(57)【要約】【課題】精度よく予測対象時間の電力需要を予測する電力需要予測装置を提供する。【解決手段】予測対象時間における電力需要を予測する電力需要予測装置１において、予測対象時間における予測気温データが入力される入力部１０と、予測対象時間から遡った過去の気温データを記憶する記憶部２０と、入力部１０に入力された予測気温データと、記憶部２０が記憶している気温データのうち、少なくとも、予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データと、予測対象時間から遡った第１の累積時間より長い第２の累積時間の第２の平均気温データとを用いて、予測対象時間における電力需要を予測する予測部３０とを備える。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象時間における電力需要を予測する電力需要予測装置において、
上記予測対象時間における予測気温データが入力される入力手段と、
上記予測対象時間から遡った過去の気温データを記憶する記憶手段と、
上記入力手段に入力された予測気温データと、上記記憶手段が記憶している気温データのうち、少なくとも、上記予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データと、該予測対象時間から遡った該第１の累積時間より長い第２の累積時間の第２の平均気温データとを用いて、該予測対象時間における電力需要を予測する予測手段とを備える電力需要予測装置。
【請求項２】
上記記憶手段は、上記予測対象時間から遡った過去の気温データと、該予測対象時間から遡った過去の電力需要実績データとを記憶しており、
上記予測手段は、上記記憶手段が記憶している気温データと電力需要実績データとを回帰分析することによって、上記予測気温データと、上記第１の平均気温データと、上記第２の平均気温データとを説明変数として、上記予測対象時間における電力需要を算出する予測式の各回帰係数を算出する第１の算出手段と、
上記第１の算出手段により各回帰係数が算出された予測式に、説明変数として、上記入力手段により入力された予測気温データと、上記記憶手段が記憶している上記第１の平均気温データと上記第２の平均気温データとをそれぞれ代入して、上記予測対象時間における電力需要を算出する第２の算出手段とを有することを特徴とする請求項１記載の電力需要予測装置。
【請求項３】
上記予測対象時間とは日単位であり、
上記第１の累積時間は、上記予測対象時間から遡った２日間であり、
上記第２の累積時間は、上記予測対象時間から遡った７日間であることを特徴とする請求項１又は２記載の電力需要予測装置。
【請求項４】
予測対象時間における電力需要を予測する電力需要予測方法において、
上記予測対象時間における予測気温データを入力する入力ステップと、
上記入力ステップで入力した予測気温データと、記憶手段が記憶している上記予測対象時間から遡った過去の気温データのうち、少なくとも、該予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データと、該予測対象時間から遡った該第１の累積時間より長い第２の累積時間の第２の平均気温データとを用いて、該予測対象時間における電力需要を予測する予測ステップとを有する電力需要予測方法。
【請求項５】
上記予測ステップは、上記記憶手段が記憶している気温データと電力需要実績データとを回帰分析することによって、上記予測気温データと、上記第１の平均気温データと、上記第２の平均気温データとを説明変数として、上記予測対象時間における電力需要を算出する予測式の各回帰係数を算出する第１の算出ステップと、
上記第１の算出ステップにより各回帰係数が算出された予測式に、説明変数として、上記入力ステップにより入力された予測気温データと、上記記憶手段が記憶している上記第１の平均気温データと上記第２の平均気温データとをそれぞれ代入して、上記予測対象時間における電力需要を算出する第２の算出ステップとからなることを特徴とする請求項４記載の電力需要予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測対象時間における電力需要を予測する電力需要予測装置及び電力需要予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、適切な電力供給予備力を確保するため、また発電機を経済的運用するため、電力需要の予測が行われている。電力需要は、当日の曜日、気温や天候などの気象条件により大きな影響を受けるため、例えば当日の予報気温、湿度や曜日等を説明変数とする重回帰モデルの予測式に基づいて予測している。
【０００３】
また、電力需要に影響を与える要素は、必ずしも当日の気象条件や曜日などに限られない。例えば、建物の持つ蓄熱効果により、過去数日間の気温影響が当日の冷暖房需要に影響を与える。
【０００４】
そこで、特許文献１に記載された電力需要予測装置では、予測精度の向上を図るため、当日の気象条件以外の要素を説明係数として、予測日から２日前までの合計３日間の平均気温を説明係数とする重回帰モデルの予測式を用いて電力需要の予測を行っている。これにより、特許文献１に記載された電力需要予測装置では、例えば、建物の持つ蓄熱効果により、当日の冷暖房需要に影響を与える過去数日間の気温影響を考慮して、当日の電力需要を精度よく予測することができる。
【０００５】
【特許文献１】特開平６−１０５４６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、電力需要は、人間の気温に対する感覚や建築物の蓄熱効果の影響により、仮に気温が同じ日であっても、過去数日間において高気温が数日継続した場合とそうではない場合とでは異なる。このような要因により電力需要が増減して予測精度が悪化してしまうため、電力需要を予測する分野においては、更なる予測精度の向上が望まれる。
【０００７】
本発明は、このような実情に鑑みて提案されたものであり、精度よく予測対象時間の電力需要を予測する電力需要予測装置、及び電力需要予測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】
上述した課題を解決するために、本発明に係る電力需要予測装置は、予測対象時間における電力需要を予測する電力需要予測装置において、予測対象時間における予測気温データが入力される入力手段と、予測対象時間から遡った過去の気温データを記憶する記憶手段と、入力手段に入力された予測気温データと、記憶手段が記憶している気温データのうち、少なくとも、予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データと、予測対象時間から遡った第１の累積時間より長い第２の累積時間の第２の平均気温データとを用いて、予測対象時間における電力需要を予測する予測手段とを備える。
【０００９】
また、本発明に係る電力需要予測方法は、予測対象時間における電力需要を予測する電力需要予測方法において、予測対象時間における予測気温データを入力する入力ステップと、入力ステップで入力した予測気温データと、記憶手段が記憶している予測対象時間から遡った過去の気温データのうち、少なくとも、予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データと、予測対象時間から遡った第１の累積時間より長い第２の累積時間の第２の平均気温データとを用いて、予測対象時間における電力需要を予測する予測ステップとを有する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、予測気温データを用いるとともに、予測対象時間から遡った過去の気温データのうち、少なくとも第１の平均気温データと、第２の平均気温データとを用いて、予測対象時間における電力需要を予測することにより、建物の持つ蓄熱効果だけでなく、人間の気温に対する感覚も考慮して、例えば、予測対象時間から遡った累積時間の単一の平均気温を用いて予測する場合に比べて、精度よく電力需要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】
【００１１】
本発明が適用された電力需要予測方法は、予測対象時間における電力需要を予測する装置である。
【００１２】
具体的に、本発明が適用された電力需要予測装置では、予測対象時間における電力需要を精度良く予測するため、予測対象時間における予測気温データと、予測対象時間から遡った過去の気温データのうち、少なくとも、予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データと、予測対象時間から遡った第１の累積時間より長い第２の累積時間の第２の平均気温データとを用いて、予測対象時間における電力需要を予測する。
【００１３】
具体的に、本実施形態では、上述した予測方法の一例として、過去の気温や湿度などの気象実績と電力需要との間に線形な相関関係が成立することを前提として、下記に示すような、過去の気温実績を説明変数として電力需要を算出する重回帰モデルの予測式（１）を用いて電力需要を予測する。
【００１４】
ｙ＝ａ０＋ａ１Ｔｎｏｗ＋ａ２Ｔａｖｅ１＋ａ３Ｔａｖｅ２＋ａ４ｘ４  ＋・・・＋ａｍｘｍ・・・（１）
【００１５】
予測式（１）において、ｙは予測対象時間における電力需要を示し、Ｔｎｏｗは予測対象時間における予測気温データを示し、Ｔａｖｅ１は上述した第１の平均気温データを示し、Ｔａｖｅ２は上述した第２の平均気温データを示し、ｘ４、…、ｘｍは湿度、曜日、平均気温データの２乗等のその他の説明変数を示す。また、ａ０、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、…、ａｍは、各説明変数の回帰係数を示す。なお、本実施形態では、過去の気温データに注目した電力需要予測の精度向上を目的としており、上述した説明変数のうち、湿度等のその他の説明変数を示すｘ４、…、ｘｍは、適した過去の気象実績や日付情報を示すデータを用いるものとして、特にこの説明係数による予測精度の変化について考慮しないものとする。
【００１６】
まず、上述した予測式（１）に示される説明変数Ｔａｖｅ１、Ｔａｖｅ２のうちＴａｖｅ１のみを説明変数とする重回帰モデルの予測式、すなわち、Ｔａｖｅ２の説明変数に係る項を０にした予測式（１）を用いて電力需要をしたときの予測精度について分析する。
【００１７】
この分析結果の一例として、図１では、平均気温Ｔａｖｅ１を算出する期間である日数を「不使用」〜「９日間」まで１日置きに変化させたときの電力需要の相対予測精度を示している。また、図１では、平均気温Ｔａｖｅ１を２日間とし平均気温Ｔａｖｅ2を７日間とした場合の相対予測精度を比較例として記載している。ここで「不使用」とは、平均気温Ｔａｖｅ１と平均気温Ｔａｖｅ2を説明変数として使用せずに電力需要を予測した場合である。
【００１８】
従来の電力需要予測方法では、予測日から遡った２日までの予測日を含めた３日間の平均気温を用いて電力需要を予測しているが、図１では、予測日から更に長期間遡った５日間、又は６日間までの約１週間の平均気温を用いることによって、予測精度が改善した結果を示している。これは、建物の蓄熱効果により冷暖房需要が変化するのに加えて、人間の気温に対する感覚の影響により、仮に予測対象となる当日の気温が同じであっても、高気温が過去数日継続した場合とそうではない場合とでは電力需要が異なるからである。
【００１９】
上記分析結果から、電力需要の予測精度は、予測対象時間から比較的短期間遡った過去の気温の影響に加えて、予測対象時間から比較的長期間遡った過去の気温の影響によっても変化していることが分かる。このような電力需要と過去の気温データとの相関関係に注目して、上述した予測式（１）では、予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データと、予測対象時間から遡った第１の累積時間より長い第２の累積時間の第２の平均気温データとを用いて、電力需要を予測することによって予測精度の向上を実現している。
【００２０】
予測式（１）による予測結果の一例として、図２は、第１の平均気温データＴａｖｅ１に短期間の平均気温として平均日数が「１日間」〜「４日間」の平均気温、第２の平均気温データＴａｖｅ２に長期間の平均気温として平均日数が「５日間」〜「９日間」の平均気温を組み合わせて、それぞれ電力需要を予測した実施結果を示している。
【００２１】
具体的に、図２は、関東地方における夏季の電力需要の相対予測精度を示した図である。図２においては、縦軸と横軸の平均日数を組み合わせて電力需要を予測した場合の電力需要の相対予測精度を等高線で表している。なお、図２において、縦軸の「不使用」は、第１の平均気温データＴａｖｅ１を説明変数として用いないで電力需要を予測したときの相対予測精度を示している。また、横軸の「不使用」は、第２の平均気温データＴａｖｅ２を説明変数として用いないで電力需要を予測したときの相対予測精度を示している。
【００２２】
図２に示す実施結果では、１種類の平均気温データを使用して予測した場合に比べて２種類の平均気温データを使用して予測した方が精度が良く、特に平均日数として２日間と７日間の平均気温データを組み合わせた場合が電力需要の予測精度が最も良いことを示している。
【００２３】
このように、本実施形態では、予測気温データを用いるとともに、予測対象時間から遡った過去の気温データのうち、少なくとも第１の平均気温データと、第２の平均気温データとを用いて、予測対象時間における電力需要を予測するので、図１及び図２に示した実施結果から明らかなように、建物の持つ蓄熱効果だけでなく、人間の気温に対する感覚も考慮して、例えば予測対象時間から遡った累積時間の単一の平均気温を用いて予測する場合に比べて、精度よく電力需要を予測することができる。
【００２４】
なお、本発明では、第１の平均気温データと、第２の平均気温データとに加えて、より多種類の予測対象時間から遡った所定の期間までの平均気温データを説明変数として用いるようにしてもよく、これによって予測精度の更なる向上を実現することができるが、以下では、第１の平均気温データと、第２の平均気温データを説明変数とした予測式を用いて電力需要を予測する電力需要予測装置の具体的な構成について、図３を用いて説明する。
【００２５】
電力需要予測装置１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及びＨＤＤ（Hard Disc Drive）等を備えた通常のコンピュータに、ソフトウェアがインストールされることによって実現されるものである。具体的に、電力需要予測装置１は、予測対象時間における予測気温データＴｎｏｗが入力される入力部１０と、予測対象時間から遡った過去の気温データを記憶する記憶部２０と、予測対象時間における電力需要を予測して出力する予測部３０とを備える。
【００２６】
入力部１０は、予測対象時間における予測気温データＴｎｏｗが、キーボード等のユーザインタフェースやネットワークインタフェースによって入力される。なお、予測気温データには、予報された未来の時間における気温を示しているため、気象予報誤差が含まれているが、本実施形態に係る電力需要予測装置では、このような気象予報誤差の影響を排除して電力需要を予測するものとする。
【００２７】
記憶部２０は、例えばＨＤＤやフラッシュメモリなどの不揮発性記憶媒体によって実現され、予測対象時間における電力需要を予測するための過去の気温データとして、予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データＴａｖｅ１と、この予測対象時間から遡った第１の累積時間より長い第２の累積時間の第２の平均気温データＴａｖｅ２とを記憶している。また、記憶部２０は、上述した予測式（１）における各回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３を導出するための情報として、予測対象時間から遡った過去の気温データと、予測対象時間から遡った過去の電力需要実績データとを関連付けて記憶している。
【００２８】
予測部３０は、上述した電力需要を予測する予測式（１）における各回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３を算出する重回帰モデル式算出部３１と、予測式（１）に各説明係数を代入して電力需要を算出する需要算出部３２とを備える。
【００２９】
重回帰モデル式算出部３１は、記憶部２０が記憶している気温データと、記憶データに関連付けられている電力実績データとを回帰分析することによって、予測気温データＴｎｏｗと、第１の平均気温データＴａｖｅ１と、第２の平均気温データＴａｖｅ２とを説明変数とし、予測対象時間における電力需要を算出する上述した予測式（１）の各回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３を算出する。
【００３０】
具体的に、重回帰モデル式算出部３１は、予測対象時間の直近の時間ｔ１から順次遡った時間ｔｎまでの各時間において、図４に示すように、各回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３を未知数とした式に、それぞれの時間ｔｉ（ｉは、１からｎまでの自然数）における気温データＴｎｏｗ（ｔｉ）、時間ｔｉから遡った第１の累積時間までの第１の平均気温Ｔａｖｅ１（ｔｉ）、時間ｔｉから遡った第２の累積時間までの第２の平均気温Ｔａｖｅ２（ｔｉ）、時間ｔｉにおける電力実績データｙ（ｔｉ）を代入して、電力需要実績に対する予測誤差を示す項ε（ｔｉ）が最小となるような回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３を算出する。
【００３１】
例えば、予測対象時間を日単位として、図２で示された実施結果から最も予測精度が高かった平均日数が２日と７日とを組み合わせた場合の算出例を示す。
【００３２】
この具体例において、重回帰モデル式算出部３１は、予測対象日の直近である過去１日目から１日置きに順次遡った過去ｎ日までのそれぞれの日に対して次のような処理を行う。すなわち、重回帰モデル式算出部３１は、図４に示すように、各回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３を未知数とした式に、それぞれの過去ｉ日（ｉは、１からｎまでの自然数）における気温データＴｎｏｗ（ｉ）、過去ｉ日目から遡った１日までの過去ｉ日を含めた平均日数が２日の第１の平均気温Ｔａｖｅ１（ｉ）、過去ｉ日目から遡った６日までの過去ｉ日を含めた平均日数が７日の第２の平均気温Ｔａｖｅ２（ｉ）、過去ｉ日目における電力実績データｙ（ｉ）を代入して、電力需要実績に対する予測誤差を示す項ε（ｉ）が最小となるように、回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３を算出する。
【００３３】
このようにして、重回帰モデル式算出部３１は、図２に示された実施結果に基づき、予測対象日における電力需要を高精度で予測するための予測式に用いられる回帰係数を算出することができる。
【００３４】
以上のようにして回帰係数を算出する重回帰モデル式算出部３１は、記憶部２０に記憶されている過去の気温データと電力実績データとを用いて、設定された予測対象時間毎に逐次回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３を算出して、算出した回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３に係る情報を需要算出部３２に供給する。
【００３５】
また、重回帰モデル式算出部３１では、過去の気温データのうち、予測対象時間に対してできるだけ直近の気温データを母集団として回帰分析を行うことによって予測精度の低下を避けるようにしている。これは、電力需要が季節変化による暖房需要、冷房需要の切替や社会情勢の変化、気温に対する反応の変化、など少なからず日々特性変化するため、より長く遡った過去の実績データを母集団に含めて回帰分析を行うと予測精度が低下する場合があるからである。また、こうした限られた数の過去データに基づいて、重回帰モデルを精度良くフィッティングさせる場合には、オーバーフィッティングの問題などから過剰な数の説明変数を用いるとかえって予測精度が悪化し、第１、第２の平均気温データに代えて、単に、１日前、２日前、３日前といった様々な気象要因を独立の説明変数として重回帰モデルに用いるだけでは実用上、必要な予測精度を達成することが困難になるからである。
【００３６】
需要算出部３２は、入力部１０により入力された予測気温データＴｎｏｗと、記憶部２０が記憶している第１の平均気温データＴａｖｅ１と第２の平均気温データＴａｖｅ２とを、それぞれ説明変数として、重回帰モデル式算出部３１により各回帰係数ａ０、ａ１、ａ２、ａ３が算出された予測式（１）に代入して、予測対象時間における電力需要を算出する。
【００３７】
なお、予測部３０は、重回帰モデル式算出部３１を備えずに、設定した予測対象時間に対して直近の気温データを母集団として回帰分析された予測式の回帰係数を、例えば入力部１０により入力して、電力需要の予測を行うようにしてもよい。このように予測部３０が重回帰モデル式算出部３１を備えない電力需要予測装置１では、少なくとも、予測対象時間から遡った第１の累積時間の第１の平均気温データＴａｖｅ１と、この予測対象時間から遡った第２の累積時間の第２の平均気温データＴａｖｅ２とを記憶部２０が記憶していれば、予測対象時間における電力需要を予測することができる。
【００３８】
以上のような構成からなる電力需要予測装置１では、予測気温データを用いるとともに、予測対象時間から遡った過去の気温データのうち、少なくとも第１の平均気温データと、第２の平均気温データとを用いて、予測対象時間における電力需要を予測するので、例えば、建物の持つ蓄熱効果だけでなく、人間の気温に対する感覚も考慮して、予測対象時間から遡った累積時間の単一の平均気温を用いて予測する場合に比べて、精度よく電力需要を予測することができる。
【００３９】
特に、電力需要予測装置１では、第１の平均気温データと、第２の平均気温データと用いて電力需要を予測しているが、第２の累積時間の一部が第１の累積時間に含まれているため、結果として、長期間の気温データのうち、短期間に該当する気温データに重み付けして回帰分析をした結果を用いて電力需要を予測している。したがって、第１の平均気温データと、第２の平均気温データと用いて電力需要を予測する処理に代えて、予測対象時間から第１の累積時間よりも長く遡った第２の累積時間までの各時間の気温データ毎に、回帰係数の重み付けを変えて重回帰モデル式を算出し、この算出した重回帰モデル式を用いることで、本実施形態に係る電力需要予測方法と同様に予測精度の向上が期待される。
【００４０】
しかしながら、各時間の気温データ毎に、回帰係数の重み付けを変えて重回帰モデル式を算出するには、解く必要のある回帰変数の未知数が増大することになり、より過去まで遡った時間の気温データが必要となるため、計算量の増大とともに、予測対象時間の電力需要と相関がより小さい過去の実績データも母集団に含めて回帰分析を行うこととなり、結果として予測精度の劣化を招いてしまう。
【００４１】
以上の点からも、電力需要予測装置１では、予測気温データを用いるとともに、予測対象時間から遡った過去の気温データのうち、第１の平均気温データと、第２の平均気温データとを少なくとも用いて、予測対象時間における電力需要を予測するので、できるだけ直近の過去データを用いて予測精度の高いモデル式を少ない演算量で算出することができ、結果として、従来に比べて効率よく電力需要の予測精度を向上させることができる。
【００４２】
なお、電力需要予測装置１は、平均日数が２日と７日とを組み合わせた場合に限定されるものではなく、例えば、平均日数が「１日間」〜「４日間」の平均気温から何れか１つを選択し、平均日数が「５日間」〜「９日間」の平均気温から何れか１つを選択したものを説明変数として組み合わせた予測式（１）を用いて電力需要を予測するようにしてもよい。例えば、電力需要予測装置１は、比較的予測精度が良い平均日数が３日間の平均気温データと６日間の平均気温データと説明変数として組み合わせた予測式（１）を用いることによって、電力需要を精度良く予測することができる。
【００４３】
また、電力需要予測装置１は、関東地方だけでなく、他の地域の電力需要も精度よく予測することができる。特に、過去の気温データに応じた電力需要の変化が関東地方と類似している地域の電力需要を予測する場合、電力需要予測装置１は、図１、及び図２に示された実施結果に基づいて、最適な平均日数を組み合わせた平均気温データを説明変数とした予測式（１）を用いることで精度よく電力需要を算出することができる。これに対して、過去の気温データに応じた電力需要の変化が関東地方と類似していない地域の電力需要を予測する場合、電力需要予測装置１は、この地域における過去の気温データと電力需要実績を用いて、予測精度が最もよくなるような平均日数を組み合わせた平均気温データを得て、これらの平均気温データを説明変数とした予測式を用いることで精度よく電力需要を算出することができる。
【００４４】
また、電力需要予測装置１は、予測対象時間を１日単位ではなく例えば１時間単位としてもよく、予測対象時間から遡った２時間の平均気温データと予測対象時間から遡った６時間の平均気温データとをそれぞれ予測式（１）の説明変数として、電力需要を予測するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】重回帰モデル式の説明変数である平均気温の平均日数を不使用〜９日間まで１日置きに変化させたときと、平均気温Ｔａｖｅ１を２日間とし平均気温Ｔａｖｅ2を７日間とした場合の電力需要の相対予測精度を示すグラフである。なお、不使用とは平均気温を説明変数として用いないで電力需要を予測したときの相対予測精度である。
【図２】図２は、第１の平均気温データに短期間の平均気温を使用しなかった場合と短期間の平均気温として平均日数が１日間〜４日間の平均気温、第２の平均気温データに長期間の平均気温を使用しなかった場合と長期間の平均気温として平均日数が５日間〜９日間の平均気温を組み合わせて、それぞれ電力需要を予測した実施結果を示すグラフである。
【図３】本発明が適用された電力需要装置の構成について説明するためのブロック図である。
【図４】重回帰モデル式における回帰係数を算出する算出工程を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４６】
１  電力需要予測装置、１０  入力部、２０  記憶部、３０  予測部、３１  重回帰モデル式算出部、３２  需要算出部
【図１】
2009225613.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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