JP6711074B2 - 発電計画の自動生成プログラム、発電計画の自動生成方法および発電計画生成装置 - Google Patents

Description

本発明は、発電計画の自動生成プログラム等に関する。

近年、新電力と呼ばれるＰＰＳ（Power Producer and Supplier）事業者が存在する。ＰＰＳ事業者は、工場や会社等の高圧需要家に加え、一般家庭などの低圧需要家に対しても電力供給を行うことで、利益を上げることを目指している。

また、ＰＰＳ事業者は、再生可能エネルギーを積極的に活用し、さらに自社発電設備を保有することで、電力の需要と供給のバランスを保つ。

例えば、再生可能エネルギーの中心は、太陽光発電、風力発電であり、自然環境の影響を受ける場合がある。このため、ＰＰＳ事業者は、電力の需要に対して供給が不足する場合には、自社発電設備を制御して不足する電力を補ったり、外部機関から電力を調達する。例えば、ＰＰＳ事業者は、電力需要量の予測値を算出し、電力需要量の予測値を賄えるような発電計画を生成し、生成した発電計画に基づき、自社発電設備を制御する。

特開２０００−２７４３０８号公報 特開２００９−４８３５３号公報 特開２００１−３１８９７０号公報 国際公開第２０１１／１６２０２５号

しかしながら、上述した従来技術には、発電計画を適切に作成することができないという問題がある。

１つの側面では、本発明は、マージンに基づく発電計画を作成することができる発電計画の自動生成プログラム、発電計画の自動生成方法および発電計画生成装置を提供することを目的とする。

第１の案では、コンピュータは、下記の処理を実行する。コンピュータは、取得した気象情報に基づいて、電力需要量の予測値を算出する。コンピュータは、算出した電力需要量の予測値に所定量のマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する。コンピュータは、算出した電力需要量の予測値に対応する電力需要量の実績値を取得した場合に、算出した電力需要量の予測値と、取得した電力需要量の実績値との間のずれ量に応じて、新たなマージンを算出する。コンピュータは、取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力需要量の予測値を算出した場合に、算出した新たなマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する。

マージンに基づく発電計画を作成することができる。

図１は、本実施例に係るシステムの構成を示す図である。 図２は、発電計画生成装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。 図３は、需要予測データの一例を示す図である。 図４は、発電予測データのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、発電機情報のデータ構造の一例を示す図である。 図６は、調達先データのデータ構造の一例を示す図である。 図７は、条件データのデータ構造の一例を示す図である。 図８は、発電計画テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図９は、発電計画のデータの一例を示す図である。 図１０は、本実施例に係る発電計画生成装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１１は、需要予測補正処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、発電予測補正処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、発電計画の自動生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願の開示する発電計画の自動生成プログラム、発電計画の自動生成方法および発電計画生成装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

図１は、本実施例に係るシステムの構成を示す図である。図１に示すように、このシステムは、発電機１０ａ〜１０ｃ、太陽光発電機１１ａ〜１１ｃ、風力発電機１２ａ〜１２ｃ、地熱発電機１３ａ〜１３ｃ、水力発電機１４ａ〜１４ｃ、バイオマス発電機１５ａ〜１５ｃを有する。また、このシステムは、電力会社２０ａ〜２０ｃ、高圧需要家３０、低圧需要家４０、電力調達先５０ａ〜５０ｃ、ＰＰＳ（Power Producer and Supplier）１００を有する。各装置１０〜１５，２０，３０，４０，５０は、電線５等によって相互に接続される。ＰＰＳ１００は、電線５には接続されず、各装置１０〜１５を通信によって直接遠隔制御したり、装置の管理者と電話連絡して指示を行うことで間接制御を行う。

発電機１０ａ〜１０ｃは、再生可能エネルギー以外を用いて電力を発電する装置である。例えば、発電機１０ａ〜１０ｃは、ガスタービン発電機等に対応する。発電機１０ａ〜１０ｃをまとめて適宜、発電機１０と表記する。発電機１０は、後述する発電計画生成装置２００によって作成される発電計画に基づいて、電力を発電する。図１では省略するが、発電機１０ａ〜１０ｃ以外の発電機が含まれていても良い。

太陽光発電機１１ａ〜１１ｃは、ソーラーパネル等を用いて、太陽光を電力に変換する装置である。太陽光発電機１１ａ〜１１ｃをまとめて適宜、太陽光発電機１１と表記する。図１では説明を省略するが、太陽光発電機１１ａ〜１１ｃ以外の太陽光発電機が含まれていても良い。

風力発電機１２ａ〜１２ｃは、風力によって風車を回し、その回転運動を電力に変換する装置である。風力発電機１２ａ〜１２ｃをまとめて適宜、風力発電機１２と表記する。図１では説明を省略するが、風力発電機１２ａ〜１２ｃ以外の風力発電機が含まれていても良い。

地熱発電機１３ａ〜１３ｃは、地中深くから取り出した蒸気を用いて電力を発電する装置である。地熱発電機１３ａ〜１３ｃをまとめて適宜、地熱発電機１３と表記する。図１では説明を省略するが、地熱発電機１３ａ〜１３ｃ以外の地熱発電機が含まれていても良い。

水力発電機１４ａ〜１４ｃは、ダム等の近くに設置され、水が落下する際のエネルギーを用いて、電力を発電する装置である。水力発電機１４ａ〜１４ｃをまとめて適宜、水力発電機１４と表記する。図１では説明を省略するが、水力発電機１４ａ〜１４ｃ以外の水力発電機が含まれていても良い。

バイオマス発電機１５ａ〜１５ｃは、生物資源を直接燃焼したり、ガス化するなどして電力を発電する装置である。バイオマス発電機１５ａ〜１５ｃをまとめて適宜、バイオマス発電機１５と表記する。図１では説明を省略するが、バイオマス発電機１５ａ〜１５ｃ以外のバイオマス発電機が含まれていても良い。

電力会社２０ａ〜２０ｃは、電線５の全体の需給バランスを保てるように制御を司り、ＰＰＳ１００が需給バランスを保つことができない時に、電力を補填し、電線５全体の需給バランスを保つ働きを行うが、契約を行うことで電力調達先としての役割を果たすことも可能である。以下の説明では、電力会社２０ａ〜２０ｃをまとめて適宜、電力会社２０と表記する。

高圧需要家３０は、電力の供給先となる施設であり、例えば、工場、会社等に対応する。低圧需要家４０は、電力の供給先となる施設であり、例えば、一般の住宅等に対応する。図１では一例として、高圧需要家３０、低圧需要家４０を示すが、その他の需要家が含まれていても良い。

電力調達先５０ａ〜５０ｃは、ＰＰＳ１００と契約することで、電力が不足している時に、電力の供給を行うことのできる一種の発電会社である。調達を行う時は、一般社団法人日本卸電力取引所を通して調達したり、発電会社と直接契約を行う。また、電力調達先５０ａ〜５０ｃは、後述する発電計画生成装置２００が作成する電力の調達計画に基づいて、電力供給を行う。調達計画に関する説明は後述する。以下の説明では、電力調達先５０ａ〜５０ｃをまとめて適宜、電力調達先５０と表記する。

ＰＰＳ１００は、発電機１０、太陽光発電機１１、風力発電機１２、地熱発電機１３、水力発電機１４、バイオマス発電機１５が発電する電力を、高圧需要家３０、低圧需要家４０に供給する計画を立てて直接制御したり、発電機の運用管理者に制御指示を行い間接的に制御を行う事業者である。また、ＰＰＳ１００は、電力の需要に対して電力の供給が不足する場合には、発電機１０の発電計画を見直して、不足する電力を補う。ＰＰＳ１００は、発電機１０を用いても、不足する電力を補うことができない場合には、電力調達先５０から不足する電力を調達する。例えば、ＰＰＳ１００は、発電計画生成装置２００を有し、発電計画生成装置２００を用いて、発電機１０の発電計画を生成する。

図２は、発電計画生成装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。図２に示すように、この発電計画生成装置２００は、通信部２１０と、入力部２２０と、表示部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０とを有する。

通信部２１０は、ネットワークを介して、発電機１０、太陽光発電機１１、風力発電機１２、地熱発電機１３、水力発電機１４、バイオマス発電機１５、電力調達先５０等とデータ通信を実行する処理部である。例えば、通信部２１０は、通信装置に対応する。

入力部２２０は、各種の情報を発電計画生成装置２００に入力するための入力装置である。例えば、入力部２２０は、キーボード、マウス、タッチパネル等に対応する。

表示部２３０は、制御部２５０から出力される情報を表示する表示装置である。例えば、表示部２３０は、液晶ディスプレイやタッチパネル等に対応する。

記憶部２４０は、気象予測データ２４１ａ、気象実績データ２４１ｂ、需要予測データ２４２ａ、需要実績データ２４２ｂ、発電予測データ２４３ａ、発電実績データ２４３ｂを有する。記憶部２４０は、保守計画立案データ２４４、調達先データ２４５、条件データ２４６、発電計画テーブル２４７を有する。例えば、記憶部２４０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子や、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置に対応する。

気象予測データ２４１ａは、現在から所定時間先までに、予測される気象を示すものである。例えば、気象予測データ２４１ａは、各時間帯と、天候、気温、湿度、風速等の気象に関する予測値とが対応付けられる。気象予測データ２４１ａは、システム内の所定の装置から定期的に通知され更新される。

気象実績データ２４１ｂは、過去の気象の実績値を示すものである。例えば、気象実績データ２４１ｂは、各時間帯と、天候、気温、湿度、風速等の気象に関する実績値とが対応付けられる。気象実績データ２４１ｂは、システム内の所定の装置から定期的に通知され更新される。

需要予測データ２４２ａは、システム内の高圧需要家３０および低圧需要家４０において予測される需要電力の時系列データである。例えば、需要予測データ２４２ａ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や、気象予測データ２４１ａ、気象実績データ２４１ｂ等を用いて、需要予測部２５２によって算出される。図３は、需要予測データの一例を示す図である。図３の横軸は時間［ｈ］を示し、縦軸は需要電力値［ｋＷ］を示す。

需要実績データ２４２ｂは、システム内の高圧需要家３０および低圧需要家４０における需要電力の実績値を示すものである。例えば、需要実績データ２４２ｂは、現時点までにおける、各時間帯と需要電力の実績値とを対応付ける。需要実績データ２４２ｂは、システム内の所定の装置から定期的に通知され更新される。また、需要実績データ２４２ｂの各時間帯の実績値は、気象実績データ２４１ｂの同時間帯の気象実績と対応付けられる。

発電予測データ２４３ａは、太陽光発電機１１、風力発電機１２、地熱発電機１３、水力発電機１４、バイオマス発電機１５が発電する予測電力の時系列データである。図４は、発電予測データのデータ構造の一例を示す図である。図４の横軸は時間［ｈ］を示し、縦軸は予測される発電電力値［ｋＷ］を示す。

発電実績データ２４３ｂは、太陽光発電機１１、風力発電機１２、地熱発電機１３、水力発電機１４、バイオマス発電機１５がそれぞれ発電した電力の実績値の情報である。例えば、発電実績データ２４３ｂは、現時点までにおける、各時間帯と発電された電力とを対応付ける。発電実績データ２４３ｂは、システム内の所定の装置から定期的に通知され更新される。また、発電実績データ２４３ｂの各時間帯の実績値は、気象実績データ２４１ｂの同時間帯の気象実績と対応付けられる。

保守計画立案データ２４４は、発電機情報、時間別系統損失率情報、時間別所内損失率情報、ＣＯ_２換算係数、コストデータ等を含む。

このうち、発電機情報は、発電機１０に関する各種の情報を保持する。図５は、発電機情報のデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この発電機情報は、発電機識別情報、定格出力、最大出力割合、最大出力、最小出力割合、最小出力、運転時間を対応付ける。発電機識別情報は、発電機を一意に識別する情報である。定格出力、最大出力割合、最小出力割合は、それぞれ、発電機識別情報によって識別される発電機の定格出力、最大出力割合、最小出力割合を示す。

運転時間は、発電機識別情報によって識別される発電機が運転する時間を示すものである。発電機に対して保守作業や点検などを行う場合には、発電機の運転が停止される。図５の例では説明を省略するが、運転時間に対応する情報として、各日付の時間毎に、発電機が運転できる時間帯の情報を含めても良い。

時間別系統損失率情報は、電線５における時間別の電力損失率の情報である。

時間別所内損失率情報は、発電機１０が高圧需要家３０または低圧需要家４０に電力を供給する場合の、発電機１０を構成する施設の時間別の電力損失率の情報である。

ＣＯ_２換算係数、コストデータは、後述する発電計画や調達計画を作成する際に用いられるパラメータである。

調達先データ２４５は、電力を調達する調達先に関する各種の情報を保持する。電力の調達先は、例えば、電力会社２０となる。図６は、調達先データのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、この調達先データ２４５は、調達先識別情報、種類、供給可能時間、供給量／供給単価、ＣＯ_２排出量係数を対応付ける。

調達先識別情報は、調達先を一意に識別する情報である。種類は調達する場合の種類を示す情報である。供給可能時間は、供給可能な時間を示す情報である。供給量／供給単価は、単価あたりの供給量を示す。ＣＯ_２排出量係数は、１ｋＷｈあたりのＣＯ_２の排出量を示す情報である。

条件データ２４６は、後述する発電計画を作成する際に用いられる条件である。図７は、条件データのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、条件データ２４６は、計画単位、計画時間、計画打ち切り時間、収束条件を有する。計画単位は、発電機の起動・停止を切り替える最小単位を示す。計画時間は、発電計画の期間を示す。例えば、計画単位が「３０分」で、計画時間が「８４時間」の場合には、１６８コマの発電計画が作成される。

計画打ち切り時間は、発電計画の作成を打ち切る時間である。収束条件は、局所探索法等のメタヒューリスティックと呼ばれる解法を用いて発電計画を作成する場合に用いられる収束条件である。ある発電計画と次の発電計画との差が収束条件に収まれば、局所探索法等による発電計画の探索を終了する。

発電計画テーブル２４７は、複数種類の発電計画を保持するテーブルである。図８は、発電計画テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図８に示すように、この発電計画テーブルは、発電計画識別番号と、発電計画と、発電コストと、ＣＯ_２排出量と、選択比率と、開始時刻と、終了時刻とを対応付ける。

このうち、発電計画識別番号は、各発電計画を一意に識別する情報である。発電計画は、各発電識別番号に対応する発電計画の情報である。発電コストは、発電計画に対応する発電機１０の発電コストである。ＣＯ_２排出量は、発電計画に対応する発電機１０から排出されるＣＯ_２の排出量である。

選択比率は、発電コストとＣＯ_２排出量との比率を示す情報である。例えば、選択比率の左側の数値が、発電コストの比率を示し、右側の数値が、ＣＯ_２排出量の数値に対応する。ＣＯ_２排出量よりも発電コストを少なくすることに重きをおく場合には、選択比率の左側の数値が右側の数値よりも大きくなる。発電コストよりもＣＯ_２排出量を少なくすることに重きを置く場合には、選択比率の右側の数値が左側の数値よりも大きくなる。

日付は、該当する発電計画を作成した日付に対応する。開始時刻は、該当する発電計画の作成を開始した時刻を示す。終了時刻は、該当する発電計画の作成が終了した時刻を示す。

続いて、図８の発電計画テーブル２４７に含まれる発電計画のデータの一例について説明する。図９は、発電計画のデータの一例を示す図である。図９に示すように、この発電計画のデータは、発電機識別情報と、パラメータとを対応付ける。発電機識別情報は、発電機を一意に識別する情報である。

パラメータは、各発電機の３０分毎の発電計画を示す。計画単位が「３０分」で、計画時間が「８４時間」の場合には、１６８コマの発電計画が作成される。左端の１コマ目は、０分〜２９分までの発電機の状態を示し、２コマ目は、３０分〜５９分までの発電機の状態を示す。右端の１６８コマ目は、８３時間３０分〜８３時間５９文までの発電機の状態を示す。各コマには、０又は１が設定される。「０」は、発電機１０の状態が停止であることを示す。「１」は、発電機１０の状態が起動であることを示す。

図２の説明に戻る。制御部２５０は、取得部２５１、需要予測部２５２、発電予測部２５３、発電計画生成部２５４を有する。制御部２５０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積装置に対応する。また、制御部２５０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路に対応する。

取得部２５１は、各種の情報をシステム内の装置から取得し、取得した情報によって、記憶部２４０に含まれる情報を更新する処理部である。取得部２５１は、システム内の装置から、気象予測データ、気象実績データを取得した場合には、取得した情報によって、気象予測データ２４１ａ、気象実績データ２４１ｂを更新する。

取得部２５１は、システム内の装置から需要実績データを取得した場合には、取得した情報によって、需要実績データ２４２ｂを更新する。取得部２５１は、システム内の装置から発電実績データを取得した場合には、発電実績データ２４３ｂを更新する。

需要予測部２５２は、需要予測データ２４２ａを生成する処理部である。また、需要予測部２５２は、需要予測データ２４２ａを生成した後に、需要予測データ２４２ａを補正する処理を実行する。

需要予測部２５２が、需要予測データ２４２ａを生成する処理の一例について説明する。需要予測部２５２は、気象予測データ２４１ａと、図示しない需要予測変換テーブルとを比較して、需要予測データ２４２ａを生成する。ここで、需要予測変換テーブルは、気象の予測値と、この気象の予測値から予測される需要電力とを対応付けるテーブルである。需要予測部２５２は、各時間帯の気象の予測値と、需要予測変換テーブルとを比較して、各時間帯の需要電力の予測値を特定していくことで、需要予測データ２４２ａを生成する。

ここでは、需要予測部２５２が需要予測変換テーブルを用いて、需要予測データ２４２ａを生成する場合を示したが、その他の周知技術に基づいて、需要予測データ２４２ａを生成しても良い。また、需要予測部２５２は、システム内の他の装置が予測した、需要予測データ２４２ａを取得し、利用しても良い。

続いて、需要予測部２５２が、需要予測データを補正する処理の一例について説明する。需要予測部２５２は、過去に作成した需要予測データ２４２ａと、需要実績データ２４２ｂが存在するか否かに応じて、補正する処理を切り替えて実行する。

過去に作成した需要予測データ２４２ａと、需要実績データ２４２ｂが存在する場合に、需要予測部２５２が実行する補正処理について説明する。需要予測部２５２は、過去に作成した需要予測データ２４２ａと、需要実績データ２４２ｂとを比較して、同一の時間帯毎の差分値を算出する。需要予測部２５２は、時間帯毎の差分値について、重回帰分析による予測モデルを構築し、重回帰係数を算出する。例えば、この予測モデルは、気象実績を説明変数、差分値を目的変数とするモデルである。

需要予測部２５２は、この需要予測に関する重回帰係数を利用することで、どのような気象条件の場合に、どの程度、需要電力の予測値と実績値との間に差分値が発生するのかを判定できる。例えば、気象予測データがＡ１である場合に、予測値と実績値との間に需要電力の差分値Ｂ１が発生することを判定できる。

需要予測部２５２は、気象予測データ２４１ａと、需要予測に関する重回帰係数とを基にして、予測される時間帯毎の差分値を特定する。以下では、予測される時間帯毎の差分値を予備電力と適宜表記する。予備電力はマージンに対応する。需要予測部２５２は、特定した時間帯毎の予備電力を、需要予測データ２４２ａの各時間帯の需要電力に足し込むことで、需要予測データ２４２ａを補正する。

なお、需要予測部２５２は、初回に需要予測データ２４２ａを補正する場合には、上記の重回帰係数を用いないで、所定の値を、各時間帯の需要電力に足し込むことで、需要予測データ２４２ａを補正してもよい。そして、需要予測部２５２は、２回目以降の補正は、上のように、重回帰係数を用いて、需要予測データ２４２ａを補正しても良い。

続いて、過去に作成した需要予測データ２４２ａと、過去の需要実績データ２４２ｂとが存在しない場合に、需要予測部２５２が実行する補正処理について説明する。例えば、取得部２５１が、システム内の装置から、需要実績データ２４２ｂを取得していない段階では、需要実績データ２４２ｂが存在しないことになる。この場合には、需要予測部２５２は、需要予測データ２４２ａの各時間帯の需要電力に一定値を乗算することで、需要予測データ２４２ａを補正する。

発電予測部２５３は、発電予測データ２４３ａを生成する処理部である。また、発電予測部２５３は、発電予測データ２４３ａを生成した後に、発電予測データ２４３ａを補正する処理を実行する。

発電予測部２５３が、発電予測データ２４３ａを生成する処理の一例について説明する。発電予測部２５３は、気象予測データ２４１ａと、図示しない発電予測変換テーブルとを比較して、発電予測データ２４３ａを生成する。ここで、発電予測変換テーブルは、気象の予測値と、この気象の予測値から予測される発電電力とを対応付けるテーブルである。発電予測部２５３は、各時間帯の気象の予測値と、発電予測変換テーブルとを比較して、各時間帯の発電電力の予測値を特定していくことで、発電予測データ２４３ａを生成する。

ここでは、発電予測部２５３が発電予測変換テーブルを用いて、発電予測データ２４３ａを生成する場合を示したが、その他の周知技術に基づいて、発電予測データ２４３ａを生成しても良い。また、発電予測部２５３は、システム内の他の装置が予測した、発電予測データ２４３ａを取得し、利用しても良い。

続いて、発電予測部２５３が、発電予測データを補正する処理の一例について説明する。発電予測部２５３は、過去に作成した発電予測データ２４３ａと、発電実績データ２４３ｂが存在するか否かに応じて、補正する処理を切り替えて実行する。

過去に作成した発電予測データ２４３ａと、発電実績データ２４３ｂが存在する場合に、発電予測部２５３が実行する補正処理について説明する。発電予測部２５３は、過去に作成した発電予測データ２４３ａと、発電実績データ２４３ｂとを比較して、同一の時間帯毎の差分値を算出する。発電予測部２５３は、時間帯毎の差分値について、重回帰分析による予測モデルを構築し、重回帰係数を算出する。例えば、この予測モデルは、気象実績を説明変数、差分値を目的変数とするモデルである。

発電予測部２５３は、この発電予測に関する重回帰係数を利用することで、どのような気象条件の場合に、どの程度、発電電力の予測値と実績値との間に差分値が発生するのかを判定できる。例えば、気象予測データがＡ１である場合に、予測値と実績値との間に発電電力の差分値Ｂ２が発生することを判定できる。

発電予測部２５３は、気象予測データ２４１ａと、発電予測に関する重回帰係数とを基にして、予測される時間帯毎の差分値を特定する。以下では、予測される時間帯毎の差分値を予備電力と適宜表記する。予備電力はマージンに対応する。発電予測部２５３は、特定した時間帯毎の予備電力を、発電予測データ２４３ａの各時間帯の発電電力に足し込むことで、発電予測データ２４３ａを補正する。

なお、発電予測部２５３は、初回に発電予測データ２４２ａを補正する場合には、上記の重回帰係数を用いないで、所定の値を、各時間帯の発電電力に足し込むことで、発電予測データ２４３ａを補正してもよい。そして、発電予測部２５３は、２回目以降の補正は、上のように、重回帰係数を用いて、発電予測データ２４３ａを補正しても良い。

続いて、過去に作成した発電予測データ２４３ａと、過去の発電実績データ２４３ｂとが存在しない場合に、発電予測部２５３が実行する補正処理について説明する。例えば、取得部２５１が、システム内の装置から、発電実績データ２４３ｂを取得していない段階では、発電実績データ２４３ｂが存在しないことになる。この場合には、発電予測部２５３は、発電予測データ２４３ａの各時間帯の発電電力に一定値を乗算することで、発電予測データ２４３ａを補正する。

発電計画生成部２５４は、需要予測データ２４２ａ、発電予測データ２４３ａを基にして、発電計画データを生成する処理部である。例えば、発電計画生成部２５４は、調達最適化処理部２５４ａおよび発電計画最適化処理部２５４ｂを有する。

調達最適化処理部２５４ａは、需要予測データ２４２ａと、発電予測データ２４３ａと、発電計画最適化処理部２５４ｂが作成する発電計画とを比較して、不足する電力量を時間毎に特定する。調達最適化処理部２５４ａは、時間毎の不足する電力量を補うための調達先の組み合わせを、調達先データ２４５を基にして特定する。そして、調達最適化処理部２５４ａは、動的計画法等を用いて、調達先の組み合わせのうち、最も発電コストが低く、ＣＯ_２排出量の少ない組み合わせを特定する。

なお、調達最適化処理部２５４ａは、初期の発電計画を、稼働可能な発電機１０がすべて最大発電電力で発電を行うものと設定しても良い。調達最適化処理部２５４ａは、作成した調達計画の情報を、発電計画最適化処理部２５４ｂに出力する。そして、調達最適化処理部２５４ａは、発電計画最適化処理部２５４ｂから、更新後の発電計画を新たに取得し、取得した発電計画を基にして、再度、調達計画を作成し、作成した調達計画を発電計画最適化処理部２５４ｂに出力する。調達最適化処理部２５４ａは、かかる処理を繰り返し実行し、最適な調達計画を作成する。

動的計画法等については、文献＜「電力需給運用における発電機運転計画作成」公益社団法人 日本オペレーションズ・リサーチ学会 機関紙 オペレーションズ・リサーチ 1997年5月号 341-344 河田謙一他＞に開示されている。調達最適化処理部２５４ａは、かかる開示された従来の動的計画法を用いて、調達計画を作成してもよいし、他の動的計画法を用いて、調達計画を作成してもよい。

発電計画最適化処理部２５４ｂは、局所探索法等を用いて、発電計画を作成する処理部である。例えば、発電計画は、図９のパラメータに示したように、コマ毎に起動「１」、停止「０」を定義した情報である。

発電計画最適化処理部２５４ｂは、需要予測データ２４２ａと、発電予測データ２４３ａと、調達計画とを基にして、需要を満たすために発電機１０が発電する電力を特定する。発電計画最適化処理部２５４ｂは、図５に示した発電機情報等を基にして、発電機１０が発電する電力量を満たす制約条件の下、初期の発電計画を作成する。

発電計画最適化処理部２５４ｂは、初期の発電計画の発電コストおよび発電によるＣＯ_２排出量を下記のように算出し、発電計画テーブル２４７に登録する。発電計画最適化処理部２５４ｂは、式（１）を用いて発電計画の発電コストを算出する。

式（１）において、ｐ_ｉｔは、発電機ｉの時刻ｔにおける発電機の出力を示す。ｕ_ｉｔは、発電機ｉの時刻ｔにおける発電機の起動・停止状態を示す。発電機が起動している場合には、ｕ_ｉｔの値が「１」となり、発電機が起動していない場合には、ｕ_ｉｔの値が「０」となる。ＳＣ_ｉは、発電機ｉの起動費を示す。

式（１）において、ＦＣＯＳＴ_ｉ（ｐ_ｉｔ）は、式（２）によって定義される。

式（２）において、ａ_ｉ、ｂ_ｉ、ｃ_ｉは、発電機毎の燃料特性を示す。

また、発電計画最適化処理部２５４ｂは、式（３）を用いて、発電によるＣＯ_２排出量を算出する。

式（３）において、ＦＣＯ２_ｉ（ｐ_ｉｔ）は、ＣＯ_２排出量を示すものであり、式（４）によって定義される。

式（４）において、ＲａｔｅＣＯ２_ｉは、ＣＯ_２排出量変換係数を示す。

発電計画最適化処理部２５４ｂは、需要と供給を満たすために発電機１０が発電する電力量を満たす制約条件のもと、発電計画の一部のパラメータを変更し、前回の発電計画の発電コストおよびＣＯ_２排出量よりも低い、発電コストおよびＣＯ_２排出量となる発電計画を、局所探索法を用いて探索する。発電計画最適化処理部２５４ｂは、探索した発電計画の情報を、発電計画テーブル２４７に登録するとともに、発電計画の情報を、調達最適化処理部２５４ａに出力する。

発電計画最適化処理部２５４ｂは、当該発電計画を作成する際に、調達最適化処理部２５１から取得した調達計画を対応付けて発電計画テーブル２４７に登録してもよい。

発電計画最適化処理部２５４ｂは、再度、調達最適化処理部２５４ａから調達計画を取得した場合には、取得した調達計画を基にして、上記した局所探索法による発電計画を作成する処理を繰り返し実行する。発電計画最適化処理部２５４ｂは、前回の発電計画の発電コストおよびＣＯ_２排出量と、今回の発電計画の発電コストおよびＣＯ_２排出量との変化が、収束条件を満たす場合に、発電計画の作成を終了する。

例えば、式（５）、（６）を満たす場合に、発電計画最適化処理部２５４ｂは、発電計画の作成を終了する。

絶対値（（前回の発電計画の発電コスト−今回の発電計画の発電コスト）／今回の発電計画の発電コスト）＜収束条件・・・（５）

絶対値（（前回の発電計画のＣＯ_２排出量−今回の発電計画のＣＯ_２排出量）／今回の発電計画のＣＯ_２排出量）＜収束条件・・・（６）

局所探索法については、文献＜「電力系統へのメタヒューリスティクス応用技術」一般社団法人 電気学会 電力系統へのメタヒューリスティクス応用調査専門委員会編 2003/06/10＞に開示されている。また、特開２０１３−１３２１９５号公報に開示されている。発電計画最適化処理部２５４ｂは、係る開示された局所探索法を用いて、発電計画を作成してもよいし、他の局所探索法を用いて、発電計画を作成してもよい。

発電計画生成部２５４は、発電計画データを生成した場合に、発電計画データを表示部２３０に表示させる。管理者は、表示部２３０に表示させた発電計画データを参照し、適宜、入力部２２０を操作して、発電計画データを修正しても良い。発電計画生成部２５４は、修正を受け付けた発電計画データを、発電計画テーブル２４７に格納する。

次に、本実施例に係る発電計画生成装置２００の処理手順の一例について説明する。図１０は、本実施例に係る発電計画生成装置の処理手順を示すフローチャートである。図１０に示すように、この発電計画生成装置２００の取得部２５１は、気象実績データ２４１ｂを取得し（ステップＳ１０１）、気象予測データ２４１ａを取得する（ステップＳ１０２）。

発電計画生成装置２００の需要予測部２５２は、需要予測データ２４２ａを生成する（ステップＳ１０３）。発電計画生成装置２００の発電予測部２５３は、発電予測データ２４３ａを生成する（ステップＳ１０４）。

需要予測部２５２は、過去の需要実績データ２４２ｂと、需要予測データ２４２ａとが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。需要予測部２５２は、過去の需要実績データ２４２ｂと、需要予測データ２４２ａとが存在しない場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、需要予測データ２４２ａに一定値を乗算し（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０８に移行する。

一方、需要予測部２５２は、過去の需要実績データ２４２ｂと、需要予測データ２４２ａとが存在する場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、需要予測補正処理を実行し（ステップＳ１０７）、ステップＳ１０８に移行する。

発電計画生成装置２００の発電予測部２５３は、過去の発電実績データ２４３ｂと、発電予測データ２４３ａとが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０８）。発電予測部２５３は、過去の発電実績データ２４３ｂと、発電予測データ２４３ａとが存在しない場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、発電予測データ２４３ａに一定値を乗算し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１１１に移行する。

一方、発電予測部２５３は、過去の発電実績データ２４３ｂと、発電予測データ２４３ａとが存在する場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、発電予測補正処理を実行し（ステップＳ１１０）、ステップＳ１１１に移行する。

発電計画生成部２５４は、需要予測データ２４２ａと、発電予測データ２４３ａとを基にして、発電計画データを生成する（ステップＳ１１１）。発電計画生成部２５４は、発電計画データの修正を受け付ける（ステップＳ１１２）。

続いて、図１０のステップＳ１０７に示した需要予測補正処理の処理手順について説明する。図１１は、需要予測補正処理の処理手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、発電計画生成装置２００の需要予測部２５２は、需要予測データ２４２ａと需要実績データ２４２ｂとを基にして、各時間帯の差分値を算出する（ステップＳ２０１）。

需要予測部２５２は、差分値を基にして、重回帰係数を算出する（ステップＳ２０２）。需要予測部２５２は、重回帰係数を基にして、予備電力を算出する（ステップＳ２０３）。需要予測部２５２は、予備電力を需要予測データ２４２ａに足し込むことで、需要予測データ２４２ａを補正する（ステップＳ２０４）。

続いて、図１０のステップＳ１１０に示した発電予測補正処理の処理手順について説明する。図１２は、発電予測補正処理の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、発電計画生成装置２００の発電予測部２５３は、発電予測データ２４３ａと発電実績データ２４３ｂとを基にして、各時間帯の差分値を算出する（ステップＳ３０１）。

発電予測部２５３は、差分値を基にして、重回帰係数を算出する（ステップＳ３０２）。発電予測部２５３は、重回帰係数を基にして、予備電力を算出する（ステップＳ３０３）。発電予測部２５３は、予備電力を発電予測データ２４３ａに足し込むことで、需要予測データ２４３ａを補正する（ステップＳ３０４）。

次に、本実施例に係る発電計画生成装置２００の効果について説明する。発電計画生成装置２００は、過去に作成した需要予測データ２４２ａと、需要実績データ２４２ｂとのずれ量に応じて、予備電力（マージン）を算出する。発電計画生成装置２００は、気象予測データ２４１ａに基づき新たに算出した需要予測データ２４２ａに対して、予備電力を加えることで、需要予測データ２４２ａを補正したうえで、需要予測データ２４２ａに基づき、発電計画データを生成する。このため、マージンに基づく発電計画データを生成することができる。

例えば、発電計画生成装置２００によれば、過去の需要実績データ２４２ｂと過去に作成した需要予測データ２４２ａとの誤差に基づき、より、精度の良い需要予測データ２４２ａを生成することができる。発電計画生成装置２００は、この需要予測データ２４２ａを用いて、発電計画データを生成するので、発電計画データをより適切な情報にすることができる。

発電計画生成装置２００は、過去に作成した発電予測データ２４３ａと、発電実績データ２４３ｂとのずれ量に応じて、予備電力（マージン）を算出する。発電計画生成装置２００は、気象予測データ２４１ａに基づき新たに算出した発電予測データ２４３ａに対して、予備電力を加えることで、発電予測データ２４３ａを補正したうえで、発電予測データ２４３ａに基づき、発電計画データを生成する。このため、マージンに基づく発電計画データを生成することができる。

例えば、発電計画生成装置２００によれば、過去の発電実績データ２４３ｂと過去に作成した発電予測データ２４３ａとの誤差に基づき、より、精度の良い発電予測データ２４３ａを生成することができる。発電計画生成装置２００は、この発電予測データ２４３ａを用いて、発電計画データを生成するので、発電計画データをより適切な情報にすることができる。

次に、上記実施例に示した発電計画作成装置２００と同様の機能を実現する運転計画の自動作成プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１３は、発電計画の自動生成プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１３に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、利用者からのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３を有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置３０５とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０６と、ハードディスク装置３０７を有する。そして、各装置３０１〜３０７は、バス３０８に接続される。

ハードディスク装置３０７は、需要予測プログラム３０７ａ、発電予測プログラム３０７ｂ、発電計画生成プログラム３０７ｃを有する。ＣＰＵ３０１は、各プログラム３０７ａ〜３０７ｃを読み出してＲＡＭ３０６に展開する。需要予測プログラム３０７ａは、需要予測プロセス３０６ａとして機能する。発電予測プログラム３０７ｂは、発電予測プロセス３０６ｂとして機能する。発電計画生成プログラム３０７ｃは、発電計画生成プロセス３０６ｃとして機能する。

例えば、需要予測プロセス３０６ａの処理は、需要予測部２５２の処理に対応する。発電予測プロセス３０６ｂの処理は、発電予測部２５３の処理に対応する。発電計画生成プロセス３０６ｃの処理は、発電計画生成部２５４の処理に対応する。

なお、各プログラム３０７ａ〜３０７ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０７に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらから各プログラム３０７ａ〜３０７ｃを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
取得した気象情報に基づいて、電力需要量の予測値を算出し、
算出した前記電力需要量の予測値に所定量のマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成し、
算出した前記電力需要量の予測値に対応する電力需要量の実績値を取得した場合に、算出した前記電力需要量の予測値と、取得した前記電力需要量の実績値との間のずれ量に応じて、新たなマージンを算出し、
取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力需要量の予測値を算出した場合に、算出した前記新たなマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する、
処理を実行させることを特徴とする発電計画の自動生成プログラム。

（付記２）前記新たなマージンを算出する処理は、気象情報とずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、前記新たなマージンを算出する、ことを特徴とする付記１に記載の発電計画の自動生成プログラム。

（付記３）コンピュータに、
取得した気象情報に基づいて、電力発電量の予測値を算出し、
算出した前記電力発電量の予測値に所定量のマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成し、
算出した前記電力発電量の予測値に対応する電力発電量の実績値を取得した場合に、算出した前記電力発電量の予測値と、取得した前記電力発電量の実績値との間のずれ量に応じて、新たなマージンを算出し、
取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力発電量の予測値を算出した場合に、算出した前記新たなマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成する、
処理を実行させることを特徴とする発電計画の自動生成プログラム。

（付記４）前記発電計画を自動生成する処理は、電力需要量から前記電力発電量を減算した残りの電力需要量を基にして、前記発電計画を生成することを特徴とする付記３に記載の発電計画の自動生成プログラム。

（付記５）前記新たなマージンを算出する処理は、気象情報とずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、前記新たなマージンを算出する、ことを特徴とする付記３または４に記載の発電計画の自動生成プログラム。

（付記６）コンピュータが実行する発電計画の自動生成方法であって、
取得した気象情報に基づいて、電力需要量の予測値を算出し、
算出した前記電力需要量の予測値に所定量のマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成し、
算出した前記電力需要量の予測値に対応する電力需要量の実績値を取得した場合に、算出した前記電力需要量の予測値と、取得した前記電力需要量の実績値との間のずれ量に応じて、新たなマージンを算出し、
取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力需要量の予測値を算出した場合に、算出した前記新たなマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する、
処理を実行することを特徴とする発電計画の自動生成方法。

（付記７）前記新たなマージンを算出する処理は、気象情報とずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、前記新たなマージンを算出する、ことを特徴とする付記６に記載の発電計画の自動生成方法。

（付記８）コンピュータが実行する発電計画の自動生成方法であって、
取得した気象情報に基づいて、電力発電量の予測値を算出し、
算出した前記電力発電量の予測値に所定量のマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成し、
算出した前記電力発電量の予測値に対応する電力発電量の実績値を取得した場合に、算出した前記電力発電量の予測値と、取得した前記電力発電量の実績値との間のずれ量に応じて、新たなマージンを算出し、
取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力発電量の予測値を算出した場合に、算出した前記新たなマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成する、
処理を実行することを特徴とする発電計画の自動生成方法。

（付記９）前記発電計画を自動生成する処理は、電力需要量から前記電力発電量を減算した残りの電力需要量を基にして、前記発電計画を生成することを特徴とする付記８に記載の発電計画の自動生成方法。

（付記１０）前記新たなマージンを算出する処理は、気象情報とずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、前記新たなマージンを算出する、ことを特徴とする付記８または９に記載の発電計画の自動生成方法。

（付記１１）取得した気象情報に基づいて、電力需要量の予測値を算出する需要予測部と、
算出した前記電力需要量の予測値に所定量のマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する発電計画生成部とを有し、
前記需要予測部は、前記電力需要量の予測値に対応する電力需要量の実績値を取得した場合に、前記電力需要量の予測値と、前記電力需要量の実績値との間のずれ量に応じて、新たなマージンを算出し、更に将来の電力需要量の予測値を算出した場合に、前記将来の電力需要量の予測値に、前記新たなマージンを加えた電力需要量を生成し、
前記発電計画生成部は、前記新たなマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する
ことを特徴とする発電計画生成装置。

（付記１２）前記需要予測部は、気象情報とずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、前記新たなマージンを算出する、ことを特徴とする付記１１に記載の発電計画生成装置。

（付記１３）取得した気象情報に基づいて、電力発電量の予測値を算出する発電予測部と、
算出した前記電力発電量の予測値に所定量のマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成する発電計画生成部とを有し、
前記発電予測部は、前記電力発電量の予測値に対応する電力発電量の実績値を取得した場合に、前記電力発電量の予測値と、前記電力発電量の実績値との間のずれ量に応じて、新たなマージンを算出し、更に将来の電力発電量の予測値を算出した場合に、前記将来の電力発電量の予測値に、前記新たなマージンを加えた電力発電量を生成し、
前記発電計画生成部は、前記新たなマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成する
ことを特徴とする発電計画生成装置。

（付記１４）前記発電計画生成部は、電力需要量から前記電力発電量を減算した残りの電力需要量を基にして、前記発電計画を生成することを特徴とする付記１３に記載の発電計画生成装置。

（付記１５）前記発電予測部は、気象情報とずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、前記新たなマージンを算出する、ことを特徴とする付記１３または１４に記載の発電計画生成装置。

１０ａ、１０ｂ、１０ｃ 発電機
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ 太陽光発電機
１２ａ、１２ｂ、１２ｃ 風力発電機
１３ａ、１３ｂ、１３ｃ 地熱発電機
１４ａ、１４ｂ、１４ｃ 水力発電機
１５ａ、１５ｂ、１５ｃ バイオマス発電機
２０ａ、２０ｂ、２０ｃ 電力会社
３０ 高圧需要家
４０ 低圧需要家
５０ａ、５０ｂ、５０ｃ 電力調達先
１００ ＰＰＳ
２００ 発電計画生成装置

Claims (7)

1. コンピュータに、
   取得した気象情報に基づいて、電力需要量の予測値を算出し、
   算出した前記電力需要量の予測値に所定量のマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成し、
   算出した前記電力需要量の予測値に対応する電力需要量の実績値を取得した場合に、気象情報とのずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、新たなマージンを算出し、
   取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力需要量の予測値を算出した場合に、算出した前記新たなマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する、
   処理を実行させることを特徴とする発電計画の自動生成プログラム。
2. コンピュータに、
   取得した気象情報に基づいて、電力発電量の予測値を算出し、
   算出した前記電力発電量の予測値に所定量のマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成し、
   算出した前記電力発電量の予測値に対応する電力発電量の実績値を取得した場合に、気象情報とのずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、新たなマージンを算出し、
   取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力発電量の予測値を算出した場合に、算出した前記新たなマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成する、
   処理を実行させることを特徴とする発電計画の自動生成プログラム。
3. 前記発電計画を自動生成する処理は、電力需要量から前記電力発電量を減算した残りの電力需要量を基にして、前記発電計画を生成する、ことを特徴とする請求項２に記載の発電計画の自動生成プログラム。
4. コンピュータが実行する発電計画の自動生成方法であって、
   取得した気象情報に基づいて、電力需要量の予測値を算出し、
   算出した前記電力需要量の予測値に所定量のマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成し、
   算出した前記電力需要量の予測値に対応する電力需要量の実績値を取得した場合に、気象情報とのずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、新たなマージンを算出し、
   取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力需要量の予測値を算出した場合に、算出した前記新たなマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する、
   処理を実行することを特徴とする発電計画の自動生成方法。
5. コンピュータが実行する発電計画の自動生成方法であって、
   取得した気象情報に基づいて、電力発電量の予測値を算出し、
   算出した前記電力発電量の予測値に所定量のマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成し、
   算出した前記電力発電量の予測値に対応する電力発電量の実績値を取得した場合に、気象情報とのずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、新たなマージンを算出し、
   取得した気象情報に基づいて、更に将来の電力発電量の予測値を算出した場合に、算出した前記新たなマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成する、
   処理を実行することを特徴とする発電計画の自動生成方法。
6. 取得した気象情報に基づいて、電力需要量の予測値を算出する需要予測部と、
   算出した前記電力需要量の予測値に所定量のマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する発電計画生成部とを有し、
   前記需要予測部は、前記電力需要量の予測値に対応する電力需要量の実績値を取得した場合に、気象情報とのずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、新たなマージンを算出し、更に将来の電力需要量の予測値を算出した場合に、前記将来の電力需要量の予測値に、前記新たなマージンを加えた電力需要量を生成し、
   前記発電計画生成部は、前記新たなマージンを加えた電力需要量に基づいて、発電計画を自動生成する、
   ことを特徴とする発電計画生成装置。
7. 取得した気象情報に基づいて、電力発電量の予測値を算出する発電予測部と、
   算出した前記電力発電量の予測値に所定量のマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成する発電計画生成部とを有し、
   前記発電予測部は、前記電力発電量の予測値に対応する電力発電量の実績値を取得した場合に、気象情報とのずれ量を関連付け、今後の気象情報に応じたずれ量に基づいて、新たなマージンを算出し、更に将来の電力発電量の予測値を算出した場合に、前記将来の電力発電量の予測値に、前記新たなマージンを加えた電力発電量を生成し、
   前記発電計画生成部は、前記新たなマージンを加えた電力発電量に基づいて、発電計画を自動生成する、
   ことを特徴とする発電計画生成装置。

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