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公開番号2025092077
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-19
出願番号2023207717
出願日2023-12-08
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム
出願人株式会社東芝,東芝エネルギーシステムズ株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06Q 50/06 20240101AFI20250612BHJP(計算;計数)
要約【課題】施設への水の流入量を推定する情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】本実施形態に係る情報処理装置は、施設への水の流入量の実績データと、過去の期間における気象量の予測データとに基づき、対象時刻における前記施設への水の流入量に関する目的変数と、前記対象時刻より前の複数の第1期間における前記気象量の予測値に関する複数の第1説明変数と、を含む第1モデルを生成し、前記第1モデルと前記過去の期間より後の将来の期間における気象量の予測データとに基づき、前記対象時刻における前記施設への水の流入量を推定する、処理部を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
施設への水の流入量の実績データと、過去の期間における気象量の予測データとに基づき、対象時刻における前記施設への水の流入量に関する目的変数と、前記対象時刻より前の複数の第１期間における前記気象量の予測値に関する複数の第１説明変数と、を含む第１モデルを生成し、前記第１モデルと前記過去の期間より後の将来の期間における気象量の予測データとに基づき、前記対象時刻における前記施設への水の流入量を推定する、処理部
を備えた情報処理装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記複数の第１期間は、前記対象時刻から遡る複数の異なる長さの期間であり、
前記複数の第１説明変数は、前記複数の第１期間のそれぞれにおける前記気象量の予測値の平均である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記複数の第１期間は、前記対象時刻より前の複数の異なる時刻であり、
前記複数の第１説明変数は、前記複数の異なる時刻における前記気象量の予測値である、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１モデルは、前記複数の第１説明変数の係数である複数の第１重みを含み、
前記処理部は、LASSO回帰により前記複数の第１重みを算出し、前記第１重みがゼロの項を削除する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記処理部は、前記施設における発電量の実績データと、前記施設への前記水の流入量の実績データとに基づいて、前記施設への前記水の流入量から前記施設における発電量を推定する第２モデルを生成し、
前記処理部は、推定した前記流入量と前記第２モデルとに基づき、前記施設における前記発電量を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記処理部は、前記施設における前記発電量の実績データと、前記施設への前記水の流入量の実績データとに基づいて、前記施設で処理可能な水量の上限値に関する取水上限パラメータを決定し、
前記処理部は、推定した前記流入量が前記取水上限パラメータより大きい場合は、前記取水上限パラメータの値を前記流入量として用いて、前記施設における前記発電量を推定する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記処理部は、前記気象量の観測値の実績データにさらに基づき、複数の第２期間における前記気象量の観測値に関する複数の第２説明変数をさらに含む前記第１モデルを生成し、
前記複数の第２期間は、前記流入量を推定する処理を行う処理実行時刻より前であり、
前記処理部は、前記実績データより後に観測された前記気象量の観測データを取得し、取得した前記気象量の観測データにさらに基づき、前記対象時刻における前記流入量を推定する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記複数の第２期間は、前記処理実行時刻から遡る複数の異なる長さの期間であり、
前記複数の第２説明変数は、前記複数の第２期間のそれぞれにおける前記気象量の観測値の平均である、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記複数の第２期間は、前記処理実行時刻より前の複数の異なる時刻であり、
前記複数の第２説明変数は、前記複数の異なる時刻における前記気象量の観測値である、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１モデルは、前記複数の第１説明変数及び前記複数の第２説明変数の係数である複数の第１重み及び複数の第２重みを含み、
前記処理部は、LASSO回帰により前記複数の第１重み及び前記複数の第２重みを算出し、前記第１重みがゼロの項及び前記第２重みがゼロの項を削除する
請求項７に記載の情報処理装置。
（【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】
本実施形態は、情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
発電事業者は、販売した量の電力を正確に発電するといった計画値同時同量の義務を負う。太陽光発電、風力発電、水力発電等の再生可能エネルギー電源（再エネ電源）においては、FIT（固定価格買取制度）下では、系統運用者による全量買取により計画値同時同量の義務は免除されていた。FIT終了後もしくは非FITでは、発電事業者は自ら発電販売計画を提出し、計画値同時同量を達成しなければならない。そのため、発電事業者は、計画値同時同量の義務を果たすために計画対象時刻の発電量を高い精度で予測する必要がある。
【０００３】
再生可能エネルギー電源のうち水力発電所は、水の位置エネルギーを発電量に変換する仕組みを持つ。水力発電所では、水力発電機を回すタービンへの流入量によって発電量が決まる。この時、流入量は、降水や融雪などの気象の影響を受け、これらにより発電量は変化する。将来の天候に発電量が依存するため、水力発電の発電量を正確に予測するのは困難とされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開2022-185352号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本実施形態は、施設への水の流入量を推定する情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る情報処理装置は、施設への水の流入量の実績データと、過去の期間における気象量の予測データとに基づき、対象時刻における前記施設への水の流入量に関する目的変数と、前記対象時刻より前の複数の第１期間における前記気象量の予測値に関する複数の第１説明変数と、を含む第１モデルを生成し、前記第１モデルと前記過去の期間より後の将来の期間における気象量の予測データとに基づき、前記対象時刻における前記施設への水の流入量を推定する、処理部を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
本実施形態に係る情報処理装置としての水力発電予測装置の全体構成図。
流入量モデル学習部のブロック図。
複数の期間（平均窓）を設定しそれぞれ平均を計算する例を示す図。
一部の期間が予測開始時刻Ａより過去の期間を含む例を示す図。
複数の期間が重ならないように離散的に設定される例を示す図。
平均処理の例を示す図。
流入量実績の平均の計算例を説明する図。
流入量実績の平均処理の例を示す図。
発電量変換モデル学習部のブロック図。
発電量予測部のブロック図。
図９（Ａ）は学習処理部の動作フローチャート、図９（Ｂ）は予測処理部の動作のフローチャート。
ステップＳ１０３の流入量モデル学習処理の詳細フローチャート。
ステップＳ１０４の発電量変換モデル学習処理の詳細フローチャート。
ステップＳ２０４の発電量予測処理の詳細フローチャート。
予測開始時刻Aから予測対象時刻Bまでの一定期間（シフト期間）において、１単位時間ごとの各時刻tの例を示す図。
第３実施形態に係る情報処理装置として水力発電予測装置のブロック図。
第３実施形態に係る流入量モデル学習部のブロック図。
第４実施形態に係る情報処理装置として水力発電予測装置のブロック図。
第５実施形態に関するアグリゲーションシステムの概略ブロック図。
実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本実施形態を説明する。
図１は、本実施形態に係る情報処理装置としての水力発電予測装置の全体構成図である。
【０００９】
図１の水力発電予測装置は、学習処理部１００と、予測処理部２００とを備えている。学習処理部１００は、流入量を推定する流入量モデル（第１モデル）と、流入量から発電量を推定する発電量変換モデル（第２モデル）とを機械学習により生成する。予測処理部２００は、流入量モデルを用いて対象となる日時（対象時刻）における流入量を予測し、予測した流入量を用いて発電量変換モデルにより当該対象時刻における発電量を推定する。対象時刻は、秒単位でも、分単位でも、時間単位でも、日単位でもよい。現在時刻を基準として将来の時刻の値を推定することを予測と呼び、以下では流入量及び発電量を予測する場合を示すが、本実施形態は過去の時刻の値を推定することも可能である。この場合、以降の説明における流入量の予測及び発電量の予測は、流入量の推定及び発電量の推定と読み替えることも可能である。以下、学習処理部１００と、予測処理部２００について詳細に説明する。
【００１０】
学習処理部１００は、過去発電量実績データ記憶部１１０、過去流入量実績データ記憶部１２０、過去上流放流量データ記憶部１３０、過去気象予測データ記憶部１４０、流入量モデル学習部１５０、発電量変換モデル学習部１６０を備えている。流入量モデル学習部１５０及び発電量変換モデル学習部１６０は、本実施形態に関わる処理を行う処理部に対応する。
（【００１１】以降は省略されています）

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