JP6543145B2 - ピーク電力予測装置、電力管理システム及びピーク電力予測方法 - Google Patents
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Description
本発明は、ピーク電力予測装置、電力管理システム及びピーク電力予測方法に関する。
近年、特定規模電気事業者（PPS:Power Producer and Supplier) が複数の需要家施設に対して電力供給が行われている。電力供給に際し、特定規模電気事業者は、自身が電力供給を行う需要家施設群における全需要家施設の需要電力におけるピーク電力を予め推定して、電力供給の運用計画を立てる必要がある。
すなわち、特定規模電気事業者は、契約している需要家施設群に対して、過不足無く電力供給するため、月平均ではなく、日変動のある翌日の需要電力の予測が必要である。
すなわち、特定規模電気事業者は、契約している需要家施設群に対して、過不足無く電力供給するため、月平均ではなく、日変動のある翌日の需要電力の予測が必要である。
特に、需要家施設群における全体需要電力のピーク電力がどのような値となるかはピーク時の電力調達を検討する上で重要である。
このため、特定規模電気事業者は、需要家施設の各々の需要電力を予測する予測モデル（例えば、特許文献１参照）により、需要家施設群における全需要家施設の需要電力のピーク電力を求めている。
このため、特定規模電気事業者は、需要家施設の各々の需要電力を予測する予測モデル（例えば、特許文献１参照）により、需要家施設群における全需要家施設の需要電力のピーク電力を求めている。
しかしながら、特許文献１においては、過去の限られた期間の需要電力データからでは、高い精度の各需要家施設のピーク電力の予測を適切に行うことが困難である。
特定規模電気事業者において、翌日に蓄電池を利用してピークカットを行うか否かの判断を適切に行うことは重要である。例えば、当日の需要電力のピーク電力が予測モデルにより予測されたピーク電力より高い場合、予定した蓄電池の放電量ではピークカットを十分に行うことができず、インバランスが発生するとともに調達電力の契約電力の見直しが成される可能性があり、結果として、高い電力料金で電力を購入することになり、経済的な損失が発生する。
特定規模電気事業者において、翌日に蓄電池を利用してピークカットを行うか否かの判断を適切に行うことは重要である。例えば、当日の需要電力のピーク電力が予測モデルにより予測されたピーク電力より高い場合、予定した蓄電池の放電量ではピークカットを十分に行うことができず、インバランスが発生するとともに調達電力の契約電力の見直しが成される可能性があり、結果として、高い電力料金で電力を購入することになり、経済的な損失が発生する。
また、逆に、当日の需要電力のピーク電力が予測モデルにより予測されたピーク電力より低い場合、ピークカットに備えて、蓄電池の放電計画を立てて、蓄電池を充電して待機させることで、電力の需給のインバランス調整に蓄電池の電力を効果的に用いることができない。このため、ピークカット以外の蓄電池活用の機会の逃し、経済的な損失が発生する。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、従来に比較してより精度の高いピーク電力の予測を行うピーク電力予測装置、電力管理システム及びピーク電力予測方法を提供することを目的とする。
上述した課題を解決するために、本発明の一態様は、発電装置及び蓄電池の双方を備える需要家施設、前記発電装置及び前記蓄電池のいずれかを備える需要家施設、発電装置及び蓄電池の双方を備えていない需要家施設からなる需要家施設群における買電電力のピークカットを前記蓄電池から放電される電力により行う電力管理に用いるピーク電力予測装置であり、前記需要家施設の過去の消費電力データから外気温とピーク電力との相関関係を抽出し、抽出結果からピーク電力予測モデルを生成するピーク電力予測モデル生成部と、翌日の天気予報データと前日の消費電力パターンとから、翌日の消費電力パターンである予測消費電力パターンを生成する予測消費電力パターン生成部と、前記予測消費電力パターンを、翌日の外気温予測データにより前記ピーク電力予測モデルから求めた予測ピーク電力により補正し、補正予測消費電力パターンを生成する予測消費電力パターン補正部とを備えることを特徴とする。
本発明の一態様は、前記予測消費電力パターン補正部が、前記予測消費電力パターンを補正する際、前記ピーク電力予測モデルにおける推定値の標準誤差に基づき算出された所定の誤差量を、前記予測ピーク電力に加えることを特徴とする。
本発明の一態様は、前記需要家施設の各々の前記補正予測消費電力パターンを加算し、需要家施設群における予測総消費電力パターンを生成する予測総消費電力パターン生成部をさらに備えることを特徴とする。
本発明の一態様は、ピーク電力予測モデル生成部が、前記需要家施設群における複数の前記需要家施設のピーク電力予測に対応し、当該複数の前記需要家施設の過去の消費電力データを積算し、積算された積算消費電力データから外気温とピーク電力の相関関係を季節及び曜日の各々において抽出し、抽出結果からピーク電力予測モデルを生成し、前記予測消費電力パターン生成部が、翌日の天気予報データと前日の複数の前記需要家施設の前記消費電力パターンの値とから、翌日の消費電力パターンである予測消費電力パターンを生成し、前記予測消費電力パターン補正部が、前記予測消費電力パターンの積算値を、翌日の外気温予測データにより前記ピーク電力予測モデルから求めた予測ピーク電力により補正し、補正予測消費電力パターンを生成することを特徴とする。
本発明の一態様は、前記需要家施設の各々の前記補正予測消費電力パターンを加算し、需要家施設群における予測総消費電力パターンを生成する予測総消費電力パターン生成部をさらに備えることを特徴とする。
本発明の一態様は、前記需要家施設の各々の前記補正予測消費電力パターンを加算し、需要家施設群における予測総消費電力パターンを生成する予測総消費電力パターン生成部をさらに備えることを特徴とする。
本発明の一態様は、上記記載のピーク電力予測装置と、翌日の天気予報データと前日の発電電力パターンとから、翌日の発電電力パターンを予測する発電電力予測部と、前記予測総消費電力パターン及び前記予測した発電電力の各々に基づき、買電電力のピークカットに用いる電力量を供給するため、前記需要家施設それぞれの蓄電池の充放の計画を生成する充電計画部と、前記予測総消費電力パターン及び前記予測した発電電力の各々に基づき、買電電力のピークカットに用いる電力量を供給するため、前記需要家施設それぞれの蓄電池の放電の計画を生成する放電計画部とを備えることを特徴とする。
本発明の一態様は、発電装置及び蓄電池の双方を備える需要家施設、前記発電装置及び前記蓄電池のいずれかを備える需要家施設、発電装置及び蓄電池の双方を備えていない需要家施設からなる需要家群における買電電力のピークカットを前記蓄電池から放電される電力により行う電力管理に用いるピーク電力予測方法であり、ピーク電力予測モデル生成部が、前記需要家施設の過去の消費電力データから外気温とピーク電力との相関関係を、季節及び曜日の各々において抽出し、抽出結果からピーク電力予測モデルを生成し、予測消費電力パターン生成部が、翌日の天気予報データと前日の消費電力パターンとから、翌日の消費電力パターンである予測消費電力パターンを生成し、予測消費電力パターン補正部が、前記予測消費電力パターンを、翌日の外気温予測データにより前記ピーク電力予測モデルから求めた予測ピーク電力により補正し、補正予測消費電力パターンを生成することを特徴とする。
以上説明したように、本発明によれば、従来に比較してより精度の高いピーク電力の予測を行うピーク電力予測装置、電力管理システム及びピーク電力予測方法を提供することができる。
＜第１の実施形態＞
［電力管理システムの全体構成例］
図１は、本実施形態における電力管理システムの全体構成例を示している。本実施形態における電力管理システムは、例えば、所定の地域範囲（電力管理地域１）における複数の需要家施設１０（需要家施設群）に対応する住宅、商業施設、産業施設などの需要家施設１０における電力を一括して管理するものである。このような電力管理システムは、例えばＴＥＭＳ（Town Energy Management System）やＣＥＭＳ（Community Energy Management System）などといわれるものに対応する。
［電力管理システムの全体構成例］
図１は、本実施形態における電力管理システムの全体構成例を示している。本実施形態における電力管理システムは、例えば、所定の地域範囲（電力管理地域１）における複数の需要家施設１０（需要家施設群）に対応する住宅、商業施設、産業施設などの需要家施設１０における電力を一括して管理するものである。このような電力管理システムは、例えばＴＥＭＳ（Town Energy Management System）やＣＥＭＳ（Community Energy Management System）などといわれるものに対応する。
本実施形態の電力管理システムは、図１において電力管理地域１として示す一定範囲の地域の需要家群における需要家施設１０ごとの電気設備を対象として電力管理を行う。需要家施設１０は、例えば、住宅、商業施設、あるいは産業施設などに該当する。これらの需要家施設１０には、それぞれ商用電源２からの電力が分岐して供給される。
同図においては、さらに或る１つの需要家施設１０が備える電気設備が示されている。同図において示される１つの需要家施設１０は、太陽電池１０１（再生可能エネルギー対応発電装置の一例）、パワーコンディショナ１０２、蓄電池１０３、インバータ１０４、電力経路切替部１０５、負荷１０６−１〜１０６−Ｎ及び施設別制御部１０７を備える。なお、以降の説明において、負荷１０６−１〜１０６−Ｎのそれぞれについて特に区別しない場合には、負荷１０６と記載する。
太陽電池１０１は、光起電力効果により光エネルギーを電力に変換する電力発生装置である。太陽電池１０１は、例えば需要家施設１０の屋根などのように太陽光を効率的に受けられる場所に設置されることで、太陽光の光エネルギーを電力に変換する。
パワーコンディショナ１０２は、太陽電池１０１から出力される直流の電力を交流に変換する。
蓄電池１０３は、充電のために入力される電力を蓄積し、また、蓄積した電力を放電して出力する。この蓄電池１０３には、例えばリチウムイオン電池などを採用することができる。
インバータ１０４は、蓄電池１０３ごとに対応して備えられるもので、蓄電池１０３に充電するための電力の交流直流変換または蓄電池１０３から放電により出力される電力の直流交流変換を行う。つまり、蓄電池１０３が入出力する電力の双方向変換を行う。
具体的に、蓄電池１０３に対する充電時には、商用電源２またはパワーコンディショナ１０２から電力経路切替部１０５を介して充電のための交流の電力がインバータ１０４に供給される。インバータ１０４は、このように供給される交流の電力を直流に変換し、蓄電池１０３に供給する。
また、蓄電池１０３の放電時には、蓄電池１０３から直流の電力が出力される。インバータ１０４は、このように蓄電池１０３から出力される直流の電力を交流に変換して電力経路切替部１０５に供給する。
具体的に、蓄電池１０３に対する充電時には、商用電源２またはパワーコンディショナ１０２から電力経路切替部１０５を介して充電のための交流の電力がインバータ１０４に供給される。インバータ１０４は、このように供給される交流の電力を直流に変換し、蓄電池１０３に供給する。
また、蓄電池１０３の放電時には、蓄電池１０３から直流の電力が出力される。インバータ１０４は、このように蓄電池１０３から出力される直流の電力を交流に変換して電力経路切替部１０５に供給する。
電力経路切替部１０５は、施設別制御部１０７の制御に応じて電力経路の切り替え行う。この際、施設別制御部１０７は、電力管理システム２００の指示に応じて、電力経路切替部１０５を制御することができる。
上記の制御に応じて、電力経路切替部１０５は、同じ需要家施設１０において、商用電源２を負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。
上記の制御に応じて、電力経路切替部１０５は、同じ需要家施設１０において、商用電源２を負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、同じ需要家施設１０において、太陽電池１０１により発生された電力をパワーコンディショナ１０２から負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、同じ需要家施設１０において、商用電源２と太陽電池１０１の一方または両方から供給される電力をインバータ１０４経由で蓄電池１０３に充電するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、同じ需要家施設１０において、蓄電池１０３から放電により出力させた電力を、インバータ１０４経由で負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、同じ需要家施設１０において、商用電源２と太陽電池１０１の一方または両方から供給される電力をインバータ１０４経由で蓄電池１０３に充電するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、同じ需要家施設１０において、蓄電池１０３から放電により出力させた電力を、インバータ１０４経由で負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。
さらに、電力経路切替部１０５は、太陽電池１０１により発生された電力を、例えば商用電源２の電力系統を経由して、他の需要家施設１０における蓄電池に対して供給するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、蓄電池１０３の放電により出力される電力を、他の需要家施設１０における負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。
また、電力経路切替部１０５は、蓄電池１０３の放電により出力される電力を、他の需要家施設１０における負荷１０６に供給するように電力経路を形成することができる。
負荷１０６−１〜負荷１０６−Ｎは、需要家施設１０において自己の動作のために電力を消費する所定の機器や設備などである。なお、需要家施設１０ごとに備える負荷の数はそれぞれが異なっていて構わない。
施設別制御部１０７は、需要家施設１０における電気設備（太陽電池１０１、パワーコンディショナ１０２、蓄電池１０３、インバータ１０４、電力経路切替部１０５及び負荷１０６）を制御する。
電力管理システム２００は、電力管理地域１に属する需要家施設１０全体における電気設備を対象として電力制御を実行する。このために、図１における電力管理システム２００は、需要家施設１０における施設別制御部１０７の各々と相互に通信が可能なように接続される。これにより、電力管理システム２００は、施設別制御部１０７に対する制御によって、その施設別制御部１０７の管理下にある電気設備を制御することができる。
なお、例えば施設別制御部１０７を省略して、電力管理システム２００が各需要家施設１０における電気設備などを直接制御するようにしてもよい。しかし、本実施形態では、電力管理システム２００と施設別制御部１０７を備えた構成として、電力管理地域１全体と、需要家施設１０とで制御を階層化することにより、電力管理システム２００の制御の複雑化を回避している。
また、電力管理地域１内の需要家施設１０の一部において、例えば太陽電池１０１や、蓄電池１０３を備えないものがあってもよい。
具体的には、電力管理地域１において、太陽電池１０１と蓄電池１０３とのいずれも備えない需要家施設１０があってもよいし、太陽電池１０１と蓄電池１０３のうちのいずれか一方を備える需要家施設１０があってもよい。
具体的には、電力管理地域１において、太陽電池１０１と蓄電池１０３とのいずれも備えない需要家施設１０があってもよいし、太陽電池１０１と蓄電池１０３のうちのいずれか一方を備える需要家施設１０があってもよい。
太陽電池１０１の発電電力は、日照条件に応じて変動する。特に日中において晴天の状態であれば太陽電池１０１は大きな発電電力を出力する。その一方で、例えば需要家施設１０において稼働している負荷１０６が少ないなどして、負荷１０６により消費される電力が少ないような状態となる場合がある。このような場合、需要家施設１０においては、太陽電池１０１の発電電力のうちで負荷１０６により消費されない余剰分の電力（余剰電力）が生じる。
このような余剰電力は、例えば蓄電池１０３に充電することができる。しかし、余剰電力が比較的大きいような場合には、蓄電池１０３に充電してもなお余剰電力が残る場合もあると考えられる。
蓄電池１０３にも充電できない余剰電力については他の需要家施設１０に対して供給すればよいということになる。しかし、太陽電池１０１の発電電力は日照条件に依存し、常に太陽電池１０１の余剰電力が発生し、他の需要家施設１０に対して供給することはできない。
また、電力管理地域１の需要家施設１０全体の買電電力を求め、最大買電電力（ピーク電力）を低下させるピークカットを行うことを行う場合、電力管理地域１における太陽電池１０１の発電電力及び蓄電池１０３の蓄電電力を有効に用いる必要がある。
蓄電池１０３にも充電できない余剰電力については他の需要家施設１０に対して供給すればよいということになる。しかし、太陽電池１０１の発電電力は日照条件に依存し、常に太陽電池１０１の余剰電力が発生し、他の需要家施設１０に対して供給することはできない。
また、電力管理地域１の需要家施設１０全体の買電電力を求め、最大買電電力（ピーク電力）を低下させるピークカットを行うことを行う場合、電力管理地域１における太陽電池１０１の発電電力及び蓄電池１０３の蓄電電力を有効に用いる必要がある。
そこで、本実施形態の電力管理システム２００は、以下に説明するように、電力管理地域１における需要家施設１０各々の蓄電池１０３の充電計画（所定の時間毎の蓄電池１０３の充電電力量を示す充電パターン）及び放電計画（所定の時間毎の蓄電池１０３の放電電力量を示す放電パターン）を立てて、電力管理地域１全体のピークカットを行い、各需要家施設１０における蓄電池１０３の有効活用を図る。
［電力管理システムの構成］
図２は、蓄電池１０３への充放電動作を制御するための電力管理システム２００の構成例を示している。
同図に示す電力管理システム２００は、特定規模電気事業者が電力管理地域１における需要家施設の１０に対する電力管理を行うために備える装置であり、消費電力予測部２０１、発電電力予測部２０２、余剰電力予測部２０３、買電電力予測部２０４、充電計画部２０５、放電計画部２０６、履歴情報管理部２０９及び記憶部２１０の各々を備える。また、図示しない通信部が、通信網経由で各需要家施設１０における施設別制御部１０７と通信を実行する。上記通信部が対応する通信網は、例えばインターネットなどのネットワークであってもよいし、専用線を用いた通信網であってもよい。
図２は、蓄電池１０３への充放電動作を制御するための電力管理システム２００の構成例を示している。
同図に示す電力管理システム２００は、特定規模電気事業者が電力管理地域１における需要家施設の１０に対する電力管理を行うために備える装置であり、消費電力予測部２０１、発電電力予測部２０２、余剰電力予測部２０３、買電電力予測部２０４、充電計画部２０５、放電計画部２０６、履歴情報管理部２０９及び記憶部２１０の各々を備える。また、図示しない通信部が、通信網経由で各需要家施設１０における施設別制御部１０７と通信を実行する。上記通信部が対応する通信網は、例えばインターネットなどのネットワークであってもよいし、専用線を用いた通信網であってもよい。
履歴情報管理部２０９は、電力管理地域１における電力に関する履歴情報を管理する。
具体的に、履歴情報管理部２０９は、記憶部２１０における電力消費履歴情報を管理する。また、履歴情報管理部２０９は、記憶部２１０における発電電力履歴情報を管理する。
具体的に、履歴情報管理部２０９は、記憶部２１０における電力消費履歴情報を管理する。また、履歴情報管理部２０９は、記憶部２１０における発電電力履歴情報を管理する。
記憶部２１０が記憶する電力消費履歴情報は、各需要家施設１０において消費された日ごとの電力を示す情報である。また電力消費履歴情報は、日ごとにおいては所定時間ごとに消費された電力を示す。
履歴情報管理部２０９は、通信部（不図示）経由での通信によって、各需要家施設１０における施設別制御部１０７から消費電力情報を所定時間ごとに取得する。ここで、施設別制御部１０７が送信する消費電力情報は、例えば対応の需要家施設１０における負荷１０６−１〜１０６−Ｎによる総合の消費電力であればよい。
履歴情報管理部２０９は、通信部（不図示）経由での通信によって、各需要家施設１０における施設別制御部１０７から消費電力情報を所定時間ごとに取得する。ここで、施設別制御部１０７が送信する消費電力情報は、例えば対応の需要家施設１０における負荷１０６−１〜１０６−Ｎによる総合の消費電力であればよい。
履歴情報管理部２０９は、上記通信部経由で各需要家施設１０から取得した消費電力情報に基づいて、各需要家施設１０についての電力消費履歴情報を作成する。このように作成される電力消費履歴情報として、１日分の電力消費履歴情報には、所定時間ごとに対応する消費電力が示される。また、１日分の電力消費履歴情報には、例えば当日における所定の時間帯ごとの天気（気象）の情報が対応付けられる。
履歴情報管理部２０９は、作成した電力消費履歴情報を記憶部２１０に記憶させる。このように、履歴情報管理部２０９は電力消費履歴情報を管理する。
履歴情報管理部２０９は、作成した電力消費履歴情報を記憶部２１０に記憶させる。このように、履歴情報管理部２０９は電力消費履歴情報を管理する。
また、記憶部２１０が記憶する発電電力履歴情報は、各太陽電池１０１の日ごとの発電電力を示す情報である。発電電力履歴情報は、日ごとの情報として、所定時間ごとの発電電力を示す。
履歴情報管理部２０９は、上記通信部経由での通信によって、太陽電池１０１を備える需要家施設１０における施設別制御部１０７のそれぞれから発電電力情報を所定時間ごとに取得する。
発電電力情報は、太陽電池１０１が所定時間ごとに発電した電力を示す。また、発電電力情報は、蓄電池１０３を備える需要家施設１０の太陽電池１０１については、太陽電池１０１から蓄電池１０３に充電した充電電力の情報も含む。
履歴情報管理部２０９は、上記通信部経由での通信によって、太陽電池１０１を備える需要家施設１０における施設別制御部１０７のそれぞれから発電電力情報を所定時間ごとに取得する。
発電電力情報は、太陽電池１０１が所定時間ごとに発電した電力を示す。また、発電電力情報は、蓄電池１０３を備える需要家施設１０の太陽電池１０１については、太陽電池１０１から蓄電池１０３に充電した充電電力の情報も含む。
履歴情報管理部２０９は、上記通信部経由で太陽電池１０１を備える各需要家施設１０から取得した発電電力情報に基づいて、太陽電池１０１ごとに対応した発電電力履歴情報を作成する。このように作成される発電電力履歴情報として、１日分の発電電力履歴情報には、所定時間ごとに対応する発電電力が示される。また、発電電力履歴情報には、当日の所定時間ごとの天気を示す情報が対応付ける。
履歴情報管理部２０９は、作成した発電電力履歴情報を記憶部２１０に記憶させる。このように、履歴情報管理部２０９は発電電力履歴情報を管理する。
履歴情報管理部２０９は、作成した発電電力履歴情報を記憶部２１０に記憶させる。このように、履歴情報管理部２０９は発電電力履歴情報を管理する。
消費電力予測部２０１は、電力管理地域１における複数の需要家施設１０による総合の予測消費電力パターンである総予測消費電力パターンを予測する。具体的に、消費電力予測部２０１は、記憶部２１０に記憶される電力消費履歴情報に基づいて、先ず、各需要家施設１０の消費電力のパターンである予測消費電力パターンを予測する。消費電力予測部２０１は、各需要家施設１０の予測消費電力パターンとして所定時間ごとの消費電力を予測する。予測にあたり、消費電力予測部２０１は、ピーク電力予測モデルと電力消費履歴情報（例えば、前日の電力消費履歴情報）と翌日の天気予報とを用いて予測消費電力パターンを生成する。
消費電力予測部２０１は、ピーク電力予測モデル生成部２０１１、予測消費電力パターン生成部２０１２、予測消費電力パターン補正部２０１３及び総予測消費電力パターン生成部２０１４の各々を備えている。
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力消費履歴情報における需要家施設１０の過去の消費電力データの各々から、測定日それぞれにおける外気温と消費電力パターンを抽出する。そして、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、抽出した外気温度（外気温データ）とピーク電力との相関係数を求め回帰式を生成し、この回帰式をピーク電力予測モデルとする。
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力管理地域１における各需要家施設１０のピーク電力予測モデルを生成する。
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力管理地域１における各需要家施設１０のピーク電力予測モデルを生成する。
図３は、ピーク電力予測モデルを生成するために用いるピーク電力と外気温との散布図の一例である。縦軸が電力消費履歴情報における測定日のピーク電力であり、横軸がその測定日の外気温である。この外気温は、本実施形態において、測定日の平均温度を用いているが、測定日におけるピーク電力を測定した時点における温度を用いても良い。
季節により外気温が変化するため、本実施形態においては、図３に示すように、散布図の相関係数に基づいた回帰式の解析から、１０℃未満、１０℃以上２０℃未満、２０℃以上の３つの温度範囲毎に、それぞれ以下の回帰式を割り当てている。
１０℃未満（Ａ範囲） ：ｙ＝−２６．７９ｘ＋９８８．８８
１０℃以上２０℃未満（Ｂ範囲） ：ｙ＝４．０９１９ｘ＋６０５．２５
２０℃以上（Ｃ範囲） ：ｙ＝３８．４７７ｘ−２５．９５５
季節により外気温が変化するため、本実施形態においては、図３に示すように、散布図の相関係数に基づいた回帰式の解析から、１０℃未満、１０℃以上２０℃未満、２０℃以上の３つの温度範囲毎に、それぞれ以下の回帰式を割り当てている。
１０℃未満（Ａ範囲） ：ｙ＝−２６．７９ｘ＋９８８．８８
１０℃以上２０℃未満（Ｂ範囲） ：ｙ＝４．０９１９ｘ＋６０５．２５
２０℃以上（Ｃ範囲） ：ｙ＝３８．４７７ｘ−２５．９５５
予測消費電力パターン生成部２０１２は、翌日の天気予報における天気予報データと、電力消費履歴情報における予測消費電力を予測する日の前日の消費電力パターンの各々を用い、予測消費電力パターンを需要家施設１０毎に一般的な予測方法のいずれかを用いて予測し生成する。
予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測する日の天気予報における外気温（外気温予測データ）が、ピーク電力予測モデルの温度範囲のいずれに含まれるかを判定する。例えば、予測する日の外気温予測データが１５℃である場合、１０℃以上２０℃未満のＢ範囲に含まれるため、予測消費電力パターン補正部２０１３は、Ｂ範囲に対応するピーク電力予測モデルを、ピーク電力予測モデル生成部２０１１から読み込む。
そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、Ｂ範囲のピーク電力予測モデルである回帰式に対し、予測する日の外気温予測データを代入することで、予測する日のピーク電力である予測ピーク電力を算出して求める。
そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、Ｂ範囲のピーク電力予測モデルである回帰式に対し、予測する日の外気温予測データを代入することで、予測する日のピーク電力である予測ピーク電力を算出して求める。
次に、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンからピーク電力を検出し、検出したピーク電力を上記予想ピーク電力で除算または減算する。ここで、予測消費電力パターン補正部２０１３は、除算結果、あるいは減算結果を予測消費電力パターンの補正に用いる補正比、または補正値とする。予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンの所定の時間毎の消費電力に対して、それぞれ上記補正比を乗算、あるいは補正値を加算することにより、予測消費電力パターンにおける消費電力を補正して、補正予測消費電力パターンを生成する。予測消費電力パターン補正部２０１３は、電力管理地域１における全ての需要家施設１０の予測消費電力パターンの補正を行う。
総予測消費電力パターン生成部２０１４は、予測消費電力パターン補正部２０１３の補正した、全ての需要家施設１０の補正予測消費電力パターンの消費電力を所定の時間毎に積算（加算）する。そして、総予測消費電力パターン生成部２０１４は、上記積算結果を総予測消費電力パターンとする。ここで、総予測消費電力パターン生成部２０１４は、得られた総予測消費電力パターンから、予測日のピーク電力を検出することにより、予測日における電力管理地域１におけるピーク電力である総ピーク電力を抽出する。
発電電力予測部２０２は、電力管理地域１における複数の需要家施設１０のうちの少なくとも一部において備えられる太陽電池１０１による総合の発電電力を予測する。
このために、発電電力予測部２０２は、記憶部２１０に記憶される発電電力履歴情報を利用する。
発電電力履歴情報は、前述のように、太陽電池１０１ごとについての１日単位の発電電力を所定時間ごとに示す。また、発電電力履歴情報には、該当日の天気を示す情報が所定時間ごとに対応付けられている。
発電電力予測部２０２は、予測対象日の天気予報に基づいて、発電電力履歴情報のうちから、予測対象日とほぼ同じ時期（季節）であって、かつ、予測対象日において予報される天気とほぼ同じ天気と対応付けられた発電電力履歴情報を取得する。発電電力予測部２０２は取得した発電電力履歴情報のそれぞれが示す発電電力に基づいて、予測対象日の発電電力を所定時間ごとに予測する。発電電力予測部２０２は、各需要家施設１０の予想した電力を時間毎に加算し、発電電力パターンを生成する。
このために、発電電力予測部２０２は、記憶部２１０に記憶される発電電力履歴情報を利用する。
発電電力履歴情報は、前述のように、太陽電池１０１ごとについての１日単位の発電電力を所定時間ごとに示す。また、発電電力履歴情報には、該当日の天気を示す情報が所定時間ごとに対応付けられている。
発電電力予測部２０２は、予測対象日の天気予報に基づいて、発電電力履歴情報のうちから、予測対象日とほぼ同じ時期（季節）であって、かつ、予測対象日において予報される天気とほぼ同じ天気と対応付けられた発電電力履歴情報を取得する。発電電力予測部２０２は取得した発電電力履歴情報のそれぞれが示す発電電力に基づいて、予測対象日の発電電力を所定時間ごとに予測する。発電電力予測部２０２は、各需要家施設１０の予想した電力を時間毎に加算し、発電電力パターンを生成する。
余剰電力予測部２０３は、消費電力予測部２０１により予測された総予測消費電力パターンと、発電電力予測部２０２により予測された発電電力パターンとに基づいて、発電電力の余剰についての状態（余剰状態）を予測する。
ここでの発電電力の余剰状態とは、予測対象日における余剰電力の値の所定時間ごとの変化である。即ち、余剰電力予測部２０３は、予測対象日における所定時間ごとの余剰電力を予測する。
ここでの発電電力の余剰状態とは、予測対象日における余剰電力の値の所定時間ごとの変化である。即ち、余剰電力予測部２０３は、予測対象日における所定時間ごとの余剰電力を予測する。
一定時間ごとの余剰電力は、総予測消費電力パターンと発電電力パターンとにおいて、同じ時間ごとにおける発電電力の予測値から消費電力の予測値を減算することにより求められる。さらに、太陽電池１０１から蓄電池１０３に充電が行われた際には、電力管理地域１における総合の充電電力も発電電力から減算することによって余剰電力が求められる。
本実施形態においては前述のように発電電力履歴情報には充電電力の情報も含められる。そこで、発電電力予測部２０２は、発電電力履歴情報における充電電力の情報に基づいて予測日における一定時間ごとの充電電力も予測する。そして、発電電力予測部２０２は、所定時間ごとに、発電電力の予測値から消費電力の予測値と充電電力の予測値とを減算することによって、所定時間ごとの余剰電力の値を求める。このように求められた所定時間ごとの余剰電力の値が余剰状態についての予測結果である。
本実施形態においては前述のように発電電力履歴情報には充電電力の情報も含められる。そこで、発電電力予測部２０２は、発電電力履歴情報における充電電力の情報に基づいて予測日における一定時間ごとの充電電力も予測する。そして、発電電力予測部２０２は、所定時間ごとに、発電電力の予測値から消費電力の予測値と充電電力の予測値とを減算することによって、所定時間ごとの余剰電力の値を求める。このように求められた所定時間ごとの余剰電力の値が余剰状態についての予測結果である。
買電電力予測部２０４は、予測された消費電力のパターンである総予測消費電力パターンと、予測された発電電力のパターンである発電電力パターンとにおいて、同じ時間ごとにおける消費電力の予測値と発電電力の予測値との差分を求め、この差分を買電電力パターンとする（買電電力パターンの生成）。
図４は、予測された総予測消費電力、発電電力パターン、買電電力パターン（購入電力）パターンの各々の関係を示す図である。
図４（ａ）は、３０分毎の電力量を示しており、横軸が時間を示し、縦軸が電力量を示している。すなわち、１日の３０分ごとにおける電力管理地域１の複数の需要家施設１０で加算した総予測消費電力パターン、発電電力パターン、買電電力パターンを、午前０時（０：００）から午後１０時３０分（２０：３０）までの時刻において示している。
図４（ｂ）は、１時間毎の電力を示しており、横軸が時間を示し、縦軸が電力を示している。すなわち、１日の１時間ごとにおける電力管理地域１の複数の需要家施設１０で加算した総予測消費電力パターン、発電電力パターン、買電電力パターンを、午前０時（０：００）から午後１０時３０分（２２：３０）までの時刻において示している。
図４（ａ）は、３０分毎の電力量を示しており、横軸が時間を示し、縦軸が電力量を示している。すなわち、１日の３０分ごとにおける電力管理地域１の複数の需要家施設１０で加算した総予測消費電力パターン、発電電力パターン、買電電力パターンを、午前０時（０：００）から午後１０時３０分（２０：３０）までの時刻において示している。
図４（ｂ）は、１時間毎の電力を示しており、横軸が時間を示し、縦軸が電力を示している。すなわち、１日の１時間ごとにおける電力管理地域１の複数の需要家施設１０で加算した総予測消費電力パターン、発電電力パターン、買電電力パターンを、午前０時（０：００）から午後１０時３０分（２２：３０）までの時刻において示している。
図２に戻り、充電計画部２０５は、ピークカットに用いる電力量を蓄電するための充電計画を、需要家施設１０の各々の蓄電池１０３それぞれに対して作成する。この蓄電池１０３の充電計画は、現在の蓄電池１０３の満充電における蓄電電力量と現在の蓄電電力量との差分の電力量を、太陽電池１０１の発電電力パターンのうちの余剰電力、あるいは目標ピーク電力を超えていない時間帯（望ましくは電力料金の安い夜間電力の時間帯）に商用電源２からの買電電力により充電する充電計画（各蓄電池１０３の充電電力パターン）を生成する。
放電計画部２０６は、各需要家施設１０毎に、識別情報、蓄電池１０３の蓄電残量、出力、単位時間内放電可能量の各々が示された蓄電池テーブルを、記憶部２１０に対して一旦書き込んで記憶させる。
そして、放電計画部２０６は、記憶部２１０の蓄電池テーブルにおける各蓄電池１０３の単位時間内放電可能量及び蓄電残量の各々に基づき、時間帯毎の各蓄電池１０３の放電計画（放電パターン）を生成する。
そして、放電計画部２０６は、記憶部２１０の蓄電池テーブルにおける各蓄電池１０３の単位時間内放電可能量及び蓄電残量の各々に基づき、時間帯毎の各蓄電池１０３の放電計画（放電パターン）を生成する。
すなわち、放電計画部２０６は、記憶部２１０の蓄電池テーブルを参照して、以下のように、需要家施設１０における蓄電池１０３それぞれの放電計画を生成する。放電計画部２０６は、電力管理地域１における買電電力パターンにおける買電電力の電力量が最大値である時間帯を検出し、この時間帯の買電電力の電力量から、電力管理地域１内の需要家施設１０におけるいずれか一つの蓄電池１０３の単位時間内放電可能量を減算し、新たな買電電力パターンを生成し、生成した新たな買電電力パターンを記憶部２１０に書き込んで記憶させる。
放電計画部２０６は、以下の示す処理の順番に従い放電計画を生成する。
処理１：
放電計画部２０６は、買電電力が最大の時間帯を調整テーブルから抽出する。このとき、放電計画部２０６は、同一の電力量の買電電力が存在する場合、時刻の早い時間帯を、処理の対象として抽出する。
処理１：
放電計画部２０６は、買電電力が最大の時間帯を調整テーブルから抽出する。このとき、放電計画部２０６は、同一の電力量の買電電力が存在する場合、時刻の早い時間帯を、処理の対象として抽出する。
処理２：
そして、放電計画部２０６は、この時間帯において放電させる蓄電池１０３として、記憶部２１０の蓄電池テーブルを参照して、蓄電残量が０でない蓄電池１０３のなかから、単位時間内放電可能量が最も大きい蓄電池１０３を選択する。このとき、放電計画部２０６は、同一の単位時間内放電可能量の蓄電池１０３が複数存在する場合、ＩＤ（識別番号）の小さい順に選択する。
そして、放電計画部２０６は、この時間帯において放電させる蓄電池１０３として、記憶部２１０の蓄電池テーブルを参照して、蓄電残量が０でない蓄電池１０３のなかから、単位時間内放電可能量が最も大きい蓄電池１０３を選択する。このとき、放電計画部２０６は、同一の単位時間内放電可能量の蓄電池１０３が複数存在する場合、ＩＤ（識別番号）の小さい順に選択する。
処理３：
そして、放電計画部２０６は、買電電力パターンにおいて現在選択されている時間帯の買電電力の電力量から、選択した蓄電池１０３の単位時間内放電可能量を減算する。放電計画部２０６は、減算した結果を前記時間帯の新たな買電電力の電力量として買電電力パターンを変更する。放電計画部２０６は、記憶部２１０に対して変更した買電電力パターンを、新たな買電電力パターンとして書き込んで記憶させる（買電電力パターンの更新処理）。
そして、放電計画部２０６は、買電電力パターンにおいて現在選択されている時間帯の買電電力の電力量から、選択した蓄電池１０３の単位時間内放電可能量を減算する。放電計画部２０６は、減算した結果を前記時間帯の新たな買電電力の電力量として買電電力パターンを変更する。放電計画部２０６は、記憶部２１０に対して変更した買電電力パターンを、新たな買電電力パターンとして書き込んで記憶させる（買電電力パターンの更新処理）。
処理４：
放電計画部２０６は、単位時間内放電可能量を放電させるために選択した蓄電池１０３の蓄電残量の電力量から、放電させる単位時間内放電可能量を減算する。
そして、放電計画部２０６は、減算結果を新たな蓄電残量及び単位時間内放電可能量として、記憶部２１０の蓄電池テーブルに対し、新たな蓄電残量及び単位時間内放電可能量として書き込んで記憶させる（新たな蓄電残量の上書き処理）。
放電計画部２０６は、単位時間内放電可能量を放電させるために選択した蓄電池１０３の蓄電残量の電力量から、放電させる単位時間内放電可能量を減算する。
そして、放電計画部２０６は、減算結果を新たな蓄電残量及び単位時間内放電可能量として、記憶部２１０の蓄電池テーブルに対し、新たな蓄電残量及び単位時間内放電可能量として書き込んで記憶させる（新たな蓄電残量の上書き処理）。
そして、放電計画部２０６は、記憶部２１０の蓄電池テーブルを参照して、いずれか一つでも蓄電残量が０でない蓄電池１０３があれば、ステップＳ１に戻り、処理を継続し、全ての蓄電池１０３の蓄電残量が０である場合、放電計画における放電パターンが作成されたとして処理を終了する。
このとき、放電計画部２０６は、電力管理地域１における需要家施設１０の蓄電池１０３毎に、上述して決定した時間帯毎の放電する放電電力量を求め、それぞれの蓄電池１０３の放電計画（放電パターン）とし、各需要家施設１０における蓄電池１０３からの放電電力の管理を行う。
このとき、放電計画部２０６は、電力管理地域１における需要家施設１０の蓄電池１０３毎に、上述して決定した時間帯毎の放電する放電電力量を求め、それぞれの蓄電池１０３の放電計画（放電パターン）とし、各需要家施設１０における蓄電池１０３からの放電電力の管理を行う。
図５は、ピークカット処理後の総予測消費電力パターン、発電電力パターン、買電電力パターン（購入電力）の各々の関係を示す図である。図５は総予測消費電力パターン、発電電力パターン、買電電力パターンをグラフ化したものである。
図５（ａ）は、３０分毎の電力量を示しており、横軸が時間を示し、縦軸が電力量を示している。買電電力のピークの電力量が３９０[ｋＷｈ／３０ｍｉｎ]以下となっており、最大買電電力がピークカット前に比較して低減されていることが判る。
図５（ｂ）は、１時間毎の電力を示しており、横軸が時間を示し、縦軸が電力を示している。買電電力のピークの電力が７８０[ｋＷ]以下となっており、最大買電電力がピークカット前の１０００［ｋＷ］（図４（ｂ））に比較して低減されていることが判る。
図５（ａ）は、３０分毎の電力量を示しており、横軸が時間を示し、縦軸が電力量を示している。買電電力のピークの電力量が３９０[ｋＷｈ／３０ｍｉｎ]以下となっており、最大買電電力がピークカット前に比較して低減されていることが判る。
図５（ｂ）は、１時間毎の電力を示しており、横軸が時間を示し、縦軸が電力を示している。買電電力のピークの電力が７８０[ｋＷ]以下となっており、最大買電電力がピークカット前の１０００［ｋＷ］（図４（ｂ））に比較して低減されていることが判る。
上述したように、本実施形態によれば、各需要家施設１０における予測される予測消費電力パターンとして、電力消費履歴情報における需要家施設１０の過去の測定日における外気温と消費電力パターンにおけるピーク電力との相関から回帰式を求め、この回帰式をピーク電力予測モデルとし、予測日の予測ピーク電力を求め、この予測ピーク電力により予測消費電力パターンを補正するため、従来に比較してより高い精度の予測消費電力パターンを補正予測消費電力パターンとして求めることができる。
また、本実施形態によれば、電力管理地域１における各需要家施設１０における総ピーク電力が従来に比較してより高い精度で求まることにより、電力管理地域１における総ピーク電力も高い精度で求めることができる。このため、本実施形態によれば、蓄電池１０３を用いたピーク電力のピークカットにおいて、総ピーク電力によりピークカットに必要な電力量を高い精度で計算することができ、蓄電池１０３における蓄電電力量における最低限の電力量によって目標とする電力値にピーク電力を、効果的に低減することができる。
また、本実施形態によれば、蓄電池１０３の蓄電電力量におけるピークカットに必要な電力量が精度良く求まるため、インバランス調整用途などの他の蓄電池１０３の蓄電電力量の活用の機会を喪失することが抑制できる。
また、本実施形態によれば、蓄電池１０３の蓄電電力量におけるピークカットに必要な電力量が精度良く求まるため、インバランス調整用途などの他の蓄電池１０３の蓄電電力量の活用の機会を喪失することが抑制できる。
上述した本実施形態の構成においては、ピーク電力予測モデルの回帰式から求めた予測ピーク電力を求めている。本実施形態における他の例としては、予測消費電力パターン補正部２０１３が、回帰式から求めたピーク電力に対して、相関係数による回帰式を求める際の推定値の標準誤差に基づいた所定の誤差量を加算し、加算結果を予測ピーク電力とする。
これにより、本実施形態によれば、誤差を含んだ予測ピーク電力を求めることができ、総ピーク電力によりピークカットに必要な電力量を、高い精度でかつ余裕を有した値として計算することができる。
これにより、本実施形態によれば、誤差を含んだ予測ピーク電力を求めることができ、総ピーク電力によりピークカットに必要な電力量を、高い精度でかつ余裕を有した値として計算することができる。
ここで、この所定の誤差量は、標準誤差をそのまま使用しても良いし、あるいは所定の調整量により標準誤差を調整した数値を用いても良い。この所定の調整量は、過去に求めた補正予測消費電力パターンとこの補正予測消費電力パターンに該当する日の実測された消費電力パターンとを複数比較し、実測された消費電力パターンに補正予測消費電力パターンが近づくように、標準誤差に乗算（あるいは加算）する数値として求める。この所定の調整量を求めて、標準誤差に対してこの所定の調整量を乗算（あるいは加算）して求めた所定の誤差量を、回帰式から求めたピーク電力に対して加算し、予測消費電力パターンの補正に使用するようにしても良い。
また、本実施形態によれば、電力管理地域１における複数の需要家施設１０の備える蓄電池１０３各々から、買電電力パターン全体における最大買電電力を低下させるための放電の放電計画を立てることにより、蓄電池１０３の各々の蓄電容量を効率的に使用して、最大買電電力に対するピークカット処理を行うことができる。
また、本実施形態によれば、買電電力パターンにおけるピークカットの目標とする買電電力を固定的に考えることなく、複数の需要家施設１０における蓄電池１０３からの放電可能な電力に基づいて、柔軟かつ効果的に運用することができる。
また、本実施形態によれば、買電電力パターンにおけるピークカットの目標とする買電電力を固定的に考えることなく、複数の需要家施設１０における蓄電池１０３からの放電可能な電力に基づいて、柔軟かつ効果的に運用することができる。
以下、図を用いて予測消費電力パターンを生成する処理の説明を行う。図６は、翌日の予測消費電力パターンを生成する処理の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１１：
予測消費電力パターン生成部２０１２は、記憶部２１０に記憶されている電力消費履歴情報において、翌日の予測消費電力パターンを予想するための過去の消費電力データ収集を行う。
この電力消費履歴情報は、履歴情報管理部２０９が予め記憶部２１０に書き込んで記憶させた情報である。すなわち、履歴情報管理部２０９は、予測消費電力パターンを予想するために、各需要家施設１０から取得した消費電力情報に基づいて、各需要家施設１０についての電力消費履歴情報を作成し、この作成された電力消費履歴情報を、予め記憶部２１０に書き込んで記憶させておく。
ステップＳ１１：
予測消費電力パターン生成部２０１２は、記憶部２１０に記憶されている電力消費履歴情報において、翌日の予測消費電力パターンを予想するための過去の消費電力データ収集を行う。
この電力消費履歴情報は、履歴情報管理部２０９が予め記憶部２１０に書き込んで記憶させた情報である。すなわち、履歴情報管理部２０９は、予測消費電力パターンを予想するために、各需要家施設１０から取得した消費電力情報に基づいて、各需要家施設１０についての電力消費履歴情報を作成し、この作成された電力消費履歴情報を、予め記憶部２１０に書き込んで記憶させておく。
ステップＳ１２：
予測消費電力パターン生成部２０１２は、電力消費履歴情報から過去の曜日、季節あるいはその他の情報に基づいて、予測消費電力パターンを生成するための過去の消費電力データ収集を行う。
ここで、本実施形態においては、予測消費電力パターン生成部２０１２が、記憶部２１０に記憶されている電力消費履歴情報から、予測消費電力を予測する日の前日の消費電力パターンを読み出す。
予測消費電力パターン生成部２０１２は、電力消費履歴情報から過去の曜日、季節あるいはその他の情報に基づいて、予測消費電力パターンを生成するための過去の消費電力データ収集を行う。
ここで、本実施形態においては、予測消費電力パターン生成部２０１２が、記憶部２１０に記憶されている電力消費履歴情報から、予測消費電力を予測する日の前日の消費電力パターンを読み出す。
ステップＳ１３：
予測消費電力パターン生成部２０１２は、インターネットの天気予報の予報を行うホームページなどから、翌日の天気予報における天気予報データから翌日の外気温予測データを抽出する。
そして、予測消費電力パターン生成部２０１２は、抽出した翌日の外気温予測データを含む天気予報の各気象データと、電力消費履歴情報における予測消費電力を予測する日の前日の消費電力パターンとの各々に基づき、需要家施設１０毎に予測消費電力パターンを生成する。すなわち、予測消費電力パターン生成部２０１２は、例えば、一般的な予測方法のいずれかを用いて、予測する日とその前日の消費電力と気象データとの相関を把握して、予測する日の消費電力を予測し、前日の消費電力パターンから翌日の予測消費電力パターンを生成する。
予測消費電力パターン生成部２０１２は、インターネットの天気予報の予報を行うホームページなどから、翌日の天気予報における天気予報データから翌日の外気温予測データを抽出する。
そして、予測消費電力パターン生成部２０１２は、抽出した翌日の外気温予測データを含む天気予報の各気象データと、電力消費履歴情報における予測消費電力を予測する日の前日の消費電力パターンとの各々に基づき、需要家施設１０毎に予測消費電力パターンを生成する。すなわち、予測消費電力パターン生成部２０１２は、例えば、一般的な予測方法のいずれかを用いて、予測する日とその前日の消費電力と気象データとの相関を把握して、予測する日の消費電力を予測し、前日の消費電力パターンから翌日の予測消費電力パターンを生成する。
以下、図を用いて消費電力のピーク予測モデルを生成する処理の説明を行う。図７は、消費電力のピーク予測モデルを生成する処理の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ２１：
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力消費履歴情報における需要家施設１０の過去の消費電力データの各々から、測定日それぞれにおける消費電力パターンを抽出する。すなわち、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、過去の消費電力データ収集を行う。
ステップＳ２１：
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力消費履歴情報における需要家施設１０の過去の消費電力データの各々から、測定日それぞれにおける消費電力パターンを抽出する。すなわち、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、過去の消費電力データ収集を行う。
ステップＳ２２：
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力消費履歴情報における需要家施設１０の過去の消費電力データの各々から、測定日それぞれにおける外気温データを抽出する。すなわち、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、過去の消費電力パターンに対応する過去の外気温データ収集抽出を行う。本実施形態においては、収集した過去の消費電力パターンを抽出した各々の日の外気温データを収集する。
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力消費履歴情報における需要家施設１０の過去の消費電力データの各々から、測定日それぞれにおける外気温データを抽出する。すなわち、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、過去の消費電力パターンに対応する過去の外気温データ収集抽出を行う。本実施形態においては、収集した過去の消費電力パターンを抽出した各々の日の外気温データを収集する。
ステップＳ２３：
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、例えば、抽出した外気温度とピーク電力との相関係数を求めて回帰式を生成し、この回帰式をピーク電力予測モデルとする。すなわち、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、消費電力と気温の相関把握を行いピーク電力予測モデルを生成する。また、本実施形態においては、季節により外気温が変化するため、図３に示すように、季節毎に温度範囲を設定し、この温度範囲内の各々散布図の相関係数に基づいて、温度範囲の各々における回帰式それぞれの解析を行っている。また、このとき、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、温度範囲の各々におけるピーク電力予測モデルを生成する際、相関係数による回帰式として得られた直線に対する散布図のデータ（電力消費履歴情報におけるピーク電力と外気温との座標点）における標準誤差の抽出を行う。
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、例えば、抽出した外気温度とピーク電力との相関係数を求めて回帰式を生成し、この回帰式をピーク電力予測モデルとする。すなわち、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、消費電力と気温の相関把握を行いピーク電力予測モデルを生成する。また、本実施形態においては、季節により外気温が変化するため、図３に示すように、季節毎に温度範囲を設定し、この温度範囲内の各々散布図の相関係数に基づいて、温度範囲の各々における回帰式それぞれの解析を行っている。また、このとき、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、温度範囲の各々におけるピーク電力予測モデルを生成する際、相関係数による回帰式として得られた直線に対する散布図のデータ（電力消費履歴情報におけるピーク電力と外気温との座標点）における標準誤差の抽出を行う。
ステップＳ２４：
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、補正した補正予測消費電力パターンとこの補正予測消費電力パターンに該当する日の実測された消費電力パターンとを複数比較し、実測された消費電力パターンに補正予測消費電力パターンが近づく、所定の誤差量に乗算する所定の調整比を求める。そして、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、調整比を求め、標準誤差に対して加算することで所定の誤差量を求める。
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、補正した補正予測消費電力パターンとこの補正予測消費電力パターンに該当する日の実測された消費電力パターンとを複数比較し、実測された消費電力パターンに補正予測消費電力パターンが近づく、所定の誤差量に乗算する所定の調整比を求める。そして、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、調整比を求め、標準誤差に対して加算することで所定の誤差量を求める。
以下、図を用いて補正予測消費電力パターンを生成する処理の説明を行う。図８は、補正予測消費電力パターンを生成する処理の動作を示すフローチャートである。
ステップＳ３１：
予測消費電力パターン補正部２０１３は、インターネットの天気予報の予報を行うホームページなどから、翌日の天気予報における気象データから翌日の外気温予測データを抽出する。すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、翌日の外気温予測データ収集を行う。
ステップＳ３１：
予測消費電力パターン補正部２０１３は、インターネットの天気予報の予報を行うホームページなどから、翌日の天気予報における気象データから翌日の外気温予測データを抽出する。すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、翌日の外気温予測データ収集を行う。
ステップＳ３２：
予測消費電力パターン補正部２０１３は、ピーク電力予測モデル生成部２０１１が生成した温度範囲それぞれのピーク電力予測モデルを、ピーク電力予測モデル生成部２０１１から読み込む。すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、翌日の予測消費電力パターンを補正して、補正予測消費電力パターンを生成するために用いるピーク電力予測モデルデータ収集を行う。
予測消費電力パターン補正部２０１３は、ピーク電力予測モデル生成部２０１１が生成した温度範囲それぞれのピーク電力予測モデルを、ピーク電力予測モデル生成部２０１１から読み込む。すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、翌日の予測消費電力パターンを補正して、補正予測消費電力パターンを生成するために用いるピーク電力予測モデルデータ収集を行う。
ステップＳ３３：
予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターン生成部２０１２が予測した翌日の予測消費電力パターンを読み込む。すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、補正予測消費電力パターンを生成するために用いる翌日の予測消費電力パターンデータの収集を行う。
予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターン生成部２０１２が予測した翌日の予測消費電力パターンを読み込む。すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、補正予測消費電力パターンを生成するために用いる翌日の予測消費電力パターンデータの収集を行う。
ステップＳ３４：
予測消費電力パターン補正部２０１３は、ピーク電力予測モデル、予測消費電力パターンと翌日の外気温予測データとの相関把握を行う。
すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、収集した各ピーク電力予測モデルから、予測する日の天気予報における外気温予測データが、ピーク電力予測モデルの温度範囲のいずれに含まれるかを判定する。そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、外気温予測データが含まれるピーク電力予測モデルを、翌日の予測消費電力パターンを補正するピーク電力予測モデルとして選択する。予測消費電力パターン補正部２０１３は、選択したピーク電力予測モデルである回帰式に対し、外気温予測データを代入して予想ピーク電力を求める。
また、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンにおけるピーク電力を抽出する。
予測消費電力パターン補正部２０１３は、ピーク電力予測モデル、予測消費電力パターンと翌日の外気温予測データとの相関把握を行う。
すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、収集した各ピーク電力予測モデルから、予測する日の天気予報における外気温予測データが、ピーク電力予測モデルの温度範囲のいずれに含まれるかを判定する。そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、外気温予測データが含まれるピーク電力予測モデルを、翌日の予測消費電力パターンを補正するピーク電力予測モデルとして選択する。予測消費電力パターン補正部２０１３は、選択したピーク電力予測モデルである回帰式に対し、外気温予測データを代入して予想ピーク電力を求める。
また、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンにおけるピーク電力を抽出する。
ステップＳ３５：
予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターン生成部２０１２の計算した所定の誤差量を予想ピーク電力に対して加算して予想ピーク電力を調整する。
そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンから抽出したピーク電力を、例えば上記予想ピーク電力で除算する。ここで、予測消費電力パターン補正部２０１３は、除算結果を予測消費電力パターンの補正に用いる補正比とする。すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンの補正内容を決定する。そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンの所定の時間毎の消費電力に対して、それぞれ上記補正比を乗算することにより、予測消費電力パターンにおける消費電力を補正して、補正予測消費電力パターンを生成する。
予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターン生成部２０１２の計算した所定の誤差量を予想ピーク電力に対して加算して予想ピーク電力を調整する。
そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンから抽出したピーク電力を、例えば上記予想ピーク電力で除算する。ここで、予測消費電力パターン補正部２０１３は、除算結果を予測消費電力パターンの補正に用いる補正比とする。すなわち、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンの補正内容を決定する。そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、予測消費電力パターンの所定の時間毎の消費電力に対して、それぞれ上記補正比を乗算することにより、予測消費電力パターンにおける消費電力を補正して、補正予測消費電力パターンを生成する。
そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、電力管理地域１における全ての需要家施設１０の予測消費電力パターンの補正を行い補正予測消費電力パターンの生成を行う。
また、図８のフローチャートにおいて、本実施形態においては、ステップＳ３１の「翌日の外気温予測データ収集」、ステップＳ３２の「ピーク電力予測モデルデータの収集」、ステップＳ３３の「翌日の予測消費電力パターンデータの収集」の順番でフローチャートを記載したが、ステップＳ３１からステップＳ３３の３つの処理の各々の順番はそれぞれのデータが得られれば順不同でよい。
また、図８のフローチャートにおいて、本実施形態においては、ステップＳ３１の「翌日の外気温予測データ収集」、ステップＳ３２の「ピーク電力予測モデルデータの収集」、ステップＳ３３の「翌日の予測消費電力パターンデータの収集」の順番でフローチャートを記載したが、ステップＳ３１からステップＳ３３の３つの処理の各々の順番はそれぞれのデータが得られれば順不同でよい。
＜第２の実施形態＞
第２の実施形態は、構成としては図１及び図２の第１の実施形態と同様である。以下、第１の実施形態と異なる動作について説明する。
第１の実施形態においては、ピーク電力予測モデル生成部２０１１がピーク電力予測モデルを生成する際、需要家施設１０毎に生成していた。
第２の実施形態においては、需要家施設１０の業種の種類毎に需要家施設１０の集合体を形成し、この集合体毎に、ピーク電力予測モデルを生成する。ここで業種の種類としては、一般住宅、集合住宅、工場などの事業所、デパートやショッピングモールなどの商業施設など、消費の動向が相似となる種類分けである。
第２の実施形態は、構成としては図１及び図２の第１の実施形態と同様である。以下、第１の実施形態と異なる動作について説明する。
第１の実施形態においては、ピーク電力予測モデル生成部２０１１がピーク電力予測モデルを生成する際、需要家施設１０毎に生成していた。
第２の実施形態においては、需要家施設１０の業種の種類毎に需要家施設１０の集合体を形成し、この集合体毎に、ピーク電力予測モデルを生成する。ここで業種の種類としては、一般住宅、集合住宅、工場などの事業所、デパートやショッピングモールなどの商業施設など、消費の動向が相似となる種類分けである。
ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力管理地域１の上記集合体毎の全ての需要家施設１０の電力消費履歴情報における各日の消費電力パターンの消費電力を所定の時間毎に積算する。そして、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、集合体毎の総消費電力パターンを作成する。
そして、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、集合体毎の総消費電力パターンから、測定日それぞれにおける外気温と消費電力パターンを抽出する。そして、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、抽出した外気温度とピーク電力との相関係数を求め回帰式を集合体毎に生成し、この回帰式を各集合体のピーク電力予測モデルとする。これにより、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力管理地域１における需要家施設１０の集合体毎のピーク電力予測モデルを生成する。すなわち、この集合体毎のピーク電力予測モデルの算出は、集合体毎に行う点以外において、第１の実施形態における図７のフローチャートの説明と同様にピーク電力予測モデル生成部２０１１により行われる。
そして、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、集合体毎の総消費電力パターンから、測定日それぞれにおける外気温と消費電力パターンを抽出する。そして、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、抽出した外気温度とピーク電力との相関係数を求め回帰式を集合体毎に生成し、この回帰式を各集合体のピーク電力予測モデルとする。これにより、ピーク電力予測モデル生成部２０１１は、電力管理地域１における需要家施設１０の集合体毎のピーク電力予測モデルを生成する。すなわち、この集合体毎のピーク電力予測モデルの算出は、集合体毎に行う点以外において、第１の実施形態における図７のフローチャートの説明と同様にピーク電力予測モデル生成部２０１１により行われる。
予測消費電力パターン生成部２０１２は、翌日の天気予報における天気予報データと、電力消費履歴情報における予測消費電力を予測する日の前日の消費電力パターンの各々を用い、予測消費電力パターンを需要家施設１０毎に一般的な予測方法のいずれかを用いて予測し生成する。
そして、予測消費電力パターン生成部２０１２は、電力管理地域１の上記集合体毎の全ての需要家施設１０の電力消費履歴情報における予測する日の予測消費電力パターンの消費電力を所定の時間毎に積算し、各集合体の予測消費電力パターンを生成する。すなわち、この集合体毎の予測消費電力パターンの算出は、集合体毎に行う点以外において、第１の実施形態における図６のフローチャートの説明と同様に予測消費電力パターン生成部２０１２により行われる。
そして、予測消費電力パターン生成部２０１２は、電力管理地域１の上記集合体毎の全ての需要家施設１０の電力消費履歴情報における予測する日の予測消費電力パターンの消費電力を所定の時間毎に積算し、各集合体の予測消費電力パターンを生成する。すなわち、この集合体毎の予測消費電力パターンの算出は、集合体毎に行う点以外において、第１の実施形態における図６のフローチャートの説明と同様に予測消費電力パターン生成部２０１２により行われる。
予測消費電力パターン補正部２０１３は、集合体毎に生成したピーク電力予測モデルにおいて、予測する日の天気予報における外気温が、ピーク電力予測モデルの温度範囲のいずれに含まれるかを判定する。例えば、予測する日の外気温が１５℃である場合、１０℃以上２０℃未満のＢ範囲に含まれるため、予測消費電力パターン補正部２０１３は、Ｂ範囲に対応するピーク電力予測モデルを、集合体毎にピーク電力予測モデル生成部２０１１から読み込む。
そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、Ｂ範囲のピーク電力予測モデルである回帰式に対し、予測する日の外気温を代入することで、予測する日のピーク電力である予測ピーク電力を、集合体毎に算出して求める。
そして、予測消費電力パターン補正部２０１３は、Ｂ範囲のピーク電力予測モデルである回帰式に対し、予測する日の外気温を代入することで、予測する日のピーク電力である予測ピーク電力を、集合体毎に算出して求める。
次に、予測消費電力パターン補正部２０１３は、集合体毎に、予測消費電力パターンからピーク電力を検出し、検出したピーク電力を上記予想ピーク電力で除算、または減算し、各集合体の補正比、あるいは補正値を求める。予測消費電力パターン補正部２０１３は、集合体毎の予測消費電力パターンの所定の時間毎の消費電力に対して、それぞれ対応する集合体の補正比を乗算、あるいは補正値を加算することにより、予測消費電力パターンにおける消費電力を補正して、各集合体の補正予測消費電力パターンを生成する。これにより、予測消費電力パターン補正部２０１３は、電力管理地域１における全ての集合体の予測消費電力パターンの補正を行い、集合体毎に補正予測消費電力パターンの生成を行う。すなわち、この集合体毎の補正予測消費電力パターンの算出は、集合体毎に行う点以外において、第１の実施形態における図８のフローチャートの説明と同様に予測消費電力パターン補正部２０１３により行われる。
総予測消費電力パターン生成部２０１４は、予測消費電力パターン補正部２０１３の補正した、全ての集合体の予測消費電力パターンの消費電力を所定の時間毎に積算（加算）する。そして、総予測消費電力パターン生成部２０１４は、上記積算結果を総予測消費電力パターンとする。ここで、総予測消費電力パターン生成部２０１４は、得られた総予測消費電力パターンから、予測日のピーク電力を検出することにより、予測日における電力管理地域１におけるピーク電力である総ピーク電力を抽出する。
これ以降の処理については、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
これ以降の処理については、第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
上述したように、本実施形態によれば、各需要家施設１０における予測される予測消費電力パターンとして、電力消費履歴情報における需要家施設１０の過去の測定日における外気温と消費電力パターンにおけるピーク電力との相関から回帰式を求め、この回帰式をピーク電力予測モデルとし、予測日の予測ピーク電力を求め、この予測ピーク電力により予測消費電力パターンを補正するため、従来に比較してより高い精度の予測消費電力パターンを補正予測消費電力パターンとして求めることができる。
また、本実施形態によれば、集合体毎にピーク電力予測モデルを求め、集合体単位で補正予測消費電力パターンを求めるため、第１の実施形態に比較してより高速に、予測する日の消費電力パターンを予測することができる。
また、本実施形態によれば、集合体毎にピーク電力予測モデルを求め、集合体単位で補正予測消費電力パターンを求めるため、第１の実施形態に比較してより高速に、予測する日の消費電力パターンを予測することができる。
また、本実施形態によれば、電力管理地域１における各需要家施設１０における総ピーク電力が従来に比較してより高い精度で求まることにより、電力管理地域１における総ピーク電力も高い精度で求めることができる。このため、本実施形態によれば、蓄電池１０３を用いたピーク電力のピークカットにおいて、総ピーク電力によりピークカットに必要な電力量を高い精度で計算することができ、蓄電池１０３における蓄電電力量における最低限の電力量によって目標とする電力値にピーク電力を、効果的に低減することができる。
また、本実施形態によれば、蓄電池１０３の蓄電電力量におけるピークカットに必要な電力量が精度良く求まるため、インバランス調整用途などの他の蓄電池１０３の蓄電電力量の活用の機会を喪失することが抑制できる。
また、本実施形態によれば、蓄電池１０３の蓄電電力量におけるピークカットに必要な電力量が精度良く求まるため、インバランス調整用途などの他の蓄電池１０３の蓄電電力量の活用の機会を喪失することが抑制できる。
上述した本実施形態の構成においては、ピーク電力予測モデルの回帰式から求めた予測ピーク電力を求めている。本実施形態における他の例としては、第１の実施形態と同様に、予測消費電力パターン補正部２０１３が、回帰式から求めたピーク電力に対して、相関係数による回帰式を求める際の推定値の標準誤差に基づいた所定の誤差量を加算し、加算結果を予測ピーク電力とする。
これにより、本実施形態によれば、予測誤差が考慮された予測ピーク電力を求めることができ、総ピーク電力によりピークカットに必要な電力量を、高い精度でかつ余裕を有した値として計算することができる。
これにより、本実施形態によれば、予測誤差が考慮された予測ピーク電力を求めることができ、総ピーク電力によりピークカットに必要な電力量を、高い精度でかつ余裕を有した値として計算することができる。
なお、上述の電力管理システム２００の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述の電力管理システム２００としての処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。
また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部または外部に設けられた記録媒体も含まれる。配信サーバの記録媒体に記憶されるプログラムのコードは、端末装置で実行可能な形式のプログラムのコードと異なるものでもよい。すなわち、配信サーバからダウンロードされて端末装置で実行可能な形でインストールができるものであれば、配信サーバで記憶される形式は問わない。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に端末装置で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成は本実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
１ 電力管理地域
２ 商用電源
１０ 需要家施設
１０１ 太陽電池
１０２ パワーコンディショナ
１０３ 蓄電池
１０４ インバータ
１０５ 電力経路切替部
１０６−１〜１０６−Ｎ 負荷
１０７ 施設別制御部
２００ 電力管理システム
２０１ 消費電力予測部
２０２ 発電電力予測部
２０３ 余剰電力予測部
２０４ 買電電力予測部
２０５ 充電計画部
２０６ 放電計画部
２０９ 履歴情報管理部
２１０ 記憶部
２０１１ ピーク電力予測モデル生成部
２０１２ 予測消費電力パターン生成部
２０１３ 予測消費電力パターン補正部
２０１４ 総予測消費電力パターン生成部
２ 商用電源
１０ 需要家施設
１０１ 太陽電池
１０２ パワーコンディショナ
１０３ 蓄電池
１０４ インバータ
１０５ 電力経路切替部
１０６−１〜１０６−Ｎ 負荷
１０７ 施設別制御部
２００ 電力管理システム
２０１ 消費電力予測部
２０２ 発電電力予測部
２０３ 余剰電力予測部
２０４ 買電電力予測部
２０５ 充電計画部
２０６ 放電計画部
２０９ 履歴情報管理部
２１０ 記憶部
２０１１ ピーク電力予測モデル生成部
２０１２ 予測消費電力パターン生成部
２０１３ 予測消費電力パターン補正部
２０１４ 総予測消費電力パターン生成部
Claims (7)
- 発電装置及び蓄電池の双方を備える需要家施設、前記発電装置及び前記蓄電池のいずれかを備える需要家施設、発電装置及び蓄電池の双方を備えていない需要家施設からなる需要家施設群における買電電力のピークカットを前記蓄電池から放電される電力により行う電力管理に用いるピーク電力予測装置であり、
前記需要家施設の過去の消費電力データから外気温とピーク電力との相関関係を抽出し、抽出結果からピーク電力予測モデルを生成するピーク電力予測モデル生成部と、
翌日の天気予報データと前日の消費電力パターンとから、翌日の消費電力パターンである予測消費電力パターンを生成する予測消費電力パターン生成部と、
前記予測消費電力パターンを、翌日の外気温予測データにより前記ピーク電力予測モデルから求めた予測ピーク電力により補正し、補正予測消費電力パターンを生成する予測消費電力パターン補正部と
を備えることを特徴とするピーク電力予測装置。 - 前記予測消費電力パターン補正部が、
前記予測消費電力パターンを補正する際、前記ピーク電力予測モデルにおける推定値の標準誤差に基づいた所定の誤差量を、前記予測ピーク電力に加える
ことを特徴とする請求項１に記載のピーク電力予測装置。 - 前記需要家施設の各々の前記補正予測消費電力パターンを加算し、需要家施設群における予測総消費電力パターンを生成する予測総消費電力パターン生成部
をさらに備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のピーク電力予測装置。 - ピーク電力予測モデル生成部が、
前記需要家施設群における複数の前記需要家施設のピーク電力予測に対応し、当該複数の前記需要家施設の過去の消費電力データを積算し、積算された積算消費電力データから外気温とピーク電力の相関関係を季節及び曜日の各々において抽出し、抽出結果からピーク電力予測モデルを生成し、
前記予測消費電力パターン生成部が、
翌日の天気予報データと前日の複数の前記需要家施設の前記消費電力パターンの値とから、翌日の消費電力パターンである予測消費電力パターンを生成し、
前記予測消費電力パターン補正部が、
前記予測消費電力パターンの積算値を、翌日の外気温予測データにより前記ピーク電力予測モデルから求めた予測ピーク電力により補正し、補正予測消費電力パターンを生成する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のピーク電力予測装置。 - 前記需要家施設の各々の前記補正予測消費電力パターンを加算し、需要家施設群における予測総消費電力パターンを生成する予測総消費電力パターン生成部
をさらに備えることを特徴とする請求項３に記載のピーク電力予測装置。 - 請求項３または請求項５に記載のピーク電力予測装置と、
翌日の天気予報データと前日の発電電力パターンとから、翌日の発電電力パターンを予測する発電電力予測部と、
前記予測総消費電力パターン及び前記予測した発電電力の各々に基づき、買電電力のピークカットに用いる電力量を供給するため、前記需要家施設それぞれの蓄電池の充電の計画を生成する充電計画部と、
前記予測総消費電力パターン及び前記予測した発電電力の各々に基づき、買電電力のピークカットに用いる電力量を供給するため、前記需要家施設それぞれの蓄電池の放電の計画を生成する放電計画部と
を備える電力管理システム。 - 発電装置及び蓄電池の双方を備える需要家施設、前記発電装置及び前記蓄電池のいずれかを備える需要家施設、発電装置及び蓄電池の双方を備えていない需要家施設からなる需要家群における買電電力のピークカットを前記蓄電池から放電される電力により行う電力管理に用いるピーク電力予測方法であり、
ピーク電力予測モデル生成部が、前記需要家施設の過去の消費電力データから外気温とピーク電力との相関関係を、季節及び曜日の各々において抽出し、抽出結果からピーク電力予測モデルを生成し、
予測消費電力パターン生成部が、翌日の天気予報データと前日の消費電力パターンとから、翌日の消費電力パターンである予測消費電力パターンを生成し、
予測消費電力パターン補正部が、前記予測消費電力パターンを、翌日の外気温予測データにより前記ピーク電力予測モデルから求めた予測ピーク電力により補正し、補正予測消費電力パターンを生成する
ことを特徴とするピーク電力予測方法。
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