[go: up one dir, main page]

JP2019097327A - Power demand forecasting device, power demand forecasting method, and program - Google Patents

Power demand forecasting device, power demand forecasting method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP2019097327A
JP2019097327A JP2017225760A JP2017225760A JP2019097327A JP 2019097327 A JP2019097327 A JP 2019097327A JP 2017225760 A JP2017225760 A JP 2017225760A JP 2017225760 A JP2017225760 A JP 2017225760A JP 2019097327 A JP2019097327 A JP 2019097327A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
prediction
demand
power demand
factor information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2017225760A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP7010674B2 (en
Inventor
美喜 植嶋
Miki Uejima
美喜 植嶋
一史 湯淺
Kazufumi Yuasa
一史 湯淺
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Facilities Inc
Original Assignee
NTT Facilities Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NTT Facilities Inc filed Critical NTT Facilities Inc
Priority to JP2017225760A priority Critical patent/JP7010674B2/en
Publication of JP2019097327A publication Critical patent/JP2019097327A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7010674B2 publication Critical patent/JP7010674B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04SSYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Landscapes

  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】電力需要の予測において予測精度の向上を図りやすくすることができる電力需要予測装置、電力需要予測方法およびプログラムを提供する。【解決手段】 電力需要の実績を含む需要実績情報、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報、前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する取得部11と、前記外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析部13と、前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出部14と、算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測部15とが設けられていることを特徴とする電力需要予測装置10。【選択図】 図1Provided are a power demand prediction device, a power demand prediction method, and a program capable of facilitating improvement of prediction accuracy in power demand prediction. SOLUTION: Demand record information including a record of power demand, a plurality of pieces of external factor information associated with the demand record information, and predictive factor information which is external factor information used to calculate the predicted value of the power demand are acquired. An acquisition unit 11, an analysis unit 13 that analyzes the correlation between each of the external factor information and the demand record information, and a weighting factor for each of the plurality of external factor information is calculated based on the analysis result of the correlation. And a prediction unit 15 that calculates the predicted value based on the calculated weighting factor, the prediction factor information, and a prediction model that predicts the power demand using the prediction factor information as parameters. An electric power demand prediction apparatus 10 characterized by being provided. [Selection diagram]

Description

本発明は、電力需要予測装置、電力需要予測方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a power demand forecasting apparatus, a power demand forecasting method, and a program.

小売電気事業において、需要予測機能は事業の収支を左右する重要な機能であり、需要予測機能の向上が求められている。そのため、各種の需要を予測するシステムや、需要を予測する方法などが提案されている(例えば、特許文献1参照。)。   In the retail electricity business, the demand forecasting function is an important function that influences the balance of the business, and improvement of the demand forecasting function is required. Therefore, a system for predicting various types of demand, a method for forecasting types of demand, and the like have been proposed (for example, see Patent Document 1).

特開2013−066318号公報JP, 2013-066318, A

特許文献1に記載された電力需要予測システムでは、気象予測データと類似する過去の気象実績データに対応する電力需要データから、以後の電力需要量を予測する技術が開示されている。このように類似する過去の気象実績データに対応する電力需要データに基づいて、以後の電力需要量を予測することにより、予測の精度を高めることが可能になっている。   In the power demand forecasting system described in Patent Document 1, a technique is disclosed that predicts a subsequent power demand amount from power demand data corresponding to past weather performance data similar to weather forecast data. As described above, it is possible to increase the accuracy of the prediction by predicting the amount of subsequent power demand based on the power demand data corresponding to the past past weather performance data.

しかしながら、上述の技術では、運用時点において保有されているデータ等により予測の精度が変動する傾向が大きく、電力需要量の予測精度を十分な程度にまで高めることが難しいという問題があった。   However, in the above-described technology, there is a tendency that the accuracy of the prediction fluctuates due to data etc. held at the time of operation, and there is a problem that it is difficult to improve the prediction accuracy of the power demand amount to a sufficient degree.

また、気象予測データと過去の気象実績データとの類似を判定する項目は、メーカにより設定、または、ユーザにより設定されている。判定の項目は、電力需要量の予測精度に与える影響が大きく、適切に設定されていることが望ましい。しかしながら、電力需要量の予測精度に対する判定項目の影響度を把握することは難しく、電力需要量の予測精度を十分な程度にまで高めることが難しいという問題があった。   Further, the item for determining the similarity between the weather forecast data and the past weather actual data is set by the manufacturer or set by the user. It is desirable that the items of the determination have a large influence on the prediction accuracy of the amount of power demand, and are appropriately set. However, there is a problem that it is difficult to grasp the degree of influence of the determination item on the prediction accuracy of the power demand, and it is difficult to improve the prediction accuracy of the power demand to a sufficient degree.

本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであって、電力需要の予測において予測精度の向上を図りやすくすることができる電力需要予測装置、電力需要予測方法およびプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and provides a power demand forecasting device, a power demand forecasting method, and a program that can facilitate improvement in forecast accuracy in forecasting power demand. With the goal.

上記目的を達成するために、本発明は、以下の手段を提供する。
本発明の第1の態様に係る電力需要予測装置は、電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報、並びに、前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する取得部と、前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析部と、前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出部と、算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測部と、が設けられていることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the present invention provides the following means.
The power demand prediction apparatus according to the first aspect of the present invention includes demand history information including a history of power demand, a plurality of external factor information linked to the demand history information, and a predicted value of the power demand. Based on the analysis result of the correlation, an acquisition unit that acquires prediction factor information that is external factor information used for calculation of the factor, an analysis unit that analyzes a correlation between each of the plurality of external factor information and the demand record information, A coefficient calculation unit that calculates a weighting factor for each of the plurality of external factor information, and a prediction model that predicts the power demand using the calculated weighting factor, the prediction factor information, and the prediction factor information as parameters And a prediction unit that calculates the prediction value based on the above.

本発明の第3の態様に係る電力需要予測方法は、電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報を取得する第1取得ステップと、前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する第2取得ステップと、前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析ステップと、前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出ステップと、算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記電力需要の予測値を算出する予測ステップと、を有することを特徴とする。   A power demand forecasting method according to a third aspect of the present invention is a first obtaining step of obtaining demand record information including a record of power demand, and a plurality of external factor information linked to the demand record information; A second acquisition step of acquiring prediction factor information which is external factor information used for calculating the predicted value of the power demand, and an analysis step of analyzing correlation between each of the plurality of external factor information and the demand record information A coefficient calculating step of calculating a weighting factor for each of the plurality of external factor information based on the analysis result of the correlation, and the calculated weighting factor, the predictive factor information, and the predictive factor information as parameters And V. predicting the power demand based on a prediction model for predicting the power demand.

本発明の第5の態様に係るプログラムは、コンピュータに、電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報を取得する第1取得機能と、前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する第2取得機能と、前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析機能と、前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出機能と、算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記電力需要の予測値を算出する予測機能と、を実現させることを特徴とする。   A program according to a fifth aspect of the present invention is a program according to a fifth aspect of the present invention, comprising: a first acquisition function of acquiring, on a computer, demand record information including a record of power demand, and a plurality of external factor information linked to the demand record information; A second acquisition function of acquiring prediction factor information which is external factor information used for calculating the predicted value of the power demand, and an analysis function of analyzing a correlation between each of the plurality of external factor information and the demand record information A coefficient calculation function of calculating a weighting factor for each of the plurality of external factor information based on the analysis result of the correlation, the calculated weighting factor, the prediction factor information, and the prediction factor information as parameters And a prediction function of calculating a predicted value of the power demand based on a prediction model for predicting the power demand.

本発明の第1の態様に係る電力需要予測装置、第3の態様に係る電力需要予測方法、および、第5の態様に係るプログラムによれば、複数の外部要因情報のそれぞれと需要実績情報との相関に基づく複数の重み係数、予測要因情報、および、予測モデルに基づいて電力需要の予測値を算出するため、一つの予測要因情報を用いて予測値を算出する場合、または、複数の予測要因情報を用いつつも重み係数を用いずに予測値を算出する場合と比較して、予測精度の向上を図りやすい。   According to the power demand prediction apparatus of the first aspect, the power demand prediction method of the third aspect, and the program of the fifth aspect, each of the plurality of external factor information and the demand record information When calculating a predicted value using one piece of prediction factor information to calculate a prediction value of power demand based on a plurality of weighting factors, prediction factor information, and a prediction model based on the correlation of a plurality of predictions The prediction accuracy can be easily improved as compared to the case where the prediction value is calculated without using the weighting factor while using the factor information.

上記発明の第1の態様において前記外部要因情報は、季節に関する情報、天候に関する情報、および、気温に関する情報のいずれかであることが好ましい。
このようにすることにより、季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を反映させた予測値を算出することができる。
In the first aspect of the present invention, the external factor information is preferably information on a season, information on a weather, or information on a temperature.
By doing this, it is possible to calculate the predicted value reflecting the information on the season, the information on the weather, and the information on the temperature.

本発明の第2の態様に係る電力需要予測装置は、第1領域における電力需要の実績を含む第1需要実績情報、および、当該第1需要実績情報と紐付けされた複数の第1外部要因情報、並びに、第1領域とは異なる領域である第2領域における電力需要の予測値の算出に用いる第2予測要因情報、および、前記第2領域に関する前記複数の第1外部要因情報と同種の情報である複数の第2外部要因情報を取得する取得部と、前記複数の第1外部要因情報のそれぞれと前記第1需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第2外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析部と、前記係数算出式および前記第2外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出部と、算出された前記重み係数、前記第2予測要因情報、および、前記第2予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測部と、が設けられていることを特徴とする。   The power demand prediction apparatus according to the second aspect of the present invention includes first demand record information including a record of power demand in a first area, and a plurality of first external factors associated with the first demand record information. Information, second prediction factor information used to calculate a predicted value of power demand in a second area different from the first area, and the plurality of first external factor information related to the second area The correlation between each of the plurality of first external factor information and the first demand record information is acquired by acquiring a plurality of second external factor information as information, and the plurality of second external factor information A coefficient calculation unit that calculates weighting coefficients used to calculate the predicted value based on the coefficient calculation equation and the second external factor information; Was done Providing a prediction unit that calculates the prediction value based on a weighting model, the second prediction factor information, and a prediction model that predicts the power demand using the second prediction factor information as a parameter It features.

本発明の第4の態様に係る電力需要予測方法は、第1領域における電力需要の実績を含む第1需要実績情報、および、当該第1需要実績情報と紐付けされた複数の第1外部要因情報を取得する第1取得ステップと、第1領域とは異なる領域である第2領域における電力需要の予測値の算出に用いる第2予測要因情報、および、前記第2領域に関する前記複数の第1外部要因情報と同種の情報である複数の第2外部要因情報を取得する第2取得ステップと、前記複数の第1外部要因情報のそれぞれと前記第1需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第2外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析ステップと、前記係数算出式および前記第2外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出ステップと、算出された前記重み係数、前記第2予測要因情報、および、前記第2予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測ステップと、を有することを特徴とする。   A power demand forecasting method according to a fourth aspect of the present invention includes first demand record information including a record of power demand in a first area, and a plurality of first external factors associated with the first demand record information. A first acquisition step of acquiring information, second prediction factor information used to calculate a predicted value of power demand in a second area different from the first area, and the plurality of first information regarding the second area A second acquisition step of acquiring a plurality of second external factor information which is the same type of external factor information, and analyzing a correlation between each of the plurality of first external factor information and the first demand record information; An analysis step of obtaining a coefficient calculation formula used for calculation of a weighting factor for each of a plurality of second external factor information, and a weight factor used for calculation of the predicted value based on the coefficient calculation formula and the second external factor information Calculating the predicted value on the basis of a coefficient calculating step of calculating the power factor, the calculated weighting coefficient, the second prediction factor information, and a prediction model for predicting the power demand using the second prediction factor information as a parameter And a prediction step.

本発明の第6の態様に係るプログラムは、コンピュータに、第1領域における電力需要の実績を含む第1需要実績情報、および、当該第1需要実績情報と紐付けされた複数の第1外部要因情報を取得する第1取得機能と、第1領域とは異なる領域である第2領域における電力需要の予測値の算出に用いる第2予測要因情報、および、前記第2領域に関する前記複数の第1外部要因情報と同種の情報である複数の第2外部要因情報を取得する第2取得機能と、前記複数の第1外部要因情報のそれぞれと前記第1需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第2外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析機能と、前記係数算出式および前記第2外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出機能と、算出された前記重み係数、前記第2予測要因情報、および、前記第2予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測機能と、を実現させることを特徴とする。   A program according to a sixth aspect of the present invention is a computer-readable storage medium storing a program according to a sixth aspect of the present invention, a computer comprising: first demand record information including a record of power demand in a first area; and a plurality of first external factors associated with the first demand record information. A first acquisition function for acquiring information, second prediction factor information used to calculate a predicted value of power demand in a second area different from the first area, and the plurality of first information regarding the second area The second acquisition function of acquiring a plurality of second external factor information that is the same type of external factor information, and the correlation between each of the plurality of first external factor information and the first demand record information, An analysis function for obtaining a coefficient calculation formula used to calculate a weighting factor for each of a plurality of second external factor information, and a weighting factor used to calculate the predicted value based on the coefficient calculation formula and the second external factor information A prediction method for calculating the prediction value based on a coefficient calculation function to calculate, the calculated weighting coefficient, the second prediction factor information, and a prediction model for predicting the power demand using the second prediction factor information as a parameter It is characterized in that the function and are realized.

本発明の第2の態様に係る電力需要予測装置、第4の態様に係る電力需要予測方法、および、第6の態様に係るプログラムによれば、第1需要実績情報と、それに紐付けされた複数の第1外部要因情報とに基づく係数算出式を求め、求めた係数算出式と第2予測要因情報とに基づいて算出した重み係数を用いて第2領域の電力需要の予測値が算出される。そのため、需要実績情報と複数の外部要因情報とが紐付けされた情報の蓄積がない第2領域における電力需要の予測値の算出が可能となる。   According to the power demand prediction apparatus of the second aspect of the present invention, the power demand prediction method of the fourth aspect, and the program of the sixth aspect, the first demand / performance information and the string thereof are linked thereto The coefficient calculation formula based on the plurality of first external factor information is determined, and the predicted value of the power demand of the second region is calculated using the weighting factor calculated based on the determined coefficient formula and the second prediction factor information. Ru. Therefore, it becomes possible to calculate the predicted value of the power demand in the second area in which there is no accumulation of information in which the demand record information and the plurality of external factor information are linked.

上記発明の第2の態様において前記第1外部要因情報は、前記第1領域における電力を消費する設備に関する情報、前記設備が配置される建物の情報、および、予め算出された前記第1外部要因情報に対する重み係数のいずれかであり、前記第2外部要因情報は、前記第2領域における電力を消費する設備に関する情報、および、前記設備が配置される建物の情報のいずれかであり、前記第2予測要因情報は、季節に関する情報、天候に関する情報、および、気温に関する情報のいずれかであることが好ましい。   In the second aspect of the present invention, the first external factor information includes information on equipment that consumes power in the first area, information on a building in which the equipment is disposed, and the first external factor calculated in advance. The second external factor information is any of a weighting factor for information, and the second external factor information is any of information on a facility that consumes power in the second area and information on a building in which the facility is arranged; 2) Predictor information is preferably information on seasons, information on weather, or information on temperature.

このようにすることにより、第1領域における設備に関する情報、前記設備が配置される建物の情報、および、予め算出された第1外部要因情報に対する重み係数、並びに、第2領域における電力を消費する設備に関する情報、および、設備が配置される建物の情報に基づいて重み係数を求めることができる。さらに、季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を反映させた予測値を算出することができる。   By doing this, the information on the equipment in the first area, the information on the building where the equipment is arranged, the weighting factor for the first external factor information calculated in advance, and the power in the second area are consumed. The weighting factor can be determined based on the information on the facility and the information on the building where the facility is located. Furthermore, it is possible to calculate predicted values reflecting information on the season, information on the weather, and information on the temperature.

本発明の第1の態様に係る電力需要予測装置、第3の態様に係る電力需要予測方法、および、第5の態様に係るプログラムによれば、複数の外部要因情報のそれぞれと需要実績情報との相関に基づく複数の重み係数、予測要因情報、および、予測モデルに基づいて電力需要の予測値を算出するため、電力需要の予測において予測精度の向上を図りやすくなるという効果を奏する。   According to the power demand prediction apparatus of the first aspect, the power demand prediction method of the third aspect, and the program of the fifth aspect, each of the plurality of external factor information and the demand record information Since the predicted value of the power demand is calculated based on the plurality of weighting factors based on the correlation, the prediction factor information, and the prediction model, it is possible to easily improve the prediction accuracy in the power demand prediction.

本発明の第2の態様に係る電力需要予測装置、第4の態様に係る電力需要予測方法、および、第6の態様に係るプログラムによれば、第1需要実績情報と、それに紐付けされた複数の外部要因情報とに基づく係数算出式を求め、求めた係数算出式と第2予測要因情報とに基づいて算出した重み係数を用いて第2領域の電力需要の予測値を算出するため電力需要の予測において予測精度の向上を図りやすくなるという効果を奏する。   According to the power demand prediction apparatus of the second aspect of the present invention, the power demand prediction method of the fourth aspect, and the program of the sixth aspect, the first demand / performance information and the string thereof are linked thereto In order to calculate a coefficient calculation formula based on a plurality of external factor information and use the weighting factor calculated based on the calculated factor calculation formula and the second prediction factor information to calculate the predicted value of the power demand in the second region This has the effect of making it easier to improve the accuracy of forecasting in demand forecasting.

本発明の一実施形態に係る電力需要予測装置の構成を説明するブロック図である。It is a block diagram explaining composition of a power demand forecasting device concerning one embodiment of the present invention. 本発明の一実施形態に係る電力需要予測装置による重み係数を算出する処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process which calculates the weighting coefficient by the power demand prediction apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態に係る電力需要予測装置による電力需要予測処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the power demand prediction process by the power demand prediction apparatus which concerns on one Embodiment of this invention. 本発明の他の実施形態に係る電力需要予測装置による重み係数を算出する処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process which calculates the weighting coefficient by the power demand prediction apparatus which concerns on other embodiment of this invention. 本発明の他の実施形態に係る電力需要予測装置による電力需要予測処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the electric power demand prediction process by the electric power demand prediction apparatus which concerns on other embodiment of this invention. 本発明の変形例に係る電力需要予測装置による重み係数を算出する処理を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the process which calculates the weighting coefficient by the power demand prediction apparatus which concerns on the modification of this invention.

〔第1の実施形態〕
以下、本発明の第1の実施形態に係る電力需要予測装置10について、図1から図3を参照しながら説明する。電力需要予測装置10は、小売電気事業における電力の需要を予測するものである。より具体的には、天候や気温など、顧客の電力の需要に影響を及ぼす情報に基づいて、小売電気事業から電力の供給を受ける顧客の電力の需要を予測するものである。本実施形態では電力需要予測装置10が、CPU(中央演算処理ユニット)、ROM、RAM、HDDなどの記憶装置、及び入出力インタフェース等を有する情報処理機器である例に適用して説明する。
First Embodiment
Hereinafter, a power demand prediction apparatus 10 according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3. The power demand forecasting apparatus 10 predicts the demand for power in the retail electricity business. More specifically, it predicts the power demand of the customer who receives the supply of power from the retail electricity business based on the information that affects the customer's power demand, such as weather and temperature. In the present embodiment, the power demand prediction apparatus 10 is applied to an example in which the information processing apparatus includes a CPU (central processing unit), a storage device such as a ROM, a RAM, an HDD, and an input / output interface.

上述のROM等の記憶装置に記憶されているプログラムは、CPU、ROM、RAM、入出力インタフェースを協働させ、取得部11、記憶部12、分析部13、係数算出部14、及び予測部15として機能させるものである。   The program stored in the above-described storage device such as the ROM causes the CPU, the ROM, the RAM, and the input / output interface to cooperate, and the acquisition unit 11, the storage unit 12, the analysis unit 13, the coefficient calculation unit 14, and the prediction unit 15 Function as

取得部11は、入力部51、外部システム60、および、設備70との間で情報の通信が可能に接続されたものである。ここで入力部51は、小売電気事業の運用者である電力需要予測装置10の使用者が、所要の情報を電力需要予測装置10に入力するものである。   The acquisition unit 11 is connected to be able to communicate information with the input unit 51, the external system 60, and the facility 70. Here, the user of the power demand prediction apparatus 10 who is an operator of the retail electricity business inputs necessary information into the power demand prediction apparatus 10 in the input unit 51.

外部システム60は、電力会社のサーバなどの情報処理装置61、及び気象データの提供会社である気象会社のサーバなどの情報処理装置62を含むものである。電力会社の情報処理装置61には、顧客が供給を受けた電力の実績に関する情報を少なくとも含む需要実績情報が、供給を受けた日時の情報と紐付けされて記憶されている。気象会社の情報処理装置62には、気象情報及び気象予想情報が、日時や地域に関する情報と紐づけされて記憶されている。なお気象情報は、以前の天候に関する情報や季節に関する情報、及び温度に関する情報など、気象に関する複数の情報を含むものである。また、気象予想情報は、以降の天候に関する予想情報、季節に関する予想情報、及び温度に関する予想情報など、複数の気象に関する情報の予想情報を含むものである。なお、以降において、気象情報や気象予想情報に含まれる情報の種類のことを、「気象情報の項目」とも記載する。また、小売電気事業から電力の供給を受ける顧客のことを、「需要家」とも記載する。   The external system 60 includes an information processing apparatus 61 such as a server of a power company and an information processing apparatus 62 such as a server of a meteorological company that is a provider of weather data. In the information processing apparatus 61 of the power company, demand record information including at least information on the record of the power supplied by the customer is stored in association with the information on the date and time of supply. In the information processing apparatus 62 of the meteorological company, weather information and weather forecast information are stored in association with information regarding date and time and area. The weather information includes a plurality of information on weather, such as information on previous weather, information on season, and information on temperature. Further, the weather forecast information includes forecast information of information on a plurality of weathers, such as forecast information on weather thereafter, forecast information on seasons, and forecast information on temperature. In the following, the types of information included in weather information and weather forecast information will also be described as "items of weather information". In addition, customers who receive power supply from retail electricity business are also described as "demanders."

設備70は、顧客の電気設備に関する情報である設備情報を記憶する設備情報データベース部71、及び顧客の建物設備に関する情報である建物情報を記憶する建物情報データベース部72を含むものである。設備情報は、顧客が所有する電気設備であって、売電気事業からの電力を使用する電気設備の種類や容量などを含む情報である。建物情報は、電気設備が設置されている顧客の建築物に関する情報であって、築年数や、床面積などの情報を含むものである。この設備情報及び建物情報は、顧客に関する情報と紐づけられて、それぞれ設備情報データベース部71及び建物情報データベース部72に記憶されている。なお、この設備情報データベース部71及び建物情報データベース部72には、この小売電気事業から電力の供給を受けている期間が、所定の期間以上の顧客である既存の顧客(以降において「既存需要家」とも記載する。)の設備情報や建物情報が記憶されている。また、設備情報データベース部71及び建物情報データベース部72には、今後この小売電気事業から電力の供給を受ける顧客や、当該小売電気事業から電力の供給を受けている期間が、所定の期間以下である顧客(以降においてこれらの顧客を「新規需要家」とも記載する。)の設備情報や建物情報も記憶されている。   The equipment 70 includes an equipment information database unit 71 that stores equipment information that is information related to the customer's electrical equipment, and a building information database unit 72 that stores building information that is information about the customer's building equipment. The equipment information is an electrical equipment owned by the customer, and is information including the type and capacity of the electrical equipment using the power from the electric power selling business. The building information is information on the building of the customer in which the electrical equipment is installed, and includes information such as age, floor area, and the like. The facility information and the building information are linked with the information on the customer and stored in the facility information database unit 71 and the building information database unit 72, respectively. It should be noted that the facility information database unit 71 and the building information database unit 72 receive the power from the retail electricity business during a period of a predetermined period of time or longer from existing customers (hereinafter referred to as “existing customers”. Facility information and building information are stored. Further, in the facility information database unit 71 and the building information database unit 72, a customer who receives power supply from the retail electricity business or a period in which power supply from the retail electricity business is received is less than a predetermined period. The facility information and building information of a certain customer (hereinafter, these customers are also described as "new customers") is stored.

記憶部12は、取得部11により取得された各種の情報を関連づけて記憶するものであり、分析部13や係数算出部14において情報処理が行われる際に、それらの処理に用いられる情報を出力するものである。記憶部12は、取得部11が電力会社の情報処理装置61から取得した需要実績情報や、気象会社の情報処理装置62から取得した気象情報を関連づけて記憶する。また、記憶部12は、係数算出部14及び予測部15が処理を行った結果なども需要家に関する情報などと関連づけて記憶する。   The storage unit 12 stores various types of information acquired by the acquisition unit 11 in association with each other, and outputs information used for processing when the analysis unit 13 or the coefficient calculation unit 14 performs information processing. It is The storage unit 12 associates and stores the demand record information acquired by the acquisition unit 11 from the information processing apparatus 61 of the power company and the weather information acquired from the information processing apparatus 62 of the meteorological company. In addition, the storage unit 12 stores the results of processing performed by the coefficient calculation unit 14 and the prediction unit 15 in association with the information related to the consumer and the like.

分析部13は、電力会社の情報処理装置61から取得した需要実績情報と、気象会社の情報処理装置62から取得した気象情報との相関関係を分析する演算処理を行う部分である。また分析部13は、需要実績情報と設備情報との相関関係、及び需要実績情報と建物情報との相関関係を分析する演算処理を行う機能も有している。更に分析部13は、詳細は後述する係数算出部14が算出した重み係数と、設備情報との相関関係、及び当該重み係数と、建物情報との相関関係を分析する演算処理を行う機能も有している。   The analysis unit 13 is a part that performs arithmetic processing to analyze the correlation between the demand record information acquired from the information processing apparatus 61 of the electric power company and the weather information acquired from the information processing apparatus 62 of the meteorological company. The analysis unit 13 also has a function of performing arithmetic processing to analyze the correlation between the demand record information and the facility information, and the correlation between the demand record information and the building information. Furthermore, the analysis unit 13 also has a function of performing calculation processing to analyze the correlation between the weighting factor calculated by the coefficient calculating unit 14 described later, the equipment information, and the correlation between the weighting factor and the building information. doing.

係数算出部14は、分析部13が演算処理によって算出した相関関係の分析結果に基づいて、詳細は後述する予測部15による電力需要の予測値を補正する際に用いられる係数(以降において「重み係数」とも記載する。)を公知の演算処理方法を用いて算出する部分である。   The coefficient calculation unit 14 uses a coefficient (hereinafter referred to as “weight”) to be used when correcting the predicted value of the power demand by the prediction unit 15 described later on the basis of the analysis result of the correlation calculated by the analysis unit (Also referred to as "coefficient") is a part calculated using a known arithmetic processing method.

予測部15は、気象会社の情報処理装置62から取得した気象予想情報に基づいて、需要家の電力需要の予測値を演算処理して算出する部分である。具体的には、予測部15は、取得した気象予想情報をパラメータとして、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理を行い、需要家が消費する電力量の予想値を算出する部分である。本実施形態では、予測部15が、天候に関する予想情報、季節に関する予想情報、及び温度に関する予想情報をパラメータとして、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理によって電力量の予想値を算出する例に適用して以降の説明を行う。なお、電力量の予想に用いられるパラメータとしては、上記に限定される訳ではなく、用いられる電力需要予測モデルに従って、その他の種類の予想情報が用いられてもよい。なお、予測部15は、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理によって算出した電力量の予想値を、重み係数を用いて補正する機能も有している。   The prediction unit 15 is a part that calculates and calculates the predicted value of the power demand of the customer based on the weather forecast information acquired from the information processing apparatus 62 of the weather company. Specifically, the prediction unit 15 is a part that performs arithmetic processing based on a known power demand prediction model using the acquired weather forecast information as a parameter, and calculates a forecast value of the amount of power consumed by the consumer. In this embodiment, an example is described in which the prediction unit 15 calculates the predicted value of the power amount by calculation processing based on a known power demand prediction model, using predicted information on weather, predicted information on season, and predicted information on temperature as parameters. Apply and explain the following. In addition, as a parameter used for prediction of electric energy, it is not necessarily limited to the above, According to the electric power demand prediction model used, other types of prediction information may be used. The prediction unit 15 also has a function of correcting the predicted value of the amount of power calculated by the calculation process based on a known power demand prediction model using a weighting factor.

出力部16は、予測部15が算出した電力量の予想値等を、接続された出力装置20に出力する部分である。出力装置20としては、モニタなどの表示装置の他、PCやサーバ装置などの情報処理装置などが用いられる。   The output unit 16 is a part that outputs the predicted value and the like of the power amount calculated by the prediction unit 15 to the connected output device 20. As the output device 20, in addition to a display device such as a monitor, an information processing device such as a PC or a server device is used.

次に、本実施形態の電力需要予測装置10の電力の需要予測処理について説明する。はじめに図2を参照し、電力需要の予測値の補正に用いられる重み係数を算出する処理について説明を行う。   Next, the demand forecasting process of the power demand forecasting device 10 of the present embodiment will be described. First, with reference to FIG. 2, a process of calculating a weighting factor used to correct the predicted value of the power demand will be described.

1−1.重み係数の算出
取得部11は、過去の所定の期間における需要実績情報と、当該期間における気象情報を取得する処理を行う(S101:第1取得ステップ)。具体的には、電力会社の情報処理装置61に対して、所定期間に計測された需要家の需要実績情報を出力させるよう要求する信号を出力し、電力会社の情報処理装置61から出力された需要実績情報を取得する処理を行う。
1-1. Calculation of Weighting Coefficient The acquiring unit 11 performs a process of acquiring the demand record information in a predetermined period in the past and the weather information in the period (S101: first acquiring step). Specifically, a signal requesting output of demand record information of the customer measured in a predetermined period is output to the information processing apparatus 61 of the electric power company, and is output from the information processing apparatus 61 of the electric power company Perform processing to acquire demand record information.

本実施形態では、この所定期間は、電力需要予測装置10の使用者が入力部51から入力して設定した期間である例に適用して以降の説明を行うが、特にこれに限定するものではない。例えば記憶部12に記憶された期間を、この需要実績情報を取得する期間としたり、あるいは過去の電力需要の予測結果等に基づいて、電力需要予測装置10が自動で期間を設定したりしてもよい。なお、取得部11が取得する需要実績情報は、所定の期間に特定の需要家に供給された電力の実績に関する情報や、所定の期間に複数の需要家に供給された電力の実績に関する情報であってもよい。あるいは、所定の期間の複数の需要家に供給された電力の実績から求められた、平均的な電力の実績に関する情報であってもよい。   In the present embodiment, this predetermined period is applied to an example in which the user of the power demand prediction apparatus 10 inputs and sets it from the input unit 51 and the following description will be made. Absent. For example, the period stored in the storage unit 12 may be set as a period for acquiring the demand record information, or the power demand prediction apparatus 10 may automatically set the period based on a past prediction result of the power demand or the like. It is also good. The demand record information acquired by the acquisition unit 11 is information on the record of the power supplied to a specific customer in a predetermined period, or information on the record of the power supplied to a plurality of consumers in a predetermined period. It may be. Alternatively, it may be information on the average power performance that is obtained from the performance of power supplied to a plurality of consumers for a predetermined period.

取得部11は、気象会社の情報処理装置62に対して、需要実績情報を取得した期間と対応する期間における気象情報を出力させるよう要求する信号を出力し、気象会社の情報処理装置62から出力された気象情報を取得する処理を行う。取得部11によって取得された需要実績情報及び気象情報は、紐づけられて記憶部12に記憶される。   The acquisition unit 11 outputs a signal to request the information processing device 62 of the meteorological company to output the meteorological information in the period corresponding to the period in which the demand record information is acquired, and the information processing device 62 of the meteorological company outputs Perform processing to acquire the weather information. The demand record information and the weather information acquired by the acquisition unit 11 are linked and stored in the storage unit 12.

続いて分析部13が、需要実績情報と気象情報の相関関係を求める相関分析処理を行う(S102:分析ステップ)。具体的には、分析部13は、相関分析手法を用いた演算処理を行い、S101にて取得された需要実績情報と、気象情報の各項目との相関関係を求める分析処理を行う。本実施形態では、分析部13が、需要実績情報と季節に関する情報との相関関係、需要実績情報と天候に関する情報との相関関係、及び需要実績情報と気温に関する情報との相関関係を求める演算処理を行う例に適用して以降の説明を行う。なお、これらの相関関係を求める演算処理には、最適化計算や重回帰分析、あるいはその他の公知の相関関係を求める分析処理を行う演算処理が用いられてもよい。   Subsequently, the analysis unit 13 performs a correlation analysis process for obtaining the correlation between the demand record information and the weather information (S102: analysis step). Specifically, the analysis unit 13 performs arithmetic processing using a correlation analysis method, and performs analysis processing for determining the correlation between the demand record information acquired in S101 and each item of weather information. In the present embodiment, the analysis unit 13 calculates the correlation between the demand record information and the information on the season, the correlation between the demand record information and the information on the weather, and the correlation between the demand record information and the information on the temperature The following explanation applies to the example of performing. Note that, as calculation processing for obtaining these correlations, calculation processing for performing optimization calculation, multiple regression analysis, or other known analysis processing for obtaining correlations may be used.

係数算出部14は、分析部13が行った分析処理の結果から、気象情報の項目毎に重み係数を算出する(S103:係数算出ステップ)。なお係数算出部14は、算出した重み係数を記憶部12に記憶させる。   The coefficient calculation unit 14 calculates a weighting coefficient for each item of the weather information from the result of the analysis processing performed by the analysis unit 13 (S103: coefficient calculation step). The coefficient calculation unit 14 stores the calculated weighting coefficient in the storage unit 12.

S103にて、重み係数が算出されると、電力需要予測装置10は、重み係数を算出する処理を終了する。なお、電力需要予測装置10は、この重み係数を算出する演算処理を所定の時間間隔で行って、記憶部12に記憶されている重み係数を更新する処理を行ってもよい。   When the weighting factor is calculated in S103, the power demand prediction apparatus 10 ends the process of calculating the weighting factor. The power demand prediction apparatus 10 may perform the calculation process of calculating the weighting factor at predetermined time intervals to update the weighting factor stored in the storage unit 12.

1−2.需要電力予想処理
次に、電力需要予測装置10による需要電力の予想処理について、図3を参照しながら説明を行う。
1-2. Demand Power Forecasting Process Next, a forecasting process of demand power by the power demand forecasting apparatus 10 will be described with reference to FIG.

取得部11は、気象会社の情報処理装置62から、気象予想情報を取得する処理を行う(S201:第2取得ステップ)。具体的には取得部11が、気象会社の情報処理装置62に対して、気象予想情報を出力させるように要求する信号を出力し、情報処理装置62から出力された気象予想情報を取得する処理を行う。本実施形態では、取得部11が、以後の特定の時点における、季節に関する予想情報、天候に関する予想情報、及び気温に関する予想情報を気象予想情報として取得する例に適用して以降の説明を行う。なお本実施形態における気象予想情報が、特許請求の範囲における外部要因情報及び予測要因情報とされている。   Acquisition part 11 performs processing which acquires weather forecast information from information processor 62 of a meteorological company (S201: second acquisition step). Specifically, the acquisition unit 11 outputs a signal requesting that the weather forecast information be output to the information processing apparatus 62 of the meteorological company, and a process of acquiring the weather forecast information output from the information processing apparatus 62 I do. In the present embodiment, the acquisition unit 11 applies the prediction information on the season, the prediction information on the weather, and the prediction information on the air temperature as the weather prediction information at a specific time thereafter, and the following explanation will be made. The weather forecast information in the present embodiment is the external factor information and the forecast factor information in the claims.

続いて予測部15が、前述のS103にて係数算出部14が算出した重み係数を取得する処理を行う(S202)。具体的には予測部15が、S103にて算出されて記憶部12に記憶されている重み計数を読み出して取得する。   Subsequently, the prediction unit 15 performs a process of acquiring the weight coefficient calculated by the coefficient calculation unit 14 in S103 described above (S202). Specifically, the prediction unit 15 reads out and acquires the weight count calculated in S103 and stored in the storage unit 12.

次に予測部15が、S201にて取得部11が取得した気象予想情報をパラメータとし、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理を行って、電力量の予想値を算出する(S203)。なお、電力需要予測モデルは、パラメータとして用いられる気象予想情報の種類毎に異なる公知の予想モデルが用いられてもよい。   Next, the prediction unit 15 uses the weather forecast information acquired by the acquisition unit 11 in S201 as a parameter, performs calculation processing based on a known power demand prediction model, and calculates an estimated value of the power amount (S203). The power demand forecasting model may use a well-known forecasting model different for each type of weather forecast information used as a parameter.

続いて予測部15が、S203にて算出された電力量の予想値を補正する処理を行う(S204:予測ステップ)。具体的には予測部15が、S103にて算出された重み計数を用いてS203にて算出された電力量の予想値を補正する公知の演算処理を行う。予測部15は、電力量の予想値の補正処理を終えると、その補正処理結果を、出力部16を介して出力装置20に出力する処理を行う。   Subsequently, the prediction unit 15 performs a process of correcting the predicted value of the power amount calculated in S203 (S204: prediction step). Specifically, the prediction unit 15 performs known arithmetic processing to correct the estimated value of the power amount calculated in S203 using the weight count calculated in S103. After completing the correction process of the predicted value of the power amount, the prediction unit 15 performs a process of outputting the correction process result to the output device 20 through the output unit 16.

上記の電力需要予測装置10によれば、需要実績情報と気象情報との相関に基づく複数の重み係数、予想気象情報、及び電力需要予測モデルに基づいて電力需要の予測値を算出するため、一つの予想気象情報を用いて予測値を算出する場合、または、複数の予想気象情報を用いつつも重み係数を用いずに予測値を算出する場合と比較して、予測精度の向上を図りやすい。更に、予想気象情報として季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を用いているため、気候を反映させた予測値を算出することが可能となる。   According to the power demand prediction apparatus 10 described above, it is possible to calculate the predicted value of the power demand based on the plurality of weighting factors based on the correlation between the demand record information and the weather information, the predicted weather information, and the power demand forecast model. The prediction accuracy can be easily improved as compared to the case where predicted values are calculated using two pieces of predicted weather information, or the predicted values are calculated without using weighting coefficients while using a plurality of pieces of predicted weather information. Furthermore, since information on the season, information on the weather, and information on the temperature are used as predicted weather information, it is possible to calculate a predicted value reflecting the climate.

〔第2の実施形態〕
次に、本発明の第2の実施形態について図4及び図5を参照しながら説明する。
上記の第1の実施形態による電力需要予測装置10では、既存の需要家の電力需要の予測することはできるものの、需要実績情報の蓄積の少ない需要家や、あるいは需要実績情報が存在しない新規の需要家の電力需要の予測することは難しい。一方、一般的に需要家における電力需要は、当該需要家の電力を使用する電気設備の種類、容量や電気設備が設置されている需要家の建築物などに一定程度の影響を受ける。このため、本実施形態では、既存需要家の設備や建物に関する情報と、新規需要家の設備や建物に関する情報を用いて、新規の需要家の電力需要を予測する機能を有した電力需要予測装置について説明を行う。
Second Embodiment
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 4 and 5.
In the power demand forecasting apparatus 10 according to the first embodiment described above, although it is possible to forecast the power demand of the existing customer, a new demand where the demand record information is not stored or the demand record information does not exist. It is difficult to forecast the demand for electricity from consumers. On the other hand, in general, the demand for power in a consumer is affected to a certain extent by the type and capacity of the electrical equipment using the power of the consumer and the building of the consumer where the electrical equipment is installed. For this reason, in the present embodiment, a power demand forecasting apparatus having a function of predicting the power demand of a new customer using information on a facility or a building of an existing customer and information on a facility or a building of a new customer Explain about

なお、本実施形態の電力需要予測装置の構成は、第1の実施形態と同様であるが、第1の実施形態とは、重み係数を算出する演算処理が異なっている。このため、以降の説明では、同一の構成、及び同一の処理については同一の符号を付してその説明を省略し、異なる処理について主に説明を行う。   The configuration of the power demand prediction apparatus of this embodiment is the same as that of the first embodiment, but is different from the first embodiment in the calculation process of calculating the weighting factor. Therefore, in the following description, the same configuration and the same processing are given the same reference numerals, and the description thereof is omitted, and different processing will be mainly described.

2−1.重み係数の算出
はじめに取得部11が、既存需要家の需要実績情報、当該需要実績情と対応する気象情報、更に当該既存需要家の設備情報及び建物情報を取得する処理を行う(S301:第1取得ステップ)。具体的に取得部11は、電力会社の情報処理装置61から所定期間における需要実績情報を取得するとともに、気象会社の情報処理装置62から同期間における気象情報を取得する。また、取得部11は、設備情報データベース部71及び建物情報データベース部72から、既存需要家の設備情報、及び建物情報を取得する処理を行う。取得部11は、取得した情報を既存需要家の需要実績情報と紐づけて記憶部12に記憶させる。なお取得部11が取得する既存需要家の需要実績情報は、特定の既存需要家に供給された電力の実績に関する情報であっても、複数の既存需要家に供給された電力の実績に関する情報の平均などであってもよい。また、公知の手段によって選択された、電力需要の予測がされる新規需要家と近似する既存需要家に供給された電力の実績に関する情報であってもよい。
2-1. Calculation of Weighting Coefficient First, the acquisition unit 11 performs processing to acquire demand record information of existing customers, weather information corresponding to the demand records, and equipment information and building information of the existing customers (S301: 1st) Acquisition step). Specifically, the acquisition unit 11 acquires demand record information in a predetermined period from the information processing apparatus 61 of the electric power company, and acquires meteorological information during the same period from the information processing apparatus 62 of the meteorological company. Further, the acquisition unit 11 performs a process of acquiring the facility information of the existing customer and the building information from the facility information database unit 71 and the building information database unit 72. The acquisition unit 11 stores the acquired information in the storage unit 12 in association with the demand record information of existing customers. In addition, even if the demand record information of the existing customer acquired by the acquisition unit 11 is information on the record of the power supplied to the specific existing customer, the information on the record of the power supplied to the plural existing customers is It may be an average or the like. Further, the information may be information related to the performance of power supplied to existing customers similar to a new customer whose power demand is predicted, selected by a known means.

電力需要予測装置10は、上記第1の実施形態におけるS101〜S103と同一の処理を行って、既存需要家の需要実績情報と気象情報との相関関係を分析処理し、既存需要家の重み係数を算出する。本実施形態では、係数算出部14が、季節に関する情報に対する重み係数、天候に関する情報に対する重み係数、及び気温に関する情報に対する重み係数を算出する例に適用して以降の説明を行う。なお、既存需要家の重み係数が既に算出され、電力会社の情報処理装置61や記憶部12に記憶されている場合には、上記の重み係数を算出する処理に代えて、取得部11がその重み係数を取得する処理を行ってもよい。   The power demand prediction apparatus 10 performs the same processing as S101 to S103 in the first embodiment, analyzes the correlation between the demand record information of the existing customer and the weather information, and weights the existing customer. Calculate In the present embodiment, the following description will be given applying to an example in which the coefficient calculation unit 14 calculates a weighting factor for information on seasons, a weighting factor on information on weather, and a weighting factor on information on air temperature. In addition, when the weighting factor of the existing customer is already calculated and stored in the information processing apparatus 61 or the storage unit 12 of the power company, the acquiring unit 11 substitutes for the process of calculating the weighting factor described above. A process of acquiring weighting factors may be performed.

なお本実施形態における既存需要家が、特許請求の範囲における第1領域と、既存需要家の需要実績情報が、特許請求の範囲における第1需要実績情報とされている。また、取得された気象情報、既存需要家の設備情報、及び既存需要家の建物情報が特許請求の範囲における第1外部要因情報とされている。   In addition, the existing customer in the present embodiment is the first area in the claims and the demand record information of the existing customers as the first demand record information in the claims. The acquired weather information, the facility information of the existing customer, and the building information of the existing customer are regarded as first external factor information in the scope of claims.

続いて分析部13が、既存需要家の重み係数と、既存需要家の設備情報との相関関係、及び既存需要家の重み係数と既存需要家の建物情報との相関関係を求める分析処理を行う(S302:分析ステップ)。なお、この分析処理によって、既存需要家の設備情報と需要実績情報の相関関係、及び既存需要家の建物情報と需要実績情報の相関関係が求められることにもなる。   Subsequently, the analysis unit 13 performs analysis processing to obtain the correlation between the weighting factor of the existing customer and the equipment information of the existing customer, and the correlation between the weighting factor of the existing customer and the building information of the existing customer (S302: analysis step). In addition, the correlation between the facility information of the existing customer and the demand record information, and the correlation between the building information of the existing customer and the demand record information can be obtained by this analysis processing.

続いて係数算出部14が、分析部13による分析処理の結果に基づいて、新規需要家の電力需要の予測結果を算出する際に用いられる重み係数(以降において「新規重み係数」とも記載する。)を算出する係数算出式を求める処理を行う(S303)。なお、この新規重み係数を算出するための係数算出式を求める演算処理は、公知の演算処理方法が用いられる。   Subsequently, based on the result of the analysis process by the analysis unit 13, the coefficient calculation unit 14 also describes a weighting coefficient used when calculating the prediction result of the power demand of the new customer (hereinafter referred to as "new weighting coefficient"). A process of obtaining a coefficient calculation formula for calculating) is performed (S303). In addition, a known calculation processing method is used for the calculation processing for obtaining a coefficient calculation formula for calculating the new weight coefficient.

S303にて係数算出式が算出されると、取得部11は、設備情報データベース部71及び建物情報データベース部72から、既存需要家の需要実績情報と紐づけて記憶された既存需要家の情報と同種の情報である新規需要家の設備情報及び建物情報を取得する処理を行う(S304:第2取得ステップ)。ここで、既存需要家の情報と同種の情報とは、既存需要家の情報の種類の少なくともいずれか一つと、同一あるいは対応する種類の新規需要家の情報をいう。   When the coefficient calculation formula is calculated in S303, the acquisition unit 11 determines from the equipment information database unit 71 and the building information database unit 72 the information of the existing customer stored in association with the demand record information of the existing customer. A process is performed to acquire equipment information and building information of a new customer that is the same type of information (S304: second acquisition step). Here, the information of the same type as the information of the existing customer means the information of the new customer of the same type or the corresponding type with at least one of the types of the information of the existing customer.

続いて係数算出部14が、S302にて算出された係数算出式と、取得部11が取得した新規需要家の設備情報及び建物情報に基づいて、新規重み係数を算出する演算処理を行う(S305:係数算出ステップ)。係数算出部14は、算出した新規重み係数を記憶部12に記憶させる。   Subsequently, the coefficient calculation unit 14 performs calculation processing to calculate a new weighting coefficient based on the coefficient calculation formula calculated in S302 and the equipment information and building information of the new customer acquired by the acquisition unit 11 (S305) : Coefficient calculation step). The coefficient calculation unit 14 stores the calculated new weighting coefficient in the storage unit 12.

なお、本実施形態における新規需要家が、特許請求の範囲における第2領域とされている。また、本実施形態における新規需要家の設備情報及び建物情報が特許請求の範囲における第2外部要因情報とされている。   The new customer in the present embodiment is taken as the second area in the claims. Further, the facility information and the building information of the new customer in the present embodiment are taken as the second external factor information in the claims.

2−2.需要電力予想処理
新規重み係数が算出されると、新規需要家の需要電力の予想処理が行われる。以降、図5を参照してその処理の説明を行う。
2-2. Demand power forecasting process Once a new weighting factor is calculated, forecasting of demand power of a new customer is performed. Hereinafter, the process will be described with reference to FIG.

取得部11は、気象会社の情報処理装置62から、新規需要家の所在地における気象予想情報を取得する処理を行う(S401:第2取得ステップ)。本実施形態では、取得部11が、気象予想情報として新規需要家が所在する地域の所定の時点における季節に関する予想情報、天候に関する予想情報、及び気温に関する予想情報を取得する例に適用して以降の説明を行う。なお、本実施形態における気象予想情報が、特許請求の範囲における第2予想要因情報とされている。   The acquisition unit 11 performs a process of acquiring weather forecast information at the location of a new customer from the information processing apparatus 62 of the meteorological company (S401: second acquisition step). In the present embodiment, the acquisition unit 11 is applied to an example of acquiring, as weather forecast information, forecast information on seasons at a predetermined time of an area where a new customer is located, forecast information on weather, and forecast information on temperature I will explain. In addition, the weather forecast information in this embodiment is made into the 2nd forecasting factor information in a claim.

予測部15が、前述のS305にて算出された新規重み係数を取得する処理を行う(S402)。具体的には予測部15が、記憶部12に記憶されている新規重み計数を読み出して取得する。   The prediction unit 15 performs a process of acquiring the new weight coefficient calculated in S305 described above (S402). Specifically, the prediction unit 15 reads out and acquires the new weight count stored in the storage unit 12.

次に予測部15が、取得部11が取得した気象予想情報をパラメータとして、電力需要予測モデルを用いて電力量の予想値を算出する(S403)。具体的に予測部15は、気象会社の情報処理装置62から取得した気象予想情報をパラメータとし、公知の電力予想モデルに基づいた演算処理を行って電力量の予想値を算出する。   Next, the prediction unit 15 calculates an estimated value of the amount of power using the power demand prediction model with the weather forecast information acquired by the acquisition unit 11 as a parameter (S403). Specifically, the prediction unit 15 uses the weather forecast information acquired from the information processing apparatus 62 of the meteorological company as a parameter, performs calculation processing based on a known power forecast model, and calculates a forecast value of the power amount.

続いて予測部15が、S403にて算出された電力量の予想値を補正する処理を行って、新規需要家が消費する電力量の予想値を算出する(S404:予測ステップ)。具体的には、予測部15が、新規重み計数を用いてS403にて算出された電力量の予想値を補正する演算処理を行う。予測部15は、電力量の予想値の補正処理を終えると、その処理結果を、出力部16を介して出力装置20に出力する処理を行う。   Subsequently, the prediction unit 15 performs a process of correcting the predicted value of the power amount calculated in S403, and calculates the predicted value of the power amount consumed by the new customer (S404: prediction step). Specifically, the prediction unit 15 performs arithmetic processing to correct the estimated value of the electric energy calculated in S403 using the new weight count. After completing the correction process of the predicted value of the power amount, the prediction unit 15 performs a process of outputting the process result to the output device 20 via the output unit 16.

上記の電力需要予測装置10によれば、既存需要家の設備情報、建物情報、及び既存需要家の重み係数、及び新規需要家の設備情報及び建物情報に基づいて、新規需要家の電力量の予想値を算出する際に用いられる重み係数を求めることができる。このため、需要実績情報が蓄積されていない新規の需要家であっても予測精度の向上を図りやすい。また、予想気象情報として季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を用いているため、気候を反映させた予測値を算出することが可能となる。   According to the power demand prediction apparatus 10 described above, based on the facility information of existing customers, the building information, and the weighting factors of existing customers, and the facility information and building information of new customers, A weighting factor can be determined which is used in calculating the expected value. For this reason, it is easy to improve prediction accuracy even for a new customer whose demand record information is not accumulated. Further, since information on the season, information on the weather, and information on the temperature are used as predicted weather information, it is possible to calculate a predicted value reflecting the climate.

〔第2の実施形態の変形例〕
次に、本実施形態の変形例に係る電力需要予測装置について主に図6を参照して説明を行う。本変形例に係る電力需要予測装置の構成は、上記の第2の実施形態と同様であるが、新規重み係数を算出するために行われる分析処理、及びの新規重み係数を算出する係数算出式を求める処理が相違する。従って、以降の説明では、同一の構成及び同一の処理については同一の符号を付してその説明を省略し、主に異なる処理についてその説明を行う。
Modification of Second Embodiment
Next, a power demand prediction apparatus according to a modification of the present embodiment will be described mainly with reference to FIG. The configuration of the power demand prediction apparatus according to the present modification is the same as that of the second embodiment described above, but the analysis processing performed to calculate a new weighting coefficient, and a coefficient calculation formula for calculating a new weighting coefficient The process for determining Therefore, in the following description, the same configuration and the same processing are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted, and mainly different processing will be described.

はじめに取得部11が、既存需要家の需要実績情報、設備情報、及び建物情報を取得する(S501)。続いて分析部13が、既存需要家の設備情報と当該既存需要家の需要実績情報との相関関係、及び建物情報と当該既存需要家の需要実績情報との相関関係を求める分析処理を行う(S502)。なお、分析部13は、更に既存需要家の需要実績情報と紐づけられた気象情報との相関関係を求める分析処理を行ってもよい。そして係数算出部14が、分析部13が行った分析処理の結果に基づいて、新規重み係数を算出する係数算出式を求める処理を行う(S503)。   First, the acquisition unit 11 acquires demand record information, equipment information, and building information of existing customers (S501). Subsequently, the analysis unit 13 performs an analysis process to obtain the correlation between the facility information of the existing customer and the demand and performance information of the existing customer, and the correlation between the building information and the demand and performance information of the existing customer S502). In addition, the analysis unit 13 may further perform analysis processing for obtaining the correlation between the demand record information of the existing customer and the weather information linked. Then, based on the result of the analysis processing performed by the analysis unit 13, the coefficient calculation unit 14 performs a process of obtaining a coefficient calculation formula for calculating a new weight coefficient (S503).

続いて取得部11が、新規需要家の設備情報及び建物情報を取得する処理を行う(S504)。そして係数算出部14が、S503にて算出された係数算出式と、取得部11が取得した新規需要家の設備情報及び建物情報に基づいて、新規重み係数を算出する演算処理を行う(S505)。   Subsequently, the acquisition unit 11 performs a process of acquiring the facility information and the building information of the new customer (S504). Then, the coefficient calculation unit 14 performs calculation processing to calculate a new weighting coefficient based on the coefficient calculation formula calculated in S503 and the equipment information and building information of the new consumer acquired by the acquisition unit 11 (S505) .

電力需要予測装置10は、上記実施形態のS401〜S404と同様の処理を行って新規需要家が消費する電力量の予想値を算出する処理を行う。即ち取得部11が、気象会社の情報処理装置62から新規需要家の所在地における気象予想情報を取得し、予測部15が、S501〜S505にて算出された新規重み係数を取得する。そして、予測部15が、取得部11が取得した気象予想情報をパラメータとし、公知の電力需要予測モデルに基づく演算処理を行って、電力量の予想値を算出する。なお予測部15は、上記の第1の実施形態におけるS101〜S103にて算出された重み係数を用いて、算出された電力量の予想値を補正する処理を更に行ってもよい。予測部15は、係数算出部14が算出した新規重み係数を用いて、算出された電力量の予想値を補正して新規需要家の電力量の予想値を算出する。   The power demand prediction apparatus 10 performs processing similar to that of S401 to S404 in the above-described embodiment to calculate a predicted value of the amount of power consumed by a new customer. That is, the acquisition unit 11 acquires the weather forecast information at the location of the new customer from the information processing apparatus 62 of the meteorological company, and the prediction unit 15 acquires the new weighting factor calculated in S501 to S505. Then, the prediction unit 15 uses the weather forecast information acquired by the acquisition unit 11 as a parameter, performs calculation processing based on a known power demand prediction model, and calculates the predicted value of the power amount. The prediction unit 15 may further perform a process of correcting the predicted value of the calculated power amount using the weighting factor calculated in S101 to S103 in the first embodiment. The prediction unit 15 uses the new weight coefficient calculated by the coefficient calculation unit 14 to correct the calculated predicted value of the power amount to calculate the predicted value of the power amount of the new customer.

本変形例に係る電力需要予測装置10では、既存需要家の需要実績情報、設備情報、建物情報と、新規需要家の設備情報及び建物情報に基づいて、新規需要家の電力量の予想値を算出する際に用いられる重み係数が求められる。このため、需要実績情報が蓄積されていない新規の需要家であっても予測精度の向上を図りやすい。また、予想気象情報として季節に関する情報、天候に関する情報、気温に関する情報を用いているため、気候を反映させた予測値を算出することが可能となる。   In the power demand prediction apparatus 10 according to the present modification, the predicted value of the amount of power of the new customer is calculated based on the demand record information of the existing customer, the equipment information, the building information, the equipment information of the new customer and the building information. A weighting factor to be used in calculation is obtained. For this reason, it is easy to improve prediction accuracy even for a new customer whose demand record information is not accumulated. Further, since information on the season, information on the weather, and information on the temperature are used as predicted weather information, it is possible to calculate a predicted value reflecting the climate.

なお、本発明の技術範囲は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能であり、上記実施形態を適宜組み合わせた実施形態に適用してもよく、特に限定するものではない。   The technical scope of the present invention is not limited to the above embodiment, and various changes can be made without departing from the scope of the present invention, and the present invention is applied to an embodiment combining the above embodiments as appropriate. There is no particular limitation.

10・・・電力需要予測装置 11・・・取得部 12・・・記憶部
13・・・分析部 14・・・係数算出部 15・・・予測部
16・・・出力部 20・・・出力装置 51・・・入力部
60・・・外部システム 61・・・情報処理装置
62・・・情報処理装置 70・・・設備
71・・・設備情報データベース部 72・・・建物情報データベース部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Power demand prediction apparatus 11 ... Acquisition part 12 ... Storage part 13 ... Analysis part 14 ... Coefficient calculation part 15 ... Prediction part 16 ... Output part 20 ... Output Apparatus 51 ... input section 60 ... external system 61 ... information processing apparatus 62 ... information processing apparatus 70 ... equipment 71 ... equipment information database section 72 ... building information database section

Claims (8)

電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報、並びに、前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する取得部と、
前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析部と、
前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出部と、
算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測部と、
が設けられていることを特徴とする電力需要予測装置。
The demand record information including the record of the power demand, the plurality of external factor information linked to the demand record information, and the forecast factor information which is the external factor information used for calculating the forecast value of the power demand are acquired Acquisition part,
An analysis unit that analyzes a correlation between each of the plurality of external factor information and the demand record information;
A coefficient calculation unit that calculates a weighting coefficient for each of the plurality of pieces of external factor information based on the analysis result of the correlation;
A prediction unit that calculates the prediction value based on the calculated weighting factor, the prediction factor information, and a prediction model that predicts the power demand using the prediction factor information as a parameter;
A power demand forecasting device characterized in that
前記外部要因情報は、季節に関する情報、天候に関する情報、および、気温に関する情報のいずれかであることを特徴とする請求項1記載の電力需要予測装置。   The power demand prediction apparatus according to claim 1, wherein the external factor information is any of information on a season, information on a weather, and information on an air temperature. 第1領域における電力需要の実績を含む第1需要実績情報、および、当該第1需要実績情報と紐付けされた複数の第1外部要因情報、並びに、第1領域とは異なる領域である第2領域における電力需要の予測値の算出に用いる第2予測要因情報、および、前記第2領域に関する前記複数の第1外部要因情報と同種の情報である複数の第2外部要因情報を取得する取得部と、
前記複数の第1外部要因情報のそれぞれと前記第1需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第2外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析部と、
前記係数算出式および前記第2外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出部と、
算出された前記重み係数、前記第2予測要因情報、および、前記第2予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測部と、
が設けられていることを特徴とする電力需要予測装置。
The first demand record information including the record of the power demand in the first area, a plurality of first external factor information linked to the first demand record information, and a second area different from the first area An acquisition unit configured to acquire second prediction factor information used to calculate a predicted value of power demand in the area, and a plurality of second external factor information that is the same type of information as the plurality of first external factor information related to the second area When,
An analysis unit that analyzes a correlation between each of the plurality of first external factor information and the first demand and performance information, and obtains a coefficient calculation formula used for calculating a weighting factor for each of the plurality of second external factor information;
A coefficient calculation unit that calculates a weighting coefficient used to calculate the predicted value based on the coefficient calculation formula and the second external factor information;
A prediction unit that calculates the prediction value based on a prediction model that predicts the power demand using the calculated weighting factor, the second prediction factor information, and the second prediction factor information as parameters;
A power demand forecasting device characterized in that
前記第1外部要因情報は、前記第1領域における電力を消費する設備に関する情報、前記設備が配置される建物の情報、および、予め算出された前記第1外部要因情報に対する重み係数のいずれかであり、
前記第2外部要因情報は、前記第2領域における電力を消費する設備に関する情報、および、前記設備が配置される建物の情報のいずれかであり、
前記第2予測要因情報は、季節に関する情報、天候に関する情報、および、気温に関する情報のいずれかであることを特徴とする請求項3記載の電力需要予測装置。
The first external factor information is any one of information on equipment that consumes power in the first area, information on a building where the equipment is disposed, and a weighting factor for the first external factor information calculated in advance. Yes,
The second external factor information is either information on equipment that consumes power in the second area, or information on a building in which the equipment is disposed,
The power demand prediction apparatus according to claim 3, wherein the second prediction factor information is any of information on a season, information on a weather, and information on an air temperature.
電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報を取得する第1取得ステップと、
前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する第2取得ステップと、
前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析ステップと、
前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出ステップと、
算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記電力需要の予測値を算出する予測ステップと、
を有することを特徴とする電力需要予測方法。
A first acquisition step of acquiring demand result information including a power demand result, and a plurality of external factor information linked to the demand result information;
A second acquisition step of acquiring prediction factor information which is external factor information used to calculate the predicted value of the power demand;
Analyzing the correlation between each of the plurality of external factor information and the demand and performance information;
Calculating a weighting factor for each of the plurality of pieces of external factor information based on the analysis result of the correlation;
Predicting the power demand based on the calculated weighting factor, the prediction factor information, and a prediction model that predicts the power demand using the prediction factor information as a parameter;
A power demand forecasting method characterized by having.
第1領域における電力需要の実績を含む第1需要実績情報、および、当該第1需要実績情報と紐付けされた複数の第1外部要因情報を取得する第1取得ステップと、
第1領域とは異なる領域である第2領域における電力需要の予測値の算出に用いる第2予測要因情報、および、前記第2領域に関する前記複数の第1外部要因情報と同種の情報である複数の第2外部要因情報を取得する第2取得ステップと、
前記複数の第1外部要因情報のそれぞれと前記第1需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第2外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析ステップと、
前記係数算出式および前記第2外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出ステップと、
算出された前記重み係数、前記第2予測要因情報、および、前記第2予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測ステップと、
を有することを特徴とする電力需要予測方法。
A first acquisition step of acquiring first demand record information including a record of power demand in the first region, and a plurality of first external factor information linked to the first demand record information;
A plurality of pieces of information that are the same as the second prediction factor information used to calculate the forecast value of the power demand in the second area which is an area different from the first area, and the plurality of first external factor information related to the second area A second acquisition step of acquiring second external factor information of
Analyzing the correlation between each of the plurality of first external factor information and the first demand record information, and determining a coefficient calculation formula to be used for calculating a weighting factor for each of the plurality of second external factor information;
A coefficient calculation step of calculating a weighting coefficient used to calculate the predicted value based on the coefficient calculation formula and the second external factor information;
A prediction step of calculating the prediction value based on the calculated weighting coefficient, the second prediction factor information, and a prediction model that predicts the power demand using the second prediction factor information as a parameter;
A power demand forecasting method characterized by having.
コンピュータに、
電力需要の実績を含む需要実績情報、および、当該需要実績情報と紐付けされた複数の外部要因情報を取得する第1取得機能と、
前記電力需要の予測値の算出に用いる外部要因情報である予測要因情報を取得する第2取得機能と、
前記複数の外部要因情報のそれぞれと、前記需要実績情報との相関を分析する分析機能と、
前記相関の分析結果に基づいて、前記複数の外部要因情報のそれぞれに対する重み係数を算出する係数算出機能と、
算出された前記重み係数、前記予測要因情報、および、前記予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記電力需要の予測値を算出する予測機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。
On the computer
Demand performance information including performance of power demand; and a first acquisition function of acquiring a plurality of external factor information linked to the demand performance information;
A second acquisition function of acquiring prediction factor information which is external factor information used to calculate the predicted value of the power demand;
An analysis function that analyzes a correlation between each of the plurality of external factor information and the demand record information;
A coefficient calculation function of calculating a weighting coefficient for each of the plurality of external factor information based on the analysis result of the correlation;
A prediction function that calculates the predicted value of the power demand based on the calculated weighting factor, the prediction factor information, and a prediction model that predicts the power demand using the prediction factor information as a parameter;
A program that is characterized by realizing
コンピュータに、
第1領域における電力需要の実績を含む第1需要実績情報、および、当該第1需要実績情報と紐付けされた複数の第1外部要因情報を取得する第1取得機能と、
第1領域とは異なる領域である第2領域における電力需要の予測値の算出に用いる第2予測要因情報、および、前記第2領域に関する前記複数の第1外部要因情報と同種の情報である複数の第2外部要因情報を取得する第2取得機能と、
前記複数の第1外部要因情報のそれぞれと前記第1需要実績情報との相関を分析し、前記複数の第2外部要因情報のそれぞれに対する重み係数の算出に用いる係数算出式を求める分析機能と、
前記係数算出式および前記第2外部要因情報に基づいて、前記予測値の算出に用いる重み係数を算出する係数算出機能と、
算出された前記重み係数、前記第2予測要因情報、および、前記第2予測要因情報をパラメータとして前記電力需要を予測する予測モデルに基づいて前記予測値を算出する予測機能と、
を実現させることを特徴とするプログラム。
On the computer
A first acquisition function of acquiring first demand record information including a record of power demand in the first area, and a plurality of first external factor information linked to the first demand record information;
A plurality of pieces of information that are the same as the second prediction factor information used to calculate the forecast value of the power demand in the second area which is an area different from the first area, and the plurality of first external factor information related to the second area A second acquisition function of acquiring second external factor information of
An analysis function of analyzing a correlation between each of the plurality of first external factor information and the first demand and performance information, and determining a coefficient calculation formula used for calculating a weighting factor for each of the plurality of second external factor information;
A coefficient calculation function of calculating a weighting coefficient used to calculate the predicted value based on the coefficient calculation formula and the second external factor information;
A prediction function that calculates the prediction value based on a prediction model that predicts the power demand using the calculated weighting factor, the second prediction factor information, and the second prediction factor information as parameters;
A program that is characterized by realizing
JP2017225760A 2017-11-24 2017-11-24 Power Demand Forecasting Device, Power Demand Forecasting Method and Program Expired - Fee Related JP7010674B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017225760A JP7010674B2 (en) 2017-11-24 2017-11-24 Power Demand Forecasting Device, Power Demand Forecasting Method and Program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017225760A JP7010674B2 (en) 2017-11-24 2017-11-24 Power Demand Forecasting Device, Power Demand Forecasting Method and Program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019097327A true JP2019097327A (en) 2019-06-20
JP7010674B2 JP7010674B2 (en) 2022-01-26

Family

ID=66973220

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017225760A Expired - Fee Related JP7010674B2 (en) 2017-11-24 2017-11-24 Power Demand Forecasting Device, Power Demand Forecasting Method and Program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7010674B2 (en)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112418545A (en) * 2020-12-04 2021-02-26 国网湖南省电力有限公司 Load characteristic and model fusion based electricity sales amount prediction method and system
CN113458778A (en) * 2021-05-31 2021-10-01 福建省鑫锐机械设备有限公司 Method for assembling heat exchanger
JP2022112582A (en) * 2021-01-22 2022-08-03 株式会社日立製作所 PLANNING SUPPORT DEVICE AND METHOD
CN115358495A (en) * 2022-10-20 2022-11-18 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 Calculation method for wind power prediction comprehensive deviation rate
CN116109025A (en) * 2023-04-04 2023-05-12 深圳天溯计量检测股份有限公司 Battery life test method based on big data
CN117498387A (en) * 2023-09-26 2024-02-02 国网山东省电力公司潍坊供电公司 Joint demand forecasting method and device for multiple types of energy storage equipment
CN118094398A (en) * 2024-04-26 2024-05-28 深圳市云之声科技有限公司 Power supply evaluation method based on Internet of things
WO2025186910A1 (en) * 2024-03-05 2025-09-12 三菱電機ビルソリューションズ株式会社 Power demand prediction system and power demand prediction method
CN120707199A (en) * 2025-08-27 2025-09-26 国网上海市电力公司 A method for forecasting urban power demand based on logistic model

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60102822A (en) * 1983-11-09 1985-06-07 株式会社日立製作所 Electricity demand forecasting method
JPH0538051A (en) * 1991-07-24 1993-02-12 Hitachi Ltd Method and apparatus for predicting power demand
JP2004112869A (en) * 2002-09-13 2004-04-08 Toshiba Corp Power demand forecasting system
JP2011232903A (en) * 2010-04-27 2011-11-17 Sekisui Chem Co Ltd Prediction display server and prediction display system
JP2014180187A (en) * 2013-03-15 2014-09-25 Toshiba Corp Power demand prediction device, method and program and demand suppression scheduling device

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60102822A (en) * 1983-11-09 1985-06-07 株式会社日立製作所 Electricity demand forecasting method
JPH0538051A (en) * 1991-07-24 1993-02-12 Hitachi Ltd Method and apparatus for predicting power demand
JP2004112869A (en) * 2002-09-13 2004-04-08 Toshiba Corp Power demand forecasting system
JP2011232903A (en) * 2010-04-27 2011-11-17 Sekisui Chem Co Ltd Prediction display server and prediction display system
JP2014180187A (en) * 2013-03-15 2014-09-25 Toshiba Corp Power demand prediction device, method and program and demand suppression scheduling device

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112418545A (en) * 2020-12-04 2021-02-26 国网湖南省电力有限公司 Load characteristic and model fusion based electricity sales amount prediction method and system
JP2022112582A (en) * 2021-01-22 2022-08-03 株式会社日立製作所 PLANNING SUPPORT DEVICE AND METHOD
CN113458778A (en) * 2021-05-31 2021-10-01 福建省鑫锐机械设备有限公司 Method for assembling heat exchanger
CN113458778B (en) * 2021-05-31 2023-03-21 福建省鑫锐机械设备有限公司 Method for assembling heat exchanger
CN115358495A (en) * 2022-10-20 2022-11-18 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 Calculation method for wind power prediction comprehensive deviation rate
CN115358495B (en) * 2022-10-20 2023-02-07 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 Calculation method for wind power prediction comprehensive deviation rate
CN116109025A (en) * 2023-04-04 2023-05-12 深圳天溯计量检测股份有限公司 Battery life test method based on big data
CN116109025B (en) * 2023-04-04 2023-07-07 深圳天溯计量检测股份有限公司 Battery life test method based on big data
CN117498387A (en) * 2023-09-26 2024-02-02 国网山东省电力公司潍坊供电公司 Joint demand forecasting method and device for multiple types of energy storage equipment
CN117498387B (en) * 2023-09-26 2025-03-14 国网山东省电力公司潍坊供电公司 Combined demand prediction method and device for multi-type energy storage equipment
WO2025186910A1 (en) * 2024-03-05 2025-09-12 三菱電機ビルソリューションズ株式会社 Power demand prediction system and power demand prediction method
CN118094398A (en) * 2024-04-26 2024-05-28 深圳市云之声科技有限公司 Power supply evaluation method based on Internet of things
CN120707199A (en) * 2025-08-27 2025-09-26 国网上海市电力公司 A method for forecasting urban power demand based on logistic model

Also Published As

Publication number Publication date
JP7010674B2 (en) 2022-01-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7010674B2 (en) Power Demand Forecasting Device, Power Demand Forecasting Method and Program
CA2872453C (en) Methods and systems for improved time cost and accuracy of energy usage baselining
US20190147465A1 (en) Demand prediction system and demand prediction method
KR101171539B1 (en) Model optimization system using variable scoring
JP2016062191A (en) Power trading support device, power trading support system, control method and program
JP6094369B2 (en) Power demand forecasting device, power demand forecasting method, and power demand forecasting program
KR102041417B1 (en) Methods and systems for measurement and verification weighting with temperature distribution
CN104756084A (en) Operation management device and operation management method
Reiner et al. Demand forecasting for supply processes in consideration of pricing and market information
JP6249982B2 (en) Cost prediction apparatus and program
JP2017169289A (en) Power prediction system, power prediction method, and program
WO2012049987A1 (en) Product recommendation system and product recommendation method
JP2019028871A (en) Project management support device, project management support method and program
JP2017034797A (en) Baseline load estimation device and baseline load estimation program
JP6502062B2 (en) Communication quality prediction device and communication quality prediction program
JP5251217B2 (en) Sales number prediction system, operation method of sales number prediction system, and sales number prediction program
JP5153926B1 (en) A placement resource optimization system, a placement resource optimization method, and a placement resource optimization program
JP2018013934A (en) Power price prediction device
JP7286428B2 (en) Power demand forecast system
JP4261471B2 (en) Distribution system load assumption method and apparatus
JP2012018521A (en) Energy management system
CN104517025B (en) Energy reduction Forecasting Methodology and device
JP4993097B2 (en) Company policy decision support device, company policy decision support method and program
JP2021170169A (en) Processing equipment, processing methods, processing programs and information processing systems
JP2023128870A (en) Renewable energy management device and renewable energy management method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201124

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20210922

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20210928

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211104

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220111

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220113

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7010674

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees