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特開2024-172096電力調達計画策定支援装置、電力調達計画策定支援方法、及び電力調達計画策定支援システム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024172096
(43)【公開日】2024-12-12
(54)【発明の名称】電力調達計画策定支援装置、電力調達計画策定支援方法、及び電力調達計画策定支援システム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/06 20240101AFI20241205BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/06
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023089617
(22)【出願日】2023-05-31
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110000176
【氏名又は名称】弁理士法人一色国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】羽柴 聡一朗
(72)【発明者】
【氏名】池本 悠
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 弘起
(72)【発明者】
【氏名】森木 俊臣
【テーマコード（参考）】
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5L049CC06
5L050CC06
(57)【要約】
【課題】発電電力の不確実性を考慮した電力調達計画を策定することを支援する。
【解決手段】需要家３が利用可能な電力を発電する発電機４２に関するコストの情報である発電機コスト情報を記憶する記憶装置、及び、需要家３における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、発電機４２の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、需要量の予測値と、発電量の予測値と、発電機コスト情報とに基づき、需要量の予測値に対応する電力を少なくとも発電機４２から調達するために必要な需要家３のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理とを実行する演算装置を備える、電力調達計画策定支援装置１。
【選択図】図１
【解決手段】需要家３が利用可能な電力を発電する発電機４２に関するコストの情報である発電機コスト情報を記憶する記憶装置、及び、需要家３における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、発電機４２の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、需要量の予測値と、発電量の予測値と、発電機コスト情報とに基づき、需要量の予測値に対応する電力を少なくとも発電機４２から調達するために必要な需要家３のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理とを実行する演算装置を備える、電力調達計画策定支援装置１。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
需要家が利用可能な電力を発電する発電機に関するコストの情報である発電機コスト情報を記憶する記憶装置、及び、
前記需要家における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、
前記発電機の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、
前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から調達するために必要な前記需要家のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理とを実行する演算装置を備える、電力調達計画策定支援装置。
前記需要家における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、
前記発電機の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、
前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から調達するために必要な前記需要家のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理とを実行する演算装置を備える、電力調達計画策定支援装置。
【請求項2】
前記記憶装置は、前記需要家における過去の各期間の電力使用量の変化、及び、前記発電機の過去の各期間の発電量の変化をそれぞれ記憶し、
前記演算装置は、
前記需要量予測処理において、前記過去の各期間の電力使用量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各前記パターンの電力使用量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における前記各パターンの電力使用量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの電力使用量の変化及び出現確率を、前記電力の需要量の予測値とし、
前記発電量予測処理において、前記各期間の発電量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各前記パターンの発電量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における前記各パターンの発電量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの発電量の変化及び出現確率を、前記発電機の発電量の予測値とする、
請求項１に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記演算装置は、
前記需要量予測処理において、前記過去の各期間の電力使用量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各前記パターンの電力使用量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における前記各パターンの電力使用量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの電力使用量の変化及び出現確率を、前記電力の需要量の予測値とし、
前記発電量予測処理において、前記各期間の発電量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各前記パターンの発電量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における前記各パターンの発電量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの発電量の変化及び出現確率を、前記発電機の発電量の予測値とする、
請求項１に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項3】
前記記憶装置は、過去の各期間の気象データを記憶し、
前記演算装置は、
前記需要量予測処理において、前記各期間の電力使用量の変化の各パターンを、さらに過去の気象データに基づき複数のパターンに分類することにより、将来における各パターンの電力使用量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの電力使用量の変化及び出現確率を、前記電力の需要量の予測値とし、
前記発電量予測処理において、前記各期間の発電量の変化の各パターンを、さらに過去の気象データに基づき複数のパターンに分類することにより、将来における各パターンの発電量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの発電量の変化及び出現確率を、前記発電機の発電量の予測値とする、
請求項２に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記演算装置は、
前記需要量予測処理において、前記各期間の電力使用量の変化の各パターンを、さらに過去の気象データに基づき複数のパターンに分類することにより、将来における各パターンの電力使用量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの電力使用量の変化及び出現確率を、前記電力の需要量の予測値とし、
前記発電量予測処理において、前記各期間の発電量の変化の各パターンを、さらに過去の気象データに基づき複数のパターンに分類することにより、将来における各パターンの発電量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの発電量の変化及び出現確率を、前記発電機の発電量の予測値とする、
請求項２に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項4】
前記演算装置は、前記需要量予測処理において、前記パターンに属する各期間の電力使用量の変化を平均化した変化を、前記パターンの電力使用量の予測値とし、
前記発電量予測処理において、前記パターンに属する各期間の発電量の変化を平均化した変化を、前記パターンの発電量の予測値とする、
請求項２に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記発電量予測処理において、前記パターンに属する各期間の発電量の変化を平均化した変化を、前記パターンの発電量の予測値とする、
請求項２に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項5】
前記記憶装置は、前記需要家が利用可能な電力を前記需要家に供給可能な設備に関するコストの情報である設備コスト情報を記憶し、
前記コスト算出処理において、前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報と、前記設備コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機及び前記設備から調達するために必要な前記需要家のコストを、確率的に算出する、
請求項１に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記コスト算出処理において、前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報と、前記設備コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機及び前記設備から調達するために必要な前記需要家のコストを、確率的に算出する、
請求項１に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項6】
前記記憶装置は、前記設備コスト情報として、前記需要家との間で電力を授受可能な蓄電池に関するコストの情報である蓄電設備コスト情報を記憶し、
前記演算装置は、前記コスト算出処理において、前記予測した需要量と、前記予測した発電量と、前記発電機コスト情報と、前記蓄電設備コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から供給される電力及び前記蓄電池と授受される電力により前記需要家に維持する場合に必要な前記需要家のコストを、確率的に算出する、
請求項５に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記演算装置は、前記コスト算出処理において、前記予測した需要量と、前記予測した発電量と、前記発電機コスト情報と、前記蓄電設備コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から供給される電力及び前記蓄電池と授受される電力により前記需要家に維持する場合に必要な前記需要家のコストを、確率的に算出する、
請求項５に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項7】
前記演算装置は、
前記コスト算出処理において、前記各パターンの電力使用量の変化と、前記各パターンの発電量の変化と、前記発電機コスト情報とに基づき、前記需要家のコストを各パターンについてそれぞれ算出し、算出した各パターンの需要家のコストと当該各パターンの出現確率とに基づき、前記需要家のコストが所定コスト値になる確率を算出する、
請求項２に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記コスト算出処理において、前記各パターンの電力使用量の変化と、前記各パターンの発電量の変化と、前記発電機コスト情報とに基づき、前記需要家のコストを各パターンについてそれぞれ算出し、算出した各パターンの需要家のコストと当該各パターンの出現確率とに基づき、前記需要家のコストが所定コスト値になる確率を算出する、
請求項２に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項8】
前記演算装置は、
前記コスト算出処理において、前記需要家のコストが各所定コスト値になる確率を算出することにより、前記各所定コスト値を第１軸とし、前記各所定コスト値に係る各確率の値を第２軸としたグラフを出力する、
請求項７に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記コスト算出処理において、前記需要家のコストが各所定コスト値になる確率を算出することにより、前記各所定コスト値を第１軸とし、前記各所定コスト値に係る各確率の値を第２軸としたグラフを出力する、
請求項７に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項9】
前記演算装置は、
将来の所定時点での前記需要家の電力の需要量及び前記発電機の発電量をそれぞれ予測し、予測した需要量及び発電量に基づき、前記予測した電力の需要量に対応する電力を少なくとも前記発電機から供給される電力及び前記蓄電池と授受される電力により前記需要家に維持する場合に必要な、前記蓄電池と授受される電力を予測し、予測した電力に基づき、前記蓄電池を制御する分散型エネルギー源制御処理を実行する、
請求項６に記載の電力調達計画策定支援装置。
将来の所定時点での前記需要家の電力の需要量及び前記発電機の発電量をそれぞれ予測し、予測した需要量及び発電量に基づき、前記予測した電力の需要量に対応する電力を少なくとも前記発電機から供給される電力及び前記蓄電池と授受される電力により前記需要家に維持する場合に必要な、前記蓄電池と授受される電力を予測し、予測した電力に基づき、前記蓄電池を制御する分散型エネルギー源制御処理を実行する、
請求項６に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項10】
前記演算装置は、
前記分散型エネルギー源制御処理において、前記将来の所定時点での前記需要家の電力の需要量及び前記発電機の発電量をそれぞれ、前記需要家の過去の電力使用量及び前記発電機の過去の発電量に基づいて算出する、
請求項９に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記分散型エネルギー源制御処理において、前記将来の所定時点での前記需要家の電力の需要量及び前記発電機の発電量をそれぞれ、前記需要家の過去の電力使用量及び前記発電機の過去の発電量に基づいて算出する、
請求項９に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項11】
前記記憶装置は、前記需要家における過去の各期間の電力使用量の変化、及び、前記発電機の過去の各期間の発電量の変化をそれぞれ記憶し、
前記演算装置は、
前記需要量予測処理において、前記過去の各期間の電力使用量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各前記パターンの電力使用量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における前記各パターンの電力使用量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの電力使用量の変化及び出現確率を、前記電力の需要量の予測値とし、
前記発電量予測処理において、前記各期間の発電量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各前記パターンの発電量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における前記各パターンの発電量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの発電量の変化及び出現確率を、前記発電機の発電量の予測値とし、
前記分散型エネルギー源制御処理において、前記将来の所定時点での前記需要家の電力の需要量を、前記各パターンの電力使用量の変化のいずれかのパターンから選択することにより予測し、前記将来の所定時点での前記発電機の発電量を、前記各パターンの発電量の変化のいずれかのパターンから選択することにより予測する、
請求項９に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記演算装置は、
前記需要量予測処理において、前記過去の各期間の電力使用量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各前記パターンの電力使用量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における前記各パターンの電力使用量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの電力使用量の変化及び出現確率を、前記電力の需要量の予測値とし、
前記発電量予測処理において、前記各期間の発電量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各前記パターンの発電量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における前記各パターンの発電量の変化及び前記各パターンの出現確率を予測し、予測した前記各パターンの発電量の変化及び出現確率を、前記発電機の発電量の予測値とし、
前記分散型エネルギー源制御処理において、前記将来の所定時点での前記需要家の電力の需要量を、前記各パターンの電力使用量の変化のいずれかのパターンから選択することにより予測し、前記将来の所定時点での前記発電機の発電量を、前記各パターンの発電量の変化のいずれかのパターンから選択することにより予測する、
請求項９に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項12】
前記演算装置は、
前記分散型エネルギー源制御処理において、前記予測した需要量及び発電量と、前記蓄電池の蓄電量及び性能の情報に基づき、前記蓄電池と授受される電力を予測し、予測した電力に基づき、前記蓄電池を制御する、
請求項９に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記分散型エネルギー源制御処理において、前記予測した需要量及び発電量と、前記蓄電池の蓄電量及び性能の情報に基づき、前記蓄電池と授受される電力を予測し、予測した電力に基づき、前記蓄電池を制御する、
請求項９に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項13】
前記演算装置は、
前記分散型エネルギー源制御処理において、前記予測した電力に基づき、前記蓄電池の前記需要家からの充電又は前記需要家への放電を行う、請求項９に記載の電力調達計画策定支援装置。
前記分散型エネルギー源制御処理において、前記予測した電力に基づき、前記蓄電池の前記需要家からの充電又は前記需要家への放電を行う、請求項９に記載の電力調達計画策定支援装置。
【請求項14】
演算装置及び、需要家が利用可能な電力を発電する発電機に関するコストの情報である発電機コスト情報を記憶する記憶装置を備える情報処理装置による電力調達計画策定支援方法であって、
前記演算装置が、
前記需要家における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、
前記発電機の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、
前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から調達するために必要な前記需要家のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理とを実行する、
電力調達計画策定支援方法。
前記演算装置が、
前記需要家における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、
前記発電機の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、
前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から調達するために必要な前記需要家のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理とを実行する、
電力調達計画策定支援方法。
【請求項15】
需要家端末、発電所事業者端末、需要家との間で電力を授受可能な蓄電池、及び計画立案支援装置を含んで構成される電力調達計画策定支援システムであって、
前記需要家端末は、前記需要家における電力の過去の使用量を前記計画立案支援装置に送信する送信装置を備え、
前記発電所事業者端末は、前記需要家が利用可能な電力を発電する発電機の過去の発電量を前記計画立案支援装置に送信する送信装置を備え、
前記計画立案支援装置は、
前記発電機に関するコストの情報である発電機コスト情報と、前記蓄電池に関するコストの情報である蓄電設備コスト情報とを記憶する記憶装置、及び、
前記需要家端末から受信した電力の過去の使用量に基づき、前記需要家における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、
前記発電所事業者端末から受信した発電機の過去の発電量に基づき、前記発電機の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、
前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報と、前記蓄電設備コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から調達するために必要な前記需要家のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理と、
将将来の所定時点での前記需要家の電力の需要量及び前記発電機の発電量をそれぞれ予測し、予測した需要量及び発電量に基づき、前記予測した電力の需要量に対応する電力を少なくとも前記発電機から供給される電力及び前記蓄電池と授受される電力により前記需要家に維持する場合に必要な、前記蓄電池と授受される電力を予測し、予測した電力に基づき、前記蓄電池を制御する情報を前記蓄電池に送信する分散型エネルギー源制御処理とを実行する演算装置を備え、
前記蓄電池は、前記計画立案支援装置から受信した前記情報に基づき動作する、
電力調達計画策定支援システム。
前記需要家端末は、前記需要家における電力の過去の使用量を前記計画立案支援装置に送信する送信装置を備え、
前記発電所事業者端末は、前記需要家が利用可能な電力を発電する発電機の過去の発電量を前記計画立案支援装置に送信する送信装置を備え、
前記計画立案支援装置は、
前記発電機に関するコストの情報である発電機コスト情報と、前記蓄電池に関するコストの情報である蓄電設備コスト情報とを記憶する記憶装置、及び、
前記需要家端末から受信した電力の過去の使用量に基づき、前記需要家における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、
前記発電所事業者端末から受信した発電機の過去の発電量に基づき、前記発電機の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、
前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報と、前記蓄電設備コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から調達するために必要な前記需要家のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理と、
将将来の所定時点での前記需要家の電力の需要量及び前記発電機の発電量をそれぞれ予測し、予測した需要量及び発電量に基づき、前記予測した電力の需要量に対応する電力を少なくとも前記発電機から供給される電力及び前記蓄電池と授受される電力により前記需要家に維持する場合に必要な、前記蓄電池と授受される電力を予測し、予測した電力に基づき、前記蓄電池を制御する情報を前記蓄電池に送信する分散型エネルギー源制御処理とを実行する演算装置を備え、
前記蓄電池は、前記計画立案支援装置から受信した前記情報に基づき動作する、
電力調達計画策定支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、電力調達計画策定支援装置、電力調達計画策定支援方法、及び電力調達計画策定支援システムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、世界的な環境意識の高まりを受けて、企業は使用電力を再生可能エネルギーで賄うことが求められるようになりつつある。これを背景として、電力小売事業者は様々な環境配慮型電力プランを提供するようになっている。また、需要家である企業の側も、追加性のある再生可能エネルギー由来の電力を長期に渡って調達することを目的として、再生可能エネルギーを用いて発電を行う発電所に対して、長期間固定価格で発電した電力の全量を買い取るという相対契約（コーポレートPPA：Corporate Power Purchase Agreement）を締結する例が増えている。
【0003】
このように電力の調達手段が多様化するにつれ、需要家が自身にとって最適な電力調達計画を立案することはますます困難になっている。電力調達計画を誤った場合、必要の無い過剰な分まで電力を購入してしまうことになったり、不足分の電力を高値で購入せざるを得ない状況に陥ったりして金銭的な損害を被るおそれがある。さらに、十分な量の再生可能エネルギー由来の電力を調達できなかった場合は、企業としてのブランドを毀損する可能性さえある。
【0004】
こうした中で需要家の電力調達計画立案を支援する技術として、特許文献１及び特許文献２が開示されている。
【0005】
特許文献１には、「少ない消費実績からでも、その電力消費者の消費特性に近似する電力使用モデルを活用することで、最適の電気料金プランを選定することができる。その結果、経済合理的な電力使用を実現することができる。」と記載されており、需要家の電力使用量をモデル化することで電気料金を試算し、太陽光発電や蓄電設備の導入も考慮して多様な電気料金プランの中から電気料金を最も安くするようなプランを選定する旨、開示されている。
【0006】
また、特許文献２には、「安定性、経済性、環境性及び安全性を考慮し、電力会社と需要家の利得バランス最適化の発電及び送電の最適組合せを求める数理モデルと再生可能エネルギーの「環境価値」考慮の電力市場の長期的需給確率計画問題に対処し、ＶＰＰ Ｃｉｔｙを考慮した電力市場の需給バランス最適化を行う決定システム、決定方法及びアルゴリズムを提供する。」と記載されており、発送電、追加発電能力、及びサプライヤーからの電力買取及び蓄電の電力制約、要求される再生エネルギーの割合の所定の制約を満たした、電力会社と需要量の総コストを最小化する、各発電方式の発電量と送電量、及び、サプライヤーからの調達量及び蓄電量の最適組み合わせを求める旨、開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】特開第２０１６－４５５６０号
【特許文献2】特開第２０２２－１５３８３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
ここで、再生可能エネルギーとして最も一般的な太陽光発電又は風力発電などは出力を制御することが困難であり、出力の変動リスクが本質的に内在している。また、これらの電力が国内の発電全体に占める割合が増えるに従い、電力の卸市場における価格の変動幅は拡大の一途を辿っている。従って、再生可能エネルギーで電力を調達する際には、これらの変動リスクを如何にして管理するかという課題が常に存在する。
【0009】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２が開示するいずれの方法においても、電力調達計画立案の策定にあたって指標とする評価関数は電力調達にかかるコストの期待値であり、一義的な値が提供される。すなわち、太陽光発電又は風力発電などの発電所が内在する電力の変動リスクが充分に考慮されないため、場合によっては結果として巨額のコストを要するような計画になってしまう可能性がある。また、その可能性を需要家が把握できないおそれもある。
【0010】
本発明は、このような背景に鑑みてなされたものであり、その目的は、発電電力の不確実性を考慮した電力調達計画を策定することを支援することが可能な電力調達計画策定支援装置、電力調達計画策定支援方法、及び電力調達計画策定支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0011】
上記課題を解決するための本発明の一つは、需要家が利用可能な電力を発電する発電機に関するコストの情報である発電機コスト情報を記憶する記憶装置、及び、前記需要家における電力の需要量の予測値を算出する需要量予測処理と、前記発電機の発電量の予測値を算出する発電量予測処理と、前記需要量の予測値と、前記発電量の予測値と、前記発電機コスト情報とに基づき、前記需要量の予測値に対応する電力を少なくとも前記発電機から調達するために必要な前記需要家のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力するコスト算出処理とを実行する演算装置を備える、電力調達計画策定支援装置である。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、発電電力の不確実性を考慮した電力調達計画を策定することを支援することができる。
上記した以外の構成及び効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
上記した以外の構成及び効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】本実施形態に係る電力調達計画策定支援システムの構成の一例を示す図である。
【図2】電力調達計画立案部を構成するプログラムの詳細の一例を示す図である。
【図3】分散型エネルギー源制御部を構成するプログラムの詳細の一例を示す図である。
【図4】電力計画支援処理の概要を説明するフロー図である。
【図5】電力調達計画立案処理の詳細を説明するフロー図である。
【図6】需要曲線モデル化処理の詳細を説明するフロー図である。
【図7】パターンデータの一例を示す図である。
【図8】需要曲線データの一例を示す図である。
【図9】気象データの一例を示す図である。
【図10】需要曲線モデルの一例を示す図である。
【図11】発電曲線モデル化処理の詳細を説明するフロー図である。
【図12】発電機データの一例を示す図である。
【図13】発電曲線データの一例を示す図である。
【図14】発電曲線モデルの一例を示す図である。
【図15】コスト確率分布算出処理の詳細を説明するフロー図である。
【図16】ＰＰＡ価格データの一例を示す図である。
【図17】電力プランデータの一例を示す図である。
【図18】再エネ証書価格データの一例を示す図である。
【図19】蓄電池データの一例を示す図である。
【図20】蓄電所データの一例を示す図である。
【図21】設備投資データの一例を示す図である。
【図22】電力調達プラン仮データの一例を示す図である。
【図23】マッチング結果判定処理の詳細を説明するフロー図である。
【図24】リスク許容度データの一例を示す図である。
【図25】電力調達計画立案画面の一例を示す図である。
【図26】分散型エネルギー源制御処理の概要を説明するフロー図である。
【図27】需要予測処理の詳細を説明するフロー図である。
【図28】リアルタイム需要データの一例を示す図である。
【図29】気象予報データの一例を示す図である。
【図30】発電予測処理の詳細を説明するフロー図である。
【図31】リアルタイム発電データの一例を示す図である。
【図32】蓄電池運用計画立案処理の詳細を説明するフロー図である。
【図33】リアルタイム蓄電データの一例を示す図である。
【図34】蓄電設備データの一例を示す図である。
【図35】スポット市場約定結果テーブルの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
本実施形態に係る電力調達計画策定支援システムは、需要家の電力使用量と、再生可能エネルギーを用いて、環境に配慮した電力を提供する様々な発電所（以下、単に発電所という）の発電量とをそれぞれ予測することで、各発電所と買電契約を結んだ場合（場合により、後述する蓄電池も用いた場合に）に必要な、需要家に発生する総コスト（需要家の需要電力を発電所等から供給される電力により需要家に必要十分に維持ないし確保するためのコスト）を、確率分布の形で試算する。電力調達計画策定支援システムは、この試算したコストが、需要家が許容するコスト以上のコストとなる確率を算出することで、最適な発電所の契約先（以下、買電相対契約先という）を特定する。
本実施形態に係る電力調達計画策定支援システムは、需要家の電力使用量と、再生可能エネルギーを用いて、環境に配慮した電力を提供する様々な発電所（以下、単に発電所という）の発電量とをそれぞれ予測することで、各発電所と買電契約を結んだ場合（場合により、後述する蓄電池も用いた場合に）に必要な、需要家に発生する総コスト（需要家の需要電力を発電所等から供給される電力により需要家に必要十分に維持ないし確保するためのコスト）を、確率分布の形で試算する。電力調達計画策定支援システムは、この試算したコストが、需要家が許容するコスト以上のコストとなる確率を算出することで、最適な発電所の契約先（以下、買電相対契約先という）を特定する。
【0015】
なお、上記契約は特段断りの無い限り、コーポレートPPA（Corporate Power Purchase Agreement）であるものとする。
【0016】
その後、電力調達計画策定支援システムは、買電相対契約先の発電所の発電状況、需要家の電力使用状況、及び各種の蓄電池の充放電状況と、所定の気象予報データとに基づき、発電所の発電量及び需要家の電力使用量を予測し、これらの予測値に基づき蓄電池を操作した際に発生するコストを試算し、そのコストが低くなる（最も経済的になる）ように蓄電池の制御を行う。
【0017】
図１は、本実施形態に係る電力調達計画策定支援システム１００の構成の一例を示す図である。電力調達計画策定支援システム１００は、電力調達計画策定支援装置１と、仲介事業者６が管理する仲介事業者端末６１と、各需要家３が管理する需要家端末３１及び需要家蓄電池３２と、各発電所事業者４が管理する発電所事業者端末４１及び発電機４２と、蓄電所事業者５が管理する蓄電所事業者端末５１及び事業者蓄電池５２と、電力小売事業者７が管理する電力設備７１とを含んで構成される。これらの装置及び情報処理システムの間は、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ、又は専用線等の有線又は無線の通信ネットワーク２により通信可能に接続される。
【0018】
需要家端末３１は、電力調達計画策定支援装置１から受信した情報を表示し、また、需要家３の情報（例えば、需要家３の過去の使用電力量の情報）を電力調達計画策定支援装置１へ送信する。需要家蓄電池３２は、電力調達計画策定支援装置１からの指令を受けて蓄電又は放電を行う蓄電設備である。需要家蓄電池３２は、放電を行うことで需要家３に電力を供給可能な設備である。
【0019】
発電所事業者端末４１は、電力調達計画策定支援装置１から受信した情報を表示し、また、発電所事業者４の情報（例えば、発電機４２の過去の発電量の情報）を電力調達計画策定支援装置１へ送信する。発電機４２は、例えば、電力調達計画策定支援装置１からの指令を受けて遠隔で発電を行う発電設備である。
【0020】
発電機４２は、環境に配慮した発電機であり、例えば、風力発電機、太陽光発電機、地熱発電機、バイオマス発電機等の、再生可能エネルギーを用いて発電を行う発電設備である。発電機４２は、需要家が利用可能な電力を発電する。なお、発電機４２は現に発電が可能な設備であってもよいし、発電が可能になる予定（例えば、建設中または建設前）の設備であってもよい。発電機４２は、発電所事業者４が管理する各エリアに配置されている。
【0021】
蓄電所事業者端末５１は、電力調達計画策定支援装置１から受信した情報を表示し、また、蓄電所事業者５の情報（例えば、事業者蓄電池５２の蓄電量の情報）を電力調達計画策定支援装置１へ送信する。事業者蓄電池５２は、需要家３との間で電力を授受可能（充放電可能）な蓄電設備である。事業者蓄電池５２は、電力調達計画策定支援装置１からの指令を受けて遠隔で操作可能な機能を有し、蓄電及び放電等を行う。事業者蓄電池５２は、放電を行うことで需要家３に電力を供給可能な設備である。
【0022】
仲介事業者端末６１は電力調達計画策定支援装置１から受信した情報を表示し、また、仲介事業者６の入力した情報を電力調達計画策定支援装置１へ送信する。
【0023】
電力小売事業者７は、各需要家３と契約して需要家３に電力を供給する事業者である。電力小売事業者７は、各需要家３に電力を供給するための各種の電力設備７１を有している。電力設備７１は、需要家３に電力を供給可能な設備である。電力設備７１は、再生可能エネルギーを用いて発電を行う発電設備を含んでいてもよいし、再生可能エネルギーを用いずに発電を行う発電設備を含んでいてもよい。
【0024】
次に、電力調達計画策定支援装置１は、電力調達計画立案部１０１及び分散型エネルギー源制御部１０２の各プログラムを記憶している。
【0025】
電力調達計画立案部１０１は、需要家端末３１又は需要家蓄電池３２から取得した情報に基づき、需要家３の電力の需要量を予測する。また、電力調達計画立案部１０１は、発電所事業者端末４１又は発電機４２から取得した情報に基づき、各発電機４２の発電量を予測する。
【0026】
そして、電力調達計画立案部１０１は、需要家３の電力の需要量の予測値及び需要家蓄電池３２の情報と、各発電機４２の発電量の予測値と、蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２の情報とに基づき、選択された各発電機４２から、需要家３が必要な電力（需要量）に対応する電力をなるべく発電機４２から調達する（すなわち、環境に配慮して電力を調達する）ために必要な総コスト（以下、電力総コストという）を算出する。
【0027】
なお、電力総コストは、発電機４２からの電力の調達コスト（以下、発電電力調達コストという）と、発電電力調達コストでは電力総コストに不足する分の電力の調達コスト（以下、不足分電力調達コストという）と、需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の維持費用（以下、蓄電設備費用という）との和である。なお、電力調達計画立案部１０１は、発電電力調達コスト、不足分電力調達コストと、及び電力総コストを確率分布のデータとして算出する。
【0028】
電力調達計画立案部１０１は、電力総コストが低くなるような、発電機４２（すなわち、需要家３とコーポレートPPAを結ぶべき発電所事業者４。以下、買電相対契約先という。）と需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２（すなわち、使用すべき需要家３の需要家蓄電池３２又は蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２。以下、利用蓄電設備という。）とを特定し、特定した内容の情報を電力計画情報として生成する。
【0029】
なお、仲介事業者端末６１は、電力調達計画策定支援装置１が生成した電力計画情報及び締結すべきコーポレートPPAの情報等を表示する。
【0030】
次に、分散型エネルギー源制御部１０２は、買電相対契約先に係る発電機４２の発電量及び需要家３の電力使用量をそれぞれ予測することで、需要家３の電力の需要量と電力の調達量（発電機４２、需要家蓄電池３２、及び事業者蓄電池５２からの調達量）がなるべく同じになるように、すなわち最も経済的となるように、需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の制御を行う。
【0031】
ここで、電力調達計画策定支援装置１は、ハードウェアとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、入出力装置１１、通信装置１２、及び記憶装置１３などを備える。ＣＰＵ１０は、電力調達計画策定支援装置１全体の動作制御を司るプロセッサである。入出力装置１１は、入力装置及び出力装置から構成される。入力装置は、ユーザが各種操作入力を行うためのハードウェアであり、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネルなどが適用される。出力装置は、画像や音声を出力するハードウェアであり、例えば液晶ディスプレイ及びスピーカなどが適用される。通信装置１２は、所定の通信規格に準拠した通信方式で外部端末との間で通信を行う機能を有する。記憶装置１３は、半導体メモリなどから構成され、主として各種プログラムを記憶保持するために利用される。
【0032】
記憶装置１３に格納されたプログラムをＣＰＵ１０が実行することにより、後述のような電力調達計画策定支援装置１全体としての各種処理が実行される。電力調達計画策定支援装置１は、特定の場所に設置されたローカルサーバでも良いし、クラウドサーバでも良い。
【0033】
なお、需要家端末３１、発電所事業者端末４１、蓄電所事業者端末５１、及び仲介事業者端末６１も電力調達計画策定支援装置１と同様のハードウェアを備える。
【0034】
（電力調達計画立案部）
次に、図２は、電力調達計画立案部１０１を構成するプログラムの詳細の一例を示す図である。同図に示すように、電力調達計画立案部１０１は、需要曲線モデル化部２０１と、発電曲線モデル化部２０２と、発電所・需要家マッチング部２０３と、コスト確率分布算出部２０４と、マッチング結果判定部２０５とを有する。
次に、図２は、電力調達計画立案部１０１を構成するプログラムの詳細の一例を示す図である。同図に示すように、電力調達計画立案部１０１は、需要曲線モデル化部２０１と、発電曲線モデル化部２０２と、発電所・需要家マッチング部２０３と、コスト確率分布算出部２０４と、マッチング結果判定部２０５とを有する。
【0035】
また、電力調達計画立案部１０１は、必要な情報を管理するためのデータベースとして、パターンデータＤＢ１と、需要曲線データＤＢ２と、気象データＤＢ３と、発電曲線データＤＢ４と、発電機データＤＢ５と、ＰＰＡ価格データＤＢ６と、電力卸市場価格データＤＢ７と、電力プランデータＤＢ８と、再エネ証書価格データＤＢ９と、蓄電池データＤＢ１０と、蓄電所データＤＢ１１と、リスク許容度データＤＢ１２と、需要曲線モデルＤＢ１３と、発電曲線モデルＤＢ１４と、電力調達プラン仮データＤＢ１５と、設備投資データＤＢ２１、電力調達プランＤＢ２２とを記憶する。
【0036】
需要曲線モデル化部２０１は、需要家３の将来の電力使用量を予測する需要曲線モデルを算出する機能を有するモジュールである。需要曲線モデル化部２０１により予測された需要曲線モデルは、需要曲線モデルＤＢ１３に入力される。
【0037】
発電曲線モデル化部２０２は、発電機４２の将来の発電量を予測する発電曲線モデルを算出する機能を有するモジュールである。発電曲線モデル化部２０２により予測された発電曲線モデルは、発電曲線モデルＤＢ１４に入力される。
【0038】
発電所・需要家マッチング部２０３は、発電所事業者４と需要家３との組み合わせを生成する（発電所事業者４と需要家３とをマッチングさせる）機能を有するモジュールである。発電所・需要家マッチング部２０３によりマッチングした発電所事業者４と需要家３の組み合わせの情報は、コスト確率分布算出部２０４に入力される。
【0039】
コスト確率分布算出部２０４は、上記マッチングされた組み合わせにおいて、需要家３が発電所事業者４とコーポレートPPAを結んだ場合の各コスト（電力総コスト、発電電力調達コスト、不足分電力調達コスト）を確率分布の形式で算出する。コスト確率分布算出部２０４により算出された各コストは、マッチング結果判定部２０５に入力される。
【0040】
マッチング結果判定部２０５は、各コストに基づき、発電所・需要家マッチング部２０３で生成した組み合わせにおいて、需要家３が発電所事業者４とコーポレートPPAを締結することが適切か（発電所事業者４が買電相対契約先として適切か）を判断する機能を有するモジュールである。
【0041】
（分散型エネルギー源制御部）
次に、図３は、分散型エネルギー源制御部１０２を構成するプログラムの詳細の一例を示す図である。同図に示すように、分散型エネルギー源制御部１０２は、需要予測部３０１と、発電予測部３０２と、蓄電池運用計画立案部３０３と、蓄電池制御部３０４とを有する。
次に、図３は、分散型エネルギー源制御部１０２を構成するプログラムの詳細の一例を示す図である。同図に示すように、分散型エネルギー源制御部１０２は、需要予測部３０１と、発電予測部３０２と、蓄電池運用計画立案部３０３と、蓄電池制御部３０４とを有する。
【0042】
また、分散型エネルギー源制御部１０２は、必要な情報を管理するためのデータベースとして、パターンデータＤＢ１と、需要曲線モデルＤＢ１３と、発電曲線モデルＤＢ１４と、リアルタイム需要データＤＢ１６と、気象予報データＤＢ１７と、リアルタイム発電データＤＢ１８と、リアルタイム蓄電データＤＢ１９と、蓄電設備データＤＢ２０とを記憶する。
【0043】
需要予測部３０１は、需要家３の将来の所定時点（例えば３０分後）の電力使用量を予測する機能を有するモジュールである。需要予測部３０１により予測された電力使用量は、蓄電池運用計画立案部３０３に入力される。
【0044】
発電予測部３０２は、発電機４２の将来の所定時点（例えば３０分後）の発電量を予測する機能を有するモジュールである。発電予測部３０２により予測された発電量は、蓄電池運用計画立案部３０３に入力される。
【0045】
蓄電池運用計画立案部３０３は、需要予測部３０１及び発電予測部３０２からそれぞれ受信した電力使用量の予測値及び発電量の予測値に基づき、需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の運用計画（以下、蓄電池運用計画という）を立案する機能を有するモジュールである。蓄電池運用計画立案部３０３により立案された蓄電池運用計画は、蓄電池制御部３０４に入力される。
【0046】
蓄電池制御部３０４は、蓄電池運用計画に基づいて需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２を制御する機能を有するモジュールである。
【0047】
以上に説明した、電力調達計画策定支援システム１００における各情報処理装置の機能部の機能は、演算装置が、メモリ又は外部記憶装置からプログラムを読み出すことにより実現される。また各プログラムは、例えば、可搬性の又は固定された記録媒体に記録して配布することができる。なお、これらのプログラムは、その全部または一部が、例えば、クラウドシステムによって提供される仮想サーバのように、仮想化技術やプロセス空間分離技術等を用いて提供される仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また、これらのプログラムの全部または一部は、例えば、クラウドシステムがＡＰＩ (Application Programming Interface)等を介して提供するサービスによって実現してもよい。
次に、電力調達計画策定支援システム１００で行われる処理について説明する。
次に、電力調達計画策定支援システム１００で行われる処理について説明する。
【0048】
＜電力計画支援処理＞
図４は、需要家３に対する電力計画情報を生成すると共にその電力計画情報に基づいて電力設備を制御する処理（以下、電力計画支援処理という）の概要を説明するフロー図である。電力計画支援処理は、例えば、需要家端末３１から電力調達計画策定支援装置１に所定の実行指示の入力がなされたことを契機に開始される。
図４は、需要家３に対する電力計画情報を生成すると共にその電力計画情報に基づいて電力設備を制御する処理（以下、電力計画支援処理という）の概要を説明するフロー図である。電力計画支援処理は、例えば、需要家端末３１から電力調達計画策定支援装置１に所定の実行指示の入力がなされたことを契機に開始される。
【0049】
まず、電力調達計画策定支援装置１の電力調達計画立案部１０１は、買電相対契約先及び、利用蓄電設備を決定して電力計画情報を生成する電力調達計画立案処理Ｓ１０１を実行する。電力調達計画立案処理Ｓ１０１は、例えば、需要家端末３１から、決定された買電相対契約先及び利用蓄電設備に関して承諾の入力があるまで繰り返し実行される。
【0050】
そして、分散型エネルギー源制御部１０２は、電力調達計画立案部１０１が決定した（需要家端末３１によって承諾された）買電相対契約先に係る発電機４２及び利用蓄電設備に関して、需要家３に最も経済的となるように利用蓄電設備を制御する分散型エネルギー源制御処理Ｓ１０２を実行する。分散型エネルギー源制御処理Ｓ１０２は、例えば、需要家３が電力を使用している間、所定のタイミング（例えば、所定の時刻又は、所定の時間間隔（例えば３０分ごと））に繰り返し実行される。
次に、電力調達計画立案処理Ｓ１０１及び分散型エネルギー源制御処理Ｓ１０２の詳細を説明する。
次に、電力調達計画立案処理Ｓ１０１及び分散型エネルギー源制御処理Ｓ１０２の詳細を説明する。
【0051】
＜電力調達計画立案処理＞
図５は、電力調達計画立案処理Ｓ１０１の詳細を説明するフロー図である。
図５は、電力調達計画立案処理Ｓ１０１の詳細を説明するフロー図である。
【0052】
まず、需要曲線モデル化部２０１は、需要家３の需要曲線モデルを算出する需要曲線モデル化処理Ｓ２０１を実行する。
【0053】
また、発電曲線モデル化部２０２は、発電所事業者４の発電曲線モデルを算出する発電曲線モデル化処理Ｓ２０２を実行する。
【0054】
そして、発電所・需要家マッチング部２０３は、発電所事業者４と需要家３の組み合わせを生成する（Ｓ２０３）。例えば、発電所・需要家マッチング部２０３は、複数の発電所事業者４からランダムで発電所事業者４を選択し、選択した発電所事業者（以下、選択発電所事業者という）及び、実行指示が入力された需要家端末３１に係る需要家３の組み合わせを生成する。
【0055】
コスト確率分布算出部２０４は、上記需要家３が選択発電所事業者とコーポレートPPAを締結して選択発電所事業者から電力の供給を受ける場合の各コストを確率分布の形式で算出を予測するコスト確率分布算出処理Ｓ２０４を実行する。
【0056】
次に、マッチング結果判定部２０５は、コスト確率分布算出部２０４が算出した各コストに基づき、選択発電所事業者が買電相対契約先として適切か否かを判定するマッチング結果判定処理Ｓ２０５を実行する。
【0057】
選択発電所事業者が買電相対契約先として適切でない場合は（Ｓ２０５：ＮＯ）、発電所・需要家マッチング部２０３は、発電所事業者４と需要家３の新たな組み合わせを生成すべく、Ｓ２０３の処理を繰り返す。
【0058】
選択発電所事業者が買電相対契約先として適切である場合は（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、マッチング結果判定部２０５は、コスト確率分布算出部２０４が算出した発電電力調達コスト等の各コストの情報を電力計画情報として生成し、生成した電力計画情報に関する画面（電力調達計画立案画面という）を出力する（Ｓ２０６）。電力調達計画立案画面は、例えば、需要家端末３１、発電所事業者端末４１、蓄電所事業者端末５１、又は仲介事業者端末６１に表示される。電力調達計画立案画面の詳細は後述する。
【0059】
＜需要曲線モデル化処理＞
図６は、需要曲線モデル化処理Ｓ２０１の詳細を説明するフロー図である。
図６は、需要曲線モデル化処理Ｓ２０１の詳細を説明するフロー図である。
【0060】
まず需要曲線モデル化部２０１は、パターンデータＤＢ１と、需要曲線データＤＢ２と、気象データＤＢ３とを取得する（Ｓ２１１）。
【0061】
（パターンデータ）
ここで、図７は、パターンデータＤＢ１の一例を示す図である。パターンデータＤＢ１は、ある期間（本実施形態では１日とする）を特徴づけるデータ（特徴量）及びその特徴量を有する期間が発生する確率を定義したデータである。具体的には、パターンデータＤＢ１は、複数の気象データの組み合わせからなるパターン（気象パターン）のＩＤ（パターンＩＤ）が設定されるパターンＩＤ７０１と、その気象パターンの出現確率が設定される出現確率７０２、その気象パターンを特徴付ける気象データとして月のデータが設定される月７０３と、曜日のデータが設定される曜日７０４と、天気のデータが設定される天気７０５とを含む各データ項目を有する。なお、本実施形態では、このように特徴量として気象データを用いたが、これらに限定する趣旨ではなく、発電機４２の発電量に影響を与えうる特徴量であればよい。
ここで、図７は、パターンデータＤＢ１の一例を示す図である。パターンデータＤＢ１は、ある期間（本実施形態では１日とする）を特徴づけるデータ（特徴量）及びその特徴量を有する期間が発生する確率を定義したデータである。具体的には、パターンデータＤＢ１は、複数の気象データの組み合わせからなるパターン（気象パターン）のＩＤ（パターンＩＤ）が設定されるパターンＩＤ７０１と、その気象パターンの出現確率が設定される出現確率７０２、その気象パターンを特徴付ける気象データとして月のデータが設定される月７０３と、曜日のデータが設定される曜日７０４と、天気のデータが設定される天気７０５とを含む各データ項目を有する。なお、本実施形態では、このように特徴量として気象データを用いたが、これらに限定する趣旨ではなく、発電機４２の発電量に影響を与えうる特徴量であればよい。
【0062】
（需要曲線データ）
図８は、需要曲線データＤＢ２の一例を示す図である。需要曲線データＤＢ２は、各需要者の過去の電力使用量の時間変化（すなわち、電力需要量の実績値）を記録している。具体的には、需要曲線データＤＢ２は、時刻のデータが設定されるタイムスタンプ８０１と、各需要家３の使用電力量の値が設定される電力使用量実測値８０２とを含む各データ項目を有する。
図８は、需要曲線データＤＢ２の一例を示す図である。需要曲線データＤＢ２は、各需要者の過去の電力使用量の時間変化（すなわち、電力需要量の実績値）を記録している。具体的には、需要曲線データＤＢ２は、時刻のデータが設定されるタイムスタンプ８０１と、各需要家３の使用電力量の値が設定される電力使用量実測値８０２とを含む各データ項目を有する。
【0063】
（気象データ）
図９は、気象データＤＢ３の一例を示す図である。気象データＤＢ３は、各エリアの過去の気象パターンのデータを記録したデータである。具体的には、気象データＤＢ３は、エリアのＩＤが設定されるエリアＩＤ９０１と、日時が設定されるタイムスタンプ９０２と、気象パターンのデータとしての各日時の気温が設定される気温９０３と、各日時の降水量が設定される降水量９０４と、各日時の日射量が設定される日射量９０５と、各日時の相対湿度が設定される相対湿度９０６と、各日時の天気が設定される天気９０７とを含む各データ項目を有する。なお、他にも、風速等の気象データが設定されてもよい。
図９は、気象データＤＢ３の一例を示す図である。気象データＤＢ３は、各エリアの過去の気象パターンのデータを記録したデータである。具体的には、気象データＤＢ３は、エリアのＩＤが設定されるエリアＩＤ９０１と、日時が設定されるタイムスタンプ９０２と、気象パターンのデータとしての各日時の気温が設定される気温９０３と、各日時の降水量が設定される降水量９０４と、各日時の日射量が設定される日射量９０５と、各日時の相対湿度が設定される相対湿度９０６と、各日時の天気が設定される天気９０７とを含む各データ項目を有する。なお、他にも、風速等の気象データが設定されてもよい。
【0064】
次に、図６のＳ２１２に示すように、需要曲線モデル化部２０１は、パターンデータＤＢ１及び気象データＤＢ３に基づいて、需要曲線データＤＢ２が示す需要家の過去の各期間の電力使用量の変化を、その変化パターン及び気象データＤＢ３が示す気象パターンの組み合わせからなる複数のパターンのいずれかに分類すると共に、各パターンの出現確率をそれぞれ算出する。
【0065】
例えば、需要曲線モデル化部２０１は、過去の各日の電力使用量の変化を所定のクラスタリング処理により複数のパターンに分類すると共に、分類した各パターンが現れる確率を算出する。また、需要曲線モデル化部２０１は、パターンデータＤＢ１及び気象データＤＢ３を参照し、過去の各日が属していた気象パターンを特定することにより、上記分類した各パターンの電力使用量変化を観測した日が各気象パターンであった確率を算出する。これにより、需要曲線モデル化部２０１は、各パターンの電力使用量の変化の出現確率をさらに各気象パターンごとに算出する。
【0066】
そして、需要曲線モデル化部２０１は、Ｓ２１２で分類した各パターンの電力使用量の変化を表す需要モデル曲線をそれぞれ算出する（Ｓ２１３）。例えば、需要曲線モデル化部２０１は、パターンｉの日（ある電力使用量の変化パターンを有するある気象パターンの日）における時刻ｔでの需要家cの電力使用量を表す関数DemandModel_(c,i) (t)を、下記の数１により相加平均を取る形で算出する（すなわち、各グループにおいて各変化を平均化した値を採用する）。
【数1】
【0067】
ここで、電力需要量DemandData_(c,day) (t)は、パターンiに属する日（day∈Pt_i）の時刻tにおける需要家cの電力需要量である（需要曲線データＤＢ２に対応）。
【0068】
そして、需要曲線モデル化部２０１は、Ｓ２１３で算出した各需要モデル曲線を、各パターンと対応づけて需要曲線モデルＤＢ１３に格納する（Ｓ２１４）。
【0069】
（需要曲線モデルＤＢ）
図１０は、需要曲線モデルＤＢ１３の一例を示す図である。需要曲線モデルＤＢ１３は、各需要家の電力使用量の時間変化をパターンごとに記録したデータである。具体的には、需要曲線モデルＤＢ１３は、需要家のＩＤが設定される需要家ＩＤ１００１と、電力使用量の時間変化のパターンのＩＤが設定されるパターンＩＤ１００２と、日時のデータが設定されるタイムスタンプ１００３と、その日時における電力使用量の値が設定される電力消費量１００４とを含む各データ項目を有する。
図１０は、需要曲線モデルＤＢ１３の一例を示す図である。需要曲線モデルＤＢ１３は、各需要家の電力使用量の時間変化をパターンごとに記録したデータである。具体的には、需要曲線モデルＤＢ１３は、需要家のＩＤが設定される需要家ＩＤ１００１と、電力使用量の時間変化のパターンのＩＤが設定されるパターンＩＤ１００２と、日時のデータが設定されるタイムスタンプ１００３と、その日時における電力使用量の値が設定される電力消費量１００４とを含む各データ項目を有する。
【0070】
＜発電曲線モデル化処理＞
次に、図１１は、発電曲線モデル化処理Ｓ２０２の詳細を説明するフロー図である。
次に、図１１は、発電曲線モデル化処理Ｓ２０２の詳細を説明するフロー図である。
【0071】
まず発電曲線モデル化部２０２は、選択発電所事業者に係る発電機４２が運転を開始しているか否かを判定する（Ｓ２２１）。例えば、発電曲線モデル化部２０２は、発電機４２と通信することにより発電機４２の運転状態を判定してもよいし、発電所事業者端末４１から発電機４２の運転状態に関する情報を取得することで発電機４２の運転状態を判定してもよい。
【0072】
選択発電所事業者に係る発電機４２が運転を開始している場合は（Ｓ２２１：ＹＥＳ）、発電曲線モデル化部２０２はＳ２２２の処理を実行し、選択発電所事業者に係る発電機４２が運転を開始していない場合は（Ｓ２２１：ＮＯ）、発電曲線モデル化部２０２はＳ２２４の処理を実行する。
【0073】
Ｓ２２２において発電曲線モデル化部２０２は、パターンデータＤＢ１と、発電機データＤＢ５と、気象データＤＢ３とを取得する。
【0074】
（発電機データ）
ここで、図１２は、発電機データＤＢ５の一例を示す図である。発電機データＤＢ５は、各発電機４２の出力特性（発電量の影響を与える因子）のデータを記録したデータである。具体的には、発電機データＤＢ５は、各発電機４２の名称又は識別が設定される発電機名１２０１と、その発電機４２の出力特性としての風速が設定される風速１２０２と、その風速の際の出力値が設定される出力１２０３とを含む各データ項目を有する。
ここで、図１２は、発電機データＤＢ５の一例を示す図である。発電機データＤＢ５は、各発電機４２の出力特性（発電量の影響を与える因子）のデータを記録したデータである。具体的には、発電機データＤＢ５は、各発電機４２の名称又は識別が設定される発電機名１２０１と、その発電機４２の出力特性としての風速が設定される風速１２０２と、その風速の際の出力値が設定される出力１２０３とを含む各データ項目を有する。
【0075】
次に、図１１のＳ２２３に示すように、発電曲線モデル化部２０２は、発電機データＤＢ５と、気象データＤＢ３とから、Ｓ２２１で運転を開始していると判定された発電機４２（対象発電機）の発電量の時間変化を表す発電曲線モデルを算出する。その後は、Ｓ２２７の処理が行われる。
【0076】
例えば、発電曲線モデル化部２０２は、Ｓ２１２で特定した各日の気象パターンと、上記及び発電機データＤＢ５とに基づき、発電機４２の過去の各日の発電量の変化を、所定のクラスタリング処理により、発電量の変化のパターン及び気象パターンの組み合わせのパターンのいずれかにそれぞれ分類する。
【0077】
そして、例えば、発電曲線モデル化部202は、太陽光発電所gのパターンiの日における時刻tでの発電量を表す関数GenerationModel_(g,i) (t)を、パターンiに属する日（day∈Pt_i）における気象データの値WeatherData_day (t)（例えば、気象データＤＢ３における太陽光発電所gが属するエリアの風速又は日射量の値）と、その気象データの値に対応する発電機データＤＢ５（例えば、風速又は日射量の値に対応した出力値）とに基づき、算出する。
【0078】
一方、Ｓ２２４において発電曲線モデル化部２０２は、パターンデータＤＢ１と、発電曲線データＤＢ４と、気象データＤＢ３とを取得する。
【0079】
（発電曲線データ）
図１３は、発電曲線データＤＢ４の一例を示す図である。発電曲線データＤＢ４は、各発電機４２の過去の発電量の時間変化（実績値）を記録している。具体的には、発電曲線データＤＢ４は、日時が設定されるタイムスタンプ１３０１と、その日時における発電機４２の発電量が設定される発電量実測値１３０２とを含む各データ項目を有する。
図１３は、発電曲線データＤＢ４の一例を示す図である。発電曲線データＤＢ４は、各発電機４２の過去の発電量の時間変化（実績値）を記録している。具体的には、発電曲線データＤＢ４は、日時が設定されるタイムスタンプ１３０１と、その日時における発電機４２の発電量が設定される発電量実測値１３０２とを含む各データ項目を有する。
【0080】
そして、発電曲線モデル化部２０２は、Ｓ２２４で取得した発電曲線データＤＢ４が示す発電量の時間変化を、パターンデータＤＢ１及び気象データＤＢ３に基づいて複数のパターンに分類する（Ｓ２２５）。
【0081】
例えば、発電曲線モデル化部２０２は、Ｓ２１２と同様の処理により、発電量の変化の出現確率をその変化パターン及び各気象パターンごとに算出する。
【0082】
そして、需要曲線モデル化部２０１は、分類した各パターンの発電量の変化を表す発電曲線モデルをそれぞれ算出する（Ｓ２２６）。例えば、需要曲線モデル化部201は、発電所gのパターンiの日における時刻tでの発電量を表す発電モデル曲線GenerationModel_(g,i) (t)を、下記の数２のように、相加平均を取る形で算出する（すなわち、各グループにおいて各変化を平均化した値を採用する）。
【数2】
【0083】
ここで、GenerationData_(g,day) (t)は、パターンiに属する日（day∈Pt_i）における発電所gの発電量である（発電曲線データＤＢ４に対応）。
【0084】
発電曲線モデル化部２０２は、Ｓ２２６で算出した各発電曲線モデルを、各パターンと対応づけて発電曲線モデルＤＢ１４に格納する（Ｓ２２７）。
【0085】
（発電曲線モデルＤＢ）
図１４は、発電曲線モデルＤＢ１４の一例を示す図である。発電曲線モデルＤＢ１４は、各発電機４２の発電量の予測値をパターンごとに記録したデータである。具体的には、発電曲線モデルＤＢ１４は、発電機４２のＩＤが設定される発電所ＩＤ１４０１と、発電量の時間変化のパターンのＩＤが設定されるパターンＩＤ１４０２と、日時が設定されるタイムスタンプ１４０３と、その日時における発電機４２の発電量が設定される発電量１４０４とを含む各データ項目を有する。
図１４は、発電曲線モデルＤＢ１４の一例を示す図である。発電曲線モデルＤＢ１４は、各発電機４２の発電量の予測値をパターンごとに記録したデータである。具体的には、発電曲線モデルＤＢ１４は、発電機４２のＩＤが設定される発電所ＩＤ１４０１と、発電量の時間変化のパターンのＩＤが設定されるパターンＩＤ１４０２と、日時が設定されるタイムスタンプ１４０３と、その日時における発電機４２の発電量が設定される発電量１４０４とを含む各データ項目を有する。
【0086】
＜コスト確率分布算出処理＞
図１５は、コスト確率分布算出処理Ｓ２０４の詳細を説明するフロー図である。
図１５は、コスト確率分布算出処理Ｓ２０４の詳細を説明するフロー図である。
【0087】
コスト確率分布算出部２０４は、Ｓ２０１で算出した需要曲線モデルと、Ｓ２０２で算出した発電曲線モデルとを取得する（Ｓ２４１）。
【0088】
また、コスト確率分布算出部２０４は、ＰＰＡ価格データＤＢ６を取得する（Ｓ２４２）。
【0089】
（ＰＰＡ価格データ）
ここで、図１６は、ＰＰＡ価格データＤＢ６の一例を示す図である。ＰＰＡ価格データＤＢ６は、各発電設備の事業者のコーポレートPPAの電力価格に関するデータ（発電機４２に係る発電機コスト情報）を記録している。具体的には、ＰＰＡ価格データＤＢ６は、発電所事業者４の名称又は識別子が設定される発電所ＩＤ１６０１、及び、その発電所事業者４がコーポレートPPAにより提供する電力の売却単価が設定される売電単価１６０２の各データ項目を有する。
ここで、図１６は、ＰＰＡ価格データＤＢ６の一例を示す図である。ＰＰＡ価格データＤＢ６は、各発電設備の事業者のコーポレートPPAの電力価格に関するデータ（発電機４２に係る発電機コスト情報）を記録している。具体的には、ＰＰＡ価格データＤＢ６は、発電所事業者４の名称又は識別子が設定される発電所ＩＤ１６０１、及び、その発電所事業者４がコーポレートPPAにより提供する電力の売却単価が設定される売電単価１６０２の各データ項目を有する。
【0090】
そして、図１５のＳ２４３に示すように、コスト確率分布算出部２０４は、Ｓ２４１で取得した発電曲線モデルと、Ｓ２４２で取得したＰＰＡ価格データＤＢ６とに基づいて、発電電力調達コストを算出する。
【0091】
例えば、コスト確率分布算出部２０４は、選択発電所事業者に係る発電機４２（発電所g）に係る、パターンiの日における発電電力調達コストを表す関数PPACost_(g,i)を、下記の数３により算出する。
【数3】
【0092】
ここで、GenerationModel_(g,i) (t)は、発電所gのパターンiの日における時刻tでの発電量を予測する発電モデル曲線（発電曲線モデル化処理Ｓ２０２で算出）、PPAPrice_gは、ＰＰＡ価格データＤＢ６が示す発電所gの売電単価である。
【0093】
続いて、コスト確率分布算出部２０４は、電力プランデータＤＢ８と、再エネ証書価格データＤＢ９と、蓄電池データＤＢ１０と、蓄電所データＤＢ１１と、設備投資データＤＢ２１とを取得する（Ｓ２４４）。
【0094】
（電力プランデータ）
図１７は、電力プランデータＤＢ８の一例を示す図である。電力プランデータＤＢ８は、各電力小売事業者７が需要家３に提供する電力プランについての情報を記録したデータ（電力小売事業者７に係る設備コスト情報）である。具体的には、電力プランデータＤＢ８は、電力プランのＩＤが設定されるプランＩＤ１７０１、その電力プランの名称が設定されるプラン名１７０２、その電力プランが対象とする電力の契約容量（需要家３が利用できる電力量）が設定される契約容量１７０３、その契約容量に係る電力の計算単位が設定される契約容量単位１７０４、その電力プランの基本料金が設定される基本料金１７０５、及び、その電力プランの上乗せ料金（ここでは、単位電力当たりの加算額）が設定される電力量料金１７０６の各データ項目を有する。
図１７は、電力プランデータＤＢ８の一例を示す図である。電力プランデータＤＢ８は、各電力小売事業者７が需要家３に提供する電力プランについての情報を記録したデータ（電力小売事業者７に係る設備コスト情報）である。具体的には、電力プランデータＤＢ８は、電力プランのＩＤが設定されるプランＩＤ１７０１、その電力プランの名称が設定されるプラン名１７０２、その電力プランが対象とする電力の契約容量（需要家３が利用できる電力量）が設定される契約容量１７０３、その契約容量に係る電力の計算単位が設定される契約容量単位１７０４、その電力プランの基本料金が設定される基本料金１７０５、及び、その電力プランの上乗せ料金（ここでは、単位電力当たりの加算額）が設定される電力量料金１７０６の各データ項目を有する。
【0095】
（再エネ証書価格データ）
図１８は、再エネ証書価格データＤＢ９の一例を示す図である。再エネ証書価格データＤＢ９は、再生可能エネルギーを利用して電力を調達したことを証明する証書（以下、再エネ証書という）の過去の各時点での市場価格（取得価格）を記録したデータである（発電機４２に係る発電機コスト情報）。具体的には、再エネ証書価格データＤＢ９は、日時が設定されるタイムスタンプ１８０１と、その日時における再エネ証書の価格が設定される約定価格１８０２とを含む各データ項目を有する。
図１８は、再エネ証書価格データＤＢ９の一例を示す図である。再エネ証書価格データＤＢ９は、再生可能エネルギーを利用して電力を調達したことを証明する証書（以下、再エネ証書という）の過去の各時点での市場価格（取得価格）を記録したデータである（発電機４２に係る発電機コスト情報）。具体的には、再エネ証書価格データＤＢ９は、日時が設定されるタイムスタンプ１８０１と、その日時における再エネ証書の価格が設定される約定価格１８０２とを含む各データ項目を有する。
【0096】
（蓄電池データ）
図１９は、蓄電池データＤＢ１０の一例を示す図である。蓄電池データＤＢ１０は、各需要家３の需要家蓄電池３２の特性に関するデータを記録したデータである（需要家蓄電池３２に係る蓄電設備コスト情報）。具体的には、蓄電池データＤＢ１０は、需要家蓄電池３２の名称又は識別子が設定される蓄電池名１９０１、その需要家蓄電池３２の最大の充電出力が設定される最大充電出力１９０２、その需要家蓄電池３２の最大の放電出力が設定される最大放電出力１９０３、その需要家蓄電池３２の最大の充電量が設定される最大充電量１９０４、及び、その種類の需要家蓄電池３２の導入費用が設定される導入費用１９０５の各データ項目を有する。
図１９は、蓄電池データＤＢ１０の一例を示す図である。蓄電池データＤＢ１０は、各需要家３の需要家蓄電池３２の特性に関するデータを記録したデータである（需要家蓄電池３２に係る蓄電設備コスト情報）。具体的には、蓄電池データＤＢ１０は、需要家蓄電池３２の名称又は識別子が設定される蓄電池名１９０１、その需要家蓄電池３２の最大の充電出力が設定される最大充電出力１９０２、その需要家蓄電池３２の最大の放電出力が設定される最大放電出力１９０３、その需要家蓄電池３２の最大の充電量が設定される最大充電量１９０４、及び、その種類の需要家蓄電池３２の導入費用が設定される導入費用１９０５の各データ項目を有する。
【0097】
（蓄電所データ）
図２０は、蓄電所データＤＢ１１の一例を示す図である。蓄電所データＤＢ１１は、各蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２の特性に関するデータを記録したデータである（事業者蓄電池５２に係る蓄電設備コスト情報）。具体的には、蓄電所データＤＢ１１は、事業者蓄電池５２の名称又は識別子が設定される蓄電所ＩＤ２００１、その事業者蓄電池５２の特性としての契約可能出力が設定される契約可能出力２００２、特性としての契約可能容量が設定される契約可能容量２００３、日時が設定されるタイムスタンプ２００４、及び、その日時における使用料金が設定される使用料２００５の各データ項目を有する。
図２０は、蓄電所データＤＢ１１の一例を示す図である。蓄電所データＤＢ１１は、各蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２の特性に関するデータを記録したデータである（事業者蓄電池５２に係る蓄電設備コスト情報）。具体的には、蓄電所データＤＢ１１は、事業者蓄電池５２の名称又は識別子が設定される蓄電所ＩＤ２００１、その事業者蓄電池５２の特性としての契約可能出力が設定される契約可能出力２００２、特性としての契約可能容量が設定される契約可能容量２００３、日時が設定されるタイムスタンプ２００４、及び、その日時における使用料金が設定される使用料２００５の各データ項目を有する。
【0098】
（設備投資データ）
図２１は、設備投資データＤＢ２１の一例を示す図である。設備投資データＤＢ２１は、各需要家３の発電機４２、需要家蓄電池３２、及び事業者蓄電池５２等の各設備に対する投資意欲を示すデータが記録される。具体的には、設備投資データＤＢ２１は、需要家３の名称又は識別子が設定される需要家ＩＤ２１０１、及び、その需要家３が各設備に投資可能な最大額が設定される設備投資可能額２１０２の各データ項目を有する。
図２１は、設備投資データＤＢ２１の一例を示す図である。設備投資データＤＢ２１は、各需要家３の発電機４２、需要家蓄電池３２、及び事業者蓄電池５２等の各設備に対する投資意欲を示すデータが記録される。具体的には、設備投資データＤＢ２１は、需要家３の名称又は識別子が設定される需要家ＩＤ２１０１、及び、その需要家３が各設備に投資可能な最大額が設定される設備投資可能額２１０２の各データ項目を有する。
【0099】
図１５に示すように、コスト確率分布算出部２０４は、電力プランデータＤＢ８と、再エネ証書価格データＤＢ９とに基づいて、選択発電所事業者の発電機４２だけでは需要家３の電力需要量に不足する分の電力を調達するためのコストである不足分調達コストを算出する（Ｓ２４５）。
【0100】
例えば、コスト確率分布算出部２０４は、需要家cが発電所gを選択発電所事業者としている場合の、パターンiの日における不足分調達コストを表す関数SupplementalCost_(c,g,i)を、以下の数４により算出する。
【数4】
【0101】
ここで、DemandModel_(c,i) (t)は、パターンiの日における時刻tでの需要家cの電力使用量を表す関数（需要曲線モデル化処理Ｓ２０１で算出）、GenerationModel_(g,i) (t)は、発電所gの発電量を表す関数（発電曲線モデル化処理Ｓ２０２で算出）、Base_eは電力小売事業者７の電力プランeにおける基本料金、Rate_eは当該電力プランeにおける従量料金、RECPrice(t)は当該電力プランeにおける再エネ証書の発行価格である。なお、RECPrice(t)は、電力プランeが再エネ証書の発行価格をも含んでいる場合は、０である。
【0102】
また、需要家cがさらに需要家蓄電池３２を導入して電力を調達する場合又は事業者蓄電池５２から電力を調達する場合は、コスト確率分布算出部２０４は、数４における発電モデル曲線GenerationModel_(g,i) (t)を、所定の拘束条件が設定された実効発電モデル曲線EffectiveGenerationModel_(g,i) (t)に修正する。
【0103】
具体的には、コスト確率分布算出部２０４は、新たに導入する需要家蓄電池３２（蓄電池b）について、実効発電モデル曲線EffectiveGenerationModel_(g,i) (t)を以下の数５により、所定の拘束条件（数６、数７、数８）の下で算出する。コスト確率分布算出部２０４は、拘束条件を満たす様々なEffectiveGenerationModel_(g,i) (t)を算出する（例えば、ランダムに算出する）。
【数5】
【数6】
【数7】
【数8】
【0104】
ここで、MaxChargePower_bは需要家蓄電池３２の最大充電出力、MaxDischargePower_bは需要家蓄電池３２の最大放電出力、MaxCapacity_bは需要家蓄電池３２の最大充電量、BatteryCost_bは需要家蓄電池３２の導入費用、Budget_cは需要家cの設備投資可能額（設備投資データＤＢ２１より取得）TotalCostは総コスト、PPACostは発電電力調達コスト、SupplementalCostは不足分調達コストである。
【0105】
一方、蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２を導入する場合は、コスト確率分布算出部２０４は、実効発電モデル曲線EffectiveGenerationModel_(g,i) (t)を、数５と、上記取得した蓄電所データＤＢ１１のデータとに基づき算出する。すなわち、コスト確率分布算出部２０４は、事業者蓄電池５２の契約可能出力、契約可能容量、及び使用料をそれぞれを拘束条件とした、発電モデル曲線GenerationModel_(g,i) (t)に基づく実効発電モデル曲線EffectiveGenerationModel_(g,i) (t)を算出する。
【0106】
そして、コスト確率分布算出部２０４は、算出した各実効発電モデル曲線EffectiveGenerationModel_(g,i) (t)に基づく、需要家cにおける各不足分電力調達コストSupplementalCost_(c,g,i)に関して、総コストTotalCost_(c,g,b,i)を、以下の数９により算出する。
【数9】
【0107】
ここで、BatteryCost_bは事業者蓄電池５２の導入費用である。
【0108】
そして、コスト確率分布算出部２０４は、各パターンｉの日における総コストTotalCost_(c,g,b,i)と、Ｓ２１２で算出したパターンiの日の出現確率p_iとに基づき、以下の数１０により、総コストの期待値ExpTotalCost_(c,g,b)を算出する。
【数10】
【0109】
コスト確率分布算出部２０４は、総コストの期待値ExpTotalCost_(c,g,b)を評価関数として使い、数１０の値が最小値となる場合の実効発電モデル曲線EffectiveGenerationModel_(g,i) (t)、総コストTotalCost_(c,g,b,i)、及び総コストの期待値ExpTotalCost_(c,g,b)を、記憶装置１３に一時的に保存する。
【0110】
コスト確率分布算出部２０４は、以上の処理を、蓄電池データＤＢ１０及び蓄電所データＤＢ１１により特定される需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の全ての組み合わせについて実行する。そして、コスト確率分布算出部２０４は、総コストの期待値ExpTotalCost_(c,g,b)が最も小さい場合の需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の組み合わせにおける需要家蓄電池３２の導入費用及び事業者蓄電池５２の利用料の合計値を、調整力確保コストとして算出する（Ｓ２４６）。
【0111】
そして、コスト確率分布算出部２０４は、選択発電所事業者と、需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の組み合わせと、需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の容量とに関する各情報を、電力調達プラン仮データＤＢ１５に格納する（Ｓ２４７）。
【0112】
また、コスト確率分布算出部２０４は、パターンｉの日におけるPPAコストPPACost_(g,i)及び不足分電力調達コストSupplementalCost_(c,g,i)の和である電力調達コストElectricityCost_(c,g,b,i)と、パターンｉの日の出現確率p_iとを対応付けたデータ（電力調達コストの確率分布データ）を、算出して記憶する（Ｓ２４８）。以上でコスト確率分布算出処理Ｓ２０４は終了する。
【0113】
（電力調達プラン仮データ）
図２２は、電力調達プラン仮データＤＢ１５の一例を示す図である。電力調達プラン仮データＤＢ１５は、各需要家３が電力を調達すべき発電機４２、需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の情報を記録したデータである。具体的には、電力調達プラン仮データＤＢ１５は、各需要家３のＩＤ又は名称が設定される需要家ＩＤ２２０１、その需要家３に関する選択発電所事業者が設定されるＰＰＡ締結先２２０２、選択発電所事業者が提供する電力プランが設定される電力プラン２２０３、利用する需要家蓄電池３２が設定される蓄電池名２２０４、利用する需要家３の需要家蓄電池３２の出力が設定される蓄電池出力２２０５、利用する需要家３の需要家蓄電池３２の契約可能容量が設定される蓄電池容量２２０６、利用する蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２のＩＤが設定される蓄電所ＩＤ２２０７、利用する蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２の出力が設定される蓄電所出力２２０８、及び、利用する事業者蓄電池５２の容量が設定される蓄電所容量２２０９の各データ項目を有する。
図２２は、電力調達プラン仮データＤＢ１５の一例を示す図である。電力調達プラン仮データＤＢ１５は、各需要家３が電力を調達すべき発電機４２、需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の情報を記録したデータである。具体的には、電力調達プラン仮データＤＢ１５は、各需要家３のＩＤ又は名称が設定される需要家ＩＤ２２０１、その需要家３に関する選択発電所事業者が設定されるＰＰＡ締結先２２０２、選択発電所事業者が提供する電力プランが設定される電力プラン２２０３、利用する需要家蓄電池３２が設定される蓄電池名２２０４、利用する需要家３の需要家蓄電池３２の出力が設定される蓄電池出力２２０５、利用する需要家３の需要家蓄電池３２の契約可能容量が設定される蓄電池容量２２０６、利用する蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２のＩＤが設定される蓄電所ＩＤ２２０７、利用する蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２の出力が設定される蓄電所出力２２０８、及び、利用する事業者蓄電池５２の容量が設定される蓄電所容量２２０９の各データ項目を有する。
【0114】
＜マッチング結果判定処理＞
図２３は、マッチング結果判定処理Ｓ２０５の詳細を説明するフロー図である。
まず、マッチング結果判定部２０５は、コスト確率分布算出処理Ｓ２０４で算出した電力調達コストの確率分布データと、リスク許容度データＤＢ１２とを取得する（Ｓ２５１）。
図２３は、マッチング結果判定処理Ｓ２０５の詳細を説明するフロー図である。
まず、マッチング結果判定部２０５は、コスト確率分布算出処理Ｓ２０４で算出した電力調達コストの確率分布データと、リスク許容度データＤＢ１２とを取得する（Ｓ２５１）。
【0115】
（リスク許容度データ）
ここで、図２４は、リスク許容度データＤＢ１２の一例を示す図である。リスク許容度データＤＢ１２は、各需要家３が許容するコストに関するリスクの情報を記録したデータである。具体的には、リスク許容度データＤＢ１２は、各需要家３の名称又は識別子が設定される需要家ＩＤ２４０１と、電力調達コストの上限値が設定される電力調達コスト閾値２４０２と、その上限値まで許容される確率が設定される許容確率２４０３の各データ項目を有する。
ここで、図２４は、リスク許容度データＤＢ１２の一例を示す図である。リスク許容度データＤＢ１２は、各需要家３が許容するコストに関するリスクの情報を記録したデータである。具体的には、リスク許容度データＤＢ１２は、各需要家３の名称又は識別子が設定される需要家ＩＤ２４０１と、電力調達コストの上限値が設定される電力調達コスト閾値２４０２と、その上限値まで許容される確率が設定される許容確率２４０３の各データ項目を有する。
【0116】
次に、図２３のＳ２５２に示すように、マッチング結果判定部２０５は、Ｓ２５１で取得した電力調達コストの確率分布が、需要家３の許容範囲内であるか否かを判定する。
【0117】
具体的には、マッチング結果判定部２０５は、リスク許容度データＤＢ１２が示す需要家cの電力調達コスト閾値ElectricityCostThreshold_c及び許容確率Tolerance_cについて、下記の数１１が成立しない場合は確率分布が許容範囲内でないとし、成立する場合は確率分布が許容範囲内であるとする。
【数11】
【0118】
確率分布が許容範囲内でない場合は（Ｓ２５２：ＮＯ）、マッチング結果判定部２０５はＳ２０３の処理を実行し（Ｓ２５３）、確率分布が許容範囲内でない場合は（Ｓ２５２：ＹＥＳ）、マッチング結果判定部２０５はＳ２５４の処理を実行する。
【0119】
Ｓ２５４においてマッチング結果判定部２０５は、Ｓ２５１で取得した電力調達コストの確率分布データに対応する電力調達プランの情報を電力調達プラン仮データＤＢ１５から取得し、取得した電力調達プランの情報を電力調達プランＤＢ２２に設定し、Ｓ２０６の処理を実行する（Ｓ２５５）。
その後、マッチング結果判定部２０５は、電力調達計画立案画面を表示させる。
その後、マッチング結果判定部２０５は、電力調達計画立案画面を表示させる。
【0120】
（電力調達計画立案画面）
図２５は、電力調達計画立案画面２５００の一例を示す図である。電力調達計画立案画面２５００には、Ｓ２０１で算出した需要曲線モデルＤＢ１３のグラフ２５０１と、Ｓ２０２で算出した発電曲線モデルＤＢ１４のグラフ２５０２と、Ｓ２０４で算出した電力調達プランの内容２５０３と、総コストの確率分布のグラフ２５０４とが表示される。ユーザである需要家３は、電力調達計画立案画面２５００を参照することにより、電力調達計画を立案することができる。
図２５は、電力調達計画立案画面２５００の一例を示す図である。電力調達計画立案画面２５００には、Ｓ２０１で算出した需要曲線モデルＤＢ１３のグラフ２５０１と、Ｓ２０２で算出した発電曲線モデルＤＢ１４のグラフ２５０２と、Ｓ２０４で算出した電力調達プランの内容２５０３と、総コストの確率分布のグラフ２５０４とが表示される。ユーザである需要家３は、電力調達計画立案画面２５００を参照することにより、電力調達計画を立案することができる。
【0121】
なお、総コストの確率分布のグラフ２５０４は、需要家３のコストの値（価格帯）を一方の軸（横軸）とし、そのコストが発生する確率を他方の軸（縦軸）としたグラフである。すなわち、マッチング結果判定部２０５は、コスト確率分布算出部２０４で算出した各パターンの需要家３のコストと各パターンの出現確率とに基づき、需要家３のコストが各価格帯のコストになる確率を算出する。
【0122】
＜分散型エネルギー源制御処理＞
図２６は、分散型エネルギー源制御処理Ｓ１０２の概要を説明するフロー図である。
図２６は、分散型エネルギー源制御処理Ｓ１０２の概要を説明するフロー図である。
【0123】
まず需要予測部３０１は、需要家３の将来の所定時点（例えば３０分後）の電力使用量を予測する需要予測処理Ｓ３０１を実行する。また、発電予測部３０２は、発電所事業者４の将来の所定時点（例えば３０分後）の発電量を予測する発電予測処理Ｓ３０２を実行する。
【0124】
蓄電池運用計画立案部３０３は、需要予測処理Ｓ３０１で予測した電力使用量と、発電予測処理Ｓ３０２で予測した発電量とに基づき、需要家３の需要家蓄電池３２及び蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２の制御計画（以下、蓄電池運用計画という）を生成する蓄電池運用計画立案処理Ｓ３０３を実行する。
【0125】
そして、蓄電池制御部３０４は、蓄電池運用計画立案処理Ｓ３０３で生成した蓄電池運用計画に基づいて、需要家３の需要家蓄電池３２及び蓄電所事業者５の事業者蓄電池５２を制御する（充放電を行う）蓄電池制御処理Ｓ３０４を実行する。なお、蓄電池制御部３０４は蓄電池運用計画立案処理Ｓ３０３を、通信ネットワーク２を介して実行してもよいし、分散型エネルギー源制御部１０２を実現するプログラムを需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２に組み込んでおきこのプログラムを実行してもよい。
【0126】
＜需要予測処理＞
図２７は、需要予測処理Ｓ３０１の詳細を説明するフロー図である。
需要予測部３０１は、パターンデータＤＢ１と、リアルタイム需要データＤＢ１６と、気象予報データＤＢ１７とを取得する（Ｓ３１１）。
図２７は、需要予測処理Ｓ３０１の詳細を説明するフロー図である。
需要予測部３０１は、パターンデータＤＢ１と、リアルタイム需要データＤＢ１６と、気象予報データＤＢ１７とを取得する（Ｓ３１１）。
【0127】
（リアルタイム需要データ）
図２８は、リアルタイム需要データＤＢ１６の一例を示す図である。リアルタイム需要データＤＢ１６は、各需要家３の各時刻でのリアルタイムな電力使用量の履歴のデータである。具体的には、リアルタイム需要データＤＢ１６は、各時刻のデータが設定されるタイムスタンプ２８０１と、その時刻における各需要家３の電力使用量の値が設定される電力使用量実測値２８０２とを含む各データ項目を有する。
図２８は、リアルタイム需要データＤＢ１６の一例を示す図である。リアルタイム需要データＤＢ１６は、各需要家３の各時刻でのリアルタイムな電力使用量の履歴のデータである。具体的には、リアルタイム需要データＤＢ１６は、各時刻のデータが設定されるタイムスタンプ２８０１と、その時刻における各需要家３の電力使用量の値が設定される電力使用量実測値２８０２とを含む各データ項目を有する。
【0128】
（気象予報データ）
図２９は、気象予報データＤＢ１７の一例を示す図である。気象予報データＤＢ１７は、各エリアの将来の各日時における気象データの予測値（予報値）についてのデータである。具体的には、気象予報データＤＢ１７は、各エリアのＩＤが設定されるエリアＩＤ２９０１と、日時の情報が設定されるタイムスタンプ２９０２と、各エリアの各時刻の気温のデータが設定される気温２９０３と、各エリアの各日時の降水量のデータが設定される降水量２９０４と、各エリアの各日時の日射量のデータが設定される日射量２９０５と、各エリアの各日時の相対湿度のデータが設定される相対湿度２９０６と、各エリアの各日時の天気が設定される天気２９０７を含む各データ項目を有する。
図２９は、気象予報データＤＢ１７の一例を示す図である。気象予報データＤＢ１７は、各エリアの将来の各日時における気象データの予測値（予報値）についてのデータである。具体的には、気象予報データＤＢ１７は、各エリアのＩＤが設定されるエリアＩＤ２９０１と、日時の情報が設定されるタイムスタンプ２９０２と、各エリアの各時刻の気温のデータが設定される気温２９０３と、各エリアの各日時の降水量のデータが設定される降水量２９０４と、各エリアの各日時の日射量のデータが設定される日射量２９０５と、各エリアの各日時の相対湿度のデータが設定される相対湿度２９０６と、各エリアの各日時の天気が設定される天気２９０７を含む各データ項目を有する。
【0129】
需要予測部３０１は、Ｓ３１１で取得した各データに基づき、需要モデル曲線の各パターンのうち、現在の気象及び発電量の変化に係るパターンに最も近いパターンを選択する（Ｓ３１２）。
【0130】
需要予測部３０１は、需要曲線モデルＤＢ１３に登録されている各需要曲線モデルから、Ｓ３１２で選択したパターンの需要曲線モデルを取得する（Ｓ３１３）。そして、需要予測部３０１は、取得した需要モデル曲線を、電力使用量の予測値として記憶する（Ｓ３１４）。
【0131】
＜発電予測処理＞
図３０は、発電予測処理Ｓ３０２の詳細を説明するフロー図である。
図３０は、発電予測処理Ｓ３０２の詳細を説明するフロー図である。
【0132】
発電予測部３０２は、パターンデータＤＢ１と、リアルタイム発電データＤＢ１８と、気象予報データＤＢ１７とを取得する（Ｓ３２１）。
【0133】
（リアルタイム発電データ）
図３１は、リアルタイム発電データＤＢ１８の一例を示す図である。リアルタイム発電データＤＢ１８は、各発電機４２の各時刻でのリアルタイムな発電量の履歴のデータである。具体的には、リアルタイム発電データＤＢ１８は、各日時が設定されるタイムスタンプ３１０１と、その日時における各発電機４２の発電量の値が設定される発電量実測値３１０２の各データ項目を有する。
図３１は、リアルタイム発電データＤＢ１８の一例を示す図である。リアルタイム発電データＤＢ１８は、各発電機４２の各時刻でのリアルタイムな発電量の履歴のデータである。具体的には、リアルタイム発電データＤＢ１８は、各日時が設定されるタイムスタンプ３１０１と、その日時における各発電機４２の発電量の値が設定される発電量実測値３１０２の各データ項目を有する。
【0134】
発電予測部３０２は、Ｓ３２１で取得した各データに基づき、需要モデル曲線の各パターンのうち、現在の気象及び発電量の変化に係るパターンに最も近いパターンを選択する（Ｓ３２２）。
【0135】
発電予測部３０２は、発電曲線モデルＤＢ１４に登録されている各発電曲線モデルから、Ｓ３２２で選択したパターンの発電曲線モデルを取得する（Ｓ３２３）。そして、発電予測部３０２は、取得した発電モデル曲線を、発電量の予測値として記憶する（Ｓ３２４）。
【0136】
＜蓄電池運用計画立案処理＞
図３２は、蓄電池運用計画立案処理Ｓ３０３の詳細を説明するフロー図である。
図３２は、蓄電池運用計画立案処理Ｓ３０３の詳細を説明するフロー図である。
【0137】
蓄電池運用計画立案部３０３は、需要予測部３０１及び発電予測部３０２がそれぞれ算出した、需要家３の電力使用量の予測値及び発電所事業者４の発電量の予測値を取得する（Ｓ３３１）。
【0138】
また、蓄電池運用計画立案部３０３は、リアルタイム蓄電データＤＢ１９と、蓄電設備データＤＢ２０とを取得する（Ｓ３３２）。
【0139】
（リアルタイム蓄電データ）
ここで、図３３は、リアルタイム蓄電データＤＢ１９の一例を示す図である。リアルタイム蓄電データＤＢ１９は、各需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の各時刻での蓄電量（充電量）の履歴のデータである。具体的には、リアルタイム蓄電データＤＢ１９は、各日時のデータが設定されるタイムスタンプ３３０１と、その日時における各需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の充電量の値が設定される蓄電池充電量３３０２とを含む各データ項目を有する。
ここで、図３３は、リアルタイム蓄電データＤＢ１９の一例を示す図である。リアルタイム蓄電データＤＢ１９は、各需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の各時刻での蓄電量（充電量）の履歴のデータである。具体的には、リアルタイム蓄電データＤＢ１９は、各日時のデータが設定されるタイムスタンプ３３０１と、その日時における各需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の充電量の値が設定される蓄電池充電量３３０２とを含む各データ項目を有する。
【0140】
（蓄電設備データ）
また、図３４は、蓄電設備データＤＢ２０の一例を示す図である。蓄電設備データＤＢ２０は、各需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の蓄電量及び性能等のデータである。具体的には、各需要家蓄電池３２又は事業者蓄電池５２のＩＤ又は識別子が設定される蓄電池ＩＤ３４０１と、その需要家蓄電池３２又は事業者蓄電池５２の実出力が設定される実出力３４０２と、その需要家蓄電池３２又は事業者蓄電池５２の実容量が設定される実容量３４０３とを含む各データ項目を有する。
また、図３４は、蓄電設備データＤＢ２０の一例を示す図である。蓄電設備データＤＢ２０は、各需要家蓄電池３２及び事業者蓄電池５２の蓄電量及び性能等のデータである。具体的には、各需要家蓄電池３２又は事業者蓄電池５２のＩＤ又は識別子が設定される蓄電池ＩＤ３４０１と、その需要家蓄電池３２又は事業者蓄電池５２の実出力が設定される実出力３４０２と、その需要家蓄電池３２又は事業者蓄電池５２の実容量が設定される実容量３４０３とを含む各データ項目を有する。
【0141】
蓄電池運用計画立案部３０３は、Ｓ３３２で取得したデータを拘束条件として、Ｓ３３１で取得した予測値（需要家３の電力使用量の予測値及び発電所事業者４の発電量の予測値）に基づいて、蓄電池の充放電操作（電力の授受）を決定する（Ｓ３３３）。
【0142】
例えば、蓄電池運用計画立案部３０３は、時刻tにおける蓄電池bの充放電出力BatteryControl_b (t)（正値は充電、負値は放電を表すものとする）を以下の数１２で算出する。その後、蓄電池制御部３０４は、数１２に従った充放電制御を、蓄電池bに対して行う。すなわち、蓄電池制御部３０４は充放電制御を行うための制御情報を蓄電池bに送信する。蓄電池bは、受信した制御情報が示す制御（充放電）を実施する。
【数12】
【0143】
ここで、MaxChargePower_bは最大充電出力、MaxDischargePower_bは最大放電出力、MaxCapacity_bは最大充電量、ExpGeneration_g (t)は発電所gの発電量の予測値、ExpDemand_c (t)は需要家cの電力使用量の予測値、BatteryLeft_b (t)は蓄電池bの残充電量である。ただし、蓄電池bの残充電量BatteryLeft_b (t)が最大充電量MaxCapacity_bに対してBatteryLeft_b (t)=MaxCapacity_bを満たしている場合はBatteryControl_b (t)≦0となるように、また、BatteryLeft_b (t)=0である場合はBatteryControl_b (t)≧0になるようにそれぞれ、正値と負値の結果を切り捨てて0にするものとする。
【0144】
なお、ここで示した充放電制御に係る算出式は一例であり、需要家cの電力使用量の予測値を発電所gの発電量の予測値に近づけるような任意の式を用いることができる。
【0145】
なお、以上の説明では、需要家３と発電所事業者４との間の契約は、電力が発電機４２から需要家３へと系統線を介して物理的に託送されるとみなして電力の相対売買を行うことを前提とした、「フィジカルコーポレートPPA」と呼ばれる契約形態を取るものとしたが、その他の契約形態であってもよい。
【0146】
例えば、需要家３が使用する電力自体は需要家３が独自に契約する電力小売事業者７から購入し、発電所事業者４は発電した電力の全量を電力市場で売却し、後から市場価格と契約固定価格との差を需要家３と発電所事業者４との間の差金決済で精算する「バーチャルコーポレートPPA」と呼ばれる契約形態を取る場合にも本発明を適用することができる。この場合は、コスト確率分布算出処理Ｓ２０４のＳ２４２、Ｓ２４３、及びＳ２４５において以下の処理が実行される。
【0147】
すなわち、電力調達計画策定支援装置１は、発電所事業者４が売電によって得る収益を算出するために、スポット市場での約定結果をスポット市場約定結果テーブルＤＢ２１によって管理する。
【0148】
（スポット市場約定結果テーブル）
図３５は、スポット市場約定結果テーブルＤＢ２１の一例を示す図である。スポット市場約定結果テーブルＤＢ２１は、日時が設定されるタイムスタンプ３５０１と、その日時における各スポット市場での約定価格が設定される約定価格３５０２とを含む各データ項目を有する。
図３５は、スポット市場約定結果テーブルＤＢ２１の一例を示す図である。スポット市場約定結果テーブルＤＢ２１は、日時が設定されるタイムスタンプ３５０１と、その日時における各スポット市場での約定価格が設定される約定価格３５０２とを含む各データ項目を有する。
【0149】
コスト確率分布算出部２０４は、Ｓ２４２において、ＰＰＡ価格データＤＢ６と共にスポット市場約定結果テーブルＤＢ２１を取得する。また、コスト確率分布算出部２０４は、Ｓ２４３において、ＰＰＡ価格データＤＢ６が示すＰＰＡ締結価格と、スポット市場約定結果テーブルＤＢ２１が示す市場価格との差額を、ＰＰＡコストとして算出する。
【0150】
続いて、コスト確率分布算出部２０４は、Ｓ２４５において、（発電量と需要量の差分の電力を調達するコストではなく、）需要量の全量を電力小売事業者７から購入するという条件の下で不足分調達コストを計算する。
【0151】
このようにして、電力調達計画策定支援装置１は、バーチャルコーポレートPPAに対応した処理を行うことができる。
【0152】
以上に説明したように、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、需要家３における電力の需要量の予測値と、発電機４２の発電量の予測値とをそれぞれ算出し、需要量の予測値と、発電量の予測値と、発電機コスト情報とに基づき、予測した電力の需要量に対応する電力を少なくとも発電機４２から調達するために必要な需要家３のコストを確率的に算出し、算出したコストに関する情報を出力する（電力調達計画立案画面２５００）。
【0153】
これにより、需要家３は、発電機４２からの電力を用いて需要家３の電力需要を満たすためにコストの情報を確率的に（例えば、期待値のような一意に定まる値に基づくのではなく、値の分散ないし変動リスクの観点から）得ることができる。例えば、発電機４２が再生可能エネルギーを用いた発電機であって出力の変動リスクがある場合であっても、発電機４２の電力を需要家３の電力需要を満たすために有効に活用するような電力調達計画（特に、環境に配慮した電力を調達する計画）を柔軟且つ適切に策定することができる。
以上のように、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１によれば、発電電力の不確実性を考慮した電力調達計画を策定することを支援することができる。
以上のように、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１によれば、発電電力の不確実性を考慮した電力調達計画を策定することを支援することができる。
【0154】
また、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、過去の各日の電力使用量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各パターンの電力使用量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における各パターンの電力使用量の変化及び各パターンの出現確率を予測し、予測した各パターンの電力使用量の変化及び出現確率を、需要家３における電力の需要量の予測値とする。また、電力調達計画策定支援装置１は、過去の各日の発電量の変化を複数のパターンに分類すると共に、各パターンの発電量の変化の出現確率をそれぞれ算出することにより、将来における各パターンの発電量の変化及び各パターンの出現確率を予測し、予測した各パターンの発電量の変化及び出現確率を、発電機４２の発電量の予測値とする。
【0155】
このように、電力調達計画策定支援装置１は、電力使用量の変化及び発電量の変化をそれぞれ日毎のパターンに分類してパターンごとの出現確率を算出して予測値とすることで、環境に配慮した電力を調達し利用する際に存在する、日毎にその大きさが異なるリスクを適切に判断することができる。
【0156】
また、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、各日の電力使用量の各パターンの変化を、さらに過去の気象データに基づき複数のパターンに分類することにより、将来における各パターンの電力使用量の変化及び各パターンの出現確率を予測し、予測した各パターンの電力使用量の変化及び出現確率を、需要家３における電力の需要量の予測値とする。また、電力調達計画策定支援装置１は、各日の発電量の各パターンの変化を、さらに過去の気象データに基づき複数のパターンに分類することにより、将来における各パターンの発電量の変化及び各パターンの出現確率を予測し、予測した各パターンの発電量の変化及び出現確率を、発電機４２の発電量の予測値とする。
【0157】
このように、電力調達計画策定支援装置１は、電力使用量の変化及び発電量の変化をそれぞれ気象パターンに分類してパターンごとの出現確率を算出して予測値とすることで、環境に配慮した電力を調達し利用する際に存在する、各日の気象条件によってその大きさが異なるリスクを適切に判断することができる。
【0158】
また、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、あるパターンに属する各日の電力使用量の変化を平均化することにより、そのパターンの電力使用量の予測値とする。また、電力調達計画策定支援装置１は、あるパターンに属する各日の発電量の変化を平均化することにより、そのパターンの発電量の予測値とする。
【0159】
これにより、発電力の変化及び電力使用量の変化のそれぞれの各パターンについて、特徴のあるパターンデータを用いることができる。
【0160】
また、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、需要家３が利用可能な電力を需要家３に供給可能な設備（電力小売事業者の発電設備、蓄電池（需要家蓄電池３２、事業者蓄電池５２）等）に関するコストの情報である設備コスト情報に基づき、需要量の予測値に対応する電力を少なくとも発電機４２から調達するために必要な需要家３のコストを、確率的に算出する。
【0161】
このように、需要家３が発電機４２以外の設備による電力を用いて電力需要を満たすような場合であっても、需要家３にかかるコストを確率的に算出し、電力調達の計画を柔軟に立案することができる。
【0162】
特に、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、需要家３との間で電力を授受可能な蓄電池に関するコストの情報である設備コスト情報に基づき、需要量の予測値に対応する電力を少なくとも発電機４２及び蓄電池から調達するために必要な需要家３のコストを、確率的に算出する。
【0163】
このように、需要家３が発電機４２以外に蓄電池を用いて電力需要を満たすような場合であっても、需要家３にかかるコストを確率的に算出し、電力調達の計画を柔軟に立案することができる。
【0164】
また、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、各パターンの電力使用量の変化及び発電量の変化に基づき、需要家３のコストを各パターンについてそれぞれ算出し、算出した各パターンの需要家のコストと各パターンの出現確率とに基づき、需要家３のコストが所定コスト値になる確率を算出する。
【0165】
これにより、例えば確率的に高いコストを需要家３に提示することができるので、需要家３は、電力調達の計画を柔軟に立案することができる。
【0166】
さらに、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、需要家３のコスト値が各値になる確率を算出することにより、各コストの値を横軸とし、各コスト値に係る各確率の値を縦軸とした確率分布グラフを出力する（電力調達計画立案画面２５００）。
【0167】
これにより、需要家３は、各コストがかかる確率の高さに基づいて、発電機４２のリスク（例えば、再生可能エネルギーを用いた発電機４２からの電力を利用することによる不安定リスク）を適切に評価して、電力調達計画を立案することができる。
【0168】
また、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、将来の所定時点（例えば、３０分後）での需要家３の電力の需要量及び発電機４２の発電量をそれぞれ予測し、予測した需要量及び発電量に基づき、その電力の需要量に対応する電力を少なくとも発電機４２から供給される電力及び蓄電池と授受される電力により需要家３に確保する場合に必要な、蓄電池と授受される電力を予測し、予測した電力に基づき、蓄電池を制御する。
【0169】
このように、需要家３の需要量及び発電機４２の発電量のそれぞれの予測値に基づいて、蓄電池に対して必要な電力制御内容を特定し、その制御を行うことで、需要家３に対して、需要を満たすために必要十分な電力を確保させることができる。
【0170】
この際、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、将来の所定時点（例えば、３０分後）での需要家３の電力の需要量及び発電機４２の発電量をそれぞれ、需要家３の過去の電力使用量及び発電機４２の過去の発電量に基づいて算出する。
【0171】
これにより、需要家３の電力の需要量及び発電機４２の発電量を的確に予測することができる。
【0172】
さらに、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、将来の所定時点（例えば、３０分後）での需要家３の電力の需要量及び発電機４２の発電量をそれぞれ、各パターンの電力使用量の変化及び発電量の、いずれかのパターンから選択することにより予測する。
【0173】
これにより、将来の所定時点での需要家３の電力の需要量及び発電機４２の発電量を、各日の気象パターン等に応じて的確に予測することができる。
【0174】
また、本実施形態の電力調達計画策定支援装置１は、予測した需要量及び発電量と、蓄電池の蓄電量及び性能の情報に基づき、蓄電池と授受される電力を予測し、予測した電力に基づき、蓄電池を制御する。
【0175】
これにより、蓄電池の属性に応じた適切な制御を行い、需要家３に対して必要十分な電力を確保させることができる。
【0176】
また、本実施形態の電力調達計画策定支援システム１００では、需要家端末３１は、需要家３における電力の過去の使用量を計画立案支援装置１に送信し、発電所事業者端末４１は、需要家３が利用可能な電力を発電する発電機４２の過去の発電量を計画立案支援装置１に送信する。計画立案支援装置１は、これらの情報に基づいて、需要家３の電力需要量に対応する電力を発電機４２及び蓄電池からの電力により確保する場合に必要な充放電制御の情報を蓄電池に送信し、蓄電池は受信した情報に基づき動作する。
【0177】
これにより、需要家３は、発電機４２及び蓄電池と連携して適切な電力利用を行うことができる。
【0178】
具体的には、本実施形態の電力調達計画策定支援システム１００では、計画立案支援装置１は、蓄電池の需要家３からの充電又は需要家３への放電を行う。
【0179】
これにより、需要家３は、蓄電池を利用して適切な電力制御を行うことができる。
【0180】
本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で、任意の構成要素を用いて実施可能である。以上説明した実施形態や変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
【0181】
例えば、本実施形態の各装置が備えるハードウェアの一部は、他の装置に設けてもよい。
【0182】
また、各装置の各プログラムは他の装置に設けてもよいし、あるプログラムを複数のプログラムからなるものとしてもよいし、複数のプログラムを一つのプログラムに統合してもよい。
【0183】
また、本実施形態では、需要家３が使用する電力に関する制御対象の設備として蓄電池を挙げたが、その他の設備を利用してもよい。例えば、ポンプ又は冷暖房装置などの一般的な電気機器において、最大放電出力を０とすることで、最大充電量が無限大の装置とみなすようにしてもよい。
【符号の説明】
【0184】
１ 電力調達計画策定支援装置、３ 需要家、４２ 発電機、１００ 電力調達計画策定支援システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】