JP2019022442A5 - - Google Patents
Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019022442A5 JP2019022442A5 JP2018176343A JP2018176343A JP2019022442A5 JP 2019022442 A5 JP2019022442 A5 JP 2019022442A5 JP 2018176343 A JP2018176343 A JP 2018176343A JP 2018176343 A JP2018176343 A JP 2018176343A JP 2019022442 A5 JP2019022442 A5 JP 2019022442A5
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- value
- information
- prediction
- periodic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000000737 periodic Effects 0.000 claims description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims 5
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 claims 2
- 230000002596 correlated Effects 0.000 claims 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 claims 1
Description
この課題を解決するために、本発明においては、周期的な変動を有するデータの値を予測する予測システムにおいて、前記周期的な変動を有する前記データからなるパターン生成用データに基づいて、前記周期的な変動の特徴を表すパターンを生成するセグメンテーション処理部と、前記パターン及び属性情報からなるタイプの情報を生成するプロファイリング処理部と、前記タイプの情報及び前記属性情報に基づいて、前記周期的な変動を有する前記データの値を推定または予測する最終予測値算出処理部とを設けるようにした。
またこの課題を解決するために、本発明においては、周期的な変動を有するデータの値を予測する予測方法において、前記周期的な変動を有する前記データからなるパターン生成用データに基づいて、前記周期的な変動の特徴を表すパターンを生成する第１のステップと、前記パターン及び属性情報からなるタイプの情報を生成する第２のステップと、前記タイプの情報及び前記属性情報に基づいて、前記周期的な変動を有する前記データの値を推定または予測する第３のステップとを設けるようにした。
Claims (11)
- 周期的な変動を有するデータの値を予測する予測システムにおいて、
前記周期的な変動を有する前記データからなるパターン生成用データに基づいて、前記周期的な変動の特徴を表すパターンを生成するセグメンテーション処理部と、
前記パターン及び属性情報からなるタイプの情報を生成するプロファイリング処理部と、
前記タイプの情報及び前記属性情報に基づいて、前記周期的な変動を有する前記データの値を推定または予測する最終予測値算出処理部と
を備えることを特徴とする予測システム。 - 前記セグメンテーション処理部は、
周波数解析処理によって前記周期的な変動の傾向の特徴を示す特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の予測システム。 - 前記セグメンテーション処理部は、
予め１組以上設定された時間の粒度ごとに、１又は複数の前記周期的な変動を有する前記データからなる前記パターン生成用データに基づいて、前記周期的な変動の特徴を表す前記パターンを生成し、
前記タイプごとに、予め設定された過去の前記周期的な変動を有する前記データの値を評価用予測値として算出する評価用予測値算出処理部と、
過去の前記周期的な変動を有する前記データの値の推定または予測値と、当該過去の実際の観測値との誤差が最小となるように、前記時間の粒度を決定する評価演算部と
をさらに備え、
前記最終予測値算出処理部は、
決定された前記時間の粒度に応じた前記タイプの情報及び前記属性情報に基づいて、前記周期的な変動を有する前記データの値を推定または予測する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の予測システム。 - 前記セグメンテーション処理部は、
予め１組以上設定された時間の粒度と時間との組合せごとに、当該組合せにおける前記時間の粒度ごとの１または複数の前記周期的な変動を有する前記データからなる前記パターン生成用データに基づいて、前記周期的な特徴を表す前記パターンを生成し、
前記最終予測値算出処理部は、
決定された前記時間の粒度および前記時間の粒度に応じた前記タイプの情報と、前記属性情報とに基づいて、前記周期的な変動を有する前記データの値を推定または予測する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の予測システム。 - 前記周期的な変動有する前記データは、エネルギー需要を表すエネルギー需要データである
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の予測システム。 - 前記周期的な変動有する前記データは、エネルギー需要を表すエネルギー需要データであり、
前記評価用予測値算出処理部は、
予測対象日に関する抽出した各前記部分集合に属する前記単位データ、もしくは各前記部分集合を代表する単位データから算出されるエネルギー需要の最大値と最小値が、別途予測もしくは観測した予測対象日の前記エネルギー需要の最大値と最小値と一致するように調節することで、予測対象日の任意の時刻の需要予測値を算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の予測システム。 - 前記周期的な変動有する前記データは、エネルギー需要を表すエネルギー需要データであり、
前記評価用予測値算出処理部は、
任意の過去期間の実績データに基づき、予測対象日の前記エネルギー需要の最大値および最小値、若しくは任意の時刻の前記エネルギー需要の値を予測するための予測式の係数の推定、若しくは予測式の同定、又は係数の推定および予測式の同定において、前記予測対象日若しくは予測対象時刻と相関の高い過去期間の実績データに重きを置くように前記過去期間の実績データのそれぞれに対して予め設定した重みを付与して前記予測対象日の前記エネルギー需要の最大値や最小値、若しくは任意の時刻の前記エネルギー需要の値を算出する
ことを特徴とする請求項３に記載の予測システム。 - 前記属性情報は、
各需要家の属性を示す情報、気象情報、および産業動態情報を含む
ことを特徴とする請求項５に記載の予測システム。 - 前記最終予測値算出処理部は、
予め作成された前記タイプごとの契約締結の実績情報と計画情報を入力し、算出した需要予測値を、契約情報を管理する装置、発電設備を管理する装置、および電力取引を管理する装置、もしくはそのいずれかに送信する
ことを特徴とする請求項５に記載の予測システム。 - 前記プロファイリング処理部は、
前記タイプの情報の生成において使用する決定木に対し、決定木上の枝もしくは葉、または両方について、当該枝もしくは葉に属する前記パターンの共通属性として前記タイプの情報が該当することに対する確度を予め算出し、算出した前記確度と予め設定された閾値とに基づいて、枝もしくは葉または両方の使用または未使用を切り替える
ことを特徴とする請求項５に記載の予測システム。 - 周期的な変動を有するデータの値を予測する予測方法において、
前記周期的な変動を有する前記データからなるパターン生成用データに基づいて、前記周期的な変動の特徴を表すパターンを生成する第１のステップと、
前記パターン及び属性情報からなるタイプの情報を生成する第２のステップと、
前記タイプの情報及び前記属性情報に基づいて、前記周期的な変動を有する前記データの値を推定または予測する第３のステップと
を備えることを特徴とする予測方法。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2015104036 | 2015-05-21 | ||
| JP2015104036 | 2015-05-21 | ||
| JP2015211260A JP6408451B2 (ja) | 2015-05-21 | 2015-10-27 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015211260A Division JP6408451B2 (ja) | 2015-05-21 | 2015-10-27 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019022442A JP2019022442A (ja) | 2019-02-07 |
| JP2019022442A5 true JP2019022442A5 (ja) | 2019-03-22 |
| JP6895416B2 JP6895416B2 (ja) | 2021-06-30 |
Family
ID=57581926
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015211260A Active JP6408451B2 (ja) | 2015-05-21 | 2015-10-27 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
| JP2018176343A Active JP6895416B2 (ja) | 2015-05-21 | 2018-09-20 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
Family Applications Before (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2015211260A Active JP6408451B2 (ja) | 2015-05-21 | 2015-10-27 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20180128863A1 (ja) |
| EP (1) | EP3300205A4 (ja) |
| JP (2) | JP6408451B2 (ja) |
Families Citing this family (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170132549A1 (en) * | 2015-11-10 | 2017-05-11 | International Business Machines Corporation | Automated information technology resource system |
| WO2017106544A1 (en) * | 2015-12-18 | 2017-06-22 | C3, Inc. | Predictive segmentation of energy customers |
| JP7319757B2 (ja) | 2016-12-05 | 2023-08-02 | 株式会社日立製作所 | データ処理システム及びデータ処理方法 |
| JP6735219B2 (ja) | 2016-12-05 | 2020-08-05 | 株式会社日立製作所 | 予測システム及び予測方法 |
| JP6987514B2 (ja) * | 2017-03-24 | 2022-01-05 | 株式会社日立製作所 | 取引計画装置および取引計画方法 |
| JP6848647B2 (ja) * | 2017-04-21 | 2021-03-24 | 富士電機株式会社 | 需給計画計算支援装置、方法、及びプログラム |
| JP7098411B2 (ja) * | 2018-05-17 | 2022-07-11 | 株式会社日立製作所 | 電力系統の需給調整監視装置 |
| JP7370710B2 (ja) * | 2018-08-28 | 2023-10-30 | 日鉄エンジニアリング株式会社 | 電力需要予測システム、電力需要予測モデルの構築方法、プログラム、及び営業支援システム |
| JP6476338B1 (ja) * | 2018-08-28 | 2019-02-27 | 新日鉄住金エンジニアリング株式会社 | 電力需要予測システム、電力需要予測モデルの構築方法、プログラム、及び営業支援システム |
| CN109193624B (zh) * | 2018-09-11 | 2021-11-26 | 国网天津市电力公司电力科学研究院 | 一种基于改进k均值聚类的负荷分类方法 |
| JP7103134B2 (ja) * | 2018-10-04 | 2022-07-20 | 富士通株式会社 | 出力プログラム、および出力方法 |
| CN109492950B (zh) * | 2018-12-26 | 2020-11-10 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于gis技术可满足大区域范围空间饱和负荷预测方法 |
| CN110322135A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-11 | 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 | 一种电网设备安全运行状态的实时监控方法及系统 |
| JP2021039699A (ja) * | 2019-09-05 | 2021-03-11 | 株式会社日立製作所 | 電力調達支援方法及びシステム |
| CN110688620A (zh) * | 2019-09-11 | 2020-01-14 | 新奥数能科技有限公司 | 一种短期负荷预测方法及装置 |
| US11720526B2 (en) | 2019-11-12 | 2023-08-08 | ClearTrace Technologies, Inc. | Sustainable energy tracking system utilizing blockchain technology and Merkle tree hashing structure |
| JP7458183B2 (ja) | 2019-12-26 | 2024-03-29 | 川崎重工業株式会社 | エネルギー需要変動パターンの分類方法及びシステム |
| JP6902636B1 (ja) * | 2020-01-28 | 2021-07-14 | 株式会社電通 | 予測装置、予測方法、及び予測プログラム |
| IT202000004717A1 (it) | 2020-03-05 | 2021-09-05 | Engled S R L | Sistema e procedimento di pagamento anticipato di una domanda di energia prevista |
| CN111859286B (zh) * | 2020-06-12 | 2024-01-26 | 美林数据技术股份有限公司 | 一种疫情影响下售电量精准预测方法 |
| CN111967650A (zh) * | 2020-07-21 | 2020-11-20 | 浙江中新电力工程建设有限公司 | 一种基于模型对比的能源消费预测系统及其预测方法 |
| JP7446199B2 (ja) | 2020-10-08 | 2024-03-08 | 大阪瓦斯株式会社 | エネルギー量推定システム |
| US11715950B2 (en) | 2021-01-29 | 2023-08-01 | ClearTrace Technologies, Inc. | Sustainable energy physical delivery tracking and verification of actual environmental impact |
| US11817704B2 (en) * | 2021-02-23 | 2023-11-14 | Distro Energy B.V. | Transparent customizable and transferrable intelligent trading agent |
| CN114255544A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-03-29 | 厦门中源能链科技有限公司 | 一种电力计费系统同户不同表的需量计算方法 |
| CN114580771A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-03 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 能源负荷混合预测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN116993029B (zh) * | 2023-09-27 | 2023-12-12 | 超网实业(成都)股份有限公司 | 用于智慧厂务的设备能效评估方法及系统 |
| CN117235173B (zh) * | 2023-11-14 | 2024-02-20 | 睿至科技集团有限公司 | 一种基于数字能源的分析方法及系统 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09285010A (ja) * | 1996-04-11 | 1997-10-31 | Toshiba Corp | 電力需要予測支援装置 |
| JP3927040B2 (ja) * | 2002-01-28 | 2007-06-06 | 株式会社日立製作所 | 配電系統負荷推定装置 |
| JP4895735B2 (ja) * | 2006-09-08 | 2012-03-14 | 清水建設株式会社 | マイクログリッドシステムの構築方法 |
| US20120083930A1 (en) * | 2010-09-30 | 2012-04-05 | Robert Bosch Gmbh | Adaptive load management: a system for incorporating customer electrical demand information for demand and supply side energy management |
| JP5538288B2 (ja) * | 2011-03-31 | 2014-07-02 | 三菱電機株式会社 | 配電系統電圧制御装置 |
| WO2013078541A1 (en) * | 2011-11-29 | 2013-06-06 | Energy Aware Technology Inc. | Method and system for forecasting power requirements using granular metrics |
| US9118182B2 (en) * | 2012-01-04 | 2015-08-25 | General Electric Company | Power curve correlation system |
| US20140229026A1 (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-14 | Al Cabrini | Prediction of future energy and demand usage using historical energy and demand usage |
| JP5734325B2 (ja) * | 2013-02-22 | 2015-06-17 | 三菱電機株式会社 | 電力予測装置、設備制御システム、電力予測方法、及びプログラム |
| JP5930989B2 (ja) * | 2013-02-28 | 2016-06-08 | Kddi株式会社 | 生活関連量の決定木を用いてユーザ属性を推定するユーザ属性推定プログラム、装置及び方法 |
| US10338622B2 (en) * | 2013-06-27 | 2019-07-02 | Panasonic Corporation | Power adjustment device, power adjustment method, power adjustment system, power storage device, server, program |
| US20150186827A1 (en) * | 2013-12-11 | 2015-07-02 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Data-driven targeting of energy programs using time-series data |
| JP6564264B2 (ja) * | 2014-09-16 | 2019-08-21 | 積水化学工業株式会社 | 電力管理システム及び電力管理方法 |
-
2015
- 2015-10-27 JP JP2015211260A patent/JP6408451B2/ja active Active
-
2016
- 2016-05-09 US US15/574,187 patent/US20180128863A1/en not_active Abandoned
- 2016-05-09 EP EP16796313.1A patent/EP3300205A4/en not_active Withdrawn
-
2018
- 2018-09-20 JP JP2018176343A patent/JP6895416B2/ja active Active
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2019022442A5 (ja) | ||
| JP6408451B2 (ja) | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 | |
| Bordignon et al. | Combining day-ahead forecasts for British electricity prices | |
| US9753477B2 (en) | Load forecasting for residential sector demand response | |
| Areekul et al. | Notice of violation of ieee publication principles: A hybrid arima and neural network model for short-term price forecasting in deregulated market | |
| Bremnes | A comparison of a few statistical models for making quantile wind power forecasts | |
| Radziukynas et al. | Short-term wind speed forecasting with ARIMA model | |
| KR101875329B1 (ko) | 전력 사용량 예측 장치 및 방법 | |
| Feng et al. | Day-ahead hourly electricity load modeling by functional regression | |
| JP6599763B2 (ja) | 電力需要予測装置および電力需要予測プログラム | |
| KR20140116619A (ko) | 에너지 사용량 예측 시스템 및 방법 | |
| JP2009225613A (ja) | 電力需要予測装置及び電力需要予測方法 | |
| Sujjaviriyasup et al. | Hybrid ARIMA-support vector machine model for agricultural production planning | |
| JPWO2017217131A1 (ja) | 建物熱モデル生成装置、建物熱モデル生成方法および建物熱モデル生成プログラム | |
| Fan et al. | Probabilistic weather forecasting for dynamic line rating studies | |
| KR101942331B1 (ko) | 에너지 관리 시스템 및 그 에너지 관리 방법 | |
| Lee et al. | Analyzing the variability of wind power output through the power spectral density | |
| Wilson et al. | Use of meteorological data for improved estimation of risk in capacity adequacy studies | |
| Sahay et al. | An analysis of short-term price forecasting of power market by using ANN | |
| Prasetyono et al. | Predicting construction cost using regression techniques for residential building | |
| Ho | Comparison of the grey model and the Box–Jenkins model in forecasting manpower in the UK construction industry | |
| WO2016185919A1 (ja) | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 | |
| CN102096624B (zh) | 一种对机群运行状况进行预测的方法和机群平台管理装置 | |
| Fehlmann et al. | A new approach for continuously monitoring project deadlines in software development | |
| JP2020160932A (ja) | 電力予測方法及び電力予測システム |