JP2019079537A

JP2019079537A - 電気事業損益分析システム

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Publication number: JP2019079537A
Application number: JP2018199335A
Authority: JP
Inventors: 聖一北村; Seiichi Kitamura; 健人内藤; Kento Naito; 秀明平野; Hideaki Hirano; 正裕佐野; Masahiro Sano; 公一広瀬; Koichi Hirose
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2017-10-24
Filing date: 2018-10-23
Publication date: 2019-05-23
Anticipated expiration: 2038-10-23
Also published as: JP6965864B2

Abstract

【課題】先行技術では生成した全てのケースに対し、同じ方法で発電計画を実施し損益計算を実施し、損益リスクを定量化するため、計算時間が増加する問題がある。【解決手段】電気事業者の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、不確定要因に関する予測シナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、シナリオ毎に損益をＭ個算出する発電計画部と、Ｍ個のシナリオと損益との関係を損益モデルにするモデル作成部と、損益モデルに発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個のシナリオから損益を計算する省略計算部と、発電計画部で算出したＭ個の損益と省略計算部で計算した（Ｎ−Ｍ）個の損益とからリスクを計算するリスク量計算部とを備えたことを特徴とする電気事業損益分析システム。但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。【選択図】図１

Description

本発明は、電気事業者の将来の損益を計算する電気事業損益分析システムに関する発明である。

電力の発電から販売までを実施する事業は、燃料の大部分を海外から購入し、これら燃料を発電機により電力に変換し、契約、需要変動等に合わせて電力を販売することにより成り立つ。

このような事業を営む電気事業者における将来の事業損益の見積もりには、燃料価格、燃料購入のための通貨へ円を変換するレートである為替、電力需要と相関が強い気候変動等の不確定要因の変動の影響を大きく受ける。したがって、このような電気事業者の経営計画時等で利用する将来の事業損益の見積もりには、これら不確定要因を考慮し定量化された損益リスクが指標として必要である。損益リスクの定量化には、不確定要因のモデル化、及びモンテカルロシミュレーションによりモデルから多数のシナリオを生成し、全てのシナリオに対して損益を計算した後に、多数の損益計算結果を集計・分析する方法がある。

特許文献１では電気事業者の損益リスクを異なるパラメータセット（＝ポートフォリオ）で算出し、比較する方法が述べられている。例えば、ポートフォリオＡとポートフォリオＢとで損益リスクを計算し、計算結果の比較からポートフォリオの優劣を判断している。

特開２００８−５９１２５

不確定要因を複数種類（例えば、燃料価格と為替）について考える場合で、一つの不確定要因における将来予測される値の変化をシナリオ、不確定要因の種類毎にシナリオを集めたものをケース（例えば、１つのケースは１つの為替シナリオと１つの燃料価格シナリオから構成される）と定義すると、先行技術では生成したケース全てに対し、同じ方法で発電計画を実施することで各ケースにおける損益計算を実施し、損益リスクを定量化している。

このため、多種の不確定要因を考慮したい場合、計算精度の向上を目的としてケース数を増加させた場合、特許文献１のように複数のポートフォリオにおける損益リスクを定量化する場合等には、計算時間のかかる発電計画をケース数だけ実施するため、損益リスクの定量化にかかる計算時間が増加する問題がある。

電気事業の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、不確定要因に関する将来予測のシナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、シナリオに基づく電力の需要及び供給の想定からシナリオ毎に損益をＭ個算出する発電計画部と、該Ｍ個のシナリオと損益との関係を損益モデルにするモデル作成部と、損益モデルに発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個のシナリオを代入してシナリオ毎に損益を計算する省略計算部と、発電計画部で算出したＭ個の損益と省略計算部で計算した（Ｎ−Ｍ）個の損益とからリスクを計算するリスク量計算部と、リスク量計算部が計算した損益のリスクを表示する結果表示部とを備えたことを特徴とする電気事業損益分析システムである。但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。

また、電気事業の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、不確定要因に関する将来予測のシナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、シナリオに基づく電力の需要及び供給の想定からシナリオ毎に損益をＭ個算出する発電計画部と、該Ｍ個のシナリオと損益との関係を電力の需要を発電機の容量で区分した損益モデルにする区分モデル作成部と、損益モデルに発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個のシナリオを代入してシナリオ毎に損益を計算する省略計算部と、発電計画部で算出したＭ個の損益と省略計算部で計算した（Ｎ−Ｍ）個の損益とからリスクを計算するリスク量計算部と、リスク量計算部が計算した損益のリスクを表示する結果表示部とを備えたことを特徴とする電気事業損益分析システムである。但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。

省略計算部を構成要素として含むので、全ケースにおける損益を算出し損益リスクの定量化にかかる計算時間を短縮できる。

実施の形態１における電気事業損益分析システムの機能を示すブロック図である。実施の形態１における電気事業損益分析システムの構成図である。実施の形態１における電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。実施の形態１におけるシナリオとケースとの区別を説明するための図である。実施の形態１におけるケース毎の日次損益を説明するための図である。実施の形態２における電気事業損益分析システムの機能を示すブロック図である。実施の形態２における電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。実施の形態２における区分モデルを説明するための図である。実施の形態３における電気事業損益分析システムの機能を示すブロック図である。実施の形態３における電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。実施の形態３におけるシナリオの順位を説明するための図である。実施の形態４における電気事業損益分析システムの機能を示すブロック図である。実施の形態４における電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。実施の形態５における再計算対象を説明するための図である。実施の形態５における電気事業損益分析システムの機能を示すブロック図である。実施の形態５における電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。実施の形態６における収束判定を説明するための図である。実施の形態６における電気事業損益分析システムの機能を示すブロック図である。実施の形態６における電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。実施の形態７における電気事業損益分析システムの機能を示すブロック図である。

実施の形態１．
図１は本発明の実施の形態１による電気事業損益分析システムのブロック図である。電気事業損益分析システムは、電気事業による将来の損益リスクを定量化するために、データ設定１０で設定されたデータを用いて、シナリオ生成部１２において不確定要因に関するシナリオを多数生成し、発電計画部１３にて各ケースにおける発電計画、損益等を計算する。この際、全てのケースについて発電計画部１３で損益を算出すると発電計画部１３の処理に計算時間がかかるため、不確定要因の数、損益リスクの計算期間によっては実運用上耐えられないことになる。

このため本実施の形態１では、モデル作成部１４及び省略計算部１５の機能によって、各ケースにおける損益を発電計画部１３と比較して高速に求める。全てのケースに対する損益を計算し終えると、リスク量計算部１６にて損益計算結果を集計し、結果を結果表示部１７で表示する。データ格納部１１は、データ設定部１０からデータを受け取り、シナリオ生成部１２、発電計画部１３、モデル作成部１４、省略計算部１５、及びリスク量計算部１６との間ではデータの入出力をし、結果表示部１７に計算結果を出力する。

図２は一般的なハード装置の構成を示す。コンピュータ１は、ＣＰＵ２、主記憶装置３、補助記憶装置４及び外部記憶装置５から構成されている。外部記憶装置５はネットワーク６を介して接続されていてもよい。出力装置７はコンピュータ１からの出力結果を表示し、入力装置８はコンピュータ１へ情報を入力する。

本発明の実施の形態１において、図１に示すデータ設定部１０は、例えば、図２に示す入力装置８、主記憶装置３、補助記憶装置４、ネットワーク６、外部記憶装置５のいずれか、あるいは複数を組み合わせて実現される。データ設定部１０は、例えば、損益リスク計算に関するデータを入力または取得し、データ格納部１１である記憶装置（例えば、主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれか）に保存する。損益リスク計算に関するデータは、例えば、シナリオ生成部１２における演算の際に参照する実績データ、実績データの参照期間、生成するケース数、損益リスクの計算期間、発電計画部１３における発電機の燃料費関数及び運転制約、モデル作成部１４におけるモデル生成に利用するケース数等である。

データ格納部１１は、例えば、図２に示す主記憶装置３、補助記憶装置４、ネットワーク６、外部記憶装置５の少なくともいずれかで実現され、データ設定部１０、シナリオ生成部１２、発電計画部１３、モデル作成部１４、省略計算部１５、リスク量計算部１６の計算結果を格納する。

シナリオ生成部１２は、コンピュータ１の内部演算処理としてＣＰＵ２を用いて実現できる。シナリオ生成部１２は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、データ格納部１１である主記憶装置３上のデータを読み込み、シナリオ生成部１２の処理を行い、その結果得られた不確定要因に関するシナリオを主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれかに保存する。また、シナリオをディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。不確定要因に関するシナリオは、例えば、損益リスクの計算期間の長さを持つ為替の値動き、電力需要等である。

発電計画部１３は、コンピュータ１の内部演算処理としてＣＰＵ２を用いて実現できる。発電計画部１３は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、主記憶装置３上のデータを読み込み、発電計画部１３の処理を行い、その結果得られた発電計画結果を主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれかに保存する。また、発電計画結果をディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。発電計画結果は、例えば、損益リスクの計算期間の長さを持つ発電機の起動停止計画、発電機出力等である。

モデル作成部１４は、コンピュータ１の内部演算処理としてＣＰＵ２を用いて実現できる。モデル作成部１４は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、主記憶装置３上のデータを読み込み、モデル作成部１４の処理を行い、その結果得られたモデルを主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれかに保存する。また、モデルをディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。モデルは、例えば、不確定要因を説明変数、損益を被説明変数とした線形回帰モデル等である。

省略計算部１５は、コンピュータ１の内部演算処理としてＣＰＵ２を用いて実現できる。省略計算部１５は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、主記憶装置３上のデータを読み込み、省略計算部１５の処理を行い、その結果得られたシナリオに対する損益の計算結果を主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれかに保存する。また、シナリオに対する損益の計算結果をディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。

リスク量計算部１６は、コンピュータ１の内部演算処理としてＣＰＵ２を用いて実現できる。リスク量計算部１６は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、主記憶装置３上のデータを読み込み、リスク量計算部１６の処理を行い、その結果得られたリスク量を主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれかに保存する。また、リスク量をディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。リスク量としては、例えば、損益の平均及び分散、ある信頼水準における最大損失を表すＶａＲ等である。

結果表示部１７は、主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれかに保存された発電計画部１３、モデル作成部１４、省略計算部１５、リスク量計算部１６の少なくともいずれかの演算結果を表示する。

図３は本実施の形態１に係る電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。以下、図３を用いて動作について説明する。

まず、データ設定部１０において損益リスク計算に関するデータを設定する（ステップＳ１００）。損益リスク計算に関するデータは、例えば、シナリオ生成部１２における演算の際に参照する実績データ（為替、燃料価格、需要等）、実績データの参照期間Ｒ（［日］、［月］、［年］等）、生成するケース数Ｎ［個］、損益リスクの計算期間Ｔ（［日］、［月］、［年］等）、発電計画部１３における発電機の燃料費関数、運転制約（最小停止時間、最小起動時間等）、小売単価［円／ｋＷｈ］、モデル作成部１４におけるモデル生成に利用するケース数Ｍ［個］である。これら損益リスク計算に関するパラメータはデータ格納部１１に格納される。

次に、シナリオ生成部１２において不確定要因に関するモデルパラメータを推定する（ステップＳ１０１）。シナリオを生成するための数理モデルは様々な種類があるが、例えば、為替を表すモデルとしてＧＢＭ（ＧｅｏｍｅｔｒｉｃＢｒｏｗｎｉａｎＭｏｔｉｏｎ）モデルを利用すると、式（１）のように表せる。

ここで、μ：平均対数変化率、σ：ボラティリティ、ｄｚ：標準正規乱数（平均０、分散１）であり、また、Ｐ：為替として、ｘはｘ＝ｌｎＰの変数変換を実施している。

ステップＳ１０１のモデルパラメータの推定では、データ設定部１０にて設定した実績データを実績データ参照期間Ｒだけ参照し、平均対数変化率μ及びボラティリティσについて統計的な解析を実施することで値を求める。なお、ここでは為替のモデルとしてＧＢＭモデルを例示したが、本発明における不確定要因に関するシナリオを生成するためのモデルは、このモデルでなくてもよい。また、モデルパラメータについては統計的な解析により求めてもよく、ユーザの入力によって設定されてもよい。

ステップＳ１０２では、引き続きシナリオ生成部１２において、ステップＳ１０１で求めた不確定要因に関するモデルに基づいて、シナリオ及びケースを生成する。ここで、シナリオとは、不確定要因を複数種類（例えば、燃料価格と為替）について考える場合に、一つの不確定要因における将来予測される値の変化のことである。また、ケースとは、不確定要因の種類毎にシナリオを集めたもののことである。例えば、１つのケースは１つの為替シナリオと１つの燃料価格シナリオから構成されることになる。

例えば、為替に関するシナリオを式（１）のＧＢＭモデルを利用して生成する場合は、初期値ｘ₀及び標準正規乱数ｄｚを生成することで、ｘ₁を求める作業を損益リスクの計算期間Ｔにわたって実施する。ここで、生成するケース数Ｎだけ繰り返すことで、為替に関してＴの長さを持つシナリオをＮ本得ることになる。

図４にＴ＝３６５、Ｎ＝５として生成した為替及び燃料価格シナリオと、これらをケースとして整理した例を示す。図４の左側上段に為替シナリオ（縦軸は為替［円／ドル］、横軸は所定間隔による時間軸であり、ここでは日）、左側下段に燃料価格シナリオ（縦軸は燃料価格［ドル／バレル］、横軸は所定間隔による時間軸であり、ここでは日）を各５本示しており、右側のグラフ（縦軸は損益リスク、横軸は所定間隔による時間軸であり、ここでは日）には、それぞれ１本ずつ抽出し５個のケース（上段にケース１と下段にケース５を示して他を省略）として整理している。なお、所定間隔による時間軸とは、例えば、３０分単位でプロットされることもあれば、一日単位でプロットされることもある。

シナリオ生成部１２は、不確定要因に関して損益分析期間以上の長さを持つ値を生成することになる。なお、これら不確定要因に関するケースはデータ格納部１１に格納される。

ステップＳ１０３及びＳ１０４では、ケース毎に発電機の起動停止計画及び起動発電機の出力を決定する。想定する発電機台数及び損益リスクの計算期間Ｔの長さによっては、ステップＳ１０３及びＳ１０４の計算時間が実用上問題となる。このため、本実施の形態１ではステップＳ１０３及びＳ１０４を生成ケース数Ｎ回より少ないＭ回だけ実施することで、この問題を回避する。

ステップＳ１０３では、発電計画部１３において、ケース毎に損益リスクの計算期間Ｔにおける発電機の起動停止計画を決定する。起動停止計画は、発電機の運転制約（最小停止時間、最小起動時間、出力変化速度制約、出力上下限制約等）、燃料消費制約等を守りながら決定する。

本来、発電機の機器に関する制約は全てのケースで同一である。ところが、不確定要因として需要及び燃料価格を考えた場合には、起動すべき発電機の総台数及び発電機種別が変化するため、各ケースについて起動停止計画及び発電機出力の決定が必要となる。決定方法としては、例えば、数理計画法の一つである動的計画法の利用が考えられる。これら起動停止計画はデータ格納部１１に格納される。

ステップＳ１０４では、引き続き発電計画部１３において、ケース毎にステップＳ１０３で決定した起動停止計画に基づいて、起動している発電機の出力を決定する。この出力決定は評価関数が最小または最大となるように決定され、評価関数としては、例えば、発電コストが挙げられる。また、出力決定方法としては、例えば、等λ法の利用が考えられる。

発電機出力の決定後は、出力と燃料費関数から期間Ｔにわたる発電コストを算出する。また、需要と小売単価より期間Ｔにわたる小売収入も算出する。これらより電気事業による損益を小売収入と発電コストとの差分と定義して算出する。これら発電機出力及び損益に関するデータはデータ格納部１１に格納される。

なお、本実施の形態１では起動停止計画（Ｓ１０３）と出力決定（Ｓ１０４）は別個に実施したが、同時に決定したり、繰り返し計算によって決定したりする方法等でもよい。また動的計画法と等λ法を例示したが、これら以外の方法でもよい。発電計画部１３は、シナリオを利用した需要及び供給の想定から、各シナリオにおける損益を算出することになる。

ステップＳ１０５では、ステップＳ１０３及びＳ１０４がＭ回実施された時点で、各ケースに対して同じ長さＴをもつ損益の結果がＭ個得られる。図５はケース毎の日次損益を説明するための図である。図５では５つのケースの日次損益を例示している。なお、縦軸は日次損益、横軸は所定間隔による時間軸であり、ここでは日である。

ステップＳ１０６では、モデル作成部１４において、損益リスクの計算期間Ｔの長さを持つＭ個のケースと損益算出結果から、損益モデルを作成する。モデル作成部１４は、シナリオと損益との関係をモデル化する。損益モデルは不確定要因に対する損益の関係をモデル化したものであり、例えば、不確定要因として為替、燃料、需要を想定した場合、時刻ｔにおける為替ｘ_1,t、燃料価格ｘ_2,t、需要ｘ_3,tを説明変数、損益ｙ_tを被説明変数とした線形回帰モデル式（２）で表せる。

ここで、ａ₀からａ₃はモデルパラメータである。これらモデルパラメータをステップＳ１０６以前で算出した期間ＴのＭ個のケースと、これらケースに対応する同期間Ｔの損益計算結果とを利用して算出することで、不確定要因と損益との関係がモデル化できる。

ステップＳ１０７では、省略計算部１５において、ステップＳ１０６で作成した損益モデルに残りのケース（Ｎ−Ｍ）個のシナリオを代入することで、発電計画部１３を省略して各ケースにおける損益を算出する。

省略計算部１５は、作成したモデルにシナリオを代入することで、シナリオにおける損益を求めることになる。

また、これら損益はデータ格納部１１に格納される。生成したケースＮ個について全て損益計算する場合は、Ｍ個についてはステップＳ１０３とステップＳ１０４とで既に損益計算が終了しているため、本ステップでは残りの（Ｎ−Ｍ）個のケースについて省略計算を実施し、損益を算出する。

例えば、全体の数であるＮが１０００個である場合、Ｍ個は５０個、（Ｎ−Ｍ）個は９５０個であったりする。電気事業者が損益のリスクを管理する上で、Ｎの数を十分に大きくしないと損益リスクを管理するのには、十分ではない。損益リスクを管理する上では、震災の発生等に起因する変動の大きいシナリオも考える必要があるからである。また、Ｍ個と（Ｎ−Ｍ）個とで、十分に差が無いと省略計算部１５を設けたことの意味が半減する。

これらを背景に、所望の計算時間内にＮ個の全ケースにおける損益計算結果を得るためのＭ個の数の決め方には、例えば、次の方法がある。ステップＳ１０３とＳ１０４との発電計画に１ケースあたりＡ［秒］、ステップＳ１０６のモデル化にＢ［秒］、ステップＳ１０７の省略計算に１ケースあたりＣ［秒］かかり、所望の計算時間がＲ［秒］である場合、所望の計算時間内にＮ個の全ケースにおける損益計算結果を得るためのＭは、式（３）のように各ステップの計算時間の和によって示すことができる。
AM＋B＋C（N−M）≦Ｒ（３）

ここで、例えば、N：１０００［回］、Ａ：１０［秒］、Ｂ：２０［秒］、Ｃ：０．５［秒］、Ｒ：１０００［秒］ある場合、Ｍ≦５０．５となる。この場合、所望の時間内で精度の高い計算結果を得るためのＭは５０回、（Ｎ−Ｍ）は９５０回となる。さらなる高速化が必要な場合は、Ｍの回数を５０回より減少させればよい。このように、M、Nの回数及び比は、一概に決めることができるものではなく、計算量のボリューム、電気事業者の都合等により左右されるものである。

ステップＳ１０８では、ステップＳ１０７が（Ｎ−Ｍ）回実施された時点で、期間Ｔの長さを持つ損益計算結果が（Ｎ−Ｍ）個得られる。

ステップＳ１０９では、リスク量計算部１６において、ステップＳ１０５で得られたM個の損益計算結果と、ステップＳ１０７で得られた（Ｎ−Ｍ）個の損益計算結果とで、Ｎ個の損益計算結果が既に得られている。ステップＳ１０９では、このＮ個の損益計算結果から所望のリスク指標を算出する。リスク指標としては、例えば、損益計算結果の平均値及び分散、ある信頼水準における最大損失を表すＶａＲ等がある。これらリスク指標はデータ格納部１１に格納される。

ステップＳ１１０では、結果表示部１７において、データ格納部１１に格納された計算結果を表示する。

本実施の形態１における電気事業損益分析システムでは、モデル作成部１４及び省略計算部１５の機能によって、各ケースにおける損益算出を発電計画部１３と比較して高速に求めることができるので、システム全体における計算時間を従来と比較して短縮可能である。

また、発電計画部１３は数理計画法を利用するため各ケースにおいて、最適な発電機の運用状態が求められるが、求解に時間がかかる。本実施の形態１のように合計でＮケースの損益を算出して損益リスクを定量化する場合に、発電計画部１３の計算をＭ回だけ実施し、これらＭ回の計算結果を利用してモデル作成部１４において１回だけ不確定要因と損益のモデル化を行い、残りＮ−Ｍ回のケースは省略計算部１５においてモデル式にシナリオの数値を代入するのみの損益計算を実施するので、発電計画部１３で損益計算をＮ回のケース分実施した場合と比較し、全ケースにおける損益を高速に求めることが可能である。

さらに、省略計算部１５を構成要素として含むので、計算時間のかかる発電計画をスキップし各ケースに対する損益を計算可能であるため、全ケースにおける損益を算出し損益リスクの定量化にかかる計算時間を短縮できる。

例えば、モンテカルロシミュレーションの中で、不確定要因と損益の関係をモデル化し、発電計画の回数を減少させて全ケースにおける損益を算出することで、モンテカルロシミュレーションにかかる時間を短縮できる。省略計算部１５を構成要素として含むことで、計算時間のかかる発電計画をスキップし、シナリオに対する損益が計算でき、損益リスクの定量化にかかる計算時間を短縮できる。

なお、本実施の形態１では発電機でエネルギーの供給可能な需要の例に電力需要を挙げて説明したが、他のエネルギーでもよく、他には熱エネルギー等が考えられる。

以上のように、電気事業損益分析システムは、電気事業の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、不確定要因に関する将来予測のシナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、シナリオに基づく電力の需要及び供給の想定からシナリオ毎に損益をＭ個算出する発電計画部と、該Ｍ個のシナリオと損益との関係を損益モデルにするモデル作成部と、損益モデルに発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個のシナリオを代入してシナリオ毎に損益を計算する省略計算部と、発電計画部で算出したＭ個の損益と省略計算部で計算した（Ｎ−Ｍ）個の損益とからリスクを計算するリスク量計算部と、リスク量計算部が計算した損益のリスクを表示する結果表示部とを備えている。但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。

実施の形態２．
実施の形態１では、不確定要因に関して生成した全てのケースの電気事業損益を高速に求める電気事業損益分析システムの動作を示した。損益を高速に求めるために不確定要因と損益との関係に関してモデル化を行ったが、本実施の形態２では、このモデル化の精度向上方法について説明する。

本実施の形態２は、図６に示すように、実施の形態１のモデル作成部１４に代わりに区分モデル作成部２０を備える。なお、図において、同一の符号を付したものは、同一またはこれに相当するものであり、このことは明細書の全文、図面の全図において共通することである。さらに、明細書全文に表れている構成要素の形態は、あくまで例示であってこれらの記載に限定されるものではない。

区分モデル作成部２０は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、主記憶装置３上のデータを読み込み、区分モデル作成部２０の処理を行い、その結果得られたモデルを主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれかに保存する。また、モデルをディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。モデルは、例えば、不確定要因を説明変数、損益を被説明変数とした線形回帰モデルである。また、不確定要因の中には発電及び発熱により満たす需要を含み、起動する発電機の容量に応じてモデル化に利用するデータの範囲を区分し、区分毎にモデル化を実施する。

図７は本実施の形態２に係る電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。以下、図７を用いて動作について説明する。なお、図７において実施の形態１と同様の処理は同じ番号を割り振り、説明を省略する。

図７のステップＳ２００では、区分モデル作成部２０において、損益リスクの計算期間Ｔの長さを持つＭ個のケースと損益算出結果とから損益モデルを作成する。損益モデルは不確定要因に対する損益の関係をモデル化したものであり、例えば、不確定要因として為替、燃料、需要を想定した場合、時刻ｔにおける為替ｘ_1,t、燃料価格ｘ_2,t、需要ｘ_3,tを説明変数、損益ｙ_tを被説明変数とした線形回帰モデル式で表せる。

ここで、不確定要因の中に発電により満たす需要が含まれている場合、需要を満たすために必要な起動発電機の台数・種類によって平均発電単価が変化する性質を考慮して、起動発電機の容量に応じてモデル化に利用するデータの範囲を区分し、区分毎にモデル化を行うことによって、需要と損益の関係に関するモデル化の精度を向上させる。

図８を用いて区分モデルを説明する。縦軸は損益［万円］、横軸は需要［ＭＷｈ］である。図８は、電力需要に関するシナリオを含むＭ個のケースと損益計算結果とから、電力需要と損益とに着目してこれらの関係をプロットした図である。横軸は需要、縦軸は損益を示し、区分Ａから区分Ｄまでの４つの区分毎にモデル式を求めている。ここでは、線形性のあるモデル式であるが、モデル化（モデル式）は非線形のモデルでもよい。なお、一つのプロットはｔ時のあるケースの電力需要における損益を示している。

電力需要が４５０［ＭＷｈ］前後での損益に着目し、需要が４５０［ＭＷｈ］より小さい範囲を区分Ａ、４５０［ＭＷｈ］より大きい範囲を区分Ｂとすると、区分Ｂにおける損益は区分Ａにおける損益と比較して全体的に減少している。これは電力需要が４５０［ＭＷｈ］を超える場合は新たな発電機が起動し電力需要を満たすことに起因する。

通常、発電機は発電単価が安価な順番に起動するため、新たに起動が発生した場合は平均発電単価としては上昇し、損益は減少する。このように区分の前後において損益分布の様相が変化するため、区分Ａ及び区分Ｂの不確定要因と損益との関係を１つのモデルで表した場合はモデル化誤差が大きくなる。このことは、次のステップＳ１０７における損益の省略計算の精度が悪化する可能に繋がる。

このため、発電単価の安価な順に各発電機の発電容量でモデル化に利用するデータの範囲を区分し、区分毎にモデル化することで、区分前と比較し精度のよいモデル化を実施する。

例えば、ある電気事業者の所有する発電機が５台で１台あたりの発電容量が１００［ＭＷ］であり、供給すべき需要が３００［ＭＷ］から５００［ＭＷ］まで変動するとする。この場合は区分を２つ設け、２つの区分Ａ・Ｂそれぞれを、区分Ａ：３００［ＭＷ］から４００［ＭＷ］、区分Ｂ：４００［ＭＷ］から５００［ＭＷ］として不確定要因と損益データを区分Ａまたは区分Ｂに分離し、式（４）及び式（５）のようにそれぞれの区分でモデル式を作成する。

ここで、添え字ａ，ｂは各区分を表し、ａ₀からａ₃はモデルパラメータである。これらモデルパラメータを区分毎に分離したデータを利用して算出することで、区分毎に不確定要因と損益の関係がモデル化できる。

区分モデル作成部２０は、不確定要因と損益との関係をモデル化する際に、電気事業者がエネルギーを供給可能な需要に関して、発電機の容量に応じてモデル化に利用するデータの範囲を区分し、区分ごとにモデル化を行うことになる。

区分ごとにモデル化を行うことによって、区分しない場合における、区分の前後における損益分布の様相の変化に起因するモデル化誤差の増大を回避して、不確定要因と損益との関係に関するモデル化の精度を向上させることができる。

本実施の形態２に係る電気事業損益分析システムは、需要を満たすために必要な起動発電機の台数・種類によって平均発電単価が異なる性質を考慮して、区分モデル作成部２０において起動発電機の容量に応じてモデル化に利用するデータの範囲を区分し、区分毎にモデル化を行うことによって、不確定要因と損益との関係に関するモデル化の精度を向上させることが可能である。

なお、本実施の形態２では発電機でエネルギーの供給可能な需要の例に電力需要を挙げて説明したが、他のエネルギーでもよく、他には熱エネルギー等が考えられる。

以上のように、電気事業損益分析システムは、電気事業の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、不確定要因に関する将来予測のシナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、シナリオに基づく電力の需要及び供給の想定からシナリオ毎に損益をＭ個算出する発電計画部と、該Ｍ個のシナリオと損益との関係を電力の需要を発電機の容量で区分した損益モデルにする区分モデル作成部と、損益モデルに発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個のシナリオを代入してシナリオ毎に損益を計算する省略計算部と、発電計画部で算出したＭ個の損益と省略計算部で計算した（Ｎ−Ｍ）個の損益とからリスクを計算するリスク量計算部と、リスク量計算部が計算した損益のリスクを表示する結果表示部とを備えている。但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。

実施の形態３．
実施の形態１では、不確定要因に関して生成した全てのケースの電気事業損益を高速に求める電気事業損益分析システムの動作を示した。また、実施の形態２では、需要の大きさで利用するデータを区分し、区分毎にモデル化することで、モデル化の精度を向上可能であった。本実施の形態３では、モデル化のためのデータを得る方法に関する説明であり、実施の形態２と同様にモデル化精度の向上を目的とする。

本実施の形態３は、図９に示すように、実施の形態１に加えてシナリオ抽出部３０を備える。なお、図９においては、実施の形態１と同様の構成には同じ番号を割り振る。

シナリオ抽出部３０は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、主記憶装置３上のデータを読み込み、シナリオ抽出部３０の処理を行い、その結果得られたモデルを主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５の少なくともいずれかに保存する。また、処理結果をディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。

図１０は本実施の形態３に係る電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。以下、図１０を用いて動作について説明する。なお、図１０において実施の形態１と同様の処理は同じ番号を割り振り、説明を省略する。

図１０のステップＳ３００では、シナリオ抽出部３０において、シナリオ生成部１２が生成したシナリオに順位付けをして、モデル生成に利用するケースＭ［個］のシナリオを、順位をもとに抽出する。

例えば、図１１には不確定要因として燃料価格シナリオを２０本示している。横軸は所定間隔による時間軸であり、ここでは日、縦軸は燃料価格［ドル／バレル］である。シナリオが生成された順番が図中に示したとおりだとすると、Ｍ＝５の場合は、燃料価格が損益計算期間中に比較的高かったシナリオのみについて、次ステップのＳ１０３及びＳ１０４の起動停止計画及び出力決定で扱って損益計算する可能性がある。これらのシナリオ及び損益から損益モデルを作成すると、シナリオデータの偏りによって、燃料価格が下降したシナリオにおける損益については、損益モデルからは精度よく求まらない可能性がある。

このため、シナリオ抽出部３０において予めＳ１０３、Ｓ１０４で利用するシナリオを抽出しておくことで、データの偏りを防止でき、モデル化の精度悪化を防ぐことができる。

シナリオ抽出方法としては、例えば、各シナリオの平均値を算出後、平均値について降順に順位付けし、順位が一番のシナリオから順に等間隔にＮ番のシナリオまでＭ本抽出する方法がある。不確定要因が複数ある場合は、各不確定要因に対し、上述した順位付け及びシナリオ抽出を実施し、同じ順位のシナリオ（例えば、１位の為替・燃料価格シナリオをケース１、５位の為替・燃料シナリオをケース２等）をまとめてケースとする方法がある。

シナリオ抽出部３０は、生成したシナリオに順位付け及び発電計画部１３で利用するシナリオの選択を実施する。

本実施の形態３に係る電気事業損益分析システムは、生成したシナリオに順位付け及び順位に基づいた選択を実施し、不確定要因と損益との関係をモデル化する際の入力データの偏りを防止することによって、モデル化の精度が向上可能である。

なお、本実施の形態３では発電機でエネルギーの供給可能な需要の例に電力需要を挙げて説明したが、他のエネルギーでもよく、他には熱エネルギー等が考えられる。

電気事業損益分析システムは、電気事業の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、不確定要因に関する将来予測のシナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、シナリオに基づく電力の需要及び供給の想定からシナリオ毎に損益をＭ個算出する発電計画部と、該Ｍ個のシナリオと損益との関係を損益モデルにするモデル作成部と、損益モデルに発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個のシナリオを代入してシナリオ毎に損益を計算する省略計算部と、発電計画部で算出したＭ個の損益と省略計算部で計算した（Ｎ−Ｍ）個の損益とからリスクを計算するリスク量計算部と、リスク量計算部が計算した損益のリスクを表示する結果表示部とを備えている。但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。

また、シナリオ生成部で生成したＮ個のシナリオから優先順位の高いものから順にＭ個のシナリオを抽出するシナリオ抽出部を備え、発電計画部は、シナリオ抽出部で抽出されたＭ個のシナリオを用いている。

実施の形態４．
実施の形態２では、需要の大きさで利用するデータを区分し、区分毎にモデル化することで、モデル化の精度を向上可能であった。また、実施の形態３では、モデル化のためのデータを得る方法を工夫することで、モデル化精度を向上させるものであった。本実施の形態４は、実施の形態２と実施の形態３とを組み合わせたものである。より具体的には、実施の形態１に対して、モデル作成部１４を区分モデル作成部２０に置き換え、シナリオ抽出部３０を加えた構成である。

図１２は実施の形態４における電気事業損益分析システムの機能を示すブロック図である。また、図１３は実施の形態４における電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。各構成要素及びステップは、実施の形態１から実施の形態３までで説明したとおりである。

本実施の形態４に係る電気事業損益分析システムは、需要を満たすために必要な起動発電機の台数・種類によって平均発電単価が異なる性質を考慮して、区分モデル作成部２０において起動発電機の容量に応じてモデル化に利用するデータの範囲を区分し、区分毎にモデル化を行うことによって、不確定要因と損益との関係に関するモデル化の精度を向上させることが可能である。

また、本実施の形態４に係る電気事業損益分析システムは、生成したシナリオに順位付け及び順位に基づいた選択を実施し、不確定要因と損益との関係をモデル化する際の入力データの偏りを防止することによって、モデル化の精度が向上可能である。

なお、本実施の形態４では発電機でエネルギーの供給可能な需要の例に電力需要を挙げて説明したが、他のエネルギーでもよく、他には熱エネルギー等が考えられる。

電気事業損益分析システムは、電気事業の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、不確定要因に関する将来予測のシナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、シナリオに基づく電力の需要及び供給の想定からシナリオ毎に損益をＭ個算出する発電計画部と、該Ｍ個のシナリオと損益との関係を電力の需要を発電機の容量で区分した損益モデルにする区分モデル作成部と、損益モデルに発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個のシナリオを代入してシナリオ毎に損益を計算する省略計算部と、発電計画部で算出したＭ個の損益と省略計算部で計算した（Ｎ−Ｍ）個の損益とからリスクを計算するリスク量計算部と、リスク量計算部が計算した損益のリスクを表示する結果表示部とを備えている。但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。

実施の形態５．
本発明の実施の形態１では、全シナリオに対して発電計画を計算した場合の損益分布に対し、省略計算をすることにより近似した損益分布を高速に得られることを示した。経営判断をする上では、損益分布の全体的な傾向は大まかに把握した上で、損益を被る可能性があるかどうかを見極めるために、損益分布の裾野（特に、損失が発生する側）はできる限り正確に把握しておくことが望ましい。

そこで、実施の形態５では、図１４に示すような実施の形態１の省略計算部１５で得た損益のシナリオ分布のうち、損益が小さくなる或いは損失となる側の裾野にある部分のシナリオに対して、発電計画部１３で再計算して、損益を被るかどうかを正確に把握することを目的とする。図１４では、横軸を損益、縦軸を度数として、省略計算後の損益の分布を示し、特に、損益の軸が損失又は利益が小さい箇所に絞って再計算の対象とすることを示している。

本実施の形態５は、図１５に示すように、実施の形態１に加えて再計算対象決定部５０を備える。なお、図１５においては、実施の形態１と同様の構成には同じ番号を割り振る。

再計算対象決定部５０は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、主記憶装置３上のデータを読み込み、再計算対象決定部５０の処理を行い、その結果得られた再計算対象シナリオを主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５のいずれか、あるいは複数に保存する。また、処理結果をディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。

また、再計算対象決定部５０で再計算対象シナリオを決定するために、あらかじめデータ設定部１０に、再計算させる範囲を指定するために損益分布のうち損益の小さい、換言すると損益がマイナスになりやすいシナリオをどれだけ選択するかを決める再計算対象割合（％）、或いは損益の額が所定の値以下となるシナリオのみを選択するための再計算対象損益額（円）を、入力または取得し、指定する記憶装置に保存する。

図１６は本実施の形態５に係る電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。以下、図１６を用いて動作について説明する。なお、図１６において実施の形態１と同様の処理は同じ番号を割り振り、説明を省略する。

図１６のステップＳ５００では、再計算対象決定部５０において、再計算対象シナリオを決定する。より具体的には、例えば、損益の小さいシナリオから再計算対象割合（％）だけ再計算対象シナリオを選択する、損益の額が再計算対象損益額（円）よりも小さいシナリオを再計算対象シナリオとして選択する。

ステップＳ５０１では、ステップＳ５００で選択した再計算対象シナリオに対して、発電計画部１３で再計算を実施する。

ステップＳ５０２では、リスク量計算部１６において、再計算した結果を含むＮ個の損益計算結果から所望のリスク指標を算出し、データ格納部１１に格納する。

ステップＳ５０３では、結果表示部１７において、データ格納部１１に格納された再計算結果を含む計算結果を表示する。

本実施の形態５に係る電気事業損益分析システムは、省略計算で得た損益分布のうち、損益が小さくなる、あるいは損失となる側の裾野にある一部のシナリオに対して、発電計画部１３で再計算することによって、損益を被るかどうかを正確に把握することが可能である。

また、省略計算部から得られた損益の分布から損失側となる所定のシナリオを選定する再計算対象決定部を備え、発電計画部は、再計算対象決定部で選定したシナリオを再計算する。

実施の形態６．
本発明の実施の形態１では、省略計算に入る前に発電計画部１３で所定のＭ個のシナリオに対して計算を行う。所定の計算時間で終わらせることを目的とするのであれば、実施の形態１のようにあらかじめＭの値を設定しても良い。しかしながら、損益分布を効率良く再現するための適切なＭの値は、発電計画部１３で必要最小限だけ行う計算回数である。

発電計画部１３で計算を進めていくと、計算済みのシナリオから算出される損益の期待値、分散などの指標は収束していくことになる。この際に、所定の誤差範囲内でこれらの指標が収まれば収束したと判定でき、発電計画部１３での計算の終了判定が可能となる。

そこで、実施の形態６では、実施の形態１の発電計画部で計算する回数を限定せず、図１７に示すように、発電計画部１３で計算した結果を蓄積して得られた損益の期待値、分散などの指標が収束した時点で発電計画部１３での計算を終了して、発電計画部１３での計算回数を適正化することを目的とする。これによって、無駄な計算時間を短種することができる。

図１７の横軸はシナリオ計算回数であり、縦軸は収束判定指標である。収束を判定する指標が収束して所定の範囲に収まる（点線で囲った箇所）と、収束したと判定し、ここで発電計画部１３の計算を終了できる。

ここで、収束を判定する指標としては、損益の期待値、分散に限られるものではなく、歪度、尖度、ＶａＲ、ＣＶａＲなどであってもよい。判定に用いる指標は、これらのうち１つでもよいし、複数を組み合わせて用いてもよい。

ここで、ＶａＲとは、ＶａｌｕｅａｔＲｉｓｋ（バリュー・アット・リスク）の略で、通常発生し得る損益の範囲を考え、その範囲の中で最悪の損失をリスク量と捉える考え方である。例えば、信頼区間を９９％としたとき、損益の良い方から９９％に相当する値がＶａＲとなる。

また、ＣＶａＲとは、ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＶａｌｕｅａｔＲｉｓｔ（条件付バリュー・アット・リスク）の略で、通常発生し得る損益の範囲を超える場合の平均損益のことである。例えば、信頼区間を９９％としたとき、損益の良い方から９９％を除いた値の平均値がＣＶａＲとなる。

例えば、計算済みのシナリオ数をｎ、シナリオｉ（ｉ：１，２，・・・，ｎ）の損益の額をｘ（ｉ）、ｘ（ｉ）の平均値をｘ＿ａｖｅ、標準偏差をｓとすると、分布の非対称性を示す歪度は、例えば、次の式（６）で算出することができる。

また、分布の鋭さを示す尖度は例えば次の式（７）で算出することができる。

本実施の形態６は、図１８に示すように、実施の形態１に加えて収束判定部６０を備える。なお、図１８においては、実施の形態１と同様の構成には同じ番号を割り振る。

収束判定部６０は、例えば、プログラムとして図２に示す主記憶装置３上に展開したものをＣＰＵ２上で実行するものである。ＣＰＵ２は、主記憶装置３上のデータを読み込み、収束判定部６０の処理を行い、その結果得られた損益の期待値や分散などの収束判定指標を主記憶装置３、補助記憶装置４、外部記憶装置５のいずれか、或いは複数に保存する。また、処理結果をディスプレイ等の出力装置７に表示し運用者に示してもよい。また、収束判定部６０は、損益の期待値、分散などの収束判定指標が、所定の誤差範囲内に収まっていれば収束したものと判定し、発電計画部１３に計算を終了するように指令する。

また、収束判定部６０で収束したかどうかを判定するために、予めデータ設定部１０に、損益の期待値、分散などの収束判定指標が所定の誤差範囲内に収まっているかどうかを見極めるための誤差基準εを、入力または取得し、指定する記憶装置に保存する。この誤差基準εを使い、例えば、次の式のように、ある収束判定指標Ｘの前回値Ｘ（ｔ−１）と今回値Ｘ（ｔ）との差の絶対値が、誤差基準ε未満であれば収束したものと判定する。

｜Ｘ（ｔ）−Ｘ（ｔ−１）｜＜ε ・・・（８）

また、偶然性を排除するために、収束判定指標が所定の誤差範囲内に１回収まっただけで収束したものと判定するのではなく、数回続けて収まっていることをもって収束したものと判定してもよい。

さらに、図１７に示すように、ある計算回数（判定開始タイミング）から別の計算回数（判定終了タイミング）の間で判定を行うように、判定開始タイミング（回）と判定終了タイミング（回）を設定してもよい。ただし、判定開始タイミング＜判定終了タイミングが成り立つものとする。

図１９は本実施の形態６に係る電気事業損益分析システムの動作を示すフローチャートである。以下、図１９を用いて動作について説明する。なお、図１９において実施の形態１と同様の処理は同じ番号を割り振り、説明を省略する。

図１９のステップＳ６００では、収束判定部６０において、判定開始タイミング以上であれば、ステップＳ６０１に進み、判定開始タイミン未満であれば、ステップＳ１０３に戻る。より具体的には、収束判定部６０において、発電計画部１３での計算回数が判定開始タイミング以上であるかどうかを判定し、判定開始タイミング以上であればステップＳ６０１を、判定開始タイミング以下であればＳ１０３に戻る。

ステップＳ６０１では、収束判定部６０が収束したと判断した場合にはステップＳ１０６に進み、収束していないと判断した場合にはステップＳ６０２に進む。より具体的には、発電計画部１３で各シナリオの計算をする度に、計算した全シナリオに対する損益の期待値、分散などの収束判定指標を計算し、収束判定指標が、データ設定部１０で設定した誤差基準に基づく所定の誤差範囲内に収まっているかどうかを判定し、１回あるいは数回続けて誤差範囲内であれば、発電計画部１３に計算を終了するように指令してステップＳ１０６を実行し、誤差範囲外であれば、ステップＳ６０２に進む。

ステップＳ６０２では、発電計画部１３での計算回数が判定終了タイミング以上であるかを判定し、判定終了タイミング以上であれば発電計画部１３に計算を終了するように指令してステップＳ１０６に進み、判定終了タイミング以下であればステップＳ１０３を実行する。

発電計画部１３のＭ個のシナリオと、省略計算部１５の（Ｎ−Ｍ）個のシナリオから得られた損益の分布から損失側となる所定のシナリオを選定する再計算対象決定部５０を備えている。もっとも、発電計画部１３で既に損益を計算したＭ個について、同じ計算になる場合は再計算を省略することができるのは、当然のことである。

本実施の形態６に係る電気事業損益分析システムは、発電計画部１３で計算する回数を限定せず、発電計画部１３で計算した結果を蓄積して得られた損益の期待値、分散などの指標が収束した時点で発電計画部１３での計算を終了することによって、発電計画部１３での計算回数を適正化することが可能である。

発電計画部１３の損益が収束しているか否かが重要であり、その判断の指標はいずれでも構わない。また、収束しているか否かの判断基準は、許容される計算時間との関係で問題になることであり、一概に決めることができるものでもない。

発電計画部の損益が収束しているか否かを判定する収束判定部を備え、発電計画部は、収束判定部が収束と判定した場合は計算を終了する。

実施の形態７．
本発明の実施の形態５では、損益分布の裾野を正確に把握するために、損益が小さくなる、或いは損失となる側の裾野にある一部のシナリオに対して、発電計画部１３で再計算することを示した。損益分布の裾野をさらに精度良く把握するためには、損益分布の裾野に存在するシナリオを多く生成して、損益分布の裾野のサンプル数を増やし、裾野の形状をより細やかに表現する必要がある。

そこで、実施の形態７では、実施の形態１のシナリオ生成部１２が、損益分布の裾野に存在する可能性の高いシナリオを生成するようにし、損益分布の裾野の形状をより細やかに精度良く表現することを目的とする。

これを実現するために、図２０に示すような特徴抽出部７０を備え、特徴抽出部７０では、不確定要因に関する将来予測に基づいて生成したシナリオを損益モデルに代入した結果、損益分布の裾野に存在するシナリオに着目し、そのシナリオの特徴を抽出する。シナリオの特徴を表す不確定要因は、例えば、為替の高低、燃料価格の高低、需要の大小等がある。これらの特徴から、シナリオ生成部１２でシナリオを生成する際に、不確定要因の取りうる値の幅を狭め、損益分布の裾野に存在する可能性の高いシナリオを生成する。

このようにすることで、例えば、需要が大きいシナリオが損益分布の裾野に存在する可能性が高い場合には、需要が大きいシナリオのみを生成するようにし、損益分布の裾野のサンプル数を増やして、裾野の形状をより細やかに精度良く表現することが可能となる。一つの不確定要因に限らず、複数の不確定要因の組み合わせを特徴としても良く、例えば、為替が高く、かつ需要が大きいことを特徴とするシナリオが損益分布の裾野に存在する可能性が高い場合には、為替が高く、かつ需要が大きいシナリオのみを生成するようにしても良い。

本実施の形態７に係る電気事業損益分析システムは、損益分布の裾野に存在するシナリオの特徴を抽出し、抽出した特徴に基づいてシナリオ生成部１２でシナリオを生成することによって、損益分布の裾野のサンプル数を増やし、損益分布の裾野の形状をより細やかに精度良く表現することが可能である。

また、発電計画部及び省略計算部から得られた損益からシナリオの特徴を抽出する特徴抽出部を備え、シナリオ生成部は、特徴抽出部で抽出した特徴を持つシナリオを生成する。

本願発明は、これまで述べてきた実施の形態に限定されるものではなく、本願発明の範囲内で種々に改変することができる。すなわち、これまで述べてきた実施の形態の構成を適宜改良してもよく、また、少なくとも一部を他の構成に代替させてもよい。さらに、その配置について特に限定のない構成要件は、実施の形態で開示した配置に限らず、その機能を達成できる位置に配置することができる。また、これまで述べてきた実施の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り発明を形成してもよい。さらに、本願発明は、これまで述べてきた実施の形態の範囲ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含むものである。

１コンピュータ、２ＣＰＵ、３主記憶装置、４補助記憶装置、５外部記憶装置、６ネットワーク、７出力装置、８入力装置、１０データ設定部、１１データ格納部、１２シナリオ生成部、１３発電計画部、１４モデル作成部、１５省略計算部、１６リスク量計算部、１７結果表示部、２０区分モデル作成部、３０シナリオ抽出部、５０再計算対象決定部、６０収束判定部、７０特徴抽出部。

Claims

電気事業の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、
前記不確定要因に関する将来予測のシナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、
前記シナリオに基づく電力の需要及び供給の想定から前記シナリオ毎に前記損益をＭ個算出する発電計画部と、
該Ｍ個の前記シナリオと前記損益との関係を損益モデルにするモデル作成部と、
前記損益モデルに前記発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個の前記シナリオを代入して前記シナリオ毎に前記損益を計算する省略計算部と、
前記発電計画部で算出した前記Ｍ個の前記損益と前記省略計算部で計算した前記（Ｎ−Ｍ）個の前記損益とから前記リスクを計算するリスク量計算部と、
前記リスク量計算部が計算した前記損益の前記リスクを表示する結果表示部とを備えたことを特徴とする電気事業損益分析システム。
但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。
電気事業の損益のリスクに関する不確定要因を含むデータを設定するデータ設定部と、
前記不確定要因に関する将来予測のシナリオをＮ個生成するシナリオ生成部と、
前記シナリオに基づく電力の需要及び供給の想定から前記シナリオ毎に前記損益をＭ個算出する発電計画部と、
該Ｍ個の前記シナリオと前記損益との関係を前記電力の前記需要を発電機の容量で区分した損益モデルにする区分モデル作成部と、
前記損益モデルに前記発電計画部で算出しなかった（Ｎ−Ｍ）個の前記シナリオを代入して前記シナリオ毎に前記損益を計算する省略計算部と、
前記発電計画部で算出した前記Ｍ個の前記損益と前記省略計算部で計算した前記（Ｎ−Ｍ）個の前記損益とから前記リスクを計算するリスク量計算部と、
前記リスク量計算部が計算した前記損益の前記リスクを表示する結果表示部とを備えたことを特徴とする電気事業損益分析システム。
但し、Ｎ及びＭは自然数であり、Ｍ＜Ｎの関係にある。
請求項１又は請求項２に記載の電気事業損益分析システムであって、
前記シナリオ生成部で生成した前記Ｎ個の前記シナリオから優先順位の高いものから順に前記Ｍ個の前記シナリオを抽出するシナリオ抽出部を備え、
前記発電計画部は、前記シナリオ抽出部で抽出された前記Ｍ個の前記シナリオを用いることを特徴とする電気事業損益分析システム。
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の電気事業損益分析システムであって、
前記損益モデルは、モンテカルロシミュレーションを用いたことを特徴とする電気事業損益分析システム。
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の電気事業損益分析システムであって、
前記省略計算部から得られた損益の分布から損失側となる所定の前記シナリオを選定する再計算対象決定部を備え、
前記発電計画部は、前記再計算対象決定部で選定した前記シナリオを再計算することを特徴とする電気事業損益分析システム。
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の電気事業損益分析システムであって、
前記発電計画部の前記損益が収束しているか否かを判定する収束判定部を備え、
前記発電計画部は、前記収束判定部が収束と判定した場合は計算を終了することを特徴とする電気事業損益分析システム。
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の電気事業損益分析システムであって、
前記発電計画部及び前記省略計算部から得られた前記損益から前記シナリオの特徴を抽出する特徴抽出部を備え、
前記シナリオ生成部は、前記特徴抽出部で抽出した特徴を持つシナリオを生成することを特徴とする電気事業損益分析システム。