(57)【要約】【課題】社会情報を反映した電力需要予測装置及び方法を提供することを目的とする。【解決手段】社会情報について第1の閾値以上の変動を検知する社会情報特徴量抽出手段と、電力需要の予測と実績の差が第２の閾値以上であることを検知する予測誤差判定手段と、社会情報が第1の閾値以上の変動をし、電力需要の予測と実績の差が第２の閾値以上であるときに、電力需要の補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、補正パラメータを記憶する補正パラメータ保持手段と、電力需要の予測補正に使用する情報を出力する電力予測補正手段とから構成される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
社会情報について第1の閾値以上の変動を検知する社会情報特徴量抽出手段と、電力需要の予測と実績の差が第２の閾値以上であることを検知する予測誤差判定手段と、前記社会情報が第1の閾値以上の変動をし、前記電力需要の予測と実績の差が第２の閾値以上であるときに、電力需要の補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、前記補正パラメータを記憶する補正パラメータ保持手段と、電力需要の予測補正に使用する情報を出力する電力予測補正手段とから構成されることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項２】
請求項1記載の電力需要予測装置であって、
前記社会情報、並びに前記電力需要の予測と実績は、時刻別情報として得られていることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項３】
請求項1または請求項２記載の電力需要予測装置であって、
前記電力需要の予測補正に使用する情報は、補正の根拠となるログ情報を含むことを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項４】
請求項1から請求項３のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記社会情報は、商店における季節商品の売り上げであることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項５】
請求項1から請求項４のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記社会情報は、テレビ番組に関連する情報であることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項６】
請求項1から請求項５のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記社会情報は、アトラクションなどのイベントであることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項７】
請求項1から請求項６のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記社会情報は、交通システムから得られるものであることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項８】
請求項1から請求項７のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記補正パラメータ保持手段には、社会情報毎に電力需要の補正期間の情報及び、補正する電力量の情報を含んで記憶されていることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項９】
請求項1から請求項８のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記社会情報についての第1の閾値は、複数の社会情報毎に設定されていることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項１０】
請求項1から請求項９のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記社会情報は、エネルギー消費活動と関連する出来事と時刻とをタグ付けした情報であることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項１１】
請求項1から請求項１０のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記電力需要の予測と実績は、時刻別の需要予測値と需要実績値であり、第２の閾値は、前記の需要予測値と需要実績値の同じ時刻の差と比較する情報であることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の電力需要予測装置であって、
前記時刻別の需要予測値は、少なくとも気温を用いた要因から予測し、前記第２の閾値は、前記時刻別の需要予測値の変動誤差に基づいて定めたことを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項１３】
請求項1から請求項１２のいずれか1項に記載の電力需要予測装置であって、
前記社会情報は時刻とタグ付けされ、前記補正パラメータの算出は、前記社会情報と、前記需要予測と需要実績の差がそれぞれの前記閾値を超えた事象と、一定時刻の差を置いて相関を検定し、相関があれば、前記社会情報により前記需要予測と需要実績の差が第２の閾値を超えた事象を説明する関数を算出して補正パラメータとすることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項１４】
請求項1３に記載の電力需要予測装置であって、
補正根拠についてのログとして、社会情報を抽出し電力需要予測の補正パラメータに基づいて補正した際に前記社会情報と前記需要予測と需要実績の差が第２の閾値を超えた事象の相関関係を得ることを特徴とする電力需要予測装置。
【請求項１５】
社会情報が第1の閾値以上の変動をし、電力需要の予測と実績の差が第２の閾値以上であるときに、前記社会情報毎に電力需要の補正パラメータを算出し、前記電力需要の予測を修正することを特徴とする電力需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は電力需要予測装置及び方法に係り、特に各種の社会活動を反映した電力需要予測装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力会社においては、将来における電力需要を予測し、予測した電力需要に応じて日々、時々刻々の発電運転を行っている。これらの予測は、明日１日の２４時間内における時間帯別の電力需要予測、近い将来の気象予測情報を反映した予測、曜日別の予測、月別の予測、季節を反映した予測などの各種の観点により作成されている。
【０００３】
係る電力需要予測に関し、例えば特許文献１では、「気象情報を管理する気象情報管理サーバから、所定地域における気温予測値と、湿度予測値と、日射量予測値と、を含む気象情報を受信する気象情報受信手段と、気温予測値及び湿度予測値に対応する外気エンタルピが電力需要に与える影響度を表す外気エンタルピ係数と、日射量予測値が電力需要に与える影響度を表す日射係数と、がそれぞれ格納される記憶手段と、気象情報受信手段によって受信される気象情報と、記憶手段に格納される外気エンタルピ係数及び日射係数と、に基づいて、所定地域における電力需要の予測値である電力需要予測値を算出する電力需要予測値算出手段と、を備えることを特徴とする電力需要予測装置。」のように構成することを提案している。
【０００４】
また特許文献２では、「電力系統における将来の電力の需要量を予測する電力需要予測支援装置において、複数の予測手法により予測された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段と、予測結果入力手段により入力された複数の予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段と、妥協点決定手段により決定された予測値を外部へ出力する予測結果出力手段と、を備えて成ることを特徴とする電力需要予測支援装置。」のように構成することを提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−０９７０５９号公報
【特許文献２】特開平９−２８５０１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記した特許文献１は、電力需要の予測を気象情報から如何に導くかを検討した対策案であり、引用文献２は予測精度を如何に向上させるかを検討したものである。これらは、それぞれの観点からの精度向上に貢献するものではあるが、電力需要が人間社会における活動を反映したものである点を考慮していない。
【０００７】
例えば、単なる気象の予測だけではなく、人間が肌で感じる体感が反映されて、温かいものの需要が増え電力に反映されるとか、人気イベントが開催されて人が移動しこの結果として電力に反映されるとか、国代表チームによるサッカーの放映などが深夜に予定されており多くの人が応援する結果が電力に反映される、とかいったことを考慮するものにはなっていない。
【０００８】
人間社会におけるこれらの活動は、本願では社会情報と定義されるべきものであり、社会情報は直接あるいは間接的に電力需要に影響を与えるものである。またこの影響は電力需要予測を行う際に無視できないものである可能性が高い。従って、行事イベントの有無や突発的な事象による影響を反映して電力需要予測を行い、さらには人の暑さ寒さの感じ方など電力需要の可能性を数値として得て、電力需要予測を行うものであることが、電力需要予測に有効であるものと考えられる。
【０００９】
以上のことから本発明においては、社会情報を反映した電力需要予測装置及び方法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】
【００１０】
本発明においては、社会情報について第1の閾値以上の変動を検知する社会情報特徴量抽出手段と、電力需要の予測と実績の差が第２の閾値以上であることを検知する予測誤差判定手段と、社会情報が第1の閾値以上の変動をし、電力需要の予測と実績の差が第２の閾値以上であるときに、電力需要の補正パラメータを算出する補正パラメータ算出手段と、補正パラメータを記憶する補正パラメータ保持手段と、電力需要の予測補正に使用する情報を出力する電力予測補正手段とから構成されることを特徴とする。
【００１１】
また本発明は、社会情報が第1の閾値以上の変動をし、電力需要の予測と実績の差が第２の閾値以上であるときに、社会情報毎に電力需要の補正パラメータを算出し、電力需要の予測を修正することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、社会情報として行事イベント有無や突発的な事象による影響を反映した電力需要予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】電力需要予測装置及び方法の実施例１００の全体構成図
【図２】時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３の一例を示す図。
【図３】時刻別電力需要情報の一例を示す図。
【図４】時刻別電力需要情報補正の一例を示す図。
【図５】社会情報Ｊ１と電力需要上ブレの相関の例を示す図。
【図６】コンビニエンスストアのＰＯＳシステムから社会情報Ｊ１を得ることを示す図。
【図７】ＰＯＳシステムの場合の特徴量抽出方法指定情報の例を示す図。
【図８】特徴量別補正パラメータの例を示す図。
【図９】テレビの観点から社会情報Ｊ１を得ることを示す図。
【図１０ａ】テレビの場合の特徴量抽出方法指定情報の例を示す図。
【図１０ｂ】テレビの場合の特徴量抽出方法指定情報の例を示す図。
【図１１】駅の乗降者数から社会情報Ｊ１を得ることを示す図。
【図１２】駅の乗降者数の場合の特徴量抽出方法指定情報の例を示す図。
【図１３】渋滞情報から社会情報Ｊ１を得ることを示す図。
【図１４】渋滞情報の場合の特徴量抽出方法指定情報の例を示す図。
【図１５】補正パラメータ算出のための情報としておでんの例を示す図。
【図１６】補正パラメータ算出のための情報としてイベントの例を示す図。
【図１７】補正パラメータ算出のための情報としてＴＶ番組の例を示す図。
【図１８】補正パラメータ算出のための情報としてＳＮＳサイトの例を示す図。
【図１９】電力需要予測値を求めるための電力需要予測手段２００の構成例を示す図。
【図２０】本発明の電力需要予測装置を実現するための計算機装置の構成を示す図。
【図２１】補正パラメータ算出時の動作フローを示す図。
【図２２】需要予測を補正するときの動作フローを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下本発明の実施例について図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１５】
図１に、本発明の実施例に係る電力需要予測装置及び方法の全体構成図を示す。
【００１６】
電力需要予測装置１００は、計算機のハード資源を用いてソフトウェアにより実現されており、その概略機能を列挙すると、社会情報特徴量抽出手段１と、補正パラメータ算出手段２と、予測誤差判定手段３と、需要予測補正手段４と、特徴量別補正パラメータ保持手段５とで構成されている。
【００１７】
このうち社会情報特徴量抽出手段１は、時刻情報を含む様々な社会情報Ｊ１と、それらから電力需要予測に用いる特徴量を抽出するための特徴量抽出方法指定情報Ｊ２とから、時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３を抽出し、補正パラメータ算出手段２と需要予測補正手段４に渡す。
【００１８】
予測誤差判定手段３は、時刻別電力需要情報Ｋとして、あらかじめ予測した予測値（時刻ｔ）Ｋ１と実績値（時刻ｔ）Ｋ２と、時刻別電力需要予測誤差判定閾値Ｋ３を受けて、（１）式により予測誤差が閾値以上となることの判定を行い、その結果Ｋ４を補正パラメータ算出手段２に渡す。
［数１］
｜予測値（時刻ｔ）Ｋ１−実績値（時刻ｔ）Ｋ２｜＞閾値Ｋ３・・・（１）
補正パラメータ算出手段２は、時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３と時刻別電力需要予測誤差判定の結果Ｋ４を受けて、特徴量別の補正パラメータＰ１を算出して、特徴量別補正パラメータ保持手段５に保存する。
【００１９】
また需要予測補正手段４は、時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３を受けて、特徴量別補正パラメータ保持手段５を参照し、電力需要予測の補正パラメータＰ２と、その補正の根拠とするログＰ３を出力する。
【００２０】
図１における時刻情報を含む様々な社会情報Ｊ１の一例をあげると、これはコンビニエンスストアにおけるおでんの売り上げであり、本発明においては社会情報に応じて電力需要が変動することを電力需要予測に反映させようとしている。以下、コンビニエンスストアにおけるおでんの売り上げを電力需要予測に反映させる具体的な手順について説明する。
【００２１】
図２は、時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３の一例を示す図である。図２には、ある日におけるおでん売上（社会情報Ｊ１）が時刻ごとに示されており、時刻ｔ０でおでん売上がその閾値を超えたことを表している。図１の社会情報特徴量抽出手段１においては、おでんの売り上げ（社会情報Ｊ１）がしきい値を超えたことを時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３として抽出している。なお図２では、単位時間毎のおでんの売り上げをそのまま示しているが、閾値を超えた時刻を１、超えない時刻を０として把握しても良い。
【００２２】
図３は、時刻別電力需要情報Ｋ４の一例を示す図である。図３は、図２のおでん売上傾向を示したその日（以下当該日という）における時刻別の電力需要予測Ｋ１と、時刻別の電力需要実績Ｋ２の関係を示しており、時刻ｔ１において電力需要実績Ｋ２が電力需要予測Ｋ１を閾値Ｋ３以上超過したことを表している。予測誤差判定手段３は、予測値（時刻ｔ）Ｋ１と実績値（時刻ｔ）Ｋ２の誤差が閾値Ｋ３以上となるかの判定を行っている。なお図３では、単位時間毎の予測値（時刻ｔ）Ｋ１と実績値（時刻ｔ）Ｋ２をそのまま示しているが、閾値Ｋ３を超えた時刻を１、超えない時刻を０として把握しても良い。
【００２３】
図５は、社会情報Ｊ１と電力需要上ブレの相関の例を示す図である。具体例で示すと図５の横軸の社会情報Ｊ１としてのおでん売上は、図２に示すように当該日に閾値超過するほどの売り上げを示し、かつ図５の縦軸の電力需要上ブレとしての電力需要は、図３に示すように当該日に予測値から閾値以上に超過するほどの実績を示していることから、この複数のおでん売上に対する相関として把握したものが、図５である。この傾向からは、おでん売上が電力需要を上ブレさせる要因になっていること、及びその程度が見て取れる。つまり、おでん売上の観点から、電力需要の予測値を修正することが可能である。
【００２４】
この処理のために、補正パラメータ算出手段２においては、様々な時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３を、個別に時刻別電力需要予測誤差判定の結果Ｋ４と相関をとる。様々な時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３の一つと電力需要予測誤差判定の結果Ｋ４の相関値が一定以上の場合には相関ありとして、時刻タグ付き社会情報特徴量（おでんの売上）Ｊ３から電力需要上ブレを説明する関数を導出する。なお図５では線形近似で示しているが、当てはまりの良い高次関数で近似することで、より高精度な電力需要予測とすることができる。また、複数の時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３と電力需要予測誤差判定の結果Ｋ４とを多変量解析により複数の特徴量から電力需要上ブレを説明する関数を導出しても良い。
【００２５】
このように、図４は、時刻別電力需要情報補正の一例を示す図である。当初予測情報に、図５の上ブレの程度を反映して、補正後予測情報を推定したものである。なお、補正パラメータ算出手段２は、時刻タグ付き社会情報特徴量Ｊ３の一つと電力需要予測誤差判定の結果Ｋ４の相関値を得る際に、同じ時刻の比較以外に、時間をずらして相関値を調べても良い。
【００２６】
上記した図１の電力需要予測装置１００は、過去情報の蓄積評価という側面と、現状への反映という２つの側面を有する装置である。つまり通常は、後述する複数の社会情報を取り込んで各種の相関情報を蓄積する機能を果たしており、他方では現在おでん売上が閾値超過するほど伸びていることが観測された場合に、おでんについての蓄積された過去情報を参照して現在の電力需要を如何ほど修正し、かつこの修正期間をどの程度に見込むのがよいかといった情報を与えて電力需要に反映させていくというものである。
【００２７】
なお、図２のおでん売上傾向と、図３の時刻別の電力需要予測Ｋ１と、時刻別の電力需要実績Ｋ２の関係を評価するにあたり、時刻別の電力需要予測Ｋ１はその季節に応じた予測手法をとる必要がある。そのためには、後述の図１９に示す手法を用いると良い。
【００２８】
次に、図１の社会情報特徴量抽出手段１に取り込むべき社会情報Ｊ１と特徴量抽出方法指定情報Ｊ２の具体事例について説明する。
【００２９】
まず図６はコンビニエンスストアにおけるＰＯＳシステムから社会情報Ｊ１を得る場合を示している。また図７はこの場合の特徴量抽出方法指定情報Ｊ２との関係を整理した図である。図７において商品とあるのが社会情報になりえる製品であり、ここではおでん、使い捨てカイロ、ビールなどが列挙されている。これらは寒い、或は熱いことに関連して売り上げが増減すると考えられ、各商品には期間の区別（通年、冬季）、増減の程度を判定するための閾値（μ、σ）の情報が、特徴量抽出方法指定情報Ｊ２として整理記憶されている。なおＰＯＳシステムからの社会情報Ｊ１であることを識別するために、特徴量種別としてｉｄ＝１に設定されている。
【００３０】
なお社会情報になりえる製品は何でもよいわけではなく、おでん、使い捨てカイロ、ビールなどのように気候により売り上げが左右されるものであることが望ましい。この意味において、季節商品といいうるものが適切である。ビールは1年中飲用されているが、特に暑いときに顕著であることから、ここでは季節商品と定義している。
【００３１】
このように、図７はおでん以外の商品についても同様の分析をするよう指定するデータ構造の例である。商品の売上の特徴量切り出しを行う指定として［特徴量種別ｉｄ＝１］と、単位時間毎の売り上げを観測する商品と、商品ごとに期間と閾値を指定する。閾値は、例えば、期間に応じた売上の平均と標準偏差値を指定して、平均＋ｋ＊標準偏差を超えた場合に特徴量として抽出すると良い。
【００３２】
図９は、テレビの観点から社会情報Ｊ１を得る場合を示している。また図１０ａ、図１０ｂはこの場合の特徴量抽出方法指定情報Ｊ２との関係を整理した図である。図９ではテレビの観点からの電力需要予測情報を、例えばテレビ番組情報視聴者入力サイトから得る事例を示している。テレビ番組情報視聴者入力サイトにはインターネットを介して視聴者の様々な意見が反映されており、将来の放映番組に対する関心の度合い、従って電力の変動を推し量る要因になりえるものである。
【００３３】
図１０ａにはテレビの観点からの特徴量抽出方法指定情報Ｊ２ａとしてテレビ番組情報視聴者入力サイトのＵＲＬ（ＵＲＬ１．ＵＲＬ２）が設定されている。またインターネットに関連する社会情報Ｊ１であることを識別するために、特徴量種別としてｉｄ＝２に設定されている。図１０ｂにはテレビの観点からの特徴量抽出方法指定情報Ｊ２ｂとして、放映内容についての個別の選手或は競技が電力需要の変動に与える点を整理して示している。個別の選手或は競技について、増減の程度を判定するための閾値（μ、σ）の情報が、特徴量抽出方法指定情報Ｊ２ｂとして整理記憶されている。
【００３４】
このように、図９、図１０ａ、図１０ｂは、社会情報として、テレビ番組情報を扱う例について述べている。特徴量抽出方法指定情報として、［特徴量種別ｉｄ＝２］とテレビ番組情報のＵＲＬと期間を指定し、さらに、テレビ番組情報中から検索するキーワードと別サイトでのキーワード出現頻度閾値を指定する。［特徴量種別ｉｄ＝２］は、以下の操作を指定する。ＵＲＬ１視聴者入力サイトにキーワードが出現する頻度が増えたかどうかを閾値１と閾値２で判別する。閾値は、例えば、単位時間の出現平均と標準偏差値を指定して、出現頻度が平均＋ｋ＊標準偏差を超えた際に特徴量として抽出する。また、ＵＲＬ２サイトのテレビ番組情報から時刻にタグ付けされたキーワードを抽出する。図１２では、駅ごとに
図１１は、駅の乗降者数から社会情報Ｊ１を得る場合を示している。また図１２はこの場合の特徴量抽出方法指定情報Ｊ２との関係を整理した図である。図１２では、駅ごとに乗降者数の増減の程度を判定するための閾値（μ、σ）の情報が、特徴量抽出方法指定情報Ｊ２として整理記憶されている。図１１、図１２では、社会情報として、駅乗降者数を扱う例について述べている。特徴量抽出方法指定情報として、［特徴量種別ｉｄ＝３］と乗降者数を観測する駅と閾値を指定する。閾値は、例えば、単位時間の乗降者数平均と標準偏差値を指定して、乗降者数が平均＋ｋ＊標準偏差を超えた際に特徴量として抽出する。また、駅単独の乗降者数のみでなく、駅の乗降者数から駅間の旅行者数を推定して、これを閾値と比較して特徴量を抽出しても良い。駅構内に滞留する人数から駅構内における電力需要の予測につながると考えられる。
【００３５】
図１３、１４は、社会情報として、渋滞情報を扱う例について述べている。時刻情報として、渋滞時刻の他に、渋滞情報が公開された時刻も用いることで、電力需要の時刻を推定できる。
【００３６】
図８は、図１の特徴量別補正パラメータ保持手段５に記憶された特徴量別補正パラメータの例を示す図である。ここには、図６、図７、図９から図１４で説明した社会情報毎に電力需要予測を補正するときの補正パラメータが記憶されている。
【００３７】
例えば特徴量種別ｉｄ＝１のＰＯＳシステムからの商品情報のうち特徴量種別がおでんについて、図２の閾値を超過した時刻を補正開始時刻とし、以後１８０分の期間について、電力需要予測の補正量をＰａとすべきことが算出されて保持されている。また特徴量種別ｉｄ＝２のテレビの観点から情報のうち特徴量種別が○×選手について、テレビ番組放映開始時刻にタグ付けされた時刻、当該番組の終了時刻にタグ付けされた時刻をそれぞれ補正開始、終了時刻とし、この期間について、電力需要予測の補正量をＰｂとすべきことが算出されて保持されている。また特徴量種別ｉｄ＝３の駅乗降者数のうち特徴量種別が日立駅について、現在時刻から３０分後を補正開始時刻とし、その１８０分後を終了時刻とする期間について、電力需要予測の補正量をＰｃとすべきことが算出されて保持されている。
【００３８】
このようにして、図１の特徴量別補正パラメータ保持手段５には、各種の複数の社会情報毎に電力需要補正時期の情報やその時の適正な補正量の情報が過去の経験値として記憶されている。
【００３９】
これに対し、需要予測補正手段４は、現時点において社会情報の超過を検出した場合に将来の電力需要予測の修正に反映させるための情報を出力するものである。具体的には、おでんの売上特徴量を受けて、特徴量別補正パラメータ保持手段５（図８）を参照し、コンビニエンスストアの売上特徴量の該当する特徴量種別ｉｄ＝１の特徴量の中からおでんの売上特徴量である特徴量種別２＝おでんを検索し、電力需要予測の補正パラメータとして、補正開始時刻＝０分後、補正終了時刻＝１８０分後、補正量＝Ｐａを出力する。また、その補正の根拠として、おでんの売上特徴量と、図５のようなおでんの売上特徴量と電力需要上ブレの相関を示すログを出力する。
【００４０】
以上の実施例により、気温等の要因による需要予測から、人が感じる寒暖やエネルギー消費活動により実際の需要が外れる場合にも、高精度に需要予測できることになる。
【００４１】
図１５〜図１８は、社会情報から抽出した特徴量と電力量需要予測誤差とをデータベース化した例である。これらのデータベースは、開始時刻、終了時刻、特徴量、情報サイトなどの他にこの時に経験された電力需要誤差を纏めて記憶したものである。
【００４２】
例えば図１５は、ある店舗でおでんが30分の間に7個売れて、その時の電力需要誤差がΔＰ０であったことを表しており、図１６は、Ｋ百貨店のイベント（物産展、レンジャーショー）開催期間中の電力需要誤差がΔＰ１、ΔＰ２であったことを表しており、図１７はスケートの注目選手がでるＴＶ番組表について放映中の電力需要誤差がΔＰ３であったことを表しており、図１８は注目選手を紹介したＳＮＳサイトの期間中の電力需要誤差がΔＰ４であったことを表している。
【００４３】
これらは電力需要予測誤差がしきい値を超えたデータのみなので、補正パラメータ算出手段２は、電力需要予測誤差がしきい値を超えていない時のデータを社会データから抽出し、相関の検定を行う。この結果は、電力需要予測の補正パラメータとともに、その補正の根拠とするログとして出力すると、ユーザーは補正の根拠を知ることができて意思決定に役立つ。
【００４４】
図１の予測誤差判定手段３においては、時刻別電力需要情報予測値Ｋ１と時刻別電力需要情報実績値Ｋ２の差を、時刻別電力需要予測誤差判定閾値Ｋ３を基準として比較し、補正パラメータ算出の可否に利用している。このため、時刻別電力需要予測誤差判定閾値Ｋ３は、適正な値であることが要求される。図１９は、適正な時刻別電力需要予測誤差判定閾値Ｋ３を反映した電力需要予測値を求めるための電力需要予測手段２００の構成例を示している。
【００４５】
図１９に示す電力需要予測手段２００は、少なくとも３種のデータベースＤＢ１、ＤＢ２、ＤＢ３からの情報を用いて適正な閾値を算出する。データベースＤＢ１には、１日の実績需要カーブを単位とする複数日分の実績需要カーブＤ１が記憶され、データベースＤＢ２には、その日の気候条件と社会情報から抽出した特徴量Ｄ２が記憶され、データベースＤＢ３には、需要カーブクラスタが記憶されている。また、他の入力としてクラスタリング条件Ｄ４と予測日の条件Ｄ５の情報を外部から入力している。
【００４６】
電力需要予測手段２００は、１日の実績需要カーブを単位とする複数日分の実績需要カーブＤ１と、その日の気候条件と社会情報から抽出した特徴量Ｄ２と、クラスタリング条件値Ｄ４を入力して、実績需要カーブＤ１をクラスタリングして、クラスター毎の気候の条件分布と社会情報から抽出した特徴量Ｄ２を学習する。ここで、需要カーブＤ１とは、３０分ないし１時間などの時刻間毎の電力需要列である。予測する日の気候条件と社会情報を入力すると、クラスター毎の気候の条件分布と社会情報から抽出した特徴量Ｄ２を参照してクラスターについて類似度Ｍ１を算出し出力するとともに、クラスター毎のパラメータを用いて需要予測値カーブＭ２を出力する。
【００４７】
需要カーブクラスタリング部２０１では、１日の実績需要カーブを単位とする複数日分の実績需要カーブＤ１とクラスタリング条件値Ｄ４から、例えば階層的クラスタリングを用いて実績需要カーブをクラスタリングする。クラスタリング条件値Ｄ４は、例えば階層的クラスタリングであれば、同じクラスターに分類された実績需要カーブ間の距離の閾値を指定する。あるいは、クラスターの平均値からの要素の距離の閾値を指定する。例えば、「各時刻の需要値平均の５％」と指定すれば、クラスタリング結果の各クラスターにおける、需要カーブ間の誤差は５％以下とできる。そして、この値または、この値をパラメータとした関数値を、予測誤差判定手段３で用いる閾値とする。これにより、気温による需要値予測から外れた場合を抽出する精度を向上できる。実績需要カーブでクラスタリングすることで、真冬日や春秋の温暖な季節など、時期に応じた類似日を抽出することができ、
類似日に応じた需要予測をすることが出る。これにより、季節商品の売上げ等と電力需要との関係 (図２と図３)を、導き出すことができる。
【００４８】
また需要カーブ間の距離は、（２）式のように各時刻の需要値のユークリッド距離などを用いるが、そのほかの関数であっても良い。
［数２］
需要カーブ間の距離(Di(t)、Dj(t))=√(Σ(Di(t)-Dj(t))2)…（２）
クラスター毎条件統計値抽出部２０２では、各クラスターにつき、各時刻での気温や日射量や社会情報から抽出した特徴量などの要因について平均や標準偏差などの統計値を抽出するが、これは時刻毎に抽出すると良い。また、各クラスター間の識別のみに有効な特徴量を得ると、クラスターの判別率を向上できる。なお２０３は各クラスター間識別条件抽出部であり、２０４は各需要カーブクラスタについての出現率算出部である。
【００４９】
この電力需要予測手段２００を用いることで、予測する日の条件による需要予測を行うことができ、その変動範囲は、クラスタリング条件値に応じた値となる。従って、気温や日射量から算出した需要カーブに対し、クラスタリングの条件値以上の変動があれば、何らかの要因があったと考えられる。クラスタリングの条件値以外に、各時刻での気温や日射量や社会情報から抽出した特徴量などの要因についての平均や標準偏差などの統計値を適用しても良い。
【００５０】
以上説明した図１の電力需要予測装置は、実際には計算機装置を用いて実現されることになる。図２０は、本発明の電力需要予測装置を実現するための計算機装置の構成を示しており、例えば通信部３０４、入力部３０５、表示部３０６、ＣＰＵ３０１、メモリ３０２、記憶装置３０３などが信号線３０７を介して接続されることで実現が可能である。
【００５１】
また図１の電力需要予測装置における各機能は、メモリ３０２に記憶されたプログラムに従いソフトウェア処理されることになるが、その場合の処理手順が図２１、図２２に示されている。
【００５２】
図２１は、補正パラメータ算出時の動作フローを示している。図２１の処理フローによれば、処理ステップＳ１０１において処理が開始されると、まず処理ステップＳ１０４において社会情報特徴量Ｊ３を抽出する。他方処理ステップＳ１０２において時刻別電力需要予測誤差（Ｋ１−Ｋ２）と閾値Ｋ３を大小比較し、誤差が閾値内であれば処理ステップＳ１０５に移って一連の処理を終了し、誤差が閾値以上である場合には処理ステップＳ１０３の処理に移る。処理ステップＳ１０３の処理では、処理ステップＳ１０４において抽出した社会情報特徴量Ｊ３を用いて、補正パラメータを算出する。補正パラメータを算出した後は、処理ステップＳ１０５に移って一連の処理を終了する。
【００５３】
図２２は、算出した補正パラメータを用いて、需要予測を補正するときの動作フローを示している。図２２の処理フローによれば、処理ステップＳ２０１において処理が開始されると、まず処理ステップＳ２０２において需要予測を行い、処理ステップＳ２０３において社会情報特徴量Ｊ３を抽出する。処理ステップＳ２０４では、社会情報特徴量Ｊ３の有無を判別し、無であれば処理ステップＳ２０６に移って一連の処理を終了し、有である場合には処理ステップＳ２０５の処理に移る。処理ステップＳ２０５の処理では、需要予測の補正を行い、その後は、処理ステップＳ２０６に移って一連の処理を終了する。
【符号の説明】
【００５４】
１：社会情報特徴量抽出手段
２：補正パラメータ算出手段
３：予測誤差判定手段
４：需要予測補正手段
５：特徴量別補正パラメータ保持手段
１００：電力需要予測装置
２００：電力需要予測手段
Ｊ１：時刻情報を含む様々な社会情報
Ｊ２：特徴量抽出方法指定情報
Ｊ３時刻タグ付き社会情報特徴量
Ｋ：時刻別電力需要情報
Ｋ１：予測値（時刻ｔ）
Ｋ２：実績値（時刻ｔ）
Ｋ３：時刻別電力需要予測誤差判定閾値
Ｋ４：時刻別電力需要予測誤差判定の結果
Ｐ１：特徴量別の補正パラメータ
Ｐ２：電力需要予測の補正パラメータ
Ｐ３：ログ
【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１０ａ】
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【図１０ｂ】
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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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