(57)【要約】【課題】所定の時間帯と地域において気温と需要との相関係数が小さい場合でも人流により電力需要を予測する事ができ、また、需要変化の要因として人流変化を説明要因として利用できる需給運用支援装置および需給運用支援方法を提供することを目的とする。【解決手段】電力需要予測値と電力需要計測値との差分を計算した電力需要予測誤差と、人流量予測値と人流量推定値との差分を計算した人流量予測誤差の相関性を分析する相関分析部と、相関性を判定する相関性判定部と、相関分析部の分析結果として出力される電力需要誤差と人流量予測誤差による説明因子テーブルを用いて電力需要予測値を補正する電力需要予測補正部を有し、相関性判定部において、電力需要予測誤差と人流量予測誤差に相関性があると判定された場合に、人流量の変動量を入力し電力需要予測補正値を算出することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要予測値と電力需要計測値との差分を計算した電力需要予測誤差と、人流量予測値と人流量推定値との差分を計算した人流量予測誤差の相関性を分析する相関分析部と、前記相関性を判定する相関性判定部と、前記相関分析部の分析結果として出力される電力需要誤差と人流量予測誤差による説明因子テーブルを用いて電力需要予測値を補正する電力需要予測補正部を有し、
前記相関性判定部において、前記電力需要予測誤差と前記人流量予測誤差に相関性があると判定された場合に、人流量の変動量を入力し電力需要予測補正値を算出することを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の需給運用支援装置であって、
前記相関分析部は、前記電力需要予測誤差と前記人流量予測誤差の相関関係として、予め指定した所定地域における所定時間帯に対する前記電力需要予測誤差と前記人流量予測誤差の回帰式と係数、相関係数、決定係数のうち少なくともいずれか１つ以上を計算することを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の需給運用支援装置であって、
年月日・曜日・時刻のうち少なくともいずれか１つ以上を有するカレンダ情報と、天候・気温・湿度・日照時間・日射量・風向・風速・気圧・降水量・降雪量・積雪量のうちいずれか１つ以上を含む気象情報と、前記気象情報と過去の電力需要実績値に基づき、各時刻の電力需要予測値を演算する電力需要予測部と、前記電力需要予測値と毎時計測する電力需要計測値との差分として前記電力需要予測誤差を演算する電力需要予測誤差演算部を備え、
前記電力需要予測誤差演算部は、前記電力需要予測部で予測した各時刻の電力需要予測値と、実際に同時刻毎に計測される電力需要計測値を取得したのち、前記電力需要予測値と前記電力需要計測値との差分である前記電力需要予測誤差を演算することを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の需給運用支援装置であって、
カレンダ情報と、気象情報を用いて、所定地域における各時刻の人流量を予測した人流量予測値を演算する人流量予測部と、人流量予測誤差演算部を備え、
前記人流量予測誤差演算部は、所定地域について前記人流量予測部で予測した各時刻の人流量予測値と、同時刻毎に推定演算される人流量推定値を取得したのち、前記人流量予測値と前記人流量推定値との差分である人流量予測誤差を演算することを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載の需給運用支援装置であって、
前記人流量予測部は、人流実績記憶装置に記憶されている過去の人流量推定値に対して、前記カレンダ情報と前記気象情報を取得し、所定地域における予測対象と同じ年月日・曜日・時刻、もしくは予測対象と同じ気象情報に該当する過去の人流量実績値を探索することにより人流量を予測することを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５に記載の需給運用支援装置であって、
前記人流量推定値とは、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）により計測される位置情報や、撮像装置で撮影した人流の画像情報や、もしくは人口統計値のうち少なくともいずれか１つ以上の情報を用いて推定されることを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の需給運用支援装置であって、
前記電力需要予測値は、電力需要実績記憶装置に記憶された電力需要実績値を用いて算出され、前記電力需要実績値は、所定地域もしくは電力系統において消費された電力量を計測した数値であり、カレンダ情報および地図情報・系統情報の少なくともいずれか１つ以上の情報と組み合わせて各時刻の電力需要実績値として電力需要実績記憶装置に記憶されることを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の需給運用支援装置であって、
前記電力需要予測値または前記人流量予測値は、地図情報が示す所定範囲内における予測値であって、前記地図情報とは、県市区町村の行政区分、もしくは地図を任意の大きさでメッシュ状に区分けした領域の集合体として保持し、住所、郵便番号、発電所や変電所の位置情報の少なくともいずれか１つ以上の情報と有して地図情報記憶部に記憶されていることを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の需給運用支援装置であって、
前記電力需要予測値は、送配電系統の系統情報を用いて算出され、前記系統情報とは、送配電系統の送電線・配電線・発電機・変電所・変圧器・開閉器・計測装置のうちいずれか１つ以上を含む電力設備の位置情報や各設備間の接続情報、各設備や計測地点における電圧・電流・電力・周波数の計測値のうち少なくとも１つ以上を有することを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の需給運用支援装置であって、
前記相関分析部は、前記電力需要予測誤差と前記人流量予測誤差の相関性を分析したときの回帰式及び係数、相関係数および決定係数を、地図情報が有する所定地域や、系統情報が有する変電所と対応する電力系統、他に年月日・曜日・時刻、時間帯のうちいずれか１つ以上の情報の組合せで分類されて保持されることを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の需給運用支援装置であって、
前記相関分析部は、人流量情報以外に、鉄道の運行ダイヤ・乗車率・各駅乗降者数、地点・道路の交通量・交通流率、混雑率や到達時間、走行軌跡・ＧＰＳによる位置情報のうち少なくとも１つ以上を有する交通流情報、および、鉄道や道路の沿線で開催されるイベントの開催時刻や集客予想・過去の集客実績を有する社会イベント情報を利用して、所定地域の各時刻の人流量を推定し、前記電力需要予測誤差との相関分析を実施することを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載の需給運用支援装置であって、
前記電力需要予測値または前記人流量予測値は、地域設定部が与える地図上の地域についてのものであり、前記地域設定部では、前記地図情報に付加されたメッシュ区分コードもしくは行政区分、住所、郵便番号、発電所名称および変電所名称のうち少なくともいずれか１つ以上を指定することにより、前記電力需要予測値または前記人流量予測値を予測する地域を設定することを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の需給運用支援装置であって、
前記地域設定部では、前記地図情報と系統情報を利用して、発電所および変電所の名称および位置情報を照合し、前記地図情報で区分けした領域と電力系統との整合をとることを特徴とする需給運用支援装置。
【請求項１４】
電力需要予測値と電力需要計測値との差分を計算した電力需要予測誤差と、人流量予測値と人流量推定値との差分を計算した人流量予測誤差の相関性を分析し、前記相関性を判定し、前記相関性の分析結果として出力される電力需要誤差と人流量予測誤差による説明因子テーブルを用いて電力需要予測値を補正し、前記電力需要予測誤差と前記人流量予測誤差に相関性があると判定された場合に、人流量の変動量を入力し電力需要予測補正値を算出することを特徴とする需給運用支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需給運用支援装置および需給運用支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力の安定供給を維持する目的で、各送配電会社では、電力需要と電力供給のバランスを維持する必要がある。この場合に、電力を貯蔵することが困難であるため、電力需要を予測し、予測結果に基づいて、火力や水力など各発電所の運転スケジュールを計画する。予測した電力需要に合わせて発電機を運転することにより、需給バランスを維持し、電力を安定的に供給することが可能となる。
【０００３】
本技術の関連技術として、特許文献１がある。特許文献１では、気温と相関を有するデータを用いてまず気温を予測し、次にその気温予測値を用いて気温と需要との相関関係により２４時間分の電力需要を予測する。ここで使用する相関データとしては、空調の電力消費量、清涼飲料水の購買量、温水器の電力需要および給水量などがあり、その他に、画像データとして、肌の露出度、傘の量、屋外の明るさ、空の色、木や旗の移動量などを利用し、類似事例を探索し予測することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１９２９１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１では、需要予測の基本データとなる気温の予測値に対して、空調の電力消費量や清涼飲料水の購買量などのデータと気温との相関性は、季節や時間帯、地域などの条件に応じて相関性の大小のばらつきがあるため、前記条件によっては気温予測誤差が大きく、さらに需要予測誤差も大きくなるという問題がある。
【０００６】
また、気温予測誤差が大きくても需要予測誤差が小さい場合に、その理由を説明することが難しい。さらに、画像データについても、肌の露出は体感温度の違いによるばらつき、傘の量も傘を差す判断基準のばらつきなど、気温予測自体に複雑な誤差要因が多く含まれ、気温予測誤差による需要予測誤差発生や予測結果の理由説明が難しいという課題がある。
【０００７】
以上のことから本発明においては、所定の時間帯と地域において気温と需要との相関係数が小さい場合でも人流により電力需要を予測する事ができ、また、需要変化の要因として人流変化を説明要因として利用できる需給運用支援装置および需給運用支援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】
【０００８】
上記課題を解決するために、例えば、特許請求の範囲に記載の構成を採用する。開示する需給運用支援装置は、その一例として、電力需要予測値と電力需要計測値との差分を計算した電力需要予測誤差と、人流量予測値と人流量推定値との差分を計算した人流量予測誤差の相関性を分析する相関分析部と、相関性を判定する相関性判定部と、相関分析部の分析結果として出力される電力需要誤差と人流量予測誤差による説明因子テーブルを用いて電力需要予測値を補正する電力需要予測補正部を有し、相関性判定部において、電力需要予測誤差と人流量予測誤差に相関性があると判定された場合に、人流量の変動量を入力し電力需要予測補正値を算出することを特徴とする。
【０００９】
また開示する需給運用支援方法では、その一例として、電力需要予測値と電力需要計測値との差分を計算した電力需要予測誤差と、人流量予測値と人流量推定値との差分を計算した人流量予測誤差の相関性を分析し、相関性を判定し、相関性の分析結果として出力される電力需要誤差と人流量予測誤差による説明因子テーブルを用いて電力需要予測値を補正し、電力需要予測誤差と人流量予測誤差に相関性があると判定された場合に、人流量の変動量を入力し電力需要予測補正値を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、所定の時間帯と地域において気温と需要との相関係数が小さい場合でも人流により電力需要を予測する事ができる。また、需要変化の要因として人流変化を説明要因として利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】需給運用システムを構成する需給運用支援装置、および周辺装置の一例を示す図。
【図２ａ】１日の各時刻における電力需要曲線の一例を示す図。
【図２ｂ】所定地域別の電力需要を一覧表形式で示した一例を示す図。
【図３ａ】地図情報と地図を区分けしたメッシュ情報の模式例を示す図。
【図３ｂ】各メッシュ内の各時刻の人流量の一事例を棒グラフで示す図。
【図４】電力需要予測部で予測される１日の電力需要予測値の一例を示す図。
【図５】相関分析部で計算された電力需要もしくは電力需要予測誤差と説明変数（特徴量）の相関関係の一例を示す図。
【図６ａ】地図と演算結果情報を併記して表示する例を示す図。
【図６ｂ】演算結果情報をテーブル形式にして表示する例を示す図。
【図７】相関性判定部における判断基準の一例を示す図。
【図８】需要予測部のフローチャート例を示す図。
【図９】人流量予測部のフローチャート例を示す図。
【図１０】需要予測誤差演算部のフローチャート例を示す図。
【図１１】人流量予測誤差演算部のフローチャート例を示す図。
【図１２】相関分析部のフローチャート例を示す図。
【図１３】地域設定部のフローチャート例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施例に係る需給運用支援装置および需給運用支援方法について、図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、送配電会社における需給運用システムを構成する一要素である需給運用支援装置、および周辺装置の一例を示す図である。
【００１４】
図１に示す需給運用支援装置１０は、電力需要予測部１０１と人流量予測部１０３から構成される予測部１１２、電力需要予測誤差演算部１０２と人流量予測誤差演算部１０４から構成される誤差演算部１１３、相関分析部１０５、地域設定部１０６、系統情報記憶部１０７および地図情報記憶部１０８から構成される記憶部１１４、相関性判定部１０９、説明因子記憶テーブル１１、説明因子記憶部１１０、および電力需要予測補正部１１１で構成される。
【００１５】
また図１に示す需給運用支援装置１０は、外部からの情報として電力需要実績を電力需要実績記憶装置２０から得、人流実績を人流実績記憶装置２１から得、さらに気象情報とカレンダ情報を得ている。
【００１６】
予測部１１２のうち電力需要予測部１０１は、気象予報情報とカレンダ情報、電力需要実績記憶装置２０に記憶されている過去の電力需要値（電力需要実績値）を読み込み、例えば、過去の最高気温や最低気温の実績値と電力需要実績値との回帰曲線（需要予測モデル）を用いて、気温から需要を予測し、電力需要予測値を出力する。また、最高気温や最低気温などの気温情報の他に、湿度や天候、日射量や日照時間などの気象情報と電力需要実績値を用いてもよい。ここでの処理には、特許文献１などに記載された既存技術が適用可能である。
【００１７】
予測部１１２のうち人流量予測部１０３は、カレンダ情報と人流実績記憶装置２１に記憶されている所定の地域の過去の人流量値（人流量実績値）を読み込み、例えば、指定した所定地域について、カレンダ情報に基づいて、人流量を予測したい日時と同じ月日もしくは曜日、同じ平日・休祝日区分、同じ時刻の人流量を、人流実績記憶装置２１から読み込み、人流量を予測し、人流量予測値を出力する。
【００１８】
なお、需給運用支援装置１０に取り込む情報のうち、気象予報情報とは、事前にある時点の気象状態を予測したものであり、気象状態とは、晴れ・曇り・雨・雪などを含む天候、各時刻の気温（℃）および湿度（％）、日射量（Ｗ／ｍ２）および日照時間（秒・分・時間）、降水量（ｍｍ）、降雪量（ｃｍ）および積雪量（ｃｍ）、風速（ｍ／ｓ）および風向、雲量のうち少なくともいずれか３つ以上の情報を含むのがよい。
【００１９】
需給運用支援装置１０に取り込む情報のうち、カレンダ情報とは、年月日、曜日（日・月・火・水・木・金・土）、平日および休祝日、時刻の情報を含むのがよい。
【００２０】
地域設定部１０６は、系統情報記憶部１０７に記憶されている電力系統の系統情報と地図情報記憶部１０８に記憶されている地図情報を読み込み、予測部１１２において電力需要を予測し、あるいは人流量を推定するときの対象範囲となる所定地域、または、所定地域に対応する電力系統全体、もしくは同系統の変電所を設定する。なお系統情報と地図情報が整合され、地図上に電力系統を整合した情報でもよい。
【００２１】
なお、所定地域とは、地図を任意の方形メッシュに区分けした場合の１メッシュに相当する地域、もしくは、県市区町村などの行政区分で区分けした地域である。
【００２２】
また系統情報記憶部１０７が記憶している電力系統の情報とは、例えば、送電線や配電線、変電所、開閉器、制御装置、電力需要家や分散型電源などが連系した電力系統の構成、さらに、送電線や配電線のインピーダンス、リアクタンス、アドミタンス、変圧器のタップ位置、開閉器の入切状態、制御装置の制御パラメータや出力値電力需要化の電力負荷や分散型電源の発電出力値などを有する情報である。
【００２３】
また地図情報記憶部１０８が記憶している地図情報とは、例えば、地図を任意の面積の方形に区分けしたメッシュ情報、もしくは県市区町村などの行政区分で区分けしたメッシュ情報を有しており、ユーザの指定に応じて任意のメッシュを設定できる。
【００２４】
誤差演算部１１３のうち電力需要予測誤差演算部１０２は、電力需要予測部１０１で演算した電力需要予測値と、送配電系統もしくは電力需要家の設備に設置された計測装置で計測した電力需要値を毎時間読み込み、電力需要予測値と電力需要値との差分である電力需要予測誤差を演算して出力する。
【００２５】
ここで計測装置とは、電流計・電圧計・電力計、Ｐｈａｓｏｒ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ（ＰＭＵ）、スマートメータなどである。計測装置が計測する電力需要値（有効電力）は、任意の時間間隔で計測することが可能であり、例えば、１０分、１５分、３０分、６０分間隔で電力需要を計測し、計測値を送信することが可能である。
【００２６】
誤差演算部１１３のうち人流量予測誤差演算部１０４は、人流量予測部１０３で演算した人流量予測値と、モバイル機器のＧＰＳ情報や人口統計値、交通量・混雑率・各駅乗降者数、街頭に設置されている撮像装置の画像などの情報を用いて推定した所定地域の人流量推定値を毎時間読み込み、人流量予測値と人流量推定値の差分である人流量予測誤差を演算して出力する。
【００２７】
相関分析部１０５は、電力需要予測誤差演算部１０２で演算した電力需要予測誤差と、人流量予測誤差演算部１０４で演算した人流量予測誤差を読み込み、所定地域および指定した時刻別に電力需要予測誤差と人流量予測誤差間の回帰式もしくは重回帰式を演算し、電力需要変動量と人流量変動量の因果関係を示す情報を説明因子テーブル１１として出力する。なお、電力需要予測誤差と人流量予測誤差の回帰式のみならず、例えば、電力需要予測値と人流量予測値、もしくは電力需要実績値と人流量推定値の組合せで回帰式やクラスタを演算しても良い。また、人流量の他に、人口統計値、交通量・混雑率・各駅乗降者数などの数値情報を用いてもよい。
【００２８】
相関性判定部１０９は、相関分析部１０５で演算した電力需要予測誤差（電力需要変動量）と人流量予測誤差の相関係数Ｒおよび決定係数Ｒ２を用いて、後述する（４）式にて両者の相関性を判定し、説明因子テーブル１１の中から相関性がある回帰式（補正モデル）を選別することができる。
【００２９】
電力需要予測補正部１１１は、相関分析部１０５で作成した説明因子テーブル１１のうち、相関性判定部１０９において、例えば、強相関ありと判定された回帰式のみを利用して、人流量の変動量（予測誤差）から、１〜３時間後の各時刻の電力需要予測値に対する補正量を算出する。電力需要予測部１０１で算出した時刻別の電力需要予測値に対し、補正量を加算・減算することにより、電力需要予測の誤差を低減し、変動要因を特定する。
【００３０】
説明因子記憶部１１０は、相関分析部１０５で作成する説明因子テーブル１１を記憶する。説明因子テーブル１１は、例えば、所定地域におけるある時刻もしくは時間帯の電力需要の変動量（予測誤差）と人流量の変動量（予測誤差）間の回帰式と係数、相関係数、決定係数（寄与率）を有する。
【００３１】
次に、電力需要実績記憶装置２０に記憶され、電力需要予測部１０１に入力される電力需要実績値の一例について説明する。図２ａは、縦軸２０１を電力需要（もしくは電力負荷とも言う）、横軸２０２を１日の各時刻とした電力需要曲線（電力負荷カーブ）２０４の一例を示す図である。電力需要実績値は、１時間毎の需要値２０３として計測される。つまり、１日の電力需要曲線２０４は、２４点の需要値２０３で構成される。
【００３２】
電力需要実績値は、送配電事業者が管轄する電力系統内の所定の箇所に設置した計測装置で計測した有効電力である。例えば、同電力系統と連系する各発電所の発電機端で計測した発電電力を合計した需要を発電端需要、発電所と送電系統の連系点で計測した電力を合計した需要を送電端需要とする。また、需要家に設置したスマートメータで計測した消費電力を合計したものをエリア内需要としてもよい。
【００３３】
図２ｂは、所定地域別の電力需要を一覧表形式で示した一例である。図２ｂの電力需要実績値の一覧表は、系統情報２２１、同系統が配備されている地域の地図情報２２２、需要を計測した時刻２２３の情報で構成されている。
【００３４】
例えば、系統情報２２１として、送配電事業者が管轄する電力系統２２４、変電所名２２５（Ａ変電所、Ｂ変電所）もしくは変電所の管理コード２２５（３１０Ａ、３１１Ｂ）を含む。そのほかに、発電所や発電機、送電線・配電線等の情報でもよい。
【００３５】
地図情報２２２としては、所定地域のメッシュコード２２６（Ａ０００１、Ｂ０００５）および細分化メッシュコード２２７（Ａ０００１−００１、Ａ０００１−００２、Ｂ０００５−００１からＢ０００５−００４）を含む。メッシュコードについては、任意に区切ったメッシュおよび同メッシュに付加したメッシュコード、もしくは県市区町村の行政区分および全国自治体コードのうちいずれか１つ以上を有するものとする。
【００３６】
メッシュコード２２６および２２７で示される所定地域について、各時刻２２３の電力需要実績値２２８が記録される。なお、本実施例では、１時間毎の需要実績値としているが、時間分解能については、１時間毎のほかに、１分、３分、５分、１０分、１５分および３０分単位で計測・記録してもよい。また、１日の総需要の数値を演算し記録してもよい。
【００３７】
次に、図１の人流実績記憶装置２１で記憶され、人流量予測部１０４に入力される人流量（流動人口）実績値の一例について説明する。図３ａは、地図情報３０１と地図を区分けしたメッシュ情報３０２の模式例を示す図である。
【００３８】
このうち地図情報３０１は、地図情報記憶部１０８に記憶されており、例えば、地図情報の作成者から予め購入するなどして入手し、１年毎に更新することも可能である。また、インターネット上に公開されている地図情報をダウンロードして利用してもよい。
【００３９】
メッシュ情報３０２は、前記地図情報３０１を所定地域に分割するために設定した情報である。メッシュ情報３０２は、例えば、県や市区町村などの行政区分に基づいて設定される場合と、需給運用システムユーザが任意に設定する場合がある。上記行政区分に基づくメッシュ情報３０２の場合には、メッシュの大きさや形、分解能は行政区分に基づいて設定され、メッシュコードとして、全国地方公共団体コードを付加した情報となる。
【００４０】
一方で、ユーザが任意に分割する場合には、メッシュの大きさをメートル（ｍ）で定義し、形を正方形や長方形、ひし形、平行四辺形など、任意の多角形で定義してもよい。メッシュの大きさは分割の分解能と関係しており、メッシュの大きさについては、ユーザが一意に数値を入力して設定する他に、最小値と最大値および可変ステップ（間隔）を設定することにより任意のメッシュ情報３０２を設定することができる。
【００４１】
図３ｂは、各メッシュ情報３０２内の所定の１日の各時刻の人流量（流動人口）（単位：人）を棒グラフ３１３で示した事例である。縦軸を人流量（人）３１１、横軸を時刻３１２としている。時刻の分解能は、需要実績と同様に１時間単位であるが、需要計測値に合わせて１分、３分、５分、１０分、１５分および３０分単位としてもよい。
【００４２】
このように、所定地域の各時刻の人流量は地図情報３０１上の任意のメッシュ情報３０２毎に、人流量実績装置２１に記憶されている。
【００４３】
図４は、電力需要実績値と気象情報の相関で生成される需要予測モデルを利用して電力需要予測部１０１で予測される１日の電力需要予測値の一例を示す図である。縦軸４０１を電力需要予測値［Ｗ］、横軸４０２を時刻としたグラフに、１日の各時刻の電力需要予測値４０３をプロットしたグラフである。
【００４４】
電力需要予測値４０３は、電力需要予測モデルに基づいて予測される。電力需要予測値４０３は各時刻、つまり１時間毎に予測された需要値であり、図４に示すように離散的な数値である。なお、需要予測値４０３の時間分解能は、電力需要実績記憶装置２０に記憶される電力需要実績値の時間分解能に応じて変更することが可能である。例えば、電力需要実績値が１分、３分、５分、１０分、１５分、３０分のいずれかの時間間隔で計測されている場合は、電力需要予測値も上記の時間間隔で予測することが可能である。
【００４５】
図５は、相関分析部１０４で計算された電力需要もしくは電力需要予測誤差と説明変数（特徴量）の相関関係の一例を示す図である。
【００４６】
図５では、縦軸５０１を電力需要［ＭＷ］もしくは電力需要予測誤差［ＭＷ］とし、横軸（５０２、５０３、５０４、５０５）に少なくとも１つ以上の特徴量を設定した場合に、各特徴量と電力需要もしくは電力需要予測誤差をプロットしたグラフを示している。
【００４７】
横軸の特徴量としては、例えば、人流実績記憶装置２１に記憶される人流量実績値［人］５０２、人流量予測部１０３で予測した人流量予測値［人］５０３、人流量推定値［人］など少なくとも１つ以上の特徴量が設定される。また、人流量の他に、交通流情報として、各時刻の混雑率［％］や乗車率［％］、各時刻の各駅の乗降者数［人］、もしくは所定地域内全駅の乗降者総数［人］、車両内温度［℃］、少なくとも２つ以上の所定地域間を接続する道路の交通量［台／時］、社会イベント情報として、来場者数の変化［人］、毎時の視聴率［％］、ＳＮＳやＷｅｂ上に書きこまれるイベント関連のキーワードの頻出数、気象情報として、従来の気温［℃］の他に、毎時の気圧［ｈＰａ］、雲量、など少なくとも２つ以上の特徴量を設定するものであってもよい。
【００４８】
図５に示す相関関係の事例では、横軸５０２に予め設定した所定地域の人流量［人］に対する電力需要実績値［ＭＷ］５０１をプロット５０６し、複数のプロット５０６から得られる回帰曲線５０７と分布範囲５０８を模式的に示している。これらの模式は、他の横軸項目に対しても同様に求められるものとする。
【００４９】
なお図５に示す回帰曲線５０７は、最小二乗法による線形回帰曲線であり、以下に示す一般的な数式で計算することができる。ここで、（１）式は線形回帰曲線を示す式であり、（２）式は（１）式の傾きαを示す式であり、（３）式は（１）式の切片βを示す式である。ここでは、縦軸５０１の電力需要をＰＬ、ｋ、横軸５０２の人流量ｈｍ、ｋ、データ数をＮと表記する。なお、横軸５０２、５０３、５０４、５０５に示すように、複数の特徴量を設定する場合は、重回帰分析により線形の回帰曲線を演算することが可能である。また、分布５０８のようなプロット範囲についても階層型および非階層型クラスタリングの手法を用いてプロットされたデータ（例えば５０６）をユーザが指定するクラスタ数に分類してもよい。
【００５０】
【数１】
2017208952.tif 000003
【００５１】
【数２】
2017208952.tif 000004
【００５２】
【数３】
2017208952.tif 000005
【００５３】
次に、需給運用支援装置１０の演算結果を出力する場合の表示例について説明する。
【００５４】
図６ａは、地図と演算結果情報を併記して表示する例を示す図である。地図情報３０１上にメッシュ情報３０２を表示し、マウスカーソル６０１などを所定のメッシュ６０２に置いた場合の表示例を示している。例えば、地図３０１上の所定のメッシュ６０２にカーソル６０１を合わせた場合に、メッシュ６０２に関連付けられている演算結果の情報をウィンドー６０３内に表示している。
【００５５】
ウインドー６０３内には、メッシュ６０２のコード（Ａ００１−００１）、現在時刻（ＡＭ３：００）、メッシュ６０２で囲まれている地域の電力需要（６６５．００［ＭＷ］）、人流量（２２１４６３［人］）が基本情報として表示される。また、電力需要と人流量の相関分析の結果として、相関係数Ｒ（０．８５）と相関関係の妥当性を示す決定係数（寄与率：０．７２）Ｒ２を表示している。
【００５６】
なお、図１に示す相関性判定部１０９において、相関係数Ｒと決定係数Ｒ２に基づいて、メッシュ６０２の地域における電力需要と人流量の相関性を判定し、相関有無を表示してもよい。その際は、相関性の判定基準としてユーザが任意に閾値を指定することも可能であるが、初期値として図７に示す一般的な閾値と基準を採用するのがよい。例えば、図７の表において、（１）の場合は「相関なし」、（２）の場合は「ほぼ相関なし」、（３）の場合は「弱相関あり」、（４）の場合は「相関あり」、（５）の場合は「強相関あり」と表示する。なお、予測モデルとして回帰曲線を利用する場合の利用可否判定の判断基準として利用してもよく、例えば、強相関ありの場合のみ需要予測モデルとして利用するものとすることができる。
【００５７】
図６ｂは、演算結果情報をテーブル形式にして表示する例を示す図である。地図情報３０１上に配置したメッシュ情報３０２に対して、各メッシュで指定した地域における電力需要と人流量の相関関係を表示している。
【００５８】
一覧表は、因果関係テーブルとして、例えば、メッシュコード６１１、時刻６１２、電力需要６１３、人流量６１４、相関係数６１５、決定係数６１６を表示する。なお、電力需要６１３や人流量６１４の他に、電力需要予測誤差と人流量予測誤差、電力需要と前述した交通流情報や社会イベント情報、気象情報などでもよい。
【００５９】
図８は、電力需要予測部１０１による電力需要予測処理を示すフローチャートの一例である。
【００６０】
電力需要予測部１０１の最初の処理ステップＳ７０１では、地域設定部１０６で設定した地域情報を読み込み、処理ステップＳ７０２へ移行する。地域情報とは、例えば、図３ａや図６ａで示したメッシュ情報３０２に付加されたメッシュコードである。また、メッシュコードの他に、行政区分で区分けされている場合は、全国地方公共団体コードや県市区町村名、地域内の変電所や発電所名、および管理コード等であってもよい。
【００６１】
処理ステップＳ７０２では、電力需要予測部１０１は、カレンダ情報を外部装置から読み込み、処理ステップＳ７０３へ移行する。カレンダ情報とは、例えば、年月日、曜日（日・月・火・水・木・金・土）、平日および休祝日、時刻の情報を含むものとされるのがよい。
【００６２】
処理ステップＳ７０３において、電力需要予測部１０１は、電力需要実績記憶装置２０から電力需要予測モデルを読み込み、処理ステップＳ７０４へ移行する。電力需要予測モデルは、図５で説明したよう回帰曲線で構成されており、前述したカレンダ情報と地域情報に対応した電力需要実績値と気象情報で作成された電力需要予測モデルを予め構築しておく。
【００６３】
処理ステップＳ７０４において、気象予報にて外部より提供される毎時の気温予想値を読み込み、処理ステップＳ７０５に移行する。
【００６４】
ステップ７０５では、（１）式で表されるような電力需要実績と気温実績の回帰曲線に、処理ステップＳ７０４で読み込んだ気温予想値を代入し、各時刻の電力需要の予測値（電力需要予測値）を演算する。
【００６５】
処理ステップＳ７０６において、前述の電力需要予測値を電力需要予測誤差演算部１０２もしくは相関分析部１０５に出力して、電力需要予測を終了する。
【００６６】
なお、処理ステップＳ７０１とＳ７０２の予測条件に関する情報を読み込む処理を並列処理として実行してもよい。
【００６７】
以上の電力需要予測処置によれば、電力需要予測部１０１は、所定地域の当該日の１日２４時間の電力需要を予測することができる。
【００６８】
図９は、人流量予測部１０３における人流量予測処理を示すフローチャートである。
【００６９】
人流量予測部１０３における最初の処理ステップＳ８０１では、地域設定部１０６で設定した地域情報を読み込み、処理ステップＳ８０２へ移行する。地域情報とは、例えば、図３ａや図６ａで示したメッシュ情報３０２に付加されたメッシュコードである。また、メッシュコードの他に、行政区分で区分けされている場合は、全国地方公共団体コードや県市区町村名、地域内の変電所や発電所名、および管理コード等でもよい。
【００７０】
処理ステップＳ８０２で、人流量予測部１０３は、カレンダ情報を外部装置から読み込み、処理ステップＳ８０３へ移行する。カレンダ情報とは、例えば、年月日、曜日（日・月・火・水・木・金・土）、平日および休祝日、時刻の情報を含む。
【００７１】
処理ステップＳ８０３において、人流量予測部１０３は、人流実績記憶装置２１より、人流量予測モデルを読み込み、処理ステップＳ８０４へ移行する。人流量予測モデルは、図５に示すような回帰曲線５０７で表される回帰曲線型予測モデル、もしくは前述のカレンダ情報とメッシュコードや天候等の気象情報をタグ情報としてタグ付けしたクラスタ（例えば図５の分布５０８）で構成されるクラスタ型予測モデルを有している。なお、人流量予測モデルは予め構築しておく。
【００７２】
処理ステップＳ８０４において、取得したカレンダ情報と地域情報と適合するタグを持つクラスタを選出し、同時刻の過去の人流量実績値を人流量予測値として算出する。
【００７３】
例えば、人流量予測値の演算方法として、（４）式を実行する。（４）式では、ある時刻Ｔの人流量予測値をｈｐ（Ｔ）、人流量を予測する対象日時と同時刻・同曜日・同地域・同天候の過去の人流量実績値をｈｐ（Ｔ、Ｄ、Ａ、Ｗ）、補正係数である伸び率をωとする。
【００７４】
【数４】
2017208952.tif 000006
【００７５】
なお（４）式において伸び率ωとしては、人口増加率もしくは、同月前年増減比として、例えば、予測対象日より３０日前までの人流量平均値を、同日の前年人流量平均値で除算した比率を用いても良い。また、カレンダ情報や地域情報に加えて、天候（晴、曇、雨、雪など）などの気象情報を読み込み、クラスタ選出に利用してもよい。
【００７６】
処理ステップＳ８０５において、前述の人流量予測値を人流量予測誤差演算部１０４もしくは相関分析部１０５に出力して、人流量予測を終了する。
【００７７】
なお、処理ステップＳ８０１とＳ８０２の予測条件に関する情報を読み込む処理を並列処理として実行してもよい。
【００７８】
以上の電力需要予測処置によれば、人流量予測部１０３は、所定地域の当該日の１日２４時間の人流量を予測することができる。
【００７９】
図１０は、電力需要予測誤差演算部１０２による電力需要予測誤差演算処理を示すフローチャートである。
【００８０】
電力需要予測誤差演算部１０２の最初の処理ステップＳ９０１では、電力需要予測誤差演算部１０２は、カレンダ情報を外部装置から読み込み、処理ステップＳ９０２へ移行する。カレンダ情報とは、例えば、年月日、曜日（日・月・火・水・木・金・土）、平日および休祝日、時刻の情報を含むものとする。
【００８１】
処理ステップＳ９０２の繰り返し処理において、電力需要予測誤差演算部１０２は、外部の計測装置で計測した電力需要計測値を用いて、処理ステップＳ９０３からＳ９０９の処理を繰り返し実行する。ここで、電力需要予測誤差演算部１０２が読み込む電力需要計測値を提供する計測装置は、発電所と送電線の連系箇所や発電機端に設置されたテレメーター（ＴｅｌｅＭｅｔｅｒ）や電力需要家の設備に設置されるスマートメータである。
【００８２】
処理ステップＳ９０３で、電力需要予測誤差演算部１０２は時刻同期しており、前日から予測対象日に変わる時刻０：００で時刻Ｔ＝０を設定し、処理ステップ９０４に移行する。
【００８３】
処理ステップＳ９０４において、電力需要予測部１０１で予測した時刻Ｔの需要予測値を読み込み、処理ステップＳ９０５に移行する。
【００８４】
処理ステップＳ９０５において、前述した計測装置で計測した電力需要計測値を読み込み、処理ステップＳ９０６に移行する。
【００８５】
処理ステップＳ９０６において、処理ステップＳ９０４で読み込んだ時刻Ｔの電力需要予測値と処理ステップＳ９０５で読み込んだ同時刻Ｔの電力需要計測値を用いて、（５）式と（６）式に基づいて電力需要予測誤差を演算する。ここで、電力需要予測誤差をεＰ（Ｔ）、電力需要予測値をＰＬ、Ｆ（Ｔ）、電力需要計測値をＰＬ、Ｍ（Ｔ）とする。また、予測誤差の増減方向をρ（Ｔ）とし、増加方向なら１、減少方向なら−１とする。
【００８６】
【数５】
2017208952.tif 000007
【００８７】
【数６】
2017208952.tif 000008
【００８８】
処理ステップＳ９０７において、処理ステップＳ９０６で演算した時刻Ｔの電力需要予測誤差εＰ（Ｔ）を相関分析部１０５に出力し、処理ステップＳ９０８に移行する。
【００８９】
処理ステップＳ９０８において、時刻Ｔについて（７）式の判定式で時刻Ｔが予測対象日の２３時に達したか否かを判定する。
【００９０】
【数７】
2017208952.tif 000009
【００９１】
なお、時刻Ｔで判定する他に、１時間毎の時間分解能である場合、１日は２４断面であるため、カウンタを設け、カウンタが２４回に達するか否かを判定する方式でもよい。
【００９２】
処理ステップＳ９０８において、判定が成立する（ＹＥＳ）場合、電力需要予測誤差演算部１０２は、処理ステップＳ９０２の繰り返し処理を終了する。一方で、判定が成立しない（ＮＯ）場合、電力需要予測誤差演算部１０２は、処理ステップＳ９０９に移行し、処理ステップＳ９０９において時刻Ｔを１時間進めて（Ｔ＝Ｔ＋１）再び処理ステップＳ９０４に移行し、同処理を実行する。
【００９３】
以上により、電力需要予測誤差演算部１０２における電力需要予測値に対する各時刻の予測誤差演算処理を終了する。
【００９４】
図１１は、人流量予測誤差演算部１０４による人流量予測誤差演算処理を示すフローチャートである。
【００９５】
人流量予測誤差演算部１０４の最初の処理ステップＳ１００１では、人流量予測誤差演算部１０４は、カレンダ情報を外部装置から読み込み、処理ステップＳ９０２へ移行する。カレンダ情報とは、例えば、年月日、曜日（日・月・火・水・木・金・土）、平日および休祝日、時刻の情報を含むものとする。
【００９６】
処理ステップＳ１００２の繰り返し処理において、人流量予測誤差演算部１０４は、外部装置で推定した人流量推定値を用いて、処理ステップＳ１００３からＳ１００９の処理を繰り返し実行する。
【００９７】
処理ステップＳ１００３で、人流量予測誤差演算部１０４は時刻同期しており、前日から予測対象日に変わる時刻０：００で時刻Ｔ＝０を設定し、処理ステップ１００４に移行する。
【００９８】
処理ステップＳ１００４において、人流量予測部１０３で予測した時刻Ｔの人流量予測値を読み込み、処理ステップＳ１００５に移行する。
【００９９】
処理ステップＳ１００５において、外部装置で推定した人流量推定値を読み込み、処理ステップＳ１００６に移行する。
【０１００】
処理ステップＳ１００６において、処理ステップＳ１００４で読み込んだ時刻Ｔの人流量予測値と処理ステップＳ１００５で読み込んだ同時刻Ｔの人流量推定値を用いて、数式９と数式１０に基づいて人流量予測誤差を演算する。ここで、人流量予測誤差をεＨ（Ｔ）、人流量予測値をｈＰ（Ｔ）、人流量推定値をｈＭ（Ｔ）とする。また、予測誤差の増減方向をρ（Ｔ）とし、増加方向なら１、減少方向なら−１とする。
【０１０１】
【数８】
2017208952.tif 000010
【０１０２】
【数９】
2017208952.tif 000011
【０１０３】
処理ステップＳ１００７において、処理ステップＳ１００６で演算した時刻Ｔの人流量予測誤差εＨ（Ｔ）を相関分析部１０５に出力し、処理ステップＳ１００８に移行する。
【０１０４】
処理ステップＳ１００８において、時刻Ｔについて数式８の判定式で時刻Ｔが予測対象日の２３時に達したか否かを判定する。
【０１０５】
なお、時刻Ｔで判定する他に、１時間毎の時間分解能である場合、１日は２４断面であるため、カウンタを設け、カウンタが２４回に達するか否かを判定する方式でもよい。
【０１０６】
処理ステップＳ１００８において、判定が成立する（ＹＥＳ）場合、人流量予測誤差演算部１０４は、処理ステップＳ１００２の繰り返し処理を終了する。一方で、判定が成立しない（ＮＯ）場合、人流量予測誤差演算部１０４は、処理ステップＳ１００９に移行し、処理ステップＳ１００９において時刻Ｔを１時間進めて（Ｔ＝Ｔ＋１）再び処理ステップＳ１００４に移行し、同処理を実行する。
【０１０７】
以上により、人流量予測誤差演算部１０４における電力需要予測値に対する各時刻の予測誤差演算処理を終了する。
【０１０８】
図１２は、相関分析部１０５による電力需要と人流量との相関分析処理を示すフローチャートである。
【０１０９】
相関分析部１０５の最初の処理ステップＳ１１０１では、地域設定部１０６で設定した地域情報を読み込み、処理ステップＳ１１０２へ移行する。地域情報とは、例えば、図３ａや図６ａで示したメッシュ情報３０２に付加されたメッシュコードである。また、メッシュコードの他に、行政区分で区分けされている場合は、全国地方公共団体コードや県市区町村名、地域内の変電所や発電所名、および管理コード等でもよい。
【０１１０】
処理ステップＳ１１０２で、電力需要予測部１０１は、カレンダ情報を外部装置から読み込み、処理ステップＳ１１０３へ移行する。カレンダ情報とは、例えば、年月日、曜日（日・月・火・水・木・金・土）、平日および休祝日、時刻の情報を含む。
【０１１１】
処理ステップＳ１１０３において、相関分析部１０５は、電力需要予測誤差演算部１０２で演算した電力需要予測誤差、もしくは電力需要実績値のうち少なくとも１つ以上を読み込み、処理ステップＳ１１０４へ移行する。
【０１１２】
処理ステップＳ１１０４において、相関分析部１０５は、人流量予測誤差演算部１０４で演算した人流量予測誤差、もしくは人流量推定値のうち少なくとも１つ以上を読み込み、処理ステップＳ１１０５へ移行する。
【０１１３】
処理ステップＳ１１０５で、電力需要予測誤差と人流量予測誤差、もしくは電力需要実績値と人流量推定値のいずれかの組合せに対して、数式１の形式で表される回帰曲線を演算し、処理ステップＳ１１０６に移行する。
【０１１４】
処理ステップＳ１１０６において、処理ステップＳ１１０５で計算された回帰曲線について、電力需要予測誤差と人流量予測誤差、もしくは電力需要実績値と人流量推定値の互いの相関の妥当性を意味する決定係数（寄与率）Ｒ２を計算する。
【０１１５】
次に、処理ステップＳ１１０７において、テップＳ１１０５で計算された回帰曲線について、電力需要予測誤差と人流量予測誤差、もしくは電力需要実績値と人流量推定値の互いの相関性を意味する相関係数Ｒを計算する。なお、処理ステップＳ１１０１とＳ１１０２の処理を並列処理として実行してもよい。
【０１１６】
図１３は、地域設定部１０６による地域設定処理を示すフローチャートである。
【０１１７】
地域設定部１０６の最初の処理ステップＳ１２０１では、地域設定部１０６で設定した地域情報を読み込み、処理ステップＳ１２０２へ移行する。地域情報とは、例えば、図３ａや図６ａで示したメッシュ情報３０２に付加されたメッシュコードである。また、メッシュコードの他に、行政区分で区分けされている場合は、全国地方公共団体コードや県市区町村名、地域内の変電所や発電所名、および管理コード等でもよい。
【０１１８】
処理ステップＳ１２０２で、地域設定部１０６は、系統情報記憶部１０７に記憶される系統情報を読み込み、処理ステップＳ１２０３へ移行する。系統情報とは、送配電系統の送電線・配電線・発電機・変電所・変圧器・開閉器・計測装置を含む電力設備の位置情報や各設備間の接続情報、各設備や計測地点における電圧・電流・電力・周波数の計測値のうち少なくとも１つ以上を含むのがよい。
【０１１９】
処理ステップＳ１２０３にて、前述の系統情報に含まれる送配電線の敷設範囲および電力需要家の連系情報に応じて、メッシュ分割対象の最大領域（地図上の境界線）を設定する。
【０１２０】
ステップ１２０４にて、メッシュによる地図情報の分割方式を設定し、処理ステップＳ１２０５に移行する。
【０１２１】
処理ステップＳ１２０５に、メッシュによる分割方式について、任意のメッシュで分割するか否かを判定する。任意のメッシュで分割する分割方式が設定されている（ＹＥＳ）場合、処理ステップＳ１２０６に移行する。ステップ１２０６において、メッシュ単位として地図上の緯度方向の最小距離［ｋｍ］と最大距離［ｋｍ］、および経度方向の最小距離［ｋｍ］と最大距離［ｋｍ］、メッシュを拡大縮小する場合の縮尺（変化量、間隔）［ｋｍ］を設定する。これにより、メッシュの最小および最大面積と、拡大縮小時の各メッシュの大きさを設定する。一方で、ステップ１２０５の判定にて任意のメッシュで分割しない（ＮＯ）場合、予め地図情報記憶部１０８に記憶されている行政区分をメッシュとして地図情報を分割処理する。行政区分は、県市区町村の区分であり、所定のメッシュコード（全国地方公共団体コード）が付加されているものとする。
【０１２２】
ステップ１２０７にて、設定したメッシュ単位で地図情報を分割し、地域設定部１０６の処理を終了する。
【符号の説明】
【０１２３】
１０：需給運用支援装置
１１：説明因子テーブル
２０：電力需要実績記憶装置
２１：人流実績記憶装置
３１：因果テーブル記憶装置
４１：電力需要予測補正量演算装置
１０１：電力需要予測部
１０２：電力需要予測誤差演算部
１０３：人流量予測部
１０４：人流量予測誤差演算部
１０５：相関分析部
１０６：地域設定部
１０７：系統情報記憶部
１０８：地図情報記憶部
１０９：相関性判定部
１１０：説明因子記憶部
１１１：電力需要予測補正部
６１１：電力需要と人流量の相関テーブル
【図１】
2017208952.tif 000012
【図２ａ】
2017208952.tif 000013
【図２ｂ】
2017208952.tif 000014
【図３ａ】
2017208952.tif 000015
【図３ｂ】
2017208952.tif 000016
【図４】
2017208952.tif 000017
【図５】
2017208952.tif 000018
【図６ａ】
2017208952.tif 000019
【図６ｂ】
2017208952.tif 000020
【図７】
2017208952.tif 000021
【図８】
2017208952.tif 000022
【図９】
2017208952.tif 000023
【図１０】
2017208952.tif 000024
【図１１】
2017208952.tif 000025
【図１２】
2017208952.tif 000026
【図１３】
2017208952.tif 000027