JP2019016110A - 入札価格決定装置、入札価格決定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】電力時間前市場における効率的な取引基準価格を決定する入札価格決定装置を提供する。【解決手段】一実施形態によれば、入札価格決定装置は、取得部と、抽出部と、予測部と、決定部と、出力部とを備える。取得部は、電力時間前市場における商品の現在時刻より前の価格履歴を取得する。抽出部は、取得された前記価格履歴から前記商品の前記価格履歴の特徴量である第１特徴量を抽出する。予測部は、抽出された前記第１特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の価格遷移の特徴量である第２特徴量を予測する。決定部は、予測された前記第２特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の取引の基準となる取引基準値を決定する。出力部は、決定された前記取引基準値を出力する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、入札価格決定装置、入札価格決定方法及びプログラムに関する。

２０１６年４月に開場した時間前市場は、電力の販売や調達を最終的に行う市場であり、前日１７時から実際に電力の受け渡しが行われる１時間前まで電力の売買を行うことができる。時間前市場はザラ場方式で行われる。従前からの方式である電力スポット市場がシングルプライスオークションであることに鑑みると、電力時間前市場において自動入札を行うためにはスポット市場の電力売買とは別のアルゴリズムが必要となる。取引の対象となる電力は、株式等の金融商品とは異なり大容量に蓄積することが困難であり、その絶対量も日時により変動する。このため、電力商品のみを扱う場合、金融商品のようにポートフォリオを組むことが困難であり、効率的な自動取引の必要性が高まっている。

この問題を解決すべく、前日スポット市場とリアルタイム市場のシミュレーションを行うことにより時間前市場の価格推移を予測する技術や、電力取引価格の案を作成する従来技術が考案されている。しかしながら、価格推移を予測する技術は、シミュレーションが大がかりであり時間が掛かりすぎる可能性がある。また、電力取引価格の案を作成する技術は、相対取引のためのものであるため時間前市場にそのままの形で用いることができないものである。

特許第４８０７７３５号公報 特開２００６−９９４３２号公報

電力時間前市場における効率的な取引基準価格を決定する入札価格決定装置を提供する。

一実施形態によれば、入札価格決定装置は、取得部と、抽出部と、予測部と、決定部と、出力部とを備える。取得部は、電力時間前市場における商品の現在時刻より前の価格履歴を取得する。抽出部は、取得された前記価格履歴から前記商品の前記価格履歴の特徴量である第１特徴量を抽出する。予測部は、抽出された前記第１特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の価格遷移の特徴量である第２特徴量を予測する。決定部は、予測された前記第２特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の取引の基準となる取引基準値を決定する。出力部は、決定された前記取引基準値を出力する。

一実施形態に係る入札価格決定装置の機能を示すブロック図。 電力時間前市場における商品と売買期間を示す図。 一実施形態に係る入札価格決定装置の処理を示すフローチャート。 一実施形態に係る価格履歴と入札との関係を示す図。 一実施形態に係る価格履歴の例を示すグラフ。 一実施形態に係る入札の例を示すグラフ。 入札価格決定装置の別の例の機能を示すブロック図。 入札価格決定装置の別の例の処理を示すフローチャート。 入札価格決定装置のさらに別の例の機能を示すブロック図。

以下、図面を参照しながら、実施形態について詳しく説明する。

本実施形態に係る入札価格決定装置は、前日の電力時間前市場の商品の売買履歴を取得し、当該売買履歴の特徴量から、当日の当該商品の特徴量を予測し、予測した特徴量に基づいて当日の当該商品の入札価格の決定を行おうとするものである。

図１は、本実施形態に係る入札価格決定装置１の機能を示すブロック図の一例を示す図である。図１に示すように、入札価格決定装置１は、市場情報取得部１００と、市場情報記憶部１１０と、商品情報特徴量抽出部１２０と、市場価格予測部１３０と、取引基準価格決定部１４０と、市場情報監視部１５０と、出力部１６０と、を備える。この入札価格決定装置１は、電力取引所２から各種データを取得し、電力取引所２に自動入札する機能、又は、自動入札する予定の基準価格をユーザに提示する機能を有する。

入札価格決定装置１は、電力取引所２において売買される複数の商品について、各商品の取引価格を決定する。この電力取引所２において売買される商品について説明する。図２は、一日における電力取引所２で取引される商品について示す図である。

商品とは、０時から２４時までの２４時間を３０分ごとに分割し、３０分ごとにおいて受渡される電力のことを示す。すなわち、図２に示すように、例えば、０時から０時３０分までに受け渡しされる電力を商品１、０時３０分から１時までに受け渡しされる電力を商品２、・・・、２３時３０分から２４時（翌０時）までに受け渡しされる電力を商品４８とすることができる。

これらの商品は、前日の１７時から商品の受渡の始まる時刻の１時間前までザラ場形式において取引（売買）される。すなわち、例えば、商品１は、前日の１７時から前日の２３時までの間に取引可能であり、商品２は、前日の１７時から前日の２３時３０分までの間に取引可能である。同様に、商品４８は、前日の１７時から当日の２２時３０分までの間に取引可能である。このように、各商品について別々の取引期間が存在し、各商品について所定の期間内に取引が行われる。

以下、本明細書における説明文において、前日、当日及び翌日等の日付に関する単語は、商品である電力の消費（需要及び供給）時刻を基準（当日）とする。すなわち、商品１、商品２及び商品３については、当日の電力の取引期間は、前日に存在することとなる。例えば、当日の商品１の取引期間は、前日の１７時から前日の２３時までの間となる。一方、商品４以降の商品については、当日の電力の取引期間は、前日から当日にまたがっている。例えば、商品４８の取引期間は、前日の１７時から当日の２２時３０分までの間となる。また、処理を行うタイミングは、入札を行うタイミング、例えば、現在時刻を基準とする。

図１に戻り、市場情報取得部１００は、電力取引所２が公開している現在時刻以前の市場における各商品の取引価格履歴を、例えばネットワークを介して取得する。例えば、現在時刻が当日の１８時である場合、商品１については、前日の１７時から前日の２３時までの取引履歴を価格履歴情報として取得し、当日の１７時から当日の１８時までの取引履歴を価格最新情報として取得する。商品４８については、前々日の１７時から前日の２２時３０分までの取引履歴を価格履歴情報として取得し、前日の１７時から当日の１８時までの取引履歴を価格最新情報として取得する。

市場情報取得部１００に取得された情報は、市場情報記憶部１１０に記憶される。市場情報記憶部１１０は、価格履歴情報記憶部１１２と、価格最新情報記憶部１１４とを備える。価格履歴情報記憶部１１２は、市場情報取得部１００が取得した情報のうち、価格履歴情報を記憶する。価格最新情報記憶部１１４は、市場情報取得部１００が取得した情報のうち、価格最新情報を記憶する。このように、当日のこれから取引を行うある商品について、既に閉場している直近の価格履歴情報が価格履歴情報記憶部１１２に記憶され、まだ閉場していない価格の最新の履歴情報が価格最新情報記憶部１１４に記憶される。この市場情報記憶部１１０は、図１においては入札価格決定装置１内に備えられているがこれには限られず、例えばネットワークを介した別のサーバ等に備えられていてもよい。

商品情報特徴量抽出部１２０は、価格履歴情報記憶部１１２に記憶されている履歴情報から、今後の入札価格の予測に必要となる第１特徴量を抽出する。第１特徴量は、商品の取引の履歴情報における特徴を示す特徴量である。抽出された第１特徴量は、市場価格予測部１３０へと出力される。別の例としては、市場情報取得部１００は、取得した履歴情報から第１特徴量を事前に算出して価格履歴情報記憶部１１２に記憶しておいてもよい。この場合、商品情報特徴量抽出部１２０は、必要となる期間の第１特徴量を価格履歴情報記憶部１１２から抽出する。

市場価格予測部１３０は、商品情報特徴量抽出部１２０に抽出された第１特徴量に基づいて、入札価格の予測を行う基準となる取引基準価格（取引基準値）の決定に必要となる第２特徴量を、例えば、予測モデルを用いて予測する。第２特徴量は、今後の当該商品の価格変動についての特徴を示す特徴量である。予測された第２特徴量は、取引基準価格決定部１４０へと出力される。

使用される予測モデルは、例えば、過去の当該商品の時間前市場の価格履歴を用いて、第１特徴量を説明変数、第２特徴量を目的変数とした回帰分析を行い生成されたモデルである。この回帰モデルは、第１特徴量から第２特徴量を適切に予測できるモデルであればどのようなモデルであってもよい。例えば、回帰モデルは、線形回帰、罰則項付回帰（例えば、リッジ回帰、Ｌａｓｓｏ）といった線形モデルであってもよいし、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークといった非線形モデルであってもよいし、例示した以外の他のモデルであってもよい。推定手法も、上記のモデルに合わせて、例えば、最小二乗法、ベイズ推定といった推定法を適宜選択することが可能である。さらに別の例として、カルマンフィルタ等を用いて動的にフィッティングさせるようにしてもよい。

予測モデルを生成する際に利用される過去の当該商品の価格履歴は、例えば、過去１ヶ月分の価格履歴情報を用いる。過去１ヶ月分の価格履歴情報について、前日の第１特徴量と、当日の第２特徴量との間のモデルを生成する。過去１ヶ月分というのはあくまで一例であり、他の例としては、１年前以前の同じ月、同じ季節等の期間についてモデルを生成するようにしてもよい。さらに他の例としては、過去数年分のデータを用いて、取引当日に近いほど重い重みをつけたモデルを生成するようにしてもよい。このように、取引当日の第２特徴量を適切に予測できるモデルを用いることが可能である。

取引基準価格決定部１４０は、市場価格予測部１３０に予測された第２特徴量に基づいて、入札価格の基準値となる取引基準価格（取引基準値）を決定する。取引基準価格は、実際に入札を行う場合に、各々のタイミングにおける当該商品の価格と比較するための基準となる価格である。決定された取引基準価格は、市場情報監視部１５０へと出力される。第２特徴量から取引基準価格への変換は、線形変換であっても非線形変換であってもよく、例えば、過去の市場情報を用いたシミュレーション等によりあらかじめ設定されている。別の例としては、第２特徴量から安全側に倒した値になるように調整されるように変換基準が設定されていてもよい。

市場情報監視部１５０は、価格最新情報記憶部１１４に記憶されている最新の価格情報を監視し、最新の当該商品の価格と、取引基準価格決定部１４０に決定された取引基準価格とを比較し、各々のタイミングが入札に適したタイミングであるか否かを判断する。この判断結果は、出力部１６０へと出力される。

出力部１６０は、市場情報監視部１５０の判断結果に基づいた出力を外部に対して行う。例えば、出力部１６０は、図示しない入札部と、表示部と、を備える。入札部は、市場情報監視部１５０の判断結果により各タイミングにおいて入札を行うか否かを判断し、入札に適したタイミングであるときに電力取引所２に対して、例えばネットワークを介して、取引基準価格に基づいた価格で自動的に入札を行う。表示部は、取引基準価格等を表示することにより、ユーザに取引基準価格等を通知する。この表示部の代わりに、印刷を行う印刷部、必要な情報を通信により出力する通信部又は音声で出力する音声出力部等が備えられていてもよい。

次に、上述した構成の処理の流れ、例えば、電力を調達する側における商品２についての入札（買い注文）までの流れを、図３及び図４を用いてより具体的に説明する。図３は、本実施形態に係る入札価格決定装置１の処理の流れを示すフローチャートである。図４は、商品２の取引について時間的な流れを示す図である。商品２についての売買なので、以下の説明において全ての処理のタイミングは、前日の１７時から２３時３０分までの間の時刻であるとする。また、価格の単位は、基本的には［円／ｋＷｈ］であるが、簡単のため、単に［円］と記載する。

まず、市場情報取得部１００は、電力取引所２が公開している商品の価格履歴情報を取得する（Ｓ１００）。具体的には、図４に示すように、商品２の前日の取引期間である前々日の１７時から前々日の２３時３０分までの間の取引価格履歴（価格履歴情報）及び前日１７時から市場情報取得部１００が情報を取得するタイミングまでの当日市場の価格履歴（価格最新情報）を取得する。

なお、価格履歴情報については、当該商品についての前日市場が閉場した後に一度だけ取得すればよい。例えば、前日の１７時になったタイミングで前日の１７時までに取得できる前日の取引履歴、すなわち、前日の商品１から商品３３（若しくは商品３４）までの取引履歴を全て取得し、価格履歴情報記憶部１１２に記憶するようにしてもよい。残りの商品については、価格履歴が取得可能になり次第取得するようにしてもよい。または、各商品について市場が閉場したタイミングで取得してもよい。さらには、価格最新情報記憶部１１４に記憶されている情報を履歴情報へと変換してもよい。価格最新履歴については、各々のタイミングにおいて適宜取得することが好ましい。

次に、商品情報特徴量抽出部１２０は、価格履歴情報記憶部１１２に記憶されている商品２の価格履歴から、第１特徴量を抽出する（Ｓ１０２）。例えば、商品２の前日市場の価格履歴から、その始値、高値、安値及び終値を第１特徴量として抽出する。図５は、商品についてある日の市場の価格遷移を簡単に示す図である。例えば、この図５のような価格遷移の場合、始値として８．８円、高値として９．０円、安値として８．０円、終値として８．４円を第１特徴量として抽出する。

次に、市場価格予測部１３０は、抽出された第１特徴量に基づいて第２特徴量を予測する（Ｓ１０４）。第２特徴量は、例えば、当日市場における高値や安値といった特徴量である。この第２特徴量の予測は、第１特徴量を説明変数とした予測モデルを用いて算出される。以下では、例えば、安値を第２特徴量とし、市場価格予測部１３０は、第２特徴量として７．５円と予測したとする。

次に、取引基準価格決定部１４０は、予測された第２特徴量に基づいて取引基準価格を決定する（Ｓ１０６）。取引基準価格決定部１４０は、例えば、予測された第２特徴量を線形変換することにより取引基準価格を決定する。線形変換の例として、取引基準価格＝ａ×第２特徴量＋ｂとしてもよい。より具体的には、ａ＝１．１、ｂ＝０．０とすると、取引基準価格は、７．５×１．１＋０．０＝８．２５円として決定される。

取引基準価格までが決定された後、出力部１６０に備えられているディスプレイ等を介してユーザに、取引基準価格を表示して出力してもよい（Ｓ１０８）。取引基準価格の表示と併せて、第１特徴量及び第２特徴量のうち少なくとも一つを表示するようにしてもよい。さらに、第１特徴量を出力する場合、過去のどのデータに基づいた第１特徴量であるかも併せて出力してもよい。

このように出力することにより、ユーザは、過去のいつの時点の履歴情報におけるどのような特徴量を用いて、取引基準価格が決定されたのかを認知することが可能となる。また、取引基準価格及び取引基準価格を決定するために用いられた特徴量が妥当であるか等を確認することもできる。ユーザが、この結果が妥当でないと考える場合には、ユーザにより手動でパラメータ等を設定できるようにしてもよい。ここで、ユーザとは、例えば、電力を買い取る側であってもよいし、電力を供給する側であってもよい。

上記のように表示させる場合、商品情報特徴量抽出部１２０、市場価格予測部１３０及び取引基準価格決定部１４０は、それぞれ抽出した第１特徴量、予測した第２特徴量及び決定した取引基準価格を直接出力部１６０へと通知するようにしてもよい。このようにすることにより、ユーザは、リアルタイムで自らが望んだ商品の取引基準価格及びその決定に用いられた第１特徴量、第２特徴量の情報を取得することが可能となる。

また、安値といった第２特徴量のみならず、当日市場の他の状態量を表示するようにしてもよい。例えば、当日市場における安値の情報のみならず、高値の予測値や終値の予測値を出力するようにしてもよい。このように取引の予測に必要となる他の状態量を出力することも可能である。

さらに、使用した第２特徴量の予測モデルや、取引基準価格の補正式（補正モデル）等を表示してもよい。このように出力することにより、ユーザは、どのようなモデルに基づいて取引基準価格が決定されたのかを認知することが可能となる。

一方、出力部１６０は、決定された取引基準値を用いて電力取引所２に対して入札を行ってもよい。この場合、決定された取引基準価格と、当該商品の現在の入札価格とに基づいて、ループ処理により自動入札する（Ｓ１１０）。このループ処理は、例えば、必要な量の電力を確保できたタイミング又は時間前市場の閉場のタイミングまで繰り返される。

入札を行う場合、まず、市場情報監視部１５０は、価格最新情報記憶部１１４に記憶されている当該商品の最新の取引価格を取得する（Ｓ１１２）。この場合、必ずしも価格最新情報記憶部１１４に記憶されている情報を読み出すことだけには限られず、必要なタイミングにおいて市場情報取得部１００を介して電力取引所２から取得するようにしてもよい。このような場合は、価格最新情報記憶部１１４は、必須の構成ではない。

次に、市場情報監視部１５０は、決定された取引基準価格と、当該商品の最新の取引価格とを比較し（Ｓ１１４）、当該商品が当該タイミングにおいて取引条件を満たすか否かを判断する（Ｓ１１６）。取引条件を満たすとは、例えば、ユーザが商品２を調達しようとしている場合においては、最新の取引価格が取引基準価格を下回っている場合である。

なお、これには限られず、時間前市場の現タイミングと閉場までのタイミングに基づいて取引基準価格を補正するようにしてもよい。例えば、閉場までの時間が残り少ない場合には、取引基準価格より少し高めでも取引（買い取り）に適していると判断するように調整されてもよい。別の例として、取引基準価格を閉場までの残り時間に基づいて動的に変化させるようにしてもよい。

これらの取引基準価格に対する補正又は取引基準価格自体の調整は、例えば、シグモイド関数や逆正接関数等のような上下に有界な関数を用いて開場から閉場までの取引基準価格を調整するようにしてもよいし、開場から閉場まで、取引基準価格が線形に増加するように調整を行ってもよい。これらには限られず、線形、非線形な調整を行うこともできる。さらに、開場と閉場のタイミングだけではなく、当該タイミングにおいて調達するべき必要な電力量と、当該タイミングにおいて既に調達されている電力量と、に基づいて価格を調整するようにしてもよい。

当該タイミングにおける市場価格が取引条件を満たす場合（Ｓ１１６：ＹＥＳ）、出力部１６０は、電力取引所２に対して入札を行う。例えば、取得した商品２の最新価格情報における安値が取引基準価格である８．２５円を下回っている場合には、買い注文を行う。注文は、取引市場価格を指値として注文してもよいし、成行で注文してもよい。

入札した結果、調達した電力がまだ必要量に達していない場合、及び、取引条件を満たさなかった場合（Ｓ１１６：ＮＯ）、Ｓ１１２ないしＳ１１８の処理を繰り返す。一方で、必要量の電気量が調達できた場合、Ｓ１１０ないしＳ１１８のループを抜けて、処理を終了する。

入札は、電力の調達量が必要量に達するまで所定の電気量ずつ何度もループを回すようにしてもよいし、一回の入札で必要となる電気量を入札するようにしてもよいし、又は、取引基準価格が決定したタイミングにおいて、ループ処理をせずに取引基準価格を指値として入札しておいてもよい。取引基準価格が決定したタイミングにおいて指値で入札を行う場合、市場情報監視部１５０は必須の構成ではない。このように、必要な電気量の調達が適切に行えるように設定されていれば、入札するタイミング及び電気量は、これらには限られない。

図６は、商品の電力時間前市場の価格推移の一例を示す図である。当日の市場が図６のように推移する場合、市場価格が取引基準価格８．２５円を下回ったタイミング（斜線で表した期間）において出力部１６０は自動的に入札を行う。上述したように、入札のタイミング及び入札量は、どのように決めてもよいが、例えば、所定の量において何度も入札する場合、一度入札してから所定の期間を経てから入札するようにしてもよい。このようにすると、例えば、図６のような価格遷移をする場合、８．２５円より安い価格で入札を行うが、さらに安い価格で入札できる可能性が高くなる。

以上のように、本実施形態によれば、電力時間前市場において、当該商品の過去（例えば、前日）の履歴情報に基づいて予測された基準価格により入札を行うことにより、電力時間前市場における電力の調達を行う際に、予想される安値に近い価格での電力の調達を行うことが可能となる。すなわち、ポートフォリオを生成するのが困難である電力時間前市場において、自動的に適切な値段で取引を行うことが可能となる。

（第１変形例）
なお、上記では、電力の調達について記載したが、電力の販売についても同様に入札することが可能となる。電力を販売する場合、例えば、回帰モデルを用いて第２特徴量として高値を予測し、取引基準価格は、０．９×第２特徴量＋０．０［円］といった線型モデルを用いて決定される。

上述した説明における状況において、ユーザが販売側である場合、第２特徴量は、例えば、９．５円として予測され、この場合、取引基準価格は、０．９×９．５＋０．０＝８．５５［円］となる。そして、入札価格決定装置１は、この取引基準価格を用いて、例えば、８．５５円以上、又は、８．５５円を上回る金額で電力を販売する入札を自動的に行うことが可能となる。もちろん、８．５５円に限られず、上述したように第２特徴量の推定又は取引基準価格の補正を動的に行うことにより、取引基準価格が動的に変化するようにしてもよい。

以上のように、電力時間前市場において、電力を調達する場合のみならず、電力を販売する場合にも本実施形態に係る入札価格決定装置１を利用することが可能である。

（第２変形例）
価格履歴情報及び価格最新情報は上記のものには限られず、例えば、閉場していない市場の価格履歴情報であっても、最新の情報ではない情報を価格最新情報記憶部１１４から価格履歴情報記憶部１１２へと転送して記憶させてもよい。このようにすることにより、当日の市場においてまだ閉場していない価格履歴についても取引基準価格の決定に反映することが可能となる。この場合第１特徴量は、例えば、閉場した前日の市場の価格履歴及び閉場していない当日の市場の価格履歴から、高値、安値等を抽出したものであってもよい。このように当日の市場の価格履歴を用いる場合、取引基準価格は、第１特徴量に変更があったタイミングにおいて更新されるようにしてもよい。

特に、商品番号が大きくなるにつれ、当日の時間前市場における取引期間も長くなり、前日までの時間前市場における取引に加え、当日の市場において既に行われている取引情報の重要度も高くなってくる。このような場合に、当日の閉場していない時間前市場における取引履歴についても第２特徴量の予測及び取引基準価格の決定に反映させることにより、調達のタイミングにおける入札価格の決定の精度をさらに向上させることが可能となる。当日の市場情報を予測及び決定に取り込む場合は、第２特徴量の予測モデル及び取引基準価格の補正モデルを前日までの情報を用いる場合と別のものを用いてもよいし、前述したのと同様に動的なモデルにより算出するようにしてもよい。

（第３変形例）
第１特徴量は、始値、高値、安値及び終値の４本値には限られず、前日市場の価格推移における平均値、分散値、標準偏差値、中央値、最頻値等の他の統計量であってもよい。この場合、回帰モデルにおける説明変数を適宜抽出した第１特徴量に対応して設定することにより、第２特徴量の予測を行うことが可能となる。例えば、平均値、分散値、中央値の３つの値を説明変数として用いて第２特徴量の予測を行ってもよい。別の例としては、４本値に加えて、価格の平均値及び分散値を考慮し、これら６つ値を説明変数として用いて第２特徴量を求めるようにしてもよい。

（第４変形例）
入札価格決定装置１は、図示しない環境情報取得部を備え、当日の気温や天候を取得するようにしてもよい。取得した気温や天候を上記の第１特徴量と併せて第２特徴量を予測するための説明変数としてモデルを生成するようにしてもよい。また、これらの環境情報は、第２特徴量の予測モデルのみならず、第２特徴量から取引基準価格を求める際の補正に用いるようにしてもよい。この場合、過去の市場情報に加え、過去の気温や天候といった情報を含めた補正モデルを生成するようにしてもよい。

（第５変形例）
第２特徴量を予測するモデルは、当該商品の前後の商品の第１特徴量をも利用するものであってもよい。例えば、商品２の第２特徴量を予測する場合に、商品２の第１特徴量に加え、商品１及び商品３の第１特徴量をも説明変数として入力できるものであってもよい。この場合、商品２の第１特徴量の重みを商品１及び商品３の第１特徴量の重みよりも重くして入力するようなモデルであってもよい。さらに、商品１及び商品３だけではなく、商品４及び直近の商品４８等、入力する第１特徴量を抽出する幅を拡げてもよい。この場合、第２特徴量を予測する際の各商品に対する重み付けを各々変更するようにしてもよい。

（第６変形例）
前述の実施形態及び変形例においては、取引基準価格決定部１４０は、第２特徴量に線形又は非線形な補正を行うことにより取引基準価格を決定する例について説明したが、さらにノンパラメトリックな分布であるとして補正してもよい。

商品２について調達する場合について説明する。例えば、第２特徴量を平均値（平均約定価格）とし、８．５円と予測したとする。取引基準価格決定部１４０は、過去の市場情報を用いたシミュレーションや解析により事前に、平均値を中央値と見立て、この平均値から２０パーセンタイルの値を取引基準価格であるとモデルを生成していてもよい。または、第２特徴量を中央値として予測して、２０パーセンタイルの値を取引基準価格としてもよい。具体的には、例えば、前日までの市場情報から、商品２の取引価格の分布を取得する。この分布情報に基づいて、過去の市場の価格の中央値から２０パーセンタイルの価格の関係を算出し、この関係に基づいて取引基準価格を決定する。この関係性は、関数を用いて表現されてもよい。この関数は、線形でも非線形でもよい。一例として、前日までの分布情報における中央値と２０パーセンタイルの値を比率として表す線形モデルとして関数化することが挙げられる。

例えば、求められた関数において８．５円を代入して８．２５円が出力された場合、取引基準価格を８．２５円とする。この取引基準価格を用いることにより、前述した実施形態及び各変形例と同様に、効率のよい自動入札を行うことが可能となる。なお、平均値の８０パーセンタイルの値とすることにより、高値よりの取引基準価格の決定を行うことができ、電力の販売を行う場合には、この取引基準価格を用いるようにすることができる。

（第７変形例）
前述した入札価格決定装置１は、ユーザによる入力を受け付けることは特になく、あらかじめ装置に設定された処理方法やパラメータを用いて取引基準価格を決定するものであったが、これには限られない。すなわち、ユーザが出力部１６０から出力された取引基準価格等を参照し、当該取引基準値を補正できるようにしてもよい。

図７は、本変形例に係る入札価格決定装置１を示す図である。本変形例に係る入札価格決定装置１は、前述した実施形態及び各変形例に係る入札価格決定装置１にさらに価格調整部１７０を備える。また、図８は、本変形例に係る処理の流れを示すフローチャートである。

ユーザは、出力部１６０により出力された取引基準価格を手動で調整したい場合に、図示しない入力インターフェースを介して価格調整部１７０において取引基準価格を調整する。価格調整部１７０は、ユーザからの入力をうけ、取引基準価格を調整する（Ｓ１０９）。その後、価格調整部１７０は、当該調整された取引基準価格を出力部１６０へと通知する。通知を受けた出力部１６０は、調整後の取引基準価格を用いて、その後の入札を自動的に行う。

以上のように、価格調整部１７０をさらに備えることにより、出力された取引基準値をユーザが調整することが可能である。このようにすることにより、効率よく自動入札を行うとともに、ユーザが納得のいく価格設定を行うことも可能となる。また、当初よりユーザが取引基準価格の設定をしたい場合においても、入札価格決定装置１が取引を行いたい商品の過去の価格履歴等に基づいた基準値を提示することが可能となり、ユーザの手間を省くことが可能となる。

なお、ユーザが調整する値は、取引基準価格には限られない。例えば、第２特徴量を出力部１６０が出力する場合、ユーザが、出力された第２特徴量を調整できるようにしてもよい。そして、価格調整部１７０は、ユーザが調整した第２特徴量を用いて取引基準価格を決定し、出力部１６０が、価格調整部１７０に決定された調整後の取引基準価格に基づいて入札を行うようにしてもよい。

（第８変形例）
前述した第７変形例においては、出力された取引基準値等を参照し、ユーザが取引基準価格等を調整する価格調整部１７０を備えていたが、価格の調整方法は、これには限られない。

図９は、本変形例に係る入札価格決定装置１の機能を示すブロック図である。入札価格決定装置１は、処理方法指示部１８０をさらに備える。処理方法指示部１８０は、例えば、商品情報特徴量抽出部１２０が第１特徴量を抽出する抽出方法をユーザから指示できるようにする。例えば、商品情報特徴量抽出部１２０は、前述した実施形態のように、前日の市場の始値、高値、安値、終値を第１特徴量として抽出する。

ユーザがこの第１特徴量として抽出したい特徴量を変更したい場合、処理方法指示部１８０に、第１特徴量として、例えば、平均値、分散値、中央値、最頻値の４つの特徴量を抽出するように入力する。この入力を受けて、処理方法指示部１８０は、商品情報特徴量抽出部１２０に、第１特徴量として、平均値、分散値、中央値、最頻値の４つの特徴量を抽出するように指示をする。指示を受けた後、商品情報特徴量抽出部１２０は、新しい４つの特徴量を第１特徴量として抽出する処理へと移行する。そして、その後、この第１特徴量に基づき第２特徴量が予測され、続いて取引基準価格が決定される。

以上のように、本変形例によれば、ユーザが各段階における処理方法を指示することが可能となり、よりユーザの意思を反映した適切な入札価格の決定を行うことが可能となる。

なお、処理方法指示部１８０が指示をするのは、商品情報特徴量抽出部１２０には限られない。すなわち、処理方法指示部１８０は、市場価格予測部１３０が第１特徴量から第２特徴量を予測する予測方法（予測モデル等）、取引基準価格決定部１４０が第２特徴量から取引基準価格を決定する決定方法（補正モデル等）を指示するようにしてもよい。

（第９変形例）
前述した実施形態及び変形例においては、電力時間前市場の取引価格の履歴に基づいて取引基準価格を決定する入札価格決定装置１について説明したが、説明変数として電力時間前市場の価格だけではなく、電力スポット市場の取引情報を説明変数として用いることもできる。

すなわち、市場情報取得部１００は、電力時間前市場の取引履歴のみならず、電力スポット市場の取引履歴の情報を取得する。例えば、当日の商品２の取引期間である前日のスポット市場における取引価格を取得する。具体的には、前日の商品２のスポット市場の約定価格、約定量、売り入札量、買い入札量等の情報を取得する。

商品情報特徴量抽出部１２０は、前日の電力時間前市場の情報、例えば、始値、高値、安値、終値の情報とともに、前日のスポット市場の情報、例えば、約定価格、約定量等を第１特徴量として抽出する。この際、スポット市場の情報に関しては、そのまま第１特徴量としてもよいし、加工して第１特徴量としてもよい。その後の処理については、前述した実施形態又は変形例と同様である。すなわち、抽出された第１特徴量を説明変数とし、目的変数である第２特徴量を予測し、予測された第２特徴量から取引基準価格を決定する。

以上のように、本変形例によれば、時間前市場のみならず、スポット市場の情報を取得することにより、より高精度な当日の時間前市場における高値や安値を予測することが可能となる。このように、精度を高めることにより、前述した実施形態及び各変形例よりもさらに効率的な自動入札を行うことが可能となる。

なお、上述した変形例のように、さらに精度を向上させるために、商品２の前後の商品（商品１や商品３等）のスポット市場情報又は前日より前のスポット市場の情報を取得するようにしてもよい。

上述した全ての例において、マジックナンバとして示したものはあくまで一例であり、実施形態及び変形例はこれに縛られるものではない。例えば、補正モデルにおいて説明に用いた係数の１．１や、２０パーセンタイルの値は、これらに限られるものではない。

上述した全ての実施形態で説明した解析システム及び解析装置の少なくとも一部は、ハードウェアで構成されていてもよいし、ソフトウェアで構成されていてもよい。ソフトウェアで構成される場合には、解析システム及び解析装置の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させるものであってもよい。記憶媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリ等の固定型の記憶媒体であってもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。また、当然のことながら、本発明の要旨の範囲内で、これらの実施の形態を部分的に適宜組み合わせることも可能である。

１：入札価格決定装置、１００：市場情報取得部、１１０：市場情報記憶部、１２０：商品情報特徴量抽出部、１３０：市場価格予測部、１４０：取引基準価格決定部、１５０：市場情報監視部、１６０：出力部

Claims (17)

1. 電力時間前市場における商品の現在時刻より前の価格履歴を取得する取得部と、
   取得された前記価格履歴からその特徴量である第１特徴量を抽出する抽出部と、
   抽出された前記第１特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の価格遷移の特徴量である第２特徴量を予測する予測部と、
   予測された前記第２特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の取引の基準となる取引基準値を決定する決定部と、
   決定された前記取引基準値を出力する出力部と、
   を備える入札価格決定装置。
2. 前記抽出部は、前記商品の前記価格履歴における所定の期間における始値、高値、安値及び終値を前記第１特徴量として抽出する、請求項１に記載の入札価格決定装置。
3. 前記予測部は、前記抽出部により抽出された前記商品の前記第１特徴量に基づいて、当該商品の高値又は安値を第２特徴量として予測する、請求項１又は２に記載の入札価格決定装置。
4. 前記予測部は、前記抽出部により抽出された前記商品の前記第１特徴量に基づいて、当該商品の平均約定価格を第２特徴量として予測する、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の入札価格決定装置。
5. 前記決定部は、前記予測部により予測された前記第２特徴量を線形変換して前記取引基準値を決定する、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の入札価格決定装置。
6. 前記決定部は、前記予測部により予測された前記第２特徴量を非線形変換して前記取引基準値を決定する、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の入札価格決定装置。
7. 前記出力部は、前記予測部により予測された前記第２特徴量及び前記決定部が決定した前記取引基準値のうち少なくとも一つを数値データとして表示する表示部を備える、請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の入札価格決定装置。
8. ユーザからの入力を受け付け、前記第２特徴量又は前記取引基準値を調整する調整部をさらに備え、
   前記表示部がユーザに前記第２特徴量及び前記取引基準値のうち少なくとも一つを数値データとして表示した後、前記調整部がユーザからの入力により前記第２特徴量又は前記取引基準値を調整し、
   前記出力部は、前記調整部により調整された後の取引基準値を出力する、
   請求項７に記載の入札価格決定装置。
9. 前記出力部は、前記決定部により決定された前記取引基準値に基づいて電力時間前市場において前記商品の入札を行う入札部を備える、請求項１ないし請求項８のいずれかに記載の入札価格決定装置。
10. 電力時間前市場における前記商品の価格を監視する監視部をさらに備え、
    前記入札部は、前記決定部により決定された前記取引基準値と、前記監視部により監視されている当該価格とを比較し、比較結果に基づいて入札を行う、
    請求項９に記載の入札価格決定装置。
11. 前記入札部は、前記比較結果に基づいて自動的に入札を行う、請求項１０に記載の入札価格決定装置。
12. 前記取引基準値が決定されるまでに用いられる処理方法をユーザから受け付け、当該処理方法で処理することを指示する指示部をさらに備える、請求項１ないし請求項１１のいずれかに記載の入札価格決定装置。
13. 前記指示部は、前記第１特徴量の抽出方法を前記処理方法として受け付け、前記抽出部に受け付けた前記第１特徴量の前記抽出方法を用いて前記価格履歴から前記第１特徴量を抽出するように指示し、
    前記抽出部は、前記抽出方法に基づいて前記第１特徴量を抽出する、
    請求項１２に記載の入札価格決定装置。
14. 前記指示部は、前記第２特徴量の予測方法を前記処理方法として受け付け、前記予測部に受け付けた前記第２特徴量の前記予測方法を用いて前記第１特徴量から前記第２特徴量を予測するように指示し、
    前記予測部は、前記予測方法に基づいて前記第１特徴量から前記第２特徴量を予測する、
    請求項１２又は請求項１３に記載の入札価格決定装置。
15. 前記指示部は、前記取引基準値の決定方法を前記処理方法として受け付け、前記決定部に受け付けた前記取引基準値の前記決定方法を用いて前記第２特徴量から前記取引基準値を決定するように指示し、
    前記決定部は、前記決定方法に基づいて前記第２特徴量から前記取引基準値を決定する、
    請求項１２ないし請求項１４のいずれかに記載の入札価格決定装置。
16. 取得部が、電力時間前市場における商品の現在時刻より前の価格履歴を取得する処理と、
    抽出部が、取得された前記価格履歴から前記商品の前記価格履歴の特徴量である第１特徴量を抽出する処理と、
    予測部が、抽出された前記第１特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の価格遷移の特徴量である第２特徴量を予測する処理と、
    決定部が、予測された前記第２特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の取引の基準となる取引基準値を決定する処理と、
    出力部が、決定された前記取引基準値を出力する処理と、
    を備える入札価格決定方法。
17. コンピュータを、
    電力時間前市場における商品の現在時刻より前の価格履歴を取得する手段、
    取得された前記価格履歴から前記商品の前記価格履歴の特徴量である第１特徴量を抽出する手段、
    抽出された前記第１特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の価格遷移の特徴量である第２特徴量を予測する手段、
    予測された前記第２特徴量に基づいて、前記商品の現在時刻以降の取引の基準となる取引基準値を決定する手段、
    決定された前記取引基準値を出力する手段、
    として機能させるためのプログラム。

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