WO2018084300A1 - 電力需要調達支援システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

電力需要調達支援システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム Download PDF

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WO2018084300A1
WO2018084300A1 PCT/JP2017/040004 JP2017040004W WO2018084300A1 WO 2018084300 A1 WO2018084300 A1 WO 2018084300A1 JP 2017040004 W JP2017040004 W JP 2017040004W WO 2018084300 A1 WO2018084300 A1 WO 2018084300A1
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WO
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power
information
demand
power demand
time
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PCT/JP2017/040004
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Inventor
周作 田川
Original Assignee
株式会社オプティマイザー
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06Energy or water supply

Definitions

  • the present invention relates to a technology that supports power demand procurement by a new electric power company.
  • Patent Document 1 calculates the power demand forecast value at the next power demand forecast target time based on the input weather forecast data, the previous power demand forecast result and the forecast model of the selected time. Techniques to do this are disclosed.
  • An object of the present invention is to provide a technique for solving the above-described problems.
  • an information processing apparatus provides: As explanatory variables of the forward propagation type neural network, at least information on the target date and time of power demand prediction, weather forecast information on the target date and time, and demand record information on each power consumer at the same time on the same day of the week as the target date and time And an explanatory variable acquisition means for acquiring the actual power demand information of each power consumer up to a prediction date and time for performing the power demand prediction, Power demand prediction means for operating the forward propagation neural network using the acquired explanatory variable as an input, and outputting a power demand forecast amount for the target date and time of each power consumer; Is provided.
  • an information processing method includes: The explanatory variable acquisition means, as explanatory variables of the forward propagation type neural network, at least information on the target date and time of power demand prediction, weather forecast information on the target date and time, and each power at the same time on the same day of the week as the target date and time
  • a power demand prediction step wherein the power demand prediction means operates the forward propagation type neural network using the acquired explanatory variable as an input, and outputs a power demand prediction amount of the target date and time of each power consumer; including.
  • an information processing program provides: As explanatory variables of the forward propagation type neural network, at least information on the target date and time of power demand prediction, weather forecast information on the target date and time, and demand record information on each power consumer at the same time on the same day of the week as the target date and time And an explanatory variable acquisition step of acquiring the actual power demand information of each power consumer up to the prediction date and time for performing the power demand prediction, A power demand prediction step of operating the forward propagation type neural network using the acquired explanatory variable as an input and outputting a power demand forecast amount of the target date and time of each power consumer; Is executed on the computer.
  • a power demand procurement support system includes: A power demand forecasting means for forecasting the future power demand forecast amount of each power consumer; Based on the predicted amount of future power demand of each power consumer, the future power procurement for the power consumer participating in the new power company operated by the new power company is appropriately applied to the power trading market and other power sources.
  • Power procurement distribution means to distribute, Power bidding means for bidding on the electricity trading market according to the power procurement allocation;
  • a power demand procurement notification means for notifying a wide area organization of power demand and power procurement of the new power company including the result of the bidding at a predetermined time;
  • a power demand procurement support system including The power demand forecasting means is As explanatory variables of the forward propagation type neural network, at least information on the target date and time of power demand prediction, weather forecast information on the target date and time, and demand record information on each power consumer at the same time on the same day of the week as the target date and time And an explanatory variable acquisition means for acquiring the actual power demand information of each power consumer up to a prediction date and time for performing the power demand prediction, Power demand prediction means for operating the forward propagation neural network using the acquired explanatory variable as an input, and outputting a power demand forecast amount for the target date and time of each power consumer; Electric power demand procurement support system.
  • the power demand prediction accuracy can be increased efficiently.
  • the information processing apparatus 100 is an apparatus for supporting the demand procurement of electric power by a new electric power company.
  • the information processing apparatus 100 includes an explanatory variable acquisition unit 101 and a power demand prediction unit 102.
  • the explanatory variable acquisition unit 101 includes, as explanatory variables of the forward propagation type neural network, at least information on the target date and time of power demand prediction, weather forecast information on the target date and time, and demand of each power consumer on the same day of the week as the target date and time. Acquire performance information, demand performance information of each power consumer immediately before the target date and time, and a demand trend of each power consumer based on the demand history.
  • the power demand prediction unit 102 operates the forward propagation type neural network using the acquired explanatory variable as an input, and outputs the power demand prediction amount of each power consumer at the target date and time.
  • the power demand prediction accuracy can be efficiently increased.
  • the information processing apparatus participates in a new power company based on a power demand prediction unit that predicts a future power demand prediction amount of each power consumer and a future power demand prediction amount of each power consumer.
  • a power procurement distribution unit for appropriately allocating future power procurement to power consumers, a power bidding unit for bidding on a wholesale power exchange according to the power procurement distribution, and the new power company including the results of the bidding
  • a power demand procurement notification section that communicates power demand and power procurement to a wide-area organization at a predetermined time.
  • the characteristic configuration of the present invention is included in the prediction of the future power demand forecast amount of each power consumer. That is, the demand trend of each power consumer includes information on whether each power consumer is a morning type, a day type, or a night type. Further, the power demand prediction unit inputs the explanatory variables with weights, and operates the forward propagation type neural network. In addition, it has an accumulating unit that accumulates the actual demand information of each electric power consumer, and the actual demand information of each electric power consumer on the same day of the week as the target date and time from the accumulator and the demand of each electric power consumer immediately before the target date and time Acquire performance information.
  • the power demand prediction unit has a demand prediction evaluation part which evaluates the power demand prediction amount predicted by the power demand prediction part in comparison with the demand result information of each power consumer, and feeds it back to the prediction of the power demand prediction part. Then, the power demand prediction unit predicts at least the power demand forecast amount every 30 minutes on the next day of each power consumer and the power demand forecast amount one hour after the current day, and appropriately determines the predicted power demand forecast amount. Used as input information for procuring power demand.
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of the power demand procurement support process 200 by the information processing apparatus according to the present embodiment.
  • the basic configuration of the power demand procurement support processing 200 corresponds to daily spot trading of electricity one day before and to real-time trading one hour before electricity to the Japan Wholesale Power Exchange (hereinafter referred to as JEPX).
  • JEPX Japan Wholesale Power Exchange
  • PPS the power demand procurement management of a new electric power company
  • JEPX Japan Wholesale Power Exchange
  • the continuous backup power supply communication 214 and the notification 215 of the power demand procurement information one day ago to the wide-area organization are automatically executed without human operation.
  • 48 frames every 30 minutes on the next day are bid together.
  • the backup power supply communication 224 and the notification 225 to the wide-area organization of the power demand procurement information one hour ago are automatically executed without human operation.
  • bids are made in units of one frame after one hour on the day.
  • the power demand procurement support process 200 in this embodiment supports the power demand procurement management in each PPS.
  • FIG. 3A is a block diagram showing a configuration of a power demand procurement support system 300 including a power demand procurement support server 310 as an information processing apparatus according to the present embodiment.
  • the power demand procurement support system 300 is connected via a network 370.
  • An organization (OCCTO: hereinafter, wide area organization) 350 and a power demand condition providing server 360 are provided.
  • the power source 330 includes a power consignor 331, a power transmission / distribution company 332, and a power generation company 333.
  • new power providers 321 to 32n to be supported for power demand procurement management are connected.
  • Each PPS is connected to a contracted power consumer.
  • the power demand condition providing server 360 includes a server that provides detailed forecast weather information, a server that provides regional event information such as entertainment, a server that provides information such as disasters, and the like.
  • the configuration of the power demand procurement support system 300 is not limited to FIG. 3A.
  • FIG. 3B is a block diagram illustrating a configuration of the power supply and demand management system 301 including manual operation according to the base technology.
  • a receiver / supply / demand manager 320 In the power supply / demand management system 301, a receiver / supply / demand manager 320, a consignor, a power transmission / distribution company (electric power company ...) 330, a JEPX 340, a wide-area organization 350, and a financial institution 380 are illustrated.
  • the receiver / demand manager 320 includes the power consumer and the PPS of FIG. 3A.
  • each PPS becomes a JEPX trading member and deals with JPEX through a demand plan and a supply plan.
  • Various plan values are separately reported to a wide-area organization from a retailer or a power plant.
  • FIG. 4A is a sequence diagram showing an operation sequence in the market one day ago of the power demand procurement support system 300 according to the present embodiment.
  • Step S401 each PPS 321 to 32n starts an application and connects to the power demand procurement support server 310.
  • steps S403 and S405 each of the PPSs 321 to 32n transmits to the power demand procurement support server 310 the customer conditions including the information on the power consumers who have contracted with each PPS, the contents of the consignment contract, and the like.
  • step S407 the power demand procurement support server 310 acquires conditions used for predicting power demand from the power demand condition providing server group 360.
  • step S409 the power demand procurement support server 310 calculates a demand forecast amount of each power consumer by AI (forward propagation type neural network) based on the acquired power demand condition, power demand record, and the like.
  • step S411 the power demand procurement support server 310 acquires, from the JEPX 340 and the wide area organization 350, power transaction information such as a power unit price and a purchase unit used for calculating the optimum position.
  • step S413 the power demand procurement support server 310 converts the demand forecast amount of each power consumer into a contract amount of each PPS, a power transaction information such as a power unit price and a purchase unit, and a history. Based on this, an optimal position is calculated by linear programming.
  • the power demand procurement support server 310 refers to the calculated optimum position, and makes a bid for JEPX340 one day in advance for power procurement for PPS321 and power procurement for PPS32n.
  • JEPX 340 executes a one-day-old market contract process in a blind single price manner.
  • the JEPX 340 notifies the power demand procurement support server 310 of the execution result.
  • the power demand procurement support server 310 adjusts power procurement from other power sources such as consignment power sources according to the power demand forecast amount based on the execution result, and sets the sales plan for the next day for each PPS. Generate a procurement plan. If it has power generation capability, it also generates a power generation plan and a supply and demand plan.
  • the power demand procurement support server 310 notifies the wide area organization 350 of the demand procurement plan for PPS 321 and PPS 32n on the next day.
  • the wide area engine 350 instructs each power supply / demand related destination to adjust power supply / demand on the next day from a demand procurement plan, another power generation plan, a power transmission / distribution plan, or the like.
  • FIG. 4B is a sequence diagram showing an operation sequence in the market before time of the power demand procurement support system 300 according to the present embodiment.
  • step S431 the power demand procurement support server 310 analyzes the next day's power demand procurement plan from new power demand results and the like.
  • step S433 the power demand procurement support server 310 obtains the current conditions used for predicting the power demand from the power demand condition providing server 360.
  • step S435 the power demand procurement support server 310, based on the latest power demand condition and power demand record, etc., the predicted amount of demand after one hour of each power consumer by AI (forward propagation type neural network). Is calculated.
  • step S437 the power demand procurement support server 310 acquires power transaction information and history such as the latest power unit price and purchase unit used for calculating the optimal position from the JEPX 340 and the wide-area organization 350.
  • step S439 the power demand procurement support server 310, the demand forecast amount obtained by collecting the demand forecast amount of each power consumer for each PPS contract, and the power transaction information and history such as the latest power unit price and purchase unit. Based on the above, the optimal position after one hour is calculated by linear programming.
  • step S441 or S443 the power demand procurement support server 310 refers to the calculated optimum position and performs real-time bidding for JEPX340 one hour ago for power procurement for PPS321 and power procurement for PPS32n. .
  • step S445 the JEPX 340 executes the real-time market contract processing by the Zaraba method.
  • step S447 the JEPX 340 notifies the power demand procurement support server 310 of the execution result.
  • the power demand procurement support server 310 adjusts power procurement from other power sources such as consignment power sources according to the power demand forecast amount based on the execution result, and after one hour for each PPS. Generate sales and procurement plans. If it has power generation capability, it also generates a power generation plan and a supply and demand plan.
  • the power demand procurement support server 310 notifies the wide area organization 350 of a demand procurement plan for PPS 321 and PPS 32n one hour ago.
  • the wide area engine 350 instructs each power supply and demand related party to adjust power supply and demand after one hour from the demand procurement plan, other power generation plans, transmission and distribution plans, etc., and performs imbalance processing in each PPS. Do.
  • FIG. 5A is a block diagram illustrating a functional configuration of the power demand procurement support server 310 as the information processing apparatus according to the present embodiment.
  • the power demand procurement support server 310 includes a communication control unit 501, a customer information / consignment contract information acquisition unit 502, a demand condition information acquisition unit 503, a database 504, and a demand prediction unit 505 for each support PPS.
  • the database 504 includes a demand prediction database 541, an optimum position calculation database 542, a JEPX bid database 543, and a notification database 544.
  • the power demand procurement support server 310 includes a position generation unit 506, a JEPX bid control unit 507, a wide-area organization notification generation unit 508, and a wide-area organization notification transmission unit 509 for each support PPS.
  • the power demand procurement support server 310 includes an other power supply information acquisition unit 510, an other power supply contact generation unit 511, and another power supply contact transmission unit 512.
  • the communication control unit 501 controls communication with the power demand condition providing server group 360, the OCCTO (wide area organization) 350, the JEPX 340, and other power sources 330 including a consignor via the network 370. Also, the communication control unit 501 controls communication with the PPS that has made a support contract.
  • the consumer information / consignment contract information acquisition unit 502 obtains information on a contracted power consumer from the PPS and information on other power sources including the contractor contracted by the PPS to obtain a demand prediction database 541. Hold on.
  • the demand condition information acquisition unit 503 acquires information affecting the power demand including weather information from the power demand condition providing server group 360 and the like.
  • the demand forecasting database 541 stores information on the power consumers contracted from the PPS and information on other power sources including the consignment contractor contracted by the PPS in association with each PPS.
  • the demand prediction database 541 stores a forward propagation type neural network algorithm for predicting power demand and appropriate parameters thereof. Further, the demand prediction database 541 associates a history of predicted power demand and a result of power demand with each power consumer of each PPS as information serving as an explanatory variable of power demand prediction by a forward propagation type neural network. Store. Note that the data stored in the demand prediction database 541 is not limited to the above data.
  • the demand prediction unit 505 calculates the power demand forecast amount of each frame of each power consumer who contracts with each support PPS using a forward propagation type neural network, and 48 frames on the next day or frames after 1 hour before. , The predicted amount of power demand of all power consumers who contract with each support PPS is obtained and output to the position generation unit 506.
  • the optimal position calculation database 542 stores power generation information and power transmission information that can be acquired from JEPX or a wide-area organization, power prices, power supply / demand history, and the like, which are input information for optimal position calculation.
  • the optimal position calculation database 542 stores a linear programming algorithm for calculating the optimal position and appropriate parameters thereof.
  • the position generation unit 506 obtains the optimum position in each support PPS for the 48 frames of the next day or the frames after one hour using the linear programming method, and outputs them to the JEPX bid control unit 507.
  • the JEPX bidding database 543 includes information related to JEPX, bidding procedures and bidding formats (CSV file format) including communication protocols for bidding on JEPX one day or one hour before bidding, and bidding information and contracts. Stores the history and the like associated with the result. Further, the JEPX bidding database 543 stores the optimum position information calculated one day before and one hour before each PPS.
  • the JEPX bid control unit 507 generates bid information of a bid style to be used for a one-day or one-hour bid to JEPX based on the optimum position in each support PPS, and controls the one-day or one-hour bid. To do.
  • the notification database 544 includes information related to the regional organization, a notification procedure including a communication protocol and a notification format (XML file format) for notifying the regional organization of the demand procurement plan for one day ago or the demand procurement plan for one hour ago. ) And a history of notification information. Further, the notification database 544 stores bid information and contract information for JEPX one day before and one hour before each PPS, and procurement information from other power sources. Further, the notification database 544 stores a contact procedure and a communication mode for other power sources.
  • the wide-area organization notification generation unit 508 generates notification information for one day or one hour ago according to the notification format from the notification database 544.
  • the wide area notification transmission unit 509 transmits the notification information to the wide area engine generated by the wide area notification generation unit 508 according to the communication protocol from the notification database 544.
  • the other power information acquisition unit 510 acquires power generation information and price information from other power sources. If power generation information and price information from other power sources can be acquired from JEPX or a wide-area organization, they may be acquired from JEPX or a wide-area organization.
  • the other power supply contact generation unit 511 generates the contact information for one day or one hour ago according to the contact form from the notification database 544.
  • the other power supply communication transmission unit 512 transmits the contact information to the other power source generated by the other power supply communication generation unit 511 according to the communication protocol from the notification database 544.
  • the other power source contact generation unit 511 and the other power source communication transmission unit 512 are the wide area engine notification generation unit 508 and the wide area engine notification transmission unit. 509.
  • FIG. 5B is a diagram illustrating a data flow of the power demand procurement support server 310 as the information processing apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 5B shows the relationship between each master information, registration information, and each process for realizing the process of the present embodiment of the power demand procurement support server 310.
  • the processes particularly related in the present embodiment are the simultaneous colleague monitoring process 530, the schedule management process 540, the demand prediction process 550, the user management process 560, and the system management based on the power demand procurement support process 520.
  • these series of processes are automatically performed without human operation, and the prompt and accurate power demand procurement management of the contracted PPS is supported.
  • FIG. 6A is a block diagram illustrating a functional configuration of the demand prediction unit 505 according to the present embodiment.
  • a demand prediction unit 505 is a main configuration characterized by the present invention.
  • the demand prediction unit 505 includes a consumer information acquisition unit 601, an explanatory variable acquisition unit 602, a prediction parameter acquisition unit 603, a demand prediction calculation unit 604, a demand prediction output unit 605, a demand prediction evaluation unit 606, a prediction A parameter update unit 607.
  • the consumer information acquisition part 601 acquires the information of each electric power consumer who contracts with each PPS.
  • the explanatory variable acquisition unit 602 acquires an explanatory variable used for the power demand prediction amount calculation of the demand prediction calculation unit 604.
  • the prediction parameter acquisition unit 603 acquires a prediction parameter including a weight value used for calculation of a demand prediction amount stored in the demand prediction database 541.
  • the demand prediction calculation unit 604 is composed of a forward propagation type neural network, and calculates a power demand prediction amount of 30 minutes per frame using explanatory variables and prediction parameters corresponding to each power consumer.
  • the demand forecast output unit 605 collects the power demand forecast amount of each power consumer calculated by the demand forecast calculation unit 604 for all power consumers who contract with each PPS, and generates a position demand unit 506 as the power demand forecast amount of each PPS. Output to.
  • the demand prediction evaluation unit 606 compares the power demand prediction amount predicted by the demand prediction calculation unit 604 with the actual power demand amount, evaluates the power demand prediction result, and analyzes the cause of the difference.
  • the prediction parameter update unit 607 updates the parameter including the weight value of the demand prediction based on the evaluation of the power demand prediction result.
  • FIG. 6B is a diagram showing a configuration of the demand prediction database 541 according to the present embodiment.
  • the configuration of the demand prediction database 541 is not limited to FIG. 6B.
  • the demand prediction database 541 includes a demand prediction algorithm 604a, explanatory variable storage units 730 to 760, a demand prediction parameter 770, and a demand prediction history 780.
  • the demand prediction algorithm 604a is an algorithm used by the demand prediction calculation unit 604 of the present embodiment for demand prediction.
  • the explanatory variable storage units 730 to 760 are information groups that become input data in the demand prediction algorithm 604a.
  • the demand prediction parameter 770 is a parameter used in the demand prediction algorithm 604a.
  • the demand prediction history 780 is a history for learning the demand prediction by associating and storing the demand prediction result and the actual value.
  • the explanatory variable storage units 730 to 760 and the demand prediction parameter 770 are stored for each customer.
  • the demand prediction history 780 may be accumulated for each consumer attribute or may be accumulated for each consumer attribute.
  • FIG. 7A is a diagram illustrating a configuration of the demand prediction calculation unit 604 according to the present embodiment.
  • the demand prediction calculation unit 604 of the present embodiment is composed of a forward propagation type neural network.
  • a forward propagation type neural network has a structure in which units arranged in layers are coupled only between adjacent layers, and information propagates only in one direction from the input side to the output side.
  • one output is obtained through a neural network learning model. ) Is calculated.
  • the demand prediction calculation unit 604 normalizes 712 the input x711 that is a large number of explanatory variables, multiplies the hidden layer 713 consisting of 20 layers by the weight finding ⁇ , and adds the bias b to the activation function using the variable u as a variable.
  • a value z ′ obtained by multiplying the weight ⁇ ′ and adding the bias b ′ is denormalized 715 to obtain an output y.
  • a Levenberg-Marquardt method (hereinafter also referred to as LM) is used as a learning algorithm, and a square error is used as an error function.
  • the Levenberg-Marquardt method is a combined algorithm of the Gauss-Newton method and the steepest descent method. If the Gauss-Newton method does not work, the algorithm will have both stability and speed. Is
  • the normalization 712 performs preprocessing for converting training data that eliminates the bias. In the sample after performing two transformations by normalization 712, the average of each component is 0 and the variance is 1. In this way, the learning model affects each explanatory variable equally.
  • the hidden layer 713 receives 1 inputs, calculates the total inputs received by n units, and adds all the inputs multiplied by different weights ⁇ 1, ⁇ 2,. Then, a value bn called a bias is added to this.
  • the output z of the hidden layer 713 is an output of a function f () called an activation function for the total input u.
  • the activation function f () used is called Tan-Sigmoid function.
  • n outputs zl from the hidden layer 713 are received, and one output z 'is calculated.
  • an output y (demand predicted value) is obtained by performing denormalization 715 on z ′.
  • a forward demand type neural network of FIG. 7A outputs a predicted power demand based on explanatory variables and parameters for each power consumer.
  • the demand prediction calculation unit 604 is not limited to a forward propagation type neural network.
  • the estimation accuracy can be improved by combining a plurality of different neural networks.
  • ten neural networks are constructed, the same inputs are given to the ten neural networks, and the average of the ten outputs thus obtained is used as an answer. This is called model averaging and has greatly improved the stability and accuracy of the predicted values.
  • FIG. 7B is a diagram showing an explanatory variable 730 used in the demand prediction calculation unit 604 according to the present embodiment.
  • the explanatory variable 730 is input to the forward propagation type neural network as each input x711 in FIG. 7A.
  • the explanatory variable 730 in FIG. 7B is associated with the explanatory variable ID 731, for example, the explanatory variable 732 for power demand prediction 30 hours ago, the explanatory variable 733 for power demand prediction 19 hours ago, It has an explanatory variable 734 for power demand prediction and an influence 735 on the prediction of the explanatory variable in the demand prediction calculation.
  • the 7B includes the hour and day of the week as information on the target date and time of power demand prediction.
  • the temperature, weather, and discomfort index are included as the weather forecast information for the target date and time.
  • the actual result information of each electric power consumer on the same day as the target date and time includes the actual value at the same time last week, the previous week and three weeks ago, the actual value at the same time the previous day, and the average actual value of 48 frames.
  • the average performance value of 4 frames 1 hour ago is included as the demand performance information of each power consumer immediately before the target date and time.
  • the explanatory variable may be further different depending on how many hours before the predicted frame.
  • the power demand forecast amount by the explanatory variable 733 for power demand prediction 19 hours ago is used for the JEPX spot bidding one day ago, and the power by the explanatory variable 734 for power demand forecast 90 minutes ago.
  • the demand forecast amount is used for JEPX real-time bidding one hour ago. As the time for calculating the optimal position and the preparation time for bidding for JEPX and the execution time for bidding become shorter, the power demand forecast amount with a larger amount of actual demand information at a time closer to the bidding time is calculated. It becomes possible.
  • FIG. 7C is a diagram showing other explanatory variables 740 and 750 used in the demand prediction calculation unit 604 according to the present embodiment.
  • the other explanatory variables 740 and 750 are input to the forward propagation type neural network as the respective inputs x711 in FIG. 7A to increase the prediction accuracy of the power demand prediction amount.
  • the explanatory variable 740 includes a consumer attribute 742, a power demand history 743, and a demand trend 744 in association with the power consumer ID 741, as demand trends of each power consumer based on the demand history.
  • the consumer attribute 742 includes environmental information including whether the power consumer is a group or an individual, and local information of the power consumer.
  • the demand trend 744 indicates whether the electric power consumer is a morning type, a day type, or a night type, or more specifically, what time is an electric power use time and what time is an electric power non-use time, or a factory or an apartment, etc. It contains information such as whether it is a large power consumer or a small power consumer at each household.
  • the explanatory variable 750 includes the content 752 of the explanatory variable associated with the explanatory variable ID 751 and the degree of influence 753 on the prediction.
  • the contents 752 of the explanatory variable include the seasonal variation index by customer, the power consumption growth rate by customer, the power usage plan by customer, the power consumption information by device, the heat information by device, and the individual device by analyzing the consumption current waveform.
  • the power usage plan for each consumer has a large influence on the forecast in the demand forecast calculation. If it can be obtained from the consumer, the weight is increased and input to the forward propagation type neural network of FIG. 7A.
  • FIG. 7D is a diagram showing a storage configuration 760 of explanatory variables in the demand prediction database 541 used in the demand prediction calculation unit 604 according to the present embodiment.
  • Each piece of information including explanatory variables is stored or accumulated in the demand prediction database 541 in the form of a storage configuration 760. Since each explanatory variable overlaps with FIG. 7A, the description is omitted.
  • FIG. 7E is a diagram showing parameters 770 used in the demand prediction calculation unit 604 according to the present embodiment.
  • the parameter 770 is each parameter used in the forward propagation type neural network, and is stored or accumulated in the demand prediction database 541.
  • the parameter 770 stores the power consumer ID 772 contracted with each PPS in association with the PPS ID 771. Then, a neural network parameter 773, an LM parameter 774, and an error function parameter 775 are stored in association with each power consumer ID 772.
  • FIG. 7F is a diagram showing output information 780 from the demand prediction calculation unit 604 according to the present embodiment. This output information is used for optimal position calculation and JEPX bidding.
  • the output information 780 stores a power consumer ID 782 contracted with each PPS in association with the PPS ID 781. Then, the predicted power demand amount 483 of 48 frames the next day and the predicted power demand amount 784 one hour after that day are stored in association with each power consumer ID. You may memorize
  • FIG. 7G is a diagram illustrating another configuration of the demand prediction calculation unit 604 according to the present embodiment.
  • the same components as those in FIG. 7A are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
  • a dummy 797 is arranged before the normalization 712 in FIG. 7A, and a structured 798 is arranged after the normalization 712.
  • the ramp function RelU is used for the activation function f () in the hidden layer 793 as shown in FIG. 7G, and Adam (Adaptive Moment Estimation) is used for the optimization algorithm.
  • dummy 797 quantitative variables among the explanatory variables are used as they are, and qualitative variables are changed to dummy variables, so that even when these variables are mixed, prediction by multiple regression analysis becomes possible.
  • the holiday / day of the week / time flags are qualitative variables, pre-processing for converting them into dummy variables is performed.
  • the original data of the explanatory variable “day of the week” is a number from 1 to 7
  • the day of the week is a qualitative variable
  • the numbers from 1 to 7 are dummy-converted as shown in FIG. 7G.
  • the input data in this example is roughly divided into three types of explanatory variables: past performance values, weather information, and holiday / day of the week / time flags.
  • the structured data 798 divides these input data into factor groups before learning. Then, when learning is performed later, structured input is fitted for each group, and finally merged in the output layer 714. By doing so, not only the learning effect can be confirmed for each group, but also the prediction system can be improved by functions such as “superposition energy function method”, “structure learning with forgetting”, and “compact structuring method”.
  • FIG. 8A is a block diagram illustrating a functional configuration of the position generation unit 506 according to the present embodiment.
  • the position generation unit 506 includes a demand prediction amount acquisition unit 801, a position calculation unit 802, a dispatch power information acquisition unit 803, a contract history information acquisition unit 804, and a contract prediction unit 805. Further, the position generation unit 506 includes an other power source information acquisition unit 806, a position calculation parameter acquisition unit 807, a position output unit 808, and a position evaluation change unit 809.
  • the demand prediction amount acquisition unit 801 acquires the power demand prediction amount of each support PPS predicted by the demand prediction unit 505 from the demand prediction unit 505.
  • the position calculation unit 802 calculates the optimal combination of power procurement that stabilizes the procurement power while reducing the procurement price to the lowest price using the linear programming method based on the predicted power demand of each support PPS.
  • the dispatch power information acquisition unit 803 acquires power generation information and power transmission / distribution information for position calculation from the wide area engine 350 or the like.
  • the contract history information acquisition unit 804 acquires the contract history in JEPX directly from JEPX or from the optimal position calculation database 542.
  • the contract prediction unit 805 performs contract prediction from the contract history in JEPX, and outputs it to the position calculation unit 802 for position calculation.
  • the contract prediction may be, for example, a contract result that has been confirmed immediately before, a contract history at the same time, or an average value of contract results.
  • the average value of the contract results for the last five days considering holidays and holidays is used as the contract prediction value, but the present invention is not limited to this.
  • An appropriate predicted contract value can be obtained by learning based on the history of execution results.
  • the other power source information acquisition unit 806 acquires information on other power sources from the wide area engine and the optimum position calculation database 542 and outputs the information to the position calculation unit 802 for position calculation.
  • the position calculation parameter acquisition unit 807 acquires parameters used in the linear programming method of the position calculation unit 802 and outputs the parameters to the position calculation unit 802 for position calculation.
  • the position output unit 808 outputs the position calculated by the position calculation unit 802 to the JEPX bid control unit 507.
  • the position evaluation change unit 809 obtains the execution result from the JEPX bid control unit 507, evaluates the position calculation in comparison with the calculated position, and changes the position calculation if necessary.
  • the change in position calculation can be realized by changing a parameter, for example.
  • FIG. 8B is a diagram showing a configuration of the position calculation database 542 according to the present embodiment.
  • the configuration of the position calculation database 542 is not limited to FIG. 8B.
  • the position calculation database 542 includes a position calculation algorithm 802a, an input variable storage unit 810, a position calculation parameter 820, and a position calculation history 920.
  • the input variable storage unit 810 and the position calculation parameter 820 constitute input information and input parameters 910 to the position calculation unit 802 using the position calculation algorithm 802a.
  • the position calculation algorithm 802a is an algorithm used by the position calculation unit 802 of this embodiment for position calculation.
  • Input information and input parameters 910 are an information group and parameters including the power demand forecast amount of each support PPS, which are input data in the position calculation algorithm 802a.
  • the input information and input parameters 910 include information on unit prices previously contracted with JBU and other power suppliers, information determined by the information processing apparatus of this embodiment for each consumer, and JEPX, JBU, Information calculated based on information from other power suppliers and wide-area organizations.
  • the contract unit price of JEPX, etc. is input by calculating a contract predicted value from the history of contract results.
  • the position calculation history 920 is a history for learning position calculation by associating and accumulating position calculation results and actual values.
  • the input information and the input parameters 910 may be stored for each support PPS unit or may be stored collectively for each support PPS attribute. Further, the position calculation history 920 may be accumulated for each support PPS, or may be accumulated for each support PPS attribute.
  • FIG. 9A is a block diagram illustrating a functional configuration of the position calculation unit 802 according to the present embodiment.
  • the position calculation unit 802 includes an input data reception unit 901 and a position calculation unit 902.
  • the input data receiving unit 901 receives input data necessary for position calculation for power procurement by the position calculating unit 902.
  • the input data includes demand forecast amount, dispatch power information, other power source information, contract forecast information, and the like.
  • the position calculation unit 902 calculates a power procurement position using linear programming.
  • the position calculation unit 902 calculates the position using the position calculation parameter acquired from the optimal position calculation database 542 or the position calculation parameter adjustment from the position evaluation change unit 809, and the calculation result is sent to the position output unit 808. Send.
  • FIG. 9B is a diagram showing input information and input parameters 910 of the position calculation unit 802 according to the present embodiment.
  • FIG. 9B shows the unit price, purchase unit, maximum power amount, and minimum power amount as input information.
  • the unit price is a unit price of 1 kw for JBU and other power sources.
  • the purchase unit is a minimum unit that can be purchased, and is 500 kw unit in the spot market of JEPX and 100 kw unit in the market before time. JBU and other power sources, and purchase units in the case of insufficient imbalance and surplus imbalance are also included.
  • the maximum power amount is the maximum power amount that can be purchased, and is set by the same item as the purchase unit.
  • the minimum electric energy is the minimum electric energy that can be purchased, and is set with the same items as the purchase unit and the maximum electric energy.
  • FIG. 9B shows the loss rate, the coefficient ⁇ , and the number of pre-hour trading buyers as input parameters. Further, FIG. 9B shows a plan kw (including loss rate) in which the demand forecast amount predicted by the demand forecasting unit 505 is summarized for each support PPS unit, and a JEPX contract history accumulated in the position calculation history 920. The predicted unit price predicted from, the upper limit value ⁇ 1 and the lower limit value ⁇ 2 of the contracted predicted price are shown. The coefficients ⁇ 1, ⁇ 2, and ⁇ are adjustment values for calculating the imbalance fee.
  • ⁇ 1 and ⁇ 2 are adjustment values according to the supply and demand situation of the entire power system nationwide, and the upper limit ⁇ 1 is the upper limit ratio of the predicted contract price to the previous day's spot market contract price, and the lower limit ⁇ 2 is the spot market contract the previous day. This is the lower limit ratio of the predicted contract price to the price.
  • is an adjustment value that reflects the difference in level of supply and demand adjustment costs in each region. For example, ⁇ (annual average demand adjustment cost of the area)-(annual average annual demand adjustment cost) ⁇ It is.
  • FIG. 9C is a diagram showing input / output information of the position calculation unit 802 according to the present embodiment.
  • FIG. 9C is also an example of information stored in the position calculation history 920.
  • FIG. 9C shows, as input information, the planned power amount (planned kw in the figure) of each frame and predicted prices and fixed prices over 48 frames. If the item to be purchased is determined by the frame, the amount of power is input.
  • the procurement price 921 (the price in bold in the figure) adjusted to the minimum value of each frame over 48 frames, and the position 922 (see FIG. Middle, thick frame position).
  • the procurement price 921 actually takes into account the sales price due to surplus imbalance.
  • 9C shows 48 frames of input / output information as the position calculation result one day before, the position calculation result one hour ago may include output information of one frame or more after one hour.
  • FIG. 10A is a block diagram illustrating a functional configuration of the JEPX bid control unit 507 according to the present embodiment.
  • the JEPX bid control unit 507 includes a position acquisition unit 1001, a bid format acquisition unit 1002, a one-day previous bid information generation unit 1003, a one-day previous market bid unit 1004, a one-day previous execution acquisition unit 1005, and a contract information notification unit 1006. And comprising. Further, the JEPX bid control unit 507 includes a pre-time bid information generation unit 1007, a pre-time market bidding unit 1008, a pre-time market buying and selling information acquisition unit 1009, and a buying and selling information notification unit 1010.
  • the position acquisition unit 1001 acquires the position calculation result for each PPS from the position generation unit 506.
  • the bid form acquisition unit 1002 acquires a bid form from the JEPX bid database 543 to JEPX.
  • the one-day-old bid information generation unit 1003 generates bid information for the 48-day previous market based on the position information in accordance with the bid format one day ago.
  • the one-day-old market bidding unit 1004 performs online bidding using the input information generated by the one-day-old bid information generating unit 1003 in accordance with the JEPX communication protocol.
  • the one-day-old contract acquisition unit 1005 receives a result of the contract in the one-day-old market according to the JEPX communication protocol.
  • the contract information notification unit 1006 notifies the wide-area organization notification generation unit 508 and the other power supply contact generation unit 511 of the contract result acquired by the contract acquisition unit 1005 one day ago.
  • the pre-time bidding information generation unit 1007 generates bidding information for the pre-time market of at least one frame after one hour based on the position information in accordance with the bidding format before time.
  • the pre-time market bidding unit 1008 performs online bidding using the input information generated by the pre-time bidding information generation unit 1007 according to the JEPX communication protocol.
  • the pre-time market trading information acquisition unit 1009 receives a contract result in the pre-time market according to the JEPX communication protocol.
  • the trading information notification unit 1010 notifies the wide-area agency notification generation unit 508 and the other power supply contact generation unit 511 of the trading information of the contract result acquired by the pre-time market trading information acquisition unit 1009.
  • the one-day-old market bidding unit 1004 has bid information 1004a for the one-day-old market bidding style, and the one-day-old contract acquisition unit 1005 has contract information 1005a for the one-day-old market contract notification style.
  • the pre-time market bidding style bid information 1008a is included, and the pre-time market trading information acquisition unit 1009 has pre-time market contract notification style contract information 1009a.
  • FIG. 10B is a diagram showing a configuration of the JEPX bidding database 543 according to the present embodiment.
  • the configuration of the JEPX bidding database 543 is not limited to FIG. 10B.
  • the JEPX bidding database 543 includes a power wholesale market bidding sequence 1110, 1210, a spot (one day ago) market algorithm 1120, a current day (hour ago) market algorithm 1220, a forward market algorithm 1300, and contract result histories 1004a, 1005a. , 1008a, 1009a.
  • the electric power wholesale market bidding sequence 1110, 1210 is the same as the bidding sequence 1110 for the spot (one day before) on which the information processing apparatus automatically performs bidding processing on JEPX and electric power procurement adjustment processing using the contract result (the day before time) ) Store the bid sequence 1210 to the market.
  • the spot (one day ago) market algorithm 1120 stores the JEPX spot (one day ago) market-bride single-price auction algorithm to implement a bidding sequence 1110 for the spot (one day ago) market.
  • the current (pre-hour) market algorithm 1220 stores a JEPX current (pre-hour) market Zaraba algorithm for implementing a bid sequence 1210 for the current (pre-hour) market.
  • the forward market algorithm 1300 is a market where weekly products (1 week), monthly products (1 month), and annual products (1 year) are traded in units of all-day (24-hour type) or 8:00 to 18:00 (daytime type). Stores the algorithm of the Zaraba method.
  • the contract result history 1004a, 1005a, 1008a, 1009a is a history for accumulating the bid history and the contract history in association with each other and learning the bid procedure.
  • the contract result history 1004a, 1005a, 1008a, and 1009a may be accumulated for each support PPS unit or may be accumulated for each support PPS attribute.
  • FIG. 11A is a diagram showing a bidding sequence 1110 and bidding information 1004a for the one-day-old market in JEPX according to the present embodiment.
  • the one-day-old market bidding unit 1004 sends a bid for the one-day-old market in JEPX to the JEPX according to the JEPX communication protocol using the bid information 1004a generated based on the calculated position information.
  • the bid information 1004a is one of the calculated position information.
  • a maximum of 15 bid information can be input corresponding to each frame of one PPS. It is.
  • the bid price of the bid information 1004a may be set to a price obtained by adding a predetermined amount to the predicted price of the calculated position information, or the bid amount may be increased or decreased according to the bid price.
  • step S1101 the power demand procurement support server 310 transmits registration information of each support PPS to the JEPX 340.
  • JEPX 340 authenticates each PPS and returns an authentication result to the power demand procurement support server 310 if OK.
  • step S1105 the power demand procurement support server 310 sends 48 pieces of bid information (bid price and procurement power amount) of the next day to the JEPX 340 and performs a bid.
  • step S1107 JEPX 340 executes a bid process by the blind single price auction method.
  • JEPX 340 notifies the power demand procurement support server 310 of the contract result (contract unit price and successful bid power amount) in step S1109.
  • step S1111 the power demand procurement support server 310 that has received the contract result (contract unit price and successful bid power amount) determines, on a frame basis, whether or not it is a successful bid in the procurement result from the market based on the contract result.
  • step S1113 the power demand procurement support server 310 adjusts so that the amount of power that is insufficient in the procurement result from the market is procured from other power sources including the backup power source. Thereafter, the process proceeds to a notification process to a wide-area organization and a communication process to another power source.
  • FIG. 11B is a diagram for explaining a contract price determination method 1120 for a one-day-old market in JEPX according to the present embodiment.
  • the contract price and contract quantity are determined by the blind single price auction method.
  • bidding is performed in a state where the tender trend of other participants is not disclosed (blind).
  • the exchange divides and combines all bids into buying and selling, and calculates the contract price and quantity at the intersection 1123 of the supply and demand curve ("Sell" quantity-price line 1122 and "buy” quantity-price line 1121). decide.
  • the price is the cheapest price among the intersections, and the quantity is the largest quantity among the intersections.
  • the bidder is a “single price” system that buys and sells at the determined contract price regardless of the bid price, and a bid that is bid at a price lower than the contract price will be sold at the contract price. Buys that are bid at higher prices can be bought at contract prices.
  • FIG. 11C is a diagram showing contract information 1005a from the market one day ago in JEPX according to the present embodiment.
  • the one-day-old contract acquisition unit 1005 receives the one-day-old market contract information 1005a in JEPX according to the JEPX communication protocol.
  • the contract information 1005a includes a contract result 1130, a spot market transaction result 1140, and a spot market index 1150.
  • the 48-frame execution result 1130 received from JEPX corresponding to the bid is associated with 48-frame (time code) 1131, PPS ID 1132, area number 1133, contract successful bid number 1134 in units of 500 kWh, Yen / a contract price 1135 of kWh. Zero is set to the number of contract bids 1134 for frames that could not be awarded.
  • Spot market transaction result 1140 is associated with 48 frames (time code) 1142 of date 1141, selling bid amount 1143, buying bid amount 1144, contracted total amount 1145, system price 1146 corresponding to intersection 1123 in the national area, It includes a system price group 1147 corresponding to the intersection 1123 of each area, a price group 1148 that goes before each time, and each avoidable cost group 1149. Among these, the system price group 1147 corresponding to the intersection 1123 of each area is each contract result.
  • the spot market index 1150 is associated with the date 1151 for the past 24 hours of power transaction volume (DA-24: Day Ahead 24 hours) 1152, the previous day's daytime power transaction volume (DA-DT: Day Ahead Day Time ( 8: 00-22: 00)) 1153, peak trading volume on the previous day (DA-PT: Day Ahead Peak Time) (13: 00-16: 00)) 1154, total trading volume (TTV: Total Transaction Volume) 1155.
  • DA-24 Day Ahead 24 hours
  • DA-DT Day Ahead Day Time ( 8: 00-22: 00)
  • peak trading volume on the previous day DA-PT: Day Ahead Peak Time
  • TTV Total Transaction Volume
  • FIG. 12A is a diagram showing a bidding sequence 1110 and bidding information 1008a for the pre-time market in JEPX according to the present embodiment.
  • the pre-time market bidding unit 1008 performs bidding on the pre-time market in JEPX based on the execution result of the previous day's bidding and the previous execution price or the procurement price from other power sources, etc. Send to JEPX according to the communication protocol and bid.
  • the bid information 1008a selection information for a bid area and an order price and an order quantity for selling or buying at least one frame after one hour can be set.
  • step S1201 the power demand procurement support server 310 transmits registration information of each support PPS to the JEPX 340.
  • JEPX 340 authenticates each PPS and returns an authentication result to the power demand procurement support server 310 if OK.
  • step S ⁇ b> 1205 the power demand procurement support server 310 specifies a frame that requires procurement adjustment to the JEPX 340.
  • step S1207 JEPX340 notifies the power demand procurement support server 310 of the current input status of the designated frame.
  • the power demand procurement support server 310 checks the input status in the designated frame, and transmits bid information (bid price and procurement power amount) to the JEPX 340 in step S1209 to bid.
  • step S ⁇ b> 1211 a bid process based on the Zaraba method is executed between the power demand procurement support server 310 and the JEPX 340.
  • the power demand procurement support server 310 determines whether or not to procure from the market based on the bid status notified from JEPX340.
  • JEPX 340 notifies the power demand procurement support server 310 of the contract result (contract price) in step S1213.
  • step S1215 the power demand procurement support server 310 that has received the contract result (contract unit price) receives the contract result.
  • step S1217 the power demand procurement support server 310 adjusts the amount of power from other power sources including the backup power source based on the procurement change from the market. Thereafter, the process proceeds to a notification process to a wide-area organization and a communication process to another power source.
  • FIG. 12B is a diagram for explaining the contract price determination method 1220 for the pre-time market in JEPX according to the present embodiment.
  • Commitment price determination method 1220 is that the market before the time (the market on the day) is traded with Zaraba, and bids for products that are desired to be bought and sold (a certain 30-minute time zone) while referring to the market conditions.
  • the contract price is the price previously bid among the bids for sale. After the price conditions are met, confirmation of whether or not consignment related to buying and selling is made to a wide area organization. As a result, the contracted amount is agreed.
  • FIG. 12C is a diagram showing contract information 1009a from the market before time in JEPX according to the present embodiment.
  • the pre-time market trading information acquisition unit 1009 receives pre-time market contract information 1009a in JEPX according to the JEPX communication protocol.
  • the pre-hour market execution information 1009a includes execution results 1230, execution information 1240, and execution processing information 1250.
  • the bid result 1230 received from JEPX in response to the bid is associated with one frame (time code) 1231, PPS ID 1232, area number 1233, 50kWh contract successful bid number 1234, Yen / and a contract successful bid price 1235 of kWh.
  • zero is set to the number of contract bids 1234 for frames that could not be awarded.
  • the contract information 1240 is associated with the time zone (product frame) 1241, the selling bid amount 1242, the lowest selling price 1243, the highest buying price 1244, the buying bid amount 1245, the latest contract price 1246, and the average contract price. 1247 is stored. Among these, the latest contract price 1246 is the contract result of each frame.
  • the contract processing information 1250 is associated with 48 frames (time code) 1252 of the date 1251, and the opening price 1253, the high price 1254, the low price 1255, the closing price 1256, the average 1257, the total fixed amount 1258, the number of contracts 1259, Remember.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining a contract price determination method 1300 for the JBU market in JEPX according to the present embodiment.
  • automatic bidding is also performed for the JBU market (forward market).
  • JEPX bulletin board market with small-scale power plants and the like, and this information processing apparatus can perform automatic processing.
  • the contract price determination method 1300 of the JBU market is the same as the market on the day (the market before the time), and trades electricity for contracting in the future specified period (1 year, 1 month, 1 week) in Zaraba, and the contract price Is the price previously bid out of the bids for sale.
  • a delivery period of 1 year is called an annual product
  • a monthly product is called a monthly product
  • a weekly product is called a weekly product.
  • As a daily delivery model it is delivered from 24 hours to 24 hours all day. There is a 24-hour type that is handed over and a daytime type that is delivered only between 8:00 and 18:00 on weekdays except Saturdays, Sundays, and holidays.
  • FIG. 14A is a block diagram illustrating a functional configuration of the wide-area organization notification generation unit 508 according to the present embodiment.
  • the wide-area organization notification generation unit 508 includes a one-day previous notification result acquisition unit 1411, a one-day previous notification style acquisition unit 1412, and a one-day previous notification generation unit 1413.
  • the wide-area organization notification generation unit 508 includes a pre-time execution result acquisition unit 1414, a pre-time notification format acquisition unit 1415, and a pre-time notification generation unit 1416.
  • the one-day-old contract result acquisition unit 1411 acquires the one-day-old market contract result from the JEPX bid control unit 507.
  • the 1-day advance notification form acquisition unit 1412 acquires the 1-day advance notification form from the notification database 544.
  • the one-day-old notice generation unit 1413 generates a one-day-old notice including the one-day-old market execution result from the one-day-old execution result acquisition unit 1411 and the adjusted procurement amount from other power sources including the BU power source. Output to the engine notification transmitter 509.
  • the pre-time contract result acquisition unit 1414 acquires the pre-time market contract result from the JEPX bid control unit 507.
  • the pre-time notification style acquisition unit 1415 acquires the pre-time notification style from the notification database 544.
  • the pre-time notification generation unit 1416 generates a pre-time notification including the pre-time market execution result from the pre-time execution result acquisition unit 1414 and the adjusted procurement amount from other power sources including the BU power source. Output to the engine notification transmitter 509.
  • the communication protocol for notification of the wide-area organization is notified from the notification database 544 to the wide-area organization notification transmission unit 509.
  • FIG. 14B is a block diagram illustrating a functional configuration of the other power supply contact generation unit 511 according to the present embodiment.
  • the other power supply contact generation unit 511 includes a one-day previous contract result acquisition unit 1421, a pre-hours contract result acquisition unit 1422, another power supply contact style acquisition unit 1423, and another power supply contact information generation unit 1424.
  • the other power supply communication style acquisition unit 1423 acquires the other power supply communication style from the notification database 544.
  • the other power supply contact information generation unit 1424 includes contact information including the execution result from the one day previous execution result acquisition unit 1421 or the hourly execution result acquisition unit 1422 and the adjusted procurement amount from other power sources including the BU power supply. It is generated and output to the other power supply communication transmitter 512.
  • the communication database for other power supply is notified from the notification database 544 to the other power supply communication transmitting unit 512.
  • the other power source contact generating unit 511 is not used.
  • FIG. 14C is a diagram showing a configuration of the notification database 544 according to the present embodiment.
  • the configuration of the notification database 544 is not limited to FIG. 14C.
  • the notification database 544 includes a regional agency notification sequence 1510, a spot (one day ago) notification format 1520, a current day (hour before) notification format 1530, other power source communication sequence / format 1540, a notification / contact history 1440, Have.
  • the wide area agency notification sequence 1510 stores a sequence including a communication protocol that automatically notifies the demand procurement plan of each supporting PPS to the wide area agency at a designated time one day before or after the time.
  • the spot (one day ago) notification format 1520 stores an algorithm for notifying the regional organization of the demand procurement plan of each supporting PPS after the spot (one day ago) market is executed, and also detects an algorithm for detecting format errors and numerical errors. Store.
  • notification format 1530 On the day (before time) notification format 1530, a format for notifying the regional organization of changes in the demand procurement plan of each supporting PPS after the execution of the market on the day (before time) is stored, and format errors and numerical errors are detected.
  • the other power source communication sequence / format 1540 stores a sequence that includes a communication protocol that automatically communicates the demand procurement plan of each supporting PPS to other power sources one day or hour in advance.
  • the other power source communication sequence / format 1540 has a format for notifying the other power sources of the procurement plan of each supporting PPS or its change after the procurement decision from other power sources based on the JEPX execution result.
  • the notification / contact history 1440 stores a history of demand procurement plan notifications for later periods and procurement plan contacts to other power sources. This notification / contact history 1440 is used for settlement of demand procurement management support to each support PPS as well as to each support PPS.
  • FIG. 15A is a sequence diagram showing a communication procedure 1510 between the power demand procurement support server 310 and the wide area organization 350 according to this embodiment.
  • the power demand procurement support server 310 performs XML according to the format determined by the wide-area organization 350 from the result of bidding on JEPX based on the position calculation based on the predicted power demand amount and the procurement amount from other power sources. Create a message. Then, the XML message is compressed in the ZIP format and notified to the wide area engine 350 according to the communication protocol defined by the wide area engine 350.
  • FIG. 15B and FIG. 15C are diagrams showing notification information 1520 one day before the notification style by the wide-area organization according to the present embodiment.
  • the notification information 1520 one day before the notification format by the wide-area organization includes data on procurement excess / shortage, supply amount, transaction plan, multiple procurement plans, and multiple sales plans corresponding to each of the time zones 1531.
  • FIG. 15D is a diagram showing notification information 1530 on the day (one hour ago) of the notification style by the wide-area organization according to the present embodiment.
  • the procurement amount before the change is not actually shown, and is shown for reference.
  • the notification information 1530 on the day (one hour before) of the notification format by the wide-area organization describes the changed procurement amount as a procurement plan corresponding to each of the time zones 1531. In addition, the same amount of procurement should be described in blanks that are not changed or blank. In FIG. 15D, it is notified that the frames from 14:30 to 15:00 and the frames from 15:00 to 15:30 are changed.
  • FIG. 15E is a diagram showing contact information 1540 for another power source according to the present embodiment. Note that FIG. 15E is an example of contact information for other power sources. The format, the contact method, and the protocol vary depending on each power source. Is possible.
  • the contact information 1540 for other power sources includes identification information 1550 for identifying the contact information and contact data 1560.
  • the identification information 1550 includes a plan name, a liaison office, a contracted power amount in hour units, a plan target date, and the like.
  • the contact data 1560 stores the received amount 1562 of the corresponding date in association with the time 1561 of 48 frames.
  • the received amount 1562 of the corresponding date includes the received amount for one frame (30 minutes), the received amount in hour units, and the result of the contract excess determination.
  • a notification is received from, for example, the case where there is no contract excess, decimal point determination OK, and negative determination OK from the submitting business operator. If there is a reply that has not been received, the information processing apparatus reviews and sends a contact again.
  • FIG. 16 is a block diagram illustrating a hardware configuration of the power demand procurement support server 310 as the information processing apparatus according to the present embodiment.
  • a CPU (Central Processing Unit) 1610 is a processor for arithmetic control, and implements the functional components shown in FIG. 5A by executing a program.
  • the CPU 1610 may include a plurality of processors and execute different programs, modules, tasks, threads, and the like in parallel.
  • ROM (Read Only Memory) 1620 stores initial data and fixed data such as programs and programs.
  • the network interface 1630 controls communication with PPS, JEPX, a wide area organization, or the like to be supported via the network.
  • a RAM (Random Access Memory) 1640 is a random access memory used by the CPU 1610 as a work area for temporary storage.
  • the RAM 1640 has an area for storing data necessary for realizing the present embodiment.
  • the demand prediction data 1641 is data for demand prediction such as explanatory variables and parameters.
  • the predicted power demand 1642 is a predicted amount of power demand 48 hours or one hour later for each power consumer predicted using a forward propagation neural network based on the demand prediction data 1641. The predicted power amount of each power consumer is added to all the power consumers contracted with PPS, and the predicted amount of power demand after 48 frames or one hour after each PPS is obtained.
  • the position calculation data 1643 is data for calculating an appropriate power procurement position from JEPX and other power sources such as a contract history and other power source information in addition to the predicted power demand.
  • the position calculation result 1644 is position information for appropriate power procurement from JEPX and other power sources calculated by linear programming based on the position calculation data 1643.
  • the JEPX bidding data 1645 is data used for JEPX bidding from contract predictions and position information.
  • the JEPX bid data / contract result 1646 is bid data according to a format for automatically bidding online to JEPX, and a contract result notified from JEPX.
  • the notification generation data 1647 is data for automatic transmission on-line in various formats to a wide-area organization or to another power source.
  • the notification data / reception notice 1648 is data automatically transmitted to a wide area engine or another power source, and a receipt notice from the wide area engine or another power source.
  • the system configuration is such that the wide-area organization acts as a proxy for other power sources, only transmission data to the wide-area organization is sufficient.
  • the storage 1650 stores a database, various parameters, or the following data or programs necessary for realizing the present embodiment.
  • the demand prediction database 541 stores calculation algorithms for predicting power demand, data serving as explanatory variables necessary for power demand prediction, or history, parameters, history of prediction results, and the like.
  • the optimum position calculation database 542 stores a position calculation algorithm for appropriate power procurement, input data necessary for position calculation, or history, parameters, history of position calculation results, and the like.
  • the JEPX bidding database 543 stores a bidding procedure for bidding on JEPX, a format necessary for bidding, input data, or a history, parameters, a history of contract results, and the like.
  • the notification database 544 includes a procedure for notification (contact) of power demand procurement to wide-area organizations and other power sources, a format required for notification (contact), input data, or history, parameters, notification results, etc. Stores history etc.
  • the storage 1650 stores the following programs.
  • the electric power demand procurement support program 1651 is a series of programs that support or act on behalf of appropriately executing the electric power supply to the electric power consumer contracted by the PPS.
  • the demand prediction module 1652 is a module for predicting the power demand of each power consumer contracted by the PPS after 48 hours on the next day or one hour after that day.
  • the position generation module 1653 uses the forecast of the total power demand for all PPS contracted PPSs, 48 hours the next day, or 1 hour after that day to predict the power demand. This module generates power procurement positions.
  • the power procurement module 1654 is a module for automatically adjusting power procurement including bidding for JEPX with reference to the generated position.
  • the notification generation module 1655 is a module for automatically notifying (contacting) a wide area organization or another power source of setting or confirming power demand and power procurement.
  • RAM 1640 and storage 1650 in FIG. 16 do not show programs and data related to general-purpose functions and other feasible functions that the power demand procurement support server 310 has.
  • FIG. 17A is a flowchart illustrating a processing procedure of the power demand procurement support server 310 as the information processing apparatus according to the present embodiment. This flowchart is executed by the CPU 1610 of FIG. 16 using the RAM 1640, and implements the functional component of FIG. 5A. Note that FIG. 17A is configured such that each module can be independently executed in parallel for a plurality of PPSs.
  • step S1711 the power demand procurement support server 310 determines whether there is a demand prediction request. When there is a demand prediction request, the power demand procurement support server 310 acquires an identifier (ID) of the corresponding PPS in step S1713. In step S1715, the power demand procurement support server 310 executes a demand prediction process. In step S ⁇ b> 1717, the power demand procurement support server 310 stores the demand prediction result in the optimum position calculation database 542 for use in subsequent position generation.
  • ID identifier
  • the power demand procurement support server 310 determines whether or not a position generation request has been made in step S1721. If there is a request for position generation, the power demand procurement support server 310 acquires the identifier (ID) of the corresponding PPS in step S1723. In step S1725, the power demand procurement support server 310 performs position generation processing. In step S1727, the power demand procurement support server 310 stores the position generation result in the JEPX bidding database 543 for use in subsequent power procurement, in particular, for JEPX bidding.
  • the power demand procurement support server 310 determines in step S1731 whether there is a power procurement request. If there is a request for power procurement, the power demand procurement support server 310 acquires the corresponding PPS identifier (ID) in step S1733. In step S1735, the power demand procurement support server 310 executes power procurement processing including JEPX bidding. In step S 1737, the power demand procurement support server 310 stores the power procurement result including the contract information in the notification database 544 for use in subsequent notifications (contacts) to the wide-area organizations and other power sources.
  • the power demand procurement support server 310 determines in step S1741 whether a notification transmission request has been made. If there is a request for notification transmission, the power demand procurement support server 310 acquires the corresponding PPS identifier (ID) in step S1743. In step S1745, the power demand procurement support server 310 executes a notification generation process. In step S1747, the power demand procurement support server 310 transmits the generated notification to the wide-area organization and other power sources.
  • Requests for each processing are automatically requested and executed for the one-day-old market at a timing in time for JEPX's one-day bid up to 10:00 on the previous day. Is automatically requested and executed in time for the JEPX bidding on the day of JEPX one hour later. Similar automatic bidding is executed at a desired timing in the forward market and the bulletin board market.
  • FIG. 17B is a flowchart showing another processing procedure of the power demand procurement support server 310 as the information processing apparatus according to the present embodiment. Note that FIG. 17B is configured such that a virtual management server is generated for each PPS of a plurality of PPSs, and each virtual management server can execute support processing for each PPS independently and in parallel.
  • step S1751 the power demand procurement support server 310 waits for a request for power demand procurement support.
  • the power demand procurement support server 310 acquires an identifier (ID) of one contracted PPS in step S1753.
  • step S1755 the power demand procurement support server 310 generates a virtual management server in the power demand procurement support server 310 corresponding to the identifier (ID) of the PPS.
  • step S1751 the power demand procurement support server 310 waits for a request for power demand procurement support.
  • step S1755 the following processing is executed independently for the corresponding identifier PPS.
  • step S1715 the virtual management server executes a demand prediction process similar to that in FIG. 17A.
  • step S1725 the virtual management server executes position generation processing similar to that in FIG. 17A.
  • step S1735 the virtual management server executes the same power procurement process as in FIG. 17A.
  • step S1745 the virtual management server executes a notification generation process similar to that in FIG. 17A.
  • step S1747 the virtual management server performs notification transmission processing to a wide area engine or another power source, and releases the virtual management server in step S1749.
  • the request for power supply procurement support is automatically requested and executed at the timing of 1 day before JEPX's one day previous bid until 10:00 on the previous day, and the one day previous market (current day market) On the other hand, it is automatically requested and executed at a timing in time for the same day bid of JEPX after one hour. Similar automatic bidding is executed at a desired timing in the forward market and the bulletin board market.
  • FIG. 18 is a flowchart showing the procedure of the demand prediction process (S1715) according to this embodiment.
  • step S1801 the power demand procurement support server 310 determines whether the demand prediction is for one day ago or one hour ago. If it is for one day before, the power demand procurement support server 310 acquires the parameter for the next day demand prediction in step S1811. In step S ⁇ b> 1813, the power demand procurement support server 310 acquires an explanatory variable for demand prediction for one frame on the next day of one power consumer. In step S1815, the power demand procurement support server 310 operates a forward propagation type neural network to calculate a demand prediction amount for one frame on the next day of one power consumer.
  • step S1817 the power demand procurement support server 310 determines whether the calculation of the demand forecast amount for 48 frames has been completed. If the calculation of 48 frames has not been completed, the power demand procurement support server 310 returns to step S1813 and calculates a demand prediction for the next frame. If the calculation of 48 frames is completed, the power demand procurement support server 310 outputs the demand forecast amount of 48 frames on the next day for one power consumer in step S1819.
  • step S1819 the power demand procurement support server 310 determines whether or not the calculation of the demand forecast amount has been completed for all the power consumers contracted with the PPS. If the calculation of the demand forecast amount has not been completed for all the power consumers, the power demand procurement support server 310 returns to step S1813 and calculates the demand forecast from one frame for the next power consumer. If the calculation of the demand forecast amount has been completed for all power consumers, the power demand procurement support server 310 calculates the total demand forecast amount of all the consumers who have contracted with the PPS of 48 frames the next day in step S1823. After calculating, the demand prediction process is terminated and the process returns.
  • step S1801 determines whether the power demand procurement support server 310 is for one hour ago.
  • step S1833 acquires explanatory variables for demand prediction after one hour.
  • step S ⁇ b> 1835 the power demand procurement support server 310 operates a forward propagation type neural network to calculate a demand forecast amount after one hour of one power consumer.
  • step S ⁇ b> 1837 the power demand procurement support server 310 outputs a demand forecast amount after one hour for one power consumer.
  • step S1839 the power demand procurement support server 310 determines whether or not the calculation of the predicted amount of demand after one hour has been completed for all the power consumers who have contracted with the PPS. If the calculation of the demand forecast amount has not been completed for all the power consumers, the power demand procurement support server 310 returns to step S1833 and calculates the demand forecast after one hour for the next power consumer. If the calculation of the demand forecast amount has been completed for all the power consumers, the power demand procurement support server 310 calculates the total demand forecast amount of all the customers contracted with the PPS after one hour in step S1841. After calculating, the demand prediction process is terminated and the process returns.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a procedure of position generation processing (S1725) according to the present embodiment.
  • step S1901 the power demand procurement support server 310 determines whether the demand prediction is for one day ago or one hour ago. If it is for one day before, in step S1911, the power demand procurement support server 310 acquires the total demand forecast amount for one frame of the next day in one PPS. In step S1913, the power demand procurement support server 310 acquires power procurement conditions such as a unit price and a purchase unit, a contract prediction, a contract history, and the like. In step S1915, the power demand procurement support server 310 calculates an optimal position using linear programming. The optimal position data includes price, spot, JBU, and other imbalances.
  • step S1917 the power demand procurement support server 310 determines whether or not position calculation for 48 frames on the next day in one PPS has been completed. If the calculation of 48 frames has not been completed, the power demand procurement support server 310 returns to step S1911 to calculate the position for the next frame. If the calculation of 48 frames is completed, the power demand procurement support server 310 outputs the optimum position of 48 frames on the next day for one PPS in step S1919, ends the position generation process, and returns.
  • step S1901 determines whether the determination in step S1901 is for one hour ago.
  • the power demand procurement support server 310 acquires the total demand forecast amount for one PPS after one hour on the current day in step S1921.
  • step S 1923 the power demand procurement support server 310 acquires power procurement conditions such as a unit price and a purchase unit, a contract prediction, a contract history, and the like.
  • step S1925 the power demand procurement support server 310 calculates an optimal position using linear programming.
  • the optimal position data includes price, spot, JBU, and other imbalances.
  • step S1927 the power demand procurement support server 310 searches for a change item whose position is to be changed as compared with the demand procurement schedule one day ago, and calculates the change value.
  • step S1929 the power demand procurement support server 310 outputs the change item to be changed in position and its change value, ends the position generation process, and returns.
  • FIG. 20 is a flowchart showing a procedure of power procurement processing (S1735) according to the present embodiment.
  • step S2001 the power demand procurement support server 310 determines whether the bid for power procurement is one day ago or one hour ago. If it is one day ago, the power demand procurement support server 310 acquires a bid form (CSV file format) for one day ago from the JEPX bidding database 543 in step S2011.
  • step S2013 the power demand procurement support server 310 generates 48 pieces of bid information of one PPS based on the optimum position position of 48 pieces. It should be noted that step S2013 includes necessary calculations and conversions for the optimum position data in order to adapt to the bidding format for one day in advance and to ensure consistency of bid information.
  • step S2015 the power demand procurement support server 310 checks whether there is an error in the consistency of the bid format and the bid information for the 48-day bid information generated for one PPS on the next day. If there is an error, the power demand procurement support server 310 returns to step S2013 to correct the input information.
  • the power demand procurement support server 310 acquires a communication protocol for bidding on the JEPX market one day ago from the JEPX bidding database 543 in step S2017. In step S2019, the power demand procurement support server 310 bids the CSV file of the bid information one day ago in the JEPX one-day market according to the JEPX communication protocol.
  • step S2021 the power demand procurement support server 310 waits for a contract in the market one day ago and receives a contract result report. In step S2023, the power demand procurement support server 310 determines power procurement via JEPX based on the received contract result. . In step S2025, the power demand procurement support server 310 adjusts the amount of power procurement from other power sources necessary for the power demand, ends the power procurement process, and returns.
  • step S2001 the power demand procurement support server 310 obtains a bid format (CSV file format) for one hour ago from the JEPX bid database 543 in step S2031.
  • step S2033 the power demand procurement support server 310 generates bid information in which the change item and the change value are set in the bid format for one hour ago.
  • step S2033 includes necessary calculations and conversions for the optimum position data in order to adapt to the bidding format for one hour ago and to ensure consistency of the bid information.
  • step S2035 the power demand procurement support server 310 checks whether there is an error in the consistency of the bid format and the bid information for the bid information generated for one PPS one hour ago. If there is an error, the power demand procurement support server 310 returns to step S2033 and corrects the input information.
  • the power demand procurement support server 310 acquires a communication protocol for bidding on the market one hour before JEPX from the JEPX bidding database 543 in step S2037. In step S2039, the power demand procurement support server 310 bids the CSV file of the bid information for one hour ago in the market for the hour before JEPX according to the JEPX communication protocol.
  • step S2041 the power demand procurement support server 310 repeats bidding in the market one hour ago. In addition, while repeating bids, bids are set in consideration of bids of other bidders, prices of other power sources, and the like.
  • step S2043 the power procurement via JEPX is updated based on the received contract result.
  • step S2045 the power demand procurement support server 310 adjusts the power procurement amount from other power sources necessary for the power demand, ends the power procurement process, and returns.
  • FIG. 21 is a flowchart showing a procedure of notification transmission processing (S1745) according to the present embodiment. Note that FIG. 21 shows a notification process to a wide-area organization, but the illustration and description are omitted because only the manner and transmission method for contacting other power sources are different.
  • step S2101 the power demand procurement support server 310 determines whether the notification transmission is one day ago or one hour ago. If it is one day ago, the power demand procurement support server 310 acquires a one-day notice format (XML file format) from the notice database 544 in step S2111. In step S2113, the power demand procurement support server 310 acquires the determined power demand procurement information from the notification database 544 for the next day. In step S2115, the power demand procurement support server 310 generates notification information for one PPS one day before based on the acquired power demand procurement information. Note that step S2115 includes calculation and conversion necessary for the power demand procurement information in order to conform to the notification format for one day in advance and to ensure consistency of the notification information.
  • XML file format XML file format
  • step S2117 the power demand procurement support server 310 checks whether there is an error in the notification format and the consistency of the notification information for the notification information one day before generated for one PPS. If there is an error, the power demand procurement support server 310 returns to step S2113 to correct the notification information.
  • step S2119 the power demand procurement support server 310 obtains the communication protocol for notifying the wide area organization one day before from the notification database 544. Then, in step S2121, the power demand procurement support server 310 compresses the XML file of the notification information one day ago into the ZIP format according to the communication protocol of the wide area organization and transmits it to the wide area organization.
  • step S2123 the power demand procurement support server 310 determines whether or not an error notification is received from the wide area organization. If the error notification is received from the wide area organization, the power demand procurement support server 310 returns to step S2115 and corrects the notification information. If it is a reception notification from the wide area organization, the power demand procurement support server 310 notifies the PPS of the completion of the notification to the wide area organization one day ago in step S2125, reports it to the PPS, ends the notification transmission process, and returns. To do.
  • step S2101 if it is one hour ago, the power demand procurement support server 310 acquires the latest notification information from the notification database 544 if there is a notification one day ago or a subsequent update in step S2131.
  • step S ⁇ b> 2133 the power demand procurement support server 310 generates notification information in which the updated item and the change value by the one-hour advance bidding or adjustment of other power sources are updated with respect to the acquired latest notification information.
  • step S2133 includes calculation and conversion necessary for the power demand procurement information in order to adapt to the notification format for one hour and to ensure consistency of the notification information.
  • step S2135 the power demand procurement support server 310 checks whether there is an error in the notification format and the consistency of the notification information for the notification information generated for one PPS one hour ago. If there is an error, the power demand procurement support server 310 returns to step S2133 and corrects the notification information.
  • step S2137 the power demand procurement support server 310 obtains a communication protocol for notifying the wide area organization of the information one hour before from the notification database 544.
  • step S2139 the power demand procurement support server 310 compresses the XML file of the notification information one hour ago into the ZIP format according to the communication protocol of the wide area organization, and transmits it to the wide area organization.
  • step S2141 the power demand procurement support server 310 determines whether or not an error notification is received from the wide area organization. If the error notification is received from the wide-area organization, the power demand procurement support server 310 returns to step S2133 and corrects the notification information. If it is a receipt notification from the wide area organization, the power demand procurement support server 310 notifies the PPS of the completion of notification to the wide area organization one hour ago in step S2143, and ends the notification transmission process. Return.
  • an appropriate explanatory variable as an explanatory variable of the forward propagation type neural network, it is possible to efficiently increase the prediction accuracy of the power demand, and as a result, the appropriate prediction based on the power demand prediction It is possible to generate an appropriate power procurement position and implement an appropriate power procurement by bidding on JEPX.
  • the information processing apparatus according to the present embodiment differs from the second embodiment in that it supports power demand procurement with a plurality of participating new power companies (PPS) as a group. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment, the same configurations and operations are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
  • PPS participating new power companies
  • FIG. 22 is a block diagram showing a configuration of a power demand procurement support system 2200 including the information processing apparatus according to this embodiment.
  • the same components as those in FIG. 3A are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
  • the power demand procurement support server 2210 of this embodiment includes a group bid information generation unit 2211, and each PPS targeted for support of power demand procurement management is connected to the group bid information generation unit 2211.
  • FIG. 23A is a block diagram showing a functional configuration of a power demand procurement support server 2210 as an information processing apparatus according to the present embodiment.
  • the same functional components as those in FIG. 5A are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
  • the database 2304 further includes a group bidding database 2345 used for group bidding.
  • the demand prediction unit 2305 of all support PPS calculates a demand prediction that summarizes all support PPS supported by the power demand procurement support server 2210 of this embodiment.
  • the position generation unit 2306 of all support PPS generates an optimal position in which all support PPS supported by the power demand procurement support server 2210 of this embodiment is collected.
  • the group bid information generation unit 2211 generates bid information in which a plurality of PPS groups are grouped based on the optimal position generated by the position generation unit 2306 of all support PPSs, and the JEPX bid control unit 507 sets a group as one PPS. As a bid. Then, the execution result is appropriately distributed to the PPS in the group.
  • FIG. 23B is a diagram showing a configuration of the group bidding database 2345 according to the present embodiment.
  • the group bidding database 2345 includes group registration information 2310 for registering PPS for group bidding and group successful bid result information 2320 for storing group successful bid results.
  • the group registration information 2310 stores a plurality of PPS / IDs 2312 belonging to a group and a power consumer list 2313 contracted with each PPS / ID 2312 in association with the group ID 2311.
  • Group successful bid result information 2320 is associated with 48 frames (time code) 2321, group ID 2322, contract successful bid number 2323 in units of 500 kWh, contract successful bid price 2324 in yen / kWh, and other power supply adjustment (quantity / Price) 2325 is stored.
  • the procurement result 2326-2327 for each PPS belonging to the group is stored.
  • Procurement results 2326-2327 include market procurement, other power supply procurement, and procurement value.
  • waste can be reduced by joint procurement by a plurality of new power companies (PPS). .
  • the information processing apparatus according to the present embodiment generates a new secondary power market and can adjust demand procurement including a plurality of new power companies to participate in. It is different in that. Since other configurations and operations are the same as those of the second embodiment or the third embodiment, the same configurations and operations are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
  • FIG. 24 is a block diagram showing an outline of a power demand procurement support system 2400 including the information processing apparatus according to this embodiment. Note that FIG. 24 illustrates a main part of the power demand procurement support system 2400 according to the present embodiment, and other components illustrated in FIG. 3A are omitted.
  • the power demand procurement support system 2400 includes a power demand procurement support server 2410 and a secondary power market 2411 different from JEPX that performs power supply adjustment by a plurality of PPSs including PPS supported by the power demand procurement support server 2410.
  • the secondary power market 2411 in order to match power sources among companies participating in the power market, each PPS's surplus power, shortage power, or negawatt power and storage batteries can be bought and sold in the secondary market. It is realized in parallel with a backup power source (hereinafter also referred to as JBU) and a relative contract power source of each company (PPS).
  • JBU backup power source
  • PPS relative contract power source of each company
  • FIG. 25A is a block diagram showing a functional configuration of a power demand procurement support server 2410 as an information processing apparatus according to this embodiment.
  • the same functional components as those in FIG. 5A are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
  • the database 2504 further includes a secondary market database 2546 used for secondary market bidding.
  • the secondary power market unit 2411 buys and sells power between PPS different from JEPX based on procurement from PPS and bidding for sales.
  • the secondary power bidding control unit 2412 generates the secondary power based on the optimal position generated by the position generation unit 506 of each support PPS, including procurement from the secondary power market 2411 and sales to the secondary power market 2411. Bid information for the market 2411 is generated. Note that the optimal position for the secondary power market can be calculated, for example, by inputting surplus power, shortage power, or negative wattage power and storage batteries to other power sources 1 to 3 in FIGS. 9B and 9C. It becomes.
  • FIG. 25B is a diagram showing a configuration of the secondary market database 2546 according to the present embodiment.
  • the secondary market database 2546 includes secondary market registration information 2510 for registering participants in the secondary market and secondary market successful bid result information 2520 for storing secondary market successful bid results.
  • the secondary market registration information 2510 stores a participant attribute 2512 and a power consumer list 2513 contracted in the case of PPS in association with a plurality of secondary market participant IDs 2511 participating in the secondary market.
  • the secondary market successful bid result information 2520 is associated with 48 frames (time code) 2521, the contract successful bid number 2522 of 500 kWh in JEPX, the contract successful bid price 2523 of Yen / kWh in JEPX, and transactions in the secondary market.
  • the number of contract successful bids 2524 in units and the contract successful bid price 2525 of yen / kWh in the secondary market are stored.
  • the secondary market successful bid result information 2520 stores other power supply adjustment (amount / price) 2526, the total power procurement amount 2527, and the procurement amount 2528.
  • the present embodiment it is possible to reduce redundant and unnecessary power procurement by adjusting the power procurement between the supporting new power companies (PPS) in the secondary power market.
  • PPS supporting new power companies
  • the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices, or may be applied to a single device. Furthermore, the present invention can also be applied to a case where an information processing program that implements the functions of the embodiments is supplied directly or remotely to a system or apparatus. Therefore, in order to realize the functions of the present invention on a computer, a program installed on the computer, a medium storing the program, and a WWW (World Wide Web) server that downloads the program are also included in the scope of the present invention. . In particular, at least a non-transitory computer readable medium storing a program for causing a computer to execute the processing steps included in the above-described embodiments is included in the scope of the present invention.

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Abstract

本発明は、電力需要の予測精度を効率的に高める情報処理装置である。本情報処理装置は、順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、対象日時の天候予想情報と、対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得部と、取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測部と、を備える。

Description

電力需要調達支援システム、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
 本発明は、新電力会社による電力の需要調達を支援する技術に関する。
 上記技術分野において、特許文献1には、入力した気象予測データおよび以前の電力需要予測結果および選択された時刻の予測モデルをもとに、次の電力需要予測対象時刻の電力需要予測値を演算する技術が開示されている。
特開2011-024314号公報
 しかしながら、上記文献に記載の技術では、以前の電力需要予測結果を次の電力需要予測対象時刻の電力需要予測値の演算に使用するので、以前の予測誤差が次の予測誤差に繋がるため、電力需要の予測精度を効率的に高めることができなかった。
 本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
 上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理装置は、
 順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得手段と、
 前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測手段と、
 を備える。
 上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理方法は、
 説明変数取得手段が、順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得ステップと、
 電力需要予測手段が、前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測ステップと、
 を含む。
 上記目的を達成するため、本発明に係る情報処理プログラムは、
 順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得ステップと、
 前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測ステップと、
 をコンピュータに実行させる。
 上記目的を達成するため、本発明に係る電力需要調達支援システムは、
 各電力需要者の将来の電力需要予測量を予測する電力需要予測手段と、
 前記各電力需要者の将来の電力需要予測量に基づいて、新電力事業者が運営する新電力会社に参加する電力需要者に対する将来の電力調達を、電力取引市場および他の電力源に適切に配分する電力調達配分手段と、
 前記電力調達の配分に従って、前記電力取引市場への入札を行なう電力入札手段と、
 前記入札の結果を含む前記新電力会社の電力需要および電力調達を所定時期に広域機関に通達する電力需要調達通達手段と、
 を含む電力需要調達支援システムであって、
 前記電力需要予測手段は、
  順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得手段と、
  前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測手段と、
 を備える電力需要調達支援システム。
 本発明によれば、電力需要の予測精度を効率的に高めることができる。
本発明の第1実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置のよる電力需要調達支援処理の概要を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置を含む電力需要調達支援システムの構成を示すブロック図である。 前提技術に係るマニュアル操作を含む電力需給管理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置を含む電力需要調達支援システムの1日前市場の動作シーケンスを示すシーケンス図である。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置を含む電力需要調達支援システムの時間前市場の動作シーケンスを示すシーケンス図である。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバのデータフローを示す図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測用データベースの構成を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測算出部の構成を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測算出部で用いる説明変数を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測算出部で用いる他の説明変数を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測算出部で用いる需要予測用データベースにおける説明変数の蓄積状態を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測算出部で用いるパラメータを示す図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測算出部からの出力情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る需要予測算出部の他の構成を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るポジション生成部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係るポジション算出用データベースの構成を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るポジション算出部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係るポジション算出部の入力情報および入力パラメータを示す図である。 本発明の第2実施形態に係るポジション算出部の入出力情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPX入札制御部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPX入札用データベースの構成を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPXにおける1日前市場への入札シーケンスおよび入札情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPXにおける1日前市場の約定価格決定方法について説明する図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPXにおける1日前市場からの約定情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPXにおける時間前市場への入札シーケンスおよび入札情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPXにおける時間前市場の約定価格決定方法について説明する図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPXにおける時間前市場からの約定情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係るJEPXにおけるJBU市場の約定価格決定について説明する図である。 本発明の第2実施形態に係る広域機関通達生成部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係る他電源連絡生成部の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係る通達用データベースの構成を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る電力需要調達支援サーバと広域機関との通信手順を示すシーケンス図である。 本発明の第2実施形態に係る広域機関による通達様式の1日前の通達情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る広域機関による通達様式の1日前の通達情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る広域機関による通達様式の当日(1時間前)の通達情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る他の電力源における連絡様式の連絡情報を示す図である。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバのハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバの処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第2実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバの他の処理手順を示すフローチャートである。 本発明の第2実施形態に係る需要予測処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第2実施形態に係るポジション生成処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第2実施形態に係る電力調達処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第2実施形態に係る通達送信処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第3実施形態に係る情報処理装置を含む電力需要調達支援システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第3実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第3実施形態に係るグループ入札用データベースの構成を示す図である。 本発明の第4実施形態に係る情報処理装置を含む電力需要調達支援システムの概要を示すブロック図である。 本発明の第4実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバの機能構成を示すブロック図である。 本発明の第4実施形態に係る二次市場用データベースの構成を示す図である。
 以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素は単なる例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
 [第1実施形態]
 本発明の第1実施形態としての情報処理装置100について、図1を用いて説明する。情報処理装置100は、新電力会社による電力の需要調達を支援するための装置である。
 図1に示すように、情報処理装置100は、説明変数取得部101と、電力需要予測部102と、を含む。説明変数取得部101は、順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、対象日時の天候予想情報と、対象日時と同じ曜日の各電力需要者の需要実績情報と、対象日時の直前の各電力需要者の需要実績情報と、需要履歴に基づく各電力需要者の需要傾向と、を取得する。電力需要予測部102は、取得した説明変数を入力として用いて順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する。
 本実施形態によれば、順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、適切な説明変数を用いることにより、電力需要の予測精度を効率的に高めることができる。
 [第2実施形態]
 次に、本発明の第2実施形態に係る情報処理装置について説明する。本実施形態に係る情報処理装置は、各電力需要者の将来の電力需要予測量を予測する電力需要予測部と、各電力需要者の将来の電力需要予測量に基づいて、新電力会社に参加する電力需要者に対する将来の電力調達を適切に配分する電力調達配分部と、電力調達の配分に従って、卸電力取引所への入札を行なう電力入札部と、入札の結果を含む前記新電力会社の電力需要および電力調達を所定時期に広域機関に通達する電力需要調達通達部と、を備える。
 この中で、本発明の特徴ある構成は、各電力需要者の将来の電力需要予測量の予測に含まれる。すなわち、各電力需要者の需要傾向は、各電力需要者が朝型か、昼型か、夜型かの情報を含んでいる。また、電力需要予測部は、説明変数に重みを付けて入力し、順伝播型のニューラルネットワークを動作させる。また、各電力需要者の需要実績情報を蓄積する蓄積部を有し、蓄積部から対象日時と同じ曜日の各電力需要者の需要実績情報、および、対象日時の直前の各電力需要者の需要実績情報を取得する。また、電力需要予測部が予測した電力需要予測量を各電力需要者の需要実績情報と比較して評価し、電力需要予測部の予測にフィードバックする需要予測評価部を、有する。そして、電力需要予測部は、少なくとも、各電力需要者の翌日の30分毎の電力需要予測量と当日の1時間後の電力需要予測量とを予測し、予測した電力需要予測量を、適切な電力需要調達のための入力情報として使用する。
 《電力需要調達支援処理の概要》
 図2は、本実施形態に係る情報処理装置による電力需要調達支援処理200の概要を示す図である。
 本実施形態における電力需要調達支援処理200の基本構成は、日本卸電力取引所(以下、JEPX)に対する電力の1日前の日次スポット取引と、電力の1時間前のリアルタイム取引と、にそれぞれ対応した一連の処理を自動的に処理することにより、新電力事業者(以下、PPS)の電力需要調達管理を支援する。なお、本実施形態の日本卸電力取引所(JEPX)は、他国の卸電力取引所に置き換えることができる。
 本実施形態における電力需要調達支援処理200の日次スポット取引に関連しては、一連のAI需要予測211と、最適ポジション算出212と、JEPXのスポット市場への1日前の電力売買入札213と、常時バックアップ電源連絡214と、1日前の電力需要調達情報の広域機関への通達215と、を人の操作無しに自動的に実行する。なお、スポット市場においては、翌日の30分毎の48コマをまとめて入札する。
 また、本実施形態における電力需要調達支援処理200のリアルタイム取引に関連しては、一連のAI需要予測221と、修正ポジション算出222と、JEPXの1時間前市場への電力売買入札223と、常時バックアップ電源連絡224と、1時間前の電力需要調達情報の広域機関への通達225と、を人の操作無しに自動的に実行する。なお、リアルタイム市場においては、当日の1時間後以降の1コマ単位で入札する。
 本例によれば、適切な需要予測量と各電力供給価格との関数として、調達費用を削減して電力調達を確実とする調達先への配分を、PPSに提供することができる。例えば、JEPXへの入札による電力調達と常時バックアップ電源からの電力調達とが略6:4となるように調達を調整する。このように、本実施形態における電力需要調達支援処理200は、各PPSにおける電力需要調達管理を支援する。
 《電力需要調達支援システム》
 図3Aは、本実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバ310を含む電力需要調達支援システム300の構成を示すブロック図である。
 電力需要調達支援システム300は、ネットワーク370を介して接続される、本実施形態の電力需要調達支援サーバ(EATS)310と、電力源330と、日本卸電力取引所340と、電力広域的運営推進機関(OCCTO:以下、広域機関)350と、電力需要条件提供サーバ360と、を備える。
 電力源330には、電力託送業者331と、送配電事業者332と、発電事業者333と、が含まれる。また、本実施形態の電力需要調達支援サーバ310には、電力需要調達管理を支援する対象の新電力事業者321~32nが接続される。各PPSには契約した電力需要者が接続される。また、電力需要条件提供サーバ360には、詳細な予測天気情報を提供するサーバや、催し物などの地域的なイベント情報を提供するサーバや、災害などの情報を提供するサーバなどが含まれる。
 なお、電力需要調達支援システム300の構成は、図3Aに限定されない。
 (前提技術)
 図3Bは、前提技術に係るマニュアル操作を含む電力需給管理システム301の構成を示すブロック図である。
 電力需給管理システム301には、受給者・需給管理者320と、託送業者、送配電事業者(電力会社…)330、JEPX340、広域機関350、金融機関380が図示されている。ここで、受給者・需給管理者320は、図3Aの電力需要者とPPSとを含む。図3Bにおいては、各PPSがJEPX取引会員となって、需要計画や供給計画を貰って、JPEXと取引をする。そして、各種計画値は、別途、小売事業者や発電所から広域機関に報告される。
 図3Bにおいては、複数のシステム構成要素が一連の処理を効率的に実行することができていない。
 (1日前市場の動作シーケンス)
 図4Aは、本実施形態に係る電力需要調達支援システム300の1日前市場の動作シーケンスを示すシーケンス図である。
 各PPS321~32nは、ステップS401において、アプリケーションを起動して電力需要調達支援サーバ310と接続する。各PPS321~32nは、ステップS403やS405において、各PPSと契約している電力需要者の情報を含む需要者条件や、託送契約内容などを、電力需要調達支援サーバ310に送信する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS407において、電力需要を予測するために用いる条件を電力需要条件提供サーバ群360から取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS409において、取得した電力需要条件や電力需要実績履歴などに基づいて、AI(順伝播型のニューラルネットワーク)により各電力需要者の需要予測量を算出する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS411において、最適ポジション算出のために用いる電力単価や買付単位などの電力取引情報や履歴を、JEPX340や広域機関350から取得する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS413において、各電力需要者の需要予測量を各PPSの契約分まとめた需要予測量と、電力単価や買付単位などの電力取引情報や履歴とに基づいて、線形計画法により最適ポジションを算出する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS415やS417において、算出された最適ポジションを参照して、PPS321用電力調達のため、また、PPS32n用電力調達のため、JEPX340に1日前入札を行なう。JEPX340は、ステップS419において、1日前市場の約定処理を、ブラインド・シングルプライス方式で実行する。そして、JEPX340は、ステップS421において、約定結果を電力需要調達支援サーバ310に通知する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS423において、約定結果に基づいて、電力需要予測量に応じた託送電源などの他の電力源からの電力調達を調整して、PPSごとに翌日の販売計画・調達計画を生成する。もし発電能力を有する場合は、発電計画や需給計画も生成する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS425やS427において、翌日のPPS321用、また、PPS32n用の需要調達計画を広域機関350に通達する。広域機関350は、ステップS429において、需要調達計画や他の発電計画、送配電計画などから、翌日の電力需給調整を各電力需給関連先に指示する。
 なお、PPSが生成された販売計画・調達計画や広域機関に通達した販売計画・調達計画を確認する場合は、同じ内容がPPSに送信される。
 (時間前市場の動作シーケンス)
 図4Bは、本実施形態に係る電力需要調達支援システム300の時間前市場の動作シーケンスを示すシーケンス図である。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS431において、翌日の電力需要調達計画を新たな電力需要実績などから分析する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS433において、電力需要を予測するために用いる現在の条件を電力需要条件提供サーバ360から取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS435において、最新の電力需要条件や電力需要実績履歴などに基づいて、AI(順伝播型のニューラルネットワーク)により各電力需要者の1時間後以降の需要予測量を算出する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS437において、最適ポジション算出のために用いる最新の電力単価や買付単位などの電力取引情報や履歴を、JEPX340や広域機関350から取得する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS439において、各電力需要者の需要予測量を各PPSの契約分まとめた需要予測量と、最新の電力単価や買付単位などの電力取引情報や履歴とに基づいて、線形計画法により1時間後以降の最適ポジションを算出する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS441やS443において、算出された最適ポジションを参照して、PPS321用電力調達のため、また、PPS32n用電力調達のため、JEPX340に1時間前のリアルタイム入札を行なう。JEPX340は、ステップS445において、リアルタイム市場の約定処理を、ザラバ方式で実行する。そして、JEPX340は、ステップS447において、約定結果を電力需要調達支援サーバ310に通知する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS449において、約定結果に基づいて、電力需要予測量に応じた託送電源などの他の電力源からの電力調達を調整して、PPSごとに1時間後以降の販売計画・調達計画を生成する。もし発電能力を有する場合は、発電計画や需給計画も生成する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS451やS453において、1時間前のPPS321用、また、PPS32n用の需要調達計画を広域機関350に通達する。広域機関350は、ステップS455において、需要調達計画や他の発電計画、送配電計画などから、1時間後以降の電力需給調整を各電力需給関連先に指示すると共に、各PPSにおけるインバランス処理を行なう。
 なお、PPSが生成された販売計画・調達計画や広域機関に通達した販売計画・調達計画を確認する場合は、同じ内容がPPSに送信される。
 《電力需要調達支援サーバの機能構成》
 図5Aは、本実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバ310の機能構成を示すブロック図である。
 電力需要調達支援サーバ310は、通信制御部501と、需要者情報/託送契約情報取得部502と、需要条件情報取得部503と、データベース504と、各支援PPSの需要予測部505と、を備える。ここで、データベース504には、需要予測用データベース541と、最適ポジション算出用データベース542と、JEPX入札用データベース543と、通達用データベース544と、を含む。また、電力需要調達支援サーバ310は、各支援PPSのポジション生成部506と、JEPX入札制御部507と、広域機関通達生成部508と、広域機関通達送信部509と、を備える。さらに、電力需要調達支援サーバ310は、他電源情報取得部510と、他電源連絡生成部511と、他電源連絡送信部512と、を備える。
 通信制御部501は、ネットワーク370を介して、電力需要条件提供サーバ群360、OCCTO(広域機関)350、JEPX340、託送業者を含む他の電力源330、との通信を制御する。また、通信制御部501は、支援契約をしたPPSとの通信を制御する。需要者情報/託送契約情報取得部502は、PPSからの契約した電力需要者の情報や、PPSが契約している託送業者を含む他の電力源の情報を取得して、需要予測用データベース541に保持する。需要条件情報取得部503は、電力需要条件提供サーバ群360などから天気情報を含む電力需要に影響する情報を取得する。
 需要予測用データベース541は、PPSからの契約した電力需要者の情報や、PPSが契約している託送業者を含む他の電力源の情報を、各PPSに対応付けて格納する。また、需要予測用データベース541は、電力需要を予測するための順伝播型のニューラルネットワークのアルゴリズムやその適切なパラメータを格納する。また、需要予測用データベース541は、順伝播型のニューラルネットワークによる電力需要予測の説明変数となる情報として、電力需要予測量と電力需要結果との履歴を各PPSの各電力需要者に対応付けて格納する。なお、需要予測用データベース541の格納データは上記データに限定されない。需要予測部505は、各支援PPSと契約する各電力需要者の1コマ単位の電力需要予測量を順伝播型のニューラルネットワークを用いて算出して、翌日の48コマあるいは1時間前以降のコマについて、各支援PPSと契約する全電力需要者の電力需要予測量を求めて、ポジション生成部506に出力する。
 最適ポジション算出用データベース542は、最適ポジション算出の入力情報となる、JEPXや広域機関から取得可能な発電情報や送電情報、各電力価格、電力需給履歴などを格納する。また、最適ポジション算出用データベース542は、最適ポジションを算出するための線形計画法のアルゴリズムやその適切なパラメータを格納する。ポジション生成部506は、線形計画法を用いて、翌日の48コマあるいは1時間前以降のコマについて、各支援PPSにおける最適ポジションを求めて、JEPX入札制御部507に出力する。
 JEPX入札用データベース543は、JEPXに関連する情報、JEPXへの1日前入札あるいは1時間前入札のための、通信プロトコルを含む入札手順や入札様式(CSVファイル・フォーマット)、および、入札情報と約定結果とを対応付けた履歴などを格納する。また、JEPX入札用データベース543は、各PPSの1日前や1時間前の算出された最適ポジション情報を格納する。JEPX入札制御部507は、各支援PPSにおける最適ポジションに基づいて、JEPXへの1日前入札あるいは1時間前入札に用いる入札様式の入札情報を生成して、1日前入札あるいは1時間前入札を制御する。
 通達用データベース544は、広域機関に関連する情報、1日前の需要調達計画あるいは1時間前の需要調達計画を広域機関へ通達するための、通信プロトコルを含む通達手順や通達様式(XMLファイル・フォーマット)、および、通達情報の履歴などを格納する。また、通達用データベース544は、各PPSの1日前や1時間前のJEPXへの入札情報や約定情報、他の電力源からの調達情報を格納する。また、通達用データベース544は、他の電力源への連絡手順や連絡様式を格納する。広域機関通達生成部508は、通達用データベース544からの通達様式に従って、1日前あるいは1時間前の通達情報を生成する。広域機関通達送信部509は、広域機関通達生成部508が生成した広域機関への通達情報を、通達用データベース544からの通信プロトコルに従って送信する。
 他電源情報取得部510は、他の電力源からの発電情報や価格情報を取得する。なお、他の電力源からの発電情報や価格情報がJEPXや広域機関から取得可能であれば、JEPXや広域機関から取得してもよい。他電源連絡生成部511は、通達用データベース544からの連絡様式に従って、1日前あるいは1時間前の連絡情報を生成する。他電源連絡送信部512は、他電源連絡生成部511が生成した他の電力源への連絡情報を、通達用データベース544からの通信プロトコルに従って送信する。
 なお、他の電力源への需要調達計画の連絡が広域機関を通じて行なわれる場合は、他電源連絡生成部511と他電源連絡送信部512とは、広域機関通達生成部508と広域機関通達送信部509とに統合される。
 (データフロー)
 図5Bは、本実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバ310のデータフローを示す図である。
 図5Bには、電力需要調達支援サーバ310の本実施形態の処理を実現するための、各マスタ情報と、登録情報と、各処理との関係が示されている。この中で、本実施形態で特に関連する処理は、電力需要調達支援処理520に基づく、同時同僚監視処理530と、スケジュール管理処理540と、需要予測処理550と、ユーザ管理処理560と、システム管理処理570と、である。本実施形態においては、これら一連の処理を人の操作なしに自動で行ない、契約されたPPSの迅速で精度の高い電力需要調達管理を支援する。
 《需要予測部の機能構成》
 図6Aは、本実施形態に係る需要予測部505の機能構成を示すブロック図である。かかる需要予測部505が本発明が特徴とする主要な構成である。
 需要予測部505は、需要者情報取得部601と、説明変数取得部602と、予測パラメータ取得部603と、需要予測算出部604と、需要予測出力部605と、需要予測評価部606と、予測パラメータ更新部607と、を備える。
 需要者情報取得部601は、各PPSと契約する各電力需要者の情報を取得する。説明変数取得部602は、需要予測算出部604の電力需要予測量算出に使用される説明変数を取得する。予測パラメータ取得部603は、需要予測用データベース541に格納された需要予測量の算出に使用される重み付け値を含む予測パメータを取得する。需要予測算出部604は、順伝播型のニューラルネットワークからなり、各電力需要者に対応して、説明変数と予測パラメータとを用いて30分1コマの電力需要予測量を算出する。需要予測出力部605は、需要予測算出部604が算出した各電力需要者の電力需要予測量を各PPSと契約する全電力需要者分まとめて、各PPSの電力需要予測量としてポジション生成部506に出力する。需要予測評価部606は、需要予測算出部604が予測した電力需要予測量と、電力需要実績量とを比較して、電力需要予測結果を評価して差異の原因を分析する。予測パラメータ更新部607は、需要予測の重み付け値を含むパラメータを電力需要予測結果の評価に基づいて更新する。
 (需要予測用データベース)
 図6Bは、本実施形態に係る需要予測用データベース541の構成を示す図である。なお、需要予測用データベース541の構成は、図6Bに限定されない。
 需要予測用データベース541は、需要予測アルゴリズム604aと、説明変数格納部730~760と、需要予測用パラメータ770と、需要予測履歴780と、を有する。需要予測アルゴリズム604aは、本実施形態の需要予測算出部604が需要予測に使用するアルゴリズムである。説明変数格納部730~760は、需要予測アルゴリズム604aにおいて入力データとなる情報群である。需要予測用パラメータ770は、需要予測アルゴリズム604aで使用するパラメータである。需要予測履歴780は、需要予測結果と実績値とを対応付けて蓄積して需要予測の学習をするための履歴である。なお、説明変数格納部730~760や需要予測用パラメータ770は、需要家単位に格納される。また、需要予測履歴780は、需要家単位に蓄積されても、需要家の属性ごとにまとめて蓄積されもよい。
 (需要予測算出部)
 図7Aは、本実施形態に係る需要予測算出部604の構成を示す図である。本実施形態の需要予測算出部604は、順伝播型のニューラルネットワークからなる。かかる順伝播型のニューラルネットワークは、層状に並べたユニットが隣接層間でのみ結合した構造を持ち、情報が入力側から出力側に一方向にのみ伝播するニューラルネットワークである。本実施形態においては、過去の実績値、気象情報、休日・曜日・時間フラグなどの説明変数を入力として受け取り、前処理を行ってから、ニューラルネットワークの学習モデルを通して1つの出力(需要の予測値)が計算される。
 需要予測算出部604は、多数の説明変数である入力x711を正規化712して、20層からなる隠れ層713に重み見付けωを掛けてバイアスbを加えた値uを変数とする活性化関数f(u)=zにより、出力zを得る。出力層714において、かかるzを入力として、重み付けω’を掛けてバイアスb’を加えた値z’を逆正規化715して出力yを得る。順伝播型のニューラルネットワークの動作条件720としては、学習アルゴリズムとしてレーベンバーグ・マーカート法(Levenberg-Marquardt Method:以下、LMともいう)を用い、誤差関数として二乗誤差を使用する。なお、レーベンバーグ・マーカート法は、ガウス・ニュートン法と最急降下法の結合されたアルゴリズムである。ガウス・ニュートン法がうまくいかないときは最急降下法でゆっくりとでも確実に値を減じ、解が近そうだなとなったらガウス・ニュートン法で一気に停留点に至る、安定性と速度の両方を備えたアルゴリズムである
 訓練データが偏りを含む場合、それが学習の妨げになることがある。正規化712は、図7Aに示すように、偏りがなくなるような訓練データを変換する前処理を行う。正規化712により2つの変換を施した後のサンプルは、各成分の平均が0、分散が1になる。このようにして、学習モデルは各説明変数に等しく影響させるようになる。隠れ層713は、図7Aのように、l個の入力を受け取り、nのユニットが受け取る総入力をそれぞれ計算し、各入力にそれぞれ異なる重みω1,ω2,…,ωnを掛けたものを全て加算し、これにバイアスと呼ばれる1つの値bnを足す。隠れ層713の出力zは、総入力uに対する活性化関数と呼ばれる関数f()の出力である。使用された活性化関数f()はTan-Sigmoid functionと呼ばれるものである。出力層714では、図7Aのように、隠れ層713からのn個の出力zlを受け取り、1つの出力z’が計算される。最後にz’に対して逆正規化715を行うことで、出力y(需要の予測値)が求まる。
 図7Aの順伝播型のニューラルネットワークにより、各電力需要者について説明変数とパラメータとに基づいた電力需要予測量を出力する。なお、需要予測算出部604は、順伝播型のニューラルネットワークに限定されない。また、複数の異なるニューラルネットワークを組み合わせると一般に推定精度を向上できる。本実施形態では、最初に10個のニューラルネットを構築し、同じ入力を10個のニューラルネットに与え、そうして得られる10個の出力の平均を答えとする。これはモデル平均と呼ばれ、予測値の安定性と精度を大幅に向上させた。
 図7Bは、本実施形態に係る需要予測算出部604で用いる説明変数730を示す図である。説明変数730は、図7Aの各入力x711として順伝播型のニューラルネットワークに入力される。
 図7Bの説明変数730は、説明変数ID731に対応付けて、例えば、30時間前の電力需要予測用の説明変数732と、19時間前の電力需要予測用の説明変数733と、90分前の電力需要予測用の説明変数734と、需要予測算出における説明変数の予測への影響度735と、を有する。
 図7Bの説明変数730には、電力需要予測の対象日時に関する情報として、時間分および曜日が含まれる。また、対象日時の天候予想情報として、気温、天気および不快指数が含まれる。また、対象日時と同じ曜日の各電力需要者の需要実績情報として、先週、先々週および3週前の同時刻の実績値や、先々日の同時刻の実績値や48コマの平均実績値が含まれる。また、対象日時の直前の各電力需要者の需要実績情報として、1時間前4コマの平均実績値が含まれる。なお、予測コマの何時間前かによって、説明変数がさらに異なってもよい。これらの説明変数の中で、特に、先週、先々週および3週前の同時刻の実績値が需要予測算出において予測への影響度が大きい。その理由は、3週間が季節変動の1つの目安となると想定されるからである。これらは、個別にあるいは平均値を取って、重み付けを大きくして図7Aの順伝播型のニューラルネットワークに入力される。
 図7Bの3つの例では、19時間前の電力需要予測用の説明変数733による電力需要予測量が1日前のJEPXスポット入札に使用され、90分前の電力需要予測用の説明変数734による電力需要予測量が1時間前のJEPXリアルタイム入札に使用される。以降の最適ポジションの算出時間やJEPXへの入札準備時間および入札実行時間が短くなる程、より入札時間に近い時点での需要実績情報が多い電力需要予測量が算出され、より精度の高い予測が可能となる。
 図7Cは、本実施形態に係る需要予測算出部604で用いる他の説明変数740および750を示す図である。他の説明変数740および750は、図7Aの各入力x711として順伝播型のニューラルネットワークに入力されて、電力需要予測量の予測精度を上げる。
 説明変数740としては、需要履歴に基づく各電力需要者の需要傾向として、電力需要者ID741に対応付けて、需要者属性742と、電力需要履歴743と、需要傾向744と、を含む。ここで、需要者属性742は、電力需要者が団体か個人かや、電力需要者の地域情報を含む環境情報を含む。また需要傾向744は、電力需要者が朝型か昼型か夜型か、あるいは、さらに詳細に何時頃が電力使用時間で何時頃が電力不使用時間であるか、あるいは、工場やマンションなどの大口電力需要者か各家庭などの小口電力需要者かなどの情報を含む。
 説明変数750としては、説明変数ID751に対応付けた、説明変数の内容752と予測への影響度753とを含む。例えば、説明変数の内容752としては、需要家別季節変動指数、需要家別電力消費成長率、需要家別電力利用計画、機器別消費電力情報、機器別熱情報、消費電流波形分析による個別機器消費電力情報、分電盤別消費電力情報、ブレーカー別消費電力情報、需要家施設内温度、需要家施設内湿度、需要家施設内不快指数、需要家施設内照度、需要家施設ガスメーター情報、需要家出勤人数、需要家ネガワット実行日←需要家が電力会社サイドの要望等に応じて機器を制御して節電した日、などが含まれる。これらの説明変数の中で、特に、需要家別電力利用計画が需要予測算出において予測への影響度が大きい。需要家から取得可能であれば、重み付けを大きくして図7Aの順伝播型のニューラルネットワークに入力される。
 図7Dは、本実施形態に係る需要予測算出部604で用いる需要予測用データベース541における説明変数の蓄積構成760を示す図である。
 説明変数を含む各情報が、蓄積構成760の形式で需要予測用データベース541に格納あるいは蓄積されている。なお、各説明変数は、図7Aと重複するので説明を省略する。
 図7Eは、本実施形態に係る需要予測算出部604で用いるパラメータ770を示す図である。パラメータ770は、順伝播型のニューラルネットワークで使用される各パラメータであり、需要予測用データベース541に格納あるいは蓄積されている。
 パラメータ770は、PPS・ID771に対応付けて、各PPSと契約している電力需要者ID772を記憶する。そして、各電力需要者ID772に対応付けて、ニューラルネットワークのパラメータ773と、LM用パラメータ774と、誤差関数用パラメータ775と、を記憶する。
 図7Fは、本実施形態に係る需要予測算出部604からの出力情報780を示す図である。この出力情報は、最適ポジション算出、そして、JEPX入札のために使用される。
 出力情報780は、PPS・ID781に対応付けて、各PPSと契約している電力需要者ID782を記憶する。そして、各電力需要者IDに対応付けて、翌日の48コマの電力需要予測量783と、当日の1時間後の電力需要予測量784と、を記憶する。当日の1時間後以降の電力需要予測量を記憶してもよい。
 図7Gは、本実施形態に係る需要予測算出部604の他の構成を示す図である。なお、図7Gにおいて、図7Aと同様の構成要素には同じ参照番号を付して、重複する説明を省略する。
 図7Gにおいては、データ前処理として、図7Aの正規化712の前にダミー化797を配置し、正規化712の後に構造化798を配置する。また、隠れ層793における活性化関数f()には、図7Gのようにランプ関数RelUを用い、最適化アルゴリズムには、Adam(Adaptive Moment Estimation)を用いた。
 ダミー化797は、説明変数のうち、量的変数はそのまま使い、質的変数はダミー変数に直すことにより、これらが混在している場合にも重回帰分析による予測が可能となる。本例では休日・曜日・時間フラグが質的変数であるため、それらに対してダミー変数に変換する前処理を行う。例えば、曜日という説明変数の元データは1から7までの数字であり、曜日は質的変数であるため、1から7までの数字を、図7Gのようにダミー変換する。また、本例の入力データには、大きく分けると、過去の実績値、気象情報、休日・曜日・時間フラグの3つの種類の説明変数がある。構造化798により、学習する前に、これらの入力データを因子グループごとに分割する。そして、後ほど学習する際に、構造化された入力をグループごとにフィッティングし、最後に出力層714でマージするという形で行う。そうすることで、グループごとに学習効果を確認するだけでなく、「重畳エネルギー関数法」「忘却付き構造学習」「コンパクト構造化法」といった機能により予測制度を向上することができる。
 《ポジション生成部の機能構成》
 図8Aは、本実施形態に係るポジション生成部506の機能構成を示すブロック図である。
 ポジション生成部506は、需要予測量取得部801と、ポジション算出部802と、発送電情報取得部803と、約定履歴情報取得部804と、約定予測部805と、を備える。また、ポジション生成部506は、他電源情報取得部806と、ポジション算出用パラメータ取得部807と、ポジション出力部808と、ポジション評価変更部809と、を備える。
 需要予測量取得部801は、需要予測部505が予測した各支援PPSの電力需要予測量を需要予測部505から取得する。ポジション算出部802は、各支援PPSの電力需要予測量に基づいて、線形計画法を用いて、調達価格を最低価格に低減しながら調達電力を安定させる電力調達の最適な組合せを算出する。発送電情報取得部803は、広域機関350などからポジション算出のための発電情報および送配電情報を取得する。約定履歴情報取得部804は、JEPXにおける約定履歴をJEPXから直接、あるいは、最適ポジション算出用データベース542から取得する。約定予測部805は、JEPXにおける約定履歴から約定予測を行ない、ポジション算出のためにポジション算出部802に出力する。なお、約定予測は、例えば、直前の確定した約定結果であっても、同時刻の約定履歴であっても、約定結果の平均値であってもよい。なお、本実施形態においては、例えば、休日・祭日などを考慮した直近5日間の約定結果の平均値を約定予測値としているが、これに限定されない。約定結果の履歴に基づいた学習によって、適切な約定予測値を求めることができる。
 他電源情報取得部806は、他の電力源の情報を、広域機関や最適ポジション算出用データベース542から取得し、ポジション算出のためにポジション算出部802に出力する。ポジション算出用パラメータ取得部807は、ポジション算出部802の線形計画法で使用するパラメータを取得して、ポジション算出のためにポジション算出部802に出力する。ポジション出力部808は、ポジション算出部802が算出したポジションを、JEPX入札制御部507に出力する。ポジション評価変更部809は、JEPX入札制御部507から約定結果を取得して、算出したポジションと比較してポジション算出を評価し、ポジション算出の変更が必要であれば変更する。ポジション算出の変更は、例えば、パラメータの変更などで実現できる。
 (ポジション算出用データベース)
 図8Bは、本実施形態に係るポジション算出用データベース542の構成を示す図である。なお、ポジション算出用データベース542の構成は、図8Bに限定されない。
 ポジション算出用データベース542は、ポジション算出アルゴリズム802aと、入力変数格納部810と、ポジション算出用パラメータ820と、ポジション算出履歴920と、を有する。入力変数格納部810とポジション算出用パラメータ820とは、ポジション算出アルゴリズム802aを用いたポジション算出部802への入力情報および入力パラメータ910を構成する。ポジション算出アルゴリズム802aは、本実施形態のポジション算出部802がポジション算出に使用するアルゴリズムである。入力情報および入力パラメータ910は、ポジション算出アルゴリズム802aにおいて入力データとなる、各支援PPSの電力需要予測量を含む情報群とパラメータとである。なお、入力情報および入力パラメータ910には、JBUや他の電力供給者とあらかじめ契約された単価の情報と、需要家単位に本実施形態の情報処理装置で決定される情報と、JEPX,JBU、他の電力供給者および広域機関からの情報に基づいて算出される情報と、を含む。例えば、JEPXの約定単価などは、約定結果の履歴から約定予測値が算出されて入力される。ポジション算出履歴920は、ポジション算出結果と実績値とを対応付けて蓄積してポジション算出の学習をするための履歴である。なお、入力情報および入力パラメータ910は、各支援PPS単位に格納されても、支援PPSの属性ごとにまとめて格納されもよい。また、ポジション算出履歴920は、各支援PPS単位に蓄積されても、支援PPSの属性ごとにまとめて蓄積されもよい。
 (ポジション算出部)
 図9Aは、本実施形態に係るポジション算出部802の機能構成を示すブロック図である。
 ポジション算出部802は、入力データ受信部901とポジション計算部902とを有する。入力データ受信部901は、ポジション計算部902による電力調達のポジション計算に必要な入力データを受信する。入力データには、需要予測量、発送電情報、他電源情報、約定予測情報、などが含まれる。ポジション計算部902は、線形計画法を用いて電力調達のポジションを計算する。ポジション計算部902には、最適ポジション算出用データベース542から取得したポジション算出パラメータ、あるいは、ポジション評価変更部809からのポジション算出パラメータ調整を用いて、ポジションを算出し、算出結果をポジション出力部808に送信する。
 図9Bは、本実施形態に係るポジション算出部802の入力情報および入力パラメータ910を示す図である。
 図9Bには、入力情報として、単価、買付単位、最大電力量、最小電力量が示されている。ここで、単価はJBUおよびその他電力源の1kwの単価である。また、買付単位は、買い付けができる最低単位であり、JEPXのスポット市場では500kw単位、時間前市場では100kw単位である。JBUおよびその他電力源、および不足インバランス、余剰インバランスの場合の買付単位も含まれる。また、最大電力量は、買い付けができる最大電力量であり、買付単位と同じ項目で設定される。また、最小電力量は、買い付けができる最小電力量であり、買付単位や最大電力量と同じ項目で設定される。
 図9Bには、入力パラメータとして、損失率、係数β、時間前取引売買手数、が示されている。さらに、図9Bには、需要予測部505が予測した需要者単位の需要予測量を各支援PPS単位にまとめた計画kw(損失率含)や、ポジション算出履歴920に蓄積されたJEPXの約定履歴から予測した予測単価、約定予測価格の上限値α1および下限値α2が示されている。なお、係数α1、α2、βは、インバランス料金を算定する調整値である。α1およびα2は全国の電力系統全体の需給状況に応じた調整値であり、上限値α1は前日のスポット市場の約定価格に対する予測約定価格の上限比率であり、下限値α2前日のスポット市場の約定価格に対する予測約定価格の下限比率である。また、βは、地域ごとの需給調整コストの水準差を反映する調整値であり、例えば、{(当該エリアの年平均の需要調整コスト)-(全国の年平均の需要調整コスト)}で表わされる。
 図9Cは、本実施形態に係るポジション算出部802の入出力情報を示す図である。なお、図9Cは、ポジション算出履歴920に蓄積される情報例でもある。
 図9Cには、入力情報として、48コマにわたる、各コマの計画電力量(図中、計画kw)と、各予測価格や確定価格が示されている。なお、コマにより買い付けを行う項目が決定している場合は、その電力量が入力される。
 図9Cには、ポジション算出による算出結果の出力情報として、48コマにわたる、各コマの極小値に調整された調達価格921(図中、太枠の価格)と、各調達先のポジション922(図中、太枠のポジション)とが示されている。
 なお、調達価格921には、実際には余剰インバランスによる販売価格も考慮されている。また、図9Cでは、1日前のポジション算出結果として48コマの入出力情報を示したが、1時間前のポジション算出結果としては、1時間後以降の1コマ以上の出力情報があればよい。
 《JEPX入札制御部の機能構成》
 図10Aは、本実施形態に係るJEPX入札制御部507の機能構成を示すブロック図である。
 JEPX入札制御部507は、ポジション取得部1001と、入札様式取得部1002と、1日前入札情報生成部1003と、1日前市場入札部1004と、1日前約定取得部1005と、約定情報通知部1006と、を備える。また、JEPX入札制御部507は、時間前入札情報生成部1007と、時間前市場入札部1008と、時間前市場売買情報取得部1009と、売買情報通知部1010と、を備える。
 ポジション取得部1001は、ポジション生成部506から各PPSに対するポジション算出結果を取得する。入札様式取得部1002は、JEPX入札用データベース543からJEPXへの入札様式を取得する。1日前入札情報生成部1003は、1日前の入札様式に従って、ポジション情報に基づいて48コマの1日前市場への入札情報を生成する。1日前市場入札部1004は、JEPXの通信プロトコルに従って、1日前入札情報生成部1003が生成した入力情報を用いてオンライン入札を行なう。1日前約定取得部1005は、JEPXの通信プロトコルに従って、1日前市場における約定結果を受信する。約定情報通知部1006は、1日前約定取得部1005が取得した約定結果を広域機関通達生成部508や他電源連絡生成部511に通知する。
 時間前入札情報生成部1007は、時間前の入札様式に従って、ポジション情報に基づいて1時間後以降の少なくとも1コマの時間前市場への入札情報を生成する。時間前市場入札部1008は、JEPXの通信プロトコルに従って、時間前入札情報生成部1007が生成した入力情報を用いてオンライン入札を行なう。時間前市場売買情報取得部1009は、JEPXの通信プロトコルに従って、時間前市場における約定結果を受信する。売買情報通知部1010は、時間前市場売買情報取得部1009が取得した約定結果の売買情報を広域機関通達生成部508や他電源連絡生成部511に通知する。
 なお、1日前市場入札部1004は1日前市場の入札様式の入札情報1004aを持ち、1日前約定取得部1005は1日前市場の約定通知様式の約定情報1005aを持ち、時間前市場入札部1008は時間前市場の入札様式の入札情報1008aを持ち、時間前市場売買情報取得部1009は時間前市場の約定通知様式の約定情報1009aを持つ。
 (JEPX入札用データベース)
 図10Bは、本実施形態に係るJEPX入札用データベース543の構成を示す図である。なお、JEPX入札用データベース543の構成は、図10Bに限定されない。
 JEPX入札用データベース543は、電力卸市場入札シーケンス1110、1210と、スポット(1日前)市場アルゴリズム1120と、当日(時間前)市場アルゴリズム1220と、先渡市場アルゴリズム1300と、約定結果履歴1004a、1005a、1008a、1009aを有する。電力卸市場入札シーケンス1110、1210は、本情報処理装置が自動でJEPXへの入札処理と約定結果を用いた電力調達調整処理を行なうスポット(1日前)市場への入札シーケンス1110と当日(時間前)市場への入札シーケンス1210とを格納する。スポット(1日前)市場アルゴリズム1120は、スポット(1日前)市場への入札シーケンス1110を実現するための、JEPXのスポット(1日前)市場のブライド・シングルプライスオークション方式のアリゴリズムを格納する。当日(時間前)市場アルゴリズム1220は、当日(時間前)市場への入札シーケンス1210を実現するための、JEPXの当日(時間前)市場のザラバ法のアリゴリズムを格納する。先渡市場アルゴリズム1300は、週間商品(1週間)、月間商品(1月間)、年間商品(1年間)について、全日(24時間型)や8時~18時(昼間型)単位で取引する市場のザラバ法のアルゴリズムを格納する。約定結果履歴1004a、1005a、1008a、1009aは、入札履歴と約定履歴とを対応付けて蓄積して入札手順の学習をするための履歴である。なお、約定結果履歴1004a、1005a、1008a、1009aは、各支援PPS単位に蓄積されても、支援PPSの属性ごとにまとめて蓄積されもよい。
 (1日前市場への入札シーケンス)
 図11Aは、本実施形態に係るJEPXにおける1日前市場への入札シーケンス1110および入札情報1004aを示す図である。1日前市場入札部1004は、JEPXにおける1日前市場への入札を、算出されたポジション情報に基づいて生成された入札情報1004aを用いて、JEPXの通信プロトコルに従ってJEPXに送信して入札する。なお、本例において、入札情報1004aは算出されたポジション情報の1つとしたが、JEPXにおいては1つのPPSの各コマに対応して最大15の入札情報を入力できるので、それに対応することも可能である。また、入札情報1004aの入札価格を、算出されたポジション情報の予測価格に所定額を上乗せした価格に設定したり、入札量を入札価格に対応して上下したりしてもよい。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1101において、各支援PPSの登録情報をJEPX340に送信する。JEPX340は、ステップS1103において、各PPSを認証してOKであれば、電力需要調達支援サーバ310に認証結果を返す。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1105において、翌日の48コマの入札情報(入札単価と調達電力量)をJEPX340に送信して、入札を行なう。JEPX340は、ステップS1107において、ブラインド・シングルプライスオークション方式による入札処理を実行する。そして、約定すると、JEPX340は、ステップS1109において、約定結果(約定単価と落札電力量)を電力需要調達支援サーバ310に通知する。約定結果(約定単価と落札電力量)を受信した電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1111において、約定結果に基づき市場からの調達結果において落札か否かをコマ単位に判定する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1113において、市場からの調達結果では不足する電力量をバックアップ電源を含む他の電力源から調達するように調整する。その後、広域機関への通達処理および他電力源への連絡処理に進む。
 図11Bは、本実施形態に係るJEPXにおける1日前市場の約定価格決定方法1120について説明する図である。一日前市場(スポット市場)は、ブラインド・シングルプライスオークション方式で約定価格や約定量を決定する。
 すなわち、他参加者の入札動向が開示されない状態(ブラインド)で入札する。また、取引所は締め切り後に全ての入札を売買に分け合成し、需給カーブ(「売り」の量-価格線1122と「買い」の量-価格線1121)の交点1123で約定価格と量とを決定する。なお、交点が複数点ある場合、価格は交点のうち一番安い価格、量は交点のうち一番多い量を選択する。そして、入札者は入札した価格によらず、決定された約定価格で売買する“シングルプライス”方式であり、約定価格より低い価格で入札された売りは、約定価格で売れることになり、約定価格より高い価格で入札された買いは約定価格で買えることになる。
 図11Cは、本実施形態に係るJEPXにおける1日前市場からの約定情報1005aを示す図である。1日前約定取得部1005は、JEPXにおける1日前市場の約定情報1005aを、JEPXの通信プロトコルに従って受信する。
 約定情報1005aは、約定結果1130と、スポット市場取引結果1140と、スポット市場インデッックス1150とを含む。
 入札に対応してJEPXから受信する48コマの約定結果1130は、48コマ(時刻コード)1131に対応付けて、PPS・ID1132と、エリア番号1133と、500kWh単位の約定落札数1134と、円/kWhの約定落札価格1135と、を含む。落札できなかったコマには約定入札数1134にゼロが設定される。
 スポット市場取引結果1140は、年月日1141の48コマ(時刻コード)1142に対応付けて、売り入札量1143、買い入札量1144、約定総量1145、全国エリアの交点1123に対応するシステムプライス1146、各エリアの交点1123に対応するシステムプライス群1147、各時間前へ行き価格群1148、各回避可能原価群1149を含む。この中で、各エリアの交点1123に対応するシステムプライス群1147が、各約定結果である。
 スポット市場インデッックス1150は、年月日1151に対応付けて、過去24時間の電力取引量(DA-24:Day Ahead 24 hours)1152、前日昼の電力取引量(DA-DT:Day Ahead Day Time (8:00-22:00))1153、前日ピーク時の電力取引量(DA-PT:Day Ahead Peak Time (13:00-16:00))1154、全電力取引量(TTV:Total Transaction Volume)1155、を含む。
 (時間前市場への入札)
 図12Aは、本実施形態に係るJEPXにおける時間前市場への入札シーケンス1110および入札情報1008aを示す図である。時間前市場入札部1008は、JEPXにおける時間前市場への入札を、1日前入札の約定結果および直前の約定価格、あるいは、他電力源からの調達価格などに基づいて入札情報1008aを、JEPXの通信プロトコルに従ってJEPXに送信して入札する。なお、入札情報1008aには、入札エリアの選択情報や、1時間後以降の少なくとも1コマの売りまたは買いの注文価格と注文量とが設定できる。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1201において、各支援PPSの登録情報をJEPX340に送信する。JEPX340は、ステップS1203において、各PPSを認証してOKであれば、電力需要調達支援サーバ310に認証結果を返す。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1205において、調達の調整が必要なコマをJEPX340に対して指定する。JEPX340は、ステップS1207において、指定されたコマの現在の入力状況を電力需要調達支援サーバ310に通知する。電力需要調達支援サーバ310は、指定コマに入力状況をチェックして、ステップS1209において、入札情報(入札単価と調達電力量)をJEPX340に送信して、入札を行なう。電力需要調達支援サーバ310とJEPX340との間で、ステップS1211において、ザラバ方式による入札処理を実行する。この間に、電力需要調達支援サーバ310においては、JEPX340から通知される入札状況に基づき市場から調達するか否かを判定する。そして、約定すると、JEPX340は、ステップS1213において、約定結果(約定単価)を電力需要調達支援サーバ310に通知する。約定結果(約定単価)を受信した電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1215において、約定結果を受信する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1217において、市場からの調達変更に基づいて電力量をバックアップ電源を含む他の電力源からの調達を調整する。その後、広域機関への通達処理および他電力源への連絡処理に進む。
 図12Bは、本実施形態に係るJEPXにおける時間前市場の約定価格決定方法1220について説明する図である。
 約定価格決定方法1220は、時間前市場(当日市場)はザラバ取引で行い、売買を希望する商品(ある30分の時間帯)について、市場の状況を参照しつつ入札する。約定価格は約定した売買入札のうち、先に入札された価格となる。価格条件が合致した後、広域機関に売買に関する託送可否確認を行う。その結果、託送可能な量について約定させる。
 図12Cは、本実施形態に係るJEPXにおける時間前市場からの約定情報1009aを示す図である。時間前市場売買情報取得部1009は、JEPXにおける時間前市場の約定情報1009aを、JEPXの通信プロトコルに従って受信する。時間前市場の約定情報1009aは、約定結果1230と、約定情報1240と、約定処理情報1250とを含む。
 入札に対応してJEPXから受信する入札コマの約定結果1230は、1コマ(時刻コード)1231に対応付けて、PPS・ID1232と、エリア番号1233と、50kWh単位の約定落札数1234と、円/kWhの約定落札価格1235と、を含む。落札できなかったコマには約定入札数1234にゼロが設定される。
 約定情報1240は、時間帯(商品コマ)1241に対応付けて、売り入札量1242と、売り最安値1243と、買い最高値1244と、買い入札量1245と、最新約定価格1246と、平均約定価格1247と、を記憶する。この中で、最新約定価格1246が、各コマの約定結果である。また、約定処理情報1250は、年月日1251の48コマ(時刻コード)1252に対応付けて、始値1253、高値1254、安値1255、終値1256、平均1257、約定量合計1258、約定件数1259、を記憶する。
 (JBU市場への入札)
 図13は、本実施形態に係るJEPXにおけるJBU市場の約定価格決定方法1300について説明する図である。なお、図5Aの電力需要調達支援サーバの機能構成には図示されていないが、JBU市場(先渡市場)に対する自動入札も行なう。さらに、規模の小さい発電所などによるJEPXの掲示板市場もあり、本情報処理装置で自動処理を行なうことが可能である。
 JBU市場の約定価格決定方法1300は、当日市場(時間前市場)と同様に、将来の特定期間(1年間・1ヶ月間・1週間)に受け渡しを約する電気をザラバで取引し、約定価格は、約定した売買入札のうち先に入札された価格となる。受渡期間が1年間のものを年間商品、1月間のものを月間商品、1週間のものを週間商品といい、日ごとの受け渡しの型として、全日の0時から24時まで24時間を通して受け渡される24時間型と、土曜や日曜・祝日などを除いた平日の8時~18時の間だけ受け渡される昼間型とがある。
 《広域機関通達生成部と他電源連絡生成部の機能構成》
 図14Aは、本実施形態に係る広域機関通達生成部508の機能構成を示すブロック図である。
 広域機関通達生成部508は、1日前約定結果取得部1411と、1日前通達様式取得部1412と、1日前通達生成部1413と、を有する。また、広域機関通達生成部508は、時間前約定結果取得部1414と、時間前通達様式取得部1415と、時間前通達生成部1416と、を有する。
 1日前約定結果取得部1411は、JEPX入札制御部507から1日前市場の約定結果を取得する。1日前通達様式取得部1412は、通達用データベース544から1日前通達様式を取得する。1日前通達生成部1413は、1日前約定結果取得部1411からの1日前市場の約定結果と、BU電源を含む他の電力源からの調整した調達量とを含む1日前通達を生成し、広域機関通達送信部509に出力する。
 時間前約定結果取得部1414は、JEPX入札制御部507から時間前市場の約定結果を取得する。時間前通達様式取得部1415は、通達用データベース544から時間前通達様式を取得する。時間前通達生成部1416は、時間前約定結果取得部1414からの時間前市場の約定結果と、BU電源を含む他の電力源からの調整した調達量とを含む時間前通達を生成し、広域機関通達送信部509に出力する。
 なお、通達用データベース544から広域機関通達送信部509へは、広域機関通達用の通信プロトコルが通知される。
 図14Bは、本実施形態に係る他電源連絡生成部511の機能構成を示すブロック図である。
 他電源連絡生成部511は、1日前約定結果取得部1421と、時間前約定結果取得部1422と、他電源連絡様式取得部1423と、他電源連絡情報生成部1424と、を有する。
 1日前約定結果取得部1421は、JEPX入札制御部507から1日前市場の約定結果を取得する。時間前約定結果取得部1422は、JEPX入札制御部507から時間前市場の約定結果を取得する。他電源連絡様式取得部1423は、通達用データベース544から他電源連絡様式を取得する。他電源連絡情報生成部1424は、1日前約定結果取得部1421または時間前約定結果取得部1422からの約定結果と、BU電源を含む他の電力源からの調整した調達量とを含む連絡情報を生成し、他電源連絡送信部512に出力する。
 なお、通達用データベース544から他電源連絡送信部512へは、他電源連絡用の通信プロトコルが通知される。また、広域機関が通達情報に基づいて他電源への連絡を行なう場合は、他電源連絡生成部511は使用されない。
 (通達用データベース)
 図14Cは、本実施形態に係る通達用データベース544の構成を示す図である。なお、通達用データベース544の構成は、図14Cに限定されない。
 通達用データベース544は、広域機関通達シーケンス1510と、スポット(1日前)通達フォーマット1520と、当日(時間前)通達フォーマット1530と、他の電力源連絡シーケンス/フォーマット1540と、通達/連絡履歴1440と、を有する。広域機関通達シーケンス1510は、広域機関への各支援PPSの需要調達計画を1日前あるいは時間前の指定時間になると自動に通達する通信プロトコルを含むシーケンスを格納する。スポット(1日前)通達フォーマット1520は、スポット(1日前)市場の約定後に各支援PPSの需要調達計画を広域機関に通達するためのフォーマットを格納すると共に、フォーマットエラーや数値エラーを検出するアルゴリズムを格納する。当日(時間前)通達フォーマット1530は、当日(時間前)市場の約定後に各支援PPSの需要調達計画の変更を広域機関に通達するためのフォーマットを格納すると共に、フォーマットエラーや数値エラーを検出するアルゴリズムを格納する。他の電力源連絡シーケンス/フォーマット1540は、他の電力源への各支援PPSの需要調達計画を1日前あるいは時間前に自動に通達する通信プロトコルを含むシーケンスを格納する。また、他の電力源連絡シーケンス/フォーマット1540は、JEPX約定結果に基づいて他の電力源からの調達決定後に、各支援PPSの調達計画あるいはその変更を他の電力源に連絡するためのフォーマットを格納すると共に、フォーマットエラーや数値エラーを検出するアルゴリズムを格納する。通達/連絡履歴1440は、後期期間への需要調達計画の通達および他の電力源への調達計画の連絡の履歴を蓄積する。この通達/連絡履歴1440は、各支援PPSに連絡されると共に各支援PPSへの需要調達管理支援の清算にも用いられる。
 (通達シーケンス)
 図15Aは、本実施形態に係る電力需要調達支援サーバ310と広域機関350との通信手順1510を示すシーケンス図である。
 図15Aにおいて、電力需要調達支援サーバ310は、電力需要予測量によるポジション算出に基づくJEPXへの入札の約定結果と、他の電力源からの調達量とから、広域機関350が定める様式に従って、XMLメッセージを作成する。そして、XMLメッセージをZIP形式で圧縮して、広域機関350の定めた通信プロトコルに従って、広域機関350に通達する。
 (広域機関の通達様式)
 図15Bおよび図15Cは、本実施形態に係る広域機関による通達様式の1日前の通達情報1520を示す図である。
 広域機関による通達様式の1日前の通達情報1520は、時間帯1531のそれぞれに対応して、調達過不足、供給量、取引計画、複数の調達計画、複数の販売計画、のデータが含まれる。
 図15Dは、本実施形態に係る広域機関による通達様式の当日(1時間前)の通達情報1530を示す図である。図15Dにおいて、変更前の調達量は実際にはなく、参考のために図示されている。
 広域機関による通達様式の当日(1時間前)の通達情報1530は、時間帯1531のそれぞれに対応して、調達計画として変更後の調達量を記載する。なお、変更されないコマには同じ調達量を記載するか、ブランクにする。図15Dにおいては、14:30~15:00のコマと、15:00~15:30のコマとが変更されることを、通達する。
 (他の電力源に対する連絡)
 図15Eは、本実施形態に係る他の電力源に対する連絡情報1540を示す図である。なお、図15Eは他の電力源に対する連絡情報の一例であって、各電力源によってフォーマット様式も、連絡方法やプロトコルも様々であるが、本実施形態においては、その全てに自動的に対応が可能である。
 他の電力源に対する連絡情報1540は、連絡情報を識別する識別情報1550と連絡データ1560とを有する。識別情報1550には、計画名称、連絡事業所、時間単位の契約電力量、計画対象年月日などが含まれる。また、連絡データ1560は、48コマの時刻1561にそれぞれ対応付けて、対応年月日の受給量1562を記憶する。対応年月日の受給量1562には、1コマ(30分)の受給量、時間単位の受給量、契約超過判定の結果、が含まれる。本他電力源事業者の例では、提出先事業者からの、例えば、契約超過なし、小数点判定OK、マイナス判定OK、の場合に連絡が受領される。受領されなかった返信があった場合には、本情報処理装置が見直して再度連絡送信を行なう。
 《電力需要調達支援サーバのハードウェア構成》
 図16は、本実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバ310のハードウェア構成を示すブロック図である。
 図16で、CPU(Central Processing Unit)1610は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図5Aの機能構成部を実現する。CPU1610は複数のプロセッサを有し、異なるプログラムやモジュール、タスク、スレッドなどを並行して実行してもよい。ROM(Read Only Memory)1620は、初期データおよびプログラムなどの固定データおよびプログラムを記憶する。ネットワークインタフェース1630は、ネットワークを介して、支援対象のPPS、JEPX、あるいは、広域機関などとの通信を制御する。
 RAM(Random Access Memory)1640は、CPU1610が一時記憶のワークエリアとして使用するランダムアクセスメモリである。RAM1640には、本実施形態の実現に必要なデータを記憶する領域が確保されている。需要予測用データ1641は、説明変数やパラメータなどの需要予測のためのデータである。電力需要予測量1642は、需要予測用データ1641に基づいて、順伝播型のニューラルネットワークを用いて予測した各電力需要者における48コマあるいは1時間後の電力需要の予測量である。この各電力需要者の電力予測量をPPSと契約した全電力需要者について加算して、各PPSの48コマあるいは1時間後の電力需要の予測量が求められる。ポジション算出用データ1643は、電力需要予測量の他、約定履歴や他電源情報などのJEPXや他の電力源からの適切な電力調達のポジションを算出するためのデータである。ポジション算出結果1644は、ポジション算出用データ1643に基づいて線形計画法により算出された、JEPXや他の電力源からの適切な電力調達のポジション情報である。JEPX入札用データ1645は、約定予測やポジション情報などからJEPX入札用に用いられるデータである。JEPX入札データ/約定結果1646は、JEPXに対してオンラインで自動入札するための様式に従う入札データと、JEPXから通知された約定結果とである。通達生成用データ1647は、広域機関宛、あるいは、他電力源宛に各様式によりオンラインで自動送信するためのデータである。通達データ/受領通知1648は、広域機関宛、あるいは、他電力源宛に自動送信されたデータと、広域機関、あるいは、他電力源からの受領通知である。なお、広域機関が他電力源への連絡を代行するシステム構成であれば、広域機関への送信データのみでよい。
 ストレージ1650は、データベースや各種のパラメータ、あるいは本実施形態の実現に必要な以下のデータまたはプログラムが記憶されている。需要予測用データベース541は、電力需要を予測するための計算アルゴリズム、電力需要の予測に必要な説明変数となるデータ、あるいは、その履歴や、パラメータ、予測結果の履歴などを格納する。最適ポジション算出用データベース542は、適切な電力調達をするためのポジション計算アルゴリズム、ポジション算出に必要な入力データ、あるいは、その履歴や、パラメータ、ポジション算出結果の履歴などを格納する。JEPX入札用データベース543は、JEPXに入札するための入札手順、入札に必要な様式、入力データ、あるいは、その履歴や、パラメータ、約定結果の履歴などを格納する。通達用データベース544は、広域機関や他電力源への電力需要調達の通達(連絡)するための手順、通達(連絡)に必要な様式、入力データ、あるいは、その履歴や、パラメータ、通達結果の履歴などを格納する。
 ストレージ1650には、以下のプログラムが格納される。電力需要調達支援プログラム1651は、PPSが契約した電力需要者への電力供給を適切に実行するように支援する、あるいは、代行する一連のプログラムである。需要予測モジュール1652は、PPSが契約した各電力需要者の、翌日の48コマあるいは当日の1時間後以降の電力需要を予測するモジュールである。ポジション生成モジュール1653は、PPSが契約している全電力需要者のトータルの、翌日の48コマあるいは当日の1時間後以降の電力需要の予測を用いて、費用を抑え調達を確実とする適切な電力調達のポジションを生成するモジュールである。電力調達モジュール1654は、生成されたポジションを参照して、JEPXへの入札を含む電力調達を自動調整するモジュールである。通達生成モジュール1655は、電力需要および電力調達の設定または確定を、広域機関あるいは他電力源に自動通達(連絡)するためのモジュールである。
 なお、図16のRAM1640やストレージ1650には、電力需要調達支援サーバ310が有する汎用の機能や他の実現可能な機能に関連するプログラムやデータは図示されていない。
 《電力需要調達支援サーバの処理手順》
 図17Aは、本実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバ310の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートは、図16のCPU1610がRAM1640を使用して実行し、図5Aの機能構成部を実現する。なお、図17Aは、複数のPPSに対して各モジュールを独立に並列して実行できるよう構成されている。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1711において、需要予測の要請があったか否かを判定する。需要予測の要請があった場合、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1713において、対応するPPSの識別子(ID)を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1715において、需要予測処理を実行する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1717において、需要予測結果を以降のポジション生成に使用するために最適ポジション算出用データベース542に格納する。
 需要予測の要請が無かった場合、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1721において、ポジション生成の要請があったか否かを判定する。ポジション生成の要請があった場合、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1723において、対応するPPSの識別子(ID)を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1725において、ポジション生成処理を実行する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1727において、ポジション生成結果を以降の電力調達、特に、JEPXの入札に使用するためにJEPX入札用データベース543に格納する。
 需要予測の要請もポジション生成の要請も無かった場合、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1731において、電力調達の要請があったか否かを判定する。電力調達の要請があった場合、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1733において、対応するPPSの識別子(ID)を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1735において、JEPX入札を含む電力調達処理を実行する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1737において、約定情報を含む電力調達結果を以降の広域機関や他電力源への通達(連絡)に使用するために通達用データベース544に格納する。
 需要予測の要請もポジション生成の要請も電力調達の要請も無かった場合、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1741において、通達送信の要請があったか否かを判定する。通達送信の要請があった場合、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1743において、対応するPPSの識別子(ID)を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1745において、通達生成処理を実行する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1747において、生成された通達を広域機関や他電力源に送信する。
 なお、各処理の要請は、1日前市場に対しては前日の10時までのJEPXの1日前入札に間に合うタイミングで自動的に要請されて実行され、1時間前市場(当日市場)に対しては1時間後のJEPXの当日入札に間に合うタイミングで自動的に要請されて実行される。なお、先渡市場や掲示板市場においても同様な自動入札が所望のタイミングで実行される。
 図17Bは、本実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバ310の他の処理手順を示すフローチャートである。なお、図17Bは、複数のPPSの各PPSに対して仮想管理サーバを生成して、各仮想管理サーバが各PPSに対する支援処理を独立に並列して実行できるよう構成されている。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1751において、電力需要調達支援の要請を待つ。電力需要調達支援の要請があると、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1753において、契約している1つのPPSの識別子(ID)を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1755において、PPSの識別子(ID)に対応する電力需要調達支援サーバ310に仮想管理サーバを生成する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1751において、電力需要調達支援の要請を待つ。
 ステップS1755で生成された仮想管理サーバにおいては、対応する識別子のPPSに対して、以下の処理が独立して実行される。仮想管理サーバは、ステップS1715において、図17Aと同様の需要予測処理を実行する。仮想管理サーバは、ステップS1725において、図17Aと同様のポジション生成処理を実行する。仮想管理サーバは、ステップS1735において、図17Aと同様の電力調達処理を実行する。仮想管理サーバは、ステップS1745において、図17Aと同様の通達生成処理を実行する。そして、仮想管理サーバは、ステップS1747において、広域機関あるいは他電力源への通達送信処理を行ない、ステップS1749において、仮想管理サーバを解放する。
 なお、電力需要調達支援の要請は、1日前市場に対しては前日の10時までのJEPXの1日前入札に間に合うタイミングで自動的に要請されて実行され、1時間前市場(当日市場)に対しては1時間後のJEPXの当日入札に間に合うタイミングで自動的に要請されて実行される。なお、先渡市場や掲示板市場においても同様な自動入札が所望のタイミングで実行される。
 (需要予測処理)
 図18は、本実施形態に係る需要予測処理(S1715)の手順を示すフローチャートである。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1801において、需要予測が1日前用であるか1時間前用であるかを判定する。1日前用であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1811において、翌日の需要予測用パラメータを取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1813において、1電力需要者の翌日の1コマの需要予測用説明変数を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1815において、順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、1つの電力需要者の翌日の1コマの需要予測量を算出する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1817において、48コマの需要予測量の算出を完了したか否かを判定する。48コマの算出を完了していなければ、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1813に戻って、次のコマについて需要予測を算出する。48コマの算出を完了したならば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1819において、1電力需要者について翌日の48コマの需要予測量を出力する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1819において、PPSと契約している全電力需要者について、需要予測量の算出を完了したか否かを判定する。全電力需要者について需要予測量の算出を完了していなければ、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1813に戻って、次の電力需要者について1コマから需要予測を算出する。全電力需要者について需要予測量の算出を完了していれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1823において、翌日の48コマの、PPSと契約している全需要者の全需要予測量を算出し、需要予測処理を終了してリターンする。
 一方、ステップS1801の判定で1時間前用であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1831において、1時間後以降の需要予測用パラメータを取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1833において、1時間後以降の需要予測用説明変数を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1835において、順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、1つの電力需要者の1時間後以降の需要予測量を算出する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1837において、1電力需要者について1時間後以降の需要予測量を出力する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1839において、PPSと契約している全電力需要者について、1時間後以降の需要予測量の算出を完了したか否かを判定する。全電力需要者について需要予測量の算出を完了していなければ、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1833に戻って、次の電力需要者について1時間後以降の需要予測を算出する。全電力需要者について需要予測量の算出を完了していれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1841において、1時間後以降の、PPSと契約している全需要者の全需要予測量を算出し、需要予測処理を終了してリターンする。
 (ポジション生成処理)
 図19は、本実施形態に係るポジション生成処理(S1725)の手順を示すフローチャートである。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1901において、需要予測が1日前用であるか1時間前用であるかを判定する。1日前用であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1911において、1つのPPSにおける翌日の1コマの全需要予測量を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1913において、単価や買付単位などの電力調達条件、および、約定予測や約定履歴などを取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1915において、線形計画法を用いて最適ポジションを算出する。最適ポジションのデータとしては、価格、スポット、JBU、その他、インバランスが含まれる。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1917において、1つのPPSにおける翌日の48コマのポジション算出を完了したか否かを判定する。48コマの算出を完了していなければ、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1911に戻って、次のコマについてポジション算出を行なう。48コマの算出を完了したならば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1919において、1つのPPSについて翌日の48コマの最適ポジションを出力し、ポジション生成処理を終了してリターンする。
 一方、ステップS1901の判定で1時間前用であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1921において、1つのPPSについて当日の1時間後以降の全需要予測量を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1923において、単価や買付単位などの電力調達条件、および、約定予測や約定履歴などを取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1925において、線形計画法を用いて最適ポジションを算出する。最適ポジションのデータとしては、価格、スポット、JBU、その他、インバランスが含まれる。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1927において、1日前の需要調達予定と比較して、ポジションの変更されるべき変更項目を探し、その変更値を算出する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS1929において、ポジションの変更されるべき変更項目とその変更値とを出力し、ポジション生成処理を終了してリターンする。
 (電力調達処理)
 図20は、本実施形態に係る電力調達処理(S1735)の手順を示すフローチャートである。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2001において、電力調達の入札が1日前であるか1時間前であるかを判定する。1日前であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2011において、JEPX入札用データベース543から1日前用の入札様式(CSVファイル・フォーマット)を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2013において、48コマの最適ポジションポジションに基づき、1つのPPSの48コマの入札情報を生成する。なお、ステップS2013には、1日前用の入札様式に適合させ、入札情報の整合性を取るため、最適ポジションデータに対して必要な計算や変換が含まれる。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2015において、1つのPPSに対して生成された翌日の48コマの入札情報について、入札様式や入札情報の整合性にエラーが無いかをチェックする。エラーがあれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2013に戻って入力情報を修正する。
 エラーが無ければ、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2017において、JEPXの1日前市場に入札するための通信プロトコルをJEPX入札用データベース543から取得する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2019において、JEPXの通信プロトコルに従って、1日前の入札情報のCSVファイルをJEPXの1日前市場に対して入札する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2021において、1日前市場における約定を待って、約定結果の報告を受信すると、ステップS2023において、受信した約定結果に基づいて、JEPXを介した電力調達を決定する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2025において、電力需要に必要な他の電力源からの電力調達量を調整し、電力調達処理を終了してリターンする。
 一方、ステップS2001において、1時間前であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2031において、JEPX入札用データベース543から1時間前用の入札様式(CSVファイル・フォーマット)を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2033において、1時間前用の入札様式に変更項目と変更値とを設定した入札情報を生成する。なお、ステップS2033には、1時間前用の入札様式に適合させ、入札情報の整合性を取るため、最適ポジションデータに対して必要な計算や変換が含まれる。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2035において、1つのPPSに対して生成された1時間前の入札情報について、入札様式や入札情報の整合性にエラーが無いかをチェックする。エラーがあれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2033に戻って入力情報を修正する。
 エラーが無ければ、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2037において、JEPXの1時間前市場に入札するための通信プロトコルをJEPX入札用データベース543から取得する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2039において、JEPXの通信プロトコルに従って、1時間前の入札情報のCSVファイルをJEPXの1時間前市場に対して入札する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2041において、1時間前市場における入札を繰り返す。なお、入札を繰り返す間には、他の入札者の入札額や他電源の価格などを考慮して入札額を設定する。約定結果の報告を受信すると、ステップS2043において、受信した約定結果に基づいて、JEPXを介した電力調達を更新する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2045において、電力需要に必要な他の電力源からの電力調達量を調整し、電力調達処理を終了してリターンする。
 (通達送信処理)
 図21は、本実施形態に係る通達送信処理(S1745)の手順を示すフローチャートである。なお、図21には広域機関への通達処理を示すが、他の電力源への連絡も様式や送信方法が異なるのみであるので、図示および説明は省略する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2101において、通達送信が1日前であるか1時間前であるかを判定する。1日前であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2111において、通達用データベース544から1日前用の通達様式(XMLファイル・フォーマット)を取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2113において、決定した翌日の電力需要調達情報を通達用データベース544から取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2115において、取得した電力需要調達情報に基づき、1つのPPSの1日前の通達情報を生成する。なお、ステップS2115には、1日前用の通達様式に適合させ、通達情報の整合性を取るため、電力需要調達情報に対して必要な計算や変換が含まれる。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2117において、1つのPPSに対して生成された1日前の通達情報について、通達様式や通達情報の整合性にエラーが無いかをチェックする。エラーがあれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2113に戻って通達情報を修正する。
 エラーが無ければ、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2119において、広域機関に1日前情報を通達するための通信プロトコルを通達用データベース544から取得する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2121において、広域機関の通信プロトコルに従って、1日前の通達情報のXMLファイルをZIP形式に圧縮して広域機関に対して送信する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2123において、広域機関からのエラー通知の受信か否かを判定する。広域機関からのエラー通知の受信であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2115に戻って、通達情報を修正する。広域機関からの受領通知であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2125において、1日前の広域機関への通達完了を対応する報知してPPSに報告し、通達送信処理を終了してリターンする。
 一方、ステップS2101において、1時間前であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2131において、1日前の通達あるいはその後の更新があれば、最新の通達情報を通達用データベース544から取得する。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2133において、取得した最新の通達情報に対して1時間前入札や他電力源の調整による変更項目と変更値とを更新した、通達情報を生成する。なお、ステップS2133には、1時間用の通達様式に適合させ、通達情報の整合性を取るため、電力需要調達情報に対して必要な計算や変換が含まれる。電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2135において、1つのPPSに対して生成された1時間前の通達情報について、通達様式や通達情報の整合性にエラーが無いかをチェックする。エラーがあれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2133に戻って通達情報を修正する。
 エラーが無ければ、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2137において、広域機関に1時間前情報を通達するための通信プロトコルを通達用データベース544から取得する。そして、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2139において、広域機関の通信プロトコルに従って、1時間前の通達情報のXMLファイルをZIP形式に圧縮して広域機関に対して送信する。
 電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2141において、広域機関からのエラー通知の受信か否かを判定する。広域機関からのエラー通知の受信であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2133に戻って、通達情報を修正する。広域機関からの受領通知であれば、電力需要調達支援サーバ310は、ステップS2143において、1時間前の広域機関への通達完了を対応する報知してPPSに報告し、通達送信処理を終了してリターンする。
 本実施形態によれば、順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、適切な説明変数を用いることにより、電力需要の予測精度を効率的に高めることができ、その結果、電力需要予測に基づく適切な電力調達のポジションの生成、および、JEPXに対する入札による適切な電力調達を実現することができる。
 [第3実施形態]
 次に、本発明の第3実施形態に係る情報処理装置について説明する。本実施形態に係る情報処理装置は、上記第2実施形態と比べると、参加する複数の新電力会社(PPS)をグループとして電力需要調達を支援する点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
 《電力需要調達支援システム》
 図22は、本実施形態に係る情報処理装置を含む電力需要調達支援システム2200の構成を示すブロック図である。なお、図22において、図3Aと同様の構成要素には同じ参照番号を付して、重複する説明を省略する。
 本実施形態の電力需要調達支援サーバ2210は、グループ入札情報生成部2211を有し、電力需要調達管理の支援対象の各PPSがグループ入札情報生成部2211に接続される。
 《電力需要調達支援サーバ》
 図23Aは、本実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバ2210の機能構成を示すブロック図である。なお、図23Aにおいて、図5Aと同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、重複する説明を省略する。
 データベース2304は、さらに、グループ入札のために使用するグループ入札用データベース2345を有する。全支援PPSの需要予測部2305は、本実施形態の電力需要調達支援サーバ2210が支援する全支援PPSをまとめた需要予測を算出する。全支援PPSのポジション生成部2306は、本実施形態の電力需要調達支援サーバ2210が支援する全支援PPSをまとめた最適ポジションを生成する。グループ入札情報生成部2211は、全支援PPSのポジション生成部2306が生成した最適ポジションに基づいて、複数PPSのグループをまとめた入札情報を生成し、JEPX入札制御部507は、グループを1つのPPSとして入札を行なう。そして、約定結果をクループ内のPPSに対して適切に分配する。
 (グループ入札用データベース)
 図23Bは、本実施形態に係るグループ入札用データベース2345の構成を示す図である。
 グループ入札用データベース2345は、グループ入札を行なうPPSを登録するグループ登録情報2310と、グループ落札結果を記憶するグループ落札結果情報2320と、を含む。グループ登録情報2310は、グループID2311に対応付けて、グループに属する複数のPPS・ID2312と、各PPS・ID2312と契約する電力需要者リスト2313と、を記憶する。グループ落札結果情報2320は、48コマ(時刻コード)2321に対応付けて、グループID2322と、500kWh単位の落札した約定落札数2323と、円/kWhの約定落札価格2324と、他電源調整(量/価格)2325と、を記憶する。そして、グループに属する各PPSについての調達結果2326-2327を記憶する。調達結果2326-2327は、市場調達と他電源調達と調達額とを含む。
 本実施形態によれば、各々の新電力会社(PPS)では買付単位により無駄な電力調達となる場合であっても、複数の新電力会社(PPS)による共同調達によって無駄を減らすことができる。
 [第4実施形態]
 次に、本発明の第4実施形態に係る情報処理装置について説明する。本実施形態に係る情報処理装置は、上記第2実施形態および第3実施形態と比べると、新たな二次電力市場を生成して、参加する複数の新電力会社を含む需要調達の調整を可能とする点で異なる。その他の構成および動作は、第2実施形態または第3実施形態と同様であるため、同じ構成および動作については同じ符号を付してその詳しい説明を省略する。
 《電力需要調達支援システム》
 図24は、本実施形態に係る情報処理装置を含む電力需要調達支援システム2400の概要を示すブロック図である。なお、図24においては、本実施形態に係る電力需要調達支援システム2400の主要部を図示しており、図3Aに図示の他の構成要素は省かれている。
 電力需要調達支援システム2400は、電力需要調達支援サーバ2410と、電力需要調達支援サーバ2410が支援するPPSを含む複数のPPSによる電源の調整を行なう、JEPXとは異なる二次電力市場2411と、を備える。二次電力市場2411においては、電力市場に参加する企業間において電源マッチングを図るように、各々のPPSの余剰電源、不足電源、あるいは、ネガワット電源および蓄電池の、二次市場による売買を、JEPXやバックアップ電源(以下、JBUともいう)、各企業(PPS)の相対契約電源などと並行して実現する。
 《電力需要調達支援サーバ》
 図25Aは、本実施形態に係る情報処理装置としての電力需要調達支援サーバ2410の機能構成を示すブロック図である。なお、図25Aにおいて、図5Aと同様の機能構成部には同じ参照番号を付して、重複する説明を省略する。
 データベース2504は、さらに、二次市場入札のために使用する二次市場用データベース2546を有する。二次電力市場部2411は、PPSからの調達や販売の入札に基づき、JEPXとは別のPPS間での電源の売買を行なう。二次電力入札制御部2412は、各支援PPSのポジション生成部506が生成した、二次電力市場2411からの調達や二次電力市場2411への販売も含んだ最適ポジションに基づいて、二次電力市場2411への入札情報を生成する。なお、二次電力市場への最適ポジションの算出は、例えば、図9Bや図9Cにおいて、その他1~3の他電源に余剰電源、不足電源、あるいは、ネガワット電源および蓄電池などを入力することで可能となる。
 (二次市場用データベース)
 図25Bは、本実施形態に係る二次市場用データベース2546の構成を示す図である。
 二次市場用データベース2546は、二次市場への参加者を登録する二次市場登録情報2510と、二次市場落札結果を記憶する二次市場落札結果情報2520と、を含む。二次市場登録情報2510は、二次市場に参加する複数の二次市場参加者ID2511に対応付けて、参加者属性2512と、PPSの場合に契約する電力需要者リスト2513と、を記憶する。二次市場落札結果情報2520は、48コマ(時刻コード)2521に対応付けて、JEPXにおける500kWh単位の約定落札数2522と、JEPXにおけるにおける円/kWhの約定落札価格2523と、二次市場における取引単位の約定落札数2524と、二次市場における円/kWhの約定落札価格2525と、を記憶する。さらに、二次市場落札結果情報2520は、他電源調整(量/価格)2526と、全体の電力調達量2527と、調達額2528と、を記憶する。
 本実施形態によれば、支援している新電力会社(PPS)間での電力調達の調整を二次電力市場で行なうことにより、重複した無駄な電力調達を減らすことができる。なお、二次電力市場に、太陽光発電などの発電源からの電力販売を取り込んでもよい。
 [他の実施形態]
 以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステムまたは装置も、本発明の範疇に含まれる。
 また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用されてもよいし、単体の装置に適用されてもよい。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する情報処理プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされるプログラム、あるいはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるWWW(World Wide Web)サーバも、本発明の範疇に含まれる。特に、少なくとも、上述した実施形態に含まれる処理ステップをコンピュータに実行させるプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)は本発明の範疇に含まれる。
 この出願は、2016年11月7日に出願された日本国特許出願 特願2016-217330号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (10)

  1.  順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得手段と、
     前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測手段と、
     を備える情報処理装置。
  2.  前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報には、1週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、2週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、3週間前の同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、が含まれる請求項1に記載の情報処理装置。
  3.  前記説明変数取得手段が取得する前記説明変数として、前記各電力需要者の属性および電力需要の履歴に基づいて生成された前記各電力需要者の需要傾向をさらに含む請求項1または2に記載の情報処理装置。
  4.  前記説明変数取得手段が取得する前記説明変数として、前記各電力需要者の季節変動指数と、前記各電力需要者の電力消費成長率と、前記各電力需要者の電力利用計画と、機器別の消費電力情報と、機器別の熱情報と、消費電流波形分析による個別機器の消費電力情報と、分電盤別の消費電力情報と、ブレーカー別の消費電力情報と、電力需要者施設内の温度と、電力需要者施設内の湿度と、電力需要者施設内の不快指数と、電力需要者施設内の照度と、電力需要者施設のガスメーター情報と、電力需要者の出勤人数と、電力需要者が電力会社サイドの要望等に応じて機器を制御して節電した日である電力需要者のネガワット実行日と、の少なくとも1つをさらに含む、請求項1または2に記載の情報処理装置。
  5.  前記電力需要予測手段は、前記説明変数に重みを付けて入力し、前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、
     前記電力需要予測手段が予測した電力需要予測量を前記各電力需要者の需要実績情報と比較して評価し、前記説明変数の重みを変更することにより前記電力需要予測手段の予測にフィードバックする需要予測評価手段を、さらに備える、請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
  6.  前記電力需要予測手段は、少なくとも、各電力需要者のスポット取引のための電力需要予測量とリアルタイム取引のための電力需要予測量とを予測する、請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理装置。
  7.  前記電力需要予測手段が予測した電力需要予測量を、適切な電力需要調達のための入力情報として使用する、請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
  8.  説明変数取得手段が、順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得ステップと、
     電力需要予測手段が、前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測ステップと、
     を含む情報処理方法。
  9.  順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得ステップと、
     前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測ステップと、
     をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。
  10.  各電力需要者の将来の電力需要予測量を予測する電力需要予測手段と、
     前記各電力需要者の将来の電力需要予測量に基づいて、新電力事業者が運営する新電力会社に参加する電力需要者に対する将来の電力調達を、電力取引市場および他の電力源に適切に配分する電力調達配分手段と、
     前記電力調達の配分に従って、前記電力取引市場への入札を行なう電力入札手段と、
     前記入札の結果を含む前記新電力会社の電力需要および電力調達を所定時期に広域機関に通達する電力需要調達通達手段と、
     を含む電力需要調達支援システムであって、
     前記電力需要予測手段は、
      順伝播型のニューラルネットワークの説明変数として、少なくとも、電力需要予測の対象日時に関する情報と、前記対象日時の天候予想情報と、前記対象日時と同じ曜日における同じ時刻の各電力需要者の需要実績情報と、前記電力需要予測を行なう予測日時までの各電力需要者の需要実績情報と、を取得する説明変数取得手段と、
      前記取得した説明変数を入力として用いて前記順伝播型のニューラルネットワークを動作させ、前記各電力需要者の前記対象日時の電力需要予測量を出力する電力需要予測手段と、
     を備える電力需要調達支援システム。
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