特許 7646936 デマンドレスポンス発動予測システム、及びデマンドレスポンス発動予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-03-07

(45)【発行日】2025-03-17

(54)【発明の名称】デマンドレスポンス発動予測システム、及びデマンドレスポンス発動予測方法

(51)【国際特許分類】

   H02J 3/00 20060101AFI20250310BHJP

【ＦＩ】

H02J3/00 170

H02J3/00 130

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2024168573

(22)【出願日】2024-09-27

【審査請求日】2024-09-27

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000220262

【氏名又は名称】東京瓦斯株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】中澤 理

(72)【発明者】

【氏名】杉本 圭太

(72)【発明者】

【氏名】大森 一樹

(72)【発明者】

【氏名】西尾 有輝

【審査官】高野 誠治

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－１３１６２７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０５２７３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－００５２９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－００１９５０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０２Ｊ ３／００ － ５／００

Ｇ０６Ｑ ５０／００ －５０／２０

Ｇ０６Ｑ ５０／２６ －９９／００

Ｇ１６Ｚ ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサを備え、
前記プロセッサは、予測対象エリアにおける予め定められた期間の需要履歴データに基づいて得られる需要予測データが含む需要予測値の単位期間の値が、前記需要履歴データにおける最大値に基づいて得られる第一条件、前記需要予測データの最大値に基づく第二条件、及び前記単位期間を含む一日における需要予測値の最大値に基づく第三条件を満たす場合に、該単位期間を、候補時刻であると判定する、
デマンドレスポンス発動予測システム。

【請求項2】

前記第一条件は、前記需要履歴データにおける最大値に第一係数を乗じた値よりも大きいことであり、
前記第二条件は、前記需要予測データの最大値に第二係数を乗じた値よりも大きいことであり、
前記第三条件は、前記需要予測値の最大値に第三係数を乗じた値よりも大きいことである、
請求項１に記載の、デマンドレスポンス発動予測システム。

【請求項3】

プロセッサが、
予測対象エリアにおける予め定められた期間の需要履歴データに基づいて得られる需要予測データが含む需要予測値の単位期間の値が、前記需要履歴データにおける最大値に基づいて得られる第一条件、前記需要予測データの最大値に基づく第二条件、及び前記単位期間を含む一日における需要予測値の最大値に基づく第三条件を満たす場合に、該単位期間を、候補時刻であると判定する、
デマンドレスポンス発動予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、デマンドレスポンス発動予測システム、及びデマンドレスポンス発動予測方法に関する。

【背景技術】

【0002】

例えば特許文献１には、電力需要家の建物の設計図書に記載された第１諸項目の情報と、建物の近況の使用状況を示す第２諸項目の情報とを記憶する記憶部と、記憶部に記憶された第１諸項目の情報及び第２諸項目の情報に基づいて、建物の建物熱モデルを演算する第１演算部と、第１演算部で演算された建物熱モデルに基づいて、建物の設備の電力需要調整を実施する時間と電力需要調整を実施したときに得られると予想される電力の調整力とによって定まるＤＲプランを選択するための演算をする第２演算部と、を備えるＤＲプラン演算装置である事業者サーバが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開2024-000029号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、従来技術で作成されるＤＲプランには、事業者がデマンドレスポンスを発動する時期について、改善の余地があった。

【0005】

本開示は、予め定められた期間における電力需要ピークの予測精度を向上させるデマンドレスポンス発動予測システム、及びデマンドレスポンス発動予測方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

第一態様のデマンドレスポンス発動予測システムは、プロセッサを備え、前記プロセッサは、予測対象エリアにおける予め定められた期間の需要履歴データに基づいて得られる需要予測データが含むいずれか一日分の需要予測値の最大値が、前記需要履歴データにおける最大値に基づいて得られる第一条件、及び前記需要予測データの最大値に基づく第二条件を満たすと共に、該一日における需要予測値の単位期間における需要予測値の最大値が該一日における需要予測値の最大値に基づく第三条件を満たす場合に、該単位期間を、候補時刻であると判定する。

【0007】

第二態様のデマンドレスポンス発動予測システムは、第一態様に記載のデマンドレスポンス発動予測システムにおいて、前記第一条件は、前記需要履歴データにおける最大値に第一係数を乗じた値よりも大きいことであり、前記第二条件は、前記需要予測データの最大値に第二係数を乗じた値よりも大きいことであり、前記第三条件は、前記需要予測値の最大値に第三係数を乗じた値よりも大きいことである。

【0008】

第三態様のデマンドレスポンス発動予測方法は、プロセッサが、予測対象エリアにおける予め定められた期間の需要履歴データに基づいて得られる需要予測データが含むいずれか一日分の需要予測値の最大値が、前記需要履歴データにおける最大値に基づいて得られる第一条件、及び前記需要予測データの最大値に基づく第二条件を満たすと共に、該一日における需要予測値の単位期間における需要予測値の最大値が該一日における需要予測値の最大値に基づく第三条件を満たす場合に、該単位期間を、候補時刻であると判定する。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、具体的には、予め定められた期間における電力需要ピークの予測精度を向上させるデマンドレスポンス発動予測システム、及びデマンドレスポンス発動予測方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】送配電区域として区分けされたエリアを示す図である。

【図2】エリア別の容量拠出金の算定方法を説明する図である。

【図3】Ｈ３需要を説明する図である。

【図4】小売電気事業者がデマンドレスポンスを発動した場合の、需要家の取組みと、需要家に小売電気事業者が報酬を支払う様子を説明する図である。

【図5】本実施形態に係るデマンドレスポンス発動予測システムを説明する図であり、（Ａ）は本実施の形態に係る電力需要予測装置を含む電力需要予測システムの全体構成図、（Ｂ）は電力需要予測装置の制御ブロック図である。

【図6】本開示の実施形態に係るデマンドレスポンス発動装置の要部構成を示すブロック図である。

【図7】本実施形態に係るデマンドレスポンス発動予測システムの予測結果に基づいて、デマンドレスポンスを実施するフロー図である。

【図8】デマンドレスポンス発動予測システムが予測した、実績データに基づく電力需要の予測結果を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本開示の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において、同一又は等価な構成要素及び部品には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。

【0012】

〈容量拠出金及びデマンドレスポンスについて〉
近年の再生可能エネルギー電源の導入加速や、電力需要に対する供給量が逼迫するなどの背景により、エリアＡＲ全体の電力需要が高まる需要期における電力の供給力を担保するために、小売電気事業者ＥＲ、一般送配電事業者、及び配電事業者が電力設備の維持費用を負担する容量拠出金制度が制定されている。

【0013】

容量拠出金の負担金額は、次の通りとされている。まず、図１に示されるように、日本国において一般送配電事業者の送配電区域として区分けされたエリアＡＲ毎に、対象実需給年度の容量市場メインオークション開催前に公表される最新の供給計画における実需給年度のＨ３需要を参照する。そして、図２及び（１）式に示されるように、日本国全体における容量拠出金の総額を、全てのエリアにおけるＨ３需要の値に対する当該エリアＡＲのＨ３需要の値の割合で乗じ、当該エリアＡＲの負担する容量拠出金の金額を算出する。

【0014】

【数1】

【0015】

そして、算出された当該エリアＡＲの容量拠出金の金額について、当該エリアＡＲで電気の送電事業を行う小売電気事業者ＥＲ、一般送配電事業者、及び配電事業者がそれぞれ予め定められた割合の金額を負担することにより、それぞれのエリアＡＲごとの容量拠出金が拠出される。

【0016】

なお、Ｈ３需要とは、対象月における、上位３点のピーク需要電力とされている。より具体的には、図３に示されるように、当該エリアＡＲにおける特定の月（例えば、８月）において需要された電力のうち、需要が多かった時刻（１時間当たりの平均値。ただし、同日に複数の時刻が該当する場合には、当該日の最も大きい時刻。）について算出された上位３点の平均値を、当該エリアＡＲにおけるＨ３需要とする。

【0017】

また、小売電気事業者ＥＲが負う、容量拠出金の金額は、次の数２に示される計算式に基づいて定められる。

【0018】

【数2】

【0019】

なお、（２）式の計算式における「基準時」とは、夏季（７月から９月まで）及び、冬季（１２月から２月まで）のそれぞれの電力需要に基づいて定められる。具体的には、４月から９月までの負担金に対しては、前年度の７月から９月までのうち、当該エリアＡＲにおける電力需要量が最も多い１時間が「基準時」とされる。同様に、１０月から３月までの負担金に対しては、前年度の１２月から２月までのうち、当該エリアＡＲにおける電力需要量が最も多い１時間が「基準時」とされる。

【0020】

すなわち、上記（２）式に示されるように、容量拠出金の支払い義務を負う小売電気事業者ＥＲは、夏季（７月から９月まで）及び、冬季（１２月から２月まで）のピーク需要を低減させることにより、当該エリアＡＲの容量拠出金の金額を低減させることができる。

【0021】

ここで例えば、具体的なピーク需要を低減する方法としては、デマンドレスポンスと称される、需要家ＣＲに協力を要請することにより、当該エリアＡＲにおける電力消費パターンを変化させる技術がある。

【0022】

当該エリアＡＲにおける小売電気事業者ＥＲは、デマンドレスポンスを発動することで、需要がピークとなると予測される特定の時刻（コマと称される時間単位）に、電力需要、言い換えれば、電気設備の使用量を削減することを要求する。そして、図４に示されるように、小売電気事業者ＥＲが発動したデマンドレスポンスに対し、需要家ＣＲがデマンドレスポンスの発動に応えた場合、言い換えれば、デマンドレスポンスの発動により、電力の需要量が削減されたと確認された場合には、小売電気事業者ＥＲは、需要家ＣＲに対して報酬を支払う。

【0023】

このように、デマンドレスポンスを発動して電力の需要量を削減することができれば、小売電気事業者ＥＲとしては（２）式に示される「基準時」における電力需要が低減されたことにより、容量拠出金の負担金額が減少するため、経済的な利益を得ることができる。一方、徒にデマンドレスポンスの発動をすると、小売電気事業者ＥＲは、需要家ＣＲに対して不必要な報酬を支払う必要が生じるため、上記経済的な利益が減ずるか、又は損失となり得る。言い換えれば、小売電気事業者ＥＲがデマンドレスポンスを実施するには、効果的なタイミングを予測する必要がある。

【0024】

しかし、小売電気事業者ＥＲがデマンドレスポンスを実施するには、効果的なタイミングを予測する体制を構築する必要があるが、最適な発動タイミングを予測する体制を構築する労力は、大きい。より具体的には、小売電気事業者ＥＲにおける経済的利益が得られる時期、更に言い換えれば、需要期において特に需要量が大きくなる時期を予測する労力は、大きい。

【0025】

ここで、本実施形態のデマンドレスポンス発動予測システム８０は、当該エリアＡＲ（予測対象エリアの一例）において小売電気事業者ＥＲがデマンドレスポンスを発動する効果的な時刻を予測する。デマンドレスポンス発動予測システム８０が効果的な時刻を予測し、デマンドレスポンスを発動する手順を、図５から図８を参照しながら適宜説明する。

【0026】

〈構成〉
図５は、本開示のデマンドレスポンス発動予測システム８０の一例である。図５に示される様の、デマンドレスポンス発動予測システム８０は、複数の端末装置１４、気象データサーバ１６、電力需要予測装置１０、及びデマンドレスポンス発動装置８２がネットワーク１２を介して接続されている。

【0027】

ネットワーク１２上には、複数の端末装置１４、気象データサーバ１６、及び電力需要予測装置１０が接続されている。電力需要予測装置１０は、この気象データサーバ１６から気象データを取り込む。取り込んだ気象データは、少なくとも、過去１～３年分を電力需要予測装置１０の大規模記録装置２４（図５（Ｂ）参照）に、更新記憶する。

【0028】

なお、外部から気象データを取り込むのではなく、電力需要予測装置１０が、自ら気象データサーバ１６を持っていてもよい。

【0029】

端末装置１４は、電力需要予測装置１０へアクセスし、予測対象日の電力需要に関する情報の提供を通知する。電力需要予測装置１０では、この端末装置１４から通知を受けて、予測対象日の電力需要に関する情報を提供する。

【0030】

図５（Ｂ）は、本実施の形態に係る電力需要予測装置１０の制御ブロック図である。

【0031】

電力需要予測装置１０は、マイクロコンピュータ１８を備えている。マイクロコンピュータ１８は、ＣＰＵ１８Ａ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ１８Ｂ(Random Access Memory)、ＲＯＭ１８Ｃ(Read Only Memory)、入出力装置（Ｉ／Ｏ）１８Ｄ、及びこれらを接続するデータバスやコントロールバス等のバス１８Ｅで構成される。

【0032】

Ｉ／Ｏ１８Ｄには、ユーザＩ／Ｆ２０が接続されている。ユーザＩ／Ｆ２０は、例えば、入力デバイスとしてのキーボード、マウス、および出力デバイスとしてのモニタ、プリンタを含む。なお、入出力デバイスとしてタッチパネルを適用してもよい。

【0033】

また、Ｉ／Ｏ１８Ｄには、通信Ｉ／Ｆ２２が接続されており、ネットワーク１２との接続を可能としている。この通信Ｉ／Ｆ２２を介して、気象データサーバ１６及び端末装置１４との通信が実行される。

【0034】

さらに、Ｉ／Ｏ１８Ｄには、大規模記録装置２４が接続されている。この大規模記録装置２４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk ive）やＳＳＤ（Solid State ive）が代表的である。

【0035】

この大規模記録装置２４の一部の記録領域は、本実施の形態の電力需要予測に用いる、気象データに基づき学習した長期回帰モデルが格納される、長期回帰モデルデータベースとして機能するようになっている。

【0036】

図６は、本実施形態にデマンドレスポンス発動装置８２の要部構成を示すブロック図である。なお、デマンドレスポンス発動装置８２は、基本的には一般的なコンピュータと同様の構成である。

【0037】

デマンドレスポンス発動装置８２は、ＣＰＵ８２Ａ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ８２Ｃ(Read Only Memory)、ＲＡＭ８２Ｂ(Random Access Memory)、及び通信部８２Ｄ等を備えている。

【0038】

ＣＰＵ８２Ａは、デマンドレスポンス発動装置８２の全体の動作を司る装置であり、本実施形態における「プロセッサ」の一例である。ＲＯＭ８２Ｃは、各種制御プログラム及び各種パラメータ等が予め記憶される。ＲＡＭ８２Ｂは、ＣＰＵ８２Ａによる各種プログラムの実行時のワークエリアＡＲ等として用いられる。通信部８２Ｄは、ネットワーク１２（図５参照）に接続され、当該ネットワーク１２に接続された電力需要予測装置１０等の他の構成と各種データの送受信を行う。デマンドレスポンス発動装置８２の各部は、図示しないバスにより相互に接続されている。

【0039】

デマンドレスポンス発動装置８２は、ＣＰＵ８２ＡがＲＯＭ８２Ｃ及びＲＡＭ８２Ｂに対するアクセスをし、プログラムの内容に従って処理を実行する。また、デマンドレスポンス発動装置８２は、ＣＰＵ８２Ａにより、通信部８２Ｄを介した通信データの送受信の制御を実行する。

【0040】

また、デマンドレスポンス発動装置８２は、電力需要予測装置１０が予測した電力需要予測結果に基づいて、図示しない需要家ＣＲに対して、ネットワーク１２を介してデマンドレスポンスを発動する。そして、デマンドレスポンス発動装置８２が需要家ＣＲに対してデマンドレスポンスを発動した場合、クライアントの情報端末には、デマンドレスポンスの発動が通知される。なお、デマンドレスポンス発動装置８２がデマンドレスポンスを発動する具体的な手順については、後述する。

【0041】

なお、電力需要予測装置１０が電力需要を予測する方法としては、どのようなものでもよい。電力需要を予測する方法の一例としては、特許７０６２１４４号公報に記載の方法を用いることができる。また、高精度に需要予測ができるようであれば、他の計算方法により予測してもよい。

【0042】

続いて、電力需要予測装置１０が予測した電力需要予測結果に基づいて、デマンドレスポンス発動装置８２が図示しない需要家ＣＲに対して、ネットワーク１２を介してデマンドレスポンスを発動する手順について、図７から図８を適宜参照しながら説明する。

【0043】

（デマンドレスポンス発動予測手順）
図７は、ＣＰＵ８２Ａがデマンドレスポンスを発動する時期について判断する手順を示す図である。また、図８は、需要履歴データ８８及び電力需要予測装置１０が予測した需要予測データ９０を示す図である。図７に示されるように、ＣＰＵ８２Ａは、次の手順でデマンドレスポンス発動の要否を判断する。

【0044】

まず、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３０２において、作業日（予測を行う日）以前の需要履歴データ８８を取得する。より具体的には、ＣＰＵ８２Ａは、ネットワーク１２を介して、図８に示される、「実績期間」に係る需要履歴データ８８として、電力需要の実績値を取得する。そして、デマンドレスポンス発動装置は、ステップ３０４へと移行する。

【0045】

続いて、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３０４において、電力需要予測装置１０が予測した需要予測データ９０を取得する。より具体的には、ＣＰＵ８２Ａは、ネットワーク１２を介して、電力需要予測装置１０から、図８に示される、「予測期間」に係る電力需要予測結果を、一例として作業日から１４日分だけ取得する。そして、デマンドレスポンス発動装置は、ステップ３０６へと移行する。

【0046】

続いて、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３０６で、予測期間におけるいずれかの単位期間を選択する。より具体的には、上述の電力需要予測方法で計算された通り、需要予測データ９０の予測期間に含まれるいずれかのコマ（３０分毎の区切）を単位期間として選択する。そして、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３０８へと移行する。

【0047】

続いて、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３０８において、ステップ３０６で選択した単位期間の電力需要値と、需要履歴データ８８の最大値に対して予め定められた値（α値）を乗じた値との大小を比較する。より具体的には、ＣＰＵ８２Ａは、当該選択したコマにおける電力需要値と、実績期間における電力需要の最大値である実績期間最大値９２にα値を乗じた値（実績期間最大値９２をα倍した値）との大小を比較する。またＣＰＵ８２Ａは、ステップ３０８において、選択したコマにおける電力需要値が実績期間最大値９２にα値を乗じた値よりも大きい場合に肯定判定する。そして、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３０８において肯定判定した場合、ステップ３１０へと移行する。一方、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３０８において否定判定した場合、ステップ３１６へと移行する。

【0048】

ステップ３０８において肯定判定した場合、続いて、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１０において、ステップ３０６で選択した単位期間の電力需要値と、需要予測データ９０の最大値に対して予め定められた値（β値）を乗じた値との大小を比較する。より具体的には、ＣＰＵ８２Ａは、当該選択したコマにおける電力需要値と、予測期間における電力需要の最大値である予測期間最大値９６にβ値を乗じた値（予測期間最大値９６をβ倍した値）との大小を比較する。またＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１０において、選択したコマにおける電力需要値が予測期間最大値９６にβ値を乗じた値よりも大きい場合に肯定判定する。そして、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１０において肯定判定した場合、ステップ３１２へと移行する。一方、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１０において否定判定した場合、ステップ３１６へと移行する。

【0049】

ステップ３１０において肯定判定した場合、続いて、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１２において、ステップ３０６で選択した単位期間の電力需要値と、需要予測データ９０における、ステップ３０６で選択した単位期間を含む一日の需要予測電力の最大値に対して予め定められた値（γ値）を乗じた値との大小を比較する。より具体的には、ＣＰＵ８２Ａは、当該選択したコマにおける電力需要値と、当該選択したコマを含む一日の需要予測電力の最大値である予測日最大値９４にγ値を乗じた値（予測日最大値９４をγ倍した値）との大小を比較する。またＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１２において、選択したコマにおける電力需要値が予測日最大値９４にγ値を乗じた値よりも大きい場合に肯定判定する。そして、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１２において肯定判定した場合、ステップ３１４へと移行する。一方、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１２において否定判定した場合、ステップ３１６へと移行する。

【0050】

ステップ３１２において肯定判定した場合、続いて、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１４において、ステップ３０６で選択した単位期間についてデマンドレスポンスを発動する。より具体的には、ＣＰＵ８２Ａは、当該選択したコマについて、需要家ＣＲにデマンドレスポンスを発動する。すなわち、ステップ３１４において、ステップ３０６で選択した単位期間は、本実施形態に係る候補時刻の一例である。そして、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１６へと移行する。

【0051】

ステップ３１４に続いて、またはステップ３０８、ステップ３１０、ステップ３１２において否定判定した場合、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１６において、ステップ３０６で選択した単位期間の他に選択されていない単位期間があるか判定する。より具体的には、ＣＰＵ８２Ａは、需要予測データ９０に、ステップ３１６において選択したコマの他に選択されていない単位期間があるか判定する。そして、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１６において肯定判定した場合、ステップ３０６へと移行する。一方、ＣＰＵ８２Ａは、ステップ３１６において否定判定した場合、デマンドレスポンス発動予測手順を終了する。

【0052】

このように、本開示において、ＣＰＵ８２Ａは、需要履歴データ８８の最大値、需要予測データ９０における最大値、及び需要予測データ９０においてコマを含む一日の最大値をそれぞれ参照する。

【0053】

なお、上述の説明において、α値は、本実施形態における「第一係数」の一例であり、ステップ３０８は、本実施形態における第一条件の一例である。また、上述の説明において、β値は、本実施形態における「第二係数」の一例であり、ステップ３１０は、本実施形態における第二条件の一例である。また、上述の説明において、γ値は、本実施形態における「第三係数」の一例であり、ステップ３１２は、本実施形態における第三条件の一例である。

【0054】

（α値、β値、γ値の導出方法）
なお、α値、β値、γ値については、過去の需要履歴に対して、容量拠出金の削減額とデマンドレスポンスによる需要家ＣＲへの報酬の総額とを比較し、最も収益が最大となる場合のα値、β値、γ値を採用する。より具体的には、デマンドレスポンス発動装置８２は、予測データに対する前年同月の需要履歴データ８８に対して上述のデマンドレスポンス発動予測手順を適用した場合に収益が最大となるα値、β値、γ値を採用する。

【0055】

また、本開示人らは、上記α値、β値、γ値については、それぞれ０．５０から１．５０まで、０．０１ずつ変化させてシミュレーションを行うことで、適当な値を採用し得ることができることを確認している。なお、電力需要の予想結果にもよるが、上述の通り、α値、β値、γ値については、１を超えて設定されてもよい。

【0056】

以上、本開示に係るデマンドレスポンス発動予測システム８０、及びデマンドレスポンス発動予測方法により、小売電気事業者ＥＲは、高精度にデマンドレスポンスの発動の時期を判断することが可能となる。

【0057】

〈変形例〉
なお、上述の説明において、第一条件は、選択されたコマにおける需要予測値と、需要履歴データ８８における最大値にα値を乗じた値との大小関係とされていたが、本実施形態における第一条件は、これに限られない。例えば、第一条件は、予め定められた固定値（閾値）に対する大小関係とされていてもよい。

【0058】

なお、上述の説明において、第二条件は、選択されたコマにおける需要予測値と、需要予測データ９０における最大値にβ値を乗じた値との大小関係とされていたが、本実施形態における第二条件は、これに限られない。例えば、第二条件は、予め定められた固定値（閾値）に対する大小関係とされていてもよい。

【0059】

なお、上述の説明において、第三条件は、選択されたコマにおける需要予測値と、需要予測データ９０における最大値にγ値を乗じた値との大小関係とされていたが、本実施形態における第三条件は、これに限られない。例えば、第三条件は、予め定められた固定値（閾値）に対する大小関係とされていてもよい。

【符号の説明】

【0060】

１０ 電力需要予測装置
１２ ネットワーク
１４ 端末装置
１６ 気象データサーバ
１８ マイクロコンピュータ
１８Ａ ＣＰＵ
１８Ｂ ＲＡＭ
１８Ｃ ＲＯＭ
１８Ｄ 入出力装置（Ｉ／Ｏ）
１８Ｅ バス
２０ ユーザＩ／Ｆ
２２ 通信Ｉ／Ｆ
２４ 大規模記録装置
２６ 気象データ格納部
２８ 学習部
３０ 第１予測部
３１ 予測対象日受付部
３２ 第２予測部
３４ 第３予測部
３６ 予測結果ブレンド部
３８ 連続性補正部
４０ 結果出力部
８０ デマンドレスポンス発動予測システム
８２ デマンドレスポンス発動装置
８２Ａ ＣＰＵ（プロセッサの一例）
８２Ｂ ＲＡＭ
８２Ｃ ＲＯＭ
８２Ｄ 通信部
８８ 需要履歴データ
９０ 需要予測データ
９２ 実績期間最大値
９４ 予測日最大値
９６ 予測期間最大値

【要約】

【課題】本開示は、予め定められた期間における電力需要ピークの予測精度を向上させるデマンドレスポンス発動予測システム、及びデマンドレスポンス発動予測方法を提供することを目的とする。
【解決手段】デマンドレスポンス発動予測システム８０は、ＣＰＵ８２Ａと、を備え、ＣＰＵ８２Ａは、エリアＡＲにおける予め定められた期間の需要履歴データ８８に基づいて得られる需要予測データ９０が含むいずれか一日分の需要予測値の最大値が、需要履歴データ８８における最大値に基づいて得られる第一条件、及び需要予測データ９０の最大値に基づく第二条件を満たすと共に、該一日における需要予測値の単位期間における需要予測値の最大値が該一日における需要予測値の最大値に基づく第三条件を満たす場合に、該単位期間を、候補時刻であると判定する。
【選択図】図７

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】