JP5842994B2 - 運転計画作成方法、運転計画作成プログラムおよび運転計画作成装置 - Google Patents

Description

本発明は、運転計画作成方法、運転計画作成プログラムおよび運転計画作成装置に関する。

現在、地球環境問題への対策は世界規模の課題として認識されている。この対策として注目されているのが、太陽光発電などの自然エネルギーの利用である。一般的に、太陽光発電は天候の影響を受けやすく、発電の出力が不安定であるため、その有効活用にはさまざまな工夫がなされている。

太陽光発電の不安定性に対応する方法としては、蓄電池や燃料電池などの他の種類の分散電源を運転計画に沿って運用する方法がある。この運転計画は、例えば、容量に限りがある蓄電池からの放電を適切に制御する制御パラメータである。例えば、蓄電池の制御方式として、電力需要が所定の電力値を超えた場合に蓄電池を放電するピークカット方式を用いる場合には、この電力値が運転計画となる。太陽光発電と蓄電池の組み合わせの運用では、一般的に、翌日の電力需要の推移の予測と翌日の天候変動の予測とに基づいて、蓄電池を運用した場合のシミュレーションを行い、予測通りに電力需給が推移した場合にシミュレーション結果である評価値が最良になるように、蓄電池を一日運転するための運転計画が作成される。

また、例えば、蓄電池運用中に運転計画を修正する運用方法がある。一般的に、当日の天候状況を確認後の予測は、前日に天候を予測するよりも確度が高い。このため、天候変動の前日予測が外れてしまった場合には、当日に確認した天候状況に基づいて運用中の運転計画を修正することにより、蓄電池の運用状況が改善される。

また、例えば、予測が逸脱した場合に運転計画を修正することを踏まえてシミュレーションを行うことで、蓄電池の運転計画を作成する方法もある。この方法では、過去の電力需給のデータに基づいて、電力需給の予測値が一定値以上外れる予測逸脱パターンとその発生確率を予め収集しておく。そして、各予測逸脱パターンに対し、予測逸脱時の運転計画の修正を考慮した評価値をシミュレーションで求める。そして、予測的中時の評価値に、各予測逸脱パターンについて得られた評価値を、それぞれの発生確率に応じて重み付け加算して求めた総合的な評価値に基づき、予測が逸脱した場合を考慮した運転計画を作成する。

特許第４２４５５８３号公報 特開２００５−８６９５３号公報 特開２００８−１４１９１８号公報

工藤満、竹内章、野崎洋介、遠藤久仁、角田二郎，「エネルギーネットワークにおける太陽光発電予測技術」，電気学会論文誌Ｂ，Ｖｏｌ．１２７（２００７）、Ｎｏ．７、ｐｐ．８４７‐８５３ 高山聡志、岩坂佑二、原亮一、北裕幸、伊藤孝充、植田喜延、三輪修也、松野直也、滝谷克幸、山口浩司，「大規模太陽光発電所における日射量予測に基づく発電計画作成手法」，電気学会論文誌Ｂ，Ｖｏｌ．１２９（２００９），Ｎｏ．１２，ｐｐ．１５１４‐１５２１

しかしながら、従来の技術の当日の精度が高い予測に基づき運転計画を修正する手法では、所定の時刻もしくは所定の時間間隔ごとに予測をし直して、運転計画を修正することが一般的である。したがって、所定の修正時刻の前に運転計画を修正したほうが効果の高まるような状況に対応できないという問題がある。

例えば、自然エネルギーによる発電の出力を予測する現在の予測精度は、気象予報の精度への依存性が大きく、運用時に短い時間間隔で取得できるデータにより、予測精度を大幅に向上することはできない。このため、気象予報が更新されるタイミングにあわせて、正午付近に運転計画を修正することが合理的であるが、この場合、正午以前の気象条件の急変に伴う出力変動には対応できないことになる。

例えば、太陽光発電と蓄電池を併用により需要のピーク低減効果を狙う場合、気象条件の変化により、発電出力の低下が予想される状況では、蓄電池の残量が枯渇しないよう、気象予報のタイミングにあわせた運転計画修正より、早めに運転計画を修正することが望まれる。

本発明は、運転計画の修正時刻が遅くなると効果に影響が出る状況において、その影響が出る前に検出できる修正運転計画を作成することを目的とする。

本発明の一側面によれば、外部からの環境条件に応じて発電を行う発電装置と、前記発電装置からの電力により充電されるとともに電力需給に応じて放電する蓄電池とを有する発電システムの運転計画作成方法、運転計画作成プログラム、および運転計画作成装置において、前記外部からの環境条件に応じた電力需給の推移を示し記憶部に記憶された複数の需給電力シナリオについて、前記蓄電池からの放電量に関する運転計画を所定の定期修正時刻で修正した場合に最良の放電量が得られる第１の修正運転計画と、前記定期修正時刻を変更した対策時刻で前記蓄電池の当初運転計画を修正した場合に最良の放電量が得られる第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要があるかを示す評価値を算出し、前記複数の需給電力シナリオのうち、算出された前記評価値に基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要がある要対策シナリオを抽出し、抽出された前記要対策シナリオから、前記要対策シナリオに対する当初運転計画と第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記要対策シナリオに対する当初運転計画を修正する変更対策シナリオを分類し、分類された変更対策シナリオについて、前記外部からの環境条件に基づいて、分類された前記変更対策シナリオを識別する識別条件を生成し、生成された前記識別条件に分類された前記変更対策シナリオを対応付けて出力することを特徴とする運転計画作成方法、運転計画作成プログラムおよび運転計画作成装置が提案される。

本発明の一側面によれば、運転計画の修正時刻が遅くなると効果に影響が出る状況において、その影響が出る前に検出できる修正運転計画を作成することができるという効果を奏する。

図１は、蓄電池の運転計画に基づく運用形態の一例を示す説明図である。 図２は、ピークカット制御方式の一例を示す説明図である。 図３は、適用条件が付与された修正運転計画を示す説明図である。 図４は、運転計画作成システム１０３による運転計画の修正例を示す説明図である。 図５は、運転計画作成システム１０３を構成するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。 図６は、作成装置の機能的構成例を示すブロック図である。 図７は、シナリオＤＢ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、要対策度算出例（その１）を示す説明図である。 図９は、図８の（Ａ）および（Ｂ）の比較例を示す説明図である。 図１０は、要対策度算出例（その２）を示す説明図である。 図１１は、図１０の（Ａ）および（Ｂ）の比較例を示す説明図である。 図１２は、要対策シナリオの分類例を示す説明図である。 図１３は、識別条件作成部６１４による識別条件の作成例を示す説明図である。 図１４は、出力情報作成部６０２で使用するシナリオＤＢの内容の一例を示す説明図である。 図１５は、出力情報作成部６０２による出力例を示す説明図である。 図１６は、作成装置６００による処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１７は、図１６に示した早期対策対象シナリオ抽出処理（ステップＳ１６０１）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１８は、図１７に示した要対策度算出処理（ステップＳ１７０２）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図１９は、図１７に示した要対策シナリオ分類処理（ステップＳ１７０４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図２０は、図１７に示した識別条件作成処理（ステップＳ１７０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図２１は、図１６に示した出力情報作成処理（ステップＳ１６０２）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図２２は、回帰木による要対策シナリオの分類例を示す説明図である。 図２３は、回帰木２２００により作成された識別条件作成テーブル２３００の一例を示す説明図である。 図２４は、実施の形態２にかかる要対策シナリオ分類部６１３による要対策シナリオ分類処理手順例を示すフローチャートである。 図２５は、図２４に示した分割処理（ステップＳ２４０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図２６は、実施の形態２にかかる識別条件作成部６１４による識別条件作成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図２７は、実施の形態２にかかる出力情報作成部６０２による出力情報作成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。 図２８は、実施の形態３にかかる作成装置６００の機能的構成例を示すブロック図である。 図２９は、日照時間変動確率テーブル２８１３の一例を示す図である。 図３０は、天候変動モデルを説明するための図である。 図３１は、日射量変動シナリオの一例を示す図である。 図３２は、需要変動シナリオの一例を示す図である。 図３３は、需給シナリオの一例を示す図である。 図３４は、最適運転評価テーブルの一例を示す図である。 図３５は、制御パラメータの探索範囲について説明するための図である。 図３６は、当初運転計画テーブルの一例を示す図である。 図３７は、修正運転評価テーブルの一例を示す図である。 図３８は、実施の形態３にかかる作成装置６００による出力情報作成処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３９は、需給シナリオ生成部２８０２による需給シナリオの生成処理（ステップＳ３８０１）の処理手順を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる運転計画作成方法、運転計画作成プログラムおよび運転計画作成装置の実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態１）
＜運用形態の一例＞
図１は、蓄電池の運転計画に基づく運用形態の一例を示す説明図である。図１において、電力系統１０１は、例えば、住宅やマンション、ビル、店舗、施設などの建造物に設置され、これらの建造物に電力を供給する。電力系統１０１は、発電装置１１１と、蓄電池１１２と、パワーコンデョショナ（Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、以下、「ＰＣＳ」）１１３と、電力計１１４と、が接続されて構成される。電力系統１０１は、発電装置１１１からの電力により充電されるとともに電力需給に応じて放電する蓄電池１１２とを有する発電システムである。

発電装置１１１は、外部からの環境条件に応じて発電を行う装置である。具体的には、発電装置１１１は、太陽光などの自然エネルギーを電気に変換する装置である。本実施の形態では、一例として太陽光発電装置として説明するが、風力発電装置でもよい。蓄電池１１２は、発電装置１１１によって発電された電気を蓄積または放電する装置である。ＰＣＳは、発電装置１１１によって発電された電気の直流／交流変換、蓄電池１１２に対する充放電制御、発電装置１１１の発電量制御などをおこなう装置である。電力計１１４は、建造物での消費電力を計測する計器である。発電装置１１１によって発電された電気は、蓄電池１１２に蓄電され、また、電力供給先１１５に供給される。

運用システム１０２は、電力系統１０１から積算電力値や発電量を取得して電力系統１０１を監視する。また、運用システム１０２は、運転計画作成システム１０３から与えられた適用条件付の運転計画に基づきＰＣＳを制御して、蓄電池１１２の充放電をおこなう。

ここで、運転計画とは、電力系統１０１内の蓄電池１１２などの制御対象機器の動作を規定する制御パラメータであり、例えば、電力需要が所定の電力値を超えた時に放電するというピークカット制御方式で蓄電池１１２を運転する場合には、その電力値（「放電基準値」と称す。）が制御パラメータ、すなわち、運転計画となる。

図２は、ピークカット制御方式の一例を示す説明図である。図２において、横軸は１日の時間であり、縦軸は電力値である。図２の波形は、需給シナリオであり、蓄電池１１２は、電力値が放電基準値を超えた場合に放電する。需給シナリオとは、蓄電池１１２からの電力を使用する電力網内の電力需要と、太陽光発電による出力との差を要素とする時系列データである。

図１に戻り、適用条件とは、運転計画を適用すべき状況を特定する条件であり、例えば、別の運転計画の適用（運転計画の修正）の要否を判定すべき早期対策時刻と当該適用の要否を識別する識別条件とを含む。早期対策時刻および識別条件の詳細については後述する。

また、運用システム１０２は、外部から現在の気象の状態を表す気象データや将来の気象の状態を予測する気象予報データを取得して、電力系統１０１での発電装置１１１の発電や蓄電池１１２の充放電を制御する。具体的には、例えば、運用システム１０２は、１日の初めにその時点の最新の天気予報データを取得し、そのデータに一致する適用条件が付与された運転計画を選択し、その運転計画に沿って電力系統１０１の運用を開始する。そして、運用システム１０２は、各時点での電力系統１０１の状態や気象状況等を監視し、運転計画作成システム１０３により与えられた適用条件に一致する状況を検知すると、適用条件と関係づけられた運転計画に切り替えて、電力系統１０１の運用を継続する。

図３は、適用条件が付与された修正運転計画を示す説明図である。図３において、横軸は時間であり、縦軸は電力値である。図３では、直近のｎ時間の積算日射量などの監視対象データが適用条件を満たした場合に、修正運転計画を適用する例である。

図１に戻り、運転計画作成システム１０３は、運用システム１０２から気象・予報ログ、積算電力ログ、発電ログといった過去のデータを取得して、適用条件が付与された修正運転計画を運用システム１０２に出力する。具体的には、運転計画作成システム１０３は、起こり得る需給状況の推移を網羅的に表現した需給シナリオを外部装置から取得する。また、運転計画作成システム１０３が需給シナリオを生成してもよい。そして、運転計画作成システム１０３は、生成された需給シナリオに基づいて、運転計画を作成する。

また、運転計画作成システム１０３は、作成した運転計画を修正すべき状況を運用システム１０２が運用時に検知する適用条件を、起こり得る状況を網羅的に想定したシミュレーションによって自動作成する。具体的には、運転計画作成システム１０３は、図４に示すように、下記（１）〜（３）を実行する。

図４は、運転計画作成システム１０３による運転計画の修正例を示す説明図である。図４において、（１）運転計画作成システム１０３は、需給シナリオに基づくシミュレーションによって、１日の運用における各時点について、その時点で運転計画を修正すれば効果が高められるシナリオを抽出する。抽出したシナリオを、「要対策シナリオ」と称す。

（２）運転計画作成システム１０３は、要対策シナリオを対策の類似性で分類する。対策とは、その要対策シナリオにとって最適な、その時点以降の運転計画である。運転計画作成システム１０３は、対策が類似する要対策シナリオ群と修正すべき時刻を決定する。対策が類似する要対策シナリオ群を「早期対策対象シナリオ群」と称す。また、修正すべき時刻を「対策時刻」といい、一例として「早期対策時刻」と称す。

（３）運転計画作成システム１０３は、早期対策対象シナリオ群が当日の早期対策時刻に利用可能なデータによって識別可能かを判定する。そして、運転計画作成システム１０３は、識別可能な場合に、早期対策対象シナリオ群の識別条件と、識別条件に合致するシナリオ群に対する最適な運転計画とを作成する。

運転計画作成システム１０３は、上記（１）〜（３）の手順によって、運転計画の修正ルール、すなわち、早期対策時刻と識別条件とを有する適用条件が付与された修正運転計画を作成する。これにより、例えば、ある時点までに対策が必要な需給シナリオ、すなわち、その時点までに運転計画を修正しないと高い効果が得られない需給シナリオに対して、適切なタイミングで対策を打てるようにすることができる。具体的には、対策が必要な時点において利用可能なデータで、その需給シナリオおよび同様な対策が有効な需給シナリオを識別できる場合、その時点までに運転計画を修正しないと高い効果が得られない需給シナリオに対して、運転計画を修正して対策を打てるようにすることができる。

＜コンピュータのハードウェア構成例＞
図５は、運転計画作成システム１０３を構成するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図５に示すように、コンピュータ５００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ５０１と、ユーザからデータの入力を受け付ける入力装置５０２と、モニタ５０３とを有する。また、コンピュータ５００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読み取り装置５０４と、他の装置とデータの授受を行うネットワークインターフェース装置５０５とを有する。また、コンピュータ５００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）５０６と、ハードディスク装置５０７とを有する。また、各装置５０１〜５０７は、バス５０８に接続される。

ハードディスク装置５０７は、運転計画作成プログラムを記憶する。また、ハードディスク装置５０７は、運転計画作成プログラムを実現するための各種データを記憶する。ＣＰＵ５０１が運転計画作成プログラムをハードディスク装置５０７から読み出してＲＡＭ５０６に展開して実行することにより、運転計画作成プログラムは、運転計画作成プロセスとして機能する。

なお、上記の運転計画作成プログラムは、必ずしもハードディスク装置５０７に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ５００が読み出して実行するようにしても良い。コンピュータが読み取り可能な記録媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）ディスク、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に接続された装置にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ５００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしても良い。

＜作成装置の機能的構成例＞
つぎに、作成装置の機能について説明する。作成装置は、図１に示した運転計画作成システム１０３に含まれる、運転計画の作成機能を実現するコンピュータである。具体的には、作成装置は、太陽光発電との併用により、需要のピークカットを狙う蓄電池１１２の運用に関し、早期対策を実施するための運転計画修正ルールを作成するコンピュータである。例えば、１日のはじめに、最新の気象予報に基づいて作成した蓄電池１１２の当初運転計画を、気象予報の更新タイミングにあわせて定期修正時刻に修正することを前提に、定期修正時刻以前の各時点の状況に応じて対策を実施するための運転計画修正ルールを作成する。定期修正時刻としては、具体的には、昼頃、例えば、１３時が挙げられる。

ここで、当初運転計画としては、運転計画作成時点において最も起こりやすいと予測される１つの需給シナリオに対して最適な計画を求めるという一般的な計画作成方法により作成した値を用いることができる。実施の形態１では、一例として、当初運転計画を午前中に修正するためのルールを作成する場合について説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、定期修正時刻に、気象予報に基づいて作成した運転計画についても、同様の手順で修正ルールを作成することができる。

図６は、作成装置の機能的構成例を示すブロック図である。作成装置６００は、シナリオＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）７００と、早期対策対象シナリオ抽出部６０１と、出力情報作成部６０２と、を有する。シナリオＤＢ７００は、具体的には、例えば、図５に示したハードディスク装置５０７によりその機能を実現する。早期対策対象シナリオ抽出部６０１および出力情報作成部６０２は、具体的には、例えば、図５に示したＲＡＭ５０６またはハードディスク装置５０７に記憶されたプログラムを、ＣＰＵ５０１に実行させることにより、その機能を実現する。早期対策対象シナリオ抽出部６０１および出力情報作成部６０２の説明の前に、シナリオＤＢ７００について図７を用いて説明する。

図７は、シナリオＤＢ７００の記憶内容の一例を示す説明図である。シナリオＤＢ７００は、運転計画作成システム１０３が有するデータベースであり、需給シナリオを記憶する。シナリオＤＢ７００は、需給シナリオＩＤ項目と、時系列データ項目と、当初計画項目と、定期修正項目と、早期対策項目と、を有する。需給シナリオＩＤ項目には、ｎ個（ｎ≧１）の需給シナリオに対して、各需給シナリオを一意に特定するｎ個の需給シナリオＩＤ（ｓ１〜ｓｎ）が記憶される。ｉ番目（１≦ｉ≦ｎ）の需給シナリオを「需給シナリオｓｉ」とする。時系列データとは、需給シナリオｓｉと時刻ｔｊ（１≦ｊ≦ｍ）によって特定されるデータｄｉ（ｔｊ）であり、需給データ、および、需給データの推移に関連する観測可能データや気象予報データが含まれる。需給データは、電力値であり、電力需要、発電出力、および、それらの差の値である需給差からなり、それぞれ、ｄｉ（ｔｊ）．ｄ、ｄｉ（ｔｊ）．ｓ、ｄｉ（ｔｊ）．ｐと表記する。観測可能データは、例えば、日射量ｄｉ（ｔｊ）．ｉ、気温ｄｉ（ｔｊ）．ｔである。気象予報データは、例えば、晴・曇・雨という天気カテゴリｄｉ（ｔｊ）．ｗである。

当初計画項目には、需給シナリオｓｉごとに、そのシナリオの実現が予想される場合に適用される当初運転計画ｐａｉが記憶される。例えば、本発明で、天気予報のみに基づいて作成される計画に対して修正計画を作成する場合には、同じ天気カテゴリに対応するシナリオに対しては、同一の当初計画が記憶される。また、当初運転計画ｐａｉとは、例えば、当初の放電基準値である。

定期修正項目と、早期対策項目は、本発明の計画作成処理の主要な処理結果を記憶する領域である。定期修正項目は、計画項目と評価値項目からなる。計画項目には、定期修正計画ｐｂｉが記憶される。定期修正計画ｐｂｉとは、あらかじめ決められた定期修正時刻以降の最適な運転計画（例えば、放電基準値）である。評価値項目には、定期修正計画の評価値ｅｂｉが記憶される。

定期修正計画の評価値ｅｂｉとは、修正時刻まで当初運転計画で運用し、修正時刻以降は、修正時刻の蓄電池残量の制約において効果が最大になる最適運転計画で運用した場合の効果を見積もるシミュレーションにより得られたシミュレーション結果である。早期対策項目は、時刻項目と計画項目と評価値項目と群ＩＤ項目とを有する。時刻項目には、需給シナリオｓｉごとの早期対策時刻ｔｃｉが記憶される。計画項目には、需給シナリオｓｉごとの早期対策運転計画ｐｃｉが記憶され、評価項目には、早期対策運転計画ｐｃｉの評価値ｅｃｉが記憶される。早期対策運転計画ｐｃｉとは、早期対策時刻ｔｃｉ以降の最適な運転計画（例えば、放電基準値）である。群ＩＤ項目には、そのシナリオが対応する早期対策対象シナリオ群の識別子ｇｃｉが記憶される。

図６に戻り、早期対策対象シナリオ抽出部６０１は、需給シナリオ群と早期対策時刻を入力とし、早期対策時刻において対策を必要とするシナリオを抽出する。具体的には、早期対策対象シナリオ抽出部６０１は、要対策度算出部６１１と、要対策シナリオ抽出部６１２と、要対策シナリオ分類部６１３と、識別条件作成部６１４と、を有する。以下、順に説明する。

要対策度算出部６１１は、それぞれの需給シナリオに対して、早期対策時刻において対策が必要かを示す評価値となる要対策度を算出する。具体的には、例えば、要対策度算出部６１１は、それぞれの需給シナリオに対して、早期対策が必要かどうかを判定するために２種類のシミュレーションを行う。１つは対策を早期に行った場合のシミュレーションであり、もう１つは通常の運用で想定する定期修正時刻で当初運転計画の修正を行った場合のシミュレーションである。要対策度算出部６１１は、この２種類のシミュレーション結果を比較することにより、早期に対策が必要かどうかを示す要対策度を算出することになる。

要対策シナリオ抽出部６１２は、要対策度に基づいて、早期対策が必要なシナリオを需給シナリオ群の中から抽出する。例えば、要対策度の抽出しきい値が設定されており、ある早期対策時刻ｔｊでのある需給シナリオｓｉの要対策度が抽出しきい値以上である場合、要対策シナリオ抽出部６１２は、その需給シナリオｓｉを要対策シナリオとして抽出する。

要対策シナリオ分類部６１３は、要対策シナリオ抽出部６１２によって抽出された要対策シナリオを、対策（各シナリオにとって最適な運転計画）の類似性により分類する。そして、要対策シナリオ分類部６１３は、分類された要対策シナリオを、早期対策時刻に対応する早期対策対象シナリオ群として出力する。

要対策シナリオ抽出部６１２により抽出された要対策シナリオ群には、必要な対策が異なる要対策シナリオが混在する場合がある。そのような要対策シナリオを識別できても適切な対策、すなわち、ある識別条件で識別されるシナリオのすべてに対して有効な運転計画を定めることができない。このため、要対策シナリオ分類部６１３は、あらかじめ対策によって分類を行う。要対策シナリオ分類部６１３によって分類された要対策シナリオ群を、「早期対策対象シナリオ群」と称す。早期対策対象シナリオは変更対策シナリオである。

識別条件作成部６１４は、早期対策対象シナリオ群を入力として、早期対策時刻において利用可能なデータによって識別可能な早期対策対象シナリオ群を選別する。そして、識別条件作成部６１４は、選別したシナリオ群に対して識別条件を作成する。要対策度算出部６１１〜識別条件作成部６１４による処理は、早期対策時刻ごとに実行される。識別条件作成部６１４は、生成部の一例である。

出力情報作成部６０２は、識別条件作成部６１４により作成された識別条件を入力として、修正運転計画を作成する。そして、出力情報作成部６０２は、早期対策時刻と識別条件と修正運転計画とを運用システム１０２に対して出力する。出力情報作成部６０２は出力部の一例である。

＜要対策度算出例＞
つぎに、要対策度算出部６１１による要対策度算出例について説明する。上述したように、要対策度算出部６１１は、当初運転計画を定期修正時刻より早い時間帯に修正することが必要かどうか評価するために、同一の需給シナリオに対して異なる修正時刻による２種類のシミュレーションを実行する。このシミュレーションは、与えられた需給シナリオと修正時刻において得られる効果（例えばピークカット効果、環境負荷低減効果、コスト削減効果）を見積もるシミュレーションである。ここで、修正時刻とは、早期対策時刻または定期修正時刻である。

具体的には、シミュレーションは、修正時刻まで当初運転計画で運用し、修正時刻以降は、修正時刻の蓄電池残量の制約において効果が最大になる最適運転計画で運用した場合の効果を見積もるシミュレーションである。最適運転計画は、需給シナリオについて様々な制御パラメータで蓄電池１１２を運用した場合のシミュレーションを行い、シミュレーション結果として得られた評価値が最良となる運転計画を選択することで求める。そして、修正時刻が定期修正時刻の場合には、需給シナリオＤＢ７００の定期修正項目ｐｂｉ、ｅｂｉに、最適運転計画とその評価値を記録する。また、修正時刻が早期対策時刻の場合には、シナリオＤＢ７００の早期対策項目ｔｃｉ、ｐｃｉ、ｅｃｉに、早期対策時刻と最適運転計画とその評価値をそれぞれ記録する。

例えば、評価値は、電力需要が所定の電力値を超えた場合に放電するピークカット方式により蓄電池１１２が運転される場合には、ピークカット効果が用いられる。この所定の電力値は、放電基準値とも称する。また、最適な制御パラメータは、最適運転計画による評価値が得られる蓄電池１１２の制御パラメータを示す。

例えば、制御パラメータは、ピークカット方式により蓄電池１１２が運転される場合には、放電基準値が用いられる。なお、評価値は、ピークカット効果に限定されるものではなく、例えば、環境負荷低減効果、コスト削減効果、あるいはこれらの値の組み合わせなどを評価値として用いても良い。また、制御パラメータは、放電基準値に限定されるものではない。例えば、一定放電方式により蓄電池１１２が運転される場合には、放電すべき時間帯と放電量との組み合わせが制御パラメータとなる。また、例えば、余剰電力吸収方式により蓄電池１１２が運転される場合には、蓄電池１１２の初期電力量が制御パラメータとなる。以下では、ピークカット方式により蓄電池１１２が運転され、評価値としてピークカット効果が用いられる場合について、図８〜図１１を用いて、説明する。

図８は、要対策度算出例（その１）を示す説明図である。図８は、修正により放電基準値が高くなる場合の要対策度算出例である。図８において、（Ａ）は、早期対策時刻で運転計画を修正するシミュレーションを示すグラフであり、（Ｂ）は、定期修正時刻で運転計画を修正するシミュレーションを示すグラフである。両グラフともに、横軸は時間であり、縦軸は電力量［ｋＷｈ］である。この電力量は、一例として３０分間の使用電力量を示す。

ここで、要対策度の算出例について図８を用いて説明する。要対策度を算出する場合、デマンド値［ｋＷ］を用いる。デマンド値は、３０分間の平均使用電力［ｋＷ］であるので、３０分間（０．５［ｈ］）の使用電力量［ｋＷｈ］を２倍した値（０．５［ｈ］で割った値）となる。例えば、図８（Ａ），（Ｂ）において、元の需給シナリオ（電力需要と発電出力の差を要素とする時系列データ）における３０分間の最大使用電力量は、１５７．９［ｋＷｈ］であるので、この場合の最大デマンド値は、３１５．８［ｋＷ］となる。

また、（Ａ）において、早期対策時刻で最適運転計画に修正した場合の３０分間の最大使用電力量は、１３１［ｋＷｈ］であるため、早期対策による最大デマンド値は、２６２［ｋＷ］である。したがって、（Ａ）におけるピークカット効果を示す結果は、下記式（１）により求められる。

(３１５．８−２６２)／３１５．８×１００＝１７．０［％］・・・（１）

また、（Ｂ）において、定期修正時刻で最適運転計画に修正した場合の３０分間の使用電力量は、１４０［ｋＷｈ］であるため、定期修正による最大デマンド値は、２８０［ｋＷ］である。したがって、（Ｂ）におけるピークカット効果を示す結果は、下記式（２）により求められる。

(３１５．８−２８０)／３１５．８×１００＝１１．３［％］・・・（２）

要対策度は、下記式（３）により求められる。

要対策度＝早期対策による結果−定期修正による結果・・・（３）

上記の例では、要対策度＝１７．０−１１．３＝５．７となる。このように、要対策度算出部６１１では、早期対策候補時刻に当初運転計画を修正した場合の結果に対して、定期修正時刻に修正した場合の結果が悪い場合、対策が遅れたために効果が低下したと考え、要対策度が算出される。

図９は、図８の（Ａ）および（Ｂ）の比較例を示す説明図である。図９は、図８（Ａ）の需給シナリオに対して早期対策を行った場合のシナリオ、および、図８（Ｂ）の需給シナリオに対して定期修正を行った場合のシナリオを重ねたグラフである。

図１０は、要対策度算出例（その２）を示す説明図である。図１０は、修正により放電基準値が低くなる場合の要対策度算出例である。図１０において、（Ａ）は、早期対策時刻で運転計画するシミュレーションを示すグラフであり、（Ｂ）は、定期修正時刻で運転計画を修正するシミュレーションを示すグラフである。両グラフともに、横軸は時間であり、縦軸は電力量［ｋＷｈ］である。この電力量は、一例として３０分間の使用電力量を示す。

ここで、要対策度の算出例について図１０を用いて説明する。要対策度の算出方法は、図８に示した場合と同じである。なお、図１０（Ａ），（Ｂ）において、最大電力量は、１５３．７［ｋＷｈ］であるので、この場合の最大デマンド値は、３０７．４［ｋＷ］となる。

また、図１０（Ａ）において、早期対策時刻で最適運転計画に修正した場合の最大電力量は、１１０［ｋＷｈ］であるため、早期対策による最大デマンド値は、２２０［ｋＷ］である。したがって、（Ａ）におけるピークカット効果を示す結果は、下記式（４）により求められる。

(３０７．４−２２０)／３０７．４×１００＝２８．４［％］・・・（４）

また、図１０（Ｂ）において、定期修正時刻で最適運転計画に修正した場合の最大電力量は、１２０［ｋＷｈ］であるため、定期修正による最大デマンド値は、２４０［ｋＷ］である。したがって、（Ｂ）におけるピークカット効果を示す結果は、下記式（５）により求められる。

(３０７．４−２４０)／３０７．４×１００＝２１．９［％］・・・（５）

要対策度は、上記式（３）により求められ、２８．４−２１．９＝６．５となる。

図１１は、図１０の（Ａ）および（Ｂ）の比較例を示す説明図である。図１１は、図１０（Ａ）の需給シナリオに対して早期対策を行った場合のシナリオ、および、図１０（Ｂ）の需給シナリオに対して定期修正を行った場合のシナリオを重ねたグラフである。図１１において、ハッチングを施した領域は、図１０（Ｂ）により修正が遅れたために、ピークカットできなかった電力量を示している。すなわち、定期修正の前の需要で実現可能なピークカットにおけるデマンドよりも高い値で放電されるため、早期対策を行わないと最大デマンド値になってしまうことを示している。

要対策度算出部６１１では、需給シナリオごとに、上記のように要対策度が求められ、求められた要対策度がしきい値以上である場合、要対策シナリオ抽出部６１２は、その需給シナリオを、要対策シナリオとして抽出する。

＜要対策シナリオ分類例＞
つぎに、要対策シナリオ分類部６１３による要対策シナリオ分類例について説明する。要対策シナリオには、必要とされる対策が大きく異なるシナリオが混在する場合がある。例えば、当初運転計画における放電基準値に対して放電基準値を高くするような対策の場合には放電を抑える意味があり、放電基準値を低くするような対策の場合には放電を起こりやすくする意味がある。この場合、日射量や気温、需要などを用いた識別条件によって要対策シナリオ群が識別できたとしても、上記のように放電を抑える対策と起こりやすくする対策が混在していると、対策を１つに定めることができない。

このため、要対策シナリオ群が識別できれば対策が可能なことを保証するために、要対策シナリオ分類部６１３は、要対策シナリオを対策の類似性で分類する。実施の形態１では、当初計画および当初運転計画の修正方向により要対策シナリオを分類する。この処理によって分類された各グループが、早期対策対象シナリオ群であり、それぞれのグループを一意に識別する群ＩＤが割り付けられる。そして、各早期対策対象シナリオ群に分類された需給シナリオに対しては、そのシナリオが属する早期対策対象シナリオ群の群ＩＤが、シナリオＤＢ７００の早期対策項目に記憶される。

図１２は、要対策シナリオの分類例を示す説明図である。図１２では、図８の要対策シナリオと図１０の要対策シナリオとを分類する例を示す。当初運転計画は２４０［ｋＷ］（３０分間の使用電力量では１２０［ｋＷｈ］）とする。図１２において、（Ａ）は、要対策シナリオ抽出部６１２によって抽出された要対策シナリオ群である。要対策シナリオ群には、図８の要対策シナリオｓｘと、図１０の早要対策シナリオｓｙが含まれている。

（Ｂ）要対策シナリオｓｘでの早期対策による修正後の最適運転計画（図８（Ａ））は１３１［ｋＷｈ］であるため、当初運転計画１２０［ｋＷｈ］よりも大きい。したがって、要対策シナリオｓｘは、修正により放電基準値を高くするグループに分類される。

（Ｃ）また、要対策シナリオｓｙでの早期対策による修正後の最適運転計画は１１０［ｋＷｈ］であるため、当初運転計画１２０［ｋＷｈ］よりも小さい。したがって、要対策シナリオｓｙは、修正により放電基準値を低くするグループに分類される。

このように、運転計画を構成する制御パラメータの値が、当初運転計画に比べて大きいか小さいかという傾向（運転計画の修正方向）が同じものだけからなるように要対策シナリオがグループ化され、早期対策対象シナリオ群としてメモリ上に記憶される。例えば、上記のように、運転計画を構成する制御パラメータが放電基準値のみから構成される場合には、当初運転計画に比べて放電基準値を高くする最適運転計画に対応するグループと、低くする運転計画に対応するグループに、要対策シナリオ群が２分割される。分割されたそれぞれのグループは早期対策対象シナリオ群となる。

また、運転計画が複数の制御パラメータからなる場合には、各連続値の制御パラメータの値の増減に対応する２つの分類区分、および、各離散値の制御パラメータの値の種類に対応する「種類数−１」個の分類区分の組み合わせによるグループに、要対策シナリオ群が分類される。例えば、放電基準値に加え、蓄電池残量（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）の目標値（ＳＯＣ目標値）を設定し、ＳＯＣ目標値より蓄電池残量が少ない場合に、放電基準値を超えない範囲で蓄電池を充電するという制御を行う場合には、放電基準値とＳＯＣ目標値という２つの制御パラメータに対応して、４つの分類区分により、要対策シナリオ群が分類される。すなわち、当初計画に比べ、（１）放電基準値とＳＯＣ目標値が共に大きい、（２）放電基準値のみ大きい、（３）放電基準値のみ小さい、（４）両者が共に小さい、という４つの区分に対応して、要対策シナリオ群が分類される。あるいは、電力消費機器の稼働状態（例えば、起動／停止）をスケジュールにより切り替える制御を加える場合には、スケジュール設定の単位となる時間帯における当該機器の稼働状態の違いに対応する分類区分をさらに組み合わせることになる。例えば、１日に１回、所定の時間の連続稼働が必要な製造機器の起動／停止を、１時間単位でスケジュール制御する場合には、その機器を何時に起動するかに対応する分類区分を組み合わせて、要対策シナリオを分類する。そして、いずれかのシナリオが分類されたグループが、早期対策対象シナリオ群としてメモリ上に記憶される。

＜識別条件作成例＞
つぎに、識別条件作成部６１４による識別条件の作成例について説明する。識別条件作成部６１４は、要対策シナリオ分類部６１３により分類された複数の早期対策対象シナリオ群の各々の早期対策対象シナリオ群について、識別条件を作成する。具体的には、識別条件作成部６１４は、処理対象の早期対策対象シナリオ群に属すべきシナリオか否かを判別するための判別モデルを作成する。

ここで、判別モデルとは、当日の運用時に実現しつつある需給シナリオが、早期対策対象シナリオ群に属するのか、それ以外のシナリオ群に属するかを、当日の早期対策時刻で利用可能なデータに基づき判別するモデルである。判別モデルは、一般的な判別分析の方法を使って作成される。すなわち、識別条件作成部６１４は、シミュレーションにより求めた説明属性と目的属性の関係に基づき、判別の基準となる判別関数を求め、その基準に基づき、当該早期対策対象シナリオ群に属するかどうかを判別するモデルを構築すればよい。

つぎに、識別条件作成部６１４は、作成した判別モデルが、需給シナリオの中から当該早期対策対象シナリオ群をしきい値より高い精度で判別できるかを評価する。そして、所定のしきい値より高い精度で判別できる場合には、識別条件作成部６１４は、その判別モデルに基づき、当該早期対策対象シナリオ群の識別条件を作成する。

以下では、説明属性ベクトル空間における距離に基づく判別モデルに基づく識別条件の作成例を示す。この判別モデルは、例えば、運用当日の積算日射量が要対策シナリオ群の標準的な積算日射量に近ければ要対策であると判定し、対策を必要としないシナリオ群の標準的な積算日射量に近ければ対策が不要と判定するような判別モデルである。

図１３は、識別条件作成部６１４による識別条件の作成例を示す説明図である。図１３では、説明を単純化するため、需給シナリオをｓ０〜ｓ９とし、ある早期対策対象シナリオ群を、ｓ１，ｓ４，ｓ５，ｓ７，ｓ９を例に挙げて説明する。識別条件の作成では、一例として識別条件作成テーブル１３００が用いられる。識別条件作成テーブル１３００とは、需給シナリオＩＤ項目、目的属性項目、および、説明属性項目と有し、需給シナリオごとに、需給シナリオＩＤ、目的属性、および説明属性が設定されるテーブルである。

説明属性とは、目的属性（対策要否）を推定する手がかりとなるデータであり、運用当日の早期対策時刻において利用可能な観測データや観測データの集計値などが採用される。例えば、早期対策時刻における天気・気温・日射強度・消費電力などの観測値や、早期対策時刻までの積算日射量・積算電力などの集計値が採用される。本例では、説明属性を、「９時までの積算日射量［ＭＪ／ｍ²］」とする。

また、説明属性に設定する値としては、説明属性が連続値の場合にはその値を、離散値の場合には、それぞれの離散値に対応する整数値を設定すればよい。例えば、天気の場合は，晴れ、曇り、雨などに対応して、１，２，３のような離散値を設定すればよい。

図１３において、（Ａ）では、まず、識別条件作成部６１４は、識別条件作成テーブル１３００を初期化する。具体的には、例えば、識別条件作成部６１４は、全需給シナリオの対策要否を「不要」に設定する。そして、識別条件作成部６１４は、需給シナリオごとの説明属性の値を設定する。説明属性の値は、例えば、運用システム１０２から取得された過去データに基づいて設定されたシナリオＤＢ７００の時系列データより計算する。

（Ｂ）では、識別条件作成部６１４は、ある早期対策対象シナリオ群の各早期対策対象シナリオｓ１，ｓ４，ｓ５，ｓ７，ｓ９の対策要否を、「要」に変更する。

（Ｃ）では、識別条件作成部６１４は、対策要否「要」の需給シナリオ、すなわち、早期対策対象シナリオｓ１，ｓ４，ｓ５，ｓ７，ｓ９の平均日射量を求める。本例では、１．６０［ＭＪ／ｍ²］である。同様に、識別条件作成部６１４は、対策要否「不要」の需給シナリオｓ０，ｓ２，ｓ３，ｓ６，ｓ８の平均日射量を求める。本例では、６．６０［ＭＪ／ｍ²］である。そして、識別条件作成部６１４は、両平均の中間値を求める。本例では、４．１０［ＭＪ／ｍ²］である。両平均の中間値が判別モデルにおける判別の基準値となる。なお、（Ｃ）では、平均を求めることとしたが、中央値を求めてもよい。

そして、識別条件作成部６１４は、早期対策対象シナリオ群に属すべきシナリオか否かを判別する判別モデルを生成する。本例では、識別条件作成部６１４は、両平均の中間値を基準にして、中間値以下の早期対策対象シナリオを、「要対策」と判別する判別モデルを生成する。この判別モデルは、運用当日の観測値が、平均日射量１．６０［ＭＪ／ｍ²］のグループと平均日射量６．６０［ＭＪ／ｍ²］のグループのうちいずれのグループの平均日射量に近いかを判定する判別モデルである。

（Ｄ）では、識別条件作成部６１４は、（Ｃ）で生成された判別モデルを用いて、「要対策」として判定されるシナリオ（「早期対策条件適合シナリオ」と呼ぶ）を抽出する。これにより、早期対策対象シナリオｓ１，ｓ４，ｓ５，ｓ７，ｓ９のうち、早期対策対象シナリオｓ１，ｓ４，ｓ７，ｓ９が「要対策」の早期対策対象シナリオとして抽出される。一方、早期対策対象シナリオｓ５は、判別モデルにより平均日射量６．６０［ＭＪ／ｍ²］のグループに近いシナリオであるため、「対策不要」と判別され、「早期対策条件適合シナリオ」としては抽出されない。また、「早期対策条件適合シナリオ」として抽出されるシナリオには、「対策不要」シナリオｓ０，ｓ２，ｓ３，ｓ６，ｓ８は含まれていない。よって、「早期対策対象シナリオ」を漏れなく抽出できるかという観点からの精度（再現率）は、８０％（４／５）であり、また、「早期対策条件適合シナリオ」が正しく「早期対策対象シナリオ」であるかという観点からの精度（適合率）は、１００％となる。

このように、この判別モデルでは、処理対象の早期対策対象シナリオ群が、再現率８０％、適合率１００％の精度で判別できるので、例えば、再現率・適合率のしきい値が８０％であれば、この判別モデルが識別条件となる。

このように、早期対策対象シナリオ抽出部６０１は、要対策度算出〜識別条件作成の一連の処理を、早期対策時刻ごとに実行する。早期対策対象シナリオ抽出部６０１は、つぎの早期対策時刻についての要対策度算出〜識別条件作成の一連の処理の実行に先立って、需給シナリオ群から、作成した識別条件に適合する需給シナリオ（早期対策条件適合シナリオ）を処理対象から除外する。上記の例では、需給シナリオｓ０〜ｓ９から要対策シナリオｓ１，ｓ４，ｓ７，ｓ９が削除され、残余の需給シナリオｓ０，ｓ２，ｓ３，ｓ５，ｓ６，ｓ８に対し、つぎの早期対策時刻についての要対策度算出〜識別条件作成の一連の処理が実行される。

＜出力情報作成例＞
つぎに、出力情報作成部６０２による修正運転計画の作成例について説明する。出力情報作成部６０２は、識別条件が明らかになった要対策シナリオ群に対する修正運転計画を作成する。出力情報作成部６０２は、早期対策対象シナリオ群の各々に対して作成された識別条件を順々に処理対象として選択し、下記の処理を行う。

出力情報作成部６０２は、まず、選択した識別条件に合致する需給シナリオを需給シナリオ群から抽出する。抽出される需給シナリオは、要対策シナリオ分類部６１３によって分類された早期対策対象シナリオ群とは必ずしも同一ではない。つまり、ここで抽出されるシナリオ群には、早期対策対象シナリオではあっても識別条件に合致しないシナリオは含まれず、逆に、早期対策対象シナリオでない需給シナリオも、識別条件に合致する限り含まれる。そのため、本実施の形態１では、出力情報作成部６０２において、識別条件に基づく需給シナリオの抽出を改めて実行することとする。また、前段の識別条件作成部６１４において、早期対策対象シナリオ群を識別条件に合致するように調整する形で実行してもよい。

出力情報作成部６０２は、抽出した需給シナリオのそれぞれに対して、修正運転計画候補作成処理を実行する。具体的には、例えば、出力情報作成部６０２は、抽出した需給シナリオのそれぞれに対して、シナリオＤＢ７００の早期対策項目に記録された早期対策時刻以後の最適運転計画を取得し、以降の処理で用いる修正運転計画の候補とする。

図１４は、出力情報作成部６０２が使用するシナリオＤＢ７００の早期対策項目の一例を示す説明図である。図１４は、前期の説明で用いた早期対策対象シナリオ群、すなわち、９時に当初計画の放電基準値（２２０ｋＷ）を高くする方向に修正する早期対策に対応するシナリオ群の処理において使用される部分について、運需給シナリオＩＤ項目と、早期対策項目の時刻項目と、計画項目と、群ＩＤ項目とを示している。以下の処理では、計画項目に記録された運転計画（要対策度算出部６１１によって計算された各需給シナリオにとって最適な、早期対策時刻における修正運転計画）が修正運転計画の候補となる。

出力情報作成部６０２は、シナリオＤＢ７００に早期対策項目に記憶された修正運転計画の中から、１つの修正運転計画を選択する。具体的には、例えば、出力情報作成部６０２は、抽出したそれぞれの需給シナリオに対し計算された修正運転計画の中で、最も安全な修正運転計画を早期対策候補時刻における修正運転計画として選択する。最も安全な修正運転計画とは、どの需給シナリオに対しても効果が落ちない修正運転計画である。

図１４の例では、抽出した需給シナリオに対して早期対策候補時刻における修正運転計画が２５０〜２９０［ｋＷ］となっている。ピークカット効果において、放電基準値を２９０［ｋＷ］に設定しなければならない場合、２５０［ｋＷ］に設定すると放電が多くなりすぎてピークカットが失敗してしまう。これに対し、放電基準値を２５０［ｋＷ］に設定しなければならない場合に２９０［ｋＷ］に設定してもピークカットは失敗しない。したがって、図１４の例では、需給シナリオｓ４の２９０［ｋＷ］が安全な修正運転計画として選択される。出力情報作成部６０２は、最終的には、早期対策時刻と識別条件と修正運転計画を出力する。

図１５は、出力情報作成部６０２による出力例を示す説明図である。例えば、出力情報１５００は、『早期対策時刻９時までの日射量が４．１０［ＭＪ／ｍ²］以下であれば、放電基準値を２９０［ｋＷ］に修正する』という早期対策時刻と識別条件と修正運転計画が関連付けられた情報である。出力情報１５００は、運用システム１０２に出力される。運用システム１０２では、９時までの日射量が４．１０［ＭＪ／ｍ²］以下の場合、定期修正時刻（例えば１３時）から前倒しして、９時に運転計画を、２９０［ｋＷ］に修正することになる。

＜処理手順＞
図１６は、作成装置６００による処理手順の一例を示すフローチャートである。作成装置６００は、早期対策対象シナリオ抽出部６０１により、早期対策対象シナリオ抽出処理を実行し（ステップＳ１６０１）、出力情報作成部６０２により出力情報作成処理を実行する（ステップＳ１６０２）。

図１７は、図１６に示した早期対策対象シナリオ抽出処理（ステップＳ１６０１）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、作成装置６００は、処理対象時刻を初期化する（ステップＳ１７０１）。例えば、作成装置６００は、処理対象時刻をｔ１にする。つぎに、作成装置６００は、要対策度算出部６１１により、処理対象時刻である早期対策時刻について、要対策度算出処理を実行する（ステップＳ１７０２）。要対策度算出処理（ステップＳ１７０２）の詳細については図１８で説明する。

つぎに、作成装置６００は、要対策シナリオ抽出部６１２により、要対策度がしきい値以上となる需給シナリオを要対策シナリオとして抽出する（ステップＳ１７０３）。そして、作成装置６００は、要対策シナリオ分類部６１３により、要対策シナリオ分類処理を実行し（ステップＳ１７０４）、さらに、識別条件作成部６１４により、識別条件作成処理を実行する（ステップＳ１７０５）。要対策シナリオ分類処理（ステップＳ１７０４）の詳細については図１９で説明する。また、識別条件作成処理（ステップＳ１７０５）の詳細については図２０で説明する。

このあと、作成装置６００は、すべての早期対策時刻に対し、早期対策対象シナリオの抽出処理をおこなったか否かを判断する（ステップＳ１７０６）。例えば、作成部は、処理対象時刻が定期修正時刻の直前の時刻であるか否かを判断する。すべての早期対策時刻に対し、早期対策対象シナリオの抽出処理をおこなっていない場合（ステップＳ１７０６：Ｎｏ）、作成装置６００は、識別条件により識別された早期対策対象シナリオを、要対策度算出処理（ステップＳ１７０２）の評価対象の需給シナリオ群から除外する（ステップＳ１７０７）。そして、作成装置６００は、次の早期対策時刻を処理対象時刻として選択して（ステップＳ１７０８）、ステップＳ１７０２に戻る。例えば、作成装置６００は、処理対象時刻が早期対策時刻ｔ１の場合、次の早期対策時刻ｔ２を選択する。

ステップＳ１７０２では、作成装置６００は、ステップＳ１７０８で選択された処理対象時刻について、ステップＳ１７０７で除外された早期対象シナリオを除く残余の評価対象の需給シナリオ群に対して要対策度算出処理を実行する。また、ステップＳ１７０６において、すべての早期対策時刻に対し、早期対策対象シナリオの抽出処理をおこなった場合（ステップＳ１７０６：Ｙｅｓ）、早期対策対象シナリオ抽出処理（ステップＳ１６０１）が終了する。

図１８は、図１７に示した要対策度算出処理（ステップＳ１７０２）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。図１８において、作成装置６００は、評価対象の需給シナリオ群の中に未選択の需給シナリオがあるか否かを判断する（ステップＳ１８０１）。未選択の需給シナリオがある場合（ステップＳ１８０１：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、未選択の需給シナリオを１つ選択する（ステップＳ１８０２）。選択された需給シナリオを「選択需給シナリオ」と称す。

作成装置６００は、選択需給シナリオにおいて、当初運転計画を早期対策時刻で修正するシミュレーションを実行し、その結果をシナリオＤＢ７００の早期対策項目に記録する（ステップＳ１８０３）。また、作成装置６００は、当初運転計画を定期修正時刻で修正するシミュレーションを実行し、その結果をシナリオＤＢ７００の定期修正項目に記録する（ステップＳ１８０４）。このあと、作成装置６００は、ステップＳ１８０３、Ｓ１８０４の両結果から、選択需給シナリオの要対策度を算出する（ステップＳ１８０５）。算出された要対策度は、選択需給シナリオの需給シナリオＩＤと関連付けてメモリ上に記憶される。

このあと、ステップＳ１８０１に戻り、未選択の需給シナリオがなくなるまで、選択需給シナリオごとにステップＳ１８０２〜Ｓ１８０５が実行される。そして、未選択の需給シナリオがない場合（ステップＳ１８０１：Ｎｏ）、要対策度算出処理（ステップＳ１７０２）が終了する。

図１９は、図１７に示した要対策シナリオ分類処理（ステップＳ１７０４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。図１９において、作成装置６００は、まず、ステップＳ１７０３で抽出された要対策シナリオのうち、未選択の要対策シナリオがあるか否かを判断する（ステップＳ１９０１）。未選択の要対策シナリオがある場合（ステップＳ１９０１：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、未選択の要対策シナリオを１つ選択する（ステップＳ１９０２）。選択された要対策シナリオを「選択要対策シナリオ」と称す。

作成装置６００は、選択要対策シナリオの修正後の運転計画が当初運転計画以上であるか否かを判断する（ステップＳ１９０３）。選択要対策シナリオの修正後の運転計画が当初運転計画以上である場合（ステップＳ１９０３：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、放電基準値を高くするグループに選択要対策シナリオを分類して（ステップＳ１９０４）、ステップＳ１９０１に戻る。

一方、選択要対策シナリオの修正後の運転計画が当初運転計画以上でない場合（ステップＳ１９０３：Ｎｏ）、作成装置６００は、放電基準値を低くするグループに選択要対策シナリオを分類して（ステップＳ１９０５）、ステップＳ１９０１に戻る。そして、ステップＳ１９０１において、未選択の要対策シナリオがない場合（ステップＳ１９０１：Ｎｏ）、要対策シナリオ分類処理（ステップＳ１７０４）が終了する。

図２０は、図１７に示した識別条件作成処理（ステップＳ１７０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。図２０において、作成装置６００は、まず、図１３の（Ａ）に示したように、識別条件作成テーブル１３００において、全需給シナリオの説明属性を設定し（ステップＳ２００１）、全需給シナリオの目的属性を「対策不要」に設定する（ステップＳ２００２）。これにより、図１３の（Ａ）に示した識別条件作成テーブル１３００が作成される。

つぎに、作成装置６００は、ステップＳ１７０４で分類された複数の早期対策対象シナリオ群のうち、未選択の早期対策対象シナリオ群があるか否かを判断する（ステップＳ２００３）。未選択の早期対策対象シナリオ群がある場合（ステップＳ２００３：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、未選択の早期対策対象シナリオ群を１つ選択し（ステップＳ２００４）、選択した早期対策対象シナリオ群の各シナリオの目的属性を「要」に設定する（ステップＳ２００５）。これにより、識別条件作成テーブル１３００は、図１３の（Ｂ）のような状態になる。

そして、作成装置６００は、図１３の（Ｃ）に示したように判別モデルを生成し（ステップＳ２００６）、図１３の（Ｄ）に示したように識別条件を作成する（ステップＳ２００７）。そして、ステップＳ２００２に戻り、作成装置６００は、すべての需給シナリオの目的属性を「対策不要」にリセットする。そして、ステップＳ２００３において、未選択の早期対策対象シナリオ群があれば（ステップＳ２００３：Ｙｅｓ）、ステップＳ２００４〜Ｓ２００７が実行される。したがって、分類された早期対策対象シナリオ群ごとに、識別条件が作成される。そして、ステップＳ２００３において、未選択の早期対策対象シナリオ群がない場合（ステップＳ２００３：Ｎｏ）、識別条件作成処理（ステップＳ１７０５）が終了する。

図２１は、図１６に示した出力情報作成処理（ステップＳ１６０２）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。図２１において、作成装置６００は、まず、未選択の識別条件があるか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。未選択の識別条件がある場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、未選択の識別条件を１つ選択する（ステップＳ２１０２）。選択された識別条件を「選択識別条件」と称す。

つぎに、作成装置６００は、需給シナリオ群から選択識別条件に合致する需給シナリオを抽出する（ステップＳ２１０３）。抽出された需給シナリオを「抽出シナリオ」と称す。作成装置６００は、未選択の抽出シナリオがあるか否かを判断する（ステップＳ２１０４）。そして、未選択の抽出シナリオがある場合（ステップＳ２１０４：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、未選択の抽出シナリオを１つ選択し（ステップＳ２１０５）、選択した抽出シナリオについて修正運転計画を求める（ステップＳ２１０６）。具体的には、作成装置６００は、出力情報作成部６０２により、選択した抽出シナリオに対して、シナリオＤＢ７００の早期対策項目に記録された運転計画、すなわち、早期対策時刻における最適な修正運転計画を取得する。

このあと、ステップＳ２１０４に戻り、未選択の抽出シナリオがあるか否かを判断する（ステップＳ２１０４）。未選択の抽出シナリオがない場合（ステップＳ２１０４：Ｎｏ）、作成装置６００は、抽出シナリオごとの修正運転計画の中から最適な修正運転計画を選択する（ステップＳ２１０７）。最適な修正運転計画が選択されると、最適な修正運転計画とともに、その早期対策時刻および識別条件の組み合わせが、出力情報１５００の１つとして保持される。このあと、ステップＳ２１０１に戻り、未選択の識別条件がなくなるまで、ステップＳ２１０２〜Ｓ２１０７が繰り返し実行される。

ステップＳ２１０１において、未選択の識別条件がない場合（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、作成装置６００は、図１５に示したような出力情報１５００を運用システム１０２に出力する（ステップＳ２１０８）。これにより、出力情報作成処理（ステップＳ１６０２）が終了する。

ここで、実施の形態１の早期対策の有効性について説明する。例えば、ピークカット効果を高めたい状況を例に挙げる。この場合、当初の放電基準値の設定が低いと、定期修正時刻より前に不必要な放電が生じてしまい、結果として、定期修正時刻における蓄電池残量が不足し、その後の時間帯のカットすべきピークに対応できなくなる。したがって、可能な限り不適切な放電量が少なくなるように、できるだけ早い時間帯に運転計画を修正する必要がある。

一方、運用初期段階では、起こり得る需給シナリオを絞り込むための手がかり（観測データ）が少ないため、放電を抑えるべき状況であるかを判定することが難しい。そこで、実施の形態１では、作成装置６００は、早期対策時刻の候補について、起こり得る需給状況の中から放電量を抑制すべき需給シナリオをシミュレーションにより抽出し、抽出したシナリオ群がその時点で得られるデータで識別可能かをチェックする。

これにより、作成装置６００は、放電抑制を開始すべき条件として早期対策時刻および識別条件を決定し、その条件に合致する状況に対する適切な対策を作成する。例えば、作成装置６００は、不必要な放電を回避できる安全な放電基準値を作成する。この条件により、運用当日の各時点において、放電量を抑制すべき状況を検知し、対策を実施することにより、不必要な放電を回避し、ピークカット効果を高めることができる。

またもう１つの例として、太陽光発電の余剰電力を蓄電池１１２に充電することにより、有効活用したい場合を考える。この場合には、発生する余剰電力に対して蓄電池１１２の空きが十分ではない場合に、余剰電力を充電できないための損失が生じる。この例では、余剰電力の売電は考慮しないものとする。したがって、余剰電力が発生する前に適切な放電を行って余剰電力吸収用の空きを作る必要がある。

しかしながら、逆潮流を発生させずに放電するには、電力需要の範囲内の放電量にとどめる必要があるため、放電を開始すべき時刻は、需要の推移にも依存する。そこで、本実施の形態１では、早期対策時刻の候補について、需要の推移も反映した需給シナリオに基づくシミュレーションにより、早期対策時刻に放電を開始すべき要対策シナリオを特定し、そのようなシナリオを検知するための識別条件を作成する。この識別条件により、運用当日の各時点においては、余剰電力吸収に対処が必要とする状況を検知し、余剰電力吸収用の空きを作るための放電を行い、余剰電力の損失を回避することができる。

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２について説明する。実施の形態１では、図１２に示したように、作成装置６００は、要対策度が抽出された要対策シナリオの修正後の最適な運転計画が当初運転計画以上であるか否かにより分類した。これに対し、実施の形態２では、作成装置６００は、回帰木を構築し、構築した回帰木により要対策シナリオを分類し、回帰木を用いて識別条件を作成する。なお、実施の形態２において、要対策シナリオ分類部６１３、識別条件作成部６１４、および出力情報作成部６０２が実施の形態１と異なるが、それ以外は実施の形態１と同一である。したがって、実施の形態２では、要対策シナリオ分類部６１３、識別条件作成部６１４、および出力情報作成部６０２について説明する。まず、実施の形態２の要対策シナリオ分類部６１３について説明する。

＜要対策シナリオ分類＞
要対策シナリオ分類部６１３は、回帰木により、早期対策時刻に利用可能なデータの値が類似し、かつ、対策（各シナリオにとって最適な修正運転計画）の違いが所定の範囲内になるような要対策シナリオのグループを求める。具体的には、例えば、要対策シナリオ分類部６１３は、対策を目的属性とし、早期対策時刻において利用可能なデータを説明属性とする要対策シナリオ群の回帰木を、回帰木の葉ノードにおける対策の違いが所定のしきい値以下になるように構築する。回帰木の葉ノードにおける対策の違いとしては、例えば、平均２乗誤差の値が用いられる。そして、要対策シナリオ分類部６１３は、対策の違いが所定の閾値以下に収めることができた葉ノードを、早期対策対象シナリオ群として選択する。そして、選択した早期対策対象シナリオ群（葉ノード）に、それぞれの群を一意に識別する群ＩＤを割り付け、また、各早期対策対象シナリオ群に分類される需給シナリオに対して、００の早期対策項目ｇｃｉに、対応する群ＩＤを記憶する。

図２２は、回帰木による要対策シナリオの分類例を示す説明図である。図２２では、目的属性を「放電基準値（対策）」、説明属性を「９時までの積算日射量と気温」に設定し、最小２乗誤差の平方根が５［ｋＷ］以下になるように構築した回帰木２２００の例が示されている。

回帰木２２００の最上段の根ノードＮ０は、要対策シナリオ全体に対応し、最下段の４つの葉ノードは、早期対策対象シナリオ群に対応する。また、根ノードＮ０および２つの中間ノードＮ１，Ｎ２は、それぞれのノードに対応するシナリオ群を下位ノードへと分割するためのルール（分割テスト）を有する。

例えば、根ノードＮ０に対する分割ルールＲ０は、「９時までの積算日射量が１．０［ＭＪ／ｍ²］以下」である。また、中間ノードＮ１に対する分割ルールＲ１は、「気温が２０度以上」である。また、中間ノードＮ２に対する分割ルールＲ２は、「９時までの積算日射量が７．０［ＭＪ／ｍ²］以上」である。

また、葉ノードＬ１〜Ｌ４は、それぞれの葉ノードＬ１〜Ｌ４に分類される要対策シナリオの対策（各シナリオにとって最適な放電基準値）の平均値とばらつきを有する。例えば、葉ノードＬ１は、要対策シナリオの中で分割ルールＲ０，Ｔ１という両条件を満たすシナリオ群に対応し、そのシナリオ群の対策（各シナリオにとって最適な放電基準値）の平均は２５０［ｋＷ］、ばらつきが４［ｋＷ］であることを示している。

なお、本例では、すべての葉ノードＬ１〜Ｌ４が最小２乗誤差のしきい値の条件を満たしているため、全葉ノードＬ１〜Ｌ４の各々が早期対策対象シナリオ群として選択される。ただし、最小２乗誤差のしきい値の条件を満たしていない葉ノードがある場合には、その葉ノードに対応するシナリオ群は、早期対策対象シナリオ群としては選択されないことになる。

＜識別条件作成＞
次に、実施の形態２の識別条件作成部６１４について説明する。識別条件作成部６１４は、回帰木２２００に基づいて識別条件を作成する。具体的には、要対策シナリオ分類部６１３によって構築された回帰木２２００における分割テストは、識別条件の候補となる。すなわち、回帰木２２００は、要対策シナリオ群に対応する根ノードＮ０を、早期対策対象シナリオ群に対応する葉ノードＬ１〜Ｌ４に分割するためのルールを表現する。

したがって、識別条件作成部６１４は、根ノードＮ０から葉ノードＬ１〜Ｌ４に至る分割テストに基づいて、要対策シナリオ群の中から、早期対策対象シナリオ群を識別する条件を作成することができる。一方、全需給シナリオには、要対策シナリオではない対策不要シナリオが含まれている。このため、回帰木２２００によって、全需給シナリオを根ノードＮ０から分割すると、早期対策対象シナリオ群に相当する葉ノードＬ１〜Ｌ４には、対策不要シナリオも割り付けられることになる。すなわち、回帰木２２００によって早期対策対象シナリオ群の識別条件の作成を行うと、作成された識別条件により、早期対策対象シナリオだけでなく対策不要シナリオを識別してしまう可能性がある。

そこで、実施の形態２の識別条件作成部６１４は、回帰木２２００に表現された各早期対策対象シナリオ群に対する識別条件と対策が、その識別条件によって識別されてしまう対策不要シナリオに対して悪影響を及ぼさないかをチェックする。そして、識別条件作成部６１４は、悪影響のない場合のみ、識別条件を採用するという処理を行う。

すなわち、識別条件作成部６１４は、各早期対策対象シナリオ群に対して回帰木２２００に基づいて作成した識別条件により識別される対策不要シナリオに対して、下記の２種類のシミュレーションを実行し、シミュレーション結果として得られた効果の差を評価する。２種類のシミュレーションの一方は、早期対策時刻までは当初運転計画で、その後は回帰木２２００の当該葉ノードに記録された対策に従って運転計画の修正を行うシミュレーションである。対策とは、早期対策対象シナリオにとって最適な放電基準値の平均値もしくは最大値である。２種類のシミュレーションの他方は、当初運転計画のまま運用を続けるシミュレーションである。

そして、対策により効果が下がる場合、対策によるデメリットがあるので、その識別条件は採用されない。一方、例え早期対策対象シナリオ群の識別条件で対策不要シナリオを識別してしまったとしても、対策を行っても効果に悪影響がないならば、識別条件として問題がない。したがって、このような識別条件は採用される。

なお、以下では、このような悪影響のない識別条件のみを採用する処理を説明するが、実施の形態２の識別条件作成部６１４では、悪影響を被る対策不要シナリオが識別されないように、さらに識別条件を追加することで、悪影響を回避してもよい。例えば、実施の形態１の識別条件作成部６１４のように、実施の形態２の識別条件作成部６１４は、早期対策対象シナリオ群と早期対策による悪影響のない対策不要シナリオ群に対する目的属性を「要」に設定し、早期対策が悪影響を及ぼす対策不要シナリオに対する目的属性を「不要」に設定する。そして、実施の形態２の識別条件作成部６１４は、作成された識別条件を回帰木２２００による識別条件に追加することとしてもよい。

図２３は、回帰木２２００により作成された識別条件作成テーブル２３００の一例を示す説明図である。識別条件作成テーブル２３００は、識別条件項目、対策項目と、影響フラグ項目とを有する。識別条件項目には、識別条件の一例として根ノードから葉ノードまでの分割ルールのＡＮＤ結合が記憶される。対策項目には、対策の一例として放電基準値が記憶される。影響フラグ項目には、対策不要シナリオチェックにより、対策不要シナリオについて「影響なし」または「影響あり」を示すフラグが記憶される。

「影響なし」の場合、対策項目に記憶された対策を行っても効果に悪影響がないことを示す。「影響あり」の場合、対策項目に記憶された対策を行うと効果に悪影響が生じることを示す。図２３の識別条件作成テーブル２３００の１行目のレコードは、葉ノードＬ１に対応し、２行目のレコードは、葉ノードＬ２に対応し、３行目のレコードは、葉ノードＬ３に対応し、４行目のレコードは、葉ノードＬ４に対応する。

例えば、１行目のレコードは、回帰木２２００により作成した識別条件が「９時までの積算日射量が１．０［ＭＪ／ｍ²］以下」でかつ「気温が２０度以上」であることを示している。また、１行目のレコードは、この識別条件で識別される対策不要シナリオに対して、早期対策時刻である９時に放電基準値を２５０［ｋＷ］に変更するシミュレーションを行った結果、すべての対策不要シナリオにおいて効果の劣化が所定のしきい値以内であったことを示している。

一方、４行目のレコードは、回帰木２２００により作成した識別条件が「９時までの積算日射量が１．０［ＭＪ／ｍ²］より大」かつ「９時までの積算日射量が７．０［ＭＪ／ｍ²］未満」であることを示している。また、４行目のレコードは、この識別条件で識別される対策不要シナリオに対して、早期対策時刻である９時に放電基準値２００［ｋＷ］に変更するシミュレーションを行った結果、効果の劣化が所定のしきい値を超えるシナリオが存在したことを示している。

＜出力情報作成＞
実施の形態２の出力情報作成部６０２は、識別条件作成部６１４によって作成された識別条件および対策の組み合わせのうち、対策不要シナリオチェックで「影響なし」の組み合わせを修正運転計画として設定する。図２３の例では、出力情報作成部６０２は、識別条件作成テーブル２３００の１〜３行目のレコードを修正運転計画とし、運用システム１０２に出力する。

これにより、例えば、運用システム１０２では、当日の９時までの積算日射量が１．０［ＭＪ／ｍ²］以下であり、かつ、気温が２０度以上である場合は、早期対策時刻である９時に、当初運転計画を修正運転計画である放電基準値２５０［ｋＷ］に修正する。これにより、効果の劣化が生じたとしても、しきい値以下に収まるため、有効な対策を講じたことになる。また、実施の形態２では、修正運転計画は、識別条件作成テーブル２３００から抽出することで作成できるため、修正運転計画の作成処理の効率化を図ることができる。

＜処理手順＞
つぎに、実施の形態２にかかる作成装置６００による処理手順例について説明する。上述したように、実施の形態２は、要対策シナリオ分類部６１３、識別条件作成部６１４、および出力情報作成部６０２が実施の形態１と異なる。したがって、処理手順についても、要対策シナリオ分類部６１３、識別条件作成部６１４、および出力情報作成部６０２による処理のみを説明し、それ以外は、実施の形態１と同一であるため、説明を省略する。まず、要対策シナリオ分類部６１３による要対策シナリオ分類処理の処理手順例について説明する。

図２４は、実施の形態２にかかる要対策シナリオ分類部６１３による要対策シナリオ分類処理手順例を示すフローチャートである。図２４において、作成装置６００は、まず、要対策シナリオ抽出部６１２によって抽出された要対策シナリオのうち、未選択の要対策シナリオがあるか否かを判断する（ステップＳ２４０１）。

つぎに、作成装置６００は、未選択の要対策シナリオがある場合（ステップＳ２４０１：Ｙｅｓ）、未選択の要対策シナリオを１つ選択する（ステップＳ２４０２）。選択された要対策シナリオを、「選択要対策シナリオ」と称す。そして、作成装置６００は、シミュレーションにより、選択要対策シナリオに対し、早期対策時刻以降の最適運転計画を算出する（ステップＳ２４０３）。算出された最適運転計画は、選択要対策シナリオの目的属性となる。そして、作成装置６００は、選択要対策シナリオに対し、早期対策時刻において利用可能なデータをシナリオＤＢ７００により計算して、説明属性に設定し（ステップＳ２４０４）、ステップＳ２４０１に戻る。早期対策時刻において利用可能なデータとは、例えば、日射量や温度である。実施の形態２では、回帰木を構築する必要があるため、説明属性は複数設定される。本例では、分割ルールＲ０〜Ｒ２となる。

ステップＳ２４０１において、未選択の要対策シナリオがない場合（ステップＳ２４０１：Ｎｏ）、作成装置６００は、分割処理を実行する（ステップＳ２４０５）。分割処理（ステップＳ２４０５）では、回帰木２２００を構築し、要対策シナリオ群を葉ノードに対応するシナリオ群に分割する。分割処理（ステップＳ２４０５）の詳細については後述する。分割処理（ステップＳ２４０５）のあと、作成装置６００は、回帰木２２００の葉ノードに対応するシナリオ群で対策の違いが所定範囲内のシナリオ群を、早期対策対象シナリオに決定する（ステップＳ２４０６）。これにより、要対策シナリオ分類処理（ステップＳ１７０４）を終了する。

図２５は、図２４に示した分割処理（ステップＳ２４０５）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。図２５において、作成装置６００は、まず、分割終了条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ２５０１）。分割終了条件とは、分割対象ノードに対応する要対策シナリオ群について、ステップＳ２４０１で求められた最適運転計画である目的属性のばらつき（最小２乗誤差）が所定のしきい値以下であり、分割対象ノードに対応するデータ数（シナリオ数）が全データ数（全シナリオ数）に対して十分小さいという条件である。

分割終了条件を満たさない場合（ステップＳ２５０１：Ｎｏ）、作成装置６００は、分割対象ノードに対応する要対策シナリオ群に対し、各説明属性に対する分割テストを実行する（ステップＳ２５０２）。具体的には、各説明属性に対する分割テストでは、分割後の２群における目的属性の平均２乗誤差が最小（あるいは、群間分散が最大）になるように当該説明属性による分割ルールを設定する。そして、作成装置６００は、平均２乗誤差を最小化あるいはクラス間分散を最大化した分割ルールを選択する（ステップＳ２５０３）。

そして、作成装置６００は、データ集合である分割対象ノードに対応する要対策シナリオ群を、選択された分割ルールに従って、第１データ集合と第２データ集合とに分割する（ステップＳ２５０４）。例えば、分割ルールが根ノードＮ０において「９時までの積算日射量が１．０［ＭＪ／ｍ²］以下」の場合、今ノードＮ０に対応する要対策シナリオ群を、「９時までの積算日射量が１．０［ＭＪ／ｍ²］以下」である第１データ集合と、「９時までの積算日射量が１．０［ＭＪ／ｍ²］以下」でない第２データ集合と、に分割する。

このあと、作成装置６００は、第１データ集合の分割処理を実行する（ステップＳ２５０５）。具体的には、作成装置６００は、ステップＳ２５０１〜Ｓ２５０４を、第１データ集合について実行する。また、作成装置６００は、第２データ集合の分割処理を実行する（ステップＳ２５０６）。具体的には、作成装置６００は、ステップＳ２５０１〜Ｓ２５０４を、第２データ集合について実行する。

第１データ集合の分割処理（ステップＳ２５０５）および第２データ集合の分割処理（ステップＳ２５０６）は、再帰的な分割処理（ステップＳ２４０５）である。第２データ集合の分割処理（ステップＳ２５０６）のあと、ステップＳ２５０１に戻る。ステップＳ２５０１において、分割終了条件を満たす場合（ステップＳ２５０１：Ｙｅｓ）、分割処理（ステップＳ２４０５）が終了する。

図２６は、実施の形態２にかかる識別条件作成部６１４による識別条件作成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。図２６において、作成装置６００は、まず、回帰木２２００において未選択の早期対策対象シナリオ群があるか否かを判断する（ステップＳ２６０１）。未選択の早期対策対象シナリオ群がある場合（ステップＳ２６０１：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、未選択の早期対策対象シナリオ群を１つ選択する（ステップＳ２６０２）。

つぎに、作成装置６００は、選択された早期対策対象シナリオ群について、識別条件および対策を識別条件作成テーブル１３００に設定する（ステップＳ２６０３）。具体的には、例えば、作成装置６００は、根ノードＮ０から、選択された早期対策対象シナリオ群の葉ノードまでの、分割ルールを通ってきた経路を識別条件とする。また、識別条件作成テーブル２３００の対策には、ステップＳ２４０３で求められた最適運転計画が格納される。

例えば、葉ノードＬ１の早期対策対象シナリオ群について、作成装置６００は、識別条件として「９時までの積算日射量が１．０［ＭＪ／ｍ²］以下」でかつ「気温が２０度以上」を設定する。また、作成装置６００は、対策として、早期対策対象シナリオ群の各々について、ステップＳ２４０３で算出された最適運転計画の平均値を設定する。なお、この時点では、影響フラグはすべて初期状態「影響なし」である。

そして、作成装置６００は、需給シナリオ群内の対策不要シナリオ群の中から、選択した早期対策対象シナリオ群について作成した識別条件により識別される対策不要シナリオを抽出する（ステップＳ２６０４）。具体的には、たとえば、識別条件作成部６１４は、対策不要シナリオ群を回帰木２２００に与えて分割テストを実行する。これにより、対策不要シナリオ群は、葉ノードＬ１〜Ｌ４に分類される。識別条件作成部６１４は、葉ノードＬ１〜Ｌ４に分類された各対策不要シナリオ群のうち、選択した早期対策対象シナリオ群に対応する葉ノードに分類された対策不要シナリオ群を抽出する。

このあと、作成装置６００は、抽出した対策不要シナリオ群の中から未選択の対策不要シナリオがあるか否かを判断する（ステップＳ２６０５）。未選択の対策不要シナリオがある場合（ステップＳ２６０５：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、未選択の対策不要シナリオを１つ選択する（ステップＳ２６０６）。そして、作成装置６００は、選択した対策不要シナリオにおいて、早期対策時刻まで当初運転計画で運用し、早期対策時刻に早期対策シナリオ群の対策に従って修正するシミュレーションを実行する（ステップＳ２６０７）。また、作成装置６００は、選択した対策不要シナリオにおいて、当初運転計画で運用するシミュレーションを実行する（ステップＳ２６０８）。

このあと、作成装置６００は、ステップＳ２６０７、Ｓ２６０８のシミュレーション結果として得られた効果、例えば、最適運転計画である放電基準値を比較する（ステップＳ２６０９）。効果の差が所定のしきい値以下の場合（ステップＳ２６０９：Ｙｅｓ）、ステップＳ２６０３で設定された識別条件は採用されることになるため、ステップＳ２６０３で設定された識別条件に対応する影響フラグをＯＦＦのままとし、ステップＳ２６０５に戻る。

一方、効果の差が所定のしきい値より大きい場合（ステップＳ２６０９：Ｎｏ）、作成装置６００は、ステップＳ２６０３で作成された識別条件に対応する影響フラグを「影響あり」に設定する（ステップＳ２６１０）。すなわち、早期対策によって対策不要シナリオの効果を下げてしまったことを回避するという趣旨により、識別条件として採用しない。このあと、ステップＳ２６０５に戻る。作成装置６００は、未選択の対策不要シナリオがなくなるまで、ステップＳ２６０６以降の処理を繰り返し実行する。また、ステップＳ２６０５において、未選択の対策不要シナリオがない場合（ステップＳ２６０５：Ｎｏ）。ステップＳ２６０１に戻る。

作成装置６００は、未選択の早期対策対象シナリオ群がなくなるまで、ステップＳ２６０２以降の処理を繰り返し実行する。そして、作成装置６００は、ステップＳ２６０１において、未選択の早期対策対象シナリオ群がない場合（ステップＳ２６０１：Ｎｏ）、識別条件作成処理（ステップＳ１７０５）が終了する。

図２７は、実施の形態２にかかる出力情報作成部６０２による出力情報作成処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。図２７において、作成装置６００は、まず、識別条件作成テーブル２３００を取得する（ステップＳ２７０１）。つぎに、作成装置６００は、取得した識別条件作成テーブル２３００のうち、影響フラグが「影響あり」のレコードを削除する（ステップＳ２７０２）。そして、作成装置６００は、削除後の識別条件作成テーブル２３００を出力情報として運用システム１０２に出力する（ステップＳ２７０３）。

このように、実施の形態２によれば、修正運転計画は、識別条件作成テーブル２３００から抽出することで作成できるため、修正運転計画の作成処理の効率化を図ることができる。また、識別条件によって識別されてしまう対策不要シナリオに対して悪影響を及ぼさないかをチェックすることにより、早期対策の効果に悪影響を及ぼす識別条件を不採用とすることができる。これにより、早期対策の予測精度の向上を図ることができる。

（実施の形態３）
つぎに、実施の形態３について説明する。実施の形態１，２では、あらかじめ用意された需給シナリオ群を用いたが、実施の形態３では、作成装置６００が、需給シナリオ群を生成する。なお、実施の形態１，２と同一構成には同一符号を付し、その説明を省略する。

＜作成装置６００の機能的構成例＞
図２８は、実施の形態３にかかる作成装置６００の機能的構成例を示すブロック図である。図２８において、作成装置６００は、シナリオＤＢ７００、早期対策対象シナリオ抽出部６０１および出力情報作成部６０２のほか、記憶部２８００と、受付部２８０１と、需給シナリオ生成部２８０２と、最適評価値算出部２８０３と、修正評価値算出部２８０４と、を有する。記憶部２８００は、各種データが記憶されている。また、記憶部２８００には、生成されたデータがＣＰＵ５０１により書き込まれる。また、記憶部２８００に記憶されたデータは、ＣＰＵ５０１により読み出し可能である。記憶部２８００は、例えば、ハードディスク装置５０７により実現される。

受付部２８０１は、入力装置５０２から各種情報を受け付ける。例えば、受付部２８０１は、需要データ２８１１および日射量データ２８１２を入力装置５０２から受け付けて、受け付けた需要データ２８１１および日射量データ２８１２を記憶部２８００に格納する。需要データ２８１１とは、需要電力値を要素とする時系列データである。例えば、需要データ２８１１は、一日における各時間帯と需要電力値とを対応づけたデータである。この需要電力値は、例えば、過去の消費電力値の統計データから算出される。

日射量データ２８１２は、所定時間ごとの過去の日射量の記録である。日射量には、例えば、日照時間という単位で計測された値を含む。ここで、日照時間とは、直射日光が雲などに遮られずに所定の値（一般に０．１２［ｋＷ／ｍ²］）以上の強さで地表を照射した時間として定義される値である。日射量データ２８１２は、例えば、２０１０年７月の１ヶ月分の日照時間と単位面積あたりの積算日射量が１時間ごとに記録されたものである。日射量データ２８１２は、例えば、日本気象協会のデータベースから取得されるデータである。

また、例えば、受付部２８０１は、運転計画作成において考慮すべき日射量変動の範囲を特定する条件として、開始時刻ｔ０と、終了時刻ｔｎと、初期日照時間ｈ０と、時間刻み幅Δｔとを入力装置５０２から受け付ける。ここで、開始時刻ｔ０および終了時刻ｔｎは、天候の変動の影響により、考慮すべき程度以上に発電出力が変動する可能性がある時間帯、すなわち、晴天時であれば十分な発電出力が期待できる時間帯の開始時刻および終了時刻にそれぞれ対応する。例えば、開始時刻ｔ０は９時であり、終了時刻ｔｎは１５時である。

また、初期日照時間ｈ０は、当初運転計画の作成対象となる日の開始時刻ｔ０における日射量であり、例えば、前日の天気予報によって予想される開始時刻ｔ０における天候に基づいて算出される。例えば、開始時刻ｔ０における天候が「晴れ」と予想される場合には、初期日照時間ｈ０は「１」である。なお、ここでは、受付部２８０１が初期日照時間ｈ０を受け付ける場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、受付部２８０１は、初期日射量を受け付けても良い。そして、日射量を日照時間に変換することで、初期日照時間ｈ０が算出される。

この変換には、例えば、各月ごとの日照時間と日射量との間の相関関係を用いる。具体的には、日照時間と日射量との回帰分析を行い、得られた回帰直線の式を用いることで、日照時間を算出する。また、時間刻み幅Δｔは、日射量データ２８１２に記録された日照時間の時間間隔に対応する。例えば、時間刻み幅Δｔは、１時間である。そして、受付部２８０１は、受け付けた開始時刻ｔ０と、終了時刻ｔｎと、初期日照時間ｈ０と、時間刻み幅Δｔとを需給シナリオ生成部２８０２に出力する。

需給シナリオ生成部２８０２は、需給電力値の推移の可能性を示す複数のシナリオを生成する。例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、日射量データ２８１２に基づいて単位時間当たりの天候変動をマルコフ過程としてモデル化した天候変動モデルを構築する。需給シナリオ生成部２８０２は、構築した天候変動モデルに基づいてモンテカルロシミュレーションを行うことで、複数の出力変動シナリオ２８１５を発生する。

そして、需給シナリオ生成部２８０２は、複数の出力変動シナリオ２８１５と、需要データ２８１１によって示される需要変動シナリオ２８１６との差をとることで、複数の需給シナリオを生成する。ここで、需給シナリオとは、蓄電池１１２を運用する電力網内の電力需要と、太陽光発電による出力との差を要素とする時系列データである。なお、需給シナリオ生成部２８０２は、生成部の一例である。また、需給電力値は、蓄電池１１２を運用する電力網内の電力需要と、太陽光発電による出力との差に対応し、需給差、又は需給バランスとも称される。また、需給シナリオは、シナリオの一例である。

以下において、需給シナリオ生成部２８０２が実行する処理について詳細に説明する。例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、日射量データ２８１２から日照時間変動確率テーブル２８１３を生成する。具体的には、需給シナリオ生成部２８０２は、ある時刻の日照時間がその直前の時刻の日照時間の影響を受けるものと仮定して、単位時間ごとの日照時間の変動をマルコフ過程としてモデル化する。ここで、需給シナリオ生成部２８０２が日照時間の変動をマルコフ過程としてモデル化できるのは、日照時間が雲の影響を受け、曇の量や密度などの状態が時間に伴って連続的に変化すると考えられるからである。すなわち、雲の状態の連続的な変化を捉えられる程度の時間間隔で計測された日照時間は、直前の時刻の天候の影響を受けるものと考えられるからである。

図２９は、日照時間変動確率テーブル２８１３の一例を示す図である。図２９の横方向は変動前の日照時間Ｈ_beforeを示し、「０．０」、「０．１−０．５」、「０．６−０．９」および「１．０」の４項目に分類される。また、縦方向は変動後の日照時間Ｈ_afterを示し、「０．０」から「１．０」まで「０．１」刻みで１１項目に分類される。図２９に示すように、日照時間変動確率テーブル２８１３は、変動前の日照時間Ｈ_beforeが１時間過ぎた後に変動後の日照時間Ｈ_afterへ変動する条件付確率Ｐ（Ｈ_after｜Ｈ_before）を格納する。なお、条件付確率Ｐは、０〜１で表される値である。

図２９に示すように、日照時間変動確率テーブル２８１３は、例えば、日照時間Ｈ_before「０．０」から１時間後に日照時間Ｈ_after「０．０」へ変動する条件付確率Ｐが「０．８６」であることを格納する。また、日照時間変動確率テーブル２８１３は、日照時間Ｈ_before「０．１−０．５」から１時間後に日照時間Ｈ_after「０．３」へ変動する条件付確率Ｐが「０．０７」であることを格納する。また、日照時間変動確率テーブル２８１３は、他の条件付確率Ｐについても同様に格納する。なお、図２９に示した日照時間変動確率テーブル２８１３のデータ構造は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、変動前の日照時間Ｈ_beforeを「０．０」から「１．０」まで「０．１」刻みで１１項目に分類するようにしても良い。

図３０は、天候変動モデルを説明するための図である。例えば、図３０に示すように、需給シナリオ生成部２８０２は、天候を晴れ、曇り、雨の３種類に分類する。そして、需給シナリオ生成部２８０２は、現在の天候から１時間後の天候（晴れ、曇り、雨の３種類）に変動する確率を、過去の天候が記録されたデータから算出することで、天候変動モデルを生成する。需給シナリオ生成部２８０２は、１時間毎に天候変動モデルを繰り返し適用することで、一日の天候変動の可能性を示すシナリオを複数出力する。なお、図３０に示した天候変動モデルは一例である。より詳細には、需給シナリオ生成部２８０２は、天候を日照時間によって分類し、それぞれの日照時間の後にどのように日照時間が変化するかをモデル化している。

例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、日射量データ２８１２に基づいて、日照時間Ｈ_beforeが単位時間過ぎた後に日照時間Ｈ_afterへ変動する条件付確率Ｐ（Ｈ_after｜Ｈ_before）を、下記の式（６）を用いて計算する。

Ｐ（Ｈ_after｜Ｈ_before）＝（日照時間Ｈ_beforeの後に日照時間Ｈ_afterが出現するデータ数）/（日照時間Ｈ_beforeが出現するデータ数）・・・（６）

上記式（６）を利用して過去の日射量データ２８１２から条件付確率Ｐ（Ｈ_after｜Ｈ_before）を計算することで、需給シナリオ生成部２８０２は、図２９に示した日照時間変動確率テーブル２８１３を生成する。

例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、生成した日照時間変動確率テーブル２８１３に基づいて、複数の出力変動シナリオを生成する。具体的には、需給シナリオ生成部２８０２は、開始時刻ｔ０と、終了時刻ｔｎと、初期日照時間ｈ０と、時間刻み幅Δｔとを受付部２８０１から受け付ける。需給シナリオ生成部２８０２は、初期日照時間ｈ０を初期値とし、開始時刻ｔ０から終了時刻ｔｎまでに対して単位時間ごとに日照時間変動確率テーブル２８１３を適用することで、確率的にＮパターンの日射量変動シナリオをモンテカルロシミュレーションによって発生する。なお、Ｎは、十分に大きい自然数であり、例えば、１００００である。

例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、一様乱数ｒを発生させ、ｘ以下の条件付確率Ｐ（ｘ｜Ｈ（ｔ））の積算値がｒより大きくなる最小のｘをＨ（ｔ＋Δｔ）とする。例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、日照時間Ｈ（ｔ）が「０．１」の場合には、図２９に示した日照時間変動確率テーブル２８１３の変動前の日照時間が「０．１−０．５」の列を参照する。

そして、需給シナリオ生成部２８０２は、発生した乱数が「ｒ＜０．４５」の場合には、「Ｈ（ｔ＋Δｔ）＝０．０」を取得し、乱数が「０．４５≦ｒ＜０．６」の場合には、「Ｈ（ｔ＋Δｔ）＝０．１」を取得する。このように、需給シナリオ生成部２８０２は、開始時刻ｔ０から終了時刻ｔｎまでの間に、時間刻み幅Δｔごとに変動する日照時間Ｈ（ｔ＋Δｔ）を取得する。

そして、需給シナリオ生成部２８０２は、上述した日照時間と日射量と間の相関関係を用いて、取得した日照時間Ｈ（ｔ＋Δｔ）を日射量Ｉ（ｔ＋Δｔ）に変換する。そして、需給シナリオ生成部２８０２は、開始時刻ｔ０から終了時刻ｔｎまでの日射量Ｉ（ｔ）の変動を、日射量変動シナリオＩとして生成する。また、需給シナリオ生成部２８０２は、同様の処理を繰り返し実行することで、Ｎパターンの日射量変動シナリオ２８１４を生成する。なお、Ｎは、十分に大きい自然数であり、例えば、１００００である。

図３１は、日射量変動シナリオ２８１４の一例を示す図である。図３１の横軸は時間を示し、縦軸は日射量［ＭＪ／ｍ²］を示す。日射量変動シナリオ２８１４のうち９時から１６時までの時間帯は、９時から１６時までの日射量の変動を示す日射量変動シナリオ２８１４であり、Ｎパターンのシナリオを含む。また、０時から９時までの時間帯および１６時から２４時までの時間帯は、過去の日射量データ２８１２に基づいて生成される部分であり、１パターンのシナリオを含む。

例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、生成した日射量変動シナリオ２８１４に基づいて、太陽光発電における出力変動シナリオ２８１５を生成する。例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、日射量変動シナリオ２８１４に含まれる日射量Ｉ（ｔ）［ＭＪ／ｍ²］を太陽光発電による発電量Ｏ（ｔ）［ｋＷｈ］に変換する。この変換は、例えば、パネルの規模や種類、気温などによって変化する変換効率に日射量を対応づけて発電量を見積もることによって行う。このように、需給シナリオ生成部２８０２は、日射量変動シナリオ２８１４に含まれる日射量Ｉ（ｔ）から発電量Ｏ（ｔ）を算出することで、開始時刻ｔ０から終了時刻ｔｎまでのシナリオを生成する。

また、例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、太陽光発電の発電量の過去のデータを参照し、各時間帯における発電量の平均値を算出することで、０時から開始時刻ｔ０までの発電量および終了時刻ｔｎから２４時までのシナリオを生成する。そして、需給シナリオ生成部２８０２は、開始時刻ｔ０から終了時刻ｔｎまでのシナリオと、０時から開始時刻ｔ０までの発電量および終了時刻ｔｎから２４時までのシナリオとを組み合わせることで、一日の出力変動シナリオ２８１５を生成する。

また、需給シナリオ生成部２８０２は、生成した出力変動シナリオ２８１５を出力変動データ１１４として記憶部２８００に格納する。なお、ここでは、変換効率を用いる場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、日射量Ｉ（ｔ）と発電量Ｏ（ｔ）と間の相関関係を用いても良い。具体的には、日射量Ｉ（ｔ）と発電量Ｏ（ｔ）との回帰分析を行い、得られた回帰直線の式に日射量Ｉ（ｔ）を代入することで発電量Ｏ（ｔ）を算出する。例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、複数の出力変動シナリオ２８１５と、需要変動シナリオとの差をとることで、複数の需給シナリオを生成する。

例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、需要変動シナリオ２８１６における各時間帯の需要電力値から、出力変動シナリオ２８１５において対応する時間帯の発電量を減算することで、需給シナリオを生成する。つまり、この需給シナリオは、蓄電池１１２に対する需要電力量の指標となる。

図３２は、需要変動シナリオの一例を示す図である。図３２の横軸は時間を示し、縦軸は電力量［ｋＷｈ］を示す。需要変動シナリオ２８１６は、運転計画策定対象の１日に対する需要の推移の可能性を示す。例えば、需要変動シナリオ２８１６は、一日の時間帯ごとの需要電力値の推移を示し、需要データ２８１１に基づいて生成される。図３２には、ある工場における一日の需要変動シナリオ２８１６を例示する。図３２では、需要変動シナリオ２８１６が１パターンである場合を示したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、需要変動シナリオ２８１６は、曜日や時期に違いがあり、複数の推移の仕方が予想されるような場合には、Ｍパターン存在する場合もある。なお、Ｍは、自然数である。

図３３は、需給シナリオの一例を示す図である。図３３の横軸は時間を示し、縦軸は電力量［ｋＷｈ］を示す。この電力量が多いほど、需要が多いことを示す。図３３に示すように、需給シナリオは、一日の時間帯ごとの需給電力量の推移を示す。例えば、需給シナリオ生成部２８０２は、Ｍパターンの需要変動シナリオとＮパターンの出力変動シナリオとを用いた場合には、Ｍ×Ｎパターンの需給シナリオを生成する。また、需給シナリオ生成部２８０２は、生成した需給シナリオ、および、その生成した需給シナリオに対応する需要変動シナリオ２８１６、出力変動シナリオ２８１５、日射量変動シナリオ２８１５をシナリオＤＢ７００に格納する。

図２８の説明に戻る。最適評価値算出部２８０３は、需給シナリオごとに、蓄電池１１２を運転した場合の評価値が最良の評価値となる運転計画を算出し、その最良の評価値を各シナリオに対する第１の評価値として記録する。例えば、最適評価値算出部２８０３は、需給シナリオ生成部２８０２により生成された需給シナリオのそれぞれに対して、シミュレーションによる評価値が最良となる運転計画である最適運転計画を作成する。そして、最適評価値算出部２８０３は、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最良の評価値を示した最適な制御パラメータとを対応づけて最適運転評価テーブル２８１７に格納する。

図３４は、最適運転評価テーブル２８１７の一例を示す図である。例えば、最適運転評価テーブル２８１７は、需給シナリオ「１」と、最適運転計画による評価値「３６」と、最適な制御パラメータ「２７８」とを対応づけて記憶する。つまり、最適運転評価テーブル２８１７は、需給シナリオ「１」に対して最良の放電基準値は２７８［ｋＷ］であり、この放電基準値で蓄電池１１２を運転した場合のピークカット効果が３６［ｋＷ］であることを示す。また、最適運転評価テーブル２８１７は、他の需給シナリオについても同様に、需給シナリオと、最適運転計画による評価値と、最適な制御パラメータとを対応づけて記憶する。

図２８の説明に戻る。以下において、最適評価値算出部２８０３が行う最適運転計画作成処理について詳細に説明する。ここでは、蓄電池１１２がピークカット方式により運転される場合を説明する。例えば、最適評価値算出部２８０３は、需給シナリオ生成部２８０２により生成された需給シナリオを一つずつ選択し、以下の処理を行う。最適評価値算出部２８０３は、選択した需給シナリオについて、様々な放電基準値を適用してシミュレーションを行って評価値を算出する。この放電基準値は、例えば、制御パラメータの探索範囲に含まれる放電基準値を、所定の刻み幅で順に適用する。そして、評価値が最良になる放電基準値を最適運転計画として選択する。ここで、制御パラメータの探索範囲について説明する。

図３５は、制御パラメータの探索範囲について説明するための図である。図３５の横軸は時間を示し、縦軸は電力量［ｋＷｈ］を示す。図３５には、図３３に示した需給シナリオに対する制御パラメータの探索範囲を示す。ピークカット方式により蓄電池１１２が運転される場合には、放電基準値は需給シナリオの最大デマンド値を超えない正の値である。このため、図３５に示す例では、最適評価値算出部２８０３は、最大デマンド値３５ａから電力値０［ｋＷ］までの範囲を探索範囲３５ｂとして用いる。つまり、最適評価値算出部２８０３は、探索範囲３５ｂから任意の電力値を放電基準値として選択し、選択した放電基準値をシミュレーションに用いる。なお、例えば、放電基準値３５ｃは１２５［ｋＷ］であり、放電基準値３５ｄは１００［ｋＷ］であり、放電基準値３５ｅは７５［ｋＷ］である。

例えば、最適評価値算出部２８０３は、探索範囲３５ｂに含まれる放電基準値のうち最も高い放電基準値１５７［ｋＷ］を選択し、選択した放電基準値１５７［ｋＷ］で蓄電池１１２を運転した場合のシミュレーションを行う。最適評価値算出部２８０３は、次の放電基準値として、刻み幅１［ｋＷ］低い値を選択し、同様にシミュレーションを行うという処理を、探索範囲３５ｂの下限まで繰り返す。最適評価値算出部２８０３は、シミュレーションで得られた放電基準値のうち最良のピークカット効果を示す放電基準値を最適運転計画として選択する。

そして、最適評価値算出部２８０３は、需給シナリオと、最良のピークカット効果と、最良のピークカット効果を示す放電基準値とを対応づけて、最適運転評価テーブル２８１７に格納する。なお、最良のピークカット効果は最適運転計画による評価値に対応し、最良のピークカット効果を示す放電基準値は最適な制御パラメータに対応する。また、最適評価値算出部２８０３は、他の需給シナリオについても同様の処理を実行することで、最適運転評価テーブル２８１７を生成する。

なお、最適評価値算出部２８０３が行う最適運転計画の探索処理は、上記の方法に限定されるものではない。例えば、探索範囲３５ｂに含まれる放電基準値のうち最も低い放電基準値０［ｋＷ］から順に、１［ｋＷ］間隔で放電基準値を選択するようにしても良い。また、例えば、放電基準値を５［ｋＷ］間隔で選択するようにしても良い。あるいは、Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎや遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いて、最適計画を探索しても良い。

修正評価値算出部２８０４は、複数の運転計画候補を作成し、それぞれの運転計画候補について、各シナリオに対してその運転計画候補で定期修正時刻まで蓄電池１１２を運転した場合に得られる第２の評価値を算出する。例えば、修正評価値算出部２８０４は、当初運転計画の候補を複数作成する。そして、修正評価値算出部２８０４は、作成した当初運転計画について、その計画で修正時点まで蓄電池１１２を運転する。そして、修正評価値算出部２８０４は、その後の蓄電池残量で、修正時点以降の最適な運転計画を示す最適修正運転計画で蓄電池１１２が運転された場合の評価値を、需給シナリオごとに算出する。

以下において、修正評価値算出部２８０４が行う処理について詳細に説明する。まず、修正評価値算出部２８０４は、当初運転計画の候補を作成する。例えば、修正評価値算出部２８０４は、最適運転評価テーブル２８１７の最適な制御パラメータのうち最小値から最大値の範囲で当初運転計画の候補を作成する。これは、ピークカット方式により蓄電池１１２が運転される場合には、各需給シナリオに対するピークカット効果は、放電基準値がその需給シナリオに対して最適な放電基準値から乖離するに従って減少し、一定以上乖離すると０になるという性質があるからである。

例えば、修正評価値算出部２８０４は、５０［ｋＷ］から１０［ｋＷ］間隔で１５０［ｋＷ］までの放電基準値を当初運転計画の候補として作成する。そして、修正評価値算出部２８０４は、当初運転計画と制御パラメータとを対応づけて、当初運転計画テーブル２８１８に格納する。

図３６は、当初運転計画テーブル２８１８の一例を示す図である。当初運転計画テーブル２８１８は、当初運転計画と、制御パラメータとを対応づけて記憶する。このうち、当初運転計画テーブル２８１８の「当初運転計画」は、当初運転計画の候補を識別する識別情報を示す。また、「制御パラメータ」は、当初運転計画の制御パラメータを示す。例えば、制御パラメータは、ピークカット方式により蓄電池１１２が運転される場合には、放電基準値に対応する。

例えば、当初運転計画テーブル２８１８は、当初運転計画「１」と、制御パラメータ「５０」とを対応づけて記憶する。つまり、当初運転計画テーブル２８１８は、当初運転計画「１」の放電基準値が５０［ｋＷ］であることを示す。また、当初運転計画テーブル２８１８は、他の当初運転計画の候補についても同様に、当初運転計画と、制御パラメータとを対応づけて記憶する。

なお、当初運転計画の候補は当初運転計画に対応し、放電基準値は制御パラメータに対応する。なお、当初運転計画の候補の作成方法は、上記の方法に限定されるものではない。例えば、修正評価値算出部２８０４は、探索範囲３５ｂで任意に作成しても良い。

図２８の説明に戻る。次に、修正評価値算出部２８０４は、各当初運転計画候補について、最適な修正運転計画を作成する。例えば、修正評価値算出部２８０４は、各需給シナリオについて当初運転計画候補で蓄電池１１２が運用された場合のシミュレーションを行う。修正評価値算出部２８０４は、シミュレーション結果から蓄電池１１２が定期修正時刻まで運用された場合の蓄電池残量を算出する。そして、算出した蓄電池残量を蓄電池１１２の初期残量として、修正時刻から運転終了時刻まで運転した場合に最良の評価値となる最適な運転計画を作成し、当初運転計画候補とシナリオの組み合わせに対する最適修正運転計画として記録する。この最適出力情報作成処理は、最適評価値算出部２８０３が行う最適運転計画作成処理と同様の手順で実施する。

次に、修正評価値算出部２８０４は、定期修正時刻までは当初運転計画候補で、定期修正時刻以降は最適修正運転計画で、蓄電池１１２を運転した場合の評価値を算出し、その評価値を、当初運転計画候補と各シナリオの組み合わせに対する第２の評価値として、修正運転評価テーブル２８１９に格納する。

図３７は、修正運転評価テーブル２８１９の一例を示す図である。修正運転評価テーブル２８１９は、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画に対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。このうち、修正運転評価テーブル２８１９の「当初運転計画」は、当初運転計画の候補を識別する識別情報を示す。また、「需給シナリオ」は、需給シナリオを識別する識別情報を示す。また、「当初運転計画Ｐに対する最適修正運転計画の評価値」は、対応する当初運転計画について、修正時点以降の最適な運転計画を示す最適修正運転計画で蓄電池１１２が運転された場合の評価値を需給シナリオごとに示す。

例えば、修正運転評価テーブル２８１９は、当初運転計画「１」と、需給シナリオ「１」と、当初運転計画Ｐに対する最適修正運転計画の評価値「３４」とを対応づけて記憶する。つまり、修正運転評価テーブル２８１９は、需給シナリオ「１」に対して当初運転計画「１」で蓄電池１１２が運転された後に最適修正運転計画で蓄電池１１２が運転された場合の評価値が「３４」であることを示す。

また、修正運転評価テーブル２８１９は、当初運転計画「１」について、他の需給シナリオと、他の当初運転計画に対する最適修正運転計画の他の評価値とを対応づけて記憶する。このように、修正運転評価テーブル２８１９は、一つの当初運転計画に対して、複数の需給シナリオと、複数の当初運転計画Ｐに対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。そして、修正運転評価テーブル２８１９は、他の当初運転計画についても同様に、当初運転計画と、需給シナリオと、当初運転計画に対する最適修正運転計画の評価値とを対応づけて記憶する。

図２８の説明に戻る。また、修正評価値算出部２８０４は、他の当初運転計画についても同様に処理を実行する。あるいは、Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎや遺伝的アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いて、最適計画を探索しても良い。このように、実施の形態３では、需給シナリオ群と、需給シナリオごとの当初運転計画と、定期修正時刻での修正運転計画が得られ、シナリオＤＢ７００に格納される。

＜出力情報作成処理手順＞
図３８は、実施の形態３にかかる作成装置６００による出力情報作成処理手順の一例を示すフローチャートである。作成装置６００は、需給シナリオ生成部２８０２により、需給シナリオ生成処理を実行する（ステップＳ３８０１）。需給シナリオ生成処理（ステップＳ３８０１）の詳細については、図３９で説明する。

つぎに、作成装置６００は、最適評価値算出部２８０３および修正評価値算出部２８０４により、当初運転計画を生成し（ステップＳ３８０２）、定期修正時刻での修正運転計画を生成する（ステップＳ３８０３）。これにより、シナリオＤＢ７００が構築される。このあと、実施の形態１，２と同様、作成装置６００は、早期対策対象シナリオ抽出部６０１により、早期対策対象シナリオ抽出処理を実行し（ステップＳ１６０１）、出力情報作成部６０２により出力情報作成処理を実行する（ステップＳ１６０２）。

図３９は、需給シナリオ生成部２８０２による需給シナリオの生成処理（ステップＳ３８０１）の処理手順を示すフローチャートである。図３９において、作成装置６００は、需給シナリオ生成部２８０２により、日射量データ２８１２から日照時間変動確率テーブル２８１３を生成する（ステップＳ３９０１）。需給シナリオ生成部２８０２は、時刻ｔ、日射量Ｉを初期化する（ステップＳ３９０２）。つまり、時刻ｔ＝ｔ０、日射量Ｉ（ｔ）＝ｈ０とする。

作成装置６００は、時間刻み幅Δｔ後の時刻の日射量Ｉ（ｔ＋Δｔ）を決定する（ステップＳ３９０３）。作成装置６００は、初期日照時間ｈ０を初期値とし、時間刻み幅Δｔ後の時刻の日照時間Ｈ（ｔ＋Δｔ）を取得する。作成装置６００は、上述した日照時間と日射量との間の相関関係を用いて、取得した日照時間Ｈ（ｔ＋Δｔ）を日射量Ｉ（ｔ＋Δｔ）に変換する。

作成装置６００は、現在の時刻ｔに時間刻み幅Δｔを加算する（ステップＳ３９０４）。作成装置６００は、時刻ｔと終了時刻ｔｎとを比較し、ｔ＜ｔｎであるか否かを判定する（ステップＳ３９０５）。ｔ＜ｔｎである場合には（ステップＳ３９０５：Ｙｅｓ）、作成装置６００は、ステップＳ３９０３の処理に戻る。作成装置６００は、日射量変動シナリオ２８１４を発生するまで、ステップＳ３９０３からステップＳ３９０５までの処理を繰り返す。

一方、ｔ＜ｔｎでない場合には（ステップＳ３９０５：Ｎｏ）、作成装置６００は、日射量変動シナリオ２８１４に基づいて、出力変動シナリオ２８１５を生成する（ステップＳ３９０６）。なお、作成装置６００は、Ｎパターンの出力変動シナリオ２８１５を生成するまでステップＳ３９０２からステップＳ３９０６までの処理を繰り返す。そして、需給シナリオ生成部２８０２は、Ｎパターンの出力変動シナリオ２８１５と、Ｍパターンの需要変動シナリオとの差をとることで、Ｍ×Ｎパターンの需給シナリオを生成する（ステップＳ３９０７）。

このように、実施の形態３によれば、需給シナリオ群と、各需給シナリオの当初運転計画および定期修正運転計画を自動生成することができる。したがって、当初運転計画に対して早期に対策が必要となる需給シナリオをシミュレーションによって特定することができる。

このように、本実施の形態によれば、早期対策時刻、識別条件および対策（修正運転計画）を含む運転計画修正ルールを用いて運用することにより、運用中の各時点で利用可能な情報を利用して適切なタイミングで運転計画を修正することができる。すなわち、運転計画修正ルールに基づき、運用当日の各時点の状況を監視し、いずれかの運転計画修正ルールの識別条件に合致した状況が検知された場合、その運転計画修正ルールに示された対策（修正運転計画）に切り替えて蓄電池１１２を運用することで、そのタイミングで運転計画を適切に修正できなかった場合に生じる損失を回避することができる。

また、大きな計算コストが必要な運転計画作成処理を、運転計画作成システム１０３内の作成装置６００によって事前に行うシステム構成の場合、運用システム１０２が運用時に必要とする計算資源を軽減できるという効果も得られる。不確実性の大きい太陽光発電の出力変動に対して適切な運転計画を作成するには、その時点以降に起こり得る様々な状況を考慮する必要があり、大きな計算コストが必要となる。

本実施の形態では、適切な運転計画を求める計算を運転計画作成システム１０３内の作成装置６００によって事前に行うことで、運用システム１０２では、運転計画の識別条件の判定と運転計画の切り替えという比較的小さい計算コストの処理のみ実施する構成となる。例えば、運用システム１０２が利用できる計算資源と運用時に許容される計算時間の制約によらず、それぞれの時点以降に起こり得る様々な状況を考慮して運転計画を最適化することが可能となるため、結果としてより高い運用効果が達成可能となる。

さらに、作成装置６００は、早期対策を実施すべき状況を検知するための識別条件を、とるべき対策が類似しているシナリオ群に対して行う。したがって、識別条件と適切な運転計画が作成できる可能性を高めることができる。起こり得る状況を網羅する需給シナリオの中には、すべての利用可能なデータ項目を組み合わせた複雑な条件を用いても、互いに区別できないような類似シナリオが存在する場合がある。

この点において、本実施の形態では、作成装置６００は、対策の類似性によってグループ化した早期対策対象シナリオ群を対象に、識別条件の作成を試みるため、識別条件を作成できる可能性が高くなる。すなわち、区別困難な需給シナリオであっても、対策が類似していれば、識別条件によってそれらを区別する必要がない。また、対策の類似性による要対策シナリオの分類には、適切な運転計画の作成可能性を保障するという意味もある。

例えば、要対策シナリオ群に必要とされる対策が大きく異なるシナリオが混在していると、そのシナリオ群をまとめて識別できる条件が作成できたとしても、適切な１つの対策を定めることができない場合が考えられる。したがって、予め対策の類似性で要対策シナリオ群を分類しておくことで、このような事態を回避することができる。

以上説明したように、運転計画作成装置、運転計画作成方法、および運転計画作成プログラムによれば、運転計画の修正時刻が遅くなると効果に影響が出る状況を、その影響が出る前に検出できる修正運転計画を作成することができる。これにより、運転システムでは、運転計画の修正時刻が遅くなると効果に影響が出る状況を、その影響が出る前に検出することができ、検出できたタイミングで運転計画を適切に修正することができる。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）外部からの環境条件に応じて発電を行う発電装置と、前記発電装置からの電力により充電されるとともに電力需給に応じて放電する蓄電池とを有する発電システムの運転計画作成方法において、
コンピュータが、
前記外部からの環境条件に応じた電力需給の推移を示し記憶部に記憶された複数の需給電力シナリオについて、前記蓄電池からの放電量に関する運転計画を所定の定期修正時刻で修正した場合に最良の放電量が得られる第１の修正運転計画と、前記定期修正時刻を変更した対策時刻で前記蓄電池の当初運転計画を修正した場合に最良の放電量が得られる第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要があるかを示す評価値を算出し、
前記複数の需給電力シナリオのうち、算出された前記評価値に基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要がある要対策シナリオを抽出し、
抽出された前記要対策シナリオから、前記要対策シナリオに対する当初運転計画と第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記要対策シナリオに対する当初運転計画を修正する変更対策シナリオを分類し、
分類された変更対策シナリオについて、前記外部からの環境条件に基づいて、分類された前記変更対策シナリオを識別する識別条件を生成し、
生成された前記識別条件に分類された前記変更対策シナリオを対応付けて出力することを特徴とする運転計画作成方法。

（付記２）前記抽出する処理は、
前記評価値がしきい値以上となる需給電力シナリオを前記要対策シナリオとして抽出することを特徴とする付記１に記載の運転計画作成方法。

（付記３）前記抽出する処理は、
前記評価値が相対的に高い需給電力シナリオ群を前記要対策シナリオとして抽出することを特徴とする付記１に記載の運転計画作成方法。

（付記４）前記分類する処理は、
前記第２の修正運転計画が前記運転計画以上の場合、前記要対策シナリオを、前記蓄電池の放電を抑制する対策をおこなう変更対策シナリオのグループに分類することを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の運転計画作成方法。

（付記５）前記分類する処理は、
前記第２の修正運転計画が前記運転計画よりも小さい場合、前記要対策シナリオを、前記蓄電池の放電を促進する対策をおこなう変更対策シナリオのグループに分類することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の運転計画作成方法。

（付記６）前記分類する処理は、
各ノードが前記要対策シナリオを観測データにより分割する複数の分割規則となる回帰木を構築し、前記回帰木に基づいて、前記要対策シナリオを前記回帰木の葉ノードに対応する前記複数の変更対策シナリオに分類し、
前記識別条件を生成する処理は、
前記変更対策シナリオについて、前記回帰木において対応する葉ノードに至るまでの分割規則に基づいて識別条件を生成することを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の運転計画作成方法。

（付記７）前記識別条件を生成する処理は、
前記需給電力シナリオ群のうち前記要対策シナリオを除く複数の対策不要シナリオを、前記回帰木に基づいて、前記回帰木の葉ノードに対応する複数の対策不要シナリオ群に分類し、前記対策不要シナリオ群の各対策不要シナリオについて、前記運転計画を前記対策時刻に前記変更対策シナリオの対策に従って修正した場合に得られる第１の評価値と、前記運転計画を修正しなかった場合に得られる第２の評価値と、の差が許容範囲外である場合、前記対策不要シナリオが属する葉ノードに至るまでの分割規則に基づく識別条件を除外することを特徴とする付記６に記載の運転計画作成方法。

（付記８）前記コンピュータが、
自然エネルギー発電の出力変動の確率的生成モデルを用いて、前記シナリオ群を生成する処理を実行し、
前記評価値を算出する処理は、
生成された前記需給電力シナリオ群の各々について、前記第１の修正運転計画と、前記第２の修正運転計画と、に基づいて、前記対策時刻で前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する対策が必要かを示す評価値を算出することを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載の運転計画作成方法。

（付記９）外部からの環境条件に応じて発電を行う発電装置と、前記発電装置からの電力により充電されるとともに電力需給に応じて放電する蓄電池とを有する発電システムの運転計画を作成する運転計画作成プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記外部からの環境条件に応じた電力需給の推移を示し記憶部に記憶された複数の需給電力シナリオについて、前記蓄電池からの放電量に関する運転計画を所定の定期修正時刻で修正した場合に最良の放電量が得られる第１の修正運転計画と、前記定期修正時刻を変更した対策時刻で前記蓄電池の当初運転計画を修正した場合に最良の放電量が得られる第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要があるかを示す評価値を算出させ、
前記複数の需給電力シナリオのうち、算出された前記評価値に基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要がある要対策シナリオを抽出させ、
抽出された前記要対策シナリオから、前記要対策シナリオに対する当初運転計画と第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記要対策シナリオに対する当初運転計画を修正する変更対策シナリオを分類させ、
分類された変更対策シナリオについて、前記外部からの環境条件に基づいて、分類された前記変更対策シナリオを識別する識別条件を生成させ、
生成された前記識別条件に分類された前記変更対策シナリオを対応付けて出力させる
ことを特徴とする運転計画作成プログラム。

（付記１０）外部からの環境条件に応じて発電を行う発電装置と、前記発電装置からの電力により充電されるとともに電力需給に応じて放電する蓄電池とを有する発電システムの運転計画作成装置において、
前記外部からの環境条件に応じた電力需給の推移を示し記憶部に記憶された複数の需給電力シナリオについて、前記蓄電池からの放電量に関する運転計画を所定の定期修正時刻で修正した場合に最良の放電量が得られる第１の修正運転計画と、前記定期修正時刻を変更した対策時刻で前記蓄電池の当初運転計画を修正した場合に最良の放電量が得られる第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要があるかを示す評価値を算出する算出部と、
前記複数の需給電力シナリオのうち、算出された前記評価値に基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要がある要対策シナリオを抽出する抽出部と、
抽出された前記要対策シナリオから、前記要対策シナリオに対する当初運転計画と第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記要対策シナリオに対する当初運転計画を修正する変更対策シナリオを分類する分類部と、
分類された変更対策シナリオについて、前記外部からの環境条件に基づいて、分類された前記変更対策シナリオを識別する識別条件を生成する生成部と、
生成された前記識別条件に分類された前記変更対策シナリオを対応付けて出力する出力部と、
を有することを特徴とする運転計画作成装置。

６００ 作成装置
６０１ 早期対策対象シナリオ抽出部
６０２ 出力情報作成部
６１１ 要対策度算出部
６１２ 要対策シナリオ抽出部
６１３ 要対策シナリオ分類部
６１４ 識別条件作成部
２８００ 記憶部
２８０１ 受付部
２８０２ 需給シナリオ生成部
２８０３ 最適評価値算出部
２８０４ 修正評価値算出部

Claims (8)

1. 外部からの環境条件に応じて発電を行う発電装置と、前記発電装置からの電力により充電されるとともに電力需給に応じて放電する蓄電池とを有する発電システムの運転計画作成方法において、
   コンピュータが、
   前記外部からの環境条件に応じた電力需給の推移を示し記憶部に記憶された複数の需給電力シナリオについて、前記蓄電池からの放電量に関する運転計画を所定の定期修正時刻で修正した場合に最良の放電量が得られる第１の修正運転計画と、前記定期修正時刻を変更した対策時刻で前記蓄電池の当初運転計画を修正した場合に最良の放電量が得られる第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要があるかを示す評価値を算出し、
   前記複数の需給電力シナリオのうち、算出された前記評価値に基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要がある要対策シナリオを抽出し、
   抽出された前記要対策シナリオから、前記要対策シナリオに対する当初運転計画と第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記要対策シナリオに対する当初運転計画を修正する変更対策シナリオを分類し、
   分類された変更対策シナリオについて、前記外部からの環境条件に基づいて、分類された前記変更対策シナリオを識別する識別条件を生成し、
   生成された前記識別条件に分類された前記変更対策シナリオを対応付けて出力することを特徴とする運転計画作成方法。
2. 前記分類する処理は、
   前記第２の修正運転計画が前記運転計画以上の場合、前記要対策シナリオを、前記蓄電池の放電を抑制する対策をおこなう変更対策シナリオのグループに分類することを特徴とする請求項１に記載の運転計画作成方法。
3. 前記分類する処理は、
   前記第２の修正運転計画が前記運転計画よりも小さい場合、前記要対策シナリオを、前記蓄電池の放電を促進する対策をおこなう変更対策シナリオのグループに分類することを特徴とする請求項１または２に記載の運転計画作成方法。
4. 前記分類する処理は、
   各ノードが前記要対策シナリオを観測データにより分割する複数の分割規則となる回帰木を構築し、前記回帰木に基づいて、前記要対策シナリオを前記回帰木の葉ノードに対応する前記複数の変更対策シナリオに分類し、
   前記識別条件を生成する処理は、
   前記変更対策シナリオについて、前記回帰木において対応する葉ノードに至るまでの分割規則に基づいて識別条件を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の運転計画作成方法。
5. 前記識別条件を生成する処理は、
   前記複数の需給電力シナリオのうち前記要対策シナリオを除く複数の対策不要シナリオを、前記回帰木に基づいて、前記回帰木の葉ノードに対応する複数の対策不要シナリオ群に分類し、前記対策不要シナリオ群の各対策不要シナリオについて、前記運転計画を前記対策時刻に前記変更対策シナリオの対策に従って修正した場合に得られる第１の評価値と、前記運転計画を修正しなかった場合に得られる第２の評価値と、の差が許容範囲外である場合、前記対策不要シナリオが属する葉ノードに至るまでの分割規則に基づく識別条件を除外することを特徴とする請求項４に記載の運転計画作成方法。
6. 前記コンピュータが、
   自然エネルギー発電の出力変動の確率的生成モデルを用いて、前記複数の需給電力シナリオを生成する処理を実行し、
   前記評価値を算出する処理は、
   生成された前記複数の需給電力シナリオの各々について、前記第１の修正運転計画と、前記第２の修正運転計画と、に基づいて、前記対策時刻で前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する対策が必要かを示す評価値を算出することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の運転計画作成方法。
7. 外部からの環境条件に応じて発電を行う発電装置と、前記発電装置からの電力により充電されるとともに電力需給に応じて放電する蓄電池とを有する発電システムの運転計画を作成する運転計画作成プログラムにおいて、
   コンピュータに、
   前記外部からの環境条件に応じた電力需給の推移を示し記憶部に記憶された複数の需給電力シナリオについて、前記蓄電池からの放電量に関する運転計画を所定の定期修正時刻で修正した場合に最良の放電量が得られる第１の修正運転計画と、前記定期修正時刻を変更した対策時刻で前記蓄電池の当初運転計画を修正した場合に最良の放電量が得られる第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要があるかを示す評価値を算出させ、
   前記複数の需給電力シナリオのうち、算出された前記評価値に基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要がある要対策シナリオを抽出させ、
   抽出された前記要対策シナリオから、前記要対策シナリオに対する当初運転計画と第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記要対策シナリオに対する当初運転計画を修正する変更対策シナリオを分類させ、
   分類された変更対策シナリオについて、前記外部からの環境条件に基づいて、分類された前記変更対策シナリオを識別する識別条件を生成させ、
   生成された前記識別条件に分類された前記変更対策シナリオを対応付けて出力させる
   ことを特徴とする運転計画作成プログラム。
8. 外部からの環境条件に応じて発電を行う発電装置と、前記発電装置からの電力により充電されるとともに電力需給に応じて放電する蓄電池とを有する発電システムの運転計画作成装置において、
   前記外部からの環境条件に応じた電力需給の推移を示し記憶部に記憶された複数の需給電力シナリオについて、前記蓄電池からの放電量に関する運転計画を所定の定期修正時刻で修正した場合に最良の放電量が得られる第１の修正運転計画と、前記定期修正時刻を変更した対策時刻で前記蓄電池の当初運転計画を修正した場合に最良の放電量が得られる第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要があるかを示す評価値を算出する算出部と、
   前記複数の需給電力シナリオのうち、算出された前記評価値に基づいて、前記対策時刻において前記第１の修正運転計画を前記第２の修正運転計画に修正する必要がある要対策シナリオを抽出する抽出部と、
   抽出された前記要対策シナリオから、前記要対策シナリオに対する当初運転計画と第２の修正運転計画とに基づいて、前記対策時刻において前記要対策シナリオに対する当初運転計画を修正する変更対策シナリオを分類する分類部と、
   分類された変更対策シナリオについて、前記外部からの環境条件に基づいて、分類された前記変更対策シナリオを識別する識別条件を生成する生成部と、
   生成された前記識別条件に分類された前記変更対策シナリオを対応付けて出力する出力部と、
   を有することを特徴とする運転計画作成装置。
   

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