JPWO2019207622A1 - 電力需要予測装置、電力需要予測方法、およびそのプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
[電力需要予測装置の構成]
第1の実施形態に係る電力需要予測装置100について、図1〜5を参照して説明する。電力需要予測装置100は、汎用のコンピューターを所定のプログラムで実行することにより構成することができる。コンピューターは、CPU、メモリ、チップセット、GPU及びVRAMを有するグラフィックスボード、HDD又はSSD等の記憶装置、入力インターフェース、出力インターフェース等がバスを介して接続された構成である。電力需要予測装置100の機能を実現するプログラムは記憶装置に格納され、実行時にメモリ上へと展開された後、手順に従って実行される。
データ管理部200は、電力需要予測に必要なデータおよび電力需要の予測データを保存する処理部であり、データ取得部201、欠測補間部202、およびデータ保存部203を備える。
予測モデル管理部300は、予測モデルを構築して保存する処理部であり、フーリエ変換部301、予測モデル構築部302、予測モデル保存部303を有する。予測モデル管理部300は、後述の指令送信部500からの構築指令に基づき、予測モデルを構築する。
予測部400は、予測モデルを用いて需要予測データを算出する処理部であり、予測演算部401および逆フーリエ変換部402を有する。予測部400は、予測モデル保存部303に保存されている予測モデルと、データ保存部203に保存された予報データを取得する。
指令送信部500は、データ保存部203に保存された需要実績データと需要予測データに基づいて、モデル更新指令または新規モデル構築指令を出力する処理部である。指令送信部500は、モデル更新判断部501を有する。
上記のような本実施形態の電力需要予測装置100を用いた、電力需要予測データの算出フローについて図5のフローチャートを参照しつつ説明する。以下の例では、一日の需要データは30分毎に取得されるものであり、合計48コマから成り立っているものとする。また、予測は1日分をまとめて予測するものとし、予測対象日の前日の23:30に予測を実施するものとする。
(1)以上のような本実施形態の電力需要予測装置100は、電力需要の実績データをフーリエ変換するフーリエ変換部301と、電力需要の実績データをフーリエ変換した結果から、各周波数の係数を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築部302と、予測モデルに予報データを入力し、各周波数の係数予測データを算出する予測演算部401と、各周波数の係数予測データを逆フーリエ変換し、電力需要予測データを算出する逆フーリエ変換部402と、を有する。
[電力需要予測装置の構成]
第2実施形態ついて、図6〜11を参照して説明する。なお、第2実施形態以降の実施形態においては、前述した実施形態とは異なる点のみを説明し、同じ部分については同じ符号を付して詳細な説明は省略する。本実施形態の電力需要予測装置100は、図6に示すとおり、予測モデル構築部302において分離周波数決定部321、長波長モデル構築部322、短波長モデル構築部323、および増加量加算部403を有する。
本実施形態の電力需要予測装置100を用いた、電力需要予測データの算出フローについて図9のフローチャートを参照しつつ説明する。まず、ステップS01〜S03については、上記実施形態と同様に処理を行う。
(1)電力需要の実績データをフーリエ変換した結果を、長波長成分と短波長成分に分離する分離周波数決定部321と、長波長成分の係数を予測する予測モデルを構築する長波長モデル構築部322と、短波長成分の係数に基づいて、係数の固定値を決定する短波長モデル構築部323と、短波長モデル構築部323が決定した係数の固定値を、逆フーリエ変換部402が算出した電力需要予測データに加算する増加量加算部403と、をさらに有する。
(3)短波長モデル構築部323は、短波長成分の各係数の、所定の信頼区間における最大値を係数の固定値として決定する。
[電力需要予測装置の構成]
第3実施形態ついて、図12〜15を参照して説明する。本実施形態の電力需要予測装置100は、上記第2の実施形態において確率密度関数を用いて予測モデルを構築したものである。図12に示すとおり、電力需要予測装置100は、長波長モデル構築部322において、確率予測モデル構築部331を有する。また、予測部400において、需要予測データ決定部404を有する。
本実施形態の電力需要予測装置100を用いた、電力需要予測データの算出フローについて図13のフローチャートを参照しつつ説明する。本実施形態の算出フローは、ステップS413A、ステップS51A、ステップS61Aに新たな特徴があり、他のステップについては上記第2の実施形態同様に処理を行う。ステップS413Aにおいて、分離周波数決定部321が分離した長波長成分については、長波長モデル構築部322が予測モデルを構築する。
本実施形態の電力需要予測装置100は、予測モデル構築部302が、予測モデルを確率密度関数で構築する確率予測モデル構築部331をさらに有し、確率密度関数を用いて複数の予測モデルを構築するものであり、予測演算部401は、複数の予測モデルデータのそれぞれに予報データを入力し、複数の係数予測データを算出し、逆フーリエ変換部402は、複数の係数予測データをそれぞれ逆フーリエ変換し、複数の電力需要予測データを算出する。
20…表示部
200…データ管理部
201…データ取得部
202…欠測補間部
203…データ保存部
300…予測モデル管理部
301…フーリエ変換部
302…予測モデル構築部
303…予測モデル保存部
321…分離周波数決定部
322…長波長モデル構築部
323…短波長モデル構築部
331…確率予測モデル構築部
400…予測部
401…予測演算部
402…逆フーリエ変換部
403…増加量加算部
404…需要予測データ決定部
500…指令送信部
501…モデル更新判断部
Claims (8)
- 電力需要の実績データをフーリエ変換するフーリエ変換部と、
電力需要の実績データをフーリエ変換した結果から、各周波数の係数を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築部と、
予測モデルに予報データを入力し、各周波数の係数予測データを算出する予測演算部と、
各周波数の係数予測データを逆フーリエ変換し、電力需要予測データを算出する逆フーリエ変換部と、を有する電力需要予測装置。 - 電力需要の実績データをフーリエ変換した結果を、長波長成分と短波長成分に分離する分離周波数決定部と、
長波長成分の係数を予測する予測モデルを構築する長波長モデル構築部と、
短波長成分の係数に基づいて、係数の固定値を決定する短波長モデル構築部と、
前記短波長モデル構築部が決定した係数の固定値を、前記逆フーリエ変換部が算出した電力需要予測データに加算する増加量加算部と、をさらに有する請求項1記載の電力需要予測装置。 - 前記短波長モデル構築部は、短波長成分の各係数の最大値を係数の固定値として決定することを特徴とする請求項2記載の電力需要予測装置。
- 前記短波長モデル構築部は、短波長成分の各係数の、所定の信頼区間における最大値を係数の固定値として決定することを特徴とする請求項2記載の電力需要予測装置。
- 前記予測モデル構築部が、予測モデルを確率密度関数で構築する確率予測モデル構築部をさらに有し、確率密度関数を用いて複数の予測モデルを構築するものであり、
前記予測演算部は、複数の予測モデルデータのそれぞれに予報データを入力し、複数の係数予測データを算出し、
前記逆フーリエ変換部は、複数の係数予測データをそれぞれ逆フーリエ変換し、複数の電力需要予測データを算出する請求項1〜4いずれか一項記載の電力需要予測装置。 - 前記電力需要予測データと、前記電力需要実績データの比較結果に基づき、前記予測モデルの更新または新規予測モデルの構築の必要性を判断するモデル更新判断部をさらに有する請求項1〜5いずれか1項記載の電力需要予測装置。
- コンピュータ又は電子回路が、
電力需要の実績データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、
電力需要の実績データをフーリエ変換した結果から、各周波数の係数を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築処理と、
予測モデルに予報データを入力し、各周波数の係数予測データを算出する予測演算処理と、
各周波数の係数予測データを逆フーリエ変換し、電力需要予測データを算出する逆フーリエ変換処理と、を実行する電力需要予測方法。 - コンピュータに、
電力需要の実績データをフーリエ変換するフーリエ変換処理と、
電力需要の実績データをフーリエ変換した結果から、各周波数の係数を予測する予測モデルを構築する予測モデル構築処理と、
予測モデルに予報データを入力し、各周波数の係数予測データを算出する予測演算処理と、
各周波数の係数予測データを逆フーリエ変換し、電力需要予測データを算出する逆フーリエ変換処理と、を実行させる電力需要予測プログラム。
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