特許 6924104 電力価格予測システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6924104

(24)【登録日】2021年8月3日

(45)【発行日】2021年8月25日

(54)【発明の名称】電力価格予測システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/06 20120101AFI20210812BHJP

   G06Q 10/04 20120101ALI20210812BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/06

   G06Q10/04

【請求項の数】19

【全頁数】35

(21)【出願番号】特願2017-170067(P2017-170067)

(22)【出願日】2017年9月5日

(65)【公開番号】特開2019-46281(P2019-46281A)

(43)【公開日】2019年3月22日

【審査請求日】2020年9月3日

(73)【特許権者】

【識別番号】514030104

【氏名又は名称】三菱パワー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000785

【氏名又は名称】誠真ＩＰ特許業務法人

(72)【発明者】

【氏名】金森 由朗

(72)【発明者】

【氏名】兵頭 潤

(72)【発明者】

【氏名】宮本 学

【審査官】 大野 朋也

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１６−１６４７１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１９５２８５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１６−１４８９４５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−１２８２７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−０６５９５４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

所望の受渡日時である対象受渡日時に売電事業者から買電事業者へ受け渡される電力の市場価格が入札状況により変動する変動市場における約定予測価格を入札エリア別に算出する電力価格予測システムであって、
過去の気象情報を含む環境実績情報、前記変動市場及び前記変動市場の取引日よりも以前に電力を取引する先渡市場の各々で取引された過去の電力量を合計した約定量実績情報、前記変動市場において過去に取引された電力の約定価格の実績である約定価格実績情報、を相互に対応づけて、前記受渡日時別、かつ、前記入札エリア別に記憶する過去実績データベースと、
前記先渡市場において取引された前記対象受渡日時に所望の前記入札エリアである対象入札エリアで受け渡される電力量である先渡約定総量を取得する先渡約定総量取得部と、
前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の気象情報を含む環境予報情報を取得する環境予報取得部と、
前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の前記環境予報情報と前記過去実績データベースに記憶されている前記環境実績情報との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の時間に対応する前記約定量実績情報を取得する約定量実績取得部と、
前記約定量実績情報から前記先渡約定総量を差し引くことによって、前記変動市場で取引される電力量の予測値である約定量予測を算出する約定量予測算出部と、
前記約定量予測に基づいて前記過去実績データベースから前記約定価格実績情報を取得すると共に、取得した前記約定価格実績情報に基づいて前記約定予測価格を算出する約定予測価格算出部と、を備えることを特徴とする電力価格予測システム。

【請求項2】

前記過去実績データベースは、さらに、前記約定価格実績情報に対して、前記約定量予測算出部が過去に算出した前記約定量予測である約定量予測実績または前記約定量実績情報を対応づけて記憶しており、
前記約定予測価格算出部は、前記約定量予測と前記過去実績データベースに記憶されている前記約定量予測実績または前記約定量実績情報との比較に基づいて前記過去実績データベースから前記約定価格実績情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の電力価格予測システム。

【請求項3】

前記売電事業者が発電に用いる燃料の燃料価格情報を取得する燃料価格取得部と、
前記売電事業者が有する発電プラントの前記対象受渡日時における発電能力予測を取得する発電能力予測取得部と、をさらに備え、
前記過去実績データベースは、前記環境実績情報と、前記約定量実績情報と、前記約定価格実績情報と、前記売電事業者における過去の日時毎の発電能力実績情報と、過去の前記燃料価格情報である燃料価格実績情報と、を相互に対応づけて記憶すると共に、
前記約定量実績取得部は、
前記環境予報情報と前記環境実績情報との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記約定量実績情報を取得して買入札約定量実績とする買入札約定量実績取得部と、
前記環境予報情報と前記環境実績情報との比較に加えて、前記発電能力予測と前記発電能力実績情報との比較、及び前記燃料価格情報と前記燃料価格実績情報との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記約定量実績情報を取得して売入札約定量実績とする売入札約定量実績取得部と、を有し、
前記約定量予測算出部は、
前記買入札約定量実績から前記先渡約定総量を差し引くことによって買入札約定量予測を算出する買入札約定量予測算出部と、
前記売入札約定量実績情報から前記先渡約定総量を差し引くことによって売入札約定量予測を算出する売入札約定量予測算出部と、を有することを特徴とする請求項２に記載の電力価格予測システム。

【請求項4】

前記売電事業者が有する発電プラントを構成する設備の情報である電源構成情報および前記発電プラントの停止情報を前記売電事業者別にそれぞれ記憶する電源構成データベースと、
前記発電プラントの前記電源構成情報および前記停止情報に基づいて前記売電事業者の前記発電能力を算出する発電能力算出部と、をさらに備え、
前記発電能力予測取得部は、前記発電能力算出部が算出した前記発電能力を前記発電能力予測として取得することを特徴とする請求項３に記載の電力価格予測システム。

【請求項5】

前記過去実績データベースは、過去に、前記買入札約定量実績に基づいて算出された前記買入札約定量予測である前記買入札約定量予測実績を、前記買入札約定量予測実績の算出に用いた前記買入札約定量実績となる前記約定量実績情報に対応づけて記憶しており、
前記買入札約定量予測と、前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記買入札約定量予測実績および前記約定量実績情報を取得すると共に、取得した前記買入札約定量予測実績および前記約定量実績情報に基づいて買入札約定量予測誤差を算出する買入札約定量予測誤差算出部を、さらに備え、
前記買入札約定量予測算出部は、前記買入札約定量予測誤差を用いて、前記買入札約定量予測を算出することを特徴とする請求項３または４に記載の電力価格予測システム。

【請求項6】

前記過去実績データベースは、過去に、前記売入札約定量実績に基づいて算出された前記売入札約定量予測である売入札約定量予測実績を、前記売入札約定量予測実績の算出に用いた前記売入札約定量実績となる前記約定量実績情報に対応づけて記憶しており、
前記売入札約定量予測と、前記過去実績データベースに記憶されている前記売入札約定量予測実績との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記売入札約定量予測実績および前記約定量実績情報を取得すると共に、取得した前記売入札約定量予測実績および前記約定量実績情報に基づいて売入札約定量予測誤差を算出する売入札約定量予測誤差算出部を、さらに備え、
前記売入札約定量予測算出部は、前記売入札約定量予測誤差を用いて、前記売入札約定量予測を算出することを特徴とする請求項３〜５のいずれか１項に記載の電力価格予測システム。

【請求項7】

前記買電事業者が前記電力を送電する送電先に関する前記送電先の所在地を含む送電先情報を記憶するための送電先情報データベースと、
前記送電先情報データベースから前記対象入札エリアに所在する複数の前記送電先の前記送電先情報をそれぞれ取得する送電先情報取得部と、をさらに備え、
前記環境予報取得部は、前記複数の送電先の所在地毎に前記環境予報情報を取得し、
前記買入札約定量予測算出部は、前記送電先の所在地毎の前記環境予報情報の各々と、前記過去実績データベースに記憶されている前記環境実績情報との比較に基づいて、前記過去実績データベースからそれぞれ取得される前記約定量実績情報の合計を前記買入札約定量予測とすることを特徴とする請求項３に記載の電力価格予測システム。

【請求項8】

前記変動市場は、受渡日において前記市場価格を決定する当日市場、および前記受渡日の一日前において前記市場価格を決定する一日前市場を含んでおり、
前記過去実績データベースは、前記環境実績情報と、前記買入札約定量予測実績と、売入札約定量予測実績と、前記当日市場において取引された過去の日時毎の前記電力量である当日約定量実績情報と、前記一日前市場において取引された過去の日時毎の前記電力量である一日前約定量実績情報と、を相互に対応づけて記憶しており、
前記電力価格予測システムは、さらに、
前記買入札約定量予測および前記環境予報情報と、前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績および前記環境実績情報との比較に基づいて、前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を取得する買入札内訳実績取得部と、
前記買入札内訳実績取得部によって取得された前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報に基づいて、前記変動市場を構成する前記当日市場および前記一日前市場の各々で取引された前記電力量の内訳である買入札内訳実績を算出すると共に、前記買入札内訳実績に基づいて、前記買入札約定量予測における前記当日市場および前記一日前市場の内訳である買入札市場内訳予測を算出する買入札市場内訳予測算出部と、
前記売入札約定量予測および前記環境予報情報と、前記過去実績データベースに記憶されている前記売入札約定量予測実績および前記環境実績情報との比較に基づいて、前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を取得する売入札内訳実績取得部、前記売入札内訳実績取得部によって取得された前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報に基づいて、前記変動市場を構成する前記当日市場および前記一日前市場の各々で取引された前記電力量の内訳である売入札内訳実績を算出すると共に、前記売入札内訳実績情報に基づいて、前記売入札約定量予測における前記当日市場および前記一日前市場の内訳である売入札市場内訳予測を算出する売入札市場内訳予測算出部と、を備え、
前記約定予測価格算出部は、前記買入札約定量予測、前記買入札市場内訳予測、前記売入札約定量予測、前記売入札市場内訳予測に基づいて、前記当日市場または前記一日前市場の少なくとも一方における前記約定予測価格を算出することを特徴とする請求項３〜７のいずれか１項に記載の電力価格予測システム。

【請求項9】

前記過去実績データベースは、さらに、前記約定量実績情報に対して、１以上の前記入札エリアで構成される地域間を結ぶ地域間連系線の過去の使用電力量である連系線使用量実績情報を対応づけて記憶しており、
前記地域間連系線の送電許容量を取得する連系線許容量取得部と、
前記買入札約定量予測および前記売入札約定量予測と、前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績および前記売入札約定量予測実績との各々の比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記連系線使用量実績情報を取得する連系線使用量実績取得部と、
前記地域間連系線の送電許容量と前記連系線使用量実績情報との比較に基づいて、市場分断が生じるか否かを予測する分断予測実行部と、
前記市場分断が生じると予測される場合の前記入札エリア別の前記約定予測価格であるエリア予測価格を算出するエリア予測価格算出部と、をさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の電力価格予測システム。

【請求項10】

前記分断予測実行部による前記予測の結果と前記地域間連系線の位置情報を出力する出力部を、さらに備えることを特徴とする請求項９に記載の電力価格予測システム。

【請求項11】

前記変動市場を構成する複数の市場に対する入札の入札パターンを決定する入札パターン決定部を、さらに備えることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の電力価格予測システム。

【請求項12】

前記売電事業者が有する発電プラントが発電した発電単価実績を含む前記発電プラントの運転実績情報を考慮して入札条件を決定する入札条件決定部を、さらに備えることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の電力価格予測システム。

【請求項13】

前記連系線使用量実績取得部は、前記買入札約定量予測および前記売入札約定量予測と、前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績および前記売入札約定量予測実績との類似度を、前記過去実績データベースで管理されるレコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記連系線使用量実績情報を取得することを特徴とする請求項９に記載の電力価格予測システム。

【請求項14】

前記買入札内訳実績取得部は、前記買入札約定量予測および前記環境予報情報と前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績および前記環境実績情報との類似度を、前記過去実績データベースで管理されるレコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を取得し、
前記売入札内訳実績取得部は、前記売入札約定量予測および前記環境予報情報と、前記過去実績データベースに記憶されている前記売入札約定量予測実績および前記環境実績情報との類似度を前記レコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を取得することを特徴とする請求項８に記載の電力価格予測システム。

【請求項15】

前記約定予測価格算出は、前記約定量予測と前記過去実績データベースに記憶されている前記約定量予測実績または前記約定量実績情報との類似度を、前記過去実績データベースで管理されるレコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記約定価格実績情報を取得することを特徴とする請求項２〜１４のいずれか１項に記載の電力価格予測システム。

【請求項16】

前記約定量実績取得部は、前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の前記環境予報情報を含む取得条件と前記過去実績データベースに記憶されている前記環境実績情報を含む情報との類似度を、前記過去実績データベースで管理されるレコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の時間に対応する前記約定量実績情報を取得することを特徴とする請求項１〜１５のいずれか１項に記載の電力価格予測システム。

【請求項17】

前記買入札内訳実績取得部および前記売入札内訳実績取得部は、予め設定された前記類似度の閾値を超えた前記レコードに含まれる前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を前記過去実績データベースから取得し、
前記買入札市場内訳予測算出部および前記売入札市場内訳予測算出部は、それぞれ、複数の前記レコードが前記閾値を超える前記類似度となる場合に、複数取得される前記当日約定量実績情報の集合である当日約定量実績集合と、複数取得される前記一日前約定量実績情報の集合である一日前約定量実績集合のそれぞれに対し、所定の計算を行い算出した値である前記当日約定量実績集合に基づく当日約定量代表値および前記一日前約定量実績集合に基づく一日前約定量実績代表値に基づいて、前記買入札内訳実績または前記売入札内訳実績を算出することを特徴とする請求項１４に記載の電力価格予測システム。

【請求項18】

前記約定予測価格算出部は、予め設定された前記類似度の閾値を超えた前記レコードに含まれる前記約定価格実績情報を前記過去実績データベースから取得すると共に、
複数の前記レコードが前記閾値を超える前記類似度となる場合に、複数取得される前記約定価格実績情報の集合である約定価格実績集合に対し、所定の計算を行い約定価格実績代表値を算出し、前記約定価格実績代表値に基づき前記約定予測価格を算出することを特徴とする請求項１５に記載の電力価格予測システム。

【請求項19】

前記約定量実績取得部は、予め設定された前記類似度の閾値を超えた前記レコードに含まれる前記約定量実績情報を前記過去実績データベースから取得するものであって、
複数の前記レコードが前記閾値を超える前記類似度となる場合に、複数取得される前記約定量実績情報の集合である約定量実績集合に対し、所定の計算を行い算出した約定量実績代表値を前記約定量実績情報として取得することを特徴とする請求項１６に記載の電力価格予測システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、電力取引市場において取引される電力の約定価格を予測する電力価格予測システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年の電力自由化の本格的拡大に伴い、今後、電力取引の中心は相対取引から入札取引へシフトすることが有力視されている。電力の入札取引は電力取引所で行われるが、例えば、日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）では、将来の任意の受渡日（１日）における電力取引は、一日前市場（スポット市場）、当日市場（時間前市場）、および一日前市場よりも前に電力を取引する先渡市場などの複数種類の市場を通して、電力の計量単位（毎時０分〜３０分、３０分〜６０分）毎に行われる。より具体的には、任意の受渡日の電力は、先渡市場において１ヶ月間や１週間などのより大きい粒度で最大で３年前から取引されていき、その受渡日の１日前の一日前市場で最終調整される。ただし、１日前に確定した電力の計画は、例えば、発電プラント（発電所）の事故による停止や、予想以上の気温の変化に伴う電力需要の増大などによる変更が避けられず、当日市場で１日前計画策定後の調整を行うようになっている。

【0003】

また、入札取引では、発電事業者などの売電事業者と小売事業者などの買電事業者との各々の入札条件（価格、量など）が合致することで約定される。例えば、先渡市場では、１ヶ月間や１週間の単位で価格を固定して約定することが可能である。他方、一日前市場では、入札締め切り後、一斉に、１日分の電力の計量単位（４８時間帯）である電力商品毎に入札を売買に分けて合成し、需給カーブ（売りの量−価格線、買いの量−価格線）の交点で約定価格および約定電力量を電力商品毎に決定する。これに対して、当日市場では、電力商品毎のザラ場取引となり、価格優先の原則や時間帯優先の原則の下で価格を指定した指値注文のみならず、価格を指定しない成行注文により取引される。つまり、一日前市場や当日市場での約定価格は電力商品毎に入札状況に応じて決まる。

【0004】

そして、従来から、このような電力取引市場における約定価格の予測をコンピュータにより行う手法が提案されている（例えば特許文献１〜４）。
特許文献１には、過去の気象実績データ、複数の供給エリアを結ぶ連系線の過去の送電余力実績データ及び過去の取引価格の実績データに関する回帰分析を行い、将来の気象予測データ及び上記複数の供給エリアを結ぶ連系線の将来の送電余力予測データを説明変数とし上記予測市場価格を目的変数とする回帰式を求め当該回帰式に基づいて予測市場価格を求めることが開示されている。また、特許文献１では、入札データの作成に当たって、求めた予測市場価格、自社発電設備データ、電力先渡取引契約データを含む自社需要データを取得し、各入札ブロック中の入札ペアにおける量（電力量）の設定を行う。

【0005】

特許文献２には、電力取引の約定に影響する要因の情報である要因情報に応じた複数の約定予測条件における予測約定価格および予測約定量を算出する予測部が、先に算出した予測約定量に基づいて予測約定価格を算出すること、過去の約定における実績の約定価格、約定量、および要因情報を蓄積した約定実績情報に基づいて、予測約定価格および前記予測約定量を統計情報として算出することが記載されている。また、特許文献２には、晴天、曇天、雨天など異なる気象条件を約定予測条件と定めることも記載されている。

【0006】

特許文献３には、電力市場参加者の需要想定データと電源データに基づき、電力の需給計画を作成することにより算定した発電コストを算定する発電コスト算定手段と、発電コスト算定手段により算定された発電コストに基づき、スポット市場への入札量と入札価格を決定して入札計画を作成する入札計画手段と、入札計画手段により決定された入札量と入札価格に基づき、連系線の託送可能量に関するデータを用いて取引量と取引価格を決定するスポット市場約定手段と、相対契約と先渡し契約を設定する相対・先渡し契約設定手段と、を備え、発電コスト算定手段、入札計画手段、およびスポット市場約定手段は、相対・先渡し契約設定手段により設定された契約を反映した処理を行うことが開示されている。より具体的には、需要想定データに相対契約及び先渡し契約の各々の容量を加えることが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】特開２００６−１７２２４６号公報

【特許文献2】特開２０１６−１６４７１２号公報

【特許文献3】特開２００７−６５９５４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

電力自由取引市場（例えばＪＥＰＸ）においては、通常、売電事業者は、設備故障などによる発電能力の変動や、ペナルティが課される供給不足の回避などを考慮しつつ可能な限り高値で売りたいと考え、また、買電事業者は、気候変動などにより電力需要の変動や、供給不足の回避などを考慮しつつ可能な限り安値で買いたいと考えて入札条件を決定する。しかしながら、一日前市場や当日市場といった電力の約定価格が入札状況に応じて変動する市場（以下、変動市場）では、入札取引に係るノウハウを保有しない事業者は特に適切な入札条件を定めるのが難しい。その結果、コストが膨らみ収益が低下することにより事業運営が困難となるリスクがあり、電力自由取引の活性化の妨げとなる。

【0009】

上述の事情に鑑みて、本発明の少なくとも一実施形態は、一日前市場や当日市場などの変動市場における約定価格を予測する電力価格予測システム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】

【0010】

（１）本発明の少なくとも一実施形態に係る電力価格予測システムは、
所望の受渡日時である対象受渡日時に売電事業者から買電事業者へ受け渡される電力の市場価格が入札状況により変動する変動市場における約定予測価格を入札エリア別に算出する電力価格予測システムであって、
過去の気象情報を含む環境実績情報、前記変動市場及び前記変動市場の取引日よりも以前に電力を取引する先渡市場の各々で取引された過去の電力量を合計した約定量実績情報、前記変動市場において過去に取引された電力の約定価格の実績である約定価格実績情報、を相互に対応づけて、前記受渡日時別、かつ、前記入札エリア別に記憶する過去実績データベースと、
前記先渡市場において取引された前記対象受渡日時に所望の前記入札エリアである対象入札エリアで受け渡される電力量である先渡約定総量を取得する先渡約定総量取得部と、
前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の気象情報を含む環境予報情報を取得する環境予報取得部と、
前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の前記環境予報情報と前記過去実績データベースに記憶されている前記環境実績情報との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の時間に対応する前記約定量実績情報を取得する約定量実績取得部と、
前記約定量実績情報から前記先渡約定総量を差し引くことによって、前記変動市場で取引される電力量の予測値である約定量予測を算出する約定量予測算出部と、
前記約定量予測に基づいて前記過去実績データベースから前記約定価格実績情報を取得すると共に、取得した前記約定価格実績情報に基づいて前記約定予測価格を算出する約定予測価格算出部と、を備える。

【0011】

受渡日の電力を取引する一日前市場（スポット市場）や当日市場（時間前市場）といった変動市場では、受渡日が例えば３０分毎などの時間帯に分けられており（合計が４８の時間帯）、買電事業者および買電事業者は、それぞれ、時間帯毎の価格および量を指定して買入札あるいは売入札を行うが、これらの買入札の条件および売入札の条件が一致することで約定するので、入札状況に応じて電力の市場価格（約定価格）が変動する。

【0012】

上記（１）の構成によれば、電力価格予測システムは、予測しようとする所望の受渡日時（対象受渡日時）における流動市場の約定予測価格を、過去実績データベースに記憶された過去実績情報に基づいて予測する。具体的には、対象受渡日時の環境予報情報に一致（同一または類似）する環境実績情報に対応づけられている約定量実績情報を対象受渡日時に受け渡される予測の電力量とする。また、対象受渡日時に関して先渡市場で取引された電力量（先渡約定総量）を予測電力量から差し引くことで、変動市場において取引（約定）される対象受渡日時の電力量の予測とする。

【0013】

そして、例えば、過去実績データベースに記憶される過去の約定価格実績情報に対して、過去に算出した約定量予測の結果（約定量予測実績）が対応づけられて記憶されていれば、約定量予測に一致する約定量予測実績に対応づけられている約定価格実績情報を取得して対象受渡日時の約定予測価格とするなど、約定価格実績情報に基づいて対象受渡日時の約定予測価格を算出する。このように、過去の実績に基づいて、所望の受渡日時における約定予測価格を精度良く予測することができる。また、約定予測価格を精度良く算出可能となることで、変動市場における最適な売買入札を提示することもできる。

【0014】

（２）幾つかの実施形態では、上記（１）の構成において、
前記過去実績データベースは、さらに、前記約定価格実績情報に対して、前記約定量予測算出部が過去に算出した前記約定量予測である約定量予測実績または前記約定量実績情報を対応づけて記憶しており、
前記約定予測価格算出部は、前記約定量予測と前記過去実績データベースに記憶されている前記約定量予測実績または前記約定量実績情報との比較に基づいて前記過去実績データベースから前記約定価格実績情報を取得する。
上記（２）の構成によれば、前記過去実績データベースには、過去の受渡日時における約定価格実績情報がその受渡日時についての約定量予測の算出結果（約定量予測実績）あるいは約定量実績情報に対応付けて記憶されており、約定予測価格算出部は、約定量予測と約定量予測実績あるいは約定量実績情報との比較に基づいて過去実績データベースから約定価格実績情報を取得する。これによって、約定予測価格の算出に用いる約定価格実績情報を過去実績データベースから適切に取得することができ、約定予測価格の算出を行うことができる。

【0015】

（３）幾つかの実施形態では、上記（２）の構成において、
前記売電事業者が発電に用いる燃料の燃料価格情報を取得する燃料価格取得部と、
前記売電事業者が有する発電プラントの前記対象受渡日時における発電能力予測を取得する発電能力予測取得部と、をさらに備え、
前記過去実績データベースは、前記環境実績情報と、前記約定量実績情報と、前記約定価格実績情報と、前記売電事業者における過去の日時毎の発電能力実績情報と、過去の前記燃料価格情報である燃料価格実績情報と、を相互に対応づけて記憶すると共に、
前記約定量実績取得部は、
前記環境予報情報と前記環境実績情報との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記約定量実績情報を取得して買入札約定量実績とする買入札約定量実績取得部と、
前記環境予報情報と前記環境実績情報との比較に加えて、前記発電能力予測と前記発電能力実績情報との比較、及び前記燃料価格情報と前記燃料価格実績情報との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記約定量実績情報を取得して売入札約定量実績とする売入札約定量実績取得部と、を有し、
前記約定量予測算出部は、
前記買入札約定量実績から前記先渡約定総量を差し引くことによって買入札約定量予測を算出する買入札約定量予測算出部と、
前記売入札約定量実績情報から前記先渡約定総量を差し引くことによって売入札約定量予測を算出する売入札約定量予測算出部と、を有する。

【0016】

上記（３）の構成によれば、約定量実績取得部は買入札および売入札に関する約定量実績情報をそれぞれ算出し、約定量予測算出部は約定量予測を買入札（買入札約定量予測）と売入札（売入札約定量予測）とで別々に算出する。そして、買入札および売入札の各々に関する約定量実績情報からそれぞれ先渡約定総量を差し引くことで、買入札約定量予測および売入札約定量予測を算出する。また、過去実績データベースには、過去に算出された買入札約定量予測（買入札約定量予測実績）と、売入札約定量予測（売入札約定量予測実績）と、約定価格実績情報とが対応づけて記憶されており、買入札約定量予測実績および売入札約定量予測実績が買入札約定量予測および売入札約定量予測にそれぞれ一致する場合の約定価格実績情報に基づいて、約定予測価格を算出する。

【0017】

このように、買入札約定量実績は、環境実績情報（過去）が対象受渡日時の環境予報情報と一致する場合の約定量実績情報である。つまり、環境要因に基づいて予測される対象受渡日時の電力需要量に相当する。よって、買入札約定量予測は、変動市場における電力需要量予測に相当する。他方、売入札約定量実績は、環境実績情報（過去）、発電能力実績情報（過去）、燃料価格実績情報（過去）の各々が、それぞれ、対象受渡日時の環境予報情報、発電能力予測、および燃料価格情報と一致する場合の約定量実績情報である。つまり、環境要因および発電事情要因に基づいて予測される受渡日に電力供給量に相当する。よって買入札約定量予測Ｑｃｂは、変動市場における電力供給量予測に相当する。したがって、過去実績データベースを参照することによって、過去に行った、電力需要量予測（買入札約定量予測実績）および電力供給量予測（売入札約定量予測実績）に対して実際に約定した約定価格実績情報を得ることにより、約定価格実績情報に基づいて算出する約定予測価格の精度をより高めることができる。

【0018】

（４）幾つかの実施形態では、上記（３）の構成において、
前記売電事業者が有する発電プラントを構成する設備の情報である電源構成情報および前記発電プラントの停止情報を前記売電事業者別にそれぞれ記憶する電源構成データベースと、
前記発電プラントの前記電源構成情報および前記停止情報に基づいて前記売電事業者の前記発電能力を算出する発電能力算出部と、をさらに備え、
前記発電能力予測取得部は、前記発電能力算出部が算出した前記発電能力を前記発電能力予測として取得する。
上記（４）の構成によれば、対象入札エリアにおける対象受渡日時の発電能力予測を発電プラントの電源構成情報および停止情報に基づいて適切に算出することができる。よって、売入札約定量実績をより精度良く求めることができる。

【0019】

（５）幾つかの実施形態では、上記（３）〜（４）の構成において、
前記過去実績データベースは、過去に、前記買入札約定量実績に基づいて算出された前記買入札約定量予測である前記買入札約定量予測実績を、前記買入札約定量予測実績の算出に用いた前記買入札約定量実績となる前記約定量実績情報に対応づけて記憶しており、
前記買入札約定量予測と、前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記買入札約定量予測実績および前記約定量実績情報を取得すると共に、取得した前記買入札約定量予測実績および前記約定量実績情報に基づいて買入札約定量予測誤差を算出する買入札約定量予測誤差算出部を、さらに備え、
前記買入札約定量予測算出部は、前記買入札約定量予測誤差を用いて、前記買入札約定量予測を算出する。
上記（５）の構成によれば、買入札約定量予測を買入札約定量予測誤差で補正する。これによって、買入札約定量予測の精度を向上させることができる。

【0020】

（６）幾つかの実施形態では、上記（３）〜（５）の構成において、
前記過去実績データベースは、過去に、前記売入札約定量実績に基づいて算出された前記売入札約定量予測である売入札約定量予測実績を、前記売入札約定量予測実績の算出に用いた前記売入札約定量実績となる前記約定量実績情報に対応づけて記憶しており、
前記売入札約定量予測と、前記過去実績データベースに記憶されている前記売入札約定量予測実績との比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記売入札約定量予測実績および前記約定量実績情報を取得すると共に、取得した前記売入札約定量予測実績および前記約定量実績情報に基づいて売入札約定量予測誤差を算出する売入札約定量予測誤差算出部を、さらに備え、
前記売入札約定量予測算出部は、前記売入札約定量予測誤差を用いて、前記売入札約定量予測を算出する。
上記（６）の構成によれば、売入札約定量予測を売入札約定量予測誤差で補正する。これによって、売入札約定量予測の精度を向上させることができる。

【0021】

（７）幾つかの実施形態では、上記（３）の構成において、
前記買電事業者が前記電力を送電する送電先に関する前記送電先の所在地を含む送電先情報を記憶するための送電先情報データベースと、
前記送電先情報データベースから前記対象入札エリアに所在する複数の前記送電先の前記送電先情報をそれぞれ取得する送電先情報取得部と、をさらに備え、
前記環境予報取得部は、前記複数の送電先の所在地毎に前記環境予報情報を取得し、
前記買入札約定量予測算出部は、前記送電先の所在地毎の前記環境予報情報の各々と、前記過去実績データベースに記憶されている前記環境実績情報との比較に基づいて、前記過去実績データベースからそれぞれ取得される前記約定量実績情報の合計を前記買入札約定量予測とする。
上記（７）の構成によれば、買電事業者毎に、電力供給を契約した送電先（契約者）毎に約定量実績情報を取得すると共に、その合計を買入札約定量実績とする。このように、送電先情報に基づいて予測した契約先需要者毎の電力需要を積み上げて最終的な買入札約定量予測を算出することによって、その算出精度を高めることができる。

【0022】

（８）幾つかの実施形態では、上記（３）〜（７）の構成において、
前記変動市場は、受渡日において前記市場価格を決定する当日市場、および前記受渡日の一日前において前記市場価格を決定する一日前市場を含んでおり、
前記過去実績データベースは、前記環境実績情報と、前記買入札約定量予測実績と、売入札約定量予測実績と、前記当日市場において取引された過去の日時毎の前記電力量である当日約定量実績情報と、前記一日前市場において取引された過去の日時毎の前記電力量である一日前約定量実績情報と、を相互に対応づけて記憶しており、
前記電力価格予測システムは、さらに、
前記買入札約定量予測および前記環境予報情報と、前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績および前記環境実績情報との比較に基づいて、前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を取得する買入札内訳実績取得部と、
前記買入札内訳実績取得部によって取得された前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報に基づいて、前記変動市場を構成する前記当日市場および前記一日前市場の各々で取引された前記電力量の内訳である買入札内訳実績を算出すると共に、前記買入札内訳実績に基づいて、前記買入札約定量予測における前記当日市場および前記一日前市場の内訳である買入札市場内訳予測を算出する買入札市場内訳予測算出部と、
前記売入札約定量予測および前記環境予報情報と、前記過去実績データベースに記憶されている前記売入札約定量予測実績および前記環境実績情報との比較に基づいて、前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を取得する売入札内訳実績取得部、前記売入札内訳実績取得部によって取得された前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報に基づいて、前記変動市場を構成する前記当日市場および前記一日前市場の各々で取引された前記電力量の内訳である売入札内訳実績を算出すると共に、前記売入札内訳実績情報に基づいて、前記売入札約定量予測における前記当日市場および前記一日前市場の内訳である売入札市場内訳予測を算出する売入札市場内訳予測算出部と、を備え、
前記約定予測価格算出部は、前記買入札約定量予測、前記買入札市場内訳予測、前記売入札約定量予測、前記売入札市場内訳予測に基づいて、前記当日市場または前記一日前市場の少なくとも一方における前記約定予測価格を算出する。
上記（８）の構成によれば、変動市場を構成する当日市場や一日前市場といった市場毎に市場価格予測を算出することができる。

【0023】

（９）幾つかの実施形態では、上記（８）の構成において、
前記過去実績データベースは、さらに、前記約定量実績情報に対して、１以上の前記入札エリアで構成される地域間を結ぶ地域間連系線の過去の使用電力量である連系線使用量実績情報を対応づけて記憶しており、
前記地域間連系線の送電許容量を取得する連系線許容量取得部と、
前記買入札約定量予測および前記売入札約定量予測と、前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績および前記売入札約定量予測実績との各々の比較に基づいて、前記過去実績データベースから前記連系線使用量実績情報を取得する連系線使用量実績取得部と、
前記地域間連系線の送電許容量と前記連系線使用量実績情報との比較に基づいて、市場分断が生じるか否かを予測する分断予測実行部と、
前記市場分断が生じると予測される場合の前記入札エリア別の前記約定予測価格であるエリア予測価格を算出するエリア予測価格算出部と、をさらに備える。
上記（９）の構成によれば、市場分断が生じた場合の入札エリア別の約定予測価格を算出することができ、約定予測価格をより精度良く算出することができる。

【0024】

（１０）幾つかの実施形態では、上記（９）の構成において、
前記分断予測実行部による前記予測の結果を前記地域間連系線の位置情報を出力する出力部を、さらに備える。
上記（１０）の構成によれば、地域間連系線の位置が示される地図情報に市場分断の予測の結果を示すなど、市場分断の予測の結果を地域間連系線の位置情報と共にディスプレイなどの出力装置に出力することによって、市場分断が起こるリスクを一目で把握できるように図ることができる。

【0025】

（１１）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（１０）の構成において、
前記変動市場を構成する複数の市場に対する入札の入札パターンを決定する入札パターン決定部を、さらに備える。
上記（１１）の構成によれば、変動市場において適切な入札を行うことができる。

【0026】

（１２）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（１１）の構成において、
前記売電事業者が有する発電プラントが発電した発電単価実績を含む前記発電プラントの運転実績情報を考慮して入札条件を決定する入札条件決定部を、さらに備える。
上記（１２）の構成によれば、発電プラントの運転実績情報を考慮して入札条件を決定することにより、発電プラントの運転に最適となる入札条件を決定することができる。

【0027】

（１３）幾つかの実施形態では、上記（９）の構成において、
前記連系線使用量実績取得部は、前記買入札約定量予測および前記売入札約定量予測と、前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績および前記売入札約定量予測実績との類似度を、前記過去実績データベースで管理されるレコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記連系線使用量実績情報を取得する。

【0028】

（１４）幾つかの実施形態では、上記（８）の構成において、
前記買入札内訳実績取得部は、前記買入札約定量予測および前記環境予報情報と前記過去実績データベースに記憶されている前記買入札約定量予測実績および前記環境実績情報との類似度を、前記過去実績データベースで管理されるレコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を取得し、
前記売入札内訳実績取得部は、前記売入札約定量予測および前記環境予報情報と、前記過去実績データベースに記憶されている前記売入札約定量予測実績および前記環境実績情報との類似度を前記レコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を取得する。

【0029】

（１５）幾つかの実施形態では、上記（２）〜（１４）の構成において、
前記約定予測価格算出部は、前記約定量予測と前記過去実績データベースに記憶されている前記約定量予測実績または前記約定量実績情報との類似度を、前記過去実績データベースで管理されるレコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記約定価格実績情報を取得する。

【0030】

（１６）幾つかの実施形態では、上記（１）〜（１５）の構成において、
前記約定量実績取得部は、前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の前記環境予報情報を含む取得条件と、前記過去実績データベースに記憶されている前記環境実績情報を含む情報との類似度を、前記過去実績データベースで管理されるレコード毎に求め、前記類似度に基づいて、前記過去実績データベースから前記対象入札エリアにおける前記対象受渡日時の時間に対応する前記約定量実績情報を取得する。

【0031】

上記（１３）〜（１６）の構成によれば、例えば、動的計画法によるマッチングや機械学習（深層機械学習）などを用いて、各種データベースから各種の情報を取得する。これによって、過去の実績に基づいて、所望の受渡日時における約定予測価格を精度良く予測することができる。

【0032】

（１７）幾つかの実施形態では、上記（１４）の構成において、
前記買入札内訳実績取得部および前記売入札内訳実績取得部は、予め設定された前記類似度の閾値を超えた前記レコードに含まれる前記当日約定量実績情報および前記一日前約定量実績情報を前記過去実績データベースから取得し、
前記買入札市場内訳予測算出部および前記売入札市場内訳予測算出部は、それぞれ、複数の前記レコードが前記閾値を超える前記類似度となる場合に、複数取得される前記当日約定量実績情報の集合である当日約定量実績集合と、複数取得される前記一日前約定量実績情報の集合である一日前約定量実績集合のそれぞれに対し、所定の計算を行い算出した値である前記当日約定量実績集合に基づく当日約定量代表値および前記一日前約定量実績集合に基づく一日前約定量実績代表値に基づいて、前記買入札内訳実績または前記売入札内訳実績を算出する。

【0033】

（１８）幾つかの実施形態では、上記（１５）の構成において、前記約定予測価格算出部は、予め設定された前記類似度の閾値を超えた前記レコードに含まれる前記約定価格実績情報を前記過去実績データベースから取得すると共に、
複数の前記レコードが前記閾値を超える前記類似度となる場合に、複数取得される前記約定価格実績情報の集合である約定価格実績集合に対し、所定の計算を行い約定価格実績代表値を算出し、前記約定価格実績代表値に基づき前記約定予測価格を算出する。

【0034】

（１９）幾つかの実施形態では、上記（１６）の構成において、
前記約定量実績取得部は、予め設定された前記類似度の閾値を超えた前記レコードに含まれる前記約定量実績情報を前記過去実績データベースから取得するものであって、
複数の前記レコードが前記閾値を超える前記類似度となる場合に、複数取得される前記約定量実績情報の集合である約定量実績集合に対し、所定の計算を行い算出した約定量実績代表値を前記約定量実績情報として取得する。

【0035】

上記（１７）〜（１９）の構成によれば、各類似度を求める際に、類似するものとして過去実績データベースから複数のレコードが取得された場合、取得された複数のレコードにおける各実績情報に対し平均などの計算を通じて得られた値を、求める実績情報としてもよい。これにより、例えば過去実績データベースに記憶された複数のレコードの中間に位置するようなデータであっても、補正されるため、精度のよい実績情報として取得することができる。

【発明の効果】

【0036】

本発明の少なくとも一実施形態によれば、一日前市場や当日市場などの変動市場における約定価格を予測する電力価格予測システムが提供される。

【図面の簡単な説明】

【0037】

【図1】本発明の一実施形態に係る電力価格予測システムの構成を概略的に示す図である。

【図2】本発明の一実施形態に係る過去実績データベースが管理するレコード（過去実績レコード）を示す図である。

【図3】本発明の一実施形態に係る買入札約定量予測の算出ロジックを示す図である。

【図4】本発明の一実施形態に係る売入札約定量予測の算出ロジックを示す図である。

【図5】本発明の一実施形態に係る買入札約定量予測の他の算出ロジックを示す図である。

【図6】本発明の一実施形態に係る買入札約定量予測の市場内訳を予測する予測ロジックを示す図である。

【図7】本発明の一実施形態に係る売入札約定量予測の市場内訳を予測する予測ロジックを示す図である。

【図8】本発明の一実施形態に係る売入札約定量予測の市場内訳を予測する他の予測ロジックを示す図である。

【図9A】本発明の一実施形態に係るエリア予測価格の算出ロジックを示す図である。

【図9B】本発明の一実施形態に係る市場分断が生じる可能性を含む地域間連系線の情報を地図にマッピングして示す画面表示の例示である。

【図10】本発明の一実施形態に係る一日前市場における約定予測価格を算出する算出ロジックを示す図である。

【図11】本発明の一実施形態に係る当日市場における約定予測価格を算出する算出ロジックを示す図である。

【図12】本発明の一実施形態に係る一日前市場および当日市場への入札のバランス調整を示す図である。

【図13】本発明の一実施形態に係る発電プラントと連携する電力価格予測システムを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0038】

以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている内容は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。また、一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。

【0039】

図１は、本発明の一実施形態に係る電力価格予測システム１の構成を概略的に示す図である。電力価格予測システム１は、所望（任意）の受渡日時（対象受渡日時）に売電事業者９１から買電事業者９２（小売事業者）へ受け渡される電力の市場価格が入札状況により変動する変動市場（前述）における約定予測価格Ｐｃを入札エリア（後述）別に算出することが可能なシステム（装置）である。売電事業者９１は電力を他の事業者に売る事業者であり、発電プラント９１ｐを保有する発電事業者の他、購入した電力を他の事業者に転売する事業者も含む。買電事業者９２は、電力を消費する契約先需要者９３に電力を売る事業者である。また、変動市場とは、電力の約定価格が入札状況に応じて変動する市場を意味し、例えば、日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）では一日前市場（前述）や当日市場（前述）である。この日本卸電力取引所について簡単に説明すると、図１に示すように、売電事業者９１および買電事業者９２は、インターネットを介して電力取引システム９（コンピュータシステム）にアクセスし、電力取引システム９上で電力の入札取引を行う。

【0040】

より詳細には、日本卸電力取引所は、電力の計量単位（毎時０分〜３０分、３０分〜６０分）で１日を分割することにより、１日毎に４８個（２４Ｈ×２）の電力商品を用意している。よって、売電事業者９１および買電事業者９２は、それぞれ、電力商品（３０分単位の時間帯）と、電力単価（以下、適宜、単に価格という。）と、電力量（以下、適宜、単に量という）を指定することにより、指定した価格以下なら指定量を買う、指定した価格帯で指定量を売るといった入札（売入札、買入札）を電力取引システム上で行う。また、入札の際には、北海道など予めエリア分けされた入札エリアも指定するようになっており、どのエリアで発電した電力を売るのか、または、どのエリアで使用する電力を買うのかを入札条件に含めるようになっている。そして、売電事業者９１による売入札の入札条件（入札エリア、電力商品（時間帯）、電力単価、電力量）と、買電事業者９２による入札条件とが合致することで、取引が約定する。約定結果（売買が成立した量と価格）は、約定処理後に入札者に通知され、その後、清算決済（買い代金支払い、売り代金受領）が行われる。なお、以下では、入札条件の電力単価、約定された電力単価および電力量を、それぞれ、入札価格、約定価格および約定量（約定電力量）というものとする。

【0041】

このように、入札取引では、買入札および売入札の入札条件が合致することにより約定するので、売電事業者９１にとっては、売り入札価格を高値にするほど収益の増大が期待できるが、その売入札の入札条件に合致する買入札がないと、発電余力を残してしまう（設備に無駄が発生してしまう）、または発電した電力を売却することができない。逆に、買電事業者９２にとっては、買い入札価格を安値にするほど収益の増大が期待できるが、その買入札の入札条件に合致する売入札がないと、自己の契約先需要者９３に供給するための電力を購入することができない。そこで、電力価格予測システム１は、売電事業者９１および買電事業者９２が適切な入札価格を決定できるように、約定予測価格Ｐｃを算出し、提示する。

【0042】

以下、電力価格予測システム１について、図１〜図１３を用いて詳細に説明する。
図２は、本発明の一実施形態に係る過去実績データベースＤｒが管理するレコード（過去実績レコードＲ）を示す図である。

【0043】

電力価格予測システム１は、コンピュータで構成されている。つまり、図示しないＣＰＵ（プロセッサ）や、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリや外部記憶装置などの記憶装置Ｍを備えており、主記憶装置にロードされたプログラム（電力価格予測プログラム）の命令に従ってＣＰＵが動作（データの演算など）することで、後述する各機能部を実現する。また、電力価格予測システム１は、ディスプレイ、プリンタなどの外部出力装置に接続されることにより、外部出力装置を介して約定予測価格Ｐｃを、本システムのユーザ（売電事業者９１や買電事業者９２）に提示する。

【0044】

そして、図１に示すように、電力価格予測システム１は、過去実績データベースＤｒと、先渡約定総量取得部２と、環境予報取得部３と、約定量実績取得部４と、約定量予測算出部５と、約定予測価格算出部６と、を備えており、所望の受渡日時について変動市場で取引される電力の約定予測価格Ｐｃを算出する。電力価格予測システム１が備える上記の各機能部について、それぞれ説明する。

【0045】

なお、以下の説明では、日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）の変動市場における所望の受渡日時（以下、対象受渡日時という。）の所望の入札エリア（以下、対象入札エリアという。）における約定予測価格Ｐｃを算出する場合を例に説明する。対象受渡日時や対象入札エリアは、本発明の電力価格予測システム１を使用する事業者（９１、９２）が予め指定する。この際、対象入札エリアは１以上の入札エリアを含んでも良く、また、対象受渡日時は所望の受渡日における１以上の時間（４８の電力商品に対応する時間帯。以下同様。）を含んでも良く、このような複数の入札エリアや複数の時間を含む場合には、入札エリア別、時間別（電力商品別）に約定予測価格Ｐｃを算出することになる。また、変動市場は、一日前市場および当日市場の少なくとも一方となる。

【0046】

また、以下の説明において、後述する各種機能部によって行われる過去実績データベースＤｒからの情報（データ）の取得は、例えばＳＱＬなどによって検索条件を過去実績データベースＤｒに送信し、検索条件に一致した情報を受信することによって行う場合を例に説明する。この際、過去実績データベースＤｒと検索条件との比較において両者が一致するか否かの判定は、両者の違いが情報フィールド毎に所定値以内（±α％以内など）であれば一致すると判定するなど、完全に同一となっていなくても良く、所定の幅を持って判定して、一致が判定された情報を取得しても良い。

【0047】

ただし、本実施形態に本発明は限定されない。他の幾つかの実施形態では、過去実績データベースＤｒからの情報（データ）の取得は、過去実績データベースＤｒに記憶されている複数の過去実績レコードＲ（後述）の少なくとも一部のレコードを対象に、対象入札エリアにおける対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃ（後述）を含む取得条件と、過去実績データベースＤｒに記憶されている環境実績情報Ｅｒ（後述）を含む情報（取得条件に対応する情報）との類似度をレコード毎に求め、例えば類似度が高いものなど、類似度に基づいて、過去実績データベースＤｒから対象入札エリアにおける対象受渡日時の時間に対応する約定量実績情報Ｑｒ（後述）を取得しても良い。より具体的には、動的計画法によるマッチングなど類似度を求めることのできる既知の手法を適用したり、過去実績レコードＲに記憶される各種情報をパラメータとする機械学習を実行し、比較対象（取得条件）との一致の判定を通して最も類似度の高いものを一致するものとして判定したりして、一致が判定された情報を取得しても良い。また、類似度の閾値を予め設定し、その値を超えるレコードが複数得られた場合、それら各レコードに対応する約定量実績情報Ｑｒを集め平均などの計算を通じて得られた値を、求める約定量実績情報Ｑｒとして取り扱っても良い。なお、機械学習の適用先は、上記の過去実績データベースＤｒからの類似データの抽出に限られず、後述する約定量、約定価格、発電能力、市場内訳、市場分断などの各種予測に用いても良い。なお、機械学習においては、過去実績データベースＤｒに記憶されている各種実績情報を教師データとして、予め一致の判定やその判定に伴う各種予測のトレーニングを行い学習モデルとして完成させても良いし、実際に一致判定・予測・実績（結果）との比較を重ねながら、学習モデルをトレーニング（更新）しても良い。これによって、類似度の高い情報を過去実績データベースＤｒから取得できる。

【0048】

過去実績データベースＤｒは、約定予測価格Ｐｃの算出に必要となる過去の実績情報を記憶するためのデータベースである。より具体的には、図２に示すように、過去実績データベースＤｒは、環境実績情報Ｅｒと、約定量実績情報Ｑｒと、約定価格実績情報Ｐｒと、を相互に対応づけて、受渡日時別、かつ、入札エリア別に記憶する。上記の環境実績情報Ｅｒは、電力需要に影響を与える気象情報を含む環境情報の過去の実績である。より具体的には、例えば、天気、気温、湿度などの他、風速、日射量、日照時間、時期、季節などの情報を含んでも良い。約定量実績情報Ｑｒは、過去の受渡日時で受け渡された電力を取引した変動市場及びこの変動市場の取引日よりも以前に電力を取引する先渡市場（前述）の各々で取引された過去の電力量を合計した量の実績情報である。約定価格実績情報Ｐｒは、変動市場において過去に取引された電力の約定価格の実績である。

【0049】

よって、過去実績データベースＤｒが管理するレコード（過去実績レコードＲ）は、図２に示すように、日時情報と、エリア情報と、環境実績情報Ｅｒと、約定量実績情報Ｑｒと、約定価格実績情報Ｐｒとを含む過去実績情報をそれぞれ記憶するための情報フィールドを有する。つまり、日（年月日）と時間とを特定可能な日時情報によって、各過去実績レコードＲがどの受渡日のどの時間の実績情報であるのかを示し、エリア情報によって、各過去実績レコードＲがどの入札エリアにおける実績情報であるのかを示す。なお、エリア情報には、入札エリアと同等のエリアが記憶されても良いし、入札エリアを少なくとも部分的に構成する構成エリアが記憶されても良い。この構成エリアは、環境予報の単位のエリアであっても良い。そして、各過去実績レコードＲは、各情報フィールドに記憶すべき情報を後述する各種データベースなどからそれぞれ取得し、日時情報、エリア情報で結びつけることにより生成する。

【0050】

先渡約定総量取得部２は、先渡市場において取引された対象受渡日時に対象入札エリアで受け渡される電力量である先渡約定総量Ｑｍを取得する。既に説明した通り、各受渡日の電力は、その受渡日当日の一日前の前日まで先渡市場で先に取引されるが、先渡約定総量取得部２は、約定予測価格Ｐｃを算出しようとする受渡日（対象受渡日）についての先渡市場の約定結果を、対象受渡日についての先渡市場の締切後など適切なタイミングで取得することにより、受渡日時毎の先渡約定総量Ｑｍを取得する。幾つかの実施形態では、電力価格予測システム１は、ＪＥＰＸなどの公開元によって公開される先渡市場の約定結果を自動などで取り込んで記憶する先渡情報データベースＤｍを備えており、先渡約定総量取得部２は先渡情報データベースＤｍから先渡約定総量Ｑｍを取得しても良い。

【0051】

環境予報取得部３は、対象入札エリアにおける対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃを取得する。環境予報情報Ｅｃは上述した環境情報の予報であり、環境予報取得部３は、対象入札エリアの対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃを取得する。より具体的には、環境予報取得部３は、所定のエリア別、時間別に環境予報情報Ｅｃを管理する環境情報データベースＤｅから、対象となる環境予報情報Ｅｃを取得しても良い（後述する図３〜図４参照）。

【0052】

約定量実績取得部４は、環境予報取得部３によって取得された、対象入札エリアにおける対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃと、過去実績データベースＤｒに記憶されている環境実績情報Ｅｒとの比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから対象入札エリアにおける対象受渡日時の時間に対応する約定量実績情報Ｑｒを取得する。つまり、約定量実績取得部４は、対象入札エリアにおける対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃを含む検索条件で過去実績データベースＤｒを検索する。具体的には、例えば図１に示す実施形態では、環境予報情報Ｅｃと、過去実績データベースＤｒが管理する各過去実績レコードＲの環境実績情報Ｅｒとを比較し、環境予報情報Ｅｃと一致（同一又は類似。以下同様）する環境実績情報Ｅｒを有する１以上の過去実績レコードＲのうち、対象入札エリアおよび対象受渡日時の時間が一致する過去実績レコードＲを抽出する。他の幾つかの実施形態では、対象入札エリア、対象受渡日時の時間、および環境予報情報Ｅｃを検索条件として過去実績データベースＤｒを検索し、検索条件に一致するエリア情報、日時情報の時間、および環境実績情報Ｅｒを有する過去実績レコードＲを抽出しても良い。なお、過去実績レコードＲの抽出に用いる日時情報は日および時間であっても良い。対象受渡日時が１日分などの複数の時間帯を含む場合には、複数の時間帯における環境予報情報の推移の傾向に近い過去実績レコードＲを抽出しても良い。そして、抽出した過去実績レコードＲが有する約定量実績情報Ｑｒを取得する。

【0053】

また、約定量実績取得部４は、過去実績データベースＤｒから複数の過去実績レコードＲが抽出された場合には、約定量実績取得部４は、それらのうちのいずれか１つを選択して約定量実績情報Ｑｒを取得しても良いし、それらのうちから得られる複数の約定量実績情報Ｑｒ（約定量実績集合）に対して平均などの所定の計算を行い算出した値（約定量実績代表値）を約定量実績情報Ｑｒとして取得しても良い。また、対象入札エリアにおける対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃに、対象受渡日時までの一定期間分の環境実績情報Ｅｒを加えた期間環境情報（例えば受渡日時を含む１週間分）と、過去実績データベースＤｒに記憶されている前述の期間環境情報と同じ期間分（例えば１週間分）の環境実績情報Ｅｒとの比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから対象入札エリアにおける対象受渡日時の時間に対応する約定量実績情報Ｑｒを取得してもよい。これにより、対象受渡日時を含む一定期間分の環境変化の推移まで捉えた傾向の近い過去実績レコードＲを抽出できる。

【0054】

約定量予測算出部５は、約定量実績取得部４によって取得された約定量実績情報Ｑｒから先渡約定総量Ｑｍを差し引くことによって、変動市場で取引される電力量の予測値である約定量予測Ｑｃを算出する。各受渡日時（各受渡日が有する４８個の各時間帯）に受け渡される電力は、その受渡日時に関する先渡市場および変動市場の両方で取引される電力の合計であるため、変動市場では、約定量実績情報Ｑｒのうちの先渡市場で約定した電力以外の電力量が取引される。

【0055】

よって、本発明では、約定量予測算出部５において、約定量実績取得部４が過去実績データベースＤｒから取得した、対象受渡日時に対応する約定量実績情報Ｑｒから、その対象受渡日時の先渡約定総量Ｑｍを差し引くことで算出された電力量（＝Ｑｒ−Ｑｍ）を約定量予測Ｑｃとする。つまり、本発明の電力価格予測システム１は、対象入札エリアにおける対象受渡日時に関して約定すると見込まれる電力量を、環境予報情報Ｅｃの観点で一致する過去実績（約定量実績情報Ｑｒ）のものと等しいとして予測する。この予測を前提に、この予測量（約定量実績情報Ｑｒ）から、対象入札エリアにおける対象受渡日時に関して先渡市場で先に約定している電力量（先渡約定総量Ｑｍ）を差引くことで、対象入札エリアにおける対象受渡日時に関して変動市場で約定する見込まれる電力量（約定量予測Ｑｃ）を予測する。

【0056】

約定予測価格算出部６は、約定量予測算出部５によって算出された約定量予測Ｑｃに基づいて過去実績データベースＤｒから約定価格実績情報Ｐｒを取得すると共に、取得した約定価格実績情報Ｐｒに基づいて約定予測価格Ｐｃを算出する。より具体的には、過去実績データベースＤｒは、約定価格実績情報Ｐｒに対して、約定量予測算出部５が過去に算出した約定量予測Ｑｃである約定量予測実績Ｑｃｒを対応づけて記憶するようになっている。そして、約定予測価格算出部６は、約定量予測Ｑｃと、過去実績データベースＤｒに記憶されている約定量予測実績Ｑｃｒとの比較に基づいて過去実績データベースＤｒから約定価格実績情報Ｐｒを取得する。

【0057】

つまり、図２に示すように、過去実績レコードＲは、約定量予測実績Ｑｃｒを記憶するための情報フィールドを有していることで、過去実績データベースＤｒには、変動市場における過去の約定量予測（約定量予測実績Ｑｃｒ）と、その予測に対する実際の約定価格（約定価格実績情報Ｐｒ）との関係が分かる。よって、約定量予測Ｑｃに一致する約定量予測実績Ｑｃｒを有する過去実績レコードＲの約定価格実績情報Ｐｒが、求めようとする約定予測価格Ｐｃに類似するものとして取得する。他の幾つかの実施形態では、約定予測価格算出部６は、約定量予測Ｑｃと、過去実績データベースＤｒに記憶されている約定量実績情報Ｑｒとの比較に基づいて過去実績データベースＤｒから約定価格実績情報Ｐｒを取得しても良い。これによって、約定予測価格Ｐｃの算出に用いる約定価格実績情報Ｐｒを過去実績データベースＤｒから適切に取得することができ、約定予測価格Ｐｃの算出を行うことが可能となる。図１に示す実施形態では、図１に示すように、電力価格予測システム１が備える出力部１４を介して、約定予測価格Ｐｃを含む必要な情報が、売電事業者９１や買電事業者９２などが有するディスプレイなどの出力装置（不図示）に提示されるようになっている。

【0058】

なお、約定予測価格算出部６は、過去実績データベースＤｒから複数の約定価格実績情報Ｐｒを取得した場合には、それらのうちのいずれか１つに基づいて約定予測価格を算出しても良いし、それらのうちから得られる複数の約定量実績情報Ｑｒ（約定価格実績集合）に対して平均などの所定の計算を行い算出した値（約定価格実績代表値）に基づいて約定予測価格を算出しても良い。また、他の幾つかの実施形態では、約定量予測算出部５は、約定量実績取得部４によって複数の過去実績レコードＲが取得された場合に、複数の約定量実績情報Ｑｒから先渡約定総量Ｑｍをそれぞれ差し引くことによって複数の約定量予測Ｑｃを取得すると共に、約定予測価格算出部６は、約定量予測算出部５によって算出された複数の約定量予測Ｑｃの各々に基づいて過去実績データベースＤｒから複数の約定価格実績情報Ｐｒを取得し、取得した複数の約定価格実績情報Ｐｒ（約定価格実績情報）の平均値等を算出（約定価格実績代表値）するなど、複数の約定価格実績情報Ｐｒに基づいて約定予測価格Ｐｃを算出しても良い。

【0059】

上記の構成によれば、電力価格予測システム１は、予測しようとする所望の受渡日時（対象受渡日時）における変動市場の約定予測価格Ｐｃを、過去実績データベースＤｒに記憶された過去実績情報に基づいて予測する。具体的には、対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃに一致（同一または類似）する環境実績情報Ｅｒに対応づけられている約定量実績情報Ｑｒを対象受渡日時に受け渡される予測電力量とする。また、対象受渡日時に関して先渡市場で取引された電力量（先渡約定総量Ｑｍ）を予測電力量から差し引くことで、変動市場において取引（約定）される対象受渡日時の電力量の予測とする。

【0060】

そして、例えば、過去実績データベースＤｒに記憶される過去の約定価格実績情報Ｐｒに対して、過去に算出した約定量予測Ｑｃの結果（約定量予測実績Ｑｃｒ）あるいは約定量実績情報Ｑｒが対応づけられて記憶されていれば、約定量予測Ｑｃに一致する約定量予測実績Ｑｃｒあるいは約定量実績情報Ｑｒに対応づけられている約定価格実績情報Ｐｒを取得して対象受渡日時の約定予測価格Ｐｃとするなど、約定価格実績情報Ｐｒに基づいて対象受渡日時の約定予測価格Ｐｃを算出する。このように、過去の実績に基づいて、所望の受渡日時における約定予測価格Ｐｃを精度良く予測することができる。また、約定予測価格Ｐｃを精度良く算出可能となることで、変動市場における最適な売買入札を提示することもできる。

【0061】

幾つかの実施形態では、図１に示すように、約定量予測Ｑｃの算出は、買入札および売入札毎に別々に行われても良い。詳述すると、幾つかの実施形態では、図１に示すように、電力価格予測システム１は、売電事業者９１が発電に用いる燃料の燃料価格情報Ｆｃを取得する燃料価格取得部４４と、売電事業者９１が有する発電プラント９１ｐの対象受渡日時における発電能力予測Ａｃを取得する発電能力予測取得部４５と、をさらに備える。また、過去実績データベースＤｒは、図２に示すように、環境実績情報Ｅｒと、約定量実績情報Ｑｒと、約定価格実績情報Ｐｒと、売電事業者９１における過去の日時毎の発電能力実績情報Ａｒと、過去の燃料価格情報Ｆｃである燃料価格実績情報Ｆｒと、を相互に対応づけて記憶する。なお、図２示す実施形態では、売電事業者９１を識別する事業者ＩＤで発電能力実績情報Ａｒがどの売電事業者９１のものであるかを示している。

【0062】

さらに、図１に示すように、上述した約定量実績取得部４は、買入札約定量実績取得部４ｂと、売入札約定量実績取得部４ｓと、を有する。買入札約定量実績取得部４ｂは、環境予報情報Ｅｃと環境実績情報Ｅｒとの比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから約定量実績情報Ｑｒを取得して買入札約定量実績Ｑｒｂとする。他方、売入札約定量実績取得部４ｓは、環境予報情報Ｅｃと環境実績情報Ｅｒとの比較に加えて、発電能力予測Ａｃと発電能力実績情報Ａｒとの比較、及び燃料価格情報Ｆｃと燃料価格実績情報Ｆｒとの比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから約定量実績情報Ｑｒを取得して売入札約定量実績Ｑｒｓとする。

【0063】

また、上述した約定量予測算出部５は、買入札約定量予測算出部５ｂと、売入札約定量予測算出部と５ｓと、を有する。買入札約定量予測算出部５ｂは、買入札約定量実績Ｑｒｂから先渡約定総量Ｑｍを差し引くことによって買入札約定量予測Ｑｃｂを算出する。他方、売入札約定量予測算出部５ｓは、売入札約定量実績情報Ｑｒｓから先渡約定総量Ｑｍを差し引くことによって売入札約定量予測Ｑｃｓを算出する。より詳細には、買入札約定量予測算出部５ｂは、買入札約定量実績取得部４ｂおよび先渡約定総量取得部２に接続されており、買入札約定量実績取得部４ｂが取得した買入札約定量実績Ｑｒｂと、先渡約定総量取得部２が取得した先渡約定総量Ｑｍとを受信して、上述の通りに買入札約定量予測Ｑｃｂを算出する（Ｑｃｂ＝Ｑｒｂ−Ｑｍ）。同様に、売入札約定量予測算出部５ｓは、売入札約定量実績取得部４ｓおよび先渡約定総量取得部２に接続されており、売入札約定量実績取得部４ｓが取得した売入札約定量実績Ｑｒｓと、先渡約定総量取得部２が取得した先渡約定総量Ｑｍとを受信して、上述の通りに売入札約定量予測Ｑｃｓを算出する（Ｑｃｓ＝Ｑｒｓ−Ｑｍ）。

【0064】

上述した買入札約定量予測Ｑｃｂの算出ロジックについて、図３を用いて説明する。図３は、本発明の一実施形態に係る買入札約定量予測Ｑｃｂの算出ロジックを示す図である。図３に示すように、ステップＳ３１において、環境予報取得部３によって環境予報情報Ｅｃが取得され（Ｓ３１ａ）、先渡約定総量取得部２によって先渡約定総量Ｑｍが取得される（Ｓ３１ｂ）。ステップＳ３２において、買入札約定量実績取得部４ｂが、ステップＳ３１で取得された環境予報情報Ｅｃと、過去実績データベースＤｒが管理する各過去実績レコードＲの環境実績情報Ｅｒとを比較し、環境予報情報Ｅｃと一致する環境実績情報Ｅｒを有する１以上の過去実績レコードＲを抽出する。そして、ステップＳ３３において、上述したように、買入札約定量実績取得部４ｂが、例えば抽出した過去実績レコードＲの約定量実績情報Ｑｒを買入札約定量実績Ｑｒｂとする。その後、ステップ３４において、買入札約定量予測算出部５ｂが、買入札約定量実績Ｑｒｂから先渡約定総量Ｑｍを減算することによって、買入札約定量予測Ｑｃｂを算出する（Ｑｃｂ＝Ｑｒｂ−Ｑｍ）。

【0065】

同様に、上述した売入札約定量予測Ｑｃｓの算出ロジックについて、図４を用いて説明する。図４は、本発明の一実施形態に係る売入札約定量予測Ｑｃｓの算出ロジックを示す図である。図４のステップＳ４０（Ｓ４０ａ〜Ｓ４０ｃ）については後述する。図４に示すように、ステップＳ４０の後、ステップＳ４１において、環境予報取得部３によって環境予報情報Ｅｃが取得され（Ｓ４１ａ）、先渡約定総量取得部２によって先渡約定総量Ｑｍが取得され（Ｓ４１ｂ）、燃料価格取得部４４によって燃料価格情報Ｆｃが取得され（Ｓ４１ｃ）、発電能力予測取得部４５によって発電能力予測Ａｃが取得される（Ｓ４１ｄ）。ステップＳ４２において、売入札約定量実績取得部４ｓが、ステップＳ４１で取得された環境予報情報Ｅｃ、発電能力予測Ａｃおよび燃料価格情報Ｆｃと、過去実績データベースＤｒが管理する各過去実績レコードＲの環境実績情報Ｅｒ、発電能力実績情報Ａｒおよび燃料価格実績情報Ｆｒとをそれぞれ比較し、環境予報情報Ｅｃ、発電能力予測Ａｃおよび燃料価格情報Ｆｃと一致する環境実績情報Ｅｒ、発電能力実績情報Ａｒおよび燃料価格実績情報Ｆｒを有する１以上の過去実績レコードＲを抽出する。そして、ステップＳ４３において、上述したように、売入札約定量実績取得部４ｓが、例えば抽出した過去実績レコードＲの約定量実績情報Ｑｒを売入札約定量実績Ｑｒｓとする。その後、ステップ３４において、売入札約定量予測算出部５ｓが、売入札約定量実績Ｑｒｓから先渡約定総量Ｑｍを減算することによって、売入札約定量予測Ｑｃｓを算出する（Ｑｃｓ＝Ｑｒｓ−Ｑｍ）。

【0066】

そして、このように約定量予測Ｑｃの算出を買入札および売入札毎に別々に行った場合には、算出された買入札約定量予測Ｑｃｂおよび売入札約定量予測Ｑｃｓの各々が約定予測価格算出部６に入力される。よって、このように約定量予測Ｑｃの算出を買入札および売入札毎に別々に行った場合には、約定予測価格算出部６は、買入札約定量予測Ｑｃｂおよび売入札約定量予測Ｑｃｓと、過去実績データベースＤｒに記憶されている買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）および売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）との比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから約定価格実績情報Ｐｒを取得する。

【0067】

上記の構成によれば、買入札約定量予測Ｑｃｂは、環境実績情報Ｅｒ（過去）が対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃと一致する場合の約定量実績情報Ｑｒである。つまり、環境要因に基づいて予測される対象受渡日時の電力需要量に相当する。よって、買入札約定量予測Ｑｃｂは、変動市場における電力需要量予測に相当する。他方、売入札約定量予測Ｑｃｓは、環境実績情報Ｅｒ（過去）、発電能力実績情報Ａｒ（過去）、燃料価格実績情報Ｆｒ（過去）の各々が、それぞれ、対象受渡日時の環境予報情報Ｅｃ、発電能力予測Ａｃ、および燃料価格情報Ｆｃと一致する、または総合的に一致する場合の約定量実績情報Ｑｒである。つまり、環境要因および発電事情要因に基づいて予測される受渡日の電力供給量に相当する。よって売入札約定量予測Ｑｃｓは、変動市場における電力供給量予測に相当する。

【0068】

よって、約定予測価格算出部６は、対象入札エリアにおける対象受渡日時の電力需要量予測および電力供給量予測が買入札約定量予測Ｑｃｂおよび売入札約定量予測Ｑｃｓであった場合の約定予測価格Ｐｃを、買入札約定量予測Ｑｃｂおよび売入札約定量予測Ｑｃｓに一致する買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）および売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）を有する過去実績レコードＲの約定価格実績情報Ｐｒに基づいて算出する。このように、過去実績データベースＤｒを参照することによって、過去に行った、電力需要量予測（買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ））および電力供給量予測（売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ））に対して実際に約定した約定価格実績情報Ｐｒを得ることにより、約定価格実績情報Ｐｒに基づいて算出する約定予測価格Ｐｃの精度をより高めることができる。

【0069】

幾つかの実施形態では、上述した発電能力予測Ａｃは、電源構成情報および発電プラント９１ｐの停止情報に基づいて算出されても良い。具体的には、図４に示すように、電力価格予測システム１は、さらに、電源情報データベースＤｐと、発電能力算出部４６と、を備える。
電源情報データベースＤｐは、売電事業者９１が有する発電プラント９１ｐを構成する設備の情報である電源構成情報および発電プラント９１ｐの停止情報を売電事業者別にそれぞれ記憶するデータベースである。電源構成情報は、ＢＴＧ（Ｂｏｉｌｅｒ Ｔｕｒｂｉｎｅ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）やガスエンジンなどの発電設備（機器）の種類や発電能力の仕様などの情報である。また、発電プラント９１ｐの停止情報は、計画停止とトラブル停止とに分類される。計画停止やトラブル停止は、売電事業者９１ごとに発電情報公開サイトに掲載されるなどにより、情報提供される。これら電源構成情報および発電プラント９１ｐの停止情報は、各売電事業者９１からの通知に基づいて、電源情報データベースＤｐに記憶される。

【0070】

発電能力算出部４６は、上述した、発電プラント９１ｐの電源構成情報および停止情報に基づいて売電事業者９１の発電能力を算出する。より具体的には、発電プラント９１ｐの電源構成情報に基づいて算出可能な例えば最大の発電電力（ｋＷ、ＭＷなど）である最大発電能力を算出し、発電能力とする。また、対象受渡日時に計画停止やトラブル停止がある場合には、発電プラント９１ｐの停止情報からプラントの停止により発電ができない分を最大発電能力から予め差し引くことによって発電余力を算出し、発電能力とする。
そして、前述した発電能力予測取得部４５は、発電能力算出部４６が算出した発電能力を発電能力予測Ａｃとして取得する。

【0071】

上記の構成によれば、対象入札エリアにおける対象受渡日時の発電能力予測Ａｃを発電プラント９１ｐの電源構成情報および停止情報に基づいて適切に算出することができる。よって、売入札約定量実績Ｑｒｓをより精度良く求めることができる。

【0072】

また、幾つかの実施形態では、図３に示すように、買入札約定量予測算出部５ｂが算出した買入札約定量予測Ｑｃｂを、補正しても良い。
具体的には、過去実績データベースＤｒは、図２に示すように、過去に、上述したように買入札約定量実績Ｑｒｂに基づいて算出された買入札約定量予測Ｑｃｂである買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）を、この買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）の算出に用いた買入札約定量実績Ｑｒｂとなる約定量実績情報Ｑｒに対応づけて記憶している。

【0073】

また、電力価格予測システム１は、上述した買入札約定量予測算出部５ｂによって算出された買入札約定量予測Ｑｃｂと、過去実績データベースＤｒに記憶されている買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）との比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）および約定量実績情報Ｑｒを取得すると共に、取得した買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）および約定量実績情報Ｑｒに基づいて買入札約定量予測誤差を算出する買入札約定量予測誤差算出部４７ｂを、さらに備える。図３に示す実施形態では、環境予報情報Ｅｃによる過去実績データベースＤｒの検索によって取得された複数の過去実績レコードＲのうち、検索条件である買入札約定量予測Ｑｃｂと、過去実績データベースＤｒが管理する各過去実績レコードＲの買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）とを比較し、買入札約定量予測Ｑｃｂと一致する買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）を有するものとして抽出された過去実績レコードＲから入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）および約定量実績情報Ｑｒをセットで取得する。そして、例えば、｛Ｑｒ−Ｑｃｒ（ｂ）｝／Ｑｒで誤差率を買入札約定量予測誤差として算出し、これを先に算出している買入札約定量予測Ｑｃｂに乗算するなどして、補正後の買入札約定量予測Ｑｃｂを算出する。

【0074】

そして、上述した買入札約定量予測算出部５ｂは、買入札約定量予測誤差算出部４７ｂが算出した買入札約定量予測誤差を用いて、買入札約定量予測Ｑｃｂを算出する。例えば、買入札約定量予測算出部５ｂは、既に説明したように算出した買入札約定量予測Ｑｃｂに買入札約定量予測誤差を乗算するなどして、補正後の買入札約定量予測Ｑｃｂを算出する。

【0075】

上記の構成によれば、買入札約定量予測Ｑｃｂを買入札約定量予測誤差で補正する。これによって、買入札約定量予測Ｑｃｂの精度を向上させることができる。

【0076】

同様に、幾つかの実施形態では、図４に示すように、売入札約定量予測算出部５ｓが算出した売入札約定量予測Ｑｃｓを、補正しても良い。
具体的には、過去実績データベースＤｒは、図２に示すように、過去に、上述したように売入札約定量実績Ｑｒｓに基づいて算出された売入札約定量予測Ｑｃｓである売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）を、この売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）の算出に用いた売入札約定量実績Ｑｒｓとなる約定量実績情報Ｑｒに対応づけて記憶している。

【0077】

また、電力価格予測システム１は、上述した売入札約定量予測算出部５ｓによって算出された売入札約定量予測Ｑｃｓと、過去実績データベースＤｒに記憶されている売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）との比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）および約定量実績情報Ｑｒを取得すると共に、取得した売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）および約定量実績情報Ｑｒに基づいて売入札約定量予測誤差を算出する売入札約定量予測誤差算出部４７ｓを、さらに備える。図４に示す実施形態では、環境予報情報Ｅｃによる過去実績データベースＤｒの検索によって取得された複数の過去実績レコードＲのうち、検索条件である売入札約定量予測Ｑｃｓと、過去実績データベースＤｒが管理する各過去実績レコードＲの売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）とを比較し、売入札約定量予測Ｑｃｓと一致する売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）を有するものとして抽出された過去実績レコードＲから入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）および約定量実績情報Ｑｒをセットで取得する。そして、例えば、｛Ｑｒ−Ｑｃｒ（ｓ）｝／Ｑｒで誤差率を売入札約定量予測誤差として算出し、これを先に算出している売入札約定量予測Ｑｃｓに乗算するなどして、補正後の売入札約定量予測Ｑｃｓを算出する。

【0078】

そして、上述した売入札約定量予測算出部５ｓは、売入札約定量予測誤差算出部４７ｓが算出した売入札約定量予測誤差を用いて、売入札約定量予測Ｑｃｓを算出する。例えば、売入札約定量予測算出部５ｓは、既に説明したように算出した売入札約定量予測Ｑｃｓに売入札約定量予測誤差を乗算するなどして、補正後の売入札約定量予測Ｑｃｓを算出する。

【0079】

上記の構成によれば、売入札約定量予測Ｑｃｓを売入札約定量予測誤差で補正する。これによって、売入札約定量予測Ｑｃｓの精度を向上させることができる。

【0080】

図５は、本発明の一実施形態に係る買入札約定量予測Ｑｃｂの他の算出ロジックを示す図である。上述した実施形態では、入札エリア全体の買入札約定量予測Ｑｃｂを一度に算出している。他の幾つかの実施形態では、図５に示すように、買電事業者９２の電力供給の契約先需要者９３毎の電力需要を過去実績データベースＤｒに基づいて算出し、対象入札エリアの買入札約定量予測Ｑｃｂを算出しても良い。電力需要は、契約先需要者９３（送電先）の需要を積み上げたものであるが、契約先需要者９３毎に環境予報情報Ｅｃに応じた需要の傾向は異なる場合があることから、契約先需要者９３毎に需要を予測する。

【0081】

具体的には、電力価格予測システム１は、買電事業者９２が電力を送電する送電先（契約先需要者９３）に関する送電先の所在地を含む送電先情報Ｃ（契約先需要者情報）を記憶するための送電先情報データベースＤｃと、送電先情報データベースＤｃから対象入札エリアに所在する複数の送電先の送電先情報Ｃをそれぞれ取得する送電先情報取得部４８と、をさらに備える。そして、環境予報取得部３は、送電先情報取得部４８によって取得された複数の送電先の所在地毎に環境予報情報Ｅｃを取得する。つまり、送電先の所在地が存在する構成エリアの環境予報情報Ｅｃを取得する。なお、環境予報情報Ｅｃでは、市区町村単位やある地域の東部や西部といった所定のエリア毎の気象予報の結果などを含むが、この場合の構成エリアは、環境予報情報Ｅｃで予測されているエリアの単位に一致していても良い。また、上述したように、買入札約定量予測算出部５ｂは、送電先の所在地毎の環境予報情報Ｅｃの各々と、過去実績データベースＤｒに記憶されている環境実績情報Ｅｒとの比較に基づいて、過去実績データベースＤｒからそれぞれ１以上の約定量実績情報Ｑｒを取得すると共に、取得した送電先の所在地毎の約定量実績情報Ｑｒの合計を買入札約定量予測Ｑｃｂとする。

【0082】

上記の送電先情報Ｃは、幾つかの実施形態では、所在地の他、人員構成（年齢や性別など）、住宅のタイプ（戸建や集合など）、施設タイプ（商業施設や産業施設、規模等）などが含まれていても良い。例えば、戸建は気温や湿度が電力需要に比較的強く影響するといったことや、商業施設は夜間の電力需要が少ない、事業者（産業施設）は休日の電力需要が少ないなどの傾向が通常あることから、送電先情報Ｃの情報に上記の所在地以外の情報を含めることによって、電力需要をより精度良く予測することが可能となる。この場合には、過去実績データベースＤｒは、過去実績レコードＲにおける事業者ＩＤに対して送電先情報Ｃを対応づけて記憶するか、あるいは、上述した日時情報および事業者ＩＤに対して、その日時情報の時間における送電先情報Ｃの実績である送電先実績情報Ｃｒを対応づけて記憶する。そして、上述した買入札約定量予測算出部５ｂは、送電先の所在地毎の環境予報情報Ｅｃ毎に、環境予報情報Ｅｃおよび送電先情報Ｃと、過去実績データベースＤｒに記憶されている環境実績情報Ｅｒおよび送電先情報Ｃ（送電先実績情報Ｃｒ）との比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから約定量実績情報Ｑｒをそれぞれ取得すると共に、取得した送電先の所在地毎の約定量実績情報Ｑｒの合計を買入札約定量予測Ｑｃｂとする。なお、送電先情報Ｃを過去実績データベースＤｒに含めることで、完全に一致する過去実績レコードＲの取得が難しくなるが、送電先情報Ｃとの類似度が高い情報を有する過去実績レコードＲを一致するものとして、取得しても良い。

【0083】

上述した買入札約定量予測Ｑｃｂの算出ロジックを図５のフローに従って説明する。ステップＳ５１において、送電先情報取得部４８は、例えば、対象入札エリアに所在する送電先の送電先情報Ｃをそれぞれ取得する。図２の例示では、過去実績レコードＲがエリア情報および事業者ＩＤを有することで、エリア情報が対象入札エリアであるレコードの事業者ＩＤを見ることで、その事業者ＩＤに紐づけられている対象入札エリアに所在する送電先がわかるので、適切な送電先情報Ｃが取得される。ステップＳ５２において、環境予報取得部３は、複数の送電先の所在地毎に環境予報情報Ｅｃを取得する。ステップＳ５３において、取得した環境予報情報Ｅｃ毎に、環境予報情報Ｅｃを含む検索条件と、過去実績データベースＤｒに記憶されている検索条件に対応する情報フィールド（環境実績情報Ｅｒ、または、環境実績情報Ｅｒおよび送電先情報Ｃ）と比較し、過去実績データベースＤｒから該当する過去実績レコードＲを抽出する。そして、抽出した過去実績レコードＲが有する約定量実績情報Ｑｒを合計して、対象入札エリア別に、電力商品に対応する時間帯毎に合計する。

【0084】

上記の構成によれば、買電事業者９２毎に、電力供給を契約した送電先（契約者）毎に約定量実績情報Ｑｒを取得すると共に、その合計を買入札約定量実績Ｑｒｂとする。このように、送電先情報Ｃに基づいて予測した契約先需要者毎の電力需要を積み上げて最終的な買入札約定量予測Ｑｃｂを算出することによって、その算出精度を高めることができる。

【0085】

次に、変動市場に含まれる一日前市場や当日市場といった市場別に約定予測価格Ｐｃを算出する実施形態について、図６〜図７を用いて説明する。図６は、本発明の一実施形態に係る買入札約定量予測Ｑｃｂの市場内訳を予測する予測ロジックを示す図である。また、図７は、本発明の一実施形態に係る売入札約定量予測Ｑｃｓの市場内訳を予測する予測ロジックを示す図である。上述したように、変動市場は、受渡日において市場価格を決定する当日市場、および受渡日の一日前において市場価格を決定する一日前市場で構成されるなど、複数の市場を含んでいる場合があり、約定量予測Ｑｃが変動市場を構成する複数の市場にどのように分散するかを買入札および売入札別に予測する。

【0086】

具体的には、幾つかの実施形態では、過去実績データベースＤｒは、環境実績情報Ｅｒと、買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）と、売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）と、当日市場において取引された過去の日時毎の電力量である当日約定量実績情報Ｑｒｔと、一日前市場において取引された過去の日時毎の電力量である一日前約定量実績情報Ｑｒｐと、を相互に対応づけて記憶している（図２参照）。なお、図２に示す実施形態では、当日約定量実績情報Ｑｒｔと、一日前約定量実績情報Ｑｒｐと、先渡約定量実績情報Ｑｒｍを対応付けることで市場別に約定量実績を分けて記憶している。また、図１に示すように、電力価格予測システム１は、図６に示す買入札内訳実績取得部７１および買入札市場内訳予測算出部７２と、図７に示す売入札内訳実績取得部７３および売入札市場内訳予測算出部７４と、を備える市場内訳予測算出部７（図１参照）を、さらに備える。
市場内訳予測算出部７が備える上述した機能部について、それぞれ説明する。

【0087】

図６に示すように、買入札内訳実績取得部７１は、買入札約定量予測算出部５ｂが算出した買入札約定量予測Ｑｃｂおよび環境予報情報Ｅｃと、過去実績データベースＤｒに記憶されている買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）および環境実績情報Ｅｒとの比較に基づいて、当日約定量実績情報Ｑｒｔおよび一日前約定量実績情報Ｑｒｐとを取得する。図６に示す実施形態では、買入札約定量予測Ｑｃｂおよび環境予報情報Ｅｃを検索条件とした過去実績データベースＤｒの検索によって１以上の過去実績レコードＲを抽出し、抽出した過去実績レコードＲが有する当日約定量実績情報Ｑｒｔおよび一日前約定量実績情報Ｑｒｐを取得する。また、買入札市場内訳予測算出部７２は、買入札内訳実績取得部７１によって取得された当日約定量実績情報Ｑｒｔおよび一日前約定量実績情報Ｑｒｐに基づいて、変動市場を構成する当日市場および一日前市場の各々で取引された電力量の内訳である買入札内訳実績Ｄｒｂを算出する。さらに、買入札市場内訳予測算出部７２は、買入札内訳実績Ｄｒｂを買入札市場内訳予測Ｄｃｂにするなど、買入札内訳実績Ｄｒｂに基づいて、買入札約定量予測における当日市場および一日前市場の内訳である買入札市場内訳予測Ｄｃｂを算出する。なお、買入札内訳実績Ｄｒｂは、予め算出されて過去実績データベースＤｒに記憶されていても良く、この場合には、買入札市場内訳予測算出部７２は、過去実績データベースＤｒから買入札内訳実績Ｄｒｂを取得すことによって、算出したものとみなしても良い。

【0088】

図６に示す実施形態では、買入札市場内訳予測算出部７２は、買入札内訳実績取得部７１に接続されることで、当日約定量実績情報Ｑｒｔおよび一日前約定量実績情報Ｑｒｐを取得する。また、買入札市場内訳予測算出部７２は、当日約定量実績情報Ｑｒｔと一日前約定量実績情報Ｑｒｐとの比率（買入札内訳実績Ｄｒｂ）を算出し、算出した比率を買入札内訳実績Ｄｒｂとしている。

【0089】

他方、図７に示すように、売入札内訳実績取得部７３は、売入札約定量予測Ｑｃｓおよび環境予報情報Ｅｃと、過去実績データベースＤｒに記憶されている売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）および環境実績情報Ｅｒとの比較に基づいて、当日約定量実績情報Ｑｒｔおよび一日前約定量実績情報Ｑｒｐとを取得する。図７に示す実施形態では、売入札約定量予測Ｑｃｓおよび環境予報情報Ｅｃを検索条件とした過去実績データベースＤｒの検索によって１以上の過去実績レコードＲを抽出し、抽出した過去実績レコードＲが有する当日約定量実績情報Ｑｒｔおよび一日前約定量実績情報Ｑｒｐを取得する。また、売入札市場内訳予測算出部７４は、取得した当日約定量実績情報Ｑｒｔおよび一日前約定量実績情報Ｑｒｐに基づいて、変動市場を構成する当日市場および一日前市場の各々で取引された電力量の内訳である売入札内訳実績Ｄｒｓを算出する。さらに、売入札市場内訳予測算出部７４は、売入札内訳実績Ｄｒｓを売入札市場内訳予測Ｄｃｓにするなど、売入札内訳実績Ｄｒｓに基づいて、売入札約定量予測Ｑｃｂにおける当日市場および一日前市場の内訳である売入札市場内訳予測Ｄｃｓを算出する。なお、売入札内訳実績Ｄｒｓは、予め算出されて過去実績データベースＤｒに記憶されていても良く、この場合には、売入札市場内訳予測算出部７４は、過去実績データベースＤｒから売入札内訳実績Ｄｒｓを取得すことによって、算出したものとみなしても良い。

【0090】

図７に示す実施形態は、図６の実施形態について既に説明した内容において買入札を売入札と読み替えることで同じであるため、説明は省略する。
そして、約定予測価格算出部６は、買入札約定量予測Ｑｃｂ、買入札市場内訳予測Ｄｃｂ、売入札約定量予測Ｑｃｓ、売入札市場内訳予測Ｄｃｓに基づいて、当日市場または一日前市場の少なくとも一方における約定予測価格Ｐｃを算出する（後述する図１０〜図１１参照）。

【0091】

なお、買入札市場内訳予測算出部７２あるいは売入札市場内訳予測算出部７４は、買入札内訳実績取得部７１あるいは売入札内訳実績取得部７３によって複数の過去実績レコードＲが抽出された場合には、それらのうちのいずれか１つを選択しても良いし、それらのうちから得られる複数の当日約定量実績情報Ｑｒｔ（当日約定量実績集合）および複数の一日前約定量実績情報Ｑｒｐ（一日前約定量実績集合）に対して平均などの所定の計算を行い算出した値（当日約定量実績集合に基づく当日約定量代表値、一日前約定量実績集合に基づく一日前約定量実績代表値）に基づいて、買入札内訳実績Ｄｒｂあるいは売入札内訳実績Ｄｒｓを算出しても良い。

【0092】

ただし、本実施形態に本発明は限定されない。他の幾つかの実施形態では、図８（ａ）に示すように、電源情報データベースＤｐから得られる稼働可能電源情報を利用して、上述した売入札市場内訳予測Ｄｃｓを算出しても良い。具体的には、上述した電源情報データベースＤｐに記憶されている発電プラント９１ｐの電源構成情報および停止情報に基づいて対象入札エリアに存在する稼働可能電源を抽出する。また、抽出した稼働可能電源の各々の電源構成情報に基づいて、各稼働可能電源について出力変動に対する応答性を評価し、この応答性の良し悪しで各稼働可能電源を複数のレベルに分類する（図８（ｂ）のＬｅｖｅｌ）。また、こうして分類された稼働可能電源の応答性レベル毎に、電源構成情報に基づいて合計出力（図８（ｂ）では定格発電機出力合計）を算出する。そして、応答性レベル毎に、合計出力および環境予報情報Ｅｃと、過去実績データベースＤｒが管理する各過去実績レコードＲの合計出力（情報フィールド）および環境予報情報Ｅｃとを比較し、合計出力および環境予報情報Ｅｃと一致する環境実績情報Ｅｒを有する過去実績レコードＲを抽出して、上述したのと同様に、売入札市場内訳予測Ｄｃｓを算出する。これによって、対象入札エリアにおける対象受渡日時の状況との類似度がより高い過去実績を抽出することが可能となるので、予測精度を向上させることができる。

【0093】

上記の構成によれば、変動市場を構成する当日市場や一日前市場といった市場毎に約定予測価格Ｐｃを算出することができる。

【0094】

また、幾つかの実施形態では、図１、図９Ａに示すように、電力価格予測システム１は、市場分断予測部８（図１参照）を備えることで、１以上の入札エリアで構成される地域間を結ぶ地域間連系線を流せる電力量の制約による市場分断を考慮して、約定予測価格Ｐｃ（エリア予測価格Ｐｃａ）を算出しても良い。図９Ａは、本発明の一実施形態に係るエリア予測価格Ｐｃａの算出ロジックを示す図である。この市場分断が生じると、通常、分断されたエリアの約定価格（エリア予測価格）は、そうでない場合よりも上昇するなど、市場分断が生じない場合とは異なった価格になる。そこで、電力価格予測システム１は市場分断予測を行う。

【0095】

具体的には、幾つかの実施形態では、図９Ａに示すように、過去実績データベースＤｒは、さらに、約定量実績情報Ｑｒに対して、地域間連系線９６（図９Ｂ参照）の過去の使用電力量である連系線使用量実績情報Ｌｒを対応づけて記憶している。また、電力価格予測システム１は、連系線許容量取得部８１と、連系線使用量実績取得部８２と、分断予測実行部８３と、エリア予測価格算出部８４と、をさらに備える。

【0096】

連系線許容量取得部８１は、地域間連系線９６の送電許容量Ｌｃを取得する。図９Ａに示す実施形態では、連系線許容量取得部８１は、各地域間連系線９６の送電許容量Ｌｃを記憶する連系線情報データベースＤｌから、各地域間連系線９６の送電許容量Ｌｃを取得するようになっている。

【0097】

連系線使用量実績取得部８２は、約定量予測算出部５によって算出された買入札約定量予測Ｑｃｂおよび売入札約定量予測Ｑｃｓと、過去実績データベースＤｒに記憶されている買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）および売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）との各々の比較に基づいて、過去実績データベースＤｒから連系線使用量実績情報Ｌｒを取得する。
分断予測実行部８３は、地域間連系線９６の送電許容量Ｌｃと連系線使用量実績情報Ｌｒとの比較に基づいて、市場分断が生じるか否かを予測する。
つまり、連系線使用量実績取得部８２が取得した連系線使用量実績情報Ｌｒを、対象受渡日時における連系線使用量の予測値とし、この予測値と送電許容量Ｌｃとの比較に基づいて、市場分断が生じる可能性を予測する。

【0098】

例えば、北海道と本州を結ぶ地域間連系線９６の送電許容量Ｌｃがｃ１、連系線使用量の予測値（連系線使用量実績情報Ｌｒ）がｘ１とした場合、ｃ１＜ｘ１の場合には、市場分断が生じる可能性が高いと判断する。逆に、ｃ１＞ｘ１の場合には、市場分断が生じる可能性は低い。この市場分断が生じる可能性は、ｃ１−ｘ１の差の大きさに応じて、分断可能性が生じる可能性が中レベル、低レベルというように、段階的に判断しても良い。

【0099】

上記の市場分断の予測結果は、幾つかの実施形態では、図９Ｂに示すように、出力部１４（図１参照）は、分断予測実行部８３による予測の結果を地域間連系線９６の位置情報と共に出力する。図９Ｂは、本発明の一実施形態に係る市場分断が生じる可能性を含む地域間連系線９６の情報を地図にマッピングして示す画面表示Ｇの例示である。図９に示す実施形態では、出力部１４は、分断可能性（上記の予測の結果）および地域間連系線９６の位置情報を、地図情報と共に出力するようになっており、各地域間連系線９６を日本地図などの地図（不図示）に模式的にマッピングした画面表示Ｇ上に、各地域間連系線９６の識別情報（北海度本州間連系設備など）、およびその分断可能性、連系線使用量の予測値および送電許容量Ｌｃを重ねて表示するようになっている。このように、地域間連系線９６の位置が示される地図情報に市場分断の予測の結果を示すなど、市場分断の予測の結果（分断可能性）を地域間連系線９６の位置情報と共にディスプレイなどの出力装置に出力することによって、市場分断が起こるリスクを一目で把握できるように図ることができる。なお、位置情報は、地域間連系線９６の名称であっても良く、出力部１４は地域間連系線９６の名称と分断可能性をリスト表示しても良い。

【0100】

エリア予測価格算出部８４は、市場分断が生じると予測される場合の入札エリア別の約定予測価格Ｐｃであるエリア予測価格Ｐｃａを算出する（後述する図１０〜図１１参照）。

【0101】

上記の構成によれば、市場分断が生じた場合の入札エリア別の約定予測価格Ｐｃを算出することができ、約定予測価格Ｐｃをより精度良く算出することができる。

【0102】

次に、変動市場を構成する一日前市場、当日市場毎に約定予測価格Ｐｃやエリア予測価格Ｐｃａを算出する実施形態について、図１０〜図１１を用いて詳細に説明する。図１０は、本発明の一実施形態に係る一日前市場における約定予測価格Ｐｃを算出する算出ロジックを示す図である。また、図１１は、本発明の一実施形態に係る当日市場における約定予測価格Ｐｃを算出する算出ロジックを示す図である。
幾つかの実施形態では、約定予測価格算出部６は、一日前市場における約定予測価格Ｐｃを算出する一日前市場価格予測部６ｐと、当日市場における約定予測価格Ｐｃを算出する当日市場価格予測部６ｔと、を備える（図１参照）。

【0103】

図１０に示す実施形態では、過去実績データベースＤｒは、過去実績レコードＲにおいて、約定予測価格Ｐｃに対して、買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）と、売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）と、その際の市場分断予測部８による市場分断予測結果（市場分断の可能性が大、中、小など）である市場分断予測実績と、市場内訳予測算出部７による市場内訳予測結果である市場内訳予測実績と、市場分断発生実績と、が対応づけて記憶されている。そして、一日前市場価格予測部６ｐは、買入札約定量予測Ｑｃｂ、売入札約定量予測Ｑｃｓ、市場分断予測結果および市場内訳予測結果と、過去実績データベースＤｒに記憶されている買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）と、売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）と、市場分断予測実績と、市場内訳予測実績とが一致する過去実績レコードＲであって、市場分断予測実績で市場分断がないとされる過去実績レコードＲを抽出し、抽出した過去実績レコードＲの約定価格実績情報Ｐｒに含まれる一日前市場における約定価格実績情報基づいて、一日前市場における約定予測価格Ｐｃを算出する。

【0104】

また、市場分断予測結果において市場分断の可能性が一定レベル以上の場合（高以上、中以上、小以上など）については、対象入札エリア、対象受渡日時において、市場分断発生実績で市場分断があったとされる過去実績レコードＲを抽出し、抽出した過去実績レコードＲの約定価格実績情報Ｐｒに含まれるそのエリアのエリア価格実績に基づいて、エリア予測価格Ｐｃａを算出する。
図１０に示す実施形態では、上述したように算出された約定予測価格Ｐｃ（市場分断なし）、エリア予測価格Ｐｃａ（市場分断有り）は、本システムを使用するユーザに提示される。この際、図１０に示すように、市場分断予測結果と市場内訳予測結果などの、有益と考えられる情報を一緒に提示しても良い。

【0105】

図１１に示す実施形態では、過去実績データベースＤｒは、過去実績レコードＲにおいて、約定予測価格Ｐｃに対して、買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）と、売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）と、市場分断予測実績と、一日前市場における約定価格実績情報（またはエリア価格実績）と、が対応づけて記憶されている。そして、当日市場価格予測部６ｔは、買入札約定量予測Ｑｃｂ、売入札約定量予測Ｑｃｓ、市場分断予測結果、および一日前市場における約定予測価格Ｐｃと、過去実績データベースＤｒに記憶されている買入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｂ）と、売入札約定量予測実績Ｑｃｒ（ｓ）と、市場分断予測実績と、一日前市場における約定価格実績情報Ｐｒ（またはエリア価格実績）とが一致する過去実績レコードＲを抽出し、抽出した過去実績レコードＲの約定価格実績情報Ｐｒに基づいて、当日市場における約定予測価格Ｐｃを算出する。

【0106】

なお、図１１に示す実施形態では、買入札約定量予測Ｑｃｂ、売入札約定量予測Ｑｃｓ、市場分断予測結果、および一日前市場における約定予測価格Ｐｃ（またはエリア予測価格Ｐｃａ）を検索条件として、過去実績データベースＤｒを検索した。ただし、本実施形態に本発明は限定されない。他の幾つかの実施形態では、買入札約定量予測Ｑｃｂ、売入札約定量予測Ｑｃｓ、市場分断予測結果に基づいて、当日市場における買入札約定量予測Ｑｃｂ、売入札約定量予測Ｑｃｓをそれぞれ算出して当日市場入札量情報とし、この当日市場入札量情報と、一日前市場における約定予測価格Ｐｃとを検索条件として過去実績データベースＤｒを検索しても良い。

【0107】

以上、電力価格予測システム１が約定予測価格Ｐｃを算出する実施形態について説明したが、電力価格予測システム１は、さらに、入札パターンを決定するための機能（入札パターン決定部１２）を備えていても良い（図１参照）。つまり、幾つかの実施形態では、電力価格予測システム１は、変動市場を構成する複数の市場（当日市場、一日前市場）に対する入札の入札パターン（入札方針）を決定する入札パターン決定部１２を、さらに備える。本実施形態では、利益追求モード、供給不足回避モード、安定運転モードを用意しており、本システムのユーザが選択したモードに沿った入札パターンを決定し、ユーザに提示する。なお、電力取引システム９（図１参照）に対して、決定した入札パターンに従った入札を自動で行っても良い。

【0108】

上記の利益追求モードは、売電事業者９１が望む高値での販売や、買電事業者９２が望む安値での購入を追求したい場合に備えたモードである。例えば、上述したように算出された一日前市場での約定予測価格Ｐｃまたはエリア予測価格Ｐｃａが、当日市場での約定予測価格Ｐｃよりも高い場合には、入札パターン決定部１２は、ユーザが売電事業者９１であれば一日前市場への入札を優先し、他方、ユーザが買電事業者９２であれば当日市場への入札を優先して、入札パターンを提案する。また、逆に、例えば、一日前市場での約定予測価格Ｐｃまたはエリア予測価格Ｐｃａが、当日市場での約定予測価格Ｐｃよりも低い場合には、入札パターン決定部１２は、ユーザが売電事業者９１であれば当日市場への入札を優先し、他方、ユーザが買電事業者９２であれば一日前市場への入札を優先して、入札パターンを提案する。この際、売買手数料を加味して上記の比較を行っても良い。また、売電事業者９１には、短時間運転による発電設備の効率低下を避けるため、電源構成情報から効率低下の小さい時間帯幅を推定若しくはユーザが事前に入力することにより得て、その時間帯幅で最大需要となる時間帯（価格高騰時間帯となる電力商品）への入札を推奨する。この際、例えば日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）におけるブロック入札のように、複数の時間的に連続する電力商品をまとめて入札する入札方法も併用可能としても良い。他方、蓄電設備を保有する買電事業者９２に対しては、最小需要となる時間帯（価格下落時間帯となる電力商品）への入札を推奨するなどしても良い。なお、蓄電設備の保有有無については、予め上述のユーザ操作によるモード選択の際にチェック欄を設けるなどして、買電事業者９２毎に確認する。

【0109】

上記の供給不足回避モードは、売電事業者９１および買電事業者９２ともに、供給不足による高額なインバウンド清算の回避を優先したい場合に備えたモードである。例えば、極力回避したい場合にはレベル１を設定し、絶対回避したい場合にはレベル２を設定するなど、本モードの中でさらにレベル設定を設けても良い。そして、例えば、レベル１（極力回避）では、売電事業者９１には、一日前市場では、発電余力を十分または適切に残した電力量のみを売電し、当日市場では状況を見ながら余力分を売電するように提案しても良い。他方、買電事業者９２には、一日前市場において、上述した自らが電力を送電する送電先の電力需要予測結果である買入札約定量予測Ｑｃｂに相当する電力を購入（入札）し、不足分が生じた場合に当日市場で購入（入札）するように提案しても良い。また、レベル２（絶対回避）では、売電事業者９１には、一日前市場で発電余力を十分または適切に残した電力量のみを売電し、他方、買電事業者９２には、一日前市場では、買入札約定量予測Ｑｃｂを所定量だけ上回る量を購入（入札）し、当日市場では状況を見ながら余剰分を売電するように提案しても良い。

【0110】

上記の安定運転モードは、売電事業者９１（発電事業者）が選択可能なモードであり、発電設備（機器）に負荷がかかってしまう起動や停止の回数を減らすことで、安定に運転させたい場合に備えたモードである。よって、定格出力を維持できる量を２４時間継続して約定する。この際、例えば、売電事業者９１が、ガスエンジン、蓄電池を併用する再生可能発電設備など、応答性の良い発電設備を保有している場合には、直前取引のため売電単価が高いであろう当日市場での取引を優先するように提案する。より具体的には、買入札約定量予測Ｑｃｂと売入札約定量予測Ｑｃｓとの差分の大きさに応じて（Ｑｃｂ／Ｑｃｓ）、当日市場と一日前市場のバランスを調整した取引を行っても良い。例えば、図１２に示すように、Ｑｃｂ／Ｑｃｓ＞１の場合には、当日市場でも定格出力分を売り切ることができる可能性が大きいので、当日市場で入札する電力量の割合を増大させ、それに応じて一日前市場で入札する電力量の割合を低減させた提案を行う。Ｑｃｂ／Ｑｃｓ≦１の場合には、当日市場では定格出力分を売り切ることができない可能性が大きいので、一日前市場で入札する電力量の割合を増大させ、それに応じて当日市場で入札する電力量の割合を低減させた提案を行う。また、売電事業者９１が、ＢＴＧ等の応答性に劣る発電設備を保有している場合には、売電単価が安くなる可能性があっても予め計画を立て効率を維持しやすい一日前市場での取引を優先するように提案する。特にブロック入札を優先する。また、定格出力に対して不足する分は、当日市場で補完する。

【0111】

上述した構成によれば、電力価格予測システム１は、変動市場において適切な入札を行うことが可能となる。

【0112】

また、幾つかの実施形態では、電力価格予測システム１は、発電プラント９１ｐの制御を行う制御部９１ｃと連携しても良い。本実施形態について、図１３を用いて説明する。図１３は、本発明の一実施形態に係る発電プラント９１ｐと連携する電力価格予測システム１を示す図である。

【0113】

具体的には、図１３に示すように、電力価格予測システム１は、売電事業者９１が有する発電プラント９１ｐ（図１３のＡＩ搭載プラント）が発電にした発電単価実績を含む発電プラント９１ｐの運転実績情報を考慮して入札条件を決定する入札条件決定部１３（図１３の入札最適化ＡＩ）を、さらに備える。本実施形態の発電プラント９１ｐは、機械学習に基づいて運転効率などの最適化を達成するように運転制御を行うよう構成された運転最適化ＡＩ（制御部９１ｃ）によって運転制御されている。そして、運転最適化ＡＩは、燃料価格情報Ｆｃを燃料情報データベースＤｆから取得し、自プラントが所在するエリアの環境予報情報Ｅｃを環境情報データベースＤｅから取得することにより、運転制御の下での実際の発電単価（例えば円／ｋＷｈ）を含む運転情報を算出する。

【0114】

他方、入札条件決定部１３は、既に説明したように算出した当日市場における約定予測価格Ｐｃと、一日前市場における約定予測価格Ｐｃまたはエリア予測価格Ｐｃａを、各市場における売電単価情報（例えば円／ｋＷｈ）として取得する。買入札約定量予測Ｑｃｂと売入札約定量予測Ｑｃｓと市場内訳予測結果とを各市場における入札量情報として取得する。また、入札条件決定部１３は、上述した運転最適化ＡＩに接続されており、運転最適化ＡＩから発電単価を含む運転情報を取得する。

【0115】

このように、入札条件決定部１３は、既に算出された各種予測結果として得られる各市場における売電単価情報および入札量情報と、運転最適化ＡＩによる制御によるプラント特性に応じた実際の発電単価を含む運転情報と、を考慮して、例えば最も経済性の良い最経済性運転を実現する入札パターンを決定する。なお、入札条件決定部１３は、ユーザによるモード選択によって、経済性のみでなく、ＣＯ_２やＮＯｘなどの環境規制値を優先する運転計画を作成し、実行しても良い。

【0116】

また、運転最適化ＡＩは、電力取引システム９での約定結果（電力商品毎の約定電力量）を取得し、約定結果に基づいて発電量−時間マップを作成し、このマップに沿った各発電設備の運転計画を作成し、運転計画を実行する。発電設備の起動性、燃料種、負荷変化率、外気温など運転に係る各種情報を活用することによって、ガスタービンおよびＢＧＴを保有する発電事業者（売電事業者９１）の場合には、例えば、６時〜９時は気温が低いため、ガスタービンのみで全量発電し、排熱でＢＴＧを暖機し、９時〜１６時はガスタービンをＸ（ｋＷｈ）、ＢＴＧをＹ（ｋＷｈ）で併用して発電し、１６時〜２２時はボイラ燃料を石炭単独運転から石炭と木質バイオマスの混焼運転に変更するなどとなる。

【0117】

上記の構成によれば、発電プラント９１ｐの運転実績情報を考慮して入札条件を決定することにより、発電プラント９１ｐの運転に最適となる入札条件を決定することができる。

【0118】

本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。

【符号の説明】

【0119】

１ 電力価格予測システム
１２ 入札パターン決定部
１３ 入札条件決定部
１４ 出力部
２ 先渡約定総量取得部
３ 環境予報取得部
４ 約定量実績取得部
４ｂ 買入札約定量実績取得部
４ｓ 売入札約定量実績取得部
４４ 燃料価格取得部
４５ 発電能力予測取得部
４６ 発電能力算出部
４７ｂ 買入札約定量予測誤差算出部
４７ｓ 売入札約定量予測誤差算出部
４８ 送電先情報取得部
５ 約定量予測算出部
５ｂ 買入札約定量予測算出部
５ｓ 売入札約定量予測算出部
６ 約定予測価格算出部
６ｐ 一日前市場価格予測部
６ｔ 当日市場価格予測部
７ 市場内訳予測算出部
７１ 買入札内訳実績取得部
７２ 買入札市場内訳予測算出部
７３ 売入札内訳実績取得部
７４ 売入札市場内訳予測算出部
８ 市場分断予測部
８１ 連系線許容量取得部
８２ 連系線使用量実績取得部
８３ 分断予測実行部
８４ エリア予測価格算出部
９ 電力取引システム
９１ 売電事業者
９１ｐ 発電プラント
９１ｃ 制御部（運転最適化ＡＩ）
９２ 買電事業者
９３ 契約先需要者
９６ 地域間連系線

Ａｃ 発電能力予測
Ａｒ 発電能力実績情報
Ｃ 送電先情報
Ｃｒ 送電先実績情報
Ｄｃ 送電先情報データベース
Ｄｃｂ 買入札市場内訳予測
Ｑｃｒ（ｂ） 買入札約定量予測実績
Ｑｃｒ（ｓ） 売入札約定量予測実績
Ｑｒｂ 買入札約定量予測
Ｑｒｓ 売入札約定量予測
Ｄｃｓ 売入札市場内訳予測
Ｄｅ 環境情報データベース
Ｄｌ 連系線情報データベース
Ｄｍ 先渡情報データベース
Ｄｐ 電源構成データベース
Ｄｒ 過去実績データベース
Ｄｒｂ 買入札内訳実績
Ｄｒｓ 売入札内訳実績
Ｅｃ 環境予報情報
Ｅｒ 環境実績情報
Ｆｃ 燃料価格情報
Ｆｒ 燃料価格実績情報
ＩＤ 事業者
Ｌｃ 送電許容量
Ｌｒ 連系線使用量実績情報
Ｐｃ 約定予測価格
Ｐｃａ エリア予測価格
Ｐｒ 約定価格実績情報
Ｑｃ 約定量予測
Ｑｃｂ 買入札約定量予測
Ｑｃｓ 売入札約定量予測
Ｑｒ 約定量実績
Ｑｒｂ 買入札約定量実績
Ｑｒｓ 売入札約定量実績
Ｑｍ 先渡約定総量
Ｑｒｍ 先渡約定量実績情報
Ｑｒｐ 一日前約定量実績情報
Ｑｒｔ 当日約定量実績情報
Ｒ 過去実績レコード

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】