JPH09285010A - 電力需要予測支援装置 - Google Patents
電力需要予測支援装置Info
- Publication number
- JPH09285010A JPH09285010A JP8959196A JP8959196A JPH09285010A JP H09285010 A JPH09285010 A JP H09285010A JP 8959196 A JP8959196 A JP 8959196A JP 8959196 A JP8959196 A JP 8959196A JP H09285010 A JPH09285010 A JP H09285010A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- prediction
- power demand
- predicted
- value
- values
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- Y04S10/54—
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】より正確で精度の高い電力需要の予測を行なう
こと。 【解決手段】電力系統における将来の電力の需要量を予
測する電力需要予測支援装置において、複数の予測手法
により予測された電力需要の予測値を入力する予測結果
入力手段３と、予測結果入力手段により入力された複数
の予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決
定する妥協点決定手段４と、妥協点決定手段により決定
された予測値を外部へ出力する予測結果出力手段５とを
備える。
こと。 【解決手段】電力系統における将来の電力の需要量を予
測する電力需要予測支援装置において、複数の予測手法
により予測された電力需要の予測値を入力する予測結果
入力手段３と、予測結果入力手段により入力された複数
の予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決
定する妥協点決定手段４と、妥協点決定手段により決定
された予測値を外部へ出力する予測結果出力手段５とを
備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電力系統における
将来の電力の需要量を予測する電力需要予測支援装置に
係り、特により正確で精度の高い電力需要の予測を行な
えるようにした協調型の電力需要予測支援装置に関する
ものである。
将来の電力の需要量を予測する電力需要予測支援装置に
係り、特により正確で精度の高い電力需要の予測を行な
えるようにした協調型の電力需要予測支援装置に関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】最近の情報化社会の発展に伴ない、電力
系統の規模拡大、複雑化、大容量化は、年々益々増加す
る傾向にある。また、一方では、電力供給の信頼性、質
的向上への要請が、益々強まってきている。このため、
電力の効率的、かつ経済的な供給が、電力各社の課題と
なってきている。
系統の規模拡大、複雑化、大容量化は、年々益々増加す
る傾向にある。また、一方では、電力供給の信頼性、質
的向上への要請が、益々強まってきている。このため、
電力の効率的、かつ経済的な供給が、電力各社の課題と
なってきている。
【０００３】しかしながら、現在の技術では、電力の大
容量の貯蔵が困難であるため、電力の需要と供給のバラ
ンスを見ながら、発電を調整しなければならない。従っ
て、効率的かつ経済的な電力供給のためには、正確な電
力の需要予測を行なう必要がある。
容量の貯蔵が困難であるため、電力の需要と供給のバラ
ンスを見ながら、発電を調整しなければならない。従っ
て、効率的かつ経済的な電力供給のためには、正確な電
力の需要予測を行なう必要がある。
【０００４】ところで、電力系統における将来の電力の
需要量を予測処理する手法としては、従来から、ニュー
ラルネットを用いた手法、統計分析処理による手法、重
回帰分析処理による手法等がある。そして、予測処理
は、図１４に示すように、これらの手法のうちのいずれ
か一つの予測手法が単独で採用され、当該一つの予測手
法により予測された電力需要の予測値をそのまま予測値
とすることにより、その手法の特徴（長所・短所）がそ
のまま反映される予測結果となっている。
需要量を予測処理する手法としては、従来から、ニュー
ラルネットを用いた手法、統計分析処理による手法、重
回帰分析処理による手法等がある。そして、予測処理
は、図１４に示すように、これらの手法のうちのいずれ
か一つの予測手法が単独で採用され、当該一つの予測手
法により予測された電力需要の予測値をそのまま予測値
とすることにより、その手法の特徴（長所・短所）がそ
のまま反映される予測結果となっている。
【０００５】このため、電力需要の予測時の環境（季
節、天候、気温、湿度、曜日（日付）等）によっては、
予測値と実績値との誤差が少なかったり多かったり、あ
るいは突然大きく予測が外れるといったように不安定な
ものとなっている。
節、天候、気温、湿度、曜日（日付）等）によっては、
予測値と実績値との誤差が少なかったり多かったり、あ
るいは突然大きく予測が外れるといったように不安定な
ものとなっている。
【０００６】例えば、急に環境が変化すると、大きく予
測が外れるといった結果になっている。また、予測値の
平均誤差が小さくても、分散（標準偏差）を調べてみる
と大きな値を示したりしている。
測が外れるといった結果になっている。また、予測値の
平均誤差が小さくても、分散（標準偏差）を調べてみる
と大きな値を示したりしている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
電力需要の予測処理方法においては、正確で精度の高い
電力需要の予測を行なうことが難しいという問題があっ
た。本発明の目的は、より正確で精度の高い電力需要の
予測を行なうことが可能な協調型の電力需要予測支援装
置を提供することにある。
電力需要の予測処理方法においては、正確で精度の高い
電力需要の予測を行なうことが難しいという問題があっ
た。本発明の目的は、より正確で精度の高い電力需要の
予測を行なうことが可能な協調型の電力需要予測支援装
置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、電力系統における将来の電力の需要量を予測する
電力需要予測支援装置において、まず、請求項１に対応
する発明では、複数の予測手法により予測された電力需
要の予測値を入力する予測結果入力手段と、予測結果入
力手段により入力された複数の予測値から妥協点を探
り、最終的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段
と、妥協点決定手段により決定された予測値を外部へ出
力する予測結果出力手段とを備えて成る。
めに、電力系統における将来の電力の需要量を予測する
電力需要予測支援装置において、まず、請求項１に対応
する発明では、複数の予測手法により予測された電力需
要の予測値を入力する予測結果入力手段と、予測結果入
力手段により入力された複数の予測値から妥協点を探
り、最終的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段
と、妥協点決定手段により決定された予測値を外部へ出
力する予測結果出力手段とを備えて成る。
【０００９】従って、請求項１に対応する発明の電力需
要予測支援装置においては、複数の予測手法により得ら
れた予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定することにより、偏りやばらつきのない予測値が得
られるため、より正確で精度の高い電力需要の予測値を
得ることができる。
要予測支援装置においては、複数の予測手法により得ら
れた予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定することにより、偏りやばらつきのない予測値が得
られるため、より正確で精度の高い電力需要の予測値を
得ることができる。
【００１０】また、請求項２に対応する発明では、複数
の予測手法により予測された電力需要の予測値を入力す
る予測結果入力手段と、予測結果入力手段により入力さ
れた複数の予測値の最高値および最低値を除いた残りの
予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定
する妥協点決定手段と、妥協点決定手段により決定され
た予測値を外部へ出力する予測結果出力手段とを備えて
成る。
の予測手法により予測された電力需要の予測値を入力す
る予測結果入力手段と、予測結果入力手段により入力さ
れた複数の予測値の最高値および最低値を除いた残りの
予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定
する妥協点決定手段と、妥協点決定手段により決定され
た予測値を外部へ出力する予測結果出力手段とを備えて
成る。
【００１１】従って、請求項２に対応する発明の電力需
要予測支援装置においては、複数の予測手法により得ら
れた予測値の最高値および最低値を除いた残りの予測値
から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定するこ
とにより、上記請求項１の場合と比べてさらに偏りやば
らつきのない予測値が得られるため、より正確で精度の
高い電力需要の予測値を得ることができる。
要予測支援装置においては、複数の予測手法により得ら
れた予測値の最高値および最低値を除いた残りの予測値
から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定するこ
とにより、上記請求項１の場合と比べてさらに偏りやば
らつきのない予測値が得られるため、より正確で精度の
高い電力需要の予測値を得ることができる。
【００１２】さらに、請求項３に対応する発明では、複
数の予測手法により予測された電力需要の予測値を入力
する予測結果入力手段と、予測結果入力手段により入力
された複数の予測値の統計分布から大きくはずれた予測
値を除いた残りの予測値から妥協点を探り、最終的な一
つの予測値を決定する妥協点決定手段と、妥協点決定手
段により決定された予測値を外部へ出力する予測結果出
力手段とを備えて成る。
数の予測手法により予測された電力需要の予測値を入力
する予測結果入力手段と、予測結果入力手段により入力
された複数の予測値の統計分布から大きくはずれた予測
値を除いた残りの予測値から妥協点を探り、最終的な一
つの予測値を決定する妥協点決定手段と、妥協点決定手
段により決定された予測値を外部へ出力する予測結果出
力手段とを備えて成る。
【００１３】従って、請求項３に対応する発明の電力需
要予測支援装置においては、複数の予測手法により得ら
れた予測値の統計分布から大きくはずれた予測値を除い
た残りの予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測
値を決定する、すなわち上記請求項２の場合のように単
純に最高値および最低値を削除するのではなく、差の大
きい予測値は幾つでも削除し、また各予測値が密集して
いるような場合には全ての予測値を使って妥協点を探
り、最終的な一つの予測値を決定することにより、上記
請求項２の場合と比べてさらに偏りやばらつきのない予
測値が得られるため、より正確で精度の高い電力需要の
予測値を得ることができる。
要予測支援装置においては、複数の予測手法により得ら
れた予測値の統計分布から大きくはずれた予測値を除い
た残りの予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測
値を決定する、すなわち上記請求項２の場合のように単
純に最高値および最低値を削除するのではなく、差の大
きい予測値は幾つでも削除し、また各予測値が密集して
いるような場合には全ての予測値を使って妥協点を探
り、最終的な一つの予測値を決定することにより、上記
請求項２の場合と比べてさらに偏りやばらつきのない予
測値が得られるため、より正確で精度の高い電力需要の
予測値を得ることができる。
【００１４】一方、請求項４に対応する発明では、上記
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発明の
電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に関す
る過去の実績情報を保存する格納手段と、格納手段に保
存されている実績情報に基づいて、予測結果入力手段に
より入力された複数の予測値の採用／不採用を設定する
活殺手段とを付加して成る。
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発明の
電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に関す
る過去の実績情報を保存する格納手段と、格納手段に保
存されている実績情報に基づいて、予測結果入力手段に
より入力された複数の予測値の採用／不採用を設定する
活殺手段とを付加して成る。
【００１５】従って、請求項４に対応する発明の電力需
要予測支援装置においては、複数の予測手法により得ら
れた予測値の採用／不採用（採用の可否）を設定するこ
とにより、電力需要の予測に関する過去の実績情報か
ら、信頼性のない予測手法は最初から考慮しないため、
より正確で精度の高い電力需要の予測値を得ることがで
きる。
要予測支援装置においては、複数の予測手法により得ら
れた予測値の採用／不採用（採用の可否）を設定するこ
とにより、電力需要の予測に関する過去の実績情報か
ら、信頼性のない予測手法は最初から考慮しないため、
より正確で精度の高い電力需要の予測値を得ることがで
きる。
【００１６】また、請求項５に対応する発明では、上記
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発明の
電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に関す
る過去の実績情報を保存する格納手段と、格納手段に保
存されている実績情報に基づいて統計分布を作成し、当
該統計分布から予測結果入力手段により入力された複数
の予測値の採用／不採用を決定する活殺手段とを付加し
て成る。
請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発明の
電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に関す
る過去の実績情報を保存する格納手段と、格納手段に保
存されている実績情報に基づいて統計分布を作成し、当
該統計分布から予測結果入力手段により入力された複数
の予測値の採用／不採用を決定する活殺手段とを付加し
て成る。
【００１７】従って、請求項５に対応する発明の電力需
要予測支援装置においては、電力需要の予測に関する過
去の実績情報を基に作成した統計分布から、複数の予測
手法により得られた予測値の採用／不採用（採用の可
否）を決定することにより、信頼性のない予測手法を統
計分布によって決定し、この統計分布の中心から大きく
はずれた予測をする予測手法は最初から考慮しないた
め、より正確で精度の高い電力需要の予測値を得ること
ができる。
要予測支援装置においては、電力需要の予測に関する過
去の実績情報を基に作成した統計分布から、複数の予測
手法により得られた予測値の採用／不採用（採用の可
否）を決定することにより、信頼性のない予測手法を統
計分布によって決定し、この統計分布の中心から大きく
はずれた予測をする予測手法は最初から考慮しないた
め、より正確で精度の高い電力需要の予測値を得ること
ができる。
【００１８】さらに、請求項６に対応する発明では、上
記請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発明
の電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に関
する各予測手法の過去の誤差率を保存する格納手段と、
格納手段に保存されている各予測手法の過去の誤差率に
基づいて、予測結果入力手段により入力された複数の予
測値の採用／不採用を決定する活殺手段とを付加して成
る。
記請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発明
の電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に関
する各予測手法の過去の誤差率を保存する格納手段と、
格納手段に保存されている各予測手法の過去の誤差率に
基づいて、予測結果入力手段により入力された複数の予
測値の採用／不採用を決定する活殺手段とを付加して成
る。
【００１９】従って、請求項６に対応する発明の電力需
要予測支援装置においては、電力需要の予測に関する各
予測手法の過去の誤差率から、複数の予測手法により得
られた予測値の採用／不採用（採用の可否）を決定する
ことにより、過去の誤差率によって精度の悪い予測手法
は最初から考慮しないため、より正確で精度の高い電力
需要の予測値を得ることができる。
要予測支援装置においては、電力需要の予測に関する各
予測手法の過去の誤差率から、複数の予測手法により得
られた予測値の採用／不採用（採用の可否）を決定する
ことにより、過去の誤差率によって精度の悪い予測手法
は最初から考慮しないため、より正確で精度の高い電力
需要の予測値を得ることができる。
【００２０】一方、請求項７に対応する発明では、上記
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に対応する発明の
電力需要予測支援装置において、各予測手法の過去の誤
差率に基づいて当該各予測手法の予測精度の順位を決定
し、当該順位から予測結果入力手段により入力された複
数の予測値に掛ける荷重値を決めて妥協点決定手段に対
し設定する順位決定手段を付加して成る。
請求項１乃至請求項６のいずれか１項に対応する発明の
電力需要予測支援装置において、各予測手法の過去の誤
差率に基づいて当該各予測手法の予測精度の順位を決定
し、当該順位から予測結果入力手段により入力された複
数の予測値に掛ける荷重値を決めて妥協点決定手段に対
し設定する順位決定手段を付加して成る。
【００２１】従って、請求項７に対応する発明の電力需
要予測支援装置においては、電力需要の予測に関する各
予測手法の過去の誤差率から、各予測手法の予測精度の
順位付けをすることにより、順位の高いもの（誤差率の
低いもの）に大きな荷重値が掛けられるため、正確で精
度の高い予測処理をより一層協調することができる。
要予測支援装置においては、電力需要の予測に関する各
予測手法の過去の誤差率から、各予測手法の予測精度の
順位付けをすることにより、順位の高いもの（誤差率の
低いもの）に大きな荷重値が掛けられるため、正確で精
度の高い予測処理をより一層協調することができる。
【００２２】ここで、特に上記妥協点決定手段として
は、例えば請求項８に記載したように、複数の予測値の
平均値をとって最終的な予測値を決定することが好まし
い。また、上記妥協点決定手段としては、例えば請求項
９に記載したように、複数の予測値のうち、電力需要の
予測に関する過去の実績情報から誤差率の最も低い予測
手法により予測された予測値を最終的な予測値として決
定することが好ましい。
は、例えば請求項８に記載したように、複数の予測値の
平均値をとって最終的な予測値を決定することが好まし
い。また、上記妥協点決定手段としては、例えば請求項
９に記載したように、複数の予測値のうち、電力需要の
予測に関する過去の実績情報から誤差率の最も低い予測
手法により予測された予測値を最終的な予測値として決
定することが好ましい。
【００２３】さらに、上記妥協点決定手段としては、例
えば請求項１０および請求項１１に記載したように、電
力需要の予測に関する過去の実績情報を予測時の環境
（季節、天候、気温、湿度、あるいは曜日（日付）等）
毎に分類して評価し、電力需要の予測日の条件に合致す
る条件毎に誤差率の最も低い予測手法により予測された
予測値を最終的な予測値として決定することが好まし
い。
えば請求項１０および請求項１１に記載したように、電
力需要の予測に関する過去の実績情報を予測時の環境
（季節、天候、気温、湿度、あるいは曜日（日付）等）
毎に分類して評価し、電力需要の予測日の条件に合致す
る条件毎に誤差率の最も低い予測手法により予測された
予測値を最終的な予測値として決定することが好まし
い。
【００２４】
【発明の実施の形態】本発明では、図１に概念図を示す
ように、従来では、図１４に概念図を示すように、一つ
の予測手法により電力需要の予測を行なっていたのを、
複数の予測手法を協調的に用いて電力需要の予測を行な
うことによって、電力需要の予測値と実績値との誤差、
および分散（標準偏差）の小さい電力需要の予測値を得
るようにするものである。
ように、従来では、図１４に概念図を示すように、一つ
の予測手法により電力需要の予測を行なっていたのを、
複数の予測手法を協調的に用いて電力需要の予測を行な
うことによって、電力需要の予測値と実績値との誤差、
および分散（標準偏差）の小さい電力需要の予測値を得
るようにするものである。
【００２５】以下、上記のような考え方に基づく本発明
の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。 （第１の実施形態）図２は、本実施形態による電力需要
予測支援装置の構成例を示すブロック図である。
の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。 （第１の実施形態）図２は、本実施形態による電力需要
予測支援装置の構成例を示すブロック図である。
【００２６】すなわち、図２に示すように、本実施形態
の電力需要予測支援装置１は、予測結果入力手段３と、
妥協点決定手段４と、予測結果出力手段５と、外部装置
である表示装置６とから構成している。
の電力需要予測支援装置１は、予測結果入力手段３と、
妥協点決定手段４と、予測結果出力手段５と、外部装置
である表示装置６とから構成している。
【００２７】ここで、予測結果入力手段３は、複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
入力するものである。また、妥協点決定手段４は、予測
結果入力手段３により入力された複数の予測値から妥協
点を探り、最終的な一つの予測値を決定するものであ
る。
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
入力するものである。また、妥協点決定手段４は、予測
結果入力手段３により入力された複数の予測値から妥協
点を探り、最終的な一つの予測値を決定するものであ
る。
【００２８】この妥協点決定手段４は、本実施形態で
は、複数の予測値の平均値をとって、最終的な一つの予
測値を決定するものである。さらに、予測結果出力手段
５は、妥協点決定手段４により決定された予測値、およ
び複数の予測手法２や予測員により予測された電力需要
の予測値を外部の出力装置である表示装置６へ出力する
ものである。
は、複数の予測値の平均値をとって、最終的な一つの予
測値を決定するものである。さらに、予測結果出力手段
５は、妥協点決定手段４により決定された予測値、およ
び複数の予測手法２や予測員により予測された電力需要
の予測値を外部の出力装置である表示装置６へ出力する
ものである。
【００２９】さらにまた、表示装置６は、予測結果出力
手段５から出力される予測値を表示するものである。こ
の表示装置６としては、例えばＣＲＴや液晶表示器等を
用いることができる。
手段５から出力される予測値を表示するものである。こ
の表示装置６としては、例えばＣＲＴや液晶表示器等を
用いることができる。
【００３０】また、この表示装置６以外の他の出力装置
としては、例えばスピーカー等を用いて音声によって予
測値を出力する音声装置や、あるいはプリンター等を用
いて予測値を印刷によって出力する印刷装置等が考えら
れる。
としては、例えばスピーカー等を用いて音声によって予
測値を出力する音声装置や、あるいはプリンター等を用
いて予測値を印刷によって出力する印刷装置等が考えら
れる。
【００３１】なお、上記予測手法２としては、例えばニ
ューラルネット、統計分析処理、回帰分析処理等の各種
手法を用いることができる。次に、以上のように構成し
た本実施形態の電力需要予測支援装置の作用について説
明する。
ューラルネット、統計分析処理、回帰分析処理等の各種
手法を用いることができる。次に、以上のように構成し
た本実施形態の電力需要予測支援装置の作用について説
明する。
【００３２】図２において、予測結果入力手段３では、
複数の予測手法２、および予測員により予測された電力
需要の予測値等の、複数の予測値が読み込まれる。この
場合、予測値の入力方法としては、例えば伝送路を介し
て直接入力する方法や、ＦＤ、ＭＴ等の媒体を介して入
力する方法、あるいはキーボードから手動で入力する方
法等がある。
複数の予測手法２、および予測員により予測された電力
需要の予測値等の、複数の予測値が読み込まれる。この
場合、予測値の入力方法としては、例えば伝送路を介し
て直接入力する方法や、ＦＤ、ＭＴ等の媒体を介して入
力する方法、あるいはキーボードから手動で入力する方
法等がある。
【００３３】次に、妥協点決定手段４では、予測結果入
力手段３で読み込んだ複数の予測値から妥協点を探り、
最終的な一つの予測値が決定される。すなわち、例えば
図５に示すように、５つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ
により、それぞれａ＝１０ＭＷ，ｂ＝１２ＭＷ，ｃ＝１
４ＭＷ，ｄ＝２０ＭＷ，ｅ＝２２ＭＷと予測値が得られ
たとする。この場合、妥協点を決定するために５つの予
測値の平均値がとられ、１５．６ＭＷが最終的な一つの
予測値として決定される。
力手段３で読み込んだ複数の予測値から妥協点を探り、
最終的な一つの予測値が決定される。すなわち、例えば
図５に示すように、５つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ
により、それぞれａ＝１０ＭＷ，ｂ＝１２ＭＷ，ｃ＝１
４ＭＷ，ｄ＝２０ＭＷ，ｅ＝２２ＭＷと予測値が得られ
たとする。この場合、妥協点を決定するために５つの予
測値の平均値がとられ、１５．６ＭＷが最終的な一つの
予測値として決定される。
【００３４】なお、図５では、５つの予測手法の場合を
例に挙げたが、実際には２つ以上であれば幾つでもよ
い。最後に、予測結果出力手段５では、妥協点決定手段
４からの予測結果を入力し、この予測結果が外部の表示
装置６に表示されて処理が終了する。
例に挙げたが、実際には２つ以上であれば幾つでもよ
い。最後に、予測結果出力手段５では、妥協点決定手段
４からの予測結果を入力し、この予測結果が外部の表示
装置６に表示されて処理が終了する。
【００３５】図１３は、表示装置６への予測結果の表示
イメージの一例を示す図である。すなわち、図１３に示
すように、各予測手法、およびそれによる予測値と、最
終的な予測値が表示される。
イメージの一例を示す図である。すなわち、図１３に示
すように、各予測手法、およびそれによる予測値と、最
終的な予測値が表示される。
【００３６】上述したように、本実施形態の電力需要予
測支援装置１は、複数の予測手法２や予測員により予測
された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３
と、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協
点決定手段４により決定された予測値、および複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
外部の出力装置である表示装置６へ出力する予測結果出
力手段５とから構成したものである。
測支援装置１は、複数の予測手法２や予測員により予測
された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３
と、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協
点決定手段４により決定された予測値、および複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
外部の出力装置である表示装置６へ出力する予測結果出
力手段５とから構成したものである。
【００３７】従って、複数の予測手法２および予測員に
より得られた予測値からこれら予測値の平均値をとって
妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定しているた
め、偏りやばらつきのない予測値が得られるため、より
正確で精度の高い電力需要の予測値を得ることができ
る。
より得られた予測値からこれら予測値の平均値をとって
妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定しているた
め、偏りやばらつきのない予測値が得られるため、より
正確で精度の高い電力需要の予測値を得ることができ
る。
【００３８】これにより、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能となる。 （第２の実施形態）本実施形態の電力需要予測支援装置
の構成は、前記図２に示した第１の実施形態の電力需要
予測支援装置１の構成と同一であるのでその説明を省略
し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
要の予測を行なうことが可能となる。 （第２の実施形態）本実施形態の電力需要予測支援装置
の構成は、前記図２に示した第１の実施形態の電力需要
予測支援装置１の構成と同一であるのでその説明を省略
し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
【００３９】すなわち、図２に示すように、本実施形態
の電力需要予測支援装置１は、前記第１の実施形態の妥
協点決定手段４に代えて、予測結果入力手段３により入
力された複数の予測値の最高値および最低値を除いた残
りの予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定する妥協点決定手段４を備えている。
の電力需要予測支援装置１は、前記第１の実施形態の妥
協点決定手段４に代えて、予測結果入力手段３により入
力された複数の予測値の最高値および最低値を除いた残
りの予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定する妥協点決定手段４を備えている。
【００４０】この妥協点決定手段４は、本実施形態で
は、複数の予測値の最高値および最低値を除いた残りの
予測値の平均値をとって、最終的な一つの予測値を決定
するものである。
は、複数の予測値の最高値および最低値を除いた残りの
予測値の平均値をとって、最終的な一つの予測値を決定
するものである。
【００４１】次に、以上のように構成した本実施形態の
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第１の実施形態の電力需要予測支援装置１の場合と
同一部分の作用についてはその説明を省略し、ここでは
異なる部分についてのみ述べる。
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第１の実施形態の電力需要予測支援装置１の場合と
同一部分の作用についてはその説明を省略し、ここでは
異なる部分についてのみ述べる。
【００４２】すなわち、図２において、妥協点決定手段
４では、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値
のうち最高値および最低値を除いた残りの予測値から妥
協点を探り、最終的な一つの予測値が決定される。
４では、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値
のうち最高値および最低値を除いた残りの予測値から妥
協点を探り、最終的な一つの予測値が決定される。
【００４３】すなわち、例えば図６に示すように、５つ
の予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにより、それぞれａ＝１
０ＭＷ，ｂ＝１２ＭＷ，ｃ＝１４ＭＷ，ｄ＝２０ＭＷ，
ｅ＝２２ＭＷと予測値が得られたとする。この場合、妥
協点を決定するために、最高値（ｅ＝２２ＭＷ）および
最低値（ａ＝１０ＭＷ）を除いた３つの予測値の平均値
がとられ、１５．３ＭＷが最終的な一つの予測値として
決定される。
の予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにより、それぞれａ＝１
０ＭＷ，ｂ＝１２ＭＷ，ｃ＝１４ＭＷ，ｄ＝２０ＭＷ，
ｅ＝２２ＭＷと予測値が得られたとする。この場合、妥
協点を決定するために、最高値（ｅ＝２２ＭＷ）および
最低値（ａ＝１０ＭＷ）を除いた３つの予測値の平均値
がとられ、１５．３ＭＷが最終的な一つの予測値として
決定される。
【００４４】なお、図５では、５つの予測手法の場合を
例に挙げたが、実際には３つ以上であれば幾つでもよ
い。上述したように、本実施形態の電力需要予測支援装
置１は、複数の予測手法２や予測員により予測された電
力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３と、予測
結果入力手段３により入力された複数の予測値の最高値
および最低値を除いた残りの予測値からこれら予測値の
平均値をとって妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定する妥協点決定手段４と、妥協点決定手段４により
決定された予測値、および複数の予測手法２や予測員に
より予測された電力需要の予測値を外部の出力装置であ
る表示装置６へ出力する予測結果出力手段５とから構成
したものである。
例に挙げたが、実際には３つ以上であれば幾つでもよ
い。上述したように、本実施形態の電力需要予測支援装
置１は、複数の予測手法２や予測員により予測された電
力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３と、予測
結果入力手段３により入力された複数の予測値の最高値
および最低値を除いた残りの予測値からこれら予測値の
平均値をとって妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定する妥協点決定手段４と、妥協点決定手段４により
決定された予測値、および複数の予測手法２や予測員に
より予測された電力需要の予測値を外部の出力装置であ
る表示装置６へ出力する予測結果出力手段５とから構成
したものである。
【００４５】従って、複数の予測手法２および予測員に
より得られた予測値の最高値および最低値を除いた残り
の予測値からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探
り、最終的な一つの予測値を決定しているため、前記第
１の実施形態の場合と比べてさらに偏りやばらつきのな
い予測値が得られるため、より正確で精度の高い電力需
要の予測値を得ることができる。
より得られた予測値の最高値および最低値を除いた残り
の予測値からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探
り、最終的な一つの予測値を決定しているため、前記第
１の実施形態の場合と比べてさらに偏りやばらつきのな
い予測値が得られるため、より正確で精度の高い電力需
要の予測値を得ることができる。
【００４６】これにより、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能となる。 （第３の実施形態）本実施形態の電力需要予測支援装置
の構成は、前記図２に示した第１，第２の実施形態の電
力需要予測支援装置１の構成と同一であるのでその説明
を省略し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
要の予測を行なうことが可能となる。 （第３の実施形態）本実施形態の電力需要予測支援装置
の構成は、前記図２に示した第１，第２の実施形態の電
力需要予測支援装置１の構成と同一であるのでその説明
を省略し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
【００４７】すなわち、図２に示すように、本実施形態
の電力需要予測支援装置１は、前記第１，第２の実施形
態の妥協点決定手段４に代えて、予測結果入力手段３に
より入力された複数の予測値の統計分布（確率分布）か
ら大きくはずれた予測値を除いた残りの予測値から妥協
点を探り、最終的な一つの予測値を決定する妥協点決定
手段４を備えている。
の電力需要予測支援装置１は、前記第１，第２の実施形
態の妥協点決定手段４に代えて、予測結果入力手段３に
より入力された複数の予測値の統計分布（確率分布）か
ら大きくはずれた予測値を除いた残りの予測値から妥協
点を探り、最終的な一つの予測値を決定する妥協点決定
手段４を備えている。
【００４８】この妥協点決定手段４は、本実施形態で
は、複数の予測値の統計分布から大きくはずれた予測値
を除いた残りの予測値の平均値をとって、最終的な一つ
の予測値を決定するものである。
は、複数の予測値の統計分布から大きくはずれた予測値
を除いた残りの予測値の平均値をとって、最終的な一つ
の予測値を決定するものである。
【００４９】次に、以上のように構成した本実施形態の
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第１，第２の実施形態の電力需要予測支援装置１の
場合と同一部分の作用についてはその説明を省略し、こ
こでは異なる部分についてのみ述べる。
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第１，第２の実施形態の電力需要予測支援装置１の
場合と同一部分の作用についてはその説明を省略し、こ
こでは異なる部分についてのみ述べる。
【００５０】すなわち、図２において、妥協点決定手段
４では、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値
で、統計分布から大きくはずれた予測値、つまり統計分
布から見て他の予測値との差が大きい予測値を除いた残
りの予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値が
決定される。
４では、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値
で、統計分布から大きくはずれた予測値、つまり統計分
布から見て他の予測値との差が大きい予測値を除いた残
りの予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値が
決定される。
【００５１】すなわち、例えば図７に示すように、５つ
の予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにより得られた予測値
ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅの妥協点を探る場合、過去の妥協点
決定後の予測値の誤差の統計分布を使い、５つの予測値
ａ〜ｅの平均値から差の大きい予測値ｃ，ｅを除いた３
つの予測値ａ，ｂ，ｄの平均値がとられ、最終的な一つ
の予測値として決定される。
の予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにより得られた予測値
ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅの妥協点を探る場合、過去の妥協点
決定後の予測値の誤差の統計分布を使い、５つの予測値
ａ〜ｅの平均値から差の大きい予測値ｃ，ｅを除いた３
つの予測値ａ，ｂ，ｄの平均値がとられ、最終的な一つ
の予測値として決定される。
【００５２】なお、図７では、５つの予測手法の場合を
例に挙げたが、実際には２つ以上であれば幾つでもよ
い。上述したように、本実施形態の電力需要予測支援装
置１は、複数の予測手法２や予測員により予測された電
力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３と、予測
結果入力手段３により入力された複数の予測値の統計分
布（確率分布）から大きくはずれた予測値を除いた残り
の予測値からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探
り、最終的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４
と、妥協点決定手段４により決定された予測値、および
複数の予測手法２や予測員により予測された電力需要の
予測値を外部の出力装置である表示装置６へ出力する予
測結果出力手段５とから構成したものである。
例に挙げたが、実際には２つ以上であれば幾つでもよ
い。上述したように、本実施形態の電力需要予測支援装
置１は、複数の予測手法２や予測員により予測された電
力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３と、予測
結果入力手段３により入力された複数の予測値の統計分
布（確率分布）から大きくはずれた予測値を除いた残り
の予測値からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探
り、最終的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４
と、妥協点決定手段４により決定された予測値、および
複数の予測手法２や予測員により予測された電力需要の
予測値を外部の出力装置である表示装置６へ出力する予
測結果出力手段５とから構成したものである。
【００５３】従って、複数の予測手法２および予測員に
より得られた予測値の統計分布（確率分布）から大きく
はずれた予測値を除いた残りの予測値からこれら予測値
の平均値をとって妥協点を探り、最終的な一つの予測値
を決定している、すなわち前記第２の実施形態の場合の
ように単純に最高値および最低値を削除するのではな
く、差の大きい予測値は幾つでも削除し、また各予測値
が密集しているような場合には全ての予測値を使って妥
協点を探り、最終的な一つの予測値を決定しているた
め、前記第２の実施形態の場合と比べてさらに偏りやば
らつきのない予測値が得られるため、より正確で精度の
高い電力需要の予測値を得ることができる。
より得られた予測値の統計分布（確率分布）から大きく
はずれた予測値を除いた残りの予測値からこれら予測値
の平均値をとって妥協点を探り、最終的な一つの予測値
を決定している、すなわち前記第２の実施形態の場合の
ように単純に最高値および最低値を削除するのではな
く、差の大きい予測値は幾つでも削除し、また各予測値
が密集しているような場合には全ての予測値を使って妥
協点を探り、最終的な一つの予測値を決定しているた
め、前記第２の実施形態の場合と比べてさらに偏りやば
らつきのない予測値が得られるため、より正確で精度の
高い電力需要の予測値を得ることができる。
【００５４】これにより、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能となる。 （第４の実施形態）図３は、本実施形態による電力需要
予測支援装置の構成例を示すブロック図であり、図２と
同一部分には同一符号を付してその説明を省略し、ここ
では異なる部分についてのみ述べる。
要の予測を行なうことが可能となる。 （第４の実施形態）図３は、本実施形態による電力需要
予測支援装置の構成例を示すブロック図であり、図２と
同一部分には同一符号を付してその説明を省略し、ここ
では異なる部分についてのみ述べる。
【００５５】すなわち、図３に示すように、本実施形態
の電力需要予測支援装置１は、活殺手段７、および格納
手段８を、図２に付加した構成としている。ここで、格
納手段８は、電力需要の予測に関する過去の実績情報、
すなわち過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、
誤差率、予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、
あるいは曜日（日付）等）を保存するものである。
の電力需要予測支援装置１は、活殺手段７、および格納
手段８を、図２に付加した構成としている。ここで、格
納手段８は、電力需要の予測に関する過去の実績情報、
すなわち過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、
誤差率、予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、
あるいは曜日（日付）等）を保存するものである。
【００５６】また、活殺手段７は、格納手段８に保存さ
れている実績情報に基づいて、予測結果入力手段３によ
り入力された複数の予測値の採用／不採用（採用の可
否）を設定するものである。
れている実績情報に基づいて、予測結果入力手段３によ
り入力された複数の予測値の採用／不採用（採用の可
否）を設定するものである。
【００５７】次に、以上のように構成した本実施形態の
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第１の実施形態の電力需要予測支援装置１の場合と
同一部分の作用についてはその説明を省略し、ここでは
異なる部分についてのみ述べる。
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第１の実施形態の電力需要予測支援装置１の場合と
同一部分の作用についてはその説明を省略し、ここでは
異なる部分についてのみ述べる。
【００５８】すなわち、図３において、活殺手段７で
は、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値のう
ち、予測精度の悪い予測手法２の予測値が、妥協点決定
手段４に渡す前に不採用として設定される。
は、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値のう
ち、予測精度の悪い予測手法２の予測値が、妥協点決定
手段４に渡す前に不採用として設定される。
【００５９】すなわち、例えば図８に示すように、使用
可能な予測手法２全ての予測手法名、予測値、過去の誤
差率、最近の誤差率、指定した期間の誤差率、類似した
気象条件時の誤差率が格納手段８から読み込み、これが
表示装置６に表示される。そして、この表示装置６の表
示を操作員が見て、各予測手法２の採用／不採用が活殺
手段７により設定される。
可能な予測手法２全ての予測手法名、予測値、過去の誤
差率、最近の誤差率、指定した期間の誤差率、類似した
気象条件時の誤差率が格納手段８から読み込み、これが
表示装置６に表示される。そして、この表示装置６の表
示を操作員が見て、各予測手法２の採用／不採用が活殺
手段７により設定される。
【００６０】すなわち、例えば図９に示すように、５つ
の予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにより得られた予測値の
うち、予測手法Ｃ，Ｅにより得られた予測値を不採用と
した場合には、残りの３つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｄにより
得られた予測値の平均値がとられ、最終的な一つの予測
値として決定される。
の予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにより得られた予測値の
うち、予測手法Ｃ，Ｅにより得られた予測値を不採用と
した場合には、残りの３つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｄにより
得られた予測値の平均値がとられ、最終的な一つの予測
値として決定される。
【００６１】上述したように、本実施形態の電力需要予
測支援装置１は、複数の予測手法２や予測員により予測
された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３
と、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協
点決定手段４により決定された予測値、および複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
外部の出力装置である表示装置６へ出力する予測結果出
力手段５と、電力需要の予測に関する過去の実績情報、
すなわち過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、
誤差率、予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、
曜日（日付）等）を保存する格納手段８と、格納手段８
に保存されている実績情報に基づいて、予測結果入力手
段３により入力された複数の予測値の採用／不採用を設
定する活殺手段７とから構成したものである。
測支援装置１は、複数の予測手法２や予測員により予測
された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３
と、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協
点決定手段４により決定された予測値、および複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
外部の出力装置である表示装置６へ出力する予測結果出
力手段５と、電力需要の予測に関する過去の実績情報、
すなわち過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、
誤差率、予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、
曜日（日付）等）を保存する格納手段８と、格納手段８
に保存されている実績情報に基づいて、予測結果入力手
段３により入力された複数の予測値の採用／不採用を設
定する活殺手段７とから構成したものである。
【００６２】従って、複数の予測手法２により得られた
予測値の採用／不採用を設定するようにしているため、
電力需要の予測に関する過去の実績情報である、過去の
誤差率や、最近の誤差率、予測対象の特徴から（気象情
報等）から、信頼性のない予測手法２は最初から考慮し
ないため、前記第１の実施形態の場合と比べてより正確
で精度の高い電力需要の予測値を得ることができる。
予測値の採用／不採用を設定するようにしているため、
電力需要の予測に関する過去の実績情報である、過去の
誤差率や、最近の誤差率、予測対象の特徴から（気象情
報等）から、信頼性のない予測手法２は最初から考慮し
ないため、前記第１の実施形態の場合と比べてより正確
で精度の高い電力需要の予測値を得ることができる。
【００６３】これにより、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能となる。 （第５の実施形態）本実施形態の電力需要予測支援装置
の構成は、前記図３に示した第４の実施形態の電力需要
予測支援装置１の構成と同一であるのでその説明を省略
し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
要の予測を行なうことが可能となる。 （第５の実施形態）本実施形態の電力需要予測支援装置
の構成は、前記図３に示した第４の実施形態の電力需要
予測支援装置１の構成と同一であるのでその説明を省略
し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
【００６４】すなわち、図３に示すように、本実施形態
の電力需要予測支援装置１は、前記第４の実施形態の活
殺手段７に代えて、格納手段８に保存されている実績情
報に基づいて統計分布（確率分布）を作成し、この統計
分布から予測結果入力手段３により入力された複数の予
測値の採用／不採用を決定する活殺手段７を備えてい
る。
の電力需要予測支援装置１は、前記第４の実施形態の活
殺手段７に代えて、格納手段８に保存されている実績情
報に基づいて統計分布（確率分布）を作成し、この統計
分布から予測結果入力手段３により入力された複数の予
測値の採用／不採用を決定する活殺手段７を備えてい
る。
【００６５】次に、以上のように構成した本実施形態の
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第４の実施形態の電力需要予測支援装置１の場合と
同一部分の作用についてはその説明を省略し、ここでは
異なる部分についてのみ述べる。
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第４の実施形態の電力需要予測支援装置１の場合と
同一部分の作用についてはその説明を省略し、ここでは
異なる部分についてのみ述べる。
【００６６】すなわち、図３において、活殺手段７で
は、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値のう
ち、格納手段８に保存されている実績情報を用いて、統
計分布に従って予測精度の悪い予測手法２の予測値が削
除され、妥協点決定手段４に渡す前に不採用として決定
される。
は、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値のう
ち、格納手段８に保存されている実績情報を用いて、統
計分布に従って予測精度の悪い予測手法２の予測値が削
除され、妥協点決定手段４に渡す前に不採用として決定
される。
【００６７】すなわち、例えば図１０に示すように、過
去の誤差率を格納手段８から読み込んで統計分布を作っ
て、５つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにより得られた
予測値をこれにあてこみ、統計分布の中心から大きくは
ずれている、つまり過去の予測値の誤差率が大きかった
予測手法Ｄ，Ｅにより得られた予測値が不採用として決
定される。
去の誤差率を格納手段８から読み込んで統計分布を作っ
て、５つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅにより得られた
予測値をこれにあてこみ、統計分布の中心から大きくは
ずれている、つまり過去の予測値の誤差率が大きかった
予測手法Ｄ，Ｅにより得られた予測値が不採用として決
定される。
【００６８】この場合には、残りの３つの予測手法Ａ，
Ｂ，Ｃにより得られた予測値の平均値がとられ、最終的
な一つの予測値として決定される。なお、不採用とする
基準値（標準偏差等）は任意に設定することができる。
Ｂ，Ｃにより得られた予測値の平均値がとられ、最終的
な一つの予測値として決定される。なお、不採用とする
基準値（標準偏差等）は任意に設定することができる。
【００６９】上述したように、本実施形態の電力需要予
測支援装置１は、複数の予測手法２や予測員により予測
された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３
と、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協
点決定手段４により決定された予測値、および複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
外部の出力装置である表示装置６へ出力する予測結果出
力手段５と、電力需要の予測に関する過去の実績情報、
すなわち過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、
誤差率、予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、
曜日（日付）等）を保存する格納手段８と、格納手段８
に保存されている実績情報に基づいて統計分布（確率分
布）を作成し、この統計分布から予測結果入力手段３に
より入力された複数の予測値の採用／不採用を決定する
活殺手段７とから構成したものである。
測支援装置１は、複数の予測手法２や予測員により予測
された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３
と、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協
点決定手段４により決定された予測値、および複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
外部の出力装置である表示装置６へ出力する予測結果出
力手段５と、電力需要の予測に関する過去の実績情報、
すなわち過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、
誤差率、予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、
曜日（日付）等）を保存する格納手段８と、格納手段８
に保存されている実績情報に基づいて統計分布（確率分
布）を作成し、この統計分布から予測結果入力手段３に
より入力された複数の予測値の採用／不採用を決定する
活殺手段７とから構成したものである。
【００７０】従って、複数の予測手法２により得られた
予測値の採用／不採用を設定するようにしているため、
電力需要の予測に関する過去の実績情報である、過去の
誤差率や、最近の誤差率、予測対象の特徴から（気象情
報等）から、信頼性のない予測手法２を統計分布によっ
て決定し、この統計分布の中心から大きくはずれた予測
をする予測手法は最初から考慮しないため、前記第４の
実施形態の場合と比べてより正確で精度の高い電力需要
の予測値を得ることができる。
予測値の採用／不採用を設定するようにしているため、
電力需要の予測に関する過去の実績情報である、過去の
誤差率や、最近の誤差率、予測対象の特徴から（気象情
報等）から、信頼性のない予測手法２を統計分布によっ
て決定し、この統計分布の中心から大きくはずれた予測
をする予測手法は最初から考慮しないため、前記第４の
実施形態の場合と比べてより正確で精度の高い電力需要
の予測値を得ることができる。
【００７１】これにより、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能となる。 （第６の実施形態）本実施形態の電力需要予測支援装置
の構成は、前記図３に示した第４，第５の実施形態の電
力需要予測支援装置１の構成と同一であるのでその説明
を省略し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
要の予測を行なうことが可能となる。 （第６の実施形態）本実施形態の電力需要予測支援装置
の構成は、前記図３に示した第４，第５の実施形態の電
力需要予測支援装置１の構成と同一であるのでその説明
を省略し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
【００７２】すなわち、図３に示すように、本実施形態
の電力需要予測支援装置１は、前記第４，第５の実施形
態の活殺手段７に代えて、格納手段８に保存されている
各予測手法２の過去の誤差率に基づいて、予測結果入力
手段３により入力された複数の予測値の採用／不採用を
決定する活殺手段７を備えている。
の電力需要予測支援装置１は、前記第４，第５の実施形
態の活殺手段７に代えて、格納手段８に保存されている
各予測手法２の過去の誤差率に基づいて、予測結果入力
手段３により入力された複数の予測値の採用／不採用を
決定する活殺手段７を備えている。
【００７３】次に、以上のように構成した本実施形態の
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第４，第５の実施形態の電力需要予測支援装置１の
場合と同一部分の作用についてはその説明を省略し、こ
こでは異なる部分についてのみ述べる。
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第４，第５の実施形態の電力需要予測支援装置１の
場合と同一部分の作用についてはその説明を省略し、こ
こでは異なる部分についてのみ述べる。
【００７４】すなわち、図３において、活殺手段７で
は、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値のう
ち、格納手段８に保存されている過去の誤差率を用い
て、誤差率の高い予測手法２の予測値が削除され、妥協
点決定手段４に渡す前に不採用として決定される。
は、予測結果入力手段３で読み込んだ複数の予測値のう
ち、格納手段８に保存されている過去の誤差率を用い
て、誤差率の高い予測手法２の予測値が削除され、妥協
点決定手段４に渡す前に不採用として決定される。
【００７５】すなわち、例えば図１１に示すように、５
つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの過去の誤差率が、そ
れぞれ２％，４％，８％，１２％，７％であった場合に
は、活殺手段７で誤差率１０％以上は予測手法を不採用
として、予測手法Ｄを除いた残りの４つの予測手法Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｅにより得られた予測値の平均値がとられ、最
終的な一つの予測値として決定される。
つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの過去の誤差率が、そ
れぞれ２％，４％，８％，１２％，７％であった場合に
は、活殺手段７で誤差率１０％以上は予測手法を不採用
として、予測手法Ｄを除いた残りの４つの予測手法Ａ，
Ｂ，Ｃ，Ｅにより得られた予測値の平均値がとられ、最
終的な一つの予測値として決定される。
【００７６】なお、活殺手段７で予測手法を不採用とす
る条件である誤差率は、０〜１００％まで設定すること
ができ、過去全ての誤差率や、最近の誤差率、指定した
期間の誤差率、類似した気象条件時の誤差率等がある。
る条件である誤差率は、０〜１００％まで設定すること
ができ、過去全ての誤差率や、最近の誤差率、指定した
期間の誤差率、類似した気象条件時の誤差率等がある。
【００７７】上述したように、本実施形態の電力需要予
測支援装置１は、複数の予測手法２や予測員により予測
された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３
と、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協
点決定手段４により決定された予測値、および複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
外部の出力装置である表示装置６へ出力する予測結果出
力手段５と、電力需要の予測に関する過去の実績情報、
すなわち過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、
誤差率、予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、
曜日（日付）等）を保存する格納手段８と、格納手段８
に保存されている各予測手法２の過去の誤差率に基づい
て、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
の採用／不採用を決定する活殺手段７とから構成したも
のである。
測支援装置１は、複数の予測手法２や予測員により予測
された電力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３
と、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
からこれら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協
点決定手段４により決定された予測値、および複数の予
測手法２や予測員により予測された電力需要の予測値を
外部の出力装置である表示装置６へ出力する予測結果出
力手段５と、電力需要の予測に関する過去の実績情報、
すなわち過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、
誤差率、予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、
曜日（日付）等）を保存する格納手段８と、格納手段８
に保存されている各予測手法２の過去の誤差率に基づい
て、予測結果入力手段３により入力された複数の予測値
の採用／不採用を決定する活殺手段７とから構成したも
のである。
【００７８】従って、複数の予測手法２により得られた
予測値の採用／不採用を設定するようにしているため、
電力需要の予測に関する過去の実績情報である過去の誤
差率によって精度の悪い予測手法は最初から考慮しない
ため、前記第５の実施形態の場合と比べてより正確で精
度の高い電力需要の予測値を得ることができる。
予測値の採用／不採用を設定するようにしているため、
電力需要の予測に関する過去の実績情報である過去の誤
差率によって精度の悪い予測手法は最初から考慮しない
ため、前記第５の実施形態の場合と比べてより正確で精
度の高い電力需要の予測値を得ることができる。
【００７９】これにより、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能となる。 （第７の実施形態）図４は、本実施形態による電力需要
予測支援装置の構成例を示すブロック図であり、図３と
同一部分には同一符号を付してその説明を省略し、ここ
では異なる部分についてのみ述べる。
要の予測を行なうことが可能となる。 （第７の実施形態）図４は、本実施形態による電力需要
予測支援装置の構成例を示すブロック図であり、図３と
同一部分には同一符号を付してその説明を省略し、ここ
では異なる部分についてのみ述べる。
【００８０】すなわち、図４に示すように、本実施形態
の電力需要予測支援装置１は、順位決定手段９を、図３
に付加した構成としている。ここで、順位決定手段９
は、各予測手法２の過去の誤差率に基づいてこの各予測
手法２の予測精度の順位を決定し、この順位から予測結
果入力手段３により入力された複数の予測値に掛ける荷
重値を決めて妥協点決定手段４に対し設定するものであ
る。
の電力需要予測支援装置１は、順位決定手段９を、図３
に付加した構成としている。ここで、順位決定手段９
は、各予測手法２の過去の誤差率に基づいてこの各予測
手法２の予測精度の順位を決定し、この順位から予測結
果入力手段３により入力された複数の予測値に掛ける荷
重値を決めて妥協点決定手段４に対し設定するものであ
る。
【００８１】次に、以上のように構成した本実施形態の
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第４の実施形態の電力需要予測支援装置１の場合と
同一部分の作用についてはその説明を省略し、ここでは
異なる部分についてのみ述べる。
電力需要予測支援装置の作用について説明する。なお、
前記第４の実施形態の電力需要予測支援装置１の場合と
同一部分の作用についてはその説明を省略し、ここでは
異なる部分についてのみ述べる。
【００８２】すなわち、図４において、順位決定手段９
では、格納手段８に保存されている各予測手法２の誤差
率を用いて、予測手法２の順位が決定され、この順位か
ら妥協点決定手段４に、予測結果入力手段３により入力
された複数の予測値に掛ける荷重値が設定される。
では、格納手段８に保存されている各予測手法２の誤差
率を用いて、予測手法２の順位が決定され、この順位か
ら妥協点決定手段４に、予測結果入力手段３により入力
された複数の予測値に掛ける荷重値が設定される。
【００８３】すなわち、例えば図１２に示すように、５
つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの過去の誤差率が、そ
れぞれ３％，２％，５％，９％，８％で、予測値がそれ
ぞれ１０ＭＷ，１２ＭＷ，１４ＭＷ，２０ＭＷ，２２Ｍ
Ｗであった場合には、誤差率の低い順位にそれぞれ荷重
値５，４，３，２，１が掛けられる。そして、この荷重
値５，４，３，２，１を掛けて得られた予測値の平均値
がとられ、最終的な一つの予測値として決定される。
つの予測手法Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの過去の誤差率が、そ
れぞれ３％，２％，５％，９％，８％で、予測値がそれ
ぞれ１０ＭＷ，１２ＭＷ，１４ＭＷ，２０ＭＷ，２２Ｍ
Ｗであった場合には、誤差率の低い順位にそれぞれ荷重
値５，４，３，２，１が掛けられる。そして、この荷重
値５，４，３，２，１を掛けて得られた予測値の平均値
がとられ、最終的な一つの予測値として決定される。
【００８４】なお、実際には、荷重値の大きさは変化す
る。上述したように、本実施形態の電力需要予測支援装
置１は、複数の予測手法２や予測員により予測された電
力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３と、予測
結果入力手段３により入力された複数の予測値からこれ
ら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終的な一つ
の予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協点決定手
段４により決定された予測値、および複数の予測手法２
や予測員により予測された電力需要の予測値を外部の出
力装置である表示装置６へ出力する予測結果出力手段５
と、電力需要の予測に関する過去の実績情報、すなわち
過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、誤差率、
予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、曜日（日
付）等）を保存する格納手段８と、格納手段８に保存さ
れている実績情報に基づいて、予測結果入力手段３によ
り入力された複数の予測値の採用／不採用を設定する活
殺手段７と、各予測手法２の過去の誤差率に基づいてこ
の各予測手法２の予測精度の順位を決定し、この順位か
ら予測結果入力手段３により入力された複数の予測値に
掛ける荷重値を決めて妥協点決定手段４に対し設定する
順位決定手段９とから構成したものである。
る。上述したように、本実施形態の電力需要予測支援装
置１は、複数の予測手法２や予測員により予測された電
力需要の予測値を入力する予測結果入力手段３と、予測
結果入力手段３により入力された複数の予測値からこれ
ら予測値の平均値をとって妥協点を探り、最終的な一つ
の予測値を決定する妥協点決定手段４と、妥協点決定手
段４により決定された予測値、および複数の予測手法２
や予測員により予測された電力需要の予測値を外部の出
力装置である表示装置６へ出力する予測結果出力手段５
と、電力需要の予測に関する過去の実績情報、すなわち
過去の電力需要実績値、各予測手法の予測値、誤差率、
予測対象日の特徴（季節、天候、気温、湿度、曜日（日
付）等）を保存する格納手段８と、格納手段８に保存さ
れている実績情報に基づいて、予測結果入力手段３によ
り入力された複数の予測値の採用／不採用を設定する活
殺手段７と、各予測手法２の過去の誤差率に基づいてこ
の各予測手法２の予測精度の順位を決定し、この順位か
ら予測結果入力手段３により入力された複数の予測値に
掛ける荷重値を決めて妥協点決定手段４に対し設定する
順位決定手段９とから構成したものである。
【００８５】従って、電力需要の予測に関する各予測手
法２の過去の誤差率から、各予測手法２の予測精度の順
位付けをするようにしているため、順位の高いもの（誤
差率の低いもの）に大きな荷重値が掛けられることによ
り、正確で精度の高い予測処理をより一層協調すること
ができる。
法２の過去の誤差率から、各予測手法２の予測精度の順
位付けをするようにしているため、順位の高いもの（誤
差率の低いもの）に大きな荷重値が掛けられることによ
り、正確で精度の高い予測処理をより一層協調すること
ができる。
【００８６】これにより、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能となる。 （他の実施形態） （ａ）上記第１乃至第７の各実施形態では、妥協点決定
手段４において、複数の予測値の平均値をとって、最終
的な一つの予測値を決定する場合について説明したが、
これに限らず、妥協点決定手段４において、複数の予測
値のうち、電力需要の予測に関する過去の実績情報から
誤差率の最も低い予測手法により予測された予測値を、
最終的な一つの予測値として決定するようにしてもよ
い。
要の予測を行なうことが可能となる。 （他の実施形態） （ａ）上記第１乃至第７の各実施形態では、妥協点決定
手段４において、複数の予測値の平均値をとって、最終
的な一つの予測値を決定する場合について説明したが、
これに限らず、妥協点決定手段４において、複数の予測
値のうち、電力需要の予測に関する過去の実績情報から
誤差率の最も低い予測手法により予測された予測値を、
最終的な一つの予測値として決定するようにしてもよ
い。
【００８７】（ｂ）上記（ａ）では、妥協点決定手段４
において、複数の予測値のうち、電力需要の予測に関す
る過去の実績情報から、単純に誤差率の最も低い予測手
法により予測された予測値を、最終的な一つの予測値と
して決定する場合について説明したが、これに限らず、
妥協点決定手段４において、電力需要の予測に関する過
去の実績情報を予測時の環境（季節、天候、気温、湿
度、あるいは曜日（日付）等）毎に分類して評価し、電
力需要の予測日の条件に合致する条件毎に誤差率の最も
低い予測手法により予測された予測値を、最終的な一つ
の予測値として決定するようにしてもよい。
において、複数の予測値のうち、電力需要の予測に関す
る過去の実績情報から、単純に誤差率の最も低い予測手
法により予測された予測値を、最終的な一つの予測値と
して決定する場合について説明したが、これに限らず、
妥協点決定手段４において、電力需要の予測に関する過
去の実績情報を予測時の環境（季節、天候、気温、湿
度、あるいは曜日（日付）等）毎に分類して評価し、電
力需要の予測日の条件に合致する条件毎に誤差率の最も
低い予測手法により予測された予測値を、最終的な一つ
の予測値として決定するようにしてもよい。
【００８８】
【発明の効果】以上説明したように、電力系統における
将来の電力の需要量を予測する電力需要予測支援装置に
おいて、請求項１に対応する発明によれば、複数の予測
手法により予測された電力需要の予測値を入力する予測
結果入力手段と、予測結果入力手段により入力された複
数の予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定する妥協点決定手段と、妥協点決定手段により決定
された予測値を外部へ出力する予測結果出力手段とを備
えるようにしたので、偏りやばらつきのない予測値を得
て、より正確で精度の高い電力需要の予測を行なうこと
が可能な電力需要予測支援装置が提供できる。
将来の電力の需要量を予測する電力需要予測支援装置に
おいて、請求項１に対応する発明によれば、複数の予測
手法により予測された電力需要の予測値を入力する予測
結果入力手段と、予測結果入力手段により入力された複
数の予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定する妥協点決定手段と、妥協点決定手段により決定
された予測値を外部へ出力する予測結果出力手段とを備
えるようにしたので、偏りやばらつきのない予測値を得
て、より正確で精度の高い電力需要の予測を行なうこと
が可能な電力需要予測支援装置が提供できる。
【００８９】また、請求項２に対応する発明によれば、
複数の予測手法により予測された電力需要の予測値を入
力する予測結果入力手段と、予測結果入力手段により入
力された複数の予測値の最高値および最低値を除いた残
りの予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定する妥協点決定手段と、妥協点決定手段により決定
された予測値を外部へ出力する予測結果出力手段とを備
えるようにしたので、さらに偏りやばらつきのない予測
値を得て、より正確で精度の高い電力需要の予測を行な
うことが可能な電力需要予測支援装置が提供できる。
複数の予測手法により予測された電力需要の予測値を入
力する予測結果入力手段と、予測結果入力手段により入
力された複数の予測値の最高値および最低値を除いた残
りの予測値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を
決定する妥協点決定手段と、妥協点決定手段により決定
された予測値を外部へ出力する予測結果出力手段とを備
えるようにしたので、さらに偏りやばらつきのない予測
値を得て、より正確で精度の高い電力需要の予測を行な
うことが可能な電力需要予測支援装置が提供できる。
【００９０】さらに、請求項３に対応する発明によれ
ば、複数の予測手法により予測された電力需要の予測値
を入力する予測結果入力手段と、予測結果入力手段によ
り入力された複数の予測値の統計分布から大きくはずれ
た予測値を除いた残りの予測値から妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段と、妥協点
決定手段により決定された予測値を外部へ出力する予測
結果出力手段とを備えるようにしたので、さらに偏りや
ばらつきのない予測値を得て、より正確で精度の高い電
力需要の予測を行なうことが可能な電力需要予測支援装
置が提供できる。
ば、複数の予測手法により予測された電力需要の予測値
を入力する予測結果入力手段と、予測結果入力手段によ
り入力された複数の予測値の統計分布から大きくはずれ
た予測値を除いた残りの予測値から妥協点を探り、最終
的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段と、妥協点
決定手段により決定された予測値を外部へ出力する予測
結果出力手段とを備えるようにしたので、さらに偏りや
ばらつきのない予測値を得て、より正確で精度の高い電
力需要の予測を行なうことが可能な電力需要予測支援装
置が提供できる。
【００９１】一方、請求項４に対応する発明によれば、
上記請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発
明の電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に
関する過去の実績情報を保存する格納手段と、格納手段
に保存されている実績情報に基づいて、予測結果入力手
段により入力された複数の予測値の採用／不採用を設定
する活殺手段とを付加するようにしたので、より正確で
精度の高い電力需要の予測を行なうことが可能な電力需
要予測支援装置が提供できる。
上記請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発
明の電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に
関する過去の実績情報を保存する格納手段と、格納手段
に保存されている実績情報に基づいて、予測結果入力手
段により入力された複数の予測値の採用／不採用を設定
する活殺手段とを付加するようにしたので、より正確で
精度の高い電力需要の予測を行なうことが可能な電力需
要予測支援装置が提供できる。
【００９２】また、請求項５に対応する発明によれば、
上記請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発
明の電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に
関する過去の実績情報を保存する格納手段と、格納手段
に保存されている実績情報に基づいて統計分布を作成
し、当該統計分布から予測結果入力手段により入力され
た複数の予測値の採用／不採用を決定する活殺手段とを
付加するようにしたので、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能な電力需要予測支援装置が
提供できる。
上記請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応する発
明の電力需要予測支援装置において、電力需要の予測に
関する過去の実績情報を保存する格納手段と、格納手段
に保存されている実績情報に基づいて統計分布を作成
し、当該統計分布から予測結果入力手段により入力され
た複数の予測値の採用／不採用を決定する活殺手段とを
付加するようにしたので、より正確で精度の高い電力需
要の予測を行なうことが可能な電力需要予測支援装置が
提供できる。
【００９３】さらに、請求項６に対応する発明によれ
ば、上記請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応す
る発明の電力需要予測支援装置において、電力需要の予
測に関する各予測手法の過去の誤差率を保存する格納手
段と、格納手段に保存されている各予測手法の過去の誤
差率に基づいて、予測結果入力手段により入力された複
数の予測値の採用／不採用を決定する活殺手段とを付加
するようにしたので、より正確で精度の高い電力需要の
予測を行なうことが可能な電力需要予測支援装置が提供
できる。
ば、上記請求項１乃至請求項３のいずれか１項に対応す
る発明の電力需要予測支援装置において、電力需要の予
測に関する各予測手法の過去の誤差率を保存する格納手
段と、格納手段に保存されている各予測手法の過去の誤
差率に基づいて、予測結果入力手段により入力された複
数の予測値の採用／不採用を決定する活殺手段とを付加
するようにしたので、より正確で精度の高い電力需要の
予測を行なうことが可能な電力需要予測支援装置が提供
できる。
【００９４】一方、請求項７に対応する発明によれば、
上記請求項１乃至請求項６のいずれか１項に対応する発
明の電力需要予測支援装置において、各予測手法の過去
の誤差率に基づいて当該各予測手法の予測精度の順位を
決定し、当該順位から予測結果入力手段により入力され
た複数の予測値に掛ける荷重値を決めて妥協点決定手段
に対し設定する順位決定手段を付加するようにしたの
で、より正確で精度の高い電力需要の予測を行なうこと
が可能な電力需要予測支援装置が提供できる。
上記請求項１乃至請求項６のいずれか１項に対応する発
明の電力需要予測支援装置において、各予測手法の過去
の誤差率に基づいて当該各予測手法の予測精度の順位を
決定し、当該順位から予測結果入力手段により入力され
た複数の予測値に掛ける荷重値を決めて妥協点決定手段
に対し設定する順位決定手段を付加するようにしたの
で、より正確で精度の高い電力需要の予測を行なうこと
が可能な電力需要予測支援装置が提供できる。
【図１】本発明による電力需要予測方法を説明するため
の概念図。
の概念図。
【図２】本発明による電力需要予測支援装置の第１乃至
第３の各実施形態を示すブロック図。
第３の各実施形態を示すブロック図。
【図３】本発明による電力需要予測支援装置の第４乃至
第６の各実施形態を示すブロック図。
第６の各実施形態を示すブロック図。
【図４】本発明による電力需要予測支援装置の第７の実
施形態を示すブロック図。
施形態を示すブロック図。
【図５】同第１の実施形態による電力需要予測支援装置
における予測値の算出例を説明するための概念図。
における予測値の算出例を説明するための概念図。
【図６】同第２の実施形態による電力需要予測支援装置
における予測値の算出例を説明するための概念図。
における予測値の算出例を説明するための概念図。
【図７】同第３の実施形態による電力需要予測支援装置
における予測値の算出例を説明するための概念図。
における予測値の算出例を説明するための概念図。
【図８】同第４の実施形態による電力需要予測支援装置
における予測値の採用／不採用を説明するための概念
図。
における予測値の採用／不採用を説明するための概念
図。
【図９】同第４の実施形態による電力需要予測支援装置
における予測値の算出例を説明するための概念図。
における予測値の算出例を説明するための概念図。
【図１０】同第５の実施形態による電力需要予測支援装
置における予測値の採用／不採用を説明するための概念
図。
置における予測値の採用／不採用を説明するための概念
図。
【図１１】同第６の実施形態による電力需要予測支援装
置における予測値の採用／不採用を説明するための概念
図。
置における予測値の採用／不採用を説明するための概念
図。
【図１２】同第７の実施形態による電力需要予測支援装
置における予測手法の順位決定を説明するための概念
図。
置における予測手法の順位決定を説明するための概念
図。
【図１３】同各実施形態による電力需要予測支援装置に
おける予測値の表示例を示す概要図。
おける予測値の表示例を示す概要図。
【図１４】従来の電力需要予測方法を説明するための概
念図。
念図。
１…電力需要予測支援装置、 ２…予測手法、 ３…予測結果入力手段、 ４…妥協点決定手段、 ５…予測結果出力手段、 ６…表示装置、 ７…活殺手段、 ８…格納手段、 ９…順位決定手段。
Claims (11)
- 【請求項１】 電力系統における将来の電力の需要量を
予測する電力需要予測支援装置において、 複数の予測手法により予測された電力需要の予測値を入
力する予測結果入力手段と、 前記予測結果入力手段により入力された複数の予測値か
ら妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定する妥協
点決定手段と、 前記妥協点決定手段により決定された予測値を外部へ出
力する予測結果出力手段と、 を備えて成ることを特徴とする電力需要予測支援装置。 - 【請求項２】 電力系統における将来の電力の需要量を
予測する電力需要予測支援装置において、 複数の予測手法により予測された電力需要の予測値を入
力する予測結果入力手段と、 前記予測結果入力手段により入力された複数の予測値の
最高値および最低値を除いた残りの予測値から妥協点を
探り、最終的な一つの予測値を決定する妥協点決定手段
と、 前記妥協点決定手段により決定された予測値を外部へ出
力する予測結果出力手段と、 を備えて成ることを特徴とする電力需要予測支援装置。 - 【請求項３】 電力系統における将来の電力の需要量を
予測する電力需要予測支援装置において、 複数の予測手法により予測された電力需要の予測値を入
力する予測結果入力手段と、 前記予測結果入力手段により入力された複数の予測値の
統計分布から大きくはずれた予測値を除いた残りの予測
値から妥協点を探り、最終的な一つの予測値を決定する
妥協点決定手段と、 前記妥協点決定手段により決定された予測値を外部へ出
力する予測結果出力手段と、 を備えて成ることを特徴とする電力需要予測支援装置。 - 【請求項４】 前記請求項１乃至請求項３のいずれか１
項に記載の電力需要予測支援装置において、 電力需要の予測に関する過去の実績情報を保存する格納
手段と、 前記格納手段に保存されている実績情報に基づいて、前
記予測結果入力手段により入力された複数の予測値の採
用／不採用を設定する活殺手段と、 を付加して成ることを特徴とする電力需要予測支援装
置。 - 【請求項５】 前記請求項１乃至請求項３のいずれか１
項に記載の電力需要予測支援装置において、 電力需要の予測に関する過去の実績情報を保存する格納
手段と、 前記格納手段に保存されている実績情報に基づいて統計
分布を作成し、当該統計分布から前記予測結果入力手段
により入力された複数の予測値の採用／不採用を決定す
る活殺手段と、 を付加して成ることを特徴とする電力需要予測支援装
置。 - 【請求項６】 前記請求項１乃至請求項３のいずれか１
項に記載の電力需要予測支援装置において、 電力需要の予測に関する前記各予測手法の過去の誤差率
を保存する格納手段と、 前記格納手段に保存されている各予測手法の過去の誤差
率に基づいて、前記予測結果入力手段により入力された
複数の予測値の採用／不採用を決定する活殺手段と、 を付加して成ることを特徴とする電力需要予測支援装
置。 - 【請求項７】 前記請求項１乃至請求項６のいずれか１
項に記載の電力需要予測支援装置において、 前記各予測手法の過去の誤差率に基づいて当該各予測手
法の予測精度の順位を決定し、当該順位から前記予測結
果入力手段により入力された複数の予測値に掛ける荷重
値を決めて前記妥協点決定手段に対し設定する順位決定
手段を付加して成ることを特徴とする電力需要予測支援
装置。 - 【請求項８】 前記妥協点決定手段としては、複数の予
測値の平均値をとって最終的な予測値を決定するように
したことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか
１項に記載の電力需要予測支援装置。 - 【請求項９】 前記妥協点決定手段としては、複数の予
測値のうち、電力需要の予測に関する過去の実績情報か
ら誤差率の最も低い予測手法により予測された予測値を
最終的な予測値として決定するようにしたことを特徴と
する請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の電力
需要予測支援装置。 - 【請求項１０】 前記妥協点決定手段としては、電力需
要の予測に関する過去の実績情報を予測時の環境毎に分
類して評価し、電力需要の予測日の条件に合致する条件
毎に誤差率の最も低い予測手法により予測された予測値
を最終的な予測値として決定するようにしたことを特徴
とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の電
力需要予測支援装置。 - 【請求項１１】 前記予測時の環境としては、季節、天
候、気温、湿度、あるいは曜日（日付）毎に分類するよ
うにしたことを特徴とする請求項１０に記載の電力需要
予測支援装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8959196A JPH09285010A (ja) | 1996-04-11 | 1996-04-11 | 電力需要予測支援装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8959196A JPH09285010A (ja) | 1996-04-11 | 1996-04-11 | 電力需要予測支援装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09285010A true JPH09285010A (ja) | 1997-10-31 |
Family
ID=13975030
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8959196A Pending JPH09285010A (ja) | 1996-04-11 | 1996-04-11 | 電力需要予測支援装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09285010A (ja) |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003324846A (ja) * | 2002-04-26 | 2003-11-14 | Rengo Co Ltd | 電力料金契約方式の選択方法および選択支援システム |
| JP2004336890A (ja) * | 2003-05-08 | 2004-11-25 | Hitachi Ltd | 電力売買支援システム |
| US7177726B2 (en) | 2002-11-18 | 2007-02-13 | Hitachi, Ltd. | Operation-assisting system and operation-assisting computer program |
| JP2007194137A (ja) * | 2006-01-20 | 2007-08-02 | Sanyo Electric Co Ltd | 燃料電池システム、燃料電池制御システム、燃料電池システム制御方法、及びプログラム |
| JP2007293624A (ja) * | 2006-04-25 | 2007-11-08 | Ricoh Co Ltd | 需要予測方法及び需要予測プログラム |
| JP2009237832A (ja) * | 2008-03-26 | 2009-10-15 | Tokyo Gas Co Ltd | 可変的予測モデル構築方法、及び、可変的予測モデル構築システム |
| WO2013121750A1 (ja) * | 2012-02-14 | 2013-08-22 | 日本電気株式会社 | 負荷電力管理システム及び負荷電力管理方法 |
| JP2014164393A (ja) * | 2013-02-22 | 2014-09-08 | Mitsubishi Electric Corp | 電力予測装置、設備制御システム、電力予測方法、及びプログラム |
| WO2015145784A1 (en) * | 2014-03-27 | 2015-10-01 | Nec Corporation | Energy management method and system for energy supply system |
| WO2016185919A1 (ja) * | 2015-05-21 | 2016-11-24 | 株式会社日立製作所 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
| JP2016220515A (ja) * | 2015-05-21 | 2016-12-22 | 株式会社日立製作所 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
| JP2017070134A (ja) * | 2015-10-01 | 2017-04-06 | 新日鐵住金株式会社 | 電力予測方法 |
| JP2018206258A (ja) * | 2017-06-08 | 2018-12-27 | 富士通株式会社 | 推定プログラム、推定方法、及び推定装置 |
-
1996
- 1996-04-11 JP JP8959196A patent/JPH09285010A/ja active Pending
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003324846A (ja) * | 2002-04-26 | 2003-11-14 | Rengo Co Ltd | 電力料金契約方式の選択方法および選択支援システム |
| US7177726B2 (en) | 2002-11-18 | 2007-02-13 | Hitachi, Ltd. | Operation-assisting system and operation-assisting computer program |
| US7236856B2 (en) | 2002-11-18 | 2007-06-26 | Hitachi, Ltd. | Operation-assisting system and operation-assisting computer program |
| JP2004336890A (ja) * | 2003-05-08 | 2004-11-25 | Hitachi Ltd | 電力売買支援システム |
| JP2007194137A (ja) * | 2006-01-20 | 2007-08-02 | Sanyo Electric Co Ltd | 燃料電池システム、燃料電池制御システム、燃料電池システム制御方法、及びプログラム |
| JP2007293624A (ja) * | 2006-04-25 | 2007-11-08 | Ricoh Co Ltd | 需要予測方法及び需要予測プログラム |
| JP2009237832A (ja) * | 2008-03-26 | 2009-10-15 | Tokyo Gas Co Ltd | 可変的予測モデル構築方法、及び、可変的予測モデル構築システム |
| JPWO2013121750A1 (ja) * | 2012-02-14 | 2015-05-11 | 日本電気株式会社 | 負荷電力管理システム及び負荷電力管理方法 |
| WO2013121750A1 (ja) * | 2012-02-14 | 2013-08-22 | 日本電気株式会社 | 負荷電力管理システム及び負荷電力管理方法 |
| JP2014164393A (ja) * | 2013-02-22 | 2014-09-08 | Mitsubishi Electric Corp | 電力予測装置、設備制御システム、電力予測方法、及びプログラム |
| WO2015145784A1 (en) * | 2014-03-27 | 2015-10-01 | Nec Corporation | Energy management method and system for energy supply system |
| US10003197B2 (en) | 2014-03-27 | 2018-06-19 | Nec Corporation | Energy management method and system for energy supply system |
| WO2016185919A1 (ja) * | 2015-05-21 | 2016-11-24 | 株式会社日立製作所 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
| JP2016220515A (ja) * | 2015-05-21 | 2016-12-22 | 株式会社日立製作所 | エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 |
| JP2017070134A (ja) * | 2015-10-01 | 2017-04-06 | 新日鐵住金株式会社 | 電力予測方法 |
| JP2018206258A (ja) * | 2017-06-08 | 2018-12-27 | 富士通株式会社 | 推定プログラム、推定方法、及び推定装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101673286B (zh) | 用于内容推荐的设备、方法 | |
| WO2019180433A1 (en) | Predicting using digital twins | |
| JPH09285010A (ja) | 電力需要予測支援装置 | |
| JP6603600B2 (ja) | 需要予測方法、需要予測装置及び需要予測プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 | |
| CN111597449B (zh) | 用于搜索的候选词构建方法、装置、电子设备及可读介质 | |
| KR101642216B1 (ko) | 비임의결측 데이터 분석 방법 및 장치와 이를 이용하는 상품추천 시스템 | |
| US20060116921A1 (en) | Methods and systems for profile-based forecasting with dynamic profile selection | |
| US11621892B2 (en) | Temporal-based network embedding and prediction | |
| WO2022163956A1 (ko) | 인공지능 기반 매장 수요 예측 방법 및 시스템 | |
| KR101790788B1 (ko) | 최적화된 도메인간 정보 퀄리티 평가를 갖는 협동적 네트워킹 | |
| CN111353828A (zh) | 网点到店人数预测方法及装置 | |
| JP2019021032A (ja) | シミュレーション装置およびシミュレーション方法 | |
| KR20210083089A (ko) | 관광지 지수 산출 방법 및 시스템 | |
| Pujahari et al. | Model-based collaborative filtering for recommender systems: An empirical survey | |
| US8429175B2 (en) | Method and apparatus for default rating estimation | |
| Liu et al. | An integrated model of statistical process control and condition-based maintenance for deteriorating systems | |
| JP2020047078A (ja) | データ処理方法、データ処理装置、およびデータ処理プログラム | |
| JP2020102133A (ja) | データ処理装置及びデータ処理方法 | |
| CN114066089A (zh) | 批量作业运行耗时区间确定方法及装置 | |
| US11783215B2 (en) | Information processing apparatus and recommendation control method | |
| JP5101846B2 (ja) | マーケティング支援システム | |
| CN115943399A (zh) | 生成方法、生成装置、程序、信息处理方法及信息处理装置 | |
| JPH11250135A (ja) | 情報システム | |
| Davoudi et al. | Product rating prediction using centrality measures in social networks | |
| JPH11126102A (ja) | ガス需要量の予測方法 |