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技術 需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム

出願人 一般財団法人電力中央研究所
発明者 所健一小松秀徳井上俊雄
出願日 2008年4月2日 (12年8ヶ月経過) 出願番号 2008-096285
公開日 2009年10月29日 (11年1ヶ月経過) 公開番号 2009-251742
状態 拒絶査定
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード 点灯負荷 予想対象 予測対象時刻 ダミー変数 冷房機器 白黒レベル 予報値 予想気温
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2009年10月29日)のものです。
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図面 (13)

課題

わかり易い論理で正確に電力需要量予測すること。

解決手段

データ取込部110が一定時刻ごとの需要量カレンダーデータ気象予報を取り込み、取込データ記憶部120に格納し、取込データ記憶部120のデータを用いて、平均需要量算出部130が過去の同時刻の平均需要量を算出し、偏差算出部140が平均需要量と実際の需要量との偏差を算出し、予測部160が平均需要量と偏差を基本とする予測式推定して需要量を予測する。

概要

背景

電力や熱などを安定して供給するためには、需要に見合った電力や熱の生産が必要となる。しかし、例えば、電力供給において、過度に余分な発電力を準備した場合には、非効率な発電運用を行うこととなり経済性が損なわれる。このため、発電力の準備は、需要予測に基づき行われている。

高い精度の需要予測を行うことは、経済的な発電機運用を行っていくために極めて重要であり、数多くの需要予測に関する技術が開発されている。こうした技術として、例えば特許文献1〜4などに記載された技術がある。

特開2007−215354号公報
特開2005−328673号公報
特開2005−224002号公報
特開2005−168251号公報

概要

わかり易い論理で正確に電力需要量予測すること。データ取込部110が一定時刻ごとの需要量カレンダーデータ気象予報を取り込み、取込データ記憶部120に格納し、取込データ記憶部120のデータを用いて、平均需要量算出部130が過去の同時刻の平均需要量を算出し、偏差算出部140が平均需要量と実際の需要量との偏差を算出し、予測部160が平均需要量と偏差を基本とする予測式推定して需要量を予測する。

目的

しかしながら、実用的な予測装置とするためには、実際に需要予測を基に発電力の準備計画を行う運転員にとって、需要量を予測する方法・論理が理解し易いものであることが望まれる。このため、実用的な需要量の予測技術としては、高い予測精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行う技術の開発が望まれている。

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
3件

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請求項1

過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置であって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出手段と、前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出手段と、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と前記偏差算出手段により現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出手段とを備えたことを特徴とする需要予測装置。

請求項2

前記予測需要量算出手段は、さらに予測対象日が平日、土曜日休日のいずれであるかにも基づいて需要量を算出することを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。

請求項3

前記予測需要量算出手段は、さらに予測対象時刻の予想気温にも基づいて需要量を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の需要予測装置。

請求項4

前記予測需要量算出手段は、さらに予測対象時刻の天候予想にも基づいて需要量を算出することを特徴とする請求項1、2または3に記載の需要予測装置。

請求項5

前記偏差算出手段は、現在時刻に対して前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差および現在時刻より単位時刻前の時刻の偏差の指数平滑値を現在時刻における偏差として算出することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の需要予測装置。

請求項6

前記予測需要量算出手段は、重回帰分析により需要量の予測式推定し、該推定した予測式を用いて予測対象時刻における需要量を算出することを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の需要予測装置。

請求項7

前記需要量は、電力需要量であることを特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の需要予測装置。

請求項8

過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置による需要予測方法であって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出ステップと、前記平均需要量算出ステップにより算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出ステップと、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出ステップにより算出された平均需要量と前記偏差算出ステップにより現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出ステップとを含んだことを特徴とする需要予測方法。

請求項9

過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測プログラムであって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出手順と、前記平均需要量算出手順により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出手順と、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出手順により算出された平均需要量と前記偏差算出手順により現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする需要予測プログラム。

技術分野

0001

この発明は、過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置需要予測方法および需要予測プログラムに関し、特に、高い精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行うことができる需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムに関するものである。

背景技術

0002

電力や熱などを安定して供給するためには、需要に見合った電力や熱の生産が必要となる。しかし、例えば、電力供給において、過度に余分な発電力を準備した場合には、非効率な発電運用を行うこととなり経済性が損なわれる。このため、発電力の準備は、需要予測に基づき行われている。

0003

高い精度の需要予測を行うことは、経済的な発電機運用を行っていくために極めて重要であり、数多くの需要予測に関する技術が開発されている。こうした技術として、例えば特許文献1〜4などに記載された技術がある。

0004

特開2007−215354号公報
特開2005−328673号公報
特開2005−224002号公報
特開2005−168251号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかしながら、実用的な予測装置とするためには、実際に需要予測を基に発電力の準備計画を行う運転員にとって、需要量を予測する方法・論理が理解し易いものであることが望まれる。このため、実用的な需要量の予測技術としては、高い予測精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行う技術の開発が望まれている。

0006

この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、高い予測精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行うことができる需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラム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

0007

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置であって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出手段と、前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出手段と、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出手段により算出された平均需要量と前記偏差算出手段により現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出手段とを備えたことを特徴とする。

0008

また、本発明は、過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測装置による需要予測方法であって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出ステップと、前記平均需要量算出ステップにより算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出ステップと、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出ステップにより算出された平均需要量と前記偏差算出ステップにより現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出ステップとを含んだことを特徴とする。

0009

また、本発明は、過去の需要量に基づいて将来の需要量を予測する需要予測プログラムであって、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出する平均需要量算出手順と、前記平均需要量算出手順により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出する偏差算出手順と、予測対象時刻に対して前記平均需要量算出手順により算出された平均需要量と前記偏差算出手順により現在時刻に対して算出された偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出する予測需要量算出手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

0010

かかる発明によれば、需要量の予測対象となる各時刻における平均需要量を算出し、算出した平均需要量と実際の需要量との偏差に基づいて現在時刻における偏差を算出し、予測対象時刻に対して算出した平均需要量と現在時刻に対して算出した偏差に基づいて予測対象時刻における需要量を算出するよう構成したので、わかり易い論理で精度よく需要量を算出することができる。

発明の効果

0011

本発明によれば、わかり易い論理で精度よく需要量を算出するので、需要予測を実用化して利用することができるという効果を奏する。

発明を実施するための最良の形態

0012

以下に添付図面を参照して、この発明に係る需要予測装置および需要予測方法の好適な実施例を詳細に説明する。

0013

まず、本実施例に係る電力需要予測概念について説明する。図1および図2は、本実施例に係る電力需要予測の概念を説明するための説明図である。図1は、時刻ごとの需要量の大きさを白黒レベルで1年間分表したイメージ図であり、図2は、時刻ごとの平均需要量と実際の需要量との偏差を白黒レベルで1年間分表したイメージ図である。

0014

図1に示すように、電力需要は、年間を通じて時刻に関して規則性がある。すなわち、時刻が同じであれば日付が異なっていても同じような需要量となる傾向が高い。したがって、電力需要予測を行う場合には、時刻に基づいて予測することによって高い精度で予測することができる。

0015

そこで、まず予測対象時刻の平均需要を基本として予測することを考える。すると、図2に示すように、平均需要量と実際の需要量との偏差は、日にちに関して規則性がある。すなわち、同じ日であれば、時刻が異なっていても偏差が同じになる傾向が高い。

0016

このように、電力需要には、年間を通じて時刻に関して規則性があり、また、平均需要量と実際の需要量との偏差は、日にちに関して規則性がある。したがって、これらの規則性を利用して需要予測を行うことによって、高い精度で需要予測を行うことができる。

0017

そこで、本実施例に係る電力需要予測装置は、予測対象時刻の平均需要量と予測対象日の偏差に基づいて電力需要を予測する。このように、予測対象時刻の平均需要量と予測対象日の偏差に基づいて電力需要を予測することによって、本実施例に係る電力需要予測装置は、高い予測精度を維持しつつ、わかり易い論理で予測を行うことができる。

0018

次に、本実施例に係る電力需要予測装置の構成について説明する。図3は、本実施例に係る電力需要予測装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この電力需要予測装置100は、データ取込部110と、取込データ記憶部120と、平均需要量算出部130と、偏差算出部140と、算出データ記憶部150と、予測部160とを有する。

0019

データ取込部110は、一定時間ごとの需要量、カレンダーデータすなわち曜日、祝祭日か否か、正月期間か否か、GW期間か否か、お盆期間か否かなどのカレンダーに関するデータ、気象予報データなどのデータを取り込み、取込データ記憶部120に書き込む処理部である。取込データ記憶部120は、データ取込部110によって取り込まれたデータを記憶する記憶部である。

0020

図4は、取込データ記憶部120の一例を示す図である。同図に示すように、この取込データ記憶部120は、最新電力需要量を1分ごとに所定の日数分、日付、時刻、曜日、祝祭日か否か、正月期間か否か、GW期間か否か、お盆期間か否か、気温予報天候予報の情報とともに記憶する。

0021

平均需要量算出部130は、取込データ記憶部120に記憶されたデータを読み出して平均需要量を算出する処理部である。現時点がd日の時刻tであるとすると、平均需要量算出部130は、取込データ記憶部120に記憶された前日までの需要量から、式(1)によりn日(n=d−p,d−p+1,・・・,d−1,d)の時刻tにおける過去m日の平均需要量avDn,tを計算する。

0022

ここで、pはあらかじめ定めた、予測式推定に用いる日数を表すパラメータであり、mはあらかじめ定めた、需要量の平均を計算する期間を表すパラメータである。式(1)でDn,tは取込データ記憶部120に記憶されたn日の時刻tにおける需要量を表している。

0023

同様に、平均需要量算出部130は、式(2)でn日(n=d−p,d−p+1,・・・,d−1,d)の時刻t+τの平均需要量avDn,t+τを計算する。ここで、τは予測を行う時間の刻みを表す。

0024

また、ここでは、平均需要量avDn,tを式(1)のように単純平均で計算することとしたが、過去のデータに重みを付けた式(3)で計算することもできる。

0025

式(3)でwiはn−i日の需要量の重みを表している。重みとしては、例えば至近日ほど重みを高くする、あるいは予測日と曜日が同じなど類似度の高い日の重みを高くするなどの方法がある。なお、平均需要量算出部130は、算出した平均需要量を日付に対応させて算出データ記憶部150に書き込む。

0026

偏差算出部140は、平均需要量算出部130により算出された平均需要量と実際の需要量との偏差を算出する処理部である。すなわち、この偏差算出部140は、過去において、実際の電力需要が、平均需要量算出部130で計算された平均需要からどの程度乖離していたかの偏差を計算する。また、この偏差算出部140は、算出した偏差を日付に対応させて算出データ記憶部150に書き込む。

0027

n日(n=d−p,d−p+1,・・・,d−1,d)の時刻tでの平均需要量からの偏差Δn,tは式(4)で示す指数平滑値として計算される。

0028

ここで、rは0以上1以下の実数である。r=1.0とするとΔn,tは単純な時刻tの偏差となる。また、r<1.0とするとΔn,tは単純な時刻t一時点での偏差ではなく、時刻t以前の偏差のトレンドを反映した偏差となる。

0029

算出データ記憶部150は、平均需要量算出部130、偏差算出部140および予測部160により算出されるデータを記憶する記憶部である。図5は、算出データ記憶部150の一例を示す図である。同図に示すように、この算出データ記憶部150は、平均需要量avDn,tおよびavDn,t+τ、偏差Δn,tを(p+1)日分記憶する。なお、Satn、Sunnは予測部160により算出される。

0030

予測部160は、平均需要量算出部130により算出された平均需要量と、偏差算出部140により算出された偏差と、データ取込部110により取り込まれたカレンダーデータなどを変数とする電力需要量の予測式を推定し、この予測式を用いて将来の需要量を予測する処理部である。

0031

具体的には、この予測部160は、まず取込データ記憶部120に記憶されたカレンダーデータから、曜日の違いを需要予測に反映させるための曜日ダミー変数を計算する。例えば需要量は土曜、日曜は平日とは異なる。この違いを予測に反映させるため、予測部160は、過去p+1日分のカレンダーデータに対して、土曜ダミー変数Satnと、日曜ダミー変数Sunnを計算する。ここで、n=d,d−1,・・・,d−pである。

0032

土曜ダミー変数は、n日が土曜日の場合に1、それ以外の場合には0の値を取る変数であり、日曜ダミー変数は、n日が日曜、ゴールデンウィーク期間、お盆・正月期間にあたる場合に1、それ以外の場合に0の値をとる変数である。なお、曜日ダミー変数の計算方法としては、他の計算方法を用いることもできる。

0033

そして、予測部160は、算出データ記憶部150に記憶された平均需要量avDn,t+τおよび偏差Δn,tを読み出す。ここで、n=d−1,d−2,・・・,d−pである。そして、この予測部160は、取込データ記憶部120から電力需要量Dn,t+τの値を読み出し、読み出した過去p日(d−1日からd−p日)のデータを用いて予測式を推定する。

0034

予測式の推定方法としては、重回帰分析ニューラルネットワークなどの適用が考えられるが、ここでは、重回帰分析により予測式を推定することとする。重回帰分析による予測式の推定としては、式(5)で計算されるEの値が最小となる、予測式の係数a1、a2、a3、a4およびa5の値を求める。

0035

そして、予測部160は、最後に、求めた予測式を用いて、時刻t+τでの電力需要量を式(6)で計算し、計算結果表示装置に表示する。

0036

なお、予測式の変数として、カレンダーデータに加えて、気温の予報値を加えることもできる。例えば、気温に関しては、気温がある一定値以上になると冷房機器が、ある一定値以下になると暖房機器が使われるようになる。これら冷暖房機器の需要量を反映させるため、例えば式(7)で計算される変数Tdを予測式の変数に加える。

0037

ここで、C、HはC≧Hとなる、あらかじめ定めたパラメータであり、Cは冷房機器が使われるようになる気温、Hは暖房機器が利用されるようになる気温に相当する。また、FTdは予想気温である。この場合も過去のd−p日からd−1日のデータに対して、二乗誤差が最小となる予測式(8)を求め、この式を用いて時刻t+τの需要を予測する。

0038

また、点灯負荷による需要変化を需要量の予測に反映させるため、予測式の変数として、天候ダミー変数Wdを加えることもできる。例えば天候ダミー変数Wdは式(9)のように計算し、予測式を式(10)のようにすることができる。

0039

次に、本実施例に係る電力需要予測装置100による需要予測処理の処理手順について説明する。図6は、本実施例に係る電力需要予測装置100による需要予測処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここでは、データ取込部110が電力需要量などの最新のデータを常時取り込んで取込データ記憶部120に書き込むものとする。

0040

図6に示すように、電力需要予測装置100は、平均需要量算出部130が現在時刻tおよび予測対象時刻t+τにおける(p+1)日分の平均需要量avDn,tおよびavDn,t+τを算出し、算出データ記憶部150に書き込む(ステップS1)。

0041

そして、偏差算出部140が現在時刻tにおける(p+1)日分の偏差Δn,tを算出し、算出データ記憶部150に書き込む(ステップS2)。また、予測部160が土曜ダミー変数および日曜ダミー変数の値をp日分算出し、算出データ記憶部150に書き込む。

0042

そして、予測部160がp日分の需要量Dn,t+τ、平均需要量avDn,t+τ、偏差Δn,t、土曜ダミー変数値および日曜ダミー変数値を用いて予測式を推定し(ステップS3)、推定した予測式を用いて予測対象時刻t+τにおける予測需要量を算出する(ステップS4)。

0043

このように、電力需要予測装置100は、予想対象時刻における平均需要量と現在時刻における偏差に基づいて予測需要量を算出することによって、わかり易い論理で精度よく需要量を予測することができる。

0044

次に、平均需要量算出部130による平均需要量算出処理の処理手順について説明する。図7は、平均需要量算出部130による平均需要量算出処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、平均需要量算出部130は、平均需要量を算出する日付を表す変数nを予測対象日に初期化する。すなわち、n=dとする(ステップS11a)。

0045

そして、日数を数える変数iを1に初期化し、需要量の合計値Aveを0に初期化する(ステップS11b)。そして、取込データ記憶部120から時刻tにおける日付n−iの需要量Dn-i,tを読み込み(ステップS11c)、Aveに加える(ステップS11d)。

0046

そして、iを1増加し(ステップS11e)、iが平均値算出日数mより大きいか否かを判定する(ステップS11f)。その結果、iが平均値算出日数mより大きくない場合には、ステップS11cに戻り、iが平均値算出日数mより大きい場合には、Aveをmで割ることによって、日付n、時刻tにおける平均需要量avDn,tを算出する(ステップS11g)。

0047

そして、算出した平均需要量avDn,tを算出データ記憶部150に日付に対応させて書き込み(ステップS11h)、nを1減らす(ステップS11i)。そして、(p+1)日分の平均需要量を算出したか否か、すなわち、nがd−pより小さいか否かを判定し(ステップS11j)、nがd−pより小さくない場合には、ステップS11bに戻り、nがd−pより小さい場合には、平均需要算出処理を終了する。

0048

このように、平均需要量算出部130は、過去の同時刻の需要量を用いて平均需要量を算出することができる。なお、ここでは、日付n、時刻tにおける平均需要量avDn,tを算出する場合について説明したが、需要量Dn-i,tの代わりに需要量Dn-i,t+τを用いることによって、日付n、時刻t+τにおける平均需要量avDn,t+τを算出することができる。

0049

また、ここでは、単純平均を計算する場合について説明したが、図8に示すように、需要量を重み付けして合計値Aveを計算するとともに重みwi(1≦i≦m)の和Sを計算し、Ave/Sによって重み付き平均需要量を算出することができる。

0050

次に、偏差算出部140による偏差算出処理の処理手順について説明する。図9は、偏差算出部140による偏差算出処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、偏差算出部140は、偏差を算出する日付を表す変数nをd−pに初期化し(ステップS21a)、時刻を数える変数iを0に初期化する(ステップS21b)。

0051

そして、取込データ記憶部120から時刻iにおける日付nの需要量Dn,iを読み込み(ステップS21c)、日付n、時刻iにおける平均需要量avDn,iを計算する(ステップS21d)。そして、日付n、時刻iにおける偏差Δn,iを計算する(ステップS21e)。なお、偏差Δn,-τは0であるとする。

0052

そして、偏差Δn,i+1の計算に用いるために偏差Δn,iを一時的に記憶し(ステップS21f)、iをτ増加する(ステップS21g)。そして、iがtより大きいか否かを判定し(ステップS21h)、iがtより大きくない場合には、ステップS21cに戻って、次のiに関する偏差Δn,iを計算する。

0053

一方、iがtより大きい場合には、偏差Δn,iすなわち偏差Δn,tを算出データ記憶部150に記憶し(ステップS21i)、nを1増加する(ステップS21j)。そして、nがdより大きいか否かを判定し(ステップS21k)、dより大きくない場合には、ステップS21bに戻って、次のnに関する偏差Δn,tを計算する。一方、nがdより大きい場合には、偏差算出処理を終了する。

0054

このように、偏差算出部140は、現時刻の平均需要量と実際の需要量との差だけでなく、当日の現時刻までの偏差にも基づいて偏差Δn,tを算出することによって、当日の偏差のトレンドを反映することができる。

0055

次に、予測部160による予測式推定処理の処理手順について説明する。図10は、予測部160による予測式推定処理の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、予測部160は、予測式の算出に用いるデータの日付を表す変数nをd−1に初期化し(ステップS31a)、取込データ記憶部120からn日のカレンダーデータを読み込む(ステップS31b)。

0056

そして、読み込んだカレンダーデータから曜日ダミー変数の値を計算し(ステップS31c)、算出データ記憶部150に記憶された平均需要量avDn,t+τおよび偏差Δn,tを読み込む(ステップS31d〜ステップS31e)。また、取込データ記憶部120から需要量Dn,t+τを読み込む(ステップS31f)。

0057

そして、nを1減らし(ステップS31g)、nがd−p以上であるか否か、すなわち、予測式の推定に用いるp日分のデータにまだ足りないか否かを判定する(ステップS31h)。その結果、nがd−p以上である場合には、データが足りないので、ステップS31bに戻り、次のデータを揃える。一方、nがd−p以上でない場合には、p日分のデータが揃ったので、p日分のデータから時刻t+τにおける需要量Dd,t+τを予測する式を重回帰分析を用いて推定する(ステップS31i)。

0058

このように、平均需要量avDn,t+τ、偏差Δn,t、曜日ダミー変数を用いて予測式を推定することによって、わかり易い論理で精度の高い予測を行うことができる。

0059

図11は、本実施例に係る電力需要予測装置による予測結果を示す図である。同図に示すように、予測需要量が実績需要量とよく一致していることがわかる。なお、ここでは、平均需要量avDn,t+τ、偏差Δn,t、曜日ダミー変数を用いて1時間先の需要を予測した。

0060

また、データとしては、East30モデルの1時間毎に記録された1年間の需要量データを用いた。また、平均需要量算出部130は、式(11)により過去7日分のデータを用いて各時刻の平均需要量を算出した。

0061

また、偏差算出部140は、式(12)により、各時刻における平均需要量からの偏差を算出した。

0062

また、予測部160は、電力需要量の予測式を重回帰分析により推定する際に、過去42日分のデータを用いて、式(13)のEが最小となる予測式の係数a1、a2、a3、a4およびa5を求めた。

0063

上述してきたように、本実施例では、平均需要量算出部130が過去の同時刻の平均需要量を算出し、偏差算出部140が平均需要量と実際の需要量との偏差を算出し、予測部160が平均需要量と偏差を基本とする予測式を推定して需要量を予測することとしたので、わかり易い論理で精度よく需要量を推定することができる。

0064

また、本実施例では、曜日ダミー変数、気温予報、天候予報などを加えて予測式を推定することとしたので、より精度よく需要量を推定することができる。また、本実施例では、偏差算出部140が指数平滑を用いて偏差を算出することとしたので、より精度よく偏差を算出することができる。

0065

なお、本実施例では、電力需要予測装置について説明したが、電力需要予測装置が有する構成をソフトウェアによって実現することで、同様の機能を有する電力需要予測プログラムを得ることができる。そこで、この電力需要予測プログラムを実行するコンピュータについて説明する。

0066

図12は、本実施例に係る電力需要予測プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、このコンピュータ200は、RAM210と、CPU220と、HDD230と、LANインタフェース240と、入出力インタフェース250と、DVDドライブ260とを有する。

0067

RAM210は、プログラムやプログラムの実行途中結果などを記憶するメモリであり、CPU220は、RAM210からプログラムを読み出して実行する中央処理装置である。HDD230は、プログラムやデータを格納するディスク装置であり、LANインタフェース240は、コンピュータ200をLAN経由で他のコンピュータに接続するためのインタフェースである。入出力インタフェース250は、マウスキーボードなどの入力装置および表示装置を接続するためのインタフェースであり、DVDドライブ260は、DVDの読み書きを行う装置である。

0068

そして、このコンピュータ200において実行される電力需要予測プログラム211は、DVDに記憶され、DVDドライブ260によってDVDから読み出されてコンピュータ200にインストールされる。あるいは、この電力需要予測プログラム211は、LANインタフェース240を介して接続された他のコンピュータシステムデータベースなどに記憶され、これらのデータベースから読み出されてコンピュータ200にインストールされる。そして、インストールされた電力需要予測プログラム211は、HDD230に記憶され、RAM210に読み出されてCPU220によって実行される。

0069

また、本実施例では、電力需要を予測する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば地域熱需要など他の需要を予測する場合にも同様に適用することができる。

0070

以上のように、本発明に係る需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムは、電力の安定供給に有用であり、特に、効率的に発電機運用を行うことが重要である場合に適している。

図面の簡単な説明

0071

時刻ごとの需要量の大きさを白黒レベルで1年間分表したイメージ図である。
時刻ごとの平均需要量と実際の需要量との偏差を白黒レベルで1年間分表したイメージ図である。
本実施例に係る電力需要予測装置の構成を示す機能ブロック図である。
取込データ記憶部の一例を示す図である。
算出データ記憶部の一例を示す図である。
本実施例に係る電力需要予測装置による需要予測処理の処理手順を示すフローチャートである。
平均需要量算出部による平均需要量算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
加重平均による平均需要量算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
偏差算出部による偏差算出処理の処理手順を示すフローチャートである。
予測部による予測式推定処理の処理手順を示すフローチャートである。
本実施例に係る電力需要予測装置による予測結果を示す図である。
本実施例に係る電力需要予測プログラムを実行するコンピュータの構成を示す機能ブロック図である。

符号の説明

0072

100電力需要予測装置
110 データ取込部
120 取込データ記憶部
130平均需要量算出部
140偏差算出部
150算出データ記憶部
160予測部
200コンピュータ
210 RAM
211電力需要予測プログラム
220 CPU
230 HDD
240LANインタフェース
250入出力インタフェース
260 DVDドライブ

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