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J-GLOBAL ID：200903019395832814

需要予測装置

Inventor： 高橋 宏明 ,  森山 博之 ,  佐々木 一彰 ,  前田 伸悟 ,  大森 勝美
Applicant, Patent owner： 株式会社日立製作所 ,  株式会社日立情報制御システム
Agent (1)： 高崎 芳紘
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2000053579
Publication number (International publication number)：2001245432
Application date： Feb. 29, 2000
Publication date： Sep. 07, 2001
Summary：

【要約】【課題】 エネルギー流供給に対する需要量の予測・推定時に、抽出した類似事象に対して、人間生活に依存した要素の状態変化に対応した補正方法で補正する。【解決手段】 影響要因予測データ2、影響要因実績データ3から実績DB13をつくり、また予測日の予測要因データテーブル14を生成する。この要因には少なくとも日〜土曜日及び祝日、特異日の9種の日種を含む。MBR機能15は予測要因データと実績DBの出力との類似度を調べて類似日を複数個抽出し、NN機能16は日種ごとに設けられたニューラルネットワークによってこれら類似日の需要量補正値を算出し、合成機能17は類似日ごとの実績供給量を前記補正量で補正し、その後全類似日の補正需要量の平均値を予測推定値として出力する。

Claim (excerpt)：

エネルギー又は流体供給システムの日ごとの需要量を予測するための需要量予測装置であって、過去の日ごとの実績供給量とその日の供給量に影響を与えるところの、少なくとも日種を含む複数の影響要因データとを格納した実績データベースと、この実績データベースを参照して予測日の供給量に影響を与えるところの、前記影響要因データと同じ種類の要因から成る予測要因データを生成する予測要因データ生成手段と、前記実績データベースの各日ごとの影響要因データと前記予測要因データとの類似度を算出し、その類似度が大きい順に所定の個数の実績データベースのデータを抽出する類似日検出手段と、曜日対応に設けられ、過去の実績データを学習することによりその内部係数が与えられ、前記類似日検出手段により抽出された実績データベースのデータと前記予測要因データとを入力として前記抽出された実績データベースのデータ毎の需要量補正値を算出するニューラルネットワークと、前記抽出された実績データベースのデータに含まれる実績供給量と当該データ対応に前記ニューラルネットワークで算出された需要量補正値とを加算して前記抽出された実績データベース毎の予測需要量を算出し、更にこの予測需要量の平均値を求めて予測日の出力予測需要量として出力する予測需要量算出手段と、を備えたことを特徴とする需要量予測装置。

IPC (4)：

H02J 3/00 ,  G05B 13/02 ,  G05B 13/04 ,  G06F 19/00 100

FI (4)：

H02J 3/00 G ,  G05B 13/02 L ,  G05B 13/04 ,  G06F 19/00 100

F-Term (29)：

5B049AA06 ,  5B049BB00 ,  5B049CC11 ,  5B049DD01 ,  5B049EE01 ,  5B049EE05 ,  5B049FF00 ,  5B049FF09 ,  5G066AA02 ,  5G066AE01 ,  5G066AE05 ,  5G066AE07 ,  5G066AE09 ,  5H004GA15 ,  5H004GB06 ,  5H004GB07 ,  5H004GB08 ,  5H004HA02 ,  5H004HA14 ,  5H004HB01 ,  5H004HB02 ,  5H004HB14 ,  5H004JB07 ,  5H004KC01 ,  5H004KC23 ,  5H004KD31 ,  9A001HH06 ,  9A001JJ73 ,  9A001KK55