JP5618501B2 - 需要予測装置、プログラムおよび記録媒体 - Google Patents
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Description
特に電力需要については、起動する発電機を決定するために翌日の最大電力需要を予測することが非常に必要であり、このために過去の電力需要の実績や翌日の最高気温の予測値などから回帰分析等を用いて最大電力需要を予測している。
本実施形態では、電力の時系列データの需要予測を例として説明するが、他のエネルギーの需要予測やエネルギー以外の需要予測、例えば商品の販売需要予測にも適用可能である。
一日のうち何点の時刻における需要値を予測する必要があるかは、予測の目的の違いもあるが、方法論や考え方、計算の手間なども大きく異なる。最終的には1時間ごとの需要予測値、場合によっては、さらに短い時間ごとの需要予測値が必要である。通常は、最大需要値や最小需要値等の2点ないし数点で予測を行ない、この予測結果をもとに過去の電力需要の負荷曲線の傾向が類似する日を選択して、この日の電力需要の負荷曲線をもとに電力需要の予測対象日の一日分の電力需要の負荷曲線を推定する手法が取られている。近年になって細かい時間間隔での予測の必要性が高まってきたため、予測対象日の1時間ごとの24点で予測する方法が検討されつつある。
図1で示される横軸は時間であり、この横軸の左端が午前0時で、右端が24時である。以下の図の横軸も同様である。図1の場合、電力需要予測対象日の電力の最小需要予測値101(Dbottom)と最大需要予測値102(Dpeak)を予測し、電力需要の過去の一日分の負荷曲線103,104,105などを前述した各種需要予測値に当てはめた上で、これらのうち最も当てはまりの良い負荷曲線103を選択することにより電力需要予測対象日の一日24時間分の電力需要値を予測する。
図2に示した例では、電力需要予測対象日の一時間の各時刻である24点のそれぞれについて電力需要値201をそれぞれ予測し、これらの値に基づいて電力需要の最終的な負荷曲線202を得る。この方法では、各時刻の予測モデルの精度が良ければ前述した負荷曲線を詳細に予測できるが、24点で予測をする必要があるため、この24点に対応する各時刻について入力データが必要であり計算も煩雑になる。また、各時刻の予測値には実際の需要値に対する誤差も当然に含まれており、全体の誤差の考慮が困難である問題がある。
図3に示した例では、各時刻の予測結果から電力需要予測対象日の電力需要の負荷曲線301が予測出来たとしても、通常は、実際の電力需要を示す負荷曲線302や負荷曲線303は、予測された負荷曲線301からずれていることを示している。負荷曲線301は、その季節の平均的な負荷曲線と考えてもよい。
図4に示した例では、電力需要の予測対象日当日の現在までの需要の実績が得られた場合の負荷曲線を示している。図4に示した負荷曲線401は、電力需要予測対象日の前日以前に得た予測結果であるが、この予測対象日の当日になると実際の電力需要が、予測対象日当日の朝方から現在まで負荷曲線402のように推移したとする。
これまでの手法では各時刻について個別に電力需要の予測を行なっていたか、すべての時刻の電力需要値をまとめて予測することが普通であり、予測を行なう順番に関しても特に制約はない。各時刻間の相関を考慮する場合も、図5に示した入力データ、例えば将来の気温を予測するというものであった。
D2=f2(時刻2の気温、時刻2の湿度、時刻2の天候、…)
…
D23=f23(時刻23の気温、時刻23の湿度、時刻23の天候、…)
D24=f24(時刻24の気温、時刻24の湿度、時刻24の天候、…)
ここで、Di(i=1〜24)は時刻iの需要の予測結果であり、fi(i=1〜24)は、時刻iの電力需要値の予測モデルである。
図8は、本発明の実施形態におけるエネルギー需要予測装置による24時間分の電力需要予測の手法の第2の例を示す図である。
このエネルギー需要予測装置では、基本的に時間ごとに順々に電力需要値の予測を行なう。
D2=f2(時刻2の気温、時刻2の湿度、…、時刻1の需要予測結果)
…
D23=f23(時刻23の気温、時刻23の湿度、…、時刻22の需要予測結果)
D24=f24(時刻24の気温、時刻24の湿度、…、時刻23の需要予測結果)
ここで、Di(i=1〜24)は時刻iの電力需要値の予測結果であり、fi(i=1〜24)は、時刻iの電力需要値の予測モデルである。
図9に示したように、従来のエネルギー需要予測装置は、気象データやその他のデータを入力データとして、この入力データをもとに、需要予測処理により需要予測結果を得る。
このエネルギー需要予測装置は、モードが事前予測モードである場合には、予測対象時刻以前の時刻の需要予測結果データおよび気象予測値を入力データとし、この入力データおよび当該予測対象時刻に対応する予測モデルをもとに需要予測処理を行い、この需要予測結果を複写して次の予測対象時刻における需要予測のための入力データとして再利用する。
前述した再利用するデータとしては、最も相関の強い時刻のデータを用いてもよいし、相関が比較的小さいデータを用いてもよい。
図11は、9時の電力需要量と10時の電力需要量の関係を示し、図12は、10時の電力需要量と15時の電力需要量の関係を示している。
図11に示すように、ある時刻の電力需要と1時間前の電力需要との相関は非常に強いため、予測対象時刻の1時間前の需要予測値を当該予測対象時刻の電力需要の予測のための入力データに用いることは有効である。しかし、発電機の起動準備には数時間かかることが多いため、予測対象時刻の1時間前の需要予測値をもとに当該予測対象時刻の電力需要の予測を行なったとしても、運用に生かすことが出来ない。よって、ある予測対象時刻の電力需要予測は通常は当該予測対象時刻の数時間前またはそれ以前に行なわれる。
図13に示すように、本発明の実施形態におけるエネルギー需要予測装置は、装置全体の処理を司る制御部1、記憶装置2、キーボードやマウスなどの入力装置3、液晶ディスプレイなどの表示装置4、需要予測演算処理部5、複写処理部6および切り替え処理部7を備え、それぞれがバス8を介して相互に接続される。
記憶装置2の需要予測結果記憶部22は、需要予測演算処理部5による、各日付の所定の時刻の電力需要予測結果を記憶する。
記憶装置2の需要実績データ記憶部23は、過去から現在までの各日付の所定の時刻の実際の電力需要値を記憶する。
切り替え処理部7は、ある予測対象時刻の電力需要にかかるモードを事前予測モードおよび当日補正モードの間で切り替える機能を有する。
ステップS9の処理後、もしくはステップS8の処理で「NO」と判別された際は、前述した次の時刻についてのステップS1以降の処理がなされる。
また、ステップS7の処理で「NO」と判別された、つまり指定された全ての電力需要予測対象時刻の電力需要予測が終了した場合には、処理が終了する。
また、ある予測対象時刻における需要値の予測のために用いる当該時刻以前の入力データとしては電力需要値自体の予測値だけでなく、需要の変化率の予測値であってもよいし、需要と気温の関数であってもよい。
Claims (9)
- 需要の将来の時系列データの予測において1日のうちの複数の時刻での需要を予測する場合に、需要予測対象時刻での需要予測のための入力データを入力し、前記需要予測対象時刻以前における、前記需要予測対象時刻との間で前記需要が相関関係を有する所定の時刻での需要の予測結果を前記需要予測対象時刻での需要予測のための入力データの一部として入力する入力手段と、
前記入力手段による入力結果を用いて前記需要予測対象時刻での需要の予測値を計算する需要予測手段と
を備えたことを特徴とする需要予測装置。 - 前記入力手段は、
所定時間間隔ごとの所定の需要予測対象時刻での需要予測のための入力データ、および前記需要予測対象時刻以前における、前記需要予測対象時刻との間で前記需要が相関関係を有する所定の時刻での需要の予測値を入力し、
前記需要予測手段は、
前記入力手段による入力結果を用いて前記所定時間間隔ごとの所定の需要予測対象時刻での需要の予測値を計算する
ことを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。 - 需要予測のモードを前記需要予測対象時刻における需要の実績値を得る前に予測するための事前予測モードおよび前記事前予測モードでの需要の予測値を前記需要予測対象時刻が属する当日に補正するための当日補正モードのいずれかへ切り替える切り替え手段をさらに備え、
前記入力手段は、
前記切り替え手段により需要予測のモードが事前予測モードに切り替えられている場合には、前記需要予測対象時刻での需要予測のための入力データ、および前記需要予測対象時刻以前における、前記需要予測対象時刻との間で前記需要が相関関係を有する所定の時刻での需要の予測値を入力し、前記切り替え手段により需要予測のモードが当日補正モードに切り替えられている場合には、前記需要予測対象時刻での需要予測のための入力データ、および前記需要予測対象時刻が属する当日の当該需要予測対象時刻以前における、前記需要予測対象時刻との間で前記需要が相関関係を有する所定の時刻での需要の実績値を入力し、
前記需要予測手段は、
前記切り替え手段により需要予測のモードが当日補正モードに切り替えられている場合には、前記入力手段により入力した、前記需要予測対象時刻での需要予測のための入力データ、および、前記需要予測対象時刻が属する当日の当該需要予測対象時刻以前における、前記需要予測対象時刻との間で前記需要が相関関係を有する前記所定の時刻での需要の実績値を用いて所定時間間隔ごとの所定の需要予測対象時刻での需要の予測値を補正する
ことを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。 - 前記予測対象の需要は電力需要であり、前記需要予測のための入力データは、気象予測データであり、
前記入力手段は、
前記切り替え手段により需要予測のモードが当日補正モードに切り替えられている場合には、前記需要予測対象時刻が属する当日の当該需要予測対象時刻以前における、前記需要予測対象時刻との間で前記需要が相関関係を有する所定の時刻での需要の実績値および当該時刻での最新の気象予測データを入力する
ことを特徴とする請求項3に記載の需要予測装置。 - 前記需要予測手段は、
前記入力手段による入力結果を用い、回帰分析により前記需要予測対象時刻での需要の予測値を計算する
ことを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。 - 前記需要予測手段は、
前記入力手段による入力結果を用い、ニューラルネットワークにより前記需要予測対象時刻での需要の予測値を計算する
ことを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。 - 前記需要予測対象時刻は、エネルギー需要予測対象時刻であり、
前記需要予測のための入力データは、前記エネルギー需要予測対象時刻での気象予測値である
ことを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。 - コンピュータを、
需要の将来の時系列データの予測において1日のうちの複数の時刻での需要を予測する場合に、需要予測対象時刻での需要予測のための入力データを入力し、前記需要予測対象時刻以前における、前記需要予測対象時刻との間で前記需要が相関関係を有する所定の時刻での需要の予測結果を前記需要予測対象時刻での需要予測のための入力データの一部として入力する入力手段、および
前記入力手段による入力結果を用いて前記需要予測対象時刻での需要の予測値を計算する需要予測手段
として機能させるためのコンピュータ読み取り可能な需要予測プログラム。 - 請求項8に記載のプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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