JP2017168052A - 予測支援システム、予測支援方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】過去の統計データから将来の予測を行う手法における予測精度及び検証容易性の向上に貢献する。【解決手段】予測支援システムは、第１、第２の時系列データを蓄積するデータ蓄積手段と、ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の選択を受け付けるデータ選択手段と、前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する予測値提示手段と、前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの選択操作を受けた場合、前記予測値の作成に用いた第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの詳細データを前記ユーザから選択された期間とともに提示するカテゴリー別データ提示手段と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、予測支援システム、予測支援方法及びプログラムに関し、特に、過去のデータを用いて将来の予測値を提示する予測支援システム、予測支援方法及びプログラムに関する。

非特許文献１に記載されているとおり、平成２８（２０１６）年度から、電気事業におけるライセンス制の導入と同時に、計画値同時同量制度の導入が予定されている。計画値同時同量制度とは、契約者（小売電気事業者）及び発電契約者のそれぞれが、３０分毎に需要計画（又は発電計画）と、需要実績（又は発電実績）を一致させるように調整を行う制度であり、自由化後の電力の安定供給を実現するため一つの要となっている。

一般に電力の需要は、その日の天気、気温、曜日あるいは、その地域で行われているイベント等の要素によって変動することが知られている（特許文献１の背景技術欄参照）。また、各種の数式等を用いて電力需要の予測値を求める手法もいくつか提案されている。例えば、特許文献１では、気温予測値・湿度予測値に基づいて算出される外気エンタルピ係数及び日射係数とに基づいて、前記所定地域における電力需要の予測値である電力需要予測支援値を算出する電力需要予測支援部を備える電力需要予測支援装置が開示されている。

特開２０１５−９７０５９号公報

電力広域的運営推進機関、"広域機関システムに関する事業者説明会"、［online］、［平成28年3月7日検索］、インターネット〈URL：https://www.occto.or.jp/oshirase/hoka/files/koiki_sys_jigyoushasetsumeikai_shiryou_r3.pdf〉

以下の分析は、本発明によって与えられたものである。電力需要の予測に限られず、特定の商品の売り上げや施設への来場者（滞在者）を予測する手法として、特許文献１の技術のような自動化とは別のアプローチとして、過去の統計データから将来の予測を行う手法が知られている。この手法は、予測作業自体は比較的簡単であるが、予測に用いるデータの選択が難しく、また予測外れが起きたときに、検証やフィードバックが難しいという問題点がある。例えば、明日の電力需要を予測するに際し、天気、気温、曜日等が同じ特徴を持つ過去の電力需要データを用いて予測を行うことができる。しかしながら、天気、気温、曜日等が同じでも、ある需要家によってはその日が休業日であったり、また別の需要家にとっては操業延長日に当たっている等のさまざまな要因で予測外れは起こり得る。同様に、特定の商品の売り上げを予測する際にも、天気、気温、曜日だけでなく、予測を行う地域でのイベントの有無や広告実施スケジュール等も考慮する必要がある。

本発明は、過去の統計データから将来の予測を行う手法における予測精度及び検証容易性の向上に貢献できる予測支援システム、予測支援方法及びプログラムを提供することを目的とする。

第１の視点によれば、第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積するデータ蓄積手段と、ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の選択を受け付けるデータ選択手段と、前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する予測値提示手段と、前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの選択操作を受けた場合、前記予測値の作成に用いた第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報を前記ユーザから選択された期間とともに提示するカテゴリー別データ提示手段と、を備えた予測支援システムが提供される。

第２の視点によれば、第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積するデータ蓄積手段と、前記ユーザから前記第１、第２の時系列データに共通する共通期間の選択を受け付け、前記共通期間の第１、第２の時系列データを用いて全体の予測データを作成し、前記ユーザに提示する第１の予測値提示手段と、ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の再選択を受け付けるデータ選択手段と、前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する第２の予測値提示手段と、を備えた予測支援システムが提供される。

第３の視点によれば、第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積するデータ蓄積手段を備えたコンピュータが、ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の選択を受け付けるステップと、前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示するステップと、前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの選択操作を受けた場合、前記予測値の作成に用いた第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報を前記ユーザから選択された期間とともに提示するステップと、を含む予測支援方法が提供される。本方法は、上記データ蓄積手段及びその蓄積データを用いた各種処理を実施するプロセッサを備えたコンピュータという、特定の機械に結びつけられている。

第４の視点によれば、第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積するデータ蓄積手段を備えたコンピュータに、ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の選択を受け付ける処理と、前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する処理と、前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの選択操作を受けた場合、前記予測値の作成に用いた第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報を前記ユーザから選択された期間とともに提示する処理と、を実行させるプログラムが提供される。なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な（非トランジエントな）記憶媒体に記録することができる。即ち、本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。

本発明によれば、過去の統計データから将来の予測を行う手法における予測精度及び検証容易性を向上させることが可能となる。

本発明の一実施形態の構成及び動作を説明するための概念図である。 本発明の一実施形態の構成及び動作を説明するための概念図である。 本発明の一実施形態の効果を説明するための図である。 本発明の第１の実施形態の電力需要予測支援システムの構成を示す図である。 本発明の第１の実施形態の電力需要予測支援システムの実績データ記憶手段に保持される情報の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の実績データの階層構造の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の実績データの階層構造の別の例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の電力需要予測支援システムのイベント記憶手段に保持される情報の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態の電力需要予測支援システムの動作を表した流れ図である。 本発明の第１の実施形態の電力需要予測支援システムにアクセスする端末上に表示される画面の一例である。 図１０のカレンダーから予測に用いる日を選択した状態を示す図である。 図１１の選択した日を用いて予測データの計算を行った状態を示す図である。 図１２の領域３０４の拡大図である。 図１２の需要家Ａ選択ボタンを押下した状態を示す図である。 図１４の需要家グループＡの比率変更画面の一例を示す図である。 図１２の需要家Ｂ選択ボタンを押下した状態を示す図である。 図１４の需要家グループＡの予測に用いる時系列データの変更した例を示す図である。 図１７の変更による書き換えられた予測データの例を示す図である。 本発明の第２の実施形態の電力需要予測支援システムにアクセスする端末上に表示される画面の一例である。 図１９の需要家選択ボタンを押下した後、一括設定ボタンを押下した状態を示す図である。 一括設定ボタンによる一括変更処理（かさ下げ）の一例を示す図である。 図２１の一括変更により書き換えられた予測データの例を示す図である。 本発明の一実施形態の変形構成及び動作を説明するための概念図である。

はじめに本発明の一実施形態の概要について図面を参照して説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、本発明を図示の態様に限定することを意図するものではない。

本発明は、その一実施形態において、図１に示すように、データ蓄積手段１１と、選択受付手段１２と、予測値提示手段１３と、予測対象別データ提示手段１４と、を備える予測支援システムにて実現できる。

データ蓄積手段１１は、第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積する。前記第１、第２の時系列データは、予測を行うデータ全体のうち、変化の傾向が似ているデータをそれぞれ異なるカテゴリーに区分けして集計し、その集計値の時系列変化を記録して構成される。例えば、ガソリンスタンドの売上の時間変化を予測したい場合、第１の予測対象としてガソリンの売上が集計されて蓄積され、第２の予測対象として軽油の売り上げが集計されて蓄積される。そして、これら過去のデータは、主にガソリン及び軽油の販売によって構成されるガソリンスタンドの将来のある一日の売り上げの変化を予測するために用いられる。

選択受付手段１２は、ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の選択を少なくとも１つ以上受け付ける。例えば、図１の例では、第１の時系列データについては２０１６年３月５日と、２０１６年３月６日のデータが選択されている。同様に、第２の時系列データについては２０１６年３月６日と、２０１６年３月１３日のデータが選択されている。

予測値提示手段１３は、前記選択された２以上の第１の時系列データの平均と、前記選択された２以上の第２の時系列データの平均との和を含んで構成された時系列データを、予測値としてユーザに提示する。例えば、図１の例では、第１の時系列データについては２０１６年３月５日と、２０１６年３月６日の平均が計算され、第２の時系列データについては２０１６年３月６日と、２０１６年３月１３日の平均が計算されている。その上で、両者を加算することで、第１、第２の時系列データのそれぞれの変化の傾向を反映した予測データが得られる（図１の吹き出し内右下「全体予測値Ｐｒ１」参照）。なお、図１の例では、第１、第２の時系列データについてそれぞれ２つの時系列データの選択を受付けて予測値を計算しているが、選択を受け付ける時系列データの数を２つに固定する必要はない。例えば、第１のカテゴリーに属するデータについては、２つの期間を選択するまでもなく良好な精度が得られるのであれば、選択する期間は１つでよい。また、３以上の期間を選択してその平均を取って、予測値を計算するようにしてもよい。

また、第１、第２の時系列データの平均の和のほかに、考慮すべき要素（例えば、寒冷地での灯油販売の売り上げ）が存在する場合、その値を加算したり、第１、第２の時系列データの和に所定の係数を乗ずる等の補正を行ってもよい。例えば、前述のガソリン、軽油の売り上げのほかに、予測対象日に、過去のデータにない臨時的な売り上げ（例えば、キャンペーンによるカー用品の販売）が見込まれる場合には、その数を加算するといった処理を行うことが望ましい。

予測対象別データ提示手段１４は、前記予測値提示手段１３によって計算された予測値の「確からしさ」を確認し、必要に応じて、予測に用いるデータの再選択を促す機能を提供する。具体的には予測対象別データ提示手段１４は、前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの選択操作を受けた場合、前記予測値の作成に用いた第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報を前記ユーザから選択された期間とともに提示する。例えば、図２の吹き出し内に示すように、予測対象別データ提示手段１４は、全体予測値Ｐｒ１を構成する第１の時系列データが選択された場合、その算出に用いられた２０１６年３月５日と、２０１６年３月６日の第１の時系列データの詳細をユーザに提示する。同様に、予測対象別データ提示手段１４は、全体予測値Ｐｒ１を構成する第２の時系列データが選択された場合、その算出に用いられた２０１６年３月６日と、２０１６年３月１３日の第２の時系列データの詳細をユーザに提示する。なお、予測関連情報の態様は図２の例に限られない。例えば、選択された時系列データが１つであれば、その時系列データだけを表示してもよいし、その他時系列データが作成された日の実況情報データを併せて表示してもよい。

以上のような予測支援システムによれば、予測対象別データ提示手段１４によって提示された情報により、予測値提示手段１３によって提示された全体の予測値の算出根拠を確認することができる。

また、上記のような予測支援システムによれば、上記のように算出した予測値の「確からしさ」を確認することができる。例えば、図３の上段のグラフのように、予測した「全体予測値Ｐｒ１」と、前年の同日の実績値にズレが生じている場合を考える。ユーザは、そのズレ量を見て、「全体予測値Ｐｒ１」が適切でないということに気づきを得ることができる。例えば、図３の下段に示すように、ユーザが、第２の時系列データの予測に用いるデータ期間の再選択を行うことで、再度、全体予測値の再計算を行って、その確からしさを再確認することができる。

また、上記のような予測支援システムによれば、同様の原理で、予測外れが生じた際の原因の分析等も容易化される。図３の上段に示すような予測外れが発生した場合、ユーザは、次回、同様の条件で予測を行う際に、予測に用いた期間が適切でなかったことに気付き、第１、第２の時系列データについて、予測を行う期間との類似度の検討を行ってから、第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間を選択する。即ち、上記した予測支援システムは、ユーザに気付きを与えることで、予測精度を向上させることができる構成となっている。

上記実施形態は、図２３に示すように、データ蓄積手段１１と、第１の予測値提示手段１５と、選択受付手段１２と、（第２の）予測値提示手段１３と、を備える構成に変形できる。第１の予測値提示手段１５は、ユーザから前記第１、第２の時系列データに共通する共通期間の選択を受け付け、共通期間の第１、第２の時系列データを用いて全体の予測データを作成し、前記ユーザに提示する。

本実施形態によれば、第１の予測値提示手段１５が、選択受付手段１２にてデータ選択を受け付けるに先だって、図２３の上段に示すように、前記共通期間の第１、第２の時系列データを用いて全体の予測データ（全体予測値）を作成し、前記ユーザに提示する。このため、選択受付手段１２におけるユーザの期間の選択が容易化され、簡便に、精度の高い予測値を得ることが可能となる。なお図２３では予測対象別データ提示手段１４が省略されているが、この実施形態においても、予測対象別データ提示手段１４を設けることが可能である。

［第１の実施形態］
続いて、本発明を電力需要の予測に適用した第１の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図４は、本発明の第１の実施形態の電力需要予測支援システム１００の構成を示す図である。図４を参照すると、実績データ記憶手段１１０と、イベント記憶手段１１１と、日時選択手段１２０と、実績データ選択支援手段１３０と、予測データ作成支援手段１４０と、入力手段１５０と、出力手段１６０と、を備えた構成が示されている。

実績データ記憶手段１１０は、上記したデータ蓄積手段１１に相当し、契約者（小売電気事業者）のサービス提供エリアの日別時間別の電力需要の実績データ（時系列データ）を記憶する。電力需要の実績データ（時系列データ）には、これらのデータが測定された日時における実況情報を対応付けて記憶することも好ましい。

図５は、実績データ記憶手段１１０に保持される情報の一例を示す図である。図５を参照すると、実績データが作成された曜日のほか、各時刻における天気、気温、湿度、風向・風速及び電力需要の実績値を格納したテーブルが示されている。なお、天気、気温、湿度、風向・風速は、あくまで一例として示したものであり、これらのうちいくつかを省略してもよいし、またその他、電力需要に影響し得る項目を追加してもよい。また、電力需要予測支援システム１００又はユーザが、ネットワーク上のサーバ等から実績データ記憶手段１１０に保持すべき情報を入手して実績データ記憶手段１１０に保存することが好ましい。このようにすることで、実績データ記憶手段１１０に逐次最新のデータが蓄積される。

また、図５の電力需要（計）欄以下には、当該エリアにおける需要家グループの電力消費の実績値が格納されている。例えば、これら需要家グループは、当該エリアにおける需要全体に対し、所定の割合を占める需要家を抽出し、その消費傾向が似た需要家同士をグループ化したものである。図５の例では、２つの需要家グループＡ、Ｂを作成し、それぞれ日別時間別の需要の実績値を格納している。このような需要家グループの例としては、休業日や操業時間が同じである特定の企業グループに属する企業や、製造プロセス中に電気を多く使用する工程のある製品等を製造している同業の企業群等が挙げられる。

図６は、上記需要家グループＡ、Ｂを含む実績データの階層構造を示す図である。図６の例では、エリアＡに、需要家グループＡと、需要家グループＢが設定されている。もちろん、いずれの需要家グループに属さない電力需要家があってもよい。また、図７のように、需要家グループをさらに細分化し、いくつかのサブグループを設定してもよい。同一である企業グループであっても、業種により休業日や操業時間等の消費傾向が変わり得るからである。しかしながら、図６、図７を比較しても分かるとおり、グループの増大は、予測対象となるカテゴリーの増大をもたらし、ユーザの負担が増えてしまう。この観点からすると、いたずらにグループ数を増やすよりも、最少のグループ数で、より良好な予測結果が得られるような需要家のグループ分けを行う方が有効である。もちろん、予測対象に応じて、必要最小限のグループ、サブグループが必要となる場合もある。

イベント記憶手段１１１は、契約者（小売電気事業者）のサービス提供エリアにおける電力需要の予測を行うための過去のデータを選択するために有益なイベント情報等を記憶する。図８は、電力需要予測支援システムのイベント記憶手段１１１に保持される情報の一例を示す図である。例えば、図８によると２０１６／３／１６は、需要家グループＡに属する需要家Ａの休業日として記録されている。予測対象日が、需要家グループＡの休業日に当たる場合、予測に用いるデータの１つとして２０１６／３／１６の時系列データを選択することで、少なくとも需要家グループＡについては良好な予測結果が得られることになる。同様に、図８の２０１６／３／１８は、需要家グループＢに属する需要家Ｂの終日操業日となっている。予測対象日が、需要家グループＢの終日操業日に当たる場合、予測に用いるデータの１つとして２０１６／３／１８の時系列データを選択することで、少なくとも需要家グループＢについては良好な予測結果が得られることになる。なお、このイベント情報はユーザが入力してもよいが、電力需要予測支援システム１００が、ネットワーク上のサーバ等から入手してイベント記憶手段１１１に保存するようにしてもよい。

日時選択手段１２０は、入力手段１５０を介してユーザが、電力需要の予測を行う日時の選択を受け付ける。より好ましい形態において、日時選択手段１２０は、ユーザが作成すべき需要計画の日付のうち最も早い日（現時点から最も近い日）の選択をユーザに促すように構成されていることが好ましい。例えば、翌日の需要計画を提出することが義務付けられている場合、日時選択手段１２０は、日付選択欄の初期値に、翌日の日付を設定する。このようにすることで、ユーザの日付選択ミスを抑止することができる。

実績データ選択支援手段１３０は、上記した選択受付手段１２として機能するカレンダー表示手段１３１と、候補日比較用グラフ表示手段１３２とを備えている。カレンダー表示手段１３１は、日付選択用のカレンダーを表示してユーザから、予測に用いる実績データの候補となる日（候補日）の選択を受け付ける（例えば図１０の領域３０２参照）。候補日比較用グラフ表示手段１３２は、実績データ記憶手段１１０から、カレンダー表示手段１３１にて選択された日（候補日）のデータを読み出して、各候補日を比較するためのグラフを表示する（図１０の領域３０３参照）。

またこのとき、実績データ選択支援手段１３０が、イベント記憶手段１１１から、カレンダー表示手段１３１にて選択された日のイベントを読み出して表示するようにしてもよい（図１０の領域３０１参照）。

予測データ作成支援手段１４０は、予測データ作成手段１４１と、カテゴリー別データ提示手段１４２と、を備えている。具体的には、予測データ作成手段１４１は、実績データ記憶手段１１０から、実績データ選択支援手段１３０にて選択を受付けた日の時系列データを読み出して、ユーザに提示する。予測データ作成支援手段１４０は、実績データ選択支援手段１３０にて選択を受付けた日が２つ以上ある場合、その時系列データの平均を計算して予測データとする。また、予測データ作成手段１４１は、実績データ選択支援手段１３０にて選択を受付けた日が２つ以上ある場合において、それぞれの時系列データに適用する重みの入力を受付けて、加重平均を計算して予測データとしてもよい（例えば図１０の領域３０５の「比率」参照）。カテゴリー別データ提示手段１４２は、前述の予測対象別データ提示手段１４に相当する。その詳細は、後に図１４から図１８を用いて説明する。

また、予測データ作成手段１４１は、前記作成した予測値の時系列変化を表したグラフを作成して、カレンダー表示手段１３１にて選択された日（候補日）の実績データのグラフと重ねて表示する（図１１の領域３０４参照）。ユーザは、計算された値に加えて、グラフを参照して、予測値の妥当性を確認することができる。

予測データ作成手段１４１は、ユーザから予測データの確定指示（出力指示）を受け付けると、出力手段１６０を介して、所定の記憶装置に予測データを出力する。この予測データに対し、契約者（小売電気事業者）自身の発電設備で発電する電力や外部から調達した電力を割り当てることで、需要計画が作成される。

入力手段１５０及び出力手段１６０は、端末等を用い、あるいは、直接、電力需要予測支援システム１００にアクセスするユーザからの指示を受付け、その結果を出力する対話的操作を実現するフロントエンドアプリケーションプログラム等によって構成される。本実施形態では、図１０等に示す電力需要予測支援画面を用いて、ユーザに情報を提示して、ユーザから各種の指示を受け付けるものとして説明する。

なお、図４に示した電力需要予測支援システム１００の各部（処理手段）は、電力需要予測支援システム１００を構成するコンピュータに、そのハードウェアを用いて、上記した各処理を実行させるコンピュータプログラムにより実現することもできる。なお、本実施形態で用いている「手段」は、「ユニット」にも置き換えることができる。

続いて本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図９は、本発明の第１の実施形態の電力需要予測支援システムの動作を表した流れ図である。図９を参照すると、電力需要予測支援システム１００は、ユーザから電力需要の予測を行う対象日時の選択を受け付ける（ステップＳ１０１）。

次に、電力需要予測支援システム１００は、イベント記憶手段１１１から、前記選択された日時のイベント情報を読み出して表示する。また、電力需要予測支援システム１００は、前記選択された日時を含むカレンダーを表示する（ステップＳ１０２）。ここでは、２０１６年３月２３日（水）が選択されたものとして説明する。

図１０は、ステップＳ１０１の時点における需要予測支援画面の一例を示す図である。図１０を参照すると、領域３０１に、対象日情報として、ステップＳ１０１で選択された日時である２０１６年３月２３日（水）のイベント情報が表示されている。また、領域３０２には、２０１６年３月２３日（水）が属する２０１６年３月のカレンダーが表示されている。ユーザは、このような情報を見て、２０１６年３月２３日（水）の電力需要を予測するために参考になりそうな過去の日時（候補日）の実績データ（以下、この「候補日の実績データの期間」が前述の第１、第２の時系列データの期間に相当する。）を選択する。

ここで例えば、ユーザが領域３０２のカレンダーの任意の日付（候補日）を選択すると、電力需要予測支援システム１００は、実績データ記憶手段１１０から該当する日のデータを読み出して、領域３０３に表示する（ステップＳ１０３、Ｓ１０４）。なお、本実施形態においては、日付（候補日）は複数選択可能であり、選択された日のデータは、他の日のデータと比較できるように領域３０３において、予測を行う対象日時のデータと重ねて又は並列して表示されることが好ましい。

図１１、図１２は、ステップＳ１０３において、２０１６年３月２３日（水）の電力需要を予測するために参考になりそうな過去の日時として、その前週、前々週の２０１６年３月１６日（水）及び９日（水）が選択された状態を示す図である。ここで、選択された日は、カレンダー表示手段１３１が領域３０２のカレンダーにおいて強調表示することが好ましい。図１１の例では、強調表示の一例として、２０１６年３月１６日（水）及び９日（水）の数字が点線で囲われている。

図１１、図１２の例では、領域３０３の上段に、予測対象日である２０１６年３月２３日（水）の天気予報データと、２０１６年３月１６日（水）、９日（水）の天気の推移が表示されている。領域３０３の下段には、予測対象日である２０１６年３月２３日（水）の予想気温と、２０１６年３月１６日（水）、９日（水）の気温の推移が表示されている。また、図１１、図１２において、ドロップダウンリストの表示を「天気・気温」から「気温・湿度」に切り替えることで、各日の気温と湿度の遷移を比較するグラフを表示することができる。ユーザは、領域３０３を参照して、予測対象日のコンディションに近い日を選択することができる。

次に、電力需要予測支援システム１００は、領域３０５に、ユーザから選択された日時（候補日）の実績データを表示する。ここで、電力需要予測支援システム１００は、ユーザから各日の実績データに適用する比率の入力を受け付けることができる（ステップＳ１０５）。図１１の例では、特に入力操作が行われなかったため、２０１６年３月１６日のデータを「１」とし、２０１６年３月９日のデータを「１」とする初期値が入力されている。

その後、ユーザが需要予測支援画面の計算ボタン３０７をクリックすると（ステップＳ１０６）、電力需要予測支援システム１００は、ステップＳ１０５で受け付けた比率を各日の実績データに適用して、予測データを作成し表示する（ステップＳ１０７）。

上記予測データの表示と並行して、電力需要予測支援システム１００は、図１２の需要予測支援画面の下段の領域３０４に、ステップＳ１０３において選択された日付（候補日）の需要家別の電力需要から求めた需要家別の予測データと、これら需要家別の予測データを集計したエリア全体の電力需要を示す予測データとを対比確認するためのグラフを表示する。ユーザは、領域３０４に表示されたグラフや、その他イベントや天気等を考慮しながら、領域３０５の予測データを修正する。

ここで、図１２の需要予測支援画面の下段の領域３０４に表示される予想データの計算方法について説明する。電力需要予測支援システム１００は、実績データ記憶手段１１０からステップＳ１０３において選択された日付（候補日）の需要家別の電力需要の実績データを読み出して、需要家別に予測データを作成する。ここでは、２０１６年３月１６日（水）、９日（水）が選択されているので、電力需要予測支援システム１００は、２０１６年３月１６日（水）、９日（水）の需要家グループＡの実績データを用いて、その平均値により需要家グループＡの予測データを作成する（図１３の需要家Ａ予測値参照）。電力需要予測支援システム１００は、２０１６年３月１６日（水）、９日（水）の需要家グループＢの実績データを用いて、その平均値により需要家グループＢの予測データを作成する（図１３の需要家Ｂ予測値参照）。そして両者の和に、必要に応じてその他需要家の電力需要分を加算して、エリア全体の予測データが得られる（図１３のエリア全体（需要家Ａ＋Ｂ）ＡＶＧ参照）。

上記領域３０４における実績データと、予測データとの対比確認等が完了すると、ユーザが図１２の予測完了ボタン３０６をクリックする。前記予測完了ボタン３０６のクリック操作を受け付けると、電力需要予測支援システム１００は、後続する処理である調達計画（電源の割り当て）を作成するための装置が参照する所定の記憶装置に、前記予測した電力需要の予測データ（需要計画データ）を出力する（ステップＳ１０９）。なお、予測データの作成は、何度でも日付の再選択（見直し処理）が可能であり、例えば、図９の例では、図１２の上段の「やり直し」ボタン３０８をクリックすることで、ステップＳ１０７のデータ修正操作に戻って予測のやり直しを行うことができる。

上記やり直しを行う場合において、本実施形態では、図１２の需要家選択ボタン３１０ａ、３１０ｂをクリックすることで、カテゴリー別データ提示手段１４２により、需要家別の予測データと、その算出に使われた候補日の需要家別実績データを確認可能となっている。図１４は、需要家選択ボタン３１０ａをクリックした場合に領域３０４に表示されるグラフの例である。図１４の例では、２０１６年３月１６日（水）、９日（水）の需要家グループＡの実績データが、需要家グループＡの予測データとともに表示されている。

電力需要予測支援システム１００は、需要家別の予測データを作成する際の各候補日のデータに適用する比率を変更可能となっている。図１５は、図１４の需要家グループＡの比率変更画面３０５ａ（重み受付手段に相当）の一例を示す図である。図１５の例では、上から２行目の需要家別比率欄に「２：１」という比率が入れられている。この状態で、計算ボタン３０７をクリックすると図１５の最右列に示されたように、需要家別の予測データを修正することが可能となっている。このような比率変更画面３０５ａは図１２の領域３０５に表示するようにしてもよいし、別途、サブウィンドウで表示するようにしてもよい。

図１６は、需要家選択ボタン３１０ｂをクリックした場合に領域３０４に表示されるグラフの例である。図１６の例では、２０１６年３月１６日（水）、９日（水）の需要家グループＢの実績データが、需要家グループＢの予測データとともに表示されている。ユーザは、このような需要家別の予測データとその計算根拠となった候補日の実績データを示すグラフを見て、需要家別の予測データの「確からしさ」を確認することができる。

また、ユーザは、需要家別の予測データの計算根拠となった候補日が適切でないと判断した場合、需要家別の予測データの計算根拠となった候補日を変更することができる。具体的には、電力需要予測支援システム１００は、図１２の領域３０２に示されるカレンダーを介して、ユーザから需要家別に候補日の再選択を受け付ける。

例えば、図１３に示すエリア全体の予測データが全体的に高めの数値になっていると感じたユーザは、図１４に示す需要家グループＡの２０１６年３月９日（水）のデータを他の日に変更することができる。図１７は、需要家グループＡの予測に用いていた候補日を２０１６年３月９日（水）から２０１６年３月２２日（火）に変更した場合のグラフの変化を表した図である。需要家グループＡの予測に用いていた候補日を２０１６年３月９日（水）から２０１６年３月２２日（火）に変更した結果、需要家グループＡの予測値を表す線が下方に移動している。

図１８は、上記需要家グループＡ予測値の変更後のエリアＡ全体の予測データの変化を表した図である。同図に示されたとおり、需要家グループＡの予測値を表す線が下方修正された結果、エリアＡ全体の予測データが下方修正されている。このようにして、ユーザは、候補日を変更することで、予測データの修正を行うことができる。また、この候補日の変更や、需要家別の予測データに適用した比率を保存しておくことで、予測データがどのような候補日を基準に、どのような考え方で作成されたのかを記録に残すことが可能となる。

以上の見直し操作により、「確からしさ」のある予測データが得られたならば、ユーザは、図１２の予測完了ボタン３０６をクリックする。前記予測完了ボタン３０６のクリック操作を受け付けると、電力需要予測支援システム１００は、前述したとおり、所定の記憶装置に、前記予測した電力需要の予測データ（需要計画データ）を出力する（ステップＳ１０９）。

以上、説明したように、本実施形態によれば、基本的には、予測したい日と同じような条件にある候補日を複数選択するだけで、電力需要を正確に見積もることが可能となる。さらに、本実施形態では、図１３〜図１８を用いて、需要家別に予測をやり直すことが可能となっているため、需要家毎のイベント等を考慮に入れて予測をやり直し、その結果を上位の結果であるエリア別の電力需要の予測データに反映させることが可能となっている。また、この予測データの作成に使用した日時やこれらに適用した比率を別途記録しておくことで、予測データの作成根拠も残しておくことができる。このような予測データの作成根拠は、契約者（小売電気事業者）が需要計画を提出する際に社内で合意を得るための資料や、予測が外れた際の検証過程において有効に利用することができる。
。

なお、上記した実施形態では、実績データ選択支援手段１３０は、候補日比較用グラフ表示手段１３２を備えるものとして説明したが、グラフに代えて、表、その他視覚的に候補日のデータと予測対象日のデータを比較できるアイコンの羅列（例えば、時系列の天気アイコン、気温を色で表したアイコン）等を表示してもよい。

なお、上記した実施形態では、領域３０２、３０４において線グラフを重ねて表示することとして説明したが、グラフの表示態様は、この態様に限られない。例えば、線グラフに代えて棒グラフを用いてもよいし、数値や別のグラフ等を併せて表示するようにしてもよい。例えば、過去の日付のデータの変化を表したグラフと、予測対象日のデータの変化を表したグラフとを上下２段又は左右に配置して対比できるようにした形態も採用可能である。また例えば、予測データと併せて、通年や各月の平均予測データを併せて表示してもよい。

［第２の実施形態］
続いて、第１の実施形態に、一括補正機能を追加した第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。第２の実施形態は、第１の実施形態と略同様の構成で実現可能であるので、以下、その相違点を中心に説明する。図１９は本発明の第２の実施形態の電力需要予測支援システムにアクセスする端末上に表示される画面の一例である。図１２等に示した第１の実施形態との相違点は、領域３０４に、需要家選択ボタン３１０ａ／３１０ｂが１つにまとめられていること、一括設定ボタン３１０ｃが設けられている点である。

図２０は、需要家選択ボタン３１０ａ／３１０ｂをクリックした後、一括設定ボタン３１０ｃをクリックした場合に領域３０４に表示されるグラフと、一括設定ウィンドウ５００を示している。一括設定ウィンドウ５００内のフィールド５０１は、数値入力欄である。一括設定ウィンドウ５００内のドロップダウンボックス５０２は、数値入力欄に入力された値を用いた予測データへの加算、減算、乗算、除算等の補正の内容の選択のために用いられる。例えば、図２０に示したように、数値入力欄５０１に「５００」という数字を入れて、ｋＷ減算を選択し、実行ボタン５０３をクリックすると、需要家グループＡの予測データを下方にシフトさせることが可能となっている。

また、第１の実施形態と同様、上記のような需要家グループＡの予測データの下方修正は、図２２に示すように、エリアＡ全体の予測データにも反映され、エリアＡ全体の予測データを下方修正することができる。同様に、ｋＷ加算を選択すると、需要家グループＡの予測データを上方にシフトさせることができ、乗算、除算を選択すると、需要家グループＡの予測データをｎ倍、１／ｎに補正することができる。

また、本実施形態において、上記予測データのうち、補正が適用される時間範囲を選択できるようにしてもよい。例えば、図２１の３時〜１５時を選択して、反転された状態で、一括設定ウィンドウ５００の実行ボタン５０３をクリックすると、３時〜１５時の範囲だけ、入力した補正内容が適用されるようにしてもよい。

以上、本発明の各実施形態を説明したが、本発明は、上記した実施形態に限定されるものではなく、本発明の基本的技術的思想を逸脱しない範囲で、更なる変形・置換・調整を加えることができる。例えば、各図面に示したネットワーク構成、各要素の構成、メッセージの表現形態は、本発明の理解を助けるための一例であり、これらの図面に示した構成に限定されるものではない。

例えば上記した実施形態では、本発明を電力需要の予測分野に適用した例を挙げて説明したが、本発明は、過去のデータを用いて予測を行うことのできるものであれば、その適用分野に制限はない。例えば、電力需要に限らず、ガス、水道等の過去のデータによる予測が有効な分野に好ましく適用することができる。また、上記した需要家別、日別の実績データに代えて、予測対象のデータに応じたカテゴリー別、適切な時間単位で集計した実績データを用意することで、例えば、イベント等における人出の予測や、施設における滞在者数の予測等にも適用することが可能である。

最後に、本発明の好ましい形態を要約する。
［第１の形態］
（上記第１の視点による予測支援システム参照）
［第２の形態］
第１の形態の予測支援システムにおいて、
前記ユーザから前記第１、第２の時系列データについてそれぞれ予測に用いる期間の選択を受け付ける前に、前記ユーザから前記第１、第２の時系列データに共通する共通期間の選択を受け付け、前記共通期間の第１、第２の時系列データを用いて全体の予測データを作成し、前記ユーザに提示する手段を備える予測支援システム。
［第３の形態］
第１又は第２の形態の予測支援システムにおいて、
前記データ選択手段は、前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データの少なくとも一方について１以上の期間の選択を受け付け、
前記予測値提示手段は、前記１以上の期間が選択された時系列データの平均を用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する予測支援システム。
［第４の形態］
第３の形態の予測支援システムにおいて、
前記カテゴリー別データ提示手段は、前記予測関連情報として、前記１以上の期間が選択された時系列データを、前記ユーザから選択された期間とともに提示する予測支援システム。
［第５の形態］
第３又は第４の形態の予測支援システムにおいて、
さらに、前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの少なくとも一方の２以上の時系列データに適用する重みの入力を受け付ける重み受付手段を備え、
前記予測値提示手段は、前記重み値を用いて、前記２以上の時系列データの加重平均を計算し、前記予測値を作成する予測支援システム。
［第６の形態］
第１から第５いずれか一の形態の予測支援システムにおいて、
前記カテゴリー別データ提示手段による、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報の提示中に、
前記データ選択手段は、前記第１、第２の時系列データの少なくとも一方について予測に用いる期間の再選択を受け付け、
前記予測値提示手段及び前記カテゴリー別データ提示手段は、前記再選択された時系列データを用いて予測値を再計算し、前記ユーザに提示する予測支援システム。
［第７の形態］
第３から第６いずれか一の形態の予測支援システムにおいて、
前記カテゴリー別データ提示手段による、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報の提示中に、
前記データ選択手段は、前記第１、第２の時系列データの少なくとも一方について、補正する指示を受け付け、
前記予測値提示手段及び前記カテゴリー別データ提示手段は、前記補正された時系列データを用いて予測値を再計算し、前記ユーザに提示する予測支援システム。
［第８の形態］
第７の形態の予測支援システムにおいて、
前記補正は、前記時系列データの平均に、一律に所定の値を加算又は減算する処理である予測支援システム。
［第９の形態］
第１から第８いずれか一の形態の予測支援システムにおいて、
前記第１、第２の時系列データは、あるエリアの需要家毎に集計されたエネルギー消費の日別時系列データであり、
前記予測値提示手段は、前記あるエリアの需要家の過去の日別時系列データの組み合わせから、予測対象日の時系列データを作成し、
前記カテゴリー別データ提示手段は、前記予測対象日の時系列データを構成する需要家別の時系列データを提示する予測支援システム。
［第１０の形態］
（上記第２の視点による予測支援方法参照）
［第１１の形態］
（上記第３の視点によるプログラム参照）
なお、上記第１０〜第１１の形態は、第１の形態と同様に、第２〜第９の形態に展開することが可能である。

なお、上記の特許文献および非特許文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。

１１ データ蓄積手段
１２ 選択受付手段
１３ 予測値提示手段
１４ 予測対象別データ提示手段
１５ 第１の予測値提示手段
１００、１００ａ 電力需要予測支援システム
１１０ 実績データ記憶手段
１１１ イベント記憶手段
１２０ 日時選択手段
１３０ 実績データ選択支援手段
１３１ カレンダー表示手段
１３２ 候補日比較用グラフ表示手段
１３３ イベント表示手段
１４０ 予測データ作成支援手段
１４１ 予測データ作成手段
１４２ カテゴリー別データ提示手段
１５０ 入力手段
１６０ 出力手段

Claims (12)

1. 第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積するデータ蓄積手段と、
   ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の選択を受け付けるデータ選択手段と、
   前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する予測値提示手段と、
   前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの選択操作を受けた場合、前記予測値の作成に用いた第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報を前記ユーザから選択された期間とともに提示するカテゴリー別データ提示手段と、
   を備えた予測支援システム。
2. 前記ユーザから前記第１、第２の時系列データについてそれぞれ予測に用いる期間の選択を受け付ける前に、前記ユーザから前記第１、第２の時系列データに共通する共通期間の選択を受け付け、前記共通期間の第１、第２の時系列データを用いて全体の予測データを作成し、前記ユーザに提示する手段を備える請求項１の予測支援システム。
3. 前記データ選択手段は、前記第１の時系列データ及び前記第２の時系列データの少なくとも一方について１以上の期間の選択を受け付け、
   前記予測値提示手段は、前記１以上の期間が選択された時系列データの平均を用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する請求項１又は２の予測支援システム。
4. 前記カテゴリー別データ提示手段は、前記予測関連情報として、前記１以上の期間が選択された時系列データを、前記ユーザから選択された期間とともに提示する請求項３の予測支援システム。
5. さらに、前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの少なくとも一方の２以上の時系列データに適用する重みの入力を受け付ける重み受付手段を備え、
   前記予測値提示手段は、前記重み値を用いて、前記２以上の時系列データの加重平均を計算し、前記予測値を作成する請求項３又は４の予測支援システム。
6. 前記カテゴリー別データ提示手段による、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報の提示中に、
   前記データ選択手段は、前記第１、第２の時系列データの少なくとも一方について予測に用いる期間の再選択を受け付け、
   前記予測値提示手段及び前記カテゴリー別データ提示手段は、前記再選択された時系列データを用いて予測値を再計算し、前記ユーザに提示する請求項１から５いずれか一の予測支援システム。
7. 前記カテゴリー別データ提示手段による、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報の提示中に、
   前記データ選択手段は、前記第１、第２の時系列データの少なくとも一方について、補正する指示を受け付け、
   前記予測値提示手段及び前記カテゴリー別データ提示手段は、前記補正された時系列データを用いて予測値を再計算し、前記ユーザに提示する請求項３から６いずれか一の予測支援システム。
8. 前記補正は、前記時系列データの平均に、一律に所定の値を加算又は減算する処理である請求項７の予測支援システム。
9. 前記第１、第２の時系列データは、あるエリアの需要家毎に集計されたエネルギー消費の日別時系列データであり、
   前記予測値提示手段は、前記あるエリアの需要家の過去の日別時系列データの組み合わせから、予測対象日の時系列データを作成し、
   前記カテゴリー別データ提示手段は、前記予測対象日の時系列データを構成する需要家別の時系列データを提示する請求項１から８いずれか一の予測支援システム。
10. 第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積するデータ蓄積手段と、
    ユーザから前記第１、第２の時系列データに共通する共通期間の選択を受け付け、前記共通期間の第１、第２の時系列データを用いて全体の予測データを作成し、前記ユーザに提示する第１の予測値提示手段と、
    ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の再選択を受け付けるデータ選択手段と、
    前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する第２の予測値提示手段と、
    を備えた予測支援システム。
11. 第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積するデータ蓄積手段を備えたコンピュータが、
    ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の選択を受け付けるステップと、
    前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示するステップと、
    前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの選択操作を受けた場合、前記予測値の作成に用いた第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報を前記ユーザから選択された期間とともに提示するステップと、
    を含む予測支援方法。
12. 第１のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第１の時系列データと、前記第１のカテゴリーとは異なる第２のカテゴリーに属するデータの時系列変化を実測した第２の時系列データと、を蓄積するデータ蓄積手段を備えたコンピュータに、
    ユーザから、前記第１、第２の時系列データについて、それぞれ予測に用いる期間の選択を受け付ける処理と、
    前記選択された第１の時系列データと、前記選択された第２の時系列データとを用いて作成した時系列データを、予測値としてユーザに提示する処理と、
    前記ユーザから、前記第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの選択操作を受けた場合、前記予測値の作成に用いた第１の時系列データ又は前記第２の時系列データの予測関連情報を前記ユーザから選択された期間とともに提示する処理と、
    を実行させるプログラム。

Images