JP4651401B2 - エネルギ需要予測装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、集合住宅のエネルギ需要を予測するエネルギ需要予測技術に関する。

従来、戸建住宅や集合住宅において、住宅への電力供給を行うコージェネレーションシステム等の分散型発電システムを適切に制御するために、１日の電力需要パターンや１年での電力需要量の最大値等、住宅内の電力需要を評価することが行われている。

住宅内の電力需要等のエネルギ需要を評価するための技術には、例えば、過去のエネルギ需要のデータに基づいて、入居者の特性を推定し、これに基づいて予測対象となる住戸のエネルギ需要を予測する装置がある（例えば、特許文献１参照）。この装置は、入居者の実際の生活行動から得られるエネルギ需要のデータから、入居者の人数や生活行動のパターン等、各住戸の特性に基づいてエネルギ需要を予測することができる。つまり、入居者の特性等が分かっている集合住宅におけるエネルギ需要量の予測にあたって有用である。

ここで、計画段階の集合住宅においても、エネルギ消費設備を適切に導入するために、集合住宅全体のエネルギ需要を予測する必要がある。例えば、これから建設を行うマンションにコージェネレーションシステムを導入する場合、１日の電力需要パターン及び１年での電力需要量の最大値を推定する必要があり、電力会社との契約電力の見積り等においても電力需要量の最大値を推定する必要がある。しかし、特許文献１に記載の装置では、入居者が決まっていない計画段階のマンション等の集合住宅の場合、入居者の特性、エネルギの使用実績や実測データが存在しないため、エネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値の予測が困難になる。このため、従来は、過去に建設したマンションのエネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値を参考にしたり、人の生活行動とエネルギ需要量との関係からエネルギ需要量を予測して積み上げていくシミュレーション装置等を用いて、建設する集合住宅のエネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値を推定していた。

特開平０１―２６３４３３号公報

しかしながら、過去に建設したマンションのエネルギ需要を参考にする場合、マンションの戸数や建設された地域等の条件によりエネルギ需要が変化するため、参考にできるデータ数が限られたものとなり、信頼性を担保することが困難となる。また、計画段階の集合住宅では、入居者が決まっておらず人の生活行動のデータを得ることができないため、前記シミュレーション装置によるエネルギ需要の予測は困難である。従って、計画段階の集合住宅についても、計画段階で取得可能な情報からエネルギ需要を適切に推定する技術が求められている。

本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、集合住宅の計画段階で取得可能な情報から、集合住宅全体のエネルギ需要を適切に推定することができるエネルギ需要推定装置を提供する点にある。

この目的を達成するための本発明に係るエネルギ需要予測装置は、集合住宅のエネルギ需要をコンピュータのハードウェア上でアプリケーションソフトウェアを実行することにより予測するエネルギ需要予測装置であって、１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日のエネルギ需要の相対的な推移を示す負荷変動パターンを、集合住宅の戸数に応じて複数記憶したパターンデータベースを備え、所定の入力手段からエネルギ需要の予測を行う対象住宅の戸数を取得し、前記対象住宅の戸数及び前記パターンデータベースに記憶した前記負荷変動パターンに基づいて、前記対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定手段と、前記入力手段から前記対象住宅の住居部の規模を示す指標を取得し、取得した前記対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、前記標準期間における前記対象住宅の１日の日標準エネルギ需要量を算出するエネルギ需要量算出手段と、前記日標準エネルギ需要量と前記標準負荷変動パターンとを用いて、前記対象住宅の前記標準期間における１日のエネルギ需要パターンを生成する標準エネルギ需要パターン作成手段と、所定の気象情報データベースから前記期間夫々の気温データを取得し、取得した前記気温データに基づいて前記標準期間のエネルギ需要パターンを補正し、前記期間毎のエネルギ需要パターンを生成するエネルギ需要パターン補正手段と、を備えることを特徴とする。

上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、集合住宅の戸数及び住居部の規模、建設する地域の気温等、集合住宅の計画段階で取得できる情報に基づいてエネルギ需要パターンを予測することができる。尚、集合住宅の１日のエネルギ需要パターンは、住戸が一定の戸数、例えば６０戸集まると一般化されるという特性があり、戸数が多くなる程、ピークが緩やかになるという特性がある。これらの特性を利用することにより、家族構成や生活パターン等、各住戸の入居者の特性に係る情報を得ることができない場合であっても、戸数等の計画段階で取得可能な情報によって集合住宅のエネルギ需要を適切に予測することができる。従って、本発明によれば、計画段階の集合住宅におけるエネルギ需要の予測を適切且つ容易に行うことができ、集合住宅におけるコージェネレーション等のエネルギ消費設備の導入を適切に行うことができる。

上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、更に、前記負荷変動パターンは夫々、ピーク値に対する信頼度が設定されていることを特徴とする。また、上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、前記エネルギ需要パターンを用いて、１年でのエネルギ需要量の最大値を抽出する最大エネルギ需要量推定手段を備えていても良いし、更に、前記負荷変動パターンは夫々、ピーク値に対する信頼度が設定され、前記最大エネルギ需要量推定手段は、前記標準負荷変動パターンの前記信頼度を用いて前記最大値を補正しても良い。

上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置によれば、１年でのエネルギ需要量の最大値を客観的に求めることができる。また、信頼度に基づいて補正するので、エネルギ需要のピーク値の信頼性を高めることができる。

更に、上記何れかの特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、前記パターン設定手段は、前記対象住宅の戸数に対応する前記負荷変動パターンが存在しない場合に、前記パターンデータベースに記憶された既存の前記負荷変動パターンに基づいて、前記標準負荷変動パターンを作成する補完処理を行うパターン補完手段を備えることを特徴とする。

上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置によれば、パターン補完手段を備えることで、パターンデータベースに記憶されていない戸数の集合住宅に対応することができ、本発明に係るエネルギ需要予測装置の適用範囲を広げることができる。また、予めパターンデータベースに記憶しておく負荷変動パターンの数を軽減できることから、本発明に係るエネルギ需要予測装置の作製が容易になるとともに、パターンデータベースの記憶容量を少なくすることができる。

また、上記何れかの特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、前記期間は、暖房機を稼動させる暖房期と冷房機を稼動させる冷房期と冷房機及び暖房機を稼動させない中間期とを含み、前記中間期を前記標準期間とすることを特徴とする。

上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置によれば、暖房機及び冷房機を稼動させない中間期を標準期間とするので、暖房期及び冷房期におけるエネルギ需要パターンの作成を簡素化することができる。

この目的を達成するための本発明に係るエネルギ需要予測方法は、集合住宅のエネルギ需要をコンピュータのハードウェア上でアプリケーションソフトウェアを実行することにより予測するエネルギ需要予測方法であって、前記アプリケーションソフトウェアが、所定の入力手段からエネルギ需要の予測を行う対象住宅の戸数を取得し、前記対象住宅の戸数と、１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日のエネルギ需要の相対的な推移を示す負荷変動パターンを用い、前記対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定工程と、前記入力手段から前記対象住宅の住居部の規模を示す指標を取得し、取得した前記対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、前記標準期間における前記対象住宅の１日の日標準エネルギ需要量を算出するエネルギ需要量算出工程と、前記日標準エネルギ需要量と前記標準負荷変動パターンとを用いて、前記対象住宅の前記標準期間における１日のエネルギ需要パターンを作成する標準エネルギ需要パターン作成工程と、所定の気象情報データベースから前記期間夫々の気温データを取得し、取得した前記気温データに基づいて前記標準期間のエネルギ需要パターンを補正し、前記期間毎のエネルギ需要パターンを作成するエネルギ需要パターン補正工程と、を実行することを特徴とする。

この目的を達成するための本発明に係るエネルギ需要予測プログラムは、上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測方法の各工程を所定のコンピュータ上でソフトウェア処理により実現させるためのプログラムステップを含むことを特徴とする。

上記特徴の本発明にかかるエネルギ需要予測方法及びエネルギ需要予測プログラムは、上記本発明に係るエネルギ需要予測装置と同様の作用効果を奏することができ、計画段階で取得できる情報に基づいてエネルギ需要を適切且つ容易に予測することができる。

以下、本発明に係るエネルギ需要予測装置（以下、適宜「本発明装置」と略称する）、エネルギ需要予測方法（以下、適宜「本発明方法」と略称する）及びエネルギ需要予測プログラムの実施形態を図面に基づいて説明する。

本発明装置１は、コンピュータのハードウェアとそのハードウェア上で実行されるアプリケーションソフトウェアで構成され、特に、計画段階における集合住宅のエネルギ需要を予測するものである。本実施形態では、本発明装置１がパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の汎用の小型コンピュータに適用される場合について説明する。

本発明装置１は、図１に示すように、パターンデータベース１０、パターン設定手段１１、エネルギ需要量算出手段１３、標準エネルギ需要パターン作成手段１４、及び、エネルギ需要パターン補正手段１５を備えて構成される。本実施形態では、更に、パターン設定手段１１がパターン補完手段１２を備えると共に、最大エネルギ需要量推定手段１６を備えている。また、本発明装置１は、キーボードやマウス等の入力手段２を介して、集合住宅の戸数や集合住宅の住居部の規模を示す指標値等の情報を入力し、エネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値等をディスプレイ等の表示手段３に対して出力するように構成してある。尚、以下の説明では、エネルギ種別として電力を想定して説明する。また、本実施形態では、集合住宅の住居部及び共用部のエネルギ需要を個別に分離して求める。

パターンデータベース１０（以下、パターンＤＢ１０と称す）は、図２に示すように、１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日の電力需要の相対的な推移を示す負荷変動パターン１０ａ乃至１０ｇを、集合住宅の戸数に応じて複数記憶してある。ここでは、１年を、暖房を行う暖房期と冷房を行う冷房期と冷暖房を行わない中間期とに分割し、中間期を標準期間として設定している。具体的には、本実施形態では、月毎に、平均最低気温が１４℃未満の月を暖房期とし、平均最高気温が２４℃以上となる月を冷房期とし、これ以外の月を中間期としている。また、本実施形態では、中間期の負荷変動パターンとして、平日の負荷変動パターンと休日の負荷変動パターンとを記憶してある。

詳細には、本実施形態のパターンＤＢ１０は、図２に示すように、５０戸、７５戸、１００戸、１５０戸、２００戸、３００戸及び５００戸の７通りの負荷変動パターン１０ａ乃至１０ｇを備えている。これらの負荷変動パターンは、１日（０時から２４時）を３０分毎に４８分割し、各時間帯内での電力需要量を、１日の日標準電力需要量（日標準エネルギ需要量）を１００％としたときの負荷率で示している。更に、負荷変動パターン毎に、ピーク値に対する信頼度が設定されている。

以下、本発明方法の各工程を実行する本発明装置１の各手段について、機能及び動作を図３に基づいて説明する。

パターン設定手段１１は、電力需要の予測を行う対象住宅の戸数及びパターンＤＢ１０に記憶した負荷変動パターンに基づいて、対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定工程を実行する。

具体的には、入力手段２から対象住宅の戸数を取得し、取得した対象住宅の戸数に基づいてパターンＤＢ１０を検索する（ステップＳ１）。そして、対象住宅の戸数に対応する負荷変動パターンがパターンＤＢ１０に記憶されている場合には、この負荷変動パターンを標準負荷変動パターンとして設定する（ステップＳ２）。対象住宅の戸数に対応する負荷変動パターンがパターンＤＢ１０に記憶されていない場合には、パターン補完手段１２により、対象住宅の戸数に対応する標準負荷変動パターンを作成する（ステップＳ３）。

パターン補完手段１２は、パターンＤＢ１０に記憶された既存の負荷変動パターンに基づいて、標準負荷変動パターンを作成する補完処理を行う。

本実施形態におけるパターン補完手段１２による補完処理について説明する。ここでは、１７０戸の標準パターンを作成する場合を例に説明する。パターン補完手段１２は、先ず、パターンＤＢ１０から、１７０戸の前後の戸数に対応する１５０戸の負荷変動パターンと２００戸の負荷変動パターンとを取得する。次に、これらの負荷変動パターンを用い、時間帯毎に負荷率を求め、１７０戸の負荷変動パターンを作成する。具体的には、時間帯毎の１７０戸の負荷率は、｛（２００−１７０）×１５０戸の負荷率＋（１７０−１５０）×２００戸の負荷率）｝／（２００−１５０）で求める。

エネルギ需要量算出手段１３は、対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、中間期における対象住宅の１日の日標準電力需要量（日標準エネルギ需要量）を算出するエネルギ需要量算出工程を実行する（ステップＳ４）。ここでの対象住宅の住居部の規模を示す指標値は少なくとも住居面積等を含み、入力手段２から入力するように構成してある。日標準電力需要量は、下記の数１の回帰式で与えられる。

［数１］
中間期の日標準電力需要量＝指標値×回帰係数＋切片

数１において、例えば、回帰係数は、相関係数×（（日標準電力需要量の標準偏差）／（指標値の標準偏差））で求められ、相関係数は、偏差積の平均値／（指標値の標準偏差×日標準電力需要量の標準偏差）で求められ、切片は、日標準電力需要量の平均値−（回帰係数×指標値の平均値）で求められる。

標準エネルギ需要パターン作成手段１４は、日標準電力需要量と標準負荷変動パターンとを用いて、対象住宅の中間期における１日の電力需要パターンを生成する標準エネルギ需要パターン作成工程を実行する（ステップＳ５）。本実施形態では、標準負荷変動パターンは、１日の日標準電力需要量に対する負荷率で表されていることから、各時間帯毎に、日標準電力需要量と負荷率とを掛け合わせることで電力需要パターンを作成することができる。

エネルギ需要パターン補正手段１５は、図４に示すように、各期間の気温データに基づいて中間期の電力需要パターンを補正し、期間毎の電力需要パターンを生成するエネルギ需要パターン補正工程を実行する（ステップＳ６）。本実施形態のエネルギ需要パターン補正手段１５は、月毎の平均最低気温及び平均最高気温を記録した気温データを用い、月毎に電力需要パターンを作成するように構成されており、中間期を除く暖房期及び冷房期に相当する月夫々について電力需要パターンを作成する。

本実施形態のエネルギ需要パターン補正手段１５は、先ず、中間期の電力需要パターンの補正に先立って、気象情報データベース１７から気温データを取得する。ここでの気温データは、対象住宅を建設する地域のアメダス等のデータである。ここで、図５は、気温データの一例を示している。この気温データにおいては、平均最低気温が１４℃未満である１月から４月、１１月及び１２月が暖房期となり、平均最高気温が２４℃以上である７月から９月が冷房期となり、５月、６月及び１０月が中間期となる。

続いて、エネルギ需要パターン補正手段１５は、暖房期及び冷房期夫々について、月毎に、電力需要パターンを作成する。エネルギ需要パターン補正手段１５は、中間期に対する倍率を、０時から３０分毎の各時間帯の各時間帯毎に、対応する月の気温データに基づいて算出する。各時間帯毎の中間期に対する倍率は、下記の数２及び数３の回帰式で与えられる。

［数２］
暖房期の中間期に対する倍率＝気温×暖房期回帰係数＋暖房期切片

［数３］
冷房期の中間期に対する倍率＝気温×冷房期回帰係数＋冷房期切片

ここで、数２及び数３における気温は、図５における下線部の気温である。そして、算出した倍率を夫々、中間期の電力需要パターンの対応する時間帯の電力需要量に掛け合わせることで、１２ヶ月の電力需要パターン（暖房期の電力需要パターン及び冷房期の電力需要パターン）を作成する。また、中間期の電力需要パターンは、平日及び休日について作成されていることから、暖房期及び冷房期についても平日の電力需要パターン及び休日の電力需要パターンを作成する。

最大エネルギ需要量推定手段１６は、１２ヶ月（中間期、暖房期及び冷房期）夫々における平日の電力需要パターン及び休日の電力需要パターンを用いて、１年での電力需要量の最大値を抽出する（ステップＳ７）。更に、本実施形態では、図６に示す信頼度を用いて電力需要量の最大値を補正する。ここで、本実施形態の信頼度は、電力需要量の最大値の分布範囲を示している。具体的には、例えば、図６に示すように、対象住宅の戸数が５００戸の場合に信頼度として１．５％が設定されているが、これは、５００戸の電力需要量の最大値が±１．５％の幅を持つことを示している。本実施形態では、信頼度分の値を電力需要量の最大値に加算する補正を行う。尚、電力需要パターンのピーク値に対する信頼度は、電力需要量の最大値の分布が正規分布に従うことを前提として、例えば、平均値に対する±１σ（σ：標準偏差）の変動率を基準に設定されている。

ここで、パターン設定手段１１、エネルギ需要量算出手段１３、標準エネルギ需要パターン作成手段１４、及び、エネルギ需要パターン補正手段１５は機能的手段であり、本発明装置１を構成するコンピュータのハードウェア資源を利用して、各機能を実現する各コンピュータプログラムを当該コンピュータの中央演算処理装置が実行することによってソフトウェア的に実現されるものである。ここで、本発明装置１をソフトウェア的に実現する本発明に係るエネルギ需要予測プログラムは、上記各プログラムを具備して構成される。

本実施形態のエネルギ需要予測装置１は、上述した１２ヶ月の（中間期、暖房期、冷房期夫々の）電力需要パターン及び電力需要量の最大値に加え、更に、共有部の電力需要を算出する（ステップＳ８）。具体的には、共用部の電力需要は、照明に係る電力需要と昇降機や水道ポンプ等の動力に係る電力需要とで分離して推定する。共用部の照明の電力需要は、対象住宅の共用部の規模を示す指標値から求められる。また、共有部の動力の電力需要は、中間期の住居部の負荷変動パターンから推定することができる。尚、共用部の電力需要量について、住居部の電力需要量の最大値の場合と同様に、信頼度を用いて補正するのも好適である。

尚、本実施形態では、エネルギ種別として電力を想定して説明したが、本発明装置１を、ガスや水道等、他のエネルギのエネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値を予測するように構成するのも好適である。また、負荷変動パターンは、日標準エネルギ需要量を１００％としたときの負荷率に限られるものではなく、正規化されていない負荷率であっても良いし、標準的な住宅規模におけるエネルギ需要の変動を示すものであっても良い。負荷変動パターンは、図２に示す７パターンに限られるものではなく、戸数も任意に設定可能である。更に、本実施形態のエネルギ需要予測装置１は、中間期の日標準エネルギ需要量を住居面積を用いて求めたが、これに限るものではなく、他の指標を用いても良い。また、本実施形態のエネルギ需要予測装置１は、共用部のエネルギ需要量についても算出する構成としたが、共用部のエネルギ需要量は戸数に応じて容易に定まることから、他の装置を用いて算出する構成としても良い。

本発明に係るエネルギ需要予測装置の一例を示す構成図 本発明に係るエネルギ需要予測装置の負荷変動パターンの一例を示す構成図 本発明に係るエネルギ需要予測方法の処理手順を示すフローチャート 本発明に係るエネルギ需要予測装置のエネルギ需要パターンの補正例を示す構成図 本発明に係るエネルギ需要予測装置で用いる対象住宅の建設地域の気温を示す説明図 本発明に係るエネルギ需要予測装置の負荷変動パターン及び信頼度の一例を示す図

符号の説明

１ エネルギ需要予測装置
２ 入力手段
３ 出力手段
１０ パターンデータベース
１０ａ〜１０ｇ 戸数別の負荷変動パターン
１１ パターン設定手段
１２ パターン補完手段
１３ エネルギ需要量算出手段
１４ 標準エネルギ需要パターン作成手段
１５ エネルギ需要パターン補正手段
１６ 最大エネルギ需要量推定手段
１７ 気象情報データベース

Claims (8)

1. 集合住宅のエネルギ需要をコンピュータのハードウェア上でアプリケーションソフトウェアを実行することにより予測するエネルギ需要予測装置であって、
   １年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日のエネルギ需要の相対的な推移を示す負荷変動パターンを、集合住宅の戸数に応じて複数記憶したパターンデータベースを備え、
   所定の入力手段からエネルギ需要の予測を行う対象住宅の戸数を取得し、前記対象住宅の戸数及び前記パターンデータベースに記憶した前記負荷変動パターンに基づいて、前記対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定手段と、
   前記入力手段から前記対象住宅の住居部の規模を示す指標を取得し、取得した前記対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、前記標準期間における前記対象住宅の１日の日標準エネルギ需要量を算出するエネルギ需要量算出手段と、
   前記日標準エネルギ需要量と前記標準負荷変動パターンとを用いて、前記対象住宅の前記標準期間における１日のエネルギ需要パターンを生成する標準エネルギ需要パターン作成手段と、
   所定の気象情報データベースから前記期間夫々の気温データを取得し、取得した前記気温データに基づいて前記標準期間のエネルギ需要パターンを補正し、前記期間毎のエネルギ需要パターンを生成するエネルギ需要パターン補正手段と、を備えることを特徴とするエネルギ需要予測装置。
2. 前記負荷変動パターンは夫々、ピーク値に対する信頼度が設定されていることを特徴とする請求項１に記載のエネルギ需要予測装置。
3. 前記エネルギ需要パターンを用いて、１年でのエネルギ需要量の最大値を抽出する最大エネルギ需要量推定手段を備えることを特徴とする請求項１に記載のエネルギ需要予測装置。
4. 前記負荷変動パターンは夫々、ピーク値に対する信頼度が設定され、
   前記最大エネルギ需要量推定手段は、前記標準負荷変動パターンの前記信頼度を用いて前記最大値を補正することを特徴とする請求項３に記載のエネルギ需要予測装置。
5. 前記パターン設定手段は、前記対象住宅の戸数に対応する前記負荷変動パターンが存在しない場合に、前記パターンデータベースに記憶された既存の前記負荷変動パターンに基づいて、前記標準負荷変動パターンを作成する補完処理を行うパターン補完手段を備えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のエネルギ需要予測装置。
6. 前記期間は、暖房機を稼動させる暖房期と冷房機を稼動させる冷房期と冷房機及び暖房機を稼動させない中間期とを含み、前記中間期を前記標準期間とすることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のエネルギ需要予測装置。
7. 集合住宅のエネルギ需要をコンピュータのハードウェア上でアプリケーションソフトウェアを実行することにより予測するエネルギ需要予測方法であって、
   前記アプリケーションソフトウェアが、
   所定の入力手段からエネルギ需要の予測を行う対象住宅の戸数を取得し、前記対象住宅の戸数と、１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日のエネルギ需要の相対的な推移を示す負荷変動パターンを用い、前記対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定工程と、
   前記入力手段から前記対象住宅の住居部の規模を示す指標を取得し、取得した前記対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、前記標準期間における前記対象住宅の１日の日標準エネルギ需要量を算出するエネルギ需要量算出工程と、
   前記日標準エネルギ需要量と前記標準負荷変動パターンとを用いて、前記対象住宅の前記標準期間における１日のエネルギ需要パターンを作成する標準エネルギ需要パターン作成工程と、
   所定の気象情報データベースから前記期間夫々の気温データを取得し、取得した前記気温データに基づいて前記標準期間のエネルギ需要パターンを補正し、前記期間毎のエネルギ需要パターンを作成するエネルギ需要パターン補正工程と、を実行することを特徴とするエネルギ需要予測方法。
8. 請求項７に記載のエネルギ需要予測方法の各工程を所定のコンピュータ上でソフトウェア処理により実現させるためのプログラムステップを含むことを特徴とするエネルギ需要予測プログラム。