(57)【要約】      （修正有）【課題】休業日と稼働日との間におけるエネルギー需要値の変動傾向を把握し、当該把握した変動傾向を考慮したエネルギー需要予測を行う。【解決手段】１以上の曜日により構成される複数の曜日クラス毎に、各々の曜日クラスと他の曜日クラスとの間でエネルギー需要値を換算できる換算係数を算出し、第１期間におけるエネルギー需要値の過去実績であるモデル構築用データに対して換算係数による換算処理を行うことで、曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した学習用データを生成し、学習用データの周期的特徴を表現する需要予測モデルを構築し、第２期間におけるエネルギー需要値の過去実績データに対して換算係数による換算処理を行うことで、予測日が属する曜日クラスを基準として曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データを生成し、予測用データを需要予測モデルに当てはめて、エネルギー需要の予測値を求める。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の曜日により構成される複数の曜日クラス毎に、各々の曜日クラスと他の曜日クラスとの間でエネルギー需要値を換算可能である換算係数を算出するように構成された換算係数算出部と、
第１期間におけるエネルギー需要値の過去実績であるモデル構築用データに対して前記換算係数による換算処理を行うことで、前記曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した学習用データを生成するための学習用データ生成部と、
前記学習用データの周期的特徴を表現する需要予測モデルを構築するための予測モデル構築部と、
第２期間におけるエネルギー需要値の過去実績データに対して前記換算係数による換算処理を行うことで、予測日が属する前記曜日クラスを基準として前記曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データを生成するための予測用データ生成部と、
前記予測用データを前記需要予測モデルに当てはめて、エネルギー需要の予測値を求めるように構成された需要予測部と、
を備えることを特徴とするエネルギー需要予測システム。
【請求項２】
前記換算係数算出部は、前記曜日クラスと他の曜日クラスとの間でエネルギー需要値を換算可能である前記換算係数を時間帯ごとに算出するように構成され、
前記学習用データ生成部は、前記モデル構築用データに対して前記換算係数による前記換算処理を時間帯ごとに行うことで、前記曜日クラス間の時間帯ごとのエネルギー需要格差を相殺した前記学習用データを生成するように構成され、
前記予測用データ生成部は、前記過去実績データに対して前記換算係数による前記換算処理を時間帯ごとに行うことで、前記予測日が属する前記曜日クラスを基準として前記曜日クラス間の時間帯ごとのエネルギー需要格差を相殺した前記予測用データを生成するように構成されている、
ことを特徴とする、請求項１記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項３】
前記換算係数算出部は、
前記モデル構築用データから、前記第１期間における前記エネルギー需要値の過去実績の平均値である平均エネルギー需要値を前記曜日クラスごとに算出し、
前記複数の曜日クラスのうち一の曜日クラスの前記平均エネルギー需要値を、他の曜日クラスの各々の前記平均エネルギー需要値で除算することにより、前記他の曜日クラスから前記一の曜日クラスへの前記換算係数を算出する
ように構成されたことを特徴とする請求項１又は２に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項４】
前記換算係数算出部は、前記換算係数を更新するように構成され、
前記学習用データ生成部は、更新された前記モデル構築用データから、更新された前記学習用データを生成するように構成され、
前記予測モデル構築部は、更新された前記学習用データに基づいて前記需要予測モデルを更新するように構成されたことを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項５】
前記複数の曜日クラスは、
土曜日によって構成される第１の曜日クラスと、
日曜日及び祝祭日によって構成される第２の曜日クラスと、
平日によって構成される第３の曜日クラスと、
を含むことを特徴とする、請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項６】
前記予測モデル構築部は、前記学習用データの周波数解析結果に基づいて、振幅が閾値以上となる１以上の周波数に対応する特徴的周期を用いた前記需要予測モデルを構築するように構成されたことを特徴とする、請求項１乃至５の何れか一項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項７】
前記予測モデル構築部は、複数の前記需要予測モデルを構築し、複数の前記需要予測モデルの各々について予測評価値を算出し、前記複数の需要予測モデルから前記予測評価値が最小である最適な需要予測モデルを選定するように構成され、
前記需要予測部は、前記予測用データを前記最適な需要予測モデルに当てはめて、エネルギー需要の予測値を求めるように構成されている、
ことを特徴とする、請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載のエネルギー需要予測システム。
【請求項８】
対象グリッドにおけるエネルギー需要値を計測するための計測部と、
前記計測部によって取得された前記モデル構築用データ及び前記過去実績データに基づいて、前記対象グリッドにおけるエネルギー需要の予測を行うように構成された、請求項１乃至７のいずれか一項に記載のエネルギー需要予測システムと、
前記エネルギー需要予測システムによる前記エネルギー需要の予測結果に基づいて、前記対象グリッド内におけるエネルギー管理を行うように構成されたエネルギー管理部と、
を備えることを特徴とするエネルギー管理システム。
【請求項９】
１以上の曜日により構成される複数の曜日クラス毎に、各々の曜日クラスと他の曜日クラスとの間でエネルギー需要値を換算可能である換算係数を算出するように構成された換算係数算出ステップと、
第１期間におけるエネルギー需要値の過去実績であるモデル構築用データに対して前記換算係数による換算処理を行うことで、前記曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した学習用データを生成するための学習用データ生成ステップと、
前記学習用データの周期的特徴を表現する需要予測モデルを構築するための予測モデル構築ステップと、
第２期間におけるエネルギー需要値の過去実績データに対して前記換算係数による換算処理を行うことで、予測日が属する前記曜日クラスを基準として前記曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データを生成するための予測用データ生成ステップと、
前記予測用データを前記需要予測モデルに当てはめて、エネルギー需要の予測値を求めるように構成された需要予測ステップと、
を備えることを特徴とするエネルギー需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、工場やプラントなどを含むエネルギー消費施設における将来のエネルギー需要を予測するためのシステム及び方法と関係し、さらに、当該予測された将来のエネルギー需要に備えてエネルギー管理を行うエネルギー管理システムとも関係する。
【背景技術】
【０００２】
工場やビル等を含むエネルギー消費施設において、発電設備や蓄電設備を効率的に稼働させて省エネルギーを実現するエネルギー管理システム（ＥＭＳ）の導入が進んでいる。省エネルギーを実現するため、エネルギー管理システムは、将来の電力需要を予測し、それに応じた発電設備や蓄電設備の効率的な稼働計画を立てる必要がある。例えば、将来の特定の時期において発生が予測される電力需要のピークまたは谷間に応じて、発電設備の起動や停止の時期を計画したり、発電出力を増減させたり、蓄電設備の放電や充電の時期を計画したりする必要がある。そのためには、将来の電力需要の推移をなるべく高い精度で正確に予測できるようなエネルギー管理システムを実現することが求められる。
【０００３】
以下の特許文献１に例示されるように、エネルギー需要予測においては、エネルギー需要の過去の実績値を多数収集し、当該収集した実績値の集合の統計的または時系列的な変動傾向を数学的にモデル化した予測モデルを構築または学習するのが一般的である。特許文献１記載の発明においては、予測日の前日と一週間前の日における同時刻のエネルギー需要値に対応する説明変数を使用し、予測モデルは、予測日、その前日およびその一週間前の３つの日におけるエネルギー需要の関係性を記述している。その上で、特許文献１記載のエネルギー需要予測方法は、予測モデルが記述する上記３つの日のエネルギー需要値の関係性に対して、予測日の一週間前と予測日の前日のエネルギー需要の実績値を当てはめることにより、予測日におけるエネルギー需要値を予測している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−０５７４７３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、土曜日、日曜日および祝祭日等では、エネルギーを消費する工場等の休業や限定的稼働により、平日よりもエネルギー需要が全日にわたって低く推移する傾向が一般的に見られる。従って、エネルギー需要の変動傾向を考慮して予測モデルを構成するのみでは、工場等の休業日程や曜日によって曜日間で生じるエネルギー需要の格差を考慮した需要予測を行うことは困難である。上記問題を解決するには、休業日と稼働日との間のエネルギー需要の格差に左右されずに、エネルギー需要値の変動傾向を把握し、当該把握した変動傾向を考慮したエネルギー需要予測を行うことが必要である。それと同時に、予測結果に対して休業日と稼働日との間のエネルギー需要の格差を反映可能なエネルギー需要予測を実現することも予測精度を低下させないために必要である。
【０００６】
特許文献１記載の発明は、土曜日、日曜日および祝祭日において平日よりもエネルギー需要が低下することでエネルギー需要の予測誤差が大きくなる問題を以下のように解決している。すなわち、予測日の前日および一週間前の日の少なくとも一方が土曜、日曜または祝日等の特異日に当たる場合、特異日とならない代替日を適宜選定し、当該代替日のエネルギー需要に対応する説明変数を代わりに用いて需要予測を行っている。しかしながら、特許文献１は、休業日と稼働日との間のエネルギー需要の格差に左右されずに、エネルギー需要値の変動傾向を把握するための仕組みを開示も示唆もしていない。
【０００７】
以上の問題点に鑑み、本発明の幾つかの実施形態では、休業日と稼働日との間におけるエネルギー需要の格差に左右されずに、エネルギー需要値の変動傾向を把握し、当該把握した変動傾向を考慮したエネルギー需要予測を行うことが可能なエネルギー需要予測を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明の幾つかの実施形態に係るエネルギー需要予測システムは、１以上の曜日により構成される複数の曜日クラス毎に、各々の曜日クラスと他の曜日クラスとの間でエネルギー需要値を換算可能である換算係数を算出するように構成された換算係数算出部と、
第１期間におけるエネルギー需要値の過去実績であるモデル構築用データに対して前記換算係数による換算処理を行うことで、前記曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した学習用データを生成するための学習用データ生成部と、
前記学習用データの周期的特徴を表現する需要予測モデルを構築するための予測モデル構築部と、
第２期間におけるエネルギー需要値の過去実績データに対して前記換算係数による換算処理を行うことで、予測日が属する前記曜日クラスを基準として前記曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データを生成するための予測用データ生成部と、
前記予測用データを前記需要予測モデルに当てはめて、エネルギー需要の予測値を求めるように構成された需要予測部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
上記（１）の構成では、エネルギー需要値の過去実績であるモデル構築用データから曜日クラス間のエネルギー需要格差を除去して学習用データとした上で、学習用データの周期的特徴を表現するモデルとなるように予測モデルを構築している。それにより、上記（１）の構成では、曜日クラス間でのエネルギー需要の格差があったとしても、そのような需要格差に左右されることなく、エネルギー需要値の変動傾向を周期的特徴として適切に分析することができる。その結果、上記（１）の構成によれば、曜日クラス間のエネルギー需要の格差に左右されずに、予測用データにおけるエネルギー需要値の変動傾向を考慮したエネルギー需要予測を可能とする予測モデルを得ることができる。
【００１０】
また、上記（１）の構成では、エネルギー需要の過去実績データにおいて予測日が属する曜日クラスを基準として曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データを生成している。こうして得られた予測用データを前述の予測モデルに当てはめることにより、曜日クラス間のエネルギー需要の格差に左右されずに、予測日が属する曜日クラスの特性を反映したエネルギー需要の予測値を高精度に求めることができる。
【００１１】
以上より、上記（１）の構成によれば、休業日と稼働日との間のエネルギー需要の格差に左右されずに、エネルギー需要値の変動傾向の周期的特徴を把握し、当該把握した周期的特徴を考慮したエネルギー需要予測を行うことが可能なエネルギー需要予測を実現することができる。
【００１２】
（２）例示的な一実施形態では、上記（１）の構成において、前記換算係数算出部は、前記曜日クラスと他の曜日クラスとの間でエネルギー需要値を換算可能である前記換算係数を時間帯ごとに算出するように構成され、
前記学習用データ生成部は、前記モデル構築用データに対して前記換算係数による前記換算処理を時間帯ごとに行うことで、前記曜日クラス間の時間帯ごとのエネルギー需要格差を相殺した前記学習用データを生成するように構成され、
前記予測用データ生成部は、前記過去実績データに対して前記換算係数による前記換算処理を時間帯ごとに行うことで、前記予測日が属する前記曜日クラスを基準として前記曜日クラス間の時間帯ごとのエネルギー需要格差を相殺した前記予測用データを生成するように構成されている、ことを特徴とする。
【００１３】
上記（２）の構成では、曜日クラス間の時間帯ごとのエネルギー需要格差を相殺するために、換算処理を行うための換算係数を時間帯ごとに求める。また、上記（２）の構成では、時間帯ごとに求められた当該換算係数による換算処理を時間帯ごとに行うことで、曜日クラス間の時間帯ごとのエネルギー需要格差が是正された学習用データと予測用データを生成する。従って、上記（２）の構成によれば、同じ一日に含まれる複数の時間帯に応じて曜日クラス間のエネルギー需要格差が異なる場合であっても、時間帯ごとに異なるエネルギー需要格差に応じた換算係数を時間帯ごとに求めることができる。その結果、上記（２）の構成によれば、曜日クラス間のエネルギー需要格差が時間帯ごとに変動しても、時間帯ごとに求められた換算係数を使用した換算処理によって、時間帯ごとに異なるエネルギー需要格差を適切に是正した学習用データと予測用データを生成することができる。これにより、エネルギー需要の予測値をより高精度に求めることができる。
【００１４】
（３）例示的な一実施形態では、上記（１）または（２）の構成において、前記換算係数算出部は、
前記モデル構築用データから、前記第１期間における前記エネルギー需要値の過去実績の平均値である平均エネルギー需要値を前記曜日クラスごとに算出し、
前記複数の曜日クラスのうち一の曜日クラスの前記平均エネルギー需要値を、他の曜日クラスの各々の前記平均エネルギー需要値で除算することにより、前記他の曜日クラスから前記一の曜日クラスへの前記換算係数を算出するように構成されたことを特徴とする。
【００１５】
上記（３）の構成では、エネルギー需要値の過去実績を第１期間にわたって平均することにより平均エネルギー需要値を算出する処理を曜日クラスごとに行う。その上で、上記（３）の構成では、一の曜日クラスの平均エネルギー需要値を、他の曜日クラスの平均エネルギー需要値で除算することにより、他の曜日クラスから一の曜日クラスへの換算係数を算出する。つまり、上記（３）の構成では、他の曜日クラスから見た一の曜日クラスの相対的なエネルギー需要格差を他の曜日クラスの平均エネルギー需要値に対する一の曜日クラスの平均エネルギー需要値の比率として数値化することができる。従って、上記（３）の構成によれば、他の曜日クラスから見た一の曜日クラスの相対的なエネルギー需要格差を平均演算と除算のみから成る単純で高速実行可能な演算処理として実現することができる。
【００１６】
また、上記（３）の構成によれば、平均エネルギー需要値を算出する際、エネルギー需要値の過去実績を平均する期間（第１期間）を必要に応じて適宜調節するようにすれば、曜日クラス間のエネルギー需要格差が変動する周期の長さや変動時期に合わせて曜日クラス間の換算係数を適切に算出することができる。例えば、曜日クラス間のエネルギー需要格差が変動する周期の変化に応じてエネルギー需要値の過去実績を平均する期間を調節するようにすれば、エネルギー需要格差が変動しても、曜日クラス間のエネルギー需要格差を正しく是正可能な換算係数を算出することができる。
【００１７】
（４）例示的な一実施形態では、上記（１）〜（３）の構成において、前記換算係数算出部は、前記換算係数を更新するように構成され、
前記学習用データ生成部は、更新された前記モデル構築用データから、更新された前記学習用データを生成するように構成され、
前記予測モデル構築部は、更新された前記学習用データに基づいて前記需要予測モデルを更新するように構成されたことを特徴とする。
【００１８】
上記（４）の構成によれば、曜日クラス間の換算係数およびモデル構築用データの更新に伴い、更新された換算係数を更新されたモデル構築用データに適用することで、曜日クラス間のエネルギー需要格差を適切に是正した新たな学習用データを得ることができる。こうして得られた更新済みの学習用データに基づいて需要予測モデルを更新することで、時間の経過に伴って曜日クラス間のエネルギー需要格差が変動しても、エネルギー需要格差を効果的に是正した学習用データを用いて、予測精度が高い需要予測モデルを得ることができる。
【００１９】
（５）例示的な一実施形態では、上記（１）〜（４）の構成において、前記複数の曜日クラスは、
土曜日によって構成される第１の曜日クラスと、
日曜日及び祝祭日によって構成される第２の曜日クラスと、
平日によって構成される第３の曜日クラスと、
を含むことを特徴とする。
【００２０】
例えば、土曜日、日曜日および祝祭日等では、エネルギーを消費する工場等の休業や限定的稼働により、平日よりもエネルギー需要が全日にわたって低く推移する傾向が一般的に見られる。そこで、上記（５）の構成では、工場等の休業日程や曜日によるエネルギー需要の格差を考慮したエネルギー需要予測を行うために、土曜日、日曜日および祝祭日などの特異日を含む曜日クラスと平日を含む曜日クラスとを設けるようにしている。具体的には、上記（５）の構成では、土曜日によって構成される第１の曜日クラスと、日曜日及び祝祭日によって構成される第２の曜日クラスと、平日によって構成される第３の曜日クラスとの間でエネルギー需要格差を是正するための換算係数を算出している。その上で、上記（５）の構成では、当該換算係数を使用して上記エネルギー需要格差を相殺する処理をエネルギー需要値の過去実績に対して行っている。
【００２１】
従って、上記（５）の構成によれば、工場等の休業や限定的稼働により、休日のエネルギー需要が平日のエネルギー需要よりも低く推移する場合に、休業日を含む曜日クラスと通常日を含む曜日クラスの間に生じるエネルギー需要格差を相殺可能な換算係数を求めることができる。その結果、上記（５）の構成によれば、そのように求められた換算係数を使用することにより、休業日を含む曜日クラスと通常日を含む曜日クラスの間に生じるエネルギー需要格差が相殺された学習用データと予測用データを生成することができる。
【００２２】
（６）例示的な一実施形態では、上記（１）〜（５）の構成において、前記予測モデル構築部は、前記学習用データの周波数解析結果に基づいて、振幅が閾値以上となる１以上の周波数に対応する特徴的周期を用いた前記需要予測モデルを構築するように構成されたことを特徴とする。
【００２３】
上記（６）の構成では、学習用データの周波数解析結果に基づいて、周波数毎の振幅が第１閾値を上回る１以上の周波数成分を抽出し、当該１以上の周波数成分に対応する特徴的周期を用いた時系列モデルとして、需要予測モデルを構築するようにしている。従って、上記（６）の構成では、学習用データの周波数解析結果に含まれる周波数成分のうち、振幅が第１閾値を上回る１以上の周波数成分を学習用データの周期性を表す顕著な周波数成分として抽出している。
【００２４】
それにより、上記（６）の構成では、予測日の直近数日間にわたるエネルギー需要の連続的な変動傾向を示す周期性要因として、周波数解析結果に含まれる周波数成分のうち、学習用データの周期性を表す顕著な周波数成分を抽出することができる。その上で、上記（６）の構成では、当該周波数成分に対応する特徴的周期を用いた時系列モデルとして需要予測モデルを構築することができる。その結果、上記（６）の構成によれば、周波数解析結果に含まれる周波数成分のうち、エネルギー需要の変動傾向との関連性が強い重要な周波数成分のみに対応する周期的特徴に基づいて需要予測モデルを構築することができる。
【００２５】
（７）例示的な一実施形態では、上記（１）〜（６）の構成において、前記予測モデル構築部は、複数の前記需要予測モデルを構築し、複数の前記需要予測モデルの各々について予測誤差を示す予測誤差指標を算出し、前記複数の需要予測モデルから前記予測誤差指標が最小である最適な需要予測モデルを選定するように構成され、
前記需要予測部は、前記予測用データを前記最適な需要予測モデルに当てはめて、エネルギー需要の予測値を求めるように構成されている、ことを特徴とする。
【００２６】
上記（７）の構成によれば、複数の需要予測モデルのうち予測誤差指標が最小となる最適な需要予測モデルを選定するようにしたので、予測対象エリアにおけるエネルギー需要の変動傾向を適切に表す需要予測モデルを用いて、エネルギー需要の予測をより高精度に行うことができる。
【００２７】
（８）本発明の幾つかの実施形態に係るエネルギー管理システムは、
対象グリッドにおけるエネルギー需要値を計測するための計測部と、
前記計測部によって取得された前記モデル構築用データ及び前記過去実績データに基づいて、前記対象グリッドにおけるエネルギー需要の予測を行うように構成された、上記（１）〜（７）に記載のエネルギー需要予測システムと、
前記エネルギー需要予測システムによる前記エネルギー需要の予測結果に基づいて、前記対象グリッド内におけるエネルギー管理を行うように構成されたエネルギー管理部と、
を備えることを特徴とする。
【００２８】
上記（１）〜（７）に記載のエネルギー需要予測システムによれば、曜日クラス間のエネルギー需要の格差を考慮し、エネルギー需要の変動傾向を踏まえたエネルギー需要予測を高精度に行うことができる。従って、そのようなエネルギー需要予測システムを備えた上記（８）記載のエネルギー管理システムは、エネルギー需要を高い精度で予測した結果に基づいて対象グリッド内におけるエネルギー管理を適切に行うことができる。
【００２９】
（９）本発明の幾つかの実施形態に係るエネルギー需要予測方法は、１以上の曜日により構成される複数の曜日クラス毎に、各々の曜日クラスと他の曜日クラスとの間でエネルギー需要値を換算可能である換算係数を算出するように構成された換算係数算出ステップと、
第１期間におけるエネルギー需要値の過去実績であるモデル構築用データに対して前記換算係数による換算処理を行うことで、前記曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した学習用データを生成するための学習用データ生成ステップと、
前記学習用データの周期的特徴を表現する需要予測モデルを構築するための予測モデル構築ステップと、
第２期間におけるエネルギー需要値の過去実績データに対して前記換算係数による換算処理を行うことで、予測日が属する前記曜日クラスを基準として前記曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データを生成するための予測用データ生成ステップと、
前記予測用データを前記需要予測モデルに当てはめて、エネルギー需要の予測値を求めるように構成された需要予測ステップと、を備えることを特徴とする。
【００３０】
上記（９）の方法では、エネルギー需要値の過去実績であるモデル構築用データから曜日クラス間のエネルギー需要格差を除去して学習用データとした上で、学習用データの周期的特徴を表現するモデルとなるように予測モデルを構築している。それにより、上記（９）の方法では、曜日クラス間でのエネルギー需要の格差があったとしても、そのような需要格差に左右されることなく、エネルギー需要値の変動傾向を周期的特徴として適切に分析することができる。その結果、上記（９）の方法によれば、曜日クラス間のエネルギー需要の格差に左右されずに、予測用データにおけるエネルギー需要値の変動傾向を考慮したエネルギー需要予測を可能とする予測モデルを得ることができる。
【００３１】
また、上記（９）の方法では、エネルギー需要の過去実績データにおいて予測日が属する曜日クラスを基準として曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データを生成している。こうして得られた予測用データを前述の予測モデルに当てはめることにより、曜日クラス間のエネルギー需要の格差に左右されずに、予測日が属する曜日クラスの特性を反映したエネルギー需要の予測値を高精度に求めることができる。
【００３２】
以上より、上記（９）の方法によれば、休業日と稼働日との間のエネルギー需要の格差に左右されずに、エネルギー需要値の変動傾向の周期的特徴を把握し、当該把握した周期的特徴を考慮したエネルギー需要予測を行うことが可能なエネルギー需要予測を実現することができる。
【発明の効果】
【００３３】
以上より、本発明の幾つかの実施形態によれば、休業日と稼働日との間におけるエネルギー需要の格差に左右されずに、エネルギー需要値の変動傾向を把握し、当該把握した変動傾向を考慮したエネルギー需要予測を行うことが可能なエネルギー需要予測を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】例示的なエネルギー管理システムの構成を示す図である。
【図２】本発明の幾つかの実施形態に係るエネルギー需要予測システムの構成を示す図である。
【図３】エネルギー需要値の過去実績の時系列を周波数分析した結果を示す図である。
【図４】需要予測モデルの幾つかの例を示す図である。
【図５】本発明の幾つかの実施形態に従ってエネルギー需要を予測するための処理手順を示すフロー図である。
【図６】曜日クラス間のエネルギー需要格差を相殺する効果を説明する図である。
【図７】２つの曜日クラスについて時間帯ごとの電力需要の推移と電力需要予測誤差をプロットしたグラフである。
【図８】電力需要の予測誤差を対象グリッド毎に評価した結果を示すグラフである。
【図９】電力需要の予測誤差を対象グリッド毎に評価した結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
【００３６】
以下、最初に、幾つかの実施形態に係るエネルギー需要予測システムについて説明するのに先立って、当該エネルギー需要予測システムの適用対象であるエネルギー管理システムの一例について図１を参照して説明する。続いて、当該エネルギー需要予測システムの構成と動作について図２乃至図９を参照して説明する。
【００３７】
図１に示すエネルギー管理システム１は、工場やビルなどを含む対象グリッド４００におけるエネルギー管理を行うシステムである。対象グリッド４００は、対象グリッド４００内のエネルギー需要値を計測するための計測部４１０を備えている。計測部４１０は、一定のサンプリング周期（例えば、５分周期）で対象グリッド４００内のエネルギー需要値を実測するように構成されていてもよい。また、エネルギー管理システム１は、計測部４１０によって取得されたエネルギー需要値の過去実績の時系列データに基づいて、対象グリッド４００におけるエネルギー需要の予測を行うように構成されたエネルギー需要予測システム１００を備える。なお、計測部４１０によって一定のサンプリング周期で取得されたエネルギー需要値の過去実績の時系列データは、図２を参照しながら後述するモデル構築用データおよび過去実績データとしてエネルギー需要予測システム１００に入力される。
【００３８】
さらに、エネルギー管理システム１は、エネルギー管理部２００と、エネルギー需要予測システム１００が取得したエネルギー需要値や演算結果などを記憶する記憶部３００と、を備えることを特徴とする。エネルギー管理部２００は、エネルギー需要予測システム１００によるエネルギー需要の予測結果に基づいて、対象グリッド４００内におけるエネルギー管理を行うように構成されている。例えば、エネルギー需要予測システム１００から電力需要の予測結果を受け取ったエネルギー管理部２００は、事前に予測される電力需要のピークまたは谷間に応じて、発電設備の起動や停止の時期を計画したり、発電出力を増減させたり、蓄電設備の放電や充電の時期を計画したりしてもよい。
【００３９】
次に、エネルギー需要予測システム１００の構成について、図２を参照しながら説明する。図２に示すように、エネルギー需要予測システム１００は、対象グリッド４００が備える計測部４１０によって第１期間τ１において取得されたエネルギー需要値の過去実績の時系列データを、需要予測モデルＰＭを構築するためのモデル構築用データ１２として受信する。ここで、エネルギー需要予測システム１００は、複数回繰り返される第１期間τ１の各々について、モデル構築用データ１２を繰り返し取得する。その結果、エネルギー需要予測システム１００によって前回の第１期間τ１’について取得されたモデル構築用データ１２’は、今回の第１期間τ１について新たに取得されたモデル構築用データ１２によって更新される。また、エネルギー需要予測システム１００は、モデル構築用データ１２を図１の計測部４１０から取得すると、モデル構築用データ１２に基づいて需要予測モデルＰＭを新たに構築することによって以前から使用されていた需要予測モデルＰＭ’を更新するモデル更新処理を行う。
【００４０】
また、図２に示すように、エネルギー需要予測システム１００は、エネルギー需要予測を行おうとするたびに、対象グリッド４００が備える計測部４１０によって第２期間τ２内に取得されたエネルギー需要値の過去実績の時系列データを、過去実績データ１１として受信する。なお、過去実績データ１１は、構築済みの需要予測モデルＰＭを用いた需要予測計算に入力される予測用データを生成するためのデータである。以下、エネルギー需要予測システム１００を構成する各部について説明する。
【００４１】
図２に示すエネルギー需要予測システム１００は、換算係数算出部１１０と、学習用データ生成部１２０と、予測用データ生成部１３０と、予測モデル構築部１４０と、需要予測部１５０と、を含んで構成されてもよい。
【００４２】
換算係数算出部１１０は、１以上の曜日により構成される複数の曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の各々について、曜日クラスｄｃ（ｋ１）と他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）との間でエネルギー需要値ｅｎを換算可能である換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２）およびｔｆ（ｋ２→ｋ１）を算出するように構成されてもよい。なお、添え字“ｋ”は、個々の曜日クラスを識別するための識別子である。例示的な一実施形態では、換算係数算出部１１０は、エネルギー需要予測システム１００に入力されるモデル構築用データ１２から、第１期間τ１におけるエネルギー需要値ｅｎの過去実績の平均値である平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）を曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の各々について算出する。続いて、換算係数算出部１１０は、複数の曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のうち一の曜日クラスｄｃ（ｋ１）の平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ１）を、他の曜日クラスの各々の平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ２）（ｋ２≠ｋ１）で除算することにより、他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）（ｋ２≠ｋ１）から一の曜日クラスｄｃ（ｋ１）への換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋ１）を算出する。なお、以下の説明においては、任意の曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の間においてエネルギー需要値を換算するための換算係数を総称して単に“ｔｆ”と略記する。
【００４３】
以上のように、換算係数算出部１１０は、他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）から見た一の曜日クラスｄｃ（ｋ１）の相対的なエネルギー需要格差を他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）の平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ２）に対する一の曜日クラスｄｃ（ｋ１）の平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ１）の比率“ａｖｅ（ｋ２）／ａｖｅ（ｋ１）”として数値化することができる。従って、換算係数算出部１１０は、他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）から見た一の曜日クラスｄｃ（ｋ１）の相対的なエネルギー需要格差を平均演算と除算のみから成る単純で高速実行可能な演算処理として実現することができる。
【００４４】
また、換算係数算出部１１０が平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ）を算出する際、エネルギー需要値の過去実績を平均する期間（第１期間τ１）を必要に応じて適宜調節するようにすれば、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差が変動する周期の長さや変動時期に合わせて曜日クラスｄｃ（ｋ）間の換算係数ｔｆを適切に算出することができる。例えば、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差が変動する周期の変化に応じてエネルギー需要値の過去実績を平均する期間を調節するようにすれば、エネルギー需要格差が変動しても、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を正しく是正可能な換算係数ｔｆを算出することができる。
【００４５】
このようにして、換算係数算出部１１０は、１以上の曜日により構成される複数の曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の各々について、曜日クラスｄｃ（ｋ１）と他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）との間でエネルギー需要値ｅｎを換算可能である換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２）およびｔｆ（ｋ２→ｋ１）（１≦ｋ１≦Ｋ，１≦ｋ２≦Ｋ）を算出する。
【００４６】
学習用データ生成部１２０は、第１期間τ１におけるエネルギー需要値ｅｎの過去実績であるモデル構築用データ１２に対して換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋ１）による換算処理を行うことで、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を相殺した学習用データＤｌを生成するように構成されてもよい。例えば、学習用データ生成部１２０は、モデル構築用データ１２を構成する時系列データの各々に対して換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋ１）を乗算することにより、エネルギー需要格差を相殺した学習用データＤｌを生成するようにしてもよい。
【００４７】
予測モデル構築部１４０は、学習用データＤｌの周期的特徴を表現する需要予測モデルＰＭを構築するように構成されてもよい。例えば、予測モデル構築部１４０は、学習用データＤｌの周波数解析結果に基づいて、振幅が閾値ν以上となる１以上の周波数に対応する特徴的周期を用いた需要予測モデルＰＭを構築する。例示的な一実施形態では、予測モデル構築部１４０は、図３に示す周波数スペクトルに含まれる複数の周波数成分のうち、振幅が閾値ν以上となる周波数成分を抽出する。ただし、図３に示す周波数スペクトルは、学習用データＤｌにおけるエネルギー需要変動の周期を横軸とし、当該周期は、学習用データＤｌにおけるエネルギー需要変動波形を構成する各周波数を逆数に変換することによって得られる。
【００４８】
例えば、図３を参照すると、周波数スペクトルに含まれる複数の周波数成分のうち、振幅が閾値ν以上となる周波数成分は、振幅が大きい順に１２時間の周期性、８時間の周期性、２４時間の周期性、６時間の周期性を持つことが分かる。その結果、予測モデル構築部１４０は、このようにして抽出した周波数成分（周期性）を表現する複数の時系列モデルｍ１〜ｍｊを、学習用データＤｌに基づくモデル・パラメータ学習により構築する。こうして構築された複数の時系列モデルｍ１〜ｍｊは、需要予測部１５０において用いられる需要予測モデルＰＭの候補となる。
【００４９】
以上のように、予測モデル構築部１４０は、学習用データＤｌの周波数解析結果に基づいて、周波数毎の振幅が閾値νを上回る１以上の周波数成分を抽出し、需要予測モデルＰＭの候補として、当該１以上の周波数成分に対応する特徴的周期を用いた時系列モデルｍ１〜ｍｊを構築してもよい。従って、予測モデル構築部１４０は、学習用データＤｌの周波数解析結果に含まれる周波数成分のうち、振幅が閾値νを上回る１以上の周波数成分を学習用データＤｌの周期性を表す顕著な周波数成分として抽出している。
【００５０】
それにより、予測モデル構築部１４０は、予測日の直近数日間にわたるエネルギー需要の連続的な変動傾向を示す周期性要因として、周波数解析結果に含まれる周波数成分のうち、学習用データＤｌの周期性を表す顕著な周波数成分を抽出することができる。その上で、予測モデル構築部１４０は、当該周波数成分に対応する特徴的周期を用いた時系列モデルｍ１〜ｍｊとして需要予測モデルＰＭの候補を構築することができる。その結果、予測モデル構築部１４０は、周波数解析結果に含まれる周波数成分のうち、エネルギー需要の変動傾向との関連性が強い重要な周波数成分のみに対応する周期的特徴に基づいて需要予測モデルＰＭの候補を構築することができる。
【００５１】
例示的な一実施形態では、予測モデル構築部１４０は、学習用データＤｌの周波数解析結果から得られる周波数スペクトルに基づいて、図４に例示するような時系列モデルｍ１〜ｍ４を、需要予測モデルＰＭの候補として生成するようにしてもよい。例えば、図４に示す複数の時系列モデルｍ１〜ｍ４において、例えば、「２４時間前の値」とは、予測日における特定の予測時刻ｔＰから２４時間遡った時刻を参照時刻ｔＲ１とすると、参照時刻ｔＲ１において計測されたエネルギー需要実績値を意味する。なお、図４に示す時系列モデルｍ１において、上述した過去のエネルギー需要実績値に乗算される「０．６」や「０．４」などの係数は、時系列モデルｍ１におけるモデル・パラメータであり、予測モデル構築部１４０が学習用データＤｌに基づくモデル・パラメータ学習により決定する。図４に示す複数の時系列モデルｍ２〜ｍ４についても各モデルが定義している内容と各モデルによる演算結果の意味は時系列モデルｍ１と同様である。
【００５２】
また、予測モデル構築部１４０は、複数の時系列モデルｍ１〜ｍｊを構築した後に、構築した一つ以上の時系列モデルｍ１〜ｍｊの各々について情報量規準（予測誤差指標）を算出する。情報量規準は、予測モデルの優劣判断に用いる予測誤差指標であり、情報量規準の種別（予測誤差指標種別）としては、ＡＩＣ（赤池情報量規準）、ＢＩＣ（ベイズ情報量規準）及びＧＩＣ（一般化情報量規準）等がある。一般に、情報量規準の値が小さい予測モデルほど予測誤差が小さいとされる。つまり、予測モデル構築部１４０は、需要予測モデルの複数の候補として複数の時系列モデルｍ１〜ｍｊを構築し、複数の時系列モデルｍ１〜ｍｊの各々について予測誤差を示す予測誤差指標を算出する。最後に、予測モデル構築部１４０は、複数の時系列モデルｍ１〜ｍｊから当該予測誤差指標が最小である最適な時系列モデルを最終的な需要予測モデルＰＭとして選定し、需要予測部１５０に出力するようにしている。
【００５３】
例示的な一実施形態では、予測モデル構築部１４０は、図４に例示する時系列モデルｍ１〜ｍ４の各々について、上述した情報量規準に基づく予測誤差指標を算出するようにしてもよい。例えば、図４に示す例では、時系列モデルｍ１について３種類の情報量規準としてＡＩＣ、ＢＩＣおよびＧＩＣの値が算出されている。図４に示す例では、予測モデル構築部１４０において構築された全ての時系列モデルｍ１〜ｍ４のうち、予測誤差指標の値が最も小さい値である時系列モデルを最終的な需要予測モデルＰＭ（エネルギー需要最適予測モデル）として選定する。例えば、図４に示す例において、情報量規準としてＡＩＣが使用される場合には、時系列モデルｍ１〜ｍ４のうちＡＩＣで評価した予測誤差指標が最も小さい時系列モデルｍ１が最終的な需要予測モデルＰＭとして選択されることとなる。
【００５４】
予測用データ生成部１３０は、第２期間τ２におけるエネルギー需要値ｅｎの過去実績データ１１に対して換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋｐ）による換算処理を行うことで、予測日が属する曜日クラスｄｃ（ｋｐ）を基準として曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データＤｐを生成するように構成されてもよい。例えば、予測用データ生成部１３０は、過去実績データ１１を構成する時系列データの各々に対して換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋｐ）を乗算することにより、エネルギー需要格差を相殺した予測用データＤｐを生成するようにしてもよい。需要予測部１５０は、予測用データＤｐを需要予測モデルＰＭに当てはめて、エネルギー需要ｅｎの予測値ｐｖを求めるように構成されてもよい。
【００５５】
以上より、図２に示すエネルギー需要予測システム１００では、エネルギー需要値の過去実績であるモデル構築用データ１２から曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を除去して学習用データＤｌを生成している。その上で、エネルギー需要予測システム１００では、学習用データＤｌの周期的特徴を表現するモデルとなるように需要予測モデルＰＭを構築している。それにより、エネルギー需要予測システム１００では、曜日クラスｄｃ（ｋ）間でのエネルギー需要の格差があったとしても、そのような需要格差に左右されることなく、エネルギー需要値の変動傾向を周期的特徴として適切に分析することができる。その結果、エネルギー需要予測システム１００の構成によれば、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要の格差に左右されずに、予測用データＤｐにおけるエネルギー需要値の変動傾向を考慮したエネルギー需要予測を可能とする需要予測モデルＰＭを得ることができる。
【００５６】
また、エネルギー需要予測システム１００では、エネルギー需要の過去実績データにおいて予測日が属する曜日クラスｄｃ（ｋｐ）を基準として曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を相殺した予測用データＤｐを生成している。こうして得られた予測用データＤｐを前述の需要予測モデルＰＭに当てはめることにより、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要の格差に左右されずに、予測日が属する曜日クラスｄｃ（ｋｐ）の特性を反映したエネルギー需要の予測値を高精度に求めることができる。
【００５７】
また、例示的な一実施形態では、換算係数算出部１１０は、更新時期が来るたびに、換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋ１）およびｔｆ（ｋ１→ｋ２）（１≦ｋ１≦Ｋ，１≦ｋ２≦Ｋ）を更新し、換算係数ｔｆの更新前の値を更新後の値ｔｆ’で置き換えるように構成されてもよい。一例においては、換算係数の更新時期は、最新の換算係数ｔｆが算出された後、曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）間のエネルギー需要格差が経時変化することにより、換算係数ｔｆが現状における当該エネルギー需要格差を正確に近似できなくなりそうな時期としてもよい。例えば、換算係数の更新時期は、最新の換算係数ｔｆが算出されてから２〜３ヶ月後としてもよい。
【００５８】
上記のように、換算係数算出部１１０により換算係数ｔｆを更新することで、以下の利点が得られる。すなわち、曜日クラスｄｃ（ｋ）間の換算係数ｔｆおよびモデル構築用データ１２の更新に伴い、更新された換算係数ｔｆ’を更新されたモデル構築用データ１２’に適用することで、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を適切に是正した新たな学習用データＤｌを得ることができる。こうして得られた更新済みの学習用データＤｌに基づいて需要予測モデルＰＭを更新することで、時間の経過に伴って曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差が変動しても、エネルギー需要格差を効果的に是正した学習用データを用いて、予測精度が高い需要予測モデルを得ることができる。
【００５９】
例示的な一実施形態では、複数の曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）は、土曜日によって構成される第１の曜日クラスｄｃ（ｋａ）と、日曜日及び祝祭日によって構成される第２の曜日クラスｄｃ（ｋｂ）と、平日によって構成される第３の曜日クラスｄｃ（ｋｃ）と、を含むようにしてもよい。例えば、土曜日、日曜日および祝祭日等では、エネルギーを消費する工場等の休業や限定的稼働により、平日よりもエネルギー需要が全日にわたって低く推移する傾向が一般的に見られる。そこで、この実施形態では、工場等の休業日程や曜日によるエネルギー需要の格差を考慮したエネルギー需要予測を行うために、土曜日、日曜日および祝祭日などの特異日を含む曜日クラスと平日を含む曜日クラスとを設けるようにしている。その上で、この実施形態では、換算係数ｔｆを使用して上記エネルギー需要格差を相殺する処理をエネルギー需要値の過去実績に対して行っている。
【００６０】
従って、この実施形態によれば、工場等の休業や限定的稼働により、休日のエネルギー需要が平日のエネルギー需要よりも低く推移する場合に、休業日を含む曜日クラスと通常日を含む曜日クラスの間に生じるエネルギー需要格差を相殺可能な換算係数を求めることができる。その結果、この実施形態によれば、そのように求められた換算係数ｔｆを使用することにより、休業日を含む曜日クラスと通常日を含む曜日クラスの間に生じるエネルギー需要格差が相殺された学習用データＤｌと予測用データＤｐを生成することができる。
【００６１】
また、図２に示す実施形態では、上記のとおり、換算係数算出部１１０は、換算係数ｔｆを更新するように構成され、学習用データ生成部１２０は、更新された換算係数ｔｆ’を使用して、更新されたモデル構築用データ１２から、更新された学習用データＤｌを生成するように構成されている。また、図２に示す実施形態では、予測モデル構築部１４０は、更新された学習用データＤｌに基づいて需要予測モデルＰＭを更新するように構成されている。
【００６２】
従って、図２に示す実施形態によれば、曜日クラスｄｃ（ｋ）間の換算係数ｔｆおよびモデル構築用データ１２の更新に伴い、更新された換算係数ｔｆを更新されたモデル構築用データ１２に適用することで、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を適切に是正した新たな学習用データを得ることができる。こうして得られた更新済みの学習用データＤｌに基づいて需要予測モデルＰＭを更新することで、時間の経過に伴って曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差が変動しても、エネルギー需要格差を効果的に是正した学習用データを用いて、予測精度が高い需要予測モデルを得ることができる。
【００６３】
また、図１および図２に示す実施形態に対して以下のような変形を加えた変形例を実施することも可能である。例示的な一変形例では、図４に示す単純な時系列モデルｍ１〜ｍ４の代わりに予測日の直近数日間にわたるエネルギー需要値の連続的な変動傾向を反映可能な高次の線形モデルや非線形モデルを需要予測モデルＰＭの候補として構築するようにしてもよい。それにより、この実施形態では、例えば、以下のような技術的利点を得ることができる。
【００６４】
例えば、上述した特許文献１記載の発明のように、予測モデルを構築する際の説明変数として予測日の前日と一週間前の日にそれぞれ対応する２つの説明変数しか定義していないと、以下のような不都合がある。すなわち、予測日の直近数日間（例えば、予測日の直近７日間）にわたるエネルギー需要値の連続的な変動傾向を考慮した予測計算を行うことが困難である。そこで、この実施形態では、予測日の直近数日間にわたるエネルギー需要値の連続的な変動傾向を反映可能な高次の線形モデルや非線形モデルを予測モデルとして構築し、当該変動傾向を考慮したエネルギー需要予測を行っている。加えて、この実施形態に係る需要予測方法は、換算係数算出部１１０により上記換算処理により、工場等の休業日程や曜日によるエネルギー需要の格差を考慮した需要予測を行う。その結果、この実施形態では、特異日と通常日との間のエネルギー需要の格差を考慮した需要予測を行うことと、予測日の直近数日間にわたるエネルギー需要値の連続的な変動傾向を考慮した需要予測を行うことを両立させることが可能である。
【００６５】
次に、本発明の幾つかの実施形態に従って図１に示すエネルギー需要予測システム１００が対象グリッド４００におけるエネルギー需要を予測するための処理手順について、図５のフローチャートを参照しながら説明する。図５のフローチャートは、新たなモデル構築用データ１２を取得すると、ステップＳ２１から実行を開始する。ステップＳ２１では、エネルギー需要予測システム１００は、図１に示す計測部４１０からエネルギー需要の実績値を時系列的に受信し、エネルギー需要の一連の実績値をモデル構築用データ１２として換算係数算出部１１０と学習用データ生成部１２０に渡す。続いて、図５のフローチャートは、ステップＳ２２〜ステップＳ２５に従って実行される処理と、ステップＳ２６〜ステップＳ２８に従って実行される処理に分かれて実行される。
【００６６】
次に、図５のフローチャートにおけるステップＳ２２〜ステップＳ２５の処理について説明する。ステップＳ２２では、学習用データ生成部１２０は、第１期間τ１におけるエネルギー需要値の過去実績を新たなモデル構築用データ１２として取得すると、前回取得したモデル構築用データ１２’を新たなモデル構築用データ１２によって更新する。続いて、学習用データ生成部１２０は、モデル構築用データ１２に対して、換算係数算出部１１０から得られる換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋ１）を使用した換算処理を行う。これにより、学習用データ生成部１２０は、モデル構築用データ１２から曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を相殺した学習用データＤｌを生成する。このようにして、学習用データ生成部１２０は、更新されたモデル構築用データ１２から更新された学習用データＤｌを生成する。最後に、学習用データ生成部１２０は、更新されたモデル構築用データ１２を使用して生成した学習用データＤｌによって以前に生成した学習用データＤｌ’を更新する。
【００６７】
続いて、ステップＳ２３では、更新された学習用データＤｌを学習用データ生成部１２０から受け取った予測モデル構築部１４０は、以下のようにして需要予測モデルＰＭを時系列モデルとして構築する処理を行う。まず、予測モデル構築部１４０は、エネルギー需要値の時系列的なデータとして表現された学習用データＤｌに対して周波数解析を行い、学習用データＤｌが示すエネルギー需要変動波形を図３に示すような周波数スペクトルに変換する。
【００６８】
続いて、ステップＳ２４において、予測モデル構築部１４０は、学習用データＤｌの周波数解析結果に基づいて、振幅が閾値ν以上となる１以上の周波数に対応する特徴的周期を用いた需要予測モデルＰＭの候補である複数の時系列モデルを構築する。続いて、ステップＳ２５では、需要予測モデルＰＭの複数の候補である時系列モデルｍ１〜ｍｊのうち、予測誤差指標が最小となる最適な時系列モデルｍｏｐｔを需要予測モデルＰＭとして選定する。
【００６９】
以上のようにして、ステップＳ２３〜ステップＳ２５に従い、更新された新たなモデル構築用データ１２に基づいて予測モデル構築部１４０が新たな需要予測モデルＰＭを構築する。その結果、予測モデル構築部１４０は、新たに構築された需要予測モデルＰＭを、以前に使用されていた需要予測モデルＰＭ’と置き換える。つまり、予測モデル構築部１４０は、更新された学習用データＤｌに基づいて需要予測モデルＰＭを更新するように構成されている。
【００７０】
次に、ステップＳ２６〜ステップＳ２８の処理について説明する。ステップＳ２６では、換算係数算出部１１０は、モデル構築用データ１２から、第１期間τ１におけるエネルギー需要値ｅｎの過去実績の平均値である平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）を曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）の各々について算出する。続いて、ステップＳ２７では、換算係数算出部１１０は、複数の曜日クラスｄｃ（ｋ）（１≦ｋ≦Ｋ）のうち一の曜日クラスｄｃ（ｋ１）の平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ１）を、他の曜日クラスの各々の平均エネルギー需要値ａｖｅ（ｋ２）（ｋ２≠ｋ１）で除算することにより、他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）（ｋ２≠ｋ１）から一の曜日クラスｄｃ（ｋ１）への換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋ１）を算出する。同様にして、ステップＳ２７では、換算係数算出部１１０は、一の曜日クラスｄｃ（ｋ１）から他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）（ｋ２≠ｋ１）への換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２）を算出する。
【００７１】
続いて、ステップＳ２８では、換算係数算出部１１０は、換算係数ｔｆ（ｋ２→ｋ１）およびｔｆ（ｋ１→ｋ２）（１≦ｋ１≦Ｋ，１≦ｋ２≦Ｋ）を更新し、換算係数ｔｆの更新前の値を更新後の値ｔｆ’で置き換えるように構成されてもよい。更新済みの新たな換算係数ｔｆ’は、以下において後述するステップＳ２２およびステップＳ３０においてそれぞれ実行される処理に対して入力として与えられる。
【００７２】
一方、エネルギー需要予測システム１００が計測部４１０から過去実績データ１１を受け取ると、図５のフローチャートにおけるステップＳ２９およびステップＳ３０の処理が開始される。まず、ステップＳ２９では、エネルギー需要予測システム１００内の予測用データ生成部１３０が、第２期間τ２において取得された過去実績データ１１を図１に示す計測部４１０から受信する。
【００７３】
続いて、処理はステップＳ３０に進み、予測用データ生成部１３０が過去実績データ１１に対して曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を相殺する処理を実行する。過去実績データ１１における曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を相殺するためのこの処理は、ステップＳ２２において学習用データＤｌに対して換算係数を用いて行った換算処理と同様である。その結果、予測用データ生成部１３０は、過去実績データ１１における曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差が是正されたデータとして予測用データＤｐを生成し、予測用データＤｐを需要予測部１５０に出力する。
【００７４】
予測モデル構築部１４０から需要予測モデルＰＭを受け取り、予測用データ生成部１３０から予測用データＤｐを受け取った需要予測部１５０は、図５のフローチャートのステップＳ３１〜ステップＳ３３に従って予測日におけるエネルギー需要の予測値を出力する処理を行う。まず、ステップＳ３１において、需要予測部１５０は、最適な時系列モデルとして選定された需要予測モデルＰＭに対して後述する予測用データＤｐを当てはめて、エネルギー需要の予測値ｐｖを求める。また、ステップＳ３２において、需要予測部１５０は、ステップＳ３１で算出した予測値ｐｖに予測日の曜日クラスを表す情報を付加する。続いて、処理はステップＳ３３に進み、需要予測部１５０は、ステップＳ３１で算出した予測値ｐｖを予測日の曜日クラスを表す情報と共に図１に示すエネルギー管理部２００に出力する。その後、図１に示す計測部４１０から新たな過去実績データ１１または新たなモデル構築用データ１２のいずれか一方を取得するたびに、図５のフローチャートの処理は、ステップＳ２１およびステップＳ２９の実行に戻る。
【００７５】
なお、ステップＳ２８において換算係数ｔｆを更新する処理が実行され、更新済みの換算係数ｔｆ’が新たに利用可能である場合には、ステップＳ２２およびステップＳ３０では、ステップＳ２８で更新された更新後の新たな換算係数ｔｆ’を受け取り、上記の換算処理を、更新済みの換算係数ｔｆ’を使用して行うようにしてもよい。
【００７６】
以下、図２に示す換算係数算出部１１０による上記換算処理を行った場合に、エネルギー需要予測における予測精度がどのように改善されるかを図６に示す例を用いて説明する。図６（Ａ）は、第１期間τ１にわたって図１に示す計測部４１０から取得したエネルギー需要実績値の一部をエネルギー需要実績値ｄ１〜ｄ１１として示している。具体的には、図６（Ａ）に示すエネルギー需要実績値ｄ１〜ｄ１１は、土曜日に当たる予測日から遡って過去１０日間の同時刻において取得されたエネルギー需要の実績値である。図６（Ａ）においては、縦軸をエネルギー需要値とし、横軸を時間としてエネルギー需要実績値ｄ１〜ｄ１１を折れ線グラフとしてプロットしている。
【００７７】
図６（Ａ）を参照すると、プロットｄ４およびｄ５で示される土曜日および日曜日のエネルギー需要値がｄ１〜ｄ３およびｄ６〜ｄ１０で示される平日のエネルギー需要値よりも低く推移している。これは、土曜日と日曜日では、エネルギーを消費する工場等の休業や限定的稼働により、平日よりもエネルギー需要が低く推移する傾向が一般的にあるからである。言い換えると、土曜日や日曜日におけるエネルギー需要の実績値と平日におけるエネルギー需要の実績値との間には、工場等の休業や限定的稼働に起因するエネルギー需要の格差が存在するといえる。
【００７８】
従って、従来式の線形予測モデル学習によって予測日の直近５日間の平日のエネルギー需要値ｄ６〜ｄ１０を学習用データとして変動傾向を学習し、当該学習した変動傾向に基づいて予測日のエネルギー需要値を予測すると、予測値が図６（Ａ）においてｆ１１のように得られる。しかし、土曜日である予測日においては、工場等の休業や限定的稼働によりエネルギー需要値が平日よりも低くなるため、予測日における実際のエネルギー需要値は、図６（Ａ）においてｄ１１となる。その結果、従来式の線形予測モデル学習によって予測された予測日のエネルギー需要予測値ｆ１１と予測日における実際のエネルギー需要実績値ｄ１１との間には大きな誤差が生じることとなる。
【００７９】
そこで、学習用データ生成部１２０が、図６（Ａ）に示すエネルギー需要の実績値ｄ１〜ｄ１０をモデル構築用データ１２として受け取り、土曜日や日曜日と平日との間におけるエネルギー需要の格差を相殺する処理を行う場合について以下のとおりに説明する。上述したように、学習用データ生成部１２０は、エネルギー需要の実績値ｄ１〜ｄ１０に対して換算係数による換算処理を行う。その際に用いられる換算係数は、平日の曜日クラスｄｃ（ｋｃ）におけるエネルギー需要値を土曜日の曜日クラスｄｃ（ｋａ）におけるエネルギー需要値に換算する換算係数ｔｆ（ｋｃ→ｋａ）である。なお、以下の説明では、土曜日と日曜日ではエネルギー需要に有意な格差が認められないものとし、日曜日の曜日クラスｄｃ（ｋｂ）におけるエネルギー需要値を土曜日の曜日クラスｄｃ（ｋａ）におけるエネルギー需要値に換算する処理は省略するものとする。
【００８０】
図５に示すステップＳ２２が実行されると、学習用データ生成部１２０は、エネルギー需要の実績値ｄ１〜ｄ１０の各々に対して平日の曜日クラスｄｃ（ｋｃ）と土曜日の曜日クラスｄｃ（ｋａ）との間でエネルギー需要値を換算する換算係数ｔｆ（ｋｃ→ｋａ）を乗算する。その結果、平日に対応するエネルギー需要の実績値ｄ１〜ｄ３およびｄ６〜ｄ１０は、土曜日と平日との間におけるエネルギー需要の格差を是正され、図６（Ｂ）に示すエネルギー需要値ｅ１〜ｅ３およびｅ６〜ｅ１０へと換算される。従って、需要予測モデルＰＭを構築する予測モデル構築部１４０に対して出力すべき学習用データＤｌは、図６（Ｂ）に示すエネルギー需要値ｅ１〜ｅ３、ｄ４、ｄ５およびｅ６〜ｅ１０から構成するようにすればよい。これにより、学習用データ生成部１２０は、モデル構築用データ１２に対して休業日（土曜日、日曜日）と平日との間のエネルギー需要格差を相殺する処理を行ったデータを予測モデル構築部１４０に対して出力すべき学習用データＤｌとして生成することができる。
【００８１】
以上、本発明の幾つかの実施形態について説明したが、本発明はこれら実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において適宜変更を加えてもよい。
例えば、上述の実施形態では曜日クラス間のエネルギー需要格差を解消するための換算係数を１日毎に求めたが、他の幾つかの実施形態では、前記換算係数を１日のうちの時間帯ごとに求めてもよい。
【００８２】
図７は、ある一日のうちの複数の時間帯における平均的な電力需要の推移とそれを時間帯ごとに予測した際の予測誤差の推移を示す。具体的には、図７のグラフに示す折れ線ｇ１は、一日のうちの各時刻に観測された電力需要を複数の平日にわたって平均した値を時刻毎にプロットしたものである。また、図７のグラフに示す折れ線ｇ２は、一日のうちの各時刻に観測された電力需要を複数の土曜日にわたって平均した値を時刻毎にプロットしたものである。また、図７のグラフに示す折れ線ｇ３は、上記平日における複数の時刻の各々について、従来式の予測手法で予測した電力需要予測値と折れ線ｇ１が表す電力需要平均値との間の予測誤差をプロットしたものである。また、図７のグラフに示す折れ線ｇ４は、上記平日における複数の時刻の各々について、第１予測手法で予測した電力需要予測値と折れ線ｇ１が表す電力需要平均値との間の予測誤差をプロットしたものである。
【００８３】
なお、説明の便宜上、以下の記述においては、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差を一日単位で相殺するように換算係数ｔｆを一日単位で求め、図５のフローチャートに従ってエネルギー需要を予測する手法を第１予測手法と呼ぶ。また、以下において後述するように一日を構成する各時間帯ごとに求めた換算係数ｔｆを用いてエネルギー需要を予測する手法を第２予測手法と呼ぶ。
【００８４】
図７に示す例では、平日を予測日とする電力需要の予測は、電力を消費する工場等の休業や限定的稼働に起因したエネルギー需要格差の影響をそれほど受けない。そのため、上記平日における複数の時刻の各々について従来式の予測手法で電力需要を予測する場合も第１予測手法で予測する場合も、予測誤差に大差はないはずである。そこで、従来式の予測手法で予測した場合の予測誤差の推移を表す折れ線ｇ３と第１予測手法で予測した場合の予測誤差の推移を表す折れ線ｇ４とを対比すると、以下のことが分かる。
【００８５】
午後６時〜午後１２時の夜間の時間帯においては、第１予測手法の方が、従来式の予測手法よりも予測誤差が小さく、午前６時〜午後６時の時間帯においては、図５のフローチャートに示す方法と従来式の予測手法とで予測誤差の顕著な相違は見られない。しかしながら、午前０時〜午前６時の未明から早朝にかけての時間帯（図７の領域Ｒで表す部分）においては、第１予測手法で予測した場合の予測誤差の方が従来式の予測手法で予測した場合の予測誤差よりも却って大きくなってしまう。その理由としては、午前０時〜午前６時の時間帯では、平日の電力需要値が土曜日の電力需要よりも低くなる逆転現象が起きていることによると考えられる。図７において、この逆転現象は、午前０時〜午前６時の時間帯における折れ線ｇ１と折れ線ｇ２の間の関係から見て取れる。別の見方をすると、第１予測手法では、一日単位で平日と土曜日との間のエネルギー需要格差を時間帯ごとではなく一日単位で評価しているため、以下のような不都合が生じている。
【００８６】
午前０時〜午前６時においては、実際には、平日の電力需要値が土曜日の電力需要よりも低くなる。にもかかわらず、第１予測手法では、平日における一日全体の電力需要の方が土曜日における一日全体の電力需要よりも多い（図６を参照）ことにより、土曜日の電力需要を平日の電力需要に換算する際に、土曜日の電力需要を増加させるような換算係数ｔｆ（ｋｃ→ｋａ）を算出してしまっている。同様の理由により、第１予測手法では、平日の電力需要を土曜日の電力需要に換算する際に、平日の電力需要を減少させるような換算係数ｔｆ（ｋａ→ｋｃ）を算出してしまっている。その結果、第１予測手法では、実際の状況と整合しない換算係数ｔｆに基づいて図５のフローチャートに示す処理が実行され、実際の状況と整合しない電力需要予測結果が得られてしまう。
【００８７】
そこで、換算係数算出部１１０は、曜日クラスｄｃ（ｋ１）と他の曜日クラスｄｃ（ｋ２）との間でエネルギー需要値を換算可能である換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２，ｔｂ）およびｔｆ（ｋ２→ｋ１，ｔｂ）を時間帯ｔｂごとに算出するように構成されてもよい。また、この実施形態では、学習用データ生成部１２０は、モデル構築用データ１２に対して換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２，ｔｂ）およびｔｆ（ｋ２→ｋ１，ｔｂ）による換算処理を時間帯ｔｂごとに行うことで、曜日クラスｄｃ（ｋ）間の時間帯ｔｂごとのエネルギー需要格差を相殺した学習用データＤｌを生成するように構成されてもよい。また、この実施形態では、予測用データ生成部１３０は、過去実績データ１１に対して換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２，ｔｂ）およびｔｆ（ｋ２→ｋ１，ｔｂ）による換算処理を時間帯ごとに行うことで、予測日が属する曜日クラスｄｃ（ｋｐ）を基準として曜日クラスｄｃ（ｋ）間の時間帯ごとのエネルギー需要格差を相殺した予測用データＤｐを生成するように構成されてもよい。
【００８８】
従って、第２予測手法によれば、同じ一日に含まれる複数の時間帯ｔｂに応じて曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差が異なる場合であっても、時間帯ｔｂごとに異なるエネルギー需要格差に応じた換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２，ｔｂ）およびｔｆ（ｋ２→ｋ１，ｔｂ）を時間帯ｔｂごとに求めることができる。その結果、第２予測手法によれば、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差が時間帯ｔｂごとに変動しても、時間帯ｔｂごとに求められた換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２，ｔｂ）およびｔｆ（ｋ２→ｋ１，ｔｂ）を使用した換算処理によって、時間帯ｔｂごとに異なるエネルギー需要格差を適切に是正した学習用データと予測用データＤｐを生成することができる。これにより、エネルギー需要の予測値ｐｖをより高精度に求めることができる。
【００８９】
図７に示す例においては、土曜日と平日の間の電力需要格差を相殺するための換算係数ｔｆ（ｋａ→ｋｃ，ｔｂ）およびｔｆ（ｋｃ→ｋａ，ｔｂ）を以下の４つの時間帯ｔｂ１〜ｔｂ４の各々について算出するようにしてもよい。例えば、午前０時〜午前６時の時間帯ｔｂ１、午前６時〜正午の時間帯ｔｂ２、正午〜午後６時の時間帯ｔｂ３、午後６時〜午後１２時までの時間帯ｔｂ４の各々について、換算係数ｔｆ（ｋａ→ｋｃ，ｔｂ）およびｔｆ（ｋｃ→ｋａ，ｔｂ）を求めてもよい。
【００９０】
その結果、第２予測手法では、午前０時〜午前６時の時間帯ｔｂ１では、平日の電力需要値が土曜日の電力需要よりも低くなる事実を踏まえて土曜日と平日の間の電力需要格差を相殺するための換算係数ｔｆ（ｋａ→ｋｃ，ｔｂ１）およびｔｆ（ｋｃ→ｋａ，ｔｂ１）が算出される。そのため、図５のフローチャートのステップＳ２２およびステップＳ３０では、午前０時〜午前６時の時間帯ｔｂ１において、平日の電力需要を土曜日の電力需要に換算する際に、平日の電力需要を増加させる換算処理が実行される。また、図５のフローチャートのステップＳ２２およびステップＳ３０では、午前０時〜午前６時の時間帯ｔｂ１において、土曜日の電力需要を平日の電力需要に換算する際に、平日の電力需要を減少させる換算処理が実行される。他方、午前６時〜正午の時間帯ｔｂ２、正午〜午後６時の時間帯ｔｂ３、午後６時〜午後１２時までの時間帯ｔｂ４においては、平日の電力需要値が土曜日の電力需要よりも多くなるので、第２予測手法では、第１予測手法と同様の処理が実行される。
【００９１】
以上のように、第２予測手法によれば、曜日クラスｄｃ（ｋ）間のエネルギー需要格差が時間帯ｔｂごとに変動しても、時間帯ｔｂごとに求められた換算係数ｔｆ（ｋ１→ｋ２，ｔｂ）およびｔｆ（ｋ２→ｋ１，ｔｂ）を使用した換算処理によって、時間帯ｔｂごとに異なるエネルギー需要格差を適切に是正した学習用データと予測用データＤｐを生成することができる。これにより、エネルギー需要の予測値ｐｖをより高精度に求めることができる。
【００９２】
図８は、例えば、現時点から数日先など長期先の未来の時点を予測日として設定し、従来式のエネルギー需要予測手法、第１予測手法および第２予測手法の３つの手法によって対象グリッド４０１〜４０４のエネルギー需要をそれぞれ予測した結果得られた予測誤差を示す。図９は、例えば、現時点から数時間先など短期先の未来の時点を予測対象時刻として設定し、従来式のエネルギー需要予測手法、第１予測手法および第２予測手法の３つの手法によって対象グリッド４０１〜４０４のエネルギー需要をそれぞれ予測した結果得られた予測誤差を示す。
【００９３】
図８および図９を参照すると、対象グリッド４０１〜４０４のいずれにおいても、第１予測手法でエネルギー需要を予測した方が、従来式のエネルギー需要予測手法で予測した場合よりも予測誤差が小さくなっていることが分かる。そして、対象グリッド４０１〜４０４のいずれにおいても、第２予測手法でエネルギー需要を予測した方が、第１予測手法で予測した場合よりも予測誤差がさらに小さくなっていることが分かる。
【符号の説明】
【００９４】
１  エネルギー管理システム
１１  過去実績データ
１２  モデル構築用データ
１００  エネルギー需要予測システム
１１０  換算係数算出部
１２０  学習用データ生成部
１３０  予測用データ生成部
１４０  予測モデル構築部
１５０  需要予測部
２００  エネルギー管理部
３００  記憶部
４００，４０１，４０２，４０３，４０４  対象グリッド
４１０  計測部
Ｄｌ  学習用データ
Ｄｐ  予測用データ
ａｖｅ  平均エネルギー需要値
ｄ１〜ｄ１１  エネルギー需要実績値
ｄｃ  曜日クラス
ｍ１〜ｍｊ  時系列モデル
ｐｖ  予測値
ｔｂ，ｔｂ１，ｔｂ２，ｔｂ３，ｔｂ４  時間帯
ｔＰ  予測時刻
ｔＲ１，ｔＲ２  参照時刻
ｔｆ  換算係数
【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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