特表 2022-532091 動的予測、集約、および妥当性確認のための機器および方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-07-13

(54)【発明の名称】動的予測、集約、および妥当性確認のための機器および方法

(51)【国際特許分類】

   H02J 3/00 20060101AFI20220706BHJP

   G06Q 10/04 20120101ALI20220706BHJP

   G06Q 50/06 20120101ALI20220706BHJP

   H02J 13/00 20060101ALI20220706BHJP

   H02J 3/38 20060101ALI20220706BHJP

【ＦＩ】

H02J3/00 170

G06Q10/04

G06Q50/06

H02J13/00 301A

H02J3/38 120

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2021566010

(86)(22)【出願日】2020-05-07

(85)【翻訳文提出日】2021-12-24

(86)【国際出願番号】 US2020031783

(87)【国際公開番号】W WO2020227476

(87)【国際公開日】2020-11-12

(31)【優先権主張番号】16/405,000

(32)【優先日】2019-05-07

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】519431812

【氏名又は名称】ヒタチ・エナジー・スウィツァーランド・アクチェンゲゼルシャフト

【氏名又は名称原語表記】ＨＩＴＡＣＨＩ ＥＮＥＲＧＹ ＳＷＩＴＺＥＲＬＡＮＤ ＡＧ

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】特許業務法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】フォックス，トーマス

(72)【発明者】

【氏名】ハーパー，カール・エリック

【テーマコード（参考）】

5G064

5G066

5L049

【Ｆターム（参考）】

5G064AC09

5G064CA03

5G064CB08

5G064DA03

5G066AA01

5G066HB06

5G066HB09

5L049AA04

5L049CC06

(57)【要約】

動的予測、集約、および妥当性確認のための技術（１２０）は、回路を含んでいてもよく、回路は、送電網における複数の場所での電力潮流を示すデータを収集し（３０４）、複数の場所のうちの１つ以上に関連付けられた予想電力潮流を示すカスタマイズされた予測の生成のための１つ以上のパラメータを、定義された期間にわたって受信し（３３２）、１つ以上のパラメータを満たす収集されたデータのサブセットを選択し（３４４）、１つ以上の場所に関連付けられた送電網における電力潮流を予想するためのモデルを生成し（３４８）、予想電力生産から予想損失を引いたものが、１つ以上の場所での予想電力消費の予め定義された範囲内にあるかどうかを判断することによって、モデルの妥当性が確認されているかどうかを判断し（３６２）、定義された期間についての１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流のカスタマイズされた予測を生成する（３６４）ように構成される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

回路を含む機器であって、前記回路は、
送電網における複数の場所での電力潮流を示すデータを収集し、
前記送電網における前記複数の場所のうちの１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示すカスタマイズされた予測の生成のための１つ以上のパラメータを、定義された期間にわたって受信し、
前記１つ以上のパラメータを満たす、収集された前記データのサブセットを選択し、
収集された前記データの選択された前記サブセットから、前記１つ以上の場所に関連付けられた前記送電網における電力潮流を予想するためのモデルを生成し、
予想電力生産から予想損失を引いたものが、前記送電網における前記１つ以上の場所での予想電力消費の予め定義された範囲内にあるかどうかを判断することによって、前記モデルの妥当性が確認されているかどうかを判断し、
前記モデルの妥当性が確認されているという判断に応答して、および、前記１つ以上のパラメータに基づいて、前記定義された期間についての前記１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示す前記カスタマイズされた予測を生成する、
ように構成される、機器。

【請求項2】

電力潮流を示すデータを収集することは、前記送電網における前記複数の場所のうちの少なくとも１つからの電力生産を示すデータを収集することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項3】

電力潮流を示すデータを収集することは、前記送電網における前記複数の場所のうちの少なくとも１つからの電力消費を示すデータを収集することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項4】

電力潮流を示すデータを収集することは、前記送電網の１つ以上のフィーダからの電力潮流を示すデータを収集することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項5】

電力潮流を示すデータを収集することは、収集された前記データに関連して、収集された前記データのソースの属性を示すメタデータを格納することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項6】

メタデータを格納することは、前記送電網における場所を示すメタデータを格納することを含む、請求項５に記載の機器。

【請求項7】

メタデータを格納することは、電気設備のタイプを示すメタデータを格納することを含む、請求項５に記載の機器。

【請求項8】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納することは、電力を生産する電気設備を示すメタデータを格納することを含む、請求項７に記載の機器。

【請求項9】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納することは、電力を消費する電気設備を示すメタデータを格納することを含む、請求項７に記載の機器。

【請求項10】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納することは、電力を損失する電気設備を示すメタデータを格納することを含む、請求項７に記載の機器。

【請求項11】

前記回路はさらに、前記送電網における電力潮流を示す前記データに関連して、天気を示すデータを格納するように構成される、請求項１に記載の機器。

【請求項12】

１つ以上のパラメータを受信することは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき前記送電網における前記１つ以上の場所を示す１つ以上のパラメータを受信することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項13】

１つ以上のパラメータを受信することは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき電気設備の１つ以上のタイプを受信することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項14】

１つ以上のパラメータを受信することは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき１人以上の電力消費者を受信することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項15】

１つ以上のパラメータを受信することは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき１人以上の電力生産者を受信すること、または、前記カスタマイズされた予測が関連するべき前記送電網の１つ以上のフィーダを受信することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項16】

前記１つ以上のパラメータを満たす、収集された前記データのサブセットを選択することは、前記１つ以上のパラメータと一致するメタデータに関連付けられたデータのサブセットを選択することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項17】

モデルを生成することは、収集された前記データの選択された前記サブセットのための電力潮流における傾向を識別すること、または、収集された前記データの選択された前記サブセットのための電力潮流に対する天気の１つ以上の影響を識別することを含む、請求項１に記載の機器。

【請求項18】

前記回路はさらに、前記送電網の構成、前記送電網の容量、１つ以上の環境状態、前記送電網の状態、または、前記送電網の専門家査定を示すデータを収集するように構成される、請求項１に記載の機器。

【請求項19】

機器が、送電網における複数の場所での電力潮流を示すデータを収集するステップと、
前記機器が、前記送電網における前記複数の場所のうちの１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示すカスタマイズされた予測の生成のための１つ以上のパラメータを、定義された期間にわたって受信するステップと、
前記機器が、前記１つ以上のパラメータを満たす、収集された前記データのサブセットを選択するステップと、
前記機器が、収集された前記データの選択された前記サブセットから、前記１つ以上の場所に関連付けられた前記送電網における電力潮流を予想するためのモデルを生成するステップと、
前記機器が、予想電力生産から予想損失を引いたものが、前記送電網における前記１つ以上の場所での予想電力消費の予め定義された範囲内にあるかどうかを判断することによって、前記モデルの妥当性が確認されているかどうかを判断するステップと、
前記機器が、前記モデルの妥当性が確認されているという判断に応答して、および、前記１つ以上のパラメータに基づいて、前記定義された期間についての前記１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示す前記カスタマイズされた予測を生成するステップとを含む、方法。

【請求項20】

電力潮流を示すデータを収集するステップは、前記送電網における前記複数の場所のうちの少なくとも１つからの電力生産を示すデータを収集するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項21】

電力潮流を示すデータを収集するステップは、前記送電網における前記複数の場所のうちの少なくとも１つからの電力消費を示すデータを収集するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項22】

電力潮流を示すデータを収集するステップは、前記送電網の１つ以上のフィーダからの電力潮流を示すデータを収集するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項23】

電力潮流を示すデータを収集するステップは、収集された前記データに関連して、収集された前記データのソースの属性を示すメタデータを格納するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項24】

メタデータを格納するステップは、前記送電網における場所を示すメタデータを格納するステップを含む、請求項２３に記載の方法。

【請求項25】

メタデータを格納するステップは、電気設備のタイプを示すメタデータを格納するステップを含む、請求項２３に記載の方法。

【請求項26】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納するステップは、電力を生産する電気設備を示すメタデータを格納するステップを含む、請求項２５に記載の方法。

【請求項27】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納するステップは、電力を消費する電気設備を示すメタデータを格納するステップを含む、請求項２５に記載の方法。

【請求項28】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納するステップは、電力を損失する電気設備を示すメタデータを格納するステップを含む、請求項２５に記載の方法。

【請求項29】

前記送電網における電力潮流を示す前記データに関連して、天気を示すデータを格納するステップをさらに含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項30】

１つ以上のパラメータを受信するステップは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき前記送電網における前記１つ以上の場所を示す１つ以上のパラメータを受信するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項31】

１つ以上のパラメータを受信するステップは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき電気設備の１つ以上のタイプを受信するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項32】

１つ以上のパラメータを受信するステップは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき１人以上の電力消費者を受信するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項33】

１つ以上のパラメータを受信するステップは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき１人以上の電力生産者を受信するステップ、または、前記カスタマイズされた予測が関連するべき前記送電網の１つ以上のフィーダを受信するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項34】

前記１つ以上のパラメータを満たす、収集された前記データのサブセットを選択するステップは、前記１つ以上のパラメータと一致するメタデータに関連付けられたデータのサブセットを選択するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項35】

モデルを生成するステップは、収集された前記データの選択された前記サブセットのための電力潮流における傾向を識別するステップ、または、収集された前記データの選択された前記サブセットのための電力潮流に対する天気の１つ以上の影響を識別するステップを含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項36】

前記送電網の構成、前記送電網の容量、１つ以上の環境状態、前記送電網の状態、または、前記送電網の専門家査定を示すデータを収集するステップをさらに含む、請求項１９に記載の方法。

【請求項37】

１つ以上の機械読取可能記憶媒体であって、その上に格納された複数の命令を含み、前記複数の命令は、実行されることに応答して、機器に、
送電網における複数の場所での電力潮流を示すデータを収集することと、
前記送電網における前記複数の場所のうちの１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示すカスタマイズされた予測の生成のための１つ以上のパラメータを、定義された期間にわたって受信することと、
前記１つ以上のパラメータを満たす、収集された前記データのサブセットを選択することと、
収集された前記データの選択された前記サブセットから、前記１つ以上の場所に関連付けられた前記送電網における電力潮流を予想するためのモデルを生成することと、
予想電力生産から予想損失を引いたものが、前記送電網における前記１つ以上の場所での予想電力消費の予め定義された範囲内にあるかどうかを判断することによって、前記モデルの妥当性が確認されているかどうかを判断することと、
前記モデルの妥当性が確認されているという判断に応答して、および、前記１つ以上のパラメータに基づいて、前記定義された期間についての前記１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示す前記カスタマイズされた予測を生成することと、
を行なわせる、１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項38】

電力潮流を示すデータを収集することは、前記送電網における前記複数の場所のうちの少なくとも１つからの電力生産を示すデータを収集することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項39】

電力潮流を示すデータを収集することは、前記送電網における前記複数の場所のうちの少なくとも１つからの電力消費を示すデータを収集することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項40】

電力潮流を示すデータを収集することは、前記送電網の１つ以上のフィーダからの電力潮流を示すデータを収集することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項41】

電力潮流を示すデータを収集することは、収集された前記データに関連して、収集された前記データのソースの属性を示すメタデータを格納することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項42】

メタデータを格納することは、前記送電網における場所を示すメタデータを格納することを含む、請求項４１に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項43】

メタデータを格納することは、電気設備のタイプを示すメタデータを格納することを含む、請求項４１に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項44】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納することは、電力を生産する電気設備を示すメタデータを格納することを含む、請求項４３に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項45】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納することは、電力を消費する電気設備を示すメタデータを格納することを含む、請求項４３に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項46】

電気設備のタイプを示すメタデータを格納することは、電力を損失する電気設備を示すメタデータを格納することを含む、請求項４３に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項47】

前記複数の命令は、実行されることに応答して、前記機器にさらに、前記送電網における電力潮流を示す前記データに関連して、天気を示すデータを格納することを行なわせる、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項48】

１つ以上のパラメータを受信することは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき前記送電網における前記１つ以上の場所を示す１つ以上のパラメータを受信することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項49】

１つ以上のパラメータを受信することは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき電気設備の１つ以上のタイプを受信することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項50】

１つ以上のパラメータを受信することは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき１人以上の電力消費者を受信することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項51】

１つ以上のパラメータを受信することは、前記カスタマイズされた予測が関連するべき１人以上の電力生産者を受信すること、または、前記カスタマイズされた予測が関連するべき前記送電網の１つ以上のフィーダを受信することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項52】

前記１つ以上のパラメータを満たす、収集された前記データのサブセットを選択することは、前記１つ以上のパラメータと一致するメタデータに関連付けられたデータのサブセットを選択することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項53】

モデルを生成することは、収集された前記データの選択された前記サブセットのための電力潮流における傾向を識別すること、または、収集された前記データの選択された前記サブセットのための電力潮流に対する天気の１つ以上の影響を識別することを含む、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【請求項54】

前記複数の命令は、実行されることに応答して、前記機器にさらに、前記送電網の構成、前記送電網の容量、１つ以上の環境状態、前記送電網の状態、または、前記送電網の専門家査定を示すデータを収集することを行なわせる、請求項３７に記載の１つ以上の機械読取可能記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この特許出願は、２０１９年５月７日に出願され、「動的予測、集約、および妥当性確認のための技術」（Technologies for Dynamic Forecasting, Aggregation, and Validation）と題された米国出願第１６／４０５，０００号の優先権を主張する。当該出願はこれにより、その全体が再現されるかのように、ここに引用により援用される。

【背景技術】

【0002】

背景
再生可能エネルギーは、発電および電力所有権への非集中的アプローチを促進する。将来、分散型エネルギー資源（distributed energy resource：ＤＥＲ）が、大きいベース負荷に取って代わるにつれて、経済配分および管理システム（management system：ＭＳ）は、公益事業体および小売業者にとってますます複雑になるであろう。発展するエネルギー市場は、新しい発電および蓄電資源を追加している顧客と、顧客にエネルギーを販売するためにさまざまな条件の契約を結んでいる公益事業体および／または第三者エネルギー販売業者とを含む。しかしながら、電力潮流（たとえば、消費および／または生産）を予想するための既存の予測モデルは、特定の負荷点または発生点に基づいており、送電網における利用可能資源の変化を勘案すること、または、送電網に存在する特定のタイプの電力消費者または電力生産者に関する予測を生成することができない。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0003】

発明の概要
一局面では、本開示は、機器を提供する。機器は回路を含み、回路は、送電網における複数の場所での電力潮流を示すデータを収集するように構成される。加えて、回路は、送電網における複数の場所のうちの１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示すカスタマイズされた予測の生成のための１つ以上のパラメータを、定義された期間にわたって受信するように構成される。また、回路は、１つ以上のパラメータを満たす、収集されたデータのサブセットを選択するように構成される。回路はまた、収集されたデータの選択されたサブセットから、１つ以上の場所に関連付けられた送電網における電力潮流を予想するためのモデルを生成し、予想電力生産から予想損失を引いたものが、送電網における１つ以上の場所での予想電力消費の予め定義された範囲内にあるかどうかを判断することによって、モデルの妥当性が確認されているかどうかを判断し、モデルの妥当性が確認されているという判断に応答して、および、１つ以上のパラメータに基づいて、定義された期間についての１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流のカスタマイズされた予測を生成するように構成される。

【0004】

別の局面では、本開示は、方法を提供する。方法は、機器が、送電網における複数の場所での電力潮流を示すデータを収集するステップを含む。方法はまた、機器が、送電網における複数の場所のうちの１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示すカスタマイズされた予測の生成のための１つ以上のパラメータを、定義された期間にわたって受信するステップを含む。方法はまた、機器が、１つ以上のパラメータを満たす、収集されたデータのサブセットを選択するステップを含む。方法はまた、機器が、収集されたデータの選択されたサブセットから、１つ以上の場所に関連付けられた送電網における電力潮流を予想するためのモデルを生成するステップを含む。加えて、方法は、機器が、予想電力生産から予想損失を引いたものが、送電網における１つ以上の場所での予想電力消費の予め定義された範囲内にあるかどうかを判断することによって、モデルの妥当性が確認されているかどうかを判断するステップを含む。さらに、方法は、機器が、モデルの妥当性が確認されているという判断に応答して、および、１つ以上のパラメータに基づいて、定義された期間についての１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流のカスタマイズされた予測を生成するステップを含む。

【0005】

さらに別の局面では、本開示は、１つ以上の機械読取可能記憶媒体であって、その上に格納された複数の命令を有し、複数の命令は、実行されることに応答して、機器に、送電網における複数の場所での電力潮流を示すデータを収集することを行なわせる、１つ以上の機械読取可能記憶媒体を提供する。命令はまた、機器に、送電網における複数の場所のうちの１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流を示すカスタマイズされた予測の生成のための１つ以上のパラメータを、定義された期間にわたって受信することを行なわせる。加えて、命令は機器に、収集されたデータのサブセットを選択することを行なわせる。サブセットは、１つ以上のパラメータを満たす。また、命令は機器に、収集されたデータの選択されたサブセットから、１つ以上の場所に関連付けられた送電網における電力潮流を予想するためのモデルを生成することと、予想電力生産から予想損失を引いたものが、送電網における１つ以上の場所での予想電力消費の予め定義された範囲内にあるかどうかを判断することによって、モデルの妥当性が確認されているかどうかを判断することとを行なわせる。加えて、命令は機器に、モデルの妥当性が確認されているという判断に応答して、および、１つ以上のパラメータに基づいて、定義された期間についての１つ以上の場所に関連付けられた予想電力潮流のカスタマイズされた予測を生成することを行なわせる。

【0006】

図面の簡単な説明
ここに説明される概念を、添付図面において、限定としてではなく例として示す。例示の簡潔性および明暸性のために、図に示す要素は必ずしも正確な比率で描かれてはいない。適切であると考えられる場合、参照符号が、対応または類似する要素を示すために図において繰り返されている。詳細な説明は特に添付図面を参照する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】送電網からデータを集約し、送電網における電力潮流のための予測モデルの妥当性を確認し、カスタマイズされた予測を提供するためのシステムの少なくとも１つの実施形態の簡略ブロック図である。

【図2】図１のシステムに含まれる予測計算装置の少なくとも１つの実施形態の簡略ブロック図である。

【図3】図１および図２の予測計算装置によって行なわれ得る、送電網からデータを集約し、送電網における電力潮流のための予測モデルの妥当性を確認し、カスタマイズされた予測を提供するための方法の少なくとも１つの実施形態の簡略ブロック図である。

【図4】図１および図２の予測計算装置によって行なわれ得る、送電網からデータを集約し、送電網における電力潮流のための予測モデルの妥当性を確認し、カスタマイズされた予測を提供するための方法の少なくとも１つの実施形態の簡略ブロック図である。

【図5】図１および図２の予測計算装置によって行なわれ得る、送電網からデータを集約し、送電網における電力潮流のための予測モデルの妥当性を確認し、カスタマイズされた予測を提供するための方法の少なくとも１つの実施形態の簡略ブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

例示的な実施形態の詳細な説明
本開示の概念はさまざまな修正および代替形態が可能であるものの、その特定の実施形態を例として図面に示し、ここに詳細に説明する。しかしながら、本開示の概念を開示された特定の形態に限定する意図はなく、逆に、意図は、本開示および添付された請求項と整合するすべての修正、均等物、および代替物を網羅することであるということが理解されるべきである。

【0009】

明細書における「一実施形態」、「ある実施形態」、「例示的な実施形態」などへの言及は、説明される実施形態がある特定の特徴、構造、または特性を含み得るものの、すべての実施形態がその特定の特徴、構造、または特性を含んでいても、もしくは必ずしも含んでいなくてもよいということを示す。また、そのような文言は必ずしも同じ実施形態を指していない。さらに、ある特定の特徴、構造、または特性がある実施形態に関連して説明される場合、明示的に説明されるか否かにかかわらず、そのような特徴、構造、または特性を他の実施形態に関連して達成することは、当業者の知識の範囲内にあると考えられる。加えて、「少なくとも１つのＡ、Ｂ、およびＣ」という形でリストに含まれる項目は、（Ａ）；（Ｂ）；（Ｃ）；（ＡおよびＢ）；（ＡおよびＣ）；（ＢおよびＣ）；または（Ａ、Ｂ、およびＣ）を意味し得るということが理解されるべきである。同様に、「Ａ、Ｂ、またはＣのうちの少なくとも１つ」という形でリストされた項目は、（Ａ）；（Ｂ）；（Ｃ）；（ＡおよびＢ）；（ＡおよびＣ）；（ＢおよびＣ）；または（Ａ、Ｂ、およびＣ）を意味し得る。

【0010】

開示される実施形態は、場合によっては、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの任意の組合せで実現されてもよい。開示される実施形態はまた、１つ以上のプロセッサによって読出され実行され得る、一時的または非一時的機械読取可能（たとえばコンピュータ読取可能）記憶媒体によって担持された、もしくは当該記憶媒体上に格納された命令として実現されてもよい。機械読取可能記憶媒体は、機械によって読取可能な形式で情報を格納または送信するためのあらゆる記憶装置、メカニズム、または他の物理的構造（たとえば、揮発性または不揮発性メモリ、媒体ディスク、または他の媒体装置）として具現化されてもよい。図面では、いくつかの構造的特徴または方法特徴は、特定の配置および／または順序で示されてもよい。しかしながら、そのような特定の配置および／または順序は必要とされなくてもよいということが理解されるべきである。むしろ、いくつかの実施形態では、そのような特徴は、例示的な図面に示されたものとは異なる態様および／または順序で配置されてもよい。加えて、構造的特徴または方法特徴をある特定の図面に含めることは、そのような特徴がすべての実施形態において必要とされることを暗示するよう意図されてはおらず、いくつかの実施形態では、そのような特徴は含まれなくてもよく、または、他の特徴と組合されてもよい。

【0011】

ここで図１を参照して、送電網１１０からデータを集約し、送電網１１０における電力潮流のための予測モデルの妥当性を確認し、カスタマイズされた予測を提供するためのシステム１００は、ネットワーク１３０を通して送電網１１０のコンポーネントおよびクライアント計算装置１２２と通信している予測計算装置１２０を含む。送電網１１０は、発電所１４０、１４２（たとえば、熱電供給（combined heat and power：ＣＨＰ）プラント）、太陽光発電所１４４、および風力発電所を含む電力生産者を含んでいてもよい。加えて、例示的な実施形態では、送電網は、家１５０、１５２、オフィスビル１５４、および工場１５８を含む電力消費者を含む。加えて、送電網１１０は、家庭用ＣＨＰを有する家１６０（たとえば、マイクロＣＨＰ技術などを用いて熱電供給を生成する設備を有する家）を含んでいてもよい。送電網１１０は加えて、エネルギー貯蔵装置（たとえばバッテリー）１７０、１７２、１７４、１７６、潮流制御装置１８０、および電力品質装置１８２、１８４（たとえば、電力の電圧、周波数、および／または波形を絶えず監視し調節することによって電力を目標品質で維持するように構成された装置）を含む、送電網１１０を通る電力潮流を管理することができる他の設備を含んでいてもよい。送電網１１０は加えて、フィーダ１９０、１９２、１９４を含んでいてもよく、それらは各々、電力が異なる生産者から組合され、送電網１１０における異なる消費者に提供され得る場所として具現化される。動作時、分散型エネルギー資源（ＤＥＲ）の組合せおよび場所が発展し変化する際に、予測計算装置１２０は、配電ネットワークオペレータが、自分のネットワーク（たとえば送電網１１０）上の負荷および発生を予測することを可能にする。利用可能な発生および負荷の負担を予想することにより、配電ネットワークオペレータは、送電網１１０をより確実にかつ効率的に動作させることができ、電力の市場参加者、集約者、および個々の消費者に利益をもたらす。予め定義された一組の負荷点および／または発生点と、それらの対応する履歴データおよび関連付けられた独立変数とに頼るのではなく、予測計算装置１２０は、（たとえば、予測を求めるクライアント計算装置１２２からの要求に応答する）予測時に、収集されたデータの対象サブセット（たとえば、ある特定のタイプの電力消費者に関する収集されたデータのサブセット）に共通のユーザ定義パラメータに基づいて、履歴データと対応する独立データとを組合せる。たとえば、予測計算装置１２０は、特定の地理的エリアにいる顧客、および／または、あるタイプの電気設備（たとえば、太陽光発電所、特定のフィーダなど）に関連付けられた顧客のために、電力潮流の予測を生成してもよい。

【0012】

例示的な実施形態では、予測計算装置１２０は、要求があり次第、アカウント（たとえば、家１５０などの電力消費者）、フィーダ、または集約者（たとえば複数のフィーダ）レベルで予測を生成してもよい。各シナリオでは、予測計算装置１２０は、送電網１１０における電力潮流を示す収集されたデータ（たとえば履歴データ）を利用し、統計的手法などを使用して当該データを分析して関係およびパターンを判断し、どれだけの電力が（たとえば、経時的に、天気の変化に対して、などで）生産され消費されるかを判断するための１つ以上のモデルを開発する。予測計算装置１２０は、アカウントの任意のサブセットまたはクラスのためのモデルを生成してもよい。たとえば、同じ地域における同様のソーラー設備を有する住宅は、１つのクラスと考えられてもよい。そうする際、予測計算装置１２０は、送電網１１０のトポロジーを示すデータ（たとえば、送電網１１０に設置された電気設備を示すデータ）を使用して、当該電気設備の存在による（たとえば、当該電気設備の非効率性による）電力損失を勘案する（たとえばモデル化する）。また、予測計算装置１２０は、予想電力生産から既知の電気設備による損失を引いたものが、予測に関連付けられた電力消費者（たとえば、フィーダ１９０に接続された電力消費者１５０、１５６）による予想電力消費の予め定義された範囲（たとえば、当該電力消費と等しいか、または、１％といったあるパーセンテージプラスマイナスする範囲）内にあることを確認することによって、所与のモデル（たとえば、フィーダ１９０での電力潮流のモデル）が、予測に影響を与え得る電力潮流をすべて考慮に入れていることを妥当性確認する。言い換えれば、予測計算装置１２０は、動作時、所与のノードでの電流フローを合計するとゼロになるはずであると定めるキルヒホッフの第１法則に当該モデルが準拠するかどうかを判断してから、当該モデルによって生成される予測を当該予測の要求元（たとえば、クライアント計算装置１２２のオペレータ）に提供してもよい。

【0013】

ここで図２を参照して、予測計算装置１２０は、ここに説明される機能を行なうことができる任意のタイプの装置として具現化されてもよい。図２に示すように、例示的な予測計算装置１２０は、計算エンジン２１０と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）サブシステム２１６と、通信回路２１８と、データストレージサブシステム２２２とを含む。もちろん、他の実施形態では、予測計算装置１２０は、コンピュータでよく見られるもの（たとえばディスプレイなど）といった、他のまたは追加のコンポーネントを含んでいてもよい。加えて、いくつかの実施形態では、例示的なコンポーネントの１つ以上が、別のコンポーネントに組込まれてもよく、または、他の態様で別のコンポーネントの一部を形成してもよい。

【0014】

計算エンジン２１０は、以下に説明されるさまざまな計算機能を行なうことができる任意のタイプの装置または装置の集合として具現化されてもよい。いくつかの実施形態では、計算エンジン２１０は、集積回路、埋込みシステム、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field-programmable gate array：ＦＰＧＡ）、システム・オン・チップ（system-on-a-chip：ＳＯＣ）、もしくは、他の集積システムまたは装置といった、単一の装置として具現化されてもよい。加えて、いくつかの実施形態では、計算エンジン２１０は、プロセッサ２１２とメモリ２１４とを含むか、または、プロセッサ２１２およびメモリ２１４として具現化される。プロセッサ２１２は、ここに説明される機能を行なうことができる任意のタイプのプロセッサとして具現化されてもよい。たとえば、プロセッサ２１２は、マイクロコントローラ、シングルまたはマルチコアプロセッサ、もしくは、他のプロセッサまたは処理／制御回路として具現化されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサ２１２は、ここに説明される機能の性能を促進するために、ＦＰＧＡ、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit：ＡＳＩＣ）、再構成可能ハードウェアまたはハードウェア回路、もしくは、他の専用ハードウェアとして具現化され、それを含み、または、それに結合されてもよい。例示的な実施形態では、プロセッサ２１２は予測論理ユニット２３０を含み、それは、送電網１１０からの収集されたデータのセットを分析して、当該収集されたデータのある特定のサブセットに関するカスタマイズされた予測を生成すること、当該カスタマイズされた予測を生成するための１つ以上のモデルを生成すること、および、当該モデルの妥当性を確認すること（たとえば、上述のように、当該モデルがキルヒホッフの第１法則に準拠するかどうかを判断すること）に関連する機能をプロセッサ２１２の他の機能からオフロードすることができる、任意の装置または回路（たとえば、再構成可能回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）など）として具現化されてもよい。予測論理ユニット２３０はプロセッサ２１２に統合されているように示されているが、いくつかの実施形態では、予測論理ユニット２３０は、予測計算装置１２０の異なる部分に（たとえば別個のユニットとして）位置していてもよい。

【0015】

メインメモリ２１４は、ここに説明される機能を行なうことができる任意のタイプの揮発性（たとえばダイナミックランダムアクセスメモリ（dynamic random access memory：ＤＲＡＭ）など）または不揮発性メモリ、またはデータストレージとして具現化されてもよい。揮発性メモリは、媒体によって格納されたデータの状態を維持するために電力を必要とする記憶媒体であり得る。いくつかの実施形態では、メインメモリ２１４のすべてまたは一部がプロセッサ２１２に統合されてもよい。動作時、メインメモリ２１４は、送電網１１０における１つ以上の場所での電力潮流を示すデータ、送電網１１０における電力潮流を予想するための１つ以上のモデル、アプリケーション、プログラム、ライブラリ、およびドライバといった、動作中に使用されるさまざまなソフトウェアおよびデータを格納してもよい。

【0016】

計算エンジン２１０は、Ｉ／Ｏサブシステム２１６を介して、予測計算装置１２０の他のコンポーネントに通信可能に結合される。Ｉ／Ｏサブシステム２１６は、計算エンジン２１０（たとえば、プロセッサ２１２、予測論理ユニット２３０、メインメモリ２１４）および予測計算装置１２０の他のコンポーネントとの入力／出力動作を容易にするための回路および／またはコンポーネントとして具現化されてもよい。たとえば、Ｉ／Ｏサブシステム２１６は、メモリコントローラハブ、入力／出力制御ハブ、集積センサハブ、ファームウェア装置、通信リンク（たとえば、２地点間リンク、バスリンク、ワイヤ、ケーブル、光導体、プリント回路基板トレースなど）、および／または、入力／出力動作を容易にするための他のコンポーネントおよびサブシステムとして具現化されてもよく、または、他の態様でそれらを含んでいてもよい。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏサブシステム２１６は、システム・オン・チップ（ＳｏＣ）の一部を形成してもよく、予測計算装置１２０のプロセッサ２１２、メインメモリ２１４、および他のコンポーネントのうちの１つ以上とともに、計算エンジン２１０に組込まれてもよい。

【0017】

通信回路２１８は、予測計算装置１２０と別の装置（たとえば、クライアント計算装置１２２、送電網１１０のコンポーネントなど）との間のネットワークを通る通信を可能にすることができる任意の通信回路、装置、またはそれらの集合として具現化されてもよい。通信回路２１８は、任意の１つ以上の通信技術（たとえば、有線または無線通信）およびそのような通信を達成するための関連付けられたプロトコル（たとえば、イーサネット（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＷｉＭＡＸなど）を使用するように構成されてもよい。

【0018】

例示的な通信回路２１８は、ネットワークインターフェイスコントローラ（network interface controller：ＮＩＣ）２２０を含む。ＮＩＣ２２０は、別の装置に接続するために予測計算装置１２０によって使用され得る１つ以上のアドインボード、ドーターカード、ネットワークインターフェイスカード、コントローラチップ、チップセット、または他の装置として具現化されてもよい。いくつかの実施形態では、ＮＩＣ２２０は、１つ以上のプロセッサを含むシステム・オン・チップ（ＳｏＣ）の一部として具現化されてもよく、または、同様に１つ以上のプロセッサを含むマルチチップパッケージ上に含まれてもよい。いくつかの実施形態では、ＮＩＣ２２０は、双方ともＮＩＣ２２０にとってローカルであるローカルプロセッサ（図示せず）および／またはローカルメモリ（図示せず）を含んでいてもよい。そのような実施形態では、ＮＩＣ２２０のローカルプロセッサは、プロセッサ２１２の機能のうちの１つ以上を行なうことができてもよい。それに加えて、またはそれに代えて、そのような実施形態では、ＮＩＣ２１８のローカルメモリは、ボードレベル、ソケットレベル、チップレベル、および／または他のレベルにある予測計算装置１２０の１つ以上のコンポーネントに統合されてもよい。

【0019】

データストレージサブシステム２２２は、たとえば、メモリ装置および回路、メモリカード、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、または他のデータ記憶装置といった、データの短期または長期記憶のために構成された任意のタイプの装置として具現化されてもよい。例示的な実施形態では、データストレージサブシステムは、送電網１１０から収集された、複数の場所での経時的な電力潮流を示すデータ、送電網１１０の当該場所での経時的な天気を示す天気データ、送電網１１０に存在する電気設備の場所およびタイプを示すデータ、ならびに（たとえば、送電網１１０のトポロジーを定義する）送電網１１０に存在する電力生産者および電力消費者を示すデータを含む。

【0020】

クライアント計算装置１２２は、予測計算装置１２０に関して図２で説明されたものと同様のコンポーネントを有していてもよい。例示的な実施形態ではクライアント計算装置１２２は予測論理ユニット２３０を含んでいなくてもよいという点を除き、予測計算装置１２０のそれらのコンポーネントの説明は、クライアント計算装置１２２のコンポーネントの説明に同等に適用可能である。また、予測計算装置１２０およびクライアント計算装置１２２のいずれかが、予測計算装置１２０に関して上述されず、説明の明暸性のためにここで述べられない、コンピューティング装置でよく見られる他のコンポーネント、サブコンポーネント、および装置を含んでいてもよいということが理解されるべきである。同様に、送電網１１０における装置１４０、１４２、１４４、１４６、１５０、１５２、１５４、１５６、１６０、１７０、１７２、１７４、１７６、１８０、１８２、１８４、１９０、１９２、および１９４は、予測計算装置１２０およびクライアント計算装置１２２のコンポーネントと同様のコンポーネントを含んでいてもよい。

【0021】

予測計算装置１２０と、クライアント計算装置１２２と、送電網１１０における装置１４０、１４２、１４４、１４６、１５０、１５２、１５４、１５６、１６０、１７０、１７２、１７４、１７６、１８０、１８２、１８４、１９０、１９２、１９４とは、例示的にネットワーク１３０を介して通信しており、ネットワーク１３０は、グローバルネットワーク（たとえばインターネット）、ローカルエリアネットワーク（local area network：ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（wide area network：ＷＡＮ）、セルラーネットワーク（たとえば、グローバル・システム・フォー・モバイル・コミュニケーションズ（Global System for Mobile Communications：ＧＳＭ（登録商標））、３Ｇ、ロング・ターム・エボリューション（Long Term Evolution：ＬＴＥ）、ワールドワイド・インターオペラビリティ・フォー・マイクロウェーブ・アクセス（Worldwide Interoperability for Microwave Access：ＷｉＭＡＸ）など）、デジタル加入者線（digital subscriber line：ＤＳＬ）ネットワーク、ケーブルネットワーク（たとえば、同軸ネットワーク、ファイバーネットワークなど）、またはそれらの任意の組合せを含む、データを通信可能な任意のタイプの有線または無線通信ネットワークとして具現化されてもよい。

【0022】

ここで図３を参照して、予測計算装置１２０は動作時、送電網（たとえば送電網１１０）からデータを集約し、送電網１１０における電力潮流のための予測モデルの妥当性を確認し、カスタマイズされた予測を（たとえばクライアント計算装置１２２に）提供するための方法３００を行なってもよい。方法３００はブロック３０２で始まり、そこで予測計算装置１２０は、動的予測を可能にするかどうか（たとえば、方法３００の残りを行なうかどうか）を判断する。そうする際、予測計算装置１２０は、予測計算装置１２０が（たとえばクライアント計算装置１２２から）動的予測を可能にしてほしいという要求を受信したという判断に応答して、予測計算装置１２０が予測論理ユニット２３０を備えているという判断に応答して、および／または、他の要因に基づいて、動的予測を可能にすると判断してもよい。何であれ、動的予測を可能にするという判断に応答して、方法３００はブロック３０４に進み、そこで予測計算装置１２０は、送電網における（たとえば、送電網１１０における）複数の場所での電力潮流を示す任意のデータとして具現化され得る電力生産データを収集する。そうする際、およびブロック３０６に示されるように、予測計算装置１２０は、送電網１１０における場所（たとえば、発電所１４０、１４２、太陽光発電所１４４、および風力発電所１４６など）で経時的に生産された電力量を示す任意のデータとして具現化され得る電力生産データを収集してもよい。ブロック３０８に示されるように、予測計算装置１２０はまた、送電網１１０における場所（たとえば、家１５０、１５２、オフィスビル１５４、および工場１５８）で経時的に消費された電力量を示す任意のデータとして具現化され得る電力消費データを収集する。加えて、ブロック３１０に示されるように、予測計算装置１２０は、例示的な実施形態において、１つ以上のフィーダ１９０、１９２、１９４からデータ（たとえば、フィーダへの電力潮流を示すデータ、フィーダからの電力潮流を示すデータ、および、フィーダに関連付けられた電気設備の非効率性により損失された電力を示すデータ）を収集する。

【0023】

ブロック３１２に示されるように、予測計算装置１２０は、収集されたデータに関連して、収集されたデータのソースの属性を示すメタデータ（たとえばタグ）を格納する。たとえば、およびブロック３１４に示されるように、予測計算装置１２０は、（たとえば、予測計算装置１２０にデータを送信した送電網１１０における装置のインターネットプロトコルアドレスを、送電網１１０内の場所を示す地理的座標または他の識別子として具現化され得る対応する場所データと関連付けることによって）受信データのセットが生成された送電網１１０における場所を示すメタデータを格納してもよい。ブロック３１６に示されるように、予測計算装置１２０は、収集されたデータが生成された場所に関連付けられた電気設備のタイプ（たとえば、変圧器、電力品質装置、潮流制御装置など）を示すメタデータを格納してもよい。ブロック３１８に示されるように、予測計算装置１２０は、電力を生産する電気設備を示すメタデータ（たとえば、ある特定の場所での電力生産に関連付けられた特定のタイプの設備を示すデータ）を格納してもよい。たとえば、およびブロック３２０に示されるように、予測計算装置１２０は、場所（たとえば、太陽光発電所１４４の場所）に関連付けられた光電池を示すメタデータを格納してもよい。同様に、ブロック３２２に示されるように、予測計算装置１２０は、場所（たとえば、風力発電所１４６の場所）に関連付けられた風力タービンを示すメタデータを格納してもよい。ブロック３２４に示されるように、予測計算装置１２０は、場所（たとえば、エネルギー貯蔵装置１７０、１７２、１７４、１７６の場所）に関連付けられた１つ以上のエネルギー貯蔵装置を示すメタデータを格納してもよい。ブロック３２６に示されるように、予測計算装置１２０は、例示的な実施形態において、電力を消費する電気設備（たとえば、家１５０、１５２、工場１５８、オフィスビル１５４、１５６などの場所）を示すメタデータを格納する。また、ブロック３２８に示されるように、予測計算装置１２０は、例示的な実施形態において、フィーダに関連付けられた電力損失（たとえば、フィーダでの電力潮流を合計する際に勘案され得る損失）を引き起こす装置（変圧器、電力品質装置、潮流制御装置など）を示すメタデータを格納する。加えて、ブロック３３０に示されるように、予測計算装置１２０は、送電網１１０における場所に関連付けられた天気データ（たとえば、温度、大気条件、風速および風向、日光持続時間および強度など）を格納してもよい。いくつかの実施形態では、予測計算装置１２０は、送電網の構成（たとえばネットワークトポロジー）、送電網の容量（たとえば、ネームプレート定格）、送電網の状態（たとえばブレーカ設定）、および／または、送電網の専門家査定（たとえば保守記録）を示すデータを含む、追加データを収集してもよい。次に、方法３００は図４のブロック３３２に進み、そこで予測計算装置１２０は、送電網における（たとえば、送電網１１０の１つ以上の特定の部分における）予想電力潮流を示すカスタマイズされた予測の生成において使用可能な１つ以上のパラメータを、（たとえばクライアント計算装置１２２から）定義された期間にわたって受信する。

【0024】

ここで図４を参照して、１つ以上のパラメータを受信する際、予測計算装置１２０は、ブロック３３４に示されるように、予測が関連するべき送電網における１つ以上の場所（たとえば地理的領域）を示すパラメータを受信してもよい。それに加えて、またはそれに代えて、ブロック３３６に示されるように、予測計算装置１２０は、予測（たとえば、具体的には、太陽光発電所１４４によって生成され、太陽光発電所１４４から消費されるエネルギーに関する予測）が関連するべき電気設備の１つ以上のタイプを示すパラメータを受信してもよい。ブロック３３８に示されるように、予測計算装置１２０は、予測（たとえば、具体的には、家１５０およびオフィスビル１５６のために生産され、それらによって消費される電力に関する予測）が関連するべき１人以上の電力消費者を示すパラメータを受信してもよい。ブロック３４０に示されるように、予測計算装置１２０は、予測（たとえば、具体的には、発電所１４０、１４４、１４６によって生産される電力に関する予測）が関連するべき１人以上の電力生産者を示すパラメータを受信してもよい。それに加えて、またはそれに代えて、ブロック３４２に示されるように、予測計算装置１２０は、予測（たとえば、具体的には、フィーダ１９０に提供され、フィーダ１９０から消費される電力に関する予測）が関連するべき１つ以上のフィーダを示すパラメータを受信してもよい。次に、ブロック３４４で、予測計算装置１２０は、パラメータ（たとえば、ブロック３３２からのパラメータ）を満たす、（たとえばブロック３０４からの）収集されたデータのサブセットを選択する。そうする際、およびブロック３４６に示されるように、予測計算装置１２０は、パラメータと一致する（たとえば、パラメータを示すキーワードまたは他のデータを含む）メタデータに関連付けられた収集されたデータのサブセットを選択する。次に、方法３００は図５のブロック３４８に進み、そこで予測計算装置１２０は、送電網１１０における電力潮流を予想するために、収集されたデータの選択されたサブセットから１つ以上のモデル（各々、たとえば、時間などの独立変数と、電力生産および消費などの従属変数との間の数学的関係など）を生成する。

【0025】

ここで図５を参照して、１つ以上のモデルを生成する際、予測計算装置１２０は、ブロック３５０に示されるように、収集されたデータの選択されたサブセット（たとえば、図４のブロック３４４で選択されたサブセット）のための電力潮流における傾向を識別してもよい。また、およびブロック３５２に示されるように、予測計算装置１２０は、データの選択されたサブセットのための電力潮流に対する天気の影響（たとえば、温度が基準温度から特定の量だけずれる場合の電力生産および消費の増加）を識別してもよい。例示的な実施形態では、ブロック３５４に示されるように、予測計算装置１２０は、生成されたあらゆるモデルの妥当性確認を行なう。そうする際、およびブロック３５６に示されるように、予測計算装置１２０は、キルヒホッフの第１法則を適用して、予想電力生産（たとえば、生産されるであろう電力量に関してモデルによって行なわれる予想）から予想損失（たとえば、送電網１１０における既知の電気設備の非効率性により損失されるであろう電力量に関する予想）を引いたものが、送電網１１０における１つ以上の場所（たとえば、収集されたデータのサブセットに関する、送電網１１０における１つ以上の場所）での予想電力消費の予め定義された範囲（たとえば、プラスマイナス１％）内にあるかどうかを判断する。たとえば、およびブロック３５８に示されるように、送電網１１０における１つ以上のフィーダが、選択されたパラメータに関連付けられている場合（たとえば、１つ以上のフィーダに関連付けられた電力生産および消費データが、収集されたデータのサブセットにおいて表わされる場合）、予測計算装置１２０は、１つ以上のフィーダのためにキルヒホッフの第１法則を適用してもよい。ブロック３６０で、複数のモデルが生成された場合、予測計算装置１２０は、収集されたデータにおいて表わされた履歴電力潮流に基づいて、電力潮流の最も正確な予想を提供する、生成されたモデルのセットからのモデルのうちの１つを識別してもよい。言い換えれば、予測計算装置１２０は、各モデルを使用して、実際の電力生産および消費データがすでに知られている以前の期間についての電力生産および消費データを予想し、モデルが実際の電力生産および消費を予想した精度を判断する。

【0026】

ブロック３６２で、予測計算装置１２０は、（たとえば、ブロック３５４に関連付けられた動作を使用して妥当性確認された）少なくとも１つの妥当性確認されたモデルが利用可能であるかどうかに基づいて、次の行動方針を判断する。モデルが利用可能である場合、方法３００はブロック３６４に進み、そこで予測計算装置１２０は、妥当性確認されたモデルを用いて、パラメータ（たとえばブロック３３２からのパラメータ）に基づいて、定義された期間（たとえば、要求された予測が生成されるべき将来の期間）についての予想電力潮流（たとえば、予想生産および予想消費）の予測を生成する。そうする際、およびブロック３６６に示されるように、複数の妥当性確認されたモデルが利用可能である場合、予測計算装置１２０は、収集されたデータにおいて表わされた履歴電力潮流から最も正確な予想を提供したモデル（たとえば、ブロック３６０で最も正確であると識別されたモデル）を用いて、予測を生成する。予測が生成された後で、予測計算装置１２０は、予測を示すデータをネットワーク１３０を通して要求元装置（たとえば、クライアント計算装置１２２）に送信することなどによって、予測を要求元装置に提供してもよい。

【0027】

ブロック３６２を再度参照して、利用可能な妥当性確認されたモデルはないと予測計算装置１２０が判断した場合、方法３００は代わりにブロック３６８へ分岐し、そこで予測計算装置１２０は、収集されたデータが間違っているかまたは不完全であることを示すエラーメッセージを生成する。たとえば、予測計算装置１２０は、送電網に存在する電気設備に関する収集されたデータが間違っているかまたは不完全である（たとえば、送電網１１０のトポロジーを示す収集されたデータは、存在し損失を引き起こしている電気設備に関する欠測データである）ことを示すエラーメッセージを生成してもよい。これに応答して、予測計算装置１２０のオペレータは、欠測データを予測計算装置１２０に提供して、予測計算装置１２０が、ブロック３５４の妥当性確認プロセスを満たすモデル（たとえば、キルヒホッフの第１法則を満たすモデル）を生成することを可能にしてもよい。次に、ブロック３６４で予測が生成された後、または、ブロック３６８でエラーメッセージが生成された後で、方法３００は図３のブロック３０２に戻ってもよく、そこで予測計算装置１２０は、動的予測を可能にし続けるかどうかを判断してもよい。

【0028】

ある例示的な実施形態が、図面および前述の説明において詳細に説明されてきたが、そのような例示および説明は性質が限定的でなく例示的であると考えられるべきであり、単なる例示的な実施形態が示され説明されたことと、この開示の精神の範囲に入るすべての変更および修正は保護されることが望まれることとが理解される。ここに説明される機器、システム、および方法のさまざまな特徴から生じる、本開示の複数の利点が存在する。なお、本開示の機器、システム、および方法の代替的な実施形態は、説明された特徴をすべて含むとは限らないかもしれないが、それでも依然として、そのような特徴の利点のうちの少なくともいくつかから利益を得る。当業者であれば、本開示の特徴のうちの１つ以上を取り入れる機器、システム、および方法の自分自身の実現化例を容易に考案し得る。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【国際調査報告】