JP2019096164A - 電力市場価格予測装置、電力市場価格予測方法、および電力市場価格予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】電力市場価格を予測する予測装置において、電力市場価格の予測精度を高める。【解決手段】将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する取得部と、推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測する予測部と、を備える電力市場価格予測装置を提供する。これにより、電力市場価格を予測する予測装置において、電力市場価格の予測精度を高めることができる。火力発電等の可制御電源の発電量における日内変動の変動量が再生可能エネルギーの発電量に起因して変化することに起因する電力市場価格への影響を考慮することが可能となる。【選択図】図４

Description

本発明は、電力市場価格予測装置、電力市場価格予測方法、および電力市場価格予測プログラムに関する。

電力調達の場として電力市場の活用が重要になっている。例えば、経済的な電力調達先を計画するためには、電力市場価格を予測することが重要である。電力市場価格は、日々の電力需要と供給量との状況変化に応じて、時々刻々と変動する。電力需要の大きな時間帯および季節に電力市場価格が高くなる傾向に着目して、電力需要との間で相関関係を持つ気象データを用いることによって電力市場価格を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、関連する技術文献として下記の文献がある。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２００６−１７２２４６号公報
［特許文献２］ 特開２００８−１０８０８５号公報
［特許文献３］ 特開２０１５−３３２０３号公報

電力市場価格を予測する予測装置においては、電力市場価格の予測精度を高めることが望ましい。

本発明の第１の態様においては、電力市場価格予測装置を提供する。電力市場価格予測装置は、取得部を備えてよい。取得部は、将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得してよい。電力市場価格予測装置は、予測部を備えてよい。予測部は、推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測してよい。

電力市場価格予測装置は、更に、記憶部を備えてよい。記憶部は、過去における再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量の実績値情報と、過去における電力市場価格の実績値情報とを記憶してよい。予測部は、複数の過去日分における供給量の実績値情報および電力市場価格の実績値情報と、予測対象日における推定供給量とに基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測してよい。

予測部は、演算部を備えてよい。演算部は、変動要因実績値情報と、電力市場価格の実績値情報とに基づいて、影響度合いを演算してよい。変動要因実績値情報は、電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値を示す情報であってよい。演算部は、１以上の要因のそれぞれが電力市場価格に与えると推定される影響度を演算してよい。予測部は、類似日抽出部を備えてよい。類似日抽出部は、過去日の電力市場価格の実績値が予測対象日の電力市場価格に類似すると推定される過去日を類似日として抽出してよい。１以上の要因は、再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量に応じて得られた情報を少なくとも含んでよい。

予測部は、回帰式構築部を備えてよい。回帰式構築部は、変動要因実績値情報と電力市場価格の実績値情報との回帰分析を実行してよい。変動要因実績値情報は、電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値を示してよい。回帰式構築部は、回帰式を構築してよい。回帰式は、１以上の要因を説明変数とし電力市場価格を目的変数としてよい。予測部は、予測対象日における１以上の要因の予測値を取得してよい。予測部は、１以上の要因の予測値を回帰式に適用することによって、予測対象日における電力市場価格を予測してよい。

電力市場価格予測装置は、更に、スパイク判別部を備えてよい。スパイク判別部は、過去における電力市場価格の実績値情報から、価格スパイクの部分を判別してよい。予測部は、複数の過去日分における電力市場価格の実績値情報から価格スパイクに起因する情報を除外してよい。

スパイク判別部は、実績値補正部を備えてよい。実績値補正部は、電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値と、１以上の要因の基準値との違いに応じて、実績値情報を補正してよい。スパイク判別部は、補正後の電力市場価格の実績値情報を用いて、価格スパイクの部分を判別してよい。

予測部は、第１期間での複数の過去日分における供給量の実績値情報および第１期間での電力市場価格の実績値情報と、将来の予測対象日における推定供給量とに基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測してよい。予測部は、第１期間での複数の過去日分における供給量の実績値情報として、第１期間より古い第２期間における既知の供給量の実績値情報に基づいて推測された実績値情報を用いてよい。

本発明の第２の態様においては、電力市場価格予測方法を提供する。電力市場価格予測方法は、将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する段階を備えてよい。電力市場価格予測方法は、推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測する段階を備えてよい。

本発明の第３の態様においては、電力市場価格予測プログラムを提供する。電力市場価格予測プログラムは、コンピュータを、取得部および予測部として機能させてよい。取得部は、将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得してよい。予測部は、推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測してよい。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

晴れの日の電力需給量と電力市場価格の一例を示す図である。 雨の日の電力需給量と電力市場価格の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態における電力市場価格予測装置１００のハードウェアの一例を示す図である。 本発明の第１実施形態における電力市場価格予測装置１００の機能等を示す機能ブロック図である。 本発明の第１実施形態における電力市場価格予測装置１００の全体処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第１実施形態における電力市場価格実績値データと、変動要因実績値データの一例を示す図である。 電力市場価格における変動要因実績値データの他例を示す図である。 電力市場価格における変動要因実績値データの他例を示す図である 電力市場価格実績値の日内変動を複数日分にわたって重ねて示した一例である。 補正後の電力市場価格の日内変動を複数日分にわたって重ねて示した一例である。 電力市場価格の実績値の補正処理の一例を示すフローチャートである。 価格スパイク判別処理の一例を示す図である。 価格スパイク判別処理の一例を示すフローチャートである。 予測対象日における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を取得する処理の一例を示すフローチャートである。 予測対象日における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を取得する処理の他の例を示すフローチャートである。 類似日の抽出処理の一例を示すフローチャートである。 類似日における電力市場価格の補正処理の一例を示すフローチャートである。 過去の再生可能エネルギー発電実績値の取得処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態における電力市場価格予測装置１００の機能等を示す機能ブロック図である。 本発明の第２実施形態における電力市場価格予測装置１００の全体処理の一例を示すフローチャートである。 回帰式を用いた電力市場価格の予測処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、晴れの日の電力需給量と電力市場価格の一例を示す図である。図２は、雨の日の電力需給量と電力市場価格の一例を示す図である。図１および図２における横軸は、１日のうちの時刻ｔを示す。図１における縦軸は、電力需給量および電力市場価格を示す。図２における縦軸も同様である。再生可能エネルギーによる電力供給量２には、太陽光発電、風力発電、波力発電、潮力発電、地熱発電、およびバイオマスによる電力供給量が含まれてよい。再生可能エネルギーによる発電として、主として、太陽光発電を例にとって説明する。

現在、固定価格買い取り制度により、太陽光発電などの再生可能エネルギーの導入が急速に進んでいる。一方、図１および図２に示されるとおり、再生可能エネルギーによる発電は、天候の影響を受けやすい。このため再生可能エネルギーによる電力供給量２を制御することが困難である。したがって、電気事業者は、電力需要量４の推定量から、再生可能エネルギーによる電力供給量２の推定量を差し引いた値に対応するように、再生可能エネルギー以外の発電、すなわち火力発電等の可制御電源による電力供給量６を計画する。そのため、再生可能エネルギーによる電力供給量２の変動に応じて、火力発電等の可制御電源による電力供給量６の日内変動が大きく異なる。

さらに、図１および図２に示されるとおり、火力発電等の可制御電源による電力供給量６の変動は、電力市場価格８の変動と近似する。例えば、図１に示されるとおり、晴れの日では、日中の再生可能エネルギーによる電力供給量２、すなわち太陽光発電による電力供給量の影響で、火力発電等の可制御電源による電力供給量６が、従来よりも少なくなる。一方で、図２に示されるとおり、雨の日では、日中の再生可能エネルギーによる電力供給量２が晴れの日に比べて少ないため、従来通り、日中の火力発電等の可制御電源による電力供給量６は多くなる。

本発明の電力市場価格予測装置は、再生可能エネルギーによって発電される電力供給量２の推定量（推定供給量）を取得し、取得された推定供給量に基づいて、将来の予測対象日における電力市場価格８を予測する。予測する電力市場価格８は、システムプライスであってもよく、エリアプライスであってもよい。エリアプライスとは、国内を複数の地域に分けた地域毎の電力市場価格である。システムプライスとは、国内を複数の地域に分けた地域毎の入札を合成して売買を成立させたときの電力市場価格である。

本発明の電力市場価格予測装置によれば、電力需要量４の変化のみならず、火力発電等の可制御電源の発電量の日内変化による電力市場価格８への影響にも対応できる。したがって、電力市場価格８の予測精度を高めることができる。

図３は、本発明の第１実施形態における電力市場価格予測装置１００のハードウェアの一例を示す図である。電力市場価格予測装置１００は、ＣＰＵ１０１（中央演算装置）、記憶部１０２、ネットワークＩ／Ｆ１０３（ネットワークインターフェース）、入力Ｉ／Ｆ１０４（入力インターフェース）、および出力Ｉ／Ｆ１０５（出力インターフェース）を備える。電力市場価格予測装置１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、またはワークステーション等の情報処理装置、すなわち、コンピュータである。

ＣＰＵ１０１は、電力市場価格予測装置１００が実行する各種処理及び各種制御を実現するための演算と各種データの加工とを行う演算装置である。さらに、ＣＰＵ１０１は、電力市場価格予測装置１００が有するハードウェアを制御する制御装置である。

記憶部１０２は、電力市場価格予測装置１００が使うデータ、プログラム及び設定値等を記憶する。また、記憶部１０２は、いわゆるメモリ等である。なお、記憶部１０２は、ハードディスク（ｈａｒｄｄｉｓｋ）等の補助記憶装置等を有してもよい。プログラムは、電力市場価格予測プログラムであり、コンピュータを、将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する取得部、および推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測する予測部として機能させる。

ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワークを介して接続される装置との間で各種データ等を送受信するためのネットワークインターフェースである。例えば、ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）およびＬＡＮケーブルを接続させるコネクタ等である。なお、ネットワークＩ／Ｆ１０３は、ネットワークを利用するＩ／Ｆに限られず、ケーブル、無線又はコネクタ等によって外部装置と送受信するＩ／Ｆであってもよい。

電力市場価格予測装置１００は、ネットワークＩ／Ｆ１０３を介して、気象庁のサーバから気象実績値データおよび気象予報データを取得してよい。電力市場価格予測装置１００は、ネットワークＩ／Ｆ１０３を介して、電力会社のサーバから各種電力供給量について実績値データを取得してよい。電力市場価格予測装置１００は、ネットワークＩ／Ｆ１０３を介して、電力市場のサーバにアクセスして電力市場価格の実績値等のデータを取得してよい。

入力Ｉ／Ｆ１０４は、電力市場価格予測装置１００を使うユーザとのインターフェースである。出力Ｉ／Ｆ１０５は、電力市場価格予測装置１００を使うユーザとのインターフェースである。具体的には、出力Ｉ／Ｆ１０５は、電力市場価格予測装置１００が行う各種処理の処理結果等をユーザに出力する。例えば、出力Ｉ／Ｆ１０５は、ディスプレイ等の出力装置及び出力装置を電力市場価格予測装置１００に接続させるコネクタ等である。

なお、電力市場価格予測装置１００は、各ハードウェア資源による処理等を補助する補助装置を更に有する構成でもよい。また、電力市場価格予測装置１００は、各種処理を並列、冗長又は分散して処理するため、装置を内部又は外部に更に有してもよい。さらに、電力市場価格予測装置１００は、複数の情報処理装置で構成されてもよい。

図４は、本発明の第１実施形態における電力市場価格予測装置１００の機能等を示す機能ブロック図である。電力市場価格予測装置１００は、データ入力部１４０、データベース１５０、取得部１６０、需要量取得部１６２、差分演算部１６４、予測部１７０、およびスパイク判別部１８０を備えてよい。データ入力部１４０は、過去の電力市場価格８の実績値、電力需要量４の実績値、および変動要因の実績値を取得する。変動要因とは、電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因である。

データベース１５０は、電力市場価格予測装置１００がデータ入力部１４０を介して取得したデータ、および電力市場価格予測装置１００が算出したデータを記憶してよい。データベース１５０は、例えば記憶部１０２によって実現される。本例では、データベース１５０は、電力市場価格実績値データ１５１、電力需要実績値データ１５２、変動要因実績値データ１５３を記憶してよい。

電力市場価格実績値データ１５１は、過去における電力市場価格８の実績値についての情報である。電力需要実績値データ１５２は、過去における電力需要量の実績値についての情報である。変動要因実績値データ１５３は、電力市場価格８に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値を示す情報である。変動要因実績値データ１５３には、一例において、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４、気象実績値データ１５５、および暦情報１５６が含まれてよい。

再生可能エネルギー発電実績値データ１５４は、過去における再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量の実績値情報であってよい。再生可能エネルギー発電実績値データ１５４は、過去における電力需要量の実績値と再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量との差分であってもよい。再生可能エネルギー発電実績値データ１５４は、電力会社等のサーバから取得されてもよく、電力市場価格予測装置１００が、過去の日射量の実績値に基づいて算出してもよい。

気象実績値データ１５５は、各地域における気温、湿度、日射量、天気、気圧、雲量、風向、および風速等の気象データの中から選ばれた１または複数の実績値を含んでよい。暦情報１５６は、過去および将来の日における曜日や祝日のデータが含まれてよい。本例では、データベース１５０を実現する記憶部１０２は、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４と、電力市場価格実績値データ１５１とを記憶する。すなわち、本例では、電力市場価格への変動要因として、気象データおよび暦情報のみならず、再生可能エネルギーによって発電される電力の供給量を含めて解析することによって、電力市場価格の予測精度を高める。

データベース１５０は、気象予報データ１５７および地域別発電能力データ１５８を記憶してよい。気象予報データ１５７は、予測対象日を含む期間における気象予報データであってよく、全国の複数の地域における気温、湿度、日射量、天気、気圧、雲量、風向、および風速等の気象予測値から選ばれた１または複数の予測値が含まれてよい。地域別発電能力データ１５８は、全国の複数の地域毎の発電能力に関する情報である。地域別発電能力データ１５８は、地域毎に設置されている太陽光パネルの総面積に関する情報を含んでよい。地域別発電能力データ１５８は、データ入力部１４０を介して取得されてよい。

取得部１６０は、将来の予測対象日において再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する。予測対象日とは、予測の対象となる未来の日を示している。予測対象日は、一例において、予測の処理を実行する日から３日後までの何れかの日であってよく、予測の処理を実行する日の翌日であってよい。

取得部１６０は、外部から取得した気象予報データ１５７に含まれる日射量予測値と地域別発電能力データ１５８とに基づいて、予測対象日における太陽光発電による電力の推定供給量を算出してよい。あるいは、取得部１６０は、日射量の実績値と太陽光発電による電力の供給量との関係を示す回帰式を構築してよい。この場合、取得部１６０は、予測対象日における日射量予測値を回帰式に適用することにより、予測対象日における太陽光発電による電力の推定供給量を取得する。

需要量取得部１６２は、予測対象日における電力需要量の推定量を取得する。電力需要量の推定量は、回帰分析等の手法によって得られてよい。差分演算部１６４は、電力需要量の推定量と、再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量との差分を演算する。なお、需要量取得部１６２および差分演算部１６４は、必ずしも必要ではなく、省略されてもよい。

予測部１７０は、取得部１６０によって取得された推定供給量、すなわち、再生可能エネルギーによる電力の推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測する。取得部１６０によって取得された推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測する方法には、以下のようないくつかの方法が含まれる。予測部１７０は、再生可能エネルギーによる電力の推定供給量と、電力需要量の推定量とに基づいて電力市場価格を予測してもよい。予測部１７０は、再生可能エネルギーによる電力の推定供給量と、電力需要量の推定量との差分に基づいて電力市場価格を予測してよい。差分は、火力発電等の可制御電源による電力の推定供給量に対応する。予測部１７０は、再生可能エネルギーによる電力の推定供給量と、電力需要量の推定量と、上記の差分とに基づいて電力市場価格を予測してよい。

予測部１７０は、複数の過去日分における再生可能エネルギー発電実績値データ１５４、電力市場価格実績値データ１５１、および予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測する。本実施形態における予測部１７０は、過去日の電力市場価格の実績値が予測対象日の電力市場価格に類似すると推定される過去日を抽出することで、予測対象日における電力市場価格を予測する。予測部１７０は、影響度合い演算部１７１、類似日抽出部１７２、および類似日価格補正部１７３を有してよい。

影響度合い演算部１７１は、変動要因の実績値を示す変動要因実績値データ１５３と、電力市場価格実績値データ１５１とに基づいて、１以上の要因のそれぞれが電力市場価格に与えると推定される影響度合いを演算する。本例では、変動要因が、再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量に応じて得られたデータを含んでよい。変動要因は、再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量自体であってもよく、電力需要量の推定量と再生可能エネルギーによって発電される電力推定量との差分であってもよい。類似日抽出部１７２は、変動要因実績値データ１５３と、予測対象日における変動要因の予測値を示す変動要因予測値データと、上記の影響度合いとに基づいて、過去日の電力市場価格の実績値が予測対象日の電力市場価格に類似すると推定される過去日を類似日として抽出する。

類似日価格補正部１７３は、変動要因実績値データ１５３と変動要因予測値データとの違いに起因して生じる、類似日と予測対象日とにおける電力市場価格の違いを補正する。予測部１７０は、類似日価格補正部１７３が類似日の電力市場価格を補正して得られた価格を予測対象日における電力市場価格として予測してよい。これにより、類似日における電力市場価格をそのまま予測対象日における電力市場価格の予測価格とする場合に比べて、予測精度を高くすることができる。

スパイク判別部１８０は、電力市場価格実績値データ１５１から、価格スパイクの部分を判別する。価格スパイクとは、発電設備の故障等の突発的に生じた事象に起因して生じる急激な価格変動を意味する。価格スパイク部分を含む電力市場価格実績値データ１５１をそのまま解析に用いると、突発的な事象によって影響を受けたデータに基づいて、予測対象日における電力市場価格が予測されることになる。これにより、電力市場価格の予測に誤差が生じる。したがって、予測部１７０は、複数の過去日分における供給量データおよび電力市場価格の実績値データから価格スパイクに起因するデータを除外する。これにより、電力市場価格の予測精度を向上させることができる。

実績値補正部１８２は、電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値と、１以上の要因の基準値との違いに起因して生じる、過去における電力市場価格の実績値の変動を補正する。基準値は、要因の平均値であってよい。スパイク判別部１８０は、補正後の電力市場価格の実績値データを用いて、価格スパイクの部分を判別する、これにより、価格スパイク部分の判別精度を高めることができる。

なお、本発明の電力市場価格予測装置は、将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する取得部を備えており、推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測するものであれば種々の変形が可能である。したがって、データベース１５０におけるデータ、需要量取得部１６２、差分演算部１６４、影響度合い演算部１７１、類似日抽出部１７２、類似日価格補正部１７３、およびスパイク判別部１８０は、必須の構成ではなく、必要に応じて適宜に省略されてよい。

図５は、本発明の第１実施形態における電力市場価格予測装置１００の全体処理の一例を示すフローチャートである。図５は、電力市場価格予測方法の処理内容を示している。データ入力部１４０は、過去の電力市場価格実績値データ１５１、電力需要実績値データ１５２、および変動要因実績値データ１５３を取得する（ステップＳ１０）。さらに、電力市場価格予測装置１００は、変動要因実績値データ１５３の一例として、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４を取得する（ステップＳ１１）。

変動要因実績値データ１５３は、気象実績値データ１５５を含んでよい。データ入力部１４０は、気象庁等の気象観測機関のサーバから気象実績値データ１５５を取得してよい。データ入力部１４０は、電力市場のサーバ等にアクセスして電力市場価格実績値データ１５１を取得してよい。データ入力部１４０は、電力会社のサーバ等にアクセスして電力需要実績値データ１５２を取得してよい。但し、電力市場価格予測装置１００自体が、外部のサーバによらず、過去の電力市場価格実績値データ１５１、電力需要実績値データ１５２、および変動要因実績値データ１５３を蓄積してもよい。

データ入力部１４０は、予め定められた第１期間にわたって、電力市場価格実績値データ１５１、電力需要実績値データ１５２、および変動要因実績値データ１５３を取得する。電力市場価格実績値データ１５１、電力需要実績値データ１５２、および変動要因実績値データ１５３は、予め定められた間隔（インターバル）で取得されてよい。予め定められた第１期間として、任意の期間が設定されてよい。第１期間は、過去３か月分以下の範囲で任意に定められてよく、過去１か月分以下の範囲で任意に定められてもよい。予め定められた間隔は、任意の間隔でよい。予め定められた間隔は、３０分間隔であってよく、１時間間隔であってよい。

ステップＳ１１において、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４が電力会社のサーバ等から取得できる場合には、データ入力部１４０は、電力会社のサーバ等にアクセスして、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４を取得してよい。但し、電力会社等によって再生可能エネルギー発電実績値データ１５４が公表されるまでに時間がかかる場合がある。第１期間における再生可能エネルギー発電実績値データ１５４が取得できない場合には、第１期間より古い第２期間における既知の再生可能エネルギー発電実績値データに基づいて推測される実績値データを、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４として用いてよい。詳しい処理内容については、後述する。

図６は、本発明の第１実施形態における電力市場価格の実績値と変動要因の一例を示す図である。図６は、本例における電力市場価格実績値データ１５１と、変動要因実績値データ１５３の一例を示す。図６は、１日のうちの時刻ｔにおける９月１日から９月３０日までのデータが示されている。本例では、変動要因実績値データ１５３として、気温および相対湿度等の気象実績値データ１５５に加えて、電力需要実績値データ１５２と再生可能エネルギー発電実績値データ１５４との間の差分が含まれている。なお、時刻ｔは、所定時間（例えば３０分間）を単位とする時間枠を表し、３０分間隔であれば、１日４８点、６０分間隔であれば、１日２４点の時刻ｔが存在する。

電力需要実績値データ１５２と再生可能エネルギー発電実績値データ１５４との間の差分は、図１における電力需要量４と再生可能エネルギーによる電力供給量２の差分である火力発電等の可制御電源による電力供給量６に対応する。そして、火力発電等の可制御電源による電力供給量６は、電力市場価格８に対する相関を有する。したがって、当該差分を変動要因に加えることによって、電力市場価格８の予測精度を高めることができる。

但し、変動要因は、上記差分に限定されない。図７は、電力市場価格における変動要因実績値データの他例を示す図である。図８は、電力市場価格における変動要因実績値データの他例を示す図である。図７および図８においては、電力市場価格実績値データ１５１については表示を省略している。

図７に示されるとおり、変動要因実績値データ１５３として、気温および相対湿度等の気象実績値データに加えて、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４が含まれていてもよい。また、図８に示されるとおり、変動要因実績値データ１５３として、電力需要実績値データ１５２と再生可能エネルギー発電実績値データ１５４の双方が含まれていてもよい。さらに、変動要因実績値データ１５３として、上記の図６に示される差分と、図８に示される電力需要実績値データ１５２および再生可能エネルギー発電実績値データ１５４とが含まれていてもよい。

［価格スパイク判別］ 本例においては、図５における価格スパイク判別の処理（ステップＳ１３）に先だって、実績値補正部１８２は、過去における電力市場価格実績値データ１５１を補正する（図５のステップＳ１２）。電力市場価格８は、電力需要量４、気象データ、および再生可能エネルギーによって発電される電力の供給量２などの要因と相関関係を有する。そして、各要因は互いに影響を及ぼし合う。したがって、各要因に起因して、価格スパイクではないのにもかかわらず、価格スパイクと判別されたり、価格スパイクであるのに、価格スパイクとして判別されなかったりする場合があり得る。したがって、実績値補正部１８２は、過去における電力市場価格実績値データ１５１を補正することで、変動要因による影響を除外した上で、スパイクを判別することができる。

図９は、電力市場価格における実績値の日内変動を複数日分にわたって重ねて示した一例である。図１０は、補正後の電力市場価格の日内変動を複数日分にわたって重ねて示した一例である。図１１は、電力市場価格の実績値の補正処理の一例を示すフローチャートである。図９および図１０において、横軸は、１日のうちの時刻ｔを示し、縦軸は、電力市場価格を示す。

まず、１日のうちの時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１と変動要因実績値データ１５３との学習データが作成される（ステップＳ１０１）。例えば、上述した図６、図７、または図８に示されるようなデータが作成される。例えば、０時から２４時までの２４時間の間に１時間の間隔で、各時刻における電力市場価格実績値データ１５１と変動要因実績値データ１５３とのデータが作成される。

実績値補正部１８２は、時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１と変動要因実績値データ１５３との間で回帰分析を実行して、時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１と変動要因実績値データ１５３との回帰式を構築する（ステップＳ１０２）。

時間ｔにおける電力市場価格をＹとし、各変動要因をＸ_１、Ｘ_２、Ｘ_３・・・Ｘ_ｎとすると、実績値補正部１８２は、以下の（１）式のような回帰式を構築する。但し、ａ_１、ａ_２、ａ_３、・・・ａ_ｎ、およびｂは、定数とする。

Ｙ＝ａ_１Ｘ_１＋ａ_２Ｘ_２＋ａ_３Ｘ_３、・・・＋ａ_ｎＸ_ｎ＋ｂ・・・（１）式。

次いで、実績値補正部１８２は、変動要因ごとに変動要因実績値データ１５３の平均値を算出する（ステップＳ１０３）。実績値補正部１８２は、（１）式で算出した回帰係数ａ_１、ａ_２、ａ_３、・・・ａ_ｎを用いて、時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１を補正する。具体的には、実績値補正部１８２は、時刻ｔにおける電力市場価格と、変動要因が変動要因の平均値であると仮定した場合の電力市場価格との差を補正してよい（ステップＳ１０４）。一例において、実績値補正部１８２は、補正対象日の時刻ｔにおける変動要因実績値データ１５３を（１）式に代入したときの電力市場価格と、変動要因ごとの変動要因実績値データ１５３の平均値を（１）式に代入したときの電力市場価格との差分を算出する（（２）式）。算出された差分が、時刻ｔにおける電力市場価格の補正量である。

時刻ｔにおける電力市場価格の補正量＝Ｙ（変動要因実績値データ１５３の平均値）−Ｙ（補正対象日の変動要因実績値データ１５３）・・・（２）式。

そして、実績値補正部１８２は、時刻ｔにおける電力市場価格の補正量を、補正対象日の時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１に加えることによって、補正対象日の時刻ｔにおける電力市場価格を算出する（（３）式）。

補正対象日の時刻ｔにおける電力市場価格＝補正対象日の時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１＋時刻ｔにおける電力市場価格の補正量・・・（３）式。

以上の補正処理により、図１０に示されるような補正後の電力市場価格実績値データ１５１が得られる。

スパイク判別部１８０は、価格スパイク判別の処理（図５のステップＳ１３）を実行する。本例では、スパイク判別部１８０は、図５のステップ１２における補正後の電力市場価格実績値データ１５１を用いてスパイク判別処理を実行する。スパイク判別部１８０は、補正後の電力市場価格実績値データ１５１から、価格スパイクの部分を判別する。スパイク判別部１８０は、電力市場価格の分布が正規分布に従うと仮定してよい。スパイク判別部１８０は、信頼区間外の電力市場価格実績値データ１５１を価格スパイク部分と判別する。信頼区間は、９０％信頼区間であってもよく、９５％信頼区間であってもよい。信頼区間の％点は、変更可能である。

図１２は、価格スパイク判別処理の一例を示す図である。図１２は、１日のうちの特定の時刻ｔにおいて、電力市場価格の区間ごとの出現日数を示したものである。図１２の横軸は、電力市場価格の区間を示し、縦軸は出現日数を示している。図１２に示される例では、ハッチングした部分のデータが、信頼区間外と判断され、価格スパイク部分であると判別される。

図１３は、価格スパイク判別処理の一例を示すフローチャートである。スパイク判別部１８０は、１日のなかで所定の時刻ｔにおける、補正後の電力市場価格実績値データ１５１の標準偏差を算出する（ステップＳ２０１）。ｎ個の電力市場価格ｘｉ（ｉ＝１〜ｎ）は、以下の（４）式のように、電力市場価格の標準偏差で正規化される。

スパイク判別部１８０は、標準偏差を用いて信頼区間を計算する（ステップＳ２０２）。スパイク判別部１８０は、信頼区間外の電力市場価格を価格スパイク部分と判別する（ステップＳ２０３）。スパイク判別部１８０は、価格スパイク部分に対応するデータを解析対象から除外する（ステップＳ２０４）。なお、本実施形態の電力市場価格予測装置１００においては、価格スパイク判別処理（図５のステップＳ１３）に先だって、電力市場価格の実績値の補正処理（図５のステップＳ１２）を実行したが、電力市場価格の実績値の補正処理（図５のステップＳ１２）を省略することもできる。また、価格スパイク判別の処理方法は、図１１および図１３に示される方法に限られず、運用者が設定した閾値以上の電力市場価格を価値スパイクと判別する方法を採用してもよい。

［予測対象日における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量の取得等］ データ入力部１４０は、気象予報データ１５７を取得する（図５のステップＳ１４）。気象予報データ１５７は、予測対象日における気象予報データを含んでよい。気象予報データ１５７は、複数の地域における気温、湿度、日射量、天気、気圧、雲量、風向、および風速等の気象予報の中から選ばれた１または複数の気象予報情報であってよい。気象予報データ１５７は、図４のデータベース１５０に格納されている気象実績値データ１５５と対応してよい。気象予報データ１５７は、予測対象日における変動要因の予測値を示す変動要因予測値データの一例である。データ入力部１４０は、気象庁等の気象予報機関の配信サービス等を利用して、気象予報機関のサーバから気象予報データ１５７を取得してよい。

電力市場価格予測装置１００は、予測対象日における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を取得する（図５のステップＳ１５）。予測対象日における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量は、予測対象日における変動要因の予測値を示す変動要因予測値データの一例であってよい。

図１４は、予測対象日における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量の取得処理の一例を示す。図１４は、再生可能エネルギーによる発電として、太陽光発電の場合を示す。本例では、取得部１６０は、全国を複数の地域に分けた地域毎の日射量予測値と、地域毎の発電能力に関する情報とに基づいて、地域毎の予測対象日における太陽光発電による電力の推定供給量を算出してよい。

取得部１６０は、複数の地域のうちの一つの地域を選択する（ステップＳ３０１）。取得部１６０は、選択された地域における予測対象日の日射量予測値を取得する（ステップＳ３０２）。日射量予測値は、気象予報データ１５７に含まれていてよい。気象観測機関がサーバ等を通じて地域の日射量予測値を提供している場合は、データ入力部１４０は、気象観測機関のサーバから日射量予測値を取得してよい。日射量予測値は、各地域における快晴時における日射量と、予測対象日における雲量とから算出されてもよい。

取得部１６０は、データベース１５０に格納された地域別発電能力データ１５８を取得する（ステップＳ３０３）。例えば、地域別発電能力データ１５８は、地域毎に設置されている太陽光パネルの総面積に関する情報である。取得部１６０は、選択された地域の地域別発電能力データ１５８と、選択された地域の日射量予測値に基づいて、選択地域における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を算出する（ステップＳ３０４）。例えば、取得部１６０は、日射量予測値、太陽光パネルの総面積に関する情報、および変換係数を乗算して、予測対象日の時刻ｔにおける選択地域での再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を算出する。

まだ選択されていない地域がある場合には（ステップＳ３０５：ＮＯ）、処理が、ステップＳ３０１に戻り、取得部１６０は、ステップＳ３０１からステップＳ３０４の処理を繰り返す。全ての地域が選択済みの場合（ステップＳ３０５：ＹＥＳ）、取得部１６０は、地域毎の再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を統合して、全地域における予測対象日での再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を算出してよい（ステップＳ３０６）。

本例によれば、日射量予測値という気象予報データ１５７のみではなく、地域別発電能力データ１５８である太陽光パネルの総面積を考慮して、予測対象日における太陽光発電による電力の推定供給量を算出することができる。したがって、気象予報データ１５７のみに基づいて推定供給量を算出する場合と比べて、推定精度が高まる。これに伴って、予測対象日における電力市場価格の予測精度も高まる。但し、予測対象日における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量の取得処理は、この場合に限られない。

図１５は、予測対象日における再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を取得する処理の他の例を示すフローチャートである。取得部１６０は、複数の地域から一つの地域を選択する（ステップＳ４０１）。取得部１６０は、選択された地域における過去の日射量実績値と、過去の太陽光発電による発電実績値データとを回帰分析する（ステップＳ４０２）。過去の日射量実績値は、図４に示される気象実績値データ１５５に含まれてよい。

過去の太陽光発電による発電実績値データは、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４の一例である。取得部１６０は、太陽光発電回帰式構築部を備えてよい。太陽光発電回帰式構築部は、地域毎に、日射量を説明変数とし太陽光発電量を目的変数とする回帰式を構築する（ステップＳ４０３）。取得部１６０は、選択された地域における予測対象日の日射量予測値を取得する。取得部１６０は、予測対象日の日射量予測値を回帰式に適用して、地域毎の太陽光発電による電力の推定供給量を算出してよい（ステップＳ４０４）。

全ての地域が選択済みの場合（ステップＳ４０５：ＹＥＳ）、取得部１６０は、地域毎の再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を統合して、全地域における予測対象日での再生可能エネルギーによる電力の推定供給量を算出する（ステップＳ４０６）。但し、将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する処理は、図１４および図１５の場合に限られない。

再生可能エネルギーによる発電が風力発電の場合には、取得部１６０は、予測対象日における風量と、風力発電の地域別発電能力データ１５８とに基づいて、将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を算出してよい。また、将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得部１６０が算出するのではなく、取得部１６０は、データ入力部１４０を介して、気象観測機関のサーバから上記の推定供給量を取得してもよい。

需要量取得部１６２は、予測対象日における電力需要量の推定量を取得する（図５のステップＳ１６）。差分演算部１６４は、予測対象日における電力需要量の推定量と、上記電力の推定供給量との差分を演算する（ステップＳ１７）。但し、ステップＳ１６およびステップＳ１７は、省略されてもよい。図６に示されるとおり、変動要因実績値データ１５３として、電力需要実績値データ１５２と再生可能エネルギー発電実績値データ１５４との間の差分が含まれている場合、ステップＳ１６およびステップＳ１７の処理が実行される。データ入力部１４０は、変動要因実績値データ１５３に対応して、変動要因の予測値を取得する（ステップＳ１８）。

［類似日抽出等］ 予測部１７０は、予測対象日における電力需要量の推定量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測する（図５のステップＳ１９）。予測部１７０は、図６、図７、および図８に示されるように、１日のうちの時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１と、変動要因実績値データ１５３とを含む学習データを用いて、類似日抽出の処理を実行する。例えば、定められた時間間隔で各時刻ｔ別のデータが用意される。

図１６は、類似日の抽出処理の一例を示すフローチャートである。影響度合い演算部１７１は、電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値を示す変動要因実績値データ１５３と、電力市場価格実績値データ１５１とに基づいて、１以上の要因のそれぞれが電力市場価格に与えると推定される影響度合いを演算する（ステップＳ５０１）。影響度合いは、一例において、決定木のＣＡＲＴ（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ Ｔｒｅｅ）アルゴリズム等に基づいて算出されてよい。

予め定められた全ての時刻において各変動要因の影響度合い（変数重要度）の演算が完了したかが判断される（ステップＳ５０１）。例えば、各時刻のうち、影響度合いが算出されていない時刻があると判断された場合（ステップＳ５０１：ＮＯ）、影響度合い演算部１７１は、各変動要因の影響度合いが算出されていない時刻の学習データについて、決定木を成長させる（ステップＳ５０２）。そして、影響度合い演算部１７１は、最良木を選択する（ステップＳ５０３）。影響度合い演算部１７１は、各時刻における各要因の電力価格への影響度合いを算出する（ステップＳ５０４）。

影響度合い演算部１７１は、各所定時刻における影響度合いに基づいて、一日の影響度合いを算出する（ステップＳ５０５）。類似日抽出部１７２は、各変動要因について変動要因実績値データと予測対象日における変動要因予測値データとの差分に応じた値を算出する（ステップＳ５０６）。そして、差分に応じた値と、一日での影響度合いに応じた値との積に基づいて、過去日の電力価格が予測対象日に類似すると推定される過去日を類似日として抽出する（ステップＳ５０７）。ステップＳ５０６およびステップＳ５０７の処理は、変動要因実績値情報と、予測対象日における１以上の要因の予測値を示す変動要因予測値情報と、影響度合いとに基づいて、過去日の電力市場価格の実績値が予測対象日の電力市場価格に類似すると推定される過去日を類似日として抽出する処理に対応する。

但し、類似日を抽出する方法としては、図１６に示される方法に限られない。類似日抽出処理としては、様々な手法を用いることができる。例えば、前回の同曜日あるいは前日を類似日とする方法、最高気温が同じ日など気象データが同じ日を類似日とする方法、可制御電源の発電計画（予測対象日における電力需要量の推定量から予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定量を差し引いた値）が類似している日を類似日とする方法などがある。また、データ入力部１４０で取得した各種データと電力市場価格の関係を統計手法により分析し、その分析結果を用いて類似日を決定しても良い。なお、上記方法のようにあるルールに基づき自動で類似日を抽出しないで、運用者自身の基準で類似日を設定しても良い。

［類似日における電力市場価格の補正］ 類似日価格補正部１７３は、類似日抽出部１７２によって抽出された類似日の電力市場価格を補正する（図５のステップＳ２０）。上述のとおり、電力市場価格８は、電力需要量４、気象データ、および再生可能エネルギーによって発電される電力の供給量などの要因と相関関係を有する。そして、各要因は互いに影響を及ぼし合う。予測対象日の各変動要因と類似している日を抽出しても全ての変動要因が類似しているわけではない。そこで、類似日価格補正部１７３は、変動要因実績値データ１５３と変動要因予測値データとの違いに応じて、類似日における電力市場価格の実績値を補正する。予測部１７０は、類似日における電力市場価格の補正後の実績値を予測対象日における電力市場価格として予測してよい。

図１７は、類似日における電力市場価格の補正処理の一例を示すフローチャートである。類似日価格補正部１７３は、１日のうちで時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１と変動要因実績値データ１５３とを含む学習データが作成される（ステップＳ６０１）。例えば、図６、図７、または図８に示されるような学習データが作成される。

類似日価格補正部１７３は、時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１と変動要因実績値データ１５３との間で回帰分析を実行して、時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１と変動要因実績値データ１５３との回帰式を構築する（ステップＳ６０２）。時間ｔにおける電力市場価格をＹと、各変動要因をＸ_１、Ｘ_２、Ｘ_３・・・Ｘ_ｎとすると、類似日価格補正部１７３は、以下の（１）式のような回帰式を構築する。但し、ａ_１、ａ_２、ａ_３、・・・ａ_ｎ、およびｂは、定数とする。

Ｙ＝ａ_１Ｘ_１＋ａ_２Ｘ_２＋ａ_３Ｘ_３、・・・＋ａ_ｎＸ_ｎ＋ｂ・・・（１）式。

類似日価格補正部１７３は、（１）式で算出した回帰係数ａ_１、ａ_２、ａ_３、・・・ａ_ｎを用いて、類似日の時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１を補正する。具体的には、類似日価格補正部１７３は、変動要因実績値情報と変動要因予測値情報との違いに応じて、類似日における電力市場価格の実績値を補正してよい。類似日価格補正部１７３は、類似日における電力市場価格と、予測対象日の電力市場価格との差を補正する（ステップＳ６０３）。一例において、類似日価格補正部１７３は、予測対象日の時刻ｔにおける変動要因予測値データ（気象予報データ１５７等）を（１）式に代入したときの電力市場価格と、類似日の時刻ｔにおける変動要因実績値データ１５１を（１）式に代入したときの電力市場価格との差分を算出する（（５）式）。算出された差分が、時刻ｔにおける電力市場価格の補正量である。

時刻ｔにおける電力市場価格の補正量＝Ｙ（予測対象日の変動要因予測値データ）−Ｙ（類似日の変動要因実績値データ）・・・（５）式。

そして、時刻ｔにおける電力市場価格の補正量を、類似日の時刻ｔにおける電力市場価格実績値データ１５１に加えることによって、予測対象日の時刻ｔにおける電力市場価格を予測する（（６）式）。

予測対象日の時刻ｔにおける電力市場価格＝類似日の時刻ｔにおける電力市場価格＋時刻ｔにおける電力市場価格の補正量・・・（６）式。

以上の補正処理により、予測対象日における電力市場価格の予測精度を高めることができる。

以上のように、本実施形態の電力市場価格予測装置１００によれば、再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量に基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測するので、電力市場価格の予測精度を向上することができる。火力発電等の可制御電源の発電量における日内変動の変動量が再生可能エネルギーの発電量に起因して変化することによって生じる電力市場価格への影響を考慮することが可能となる。

図５のステップＳ１１において、電力会社等によって再生可能エネルギー発電実績値データ１５４が公表されるまでに時間がかかることに起因して、第１期間における再生可能エネルギー発電実績値データ１５４が取得できない場合の処理について説明する。図１８は、過去の再生可能エネルギー発電実績値の取得処理の一例を示すフローチャートである。

本例においては、予測部１７０は、第１期間での再生可能エネルギー発電実績値データ１５４と、将来の予測対象日における再生可能エネルギーの発電による推定供給量とに基づいて、予測対象日における電力市場価格を予測する。しかしながら、予測部１７０が、変動要因実績値データ１５３のうち気象実績値データ１５５については、第１期間における実績値を取得することができるが、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４については、第１期間より古い第２期間における実績値データしか取得できない場合について説明する。

予測部１７０は、第２期間における気象実績値データ１５５と、第２期間における既知の再生可能エネルギー発電実績値データ１５４との回帰分析を実行する（ステップＳ７０１）。そして、１日のうち時刻ｔにおける再生可能エネルギー発電実績値データ１５４と、気象実績値データ１５５との回帰式を構築する（ステップＳ７０２）。第１期間における気象実績値データ１５５を回帰式に適用して、第１期間による再生可能エネルギー発電実績値データ１５４を推定する（ステップＳ７０３）。なお、回帰分析に用いる気象実績値データ１５５は、日射量の実績値データを含むことが望ましい。本例によれば、第１期間における再生可能エネルギー発電実績値データ１５４が取得できない時点においても、本実施形態の電力市場価格予測装置１００を用いることが可能となる。

図１９は、本発明の第２実施形態における電力市場価格予測装置１００の機能等を示す機能ブロック図である。なお、第２実施形態における電力市場価格予測装置１００のハードウェアの構成は、図３において説明した第１実施形態の場合と同様ある。したがって、繰り返しの説明を省略する。

第２実施形態における電力市場価格予測装置１００は、予測部２７０の構成を除いて、第１実施形態における電力市場価格予測装置１００の構成と同様の構成を備える。したがって、同様の構成についての繰り返しの説明を省略する。電力市場価格予測装置１００は予測部２７０を備える。

予測部２７０は、回帰式構築部２７１を備える。回帰式構築部２７１は、電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値情報、すなわち変動要因実績値データ１５３と、電力市場価格実績値データ１５１との回帰分析を実行する。回帰式構築部２７１は、変動要因を説明変数とし、電力市場価格を目的変数とする回帰式を構築する。予測部２７０は、予測対象日における変動要因予測値データを取得して、取得した予測対象日における変動要因予測値データを回帰式に適用することによって、予測対象日における電力市場価格を予測する。ここで、回帰分析に用いられる変動要因実績値データ１５３は、気象実績値データのみならず、再生可能エネルギー発電実績値データを含んでいる。このため、回帰分析のために気象実績値データ１５５および気象予報データを使用する場合に比べて、予測対象日の電力市場価格を予測する精度を高めることができる。

図２０は、本発明の第２実施形態における電力市場価格予測装置１００の全体処理の一例を示すフローチャートである。ステップＳ３０からステップＳ３８までの処理は、図５に示した第１実施形態におけるステップ１０からステップＳ１８までの処理と同様である。したがって、繰り返しの説明を省略する。また、変動要因として考慮する項目によっては、ステップＳ３６およびステップＳ３７の処理は省略される。具体的には、図６に示されるとおり、変動要因実績値データ１５３として、電力需要実績値データ１５２と再生可能エネルギー発電実績値データ１５４との間の差分が含まれている場合、ステップＳ３６およびステップＳ３７の処理が実行される。一方、変動要因実績値データ１５３として、図７のように再生可能エネルギー発電実績値データ１５４を含み、上記差分および電力需要実績値データ１５２を含まない場合には、ステップＳ３６およびステップＳ３７の処理は省略される。

図２１は、回帰式を用いた電力市場価格の予測処理の一例を示すフローチャートである。回帰式構築部２７１は、電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値を示す変動要因実績値データ１５３と、電力市場価格実績値データ１５１との回帰分析を実行する（ステップＳ８０１）。回帰式構築部２７１は、１日のうちで時刻ｔにおける１以上の変動要因を説明変数として、電力市場価格を目的変数とする回帰式を構築する（ステップＳ８０２）。予測部２７０は、予測対象日における変動要因の予測値を回帰式に適用して、予測対象日における電力市場価格を予測する（ステップＳ８０３）。予測部２７０は、予測対象日における変動要因予測値データの予測値を回帰式に適用してよい。

本例によっても、回帰式を構築するために用いる変動要因実績値データ１５３として、気象実績値データのみならず、再生可能エネルギー発電実績値データ１５４等を含む。同様に、変動要因予測値データとして、気象予報データのみならず、再生可能エネルギーによる電力の推定供給量等を含む。例えば、図６に示される学習データの場合には、変動要因実績値データ１５３として、気温および相対湿度等の気象実績値データ１５５に加えて、電力需要実績値データ１５２と再生可能エネルギー発電実績値データ１５４との間の差分が含まれている。したがって、変動要因予測値データとして、予測対象日における時刻ｔの上記差分の予測値が含まれる。図８に示される学習データの場合には、変動要因実績値データ１５３として、電力需要実績値データ１５２と再生可能エネルギー発電実績値データ１５４の双方が含まれていてもよい。この場合は、変動要因予測値データとして、電力需要予測値データと、再生可能エネルギーによる電力の推定供給量とを含む。

以上のように、本実施形態の電力市場価格予測装置１００によれば、電力需要実績値データ１５２および変動要因予測値データとして、再生可能エネルギーに関するデータを用いることができるので、単に気象データのみに基づいて回帰分析を実行する場合に比べて、分析精度を高めることができる。

図２２は、本発明の複数の態様が全体的又は部分的に具現化されうるコンピュータ１２００の例を示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該装置の１又は複数の「部」として機能させ、又は当該オペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。このようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、グラフィックコントローラ１２１６、及びディスプレイデバイス１２１８を含み、これらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続される。コンピュータ１２００はまた、通信インターフェース１２２２、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、これらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続される。コンピュータはまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボード１２４２のようなレガシの入出力ユニットを含み、これらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続される。

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、これにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又は当該グラフィックコントローラ１２１６自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示させる。

通信インターフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ−ＲＯＭ１２０１から読み取り、ハードディスクドライブ１２２４にＲＡＭ１２１４を介してプログラム又はデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ１２３０は、内部に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ１２０１又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもあるハードディスクドライブ１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ１２０１、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ１２１２は、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ１２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ１２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような、様々なタイプの情報が、情報処理されるべく、記録媒体に格納されてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、これにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

以上の説明によるプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、これにより、プログラムをコンピュータ１２００にネットワークを介して提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順序で実施することが必須であることを意味するものではない。

２・・電力供給量、４・・電力需要量、６・・電力供給量、８・・電力市場価格、１００・・電力市場価格予測装置、１０１・・ＣＰＵ、１０２・・記憶部、１０３・・ネットワークＩ／Ｆ、１０４・・入力Ｉ／Ｆ、１０５・・出力Ｉ／Ｆ、１４０・・データ入力部、１５０・・データベース、１５１・・電力市場価格実績値データ、１５２・・電力需要実績値データ、１５３・・変動要因実績値データ、１５４・・再生可能エネルギー発電実績値データ、１５５・・気象実績値データ、１５６・・暦情報、１５７・・気象予報データ、１５８・・地域別発電能力データ、１６０・・取得部、１６２・・需要量取得部、１６４・・差分演算部、１７０・・予測部、１７１・・演算部、１７２・・類似日抽出部、１７３・・類似日価格補正部、１８０・・スパイク判別部、１８２・・実績値補正部、２７０・・予測部、２７１・・回帰式構築部、１２００・・コンピュータ、１２０１・・ＤＶＤ−ＲＯＭ、１２１０・・ホストコントローラ、１２１２・・ＣＰＵ、１２１４・・ＲＡＭ、１２１６・・グラフィックコントローラ、１２１８・・ディスプレイデバイス、１２２０・・入出力コントローラ、１２２２・・通信インターフェース、１２２４・・ハードディスクドライブ、１２２６・・ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、１２３０・・ＲＯＭ、１２４０・・入出力チップ、１２４２・・キーボード

Claims (10)

1. 将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する取得部と、
   前記推定供給量に基づいて、前記予測対象日における電力市場価格を予測する予測部と、
   を備える電力市場価格予測装置。
2. 過去における前記再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量の実績値情報と、過去における前記電力市場価格の実績値情報とを記憶する記憶部を更に備え、
   前記予測部は、複数の過去日分における前記供給量の実績値情報および前記電力市場価格の実績値情報と、前記予測対象日における前記推定供給量とに基づいて、前記予測対象日における前記電力市場価格を予測する、
   請求項１に記載の電力市場価格予測装置。
3. 前記予測部は、
   前記電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値を示す変動要因実績値情報と、前記電力市場価格の前記実績値情報とに基づいて、前記１以上の要因のそれぞれが前記電力市場価格に与えると推定される影響度合いを演算する影響度合い演算部と、
   前記変動要因実績値情報と、前記予測対象日における前記１以上の要因の予測値を示す変動要因予測値情報と、前記影響度合いとに基づいて、過去日の前記電力市場価格の実績値が前記予測対象日の前記電力市場価格に類似すると推定される前記過去日を類似日として抽出する類似日抽出部と、を備え、
   前記１以上の要因は、前記再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量に応じて得られた情報を少なくとも含む、
   請求項２に記載の電力市場価格予測装置。
4. 前記予測部は、
   前記変動要因実績値情報と前記変動要因予測値情報との違いに応じて、前記類似日における前記電力市場価格の実績値を補正する類似日価格補正部を備え、
   前記予測部は、前記類似日における前記電力市場価格の補正後の実績値を前記予測対象日における前記電力市場価格として予測する、
   請求項３に記載の電力市場価格予測装置。
5. 前記予測部は、
   前記電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値を示す変動要因実績値情報と前記電力市場価格の前記実績値情報との回帰分析を実行し、前記１以上の要因を説明変数とし前記電力市場価格を目的変数とする回帰式を構築する回帰式構築部を備え、
   前記予測部は、前記予測対象日における前記１以上の要因の予測値を取得して、前記回帰式に適用することによって、前記予測対象日における前記電力市場価格を予測し、
   前記１以上の要因は、前記再生可能エネルギーによって発電された電力の供給量に応じて得られた情報を少なくとも含む、
   請求項２に記載の電力市場価格予測装置。
6. 過去における前記電力市場価格の実績値情報から、価格スパイクの部分を判別するスパイク判別部を更に備え、
   前記予測部は、複数の過去日分における前記電力市場価格の実績値情報から前記価格スパイクに起因する情報を除外する、
   請求項２から５の何れか一項に記載の電力市場価格予測装置。
7. 前記スパイク判別部は、前記電力市場価格に影響を与えると推定される１以上の要因の実績値と、前記１以上の要因の基準値との違いに応じて、過去における前記電力市場価格の実績値情報を補正する実績値補正部を備え、
   前記スパイク判別部は、補正後の電力市場価格の実績値情報を用いて、前記価格スパイクの部分を判別する、
   請求項６に記載の電力市場価格予測装置。
8. 前記予測部は、第１期間での複数の過去日分における前記供給量の実績値情報および前記第１期間での前記電力市場価格の実績値情報と、前記将来の予測対象日における前記推定供給量とに基づいて、前記予測対象日における前記電力市場価格を予測し、
   前記第１期間での複数の過去日分における前記供給量の実績値情報として、前記第１期間より古い第２期間における既知の前記供給量の実績値情報に基づいて推測された実績値情報を用いる、
   請求項２から７の何れか一項に記載の電力市場価格予測装置。
9. 将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する段階と、
   前記推定供給量に基づいて、前記予測対象日における電力市場価格を予測する段階と、
   を備える、
   電力市場価格予測方法。
10. コンピュータを、
    将来の予測対象日における再生可能エネルギーによって発電される電力の推定供給量を取得する取得部、および前記推定供給量に基づいて、前記予測対象日における電力市場価格を予測する予測部として機能させる電力市場価格予測プログラム。