JP2000270473A - 電力需要量予測方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】統計的手法に基づいて低減率を求め、特異日の
需要電力量の高精度な予測を可能とする需要電力量予測
方法を提供する。 【解決手段】過去の需要電力量データの中から平日に該
当する需要電力量データの平均である平日平均需要電力
量と特異日に該当する需要電力量データの平均である特
異日平均需要電力量とを求め、 低減率＝特異日平均需要電力量／平日平均需要電力量 で表される低減率を求め、予測対象の特異日に近い平日
の需要電力量に低減率を乗じた値をもって予測対象の特
異日の需要電力量とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、各種電力系統にお
ける中央給電指令所、地方給電指令所、または系統制御
所などにおいて、系統制御用コンピュータまたは汎用コ
ンピュータ（以下、一括してコンピュータという。）を
用いて電力需要量を自動的に予測するための電力需要量
予測方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の電力系統における翌日の電力需要
量の予測とは、経験および直感的知識に基づいて、電力
系統運用者が翌日の電力需要量を決定し、この電力需要
量となるように手作業で全ての操作を行うというもので
あった。このような電力需要量の予測作業の自動化が検
討されている。

【０００３】このような予測作業の自動化の具体例とし
て、過去の電力需要量データを用いて重回帰分析やニュ
ーラルネットワークによる分析を行い、翌日の電力需要
量を予測する手法が提案され、確立されつつある。これ
ら予測手法では、予測モデルを構築し、コンピュータを
用いて計算する。

【０００４】このような従来の予測手法では、火曜日か
ら金曜日までの平日（以下、単に平日という。）の電力
需要量についての予測精度は高いが、月曜日、土曜日、
日曜日、祝日、飛び石連休の中日、または、長期休暇な
どの特異日（以下、これら全部の日を含む概念を単に特
異日という。）の電力需要量については大きな誤差を有
することがある。このような不具合を解消するため、特
異日の電力需要量については、平日相当の電力需要量を
予測し、この平日相当の電力需要量に低減率を乗じた値
を以て特異日の電力需要量として予測することが一般的
に行われている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、特異日
の電力需要量の予測に用いる低減率の自動算出方法は存
在せず、この低減率の算出については電力系統運用者の
経験および直感的知識に頼っているのが実状である。こ
の低減率を１％間違って設定すると特異日の電力需要量
の予測精度はそのまま１％ずれる。しかも、低減率は、
月曜日、土曜日、日曜日、祝日、飛び石連休の中日、ま
たは、長期休暇というような特異日の種別、さらに特異
日における気象（大気の状態や晴、雨、風などの大気中
の諸現象）、気象要素（気温・気圧・風向・風速・湿度
・雲量・雲形・降水量など気象状態を表す諸要素）、年
月や季節などが異なれば、大幅に変動する。

【０００６】通常、膨大な専門的知識を有する電力系統
の運用者が、過去の経験および直感的知識に基づいて低
減率を設定していたが、前述のような多くの要因により
低減率が変動するため、その設定を行うことは難しかっ
た。しかも、近年ではこのような知識を有する熟練した
電力系統運用者が減少の一途をたどっており、低減率の
設定がさらに困難になっている。特に、長期休暇期間中
は、平日、月曜日、土曜日、日曜日、または祝日という
曜日などによっても大きく異なり、低減率を精度良く求
めることがより一層困難である。

【０００７】電力需要量、特に、最大電力需要量の予測
は、発電計画の立案の基礎となるものであり、精度の高
い予測が必要とされている。予測精度を向上するため、
コンピュータを用いて、低減率を自動的に、かつ、精度
良く求めたいという要請があった。本発明は、統計的手
法に基づいて低減率を求め、特異日の電力需要量の高精
度な予測を可能とする電力需要量予測方法を提供するこ
とを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１に記載の発明は、過去の電力需要量データ
を用いて未来の特異日の電力需要量を予測する電力需要
量予測方法において、過去の電力需要量データの中から
平日として分類された電力需要量データと特異日として
分類された電力需要量データとを検索抽出し、平日に該
当する電力需要量データの平均である平日平均電力需要
量と特異日に該当する電力需要量データの平均である特
異日平均電力需要量とを求め、 低減率＝特異日平均電力需要量／平日平均電力需要量 で表される低減率を求め、平日の電力需要量に低減率を
乗じた値をもって予測対象の特異日の電力需要量とする
ことを特徴とする。

【０００９】また、請求項２に記載の発明は、請求項１
に記載の電力需要量予測方法において、特異日として分
類された過去の電力需要量データは、さらに、月曜日、
土曜日、日曜日、祝日、飛び石連休の中日または長期休
暇の何れか１つの種別に分類された電力需要量データと
し、特異日の種別が同じ過去の電力需要量データから求
められた特異日平均電力需要量を用いて低減率を求める
ことを特徴とする。

【００１０】また、請求項３に記載の発明は、請求項２
に記載の電力需要量予測方法において、特異日の種別が
長期休暇として分類された過去の電力需要量データは、
さらに、火曜日から金曜日までの平日、月曜日、土曜
日、日曜日、および祝休日の何れか１つの副種別に分類
された電力需要量データとし、特異日の種別および副種
別が同じ過去の電力需要量データから求められた特異日
平均電力需要量を用いて低減率を求めることを特徴とす
る。

【００１１】また、請求項４に記載の発明は、請求項１
〜請求項３の何れか１項に記載の電力需要量予測方法に
おいて、前記過去の電力需要量データは、月または季節
が分類された電力需要量データとし、月または季節が同
じ過去の電力需要量データから求められた特異日平均電
力需要量および平日平均電力需要量を用いて低減率を求
めることを特徴とする。

【００１２】また、請求項５に記載の発明は、請求項１
〜請求項４の何れか１項に記載の電力需要量予測方法に
おいて、前記過去の電力需要量データは、気象および／
または気象要素が分類された電力需要量データとし、気
象および／または気象要素が同一または類似する過去の
電力需要量データから求められた特異日平均電力需要量
および平日平均電力需要量を用いて低減率を求めること
を特徴とする。

【００１３】また、請求項６に記載の発明は、請求項１
〜請求項５の何れか１項に記載の電力需要量予測方法に
おいて、低減率が信頼性を有しない場合は信頼性を有す
る他の低減率もしくは電力需要量データを用いて補間し
た低減率で代替することを特徴とする。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の第１〜第５実施形
態について説明する。これら実施形態で共通する点は、
電力需要量を予測するために、コンピュータを用いるこ
とである。このコンピュータは、ハードディスクや光デ
ィスクなど、過去の電力需要量データが記憶されている
データベース部を備えており、所望の電力需要量データ
をこのデータベース部から読み出すことができる。この
電力需要量データには、カレンダデータおよび気象デー
タが関連付けられて記録されている。

【００１５】カレンダデータとは、電力需要量の時間に
関するデータであり、電力需要量データについての年・
月・日・時・分・秒・曜日が記録されている。気象デー
タとは、電力需要量データが記録された時の気象および
気象要素に関するデータであり、１または複数の予め定
められた地点についての気象および気象要素が記録され
ている。

【００１６】これらカレンダデータおよび気象データ
は、電力需要量データを検索するために利用されるもの
であり、例えば、検索条件として、過去の電力需要量デ
ータのうち、晴れた土曜日の需要電力データを抽出した
いとき、検索条件としてカレンダデータの曜日が土曜日
に該当し、かつ、気象データの気象が晴れに該当する日
を抽出し、抽出した日の電力需要量データをデータベー
スから読み出すこととなる。

【００１７】さらに、カレンダデータでは、上記に加え
て平日および特異日について登録がなされている。これ
ら特異日については、長期休暇を除く特異日と長期休暇
に関する特異日がある。まず、次表に平日および長期休
暇を除く特異日の種類と備考について示す。

【００１８】

【表１】

【００１９】また、経験上、ゴールデンウィーク（以
下、ＧＷという。）、夏期休暇、年末年始休暇などの長
期休暇における特異日では、電力需要量が、平日および
長期休暇を除く特異日と相違する傾向を有しているた
め、特に例外的な特異日として設定する。次表に長期休
暇に関する特異日について示す。

【００２０】

【表２】

【００２１】なお、このような特異日は、表１および表
２の備考欄に記載された内容に基づき、コンピュータが
年・月・日・曜日からプログラム処理により特異日を特
定できるため、特異日についてはカレンダーデータとし
て予め登録せず、コンピュータで検索するようにしても
よい。具体的には、カレンダデータにＧＷと登録されて
いる日を選択するか、または、ＧＷと登録されていない
場合であっても、カレンダデータの年・月・日・曜日を
用いてＧＷの４月２７〜５月８日に該当する日を検索抽
出すれば良い。いずれの場合であっても後述する全ての
実施形態を実施できる。

【００２２】続いて、低減率の設定方法について説明す
る。まず、最も簡単な低減率の設定方法について説明す
る。本発明の第１実施形態は、過去の電力需要量データ
に基づいて、低減率を統計的に算出するものである。ま
ず、電力系統運用者は、抽出期間として予測対象日から
遡って過去数週間〜数年の中から所望の期間を選択す
る。続いて、電力系統運用者は、選択した期間に含まれ
る過去の電力需要量データの中から、平日の電力需要量
データと特異日の電力需要量データをそれぞれ分別抽出
するようコンピュータを操作する。

【００２３】コンピュータは、データベース部のカレン
ダデータを検索して、選択した期間内の電力需要量デー
タの中から平日に該当する電力需要量データと特異日に
該当する電力需要量データとを分類して読み出す。続い
て、コンピュータは、平日に該当する電力需要量データ
の平均である平日平均電力需要量と特異日に該当する電
力需要量データの平均である特異日平均電力需要量とを
求める。そして次式により低減率を求める。

【００２４】 低減率＝特異日平均電力需要量／平日平均電力需要量 …（１）

【００２５】そして、予測対象の特異日において、従来
の予測手法を用いて平日に相当するとして予測した平日
の電力需要量に数式（１）で求めた低減率を乗じた値を
特異日の電力需要量として予測する。また、これ以外に
も、予測対象の特異日に近い平日の電力需要量に数式
（１）で求めた低減率を乗じた値を特異日の電力需要量
として予測してもよい。ここに特異日に近い平日とは、
例えば、予測対象の特異日の前日や、あるいは、予測対
象の特異日に近く、かつ、特異日の予測温度に一致また
は類似するような日などを指す。このように低減率が乗
じられる平日の電力需要量についても各種指定が可能で
ある。低減率をこのように求めることで、過去の電力需
要量データに基づく信頼性の高い低減率が求められ、電
力需要量を精度高く予測することが可能となる。

【００２６】さらに、本発明の第２実施形態は、第１実
施形態の電力需要量予測方法を改良した方法である。第
１実施形態では、カレンダデータで平日と特異日という
簡単な分類を行っていたが、本実施形態では、平日を火
曜日から金曜日までとし、また、特異日を月曜日、土曜
日、日曜日、祝日、飛び石連休の中日、または、長期休
暇という種別ごとに分類する。

【００２７】このように特異日を種別ごとに分類する理
由は、経験上、火曜日から金曜日までの平日においては
電力需要量が相違することはないが、特異日について
は、前記種別毎に電力需要量が相違する傾向を有するた
めである。したがって、特異日の種別毎に低減率を求め
ることが望ましく、特異日の種別毎に異なる低減率を統
計的に算出するものである。

【００２８】なお、前述のように、データベース部に特
異日の種別もカレンダデータとして登録しても良く、ま
た、カレンダーデータとして予め登録しなくてもコンピ
ュータで検索するようにしてもよい。いずれにしても、
特異日の種別毎に電力需要量データの抽出選択は可能で
ある。

【００２９】電力系統運用者は、抽出期間日数として予
測対象日から遡って過去数週間〜数年の中から所望の期
間を選択する。また、予測対象となる特異日がどの種別
に該当するかを検討し、特異日の種別を指定する。続い
て、電力系統運用者は、選択した期間に含まれる過去の
電力需要量データの中から、平日の電力需要量データと
指定種別に該当する特異日の電力需要量データをそれぞ
れ分類抽出するようコンピュータを操作する。

【００３０】コンピュータは、データベース部のカレン
ダデータを検索して、選択した期間内の電力需要量デー
タの中から平日に該当する電力需要量データと指定種別
に該当する特異日の電力需要量データとを分類して読み
出す。続いて、コンピュータは、平日に該当する電力需
要量データの平均である平日平均電力需要量と指定種別
に該当する電力需要量データの平均である種別指定特異
日平均電力需要量とを求める。そして次式により低減率
を求める。

【００３１】 低減率＝種別指定特異日平均電力需要量／平日平均電力需要量 …（２）

【００３２】数式（２）の具体的な例は、以下のように
なる。 低減率（月曜）＝月曜平均電力需要量／平日平均電力需
要量 低減率（土曜）＝土曜平均電力需要量／平日平均電力需
要量 低減率（日曜）＝日曜平均電力需要量／平日平均電力需
要量 低減率（祝日）＝祝日平均電力需要量／平日平均電力需
要量 低減率（中日）＝中日平均電力需要量／平日平均電力需
要量 低減率（長期休暇）＝長期休暇平均電力需要量／平日平
均電力需要量

【００３３】そして、第１実施形態と同様に、平日の電
力需要量に数式（２）で求めた低減率を乗じた値を特異
日の電力需要量として予測する。低減率をこのように特
異日の種別毎に求めることで、過去の電力需要量データ
に基づくさらに信頼性の高い低減率が求められ、電力需
要量を精度高く予測することができる。

【００３４】さらに、本発明の第３実施形態は、第２実
施形態の電力需要量予測方法を更に改良した方法であ
る。特異日の種別が、長期休暇に該当する場合は、長期
休暇期間内における平日、月曜日、土曜日、祝休日を副
種別として分類する。このように副種別ごとに分類する
理由は、経験上、長期休暇期間内であっても副種別毎に
電力需要量が相違する傾向を有するためである。したが
って、長期休暇の副種別毎に低減率を求めることが望ま
しく、副種別毎に異なる低減率を統計的に算出するもの
である。

【００３５】なお、前述のように、データベース部に長
期休暇の副種別もカレンダデータとして登録しても良
く、また、カレンダーデータとして予め登録しなくても
コンピュータで検索するようにしてもよい。いずれにし
ても、長期休暇の副種別毎に電力需要量データの抽出選
択が可能である。

【００３６】電力系統運用者は、抽出期間日数として予
測対象日から遡って過去数週間〜数年の中から所望の期
間を選択する。また、予測対象となる特異日がどの種別
に該当するかを検討し、種別を指定する。このとき種別
が長期休暇に該当するとき、さらに副種別を指定する。
続いて、電力系統運用者は、選択した期間に含まれる過
去の電力需要量データの中から、平日の電力需要量デー
タと、指定した種別（長期休暇）および副種別に該当す
る特異日の電力需要量データとをそれぞれ分類抽出する
ようコンピュータを操作する。

【００３７】コンピュータは、データベース部のカレン
ダデータを検索して、選択した期間内の電力需要量デー
タの中から平日に該当する電力需要量データと指定した
種別（長期休暇）および副種別に該当する特異日の電力
需要量データとを分類して読み出す。続いて、コンピュ
ータは、平日に該当する電力需要量データの平均である
平日平均電力需要量と指定した種別（長期休暇）および
副種別に該当する電力需要量データの平均である副種別
指定特異日平均電力需要量とを求める。そして次式のよ
うに低減率を求める。

【００３８】 低減率＝副種別指定特異日平均電力需要量／平日平均電力需要量 …（３）

【００３９】数式（３）の具体的な例は、以下のように
なる 1月1日（祝休）低減率＝1月1日（祝休）電力需要量／平
日平均電力需要量 1月2日（平日）低減率＝1月2日（平日）電力需要量／平
日平均電力需要量 1月2日（月曜）低減率＝1月2日（月曜）電力需要量／平
日平均電力需要量 1月2日（土曜）低減率＝1月2日（土曜）電力需要量／平
日平均電力需要量 1月2日（祝休）低減率＝1月2日（祝休）電力需要量／平
日平均電力需要量 ここに祝休は、祝日および日曜などの休日を表してい
る。

【００４０】具体例として、年末年始休暇の１月１日と
１月２日についてのみ数式を表したが、長期休暇に含ま
れる全ての日についても同様に求めるものとする。そし
て、第１実施形態と同様に、平日の電力需要量に数式
（３）で求めた低減率を乗じた値を特異日の電力需要量
として予測する。このような長期休暇期間においては、
低減率の予測が困難なものであったが、本実施形態のよ
うに長期休暇における特異日の低減率を副種別毎に求め
ることで、過去の電力需要量データに基づく信頼性の高
い低減率が求められ、電力需要量を精度高く予測するこ
とができる。

【００４１】さらに、本発明の第４実施形態では、第１
〜第３実施形態の電力需要量予測方法を更に改良したも
のである。経験上、電力需要量は、月別・季節別によっ
ても異なる傾向を有している。そこで、月や季節を考慮
して低減率を統計的に算出するものである。

【００４２】なお、前述のように、データベース部に季
節をカレンダデータとして登録しても良く、また、カレ
ンダーデータとして季節が予め登録しなくても、季節を
判別するために予め登録されたプログラムに基づいてコ
ンピュータで検索するようにしてもよい。なお、季節を
判別するためのプログラムとは、例えば季節を春と判別
するならば、３月１日から５月３１日までに含まれると
か、気温が１５度以上２５度以下に含まれる過去の電力
需要量データを読み出すこととなる。これ以外にも季節
を判別するためのプログラムは、カレンダデータ及び気
象データの中から諸条件を設定して検索するプログラム
を各種設定できる。

【００４３】電力系統運用者は、抽出期間日数として予
測対象日から遡って過去数週間〜数年の中から所望の期
間を選択する。また、予測対象となる特異日がどの季節
または月に該当するかを検討し、季節または月を指定す
る。なお、このときに第１〜第３実施形態として説明し
た種別または副種別を併せて指定しても良い。

【００４４】続いて、電力系統運用者は、選択した期間
に含まれる電力需要量データの中から、月または季節が
該当する平日の電力需要量データと、月または季節が該
当する特異日の電力需要量データとをそれぞれ分類抽出
するようコンピュータを操作する。

【００４５】コンピュータは、データベース部のカレン
ダデータを検索して、選択した期間内の電力需要量デー
タの中から指定した月または季節に該当する平日の電力
需要量データと、指定した月または季節に該当する特異
日の電力需要量データとを分類して読み出す。続いて、
コンピュータは、平日に該当する電力需要量データの平
均である期間指定平日平均電力需要量と月または季節に
該当する特異日の電力需要量データの平均である期間指
定特異日平均電力需要量とを求める。そして次式のよう
に低減率を求める。

【００４６】 低減率＝期間指定特異日平均電力需要量／期間指定平日平均電力需要量…（４）

【００４７】数式（４）の具体的な例は、以下のように
なる。 低減率（１月）＝１月特異日平均電力需要量／１月平日
平均電力需要量 低減率（春）＝ 春季特異日平均電力需要量／春季平日
平均電力需要量

【００４８】月が１月の場合と季節が春の場合について
それぞれ数式を表したが、以下、月については１〜１２
月に、また、季節については春夏秋冬についても同様に
求めるものとする。そして、第１実施形態と同様に、平
日の電力需要量に数式（４）で求めた低減率を乗じた値
を特異日の電力需要量として予測する。このような所定
期間に区切る理由としては、このような所定期間内の電
力需要量は相関関係があり、低減率の予測精度を高める
ことができるためである。本実施形態のように期間を限
定して特異日の低減率を求めることで、過去の電力需要
量データに基づく信頼性の高い低減率が求められ、電力
需要量を精度高く予測することができる。

【００４９】さらに、本発明の第５実施形態では、第１
〜第４実施形態の電力需要量予測方法を更に改良したも
のである。一般的に、夏季で気温が高い場合電力需要量
は大きく、また、気温が低いと電力需要量は小さくな
る。また、冬季は逆に気温が高いと電力需要量は小さく
なり、また、気温が低いと電力需要量は大きくなる。こ
のように、低減率は、前述の時間的な要因の他に、気象
や気象要素に影響されることがある。そこで、本実施形
態では気象および気象要素を考慮して低減率を統計的に
算出するものである。この場合、データベース部に必ず
気象データが、カレンダデータおよび電力需要量データ
と関連付けられて記録されているものとする。

【００５０】電力系統運用者は、抽出期間日数として予
測対象日から遡って過去数週間〜数年の中から所望の期
間を選択する。また、予測対象となる特異日がどのよう
な気象または気象要素に該当するかを検討し、予測対象
となる特異日の気象または気象要素を指定する。なお、
このときに第１〜第４実施形態として説明した種別、副
種別、季節または月を併せて指定しても良い。

【００５１】続いて、電力系統運用者は、選択した期間
に含まれる電力需要量データの中から、気象または気象
要素が該当する平日の電力需要量データと、気象または
気象要素が該当する特異日の電力需要量データとをそれ
ぞれ分類抽出するようコンピュータを操作する。具体的
には、「天候晴れ」、「気温１５度」というように、気
象および／または気象要素が一致または類似した日を検
索条件に指定して、気象データの中から検索する。検索
条件の指定は、各種設定ができる。

【００５２】コンピュータは、データベース部の気象デ
ータを検索して、選択した期間内の電力需要量データの
中から指定した気象または気象要素に該当する平日の電
力需要量データと、指定した気象または気象要素に該当
する特異日の電力需要量データとを分類して読み出す。
続いて、コンピュータは、気象および気象要素が指定さ
れた電力需要量データの平均である気象条件付平日平均
電力需要量と気象および気象要素が指定された特異日の
電力需要量データの平均である気象条件付特異日平均電
力需要量とを求める。そして次式のように低減率を求め
る。

【００５３】 低減率＝気象条件付特異日平均電力需要量／気象条件付平日平均電力需要量 …（５）

【００５４】数式（５）の具体的な例は、以下のように
なる。 低減率（天候）＝天候指定特異日平均電力需要量／天候
指定平日平均電力需要量 低減率（気温）＝気温指定特異日平均電力需要量／気温
指定平日平均電力需要量

【００５５】気象が天候の場合と気象要素が気温の場合
についてそれぞれ数式を表したが、その他の気象および
気象要素についても同様に求めるものとする。そして、
第１実施形態と同様に、平日の電力需要量に数式（５）
で求めた低減率を乗じた値を特異日の電力需要量として
予測する。このように気象および気象要素を用いる理由
としては、気象および気象要素が一致または類似する電
力需要量は相関関係があり、低減率の予測精度を高める
ことができるためである。本実施形態のように気象また
は気象要素を限定して特異日の低減率を求めることで、
過去の電力需要量データに基づく信頼性の高い低減率が
求められ、電力需要量を精度高く予測することができ
る。

【００５６】なお、第１〜第５実施形態において、検索
対象である過去の電力需要量データが少ない場合は、前
述の所定条件に合致する電力需要量データが不足して、
平均値として信頼できるデータを得ることができず、低
減率の算出ができない場合がある。このような場合は、
他の低減率を補間して算出する。例えば、１月１日（土
曜）の低減率が算出できない場合には、１月１日（平
日）の低減率と１月１日（日曜）の低減率の平均値を以
て補間するなどである。

【００５７】また、例えば、１０月祝日の低減率が算出
できなかった場合には、他月祝日の低減率を以て補間す
る。これらの補間方法については、各種想定することが
可能であるが、検索条件が類似する電力需要量データを
用いて得た低減率で代替したり、カレンダデータや気象
データにより各種条件が一致または類似している電力需
要量データを検索してもとめ、この電力需要量データを
用いて低減率を求める方法が一般的である。

【００５８】

【実施例】以下、本発明の実施例について説明する。本
実施例では、１年間の特異日の低減率を求める場合につ
いて説明する。まず、長期休暇でない特異日の低減率を
求める場合について説明する。 （１）低減率を以下の方法で算出する。 まず、過去のある種別の特異日を選択する。そして、
この特異日の最低気温および最高気温（なお、±１℃の
誤差を許容する)がともに一致し、かつ、この特異日と
同じ年で同じ季節に含まれる平日の電力需要量データを
全て抽出する。 前記検索条件に合致する平日の電力需要量データが５
日分未満しか得られない場合は、検索条件の最低気温お
よび最高気温の許容誤差範囲を±２℃に広げて再検索す
る。 検索条件に合致する平日の電力需要量データが５日分
以上得られたならば、平日の電力需要量データの平均値
を求め、選択した過去のある特異日の電力需要量データ
をこの平均値で割って低減率を算出する。 以下、同じ種別の特異日が複数ある場合、それぞれ
〜と同じ手法で同様に低減率を求める。そして、同じ
種別に属する全ての低減率の平均値をその種別の特異日
の低減率とする。 （２）以下、期間内の全ての特異日について同様に低減
率を算出する。 （３）検索条件に該当する特異日の電力需要量データが
ない場合には、他の年や他の季節に属する同じ種別に属
する特異日の低減率の平均値を使用する。

【００５９】続いて、長期休暇の特異日の低減率を求め
る場合について説明する。 （４）低減率を以下の方法で算出する。 まず、種別が長期休暇であり、かつ、ある副種別に属
する過去の特異日を選択する。そして、この特異日の最
低気温および最高気温（なお、±１℃の誤差を許容す
る)がともに一致し、かつ、この特異日と同じ年で同じ
季節に含まれる平日の電力需要量データを全て抽出す
る。 前記検索条件に合致する平日の電力需要量データが５
日分未満しか得られない場合は、検索条件の最低気温と
最高気温の許容誤差範囲を±２℃に広げて再検索する。 検索条件に合致する平日の電力需要量データが５日分
以上得られたならば、平日の電力需要量データの平均値
を求め、選択した過去のある特異日の電力需要量データ
をこの平均値で割って低減率を算出する。 以下、同じ副種別の特異日が複数ある場合、それぞれ
〜と同じ手法で同様に低減率を求める。そして、同
じ副種別に属する全ての低減率の平均値をその種別の特
異日の低減率とする。 （５）以下４通りの長期休暇期間の副種別毎にそれぞれ
低減率を算出する。 平日、月曜、土曜、祝休日 （６）検索条件に該当する過去の電力需要量データが登
録されていない場合には、特異日の前後日、もしくは、
この特異日の異なる曜日の低減率の平均値を使用する。

【００６０】このようにして求めた低減率を表３に示
す。ここに、表３の縦方向では、月別に分類されてお
り、また、横方向では表１で説明したような特異日の種
別毎に分類されている。ここに１〜１１は、表１で付し
た番号の特異日の種別と一致する。

【００６１】

【表３】

【００６２】ここに斜線は暦法上あり得ない特異日であ
り、横線は、暦法上はあり得るが過去に対象となる電力
需要量データが存在しなかったことを示している。この
場合は特異日の種別に分類されている低減率の平均値
を、デフォルト値として利用する。

【００６３】続いて長期休暇のうちＧＷの低減率につい
て表４に示す。ここに、表４の縦方向では、ＧＷ期間の
特異日毎に分類されており、また、横方向では特異日の
副種別毎に分類されている。

【００６４】

【表４】

【００６５】ここに斜線は祝休日に必ず分類されること
を示す特異日であり、横線は、過去に対象となる電力需
要量データが存在しなかったことを示している。過去に
対象となる電力需要量データが存在しない場合は、同じ
特異日種別に分類されている低減率の平均値を、デフォ
ルト値として利用する。

【００６６】なお、経験上、低減率の値は、 平日の低減率＞月曜日の低減率＞土曜日の低減率＞祝休
日の低減率 となることが知られており、このような条件を満たさな
い（例えば、土曜日の低減率＜祝休日の低減率）ような
場合は得られた低減率の信頼性が少ないと判断し、左側
の低減率をデフォルト値とする。例えば、土曜日の低減
率＜祝休日の低減率となったならば、祝休日の低減率は
土曜日の低減率で置き換える。この場合、余裕を持つ電
力需要量を見込むことができ、電力供給が不足するよう
な事態を回避する。

【００６７】続いて長期休暇のうち夏期休暇の低減率に
ついて表５に示す。ここに、表５の縦方向では、夏期休
暇期間の特異日毎に分類されており、また、横方向では
特異日の副種別毎に分類されている。

【００６８】

【表５】

【００６９】ここに斜線および横線は、表４の場合と同
じである。過去に対象となる電力需要量データが存在し
ない場合は同じ特異日種別に分類されている低減率の平
均値を、デフォルト値として利用することも同じであ
り、説明を省略する。

【００７０】続いて長期休暇のうち年末年始休暇の低減
率について表６に示す。ここに、表６の縦方向では、年
末年始休暇の特異日毎に分類されており、また、横方向
では特異日の副種別毎に分類されている。

【００７１】

【表６】

【００７２】ここに斜線および横線は、表４の場合と同
じである。過去に対象となる電力需要量データが存在し
ない場合は同じ特異日種別に分類されている低減率の平
均値を、デフォルト値として利用することも同じであ
り、説明を省略する。

【００７３】

【発明の効果】以上、本発明によれば、時間的条件や気
象的条件の相違により変動する特異日の低減率を、時間
的条件や気象的条件の要因毎に分類して統計的手法に基
づいて自動的に設定することができる。また、分類を細
かくしすぎて類似日が無くなり低減率が算出できない場
合でも、他の類似した低減率より補間することで算出を
可能とする。

【００７４】総じて、本発明によれば、統計的手法に基
づいて低減率を求め、特異日の電力需要量の高精度な予
測を可能とし、運用者の負担軽減と特異日の電力需要量
の予測精度の向上とを実現する電力需要量予測方法を提
供することができる。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 鹿川 泰史 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 Ｆターム(参考） 5G066 AA02

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】過去の電力需要量データを用いて未来の特
   異日の電力需要量を予測する電力需要量予測方法におい
   て、 過去の電力需要量データの中から平日として分類された
   電力需要量データと特異日として分類された電力需要量
   データとを検索抽出し、 平日に該当する電力需要量データの平均である平日平均
   電力需要量と特異日に該当する電力需要量データの平均
   である特異日平均電力需要量とを求め、 低減率＝特異日平均電力需要量／平日平均電力需要量 で表される低減率を求め、 平日の電力需要量に低減率を乗じた値をもって予測対象
   の特異日の電力需要量とすることを特徴とする電力需要
   量予測方法。
2. 【請求項２】請求項１に記載の電力需要量予測方法にお
   いて、 特異日として分類された過去の電力需要量データは、さ
   らに、月曜日、土曜日、日曜日、祝日、飛び石連休の中
   日または長期休暇の何れか１つの種別に分類された電力
   需要量データとし、 特異日の種別が同じ過去の電力需要量データから求めら
   れた特異日平均電力需要量を用いて低減率を求めること
   を特徴とする電力需要量予測方法。
3. 【請求項３】請求項２に記載の電力需要量予測方法にお
   いて、 特異日の種別が長期休暇として分類された過去の電力需
   要量データは、さらに、火曜日から金曜日までの平日、
   月曜日、土曜日、日曜日、および祝休日の何れか１つの
   副種別に分類された電力需要量データとし、 特異日の種別および副種別が同じ過去の電力需要量デー
   タから求められた特異日平均電力需要量を用いて低減率
   を求めることを特徴とする電力需要量予測方法。
4. 【請求項４】請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の
   電力需要量予測方法において、 前記過去の電力需要量データは、月または季節が分類さ
   れた電力需要量データとし、 月または季節が同じ過去の電力需要量データから求めら
   れた特異日平均電力需要量および平日平均電力需要量を
   用いて低減率を求めることを特徴とする電力需要量予測
   方法。
5. 【請求項５】請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の
   電力需要量予測方法において、 前記過去の電力需要量データは、気象および／または気
   象要素が分類された電力需要量データとし、 気象および／または気象要素が同一または類似する過去
   の電力需要量データから求められた特異日平均電力需要
   量および平日平均電力需要量を用いて低減率を求めるこ
   とを特徴とする電力需要量予測方法。
6. 【請求項６】請求項１〜請求項５の何れか１項に記載の
   電力需要量予測方法において、 低減率が信頼性を有しない場合は信頼性を有する他の低
   減率もしくは電力需要量データを用いて補間した低減率
   で代替することを特徴とする電力需要量予測方法。