1つまたは複数の事業所で構成される工業団地で必要とする電力量を、将来の特定日について予測する為の工業団地の電力負荷予測装置において、前記の事業所における生産に関与する生産設備と生産に関与しない非生産設備のうち、前記生産設備について、将来の特定日の生産計画と、この生産計画で使用する機器とその使用時刻を用いて、前記特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する高品質電力予測部と、前記非生産設備について、過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積し、過去実績に基づいて将来の特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する低品質電力予測部を備え、それぞれで求めた電力量の時刻ごとの推移について、同時刻ごとの和を求めて将来の特定日における当該工業団地で必要とする電力量とすることを特徴とする工業団地の電力負荷予測装置。請求項1に記載の工業団地の電力負荷予測装置において、前記高品質電力予測部は、生産計画ごとに、ここで使用する機器とその定格電力量を記憶しておく生産設備電力特性データベースを備え、前期低品質電力予測部は過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積しておく電力負荷実績データベースを備えていることを特徴とする工業団地の電力負荷予測装置。工業団地が複数の事業所で構成された請求項1または請求項2に記載の工業団地の電力負荷予測装置において、前記高品質電力予測部と低品質電力予測部は、工業団地内の事業所ごとに備えられて電力量の予測を実行することを特徴とする工業団地の電力負荷予測装置。工業団地が複数の事業所で構成された請求項1または請求項2に記載の工業団地の電力負荷予測装置において、前記高品質電力予測部は、工業団地内の事業所ごとに備えられて電力量の予測を実行し、前記低品質電力予測部は、工業団地内の複数の事業所に共通に備えられて電力量の予測を実行することを特徴とする工業団地の電力負荷予測装置。送電線で接続された1つまたは複数の事業所で構成される工業団地、事業所に給電する自家発電電源、前記工業団地で必要とする電力量を、将来の特定日について予測する為の電力負荷予測装置とから構成される工業団地の電力負荷予測システムにおいて、前記電力負荷予測装置は、前記の事業所における生産に関与する生産設備と生産に関与しない非生産設備のうち、前記生産設備について、将来の特定日の生産計画と、この生産計画で使用する機器とその使用時刻を用いて、前記特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する高品質電力予測部と、前記非生産設備について、過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積し、過去実績に基づいて将来の特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する低品質電力予測部を備え、それぞれで求めた電力量の時刻ごとの推移について、同時刻ごとの和を求めて将来の特定日における当該工業団地で必要とする電力量とすることを特徴とする工業団地の電力負荷予測システム。請求項5に記載の工業団地の電力負荷予測システムにおいて、前記高品質電力予測部は、生産計画ごとに、ここで使用する機器とその定格電力量を記憶しておく生産設備電力特性データベースを備え、前期低品質電力予測部は過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積しておく電力負荷実績データベースを備えていることを特徴とする工業団地の電力負荷予測システム。工業団地が複数の事業所で構成された請求項5または請求項6に記載の工業団地の電力負荷予測システムにおいて、前記高品質電力予測部と低品質電力予測部は、工業団地内の事業所ごとに備えられて電力量の予測を実行することを特徴とする工業団地の電力負荷予測システム。工業団地が複数の事業所で構成された請求項5または請求項6に記載の工業団地の電力負荷予測システムにおいて、前記高品質電力予測部は、工業団地内の事業所ごとに備えられて電力量の予測を実行し、前記低品質電力予測部は、工業団地内の複数の事業所に共通に備えられて電力量の予測を実行することを特徴とする工業団地の電力負荷予測システム。請求項5に記載の工業団地の電力負荷予測システムにおいて、電力負荷予測装置により予測した電力量の推移に基づき、前記将来の特定日に前記自家発電電源の発電量を制御することを特徴とする工業団地の電力負荷予測システム。1つまたは複数の事業所で構成される工業団地で必要とする電力量を、将来の特定日について予測する為の工業団地の電力負荷予測方法において、前記の事業所の電力設備を、生産に関与する生産設備と生産に関与しない非生産設備に分類し、前記生産設備について、将来の特定日の生産計画と、この生産計画で使用する機器とその使用時刻を用いて、前記特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測し、前記非生産設備について、過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積し、過去実績に基づいて将来の特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測することを特徴とする工業団地の電力負荷予測方法。請求項10に記載の工業団地の電力負荷予測方法において、それぞれ求めた電力量の時刻ごとの推移について、同時刻ごとの和を求めて将来の特定日における当該工業団地で必要とする電力量とすることを特徴とする工業団地の電力負荷予測方法。このように、従来の電力負荷予測方式では、過去における当該工場の運転実績データを用いることを前提としていた。しかし、工業団地のようなマイクログリッドを対象とした場合、各工場の運転実績データが一元管理されている場合は少ない。また電力負荷変化の傾向もまちまちである場合が多い。すなわち、組み立てラインや、搬送電力のような間欠的に負荷変化が生じる場合と、化学プロセスのように電力負荷が長時間継続する場合など、まちまちである。前述の文献では、このような課題の解決方法は明示されていない。以上により、解決するべき課題が2つあると考えられる。第一の課題として、工場ごとの電力負荷変化を踏まえた予測方式の実現である。運転実績データを多数用意したとしても、過去にない操業パタンを実行した場合は、予測結果はマッチしない。第二の課題として、高品質な電力を確保するため、経済的な自家発電設備の運用計画立案に必要な、電力負荷を推定する方式の実現である。経済性を考慮するあまり、自家発電設備の稼動台数を減らした結果、系統不安定を引き起こしてはならない。本発明は、前記課題を達成するため、各工場の操業パタンを考慮した電力負荷予測方式を構築し、過去に運転実績がない操業パタンがあっても予測演算可能な手段を提供することを目的とする。上記目的の達成のために本発明においては、1つまたは複数の事業所で構成される工業団地で必要とする電力量を、将来の特定日について予測する為の工業団地の電力負荷予測装置において、事業所における生産に関与する生産設備と生産に関与しない非生産設備のうち、生産設備について、将来の特定日の生産計画と、この生産計画で使用する機器とその使用時刻を用いて、特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する高品質電力予測部と、非生産設備について、過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積し、過去実績に基づいて将来の特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する低品質電力予測部を備え、それぞれで求めた電力量の時刻ごとの推移について、同時刻ごとの和を求めて将来の特定日における当該工業団地で必要とする電力量とする。また、高品質電力予測部は、生産計画ごとに、ここで使用する機器とその定格電力量を記憶しておく生産設備電力特性データベースを備え、低品質電力予測部は過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積しておく電力負荷実績データベースを備えている。また、工業団地が複数の事業所で構成され、高品質電力予測部と低品質電力予測部は、工業団地内の事業所ごとに備えられて電力量の予測を実行する。また、工業団地が複数の事業所で構成され、高品質電力予測部は、工業団地内の事業所ごとに備えられて電力量の予測を実行し、低品質電力予測部は、工業団地内の複数の事業所に共通に備えられて電力量の予測を実行する。上記目的の達成のために本発明においては、送電線で接続された1つまたは複数の事業所で構成される工業団地、事業所に給電する自家発電電源、工業団地で必要とする電力量を、将来の特定日について予測する為の電力負荷予測装置とから構成される工業団地の電力負荷予測システムにおいて、電力負荷予測装置は、事業所における生産に関与する生産設備と生産に関与しない非生産設備のうち、生産設備について、将来の特定日の生産計画と、この生産計画で使用する機器とその使用時刻を用いて、特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する高品質電力予測部と、非生産設備について、過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積し、過去実績に基づいて将来の特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する低品質電力予測部を備え、それぞれで求めた電力量の時刻ごとの推移について、同時刻ごとの和を求めて将来の特定日における当該工業団地で必要とする電力量とする。また、電力負荷予測装置により予測した電力量の推移に基づき、将来の特定日に前記自家発電電源の発電量を制御する。上記目的の達成のために本発明においては、1つまたは複数の事業所で構成される工業団地で必要とする電力量を、将来の特定日について予測する為の工業団地の電力負荷予測方法において、事業所の電力設備を、生産に関与する生産設備と生産に関与しない非生産設備に分類し、生産設備について、将来の特定日の生産計画と、この生産計画で使用する機器とその使用時刻を用いて、特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測し、非生産設備について、過去における当該非生産設備の電力量の推移を蓄積し、過去実績に基づいて将来の特定日の電力量の時刻ごとの推移を予測する。また、それぞれ求めた電力量の時刻ごとの推移について、同時刻ごとの和を求めて将来の特定日における当該工業団地で必要とする電力量とする。本発明の工業団地の電力負荷予測装置、システム及び方法により、過去操業パタンがない場合でも、電力負荷変化を推定可能となり、ディーゼル発電機など自家発電の安定した運用が可能となる。また、事務所空調や照明など、前日などの過去実績データを推定計算に適用可能な電力を加算することで、電力負荷ピークを高精度に推定することが可能となり、結果としてディーゼル発電機の安定した運用計画を実行することが可能となる。本発明の電力負荷予測装置及びシステムの一実施例を、図を用いて以下に説明する。まず、本発明が適用される工業団地100の構成について図2を用いて説明する。この工業団地100には、複数の事業所1010A、10B、10Cの3台とすると電源20が設置されている。複数の事業所10は、送電線40を介して電源20に接続され、電力を供給されている。電源20は、工業団地100の敷地外に設置されていてもよいが、工業団地内事業所専用に給電する自家発電設備とされることが多く、応答性のよい複数のディーゼル発電機で構成するのが良い。また、複数の事業所10は、電源20からの給電に不足を生じた場合の対策として、必要に応じて外部の商用電源30に接続されて受電することもできる。各事業所10内には、電力負荷としての各種の設備が存在するが、これら設備は生産設備L1と、非生産設備L2に大別される。生産設備L1とは、工場の生産計画、操業計画に応じて直接稼動、停止される機器や設備であり、非生産設備L2には、事務所内の機器、事務所や工場内の照明機器、生産設備用のユーティリティなどが含まれる。ただし、生産設備用のユーティリティは、生産設備L1に分類することにしてもよい。なお、生産設備に供給される電力を生産設備用電力P1と称し、非生産設備に供給される電力を非生産設備用電力P2と称する。また、一般に生産設備用電力P1のことを高品質電力ということがあるので、本発明ではこれに対応して非生産設備用電力P2のことを低品質電力ということにする。図2の工業団地100内外のいずれであってもよいが、本発明の電力負荷予測装置50が設置され、将来の特定日以下X日というにおける当該工業団地の電力需要予測を実行する。このために、電力負荷予測装置50には、各事業所10において計測した非生産設備用電力P2の過去実績値が取り込まれ、蓄積されている。また、各事業所の将来の特定日X日の生産計画Sが与えられている。この結果として、電力負荷予測装置50からは、将来の特定日の電力負荷予測値YXが得られる。電力負荷予測値YXは、自家発電電源20を管理する管理者60に対する参考情報として与えてもよく、また電源20を構成するディーゼル発電機DEGに対する、直接制御信号としてもよい。本発明の電力負荷予測装置50は、図1のように構成される。この図において、50Aは事業所10Aの為の電力負荷予測装置以下部分電力負荷予測装置と呼ぶであり、この部分電力負荷予測装置は、工業団地内の事業所ごとに設けられる。50B、50Cはそれぞれ事業所10B、10Cの為の部分電力負荷予測装置であり、50Aと同じ構成とされている。これらの部分電力負荷予測装置は、保持するデータなどが相違するが基本的処理内容は同じであるので、以降の説明は事業所10Aの為の部分電力負荷予測装置50Aの例で説明する。なお、図1の電力負荷予測装置50からは、最終的にこの工業団地の将来の特定日の電力負荷予測値YXが得られる。電力負荷予測値YXは、当該工業団地の時系列的な総合電力負荷量である。部分電力負荷予測装置50Aは、生産設備用の電力負荷の予測部1以下高品質電力負荷予測部というと、非生産設備用の電力負荷の予測部2以下低品質電力負荷予測部というから構成され、それぞれの予測値YA1X、YA2Xを合算して事業所10Aの部分電力負荷予測値YAXを得る。本発明の部分電力負荷予測装置50Aにおいては、生産設備用の電力負荷予測値YA1Xと、非生産設備用の電力負荷予測値YA2Xを、それぞれに適した最良の方法で導出する。このために、高品質電力負荷予測部1では、予測日時設定部13において将来の特定日Xの日時を定め、事業所10Aから得られた特定日Xの日時の生産計画SAを生産計画設定部16に保持している。また、生産設備ごとに必要とする電力量を、生産設備電力特性データベース11に記憶している。日中稼動する生産計画SAの一例を、図3を用いて説明する。この事業所10Aは、例えば樹脂コンパウンドを製造する工場であり、基本的には平日昼間の8時から18時まで操業し、夜間と週末には操業停止するものとする。また、樹脂コンパウンド製造では、材料の混練プロセスPr1、造粒プロセスPr2、冷却プロセスPr3、カッター計量プロセスPr4の各プロセスを実行する。この各プロセスPrと、その実行時間が生産計画として予め与えられている。図3の例では、全てのプロセスPrが8時から18時まで、同時に実行される例を示している。各プロセスを実行するための生産設備と、その電力負荷容量定格消費電力を記憶したのが生産設備電力特性データベース11であり、図4にその具体的な一例を示す。この図で、例えば材料の混練プロセスPr1のためには生産設備として、機器番号がM11からM14までの電力機器を稼動させる必要があり、かつこれらの電力機器の電力負荷容量は、機器番号M11が200kw、機器番号M12が1000kwなどである。この例では、材料の混練プロセスPr1で用いる押出機機器番号M12の消費電力1000kwが大きく、電力変動の主な要因になると考えられる。生産設備電力特性データベース11には、他のプロセスPr2-Pr4についても同様に、使用する機器とその電力量の関係が記憶されている。なお、生産設備電力特性データは、製造設備固有の設備容量に基づく定格電力値と、稼動時負荷の時間変化を有する。具体的には、設備稼働時の開始から終了までの稼動時間と、対応する電力負荷変化である。本発明では、電力負荷のピーク値を確認することが目的であるので、稼働時間範囲での電力特性は、設備容量に等しい一定値であっても良い。図5は、材料の混練プロセスPr1における具体的な製造機器稼働時間と電力推移の関係を示したものである。製造機器稼働時間は、製造機器の稼動計画、すなわち生産計画と紐づいた製造機器の運転停止スケジュールを示したものである。製造機器稼働時間は、プロセスに関連して生産計画16の中に紐付けられて記憶されていてもよいし、プロセスが決定すれば使用する機器とその稼働時間が一義的に定められることから生産設備電力特性11の中に記憶されていてもよい。図5の例では、図5中段に示すように、機器M11はプロセスPr1の全期間で稼動し、最も大きな電力負荷である機器M12は、9時から11時まで稼動する。機器M13は、11時から16時まで、稼動機器M14は、16時から18時まで稼動するものとする。図1の稼動予定設備探索部12では、X日の各時刻に実行されるプロセス名を生産計画設定部16から求め、また求めたプロセス名で使用する稼動させる生産設備とその電力負荷容量を生産設備電力特性データベース11から求める。時間電力合成部14では、X日の各時刻における電力負荷容量を連続して求め、X日の24時間における電力負荷容量の推移を算出する。つまり、時刻ごとに稼動している機器を抽出し、その電力負荷量を加算し、X日の24時間の電力推移を求める。この事例を、図5の下部に電力負荷として示す。この材料の混練プロセスPr1の事例では、8時から9時までは機器M11を使用しこのときの電力負荷は200Kwとなる。9時から11時までは機器M11、M12を使用し、このときの電力負荷は1200Kwとなる。移行、詳細説明を省くが、400Kw、300kwに推移し、この日の操業を停止する。図5では、材料の混練プロセスPr1の事例で、X日の24時間の電力推移を求める例を示したが、同様に他のプロセスに対してもX日の24時間の電力推移を算出する。そのうえで、各プロセスの合計のX日の24時間の電力推移を求める。この合計電力量推移を図示していないが、以下の説明においては、説明を簡便にするために、図5下に示した電力負荷量の推移パタンが、高品質電力負荷予測部1の予測値YA1Xであるとして説明する。このようにして求められたX日の24時間における電力負荷容量の推移は、高品質電力予測値出力部15から、予測値YA1Xとして出力される。次に、図1の低品質電力負荷予測部2では、予測月日設定部22において将来の特定日Xを定め、操業カレンダー24を備え、また事業所10Aにおいて計測した非生産設備用電力P2の過去実績値を取り込み、電力負荷実績データベース21に蓄積している。ここで、低品質電力製造機器との接続関係にない電力負荷とは、前述のとおり、事務所照明や空調電力など、製造に直接係わらない設備を対象としており、電圧や周波数特性が即、製品品質に影響しないことから、低品質電力と呼称している。多くの場合、日時などカレンダー情報の他、気温や湿度など気象要因に影響を受ける特性があると考えてよい。図6により、低品質電力予測の考え方を説明する。電力負荷実績データベース21に蓄積された日単位での電力負荷実績は、例えば図6のように24時間内での電力負荷の変動を示したものである。この電力負荷実績は、非生産設備用電力P2の過去実績値なので、照明、冷暖房などの電力負荷が主体であり、全体には事務所に人がいる昼間に大きくなり、夜間に少なくなる。更に、操業日と非操業日では異なる傾向を示し、また曜日、季節的変動もある。さらには、当日の天候なども影響する。電力負荷実績データベース21には、これらの各種の条件下で計測された非生産設備用電力P2の過去実績値が記憶されている。図6上段は、当該工場における事務所照明空調の電力負荷の標準パタンを示すものである。工場の特徴として、製造プロセスの電力負荷に比べて低品質電力は同等かそれ以下の負荷であるとする。図6上段の標準パタンでは、操業時間帯は最大500kW負荷、それ以外の時間帯では概ね200kW負荷とした。低品質電力予測では、この標準パタンに加えて、前日実績値もしくは前週の同じ曜日の電力負荷実績を参照する。図6中段の前日実績値では、上段の標準パタンと同様、最大500kWの電力負荷をもつが、朝の負荷立ち上がりが急変したデータとなっている。これら標準パタンと前日実績値を参照し、低品質電力負荷を予測した結果を図6下段に示す。標準パタンと前日実績値から予測値を求める方法は様々あるが、一般的に重みつき加重平均値を時刻毎に求め、予測値とする。その結果、下段実線の結果を得ることができる。低品質電力負荷予測部2の類似負荷探索部25では、将来の特定日Xの条件に合致する非生産設備用電力P2の過去実績値を電力負荷実績データベース21から求める。なお、ここで求める過去実績値は、1つのデータを抽出するだけでなく、条件に合致する類似の幾つかのデータの平均的な値として求めてもよい。低品質電力負荷予測部2の類似負荷探索は、上記した幾つかの考え方に基づいて実行されればよいが、その典型的な一例を図6で紹介する。この場合、過去実績から、条件に合致する類似の幾つかのデータの平均的な値として図6上の標準パタンを求めておく。このパタンでは、人がいる昼間の電力量が比較的緩やかに増減し、正午頃にピークとなる。これに対し、直近の前日のデータ図6中では、始業前から急速に電力量が増加し、退勤と共に急激に電力減少する傾向が顕著に現れている。これらの2つのパタンを勘案して、最終的な電力予測としては出退勤時刻に前日実績の傾向を反映させ、正午頃に電力量がピークになる標準パタンの特徴を生かした図6下の太実線の電力予測を得る。このようにして求められたX日の24時間における電力負荷容量の推移は、低品質電力予測値出力部23から、予測値YA2Xとして出力される。なお、図1の電力負荷予測装置50A内の低品質電力負荷予測部2において、事業所10Aの低品質電力負荷を予測することを説明したが、これは事業所ごとに低品質電力負荷を予測するのではなく、工業団地全体として低品質電力負荷を一括予測することで、低品質電力負荷予測を事業所個別に行う場合よりもシステムを簡便に構成できる。つまり、低品質電力負荷予測部2を50A内にのみ設置して工業団地全体としての低品質電力負荷を一括予測し、他の予測部50B、50Cには低品質電力負荷予測部2を設けない構成とするのがよい。図7は、図2の事業所10Aが将来の特定日Xに生産計画プロセスPr1からPr4を昼間操業に基づいて操業したときの、高品質電力推移YA1Xと低品質電力YA2Xを時間方向に沿って予測した結果である。但し、この図では、説明の都合上先にも述べたように、図5のプロセスPr1の予測結果図5下のパタンが、他のプロセスも含めた合計の高品質電力の予測結果と同じパタンであるとして図7に表記している。なお、実際に最終の当該工場の総合電力負荷予測値YAXを求めるには、この他のプロセスP2、P3、P4についても高品質電力を図5と同様にして各々求め、累積加算することで得ればよい。図1に戻り、この工業団地内の他の事業所10B、10Cについても同様にして当該工場の総合電力負荷予測値YAXを求める。この求め方は、基本的に上記説明から容易に理解しえることなので、ここでは簡単に一例を説明するにとどめる。事業所10Bは、24時間フル生産の場合として、例えば自動車やエアコンのような組み立て工場であるとする。図8は、24時間フル生産の場合の生産計画を示している。ここでは、プロセスPr5からPr8を連続操業する。図9は、連続稼動例での生産設備電力特性データベースの11一例を示す図であり、特にプロセスPr5における製造機器と定格消費電力の関係を示している。このテーブルには、プロセスPr5について機器M51、M52、およびM53とその定格消費電力W51、W52、W53が記述されている。他のプロセスPr6からPr8も同様に設定されている。図10は、連続稼動例でのプロセスPr5における製造機器の運転停止スケジュールを中段に示したものである。プロセスPr5では、機器M51、M52が昼夜フル稼働状態であり、M53が2時から10時に稼動する。図10下段に、対応する電力負荷予測値を示すが、24時間通して、950kWか1000kWの電力負荷が予測値として得られる。21時から23時において、電力負荷が930kWに下がるが、これは夜間生産負荷が低下したことによるものであり、図9において、製造機器の部分負荷運転データが記載ない場合は、950kWと予測しても問題ない。図11は、予測結果としての高品質電力予測値YB1Xと、低品質電力予測値YB2Xを時間方向に記した例である。なお、図示説明では、図10のプロセスPr5の予測結果波形を、他のプロセスでの演算結果も加味した最終の高品質電力予測値YB1Xとして標記している。また、低品質予測値については、前期日中稼動の実施例と同様、製造機器の稼動スケジュールと関係なく変化することから、ここでは前記図6の工業団地一括で求めた予測値を用いた。図2の事業所10Cは、昼夜フル操業の例であるが、図12に示すように、24時間操業のプロセスPr9に加えて、夜間操業のプロセスPr10、Pr11、Pr12が入った夜間主体型の操業形態をとっている。図12では、時刻23時の次は翌日のデータとなるため、プロセスPr10は0時から6時に示されているが、実稼動としては、20時に稼動し翌日6時に停止するプロセスとなっている。図13はプロセス10の製造機器番号と対応する定格消費電力のデータテーブルである。ここで機器M102については、設備起動時間を括弧内に付記した。機器M102は、例えば誘導加熱炉のように、定格電力容量が大きく、かつ起動に多大の時間を要するものであり、時刻ごとの消費電力増加パタンを付記する必要がある。図14は、プロセスPr10において、製造機器運転停止スケジュールを中段に示した図である。夜間20時に機器M101、102を起動し、翌日4時にM102を停止、かわって機器M103を起動し、6時に停止するというスケジュールである。これに対応する電力負荷予測値を図14下段に示す。夜間20時に稼動した設備のうちM102については起動時間1.5hrを要するので、時刻21:30に定格消費電力に到達する予測結果を得る。その後、翌日予測値計算において、4時に消費電力予測値が1100kWから250kWに減少する結果を出力する。図15は、プロセスPr10において、中段に高品質電力予測値、下段に低品質電力予測値を時間方向に示した例である。低品質電力予測値については、前記図6の場合と同様に得るものとする。工場全体の電力負荷予測値は、24時間稼動中のプロセスPr9と、その他、プロセスPr11、Pr12、Pr13を累積加算することで得る。以上、工場が日中稼動、24時間フル生産、および夜間操業の場合での電力負荷予測を示したが、工場休日については、図6に示した低品質電力予測値を用いることで、対応できる。ただし、標準パタンについては、工場休日の場合を準備する必要がある。以上詳細に説明したように、本発明の電力負荷予測においては、高品質電力負荷予測と低品質電力負荷予測をそれぞれ実行し、これらからの予測値を加算して最終の電力負荷予測値を得る。前者は、将来の生産計画に基づいて行う電力負荷予測であり、後者は過去の実績に基づく電力負荷予測である。図1において、事業所10Aの高品質電力予測値YA1Xと低品質電力予測値YA2Xは、加算手段3において同じ時刻どうしで加算し、結果として電力負荷予測値4YAXを得る。本発明では、さらに他の工場50B、50Cの負荷予測値YBX、YCXを、通告分として受取り、加算手段5にて加算することで、全電力負荷予測合計値YXを得る。先にも述べたように、予測の結果は自動的に自家発電電源20内の複数のディーゼル発電機DEGの直接制御に反映され、あるいは管理者の判断による手動設定に反映される。このようにして得られた高品質電力は、自家発電設備であるディーゼル発電機群DEGと直結した関係となっており、外部系統電源が不安定な場合でも、安定した高品質電力を得ることが可能である。一方、低品質電力は電圧変動などを許容するものとし、外部系統電源と直結する構成をとる。ただし、ディーゼル発電機、外部系統間も接続可能とし、低品質電力もディーゼル発電機が電力を供給することも可能とする。以上により、本発明の電力負荷予測方式は、生産設備稼働計画に基づき、電圧安定など高い品質が要求される電力負荷に対して、精度良い負荷予測が可能となる。また雑電力のような低品質電力の予測と分離し、負荷予測値を得るので、周期性のある負荷変化も考慮可能である。