2017-02-26

電力の予測

電力の使用状況を表示するシステムが珍しくなくなり、スマートグリッドの広がりにより一般家庭でも見える化が進んでいる。

契約しているデマンドの値を超えないように警報や担当者宛てにメールを送信するシステムなどがあり、警報が鳴ったり注意を促すメールを受け取った担当者が30分という非常に短い時間で対応するを迫られる。

デマンド監視装置を用いて契約電力が超過しないように制限するという方法を導入することも多い。

天気予報で明日の天気予報で計画を変更するように明日の電気需要の予測を知ることができたらどんな計画を立てるだろう。例えば工場ならデマンドの値を心配せずに製造を効率的に稼働させるように生産計画を調整することもできるだろう。

なぜだろう。多くの電気の見える化システムでは需要の予測機能やサービスが備わっていない。

電気需要の予測ができればどんな風に活用できるだろう。あなたの場合はどんな活用方法が考えられるか、ぜひ教えてほしい。

予測機能を追加方法

下のグラフは東京都調布市にある国立大学法人電気通信大学のサイトに掲載されている電力見える化システムのデータを利用して電力需要の状況と今後の予測を示しています。グラフは調布キャンパス全体での電力量を対象にしています。

上記の大学でのRLで見られる記載内容や電力見える化システムを利用して得られるデータやグラフには30分毎のデータとそのグラフが提供されています。予測値は残念ながらありません。このような場合、予測値を求めるのに必要な統計学の知識と過去のデータが十分にあれば予測機能を追加することができます。

BIツール1 で用いられる手法と同様にETL2 で必要なデータを利用して下のグラフで表示しているように必要な計算と加工処理を行うだけである。

30分

契約しているデマンド値と直接関係しているグラフ

※予測値上限、予測値下限は90%の信頼区間を意味しています

※予測値上限、予測値下限は90%の信頼区間を意味しています

※予測値上限、予測値下限は90%の信頼区間を意味しています

月間

※予測値上限、予測値下限は90%の信頼区間を意味しています

※予測値上限、予測値下限は90%の信頼区間を意味しています

利用例

線形計画法を利用する際に、ビジネス上の過去の活動結果データと需要電力データより統計分析し制約条件における係数を更新する。これによりあらためて目的関数を最大(または、最小)にする値を求める。例えば、契約電力を超過しないような生産計画、時間の最適配分、スケジューリング、在庫計画、人員配置など幅広い分野で応用できる。

LN SQUARE ではCRM3 の利用開始にあたってサポート、また、運用サポートサービスを提供しております。

予測を始めとした統計分析等、数学をあなたのビジネスに役立てる方法や手法を一緒に考えてみませんか

問い合わせ先

LN SQUARE 統計分析係

フェイスブック ツイッター

*1: ビジネスインテリジェンス(Business Intelligence)ツール

*2: ETL: Extract/Transfer/Load の略でデータウェアハウスにおけるデータ抽出、(ビジネスなどの)必要に応じて変換や加工、また、それらのデータのロードを意味する

*3: CRM: 顧客関係管理 Customer Relationship Management の略