JP6408451B2 - エネルギー需要予測システム及びエネルギー需要予測方法 - Google Patents
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Description
(1−1)全体構成
図1に、本実施の形態によるエネルギー需要管理システム1の全体構成を示す。本エネルギー需要管理システム1は、需要実績情報に基づいて任意の日時の需用の予測値を算出し、算出した需要予測値に基づいて運用可能な発電機の運転計画の生成と制御を実行し、あるいは他の電気事業者からの直接、若しくは取引所からの電力調達取引の計画生成と実行を行うためのシステムであり、電気事業者2、系統運用者7、取引市場運用者8、公共情報提供者9、および需要家10がそれぞれ所有する各種装置および各種端末から構成される。また通信経路111および112は、エネルギー需要管理システム1を構成する各種装置および端末を互いに通信可能に接続する通信経路であり、例えばLAN(Local Area Network)から構成される。
図3は、エネルギー需要予測システム12を構成する各装置の具体的な構成を示す。
図4は、需要家情報4007Aの概念図を示す。需要家情報4007Aは、需要家10(図1)からの電気供給契約の締結申し込み時や締結時に、需要家10からの申請情報に基づいて営業管理者4によって作成される情報である。需要家情報4007Aは、プロファイリング処理部3010が需要タイプ情報を生成する際に用いられる。
図10は、エネルギー需要予測処理の処理手順を示す。この処理は、需要タイプ管理装置30が需給管理者3からの入力操作を受け付けた事を契機として開始される処理であり、需要タイプ管理装置30によりステップS101からステップS105の処理が実行され、予測演算装置31によりステップS106からステップS108の処理が実行される。
以上のように本実施の形態によるエネルギー需要管理システム1では、計測された需要家10ごとの過去の需要実績情報4006Aを元に、1組以上設定された契約需要の粒度と時間の粒度との組み合わせごとに、代表的なエネルギー消費の傾向である需要パターンの生成に用いる需要パターン生成用データをそれぞれ生成し、生成した需要パターン生成用データの組のそれぞれにおいて、代表的な需要の傾向を示す需要パターンを1つ以上生成し、生成した需要パターンを生み出す需要家の属性の中から共通的に存在する属性を、需要家情報4007A、気象予報情報9002A、産業動態情報9004Aなどの属性となり得る情報から抽出することで、需要パターン生成用データの組ごとに1つ以上の需要タイプを生成し、生成した需要タイプを元に、販売契約予実情報4008Aと、気象過去情報9001Aや産業動態過去情報9003Aなどの属性となり得る情報を用いて、任意の対象日時の総契約需要の予測値を需要タイプセットごとに算出し、予測値と実際の観測値との誤差が最小である需要タイプセットを抽出し、抽出した需要タイプセットを用いて最終的な需要予測値を算出する。従って、本エネルギー需要管理システム1によれば、総契約需要の連続的な特性が短期間で変化する中での需要予測を可能とすることができる。
第2の実施形態では、需要の属性から最大デマンドが推定できることで、電気の調達量と販売量とを清算時間ごとに一致させることに代わり、事前に所定期間の最大需要を推定し、電力の長期の調達や、送電計画のために事前申請することを可能とする。
本実施の形態によるエネルギー需要管理システム1では、予測値算出処理において、ある過去時点と予測対象時点の契約電力容量の比率を、過去時点の需要実績値に乗算することで、予測対象時点の需要の最大値と最小値するものとして説明したが、これに限らず、例えば重回帰モデルや自己回帰モデルなどを用いた予測対象時点の需要の最大値と最小値の予測値に対して比率を乗算してもよい。これにより、需要予測精度がより高いモデルに切り替えることが可能となる。また予測対象時点の最大値もしくは最小値は、実際に観測した値を用いてもよい。また最大値と最小値に限らず、予測対象日の複数の時刻の値を用いてもよい。これにより、実際に観測した値を反映しより精度の高い需要予測が可能となる。また比率の算出において契約電力容量を用いる説明をしたが、これに限らず、契約口数に基づいて比率の算出を行ってもよい。これにより、契約口数の増減に応じた需要の最大値や最小値の予測を可能とすることが出来る。
Claims (11)
- エネルギー需要を予測するエネルギー需要予測システムにおいて、
予め設定された過去期間のエネルギー需要実績情報を需要パターン生成用基礎データとして抽出する需要パターン生成用基礎データ抽出部と、
抽出された前記需要パターン生成用基礎データに基づいて、予め1組以上設定された契約需要の粒度と時間の粒度との組み合わせごとに、当該組み合わせにおける前記時間の粒度ごとのエネルギー需要をそれぞれ表す1または複数の単位データからなる需要パターン生成用データをそれぞれ生成する分類粒度調整処理部と、
前記需要パターン生成用データごとに、当該需要パターン生成用データを構成する各前記単位データを、エネルギー需要の傾向の特徴を示す特徴量に基づいて適切な数の部分集合に分類し、前記部分集合ごとの代表的なエネルギー消費の傾向を表す需要パターンを抽出するセグメンテーション処理部と、
前記需要パターン生成用データごとに、当該需要パターン生成用データの各前記需要パターンと、当該各前記需要パターンに共通する需要家の属性情報との組み合わせを当該需要パターン生成用データの需要タイプとして生成するプロファイリング処理部と、
前記需要タイプごとに、予め設定された過去の日時のエネルギー需要を評価用予測値として算出する評価用予測値算出処理部と、
前記需要タイプごとの前記評価用予測値と、前記エネルギー需要実績情報とに基づいて、前記過去の日時のエネルギー需要の推定値もしくは予測値と、当該日時の実際の観測値との誤差が最小となるように、前記契約需要の粒度と時間の粒度とを決定する評価演算部と、
決定された前記契約需要の粒度と前記時間の粒度とに応じた前記需要タイプの情報と、任意の日時の電気の販売計画情報と、当該日時の属性情報の予測値とに基づいて、当該日時のエネルギー需要値を推定もしくは予測する最終予測値算出処理部と
を備えることを特徴とするエネルギー需要予測システム。 - 前記分類粒度調整処理部は、
抽出された前記需要パターン生成用基礎データに基づいて、予め1組以上設定された契約需要の粒度と時間の粒度との組み合わせごとに、当該組み合わせにおける前記時間の粒度ごとのエネルギー需要をそれぞれ表す1または複数の単位データからなる需要パターン生成用データをそれぞれ生成し、予め設定した属性情報に基づいて、前記需要パターン生成用データから前記設定した属性情報に合致するデータを抽出し、需要パターン生成用データを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - 前記セグメンテーション処理部は、
前記部分集合の数を予め2つ以上設定し、各数で前記単位データを分類した場合の前記部分集合内の類似度と、部分集合間の分離度とを算出し、前記類似度と分離度の両方、もしくはいずれかの値に基づいて、前記単位データを分類する前記部分集合の数を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - 前記セグメンテーション処理部は、
各前記需要パターン生成用データについて、前記部分集合の数を予め2つ以上設定し、設定した前記部分集合の数ごとに、当該数に前記単位データを分類した場合における最終的な需要予測の誤差をそれぞれ算出し、算出した前記数ごとの前記誤差に基づいて、前記単位データを分類する前記部分集合の数を決定する
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - 前記セグメンテーション処理部は、
前記各部分集合に属する前記単位データ、もしくは各前記部分集合を代表する前記単位データを抽出し、
前記最終予測値算出処理部は、
抽出した前記単位データのいずれかを用いて、任意の日時のエネルギー需要値を推定もしくは予測する
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - 前記評価用予測値算出処理部は、
予測対象日に関する抽出した各前記部分集合に属する前記単位データ、もしくは各前記部分集合を代表する前記単位データから算出されるエネルギー需要の最大値と最小値が、別途予測もしくは観測した予測対象日の需要の最大値と最小値と一致するように調節する
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - 前記評価用予測値算出処理部は、
任意の過去期間の実績データに基づき、予測対象日の需要の最大値および最小値、若しくは任意の時刻の需要値を予測するための予測式の係数の推定、若しくは予測式の同定、又は係数の推定および予測式の同定において、前記予測対象日若しくは予測対象時刻と相関の高い過去期間の実績データに重きを置くように前記過去期間の実績データのそれぞれに対して予め設定した重みを付与して前記予測対象日の需要の最大値や最小値、若しくは任意の時刻の需要値を算出する
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - 前記属性情報は、
各前記需要家の属性を示す情報、気象情報、および産業動態情報を含む
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - 前記最終予測値算出処理部は、
予め作成された前記需要タイプごとの契約締結の実績情報と計画情報を入力し、算出した需要予測値を、契約情報を管理する装置、発電設備を管理する装置、および電力取引を管理する装置、もしくはそのいずれかに送信する
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - 前記プロファイリング処理部は、
前記需要タイプの情報の生成において使用する決定木に対し、決定木上の枝もしくは葉、または両方について、当該枝もしくは葉に属する需要パターンの共通属性として前記需要タイプの情報が該当することに対する確度を予め算出し、算出した前記確度と予め設定された閾値とに基づいて、枝もしくは葉または両方の使用または未使用を切り替える
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー需要予測システム。 - エネルギー需要を予測するエネルギー需要予測方法において、
予め設定された過去期間のエネルギー需要実績情報を需要パターン生成用基礎データとして抽出する第1のステップと、
抽出した前記需要パターン生成用基礎データに基づいて、予め1組以上設定された契約需要の粒度と時間の粒度との組み合わせごとに、当該組み合わせにおける前記時間の粒度ごとのエネルギー需要をそれぞれ表す1または複数の単位データからなる需要パターン生成用データをそれぞれ生成する第2のステップと、
前記需要パターン生成用データごとに、当該需要パターン生成用データを構成する各前記単位データを、エネルギー需要の傾向の特徴を示す特徴量に基づいて適切な数の部分集合に分類し、前記部分集合ごとの代表的なエネルギー消費の傾向を表す需要パターンを抽出し、当該需要パターン生成用データの各前記需要パターンと、当該各前記需要パターンに共通する需要家の属性情報との組み合わせを当該需要パターン生成用データの需要タイプとして生成し、前記需要タイプごとに、予め設定された過去の日時のエネルギー需要を評価用予測値として算出する第3のステップと、
前記需要タイプごとの前記評価用予測値と、前記エネルギー需要実績情報とに基づいて、前記過去の日時のエネルギー需要の推定値もしくは予測値と、当該日時の実際の観測値との誤差が最小となるように、前記契約需要の粒度と時間の粒度とを決定する第4のステップと、
決定した前記契約需要の粒度と前記時間の粒度とに応じた前記需要タイプの情報と、任意の日時の電気の販売計画情報と、当該日時の属性情報の予測値とに基づいて、当該日時のエネルギー需要値を推定もしくは予測する第5のステップと
を備えることを特徴とするエネルギー需要予測方法。
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CN110688620A (zh) * | 2019-09-11 | 2020-01-14 | 新奥数能科技有限公司 | 一种短期负荷预测方法及装置 |
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JP7458183B2 (ja) * | 2019-12-26 | 2024-03-29 | 川崎重工業株式会社 | エネルギー需要変動パターンの分類方法及びシステム |
JP6902636B1 (ja) * | 2020-01-28 | 2021-07-14 | 株式会社電通 | 予測装置、予測方法、及び予測プログラム |
IT202000004717A1 (it) | 2020-03-05 | 2021-09-05 | Engled S R L | Sistema e procedimento di pagamento anticipato di una domanda di energia prevista |
CN111859286B (zh) * | 2020-06-12 | 2024-01-26 | 美林数据技术股份有限公司 | 一种疫情影响下售电量精准预测方法 |
CN111967650A (zh) * | 2020-07-21 | 2020-11-20 | 浙江中新电力工程建设有限公司 | 一种基于模型对比的能源消费预测***及其预测方法 |
JP7446199B2 (ja) | 2020-10-08 | 2024-03-08 | 大阪瓦斯株式会社 | エネルギー量推定システム |
CN114418602B (zh) * | 2020-10-28 | 2024-06-04 | 华中科技大学 | 一种基于需求预测的在线零售商产品库存决策方法和*** |
US11715950B2 (en) | 2021-01-29 | 2023-08-01 | ClearTrace Technologies, Inc. | Sustainable energy physical delivery tracking and verification of actual environmental impact |
US11817704B2 (en) * | 2021-02-23 | 2023-11-14 | Distro Energy B.V. | Transparent customizable and transferrable intelligent trading agent |
CN114255544A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-03-29 | 厦门中源能链科技有限公司 | 一种电力计费***同户不同表的需量计算方法 |
CN114580771A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-06-03 | 南方电网数字电网研究院有限公司 | 能源负荷混合预测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN116542421A (zh) * | 2023-04-18 | 2023-08-04 | 国网河北省电力有限公司营销服务中心 | 园区综合能源***低碳调度方法及*** |
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JP3927040B2 (ja) * | 2002-01-28 | 2007-06-06 | 株式会社日立製作所 | 配電系統負荷推定装置 |
JP4895735B2 (ja) * | 2006-09-08 | 2012-03-14 | 清水建設株式会社 | マイクログリッドシステムの構築方法 |
US20120083930A1 (en) * | 2010-09-30 | 2012-04-05 | Robert Bosch Gmbh | Adaptive load management: a system for incorporating customer electrical demand information for demand and supply side energy management |
JP5538288B2 (ja) * | 2011-03-31 | 2014-07-02 | 三菱電機株式会社 | 配電系統電圧制御装置 |
AU2012344680B2 (en) * | 2011-11-29 | 2017-10-12 | Generac Power Systems, Inc. | Method and system for forecasting power requirements using granular metrics |
US9118182B2 (en) * | 2012-01-04 | 2015-08-25 | General Electric Company | Power curve correlation system |
US20140229026A1 (en) * | 2013-02-13 | 2014-08-14 | Al Cabrini | Prediction of future energy and demand usage using historical energy and demand usage |
JP5734325B2 (ja) * | 2013-02-22 | 2015-06-17 | 三菱電機株式会社 | 電力予測装置、設備制御システム、電力予測方法、及びプログラム |
JP5930989B2 (ja) * | 2013-02-28 | 2016-06-08 | Kddi株式会社 | 生活関連量の決定木を用いてユーザ属性を推定するユーザ属性推定プログラム、装置及び方法 |
EP3016229B1 (en) * | 2013-06-27 | 2017-08-09 | Panasonic Corporation | Power adjustment device, power adjustment method, power adjustment system, power storage device, server, program |
US20150161233A1 (en) * | 2013-12-11 | 2015-06-11 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Customer energy consumption segmentation using time-series data |
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