JP2002169613A

JP2002169613A - 電力ロードカーブの分析方法およびシステム

Info

Publication number: JP2002169613A
Application number: JP2000368480A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Tomita; 泰志冨田; Yasushi Harada; 泰志原田; Harumi Uchigasaki; 晴美内ヶ崎; Chihiro Fukui; 千尋福井; Yutaka Komi; 裕小海; Toshiyuki Kuwana; 利幸桑名; Nobuhisa Kobayashi; 延久小林
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2000-12-04
Filing date: 2000-12-04
Publication date: 2002-06-14

Abstract

(57)【要約】【課題】電力供給業者が顧客に電力を供給している場
合、各種顧客データを収集している。しかしこれらのデ
ータは有効に利用されていなかった本発明は、電力エネ
ルギについて、得られたロードカーブの形状を中心とし
て他のデータとの相関関係を分析し、顧客に有用な情報
として提供表示する分析システムを提供することにあ
る。【解決手段】顧客のロードカーブを多点多次元データと
して表し、他のロードカーブとの差異をユークリッド的
距離として定義表現し、前記得られたロードカーブ間距
離によるクラスタリング処理によって類型化し、類型化
されたロードカーブと顧客の他のデータとの相関関係を
求め、３次元表示データとして前記顧客に提供すること
に特徴がある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、電力消費量の分析に関
し、特に電力消費顧客のロードカーブ（複数時刻におけ
る電力消費量データ）を含む顧客データ、あるいは計測
データなどを用いて、顧客に分析データを提供する場合
あるいは電力供給業者が分析をおこなう場合の電力ロー
ドカーブの分析方法およびシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】電力の需要は季節によっても大きく変動
するし、また一日のうちでも時間帯によって大きく変動
する。夏季、それも猛暑が続く場合はルームクーラの使
用が増えるから電力の消費はピークに達する。一日の中
でも電力の需要が特定の時間帯にピークを示す。これら
のロードカーブ（負荷曲線）は全て計測されているわけ
ではないが、今後は全て計測される方向の動きがある。
そして計測されているものについては、これをベースに
して、電力の予測制御などに使用されている。

【０００３】このロードカーブは、顧客ごとに計測収集
され、電力供給業者としての予測制御、電力供給業者の
あるいは顧客の設備計画などの有効な情報として利用さ
れている。このロードカーブは業種ごとにグループ化す
ること、またその平均ロードカーブを作成すること、な
どはおこなわれている。そして２次元グラフとして表示
されることが行われている。

【０００４】また従来の技術として、「クリーンエネル
ギー」月刊別冊号（天然ガスコージェネレーション計
画、設計マニュアル、‘９８）（社）日本エネルギ学会
編、がある。例えばＰ３２〜５３には、業種別ロードカ
ーブを考慮したコージェネレーションの計画と評価に関
する記述がみられる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術における
ロードカーブ（負荷曲線）は、それ自体の２次元表示と
しての活用は図られているものの、他の情報との相関関
係を求めること、あるいはこのデータを利用した分析等
はあまり行われていない。しかし顧客データや計測デー
タを有効に利用してデータの加工、分析をおこなうこと
によって、顧客にとってより有用な情報を提供すること
ができる。また単にロードカーブそのもののグループ
化、あるいはその結果を単に２次元表示しているが、こ
のロードカーブを加工分析すること、ロードカーブの形
状に注目した分析をおこなうこと、また得られた相関関
係の、顧客の他のデータとの比較あるいは同一業種の中
の位置付け、などは顧客にとって有用で、これらの情報
を得たいという要求がある。また、また電力を供給して
いる電力供給業者にとっても、電力の供給をおこなう上
で現在よりも更に有用な分析データを得たいという要求
がある。

【０００６】また２次元表示で多数のロードカーブを表
示すると顧客の特徴が分かり難いという問題がある。し
たがって、なんらかの方法で顧客の特徴が分かり易い表
示ができないか、あるいは例えば同業種全体の中ではど
こに位置付けされているのか、などの情報を顧客に提示
できれば非常に参考になるはずである。

【０００７】このような観点から、本発明は顧客から得
られたロードカーブの形状に注目し、この形状を分析す
るとともに、他のデータとの相関分析などをおこなっ
て、顧客あるいは電力供給業者に有用な情報を提供でき
るようにする分析方法およびシステムを提供することに
ある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は上記課題を以下
の方法よって解決することに特徴がある。電力供給業者
から電力の供給を受けている顧客の、ロードカーブを含
む顧客データを用いて前記顧客の電力消費に関する分析
をおこなうとき、前記ロードカーブをあらかじめ定めら
れた基準にしたがってクラスタリング処理し、クラスタ
リング処理されたクラスタと前記顧客の他のデータとの
相関を求め、クラスタリングされたロードカーブと前記
顧客の他のデータを３次元表示することに特徴がある。

【０００９】また、前記クラスタリング処理は前記ロー
ドカーブを表す複数点を複数次元で表し、ロードカーブ
相互間のユークリッド的距離を求め、前記距離があらか
じめ定めたしきい値より小さいロードカーブを同一のク
ラスタとするクラスタリング処理であること。また前記
クラスタリング処理で、既に形成クラスタといずれのク
ラスタにも所属していないロードカーブとの前記距離
は、現在クラスタを形成しているロードカーブの平均ロ
ードカーブと前記ロードカーブとの距離が予め定めた距
離よりも小さいとき前記既に形成されているクラスタに
所属させるクラスタリング処理であること。また、前記
クラスタリング処理は前記ロードカーブを他のパラメー
タにおける電力量で正規化し、正規化されたロードカー
ブを表す複数点を複数次元で表し、前記正規化されたロ
ードカーブ相互間のユークリッド的距離を求め、前記距
離があらかじめ定めたしきい値より小さいロードカーブ
を同一のクラスタとするクラスタリング処理であるこ
と。前記クラスタリング処理は前記ロードカーブをピー
ク負荷で正規化したロードカーブを表す複数点を複数次
元で表し、前記正規化されたロードカーブ相互間のユー
クリッド的距離を求め、前記距離があらかじめ定めたし
きい値より小さいロードカーブを同一のクラスタとする
クラスタリング処理であること。また、前記クラスタリ
ング処理は前記ロードカーブを特定時刻における電力量
で正規化したロードカーブを表す複数点を複数次元で表
し、前記正規化されたロードカーブ相互間のユークリッ
ド的距離を求め、前記距離があらかじめ定めたしきい値
より小さいロードカーブを同一のクラスタとするクラス
タリング処理であること、に特徴がある。

【００１０】また、前記クラスタリング処理は前記ロー
ドカーブを特定の電力量で正規化したロードカーブを表
す複数点を複数次元で表わすとき特定の電力量を含む前
後の予め定められた範囲のデータは他の部分に比較して
重み係数を大きくして前記ロードカーブの強調処理をお
こなうこと。また、前記クラスタリング処理されたクラ
スタ内の前記ロードカーブの複数点を複数次元で表し、
前記ロードカーブの変化が大きいところでは他の部分に
比較して短い時間間隔で表現したロードカーブであるこ
とに特徴がある。

【００１１】また、顧客端末と、インターネットなどの
通信手段と、前記通信手段に結合され顧客からの要求に
応じて電力量に関する分析をおこなうサーバとを有し、
前記顧客の要求に応じて分析をし、分析結果を前記顧客
に提供する分析システムであって、前記顧客から得られ
るロードカーブを含む顧客データを受付ける手段と、前
記ロードカーブをあらかじめ定められた基準にしたがっ
て類型化するための処理をおこなうクラスタリング処理
手段と、前記クラスタリングされたクラスタと顧客の他
のデータとの相関を求めるための手段と、前記求められ
た相関データのロードカーブを表示するためのデータ生
成手段と、前記生成されたデータを３次元表示するため
のインタフェース手段と、入出力制御制御手段と、前記
入出力手段を介してサーバから提供された分析結果を表
示するための手段、とから構成したことに特徴がある。
また、前記クラスタリング処理手段はロードカーブをピ
ーク電力量で正規化されたロードカーブを対象にクラス
タリング処理をおこなうクラスタリング処理手段である
こと。前記クラスタリング処理手段はロードカーブ間の
距離はユークリッド的距離として定めた距離を演算し、
前記距離があらかじめ定められたしきい値以下の前記ロ
ードカーブを同じクラスタに所属させる処理をおこなう
クラスタリング処理手段であることに特徴がある。

【００１２】

【発明の実施の形態】図１は本発明の電力供給システム
の全体構成図である。図１の１０は電力供給業者で電力
会社の場合やＥＳＰ（電力供給業者）などが該当する。
電力供給業者１０の分析用のサーバ１０ａは負荷曲線、
その他の顧客データを利用して分析、相関分析、あるい
は分析結果の管理をおこなう。１２はインターネットな
どの通信回線１４と情報の送信受信をおこなう通信回線
である。Ｃ１〜Ｃｎはそれぞれ電力供給業者にとっての
顧客である。またＣｐも顧客のひとつであるが、電力供
給業者１０からではなく、他の電力供給業者から電力の
供給を受けている顧客の例として示した。したがって、
ここでいう分析情報の提供は、電力供給業者１０から電
力の供給を受けていない場合であっても、顧客がたとえ
ばインターネットを介してデータを提供すれば、それに
対応する分析情報をその顧客に提供できることを表して
いる。また、１０も必ずしも電力の供給をしていない場
合もあり得る。例えば分析サーバを保有し、顧客からデ
ータを提供してもらい、そのデータあるいは分析サーバ
が既に保有しているデータを用いて分析データの提供を
おこなうビジネスをおこなっている場合である。当然で
あるが電力供給業者も分析サーバを保有している業者に
とっては一顧客である。電力供給業者が分析サーバを保
有する場合は、顧客のデータを自ら計測してデータもあ
るから、改めて顧客からデータを提供してもらわなくて
もいいデータもある。それを除けば、１０を分析サーバ
単独で構成し、分析データの提供サービスをおこなう場
合であっても同じことである。ただここでは電力供給業
者が分析サーバを保有している例を図１として示したに
過ぎない。

【００１３】そして顧客Ｃ１は１６ａのような負荷曲線
を有し、顧客Ｃｎは１６ｄのような負荷曲線で電力の供
給を受けていることを表わしている。また顧客Ｃｐにつ
いても同様で、例示は省略している。顧客Ｃ１における
１６ｂはいわゆる顧客データで、負荷率、ピーク電力、
ピーク電力を示す時刻、顧客の業種、床面積、空調容量
などさまざまな顧客に関するデータを示している。顧客
Ｃｎ、Ｃｐについても同様である。１６ｅは顧客Ｃｎに
関する顧客データを表している。顧客Ｃｐについても同
様である。１８は顧客に対する電力供給ラインを示して
いる。

【００１４】分析サーバでは、顧客あるいは電気事業者
からの要求によって、各種の情報分析をおこなうことが
できる。図２はロードカーブを用いた分析の基礎となる
データについて示している。各顧客のロードカーブ、ロ
ードカーブの個体表現、ピーク電力、を示している。ロ
ードカーブの類型化基準を決める要素として、次の４項
目を挙げることが出来る。それは（１）個体表現（ロー
ドカーブの表現）、（２）個体間距離（ロードカーブ間
の距離）、（３）ロードカーブとクラスタ間の距離、
（４）分類条件などである。以下、Ｃ１〜Ｃｎを例に説
明する。

【００１５】はじめに個体表現であるが、Ｃ１〜Ｃｉ、
Ｃｊ〜Ｃｎは上記のように顧客を表わし、そしてそれぞ
れロードカーブはＬ１、…Ｌｉ、Ｌｊ、…Ｌｎであると
する。図２の（Ａ）にＬｉ、Ｌｊの場合のロードカーブ
を示した。いまロードカーブを、一日単位のものとし、
その電力データは３０分毎に採取したデータであるとす
ると、一日で４８点のデータが得られる。そして顧客Ｃ
１の負荷曲線（ロードカーブ）を例えば、図２の
（Ａ）、（１）のようにＬｉ＝（Ｐｉ₁、Ｐｉ₂、…Ｐｉ
₄₈）と表わす。すなわち４８点のデータで構成されてい
る。３０分ごとのデータであれば、休み時間などの消費
電力量などもある程度把握できる。微小変化は把握しき
れないが、マクロ的な変動は分析可能である。

【００１６】また１分値を用いると細かい変動も分かる
から、ロードカーブの詳細な形状分析ができる。しか
し、点数が多くなる（１４４０点／日）。分析目的に応
じて点数を選択すればよい。また逆に６０分値で表現
（２４点／日）すると扱う点数は少なくなり、大まかな
分析になるが、処理時間は短くてすむ。

【００１７】また可変サンプリング周期でデータをサン
プリングして表現する方式であってもよい。この例を図
３の（Ｇ）に示す。例えばロードカーブの変化率が大き
いところでは他の部分に比較して短周期でデータを表現
し、変化率が小さいところでは比較的長い周期でサンプ
リングし、サンプリングした点のデータでロードカーブ
を表現する方法である。すなわちこの場合は３０分値と
か、1分値とか、データを採取する間隔が一定ではな
く、ロードカーブの形状に応じて変えることになる。点
数が制限されているような場合は有効な手段である。図
３の（Ｇ）ではＰｋ₄〜Ｐｋ₈はあるいはＰｋ₉〜Ｐｋ₁₁
は短周期でデータを採取している。ただしこの場合は類
似したロードカーブの分析をおこなうとき有効である。
例えば、クラスタリングされた後、クラスタ内のロード
カーブについて更に詳細な分析をおこなうときなどは非
常に有効な手法である。これは、２次元表示の場合であ
っても有効な分析手法である。サンプリング点数を増や
して詳細な分析をすると、処理時間が大きくなるが、こ
の方法を用いることによって、サンプリング点数を増や
さなくても、あるいは同じであってもより詳細な分析を
行うことができる。

【００１８】ここで均等サンプリング（定周期サンプリ
ング）の場合の一般的な例として、Ｌｉ、とＬｊについ
て図２の（Ａ）に示す。ＬｉについてもＬｊについても
それぞれ定周期の４８点のデータから構成されている。
Ｌｉについてはピーク電力Ｐｉｍを示す時刻がｔｉ₂₅で
あり、Ｌｊの場合のピーク電力Ｐｊｍは時刻ｔ₂₇で発生
していることがわかる。

【００１９】また、ロードカーブを時間帯ピーク電力で
表す方法もある。例えば、昼間時間帯ピーク電力、夕方
時間帯ピーク電力、夜間時間帯ピーク電力などで、ピー
ク電力の一日のマクロ的な動きを分析する方法である。
そして時間帯別電気料金の定義にしたがって時間帯を決
めれば料金メニューとロードカーブの関係などの分析が
可能となる。その一例を図３の（Ａ）〜（Ｆ）示す。こ
のように３つの時間帯に分けて、それぞれの時間帯にお
けるピーク値が発生する時刻、ピーク電力値などによる
分析が可能である。

【００２０】このように一般に、顧客によってロードカ
ーブは電力量の最大値も異なるし、最大値を示す時刻も
異なっている。したがって、生のロードカーブの目視な
どでは、ロードカーブの大きさを除いた、変化の仕方に
関する特徴を把握することが難しい。そこでこれらのロ
ードカーブをピーク負荷に対する割合で正規化すると、
図４の（Ａ）に示すようなロードカーブが得られる。す
なわち、Ｌｉ／Ｐｉｍ＝Ｌ'ｉ、Ｌｊ／Ｐｊｍ＝Ｌ'ｊの
値を示している。これによると、ピーク負荷の時刻のと
ころで１．０となる曲線が得られ、ピーク電力量前後の
ロードカーブ形状の特徴が分かりやすい曲線となる。ま
たここではピーク負荷に対する正規化について述べた
が、ピーク電力以外、例えば特に分析したい時刻の負荷
などで正規化することも有効である。このように分析目
的に応じて、正規化する顧客のデータを選択することに
よって、より有意義な分析結果を提供することができ
る。

【００２１】次にロードカーブを比較する個体間距離に
ついて述べる。ロードカーブを表現する点数をＮとする
と、各ロードカーブはＮ次元の点とみなすことができ
る。そしてここでは個体間距離を、２つのＮ次元の、点
の間のユークリッド的距離として定義する。ここでは、
図４の（Ａ）の特性によるロードカーブのクラスタリン
グについて述べる。いま、ロードカーブ間の距離、すな
わち個体間の距離ｄを、図４の（Ｂ）、（ａ）のように
定義する。すなわち図４の（Ａ）において、Ｌ'ｉとＬ'
ｊとの距離ｄ（Ｌ'ｉ、Ｌ'ｊ）として定義する。具体的
には、２つのロードカーブの、Ｎ次元の点成分を個別に
比較し、その差をユークリッド的距離で定義する。ピー
ク電力が問題になるような場合は有効である。この距離
ｄについて図５に示す。この図では重複があるので、太
線に囲まれた距離ｄが有効なデータとして用いられる。

【００２２】また、２つのロードカーブの距離を計算す
るとき、ロードカーブの各成分について差をとることは
同じであるが重み付けをする方法がある。例えば、成分
ごとに重みを付ける場合で、あらかじめ成分ごとに重み
を設定しておく方法がある。例えば、昼間時間帯のピー
ク電力前後の、ロードカーブの形状を重点的に分析した
い場合は、ピーク電力付近の重み計数を大きくするなど
の方法がある。すなわち、ピーク電力を含む予め定めら
れた範囲のデータについて、重み計数を大きくするなど
の方法を用いると、いわゆる強調処理ができる。このよ
うにあらかじめ重点分析したいポイントが決まっている
ような場合は、そのポイントに応じてデータを採取する
などの方法をとればよい。

【００２３】クラスタリング処理フローを図６に示す。
ステップＳ１０２では多点多次元表現されたロードカー
ブ全てについて個体間の距離ｄを計算する。すなわち図
５に示したように全ての個体間の距離をもとめる。そし
てステップＳ１０４では、距離ｄに対するしきい値θよ
りも小さいものをクラスタ１に所属させることになる。
ステップＳ１０６では未処理の個体、すなわちまだ所属
するクラスタが決まっていない個体を抽出し、ステップ
Ｓ１０８であるクラスタＣＬｉとの距離Ｄを求め、しき
い値θ以下（Ｙならば）であればステップＳ１１０によ
りクラスタＣＬｉに所属させ格納する。ここで、ステッ
プＳ１０４で生成したクラスタＣＬ１がすでに存在する
場合は、ステップＳ１０８で判断した結果、ステップＳ
１１０では、クラスタＣＬｉはＣＬｉ＝ＣＬ１となる。

【００２４】またここで存在する全てのクラスタとの距
離Ｄがしきい値を満足しない場合は、ステップＳ１０８
でＮとなって、ステップＳ１１２で新たなクラスタＣＬ
_newを生成することになる。このようにしてクラスタが
複数生成されていく。そして未処理の、あるいはまだ所
属が決まらない個体がなくなるまで続けられる。ステッ
プＳ１１４で示したように、全ての個体の処理が終了す
るまで繰り返される。ステップＳ１０８の処理は、ある
程度クラスタリングが進行したときに、すでにクラスタ
リングされているクラスタに入るかどうかを判断する時
にも有効な処理である。また、ある程度クラスタリング
が進行したときは、個体とクラスタとの距離を求めるこ
とになるが、その考え方を図４の（Ｂ）の、（ｂ）に示
した。

【００２５】これらの処理によりクラスタリングされた
結果の例を、図７の（Ａ）の（ａ）〜（ｄ）に示す。こ
こではクラスタ１、２、３の３つのクラスタが出来た場
合である。図７の（ａ）と（ｂ）は同じクラスタ３に所
属するロードカーブである、と判断され、クラスタリン
グされた。また図７の（ｃ）と（ｄ）についても同様
に、クラスタ２に属すると判断された。上記のようにピ
ーク電力で正規化し、上記のロードカーブ間距離の定義
にしたがって処理し、判断された結果である。生のロー
ドカーブでは、一見似ていない、あるいは何をもって同
じクラスタに所属すると判断するのか、決め難いもので
あっても、上記の処理によってクラスタリングができ
る。図７の（ａ）、（ｂ）はピーク負荷を示す時刻がほ
ぼ同じ、あるいはピーク負荷近辺の形状が似ている、な
どの共通点を抽出することができる。また、図７の
（ｃ）、（ｄ）はともに負荷率が大きいロードカーブで
あることが分かる。これは２次元表示の例として示した
が、他のパラメータとの３次元表示にすることによっ
て、更に有意義な情報が得られる。これについては後述
する。

【００２６】次に、ロードカーブとクラスタ間の距離と
分類条件について述べる。まず第1は、着目しているロ
ードカーブと、着目しているクラスタに属する任意の、
あるいは全てのロードカーブとの個体間距離を求め、最
小値がしきい値を満足するような場合（上記図４の
（Ｂ）（ｂ））は、そのクラスタに所属させる。

【００２７】また、着目しているクラスタの重心位置と
なる仮想のロードカーブ（例えば平均ロードカーブＧ）
を想定し、着目しているロードカーブＬａとの距離を求
めて、着目しているロードカーブが着目しているクラス
タに属するかどうか判断してもよい。例えば図７の
（Ｂ）において、重心位置（×印）の仮想ロードカーブ
Ｇはクラスタ１に所属する全てのロードカーブの平均値
を示すロードカーブである。この平均ロードカーブＧと
ロードカーブＬａとの距離を求めることになる。その例
を図７の（Ｂ）に示す。求められた距離Ｄが、あらかじ
め定められたしきい値よりも小さいときは、ロードカー
ブＬａはそのクラスタ、図７の（Ｂ）の例ではクラスタ
１に所属させる。一般式で表わすと図４の（Ｂ）の
（ｂ）で表わされるＤ（Ｌ'ｉ，Ｃ）である。ロードカ
ーブの類型パターンが想定されていて、それらから等距
離にあるものを同一クラスタに所属させるような場合に
有効な方法である。

【００２８】このように、クラスタリングのとき、分類
条件として、多くはロードカーブとクラスタ間距離が最
小距離で定義される。したがって、求めた距離がしきい
値以下のときにそのロードカーブをそのクラスタに所属
させる。これは上記のクラスタリングで述べてきた方法
である。また２つのクラスタが同じロードカーブを共有
するときは、それら２つのクラスタを統合してひとつの
クラスタとする。さらに図７の（Ｃ）に示すような、ク
ラスタ１，２を構成する場合もある。例えば、ロードカ
ーブＬａ、Ｌｂ、Ｌｃ、あるいはＬｄは、チェイン状に
相互間の距離がしきい値以下である場合である。チェイ
ン状の相互の距離は、しきい値以下であるが、例えばロ
ードカーブＬａとＬｄの間の距離は、しきい値よりも大
きい。このようなクラスタも存在しうる。このような場
合、同じクラスタに所属させる。いわばラウンドロビン
クラスタと言えるクラスタを構成することもある。

【００２９】次に、表示について述べる。複数の顧客の
ロードカーブが、上記のようにある類型化基準でクラス
タリングされているとする。そしてこれらのロードカー
ブを３次元表示する。それによって同時に多数のロード
カーブを表示することができるし、複数の顧客のロード
カーブ形状を、直観的に（例えば一度に複数のマクロ的
特徴）比較判断できる特徴がある。特にクラスタ単位で
隣接させてクラスタ別に色分け表示し、クラスタ内では
指定された順番で並べて表示ができる特徴がある。

【００３０】３次元の表示例を図８の（Ａ），（Ｂ）に
示す。図８の（Ａ）はロードカーブをあらかじめ定めら
れた業種の順番にしたがって、並べて表示した場合であ
る。この場合は業種Ｂ，Ｃについては他の業種のデータ
に隠れて全貌を見ることができない。これをロードカー
ブの大きい方から順に並べ、図８の（Ｂ）に示すよう
に、３次元表示をおこなうと、図８の（Ａ）の表示では
はっきりしなかった業種についてもその特徴が分かる表
示ができる。電力消費量の大きい順に選択された業種、
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｅについての表示例である。図８の（Ｂ）
の方が見やすい表示となっていることがわかる。このよ
うに表示すると、３次元画面で隠れる部分が少ない表示
ができるので、マクロ的な情報としては非常に有効な表
示となる。ピーク電力の大きい順に並べて表示する方法
もあって、上記と同じように見易い表示画面が得られ
る。またこの表示例では、第３軸として業種をとってい
るが、他の顧客データ、例えば負荷率、あるいは顧客の
設備の床面積、照明用の電力消費量、あるいは空調容量
など、必要に応じて選択すればよい。またＥＳＰでは、
自ら計測している顧客データもあるのでそれを利用する
こともできる。

【００３１】また、図９の（Ａ）は、ピーク時刻とピー
ク電力Ｐｍを３次元座標に業種を選択して表示した例で
ある。そして顧客ａを画面上にあわせて表示し、顧客ａ
の位置付け、すなわち全体の業種の中でどのような位置
付けにあるかが分かるような表示をした例である。また
図８あるいは図９のような３次元表示では、ロードカー
ブの負荷率の大きいものから小さいものへ順番に並べる
と、負荷率の差異によるロードカーブの連続的な変化の
特徴についてマクロ的な傾向がわかり、有効な表示であ
る。それぞれ目的に合った表示を選択して表示させれば
よい。また２次元表示であっても、例えば正午近辺のロ
ードカーブについて、クラスタ分析などをおこなって表
示することもできる。図９の（Ｂ）〜（Ｅ）はその代表
的な形状を表している。これは前述のように、正午近辺
のデータについて重み付けをして、ロードカーブの形状
特徴を強調する処理を採用すると、より効果的である。

【００３２】なお、表示について整理し図１０に示す。
Ｓ１２０は顧客のロードカーブデータを記憶していて、
Ｓ１３２でロードカーブ曲面表示データを生成する。そ
の際、顧客のロードカーブのクラスタ情報（Ｓ１２６）
やクラスタ間表示順序規則（Ｓ１２８）やクラスタ内表
示順序規則などを参照しておこなわれる。Ｓ１４０はロ
ードカーブのクラスタリング処理で、Ｓ１２２はロード
カーブの類型化基準情報を有している。Ｓ１２４ではＳ
１２０から得られた顧客のロードカーブデータについて
Ｓ１２２の情報を参照してロードカーブの類型化処理を
おこなう。その結果顧客のロードカーブクラスタ情報か
ら、クラスタ間の表示順序、あるいはクラスタ内表示順
序を参酌して、ロードカーブの表示データを生成する。
Ｓ１３４は３次元表示のためのインタフェース、Ｓ１３
６は入出力制御部を示している。ここでは３次元につい
て述べたが、Ｓ１３４は２次元表示のためのインタフェ
ースであってもよい。

【００３３】図１１は顧客と分析センタあるいはＥＳＰ
が保有する分析サーバとの間の情報のフローを表してい
る。分析サーバはＥＳＰが保有していて、電力の供給
と、顧客の要求に応じて分析をおこなう場合、分析サー
バを単独で保有し、顧客の要求に応じて分析サービスを
おこなう場合、あるいは電力供給業者が自主的に自分の
ために分析をおこなう場合、などがある。特に後者の場
合は、分析結果の提供に対する対価を得るビジネスとし
ても十分成立し得るものである。

【００３４】ステップＳ１５０では、顧客が分析の要求
をおこない、ステップＳ１５２によりサーバ側で受付け
る。分析依頼を受けたサーバ側では、分析に必要なデー
タの提供を顧客に対してステップＳ１５４でおこない、
顧客はステップＳ１５６でデータの提供をおこなう。ま
た、データの提供は常時、一般的にはあらかじめ定めら
れた周期で、分析サーバ側に送られる場合もある。ロー
ドカーブのクラスタリング処理のステップＳ１５８、ロ
ードカーブの表示処理のステップＳ１６０は図６および
図１０の処理が対応する。そして顧客側では、ステップ
Ｓ１６２でほとんどは３次元表示をおこない、その結果
により新たに分析要求をおこなう（ステップＳ１６
４）。サーバ側では顧客が欲する分析をし、表示データ
として依頼があった顧客に返信する（ステップＳ１６６
では分析をし、分析結果を顧客に提供する）。これらを
繰り返し実行することになる。このようなシステムで
は、顧客が自己の電力消費について分析するよりも、同
業他社との比較情報も得られることもあって、有意義な
分析結果が得られる。

【００３５】

【発明の効果】本発明により、顧客のロードカーブを基
に他のデータとの相関関係を求めるとともに、クラスタ
リング処理により、顧客に対して有用な分析情報を提示
することができる。また、ロードカーブの形状や分析の
目的に応じて３次元の表示形態により複数ロードカーブ
の、マクロ的な特徴を効率的に把握することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の、電力供給システムの全体のブロッ
クを表している図である。

【図２】ロードカーブの分析の基礎となるロードカー
ブの表現について定義した図である。

【図３】３時間帯で表したロードカーブおよび可変サ
ンプリングを説明するための図である。

【図４】ピーク電力による正規化とロードカーブ間の
距離の定義を説明するための図である。

【図５】ロードカーブ間の距離の説明図である。

【図６】クラスタリング処理の処理フローを示す図で
ある。

【図７】クラスタリングによるクラスタの例を示す図
である。

【図８】３時限表示の例を示した図である。

【図９】３次元表示の例示と、注目時刻近辺のロード
カーブの例を示している。

【図１０】ロードカーブの表示処理フローの例を示す
図である。

【図１１】顧客側と分析サーバを有している側の情報
が、例えばインターネットを介して取り交わされる情報
のフローを示す図である。

【符号の説明】

１０；電力供給業者、１０ａ；電力供給業者の分析
サーバ、１２；通信回線、１４；たとえばイン
ターネット、１８；電力供給ライン、Ｃ１〜Ｃ
ｎ、Ｃｐ；顧客

フロントページの続き (72)発明者内ヶ崎晴美茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者福井千尋茨城県日立市大みか町七丁目１番１号株式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者小海裕茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所情報制御システム事業部内 (72)発明者桑名利幸茨城県日立市大みか町五丁目２番１号株式会社日立製作所情報制御システム事業部内 (72)発明者小林延久茨城県ひたちなか市市毛1070番地株式会社日立製作所ビルシステムグループ水戸ビルシステム本部内Ｆターム(参考） 5G066 AA02 AE03 KB01 KB03 5H223 AA19 BB08 EE06

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】電力の供給を受けている顧客の、ロードカ
ーブを含む顧客データを用いて前記顧客の電力消費に関
する分析をおこなう方法において、前記ロードカーブを
あらかじめ定められた基準にしたがってクラスタリング
処理し、クラスタリング処理されたクラスタと前記顧客
の他のデータとの相関を求め、クラスタリングされたロ
ードカーブと前記顧客の他のデータを３次元表示するこ
とを特徴とする電力ロードカーブの分析方法。
【請求項２】前記請求項１において、前記クラスタリン
グ処理は前記ロードカーブを表す複数点を複数次元で表
し、ロードカーブ相互間のユークリッド的距離を求め、
前記距離があらかじめ定めたしきい値より小さいロード
カーブを同一のクラスタとするクラスタリング処理であ
ることを特徴とする電力ロードカーブの分析方法。
【請求項３】前記請求項１記載のクラスタリング処理に
おいて、既に形成されているクラスタといずれのクラス
タにも所属していないロードカーブとの前記距離は、ク
ラスタを形成しているロードカーブの平均ロードカーブ
と前記ロードカーブとの距離求め、予め定めた距離より
も小さいとき前記既に形成されているクラスタに所属さ
せるクラスタリング処理であることを特徴とする電力ロ
ードカーブの分析方法。
【請求項４】前記請求項２において、前記クラスタリン
グ処理は前記ロードカーブを他のパラメータにおける電
力量で正規化し、正規化されたロードカーブを表す複数
点を複数次元で表し、前記正規化されたロードカーブ相
互間のユークリッド的距離を求め、前記距離があらかじ
め定めたしきい値より小さいロードカーブを同一のクラ
スタとするクラスタリング処理であることを特徴とする
電力ロードカーブの分析方法。
【請求項５】前記請求項３において、前記クラスタリン
グ処理は前記ロードカーブをピーク負荷で正規化したロ
ードカーブを表す複数点を複数次元で表し、前記正規化
されたロードカーブ相互間のユークリッド的距離を求
め、前記距離があらかじめ定めたしきい値より小さいロ
ードカーブを同一のクラスタとするクラスタリング処理
であることを特徴とする電力ロードカーブの分析方法。
【請求項６】前記請求項３において、前記クラスタリン
グ処理は前記ロードカーブを特定時刻における電力量で
正規化したロードカーブを表す複数点を複数次元で表
し、前記正規化されたロードカーブ相互間のユークリッ
ド的距離を求め、前記距離があらかじめ定めたしきい値
より小さいロードカーブを同一のクラスタとするクラス
タリング処理であることを特徴とする電力ロードカーブ
の分析方法。
【請求項７】前記請求項３において、前記クラスタリン
グ処理は前記ロードカーブを特定の電力量で正規化した
ロードカーブを表す複数点を複数次元で表わすとき特定
の電力量を含む前後の予め定められた範囲のデータは他
の部分に比較して重み係数を大きくして前記ロードカー
ブの強調処理をおこなうことを特徴とする電力ロードカ
ーブの分析方法。
【請求項８】前記請求項１において、前記クラスタリン
グ処理されたクラスタ内の前記ロードカーブの複数点を
複数次元で表し、前記ロードカーブの変化が大きいとこ
ろでは他の部分に比較して短い時間間隔で表現したロー
ドカーブであることを特徴とする電力ロードカーブの分
析方法。
【請求項９】顧客端末と、インターネットなどの通信手
段と、前記通信手段に結合され顧客からの要求に応じて
電力量に関する分析をおこなうサーバとを有し、前記顧
客の要求に応じて分析をし、分析結果を前記顧客に提供
する分析システムにおいて、前記顧客から得られるロー
ドカーブを含む顧客データを受付ける手段と、前記ロー
ドカーブをあらかじめ定められた基準にしたがって類型
化するための処理をおこなうクラスタリング処理手段
と、前記クラスタリングされたクラスタと顧客の他のデ
ータとの相関を求めるための手段と、前記求められた相
関データのロードカーブを表示するためのデータ生成手
段と、前記生成されたデータを３次元表示するためのイ
ンタフェース手段と、入出力制御制御手段と、前記入出
力手段を介してサーバから提供された分析結果を表示す
るための手段、とから構成したことを特徴とする電力ロ
ードカーブの分析システム。
【請求項１０】前記請求項９記載において、前記クラス
タリング処理手段はロードカーブをピーク電力量で正規
化されたロードカーブを対象にクラスタリング処理をお
こなうクラスタリング処理手段であることを特徴とする
電力ロードカーブの分析システム。
【請求項１１】前記請求項９記載において、前記クラス
タリング処理手段はロードカーブ間の距離はユークリッ
ド的距離として定めた距離を演算し、前記距離があらか
じめ定められたしきい値以下の前記ロードカーブを同じ
クラスタに所属させる処理をおこなうクラスタリング処
理手段であることを特徴とする電力ロードカーブの分析
システム。