JP6617476B2 - 需要電力予測装置、需要電力予測方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、需要電力予測装置及び方法と、コンピュータプログラムに関する。
具体的には、管理対象の電力機器として負荷装置を含む電力設備の需要電力を予測する方法の改良に関する。

エネルギー管理システム（Energy Management System：以下、「ＥＭＳ」という。）の機能の１つとして、例えば線形計画法を利用して、電力設備に含まれる電力機器の運転計画を算出することが知られている（特許文献１参照）。
運転計画の算出処理は、管理対象である電力機器の時間ステップごとの変数でモデル化した機器条件などを含む制約条件を設定し、設定した制約条件の下で、コストを最小にするなどの目的関数が満たされるように、時間ステップごとの電力機器の変数の解（運転計画）を求めるものである。

上記の運転計画の算出では、電力設備の需要電力の予測値が入力情報の１つとなることから、需要電力の予測値を正確に算出する必要がある。
かかる需要電力の予測値を算出する方法の従来技術として、例えば、特許文献２〜４に記載の技術が知られている。

特許文献２では、需要電力の予測対象日とその直近を含む予測気象グループの期間の気象と類似した実績気象グループの期間を抽出し、この予測気象グループと実績気象グループの期間の気象データと需要実績を使って需要予測モデルを作成する。
この需要予測モデルに、気象実績、需要実績あるいは予想気象を入力することにより予測対象日の需要を予測して、この予測した需要を表示する。

特許文献３では、各日の最高気温と、その日の電力の最大需要量と最小需要量とを抽出する。最高気温が同じであるが、需要量が異なる日が存在する場合は、各日の需要量の平均値を求める。そして、各気温の最大需要量と最小需要量を結び、気温別の電力需要量を示す需要カーブを作成する。
同様に、各日の最低気温と、その日の電力の最大需要量と最小需要量とを抽出して、気温別の電力需要量を示す需要カーブを作成する。この需要カーブに予測気温を当て嵌めることで需要予測を行う。

特許文献４では、３日間の暦区分が予測対象日と同一である過去日の中で、最高気温／最低気温が、予測対象日の最高気温／最低気温予報値に最も近い日を、上記予測対象日と最も類似する過去日（過去の類似日）として求める。そして、この過去の類似日の実績データを取得し、需要予測を行う。

特開２０１５−３５９４１号公報 特許第５４９２８４８号公報 特開２０１４−１８０１８７号公報 特開２０１１−１１４９４４号公報

特許文献２では、気温変化が類似する期間について、需要電力の変化が類似すると見なすとともに、土日や祝日といった特異日の予測に関して、サンプル数が少ないために、平日の需要電力の実績値に補正値を考慮して過去実績値として利用している。
しかし、平日と休日の需要曲線の形状は異なり、また過去の同一時期の休日といった条件で得られる過去のサンプル数は少ないため、類似した期間をうまく抽出できない可能性も高く、予測に影響を与えることとなる。

特許文献３では、気温の影響による電力需要の変化と、人間活動による電力需要変化の値を混在させたまま、需要電力のピーク値と気温の関係を算出している。
しかし、類似日の需要電力曲線に純粋に気温のみの補正を加えるためには、気温による影響のみを考慮した係数の算出が必要である。例えば、明け方と夜間が同じ気温であったとしても、需要家設備における設備の使用量には差があり、空調による消費電力量は異なる。このため、人間活動が盛んでない時間帯における気温の需要電力に与える影響が、活動時間帯に比べて相対的に大きく現れることが考えられる。

特許文献４では、需要電力が同一傾向である過去日を選択し、最高／最低気温により類似度の判定を行っている。
しかし、一日の中での温度変化の様態が無視されている。例えば、気温が急激に変化したような場合の電力需要の変化が無視されているので、予測誤差が大きくなる要因となるおそれがある。

本発明は、上記従来の問題点に鑑み、電力設備の需要電力を正確に予測できる需要電力予測装置等を提供することを目的とする。

（１） 本発明の一態様に係る装置は、電力設備の需要電力を予測する装置であって、気温と需要電力との関係を表す適用可能な温度範囲が異なる２つの直線回帰式の係数及び切片を、各曜日の所定の時間帯ごとに記憶する記憶部と、現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の前記係数及び切片のうち、前記予測時間の予測気温を含む前記温度範囲に用いる前記係数及び切片を前記記憶部から読み出し、読み出した前記係数及び切片を前記予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における前記電力設備の需要電力を算出する制御部と、を備える。

（２） 本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、電力設備の需要電力を予測する処理を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記処理には、気温と需要電力との関係を表す適用可能な温度範囲が異なる２つの直線回帰式の係数及び切片を、各曜日の所定の時間帯ごとに記憶部に記憶させる記憶処理と、現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の前記係数及び切片のうち、前記予測時間の予測気温を含む前記温度範囲に用いる前記係数及び切片を前記記憶部から読み出し、読み出した前記係数及び切片を前記予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における前記電力設備の需要電力を算出する算出処理と、が含まれる。

（３） 本発明の一態様に係る方法は、電力設備の需要電力を予測する方法であって、気温と需要電力との関係を表す適用可能な温度範囲が異なる２つの直線回帰式の係数及び切片を、各曜日の所定の時間帯ごとに記憶部に記憶させるステップと、現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の前記係数及び切片のうち、前記予測時間の予測気温を含む前記温度範囲に用いる前記係数及び切片を前記記憶部から読み出し、読み出した前記係数及び切片を前記予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における前記電力設備の需要電力を算出するステップと、を含む。

本発明によれば、電力設備の需要電力を精度よく予測することができる。

本発明の実施形態に係る電力システムの構成例を示すブロック図である。 ＥＭＳサーバの機能的構成の一例を示すブロック図である。 計画期間と計画の刻み幅（ステップ間隔）の説明図である。 電力設備における１年間分の気温と需要電力の関係を示すグラフである。 電力設備における特定の曜日の１時間の気温と需要電力の関係を示すグラフである。 各曜日の１時間ごとの回帰式の一例を示す説明図である。 気温に基づく需要予測の効果を表すグラフである。 平日１日の時間帯と工場内の所内人数との関係を表すグラフである。

＜本発明の実施形態の概要＞
以下、本発明の実施形態の概要を列記して説明する。
（１） 本発明の実施形態に係る装置は、電力設備の需要電力を予測する装置であって、気温と需要電力との関係を表す適用可能な温度範囲が異なる２つの直線回帰式の係数及び切片を、各曜日の所定の時間帯ごとに記憶する記憶部と、現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の前記係数及び切片のうち、前記予測時間の予測気温を含む前記温度範囲に用いる前記係数及び切片を前記記憶部から読み出し、読み出した前記係数及び切片を前記予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における前記電力設備の需要電力を算出する制御部と、を備える。

本実施形態の需要電力予測装置によれば、制御部が、現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の係数及び切片のうち、予測時間の予測気温を含む温度範囲に用いる係数及び切片を記憶部から読み出し、読み出した係数及び切片を予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における前記電力設備の需要電力を算出する。
このため、負荷装置として空調設備などを有する電力設備の、人間活動の変化に応じて変動する需要電力を精度良く算出することができる。

（２） 本実施形態の需要電力予測装置において、前記所定の時間帯の時間長は、前記電力設備を使用する事業体の就業時間（例えば８時間）以下に設定されていることが好ましい。
その理由は、所定の時間帯が上記の時間を超える場合には、所内人数が大きく異なる状態での需要電力のデータが同じ時間帯に混在することになり、係数及び切片の精度が悪化する可能性があるからである。

（３） 本実施形態のコンピュータプログラムは、上述の需要電力予測装置が行う処理をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
このため、本実施形態のコンピュータプログラムは、上述の需要電力予測装置と同様の作用効果を奏する。

（４） 本実施形態の需要電力予測方法は、上述の需要電力予測装置が実行する需要電力の予測方法に関する。
このため、本実施形態の需要電力予測方法は、上述の需要電力予測装置と同様の作用効果を奏する。

＜本発明の実施形態の詳細＞
以下、図面を参照して、本発明の実施形態の詳細を説明する。なお、以下に記載する実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
〔システムの全体構成〕
図１は、本発明の実施形態に係る電力システムの構成例を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態の電力システムは、ＥＭＳサーバ１と、ＥＭＳサーバ１の管理対象である電力設備２とを備える。ＥＭＳサーバ１は、電力設備２に含まれる各種の電力機器の運転状態を管理する。
本実施形態のＥＭＳサーバ１は、例えばＦＥＭＳ（Factory Energy Management System）サーバよりなる。従って、電力設備２は、工場内に配線された配電線３よりなる配電網と、配電線３に接続された負荷装置４、発電装置５及び蓄電装置６とを備える。

負荷装置４には、例えば、生産機械などの電力調整が不可能あるいは可能であっても実際上調整が許されない非調整型の負荷装置が含まれる。負荷装置４には、照明、エアコンなどの、消費電力の調整が可能な調整型の負荷装置が含まれていてもよい。
負荷装置４は、スマートタップ（図示せず）やスマート分電盤などの、制御と電力情報の計測とが可能な機器を介して配電線３に接続されている。

発電装置５には、例えば、ガスやディーゼル油などの燃焼エネルギー又は燃料電池などの、化学変化によるエネルギーを電気エネルギーに変換する発電装置が含まれる。発電装置５は、片方向のＤＣ／ＡＣ変換器（図示せず）を介して配電線３に接続されている。
蓄電装置６には、例えば、レドックスフロー（ＲＦ）電池、リチウムイオン電池、溶融塩電池、鉛蓄電池のうちの少なくとも１つが含まれる。蓄電装置６は、双方向のＤＣ／ＡＣ変換器（図示せず）を介して配電線３に接続されている。

本実施形態の電力設備２では、配電線３がスマートメーターなどの計測機器を介して電力系統（商用電源）７と繋がっている。このため、電力設備２は、電力系統７に対する系統連系が可能となっている。

ＥＭＳサーバ１は、通信線８を介して電力設備２の各種の電力機器と接続されており、各種の電力機器と有線ＬＡＮ（Local Area Network）を構成している。ＥＭＳサーバ１と電力機器との通信は、無線ＬＡＮなどの無線通信であってもよい。
ＥＭＳサーバ１は、複数種類の制御指令Ｅ１〜Ｅ３を、電力設備２に含まれる通信可能な電力機器に送信可能である。ＥＭＳサーバ１は、電力設備２の運転状況を表す現在情報Ｓ１を、電力設備２に含まれる通信可能な電力機器から受信可能である。

制御指令Ｅ１は、負荷装置４の制御に関連する制御指令である。例えば、ＥＭＳサーバ１は、負荷装置４が接続されたスマートタップを、制御指令Ｅ１によってオン又はオフすることができる。
ＥＭＳサーバ１は、負荷装置４に制御指令Ｅ１を送信することにより、当該負荷装置４に含まれる消費電力を調整可能な負荷の消費電力の調整を行うこともできる。

制御指令Ｅ２は、発電装置５の制御に関連する制御指令である。例えば、ＥＭＳサーバ１は、発電装置５に接続されたＤＣ／ＡＣ変換器を、制御指令Ｅ２によってオン又はオフすることができる。
ＥＭＳサーバ１は、発電量を調整可能な発電装置５に制御指令Ｅ２を送信することにより、当該発電装置５の発電量の調整を行うこともできる。

制御指令Ｅ３は、蓄電装置６の制御に関連する制御指令である。例えば、ＥＭＳサーバ１は、蓄電装置６に接続されたＤＣ／ＡＣ変換器を、制御指令Ｅ３によってオン又はオフすることができる。
ＥＭＳサーバ１は、配電線３に接続中の蓄電装置６に対する充電電力及び放電電力の少なくとも一方の調整を、制御指令Ｅ３によって行うこともできる。この調整は、例えば、ＤＣ／ＡＣ変換器に含まれるＰＷＭ回路に対するデューティ比の調整によって行われる。

ＥＭＳサーバ１は、電力設備２の各種の変換器及びスマートタップの接続状況（オン／オフ）や、各装置４〜６の稼働状況と電力値などよりなる現在情報Ｓ１を、所定時間（例えば１秒）ごとに収集している。
ＥＭＳサーバ１が取得する現在情報Ｓ１には、現時点における蓄電装置６の充電残量（以下、「ＳＯＣ（State Of Charge）」ともいう。）の値もしくはＳＯＣの算出に必要な現在情報も含まれる。

現時点のＳＯＣ値は、テーブル参照方式、電流積分方式、及びこれらの併用のいずれかの方式によって算出することができる。
テーブル参照方式は、電池セルの端子電圧から推定される開放電圧に対応するＳＯＣ値を、予め記憶された参照デーブルから求める方式である。電流積分方式は、電池セルに流れる電流を微小時間ごとに積分することにより、ＳＯＣ値を算出する方式である。

現時点のＳＯＣ値は、蓄電装置６が自律的に算出してＥＭＳサーバ１に通知してもよいし、ＥＭＳサーバ１が算出してもよい。
前者の場合、蓄電装置６は、自身が算出したＳＯＣ値を現在情報Ｓ１としてＥＭＳサーバ１に送信し、送信されたＳＯＣ値をＥＭＳサーバ１の通信部１３（図１参照）が受信する。従って、この場合には、ＥＭＳサーバ１の通信部１３が現時点のＳＯＣ値の取得部となる。

後者の場合、蓄電装置６は、現時点の電池セルの電圧値及び電流値を現在情報Ｓ１としてＥＭＳサーバ１に送信し、ＥＭＳサーバ１の制御部１１（図１参照）が、受信した電圧値及び電流値に基づいてＳＯＣ値を算出すればよい。
従って、この場合には、ＥＭＳサーバ１の制御部１１自身が、現時点のＳＯＣ値の取得部となる。

〔ＥＭＳサーバの構成〕
図１に示すように、ＥＭＳサーバ１は、制御部１１、記憶部１２及び通信部１３を含むコンピュータ装置によって構成されている。
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む情報処理装置よりなる。記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）を含むメモリと、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などよりなる大容量記憶部とを有する。

図１では図示を省略しているが、ＥＭＳサーバ１には、電力設備２の管理者が操作入力を行うためのマウス及びキーボードなどを含む入力装置と、制御部１１が出力する画像データを管理者に提示する液晶ディスプレイなどよりなる表示装置が接続されている。
通信部１３は、有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮあるいはその他の通信方式により、電力設備２に含まれる各種の電力機器と通信可能である。

制御部１１は、記憶部１２に格納されたコンピュータプログラムを読み出して実行することにより、通信部１３に対する通信制御、入力装置及び表示装置に対する入出力制御、管理対象である電力設備２のエネルギー管理などの各種の制御を行う。
通信部１３は、制御部１１による通信制御に基づき、電力設備２に含まれる通信可能な各電力機器に制御指令Ｅ１〜Ｅ３を送信し、電力設備２の運転状況を示す現在情報Ｓ１を、各電力機器から受信して制御部１１に転送する。

ＥＭＳサーバ１の制御部１１は、電力設備２に対するエネルギー管理の一環として、「計画制御」と「動的制御」を実行することができる。
計画制御は、比較的長期（例えば２４時間）に渡る電力設備２の将来の運転計画を算出し、算出した運転計画に従って電力機器を稼働させる制御である。動的制御は、例えば、運転計画の実行中に発生した需要増などの外乱に対応するために、所定の電力機器を稼働させる制御である。

制御部１１は、電力設備２に対するエネルギー管理に際して、電力系統７の受電点Ｑ（図１参照）における電力需給がバランスするように、電力設備２に含まれる負荷装置４、発電装置５及び蓄電装置６の稼働状態を制御する。
その理由は、例えば受電電力（瞬時値）が大きく変動したために、受電電力の３０分平均値が所定の目標電力（≦契約電力）を超えると、電力会社に対するペナルティが発生する可能性が高くなるからである。

このため、制御部１１は、収集した各種の現在情報Ｓ１に基づいて、電力設備２における現時点の需要電力を算出している。
電力設備２における現時点の電力需要は、現時点における受電電力（例えばスマートメーターの計測値）と、発電装置５による現時点の発電電力と、蓄電装置６による現時点の放電電力を合計して算出することができる。電力設備２における現時点の需要電力は、負荷装置４の現時点の消費電力を合計して算出することもできる。

〔運転計画の算出装置の構成〕
図２は、ＥＭＳサーバ１の制御部１１の機能的構成の一例を示すブロック図である。
図２に示すように、ＥＭＳサーバ１の制御部１１は、コンピュータプログラムの実行により実現される機能部分として、発電予測部３１、需要予測部３２、計画演算部３３、及び計画実行部３４を備えている。

発電予測部３１は、太陽光発電装置などの自然エネルギー発電装置が電力設備２に含まれる場合に、気象情報などに基づいて、当該発電装置の発電量の予測値を算出する。発電予測部３１は、算出した予測値を記憶部１２に含まれる発電予測用のデータベースＤＢ１に記録する。
なお、自然エネルギー発電装置が含まれない電力設備２の場合には、発電予測部３１を省略してもよいし、発電予測部３１を機能させなくしてもよい。

需要予測部３２は、電力設備２における過去の需要電力の実績値（スマートメーターの計測値の時系列データ）及び気象情報などに基づいて、例えば統計的手法により電力設備２における将来の需要電力の予測値を算出する。
需要予測部３２は、現時点から所定の予測期間（例えば２４時間）だけ先までの需要電力の予測値を単位時間（例えば３０分）ごとに算出し、算出した予測値を記憶部１２に含まれる需要予測用のデータベースＤＢ２に記録する。

記憶部１２には、３つのデータベースＤＢ１，ＤＢ２，ＤＢ３が含まれている。データベースＤＢ１は、発電量の予測値用のデータベースである。発電予測部３１は、算出した発電量の予測値を、年月日データと対応づけて時系列にデータベースＤＢ１に蓄積する。
データベースＤＢ２は、需要電力の予測値用のデータベースである。需要予測部３２は、算出した需要電力の予測値を、年月日データと対応づけて時系列にデータベースＤＢ２に蓄積する。

データベースＤＢ３には、複数の直線回帰式の係数ａ及び切片ｂあるいは規定時間帯毎に独立であるその他のパラメータが記録されている。係数ａ及び切片ｂは、気温と需要電力の関係を線形に近似した場合に時間帯毎に規定する係数及び切片であり、例えば日曜日から土曜日までの各曜日の１時間ごとに、当該時間帯において適用すべき係数値として予め定められている。係数ａ及び切片ｂを規定する時間帯の区切りは曜日ではなく、平日、休日といった区切りでもよい。また、規定する時間帯の１期間の時間長も１時間ではなく、その他の時間長を設定してもよい。
需要予測部３２は、予測時間ｔｐに該当する時間帯の係数ａ及び切片ｂをデータベースＤＢ３から読み出し、この係数ａ及び切片ｂを予測時間ｔｐにおける予測気温Ｔ（ｔｐ）に適用して、当該予測時間ｔｐにおける電力設備の需要電力Ｐ（ｔｐ）を算出する。

なお、予測時間ｔｐにおける予測気温Ｔ（ｔｐ）は、例えば所定の発表時刻に気象庁から発表される気象情報に含まれる予想気温から求めた値を使用することができるほか、直近時刻の計測気温を代替的に使用してもよい。また、各曜日の１時間ごとの係数ａ及び切片ｂの具体例については、後述する。

計画演算部３３は、データベースＤＢ１，ＤＢ２に記録された発電量及び需要電力の予測値と、現在情報Ｓ１に含まれる電力機器のステータス情報（状態変数）を用いて、電力設備２に含まれる電力機器４〜６の少なくとも１つの対象装置について、所定の計画期間Ｔｐにおける運転計画の算出を、所定の再計画周期ごとに繰り返して実行する。

図３は、計画期間Ｔｐと計画の刻み幅（ステップ間隔）Ｔｃの説明図である。
図３に示すように、計画演算部３３は、現在から未来の所定時間長（例えば２４時間）の計画期間Ｔｐを所定時間長の計画の刻み幅（以下、「ステップ間隔」ともいう。）Ｔｃごとの時間ステップｔ（ｔ＝１〜Ｎ：Ｎ＝Ｔｐ／Ｔｃ）に区切る。
そして、計画演算部３３は、電力設備２に含まれる電力機器の状態変数（当該装置のオンオフや接続、接続解除、電力量などを表す変数）を、Ｎ次元の時間ステップｔ（時間変数）の関係式に展開する。

その後、計画演算部３３は、所定の目的関数が最小（または最大）となる各時間ステップｔの変数値を求めることにより、電力設備２の各装置４〜６のうちの少なくとも１つについての、時間ステップｔごとの運転計画を演算する。
すなわち、運転計画は、所定の計画期間Ｔｐに含まれる時間ステップｔごとの、対象装置の運転状態を表す。計画演算部３３による計画演算を行う場合のアルゴリズムは、例えば、線形計画法に代表される数理計画法を用いることができる。

本実施形態の計画演算部３３は、計画期間Ｔｐよりも大幅に短い所定の「再計画周期」（例えば３０分）ごとに運転計画を繰り返し算出する処理能力を有する。この場合、計画演算部３３は、算出した運転計画を再計画周期ごとに計画実行部３４に出力する。

計画実行部３４は、計画演算部３３から運転計画が入力されると、その運転計画に基づいて制御指令Ｅ１〜Ｅ３を生成し、通信部１３を介して制御指令Ｅ１〜Ｅ３を電力設備２の各電力機器に送信する。
具体的には、計画実行部３４は、負荷装置４の接続又は接続解除や消費電力の調整のための制御指令Ｅ１を取得すると、その制御指令Ｅ２を、電力設備２内のスマートタップや消費電力の調整対象である負荷装置４に送信する。

計画実行部３４は、発電装置５の接続又は接続解除や発電量の調整のための制御指令Ｅ２を取得すると、その制御指令Ｅ２を、発電装置５用のＤＣ／ＡＣ変換器や発電量を調整可能な発電装置５に送信する。
計画実行部３４は、蓄電装置６の接続又は接続解除や充放電電力の調整のための制御指令Ｅ３を取得すると、その制御指令Ｅ３を、蓄電装置６のＤＣ／ＡＣ変換器や当該蓄電装置６に送信する。

〔需要電力の予測方法の原理〕
工場内の電力設備２の負荷装置４には、生産機械などの需要電力がほぼ一定のものの他に、エアコンや暖房設備など、気温によって需要電力が変動すると考えられる負荷装置も含まれる。
そこで、本願発明者は、自社工場における気温と需要電力との間に相関があるか否かを調査した。

図４は、電力設備２における１年間分の気温と需要電力の関係を示すグラフである。すなわち、図４は、本出願人の自社工場における気温と需要電力の実績値の１年間分のデータを、１つのグラフにプロットして作成したものである。
図４に示すように、データの総体を１年間分のすべての気温と需要電力の実績値とした場合には、気温と需要電力との間に有意な相関は認められなかった。

従って、需要電力は、気温の他にも人間の活動実態に影響を受け、気温の影響だけを独立に考えて需要電力との相関を取ることは困難であることが判明した。
そこで、本願発明者は、人間の活動実態に影響を与えるパラメータとして、曜日ごとの時間帯を想定した。すなわち、１年間分の気温と需要電力の実績値のデータを、各曜日の１時間ごとのデータに区分し、各曜日の１時間ごとの気温と需要電力の間に相関があるか否かを調査した。

図５は、電力設備２における特定の曜日の１時間の気温と需要電力の関係を示すグラフである。すなわち、図５は、本出願人の自社工場における気温と需要電力の実績値の１年間分のデータのうち、月曜日の１：００〜２：００までの１時間分のデータを、１つのグラフにプロットしたものである。
図５に示すように、データを月曜日の１時間分の気温と需要電力の実績値に絞った場合には、気温と需要電力との間に有意な相関が認められた。

具体的には、月曜日の１：００〜２：００までの１時間では、需要電力Ｐ（ｔ）は、約２０°Ｃ以下の温度範囲で適用可能な第１直線Ｌ１と、約２０°Ｃ以上の温度範囲で適用可能な第２直線Ｌ２との２つ直線によってほぼ表せることが判明した。
また、他の曜日の１時間ごとのデータの場合にも、需要電力Ｐ（ｔ）は、２つの直線Ｌ１，Ｌ２の線形関係で表すことができることが判明した。すなわち、特に季節に影響されず、気温と需要電力と関係にそれぞれ異なる線形性が見られた。

上記例に従うと、過去の気温と需要電力の実績値を各曜日の１時間ごとのデータに分類し、各曜日の１時間ごとの気温と需要電力との間に成立する直線Ｌ１，Ｌ２の係数ａ及び切片ｂを、予め記憶部１２に記憶しておけば、同じ曜日の同じ時間の予測気温に当該係数ａ及び切片ｂを適用して、現時点以後の需要電力の予測値を精度良く算出できるようになる。

〔需要電力の予測方法の具体例〕
図６は、各曜日の１時間ごとの回帰式の一例を示す説明図である。
この場合、図６に示すように、記憶部１２のデータベースＤＢ３には、日曜日から土曜日までの各曜日を１時間ごと計１６８個に区分した時間テーブルＴｂが含まれる。時間テーブルＴｂの各項目には、それぞれの曜日の時間帯で使用する直線回帰式の係数ａ及び切片ｂの値が予め格納されている。

例えば、月曜日の０：００の項目には、２０°Ｃ以下の温度範囲に適用する係数ａ１及び切片ｂ１と、２０°Ｃ以上の温度範囲に適用する係数ａ２及び切片ｂ２が格納されている。
また、同様に、金曜日の２２：００の項目には、２０°Ｃ以下の温度範囲に適用する係数ａ３及び切片ｂ３と、２０°Ｃ以上の温度範囲に適用する係数ａ４及び切片ｂ４が格納されている。

制御部１１の需要予測部３２（図２参照）は、電力設備２の需要電力の予測値を算出する場合には、現時点以後の同じ曜日でかつ同じ時間帯の係数ａ及び切片ｂを記憶部１２から読み出す。
また、需要予測部３２は、読み出した係数ａ及び切片ｂを予測時間における予測気温に適用して、当該予測時間における電力設備２の需要電力を算出する。

例えば、予測日の時間帯が月曜日の０：００の場合には、制御部１１は、次のいずれかの線形式を予測時間における予測気温Ｔ（ｔ）に適用して、需要電力を算出する。
Ｐ１（ｔ）＝ａ１×Ｔ（ｔ）＋ｂ１ ……予測温度Ｔ（ｔ）が２０°以下の場合
Ｐ２（ｔ）＝ａ２×Ｔ（ｔ）＋ｂ２ ……予測温度Ｔ（ｔ）が２０°以上の場合

また、予測日の時間帯が金曜日の２２：００の場合には、制御部１１は、次のいずれかの線形式を予測時間における予測気温Ｔ（ｔ）に適用して、需要電力を算出する。
Ｐ３（ｔ）＝ａ３×Ｔ（ｔ）＋ｂ３ ……予測温度Ｔ（ｔ）が２０°以下の場合
Ｐ４（ｔ）＝ａ４×Ｔ（ｔ）＋ｂ４ ……予測温度Ｔ（ｔ）が２０°以上の場合

図７は、本実施形態の需要予測の効果を表すグラフである。
図７において、横軸は１日の時間帯であり、縦軸は実績電力との差分量である。細い線のグラフは、気温を考慮しない場合の差分量（絶対平均誤差）であり、太い線のグラフは、気温を考慮した場合の差分量（絶対平均誤差）である。図７に示すように、１年分の気温と需要電力の実績値のデータを各曜日の所定の時間帯（例えば１時間）に分け、気温の影響を当該時間帯ごとに考慮すれば、予測値の誤差を小さくすることができる。

〔ＥＭＳサーバの効果〕
以上の通り、本実施形態のＥＭＳサーバ１によれば、制御部１１が、現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の２つの直線回帰式の係数ａ及び切片ｂを記憶部１２から読み出し、読み出した係数ａ及び切片ｂを予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における電力設備２の需要電力を算出する。
このため、例えば、負荷装置４として空調設備を有する電力設備２などの、人間活動に応じて変動する需要電力を正確に算出することができる。

また、本実施形態のＥＭＳサーバ１によれば、各曜日の所定の時間帯ごとに分類して記憶された係数ａ及び切片ｂを用いるので、気温の変化や一日の特性に着目して類似日を設定する手法に比べて、データとなるサンプル数を確保し易くなるという効果や、季節による影響を避けて、気温と需用電力の相関性が得られるなどの効果もある。

〔所定の時間帯の決定方法〕
図８は、平日１日の時間帯と工場内の所内人数との関係を表すグラフである。
図８に示すように、通常、電力設備２を含む工場などの建物の所内人数は、夜間操業などの特殊な場合を除いて定時の就業時間の前後で急変し、空調設備の使用量は所内人数の変化に対して同期的に変動するため、電力需要もまた定時の就業時間の前後で急変すると考えられる。例えば、図８の例では、午前の７：００〜９：００の時間帯に電力需要が急増し、夕方の１７：００〜１９：００の時間帯に電力需要が急減している。

１年分の気温と需要電力の実績値のデータを、各曜日の所定の時間帯ごとに区分する場合に、区分する時間粒度が就業時間に比べて過度に大きい場合（例えば１日の場合）は、所内人数が大きく異なる状態の需要電力のデータが同じ時間帯に混在し、係数ａ及び切片ｂの精度が悪化すると考えられる。
これを考慮すると、データを区分する時間帯の最大粒度Ｔｍａｘは、 所内人数の急激な増加の完了時点から急激な減少の開始時点までの時間（例えば、電力設備２を使用する事業体の就業時間＝約８時間）が適当であると考えられる。

これに対して、データを区分する時間帯の最小粒度Ｔｍｉｎは、特に制限を設ける必要がない。もっとも、データを区分する時間帯を必要以上に小さくすると、同じ時間帯に含まれるデータ数が少なくなり過ぎて、予測モデルの精度が悪化する可能性がある。
このため、母数となる１年分のデータ数にも関係するが、データを区分する時間帯の最小粒度は、少なくとも同じ時間帯に有意な係数ａ及び切片ｂが発現する程度のデータ数を含み得る時間長に設定する必要がある。

〔その他の変形例〕
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。

上述の実施形態では、ＥＭＳサーバ１の管理対象である電力設備２に、負荷装置４、発電装置５及び蓄電装置６が含まれる場合を例示したが、ＥＭＳサーバ１が電力需給を管理する電力設備２の最小構成としては、電力系統７に連系されていることを前提として、少なくとも負荷装置４と蓄電装置６を含むものであればよく、発電装置５を含まない電力設備２であってもよい。

上述の実施形態では、ＥＭＳサーバ１と電力設備２とを有するＦＥＭＳを例示したが、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）、ＢＥＭＳ（Building Energy Management System）、及びＭＥＭＳ（Mansion Energy Management System）などにも、本実施形態の需要電力の予測を実行するＥＭＳサーバ１を採用し得る。

１ ＥＭＳサーバ
２ 電力設備
３ 配電線
４ 負荷装置
５ 発電装置（補助電源装置）
６ 蓄電装置（補助電源装置）
７ 電力系統（商用電源）
８ 通信線
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 通信部
３１ 発電予測部
３２ 需要予測部
３３ 計画演算部
３４ 計画実行部

Claims (4)

1. 電力設備の需要電力を予測する装置であって、
   気温と需要電力との関係を表す適用可能な温度範囲が異なる２つの直線回帰式の係数及び切片を、各曜日の所定の時間帯ごとに記憶する記憶部と、
   現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の前記係数及び切片のうち、前記予測時間の予測気温を含む前記温度範囲に用いる前記係数及び切片を前記記憶部から読み出し、読み出した前記係数及び切片を前記予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における前記電力設備の需要電力を算出する制御部と、を備える需要電力予測装置。
2. 前記所定の時間帯の時間長は、前記電力設備を使用する事業体の就業時間以下に設定されている請求項１に記載の需要電力予測装置。
3. 電力設備の需要電力を予測する処理を、コンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記処理には、
   気温と需要電力との関係を表す適用可能な温度範囲が異なる２つの直線回帰式の係数及び切片を、各曜日の所定の時間帯ごとに記憶部に記憶させる記憶処理と、
   現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の前記係数及び切片のうち、前記予測時間の予測気温を含む前記温度範囲に用いる前記係数及び切片を前記記憶部から読み出し、読み出した前記係数及び切片を前記予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における前記電力設備の需要電力を算出する算出処理と、が含まれるコンピュータプログラム。
4. 電力設備の需要電力を予測する方法であって、
   気温と需要電力との関係を表す適用可能な温度範囲が異なる２つの直線回帰式の係数及び切片を、各曜日の所定の時間帯ごとに記憶部に記憶させるステップと、
   現時点以後の予測時間と同じ曜日の同じ時間帯の前記係数及び切片のうち、前記予測時間の予測気温を含む前記温度範囲に用いる前記係数及び切片を前記記憶部から読み出し、読み出した前記係数及び切片を前記予測時間の予測気温に適用して、当該予測時間における前記電力設備の需要電力を算出するステップと、を含む需要電力予測方法。