JP2017117356A - インバランス価格予測装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】需給計画の実行前にインバランス価格を予測する、インバランス価格予測装置、方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】インバランス価格予測装置は、需給変化予測部４と、価格乗数予測部５と、１時間前市場価格予測部６と、インバランス価格予測部７とを備える。需給変化予測部４は、気象量の予測値の変化量に基づいて、電力需給の過不足量を予測する。価格乗数予測部５は、予測された過不足量と、前日スポット市場の入札曲線モデルと、スポット市場価格と、に基づいて、インバランス価格の第１の調整項を予測する。１時間前市場価格予測部６は、予測された過不足量に基づいて、１時間前市場価格の平均値を予測する。インバランス価格予測部７は、予測された第１の調整項と、予測された１時間前市場価格の平均値と、インバランス価格の第２の調整項と、スポット市場価格とに基づいて、インバランス価格を予測する。
【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、インバランス価格予測装置、方法、及びプログラムに関する。

近年、電力システム改革として、計画値同時同量制度の設計が進められている。この精度では、電力事業者は、翌日の電力需給の計画値を系統運用者へ提出し、電力需給の実績値と計画値とのずれを、インバランス価格で精算することが計画されている。

上記のインバランス価格は、計画の実行時から１ヶ月後に公示される見込みである。このため、電力事業者は、計画の実行時には、インバランス価格を知ることができない。

特開２０１５−２３７２４号公報

需給計画の実行前にインバランス価格を予測できる、インバランス価格予測装置、方法、及びプログラムを提供する。

一実施形態に係るインバランス価格予測装置は、需給変化予測部と、価格乗数予測部と、１時間前市場価格予測部と、インバランス価格予測部と、を備える。需給変化予測部は、気象量の予測値の変化量に基づいて、電力需給の過不足量を予測する。価格乗数予測部は、予測された過不足量と、前日スポット市場の入札曲線モデルと、スポット市場価格と、に基づいて、インバランス価格の第１の調整項を予測する。１時間前市場価格予測部は、予測された過不足量に基づいて、１時間前市場価格の平均値を予測する。インバランス価格予測部は、予測された第１の調整項と、予測された１時間前市場価格の平均値と、インバランス価格の第２の調整項と、スポット市場価格と、に基づいて、インバランス価格を予測する。

インバランス価格予測方法の流れを示すシーケンス図。 東日本エリアの気象量の予測値の具体例を示す図。 インバランス価格予測装置の機能構成の一例を示す図。 当日気象データの一例を示す図。 前日スポット市場データの一例を示す図。 需要応答係数h₁の一例を示すグラフ。 図６の需要応答係数を示す表。 入札曲線モデルの一例を示す図。 入札曲線モデルに基づいて計算された価格乗数α’の一例を示す図。 １時間前市場における価格変化を示す模式図。 入札曲線モデルに基づいて計算された価格応答係数gの一例を示す図。 コンピュータの一例を示す図。 インバランス価格予想装置の動作を示すフローチャート。 需給変化予測部の入出力データの一例を示す図。 価格乗数予測部の入出力データの一例を示す図。 １時間前市場価格予測部の入出力データの一例を示す図。 インバランス価格予測部の入出力データの一例を示す図。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

まず、インバランス価格予測方法（以下、単に「予測方法」という）の概要について、図１及び図２を参照して説明する。図１は、予測方法の流れを示すシーケンス図である。

計画値同時同量制度（以下、単に「制度」という）では、電力事業者は、電力需給の計画値を計画実行時の前日までに系統運用者へ提出する。計画実行時とは、需給計画を実行する所定の期間（例えば、３０分間）である。以下では、計画実行時を含む日を当日という。図１における計画時は、電力事業者が計画を系統運用者に提出するタイミングである。図１に示すように、計画時は、前日に含まれる。計画を提出した電力事業者は、電力需給の実績値が計画値に一致するように電力を受給することを要請される。

しかしながら、実際には、計画値と実績値との間にはずれが生じることが考えられる。そこで、計画値と実績値とのずれが生じた場合、差分の電力量に、所定の単価を掛けた金額を精算することが計画されている。この単価を、インバランス価格という。インバランス価格は、インバランス精算単価とも称される。

経済産業省の総合資源エネルギー調査会基本政策分科会電力システム改革小委員会制度設計ワーキンググループ（以下、「制度設計WG」という）によれば、「インバランス価格は、全ての需給実績値が確定する実需給（計画実行時）の１ヶ月後に公示され、その翌月に精算される」見込みである。すなわち、電力事業者は、計画実行時には、インバランス価格を知ることはできない。

上述の通り、電力事業者は、計画値と実績値とが一致するように行動するが、これを実現するための選択肢は様々である。選択肢として、例えば、１時間前市場での追加の電力調達や、デマンドレスポンスによるピークカットなどが考えられる。

電力事業者が最適な選択肢を選択するために、計画実行時のインバランス価格は重要な指標である。しかしながら、電力事業者は、計画実行時にはインバランス価格を知ることができな。そこで、電力事業者にとって、計画実行時のインバランス価格を事前に予測することが重要となる。

インバランス価格の予測は、計画実行時の少なくとも１時間前までに行われるのが好ましい。これにより、電力事業者は、インバランス価格の予測値に基づいて、１時間前市場で電力を取引することが可能となる。図１における予測処理時は、計画実行時のインバランス価格の予測を行うタイミングである。

また、インバランス価格の予測値に応じた選択肢の実行のための時間的な余裕を考慮すると、インバランス価格の予測は、計画実行時の３時間程度前に行われるのが好ましい。これにより、電力事業者は、インバランス価格の予測値に基づいて、余裕を持って種々の選択肢を選択することができる。

さらに、本実施形態に係る予測方法では、前日の気象予報に対する、当日の最新の気象予報の変化が利用される。一般に、気象予報は、現在時刻から予報時刻までの時間が長いほど、予測誤差が大きくなる。そして、予測誤差は、「現在時刻から予報時刻までの時間が、０〜３時間で急増し、それ以降は緩増する」ことが経験的に知られている。つまり、現在時刻から予報時刻までの時間が３時間を超えると、現在時刻の気象予報と、前日の気象予報と、の有意な差（変化）が小さくなる。このため、予測方法では、最新の気象予報として、計画実行時から３時間以内の気象予報を利用するのが好ましい。したがって、予測処理時から計画実行時まで時間は３時間以内であるのが好ましい。

以上まとめると、本実施形態に係る予測方法では、図１に示すように、計画実行時のインバランス価格の予測は、計画実行時の１時間前から３時間前までの間に実行されるのが好ましい。言い換えると、本実施形態に係る予測方法では、予測処理時において、予測処理時の１時間後から３時間後までの期間に含まれる計画実行時のインバランス価格が予測されるのが好ましい。なお、上述の気象予報について、詳しくは後述する。

ここで、インバランス価格の算定方法について説明する。制度設計WGによれば、インバランス価格は、前日スポット市場価格と、１時間前市場価格（平均価格）と、の加重平均に、調整項α（第１の調整項）を乗算し、調整項β（第２の調整項）を加算することにより算定される。

前日スポット市場価格とは、翌日の電力の需給価格を入札により決定するスポット市場の約定価格のことである。１時間前市場価格とは、１時間後の電力の需給価格を決定する１時間前市場の約定価格のことである。調整項αは、上記２つの価格の加重平均に乗算する変数である。以下、調整項αを、価格乗数αという。調整項βは、電力エリア毎に設定される定数であり、所定期間ごとに更新される。制度設計WGによれば、調整項βは、公示される予定である。以上まとめると、インバランス価格は、以下の式で表される。

式（１）において、Piは計画実行時のインバランス価格、wは重み係数、Pdは計画実行時の前日スポット市場価格の実績値、Phは計画実行時の１時間前市場価格の平均価格の実績値である。

重み係数wは、前日スポット市場価格Pdと、１時間前市場価格Phと、を加重平均するための重み係数である。制度設計WGによれば、前日スポット市場価格Pdと、１時間前市場価格Phと、をどのように加重平均するのか明示されていないが、前日スポット市場価格Pdの比率が大きくなるように加重平均されるものと考えられる。すなわち、重み係数wは、１に近い値に設定されるものと考えられる。理由は、以下の通りである。

計画値同時同量制度において、１時間前市場価格Phは、計画実行直前の調整手段として位置づけられている。このため、１時間前市場の取引量は、前日スポット市場の取引量に比べて、小さくなるものと予想される。結果として、１時間前市場価格Phは、前日スポット市場価格Pdに比べて、変化が大きくなる。

前日スポット市場価格Pdと、１時間前市場価格Phと、を１時間前市場価格Phの比率が大きくなるように加重平均した場合、インバランス価格αは、１時間前市場価格Phの変化にしたがって大きく変化する恐れがある。

制度設計WGによれば、インバランス価格αは、「懲罰的とならないよう市場価格に近い価格とする」方針が示されている。大きく変化するインバランス価格Piは、上記の方針に反するため、採用されない。

このため、上述のように、重み係数wは、１に近い値に設定されるものと考えられる。このような重み係数wの設定方法として、前日スポット市場の取引量と、１時間前市場の取引量と、の比率に基づいて重み係数wを設定する方法が挙げられる。前日スポット市場の取引量は、１時間前市場の取引量より十分に大きいと考えられるため、１に近い重み係数wを設定することができる。なお、、重み係数wは、電力エリア毎に設定されてもよいし、系統全体に対して１つ設定されてもよい。

ここで、インバランス価格を計画実行時の３時間前に予測する場合について検討する。この場合、図１に示すように、予測処理時までに前日スポット市場価格の実績値は取得できる。これは、前日スポット市場価格は、前日の１５時に公開されるためである。

これに対して、予測処理時には、計画実行時の１時間前市場価格Phは存在しない。また、価格乗数αは、公開されない見込みである。そこで、本実施形態に係る予測方法では、１時間前市場価格Phと、価格乗数αと、を予測する。

まず、１時間前市場価格について検討する。１時間前市場価格は、その基準価格として、前日スポット市場価格を利用するのが適切であると考えられる。また、予測処理時に予測される電力需要が計画時に予測された電力需要より増える見込みの場合、及び予測処理時に予測される電力供給が計画時に予測された電力供給より減る見込みの場合、電力事業者からの電力需要が増えるため、１時間前市場価格は高くなると考えられる。また、予測処理時に予測される電力需要が計画時に予測された電力需要より減る見込みの場合、及び予測処理時に予測される電力供給が計画時に予測された電力供給より増える見込みの場合、電力事業者からの電力需要が減るため、１時間前市場価格は低くなると考えられる。

結果として、１時間前市場価格は、「前日スポット市場価格を基準として、計画時から需要が増える（供給が減る）見込みの場合に高くなり、計画時から需要が減る（供給が増える）見込みの場合に低くなる」ものと考えられる。すなわち、１時間前市場価格は、予測される電力需給の変化量に依存するものと考えられる。

一般に、電力需給は、気象条件に強く依存するため、気象条件に基づいて予測される。具体的には、電力需給は、気象量の予測値に基づいて予測される。すなわち、電力需給は、気象量の予測値に依存する。したがって、予測される電力需給の変化量は、気象量の予測値の変化量に依存する。

なお、気象量とは、気象に関する計測可能な任意の量のことである。気象量は、例えば、気温、日射強度、湿度であるが、これに限られない。地表付近の気温は、電力需要に強く影響する。地表の日射強度は、電力供給（太陽光発電の発電量）に強く影響する。また、気象量の予測値は、各計測地点の気象量の予測値であってもよいし、各県庁所在地の気象量の予測値の重み付き平均値であってもよい。

また、制度設計WGによれば、価格乗数αは、系統全体の需給状況に応じて決定される。具体的には、価格乗数αは、「系統全体で不足インバランス（供給不足）が発生した場合にα＞１」、「系統全体で余剰インバランス（供給余剰）が発生した場合に１＞α＞０」となるように決定される。

上述の通り、気象量の予測値が変化すると、予測される電力需給が変化する。したがって、価格乗数αも、気象量の予測値の変化量に依存する。

以上のことから、本実施形態に係る予測方法では、気象量の予測値の変化量に基づいて、１時間前市場価格及び価格乗数αを予測する。気象量の予測値は、図１に示すように、気象予報サービスなどから取得すればよい。なお、気象量の予測値は、バイアスによる誤差を抑制するために、同一の気象予報サービスから取得されるのが好ましい。

ここで、図２は、東日本エリアの気象量の予測値の具体例を示す図である。具体的には、図２は、２０１５年７月３日正午の気象量の予測値を可視化した分布図である。図２の上側の図は、地表付近の気温の予測値を示し、図２の下側の図は日射強度の予測値を示している。また、図２の左端の図は、２日前（２０１５年７月１日）に予測した気象量を示し、中央の図は、１日前（２０１５年７月２日）に予測した気象量を示し、右端の図は、１日前の予測値と２日前の予測値との差分（変化量）を示している。例えば、図２の左上の図は、２０１５年７月３日正午の気温を、２日前（２０１５年７月１日）に予測した予測値を示している。

図２の右端の図を参照すると、関西エリアでは、気温及び日射強度の予測値がプラスに変化し、関東エリアでは、気温及び日射強度の予測値がマイナスに変化していることがわかる。

このように、２つの異なるタイミング（図２の例では、１日前と２日前）に予測した気象量の予測値は、異なった値となる。この予測値の差が、上記の気象量の予測値の変化量である。予測値に変化が生じるのは、上述の通り、現在時刻から予報時刻（予測時刻）までの時間が長いほど、予測誤差が大きくなるためである。

次に、本実施形態に係るインバランス価格予測装置（以下、「予測装置」という）の機能構成方法について、図３〜図１１を参照して詳細に説明する。図３は、予測装置の機能構成の一例を示す図である。図３の予測装置は、パラメータ記憶部１と、当日データ記憶部２と、前日データ記憶部３と、需給変化予測部４と、α予測部５と、１時間前市場価格予測部６と、インバランス価格予測部７と、を備える。

パラメータ記憶部１は、インバランス価格Pi’を計算するために利用される各種のパラメータを記憶する。パラメータ記憶部１は、需給変化予測部４、α予測部５、１時間前市場価格予測部６、及びインバランス価格予測部７からの要求に応じて、記憶しているパラメータを渡す。パラメータ記憶部１に記憶されるパラメータには、調整項βと、重み計数wと、後述する各関数F，G，Hを規定する各パラメータと、が含まれる。各パラメータについて、詳しくは後述する。

当日データ記憶部２は、当日気象データを記憶する。当日気象データには、当日に予測された当日の気象量の予測値が含まれる。当日気象データは、気象予報サービスなどから取得され、例えば、３０分ごとに更新される。当日データ記憶部２に記憶された気象量の予測値を、当日予測値という。

図４は、当日気象データの一例を示す図である。図４の当日気象データには、２０１３年１月１日の６：００から３０分ごとの気象量の予測値が含まれている。図４において、Tは気温（℃）、PSFCは気圧（hPa）、WSは風速（m/s）、SOLARは日射強度（w/m²）である。また、各レコードに格納された気象量の値は、３０分間の平均値を示している。例えば、２０１３年１月１日６：００〜６：２９の気温（平均値）の予測値は、４．３℃である。当日データ記憶部２には、図４のような気象データが、電力エリア毎に記憶される。

前日データ記憶部３は、前日気象データと、前日スポット市場価格データと、を記憶する。前日気象データには、前日に予測された当日の気象量の予測値が含まれる。前日気象データは、当日気象データと同一の気象予報サービスなどから取得されるのが好ましい。前日データ記憶部３に記憶された気象量の予測値を、前日予測値という。前日気象データは、当日気象データと同一の形式で前日データ記憶部３に記憶される。

前日スポット市場価格データには、当日の各時刻の前日スポット市場価格の実績値Ｐｄが含まれる。前日スポット市場価格データは、前日スポット市場の約定後に、日本卸売電力市場（ＪＥＰＸ）から取得される。

図５は、前日スポット市場データの一例を示す図である。図５の前日スポット市場データには、２０１２年４月１日の６：００から３０分ごとの前日スポット市場価格の実績値Pdが含まれている。図５において、Qsは売り入札量[GWh]、Qdは買い入札量[GWh]、Qeは約定量[GWh]、Peは約定価格[\/kWh]である。約定価格Peが、前日スポット市場価格の実績値Pdに相当する。

需給変化予測部４（以下、「ΔB予測部４」という）は、気象量の前日予測値及び当日予測値に基づいて、電力需給の変化量を予測する。以下では、気象量として、気温及び日射強度を利用する場合について説明するが、気象量はこれに限られない。

まず、ΔB予測部４は、計画実行時の気温の前日予測値Tと、計画実行時の気温の当日予測値T’と、に基づいて、各電力エリアの気温の予測値の変化量ΔTを計算する。同様に、ΔB予測部４は、計画実行時の日射強度の前日予測値Gと、計画実行時の日射強度の当日予測値G’と、に基づいて、各電力エリアの日射強度の予測値の変化量ΔGを計算する。

次に、ΔB予測部４は、変化量ΔT，ΔGに基づいて、各電力エリアの電力需給の予測値の変化量を計算する。具体的には、ΔB予測部４は、各電力エリアの電力需要の予測値の変化量ΔDと、各電力エリアの電力供給の予測値の変化量ΔRと、を計算する。変化量ΔDは、計画時に予測された電力需要Dと、予測処理時に予測される電力需要D’と、の差に相当する。また、変化量ΔRは、計画時に予測された電力供給Rと、予測処理時に予測される電力供給R’と、の差に相当する。

ΔB予測部４は、関数Hと、変化量ΔT，ΔGと、に基づいて、変化量ΔD，ΔRを計算する。関数Hは、予め用意される。変化量ΔD，ΔRは、例えば、以下の式で計算される。

式（６）の関数H₁は、気温の変化量ΔTの関数である。これは、電力需要が気温に強く依存するためである。また、式（７）の関数H₂は、日射強度の変化量ΔGの関数である。これは、電力供給の変化量として、太陽光発電による発電量の変化量を想定しているためである。

なお、関数H₁,H₂は、式（６），（７）に限られない。関数H₁,H₂の変数として、１つ又は複数の任意の気象量の変化量を利用することができる。また、電力事業者が属する系統に、太陽光発電のような気象量に依存する発電設備が含まれない場合、ΔB予測部４は、変化量ΔRを計算しなくてもよい。関数H₁,H₂について、詳しくは後述する。

続いて、ΔB予測部４は、各電力エリアの変化量ΔD，ΔRに基づいて、各電力エリアの需給バランスの変化量ΔBを計算する。需給バランスとは、電力需給の過不足量のことである。需給バランスは、電力需要と電力供給とが一致する場合に０になる。需給バランスの変化量ΔBは、計画時の需給バランスBと、計画実行時の需給バランスB’と、の差に相当する。需給バランスB，B’及びその変化量ΔBは、以下の式で表される。

式（８），（９）におけるSは、電力事業者が計画した電力需給量である。式（８）に示すように、計画時の需給バランスBは、０となる。これは、需給バランスBが０となるように、電力需給量Sが計画されるためである。また、式（９）からわかるように、計画実行時の需給バランスB’は、電力需給の過不足量の予測値に相当する。したがって、需給バランスの変化量ΔBは、需給バランスB’と一致し、計画実行時の電力需給の過不足量の予測値に相当する。

式（１０）からわかるように、変化量ΔBは、変化量ΔD，ΔRが一致する場合に０になる。これは、電力需要の増加量（又は減少量）と電力供給の増加量（又は減少量）とが一致する場合、電力需給に過不足は生じないためである。

式（１０）により需給バランスの変化量ΔBを計算する場合、変化量ΔBは、電力供給の不足量（電力需要の過剰量）に相当する。需給バランスの変化量ΔBは、ΔB＝ΔR−ΔDにより計算されてもよい。この場合、変化量ΔBは、電力供給の過剰量（電力需要の不足量）に相当する。以下では、ΔB予測部４は、式（１０）により各電力エリアの需給バランスの変化量ΔBを計算するものとする。

そして、ΔB予測部４は、各電力エリアの需給バランスの変化量ΔBを合計して、系統全体の需給バランスの変化量ΔB_totを計算する。変化量ΔB_totは、以下の式で計算される。

ΔB予測部４は、こうして得られた需給バランスの変化量ΔB_totを出力する。

α予測部５（以下、「α予測部５」という）は、関数Fと、需給バランスの変化量ΔB_totに基づいて、価格乗数αの予測値α’を計算する。関数Fは予め用意される。以下、価格乗数αの予測値α’を、単に価格乗数α’という。価格乗数α’は、以下の式で計算される。

α予測部５は、こうして得られた価格乗数α’を出力する。なお、関数Fについて、詳しくは後述する。

１時間前市場価格予測部６（以下、「Ph予測部６」という）は、前日スポット市場価格の実績値Pdと、需給バランスの変化量ΔB_totと、関数Gと、に基づいて、１時間前市場における計画実行時の１時間前市場価格（平均価格）Phの予測値Ph’を計算する。関数Gは、予め用意される。以下、１時間前市場価格Phの予測値Ph’を、単に１時間前市場価格Ph’という。１時間前市場価格Ph’は、例えば、以下の式で計算される。

式（１３）における前日スポット市場価格Pdは、１時間前市場価格Ph’の基準価格に相当し、G(ΔB_tot;t)は、需給バランスの変化量に応じた１時間前市場価格Ph’の変化量に相当する。Ph予測部６は、こうして得られた１時間前市場価格Ph’を出力する。なお、関数Gについて、詳しくは後述する。

インバランス価格予測部７（以下、「Pi予測部７」という）は、価格乗数α’と、１時間前市場価格Ph’と、前日スポット市場価格Pdと、調整βと、重み係数wと、に基づいて、計画実行時のインバランス価格Piを予測する。具体的には、Pi予測部７は、インバランス価格Piの予測値Pi’を計算する。以下、インバランス価格Piの予測値Pi’を単にインバランス価格Pi’という。インバランス価格Pi’は、上述の式（１）にしたがって、以下の式で計算される。

Pi予測部７は、こうして計算したインバランス価格Pi’を出力する。

ここで、上述の関数H，F，Gについて、それぞれ詳細に説明する。

（関数H）
関数Hは、気象量の変化量に応じた電力需給の変化量を求める関数である。関数H₁は、気温の変化量ΔTに応じた電力需要の変化量ΔDを計算する関数である。

一般に、電力需要は、需要家の消費行動と、気象条件と、の組合せに依存して決まる。また、需要家の消費行動は、曜日、時間帯、気温などに依存する。ここで、気温の１単位（１℃）の変化に対する電力需要の変化量を、需要応答係数h₁という。

図６は、需要応答係数h₁の一例を示すグラフである。図７は、図６の需要応答係数h₁を示す表である。図６及び図７の例では、需要応答係数h₁は、電力エリア、気温、曜日、及び時間帯ごとに示されている。電力エリアは、東京電力エリア、中部電力エリア、及び関西電力エリアの３つである。また、WH（Week-&Hieating-day）は気温が高い（T≧２０℃）平日を示し、WC（Week-&Cooling-day）は気温が低い（T＜２０℃）平日を示し、HH（Holi-&Hieating-day）は気温が高い休日を示し、HC（Holi-&Cooling-day）は気温が低い休日を示す。WHに対応する需要応答係数h₁を需要応答係数h_WH、WCに対応する需要応答係数h₁を需要応答係数h_WC、HHに対応する需要応答係数h₁を需要応答係数h_HH、HCに対応する需要応答係数h₁を需要応答係数h_HCという。

例えば、東京電力エリアにおける、気温が高い休日（HH）の１２時の需要応答係数h_HHは、約１．２[GW/℃]である。これは、東京電力エリアでは、気温が高い休日の１２時頃に、気温が１度上昇すると、電力需要が約１．２[GWh]増加することを示している。

図６からわかるように、平日の需要応答係数h_WH，h_WCと、休日の需要応答係数h_HH，h_HCと、はそれぞれ略同一である。また、需要応答係数h₁は、時間に大きく依存しており、その時間変化は各電力エリアで共通している。また、需要応答係数h₁の大きさは、電力エリアに対応する電力会社の需要規模に比例する。

需要応答係数h₁は、各電力エリアの電力需要の実績値及び気温の実測値に基づいて計算することができる。具体的には、電力需要の実績値を、気温の実測値で説明する線型モデルを構築し、構築した線型モデルの温度係数を抽出することにより計算できる。需要応答係数h₁を利用すると、関数H₁は、以下の式で表される。

式（１５）の需要応答係数h₁は、各電力エリアにおけるh_WH，h_WC，h_HH，h_HCのいずれかであり、ΔTが計算された電力エリア、気温、及び日付に応じて選択される。

各電力エリアの需要応答係数h₁は、予め計算され、関数H₁のパラメータとして、パラメータ記憶部１に記憶される。需要応答係数h₁は、電力エリア内の需要構造が大きく変化しない限り、変化しない。したがって、パラメータ記憶部１に記憶された需要応答係数h₁は、更新不要、又は低い頻度で（例えば、１年に１回）更新すればよい。

これに対して、関数H₂は、日射強度の変化量ΔGに応じた電力供給の変化量ΔRを計算する関数である。上述の通り、電力供給の変化量ΔRは、太陽光発電の発電量の変化量に相当する。ここで、日射強度量の１単位の変化に対する発電量の変化量を、供給応答係数h₂という。

供給応答係数h₂は、太陽光発電モジュール（以下、「モジュール」という）の性能によって決まる値であり、モジュールの容量に依存する。電力系統に含まれる各モジュールの供給応答係数h₂は、関数H₂のパラメータとして、パラメータ記憶部１に予め記憶される。供給応答係数h₂を利用すると、関数H₂は、以下の式で表される。

（関数F）
関数Fは、系統全体の需給バランスの変化量ΔB_totに応じた価格乗数α’を求める関数である。ここで、価格乗数αの算定方法について説明する。

制度設計WGによれば、価格乗数αは、「前日スポット市場の入札曲線を利用して定める」のが適当とされる。入札曲線とは、需要曲線及び供給曲線のことである。前日スポット市場では、売り入札を積み上げることにより供給曲線が形成され、買い入札を積み上げることにより需要曲線が形成される。そして、需要曲線と供給曲線との交点（市場均衡点）の価格が、前日スポット市場価格Pd（約定価格Pe）に決定される。

価格乗数αは、需給の変化量に応じて仮想的に移動させた供給曲線及び需要曲線の交点の価格（以下、「仮想価格Pe’」という）を、前日スポット市場価格Pd（＝Pe）で除算することにより計算される（α＝Pe’／Pe）。これにより、前日スポット市場価格Pdと大きく異ならないインバランス価格Piを設定することができる。

このように価格乗数αを算定すると、前日スポット市場が薄い場合に、仮想価格が極端に大きな（又は小さな）値になり、インバランス価格Piが極端に大きな（又は小さな）値になる可能性がある。そこで、インバランス価格Piが極端な値とならないように、入札曲線の端部を用いて、仮想価格の上限値及び下限値を設定することが検討されている。

例えば、買い入札の１０パーセンタイル価格と、売り入札の９０パーセンタイル価格と、の平均値を仮想価格の上限値とし、買い入札の９０パーセンタイル価格と、売り入札の１０パーセンタイル価格と、の平均値を仮想価格の下限値とすることが検討されている。

前日スポット市場の入札曲線が公開されている場合、上記の算定方法に従って、価格乗数αを計算することができる。しかしながら、現在、JEPXは、買い入札量、売り入札量、約定量、及び約定価格（システムプライス及びエリアプライス）のみを公開しており、入札曲線を公開していない。

将来的には、現在より情報公開が進むと見込まれるものの、正確な入札曲線が公開される可能性は低いと考えられる。これは、正確な入札曲線は、買い入札量及び売り入札量を、価格毎に積み上げた折れ線であり、折れ線の分点数に応じてデータ量が増大するためである。データ量が増えるほど、入札曲線の公開は、技術的に困難になる。

仮に入札曲線が公開されるとしても、公開されるのは、正確な入札曲線ではなく、入札曲線を何らかの統計量に圧縮したデータである可能性が高い。そこで、本実施形態では、入札曲線をパラメトリック曲線によりモデル化し、モデル化された入札曲線に基づいて、価格乗数α’を計算する。以下で、入札曲線のモデル化方法について説明する。

需要曲線は、買い入札量の価格分布の累積分布関数で表される。買い入札量の価格分布は、平均価格に入札量が集中し、平均価格から離れるほど入札量が減少する分布になると考えられる。この価格分布を、買い入札量Qd、平均価格Pda、及び標準偏差Wdにより規定される正規分布とみなすと、その累積分布関数である需要曲線DCは、誤差関数で表すことができる。具体的には、需要曲線DCは、以下の式で表される。

同様に、供給曲線は、売り入札量の価格分布の累積分布関数で表される。売り入札量の価格分布は、平均価格に入札量が集中し、平均価格から離れるほど入札量が減少する分布になると考えられる。この価格分布を、売り入札量Qs、平均価格Psa、及び標準偏差Wsにより規定される正規分布とみなすと、その累積分布関数である供給曲線SCは、誤差関数で表すことができる。具体的には、需要曲線DCは、以下の式で表される。

上記の式（１７）がモデル化された需要曲線（需要曲線モデル）に相当し、式（１８）がモデル化された供給曲線（供給曲線モデル）に相当する。市場均衡点（Qe，Pe）は、需要曲線DC及び供給曲線SCの交点である。したがって、約定量Qe及び約定価格Peは、Qd、Pda、Wd、Qs、Psa、Wsの関数となる。以上まとめると、関数Fは、以下の式で表される。

入札曲線モデルは、公開された前日スポット市場の実績データに基づいて生成される。すなわち、供給曲線モデルSCにおける売り入札量Qs、平均価格Psa、及び標準偏差Wsと、需要曲線モデルDCにおける買い入札量Qd、平均価格Pda、及び標準偏差Wdと、は公開された前日スポット市場の実績データに基づいて計算される。Qd、Pda、Wd、Qs、Psa、Wsは、関数Fのパラメータとして、パラメータ記憶部１に予め記憶される。

ここで、図８は、入札曲線モデル（需要曲線モデル及び供給曲線モデル）の一例を示す図である。図８の例では、供給曲線モデル（supply：８．０）は、売り入札量Qsが８．０[GWh]、平均価格Psaが１５．０[\／kWh]、標準偏差Wsが５．０[\／kWh]に設定されている。また、需要曲線モデル（demand：４．０）は、買い入札量Qdが４．０[GWh]、平均価格Pdaが１４．０[\／kWh]、標準偏差Wdが３．０[\／kWh]に設定されている。

図８の入札曲線モデルでは、約定量Qeは２．５２[GWh]、約定価格Peは１３．２９[\／kWh]である。この入札曲線モデルを用いて価格乗数α’を計算する場合について考える。例えば、需給バランスの変化量ΔBを計算した結果、電力供給が４．０[GWh]減少した場合、図８に示すように、供給曲線モデルが移動する。

図８の破線は、移動後の供給曲線モデル（supply：４．０）を示している。移動後の入札曲線モデルは、約定量Qe’が１．７２ [GWh]、約定価格Pe’が１４．３８[\／kWh]である。この場合、価格乗数α’は、１．０８（＝１４．３８／１３．２９）となる。

図８からわかるように、売り入札量Qsが少ない程、需要曲線モデルSCの勾配は急になる。同様に、買い入札量Qdが少ない程、需要曲線モデルDCの勾配は急になる。したがって、前日スポット市場が薄い（入札量が少ない）時間帯の価格乗数α’は、相対的に大きく（又は小さく）なり、インバランス価格Piに対する影響が大きくなることがわかる。

図９は、入札曲線モデルに基づいて計算された価格乗数α’の一例を示す図である。図９の例では、供給曲線SC（Qs＝８．０[GWh]）を固定して需要曲線DCを移動させた場合の価格乗数α’と、供給曲線SC（Qs＝４．０[GWh]）を固定して需要曲線DCを移動させた場合の価格乗数α’と、がそれぞれ示されている。図９からわかるように、売り入札量Qsが大きいほど、価格乗数α’の変化は緩やかになることがわかる。

（関数G）
関数Gは、需給バランスの変化量ΔB_totに応じた、前日スポット市場価格Pdに対する１時間市場価格Ph’の変化量ΔPを求める関数である。ここで、１時間前市場について説明する。

図１０は、１時間前市場における価格変化を示す模式図である。図１０に示すように、１時間前市場は、前日の１７時に開場し、計画実行時の１時間前に閉場する。１時間前市場は、株式市場と同様にザラ場市場であるため、取引期間の間、経時的に価格が変化する。価格の変化は、瞬間的な注文量に依存するため、その時系列を正確に予測することは困難である。

しかしながら、図１０に示すように、１時間前市場の平均価格は、電力需要が電力供給より大きい場合（ΔB＞０）、買い入札が優勢となって上昇し、電力需要が電力供給より小さい場合（ΔB＜０）、売り入札が優勢となって下落する傾向を有すると考えられる。

以下では、このような需給バランスの変化量ΔBに対する平均価格の応答を、線形応答とみなし、応答係数を、価格応答係数gとする。すなわち、価格応答係数gは、１単位の変化量ΔBに対する１時間前市場価格の変化量を示す。このとき、関数Gは、以下の式で表される。

価格応答係数gは、１時間前市場の実績データに基づいて求めるのが好ましい。しかしながら、現時点では、１時間前市場はまだ開設されていないため、１時間前市場の実績データが得られない。そこで、以下では、価格応答係数gの計算方法の一例として、入札曲線モデルを利用する方法について説明する。

１時間前市場では、前日スポット市場のような明示的な入札曲線が形成されない。しかしながら、１時間前市場における買い入札及び売り入札を積み上げることにより、潜在的な入札曲線を想定することは可能である。ここで、１時間前市場の潜在的な入札曲線は前日スポット市場の入札曲線に近似できる、すなわち、前日スポット市場で約定しなかった買い入札及び売り入札が１時間前市場でそのまま再入札される、と仮定する。この場合、価格応答係数gは、前日スポット市場の市場均衡点（Qe，Pe）における需要曲線及び供給曲線の傾きと考えることができる。

上述の通り、前日スポット市場の正確な入札曲線は得られない。そこで、前日スポット市場の正確な入札曲線の代わりに、入札曲線モデルの市場均衡点（Qe，Pe）における需要曲線モデルDC及び供給曲線モデルSCの傾きを、価格応答係数gとして計算すればよい。需要曲線モデルDCの傾きが、買い入札価格の価格応答係数gに相当し、供給曲線モデルSCの傾きが、売り入札価格の価格応答係数gに相当する。

図１１は、入札曲線モデルに基づいて計算された、２０１３年４月１日の価格応答係数gの一例を示す図である。図１１の例では、０時台から２３時台までの３０分ごとの価格応答係数gが示されている。前半は０分から２９分までの時間帯を示し、後半は３０分から５９分までの時間帯を示す。図１１の例では、例えば、２０１３年４月１日０：００〜０：２９の価格応答係数gは、５．７３７である。このように、価格応答係数gは、時間対毎に計算され、パラメータ記憶部１に記憶される。

次に、本実施形態に係る予測装置のハードウェア構成について、図１２を参照して説明する。本実施形態に係る予測装置は、コンピュータ１００により構成される。コンピュータ１００には、サーバ、クライアント、マイコン、及び汎用コンピュータなどが含まれる。

図１２は、コンピュータ１００の一例を示す図である。図１２のコンピュータ１００は、プロセッサ１０１と、入力装置１０２と、表示装置１０３と、通信装置１０４と、記憶装置１０５と、を備える。プロセッサ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５は、バス１０６により相互に接続されている。

プロセッサ１０１は、コンピュータ１００の制御装置及び演算装置を含む電子回路である。プロセッサ１０１として、例えば、汎用目的プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ、状態マシン、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラム可能論理回路（ＰＬＤ）、及びこれらの組合せを用いることができる。

プロセッサ１０１は、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、入力装置１０２、通信装置１０４、記憶装置１０５）から入力されたデータやプログラムに基づいて演算処理を行い、演算結果や制御信号を、バス１０６を介して接続された各装置（例えば、表示装置１０３、通信装置１０４、記憶装置１０５）に出力する。具体的には、プロセッサ１０１は、コンピュータ１００のＯＳ（オペレーティングシステム）や、インバランス価格予測プログラム（以下、「予測プログラム」という）などを実行し、コンピュータ１００を構成する各装置を制御する。

予測プログラムとは、コンピュータ１００に、予測装置の上述の各機能構成を実現させるプログラムである。予測プログラムは、一時的でない有形のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶される。上記の記憶媒体は、例えば、光ディスク、光磁気ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、半導体メモリであるが、これに限られない。プロセッサ１０１が予測プログラムを実行することにより、コンピュータ１００が予測装置として機能する。

入力装置１０２は、コンピュータ１００に情報を入力するための装置である。入力装置１０２は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネルであるが、これに限られない。

表示装置１０３は、画像や映像を表示するための装置である。表示装置１０３は、例えば、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）、ＣＲＴ（ブラウン管）、及びＰＤＰ（プラズマディスプレイ）であるが、これに限られない。表示装置１０３は、各機能構成の出力データ（１時間前市場価格Ph’やインバランス価格Pi’など）を表示する。

通信装置１０４は、コンピュータ１００が外部装置と無線又は有線で通信するための装置である。通信装置１０４は、例えば、モデム、ハブ、及びルータであるが、これに限られない。気象データや前日スポット市場データなどの情報は、通信装置１０４を介して外部装置から入力することができる。

記憶装置１０５は、コンピュータ１００のＯＳや、予測プログラム、予測プログラムの実行に必要なデータ、及び予測プログラムの実行により生成されたデータなどを記憶する記憶媒体である。記憶装置１０５には、主記憶装置と外部記憶装置とが含まれる。主記憶装置は、例えば、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭであるが、これに限られない。また、外部記憶装置は、例えば、ハードディスク、光ディスク、フラッシュメモリ、及び磁気テープであるが、これに限られない。パラメータ記憶部１、当日データ記憶部２、前日データ記憶部３は、記憶装置１０５上に構築されてもよいし、外部のサーバ上に構築されてもよい。

なお、コンピュータ１００は、プロセッサ１０１、入力装置１０２、表示装置１０３、通信装置１０４、及び記憶装置１０５を、それぞれ１つ又は複数備えてもよいし、プリンタやスキャナなどの周辺機器を接続されていてもよい。

また、予測装置は、単一のコンピュータ１００により構成されてもよいし、相互に接続された複数のコンピュータ１００からなるシステムとして構成されてもよい。

さらに、予測プログラムは、コンピュータ１００の記憶装置１０５に予め記憶されていてもよいし、コンピュータ１００の外部の記憶媒体に記憶されていてもよいし、インターネット上にアップロードされていてもよい。いずれの場合も、予測プログラムをコンピュータ１００にインストールして実行することにより、予測装置の機能が実現される。

次に、本実施形態に係る予測装置の動作について、図１３〜図１７を参照して具体的に説明する。図１３は、予想装置の動作を示すフローチャートである。以下の動作は、予測装置による予測処理時の動作に相当する。

ステップＳ１において、ΔB予測部４は、系統全体の電力需給バランスの変化量ΔB_totを計算する。

まず、ΔB予測部４は、パラメータ記憶部１から、関数Hのパラメータである需要応答係数h₁及び供給応答係数h₂を取得する。また、ΔB予測部４は、当日データ記憶部２から気温の当日予測値T’及び日射強度の当日予測値G’を取得する。さらに、ΔB予測部４は、前日データ記憶部３から気温の前日予測値T及び日射強度の前日予測値G’を取得する。

次に、ΔB予測部４は、気温の当日予測値T’から前日予測値Tを減算することにより、気温の変化量ΔTを計算する。また、ΔB予測部４は、日射強度の当日予測値G’から前日予測値Gを減算することにより、日射強度の変化量ΔGを計算する。

続いて、ΔB予測部４は、気温の変化量ΔTと、需要応答係数h1と、を乗算することにより、電力需要の変化量ΔDを計算する。また、ΔB予測部４は、日射強度の変化量ΔGと、供給応答係数h2と、を乗算することにより、電力供給の変化量ΔRを計算する。

そして、ΔB予測部４は、電力需要の変化量ΔDから電極供給の変化量ΔRを除算することにより、需給バランスの変化量ΔBを計算する。以上の計算は、電力エリア毎に行われる。

図１４は、ある電力エリアに関する、ΔB予測部４の入出力データの一例を示す図である。図１４の例では、計画実行時は２０１３年１月１日６：００以降の３０分ごとの各期間であり、２０１３年１月１日の６：００から６：２９までの期間の需給バランスの変化量ΔBは0.529[GWh]である。

ΔB予測部４は、図１４のような出力データを、電力エリア毎に出力する。図１４に示すように、各出力データは、計画実行時ごとに出力される。また、ΔB予測部４は、各電力エリアの需給バランスの変化量ΔBを合計し、系統全体の需給バランスの変化量ΔB_totを計算し、電力エリア毎の出力データと共に出力する。

ステップＳ２において、α予測部５は、価格乗数α’を計算する。

まず、α予測部５は、パラメータ記憶部１から、関数Fのパラメータである買い入札量Qd、売り入札量Qs、買い入札の平均価格Pda、売り入札の平均価格Psa、買い入札の標準偏差Wd、及び売り入札の標準偏差Wsを取得する。また、α予測部５は、前日データ記憶部３から、前日スポット市場価格Pdを取得する。また、α予測部５は、ΔB予測部４から需給バランスの変化量ΔB_totを取得する。

次に、α予測部５は、買い入札量Qd、売り入札量Qs、買い入札の平均価格Pda、売り入札の平均価格Psa、買い入札の標準偏差Wd、売り入札の標準偏差Ws、及び需給バランスの変化量ΔB_totに基づいて、仮想価格Pe’を計算する。

仮想価格Pe’の計算方法は、上述の通りである。すなわち、α予測部５は、Qd、Pda、Wdにより定義される需要曲線DCと、Qs、Psa、Wsにより定義される供給曲線SCと、を変化量ΔB_totに応じて移動させ、移動後の交点（市場均衡点）の価格を、仮想価格Pe’として計算する。

そして、α予測部５は、仮想価格Pe’を前日スポット市場価格Pdで除算することにより、価格乗数α’を計算する。価格乗数α’は、系統全体に対して１つ計算される。

図１５は、α予測部５の入出力データの一例を示す図である。図１５の各データは、図１４にそれぞれ対応している。図１５の例では、２０１３年１月１日の６：００から６：２９までの期間の価格乗数α’は１．１１４である。

α予測部５は、図１５のような出力データを出力する。図１５に示すように、各出力データ（価格乗数α’）は、計画実行時ごとに出力される。

ステップＳ３において、Ph予測部６は、１時間前市場価格Ph’を計算する。

まず、Ph予測部６は、パラメータ記憶部１から、関数Gのパラメータである価格応答係数gを取得する。また、Ph予測部６は、前日データ記憶部３から、前日スポット市場価格Pdを取得する。また、Ph予測部６は、ΔB予測部４から需給バランスの変化量ΔB_totを取得する。

次に、Ph予測部６は、需給バランスの変化量ΔB_totと、価格応答係数gと、を計算し、基準価格に対する１時間前市場価格Ph’の変化量ΔPを計算する。ΔPhは、計画実行時における平均値である。そして、Ph予測部６は、前日スポット市場価格Pdと、変化量ΔPと、を加算し、１時間前市場価格Ph’を計算する。１時間前市場価格Ph’は、系統全体に対して１つ計算される。

図１６は、Ph予測部６の入出力データの一例を示す図である。図１６の各データは、図１４及び図１５にそれぞれ対応している。図１６の例では、２０１３年１月１日の６：００から６：２９までの期間の変化量ΔPは、２．１１４ [\/kWh]、１時間前市場価格Ph’は、１４．２１[\/kWh]である。

Ph予測部６は、図１６のような出力データを出力する。図１６に示すように、各出力データ（１時間前市場価格Ph’）は、計画実行時ごとに出力される。

ステップＳ４において、Pi予測部７は、インバランス価格Pi’を計算する。

まず、Ph予測部７は、パラメータ記憶部１から、調整項β及び重み係数wを取得する。また、Pi予測部７は、前日データ記憶部３から、前日スポット市場価格Pdを取得する。また、Pi予測部７は、α予測部５から、価格乗数α’を取得する。また、Pi予測部７は、Ph予測部７から、１時間前市場価格Ph’を取得する。

次に、Pi予測部７は、前日スポット市場価格Pd、１時間前市場価格Ph’、価格乗数α’、及び調整項βに基づいて、インバランス価格Pi’を計算する。インバランス価格Pi’の計算方法は、上述の通りである。すなわち、インバランス価格Pi’は、前日スポット市場価格Pdと、１時間前市場価格Ph’と、を重み係数wに応じた比率で加算し、加算した値に価格乗数α’を乗算し、乗算した値に調整項βを加算した値となる。

図１７は、Pi予測部７の入出力データの一例を示す図である。図１７の各データは、図１４〜図１６にそれぞれ対応している。図１７の例では、２０１３年１月１日の６：００から６：２９までの期間のインバランス価格Pi’は、１２．１８ [\/kWh]である。

Pi予測部７は、図１７のような出力データを出力する。図１７に示すように、各出力データ（インバランス価格Pi’）は、計画実行時ごとに出力される。

なお、図１７の例では、計画実行時ごとに１つのインバランス価格Pi’が示されているが、実際には、インバランス価格Pi’は、電力エリア毎に計算される。これは、調整項βが、電力エリア毎に設定されるためである。Pi予測部７は、電力エリア毎のインバランス価格Pi’を合計し、系統全体のインバランス価格として出力してもよい。

以上説明した通り、本実施形態によれば、需給計画が実行される計画実行時より前に、インバランス価格Piを予測する（インバランス価格Pi’を計算する）ことができる。これにより、電力事業者は、インバランス価格Pi’を参考にして、計画値と実績値とを一致させるための合理的な選択肢（１時間前市場での追加の電力調達やデマンドレスポンスによるピークカットなど）を選択することができる。

なお、本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、各実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１：パラメータ記憶部、２：当日データ記憶部、３：前日データ記憶部、４：需給変化予測部、５：価格乗数予測部、６：１時間前市場価格予測部、７：インバランス価格予測部、１００：コンピュータ、１０１：プロセッサ、１０２：入力装置、１０３：表示装置、１０４：通信装置、１０５：記憶装置

Claims (11)

1. 気象量の予測値の変化量に基づいて、電力需給の過不足量を予測する需給変化予測部と、
   予測された前記過不足量と、前日スポット市場の入札曲線モデルと、スポット市場価格と、に基づいて、インバランス価格の第１の調整項を予測する価格乗数予測部と、
   予測された前記過不足量に基づいて、１時間前市場価格の平均値を予測する１時間前市場価格予測部と、
   予測された前記第１の調整項と、予測された前記１時間前市場価格の平均値と、前記インバランス価格の第２の調整項と、前記スポット市場価格と、に基づいて、前記インバランス価格を予測するインバランス価格予測部と、
   を備えるインバランス価格予測装置。
2. 前記需給変化予測部は、前記気象量の予測値の変化量に基づいて、電力需要の変化量及び電力供給の変化量を予測する
   請求項１に記載のインバランス価格予測装置。
3. 前記需給変化予測部は、気温の予測値の変化量に基づいて、前記電力需要の変化量を予測する
   請求項２に記載のインバランス価格予測装置。
4. 前記需給変化予測部は、日射強度の予測値の変化量に基づいて、前記電力供給の変化量を予測する
   請求項２又は請求項３に記載のインバランス価格予測装置。
5. 前記価格乗数予測部は、予測された前記過不足量に応じて移動させた前記入札曲線モデルの市場均衡点の価格に基づいて、前記第１の調整項を予測する
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のインバランス価格予測装置。
6. 前記入札曲線モデルは、前記前日スポット市場の実績データに基づいて生成される
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載のインバランス価格予測装置。
7. 前記１時間前市場予測部は、予測された前記過不足量と、価格応答係数と、に基づいて、予測された前記過不足量に応じた前記１時間前市場価格の平均値の変化量を予測する
   請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載のインバランス価格予測装置。
8. 前記価格応答係数は、１時間前市場の実績データ又は前記入札曲線モデルに基づいて計算される
   請求項７に記載のインバランス価格予測装置。
9. 前記インバランス価格予測部は、予測された前記１時間前市場価格の平均値と、前記前日スポット市場価格と、を所定の比率で加算する
   請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載のインバランス価格予測装置。
10. 気象量の予測値の変化量に基づいて、電力需給の過不足量を予測し、
    予測された前記過不足量と、前日スポット市場の入札曲線モデルと、スポット市場価格と、に基づいて、インバランス価格の第１の調整項を予測し、
    予測された前記過不足量に基づいて、１時間前市場価格の平均値を予測し、
    予測された前記第１の調整項と、予測された前記１時間前市場価格の平均値と、前記インバランス価格の第２の調整項と、前記スポット市場価格と、に基づいて、前記インバランス価格を予測する
    インバランス価格予測方法。
11. 気象量の予測値の変化量に基づいて、電力需給の過不足量を予測し、
    予測された前記過不足量と、前日スポット市場の入札曲線モデルと、スポット市場価格と、に基づいて、インバランス価格の第１の調整項を予測し、
    予測された前記過不足量に基づいて、１時間前市場価格の平均値を予測し、
    予測された前記第１の調整項と、予測された前記１時間前市場価格の平均値と、前記インバランス価格の第２の調整項と、前記スポット市場価格と、に基づいて、前記インバランス価格を予測する
    ことをコンピュータに実行させるインバランス価格予測プログラム。