(57)【要約】【課題】  他の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，利益を推定して、入札カーブを推定する。【解決手段】  電力取引所の約定価格，約定量の実績値をもとに、他の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，利益を設定し、これらから他の事業者の入札カーブと自社の入札カーブをもとに、予測した過去の約定価格と約定量と実績値との誤差が最小となるように、他の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，利益を更新することにより、最も精度よい推定値を計算する。この他の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，利益の推定値を使って、入札カーブを作成して、将来の約定価格および約定量を予測することができる。【選択図】図１
2009245044.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の取引参加者の入札カーブ，電力価格と約定量の実績値，電源停止計画，連系線空き容量およびエリア間の接続関係と、電力需要予測値，評価関数と将来の電源停止計画，連系線空き容量および該取引参加者の入札カーブを設定する手段と、
該取引参加者の入札カーブと過去の電力価格と約定量の実績値，電源停止計画，連系線空き容量およびエリア間の接続関係を用いて他の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益を推定する手段と、
約定処理手段と、
推定した限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益を出力する手段とを備えたことを特徴とする電力価格予測装置。
【請求項２】
請求項１の電力価格予測装置において、該設定手段に限界費用カーブと修正入札カーブを設定する手段が含まれ、自社あるいは他社の収益計算手段を備えたことを特徴とする電力価格予測装置。
【請求項３】
請求項１の電力価格予測装置の電力需要予測値を設定する手段において、取引参加者の過去の需要実績、気象実績をもとに予測した電力需要予測値を取り込んで設定し、また、該電力需要予測値をもとに他の取引参加者を予測する手段から予測値を取り込んで設定する手段であることを特徴とする電力価格予測装置。
【請求項４】
請求項１の電力価格予測装置の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益を推定する手段において、最適化手法，実数変数を最適化する手法，タブサーチ法，遺伝的アルゴリズムあるいは近傍探索法を用い、連系線空き容量が十分あるとしたときの電力価格の予測値と実績値，約定量の予測値と実績値あるいはエリアごとの電力価格の予測値と実績値，実績で同一価格となったエリアグループの売り約定量と該エリアグループの売り約定量，実績で同一価格となったエリアグループの買い約定量と該エリアグループの買い約定量，電力取引により変化した連系線潮流の実績値と約定量から計算した予想潮流の少なくとも１つの誤差を含み、曜日，時間，約定価格，約定量によりそれらの誤差に重み付けしたものを評価関数とすることを特徴とする電力価格予測装置。
【請求項５】
過去の取引参加者の入札カーブ，電力価格と約定量の実績値，電源停止計画，連系線空き容量およびエリア間の接続関係と、電力需要予測値，評価関数と将来の電源停止計画，連系線空き容量および該取引参加者の入札カーブを設定する手段と、
該取引参加者の入札カーブと過去の電力価格と約定量の実績値，電源停止計画，連系線空き容量およびエリア間の接続関係を用いて取引参加者の限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益を推定する手段と、
約定処理手段と、
推定した限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益を出力する手段とを備えたことを特徴とする電力価格予測装置。
【請求項６】
過去の電源停止計画，連系線空き容量およびエリア間の接続関係と電力需要予測値とある取引参加者の入札カーブを用いて、予測した約定価格と約定量と過去の電力価格と約定量の実績値との誤差を用いた評価関数が最小となる他の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益を決定し、この決定した他の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益から作成した該取引参加者の入札カーブと該ある取引参加者の入札カーブ、将来の各取引参加者の需要予測値，連系線空き容量，電源停止計画を用いて、将来の電力価格およびその約定量を予測することを特徴とする電力価格予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力取引所の過去の電力取引価格および約定量の実績，自社の入札カーブおよび他の取引参加者の電力需要予想値から他の取引参加者の限界費用カーブ，予備力，利益を推定し、この推定結果と将来の自身の入札カーブおよび他の取引参加者の需要予測値予測を用いて、電力取引所の電力価格および約定量を予測する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本卸電力取引所では取引会員に対して、商品ごとの電力価格，約定量を公開している。しかし、その価格、約定量を決定の元となる各取引参加者の入札カーブの情報は公開されていない。但し、各取引参加者の入札カーブおよび連系線空き容量を利用すれば、約定処理方法は公開されているため、約定価格および約定量を決定することはできる。入札カーブの情報は公開されていないため、将来の約定価格，約定量を予測することは難しい。電力価格は国内外の実態として他の商品に比べて、価格変動が大きい。このため、取引参加者にとって、電力取引所の電力価格および約定量の値により、取引部門の収益が大きく左右されることになる。
【０００３】
下記特許文献１では、電源特性，需要予想などをもとに、入札カーブを作成して、電力価格や約定量を決定している。ここでは、自社および他社の全取引参加者の電源特性が既知であることを前提に、予想電力需要を満たすように発電所運用計画を作成して、限界費用カーブを求めている。しかし、特に競争環境下では他社の燃料費特性など費用に関する電源特性のデータを入手することはできない。このため、燃料費特性を適切に設定することはできない。
【０００４】
また、電力需要予測で用いられている予測方法に電力価格に影響を与える至近の電力価格などの因子を入力し、電力価格を出力するニューラルネットを用いて、将来の電力価格を予測する手法がある（非特許文献１）。しかし、取引部門にとっては、価格決定メカニズムと発電コストに関する物理的な特性とに乖離があるため、予測結果の妥当性を確認することはできない。
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−６５９５４号公報
【非特許文献１】内海，杉本他「電力市場における価格変動予測に関する研究」、電気学会電力技術研究会資料、PE-05、No.159-170、Page.63-67(2005)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
電力自由化の進展にともない電気事業者は競争環境下での事業を推進していかなければならない。特に電気事業者の取引部門では、電気の売買により収益を上げる必要があり、電力取引所での約定価格と約定量が適切に予測できることが、収益向上のためには重要である。しかし、競争環境下にあるため他の電気事業者の情報、特に過去，将来の入札カーブを入手することはできない。このため、電力取引所が公開している過去の約定価格，約定量および中立機関が公開している連系線空き容量をもとに、約定価格，約定量の誤差が最小となるように他社の限界費用カーブ，予備力，利益を推定し、これらから他社の入札カーブを作成する。この他社の入札カーブと自社の入札カーブおよび連系線空き容量から取引所と同等の約定処理により将来の約定価格および約定量を精度良く予測することができる。
【０００７】
本発明は上記課題に対処して成されたもので、その目的とするところは推定した他者の入札カーブ，自社の入札カーブ，連系線空き容量をもとに約定処理を実施することにより将来の約定価格および約定量を精度良く予測する装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の主な特徴は過去の約定価格、約定量との誤差が最小となるように他社の限界費用カーブ，予備力，利益を推定することである。これらの推定結果から他社の入札カーブを作成し、自社の入札カーブとあわせ、更に連系線空き容量を考慮して、取引所と同様の約定処理を実施する電力価格予測装置および方法により約定価格および約定量を予測する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、過去の約定価格，約定量の実績との誤差が最小となるように、他社の限界費用カーブ，予備力，利益を推定し、これらを用いて他社の入札カーブを作成し、自社の入札カーブと合わせて約定処理することにより、精度良く電力価格および約定量を予測することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施例について図面を参照しながら詳細に説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明の適用対象である電力価格予測装置による計算処理フロー、図２は電力価格予測装置１の概略全体構成図、図３は電力価格予測装置の詳細構成図、図４から図６は条件設定の画面、図７はパラメータ推定のために使用する最適化手法（ＰＳＯ：Particle Swarm Optimization）のパラメータの例、図８はＰＳＯの変数の最適化するために変数の更新を説明する図、図９は推定したパラメータの情報を表示する画面である。図１０は全取引参加者の売り入札と買い入札をそれぞれ集約したカーブを示すもので、約定価格，約定量を説明する図である。図１１から図１４はパラメータを推定するときの処理を説明する図である。図１５は収益計算の画面を示す。
【００１２】
電力価格予測装置１は中央演算処理装置（ＣＰＵ）２，主記憶装置３，入出力装置４および外部記憶装置５とから構成される。
【００１３】
図３は本発明における電力価格予測装置１の詳細な機能構成図である。電力価格予測装置１は、上述の入力装置６，表示装置７，データベース９および読取装置１０と、計算処理部２０とを備える。なお、計算処理部２０は、予め外部記憶装置５の記憶媒体に保持され、読取装置１０を介して主記憶装置３に読み込まれたプログラムを、ＣＰＵ２が実行することにより実現されるが、本発明はこのようなプログラムされた汎用プロセッサによるものに限られるわけではない。例えば、本発明の各処理を実行するワイヤードロジックを含む特定のハードウェア装置との組合せによって計算処理部２０を構成することもできる。
【００１４】
入出力装置４は、図３に示すキーボードやマウスを備えた入力装置６と、出力装置としての表示装置７を有する。なお、入出力装置４としては、これらの代わりに、あるいは、これらと併用して、ポインティングデバイス、タッチセンサ等の入力装置や、液晶表示装置，プリンタ，スピーカ等の出力装置を設けることもできる。外部記憶装置５としては、ハードディスク装置，フロッピィディスク装置，ＣＤ−ＲＯＭ（compact disc-read only memory）装置，ＤＡＴ（digital videotape）装置，ＲＡＭ（random access memory）装置，ＤＶＤ（digital video disc）装置，不揮発性メモリ等を用いることができる。外部記憶装置５は、図３に示すデータベース９を保持するための大容量記憶装置と、処理プログラムなどを保持する記憶媒体と、該記憶媒体に保持された情報を読み取るための読取装置１０とを用いているが、一つの外部記憶装置にデータベースと処理プログラムとが両方保持されているようにすることもできる。また、記憶媒体としては、フロッピィディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，磁気テープ，光ディスク，光磁気ディスク，ＤＡＴ，ＲＡＭ，ＤＶＤ，不揮発性メモリ等を用いることができる。
【００１５】
入力装置６は表示装置７に表示された選択肢の選択，データの入力などを受付け、計算処理部２０に伝送する。表示装置７は、入力装置６から送られたデータを表示する。計算処理部２０は、入力装置６から伝送されるデータと、データベース９から読み込んだデータと、読取装置１０から読み込んだ処理プログラムを用いて、もっとも収益が最大となる自社の入札カーブを電力取引支援システム１１に伝送する。電力取引支援システム１１では必要に応じて、運用者が必要に応じて入札カーブを修正して、電力取引所システム１２にこの入札カーブを伝送する。電力取引所システム１２は約定結果を電力取引支援システム１１に伝送する。
【００１６】
計算処理部２０の処理結果は、表示装置７に送られて表示されると共にデータベース９に格納される。
【００１７】
計算処理部２０は、コントロール部２１，条件設定部２２，パラメータ設定部２３，約定処理部２４，結果出力部２５および収益計算部２６を備える。また、計算処理部２０は、通信回線３１を介して電力取引支援システム１１に接続されており、電力取引支援システム１１は、電力取引所システム１２に接続されている。
【００１８】
コントロール部２１は、入力装置６，表示装置７，印字装置８，データベース９，読取装置１０，電力取引支援システム１１および各処理部２２〜２６の間のデータや処理プログラムなどの授受を円滑に行うためのデータの加工・処理を行い、その授受をコントロールして、全体の処理を正常に動作させる。
【００１９】
条件設定部２２はコントロール部２１を介してデータベース９および／または読取装置１０の記憶媒体に保持されている、過去の約定価格，約定量，連系線空き容量，最高気温などの気象データ，需要実績値，需要予想値，電源停止計画、自社の入札カーブ実績，取引参加者のエリアと事業者タイプのデフォルトの条件等を読み込んで表示するとともに、これらの条件を表示装置７に表示して、条件を変更する。予測対象日，データ利用期間，評価関数，エリア間接続関係，限界費用カーブの初期値，上下限値あるいは売買電力量，予備力，売り利益，買い利益などの初期値，上下限値を表示装置７の画面に表示して、値を設定する。また、この設定したの条件等はコントロール部２１を介してデータベース９に格納される。
【００２０】
パラメータ推定部２３は、コントロール部２１を介してデータベース９に保持されているデータを読込み、最も適切なパラメータを決定し、更に入札カーブを作成する。この決定したパラメータ値や作成した入札カーブはコントロール部２１を介して各処理部２４〜２６に伝送されるとともに、データベース９に格納される。
【００２１】
約定処理部２４は、パラメータ推定部で作成した入札カーブおよび条件設定部２２で読み込んだ値および設定した値を用いて、電力価格および約定量を決定するために電力取引所システムの約定処理を模擬するものである。
【００２２】
結果出力部２５はコントロール部２１を介して、パラメータ推定部２３で推定したパラメータの値および約定処理２４で計算した約定価格、約定量などを表示装置７に表示させる。あるいは、それらを印字装置８に印字させる。
【００２３】
収益計算部２６はコントロール部２１を介して、取引参加者の入札カーブあるいはパラメータ推定部２３で推定した限界費用カーブなどを表示装置７に表示するとともに、それらの値を必要に応じてパラメータを修正し、その修正した値を使って、約定処理部２４で約定処理した結果を表示装置７に表示あるいは印字装置８に印字する。
【００２４】
次に、動作を図１に示す処理フロー図および図４から図１５を参照して説明する。まず、最初に処理Ｓ１０２の限界費用カーブ推定のための条件の設定について説明する。
【００２５】
電力価格予測装置１で電力価格予測の処理を開始すると計算条件を設定あるいはデータベース９から読み込むための画面が表示装置７に表示される（図示せず）。この画面から図４、図５および図６の画面に遷移する。図４のＧ１０１は予測対象日時，パラメータを推定するために使用するデータの利用期間，その期間の中で利用する曜日種別および利用対象時刻を設定する画面である。予測対象日，パラメータを推定するために使用するデータの期間は直接、数値を入力する。期間の中で利用する利用対象の曜日種別はトルグスイッチになっており、どれか１つを選択する。また、評価関数は過去の約定価格，約定量と推定したパラメータから導かれる予測した約定価格と約定量との誤差の総和とする。ここでの、評価関数は小さいほどよい。誤差には約定価格と約定量の２つかあるため、両者の重み係数ｋ１，ｋ２の値を設定する。更に、誤差評価する日の曜日に対応して重み係数ｃｊを設定する。例えば、図４の例では、平日の価格の重み係数は１.０、土曜日の価格の重み係数は０.５、平日の約定量の重み係数は０.１、土曜日の約定量の重み係数は０.０５となる。対応する２つの重み係数をかけたものを使用する。誤差が小さいほど、推定したパラメータの精度がよいので、誤差が小さければ、評価関数も小さくなるように設定すればよい。このため、図４に示す誤差の二乗でなく、誤差の絶対値としてもよい。電力取引所で取引参加者に公表される約定価格，約定量を使って、ここで示した以外の誤差を計算して、評価関数に取り込むことができる。例えば、日本卸電力取引所では、連系線空き容量が十分あるとしたときの約定価格と約定量，連系線空き容量を考慮してや苦情処理したときの同一価格となったエリアグループの約定価格と売り約定量，買い約定量が公表されている。これらの公開される実績値とそれに対応する予測値との誤差に対して、それぞれの重み係数をかけて、評価関数を設定することもできる。
【００２６】
図５のＧ１０２は入札エリアの接続関係を設定する画面である。エリア間接続があるということは、そのエリア間の連系線があることを示すもので、この連系線には物理的に電気を流せる容量があるため、取引参加者がどのエリアで電気を売買するかにより、電力価格，約定量は変化する。エリア間接続の表Ｃ１２１の右上と左下は対称となっているので、左下の部分だけ入力すればよい。表内の０は２つのエリア間が接続されていないこと、１が接続されていることを表している。この設定した結果を確認するために、確認ボタンを押すことにより、エリア番号間の接続関係が表示される。実際のエリア間接続は日々変化することはないので、データベース９から読み込めばよい。図６の画面Ｇ１０３はパラメータの初期値，上下限値等を設定する画面である。Ｃ１３１からＣ１３３は事業者を特定するために設定する値である。Ｃ１３１はエリア番号、Ｃ１３２は事業者番号、Ｃ１３３は事業者タイプである。事業者タイプには、自社を表す「０」、一般電気事業者を表す「１」、ＰＰＳ事業者を表す「２」、発電事業者を表す「３」、その他「４」などである。Ｃ１３４は売買条件のパラメータのひとつである、予備力，売り利益および買い利益を設定する表である。この例では、予備力は、別途設定した需要予想値に対する割合で設定しており、発電機の事故あるいは予想した需要の予測誤差などにより、電力供給力が不足しないように、多めに供給力を確保するためのものである。予備力は絶対値ＭＷで指定してもよい。ここで、初期値とはパラメータを推定するときに、最初の繰り返し計算の初期値として使えるように設定するものである。また、上限，下限はこの予備力を推定するときに探索する範囲を示している。「可変／固定」の数値はフラグを示しており、「１」は可変を表しており、パラメータを上下限の範囲の中で探索することを表している。一方、「０」の場合は、初期値をそのパラメータの推定値とし、探索対象ではないことを表している。売り利益は限界費用カーブに対して、電気を売る場合にこの費用カーブに上乗せする分であり、売電による利益分となる。図６の例では、単位が１ｋＷｈあたりの金額になっているが、限界費用カーブに対する割合（％）としてもよい。この値の下限値は、電力取引所での売買手数料以上となるように設定される。同様に、買い利益は限界費用カーブに対して、電気を買う場合にこの費用カーブから差し引く分であり、買電によるコスト削減分となる。つまり、所有する発電機で発電する単価よりも安く、取引所から購入することができるならば、この発電機の出力を抑えて、取引所から購入することにより、発電コストを削減できる。図６の例では、単位が１ｋＷｈあたりの金額になっているが、限界費用カーブに対する割合（％）としてもよい。この値の下限値は、電力取引所での売買手数料以上となるように設定される。限界費用カーブの設定Ｃ１３５は限界費用カーブを区分線形で表現するためのものである。費用の初期値は、売買条件のときと同じく、繰り返し計算の最初の値として使えるように設定するものである。また、費用の上限，下限についてもパラメータを設定する。限界費用カーブの各電力量の費用を探索する範囲である。他社の電源については、その詳細は不明であるが、各電源の容量および使用する燃料種別は分かるので、この上下限を設定することができる。電力量は発電機の特性などを考慮して設定する。電力量は表の左から右に向かって増加し、同時に限界費用も増加する。これは、発電単価が安い電源から順次運転するために、電力量が増えれば限界費用も増加することになるためである。Ｃ１３５で限界費用の初期値と電力量を設定した後、そのグラフを確認するときは、Ｃ１３７ボタンを押すことにより、Ｃ１３６にグラフが表示され、確認することができる。ここで、事業者タイプが「０」、つまり自社の場合は探索する必要はないので、Ｃ１３４の初期値には自社で使用している値を設定し、「可変／固定」のフラグを「０」の固定すればよい。限界費用カーブの費用については、電力量ごとの費用の初期値、上限値、下限値を同じ値に設定することで、パラメータを固定することができる。Ｃ１３５では電力量は推定するパラメータとしていないが、電力量についても探索する範囲を設定して、探索することができる。これらのパラメータは事業者ごとに設定する。需要予測値は設定することができるが、自社の需要予測値は実績需要と気象データを用いて、例えば回帰分析により回帰係数をもとめ、気象予報データを入力することにより、需要を予測することができ、この予想値を利用することができる。あるいは、過去に予測した予測値がデータベース９に格納されているときには、データベース９から読み込んで設定することができる。他の事業者の需要を予測するときには、例えば、自社の需要予測モデルに他社のエリアの気象予報データを入れて出てきた値にある定数をかけて伸縮して他者の需要を予測値することができる。あるいはデータベース９から予想値を読み込んだときには、ある定数をかけて伸縮して他者の需要を予測値することができる。ここで、ある定数とは自社と他社との設備容量比、あるいは公表されている最大需要の比率などを用いることができる。
【００２７】
処理Ｓ１０２では、処理Ｓ１０１で設定あるいは入力したデータを使って、パラメータを推定する。ここでは、実数変数であるパラメータを推定するための最適化手法として、ＰＳＯ（Particle Swarm Optimization）を用いた例で説明する。非線形問題となっているため、他に実数変数を最適化するＥＰ（Evolutionary Programming）などの方法、あるいはパラメータを離散値にして組合せ最適化問題に適用できるタブサーチ法や遺伝的アルゴリズムを適用することができる。まず最初に、ＰＳＯの原理を簡単に説明する。
【００２８】
ＰＳＯは、主に２つの考え方をもとに構成されている。１つは一般的な人工生命や鳥の群れ、魚の群れといった群れの考え方であり、もうひとつは遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）などの進化を基本とした考え方である。この２つの考え方を組み合わせたＰＳＯは、非常に簡単なアルゴリズムであり、かつ基本的な算術演算しか使用していないにも関わらず、連続型変数の非線形最適化問題を高速に解くことができる。
【００２９】
群れを構成する鳥あるいは魚に対応するものはエージェントと呼ばれ、各エージェントは図７に示す取引参加者のパラメータｙｉ（取引参加者の限界費用カーブを表す区分線形の点、予備力，売り利益，買い利益からなるベクトル）が式（１）のように取引参加者分だけベクトルとして、連結されたもので、これを決めるための位置（状態量ｘ）と速度Ｖの情報を持っている。
【００３０】
（数１）
ｘ＝（ｙ１，ｙ２，ｙ３，・・・・）
【００３１】
各エージェントの位置と速度および群れの中でもっとも評価がよいエージェントの位置と速度を用いて各エージェントの次の位置を更新する。設定した最小化する評価関数を、群れ全体で変数を最適化するように各エージェントが行動する。評価関数ｆ（ｘ）は状態量ｘによって一意に決定されるため、各エージェントは現在の位置での評価関数を計算することができる。各エージェントは、現在の速度、現在のエージェントの群れの中で評価関数の最良値ｆ(pbest)とその位置pbestおよび今まで探索したなかでの最適値ｆ(gbest)と位置gbestを用いて、pbestとgbestに近づくように式（２）に従って速度を修正する。これにより各エージェントの現在位置は式（３）により更新する。
【００３２】
（数２）
Ｖik+1＝Ｗ×Ｖik＋Ｃ1×rand×（pbesti−ｘik）＋Ｃ2×rand×（gbest−ｘik）
【００３３】
（数３）
ｘik+1＝ｘik＋Ｖik
【００３４】
ただし、ｉはエージェント番号、ｘiは各エージェントの位置、Ｖiは各エージェントの速さ、randは０〜１の一様乱数、ｋは位置の更新回数、Ｗ，Ｃ1，Ｃ2は定数を示す。
ＰＳＯの探索方法の考え方を図８に示す。
ＰＳＯの実行手順は以下のようになる。
【００３５】
Step１：エージェントの位置ｘiと速度Ｖiを乱数で初期化する。初期値はＧ１０３の上現値および下限値の間の値となるように、乱数を使って設定する。
Step２：最小化したい評価関数ｆ(ｘi)を評価する。
Step３：エージェントのそれまでの最良値ｆ（pbesti）と比較する。もし現在のｆ(ｘi)＜ｆ(pbesti)ならｆ(pbesti)＝現在のｆ(ｘi)とし、さらにpbesti＝探索空間での現在の位置ｘiとする。
Step４：グループ全体の最良値ｆ(gbest)と比較する。もし現在のｆ(ｘi)＜ｆ(gbest)なら、gbest＝ｘiとする。
Step５：式（２）で速度を更新し、式（３）で位置を更新する。
Step６：Step２に戻り収束条件（最大繰り返し回数）を満たすまで繰り返す。
【００３６】
以上の処理により、評価関数を最小化して、約定価格および約定量の誤差を小さくできるパラメータを推定することができる。
【００３７】
次に限界費用カーブ，予備力，売り利益および買い利益から入札カーブを作成する方法について、順を追って図９から図１２を用いて説明する。ここでは、発電機および供給すべき需要を持つ一般電気事業者の例を用いて説明する。図９はある一般電気事業者である取引参加者の費用限界カーブを示している。このカーブは例えば、図６のＣ１３５で設定した初期値である。横軸が電力需要（電力量）、縦軸が限界費用である。処理Ｓ１０１の条件設定で設定した過去の電力需要予想値は自社の需要として、供給すべき電力量である。この電力需要予想値に予備力を加算した供給力分は自社分として確保しておく必要がある。つまり、取引所に売電可能であるのは、この予備力分を超過した部分である。ここで、処理１０１の条件設定で、電源の計画停止がある場合は、必要に応じて、仮想的に需要予想値がその分だけ増加したとみなして処理する。次に図１０に示すように、予備力を超過した売電可能量部分の限界費用に売り利益分を加算した価格で売り入札カーブを作成することができる。需要予想値以下の需要分は供給するべきものと考えるので、この予想値までの限界費用より安く取引所で電力を購入することができれば、発電費用を削減できることになる。よって、買い入札カーブは、限界費用カーブから売り利益分を差し引いたカーブを予想需要の線から線対称にしたものとなる。最後に、図１０の売り入札カーブ，買い入札カーブの始点を原点に平行移動することにより、図１１の入札カーブを作成することができる。以上のように、限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益および電源停止計画を決定すれば、図１１に示すその取引参加者の売り入札カーブと買い入札カーブを一意に決定することができる。この限界費用カーブから入札カーブを作成する処理を自社以外の他の事業者分だけ決定する。自社分については、過去に実際に入札してカーブを処理Ｓ１０１でデータベース９から読み込んでそのまま使用する。以上により、全取引参加者の入札カーブを作成することができる。
【００３８】
次にパラメータを推定するために、約定処理により、約定価格と約定量を計算し、実績値との誤差を計算し、評価関数を計算する。この約定処理は電力取引所システムの約定処理を模擬したものである。ここでは、簡単のため連系線空き容量は十分あるときの例で説明する。つまり、全てのエリアで電力価格が同じときの例である。全取引参加者の売りと買いの入札カーブを集約したものが、図１２の売り入札カーブ、買い入札カーブである。電力取引所システムでは、２つのカーブの交点が取引参加者の社会余剰が最大となる点であり、この点が約定価格、約定量となる。この推定した入札カーブから約定処理により計算した約定価格と約定量と実際の約定価格と約定量のそれぞれの誤差を計算して、式（１）の評価関数の値を計算することができる。
【００３９】
各エージェントについて、評価関数を計算することにより、次の繰り返し計算で使用するエージェントの状態量ｘを決定することができる。エージェントの状態量の値で上下限値を超過した場合は、上限値あるいは下限値に修正する。これを最大繰り返し回数だけ繰り返し、このなかで得られたもっとも評価関数が最小のときの状態量ｘを最適なパラメータの推定値に設定する。図１３はある取引参加者の最適なパラメータを推定した結果を示す画面Ｇ１０４である。Ｃ１４１はエリア番号、Ｃ１４２は事業者番号、Ｃ１４３は事業者タイプを表示する。Ｃ１４４は売買条件の推定結果を示しており、推定値の行が推定したパラメータの値である。上限値、下限値および可変／固定の行の値は、図６の画面Ｇ１０３のＣ１３４で設定した値をそのまま表示している。Ｃ１４５は限界費用カーブであり、費用の推定値の行はパラメータ推定処理で推定した結果を表示している。費用の上限，下限および電力量は図６の画面Ｇ１０３のＣ１３５で設定した値をそのまま表示している。Ｃ１４６は推定した費用および電力量の関係を表示したグラフである。図１４の画面Ｇ１０５はＰＳＯを使って、最適なパラメータの推定を繰り返しているときの書く繰り返し回数のときに得られたもっともよいエージェントの評価関数および価格の予測誤差、約定量の予測誤差を示している。
【００４０】
日本卸電力取引所では、取引参加者に各商品ごと、連系線混雑が発生していないエリアを集めたエリアグループごとの約定価格を公表している。また、連系線混雑が発生していないエリアを集めたエリアグループの売り約定量および買い約定量が公開されている。また、連系線空き容量が十分あるとしたときの約定価格および約定量も公表している。よって、評価関数に用いる誤差対象として、連系線空き容量が十分あるとしたときの約定価格と約定量，エリアグループごとの約定価格と売り約定量，買い約定量を用いるができる。このため、日本卸電力取引所での約定価格，約定量を予測するときには、これらの実績を利用することができるので、評価関数に使う誤差として、これらを含めるとともに、図４のＧ１０１に示した設定項目にさらにそれぞれの重み係数を設定する画面を表示でき、この設定したデータを用いることができるものとする。
【００４１】
以上により、他社の限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益および売りと買いの入札カーブのもっとも精度の高いパラメータを推定することができる。
【００４２】
処理Ｓ１０３では過去の実績データを用いて推定した限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益および需要予想値、電源停止計画を用いて作成した各取引参加者の入札カーブと連系線空き容量と自社の入札カーブを用いることにより、各エリアの約定価格および約定量を予測する。
【００４３】
最後に、処理Ｓ１０５では、入札カーブを変更したときの収益を計算する。図１５は収益計算の条件を設定し、収益計算結果を表示する画面をしめす。Ｃ１６１はエリア番号、Ｃ１６２は事業者番号、Ｃ１６３は事業者タイプを示す。これらの項目を設定して、Ｃ１６４の事業者確定ボタンを押すと、Ｃ１６５の限界費用カーブおよびＣ１６６の現入札カーブが表示され、Ｃ１６７の事業者の約定量、約定価格および売電による利益あるいは買電による削減費用を表示する。デフォルトの修正入札カーブとして、現入札カーブと同じ値をＣ１６９に表示する。この例では、Ｃ１６３が「０」となっているので、自社の限界費用カーブ，現入札カーブ，利益等を示している。自社の場合は推定したパラメータではなく、データベース９から読み込んだ自社の実際の限界費用カーブ，現入札カーブを表示する。他事業者の場合は推定した限界費用カーブ，現入札カーブを表示する。次にＣ１６９の修正入札カーブを修正して、Ｃ１６８を計算するとＣ１７０に修正入札カーブでの約定量，約定価格，利益と現入札カーブに対して変化した利益を表示する。入札カーブ評価では、約定価格の両側の入札価格を変えて入札カーブを変化させたとき、約定量の両側の入札量を変えて入札カーブを変化させたときの利益、約定量あるいは約定価格の変化を計算し、Ｃ１７４およびＣ１７５に表示する。この例のＣ１７４，Ｃ１７５はＣ１７１の利益計算のボタンを押したときの結果であり、Ｃ１７４は入札価格を変化させたときの利益の変化と利益が最大となるときの入札価格を表示している。同様に、Ｃ１７５は電力量を変化させたときの利益の変化と利益が最大となるときの電力量を表示している。この例では、Ｃ１６７の約定価格が１１.５０円となっており、現入札カーブでのその両側の入札点は（１１.００円，７００ＭＷｈ）と（１２.００円，８００ＭＷｈ）であるので、前者の入札価格を（１０.００〜１２.００円，７００ＭＷｈ）、後者の入札価格を（１１.００〜１３.００円，８００ＭＷｈ）と変化させたときの２つのカーブがＣ１７４に表示されている。入札カーブは表の左から右に向かって、入札価格，電力量とも増加するので、価格を変化させる範囲は上記のようになる。同様に、Ｃ１６７の約定量が７５０ＭＷｈとなっており、その両側の入札点は（１１.００円，７００ＭＷｈ）と（１２.００円，８００ＭＷｈ）であるので、前者の電力量を（１１.００円，６００〜８００ＭＷｈ）、および（１２円、７００〜９００ＭＷｈ）と変化させたときの２つのカーブが表示されている。入札カーブは表の左から右に向かって、入札価格，電力量とも増加するので、電力量を変化させる範囲は上記のようになる。また、エリア番号，事業者番号および事業者タイプを変更することにより、他の事業者の利益あるいは、他の事業者が入札カーブを変更したときの他の事業者の約定価格，約定量を計算して、表示することもできる。図にはないが、他の事業者が入札カーブを変更したときの自社の利益，約定価格，約定量を計算することができるので、これらの結果を表示することもできる。取引部門の担当者は表示装置７に表示されたこれらの評価結果を確認するとともに、自社の利益が最大になる入札カーブを電力取引支援シス��ム１１に送る。ここで、取引部門の担当者が必要に応じて、その入札カーブを修正して、電力取引所システムに入札する。
【００４４】
上記本発明の実施例によれば、他社の限界費用カーブ，予備力，売り利益，買い利益のパラメータを過去の約定価格、約定量および自社の入札カーブから精度よく推定することができ、この結果を用いて推定した他社の入札カーブと自社の入札カーブから約定価格および約定量を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】電力価格予測の処理フロー。
【図２】電力価格予測装置の全体構成。
【図３】電力価格予測装置の詳細構成。
【図４】条件設定画面の例。
【図５】エリア間接続設定画面の例。
【図６】パラメータ設定画面の例。
【図７】エージェントの状態変数のある事業者の変数の例。
【図８】Particle Swarm Optimizationの状態変数の更新方法を説明する。
【図９】限界費用カーブの例。
【図１０】入札カーブの決定方法を説明する図。
【図１１】取引参加者の入札カーブ。
【図１２】取引参加者の入札カーブを集約したカーブ。
【図１３】推定結果の表示画面の例。
【図１４】評価関数の推移の表示画面の例。
【図１５】収益計算条件の設定および収益計算結果の表示画面の例。
【符号の説明】
【００４６】
１  価格予測装置
２  中央演算処理装置ＣＰＵ
３  主記憶装置
４  入出力装置
５  外部記憶装置
６  入力装置
７  表示装置
８  印字装置
９  データベース
１０  読取装置
１１  電力取引支援システム
１２  電力取引所システム
２０  価格予測処理部
２１  コントロール部
２２  条件設定部
２３  パラメータ推定部
２４  約定処理部
２５  結果出力部
２６  収益計算部
【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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