【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、発電資産を有し、電力取引所商品の取引，電力店頭商品の取引，電力相対取引などの電力取引を行う電気事業者が立案した発電資産運用のためのポートフォリオを評価するのに好適であるポートフォリオの運用評価装置及び運用情報サービスシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の技術としては、例えば
【非特許文献１】に記載されているように、発電資産を有する電気事業者がポートフォリオを立案する際、資産運用のリスクを考慮した収益を算出するために、リスクとなる要因の予想値とそのボラティリティー（標準偏差）、モンテカルロ法によるシミュレーション結果から、収益の期待値とその標準偏差を評価している。
【０００３】
【非特許文献１】
２００２年電気学会電力技術研究会ＰＥ−０２−３９／ＰＳＥ−０２−４９
「Monte Calro techniques for electricity price prediction in a competitive market」
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
【非特許文献１】に記載の従来の技術は、ポートフォリオの立案の実現方法についてその方法を示しているが、ポートフォリオ運用開始後の運用評価については配慮されていないものであった。
【０００５】
本発明の目的は、発電資産を有する電気事業者が立案したポートフォリオが、立案した時点で予想したとおり効果的に運用されているかどうかを確認，評価できる発電資産運用のためのポートフォリオの運用評価装置及び運用情報サービスシステムを提供することにある。
【０００６】
本発明の他の目的は、電気事業者が立案したポートフォリオの確認，評価により、電気事業者は、現在運用中のポートフォリオの変更や見直しを行える発電資産運用のためのポートフォリオの運用評価装置及び運用情報サービスシステムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明の発電資産運用のためのポートフォリオの運用評価装置は、電気事業者が現在運用しているポートフォリオを立案した時点の収入，支出，収益の期待値及びその標準偏差を算出するための複数のパラメータの予想値とその標準偏差，ポートフォリオの収入，支出，収益の期待値とその標準偏差を保存しておき、ポートフォリオ運用開始後の運用評価する時点で、運用開始時から評価時点までの実績データを用いて複数のパラメータの予想値とその標準偏差，収入，支出，収益の期待値とその標準偏差を再度算出し、再度算出したそれらの値と保存しておいたそれらの値を比較して、ポートフォリオ運用者に表示するものである。
【０００８】
又、発電資産運用のためのポートフォリオの運用情報サービスシステムは、ポートフォリオ運用開始後の運用評価する時点で、上記の複数のパラメータの予想値とその標準偏差や、収入，支出，収益の期待値とその標準偏差を、電気事業者以外の他の事業者が、電気事業者に有料でサービスするものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施例を図１により説明する。図１は、本実施例のポートフォリオ運用評価システム１の機能ブロック図である。
【００１０】
発電資産を有し、電力取引所商品の取引，電力店頭商品の取引，電力相対取引等のいわゆる電力取引を行う電気事業者が使用するポートフォリオ運用評価システム１は、図１に示すように、燃料価格実績の管理装置２，為替実績の管理装置３，需要家の電力需要実績の管理装置４，電力取引所価格実績の管理装置５，発電資産設備の稼働率実績の管理装置６，支出実績の管理装置７とそれぞれ接続される燃料価格の予想値作成エンジン２１，為替の予想値作成エンジン２２，電力需要の予想値作成エンジン２３，電力取引所価格の予想値作成エンジン２４，発電資産設備稼働率の予想値作成エンジン２５，実績データ格納部１００，燃料価格の予想値作成エンジン２１に接続される燃料価格の予想データ格納部１０１，為替の予想値作成エンジン２２に接続される為替の予想データ格納部１０２，電力需要の予想値作成エンジン２３に接続される電力需要の予想データ格納部103，電力取引所価格の予想値作成エンジン２４に接続される電力取引所価格の予想データ格納部１０４，発電資産設備稼働率の予想値作成エンジン２５に接続される発電資産設備稼働率の予想データ格納部１０５，実績データ格納部１００と接続される比較エンジン１３，予想データ格納部１０１〜１０５と比較エンジン１３及び発電資産運用のポートフォリオ格納部１０６と接続される収益計算エンジン１１，比較エンジン１３と接続される複数ケースのデータ格納部１０８，複数ケースのデータ格納部１０８及び収益計算エンジン１１と接続される入出力データ格納部１０７，比較エンジン１３と複数ケースのデータ格納部１０８と入出力データ格納部１０７及び発電資産運用のポートフォリオ格納部１０６と接続されるマンマシン１２で構成される。
【００１１】
このように構成されたポートフォリオ運用評価システム１によりポートフォリオの立案は次の手順により行われる。ここで、ポートフォリオを策定するためのリスクの要因は複数のパラメータの変動を選定する。本実施例では、複数のパラメータの変動として、燃料価格の変動，為替の変動，電力需要の変動，電力取引所価格の変動，発電資産設備稼働率の変動を選定して説明する。
【００１２】
燃料価格実績の管理装置２から送付された燃料価格実績データを用いて、燃料価格の予想値作成エンジン２１により将来の燃料価格の予想値とその標準偏差を算出し、その予想値と標準偏差を燃料価格の予想データ格納部１０１に格納する。為替実績の管理装置３から送付された為替実績データを用いて、為替の予想値作成エンジン２２により将来の為替の予想値とその標準偏差を算出し、その予想値と標準偏差を為替の予想データ格納部１０２に格納する。電気事業者と契約している需要家の電力需要実績の管理装置４から送付された電力需要実績データを用いて、電力需要の予想値作成エンジン２３により将来の電力需要の予想値とその標準偏差を算出し、その予想値と標準偏差を電力需要の予想データ格納部103に格納する。電力取引所価格実績の管理装置５から送付された電力取引所価格実績データを用いて、電力取引所価格の予想値作成エンジン２４により将来の電力取引所価格の予想値とその標準偏差を算出し、その予想値と標準偏差を電力取引所価格の予想データ格納部１０４に格納する。発電資産設備の稼働率実績の管理装置６から送付された発電資産設備稼働率実績データを用いて、発電資産設備稼働率の予想値作成エンジン２５により将来の発電資産設備稼働率の予想値とその標準偏差を算出し、その予想値と標準偏差を発電資産設備稼働率の予想データ格納部１０５に格納する。
【００１３】
予想データ格納部１０１〜１０５に格納された各々の予想値と標準偏差と、発電資産運用のポートフォリオ格納部１０６に格納されたポートフォリオより、収益計算エンジン１１にてモンテカルロ法によるシミュレーションを行い、収入，支出，収益を計算する。ここで、発電資産運用のポートフォリオ格納部１０６に格納されたポートフォリオとは、運用者が立案した電力店頭商品の取引，電力相対契約などの電力取引によるポートフォリオのことである。
【００１４】
収益計算エンジン１１の計算結果である収入，支出，収益の期待値とその標準偏差と、収益計算エンジン１１の計算に使用した各データの予想値とその標準偏差は、入出力データ格納部１０７に格納される。
【００１５】
ポートフォリオ運用者は、マンマシン１２により、入出力データ格納部１０７に格納された収入，支出，収益の期待値とその標準偏差を評価し、発電資産運用のポートフォリオ格納部１０６に格納されたポートフォリオが妥当がどうかを評価する。
【００１６】
ポートフォリオ運用者は、例１で説明する手順によりポートフォリオの評価を行う。
【００１７】
立案した時点で入出力データ格納部１０７に格納された収入，支出，収益と、各データの予想値とその標準偏差は、複数ケースのデータ格納部１０８にも格納され、後述する比較に用いられる。
【００１８】
ポートフォリオの運用開始時から運用者が評価する時までの間の期間の燃料価格実績データを燃料価格実績の管理装置２から電力価格の予想値作成エンジン２１に、為替実績データを為替実績の管理装置３から為替の予想値作成エンジン２２に、電力需要実績データを電力需要実績の管理装置４から電力需要の予想値作成エンジン２３に、電力取引所価格実績データを電力取引所価格実績の管理装置５から電力取引所価格の予想値作成エンジン２４に、発電資産設備稼働率実績データを発電資産設備稼働率実績の管理装置６から発電資産設備稼働率の予想値作成エンジン２５にそれぞれ取り込み、各々の予想値とその標準偏差を予想値作成エンジン２１〜２５でそれぞれ再計算して、各々の予想値とその標準偏差を各々の予想データ格納部１０１〜１０５に格納する。
【００１９】
収益計算エンジン１１では、各々の予想データ格納部１０１〜１０５に格納された予想値とその標準偏差と、発電資産運用のポートフォリオ格納部１０６に格納され、既に運用中のポートフォリオとにより、収益計算エンジン１１にてモンテカルロ法によるシミュレーションを実施して収入，支出，収益を再計算し、入出力データ格納部１０７に格納する。マンマシン１２は、入出力データ格納部１０７に格納され、再計算された各々の予想値とその標準偏差と、複数ケースのデータ格納部１０８に格納されたポートフォリオ立案時の各々の予想値とその標準偏差を比較して、ポートフォリオ運用者にその相違を提示する。
【００２０】
その結果を見て、運用者は、ポートフォリオ立案時と評価時の相違を判断でき、各々の要因データから立案したポートフォリオの運用を評価できる。
【００２１】
この例で、各々の予想値作成エンジン２１〜２５で、（イ）ポートフォリオ立案時点からポートフォリオ運用後の評価する時点までの間の実績値を使用する場合、（ロ）ポートフォリオ立案時点で使用した実績値と、ポートフォリオ立案時点からポートフォリオ運用後の評価する時点までの実績値との両方の実績値を使用する場合の２つの場合について、収益計算エンジン１１にて収入，支出，収益の期待値とその標準偏差を算出する。この２つの場合について、入出力データ格納部１０７に格納され再計算された収入，支出，収益の期待値及びその標準偏差と、複数ケースのデータ格納部１０８に格納されたポートフォリオ立案時の収入，支出，収益の期待値及びその標準偏差を、ポートフォリオ運用者に比較提示する。その結果を見て、運用者は、２つの場合について収入，支出，収益のポートフォリオ立案時と運用期間経過後の相違を判断でき、立案したポートフォリオの運用を評価できる。
【００２２】
又、例１において、マンマシン１２より各々の要因データの予想値の上下限値とその標準偏差の上下限値を設定しておき、各々の予想データ格納部１０１〜
１０５に格納された各々の要因データの予想値あるいは標準偏差が設定値を越えた場合に、マンマシン１２に表示、あるいは音声により運用者に通知する。その結果、運用者は、今後の要因データの予想値が上下限値を超えることを判断でき、立案したポートフォリオの運用を評価できる。
【００２３】
ポートフォリオ運用の評価の例２を次に説明する。例２では、ポートフォリオの運用開始後、運用者が評価を行う時点で、運用開始から現時点までの収入と支出の実績データを収入，支出実績の管理装置７から実績データ格納部１００に格納し、要因データの各々の実績データを各々の管理装置２〜６から実績データ格納部１００に格納する。
【００２４】
運用者は、マンマシン１２により、収入，支出，収益の上下限値と、各々の要因データの上下限値の設定を行っており、実績データ格納部１００に格納された収入，支出，収益、各々の要因データの実績値とそれらの上下限値を比較エンジン１３にて比較し、上下限値を越えた場合には、そのことをマンマシン１２に表示，音声等で運用者に通知する。その結果、運用者は、その特定期間の収入，支出，収益の実推異常や要因データの実推異常を把握でき、立案したポートフォリオの特定期間後の運用を評価できる。
【００２５】
又、例２において、比較エンジン１３では処理を行わないで、収入，支出，収益データと要因データの実績値の時間的な変動をマンマシン１２に表示してデータの時間的な変動を運用者に提示する。これにより、運用者は、収入，支出，収益の実推と要因データの実推を把握でき、立案したポートフォリオの運用を評価できる。
【００２６】
次に、ポートフォリオ運用の情報サービスシステムの例を説明する。電気事業者以外の他の事業者に設置されたコンピュータには、各々の要因データの予想値作成エンジン２１〜２５と、予想データ格納部１０１〜１０５と同機能ものが設けられ、計算された各々の要因データの予想値とその標準偏差を、有料で電気事業者に設置されているマンマシンに配信して表示するあるいは音声により通知するサービスを行う。また、電気事業者の要求時や、各々の要因データの予想値あるいはその標準偏差が電気事業者の指定値を越えた場合に、予想データ格納部１０１〜１０５と同機能を有するコンピュータから、各々の要因データの予想値とその標準偏差を、有料で電気事業者に配信する。
【００２７】
又、電気事業者以外の他の事業者が、ポートフォリオ運用評価システム１と同機能を有するコンピュータを所有して、上述した内容のレポートを電気事業者のマンマシン１２に有料で配信するサービスを行ってもよい。
【００２８】
【発明の効果】
本発明によれば、発電資産を有する電気事業者が立案したポートフォリオが、立案した時点で予想したとおりに効果的に運用されているかどうかを確認，評価することができる。又、ポートフォリオの運用の確認，評価が行えるので、運用中のポートフォリオの変更や見直しを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ポートフォリオ運用評価システムの機能ブロックの構成図である。
【符号の説明】
１…ポートフォリオ運用評価システム、２，３，４，５，６，７…管理装置、１１…収益計算エンジン、１２…マンマシン、１３…比較エンジン、２１，２２，２３，２４，２５…予想値作成エンジン、１００…実績データ格納部、１０１，１０２，１０３，１０４，１０５…予想データ格納部、１０６…ポートフォリオ格納部、１０７…入出力データ格納部、１０８…データ格納部。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention is used to evaluate a portfolio for power generation asset management, which is planned by an electric power company that has power generation assets and conducts power trading such as power exchange product trading, power store merchandise trading, and power bilateral trading. The present invention relates to a suitable portfolio operation evaluation device and operation information service system.
[0002]
[Prior art]
As a conventional technique, for example, as described in [Non-patent Document 1], when an electric utility having a power generation asset plans a portfolio, it calculates a profit in consideration of the risk of asset management. The expected value of revenue and its standard deviation are evaluated based on the expected value of the factor that becomes, its volatility (standard deviation), and the simulation result by the Monte Carlo method.
[0003]
[Non-patent document 1]
2002 Institute of Electrical Engineers of Japan, PE-02-39 / PSE-02-49
`` Monte Calro techniques for electricity price prediction in a competitive market ''
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
The prior art described in Non-Patent Document 1 shows a method for realizing a portfolio plan, but does not take into consideration the operation evaluation after the start of portfolio operation.
[0005]
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a portfolio operation evaluation device for power generation asset management capable of confirming and evaluating whether a portfolio created by an electric power company having power generation assets is being effectively operated as expected at the time of planning. And an operation information service system.
[0006]
Another object of the present invention is to confirm and evaluate a portfolio drafted by an electric utility, thereby enabling the electric utility to change and review a portfolio currently being operated, and to evaluate and evaluate a portfolio operation for power generation asset management. An object of the present invention is to provide an information service system.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, a portfolio operation evaluation device for power generation asset management according to the present invention provides an expected value of income, expenditure, and income at the time of planning a portfolio currently operated by an electric power company and its standard. The expected values and standard deviations of a plurality of parameters for calculating the deviation, the expected values of the revenue, expenditure, and revenue of the portfolio and the standard deviations thereof are stored, and the operation is started when the operation is evaluated after the operation of the portfolio is started. Using the actual data from the time to the time of evaluation, the expected values of multiple parameters and their standard deviations, the expected values of income, expenditure, and income, and their standard deviations are calculated again, and the calculated values are stored again. These values are compared and displayed to the portfolio manager.
[0008]
In addition, the portfolio operation information service system for power generation asset management, at the time of operation evaluation after the start of portfolio operation, expects the above-mentioned parameters and their standard deviations, and the expected values of income, expenditure, and income. The standard deviation is to be provided to the electric utility by a service other than the electric utility for a fee.
[0009]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
One embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a functional block diagram of the portfolio operation evaluation system 1 of the present embodiment.
[0010]
As shown in FIG. 1, a portfolio operation evaluation system 1 used by an electric power company that has power generation assets and conducts so-called electric power trading such as electric power exchange merchandise, electric power store merchandise trading, and power bilateral trading, as shown in FIG. Price performance management device 2, Currency performance management device 3, Customer's power demand performance management device 4, Electricity exchange price performance management device 5, Power generation asset facility operation rate performance management device 6, Expenditure performance management device Fuel price forecast value creation engine 21, exchange rate forecast value creation engine 22, power demand forecast value creation engine 23, power exchange price forecast value creation engine 24, power generation asset facility operation rate connected to management device 7, respectively Expected value creation engine 25, actual data storage unit 100, fuel price expected data storage unit 101 connected to fuel price expected value creation engine 21, exchange rate expected value creation engine The forecast data storage unit 102 connected to the exchange 22, the forecast data storage unit 103 for power demand connected to the forecast value creation engine 23, and the power connected to the forecast value creation engine 24 for power exchange prices An exchange price forecast data storage unit 104, a power generation asset facility operation rate forecast data creation unit 25 connected to the power generation asset facility operation rate forecast value creation engine 25, a comparison engine 13 connected to the performance data storage unit 100, Profit calculation engine 11 connected to forecast data storage units 101 to 105 and comparison engine 13 and portfolio storage unit 106 for power generation asset management, multiple cases data storage unit 108 connected to comparison engine 13, multiple cases data storage unit 108 and the input / output data storage unit 107 connected to the revenue calculation engine 11 and the comparison engine 13 Composed of man-machine 12 connected scan of a data storage unit 108 and the output data storage unit 107 and portfolio storage unit 106 of the power generation asset management.
[0011]
Portfolio planning is performed in the following procedure by the portfolio operation evaluation system 1 configured as described above. Here, as a risk factor for formulating a portfolio, a change in a plurality of parameters is selected. In the present embodiment, a change in a plurality of parameters, a change in a fuel price, a change in a foreign exchange, a change in a demand for electric power, a change in a price of a power exchange, and a change in the operating rate of a power generation asset are selected and described.
[0012]
Using the actual fuel price data transmitted from the actual fuel price management device 2, the expected fuel price creation engine 21 calculates the expected future fuel price and its standard deviation, and calculates the expected value and standard deviation. It is stored in the fuel price prediction data storage unit 101. Using the foreign exchange performance data sent from the foreign exchange performance management device 3, an expected exchange value creation engine 22 calculates an expected future exchange value and its standard deviation, and converts the expected value and standard deviation into the expected exchange data. It is stored in the storage unit 102. Using the power demand actual data sent from the power demand actual management device 4 of the customer who has contracted with the electric power company, the predicted value of the future electric power demand and the standard deviation thereof by the electric power demand predicted value creation engine 23. Is calculated, and the predicted value and the standard deviation are stored in the power demand predicted data storage unit 103. Using the power exchange price actual data sent from the power exchange price actual management device 5, the expected value of the future power exchange price and its standard deviation are calculated by the power exchange price expected value creation engine 24. , Is stored in the power exchange price prediction data storage unit 104. Using the power generation asset facility utilization rate actual data sent from the power generation asset facility utilization rate management device 6, the expected value of the future power generation asset facility utilization rate and its The standard deviation is calculated, and the predicted value and the standard deviation are stored in the power generation asset facility operation rate prediction data storage unit 105.
[0013]
From the forecast values and standard deviations stored in the forecast data storage units 101 to 105 and the portfolio stored in the power generation asset management portfolio storage unit 106, the profit calculation engine 11 performs a simulation by the Monte Carlo method to obtain the revenue, Calculate expenditure and profit. Here, the portfolio stored in the portfolio storage unit 106 for power generation asset management refers to a portfolio created by an operator based on power trading such as power store merchandise transactions and power bilateral contracts.
[0014]
The expected values of income, expenditure, and income, which are the calculation results of the income calculation engine 11, and their standard deviations, and the expected values and standard deviations of each data used in the calculation of the income calculation engine 11, are stored in the input / output data storage unit 107. Is stored.
[0015]
The portfolio operator evaluates the expected value of income, expenditure, and income stored in the input / output data storage unit 107 and its standard deviation by using the man-machine 12, and determines the portfolio stored in the portfolio storage unit 106 for power generation asset management. Evaluate the validity.
[0016]
The portfolio manager evaluates the portfolio according to the procedure described in Example 1.
[0017]
The income, expenditure, and income stored in the input / output data storage unit 107 at the time of planning, the predicted value of each data and its standard deviation are also stored in the data storage units 108 of a plurality of cases, and are used for comparison described later. .
[0018]
The actual fuel price data during the period from the start of portfolio operation to the time of evaluation by the operator is transferred from the fuel price actual management device 2 to the power price expected value creation engine 21, and the exchange performance data is exchanged actual management device 3 to the exchange forecast value creation engine 22, the power demand actual data from the power demand actual management device 4 to the power demand forecast value creation engine 23, and the power exchange price actual data to the power exchange price actual management device 5. To the power exchange price forecast value creation engine 24, and the power generation asset facility occupancy rate actual data from the power generation asset facility occupancy rate management device 6 to the power generation asset facility occupancy rate estimation engine 25, respectively. The values and their standard deviations are recalculated by the predicted value creation engines 21 to 25, respectively, and the respective predicted values and their standard deviations are stored in the respective predicted data storage units 1. And stores it in the 1-105.
[0019]
The profit calculation engine 11 calculates the profit calculation engine based on the forecast values stored in the respective forecast data storage units 101 to 105 and their standard deviations, and the portfolio stored in the portfolio management unit 106 for power generation asset management and already operating. At 11, the revenue, expenditure, and revenue are recalculated by performing a simulation by the Monte Carlo method and stored in the input / output data storage unit 107. The man-machine 12 stores each predicted value and its standard deviation, which are stored in the input / output data storage unit 107 and recalculated, and each predicted value at the time of portfolio planning stored in the data storage unit 108 of a plurality of cases. Compare the standard deviations and present the differences to the portfolio manager.
[0020]
By looking at the results, the manager can judge the difference between the time of portfolio planning and the time of evaluation, and can evaluate the operation of the portfolio planned from each factor data.
[0021]
In this example, when the forecast value creation engines 21 to 25 use the actual values from (a) the time of portfolio planning to the evaluation time after portfolio management, (b) the results used at the time of portfolio planning In the two cases of using both actual values, that is, the actual value from the time of portfolio planning to the time of evaluation after portfolio operation, the income calculation engine 11 calculates the expected values of income, expenditure, and income. Calculate the standard deviation. For these two cases, the expected values of income, expenditure, and income stored and recalculated in the input / output data storage unit 107 and their standard deviations, the income at the time of portfolio planning stored in the data storage unit 108 for a plurality of cases, Expected expenditures and profits and their standard deviations are compared and presented to portfolio managers. By looking at the results, the manager can judge the difference between the income, expenditure, and profit at the time of portfolio planning and after the elapse of the management period in the two cases, and can evaluate the management of the planned portfolio.
[0022]
In Example 1, the upper and lower limits of the expected value of each factor data and the upper and lower limits of its standard deviation are set from the man-machine 12, and the respective expected data storage units 101 to 101 are set.
When the expected value or the standard deviation of each factor data stored in 105 exceeds the set value, it is displayed on the man-machine 12 or notified to the operator by voice. As a result, the manager can judge that the expected value of the factor data in the future exceeds the upper and lower limits, and can evaluate the management of the planned portfolio.
[0023]
Next, a second example of portfolio management evaluation will be described. In Example 2, after the portfolio operation starts, when the manager evaluates, the actual data of income and expenditure from the start of operation to the present time is stored in the actual data storage unit 100 from the income and expenditure actual result management device 7, The result data of each of the factor data is stored in the result data storage unit 100 from each of the management devices 2 to 6.
[0024]
The operator sets the upper and lower limits of income, expenditure, and profit, and the upper and lower limits of each factor data by using the man-machine 12, and sets the income, expenditure, profit, and the like stored in the performance data storage unit 100. The actual value of each factor data and the upper and lower limit values are compared by the comparison engine 13, and when the upper and lower limit values are exceeded, the operator is notified by displaying it on the man-machine 12 or by voice. As a result, the manager can grasp the actual guess abnormality of the income, expenditure, and income in the specific period and the actual guess abnormality of the factor data, and can evaluate the operation of the drafted portfolio after the specific period.
[0025]
Also, in Example 2, the comparison engine 13 does not perform the processing, but displays the temporal fluctuation of the actual value of the income, expenditure, income data and the factor data on the man-machine 12 and displays the temporal fluctuation of the data. To present. As a result, the manager can grasp the actual guess of the income, expenditure, and income and the actual guess of the factor data, and can evaluate the operation of the planned portfolio.
[0026]
Next, an example of an information service system for portfolio operation will be described. Computers installed in businesses other than the electric utility are provided with the same function as the predicted value creation engines 21 to 25 for the respective factor data and the predicted data storage units 101 to 105, and each of the calculated values is calculated. The service provides a service for distributing and displaying the expected value of the factor data and its standard deviation to a man-machine installed at an electric power company for a fee or notifying it by voice. Also, at the request of the electric utility, or when the expected value of each factor data or its standard deviation exceeds the specified value of the electric utility, from the computer having the same function as the predicted data storage units 101 to 105, The expected value of the factor data and its standard deviation are distributed to the electric utility for a fee.
[0027]
In addition, another business other than the electric utility owns a computer having the same function as the portfolio operation evaluation system 1 and provides a service of distributing the above-described report to the electric machine's man-machine 12 for a fee. You may.
[0028]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to confirm and evaluate whether or not a portfolio created by an electric utility having a power generation asset is being effectively operated as expected at the time of creation. In addition, since the operation of the portfolio can be confirmed and evaluated, the portfolio being operated can be changed or reviewed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of functional blocks of a portfolio operation evaluation system.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Portfolio operation evaluation system, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ... Management device, 11 ... Profit calculation engine, 12 ... Man machine, 13 ... Comparison engine, 21, 22, 23, 24, 25 ... Expected value Creation engine, 100: actual data storage unit, 101, 102, 103, 104, 105: forecast data storage unit, 106: portfolio storage unit, 107: input / output data storage unit, 108: data storage unit.
