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公開番号2020145910
公報種別公開特許公報(A)
公開日20200910
出願番号2019059381
出願日20190307
発明の名称電力需給予測自動化システムおよび電力需給予測自動化方法
出願人株式会社エプコ
代理人
主分類H02J 3/00 20060101AFI20200814BHJP(電力の発電,変換,配電)
要約【課題】根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測を提供する。
【解決手段】所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した候補日における代表気温と予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、温度差が一次選定候補日の次に小さい候補日に関する温度差を基準温度差として特定する処理と、候補日のうち一次選定候補日を除く残候補日であって、温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ予測対象日と予報天気が同一で、温度差が残候補日の中で最小の1日を二次選定候補日として特定する処理と、一次選定候補日および二次選定候補日における電力需要の実績値を取得し、取得した実績値の代表値を、予測対象日の電力需要予測値として算定する。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項1】
電力需要の実績値の情報を格納する記憶装置と、
前記情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の1日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を実行する演算装置と、
を含むことを特徴とする電力需給予測自動化システム。
続きを表示(約 4,800 文字)【請求項2】
前記演算装置は、
前記温度差を算定するに際し、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記代表気温として、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定するものである、
ことを特徴とする請求項1に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項3】
前記演算装置は、
前記予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、前記取得した実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記電力需要予測値として算定するものである、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項4】
前記演算装置は、
前記一次選定候補日を特定するに際し、前記温度差が小さい順に2日の候補日を、前記一次選定候補日として特定し、
前記電力需要予測値を算定するに際し、前記2日の一次選定候補日および前記1日の二次選定候補日の計3日に関する前記実績値について、前記代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定するものである、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項5】
前記演算装置は、
前記予測対象日との前記予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、前記残候補日のうち前記温度差が最小の1日を二次選定候補日として特定するものである、
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項6】
少なくとも翌日の電力需要予測値および発電計画を保持する記憶装置と、
電力広域的運営推進機関への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、処理を開始し、前記電力需要予測値と前記発電計画とを比較する処理、前記比較の結果に応じて予め定めた所定ルールにて計画発電量および常時バックアップ調達量を算定する処理、前記算定の結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者のシステムに送信する処理、前記電力需要予測値、前記発電計画、前記算定した計画発電量および常時バックアップ調達量の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する処理、および前記提出締切時刻の到来までに前記翌日計画を電力広域的運営推進機関のシステムに送信する処理、を実行する演算装置と、
を含む電力需給予測自動化システム。
【請求項7】
前記演算装置は、
前記常時バックアップ調達量を算定する処理に際し、
前記電力需要予測値が前記発電計画の示す発電量よりも小さい場合、前記常時バックアップ調達量を0と算定し、前記電力需要予測値が前記発電計画の示す発電量よりも大きい場合、前記電力需要予測値を、前記発電計画の示す発電量と常時バックアップ契約容量との合計値と比較し、
前記電力需要予測値と前記合計値との比較の結果、前記電力需要予測値が前記合計値より大きい場合、常時バックアップ契約容量を前記常時バックアップ調達量と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値より小さい場合、前記電力需要予測値から前記発電計画の示す発電量を差し引いた値を、前記常時バックアップ調達量と算定する、
ことを特徴とする請求項6に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項8】
前記記憶装置は、
前記電力需要予測値に基づき行われた卸電力取引所への入札結果の情報を更に保持し、
前記演算装置は、
前記電力需要予測値を、前記発電計画と前記入札結果が示す買電量との合計値と比較する処理を更に実行し、当該比較の結果に応じて前記常時バックアップ調達量の算定を行う、
ことを特徴とする請求項6に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項9】
前記演算装置は、
前記常時バックアップ調達量を算定する処理に際し、
前記電力需要予測値が前記合計値よりも小さい場合、前記常時バックアップ調達量を0と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値よりも大きい場合、前記電力需要予測値を、前記発電計画の示す発電量と常時バックアップ契約容量と前記買電量との合計値と比較し、
前記電力需要予測値と前記合計値との比較の結果、前記電力需要予測値が前記合計値より大きい場合、常時バックアップ契約容量を前記常時バックアップ調達量と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値より小さい場合、前記電力需要予測値から前記発電計画の示す発電量および前記買電量を差し引いた値を、前記常時バックアップ調達量と算定する、
ことを特徴とする請求項8に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項10】
前記演算装置は、
予め保持する又は所定システムから取得した卸電力取引所での電力単価と常時バックアップ単価とを比較し、前記電力単価が前記常時バックアップ単価より低い場合、常時バックアップ調達量を0と算定し、前記電力需要予測値のうち前記発電計画が示す発電量でまかなえない不足電力量をすべて前記卸電力取引所での入札対象と算定し、当該算定により特定した内容に基づく入札パターンを生成し、前記電力単価が前記常時バックアップ単価より高い場合、常時バックアップ調達量を常時バックアップ契約容量における最大値とし、前記不足電力量を前記卸電力取引所での入札対象と算定し、当該算定により特定した不足電力量に対応した入札パターンを生成する処理と、
前記生成した前記入札パターンに従い、前記卸電力取引所の一日前市場にて前記不足電力量の入札処理と、
を更に実行することを特徴とする請求項8または9に記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項11】
前記演算装置は、
前記翌日計画の生成に伴い、当該翌日計画の承認者の端末に対し、当該翌日計画における予定調達原価および売上目安の各情報を送信する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項6〜10のいずれかに記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項12】
前記記憶装置は、
電力需要の実績値の情報を更に保持し、
前記演算装置は、
前記実績値の情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の1日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を更に実行する、
ことを特徴とする請求項6〜11のいずれかに記載の電力需給予測自動化システム。
【請求項13】
電力需要の実績値の情報を格納する記憶装置を備えた情報処理システムが、
前記情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、
前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、
前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、
前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の1日を二次選定候補日として特定する処理と、
前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、
を実行することを特徴とする電力需給予測自動化方法。
【請求項14】
前記情報処理システムが、
前記温度差を算定するに際し、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記代表気温として、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定する、
ことを特徴とする請求項13に記載の電力需給予測自動化方法。
【請求項15】
前記情報処理システムが、
前記予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、前記取得した実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記電力需要予測値として算定する、
ことを特徴とする請求項13または14に記載の電力需給予測自動化方法。
【請求項16】
前記情報処理システムが、
前記一次選定候補日を特定するに際し、前記温度差が小さい順に2日の候補日を、前記一次選定候補日として特定し、
前記電力需要予測値を算定するに際し、前記2日の一次選定候補日および前記1日の二次選定候補日の計3日に関する前記実績値について、前記代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する、
ことを特徴とする請求項13〜15のいずれかに記載の電力需給予測自動化方法。
【請求項17】
前記情報処理システムが、
前記予測対象日との前記予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、前記残候補日のうち前記温度差が最小の1日を二次選定候補日として特定する、
ことを特徴とする請求項13〜16のいずれかに記載の電力需給予測自動化方法。
【請求項18】
情報処理システムが、
少なくとも翌日の電力需要予測値および発電計画を保持する記憶装置を備え、
電力広域的運営推進機関への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、処理を開始し、前記電力需要予測値と前記発電計画とを比較する処理、前記比較の結果に応じて予め定めた所定ルールにて計画発電量および常時バックアップ調達量を算定する処理、前記算定の結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者のシステムに送信する処理、前記電力需要予測値、前記発電計画、前記算定した計画発電量および常時バックアップ調達量の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する処理、および前記提出締切時刻の到来までに前記翌日計画を電力広域的運営推進機関のシステムに送信する処理、
を実行することを特徴とする電力需給予測自動化方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本発明は、電力需給予測自動化システムおよび電力需給予測自動化方法に関する。
続きを表示(約 11,000 文字)【背景技術】
【0002】
いわゆる電力自由化に伴い、数多くの小売電気事業者が事業活動を行うこととなった。これら小売電気事業者にとって、高圧、低圧の各顧客の管理や、同時同量監視などに加えて、それら顧客の電力需要を予測し、この予測結果に応じた電力を各種の電力市場から適宜に調達する業務が日々発生する。
上述の電力需給の予測や電力調達の業務は、小売電気事業者にとって相応の人的、経済的なコスト負担を強いるもので、コストや手間の低減が望まれている。
こうした、小売電気事業者における業務効率の改善等に関する従来技術としては、以下のような技術が提案されている。
【0003】
すなわち、電力を供給する地域を分割し、各地域の気象要素を予測する局地気象予測手段と、予め前記分割領域それぞれの電力需要の実績を収集して実績データベースを作成するデータベース作成手段と、前記局地気象予測手段の予測結果と実績データベースを基に、気象要素を加味した電力需要量を予測する電力需要予測手段とを具備することを特徴とする電力需要予測システム(特許文献1参照)などが提案されている。
【0004】
また、複数のコンピュータおよび通信ネットワークを利用して、電力市場における電力取引を仮想的に実現する電力取引評価支援システムにおいて、前記複数のコンピュータを構成する各コンピュータは、自コンピュータとこれを制御するプログラムにより実現される演算手段と、計算結果を保存する記憶手段と、データの入力および結果表示を行うインタフェース手段と、前記通信ネットワークを介して、他のコンピュータとの間で、電力取引の仮想的実現に関するデータまたは電力取引計画の評価に関するデータの通信を行う通信手段を備え、前記演算手段は、需要想定データと電源データに基づいて発電計画を作成する発電計画手段と、既存の契約を設定する契約設定手段と、前記発電計画手段により作成された前記発電計画から前記電力市場への入札量と入札価格を決定して入札計画を作成する入札計画手段と、前記入札計画手段により作成された前記入札量と前記入札価格に基づいて取引量と取引価格を決定する電力市場取引決定手段と、前記需要想定データ、前記電源データ、および前記電力市場取引決定手段により決定された前記取引量に基づいて、取引想定日の日間発電計画を作成する日間発電計画手段と、前記電力市場取引決定手段により決定された前記取引量および前記取引価格と、前記日間発電計画手段により作成された前記取引想定日の前記日間発電計画に基づいて、収益計算を実行する収益計算手段を備え、前記複数のコンピュータのうち、サーバとして動作するコンピュータは、自コンピュータとこれを制御する別のプログラムにより実現されるデータ管理手段を備え、前記データ管理手段は、少なくとも前記発電計画手段、前記入札計画手段、および前記日間発電計画手段を含み、電力取引を仮想的に実現するために、何らかの計画を作成するかまたは計画内容に影響を与える何らかのデータを設定あるいは予測する全ての手段を、実現要素決定手段と定義した場合に、各実現要素決定手段に対して、条件の差異を考慮した複数のデータセットを設定するデータセット設定手段と、前記差異を考慮する各条件毎に、前記データセット設定手段により設定された各前記複数のデータセットからデータセットを1つずつ逐次選択することで、全ての条件に対するデータセットの組み合わせを1つずつ逐次選択するデータセット選択手段を備えていることを特徴とする電力取引評価援システム(特許文献2参照)なども提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
特開2003−180032号公報
特開2006−260088号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
上述の業務のうち電力需給予測は、一般的に技術的難易度が高めとされる業務である。それ故、これに対する改善、支援の提案等も、最先端の予測アルゴリズムを大規模システムで実行するといった方向性に進みがちである。
【0007】
ところが、そうした提案に向けたシステムの開発や運用は高コストとなりやすく、当該提案を採用する小売電気事業者側でも、自ずとその高コストの一部を負担することになる。すなわち、電力需給予測業務に関して各種コストを軽減する目的であったところ、結局は相応のコストを負担する事態となりやすい。
【0008】
また、小売電気事業者としては、上述のような高度な予測アルゴリズムに基づく電力需給予測の結果を閲覧しても、その結果に至った経緯、理由が判然とせず、当該業務の遂行結果の良否や精度等の検証を自ら行うことも難しい。更には、そうした電力需給予測の結果を前提とした翌日計画を、電力広域的運営推進機関に提出するプロセスについても、相応の効率化が未だ図られておらず、事業者として業務効率向上が求められる現状にあった。
そこで本発明の目的は、根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測を、効率的かつ低コストに提供および利用可能とする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上記課題を解決する本発明の電力需給予測自動化システムは、電力需要の実績値の情報を格納する記憶装置と、前記情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の1日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を実行する演算装置と、を含むことを特徴とする。
【0010】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記温度差を算定するに際し、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記代表気温として、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定するものである、としてもよい。
【0011】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、前記取得した実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記電力需要予測値として算定するものである、としてもよい。
【0012】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記一次選定候補日を特定するに際し、前記温度差が小さい順に2日の候補日を、前記一次選定候補日として特定し、前記電力需要予測値を算定するに際し、前記2日の一次選定候補日および前記1日の二次選定候補日の計3日に関する前記実績値について、前記代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定するものである、としてもよい。
【0013】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記予測対象日との前記予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、前記残候補日のうち前記温度差が最小の1日を二次選定候補日として特定するものである、としてもよい。
【0014】
また、本発明の電力需給予測自動化システムは、少なくとも翌日の電力需要予測値および発電計画を保持する記憶装置と、電力広域的運営推進機関への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、処理を開始し、前記電力需要予測値と前記発電計画とを比較する処理、前記比較の結果に応じて予め定めた所定ルールにて計画発電量および常時バックアップ調達量を算定する処理、前記算定の結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者のシステムに送信する処理、前記電力需要予測値、前記発電計画、前記算定した計画発電量および常時バックアップ調達量の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する処理、および前記提出締切時刻の到来までに前記翌日計画を電力広域的運営推進機関のシステムに送信する処理、を実行する演算装置と、を含むことを特徴とする。
【0015】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記常時バックアップ調達量を算定する処理に際し、前記電力需要予測値が前記発電計画の示す発電量よりも小さい場合、前記常時バックアップ調達量を0と算定し、前記電力需要予測値が前記発電計画の示す発電量よりも大きい場合、前記電力需要予測値を、前記発電計画の示す発電量と常時バックアップ契約容量との合計値と比較し、前記電力需要予測値と前記合計値との比較の結果、前記電力需要予測値が前記合計値より大きい場合、常時バックアップ契約容量を前記常時バックアップ調達量と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値より小さい場合、前記電力需要予測値から前記発電計画の示す発電量を差し引いた値を、前記常時バックアップ調達量と算定する、としてもよい。
【0016】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記記憶装置は、前記電力需要予測値に基づき行われた卸電力取引所への入札結果の情報を更に保持し、前記演算装置は、前記電力需要予測値を、前記発電計画と前記入札結果が示す買電量との合計値と比較する処理を更に実行し、当該比較の結果に応じて前記常時バックアップ調達量の算定を行う、としてもよい。
【0017】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記常時バックアップ調達量を算定する処理に際し、前記電力需要予測値が前記合計値よりも小さい場合、前記常時バックアップ調達量を0と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値よりも大きい場合、前記電力需要予測値を、前記発電計画の示す発電量と常時バックアップ契約容量と前記買電量との合計値と比較し、前記電力需要予測値と前記合計値との比較の結果、前記電力需要予測値が前記合計値より大きい場合、常時バックアップ契約容量を前記常時バックアップ調達量と算定し、前記電力需要予測値が前記合計値より小さい場合、前記電力需要予測値から前記発電計画の示す発電量および前記買電量を差し引いた値を、前記常時バックアップ調達量と算定する、としてもよい。
【0018】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、予め保持する又は所定システムから取得した卸電力取引所での電力単価と常時バックアップ単価とを比較し、前記電力単価が前記常時バックアップ単価より低い場合、常時バックアップ調達量を0と算定し、前記電力需要予測値のうち前記発電計画が示す発電量でまかなえない不足電力量をすべて前記卸電力取引所での入札対象と算定し、当該算定により特定した内容に基づく入札パターンを生成し、前記電力単価が前記常時バックアップ単価より高い場合、常時バックアップ調達量を常時バックアップ契約容量における最大値とし、前記不足電力量を前記卸電力取引所での入札対象と算定し、当該算定により特定した不足電力量に対応した入札パターンを生成する処理と、前記生成した前記入札パターンに従い、前記卸電力取引所の一日前市場にて前記不足電力量の入札処理と、を更に実行するとしてもよい。
【0019】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記演算装置は、前記翌日計画の生成に伴い、当該翌日計画の承認者の端末に対し、当該翌日計画における予定調達原価および売上目安の各情報を送信する処理を更に実行する、としてもよい。
【0020】
また、上述の電力需給予測自動化システムにおいて、前記記憶装置は、電力需要の実績値の情報を更に保持し、前記演算装置は、前記実績値の情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の1日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を更に実行する、としてもよい。
【0021】
また、本発明の電力需給予測自動化方法は、電力需要の実績値の情報を格納する記憶装置を備えた情報処理システムが、前記情報に基づき、所定の予測対象日から所定期間内の日で、かつ前記予測対象日の所定属性と一致する日を候補日として特定する処理と、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の代表気温と、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定し、当該温度差が小さい順に所定数の候補日を一次選定候補日として特定する処理と、前記温度差が前記一次選定候補日の次に小さい候補日に関する前記温度差を基準温度差として特定する処理と、前記候補日のうち前記一次選定候補日を除く残候補日であって、前記温度差が前記基準温度差から所定温度範囲にあり、かつ前記予測対象日と予報天気が同一で、前記温度差が前記残候補日の中で最小の1日を二次選定候補日として特定する処理と、前記一次選定候補日および前記二次選定候補日のそれぞれにおける電力需要の実績値を前記情報から取得し、前記取得した実績値の代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する処理と、を実行することを特徴とする。
【0022】
また、上述の電力需給予測自動化方法において、前記情報処理システムが、前記温度差を算定するに際し、前記情報のうち前記候補日に関する情報が示す又は当該情報から算定した前記候補日それぞれにおける所定時間帯の、気温の平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記代表気温として、前記予測対象日の気温予測値との間の温度差を算定する、としてもよい。
【0023】
また、上述の電力需給予測自動化方法において、前記情報処理システムが、前記予測対象日の電力需要予測値を算定するに際し、前記取得した実績値の、平均値、中央値、および、最高値、のいずれかを前記電力需要予測値として算定する、としてもよい。
【0024】
また、上述の電力需給予測自動化方法において、前記情報処理システムが、前記一次選定候補日を特定するに際し、前記温度差が小さい順に2日の候補日を、前記一次選定候補日として特定し、前記電力需要予測値を算定するに際し、前記2日の一次選定候補日および前記1日の二次選定候補日の計3日に関する前記実績値について、前記代表値を、前記予測対象日の電力需要予測値として算定する、としてもよい。
【0025】
また、上述の電力需給予測自動化方法において、前記情報処理システムが、前記予測対象日との前記予報天気の同一に関して、該当日を残候補日中から特定できなかった場合、前記残候補日のうち前記温度差が最小の1日を二次選定候補日として特定する、としてもよい。
【0026】
また、本発明の電力需給予測自動化方法は、情報処理システムが、少なくとも翌日の電力需要予測値および発電計画を保持する記憶装置を備え、電力広域的運営推進機関への翌日計画の提出締切時刻から所定時間前の時刻到来に応じ、処理を開始し、前記電力需要予測値と前記発電計画とを比較する処理、前記比較の結果に応じて予め定めた所定ルールにて常時バックアップ調達量を算定する処理、前記算定の結果に応じて常時バックアップ調達量の修正計画を生成し、当該修正計画を一般電気事業者のシステムに送信する処理、前記電力需要予測値、前記発電計画、および前記算定した常時バックアップ調達量の各情報を少なくとも含む翌日計画を生成する処理、および前記提出締切時刻の到来までに前記翌日計画を電力広域的運営推進機関のシステムに送信する処理、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【0027】
本発明によれば、根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測が、効率的かつ低コストに提供および利用可能になる。
【図面の簡単な説明】
【0028】
本実施形態の電力需給予測自動化システムを含むネットワーク構成図である。
本実施形態における電力需給予測自動化システムのハードウェア構成例を示す図である。
本実施形態における電力需要実績DBの構成例を示す図である。
本実施形態における気象情報DBの構成例を示す図である。
本実施形態における需要予測値DBの構成例を示す図である。
本実施形態における発電計画DBの構成例を示す図である。
本実施形態における入札管理DBの構成例を示す図である。
本実施形態における単価DBの構成例を示す図である。
本実施形態の電力需給予測自動化方法のフロー例1を示す図である。
本実施形態の電力需給予測自動化方法のフロー例2を示す図である。
本実施形態の電力需給予測自動化方法のフロー例3を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【】
<ネットワーク構成>
【0029】
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は、本実施形態の電力需給予測自動化システム100を含むネットワーク構成図である。図1に示す電力需給予測自動化システム100は、根拠明瞭で十分な精度の電力需給予測を効率的かつ低コストに提供および利用可能とするコンピュータシステムである。
【0030】
こうした電力需給予測自動化システム100は、具体的には、電力自由化に伴い設立されたいわゆる新電力(特定規模電気事業者)、小売電気事業者や、或いは当該新電力に対して種々のサービスを提供する事業者、といった者が運用するサーバ装置を想定出来る。ただし、これら事業者に限定はせず、小売電気事業者の業務を支援する事業者が運用する形態も想定できる。
【0031】
また、本実施形態の電力需給予測自動化システム100は、インターネットや適宜な専用線などのネットワーク10を介して、OCCTO(電力広域的運営推進機関)200、JEPX(日本卸電力取引所)300、一般電気事業者システム400、社内承認者端末500、および気象情報サーバ600などと通信可能に接続されている。
【0032】
上述のネットワーク構成に含まれる機器のうちOCCTO200は、本実施形態の電力需給予測自動化システム100が自動生成した翌日計画の提出先となるシステムである。このOCCTOは、いわゆる電力広域的運営推進機関のシステムであって、新電力等の電気事業者各社から翌日計画の提出を受け付ける機関が運用している。
【0033】
また、JEPX300は、電力の現物取引および先渡し取引を仲介する組織が運営するシステムである。このJEPX300は、本実施形態の電力需給予測自動化システム100による、不足電力分に応じたスポット入札を受け付け、その入札結果を返す。
【0034】
また、一般電気事業者システム400は、一般電気事業者が運用するシステムである。一般電気事業者は、上述の新電力各社に対し、その要求に応じて常時バックアップ向けの電力を提供する。常時バックアップとは、新電力各社が需要家に対して電力を供給するに際し、例えば自身の発電能力では恒常的に不足する電力分を、一般電気事業者から継続的に購入する仕組みである。
【0035】
また、社内承認者端末500は、例えば、新電力における所定の担当者が操作する端末である。この担当者は、電力需給予測自動化システム100が自動生成した翌日計画に関して、その予定調達原価および売上目安といった情報に基づき、承認可否を判断する者である。
【0036】
また、気象情報サーバ600は、例えば、気象予報サービスを提供する事業者が運用するサーバである。この気象情報サーバ600は、各地域の各時間帯における天候、温度、湿度、風況といった気象に関する各種情報を配信している。よって、本実施形態の電力需給予測自動化システム100は、電力需給予測に関する処理を実行するにあたり、この気象情報サーバ600から気象情報を取得し活用することとなる。
<ハードウェア構成>
【0037】
続いて、電力需給予測自動化システム100のハードウェア構成について説明する。図2は本実施形態における電力需給予測自動化システム100のハードウェア構成例を示す図である。
本実施形態における電力需給予測自動化システム100は、記憶装置101、メモリ103、演算装置104、および通信装置105を備える。
このうち記憶装置101は、ハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。
また、メモリ103は、RAMなど揮発性記憶素子で構成される。
【0038】
また、演算装置104は、例えば記憶装置101に保持されるプログラム102をメモリ103に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうCPUである。
【0039】
また、通信装置105は、上述のネットワーク10と接続して、OCCTO200、JEPX300、一般電気事業者システム400、社内承認者端末500、および気象情報サーバ600といった外部装置との通信処理を担う。
【0040】
なお、記憶装置101内には、本実施形態の電力需給予測自動化システム100として必要な機能を実装する為のプログラム102に加え、電力需要実績DB125、気象情報DB126、需要予測値DB127、発電計画DB128、入札管理DB129、および単価DB130が少なくとも記憶されている。これらデータベースのデータ構成詳細については後述する。
<データ構造例>
【0041】
次に、本実施形態の電力需給予測自動化システム100が用いるデータベース類におけるデータ構造例について説明する。図3は本実施形態における電力需要実績DB125の構成例を示す図である。
【0042】
この電力需要実績DB125は、例えば、地域ごとの電力需給の実績値を格納したデータベースである。より具体的に、電力需要実績DB125のデータ構造は、例えば、日付をキーに、当該日における各時間帯の各地域での電力需要の値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【0043】
続いて図4に、本実施形態の気象情報DB126のデータ構成例を示す。本実施形態の気象情報DB126は、例えば、気象情報サーバ600から定期的に配信される気象の予報情報を格納したデータベースである。
【0044】
こうした気象情報DB126の具体的なデータ構造は、例えば、日付をキーとして、該当日の各時間帯の各地域での、天候、気温、湿度、といった各値を対応付けたレコードの集合体である。
【0045】
続いて図5に、本実施形態の需要予測値DB127のデータ構成例を示す。本実施形態の需要予測値DB127は、例えば、地域ごとの電力需給の予測値を格納したデータベースである。より具体的に、電力需要予測値DB127のデータ構造は、例えば、日付をキーに、当該日における各時間帯の各地域での電力需要の予測値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【0046】
続いて図6に、本実施形態の発電計画DB128のデータ構成例を示す。本実施形態の発電計画DB128は、例えば、地域ごとの発電量の計画値を格納したデータベースである。より具体的に、発電計画DB128のデータ構造は、例えば、日付をキーに、当該日における各時間帯の各地域での計画発電量の値を対応付けたレコードの集合体となっている。
【0047】
続いて図7に、本実施形態の入札管理DB129のデータ構成例を示す。本実施形態の入札管理DB129は、電力需給予測自動化システム100がJEPX300に対して実行した不足電力分の入札内容、約定結果の情報を格納したデータベースである。
【0048】
この入札管理DB129の具体的なデータ構造は、例えば、日付をキーとして、当該日における各時間帯に関してなされた入札とその約定結果の各値を対応付けたレコードの集合体である。
【0049】
続いて図8に、本実施形態の単価DB130のデータ構成例を示す。本実施形態の単価DB130は、JEPX300での電力単価および一般電気事業者での常時バックアップ単価の各情報を格納したデータベースである。
【0050】
この単価DB130の具体的なデータ構造は、単価の対象電力の種類をキーとして、当該種類の電力に関して、各時間帯での単価を対応付けたレコードの集合体である。
<電力需給予測のフロー例>
(【0051】以降は省略されています)

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