JP7101403B2 - 電力取引支援装置及び電力取引支援方法 - Google Patents

Description

特許法第３０条第２項適用 平成３０年２月２２日にウェブサイト（論文検索サイトａｒＸｉｖ）にて公開

本発明は、卸電力取引市場に対する入札を支援する電力取引支援装置及び電力取引支援方法に関する。

日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ：Japan Electric Power eXchange）では、主要市場として、一日前市場（スポット市場）と、その調整市場としての当日市場（時間前市場）とが開設されている。一日前市場は、翌日に受け渡しする電力の取引を行う市場であり、当日市場は、当日に受け渡しする電力の取引を行う市場である。一日前市場及び当日市場では、一日を３０分単位で区切った４８個の入札時間帯（コマ）毎に電力の取引が行われる。

電気事業者は、一日前市場及び当日市場の２つの市場から電力を調達し、その調達した電力を電力供給先に供給する。しかし、電気事業者が調達した電力の量（以降、「調達量」と称する）が実際の需要量を下回った場合には、電気事業者は、その不足分に応じた弁済金であるペナルティ料金（インバランス料金）を電力会社（例えば、一般送配電事業者）に支払わなければならない。このペナルティ料金の単価は、一般的に、一日前市場での電力単価（電力卸価格）及び当日市場での電力単価よりも高く設定されている。一方、電気事業者の調達量が実際の需要量を上回った場合には、その超過分は、電気事業者が蓄電システムを備えていない限りは、電力会社に無償で提供されることとなる。したがって、この場合は、無償提供による無駄が生じる。

このように、電気事業者の調達量が実際の需要量と一致しない場合には、ペナルティ料金や無駄が生じるため、調達量と需要量との不一致を最小限に抑えることが求められる。このためには、一日前市場及び当日市場への入札時に需要量を予測することが必要となるが、一般的に、当日市場への入札時における需要量の予測精度は、一日前市場への入札時における需要量の予測精度よりも高い傾向にある。また、一般的に、当日市場での電力単価は、一日前市場での電力単価よりも高い傾向にある。そこで、前記各入札時での予測需要量と前記各市場での電力単価とを考慮して、電気事業者が卸電力取引市場から電力を調達するのに要する料金（以降、「電力調達料金」と称する）が最小となるように一日前市場及び当日市場に対する入札量を配分する技術が求められている。

この種の技術として、例えば、閉場時間の異なる複数の電力市場に対する入札支援を行うための技術であって、前日と当日の予測精度の相違を考慮して、複数の市場へ入札量を最適に配分することが可能な売電スケジュールを生成するとした技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１６－６２１９１号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載された従来技術では、前日と当日の予測精度の相違を考慮することにより、複数の市場へ入札量を最適に配分するとしているが、前日の予測精度及び当日の予測精度の少なくとも一方が低い場合は、当然ながら、電力調達料金が最小となるように一日前市場及び当日市場に対する入札量を配分することはできない。

本発明は、このような従来技術の課題を鑑みて案出されたものであり、前日の予測精度及び当日の予測精度に応じて、電力調達料金の期待値が最小となるように一日前市場及び当日市場に対する入札量を配分することを可能とする電力取引支援装置及び電力取引支援方法を提供することを主目的とする。

本発明は、卸電力取引市場に対する入札を支援する電力取引支援装置であって、過去の電力需要データに基づき、一日前市場への入札時の予測電力需要量である前日予測量を予測する前日予測量予測部と、過去の電力需要データに基づき、当日市場への入札時の予測電力需要量である当日予測量を予測する当日予測量予測部と、過去の前記前日予測量とそれに対応する過去の実際の電力需要量との予測誤差である前日予測誤差、及び過去の前記当日予測量とそれに対応する前記過去の実際の電力需要量との予測誤差である当日予測誤差をそれぞれ算出する予測誤差算出部と、前記前日予測量を前記前日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記前日予測量に基づいて決定された入札量で前記一日前市場に対して入札する一日前市場入札部と、前記当日予測量を前記当日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記当日予測量に基づいて決定された入札量で前記当日市場に対して入札する当日市場入札部とを備えたことを特徴とする。

本発明によれば、前日の予測精度及び当日の予測精度に応じて、電力調達料金の期待値が最小となるように一日前市場及び当日市場に対する入札量を配分することが可能となる。

本発明に係る電力取引支援装置が適用される電力取引システムの概略図 本発明に係る電力取引支援装置のハードウェア構成図 本発明に係る電力取引支援装置の機能ブロック図 本発明に係る電力取引支援装置の当日市場入札部での処理を説明するための図 本発明に係る電力取引支援装置による増減パラメータ決定処理の流れを示すフロー図 本発明に係る電力取引支援装置による一日前市場入札処理の流れを示すフロー図 本発明に係る電力取引支援装置による当日市場入札処理の流れを示すフロー図 電力調達料金の期待値のグラフ 電力調達料金の分散のグラフ パラメータ（Ａ、Ｂ）が（０、０）である場合の電力調達料金Ｃ（Ａ、Ｂ）のシミュレーション結果を示すヒストグラム パラメータ（Ａ、Ｂ）が（０．６、－２）である場合の電力調達料金Ｃ（Ａ、Ｂ）のシミュレーション結果を示すヒストグラム 標準偏差σ_１を５に変更した場合の電力調達料金Ｃの期待値のグラフ 標準偏差σ_１を５に変更した場合の電力調達料金Ｃの分散のグラフ 標準偏差σ_２を０．１に変更した場合の電力調達料金Ｃの期待値のグラフ 標準偏差σ_２を０．１に変更した場合の電力調達料金Ｃの分散のグラフ 当日電力単価ｂを１．２に変更した場合の電力調達料金Ｃの期待値のグラフ 当日電力単価ｂを１．２に変更した場合の電力調達料金Ｃの分散のグラフ 当日電力単価ｂを２．８に変更した場合の電力調達料金Ｃの期待値のグラフ 当日電力単価ｂを２．８に変更した場合の電力調達料金Ｃの分散のグラフ 前日電力単価ａを０．５に変更した場合の電力調達料金Ｃの期待値のグラフ 前日電力単価ａを０．５に変更した場合の電力調達料金Ｃの分散のグラフ ペナルティ単価ｃを３．５に変更した場合の電力調達料金Ｃの期待値のグラフ ペナルティ単価ｃを３．５に変更した場合の電力調達料金Ｃの分散のグラフ

上記課題を解決するためになされた第１の発明は、卸電力取引市場に対する入札を支援する電力取引支援装置であって、過去の電力需要データに基づき、一日前市場への入札時の予測電力需要量である前日予測量を予測する前日予測量予測部と、過去の電力需要データに基づき、当日市場への入札時の予測電力需要量である当日予測量を予測する当日予測量予測部と、過去の前記前日予測量とそれに対応する過去の実際の電力需要量との予測誤差である前日予測誤差、及び過去の前記当日予測量とそれに対応する前記過去の実際の電力需要量との予測誤差である当日予測誤差をそれぞれ算出する予測誤差算出部と、前記前日予測量を前記前日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記前日予測量に基づいて決定された入札量で前記一日前市場に対して入札する一日前市場入札部と、前記当日予測量を前記当日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記当日予測量に基づいて決定された入札量で前記当日市場に対して入札する当日市場入札部とを備えたことを特徴とする。

この第１の発明に係る電力取引支援装置によれば、過去の前日予測量及び当日予測量とそれに対応する過去の実際の電力需要量とに基づいてそれぞれ算出した前日予測誤差及び当日予測誤差に基づき、前日予測量及び当日予測量をそれぞれ補正することができる。これにより、前日の予測精度及び当日の予測精度に応じて、電力調達料金の期待値が最小となるように一日前市場及び当日市場に対する入札量を配分することが可能となる。

また、第２の発明は、上記第１の発明において、前記前日予測誤差及び前記当日予測誤差が、数式をもって記述された分布に従うことを特徴とする。

この第２の発明に係る電力取引支援装置によれば、前日予測誤差及び当日予測誤差が数式をもって記述された分布に従うことにより、前日予測誤差及び当日予測誤差を容易かつ正確に求めることが可能となる。

また、第３の発明は、上記第１の発明または第２の発明において、前記前日予測誤差及び前記当日予測誤差に基づき、前記前日予測量を増減補正する第１の増減パラメータ、及び前記当日予測量を増減補正する第２の増減パラメータをそれぞれ決定する増減パラメータ決定部をさらに備え、前記増減パラメータ決定部は、前記第１の増減パラメータにより補正された前記前日予測量に基づき算出される前記一日前市場に対する入札額の期待値と、前記第２の増減パラメータにより補正された前記当日予測量に基づき算出される前記当日市場に対する入札額の期待値と、前記一日前市場及び前記当日市場に対する入札量が実際の需要量を下回った場合に支払うインバランス料金の期待値との和が最小となるように、前記第１の増減パラメータ及び前記第２の増減パラメータの値をそれぞれ決定することを特徴とする。

この第３の発明に係る電力取引支援装置によれば、第１の増減パラメータ及び第２の増減パラメータを使用することにより、前日予測量及び当日予測量の補正を容易かつ正確に行うことが可能となる。

また、第４の発明は、上記第３の発明において、前記一日前市場入札部は、前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和を入札量として前記一日前市場に対して入札し、前記当日市場入札部は、前記当日予測量と前記第２の増減パラメータとの和が、前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和以上の場合には、その差分を入札量として前記当日市場に対して入札し、前記当日予測量と前記第２の増減パラメータとの和が前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和よりも小さい場合には、前記当日市場に対して入札しないことを特徴とする。

この第４の発明に係る電力取引支援装置によれば、当日市場入札部において補正後の当日予測量と補正後の前日予測量とを比較するので、一日前市場及び当日市場に対する入札を適切に行うことが可能となる。

また、第５の発明は、上記第３の発明において、前記増減パラメータ決定部は、前記インバランス料金の期待値に、前記一日前市場及び前記当日市場に対する入札量が実際の需要量を上回った場合に得られる売電収入の期待値を加えて、前記第１の増減パラメータ及び前記第２の増減パラメータの値をそれぞれ決定することを特徴とする。

この第５の発明に係る電力取引支援装置によれば、電気事業者に余剰電力が生じた場合は、当該余剰電力を売電するオペレーションも含めて、一日前市場及び当日市場に対する入札を適切に行うことが可能となる。

また、第６の発明は、卸電力取引市場に対する入札を支援する電力取引支援方法であって、過去の電力需要データに基づき、一日前市場への入札時の予測電力需要量である前日予測量を予測する前日予測量予測ステップと、過去の電力需要データに基づき、当日市場への入札時の予測電力需要量である当日予測量を予測する当日予測量予測ステップと、過去の前記前日予測量とそれに対応する過去の実際の電力需要量との予測誤差である前日予測誤差、及び過去の前記当日予測量とそれに対応する前記過去の実際の電力需要量との予測誤差である当日予測誤差をそれぞれ算出する予測誤差算出ステップと、前記前日予測量を前記前日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記前日予測量に基づいて決定された入札量で前記一日前市場に対して入札する一日前市場入札ステップと、前記当日予測量を前記当日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記当日予測量に基づいて決定された入札量で前記当日市場に対して入札する当日市場入札ステップとを有することを特徴とする。

この第６の発明に係る電力取引支援方法によれば、過去の前日予測量及び当日予測量とそれに対応する過去の実際の電力需要量とに基づいてそれぞれ算出した前日予測誤差及び当日予測誤差に基づき、前日予測量及び当日予測量をそれぞれ補正することができる。これにより、前日の予測精度及び当日の予測精度に応じて、電力調達料金の期待値が最小となるように一日前市場及び当日市場に対する入札量を配分することが可能となる。

また、第７の発明は、上記第６の発明において、前記前日予測誤差及び前記当日予測誤差が、数式をもって記述された分布に従うことを特徴とする。

この第７の発明に係る電力取引支援方法によれば、前日予測誤差及び当日予測誤差が数式をもって記述された分布に従うことにより、前日予測誤差及び当日予測誤差を容易かつ正確に求めることが可能となる。

また、第８の発明は、上記第６の発明または第７の発明において、前記前日予測誤差及び前記当日予測誤差に基づき、前記前日予測量を増減補正する第１の増減パラメータ、及び前記当日予測量を増減補正する第２の増減パラメータをそれぞれ決定する増減パラメータ決定ステップをさらに有し、前記増減パラメータ決定ステップでは、前記第１の増減パラメータにより補正された前記前日予測量に基づき算出される前記一日前市場に対する入札額の期待値と、前記第２の増減パラメータにより補正された前記当日予測量に基づき算出される前記当日市場に対する入札額の期待値と、前記一日前市場及び前記当日市場に対する入札量が実際の需要量を下回った場合に支払うインバランス料金の期待値との和が最小となるように、前記第１の増減パラメータ及び前記第２の増減パラメータの値をそれぞれ決定することを特徴とする。

この第８の発明に係る電力取引支援方法によれば、第１の増減パラメータ及び第２の増減パラメータを使用することにより、前日予測量及び当日予測量の補正を容易かつ正確に行うことが可能となる。

また、第９の発明は、上記第８の発明において、前記一日前市場入札ステップでは、前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和を入札量として前記一日前市場に対して入札し、前記当日市場入札ステップでは、前記当日予測量と前記第２の増減パラメータとの和が、前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和以上の場合には、その差分を入札量として前記当日市場に対して入札し、前記当日予測量と前記第２の増減パラメータとの和が前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和よりも小さい場合には、前記当日市場に対して入札しないことを特徴とする。

この第９の発明に係る電力取引支援方法によれば、当日市場入札ステップにおいて補正後の当日予測量と補正後の前日予測量とを比較するので、一日前市場及び当日市場に対する入札を適切に行うことが可能となる。

また、第１０の発明は、上記第８の発明において、前記増減パラメータ決定ステップでは、前記インバランス料金の期待値に、前記一日前市場及び前記当日市場に対する入札量が実際の需要量を上回った場合に得られる売電収入の期待値を加えて、前記第１の増減パラメータ及び前記第２の増減パラメータの値をそれぞれ決定することを特徴とする。

この第１０の発明に係る電力取引支援方法によれば、電気事業者に余剰電力が生じた場合は、当該余剰電力を売電するオペレーションも含めて、一日前市場及び当日市場に対する入札を適切に行うことが可能となる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明に係る電力取引支援装置１が適用される電力取引システムの概略図である。

本発明に係る電力取引支援装置１は、卸電力取引所２で開設されている卸電力取引市場に対する電気事業者３の入札を支援するためのものである。電力取引支援装置１は、電気事業者３の施設等に設置され、インターネットや他の公知の通信ネットワーク等のネットワーク４を介して卸電力取引所２に接続されている。

卸電力取引所２は、日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ：Japan Electric Power eXchange）等であり、主要市場として、一日前市場（スポット市場）５と、その調整市場としての当日市場（時間前市場）６とを開設している。一日前市場５は、電気事業者３が顧客（需要家）に対して電力を供給する電力供給日の前日に電力の取引を行う市場であり、当日市場６は、電力供給日の当日に電力の取引を行う市場である。一日前市場５及び当日市場６では、一日を３０分単位で区切った４８個の入札時間帯（コマ）毎に電力の取引が行われる。

電気事業者３は、小売電気事業者、一般送配電事業者、送電事業者、特定送配電事業者、発電事業者等であり得る。本実施形態では、電気事業者３として、各エリアの大手電力会社の送電網を使用して電力を提供する、一般的に「新電力（ＰＰＳ）」と呼ばれる、２０００年の規制緩和で大口向けの電力小売りが自由化された以降に新規参入した小売電気事業者を想定している。ただし、電気事業者３は、新電力（ＰＰＳ）に限定されるものではなく、他の電気事業者であってもよい。

電力取引支援装置１は、公知の構成を有するコンピュータからなり、一日前市場５及び当日市場６の各市場に対する入札量の配分を決定することにより、一日前市場５及び当日市場６に対する電気事業者３の入札を支援する。

図２は、電力取引支援装置１のハードウェア構成図である。図２に示すように、電力取引支援装置１は、公知のハードウェア構成を備えており、所定の制御プログラムに基づき各種情報処理や周辺機器の制御等を統括的に実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等からなるプロセッサ１１、プロセッサ１１のワークエリア等として機能するＲＡＭ（Random Access Memory）１２、プロセッサ１１が実行する制御プログラムやデータを格納するＲＯＭ（Read Only Memory）１３、及びネットワーク４を介した通信処理を実行するネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）１４等を備えている。

また、電力取引支援装置１は、周辺機器として、電力取引支援装置１のユーザが各種命令やデータを入力するためのキーボードやタッチパネル等から構成される入力装置１５、後に詳述する電力取引支援装置１が実行する電力取引支援処理に関する各種情報を表示するモニタ１６、及びその電力取引支援処理で使用する各種データやそれらデータの演算結果等を記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）等から構成されるストレージ１７等を備えている。上記の各構成要素１１－１７はバス１０を介して相互に接続されている。

図３を参照して後に詳述する電力取引支援装置１の各種機能の少なくとも一部は、プロセッサ１１が所定の制御プログラム（例えば電力取引支援用プログラム）を実行することによって実現可能である。なお、電力取引支援装置１は、コンピュータに限らず、同様の機能を果たす他の情報機器（例えばサーバ等）から構成してもよい。また、電力取引支援装置１の各種機能の少なくとも一部を他の公知のハードウェアによる処理によって代替してもよい。

図３は、電力取引支援装置１の機能ブロック図である。図３に示すように、電力取引支援装置１は、電気事業者３が入札する入札時間帯の予測電力需要量を予測する需要量予測部２０と、入札時間帯における、一日前市場５での電力単価、当日市場６での電力単価、及びペナルティ料金（インバランス料金）の単価をそれぞれ予測する単価予測部３０と、予測電力需要量と実際の電力需要量との予測誤差を算出する予測誤差算出部４０と、予測誤差と単価予測部３０の出力とに基づき、予測電力需要量を増減補正するための増減パラメータを決定する増減パラメータ決定部５０と、増減パラメータを用いて予測電力需要量を補正するとともに、補正後の予測電力需要量に基づいて決定された入札量（ここでは、補正後の予測電力需要量と入札量とは等しい）で一日前市場５及び当日市場６に対してそれぞれ入札する入札部６０とを備えている。各部は、図示しない制御部によって制御される。

需要量予測部２０は、前日予測量予測部２１と、第１記憶部２２と、当日予測量予測部２３と、第２記憶部２４とを含む。

前日予測量予測部２１は、一日前市場５への入札当日、すなわち電力供給日の前日に、電力供給先の過去の電力需要データ（需要実績データ）、電力供給日の気象情報、電力供給先のイベントデータ等に基づき、電気事業者３が入札する入札時間帯の予測電力需要量である前日予測量ｇを予測する。したがって、前日予測量ｇは、電気事業者３が一日前市場５に対して入札する時点での予測電力需要量である。前日予測量予測部２１で予測された前日予測量ｇは、第１記憶部２２に記憶される。

当日予測量予測部２３は、当日市場６への入札当日、すなわち電力供給日の当日に、電力供給先の過去の電力需要データ、電力供給日の気象情報、電力供給先のイベントデータ等に基づき、入札時間帯の予測電力需要量である当日予測量ｈを予測する。したがって、当日予測量ｈは、電気事業者３が当日市場６に対して入札する時点での予測電力需要量である。当日予測量予測部２３で予測された当日予測量ｈは、第２記憶部２４に記憶される。

電力供給先の過去の電力需要データは、卸電力取引所２または後述する電力需要データ記憶部４２等から取得するものとする。また、電力供給日の気象情報（予報、予測された情報を含む）は、気象庁等から取得するものとする。気象情報は、例えば、気温、湿度、天候等であり得る。前述したように、一般的に、電力供給日の当日（当日市場６に対して入札する時点）での予測精度は、電力供給日の前日（一日前市場５に対して入札する時点）での予測精度よりも高い傾向にある。そのため、一般的に、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈは互いに異なることとなる。

前日予測量予測部２１及び当日予測量予測部２３は、例えば、下記の（１）～（４）のいずれかの手法またはそれらの組み合わせを用いて、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈを予測することができる。
（１）過去の同じ時期の電力需要データと気象データ（気温、湿度等）に基づき重回帰分析を用いて予測する手法
（２）前日の電力需要実績と気象データ（気温、湿度等）に基づき予測する手法
（３）電力供給日と気象情報（気温、湿度、天候等）や曜日が類似する日の電力需要データに基づき予測する手法
（４）過去数年間における特定時刻の電力需要と同日の最大需要との関係に基づき予測する手法

単価予測部３０は、取引データ取得部３１と、電力単価予測部３２と、ペナルティ単価予測部３３とを含む。

取引データ取得部３１は、ネットワーク４を介して、卸電力取引所２または他のデータベース等から過去の電力取引データを取得する。過去の電力取引データには、一日前市場５での過去の電力単価（以降、「前日電力単価ａ」と称する）、当日市場６での過去の電力単価（以降、「当日電力単価ｂ」と称する）、及び過去のペナルティ料金の単価（以降、「ペナルティ単価ｃ」と称する）が含まれる。

電力単価予測部３２は、取引データ取得部３１が取得した過去の電力取引データに基づき、前日電力単価ａ及び当日電力単価ｂをそれぞれ予測する。同様に、ペナルティ単価予測部３３は、取引データ取得部３１が取得した過去の電力取引データに基づき、ペナルティ単価ｃを予測する。

電力単価予測部３２及びペナルティ単価予測部３３は、例えば、過去の電力取引データから、電力供給日と時期、曜日、気象情報（気温、湿度、天候等）等の条件が類似する日のデータを検索し、その検索されたデータに基づき、前日電力単価ａ、当日電力単価ｂ、及びペナルティ単価ｃの各単価を予測することができる。

予測誤差算出部４０は、使用電力量取得部４１と、電力需要データ記憶部４２と、予測誤差分布決定部４３とを含む。

使用電力量取得部４１は、ネットワーク４を介して、電力供給先の使用電力量データを取得する。具体的には、例えば、電力供給先に設置したスマートメータから使用電力量データを取得するようにするとよい。スマートメータは、所定の通信相手に対して使用電力量データを送信可能な通信機能を有する公知の電力量計であり、ネットワーク４を介して、使用電力量取得部４１に所定の時間間隔で使用電力量データを送信する。使用電力量取得部４１が取得した使用電力量データは、電力供給先の電力需要データとして、電力需要データ記憶部４２に記憶される。なお、スマートメータは各電力供給先に設置されており、使用電力量取得部４１は、各電力供給先に設置されたスマートメータから、各電力供給先の使用電力量データをそれぞれ取得するものとする。

予測誤差分布決定部４３は、第１記憶部２２に記憶された過去の前日予測量ｇと、電力需要データ記憶部４２に記憶された電力供給先の過去の電力需要データとに基づき、過去の前日予測量ｇとそれに対応する過去の実際の電力需要量との予測誤差分布である前日予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）を決定する。これにより、前日予測量予測部２１が過去に予測した前日予測量ｇについての予測誤差を求めることができる。

また、予測誤差分布決定部４３は、第２記憶部２４に記憶された過去の当日予測量ｈと、電力需要データ記憶部４２に記憶された過去の電力需要データとに基づき、過去の当日予測量ｈとそれに対応する過去の実際の電力需要量との予測誤差分布である当日予測誤差分布Ｐ_Ｈ（ｘ）を決定する。これにより、当日予測量予測部２３が過去に予測した当日予測量ｈについての予測誤差を求めることができる。

前日予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）及び当日予測誤差分布Ｐ_Ｈ（ｘ）の各予測誤差分布は、平均μ、分散σ^２の正規分布に従うものと仮定する。各予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）、Ｐ_Ｈ（ｘ）が正規分布に従うことにより、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈの各予測誤差をより正確に求めることが可能となる。なお、各予測誤差分布が正規分布に従うとの仮定は、中心極限定理（サンプルの平均と真の平均との誤差を論ずるもので、母集団の分布がどのような分布であっても、サンプルの平均と真の平均との誤差はサンプルのサイズ（個数）を大きくしたとき近似的に正規分布に従うとされる）に基づく。

予測誤差分布決定部４３は、例えば、下記の（１）～（３）のいずれかの手法を用いて、前日予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）及び当日予測誤差分布Ｐ_Ｈ（ｘ）を決定することができる。
（１）比較的少数のパラメータを持つパラメトリックモデル（parametric models）を用いて確率密度分布を表現し、そのモデルをデータに当てはめ、データに最もよく合うパラメータを推定する手法
（２）特定の関数型を仮定しないで、データに依存して分布の形を決めるノンパラメトリックモデル（non-parametric models）を用いる手法
（３）上記の２つの手法の中間的なもので、複雑な分布を表現するためにパラメータの数を系統的に増やせるようにすることで、パラメトリックモデルよりも一般的な関数型を表現するセミパラメトリック（semi-parametric）な手法

増減パラメータ決定部５０は、単価予測部３０で予測された前日電力単価ａ、当日電力単価ｂ、及びペナルティ単価ｃの各単価と、予測誤差算出部４０で算出された前日予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）及び当日予測誤差分布Ｐ_Ｈ（ｘ）の各予測誤差分布とに基づき、需要量予測部２０で予測された前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをそれぞれ増減補正するための第１の増減パラメータＡ及び第２の増減パラメータＢをそれぞれ決定する。

具体的には、増減パラメータ決定部５０は、マセマティカ（Mathematica）等の計算機ソフトを使用して、一日前市場５に対する入札額の期待値と、当日市場６に対する入札額の期待値と、電気事業者３が一日前市場５及び当日市場６に対して入札した入札量（すなわち調達量）が実際の電力需要量を下回った場合に支払うペナルティ料金の期待値との和（以降、「電力調達料金の期待値」と称する）が最小となるように、第１の増減パラメータＡ及び第２の増減パラメータＢの値をそれぞれ決定する。統計学の観点では、電力調達料金の期待値が小さいほど、電気事業者３は低コストで電力の調達が可能であることを意味しており、電力調達料金の期待値を最小化する第１の増減パラメータＡ、第２の増減パラメータＢを選択することで、電気事業者３の収益が改善する。ここで、電力調達料金の期待値は、下記の数式１で表すことができる。

上記の数式１において、Ｅ［Ｃ_１＋Ｃ_２＋Ｃ_３］は電力調達料金の期待値であり、Ｅ［Ｃ_１］は一日前市場５に対する入札額の期待値であり、Ｅ［Ｃ_２］は当日市場６に対する入札額の期待値であり、Ｅ［Ｃ_３］はペナルティ料金の期待値である。この数式１の導出方法については後に詳述する。

入札部６０は、一日前市場入札部６１と、当日市場入札部６２とを含む。

一日前市場入札部６１は、まず、需要量予測部２０の前日予測量予測部２１で求めた前日予測量ｇに、増減パラメータ決定部５０で求めた第１の増減パラメータＡを加算して、前日予測量ｇを増減補正する。そして、補正後の前日予測量ｇ、すなわち前日予測量ｇと第１の増減パラメータＡとの和である「ｇ＋Ａ」を入札量として、一日前市場５に入札する。

当日市場入札部６２は、まず、需要量予測部２０の当日予測量予測部２３で求めた当日予測量ｈに、増減パラメータ決定部５０で求めた第２の増減パラメータＢを加算して、当日予測量ｈを増減補正する。続いて、補正後の当日予測量ｈ、すなわち当日予測量ｈと第２の増減パラメータＢとの和である「ｈ＋Ｂ」を、一日前市場入札部６１で求めた補正後の前日予測量ｇである「ｇ＋Ａ」と比較する。この比較の結果、図４（ａ）に示すように、「ｈ＋Ｂ」が「ｇ＋Ａ」以上の場合には、その差分である「ｈ＋Ｂ－（ｇ＋Ａ）」を入札量として当日市場６に入札する。逆に、図４（ｂ）に示すように、「ｈ＋Ｂ」が「ｇ＋Ａ」よりも小さい場合には、当日市場６には入札しない。一日前市場５に入札した入札量（ｇ＋Ａ）が補正後の当日予測量（ｈ＋Ｂ）、すなわち予測需要量をすでに上回っているため、当日市場６への入札分は無駄になるからである。

次に、電力取引支援装置１による電力取引支援処理である、増減パラメータ決定処理、一日前市場入札処理、及び当日市場入札処理の各処理の流れを、図５－図７の各フロー図を参照して説明する。

図５は、増減パラメータ決定処理の流れを示すフロー図である。この増減パラメータ決定処理は、第１の増減パラメータＡ及び第２の増減パラメータＢを決定するための処理であり、一日前市場５への入札当日、すなわち電力供給日の前日までに実施される。

まず、単価予測部３０の電力単価予測部３２で、過去の電力取引データに基づき、前日電力単価ａ及び当日電力単価ｂをそれぞれ予測する（ステップＳＴ１０１）。

続いて、単価予測部３０のペナルティ単価予測部３３で、過去の電力取引データに基づき、ペナルティ単価ｃを予測する（ステップＳＴ１０２）。

次に、予測誤差算出部４０の予測誤差分布決定部４３で、第１記憶部２２及び第２記憶部２４に記憶された過去の前日予測量ｇ及び過去の前日予測量ｇと、電力需要データ記憶部４２に記憶された過去の実際の電力需要量とに基づき、過去の前日予測量ｇ及び過去の当日予測量ｈとそれに対応する過去の実際の電力需要量との予測誤差分布である前日予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）及び当日予測誤差分布Ｐ_Ｈ（ｘ）をそれぞれ決定する（ステップＳＴ１０３）。

そして、増減パラメータ決定部５０で、前日電力単価ａ、当日電力単価ｂ、ペナルティ単価ｃ、前日予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）、及び当日予測誤差分布Ｐ_Ｈ（ｘ）（より詳細には、各予測誤差のバラつき、すなわち予測精度）に基づき、第１の増減パラメータＡ及び第２の増減パラメータＢをそれぞれ求める（ステップＳＴ１０４（増減パラメータ決定ステップ））。前述したように、第１の増減パラメータＡ及び第２の増減パラメータＢは、上記の数式１で表される電力調達料金の期待値（一日前市場５に対する入札額の期待値と、当日市場６の入札額の期待値と、インバランス料金の期待値との和）が最小になるように決定される。

決定された第１の増減パラメータＡ及び第２の増減パラメータＢは、下記の一日前市場入札処理及び当日市場入札処理で使用するために、電力取引支援装置１のストレージ１７（図２参照）等に記憶しておく。

図６は、一日前市場入札処理の流れを示すフロー図である。この一日前市場入札処理は、一日前市場５に対して入札するための処理であり、一日前市場５への入札当日、すなわち電力供給日の前日に実施される。

まず、需要量予測部２０の前日予測量予測部２１で、過去の電力需要データに基づき、一日前市場５への入札時の予測電力需要量である前日予測量ｇを予測する（ステップＳＴ２０１）。

次に、一日前市場入札部６１で、前日予測量ｇに、上記の増減パラメータ決定処理で決定された第１の増減パラメータＡを加算して、前日予測量ｇを増減補正する（ステップＳＴ２０２）。

そして、一日前市場入札部６１は、補正後の前日予測量ｇである「ｇ＋Ａ」を入札量として、一日前市場５に入札する（ステップＳＴ２０３）。

一日前市場５に入札した入札量（ｇ＋Ａ）は、当日市場入札処理で使用するために、電力取引支援装置１のストレージ１７（図２参照）等に記憶しておく。

図７は、当日市場入札処理の流れを示すフロー図である。この当日市場入札処理は、当日市場６に対して入札するための処理であり、当日市場６への入札当日、すなわち電力供給日の当日に実施される。

まず、需要量予測部２０の当日予測量予測部２３で、過去の電力需要データに基づき、当日市場６への入札時の予測電力需要量である当日予測量ｈを予測する（ステップＳＴ３０１）。

続いて、入札部６０の当日市場入札部６２で、当日予測量ｈに、上記の増減パラメータ決定処理で決定された第２の増減パラメータＢを加算して、当日予測量ｈを増減補正する（ステップＳＴ３０２）。

次に、当日市場入札部６２で、補正後の当日予測量である「ｈ＋Ｂ」が、補正後の前日予測量ｇである「ｇ＋Ａ」以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ３０３）。「ｈ＋Ｂ」が「ｇ＋Ａ」以上であると判定された場合（ステップＳＴ３０３：Ｙｅｓ）は、ステップＳＴ３０４に進む。一方、「ｈ＋Ｂ」が「ｇ＋Ａ」よりも小さいと判定された場合（ステップＳＴ３０３：Ｎｏ）は、当日市場６には入札せず、処理を終了する。

ステップＳＴ３０４では、「ｈ＋Ｂ」と「ｇ＋Ａ」との差分である「ｈ＋Ｂ－（ｇ＋Ａ）」を入札量として当日市場６に入札する。

以上のように、本発明によれば、電力調達料金の期待値が最小となるように決定された第１の増減パラメータＡ及び第２の増減パラメータＢによって前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをそれぞれ補正することができる。したがって、前日の予測精度（すなわち前日予測量ｇ）及び当日の予測精度（すなわち当日予測量ｈ）に応じて、電力調達料金の期待値が最小となるように一日前市場５及び当日市場６に対する入札量を配分することが可能となる。

次に、電力調達料金の期待値を表す上記の数式１の導出方法について説明する。前述したように、一日前市場５及び当日市場６では、１日を３０分単位で区切った４８コマの入札時間帯毎に取引が行われる。以下では、電気事業者３が、４８コマの入札時間帯のうちのｔコマ目に対して入札する場合について説明する。

（電力調達料金）
まず、電気事業者３が一日前市場５及び当日市場６から電力を調達するのに要する料金である電力調達料金を求める。電力調達料金は、一日前市場５に対する入札額Ｃ_１と、当日市場６に対する入札額Ｃ_２と、電気事業者３の調達量が需要量を下回った場合に支払うペナルティ料金Ｃ_３との和として求められる。

一日前市場５のｔコマ目の前日電力単価をａとする。そして、一日前市場５に対しては、前日予測量ｇに第１の増減パラメータＡ（以降、単に「パラメータＡ」と称する）を加算した入札量ｇ＋Ａで入札することとする。したがって、一日前市場５に対する入札額Ｃ_１は、下記の数式２で表される。

当日市場６のｔコマ目の当日電力単価をｂとする。そして、当日市場６に対しては、一日前市場５への入札量ｇ＋Ａと当日市場６への入札量との和が、当日予測量ｈに第２の増減パラメータＢ（以降、単に「パラメータＢ」と称する）を加算したｈ＋Ｂとなるように入札することとする。つまり、ｇ＋Ａ≦ｈ＋Ｂの場合には、ｈ＋Ｂ－（ｇ＋Ａ）の入札量で当日市場６に入札する。一方、ｇ＋Ａ＞ｈ＋Ｂの場合には、当日市場６には入札しない。したがって、当日市場６に対する入札額Ｃ_２は、下記の数式３で表される。ただし、下記の数式３におけるδは、括弧内の条件式を満たす場合には１を取り、それ以外の場合には０を取る関数とする。

ｔコマ目の予測電力需要量をｆとし、ペナルティ単価をｃとする。前述したように、ｇ＋Ａ≦ｈ＋Ｂ≦ｆの場合、または、ｈ＋Ｂ＜ｇ＋Ａ≦ｆの場合には、電気事業者３の調達量が需要量を下回るためペナルティ料金が発生する。したがって、ペナルティ料金Ｃ_３は、下記の数式４で表される。ただし、下記の数式４におけるδは、括弧内の条件式を満たす場合には１を取り、それ以外の場合には０を取る関数とする。

上記のようにして求めた、一日前市場５に対する入札額Ｃ_１、当日市場６に対する入札額Ｃ_２、及びペナルティ料金Ｃ_３を合計したＣ_１＋Ｃ_２＋Ｃ_３が、電力調達料金Ｃとなる。

（電力調達料金の期待値）
次に、電力調達料金の期待値Ｅ［Ｃ_１＋Ｃ_２＋Ｃ_３］を求める。Ｇ＝ｆ－ｇと、Ｈ＝ｆ－ｈを確率変数とし、Ｇ及びＨの確率密度関数（予測誤差分布）をそれぞれＰ_Ｇ（ｘ）、Ｐ_Ｈ（ｙ）とする。また、予測電力需要量ｆ、前日電力単価ａ、当日電力単価ｂ、ペナルティ単価ｃは、それぞれ独立とする。

一日前市場５に対する入札額Ｃ_１の期待値Ｅ［Ｃ_１］は、下記の数式５で表される。

当日市場６に対する入札額Ｃ_２は、Ｇ及びＨを用いると、下記の数式６で表される。

したがって、当日市場６に対する入札額Ｃ_２の期待値Ｅ［Ｃ_２］は、下記の数式７で表すことができる。ただし、数式７は、予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）、Ｐ_Ｈ（ｙ）を具体的に定めていない式である（後述の数式９、数式１０についても同じ）。

ペナルティ料金Ｃ_３は、Ｇ及びＨを用いると、下記の数式８で表される。

したがって、ペナルティ料金Ｃ_３の期待値Ｅ［Ｃ_３］は、下記の数式９で表すことができる。

上記のようにして求めた、一日前市場５に対する入札額Ｃ_１の期待値Ｅ［Ｃ_１］、当日市場６に対する入札額Ｃ_２の期待値Ｅ［Ｃ_２］、及びペナルティ料金Ｃ_３の期待値Ｅ［Ｃ_３］を合計したＥ［Ｃ_１］＋Ｅ［Ｃ_２］＋Ｅ［Ｃ_３］が、電力調達料金の期待値Ｅ［Ｃ_１＋Ｃ_２＋Ｃ_３］となる。したがって、電力調達料金の期待値Ｅ［Ｃ_１＋Ｃ_２＋Ｃ_３］は、下記の数式１０で表すことができる。この数式１０は、上記の数式１と同一である。このようにして、上記の数式１を導出することができる。なお、上述したように、数式７、数式９、数式１０は予測誤差分布Ｐ_Ｇ（ｘ）、Ｐ_Ｈ（ｙ）を特定するものではない。以下、予測誤差が正規分布に従う例について、具体的な数値計算を含めて詳述するが、数式７、数式９、数式１０の数学的記述から明白なように、本発明は予測誤差が正規分布に従うものでない場合においても、数式をもって記述された分布に従うものであれば有効に適用できることは言うまでもない。

本発明の実施態様を想定するとき、例えばビル等の個々の施設と複数世帯から構成される一群のクラスタとでは電力需要のパターンは異なってくる。すなわち、一般に予測誤差の分布は電気事業者３が電力を供給する対象の規模（スケール）によって異なる。したがって、その需要予測の誤差の分布は電力を供給する対象の特性の影響を受ける場合があると考えられることから、予測誤差分布として様々な分布を適用できるよう、上述した電力取引支援装置１（電力取引支援装置１において動作する電力取引支援用プログラム）を構成しておくことは実用上の意義がある。

（予測誤差が正規分布に従う場合の期待値）
次に、実際の電力需要量に対する予測電力需要量ｆの予測誤差が、平均０の正規分布に従うと仮定した場合の、電力調達料金の期待値Ｅ［Ｃ_１＋Ｃ_２＋Ｃ_３］（以降、単に「期待値Ｅ［Ｃ］」または「期待値Ｅ」と称する）について説明する。

実際の電力需要量に対する前日予測量ｇの予測誤差Ｇが、平均０、分散σ_１（ｔ）^２＝σ_１ ^２の正規分布に、実際の需要量に対する当日予測量ｈの予測誤差Ｈが、平均０、分散σ_２（ｔ）^２＝σ_２ ^２の正規分布にそれぞれ従うと仮定する。このとき、σ^２＝σ（ｔ）^２＝σ_１（ｔ）^２＋σ_２（ｔ）^２とすれば、Ｃ_２の期待値Ｅ［Ｃ_２］は下記の数式１１で、Ｃ_３の期待値Ｅ［Ｃ_３］は下記の数式１２でそれぞれ表すことができる。

したがって、ｔコマ目の期待値Ｅ［Ｃ］は、下記の数式１３で表すことができる。

（期待値の数値計算）
電気事業者３が一日前市場５及び当日市場６から電力を調達する調達条件が下記である場合の、ｔコマ目の期待値Ｅ［Ｃ］を数値計算で求める。
ｆ＝１００、σ_１＝√３、σ_２＝√２、ａ＝１、ｂ＝２、ｃ＝３

上記の調達条件について説明すると、標準偏差σ_１＝√３は、電気事業者３の前日予測量ｇの予測精度の目標レベルが実際の電力需要量の±３％以内であることを考慮したものである。また、前述したように、前日予測量ｇは当日予測量ｈよりも予測精度が高いので、標準偏差σ_２＝√２とした。また、ペナルティ単価ｃ＝３は、ペナルティ料金が前日電力単価ａの３倍以上になる場合があることを考慮したものである。当日電力単価ｂは、前日電力単価ａとペナルティ単価ｃの平均値とした。

パラメータＡ及びパラメータＢを－１．９≦Ａ≦３、－４．９≦Ｂ≦０の範囲で動かすと、点（Ａ、Ｂ、Ｅ［Ｃ］）は図８のグラフを描く。ただし、パラメータＡは１０時方向を向いた軸を、パラメータＢは１時方向を向いた軸を、それぞれ０．１刻みで動くものとする。また、以降に説明する図９及び図１２－図２３のグラフもこれに従うものとする。

図８に示すように、パラメータＡ、Ｂの値がある上限値を上回ると、パラメータＡ、Ｂの値が大きくなるに従って、期待値Ｅ［Ｃ］は単調増加する。また、パラメータＡ、Ｂの値がある下限値を下回ると、パラメータＡ、Ｂの値が小さくなるに従って、期待値Ｅ［Ｃ］は単調増加する。したがって、パラメータ（Ａ、Ｂ）＝（０、０）付近での期待値Ｅ［Ｃ］の増減傾向を調べれば、期待値Ｅ［Ｃ］を最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）を求めることができる。

期待値Ｅ［Ｃ］を最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）を数値計算で求めると（０．６、－２）となり、このときの期待値Ｅ［Ｃ］は、Ｅ［Ｃ］～１０１．８３５となる。一方、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをパラメータＡ、Ｂで補正しない場合、すなわちＡ＝Ｂ＝０の場合の期待値Ｅ［Ｃ］は、Ｅ［Ｃ］～１０２．３２９となる。

したがって、上記の調達条件では、一日前市場５には前日予測量ｇよりも若干多め（パラメータＡ＝０．６）に入札し、当日市場６には当日予測量ｈよりも幾分少なめ（パラメータＢ＝－２）に入札すれば、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをパラメータＡ、Ｂで補正しない場合と比べて、期待値Ｅ［Ｃ］を小さくできることが分かった。

（期待値の安定性）
上記のように期待値Ｅ［Ｃ］を小さくする方法があっても、電力調達料金Ｃの分散が大きく、期待値Ｅ［Ｃ］の収束が遅いと、実際の電力調達においては利用できないことがある。これは、金銭面のリスクが発生するからである。そこで、期待値Ｅ［Ｃ］を最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）と、電力調達料金Ｃの分散との関係について調べた。結論を述べれば、期待値Ｅ［Ｃ］を最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は、電力調達料金Ｃの分散を小さくすることが分かった。

モンテカルロ法を用いた電力調達シミュレーションを各パラメータ（Ａ、Ｂ）に対してそれぞれ１００万回行った。このシミュレーションでは、下記の調達条件（以降、「基準調達条件」と称する）を用いた。
ｆ＝１００、σ_１＝√３、σ_２＝√２、ａ＝１、ｂ＝２、ｃ＝３

また、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈは、ｇ～Ｎ（ｆ、σ_１ ^２）、ｈ～Ｎ（ｆ、σ_２ ^２）と平均ｆの正規分布に従うものとする。

パラメータＡ及びパラメータＢを、－１．９≦Ａ≦３、－４．９≦Ｂ≦０の範囲で動かすと、点（Ａ、Ｂ、Ｅ［Ｃ］）は図９のグラフを描く。電力調達料金Ｃはパラメータ（Ａ、Ｂ）に依存するので、このことを明示的にするために、以降、電力調達料金Ｃは電力調達料金Ｃ（Ａ、Ｂ）と記載する。

このシミュレーションの結果、電力調達料金Ｃの分散を最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（１、－１．４）となり、このときの電力調達料金Ｃの分散Ｖ［Ｃ（１、－１．４）］は１．６９３０９８となった。また、パラメータ（Ａ、Ｂ）＝（０、０）での分散Ｖ［Ｃ（０、０）］は２．８７９７３９、パラメータ（Ａ、Ｂ）＝（０．６、－２）での分散Ｖ［Ｃ（０．６、－２）］は１．８２１４３２となった。

したがって、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをパラメータＡ、Ｂで補正しない場合の電力調達料金Ｃの分散Ｖ［Ｃ（０、０）］は、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをパラメータＡ、Ｂ（１、－１．４）で補正した場合の電力調達料金Ｃの分散Ｖ［Ｃ（１、－１．４）］の約１．７倍となり、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをパラメータＡ、Ｂ（０．６、－２）で補正した場合の電力調達料金Ｃの分散Ｖ［Ｃ（０．６、－２）］は、分散Ｖ［Ｃ（１、－１．４）］の約１．０７倍となることが分かった。

図１０及び図１１は、パラメータ（Ａ、Ｂ）が（０、０）及び（０．６、－２）である場合の、電力調達料金Ｃ（Ａ、Ｂ）のシミュレーション結果をそれぞれ示すヒストグラムである。

上記の調達条件では、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをパラメータＡ、Ｂで補正した場合は、前日予測量ｇ及び当日予測量ｈをパラメータＡ、Ｂで補正しない場合と比べて、電力調達料金Ｃの分散が小さくなり、これにより、電力のより安定的な調達が可能になることが分かった。これは、一日前市場５への入札量を増やすことにより、ペナルティ料金の発生が抑制されたためだと考えられる。また、図９のグラフから分かるように、パラメータＡの値が大きい場合には、パラメータＢは、電力調達料金Ｃの分散に対してはほとんど影響しない。これは、前日予測量ｇの分散と当日予測量ｈの分散との差が小さいことにより、ほとんどの場合、一日前市場５で必要な調達量を確保できるためだと考えられる。

（調達条件を変更した場合のシミュレーション）
次に、上記の基準調達条件を変更した場合に、期待値Ｅを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）がどのように変化する傾向があるかを調べた。具体的には、基準調達条件の一部を変更し、その変更後の調達条件について、モンテカルロ法を用いた電力調達シミュレーションを１００万回行い、このシミュレーションによって得られた期待値Ｅ及び分散Ｖのグラフを描いた。なお、基準調達条件で求めたパラメータＡ＝０．６を前日基準値、パラメータＢ＝－２を当日基準値と称することとする。

（前日予測量ｇの予測精度を低くした場合）
上記の基準調達条件では、標準偏差σ_１の値は√３であった。この標準偏差σ_１の値を５に変更した。この変更は、基準調達条件に対して前日予測量ｇの予測精度を低くしたことを意味する。図１２及び図１３は、この変更後の調達条件についてのシミュレーションによって得られた期待値Ｅ及び分散Ｖをそれぞれ示すグラフである。ただし、パラメータＡ、Ｂの範囲は、－１．９≦Ａ≦３、－４．９≦Ｂ≦０とする。

このシミュレーションにより求められた、期待値Ｅを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（０．８、－１）であり、電力調達料金Ｃの分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（１、－０．４）であった。そして、パラメータ（Ａ、Ｂ）が、これらの値及び（０、０）の値を取る場合の期待値Ｅ及び分散Ｖは、それぞれ以下のようになった。

このシミュレーションの結果から、基準調達条件に対して前日予測量ｇの予測精度を低くした場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡ及びパラメータＢはそれぞれ前日基準値（パラメータＡ＝０．６）及び当日基準値（パラメータＢ＝－２）よりも増加する傾向があることが分かった。

また、同様のシミュレーションを行うことにより、基準調達条件に対して前日予測量ｇの予測精度を高くした場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡ及びパラメータＢはそれぞれ前日基準値及び当日基準値より減少する傾向があることを容易に導き出すことができる。

（当日予測量ｈの予測精度を高くした場合）
基準調達条件では、標準偏差σ_２の値は√２であった。この標準偏差σ_２の値を０．１に変更した。この変更は、基準調達条件に対して当日予測量ｈの予測精度を高くしたことを意味する。図１４及び図１５は、この変更後の調達条件ついてのシミュレーションによって得られた期待値Ｅ及び分散Ｖをそれぞれ示すグラフである。ただし、パラメータＡ、Ｂの範囲は、－１．９≦Ａ≦３、－１．９≦Ｂ≦３とする。

このシミュレーションにより求められた、期待値Ｅを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（０．１、－０．１）であり、電力調達料金Ｃの分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（０．１、０）であった。そして、パラメータ（Ａ、Ｂ）が、これらの値及び（０、０）の値を取る場合の期待値Ｅ及び分散Ｖは、それぞれ以下のようになった。

このシミュレーションの結果から、基準調達条件に対して当日予測量ｈの予測精度を高くした場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡは前日基準値よりも減少し、パラメータＢは当日基準値より増加する傾向があることが分かった。

また、同様のシミュレーションを行うことにより、基準調達条件に対して当日予測量ｈの予測精度を低くした場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡは前日基準値よりも増加し、パラメータＢは当日基準値よりも減少する傾向があることを容易に導き出すことができる。

（当日電力単価ｂを下げた場合）
基準調達条件では、当日電力単価ｂの値は２であった。この当日電力単価ｂの値を１．２に変更した。この変更は、基準調達条件に対して当日電力単価ｂを下げたこと、すなわち当日電力単価ｂを前日電力単価ａに近づけたことを意味する。図１６及び図１７は、この変更後の調達条件についてのシミュレーションによって得られた期待値Ｅ及び分散Ｖをそれぞれ示すグラフである。ただし、パラメータＡ、Ｂの範囲は、－１．９≦Ａ≦３、－２．９≦Ｂ≦２とする。

このシミュレーションにより求められた、期待値Ｅを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（－０．１、－０．５）であり、電力調達料金Ｃの分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（－０．１、０）であった。そして、パラメータ（Ａ、Ｂ）が、これらの値及び（０、０）の値を取る場合の期待値Ｅ及び分散Ｖは、それぞれ以下のようになった。

このシミュレーションの結果から、基準調達条件に対して当日電力単価ｂを下げた場合、すなわち当日電力単価ｂを前日電力価に近づけた場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡは前日基準値よりも減少し、パラメータＢは当日基準値よりも増加する傾向があることが分かった。

（当日電力単価ｂを上げた場合）
基準調達条件では、当日電力単価ｂの値は２であった。この当日電力単価ｂの値を２．８に変更した。この変更は、基準調達条件に対して当日電力単価ｂを上げたこと、すなわち当日電力単価ｂをペナルティ単価ｃに近づけたことを意味する。図１８及び図１９は、この変更後の調達条件についてのシミュレーションによって得られた期待値Ｅ及び分散Ｖをそれぞれ示すグラフである。ただし、パラメータＡ、Ｂの範囲は、－１．９≦Ａ≦３、－４．９≦Ｂ≦０とする。

このシミュレーションにより求められた、期待値Ｅを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（０．７、－３．８）であり、電力調達料金Ｃの分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（１．２、－２．２）であった。そして、パラメータ（Ａ、Ｂ）が、これらの値及び（０、０）の値を取る場合の期待値Ｅ及び分散Ｖは、それぞれ以下のようになった。

このシミュレーション結果から、基準調達条件に対して当日電力単価ｂを上げた場合、すなわち当日電力単価ｂをペナルティ単価ｃに近づけた場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡは前日基準値よりも増加し、パラメータＢは当日基準値よりも減少する傾向があることが分かった。

（前日電力単価ａを下げた場合）
基準調達条件では、前日電力単価ａの値は１であった。この前日電力単価ａの値を０．５に変更した。この変更は、基準調達条件に対して前日電力単価ａを下げたことを意味する。図２０及び図２１は、この変更後の調達条件についてのシミュレーションによって得られた期待値Ｅ及び分散Ｖをそれぞれ示すグラフである。ただし、パラメータＡ、Ｂの範囲は、－０．９≦Ａ≦３、－４．９≦Ｂ≦０とする。

このシミュレーションにより求められた、期待値Ｅを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（１．６、－２．５）であり、電力調達料金Ｃの分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（３．１、－１．７）であった。そして、パラメータ（Ａ、Ｂ）が、これらの値及び（０、０）の値を取る場合の期待値Ｅ及び分散Ｖは、それぞれ以下のようになった。

このシミュレーションの結果から、基準調達条件に対して前日電力単価ａを下げた場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡは前日基準値よりも増加し、パラメータＢは当日基準値よりも減少する傾向があることが分かった。

また、同様のシミュレーションを行うことにより、基準調達条件に対して前日電力単価ａを上げた場合、すなわち前日電力単価ａを当日電力単価ｂに近づけた場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡは前日基準値よりも減少し、パラメータＢは当日基準値よりも増加する傾向があることを容易に導き出すことができる。

（ペナルティ単価ｃを上げた場合）
基準調達条件では、ペナルティ単価ｃは３であった。このペナルティ単価ｃを３．５に変更した。この変更は、基準調達条件に対してペナルティ単価ｃを上げたことを意味する。図２２及び図２３は、この変更後の調達条件についてのシミュレーションによって得られた期待値Ｅ及び分散Ｖをそれぞれ示すグラフである。ただし、パラメータＡ、Ｂの範囲は、－１．９≦Ａ≦３、－４．９≦Ｂ≦０とする。

このシミュレーションにより求められた、期待値Ｅを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（０．８、－１．６）であり、電力調達料金Ｃの分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）は（１．２、－１）であった。そして、パラメータ（Ａ、Ｂ）が、これらの値及び（０、０）の値を取る場合の期待値Ｅ及び分散Ｖは、それぞれ以下のようになった。

このシミュレーションの結果から、基準調達条件に対してペナルティ単価ｃを上げた場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡ及びパラメータＢはそれぞれ前日基準値（パラメータＡ＝０．６）及び当日基準値（パラメータＢ＝－２）よりも増加する傾向があることが分かった。

また、同様のシミュレーションを行うことにより、基準調達条件に対してペナルティ単価ｃを下げた場合、すなわちペナルティ単価ｃを当日電力単価ｂに近づけた場合には、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）については、パラメータＡ及びパラメータＢはそれぞれ前日基準値（パラメータＡ＝０．６）及び当日基準値（パラメータＢ＝－２）よりも減少する傾向があることが分かった。

上記の各シミュレーションの結果をまとめたものを表１に示す。表１には、調達条件の一部を変更したときの、期待値Ｅ及び分散Ｖを最小にするパラメータ（Ａ、Ｂ）の前日基準値及び当日基準値に対する増減が示されている。なお、上記では、調達条件の各要素（標準偏差σ_１、標準偏差σ_２、前日電力単価ａ、当日電力単価ｂ、ペナルティ単価ｃ）の変更については１つの事例のみを挙げて説明しているが、上記の各要素の変更に伴うパラメータＡ、Ｂの増減傾向が普遍的なものであることは数学的に自明である。

以降、本発明の変形例について説明する。上述した実施形態においてペナルティ料金Ｃ_３は数式４によって与えられているが、変形例においては下記の数式２０によって与えられる。

数式２０は数式４と比較して右辺に第３項及び第４項が追加されている。第３項及び第４項においてｄは売電単価を表す。すなわち、数式２０は、予測電力需要量ｆより実際の電力調達量が下回る場合はペナルティ単価ｃに基づくペナルティ料金が発生する一方で、予測電力需要量ｆより実際の電力調達量が上回る場合（すなわち、余剰電力が生じた場合）は、売電単価ｄに基づく売電収入が生じることを意味している（この売電収入は数式２０の上では負の値として表現される）。したがって、変形例ではトータルとしてのペナルティ料金Ｃ_３が負の値となるケースが存在する。なお、電気事業者３が蓄電池等の蓄エネルギー手段を所有する場合、電気事業者３は余剰電力（すなわち、－（ｆ－ｈ－Ｂ）または－（ｆ－ｇ－Ａ））を一時的に蓄電池等に充電しておき、電力需要が大きいときに放電（売電）することも可能である。

変形例においては、増減パラメータ決定部５０（図３参照）は増減パラメータ決定ステップ（図５、ＳＴ１０４参照）において、「一日前市場５に対する入札額の期待値」と、「当日市場６に対する入札額の期待値」と、「ペナルティ料金に売電収入（ここでは、負の値）を加えた値の期待値」との和が最小となるように、第１の増減パラメータＡ及び第２の増減パラメータＢの値をそれぞれ決定する。この「ペナルティ料金に売電収入を加えた値の期待値」については、「ペナルティ料金の期待値に、一日前市場及び当日市場に対する入札量が実際の需要量を上回った場合に得られる売電収入の期待値（負の値）を加えた値」と言い換えてもよい。

変形例においても、Ｇ＝ｆ－ｇと、Ｈ＝ｆ－ｈを確率変数とすると、売電単価ｄを含めた場合のペナルティ料金Ｃ_３は、Ｇ及びＨを用いると、下記の数式２１で表される。

変形例においても、Ｇ及びＨの確率密度関数（予測誤差分布）をそれぞれＰ_Ｇ（ｘ）、Ｐ_Ｈ（ｙ）とすると、売電収入を考慮したペナルティ料金Ｃ_３の期待値Ｅ［Ｃ_３］は、下記の数式２２で表すことができる。

したがって、数式２２、数式５及び数式７を用いることで、変形例における当日のｔコマ目における電力量料金の期待値Ｅ［Ｃ_１＋Ｃ_２＋Ｃ_３］は、以下の数式２３で表すことができる。

このように変形例によれば、電気事業者３が余剰電力を売却することが可能である場合においても、電力調達料金の期待値が最小となるように一日前市場及び当日市場に対する入札量を配分することが可能となる。

以上、本発明を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本発明はこれらの実施形態によって限定されるものではない。なお、上記実施形態に示した本発明に係る電力取引支援装置及び電力取引支援方法の各構成要素は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも本開示の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。

本発明に係る電力取引支援装置及び電力取引支援方法は、前日の予測精度及び当日の予測精度に応じて、電力調達料金の期待値が最小となるように一日前市場及び当日市場に対する入札量を配分することが可能な電力取引支援装置及び電力取引支援方法として有用である。

１ 電力取引支援装置
２ 卸電力取引所
３ 電気事業者
４ ネットワーク
５ 一日前市場
６ 当日市場
２０ 需要量予測部
２１ 前日予測量予測部
２２ 第１記憶部
２３ 当日予測量予測部
２４ 第２記憶部
３０ 単価予測部
３１ 取引データ取得部
３２ 電力単価予測部
３３ ペナルティ単価予測部
４０ 予測誤差算出部
４１ 使用電力量取得部
４２ 電力需要データ記憶部
４３ 予測誤差分布決定部
５０ 増減パラメータ決定部
６０ 入札部
６１ 一日前市場入札部
６２ 当日市場入札部

Claims (8)

1. 卸電力取引市場に対する入札を支援する電力取引支援装置であって、
   過去の電力需要データに基づき、一日前市場への入札時の予測電力需要量である前日予測量を予測する前日予測量予測部と、
   過去の電力需要データに基づき、当日市場への入札時の予測電力需要量である当日予測量を予測する当日予測量予測部と、
   過去の前記前日予測量とそれに対応する過去の実際の電力需要量との予測誤差である前日予測誤差、及び過去の前記当日予測量とそれに対応する前記過去の実際の電力需要量との予測誤差である当日予測誤差をそれぞれ算出する予測誤差算出部と、
   前記前日予測量を前記前日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記前日予測量に基づいて決定された入札量で前記一日前市場に対して入札する一日前市場入札部と、
   前記当日予測量を前記当日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記当日予測量に基づいて決定された入札量で前記当日市場に対して入札する当日市場入札部と、
   前記前日予測誤差及び前記当日予測誤差に基づき、前記前日予測量を増減補正する第１の増減パラメータ、及び前記当日予測量を増減補正する第２の増減パラメータをそれぞれ決定する増減パラメータ決定部と
   を備え、
   前記増減パラメータ決定部は、前記第１の増減パラメータにより補正された前記前日予測量に基づき算出される前記一日前市場に対する入札額の期待値と、前記第２の増減パラメータにより補正された前記当日予測量に基づき算出される前記当日市場に対する入札額の期待値と、前記一日前市場及び前記当日市場に対する入札量が実際の需要量を下回った場合に支払うインバランス料金の期待値との和が最小となるように、前記第１の増減パラメータ及び前記第２の増減パラメータの値をそれぞれ決定する ことを特徴とする電力取引支援装置。
2. 前記前日予測誤差及び前記当日予測誤差が、数式をもって記述された分布に従うことを特徴とする請求項１に記載の電力取引支援装置。
3. 前記一日前市場入札部は、前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和を入札量として前記一日前市場に対して入札し、
   前記当日市場入札部は、前記当日予測量と前記第２の増減パラメータとの和が、前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和以上の場合には、その差分を入札量として前記当日市場に対して入札し、前記当日予測量と前記第２の増減パラメータとの和が前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和よりも小さい場合には、前記当日市場に対して入札しないことを特徴とする請求項１または２に記載の電力取引支援装置。
4. 前記増減パラメータ決定部は、前記インバランス料金の期待値に、前記一日前市場及び前記当日市場に対する入札量が実際の需要量を上回った場合に得られる売電収入の期待値を加えて、前記第１の増減パラメータ及び前記第２の増減パラメータの値をそれぞれ決定す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取引支援装置。
5. 卸電力取引市場に対する入札を支援する電力取引支援方法であって、
   コンピュータが、
   過去の電力需要データに基づき、一日前市場への入札時の予測電力需要量である前日予測量を予測する前日予測量予測ステップと、
   過去の電力需要データに基づき、当日市場への入札時の予測電力需要量である当日予測量を予測する当日予測量予測ステップと、
   過去の前記前日予測量とそれに対応する過去の実際の電力需要量との予測誤差である前日予測誤差、及び過去の前記当日予測量とそれに対応する前記過去の実際の電力需要量との予測誤差である当日予測誤差をそれぞれ算出する予測誤差算出ステップと、
   前記前日予測量を前記前日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記前日予測量に基づいて決定された入札量で前記一日前市場に対して入札する一日前市場入札ステップと、
   前記当日予測量を前記当日予測誤差に基づいて補正するとともに、その補正後の前記当日予測量に基づいて決定された入札量で前記当日市場に対して入札する当日市場入札ステップと、
   前記前日予測誤差及び前記当日予測誤差に基づき、前記前日予測量を増減補正する第１の増減パラメータ、及び前記当日予測量を増減補正する第２の増減パラメータをそれぞれ決定する増減パラメータ決定ステップと
   を実行し、
   前記増減パラメータ決定ステップでは、前記第１の増減パラメータにより補正された前記前日予測量に基づき算出される前記一日前市場に対する入札額の期待値と、前記第２の増減パラメータにより補正された前記当日予測量に基づき算出される前記当日市場に対する入札額の期待値と、前記一日前市場及び前記当日市場に対する入札量が実際の需要量を下回った場合に支払うインバランス料金の期待値との和が最小となるように、前記第１の増減パラメータ及び前記第２の増減パラメータの値をそれぞれ決定する ことを特徴とする電力取引支援方法。
6. 前記前日予測誤差及び前記当日予測誤差が、数式をもって記述された分布に従うことを特徴とする請求項５に記載の電力取引支援方法。
7. 前記一日前市場入札ステップでは、前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和を入札量として前記一日前市場に対して入札し、
   前記当日市場入札ステップでは、前記当日予測量と前記第２の増減パラメータとの和が、前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和以上の場合には、その差分を入札量として前記当日市場に対して入札し、前記当日予測量と前記第２の増減パラメータとの和が前記前日予測量と前記第１の増減パラメータとの和よりも小さい場合には、前記当日市場に対して入札しないことを特徴とする請求項５または６に記載の電力取引支援方法。
8. 前記増減パラメータ決定ステップでは、前記インバランス料金の期待値に、前記一日前市場及び前記当日市場に対する入札量が実際の需要量を上回った場合に得られる売電収入の期待値を加えて、前記第１の増減パラメータ及び前記第２の増減パラメータの値をそれぞれ決定することを特徴とする請求項５～７のいずれかに記載の電力取引支援方法。

Images