(57)【要約】【課題】気象により変動する需要の需要予測を確率的に行うことができる需要予測装置を提供する。【解決手段】気象により変動する需要予測を所定の予測期間で求める需要予測装置において、  過去の気象実績値および過去の需要実績値から予測期間に所定の類似する類似期間の相関関係データを生成する相関データ生成部５と、  類似期間の相関関係データと、予測期間の気象予測値および気象予測値の確率分布の気象予測確率分布データとから予測期間での需要予測値および需要予測値の確率分布を算出して需要予測を行う需要予測部９とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
気象により変動する需要予測を所定の予測期間で求める需要予測方法において、
過去の気象実績値および過去の需要実績値の相関関係データを用い上記予測期間に所定の類似する類似期間の上記相関関係データと、
上記予測期間における気象予測値および上記気象予測値の確率分布の気象予測確率分布データとから、
上記予測期間での需要予測値および上記需要予測値の確率分布を算出して需要予測を行うことを特徴とする需要予測方法。
【請求項２】
上記気象予測値の確率分布は、上記気象予測値と、上記類似期間に対応する上記気象実績値とから算出することを特徴とする請求項１に記載の需要予測方法。
【請求項３】
上記気象実績値は、気温値にて成り、上記需要実績値は、電力の需要実績値にて成ることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の需要予測方法。
【請求項４】
気象により変動する需要予測を所定の予測期間で求める需要予測装置において、
過去の気象実績値および過去の需要実績値から上記予測期間に所定の類似する類似期間の相関関係データを生成する相関データ生成部と、
上記類似期間の上記相関関係データと、上記予測期間の気象予測値および上記気象予測値の確率分布の気象予測確率分布データとから上記予測期間での需要予測値および上記需要予測値の確率分布を算出して需要予測を行う需要予測部とを備えたことを特徴とする需要予測装置。
【請求項５】
上記気象予測値と、上記類似期間の気象実績値とから上記気象予測確率分布データを算出する予測誤差算出部を備えたことを特徴とする請求項４に記載の需要予測装置。
【請求項６】
上記気象実績値は、気温値にて成り、上記需要実績値は、電力の需要実績値にて成ることを特徴とする請求項４または請求項５に記載の需要予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、過去の気象実績値および過去の需要実績値と、気象予測値とに基づき、確率的な需要予測を行うため需要予測方法および需要予測装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
電力需要は時間により変動し、その変動パターンは人間の社会活動や気象条件等の様々な影響をうける。そしてこの変動する電力需要に合わせて電力を供給する必要があるため、需給計画および需給制御にとって電力需要予測は重要な課題となっている。しかしながら、気象予測の誤差や社会活動の不確実性があるため、完全な電力需要予測は不可能と考えられている。従来の需要予測手法の多くは、過去の実績と当日の気象予測とから電力需要予測値を確定値として出力するものであった。
【０００３】
例えば、従来の最大電力需要予測方法として、最高気温、最低気温および湿度からなる気象条件と電力需要との相関関係をもとに、重回帰モデルを用いて、最大電力需要を予測するものがある（例えば、特許文献１参照）。
また、他の従来の総需要予測方法として、過去の気象データと電力総需要のデータとに基づいて統計モデルを用いて予測し、更に、予測当日までの予測値と実際の需要量の差分とから回帰予測あるいはニューラルネットにより予測値を補正するものがある（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
また、他の従来の電力需要予測方法として、現在までの気象変数の値をもとに未来の気象変数を予測し、その気象変数から電力需要量を予測する方法、および気象予測値の誤差範囲を推定し、予測誤差範囲の気象予測値をもとに電力需要を予測することで電力需要予測値の誤差範囲を推定する方法がある（例えば、特許文献３参照）。
また、他の従来の最大電力需要予測方法として、最大電力の発生する時間帯あるいは日負荷曲線を予測してから、最大電力需要量を予測する方法がある（例えば、特許文献４参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開平６−１０５４６５号公報
【特許文献２】特開平５−１８９９５号公報
【特許文献３】特開平８−１６３７７８号公報
【特許文献４】特開２０００−２７０４７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来の電力需要予測方法では、過去の気象データと電力需要データとの相関関係から、回帰分析あるいはニューラルネットを用いて、統計モデルを策定し、そのモデルに基づいて将来の電力需要を確定的に予測していた。そこでは、どの程度の確度で予測されているのかが不明であり、運用者が最終的に予測値を判断する手段として用いる場合に、情報が不足しているという問題点があった。また、予測誤差を推定する手法として、気象予測誤差範囲の予測値数点を入力データとして需要予測を実施しているが、１つの気象予測値に対して１つの電力需要予測値を出力するという方法であり、予測する手段としては、確定的なものであるという問題点があった。また、このような問題点は電力需要に限らず、気象により変化する需要に対してはいずれも同様の問題点を有していた。
【０００７】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたものであり、気象により変動する需要の需要予測を確率的に行うことができる需要予測方法および需要予測装置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】
この発明は、気象により変動する需要予測を所定の予測期間で求める需要予測方法において、
過去の気象実績値および過去の需要実績値の相関関係データを用い予測期間に所定の類似する類似期間の相関関係データと、
予測期間における気象予測値および気象予測値の確率分布の気象予測確率分布データとから、
予測期間での需要予測値および需要予測値の確率分布を算出して需要予測を行うことものである。
【０００９】
また、この発明は、気象により変動する需要予測を所定の予測期間で求める需要予測装置において、
過去の気象実績値および過去の需要実績値から予測期間に所定の類似する類似期間の相関関係データを生成する相関データ生成部と、
類似期間の相関関係データと、予測期間の気象予測値および気象予測値の確率分布の気象予測確率分布データとから予測期間での需要予測値および需要予測値の確率分布を算出して需要予測を行う需要予測部とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１０】
この発明の需要予測方法は、気象により変動する需要予測を所定の予測期間で求める需要予測方法において、
過去の気象実績値および過去の需要実績値の相関関係データを用い予測期間に所定の類似する類似期間の相関関係データと、
予測期間における気象予測値および気象予測値の確率分布の気象予測確率分布データとから、
予測期間での需要予測値および需要予測値の確率分布を算出して需要予測を行うので、気象により変動する需要の需要予測を確率的に行うことができる。
【００１１】
また、この発明の需要予測装置は、気象により変動する需要予測を所定の予測期間で求める需要予測装置において、
過去の気象実績値および過去の需要実績値から予測期間に所定の類似する類似期間の相関関係データを生成する相関データ生成部と、
類似期間の相関関係データと、予測期間の気象予測値および気象予測値の確率分布の気象予測確率分布データとから予測期間での需要予測値および需要予測値の確率分布を算出して需要予測を行う需要予測部とを備えたので、気象により変動する需要の需要予測を確率的に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態について説明する。図１はこの発明の実施の形態１における需要予測装置の構成を示した図である。図において、需要予測装置は、過去の気象実績値を取り込むための気象実績データ取込部１と、過去の気象実績値を格納するための気象実績データベース２と、過去の需要実績値を取り込むための需要実績データ取込部３と、過去の需要実績値を格納するための需要実績データベース４と、予測を行うための所定の予測期間に所定の類似する類似期間の過去の気象実績値と過去の需要実績値とから相関関係データを生成する相関データ生成部５と、予測期間の気象予測値を取り込むための気象予測データ取込部６と、予測期間における気象予測値と類似期間の気象実績値とから気象予測値の確率分布を算出して気象予測確率分布データを作成する予測誤差算出部８と、類似期間における相関関係データと気象予測確率分布データとから予測期間での需要予測値および需要予測値の確率分布を算出して需要予測を行う需要予測部９と、需要予測を格納する需要予測データベース１０とを備えている。
【００１３】
次に上記のように構成された実施の形態１の需要予測装置の需要予測方法について説明する。尚、以下においては、気象実績値としては、気温値、また、需要実績値としては、電力の需要値に基づいて説明する。また、需要を予測するための所定の予測期間としては、予測日、また、予測期間に所定の類似する類似期間としては類似日として説明する。まず、気象実績データ取込部１は、単位時間毎、例えば３分毎の一定時間刻み毎に、気象実績値、例えば気温計測データである気温値を気象実績データベース２に格納する。このように、３分毎に行うとすれば、１時間で２０個、１日で４８０個の気温値が、その計測された各時刻とともに保存されることとなる。また、需要実績データ取込部３では、気象実績データベース２に格納された気象実績値と同一時刻の需要実績値、例えば電力需要の需要実績値が、単位時間毎に需要実績データベース４に格納される。例えば単位時間を３分とし、上記気温計測データと同一の数だけ同一時刻の需要値のデータが保存されることとなる。
【００１４】
次に、相関データ生成部５では、気象実績データベース２と需要実績データベース４とから、同一時刻の気象実績値と、需要実績値とが抽出され、例えば気温値を横軸、それに対する電力の需要値を縦軸とした空間上にプロットし、気象実績値と需要実績値との相関関係が確率的に表現する。この相関データ生成部５により生成される相関関係データを、従来の場合と同様に、例えば、年間全てにおける気温値を横軸、それに対する需要値を縦軸としてプロットした場合、図６に示すようになる。これはある気温を境に、それ以上では暖房需要が要因となるため気温値と需要値とに正の相関が、また、ある気温以下では冷房需要が要因となるため気温値と需要値とに負の相関が発生する。よって、需要予測は単純な直線回帰では表現することができない。
【００１５】
そこで従来は、例えば図７に示すように、このデータを季節や時間帯に分ける表示することにより、同一グラフ上に冷房需要と暖房需要とが混在する状態を回避することが可能である。そのため、気温値と需要値との関係が、夏季ならば正の相関、冬季ならば負の相関があり、直線回帰にて表現することが可能となる。よって、従来の手法では気温値と需要値との関係を直線ｍで表し、予測気温を回帰式に入力することで需要予測値を出力していた。
【００１６】
本発明では、図２に示すように相関データ生成部５は、所定の予測日に対し、過去の所定の類似日の相関関係データを生成する。ここで言う”類似日”とは、例えば予測日（何月何日何曜日）と、月、週（その月の何週目か）、曜日が同一となる過去の日（１年以上前の日）を指す。尚、この予測日に対する類似日の関係は、これに限られることはなく、例えば、季節が同じ月、週、曜日が同一となる過去の日を類似日に設定する場合、月と曜日とが同一となる過去の日を類似日に設定する場合、月と週とが同一となる過去の日を類似日に設定する場合など様々な例が考えられる。すなわち類似日とは、需要が予測日と類似する傾向にある日を設定する必要があるため、これは予測する需要により適宜設定されることは言うまでもない。
【００１７】
そしてこの類似日において、該当日の気象実績値と需要実績値とを気象実績データベース２および需要実績データベース４からそれぞれ抽出する（図２のステップＳ１）。次に、予測日より離れた遠い過去のデータと、至近のデータとが等しく勘案されるのを防ぐために、各データに対して重み付けを行う。例えば図３に示すような、重み付け係数により、至近のデータの重みが大きくなるよう、単調減少関数を設定して、抽出データに対して予測日との時間差による重み付けを行う（図２のステップＳ２）。次に、全ての類似日におけるその重み付けされた気象実績値と需要実績値とから同時分布（相関関係）を求める（図２のステップＳ３）。この際求められた相関関係は、図８に示すように確率的に表現されている。この確率的とは、図８は平面的に示されているが、実際には図８における予測気温の線ｎにて見た場合、グラフＧのように３次元的に示されているものである。図８からわかるように、気象実績値と需要実績値とを確率分布で表したものであり、需要実績値の確率分布は、ある気象予測値を想定した場合の条件付分布として表現できる。
【００１８】
次に、気象予測データ取込部６では、気象庁や気象会社等による将来の気象データの気象予測値、例えば気温予測データを取り込む。そしてこの取り込まれたデータを、予測誤差算出部８では、類似日における気象実績値とを比較することで、気象予測値に対する誤差を算出する。具体的には予測誤差算出部８は、気象予測データ取込部６にて取り込んだ予測日の気象予測値と、気象実績データベース２から抽出した類似日の気象実績値との差の度数分布を求める（図４のステップＳ４）。次に、類似日における全ての誤差の分布から、予測日の気象予測値とこの気象予測値に対する誤差とその誤差の出現確率、すなわち気象予測値の確率分布を求め気象予測確率分布データを算出する（図４のステップＳ５）。
【００１９】
次に、需要予測部９では、相関データ生成部５で生成された相関関係データ、および、予測誤差算出部８の気象予測確率分布データから、確率指標にて示された需要予測値および需要予測値の確率分布を算出し、需要予測として需要予測データベース１０に格納する。具体的には、需要予測部９は、相関データ生成部５で生成された過去における気象実績データをＸとし、同様に過去における需要実績データをＹとした、同時分布Ｐ（Ｘ，Ｙ）を取り込む（図５のステップＳ６）。次に、気象予測値に対応する需要を需要予測値として算出する（図５のステップＳ７）。次に、予測誤差算出部８にて算出された気象予測値に対する誤差の確率分布、すなわち気象予測値の予測確率Ｐ（Ｘ）を取り込む（図５のステップＳ８）。次に、気象予測値Ｘ１の条件のもとでの需要予測値Ｙの出現確率は条件付確率となり、Ｐ（Ｙ｜Ｘ１）＝Ｐ（Ｘ１，Ｙ）／Ｐ（Ｘ１）で得られる。最終的に求めたい需要予測値Ｙの出現確率は、Ｐ（Ｙ）＝Σ｛Ｐ（Ｘｎ）・Ｐ（Ｙ｜Ｘｎ）｝で求められる（図５のステップＳ９）。そしてこの需要予測を需要予測データベース１０に出力して格納する。
【００２０】
この関係を具体的に図９に基づいて説明する。気温軸に気象予測値Ｂの確率分布Ａを示す。そして気象予測値Ｂに対する需要予測値の確率分布Ｃは需要軸に平行な直線Ｑ上に表される。この分布は気象予測値Ｂの出現確率にその条件付確率を乗したものになる。気象予測値Ｂのもとでの需要予測値Ｄにおける確率は、気象予測値Ｂと需要予測値Ｄとの交わる点における確率Ｅとなる。最終的に求めたい需要予測値Ｄの確率は、気象予測値Ｂの確率分布Ａに対して確率Ｅと同様に求めた確率の総和、すなわち図９における太線の面積が需要予測値の確率分布となる。このように、実際の気象予測値（予測気温値）は常に誤差を含んでおり、確率変数と見なされ、需要と気象との２次元確率変数となる。
【００２１】
上記のように構成された実施の形態１の需要予測装置および需要予測方法によれば、気象により変動する需要の需要予測値および需要予測値の確率分布を出力することができるため、需要予測が確率的に判断できより明確となり、経済的および信頼性に優れた需要計画および需要制御を行うことができる。
【００２２】
尚、実施の形態１においては、気象実績値としては、気温を例に示したが、これに限られることはなく、湿度、天候等、需要と相関があるものを同様に利用することができることは言うまでもない。また、所定の予測期間として予測日、所定の類似期間として類似日について説明したが、これに限られることはなく、予測期間として予測月、類似期間として類似月、また、予測期間として予測時間、類似期間として類似時間としてもよく、予測するための期間であれば同様に行うことができることは言うまでもない。また、需要として電力について説明したが、これは電力を予測する場合、その誤差の分布が需要計画および需要制御において有効に利用することができるためであり、他の気象により需要が変動するものであっても同様に行うことができることは言うまでもない。
【００２３】
実施の形態２．
図１０はこの発明の実施の形態２における需要予測装置の構成を示した図である。上記実施の形態１においては、気象予測値および気象実績値から気象予測値の予測確率を算出する例を示したが、これに限られることはなく、例えば、気象予測値として予測確率（確率分布）を含んだ情報を確率気象予測データ取込部６０にて取り込んで、需要予測部９にて上記実施の形態１と同様に需要予測を行うようにしてもよいことは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】この発明の実施の形態１の需要予測装置の構成を示す図である。
【図２】図１に示した需要予測装置の相関データ生成部の処理を示したフローチャートである。
【図３】図２に示した相関データ生成部が同時分布を生成する際の重み付けを行うための係数を示した図である。
【図４】図１に示した需要予測装置の予測誤差算出部の処理を示したフローチャートである。
【図５】図１に示した需要予測装置の需要予測部の処理を示したフローチャートである。
【図６】気温実績値と需要実績値との同時分布を示した図である。
【図７】図６における同時分布の季節や時間帯を限定した気温実績値と需要実績値との同時分布を示した図である。
【図８】この発明の実施の形態１における類似日における気温実績値と需要実績値との同時分布を示した図である。
【図９】この発明の実施の形態１における気象予測値および気象予測値の確率分布と、需要予測値と需要予測値の確率分布との関係を示した図である。
【図１０】この発明の実施の形態２の需要予測装置の構成を示した図である。
【符号の説明】
【００２５】
５  相関データ生成部、８  予測誤差算出部、９  需要予測部。
【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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