては、台風による影響が原因と考えられる。
【００５７】
このうち、２０１２年９月の電力需要の実績値と予測値を用いて説明する。図７は、台風被害による停電により予測が大外れした日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。なお、図７では、所定の基準値を１．０として電力需要を正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。通常であれば、電力需要は、６：００から１２：００位まで増加を続ける。しかし、この日は、台風の影響により電力需要が６：００から減少を続けている。一方、５：３０時点の予測では、過去の実績から６：００以降も通常と同じく需要が増加するものと予測を行っていたため、予測の大外れが発生している。８：３０に実施した２回目の予測、および、１０：３０に実施した３回目の予測で、実績値に合わせて予測値が下方修正されたものの、電力需要が通常のレベルを大きく下回っている。このため、予測誤差が解消されないまま推移している。１４：３０に実施した４回目の当日補正予測の結果、ようやく予測誤差が小さくなっている。
【００５８】
次に、停電により大外れが発生したと考えられる日について説明する。予測の大外れが発生した日のうち、２０１３年３月の１件については、発電設備の障害により発生した短期的な停電が原因で予測誤差が大きくなっている。停電が発生した日の電力需要の実績値と予測値を用いて説明する。図８は、停電が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。なお、図８では、所定の基準値を１．０として電力需要を正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。図８に示すように、この日は１６時頃に発電設備に障害が生じ、これに伴い停電が発生し影響で予測誤差が大きくなっている。ただし、停電は短時間で復旧し、それと同時に予測誤差も通常レベルに回復している。
【００５９】
次に、天候の急変により大外れが発生したと考えられる日について説明する。２０１３年１２月に予測が大外れした事例では、天候の急変として、日照量の急変が原因で予測誤差が大きくなっている。図９は、日照量の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。なお、図９では、所定の基準値を１．０として電力需要を正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。図９に示すように、この日は１２：００近辺で需要が予測よりも増加し、予測誤差が大きくなっている。図１０は、全天日射量の変化を示す図である。図１０は、図９と同日の全天日射量の変化を示している。なお、図１０では、所定の基準値を１．０として全天日射量を正規化した値で示している。図１０に示すように、この日は全天日射量の変化を見ると１２：００頃に日射量が急減している。この影響によりＰＶの発電電力が急減し、ネット需要が急増したことが予測の大外れの原因になったと考えられる。
【００６０】
また、２０１３年１２月に予測が大外れした他の１ケースでは、天候の急変として、気温の急変が原因で予測誤差が大きくなっている。図１１は、気温の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。なお、図１１では、所定の基準値を１．０として電力需要を正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。図１１に示すように、この日は、１２：００以降、１４：３０に４回目の当日補正予測を実施するまでの予測誤差が大きくなっている。図１２は、気温の変化を示す図である。図１２は、図１１と同日の気温の変化を示している。なお、図１２には、対象日の一日の平均気温と各時刻の気温の差を示している。図１２に示すように、この日は、１０：００から１１：００の１時間で急激に気温が上昇している。この気温の急上昇により暖房需要が激減し、ネット需要が急減したことが、予測が大外れした原因と考えられる。
【００６１】
なお、日射量のみ、または、気温のみの急変が原因で予測が大外れしたと考えられる事例を示したが、日射量および気温の両者の急変が予測大外れの原因と考えられる事例もある。図１３は、気温と日射量の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。なお、図１３では、所定の基準値を１．０として電力需要を正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。図１３の例は、２０１５年２月に大外れした事例を示している。図１３に示すように、この日は、１１：００以降、急激に予測誤差が大きくなっている。図１４は、気温の変化を示す図である。図１４は、図１３と同日の気温の変化を示している。なお、図１４には、対象日の一日の平均気温と各時刻の気温の差を示している。図１４に示すように、この日は、９：００から１０：００の１時間にかけて気温が急上昇している。また、図１５は、全天日射量の変化を示す図である。図１５は、図１３と同日の全天日射量の変化を示している。図１５に示すように、全天日射量も気温と同様に、９：００から１０：００の１時間で急増している。この日は気温と日射量の両方の急変の影響を受け、予測の大外れが発生したと考えられる。
【００６２】
なお、天候の急変について、日射量の急変と比較して、気温が急変する回数は少なく、大外れの原因の多くは日射量の急変によるものである。また、需要家側に設置されるＰＶが増加し、日射量変化が電力のネット需要に与える影響が近年ほど大きくなっていることが、至近年ほど大外れの発生頻度が増えている原因となっていると考えられる。
【００６３】
そこで、例えば、更新指示部４４は、台風の影響を受けるタイミング、停電が発生したタイミング、日射量に所定以上の変動が生じたタイミング、気温に所定以上の変動が生じたタイミングの何れかのタイミングで生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。例えば、更新指示部４４は、天気予報等により、台風の影響を受ける時刻が予め予測される場合、台風の影響を受けると予測された時刻に、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。また、更新指示部４４は、他の装置から停電が発生したことが通知された場合、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。また、更新指示部４４は、一定時間前（例えば、３０分）に比べて日射量に所定量または所定割合以上の変動が生じたタイミングで、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。所定量または所定割合は、日照量の急激な変化が発生したと見なす値に定める。なお、所定量または所定割合は、時刻ごとに定めてもよい。また、更新指示部４４は、一定時間前（例えば、３０分）に比べて、一日の平均気温と時刻の気温の差に所定量または所定割合以上の変動が生じたタイミングで、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。所定量または所定割合は、気温の急激な変化が発生したと見なす値に定める。なお、所定量または所定割合は、時刻ごとに定めてもよい。
【００６４】
このように、実施例１に係る予測手法によれば、当日補正予測が対象とする短時間先の需要予測であれば、予測時点の実績値を用いることで精度の高い予測が可能なことが明らかとなった。よって、実施例１に係る予測手法は、電力会社に対する電力需要を精度良く予測できる。また、台風の影響を受けるタイミング、停電が発生したタイミング、日射量に所定以上の変動が生じたタイミング、気温に所定以上の変動が生じたタイミングの何れかのタイミングで予測モデルを更新することにより、予測の大外れの発生を抑制できる。
【００６５】
［処理の流れ］
実施例１に係る予測装置１０が予測を行う予測処理の流れについて説明する。図１６は、実施例１に係る予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。この予測処理は、所定のタイミング、例えば、予測装置１０が起動して所定の初期処理が完了したタイミングや、処理開始の指示を受け付けたタイミングで実行される。
【００６６】
図１６に示すように、更新指示部４４は、当日補正予測を行う５：３０、８：３０、１０：３０、１４：３０の何れかかの予測実施時刻となったか否かを判定する（Ｓ１０）。予測実施時刻となっていない場合（Ｓ１０否定）、再度Ｓ１０へ移行する。
【００６７】
一方、予測実施時刻となった場合（Ｓ１０肯定）、更新指示部４４は、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する（Ｓ１１）。
【００６８】
生成部４１は、現時点までに得られる電力需要、気温、日照量の実績データ３０を用いて、予測対象の時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成する（Ｓ１２）。予測部４２は、生成された予測モデルを用いて、現時点の最新の電力需要、気温、日照量から予測対象の時刻のネット需要を予測する（Ｓ１３）。出力制御部４３は、予測部４２により算出された、予測対象の時刻のネット需要の情報を、予測結果として表示部２０に表示させる（Ｓ１４）。
【００６９】
更新指示部４４は、所定の処理終了の指示を受け付けたか否かを判定する（Ｓ１５）。処理終了の指示を受け付けていない場合（Ｓ１５否定）、上述のＳ１０へ移行する。一方、処理終了の指示を受け付けた場合（Ｓ１５肯定）、処理を終了する。
【００７０】
［効果］
上述してきたように、本実施例に係る予測装置１０は、予測実施時点までに得られる電力需要、気温、日照量の実績データ３０を用いて、所定の予測対象時刻の電力需要を予測する予測モデルを生成する。予測装置１０は、生成された予測モデルを用いて、予測実施時点の電力需要、気温、日照量から予測対象時刻の電力需要を予測する。予測装置１０は、所定のタイミングで予測モデルを更新する。これにより、予測装置１０は、電力会社に対する電力需要（ネット需要）を精度良く予測できる。
【００７１】
また、本実施例に係る予測装置１０は、一日のうち、電力需要の傾向が変化する所定時刻に予測モデルを更新する。これにより、予測装置１０は、一日のうち、電力需要の傾向が変化するタイミングで予測モデルが更新されるため、電力需要を精度良く予測できる。
【００７２】
また、本実施例に係る予測装置１０は、台風の影響を受けるタイミング、停電が発生したタイミング、日射量に所定以上の変動が生じたタイミング、気温に所定以上の変動が生じたタイミングの何れかのタイミングで予測モデルを更新する。これにより、予測が大外れしやすいタイミングで予測モデルが更新されるため、電力需要を精度良く予測できる。
【００７３】
また、本実施例に係る予測装置１０は、電力会社が発電機の運転計画を見直すタイミングで予測モデルの更新を指示する。これにより、電力会社が発電機の運転計画を見直すタイミングで予測モデルが更新されるため、電力会社が発電機の運転計画を見直す際に精度良い電力需要を利用できる。
【００７４】
また、本実施例に係る予測装置１０は、予測された需要の予測値と需要の実績値との差が一定値を超えたタイミングで予測モデルを更新する。これにより、予測精度が低下した際に予測モデルが更新されるため、電力需要を精度良く予測できる。
【実施例２】
【００７５】
次に、実施例２について説明する。実施例２に係る予測装置の機能的な構成は、図３に示した実施例１と同様であるため、説明を省略する。
【００７６】
ところで、実施例１に係る予測手法は、図５に示すように、予測実施時点の直後の予測は精度が高く、予測実施時点から時間が経過するほど精度が悪化している。このことから、予測実施の頻度を増やすことで予測精度が向上すると考えられる。また、更新頻度を短くすることで、当日の日射量の実績値が得られる６：００以降に、日射量の実績値を説明変数とした予測が行えるので、朝方の予測誤差が小さくなると期待できる。
【００７７】
ここで、従来技術のように、電力需要の予測に、例えば、気象の予報値を用いた場合、気象予報の更新頻度は限られており、電力需要の予測の更新頻度を増やしても最新の気象データなどの情報を予測に反映できるとは限らない。
【００７８】
一方、実施例１に係る予測手法は、予測実施時点までに得られる実績値のみを用いるため、予測の更新頻度を増加させることで、常に最新の実績値を反映した予測が実行可能である。例えば、予測式（１）、（２）に用いる気温と全天日射量は、自社での計測も可能であり、ほぼリアルタイムに最新のデータを入手することが可能である。
【００７９】
そこで、更新指示部４４は、一定時間ごとに、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する。例えば、予測モデルの更新間隔を３０分として、予測モデルにより１時間３０分先の電力需要を予測するものとする。この場合、更新指示部４４は、３０分ごとに、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する。
【００８０】
生成部４１は、更新指示部４４からの予測モデルの更新の指示に応じて、３０分ごとに、当該時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定時間後の電力需要を予測する予測モデルを生成する。例えば、生成部４１は、指示された時点までに得られる過去２年分の実績データを用いて、上述した予測式（２）を用いて１時間３０分先の電力需要を予測する係数（ａ1〜ａ9）の値を決定する。
【００８１】
予測部４２は、３０分ごとに、生成部４１により生成された予測モデルを用いて、当該時点の電力需要、気温、日照量から所定時間後の電力需要を予測する。例えば、予測部４２は、生成部４１により決定された係数（ａ1〜ａ9）の値を設定した予測式（２）を用いて、当該時点の電力需要、気温、日照量から、１時間３０分先の電力需要を予測する。
【００８２】
［予測例］
次に、上述の予測手法を適用した予測装置１０による予測例を説明する。以下では、２００９年４月１日から２０１５年２月２８日までの３０分間隔で計測した電力需要の実績データを用いて予測精度を検証した場合を例に説明する。予測式（１）、（２）は、係数の決定に過去２年分の実績データが必要となることから、ここでは過去２年分の実績データが揃った２０１２年４月１日から２０１５年２月２８日までの当日補正予測を行い、その予測精度を検証した。
【００８３】
図１７は、実施例２に係る予測手法による予測精度の検証結果の一例を示す図である。図１７に示すように、時刻毎の予測誤差は、図５に比較して、全般的に小さくなっている。これは、実施例１に係る予測手法では、電力需要の予測値が、予測実施時点の３０分先から４時間３０分先まで様々であるが、実施例２に係る予測手法では、電力需要の予測値が、すべて１時間３０分先の予測値のみになっているためであると考えられる。実施例２に係る予測手法では、実施例１に係る予測手法に比べて、３０分先から１時間３０分先の時刻まで予測を行っていた時間帯については誤差が大きくなる。一方、実施例２に係る予測手法では、１時間３０分先の時刻より先の時刻の予測を行っていた時間帯では誤差が減少する。また、実施例２に係る予測手法では、予測誤差が時間によらず一定になっている。また、実施例２では、特に、実施例１の予測実施時点から時間が経過し、予測誤差が大きくなっていた時間帯の予測精度が向上している。実施例１に係る予測手法では、当日補正予測のタイミングで予測モデルを更新した場合、予測誤差が２．５％となる時間帯もある。一方、実施例２に係る予測手法では、３０分間隔で１時間３０分先の需要を予測した場合は誤差が２%を超えることがほぼ無くなくなっている。また、実施例２に係る予測手法では、日の出後の予測に関して、予測時点の日射量の実績値を反映させた予測が行えることから、朝方の予測誤差も小さくなっている。なお、年度毎の予測誤差の違いを見ると、３０分間隔で予測を行った場合についても、２０１２年度の予測誤差がもっとも小さく、年が経過する毎に予測誤差が大きくなっている。
【００８４】
実施例２に係る予測手法でも、予測誤差が１０%を超えた場合を大外れとする。図１８は、いずれかの時刻で予測が大外れした月毎の発生日数を示す図である。図１８に示すように、大外れの発生日数は、図６と比較して、減少している。大外れの発生頻度が少なくなった原因は、予測の更新頻度を増すことで、需要の急変に短時間で対応できる可能性が増すためである。
【００８５】
ここで、実施例１に係る予測手法で電力需要の予測が大外れした日と結果を比較する。図１９は、台風被害による停電により予測が大外れした日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。図１９は、図７と同じ日について予測を行った結果である。なお、図１９では、対象日の日最大電力を１．０として正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。図１９に示すように、各時刻の予測誤差は小さくないものの、図７と比較して、３０分間隔で予測を更新することで、通常とは異なる需要パターンに対応するように予測値が修正されている。
【００８６】
気温や日射量の急変を原因とする予測の大外れについても、予測更新間隔を３０分とすることで、同様に、最新の気温や日照量実績値の変化を反映した予測の見直しが行われることが確認できる。
【００８７】
図２０は、日照量の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。図２０は、図９と同じ日について予測を行った結果である。なお、図２０では、所定の基準値を１．０として電力需要を正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。図２０に示すように、日射量が急変した場合でも、図９と比較して、３０分間隔で予測を更新することで、日射量の変化による需要の変化に適応した予測となっていることが確認できる。
【００８８】
図２１は、気温の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。図２１は、図１１と同じ日について予測を行った結果である。なお、図２１では、所定の基準値を１．０として電力需要を正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。図２１に示すように、気温が急変した場合でも、図１１と比較して、３０分間隔で予測を更新することで、気温の変化による需要の変化に適応した予測となっていることが確認できる。
【００８９】
図２２は、気温と日射量の急変が発生した日の電力需要の実績値と予測値の変化を示す図である。図２２は、図１３と同じ日について予測を行った結果である。なお、図２２では、所定の基準値を１．０として電力需要を正規化した値で示している。実線は予測値を表している。点線は実績値を表している。図２２に示すように、気温と日射量が急変した場合でも、図１３と比較して、３０分間隔で予測を更新することで、気温と日射量の変化による需要の変化に適応した予測となっていることが確認できる。
【００９０】
ただし、予測間隔の短縮が予測誤差の増加につながる場合もある。設備障害により停電が発生したケースでは、現状の当日補正予測であれば予測の更新を行う前に停電が復旧したため、停電が復旧し需要が通常のレベルに戻った後は予測誤差が小さくなっている。一方で、３０分間隔で予測を行った場合には、停電が発生した時刻も需要の実績値を反映した予測の更新が行われるため、１７：３０の電力需要の予測値が通常よりも低く予測されてしまい誤差が大きくなっている。
【００９１】
そこで、例えば、更新指示部４４は、予測部４２により予測された需要の予測値と需要の実績値との差が一定値（例えば、２％）を超えたタイミングで生成部４１に対して予測モデルの更新を指示してもよい。例えば、更新指示部４４は、予測部４２により予測された需要の予測値と需要の実績値との差が一定値（例えば、２％）を超えたタイミングで、差が一定値を超えた時刻以降の予測済みの時刻について、予測モデルの更新を指示し、予測済みの時刻の電力需要の予測を再度実行させてもよい。一定値は、時刻ごとに定めてもよい。また、一定値は、管理者等が外部から変更可能としてもよい。
【００９２】
［処理の流れ］
実施例２に係る予測装置１０が予測を行う予測処理の流れについて説明する。図２３は、実施例２に係る予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。この予測処理は、所定のタイミング、例えば、予測装置１０が起動して所定の初期処理が完了したタイミングや、処理開始の指示を受け付けたタイミングで実行される。
【００９３】
図２３に示すように、更新指示部４４は、前回の予測から一定時間経過したか否かを判定する（Ｓ５０）。一定時間経過していない場合（Ｓ５０否定）、再度Ｓ１０へ移行する。なお、初回の予測の場合、更新指示部４４は、前回の予測から一定時間経過しているものと判定する。
【００９４】
一方、一定時間経過した場合（Ｓ５０肯定）、更新指示部４４は、生成部４１に対して予測モデルの更新を指示する（Ｓ５１）。
【００９５】
生成部４１は、現時点までに得られる電力需要、気温、日照量の実績データ３０を用いて、所定時間後の電力需要を予測する予測モデルを生成する（Ｓ５２）。予測部４２は、生成された予測モデルを用いて、現時点の最新の電力需要、気温、日照量から、所定時間後のネット需要を予測する（Ｓ５３）。出力制御部４３は、予測部４２により算出された、予測対象の時刻のネット需要の情報を、予測結果として表示部２０に表示させる（Ｓ５４）。
【００９６】
更新指示部４４は、所定の処理終了の指示を受け付けたか否かを判定する（Ｓ５５）。処理終了の指示を受け付けていない場合（Ｓ５５否定）、上述のＳ５０へ移行する。一方、処理終了の指示を受け付けた場合（Ｓ５５肯定）、処理を終了する。
【００９７】
［効果］
上述してきたように、本実施例に係る予測装置１０は、一定時間ごとに、当該時点までに得られる電力需要の実績データを用いて、所定時間後の電力需要を予測する予測モデルを生成する。予測装置１０は、一定時間ごとに、生成された予測モデルを用いて、当該時点の電力需要、気温、日照量から所定時間後の電力需要を予測する。これにより、予測装置１０は、電力会社に対する電力需要（ネット需要）を精度良く予測できる。
【００９８】
また、本実施例に係る予測装置１０は、予測された需要の予測値と需要の実績値との差が一定値を超えたタイミングで予測モデルを更新する。これにより、予測精度が低下した際に予測モデルが更新されるため、電力需要を精度良く予測できる。
【実施例３】
【００９９】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１００】
例えば、上記の実施例では、電力需要、気温、日照量の実績データから電力需要を予測する予測モデルとして、予測式（１）、（２）を用いた場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、電力需要、気温、日照量の実績データから電力需要を予測できれば、その他の予測式を用いてもよい。
【０１０１】
また、上記の実施例では、予測実施時点までに得られる電力需要、気温、日照量の実績データ３０を用いて、予測モデルを生成する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、気温、日照量の影響による電力需要の誤差を許容する場合、予測実施時点までに得られる電力需要の実績データのみを用いて、予測モデルを生成してもよい。例えば、予測式（１）、（２）から「冷暖房効果変数」、「日射影響変数」の項を除いて予測式を用いてもよい。電力会社は、電力需要の実績データを自社で得られるため、自社で得られるデータのみを用いて電力需要を予測できる。また、上述のように短時間先の需要予測であれば、予測時点の実績値を用いることで精度の高い予測が可能である。このことから、予測実施時点までに得られる電力需要の実績データのみを用いて、予測モデルを生成しても、数時間程度（例えば、４時間）の短時間であれば、上述の大外れの原因のケースでない限り、許容される予測精度で電力需要を予測できる。実績データ３０のみから生成した予測モデルで電力需要の予測を許容する許容時間は、許容される予測精度によって異なる。許容される予測精度が高い場合、許容時間は、例えば、１時間程度と短くなる。許容される予測精度が低い場合、許容時間は、例えば、６時間程度と長くなる。
【０１０２】
また、上記の実施例１では、当日補正予測での予測実施時刻である５：３０、８：３０、１０：３０、１４：３０に予測モデルを更新し、実施例２では、一定時間（例えば、３０分）ごとに予測モデルを更新する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、更新指示部４４は、実績データ３０を用いて、予測モデルを更新する更新間隔を定めてもよい。例えば、更新指示部４４は、以下のステップ１００〜ステップ１０４により、更新間隔を定めてもよい。
【０１０３】
ステップ１００では、目標誤差Ｅを設定する。目標誤差Ｅは、割合（例えば、２％）で指定してもよく、値（例えば、１０ｋＷ）で指定してもよい。また、ステップ１００では、時刻ｔ＝ｔｓ（ｔｓは予測の開始時刻）を設定する。また、ステップ１００では、更新間隔△t＝Δｔ０（Δｔ０は更新間隔の初期値）を設定する。
【０１０４】
ステップ１０１では、過去の一定期間の実績データを用いて、時刻ｔ＋△tの電力需要を時刻ｔの実績値から予測した場合の予測誤差を算出する。
【０１０５】
ステップ１０２では、予測誤差≦目標誤差Ｅならばステップ１０３へ移行する。一方、ステップ１０２では、予測誤差＞目標誤差Ｅの場合、更新間隔△tを短縮（例えば、△t＝△t−ε：εは事前に設定した値）して、ステップ１０１へ戻る。
【０１０６】
ステップ１０３では、時刻ｔが予測日を超える場合（時刻ｔ≧２４時（２４:００））、ステップ１０４へ移行する。一方、ステップ１０３では、時刻ｔが予測日以内の場合（時刻ｔ＜２４時）、時刻ｔ＝ｔ＋△tとしてステップ１０１へ戻る。
【０１０７】
ステップ１０４では、更新間隔△tを目標精度を達成する予測の更新時間に設定する。
【０１０８】
また、例えば、更新指示部４４は、実績データ３０を用いて、予測モデルを更新する更新時刻を定めてもよい。例えば、更新指示部４４は、以下のステップ１５０〜ステップ１５４により更新時刻を定めてもよい。
【０１０９】
ステップ１５０では、目標誤差Ｅを設定する。目標誤差Ｅは、割合（例えば、２％）で指定してもよく、値（例えば、１０ｋＷ）で指定してもよい。また、ステップ１５０では、変数ｎをゼロに初期化（ｎ＝０）する。また、ステップ１５０では、時刻ｔ0＝ｔｓ（ｔｓは予測の開始時刻）を設定する。また、ステップ１５０では、Δｔ０（更新間隔の初期値）を設定する。
【０１１０】
ステップ１５１では、過去の一定期間の実績データを用いて、時刻ｔｎの電力需要を時刻ｔｎ+1の実績値を用いて予測した場合の予測誤差を算出する。
【０１１１】
ステップ１５２では、予測誤差≦目標誤差Ｅならば、時刻ｔｎを未来に進め（ｔｎ＝ｔｎ＋ε）、ステップ１５１へ戻る。一方、ステップ１５２では、予測誤差＞目標誤差Ｅの場合、時刻ｔｎを過去に戻して（ｔｎ＝ｔｎ−ε）、ステップ１５３へ移行する。
【０１１２】
ステップ１５３では、時刻ｔｎが予測日を超える場合（時刻ｔｎ≧２４時（２４:００））、ステップ１５４へ移行する。一方、ステップ１５３では、時刻ｔｎが予測日以内の場合（時刻ｔｎ＜２４時）、時刻ｔｎ+１＝時刻ｔｎ＋Δｔ０としてステップ１５１へ戻る。
【０１１３】
ステップ１５４では、時刻ｔｎをそれぞれ目標精度を達成する予測の更新時刻に設定する。
【０１１４】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部４０、生成部４１、予測部４２、出力制御部４３および更新指示部４４の各処理部が適宜統合されてもよい。また、各処理部の処理が適宜複数の処理部の処理に分離されてもよい。さらに、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１１５】
［予測プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図２４は、予測プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１１６】
図２４に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３１０、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）３２０、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３４０を有する。これら３００〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。
【０１１７】
ＨＤＤ３２０には上記の取得部４０、生成部４１、予測部４２、出力制御部４３および更新指示部４４と同様の機能を発揮する予測プログラム３２０ａが予め記憶される。なお、予測プログラム３２０ａについては、適宜分離してもよい。
【０１１８】
また、ＨＤＤ３２０は、各種情報を記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、上述の実績データ３０など予測に用いる各種データを記憶する。
【０１１９】
そして、ＣＰＵ３１０が、予測プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、予測プログラム３２０ａは、取得部４０、生成部４１、予測部４２、出力制御部４３および更新指示部４４と同様の動作を実行する。
【０１２０】
なお、上記した予測プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。
【０１２１】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１２２】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１２３】
１０  予測装置
２０  表示部
２１  入力部
２２  記憶部
２３  制御部
３０  実績データ
４０  取得部
４１  生成部
４２  予測部
４３  出力制御部
４４  更新指示部
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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