JP2012155385A - エネルギー消費タイプ決定システム - Google Patents

Abstract

【課題】 エネルギー消費者に対して省エネルギーの意識付けを行いながら、どのような省エネルギー行動を採るべきかを消費者自身に考えさせる契機を与えることのできるシステムを提供する。
【解決手段】 記憶部１５は、エネルギー消費者毎にエネルギー消費実績に関する情報を記録する。算定部１７は記憶部１５に格納されているエネルギー消費実績の中から分析対象となる対象消費者の実績を読み出すと共に、１日を構成する所定の時間帯毎に分解して対象消費者の時間帯毎のエネルギー消費の割合を算定する。決定部１９は、判定基準となる時間帯毎のエネルギー消費の割合と、対象消費者の時間帯毎のエネルギー消費の割合との対比を行い、対比結果に基づいて、各時間帯相互間におけるエネルギー消費の多寡の傾向に基づいて分類された複数の規定のエネルギー消費タイプの中から最も近い一のタイプを選択する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、エネルギー消費者（以下、適宜「消費者」と略記）のエネルギー消費タイプを診断し、その結果を消費者に提示するシステムに関する。

昨今の省エネルギー意識の高まりを受け、エネルギー媒体（例えば、電力、ガス、灯油、ガソリンなど。以下同じ。）を消費する各消費者に対して省エネルギー行動を支援したり、意識付けを高めたりするシステムが種々開発されている。例えば、下記特許文献１には、消費者に対してすぐに実行できる省エネルギー行動アドバイスを提供するシステムが開示されている。

特開２００７−２７２４４０号公報

省エネルギー支援システムが導入されていない一般消費者は、電力やガスの消費量は、専らエネルギー会社から一ヶ月毎に通知される消費総量の情報によって直接的に、若しくは当該消費総量に応じた使用料金の情報によって間接的に知ることとなる。

しかし、例えば当月が先月より電力消費量が増大したといっても、夏期において当月の気温が先月より高ければ電力消費量が増大することは自然なことであり、必ずしもエネルギー消費に無駄があったと認定することはできない。

また、エネルギー会社から通知される前記情報には、場合によって同年前月の消費量が参考情報として付記されていることがある。しかし、例えば直近一年以内にエネルギー消費機器が増加していた場合、単純に同年前月よりも消費量が増加していたからといって、エネルギー消費に無駄があったと認定することはできない。また、仮にエネルギー消費機器が増加していなかったとしても、あくまで総量を比較したに過ぎず、具体的にどのような省エネルギー行動を取ればよいかという指針とはなり得ない。

他方で、特許文献１のように詳細なアドバイスが表示されると、そのことを窮屈に感じる消費者も少なからず存在する。通常、エネルギー消費が行われるのは家庭内であり、それは落ち着きや安らぎを得る重要な場所である。しかしながら、そのような場所において、「シャワーはこまめに止めましょう。１日３分間の出しっぱなしを止めると、１年間でガスをＸＸｍ^３節約できます。」などといった表示がなされると、消費者にとっては煩わしさや窮屈さを感じ、省エネルギー行動自体に嫌悪感を感じさせる場合もある。消費者の省エネルギー行動を支援するはずのシステムが、省エネルギー行動に嫌悪感を感じさせていては本末転倒である。ましてや、特許文献１のように、「Ｘ年Ｘ月の下記のアドバイスを実行していますか？」といった実行確認が表示されるようなシステムでは、嫌悪感を更に助長させ兼ねない。

つまり、省エネルギー行動の指針として提示するはずの情報があまりに詳細であると、場合によっては、かえって消費者に対して省エネルギー行動から遠ざけてしまうことにつながることがあり得るといえる。しかし、単に一ヶ月のエネルギー消費総量を提示しただけでは、省エネルギー行動の支援にはつながらない。

本発明は、上記の問題点に鑑み、エネルギー消費者に対して省エネルギーの意識付けを行いながら、どのような省エネルギー行動を採るべきかを消費者自身に考えさせる契機を与えることのできるシステムを提供することを目的とする。

上記目的を達成すべくなされた本発明は、エネルギー消費実績に基づいて、エネルギー消費の傾向をコンピュータの演算処理を用いて分析するエネルギー消費タイプ決定システムに関するものである。同システム内には、入力インターフェースである演算開始命令受付部と、出力インターフェースである情報出力部と、情報記憶手段であるエネルギー消費実績記憶部と、演算処理手段である時間帯別エネルギー消費割合算定部及びエネルギー消費タイプ決定部と備えている。

前記エネルギー消費実績記憶部は、エネルギー消費者毎にエネルギー消費実績に関する情報を記録している。

前記演算開始命令受付部は、分析対象となる前記エネルギー消費者である対象消費者に関する情報を含む処理開始命令情報の入力を受け付けると、前記処理開始命令情報に付された前記対象消費者に関する情報を前記時間帯別エネルギー消費割合算定部に出力する。

前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記エネルギー消費実績記憶部に格納されている前記エネルギー消費実績の中から前記対象消費者の前記エネルギー消費実績を読み出すと共に、１日を構成する所定の時間帯毎に分解して前記対象消費者の前記時間帯毎のエネルギー消費の割合である対象エネルギー消費割合を算定する。

前記エネルギー消費タイプ決定部は、判定基準となる前記時間帯毎のエネルギー消費の割合で与えられた基準エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との対比を行い、当該対比結果に基づいて、予め分類された規定のエネルギー消費タイプの中から最も近い一のエネルギー消費タイプを対象消費者該当タイプとして選択する。

そして、前記情報出力部が、前記対象消費者のエネルギー消費の傾向として、前記エネルギー消費タイプ決定部によって選択された前記対象消費者該当タイプに関する情報を出力する。

上記の構成によれば、対象消費者のエネルギー消費実績を所定の時間帯毎に分解して各時間帯別の割合（対象エネルギー消費割合）が算定される。そして、判定基準として用意された、同じ時間帯別のエネルギー消費の割合（基準エネルギー消費割合）との対比を行うことで、時間帯毎のエネルギー消費の割合についての対比が行われる。

そして、前記各時間帯相互間におけるエネルギー消費の多寡の傾向に基づいて複数の規定のエネルギー消費タイプに分類しておき、この中から、前記対比結果に基づいて最も近似する一のエネルギー消費タイプが対象消費者のタイプとして決定される。

対象消費者は、この結果を認識することで、どの時間帯にエネルギー消費が比較的多いかといった情報を知ることができるため、その結果に基づいて省エネルギー行動を自分自身で考える契機とすることができる。

前記時間帯としては、例えば、一日を朝時間、昼時間、夜時間、深夜時間の４つの時間帯に区切る方式が考えられる。そして、このように区切った時間帯において、朝の時間帯にエネルギー消費が比較的多いという結果が得られた対象消費者は、そのことを知った上で、もし省エネルギー行動をするとすれば、朝の時間帯から見直していこうという契機となる。

前記エネルギー消費タイプ決定部としては、より詳細には、以下の構成が考えられる。

一つの構成としては、前記エネルギー消費タイプ決定部が、情報記憶手段であるタイプ別モデルケース記憶部と、演算処理手段であるタイプ別モデル乖離度算定部及びタイプ決定部と備える構成とすることができる。

この構成において、前記タイプ別モデルケース記憶部は、予め分類された前記規定のエネルギー消費タイプ別に、モデルケースの前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合であるモデルエネルギー消費割合に関する情報を記録しており、
前記タイプ別モデル乖離度算定部は、前記基準エネルギー消費割合としての前記モデルエネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との差分演算を前記各時間帯別に行い、当該演算結果に基づいて、前記対象エネルギー消費割合が示すエネルギー消費の傾向が、前記モデルエネルギー消費割合が示すエネルギー消費の傾向からどの程度離れているかを表わす評価指標である乖離度を、前記規定のエネルギー消費タイプ別に算定し、
前記タイプ決定部は、前記乖離度が最も小さい値を示している前記規定のエネルギー消費タイプをもって、前記対象消費者該当タイプに決定する。

上記構成において、前記タイプ別モデル乖離度算定部を、前記規定のエネルギー消費タイプをａとしたときの、前記時間帯ｔにおける前記モデルエネルギー消費割合をＥｍ（ａ，ｔ）とし、前記時間帯ｔにおける前記対象エネルギー消費割合をＥｉ（ｔ）とすると、前記乖離度Ｄｉ（ａ）を、Ｄｉ（ａ）＝√［Σ_ｔ｛Ｅｉ（ｔ）−Ｅｍ（ａ，ｔ）｝^２］の算定式によって算定する構成とすることができる。

この場合において、前記タイプ別モデルケース記憶部には、全ての前記規定のエネルギー消費タイプａ別に、全ての前記時間帯ｔ毎の前記モデルエネルギー消費割合Ｅｍ（ａ，ｔ）の値が記録されているものとして構わない。

前記エネルギー消費タイプ決定部の別の構成としては、情報記憶手段である平均ケース記憶部及び判定用データ記憶部と、演算処理手段である対平均比較部及びタイプ決定部と備える構成とすることができる。

この構成において、前記平均ケース記憶部は、複数の前記エネルギー消費者のエネルギー消費の傾向に基づいて導出された平均的なエネルギー消費の傾向を示す平均モデルの前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合である平均エネルギー消費割合に関する情報を記録しており、
前記対平均比較部は、前記基準エネルギー消費割合としての前記平均エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との差分演算を前記各時間帯別に行うことで、前記各時間帯別の差分値を算定し、
前記判定用データ記憶部は、前記差分値の前記各時間帯毎の正負並びに大小関係に基づいて、前記規定のエネルギー消費タイプの中から前記対象消費者該当タイプを一意に決定するための条件テーブルを記録しており、
前記タイプ決定部は、前記対平均比較部より与えられた前記各時間帯別の前記差分値を前記判定用データ記憶部に記録された前記条件テーブルに照らし合わせることで、前記対象消費者該当タイプを決定する。

なお、前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記対象消費者の前記エネルギー消費実績を、前記時間帯毎に分解して前記対象消費者の前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合を算定すると共に、当該割合を前記各時間帯を構成する時間長で除した値をもって、前記対象エネルギー消費割合とし、
前記エネルギー消費タイプ決定部が、前記時間帯毎のエネルギー消費の割合を前記各時間帯を構成する時間長で除した値をもって与えられる前記基準エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との対比を行って前記対象消費者該当タイプを選択するものとすることができる。

また、１日を構成する前記時間帯が、深夜時間、朝時間、昼時間、夜時間の４つで構成されるとした場合において、
前記規定のエネルギー消費タイプが、平均的な前記エネルギー消費者の消費傾向である平均消費傾向と比較して前記朝時間にエネルギーの消費が多い第１型、前記平均消費傾向と比較して前記昼時間にエネルギーの消費が多い第２型、前記平均消費傾向と比較して前記夜時間にエネルギーの消費が多い第３型、前記平均消費傾向と比較して前記深夜時間にエネルギーの消費が多い第４型、前記平均消費傾向と比較して前記朝時間と前記夜時間にエネルギーの消費が多い第５型、前記時間帯に依存せずにほぼ万遍なくエネルギーの消費を行う第６型の６つの消費タイプで構成されるものとすることができる。

上記の場合において、第１型を「朝型」、第２型を「昼型」、第３型を「夜型」、第４型を「深夜型」、第５型を「朝・夜型」、第６型を「２４時間型」といった名称で呼ぶことができる。

また、前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記処理開始命令情報に演算対象期間に関する情報が含まれている場合には、前記エネルギー消費実績記憶部に格納されている前記エネルギー消費実績の中から前記対象消費者の前記演算対象期間内の前記エネルギー消費実績を読み出して前記対象エネルギー消費割合を算定するものとしても構わない。

また、前記エネルギー消費実績記憶部が、前記エネルギー消費実績に関する情報として、少なくとも１つのエネルギー媒体の媒体別消費量を記録している場合においては、
前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記時間帯毎の前記エネルギー媒体の媒体別消費量に、当該エネルギー媒体に対応する所定の係数を夫々乗じて合算した値によって与えられた前記時間帯毎の前記エネルギー消費実績に基づいて、前記対象エネルギー消費割合を算定するものとしても構わない。

また、前記エネルギー媒体が、電力及びガスであるものとしても構わない。

本発明の構成によれば、対象消費者のエネルギー消費の傾向に最も近いエネルギー消費タイプを対象消費者に認識させることができるため、どの時間帯にエネルギー消費が比較的多いかといった情報を対象消費者に知らせることができる。よって、この結果に基づいて省エネルギー行動を自分自身で考える契機とさせることができる。

本発明のエネルギー消費タイプ決定システムの構成を示す概念的ブロック図 エネルギー消費タイプ決定部の構成を示す概念的ブロック図 タイプ別モデルケース記憶部に記録される情報をマトリクス状に表示したイメージ図 タイプ別モデルケースのエネルギー消費割合をグラフ化した一例 ある対象消費者の月別のエネルギー消費割合をグラフ化したもの エネルギー消費タイプ決定部の構成を示す別の概念的ブロック図 判定用データの一例を示す図 タイプ別モデルケース記憶部に記録される情報をマトリクス状に表示した別のイメージ図 タイプ別モデルケースのエネルギー消費割合をグラフ化した別の一例

本発明に係るエネルギー消費タイプ決定システムは、エネルギー消費者のエネルギー消費実績に基づいてエネルギー消費の傾向を分析し、予め分類された複数の規定のエネルギー消費タイプの中から最も近い一のエネルギー消費タイプを決定して出力するシステムであり、これらの処理がコンピュータ演算によって行われる。

すなわち、本システムは、コンピュータによって実装されることが想定されており、ハードウェアとして、演算処理を行うＣＰＵ等の演算処理手段，情報を格納するメモリやハードディスク等の記憶手段，情報の入出力を行うための入出力インターフェースを備えている。また、前記演算処理手段によって行われる演算処理内容がソフトウェアによって決定される。

図１は、本システムの構成を示す概念的ブロック図である。本システム１は、入力情報受付部１１，情報出力部１３，演算開始命令受付部１４，エネルギー消費実績記憶部１５，時間帯別エネルギー消費割合算定部１７，エネルギー消費タイプ決定部１９を備えて構成される。なお、図示していないが、本システム１は、全体の処理を制御する制御部を必要に応じて備えている。

入力情報受付部１１，情報出力部１３，演算開始命令受付部１４は、情報の入出力処理を行う機能的手段であり、入出力処理に必要なハードウェア（入出力インターフェース）を用いてソフトウェア処理により入力／出力処理を行う。

本実施形態では、入力情報受付部１１には、電気通信回線を介してエネルギー消費実績に関する情報が定期的に（例えば１日に１回）転送されるものとし、この転送された情報がエネルギー消費実績記憶部１５に格納される。

エネルギー消費実績記憶部１５は、情報を格納するための記憶手段であり、ハードディスクやメモリ等の記憶装置で構成される。時間帯別エネルギー消費割合算定部１７，エネルギー消費タイプ決定部１９は、夫々後述する演算処理を実行する機能的手段であり、ＣＰＵやメモリ等のハードウェアを用いてソフトウェア処理が行われる。

本実施形態では、１時間毎に計測される、各消費者により消費された少なくとも１つのエネルギー媒体の媒体別消費量が、電気通信回線を介して入力情報受付部１１に送られるものとして説明する。無論、これらの媒体別消費量を計測するスパンは１時間に限定されるものではない。しかし、後述する時間帯別の媒体別消費量が取得できる範囲内でのスパンで計測された情報であることが要求される。なお、以下では、エネルギー媒体の媒体別消費量（入力情報受付部１１に複数のエネルギー媒体の媒体別消費量が入力される場合は、これらを合算したもの）を、「エネルギー消費実績」と呼ぶ。

入力情報受付部１１に転送されたエネルギー消費実績に関する情報は、エネルギー消費実績記憶部１５内において、各エネルギー消費者別に格納される。

演算開始命令受付部１４は、エネルギー消費の傾向を分析する対象となるエネルギー消費者（以下、「対象消費者」という）を特定した上で、当該対象消費者のエネルギー消費タイプ判定処理の実行指示を与えるための処理開始命令情報の入力を受け付ける。本システムが搭載されたコンピュータ上で処理開始命令情報の入力が行われるものとしても構わないし、遠隔地から電気通信回線を介して当該処理開始命令情報の入力が行われるものとしても構わない。

演算開始命令受付部１４は、処理開始命令情報が入力されると、当該処理開始命令情報に付された対象消費者に関する情報を時間帯別エネルギー消費割合算定部１７に出力する。時間帯別エネルギー消費割合算定部１７は、対象消費者のエネルギー消費実績をエネルギー消費実績記憶部１５から読み出し、時間帯別のエネルギー消費割合を算定する。時間帯別のエネルギー消費割合とは、各時間帯相互間でのエネルギー消費の比率を指す。

ここで、本システム１上における時間帯の概念について説明する。以下、説明の具体化のために、本システム１において、一日を４つの時間帯に区切り、これら４つの時間帯別のエネルギー消費実績に基づいて、対象消費者のエネルギー消費タイプを判定する場合を例示する。具体的には、一日を、朝、昼、夜、深夜の４つの時間帯に区切り、０：００〜６：００を「深夜」、６：００〜９：００を「朝」、９：００〜１７：００を「昼」、１７：００〜２４：００（０：００）を「夜」とする場合を例示する。

なお、この区切り方はあくまで一例であり、他の区切り方を排除する趣旨ではない。例えば、各時間帯の境界となる時刻（０：００、６：００、９：００及び１７：００）を、上記以外の時刻としてもよい。また例えば、一日を４つ以上の時間帯に区切っても良いし、４未満の時間帯に区切っても良い。

時間帯別エネルギー消費割合算定部１７は、エネルギー消費実績記憶部１５に格納されている対象消費者のエネルギー消費実績を前記４つの時間帯別に分解し、夫々の比率を算定する。ここでは、全体を１００％としたときに、深夜、朝、昼、夜の各時間帯において夫々何％のエネルギー消費実績が得られているかを算定することで、エネルギー消費割合を求める。

つまり、時間帯をｔとして、ｔ＝１を「深夜」、ｔ＝２を「朝」、ｔ＝３を「昼」、ｔ＝４を「夜」とすれば、時間帯別エネルギー消費割合算定部１７によって、対象消費者ｉの時間帯ｔ毎の消費割合Ｅｉ（ｔ）が算定される（ｔ＝１，２，３，４）。なお、エネルギー消費割合の定義に基づけば、当然にΣ_ｔＥｉ（ｔ）＝１００％である。ここでいうＥｉ（ｔ）が、「対象エネルギー消費割合」に対応する。

本実施形態では、少なくとも１つのエネルギー媒体の媒体別消費量が、エネルギー消費実績に関する情報として入力情報受付部１１に送られる構成である。ここで、複数のエネルギー媒体の媒体別消費量が入力情報受付部１１に送られる場合、エネルギー消費実績を算出するためには、これらのエネルギー媒体の媒体別消費量を合算する必要があるため、単位の換算を行う。例えば、時間帯毎のエネルギー媒体の媒体別消費量に、当該エネルギー媒体に対応する所定の係数を夫々乗じて合算することで、エネルギー消費実績を算出してもよい。具体的に例えば、エネルギー媒体の種類をｎとして、エネルギー媒体の媒体別消費量をＷ（ｎ）、当該エネルギー媒体の単位量当たりのエネルギーをＫ（ｎ）としたときに、対象消費者ｉのエネルギー消費実績Ｗｉを、以下の数１に基づいて計算された値として良い。なお、１つのエネルギー媒体の媒体別消費量のみが入力情報受付部１１に送られる場合は、以下の数１に基づいてエネルギー消費実績を算出しても良いし、当該エネルギー媒体の媒体別消費量をそのままエネルギー消費実績としても良い。

（数１）
Ｗｉ＝Σ_ｎ｛Ｗ（ｎ）×Ｋ（ｎ）｝

上記数１による演算を時間帯別に行うことで、時間帯別のエネルギー消費実績が求められる。そして、このエネルギー消費実績に基づいて時間帯別の消費割合を算定することで、エネルギー消費割合が算定される。

以下、説明の具体化のために、本システム１において、電力とガスの媒体別消費量が入力情報受付部１１に送られる場合を例示する。この場合、ｎ＝１を「電力」、ｎ＝２を「ガス」として、消費電力量をＷ（１）（ｋＷｈ），消費ガス量をＷ（２）（ｍ^３）、単位電力量当たりのエネルギーをＫ（１）（ＭＪ／ｋＷｈ）、単位ガス量当たりのエネルギーをＫ（２）（ＭＪ／ｍ^３）とするときに、以下の数２に基づいて計算された値によって対象消費者ｉのエネルギー消費実績Ｗｉとして良い。

（数２）
Ｗｉ＝Ｗ（１）(kWh)×Ｋ（１）(MJ/kWh)＋Ｗ（２）(m³)×Ｋ（２）(MJ/m³)

Ｋ（１）は、例えば３．６（消費者が消費した電力量をそのままエネルギー（二次エネルギー）に換算する値）としても良いし、９．７６（消費者が消費した電力量を発電所が生成するために必要とするエネルギー（一次エネルギー）に換算する値であり、法令（例えば、エネルギーの使用の合理化に関する法律）によって定められた値）としても良い。また、後者の場合、時間帯（例えば、昼間及び夜間）によって異なる値としても良い。また、Ｋ（２）は、例えば４５（標準状態のガスから得られる発熱量）としても良い。また、この値は、消費するガスの種類や、ガスを供給する会社等に応じて変動し得るものとしても良い。

上記数２による演算を時間帯別に行うことで、電力とガスが合算された形で時間帯別のエネルギー消費実績が求められる。そして、この合算後のエネルギー消費実績に基づいて時間帯別の消費割合を算定することで、電力とガスを合算した形でのエネルギー消費割合が算定される。

エネルギー消費タイプ決定部１９は、時間帯別エネルギー消費割合算定部１７によって算定された、対象消費者の時間帯毎のエネルギー消費の割合（対象エネルギー消費割合）に基づいて、対象消費者のエネルギー消費タイプを決定する。以下、この決定方法の詳細について説明する。

図２は、エネルギー消費タイプ決定部１９の構成を示す概念的ブロック図である。本実施形態のエネルギー消費タイプ決定部１９は、タイプ別モデル乖離度算定部２１，タイプ別モデルケース記憶部２３，及びタイプ決定部２５を備える。タイプ別モデル乖離度算定部２１及びタイプ決定部２５は、演算処理を実行する機能的手段であり、タイプ別モデルケース記憶部２３は、所定の情報を格納する記憶手段である。

タイプ別モデルケース記憶部２３には、エネルギー消費タイプとして予め用意された複数の規定のエネルギー消費タイプのモデルケースにおける時間帯別エネルギー消費割合（以下、「モデルエネルギー消費割合」という）に関する情報が記録されている。本実施形態では、対象消費者のエネルギー消費の傾向を、規定の６つのエネルギー消費タイプの中から一のタイプに決定する構成とする。このため、タイプ別モデルケース記憶部２３には、前記６つのタイプ別に、モデルエネルギー消費割合に関する情報が記録される。

本実施形態では、規定の６タイプとして、「朝型」、「昼型」、「夜型」、「深夜型」、「朝・夜型」、「２４時間型」を想定する。エネルギー消費の傾向をこのように６つのタイプに分類することは、エネルギー消費の傾向を反映しつつ、且つ各タイプに一定割合以上の該当消費者が存在するような分類手法として、本発明者が複数のエネルギー消費者の過去のエネルギー消費実績を精緻に分析して編み出した独自の分類方法である。

「朝型」、「昼型」、「夜型」、「深夜型」は、夫々、平均的なエネルギー消費者の消費傾向と比較して、１日のうちの「朝の時間帯」、「昼の時間帯」、「夜の時間帯」、「深夜の時間帯」にエネルギー消費量が多いタイプである。また、「朝・夜型」は、平均的なエネルギー消費者の消費傾向と比較して、１日のうちに「朝及び夜の時間帯」にエネルギー消費量が多いタイプである。「２４時間型」は、１日の間、時間帯に依存せずにほぼ万遍なくエネルギー消費を行っているタイプである。

以下では、本システム１によって、対象消費者のエネルギー消費の傾向を、この６つのタイプの中から一のタイプに決定されるものとして説明する。

タイプ別モデルケース記憶部２３には、各タイプ別に、時間帯毎（本実施形態では、深夜、朝、昼、夜の４つの時間帯毎）のモデルエネルギー消費割合の値がモデルケースとして記録されている。つまり、タイプをａとしてａ＝１を「朝型」、ａ＝２を「昼型」、ａ＝３を「夜型」、ａ＝４を「深夜型」、ａ＝５を「朝・夜型」、ａ＝６を「２４時間型」と規定し、時間帯をｔとして、ｔ＝１を「深夜」、ｔ＝２を「朝」、ｔ＝３を「昼」、ｔ＝４を「夜」とすれば、タイプ別モデルケース記憶部２３には、タイプａ別に、各時間帯ｔにおけるモデルエネルギー消費割合Ｅｍ（ａ，ｔ）が記録されている（ａ＝１，……，６、ｔ＝１，……，４）。なお、エネルギー消費割合の定義に基づけば、同一のタイプａにおいて、当然にΣ_ｔＥｉ（ａ，ｔ）＝Ｅｉ（ａ，１）＋Ｅｉ（ａ，２）＋Ｅｉ（ａ，３）＋Ｅｉ（ａ，４）＝１００％である。

図３は、タイプ別モデルケース記憶部２３に記録される情報をマトリクス状に表示した図である。（Ａ）は記号を用いて一般的に表示した図であり、（Ｂ）は各要素に一例となる数値を与えた具体例である。（Ｂ）によれば、例えば「朝型」のモデルケースとしては、深夜：朝：昼：夜＝１０％：２０％：３０％：４０％のエネルギー消費割合を示すものとしてタイプ別モデルケース記憶部２３に記録される。

なお、図４は、図３の（Ｂ）に示した数値例をグラフ化したものである。タイプ別モデルケース記憶部２３に記録される情報は、あくまでタイプ別モデル乖離度算定部２１において乖離度（乖離度については後述する）を算定するために用いられるものであるため、必ずしも本システム１がタイプ別の各モデルケースについて図４のようなグラフ化を行う機能を備える必要はない。図４は、図３（Ｂ）に示した数値例を直感的に理解するために図示したものである。ただし、本システム１において、このように、モデルケースをグラフ化して情報出力部１３から出力する機能を備えていれば、本システムの利用者に対して、分類された各タイプの消費傾向を直感的にイメージさせる効果が期待できる。

タイプ別モデル乖離度算定部２１は、時間帯別エネルギー消費割合算定部１７より与えられた、対象消費者ｉの時間帯別エネルギー消費割合（対象エネルギー消費割合）Ｅｉ（ｔ）に対し、タイプ別モデルケース記憶部２３に記録されていたタイプ別モデルケースの時間帯別エネルギー消費割合（モデルエネルギー消費割合）Ｅｍ（ａ，ｔ）からの乖離度Ｄｉ（ａ）を、タイプａ別に算定する。乖離度Ｄｉ（ａ）とは、対象エネルギー消費割合Ｅｉ（ｔ）が、モデルエネルギー消費割合Ｅｍ（ａ，ｔ）が示すエネルギー消費の傾向からどの程度離れているかを表わす評価指標である。

具体的には、例えば以下の数３に示す算定方法が用いられる。

（数３）
Ｄｉ（ａ）＝√［Σ_ｔ｛Ｅｉ（ｔ）−Ｅｍ（ａ，ｔ）｝^２］

一例として、対象エネルギー消費割合Ｅｉ（ｔ）が、Ｅｉ（１）＝１５％，Ｅｉ（２）＝２５％，Ｅｉ（３）＝１５％，Ｅｉ（４）＝４５％、すなわち、深夜１５％：朝２５％：昼１５％：夜４５％で表わされる対象消費者ｉの乖離度Ｄｉ（ａ）を算定する。なお、ここでは、タイプ別モデルケース記憶部２３に記録されている情報として図３（Ｂ）の数値を採用するものとする。

朝型（ａ＝１）の場合、Ｄｉ（１）＝√［｛Ｅｉ（１）−Ｅｍ（１，１）｝^２＋｛Ｅｉ（２）−Ｅｍ（１，２）｝^２＋｛Ｅｉ（３）−Ｅｍ（１，３）｝^２＋｛Ｅｉ（４）−Ｅｍ（１，４）｝^２］＝√［（１５−１０）^２＋（２５−２０）^２＋（１５−３０）^２＋（４５−４０）^２］＝１７．３

昼型（ａ＝２）の場合、Ｄｉ（２）＝√［｛Ｅｉ（１）−Ｅｍ（２，１）｝^２＋｛Ｅｉ（２）−Ｅｍ（２，２）｝^２＋｛Ｅｉ（３）−Ｅｍ（２，３）｝^２＋｛Ｅｉ（４）−Ｅｍ（２，４）｝^２］＝√［（１５−１０）^２＋（２５−１０）^２＋（１５−４０）^２＋（４５−４０）^２］＝３０．０

以下、同様に夜型（ａ＝３）、深夜型（ａ＝４）、朝・夜型（ａ＝５）、２４時間型（ａ＝６）についても乖離度Ｄｉ（ａ）を算定すると、夫々、Ｄｉ（３）＝２２．４，Ｄｉ（４）＝２２．４，Ｄｉ（５）＝１０．０，Ｄｉ（６）＝２２．４が得られる。

タイプ決定部２５は、タイプ別モデル乖離度算定部２１によって得られたタイプａ別の乖離度Ｄｉ（ａ）の中から、最も乖離度が低いＤｉ（ａ）を選択し、この乖離度を示すタイプを、対象消費者ｉのエネルギー消費タイプ（「対象消費者該当タイプ」という）Ｐｉとして情報出力部１３に出力する。上記の例でいえば、最も小さい乖離度を示しているのはＤｉ（５）であるため、タイプ決定部２５は対象消費者該当タイプＰｉとして、ａ＝５，すなわち「朝・夜型」と決定して出力する。

対象消費者は、本システム１により自分のエネルギー消費の傾向に最も近いエネルギー消費タイプを知ることができる。そして、その結果に基づいて省エネルギー行動を自分自身で考える契機とすることができる。上記の例でいえば、対象消費者自身が「朝・夜型」、すなわち朝と夜の時間帯に比較的エネルギー消費が多いことを知ることで、その時間帯に何か無駄なエネルギー消費をしていないかということを考える動機が与えられ、実際にその時間帯のエネルギー消費の削減につながる行動を取ることが期待される。

また、本システム１では、指定された演算対象期間内における対象消費者のエネルギー消費の傾向の分析を行うものとして良い。前記処理開始命令情報に演算対象期間に関する情報が含まれている場合において、演算開始命令受付部１４によって演算対象期間を「２０１０年６月」と指定された場合には、時間帯別エネルギー消費割合算定部１７が、当該指定された演算対象期間内のエネルギー消費実績に基づいて対象エネルギー消費割合Ｅｉ（ｔ）を算定し、この値に基づいて対象消費者のエネルギー消費タイプ（対象消費者該当タイプ）が決定されるものとして良い。

更に、所定の期間（例えば１ヶ月）毎に、直近の同期間を演算対象期間として対象消費者のエネルギー消費タイプの分析を行うものとして良い。この場合、同一の対象消費者につき、毎月の対象消費者該当タイプが決定されることとなる。

上記の例で示した対象消費者ｉは、ある年の６月の対象エネルギー消費割合Ｅｉ（ｔ）が深夜１５％：朝２５％：昼１５％：夜４５％であったとする。そして、この対象消費者ｉのＥｉ（ｔ）は、同年７月では深夜１５％：朝１５％：昼２０％：夜５０％を示し、同年８月では深夜２５％：朝１０％：昼２０％：夜４５％を示し、同年９月では深夜１５％：朝１０％：昼３５％：夜４０％を示したとする。このとき、上記と同様の演算により、７月は６月と同様に「朝・夜型」と認定され、８月は「深夜型」と認定され、９月は「昼型」と認定される。図５に月別の対象エネルギー消費割合の変化のイメージ図と、認定された対象消費者該当タイプを示す。同一の対象消費者であっても、時期毎にエネルギー消費の傾向に差異が生じることがあり得るため、このように月毎に対象消費者該当タイプを決定する構成とすることで、その対象消費者独自のエネルギー消費の傾向がより反映された分析が可能となる。

図５は、図４と同様に、理解のためにイメージ図を表示させたものであるが、実際に情報出力部１３が、図５のようなグラフを過去の月に遡って表示させたり、過去の月に決定されたエネルギー消費タイプの情報を併せて表示させる機能を有するものとしても良い。エネルギー消費者に省エネルギー行動を考えさせる上での一つの情報提供として機能し得る。

［別実施形態］
以下、別実施形態につき説明する。

〈１〉 上記実施形態では、タイプ別モデルケース記憶部２３に記録されている、モデルケースとなるエネルギー消費割合（モデルエネルギー消費割合）に関する情報は、タイプ別に年間を通して同一のデータが採用されることを前提としていた。これに対し、演算対象期間に応じてモデルエネルギー消費割合を変化させても良い。

一例としては、図３の表に示した各値が、季節毎（夏期、冬期、中間期）のデータとしてタイプ別モデルケース記憶部２３に記録される構成が考えられる。そして、演算対象期間が夏期に該当する場合には、タイプ別モデル乖離度算定部２１は夏期のモデルエネルギー消費割合の値に基づいて乖離度の算定を行うものとする。冬期、中間期においても、同様に該当する季節に応じたモデルエネルギー消費割合の値に基づいて乖離度の算定を行う。これにより、季節による一般的な消費傾向を反映させた状態で、対象消費者のエネルギー消費の傾向を分析することができるため、対象消費者の傾向がより顕著に現われた形でエネルギー消費タイプ（対象消費者該当タイプ）を認定することができる。

〈２〉 時間帯別エネルギー消費割合算定部１７は、あるスパンで自動的に算定を行って、当該算定結果を内部の記憶部に格納する構成としても良い。すなわち、演算開始命令受付部１４からの命令情報が与えられていなくても、例えば１ヶ月毎にエネルギー消費者別に時間帯別エネルギー消費割合（対象エネルギー消費割合）を算定し、この情報を内部の記憶部に格納する。この構成の場合、演算開始命令受付部１４から命令情報が与えられると、対象消費者に関する対象エネルギー消費割合を記憶部から読み出してエネルギー消費タイプ決定部１９に出力するものとすることができる。

〈３〉 タイプ決定部２５は、タイプ別モデル乖離度算定部２１から与えられたタイプ別の乖離度Ｄｉ（ａ）うち、最も乖離度が低いタイプが複数存在する場合には、該当するタイプの中から任意のタイプを選択するものとして良い。

ただし、上記のような事象は、タイプ別モデルケースの時間帯別エネルギー消費割合（モデルエネルギー消費割合）Ｅｍ（ａ，ｔ）が図３（Ｂ）のように全て「１０の倍数（％）」で与えたような場合であれば生じる余地があるが、この値を詳細な数値（例えば、小数点以下２桁（％））で与えた場合には、そのような事象はまず起こり得ない。

〈４〉 エネルギー消費タイプ決定部１９によって行われる演算処理方法は、上記実施形態以外にも種々の方法が考えられる。図６は、別の演算方法によって対象消費者該当費タイプを決定する場合の構成を示す概念的ブロック図である。

図６に示すエネルギー消費タイプ決定部１９は、対平均比較部３１，平均ケース記憶部３３，タイプ決定部３５，判定用データ記憶部３７を備える。対平均比較部３１及びタイプ決定部３５は、演算処理を実行する機能的手段であり、平均ケース記憶部３３及び判定用データ記憶部３７は、所定の情報を格納する記憶手段である。

平均ケース記憶部３３には、全エネルギー消費者の平均モデルとしてのエネルギー消費割合（「平均エネルギー消費割合」に対応）ＥＡ（ｔ）に関するデータが記録されている。例えば、ＥＡ（１）＝１５％，ＥＡ（２）＝１２％，ＥＡ（３）＝２３％，ＥＡ（４）＝５０％、すなわち深夜：朝：昼：夜＝１５％：１２％：２３％：５０％を示すデータが記録されている。平均モデルとしてのエネルギー消費割合としては、例えば、全エネルギー消費者のエネルギー消費量の平均的な値（例えば、平均値や中央値（メディアン））を１時間毎に取り出し、これに基づいて時間帯別のエネルギー消費割合を導出することで得られた値を採用することができる。

対平均比較部３１は、対象消費者ｉのエネルギー消費割合（対象エネルギー消費割合）Ｅｉ（ｔ）と平均エネルギー消費割合ＥＡ（ｔ）を比較し、差分値Ｚｉ（ｔ）＝Ｅｉ（ｔ）−ＥＡ（ｔ）を時間帯別に算定してタイプ決定部３５に出力する。対象消費者ｉのエネルギー消費割合Ｅｉ（ｔ）として、図５の８月におけるエネルギー消費割合に関する情報を用いて説明すると、この例では、深夜：朝：昼：夜＝２５％：１０％：２０％：４５％であるため、Ｚｉ（１，２，３，４）＝（１０％，−２％，−３％,−５％）と求められる。

判定用データ記憶部３７は、Ｅｉ（ｔ）＞ＥＡ（ｔ）が成立している時間帯の組み合わせに応じて、エネルギー消費タイプを一意に決定するための条件テーブル（判定用データ）が記録されている。図７にこの条件テーブルの一例を示す。

タイプ決定部３５は、対平均比較部３１より与えられた各時間帯ｔ別の差分値Ｚｉ（ｔ）を判定用データ記憶部に記録された前記条件テーブルに照らし合わせることで、対象消費者ｉのエネルギー消費タイプ（対象消費者該当タイプ）を決定する。上記例の場合には、Ｚｉ（ｔ）＞０を示す時間帯は深夜（ｔ＝１）のみであるため、対象消費者該当タイプは深夜型と決定される。

なお、図７の判定用データはあくまで一例であり、他の条件によってエネルギー消費タイプを決定することも可能である。

〈５〉 上記実施形態では、時間帯別エネルギー消費割合算定部１７は、単純にエネルギー消費実績を、深夜、朝、昼、夜の４つの時間帯に分けて、夫々の割合を算定した。しかし、上記のように、０：００〜６：００を「深夜」、６：００〜９：００を「朝」、９：００〜１７：００を「昼」、１７：００〜２４：００（０：００）を「夜」とした場合、深夜は６時間、朝は３時間、昼は８時間、夜は７時間で構成されることになる。すなわち、各時間帯を構成する「時間の長さ」に差異が生じている。このため、この時間の長さの差異を解消させるべく、上記と同様の方法によって算定したエネルギー消費割合を、各時間帯を構成する時間の長さで割った値でもって「エネルギー消費割合」とし、この値に基づいてエネルギー消費タイプを決定するものとしても良い。以下、上記実施形態と同様に具体例を参照して説明する。なお、以下では、混乱を避けるために、各時間帯を構成する時間の長さで除することで得られた値を指す用語には、「単位」という接頭語を付して説明する。

図８は、図３と同様に、タイプ別モデルケース記憶部２３に記録される情報をマトリクス状に表示したイメージ図であり、単位エネルギー消費割合を用いてエネルギー消費タイプを決定する場合に対応させたものである。すなわち、タイプ別モデルケース記憶部２３には、タイプａ別に、各時間帯ｔにおける単位モデルエネルギー消費割合ｅｍ（ａ，ｔ）が記録されている。この単位モデルエネルギー消費割合ｅｍ（ａ，ｔ）は、時間帯ｔを構成する時間の長さτｔを用いて、ｅｍ（ａ，ｔ）＝Ｅｍ（ａ，ｔ）／τｔによって算定される。なお、図８（Ｂ）は、モデルエネルギー消費割合が図３（Ｂ）の数値例によって表わされる場合に、単位エネルギー消費割合に換算して表記した数値例を示している。

例えば、朝型（ａ＝１）に着目すれば、図３（Ｂ）では、Ｅｍ（１，１）＝１０％，Ｅｍ（１，２）＝２０％，Ｅｍ（１，３）＝３０％，Ｅｍ（１，４）＝４０％であった。図（Ｂ）では、夫々の時間帯を構成する時間数で割ることで得られた、ｅｍ（１，１）＝Ｅｍ（１，１）／τ１＝Ｅｍ（１，１）／６＝１．６７，ｅｍ（１，２）＝Ｅｍ（１，２）／τ２＝Ｅｍ（１，２）／３＝６．６７，ｅｍ（１，３）＝Ｅｍ（１，３）／τ３＝Ｅｍ（１，３）／８＝３．７５，ｅｍ（１，４）＝Ｅｍ（１，４）／τ４＝Ｅｍ（１，４）／７＝５．７１がモデルケース記憶部２３に夫々記録されている。昼型、夜型、深夜型、朝・夜型、２４時間型の各類型においても同様である。

また、図９は、図８（Ｂ）に示した数値例を直感的に理解するために図示したものである。単位モデルエネルギー消費割合ｅｍ（ａ，ｔ）の算定方法を鑑みれば、当然に各モデルケースの合計は１００％とはならない。図９のグラフによれば、各タイプの名称がエネルギー消費の傾向を直感的に表現していることについての理解が容易である。例えば、２４時間型であれば、各時間帯において万遍なくエネルギー消費がなされ、朝・夜型であれば、朝と夜の時間帯に比較的エネルギー消費が多くなされている。

タイプ別モデル乖離度算定部２１は、時間帯別エネルギー消費割合算定部１７より与えられた、単位対象エネルギー消費割合ｅｉ（ｔ）に対し、タイプ別モデルケース記憶部２３に記録されていた単位モデルエネルギー消費割合ｅｍ（ａ，ｔ）からの乖離度Ｄｉ（ａ）を、タイプａ別に算定する。この算定方法としては、Ｅｉ（ｔ）の代わりにｅｉ（ｔ）を、Ｅｍ（ａ，ｔ）の代わりにｅｍ（ａ，ｔ）を夫々用いることで、上記数２と同様の方法で算定できる。

また、エネルギー消費タイプ決定部１９が図６の構成である場合においても、対平均比較部３１が、単位対象エネルギー消費割合ｅｉ（ｔ）と単位平均エネルギー消費割合ｅＡ（ｔ）を比較し、差分値Ｚｉ（ｔ）＝ｅｉ（ｔ）−ｅＡ（ｔ）を時間帯別に算定してタイプ決定部３５に出力する構成とすれば良い。そして、判定用データ記憶部３７には、ｅｉ（ｔ）＞ｅＡ（ｔ）が成立している時間帯の組み合わせに応じて、対象消費者ｉのエネルギー消費タイプ（対象消費者該当タイプ）を一意に決定するための条件テーブル（判定用データ）が記録されており、タイプ決定部３５は、対平均比較部３１より与えられた各時間帯ｔ別の差分値Ｚｉ（ｔ）を判定用データ記憶部に記録された前記条件テーブルに照らし合わせることで、対象消費者ｉのエネルギー消費タイプ（対象消費者該当タイプ）を決定する構成とすれば良い。

〈６〉 上記実施形態では、消費ガス量と消費電力量の双方が入力情報受付部１１に与えられる場合を例示して説明したが、消費電力量のみ又は消費ガス量のみが入力情報受付部１１に与えられ、この与えられた媒体別消費量に基づいて、エネルギー消費タイプ決定部１９が消費タイプを判定する構成としても構わない。

〈７〉 上記実施形態では、本システムが、対象消費者のエネルギー消費タイプを規定の６タイプ（「朝型」、「昼型」、「夜型」、「深夜型」、「朝・夜型」、「２４時間型」）の中から一のタイプに決定する構成であるとして説明を行った。しかし、タイプ別モデルケース記憶部２３，或いは判定用データ記憶部３７に記録させる情報を改変することで、選択肢となるタイプの候補を変化させることが可能である。

エネルギー消費タイプ決定部１９が図２に示す構成の場合は、乖離度が最も低い一のタイプに決定される。また、同決定部１９が図６に示す構成の場合は、予め定められた条件表に従って一のタイプに決定される。つまり、タイプの数や種類を変えた場合であっても、対象消費者のエネルギー消費タイプを必ず規定の複数のタイプの中から一のタイプに決定することが可能である。このため、規定のエネルギー消費タイプの分類法を上記実施形態と異ならせた場合であっても、本システムは適用できるため汎用性が高い。

〈８〉 図７に示す表において、差分値又は差分値の和を比較した場合の不等号を伴う条件式で型の判定を行う際、右辺と左辺が等しくなる場合については一方の型に決定されるように予め定められたものとしたが、例えば、このような場合に乱数等に基づいて任意に決定される構成としても良い。

１： 本発明のエネルギー消費タイプ決定システム
１１： 入力情報受付部
１３： 情報出力部
１４： 演算開始命令受付部
１５： エネルギー消費実績記憶部
１７： 時間帯別エネルギー消費割合算定部
１９： エネルギー消費タイプ決定部
２１： タイプ別モデル乖離度算定部
２３： タイプ別モデルケース記憶部
２５： タイプ決定部
３１： 対平均比較部
３３： 平均ケース記憶部
３５： タイプ決定部
３７： 判定用データ記憶部

Claims (10)

1. エネルギー消費実績に基づいて、エネルギー消費の傾向をコンピュータの演算処理を用いて分析するエネルギー消費タイプ決定システムであって、
   入力インターフェースである演算開始命令受付部と、
   出力インターフェースである情報出力部と、
   情報記憶手段であるエネルギー消費実績記憶部と、
   演算処理手段である時間帯別エネルギー消費割合算定部及びエネルギー消費タイプ決定部と備え、
   前記エネルギー消費実績記憶部は、エネルギー消費者毎にエネルギー消費実績に関する情報を記録しており、
   前記演算開始命令受付部は、分析対象となる前記エネルギー消費者である対象消費者に関する情報を含む処理開始命令情報の入力を受け付けると、前記処理開始命令情報に付された前記対象消費者に関する情報を前記時間帯別エネルギー消費割合算定部に出力し、
   前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記エネルギー消費実績記憶部に格納されている前記エネルギー消費実績の中から前記対象消費者の前記エネルギー消費実績を読み出すと共に、１日を構成する所定の時間帯毎に分解して前記対象消費者の前記時間帯毎のエネルギー消費の割合である対象エネルギー消費割合を算定し、
   前記エネルギー消費タイプ決定部は、判定基準となる前記時間帯毎のエネルギー消費の割合で与えられた基準エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との対比を行い、当該対比結果に基づいて、前記各時間帯相互間におけるエネルギー消費の多寡の傾向に基づいて分類された複数の規定のエネルギー消費タイプの中から最も近い一のエネルギー消費タイプを対象消費者該当タイプとして選択し、
   前記情報出力部が、前記対象消費者のエネルギー消費の傾向として、前記エネルギー消費タイプ決定部によって選択された前記対象消費者該当タイプに関する情報を出力することを特徴とするエネルギー消費タイプ決定システム。
2. 前記エネルギー消費タイプ決定部は、情報記憶手段であるタイプ別モデルケース記憶部と、演算処理手段であるタイプ別モデル乖離度算定部及びタイプ決定部と備え、
   前記タイプ別モデルケース記憶部は、予め分類された前記規定のエネルギー消費タイプ別に、モデルケースの前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合であるモデルエネルギー消費割合に関する情報を記録しており、
   前記タイプ別モデル乖離度算定部は、前記基準エネルギー消費割合としての前記モデルエネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との差分演算を前記各時間帯別に行い、当該演算結果に基づいて、前記対象エネルギー消費割合が示すエネルギー消費の傾向が、前記モデルエネルギー消費割合が示すエネルギー消費の傾向からどの程度離れているかを表わす評価指標である乖離度を、前記規定のエネルギー消費タイプ別に算定し、
   前記タイプ決定部は、前記乖離度が最も小さい値を示している前記規定のエネルギー消費タイプをもって、前記対象消費者該当タイプに決定することを特徴とする請求項１に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。
3. 前記タイプ別モデル乖離度算定部は、前記規定のエネルギー消費タイプをａとしたときの、前記時間帯ｔにおける前記モデルエネルギー消費割合をＥｍ（ａ，ｔ）とし、前記時間帯ｔにおける前記対象エネルギー消費割合をＥｉ（ｔ）とすると、前記乖離度Ｄｉ（ａ）を以下の（Ｉ）式によって算定することを特徴とする請求項２に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。
   Ｄｉ（ａ）＝√［Σ_ｔ｛Ｅｉ（ｔ）−Ｅｍ（ａ，ｔ）｝^２］・・・（Ｉ）
4. 前記タイプ別モデルケース記憶部には、全ての前記規定のエネルギー消費タイプａ別に、全ての前記時間帯ｔ毎の前記モデルエネルギー消費割合Ｅｍ（ａ，ｔ）の値が記録されていることを特徴とする請求項３に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。
5. 前記エネルギー消費タイプ決定部は、情報記憶手段である平均ケース記憶部及び判定用データ記憶部と、演算処理手段である対平均比較部及びタイプ決定部と備え、
   前記平均ケース記憶部は、複数の前記エネルギー消費者のエネルギー消費の傾向に基づいて導出された平均的なエネルギー消費の傾向を示す平均モデルの前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合である平均エネルギー消費割合に関する情報を記録しており、
   前記対平均比較部は、前記基準エネルギー消費割合としての前記平均エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との差分演算を前記各時間帯別に行うことで、前記各時間帯別の差分値を算定し、
   前記判定用データ記憶部は、前記差分値の前記各時間帯毎の正負並びに大小関係に基づいて、前記規定のエネルギー消費タイプの中から前記対象消費者該当タイプを一意に決定するための条件テーブルを記録しており、
   前記タイプ決定部は、前記対平均比較部より与えられた前記各時間帯別の前記差分値を前記判定用データ記憶部に記録された前記条件テーブルに照らし合わせることで、前記対象消費者該当タイプを決定することを特徴とする請求項１に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。
6. 前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記対象消費者の前記エネルギー消費実績を、前記時間帯毎に分解して前記対象消費者の前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合を算定すると共に、当該割合を前記各時間帯を構成する時間長で除した値をもって、前記対象エネルギー消費割合とし、
   前記エネルギー消費タイプ決定部が、前記時間帯毎のエネルギー消費の割合を前記各時間帯を構成する時間長で除した値をもって与えられる前記基準エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との対比を行って前記対象消費者該当タイプを選択することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。
7. １日を構成する前記時間帯が、深夜時間、朝時間、昼時間、夜時間の４つで構成され、
   前記規定のエネルギー消費タイプが、平均的な前記エネルギー消費者の消費傾向である平均消費傾向と比較して前記朝時間にエネルギーの消費が多い第１型、前記平均消費傾向と比較して前記昼時間にエネルギーの消費が多い第２型、前記平均消費傾向と比較して前記夜時間にエネルギーの消費が多い第３型、前記平均消費傾向と比較して前記深夜時間にエネルギーの消費が多い第４型、前記平均消費傾向と比較して前記朝時間と前記夜時間にエネルギーの消費が多い第５型、前記時間帯に依存せずにほぼ万遍なくエネルギーの消費を行う第６型の６つの消費タイプで構成されていることを特徴とする請求項１〜６の何れか１項に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。
8. 前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記処理開始命令情報に演算対象期間に関する情報が含まれている場合には、前記エネルギー消費実績記憶部に格納されている前記エネルギー消費実績の中から前記対象消費者の前記演算対象期間内の前記エネルギー消費実績を読み出して前記対象エネルギー消費割合を算定することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。
9. 前記エネルギー消費実績記憶部が、前記エネルギー消費実績に関する情報として、少なくとも１つのエネルギー媒体の媒体別消費量を記録しており、
   前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記時間帯毎の前記エネルギー媒体の媒体別消費量に、当該エネルギー媒体に対応する所定の係数を夫々乗じて合算した値によって与えられた前記時間帯毎の前記エネルギー消費実績に基づいて、前記対象エネルギー消費割合を算定することを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。
10. 前記エネルギー媒体が、電力及びガスであることを特徴とする請求項９に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。

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