JP4154373B2 - 電力供給事業リスク管理支援システム - Google Patents

Description

本発明は、特定規模電力事業者（ＰＰＳ）の事業収益リスクを推定するシステムに関する。

昨今の電力小売自由化によって、従来の電力会社でなくても電力を小売できるようになり、新規に特定規模電力事業者（ＰＰＳ）が出現した。小売自由化の対象は、２００４年４月から５００キロワット以上の需要家、２００５年４月からは５０キロワット以上の需要家にまで広がり、工場や商業施設などの需要家の多くが、価格やサービスを見比べて好きな会社から電力を買えるようになる。

自由化前の電力会社は、各管轄地域の需要家全てに電力を供給したのに対し、自由化によって出現した特定規模電力事業者は、供給できる総電力量が限られており、特定の１件以上の需要家のみと電力取引契約をする。そして、収益の期待値とリスクの観点から、現状の事業性を評価したり、電力取引契約をする需要家を決定したりする。そこで、特定の１件以上の需要家を顧客とした場合の収益の期待値と分散を、より正確に推定することが求められる。

そもそも特定規模電力事業者の収益は、需要家に電力を売って得る収入から、電力調達コストや、電力の託送費，販売費などを差し引いたものである。ここで、電力調達コストについて詳しく説明する。ＰＰＳは一般に、電力取引契約している発電所もしくは自社の発電所から主に電力を調達し、他にも電力会社や卸電力市場や他の特定規模電力事業者から調達する。本文中では便利のため、契約している発電所もしくは自社の発電所以外の電力を、「外部調達電力」と呼ぶことにする。但し、これは一般的な呼称ではない。外部調達電力のうち、電力会社から購入する電力をバックアップ電力（以下ＢＵ電力）と呼ぶが、ＢＵ電力は、例えば前日の朝１０時までなど、前もって購入量を予約しなければならないことになっている。当日になって、「発電所からの電力量＋ＢＵ電力量＋その他の外部調達電力量」が需要家の「需要量」に満たず、供給不足となる場合でも、予約量以上の電力を電力会社から買うことはできるが、供給不足となった量や時間に応じて、通常より高い費用を支払わなければならない。また、卸電力市場でも、翌日以降の電力を予約購入することができる。そのため、電力調達コストは、契約発電所の電力と外部調達電力をいくらずつ調達したかと、前日までにどれだけ外部調達電力を予約したかによって決まる。

ここで、実際の日々の業務において、特定規模電力事業者が契約発電所以外の電力の予約量を決定する方法について説明する。まず、需要家の翌日の需要量と、自社の発電所もしくは契約している発電所の翌日の発電可能量を予測する。但し、ここでの予測とは、なんらかの方法で予測値を得ることであり、例えば契約している発電所の発電可能量の予測値を、発電所から通知してもらうなどしてもよい。そして、需要量と発電可能量の予測値をもとに、外部調達電力の予約量を決定する。

予約量を決定する際、予想される不足量、即ち需要予測値−発電可能量予測値だけ予約するのではなく、需要量に対して供給量が足りなくなって、電力会社に多額の費用を支払うという事態を避けるために、少し多めに予約することになる。しかし、どれだけ多めに予約するかによって、電力調達コスト（発電所からの電力調達コスト＋外部調達電力調達コスト）が大きく異なる。さらに、需要予測が当たりにくい需要家ほど、安全のため、外部調達電力量を多めに予約しなければならない。外部調達電力量を多めに予約しない場合は、供給不足が起こる確率が高くなり、電力会社に対して多額の費用を支払わなければならない。よって、需要量が同じような需要家でも、需要予測の当たりやすさによって、電力を調達するのにかかる総費用が異なる。

ところで、各需要家の電力使用実績データと発電所特性データと発電所契約条件データと電力会社契約条件データを用いて、電力小売の運用収益とリスクを計算するシミュレーションシステムが、特許文献１に開示されている。

特開２００３−７０１６４号公報

しかし、特許文献１には、使用するデータの説明は記されているものの、具体的なシミュレーション方法が記されていない。また、需要予測手段や外部調達電力量算出手段が備わっていないため、電力調達コストを正確に推定することができず、電力小売の運用収益を高い精度で推定することができない。

この点について、具体的に簡単な例を挙げて説明する。ある日のある時刻における、発電所の発電可能量＝１１００ｋＷ，需要量＝１４００ｋＷ，前日に予測した発電可能量予測値＝１０００ｋＷ，前日に予測した需要予測値＝１５００ｋＷ，前日に予約した外部予約量＝６００ｋＷとし、外部調達電力の調達コスト＝１５円／ｋＷ、発電所の電力調達コスト＝１０円／ｋＷとする。外部予約量分は必ず買わなければならないので、このときの電力調達コストは、１４００ｋＷの需要に対し、６００ｋＷの外部調達電力と８００ｋＷの発電所の電力でまかなう。よって、電力調達コスト＝６００×１５＋８００×１０＝
１７,０００円 である。しかし、外部調達電力量算出手段を備えていないシミュレーションシステムでは、１４００ｋＷの需要に対し、外部予約量がいかほどかがわからない。そこで、例えば電力調達コストが最小となるような調達方法、即ち３００ｋＷの外部調達電力と１１００ｋＷの発電所からの電力によって１４００ｋＷの需要をまかなったとする。すると、電力調達コスト＝３００×１５＋１１００×１０＝１５,５００円 となり、
１,５００円 の誤差がある。これでは、ＰＰＳの収益を高い精度で推定しているとは言えない。尚、例として用いた数字は、現実のものとは異なるので注意されたい。

本発明が解決する課題は、電力調達コストが最小、もしくは収益が最大となるような外部調達電力予約量を、予約する時点で合理的に予測することである。

自社設備もしくは契約先設備で発電するとともに、外部事業者等の外部調達電力を購入することにより電力を調達して、需要家に供給する電力事業の電力供給計画に適用される電力供給事業リスク管理支援システムには以下のような手段が必要である。
１．データ入力手段
２．需要予測手段
３．発電可能量予測手段
４．外部調達電力量算出手段

本発明により、電力調達コストが最小、もしくは収益が最大となるような外部調達電力予約量を、予約する時点で合理的に予測することができる。

以下、図面を用いて本発明を実施するための最良の形態の一例について説明する。図１に、本発明の機能ブロック図を示す。データ入力手段（１０１），需要予測手段(１１０)，発電可能量予測手段（１１１），外部調達電力量算出手段（１０６），電力調達コスト算出手段（１０７），事業収益算出手段（１０８），事業収益表示手段（１０９）から成る。さらに、需要予測手段（１１０）は需要量期待値予測手段（１０２）と需要予測誤差分布算出手段（１０３）から成り、発電可能量予測手段（１１１）は発電可能量期待値予測手段（１０４）と発電可能量予測誤差分布算出手段（１０５）から成る。

本発明はこれらの手段により、ＰＰＳが一定期間事業を行ったときの期待収益と分散を推定し、その結果を表示する。例えば、１年間の期待収益と分散を推定する場合、複数年分の実データをもとに各年の収益を求め、その期待値と分散を算出し、これを推定値として表示する。もしくは、複数年分の実データの代わりに、例えば実データをもとに生成した１０００組の乱数をもとに各年の収益を求め、その期待値と分散を算出してもよい。

ここから、１０００組の乱数をもとに期待収益と分散を推定・表示する場合を例に挙げて、各手段について詳しく説明する。

データ入力手段（１０１）は、需要予測手段（１１０），発電可能量予測手段(１１１)，外部調達電力量算出手段（１０６），電力調達コスト算出手段（１０７），事業収益算出手段（１０８）で必要な情報をシステムのデータベース（以下、ＤＢとする。）に入力する。需要予測手段（１１０）では、図２に示すような、カレンダー（曜日，祭日など），需要家のイベント（定休日，セール，開店・閉店時間の変更，棚卸など），天気（晴，曇，雨など），過去の需要量，最高気温や最低気温、などの乱数が、例えば１年分×1000組必要である。発電可能量予測手段（１１１）では、発電機の特性に関する情報（気温と発電機の最大出力の関係など）と、気温などの乱数、例えば１年分×１０００組が必要である。また、発電所が発電した電力の一部を社内で使用する場合は、その需要を予測するため、需要予測手段（１１０）と同様のデータも必要である。外部調達電力量算出手段
（１０６）と電力調達コスト算出手段（１０７）では、外部調達電力の価格の情報、例えば電力会社から調達する場合は、電力会社との約款の情報が必要である。尚、電力会社の場合、実際の調達量と前日時点での予約量との差の大きさ等によって価格が違うなど、価格体系はやや複雑である。事業収益算出手段（１０８）では、各需要家への電力卸売価格や、電力の託送費の情報が必要である。

次に、需要量期待値予測手段（１０２）について説明する。（１０２）の処理フローを、図３に示す。需要予測モデル群ＤＢ（３０１）には、様々な需要予測モデルを格納する。予測モデルの例として、まず回帰モデルを挙げる。その説明変数としては、最高気温や最低気温や過去の需要量などの量的変数や、需要家のイベント（定休日，セール，開店・閉店時間の変更，棚卸など）やカレンダー（曜日，祭日など）や天気（晴，くもり，雨など）などの質的変数が考えられる。つまり、電力需要量＝α×前日の最高気温＋βや、電力需要量＝α×最高気温の予報値＋β×最高気温の予報値の２乗＋γや、電力需要量＝α×前日の同時刻の需要量＋β×前々日の同時刻の需要量＋γなど、様々な回帰モデルが考えられる。αやβなどのパラメータは、最小二乗法により求めるとよい。これら説明変数の組み合わせが異なる回帰モデルは、別のモデルとして区別してＤＢ（３０１）に格納する。尚、回帰モデルの入門書としては、サイエンス社の「多変量解析法入門（永田靖・棟近雅彦共著）」の第４章〜６章などを参照されたい。

回帰モデルの他に、過去の一定期間の実績値の平均値を予測値とする方法、気象やカレンダーなどの情報をもとに検索した類似日の実績値を予測値とする方法、ニューラルネットによる方法なども予測モデルの例として挙げられる。尚、ニューラルネットワークの参考文献としては、朝倉書店の「非線形多変量解析（豊田秀樹著）」などがある。

過去の需要量，気象情報，カレンダー，イベントＤＢ（３０２）には、図４に示すような、各需要家の過去の単位時間（１時間や３０分）ごとの需要量，需要家の所在地の気象情報（気温，天候など），カレンダー（曜日，祭日など），需要家ごとのイベント（定休日，セール，開店・閉店時間の変更，棚卸など）の情報を格納する。これは、データ入力手段（１０１）で入力されたものであり、１０００回のシミュレーションの場合ならば
１０００組のデータが存在する。

予測値を算出（３０３）では、ＤＢ（３０１），（３０２）を用いて、各予測モデルによる各需要家の単位時間ごとの予測値を算出する。例えば、ある需要家の３月１日の１３時の需要量を予測する場合、図４の（４０１）のように、ＤＢ（３０１）に格納されている全予測モデルを用いて、３月１日１３時の予測値を算出する。また、後述する予測モデルの精度評価（３０５）において、評価方法として例えば過去１か月における予測誤差の標準偏差を用いる場合は、過去１ヶ月分の予測値も算出しておく。

予測値ＤＢ（３０４）には、（３０３）で算出した（５０１）のような結果を格納する。

予測モデルの精度評価(３０５)では、各モデルの精度を定量的に評価する。評価方法の一例としては、各予測モデルを用いて過去１ヶ月間の日々の予測をしたときの予測誤差の標準偏差、もしくは予測誤差の絶対値の平均値などが挙げられる。また、寄与率やＡＩＣ（Akaike's Information Criteria）などを用いて評価する方法もある。寄与率については先述の「多変量解析法入門（永田靖・棟近雅彦共著）」Ｐ.１６ を、ＡＩＣについては朝倉書店の「非線形時系列解析（松葉育雄著）」Ｐ.４４〜Ｐ.４７などを参照されたい。尚、例として示した（５０２）では、過去１ヶ月の予測誤差の標準偏差によって評価している。

最良の予測モデルの選択（３０６）では、（３０５）の結果から、最も予測精度が高いと判断されるものも選択する。（５０２）では、最も標準偏差の小さいモデル２が選択される。

予測値確定（３０７）では、（３０６）で選択した予測モデルによる予測値を、予測値ＤＢ（３０４）から検索し、その値を最終的な予測値として確定する。図４の例では、
（４０２）よりモデル２が選択されたので、（５０１）の３月１日の予測値の１１０ｋＷを最終的な予測値とする。

需要予測誤差分布算出手段（１０３）は、需要量期待値予測手段（１０２）の予測誤差の確率分布を算出する。例えば、過去１ヶ月などの一定期間における、日々の需要予測値と実績値の差、即ち予測誤差から、誤差の経験分布を導く。もしくは、なんらかの確率分布を仮定してもよい。つまり、例えば正規分布を仮定し、予測誤差の期待値と標準偏差のみを推定してもよい。

発電可能量期待値予測手段（１０４）については、図６を用いて説明する。気温などによる発電可能量の変動や経年劣化などの発電機特性ＤＢ（６０１）と、気温や天気などの気象情報、定期点検などの発電所のイベントなどの情報ＤＢ（６０２）をもとに、発電および抽気可能量を予測（６０３）し、予測値を出力（６０４）する。尚、ＤＢ（６０２）は、データ入力手段（１０１）で入力したものである。

発電可能量予測誤差分布算出手段（１０５）は、発電可能量期待値予測手段（１０４）の予測誤差の確率分布を算出する。例えば図５に示すように、過去１ヶ月などの一定期間における、日々の需要予測値と実績値の差、即ち予測誤差（５０１）から、（５０２）のような誤差の経験分布を求める。もしくは、予測誤差が正規分布などの確率分布に従うものとして、予測誤差の平均値と標準偏差だけを計算して、（５０３）のような分布を得てもよい。

外部調達電力量算出手段（１０６）は、需要量期待値予測手段（１０２）と需要予測誤差分布算出手段（１０３）と発電可能量期待値予測手段（１０４）と発電可能量予測誤差分布算出手段（１０５）の結果を用いて、電力会社など契約発電所以外から買う外部調達電力量を算出する。その方法について、図７を用いて詳しく説明する。図７は、電力の供給不足量の確率分布である。その期待値は、需要予測値−発電可能量予測値で与えられ、これは需要量期待値予測手段（１０２）と需要予測誤差分布算出手段（１０３）と発電可能量期待値予測手段（１０４）より求める。また確率分布の形は、需要予測誤差分布算出手段（１０３）と発電可能量予測誤差分布算出手段（１０５）より求める。これも経験分布でもよいし、正規分布などの確率分布を仮定してもよい。ある一定量ｂ（ｋＷ／ｈ）以上の電力が供給不足となる確率は、図７の斜線部の面積で与えられる。外部調達電力は、各単位時間において一定量以上不足する確率、もしくは、ある一定時間以上にわたって一定量以上不足する確率を設定し、これを制約条件として、発電所からの電力と外部調達電力の調達コストの和が最小となるような外部調達電力量を算出する。

電力調達コスト算出手段（１０７）は、発電所や電力会社との契約内容をもとに、過去一定期間における発電所からの電力と外部調達電力の総調達コストを算出する。

事業収益算出手段（１０８）は、（１０７）で算出した電力調達コスト，電力託送コスト，人件費などの費用と、電力を売ることで得られる収入から、過去一定期間における収益を計算する。

事業収益表示手段（１０９）は、事業収益算出手段(１０８)の結果を、ＣＲＴやＴＦＴなどのディスプレイ装置に出力する。

このように本発明の実施例は、以下の手段からなる。

データ入力手段は、過去の需要実績値もしくは需要実績値の分布をもとに発生させた乱数と、過去の発電可能量実績値もしくは発電可能量実績値の分布をもとに発生させた乱数と、需要予測に必要な情報（需要家所在地の気温や天気，需要家の過去の需要実績値やイベントなどの情報，曜日や祝日などのカレンダー情報など）と、発電可能量予測に必要な情報（発電所所在地の気温，発電機の定期検査等のイベントの情報など）を、入力もしくはデータベース（以下ＤＢ）から取り出す。

需要予測手段は、需要量期待値予測手段と需要予測誤差分布算出手段から成る。需要量期待値予測手段は、上記需要予測に必要な情報を用いて、電力や蒸気の需要を予測し、
ＤＢに格納する。需要予測誤差分布算出手段は、需要量期待値予測手段の予測誤差の分布を算出し、ＤＢに格納する。

発電可能量予測手段は、発電可能量期待値予測手段と発電可能量予測誤差分布算出手段から成る。ここで発電可能量とは、発電所がＰＰＳへ送電可能な最大電力量のことをさしている。つまり、発電所が発電した電力の一部を社内で使用し、残りをＰＰＳに送電する場合は、発電機のフル出力から社内使用分だけ引いた値である。

発電可能量期待値予測手段は、上記発電可能量予測に必要な情報を用いて、電力や蒸気の売買契約をしている発電所もしくは自社の発電所もしくはその両方の、発電可能量と抽出可能蒸気量を予測し、ＤＢに格納する。発電可能量予測誤差分布算出手段は、発電可能量期待値予測手段の予測誤差の分布を算出し、ＤＢに格納する。

外部調達電力量算出手段は、需要予測値とその予測誤差分布および発電可能量予測値とその予測誤差分布をＤＢから取り出し、それらをもとに、外部調達電力量を算出し、ＤＢに格納する。電力調達コスト算出手段は、外部調達電力量をＤＢから取り出して外部調達電力コストを算出し、それに取引契約をしている発電所もしくは自社の発電所から調達するのにかかるコストを足して、ＤＢに格納する。

事業収益算出手段は、電力調達コスト算出手段の結果をＤＢから取り出し、一定期間における期待収益と分散を計算し、ＤＢに格納する。事業収益表示手段は、事業収益算出手段で算出した結果をＤＢから取り出し、ディスプレイ装置に表示する。

このように、本発明により、電力調達コストが最小、もしくは収益が最大となるような外部調達電力予約量を、予約する時点で（即ち翌日の需要量が分からない状態で）合理的に予測することができる。また、特定規模電力事業者が、特定の１件以上の需要家と電力取引契約をした場合の電力調達コストをより正確に推定することにより、運用収益をより正確に推定することができる。

なお、本発明の実施例では、入力手段で受付けたデータをハードウェアであるＤＢに記憶する手段を有し、ＤＢに記憶されたデータに基づいて各手段で演算が行われる。そしてまた、各手段の演算結果をＤＢに記憶する記憶手段を有し、記憶されたＤＢに基づいて再度各手段で演算が行われたり、表示装置に表示されたりしている。すなわち、ハードウェアとソフトウェアが協働して本発明は達成される。

本発明の一実施例の機能ブロック図。 本発明の一実施例のデータ入力手段の説明図。 本発明の一実施例の需要量期待値予測手段の処理フロー図。 本発明の一実施例の需要量期待値予測手段の説明図。 本発明の一実施例の外部調達電力量算出手段の説明図。 本発明の一実施例の発電可能量予測誤差分布算出手段の説明図。 電力の供給不足量の確率分布の一例。

符号の説明

１０１…データ入力手段、１０２…需要量期待値予測手段、１０３…需要予測誤差分布算出手段、１０４…発電可能量期待値予測手段、１０５…発電可能量予測誤差分布算出手段、１０６…外部調達電力量算出手段、１０７…電力調達コスト算出手段、１０８…事業収益算出手段、１０９…事業収益表示手段、１１０…需要予測手段、１１１…発電可能量予測手段、２０１…需要量期待値予測手段で用いるＤＢの説明図、７０１…供給不足量の確率密度関数。

Claims (2)

1. 自社設備もしくは契約先設備で発電するとともに、外部電力を購入することにより電力を調達して、需要家に供給する電力事業の電力供給計画に適用される電力供給事業リスク管理支援システムであって、
   カレンダー，需要家のイベント，天気，過去の需要量、又は気温のデータと、発電機の特性に関する情報とを受付けるデータ入力手段と、
   前記データ入力手段で受付けたデータをデータベースに記憶する記憶手段と、
   前記データベースに記憶された前記カレンダー，需要家のイベント，天気，過去の需要量、又は気温のデータにより、電力や蒸気の需要を予測する需要予測手段と、
   前記需要予測手段で予測された需要予測結果をデータベースに記憶する記憶手段と、
   前記データベースに記憶された前記発電機の特性に関する情報と、気温のデータにより、自社設備もしくは契約先設備による発電可能量を予測する発電可能量予測手段と、
   前記発電可能量予測手段で予測された発電可能量予測結果をデータベースに記憶する記憶手段と、
   前記データベースに記憶された前記需要予測結果と前記発電可能量予測結果により、調達すべき外部調達電力量を算出する外部調達電力量算出手段と、
   前記需要予測手段として、需要量の期待値を予測する需要量期待値予測手段と需要予測誤差を算出する需要予測誤差分布算出手段とを備え、
   該需要予測誤差分布算出手段による需要予測誤差の確率分布から算出した計画対象時区間の需要の確率分布の下で、外部調達電力量を最適化することを特徴とする電力供給事業リスク管理支援システム。
2. 自社設備もしくは契約先設備で発電するとともに、外部電力を購入することにより電力を調達して、需要家に供給する電力事業の電力供給計画に適用される電力供給事業リスク管理支援システムであって、
   カレンダー，需要家のイベント，天気，過去の需要量、又は気温のデータと、発電機の特性に関する情報とを受付けるデータ入力手段と、
   前記データ入力手段で受付けたデータをデータベースに記憶する記憶手段と、
   前記データベースに記憶された前記カレンダー，需要家のイベント，天気，過去の需要量、又は気温のデータにより、電力や蒸気の需要を予測する需要予測手段と、
   前記需要予測手段で予測された需要予測結果をデータベースに記憶する記憶手段と、
   前記データベースに記憶された前記発電機の特性に関する情報と、気温のデータにより、自社設備もしくは契約先設備による発電可能量を予測する発電可能量予測手段と、
   前記発電可能量予測手段で予測された発電可能量予測結果をデータベースに記憶する記憶手段と、
   前記データベースに記憶された前記需要予測結果と前記発電可能量予測結果により、調達すべき外部調達電力量を算出する外部調達電力量算出手段と、
   前記発電可能量予測手段として、発電可能量の期待値を算出する発電可能量期待値予測手段と発電可能量の予測誤差の分布を算出する発電可能量予測誤差算出手段とを備えること、
   前記発電可能量予測誤差算出手段による発電可能量予測誤差の確率分布から算出した計
   画対象時区間の発電可能量の確率分布の下で、外部調達電力量を最適化することを特徴とする電力供給事業リスク管理支援システム。

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