[发明专利]负荷量预测装置、负荷量预测方法以及负荷量预测程序有效

专利信息
申请号: 201210186796.5 申请日: 2012-06-07
公开(公告)号: CN102855343A 公开(公告)日: 2013-01-02
发明(设计)人: 小野明;赤堀好昭;福本淳二;今福贤一;吉本英之 申请(专利权)人: 阿自倍尔株式会社
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 上海市华诚律师事务所 31210 代理人: 肖华
地址: 日本东京都千*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 负荷量 预测 装置 方法 以及 程序
【说明书】:

技术领域

本发明涉及一种负荷量预测装置、负荷量预测方法以及负荷量预测程序。

背景技术

在预计电力的供给不足的情况下,政府、电力公司要求需求者削减电力消耗量。在这样的情况下,需求者为了实现被规定的电力削减目标而努力节电。在下述专利文献1中,揭示了显示当前的使用电力相对于目标电力的比例的装置。

【现有技术文献】

【专利文献】

【专利文献1】日本特开平11-168833号公报

发明内容

发明要解决的课题

在工厂等中,在为了实现电力削减目标而努力节电的同时,还需要在能够使用电力的范围内尽量高效地操作。而且,除了当前的电力的使用情况之外,预想着数小时之后的电力的使用情况来进行应对也是很重要的。特别是,在气象条件严酷的夏季或冬季,电力需要也大受气象条件影响,因此要求及时地捕捉到需要变动,并迅速地采取正确的措施。采用所述专利文献1的技术的话,能够掌握当前的电力使用情况,但不能掌握电力消耗量今后如何发展。

本发明正是为了解决所述现有技术的问题点而作出的,其目的在于,提供一种能够正确地预测电力消耗量等所代表的负荷量的发展的负荷量预测装置、负荷量预测方法以及负荷量预测程序。

解决课题的手段

本发明所涉及的负荷量预测装置包括:取得部,所述取得部取得含有成为预测对象的负荷量的时间序列的实际数据;接收部,所述接收部接收气象要素的时间序列的预报数据;运算部,所述运算部将所述预报数据代入将表示气象状态的因素和所述负荷量包含为变量的回归式中,计算预测对象期间的所述负荷量的预测值,且变更所述回归式的系数,以使得按照能够根据星期几来划分的模式预先登记的所述实际数据中的属于与所述预测值相同的所述模式的上次的所述实际数据的所述负荷量与所述预测值之间的偏差为最小。

本发明所涉及的负荷量预测方法包括:取得步骤,所述取得步骤取得含有成为预测对象的负荷量的时间序列的实际数据;接收步骤,所述接收步骤接收气象要素的时间序列的预报数据;运算步骤,所述运算步骤将所述预报数据代入将表示气象状态的因素和所述负荷量包含为变量的回归式中,计算预测对象期间的所述负荷量的预测值,且变更所述回归式的系数,以使得按照能够根据星期几来划分的模式预先登记的所述实际数据中的属于与所述预测值相同的所述模式的上次的所述实际数据的所述负荷量与所述预测值之间的偏差为最小。

本发明所涉及的负荷量预测程序使计算机执行所述负荷量预测方法所包含的各步骤。

通过采用如此构成,能够将气象预报数据代入将表示气象状态的因素和负荷量包含为变量的回归式中,计算预测对象期间的负荷量的预测值,且能够变更所述回归式的系数,以使得属于同一模式的上次的实际数据的负荷量与预测值之间的偏差为最小。由此,能够考虑将来的气象条件来计算负荷量的预测值,且能够变更回归式的系数以使得预测值的发展接近属于同一模式的上次的实际值的发展倾向,因此能够提高负荷量的发展预测的精度。

又,在得到了所述预测对象期间的所述负荷量的实测值的情况下,所述运算部也可以使用所述实测值所属的时刻的所述实测值与所述预测值之间的差值,来修正从所述实测值所属的时刻起的规定时间段以内的所述预测值。

由此,即便在由于噪声或瞬间的干扰的影响而在实测值和预测值之间暂时产生误差的情况下,也能够根据预测值与实际值间的差值仅修正误差产生后规定时间以内的预测值,进一步地,在超过了设想消除误差的规定时间之后的时期,能够直接地使用预测值。

又,所述运算部在修正所述预测值时可以实施加权来进行修正,以使得从所述实测值所属的时刻到之后的时刻,修正所述预测值的幅度从差值逐渐变小。

由此,能够逐渐缩小修正幅度地对产生误差后规定时间内的预测值进行修正。

又,还可以具有显示所述预测值的最大值以及与该最大值对应的时刻的显示部。由此,能够看着画面容易地推测电力消耗量是否超过目标电力,在超过的情况下大概在何时超过。

又,所述因素可以是不快指标、外部空气焓、湿球温度以及气温中的任一个,所述负荷量可以是电力消耗量。

发明的效果

采用本发明,能够提供可以正确地预测电力消耗量等的负荷量的发展的负荷量预测装置、负荷量预测方法以及负荷量预测程序。

附图说明

图1是例示实施形态中的负荷量预测装置的构成的图。

图2是例示一星期中每日的电力消耗量的发展的图表。

图3是表示电力消耗量与不快指标的关联性的分布图。

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