JP2015082880A

JP2015082880A - 電力需要予測方法

Info

Publication number: JP2015082880A
Application number: JP2013219036A
Authority: JP
Inventors: 賢一坂元; Kenichi Sakamoto
Original assignee: Mitsubishi Chemical Engineering Corp
Current assignee: Mitsubishi Chemical Engineering Corp
Priority date: 2013-10-22
Filing date: 2013-10-22
Publication date: 2015-04-27

Abstract

【課題】照明機器、ＯＡ機器及び空調機器等を備えた施設の最大電力需要量を簡便に予測する電力需要予測方法を提供する。
【解決手段】過去の空調機器の実績消費電力に基づいて、夏季及び冬季の所定時間毎の空調機器の消費電力の増減の傾向を示す空調機器の消費電力特性を導出する工程Ｓ１と、空調機器の消費電力特性に基づいて、予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する工程Ｓ２と、予測対象日前の所定期間内での施設の実績消費電力に基づいて、予測対象日における施設の仮消費電力を導出する工程Ｓ３と、施設の仮消費電力に含まれる空調機器の仮消費電力を前記空調機器の予測消費電力に置き換えて、予測対象日における施設の予測消費電力を導出する工程Ｓ４と、施設の予測消費電力のピーク電力を予測対象日の最大電力需要量として予測する工程Ｓ５と、を含む電力需要予測方法。
【選択図】図３

Description

本発明は、電力需要予測方法に関し、特に、空調機器を備えた施設における予測対象日の最大電力需要量を予測する電力需要予測方法に関する。

オフィスやビル等で消費される消費電力の平坦化や消費電力の低減を実現して省エネルギー及びコスト削減を実現する上で、照明機器、ＯＡ機器及び空調機器等を備えたビルやオフィス等の施設の消費電力を予測することが重要であり、例えば、蓄積した過去の実績消費電力に基づいて予測モデルを構築し、予測対象日の天気、最高温度、最低温度及び湿度等の気象条件に応じて、予測対象日の所定時間（例えば、３０分）毎の消費電力の推移及び最大電力需要量を計算機上で予測する電力需要予測方法が用いられている。

このような電力需要予測方法として、１年間の実績消費電力を学習させたニューラルネットワークを用いて予測対象日の最大電力が発生する時間帯を推定し、最大電力発生時間帯に関する予報気象データを用いて、予測対象日の最大電力需要量を予測するものが知られている（特許文献１を参照）。

特開２０００−２７０４７６号公報。

しかしながら、上述したような電力需要予測方法では、過去の膨大な実績電力需要を蓄積したり複雑な電力需要予測の予測モデルを構築する必要があるため、電力需要予測を行うための大掛かりな計算機システムを構築しなければならず、予測の負担が大きいという問題があった。

そこで、照明機器、ＯＡ機器及び空調機器等を備えた施設の最大電力需要量を簡便に予測するために解決すべき技術的課題が生じてくるのであり、本発明は、この課題を解決することを目的とする。

本発明者が鋭意研究を重ねた結果、空調機器を備えた施設では、空調機器の消費電力は、季節や気象条件によって激しく変動し、空調機器以外の照明機器やＯＡ機器等の電気器具の消費電力は、季節や気象条件に係らず年間を通してあまり変動しないことを発見した。

また、本発明者は、空調機器の消費電力がピークに達するピーク時間帯には、季節に応じた傾向があり、通常、夏季では午後であり、冬季では午前であり、春季、秋季では、特に目立ったピークはないことを発見した。

本発明は上記目的を達成するために提案されたものであり、請求項１記載の発明は、空調機器を備えた施設での予測対象日の最大電力需要量を予測する電力需要予測方法であって、過去の空調機器の実績消費電力に基づいて、夏季及び／又は冬季の所定時間毎の空調機器の消費電力の増減の傾向を示す空調機器の消費電力特性を導出する工程と、前記空調機器の消費電力特性に基づいて、予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する工程と、予測対象日前の所定期間内での施設の実績消費電力に基づいて、予測対象日における施設の仮消費電力を導出する工程と、前記施設の仮消費電力に含まれる空調機器の仮消費電力を前記空調機器の予測消費電力に置き換えて、予測対象日における施設の予測消費電力を導出する工程と、前記施設の予測消費電力のピーク電力を予測対象日の最大電力需要量として予測する工程と、を含んでいる電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、一日において変動し易い夏季又は冬季の空調機器の消費電力を簡便に且つ精度良く予測することができることにより、施設の最大電力需要量を簡便に予測することができる。

請求項２記載の発明は、請求項１記載の電力需要予測方法の工程に加えて、前記空調機器の消費電力特性は、過去の夏季における空調機器の実績消費電力に基づいて導出されて夏季における空調機器の消費電力の傾向を示す夏季消費電力特性、又は、過去の冬季における空調機器の実績消費電力に基づいて導出されて冬季における空調機器の消費電力の傾向を示す冬季消費電力特性の少なくとも何れか一方を含む電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、夏季消費電力特性や冬季消費電力特性を用いて、夏季又は冬季の空調機器の消費電力を精度良く予測することができる。

請求項３記載の発明は、請求項２記載の電力需要予測方法の工程に加えて、前記夏季消費電力特性は、夏季における過去の空調機器の実績消費電力を該実績消費電力のピーク時間帯を互いに一致させて平均することにより算出される電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、実績消費電力相互のピーク時間帯のズレに係わらず、夏季消費電力特性を正確に導出して、夏季における空調機器の予測消費電力を簡便且つ精度良く予測することができる。

請求項４記載の発明は、請求項３記載の電力需要予測方法の工程に加えて、前記空調機器の仮消費電力を前記夏季消費電力特性に基づいて予測された空調機器の予測消費電力に置き換える際に、予測対象日における予想最高気温の到達時間帯と前記空調機器の予測消費電力のピーク時間帯とを一致させる電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、予測対象日における予想最高気温の到達時間帯と、空調機器の予測消費電力のピーク時間帯と、を一致させるように、空調機器の仮消費電力を夏季における空調機器の予測消費電力に置き換えるだけで、夏季における施設の予測消費電力を簡便に予測することができる。

請求項５記載の発明は、請求項３又は４記載の電力需要予測方法の工程に加えて、前記夏季消費電力特性に基づいて予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する際に、前記夏季における空調機器の予測消費電力は、予測対象日における予想最高気温と空調機器の設定温度との差に基づいて設定される電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、予測対象日の気温や空調機器の設定温度に応じて、夏季における空調機器の予測消費電力を精度良く予測することができる。

請求項６記載の発明は、請求項２記載の電力需要予測方法の工程に加えて、前記冬季消費電力特性は、冬季における過去の空調機器の実績消費電力を該実績消費電力のピーク時間帯を互いに一致させて平均することにより算出される電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、実績消費電力相互のピーク時間帯のズレに係らず、冬季消費電力特性を正確に導出して、冬季における空調機器の予測消費電力を簡便且つ精度良く予測することができる。

請求項７記載の発明は、請求項６記載の電力需要予測方法の工程に加えて、前記空調機器の仮消費電力を前記冬季消費電力特性に基づいて予測された空調機器の予測消費電力に置き換える際に、空調機器の運転開始時間帯と前記空調機器の予想消費電力の運転開始時間帯とを一致させる電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、空調機器の運転開始時間帯と、空調機器の予測消費電力の運転開始時間帯と、を一致させるように、空調機器の仮消費電力を空調機器の予測消費電力に置き換えるだけで、施設の予測消費電力を簡便に且つ精度良く予測することができる。

請求項８記載の発明は、請求項７記載の電力需要予測方法の工程に加えて、前記空調機器の予測消費電力の運転開始時間帯は、空調機器の予測消費電力が前記空調機器の予測消費電力のピーク電力に対して所定量に達したときである電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、空調機器が運転している場合にのみ、空調機器の仮消費電力を空調機器の予測消費電力に置き換えて、施設の予測消費電力を予測することができる。

請求項９記載の発明は、請求項６乃至８の何れか１項記載の電力需要予測方法の工程に加えて、前記冬季消費電力特性に基づいて予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する際に、前記冬季における空調機器の予想消費電力は、前記空調機器の運転開始時間帯の施設内温度と空調機器の設定温度との差に基づいて設定される電力需要予測方法を提供する。

この構成によれば、予測対象日の気温や空調機器の設定温度に応じて、冬季における空調機器の予測消費電力を精度良く予測することができる。

本発明は、変動し易い夏季又は冬季の空調機器の予測消費電力を簡便に且つ精度良く予測することにより、複雑な予測システムを構築することなく、予測対象日の施設の最大電力需要量を簡便に予測することができる。

夏季及び冬季における空調機器の消費電力と施設の消費電力を示す図。春季及び秋季における空調機器の消費電力と施設の消費電力を示す図。本発明の一実施例に係る電力需要予測方法を示すフロー図。夏季における空調機器の予測消費電力を示す図。冬季における空調機器の予測消費電力を示す図。夏季における施設の予測消費電力を示す図。冬季における施設の予測消費電力を示す図。

本発明は、照明機器、ＯＡ機器及び空調機器等を備えた施設の最大電力需要量を簡便に予測するという目的を達成するために、空調機器を備えた施設での予測対象日の最大電力需要量を予測する電力需要予測方法であって、過去の空調機器の実績消費電力に基づいて、夏季及び／又は冬季の所定時間毎の空調機器の消費電力の増減の傾向を示す空調機器の消費電力特性を導出する工程と、空調機器の消費電力特性に基づいて、予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する工程と、予測対象日前の所定期間内での施設の実績消費電力に基づいて、予測対象日における施設の仮消費電力を導出する工程と、施設の仮消費電力に含まれる空調機器の仮消費電力を空調機器の予測消費電力に置き換えて、予測対象日における施設の予測消費電力を導出する工程と、施設の予測消費電力のピーク電力を予測対象日の最大電力需要量として予測する工程と、を含んでいることにより実現する。

以下、本発明の一実施例に係る電力需要予測方法１について、図面に基づいて説明する。なお、本実施例において、「夏季」とは、空調機器が冷房運転する期間であり、「冬季」とは、空調機器が暖房運転する期間をいう。

空調機器の消費電力の３０分毎の推移を示す電力分布、及び、この空調機器を備えたオフィス等の施設の消費電力の３０分毎の推移を示す電力分布を図１及び２に示す。施設の消費電力がピークに達するピーク時間帯は、季節に応じて異なり、通常、夏季では午後であり、冬季では午前であり、春季、秋季では、特に目立ったピークはない。

また、施設の消費電力の増減の傾向と空調機器の消費電力の増減の傾向とは、略一致しており、空調機器のピーク時間帯も、施設のピーク時間帯と同様に、通常、夏季では午後であり、冬季では午前であり、春季、秋季では、特に目立ったピークはない。なお、空調機器以外の照明機器やＯＡ機器等の機器の消費電力は、年間を通してあまり変動しない。

そこで、本発明に係る電力需要予測方法１では、予測対象日における施設の消費電力を予測する際に、空調機器の消費電力の増減に着目して、施設の最大電力需要量を簡便に予測する。

電力需要予測方法１は、図３に示すように、夏季及び／又は冬季の所定時間毎の空調機器の消費電力の増減の傾向を示す空調機器の消費電力特性を導出する工程Ｓ１と、空調機器の消費電力特性に基づいて、予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する工程Ｓ２と、予測対象日前の所定期間内での施設の実績消費電力に基づいて、予測対象日における施設の仮消費電力を導出する工程Ｓ３と、施設の仮消費電力に含まれる空調機器の仮消費電力を前記空調機器の予測消費電力に置き換えて、予測対象日における施設の予測消費電力を導出する工程Ｓ４と、施設の予測消費電力のピーク電力を予測対象日の最大電力需要量として予測する工程Ｓ５と、を含んでいる。

まず、空調機器の消費電力の傾向を示す空調機器の消費電力特性を導出する工程Ｓ１について説明する。空調機器の消費電力には、夏季及び冬季において、特徴的な増減の傾向があり、空調機器の消費電力特性には、夏季における空調機器の消費電力特性（以下、「夏季消費電力特性」という）と、冬季における空調機器の消費電力特性（以下、「冬季消費電力特性」という）と、が含まれる。

夏季消費電力特性は、夏季における過去の空調機器の実績消費電力から導出する。具体的には、夏季における過去の空調機器の消費電力の３０分毎の推移を示す電力分布を用意する。夏季消費電力特性を導出する際に用いられる過去の実績消費電力は、例えば、ピーク電力が大きい方から３０日分を抽出する。

夏季消費電力特性は、上述した３０日分の実績消費電力の電力分布を平均して求められるが、各実績消費電力は気象条件等によって具体的なピーク時間帯が異なるため、夏季消費電力特性は、各実績消費電力のピーク時間帯を一致させた上で平均して導出する。これにより、夏季消費電力特性を示す電力分布が得られる。

また、冬季消費電力特性は、冬季における過去の空調機器の実績消費電力から導出する。具体的には、冬季における過去の空調機器の消費電力の３０分毎の推移を示す電力分布を用意する。冬季消費電力特性を導出する際に用いられる過去の実績消費電力は、例えば、ピーク電力が大きい方から３０日分を抽出する。

冬季消費電力特性は、気象条件等によってピーク時間帯が異なる各実績消費電力を平均する際に、各実績消費電力のピーク時間帯を一致させた上で平均して導出する。これにより、冬季消費電力特性を示す電力分布が得られる。

次に、予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する工程Ｓ２について、図４及び５に基づいて説明する。図４は、ピーク時間帯ＰＨｃｏｎの前後６時間における夏季の空調機器の予測消費電力の３０分毎の推移を示す電力分布であり、図５は、ピーク時間帯ＰＨｃｏｎの前後６時間における冬季の空調機器の予測消費電力の３０分毎の推移を示す電力分布である。

夏季における空調機器の予測消費電力は、夏季消費電力特性に基づいて、予測対象日における予想最高気温と空調機器の冷房運転時の設定温度（以下、「冷房設定温度」という）との差に応じて設定される。

夏季における空調機器の消費電力は、施設外の外気温度と冷房設定温度との差に応じて増減することが知られており、例えば、空調機器の定格冷房能力Φｃｒを３５ｋＷとし、冷房設定温度を２７℃とする場合、外気温度が１７℃のときに、空調機器の消費電力は０ｋＷであり、外気温度が３５℃のときに、空調機器の消費電力は定格冷房能力と同値に達し、外気温度がこれらの間では、空調機器の消費電力は外気温度に比例して増減する。

したがって、予測対象日の予想最高気温と冷房設定温度との差に応じて、夏季消費電力特性を示す電力分布の３０分毎の各消費電力の値を増減することにより、予測対象日の気温や空調機器の設定条件に応じた空調機器の予測消費電力を導出することができる。図４に示す夏季消費電力特性に基づいて導出された空調機器の予測消費電力では、冷房設定温度が２５℃〜２９℃であって、外気温度が３３℃〜３６℃のとき、空調機器のピーク電力ＰＰｃｏｎは、３０分間当たり１７．５０ｋＷとなる。

また、冬季における空調機器の予測消費電力は、冬季消費電力特性に基づいて、予測対象日における空調機器の運転開始時間帯の施設内温度と空調機器の暖房運転時の設定温度（以下、「暖房設定温度」という）との差に応じて設定される。

冬季のおける空調機器の消費電力は、施設外の外気温度と暖房設定温度との差に応じて増減することが知られており、例えば、暖房設定温度を２０℃とする場合、外気温度が１１℃のときに、空調機器の消費電力は０ｋＷであり、外気温度が０℃のときに、空調機器の消費電力は０．５５Φｃｒ、すなわち１９．２５ｋＷであり、その他の外気温では、空調機器の消費電力は外気温度に比例して増減する。

したがって、施設外の外気温度と略等しい後述する空調機器の運転開始時間帯の施設内温度と空調機器の設定温度との差に基づいて、冬季消費電力特性を示す消費電力分布の３０分毎の各消費電力の値を増減することにより、予測対象日の気温や空調機器の設定条件に応じた空調機器の予想消費電力を導出することができる。図５に示す冬季消費電力特性に基づいて導出された空調機器の予測消費電力では、暖房設定温度が１８℃〜２３℃であって、外気温度がー２℃〜５℃のとき、空調機器のピーク電力ＰＰｃｏｎは、３０分間当たり１８．６３ｋＷとなる。

次に、予測対象日における施設の仮消費電力を導出する工程Ｓ３について説明する。

施設の仮消費電力には、空調機器の仮消費電力と、照明機器、ＯＡ機器等の空調機器を除いた機器の仮消費電力と、が含まれる。空調機器の仮消費電力は、予測対象日前の所定期間内での空調機器の実績消費電力を平均して算出され、空調機器以外の機器の仮消費電力は、予測対象日前の所定期間内での空調機器以外の機器の実績消費電力を平均して算出される。したがって、施設の実績消費電力を導出するにあたっては、施設内の空調機器と、照明機器、ＯＡ機器等の空調機器を除いた機器とを夫々区別して消費電力を集計する必要がある。空調機器の実績消費電力は、季節や気象条件に応じて変動しがちであるが、空調機器以外の機器の実績消費電力は、短期間内であれば大きく変動しない。

実績消費電力を平均する際には、例えば、公知の「Ｘ of Ｙ平均法」等を用いて、予測対象日前の１０日間の内、休日を除いた６〜８日分の実績消費電力を抽出し、これらを平均して仮消費電力を算出しても構わない。

次に、予測対象日における施設の予測消費電力を導出する工程Ｓ４、及び、施設の予測消費電力のピーク電力ＰＰを予測対象日の最大電力需要量として予測する工程Ｓ５について説明する。

夏季における施設の予測消費電力は、施設の仮消費電力に含まれる空調機器の仮消費電力を、夏季における空調機器の予測消費電力に置き換えることにより導出される。すなわち、夏季における空調機器の予測消費電力と、照明機器やＯＡ機器等の空調機器以外の機器の予測消費電力としての空調機器以外の機器の仮消費電力と、を合算することにより、夏季における施設の予測消費電力は導出される。

夏季における空調機器の予測消費電力と、照明機器やＯＡ機器等の空調機器以外の機器の予測消費電力とを合算する際に、予測対象日の予想最高気温の到達時間帯と、夏季における空調機器の予測消費電力のピーク電力ＰＰｃｏｎに達するピーク時間帯ＰＨとを一致させる。

例えば、予測対象日の予想最高気温が１３時３０分〜１３時５９分である場合、空調機器以外の機器の予測消費電力の１３時３０分〜１３時５９分の時間帯と、図４に示す空調機器の予測消費電力のピーク電力ＰＰｃｏｎ（３０分間当たり１７．５０ｋＷ）を示す時間帯ＰＨと、を一致させて合算することにより、図６に示すような施設の予測消費電力の電力分布が得られる。

また、図６に示すような施設の予測電力需要のうち１３時３０分〜１３時５９分における予測消費電力（３０分間当たり２７．８０ｋＷ）を、施設のピーク電力ＰＰとして予測対象日における最大電力需要量と予測する。

冬季における施設の予測消費電力は、施設の仮消費電力に含まれる空調機器の仮消費電力を、冬季における空調機器の予測消費電力に置き換えることにより導出される。すなわち、冬季における空調機器の予測消費電力と、照明機器やＯＡ機器等の空調機器以外の機器の予測消費電力としての空調機器以外の機器の仮消費電力と、を合算することにより、冬季における予測消費電力は導出される。

冬季における空調機器の予測消費電力と、照明機器やＯＡ機器等の空調機器以外の機器の予測消費電力と、を合算する際に、空調機器の運転開始時間帯と、空調機器の予想消費電力の起動時間帯と、を一致させる。ここで、「空調機器の運転開始時間帯」とは、空調機器の予想消費電力が、空調機器のピーク電力ＰＰに対して所定量（例えば、４０％）に達し、空調機器が起動していると推定できるときをいう。

図５に示す空調機器の予測消費電力において、空調機器のピーク電力（３０分間当たり１８．６３ｋＷ）の４０％を超える時間帯は、ピーク時間帯の３０分前であるから、空調機器の運転開始時間が７時３０分〜７時５９分の間であった場合には、７時３０分以降の空調機器の以外の機器の予測消費電力に、ピーク時間帯の３０分前からの空調機器の予測消費電力を合算することにより、図７に示すような施設の予測消費電力が得られる。

また、図７に示すような施設の予測消費電力のうち８時００分〜８時２９分における予測消費電力（３０分間当たり２９．１４ｋＷ）を、施設のピーク電力として予測対象日における最大電力需要量と予測する。

なお、空調機器が運転しない施設の休日では、空調機器の運転に起因した消費電力の増減が少ないため、上述した施設の予測消費電力を施設の予測消費電力として、最大需要消費電力を予測しても構わない。

施設の休日の判断は、例えば、空調機器の稼働率が４０％を超えるか否かで判断し、空調機器の稼働率が４０％を超える場合には、予測対象日が夏季又は冬季と判断し、空調機器の稼働率が４０％以下の場合には、予測対象日が施設の休日と判断することが考えられる。

また、春季及び秋季では、空調機器の運転に起因した消費電力の増減が少ないため、上述した施設の予測消費電力を施設の予測消費電力として、最大需要消費電力を予測しても構わない。

このようにして、本実施例に係る電力需要予測方法１は、従来のような複雑な予測システムを構築して施設の最大電力需要量を予測する場合に比べて、汎用計算機を用いて簡便に施設の最大電力需要量を予測することができる。

なお、本発明は、中小企業者等のオフィス向けのみに限らず、一般家庭やビル等の大規模施設に適用可能なことは言うまでもない。

なお、本発明は、本発明の精神を逸脱しない限り種々の改変をなすことができ、そして、本発明が該改変されたものにも及ぶことは当然である。

Claims

空調機器を備えた施設での予測対象日の最大電力需要量を予測する電力需要予測方法であって、
過去の空調機器の実績消費電力に基づいて、夏季及び／又は冬季の所定時間毎の空調機器の消費電力の増減の傾向を示す空調機器の消費電力特性を導出する工程と、
前記空調機器の消費電力特性に基づいて、予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する工程と、
予測対象日前の所定期間内での施設の実績消費電力に基づいて、予測対象日における施設の仮消費電力を導出する工程と、
前記施設の仮消費電力に含まれる空調機器の仮消費電力を前記空調機器の予測消費電力に置き換えて、予測対象日における施設の予測消費電力を導出する工程と、
前記施設の予測消費電力のピーク電力を予測対象日の最大電力需要量として予測する工程と、
を含んでいることを特徴とする電力需要予測方法。
前記空調機器の消費電力特性は、過去の夏季における空調機器の実績消費電力に基づいて導出されて夏季における空調機器の消費電力の傾向を示す夏季消費電力特性、又は、過去の冬季における空調機器の実績消費電力に基づいて導出されて冬季における空調機器の消費電力の傾向を示す冬季消費電力特性の少なくとも何れか一方を含むことを特徴とする請求項１記載の電力需要予測方法。
前記夏季消費電力特性は、夏季における過去の空調機器の実績消費電力を該実績消費電力のピーク時間帯を互いに一致させて平均することにより算出されることを特徴とする請求項２記載の電力需要予測方法。
前記空調機器の仮消費電力を前記夏季消費電力特性に基づいて予測された空調機器の予測消費電力に置き換える際に、予測対象日における予想最高気温の到達時間帯と前記空調機器の予測消費電力のピーク時間帯とを一致させることを特徴とする請求項３記載の電力需要予測方法。
前記夏季消費電力特性に基づいて予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する際に、前記夏季における空調機器の予測消費電力は、予測対象日における予想最高気温と空調機器の設定温度との差に基づいて設定されることを特徴とする請求項３又は４記載の電力需要予測方法。
前記冬季消費電力特性は、冬季における過去の空調機器の実績消費電力を該実績消費電力のピーク時間帯を互いに一致させて平均することにより算出されることを特徴とする請求項２記載の電力需要予測方法。
前記空調機器の仮消費電力を前記冬季消費電力特性に基づいて予測された空調機器の予測消費電力に置き換える際に、空調機器の運転開始時間帯と前記空調機器の予想消費電力の運転開始時間帯とを一致させることを特徴とする請求項６記載の電力需要予測方法。
前記空調機器の予測消費電力の運転開始時間帯は、空調機器の予測消費電力が前記空調機器の予測消費電力のピーク電力に対して所定量に達したときであることを特徴とする請求項７記載の電力予測方法。
前記冬季消費電力特性に基づいて予測対象日における空調機器の予測消費電力を予測する際に、前記冬季における空調機器の予想消費電力は、前記空調機器の運転開始時間帯の施設内温度と空調機器の設定温度との差に基づいて設定されることを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項記載の電力需要予測方法。