JP6818491B2 - Demand response planning system, demand response planning method, and demand response planning program - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、デマンドレスポンス計画システム、デマンドレスポンス計画方法、及びデマンドレスポンス計画プログラムに関する。 Embodiments of the present invention relate to a demand response planning system, a demand response planning method, and a demand response planning program.

電力負荷を低減するためのデマンドレスポンスシステムが普及しつつある。デマンドレスポンスシステムとは、電力需給が逼迫することが事前に予測される場合にデマンドレスポンス（ＤＲ）を需要家に発令し、消費電力の低減を促すものである。電力削減目標を達成した需要家には所定のインセンティブが与えられる。需要家が削減した電力量の予測値は、デマンドレスポンスが無ければ需要家が消費したであろう電力消費量の予測値であるベースラインに基づいて判定される。理想的にはベースラインは、需要家が消費した電力データが全て揃ってから計算される。 Demand response systems for reducing power loads are becoming widespread. The demand response system issues a demand response (DR) to consumers when it is predicted that the power supply and demand will be tight in advance, and promotes reduction of power consumption. Consumers who have achieved their power reduction targets are given certain incentives. The predicted value of the electric energy reduced by the consumer is determined based on the baseline which is the predicted value of the electric energy consumed by the consumer if there is no demand response. Ideally, the baseline is calculated after all the power data consumed by the consumer is available.

デマンドレスポンス実施後に電力削減量が通知される現行のデマンドレスポンスシステムに対して、デマンドレスポンスの発令時にベースラインに基づいた目標電力削減量を知りたいという需要家の要請がある。しかし、デマンドレスポンスの発令時には、ベースラインの計算に必要な需要家の電力データに欠損がある場合がある。そのため、デマンドレスポンスの発令時に計算される予測ベースライン値には、電力データが確定した後に計算される確定ベースライン値と比して誤差が生じる場合がある。 For the current demand response system in which the amount of power reduction is notified after the demand response is implemented, there is a demand from consumers who want to know the target power reduction amount based on the baseline when the demand response is issued. However, when the demand response is issued, there may be a lack of consumer power data required for baseline calculation. Therefore, the predicted baseline value calculated when the demand response is issued may have an error as compared with the fixed baseline value calculated after the power data is fixed.

特開２０１５−１８６３９７号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2015-186397

本発明が解決しようとする課題は、デマンドレスポンスの発令の際に計算されるベースライン値の誤差を低減することができるデマンドレスポンス計画システム、デマンドレスポンス計画方法、及びデマンドレスポンス計画プログラムを提供することである。 An object to be solved by the present invention is to provide a demand response planning system, a demand response planning method, and a demand response planning program capable of reducing an error in a baseline value calculated when a demand response is issued. Is.

実施形態のデマンドレスポンス計画システムは、電力データ欠損判定部と、欠損電力データ補完部と、予測ベースライン計算部と、を持つ。電力データ欠損判定部は、電力需給抑制を促すためのデマンドレスポンスの発令時点において、顧客の過去の電力使用状態が記録された電力データを取得し、前記発令時点において前記電力データに欠損が生じているか否かを判定する。欠損電力データ補完部は、所定の補完方法に基づいて、前記電力データ欠損判定部により生じていると判定された前記欠損を補完する。予測ベースライン計算部は、前記欠損電力データ補完部により欠損が補完された前記電力データに基づいて、前記デマンドレスポンスの発令の際に顧客に通知される予測ベースラインを計算する。 The demand response planning system of the embodiment includes a power data loss determination unit, a missing power data complement unit, and a prediction baseline calculation unit. The power data loss determination unit acquires power data in which the customer's past power usage status is recorded at the time of issuing a demand response for promoting suppression of power supply and demand, and the power data is lost at the time of the issuance. Judge whether or not. The missing power data complementing unit complements the loss determined to be caused by the power data missing determining unit based on a predetermined complementing method. The prediction baseline calculation unit calculates a prediction baseline to be notified to the customer when the demand response is issued, based on the power data whose loss is complemented by the missing power data supplementing unit.

デマンドレスポンス計画システムのシステム構成を示すブロック図。A block diagram showing the system configuration of the demand response planning system. 第１の手法によるベースラインの計算例を示す図。The figure which shows the calculation example of the baseline by the 1st method. 第２の手法によるベースラインの計算例を示す図。The figure which shows the calculation example of the baseline by the 2nd method. 電力データの補完について説明する図。The figure explaining the complementation of power data. 電力データの補完について説明する図。The figure explaining the complementation of power data. 電力データの補完について説明する図。The figure explaining the complementation of power data. デマンドレスポンス計画システムの処理の流れを示すフローチャート。A flowchart showing the processing flow of the demand response planning system. 電力データの補完について説明する図。The figure explaining the complementation of power data. 電力データの補完について説明する図。The figure explaining the complementation of power data. 電力データの補完について説明する図。The figure explaining the complementation of power data.

以下、実施形態のデマンドレスポンス計画システム、デマンドレスポンス計画方法、及びデマンドレスポンス計画プログラムを、図面を参照して説明する。デマンドレスポンスとは、電力需給の逼迫時に電力削減を行った顧客に対しインセンティブを与え、電力消費を抑えて電力の安定供給を図る仕組みのことである。デマンドレスポンス計画システムは、電力需給が逼迫することが事前に予測される場合にデマンドレスポンスを顧客に発令すると共に、顧客の目標電力削減量を通知する。 Hereinafter, the demand response planning system, the demand response planning method, and the demand response planning program of the embodiment will be described with reference to the drawings. Demand response is a mechanism that provides incentives to customers who have reduced power consumption when the supply and demand of power is tight, and suppresses power consumption to ensure a stable supply of power. The demand response planning system issues a demand response to the customer when it is predicted that the power supply and demand will be tight in advance, and also notifies the customer of the target power reduction amount of the customer.

（第１の実施形態）
図１は、デマンドレスポンス計画システム１のシステム構成を示すブロック図である。デマンドレスポンス計画システム１は、例えば、第１電力データベース１００と、第２電力データベース１１０と、ベースライン算出部２００と、予測ベースライン値データベース１５０と、確定ベースライン値データベース１５１と、需要家とのインセンティブ計算部３１０と、電気事業者とのインセンティブ計算部３１１と、デマンドレスポンス受信部４００と、デマンドレスポンス発令部４１０とを備える。 (First Embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a system configuration of the demand response planning system 1. The demand response planning system 1 includes, for example, a first power database 100, a second power database 110, a baseline calculation unit 200, a predicted baseline value database 150, a fixed baseline value database 151, and a consumer. It includes an incentive calculation unit 310, an incentive calculation unit 311 for an electric power company, a demand response receiving unit 400, and a demand response issuing unit 410.

第１電力データベース１００には、各顧客の過去の使用電力データ（電力データ）が記憶されている。第２電力データベース１１０には、各顧客がデマンドレスポンス発令後に行った電力削減の実施結果のデータ（ＤＲ電力データ）が記憶されている。ベースライン算出部２００は、デマンドレスポンス受信部４００から電力事業者によるデマンドレスポンスの発令を受け取ると、過去の使用電力データに基づいてベースラインを算出する。ベースラインは、電力削減量を計算する際に基準となる電力使用量の予測値となる。 The first electric power database 100 stores the past electric power usage data (electric power data) of each customer. The second electric power database 110 stores data (DR electric power data) as a result of implementing the electric power reduction performed by each customer after the demand response is issued. When the baseline calculation unit 200 receives the demand response issuance issued by the electric power company from the demand response reception unit 400, the baseline calculation unit 200 calculates the baseline based on the past power consumption data. The baseline is a predictive value of power consumption that serves as a reference when calculating power reduction.

これらの機能部のうち少なくともベースライン算出部２００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサがベースライン算出プログラムを実行することにより実現される。また、ベースライン算出部２００のうち一部の機能部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働するものであってもよい。また、ベースライン算出部２００以外の機能部は、同様にプロセッサとプログラムによって実現されてもよいし、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなどのハードウェアによって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアが協働するものであってもよい。 Of these functional units, at least the baseline calculation unit 200 is realized by, for example, a processor such as a CPU (Central Processing Unit) executing a baseline calculation program. Further, some of the functional units of the baseline calculation unit 200 may be realized by hardware such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and FPGA (Field-Programmable Gate Array). , Software and hardware may work together. Further, the functional units other than the baseline calculation unit 200 may be similarly realized by a processor and a program, may be realized by hardware such as LSI, ASIC, and FPGA, and software and hardware collaborate. It may be something to do.

ベースライン算出部２００は、例えば、予測ベースライン計算処理部２１０と、確定ベースライン計算処理部２２０とを備える。予測ベースライン計算処理部２１０は、デマンドレスポンス発令後に計算される予測ベースラインを計算する。予測ベースライン計算処理部２１０は、例えば、第１電力データ欠損判定部２１１と、第１欠損電力データ補完部２１２と、予測ベースライン計算部２１３とを備える。予測ベースライン計算処理部２１０では、上記の各機能ブロックが協働することにより、予測ベースラインを計算する。 The baseline calculation unit 200 includes, for example, a prediction baseline calculation processing unit 210 and a definite baseline calculation processing unit 220. The prediction baseline calculation processing unit 210 calculates the prediction baseline calculated after the demand response is issued. The prediction baseline calculation processing unit 210 includes, for example, a first power data loss determination unit 211, a first power loss data complementation unit 212, and a prediction baseline calculation unit 213. In the prediction baseline calculation processing unit 210, the prediction baseline is calculated by the cooperation of the above-mentioned functional blocks.

第１電力データ欠損判定部２１１は、第１電力データベース１００に格納された電力データのうち、予測ベースラインの計算に用いられる第１電力データを取得する。電力データは、例えば、各顧客の電力メータ（スマートメータ等）から有線又は無線回線で収集されたデータである。そのため、回線の状況によっては、電力データが全て揃わずに電力データの中に欠損が生じている場合がある。第１電力データ欠損判定部２１１は、第１電力データに第１欠損が生じているかどうかを判定する。 The first power data loss determination unit 211 acquires the first power data used for the calculation of the prediction baseline among the power data stored in the first power database 100. The electric power data is, for example, data collected by a wired or wireless line from each customer's electric power meter (smart meter or the like). Therefore, depending on the line condition, all the power data may not be available and the power data may be missing. The first power data loss determination unit 211 determines whether or not the first power data has a first loss.

第１欠損電力データ補完部２１２は、第１欠損が生じていると判定された場合、第１欠損を所定の補完方法に基づいて補完する。所定の補完方法については後に詳述する。 When it is determined that the first loss has occurred, the first missing power data complementing unit 212 complements the first missing based on a predetermined complementing method. The predetermined complement method will be described in detail later.

予測ベースライン計算部２１３は、補完された第１電力データに基づいて顧客に通知される予測ベースライン値を計算する。予測ベースライン計算部２１３は、計算された予測ベースライン値に基づいて予測ベースラインを計算する。予測ベースラインは、予測ベースライン値をデマンドレスポンス実施時間帯内の各時間帯別に割り当てたものである。予測ベースラインは、電力削減目標値や顧客インセンティブ値の計算に用いられる。顧客インセンティブ値は、顧客が削減した電力量に従って顧客に与えられるインセンティブを示す指標である。 The prediction baseline calculation unit 213 calculates the prediction baseline value notified to the customer based on the supplemented first power data. The prediction baseline calculation unit 213 calculates the prediction baseline based on the calculated prediction baseline value. The forecast baseline is the forecast baseline value assigned to each time zone within the demand response execution time zone. Forecast baselines are used to calculate power reduction targets and customer incentives. The customer incentive value is an index showing the incentive given to the customer according to the amount of power reduced by the customer.

予測ベースライン計算部２１３は、予測ベースラインを予測ベースライン値データベース１５０に記憶する。デマンドレスポンス発令部４１０は、顧客にデマンドレスポンスを発令すると共に、予測ベースラインに基づいた顧客の目標とする電力削減量を通知する。 The prediction baseline calculation unit 213 stores the prediction baseline in the prediction baseline value database 150. The demand response issuing unit 410 issues a demand response to the customer and notifies the customer of the target power reduction amount of the customer based on the prediction baseline.

確定ベースライン計算処理部２２０は、例えば、第２電力データ欠損判定部２２１と、第２欠損電力データ補完部２２２と、確定ベースライン計算部２２３とを備える。確定ベースライン計算処理部２２０は、デマンドレスポンス実施後に確定ベースライン値を計算する。確定ベースライン値は、デマンドレスポンス実施後の一定期間経過後、第１電力データが補完された状態で計算される。 The definite baseline calculation processing unit 220 includes, for example, a second power data loss determination unit 221, a second deficit power data complement unit 222, and a definite baseline calculation unit 223. The fixed baseline calculation processing unit 220 calculates the fixed baseline value after executing the demand response. The fixed baseline value is calculated in a state where the first power data is supplemented after a certain period of time has elapsed after the demand response is executed.

確定ベースライン計算処理部２２０は、確定ベースライン値に基づいて確定ベースラインを計算する。確定ベースラインは、確定ベースライン値をデマンドレスポンス実施時間帯内の各時間帯別に割り当てたものである。確定ベースライン計算処理部２２０は、第２電力データ欠損判定部２２１と、第２欠損電力データ補完部と、２２２確定ベースライン計算部２２３とを備える。確定ベースライン計算処理部２２０では、上記の各機能ブロックが協働することにより、確定ベースラインを計算する。 The deterministic baseline calculation processing unit 220 calculates the deterministic baseline based on the deterministic baseline value. The fixed baseline is the fixed baseline value assigned to each time zone within the demand response execution time zone. The fixed baseline calculation processing unit 220 includes a second power data loss determination unit 221, a second missing power data supplement unit, and a 222 fixed baseline calculation unit 223. In the fixed baseline calculation processing unit 220, the fixed baseline is calculated by the cooperation of the above functional blocks.

第２電力データ欠損判定部２２１は、デマンドレスポンス実施後の所定の期間経過後に、第１電力データベース１００から第１電力データの第１欠損が補完された第２電力データを取得する。第２電力データは、第１電力データに生じている第１欠損のデータが各顧客の電力メータから収集されることによって補完されたものである。しかし、第２電力データも完全なものではなく、一部に欠損が生じている場合がある。 The second power data loss determination unit 221 acquires the second power data in which the first loss of the first power data is complemented from the first power database 100 after a predetermined period of time has elapsed after the demand response is executed. The second power data is complemented by collecting the first missing data occurring in the first power data from each customer's watt-hour meter. However, the second power data is not perfect, and there may be some defects.

第２電力データ欠損判定部２２１は、第２電力データに第２欠損が生じているかどうか判定する。第２電力データの第２欠損は、第１電力データの第１欠損よりも小さくなる。従って、第２電力データのデータ量は第１電力データのデータ量よりも大きい。ここで、第２欠損電力データ補完部２２２でも新たに第２欠損を補完して、確定ベースラインを計算する必要がある。 The second power data loss determination unit 221 determines whether or not the second power data has a second loss. The second loss of the second power data is smaller than the first loss of the first power data. Therefore, the amount of data of the second power data is larger than the amount of data of the first power data. Here, it is necessary for the second missing power data complementing unit 222 to newly complement the second missing and calculate the definite baseline.

第２欠損電力データ補完部２２２は、判定された第２欠損を予め定められた補完方法に基づいて補完する。ここでの補完方法は様々な方法が用いられ得る。例えば後述する補完方法に準じた方法を用いてもよい。いずれの方法を用いるかは顧客との間の契約事項に依存するものとする。確定ベースライン計算部２２３は、補完された第２電力データに基づいて顧客に通知される確定ベースライン値を計算する。確定ベースライン計算部２２３は、確定ベースライン値に基づいて確定ベースラインを計算する。 The second missing power data complementing unit 222 complements the determined second missing power based on a predetermined complementing method. Various methods can be used as the complement method here. For example, a method according to the complementing method described later may be used. Which method to use depends on the contractual terms with the customer. The fixed baseline calculation unit 223 calculates the fixed baseline value notified to the customer based on the supplemented second power data. The fixed baseline calculation unit 223 calculates the fixed baseline based on the fixed baseline value.

確定ベースライン値は、確定した電力削減量や事業者インセンティブ値の計算に用いられる。事業者インセンティブ値は、電力削減量に従って事業者から与えられるインセンティブを示す指標である。確定ベースライン計算部２２３は、計算された確定ベースラインを確定ベースライン値データベース１５１に記憶させる。 The fixed baseline value is used to calculate the fixed power reduction amount and the operator incentive value. The business operator incentive value is an index showing the incentive given by the business operator according to the amount of power reduction. The fixed baseline calculation unit 223 stores the calculated fixed baseline in the fixed baseline value database 151.

次に、デマンドレスポンス実施後、電力削減量に対して顧客に与えられるインセンティブについて説明する。電力削減量は、顧客との契約時に予め予測ベースライン値から求めるように決定されている。デマンドレスポンス実施後の所定の期間経過後に、需要家とのインセンティブ計算部３１０は、顧客インセンティブ値を計算する。需要家とのインセンティブ計算部３１０は、予測ベースラインと第２電力データベース１１０に記憶されている電力削減量に関するＤＲ電力データとに基づいて顧客インセンティブ値を計算する。顧客インセンティブ値は、例えばデマンドレスポンス実施後に顧客に対して通知手段（不図示）によって通知される。 Next, the incentive given to the customer for the amount of power reduction after the demand response is implemented will be described. The amount of power reduction is determined in advance from the forecast baseline value at the time of contract with the customer. After a predetermined period of time has elapsed after the demand response is executed, the incentive calculation unit 310 with the customer calculates the customer incentive value. The incentive calculation unit 310 with the customer calculates the customer incentive value based on the prediction baseline and the DR power data regarding the power reduction amount stored in the second power database 110. The customer incentive value is notified to the customer by a notification means (not shown), for example, after the demand response is executed.

電気事業者とのインセンティブ計算部３１１は、デマンドレスポンス実施後の一定期間経過後に、確定ベースライン値と第２電力データベース１１０に記憶されているＤＲ電力データとに基づいて電力削減量と事業者インセンティブ値とを計算する。事業者インセンティブ値は、デマンドレスポンスの実施後の所定の期間経過後に通知される。事業者インセンティブ値と顧客インセンティブ値との差額がデマンドレスポンス事業における利益となる。本実施の形態では顧客インセンティブ値の計算に予測ベースラインを用いているが、デマンドレスポンス実施後に確定する確定ベースラインも用い得る。 The incentive calculation unit 311 with the electric power company determines the amount of power reduction and the electric power incentive based on the fixed baseline value and the DR power data stored in the second power database 110 after a certain period of time has passed after the demand response is executed. Calculate with value. The business operator incentive value is notified after a predetermined period of time has elapsed after the demand response is executed. The difference between the business incentive value and the customer incentive value is the profit in the demand response business. In the present embodiment, the prediction baseline is used to calculate the customer incentive value, but a definite baseline that is determined after the demand response is executed can also be used.

しかし、デマンドレスポンス発令時に顧客に対して予測ベースラインに基づいた電力削減量を通知しているため、後日異なった確定ベースラインが通知されることは顧客に不利益が生じる可能性がある。そこで、本実施の形態では、予測ベースラインに基づいたインセンティブ値を通知するものとしている。どのような通知を行うかということは、顧客との間の契約事項に依存する。本実施の形態では、予測ベースラインに基づいたインセンティブ値を通知しているので、予測ベースラインを確定ベースラインに近づけることが重要となる。 However, since the customer is notified of the amount of power reduction based on the forecast baseline when the demand response is issued, it may be disadvantageous for the customer to be notified of a different confirmed baseline at a later date. Therefore, in the present embodiment, the incentive value based on the prediction baseline is notified. What kind of notification is given depends on the contract with the customer. In the present embodiment, since the incentive value based on the forecast baseline is notified, it is important to bring the forecast baseline closer to the definite baseline.

以下、欠損が生じている第１電力データを第１欠損電力データ補完部２１２が補完する方法について詳述する。まず、予測ベースラインの基本的な計算方法について説明する。図２は、第１の手法による予測ベースラインの計算例を示す図である。第１の手法とは、デマンドレスポンスの実施日の電力データと実施日より以前の過去の電力データとを比較して、実施日の電力データと過去の電力データとの差分を考慮してデマンドレスポンス発令後の予測ベースラインを算出する手法である。以下第１の手法について説明する。 Hereinafter, a method in which the first missing power data complementing unit 212 complements the missing first power data will be described in detail. First, the basic calculation method of the forecast baseline will be described. FIG. 2 is a diagram showing a calculation example of the prediction baseline by the first method. The first method is to compare the power data of the demand response implementation date with the past power data before the implementation date, and consider the difference between the power data of the implementation date and the past power data to obtain the demand response. It is a method to calculate the prediction baseline after the announcement. The first method will be described below.

例えば、デマンドレスポンス実施日（５／１８）のデマンドレスポンス実施時間帯（１３：００−１５：００）の予測ベースラインを算出するために、先ずデマンドレスポンス実施日の直近５日間（５／１１−５／１５）のうち、デマンドレスポンス実施時間帯における平均電力量の多い４日間の需要データが選定される（１）。 For example, in order to calculate the forecast baseline for the demand response implementation time zone (13: 00-15: 00) on the demand response implementation date (5/18), first, the most recent 5 days (5 / 11-) of the demand response implementation date. Of 5/15), demand data for 4 days with a large average amount of power during the demand response implementation time is selected (1).

ここで、最も使用電力量の平均値が低い５／１３のデータを除いた上位４日間の過去データが選定される。選定された４日間の過去データから、それぞれの日の時間帯別（９：００−１２：００，１３：００−１５：００）の平均値データが算出される（２）。９：００−１２：００の時間帯を当日補正調整用時間帯（Ａ）とし、１３：００−１５：００の時間帯をデマンドレスポンス実施時間帯（Ｂ）とする。当日補正調整用時間帯（Ａ）は、当日のデマンドレスポンス実施時間帯（Ｂ）における予測ベースラインの算出のために、データを参照する時間帯である。デマンドレスポンス実施日では、電力需要が高まっているため、過去データに比べて電力データの値が高い。 Here, the past data of the top 4 days excluding the data of 5/13, which has the lowest average value of power consumption, is selected. From the selected 4-day past data, the average value data for each time zone (9: 00-12: 00, 13: 00-15: 00) is calculated (2). The time zone from 9:00 to 12:00 is set as the correction adjustment time zone (A) on the day, and the time zone from 13:00 to 15:00 is set as the demand response execution time zone (B). The current day correction adjustment time zone (A) is a time zone in which data is referred to for calculating the prediction baseline in the current day demand response execution time zone (B). On the demand response implementation date, the value of the power data is higher than that of the past data because the power demand is increasing.

そのため、デマンドレスポンス実施日の予測ベースラインの計算では、単純に過去データの平均を用いるのではなく、当日の高い電力需要の傾向に従って予測ベースラインを計算する。そこで、デマンドレスポンス実施時間帯の予測ベースラインの算出にあたり、デマンドレスポンス実施日当日に計測された電力データの平均値と４日間の過去データの平均値との差分が計算される。 Therefore, in the calculation of the forecast baseline of the demand response implementation date, the forecast baseline is calculated according to the tendency of high power demand on the day, instead of simply using the average of the past data. Therefore, in calculating the prediction baseline of the demand response execution time zone, the difference between the average value of the power data measured on the day of the demand response implementation day and the average value of the past data for 4 days is calculated.

デマンドレスポンス実施日において、デマンドレスポンス実施開始時間（１３：００）の４時間前〜１時間前（９：００−１２：００）の６コマ分（１コマは例えば３０分単位）の当日データが記録されている。そして、当日データの６コマ分の各平均と４日間の過去データの同時間帯の６コマ分の各平均値との６コマ分の差分の各データが算出される（３）。そして、６コマ分の差分のデータの平均値（１５０ｋＷｈ／コマ）が算出され、この値を当日補正調整量とする（４）。そして、デマンドレスポンス実施時間帯の時間別の各平均値データに当日補正調整量を加算して予測ベースライン値（ｋＷｈ）が計算される。そして、予測ベースライン値をデマンドレスポンス実施時間帯の各時間別に配分して予測ベースラインとする（５）。 On the demand response implementation date, the data for 6 frames (1 frame is, for example, 30 minutes) from 4 hours to 1 hour (9: 00-12: 00) before the demand response execution start time (13:00) is displayed. It has been recorded. Then, each data of the difference of 6 frames from each average value of 6 frames of the current day data and each average value of 6 frames of the past data of 4 days in the same time zone is calculated (3). Then, the average value (150 kWh / frame) of the difference data for 6 frames is calculated, and this value is used as the correction adjustment amount on the day (4). Then, the predicted baseline value (kWh) is calculated by adding the correction adjustment amount on the day to each average value data for each time of the demand response execution time zone. Then, the predicted baseline value is allocated to each time of the demand response execution time zone to obtain a predicted baseline (5).

次に、第２の手法によって予測ベースラインを計算する例を示す。図３は、第２の手法による予測ベースラインの計算例を示す図である。第２の手法とは、デマンドレスポンスが発令される時点から前の時間帯に事前計測された当日の電力データを用いて予想ベースラインを計算するものである。例えば、デマンドレスポンスが実施される時刻（９：４０）の１０分前（９：３０）にデマンドレスポンス発令予告が行われる場合を示す。予測ベースラインｂは、デマンドレスポンス発令前の一定時間帯における電力データａの平均値を予測ベースライン値とし、予測ベースライン値をデマンドレスポンスが実施される各時間帯別に配分することで決定される。 Next, an example of calculating the prediction baseline by the second method is shown. FIG. 3 is a diagram showing a calculation example of the prediction baseline by the second method. The second method is to calculate the expected baseline using the power data of the day pre-measured in the time zone before the time when the demand response is issued. For example, the case where the demand response issuance notice is given 10 minutes (9:30) before the time (9:40) when the demand response is executed is shown. The prediction baseline b is determined by using the average value of the power data a in a certain time zone before the demand response issuance as the prediction baseline value and allocating the prediction baseline value to each time zone in which the demand response is performed. ..

具体的には、９：３０に、デマンドレスポンス発令予告が行われる場合、９：００から９：３０までの電力データの平均値を予測ベースライン値とする。例えば、ベースライン計算対象時間帯（９：００から９：３０までの間の６コマ：１コマは例えば５分単位）の電力データの平均値が予測ベースライン値である。例えば、予測ベースライン値は、（５０８＋５１３＋５２５＋５３５＋５３１＋５２６）／６＝５２３（ｋＷｈ）と計算される。そして、予測ベースライン値（５２３ｋＷｈ）をデマンドレスポンス実施時間（９：４０−１０：４０）における各時間帯別に配分することにより予測ベースラインｂが決定される。 Specifically, when the demand response issuance notice is given at 9:30, the average value of the power data from 9:00 to 9:30 is used as the prediction baseline value. For example, the average value of the power data in the baseline calculation target time zone (6 frames from 9:00 to 9:30: 1 frame is, for example, in units of 5 minutes) is the predicted baseline value. For example, the predicted baseline value is calculated as (508 + 513 + 525 + 535 + 531 + 526) / 6 = 523 (kWh). Then, the prediction baseline value b is determined by allocating the prediction baseline value (523kWh) to each time zone in the demand response execution time (9: 40-10: 40).

次に、１１／１７にデマンドレスポンスが実施され、第１の手法に用いられる予測ベースライン算定対象時間帯のデータａに欠損がある場合の予測ベースラインの算出について説明する。図４は、電力データの補完について説明する図である。図４の上段に示されるように、デマンドレスポンスが実施される時間帯（９：００−１１：００）の過去の電力データに欠損が生じている。 Next, the calculation of the prediction baseline when the demand response is performed on 11/17 and the data a of the prediction baseline calculation target time zone used in the first method is missing will be described. FIG. 4 is a diagram illustrating complementation of power data. As shown in the upper part of FIG. 4, there is a loss in the past power data in the time zone (9: 00-11: 00) when the demand response is executed.

例えば、１１／１０のデータでは、１０：００−１０：３０の時間帯のデータが欠損している。この欠損を補完するために１０：００−１０：３０の時間帯データの前後の時間帯（９：３０−１０：００，１０：３０−１１：００）の２個のデータ（１１０と１３０）が用いられる。図４に示されるように、２個のデータの平均値（１１０＋１３０）／２＝１２０が補完データとして用いられる。他の日の電力データに生じているそれぞれの欠損も同様の方法によって補完される。 For example, in the data of 11/10, the data of the time zone from 10:00 to 10:30 is missing. To make up for this deficiency, two data (110 and 130) of the time zone (9: 30-10: 00, 10: 30-11: 00) before and after the time zone data of 10: 00-10: 30 Is used. As shown in FIG. 4, the average value (110 + 130) / 2 = 120 of the two data is used as the complementary data. Each loss in the power data of the other day is complemented in a similar way.

次に、１１／１７の当日補正調整時間帯の過去データに欠損がある場合について説明する。図５は、電力データの補完について説明する図である。図５の上段に示されるように、１１／１７の当日補正調整時間帯（５：００−８：００）の一部の時間帯（６：００−６：３０）に、電力データの欠損が生じている。この欠損を補完するために６：００−６：３０の時間帯のデータの前後の時間帯（５：３０−６：００，６：３０−７：００）の２個のデータ（８０、９０）が用いられる。図５の下段に示されるように、この２個のデータの平均値（８０＋９０）／２＝８５が補完データとして用いられる。 Next, a case where there is a defect in the past data of the correction adjustment time zone on the day of 11/17 will be described. FIG. 5 is a diagram illustrating complementation of power data. As shown in the upper part of FIG. 5, there is a loss of power data in a part of the time zone (6: 00-6: 30) of the day correction adjustment time zone (5: 00-8: 00) on 11/17. It is happening. To make up for this deficiency, two data (80, 90) in the time zone (5: 30-6: 00, 6: 30-7: 00) before and after the data in the time zone of 6: 00-6: 30 ) Is used. As shown in the lower part of FIG. 5, the average value (80 + 90) / 2 = 85 of these two data is used as complementary data.

次に、１１／１７にデマンドレスポンスが実施され、第２の手法に用いられる予測ベースライン算定対象時間帯のデータに欠損がある場合について説明する。図６は、電力データの補完について説明する図である。図６の上段に示されるように、１１／１７の予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）（８：２０−８：５０）の一部の時間帯（Ｃ）（８：３０−８：３５）に、電力データの欠損が生じている。この欠損を補完するために時間帯（Ｃ）のデータの前後の時間帯（８：２５−８：３０，８：３５−８：４０）の２個のデータ（５２０、５６０）が補完のための計算に用いられる。 Next, a case where the demand response is executed on 11/17 and the data of the prediction baseline calculation target time zone used in the second method is missing will be described. FIG. 6 is a diagram illustrating complementation of power data. As shown in the upper part of FIG. 6, a part of the time zone (C) (8: 30-8: 35) of the forecast baseline calculation target time zone (A) (8: 20-8: 50) on 11/17. ), There is a loss of power data. In order to complement this defect, two data (520, 560) in the time zone (8: 25-8: 30, 8: 35-8: 40) before and after the data in the time zone (C) are complemented. Used in the calculation of.

図６の下段に示されるように、欠損データに隣接する２個のデータの平均値（５２０＋５６０）／２＝５４０が補完データとして用いられる。そして予測ベースラインはデマンドレスポンス発令予告の３０分前からデマンドレスポンス発令予告時までの６コマ（１コマは５分単位）の平均値を予測ベースライン値とする。予測ベースライン値は、（５００＋５２０＋５４０＋５６０＋５４０＋５２０）÷６＝５３０（ｋＷｈ）と計算される。そして、予測ベースライン値５３０（ｋＷｈ）をデマンドレスポンス実施時間（Ｂ）（９：４０−１０：４０）の各時間帯別に配して予測ベースラインｂが決定される。 As shown in the lower part of FIG. 6, the average value (520 + 560) / 2 = 540 of the two data adjacent to the missing data is used as the complementary data. The prediction baseline value is the average value of 6 frames (1 frame is in units of 5 minutes) from 30 minutes before the announcement of the demand response issuance to the time of the announcement of the demand response issuance. The predicted baseline value is calculated as (500 + 520 + 540 + 560 + 540 + 520) ÷ 6 = 530 (kWh). Then, the prediction baseline value 530 (kWh) is arranged for each time zone of the demand response execution time (B) (9: 40-10: 40) to determine the prediction baseline b.

上述したように、第１欠損電力データ補完部２１２は、第１欠損が生じている時間帯の前後の時間帯に記憶されているデータの平均値を算出して第１欠損を補完する。補完方法について、データの欠損を平均値で算出する手法の他、最小二乗法、スプライン補間等の関数を用いる補間法によってデータを補完してもよい。 As described above, the first missing power data complementing unit 212 complements the first missing by calculating the average value of the data stored in the time zones before and after the time zone in which the first missing occurs. As for the complement method, in addition to the method of calculating the data loss by the average value, the data may be complemented by an interpolation method using a function such as a least squares method or a spline interpolation method.

以下、デマンドレスポンス計画システム１における処理方法のフローについて説明する。図７は、デマンドレスポンス計画システム１の処理の流れを示すフローチャートである。電力需給が逼迫し、デマンドレスポンス受信部４００が電力事業者からデマンドレスポンスの発令を受信する。そのとき、予測ベースライン計算処理部２１０は、デマンドレスポンス発令時点での予測ベースライン値の計算を開始する（ステップＳ１００）。第１電力データ欠損判定部２１１は、ベースライン計算に必要な電力データ（第１電力データベースから取得した第１電力データ）に欠損があるかどうか判定する（ステップＳ１０１）。 Hereinafter, the flow of the processing method in the demand response planning system 1 will be described. FIG. 7 is a flowchart showing a processing flow of the demand response planning system 1. The power supply and demand is tight, and the demand response receiving unit 400 receives the demand response issuance from the electric power company. At that time, the prediction baseline calculation processing unit 210 starts the calculation of the prediction baseline value at the time when the demand response is issued (step S100). The first power data loss determination unit 211 determines whether or not the power data (first power data acquired from the first power database) required for the baseline calculation is missing (step S101).

第１電力データに欠損があると判定された場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、第１欠損電力データ補完部２１２は、第１電力データの第１欠損を所定の補完方法に基づいて補完又は予測する（ステップＳ１０２）。予測ベースライン計算部２１３は、補完された第１電力データに基づいて、デマンドレスポンス発令時点での予測ベースラインを計算する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０１で第１電力データに欠損がないと判定された場合は、ステップＳ１０３が実行される。 When it is determined that the first power data has a defect (step S101: Yes), the first missing power data complement unit 212 complements or predicts the first defect of the first power data based on a predetermined complement method. (Step S102). The prediction baseline calculation unit 213 calculates the prediction baseline at the time when the demand response is issued based on the supplemented first power data (step S103). If it is determined in step S101 that there is no loss in the first power data, step S103 is executed.

デマンドレスポンス発令部４１０は、顧客にデマンドレスポンスを発令し（ステップＳ１０４）、予測ベースラインに基づいた電力削減量を同時に通知する。デマンドレスポンスの発令に従って顧客はデマンドレスポンスを実施する（ステップＳ１０５）。デマンドレスポンス実施後に確定ベースライン計処理算部２２０は、確定ベースラインを計算開始する。第２電力データ欠損判定部２２１は、デマンドレスポンス実施後の一定期間経過後に、第１電力データベース１００から第２電力データを取得する。第２電力データ欠損判定部２２１は、ベースライン計算に必要な電力データ（第２電力データ）に欠損があるかどうかを判定する（ステップＳ１０６）。 The demand response issuing unit 410 issues a demand response to the customer (step S104), and simultaneously notifies the customer of the amount of power reduction based on the prediction baseline. The customer executes the demand response according to the issuance of the demand response (step S105). After executing the demand response, the fixed baseline total processing unit 220 starts calculating the fixed baseline. The second power data loss determination unit 221 acquires the second power data from the first power database 100 after a certain period of time has elapsed after the demand response is executed. The second power data loss determination unit 221 determines whether or not the power data (second power data) required for the baseline calculation is missing (step S106).

電力データ第２欠損があると判定された場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、第２欠損電力データ補完部２２２は、第２欠損を予め定められた補完方法に基づいて第２欠損を補完する（ステップＳ１０７）。確定ベースライン計算部２２３は、補完された第２電力データに基づいて確定ベースラインを計算する（ステップＳ１０８）。デマンドレスポンス実施後の一定期間経過後、インセンティブ計算部３１１は、確定ベースラインとＤＲ電力データとに基づいて顧客が行った節電による電力削減量を算出する（ステップＳ１０９）。 When it is determined that there is a second loss of power data (step S106: Yes), the second loss power data complement unit 222 complements the second loss based on a predetermined complement method (step). S107). The fixed baseline calculation unit 223 calculates the fixed baseline based on the supplemented second power data (step S108). After a certain period of time has elapsed after the demand response is executed, the incentive calculation unit 311 calculates the amount of power reduction due to the power saving performed by the customer based on the fixed baseline and the DR power data (step S109).

インセンティブ計算部３１０は、過去のそれぞれのデマンドレスポンス実施毎に記憶されたＤＲ電力データと予測ベースラインとに基づいて、それぞれのデマンドレスポンスの節電結果を導出する。そして、インセンティブ計算部３１１は、過去のそれぞれのデマンドレスポンス実施毎に記憶されたＤＲ電力データと確定ベースライン値とに基づいて、顧客が実際に行ったデマンドレスポンス実施毎のデマンドレスポンスの結果を導出する（ステップＳ１１０）。 The incentive calculation unit 310 derives the power saving result of each demand response based on the DR power data and the prediction baseline stored for each past demand response execution. Then, the incentive calculation unit 311 derives the result of the demand response for each demand response actually performed by the customer based on the DR power data stored for each past demand response execution and the fixed baseline value. (Step S110).

インセンティブ計算部３１１は、それぞれのデマンドレスポンス実施毎の節電結果から顧客インセンティブ値を算出する。そして、インセンティブ計算部３１１は、節電結果からそれぞれのデマンドレスポンス実施毎の報奨金額（事業者インセンティブ値）を算出する（ステップＳ１１１）。 The incentive calculation unit 311 calculates the customer incentive value from the power saving result for each demand response implementation. Then, the incentive calculation unit 311 calculates the reward amount (business operator incentive value) for each demand response implementation from the power saving result (step S111).

上述したように、デマンドレスポンス計画システム１によると、デマンドレスポンスが発令される時点で顧客が削減すべき電力量の基準となる予測ベースラインを計算することができる。そして、デマンドレスポンス計画システム１は、予測ベースラインの計算に使用する電力データに欠損があっても補完することにより予測ベースラインを計算することができる。これにより、デマンドレスポンス計画システム１は、デマンドレスポンス発令時に予測ベースラインに基づいて目標とする電力削減量を顧客に対して通知することができる。 As described above, according to the demand response planning system 1, it is possible to calculate a prediction baseline that serves as a reference for the amount of power that the customer should reduce when the demand response is issued. Then, the demand response planning system 1 can calculate the prediction baseline by supplementing even if there is a defect in the power data used for calculating the prediction baseline. As a result, the demand response planning system 1 can notify the customer of the target power reduction amount based on the prediction baseline when the demand response is issued.

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では、デマンドレスポンス計画システム１において、予測ベースラインの計算に使用する電力データに欠損がある場合に前後のデータの平均値を算出することで欠損データを補完するものとした。これに対し、第２の実施形態におけるデマンドレスポンス計画システム１は、電力データの欠損を、同時間帯の過去の数日分のデータの平均値を算出することにより補完するものである。 (Second Embodiment)
Hereinafter, the second embodiment will be described. In the first embodiment, in the demand response planning system 1, when there is a deficiency in the power data used for the calculation of the prediction baseline, the deficient data is complemented by calculating the average value of the data before and after the deficiency. On the other hand, the demand response planning system 1 in the second embodiment complements the lack of power data by calculating the average value of the data for the past several days in the same time zone.

１１／１７の予測ベースライン算定対象時間帯のデータに欠損がある場合について説明する。図８は、電力データの補完について説明する図である。図８に示されるように、１１月１７日のデマンドレスポンスに対する予測ベースラインの算定の元となる過去データに欠損が生じている。例えば、ベースライン算定対象時間帯（９：００−１１：００）の数日分の過去データの内、１１月１４日の一部の時間帯（１０：３０−１１：００）に欠損が生じている。この欠損を補完するために、欠損のあった日からｎ日間分（ｎは任意の数字）の過去のデータの平均値を用いる。 The case where there is a deficiency in the data of the forecast baseline calculation target time zone on 11/17 will be described. FIG. 8 is a diagram illustrating complementation of power data. As shown in FIG. 8, there is a defect in the historical data that is the basis for calculating the forecast baseline for the demand response on November 17. For example, out of the past data for several days in the baseline calculation target time zone (9: 00-11: 00), a defect occurs in a part of the time zone (10: 30-11: 00) on November 14th. ing. In order to supplement this deficiency, the average value of the past data for n days (n is an arbitrary number) from the date of the deficiency is used.

ここでｎ＝４とすると、１０：３０−１１：００の時間帯における１１／１０から１１／１３までの４日分の過去データが選択される。そして、１０：３０−１１：００の時間帯における４日分のデータの平均値（１４０＋１３０＋１４０＋１３０）／４＝１３５が補完データとして用いられる。また、図８でｎ＝３とすると、１０：３０−１１：００の時間帯における１１／１１−１１／１３の３日分のデータの平均値（１３０＋１４０＋１３０）／３＝１３３が補完データとして用いられる。 Here, assuming that n = 4, the past data for 4 days from 11/10 to 11/13 in the time zone of 10:30-11: 00 is selected. Then, the average value (140 + 130 + 140 + 130) / 4 = 135 of the data for four days in the time zone of 10:30-11: 00 is used as the complementary data. Further, assuming that n = 3 in FIG. 8, the average value (130 + 140 + 130) / 3 = 133 of the data for 3 days of 11 / 11-11 / 13 in the time zone of 10:30-11: 00 is used as the complementary data. Be done.

上述したように、第１欠損電力データ補完部２１２は、第１欠損が生じている日付の前のｎ日分（ｎは自然数）の第１欠損が生じている同じ時間帯のデータの平均値を算出し、この平均値を用いて第１欠損を補完する。これにより、デマンドレスポンス計画システム１は、予測ベースライン値の計算に使用する電力データに欠損がある場合に日付を時間軸とした補完方法により予測ベースラインを計算することができる。 As described above, the first missing power data complementing unit 212 is the average value of the data in the same time zone in which the first loss occurs for n days (n is a natural number) before the date when the first loss occurs. Is calculated, and this average value is used to supplement the first defect. As a result, the demand response planning system 1 can calculate the prediction baseline by the complement method with the date as the time axis when there is a deficiency in the power data used for calculating the prediction baseline value.

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について説明する。第２の実施形態では、デマンドレスポンス計画システム１は、予測ベースライン値の計算に使用する電力データに欠損がある場合に日付を時間軸として補完するものとした。第３の実施形態におけるデマンドレスポンス計画システム１では、欠損が生じている日のデータの傾向から欠損データの予測値を算出して補完する。 (Third Embodiment)
Hereinafter, the third embodiment will be described. In the second embodiment, the demand response planning system 1 complements the date as a time axis when there is a deficiency in the power data used for calculating the forecast baseline value. In the demand response planning system 1 according to the third embodiment, the predicted value of the missing data is calculated and complemented from the tendency of the data on the day when the missing data occurs.

１１／１７に第２の手法の手法による予測ベースラインを算定する際に、算定対象時間帯のデータに欠損がある場合について説明する。図９は、電力データの補完について説明する図である。図９に示されるように、１１月１７日の予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）（８：２０−８：５０）の一部の時間帯（Ｃ）（８：４５−８：５０）に、電力データの欠損が生じている。 A case where there is a deficiency in the data of the calculation target time zone when calculating the prediction baseline by the method of the second method will be described on 11/17. FIG. 9 is a diagram illustrating complementation of power data. As shown in FIG. 9, a part of the time zone (C) (8: 45-8: 50) of the forecast baseline calculation target time zone (A) (8: 20-8: 50) on November 17th. There is a loss of power data.

この欠損データは、予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）の最後の時間帯（Ｃ）に位置しているため、隣接する２つの時間帯のデータで補完する方法は適さない。この日の電力需要の傾向に着目すると、時間帯（Ｃ）の直前の５コマ（１コマは５分単位）分の時間帯（８：２０−８：４５）の電力需要に上昇傾向が見られる。そうすると、時間帯（Ｃ）の欠損データはこの上昇傾向に従うと予想される。 Since this missing data is located in the last time zone (C) of the prediction baseline calculation target time zone (A), the method of supplementing with the data of two adjacent time zones is not suitable. Focusing on the trend of electricity demand on this day, we can see that the electricity demand in the time zone (8: 20-8: 45) for the 5 frames (1 frame is in units of 5 minutes) immediately before the time zone (C) is on an upward trend. Be done. Then, the missing data in the time zone (C) is expected to follow this upward trend.

そこで、この欠損を補完するために時間帯（Ｃ）（８：４５−８：５０）のデータの直前のｎコマ分（ｎは任意の自然数）の電力データの傾向に基づいて欠損部分のデータの予測値が算出される。例えば、予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）のｎ＝５コマ分の時間帯のデータには、ｙ＝５ｘ＋５００…（式１）に従った上昇傾向があるため、時間帯（Ｃ）の欠損データの予測値は、式１に基づいて５２５と算出される。図９に示されるように、予測値５２５が補完データとして用いられる。 Therefore, in order to supplement this defect, the data of the defective portion is based on the tendency of the power data for n frames (n is an arbitrary natural number) immediately before the data in the time zone (C) (8: 45-8: 50). The predicted value of is calculated. For example, the data for the time zone of n = 5 frames in the prediction baseline calculation target time zone (A) tends to increase according to y = 5x + 500 ... (Equation 1), so that the time zone (C) is missing. The predicted value of the data is calculated as 525 based on Equation 1. As shown in FIG. 9, the predicted value 525 is used as complementary data.

そして予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）の６コマ（１コマは５分単位）の平均値が予測ベースライン値として表される。予測ベースライン値は、（５００＋５０５＋５１０＋５１５＋５２０＋５２５）÷６＝５１２．５（ｋＷｈ）と計算される。そして、予測ベースライン値５１２．５（ｋＷｈ）をデマンドレスポンス実施時間（Ｂ）（９：００−１０：００）の各時間帯別に配して予測ベースラインｂが決定される。 Then, the average value of 6 frames (1 frame is in units of 5 minutes) in the prediction baseline calculation target time zone (A) is expressed as the prediction baseline value. The predicted baseline value is calculated as (500 + 505 + 510 + 515 + 520 + 525) ÷ 6 = 512.5 (kWh). Then, the prediction baseline value 512.5 (kWh) is arranged for each time zone of the demand response execution time (B) (9: 00-10: 00) to determine the prediction baseline b.

この補完方法は、予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）の最初の１コマの時間帯（８：２０−８：２５）のデータに欠損がある場合に適用してもよい。また、傾向が一致する日は１日に限られず、ｎ日分（ｎは自然数）のデータに基づいて欠損がある時間帯と同じ時間帯の電力データの平均値を計算し、欠損の補完を行ってもよい。 This complementation method may be applied when there is a defect in the data of the time zone (8: 20-8: 25) of the first frame of the prediction baseline calculation target time zone (A). In addition, the days when the trends match are not limited to one day, and the average value of the power data in the same time zone as the time zone in which there is a defect is calculated based on the data for n days (n is a natural number) to supplement the defect. You may go.

上述したように、第１欠損電力データ補完部２１２は、第１電力データに第１欠損が生じている場合に、過去の同時間帯に記憶されているデータの傾向に基づいて予想値を算出し、この予想値を用いて第１欠損を補完する。そして、デマンドレスポンス計画システム１によると、予測ベースラインの算定に用いるデータの欠損が算定時間帯の時間別の配列の最初又は最後にある場合でも欠損データの予想値を算出して予測ベースラインを算出することができる。 As described above, the first missing power data complementing unit 212 calculates the expected value based on the tendency of the data stored in the same time zone in the past when the first missing power data has the first loss. Then, this predicted value is used to supplement the first defect. Then, according to the demand response planning system 1, even if the data used for calculating the prediction baseline is lost at the beginning or the end of the time-based array of the calculation time zone, the predicted value of the missing data is calculated and the prediction baseline is set. Can be calculated.

（第４の実施形態）
第３の実施形態では、デマンドレスポンス計画システム１は、予測ベースラインの計算に使用する電力データに欠損がある場合にデマンドレスポンス実施日の電力データの傾向に従って補完するものとした。これに対し、第４の実施形態におけるデマンドレスポンス計画システム１は、電力データの欠損を過去のデータから傾向が最も一致する日のデータを選択し、選択されたデータから欠損データの予測値を算出して補完する。 (Fourth Embodiment)
In the third embodiment, the demand response planning system 1 complements the power data used for the calculation of the prediction baseline according to the tendency of the power data on the demand response implementation date when there is a defect. On the other hand, the demand response planning system 1 in the fourth embodiment selects the data of the day when the tendency of the power data loss most matches from the past data, and calculates the predicted value of the missing data from the selected data. To complement.

１１／１７に第２の手法の手法による予測ベースラインを算定する際に、予測ベースライン算定対象時間帯のデータに欠損がある場合について説明する。図１０は、電力データの補完について説明する図である。図１１の上段に示されるように、１１／１７の予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）（８：２０−８：５０）の一部の時間帯（Ｃ）（８：４５−８：５０）に、電力データの欠損が生じている。図１０の中段に示されるように、過去のｎ日分（ｎは自然数）のそれぞれのデータの各電力需要の傾向に着目すると、１１／１０の予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）電力データと１１／１７の予測ベースライン算定対象時間帯（Ａ）の電力データとの傾向が最も一致している。 A case where there is a deficiency in the data of the time zone for which the prediction baseline is calculated will be described when calculating the prediction baseline by the method of the second method on 11/17. FIG. 10 is a diagram illustrating complementation of power data. As shown in the upper part of FIG. 11, a part of the time zone (C) (8: 45-8: 50) of the forecast baseline calculation target time zone (A) (8: 20-8: 50) on 11/17. ), There is a loss of power data. As shown in the middle part of FIG. 10, focusing on the tendency of each power demand of each data for the past n days (n is a natural number), the forecast baseline calculation target time zone (A) power data of 11/10 And the tendency with the power data of the forecast baseline calculation target time zone (A) on November 17 are the most consistent.

そこで、図１０の下段に示されるように、時間帯（Ｃ）の欠損データは、１１／１０の電力データに基づいて予測値が５２５と算出される。従って予測ベースライン値は、（５００＋５０５＋５１０＋５１５＋５２０＋５２５）÷６＝５１２．５（ｋＷｈ）と算出される。そして予測ベースライン値５１２．５（ｋＷｈ）をデマンドレスポンス実施時間（Ｂ）（９：００−１０：００）の各時間帯別に配して予測ベースラインｂが決定される。上記手法では電力データの傾向が数値として一致している日のデータを選択しているが、傾向が相似形で一致しているデータが選択されてもよい。 Therefore, as shown in the lower part of FIG. 10, the predicted value of the missing data in the time zone (C) is calculated to be 525 based on the power data of 11/10. Therefore, the predicted baseline value is calculated as (500 + 505 + 510 + 515 + 520 + 525) ÷ 6 = 512.5 (kWh). Then, the prediction baseline value 512.5 (kWh) is arranged for each time zone of the demand response execution time (B) (9: 00-10: 00) to determine the prediction baseline b. In the above method, the data of the day when the tendency of the power data matches as a numerical value is selected, but the data whose tendency matches in a similar form may be selected.

上述したように、第１欠損電力データ補完部２１２は、第１欠損が生じている日付の前のｎ日分（ｎは自然数）の各データから第１欠損が生じている日付のデータの傾向と最も近い傾向を有する日付のデータに基づく予想値を算出し、この予想値を用いて第１欠損を補完する。そして、デマンドレスポンス計画システム１によると、算出された予想値を用いて予測ベースラインを決定することができる。 As described above, the first missing power data complementing unit 212 tends to collect data on the date on which the first loss occurs from each data for n days (n is a natural number) before the date on which the first loss occurs. A predicted value based on the data of the date having the closest tendency is calculated, and this predicted value is used to supplement the first defect. Then, according to the demand response planning system 1, the prediction baseline can be determined using the calculated predicted value.

上記の第１〜第４の実施形態にかかるデマンドレスポンス計画システム１におけるデータの補完方法は個別に説明したが、これらの各方法はそれぞれを任意に組み合わせて最適な解を求めるものであってもよい。補完方法を組み合わせる等して変更する場合は、顧客と予め契約により定める条項を設けてもよい。 The data complementation methods in the demand response planning system 1 according to the first to fourth embodiments have been described individually, but even if each of these methods is arbitrarily combined to obtain the optimum solution. Good. When changing by combining complementary methods, a clause specified in advance by a contract with the customer may be provided.

以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、電力需給抑制を促すためのデマンドレスポンスの発令時点において、顧客の過去の電力使用状態が記録された電力データを取得し、発令時点において電力データに欠損が生じているか否かを判定する電力データ欠損判定部２１１と、所定の補完方法に基づいて、電力データ欠損判定部２１１により生じていると判定された欠損を補完する欠損電力データ補完部２１２と、欠損電力データ補完部により欠損が補完された電力データに基づいて、デマンドレスポンスの発令の際に顧客に通知される予測ベースラインを計算する予測ベースライン計算部２１３と、を持つことにより、デマンドレスポンスの発令の際に計算されるベースライン値の誤差を低減することができる。 According to at least one embodiment described above, at the time of issuance of the demand response for promoting the suppression of power supply and demand, the power data in which the customer's past power usage status is recorded is acquired, and the power data is lost at the time of issuance. A power data loss determination unit 211 that determines whether or not a defect has occurred, and a missing power data complement unit 212 that complements a defect determined by the power data loss determination unit 211 based on a predetermined complement method. , Demand by having a prediction baseline calculation unit 213 that calculates a prediction baseline notified to the customer when a demand response is issued based on the power data whose loss is complemented by the missing power data supplementing unit. It is possible to reduce the error of the baseline value calculated when the response is issued.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention as well as the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.

例えば、上記各実施形態では、電力量削減のためのデマンドレスポンス計画システム１を例に挙げて説明したが、この場合に限られず、デマンドレスポンス計画システム１は、電力以外のガスや熱などのエネルギー資源を供給するエネルギー資源供給システムに適用してもよい。また、デマンドレスポンス計画システム１は、ＣＯ２の排出取引に関するＣＯ２クレジットや、他の温室効果ガス等のエネルギー資源の排出量を対象とするシステムに適用してもよい。即ち、デマンドレスポンス計画システム１は、電力需給抑制の目的以外に、プラント等の供給設備を介して市場取引の対象となるガス、熱、エネルギー資源、排出ガス、水等の需給対象物の需給抑制のために用いられてもよい。 For example, in each of the above embodiments, the demand response planning system 1 for reducing the amount of electric power has been described as an example, but the present invention is not limited to this case, and the demand response planning system 1 is an energy source such as gas or heat other than electric power. It may be applied to an energy resource supply system that supplies resources. Further, the demand response planning system 1 may be applied to a system that targets CO2 credits related to CO2 emissions trading and emissions of other energy resources such as greenhouse gases. That is, the demand response planning system 1 suppresses the supply and demand of gas, heat, energy resources, exhaust gas, water, and other supply and demand objects that are subject to market transactions through supply equipment such as plants, in addition to the purpose of suppressing the supply and demand of electricity. May be used for.

１…デマンドレスポンス計画システム、１００…第１電力データベース、１１０…第２電力データベース、１５０…予測ベースライン値データベース、１５１…確定ベースライン値データベース、２００…ベースライン算出部、２１０…予測ベースライン計算処理部、２１１…第１電力データ欠損判定部、２１２…第１欠損電力データ補完部、２１３…予測ベースライン計算部、２２０…確定ベースライン計処理算部、２２１…第２電力データ欠損判定部、２２２…第２欠損電力データ補完部、２２３…確定ベースライン計算部、需要家との３１０…インセンティブ計算部、３１１…電気事業者とのインセンティブ計算部、４００…デマンドレスポンス受信部、４１０…デマンドレスポンス発令部 1 ... Demand response planning system, 100 ... 1st power database, 110 ... 2nd power database, 150 ... Predicted baseline value database, 151 ... Confirmed baseline value database, 200 ... Baseline calculation unit, 210 ... Predicted baseline calculation Processing unit, 211 ... 1st power data loss determination unit, 212 ... 1st power data loss determination unit, 213 ... Prediction baseline calculation unit, 220 ... Confirmed baseline total processing calculation unit, 221 ... Second power data loss determination unit , 222 ... 2nd Missing Power Data Complementary Unit, 223 ... Fixed Baseline Calculation Unit, 310 ... Incentive Calculation Unit with Consumers, 311 ... Incentive Calculation Unit with Electricity Provider, 400 ... Demand Response Receiver, 410 ... Demand Response issuing department

Claims (3)

電力事業者により発令される電力需給抑制を促すためのデマンドレスポンスの発令時点において、前記電力事業者の顧客の過去の電力使用状態が記録された電力データを電力データベースから取得し、前記取得した前記電力データに欠損が生じているか否かを判定する電力データ欠損判定部と、
所定の補完方法に基づいて、前記電力データ欠損判定部により生じていると判定された前記欠損を補完する欠損電力データ補完部と、
前記欠損電力データ補完部により前記欠損が補完された前記電力データに対して、デマンドレスポンス実施時間帯に応じた期間について統計処理を行うことで、前記デマンドレスポンスの発令の際に顧客に通知される予測ベースラインを計算する予測ベースライン計算部と、
を備え、
前記欠損電力データ補完部は、前記欠損が生じている日付の前のｎ日分（ｎは自然数）の前記電力データから、前記欠損が生じている日付の前記電力データの傾向と最も近い傾向を有する日付の前記電力データを選択し、前記選択した前記電力データに基づく予想値を算出し、前記算出した前記予想値を用いて前記欠損を補完する、
デマンドレスポンス計画システム。 In issuance time of demand response for prompting power supply repression issued by the power company, the acquired historical power data power use state is recorded in the power company customer from the power database, and the acquired the A power data loss determination unit that determines whether or not the power data is missing,
Based on a predetermined complement method, a missing power data complementing unit that complements the loss determined to be caused by the power data missing determining unit, and
By performing statistical processing on the power data whose loss has been supplemented by the missing power data supplementing unit for a period corresponding to the demand response execution time zone , the customer is notified when the demand response is issued. Prediction baseline calculation unit that calculates the prediction baseline, and
Equipped with a,
The missing power data complementing unit obtains a tendency closest to the tendency of the power data on the date on which the loss occurs from the power data for n days (n is a natural number) before the date on which the loss occurs. The power data of the date of possession is selected, an expected value based on the selected electric power data is calculated, and the calculated expected value is used to supplement the defect.
Demand response planning system. コンピュータが、
電力事業者により発令される電力需給抑制を促すためのデマンドレスポンスの発令時点において、顧客の過去の電力使用状態が記録された電力データを電力データベースから取得し、
前記取得した前記電力データに欠損が生じているか否かを判定し、
所定の補完方法に基づいて、生じていると判定された前記欠損を補完し、
前記欠損が補完された前記電力データに対して、デマンドレスポンス実施時間帯に応じた期間について統計処理を行うことで、前記デマンドレスポンスの発令の際に顧客に通知される予測ベースラインを計算し、
前記欠損を補完する際に、前記欠損が生じている日付の前のｎ日分（ｎは自然数）の前記電力データから、前記欠損が生じている日付の前記電力データの傾向と最も近い傾向を有する日付の前記電力データを選択し、前記選択した前記電力データに基づく予想値を算出し、前記算出した前記予想値を用いて前記欠損を補完する、
デマンドレスポンス計画方法。 The computer
At the time of the issuance of the demand response to promote the suppression of the power supply and demand issued by the electric power company, the electric power data in which the customer's past electric power usage status is recorded is acquired from the electric power database .
It is determined whether or not the acquired power data is missing, and the result is determined.
Complement the defect determined to be occurring based on a predetermined complementation method,
By performing statistical processing on the power data to which the deficiency is complemented for a period corresponding to the demand response execution time zone, a prediction baseline to be notified to the customer when the demand response is issued is calculated .
When compensating for the deficiency, the tendency closest to the tendency of the power data on the date on which the deficiency occurs is obtained from the power data for n days (n is a natural number) before the date on which the deficiency occurs. The power data of the date to have is selected, an expected value based on the selected electric power data is calculated, and the calculated expected value is used to supplement the defect.
Demand response planning method. コンピュータに、
電力事業者により発令される電力需給抑制を促すためのデマンドレスポンスの発令時点において、顧客の過去の電力使用状態が記録された電力データを電力データベースから取得させ、
前記取得した前記電力データに欠損が生じているか否かを判定させ、
所定の補完方法に基づいて、生じていると判定された前記欠損を補完させ、
前記欠損が補完された前記電力データに対して、デマンドレスポンス実施時間帯に応じた期間について統計処理を行うことで、前記デマンドレスポンスの発令の際に顧客に通知される予測ベースラインを計算させ、
前記欠損を補完させる際に、前記欠損が生じている日付の前のｎ日分（ｎは自然数）の前記電力データから、前記欠損が生じている日付の前記電力データの傾向と最も近い傾向を有する日付の前記電力データを選択させ、前記選択した前記電力データに基づく予想値を算出させ、前記算出させた前記予想値を用いて前記欠損を補完させる、
デマンドレスポンス計画プログラム。 On the computer
At the time of the issuance of the demand response to promote the suppression of the power supply and demand issued by the electric power company, the electric power data in which the customer's past electric power usage status is recorded is acquired from the electric power database .
It is made to judge whether or not the acquired power data has a defect, and it is determined.
Based on a predetermined complementation method, the defect determined to be occurring is complemented and
By performing statistical processing on the power data to which the deficiency is complemented for a period corresponding to the demand response execution time zone, the prediction baseline notified to the customer when the demand response is issued is calculated .
When compensating for the defect, the tendency closest to the tendency of the power data on the date on which the defect occurs is obtained from the power data for n days (n is a natural number) before the date on which the defect occurs. The electric power data of the date of possession is selected, an expected value based on the selected electric power data is calculated, and the calculated expected value is used to supplement the defect.
Demand response planning program.
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