JP2006330775A

JP2006330775A - 電力取引契約支援システム

Info

Publication number: JP2006330775A
Application number: JP2005148886A
Authority: JP
Inventors: Yuji Manabe; 裕司真鍋; Tomomasa Nakada; 智将仲田; Yasuko Horii; 泰子堀井; Satoshi Kusaka; 智日下
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2005-05-23
Filing date: 2005-05-23
Publication date: 2006-12-07

Abstract

【課題】
本発明の課題は、電力事業者から見た電力需要家との取引の経済的価値をより詳細に定量的に評価することと、取引の経済的価値を考慮して最適な契約料金を計算することである。
【解決手段】
上記課題は、下記手段により解決することができる。
１．各需要家の契約料金，契約電力量，信用度，所在地，電力需要実績値と、曜日や祝日の情報と、各気象観測地点における実際の天気，最高気温，最低気温と予想天気，予想最高気温，予想最低気温を格納するデータベース
２．各需要家から得る期待収入を算出する手段
３．需要家の需要変動の大きさを算出する手段
４．需要予測誤差の大きさを評価する手段
５．１．の情報と２．〜４．の結果をもとに需要家との取引価値を評価する手段
６．需要家との取引価値の評価を出力する手段
【選択図】図１

Description

本発明は、電力事業者から見た電力需要家との取引の経済的価値評価と、契約料金の決定を支援するシステムに関する。

競争原理による電力価格の値下がりを狙った規制緩和により、２０００年３月に契約電力２,０００ｋＷ以上，電圧２０,０００Ｖ以上の大口需要家向け小売のみを対象として部分自由化されたのを皮切りに、それ以降、段階的に自由化の対象が広がっている。自由化によりＰＰＳ（特定規模電気事業者）の新規参入が可能となり、電力市場は徐々に競争時代へ移行した。

自由化の対象となる需要家はそれぞれの需要パターンをもち、そのパターンは、年中
２４時間ほぼ一定、平日の昼間の需要は多いが平日の夜と土日の需要が少ない、また夏と冬の需要が多く春と秋が少ないなど、様々である。そのため電力事業者の収益は、どのような需要家とどのような料金で電力取引するかにより大きく左右されるため、需要家の選択と契約料金の決定が重要となる。電力事業者が電力取引契約を結ぶ需要家を選択するためには、その需要家との取引の経済的価値を評価する技術を要する。また、契約料金を決定するためには、需要家にとって魅力的な安い料金で、かつ自社が収益をあげられる料金を計算する技術を要する。

従来技術としては、特許文献１に、電力需要家の需要量実績から電力需要パターンを分析し、電力市場における電力需要家の価値を測定する方法が開示されている。

同じく従来技術として、特許文献２に、優良な電力需要家が、迅速かつより有利な条件での契約を締結することができるとともに、電力事業者が迅速かつよりリスクの少ない電力需要家との契約締結を行うことができる電力売買取引支援システムおよび電力売買取引支援方法が開示されている。

また、提示する契約料金の決定に関する従来技術としては、特許文献３に、入札価格決定を支援し、リスクを管理するインターネット入札システムについて開示されている。

特開２００３−１８９４７１号公報特開２００４−２１４４４号公報特開２００１−３３１６９１号公報

本発明が解決する課題は、電力事業者が取引する需要家の選択と契約料金の決定を正しく行うために、期待収益や収益変動リスクをより詳細に考慮し、需要家との取引の経済的価値をより正確に評価し、同時に適切な契約料金をより正確に計算することである。

特許文献１は、総需要電力量をｍ個の階層に、需要率を考慮した需要寄与度をｎ個の階層に分け、総需要電力量と需要寄与度によって需要家をｍ×ｎ個のクラスに分類し評価する。即ち、総需要電力量と需要寄与度のみ考慮している。

特許文献２は、電力事業者が優良な需要家を選択する方法を記しているが、優良であるとの判断基準が、料金回収不可や滞納の可能性が低いことのみである。

上記２件の特許は、電力事業者から見た需要家との電力取引の経済的価値が、契約料金に依存することを考慮していない。いかなる総需要電力量や需要寄与度であっても、契約料金によって良い取引にも悪い取引にもなり得る。また、料金回収が確実にできる需要家であっても、例えば赤字になるくらい契約料金が低ければ、当然良い取引とは言えない。

また上記２件の特許は、電力調達コストを考慮していない。

さらに、上記２件の特許は、各需要家の需要予測の当たり易さ，当たりにくさが収益に影響を与えることを考慮していない。電力事業者は、卸電力取引所や他の電力事業者などから電力を購入する場合がある。この場合、基本的に前日など事前に予約が必要であるため、予約量を決定するために需要を予測する。ところが需要予測が外れ、例えば実際に必要な量より少なく予約していた場合、緊急に電力を調達することになり、その単価が一般に割高であるため、コストが高くなる。逆に予約量が多過ぎた場合、売れない余剰電力が出るもしくは自社の発電所の発電量を下げることになり、いずれにしても無駄なコストを費やす。よって、需要予測が当たりにくい需要家ほど収益に悪影響を及ぼし、予測が当たり易い需要家ほど電力事業者の収益に貢献する。このことを、需要家の評価の際に考慮に入れるべきである。

上記特許文献１は、特許文献２では考慮されている需要家の信用リスクが考慮されていない。需要家の倒産などの理由で料金が回収できない場合、収益が大きく減少するため、収益変動リスク要因の１つとして信用リスクを考慮し、需要家を評価すべきである。

上記特許文献１は、特許文献２では考慮されている総需要電力量と需要寄与度が考慮されていない。総需要電力量と需要寄与度は電力事業者の収入に直接的に大きく影響を及ぼす。また、需要寄与度は、例えば契約電力量２,０００ｋＷの需要家２件を顧客とするよりも、４,０００ｋＷの需要家１件を顧客とする方が、管理費が少なくて済むなどの点で、契約電力量が大きい方が好ましい需要家であると言えるが、文献２では契約電力量も考慮されていない。料金回収できる確率が等しい需要家には全て同等の評価が下されてしまう文献２は、需要家の評価方法としては不十分である。

特許文献３は、市場における商品価格や、競合する生産者の入札価格を予想することにより、最適な入札量と入札価格が策定できると主張している。しかし、落札しても取引が利益を生まない可能性もあり、あえて低い価格でその需要家を落札するよりも他の需要家を落札した方が高い利益が得られる可能性もある。よってこの技術では、落札できる価格は予想し得ても、電力事業者にとって最適な価格を計算することはできない。最適な入札価格を決定するためには、落札できるか否かのみを考慮するのではなく、例えば「○○円以下での取引には価値がないため、○○円以上で入札する」など取引の経済的価値を考慮し、提示する契約料金を決定する必要がある。

本発明の課題は、電力事業者から見た電力需要家との取引の経済的価値をより詳細に定量的に評価することと、取引の経済的価値を考慮して最適な契約料金を計算することである。

上記課題は、下記手段により解決することができる。
１．各需要家の契約料金，契約電力量，信用度，所在地，電力需要実績値と、曜日や祝日の情報と、各気象観測地点における実際の天気，最高気温，最低気温と予想天気，予想最高気温，予想最低気温を格納するデータベース
２．各需要家から得る期待収入を算出する手段
３．需要家の需要変動の大きさを算出する手段
４．需要予測誤差の大きさを評価する手段
５．１．の情報と２．〜４．の結果をもとに需要家との取引価値を評価する手段
６．需要家との取引価値の評価を出力する手段
尚、１．の需要家の信用度とは、電気料金の確実な支払いに対する信用の度合いであり、倒産などの理由で支払いができなくなる可能性の高い需要家ほどその値は低い。

データベースに上記の必要な情報を格納すれば、需要家との取引価値が出力される。また、データベースに格納する契約料金の値を変えると、その度に取引価値が出力されるため、ユーザーは取引価値を見ながら契約料金を決定することができる。

上記手段により、電力事業者の収益に影響を及ぼす要因を詳細に評価し、電力事業者から見た電力需要家との取引の経済的価値を詳細に定量的に評価することができる。また、取引の経済的価値を考慮して最適な契約料金を計算することができる。

以下、図面を用いて本発明を実施するための最良な形態の一例について説明する。図１に、本発明の基本構成図を示す。需要実績ＤＢ（１０１）,需要家基本情報ＤＢ (１０２)，気象情報ＤＢ（１０３），カレンダーＤＢ（１０４），期待収入算出手段（１１１），需要変動算出手段（１１２），需要予測誤差評価手段（１１３），取引評価値算出手段
（１１６），取引評価値出力手段（１１７）から成る。さらに需要予測誤差評価手段
（１１３）は、需要予測手段（１１４），需要予測誤差算出手段（１１５）から成る。但し、ＤＢとはデータベースの意。

需要実績ＤＢ（１０１）には、図２のように、各需要家の単位時間あたりの需要実績値が格納されている。需要家基本情報ＤＢ（１０２）には、図３のように、需要家番号，需要家名，契約電力量，基本料金，従量料金，最寄りの気象観測地点，信用度といった、需要家の基本情報が格納されている。気象情報ＤＢ（１０４）には、図４のように、各気象観測地点で観測された日々の最高気温と最低気温と天気と、気象台で予測された最高気温と最低気温と天気といった気象に関する情報が格納されている。カレンダーＤＢ(１０４)は、図５のように、曜日や祝日の情報が格納されている。ここでは一般的なカレンダーを示したが、定休日や臨時休業日など需要家固有の情報を含む需要家ごとのカレンダーを用いてもよい。

期待収入算出手段（１１１）は、需要実績ＤＢ（１０１）から過去の需要実績値，需要家基本情報ＤＢ（１０２）から契約電力量と基本料金と従量料金を読込み、期待収入を計算する。まず、需要実績値から需要量期待値を算出し、下記式により期待収入を算出する。

期待収入＝基本料金×契約電力量＋従量料金×需要量期待値
需要変動算出手段（１１２）は、需要実績ＤＢ（１０１）から需要実績値を読込み、需要量の分散を算出する。季節，平日と土曜と休日，昼間と夜間などの違いにより、需要変動が収益に影響を与える度合いが異なることを考慮し、
需要変動の大きさ＝α×（夏季かつ平日かつ昼間の需要量の分散）
＋β×（夏季以外かつ平日かつ昼間の需要量の分散）
＋γ×（上記以外の需要量の分散）
などの重み付けをした式で計算しても良いし、季節や曜日や時間帯を区別せず需要量の分散を算出しても良い（α，β，γは実数の定数）。

需要予測誤差評価手段（１１３）は、需要量を予測する需要予測手段（１１４）と、需要予測誤差を算出する需要予測誤差算出手段（１１５）からなる。

需要予測手段(１１４)について、図６を用いて詳しく説明する。需要予測手段(１１４)は、予測モデル作成手段（６０１）と予測値算出手段（６０２）から成る。予測モデル作成手段（６０１）はまず、需要実績ＤＢ(１０１)から需要実績値，気象情報ＤＢ(１０３)から需要家所在地の最寄り気象観測地点における過去の天気と最高気温と最低気温，カレンダーＤＢ（１０４）から曜日と祝日の情報、またはそれに加えて需要家の休業日やイベント（停電，セール開催，大型機械の起動など）日の情報を読込む。そして、読込んだ情報と需要量の関係を表す予測モデルを作成する。一般に用いられる予測モデルとしては、重回帰モデルや時系列モデル，ニューラルネットワークモデルなどがある。重回帰モデルについては「回帰分析（佐和隆光著）」、時系列モデルについては「時系列解析の方法（尾崎統，北川源四郎著）」、ニューラルネットワークモデルについては「非線形多変量解析（豊田秀樹著）」などを参照されたい。予測値算出手段（６０２）は、気象情報ＤＢ（１０３）から需要予測対象日の予想天気と予想最高気温と予想最低気温，カレンダーＤＢ（１０４）から曜日と祝日の情報、またはそれに加えて需要家の休業日やイベント日の情報を読込み、予測モデル作成手段（６０１）で作成した予測モデルに代入し、予測値を算出する。

需要予測誤差評価手段（１１３）は、電力需要実績ＤＢ（１０１）から需要実績値を読込み、需要予測手段（１０６）の計算結果と実績値の誤差の分散を計算する。季節，平日と土曜と休日，昼間と夜間などの違いにより、需要予測誤差が収益に影響を与える度合いが異なることを考慮し、
需要予測誤差の大きさ＝δ×（夏季かつ平日かつ昼間の誤差分散）
＋ε×（夏季以外かつ平日かつ昼間の誤差分散）
＋ζ×（上記以外の誤差分散）
などの重み付けをした式で計算しても良いし、季節や曜日や時間帯を区別せず誤差分散を算出しても良い（δ，ε，ζは実数の定数）。

取引評価値算出手段（１１６）は、需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出する。需要家基本情報ＤＢ（１０２）から契約電力量と信用度を読込み、期待収入算出手段（１１１）で算出した期待収入と、需要変動算出手段（１１２）で算出した需要変動の大きさと、需要予測誤差評価手段（１１３）で算出した需要予測誤差の大きさを、以下の式
取引評価値
＝［期待収入×信用度−電力調達コスト−ａ×需要変動の大きさ−ｂ×需要予測誤差の大きさ−ｃ］÷契約電力量
に代入し、取引評価値を算出する（ａ，ｂ，ｃは実数の定数）。

取引評価値出力手段（１１７）は、取引評価値算出手段（１１６）の結果を、ＣＲＴやＴＦＴなどのディスプレイ装置やプリンター等の印刷装置に出力する。

本発明の一実施例における基本構成図。本発明の一実施例における需要実績ＤＢの一例。本発明の一実施例における需要家基本情報ＤＢの一例。本発明の一実施例における気象情報ＤＢの一例。本発明の一実施例におけるカレンダーＤＢの一例。本発明の一実施例における需要予測手段の基本構成図。

符号の説明

１０１…需要実績ＤＢ、１０２…需要家基本情報ＤＢ、１０３…気象情報ＤＢ、１０４…カレンダーＤＢ、１１１…期待収入算出手段、１１２…需要変動算出手段、１１３…需要予測誤差評価手段、１１４…需要予測手段、１１５…需要予測誤差算出手段、１１６…取引評価値算出手段、１１７…取引評価値出力手段、２０１…需要実績ＤＢの一例、301…需要家基本情報ＤＢの一例、４０１…気象情報ＤＢの一例、５０１…カレンダーＤＢの一例、６０１…予測モデル作成手段、６０２…予測値算出手段。

Claims

電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値を評価する電力取引契約支援システムであって、電力需要家の電力需要実績データと契約電力量と契約料金を用いて電力需要家から得る期待収入を算出する期待収入算出手段と、需要家の過去の電力需要実績データを用いて需要量の変動の大きさの評価値を算出する需要変動算出手段と、前記期待収入算出手段が算出した電力需要家から得る期待収入と、前記需要変動算出手段が算出した需要量の変動の大きさの評価値を用いて電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出する取引評価値算出手段とを備えることを特徴とする電力取引契約支援システム。
請求項１に記載の電力取引契約支援システムであって、需要家の需要予測誤差の評価値を算出する需要予測誤差評価手段を備え、前記取引評価値算出手段が、前記期待収入算出手段が算出した電力需要化から得る期待収入と、前記需要変動算出手段が算出した需要量の変動の大きさの評価値と、前記需要予測誤差評価手段が算出した需要予測誤差の評価値を用いて電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出することを特徴とする電力取引契約支援システム。
請求項１又は２に記載の電力取引契約支援システムであって、前記取引評価値算出手段は電気料金の支払いに対する信用度を用いて電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出することを特徴とする電力取引契約支援システム。
請求項１，２又は３のいずれかに記載の電力取引契約支援システムであって、前記取引評価値算出手段は契約電力量の大きさを用いて電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出することを特徴とする電力取引契約支援システム。
電力事業者が電力需要家との電力取引における契約料金を決定することを支援する電力取引契約支援システムであって、電力需要家の電力需要実績データと契約電力量と契約料金を用いて電力需要家から得る期待収入を算出する期待収入算出手段と、需要家の過去の電力需要実績データを用いて需要量の変動の大きさの評価値を算出する需要変動算出手段と、前記期待収入算出手段が算出した電力需要家から得る気体収入と、前記需要変動算出手段が算出した需要量の変動の大きさの評価値を用いて電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出する取引評価値算出手段とを備えることを特徴とする電力取引契約支援システム。
請求項５に記載の電力取引契約支援システムにおいて、需要家の需要予測誤差の評価値を算出する需要予測誤差評価手段を備え、前記取引評価値算出手段は前記期待収入算出手段が算出した需要家から得る期待収入と、前記需要変動算出手段が算出した需要量の変動の大きさの評価値と、前記需要予測誤差評価手段が算出した需要家の需要予測誤差の評価値を用いて電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出することを特徴とする電力取引契約支援システム。
請求項５又は６に記載の電力取引契約支援システムにおいて、前記取引評価値算出手段は電気料金の支払いに対する信用度を用いて電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出することを特徴とする電力取引契約支援システム。
請求項５，６又は７のいずれかに記載の電力取引契約支援システムにおいて、前記取引評価値算出手段は契約電力量の大きさを用いて電力事業者から見た電力需要家との電力取引の経済的価値の評価値を算出することを特徴とする電力取引契約支援システム。