JP7010674B2 - 電力需要予測装置、電力需要予測方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、電力需要予測装置、電力需要予測方法およびプログラムに関する。

小売電気事業において、需要予測機能は事業の収支を左右する重要な機能であり、需要予測機能の向上が求められている。そのため、各種の需要を予測するシステムや、需要を予測する方法などが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２０１３－０６６３１８号公報

特許文献１に記載された電力需要予測システムでは、気象予測データと類似する過去の気象実績データに対応する電力需要データから、以後の電力需要量を予測する技術が開示されている。このように類似する過去の気象実績データに対応する電力需要データに基づいて、以後の電力需要量を予測することにより、予測の精度を高めることが可能になっている。

しかしながら、上述の技術では、運用時点において保有されているデータ等により予測の精度が変動する傾向が大きく、電力需要量の予測精度を十分な程度にまで高めることが難しいという問題があった。

また、気象予測データと過去の気象実績データとの類似を判定する項目は、メーカにより設定、または、ユーザにより設定されている。判定の項目は、電力需要量の予測精度に与える影響が大きく、適切に設定されていることが望ましい。しかしながら、電力需要量の予測精度に対する判定項目の影響度を把握することは難しく、電力需要量の予測精度を十分な程度にまで高めることが難しいという問題があった。

本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであって、電力需要の予測において予測精度の向上を図りやすくすることができる電力需要予測装置、電力需要予測方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明は、以下の手段を提供する。
本発明の第１の態様に係る電力需要予測装置は、電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報、並びに、前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する取得部と、前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析部と、前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出部と、算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測部と、が設けられていることを特徴とする。

本発明の第３の態様に係る電力需要予測方法は、電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報を取得する第１取得ステップと、前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する第２取得ステップと、前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析ステップと、前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出ステップと、算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記電力需要の予測値を算出する予測ステップと、を有することを特徴とする。

本発明の第５の態様に係るプログラムは、コンピュータに、電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報を取得する第１取得機能と、前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する第２取得機能と、前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析機能と、前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出機能と、算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記電力需要の予測値を算出する予測機能と、を実現させることを特徴とする。

本発明の第１の態様に係る電力需要予測装置、第３の態様に係る電力需要予測方法、および、第５の態様に係るプログラムによれば、複数の外部要因情報のそれぞれと需要実績情報との相関に基づく複数の重み係数、予測要因情報、および、予測モデルに基づいて電力需要の予測値を算出するため、一つの予測要因情報を用いて予測値を算出する場合、または、複数の予測要因情報を用いつつも重み係数を用いずに予測値を算出する場合と比較して、予測精度の向上を図りやすい。

上記発明の第１の態様において前記外部要因情報は、季節に関する情報、天候に関する情報、および、気温に関する情報のいずれかであることが好ましい。
このようにすることにより、季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を反映させた予測値を算出することができる。

本発明の第２の態様に係る電力需要予測装置は、第１領域における電力需要の実績を含む第１需要実績情報、および、当該第１需要実績情報と紐付けされた複数の第１外部要因情報、並びに、第１領域とは異なる領域である第２領域における電力需要の予測値の算出に用いる第２予測要因情報、および、前記第２領域に関する前記複数の第１外部要因情報と同種の情報である複数の第２外部要因情報を取得する取得部と、前記複数の第１外部要因情報のそれぞれと前記第１需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第２外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析部と、前記係数算出式および前記第２外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出部と、算出された前記重み係数、前記第２予測要因情報、および、前記第２予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測部と、が設けられていることを特徴とする。

本発明の第４の態様に係る電力需要予測方法は、第１領域における電力需要の実績を含む第１需要実績情報、および、当該第１需要実績情報と紐付けされた複数の第１外部要因情報を取得する第１取得ステップと、第１領域とは異なる領域である第２領域における電力需要の予測値の算出に用いる第２予測要因情報、および、前記第２領域に関する前記複数の第１外部要因情報と同種の情報である複数の第２外部要因情報を取得する第２取得ステップと、前記複数の第１外部要因情報のそれぞれと前記第１需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第２外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析ステップと、前記係数算出式および前記第２外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出ステップと、算出された前記重み係数、前記第２予測要因情報、および、前記第２予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測ステップと、を有することを特徴とする。

本発明の第６の態様に係るプログラムは、コンピュータに、第１領域における電力需要の実績を含む第１需要実績情報、および、当該第１需要実績情報と紐付けされた複数の第１外部要因情報を取得する第１取得機能と、第１領域とは異なる領域である第２領域における電力需要の予測値の算出に用いる第２予測要因情報、および、前記第２領域に関する前記複数の第１外部要因情報と同種の情報である複数の第２外部要因情報を取得する第２取得機能と、前記複数の第１外部要因情報のそれぞれと前記第１需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第２外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析機能と、前記係数算出式および前記第２外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出機能と、算出された前記重み係数、前記第２予測要因情報、および、前記第２予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測機能と、を実現させることを特徴とする。

本発明の第２の態様に係る電力需要予測装置、第４の態様に係る電力需要予測方法、および、第６の態様に係るプログラムによれば、第１需要実績情報と、それに紐付けされた複数の第１外部要因情報とに基づく係数算出式を求め、求めた係数算出式と第２予測要因情報とに基づいて算出した重み係数を用いて第２領域の電力需要の予測値が算出される。そのため、需要実績情報と複数の外部要因情報とが紐付けされた情報の蓄積がない第２領域における電力需要の予測値の算出が可能となる。

上記発明の第２の態様において前記第１外部要因情報は、前記第１領域における電力を消費する設備に関する情報、前記設備が配置される建物の情報、および、予め算出された前記第１外部要因情報に対する重み係数のいずれかであり、前記第２外部要因情報は、前記第２領域における電力を消費する設備に関する情報、および、前記設備が配置される建物の情報のいずれかであり、前記第２予測要因情報は、季節に関する情報、天候に関する情報、および、気温に関する情報のいずれかであることが好ましい。

このようにすることにより、第１領域における設備に関する情報、前記設備が配置される建物の情報、および、予め算出された第１外部要因情報に対する重み係数、並びに、第２領域における電力を消費する設備に関する情報、および、設備が配置される建物の情報に基づいて重み係数を求めることができる。さらに、季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を反映させた予測値を算出することができる。

本発明の第１の態様に係る電力需要予測装置、第３の態様に係る電力需要予測方法、および、第５の態様に係るプログラムによれば、複数の外部要因情報のそれぞれと需要実績情報との相関に基づく複数の重み係数、予測要因情報、および、予測モデルに基づいて電力需要の予測値を算出するため、電力需要の予測において予測精度の向上を図りやすくなるという効果を奏する。

本発明の第２の態様に係る電力需要予測装置、第４の態様に係る電力需要予測方法、および、第６の態様に係るプログラムによれば、第１需要実績情報と、それに紐付けされた複数の外部要因情報とに基づく係数算出式を求め、求めた係数算出式と第２予測要因情報とに基づいて算出した重み係数を用いて第２領域の電力需要の予測値を算出するため電力需要の予測において予測精度の向上を図りやすくなるという効果を奏する。

本発明の一実施形態に係る電力需要予測装置の構成を説明するブロック図である。 本発明の一実施形態に係る電力需要予測装置による重み係数を算出する処理を説明するフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る電力需要予測装置による電力需要予測処理を説明するフローチャートである。 本発明の他の実施形態に係る電力需要予測装置による重み係数を算出する処理を説明するフローチャートである。 本発明の他の実施形態に係る電力需要予測装置による電力需要予測処理を説明するフローチャートである。 本発明の変形例に係る電力需要予測装置による重み係数を算出する処理を説明するフローチャートである。

〔第１の実施形態〕
以下、本発明の第１の実施形態に係る電力需要予測装置１０について、図１から図３を参照しながら説明する。電力需要予測装置１０は、小売電気事業における電力の需要を予測するものである。より具体的には、天候や気温など、顧客の電力の需要に影響を及ぼす情報に基づいて、小売電気事業から電力の供給を受ける顧客の電力の需要を予測するものである。本実施形態では電力需要予測装置１０が、ＣＰＵ（中央演算処理ユニット）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤなどの記憶装置、及び入出力インタフェース等を有する情報処理機器である例に適用して説明する。

上述のＲＯＭ等の記憶装置に記憶されているプログラムは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力インタフェースを協働させ、取得部１１、記憶部１２、分析部１３、係数算出部１４、及び予測部１５として機能させるものである。

取得部１１は、入力部５１、外部システム６０、および、設備７０との間で情報の通信が可能に接続されたものである。ここで入力部５１は、小売電気事業の運用者である電力需要予測装置１０の使用者が、所要の情報を電力需要予測装置１０に入力するものである。

外部システム６０は、電力会社のサーバなどの情報処理装置６１、及び気象データの提供会社である気象会社のサーバなどの情報処理装置６２を含むものである。電力会社の情報処理装置６１には、顧客が供給を受けた電力の実績に関する情報を少なくとも含む需要実績情報が、供給を受けた日時の情報と紐付けされて記憶されている。気象会社の情報処理装置６２には、気象情報及び気象予想情報が、日時や地域に関する情報と紐づけされて記憶されている。なお気象情報は、以前の天候に関する情報や季節に関する情報、及び温度に関する情報など、気象に関する複数の情報を含むものである。また、気象予想情報は、以降の天候に関する予想情報、季節に関する予想情報、及び温度に関する予想情報など、複数の気象に関する情報の予想情報を含むものである。なお、以降において、気象情報や気象予想情報に含まれる情報の種類のことを、「気象情報の項目」とも記載する。また、小売電気事業から電力の供給を受ける顧客のことを、「需要家」とも記載する。

設備７０は、顧客の電気設備に関する情報である設備情報を記憶する設備情報データベース部７１、及び顧客の建物設備に関する情報である建物情報を記憶する建物情報データベース部７２を含むものである。設備情報は、顧客が所有する電気設備であって、売電気事業からの電力を使用する電気設備の種類や容量などを含む情報である。建物情報は、電気設備が設置されている顧客の建築物に関する情報であって、築年数や、床面積などの情報を含むものである。この設備情報及び建物情報は、顧客に関する情報と紐づけられて、それぞれ設備情報データベース部７１及び建物情報データベース部７２に記憶されている。なお、この設備情報データベース部７１及び建物情報データベース部７２には、この小売電気事業から電力の供給を受けている期間が、所定の期間以上の顧客である既存の顧客（以降において「既存需要家」とも記載する。）の設備情報や建物情報が記憶されている。また、設備情報データベース部７１及び建物情報データベース部７２には、今後この小売電気事業から電力の供給を受ける顧客や、当該小売電気事業から電力の供給を受けている期間が、所定の期間以下である顧客（以降においてこれらの顧客を「新規需要家」とも記載する。）の設備情報や建物情報も記憶されている。

記憶部１２は、取得部１１により取得された各種の情報を関連づけて記憶するものであり、分析部１３や係数算出部１４において情報処理が行われる際に、それらの処理に用いられる情報を出力するものである。記憶部１２は、取得部１１が電力会社の情報処理装置６１から取得した需要実績情報や、気象会社の情報処理装置６２から取得した気象情報を関連づけて記憶する。また、記憶部１２は、係数算出部１４及び予測部１５が処理を行った結果なども需要家に関する情報などと関連づけて記憶する。

分析部１３は、電力会社の情報処理装置６１から取得した需要実績情報と、気象会社の情報処理装置６２から取得した気象情報との相関関係を分析する演算処理を行う部分である。また分析部１３は、需要実績情報と設備情報との相関関係、及び需要実績情報と建物情報との相関関係を分析する演算処理を行う機能も有している。更に分析部１３は、詳細は後述する係数算出部１４が算出した重み係数と、設備情報との相関関係、及び当該重み係数と、建物情報との相関関係を分析する演算処理を行う機能も有している。

係数算出部１４は、分析部１３が演算処理によって算出した相関関係の分析結果に基づいて、詳細は後述する予測部１５による電力需要の予測値を補正する際に用いられる係数（以降において「重み係数」とも記載する。）を公知の演算処理方法を用いて算出する部分である。

予測部１５は、気象会社の情報処理装置６２から取得した気象予想情報に基づいて、需要家の電力需要の予測値を演算処理して算出する部分である。具体的には、予測部１５は、取得した気象予想情報をパラメータとして、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理を行い、需要家が消費する電力量の予想値を算出する部分である。本実施形態では、予測部１５が、天候に関する予想情報、季節に関する予想情報、及び温度に関する予想情報をパラメータとして、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理によって電力量の予想値を算出する例に適用して以降の説明を行う。なお、電力量の予想に用いられるパラメータとしては、上記に限定される訳ではなく、用いられる電力需要予測モデルに従って、その他の種類の予想情報が用いられてもよい。なお、予測部１５は、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理によって算出した電力量の予想値を、重み係数を用いて補正する機能も有している。

出力部１６は、予測部１５が算出した電力量の予想値等を、接続された出力装置２０に出力する部分である。出力装置２０としては、モニタなどの表示装置の他、ＰＣやサーバ装置などの情報処理装置などが用いられる。

次に、本実施形態の電力需要予測装置１０の電力の需要予測処理について説明する。はじめに図２を参照し、電力需要の予測値の補正に用いられる重み係数を算出する処理について説明を行う。

１－１．重み係数の算出
取得部１１は、過去の所定の期間における需要実績情報と、当該期間における気象情報を取得する処理を行う（Ｓ１０１：第１取得ステップ）。具体的には、電力会社の情報処理装置６１に対して、所定期間に計測された需要家の需要実績情報を出力させるよう要求する信号を出力し、電力会社の情報処理装置６１から出力された需要実績情報を取得する処理を行う。

本実施形態では、この所定期間は、電力需要予測装置１０の使用者が入力部５１から入力して設定した期間である例に適用して以降の説明を行うが、特にこれに限定するものではない。例えば記憶部１２に記憶された期間を、この需要実績情報を取得する期間としたり、あるいは過去の電力需要の予測結果等に基づいて、電力需要予測装置１０が自動で期間を設定したりしてもよい。なお、取得部１１が取得する需要実績情報は、所定の期間に特定の需要家に供給された電力の実績に関する情報や、所定の期間に複数の需要家に供給された電力の実績に関する情報であってもよい。あるいは、所定の期間の複数の需要家に供給された電力の実績から求められた、平均的な電力の実績に関する情報であってもよい。

取得部１１は、気象会社の情報処理装置６２に対して、需要実績情報を取得した期間と対応する期間における気象情報を出力させるよう要求する信号を出力し、気象会社の情報処理装置６２から出力された気象情報を取得する処理を行う。取得部１１によって取得された需要実績情報及び気象情報は、紐づけられて記憶部１２に記憶される。

続いて分析部１３が、需要実績情報と気象情報の相関関係を求める相関分析処理を行う（Ｓ１０２：分析ステップ）。具体的には、分析部１３は、相関分析手法を用いた演算処理を行い、Ｓ１０１にて取得された需要実績情報と、気象情報の各項目との相関関係を求める分析処理を行う。本実施形態では、分析部１３が、需要実績情報と季節に関する情報との相関関係、需要実績情報と天候に関する情報との相関関係、及び需要実績情報と気温に関する情報との相関関係を求める演算処理を行う例に適用して以降の説明を行う。なお、これらの相関関係を求める演算処理には、最適化計算や重回帰分析、あるいはその他の公知の相関関係を求める分析処理を行う演算処理が用いられてもよい。

係数算出部１４は、分析部１３が行った分析処理の結果から、気象情報の項目毎に重み係数を算出する（Ｓ１０３：係数算出ステップ）。なお係数算出部１４は、算出した重み係数を記憶部１２に記憶させる。

Ｓ１０３にて、重み係数が算出されると、電力需要予測装置１０は、重み係数を算出する処理を終了する。なお、電力需要予測装置１０は、この重み係数を算出する演算処理を所定の時間間隔で行って、記憶部１２に記憶されている重み係数を更新する処理を行ってもよい。

１－２．需要電力予想処理
次に、電力需要予測装置１０による需要電力の予想処理について、図３を参照しながら説明を行う。

取得部１１は、気象会社の情報処理装置６２から、気象予想情報を取得する処理を行う（Ｓ２０１：第２取得ステップ）。具体的には取得部１１が、気象会社の情報処理装置６２に対して、気象予想情報を出力させるように要求する信号を出力し、情報処理装置６２から出力された気象予想情報を取得する処理を行う。本実施形態では、取得部１１が、以後の特定の時点における、季節に関する予想情報、天候に関する予想情報、及び気温に関する予想情報を気象予想情報として取得する例に適用して以降の説明を行う。なお本実施形態における気象予想情報が、特許請求の範囲における外部要因情報及び予測要因情報とされている。

続いて予測部１５が、前述のＳ１０３にて係数算出部１４が算出した重み係数を取得する処理を行う（Ｓ２０２）。具体的には予測部１５が、Ｓ１０３にて算出されて記憶部１２に記憶されている重み計数を読み出して取得する。

次に予測部１５が、Ｓ２０１にて取得部１１が取得した気象予想情報をパラメータとし、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理を行って、電力量の予想値を算出する（Ｓ２０３）。なお、電力需要予測モデルは、パラメータとして用いられる気象予想情報の種類毎に異なる公知の予想モデルが用いられてもよい。

続いて予測部１５が、Ｓ２０３にて算出された電力量の予想値を補正する処理を行う（Ｓ２０４：予測ステップ）。具体的には予測部１５が、Ｓ１０３にて算出された重み計数を用いてＳ２０３にて算出された電力量の予想値を補正する公知の演算処理を行う。予測部１５は、電力量の予想値の補正処理を終えると、その補正処理結果を、出力部１６を介して出力装置２０に出力する処理を行う。

上記の電力需要予測装置１０によれば、需要実績情報と気象情報との相関に基づく複数の重み係数、予想気象情報、及び電力需要予測モデルに基づいて電力需要の予測値を算出するため、一つの予想気象情報を用いて予測値を算出する場合、または、複数の予想気象情報を用いつつも重み係数を用いずに予測値を算出する場合と比較して、予測精度の向上を図りやすい。更に、予想気象情報として季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を用いているため、気候を反映させた予測値を算出することが可能となる。

〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態について図４及び図５を参照しながら説明する。
上記の第１の実施形態による電力需要予測装置１０では、既存の需要家の電力需要の予測することはできるものの、需要実績情報の蓄積の少ない需要家や、あるいは需要実績情報が存在しない新規の需要家の電力需要の予測することは難しい。一方、一般的に需要家における電力需要は、当該需要家の電力を使用する電気設備の種類、容量や電気設備が設置されている需要家の建築物などに一定程度の影響を受ける。このため、本実施形態では、既存需要家の設備や建物に関する情報と、新規需要家の設備や建物に関する情報を用いて、新規の需要家の電力需要を予測する機能を有した電力需要予測装置について説明を行う。

なお、本実施形態の電力需要予測装置の構成は、第１の実施形態と同様であるが、第１の実施形態とは、重み係数を算出する演算処理が異なっている。このため、以降の説明では、同一の構成、及び同一の処理については同一の符号を付してその説明を省略し、異なる処理について主に説明を行う。

２－１．重み係数の算出
はじめに取得部１１が、既存需要家の需要実績情報、当該需要実績情と対応する気象情報、更に当該既存需要家の設備情報及び建物情報を取得する処理を行う（Ｓ３０１：第１取得ステップ）。具体的に取得部１１は、電力会社の情報処理装置６１から所定期間における需要実績情報を取得するとともに、気象会社の情報処理装置６２から同期間における気象情報を取得する。また、取得部１１は、設備情報データベース部７１及び建物情報データベース部７２から、既存需要家の設備情報、及び建物情報を取得する処理を行う。取得部１１は、取得した情報を既存需要家の需要実績情報と紐づけて記憶部１２に記憶させる。なお取得部１１が取得する既存需要家の需要実績情報は、特定の既存需要家に供給された電力の実績に関する情報であっても、複数の既存需要家に供給された電力の実績に関する情報の平均などであってもよい。また、公知の手段によって選択された、電力需要の予測がされる新規需要家と近似する既存需要家に供給された電力の実績に関する情報であってもよい。

電力需要予測装置１０は、上記第１の実施形態におけるＳ１０１～Ｓ１０３と同一の処理を行って、既存需要家の需要実績情報と気象情報との相関関係を分析処理し、既存需要家の重み係数を算出する。本実施形態では、係数算出部１４が、季節に関する情報に対する重み係数、天候に関する情報に対する重み係数、及び気温に関する情報に対する重み係数を算出する例に適用して以降の説明を行う。なお、既存需要家の重み係数が既に算出され、電力会社の情報処理装置６１や記憶部１２に記憶されている場合には、上記の重み係数を算出する処理に代えて、取得部１１がその重み係数を取得する処理を行ってもよい。

なお本実施形態における既存需要家が、特許請求の範囲における第１領域と、既存需要家の需要実績情報が、特許請求の範囲における第１需要実績情報とされている。また、取得された気象情報、既存需要家の設備情報、及び既存需要家の建物情報が特許請求の範囲における第１外部要因情報とされている。

続いて分析部１３が、既存需要家の重み係数と、既存需要家の設備情報との相関関係、及び既存需要家の重み係数と既存需要家の建物情報との相関関係を求める分析処理を行う（Ｓ３０２：分析ステップ）。なお、この分析処理によって、既存需要家の設備情報と需要実績情報の相関関係、及び既存需要家の建物情報と需要実績情報の相関関係が求められることにもなる。

続いて係数算出部１４が、分析部１３による分析処理の結果に基づいて、新規需要家の電力需要の予測結果を算出する際に用いられる重み係数（以降において「新規重み係数」とも記載する。）を算出する係数算出式を求める処理を行う（Ｓ３０３）。なお、この新規重み係数を算出するための係数算出式を求める演算処理は、公知の演算処理方法が用いられる。

Ｓ３０３にて係数算出式が算出されると、取得部１１は、設備情報データベース部７１及び建物情報データベース部７２から、既存需要家の需要実績情報と紐づけて記憶された既存需要家の情報と同種の情報である新規需要家の設備情報及び建物情報を取得する処理を行う（Ｓ３０４：第２取得ステップ）。ここで、既存需要家の情報と同種の情報とは、既存需要家の情報の種類の少なくともいずれか一つと、同一あるいは対応する種類の新規需要家の情報をいう。

続いて係数算出部１４が、Ｓ３０２にて算出された係数算出式と、取得部１１が取得した新規需要家の設備情報及び建物情報に基づいて、新規重み係数を算出する演算処理を行う（Ｓ３０５：係数算出ステップ）。係数算出部１４は、算出した新規重み係数を記憶部１２に記憶させる。

なお、本実施形態における新規需要家が、特許請求の範囲における第２領域とされている。また、本実施形態における新規需要家の設備情報及び建物情報が特許請求の範囲における第２外部要因情報とされている。

２－２．需要電力予想処理
新規重み係数が算出されると、新規需要家の需要電力の予想処理が行われる。以降、図５を参照してその処理の説明を行う。

取得部１１は、気象会社の情報処理装置６２から、新規需要家の所在地における気象予想情報を取得する処理を行う（Ｓ４０１：第２取得ステップ）。本実施形態では、取得部１１が、気象予想情報として新規需要家が所在する地域の所定の時点における季節に関する予想情報、天候に関する予想情報、及び気温に関する予想情報を取得する例に適用して以降の説明を行う。なお、本実施形態における気象予想情報が、特許請求の範囲における第２予想要因情報とされている。

予測部１５が、前述のＳ３０５にて算出された新規重み係数を取得する処理を行う（Ｓ４０２）。具体的には予測部１５が、記憶部１２に記憶されている新規重み計数を読み出して取得する。

次に予測部１５が、取得部１１が取得した気象予想情報をパラメータとして、電力需要予測モデルを用いて電力量の予想値を算出する（Ｓ４０３）。具体的に予測部１５は、気象会社の情報処理装置６２から取得した気象予想情報をパラメータとし、公知の電力予想モデルに基づいた演算処理を行って電力量の予想値を算出する。

続いて予測部１５が、Ｓ４０３にて算出された電力量の予想値を補正する処理を行って、新規需要家が消費する電力量の予想値を算出する（Ｓ４０４：予測ステップ）。具体的には、予測部１５が、新規重み計数を用いてＳ４０３にて算出された電力量の予想値を補正する演算処理を行う。予測部１５は、電力量の予想値の補正処理を終えると、その処理結果を、出力部１６を介して出力装置２０に出力する処理を行う。

上記の電力需要予測装置１０によれば、既存需要家の設備情報、建物情報、及び既存需要家の重み係数、及び新規需要家の設備情報及び建物情報に基づいて、新規需要家の電力量の予想値を算出する際に用いられる重み係数を求めることができる。このため、需要実績情報が蓄積されていない新規の需要家であっても予測精度の向上を図りやすい。また、予想気象情報として季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を用いているため、気候を反映させた予測値を算出することが可能となる。

〔第２の実施形態の変形例〕
次に、本実施形態の変形例に係る電力需要予測装置について主に図６を参照して説明を行う。本変形例に係る電力需要予測装置の構成は、上記の第２の実施形態と同様であるが、新規重み係数を算出するために行われる分析処理、及びの新規重み係数を算出する係数算出式を求める処理が相違する。従って、以降の説明では、同一の構成及び同一の処理については同一の符号を付してその説明を省略し、主に異なる処理についてその説明を行う。

はじめに取得部１１が、既存需要家の需要実績情報、設備情報、及び建物情報を取得する（Ｓ５０１）。続いて分析部１３が、既存需要家の設備情報と当該既存需要家の需要実績情報との相関関係、及び建物情報と当該既存需要家の需要実績情報との相関関係を求める分析処理を行う（Ｓ５０２）。なお、分析部１３は、更に既存需要家の需要実績情報と紐づけられた気象情報との相関関係を求める分析処理を行ってもよい。そして係数算出部１４が、分析部１３が行った分析処理の結果に基づいて、新規重み係数を算出する係数算出式を求める処理を行う（Ｓ５０３）。

続いて取得部１１が、新規需要家の設備情報及び建物情報を取得する処理を行う（Ｓ５０４）。そして係数算出部１４が、Ｓ５０３にて算出された係数算出式と、取得部１１が取得した新規需要家の設備情報及び建物情報に基づいて、新規重み係数を算出する演算処理を行う（Ｓ５０５）。

電力需要予測装置１０は、上記実施形態のＳ４０１～Ｓ４０４と同様の処理を行って新規需要家が消費する電力量の予想値を算出する処理を行う。即ち取得部１１が、気象会社の情報処理装置６２から新規需要家の所在地における気象予想情報を取得し、予測部１５が、Ｓ５０１～Ｓ５０５にて算出された新規重み係数を取得する。そして、予測部１５が、取得部１１が取得した気象予想情報をパラメータとし、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理を行って、電力量の予想値を算出する。なお予測部１５は、上記の第１の実施形態におけるＳ１０１～Ｓ１０３にて算出された重み係数を用いて、算出された電力量の予想値を補正する処理を更に行ってもよい。予測部１５は、係数算出部１４が算出した新規重み係数を用いて、算出された電力量の予想値を補正して新規需要家の電力量の予想値を算出する。

本変形例に係る電力需要予測装置１０では、既存需要家の需要実績情報、設備情報、建物情報と、新規需要家の設備情報及び建物情報に基づいて、新規需要家の電力量の予想値を算出する際に用いられる重み係数が求められる。このため、需要実績情報が蓄積されていない新規の需要家であっても予測精度の向上を図りやすい。また、予想気象情報として季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を用いているため、気候を反映させた予測値を算出することが可能となる。

なお、本発明の技術範囲は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能であり、上記実施形態を適宜組み合わせた実施形態に適用してもよく、特に限定するものではない。

１０・・・電力需要予測装置 １１・・・取得部 １２・・・記憶部
１３・・・分析部 １４・・・係数算出部 １５・・・予測部
１６・・・出力部 ２０・・・出力装置 ５１・・・入力部
６０・・・外部システム ６１・・・情報処理装置
６２・・・情報処理装置 ７０・・・設備
７１・・・設備情報データベース部 ７２・・・建物情報データベース部

Claims (4)

1. 第１領域における電力需要の実績を含む第１需要実績情報、および、当該第１需要実績情報と紐付けされた複数の第１外部要因情報、並びに、第１領域とは異なる領域である第２領域における電力需要の予測値の算出に用いる第２予測要因情報、および、前記第２領域に関する前記複数の第１外部要因情報と同種の情報である複数の第２外部要因情報を取得する取得部と、
   前記複数の第１外部要因情報のそれぞれと前記第１需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第２外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析部と、
   前記係数算出式および前記第２外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出部と、
   算出された前記重み係数、前記第２予測要因情報、および、前記第２予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測部と、
   が設けられていることを特徴とする電力需要予測装置。
2. 前記第１外部要因情報は、前記第１領域における電力を消費する設備に関する情報、前記設備が配置される建物の情報、および、予め算出された前記第１外部要因情報に対する重み係数のいずれかであり、
   前記第２外部要因情報は、前記第２領域における電力を消費する設備に関する情報、および、前記設備が配置される建物の情報のいずれかであり、
   前記第２予測要因情報は、季節に関する情報、天候に関する情報、および、気温に関する情報のいずれかであることを特徴とする請求項１記載の電力需要予測装置。
3. 第１領域における電力需要の実績を含む第１需要実績情報、および、当該第１需要実績情報と紐付けされた複数の第１外部要因情報を取得する第１取得ステップと、
   第１領域とは異なる領域である第２領域における電力需要の予測値の算出に用いる第２予測要因情報、および、前記第２領域に関する前記複数の第１外部要因情報と同種の情報である複数の第２外部要因情報を取得する第２取得ステップと、
   前記複数の第１外部要因情報のそれぞれと前記第１需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第２外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析ステップと、
   前記係数算出式および前記第２外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出ステップと、
   算出された前記重み係数、前記第２予測要因情報、および、前記第２予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測ステップと、
   を有することを特徴とする電力需要予測方法。
4. コンピュータに、
   第１領域における電力需要の実績を含む第１需要実績情報、および、当該第１需要実績情報と紐付けされた複数の第１外部要因情報を取得する第１取得機能と、
   第１領域とは異なる領域である第２領域における電力需要の予測値の算出に用いる第２予測要因情報、および、前記第２領域に関する前記複数の第１外部要因情報と同種の情報である複数の第２外部要因情報を取得する第２取得機能と、
   前記複数の第１外部要因情報のそれぞれと前記第１需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第２外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析機能と、
   前記係数算出式および前記第２外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出機能と、
   算出された前記重み係数、前記第２予測要因情報、および、前記第２予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測機能と、
   を実現させることを特徴とするプログラム。

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