JP6764302B2 - 電力需要予測システム、電力需要予測方法及び電力需要予測プログラム - Google Patents
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Description
なお、上記の従来技術では、電力需要の予測を過去の電力消費、天気予報等に基づいて行っている。
しかしながら、従来の需要予測技術では、このような局所的に人が集まること等による需要変動効果は何ら考慮されていない。
図1には、電力需要予測システム1のシステム構成を示した。本実施形態では、電力需要予測システム1は、対象地域Aに設定した複数の領域(A1〜A9)のそれぞれの人の密集度を計測し、複数の領域の密集度に応じて、所定期間における対象地域Aの電力需要の予測値である予測需要量を算出するシステムである。
以下、図1乃至図4に基づき、電力需要予測システム1の概要について説明する。
以下、図2、図3A、図3B及び図4に基づき、対象地域Aに設定された複数の領域(領域A1〜領域A9)の密集度に基づいて対象地域Aの所定期間における電力需要を予測する処理の概要について説明する。なお、本実施形態では、密集度の計測時点から所定時間後(例えば30分後)までの電力需要を予測することとする。
また、需要削減量は、マイナスの値を取ってもよい。すなわち、密集度が高い場合には、需要が増加することとしてもよい。ただし、この場合においても、密集度の増加につれて需要削減量の減少分は逓減することとする。
なお、本実施形態では、簡単のため、対象地域Aにおける人の流入と流出は均衡しており、対象地域Aにいる人Pの数は変わらないこととする。また、ケース「A」とケース「B」においても、対象地域Aにいる人Pの数は同じとする。
更に、電力需要予測システム1では、各領域について計測された密集度に基づいて需要削減量を決定し、各領域の需要削減量の合計を総需要削減量として得る。
そして、電力需要予測システム1では、総基礎電力需要から総需要削減量を減じて対象地域Aの予測電力需要量を得る。
すなわち、ケース「A」のように、対象地域A内で人Pが均等に分散していると、いずれの領域においても需要の削減量が微小となり、結果として対象地域Aの総需要削減量が小さくなる。
一方で、ケース「B」のように、対象地域A内で、人Pが局所的に集まっていると、人Pが集まっている領域A4と領域A6以外の領域においては、需要の削減量が大きくなる。また、領域A4と領域A6においても密集度の増加による需要の削減量の減少は僅かであり、ケース「A」と比べて密集度が増加した領域における需要の増加量は実質的に0とみなせる。
従って、ケース「B」のように、一部の領域に人Pを集約した場合には、全領域に均等に人Pが分散しているケース「A」と比べて電力需要が減少することが予測できる。
一方で、ケース「B」おける予測需要量DBは、デマンドレスポンスを要請する基準値(閾値Th)よりも小さいため、電力需要予測サーバー10は、ケース「B」の場合には対象地域Aの需要者にデマンドレスポンスへの参加の要請は行わない。
図5には、電力需要予測システム1(電力需要予測サーバー10及び計測器20)のハードウェア構成を示した。
図5に示されるように、電力需要予測サーバー10は、ハードウェアとして制御部11、記憶部12及び通信部13を備える。
次に、図6に基づいて、電力需要予測システム1に備えられる機能について説明する。
図6に示されるように、電力需要予測システム1は、機能として、データ記憶部100、計測部110、削減量算出部120、予測需要量算出部130及びデマンドレスポンス要請部140を備える。
なお、電力需要予測システム1に備えられる上記の各部の機能は、電力需要予測サーバー10の制御部11が記憶部12に記憶されるプログラムに基づいて電力需要予測サーバー10の各部を動作させ、また、計測器20の制御部21が記憶部22に記憶されるプログラムに基づいて計測器20の各部を動作させることにより実現されるものである。
以下、上記の各部の機能の詳細について説明する。
データ記憶部100は、主に電力需要予測サーバー10の記憶部12により実現される。
データ記憶部100は、対象地域Aに設定される領域のデータ、各領域の基礎電力需要に関するデータ(後述する基礎電力需要テーブルTBL)等の各種データを記憶する。以下、データ記憶部100に記憶されるデータの具体例について説明する。
なお、各領域の基礎電力需要は、当該各領域についての過去の消費電力の実績値に基づいて予め設定されることとしてよい。
計測部110は、主に計測器20の制御部21、記憶部22、通信部23により実現される。
計測部110は、対象地域Aに設定した複数の領域A1〜A9のそれぞれの人の密集度を計測する。
具体的には、計測部110は、各領域Aiにいる人の数を計数し、各領域Aiについて計数された人の数を領域Aiの面積で除して、領域Aiの密集度を算出する。なお、領域Aiにいる人の数は、人Pの所持する携帯端末Tから取得した位置情報に基づいて計数してもよいし、各領域Aiに設けられたカメラにより得られる画像に基づいて計数してもよい。
そして、計測部110は、各領域Aiの密集度を、電力需要予測サーバー10に送信する。
削減量算出部120は、主に電力需要予測サーバー10の制御部11及び記憶部12により実現される。
削減量算出部120は、対象地域Aに設定される複数の領域(A1〜A9)ごとの密集度に基づいて、複数の領域ごとの需要削減量を算出する。ここで、削減量算出部120は、領域の密集度が低いほど、当該領域の需要削減量を大きく算出することとする。
予測需要量算出部130は、主に電力需要予測サーバー10の制御部11及び記憶部12により実現される。
予測需要量算出部130は、対象地域Aに設定される複数の領域の密集度に応じて、所定期間における対象地域Aの電力需要の予測値である予測需要量を算出する。
ここで、予測需要量算出部130は、対象地域Aに設定される複数の領域の密集度のばらつきが小さい程、対象地域Aの予測需要量を大きく算出することとする。
例えば、予測需要量算出部130は、対象地域Aに設定される複数の領域ごとに定められた基礎電力需要の合計から、複数の領域ごとに削減量算出部120により算出された需要削減量の合計を減じて、対象地域Aの予測需要量を算出することとする。
そして、予測需要量算出部130は、領域A1〜A9の基礎電力需要の合計から、領域A1〜A9の需要削減量の合計を減じることで、予測期間における対象地域Aの予測需要量を算出する。なお、予測需要量算出部130は、領域ごとに、基礎電力需要から需要削減量を減じた予測需要量を算出した後に、各領域の予測需要量を合計して対象地域Aの予測需要量を算出してもよい。
デマンドレスポンス要請部140は、主に制御部11、記憶部12及び通信部13により実現される。
デマンドレスポンス要請部140は、予測需要量算出部130により算出された予測需要量が、予め定められた閾値を超える場合に、対象地域Aの需要者にデマンドレスポンスへの参加を要請する。
具体的には、デマンドレスポンス要請部140は、対象地域Aの需要者の住宅等に設置された管理装置に対してデマンドレスポンスへの参加を要請する画面を表示させることで、需要者へのデマンドレスポンスへの参加を要請することとしてよい。
次に、図8に示されるフローチャートに基づいて、電力需要予測サーバー10により実行される処理の一例について説明する。
また、電力需要予測サーバー10の制御部11は、変数iを1に初期化する(S2)。
例えば、電力需要予測サーバー10の制御部11は、現在日時(又はS1の計測日時)に基づいて、予測期間を設定する。そして、電力需要予測サーバー10の制御部11は、領域Aiの情報を格納した基礎電力需要テーブルTBLを参照して、予測期間に該当するセルに格納された基礎電力需要Biを取得する。
一方で、変数iがNに達している場合には(S6:Y)、電力需要予測サーバー10の制御部11は、領域A1〜ANの予想需要量を合計して対象地域Aの予測需要量Dを算出する(S8)。
一方で、S8で算出した対象地域Aの予測需要量Dがデマンドレスポンスの閾値Thを上回らない場合には(S9:N)、そのまま処理を終了する。
また、電力需要予測サーバー10の制御部11は、上記算出した対象地域Aの予測需要量Dを、クライアント装置等の要請に応じて提供することとしてもよい。
また、予測需要量算出部130による予測需要量の算出方法は上記の例に限られるものではなく以下の方法によってもよい。
例えば、予測需要量算出部130は、対象地域Aにおける各領域Aiの密集度のばらつきの指標として標準偏差(又は分散)を算出し、標準偏差(又は分散)に基づいて対象地域Aの基礎需要量を補正して予測需要量を算出してもよい。この場合には、予測需要量算出部130は、標準偏差(又は分散)が大きい程、基礎需要量が小さくなるように補正することとする。
同様に、電力需要予測システム1において、対象地域Aの各領域の密集度のばらつきが大きい程、対象地域Aの電力需要が小さくなることとしたが、これに限られず、対象地域Aにおける各領域の密集度のばらつきと電力需要との関係は任意に定めてもよい。
なお、上記の対象地域A内の一領域における密集度と需要削減量との関係や、対象地域Aの各領域の密集度のばらつきと対象地域Aの電力需要との関係は、過去の対象地域Aの密集度と電力需要との実績値に基づいて統計的処理や機械学習処理により求めてもよい。
本発明の代表的な態様は以下の通りである。
こうすることで、対象地域内の人の分布に応じた電力需要の予測が容易となる。
こうすることで、対象地域内で局所的に人が集まっている場合には、対象地域内で人が分散している場合に比べて需要量が低くなると予測されるため、この点の効果を需要予測に反映させることができる。これにより、需要予測の精度を向上させることができる。
こうすることで、対象地域に設定した各領域の需要削減量を精度良く推定できる。これにより、対象地域の電力需要を精度良く推定することができる。
こうすることで、対象地域の予測需要量のベースとなる基礎電力需要を日時に応じて調整できる。これにより、対象地域の予測需要量を精度良く推定することができる。
こうすることで、対象地域全体における人の密集度の分布を考慮して需要量を予測することができる。
こうすることで、対象地域において需給の逼迫が予想される場合に、対象地域の需要者にデマンドレスポンスへの参加を要請することができる。これにより、需給逼迫を事前に回避しやすくなる。
Ai(A1〜A9) 領域
P 人
T 携帯端末
TBL 基礎電力需要テーブル
1 電力需要予測システム
10 電力需要予測サーバー
11 制御部
12 記憶部
13 通信部
20(20−1〜20−9) 計測器
21 制御部
22 記憶部
23 通信部
100 データ記憶部
110 計測部
120 削減量算出部
130 予測需要量算出部
140 デマンドレスポンス要請部
Claims (8)
- 対象地域に設定した複数の領域のそれぞれの人の密集度を計測する計測部と、
前記複数の領域ごとの前記密集度に基づいて、前記複数の領域ごとの需要削減量を算出する削減量算出部と、
前記複数の領域ごとに定められた基礎電力需要の合計から、前記複数の領域ごとに算出された前記需要削減量の合計を減じて、所定期間における前記対象地域の電力需要の予測値である予測需要量を算出する予測需要量算出部と、を備えることを特徴とする電力需要予測システム。 - 前記削減量算出部は、前記領域の密集度が低いほど、当該領域の前記需要削減量を大きく算出することを特徴とする請求項1に記載の電力需要予測システム。
- 前記予測需要量算出部は、前記複数の領域の密集度のばらつきが大きい程、前記対象地域の前記予測需要量を低く算出することを特徴とする請求項1又は2に記載の電力需要予測システム。
- 前記基礎電力需要は、日時に基づいて特定されることを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の電力需要予測システム。
- 前記複数の領域は、前記対象地域を複数に分割して設定されることを特徴とする請求項1乃至4のいずれかに記載の電力需要予測システム。
- 前記予測需要量が予め定められた閾値を超える場合に、前記対象地域の需要者にデマンドレスポンスへの参加を要請するデマンドレスポンス要請部を備えることを特徴とする請求項1乃至5のいずれかに記載の電力需要予測システム。
- 電力需要予測システムが、
対象地域に設定した複数の領域のそれぞれの人の密集度を計測する計測ステップと、
前記複数の領域ごとの前記密集度に基づいて、前記複数の領域ごとの需要削減量を算出する削減量算出ステップと、
前記複数の領域ごとに定められた基礎電力需要の合計から、前記複数の領域ごとに算出された前記需要削減量の合計を減じて、所定期間における前記対象地域の電力需要の予測値である予測需要量を算出する予測需要量算出部ステップと、を実行することを特徴とする電力需要予測方法。 - コンピュータに、
対象地域に設定した複数の領域のそれぞれの人の密集度を取得するステップと、
前記複数の領域ごとの前記密集度に基づいて、前記複数の領域ごとの需要削減量を算出する削減量算出ステップと、
前記複数の領域ごとに定められた基礎電力需要の合計から、前記複数の領域ごとに算出された前記需要削減量の合計を減じて、所定期間における前記対象地域の電力需要の予測値である予測需要量を算出する予測需要量算出ステップと、を実行させるための電力需要予測プログラム。
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