JP5989731B2 - 電力予測装置、電力予測方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、電力予測装置、電力予測方法、及びプログラムに関する。

近年、太陽光発電装置等の分散型電源の導入が進んでいる。そのため、所定地域における電力の安定的かつ効率的な受給運用に役立てるべく、分散型電源の発電量を予測する様々な手法が提案されている。例えば、所定の相関式に基づいて電力負荷の消費電力を予測し、気象情報の予測値に基づいて太陽光発電装置の発電量を予測し、このように予測された消費電力と発電量との差に応じた余剰電力を予測する手法が知られている（特許文献１）。

特許第５５０２２４３号公報

上述した気象予報情報は、例えば、気象庁から提供される数値予報モデルＧＰＶ(Grid Point Value)データ、つまり、ある日時に関する１種類の気象条件につき１個の予報値を含むデータであるところ、一般に、かかる予報情報には、基礎となる予報モデルの不完全性等に起因する誤差が内在するため、かかる予報情報の信頼性は定かではない。そして、予報情報の誤差が大きいと、誤差が余剰電力の予測値を算出する過程において蓄積されて、余剰電力の予測値の精度に大きな影響を及ぼし、引いては予測の信頼度を損なうおそれがある。

前述した課題を解決する主たる本発明は、電力線に接続され、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる電力負荷に供給される第１電力の値と、前記電力負荷に対して電力を供給するべく前記電力線に接続され、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる分散型電源から出力される第２電力の値と、の差分に応じた第３電力の値を予測する電力予測装置であって、前記第３電力の値と前記電力線の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記電力線の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時において、前記複数区域毎に前記第３電力に関する複数の区域予測値を算出する第１算出部と、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域における前記第３電力の総量に関する複数の地域予測値のそれぞれを、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値のうち任意の１つを、全ての前記複数区域にわたって加算した総和として算出する第２算出部と、を有する算出部と、前記複数の地域予測値における分布に基づいて、予測された前記第３電力の総量に対する信頼度のランクを決定する信頼度決定部と、前記信頼度のランクが低くなるにつれて前記第３電力の見込み値が少なくなるように決定する見込み値決定部と、を備える。

本発明の他の特徴については、添付図面及び本明細書の記載により明らかとなる。

本発明によれば、余剰電力に関する予測に、予測の信頼度に関する情報を付加することができる。

本発明の実施形態における予測装置が適用される電力系統を示す概略図である。 本発明の実施形態における予測装置が適用される地域及びサイトを示す概略図である。 本発明の実施形態における予測装置の機能を示すブロック図である。 本発明の実施形態における予測装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の実施形態における気象観測データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における余剰電力の実績データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における気象予報データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における余剰電力の予測データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における総余剰電力の予測データの一例を示す図である。 本発明の実施形態における、（ａ）総余剰電力の実績値及び複数の予測値の時間変化の一例を示す図、（ｂ）時刻ｔ１における総余剰電力の予測値の度数分布を示す図、及び（ｃ）時刻ｔ２における総余剰電力の予測値の度数分布を示す図である。

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。

＝＝＝予測装置の適用場面＝＝＝
以下、図１、図２を参照して、本実施形態における予測装置が適用される典型的な場面を説明する。図１は、本実施形態における予測装置が適用される電力系統を概略的に示し、図２は、予測装置が適用される地域及びメッシュを概略的に示す。

電力系統２００は、電力負荷に対して電力を供給するための電力系統であって、図１に示すように、商用電源Ｇ、商用電源Ｇに繋がる電力線にそれぞれ並列に接続された電力負荷Ｒ１１、Ｒ１２，Ｒ２０、及び、分散型電源Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２０を含む。本実施形態において、電力負荷Ｒ１１、Ｒ１２，Ｒ２０は、例えば一般需要家における電力機器（冷暖房装置など）であり、分散型電源Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２０は、それぞれ電力負荷Ｒ１１、Ｒ１２，Ｒ２０に電力を供給するべく電力線に接続された太陽光発電装置である。なお、分散型電源Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２０は風力発電機でもよい。

本実施形態では、電力負荷Ｒ１１、Ｒ１２，Ｒ２０、及び分散型電源Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２０は、図２に示すような所定地域Ａ（例えば日本の中国地方）を区画して形成される複数のメッシュ１〜４に設置されているものとする。具体的には、図１に示すように、メッシュ１に対応する領域２１０に、２戸の需要家２１１，２１２が所在し、それら需要家２１１，２１２のそれぞれに電力負荷Ｒ１１，Ｒ１２及び分散型電源Ｇ１１，Ｇ１２が設けられている。また、メッシュ２に対応する領域２２０には、需要家２２１が所在し、この需要家２２１に電力負荷Ｒ２０及び分散型電源Ｇ２０が設けられているものとする。また、図１では省略されているが、メッシュ３，４には、メッシュ１，２のいずれかと同様な構成の電力負荷及び分散型電源が設置されているものとする。なお、メッシュ１〜４が複数の区域に相当し、後述するアンサンブル予報に対応する領域である。また、本実施形態では、各メッシュに１又は２個の電力負荷及び分散型電源が設置されているが、３個以上の電力負荷及び分散型電源を含むメッシュがあってもよい。

そして、予測装置は、このような所定地域Ａ内の需要家から電力系統２００に供給される余剰電力を予測するものとする。ここに余剰電力とは、例えば需要家２１１において、分散型電源Ｇ１１から出力される電力Ｐ１１２（第２電力）が、負荷Ｒ１１に供給される電力Ｐ１１１（第１電力）を上回る場合、電力Ｐ１１２の値とＰ１１１の値の差分に応じた電力Ｐ１１（第３電力）が需要家２１１から電力系統２００に供給されるところ、このように需要家２１１から電力系統２００に供給される電力Ｐ１１を言う。なお、分散型電源Ｇ１１の発電量Ｐ１１２が負荷Ｒ１１への供給電力Ｐ１１１を下回る場合、不足する電力を補うべく電力系統２００から電力負荷Ｒ１１に電力が供給されるがこのような場合、余剰電力は０とされる。

また、図１に示すように、需要家２１１，２１２，２２１のそれぞれには、測定装置Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２０が設けられている。測定装置Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２０は、追って詳述するように、それぞれ需要家２１１，２１２，２２１から電力系統２００に供給される余剰電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０を測定して、測定信号ＳＭ１１，ＳＭ１２，ＳＭ２０をそれぞれ予測装置１００に出力する装置である。なお、メッシュ３，４に所在する需要家にも、同様の測定装置が設けられている。

メッシュ１、２には、それぞれ気象観測装置Ｗ１、Ｗ２が設置されている。気象観測装置Ｗ１，Ｗ２は、メッシュ１、２のそれぞれにおける気象条件（例えば気温、湿度、降水量、雲量、気圧、風速及び風向）を所定の時間間隔（例えば１時間毎）で観測して、観測信号ＳＷ１、ＳＷ２を予測装置１００に出力する装置である。なお、メッシュ３，４にも同様な気象観測装置が設置されている。

気象予報装置ＷＦは、アンサンブル予報情報を示す予報信号ＳＷＦを出力する装置であり、例えば気象庁に設置される。アンサンブル予報情報には、各メッシュにおける気温、湿度、降水量、雲量、気圧、風速及び風向を示す複数組の予報情報が含まれている。

予測装置１００は、追って詳述するように、測定装置Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２０等から測定信号ＳＭ１１、ＳＭ１２、ＳＭ２０等を、気象観測装置Ｗ１、Ｗ２等から観測信号ＳＷ１、ＳＷ２等を、及び気象予報装置ＷＦから予報信号ＳＷＦをそれぞれ受信し、これら信号に含まれる情報等に基づいて、メッシュ１〜４及び所定地域Ａにおける余剰需要を予測する装置である。

予測装置１００は、例えば、ＣＰＵ、メモリ、及び補助記憶装置を備えたコンピュータであり、予測装置の有する後述の機能は、コンピュータで実行可能なプログラムによって実行される。

＝＝＝予測装置＝＝＝
以下、図３、図５〜図９を参照して、本実施形態における予測装置について説明する。図３は、本実施形態における予測装置の機能を示すブロック図であり、図５は気象観測データの一例を、図６は余剰電力の実績データの一例を、図７は気象予報データの一例を、図８は余剰電力の予測データの一例を、図９は総余剰電力の予測データの一例を、それぞれ示す。

＜予測装置の概要＞
予測装置１００は、メッシュ１〜４毎に余剰電力を予測する。具体的には、予測装置１００は、メッシュ１における余剰電力を予測するべく、測定装置Ｍ１１，Ｍ１２のそれぞれから測定信号ＳＭ１１、ＳＭ１２を、気象観測装置Ｗ１から観測信号ＳＷ１を、気象予報装置ＷＦから予報信号ＳＷＦをそれぞれ受信し、これら信号に含まれる情報等に基づいて、需要家２１１，２１２の両方から電力系統２００に供給される電力（電力Ｐ１１，Ｐ１２の値の和）に関する複数の予測値を算出する。また、予測装置１００は、メッシュ２における余剰電力を予測するべく、測定装置Ｍ２０から測定信号ＳＭ２０を、気象観測装置Ｗ２から観測信号ＳＷ２を、気象予報装置ＷＦから予報信号ＳＷＦをそれぞれ受信し、これら信号に含まれる情報等に基づいて、需要家２１１から電力系統２００に供給される電力Ｐ２０に関する複数の予測値を算出する。同様に、予測装置１００は、メッシュ３、４毎の余剰電力に関する複数の予測値を算出する。これが第１算出部の機能に相当する。

また、予測装置１００は、所定地域Ａにおける総余剰電力を予測する。具体的には、予測装置１００は、メッシュ１〜４のそれぞれについて算出された複数の予測値に基づいて、所定地域Ａ内の需要家から電力系統２００に供給される電力（総余剰電力）に関する複数の予測値を算出する。これが第２算出部の機能に相当する。

予測装置１００は更に、算出された複数の予測値の分布に基づいて、予測の信頼度を決定する。これが信頼度決定部の機能に相当する。

また、予測装置１００は、決定された信頼度に基づいて、所定地域Ａにおける総余剰電力の見込み値を決定する。これが見込み値決定部の機能に相当する。

このような予測装置１００は、図３に示すように、送受信部１１０、記憶部１２０、予測式導出部１３０、余剰電力算出部１４０、及び出力部１５０を備える。

＜送受信部＞
送受信部１１０は、測定装置Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２０等、気象観測装置Ｗ１１，Ｗ１２，Ｗ２１等及び気象予報装置ＷＦのそれぞれと有線又は無線で通信を行い、測定信号ＳＭ１１，ＳＭ１２，ＳＭ２０等、観測信号ＳＷ１、ＳＷ２等及び予報信号ＳＷＦを受信する。本実施形態において、これらの各信号は、所定の時間間隔でそれぞれの装置から出力されるが、送受信部１１０からの要求信号に応答して出力されてもよい。

＜記憶部＞
記憶部１２０は、気象観測データ記憶領域１２１、余剰電力測定データ記憶領域１２２、予測式記憶領域１２３、気象予報データ記憶領域１２４、及び余剰電力予測データ記憶領域１２５を有する。

気象観測データ記憶領域１２１には、気象観測装置Ｗ１，Ｗ２等から提供された、メッシュ１〜４についての所定の時間間隔毎の気象観測データが記憶されている。本実施形態では、メッシュ毎に、例えば図５に示すような、１時間毎の気温、湿度、降水量、雲量、気圧、風速及び風向に関する観測データが記憶されている。

余剰電力測定データ記憶領域１２２には、メッシュ１〜４における所定の時間間隔毎の余剰電力に関する測定データ（余剰電力測定データ）が記憶されている。余剰電力測定データは、各メッシュにおいて所定の時間間隔毎に生じた余剰電力の実績値を示す。本実施形態では、メッシュ１については、測定装置Ｍ１１，Ｍ１２のそれぞれから提供された余剰電力測定データＳＭ１１，ＳＭ１２に基づく値の和が余剰電力測定データとして記憶され、メッシュ２については、測定装置Ｍ２０から提供された余剰電力測定データＳＭ２０に基づく値が余剰電力測定データとして記憶される。同様に、メッシュ３，４における余剰電力の測定データも記憶される。よって、余剰電力測定データ記憶領域１２２には、メッシュ毎に、例えば図６に示すような、１時間毎の余剰電力測定データが記憶されている。

予測式記憶領域１２３には、予測式導出部１３０によってメッシュ１〜４毎に導出された、気象条件と余剰電力との関係を示す後述の予測式が記憶される。

気象予報データ記憶領域１２４には、気象予報装置ＷＦから提供された、メッシュ１〜４毎の気象予報データが記憶される。本実施形態における気象予報データは、アンサンブル予報データであり、６時間間隔で気象予報装置ＷＦから提供されるものとする。また、数種類あるアンサンブル予報の中でも、日本域を範囲とする週間アンサンブル数値予報が用いられ、００ＵＴＣ（協定世界時）及び１２ＵＴＣを初期値とする２７つのアンサンブルメンバーの示す気象条件が、現在時刻から２６４時間先まで予報される。週間アンサンブル数値予報は、例えば、地上における東西及び南北方向の風速、気温、相対湿度、積算降水量、全雲量、海面更正気圧、及び地上気圧に関する予報値を含むが、本実施形態において気象予報データ記憶領域１２４に記憶されるのは、例えば図７のように、所定日時毎の気温、湿度、降水量、雲量、気圧、風速及び風向に関する２７組の予報データである。無論、他の情報が気象予報データ記憶領域１２４に記憶されてもよい。

余剰電力予測データ記憶領域１２５には、余剰電力算出部１４０の第１算出部によって算出された、メッシュ１〜４毎の余剰電力に関する複数の予測値（区域予測値）が記憶される。本実施形態では、メッシュ１〜４毎の余剰電力の予測に用いられる気象予報データが図７の例のように所定日時あたり２７組あることに対応して、区域予測値は、図８に例示するように所定日時あたり２７個ある。メッシュ１〜４毎の余剰電力の予測値の算出手順については後述する。

また、余剰電力予測データ記憶領域１２５には、余剰電力算出部１４０の第２算出部によって算出された、所定地域Ａにおける総余剰電力に関する複数の予測値（地域予測値）が記憶される。総余剰電力の予測値の算出手順については後述するが、本実施形態では、所定地域Ａに４つのメッシュが含まれることに伴い、総余剰電力の予測値は、図９に例示するように、所定日時あたり５３１，４４１（２７の４乗）個ある。

＜予測式導出部＞
予測式導出部１３０は、気象観測データ記憶領域１２１に記憶された気象観測データ及び余剰電力測定データ記憶領域１２２に記憶された余剰電力測定データに基づいて、メッシュ１〜４毎に予測式を導出する。予測式は、後述するように、メッシュ１〜４のそれぞれにおける余剰電力を予測するための数式であり、本実施形態では、重回帰分析によって求められる線形回帰方程式として与えられる。

＜余剰電力算出部＞
余剰電力算出部１４０は、メッシュ１〜４毎の余剰電力の予測値及び所定地域Ａにおける総余剰電力の予測値をそれぞれ算出する部分であり、第１算出部１４１、第２算出部１４２、信頼度決定部１４３、及び見込み値決定部１４４を含む。第１算出部１４１は、予測式導出部１３０で生成された予測式及び気象予報データ記憶領域１２４に記憶された気象予報データに基づいて、メッシュ１〜４のそれぞれにおける余剰電力に関する複数の予測値を算出する。第２算出部１４２は、第１算出部１４１によって算出されたメッシュ１〜４毎の予測値に基づいて、所定地域Ａにおける総余剰電力に関する複数の予測値を算出する。信頼度決定部１４３は、第２算出部１４２によって算出された総余剰電力に関する予測値の分布に基づいて、予測の信頼度を決定する。予測値の分布は、例えば算術平均及び標準偏差によって示されてもよいし、あるいは、図１０（ｂ）及び（ｃ）のような度数分布図によって与えられてもよい。そして、見込み値決定部１４４は、信頼度決定部１４３によって決定された予測の信頼度に基づいて、所定地域Ａにおける総余剰電力の見込み値を決定する。なお、メッシュ１〜４における余剰電力及び所定地域Ａにおける総余剰電力に関する予測値の算出手順、予測の信頼度の決定手順、並びに、総余剰電力の見込み値の決定手順ついては、後述する。

なお、信頼度決定部１４３は、メッシュ１〜４毎の余剰電力に関する複数の予測値の分布に基づいて、メッシュ毎の予測の信頼度を求めてもよく、また、見込み値決定部１４４は、求められたメッシュ毎の信頼度に基づいて、メッシュ毎の余剰電力の見込み値を決定してもよい。

＜出力部等＞
出力部１４０は、予測装置１００に入力された情報を表示したり、予測装置１００から出力される情報を表示したりするための部分であり、例えばモニタやプリンタである。予測装置１００は、予測装置１００に対して情報を入力するためのキーボードを備えてもよい。

＝＝＝需要の予測手順＝＝＝
図４、図１０等を参照して、本実施形態における予測装置１００で実行される需要の予測手順を説明する。図４は、予測装置１００の動作を示すフローチャートである。図１０は、（ａ）総余剰電力の実績値及び複数の予測値の時間変化の一例、（ｂ）ある時刻ｔ１における総余剰電力の予測値の度数分布、及び（ｃ）時刻ｔ１より後（将来）の時刻ｔ２における総余剰電力の予測値の度数分布を示す。

＜予測手順の概要＞
本実施形態では、メッシュ１〜４のそれぞれについて、例えば図５及び図６に示すように、気象観測データ及び余剰電力測定データが１時間毎に気象観測装置Ｗ１，Ｗ２等及び測定装置Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２０等からそれぞれ提供され、気象観測データ記憶領域１２１及び余剰電力測定データ記憶領域１２２には少なくとも過去１年分のデータが記憶されているものとする。また、図７に例示するように、２０１４年８月１日０時を現在時刻として、その日時以降（将来）の気象予報を含むアンサンブル予報データが気象予報装置ＷＦから提供されたときに、予測装置１００が余剰電力を予測する手順を示すこととする。

まず余剰電力の予測手順を概略的に説明すると、図４に示すように、ステップＳ１において、メッシュ１〜４毎に余剰電力の予測式を生成し、ステップＳ２において、メッシュ１〜４毎に、生成された予測式に気象予報値を代入して余剰電力に関する複数の予測値を算出する。そして、ステップＳ３において、算出されたメッシュ１〜４毎の予測値に基づいて、所定地域Ａにおける総余剰電力に関する複数の予測値を得る。ステップＳ４において、算出された総余剰電力の予測値についての分布を求め、その分布に基づいて、予測された予測の信頼度を決定し、ステップＳ５において、決定された信頼度に基づいて総余剰電力の見込み値を決定する。なお、これらの手順は、例えば、気象予報装置ＷＦから新たな気象予報データが提供される度（例えば６時間毎）に実行されてもよい。
以下、ステップＳ１〜Ｓ５を詳細に説明する。

＜予測式の生成＞
ステップＳ１における予測式の生成は、予測式導出部１３０によって実行される。

予測式導出部１３０は、メッシュ１〜４毎に、過去の所定期間（例えば現在から過去１年間）における気象観測値と、過去の所定期間における余剰電力の実績値と、に基づいて、これらの各値の関係を表す予測式を導出する。

具体的には、メッシュ毎の予測式を得るべく、予測式導出部１３０はまず、メッシュ１について、気象観測データ記憶領域１２１から過去の所定期間の気象観測データ（例えば気温、湿度、降水量、雲量、気圧、風速及び風向に関するデータ）を取得するとともに、余剰電力測定データ記憶領域１２２から過去の所定期間の余剰電力測定データを取得する。

そして、予測式導出部１３０は、取得した気象観測データ及び余剰電力の実績値に基づいて重回帰分析を実行し、これらの各値の関係を表す予測式を求める。予測式は、例えば、次の式（１）に示される線形回帰方程式で与えられ、予測式導出部１３０は、最小二乗法を用いてこの予測式を導出してもよい。
Ｙ＝ａ＋ｂ・Ｘ_１＋ｃ・Ｘ_２＋ｄ・Ｘ_３＋ｅ・Ｘ_４＋ｄ・Ｘ_５＋ｅ・Ｘ_６＋ｆ・Ｘ_７ （１）
ここで、Ｘ_１は気温を、Ｘ_２は湿度を、Ｘ_３は降水量を、Ｘ_４は雲量を、Ｘ_５は気圧を、Ｘ_６は風速を、Ｘ_７は風向を、それぞれ示す回帰変数であり、Ｙは余剰電力の実績値を示す被回帰変数である。また、ａ〜ｆは回帰パラメータであり、上述のとおり最小二乗法によって決定され得る。

このようにして式（１）の回帰パラメータａ〜ｆが決定されると、メッシュ１における余剰電力の予測式が決まり、予測式記憶領域１２３に記憶される。そして、予測式導出部１３０は、メッシュ２〜４の全てについて余剰電力の予測式を導出するまで、上述した手順を繰り返す。

このようにして導出された予測式の回帰変数Ｘ_１〜Ｘ_４に気象予報データを代入することにより、次のステップＳ２において、メッシュ１〜４毎に余剰電力の予測値（Ｙ）を求めることができるようになる。また、メッシュ１〜４毎に予測式を生成することで、メッシュ１〜４に固有の状況を考慮した余剰電力の予測が可能になり、予測精度が向上する。

なお、予測式の導出にあたり、時間帯、曜日、休日・平日の別、特異日などを考慮してもよい。例えば、電力需要は、一般に、１日のうち昼間帯に増加し、夜間帯に減少する傾向にある。また、同じ時間帯でも、特定の曜日に需要が増大又は減少することが知られているし、また、休日の電力需要は、平日よりの余剰電力よりも減少する傾向を示す。よって、例えば、得られた回帰式（１）の右辺に、時間帯や特定日による需要の増減を反映させる項ないし係数を追加することで、余剰電力の予測を調整することが考えられる。このように時間帯や特定日を考慮して予測式を生成することで、余剰電力の予測精度が向上する。

あるいは、予測式の導出にあたり、メッシュに設置されている分散型電源が、例えば太陽光発電装置か風力発電機かを考慮してもよい。太陽光発電装置は、日射量が一定量以下になると発電しないので、例えば、夏季では０時から５時、及び１８時から２４時、冬季では０時から６時、及び１７時から２４時においては実質的に発電しないものとして扱い、これら時間帯における余剰電力を０に設定してもよい。こうすることで、ステップＳ２における予測値の算出を効率よく実行することができる。

＜メッシュ毎の余剰電力の予測値の算出＞
予測式が導出されると、ステップＳ２において、導出された予測式に気象予報データを適用することで、メッシュ１〜４のそれぞれについて将来の余剰電力の予測値が算出される。このような予測値の算出は、余剰電力算出部１４０の第１算出部１４１によって実行される。

具体的には、第１算出部１４１はまず、気象予報データ記憶領域１２４に記憶されているメッシュ１の気象予報データを取得する。かかる気象予報データは、上述したとおりアンサンブル予報に基づく数値データであり、１つのメッシュにおける特定日時の気象条件が、２７組の数値の集合として与えられる。本実施形態では、図７に例示するように、現在時刻（２０１４年８月１日０時）以降の１時間毎の、気温、湿度、降水量、雲量、気圧、風力及び風向に関する２７組の予報データが、気象予報データ記憶領域１２４に記憶されている。

次いで、第１算出部１４１は、指定日時における２７組の予報データを予測式（１）に適用し、この日時におけるメッシュ１での余剰電力に関する複数の予測値を求める。これら複数の予測値は、アンサンブル予報データが２７組あることに伴い、１つのメッシュの１つの日時につき２７個算出される。

このようにして指定日時におけるメッシュ１での余剰電力の予測値を得た後、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更して、上述した手順を繰返し行う。このような手順を繰り返すことにより、第１算出部１４１は、メッシュ１における余剰電力を数十時間先まで予測する。このようにして予測された、メッシュ１での余剰電力に関する将来の数十時間に亘る予測値は、余剰電力予測データ記憶領域１２５に記憶される。なお、メッシュ１における余剰電力の予測結果は、例えば図８のデータテーブルのようになる。

そして、第１算出部１４１は、メッシュ２〜４の全てについて余剰電力の予測値を算出するまで上述の手順を繰り返し、これによりステップＳ２が終了してステップＳ３に移る。なお、このようにして算出されたメッシュ１〜４毎の予測値は、出力部１５０を介して出力されてもよい。

＜所定地域の総余剰電力の予測値の算出＞
メッシュ１〜４毎に余剰電力の予測値が算出されると、ステップＳ３において、所定地域Ａにおける将来の総余剰電力に関する複数の予測値が算出される。このような総余剰電力の予測値の算出は、余剰電力算出部１４０の第２算出部１４２によって実行される。

将来の総余剰電力の予測値は、本実施形態では、指定日時（２０１４年８月１日０時）におけるメッシュ１〜４での余剰電力の予測値に基づいて算出される。本実施形態において、指定日時における予測値は、メッシュ１〜４それぞれにつき２７個あるところ、第２算出部１４２は、メッシュ１〜４のそれぞれから任意の１つの予測値を選択し、選択されたメッシュ１〜４の予測値の和をとって総余剰電力の１つの予測値とする。そして、第２算出部１４２は、同様の作業を、メッシュ１〜４の予測値における全ての組合せについて行う。そうすると、本実施形態において所定地域Ａは４つのメッシュを含み、また、各メッシュにおける指定日時の予測値は２７個ずつあるから、上記の組合せは２７の４乗（５３１，４４１）通りあることになる。したがって、上述の作業によって総余剰電力の予測値は２７の４乗（５３１，４４１）個だけ算出されることになる。

一般的に、所定地域Ａにメッシュの数がｎだけあり、かつ、各メッシュにつき特定の日時に対してｍ組の気象予報値が与えられる（したがって各メッシュにおける余剰電力の予測値はｍ個）と、第２算出部１４２が算出する総余剰電力の予測値は、１つの日時につきｍのｎ乗個である。本実施形態では、説明の簡略化のため、メッシュを４つとしているが、所定区域Ａがより多くのメッシュを含む場合、ステップＳ３において算出される総余剰電力の予測値の数は増加する。

このようにして指定日時における総余剰電力の予測値を算出すると、第２算出部１４２は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、同様の計算を繰り返す。このような計算を繰り返すことにより、第２算出部１４２は、所定地域Ａにおける総余剰電力を数十時間先まで算出する。そして、このようにして算出された、所定地域Ａの総余剰電力に関する数十時間に亘る予測値は、余剰電力予測データ記憶領域１２５に記憶される。また、総余剰電力の予測結果は、例えば図９のデータテーブルのようになる。そして、第２算出部１４２が総余剰電力を数十時間先まで算出すると、ステップＳ３は終了し、ステップＳ４に移行する。

このようにメッシュ１〜４のそれぞれから選択された１つの予測値の和を全ての組合せについて算出して総余剰電力の予測値とすることで、各メッシュについての個々の予測値に内在する誤差が互いに打ち消されることが期待される。よって、予測値が１つの日時について１つだけである場合と比較して、気象リスクを考慮した発電量の予測が可能となるとともに、予測に対する信頼度が向上する。このことは、所定地域Ａにおける発電計画の効率的かつ安定的な運用に資する。

なお、ステップＳ３において算出された将来の一定期間に及ぶ総余剰電力のグラフは、概ね図１０（ａ）の例のように示される。つまり、横軸を時間軸、縦軸を総余剰電力として実績値及び複数の予測値（ただし、アンサンブルメンバー毎の時間変化を示すべく、同じメンバーの異なる時刻における予測値は直線で結ばれている）をプロットしたグラフは、現在時刻ｔ０からｔ１，ｔ２へと将来に向かって時間が進行するにつれて、予測値のばらつき（分散度）が大きくなる一般的傾向を示している（ただし、本実施形態では、分散型電源として太陽光発電装置を用いているため、いわゆる夜間帯における余剰電力は０Ｗと予測されている）。このことは、図１０（ｂ），（ｃ）に示すように、図１０（ａ）の時刻ｔ１，ｔ２における総余剰電力の予測値の度数分布図（ヒストグラム）の様子からも理解される。なお、図１０（ａ）における現在時刻ｔ０より左側の曲線は、過去の余剰電療の実績値を示している。図１０に示されるグラフは、出力部１５０を介してモニタ等に出力されてもよい。

なお、指定日時における総余剰電力の予測値を算出するためのメッシュ１〜４の予測値の組合せは、後述する予測の信頼度が保たれる限り、部分的に省略されてもよい。

＜信頼度の決定＞
将来の総余剰電力に関する複数の予測値が算出されると、ステップＳ４において、予測の信頼度が決定される。このような信頼度の決定は、余剰電力算出部１４０の信頼度決定部１４３によって実行される。

予測の信頼度は、指定日時（２０１４年８月１日０時）における総余剰電力の予測値の分布に基づいて決定される。本実施形態において、指定日時における総余剰電力の予測値は２７の４乗個あり、まず信頼度決定部１４３は、このような総余剰電力の予測値について算術平均と標準偏差を求める。本実施形態では、標準偏差の値と信頼度との対応関係を示す対応表は予め設定されているものとし、信頼度決定部１４３は、このような対応表を参照して、予測に対する信頼度を決定する。標準偏差の値と信頼度との対応関係は、例えば、標準偏差の値が０から大きくなるにつれて、Ａランク（信頼度：高）、Ｂランク（信頼度：中）、及びＣランク（信頼度：低）のように分類される。

このようにして指定日時について予測の信頼度を決定すると、信頼度決定部１４３は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、その日時における予測の信頼度を決定する手順を繰り返す。そして、このような信頼度の決定手順を繰り返すことにより、信頼度決定部１４３は、所定地域Ａにおける総余剰電力の予測に対する信頼度を数十時間先まで決定し、これによってステップＳ４は終了する。

このようにして総余剰電力の予測に対する信頼度の情報を得ることで、後述する総余剰電力の見込み値の精度が向上する。

なお、予測の信頼度は、図１０（ｂ），（ｃ）のようなヒストグラムの特徴（中央付近の高さや裾の広がり具合）に基づいて決定されてもよい。

＜総余剰電力の見込み値の決定＞
予測の信頼度が決定されると、ステップＳ５において、所定地域Ａにおける総余剰電力の見込み値が決定される。総余剰電力の見込み値の決定は、余剰電力算出部１４０の見込み値決定部１４４によって実行される。

総余剰電力の見込み値は、指定日時（２０１４年８月１日０時）における予測の信頼度に基づいて決定される。例えば、見込み値決定部１４４は、指定日時における信頼度がランクＡ（信頼度：高）であると、その日時における総余剰電力の予測値における平均値を総余剰電力として見込み、信頼度がランクＢ（信頼度：中）であると、平均値から１０％少なく総余剰電力を見込み、また、信頼度がランクＣ（信頼度：低）であると、平均値から３０％少なく総余剰電力を見込む。あるいは、見込み値決定部１４４は、Ａ，Ｂ，Ｃの各ランクに応じて、全ての予測値のうち５０パーセンタイル（中央値）、４０パーセンタイル、２０パーセンタイルに該当する予測値を、総余剰電力の見込み値として決定してもよい。他の方法として、見込み値を範囲（区間）で定めてもよく、見込み値決定部１４４は、例えば平均値（μ）と標準偏差（σ）とを用いて、−（μ＋３σ）以上＋（μ＋３σ）以下の範囲を総余剰電力の見込み値として決定してもよい。更には、見込み値決定部１４４は、統計学における区間推定の考え方に基づき、例えば信頼係数９５％に対する信頼区間を総余剰電力の見込み値としてもよい。

このようにして指定日時における総余剰電力の見込み値を決定すると、見込み値決定部１４４は、指定日時を２０１４年８月１日１時、同日２時・・・、同年同月２日０時・・・のように将来に向かって所定の時間間隔（本実施形態では１時間）だけ変更し、その日時における総余剰電力の見込み値を決定する手順を繰り返す。そして、このような見込み値の決定手順を繰り返すことにより、見込み値決定部１４４は、所定地域Ａにおける総余剰電力の見込み値を数十時間先まで決定し、これによってステップＳ５は終了する。

このようにして信頼度に基づいて総余剰電力の見込み値を得ることで、予測の精度が向上し、発電計画の効率的かつ安定的な運用が可能となる。

前述したとおり、余剰電力算出部１４０は、第３電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０等の値及び電力負荷Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ２０等が接続されている電力線の位置における気象情報の関係を示す予測式と、かかる電力線の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、指定の日時における第３電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０等の複数の予測値を算出する。また、信頼度決定部１４３は、複数の予測値における分布に基づいて、予測された第３電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０等に対する信頼度を決定する。よって、余剰電力に関する予測に、予測の信頼度に関する情報を付加することができる。このことは、メッシュ１〜４及び所定地域Ａにおける発電計画の効率的かつ安定的な運用に資する。

また、見込み値決定部１４４が信頼度に基づいて第３電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０等の見込み値を決定することで、予測の精度が向上するとともに、気象リスクを考慮した余剰電力の予測が可能となる。

また、予測式導出部１３０が、過去の所定期間における気象観測情報と、過去の所定期間における第３電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０等の実績値と、に基づいて、予測式を生成することで、メッシュ１〜４に固有の状況を考慮した余剰電力の予測が可能になり、予測精度が向上する。

電力負荷Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ２０等は、所定地域Ａにおけるメッシュ１〜４（複数区域）内にそれぞれ設けられ、分散型電源Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２０等は、所定地域Ａにおけるメッシュ１〜４内にそれぞれ設けられ、余剰電力算出部１４０は、第１算出部１４１と第２算出部１４２とを備えることが好ましい。第１算出部１４１は、メッシュ１〜４毎に第３電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０等に関する複数の区域予測値を算出し、第２算出部１４２は、メッシュ１〜４毎に算出された複数の区域予測値に基づいて、所定地域Ａにおける第３電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０等の総量に関する複数の地域予測値を算出し、そして、信頼度決定部１４３は、複数の地域予測値の分布に基づいて、予測された第３電力Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ２０等の総量に対する信頼度を決定する。したがって、気象リスクを考慮した所定地域Ａの総余剰電力の予測が可能となるとともに、予測に対する信頼度が向上する。このことは、所定地域Ａにおける発電計画の効率的かつ安定的な運用に資する。

また、予測値の分布が算術平均及び標準偏差によって示されることで、予測値のばらつきが数値により表され、客観的で信頼度の高い発電量の予測が可能となる。

また、複数の気象予報値がアンサンブル予報に基づく値であることによって、予報値のばらつき具合が余剰電力の予測値に反映されるため、信頼性を加味した余剰電力の予測が可能となる。

また、分散型電源Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２０等は太陽光発電装置であり、複数の気象予報値は、気温及び雲量のそれぞれについて複数の予報値を含むことによって、太陽光発電装置の特性を考慮して余剰電力を精度よく予測することができるとともに、予測の信頼度を得ることもできる。

また、分散型電源Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２０等は風力発電機であり、複数の気象予報値は、風速に関する複数の予報値を含むことにより、風力発電機の特性を考慮して余剰電力を精度よく予測することができるとともに、予測の信頼度を得ることもできる。

なお、上記実施形態は、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 予測装置
１１０ 送受信部
１２０ 記憶部
１３０ 予測式導出部
１４０ 需要算出部
Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ２０ 電力負荷
Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ２０ 太陽光発電装置（分散型電源）
Ｍ１１，Ｍ１２，Ｍ２０ 測定装置
Ｗ１，Ｗ２ 気象観測装置
ＷＦ 気象予報装置

Claims (8)

1. 電力線に接続され、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる電力負荷に供給される第１電力の値と、前記電力負荷に対して電力を供給するべく前記電力線に接続され、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる分散型電源から出力される第２電力の値と、の差分に応じた第３電力の値を予測する電力予測装置であって、
   前記第３電力の値と前記電力線の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記電力線の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時において、前記複数区域毎に前記第３電力に関する複数の区域予測値を算出する第１算出部と、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域における前記第３電力の総量に関する複数の地域予測値のそれぞれを、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値のうち任意の１つを、全ての前記複数区域にわたって加算した総和として算出する第２算出部と、を有する算出部と、
   前記複数の地域予測値における分布に基づいて、予測された前記第３電力の総量に対する信頼度のランクを決定する信頼度決定部と、
   前記信頼度のランクが低くなるにつれて前記第３電力の見込み値が少なくなるように決定する見込み値決定部と、
   を備えることを特徴とする電力予測装置。
2. 過去の所定期間における気象観測情報と、前記過去の所定期間における第３電力の実績値と、に基づいて、前記予測式を生成する予測式導出部を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の電力予測装置。
3. 前記分布は、標準偏差によって示されることを特徴とする請求項１又は２に記載の電力予測装置。
4. 前記複数の気象予報値は、アンサンブル予報に基づく値であることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の電力予測装置。
5. 前記分散型電源は太陽光発電装置であり、
   前記複数の気象予報値は、気温及び雲量のそれぞれについて複数の予報値を含む、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の電力予測装置。
6. 前記分散型電源は風力発電機であり、
   前記複数の気象予報値は、風速に関する複数の予報値を含む、
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の電力予測装置。
7. 電力線に接続され、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる電力負荷に供給される第１電力の値と、前記電力負荷に対して電力を供給するべく前記電力線に接続され、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる分散型電源から出力される第２電力の値と、の差分に応じた第３電力の値を予測する電力予測方法であって、
   前記第３電力の値と前記電力線の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記電力線の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時において、前記複数区域毎に前記第３電力に関する複数の区域予測値を算出し、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域における前記第３電力の総量に関する複数の地域予測値のそれぞれを、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値のうち任意の１つを、全ての前記複数区域にわたって加算した総和として算出し、
   前記複数の地域予測値における分布に基づいて、予測された前記第３電力の総量に対する信頼度のランクを決定し、
   前記信頼度のランクが低くなるにつれて前記第３電力の見込み値が少なくなるように決定する
   ことを特徴とする電力予測方法。
8. 電力線に接続されて、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる電力負荷に供給される第１電力の値と、前記電力負荷に対して電力を供給するべく前記電力線に接続されて、所定地域における複数区域内にそれぞれ設けられる分散型電源から出力される第２電力の値と、の差分に応じた第３電力の値を予測する電力予測装置に、
   前記第３電力の値と前記電力線の位置における気象情報との関係を示す予測式と、前記電力線の位置における指定の日時についての複数の気象予報値と、に基づいて、前記指定の日時において、前記複数区域毎に前記第３電力に関する複数の区域予測値を算出し、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値に基づいて、前記所定地域における前記第３電力の総量に関する複数の地域予測値のそれぞれを、前記複数区域毎に算出された前記複数の区域予測値のうち任意の１つを、全ての前記複数区域にわたって加算した総和として算出する機能と、
   前記複数の地域予測値における分布に基づいて、予測された前記第３電力の総量に対する信頼度のランクを決定する機能と、
   前記信頼度のランクが低くなるにつれて前記第３電力の見込み値が少なくなるように決定する機能と、
   を実行させるプログラム。

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