JP2014220971A - 電力需要予測装置、電力需要予測方法および電力需要予測プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】実績データベース12にはデマンドレスポンスを実施した需要家のみの過去の電力需要を電力価格単価と対応して記憶させている。価格弾力性算出部13は電力価格単価を変更しない時の電力需要と電力価格単価を変更した時の電力需要との比率を価格弾力性として算出する。価格弾力性データベース14には価格弾力性が記憶される。電力需要の予測を行うときには、価格弾力性データベース14から条件に合致した価格弾力性を用いて電力需要予測値を補正することで、正確な電力需要予測値を得ることができる。
【選択図】図1
Description
以下、図面を参照して本発明の第1の実施形態について説明する。図1は本実施形態の電力需要予測装置を含むシステム構成図を示している。図1のシステムは、スマートメーター1と電力需要予測装置3とがネットワーク2を介して接続されている。
「価格弾力性E=電力価格単価を変更した時の電力需要/電力価格単価を変更しない時の電力需要」・・・式(1)
つまり、電力価格単価を変更した時の電力需要と、電力価格単価を変更した時の電力需要と、の比率を価格弾力性Eとして算出している。
・参考文献:「Proceedings of the LASTED International Conference 248-039 “Peak Load Forecasting using Neural Networks and Fuzzy Inference”」
電力需要値補正部17は、電力需要予測部16が予測した電力需要(電力需要予測値)に対して、価格弾力性データベース14から得られる価格弾力性Eを用いて補正を行う。補正後の電力需要予測値は補正前の電力需要予測値に比べて正確な予測値になっている。
実績データベース12について説明する。図5は、実績データベース12のデータ構成例を示している。実績データベース12に蓄積される実績データは過去のデータである。そして、当該実績データはデマンドレスポンスを実施した需要家のみの過去のデータでもある。図5では、実績データベース12に蓄積される実績データはテーブル形式になっているが、テーブル形式以外の方法で記憶されてもよい。
マトリクス部33は、レベルiごと且つ最高気温Tmaxごとに価格弾力性Ei(t;ここではt=Tmax)を記憶している。図6に示すように、レベルi(図中のデマンドレスポンスレベルi)はレベル0〜レベル4の5段階に分けられている。一方、最高気温は、「31[℃]以下」、「32[℃]±1[℃]」、「34[℃]±1[℃]」、「35[℃]以上」の4つに分かれている。ここでは、最高気温Tmaxを4つに分けているが、4つ以外に分けてもよい。
電力需要予測部16が算出した電力需要予測値と価格弾力性決定部15が決定した価格弾力性Ei(Tmax)とが電力需要値補正部17に入力される。電力需要予測部16が算出した電力需要予測値は、価格弾力性Ei(Tmax)を考慮していない値であり、予測値は実際の電力需要の値に対して誤差が大きい。そこで、電力需要値補正部17は、電力需要予測部16が算出した電力需要予測値に対して、価格弾力性Ei(Tmax)で補正を行う。
電力需要値補正部17は電力需要予測部16が予測した電力需要予測値と価格弾力性Ei(t)を入力している。電力需要値補正部17は、電力需要予測値に対して価格弾力性Ei(t)を乗算する。これが、図7に示す「デマンドレスポンス補正」になる。これにより、価格弾力性Ei(Tmax)で補正を行う前の電力需要予測値に対して、誤差を低減した正確な電力需要予測値を得ることができる。
<B:本発明の第2の実施形態>
デマンドレスポンスの実施期間が長い場合には、実績データベース12に多くの実績データが蓄積され、統計的な処理の精度が高くなり、正確な電力需要予測を行うことができる。しかしながら、デマンドレスポンスの実施期間が短いような場合には、データ数が少なくなるため、統計的な処理において精度が低下する。
「電力需要=A×気象条件1+B×気象条件2+・・・+定数」・・・(式2)
ただし、A、B、・・・は回帰係数とする。
「Ei(気象条件1、気象条件2、・・・)=Di(気象条件1、気象条件2、・・・)/D0(気象条件1、気象条件2、・・・)」・・・式(3)
次に、図11を参照して、本実施形態の処理の流れについて説明する。まず、レベルiデータ抽出部41は、図11に示す「DRを実施した需要家の実績データベース」、つまり図1の実績データベース12を検索する。そして、レベルiのデマンドレスポンスを実施した任意の1日を抽出する。これが図11の「レベルiの日を抽出」する処理になる。
2 ネットワーク
3 電力需要予測装置
11 データ入力部
12 実績データベース
13 価格弾力性算出部
14 価格弾力性データベース
15 価格弾力性決定部
16 電力需要予測部
17 電力需要値補正部
41 レベルiデータ抽出部
42 レベル0データ抽出部
43 気象類似日抽出部
44 回帰式作成部
45 気象条件補正部
46 算出部
Claims (8)
- 時間帯によって電力価格単価の変更を実施した需要家のみの過去の電力需要を前記電力価格単価と対応させて実績データとして記憶する実績データ記憶部と、
前記実績データに基づいて前記電力価格単価を変更しない時の電力需要と、前記電力価格単価を変更した時の電力需要と、の比率を価格弾力性として算出する価格弾力性算出部と、
前記電力価格単価ごとに前記価格弾力性を記憶する価格弾力性記憶部と、
前記電力需要の予測対象日の電力価格単価に対応する価格弾力性を前記価格弾力性記憶部から決定する価格弾力性決定部と、
前記予測対象日の電力需要予測値を予測する電力需要予測部と、
前記電力需要予測部が予測した前記電力需要予測値に対して前記価格弾力性決定部が決定した前記価格弾力性で補正する電力需要値補正部と、
を備えた電力需要予測装置。 - 前記価格弾力性算出部は前記電力価格単価以外の要因ごとに前記価格弾力性を算出し、
前記価格弾力性記憶部は前記電力価格単価ごと且つ前記要因ごとに前記価格弾力性を記憶し、
前記電力需要値補正部は、前記予測対象日の前記電力価格単価と前記要因とに対応する前記価格弾力性を読み出して補正を行う、
請求項1記載の電力需要予測装置。 - 前記要因は気象条件または一定の期間である、
請求項2記載の電力需要予測装置。 - 前記価格弾力性算出部は、
前記電力価格を変更した日の気象条件に対して前記電力価格を変更しない日の気象条件に最も近いものから順番に1または複数の日を気象類似日として前記実績データ記憶部から抽出する気象類似日抽出部と、
前記電力価格を変更しない日の電力需要と前記気象条件とに基づいて回帰式を作成する回帰式作成部と、
前記回帰式を用いて前記1または複数の気象類似日の前記電力需要を補正する気象条件補正部と、
前記気象条件補正部により補正された電力需要と、前記電力価格単価を変更した時の電力需要と、の比率を前記価格弾力性として、前記電力価格単価を変更した日ごと且つ前記電力価格単価ごとに算出する算出部と、
を備えた請求項1記載の電力需要予測装置。 - 前記回帰式は、以下の式(1)で示されるものである、
「電力需要=A×気象条件1+B×気象条件2+・・・+定数」・・・(式1)
ただし、A、B、・・・は回帰係数を示す
請求項4記載の電力需要予測装置。 - 前記気象条件補正部は、前記回帰式を用いて複数の気象類似日の前記電力需要を補正し、補正後の各電力需要の代表値の演算を行う、
請求項4記載の電力需要予測装置。 - 時間帯によって電力価格単価の変更を実施した需要家のみの過去の電力需要を前記電力価格単価と対応させて実績データとして記憶し、
前記実績データに基づいて前記電力価格単価を変更しない時の電力需要と、前記電力価格単価を変更した時の電力需要と、の比率を価格弾力性として算出し、
前記電力価格単価ごとに前記価格弾力性を記憶し、
前記電力需要の予測対象日の電力価格単価に対応する価格弾力性を決定し、
前記予測対象日の電力需要予測値を予測し、
前記電力需要予測値に対して前記価格弾力性で補正する、
電力需要予測方法。 - コンピュータに、
時間帯によって電力価格単価の変更を実施した需要家のみの過去の電力需要を前記電力価格単価と対応させて実績データとして記憶する手順、
前記実績データに基づいて前記電力価格単価を変更しない時の電力需要と、前記電力価格単価を変更した時の電力需要と、の比率を価格弾力性として算出する手順、
前記電力価格単価ごとに前記価格弾力性を記憶する手順、
前記電力需要の予測対象日の電力価格単価に対応する価格弾力性を決定する手順、
前記予測対象日の電力需要予測値を予測する手順、
前記電力需要予測値に対して前記価格弾力性で補正する手順、
を実行させるための電力需要予測プログラム。
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