JP2017078925A - Electricity charge information prediction system - Google Patents

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昭宏 柳沼
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PROBLEM TO BE SOLVED: To solve a problem, that is to provide an electricity charge information prediction system capable of adjusting a power use amount in accordance with a target electricity charge during a settlement period and the increase of a unit cost during the settlement period.SOLUTION: An electricity charge information predication system includes: use amount measurement means; user transition prediction means; target period estimation means; and output means. The use amount measurement means is to measure an actual use amount which is a power amount actually used. The use transition prediction means is to predict an assumed use transition which is the transition of the power amount to be used later. The target transition estimation means is to obtain a period in which the unit cost of the electricity charge is changed based on the actual use amount and the assumed use transition. The output means is to output a unit cost change period as the electricity charge prediction information.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本願発明は、電気を使用する者(以下、「電力消費者」という。)にかかる電気料金に関する情報(以下、「電気料金情報」という。)を予測する電気料金情報予測システムに関するものである。   The present invention relates to an electricity rate information prediction system that predicts information (hereinafter referred to as “electricity rate information”) related to an electricity rate for a person who uses electricity (hereinafter referred to as “electric power consumer”).

電気を使用するに当たり電力消費者は電力会社と所望の電気料金プランで契約し、その契約に従って一定の期間単位(通常は月単位で、以下この期間を「精算期間」という。)で使用に応じた料金を支払う。したがって、その精算期間(例えば、当月)の電気料金を節約したい場合には、当該精算期間における電気の使用を抑えることになる。   In order to use electricity, electricity consumers sign a contract with a power company in the desired electricity rate plan, and according to the contract, a fixed period unit (usually in units of months, hereinafter referred to as the “payment period”) depends on the use. Pay the fee. Therefore, when it is desired to save the electricity bill during the settlement period (for example, the current month), the use of electricity during the settlement period is suppressed.

ところがこれまで電力消費者は、精算期間の途中段階で使用した電力量を把握する手段を知らず、電力会社からの請求によってはじめて使用した電力量を認識していた。そのため、精算期間における目標の電気料金を設定したとしても、その精算期間の途中段階での使用電力量が目標に対して適切なのか、あるいは過度に使用しているのか判断することができず、その結果、以降の使用を抑えるといった対策を講ずることができなかった。   However, until now, electric power consumers have been aware of the amount of power used for the first time by a bill from an electric power company, without knowing the means of grasping the amount of power used in the middle of the settlement period. Therefore, even if the target electricity bill for the settlement period is set, it is not possible to determine whether the amount of power used in the middle of the settlement period is appropriate for the target or excessively used. As a result, it was not possible to take measures such as suppressing subsequent use.

個人の電力消費者としては最も一般的な従量課金プランでは、精算期間中に使用した電力量に応じて段階的(通常は複数の段階)に単価が上がる料金体系となっている。つまり、使用電力量を抑えることによって、その精算期間における単価の上昇(例えば、2段階目の単価上昇)を回避することができるわけである。しかしながらこの場合も、精算期間の途中段階における使用電力量の妥当性を判断することができないため、以降の使用を調節することはできない。   The most common pay-as-you-go plan for an individual electric power consumer is a fee system in which the unit price increases stepwise (usually in multiple steps) according to the amount of power used during the checkout period. That is, by suppressing the amount of power used, it is possible to avoid an increase in unit price during the settlement period (for example, an increase in unit price in the second stage). However, in this case as well, since the validity of the amount of power used in the middle of the settlement period cannot be determined, subsequent use cannot be adjusted.

一方、近年ではスマートメータの普及が進みつつあり、これに伴ってHEMS(Home Energy Management System)を導入する者が増加することも予想される。したがって今後は多くの電力消費者が、自身の使用電力量を把握するとともに、その精算期間の使用電力量を調節するようになることも考えられる。ここで電力消費者が、目標電気料金や単価上昇に合わせて使用電力量を調節するためには、自身が電力会社と契約している電気料金プランを把握しておく必要がある。   On the other hand, in recent years, smart meters are spreading, and it is expected that the number of people who introduce HEMS (Home Energy Management System) will increase. Therefore, in the future, it is considered that many power consumers grasp their own power consumption and adjust the power consumption during the settlement period. Here, in order for the electric power consumer to adjust the amount of electric power used according to the target electric charge or the unit price increase, it is necessary to grasp the electric charge plan that the electric power company has contracted with the electric power company.

電力会社では従量課金プランのほか、時間帯や曜日、季節といった変動条件に応じて単価を変える種々の電気料金プランも用意しており、さらに2016年には電気小売業への参入が全面自由化されることからこれまで以上に多種多様な電気料金プランが提供されることが想定される。つまり、電力消費者にとって選択肢が増える半面、最善の電気料金プランを選択することが難しくなることとなり、自身の契約内容を正確に把握することも容易ではなくなると考えられる。なお、特許文献1では多種多様な電気料金プランの中から、電力消費者の消費特性を考慮した上で最適な電気料金プランを選定する技術を提案している。   In addition to pay-per-use plans, electric power companies also offer various electricity rate plans that change unit prices according to changing conditions such as time of day, day of the week, and season. Furthermore, in 2016, entry into the electric retail business will be fully liberalized. Therefore, it is assumed that a wider variety of electricity rate plans will be provided. In other words, while electricity consumers have more choices, it will be difficult to select the best electricity rate plan, and it will be difficult to accurately grasp their contract details. Patent Document 1 proposes a technique for selecting an optimal electricity rate plan from a variety of electricity rate plans in consideration of consumption characteristics of power consumers.

特許第5717113号公報Japanese Patent No. 5717113

ところで、精算期間における目標の電気料金を上回りそうか否か、指標とする電気料金を迎える時期はいつ頃か、あるいは料金単価が上がる時期はいつ頃か、といった情報を予測して提供する技術があれば、使用電力量を調整するなど対策を講ずることができて便宜であるが、スマートメータやHEMSが普及しつつある現状であってもこのような技術は未だ提供されていない。   By the way, there is a technology that predicts and provides information such as whether or not the target electricity rate is likely to be exceeded during the settlement period, when the electricity rate used as an indicator will be reached, and when the unit price will rise. If so, it is convenient to take measures such as adjusting the amount of power used, but such a technology has not yet been provided even in the present situation where smart meters and HEMS are becoming widespread.

本願発明の課題は、従来が抱える問題を解決することであり、すなわち精算期間における目標電気料金や精算期間中の単価上昇に合わせて使用電力量を調節することができる電気料金情報予測システムを提供することである。   An object of the present invention is to solve the problems of the prior art, that is, to provide an electricity bill information prediction system that can adjust the amount of power used according to the target electricity bill during the settlement period and the unit price increase during the settlement period It is to be.

本願発明は、精算期間の途中段階での電力使用量に基づいて、その後の使用推移を推定するとともに、その推定した推移に基づいて種々の電気料金情報を予測する、という点に着目したものであり、従来にはなかった発想に基づいてなされた発明である。   This invention pays attention to the point of estimating various electric bill information based on the estimated transition while estimating the subsequent usage transition based on the electric power consumption in the middle of the settlement period. It is an invention made based on an idea that has not existed before.

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、標的時期推定手段、出力手段を備えたものである。使用量計測手段は、実際に使用された電力量である「実使用量」を計測するものであり、使用推移予測手段は、今後使用する電力量の推移である「想定使用推移」を予測するものである。また標的時期推定手段は、実使用量と想定使用推移に基づいて電気料金の単価が変化する時期を求めるものであり、出力手段は、標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力するものである。なお、この場合の電気料金プランは、累積使用電力量に応じて電気料金の単価が変化する料金体系である。   The electricity rate information prediction system of the present invention comprises a usage amount measuring means, a usage transition predicting means, a target time estimating means, and an output means. The usage measurement means measures the “actual usage” that is the amount of power actually used, and the usage transition prediction means predicts the “expected usage transition” that is the transition of the amount of power used in the future. Is. The target time estimation means obtains the time when the unit price of the electricity price changes based on the actual usage amount and the assumed usage transition, and the output means uses the time obtained by the target time estimation means as the electricity charge prediction information. Output. Note that the electricity rate plan in this case is a rate system in which the unit price of the electricity rate changes according to the accumulated power consumption.

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、標的料金設定手段、料金推移算出手段、標的時期推定手段、出力手段を備えたものとすることもできる。標的料金設定手段は、標的とする電気料金である「標的電気料金」を設定するものであり、料金推移算出手段は、電気料金プランと想定使用推移に基づいて今後掛かる電気料金の推移である「想定料金推移」を求めるものである。また標的時期推定手段は、標的電気料金と想定料金推移に基づいて標的電気料金に達する時期を求めるものであり、この場合の出力手段は、標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力するものである。   The electricity rate information prediction system according to the present invention may include a usage amount measuring unit, a usage transition predicting unit, a target rate setting unit, a rate transition calculating unit, a target time estimating unit, and an output unit. The target charge setting means sets a “target electricity charge” that is a target electricity charge, and the charge transition calculation means is a transition of the electricity charge that will be applied in the future based on the electricity charge plan and the assumed usage change. This is to calculate the “expected price transition”. The target time estimation means obtains the time when the target electricity rate is reached based on the target electricity rate and the assumed rate transition. In this case, the output means calculates the time obtained by the target time estimation unit as the electricity rate prediction information. Is output as

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、料金推移算出手段、支払い額推定手段、出力手段を備えたものとすることもできる。支払い額推定手段は、想定料金推移に基づいて電気料金プランの精算時における電気料金を求めるものであり、この場合の出力手段は、支払い額推定手段で求めた電気料金を電気料金予測情報として出力するものである。   The electricity rate information prediction system according to the present invention may include a usage amount measuring unit, a usage transition prediction unit, a rate transition calculation unit, a payment amount estimation unit, and an output unit. The payment amount estimation means obtains the electricity bill at the time of settlement of the electricity bill plan based on the assumed charge transition, and the output means in this case outputs the electricity fee obtained by the payment amount estimation means as the electricity bill prediction information. To do.

本願発明の電気料金情報予測システムは、実使用量記憶手段と気象データ記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。実使用量記憶手段は、使用量計測手段で計測された実使用量を記憶するものであり、気象データ記憶手段は、日ごとの最高気温と最低気温と天候を含む気象データの過去の記録を「実績気象データ」として記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、予測された今後の気象データを「予報気象データ」として取得するとともに、その予報気象データに相当する実績気象データを気象データ記憶手段から抽出する。さらに使用推移予測手段は、抽出された実績気象データに対応する日を候補日として設定し、その候補日の実使用量を実使用量記憶手段から読み出し、そして読み出された実使用量に基づいて想定使用推移を予測する。   The electricity rate information prediction system of the present invention may further include actual usage amount storage means and weather data storage means. The actual usage storage means stores the actual usage measured by the usage measurement means, and the meteorological data storage means records the past records of weather data including daily maximum and minimum temperatures and weather. It is stored as “actual weather data”. The use transition prediction means in this case obtains predicted future weather data as “forecast weather data” and extracts actual weather data corresponding to the forecast weather data from the weather data storage means. Further, the usage transition prediction means sets the day corresponding to the extracted actual weather data as a candidate date, reads the actual usage amount of the candidate date from the actual usage storage means, and based on the read actual usage amount Predict expected usage trends.

本願発明の電気料金情報予測システムは、消費特性設定手段と属性係数記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。消費特性設定手段は、消費特性情報(電力消費者の家族構成、又は住宅形式を含む情報)を設定するものであり、属性係数記憶手段は、属性係数(消費特性情報別に設定される消費特性係数と、時期別に設定される時期特性係数を含む係数)を記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、消費特性情報を取得し、この消費特性情報と消費時期に応じた属性係数を抽出するとともに、属性係数と実使用量(電力消費者が契約する電気料金プランの現精算期間における使用量)に基づいて想定使用推移を予測する。   The electricity rate information prediction system according to the present invention may further include a consumption characteristic setting unit and an attribute coefficient storage unit. The consumption characteristic setting means is for setting consumption characteristic information (information including the family structure of the electric power consumer or the housing type), and the attribute coefficient storage means is an attribute coefficient (consumption characteristic coefficient set for each consumption characteristic information). And a coefficient including a time characteristic coefficient set for each time). In this case, the usage transition predicting means acquires the consumption characteristic information, extracts the attribute characteristic according to the consumption characteristic information and the consumption time, and also uses the attribute coefficient and the actual usage amount (of the electric rate plan contracted by the power consumer). Estimate usage transition based on the amount used during the current settlement period).

本願発明の電気料金情報予測システムは、電力使用モデル記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。電力使用モデル記憶手段は、あらかじめ設定された電力使用の推移モデルである電力使用モデルを2種類以上記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、電力消費者が契約する電気料金プランの現精算期間における実使用量に基づいて、相当する電力使用モデルを電力使用モデル記憶手段から抽出するとともに、その抽出された電力使用モデルに基づいて想定使用推移を予測する。   The electricity rate information prediction system of the present invention may further include power usage model storage means. The power usage model storage means stores at least two types of power usage models, which are preset transition models of power usage. The usage transition predicting means in this case extracts the corresponding power usage model from the power usage model storage means based on the actual usage amount in the current settlement period of the electricity rate plan contracted by the power consumer, and the extracted Predict expected usage based on the power usage model.

本願発明の電気料金情報予測システムは、電気料金予測情報があらかじめ設定された閾値を超えるとき警告情報を出力する警告手段を、さらに備えたものとすることもできる。   The electricity bill information prediction system of the present invention may further include warning means for outputting warning information when the electricity bill prediction information exceeds a preset threshold value.

本願発明の電気料金情報予測システムは、送信手段と、端末側受信手段、端末側出力手段、端末機をさらに備えたものとすることもできる。送信手段は、電気料金予測情報を送信するものであり、端末側受信手段は、送信手段で送信された電気料金予測情報を受信するもので、端末機は、端末側受信手段と端末側出力手段を有するものである。   The electricity rate information prediction system of the present invention may further comprise a transmission means, a terminal side reception means, a terminal side output means, and a terminal. The transmission means is for transmitting electricity rate prediction information, the terminal side receiving means is for receiving the electricity rate prediction information transmitted by the transmission means, and the terminal is composed of a terminal side receiving means and a terminal side output means. It is what has.

本願発明の電気料金情報予測システムには、次のような効果がある。
(1)それまでの電力使用状況に基づく単価上昇時期を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。
(2)それまでの電力使用状況に基づき、当該精算期間の目標支払い額に到達する時期を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。
(3)それまでの電力使用状況に基づく当該精算期間の支払い額を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。
The electricity rate information prediction system of the present invention has the following effects.
(1) Since it is possible to predict the unit price increase period based on the current power usage status, it is possible to adjust the subsequent power usage, and as a result, it is possible to suppress the payment amount during the settlement period.
(2) Since it is possible to predict when the target payment amount for the settlement period will be reached based on the power usage status up to that time, it is possible to adjust the subsequent power usage, and as a result, the payment amount during the settlement period is suppressed. be able to.
(3) Since the payment amount for the settlement period based on the power usage status up to that time can be predicted, the subsequent power usage can be adjusted, and as a result, the payment amount for the settlement period can be suppressed.

本願発明の電気料金情報予測システムの主な処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the main processes of the electricity bill information prediction system of this invention. 本願発明の電気料金情報予測システムを説明するブロック図。The block diagram explaining the electricity bill information prediction system of this invention. 想定使用推移と実使用推移を説明するモデル図。Model diagram explaining assumed usage transition and actual usage transition. 気象データを利用して想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the process which estimates an assumed usage transition using a meteorological data. 日ごとの予報気象データに相当する実績気象データを示すモデル図。The model figure which shows the performance weather data equivalent to the daily forecast weather data. 気象データを利用して予測できる想定使用推移と、予報気象データの数を超える期間の想定使用推移を示すモデル図。The model figure which shows the assumed use transition which can be predicted using meteorological data, and the assumed use transition of the period exceeding the number of forecast weather data. 属性係数によって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the process which estimates assumption use transition by an attribute coefficient. 属性係数を用いた想定使用推移を示すモデル図。The model figure which shows the assumed use transition using an attribute coefficient. 電力使用モデルによって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the process which estimates assumption usage transition by an electric power usage model. 単価が変化する時期を説明するモデル図。The model figure explaining the time when a unit price changes. 標的電気料金に到達する時期を説明するモデル図。The model figure explaining the time of reaching a target electricity bill. 当該精算期間における最終的な精算金額である「支払い額」を説明するモデル図。The model figure explaining "payment amount" which is the final settlement amount in the said settlement period.

本願発明の電気料金情報予測システムの実施形態の一例を、図に基づいて説明する。   An example of an embodiment of the electricity rate information prediction system of the present invention will be described with reference to the drawings.

1.全体概要
図1は、本願発明の電気料金情報予測システムの主な処理の流れを示すフロー図である。まずはこのフロー図を参照しながら、本願発明の全体概要について説明する。この図に示すように、電力消費者が実際に使用した電力量(以下、「実使用量」という。)は計測され(Step10)、その計測結果は随時記憶されていく(Step20)。そして、それまでの実使用量に基づき、今後使用する電力量の推移(以下、「想定使用推移」という。)を予測し(Step30)、精算期間における電気料金情報を推定する。なお本願発明の電気料金情報予測システムは、単価変化時期を推定する手法(Step40)、標的とする電気料金(以下、「標的電気料金」という。)の到達時期を推定する手法(Step50〜70)、精算時における電気料金(以下、単に「支払い額」という。)を推定する手法(Step80〜90)、これら3通り(case−1〜case−3)の手法で電気料金情報を推定することができる。電力消費者は、推定された電気料金情報(以下、「電気料金予測情報」という。)を出力して(Step100)確認し、その後の電力使用について調節することができる。また、あらかじめ設定した閾値と電気料金予測情報を比較し(Step110)、当初想定した結果と異なる場合には警告情報を出力する(Step120)こともできる。
1. Overall Overview FIG. 1 is a flowchart showing the main processing flow of the electricity rate information prediction system of the present invention. First, an overall outline of the present invention will be described with reference to this flowchart. As shown in this figure, the amount of power actually used by the power consumer (hereinafter referred to as “actual usage”) is measured (Step 10), and the measurement result is stored as needed (Step 20). Then, based on the actual usage up to that time, the transition of the amount of power to be used in the future (hereinafter referred to as “assumed usage transition”) is predicted (Step 30), and the electricity rate information in the settlement period is estimated. The electricity rate information prediction system of the present invention is a method for estimating the unit price change time (Step 40), and a method for estimating the arrival time of the target electricity rate (hereinafter referred to as “target electricity rate”) (Steps 50 to 70). A method (Step 80 to 90) for estimating an electricity bill at the time of settlement (hereinafter simply referred to as “payment amount”), and electricity bill information can be estimated by these three methods (case-1 to case-3). it can. The power consumer can output the estimated electricity bill information (hereinafter referred to as “electric bill forecast information”) (Step 100) and confirm it, and adjust the subsequent power use. Further, the threshold value set in advance and the electricity rate prediction information are compared (Step 110), and if the result is different from the initially assumed result, warning information can be output (Step 120).

次に、本願発明の電気料金情報予測システムの主な構成について説明する。図2は、本願発明の電気料金情報予測システム100を説明するブロック図である。電気料金情報予測システム100は、電力消費者宅に配置される端末機110、中央側装置120、そして端末機110と中央側装置120を無線又は有線で繋ぐ通信手段で構成することができる。なお図2において、端末機110の枠に囲まれた各手段は、当該端末機110に含まれる手段であり、同じく中央側装置120の枠に囲まれた各手段は、当該中央側装置120に含まれる手段である。なお中央側装置120は、プログラムを実行するコンピュータを利用して構成するとよい。   Next, the main configuration of the electricity rate information prediction system of the present invention will be described. FIG. 2 is a block diagram illustrating the electricity rate information prediction system 100 of the present invention. The electricity rate information prediction system 100 can be configured by a terminal 110, a central device 120, and a communication unit that connects the terminal 110 and the central device 120 wirelessly or by wire. In FIG. 2, each means surrounded by the frame of the terminal 110 is a means included in the terminal 110. Similarly, each means surrounded by the frame of the central device 120 is connected to the central device 120. Means included. The central device 120 may be configured using a computer that executes a program.

使用量計測手段111は実使用量を計測するもので、その計測結果は送信手段等を通じて中央側装置120に送られて実使用量記憶手段121に記憶される。使用推移予測手段122は、実使用量記憶手段121から計測結果(つまり、実使用量)を読出し、この実使用量に基づいて想定使用推移を予測する。既述のとおり電気料金予測情報を求める手法としては、case−1〜case−3の3通りの手法があり、いずれの手法も料金プラン記憶手段123に記憶された電気料金プランが参照される。case−1では、標的時期推定手段124によって電気料金の単価が変化する時期が推定される。case−2では、ユーザ(通常は電力消費者)が標的料金設定手段125を使用して標的電気料金を設定し、料金推移算出手段126が今後掛かる電気料金の推移(以下、「想定料金推移」という。)を求め、標的時期推定手段124によって標的電気料金に達する時期が推定される。case−3では、料金推移算出手段126が想定料金推移を求め、支払い額推定手段127によって支払い額が推定される。   The usage amount measuring means 111 measures the actual usage amount, and the measurement result is sent to the central device 120 through the transmission means and stored in the actual usage amount storage means 121. The usage transition prediction unit 122 reads the measurement result (that is, the actual usage amount) from the actual usage amount storage unit 121 and predicts the assumed usage transition based on the actual usage amount. As described above, there are three methods, ie, case-1 to case-3, for obtaining the electricity rate prediction information, and each method refers to the electricity rate plan stored in the rate plan storage unit 123. In case-1, the time when the unit price of the electricity bill changes is estimated by the target time estimating means 124. In case-2, the user (usually a power consumer) sets the target electricity rate using the target rate setting means 125, and the rate transition calculating unit 126 will change the electricity rate that will be applied in the future (hereinafter referred to as "estimated rate transition"). The target time estimation means 124 estimates the time when the target electricity rate is reached. In case-3, the charge transition calculating unit 126 obtains the assumed charge transition, and the payment amount estimating unit 127 estimates the payment amount.

電気料金予測情報は、ディスプレイといった出力手段128で出力され、さらに送信手段129によって通信手段を通じて端末機110に送られる。端末機110の端末側受信手段112が電気料金予測情報を受信すると、これをディスプレイといった端末側出力手段113が出力する。あらかじめ設定した閾値と電気料金予測情報を比較するとともに、当初想定した結果と異なる場合に警告情報を出力する警告手段114を具備することもできる。   The electricity rate prediction information is output by the output unit 128 such as a display, and further sent by the transmission unit 129 to the terminal 110 through the communication unit. When the terminal side receiving means 112 of the terminal 110 receives the electricity rate prediction information, the terminal side output means 113 such as a display outputs it. It is also possible to provide warning means 114 for comparing the threshold value set in advance with the electricity rate prediction information and outputting warning information when the result is different from the initially assumed result.

以下、本願発明の電気料金情報予測システムを構成する主な要素ごとに詳述する。   Hereinafter, it explains in full detail for every main element which comprises the electricity bill information prediction system of this invention.

2.実使用量
実使用量は、使用量計測手段111によって、所定の時間間隔で定期的に計測される。計測の時間間隔は適宜選定することができ、例えば30分ごとに計測することもできるし、毎正時のように1時間ごとに計測することもできる。使用量計測手段111は、所定の時間間隔で計測することができれば種々のものを利用することができるが、昨今、導入が広がりつつあるスマートメータを利用すれば好適である。スマートメータは例えば日々30分間隔で実使用量を計測し、そのうえ計測データを所定の記憶手段へ送信することができるからである。
2. Actual usage amount The actual usage amount is periodically measured by the usage amount measuring means 111 at predetermined time intervals. The measurement time interval can be selected as appropriate. For example, it can be measured every 30 minutes, or can be measured every hour such as every hour. As the usage measuring means 111, various devices can be used as long as they can be measured at a predetermined time interval. However, it is preferable to use smart meters that are being introduced recently. This is because, for example, the smart meter can measure the actual usage at an interval of 30 minutes every day, and can further transmit the measurement data to a predetermined storage means.

使用量計測手段111で計測された実使用量は、実使用量記憶手段121に記憶される。このとき、実使用量の値とともに、計測した年月日と時刻も合わせて記憶するとよい。具体的には、実使用量の計測値、計測年月日と時刻が1組の記録(以下、「計測レコード」という。)として順次累積される。計測レコードには、年月日の他、計測したときの温度や湿度、気圧、気候といった気象情報を含めることもできる。ただし、この気象情報を含める場合は、別途、自動計測機器や気象データを送信する手段などを用意することが望ましい。さらに、実使用量記憶手段121は、電力消費者の個別情報、いわばユーザ情報を記憶することもできる。ユーザ情報としては、例えば、家族構成や、居住地域、住宅形式(戸建て/集合住宅等)といった情報が挙げられる。   The actual usage amount measured by the usage amount measuring unit 111 is stored in the actual usage amount storage unit 121. At this time, the measured date and time may be stored together with the actual usage value. Specifically, the measured value of actual usage, the measurement date, and time are sequentially accumulated as a set of records (hereinafter referred to as “measurement record”). In addition to the date, the measurement record can include weather information such as temperature, humidity, atmospheric pressure, and climate at the time of measurement. However, when including this weather information, it is desirable to prepare an automatic measuring device, a means for transmitting weather data, and the like separately. Furthermore, the actual usage amount storage unit 121 can also store individual information of the power consumer, that is, user information. Examples of the user information include information such as a family structure, a residential area, and a housing type (detached / collective housing, etc.).

3.想定使用推移
図3は、想定使用推移と実使用推移を説明するモデル図である。この図で示すように実使用推移は、精算期間ごとの実使用量の累積カーブ(累積推移)であり、一方の想定使用推移は現在の精算期間(以下、「当該精算期間」という。)において今後使用する電力量の累積推移である。なお精算期間とは、既述のとおり電気料金プランごとに定められる支払い対象となる単位期間であり、一般的に精算期間は月単位とされる。使用推移予測手段122は、あらかじめ定めた時期(例えば、当該精算期間の10日目など)、若しくは定規的(例えば、毎正時など)に想定使用推移を自動予測する。あるいは、ユーザが使用推移予測手段122を操作することで想定使用推移を予測することもできる。
3. Assumed Usage Transition FIG. 3 is a model diagram for explaining an assumed usage transition and an actual usage transition. As shown in this figure, the actual usage transition is a cumulative curve (cumulative transition) of the actual usage amount for each settlement period, and one assumed usage transition is in the current settlement period (hereinafter referred to as “the settlement period”). This is the cumulative transition of the amount of power used in the future. The settlement period is a unit period to be paid for each electricity rate plan as described above, and the settlement period is generally a monthly unit. The usage transition predicting unit 122 automatically predicts the expected usage transition at a predetermined time (for example, the 10th day of the settlement period) or on a regular basis (for example, every hour on the hour). Alternatively, the assumed usage transition can be predicted by the user operating the usage transition prediction means 122.

想定使用推移は、当該精算期間の(例えば、今月の)実使用量を基礎として予測される。このとき実使用量の累積推移を統計処理することで予測することができる。例えば、実使用量の累積推移勾配(図3の棒グラフから求められる勾配)から、回帰曲線や回帰直線を求め、この回帰曲線等を延長することで想定使用推移を予測する。その他、気象データを利用して予測する手法、消費特性係数や時期特性係数を利用して予測する手法、電力使用モデルを利用して予測する手法を採用することもできる。以下、これらの手法について順に説明する。   The assumed usage transition is predicted based on the actual usage amount (for example, this month) during the settlement period. At this time, the cumulative transition of actual usage can be predicted by statistical processing. For example, a regression curve or regression line is obtained from the cumulative transition slope of actual usage (slope obtained from the bar graph in FIG. 3), and the assumed usage transition is predicted by extending the regression curve or the like. In addition, it is also possible to employ a method of forecasting using weather data, a method of forecasting using a consumption characteristic coefficient or a time characteristic coefficient, and a technique of forecasting using a power usage model. Hereinafter, these methods will be described in order.

(気象データによる予測手法)
図4は、気象データを利用して想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。はじめに予報気象データを取得する(Step210)。ここで「気象データ」とは、少なくとも1日の最高気温と最低気温、天候を含む日ごとのデータであり、「予報気象データ」とは、将来の気象データである。予報気象データは、翌日以降の複数の気象データとすることが望ましく、例えば週間天気予報などから1週間分の予報気象データを取得するとよい。
(Prediction method based on weather data)
FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing for predicting assumed usage transition using weather data. This will be described in detail below with reference to this figure. First, weather forecast data is acquired (Step 210). Here, “meteorological data” is data for each day including at least one day's maximum and minimum temperatures and weather, and “forecast weather data” is future weather data. The forecast weather data is preferably a plurality of weather data from the next day, and for example, forecast weather data for one week may be acquired from a weekly weather forecast or the like.

一方、気象データ記憶手段201には、過去の気象データが「実績気象データ」として記憶されている。記憶される実績気象データの数は多い方望ましく、例えば過去1年分の実績気象データを記憶しておくとよい。   On the other hand, the weather data storage unit 201 stores past weather data as “actual weather data”. It is desirable that the number of actual weather data to be stored is large. For example, actual weather data for the past year may be stored.

予報気象データを取得すると、日々の予報気象データに相当する実績気象データを気象データ記憶手段201から抽出する(Step220)。つまり、予測した気象と同様の気象であった過去の気象データを抽出するわけである。図5は、日ごとの予報気象データに相当する実績気象データを示すモデル図である。この図に示すように、1つの(つまり1日分の)予報気象データに相当する実績気象データは、1つの(つまり1日分の)実績気象データに限らず複数が候補として選出されることもある。既述のとおり、予報気象データには1日の最高気温と最低気温、天候が含まれ、この基礎情報に基づいて相当する実績気象データを選出する。このとき、基礎情報すべての完全一致を条件とすると、ほとんどの場合で実績気象データが選出されないことが考えられる。したがって、天候は一致を条件とするが最高気温や最低気温には余裕幅(バッファ)をもたせて検出する、など条件を緩和して相当する実績気象データを選出することとなる。その結果、1つの予報気象データに対して複数の実績気象データが候補として選出されるわけである。   When the forecast weather data is acquired, actual weather data corresponding to the daily forecast weather data is extracted from the weather data storage means 201 (Step 220). That is, past weather data that is the same as the predicted weather is extracted. FIG. 5 is a model diagram showing actual weather data corresponding to daily forecast weather data. As shown in this figure, the actual meteorological data corresponding to one (that is, one day) forecasted meteorological data is not limited to one (ie, one day) actual meteorological data, and a plurality of selected items are selected as candidates. There is also. As described above, the forecast meteorological data includes the daily maximum and minimum temperatures and the weather, and the corresponding actual weather data is selected based on this basic information. At this time, it is conceivable that the actual weather data is not selected in most cases, provided that all the basic information is completely matched. Therefore, the corresponding weather data is selected by relaxing the conditions such as detecting the maximum temperature and the minimum temperature with a margin (buffer) while the conditions are coincidence. As a result, a plurality of actual weather data are selected as candidates for one forecast weather data.

実績気象データを抽出すると、その実績気象データに該当する日を候補日として設定する(Step230)。図5に示すように、1つの予報気象データに対して複数の実績気象データが候補として選出される場合は、予報気象データに最も近いものを代表候補とすることもできるし、すべてを採用してそのまま複数の候補日として設定することもできる。例えば図5の第3日目のケースでは、3つの実績気象データが候補として選出されているため、これらに該当する日を候補日とし、つまり3日分の候補日を設定するわけである。   When the actual weather data is extracted, a day corresponding to the actual weather data is set as a candidate date (Step 230). As shown in FIG. 5, when a plurality of actual weather data are selected as candidates for one forecast weather data, the one closest to the forecast weather data can be selected as a representative candidate, or all of them can be adopted. Can be set as multiple candidate dates. For example, in the case of the third day in FIG. 5, since three actual weather data are selected as candidates, the days corresponding to these are set as candidate days, that is, three candidate days are set.

候補日を設定すると、その候補日に該当する1日分の実使用量(以下、「日実使用量」という。)を、実使用量記憶手段121から読み出す(Step240)。このとき複数の候補日が設定されていれば、複数の日実使用量が読み出される。したがって実使用量記憶手段121には、気象データ記憶手段201が記憶している期間(例えば過去1年分)の日実使用量が記憶されている。   When the candidate date is set, the actual usage amount (hereinafter referred to as “daily actual usage amount”) corresponding to the candidate date is read from the actual usage amount storage unit 121 (Step 240). If a plurality of candidate dates are set at this time, a plurality of daily usage amounts are read. Therefore, the actual usage amount storage unit 121 stores the actual daily usage amount for the period (for example, the past one year) stored in the weather data storage unit 201.

実使用量記憶手段121から日実使用量を読み出すと、想定使用推移を予測する(Step250)。このとき、図5の第2日目のケースのように候補日が1つであれば、読み出される日実使用量は1日分であるから、この日実使用量をそのまま想定使用推移に用いることができる。一方、図5の第1日目や第3日目のケースのように複数の候補日があるときは、読みだされる日実使用量も複数分あるため、これらを平均して用いるなど統計処理したうえで想定使用推移に用いる。なお図6に示すように、気象データを利用して予測できる想定使用推移は、当然ながら予報気象データの数(例えば向こう1週間分)に依存する。したがって、予報気象データの数を超える期間は、回帰曲線等を延長するなど他の統計処理によって想定使用推移を予測するとよい。   When the daily actual usage amount is read from the actual usage amount storage unit 121, an assumed usage transition is predicted (Step 250). At this time, if the number of candidate dates is one as in the case of the second day in FIG. 5, the actual daily usage read out is for one day, and this actual daily usage is used as it is for the assumed usage transition. be able to. On the other hand, when there are a plurality of candidate days as in the case of the first day and the third day in FIG. 5, since there are a plurality of daily usage amounts to be read out, these are averaged and used. It is used for assumed usage transition after processing. As shown in FIG. 6, the assumed usage transition that can be predicted using the weather data naturally depends on the number of forecasted weather data (for example, for the next one week). Therefore, during a period exceeding the number of forecasted weather data, the expected usage transition may be predicted by other statistical processing such as extending the regression curve.

(属性係数による予測手法)
図7は、属性係数によって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。この手法の場合、あらかじめ消費特性設定手段301によって電力消費者の「消費特性情報」を消費特性記憶手段302に記憶させておく必要がある。ここで消費特性情報とは、既述したユーザ情報を含む情報であり、例えば、家族構成や、居住地域、住宅形式、日中在宅者有無、エネルギー(太陽光や燃料電池など)設備の有無、家庭用電気製品(エアコンや灯油ファンヒータなど)やエネルギー設備の利用特性といった情報が挙げられる。また、電力消費者によって電力使用の特性は変化することから、消費特性情報に応じた消費特性係数を属性係数記憶手段303に記憶させておく。さらに、季節に応じてあるいは月次に応じて電力使用の特性は変化することから、この特性を反映させるべく季節別に設定した季節特性や、月別に設定した月次特性などの時間変動型の時期特性係数も属性係数記憶手段303に記憶させておく。以下、消費特性係数と時期特性係数を合わせて「属性係数」ということとする。
(Prediction method by attribute coefficient)
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of processing for predicting the assumed usage transition based on the attribute coefficient. This will be described in detail below with reference to this figure. In the case of this method, it is necessary to previously store “consumption characteristic information” of the power consumer in the consumption characteristic storage unit 302 by the consumption characteristic setting unit 301. Here, the consumption characteristic information is information including the above-described user information, for example, family structure, residential area, housing type, presence / absence of people staying in the daytime, presence / absence of energy (solar or fuel cell) facilities, This includes information on household appliances (such as air conditioners and kerosene fan heaters) and energy equipment usage characteristics. In addition, since the power usage characteristics vary depending on the power consumer, the consumption characteristic coefficient corresponding to the consumption characteristic information is stored in the attribute coefficient storage unit 303. Furthermore, since the characteristics of power usage change depending on the season or monthly, the time-variable period such as the seasonal characteristic set for each season to reflect this characteristic or the monthly characteristic set for each month. The characteristic coefficient is also stored in the attribute coefficient storage unit 303. Hereinafter, the consumption characteristic coefficient and the time characteristic coefficient are collectively referred to as an “attribute coefficient”.

図7に示すように、はじめに電力消費者の消費特性情報を消費特性記憶手段302から取得する(Step310)。次に、この消費特性情報と現在の時期(季節や月次)に基づいて、相当する属性係数を属性係数記憶手段302から抽出する(Step320)。そして、実使用量記憶手段121から当該精算期間の実使用量を読み出し、例えば、実使用量の累積推移勾配から回帰曲線等を求め、さらに図8に示すようにこの回帰曲線等に属性係数を加味して新たな回帰曲線等を求めて想定使用推移を予測する(Step330)。   As shown in FIG. 7, the consumption characteristic information of the power consumer is first obtained from the consumption characteristic storage means 302 (Step 310). Next, based on the consumption characteristic information and the current time (seasonal or monthly), a corresponding attribute coefficient is extracted from the attribute coefficient storage means 302 (Step 320). Then, the actual usage amount is read from the actual usage amount storage means 121. For example, a regression curve or the like is obtained from the cumulative transition gradient of the actual usage amount, and an attribute coefficient is added to the regression curve or the like as shown in FIG. In consideration of this, a new regression curve or the like is obtained to predict the assumed usage transition (Step 330).

(電力使用モデルによる予測手法)
図9は、電力使用モデルによって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。この手法の場合、あらかじめ複数の種類の「電力使用モデル」を電力使用モデル記憶手段401に記憶させておく必要がある。ここで電力使用モデルとは、精算期間における使用電力の推移であり、例えば1時間ごとの使用電力の累積値で構成される。電力使用モデルは、一定期間における電力消費者の消費特性を表したものとすることができ、この場合様々な消費特性ごとに電力使用モデルを用意するとよい。具体的には、数多くのユーザ情報を収集し、これを体系的に整理したうえでいくつか代表的なユーザモデルを設定し、このユーザモデルごとに電力使用モデルを作成する。多種多様な電力使用モデルが用意できるほど、より適切に電力使用量を推定することができる。あるいは、電力消費者の消費特性にかかわらず、すべての実績値をそのまま電力使用モデルとすることもできる。なお、電力使用モデルは、過去の実績値から作成することもできるし、様々な諸条件から推測して作成することもできる。
(Prediction method using power usage model)
FIG. 9 is a flowchart showing the flow of processing for predicting the assumed usage transition based on the power usage model. This will be described in detail below with reference to this figure. In the case of this method, it is necessary to store a plurality of types of “power usage models” in the power usage model storage unit 401 in advance. Here, the power usage model is a transition of power consumption during the checkout period, and is composed of, for example, a cumulative value of power usage every hour. The power usage model can represent the power consumption characteristics of a power consumer over a certain period. In this case, it is preferable to prepare a power usage model for each of various power consumption characteristics. Specifically, a large number of user information is collected, systematically organized, and some representative user models are set, and a power usage model is created for each user model. The more a variety of power usage models are prepared, the more appropriately the power usage can be estimated. Alternatively, regardless of the consumption characteristics of the power consumer, all the actual values can be used as the power usage model as they are. The power usage model can be created from past performance values, or can be created by estimating from various conditions.

図9に示すように、はじめに当該精算期間におけるこれまでの実使用量を取得する(Step410)。次に、この実使用量に基づき当該精算期間における実使用推移を求め、実使用推移に相当する電力使用モデルを電力使用モデル記憶手段401から抽出する(Step420)。具体的には、実使用推移と、電力使用モデルのうち実使用推移と同時期部分とを照らし合わせ、これを複数パターンの電力使用モデルに対して繰り返し行い、そのうちもっとも近似する電力使用モデルを選出する。この近似判断は、最小二乗法をはじめ従来から用いられている種々の手法を用いることができる。そして、選出された電力使用モデルに基づいて想定使用推移を予測する(Step430)。   As shown in FIG. 9, first, the actual amount used so far in the settlement period is acquired (Step 410). Next, the actual usage transition in the settlement period is obtained based on the actual usage amount, and the power usage model corresponding to the actual usage transition is extracted from the power usage model storage unit 401 (Step 420). Specifically, the actual usage transition is compared with the actual usage transition and the same period of the power usage model, and this is repeated for multiple patterns of power usage models, and the power usage model that is most approximated is selected. To do. For this approximation determination, various methods conventionally used including the least square method can be used. Then, the assumed usage transition is predicted based on the selected power usage model (Step 430).

なお、電力使用モデルをそのまま想定使用推移とすることもできるが、当該電力消費者の実使用量にあわせて電力使用モデルを増減する補正を行った上で想定使用推移とすることもできる。例えば、実使用推移と選出された電力使用モデルを比べると、時刻ごとの変動(カーブ)は極めて近似しているものの、使用量をみると押し並べて10%程度の差が生じているとする。この場合、今後の使用量も10%程度の差が出ることは容易に想定できるので、選出された電力使用モデルを0.9倍(1.1倍)する補正を行い、この増減されたモデルを想定使用推移とするわけである。   The power usage model can be used as the assumed usage transition as it is, but it can also be set as the assumed usage transition after correction to increase or decrease the power usage model in accordance with the actual usage amount of the power consumer. For example, when the actual usage transition and the selected power usage model are compared, the fluctuation (curve) for each time is very close, but it is assumed that there is a difference of about 10% in terms of the usage amount. In this case, it can be easily assumed that the amount of future use will also vary by about 10%. Therefore, the selected power usage model is corrected by 0.9 times (1.1 times), and this increased or decreased model is used. Is assumed usage transition.

4.電気料金予測情報
既述のとおり本願発明の電気料金情報予測システムは、電気料金情報を推定する手法として、単価変化時期を推定する手法(case−1)、標的電気料金の到達時期を推定する手法(case−2)、支払い額を推定する手法(case−3)の3通りの手法を用いることができる。以下、それぞれの手法について順に説明する。
4). Electricity rate prediction information As described above, the electricity rate information prediction system of the present invention is a method for estimating unit price change time (case-1) and a method for estimating the arrival time of a target electricity rate as a method for estimating electricity rate information. Three methods of (case-2) and a method of estimating the payment amount (case-3) can be used. Hereinafter, each method will be described in order.

(単価変化時期の推定)
図10は、単価が変化する時期(以下、「単価変化時期」という。)を説明するモデル図である。この手法は、電力消費者が電力会社と契約する電気料金プランが、精算期間中に使用した電力量に応じて段階的に単価が上がるいわゆる従量料金制の場合に用いられる。図10に示すように、この電気料金プランでは単価が変化する累積使用量が定められており、この累積使用量とここまで説明した想定使用推移との関係から、単価変化時期を求める。一般的な従量料金制では、複数段階で単価が変化することから、すべての単価変化時期を求めてもよいし、特定の(例えば2段階目の)単価変化時期のみを求めてもよい。ここで求めた単価変化時期は、電気料金予測情報として出力される。
(Estimation of unit price change time)
FIG. 10 is a model diagram for explaining the time when the unit price changes (hereinafter referred to as “unit price change time”). This method is used in the case of a so-called pay-as-you-go system in which the unit price is increased stepwise according to the amount of power used during the settlement period when the electricity rate plan that the power consumer contracts with the power company. As shown in FIG. 10, in this electricity rate plan, the accumulated usage amount in which the unit price changes is determined, and the unit price change time is obtained from the relationship between the accumulated usage amount and the assumed usage transition described so far. In the general pay-as-you-go system, since the unit price changes in a plurality of stages, all unit price change periods may be obtained, or only a specific (for example, second stage) unit price change period may be obtained. The unit price change time obtained here is output as electricity rate prediction information.

(標的電気料金の到達時期の推定)
図11は、標的電気料金に到達する時期(以下、単に「標的時期」という。)を説明するモデル図である。この手法では、ユーザ(電力消費者)がターゲットとして定める標的料金を、標的料金設定手段125によって設定する。標的料金は1段階のみ設定することもできるし、図11のように2段階とするなど複数段階の標的料金を設定することもできる。また、ここまで説明した想定使用推移と、電力消費者が契約する電気料金プランを用いて、当該精算期間において今後掛かる電気料金の推移である「想定料金推移」を求める。具体的には、想定使用推移の電力使用量に電気料金プランで設定される単価を乗じて基本料金を加算することで、想定料金推移は算出される。そして、標的料金と想定料金推移との関係から標的時期を求める。ここで求めた標的時期は、電気料金予測情報として出力される。
(Estimation of target electricity price arrival time)
FIG. 11 is a model diagram for explaining the time to reach the target electricity rate (hereinafter simply referred to as “target time”). In this method, the target fee set by the user (electric power consumer) as a target is set by the target fee setting means 125. The target fee can be set only in one stage, or a plurality of target charges can be set such as two stages as shown in FIG. In addition, using the assumed usage trend described so far and the electricity rate plan that the power consumer contracts, the “estimated rate trend”, which is the future electricity rate change in the settlement period, is obtained. Specifically, the assumed charge transition is calculated by adding the basic charge by multiplying the power consumption of the assumed use transition by the unit price set in the electricity bill plan. Then, the target time is obtained from the relationship between the target charge and the assumed charge transition. The target time obtained here is output as electricity rate prediction information.

(支払い額の推定)
図12は、当該精算期間における最終的な精算金額である「支払い額」を説明するモデル図である。当該精算期間の末日(例えば月末)までの電力の累積使用量が計算され、その使用量に応じた電気料金が電力会社から請求される。この手法は、いわば電力会社からの請求金額を推定するものである。この手法でも、「標的電気料金の到達時期の推定」と同様の手法で、想定料金推移を求める。そしてその定料金推移から、図12に示すように当該精算期間の末日の金額を支払い額として求める。ここで求めた支払い額は、電気料金予測情報として出力される。
(Estimated payment)
FIG. 12 is a model diagram for explaining the “payment amount” that is the final settlement amount in the settlement period. The accumulated usage amount of power until the last day of the settlement period (for example, at the end of the month) is calculated, and an electricity bill corresponding to the usage amount is charged by the power company. In other words, this method estimates the amount billed by the power company. Even in this method, the assumed rate transition is obtained by the same method as “estimating the arrival time of the target electricity rate”. Then, from the fixed rate transition, as shown in FIG. 12, the amount of the last day of the settlement period is obtained as the payment amount. The payment amount obtained here is output as electricity rate prediction information.

5.警告手段
警告手段114は、電気料金予測情報があらかじめ設定された閾値を超えるとき、警告情報を出力するものである。電気料金予測情報として単価変化時期を推定する場合は、ユーザ(電力消費者)が予定していた単価変化時期よりも早いタイミングで単価変化時期が推定されたときに、アラート(警告情報)を出力することができる。また、電気料金予測情報として支払い額を推定する場合は、ユーザが予定していた支払い額を超過する(あるいは所定の差額分以上超える)支払い額が推定されたときに、アラートを出力することができる。なお警告情報は、ディスプレイなどの表示手段に、警告する旨と電気料金予測情報を合わせて表示することもできるし、これに代えて(あるいは加えて)音声出力装置から警告音声等を出力することもできる。
5. Warning means The warning means 114 outputs warning information when the electricity rate prediction information exceeds a preset threshold value. When estimating the unit price change time as electricity rate forecast information, an alert (warning information) is output when the unit price change time is estimated earlier than the unit price change time scheduled by the user (electric power consumer) can do. In addition, when estimating the amount of payment as the electricity rate prediction information, an alert may be output when the amount of payment exceeding the amount scheduled by the user (or exceeding a predetermined difference) is estimated. it can. The warning information can be displayed on the display means such as a display together with the warning and the electricity price prediction information. Alternatively, (or in addition), a warning voice or the like is output from the voice output device. You can also.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、個人の電力消費者にとって好適に利用することができるほか、工場やオフィスなど業務用施設にとっても利用することができる。本願発明が、電気料金の低減を実現するだけでなく、電力消費者の節電意識を促すことを考えれば、産業上利用できるばかりでなく社会的にも大きな貢献が期待できる発明といえる。   The electricity rate plan selection system of the present invention can be used suitably for individual power consumers, and can also be used for business facilities such as factories and offices. The invention of the present application can be said to be an invention that not only can be used industrially but also can make a great social contribution, considering not only the reduction of electricity bills but also the promotion of power consumers' awareness of power saving.

100 本願発明の電気料金情報予測システム
110 端末機
111 使用量計測手段
112 端末側受信手段
113 端末側出力手段
114 警告手段
120 中央側装置
121 実使用量記憶手段
122 使用推移予測手段
123 料金プラン記憶手段
124 標的時期推定手段
125 標的料金設定手段
126 料金推移算出手段
127 支払い額推定手段
128 出力手段
129 送信手段
201 気象データ記憶手段
301 消費特性設定手段
302 消費特性記憶手段
303 属性係数記憶手段
401 電力使用モデル記憶手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Electricity rate information prediction system of this invention 110 Terminal device 111 Usage measuring means 112 Terminal side receiving means 113 Terminal side output means 114 Warning means 120 Central side apparatus 121 Actual usage amount storage means 122 Usage transition prediction means 123 Price plan storage means 124 target time estimation means 125 target charge setting means 126 charge transition calculation means 127 payment amount estimation means 128 output means 129 transmission means 201 weather data storage means 301 consumption characteristic setting means 302 consumption characteristic storage means 303 attribute coefficient storage means 401 power usage model Storage means

本願発明は、電気を使用する者(以下、「電力消費者」という。)にかかる電気料金に関する情報(以下、「電気料金情報」という。)を予測する電気料金情報予測システムに関するものである。   The present invention relates to an electricity rate information prediction system that predicts information (hereinafter referred to as “electricity rate information”) related to an electricity rate for a person who uses electricity (hereinafter referred to as “electric power consumer”).

電気を使用するに当たり電力消費者は電力会社と所望の電気料金プランで契約し、その契約に従って一定の期間単位(通常は月単位で、以下この期間を「精算期間」という。)で使用に応じた料金を支払う。したがって、その精算期間(例えば、当月)の電気料金を節約したい場合には、当該精算期間における電気の使用を抑えることになる。   In order to use electricity, electricity consumers sign a contract with a power company in the desired electricity rate plan, and according to the contract, a fixed period unit (usually in units of months, hereinafter referred to as the “payment period”) depends on the use. Pay the fee. Therefore, when it is desired to save the electricity bill during the settlement period (for example, the current month), the use of electricity during the settlement period is suppressed.

ところがこれまで電力消費者は、精算期間の途中段階で使用した電力量を把握する手段を知らず、電力会社からの請求によってはじめて使用した電力量を認識していた。そのため、精算期間における目標の電気料金を設定したとしても、その精算期間の途中段階での使用電力量が目標に対して適切なのか、あるいは過度に使用しているのか判断することができず、その結果、以降の使用を抑えるといった対策を講ずることができなかった。   However, until now, electric power consumers have been aware of the amount of power used for the first time by a bill from an electric power company, without knowing the means of grasping the amount of power used in the middle of the settlement period. Therefore, even if the target electricity bill for the settlement period is set, it is not possible to determine whether the amount of power used in the middle of the settlement period is appropriate for the target or excessively used. As a result, it was not possible to take measures such as suppressing subsequent use.

個人の電力消費者としては最も一般的な従量課金プランでは、精算期間中に使用した電力量に応じて段階的(通常は複数の段階)に単価が上がる料金体系となっている。つまり、使用電力量を抑えることによって、その精算期間における単価の上昇(例えば、2段階目の単価上昇)を回避することができるわけである。しかしながらこの場合も、精算期間の途中段階における使用電力量の妥当性を判断することができないため、以降の使用を調節することはできない。   The most common pay-as-you-go plan for an individual electric power consumer is a fee system in which the unit price increases stepwise (usually in multiple steps) according to the amount of power used during the checkout period. That is, by suppressing the amount of power used, it is possible to avoid an increase in unit price during the settlement period (for example, an increase in unit price in the second stage). However, in this case as well, since the validity of the amount of power used in the middle of the settlement period cannot be determined, subsequent use cannot be adjusted.

一方、近年ではスマートメータの普及が進みつつあり、これに伴ってHEMS(Home Energy Management System)を導入する者が増加することも予想される。したがって今後は多くの電力消費者が、自身の使用電力量を把握するとともに、その精算期間の使用電力量を調節するようになることも考えられる。ここで電力消費者が、目標電気料金や単価上昇に合わせて使用電力量を調節するためには、自身が電力会社と契約している電気料金プランを把握しておく必要がある。   On the other hand, in recent years, smart meters are spreading, and it is expected that the number of people who introduce HEMS (Home Energy Management System) will increase. Therefore, in the future, it is considered that many power consumers grasp their own power consumption and adjust the power consumption during the settlement period. Here, in order for the electric power consumer to adjust the amount of electric power used according to the target electric charge or the unit price increase, it is necessary to grasp the electric charge plan that the electric power company has contracted with the electric power company.

電力会社では従量課金プランのほか、時間帯や曜日、季節といった変動条件に応じて単価を変える種々の電気料金プランも用意しており、さらに2016年には電気小売業への参入が全面自由化されることからこれまで以上に多種多様な電気料金プランが提供されることが想定される。つまり、電力消費者にとって選択肢が増える反面、最善の電気料金プランを選択することが難しくなることとなり、自身の契約内容を正確に把握することも容易ではなくなると考えられる。なお、特許文献1では多種多様な電気料金プランの中から、電力消費者の消費特性を考慮した上で最適な電気料金プランを選定する技術を提案している。 In addition to pay-per-use plans, electric power companies also offer various electricity rate plans that change unit prices according to changing conditions such as time of day, day of the week, and season. Furthermore, in 2016, entry into the electric retail business will be fully liberalized. Therefore, it is assumed that a wider variety of electricity rate plans will be provided. In other words, while the choice increases for electricity consumers, will be able to choose the best electricity rate plan becomes difficult, it is considered to be no longer easy to accurately grasp the agreement of their own. Patent Document 1 proposes a technique for selecting an optimal electricity rate plan from a variety of electricity rate plans in consideration of consumption characteristics of power consumers.

特許第5717113号公報Japanese Patent No. 5717113

ところで、精算期間における目標の電気料金を上回りそうか否か、指標とする電気料金を迎える時期はいつ頃か、あるいは料金単価が上がる時期はいつ頃か、といった情報を予測して提供する技術があれば、使用電力量を調整するなど対策を講ずることができて便宜であるが、スマートメータやHEMSが普及しつつある現状であってもこのような技術は未だ提供されていない。   By the way, there is a technology that predicts and provides information such as whether or not the target electricity rate is likely to be exceeded during the settlement period, when the electricity rate used as an indicator will be reached, and when the unit price will rise. If so, it is convenient to take measures such as adjusting the amount of power used, but such a technology has not yet been provided even in the present situation where smart meters and HEMS are becoming widespread.

本願発明の課題は、従来が抱える問題を解決することであり、すなわち精算期間における目標電気料金や精算期間中の単価上昇に合わせて使用電力量を調節することができる電気料金情報予測システムを提供することである。   An object of the present invention is to solve the problems of the prior art, that is, to provide an electricity bill information prediction system that can adjust the amount of power used according to the target electricity bill during the settlement period and the unit price increase during the settlement period It is to be.

本願発明は、精算期間の途中段階での電力使用量に基づいて、その後の使用推移を推定するとともに、その推定した推移に基づいて種々の電気料金情報を予測する、という点に着目したものであり、従来にはなかった発想に基づいてなされた発明である。   This invention pays attention to the point of estimating various electric bill information based on the estimated transition while estimating the subsequent usage transition based on the electric power consumption in the middle of the settlement period. It is an invention made based on an idea that has not existed before.

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、標的時期推定手段、出力手段を備えたものである。使用量計測手段は、実際に使用された電力量である「実使用量」を計測するものであり、使用推移予測手段は、今後使用する電力量の推移である「想定使用推移」を予測するものである。また標的時期推定手段は、実使用量と想定使用推移に基づいて電気料金の単価が変化する時期を求めるものであり、出力手段は、標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力するものである。なお、この場合の電気料金プランは、累積使用電力量に応じて電気料金の単価が変化する料金体系である。   The electricity rate information prediction system of the present invention comprises a usage amount measuring means, a usage transition predicting means, a target time estimating means, and an output means. The usage measurement means measures the “actual usage” that is the amount of power actually used, and the usage transition prediction means predicts the “expected usage transition” that is the transition of the amount of power used in the future. Is. The target time estimation means obtains the time when the unit price of the electricity price changes based on the actual usage amount and the assumed usage transition, and the output means uses the time obtained by the target time estimation means as the electricity charge prediction information. Output. Note that the electricity rate plan in this case is a rate system in which the unit price of the electricity rate changes according to the accumulated power consumption.

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、標的料金設定手段、料金推移算出手段、標的時期推定手段、出力手段を備えたものとすることもできる。標的料金設定手段は、標的とする電気料金である「標的電気料金」を設定するものであり、料金推移算出手段は、電気料金プランと想定使用推移に基づいて今後掛かる電気料金の推移である「想定料金推移」を求めるものである。また標的時期推定手段は、標的電気料金と想定料金推移に基づいて標的電気料金に達する時期を求めるものであり、この場合の出力手段は、標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力するものである。   The electricity rate information prediction system according to the present invention may include a usage amount measuring unit, a usage transition predicting unit, a target rate setting unit, a rate transition calculating unit, a target time estimating unit, and an output unit. The target charge setting means sets a “target electricity charge” that is a target electricity charge, and the charge transition calculation means is a transition of the electricity charge that will be applied in the future based on the electricity charge plan and the assumed usage change. This is to calculate the “expected price transition”. The target time estimation means obtains the time when the target electricity rate is reached based on the target electricity rate and the assumed rate transition. In this case, the output means calculates the time obtained by the target time estimation unit as the electricity rate prediction information. Is output as

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、料金推移算出手段、支払い額推定手段、出力手段を備えたものとすることもできる。支払い額推定手段は、想定料金推移に基づいて電気料金プランの精算時における電気料金を求めるものであり、この場合の出力手段は、支払い額推定手段で求めた電気料金を電気料金予測情報として出力するものである。   The electricity rate information prediction system according to the present invention may include a usage amount measuring unit, a usage transition prediction unit, a rate transition calculation unit, a payment amount estimation unit, and an output unit. The payment amount estimation means obtains the electricity bill at the time of settlement of the electricity bill plan based on the assumed charge transition, and the output means in this case outputs the electricity fee obtained by the payment amount estimation means as the electricity bill prediction information. To do.

本願発明の電気料金情報予測システムは、実使用量記憶手段と気象データ記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。実使用量記憶手段は、使用量計測手段で計測された実使用量を記憶するものであり、気象データ記憶手段は、日ごとの最高気温と最低気温と天候を含む気象データの過去の記録を「実績気象データ」として記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、予測された今後の気象データを「予報気象データ」として取得するとともに、その予報気象データに相当する実績気象データを気象データ記憶手段から抽出する。さらに使用推移予測手段は、抽出された実績気象データに対応する日を候補日として設定し、その候補日の実使用量を実使用量記憶手段から読み出し、そして読み出された実使用量に基づいて想定使用推移を予測する。   The electricity rate information prediction system of the present invention may further include actual usage amount storage means and weather data storage means. The actual usage storage means stores the actual usage measured by the usage measurement means, and the meteorological data storage means records the past records of weather data including daily maximum and minimum temperatures and weather. It is stored as “actual weather data”. The use transition prediction means in this case obtains predicted future weather data as “forecast weather data” and extracts actual weather data corresponding to the forecast weather data from the weather data storage means. Further, the usage transition prediction means sets the day corresponding to the extracted actual weather data as a candidate date, reads the actual usage amount of the candidate date from the actual usage storage means, and based on the read actual usage amount Predict expected usage trends.

本願発明の電気料金情報予測システムは、消費特性設定手段と属性係数記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。消費特性設定手段は、消費特性情報(電力消費者の家族構成、又は住宅形式を含む情報)を設定するものであり、属性係数記憶手段は、属性係数(消費特性情報別に設定される消費特性係数と、時期別に設定される時期特性係数を含む係数)を記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、消費特性情報を取得し、この消費特性情報と消費時期に応じた属性係数を抽出するとともに、属性係数と実使用量(電力消費者が契約する電気料金プランの現精算期間における使用量)に基づいて想定使用推移を予測する。   The electricity rate information prediction system according to the present invention may further include a consumption characteristic setting unit and an attribute coefficient storage unit. The consumption characteristic setting means is for setting consumption characteristic information (information including the family structure of the electric power consumer or the housing type), and the attribute coefficient storage means is an attribute coefficient (consumption characteristic coefficient set for each consumption characteristic information). And a coefficient including a time characteristic coefficient set for each time). In this case, the usage transition predicting means acquires the consumption characteristic information, extracts the attribute characteristic according to the consumption characteristic information and the consumption time, and also uses the attribute coefficient and the actual usage amount (of the electric rate plan contracted by the power consumer). Estimate usage transition based on the amount used during the current settlement period).

本願発明の電気料金情報予測システムは、電力使用モデル記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。電力使用モデル記憶手段は、あらかじめ設定された電力使用の推移モデルである電力使用モデルを2種類以上記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、電力消費者が契約する電気料金プランの現精算期間における実使用量に基づいて、相当する電力使用モデルを電力使用モデル記憶手段から抽出するとともに、その抽出された電力使用モデルに基づいて想定使用推移を予測する。   The electricity rate information prediction system of the present invention may further include power usage model storage means. The power usage model storage means stores at least two types of power usage models, which are preset transition models of power usage. The usage transition predicting means in this case extracts the corresponding power usage model from the power usage model storage means based on the actual usage amount in the current settlement period of the electricity rate plan contracted by the power consumer, and the extracted Predict expected usage based on the power usage model.

本願発明の電気料金情報予測システムは、電気料金予測情報があらかじめ設定された閾値を超えるとき警告情報を出力する警告手段を、さらに備えたものとすることもできる。   The electricity bill information prediction system of the present invention may further include warning means for outputting warning information when the electricity bill prediction information exceeds a preset threshold value.

本願発明の電気料金情報予測システムは、送信手段と、端末側受信手段、端末側出力手段、端末機をさらに備えたものとすることもできる。送信手段は、電気料金予測情報を送信するものであり、端末側受信手段は、送信手段で送信された電気料金予測情報を受信するもので、端末機は、端末側受信手段と端末側出力手段を有するものである。   The electricity rate information prediction system of the present invention may further comprise a transmission means, a terminal side reception means, a terminal side output means, and a terminal. The transmission means is for transmitting electricity rate prediction information, the terminal side receiving means is for receiving the electricity rate prediction information transmitted by the transmission means, and the terminal is composed of a terminal side receiving means and a terminal side output means. It is what has.

本願発明の電気料金情報予測システムには、次のような効果がある。
(1)それまでの電力使用状況に基づく単価上昇時期を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。
(2)それまでの電力使用状況に基づき、当該精算期間の目標支払い額に到達する時期を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。
(3)それまでの電力使用状況に基づく当該精算期間の支払い額を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。
The electricity rate information prediction system of the present invention has the following effects.
(1) Since it is possible to predict the unit price increase period based on the current power usage status, it is possible to adjust the subsequent power usage, and as a result, it is possible to suppress the payment amount during the settlement period.
(2) Since it is possible to predict when the target payment amount for the settlement period will be reached based on the power usage status up to that time, it is possible to adjust the subsequent power usage, and as a result, the payment amount during the settlement period is suppressed. be able to.
(3) Since the payment amount for the settlement period based on the power usage status up to that time can be predicted, the subsequent power usage can be adjusted, and as a result, the payment amount for the settlement period can be suppressed.

本願発明の電気料金情報予測システムの主な処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the main processes of the electricity bill information prediction system of this invention. 本願発明の電気料金情報予測システムを説明するブロック図。The block diagram explaining the electricity bill information prediction system of this invention. 想定使用推移と実使用推移を説明するモデル図。Model diagram explaining assumed usage transition and actual usage transition. 気象データを利用して想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the process which estimates an assumed usage transition using a meteorological data. 日ごとの予報気象データに相当する実績気象データを示すモデル図。The model figure which shows the performance weather data equivalent to the daily forecast weather data. 気象データを利用して予測できる想定使用推移と、予報気象データの数を超える期間の想定使用推移を示すモデル図。The model figure which shows the assumed use transition which can be predicted using meteorological data, and the assumed use transition of the period exceeding the number of forecast weather data. 属性係数によって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the process which estimates assumption use transition by an attribute coefficient. 属性係数を用いた想定使用推移を示すモデル図。The model figure which shows the assumed use transition using an attribute coefficient. 電力使用モデルによって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the process which estimates assumption usage transition by an electric power usage model. 単価が変化する時期を説明するモデル図。The model figure explaining the time when a unit price changes. 標的電気料金に到達する時期を説明するモデル図。The model figure explaining the time of reaching a target electricity bill. 当該精算期間における最終的な精算金額である「支払い額」を説明するモデル図。The model figure explaining "payment amount" which is the final settlement amount in the said settlement period.

本願発明の電気料金情報予測システムの実施形態の一例を、図に基づいて説明する。   An example of an embodiment of the electricity rate information prediction system of the present invention will be described with reference to the drawings.

1.全体概要
図1は、本願発明の電気料金情報予測システムの主な処理の流れを示すフロー図である。まずはこのフロー図を参照しながら、本願発明の全体概要について説明する。この図に示すように、電力消費者が実際に使用した電力量(以下、「実使用量」という。)は計測され(Step10)、その計測結果は随時記憶されていく(Step20)。そして、それまでの実使用量に基づき、今後使用する電力量の推移(以下、「想定使用推移」という。)を予測し(Step30)、精算期間における電気料金情報を推定する。なお本願発明の電気料金情報予測システムは、単価変化時期を推定する手法(Step40)、標的とする電気料金(以下、「標的電気料金」という。)の到達時期を推定する手法(Step50〜70)、精算時における電気料金(以下、単に「支払い額」という。)を推定する手法(Step80〜90)、これら3通り(case−1〜case−3)の手法で電気料金情報を推定することができる。電力消費者は、推定された電気料金情報(以下、「電気料金予測情報」という。)を出力して(Step100)確認し、その後の電力使用について調節することができる。また、あらかじめ設定した閾値と電気料金予測情報を比較し(Step110)、当初想定した結果と異なる場合には警告情報を出力する(Step120)こともできる。
1. Overall Overview FIG. 1 is a flowchart showing the main processing flow of the electricity rate information prediction system of the present invention. First, an overall outline of the present invention will be described with reference to this flowchart. As shown in this figure, the amount of power actually used by the power consumer (hereinafter referred to as “actual usage”) is measured (Step 10), and the measurement result is stored as needed (Step 20). Then, based on the actual usage up to that time, the transition of the amount of power to be used in the future (hereinafter referred to as “assumed usage transition”) is predicted (Step 30), and the electricity rate information in the settlement period is estimated. The electricity rate information prediction system of the present invention is a method for estimating the unit price change time (Step 40), and a method for estimating the arrival time of the target electricity rate (hereinafter referred to as “target electricity rate”) (Steps 50 to 70). A method (Step 80 to 90) for estimating an electricity bill at the time of settlement (hereinafter simply referred to as “payment amount”), and electricity bill information can be estimated by these three methods (case-1 to case-3). it can. The power consumer can output the estimated electricity bill information (hereinafter referred to as “electric bill forecast information”) (Step 100) and confirm it, and adjust the subsequent power use. Further, the threshold value set in advance and the electricity rate prediction information are compared (Step 110), and if the result is different from the initially assumed result, warning information can be output (Step 120).

次に、本願発明の電気料金情報予測システムの主な構成について説明する。図2は、本願発明の電気料金情報予測システム100を説明するブロック図である。電気料金情報予測システム100は、電力消費者宅に配置される端末機110、中央側装置120、そして端末機110と中央側装置120を無線又は有線で繋ぐ通信手段で構成することができる。なお図2において、端末機110の枠に囲まれた各手段は、当該端末機110に含まれる手段であり、同じく中央側装置120の枠に囲まれた各手段は、当該中央側装置120に含まれる手段である。なお中央側装置120は、プログラムを実行するコンピュータを利用して構成するとよい。   Next, the main configuration of the electricity rate information prediction system of the present invention will be described. FIG. 2 is a block diagram illustrating the electricity rate information prediction system 100 of the present invention. The electricity rate information prediction system 100 can be configured by a terminal 110, a central device 120, and a communication unit that connects the terminal 110 and the central device 120 wirelessly or by wire. In FIG. 2, each means surrounded by the frame of the terminal 110 is a means included in the terminal 110. Similarly, each means surrounded by the frame of the central device 120 is connected to the central device 120. Means included. The central device 120 may be configured using a computer that executes a program.

使用量計測手段111は実使用量を計測するもので、その計測結果は送信手段等を通じて中央側装置120に送られて実使用量記憶手段121に記憶される。使用推移予測手段122は、実使用量記憶手段121から計測結果(つまり、実使用量)を読出し、この実使用量に基づいて想定使用推移を予測する。既述のとおり電気料金予測情報を求める手法としては、case−1〜case−3の3通りの手法があり、いずれの手法も料金プラン記憶手段123に記憶された電気料金プランが参照される。case−1では、標的時期推定手段124によって電気料金の単価が変化する時期が推定される。case−2では、ユーザ(通常は電力消費者)が標的料金設定手段125を使用して標的電気料金を設定し、料金推移算出手段126が今後掛かる電気料金の推移(以下、「想定料金推移」という。)を求め、標的時期推定手段124によって標的電気料金に達する時期が推定される。case−3では、料金推移算出手段126が想定料金推移を求め、支払い額推定手段127によって支払い額が推定される。   The usage amount measuring means 111 measures the actual usage amount, and the measurement result is sent to the central device 120 through the transmission means and stored in the actual usage amount storage means 121. The usage transition prediction unit 122 reads the measurement result (that is, the actual usage amount) from the actual usage amount storage unit 121 and predicts the assumed usage transition based on the actual usage amount. As described above, there are three methods, ie, case-1 to case-3, for obtaining the electricity rate prediction information, and each method refers to the electricity rate plan stored in the rate plan storage unit 123. In case-1, the time when the unit price of the electricity bill changes is estimated by the target time estimating means 124. In case-2, the user (usually a power consumer) sets the target electricity rate using the target rate setting means 125, and the rate transition calculating unit 126 will change the electricity rate that will be applied in the future (hereinafter referred to as "estimated rate transition"). The target time estimation means 124 estimates the time when the target electricity rate is reached. In case-3, the charge transition calculating unit 126 obtains the assumed charge transition, and the payment amount estimating unit 127 estimates the payment amount.

電気料金予測情報は、ディスプレイといった出力手段128で出力され、さらに送信手段129によって通信手段を通じて端末機110に送られる。端末機110の端末側受信手段112が電気料金予測情報を受信すると、これをディスプレイといった端末側出力手段113が出力する。あらかじめ設定した閾値と電気料金予測情報を比較するとともに、当初想定した結果と異なる場合に警告情報を出力する警告手段114を具備することもできる。   The electricity rate prediction information is output by the output unit 128 such as a display, and further sent by the transmission unit 129 to the terminal 110 through the communication unit. When the terminal side receiving means 112 of the terminal 110 receives the electricity rate prediction information, the terminal side output means 113 such as a display outputs it. It is also possible to provide warning means 114 for comparing the threshold value set in advance with the electricity rate prediction information and outputting warning information when the result is different from the initially assumed result.

以下、本願発明の電気料金情報予測システムを構成する主な要素ごとに詳述する。   Hereinafter, it explains in full detail for every main element which comprises the electricity bill information prediction system of this invention.

2.実使用量
実使用量は、使用量計測手段111によって、所定の時間間隔で定期的に計測される。計測の時間間隔は適宜選定することができ、例えば30分ごとに計測することもできるし、毎正時のように1時間ごとに計測することもできる。使用量計測手段111は、所定の時間間隔で計測することができれば種々のものを利用することができるが、昨今、導入が広がりつつあるスマートメータを利用すれば好適である。スマートメータは例えば日々30分間隔で実使用量を計測し、そのうえ計測データを所定の記憶手段へ送信することができるからである。
2. Actual usage amount The actual usage amount is periodically measured by the usage amount measuring means 111 at predetermined time intervals. The measurement time interval can be selected as appropriate. For example, it can be measured every 30 minutes, or can be measured every hour such as every hour. As the usage measuring means 111, various devices can be used as long as they can be measured at a predetermined time interval. However, it is preferable to use smart meters that are being introduced recently. This is because, for example, the smart meter can measure the actual usage at an interval of 30 minutes every day, and can further transmit the measurement data to a predetermined storage means.

使用量計測手段111で計測された実使用量は、実使用量記憶手段121に記憶される。このとき、実使用量の値とともに、計測した年月日と時刻も合わせて記憶するとよい。具体的には、実使用量の計測値、計測年月日と時刻が1組の記録(以下、「計測レコード」という。)として順次累積される。計測レコードには、年月日の他、計測したときの温度や湿度、気圧、気候といった気象情報を含めることもできる。ただし、この気象情報を含める場合は、別途、自動計測機器や気象データを送信する手段などを用意することが望ましい。さらに、実使用量記憶手段121は、電力消費者の個別情報、いわばユーザ情報を記憶することもできる。ユーザ情報としては、例えば、家族構成や、居住地域、住宅形式(戸建て/集合住宅等)といった情報が挙げられる。   The actual usage amount measured by the usage amount measuring unit 111 is stored in the actual usage amount storage unit 121. At this time, the measured date and time may be stored together with the actual usage value. Specifically, the measured value of actual usage, the measurement date, and time are sequentially accumulated as a set of records (hereinafter referred to as “measurement record”). In addition to the date, the measurement record can include weather information such as temperature, humidity, atmospheric pressure, and climate at the time of measurement. However, when including this weather information, it is desirable to prepare an automatic measuring device, a means for transmitting weather data, and the like separately. Furthermore, the actual usage amount storage unit 121 can also store individual information of the power consumer, that is, user information. Examples of the user information include information such as a family structure, a residential area, and a housing type (detached / collective housing, etc.).

3.想定使用推移
図3は、想定使用推移と実使用推移を説明するモデル図である。この図で示すように実使用推移は、精算期間ごとの実使用量の累積カーブ(累積推移)であり、一方の想定使用推移は現在の精算期間(以下、「当該精算期間」という。)において今後使用する電力量の累積推移である。なお精算期間とは、既述のとおり電気料金プランごとに定められる支払い対象となる単位期間であり、一般的に精算期間は月単位とされる。使用推移予測手段122は、あらかじめ定めた時期(例えば、当該精算期間の10日目など)、若しくは定規的(例えば、毎正時など)に想定使用推移を自動予測する。あるいは、ユーザが使用推移予測手段122を操作することで想定使用推移を予測することもできる。
3. Assumed Usage Transition FIG. 3 is a model diagram for explaining an assumed usage transition and an actual usage transition. As shown in this figure, the actual usage transition is a cumulative curve (cumulative transition) of the actual usage amount for each settlement period, and one assumed usage transition is in the current settlement period (hereinafter referred to as “the settlement period”). This is the cumulative transition of the amount of power used in the future. The settlement period is a unit period to be paid for each electricity rate plan as described above, and the settlement period is generally a monthly unit. The usage transition predicting unit 122 automatically predicts the expected usage transition at a predetermined time (for example, the 10th day of the settlement period) or on a regular basis (for example, every hour on the hour). Alternatively, the assumed usage transition can be predicted by the user operating the usage transition prediction means 122.

想定使用推移は、当該精算期間の(例えば、今月の)実使用量を基礎として予測される。このとき実使用量の累積推移を統計処理することで予測することができる。例えば、実使用量の累積推移勾配(図3の棒グラフから求められる勾配)から、回帰曲線や回帰直線を求め、この回帰曲線等を延長することで想定使用推移を予測する。その他、気象データを利用して予測する手法、消費特性係数や時期特性係数を利用して予測する手法、電力使用モデルを利用して予測する手法を採用することもできる。以下、これらの手法について順に説明する。   The assumed usage transition is predicted based on the actual usage amount (for example, this month) during the settlement period. At this time, the cumulative transition of actual usage can be predicted by statistical processing. For example, a regression curve or regression line is obtained from the cumulative transition slope of actual usage (slope obtained from the bar graph in FIG. 3), and the assumed usage transition is predicted by extending the regression curve or the like. In addition, it is also possible to employ a method of forecasting using weather data, a method of forecasting using a consumption characteristic coefficient or a time characteristic coefficient, and a technique of forecasting using a power usage model. Hereinafter, these methods will be described in order.

(気象データによる予測手法)
図4は、気象データを利用して想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。はじめに予報気象データを取得する(Step210)。ここで「気象データ」とは、少なくとも1日の最高気温と最低気温、天候を含む日ごとのデータであり、「予報気象データ」とは、将来の気象データである。予報気象データは、翌日以降の複数の気象データとすることが望ましく、例えば週間天気予報などから1週間分の予報気象データを取得するとよい。
(Prediction method based on weather data)
FIG. 4 is a flowchart showing a flow of processing for predicting assumed usage transition using weather data. This will be described in detail below with reference to this figure. First, weather forecast data is acquired (Step 210). Here, “meteorological data” is data for each day including at least one day's maximum and minimum temperatures and weather, and “forecast weather data” is future weather data. The forecast weather data is preferably a plurality of weather data from the next day, and for example, forecast weather data for one week may be acquired from a weekly weather forecast or the like.

一方、気象データ記憶手段201には、過去の気象データが「実績気象データ」として記憶されている。記憶される実績気象データの数は多い方望ましく、例えば過去1年分の実績気象データを記憶しておくとよい。   On the other hand, the weather data storage unit 201 stores past weather data as “actual weather data”. It is desirable that the number of actual weather data to be stored is large. For example, actual weather data for the past year may be stored.

予報気象データを取得すると、日々の予報気象データに相当する実績気象データを気象データ記憶手段201から抽出する(Step220)。つまり、予測した気象と同様の気象であった過去の気象データを抽出するわけである。図5は、日ごとの予報気象データに相当する実績気象データを示すモデル図である。この図に示すように、1つの(つまり1日分の)予報気象データに相当する実績気象データは、1つの(つまり1日分の)実績気象データに限らず複数が候補として選出されることもある。既述のとおり、予報気象データには1日の最高気温と最低気温、天候が含まれ、この基礎情報に基づいて相当する実績気象データを選出する。このとき、基礎情報すべての完全一致を条件とすると、ほとんどの場合で実績気象データが選出されないことが考えられる。したがって、天候は一致を条件とするが最高気温や最低気温には余裕幅(バッファ)をもたせて検出する、など条件を緩和して相当する実績気象データを選出することとなる。その結果、1つの予報気象データに対して複数の実績気象データが候補として選出されるわけである。   When the forecast weather data is acquired, actual weather data corresponding to the daily forecast weather data is extracted from the weather data storage means 201 (Step 220). That is, past weather data that is the same as the predicted weather is extracted. FIG. 5 is a model diagram showing actual weather data corresponding to daily forecast weather data. As shown in this figure, the actual meteorological data corresponding to one (that is, one day) forecasted meteorological data is not limited to one (ie, one day) actual meteorological data, and a plurality of selected items are selected as candidates. There is also. As described above, the forecast meteorological data includes the daily maximum and minimum temperatures and the weather, and the corresponding actual weather data is selected based on this basic information. At this time, it is conceivable that the actual weather data is not selected in most cases, provided that all the basic information is completely matched. Therefore, the corresponding weather data is selected by relaxing the conditions such as detecting the maximum temperature and the minimum temperature with a margin (buffer) while the conditions are coincidence. As a result, a plurality of actual weather data are selected as candidates for one forecast weather data.

実績気象データを抽出すると、その実績気象データに該当する日を候補日として設定する(Step230)。図5に示すように、1つの予報気象データに対して複数の実績気象データが候補として選出される場合は、予報気象データに最も近いものを代表候補とすることもできるし、すべてを採用してそのまま複数の候補日として設定することもできる。例えば図5の第3日目のケースでは、3つの実績気象データが候補として選出されているため、これらに該当する日を候補日とし、つまり3日分の候補日を設定するわけである。   When the actual weather data is extracted, a day corresponding to the actual weather data is set as a candidate date (Step 230). As shown in FIG. 5, when a plurality of actual weather data are selected as candidates for one forecast weather data, the one closest to the forecast weather data can be selected as a representative candidate, or all of them can be adopted. Can be set as multiple candidate dates. For example, in the case of the third day in FIG. 5, since three actual weather data are selected as candidates, the days corresponding to these are set as candidate days, that is, three candidate days are set.

候補日を設定すると、その候補日に該当する1日分の実使用量(以下、「日実使用量」という。)を、実使用量記憶手段121から読み出す(Step240)。このとき複数の候補日が設定されていれば、複数の日実使用量が読み出される。したがって実使用量記憶手段121には、気象データ記憶手段201が記憶している期間(例えば過去1年分)の日実使用量が記憶されている。   When the candidate date is set, the actual usage amount (hereinafter referred to as “daily actual usage amount”) corresponding to the candidate date is read from the actual usage amount storage unit 121 (Step 240). If a plurality of candidate dates are set at this time, a plurality of daily usage amounts are read. Therefore, the actual usage amount storage unit 121 stores the actual daily usage amount for the period (for example, the past one year) stored in the weather data storage unit 201.

実使用量記憶手段121から日実使用量を読み出すと、想定使用推移を予測する(Step250)。このとき、図5の第2日目のケースのように候補日が1つであれば、読み出される日実使用量は1日分であるから、この日実使用量をそのまま想定使用推移に用いることができる。一方、図5の第1日目や第3日目のケースのように複数の候補日があるときは、読みだされる日実使用量も複数分あるため、これらを平均して用いるなど統計処理したうえで想定使用推移に用いる。なお図6に示すように、気象データを利用して予測できる想定使用推移は、当然ながら予報気象データの数(例えば向こう1週間分)に依存する。したがって、予報気象データの数を超える期間は、回帰曲線等を延長するなど他の統計処理によって想定使用推移を予測するとよい。   When the daily actual usage amount is read from the actual usage amount storage unit 121, an assumed usage transition is predicted (Step 250). At this time, if the number of candidate dates is one as in the case of the second day in FIG. 5, the actual daily usage read out is for one day, and this actual daily usage is used as it is for the assumed usage transition. be able to. On the other hand, when there are a plurality of candidate days as in the case of the first day and the third day in FIG. 5, since there are a plurality of daily usage amounts to be read out, these are averaged and used. It is used for assumed usage transition after processing. As shown in FIG. 6, the assumed usage transition that can be predicted using the weather data naturally depends on the number of forecasted weather data (for example, for the next one week). Therefore, during a period exceeding the number of forecasted weather data, the expected usage transition may be predicted by other statistical processing such as extending the regression curve.

(属性係数による予測手法)
図7は、属性係数によって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。この手法の場合、あらかじめ消費特性設定手段301によって電力消費者の「消費特性情報」を消費特性記憶手段302に記憶させておく必要がある。ここで消費特性情報とは、既述したユーザ情報を含む情報であり、例えば、家族構成や、居住地域、住宅形式、日中在宅者有無、エネルギー(太陽光や燃料電池など)設備の有無、家庭用電気製品(エアコンや灯油ファンヒータなど)やエネルギー設備の利用特性といった情報が挙げられる。また、電力消費者によって電力使用の特性は変化することから、消費特性情報に応じた消費特性係数を属性係数記憶手段303に記憶させておく。さらに、季節に応じてあるいは月次に応じて電力使用の特性は変化することから、この特性を反映させるべく季節別に設定した季節特性や、月別に設定した月次特性などの時間変動型の時期特性係数も属性係数記憶手段303に記憶させておく。以下、消費特性係数と時期特性係数を合わせて「属性係数」ということとする。
(Prediction method by attribute coefficient)
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of processing for predicting the assumed usage transition based on the attribute coefficient. This will be described in detail below with reference to this figure. In the case of this method, it is necessary to previously store “consumption characteristic information” of the power consumer in the consumption characteristic storage unit 302 by the consumption characteristic setting unit 301. Here, the consumption characteristic information is information including the above-described user information, for example, family structure, residential area, housing type, presence / absence of people staying in the daytime, presence / absence of energy (solar or fuel cell) facilities, This includes information on household appliances (such as air conditioners and kerosene fan heaters) and energy equipment usage characteristics. In addition, since the power usage characteristics vary depending on the power consumer, the consumption characteristic coefficient corresponding to the consumption characteristic information is stored in the attribute coefficient storage unit 303. Furthermore, since the characteristics of power usage change depending on the season or monthly, the time-variable period such as the seasonal characteristic set for each season to reflect this characteristic or the monthly characteristic set for each month. The characteristic coefficient is also stored in the attribute coefficient storage unit 303. Hereinafter, the consumption characteristic coefficient and the time characteristic coefficient are collectively referred to as an “attribute coefficient”.

図7に示すように、はじめに電力消費者の消費特性情報を消費特性記憶手段302から取得する(Step310)。次に、この消費特性情報と現在の時期(季節や月次)に基づいて、相当する属性係数を属性係数記憶手段302から抽出する(Step320)。そして、実使用量記憶手段121から当該精算期間の実使用量を読み出し、例えば、実使用量の累積推移勾配から回帰曲線等を求め、さらに図8に示すようにこの回帰曲線等に属性係数を加味して新たな回帰曲線等を求めて想定使用推移を予測する(Step330)。   As shown in FIG. 7, the consumption characteristic information of the power consumer is first obtained from the consumption characteristic storage means 302 (Step 310). Next, based on the consumption characteristic information and the current time (seasonal or monthly), a corresponding attribute coefficient is extracted from the attribute coefficient storage means 302 (Step 320). Then, the actual usage amount is read from the actual usage amount storage means 121. For example, a regression curve or the like is obtained from the cumulative transition gradient of the actual usage amount, and an attribute coefficient is added to the regression curve or the like as shown in FIG. In consideration of this, a new regression curve or the like is obtained to predict the assumed usage transition (Step 330).

(電力使用モデルによる予測手法)
図9は、電力使用モデルによって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。この手法の場合、あらかじめ複数の種類の「電力使用モデル」を電力使用モデル記憶手段401に記憶させておく必要がある。ここで電力使用モデルとは、精算期間における使用電力の推移であり、例えば1時間ごとの使用電力の累積値で構成される。電力使用モデルは、一定期間における電力消費者の消費特性を表したものとすることができ、この場合様々な消費特性ごとに電力使用モデルを用意するとよい。具体的には、数多くのユーザ情報を収集し、これを体系的に整理したうえでいくつか代表的なユーザモデルを設定し、このユーザモデルごとに電力使用モデルを作成する。多種多様な電力使用モデルが用意できるほど、より適切に電力使用量を推定することができる。あるいは、電力消費者の消費特性にかかわらず、すべての実績値をそのまま電力使用モデルとすることもできる。なお、電力使用モデルは、過去の実績値から作成することもできるし、様々な諸条件から推測して作成することもできる。
(Prediction method using power usage model)
FIG. 9 is a flowchart showing the flow of processing for predicting the assumed usage transition based on the power usage model. This will be described in detail below with reference to this figure. In the case of this method, it is necessary to store a plurality of types of “power usage models” in the power usage model storage unit 401 in advance. Here, the power usage model is a transition of power consumption during the checkout period, and is composed of, for example, a cumulative value of power usage every hour. The power usage model can represent the power consumption characteristics of a power consumer over a certain period. In this case, it is preferable to prepare a power usage model for each of various power consumption characteristics. Specifically, a large number of user information is collected, systematically organized, and some representative user models are set, and a power usage model is created for each user model. The more a variety of power usage models are prepared, the more appropriately the power usage can be estimated. Alternatively, regardless of the consumption characteristics of the power consumer, all the actual values can be used as the power usage model as they are. The power usage model can be created from past performance values, or can be created by estimating from various conditions.

図9に示すように、はじめに当該精算期間におけるこれまでの実使用量を取得する(Step410)。次に、この実使用量に基づき当該精算期間における実使用推移を求め、実使用推移に相当する電力使用モデルを電力使用モデル記憶手段401から抽出する(Step420)。具体的には、実使用推移と、電力使用モデルのうち実使用推移と同時期部分とを照らし合わせ、これを複数パターンの電力使用モデルに対して繰り返し行い、そのうちもっとも近似する電力使用モデルを選出する。この近似判断は、最小二乗法をはじめ従来から用いられている種々の手法を用いることができる。そして、選出された電力使用モデルに基づいて想定使用推移を予測する(Step430)。   As shown in FIG. 9, first, the actual amount used so far in the settlement period is acquired (Step 410). Next, the actual usage transition in the settlement period is obtained based on the actual usage amount, and the power usage model corresponding to the actual usage transition is extracted from the power usage model storage unit 401 (Step 420). Specifically, the actual usage transition is compared with the actual usage transition and the same period of the power usage model, and this is repeated for multiple patterns of power usage models, and the power usage model that is most approximated is selected. To do. For this approximation determination, various methods conventionally used including the least square method can be used. Then, the assumed usage transition is predicted based on the selected power usage model (Step 430).

なお、電力使用モデルをそのまま想定使用推移とすることもできるが、当該電力消費者の実使用量にあわせて電力使用モデルを増減する補正を行った上で想定使用推移とすることもできる。例えば、実使用推移と選出された電力使用モデルを比べると、時刻ごとの変動(カーブ)は極めて近似しているものの、使用量をみると押し並べて10%程度の差が生じているとする。この場合、今後の使用量も10%程度の差が出ることは容易に想定できるので、選出された電力使用モデルを0.9倍(1.1倍)する補正を行い、この増減されたモデルを想定使用推移とするわけである。   The power usage model can be used as the assumed usage transition as it is, but it can also be set as the assumed usage transition after correction to increase or decrease the power usage model in accordance with the actual usage amount of the power consumer. For example, when the actual usage transition and the selected power usage model are compared, the fluctuation (curve) for each time is very close, but it is assumed that there is a difference of about 10% in terms of the usage amount. In this case, it can be easily assumed that the amount of future use will also vary by about 10%. Therefore, the selected power usage model is corrected by 0.9 times (1.1 times), and this increased or decreased model is used. Is assumed usage transition.

4.電気料金予測情報
既述のとおり本願発明の電気料金情報予測システムは、電気料金情報を推定する手法として、単価変化時期を推定する手法(case−1)、標的電気料金の到達時期を推定する手法(case−2)、支払い額を推定する手法(case−3)の3通りの手法を用いることができる。以下、それぞれの手法について順に説明する。
4). Electricity rate prediction information As described above, the electricity rate information prediction system of the present invention is a method for estimating unit price change time (case-1) and a method for estimating the arrival time of a target electricity rate as a method for estimating electricity rate information. Three methods of (case-2) and a method of estimating the payment amount (case-3) can be used. Hereinafter, each method will be described in order.

(単価変化時期の推定)
図10は、単価が変化する時期(以下、「単価変化時期」という。)を説明するモデル図である。この手法は、電力消費者が電力会社と契約する電気料金プランが、精算期間中に使用した電力量に応じて段階的に単価が上がるいわゆる従量料金制の場合に用いられる。図10に示すように、この電気料金プランでは単価が変化する累積使用量が定められており、この累積使用量とここまで説明した想定使用推移との関係から、単価変化時期を求める。一般的な従量料金制では、複数段階で単価が変化することから、すべての単価変化時期を求めてもよいし、特定の(例えば2段階目の)単価変化時期のみを求めてもよい。ここで求めた単価変化時期は、電気料金予測情報として出力される。
(Estimation of unit price change time)
FIG. 10 is a model diagram for explaining the time when the unit price changes (hereinafter referred to as “unit price change time”). This method is used in the case of a so-called pay-as-you-go system in which the unit price is increased stepwise according to the amount of power used during the settlement period when the electricity rate plan that the power consumer contracts with the power company. As shown in FIG. 10, in this electricity rate plan, the accumulated usage amount in which the unit price changes is determined, and the unit price change time is obtained from the relationship between the accumulated usage amount and the assumed usage transition described so far. In the general pay-as-you-go system, since the unit price changes in a plurality of stages, all unit price change periods may be obtained, or only a specific (for example, second stage) unit price change period may be obtained. The unit price change time obtained here is output as electricity rate prediction information.

(標的電気料金の到達時期の推定)
図11は、標的電気料金に到達する時期(以下、単に「標的時期」という。)を説明するモデル図である。この手法では、ユーザ(電力消費者)がターゲットとして定める標的料金を、標的料金設定手段125によって設定する。標的料金は1段階のみ設定することもできるし、図11のように2段階とするなど複数段階の標的料金を設定することもできる。また、ここまで説明した想定使用推移と、電力消費者が契約する電気料金プランを用いて、当該精算期間において今後掛かる電気料金の推移である「想定料金推移」を求める。具体的には、想定使用推移の電力使用量に電気料金プランで設定される単価を乗じて基本料金を加算することで、想定料金推移は算出される。そして、標的料金と想定料金推移との関係から標的時期を求める。ここで求めた標的時期は、電気料金予測情報として出力される。
(Estimation of target electricity price arrival time)
FIG. 11 is a model diagram for explaining the time to reach the target electricity rate (hereinafter simply referred to as “target time”). In this method, the target fee set by the user (electric power consumer) as a target is set by the target fee setting means 125. The target fee can be set only in one stage, or a plurality of target charges can be set such as two stages as shown in FIG. In addition, using the assumed usage trend described so far and the electricity rate plan that the power consumer contracts, the “estimated rate trend”, which is the future electricity rate change in the settlement period, is obtained. Specifically, the assumed charge transition is calculated by adding the basic charge by multiplying the power consumption of the assumed use transition by the unit price set in the electricity bill plan. Then, the target time is obtained from the relationship between the target charge and the assumed charge transition. The target time obtained here is output as electricity rate prediction information.

(支払い額の推定)
図12は、当該精算期間における最終的な精算金額である「支払い額」を説明するモデル図である。当該精算期間の末日(例えば月末)までの電力の累積使用量が計算され、その使用量に応じた電気料金が電力会社から請求される。この手法は、いわば電力会社からの請求金額を推定するものである。この手法でも、「標的電気料金の到達時期の推定」と同様の手法で、想定料金推移を求める。そしてその定料金推移から、図12に示すように当該精算期間の末日の金額を支払い額として求める。ここで求めた支払い額は、電気料金予測情報として出力される。
(Estimated payment)
FIG. 12 is a model diagram for explaining the “payment amount” that is the final settlement amount in the settlement period. The accumulated usage amount of power until the last day of the settlement period (for example, at the end of the month) is calculated, and an electricity bill corresponding to the usage amount is charged by the power company. In other words, this method estimates the amount billed by the power company. Even in this method, the assumed rate transition is obtained by the same method as “estimating the arrival time of the target electricity rate”. Then, from the fixed rate transition, as shown in FIG. 12, the amount of the last day of the settlement period is obtained as the payment amount. The payment amount obtained here is output as electricity rate prediction information.

5.警告手段
警告手段114は、電気料金予測情報があらかじめ設定された閾値を超えるとき、警告情報を出力するものである。電気料金予測情報として単価変化時期を推定する場合は、ユーザ(電力消費者)が予定していた単価変化時期よりも早いタイミングで単価変化時期が推定されたときに、アラート(警告情報)を出力することができる。また、電気料金予測情報として支払い額を推定する場合は、ユーザが予定していた支払い額を超過する(あるいは所定の差額分以上超える)支払い額が推定されたときに、アラートを出力することができる。なお警告情報は、ディスプレイなどの表示手段に、警告する旨と電気料金予測情報を合わせて表示することもできるし、これに代えて(あるいは加えて)音声出力装置から警告音声等を出力することもできる。
5. Warning means The warning means 114 outputs warning information when the electricity rate prediction information exceeds a preset threshold value. When estimating the unit price change time as electricity rate forecast information, an alert (warning information) is output when the unit price change time is estimated earlier than the unit price change time scheduled by the user (electric power consumer) can do. In addition, when estimating the amount of payment as the electricity rate prediction information, an alert may be output when the amount of payment exceeding the amount scheduled by the user (or exceeding a predetermined difference) is estimated. it can. The warning information can be displayed on the display means such as a display together with the warning and the electricity price prediction information. Alternatively, (or in addition), a warning voice or the like is output from the voice output device. You can also.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、個人の電力消費者にとって好適に利用することができるほか、工場やオフィスなど業務用施設にとっても利用することができる。本願発明が、電気料金の低減を実現するだけでなく、電力消費者の節電意識を促すことを考えれば、産業上利用できるばかりでなく社会的にも大きな貢献が期待できる発明といえる。   The electricity rate plan selection system of the present invention can be used suitably for individual power consumers, and can also be used for business facilities such as factories and offices. The invention of the present application can be said to be an invention that not only can be used industrially but also can make a great social contribution, considering not only the reduction of electricity bills but also the promotion of power consumers' awareness of power saving.

100 本願発明の電気料金情報予測システム
110 端末機
111 使用量計測手段
112 端末側受信手段
113 端末側出力手段
114 警告手段
120 中央側装置
121 実使用量記憶手段
122 使用推移予測手段
123 料金プラン記憶手段
124 標的時期推定手段
125 標的料金設定手段
126 料金推移算出手段
127 支払い額推定手段
128 出力手段
129 送信手段
201 気象データ記憶手段
301 消費特性設定手段
302 消費特性記憶手段
303 属性係数記憶手段
401 電力使用モデル記憶手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Electricity rate information prediction system of this invention 110 Terminal device 111 Usage measuring means 112 Terminal side receiving means 113 Terminal side output means 114 Warning means 120 Central side apparatus 121 Actual usage amount storage means 122 Usage transition prediction means 123 Price plan storage means 124 target time estimation means 125 target charge setting means 126 charge transition calculation means 127 payment amount estimation means 128 output means 129 transmission means 201 weather data storage means 301 consumption characteristic setting means 302 consumption characteristic storage means 303 attribute coefficient storage means 401 power usage model Storage means

Claims (8)

電気料金に関する情報を予測する電気料金情報予測システムにおいて、
電力消費者が契約する電気料金プランが、累積使用電力量に応じて電気料金の単価が変化する料金体系であり、
実際に使用された電力量である実使用量を計測する使用量計測手段と、
今後使用する電力量の推移である想定使用推移を予測する使用推移予測手段と、
前記実使用量と前記想定使用推移に基づいて、電気料金の単価が変化する時期を求める標的時期推定手段と、
前記標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする電気料金情報予測システム。
In the electricity rate information prediction system that predicts information about electricity rates,
The electricity bill plan contracted by the power consumer is a billing system in which the unit price of the electricity bill changes according to the accumulated power consumption,
Usage measurement means for measuring the actual usage, which is the amount of power actually used;
A usage transition prediction means for predicting an assumed usage transition, which is a transition in the amount of power used in the future,
Based on the actual usage amount and the assumed usage transition, target time estimation means for obtaining a time when the unit price of the electricity bill changes;
An electricity price information prediction system comprising: output means for outputting the time determined by the target time estimation means as electricity price prediction information.
電気料金に関する情報を予測する電気料金情報予測システムにおいて、
実際に使用された電力量である実使用量を計測する使用量計測手段と、
今後使用する電力量の推移である想定使用推移を予測する使用推移予測手段と、
標的とする電気料金である標的電気料金を設定する標的料金設定手段と、
電力消費者が契約する電気料金プランと、前記想定使用推移とに基づいて、今後掛かる電気料金の推移である想定料金推移を求める料金推移算出手段と、
前記標的電気料金と前記想定料金推移に基づいて、該標的電気料金に達する時期を求める標的時期推定手段と、
前記標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする電気料金情報予測システム。
In the electricity rate information prediction system that predicts information about electricity rates,
Usage measurement means for measuring the actual usage, which is the amount of power actually used;
A usage transition prediction means for predicting an assumed usage transition, which is a transition in the amount of power used in the future,
Target charge setting means for setting a target electricity charge that is a target electricity charge;
A rate transition calculating means for obtaining a transition of an assumed rate that is a transition of a future rate of electricity based on the rate plan of electricity contracted by a power consumer and the assumed usage transition;
Based on the target electricity charge and the assumed charge transition, target time estimating means for obtaining a time to reach the target electricity charge;
An electricity price information prediction system comprising: output means for outputting the time determined by the target time estimation means as electricity price prediction information.
電気料金に関する情報を予測する電気料金情報予測システムにおいて、
実際に使用された電力量である実使用量を計測する使用量計測手段と、
今後使用する電力量の推移である想定使用推移を予測する使用推移予測手段と、
電力消費者が契約する電気料金プランと、前記想定使用推移とに基づいて、今後掛かる電気料金の推移である想定料金推移を求める料金推移算出手段と、
前記想定料金推移に基づいて、前記電気料金プランの精算時における電気料金を求める支払い額推定手段と、
前記支払い額推定手段で求めた電気料金を、電気料金予測情報として出力する出力手段と、を備えたことを特徴とする電気料金情報予測システム。
In the electricity rate information prediction system that predicts information about electricity rates,
Usage measurement means for measuring the actual usage, which is the amount of power actually used;
A usage transition prediction means for predicting an assumed usage transition, which is a transition in the amount of power used in the future,
A rate transition calculating means for obtaining a transition of an assumed rate that is a transition of a future rate of electricity based on the rate plan of electricity contracted by a power consumer and the assumed usage transition;
Based on the assumed rate transition, a payment amount estimating means for obtaining an electricity rate at the time of settlement of the electricity rate plan,
An electricity rate information prediction system comprising: output means for outputting the electricity rate obtained by the payment amount estimation unit as electricity rate prediction information.
前記使用量計測手段で計測された前記実使用量を記憶する実使用量記憶手段と、
日ごとの最高気温と最低気温と天候を含む気象データの過去の記録を、実績気象データとして記憶する気象データ記憶手段と、をさらに備え、
前記使用推移予測手段は、予測された今後の前記気象データを予報気象データとして取得するとともに、該予報気象データに相当する前記実績気象データを前記気象データ記憶手段から抽出し、該抽出された前記実績気象データに対応する日を候補日として設定し、該候補日の前記実使用量を前記実使用量記憶手段から読み出し、該読み出された実使用量に基づいて前記想定使用推移を予測する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。
Actual usage storage means for storing the actual usage measured by the usage measurement means;
Weather data storage means for storing past records of weather data including daily maximum and minimum temperatures and weather as actual weather data; and
The usage transition prediction means acquires the predicted future weather data as forecast weather data, extracts the actual weather data corresponding to the forecast weather data from the weather data storage means, and extracts the extracted The date corresponding to the actual weather data is set as a candidate date, the actual usage amount on the candidate date is read from the actual usage amount storage means, and the assumed usage transition is predicted based on the read actual usage amount The electricity rate information prediction system according to any one of claims 1 to 3, wherein
電力消費者の家族構成、又は住宅形式を含む消費特性情報を設定する消費特性設定手段と、
前記消費特性情報別に設定される消費特性係数と、時期別に設定される時期特性係数と、を含む属性係数を記憶する属性係数記憶手段と、をさらに備え、
前記使用推移予測手段は、前記消費特性情報を取得し、該消費特性情報と消費時期に応じた前記属性係数を抽出するとともに、該属性係数と、電力消費者が契約する電気料金プランの現精算期間における前記実使用量と、に基づいて前記想定使用推移を予測する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。
Consumption characteristic setting means for setting consumption characteristic information including the family structure of the electric power consumer or the housing type;
An attribute coefficient storage means for storing an attribute coefficient including a consumption characteristic coefficient set for each of the consumption characteristic information and a timing characteristic coefficient set for each period;
The usage transition predicting means acquires the consumption characteristic information, extracts the attribute coefficient according to the consumption characteristic information and the consumption time, and sets the attribute coefficient and the current settlement of the electricity rate plan that the power consumer contracts. The electricity rate information prediction system according to any one of claims 1 to 3, wherein the assumed usage transition is predicted based on the actual usage amount in a period.
あらかじめ設定された電力使用の推移モデルである電力使用モデルを、2種類以上記憶する電力使用モデル記憶手段を、さらに備え、
前記使用推移予測手段は、電力消費者が契約する電気料金プランの現精算期間における前記実使用量に基づいて、相当する前記電力使用モデルを前記電力使用モデル記憶手段から抽出するとともに、該抽出された電力使用モデルに基づいて前記想定使用推移を予測する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。
A power usage model storage means for storing two or more types of power usage models which are preset transition models of power usage;
The usage transition prediction unit extracts the corresponding power usage model from the power usage model storage unit based on the actual usage amount in the current settlement period of the electricity rate plan that the power consumer contracts, and the extracted 4. The electricity rate information prediction system according to claim 1, wherein the assumed usage transition is predicted based on a power usage model.
前記電気料金予測情報が、あらかじめ設定された閾値を超えるとき、警告情報を出力する警告手段を、さらに備えたことを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。   The electricity bill information prediction according to any one of claims 1 to 6, further comprising warning means for outputting warning information when the electricity bill prediction information exceeds a preset threshold value. system. 前記電気料金予測情報を送信する送信手段と、
前記送信手段で送信された前記電気料金予測情報を受信する端末側受信手段と、
前記受信手段で受信した前記電気料金予測情報を出力する端末側出力手段と、
前記端末側受信手段と前記端末側出力手段を有する端末機と、をさらに備えたことを特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。
Transmitting means for transmitting the electricity rate prediction information;
Terminal-side receiving means for receiving the electricity price prediction information transmitted by the transmitting means;
Terminal-side output means for outputting the electricity rate prediction information received by the receiving means;
8. The electricity rate information prediction system according to claim 1, further comprising a terminal having the terminal side receiving means and the terminal side output means.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019116523A1 (en) * 2017-12-15 2019-06-20 三菱電機株式会社 Use fee management device, use fee management method, and program of use fee management method
JP7326638B1 (en) 2023-01-27 2023-08-15 PayPay株式会社 Application program, payment system, and terminal device control method

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113255996B (en) * 2021-05-24 2024-03-26 国家电网有限公司大数据中心 Method, device, equipment and storage medium for managing tagged electric charge balance

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002297832A (en) * 2001-03-30 2002-10-11 Fujitsu Ltd Information processor, charge presenting program, and charge presenting method
JP2003279122A (en) * 2002-03-25 2003-10-02 Osaka Gas Co Ltd Water heater, external server and communication system
JP2005160238A (en) * 2003-11-27 2005-06-16 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Managing system and distribution system of fuel cell optimum operation pattern, and fuel cell system
JP2013148531A (en) * 2012-01-23 2013-08-01 Japan Techno Co.Ltd Alarm output device, and alarm output method
JP2014010683A (en) * 2012-06-29 2014-01-20 Azbil Corp Load amount prediction device and load amount prediction method
JP2014071600A (en) * 2012-09-28 2014-04-21 Daiwa House Industry Co Ltd Energy charge display system and energy charge display method
JP2014230183A (en) * 2013-05-24 2014-12-08 三菱電機株式会社 Controller, control method of electric device, program, and device control system
WO2015194149A1 (en) * 2014-06-17 2015-12-23 パナソニック株式会社 Power management device, and power management system

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002297832A (en) * 2001-03-30 2002-10-11 Fujitsu Ltd Information processor, charge presenting program, and charge presenting method
JP2003279122A (en) * 2002-03-25 2003-10-02 Osaka Gas Co Ltd Water heater, external server and communication system
JP2005160238A (en) * 2003-11-27 2005-06-16 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Managing system and distribution system of fuel cell optimum operation pattern, and fuel cell system
JP2013148531A (en) * 2012-01-23 2013-08-01 Japan Techno Co.Ltd Alarm output device, and alarm output method
JP2014010683A (en) * 2012-06-29 2014-01-20 Azbil Corp Load amount prediction device and load amount prediction method
JP2014071600A (en) * 2012-09-28 2014-04-21 Daiwa House Industry Co Ltd Energy charge display system and energy charge display method
JP2014230183A (en) * 2013-05-24 2014-12-08 三菱電機株式会社 Controller, control method of electric device, program, and device control system
WO2015194149A1 (en) * 2014-06-17 2015-12-23 パナソニック株式会社 Power management device, and power management system

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019116523A1 (en) * 2017-12-15 2019-06-20 三菱電機株式会社 Use fee management device, use fee management method, and program of use fee management method
JP7326638B1 (en) 2023-01-27 2023-08-15 PayPay株式会社 Application program, payment system, and terminal device control method

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