本发明专利技术提供一种可以可靠预测电力消耗量等的负荷量的负荷量预测装置、负荷量预测方法以及负荷量预测程序。负荷量预测装置，包括:取得部（12），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（11），接收气象要素的时间序列的预报数据；和运算部（13），将预报数据代入以表示气象状态的因素和电力消耗量为变量的回归式中，计算预测对象期间的电力消耗量的预测值，且变更回归式的系数，以使得按照能够根据星期几来划分的模式预先登记的实际数据中的、属于与预测值相同的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。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术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。
技术介绍
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I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I日本特开平11-168833号公报
技术实现思路
专利技术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I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。本专利技术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。解决课题的手段本专利技术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。本专利技术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。本专利技术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。专利技术的效果采用本专利技术，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I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。图4是表示电力消耗量与外部空气焓的关联性的分布图。图5是表示电力消耗量与湿球温度的关联性的分布图。图6是表示电力消耗量与气温的关联性的分布图。图7是例示运算部的学习算法的步骤的图。图8是例示设预测修正时间为3小时时的修正的图像的图。图9是示出显示画面的一个实例的图。符号说明I···负荷量预测装置、3···实际数据DB、5···显示器、11···接收部、12···取得部、13···运算部、14···显示部。具体实施例方式以下，参照附图对本专利技术涉及的实施形态进行说明。但是，以下说明的实施形态仅为例示，本专利技术的内容并不排除以下没有明示的各种变形、技术的适用。即，本专利技术在不超出其宗旨的范围内能够进行各种变形而实施。在本实施形态中，对负荷量预测装置的预测对象为电力消耗量的情形进行说明，但并不限定于此，同样也可以适用于成为预测对象的负荷量例如为蒸汽消耗量、冷水热量、温水热量的情形。参照图I对实施形态中的负荷量预测装置的构成进行说明。如图I所示，负荷量预测装置I在功能性上例如具有接收部11、取得部12、运算部13、和显示部14。实际数据DB3是存储实际数据的数据库。实际数据中例如含有电力消耗量的实际值、各电力消耗量被测量的时刻的电力消耗装置的运转状况、日期和时间、星期、温度、湿度等与过去的状况相关的各种信息。在本实施形态中，对以30分钟的周期输出电力消耗量的实际值的情形进行 说明，但输出实际值的周期并不限定于30分钟，可以任意地设定。实际数据以可以按照能够根据星期进行划分的模式来提取的形态被存储在实际数据DB3中。作为能够根据星期划分的模式，在本实施形态中，设置有第I平日模式、第2平日模式、星期六模式以及星期日模式这四种模式。具体地说，将星期一划分为第I平日模式，将星期二 星期五划分为第2平日模式，将星期六划分为星期六模式，将星期日以及节日划分为星期日模式。该模式能够根据成为测量对象的场所(例如工厂)各自的电力消耗的量的发展倾向来适当地设定。具体地说，根据星期几对过去的实际数据进行分类，求出星期各日的电力消耗量的发展倾向，将电力消耗量的发展倾向相类似的日子划分为相同模式，由此来进行设定。是否为电力消耗量的发展倾向相类似的日子可以通过例如图2所示的电力消耗量的发展图表来判断。在图2的情况下，能够划分为以下三种模式。由于星期一 星期五的发展倾向相似，所以将星期一 星期五划分为平日模式，由于星期六的发展倾向是独立的，所以仅将星期六区别为星期六模式，由于星期日和节日的发展倾向相似，所以将星期日以及节日划分为星期日模式。这里，负荷量预测装置I在物理上例如包含CPU(中央处理器)、存储器、和输入输出接口而构成。在存储器中，例如包含有存储由CPU处理的程序或数据的ROM(只读存储器)、HDD (硬盘驱动器)、以及主要用作为用于控制处理的各种操作区域的RAM (随机存储器)等要素。这些要素通过总线相互连接。CPU执行ROM中所存储的程序，处理通过输入输出接口接收的数据、RAM展开的数据，由此本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种负荷量预测装置，其特征在于，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；和运算部，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。
【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：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，
类型：发明
国别省市：
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