JP2017220050A - 電力量予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】精度の高い電力量の予測を行う。【解決手段】電力量予測装置１００は、予測対象地域であるエリアＡの指定された予測日の電力量、例えば電力需要を予測するものである。電力量予測装置１は、エリアＡの過去の電力量実績である需要実績を記憶する記憶部８と、記憶部８を参照して、予測日の近傍の範囲において、予測日と条件が類似する類似日の需要実績を抽出する抽出部４と、類似日の需要実績を用いて、予測日の予測電量である電力需要の予測値を算出する演算部７と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、電力量予測装置に関する。

電力系統における電力の需要及び供給のバランスを維持するために、電力需要又は発電量等の電力量を予測する様々な方法が提案されている。例えば、電力需要の予測の方法の一つとして、予測対象地域の過去の需要実績から、予測日の気象条件と合致する日の需要実績を取得し、必要に応じて補正等を行って需要予測を算出する。あるいは、過去の需要実績がある程度蓄積されている状態であれば、同一の気象条件ごとに需要実績をまとめて需要予測モデルを作成し、その需要予測モデルを用いて、需要予測を行う方法もある。

特開２０１４−１８０１８７号公報

しかしながら、予測対象地域における電力量は、需要家の増減や太陽光発電装置の設備数の増減等の要因によって日々変化し続ける可能性がある。したがって、たとえ気象条件が合致する過去の実績を用いても、そのような要因があれば、精度の高い電力量の予測ができない場合がある。

本発明の実施形態は、上記の問題点を解決するために、精度の高い電力量の予測をすることができる電力量予測装置を提供することを目的とする。

本実施形態の電力量予測装置は、予測対象地域の指定された予測日の電力量を予測するもので、前記予測対象地域の過去の電力量実績を記憶する記憶部と、前記記憶部を参照し、前記予測日の近傍の範囲において、前記予測日と条件が類似する類似日の電力量実績を抽出する抽出部と、前記抽出部で抽出された前記類似日の電力量実績を用いて、前記予測日の電力量の予測値を算出する演算部と、を備える。

第１の実施形態に係る電力量予測装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る電力量予測装置の動作を示すフローチャートである。 抽出部の抽出結果及び判定部の判定結果の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る電力量予測装置の構成を示すブロック図である。 記憶部に格納されている電力需要モデルの一例を示す図である。 第２の実施形態に係る電力量予測装置の動作を示すフローチャートである。

以下、電力量予測装置の複数の実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。

［１．第１の実施形態］
（１−１．構成）
電力量予測装置１は、例えば、ある給電指令所が管轄するエリアＡにおける電力量を予測するものである。エリアＡには、電力系統から電力の供給を受け、電力を消費する需要家が存在する。また、電力系統に接続し、発電した電力を売電する太陽光発電装置や風力発電装置があっても良い。「電力量」とは、電力に関する量的なデータであって、特定の種類には限られない。例えば、エリアＡの需要家が消費する電力量である電力需要のデータであっても良い。また、例えば、エリアＡに設置された太陽光発電装置又は風力発電装置によって発電される電力量のデータであっても良い。ここでは、電力量として電力需要を予測する例を、主に説明する。

電力量予測装置１は、ハードウェアとして、ＨＤＤ等の記憶装置、ＣＰＵ、メインメモリを備える。また、マウスやキーボード等の入力装置から構成される入力部４０、及びＣＲＴや液晶ディスプレイ等の表示部５０を備える。

表示部５０は、ユーザが入力を行うためのＧＵＩ画面を表示するものである。入力部４０は、ユーザがＧＵＩ画面を介してデータの選択や処理の要求等を入力するために使用される。

ＣＰＵは、記憶装置に記憶されているプログラムをメインメモリ上にロードすることで、図１に示す電力量予測装置１の各構成をソフトウェアなどで実現する。電力量予測装置１は、需要予測を行う日（以降、単に「予測日」ともいう）を指定する予測日指定部２、予測日の条件を決定する条件決定部３、過去の電力需要実績データから、予測日の条件と条件が類似する類似日の電力需要実績を抽出する抽出部４、類似日の電力需要実績の使用可否を判定する判定部５、使用可能と判定された電力需要実績の欠損を補間する補間部６、使用可能と判定された電力需要実績を用いて予測日の電力需要の予測値を算出する演算部７を有する。

電力量予測装置１はまた、需要予測に必要なデータを記憶した記憶部８を有する。記憶部８は、電力量予測装置１の記憶装置で構成しても良い。あるいはこれらの記憶部８は外部サーバに格納され、ネットワークを介して電力量予測装置１に接続されるものであっても良い。あるいは、データの一部あるいは全部を、電力量予測装置１と通信可能な外部サーバに格納しても良い。記憶部８には、需要予測に必要なデータとして、例えば、日タイプを示すカレンダー、過去の電力需要実績、及び電力需要実績の使用可否を判定するための閾値等が保存されている。記憶部８はまた、最終的に算出された予測日の電力需要の予測値が保存される。

以下、各部の構成について説明する。
予測日指定部２は、ユーザから入力部４０を介して需要予測を行う日（以降、単に「予測日」ともいう）の入力を受け付け、予測日を指定する。あるいは、予めプログラミングされた予測スケジュールに従って、自動的に予測日の指定を行うようにしても良い。

条件決定部３は、予測日指定部２で指定された予測日の条件を決定する。条件は、電力量の変動の傾向を決定する要素を意味する。条件は予測する電力量に応じて決定される。電力需要の予測においては、例えば、予測日の日タイプと気象情報とを条件とすることができる。これらの条件を決定するため、条件決定部３は、日タイプ決定部３１と気象情報取得部３２とを有する。

日タイプ決定部３１は、記憶部８に保存されたカレンダーを参照して、予測日の日タイプを決定する。日タイプは、予測日がどのような種類の日であるかを示す情報である。「日タイプ」としては、少なくとも「平日」と「休祝日」の２つのタイプがある。例えば、祝日を除いた月曜日〜金曜日を「平日」に、土曜日、日曜日及び祝日を「休祝日」に割り当てることができる。工場やオフィスビルが多い地域では、「平日」に電力需要が高く、「休祝日」は電力需要が低いことが予想される。記憶部８に保存されたカレンダーには、各日付の日タイプ、すなわち「平日」か「休祝日」かの情報が付されている。

気象情報取得部３２は、予測日の気象情報を、ネットワークを介して外部の気象予報サーバ７００から取得する。気象情報には、例えば、晴れ又は雨等の天候情報と、平均気温等の気温情報が含まれる。また、例えば、太陽光発電装置の発電量を予測する場合には、日射量等の情報を含んでいても良く、風力発電装置の発電量を予測する場合には、風速及び風向等の情報を含んでいても良い。

気象情報取得部３２で取得された気象情報と、日タイプ決定部３１で決定された日タイプとを合わせたものが、予測日の条件となる。

抽出部４は、記憶部８に保存された過去の電力需要実績を参照して、条件決定部３で決定された予測日の条件と条件が類似する過去日（以降、「類似日」という）の電力需要実績を抽出する。過去の電力需要実績の中で参照する範囲は、予測日の近傍の範囲とする。「予測日の近傍の範囲」とは、予測日の前日から、予測日と比較的同様の傾向を示す電力需要実績が得られる日までの範囲を意味する。よって、特定の範囲には限られず、季節や地域に応じた電力需要実績の傾向を鑑みて適宜決定することができる。例えば、予測日の前日から予測日の１週間前まで、あるいは１ヶ月前までの範囲としても良い。

「予測日と条件が類似する過去日」とは、予測日との条件の誤差が予め定めた許容範囲に当てはまる過去日を意味する。なお、ここでは、予測日と条件が全て一致する日も、類似日に含める。また、全ての条件に許容範囲を設けなくても良く、例えば、日タイプ及び天候は完全一致するもののみを許容し、気温情報のみに、例えば±１〜３℃といった誤差の許容範囲を設けても良い。

抽出部４が類似日の電力需要実績を全く抽出できなかった場合、需要予測を行うことができない。さらに、詳しくは後述するが、演算部７で平均化処理を行うため、需要予測に用いる電力需要実績は、少なくとも２日分以上存在することが望ましい。よって、抽出部４で抽出された類似日の電力需要実績の数（以下、単に「抽出数」ともいう）が２以上の所定数未満であった場合は、表示部５０にエラーメッセージを表示させ、需要予測の処理を終了しても良い。２以上の所定数は、エリアＡの需要の変動を考慮して適宜設定することができる。ここでは、抽出数が２未満であった場合に、処理を終了する例を説明する。

判定部５は、抽出部４において抽出された類似日の電力需要実績が、需要予測に使用できるデータであるか否かを判定する。電力需要実績は、例えば、一時間あるいは３０分毎の測定時間に測定された電力需要のデータが、一日分まとめられたものである。測定機器又は通信機器の不良等の事情によって、測定時間においてデータが得られないこともある。データが得られなかった部分、すなわちデータの欠損が多いと、その日の電力需要実績を電力量予測に使用することは望ましくない。そこで、許容される欠損の数を、閾値として予めメモリに記憶させておく。判定部５は、類似日１日分のデータについて、欠損の数をカウントし、欠損数を閾値と比較する。判定部５は、欠損が閾値未満であれば、判定部５はその日の電力需要実績を使用可能と判定し、欠損が閾値以上である場合は、使用不可能と判定する。閾値はメモリに記憶されている。

欠損数の閾値は、全体のデータ点数やエリアの需要の傾向に応じて適宜決定することができる。例えば、「２点」を閾値とし、欠損が２点以上の場合には使用不可能としても良い。また、データの欠損は、連続する点数のみをカウントするようにしても良い。また、例えば、欠損数は、連続して存在する場合のみをカウントしても良い。その場合は、連続する２点の欠損があった場合に、使用不可能と判定し、欠損の存在箇所が連続していない場合は、２点以上欠損があっても使用可能としても良い。

判定の結果、使用可能な類似日の電力需要実績の数（以下、単に「使用可能数」ともいう）が２以上の所定数未満であった場合は、表示部５０にエラーメッセージを表示させ、需要予測の処理を終了しても良い。２以上の所定数は、エリアＡの需要の変動を考慮して適宜設定することができる。ここでは、使用可能数が２未満であった場合に、処理を終了する例を説明する。

補間部６は、判定部５において使用可能と判定された類似日の電力需要実績の中で、欠損があるものに対して補間を行う。補間とは、欠損部分の電力需要実績を推定して、全体として欠損部分が存在しない需要実績とする処理を意味する。推定は、例えば欠損部分の前後の測定時間における需要実績のデータから算出することができる。算出方法としては、例えば線形補間処理を用いることができる。

なお、電力需要実績に欠損が無いことが予めわかっている場合や、閾値以上の欠損がある電力需要実績は予め削除し、閾値未満の欠損がある電力需要実績に対して予め補間処理を行って記憶部８に保存している場合等には、判定部５及び補間部６は省略しても良い。

演算部７は、判定部５において使用可能と判定され、欠損がある場合には補間部６において補間の処理がなされた類似日の電力需要実績を用いて、予測日の電力需要の予測値を算出する。複数の電力需要実績から予測値を演算する方法は特定のものに限られないが、例えば、類似日が複数ある場合には、複数日の需要実績について、同じ時間毎に平均値を算出しても良い。また、電力需要実績が、エリアＡの一部の範囲しか存在しないような場合には、電力需要実績がある範囲とエリアの範囲の規模比を用いて、予測値を補正しても良い。

演算部７において算出された予測値は、記憶部８に記憶される。また、予測値を表示部５０に表示させても良い。また、各部の処理で用いた電力需要実績や閾値等のデータを同じ画面に表示させても良い。これによって、電力需要の予測値がどのようなデータに基づいて算出されたかが可視化される。

入力部４０を介して、ユーザが、電力需要の予測値や処理に用いたデータに対して修正を加えられるようにしても良い。例えば、予測日において、例えばサッカーの国際試合等の大きなイベントがあり、試合の時間における電力需要が大きく増加するような事情がある場合には、ユーザは試合の時間帯の予測値を、例えば１０％増加させる指示入力を、入力部４０を介して行っても良い。演算部７は、指示入力に基づいて予測値を再演算することができる。

（１−２．動作）
本実施形態の電力予測装置１の動作例を、図２のフローチャートを用いて説明する。ユーザは入力部４０を介して予測日を入力し、予測日指定部２はユーザの入力を受け付けて予測日を指定する（ステップＳ０１）。例えば、ユーザが「2014/01/16」と入力した場合、予測日指定部２は「2014年1月16日」を予測日として指定する（ステップＳ０１）。

条件決定部３は、予測日指定部２で指定された予測日の条件を決定する。具体的には、条件決定部３の日タイプ決定部３１が、カレンダーを参照して予測日の日タイプを決定する（ステップＳ０２）。また、条件決定部３の気象情報取得部３２が、予測日の気象情報を、ネットワークを介して外部の気象予報サーバ７００から取得する（ステップＳ０３）。「2014年1月16日」を予測日と指定した場合、例えば、条件決定部３において、「日タイプ：平日」及び「天候情報：晴れ、気温情報：１０℃」の条件が決定される。

抽出部４は、記憶部８に保存された過去の電力需要実績の、予測日の近傍の範囲を参照して、予測日と条件が類似する類似日の電力需要実績を抽出する（ステップＳ０４）。抽出数が２未満である場合（ステップＳ０５：Ｎｏ）、抽出部４は表示部５０にエラーメッセージを表示させ（ステップＳ１０）、処理を終了する。

予測日の近傍の範囲を予測日の前日から１ヶ月前までとし、予測日との条件の類似範囲を、予測日と日タイプ及び天候が合致し、気温の誤差が±１℃の範囲とした場合の動作例を説明する。予測日が「2014年1月16日」で、条件が「日タイプ：平日」及び「天候情報：晴れ、気温情報：１０℃」であれば、「2013年12月16日〜2014年1月15日」の範囲で、条件が「日タイプ：平日」及び「天候情報：晴れ、気温情報：９℃〜１１℃」に該当する日が類似日となる。抽出部４は、これら類似日の需要実績を抽出する。図３に、抽出結果の一例を示している。図３では、「2014年1月16日」の類似日として、2014年1月6日（月）、2014年1月7日（火）、2014年1月8日（水）、2014年1月9日（木）、2014年1月10日（金）が抽出された例を示している。

抽出数が２以上の場合（ステップＳ０５：Ｙｅｓ）、判定部５において抽出された電力需要実績の使用可否を判定する（ステップＳ０６）。具体的には、判定部５は、各類似日の電力需要実績の欠損数をカウントし、欠損数が閾値未満か否かを判定する。図３に、抽出部４で抽出された５日分の類似日の電力需要実績に対する、判定結果の例をそれぞれ示している。ここでは、欠損数の閾値を連続２点としている。2014年1月6日（月）及び2014年1月9日（木）の需要実績は欠損が無いため、判定部５は使用可能と判定する。2014年1月7日（火）についても、欠損が連続２点未満であるため、判定部５は使用可能と判定する。2014年1月8日（水）及び2014年1月10日（金）については、連続２点以上の欠損があるため、判定部５は使用不可能と判定する。

使用可能数が２未満の場合（ステップＳ０７：Ｎｏ）、判定部５は表示部５０にエラー表示をさせ（ステップＳ１０）、処理を終了する。

使用可能数が２以上の場合（ステップＳ０７：Ｙｅｓ）、補間部６は、使用可能と判定された類似日の電力需要実績の中で、欠損があるものに対して補間を行う（ステップＳ０８）。図３の例では、欠損が存在するが、連続２点未満であるため使用可能と判定された2014年1月7日（火）の電力需要実績に対して、補間部６は、欠損した２点の時間の電力需要実績を算出して補間する。

演算部７は、欠損が無い状態となった類似日の電力需要実績を用いて、予測日の電力需要の予測値を算出する（ステップＳ０９）。図３の例では、2014年1月6日（月）、2014年1月7日（火）及び2014年1月9日（木）の電力需要実績を平均化した値が、2014年1月16日（木）の電力需要の予測値となる。

（１−３．効果）
（１）本実施形態の電力量予測装置１は、予測対象地域であるエリアＡの指定された予測日の電力量、例えば電力需要を予測するものである。電力量予測装置１は、エリアＡの過去の電力量実績である需要実績を記憶する記憶部８と、記憶部８を参照して、予測日の近傍の範囲において、予測日と条件が類似する類似日の需要実績を抽出する抽出部４と、類似日の需要実績を用いて、予測日の予測電力量である電力需要の予測値を算出する演算部７と、を備える。

電力需要の傾向は、エリアＡにおける需要家の増減等の様々な要因で日々変化し続ける可能性があるが、予測日の近傍の範囲であれば、予測日に比較的類似した傾向を示す可能性が高い。そこで、予測日の近傍の範囲で予測日と条件が類似する需要実績を用いることで、精度の高い需要予測を行うことができ、信頼性の高い電力量予測装置１を提供することができる。

（２）電力量予測装置１００は、抽出部４で抽出された類似日の需要実績の使用可否を判定する判定部５を更に備え、演算部７は、判定部５において使用可能とされた類似日の需要実績を用いて、予測日の電力需要の予測値を算出しても良い。需要実績は、例えば、データの欠損等の事情により、需要予測に用いるには適当ではない場合がある。そこで、判定部５において使用可否を判定することによって、適当な需要実績のみを用いて需要予測を行うことができる。結果として、精度の高い需要予測を行うことができる。

（３）判定部５は、類似日の電力量実績における欠損が閾値未満であれば使用可能と判定しても良い。需要実績は測定機器又は通信機器の不良等の事情によって、測定時間においてデータが得られず、欠損が生じることがある。欠損数が多いと、たとえ補間等の処理を行っても実際の需要実績と乖離してしまう可能性が高く、そのような需要実績を電力量予測に使用することは望ましくない。そこで、判定部５が需要実績の欠損数を閾値と比較して使用可否を判定することで、欠損数が無い又は少ない需要実績のみを用いて需要予測を行うことができる。結果として、精度の高い需要予測を行うことができる。

（４）電力量予測装置１は、判定部５において使用可能と判定された類似日の需要実績の欠損を補間する補間部６を更に備えても良い。欠損を補間することによって、最終的に算出される電力需要の予測値を、欠損が無いものとすることができ、信頼性の高い電力量予測装置１を提供することができる。

（５）演算部７は、予測日の電力需要の予測値として、予測日と条件が類似する類似日の需要実績の平均値を算出しても良い。電力需要は、例えば、天候の急変やイベントの開催等の特殊な事情によって、日タイプや気象情報による傾向とは異なる変動を見せる場合がある。類似日の需要実績の平均値を算出することによって、ある類似日の需要実績にそのような変動が含まれていても、需要予測に与える影響を抑えることができ、精度の高い需要予測を行うことができる。

（６）本実施形態では、電力量予測装置１の一態様として、電力需要を予測するものを説明した。記憶部８は、予測対象地域であるエリアＡの過去の電力需要実績を記憶し、抽出部４は、記憶部８を参照して、予測日の近傍の範囲において、予測日と日タイプ及び天候が合致し、気温の誤差が所定範囲以内の日の電力需要実績を抽出しても良い。電力需要は、平日か休祝日である、及び天候に特に影響されやすい。そこで、電力需要の予測においては、条件を日タイプ及び天候とすることで、予測日に近い電力需要実績を抽出することができ、精度の高い需要予測を行うことができる。

［２．第２の実施形態］
第２の実施形態に係る電力量予測装置１００について説明する。なお、以降の実施形態では、前述の実施形態とは異なる点のみを説明し、前述の実施形態と同じ部分については同じ符号を付して詳細な説明は省略する。

（２−１．構成）
第１の実施形態では、抽出部４における予測日の近傍の範囲での類似日の電力需要実績の抽出数が２以上の所定数未満、例えば２未満だった場合、あるいは判定部５で使用可能と判定された電力需要実績の数、すなわち使用可能数が２以上の所定数未満、例えば２未満だった場合は、表示部５０にエラーメッセージを表示をして処理を終了していたが、第２の実施形態では、これらの場合においても処理を終了せずに需要予測を行う態様を説明する。

具体的には、抽出数又は使用可能数が２未満だった場合、抽出部４は、記憶部８に保存されている電力需要実績に対して、予測日の近傍の範囲よりも拡大した範囲で、類似日の需要実績の抽出を行う。拡大する範囲は、保存されている電力需要実績の量や、エリアＡの規模の増減等の事情を鑑みて適宜決定することができるが、例えば保存されている過去日全ての電力需要実績から、予測日と条件が類似する類似日の電力需要実績の抽出を行う。あるいは、１ヶ月、６ヶ月、１年、全範囲、と類似日の電力需要実績が抽出されるまで、段階的に範囲を拡大しても良い。拡大した範囲から抽出された類似日の電力需要実績に対して、第１の実施形態と同様に、判定部５での使用可否の判定を行う。使用可能な電力需要実績に欠損があれば補間部６で補間を行った上で、演算部７での予測値の算出を行う。

ただし、範囲を拡大して電力需要実績の抽出を行った場合でも、エリアＡの電力需要実績の蓄積が乏しい等の事情により、抽出数又は使用可能数が２未満となる場合もあり得る。本実施形態では、そのような場合に、予め作成した電力需要モデルを使用して、需要予測を行う。そのため、第２の実施形態の電力量予測装置１は、図４に示すように、第１の実施形態の構成に、電力需要モデル取得部９と、予測値決定部１０を追加したものとなっている。さらに記憶部８には、電力需要モデルが保存されている。

電力需要モデルは、電力需要の変動の傾向を決定する条件の組み合わせに応じて作成された一日分の電力需要量の想定値である。電力需要モデルは、例えば、時季、日タイプ及び天候のそれぞれの組み合わせに応じたものを作成することができる。電力需要モデルは、例えば、予測対象地域であるエリアＡと環境が類似した地域における需要実績から作成しても良い。また、記憶部８に蓄積されるエリアＡの電力需要実績を用いて、電力需要モデルを随時更新しても良い。更新は、電力量予測装置１に新たな需要実績が記憶される毎に行っても良く、あるいは１週間毎又は１ヶ月毎等、定期的に行っても良い。

図５に、電力需要モデルの一例を示す。ここでは、電力需要モデルは１〜３月、４〜６月、７〜９月、１０〜１２月の時季ごとに分類されている。それぞれの時季において、雨、曇り又は晴れ等の天候及び平日又は休祝日の日タイプのそれぞれの組み合わせに応じた電力需要モデルが保存されている。

拡大した範囲においても抽出数又は使用可能数が２未満の場合には、抽出部４又は判定部５によって、エラー結果が電力需要モデル取得部９に伝達される。伝達されたエラー結果に応じて、電力需要モデル取得部９は予測日指定部２で指定された予測日、条件決定部３で決定された日タイプ及び気象情報の条件を取得する。電力需要モデル取得部９は、記憶部８を参照し、予測日の条件に当てはまる電力需要モデルを取得する。

予測値決定部１０は、電量需要モデル取得部で取得された電力需要モデルを用いて、予測日の電力需要の予測値を決定する。電力需要モデルがエリアＡの規模に合わせて作成されたものであれば、電力需要モデルの数値をそのまま予測値として決定しても良い。電力需要モデルが、例えば、ピークを１０００ｋＷｈとして正規化されたものであれば、エリアの規模に合わせた補正を行っても良い。また、予測値決定部１０で決定された予測値は、演算部７で算出された予測値と同様に表示部５０に表示させても良い。さらに、入力部４０を介してユーザからの修正を受け付けるようにしても良い。

（２−２．動作）
上述した第２の実施形態の電力量予測装置１の動作を、図６のフローチャートを用いて説明する。図６のステップＳ１１〜ステップＳ１４及びステップＳ１６〜ステップＳ１９の動作は、図３のステップＳ０１〜Ｓ０４及びステップＳ０６〜ステップＳ０９と同じであるため、説明は省略する。

抽出部４での類似日の電力需要実績の抽出数が２未満の場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、抽出部４は範囲を拡大して類似日の電力需要実績を抽出する（ステップＳ２０）。その後のステップＳ２１〜ステップＳ２５の動作は、ステップＳ１６〜ステップＳ１９と同様である。すなわち、拡大した範囲での抽出数が２以上であれば（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、それらの使用可否を判定し（ステップＳ２２）、使用可能数が２以上であれば（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、欠損を補間して（ステップＳ２４）予測値を算出する（ステップＳ２５）。

拡大した範囲でも抽出数が２未満の場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、又は使用可能数が２未満の場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、エラー結果が電力需要モデル取得部９に伝達される。電力需要モデル取得部９は、予測日指定部２で指定された予測日、条件決定部３で決定された日タイプ及び気象情報の条件を取得する。電力需要モデル取得部９は、記憶部８を参照し、予測日の条件に当てはまる電力需要モデルを取得する（ステップＳ２６）。例えば、予測日が「2014年1月16日」であり、「日タイプ：平日」及び「天候情報：晴れ」である場合には、電力需要モデル取得部９は、記憶部８から「１〜３月，晴れ，平日」で分類されている電力需要モデルを取得する。予測値決定部１０は、電力需要モデル取得部９で取得した電力需要モデルを用いて、予測日の予測値を算出する（ステップＳ２７）。

（２−３．効果）
（１）第２の実施形態では、予測日の近傍の範囲において抽出部４により抽出された類似日の電力需要実績の数が２以上の所定数未満、例えば２未満の場合、あるいは判定部５において使用可能と判定された類似日の電力量実績の数が２以上の所定数未満、例えば２未満の場合、抽出部４は予測日の近傍の範囲より拡大した範囲で類似日の電力需要実績を抽出する。

例えば、予測日が季節の変わり目である場合等に、予測日の近傍の範囲では条件が類似する類似日が存在しないこともある。そのような場合には、柔軟に範囲を拡大して類似日の抽出を行うことによって、電力需要の予測を行うことができ、利便性が高い。

（２）本実施形態では、記憶部８は、条件に応じて作成された電力量モデルを記憶する。また、本実施形態の電力量予測装置１は、拡大した範囲において抽出部４により抽出された類似日の電力量実績の数が２未満の場合、電力量モデルとして、予測日の条件に合致する電力需要モデルを用いて、予測日の予測電力量を決定する予測値決定部１０を更に備える。拡大した範囲において抽出部４により抽出され、判定部５において使用可能と判定された前記類似日の電力量実績の数が２未満の場合も、予測日の条件に合致する電力量モデルを用いて、予測値決定部１０において予測日の電力需要の予測値を決定する。

例えば、電力需要実績の蓄積が乏しい等の理由により、抽出の範囲を拡大しても類似日が見つからない場合も考えられる。そのような場合には、予め作成した電力需要モデルを用いることによって電力需要の予測を行うことができ、利便性が高い。

［３．その他の実施形態］
（１）上述の実施形態では、日タイプとして「平日」及び「休祝日」がある場合を説明したが、他の日タイプを追加しても良い。例えば、電力需要に影響を与える大規模イベントの開催日を意味する「特異日」等を追加してもよい。そのような大規模イベントとしては、オリンピックやワールドカップ等が考えられる。例えば夜間にワールドカップのテレビ放映が行われる場合には、夜間の電力需要が特筆して高くなることが予想される。日タイプに「特異日」を追加することで、電力需要予測の精度をより高めることができる。なお、第２の実施形態で説明した電力需要モデルについても、「平日」及び「休祝日」に加えて「特異日」の電力需要モデルを作成しても良い。

（２）上述の実施形態では、演算部７において類似日の電力需要実績の平均値を算出して電力需要の予測値としたが、これに限られず、需要予測を行うエリアの事情に応じて演算の方法は適宜選択して良い。例えば、中央値を算出して予測値としても良い。

（３）上述の実施形態では、演算部７において類似日の電力需要実績の平均値を算出するため、使用可能な類似日の電力需要実績を２以上必要としたが、例えば、需要予測を行うエリアが需要の変動が比較的少ない等の事情がある場合、使用可能な類似日の電力需要実績が１つしか無い場合でも、需要予測を行っても良い。この場合、演算部７は１つの電力需要実績をそのまま予測日の電力需要の予測値としても良い。電力需要実績が、エリアＡの一部の範囲のものである場合には、演算部７は、電力需要実績がある範囲とエリアの範囲の規模比を用いて、予測値を補正しても良い。

（４）上述の実施形態では、電力量の一例として電力需要の予測を行う場合を説明し、類似日を抽出する条件を、予測日の日タイプと天候、気温からなる気象情報とした。また、記憶部８にはエリアＡの過去の電力需要実績を記憶した。予測を行う電力量は電力需要に限られず、例えば、エリアＡに設置されている太陽光発電装置の発電量又は風力発電装置の発電量を予測しても良い。

太陽光発電装置の発電量を予測する場合は、記憶部８にエリアＡの過去の太陽光発電装置の発電量実績を記憶させる。類似日を抽出する条件としては、例えば、天候と日射量としても良い。天候及び日射量の情報は、例えば、気象予報サーバ７００から条件決定部３が取得しても良い。抽出部４は、記憶部８を参照して、例えば、予測日が合致し、日射量の誤差が所定範囲以内の日の発電量実績を抽出しても良い。

風力発電装置の発電量を予測する場合は、記憶部８にエリアＡの過去の風力発電装置の発電量実績を記憶させる。類似日を抽出する条件としては、例えば、風速及び風向としても良い。風速及び風向の情報は、例えば、気象予報サーバ７００から条件決定部３が取得しても良い。抽出部４は、記憶部８を参照して、予測日と風速及び風向の誤差が所定範囲以内の発電量実績を抽出しても良い。このように、予測対象に応じて条件を設定することで、精度の高い需要予測を行うことができる。

（５）第２の実施形態では、予測日の近傍の範囲での類似日の電力需要実績の抽出数又は使用可能数が２未満だった場合には抽出の範囲を拡大したが、例えば、範囲を拡大することなく電力需要モデルを用いた需要予測に移行しても良い。例えば、電力需要実績が予測日の近傍の範囲でしか蓄積されていなかったり、予測日に近傍とその外の範囲では電力需要実績が大きく異なっている場合等に、速やかに電力需要モデルを用いた需要予測に切り換えることで、処理の迅速性を向上することができる。あるいは、範囲を拡大して抽出を行い、抽出数又は使用可能数が２未満だった場合には、電力需要モデルを用いた需要予測に移行せずに、エラーメッセージを表示させても良い。

（６）本発明は上記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、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１ 電力量予測装置
２ 予測日指定部
３ 条件決定部
４ 抽出部
５ 判定部
６ 補間部
７ 演算部
８ 記憶部
９ 電力需要モデル取得部
１０ 予測値決定部
３１ 日タイプ決定部
３２ 気象情報取得部
４０ 入力部
５０ 表示部
７００ 気象予報サーバ
Ａ エリア

Claims (12)

1. 予測対象地域の指定された予測日の電力量を予測する電力量予測装置であって、
   前記予測対象地域の過去の電力量実績を記憶する記憶部と、
   前記記憶部を参照し、前記予測日の近傍の範囲において、前記予測日と条件が類似する類似日の電力量実績を抽出する抽出部と、
   前記抽出部で抽出された前記類似日の電力量実績を用いて、前記予測日の電力量の予測値を算出する演算部と、を備えることを特徴とする電力量予測装置。
2. 前記予測日の近傍の範囲において前記抽出部により抽出された前記類似日の電力量実績の数が２以上の所定数未満の場合、前記抽出部は前記予測日の近傍の範囲より拡大した範囲で前記類似日の電力量実績を抽出することを特徴とする請求項１記載の電力量予測装置。
3. 前記記憶部は、前記条件に応じて作成された電力量モデルを記憶し、
   前記拡大した範囲において前記抽出部により抽出された前記類似日の電力量実績の数が２以上の所定数未満の場合、前記予測日の条件に合致する電力量モデルを用いて、予測日の予測電力量を決定する予測値決定部を更に備えることを特徴とする請求項２記載の電力量予測装置。
4. 前記抽出部で抽出された前記類似日の電力量実績の使用可否を判定する判定部を更に備え、
   前記演算部は、前記判定部において使用可能と判定された前記類似日の電力量実績を用いて、前記予測日の予測電力量を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の電力量予測装置。
5. 前記判定部は、前記類似日の電力量実績における欠損が閾値未満であれば使用可能と判定することを特徴とする請求項４記載の電力量予測装置。
6. 前記判定部において使用可能と判定された前記類似日の電力量実績の欠損を補間する補間部を更に備えることを特徴とする請求項５記載の電力量予測装置。
7. 前記判定部において使用可能と判定された前記類似日の電力量実績の数が２以上の所定数未満の場合、前記抽出部は前記予測日の近傍の範囲より拡大した範囲で前記類似日の電力量実績を抽出することを特徴とする請求項４〜６のいずれか一項に記載の電力量予測装置。
8. 前記記憶部は、前記条件に応じて作成された電力量モデルを記憶し、
   前記拡大した範囲において前記抽出部により抽出され、前記判定部において使用可能と判定された前記類似日の電力量実績の数が２以上の所定数未満の場合、前記予測日の条件に合致する電力量モデルを用いて、予測日の電力量の予測値を決定する予測値決定部を更に備えることを特徴とする請求項７記載の電力量予測装置。
9. 前記演算部は、前記予測日の電力量の予測値として、前記予測日と条件が類似する類似日の電力量実績の平均値を算出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の電力量予測装置。
10. 電力量予測装置は、電力需要を予測するものであって、
    前記記憶部は、前記予測対象地域の過去の電力需要実績を記憶し、
    前記抽出部は、前記記憶部を参照し、前記予測日の近傍の範囲において、前記予測日と日タイプ及び天候が合致し、気温の誤差が所定範囲以内の日の電力需要実績を抽出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の電力量予測装置。
11. 電力量予測装置は、太陽光発電装置の発電量を予測するものであって、
    前記記憶部は、前記予測対象地域の過去の発電量実績を記憶し、
    前記抽出部は、前記記憶部を参照し、前記予測日の近傍の範囲において、前記予測日と天候が合致し、日射量の誤差が所定範囲以内の日の発電量実績を抽出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の電力量予測装置。
12. 電力量予測装置は、風力発電装置の発電量を予測するものであって、
    前記記憶部は、前記予測対象地域の過去の発電量実績を記憶し、
    前記抽出部は、前記記憶部を参照し、前記予測日の近傍の範囲において、前記予測日と風速及び風向の誤差が所定範囲以内の発電量実績を抽出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の電力量予測装置。
    
    

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