(57)【要約】【課題】わかり易い論理で正確に電力需要量を予測すること。【解決手段】データ取込部１１０が一定時刻ごとの需要量、カレンダーデータ、気象予報を取り込み、取込データ記憶部１２０に格納し、取込データ記憶部１２０のデータを用いて、平均需要量算出部１３０が過去の同時刻の平均需要量を算出し、偏差算出部１４０が平均需要量と実際の需要量との偏差を算出し、予測部１６０が平均需要量と偏差を基本とする予測式を推定して需要量を予測する。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置であって、
需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出手段と、
前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出手段と、
予測対象時刻に対して前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と前記偏差算出手段により現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出手段と
を備えたことを特徴とする需要予測装置。
【請求項２】
前記予測需要量算出手段は、さらに予測対象日が平日、土曜日、休日のいずれであるかにも基づいて需要量を算出することを特徴とする請求項１に記載の需要予測装置。
【請求項３】
前記予測需要量算出手段は、さらに予測対象時刻の予想気温にも基づいて需要量を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の需要予測装置。
【請求項４】
前記予測需要量算出手段は、さらに予測対象時刻の天候予想にも基づいて需要量を算出することを特徴とする請求項１、２または３に記載の需要予測装置。
【請求項５】
前記偏差算出手段は、現在時刻に対して前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差および現在時刻より単位時刻前の時刻の偏差の指数平滑値を現在時刻における偏差として算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の需要予測装置。
【請求項６】
前記予測需要量算出手段は、重回帰分析により需要量の予測式を推定し、該推定した予測式を用いて予測対象時刻における需要量を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の需要予測装置。
【請求項７】
前記需要量は、電力需要量であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の需要予測装置。
【請求項８】
過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置による需要予測方法であって、
需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出ステップと、
前記平均需要量算出ステップにより算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出ステップと、
予測対象時刻に対して前記平均需要量算出ステップにより算出された平均需要量と前記偏差算出ステップにより現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出ステップと
を含んだことを特徴とする需要予測方法。
【請求項９】
過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測プログラムであって、
需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出手順と、
前記平均需要量算出手順により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出手順と、
予測対象時刻に対して前記平均需要量算出手順により算出された平均需要量と前記偏差算出手順により現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする需要予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムに関し、特に、高い精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行うことができる需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
電力や熱などを安定して供給するためには、需要に見合った電力や熱の生産が必要となる。しかし、例えば、電力供給において、過度に余分な発電力を準備した場合には、非効率な発電機運用を行うこととなり経済性が損なわれる。このため、発電力の準備は、需要予測に基づき行われている。
【０００３】
高い精度の需要予測を行うことは、経済的な発電機運用を行っていくために極めて重要であり、数多くの需要予測に関する技術が開発されている。こうした技術として、例えば特許文献１〜４などに記載された技術がある。
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−２１５３５４号公報
【特許文献２】特開２００５−３２８６７３号公報
【特許文献３】特開２００５−２２４００２号公報
【特許文献４】特開２００５−１６８２５１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、実用的な予測装置とするためには、実際に需要予測を基に発電力の準備計画を行う運転員にとって、需要量を予測する方法・論理が理解し易いものであることが望まれる。このため、実用的な需要量の予測技術としては、高い予測精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行う技術の開発が望まれている。
【０００６】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、高い予測精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行うことができる需要予測装置、需要予測方法および需要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、本発明は、過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置であって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出手段と、前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出手段と、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と前記偏差算出手段により現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置による需要予測方法であって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出ステップと、前記平均需要量算出ステップにより算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出ステップと、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出ステップにより算出された平均需要量と前記偏差算出ステップにより現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出ステップとを含んだことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測プログラムであって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出手順と、前記平均需要量算出手順により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出手順と、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出手順により算出された平均需要量と前記偏差算出手順により現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００１０】
かかる発明によれば、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出し、算出した平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出し、予測対象時刻に対して算出した平均需要量と現在時刻に対して算出した偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出するよう構成したので、わかり易い論理で精度よく需要量を算出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、わかり易い論理で精度よく需要量を算出するので、需要予測を実用化して利用することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る需要予測装置および需要予測方法の好適な実施例を詳細に説明する。
【実施例】
【００１３】
まず、本実施例に係る電力需要予測の概念について説明する。図１および図２は、本実施例に係る電力需要予測の概念を説明するための説明図である。図１は、時刻ごとの需要量の大きさを白黒レベルで１年間分表したイメージ図であり、図２は、時刻ごとの平均需要量と実際の需要量との偏差を白黒レベルで１年間分表したイメージ図である。
【００１４】
図１に示すように、電力需要は、年間を通じて時刻に関して規則性がある。すなわち、時刻が同じであれば日付が異なっていても同じような需要量となる傾向が高い。したがって、電力需要予測を行う場合には、時刻に基づいて予測することによって高い精度で予測することができる。
【００１５】
そこで、まず予測対象時刻の平均需要を基本として予測することを考える。すると、図２に示すように、平均需要量と実際の需要量との偏差は、日にちに関して規則性がある。すなわち、同じ日であれば、時刻が異なっていても偏差が同じになる傾向が高い。
【００１６】
このように、電力需要には、年間を通じて時刻に関して規則性があり、また、平均需要量と実際の需要量との偏差は、日にちに関して規則性がある。したがって、これらの規則性を利用して需要予測を行うことによって、高い精度で需要予測を行うことができる。
【００１７】
そこで、本実施例に係る電力需要予測装置は、予測対象時刻の平均需要量と予測対象日の偏差に基づいて電力需要を予測する。このように、予測対象時刻の平均需要量と予測対象日の偏差に基づいて電力需要を予測することによって、本実施例に係る電力需要予測装置は、高い予測精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行うことができる。
【００１８】
次に、本実施例に係る電力需要予測装置の構成について説明する。図３は、本実施例に係る電力需要予測装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この電力需要予測装置１００は、データ取込部１１０と、取込データ記憶部１２０と、平均需要量算出部１３０と、偏差算出部１４０と、算出データ記憶部１５０と、予測部１６０とを有する。
【００１９】
データ取込部１１０は、一定時間ごとの需要量、カレンダーデータすなわち曜日、祝祭日か否か、正月期間か否か、ＧＷ期間か否か、お盆期間か否かなどのカレンダーに関するデータ、気象予報データなどのデータを取り込み、取込データ記憶部１２０に書き込む処理部である。取込データ記憶部１２０は、データ取込部１１０によって取り込まれたデータを記憶する記憶部である。
【００２０】
図４は、取込データ記憶部１２０の一例を示す図である。同図に示すように、この取込データ記憶部１２０は、最新の電力需要量を１分ごとに所定の日数分、日付、時刻、曜日、祝祭日か否か、正月期間か否か、ＧＷ期間か否か、お盆期間か否か、気温予報、天候予報の情報とともに記憶する。
【００２１】
平均需要量算出部１３０は、取込データ記憶部１２０に記憶されたデータを読み出して平均需要量を算出する処理部である。現時点がｄ日の時刻ｔであるとすると、平均需要量算出部１３０は、取込データ記憶部１２０に記憶された前日までの需要量から、式（１）によりｎ日（ｎ＝ｄ−ｐ,ｄ−ｐ＋１,・・・,ｄ−１,ｄ）の時刻ｔにおける過去ｍ日の平均需要量avＤn,tを計算する。
【数１】
2009251742.tif 000003
【００２２】
ここで、ｐはあらかじめ定めた、予測式の推定に用いる日数を表すパラメータであり、ｍはあらかじめ定めた、需要量の平均を計算する期間を表すパラメータである。式（１）でＤn,tは取込データ記憶部１２０に記憶されたｎ日の時刻ｔにおける需要量を表している。
【００２３】
同様に、平均需要量算出部１３０は、式（２）でｎ日（ｎ＝ｄ−ｐ,ｄ−ｐ＋１,・・・,ｄ−１,ｄ）の時刻ｔ＋τの平均需要量avＤn,t+τを計算する。ここで、τは予測を行う時間の刻みを表す。
【数２】
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【００２４】
また、ここでは、平均需要量avＤn,tを式（１）のように単純平均で計算することとしたが、過去のデータに重みを付けた式（３）で計算することもできる。
【数３】
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【００２５】
式（３）でｗiはｎ−ｉ日の需要量の重みを表している。重みとしては、例えば至近日ほど重みを高くする、あるいは予測日と曜日が同じなど類似度の高い日の重みを高くするなどの方法がある。なお、平均需要量算出部１３０は、算出した平均需要量を日付に対応させて算出データ記憶部１５０に書き込む。
【００２６】
偏差算出部１４０は、平均需要量算出部１３０により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差を算出する処理部である。すなわち、この偏差算出部１４０は、過去において、実際の電力需要が、平均需要量算出部１３０で計算された平均需要からどの程度乖離していたかの偏差を計算する。また、この偏差算出部１４０は、算出した偏差を日付に対応させて算出データ記憶部１５０に書き込む。
【００２７】
ｎ日（ｎ＝ｄ−ｐ,ｄ−ｐ＋１,・・・,ｄ−１,ｄ）の時刻ｔでの平均需要量からの偏差Δn,tは式（４）で示す指数平滑値として計算される。
【数４】
2009251742.tif 000006
【００２８】
ここで、ｒは０以上１以下の実数である。ｒ＝１．０とするとΔn,tは単純な時刻ｔの偏差となる。また、ｒ<１．０とするとΔn,tは単純な時刻ｔ一時点での偏差ではなく、時刻ｔ以前の偏差のトレンドを反映した偏差となる。
【００２９】
算出データ記憶部１５０は、平均需要量算出部１３０、偏差算出部１４０および予測部１６０により算出されるデータを記憶する記憶部である。図５は、算出データ記憶部１５０の一例を示す図である。同図に示すように、この算出データ記憶部１５０は、平均需要量avＤn,tおよびavＤn,t+τ、偏差Δn,tを（ｐ＋１）日分記憶する。なお、Satn、Sunnは予測部１６０により算出される。
【００３０】
予測部１６０は、平均需要量算出部１３０により算出された平均需要量と、偏差算出部１４０により算出された偏差と、データ取込部１１０により取り込まれたカレンダーデータなどを変数とする電力需要量の予測式を推定し、この予測式を用いて将来の需要量を予測する処理部である。
【００３１】
具体的には、この予測部１６０は、まず取込データ記憶部１２０に記憶されたカレンダーデータから、曜日の違いを需要予測に反映させるための曜日ダミー変数を計算する。例えば需要量は土曜、日曜は平日とは異なる。この違いを予測に反映させるため、予測部１６０は、過去ｐ＋１日分のカレンダーデータに対して、土曜ダミー変数Satnと、日曜ダミー変数Sunnを計算する。ここで、ｎ＝ｄ,ｄ−１,・・・,ｄ−ｐである。
【００３２】
土曜ダミー変数は、ｎ日が土曜日の場合に１、それ以外の場合には０の値を取る変数であり、日曜ダミー変数は、ｎ日が日曜、ゴールデンウィーク期間、お盆・正月期間にあたる場合に１、それ以外の場合に０の値をとる変数である。なお、曜日ダミー変数の計算方法としては、他の計算方法を用いることもできる。
【００３３】
そして、予測部１６０は、算出データ記憶部１５０に記憶された平均需要量avＤn,t+τおよび偏差Δn,tを読み出す。ここで、ｎ＝ｄ−１,ｄ−２,・・・,ｄ−ｐである。そして、この予測部１６０は、取込データ記憶部１２０から電力需要量Ｄn,t+τの値を読み出し、読み出した過去ｐ日（ｄ−１日からｄ−ｐ日）のデータを用いて予測式を推定する。
【００３４】
予測式の推定方法としては、重回帰分析やニューラルネットワークなどの適用が考えられるが、ここでは、重回帰分析により予測式を推定することとする。重回帰分析による予測式の推定としては、式（５）で計算されるＥの値が最小となる、予測式の係数ａ1、ａ2、ａ3、ａ4およびａ5の値を求める。
【数５】
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【００３５】
そして、予測部１６０は、最後に、求めた予測式を用いて、時刻ｔ＋τでの電力需要量を式（６）で計算し、計算結果を表示装置に表示する。
【数６】
2009251742.tif 000008
【００３６】
なお、予測式の変数として、カレンダーデータに加えて、気温の予報値を加えることもできる。例えば、気温に関しては、気温がある一定値以上になると冷房機器が、ある一定値以下になると暖房機器が使われるようになる。これら冷暖房機器の需要量を反映させるため、例えば式（７）で計算される変数Ｔdを予測式の変数に加える。
【数７】
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【００３７】
ここで、Ｃ、ＨはＣ≧Ｈとなる、あらかじめ定めたパラメータであり、Ｃは冷房機器が使われるようになる気温、Ｈは暖房機器が利用されるようになる気温に相当する。また、ＦＴdは予想気温である。この場合も過去のｄ−ｐ日からｄ−１日のデータに対して、二乗誤差が最小となる予測式（８）を求め、この式を用いて時刻ｔ＋τの需要を予測する。
【数８】
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【００３８】
また、点灯負荷による需要変化を需要量の予測に反映させるため、予測式の変数として、天候ダミー変数Ｗdを加えることもできる。例えば天候ダミー変数Ｗdは式（９）のように計算し、予測式を式（１０）のようにすることができる。
【数９】
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【数１０】
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【００３９】
次に、本実施例に係る電力需要予測装置１００による需要予測処理の処理手順について説明する。図６は、本実施例に係る電力需要予測装置１００による需要予測処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここでは、データ取込部１１０が電力需要量などの最新のデータを常時取り込んで取込データ記憶部１２０に書き込むものとする。
【００４０】
図６に示すように、電力需要予測装置１００は、平均需要量算出部１３０が現在時刻ｔおよび予測対象時刻ｔ＋τにおける（ｐ＋１）日分の平均需要量avＤn,tおよびavＤn,t+τを算出し、算出データ記憶部１５０に書き込む（ステップＳ１）。
【００４１】
そして、偏差算出部１４０が現在時刻ｔにおける（ｐ＋１）日分の偏差Δn,tを算出し、算出データ記憶部１５０に書き込む（ステップＳ２）。また、予測部１６０が土曜ダミー変数および日曜ダミー変数の値をｐ日分算出し、算出データ記憶部１５０に書き込む。
【００４２】
そして、予測部１６０がｐ日分の需要量Ｄn,t+τ、平均需要量avＤn,t+τ、偏差Δn,t、土曜ダミー変数値および日曜ダミー変数値を用いて予測式を推定し（ステップＳ３）、推定した予測式を用いて予測対象時刻ｔ＋τにおける予測需要量を算出する（ステップＳ４）。
【００４３】
このように、電力需要予測装置１００は、予想対象時刻における平均需要量と現在時刻における偏差に基づいて予測需要量を算出することによって、わかり易い論理で精度よく需要量を予測することができる。
【００４４】
次に、平均需要量算出部１３０による平均需要量算出処理の処理手順について説明する。図７は、平均需要量算出部１３０による平均需要量算出処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、平均需要量算出部１３０は、平均需要量を算出する日付を表す変数ｎを予測対象日に初期化する。すなわち、ｎ＝ｄとする（ステップＳ１１ａ）。
【００４５】
そして、日数を数える変数ｉを１に初期化し、需要量の合計値Aveを０に初期化する（ステップＳ１１ｂ）。そして、取込データ記憶部１２０から時刻ｔにおける日付ｎ−ｉの需要量Ｄn-i,tを読み込み（ステップＳ１１ｃ）、Aveに加える（ステップＳ１１ｄ）。
【００４６】
そして、ｉを１増加し（ステップＳ１１ｅ）、ｉが平均値算出日数ｍより大きいか否かを判定する（ステップＳ１１ｆ）。その結果、ｉが平均値算出日数ｍより大きくない場合には、ステップＳ１１ｃに戻り、ｉが平均値算出日数ｍより大きい場合には、Aveをｍで割ることによって、日付ｎ、時刻ｔにおける平均需要量avＤn,tを算出する（ステップＳ１１ｇ）。
【００４７】
そして、算出した平均需要量avＤn,tを算出データ記憶部１５０に日付に対応させて書き込み（ステップＳ１１ｈ）、ｎを１減らす（ステップＳ１１ｉ）。そして、（ｐ＋１）日分の平均需要量を算出したか否か、すなわち、ｎがｄ−ｐより小さいか否かを判定し（ステップＳ１１ｊ）、ｎがｄ−ｐより小さくない場合には、ステップＳ１１ｂに戻り、ｎがｄ−ｐより小さい場合には、平均需要算出処理を終了する。
【００４８】
このように、平均需要量算出部１３０は、過去の同時刻の需要量を用いて平均需要量を算出することができる。なお、ここでは、日付ｎ、時刻ｔにおける平均需要量avＤn,tを算出する場合について説明したが、需要量Ｄn-i,tの代わりに需要量Ｄn-i,t+τを用いることによって、日付ｎ、時刻ｔ＋τにおける平均需要量avＤn,t+τを算出することができる。
【００４９】
また、ここでは、単純平均を計算する場合について説明したが、図８に示すように、需要量を重み付けして合計値Aveを計算するとともに重みｗi（１≦ｉ≦ｍ）の和Ｓを計算し、Ave／Ｓによって重み付き平均需要量を算出することができる。
【００５０】
次に、偏差算出部１４０による偏差算出処理の処理手順について説明する。図９は、偏差算出部１４０による偏差算出処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、偏差算出部１４０は、偏差を算出する日付を表す変数ｎをｄ−ｐに初期化し（ステップＳ２１ａ）、時刻を数える変数ｉを０に初期化する（ステップＳ２１ｂ）。
【００５１】
そして、取込データ記憶部１２０から時刻ｉにおける日付ｎの需要量Ｄn,iを読み込み（ステップＳ２１ｃ）、日付ｎ、時刻ｉにおける平均需要量avＤn,iを計算する（ステップＳ２１ｄ）。そして、日付ｎ、時刻ｉにおける偏差Δn,iを計算する（ステップＳ２１ｅ）。なお、偏差Δn,-τは０であるとする。
【００５２】
そして、偏差Δn,i+1の計算に用いるために偏差Δn,iを一時的に記憶し（ステップＳ２１ｆ）、ｉをτ増加する（ステップＳ２１ｇ）。そして、ｉがｔより大きいか否かを判定し（ステップＳ２１ｈ）、ｉがｔより大きくない場合には、ステップＳ２１ｃに戻って、次のｉに関する偏差Δn,iを計算する。
【００５３】
一方、ｉがｔより大きい場合には、偏差Δn,iすなわち偏差Δn,tを算出データ記憶部１５０に記憶し（ステップＳ２１ｉ）、ｎを１増加する（ステップＳ２１ｊ）。そして、ｎがｄより大きいか否かを判定し（ステップＳ２１ｋ）、ｄより大きくない場合には、ステップＳ２１ｂに戻って、次のｎに関する偏差Δn,tを計算する。一方、ｎがｄより大きい場合には、偏差算出処理を終了する。
【００５４】
このように、偏差算出部１４０は、現時刻の平均需要量と実際の需要量との差だけでなく、当日の現時刻までの偏差にも基づいて偏差Δn,tを算出することによって、当日の偏差のトレンドを反映することができる。
【００５５】
次に、予測部１６０による予測式推定処理の処理手順について説明する。図１０は、予測部１６０による予測式推定処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、予測部１６０は、予測式の算出に用いるデータの日付を表す変数ｎをｄ−１に初期化し（ステップＳ３１ａ）、取込データ記憶部１２０からｎ日のカレンダーデータを読み込む（ステップＳ３１ｂ）。
【００５６】
そして、読み込んだカレンダーデータから曜日ダミー変数の値を計算し（ステップＳ３１ｃ）、算出データ記憶部１５０に記憶された平均需要量avＤn,t+τおよび偏差Δn,tを読み込む（ステップＳ３１ｄ〜ステップＳ３１ｅ）。また、取込データ記憶部１２０から需要量Ｄn,t+τを読み込む（ステップＳ３１ｆ）。
【００５７】
そして、ｎを１減らし（ステップＳ３１ｇ）、ｎがｄ−ｐ以上であるか否か、すなわち、予測式の推定に用いるｐ日分のデータにまだ足りないか否かを判定する（ステップＳ３１ｈ）。その結果、ｎがｄ−ｐ以上である場合には、データが足りないので、ステップＳ３１ｂに戻り、次のデータを揃える。一方、ｎがｄ−ｐ以上でない場合には、ｐ日分のデータが揃ったので、ｐ日分のデータから時刻ｔ＋τにおける需要量Ｄd,t+τを予測する式を重回帰分析を用いて推定する（ステップＳ３１ｉ）。
【００５８】
このように、平均需要量avＤn,t+τ、偏差Δn,t、曜日ダミー変数を用いて予測式を推定することによって、わかり易い論理で精度の高い予測を行うことができる。
【００５９】
図１１は、本実施例に係る電力需要予測装置による予測結果を示す図である。同図に示すように、予測需要量が実績需要量とよく一致していることがわかる。なお、ここでは、平均需要量avＤn,t+τ、偏差Δn,t、曜日ダミー変数を用いて１時間先の需要を予測した。
【００６０】
また、データとしては、East30モデルの１時間毎に記録された１年間の需要量データを用いた。また、平均需要量算出部１３０は、式（１１）により過去７日分のデータを用いて各時刻の平均需要量を算出した。
【数１１】
2009251742.tif 000013
【００６１】
また、偏差算出部１４０は、式（１２）により、各時刻における平均需要量からの偏差を算出した。
【数１２】
2009251742.tif 000014
【００６２】
また、予測部１６０は、電力需要量の予測式を重回帰分析により推定する際に、過去４２日分のデータを用いて、式（１３）のＥが最小となる予測式の係数ａ1、ａ2、ａ3、ａ4およびａ５を求めた。
【数１３】
2009251742.tif 000015
【００６３】
上述してきたように、本実施例では、平均需要量算出部１３０が過去の同時刻の平均需要量を算出し、偏差算出部１４０が平均需要量と実際の需要量との偏差を算出し、予測部１６０が平均需要量と偏差を基本とする予測式を推定して需要量を予測することとしたので、わかり易い論理で精度よく需要量を推定することができる。
【００６４】
また、本実施例では、曜日ダミー変数、気温予報、天候予報などを加えて予測式を推定することとしたので、より精度よく需要量を推定することができる。また、本実施例では、偏差算出部１４０が指数平滑を用いて偏差を算出することとしたので、より精度よく偏差を算出することができる。
【００６５】
なお、本実施例では、電力需要予測装置について説明したが、電力需要予測装置が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する電力需要予測プログラムを得ることができる。そこで、この電力需要予測プログラムを実行するコンピュータについて説明する。
【００６６】
図１２は、本実施例に係る電力需要予測プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このコンピュータ２００は、ＲＡＭ２１０と、ＣＰＵ２２０と、ＨＤＤ２３０と、ＬＡＮインタフェース２４０と、入出力インタフェース２５０と、ＤＶＤドライブ２６０とを有する。
【００６７】
ＲＡＭ２１０は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリであり、ＣＰＵ２２０は、ＲＡＭ２１０からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。ＨＤＤ２３０は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、ＬＡＮインタフェース２４０は、コンピュータ２００をＬＡＮ経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース２５０は、マウスやキーボードなどの入力装置および表示装置を接続するためのインタフェースであり、ＤＶＤドライブ２６０は、ＤＶＤの読み書きを行う装置である。
【００６８】
そして、このコンピュータ２００において実行される電力需要予測プログラム２１１は、ＤＶＤに記憶され、ＤＶＤドライブ２６０によってＤＶＤから読み出されてコンピュータ２００にインストールされる。あるいは、この電力需要予測プログラム２１１は、ＬＡＮインタフェース２４０を介して接続された他のコンピュータシステムのデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ２００にインストールされる。そして、インストールされた電力需要予測プログラム２１１は、ＨＤＤ２３０に記憶され、ＲＡＭ２１０に読み出されてＣＰＵ２２０によって実行される。
【００６９】
また、本実施例では、電力需要を予測する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば地域熱需要など他の需要を予測する場合にも同様に適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
以上のように、本発明に係る需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムは、電力の安定供給に有用であり、特に、効率的に発電機運用を行うことが重要である場合に適している。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】時刻ごとの需要量の大きさを白黒レベルで１年間分表したイメージ図である。
【図２】時刻ごとの平均需要量と実際の需要量との偏差を白黒レベルで１年間分表したイメージ図である。
【図３】本実施例に係る電力需要予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】取込データ記憶部の一例を示す図である。
【図５】算出データ記憶部の一例を示す図である。
【図６】本実施例に係る電力需要予測装置による需要予測処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】平均需要量算出部による平均需要量算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】加重平均による平均需要量算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】偏差算出部による偏差算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】予測部による予測式推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】本実施例に係る電力需要予測装置による予測結果を示す図である。
【図１２】本実施例に係る電力需要予測プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。
【符号の説明】
【００７２】
１００    電力需要予測装置
１１０    データ取込部
１２０    取込データ記憶部
１３０    平均需要量算出部
１４０    偏差算出部
１５０    算出データ記憶部
１６０    予測部
２００    コンピュータ
２１０    ＲＡＭ
２１１    電力需要予測プログラム
２２０    ＣＰＵ
２３０    ＨＤＤ
２４０    ＬＡＮインタフェース
２５０    入出力インタフェース
２６０    ＤＶＤドライブ
【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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