"コンピュータが実行する運転計画作成方法であって、与えられた条件に対して起こり得る需給電力値の推移を示す複数のシナリオを生成し、前記複数のシナリオごとに、蓄電池を運転した場合に最良の評価値である第1の評価値が得られる運転計画を算出し、前記複数の運転計画候補ごとに、各シナリオに対して前記運転計画候補で前記蓄電池を運転した場合に得られる第2の評価値を算出し、前記複数の運転計画候補ごとに、各シナリオについて前記第1の評価値と前記第2の評価値との差分を算出し、前記差分に基づいて、前記複数の運転計画候補から前記蓄電池の運転計画を選択する各処理を実行することを特徴とする運転計画作成方法。前記複数のシナリオを生成する処理は、単位時間当たりの天候の変動をモデル化した天候変動モデルに基づいて、前記シナリオを生成することを特徴とする請求項1に記載の運転計画作成方法。前記第2の評価値を算出する処理は、前記複数の運転計画候補ごとに、当該運転計画候補で修正時点まで蓄電池を運転した場合の蓄電池残量に基づいて修正時点以降の最適な運転計画を示す最適修正運転計画を作成し、作成した最適修正運転計画についての評価値を第2の評価値として算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の運転計画作成装置。与えられた条件に対して起こり得る需給電力値の推移を示す複数のシナリオを生成する生成部と、前記複数のシナリオごとに、蓄電池を運転した場合に最良の評価値である第1の評価値が得られる運転計画を算出する第1の算出部と、前記複数の運転計画候補ごとに、各シナリオに対して前記運転計画候補で前記蓄電池を運転した場合に得られる第2の評価値を算出する第2の算出部と、前記複数の運転計画候補ごとに、各シナリオについて前記第1の評価値と前記第2の評価値との差分を算出する第3の算出部と、前記差分に基づいて、前記複数の運転計画候補から前記蓄電池の運転計画を選択する選択部とを備えたことを特徴とする運転計画作成装置。前記生成部は、単位時間当たりの天候の変動をモデル化した天候変動モデルに基づいて、前記シナリオを生成することを特徴とする請求項4に記載の運転計画作成装置。前記第2の算出部は、前記複数の運転計画候補ごとに、当該運転計画候補で修正時点まで蓄電池を運転した場合の蓄電池残量に基づいて修正時点以降の最適な運転計画を示す最適修正運転計画を作成し、作成した最適修正運転計画についての評価値を第2の評価値として算出することを特徴とする請求項4又は5に記載の運転計画作成装置。コンピュータに、与えられた条件に対して起こり得る需給電力値の推移を示す複数のシナリオを生成し、前記複数のシナリオごとに、蓄電池を運転した場合に最良の評価値である第1の評価値が得られる運転計画を算出し、前記複数の運転計画候補ごとに、各シナリオに対して前記運転計画候補で前記蓄電池を運転した場合に得られる第2の評価値を算出し、前記複数の運転計画候補ごとに、各シナリオについて前記第1の評価値と前記第2の評価値との差分を算出し、前記差分に基づいて、前記複数の運転計画候補から前記蓄電池の運転計画を選択する処理を実行させることを特徴とする運転計画作成プログラム。前記複数のシナリオを生成する処理は、単位時間当たりの天候の変動をモデル化した天候変動モデルに基づいて、前記シナリオを生成することを特徴とする請求項7に記載の運転計画作成プログラム。前記第2の評価値を算出する処理は、前記複数の運転計画候補ごとに、当該運転計画候補で修正時点まで蓄電池を運転した場合の蓄電池残量に基づいて修正時点以降の最適な運転計画を示す最適修正運転計画を作成し、作成した最適修正運転計画についての評価値を第2の評価値として算出することを特徴とする請求項7又は8に記載の運転計画作成装置。しかしながら、従来の技術には、天候がどのように変動しても対応できる運転計画を作成することができる技術は存在しなかった。例えば、天候が予測通りに変動した場合に評価値が最良となるように運転計画を作成するという一般的な運転計画作成方法では、蓄電池運用中に運転計画を修正する方法を用いても、天候の変動に対応できない場合があった。例えば、天候の変動予測が的中しなかった場合には、太陽光発電による発電量が予測よりも減少することが起こり得る。このような場合には、蓄電池からの放電量を予測よりも増加させて対応することとなり、蓄電池運用中に蓄電池の残量が枯渇してしまうこともあった。このような状況で運転計画を修正しても、以降に蓄電池から電力を供給するといった対応ができないため、蓄電池の運用状況は改善されなかった。また、例えば、前記の予測が逸脱した場合を考慮して運転計画を作成する方法でも、蓄電池が天候の変動に対応できることは保障されていなかった。この方法では、電力需給の予測値が一定値以上外れる場合のみが予測逸脱パターンとして考慮されるため、予測逸脱の程度は小さいが、蓄電池残量の不足が大きな損失につながるような場合にも対応できるとは限らない。例えば、一時的にのみ電力需要が予測値よりも大きくなる逸脱は予測逸脱パターンとして考慮されないことがある。このような逸脱により蓄電池の残量が予測よりも減少すると、蓄電池が天候の変動に対応できなくなってしまう場合があった。また、この方法では、予測的中時の評価値に予測逸脱パターンの評価値を発生確率に応じて重み付け加算した総合的評価値を用いているため、例えば、予測的中時の評価値により総合的評価値が引き上げられると、予測逸脱パターンの評価値の考慮が相対的に低下する。この結果、予測逸脱パターンに対応し難い運転計画が選択されてしまう場合も考えられる。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、天候がどのように変動しても対応できる運転計画を作成することができる運転計画作成方法、運転計画作成装置及び運転計画作成プログラムを提供することを目的とする。本願の開示する運転計画作成方法は、一つの態様において、与えられた条件に対して起こり得る需給電力値の推移を示す複数のシナリオを生成する処理をコンピュータが実行する。また、運転計画作成方法は、複数のシナリオごとに、蓄電池を運転した場合に最良の評価値である第1の評価値が得られる運転計画を算出する処理をコンピュータが実行する。また、運転計画作成方法は、複数の運転計画候補ごとに、各シナリオに対して運転計画候補で蓄電池を運転した場合に得られる第2の評価値を算出する処理をコンピュータが実行する。また、運転計画作成方法は、複数の運転計画候補ごとに、各シナリオについて第1の評価値と第2の評価値との差分を算出する処理をコンピュータが実行する。また、運転計画作成方法は、差分に基づいて、複数の運転計画から蓄電池の運転計画を選択する処理をコンピュータが実行する。本願の開示する技術の一つの態様によれば、天候がどのように変動しても対応できる運転計画を作成することができるという効果を奏する。以下に、本願の開示する運転計画作成方法、運転計画作成装置及び運転計画作成プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。実施例1に係る運転計画作成装置の構成について説明する。この運転計画作成装置は、蓄電池を一日運転するための運転計画を修正することを見越して、修正時点以降に天候がどのように変動しても対応できるように、運転計画開始時点から修正時点までの運転計画を示す当初運転計画を作成するものである。この運転計画開始時点は、例えば、0時であり、修正時点は、例えば、13時である。なお、実施例1では、運転計画作成装置が当初運転計画を作成する場合を説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、運転計画作成装置は、修正時点以降の運転計画を示す修正運転計画についても当初運転計画と同様に、修正運転計画をさらに修正することを見越して作成するようにしても良い。また、運転計画開始時点及び修正時点についても、この例示に限るものではなく、運転計画作成装置を利用する者が任意の値に設定して良い。図1は、実施例1に係る運転計画作成装置の機能構成の一例を示す図である。図1に示すように、運転計画作成装置100は、記憶部110と、制御部120とを有する。また、運転計画作成装置100は、入力装置101と、出力装置102とに接続される。入力装置101は、各種情報の入力を受け付ける。例えば、入力装置101は、需要データ111a及び日射量データ112を受け付ける。また、入力装置101は、作成すべき運転計画を指定する条件として、例えば、蓄電池の運転開始時刻、運転終了時刻、および、運転計画修正時刻を受け付ける。また、例えば、入力装置101は、運転計画作成において考慮すべき日射量変動の範囲を特定する条件として、開始時刻t0と、終了時刻t_eと、初期日照時間h0と、時間刻み幅Δtとを受け付ける。例えば、入力装置101は、キーボードやマウス、媒体読取装置などに対応する。なお、入力装置101が受け付ける情報については、説明を後述する。出力装置102は、各種情報を出力する。例えば、出力装置102は、後述する出力部127から各種情報を受け付けて、受け付けた情報を出力する。例えば、出力装置102は、ディスプレイやモニタなどに対応する。記憶部110は、需要データ111aと、需要変動シナリオ111bと、日射量データ112と、日照時間変動確率テーブル113と、出力変動データ114と、需給データ115とを有する。また、記憶部110は、最適運転評価テーブル116と、当初運転計画テーブル117と、修正運転評価テーブル118と、対応力評価テーブル119とを有する。記憶部110は、例えば、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリFlashMemory等の半導体メモリ素子、磁気ディスク装置、光ディスク装置又は光磁気ディスク装置等の記憶装置に対応する。需要データ111aは、需要電力値を要素とする時系列データである。例えば、需要データ111aは、一日における各時間帯と需要電力値とを対応づけたデータである。この需要電力値は、例えば、過去の消費電力値の統計データから算出される。需要変動シナリオ111bは、運転計画策定対象の1日に対する需要の推移の可能性を示す。例えば、需要変動シナリオ111bは、一日の時間帯ごとの需要電力値の推移を示し、需要データ111aに基づいて生成される。図2は、需要変動シナリオの一例を示す図である。図2の横軸は時間を示し、縦軸は電力量[kWh]を示す。図2には、ある工場における一日の需要変動シナリオ111bを例示する。図2では、需要変動シナリオ111bが1パターンである場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、需要変動シナリオ111bは、曜日や時期に違いがあり、複数の推移の仕方が予想されるような場合には、Mパターン存在する場合もある。なお、Mは、自然数である。日射量データ112は、所定時間ごとの過去の日射量の記録である。日射量には、例えば、日照時間という単位で計測された値を含む。ここで、日照時間とは、直射日光が雲などに遮られずに所定の値一般に0.12kW/m2以上の強さで地表を照射した時間として定義される値である。例えば、日射量データ112は、2010年7月の1ヶ月分の日照時間と単位面積あたりの積算日射量が1時間ごとに記録されたものである。日射量データ112は、例えば、日本気象協会のデータベースから取得されるデータである。日照時間変動確率テーブル113は、変動前の日照時間Hbeforeが単位時間過ぎた後に変動後の日照時間Hafterへ変動する条件付確率PHafter|Hbeforeを示すテーブルである。図3は、日照時間変動確率テーブルの一例を示す図である。図3の横方向は変動前の日照時間Hbeforeを示し、0.0、0.1-0.5、0.6-0.9及び1.0の4項目に分類される。また、縦方向は変動後の日照時間Hafterを示し、0.0から1.0まで0.1刻みで11項目に分類される。図3に示すように、日照時間変動確率テーブル113は、変動前の日照時間Hbeforeが1時間過ぎた後に変動後の日照時間Hafterへ変動する条件付確率PHafter|Hbeforeを格納する。なお、条件付確率Pは、0~1で表される値である。図3に示すように、日照時間変動確率テーブル113は、例えば、日照時間Hbefore0.0から1時間後に日照時間Hafter0.0へ変動する条件付確率Pが0.86であることを格納する。また、日照時間変動確率テーブル113は、日照時間Hbefore0.1-0.5から1時間後に日照時間Hafter0.3へ変動する条件付確率Pが0.07であることを格納する。また、日照時間変動確率テーブル113は、他の条件付確率Pについても同様に格納する。なお、図3に示した日照時間変動確率テーブル113のデータ構造は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、変動前の日照時間Hbeforeを0.0から1.0まで0.1刻みで11項目に分類するようにしても良い。出力変動データ114は、太陽光発電による発電量を要素とする時系列データである。例えば、出力変動データ114は、一日における各時間帯と発電量とを対応づけたデータである。この出力変動データ114は、例えば、後述する需給シナリオ生成部122により生成され、記憶部110に格納される。例えば、出力変動データ114は、一日の時間帯ごとの太陽光発電による発電量の推移を示す出力変動シナリオを含む。この出力変動シナリオについては、説明を後述する。需給データ115は、蓄電池を運用する電力網内の電力需要と、太陽光発電による出力との差を要素とする時系列データである。例えば、需給データ115は、与えられた初期状態に対してその後に起こり得る需給電力量の推移を示す需給シナリオの集合である。需給データ115は、例えば、後述する需給シナリオ生成部122により生成され、記憶部110に格納される。なお、需給シナリオについては、説明を後述する。最適運転評価テーブル116は、複数のシナリオごとに、蓄電池を運転した場合に最良の評価値である第1の評価値が得られる運転計画以下最適運転計画と称するを記憶する。例えば、最適運転評価テーブル116は、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最適な制御パラメータとを対応づけて記憶する。このうち、最適運転評価テーブル116の需給シナリオは、需給シナリオを識別する識別情報を示す。また、最適運転計画による評価値は、需給シナリオについて様々な制御パラメータで蓄電池を運用した場合のシミュレーションを行い、シミュレーション結果から得られた評価値のうち、最良の評価値を示す。例えば、評価値は、電力需要が所定の電力値を超えた場合に放電するピークカット方式により蓄電池が運転される場合には、ピークカット効果が用いられる。この所定の電力値は、放電基準値とも称する。また、最適な制御パラメータは、最適運転計画による評価値が得られる蓄電池の制御パラメータを示す。例えば、制御パラメータは、ピークカット方式により蓄電池が運転される場合には、放電基準値が用いられる。なお、評価値は、ピークカット効果に限定されるものではなく、例えば、環境負荷低減効果、コスト削減効果、あるいはこれらの値の組み合わせなどを評価値として用いても良い。また、制御パラメータは、放電基準値に限定されるものではない。例えば、一定放電方式により蓄電池が運転される場合には、放電すべき時間帯と放電量との組み合わせが制御パラメータとなる。また、例えば、余剰電力吸収方式により蓄電池が運転される場合には、蓄電池の初期電力量が制御パラメータとなる。以下では、ピークカット方式により蓄電池が運転され、評価値としてピークカット効果が用いられる場合を説明する。ここで、ピークカット効果について説明する。ピークカット効果は、ピークカット方式により蓄電池が運転された場合の効果を示す評価値であり、デマンド値をどれだけ下げることができたかで評価される値である。例えば、ピークカット効果は、下記の式1で表される。ピークカット効果=ピークカット対策なしデマンド値-ピークカット対策ありデマンド値1なお、デマンド値は、30分ごとの平均使用電力[kW]に対応し、例えば、シミュレーションによって算出した値を用いる。例えば、デマンド値は、下記の式2で表される。デマンド値[kW]=30分間の使用電力量[kWh]×22図4は、ピークカット効果について説明するための図である。図4の横軸は時間を示し、縦軸は電力量[kWh]を示す。図4を用いて、シミュレーションによってピークカット効果を算出する場合を説明する。図4に示すように、需給状況4aは、シミュレーションによって得られたピークカット対策なしの需給状況を示す。需給状況4aの30分間の最大使用電力量は157kWhであるので、デマンド値4bは157×2=314kWとなる。ここで、ピークカット制御により蓄電池を運転することで、デマンド値4bをデマンド値4cに下げることに成功した場合には、需給状況4aは需給状況4dに改善される。このデマンド値4cは118×2=236kWであるので、ピークカット効果4eは314-236=78kWとなる。なお、需給状況は、下記の式3で表される。需給状況[kWh]=需要電力量[kWh]太陽光発電量[kWh]-蓄電池放電量[kWh]又は、蓄電池充電量3図5は、最適運転評価テーブルの一例を示す図である。例えば、最適運転評価テーブル116は、需給シナリオ1と、最適運転計画による評価値36と、最適な制御パラメータ278とを対応づけて記憶する。つまり、最適運転評価テーブル116は、需給シナリオ1に対して最良の放電基準値は278kWであり、この放電基準値で蓄電池を運転した場合のピークカット効果が36kWであることを示す。また、最適運転評価テーブル116は、他の需給シナリオについても同様に、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最適な制御パラメータとを対応づけて記憶する。なお、最適運転計画による評価値は、第1の評価値の一例である。また、式3において、蓄電池充電量を用いる場合には、該当する項はの項になる。図6は、当初運転計画テーブルの一例を示す図である。当初運転計画テーブル117は、当初運転計画と、制御パラメータとを対応づけて記憶する。このうち、当初運転計画テーブル117の当初運転計画は、当初運転計画の候補を識別する識別情報を示す。また、制御パラメータは、当初運転計画の制御パラメータを示す。例えば、制御パラメータは、ピークカット方式により蓄電池が運転される場合には、放電基準値に対応する。例えば、当初運転計画テーブル117は、当初運転計画1と、制御パラメータ50とを対応づけて記憶する。つまり、当初運転計画テーブル117は、当初運転計画1の放電基準値が50kWであることを示す。また、当初運転計画テーブル117は、他の当初運転計画の候補についても同様に、当初運転計画と、制御パラメータとを対応づけて記憶する。図7は、修正運転評価テーブルの一例を示す図である。修正運転評価テーブル118は、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画に対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。このうち、修正運転評価テーブル118の当初運転計画は、当初運転計画の候補を識別する識別情報を示す。また、需給シナリオは、需給シナリオを識別する識別情報を示す。また、当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値は、対応する当初運転計画について、修正時点以降の最適な運転計画を示す最適修正運転計画で蓄電池が運転された場合の評価値を需給シナリオごとに示す。例えば、修正運転評価テーブル118は、当初運転計画1と、需給シナリオ1と、当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値34とを対応づけて記憶する。つまり、修正運転評価テーブル118は、需給シナリオ1に対して当初運転計画1で蓄電池が運転された後に最適修正運転計画で蓄電池が運転された場合の評価値が34であることを示す。また、修正運転評価テーブル118は、当初運転計画1について、他の需給シナリオと、他の当初運転計画に対する最適修正運転計画の他の評価値とを対応づけて記憶する。このように、修正運転評価テーブル118は、一つの当初運転計画に対して、複数の需給シナリオと、複数の当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。そして、修正運転評価テーブル118は、他の当初運転計画についても同様に、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画に対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。なお、当初運転計画に対する最適修正運転計画の評価値は、第2の評価値の一例である。図8は、対応力評価テーブルの一例を示す図である。対応力評価テーブル119は、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画に対する対応力評価とを対応づけて記憶する。このうち、対応力評価テーブル119の当初運転計画は、当初運転計画の候補を識別する識別情報を示す。また、需給シナリオは、需給シナリオを識別する識別情報を示す。また、当初運転計画に対する対応力評価は、対応する当初運転計画について、需給シナリオごとに算出されるリグレット値を示す。このリグレット値は、各需給シナリオに対する最適修正運転計画の評価値が、各シナリオに対する最適な運転計画による評価値にどれだけ近づくかという観点から評価される値であり、リグレット値が低いほど高い対応力であることを示す。例えば、対応力評価テーブル119は、当初運転計画1と、需給シナリオ1と、当初運転計画に対する対応力評価2とを対応づけて記憶する。つまり、対応力評価テーブル119は、需給シナリオ1に対して当初運転計画1で蓄電池が運転された場合の対応力の評価値が2であることを示す。また、対応力評価テーブル119は、当初運転計画1について、他の需給シナリオと、他の需給シナリオに対する対応力評価とを対応づけて記憶する。このように、対応力評価テーブル119は、一つの当初運転計画に対して、複数の需給シナリオと、複数の対応力評価とを対応づけて記憶する。そして、対応力評価テーブル119は、他の当初運転計画についても同様に、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画に対する対応力評価とを対応づけて記憶する。図1の説明に戻る。制御部120は、受付部121と、需給シナリオ生成部122と、最適評価値算出部123と、修正評価値算出部124と、対応力算出部125と、最適計画選択部126と、出力部127とを有する。受付部121は、入力装置101から各種情報を受け付ける。例えば、受付部121は、需要データ111a及び日射量データ112を入力装置101から受け付けて、受け付けた需要データ111a及び日射量データ112を記憶部110に格納する。また、例えば、受付部121は、運転計画作成において考慮すべき日射量変動の範囲を特定する条件として、開始時刻t0と、終了時刻t_eと、初期日照時間h0と、時間刻み幅Δtとを入力装置101から受け付ける。ここで、開始時刻t0及び終了時刻t_eは、天候の変動の影響により、考慮すべき程度以上に発電出力が変動する可能性がある時間帯、すなわち、晴天時であれば十分な発電出力が期待できる時間帯の開始時刻及び終了時刻にそれぞれ対応する。例えば、開始時刻t0は9時であり、終了時刻t_eは15時である。また、初期日照時間h0は、当初運転計画の作成対象となる日の開始時刻t0における日射量であり、例えば、前日の天気予報によって予想される開始時刻t0における天候に基づいて算出される。例えば、開始時刻t0における天候が晴れと予想される場合には、初期日照時間h0は1である。なお、ここでは、受付部121が初期日照時間h0を受け付ける場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、受付部121は、初期日射量を受け付けても良い。そして、日射量を日照時間に変換することで、初期日照時間h0が算出される。この変換には、例えば、各月ごとの日照時間と日射量との間の相関関係を用いる。具体的には、日照時間と日射量との回帰分析を行い、得られた回帰直線の式を用いることで、日照時間を算出する。また、時間刻み幅Δtは、日射量データ112に記録された日照時間の時間間隔に対応する。例えば、時間刻み幅Δtは、1時間である。そして、受付部121は、受け付けた開始時刻t0と、終了時刻t_eと、初期日照時間h0と、時間刻み幅Δtとを需給シナリオ生成部122に出力する。需給シナリオ生成部122は、需給電力値の推移の可能性を示す複数のシナリオを生成する。例えば、需給シナリオ生成部122は、日射量データ112に基づいて単位時間当たりの天候変動をマルコフ過程としてモデル化した天候変動モデルを構築する。需給シナリオ生成部122は、構築した天候変動モデルに基づいてモンテカルロシミュレーションを行うことで、複数の出力変動シナリオOを発生する。そして、需給シナリオ生成部122は、複数の出力変動シナリオOと、需要データ111aによって示される需要変動シナリオとの差をとることで、複数の需給シナリオを生成する。ここで、需給シナリオとは、蓄電池を運用する電力網内の電力需要と、太陽光発電による出力との差を要素とする時系列データである。なお、需給シナリオ生成部122は、生成部の一例である。また、需給電力値は、蓄電池を運用する電力網内の電力需要と、太陽光発電による出力との差に対応し、需給差、又は需給バランスとも称される。また、需給シナリオは、シナリオの一例である。以下において、需給シナリオ生成部122が実行する処理について詳細に説明する。例えば、需給シナリオ生成部122は、日射量データ112から日照時間変動確率テーブル113を生成する。具体的には、需給シナリオ生成部122は、ある時刻の日照時間がその直前の時刻の日照時間の影響を受けるものと仮定して、単位時間ごとの日照時間の変動をマルコフ過程としてモデル化する。ここで、需給シナリオ生成部122が日照時間の変動をマルコフ過程としてモデル化できるのは、日照時間が雲の影響を受け、曇の量や密度などの状態が時間に伴って連続的に変化すると考えられるからである。すなわち、雲の状態の連続的な変化を捉えられる程度の時間間隔で計測された日照時間は、直前の時刻の天候の影響を受けるものと考えられるからである。図9は、天候変動モデルを説明するための図である。例えば、図9に示すように、需給シナリオ生成部122は、天候を晴れ、曇り、雨の3種類に分類する。そして、需給シナリオ生成部122は、現在の天候から1時間後の天候晴れ、曇り、雨の3種類に変動する確率を、過去の天候が記録されたデータから算出することで、天候変動モデルを生成する。需給シナリオ生成部122は、1時間毎に天候変動モデルを繰り返し適用することで、一日の天候変動の可能性を示すシナリオを複数出力する。なお、図9に示した天候変動モデルは一例である。より詳細には、需給シナリオ生成部122は、天候を日照時間によって分類し、それぞれの日照時間の後にどのように日照時間が変化するかをモデル化している。例えば、需給シナリオ生成部122は、日射量データ112に基づいて、日照時間Hbeforeが単位時間過ぎた後に日照時間Hafterへ変動する条件付確率PHafter|Hbeforeを、下記の式4を用いて計算する。PHafter|Hbefore=日照時間Hbeforeの後に日照時間Hafterが出現するデータ数日照時間Hbeforeが出現するデータ数4上記の式を利用して過去の日射量データ112から条件付確率PHafter|Hbeforeを計算することで、需給シナリオ生成部122は、図3に示した日照時間変動確率テーブル113を生成する。例えば、需給シナリオ生成部122は、生成した日照時間変動確率テーブル113に基づいて、複数の出力変動シナリオを生成する。具体的には、需給シナリオ生成部122は、開始時刻t0と、終了時刻t_eと、初期日照時間h0と、時間刻み幅Δtとを受付部121から受け付ける。需給シナリオ生成部122は、初期日照時間h0を初期値とし、開始時刻t0から終了時刻t_eまでに対して単位時間ごとに日照時間変動確率テーブル113を適用することで、確率的にNパターンの日射量変動シナリオをモンテカルロシミュレーションによって発生する。なお、Nは、十分に大きい自然数であり、例えば、10000である。例えば、需給シナリオ生成部122は、一様乱数rを発生させ、x以下の条件付確率Px|Htの積算値がrより大きくなる最小のxをHtΔtとする。例えば、需給シナリオ生成部122は、日照時間Htが0.1の場合には、図3に示した日照時間変動確率テーブル113の変動前の日照時間が0.1-0.5の列を参照する。そして、需給シナリオ生成部122は、発生した乱数がr<0.45の場合には、HtΔt=0.0を取得し、乱数が0.45≦r<0.6の場合には、HtΔt=0.1を取得する。このように、需給シナリオ生成部122は、開始時刻t0から終了時刻t_eまでの間に、時間刻み幅Δtごとに変動する日照時間HtΔtを取得する。そして、需給シナリオ生成部122は、上述した日照時間と日射量と間の相関関係を用いて、取得した日照時間HtΔtを日射量ItΔtに変換する。そして、需給シナリオ生成部122は、開始時刻t0から終了時刻t_eまでの日射量Itの変動を、日射量変動シナリオIとして生成する。また、需給シナリオ生成部122は、同様の処理を繰り返し実行することで、Nパターンの日射量変動シナリオIを生成する。なお、Nは、十分に大きい自然数であり、例えば、10000である。図10は、日射量変動シナリオの一例を示す図である。図10の横軸は時間を示し、縦軸は日射量[MJ/m2]を示す。日射量変動シナリオIのうち9時から16時までの時間帯は、9時から16時までの日射量の変動を示す日射量変動シナリオIであり、Nパターンのシナリオを含む。また、0時から9時までの時間帯及び16時から24時までの時間帯は、過去の日射量データ112に基づいて生成される部分であり、1パターンのシナリオを含む。例えば、需給シナリオ生成部122は、生成した日射量変動シナリオIに基づいて、太陽光発電における出力変動シナリオOを生成する。例えば、需給シナリオ生成部122は、日射量変動シナリオIに含まれる日射量It[MJ/m2]を太陽光発電による発電量Ot[kWh]に変換する。この変換は、例えば、パネルの規模や種類、気温などによって変化する変換効率に日射量を対応づけて発電量を見積もることによって行う。このように、需給シナリオ生成部122は、日射量変動シナリオIに含まれる日射量Itから発電量Otを算出することで、開始時刻t0から終了時刻t_eまでのシナリオを生成する。また、例えば、需給シナリオ生成部122は、太陽光発電の発電量の過去のデータを参照し、各時間帯における発電量の平均値を算出することで、0時から開始時刻t0までの発電量及び終了時刻t_eから24時までのシナリオを生成する。そして、需給シナリオ生成部122は、開始時刻t0から終了時刻t_eまでのシナリオと、0時から開始時刻t0までの発電量及び終了時刻t_eから24時までのシナリオとを組み合わせることで、一日の出力変動シナリオOを生成する。また、需給シナリオ生成部122は、生成した出力変動シナリオOを出力変動データ114として記憶部110に格納する。なお、ここでは、変換効率を用いる場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、日射量Itと発電量Otと間の相関関係を用いても良い。具体的には、日射量Itと発電量Otとの回帰分析を行い、得られた回帰直線の式に日射量Itを代入することで発電量Otを算出する。例えば、需給シナリオ生成部122は、複数の出力変動シナリオOと、図2に示した需要変動シナリオとの差をとることで、複数の需給シナリオを生成する。例えば、需給シナリオ生成部122は、需要変動シナリオにおける各時間帯の需要電力値から、出力変動シナリオOにおいて対応する時間帯の発電量を減算することで、需給シナリオを生成する。つまり、この需給シナリオは、蓄電池に対する需要電力量の指標となる。図11は、需給シナリオの一例を示す図である。図11の横軸は時間を示し、縦軸は電力量[kWh]を示す。この電力量が多いほど、需要が多いことを示す。図11に示すように、需給シナリオは、一日の時間帯ごとの需給電力量の推移を示す。例えば、需給シナリオ生成部122は、Mパターンの需要変動シナリオとNパターンの出力変動シナリオとを用いた場合には、M×Nパターンの需給シナリオを生成する。また、需給シナリオ生成部122は、生成した需給シナリオを需給データ115として記憶部110に格納する。図1の説明に戻る。最適評価値算出部123は、複数のシナリオごとに、蓄電池を運転した場合の評価値が最良の評価値となる運転計画を算出し、その最良の評価値を各シナリオに対する第1の評価値として記録する。例えば、最適評価値算出部123は、需給シナリオ生成部122により生成された需給シナリオのそれぞれに対して、シミュレーションによる評価値が最良となる運転計画である最適運転計画を作成する。そして、最適評価値算出部123は、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最良の評価値を示した最適な制御パラメータとを対応づけて、図5に示した最適運転評価テーブル116に格納する。なお、最適評価値算出部123は、第1の算出部の一例である。以下において、最適評価値算出部123が行う最適運転計画作成処理について詳細に説明する。ここでは、蓄電池がピークカット方式により運転される場合を説明する。例えば、最適評価値算出部123は、需給シナリオ生成部122により生成された需給シナリオを一つずつ選択し、以下の処理を行う。最適評価値算出部123は、選択した需給シナリオについて、様々な放電基準値を適用してシミュレーションを行って評価値を算出する。この放電基準値は、例えば、制御パラメータの探索範囲に含まれる放電基準値を、所定の刻み幅で順に適用する。そして、評価値が最良になる放電基準値を最適運転計画として選択する。ここで、制御パラメータの探索範囲について説明する。図12は、制御パラメータの探索範囲について説明するための図である。図12の横軸は時間を示し、縦軸は電力量[kWh]を示す。図12には、図11に示した需給シナリオに対する制御パラメータの探索範囲を示す。ピークカット方式により蓄電池が運転される場合には、放電基準値は需給シナリオの最大デマンド値を超えない正の値である。このため、図12に示す例では、最適評価値算出部123は、最大デマンド値12aから電力値0kWまでの範囲を探索範囲12bとして用いる。つまり、最適評価値算出部123は、探索範囲12bから任意の電力値を放電基準値として選択し、選択した放電基準値をシミュレーションに用いる。なお、例えば、放電基準値12cは125kWであり、放電基準値12dは100kWであり、放電基準値12eは75kWである。例えば、最適評価値算出部123は、探索範囲12bに含まれる放電基準値のうち最も高い放電基準値157kWを選択し、選択した放電基準値157kWで蓄電池を運転した場合のシミュレーションを行う。最適評価値算出部123は、次の放電基準値として、刻み幅1kW低い値を選択し、同様にシミュレーションを行うという処理を、探索範囲12bの下限まで繰り返す。最適評価値算出部123は、シミュレーションで得られた放電基準値のうち最良のピークカット効果を示す放電基準値を最適運転計画として選択する。そして、最適評価値算出部123は、需給シナリオと、最良のピークカット効果と、最良のピークカット効果を示す放電基準値とを対応づけて、最適運転評価テーブル116に格納する。なお、最良のピークカット効果は最適運転計画による評価値に対応し、最良のピークカット効果を示す放電基準値は最適な制御パラメータに対応する。また、最適評価値算出部123は、他の需給シナリオについても同様の処理を実行することで、最適運転評価テーブル116を生成する。なお、最適評価値算出部123が行う最適運転計画の探索処理は、上記の方法に限定されるものではない。例えば、探索範囲12bに含まれる放電基準値のうち最も低い放電基準値0kWから順に、1kW間隔で放電基準値を選択するようにしても良い。また、例えば、放電基準値を5kW間隔で選択するようにしても良い。あるいは、ParticleSwarmOptimizationや遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いて、最適計画を探索しても良い。修正評価値算出部124は、複数の運転計画候補を作成し、それぞれの運転計画候補について、各シナリオに対してその運転計画候補で計画修正時刻まで前記蓄電池を運転した場合に得られる第2の評価値を算出する。例えば、修正評価値算出部124は、当初運転計画の候補を複数作成する。そして、修正評価値算出部124は、作成した当初運転計画について、その計画で修正時点まで蓄電池を運転し、その後の状態蓄電池残量で、修正時点以降の最適な運転計画を示す最適修正運転計画で蓄電池が運転された場合の評価値を、需給シナリオごとに算出する。なお、修正評価値算出部124は、第2の算出部の一例である。以下において、修正評価値算出部124が行う処理について詳細に説明する。まず、修正評価値算出部124は、当初運転計画の候補を作成する。例えば、修正評価値算出部124は、図5に示した最適運転評価テーブル116の最適な制御パラメータのうち最小値から最大値の範囲で当初運転計画の候補を作成する。これは、ピークカット方式により蓄電池が運転される場合には、各需給シナリオに対するピークカット効果は、放電基準値がその需給シナリオに対して最適な放電基準値から乖離するに従って減少し、一定以上乖離すると0になるという性質があるからである。例えば、修正評価値算出部124は、50kWから10kW間隔で150kWまでの放電基準値を当初運転計画の候補として作成する。そして、修正評価値算出部124は、当初運転計画と制御パラメータとを対応づけて、図6に示した当初運転計画テーブル117に格納する。なお、当初運転計画の候補は当初運転計画に対応し、放電基準値は制御パラメータに対応する。なお、当初運転計画の候補の作成方法は、上記の方法に限定されるものではない。例えば、修正評価値算出部124は、図12に示した探索範囲12bで任意に作成しても良い。次に、修正評価値算出部124は、各当初運転計画候補について、最適な修正運転計画を作成する。例えば、修正評価値算出部124は、各需給シナリオについて当初運転計画候補で蓄電池が運用された場合のシミュレーションを行う。修正評価値算出部124は、シミュレーション結果から蓄電池が修正時刻まで運用された場合の蓄電池残量を算出する。そして、算出した蓄電池残量を蓄電池の初期残量として、修正時刻から運転終了時刻まで運転した場合に最良の評価値となる最適な運転計画を作成し、当初運転計画候補とシナリオの組み合わせに対する最適修正運転計画として記録する。この最適修正運転計画作成処理は、前記の最適評価値算出部123が行う最適運転計画作成処理と同様の手順で実施する。次に、修正評価値算出部124は、修正時刻までは当初運転計画候補で、修正時刻以降は最適修正運転計画で、蓄電池を運転した場合の評価値を算出し、その評価値を、当初運転計画候補と各シナリオの組み合わせに対する第2の評価値として、図7に示した修正運転評価テーブル118に格納する。また、修正評価値算出部124は、他の当初運転計画についても同様に処理を実行する。あるいは、ParticleSwarmOptimizationや遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いて、最適計画を探索しても良い。対応力算出部125は、複数の運転計画候補ごとに、各シナリオについて第1の評価値と第2の評価値との差分を算出する。例えば、対応力算出部125は、図5の最適運転評価テーブル116に示した最適運転計画による評価値と、図7の修正運転評価テーブル118に示した当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値との差分を算出することで、対応力を評価する。すなわち、対応力算出部125は、各需給シナリオに対する最適修正運転計画の評価値が、各シナリオに対する最適な運転計画による評価値にどれだけ近づくかという観点から、対応力を評価する。なお、対応力算出部125は、第3の算出部の一例である。例えば、対応力算出部125は、下記の式5を用いて、リグレット値を算出する。例えば、対応力算出部125は、リグレット値が低いほど高い対応力であると評価する。リグレット値=最適運転計画による評価値-当初運転計画に対する最適修正運転計画の評価値5例えば、対応力算出部125は、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画に対する対応力評価とを対応づけて、図8に示した対応力評価テーブル119に格納する。なお、リグレット値は、当初運転計画に対する対応力評価に対応する。対応力算出部125は、他の当初運転計画についても同様に処理を実行する。最適計画選択部126は、第1の評価値と第2の評価値との差分に基づいて、複数の運転計画から蓄電池の運転計画を選択する。例えば、最適計画選択部126は、当初運転計画の候補ごとにリグレット値の分布を集計し、集計したリグレット値の分布に基づいて、当初運転計画を選択する。なお、最適計画選択部126は、選択部の一例である。図13~図15は、リグレット値の分布の一例を示す図である。図13~図15の横軸はリグレット値を示し、縦軸はリグレット値に対応する需給シナリオの割合を示す。図13には、当初運転計画Aのリグレット値の分布を例示する。図13に示すように、当初運転計画Aは、最良のリグレット値が21であり、最悪のリグレット値が42である。図14には、当初運転計画Bのリグレット値の分布を例示する。図14に示すように、当初運転計画Bは、最良のリグレット値が0であり、最悪のリグレット値が7である。図15には、当初運転計画Cのリグレット値の分布を例示する。図15に示すように、当初運転計画Cは、最良のリグレット値が0であり、最悪のリグレット値が19である。ここで、図13に示した当初運転計画Aと、図14に示した当初運転計画Bとをワルド基準で比較する場合を説明する。このワルド基準とは、それぞれの運転計画にとって最悪のシナリオにおける評価値最悪評価値が最良の運転計画を選択するという基準である。当初運転計画Aは、最良のリグレット値が21であるのに対して、当初運転計画Bは、最悪でもリグレット値が7である。したがって、当初運転計画Bは、どの需給シナリオを想定しても、当初運転計画Aと比較して最適に近い効果が期待できる対応力の高い運転計画である。このため、最適計画選択部126は、ワルド基準で比較した場合には、当初運転計画Bを選択する。なお、このようにリグレット値をワルド基準で選択する場合、サベッジの基準又はミニマックス損失基準という。また、図14に示した当初運転計画Bと、図15に示した当初運転計画Cとをワルド基準で比較する場合を説明する。当初運転計画Cは、当初運転計画Bに比べ、平均リグレット値は低いものの、高いリグレット値をとる需給シナリオが少数存在する運転計画である。すなわち、当初運転計画Cは、当初運転計画Bに比べ、発生確率が高い需給シナリオにおいて最適な運転計画と近い効果を期待できる一方、稀に大きな損失が発生する可能性がある運転計画であると言える。したがって、当初運転計画Bは、どの需給シナリオを想定しても、当初運転計画Cと比較して最適に近い効果が期待できる対応力の高い運転計画である。このため、最適計画選択部126は、ワルド基準で比較した場合には、当初運転計画Bを選択する。なお、最適計画選択部126が当初運転計画を選択する基準は、ワルド基準に限定されるものではない。例えば、最適計画選択部126は、平均リグレット値が最良のものを選択するという基準で当初運転計画を選択しても良い。この場合、最適計画選択部126は、平均リグレット値が当初運転計画Bよりも低い当初運転計画Cを選択する。また、例えば、最適計画選択部126は、リグレット値の分散が最小のものを選択するという基準で当初運転計画を選択しても良い。この場合、最適計画選択部126は、当初運転計画B及びCのリグレット値の分散をそれぞれ算出し、算出したリグレット値の分散をそれぞれ比較する。ここで、当初運転計画Bのリグレット値の分散が最小である場合には、最適計画選択部126は、当初運転計画Bを選択する。また、例えば、最適計画選択部126は、上述した選択基準を組み合わせて用いても良い。例えば、最適計画選択部126は、最悪のリグレット値が所定値を下回り、かつ、平均リグレット値が所定値を上回る当初運転計画を選択するようにしても良い。出力部127は、出力装置102に各種情報を出力する。例えば、出力部127は、最適計画選択部126により選択された最良の当初運転計画を出力装置102に出力する。なお、出力部127が出力する情報は、最良の当初運転計画のみに限定されるものではない。例えば、出力部127は、最適計画選択部126により選択された当初運転計画とともに需給シナリオを出力する。次に、実施例1に係る運転計画作成装置100の処理手順について説明する。図16は、運転計画作成装置の処理手順を示すフローチャートである。図16に示す処理は、例えば、受付部121が開始時刻t0と、終了時刻t_eと、初期日照時間h0と、時間刻み幅Δtとを受け付けたことを契機として実行される。図16に示すように、需給シナリオ生成部122は、複数の需給シナリオを生成するステップS102。ここで、図17を用いて、図16のステップS102に示した需給シナリオの生成処理の処理手順について説明する。図17は、需給シナリオの生成処理の処理手順を示すフローチャートである。図17に示すように、需給シナリオ生成部122は、日射量データ112から日照時間変動確率テーブル113を生成するステップS201。需給シナリオ生成部122は、時刻t、日射量Iを初期化するステップS202。つまり、需給シナリオ生成部122は、時刻t=t0、日射量It=h0とする。需給シナリオ生成部122は、時間刻み幅Δt後の時刻の日射量ItΔtを決定するステップS203。需給シナリオ生成部122は、初期日照時間h0を初期値とし、時間刻み幅Δt後の時刻の日照時間HtΔtを取得する。需給シナリオ生成部122は、上述した日照時間と日射量との間の相関関係を用いて、取得した日照時間HtΔtを日射量ItΔtに変換する。需給シナリオ生成部122は、現在の時刻tに時間刻み幅Δtを加算するステップS204。需給シナリオ生成部122は、時刻tと終了時刻t_eとを比較し、t<t_eであるか否かを判定するステップS205。t<t_eである場合にはステップS205,Yes、需給シナリオ生成部122は、ステップS203の処理に戻る。需給シナリオ生成部122は、日射量変動シナリオIを発生するまで、ステップS203からステップS205までの処理を繰り返す。一方、t<t_eでない場合にはステップS205,No、需給シナリオ生成部122は、日射量変動シナリオIに基づいて、出力変動シナリオOを生成するステップS206。なお、需給シナリオ生成部122は、Nパターンの出力変動シナリオOを生成するまでステップS202からステップS206までの処理を繰り返す。そして、需給シナリオ生成部122は、Nパターンの出力変動シナリオOと、Mパターンの需要変動シナリオとの差をとることで、M×Nパターンの需給シナリオを生成するステップS207。図16の説明に戻る。最適評価値算出部123は、需給シナリオ生成部122により生成された複数の需給シナリオそれぞれに対して、シミュレーションによる評価値が最良となる最適運転計画を作成するステップS103。そして、最適評価値算出部123は、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最良の評価値を示した最適な制御パラメータとを対応づけて、最適運転評価テーブル116に格納する。修正評価値算出部124は、当初運転計画の候補を作成するステップS104。修正評価値算出部124は、作成した当初運転計画の候補について、修正時点以降の最適な運転計画を示す最適修正運転計画を作成するステップS105。そして、修正評価値算出部124は、最適修正運転計画で蓄電池が運転された場合の評価値を需給シナリオごとに算出する。修正評価値算出部124は、終了条件を満たさない場合にはステップS106,No、ステップS104の処理に戻る。例えば、修正評価値算出部124は、作成した全ての当初運転計画の候補について処理を終了していない場合に、ステップS104の処理に戻る。また、例えば、修正評価値算出部124は、評価値を計算した当初運転計画の候補と需給シナリオとの組み合わせに基づいて、次に評価すべき有力な当初運転計画の候補が推定される場合には、ステップS104の処理に戻る。一方、終了条件を満たす場合にはステップS106,Yes、最適計画選択部126は、当初運転計画を選択するステップS107。ここで、図18を用いて、図16のステップS107に示した当初運転計画の選択処理の処理手順について説明する。図18は、当初運転計画の選択処理の処理手順を示すフローチャートである。図18に示すように、対応力算出部125は、当初運転計画の各需給シナリオに対する対応力を計算するステップS301。つまり、対応力算出部125は、最適運転評価テーブル116に記録した最適運転計画による評価値と、修正運転評価テーブル118に記録した当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値との差分を算出することで、対応力を評価する。最適計画選択部126は、当初運転計画の候補ごとに対応力の分布を集計するステップS302。そして、最適計画選択部126は、集計した対応力の分布に基づいて、当初運転計画を選択するステップS303。次に、実施例1に係る運転計画作成装置100の効果について説明する。運転計画作成装置100は、需給電力値の推移の可能性を示す複数のシナリオを生成する。運転計画作成装置100は、シナリオごとに、蓄電池を運転した場合に最良の評価値である第1の評価値が得られる運転計画を算出する。運転計画作成装置100は、複数の運転計画候補ごとに、各シナリオに対してその計画で蓄電池を運転した場合に得られる第2の評価値を算出する。運転計画作成装置100は、複数の運転計画候補ごとに、各シナリオについて第1の評価値と第2の評価値との差分を算出する。運転計画作成装置100は、差分に基づいて、複数の運転計画から蓄電池の運転計画を選択する。このため、運転計画作成装置100は、天候がどのように変動しても対応できる運転計画を作成することができる。すなわち、天候変動によって起こり得る需給電力値の推移の可能性を表現する複数のシナリオを用い、また、各シナリオに対する最良の評価値である第1の評価値を基準に、当初運転計画候補を評価しているので、その当初運転計画で修正時刻まで運転した後で、適切に運転計画を修正すれば、いずれのシナリオが実現しても、そのシナリオに対して最適な運転計画で当初から運転した場合に近い効果が得られるような、対応力の高い当初運転計画を選択できる。また、運転計画作成装置100は、太陽光発電の出力が大きく変動する状況でも、過去の天候データにおける変動の発生確率に応じて発電出力変動シナリオに含めるようにモデル化し、需給シナリオを発生する。このため、運転計画作成装置100は、太陽光発電による出力が急激に変動する可能性を含めて運転計画を評価し、評価の高い運転計画を選択できる。すなわち、例えば、従来技術ではピークカット方式で蓄電池を運転する場合に、蓄電池残量が少ないと、比較的小幅な短時間の出力低下にも対応できず、大きな損失を生ずることがあった。これに対して、運転計画作成装置100は、このような小規模の出力低下の影響を含めて運転計画を評価できるので、太陽光発電による出力変動の影響を受けにくい対応力の高い運転計画を選択できる。また、例えば、運転計画作成装置100は、選択した当初運転計画とともに需給シナリオを出力する。具体的には、運転計画作成装置100は、選択した当初運転計画のうち、リグレット値が大きい方から所定割合に含まれる需給シナリオを抽出し、抽出した需給シナリオを出力する。このため、運転計画作成装置100は、出力した需給シナリオについて、蓄電池の制御方式の改良や、蓄電池の残量不足を補完する予備発電設備の導入など、損失を回避する可能性を具体的に検討することを支援することができる。また、例えば、運転計画作成装置100は、選択した当初運転計画に対して、リグレット値が大きい方から所定割合に含まれる需給シナリオを抽出し、抽出した需給シナリオを出力する。運転計画作成装置100は、抽出した需給シナリオについて、選択された当初運転計画で修正時刻まで蓄電池を運転した場合の蓄電池残量を示す予想蓄電池残量を算出する。運転計画作成装置100は、抽出した需給シナリオに対して最良の運転計画で修正時刻まで蓄電池を運転した場合の蓄電池残量を示す理想蓄電池残量を算出する。ここで、予想蓄電池残量と理想蓄電池残量との差分は、損失回避のために補完すべき電力の総量に相当する。このため、運転計画作成装置100は、導入効果が期待できる予備発電設備の規模の概算見積もりを行うことができる。さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、その他の実施例にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施例について説明する。例えば、上記の実施例では、ピークカット効果を用いて運転計画を評価する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、環境負荷低減効果やコスト削減効果を用いて運転計画を評価しても良い。ここで、環境負荷低減効果について説明する。環境負荷低減効果は、太陽光発電や蓄電池の利用によりCO2をどれだけ削減することができたかを評価するものである。例えば、環境負荷低減効果は、下記の式6で表される。環境負荷低減効果=昼の発電に対するCO2換算係数×昼の使用電力削減量-夜の発電に対するCO2換算係数×夜間電力使用量6なお、昼の発電に対するCO2換算係数は、例えば、0.462[kg-CO2/kWh]であり、夜の発電に対するCO2換算係数は、例えば、0.435[kg-CO2/kWh]である。これは、参考文献温対法に基づく事業者別排出係数の算出方法等に係る検討会事務局季時別平均排出係数の導入について平成21年3月27日に基づくものである。また、ここに示した換算係数は一例であり、任意の値を用いることができる。以下において、環境負荷低減効果を用いた場合の最適運転評価テーブル116と、修正運転評価テーブル118と、対応力評価テーブル119とを例示する。図19は、環境負荷低減効果を用いた場合の最適運転評価テーブルの一例を示す図である。例えば、最適運転評価テーブル116は、需給シナリオ1と、最適運転計画による評価値17と、最適な制御パラメータ278とを対応づけて記憶する。つまり、最適運転評価テーブル116は、需給シナリオ1に対して最良の放電基準値は278kWであり、この放電基準値で蓄電池を運転した場合の環境負荷低減効果が17kg-CO2であることを示す。また、最適運転評価テーブル116は、他の需給シナリオについても同様に、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最適な制御パラメータとを対応づけて記憶する。図20は、環境負荷低減効果を用いた場合の修正運転評価テーブルの一例を示す図である。例えば、修正運転評価テーブル118は、当初運転計画1と、需給シナリオ1と、当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値16とを対応づけて記憶する。つまり、修正運転評価テーブル118は、需給シナリオ1に対して当初運転計画1で蓄電池が運転された後に、最適修正運転計画で蓄電池が運転された場合の環境負荷低減効果が16kg-CO2であることを示す。また、修正運転評価テーブル118は、当初運転計画1について、他の需給シナリオと、他の当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。このように、修正運転評価テーブル118は、一つの当初運転計画に対して、複数の需給シナリオと、複数の当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。そして、修正運転評価テーブル118は、他の当初運転計画についても同様に、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。図21は、対応力評価テーブルの一例を示す図である。例えば、対応力評価テーブル119は、当初運転計画1と、需給シナリオ1と、当初運転計画Pに対する対応力評価1とを対応づけて記憶する。つまり、対応力評価テーブル119は、需給シナリオ1に対して当初運転計画1で蓄電池が運転された場合に、環境負荷低減効果の理想値との乖離が1kg-CO2であることを示す。また、対応力評価テーブル119は、当初運転計画1について、他の需給シナリオと、他の当初運転計画Pに対する対応力評価とを対応づけて記憶する。このように、対応力評価テーブル119は、一つの当初運転計画に対して、複数の需給シナリオと、複数の当初運転計画Pに対する対応力評価とを対応づけて記憶する。そして、対応力評価テーブル119は、他の当初運転計画についても同様に、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画Pに対する対応力評価とを対応づけて記憶する。このように、運転計画作成装置100は、環境負荷低減効果を用いた場合にも、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最良の評価値を示した最適な制御パラメータとを対応づけて、図19に示した最適運転評価テーブル116に格納する。また、運転計画作成装置100は、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて、図20に示した修正運転評価テーブル118に格納する。また、運転計画作成装置100は、図19の最適運転評価テーブル116に示した最適運転計画による評価値と、図20の修正運転評価テーブル118に示した当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値との差分を算出することで、対応力を評価する。このため、運転計画作成装置100は、天候がどのように変動しても最良の環境負荷低減効果に近い効果が得られる運転計画を作成することができる。また、コスト削減効果について説明する。コスト削減効果は、太陽光発電や蓄電池の利用によりコストをどれだけ削減することができたかを金額に換算して評価するものである。例えば、コスト削減効果は、下記の式7で表される。コスト削減効果=1kWhあたりの電力使用料金×{対策前の使用電力量-対策後の使用電力量}{対策前の基本料金-対策後の基本料金}7なお、基本料金は最大デマンド値から算出され、例えば、電力会社ごとに設定される料金である。以下において、コスト削減効果を用いた場合の最適運転評価テーブル116と、修正運転評価テーブル118と、対応力評価テーブル119とを例示する。図22は、コスト削減効果を用いた場合の最適運転評価テーブルの一例を示す図である。例えば、最適運転評価テーブル116は、需給シナリオ1と、最適運転計画による評価値36と、最適な制御パラメータ278とを対応づけて記憶する。つまり、最適運転評価テーブル116は、需給シナリオ1に対して最良の放電基準値は278kWであり、この放電基準値で蓄電池を運転した場合のコスト削減効果が3600万円であることを示す。また、最適運転評価テーブル116は、他の需給シナリオについても同様に、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最適な制御パラメータとを対応づけて記憶する。図23は、コスト削減効果を用いた場合の修正運転評価テーブルの一例を示す図である。例えば、修正運転評価テーブル118は、当初運転計画1と、需給シナリオ1と、当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値34とを対応づけて記憶する。つまり、修正運転評価テーブル118は、需給シナリオ1に対して当初運転計画1で蓄電池が運転された後に、最適修正運転計画で蓄電池が運転された場合のコスト削減効果が3400万円であることを示す。また、修正運転評価テーブル118は、当初運転計画1について、他の需給シナリオと、他の当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。このように、修正運転評価テーブル118は、一つの当初運転計画に対して、複数の需給シナリオと、複数の当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。そして、修正運転評価テーブル118は、他の当初運転計画についても同様に、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。図24は、対応力評価テーブルの一例を示す図である。例えば、対応力評価テーブル119は、当初運転計画1と、需給シナリオ1と、当初運転計画Pに対する対応力評価2とを対応づけて記憶する。つまり、対応力評価テーブル119は、需給シナリオ1に対して当初運転計画1で蓄電池が運転された場合に、コスト削減効果の理想値との乖離が200万円であることを示す。また、対応力評価テーブル119は、当初運転計画1について、他の需給シナリオと、他の当初運転計画Pに対する対応力評価とを対応づけて記憶する。このように、対応力評価テーブル119は、一つの当初運転計画に対して、複数の需給シナリオと、複数の当初運転計画Pに対する対応力評価とを対応づけて記憶する。そして、対応力評価テーブル119は、他の当初運転計画についても同様に、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画Pに対する対応力評価とを対応づけて記憶する。このように、運転計画作成装置100は、コスト削減効果を用いた場合にも、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最良の評価値を示した最適な制御パラメータとを対応づけて、図22に示した最適運転評価テーブル116に格納する。また、運転計画作成装置100は、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて、図23に示した修正運転評価テーブル118に格納する。また、運転計画作成装置100は、図22の最適運転評価テーブル116に示した最適運転計画による評価値と、図23の修正運転評価テーブル118に示した当初運転計画Pに対する最適修正運転計画の評価値との差分を算出することで、対応力を評価する。このため、運転計画作成装置100は、天候がどのように変動しても最良のコスト削減効果に近い効果が得られる運転計画を作成することができる。また、実施例1において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。例えば、図1において、最適計画選択部126の処理が自動的に行われる場合を説明したが、この処理は手動的に行うこともできる。具体的には、最適計画選択部126は、当初運転計画候補ごとの対応力の分布を示す図を出力装置102に出力させることで、利用者に最良の運転計画を手動的に選択させることもできる。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図5に示した最適運転評価テーブルは、必ずしも最適な制御パラメータを記憶しなくても良い。また、図1に示した運転計画作成装置100の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、運転計画作成装置100の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、図1に示した最適評価値算出部123及び修正評価値算出部124を統合して構成することができる。また、運転計画作成装置100は、運転計画作成装置100の各機能を既知の情報処理装置に搭載することによって実現することもできる。既知の情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、PHSPersonalHandyphoneSystem端末、移動体通信端末またはPDAPersonalDigitalAssistantなどの装置に対応する。図25は、運転計画作成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。図25に示すように、コンピュータ300は、各種演算処理を実行するCPU301と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置302と、モニタ303とを有する。また、コンピュータ300は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置304と、他の装置とデータの授受を行うネットワークインターフェース装置305とを有する。また、コンピュータ300は、各種情報を一時記憶するRAMRandomAccessMemory306と、ハードディスク装置307とを有する。また、各装置301~307は、バス308に接続される。ハードディスク装置307は、図1に示した需給シナリオ生成部122、最適評価値算出部123、修正評価値算出部124、対応力算出部125、最適計画選択部126の各処理部と同様の機能を有する運転計画作成プログラムを記憶する。また、ハードディスク装置307は、運転計画作成プログラムを実現するための各種データを記憶する。この各種データは、例えば、需要データ111aや日射量データ112を含む。CPU301が運転計画作成プログラムをハードディスク装置307から読み出してRAM306に展開して実行することにより、運転計画作成プログラムは、運転計画作成プロセスとして機能する。すなわち、運転計画作成プログラムは、図1に示した需給シナリオ生成部122、最適評価値算出部123、修正評価値算出部124、対応力算出部125、最適計画選択部126の各処理部と同様のプロセスとして機能する。なお、上記の運転計画作成プログラムは、必ずしもハードディスク装置307に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ300が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、CD-ROMやDVDディスク、USBメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。さて、これまで本発明の蓄電池運転計画実施例について説明してきたが、本発明は蓄電池に限らず、需要の推移に合わせて機器の稼動状態を調節することが効果的な機器の運転計画を作成する場合にも適用できる。そこで、以下では、通信需要の推移にあわせて、通信基地局の稼動台数を調整する運転計画を、運転計画の通信基地局の運転に必要なエネルギー低減の観点で最適化する実施例を説明する。まず、図26~30を使って、本実施例で想定する運転計画の作成について説明する。図26は、本実施例で想定する通信基地局の運転台数調整の概略を図示している。図で、7個の六角形で構成される領域が、通信基地局でカバーすべき領域である。最も左のMode1は、対象領域全体を1台の基地局でカバーすることを示しており、同様に、その右のMode4は、4台の基地局で、Mode7は、7台の基地局でカバーすることを示している。本実施例では、図27のように、予め設定されている時間帯毎に、上記3つのモードのいずれで運転するかを指定したものを運転計画と呼ぶ。そして、1日の中で予想される通信需要の推移のいずれが実現しても、予めその推移が起きることが分かっていた場合に達成できる最小のエネルギーに近いエネルギーで運転できるような、運転計画を求めることを目的とする。図28は、本実施例で想定する1日の通信需要の推移の典型的なデータを示している。この推移に基づき、本実施例では、図27に示した5つの時間帯にわけ、それぞれの時間帯では、図26の中のいずれか1つを選択して運転することを想定している。なお、それぞれの時間帯は、0-6時は、通信需要が少ない時間帯、6-10時は、通信需要が増加傾向にある時間帯、10-14時は、比較的高いレベルで通信需要が安定している時間帯、14-18時は、ピークに向かい増加する時間帯、18-24時は、ピークから需要が減少していく時間帯に相当する。図29は、通信需要と、その対応に要するエネルギー量単位時間あたりの消費電力量の関係を、それぞれの運転モード毎に示したものである。横軸は、通信需要の量である。通信需要の指標としては、単位時間例えば数分程度あたりのユーザモバイル端末の発呼回数や通信量などの色々な指標や、それらの指標の組み合わせなどが考えられるが、本実施例では、説明を簡略化するため、単位時間あたりの発呼回数を用いている。縦軸は、通信需要の対応に要するエネルギー量を、1時間あたりに基地局が消費する電力量を単位に示している。例えば、単位時間あたり20回程度発呼されるような状態が1時間続いた場合には、Mode1では、その対応に1.5kWh程度の電力を、Mode4では、Mode1より大きい3kWh程度の電力を消費することを示している。同様に、35回程度以上発呼されるようになると、Mode4の方が、Mode1より少ない消費電力量ですむことがわかる。本実施例の運転計画作成では、このように通信需要によってエネルギー効率との関係が異なる運転モードを、各時間帯内で予想される通信需要の推移を考慮して適切に選択するというのが1つのポイントになる。図30は、本実施例の運転計画作成で考慮するもう1つのエネルギー量である、運転モード切り替えに要するコストの例である。例えば、最初の行は、Mode1からMode4に機器を切り替えるためのコストであり、図26のC1,4に相当する。本実施例では、このコストデータは、過去の実績データ、もしくは、模擬実験等により、予め利用可能になっていることを前提とする。次に、以上で説明した通信基地局の運転計画の作成に、本発明を適用した結果を説明する。本実施例で想定する運転計画の候補の範囲は、前述の図27で示したものでる。これは、図31に示した探索範囲を網羅したものである。図31の探索範囲は、図28に例示した通信需要の推移をベースに、考慮に値する運転モードを各時間帯別に選択したものである。なお、図28の探索範囲を考慮せずに、全てのモードの組み合わせを運転計画の候補としてもかまわない。以下では、6-10時の時間帯の直前に、6-10時の運転モードを決定することを例に、処理手順を説明する。まず、本実施例では、前記の太陽光発電出力変動シナリオと同様の手順で、起こり得る通信需要の推移のシナリオを生成する。図32は、通信需要シナリオ生成のための変動確率テーブルの例である。図32の横方向に示した0-20、20-40、40-60、60-80、80-は、それぞれ単位時間あたりの発呼回数に対応する。Nμ,σは、平均値μ、標準偏差σの正規分布に従いランダムに発生した値を、変動後の値として用いることを示している。この表の確率値およびσ1~σ5の値は、過去の通信需要データの統計分析により算出すればよい。なお、前記の太陽光発電出力変動シナリオ生成では、1つの変動確率テーブルを使用していたが、本実施例では、前記の5つの時間帯毎に、図32のような変動確率テーブルを、過去データに基づき作成し、使用する。また、現在説明の例では、6-10時の運転モード6時から翌6時までの運転計画を作成するので、通信需要生成用の初期値としては、6時の直前の通信需要の値を使用する。次に、作成した複数の通信需要シナリオのそれぞれについて、需給シナリオに対する蓄電池の最適運転計画作成と同様の手順で、最適な運転計画通信機の運転モードの切り替え計画を作成する。最適運転計画の作成に必要な運転計画の評価では、以下の式に基づき計算した評価値を用いる。消費電力量=ΣiΣtED_t,Mode_iΣiCMode_i,Mode_i18式8において、iは、前述の時間帯のそれぞれに対するインデックスであり、tは、各時間帯における単位時間例えば10分刻みの時刻に対応するインデックスである。なお、今回の例では、6-10時を最初の時間帯として、翌日の0-6時を最後の時間帯として扱う。D_tは、tに対応する時刻における通信需要値であり、これは、評価対象の通信シナリオによって決まる値である。Mode_iは、評価対象の運転計画において、時間帯iに対応して指定された運転モードである。ED_t,Mode_iは、D_tの通信需要値が単位時間継続した時に、Mode_iの運転モードで消費される電力量であり、その値は、図29のデータによって算出する。また、Cは、前記の運転モード切替のコストであり、その値は30のデータによって算出する運転モードの切り替えがない場合には0。なお、ここで算出された消費電力量が評価値に対応する。つまり、この評価値は、低い方が良い値となる。図33は、作成した最適な運転計画の例である。図で、最適運転計画の列の先頭の数字は、運転計画IDである。また、カッコ内は、説明用に補足した情報で、6-10時の時間帯を先頭に、翌日0-6時の時間帯までの運転モードの切り替えを方を示している。例えば、ID14で示される運転計画は、6-10時にMode4、10-14時にMode4、14-18時にMode7、18-24時にMode4、翌0-6時にMode1でそれぞれ運転されることを示す。最後に、6-10時の時間帯の運転モードの2つの候補Mode1とMode4について、各通信需要シナリオが実現した場合の評価値を、蓄電池の当初運転計画の評価と同様の手順で算出する。評価に利用する評価値の計算式は、上記の式8と同一である。例えば、候補Mode1について通信需要シナリオ1が実現した場合の評価値は、204である。そして、ここで算出された評価値と最適運転計画による評価値との差分がリグレット値に対応する。例えば、候補Mode1について通信需要シナリオ1が実現した場合のリグレット値は、204-160=44となる。また、今回の例では、各シナリオに対する最適運転計画の6-10時の時間帯の運転モードが、評価対象の運転モードと一致している場合は、リグレット値は0になるので、シミュレーションは省略できる。図34がこの評価結果である。この評価結果に基づき、例えば、通信需要シナリオに対する評価値の中で最悪のものが、最良の運転計画6-10時の運転モードを選ぶことで、いずれの通信需要シナリオが実現しても、10時に運転計画を修正すれば、予めその推移が起きることが分かっていた場合に達成できる最小のエネルギーに近いエネルギーで運転できることが保障される。"