JP5592576B1 - 電力算出装置、電力算出装置の制御方法及びプログラム - Google Patents

電力算出装置、電力算出装置の制御方法及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
JP5592576B1
JP5592576B1 JP2014014849A JP2014014849A JP5592576B1 JP 5592576 B1 JP5592576 B1 JP 5592576B1 JP 2014014849 A JP2014014849 A JP 2014014849A JP 2014014849 A JP2014014849 A JP 2014014849A JP 5592576 B1 JP5592576 B1 JP 5592576B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
value
amount
date
power
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2014014849A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2015142461A (ja
Inventor
祐志 谷
智之 槙野
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chugoku Electric Power Co Inc
Original Assignee
Chugoku Electric Power Co Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chugoku Electric Power Co Inc filed Critical Chugoku Electric Power Co Inc
Priority to JP2014014849A priority Critical patent/JP5592576B1/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5592576B1 publication Critical patent/JP5592576B1/ja
Publication of JP2015142461A publication Critical patent/JP2015142461A/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • 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

Landscapes

  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】電力需要量の予測精度を向上させる。
【解決手段】天候変化による電力需要量の変動量を算出する電力算出装置であって、日中の屋外の明るさの目安となる指標値が第１所定値の時の電力需要量と第１気象データとの関係を表す第１関係式を記憶し、第１所定値が示す明るさよりも暗い第２所定値が示す明るさよりもさらに暗い時の過去の複数の第１気象データを第１関係式に適用して指標値が第１所定値だったとした場合の電力需要量の想定値を算出し、各日時の電力需要量の実績値と想定値との差分から各日時の明るさの変化による電力需要量の変動量を算出し、各日時の明るさの変化による電力需要量の変動量と各日時の天候状態を表す第２気象データとに基づいて、これらの各値の関係を表す第２関係式を求め、予測対象日時の第２気象データの予報値を第２関係式に適用し予測対象日時の電力需要量の変動量の予測値を算出し、出力する。
【選択図】図１３

Description

本発明は、電力算出装置、電力算出装置の制御方法及びプログラムに関する。
電力系統上の電力は、需要と供給のバランスが崩れると周波数や電圧等が変化する。そのため電力会社は、日々電力需要量の予測を行い、需要と供給のバランスを維持するように発電量を制御している。
電力需要量は、季節や時間帯、曜日等の様々な要因によって時々刻々と変化するが、気温との相関が比較的高いことが知られており、毎日の予想気温を考慮して電力需要量を予測する技術なども開発されている（例えば特許文献１参照）。
特開平５−３８０５１号公報
しかしながら、電力需要量を予測することはそれでも難しく、実際の電力需要量が事前の予測値と異なることがある。
例えば、曇りや雨、雪などの天候の時は、晴れの時と気温が同じであっても日中の電力需要量が増える傾向にあり、実際の電力需要量が予測値と異なることが多い。
本発明は上記課題を鑑みてなされたものであり、電力需要量の予測精度を向上させることを一つの目的とする。
一つの側面に係る電力算出装置は、天候の変化による電力需要量の変動量を算出する電力算出装置であって、日中の屋外の明るさの目安となる指標値が第１所定値である時の電力需要量と第１気象データとの関係を表す第１関係式を記憶する第１関係式記憶部と、前記第１所定値により示される明るさよりも暗い第２所定値により示される明るさよりもさらに暗い時の過去の複数の前記第１気象データを前記第１関係式に適用し、前記過去の各日時の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合における電力需要量の想定値を算出する電力需要想定値算出部と、過去の前記各日時における電力需要量の実績値と前記想定値との差分から、前記各日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる電力需要量の変動量を算出する第１変動量算出部と、前記各日時における屋外の明るさの変化による電力需要量の前記変動量と、前記各日時における天候の状態を表す第２気象データと、に基づいて、これらの各値の関係を表す第２関係式を求める第２関係式算出部と、予測対象日時における前記第２気象データの予報値を取得する予報値取得部と、第２気象データの前記予報値を前記第２関係式に適用し、前記予測対象日時における電力需要量の変動量の予測値を算出する第１予測値算出部と、前記予測値を出力する予測値出力部と、を備える。
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄の記載、及び図面の記載等により明らかにされる。
電力需要量の予測精度を向上させることが可能になる。
電力算出システムの全体構成を示す図である。 電力算出装置の構成例を示す図である。 電力算出装置の記憶装置を示す図である。 気象データテーブルを示す図である。 電力需要テーブルを示す図である。 処理の流れを示すフローチャートである。 処理の流れを示すフローチャートである。 処理の流れを示すフローチャートである。 処理の流れを示すフローチャートである。 処理の流れを示すフローチャートである。 処理の流れを示すフローチャートである。 処理の流れを示すフローチャートである。 処理の流れを示すフローチャートである。 処理の流れを示すフローチャートである。
本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。
＝＝構成＝＝
本発明の実施形態に係る電力算出システム１０００の全体構成を図１に示す。
本実施形態に係る電力算出システム１０００は、電力算出装置１００と気象情報装置２００と電力情報装置３００とが、ネットワーク５００を介して通信可能に接続されて構成される。
気象情報装置２００は、様々な気象データの所定時間ごとの過去の観測値や計算値、予報値を提供するコンピュータである。詳細は後述するが、気象情報装置２００は、毎日１時間ごとの最高気温、最低気温、気温、湿度、不快指数、日射量、降水量、雲量、天候などの各種気象データを提供する。
電力情報装置３００は、所定時間ごとの電力需要量の実績値を提供するコンピュータである。本実施形態では、電力情報装置３００は毎日１時間ごとの電力需要量の実績値を提供する。
電力算出装置１００は、気象情報装置２００及び電力情報装置３００から上記気象データや電力需要量を取得して、天候の変化による電力需要量の変動量を算出するコンピュータである。
なお詳細は後述するが、天候の変化による電力需要量の変動量は、曇りの日や雨の日に、晴れの日に比べて変化する電力需要量の変動分である。
電力算出装置１００のハードウェア構成の一例を図２に示す。
電力算出装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０、メモリ１２０、通信装置１３０、記憶装置１４０、入力装置１５０、出力装置１６０及び記録媒体読取装置１７０を有して構成される。
ＣＰＵ１１０は電力算出装置１００の全体の制御を司るもので、記憶装置１４０に記憶される本実施形態に係る各種の動作を行うためのコードから構成される電力算出装置制御プログラム６００をメモリ１２０に読み出して実行することにより、電力算出装置１００としての各種機能を実現する。
例えば、詳細は後述するが、ＣＰＵ１１０により電力算出装置制御プログラム６００が実行され、メモリ１２０や通信装置１３０、記憶装置１４０等のハードウェア機器と協働することにより、第１関係式記憶部、発電量算出式記憶部、予報値取得部、電力需要想定値算出部、電力需要補正値算出部、第１発電量減少量算出部、第２発電量減少量算出部、発電量予測値算出部、第１変動量算出部、第２変動量算出部、第１関係式算出部、第２関係式算出部、第３関係式算出部、第１予測値算出部、第２予測値算出部、第３予測値算出部、第１日射量換算部、第２日射量換算部、第３日射量換算部、予測値出力部などが実現される。
メモリ１２０は例えば半導体記憶装置により構成することができる。
記憶装置１４０は、例えばハードディスク装置や半導体記憶装置等により構成することができる。記憶装置１４０は、各種プログラムやデータ、テーブル等を記憶するための物理的な記憶領域を提供する装置である。本実施形態では、図３に示すように、記憶装置１４０には電力算出装置制御プログラム６００、気象データテーブル７００、電力需要テーブル７１０が記憶されている。
電力算出装置１００は、気象情報装置２００から各種気象データを取得して、これらの気象データを気象データテーブル７００に記録する。また電力算出装置１００は、電力情報装置３００から電力需要量の実績値を取得して、電力需要テーブル７１０に記録する。
記憶装置１４０は、電力算出装置１００に内蔵されている形態とすることもできるし、外付されている形態とすることもできる。
なお、電力算出装置制御プログラム６００、気象データテーブル７００、電力需要テーブル７１０は、記録媒体読取装置１７０を用いて、記録媒体（各種の光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリ等）８００から記憶装置１４０に読み出すことで、電力算出装置１００に格納されるようにすることもできるし、通信装置１３０を介して通信可能に接続される他のコンピュータから取得することで、電力算出装置１００に格納されるようにすることもできる。また後者の場合には、電力算出装置１００は記憶装置１４０を備えずに、上記他のコンピュータに記憶されている上記のプログラムやテーブル等の各種データを用いて電力算出装置１００としての機能を実現する形態も可能である。
あるいは、電力算出装置１００は、電力算出装置制御プログラム６００、気象データテーブル７００、電力需要テーブル７１０を用いて実現される電力算出装置１００としての機能を、通信可能に接続された他のコンピュータに提供する形態とすることも可能である。
次に、本実施形態に係る気象データテーブル７００について説明する。気象データテーブル７００の一例を図４に示す。気象データテーブル７００は、電力算出装置１００が気象情報装置２００から取得した各種気象データを記録したテーブルである。
本実施形態に係るデータテーブル７００は、”日時”欄、”日射量”欄、”最高気温”欄、”最低気温”欄、”気温”欄、”湿度”欄、”不快指数”欄、”降水量”欄、”雲量”欄、”天候”欄、を有し、これらの各欄に、日時情報や各気象データが記録される。本実施形態では、毎日１時間ごとの過去の気象データが記録される。また日射量は例えば全天日射量である。
なお気象データテーブル７００に記録される各気象データは一例であり、上記以外にも、例えば降水確率、風速、風向、大気圧、などの様々な気象データを記録するようにしてもよい。
また本実施形態に係る電力算出装置１００は、後述するように、気温を第１気象データとし、日射量及び降水量を第２気象データとして、天候の変化による電力需要量の変動量を算出するが、これらは一例であり、適宜、好適な気象データを第１気象データ及び第２気象データに採用して電力需要量への影響量を算出するようにすることができる。
例えば、気温及び湿度を第１気象データとして採用してもよいし、不快指数を第１気象データとして採用してもよい。あるいは、最高気温、最低気温、気温、湿度、及び不快指数の少なくともいずれかを第１気象データとして採用してもよい。
また雲量を第２気象データとして採用してもよい。あるいは、日射量、降水量及び雲量の少なくともいずれかを第２気象データして採用してもよい。
次に電力需要テーブル７１０について説明する。電力需要テーブル７１０は、図５に示すように、電力算出装置１００が電力情報装置３００から取得した所定時間ごとの過去の電力需要量の実績値を記録したテーブルである。本実施形態では、毎日１時間ごとの電力需要量の実績値が記録される。
なお本実施形態では、電力需要量は、管轄区域内に設けられている各発電所の発電量の合計値である。そのため例えば夏季の快晴時の日中の電力需要量（発電所からの発電量）は、気温や日射量の上昇とともに増加するが、管轄区域内の電力需要者等が所有している太陽光発電装置からの発電量が増える分だけ減少（相殺）することになる。
また、例えば雨天時は、晴天時に比べて太陽光発電装置からの発電量が減少するため、その分日中の電力需要量（発電所からの発電量）が増加する。さらに雨天時には、晴天時に比べて日中の屋外の明るさが下がり、薄暗くなるため、室内で照明を点灯する人が増えるうえ、室内で家電等の電気製品を使用する人が増えるため、管轄区域内の電力需要量が増加する傾向がある。
＝＝処理の流れ＝＝
次に、図６〜図１４を参照しながら、本実施形態に係る電力算出装置１００が、気象情報装置２００及び電力情報装置３００から上記気象データや電力需要量を取得して、天候の変化による電力需要量の変動量を算出する際の処理の流れについて説明する。
＝第１の処理形態＝
まず、図６〜図９を参照しながら、第１の処理形態について説明する。
＜晴れの日の相関式算出処理＞
まず、本実施形態に係る電力算出装置１００は、図６に示すように、晴れの日の相関式算出処理を実行する。
晴れの日の相関式算出処理は、日中の屋外の明るさの目安となる指標値が第１所定値である場合における電力需要量と気温（第１気象データ）との相関式を算出する処理である。本実施形態では、一例として、晴天指数を上記指標値として用いる場合について説明する。この場合、第１所定値としては、例えば０．７とするとよい。晴天指数が０．７であることの意味については後述する。
なお日中の屋外の明るさの目安となる指標値としては、晴天指数の他にも例えば全天日射量を用いても良い。またそのほかにも散乱日射量や直達日射量、照度を用いてもよい。本実施形態では、日中の屋外の明るさの目安となる指標値として晴天指数を用いるため、屋外が明るいほど値が大きくなるが、屋外が明るいほど値が小さくなる指標値を用いても良い。
晴れの日の相関式算出処理において、電力算出装置１００は、まず気象データテーブル７００から、晴天指数＞第２所定値であった過去の複数の日時における気温データを抽出する(S1000)。第２所定値は、第１所定値よりも小さな値であり、例えば０．４とするとよい。晴天指数が０．４であることの意味については後述する。
このようにして抽出された各気温データをまとめて（Ａ）と示す。
「晴天指数」は、「全天日射量」を「大気外水平面日射量」で割ることにより算出される周知の気象データである。「全天日射量」は、気象データテーブル７００の”日射量”欄に記載されている。また「大気外水平面日射量」は、観測地点の緯度、経度、及び日時を用いて計算することができる。
「晴天指数」は、一般的に、天候が晴れの時に０．４（第２所定値）以上の値になり、地上では快晴の時に０．７（第１所定値）程度の値になる。一方で天候が曇りがちになるほど「晴天指数」の値は低下し、「晴天指数」は曇りや雨、雪などの時に０．４以下の値になる。
従って、上記気温データ（Ａ）は、晴れの時の気温データを抽出したものである。
なお上記において晴天指数＞０．４であった過去の複数の日時における気温データを（Ａ）と示したように、以下に説明する本実施形態に係る処理に用いられる各種データに対して、適宜（Ｂ）、（Ｃ）等の符号を付けて説明する。
次に電力算出装置１００は、晴天指数＞０．４であった晴れの上記各日時における日射量（Ｂ）を、気温データテーブル７００から読み出す。そして電力算出装置１００は、これらの日射量（Ｂ）の値を、太陽光発電装置による発電量（Ｃ）に換算する(S1010)。
太陽光発電装置による太陽光発電量（Ｃ）は、所定の換算式により日射量（Ｂ）から算出することができる。このような換算式としては様々なものが知られているため本実施形態では具体的には記載しないが、本実施形態に係る電力算出装置１００は、日射量（Ｂ）から太陽光発電量（Ｃ）を算出するための好適な換算式（発電量算出式）を記憶装置１４０に記憶している。
そして次に電力算出装置１００は、上記各日時の日射量（Ｂ）を、晴天指数＝０．７（第１所定値）となるような換算値（Ｄ）に換算する。例えば、電力算出装置１００は、晴天指数が０．５であった時の日射量（Ｂ）を０．７／０．５倍することにより、晴天指数が０．７となるような日射量の換算値（Ｄ）に換算する。
そして電力算出装置１００は、これらの日射量の換算値（Ｄ）の値を、上記発電量算出式を用いて、太陽光発電装置による発電量（Ｅ）に換算する(S1020)。
続いて電力算出装置１００は、晴天指数＞０．４であった晴れの各日時の太陽光発電量（Ｃ）を、各日時の晴天指数が０．７であったとした場合の太陽光発電量の換算値（Ｅ）から減算することによって、上記各日時における晴天指数の低下による太陽光発電量の減少量（Ｆ）を算出する(S1030)。
一方電力算出装置１００は、電力需要テーブル７１０から、晴天指数＞０．４であった晴れの各日時における電力需要量の実績値（Ｇ）を読み出す。そして電力需要装置１００は、電力需要量の実績値（Ｇ）から、晴天指数の低下による太陽光発電量の減少量（Ｆ）を減算することにより、晴天指数の低下に伴う太陽光発電量の減少量（Ｆ）がなかったとした場合の各日時の電力需要量の補正値（Ｈ）を算出する(S1040)。
つまり、晴天指数＞０．４であった晴れの各日時における電力需要量（Ｇ）には、晴天指数が０．７よりも低かったことに伴って太陽光発電量が減少した分を補って発電した分が含まれているので、上記補正値（Ｈ）を算出することによって、晴天指数＞０．４であった晴れの各日時の晴天指数がすべて０．７となる快晴であったとした場合の電力需要量を算出することができる。
そして電力算出装置１００は、晴天指数＞０．４であった晴れの各日時における気温データ（Ａ）と、これらの各日時における電力需要量の上記補正値（Ｈ）と、の間の相関関係を表す晴れの日の相関式（第１関係式）を求める(S1050)。
このため、晴れの日の相関式は、晴天指数が０．７（第１所定値）である場合における電力需要量と気温との相関関係に相当する。
晴れの日の相関式は様々な方法により求めることができる。例えば、各日時の気温データ（Ａ）と電力需要量の補正値（Ｈ）との値を、一次式（Ｈ=αＡ+β。α、βは係数）に代入し、最小二乗法により係数α、βの値を定めるようにしてもよい。
あるいは、各日時の気温データ（Ａ）と電力需要量の補正値（Ｈ）との値を、二次式（Ａ=γＨ^2+δＨ+ε。γ、δ、εは係数）に代入し、最小二乗法により係数γ、δ、εの値を定めるようにしてもよい。
電力需要量は、一般に、暑い時だけでなく寒い時にも上昇する傾向がある。そのため、晴れの日の相関式は、二次式により表現するようにすると、より正確に気温と電力需要量との間の関係を表すことができる。
そして電力算出装置１００は、上記のようにして算出した晴れの日の相関式を記憶装置１４０に記憶しておく。
＜電力需要量の変動量の算出処理＞
次に電力算出装置１００は、図７に示すように、電力需要量の変動量の算出処理を実行する。電力需要量の変動量の算出処理は、晴天指数が低下することによる電力需要量の変動量を算出する処理である。
まず電力算出装置１００は、気象データテーブル７００から、晴天指数≦０．４（第２所定値）であった過去の複数の日時における気温データ（Ｉ）を抽出する(S2000)。
つまり、電力算出装置１００は、曇りや雨、雪等の、晴れではない時の気温データ（Ｉ）を抽出する。詳しくは、電力算出装置１００は、晴天指数が０．７の時の快晴時の屋外の明るさよりも暗い、晴天指数が０．４である時の明るさよりもさらに暗い時の過去の複数の気温データ（Ｉ）を気象データテーブル７００から抽出する。
そして電力算出装置１００は、これらの気温データ（Ｉ）を晴れの日の相関式に代入する。これによって電力算出装置１００は、晴天指数≦０．４であった上記各日時における晴天指数が０．７（第１所定値）であったとした場合における電力需要量の想定値（Ｊ）を算出する(S2010)。
次に電力算出装置１００は、電力需要テーブル７１０から、晴天指数≦０．４であった各日時における電力需要量の実績値（Ｋ）を読み出す。そして電力需要装置１００は、電力需要量の実績値（Ｋ）から、晴天指数が０．７であったとした場合における電力需要量の想定値（Ｊ）を減算することにより、各日時における晴天指数の低下に伴う電力需要量の変動量（Ｌ）を算出する(S2020)。
つまり、晴天指数≦０．４であった各日時における電力需要量の実績値（Ｋ）には、晴天指数が０．７よりも低かったことに伴って太陽光発電量が減少した分を補って発電した分や、電力需要者が室内で照明を点灯するなどして増加した電力需要量などの、晴天指数が０．７であったならば発生しなかった電力需要量（以下、「照明需要」とも記す）が含まれているので、上記電力需要量（Ｋ）から晴天指数が０．７であったとした場合における電力需要量の想定値（Ｊ）を減算することによって、晴天指数が低下したことによる電力需要量の変動分（上記「照明需要」）を算出することができる。
なお、上記「照明需要」は、晴天指数が低下することによって生じる電力需要量の変動分、すなわち天候の変化によって生じる電力需要量の変動量であるが、この「照明需要」には、例えば、太陽光発電量の低下を補うために生じた電力需要量の他、人が室内に居るときだけ消費する電力のうち、晴天指数が低下することによって生ずる変動量（以下、「照明分」とも記す）も含まれる。
この「照明分」は、晴天指数が低下することによって生じる電力使用量の変動分、すなわち天候の変化によって生じる電力使用量の変動量であるが、「照明分」において対象となる電力には、照明により消費される電力に限らず、エアコンやテレビなど、人が家にいることにより消費される電力も含まれる。しかしながら、冷蔵庫により消費される電力は人が外出しているときにも消費されるので、「照明分」には含まれない。
また晴天指数＞０．４の各日時（すなわち晴れの時）における「照明分」に相当する電力需要量は、晴天指数＝０．７の時（すなわち快晴の時）における「照明分」の電力需要量とそれほど大きく変わらない。
このため、晴天指数＞０．４の場合（晴れの場合）における「照明需要」は、太陽光発電量の減少分が相対的に多くを占めるが、晴天指数≦０．４の場合（曇りや雨の場合）における「照明需要」は、太陽光発電量の減少分と比べて、人が家にいることによる消費される上記「照明分」の割合が増加する。
＜電力需要量の相関式算出処理＞
次に電力算出装置１００は、図８に示すように、電力需要量の相関式算出処理を実行する。
具体的には、電力算出装置１００は、晴天指数≦０．４（曇りや雨など）であった各日時における日射量（Ｍ）及び降水量（Ｓ）を気象データテーブル７００から読み出し(S3000)、これらの各値と、上記各日時における晴天指数の低下に伴う電力需要量の変動量（Ｌ）と、の間の相関式（電力需要量の相関式（第２関係式））を求める(S3010)。
電力需要量の相関式は様々な方法により求めることができる。例えば、各日時の日射量（Ｍ）と、降水量（Ｓ）と、電力需要量の変動量（Ｌ）との値を、一次式（Ｌ=ζＭ+ηＳ+θ。ζ（ジータ）、η（イータ）、θ（シータ）は係数）に代入し、最小二乗法により係数ζ、η、θの値を定めるとよい。
なお、曇りの日は降水量（Ｓ）はゼロであるので、上記電力需要量の相関式を曇りの場合と雨の場合で共用してもよいが、曇りの場合の相関式と、雨の場合の相関式と、をそれぞれ作成することにより、より正確な相関関係を表した相関式を算出することが可能となる。
具体的には、曇りの場合の相関式を、Ｌ=ιＭ+κ（ι（イオタ）、κ（カッパ）は係数）とし、雨の場合の相関式を、Ｌ=λＭ+μＳ+ν（λ（ラムダ）、μ（ミュー）、ν（ニュー）は係数）として、それぞれ最小二乗法により係数を求める。なお、曇りの日時と雨の日時の区別は、降水量の有無に基づいて行ってもよいし、気象データテーブル７００の”天候”欄の記載内容（曇り、雨、雪等）に基づいて行ってもよい。
そして電力算出装置１００は、上記のようにして算出した電力需要量の相関式を記憶装置１４０に記憶しておく。
＜電力需要予測処理＞
次に電力算出装置１００は、図９に示す電力需要予測処理を実行する。電力需要予測処理は、予測対象日時における晴天指数の低下による電力需要量の変動量（照明需要）の予測値を求める処理である。
まず電力算出装置１００は、予測対象日時における日射量（Ｔ）と、降水量（Ｕ）を取得し、これらの値を上記電力需要量の相関式に代入する。そして電力算出装置１００は、予測対象日時における電力需要量の変動量（照明需要）の予測値（Ｖ）を算出する(S4000)。
なお、曇りの時の電力需要量の相関式と、雨の時の電力需要量の相関式と、を個別に作成した場合には、降水量（Ｕ）がゼロの場合は曇りの時の電力需要量の相関式を用い、降水量（Ｕ）がゼロでない場合は雨の時の電力需要量の相関式を用いるようにしてもよいし、あるいは、気象データテーブル７００の”天候”欄の記載内容（曇り、雨、雪等）に応じて、天候が雨や雪の場合は雨の時の相関式を使用し、天候が曇りの場合は曇りの時の相関式を使用するようにしてもよい。
そして電力算出装置１００は、この予測値（Ｖ）を、出力装置１６０に出力する(S4010)。
なお予測対象日時における日射量（Ｔ）や降水量（Ｕ）の各値は、気象情報装置２００により提供される場合には、電力算出装置１００がネットワーク５００を介して気象情報装置２００から取得すればよい。あるいは、気象庁などの気象データ提供機関により提供された日射量（Ｔ）や降水量（Ｕ）の各値を、電力算出装置１００を操作するオペレータが入力装置１５０を用いて電力算出装置１００に入力するようにしてもよい。あるいは、上記気象データ提供機関が有するコンピュータから、電力算出装置１００がネットワーク５００を介して取得するようにしてもよい。
また電力算出装置１００は、上記のようにして算出した予測値（Ｖ）を、ネットワーク５００を介して接続された他のコンピュータに送信するようにしてもよい。
また予測対象日時は、電力算出装置１００を操作するオペレータによって入力装置１５０から適宜入力されることで指定されるようにしてもよいし、電力算出装置１００が、現在時刻から所定時間先の日時（例えば２４時間後や、４８時間後など）を設定するようにしてもよい。
以上のようにして、本実施形態に係る電力算出装置１００は、天候の変化による電力需要量の変動量（Ｖ）を算出することができる。
そして、例えば、他の手段により気温や曜日、季節等を考慮して算出された予測対象日時における電力需要量の予測結果とともに、上記照明需要の予測値（Ｖ）を組み合わせて電力需要量の予測値を算出するようにすることにより、予測対象日時における電力需要量をより正確に予測することが可能となる。
なお、上記実施形態では、第１所定値を０．７とし、第２所定値を０．４として説明した。
第１所定値は、天候変化の基準として用いる値であれば他の値（例えば０．８や０．６など）でもよい。
また第２所定値は、天候が変化した際の電力需要量の変動量と、その時の天候の状態を表す第２気象データと、の相関式（第２関係式）を求めるためのサンプルデータを選別する際に用いられる値であり、第１所定値よりも小さな値であれば他の値（例えば０．５や０．１など）でもよい。
本実施形態では、上記天候変化の基準として、天候が快晴である場合の晴天指数を採用し、上記サンプルデータを選別する際の基準として、天候が晴れと曇りの境界である場合の晴天指数を採用している。
これにより、天候が快晴の場合と比べて曇りや雨、雪などの場合に増加する電力需要量の増加量（照明需要）を用いて、この増加量と、曇りや雨や雪などのときの第２気象データと、の相関関係（第２関係式）を求めることが可能となる。このため、電力需要量の正確な予測が困難な曇りや雨、雪の日の日中の電力需要量をより正確に求めることが可能になる。
また本実施形態では、第１気象データと電力需要量との相関関係を表す晴れの日の相関式（第１関係式）を求める際に、晴天指数が第１所定値の場合のサンプルデータを用いるだけでなく、晴天指数が第２所定値よりも大きな場合のサンプルデータを用いるようにしているので、サンプルデータの数を増加させることができ、より精度の高い相関式を算出することが可能となっている。
＝第２の処理形態＝
続いて、図６、図１０〜図１４を参照しながら、第２の処理形態について説明する。
＜晴れの日の相関式算出処理＞
第２の処理形態における晴れの日の相関式算出処理は、第１の処理形態における晴れの日の相関式算出処理と同じであるので、詳細は省略する。
つまり、電力算出装置１００は、図６に示すように、晴天指数が第１所定値（０．７）である場合における気温と電力需要量との相関式（晴れの日の相関式）を算出して、記憶装置１４０に記憶する。
＜電力使用量の変動量の算出処理＞
次に、第２の処理形態では、電力算出装置１００は、図１０に示すように、晴天指数の低下による電力使用量の変動量の算出処理を実行する。電力使用量の変動量の算出処理は、晴天指数が低下することによって電力使用量がどの程度変動するかを算出する処理である。
電力使用量の変動量とは、晴天指数が低下することによって生じる電力使用量の変動分であり、上述した「照明分」、すなわち人が室内に居るときだけ消費する電力のうち、晴天指数が低下することにより生ずる変動量に相当する。
従って、晴天指数が低下することによって生ずる電力使用量の変動量には、照明により消費される電力に限らず、エアコンやテレビなど、人が家にいることにより消費される電力は含まれるが、冷蔵庫により消費される電力は人が外出しているときにも消費されるので含まれない。
まず電力算出装置１００は、気象データテーブル７００から、晴天指数≦第２所定値（０．４）であった過去の複数の日時における気温データ（Ｉ）を抽出する(S5000)。
つまり電力算出装置１００は、曇りや雨、雪等の、晴れではない時の気温データ（Ｉ）を抽出する。詳しくは、電力算出装置１００は、晴天指数が０．７の時の快晴時の屋外の明るさよりも暗い、晴天指数が０．４である時の明るさよりもさらに暗い時の過去の複数の気温データ（Ｉ）を気象データテーブル７００から抽出する。
そして電力算出装置１００は、これらの気温データ（Ｉ）を晴れの日の相関式に代入する。これによって、電力算出装置１００は、晴天指数≦０．４（曇りや雨など）であった各日時における晴天指数が０．７（快晴）であったとした場合における電力需要量の想定値（Ｊ）を算出する(S5010)。
次に電力算出装置１００は、電力需要テーブル７１０から、晴天指数≦０．４であった各日時における電力需要量の実績値（Ｋ）を読み出す。そして電力需要装置１００は、電力需要量の実績値（Ｋ）から、晴天指数が０．７であったとした場合における電力需要量の想定値（Ｊ）を減算することにより、各日時における晴天指数の低下に伴う電力需要量の変動量（Ｌ）を算出する(S5020)。
つまり、晴天指数≦０．４（曇りや雨など）であった各日時における電力需要量（Ｋ）には、晴天指数が０．７（快晴）よりも低かったことに伴って太陽光発電量が減少した分を補って発電した分や、電力需要者が室内で照明を点灯するなどして増加した電力需要量などの、晴天指数が０．７（快晴）であったならば発生しなかった電力需要量（「照明需要」）が含まれているはずであるので、上記電力需要量（Ｋ）から晴天指数が０．７であったとした場合における電力需要量の想定値（Ｊ）を減算することによって、晴天指数が低下したことによる電力需要量の変動分（上記「照明需要」）を算出することができる。
次に電力算出装置１００は、晴天指数≦０．４（曇りや雨など）であった上記各日時における日射量（Ｍ）を、気温データテーブル７００から読み出す。そして電力算出装置１００は、これらの日射量（Ｍ）の値を、上述した発電量算出式を用いて太陽光発電装置による発電量（Ｎ）に換算する(S5030)。
また電力算出装置１００は、上記各日時（曇りや雨など）の日射量（Ｍ）を、晴天指数＝０．７（快晴）となるような換算値（Ｏ）に換算する。例えば、電力算出装置１００は、晴天指数が０．５であった時の日射量（Ｍ）を０．７／０．５倍することにより、晴天指数が０．７となるような日射量の換算値（Ｏ）に換算する。
そして電力算出装置１００は、これらの日射量の換算値（Ｏ）の値を、上記発電量算出式を用いて、太陽光発電装置による発電量（Ｐ）に換算する(S5040)。
続いて電力算出装置１００は、晴天指数≦０．４（曇りや雨など）であった各日時の太陽光発電量（Ｎ）を、各日時の晴天指数が０．７（快晴）であったとした場合の太陽光発電量の換算値（Ｐ）から減算することによって、上記各日時における晴天指数の低下による太陽光発電量の減少量（Ｑ）を算出する(S5050)。
そして電力算出装置１００は、上記各日時（曇りや雨など）における晴天指数の低下に伴う電力需要量の変動量（Ｌ）から、さらに、晴天指数の低下による太陽光発電量の減少量（Ｑ）を減算することにより、各日時における晴天指数の低下に伴う電力使用量の変動量（Ｒ）を算出する(S5020)。
このようにして、電力算出装置１００は、晴天指数が低下したことによって生じる「照明分」の電力需要量を抽出できる。
＜電力使用量の相関式算出処理＞
次に電力算出装置１００は、図１１に示すように、電力使用量の相関式算出処理を実行する。
具体的には、電力算出装置１００は、晴天指数≦０．４（曇りや雨など）であった各日時における日射量（Ｍ）及び降水量（Ｓ）を気象データテーブル７００から読み出し(S6000)、これらの各値と、上記各日時（曇りや雨など）における晴天指数の低下に伴う電力使用量の変動量（Ｒ）と、の間の相関式（電力使用量の相関式（第３関係式））を求める(S6010)。
電力使用量の相関式は、第１の処理形態で説明した電力需要量の相関式と同様に、様々な方法により求めることができる。例えば、各日時の日射量（Ｍ）と、降水量（Ｓ）と、電力使用量の変動量（Ｒ）との値を、一次式（Ｒ=ξＭ+οＳ+π。ξ（グザイ）、ο（オミクロン）、π（パイ）は係数）に代入し、最小二乗法により係数ξ、ο、πの値を定めるとよい。
なお第１の処理形態の場合と同様に、曇りの日は降水量（Ｓ）はゼロであるので、上記電力使用量の相関式を曇りの場合と雨の場合で共用してもよいが、曇りの場合の相関式と、雨の場合の相関式と、をそれぞれ作成することにより、より正確な相関関係を表した相関式を算出することが可能となる。
具体的には、曇りの場合の相関式を、Ｒ=ρＭ+σ（ρ（ロー）、σ（シグマ）は係数）とし、雨の場合の相関式を、Ｒ=τＭ+υＳ+φ（τ（タウ）、υ（ウプシロン）、φ（ファイ）は係数）として、それぞれ最小二乗法により係数を求める。なお、曇りの日時と雨の日時の区別は、降水量の有無に基づいて行ってもよいし、気象データテーブル７００の”天候”欄の記載内容（曇り、雨、雪等）に基づいて行ってもよい。
そして電力算出装置１００は、上記のようにして算出した電力使用量の相関式を記憶装置１４０に記憶しておく。
＜電力需要予測処理＞
次に電力算出装置１００は、図１２に示す電力需要予測処理を実行する。第２の処理形態における電力需要予測処理は、第１の処理形態における電力需要予測処理と処理内容は異なるが、第１の処理形態と同様に、予測対象日における晴天指数の低下による電力需要量の変動量（照明需要）の予測値を求める処理である。
まず電力算出装置１００は、予測対象日時における日射量（Ｔ）と、降水量（Ｕ）を取得し、これらの値を上記電力使用量の相関式に代入する。そして電力算出装置１００は、予測対象日時における電力使用量の変動量（照明分）の予測値（Ｗ）を算出する(S7000)。
なお、曇りの時の電力使用量の相関式と、雨の時の電力使用量の相関式と、を分けて作成した場合には、降水量（Ｕ）がゼロの場合は曇りの時の電力使用量の相関式を用い、降水量（Ｕ）がゼロでない場合は雨の時の電力使用量の相関式を用いるようにしてもよいし、気象データテーブル７００の”天候”欄の記載内容（曇り、雨、雪等）に応じて、天候が雨や雪の場合は雨の時の相関式を使用し、天候が曇りの場合は曇りの時の相関式を使用するようにしてもよい。
なお予測対象日時における日射量（Ｔ）や降水量（Ｕ）の各値は、気象情報装置２００により提供される場合には、電力算出装置１００がネットワーク５００を介して気象情報装置２００から取得すればよい。あるいは、気象庁などの気象データ提供機関により提供された日射量（Ｔ）や降水量（Ｕ）の各値を、電力算出装置１００を操作するオペレータが入力装置１５０を用いて電力算出装置１００に入力するようにしてもよい。あるいは、上記気象データ提供機関が有するコンピュータから、電力算出装置１００がネットワーク５００を介して取得するようにしてもよい。
また予測対象日時は、電力算出装置１００を操作するオペレータによって入力装置１５０から適宜入力されることで指定されるようにしてもよいし、電力算出装置１００が、現在時刻から所定時間先の日時（例えば２４時間後や、４８時間後など）を設定するようにしてもよい。
次に電力算出装置１００は、予測対象日時における日射量の予測値（Ｘ）を取得し、この日射量の予測値（Ｘ）の値を、上述した発電量算出式を用いて太陽光発電装置による発電量の予測値（Ｙ）に換算する(S7010)。
電力算出装置１００は、日射量の予測値（Ｘ）が気象情報装置２００により提供される場合には、日射量の予測値（Ｘ）を気象情報装置２００からネットワーク５００を介して取得する。あるいは、電力算出装置１００を操作するオペレータが入力装置１５０を用いて日射量の予測値（Ｘ）を電力算出装置１００に入力するようにしてもよい。また電力算出装置１００が、気象データ提供機関のコンピュータからネットワーク５００を介して取得するようにしてもよい。
次に電力算出装置１００は、予測対象日時の日射量の予測値（Ｘ）を、晴天指数＝０．７（第１所定値）となるような換算値（Ｚ）に換算する。例えば、電力算出装置１００は、晴天指数が０．５であった時の日射量の予測値（Ｘ）を０．７／０．５倍することにより、晴天指数が０．７となるような日射量の換算値（Ｚ）に換算する。
そして電力算出装置１００は、これらの日射量の換算値（Ｚ）の値を、上記発電量算出式を用いて、太陽光発電装置による発電量の換算値（ＡＡ）に換算する(S7020)。
そして電力算出装置１００は、予測対象日時の太陽光発電量の予測値（Ｙ）を、当該予測対象日時の晴天指数が０．７であったとした場合の太陽光発電量の換算値（ＡＡ）から減算することによって、予測対象日時における晴天指数の低下による太陽光発電量の減少量の予測値（ＡＢ）を算出する(S7030)。
そして電力算出装置１００は、上記太陽光発電量の減少量の予測値（ＡＢ）と、上記電力使用量の変動量の予測値（Ｗ）と、を加算し、予測対象日時における電力需要量の変動量の予測値（ＡＣ）を算出する。
そして電力算出装置１００は、この予測値（ＡＣ）を、出力装置１６０に出力する(S7040)。なお電力算出装置１００は、この予測値（ＡＣ）を、ネットワーク５００を介して接続された他のコンピュータに送信するようにしてもよい。
以上のようにして、本実施形態に係る電力算出装置１００は、天候の変化による電力需要量の変動量（ＡＣ）を算出することが可能となる。
そして、他の手段により気温や曜日、季節等を考慮して算出された予測対象日時における電力需要量の予測値とともに、上記照明需要の予測値（ＡＣ）を組み合わせて電力需要量の予測値を算出するようにすることにより、予測対象日時における電力需要量をより正確に予測することが可能となる。
特に第２の処理形態では、電力使用量の相関式から、晴天指数の低下に伴う太陽光発電量の減少分の影響が除かれており、相関式の精度がより高いため、予測対象日時における天候の変化に伴う電力需要量の変動量をより正確に算出することが可能となる。
なお、第２処理形態においても、第１所定値は、天候変化の基準として用いる値であれば他の値（例えば０．８や０．６など）でもよい。また第２所定値は、天候が変化した際の電力使用量の変動量と、その時の天候の状態を表す第２気象データと、の相関式（第３関係式）を求めるためのサンプルデータを選別する際に用いられる値であり、第１所定値よりも小さな値であれば他の値（例えば０．５や０．１など）でもよい。
第２処理形態においても、上記天候変化の基準として、天候が快晴である場合の晴天指数を採用し、上記サンプルデータを選別する際の基準として、天候が晴れと曇りの境界である場合の晴天指数を採用している。
これにより、天候が快晴の場合と比べて曇りや雨、雪などの場合に増加する電力使用量の増加量（照明分）を用いて、この増加量と、曇りや雨や雪などのときの第２気象データと、の相関関係（第３関係式）を求めることが可能となる。このため、電力需要量の正確な予測が困難な曇りや雨、雪の日の日中の電力需要量をより正確に求めることが可能になる。
また第２処理形態においても、第１気象データと電力需要量との相関関係を表す晴れの日の相関式（第１関係式）を求める際に、晴天指数が第１所定値の場合のサンプルデータを用いるだけでなく、晴天指数が第２所定値よりも大きな場合のサンプルデータを用いるようにしているので、サンプルデータの数を増加させることができ、より精度の高い相関式を算出することができる。
以上説明したように、本実施形態によれば、電力需要量の予測精度を向上させることが可能となる。例えば、晴天指数の低下時に、日中であっても室内照明を点灯する家庭が増加する等により生ずる電力需要量の変動量を予測して、電力需要量を正確に予測することが可能となる。また例えば、晴天指数の低下時に生ずる太陽光発電量の減少量を予測して、電力需要量を正確に予測することが可能となる。
なお上述した実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。
１００ 電力算出装置
１１０ ＣＰＵ
１２０ メモリ
１３０ 通信装置
１４０ 記憶装置
１５０ 入力装置
１６０ 出力装置
１７０ 記録媒体読取装置
２００ 気象情報装置
３００ 電力情報装置
５００ ネットワーク
６００ 電力算出装置制御プログラム
７００ 気象データテーブル
７１０ 電力需要テーブル
８００ 記録媒体
１０００ 電力算出システム

Claims (10)

  1. 天候の変化による電力需要量の変動量を算出する電力算出装置であって、
    日中の屋外の明るさの目安となる指標値が第１所定値である時の電力需要量と第１気象データとの関係を表す第１関係式を記憶する第１関係式記憶部と、
    前記第１所定値により示される明るさよりも暗い第２所定値により示される明るさよりもさらに暗い時の過去の複数の前記第１気象データを前記第１関係式に適用し、前記過去の各日時の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合における電力需要量の想定値を算出する電力需要想定値算出部と、
    過去の前記各日時における電力需要量の実績値と前記想定値との差分から、前記各日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる電力需要量の変動量を算出する第１変動量算出部と、
    前記各日時における屋外の明るさの変化による電力需要量の前記変動量と、前記各日時における天候の状態を表す第２気象データと、に基づいて、これらの各値の関係を表す第２関係式を求める第２関係式算出部と、
    予測対象日時における前記第２気象データの予報値を取得する予報値取得部と、
    第２気象データの前記予報値を前記第２関係式に適用し、前記予測対象日時における電力需要量の変動量の予測値を算出する第１予測値算出部と、
    前記予測値を出力する予測値出力部と、
    を備えることを特徴とする電力算出装置。
  2. 請求項１に記載の電力算出装置であって、
    太陽光発電装置による太陽光発電量を日射量から算出するための発電量算出式を記憶する発電量算出式記憶部と、
    前記指標値が前記第２所定値である時よりも明るい時の過去の複数の日時における日射量を、前記指標値が前記第１所定値であったとした場合の換算値に換算する第１日射量換算部と、
    前記指標値が前記第２所定値である時よりも明るい時の前記各日時における日射量を前記発電量算出式に適用して得られる前記各日時における太陽光発電量を、前記各日時の前記換算値を前記発電量算出式に適用して得られる、前記各日時の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合の太陽光発電量の換算値から減算することにより、前記各日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる太陽光発電量の減少量を算出する第１発電量減少量算出部と、
    前記各日時の太陽光発電量の前記減少量を、前記各日時の電力需要量の実績値から減じることにより、屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる太陽光発電量の減少量がなかったとした場合の電力需要量の補正値を算出する電力需要補正値算出部と、
    前記指標値が前記第２所定値である時よりも明るい時の前記各日時の前記第１気象データと、前記各日時の電力需要量の前記補正値と、に基づいて、これらの各値の関係を表す関係式を前記第１関係式として求める第１関係式算出部と、
    をさらに備えることを特徴とする電力算出装置。
  3. 天候の変化による電力需要量の変動量を算出する電力算出装置であって、
    日中の屋外の明るさの目安となる指標値が第１所定値である時の電力需要量と第１気象データとの関係を表す第１関係式を記憶する第１関係式記憶部と、
    前記第１所定値により示される明るさよりも暗い第２所定値により示される明るさよりもさらに暗い時の過去の複数の前記第１気象データを前記第１関係式に適用し、前記過去の各日時の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合における電力需要量の想定値を算出する電力需要想定値算出部と、
    太陽光発電装置による太陽光発電量を日射量から算出するための発電量算出式を記憶する発電量算出式記憶部と、
    前記指標値が前記第２所定値である時よりもさらに暗い前記過去の各日時における日射量を、前記指標値が前記第１所定値であったとした場合の換算値に換算する第２日射量換算部と、
    前記指標値が前記第２所定値である時よりもさらに暗い前記過去の各日時における日射量を前記発電量算出式に適用して得られる前記各日時における太陽光発電量を、前記各日時の日射量の前記換算値を前記発電量算出式に適用して得られる、前記各日時の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合の太陽光発電量の換算値から減算することにより、前記各日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる太陽光発電量の減少量を算出する第２発電量減少量算出部と、
    前記各日時における電力需要量の実績値と前記想定値との差分から、さらに、前記各日時における前記太陽光発電量の前記減少量を減ずることにより、前記各日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる電力使用量の変動量を算出する第２変動量算出部と、
    前記各日時における屋外の明るさの変化による電力使用量の前記変動量と、前記各日時における天候の状態を表す第２気象データと、に基づいて、これらの各値の関係を表す第３関係式を求める第３関係式算出部と、
    予測対象日時における前記第２気象データの予報値を取得する予報値取得部と、
    第２気象データの前記予報値を前記第３関係式に適用し、前記予測対象日時における電力使用量の変動量の予測値を算出する第２予測値算出部と、
    前記予測対象日時における日射量の予報値を、前記予測対象日の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合の日射量の換算値に換算する第３日射量換算部と、
    前記予測対象日時の日射量の前記予報値を前記発電量算出式に適用して得られる前記予測対象日時における太陽光発電量の予測値を、前記予測対象日時における日射量の前記換算値を前記発電量算出式に適用して得られる、前記予測対象日時における前記指標値が前記第１所定値であったとした場合の太陽光発電量の前記換算値から減算することにより、前記予測対象日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる太陽光発電量の減少量の予測値を算出する発電量予測値算出部と、
    前記予測対象日時における、太陽光発電量の減少量の前記予測値と、電力使用量の変動量の前記予測値と、を加算し、前記予測対象日時における電力需要量の変動量の予測値を算出する第３予測値算出部と、
    前記予測値を出力する予測値出力部と、
    を備えることを特徴とする電力算出装置。
  4. 請求項３に記載の電力算出装置であって、
    前記指標値が前記第２所定値である時よりも明るい時の過去の複数の日時における日射量を、前記指標値が前記第１所定値であったとした場合の換算値に換算する第１日射量換算部と、
    前記指標値が前記第２所定値である時よりも明るい時の前記各日時における日射量を前記発電量算出式に適用して得られる前記各日時における太陽光発電量を、前記各日時の前記換算値を前記発電量算出式に適用して得られる、前記各日時の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合の太陽光発電量の換算値から減算することにより、前記各日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる太陽光発電量の減少量を算出する第１発電量減少量算出部と、
    前記各日時の太陽光発電量の前記減少量を、前記各日時の電力需要量の実績値から減じることにより、屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる太陽光発電量の減少量がなかったとした場合の電力需要量の補正値を算出する電力需要補正値算出部と、
    前記指標値が前記第２所定値である時よりも明るい時の前記各日時の前記第１気象データと、前記各日時の電力需要量の前記補正値と、に基づいて、これらの各値の関係を表す関係式を前記第１関係式として求める第１関係式算出部と、
    をさらに備えることを特徴とする電力算出装置。
  5. 請求項１〜４のいずれかに記載の電力算出装置であって、
    前記第１気象データは、最高気温、最低気温、気温、湿度、及び不快指数の少なくともいずれかを含む
    ことを特徴とする電力算出装置。
  6. 請求項１〜５のいずれかに記載の電力算出装置であって、
    前記第２気象データは、日射量、降水量、及び雲量の少なくともいずれかを含む
    ことを特徴とする電力算出装置。
  7. 請求項１〜６のいずれかに記載の電力算出装置であって、
    前記指標値は、晴天指数であり、
    前記第１所定値は、天候が快晴である場合の晴天指数の値であり、
    前記第２所定値は、天候が晴れと曇りの境界である場合の晴天指数の値である
    ことを特徴とする電力算出装置。
  8. 請求項７に記載の電力算出装置であって、
    前記第１所定値は、0.7であり、
    前記第２所定値は、0.4である
    ことを特徴とする電力算出装置。
  9. 天候の変化による電力需要量の変動量を算出する電力算出装置の制御方法であって、
    前記電力算出装置が、日中の屋外の明るさの目安となる指標値が第１所定値である時の電力需要量と第１気象データとの関係を表す第１関係式を記憶し、
    前記電力算出装置が、前記第１所定値により示される明るさよりも暗い第２所定値により示される明るさよりもさらに暗い時の過去の複数の前記第１気象データを前記第１関係式に適用し、前記過去の各日時の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合における電力需要量の想定値を算出し、
    前記電力算出装置が、過去の前記各日時における電力需要量の実績値と前記想定値との差分から、前記各日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる電力需要量の変動量を算出し、
    前記電力算出装置が、前記各日時における屋外の明るさの変化による電力需要量の前記変動量と、前記各日時における天候の状態を表す第２気象データと、に基づいて、これらの各値の関係を表す第２関係式を求め、
    前記電力算出装置が、予測対象日時における前記第２気象データの予報値を取得し、
    前記電力算出装置が、第２気象データの前記予報値を前記第２関係式に適用し、前記予測対象日時における電力需要量の変動量の予測値を算出し、
    前記電力算出装置が、前記予測値を出力する
    ことを特徴とする電力算出装置の制御方法。
  10. 天候の変化による電力需要量の変動量を算出する電力算出装置に、
    日中の屋外の明るさの目安となる指標値が第１所定値である時の電力需要量と第１気象データとの関係を表す第１関係式を記憶する手順と、
    前記第１所定値により示される明るさよりも暗い第２所定値により示される明るさよりもさらに暗い時の過去の複数の前記第１気象データを前記第１関係式に適用し、前記過去の各日時の前記指標値が前記第１所定値であったとした場合における電力需要の想定値を算出する手順と、
    過去の前記各日時における電力需要量の実績値と前記想定値との差分から、前記各日時における屋外の明るさが、前記指標値が前記第１所定値である時の明るさから変化したことによる電力需要量の変動量を算出する手順と、
    前記各日時における屋外の明るさの変化による電力需要量の前記変動量と、前記各日時における天候の状態を表す第２気象データと、に基づいて、これらの各値の関係を表す第２関係式を求める手順と、
    予測対象日時における前記第２気象データの予報値を取得する手順と、
    第２気象データの前記予報値を前記第２関係式に適用し、前記予測対象日時における電力需要量の変動量の予測値を算出する手順と、
    前記予測値を出力する手順と、
    を実行させるためのプログラム。
JP2014014849A 2014-01-29 2014-01-29 電力算出装置、電力算出装置の制御方法及びプログラム Expired - Fee Related JP5592576B1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014014849A JP5592576B1 (ja) 2014-01-29 2014-01-29 電力算出装置、電力算出装置の制御方法及びプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014014849A JP5592576B1 (ja) 2014-01-29 2014-01-29 電力算出装置、電力算出装置の制御方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP5592576B1 true JP5592576B1 (ja) 2014-09-17
JP2015142461A JP2015142461A (ja) 2015-08-03

Family

ID=51702039

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014014849A Expired - Fee Related JP5592576B1 (ja) 2014-01-29 2014-01-29 電力算出装置、電力算出装置の制御方法及びプログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5592576B1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016163511A (ja) * 2015-03-05 2016-09-05 中国電力株式会社 電力需要量予測システム、電力需要量予測方法及びプログラム

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7508857B2 (ja) 2020-05-18 2024-07-02 中国電力株式会社 電力需要量予測装置、電力需要量予測装置の制御方法及びプログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016163511A (ja) * 2015-03-05 2016-09-05 中国電力株式会社 電力需要量予測システム、電力需要量予測方法及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JP2015142461A (ja) 2015-08-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10963602B2 (en) Device for predicting amount of photovoltaic power generation, and method for predicting amount of photovoltaic power generation
US8620634B2 (en) Energy resource allocation including renewable energy sources
Khatoon et al. Effects of various factors on electric load forecasting: An overview
JP3984604B2 (ja) 太陽光発電システムの発電量予測方法、装置、およびプログラム
Yao et al. Effects of cloud parameterization on the simulation of climate changes in the GISS GCM
JP5047245B2 (ja) 日射量予測方法、装置及びプログラム
WO2015075794A1 (ja) 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
WO2016210102A1 (en) Method of forecasting for solar-based power systems
CN110598898B (zh) 一种基于开放获取天气数据的光伏预测方法、系统以及存储介质
Altobelli et al. Solar dryer efficiency considering the total drying potential. Application of this potential as a resource indicator in north-western Argentina
JP2013152156A (ja) 日射量算出装置、日射量算出装置の制御方法及びプログラム
CN115081902B (zh) 基于源网荷储协同的综合规划方法、装置、设备及介质
JP5592576B1 (ja) 電力算出装置、電力算出装置の制御方法及びプログラム
JP2018011494A (ja) 太陽光発電出力推定装置及び太陽光発電出力推定方法
JP6042775B2 (ja) 制御装置、プログラム
Nomiyama et al. A study on global solar radiation forecasting using weather forecast data
JP6769755B2 (ja) 太陽光発電出力推定装置及び太陽光発電出力推定方法
Celik Long-term energy output estimation for photovoltaic energy systems using synthetic solar irradiation data
Zhang et al. Sky temperature estimation and measurement for longwave radiation calculation
Gregory et al. Testing and diagnosing the ability of the Bureau of Meteorology’s numerical weather prediction systems to support prediction of solar energy production
KR20230103984A (ko) 구름 기상 데이터 기반의 알고리즘이 적용된 태양광 발전 예측 장치 및 그 방법
JP2014055742A (ja) 空気調和装置
JP2020086595A (ja) 数値解析装置及び方法
JP7094838B2 (ja) エネルギー管理システム、エネルギー管理装置および地表温度推計装置
Batsala et al. Forecasting day-ahead of power generation from photovoltaic stations and use weather apps.„

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140620

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20140729

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20140731

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5592576

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees