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公開番号2024056524
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-23
出願番号2022163473
出願日2022-10-11
発明の名称事象予報支援システム、及び事象予報支援方法
出願人中国電力株式会社
代理人弁理士法人一色国際特許事務所
主分類G01W 1/00 20060101AFI20240416BHJP(測定;試験)
要約【課題】気象等の事象の予報のシナリオを効率よく迅速に生成する。
【解決手段】事象予報支援システムは、事象予報実績情報と事象実績情報に基づき事象予報誤差行列を生成し、事象予報誤差行列に基づき求められる、事象を表す予報対象の夫々の平均値を要素とする平均値ベクトルと標準偏差を要素とする標準偏差ベクトルを生成し、事象予報誤差行列に基づき予報対象の相互間の相関行列を生成し、相関行列について固有値分析を行うことにより固有値と固有ベクトルを求め、主成分の固有値と固有ベクトルを特定し、平均値ベクトル、標準偏差ベクトル、及び特定した固有値と固有ベクトルに基づき予報対象の夫々の誤差を要素とするベクトルである予報誤差ベクトルを乱数を用いて複数生成し、生成した複数の予報誤差ベクトルを事象予報実績情報から取得される予報期間における事象予報に反映して複数の事象予報のシナリオを生成する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
プロセッサ及びメモリを有する情報処理装置を用いて構成され、
事象の予報の対象となる期間である予報期間と、
事象の予報に用いるデータの参照期間であるデータ参照期間に発表された事象の予報を示す情報である事象予報を含む事象予報実績情報と、
前記データ参照期間における、実際に生じた事象の実績を示す情報を含む事象実績情報と、
を記憶し、
前記事象予報実績情報と前記事象実績情報に基づき、事象を表す予報対象ごとに、前記データ参照期間における事象予報と実際に生じた事象との誤差を時系列に列挙した行列である事象予報誤差行列を生成し、
前記事象予報誤差行列に基づき求められる、前記予報対象の夫々の平均値を要素とするベクトルである平均値ベクトルを生成し、
前記事象予報誤差行列に基づき求められる、前記予報対象の夫々の標準偏差を要素とするベクトルである標準偏差ベクトルを生成し、
前記事象予報誤差行列に基づき、前記予報対象の相互間の相関を示す行列である相関行列を生成し、
前記相関行列について固有値分析により固有値と固有ベクトルを求め、
主成分の前記固有値と前記固有ベクトルを特定し、
前記平均値ベクトル、前記標準偏差ベクトル、及び主成分の固有値と固有ベクトルに基づき、前記予報対象の夫々の誤差を要素とするベクトルである予報誤差ベクトルを乱数を用いて複数生成し、
生成した複数の前記予報誤差ベクトルを、前記事象予報実績情報から取得される前記予報期間における事象予報に反映することにより複数の事象予報のシナリオを生成する、
事象予報支援システム。
続きを表示（約 1,900 文字）【請求項２】
請求項１に記載の事象予報支援システムであって、
前記事象は気象である、
事象予報支援システム。
【請求項３】
請求項２に記載の事象予報支援システムであって、
気象イベントの有無を示す情報である気象イベント実績情報を更に記憶し、
前記気象イベント実績情報に基づき、前記気象イベントに対応した前記標準偏差ベクトルを生成し、
前記予報誤差ベクトルの生成に用いる前記標準偏差ベクトルとして、前記予報期間における前記気象イベントに対応した前記標準偏差ベクトルを用いる、
事象予報支援システム。
【請求項４】
請求項２に記載の事象予報支援システムであって、
前記事象実績情報は、日射量を示す情報を含み、
前記相関行列について固有値と固有ベクトルを求める際、前記事象予報誤差行列の要素のうち、前記日射量が予め設定した閾値以下である要素を除外する、
事象予報支援システム。
【請求項５】
請求項２に記載の事象予報支援システムであって、
前記予報対象は、気象予報の対象となるエリア、気象予報の対象となる気象、及び前記予報期間における日時の組合せである、
事象予報支援システム。
【請求項６】
請求項２に記載の事象予報支援システムであって、
前記固有値分析において主成分を選択する際に用いる説明寄与率の下限値の設定を受け付けるユーザインタフェースを備える、
事象予報支援システム。
【請求項７】
プロセッサ及びメモリを有する情報処理装置が、
事象の予報の対象となる期間である予報期間と、
事象の予報に用いるデータの参照期間であるデータ参照期間に発表された事象の予報を示す情報である事象予報を含む事象予報実績情報と、
前記データ参照期間における、実際に生じた事象の実績を示す情報を含む事象実績情報と、
を記憶するステップ、
前記事象予報実績情報と前記事象実績情報に基づき、事象を表す予報対象ごとに、前記データ参照期間における事象予報と実際に生じた事象との誤差を時系列に列挙した行列である事象予報誤差行列を生成するステップ、
前記事象予報誤差行列に基づき求められる、前記予報対象の夫々の平均値を要素とするベクトルである平均値ベクトルを生成するステップ、
前記事象予報誤差行列に基づき求められる、前記予報対象の夫々の標準偏差を要素とするベクトルである標準偏差ベクトルを生成するステップ、
前記事象予報誤差行列に基づき、前記予報対象の相互間の相関を示す行列である相関行列を生成するステップ、
前記相関行列について固有値分析により固有値と固有ベクトルを求めるステップ、
主成分の前記固有値と前記固有ベクトルを特定し、
前記平均値ベクトル、前記標準偏差ベクトル、及び主成分の固有値と固有ベクトルに基づき、前記予報対象の夫々の誤差を要素とするベクトルである予報誤差ベクトルを乱数を用いて複数生成するステップ、及び、
生成した複数の前記予報誤差ベクトルを、前記事象予報実績情報から取得される前記予報期間における事象予報に反映することにより複数の事象予報のシナリオを生成するステップ、
を実行する、事象予報支援方法。
【請求項８】
請求項７に記載の事象予報支援方法であって、
前記事象は気象である、
事象予報支援方法。
【請求項９】
請求項８に記載の事象予報支援方法であって、
前記情報処理装置が、
気象イベントの有無を示す情報である気象イベント実績情報を更に記憶するステップ、
前記気象イベント実績情報に基づき、前記気象イベントに対応した前記標準偏差ベクトルを生成するステップ、
前記予報誤差ベクトルの生成に用いる前記標準偏差ベクトルとして、前記予報期間における前記気象イベントに対応した前記標準偏差ベクトルを用いるステップ、
を更に実行する、事象予報支援方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の事象予報支援方法であって、
前記事象実績情報は、日射量を示す情報を含み、
前記情報処理装置が、
前記相関行列について固有値と固有ベクトルを求める際、前記事象予報誤差行列の要素のうち、前記日射量が予め設定した閾値以下である要素を除外するステップ、
を更に実行する、事象予報支援方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、事象予報支援システム、及び事象予報支援方法に関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
従来より、気象庁等から提供される気象情報について誤差の検証や修正を行うことにより、利用する側のニーズに即した気象情報を取得するための種々の仕組みが提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、気象予測情報の的確性を判断できるようにすることを目的として構成された気象予測誤差解析システムについて記載されている。気象予測誤差解析システムは、気象観測データを気象モデルに適用することにより特定の気象現象に関する物理量の予測値を演算し、予測値と気象観測データとの差から決定される誤差区分ごとに、複数の気象判定要素との依存関係に基づき決定される条件付確率表を記憶し、気象判定要素の判定結果に基づき、条件付確率表から誤差区分に関する確率分布を算出する。
【０００４】
また例えば、特許文献２には、アンサンブル予報を基に適切に需要予測又は発電予測を行うことを目的として構成された電力の需要予測処理装置について記載されている。需要予測処理装置は、電力需要実績値と、１又は複数の地点における複数予報時刻の気象予報値を複数シナリオ分配信日ごとに格納し、指定地点における複数シナリオ分の気象予報値を抽出し、処理対象配信期間内の各日の所定配信時刻と予報間隔とを加算して得られる仮想需要予測日時における電力需要実績値を抽出する。そして、需要予測処理装置は、複数シナリオ分の気象予報値の中央値又は平均値によって需要予測値分布の高低を調整する項と、気象予報値と気象予報値の中央値又は平均値との差によって需要予測値分布の幅を調整する項とを有する需要予測モデルの係数を、気象予報値と需要予測モデルとによって算出される需要予測値の分布が、電力需要実績値に基づくユーザ設定に従うように算出し、需要予測モデルの係数を設定した需要予測モデルに対し、指定配信日における予報間隔を予報時刻とする、指定地点における複数シナリオ分の気象予報値を適用し、複数セットの需要予測値を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０１８－１００１５号公報
特開２００９－２２５５５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献２に記載されているように、気象予報の精度を向上する方法として、独立して生成した複数の気象予報のシナリオを用いる方法（アンサンブル手法）がある。しかし、シナリオの生成に用いる、気象予報の実績情報や気象実績情報は多数の情報を含んでおり、また、予報対象地域や予報対象日時が多数である場合は膨大な量の情報を取り扱う必要があり、こうした手法により気象予報のシナリオを自動生成するための実用的なシステムを構築しようとした場合、情報処理資源の効率的な利用や迅速性等の観点から課題があった。
【０００７】
本発明はこのような背景に鑑みてなされたものであり、気象等の事象の予報のシナリオを効率よく迅速に生成することが可能な、事象予報支援システム、及び事象予報支援方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための本発明のうちの一つは、事象予報支援システムであって、プロセッサ及びメモリを有する情報処理装置を用いて構成され、事象の予報の対象となる期間である予報期間と、事象の予報に用いるデータの参照期間であるデータ参照期間に発表された事象の予報を示す情報である事象予報を含む事象予報実績情報と、前記データ参照期間における、実際に生じた事象の実績を示す情報を含む事象実績情報と、を記憶し、前記事象予報実績情報と前記事象実績情報に基づき、事象を表す予報対象ごとに、前記データ参照期間における事象予報と実際に生じた事象との誤差を時系列に列挙した行列である事象予報誤差行列を生成し、前記事象予報誤差行列に基づき求められる、前記予報対象の夫々の平均値を要素とするベクトルである平均値ベクトルを生成し、前記事象予報誤差行列に基づき求められる、前記予報対象の夫々の標準偏差を要素とするベクトルである標準偏差ベクトルを生成し、前記事象予報誤差行列に基づき、前記予報対象の相互間の相関を示す行列である相関行列を生成し、前記相関行列について固有値分析により固有値と固有ベクトルを求め、主成分の前記固有値と前記固有ベクトルを特定し、前記平均値ベクトル、前記標準偏差ベクトル、及び主成分の固有値と固有ベクトルに基づき、前記予報対象の夫々の誤差を要素とするベクトルである予報誤差ベクトルを乱数を用いて複数生成し、生成した複数の前記予報誤差ベクトルを、前記事象予報実績情報から取得される前記予報期間における事象予報に反映することにより複数の事象予報のシナリオを生成する。
【０００９】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、気象等の事象の予報のシナリオを効率よく迅速に生成することができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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