JP2011232903A - 予測表示サーバ及び予測表示システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが具体的な行動をとりやすい予測表示サーバを提供する。
【解決手段】建物Ｈにおけるエネルギー消費を予測して表示する予測表示サーバ３である。
そして、過去の気象情報３１ａと、過去の気象情報３１ａに対応するエネルギー消費実績値３１ｂと、を記憶する記憶部３１と、エネルギー消費実績値３１ｂに基づいてユーザの過去の行動パターンを分析する分析機構３３ａと、分析された過去の行動パターンに基づいて、将来の気象情報に対応するユーザの複数の将来の行動パターンを予測する予測機構３３ｂと、を有する行動予測部３３と、複数の将来の行動パターンそれぞれに対応するエネルギー消費予測値を予測する消費予測機構３４ａを有するエネルギー予測部３４と、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、予測表示サーバ及び予測表示システムに関するものである。

従来、オフィスビルや工場などの建物の内部で、電気、ガス、水などのエネルギー消費量を測定し、その測定結果を画面に表示するなどして、利用者にエネルギー消費の節減を促す管理システムが知られている（例えば特許文献１など参照）。

さらに、エネルギー消費の削減をユーザに促すためには、エネルギー消費を測定して表示するだけでなく、将来のエネルギー消費やエネルギー創出を推定することが望まれる。

例えば、特許文献２には、データベース化された天気概況別の経時的平均日射強度と天気概況予報とに基づいて、地理的な設置場所別の日射強度を予測することが記載されている。

また、特許文献３には、天気予報と季節等の条件に基づいて日照時間を推定することで翌日の太陽光発電量を推定することが記載されている。

特開２００７−１３３４６９号公報 特開２００５−３１８９０１号公報 特開２０１０−１６９９９号公報

しかしながら、前記した特許文献１〜３の構成は、ユーザに具体的な行動パターンを提示するものではなかった。このため、エネルギー消費予測値やエネルギー創出予測値を算出しても、これに基づいてユーザが具体的にどのような行動をとればよいかわかりにくいという問題があった。

そこで、本発明は、ユーザが具体的な行動をとりやすい予測表示サーバと、この予測表示サーバを備える予測表示システムと、を提供することを目的としている。

前記した目的を達成するために、本発明の予測表示サーバは、建物におけるエネルギー消費を予測して表示する予測表示サーバであって、過去の気象情報と、前記過去の気象情報に対応するエネルギー消費実績値と、を記憶する記憶部と、前記エネルギー消費実績値に基づいてユーザの過去の行動パターンを分析する分析機構と、分析された過去の行動パターンに基づいて、将来の気象情報に対応するユーザの複数の将来の行動パターンを予測する予測機構と、を有する行動予測部と、前記複数の将来の行動パターンそれぞれに対応するエネルギー消費予測値を予測する消費予測機構を有するエネルギー予測部と、を備える。

また、前記記憶部は、前記過去の気象情報に対応するエネルギー創出実績値をさらに記憶するとともに、前記エネルギー予測部は、将来の気象情報に対応するエネルギー創出予測値を予測する創出予測機構をさらに有することができる。

さらに、前記エネルギー予測部は、前記エネルギー消費予測値及び前記エネルギー創出予測値に基づいて、前記複数の将来の行動パターンのそれぞれに対応する将来のエネルギー収支予測値を演算する収支予測機構をさらに有することができる。

そして、前記行動予測部の前記分析機構は、前記エネルギー消費実績値に基づいて、区分した時間帯ごとのユーザの在又は不在を推定することができる。

また、前記複数の将来の行動パターンを、ユーザが選んだ特定の行動モードに応じて選別するモード切替部をさらに備えることができる。

さらに、前記モード切替部は、前記行動モードとして、コスト抑制を優先する経済モードと、快適性を優先する快適モードと、コスト抑制と快適性を調和させる普通モードと、を有することができる。

そして、前記モード切替部は、ユーザ個人ごとに前記行動モードの設定を変更できるアカウント設定機構を有することができる。

加えて、前記エネルギー予測部の前記分析機構は、ユーザ個人が所持する識別タグの移動軌跡に基づいてユーザ個人の過去の行動パターンを分析することができる。

また、前記エネルギー予測部は、すべての行動パターンに共通して変更できない必須条件を設定する必須条件設定機構をさらに有することができる。

さらに、前記記憶部は過去の行動パターンを部屋ごとに記憶し、前記行動予測部は複数の将来の行動パターンを部屋ごとに予測し、前記エネルギー予測部は複数の将来のエネルギー消費予測値を部屋ごとに予測することができる。

そして、本発明の予測表示システムは、建物におけるエネルギー消費を表示手段に表示させる予測表示システムであって、前記建物に配置された設備のエネルギー消費量を計測する計測手段と、前記建物の付近の将来の気象情報を予測する気象予測手段と、前記気象予測手段から前記気象情報を取得する通信手段と、上記したいずれかの予測表示サーバと、前記複数の将来の行動パターンごとに予測された前記エネルギー収支予測値を表示する表示手段と、を備える。

このように、本発明の予測表示サーバは、建物におけるエネルギー消費を予測して表示する予測表示サーバであって、過去の気象情報と、前記過去の気象情報に対応するエネルギー消費実績値と、を記憶する記憶部と、エネルギー消費実績値に基づいてユーザの過去の行動パターンを分析する分析機構と、分析された過去の行動パターンに基づいて、将来の気象情報に対応するユーザの複数の将来の行動パターンを予測する予測機構と、を有する行動予測部と、複数の将来の行動パターンそれぞれに対応するエネルギー消費予測値を予測する消費予測機構を有するエネルギー予測部と、を備える。

このため、ユーザは、将来の気象情報に応じて、複数の将来の行動パターンとこれに対応するエネルギー消費予測値を知ることができるため、エネルギー消費予測値を考慮しながら具体的な行動パターンを選ぶことができる。

また、記憶部は過去の気象情報に対応するエネルギー創出実績値をさらに記憶するとともに、エネルギー予測部は将来の気象情報に対応するエネルギー創出予測値を予測する創出予測機構をさらに有することで、将来の気象情報に応じてエネルギー創出予測値を知ることができるため、エネルギー創出予測値を考慮しながら具体的な行動パターンを選ぶことができる。

さらに、エネルギー予測部は、エネルギー消費予測値及びエネルギー創出予測値に基づいて、複数の将来の行動パターンのそれぞれに対応する将来のエネルギー収支予測値を演算する収支予測機構をさらに有することができる。

このため、ユーザは、将来の気象情報に応じて、複数の将来の行動パターンとこれに対応するエネルギー収支予測値を知ることができるため、エネルギー収支予測値を考慮しながら具体的な行動パターンを選ぶことができる。

そして、行動予測部の分析機構は、エネルギー消費実績値に基づいて、区分した時間帯ごとのユーザの在又は不在を推定することで、簡易な手法によってユーザの行動パターンを推定できる。

また、複数の将来の行動パターンを、ユーザが選んだ特定の行動モードに応じて選別するモード切替部をさらに備えることで、ユーザの好みに適応した行動パターンを予測できる。

さらに、モード切替部は、行動モードとして、コスト抑制を優先する経済モードと、快適性を優先する快適モードと、コスト抑制と快適性を調和させる普通モードと、を有することで、ユーザごとの好みの違いをわかりやすい観点から分類して提示できる。

そして、モード切替部は、ユーザ個人ごとに行動モードの設定を変更できるアカウント設定機構を有することで、個人単位で行動パターンを選別できるため、いっそうユーザの好みに適応した行動パターンを予測できる。

加えて、エネルギー予測部の分析機構は、ユーザ個人が所持する識別タグの移動軌跡に基づいてユーザ個人の過去の行動パターンを分析することで、ユーザ個人の行動パターンを確実かつ容易に捕捉できる。

また、エネルギー予測部は、すべての行動パターンに共通して変更できない必須条件を設定する必須条件設定機構をさらに有することで、特定の行動モードによらずに必須条件を設定できるため、いっそうユーザの好みに適応した行動パターンを予測できる。

さらに、記憶部は過去の行動パターンを部屋ごとに記憶し、行動予測部は複数の将来の行動パターンを部屋ごとに予測し、エネルギー予測部は複数の将来のエネルギー消費予測値を部屋ごとに予測することで、より正確にエネルギー消費予測値を予測できる。

そして、本発明の予測表示システムは、建物におけるエネルギー消費を表示手段に表示させる予測表示システムであって、建物に配置された設備のエネルギー消費量を計測する計測手段と、建物の付近の将来の気象情報を予測する気象予測手段と、気象予測手段から気象情報を取得する通信手段と、上記したいずれかの予測表示サーバと、複数の将来の行動パターンごとに予測されたエネルギー収支予測値を表示する表示手段と、を備える。

このため、ユーザは、将来の気象情報に応じて、複数の将来の行動パターンとこれに対応するエネルギー収支予測値を知ることができるため、エネルギー収支予測値を考慮しながら好みの行動パターンを選ぶことができる。

本発明の予測表示サーバの構成を説明するブロック図である。 予測表示システムの全体構成を説明する説明図である。 予測表示システムの建物側の構成の詳細を説明するブロック図である。 予測表示処理の全体的な流れを説明するフローチャートである。 行動分析処理の流れを説明するフローチャートである。 行動予測処理の流れを説明するフローチャートである。 予測表示処理の結果を説明する画像図である。 部屋ごとに設定を変えた場合の予測表示処理の結果を説明する画像図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

（全体構成）
まず、図２を用いて本発明の予測表示システムＳの全体構成を説明する。

この予測表示システムＳは、建物としての複数の住宅Ｈ１−ＨＸと、気象情報を予測する気象予測手段としての気象情報サーバ２と、建物におけるエネルギー消費を予測して表示する予測表示サーバ３と、これらを相互に接続する通信網Ｎと、を備えている。

気象情報サーバ２は、地上気象、海上気象、高層気象、レーダ、気象衛星などに基づいて建物の付近の将来の気象情報を予測し、予測した気象情報を通信網Ｎを介してユーザ側の予測表示サーバ３や住宅Ｈ１−ＨＸに配信する。

配信される気象情報としては、１時間又は３時間ごとに予測される、降水量、気温、日照時間、風向風速、積雪、雲量、天気、日射量、湿度、などがある。天気は雲量の割合などに応じて快晴、晴、薄雲、曇り、雨、雪などに区分される。

また、建物としての住宅Ｈ１−ＨＸは、図１に示すように、計測手段としてのエネルギー消費量計測手段１１と、通信手段としてのルータ１５及びゲートウェイ１６と、表示手段としての表示モニタ２０と、などを主に備えている。

（機器の構成）
以下、この建物としての住宅Ｈ側に設置される機器の具体的な構成について、図３を参照して詳細に説明する。

住宅Ｈには、系統電力網Ｅを通じて電気が供給され、電力量は電力量メータＥ１によって計測される。同様に、住宅Ｈには系統インフラ網Ｇのガス管や水道管を通じてガスや水が供給され、ガス量と水量はガス・水道メータＧ１によって計測される。

また、住宅Ｈは、分散型の発電装置としての太陽光発電装置５０と、電力を一時的に蓄えておく蓄電装置としての蓄電池６０と、を備えている。

そして、住宅Ｈには、様々なエネルギー消費機器７Ａ−７Ｅが設置されている。例えば、電力負荷装置として、空調装置（７Ａ）、照明装置（７Ｂ）、家電装置（７Ｃ）がある。また、ガス負荷装置として、調理負荷（７Ｄ）及び給湯負荷（７Ｅ）がある。なお、給湯負荷（７Ｅ）は、水を消費する水負荷装置でもある。

そして、これらのエネルギー消費機器としての電力負荷装置（７Ａ−７Ｃ）には、電力消費量を機器ごとに計測するために、エネルギー消費量計測手段１１が取り付けられている。

このエネルギー消費量計測手段１１としては、住宅Ｈの壁などに設けられた電源コンセントに差し込む形態のもの、天井に取り付けられるシーリングライトやペンダントライトなどのシーリングに差し込む形態のものなどを使用できる。このエネルギー消費量計測手段１１は、エネルギー消費量として、１０秒ごとの電流値、温度、湿度、ガス使用量、水道使用量などを計測する。

さらに、分電盤１２０には、基幹部のエネルギー消費量計測手段として分電盤計測装置１２を接続する。この分電盤計測装置１２は、１０秒ごとの主幹電流値、主幹電圧値、太陽光電流値、分岐回路電流値などを計測する。

この分電盤計測装置１２は、図示は省略するが、主幹１２０ａの電力量を計測する外部側の計測器と、分岐幹１２０ｂ，・・・の数に合わせて設置される出力側の計測器と、補助配線１２０ｃ，１２０ｄの電力量をそれぞれ計測する計測器とを備えている。

加えて、図示しないが、本実施例の住宅Ｈには、快適性を計測するために、それぞれの部屋ごとに、温度、湿度を計測する温湿度計が設置されている。この温湿度計は、部屋内の温度ムラ等を計測できるように、部屋内の上側及び下側に少なくとも１つずつ設置することが好ましい。

そして、建物に配置された設備のエネルギー消費量を計測する計測手段としてのエネルギー消費量計測手段１１，・・・及び分電盤計測装置１２によって計測された計測値と、温湿度計によって計測された温湿度計測値と、は、無線又は有線の住宅内の通信手段を介して集計管理装置１３に送信される。

この集計管理装置１３は、データの送受信をおこなう通信部、受信した計測値などのデータを記録させるデータ蓄積部、これらを制御する制御部、などを備えている。

一方、住宅Ｈのガス及び水の消費量は、ガス・水道計測装置１４によって計測される。このガス・水道計測装置１４は、ガスメータ（Ｇ１）又はガスメータとは別にガス管に接続されたガス用メータと接続される。このガス用メータには、ガス使用量に応じて発生するパルスカウントを計測する計測器が取り付けられている。

さらに、ガス・水道計測装置１４は、水道メータ（Ｇ１）又はそれとは別に水道管に接続された水道用メータとも接続される。この水道用メータには、水使用量に応じて発生するパルスカウントを計測する計測器が取り付けられている。そして、ガス・水道計測装置１４で計測された計測値は、無線又は有線の住宅内の通信手段を介して集計管理装置１３に送信される。

また、図３に示す蓄電池６０のパワーコンディショナ６１に接続される蓄電量制御装置６２は、蓄電池６０の蓄電量の計測をおこない、その計測値は無線又は有線の住宅内の通信手段を介して集計管理装置１３に送信される。

さらに、集計管理装置１３は、ルータ１５、ゲートウェイ１６を介してインターネットなどの通信網Ｎに繋がっている。なお、ルータ１５とゲートウェイ１６は、両方の機能を有する単一の機器であってもよい。そして、同じく通信網Ｎに接続された外部の予測表示サーバ３との間で、計測値や予測値などのデータの送受信や制御信号の送受信などをおこなう。

さらに、住宅Ｈ内のルータ１５に接続された表示手段としての表示モニタ２０は、集計管理装置１３と無線又は有線の住宅内の通信手段を介してデータの送受信をおこなう。そして、表示モニタ２０は、予測表示サーバ３において予測された複数の将来の行動パターンごとのエネルギー消費予測値、エネルギー創出予測値、エネルギー収支予測値を表示する（図７，８参照）。

なお、表示モニタ２０としては、ユーザが所有するパーソナルコンピュータのモニタを用いることができるが、ユーザの利便性を考慮するとエネルギー表示の専用モニタを用意することが好ましい。

（予測表示サーバの構成）
次に、本実施例の予測表示サーバ３の構成について、図１を用いて説明する。この予測表示サーバ３は、過去の気象情報３１ａと過去の気象情報３１ａに対応するエネルギー消費実績値３１ｂとを記憶する記憶部３１と、行動予測部３３とエネルギー予測部３４を有する制御部３２と、行動パターンを選別するためのモード切替部３５と、住宅Ｈと通信網Ｎ（図２参照）を介して通信するための通信手段３６と、を備えている。

なお、以下で説明する記憶部３１、制御部３２、モード切替部３５、通信手段３６は、いずれもＣＰＵ、メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等によって構成される汎用のマイクロコンピュータを用いた機能ブロックとして実行される。

この記憶部３１は、過去の気象情報３１ａと、過去の気象情報３１ａに対応するエネルギー消費実績値３１ｂと、過去の気象情報３１ａに対応するエネルギー創出実績値３１ｃと、日時とともに記憶する。

過去の気象情報３１ａとしては、過去５年間の所定時間（１時間又は３時間）ごとの降水量、気温、日照時間、風向風速、積雪、雲量、天気、日射量、湿度などがある。なお、天気は、雲量などに基づいて快晴、晴、曇、雨などに分類される。

また、エネルギー消費実績値３１ｂとしては、所定時間ごとの使用電力量、使用ガス量、使用水道量や、それらを料金に換算した電気料金、ガス料金、水道料金などがある。さらに、対応するエネルギー創出実績値３１ｃとしては、１時間又は３時間ごとの発電量などがある。

そして、本実施例の制御部３２は、分析機構３３ａと予測機構３３ｂとを有する行動予測部３３と、消費予測機構３４ａと創出予測機構３４ｂと収支予測機構３４ｃと必須条件設定機構３４ｄとを有するエネルギー予測部３４と、を備える。

このうち行動予測部３３の分析機構３３ａは、エネルギー消費実績値３１ｂに基づいてユーザの過去の行動パターンを分析して記憶部３１に気象情報とともに記憶する。ユーザの行動パターンとしては、１時間ごとや３時間ごとに区分した時間帯それぞれのユーザの「在」又は「不在」がある。

「在」又は「不在」は、ユーザの過去のエネルギー消費実績値３１ｂに基づいて推定される。具体的には、昼の時間帯にリビングの消費電力が閾値よりも小さい場合には「不在」と推定し、消費電力が閾値よりも大きい場合には「在」と推定する。この閾値は、エネルギー消費実績値３１ｂに基づいて算出したり、実験によって算出したりすることができる。

この他、「在」又は「不在」の判定手法として、ユーザの手入力による手法や、人感センサーなどの検知手段による手法などでもよいし、これらの手法とエネルギー消費実績値３１ｂに基づく手法とを併用してもよい。

なお、人感センサーを設置する場合には、行動パターンとして「在」又は「不在」の区別の他に、部屋ごとの人数、部屋内の人間の位置を検知することもできる。さらに、ユーザが寝ているか、起きているか、の別も推定することもできる。

ここにおいて、ユーザ家庭全体の単一の行動パターンではなく、個人単位の行動パターンを捕捉するために、識別タグをユーザ個人に持たせることが好ましい。そして、玄関口、部屋の出入口などの屋内の要所となる各ポイントに配置したリーダによって、ユーザ個人が所持する識別タグの移動軌跡を捕捉・追跡する。このような識別タグとして、専用のＩＣタグ、携帯電話、カードキーなどを用いることができる。

また、この個人単位の行動パターンの捕捉は、初期段階においてのみ実施し、初期段階以降では捕捉した個人単位の行動パターンに基づいて逆算的にエネルギー消費実績値から推定することもできる。例えば、初期段階に取得したデータから洗濯機を使用する主体が母のみであれば、以後は洗濯機が使用されたことをもって母が使用したものと推定できる。

より詳細にエネルギー消費予測値を計算するために、上記した「在」又は「不在」の区別の他に、行動パターンとして空調装置（７Ａ）の運転のＯＮ又はＯＦＦ、照明装置（７Ｂ）のＯＮ又はＯＦＦ、洗濯機などの家電装置（７Ｃ）のＯＮ又はＯＦＦなどを検知することもできる。

さらに、ユーザが自動車を所有している場合には、自動車の「在」又は「不在」を検知する自動車検知手段を設置することで、自動車に乗って外出したことも行動パターンとして認識できる。

また、行動予測部３３の予測機構３３ｂは、分析された過去の行動パターンに基づいて、将来の気象情報に対応するユーザの複数の将来の行動パターンを予測する。

つまり、予測機構３３ｂは、記憶部３１に記憶された気象情報３１ａの中から、将来の気象情報と同一の季節区分、同一の時間帯、かつ、同一の天気、を検索する。

そして、３つの条件を満足する日時のすべての行動パターンを予測値として抽出するとともに、各行動パターンの発生確率を算出する。例えば、春の晴れた休日には、午後は全員不在の確率が６０％であり、祖母のみが在宅の確率が１０％であり、その他が３０％である、と行動パターンを予測する。

加えて、予測機構３３ｂは、上記した「在」又は「不在」の区別の他に、行動パターンとして空調装置（７Ａ）の運転のＯＮ又はＯＦＦ、照明装置（７Ｂ）のＯＮ又はＯＦＦ、洗濯機などの家電装置（７Ｃ）のＯＮ又はＯＦＦ、ユーザが寝ているか起きているかの別、などを予測することもできる。

そして、本実施例の行動予測部３３の予測機構３３ｂは、通信網Ｎを介して連繋された他の住宅Ｈ２・・・ＨＸにおけるユーザの行動パターンに基づいて、予測対象となる当該住宅Ｈ１のユーザの行動パターンを予測することもできる。

すなわち、予測機構３３ｂは、記憶部３１に記憶された気象情報３１ａの中から、将来の気象情報と同一の季節区分、同一の時間帯、かつ、同一の天気、を検索する。

そして、通信網Ｎを介して連繋された他の住宅Ｈ２・・・ＨＸにおけるユーザの行動パターンから、３つの条件を満足する日時のすべての行動パターンを予測値として抽出するとともに、各行動パターンの発生確率を算出する。

なお、この行動パターンの抽出は、他の住宅Ｈ２・・・ＨＸのうち、予測対象となる当該住宅Ｈ１と同一又は類似する建物の設備情報、家族構成の情報を有する住宅Ｈ２・・・ＨＸの中から行うことが好ましい。

ここにおいて、建物の設備情報としては、建物の使用建材情報、建物の間取情報、建物が有する設備機器情報、建物の立地情報、建物の性能情報などがある。家族構成の情報としては、父、母、兄、弟、祖父、祖母などの属性、それぞれの年齢、身長、体重などの身体的特徴、個人ごとの運用情報と組み合わされた過去の消費履歴、家族全体の人数などがある。

さらに、エネルギー予測部３４の消費予測機構３４ａは、複数の将来の行動パターンそれぞれに対応するエネルギー消費予測値を予測する。このエネルギー消費予測値としては、例えば、同一の行動パターンに分類されているいくつかの消費電力量の平均値を算出する。

また、エネルギー予測部３４の創出予測機構３４ｂは、将来の気象情報に対応するエネルギー創出予測値を予測する。つまり、創出予測機構３４ｂは、記憶部３１に記憶された気象情報３１ａの中から、同一の季節区分、同一の時間帯、かつ、同一の天気、を検索する。そして、エネルギー創出予測値として３つの条件を満足する日時のいくつかの発電量の平均値を用いる。

さらに、エネルギー予測部３４の収支予測機構３４ｃは、エネルギー消費予測値及びエネルギー創出予測値に基づいて、複数の将来の行動パターンのそれぞれに対応する将来のエネルギー収支予測値を演算する。具体的には、行動パターンごとにエネルギー創出予測値からエネルギー消費予測値を差し引いてエネルギー収支予測値を計算する。

また、エネルギー予測部３４の必須条件設定機構３４ｄは、すべての行動パターンに共通して変更できない必須条件を設定する。必須条件としては、特定のユーザ個人の在又は不在、特定の部屋の行動モード設定、などがある。

そして、本実施例の予測表示サーバ３では、記憶部３１は過去の行動パターンを部屋ごとに記憶し、行動予測部３３は複数の将来の行動パターンを部屋ごとに予測し、エネルギー予測部３４は複数の将来のエネルギー消費予測値を部屋ごとに予測する。

さらに、モード切替部３５は、行動予測部３３の予測機構３３ｂによって予測された複数の行動パターンを、ユーザが選んだ特定の行動モードの観点から選別する。

行動モードとしては、コスト抑制を優先する経済モード、快適性を優先する快適モード、コスト抑制と快適性を調和させる普通モード、がある。

経済モードは、エネルギー収支予測値の小さい行動パターンを優先的に抽出する行動モードである。

快適モードは、エネルギー収支予測値によらず、建物内の室温、湿度、温度ムラなどが小さくなる行動パターンを優先的に抽出する行動モードである。

普通モードは、経済モードと快適モードの中間的な行動モードであり、エネルギー収支予測値が小さく、かつ、建物内の室温、湿度、温度ムラなどが小さくなる行動パターンを優先的に抽出する行動モードである。

なお、上記した行動モードごとの行動パターンの「抽出」は、すべての行動パターンの中から行動モードに合致する特定の行動パターンのみを選択すること、すべての行動パターンを行動モードごとの優先事項に基づいて並べ替えること、上記した選択と並べ替えの両方を実施すること、などを含む。

この他、モード切替部３５は、過去の行動パターンの中で発生する確率が所定値よりも高い行動パターンのみを抽出する実績優先モードを有することが好ましい。さらに、行動パターンのうち、当然にコストが最低となることが予測される全員が外出する行動パターンを除くように構成することもできる。

加えて、このモード切替部３５は、ユーザの家庭ごとに行動モードを設定できることはもちろんであるが、ユーザごとに行動モードの設定を変更できるアカウント設定機構３５ａをも有している。このアカウント設定機構３５ａは、ユーザの家庭が複数人から成り立っている場合に、個人単位で行動モードを選択可能にする。

ユーザによっていずれかの行動モードが選ばれると、各行動モードそれぞれが優先する観点に基づいて、すべての行動パターンを順位付けして並べ替える。したがって、例えば経済モードが選択されると、コストが１番安い行動パターンが最上位に配置され、以下、コストが徐々に高くなるような順番で行動パターンが並べられて表示される。

また、通信手段３６は、気象予測手段としての気象情報サーバ２から気象情報を取得する。取得された気象情報は、予測表示サーバ３の記憶部３１に記憶される。さらに、通信手段３６は、行動パターン、エネルギー消費予測値、エネルギー創出予測値、エネルギー収支予測値などの予測情報を住宅Ｈ側に配信する。

（予測表示処理のフロー）
つづいて、本実施例の予測表示サーバ３において実行される予測表示処理の流れについて、具体例を示しながら図４−６を用いて説明する。

はじめに、図４を用いて、予測表示処理の全体的な流れを説明する。以下で説明する予測表示処理は、ユーザが閲覧しているホームページ上で予測表示ボタンをクリックすることで開始される。その際、対象となる予測日（例えば翌日）を指定する。

まず、事前の処理として、行動予測部３３の分析機構３３ａは、ユーザの行動パターンを分析して、気象情報３１ａとともに記憶部に記憶する（ステップＳ１）。この分析機構３３ａによる行動分析処理については後述する。

そして、予測表示処理では、対象となる建物にユーザが複数人いる場合に、モード切替部３５のアカウント設定機構３５ａによって、ユーザ個人単位で行動モードを設定する（ステップＳ２，Ｓ３）。例えば、ＡさんとＢさんがともに経済モードを選択し、Ｃさんが快適モードを選択する。

行動モードの選択が終わると、必須条件設定機構３４ｄによって、すべての行動パターンに共通して変更できない必須条件を設定する（ステップＳ４）。例えば、Ｃさんは常に在宅であることなどを設定できる。

つづいて、記憶部３１は、気象情報サーバ２から予測日の気象情報を時間帯ごとに取得する（ステップＳ５）。取得した予測日時及び気象情報は、ユーザの行動パターンを決定しうる複数の項目に分類される。例えば、予測日の季節を「春」、「夏」、「秋」、「冬」に分類し、時間帯ごとに天気を「晴」、「曇」、「雨」に分類し、時間帯ごとに気温を「低」、「中」、「高」に分類する（ステップＳ６）。

行動予測部３３の予測機構３３ｂは、事前に分析した行動パターンと取得した気象情報とを用いて、ユーザのとりうる複数の行動パターンを予測する（ステップＳ７）。この予測機構３３ｂによる行動予測処理については後述する。

複数の行動パターンが予測されると、消費予測機構３４ａは、それぞれの行動パターンに対応するエネルギー消費予測値を予測する（ステップＳ８）。例えば、同一の行動パターンに分類された複数の消費電力量の平均値を算出して、各行動パターンのエネルギー消費予測値とする。

そして、創出予測機構３４ｂは、気象情報サーバ２から取得した予測日の気象情報に基づいて、エネルギー創出予測値を予測する（ステップＳ９）。具体的には、記憶部３１に記憶された気象情報３１ａの中から、予測日の気象情報と同一の季節区分、同一の時間帯、かつ、同一の天気、を検索する。そして、エネルギー創出予測値として該当する日時の複数の発電電力量の平均値を算出して、予測日のエネルギー創出予測値とする。

このようにしてエネルギー消費予測値とエネルギー創出予測値が算出されれば、収支予測機構３４ｃはそれらを差し引いてエネルギー収支予測値を算出する。この場合、エネルギー消費予測値は行動パターンごとに複数算出され、エネルギー創出予測値は１つだけ算出されるため、エネルギー収支予測値は行動パターンごとに算出されることとなる。

最後に、表示手段としての表示モニタ２０は、複数の行動パターンごとに算出した収支予測値のすべてを画面内に一度に表示する。画面内に表示される画像の内容については後述する。

次に、図５を用いて、事前の処理として実行される行動分析処理の流れを説明する。

この行動分析処理では、分析機構３３ａは、記憶部３１に記憶された気象情報３１ａの中から、ある分類に属する過去のエネルギー消費実績値をすべて抽出する（ステップＳ１０１）。この分類は、季節、天気、気温の項目に基づいてされる。

抽出されたエネルギー消費実績値は、連続した値となっているため、処理がしやすいように、所定幅（１時間とか３時間）の時間帯ごとに区分する（ステップＳ１０２）。

そして、時間帯ごとのエネルギー消費実績値の多少に基づいて、「在」又は「不在」を推定する（ステップＳ１０３）。例えば、消費電力が閾値よりも小さい場合には「不在」と推定し、消費電力が閾値よりも大きい場合には「在」と推定する。推定された行動パターンとしての「在」、「不在」の別は、記憶部３１に記憶される。

次に、図６を用いて、予測表示処理において実行される行動予測処理の流れを説明する。

この行動予測処理では、予測機構３３ｂは、記憶部３１に記憶された気象情報３１ａの中から、予測日の気象情報と同じ分類に属する日時及び気象情報を有する過去の行動パターンをすべて抽出する（ステップＳ７０１）。条件としては、季節、天気、気温がある。

抽出された過去の複数の行動パターンは、それぞれ発生確率が計算される（ステップＳ７０２）。すなわち、それぞれの行動パターンの発生回数を、同一分類に属するすべての行動パターンの発生回数の総和で除して、それぞれの行動パターンの発生確率を算出する。

発生確率が計算されると、所定の確率よりも発生確率の低い行動パターンを除外し、発生確率の高い行動パターンのみが抽出される（ステップＳ７０３）。なお、抽出は発生確率の高い順に決まった数の行動パターンを抽出するものでもよい。

つづいて、上述した予測表示処理の結果の画像図について、図７，８を用いて説明する。なお、この例では、ユーザの建物内に個人としてＡさん、Ｂさん、Ｃさんの３人がいるものとする。

まず、図７の画像図について説明する。この結果表示画面には、上段に予測日である明日の天気と明日の予測発電量が表示され、中段にアカウント設定である個人設定と必須条件設定とが表示され、下段に推奨する行動パターンが行動パターン１〜３として表示されている。なお、行動パターンは画面をスクロールすることでさらに多数を表示することもできる。

上段に表示される天気は、明日の天気を分類して表示するもので、気象情報サーバ２からダウンロードした天気を表示する。また、予測発電量は、創出予測機構３４ｂで予測した発電量を表示する。なお、発電量は、料金に換算して表示してもよい。

中段に表示される個人設定は、ユーザ個人単位で選択した行動モードを表示する。例えば、ＡさんとＢさんの２人が経済モードを選択しているものとする。なお、表示されていないＣさんは普通モードを選択しているものとみなす。

また、中段に表示される必須条件設定は、必須条件設定機構３４ｄで設定された必須条件として、Ｃさんは行動パターンとしてすべての時間帯で在宅であることを表示する。

下段に表示される行動パターンは、行動予測部３３で予測されたユーザの複数の行動パターンと、それぞれの行動パターンに対応してエネルギー予測部３４で予測された光熱費収支と、を表示する。

例えば、行動パターン１として、９時−１２時はＡさんとＢさんの両方が在宅（「おうち」）で、１２時−１８時はＡさんとＢさんの両方が外出（「おでかけ」）で、１８時−２１時はＡさんが在宅でＢさんが外出の場合の光熱費収支を表示する。また、行動パターン２として、９時−１２時はＡさんとＢさんの両方が在宅（「おうち」）で、１２時−１８時はＡさんとＢさんの両方が外出（「おでかけ」）で、１８時−２１時はＡさんとＢさんの両方が外出の場合の光熱費収支を表示する。

また、図８の画像図のように、部屋ごとに行動モードを設定することもできる。この部屋別設定は、記憶部３１は過去の行動パターンを部屋ごとに記憶し、行動予測部３３は複数の将来の行動パターンを部屋ごとに予測し、エネルギー予測部３４は複数の将来のエネルギー消費予測値を部屋ごとに予測する。

加えて、この図８の各行動パターンの右側には、それぞれの行動パターンの光熱費収支が、わかりやすいように時間帯ごとに「＋」又は「−」で棒グラフ化されて表示されている。

次に、本実施例の予測表示サーバ３及び予測表示システムＳの作用について説明する。

（１）このように、本実施例の予測表示サーバ３は、建物におけるエネルギー消費を予測して表示する予測表示サーバ３である。そして、この予測表示サーバ３は、過去の気象情報３１ａと、この過去の気象情報３１ａに対応するエネルギー消費実績値３１ｂと、を記憶する記憶部３１と、エネルギー消費実績値３１ｂに基づいてユーザの過去の行動パターンを分析する分析機構３３ａと、分析された過去の行動パターンに基づいて、将来の気象情報に対応するユーザの複数の将来の行動パターンを予測する予測機構３３ｂと、を有する行動予測部３３と、複数の将来の行動パターンそれぞれに対応するエネルギー消費予測値を予測する消費予測機構３４ａを有するエネルギー予測部３４と、を備えている。

このため、ユーザは、将来の気象情報に応じて、複数の将来の行動パターンとこれに対応するエネルギー消費予測値を知ることができるため、エネルギー消費予測値を考慮しながら具体的な行動パターンを選ぶことができる。

つまり、ユーザの行動パターンは、将来の気象条件によって大きく影響を受けるため、これを考慮して妥当な行動パターンを予測するとともにエネルギー消費予測値を算出することで、より正確にエネルギー消費予測値を算出できる。

加えて、ユーザにとってはエネルギー消費予測値と対比できる形式で行動パターンが提示されるため、環境に配慮して将来の行動パターンを決める際に参考にできる。

（２）また、記憶部３１は過去の気象情報３１ａに対応するエネルギー創出実績値３１ｃをさらに記憶するとともに、エネルギー予測部３４は将来の気象情報に対応するエネルギー創出予測値を予測する創出予測機構３４ｂをさらに有することで、将来の気象情報に応じてエネルギー創出予測値を知ることができるため、エネルギー創出予測値を考慮しながら具体的な行動パターンを選ぶことができる。

（３）さらに、エネルギー予測部３４は、エネルギー消費予測値及びエネルギー創出予測値に基づいて、複数の将来の行動パターンのそれぞれに対応する将来のエネルギー収支予測値を演算する収支予測機構３４ｃをさらに有することができる。

このため、ユーザは、将来の気象情報に応じて、複数の将来の行動パターンとこれに対応するエネルギー収支予測値を知ることができるため、エネルギー収支予測値を考慮しながら具体的な行動パターンを選ぶことができる。

（４）そして、行動予測部３３の分析機構３３ａは、エネルギー消費実績値３１ｂに基づいて、区分した時間帯ごとのユーザの在又は不在を推定することで、簡易な手法によってユーザの行動パターンを推定できる。

加えて、人感センサーを設置する場合には、行動パターンとして「在」又は「不在」の区別の他に、部屋ごとの人数、部屋内の人間の位置を検知することもできる。

（５）また、複数の将来の行動パターンを、ユーザが選んだ特定の行動モードに応じて選別するモード切替部３５をさらに備えることで、ユーザの好みに適応した行動パターンを予測できる。

つまり、ユーザごとにエネルギー消費の嗜好は異なるため、これを考慮することで、よりユーザの嗜好に適応したエネルギー消費の行動パターンを提示することで、ユーザの満足度を高めることができる。

（６）さらに、モード切替部３５は、行動モードとして、コスト抑制を優先する経済モードと、快適性を優先する快適モードと、コスト抑制と快適性を調和させる普通モードと、を有することで、ユーザごとの好みの違いをわかりやすい観点から分類できる。

（７）そして、モード切替部３５は、ユーザ個人ごとに行動モードの設定を変更できるアカウント設定機構３５ａを有することで、個人単位で行動パターンを選別できるため、いっそうユーザの好みに適応した行動パターンを予測できる。

つまり、ユーザ側に複数の個人が所属する場合に、個人単位で行動パターンの嗜好を決める行動モードを設定できれば、よりユーザ側の個人の好みに適応した行動パターンを予測できる。

（８）エネルギー予測部３３の分析機構３３ａは、ユーザ個人が所持する識別タグの移動軌跡に基づいてユーザ個人の過去の行動パターンを分析することで、ユーザ個人の行動パターンを確実かつ容易に捕捉できる。

この場合、個人単位の行動パターンの捕捉は、初期段階においてのみ実施し、以降は捕捉した個人単位の行動パターンに基づいてエネルギー消費実績値から行動パターンを逆算的に推定することで、ユーザ個人が長期にわたって識別タグを保持する煩わしさを軽減できる。

（９）また、エネルギー予測部３４は、すべての行動パターンに共通して変更できない必須条件を設定する必須条件設定機構３４ｄをさらに有することで、特定の行動モードによらずに必須条件を設定できるため、いっそうユーザの好みに適応した行動パターンを予測できる。

例えば、ユーザの建物内にお年寄りがいる場合には、お年寄りについては常に在宅であることを指定することや、子供が誕生した場合に実績値によらずに母親と子供が常に在宅であることなどを指定できる。

（１０）さらに、記憶部３１は過去の行動パターンを部屋ごとに記憶し、行動予測部３３は複数の将来の行動パターンを部屋ごとに予測し、エネルギー予測部３４は複数の将来のエネルギー消費予測値を部屋ごとに予測することで、より正確にエネルギー消費予測値を予測できる。

（１１）そして、本実施例の予測表示システムＳは、建物におけるエネルギー消費を表示手段としての表示モニタ２０に表示させる予測表示システムＳであって、建物に配置された設備のエネルギー消費量を計測する計測手段としてのエネルギー消費量計測手段１１、分電盤計測装置１２、ガス・水道計測装置１４と、建物の付近の将来の気象情報を予測する気象予測手段としての気象情報サーバ２と、気象予測手段から気象情報を取得する通信手段３６と、上記したいずれかの予測表示サーバ３と、複数の将来の行動パターンごとに予測されたエネルギー収支予測値を表示する表示モニタ２０と、を備えている。

このため、ユーザは、将来の気象情報に応じて、複数の将来の行動パターンとこれに対応するエネルギー収支予測値を知ることができるため、エネルギー収支予測値を考慮しながら好みの行動パターンを選ぶことができる。

また、表示手段としての表示モニタ２０には、複数の将来の行動パターンごとのエネルギー収支予測値を並べて表示することで、行動パターンごとの比較がしやすくなる。

以上、図面を参照して、本発明の実施例を詳述してきたが、具体的な構成は、この実施例に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。

例えば、前記実施例では、ユーザの行動パターンを平日と休日とに分けて考えていないが、これに限定されるものではなく、行動予測部３３は平日と休日とに分けて行動パターンを分析したうえで、平日と休日とに分けて行動パターンを予測してもよい。

また、前記実施例では、説明しなかったが、表示手段２０は、複数の将来の行動パターン、及び、各行動パターンに対応して演算されたエネルギー収支予測値、を、行動モードに応じて優先順位をつけて表示する優先表示機構を有することが好ましい。

さらに、前記実施例では、気象予測手段としての気象情報サーバ２はユーザ側に配置されずに通信網Ｎを介して接続される場合について説明したが、これに限定されるものではなく、気象予測手段は予測表示サーバ３の内部で実行されるものであってもよい。

そして、前記実施例では、蓄電池を有する場合について説明しなかったが、蓄電池を有する場合には、収支予測機構３４ｃは蓄電量を考慮することもできる。この場合、蓄電池として、ハイブリッドカーや電気自動車に搭載される二次蓄電池を用いることもできる。

また、前記実施例では、行動予測部３３の予測機構３３ｂは、予測表示処理の途中で各行動パターンの発生確率を計算したが、これに限定されるものではなく、事前に各行動パターンの発生確率を計算しておいてもよい。

Ｓ 予測表示システム
２ 気象情報サーバ
３ 予測表示サーバ
３１ 記憶部
３１ａ 気象情報
３１ｂ エネルギー消費実績値
３２ 制御部
３３ 行動予測部
３３ａ 分析機構
３３ｂ 予測機構
３４ エネルギー予測部
３４ａ 消費予測機構
３４ｂ 創出予測機構
３４ｃ 収支予測機構
３５ モード切替部
３６ 通信手段
１１ エネルギー消費量計測手段（計測手段）
１２ 分電盤計測手段（計測手段）
１４ ガス・水道計測装置（計測手段）
２０ 表示モニタ（表示手段）

Claims (11)

1. 建物におけるエネルギー消費を予測して表示する予測表示サーバであって、
   過去の気象情報と、前記過去の気象情報に対応するエネルギー消費実績値と、を記憶する記憶部と、
   前記エネルギー消費実績値に基づいてユーザの過去の行動パターンを分析する分析機構と、分析された過去の行動パターンに基づいて、将来の気象情報に対応するユーザの複数の将来の行動パターンを予測する予測機構と、を有する行動予測部と、
   前記複数の将来の行動パターンそれぞれに対応するエネルギー消費予測値を予測する消費予測機構を有するエネルギー予測部と、を備えることを特徴とする予測表示サーバ。
2. 前記記憶部は、前記過去の気象情報に対応するエネルギー創出実績値をさらに記憶するとともに、前記エネルギー予測部は、将来の気象情報に対応するエネルギー創出予測値を予測する創出予測機構をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の予測表示サーバ。
3. 前記エネルギー予測部は、前記エネルギー消費予測値及び前記エネルギー創出予測値に基づいて、前記複数の将来の行動パターンのそれぞれに対応する将来のエネルギー収支予測値を演算する収支予測機構をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の予測表示サーバ。
4. 前記行動予測部の前記分析機構は、前記エネルギー消費実績値に基づいて、区分した時間帯ごとのユーザの在又は不在を推定することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の予測表示サーバ。
5. 前記複数の将来の行動パターンを、ユーザが選んだ特定の行動モードに応じて選別するモード切替部をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の予測表示サーバ
6. 前記モード切替部は、前記行動モードとして、コスト抑制を優先する経済モードと、快適性を優先する快適モードと、コスト抑制と快適性を調和させる普通モードと、を有することを特徴とする請求項５に記載の予測表示サーバ。
7. 前記モード切替部は、ユーザ個人ごとに前記行動モードの設定を変更できるアカウント設定機構を有することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の予測表示サーバ。
8. 前記エネルギー予測部の前記分析機構は、ユーザ個人が所持する識別タグの移動軌跡に基づいてユーザ個人の過去の行動パターンを分析することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の予測表示サーバ。
9. 前記エネルギー予測部は、すべての行動パターンに共通して変更できない必須条件を設定する必須条件設定機構をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか一項に記載の予測表示サーバ。
10. 前記記憶部は過去の行動パターンを部屋ごとに記憶し、前記行動予測部は複数の将来の行動パターンを部屋ごとに予測し、前記エネルギー予測部は複数の将来のエネルギー消費予測値を部屋ごとに予測することを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の予測表示サーバ。
11. 建物におけるエネルギー消費を表示手段に表示させる予測表示システムであって、
    前記建物に配置された設備のエネルギー消費量を計測する計測手段と、
    前記建物の付近の将来の気象情報を予測する気象予測手段と、
    前記気象予測手段から前記気象情報を取得する通信手段と、
    請求項３乃至請求項１０のいずれか一項に記載の予測表示サーバと、
    前記複数の将来の行動パターンごとに予測された前記エネルギー収支予測値を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする予測表示システム。

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