JP3141164B2 - 電力需要予測方法及び装置 - Google Patents
電力需要予測方法及び装置Info
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- JP3141164B2 JP3141164B2 JP18280891A JP18280891A JP3141164B2 JP 3141164 B2 JP3141164 B2 JP 3141164B2 JP 18280891 A JP18280891 A JP 18280891A JP 18280891 A JP18280891 A JP 18280891A JP 3141164 B2 JP3141164 B2 JP 3141164B2
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- Japan
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A30/00—Adapting or protecting infrastructure or their operation
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は将来の予想対象日の一日
当たりの電力需要を予測する方法及び装置に関する。
当たりの電力需要を予測する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来技術は、特開昭６０−１０６３２５
号公報に記載のように、過去の日々の日最高気温実績と
それぞれの日の電力需要実績から日最高気温に対する電
力需要特性を最小二乗法を用いて二次式で表現し、この
関係式に電力需要を予測しようとする予想対象日の予想
最高気温を代入することにより、予想対象日の電力需要
を予測していた。
号公報に記載のように、過去の日々の日最高気温実績と
それぞれの日の電力需要実績から日最高気温に対する電
力需要特性を最小二乗法を用いて二次式で表現し、この
関係式に電力需要を予測しようとする予想対象日の予想
最高気温を代入することにより、予想対象日の電力需要
を予測していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は、過去
の日々の電力需要実績と日最高気温から求めた二次式に
予想対象日の予想日最高気温を代入することにより、予
想対象日の電力需要を予測しているため、予想対象日の
前の日々における過去の気温など気象の変動による電力
需要の変動分については考慮していないという問題があ
った。
の日々の電力需要実績と日最高気温から求めた二次式に
予想対象日の予想日最高気温を代入することにより、予
想対象日の電力需要を予測しているため、予想対象日の
前の日々における過去の気温など気象の変動による電力
需要の変動分については考慮していないという問題があ
った。
【０００４】本発明は、予想対象日の予想気象だけでな
く、予想対象日とその前の日々を含め少なくとも３日間
における気象の変動を考慮することにより、電力需要の
予測精度を向上することにある。
く、予想対象日とその前の日々を含め少なくとも３日間
における気象の変動を考慮することにより、電力需要の
予測精度を向上することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の電力需要予測方法は、過去の日の電力需要
実績とそれぞれの過去の日の気温、天気、湿度等の気象
データとから天気別に気温と電力需要との関係式を求
め、その関係式に予想対象日の予想される天気、気温を
代入して予想対象日の電力需要を求め、求めた予想対象
日の電力需要を、少なくとも予想対象日とその前日、前
前日の３日間での予想気象の変化パターンと類似する気
象データを持った過去の参照日の電力需要実績により補
正して、補正した値を予想対象日の電力需要予測値とす
ることを特徴としている。
に、本発明の電力需要予測方法は、過去の日の電力需要
実績とそれぞれの過去の日の気温、天気、湿度等の気象
データとから天気別に気温と電力需要との関係式を求
め、その関係式に予想対象日の予想される天気、気温を
代入して予想対象日の電力需要を求め、求めた予想対象
日の電力需要を、少なくとも予想対象日とその前日、前
前日の３日間での予想気象の変化パターンと類似する気
象データを持った過去の参照日の電力需要実績により補
正して、補正した値を予想対象日の電力需要予測値とす
ることを特徴としている。
【０００６】前記予想気象の変化パターンは気温の変化
パターン、または湿度から求められる不快指数の変化パ
ターン、または変化パターンとし、さらに前記過去の日
の気温及び予想対象日の予想される気温をそれぞれ、夏
季は日最高気温とし、冬季、春季及び秋季は日平均気温
または日最低気温とするのがよい。
パターン、または湿度から求められる不快指数の変化パ
ターン、または変化パターンとし、さらに前記過去の日
の気温及び予想対象日の予想される気温をそれぞれ、夏
季は日最高気温とし、冬季、春季及び秋季は日平均気温
または日最低気温とするのがよい。
【０００７】また、本発明の電力需要予測装置は、予想
対象日とその前日及び前前日の少なくとも３日間の予想
気象を入力するデータ入力部と、過去の日の電力需要実
績とそれぞれの過去の日の気温、天気湿度等の気象デー
タを有するデータベースと、そのデータベースに格納さ
れた過去の電力需要実績と気象データとから天気別に気
温と電力需要との関係式を求めるデータ分析部と、その
データ分析部で求めた関係式に予想日の予想される天
気、気温を代入して電力需要を求める電力需要予測部
と、電力需要予測部で求めた予想対象日の電力需要を、
少なくとも予想対象日とその前日、前前日の３日間での
予想気象の変化パターンと類似する気象データを持った
過去の参照日の電力需要実績により、補正する補正値計
算部と、その補正値計算部で補正された電力需要の値を
出力する出力部とから構成されたことを特徴としてい
る。
対象日とその前日及び前前日の少なくとも３日間の予想
気象を入力するデータ入力部と、過去の日の電力需要実
績とそれぞれの過去の日の気温、天気湿度等の気象デー
タを有するデータベースと、そのデータベースに格納さ
れた過去の電力需要実績と気象データとから天気別に気
温と電力需要との関係式を求めるデータ分析部と、その
データ分析部で求めた関係式に予想日の予想される天
気、気温を代入して電力需要を求める電力需要予測部
と、電力需要予測部で求めた予想対象日の電力需要を、
少なくとも予想対象日とその前日、前前日の３日間での
予想気象の変化パターンと類似する気象データを持った
過去の参照日の電力需要実績により、補正する補正値計
算部と、その補正値計算部で補正された電力需要の値を
出力する出力部とから構成されたことを特徴としてい
る。
【０００８】前記補正値計算部は、予想気象の変化パタ
ーンを、最上位クラスに分類された気象の種類と、第２
位のクラスに複数レベルに分割された対象日とその前日
の気温偏差と、第３位のクラスに複数レベルに分割され
た前日と前前日の気温偏差とから構成する階層構造と
し、また、前記過去の日の気温及び予想対象日の予想さ
れる気温をそれぞれ、夏季は日最高気温とし、冬季、春
季及び秋季は日平均気温または日最低気温とするのがよ
い。
ーンを、最上位クラスに分類された気象の種類と、第２
位のクラスに複数レベルに分割された対象日とその前日
の気温偏差と、第３位のクラスに複数レベルに分割され
た前日と前前日の気温偏差とから構成する階層構造と
し、また、前記過去の日の気温及び予想対象日の予想さ
れる気温をそれぞれ、夏季は日最高気温とし、冬季、春
季及び秋季は日平均気温または日最低気温とするのがよ
い。
【０００９】
【作用】データ入力部は、電力需要を予測する予想対象
日とその前日及び前前日の少なくとも３日間の予想気象
を入力するのに用い、データベースは過去の日の電力需
要実績と過去の日それぞれの気温、天気、湿度等の気象
データを有しており、データ分析部はデータベース中に
格納されたデータを読み込み、天気別に気温に対する電
力需要の関係式すなわち回帰式を求め、電力需要予測部
はデータ分析部で求めた回帰式に予想日の予想される気
温を代入して電力需要を求め、補正値計算部は過去の気
象データから予想対象日とその前の日々を含めて少なく
とも３日間における気象の変化パターンと類似した日を
全て検索し、データ分析部で求めた気温と電力需要実績
の回帰式に類似した日の気温を代入したときの電力需要
値と電力需要実績の差を気象の変動による補正値として
計算し、需要予測部が予想対象日の予想気象をもとに予
測した電力需要値に気象の変動による補正値を加算して
補正し、出力部は補正値計算部で補正された電力需要の
値を出力する。
日とその前日及び前前日の少なくとも３日間の予想気象
を入力するのに用い、データベースは過去の日の電力需
要実績と過去の日それぞれの気温、天気、湿度等の気象
データを有しており、データ分析部はデータベース中に
格納されたデータを読み込み、天気別に気温に対する電
力需要の関係式すなわち回帰式を求め、電力需要予測部
はデータ分析部で求めた回帰式に予想日の予想される気
温を代入して電力需要を求め、補正値計算部は過去の気
象データから予想対象日とその前の日々を含めて少なく
とも３日間における気象の変化パターンと類似した日を
全て検索し、データ分析部で求めた気温と電力需要実績
の回帰式に類似した日の気温を代入したときの電力需要
値と電力需要実績の差を気象の変動による補正値として
計算し、需要予測部が予想対象日の予想気象をもとに予
測した電力需要値に気象の変動による補正値を加算して
補正し、出力部は補正値計算部で補正された電力需要の
値を出力する。
【００１０】そして予想気象の変化パターンを、最上位
クラスに分類された気象の種類と、第２位のクラスに複
数レベルに分割された対象日とその前日の気温偏差と、
第３位のクラスに複数レベルに分割された前日と前前日
の気温偏差とから構成する階層構造にし、補正値計算部
が検索した過去の気象の変化パターンを同様に階層化し
て比較することにより、過去のデータから予想対象日と
類似した気象の変化パターンを持つ過去の日を容易に選
択することができる。
クラスに分類された気象の種類と、第２位のクラスに複
数レベルに分割された対象日とその前日の気温偏差と、
第３位のクラスに複数レベルに分割された前日と前前日
の気温偏差とから構成する階層構造にし、補正値計算部
が検索した過去の気象の変化パターンを同様に階層化し
て比較することにより、過去のデータから予想対象日と
類似した気象の変化パターンを持つ過去の日を容易に選
択することができる。
【００１１】
【実施例】本発明の第一の実施例を図１〜図５を用いて
説明する。図１は本発明の電力需要予測装置の構成図で
あり、図２は電力需要予測の手順を示すフローチャート
である。
説明する。図１は本発明の電力需要予測装置の構成図で
あり、図２は電力需要予測の手順を示すフローチャート
である。
【００１２】電力需要予測装置は、データ入力部１、電
力需要予測部２、データベース３及び予測結果出力部４
からなる。データ入力部１はキーボード等の入力装置で
あり、予測結果出力部４は表示画面、印刷機等の表示装
置である。電力需要予測部２はデータ分析部５、需要予
測部６及び補正値計算部７からなる。データ入力部１と
電力需要予測部２は入力信号ｓ１でつながれている。デ
ータベース３と電力需要予測部２はデータリクエスト信
号ｓ２とデータ信号ｓ３でつながれている。また、電力
需要予測部２と予測結果出力部４は出力信号ｓ４でつな
がれている。
力需要予測部２、データベース３及び予測結果出力部４
からなる。データ入力部１はキーボード等の入力装置で
あり、予測結果出力部４は表示画面、印刷機等の表示装
置である。電力需要予測部２はデータ分析部５、需要予
測部６及び補正値計算部７からなる。データ入力部１と
電力需要予測部２は入力信号ｓ１でつながれている。デ
ータベース３と電力需要予測部２はデータリクエスト信
号ｓ２とデータ信号ｓ３でつながれている。また、電力
需要予測部２と予測結果出力部４は出力信号ｓ４でつな
がれている。
【００１３】次に電力需要予測装置の動作について、図
１の構成図と図２のフローチャートを参照して説明す
る。図２において、ステップ１０”予想条件の入力”で
は、データ入力部１を介して予想対象日の年月日、曜
日、予想気象（最高気温、最低気温、平均気温、湿度、
不快指数、天気、照度、日照時間など）をデータｓ１と
して電力需要予測装置２に入力し、このデータｓ１によ
り電力需要予測部２はデータベース３に過去のデータを
要求するリクエスト信号ｓ２を出力する。
１の構成図と図２のフローチャートを参照して説明す
る。図２において、ステップ１０”予想条件の入力”で
は、データ入力部１を介して予想対象日の年月日、曜
日、予想気象（最高気温、最低気温、平均気温、湿度、
不快指数、天気、照度、日照時間など）をデータｓ１と
して電力需要予測装置２に入力し、このデータｓ１によ
り電力需要予測部２はデータベース３に過去のデータを
要求するリクエスト信号ｓ２を出力する。
【００１４】ステップ１１”データベース中のデータの
取り込み”では、データベース３はリクエスト信号ｓ２
を受けて、電力需要予測部２にデータｓ３を出力する。
出力されるデータｓ３は過去のデータで、年月日（カレ
ンダー）毎の電力需要、気象（最高気温、最低気温、平
均気温、天気、湿度など）である。これら電力需要予測
部２に取り込まれたデータｓ３はデータ分析部５に送ら
れる。
取り込み”では、データベース３はリクエスト信号ｓ２
を受けて、電力需要予測部２にデータｓ３を出力する。
出力されるデータｓ３は過去のデータで、年月日（カレ
ンダー）毎の電力需要、気象（最高気温、最低気温、平
均気温、天気、湿度など）である。これら電力需要予測
部２に取り込まれたデータｓ３はデータ分析部５に送ら
れる。
【００１５】ステップ１２”データの分析計算”では、
データ分析部５は次のように分析計算を実施する。デー
タ分析部５は、まず電力需要はその日の気温に最も関係
があることから、日最高気温Ｔと電力需要Ｐの関係を求
める、すなわち、データｓ３を用いて最小二乗法などに
より図３に示すような回帰曲線２０、Ｐt（Ｔ）を計算
する。ここでは例として夏季の電力需要について説明す
る。
データ分析部５は次のように分析計算を実施する。デー
タ分析部５は、まず電力需要はその日の気温に最も関係
があることから、日最高気温Ｔと電力需要Ｐの関係を求
める、すなわち、データｓ３を用いて最小二乗法などに
より図３に示すような回帰曲線２０、Ｐt（Ｔ）を計算
する。ここでは例として夏季の電力需要について説明す
る。
【００１６】図３は夏季における日最高気温と電力需要
の関係を示す図で、日最高気温が高くなるにつれて冷房
装置の稼働が増加し、電力需要が伸びることを示してい
る。ある程度気温が低い（Ｔｌ）場合は冷房装置の稼働
が少なくなるので需要の伸びがなくなり、逆に気温が非
常に高い（Ｔh）場合、冷房装置がフル稼働し、これ以
上冷房による電力需要の伸びがないことを示している。
ちなみに冬季の場合は、気温の低下とともに暖房装置の
稼働とともに電力需要が増加するグラフになる。
の関係を示す図で、日最高気温が高くなるにつれて冷房
装置の稼働が増加し、電力需要が伸びることを示してい
る。ある程度気温が低い（Ｔｌ）場合は冷房装置の稼働
が少なくなるので需要の伸びがなくなり、逆に気温が非
常に高い（Ｔh）場合、冷房装置がフル稼働し、これ以
上冷房による電力需要の伸びがないことを示している。
ちなみに冬季の場合は、気温の低下とともに暖房装置の
稼働とともに電力需要が増加するグラフになる。
【００１７】この他、データ分析部５で天気の影響を分
析するため、天気別（晴、曇り、雨など）に図３と同様
の回帰曲線を求める。この結果から天気ｗが与える影響
Ｐw（ｗ）を計算し、基準天気ｗ0での電力需要の回帰式
Ｐtw（Ｔ）を求める。ここでは電力需要が最小となる天
気を基準天気ｗ0、予想対象日の気温を基準気温Ｔ0とす
る。
析するため、天気別（晴、曇り、雨など）に図３と同様
の回帰曲線を求める。この結果から天気ｗが与える影響
Ｐw（ｗ）を計算し、基準天気ｗ0での電力需要の回帰式
Ｐtw（Ｔ）を求める。ここでは電力需要が最小となる天
気を基準天気ｗ0、予想対象日の気温を基準気温Ｔ0とす
る。
【００１８】一般に電力需要には図４に示すように、２
４時間の周期と１週間の周期があり、週末（土、日、月
曜日）及び祝日はその他の日（平日）より電力需要が低
下する。週末、祝日の平日に対する電力需要の低下率を
下記の数式１で計算する。
４時間の周期と１週間の周期があり、週末（土、日、月
曜日）及び祝日はその他の日（平日）より電力需要が低
下する。週末、祝日の平日に対する電力需要の低下率を
下記の数式１で計算する。
【００１９】
【数１】
【００２０】ステップ１３”予想気象での補正値の計
算”では、補正値計算部７が予想気象での補正値の計算
を実施する。予想対象日の電力需要予測値は予想気温Ｔ
fを基に関数Ｐtw（Ｔf）から計算できる。基準天気w0に
対する予想天気wｆによる補正値はＰw（ｗf）により計
算する。下記の数式２は予想対象日の予想気象のみを用
いた電力需要の予測値Ｐを示す。
算”では、補正値計算部７が予想気象での補正値の計算
を実施する。予想対象日の電力需要予測値は予想気温Ｔ
fを基に関数Ｐtw（Ｔf）から計算できる。基準天気w0に
対する予想天気wｆによる補正値はＰw（ｗf）により計
算する。下記の数式２は予想対象日の予想気象のみを用
いた電力需要の予測値Ｐを示す。
【００２１】
【数２】Ｐ＝ｒ0×(Ｐtw（Ｔf）＋Ｐw（ｗf））
【００２２】ここで図３の示すように回帰曲線２０から
大きく外れた点Ｐ0が存在することがわかった。天気に
よる影響Ｐw（ｗ）よりもその誤差が大きい場合もあ
る。電力需要と気温を時系列的に分析した結果、電力需
要実績と気温をプロットしたとき回帰曲線２０から大き
く外れる場合（点Ａ，Ｂ）は、図５に示す気温変動のパ
ターンと関係があることがわかった。ここで、パターン
に示す折れ線は３日間の相対的な気温の変化を示し、一
番左が前前日の気温、中央が前日の気温そして右が当日
の気温という具合に左側から時系列的に示している。
大きく外れた点Ｐ0が存在することがわかった。天気に
よる影響Ｐw（ｗ）よりもその誤差が大きい場合もあ
る。電力需要と気温を時系列的に分析した結果、電力需
要実績と気温をプロットしたとき回帰曲線２０から大き
く外れる場合（点Ａ，Ｂ）は、図５に示す気温変動のパ
ターンと関係があることがわかった。ここで、パターン
に示す折れ線は３日間の相対的な気温の変化を示し、一
番左が前前日の気温、中央が前日の気温そして右が当日
の気温という具合に左側から時系列的に示している。
【００２３】電力需要が回帰曲線から大きく外れる理由
について、夏の冷房により電力需要が変動する場合を例
にとって説明する。前日の気温が高く、当日が前日より
気温が低い場合、前日の余熱が残っていることや人は前
日からの延長で冷房装置を稼働し易いことが考えられ
る。このため、気温に対して一時遅れ的な要素が存在す
ることがわかる。但し、この傾向が当日と前日との気温
の変化だけでなく、前日と前前日との気温の変化も電力
需要に影響することがわかる。しかし、１０日前の気温
変化が当日の電力需要に影響を与えるとは考えられない
ので、気温変動の影響を考慮する日を多くすれば多くす
るほど精度を向上できるものではない。
について、夏の冷房により電力需要が変動する場合を例
にとって説明する。前日の気温が高く、当日が前日より
気温が低い場合、前日の余熱が残っていることや人は前
日からの延長で冷房装置を稼働し易いことが考えられ
る。このため、気温に対して一時遅れ的な要素が存在す
ることがわかる。但し、この傾向が当日と前日との気温
の変化だけでなく、前日と前前日との気温の変化も電力
需要に影響することがわかる。しかし、１０日前の気温
変化が当日の電力需要に影響を与えるとは考えられない
ので、気温変動の影響を考慮する日を多くすれば多くす
るほど精度を向上できるものではない。
【００２４】予想対象日とそれ以前の気温の変動パター
ンと類似する取り込んだデータｓ３を用いて気温変動パ
ターンによる補正値を計算する。類似する日の決定方法
は、当日の気温が予想対象日の気温と類似しており、変
動パターンが類似するときを検索する。類似度数ｑの計
算として下記の数式３を用いる。
ンと類似する取り込んだデータｓ３を用いて気温変動パ
ターンによる補正値を計算する。類似する日の決定方法
は、当日の気温が予想対象日の気温と類似しており、変
動パターンが類似するときを検索する。類似度数ｑの計
算として下記の数式３を用いる。
【００２５】
【数式３】
【００２６】 予想対象日からｉ日前の気温変化 △Ｔi＝Ｔi+1−Ｔi 参照する日からｉ日前の気温変化 △ｔi＝ｔi+1−ｔi 予想対象日からｉ日前の気温 Ｔi 参照する日からｉ日前の気温 ｔi 定数 ｋi
【００２７】類似度数ｑは、過去のデータに対して、予
想対象日の気温が等しく、第ｉ日前から第（ｉ＋１）日
前の気温の変化が等しいとき、ゼロで、最も類似してい
ることになる。よって、類似度数ｑが小さいものからｎ
番目（ｎ≧１）までの日を参照する日である。気温変動
による補正値Ｃは下記の数式４で示される。
想対象日の気温が等しく、第ｉ日前から第（ｉ＋１）日
前の気温の変化が等しいとき、ゼロで、最も類似してい
ることになる。よって、類似度数ｑが小さいものからｎ
番目（ｎ≧１）までの日を参照する日である。気温変動
による補正値Ｃは下記の数式４で示される。
【００２８】
【数式４】
【００２９】 定数 ｕj 気温変動による補正値Ｃj＝（ｐ0−Ｐw（ｗ0）)−Ｐtw（ｔ0） 参照日の電力需要実績 ｐ0 参照日の天気補正値 Ｐw（ｗ0） 参照日の当日気温から予測した電力需要 Ｐtw（ｔ0） 以上でステップ１３”予想気象での補正値の計算”が終
了する。
了する。
【００３０】ステップ１４”予想気象での需要予測値の
計算”では、電力予測部６はその予想気象での需要予測
値の計算を実施する。予想気象での需要予測値Ｐの計算
を下記の数式５に示す。
計算”では、電力予測部６はその予想気象での需要予測
値の計算を実施する。予想気象での需要予測値Ｐの計算
を下記の数式５に示す。
【００３１】
【数５】Ｐ＝ｒ×(Ｐtw（Ｔf）＋Ｐw（ｗf）−Ｃ） ｒ：週末、祝日の電力需要低下率
【００３２】ステップ１５”補正後の予測値の出力”で
は、電力需要予測部２は予想気象による電力需要予測値
Ｐとともに予想対象日の年月日、予想気象、週末の電力
需要低下率ｒなど予測計算に使用した値をデータ信号ｓ
４として予想結果出力部４に出力する。予想結果出力部
４はデータ信号ｓ４を表示画面、印刷機等にその値を出
力する。
は、電力需要予測部２は予想気象による電力需要予測値
Ｐとともに予想対象日の年月日、予想気象、週末の電力
需要低下率ｒなど予測計算に使用した値をデータ信号ｓ
４として予想結果出力部４に出力する。予想結果出力部
４はデータ信号ｓ４を表示画面、印刷機等にその値を出
力する。
【００３３】以上説明したように第一の実施例によれ
ば、予想対象日と類似した気温変動である参照日を決定
し、その参照日の実績気温を回帰曲線２０に代入した値
と電力需要実績との差を気温変動による補正値とするこ
とにより、予想対象日の天気と気温だけでなく気温変動
による電力需要を考慮することができるので電力需要の
予測精度が向上できる。
ば、予想対象日と類似した気温変動である参照日を決定
し、その参照日の実績気温を回帰曲線２０に代入した値
と電力需要実績との差を気温変動による補正値とするこ
とにより、予想対象日の天気と気温だけでなく気温変動
による電力需要を考慮することができるので電力需要の
予測精度が向上できる。
【００３４】なお、上記第１の実施例では、図３の回帰
曲線は夏季における日最高気温と電力需要の関係を示す
が、日最高気温は夏季の電力需要との相関関係が強く、
また日平均気温は冬季の電力需要との相関関係が強いこ
とがわかっている。また日最高気温、日平均気温及び日
最低気温には相関関係があるので、夏季の電力需要を求
めるのに日平均気温または日最低気温を用いることがで
き、冬季の電力需要を求めるのに日最高気温または日最
低気温を用いることができる。
曲線は夏季における日最高気温と電力需要の関係を示す
が、日最高気温は夏季の電力需要との相関関係が強く、
また日平均気温は冬季の電力需要との相関関係が強いこ
とがわかっている。また日最高気温、日平均気温及び日
最低気温には相関関係があるので、夏季の電力需要を求
めるのに日平均気温または日最低気温を用いることがで
き、冬季の電力需要を求めるのに日最高気温または日最
低気温を用いることができる。
【００３５】次に本発明の第二の実施例について説明す
る。第二の実施例は図１の構成と同じで、補正値計算部
７とデータベース３に次の動作を付加したものである。
第二の実施例では第一の実施例で予測した結果ｓ４を予
測結果出力部４に出力するとともにデータベース３に出
力し、データベースとして格納する。不快指数は、暑さ
の度合いを知るためのものである。不快指数ＤＩの計算
式（Ｊ.Ｆ．Bosenらによる）の例を下記の数式６に示
す。
る。第二の実施例は図１の構成と同じで、補正値計算部
７とデータベース３に次の動作を付加したものである。
第二の実施例では第一の実施例で予測した結果ｓ４を予
測結果出力部４に出力するとともにデータベース３に出
力し、データベースとして格納する。不快指数は、暑さ
の度合いを知るためのものである。不快指数ＤＩの計算
式（Ｊ.Ｆ．Bosenらによる）の例を下記の数式６に示
す。
【００３６】
【数６】 ＤＩ＝0.81×Ｔ＋0.01×Ｕ×(0.99×Ｔ−14.3)＋46.3 Ｔ：気温（℃） Ｕ：相対湿度（％）
【００３７】日本人の体感によると、不快指数７５以上
になると「やや暑さ」を感じ、８０以上になると「暑く
て汗がでる」ようになり、８５以上になると「暑くてた
まらない」ほどになるといわれている（理科年表よ
り）。同一気温でも不快指数が大きいほうが体感気温が
高いので電力需要は大きくなり、誤差が大きくなる原因
の一つと考えられる。補正値計算部７では不快指数の変
動パターンによる補正値Ｕを下記の数式７により計算す
る。
になると「やや暑さ」を感じ、８０以上になると「暑く
て汗がでる」ようになり、８５以上になると「暑くてた
まらない」ほどになるといわれている（理科年表よ
り）。同一気温でも不快指数が大きいほうが体感気温が
高いので電力需要は大きくなり、誤差が大きくなる原因
の一つと考えられる。補正値計算部７では不快指数の変
動パターンによる補正値Ｕを下記の数式７により計算す
る。
【００３８】
【数７】Ｕ＝Ｐ−Ｐf 過去の類似日の電力需要実績 Ｐ 過去の類似日の予測電力値 Ｐf
【００３９】補正値計算を気温変動パターンのときの類
似日を検索する方法と同じく、不快指数の変動が等しい
ものを類似しているとする。需要予測部６では数式５に
不快指数の変動パターンによる補正値を加算した下記の
数式８により、予想気象での電力需要予測値Ｐを計算す
る。
似日を検索する方法と同じく、不快指数の変動が等しい
ものを類似しているとする。需要予測部６では数式５に
不快指数の変動パターンによる補正値を加算した下記の
数式８により、予想気象での電力需要予測値Ｐを計算す
る。
【００４０】
【数８】Ｐ＝ｒ×(Ｐtw（Ｔf）＋Ｐw（ｗf）−Ｃ＋Ｕ）
【００４１】第二の実施例によれば、不快指数の変動を
考慮しているので、不快指数の変動による補正ができる
ので電力需要の予測精度を向上できる。
考慮しているので、不快指数の変動による補正ができる
ので電力需要の予測精度を向上できる。
【００４２】次に第三の実施例を図６を用いて説明す
る。第三の実施例は第一の実施例においてデータベース
３に気温の変動パターンによる参照日を設け、この構造
を図６に示す階層構造にしたものである。階層構造の例
としてフレームを用いた場合で説明する。図６では最上
位のクラスを気温変動データとし、この下位に参照日の
１日前と参照日（０日前）の気温の差△Ｔ0を正で大き
い、正で小さい、ゼロ、負で小さい、負で大きいに分類
する。以下、同じ方法で気温の差△Ｔiに応じて分類す
ることを繰り返し、階層化する。最下位には参照日の年
月日が格納されている。
る。第三の実施例は第一の実施例においてデータベース
３に気温の変動パターンによる参照日を設け、この構造
を図６に示す階層構造にしたものである。階層構造の例
としてフレームを用いた場合で説明する。図６では最上
位のクラスを気温変動データとし、この下位に参照日の
１日前と参照日（０日前）の気温の差△Ｔ0を正で大き
い、正で小さい、ゼロ、負で小さい、負で大きいに分類
する。以下、同じ方法で気温の差△Ｔiに応じて分類す
ることを繰り返し、階層化する。最下位には参照日の年
月日が格納されている。
【００４３】図６では２日前までの例を示し、ａ１，ａ
２・・・、ｙ１，ｙ２は参照する年月日である。階層構
造となっているため、△Ｔ0が正で大、△Ｔ1が負で大で
ある場合は参照日の候補はｅ1,ｅ2，・・・だけであ
る。参照日の候補ｅ1,ｅ2，・・・が分かったら、これ
らの日の気温などの気象データを取り込む。類似度数ｑ
を参照日の候補ｅ1,ｅ2，・・・について計算し、類似
度数が小さいものからｎ番目までの日を参照することに
する。参照日のデータを用いて数式４により補正値を計
算し、数式５により予想気象による電力需要の予測値を
計算する。
２・・・、ｙ１，ｙ２は参照する年月日である。階層構
造となっているため、△Ｔ0が正で大、△Ｔ1が負で大で
ある場合は参照日の候補はｅ1,ｅ2，・・・だけであ
る。参照日の候補ｅ1,ｅ2，・・・が分かったら、これ
らの日の気温などの気象データを取り込む。類似度数ｑ
を参照日の候補ｅ1,ｅ2，・・・について計算し、類似
度数が小さいものからｎ番目までの日を参照することに
する。参照日のデータを用いて数式４により補正値を計
算し、数式５により予想気象による電力需要の予測値を
計算する。
【００４４】第三の実施例によれば、気温の変動パター
ンごとにデータを格納しているので、同じパターンから
類似している参照日を検索でき、時間を短縮できる。
ンごとにデータを格納しているので、同じパターンから
類似している参照日を検索でき、時間を短縮できる。
【００４５】次に第四の実施例を図７を用いて説明す
る。第四の実施例は補正値計算部７に類似度数の計算結
果から数式４により補正値を決める代わりに気温変動に
よる電力需要の変動をファジィ推論によって求める機能
を付加したものである。第四の実施例の動作について説
明する。図５に示す気温変動のパターンをさらに細かく
分析すると、ファジィ推論のルールを作成できる。図７
に作成したファジィルールの一部の例を次に示す。
る。第四の実施例は補正値計算部７に類似度数の計算結
果から数式４により補正値を決める代わりに気温変動に
よる電力需要の変動をファジィ推論によって求める機能
を付加したものである。第四の実施例の動作について説
明する。図５に示す気温変動のパターンをさらに細かく
分析すると、ファジィ推論のルールを作成できる。図７
に作成したファジィルールの一部の例を次に示す。
【００４６】ファジィルール１：「当日の気温が高く、
前前日との気温偏差が負で小さく、前日との気温偏差が
正で小さいならば、気温変動による補正値は負で小さ
い」ファジィルール２：「当日の気温がやや高く、前前
日との気温偏差がゼロで、前日との気温偏差が正で大き
いならば、気温変動による補正値は負で大きい」図７の
例では予想対象日の予想気温を当日の気温、その前前日
の気温偏差、前日の気温偏差を入力する。ファジィルー
ルでは前件部に対する適合度の最小値を最大値とするよ
うに後件部の補正値のメンバーシップを修正する。修正
された後件部のメンバーシップ関数を重ねあわせてその
面積の重心を補正値とする。この値を気温変動による電
力需要の補正値Ｃとして、数式５により予想気象による
電力需要の予測値を計算する。
前前日との気温偏差が負で小さく、前日との気温偏差が
正で小さいならば、気温変動による補正値は負で小さ
い」ファジィルール２：「当日の気温がやや高く、前前
日との気温偏差がゼロで、前日との気温偏差が正で大き
いならば、気温変動による補正値は負で大きい」図７の
例では予想対象日の予想気温を当日の気温、その前前日
の気温偏差、前日の気温偏差を入力する。ファジィルー
ルでは前件部に対する適合度の最小値を最大値とするよ
うに後件部の補正値のメンバーシップを修正する。修正
された後件部のメンバーシップ関数を重ねあわせてその
面積の重心を補正値とする。この値を気温変動による電
力需要の補正値Ｃとして、数式５により予想気象による
電力需要の予測値を計算する。
【００４７】第四の実施例によれば、予想対象日の予想
気温と気温偏差が分かれば、データの検索、類似度数の
計算が不要なので、電力需要の予測に要する時間を短縮
でき、類似度数が小さいデータがない場合でもファジイ
推論により補正値を内挿でき予測精度を向上できる。
気温と気温偏差が分かれば、データの検索、類似度数の
計算が不要なので、電力需要の予測に要する時間を短縮
でき、類似度数が小さいデータがない場合でもファジイ
推論により補正値を内挿でき予測精度を向上できる。
【００４８】
【発明の効果】本発明によれば、電力需要予測方法は、
過去の日の電力需要実績とその過去の日の気象データと
から天気別に求めた気温と電力需要との関係式に予想対
象日の予想天気、気温を代入して予想対象日の電力需要
を計算し、その過去のデータから求めた電力需要の値
を、少なくとも予想対象日とその前日及び前前日の気象
変化のパターンと類似する過去の参照日の電力需要によ
り補正する方法としたので、予想対象日の電力需要の予
測精度を向上することができる。
過去の日の電力需要実績とその過去の日の気象データと
から天気別に求めた気温と電力需要との関係式に予想対
象日の予想天気、気温を代入して予想対象日の電力需要
を計算し、その過去のデータから求めた電力需要の値
を、少なくとも予想対象日とその前日及び前前日の気象
変化のパターンと類似する過去の参照日の電力需要によ
り補正する方法としたので、予想対象日の電力需要の予
測精度を向上することができる。
【００４９】また、本発明によれば、電力需要予測装置
は、過去の日の電力需要とその過去の日の気象とから求
めた天気別の気温と電力需要の関係式に予想対象日の予
想天気、気温を代入して予想対象日の電力需要を計算す
る電力需要予測部と、その電力需要予測部により求めた
電力需要予測値を、少なくとも予想対象日とその前日及
び前前日の気象変化のパターンと類似する過去の参照日
の電力需要により補正する補正値計算部を備えたので、
予想対象日の電力需要の予測精度を向上することができ
る効果がある。
は、過去の日の電力需要とその過去の日の気象とから求
めた天気別の気温と電力需要の関係式に予想対象日の予
想天気、気温を代入して予想対象日の電力需要を計算す
る電力需要予測部と、その電力需要予測部により求めた
電力需要予測値を、少なくとも予想対象日とその前日及
び前前日の気象変化のパターンと類似する過去の参照日
の電力需要により補正する補正値計算部を備えたので、
予想対象日の電力需要の予測精度を向上することができ
る効果がある。
【図１】本発明の第１の実施例の全体構成図である。
【図２】予想対象日の電力需要予測値を求めるフローチ
ャートである。
ャートである。
【図３】気温と電力需要実績の関係を示す図である。
【図４】２４時間周期及び一週間周期の電力需要の時間
推移を示す図である。
推移を示す図である。
【図５】気温の変動パターンによる電力需要の補正値を
示す図である。
示す図である。
【図６】本発明の第３の実施例のデータの階層構造を示
す図である。
す図である。
【図７】本発明の第４の実施例のファジィ推論による補
正値算出方法を示す図である。
正値算出方法を示す図である。
１ データ入力部 ２ 電力需要予測部 ３ データベース ４ 予測結出力部 ５ データ分析部 ６ 需要予測部 ７ 補正値計算部
フロントページの続き (72)発明者 福崎 孝治 茨城県日立市森山町1168番地 株式会社 日立製作所 エネルギー研究所内 (72)発明者 森田 憲一 茨城県日立市大みか町５丁目２番１号 株式会社 日立製作所 大みか工場内 (72)発明者 遠藤 為治郎 宮城県仙台市青葉区中山七丁目２番１号 東北電力株式会社 電力技術研究所内 (72)発明者 白崎 隆 宮城県仙台市青葉区中山七丁目２番１号 東北電力株式会社 電力技術研究所内 (72)発明者 鈴木 生喜 宮城県仙台市青葉区錦町一丁目12番23号 東北電力株式会社 宮城給電指令所内 (56)参考文献 特開 平４−372046（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−161989（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−106325（ＪＰ，Ａ) 特開 昭56−14366（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−102822（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H02J 3/00 G06F 17/60 110
Claims (10)
- 【請求項１】 データ入力部を介して予想対象日とその
前日及び前前日の少なくとも３日間の予想気象を入力
し、データベースに格納された過去の日の電力需要実績
と該過去の日の気温、天気、湿度等の気象データとか
ら、データ分析部により、天気別に気温と電力需要との
関係式を求め、需要予測部により、前記関係式と前記デ
ータ入力部を介して入力された予想対象日の予想される
天気、気温とから予想対象日の電力需要を求め、前記需
要予測部で求めた予想対象日の電力需要を、少なくとも
予想対象日とその前日、前前日の３日間での予想気象の
変化パターンと類似する気象データを持った過去の参照
日の電力需要実績により、補正値計算部で補正し、該補
正された電力需要の値を予想対象日の電力需要予測値と
して出力部から出力することを特徴とするコンピュータ
を用いた電力需要予測方法。 - 【請求項２】 前記予想気象の変化パターンは気温の変
化パターンなることを特徴とする請求項１記載の電力需
要予測方法。 - 【請求項３】 前記予想気象の変化パターンは気温と湿
度から求められる不快指数の変化パターンなることを特
徴とする請求項１記載の電力需要予測方法。 - 【請求項４】 前記予想気象の変化パターンは湿度の変
化パターンなることを特徴とする請求項１記載の電力需
要予測方法。 - 【請求項５】 前記過去の日の気温及び予想対象日の予
想される気温をそれぞれ日最高気温とすることを特徴と
する請求項１〜４いずれか記載の電力需要予測方法。 - 【請求項６】 前記過去の日の気温及び予想対象日の予
想される気温をそれぞれ日平均気温とすることを特徴と
する請求項１〜４いずれか記載の電力需要予測方法。 - 【請求項７】 前記過去の日の気温及び予想対象日の予
想される気温をそれぞれ日最低気温とすることを特徴と
する請求項１〜４いずれか記載の電力需要予測方法。 - 【請求項８】 予想対象日とその前日及び前前日の少な
くとも３日間の予想気象を入力するデータ入力部と、過
去の日の電力需要実績と該過去の日の気温、天気、湿度
等の気象データを有するデータベースと、該データベー
スに格納された過去の電力需要実績と気象データとから
天気別に気温と電力需要との関係式を求めるデータ分析
部と、該データ分析部で求めた関係式に予想日の予想さ
れる気温を代入して電力需要を求める電力需要予測部
と、該電力需要予測部で求めた予想対象日の電力需要
を、少なくとも予想対象日とその前日、前前日の３日間
での予想気象の変化パターンと類似する気象データを持
った過去の参照日の電力需要実績により、補正する補正
値計算部と、該補正値計算部で補正された電力需要の値
を出力する出力部とから構成されたことを特徴とする電
力需要予測装置。 - 【請求項９】 前記補正値計算部は、予想気象の変化パ
ターンを、最上位クラスに分類された気象の種類と、第
２位のクラスに複数レベルに分割された対象日とその前
日の気温偏差と、第３位のクラスに複数レベルに分割さ
れた前日と前前日の気温偏差とから構成する階層構造に
することを特徴とする請求項５記載の電力需要予測装
置。 - 【請求項１０】 前記過去の日の気温及び予想対象日の
予想される気温をそれぞれ日最高気温とすることを特徴
とする請求項６または７記載の電力需要予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18280891A JP3141164B2 (ja) | 1991-07-24 | 1991-07-24 | 電力需要予測方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18280891A JP3141164B2 (ja) | 1991-07-24 | 1991-07-24 | 電力需要予測方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0538051A JPH0538051A (ja) | 1993-02-12 |
| JP3141164B2 true JP3141164B2 (ja) | 2001-03-05 |
Family
ID=16124801
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18280891A Expired - Fee Related JP3141164B2 (ja) | 1991-07-24 | 1991-07-24 | 電力需要予測方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3141164B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012176519A1 (ja) | 2011-06-21 | 2012-12-27 | ヤンマー株式会社 | 予測装置、予測方法及び予測プログラム |
| WO2014003001A1 (ja) | 2012-06-27 | 2014-01-03 | ヤンマー株式会社 | 予測装置、予測方法及びコンピュータプログラム |
| WO2014002974A1 (ja) | 2012-06-27 | 2014-01-03 | ヤンマー株式会社 | 予測装置、予測方法及びコンピュータプログラム |
| US10211633B2 (en) | 2012-10-01 | 2019-02-19 | Fujitsu Limited | Power distribution management apparatus, pattern extraction method, and recording medium |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01164005A (ja) * | 1988-11-17 | 1989-06-28 | Seiko Epson Corp | 希土類永久磁石用インゴット |
| JP2878873B2 (ja) * | 1991-08-26 | 1999-04-05 | 株式会社東芝 | 電力需要予測制御装置 |
| JP2000333367A (ja) * | 1999-05-19 | 2000-11-30 | Toshiba Corp | 熱電需要予測システム |
| JP2011101553A (ja) * | 2009-11-09 | 2011-05-19 | Shimizu Corp | エネルギー貯蔵システム |
| JP5422612B2 (ja) * | 2011-07-04 | 2014-02-19 | ヤフー株式会社 | 節電情報提供装置、方法、システム及びプログラム |
| JP5492848B2 (ja) * | 2011-09-20 | 2014-05-14 | 株式会社日立製作所 | 電力需要予測システムおよび方法 |
| JP2014180187A (ja) * | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Toshiba Corp | 電力需要予測装置、方法及びプログラム並びに需要抑制計画策定装置 |
| JP6193400B2 (ja) * | 2013-11-20 | 2017-09-06 | 株式会社東芝 | 電力需要予測システム、電力需要予測方法、需要家プロファイリングシステム、及び需要家プロファイリング方法 |
| JP6142781B2 (ja) * | 2013-11-22 | 2017-06-07 | 富士通株式会社 | 電力需要予測装置、電力需要予測方法および電力需要予測プログラム |
| JP6519385B2 (ja) * | 2015-07-30 | 2019-05-29 | 富士電機株式会社 | ベースライン負荷推定装置及びベースライン負荷推定プログラム |
| JP6543145B2 (ja) * | 2015-09-11 | 2019-07-10 | 積水化学工業株式会社 | ピーク電力予測装置、電力管理システム及びピーク電力予測方法 |
| AU2017422574B2 (en) * | 2017-07-05 | 2020-11-05 | Mitsubishi Electric Corporation | Operation control device, air conditioning system, operation control method, and operation control program |
| JP7010674B2 (ja) * | 2017-11-24 | 2022-01-26 | 株式会社Ｎｔｔファシリティーズ | 電力需要予測装置、電力需要予測方法およびプログラム |
| CN111563644A (zh) * | 2020-02-24 | 2020-08-21 | 中国气象局公共气象服务中心 | 夏季用电指数的确定方法、计算机可读存储介质和电子设备 |
-
1991
- 1991-07-24 JP JP18280891A patent/JP3141164B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012176519A1 (ja) | 2011-06-21 | 2012-12-27 | ヤンマー株式会社 | 予測装置、予測方法及び予測プログラム |
| WO2014003001A1 (ja) | 2012-06-27 | 2014-01-03 | ヤンマー株式会社 | 予測装置、予測方法及びコンピュータプログラム |
| WO2014002974A1 (ja) | 2012-06-27 | 2014-01-03 | ヤンマー株式会社 | 予測装置、予測方法及びコンピュータプログラム |
| US10211633B2 (en) | 2012-10-01 | 2019-02-19 | Fujitsu Limited | Power distribution management apparatus, pattern extraction method, and recording medium |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0538051A (ja) | 1993-02-12 |
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|---|---|---|---|
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