JP2015006105A - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な設備構成で各機器の消費電力を推定することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理システムを提供すること。
【解決手段】情報処理装置は、複数の機器の各々から、外部電源の状態の情報と受電状態の情報とを含む稼働状態の情報を取得する稼働情報取得部と、前記複数の機器のうちの前記稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、前記相関性が低下しないと判定された場合に、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を、他の機器の受電状態と異なるように変更する相関性制御部と、前記稼働状態の情報を用いて、前記複数の機器の各々の消費電力を算出する電力算出部と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムに関する。

近年、電力事業者側で需要家の機器のピーク電力を抑制するための方法として、デマンドレスポンス（ＤＲ；Demand Response）が知られている。ＤＲは、電力事業者側で電力網における需要を監視し、需要に応じて需要家の機器の電力消費を抑制する方法である。抑制方法としては、ピーク時間帯の電力料金を高くする方法や、顧客が減らした電力需要に対価を支払うことなどで需要を削減する方法などがある。

ＤＲでは、顧客側の電力消費を推定するための測定器として、例えば、接続した機器の消費電力の計測が可能なスマートコンセントが用いられている。スマートコンセントは、電源タップと電力センサとを備えた機器であり、電力センサにより、コンセントに接続された機器の消費電力を計測することができる。

特開平５−２３３０１１号公報 特開２００４−２８０６１８号公報 特開２００５−２５８５３０号公報 特開２００８−３１０６５９号公報 特開２０１０−２２５１３３号公報 特開２０１１−１７２４１９号公報 国際公開２０１１／０２１３７８号公報

効果的なＤＲを実現するためには、電力需要の抑制量をできるだけ正確に予測できることが好ましい。しかし、各機器の消費電力を推定するために、例えば機器毎に電力センサを接続すると、設備規模が増大し、コスト面でも不利になる恐れがある。したがって、簡易な設備構成で各機器の消費電力を推定できることが好ましい。

本発明の１つの側面では、簡易な設備構成で各機器の消費電力を推定することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムを提供することを目的とする。

発明の一観点によれば、複数の機器の各々から、外部電源の状態の情報と受電状態の情報とを含む稼働状態の情報を取得する稼働情報取得部と、前記複数の機器のうちの前記稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、前記相関性が低下しないと判定された場合に、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を、他の機器の受電状態と異なるように制御する相関性制御部と、前記稼働状態の情報を用いて、前記複数の機器の各々の消費電力を算出する電力算出部と、を有する情報処理装置が提供される。

一実施態様によれば、簡易な設備構成で各機器の消費電力を推定することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムを提供することができる。

図１は、情報処理システムの一例を示す図である。 図２は、情報処理装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。 図３は、計測タイミングに関する初期設定情報の一例を示す図である。 図４は、機器の稼働状態および電力の供給源をパラメータとした消費電力を示すテーブルの一例である。 図５は、Ｓ１０３における、機器のバッテリへの充電の制御方法の一例を示すフローチャートである。 図６は、Ｓ１０３における、機器のバッテリへの充電の制御方法の一例に係るシーケンス図である。 図７は、異なる機器間で稼働状態に相関性がある場合の一例を示す図である。 図８は、複数の機器による総消費電力の時間変化の一例を示す図である。 図９は、Ｓ１０４における、機器間の相関性を評価し、受電状態を制御する処理の一例を示すフローチャートである。 図１０は、Ｓ３０２における、相関値の算出方法の一例を示す図である。 図１１は、Ｓ３０２における、ＶＩＦを算出する方法の一例を示す図である。 図１２は、Ｓ３０４における、稼働状態の制御を行うか否かを判定する処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、Ｓ４０１の処理を説明するための図である。 図１４は、Ｓ４０３の処理の説明に用いる用語の定義を示す図である。 図１５は、状態変化時刻の差が計測時間間隔の半分よりも大きい場合の、機器の稼働状態の変化の一例を示す図である。 図１６は、状態変化時刻の差が計測時間間隔の半分よりも小さい場合の、機器の稼働状態の変化の一例を示す図である。 図１７は、状態出現頻度を説明するための図である。 図１８は、Ｓ３０７における、稼働状態の制御方法を決定する処理の一例を示すフローチャートである。 図１９は、ＣＰＵ使用率およびバッテリ残量の情報の一例を示す図である。 図２０は、Ｓ３０８における、選択された機器の受電状態をバッテリ駆動に切り替える処理の一例を示す図である。 図２１は、計測タイミング毎の各機器のバッテリ残量の情報の一例を示す図である。 図２２は、Ｓ５０６における、相関値の算出方法の一例を示す図である。 図２３は、Ｓ５０６における、相関値の算出結果の一例を示す図である。 図２４は、機器ごとの消費電力を算出する方法の一例を示すフローチャートである。 図２５は、各計測タイミングにおける総消費電力量と機器毎の稼働状況のデータの一例を示す図である。 図２６は、図２５のデータから得られる、総電力情報を示す行列ｙ、および稼働情報を示す行列Ａ’の一例を示す図である。 図２７は、図２６に示す行列Ａ’の転置行列Ａ’^Ｔである。 図２８は、行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）を算出した結果を示す図である。 図２９は、行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）の逆行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）^−１を算出した結果を示す図である。 図３０は、行列（Ａ’^Ｔ×ｙ）を算出した結果を示す図である。 図３１は、行列Ｘ”を算出した結果を示す図である。 図３２は、図３１により得られた各機器の推定消費電力を示す図である。 図３３は、機器３ａおよび機器３ｂの各稼働状態における推定消費電力を示すテーブルの一例である。 図３４は、推定消費電力の精度の評価の一例を示すフローチャートである。 図３５は、推定消費電力の精度の評価の一例を示すシーケンス図である。 図３６は、Ｓ３０４の変形例を示すフローチャート（その１）である。 図３７は、Ｓ３０４の変形例を示すフローチャート（その２）である。

以下、本発明の実施形態について、図１乃至図３７を参照して具体的に説明する。

図１は、情報処理システムの一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システムは、情報処理装置１と、分電盤２と、機器３と、機器４とを有している。情報処理装置１は、分電盤２および機器３と相互に通信可能に接続されている。分電盤２は、機器３および機器４と電気的に接続されている。

以下、情報処理システムを構成する各部の機能について説明する。

情報処理装置１は、電力事業者が所有する、ＤＲにより機器３への供給電力を制御するための管理装置であり、例えばサーバである。情報処理装置１は、初期設定部５と、入力装置６と、記憶部７と、稼働状態監視部８と、電源状態制御部９と、稼働情報取得部１０と、相関性判定部１１と、制御対象選択部１２と、相関性制御部１３と、電力情報取得部１４と、電力算出部１５と、推定評価部１６と、制御実行判定部１７と、出力装置１８を備えている。

初期設定部５は、制御対象となる複数の機器３の各々を識別する識別情報と、分電盤２が、機器３および機器４が消費する電力の系統毎の合計値を示す総消費電力の情報である総電力情報を計測するタイミング（計測タイミング）とを含む初期設定情報を、入力装置６を介して受信する。

入力装置６は、例えばキーボードまたはマウス等である。初期設定部５は、入力装置６を介して受信した初期設定情報を記憶部７に格納する。

記憶部７は、各種情報を格納するためのデータベース（ＤＢ；Data Base)として用いられる。記憶部７は、初期設定部５が入力装置６から受信した制御対象の機器３を識別する情報を格納することができる。また、記憶部７は、稼働状態監視部８または稼働情報取得部１０が各機器３から受信する稼働情報を格納することもできる。

また、記憶部７は、稼働情報取得部１０が取得した各機器３の稼働情報と、電力情報取得部１４が取得した、機器３および機器４が消費する電力の系統毎の合計値を示す総消費電力の情報である総電力情報とを対応付けて格納することができる。また、記憶部７は、電力算出部１５で算出された消費電力の情報を格納することもできる。また、記憶部７は、情報処理装置１内で実行する各種判定処理に用いられる閾値を格納することもできる。

記憶部７は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）またはフラッシュメモリなどの半導体メモリ、またはＨＤＤ（Hard Disk Drive）などのストレージ装置である。なお、記憶部７は格納する情報の種類毎に複数個有していても良いし、同一の記憶部として構成することもできる。

稼働状態監視部８は、機器３の稼働状態を監視する。具体的には、稼働状態監視部８は、機器３の電源の状態がオンからオフ、またはオフからオンに変化したこと、および変化イベントが発生した時刻を含む情報を各機器３からリアルタイムで取得する。

電源状態制御部９は、稼働状態監視部８が取得した機器３の稼働情報に基づいて、機器３が有するバッテリの充電のオン／オフを制御する。具体的には、電源状態制御部９は、複数の機器３のうち、電源の状態がオンからオフに変化した機器が存在することが検出された場合に、電源の状態がオンからオフに変化した機器の電源のバッテリが充電されないように制御する。一方、電源の状態がオフからオンに変化した機器が存在することが検出された場合には、電源の状態がオフからオンに変化した機器のバッテリが充電されるように制御する。制御方法の詳細については後述する。

稼働情報取得部１０は、稼働情報として例えば、各機器の電源の状態の情報と、各機器の受電の状態（受電状態）の情報とが対応付けられた稼働情報をリアルタイムで取得する。ここで、各機器の電源の状態の情報とは、例えば、各機器の電源がオン、オフまたはスタンバイのいずれの状態かを示す情報である。各機器の受電状態の情報とは、例えば各機器が、交流（ＡＣ；Alternating Current）電源から受電しているがバッテリへの充電が行われていない状態なのか、ＡＣ電源から受電するとともにバッテリへの充電も行っている状態なのか、あるいはＡＣ電源から受電されておらずバッテリの電力を消費（または放電）している状態なのかを示す情報である。スタンバイの状態とは、ＡＣ電源または機器のバッテリから一部のデバイス、例えばメモリへの電力の供給を維持したまま、機器内のその他のデバイスに対する電力の供給をオフにした状態である。

また、稼働情報取得部１０は、各機器から、ＣＰＵ使用率と、バッテリ残量の情報とを取得する。ここで、ＣＰＵ使用率とは、コンピュータで実行中のプログラムがＣＰＵの処理時間を占有している割合である。バッテリ残量の情報とは、バッテリが完全に充電された状態に対する、取得時のバッテリの残量の割合であり、例えば％を単位として表わされる情報である。

以降の説明では、ＡＣ電源から受電しているが充電が行われていない受電状態を「ＡＣ」、ＡＣ電源から受電するとともにバッテリへの充電も行われている受電状態を「ＡＣ＋充電」、ＡＣ電源からの受電もバッテリへの充電もしておらず、バッテリにより機器３を駆動させている受電状態を「バッテリ」と表記する。

たとえば、ＡＣ電源から受電しているが充電が行われていない状態であり、且つ機器３のＡＣ電源がオンになっている稼働状態を「ＡＣ／ＯＮ」と表記する。「ＡＣ／ＯＮ」の状態では、機器３はＡＣ電源によって稼働している。また、ＡＣ電源から受電しているが充電が行われていない状態であり、且つ機器３のＡＣ電源がオフになっている稼働状態を「ＡＣ／ＯＦＦ」と表記する。また、ＡＣ電源から受電しているが充電が行われていない状態であり、且つ機器３がスタンバイになっている稼働状態を「ＡＣ／スタンバイ」と表記する。

また、ＡＣ電源から受電するとともにバッテリへの充電も行われている状態であり、且つＡＣ電源がオンになっている稼働状態を「ＡＣ＋充電／ＯＮ」と表記する。また、ＡＣ電源から受電するとともにバッテリへの充電も行われている状態であり、且つＡＣ電源がオフになっている稼働状態を「ＡＣ＋充電／ＯＦＦ」と表記する。また、ＡＣ電源から受電するとともにバッテリへの充電も行われている状態であり、且つＡＣ電源がスタンバイになっている稼働状態を「ＡＣ＋充電／スタンバイ」と表記する。

相関性判定部１１は、稼働情報取得部１０が取得した各機器３の電源の状態の情報と各機器の受電状態の情報とが対応付けられた情報に基づいて、各機器３の中で稼働状態に相関性を有する機器３の組み合わせが存在するかどうかを判定する。

制御対象選択部１２は、相関性判定部１１による相関性の有無の判定結果に基づいて、稼働状態に相関性がある機器３の組み合わせが存在する場合に、受電状態を制御する方法を決定し、制御対象となる機器３を選択する。

相関性制御部１３は、相関性を有する機器３の組み合わせが存在し、且つ組み合わせに対応する各機器の前記稼働状態が同一となった場合に、稼働状態の相関性を有する組み合わせに対応する各機器３の少なくとも一つの機器の受電状態を、他の機器の受電状態と異なるように変更する制御を実行する。この制御により、情報処理装置１は、稼働状態の相関性を低下させることができる。受電状態を変更する方法については後述する。

電力情報取得部１４は、分電盤２から総電力情報を取得し、取得した総電力情報を記憶部７に格納する。

電力算出部１５は、電力情報取得部１４が取得した総電力情報と、稼働情報取得部１０が取得した稼働情報とに基づいて、各機器の消費電力を算出し、算出した消費電力の値を記憶部７に格納する。

推定評価部１６は、電力算出部１５により算出された各機器の推定消費電力の値の精度を算出し、所定の基準を満たすかどうかを評価する。精度の評価方法については後述する。

制御実行判定部１７は、複数の機器３のうちの稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、組み合わせに対応する２台の機器３の稼働状態の相違が発生するか否かを示す指標値を取得する。また、制御実行判定部１７は、取得した指標値に基づいて、２台の機器３の受電状態を切り替える制御を行うか否かを決定する。

出力装置１８は、情報処理装置１による処理結果を出力することができる。出力装置１８は、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等の表示装置である。

初期設定部５、稼働状態監視部８、電源状態制御部９、稼働情報取得部１０、相関性判定部１１、制御対象選択部１２、相関性制御部１３、電力情報取得部１４、電力算出部１５、推定評価部１６、および制御実行判定部１７は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等のプロセッサにより実現することができる。より具体的には、例えば半導体メモリやＨＤＤ等の記憶媒体に格納された情報処理プログラムをＣＰＵやＭＰＵ等のプロセッサに読み出して、情報処理プログラムの各処理を実行することにより実現することができる。

分電盤２は、通信機能を備えた電力メーターであり、例えばスマートメーターである。分電盤２は、入出力インターフェースである入出力ＩＦ２０を介して、情報処理装置１と相互に通信したり、機器３の電力消費を制御したりすることができる。機器３は、需要家が所有する、電力消費の制御対象となる機器であり、交流電源から供給された供給電力の少なくとも一部が充電されるバッテリを備えている。機器３は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）などの情報処理端末である。図１では、機器３の一例として、機器３ａ，３ｂ，３ｃおよび３ｄの各々が分電盤２に電気的に接続されている。

また、各機器３には、電力制御クライアント３０がそれぞれ備えられている。電力制御クライアント３０は、情報処理装置１と相互に通信する際に用いられる機器３の入出力インターフェースである。電力制御クライアント３０は、情報処理装置１の稼働状態監視部８および稼働情報取得部１０に稼働情報をリアルタイムで送信する。例えば、電力制御クライアント３０は、機器３の稼働状態が変化するイベントが発生した場合には、変化後の稼働情報とともに、変化した時刻を通知することができる。

また、電力制御クライアント３０は、情報処理装置１の電源状態制御部５から受信した制御信号に基づいて、機器３の電源をオンまたはオフにするように制御する。図１の例では、電力制御クライアント３０の一例として、機器３ａには電力制御クライアント３０ａ，機器３ｂには電力制御クライアント３０ｂ，機器３ｃには電力制御クライアント３０ｃ，機器３ｄには電力制御クライアント３０ｄがそれぞれ備えられている。

機器４は、需要家が所有するものの、電力消費の制御対象ではない機器であり、例えばサーバやプリンタなどの情報処理装置である。図１では機器４の一例として、機器４ａおよび機器４ｂが分電盤２に電気的に接続されている。

次に、本発明の実施形態における情報処理システムの動作について説明する。

図２は、情報処理装置１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。

まず、初期設定部５は、制御対象となる機器と、総電力情報の計測タイミングに関する情報とを設定する（Ｓ１０１）。

図３は、計測タイミングに関する初期設定情報の一例を示す図である。図３に示すように、例えば、計測開始時刻ｔ_ｓとして「２０１１／１１／１１ ９：００」、計測終了時刻ｔ_ｅとして「２０１１／１１／１１ １４：００」、計測時間間隔Δｔとして「１５分」、データ計測回数ｎ_ｍａｘとして「２１回」、相関性評価用データ数として「１０［個／一稼働状態］」をそれぞれ設定することができる。各パラメータについては後述する。

初期設定部５は、入力装置６を介して受信した、各機器の識別情報と、稼働状態監視部８から受信した、総消費電力の計測タイミングに関する情報とを記憶部７に格納する。取得した情報を記憶部７に格納することにより、Ｓ１０１の処理が完了する。

続いて、分電盤２は、各機器３の消費電力の合計値を示す総電力情報の計測を開始し、稼働状態監視部８および稼働情報取得部１０は、稼働情報の取得を開始する（Ｓ１０２）。具体的には、まず電力情報取得部１４は、初期設定部５により設定された計測開始時刻、計測開始時刻および計測時間間隔の各情報を分電盤２に通知する。そして、分電盤２は、電力情報取得部１４から通知された計測開始時刻に総電力情報の計測を開始し、計測時間間隔毎に総電力情報を計測する。

一方、稼働情報取得部１０は、計測開始時刻および計測開始時刻の情報を各機器３に通知する。そして、各機器３の電力制御クライアント３０は、各々の稼働情報をリアルタイムで稼働状態監視部８および稼働情報取得部１０に送信する。これにより、情報処理装置１は、総電力情報および稼働情報を収集することができる。

続いて、稼働状態監視部８は、機器３の稼働状態を監視し、電源状態制御部９は、稼働状態監視部８が取得した機器３の稼働情報に基づいて、機器３のバッテリへの充電のオン／オフを制御する（Ｓ１０３）。また、Ｓ１０３と並行して、相関性判定部１１は、異なる機器３同士の相関性を評価し、相関性制御部１３は、評価結果に基づいて機器３の受電状態を制御する（Ｓ１０４）。Ｓ１０４は、Ｓ１０３とのスレッド処理により実行される処理である。

まず、Ｓ１０３の処理の背景について説明する。

図４は、機器の稼働状態および受電状態をパラメータとした消費電力を示すテーブルの一例である。図４を参照しながら、機器３のバッテリへの充電のオン／オフの制御方法と、各機器の消費電力を推定する手段として用いる重回帰分析との関係について説明する。

図４（ａ）は、機器が充電機能とスタンバイ機能とを有さない場合における、消費電力を示すテーブルの一例である。図４（ａ）に示すように、機器の電源の状態は２状態（オンまたはオフ）のいずれかのみであり、機器の受電状態は「ＡＣ」のみである。機器は、「ＡＣ／ＯＮ」のときのみ消費電力として電力値Ｗacの電力を消費する。一方、「ＡＣ／ＯＦＦ」のときは電力が機器に供給されないので、機器が消費する電力はゼロである。したがって、推定すべき説明変数は１個（Ｗac）のみである。すなわち、Ｗacが明らかになれば、機器の各稼働状態における消費電力を推定することができる。

図４（ｂ）は、充電機能とスタンバイ機能とを有し、機器の電源がオンまたはスタンバイのときだけでなく、電源がオフのときにもバッテリへの充電を行うことができる機器の消費電力を示すテーブルの一例である。図４（ｂ）に示すように、機器の受電状態が「ＡＣ＋充電」の場合、機器は、オン、スタンバイ、オフのいずれかの稼働状態をとることができる。

また、「ＡＣ／ＯＮ」のときは、ＡＣ電源からの電力の供給が行われるため、機器はＷacの電力を消費する。「ＡＣ／スタンバイ」のときも、ＡＣ電源からの電力の供給が行われるため、機器はＷstbの電力を消費する。

「ＡＣ＋充電／ＯＮ」のときは、ＡＣ電源から機器の稼働のための電力に加えてバッテリへ充電するための電力Ｗchも供給されるため、機器はＷac＋Ｗchの電力を消費する。「ＡＣ＋充電／スタンバイ」のときも同様に、ＡＣ電源から稼働のための電力の供給に加えて電力Ｗchも供給されるため、機器はＷstb＋Ｗchの電力を消費する。一方、「ＡＣ＋充電／ＯＦＦ」のときはＷacが供給されないため、機器はＷchの電力のみを消費する。

「バッテリ」は、コンセントとＡＣ電源との間の電力経路が遮断され、バッテリまたはＡＣ電源によって機器を稼働させる場合である。「バッテリ」の場合は新たな電力の供給が行われないため、電源の稼働状態に関わらず機器の消費電力はゼロである。

機器の受電状態が「ＡＣ＋充電」の場合、機器の稼働状態に関わらずＷchが消費電力の値に含まれている。そのため、各稼働状態における消費電力の値は、互いに相関性を有することとなる。この相関性が存在すると、各機器の消費電力を推定する重回帰分析を行った場合に、分析結果が異常値を示す不具合（多重共線性の問題と呼ばれている）が発生し、各機器の消費電力を正確に算出、推定することが困難となる問題が発生し得る。

一方、本発明の一実施形態によれば、各機器の消費電力の推定を行う際に、分電盤２に接続されている各機器のうち、電源がオンからオフに変化した機器に対して、バッテリへの充電を行わないように制御する。図４（ｃ）は、機器の電源の状態がオフのときにバッテリへの充電を行わないように制御した場合における、消費電力を示すテーブルの一例である。図４（ｃ）に示すように、機器の受電状態が「ＡＣ＋充電」の場合、機器の電源の状態がオフのときにバッテリへの充電を行わないように制御すると、消費電力が発生するのは「ＡＣ／ＯＮ」、「ＡＣ／スタンバイ」、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の４通りの状態となる。

したがって、「ＡＣ／ＯＮ」のときの消費電力値Ｗacと、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」のときの消費電力値Ｗac＋Ｗchとの差分（Ｗac＋Ｗch）−Ｗacを求めることによってＷchを導出することができる。あるいは、「ＡＣ／スタンバイ」のときの消費電力値Ｗstbと、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」のときの消費電力値Ｗstb＋Ｗchとの差分（Ｗstb＋Ｗch）−Ｗstbを求めることによってＷchを導出することもできる。

このように、電源がオンからオフに変化した機器に対してバッテリへの充電を行わないように制御すると、機器の受電状態が「ＡＣ＋充電」の場合における機器の稼働状態が３状態（オン、スタンバイ、オフ）から２状態（オン、スタンバイ）に減少するため、説明変数を１個減らすことができる。これにより、機器の稼働状態間の相関性を、説明変数を１個減らさなかった場合よりも低下させることができ、多重共線性の問題の発生を回避しながら消費電力をより正確に推定することができる。

次に、Ｓ１０３で実行する、機器の稼働状態を監視し、受電状態を制御する方法について、図５および図６を参照しながら説明する。

図５は、Ｓ１０３における、各機器３のバッテリへの充電の制御方法の一例を示すフローチャートである。図６は、Ｓ１０３における、各機器３のバッテリへの充電の制御方法の一例に係るシーケンス図である。

まず、図６の（ａ）に示すように、情報処理装置１の稼働状態監視部８は、各機器３の電力制御クライアント３０に、電源の状態の変更を検知した際の通知を依頼する。各機器３の電力制御クライアント３０は、通知することを受諾する場合は、稼働状態監視部８に受諾する旨の信号を返送する。

続いて、図５に示すように、稼働状態監視部８は、スレッド処理により各機器３の稼働状態を、各機器３からの受信信号を監視しながら、各機器３のうち、電源がオンからオフに変化した機器３が存在するかどうかを判定する（Ｓ２０１）。電源がオンからオフに変化した機器３が存在すると判定された場合（Ｓ２０１肯定）、Ｓ２０２に進み、図６の（ｂ）に示すように、情報処理装置１の電源状態制御部９は、各機器３のうち、電源がオンからオフに変化した機器３ａに対してバッテリの充電の停止命令を送信し、バッテリへの電力供給（充電）を行わないように制御する。一方、電源がオンからオフに変化した機器３が存在しないと判定された場合（Ｓ２０１否定）、Ｓ２０３に進み、稼働状態監視部８は、電源がオフからオンに変化した機器３が存在するかどうかを判定する。

電源がオフからオンに変化した機器３が存在すると判定された場合（Ｓ２０３肯定）、図６の（ｃ）に示すように、情報処理装置１の電源状態制御部９は、各機器３のうち、電源がオフからオンに変化したと判定された機器３ａに対してバッテリの充電の開始命令を送信し、バッテリの充電を行うように制御する（Ｓ２０４）。一方、電源がオフからオンに変化した機器３が存在しないと判定された場合（Ｓ２０３否定）、Ｓ２０１に戻る。

Ｓ２０２またはＳ２０４の処理を実行した後、稼働状態監視部８は、監視を終了する時刻かどうかを判定する（Ｓ２０５）。稼働状態監視部８は、監視を終了する時刻か否かの判定を、例えば、初期設定部がＳ１０１で設定した計測終了時刻の情報に基づいて行うことができる。

監視を終了する時刻であると判定された場合（Ｓ２０５肯定）、稼働状態監視部８は、監視を終了し、Ｓ１０５へ進む。監視を終了すると、機器の電源がオンからオフに変化した場合に、バッテリへの充電が行われるようになる。一方、監視を終了する時刻でないと判定された場合（Ｓ２０５否定）、Ｓ２０１に戻る。

図５および図６によれば、電源がオンからオフに変化した機器３が存在するかどうかを判定し、電源がオンからオフに変化した機器３が存在しなかった場合に、電源がオフからオンに変化した機器３が存在するかどうかを判定する処理を行っている。すなわち、電源がオンからオフに変化した機器３が存在するかどうかを判定する処理を優先して行っているため、電源がオンからオフに変化してからバッテリへの充電を行わないようにする制御を開始するまでのタイムラグを短縮することができる。当該タイムラグを短縮できると、電源がオフに変化してからバッテリへの充電が停止するまでのタイムラグを短縮できるため、各機器の推定消費電力の精度の向上を図ることができる。なお、電源がオフに変化してからバッテリへの充電が停止するまでのタイムラグが無視できる程度であれば、Ｓ２０３の処理を実行してからＳ２０１の処理を実行することも可能である。

以上のようにして、Ｓ１０３の処理において、機器の稼働状態を監視し、バッテリへの充電を制御することができる。

続いて、Ｓ１０４の処理について説明する。

Ｓ１０４において、相関性判定部１１は、機器３間の相関性を評価する。そして、相関性を有する機器３の組み合わせが存在する場合に、相関性制御部１３は、相関性を低下させるために機器３の少なくとも一つの受電状態を、他の機器の受電状態と異なるように制御する。以下、異なる機器３間で稼働状態に相関性がある場合の問題点について、図７および図８を参照しながら説明する。

図７は、異なる機器３間で稼働状態に相関性がある場合の一例を示す図である。図７は、時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４およびｔ５における機器３ａ、機器３ｂおよび機器３ｃの稼働状態を示しており、時間経過がｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４、ｔ５の順であるものとする。まず、機器３ａおよび機器３ｂを参照すると、図７に示すように、時刻ｔ１、ｔ２およびｔ４では、機器３ａおよび機器３ｂの稼働状態がともに「ＡＣ／ＯＮ」であり、稼働状態が同一であることがわかる。このことから、機器３ａと機器３ｂとの間で稼働状態に相関性を有していると判定することができる。一方、機器３ｃは、どの時刻においても他の機器３ａ、３ｂと同一の稼働状態とはなっていない。このことから、機器３ｃは、他の機器３ａ、３ｂとの間で稼働状態に相関性を有していないと判定することができる。

異なる機器３の稼働状態は、例えば、会社の昼休みの時間帯にＰＣをスタンバイに設定するルールがある場合や、夜間はＰＣの電源をオフにし、朝の時間帯にＰＣの充電を行う習慣がある場合に同じ稼働状態になる可能性がある。あるいは、データの移行作業等において、複数のＰＣを用いて作業を行った場合においても、複数のＰＣ同士が同じ稼働状態になる可能性がある。

図８は、複数の機器による総消費電力の時間変化の一例を示す図である。図８（ａ）、図８（ｂ）ともに、横軸が時間、縦軸が機器３ａおよび機器３ｂの総消費電力を示している。図８（ａ）に示すように、１２：００から１２：１５の間は、機器３ａの稼働状態はＡＣ／ＯＮ、機器３ｂの稼働状態は「ＡＣ／ＯＦＦ」である。すなわち、稼働状態が互いに異なっている。このため、１２：００から１２：１５の間における総消費電力Ｘ_Ａが明らかになれば、機器３ａのＡＣ／ＯＮの場合の消費電力をＸ_Ａと推定することができる。また、１２：１５から１２：３０の間は、機器３ａの稼働状態は「ＡＣ／ＯＦＦ」、機器３ｂの稼働状態は「ＡＣ／ＯＮ」である。すなわち、この時間帯も稼働状態が互いに異なっているため、１２：１５から１２：３０の間における総消費電力Ｘ_Ｂが明らかになれば、機器３ｂの「ＡＣ／ＯＮ」の場合の消費電力をＸ_Ｂと推定することができる。

一方、図８（ｂ）に示すように、１２：００から１２：１５の間は、機器３ａの稼働状態は「ＡＣ／ＯＮ」、機器３ｂの稼働状態は「ＡＣ／ＯＮ」である。すなわち、稼働状態は同一である。このため、１２：００から１２：１５の間における総消費電力Ｘ_Cが明らかになっても、Ｘ_Cを分離して機器３ａおよび機器３ｂの消費電力を各々推定するのが困難となる可能性がある。

このように、異なる機器間で稼働状態が同じになることにより、機器が異なる説明変数同士が相関性を有する場合においても、各機器の消費電力を推定する重回帰分析を行った場合に多重共線性の問題が発生し、各機器の消費電力を正確に算出、推定することが困難となる問題が発生し得る。このため、各機器の消費電力を正確に算出、推定するためには、異なる機器間で稼働状態が同じになることを抑え、相関性を低下させることが好ましい。

続いて、Ｓ１０４で実行する機器間の相関性を低下させる制御の方法について、図９乃至図１０を参照しながら説明する。

図９は、Ｓ１０４における、機器間の相関性を評価し、受電状態を制御する処理の一例を示すフローチャートである。

Ｓ１０２で、総電力情報の計測および稼働情報の取得をそれぞれ開始した後、蓄積されたデータの数がＳ１０１で設定した相関性評価用データ数に達した場合、相関性判定部１１は、これまで取得したデータを格納先の記憶部７から読み出す（Ｓ３０１）。

続いて、相関性判定部１１は、読み出したデータを用いて、一方の機器が有する任意の稼働状態と他方の機器が有する任意の稼働状態とを組み合わせ、全ての組み合わせのパターン毎に相関値を算出する（Ｓ３０２）。

ここで、相関値の算出方法の一例を説明する。

図１０は、Ｓ３０２における、相関値の算出方法の一例を示す図である。図１０（ａ）は、各取得タイミングにおける機器毎の稼働状態のデータを表で表したものである。各データは、図１に示す機器３ａ、機器３ｂおよび機器３ｃの、各取得タイミングにおける機器毎の稼働状況を示している。表の縦軸はデータを取得した時刻を表し、下段へ進むほど取得タイミングが新しくなる。図１０に示すデータは、図３に示す初期設定情報に従って取得されたデータの一例である。相関値の算出に用いるデータ数は、予め設定した図３の相関性評価用データ数に示すように、一稼働状態あたり１０個である。

Ａ_１１，Ａ_１２，Ａ_１３およびＡ_１４は、機器３ａの稼働状態を示すパラメータである。Ａ_１１の項目には、機器３ａが「ＡＣ／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_１２の項目には、機器３ａが「ＡＣ／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_１３の項目には、機器３ａが「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_１４の項目には、機器３ａが「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。

また、Ａ_２１，Ａ_２２，Ａ_２３およびＡ_２４は、機器３ｂの稼働状態を示すパラメータである。Ａ_２１の項目には、機器３ｂが「ＡＣ／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_２２の項目には、機器３ｂが「ＡＣ／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_２３の項目には、機器３ｂが「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_２４の項目には、機器３ｂが「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。

また、Ａ_３１，Ａ_３２，Ａ_３３およびＡ_３４は、機器３ｃの稼働状態を示すパラメータである。Ａ_３１の項目には、機器３ｃが「ＡＣ／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_３２の項目には、機器３ｃが「ＡＣ／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_３３の項目には、機器３ｃが「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_３４の項目には、機器３ｃが「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。

相関値を表す指標としては、例えば分散拡大係数（Variance Inflation Factor、以下、ＶＩＦと呼称する）を用いることができる。ＶＩＦは、例えば以下の式（１）および式（２）により算出することができる。
式（１）；

式（２）；
図１１は、Ｓ３０２における、ＶＩＦを算出する方法の一例を示す図である。図１１（ａ）の上側の表は、Ａ_１１の取得タイミング毎の稼働状態ａ_１１，１，ａ_１１，２，・・・，ａ_{１１，１０}、およびＡ_２２の取得タイミング毎の稼働状態ａ_２２，１，ａ_２２，２，・・・，ａ_{２２，１０}を図１０(ａ)から抽出したデータを示している。図１１（ａ）によれば、式（１）におけるＴの値はＴ＝１０である。

まず、図１１（ａ）の上側に示すデータを用いてＡ_１１およびＡ_２２の各稼働状態の平均値を算出する。Ａ_１１の各稼働状態の平均値は、図１１（ａ）の下側の表に示すように、
式（３）；
と算出される。また、Ａ_２２の各稼働状態の平均値は、図１１（ａ）の下側の表に示すように、
式（４）；
と算出される。
続いて、相関係数Ｒ_{１１，２２}の分子を算出する。図１１（ａ）、式（３）および式（４）を用いると、図１１（ｂ）に示すように、Ｒ_{１１，２２}の分子は、
式（５）；
と算出される。
続いて、相関係数Ｒ_{１１，２２}の分母を算出する。図１１（ｂ）のデータを用いると、図１１（ｃ）に示すように、Ｒ_{１１，２２}の分母は、
式（６）；
と算出される。
よって、Ａ_１１およびＡ_２２の相関係数Ｒ_{１１，２２}は、式（５）および式（６）を用いると、
式（７）；

と算出され、ＶＩＦは、式（７）を用いると、
式（８）；
と算出される。

以上の方法で、機器３ａ、機器３ｂおよび機器３ｃの稼働情報を示すパラメータ間の全ての組み合わせにおけるＶＩＦを算出すると、例えば図１０（ｂ）に示すデータを得ることができる。以上のようにしてＶＩＦを算出することができる。

図９に戻り、Ｓ３０２で相関値を算出した後、相関性判定部１１は、相関値が閾値を超える稼働状態の組み合わせが存在するかどうかを判定する（Ｓ３０３）。例えばＶＩＦの閾値をＶＩＦ＝１０に設定し、図１０（ｂ）を参照すると、Ａ_１１およびＡ_２１の組み合わせにおけるＶＩＦの値が正の無限大（ＩＮＦ）を示しており、閾値を超えている。そのため、相関性判定部１１は、相関値が閾値を超える組み合わせが存在すると判定する。なお、相関値が閾値を超える稼働情報の組み合わせが複数存在する場合は、該当する全ての機器を制御対象の候補とすることができる。また、ＶＩＦの閾値は、分電盤２に接続されている機器の台数等に応じて適宜設定することができる。

相関値が閾値を超える稼働状態の組み合わせが存在しないと判定した場合（Ｓ３０３否定）、Ｓ３１０に移る。Ｓ３１０の処理については後述する。一方、相関値が閾値を超える稼働状態の組み合わせが存在すると判定した場合（Ｓ３０３肯定）、制御実行判定部１７は、相関値が閾値を超える稼働状態の組み合わせの各々について、切り替え制御を行うか否かを決定する（Ｓ３０４）。以下、Ｓ３０４の処理について、図１２を参照しながら説明する。

図１２は、Ｓ３０４における、稼働状態の制御を行うか否かを決定する処理の一例を示すフローチャートである。まず、Ｓ４０１の処理について説明する。

図１３は、Ｓ４０１の処理を説明するための図である。図１３の横軸は時間を示している。図１３（ａ）中の２つの帯は、機器３ａおよび機器３ｂの稼働状態の時間変化の一例を示している。稼働状態のうち、Ａ_１１およびＡ_２１が高い相関性を有すると判定された組み合わせを示している。また、２つの帯が時間軸に沿って延在する方向に対して垂直方向に延びる複数の点線の目盛は、計測タイミングである。最も左側の計測タイミングが現在の時刻を示しており、最も左側の計測タイミングが計測終了時刻を示している。すなわち、現在の時刻の時点では、現在の時刻と計測終了時刻との間の時間帯が、残りの計測時間である。

図１３（ｂ）は、計測タイミング毎にプロットした残りの計測回数と、時刻との関係を示している。図１３（ｂ）に示すように、残りの計測回数は、時間の経過とともに減少し、計測終了時刻においてゼロとなる。

図１３（ｃ）は、相違が発生する可能性を示す指標と時刻との関係を示している。図１３（ｃ）に示すように、稼働状態の相違が発生する可能性は、時間の経過とともに減少していく。時間が経過して現在の時刻が計測終了時刻に近くなると、残りの計測回数が少なくなっているため、計測タイミングにおいて稼働状態の相違が出現する可能性は低くなる。

そこで、計測終了時刻に近い時刻に閾値（１点鎖線）を定め、閾値から計測終了時刻までの時間帯では、稼働状態の相違が発生する可能性がゼロになるものと見做す。そして、制御実行判定部１７は、現在時刻がこの時間帯の中にある場合には、機器の稼働状態の切り替え制御を抑制しないようにする。データの計測期間には限りがあるため、稼働状態の相違が出現する前に時間切れとなると、稼働状態の切り替え制御を行う機会を逸することとなり、相関性を低減させることができなくなる。上述の方法によれば、相関性が解消される可能性が低くなる計測期間の終盤で、強制的に稼働状態の切り替え制御を行うことができるため、上述の問題の解決を図ることができる。

そこで、制御実行判定部１７は、予め設定した残りの計測回数の閾値を用いて、残りの計測回数が当該閾値よりも少ないか否かを判定する（Ｓ４０１）。残りの計測回数は、Ｓ４０１の判定を行う時点における残りの計測回数であり、初期設定情報のデータ計測回数ｎ_ｍａｘから既に計測した回数を減じることによって算出することができる。例えば、データ計測回数を２１回とし、計測を開始して４回目に２つの機器３の稼働状態がともに同じ稼働状態を示したときにＳ４０１の処理を行う場合、図３を参照すると、残りの計測回数は、２１−４＝１７［回］と算出することができる。一方、閾値は、例えば相関性を有する稼働状態（例えばＡ_１１およびＡ_２１）が出現しなかった最長の時間に基づいて設定することができる。

残りの計測回数が所定の閾値よりも少ない場合（Ｓ４０１肯定）、稼働状態の相違が発生する可能性は低いと判断し、稼働状態の切り替え制御を行うと判定する（Ｓ４０７）。一方、残りの計測回数が所定の閾値以上である場合（Ｓ４０１否定）、制御実行判定部１７は、残りの計測回数が十分あり、相関性を有する稼働状態の相違が発生する可能性を有していると判断する。そして、Ｓ４０２以降の、稼働状態の相違が発生しない確率を算出する処理に移行する。例えば、残りの計測回数が１７回で、所定の閾値を５回と設定した場合、１７回≧５回であるため、Ｓ４０１否定と判定される。

Ｓ４０２において、制御実行判定部１７は、相関性を有する稼働状態の組み合わせの中から一つを選択する。

続いて、制御実行判定部１７は、選択した稼働状態の組み合わせについて、過去の状態変化時刻と計測時間間隔とから状態変化時間差率を算出する（Ｓ４０３）。以下、Ｓ４０３の処理について説明する。

図１４は、Ｓ４０３の処理の説明に用いる用語の定義を示す図である。図１４の横軸は時間を示しており、２つの帯は、機器３ａおよび機器３ｂの稼働状態の時間変化の一例を示している。２つの帯が時間軸に沿って延在する方向に対して垂直方向に延びる複数の点線の目盛は、計測タイミングである。稼働状態のうち、機器３ａの稼働状態Ａ_１１と、機器３ｂの稼働状態Ａ_２１とが高い相関性を有すると判定された組み合わせを示している。図１４に示すように、稼働状態Ａ_１１およびＡ_２１が高い相関性を有する場合であっても、ある稼働状態から稼働状態Ａ_１１またはＡ_２１に変化する時刻は同じであるとは限らず、異なることが多い。以降では、ある稼働状態から高い相関性を有する稼働状態に変化する時刻を「状態変化時刻」と呼び、２つの状態変化時刻の時間差を「状態変化時刻の差」と呼ぶこととする。また、計測タイミングの間隔を「計測時間間隔」と呼ぶこととする。

図１５は、状態変化時刻の差が計測時間間隔の半分よりも大きい場合の、機器の稼働状態の変化の一例を示す図である。図中の３つの点線は、計測タイミングＴ１、Ｔ２、およびＴ３を示している。状態変化時刻の差が計測時間間隔の半分よりも大きい場合、図１５（ａ）に示すように、Ａ_１１とＡ_２１とが相関（同期）する計測タイミングはＴ３のみであり、Ｔ２では機器３ｂの稼働状態がＡ_２２であるため、相関していない。図１５（ｂ）は、状態変化時刻の差が図１５（ａ）の場合と同一で、状態変化時刻が異なる場合の例である。図１５（ｂ）の場合でも、においても同様である。Ａ_１１とＡ_２１とが相関（同期）する計測タイミングはＴ３のみであり、Ｔ２では相関していない。

図１６は、状態変化時刻の差が計測時間間隔の半分よりも小さい場合の、機器の稼働状態の変化の一例を示す図である。図１６中の３本の点線は、計測タイミングＴ１、Ｔ２、およびＴ３を示している。

状態変化時刻の差が計測時間間隔の半分よりも小さい場合、図１６（ａ）に示すように、Ｔ３だけでなくＴ２においてもＡ_１１とＡ_２１とが相関している。図１６（ｂ）は、状態変化時刻の差が図１６（ａ）の場合と同一で、状態変化時刻が異なる場合の例である。図１６（ｂ）の場合でも、Ｔ２およびＴ３において、Ａ_１１とＡ_２１とが相関している。

図１５および図１６からわかるように、計測タイミングにおいて相関性を有する２つの稼働状態の相違が発生する可能性は、状態変化時刻の差が大きいほど高くなる。

そこで、計測時間間隔に対する、状態変化時刻の差の比率を、「状態変化時間差率」と定義する。状態変化時間差率は、１回の計測タイミングにおいて、稼働状態の相違が発生する確率に相当する。制御実行判定部１７は、この状態変化時間差率を、計測タイミングで稼働状態の相違が出現する可能性を占う上での指標として用いる。

状態変化時間差率をｄとすると、制御実行判定部１７は、以下の式（９）を用いてｄを算出することができる。
式（９）；
ｄ＝（状態変化時刻の差の平均）／（計測時間間隔）
ここで、状態変化時刻の差の平均は、２つの機器の稼働状態の変化が２回以上発生した場合における時間差の平均を示している。また、計測時間間隔は、Ｓ１０１で設定された計測時間間隔の値を用いることができる。例えば、状態変化時刻の差の平均を３分、計測時間間隔を１５分とすると、ｄは、ｄ＝３／１５＝０．２と算出することができる。

以上のようにして、Ｓ４０２の処理を実行する。

図１２に戻り、Ｓ４０３の処理の後、制御実行判定部１７は、過去の計測回数および相関性を有する稼働状態の出現回数から、状態出現頻度を算出する（Ｓ４０４）。

図１７は、状態出現頻度を説明するための図である。図１７に示す表の見方は、図１４乃至図１６と略同様であるので、説明を省略する。状態出現頻度は、計測タイミングの数に対する相関性を有する稼働状態の組み合わせの少なくとも一方の状態が出現する頻度の割合である。状態出現頻度をｆとすると、以下の式（１０）を用いてｆを算出することができる。
式（１０）；
ｆ＝（相関性を有する稼働状態の出現回数）／（過去の計測回数）
ここで、相関性を有する稼働状態の出現回数は、例えば、計測タイミングにおいてＡ_１１またはＡ_２１の少なくとも一方の状態が検出された回数である。相関性を有する稼働状態の出現回数および過去の計測回数は、Ｓ４０４の判定を行う時点以前に計測され、蓄積されたデータを用いることができる。図１７（ａ）の例では、過去の計測回数が１０回であり、そのうち、Ａ_１１またはＡ_２１の少なくとも一方の状態が出現した回数が６回である。よって、ｆ＝６／１０＝０．６と算出される。一方、図１７（ｂ）の例では、過去の計測回数が１０回であり、そのうち、Ａ_１１またはＡ_２１の少なくとも一方の状態が出現した回数が２回である。よって、ｆ＝２／１０＝０．２と算出される。

続いて、制御実行判定部１７は、状態変化時間差率、状態出現頻度および残りの計測時間に基づいて、相違が出現しない確率を算出する（Ｓ４０５）。相違が出現しない確率をｐとすると、ｐは、以下の式（１１）を用いて算出することができる。
式（１１）；
ｐ＝（１−ｄ）＾（ｆ×残りの計測回数）
ここで、「＾」はべき乗であり、「ｆ×残りの計測回数」は、計測終了時刻までの残りの計測タイミングにおいて、相関性を有する稼働状態が出現する回数の予測値を示している。例えば、残りの計測回数を１７回とし、ｄ＝０．２、ｆ＝０．２５とすると、ｐは、ｐ＝（１−０．２）＾（０．２５×１７）≒０．３９と算出することができる。なお、ｐの算出方法は上述の方法に限定されるものではなく、他の方法を用いても構わない。ｐは、指標値の一例である。

続いて、制御実行判定部１７は、稼働状態の相違が出現しない確率が所定の閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ４０６）。稼働状態の相違が出現しない確率が所定の閾値以上であると判定された場合（Ｓ４０６肯定）、制御実行判定部１７は、稼働状態の切り替え制御を行うと判定する（Ｓ４０７）。その後、Ｓ４０９に移る。一方、稼働状態の相違が出現しない確率が所定の閾値以上ではないと判定された場合（Ｓ４０６否定）、制御実行判定部１７は、稼働状態の切り替え制御を行わないと判定する（Ｓ４０８）。その後、Ｓ４０９に移る。

Ｓ４０９において、制御実行判定部１７は、切り替え制御を行う全ての組み合わせを選択したか否かを判定する。切り替え制御を行う全ての組み合わせを選択したと判定された場合（Ｓ４０９肯定）、Ｓ３０５に移る。一方、制御を行う全ての組み合わせを選択したと判定されなかった場合（Ｓ４０９否定）、Ｓ４０２に戻り、Ｓ４０２以降の処理を再び実行する。

以上のようにして、Ｓ３０４の処理を実行する。

機器３に対して受電状態を切り替える制御を頻繁に行うと、機器３のユーザの利便性が低下し、ユーザの心理的負担が大きくなる恐れがある。このため、機器３のユーザにとっては、切り替え制御の頻度はできるだけ少ない方が望ましい。ユーザの負担は、切り替え制御の頻度を下げることによりある程度低減させることができる。しかし、稼働状態が変化する頻度は機器のスタンバイ設定の条件や使用状況等によって異なるため、全ての機器に一律で切り替え制御の頻度を下げても、相関性を十分に解消できない可能性がある。

そこで、Ｓ３０４の処理によれば、稼働状態の相関性が計測終了時刻までに解消されそうか否かを、稼働状態の相違が出現しない確率を用いて推定することができる。そして、相関性が解消されない確率が比較的高いと判定された場合に、対応する機器３に対して切り替え制御を実行する。これにより、機器３毎に最適な方法で切り替え制御の回数を削減することが可能となるため、相関性を十分に解消できるようになり、ユーザの負担の低減も図ることができる。

また、上述の方法によれば、稼働状態の相違が出現しない確率の絶対値に基づいて、稼働状態の切り替え制御を行うか否かを判断している。このため、切り替え制御が必要であると推定される稼働状態の組み合わせに対して、例外なく切り替え制御を行うことができる。

図９に戻り、Ｓ３０４の処理の後、制御対象選択部１２は、Ｓ３０４の処理の結果、相関性を有する稼働状態の組み合わせのうち、一つでも制御を行うと判定されたのか否かを判定する（Ｓ３０５）。相関性を有する稼働状態の組み合わせのうち、一つでも制御を行うと判定された場合（Ｓ３０５肯定）、Ｓ３０６に移る。一方、Ｓ３０４の処理の結果、制御を行うと判定された組み合わせが一つもなかった場合（Ｓ３０５否定）、Ｓ３１０に移る。

Ｓ３０６では、制御対象選択部１２は、制御を行うと判定された組み合わせから、一つを選択する。Ｓ３０６の処理の後、制御対象選択部１２は、稼働状態の制御方法を決定する（Ｓ３０７）。以下、稼働状態の制御方法を決定する処理について、図１７を参照しながら説明する。

図１８は、Ｓ３０７における、稼働状態の制御方法を決定する処理の一例を示すフローチャートである。

まず、稼働情報取得部１０は、相関性を有する各機器からＣＰＵ使用率およびバッテリ残量の情報を取得する（Ｓ５０１）。図１０に示す例では、Ａ_１１およびＡ_２１の組み合わせが抽出されたため、Ａ_１１に対応する機器３ａおよびＡ_２１に対応する機器３ｂを制御対象の候補とする。稼働情報取得部１０は、機器３ａおよび機器３ｂのＣＰＵ使用率およびバッテリ残量の情報を取得する。具体的には、稼働情報取得部１０は、機器３ａの電力制御クライアント３０ａおよび機器３ｂの電力制御クライアント３０ｂにＣＰＵ使用率およびバッテリ残量の情報を要求する信号を送信する。信号を受信した電力制御クライアント３０ａおよび電力制御クライアント３０ｂは、稼働情報取得部１０にＣＰＵ使用率およびバッテリ残量の情報を含む応答信号を送信する。応答信号を受信した稼働情報取得部１０は、取得した情報を記憶部７に格納する。

続いて、相関性判定部１１は、バッテリ残量が所定の閾値Ｃ_Ｌ１以上で、かつＣＰＵ使用率が所定の閾値Ｕ_ｈ以下を満たすかどうかを判定する（Ｓ５０２）。相関性判定部１１は、機器３ａおよび機器３ｂのＣＰＵ使用率およびバッテリ残量の情報と、判定の基準として用いる閾値Ｃ_Ｌ１および閾値Ｕ_ｈとを記憶部７から読み出し、上述の条件を満たすかどうかを判定する。

バッテリ残量が所定の閾値Ｃ_Ｌ１以上で、かつＣＰＵ使用率が所定の閾値Ｕ_ｈ以下を満たすと判定された場合（Ｓ５０２肯定）、相関性を有する各機器のいずれかを選択し、バッテリ駆動に切り替える方法を制御方法として決定する（Ｓ５０３）。なお、バッテリ駆動とは、機器の受電状態を図４（ｂ）または図４（ｃ）に示す「バッテリ」の状態にすることを意味する。

以上のようにして、稼働状態の制御方法を決定する。

図９に戻り、制御対象選択部１２は、制御対象の機器を選択し、相関性制御部１３は、選択した機器の受電状態をバッテリ駆動に切り替える制御を開始する（Ｓ３０８）。バッテリ駆動に切り替える場合、機器のバッテリ残量が十分でない場合、切り替えてから短時間のうちにバッテリ切れとなる可能性がある。また、電源の種類、例えば商用電源を一例とする外部電源（ＡＣ電源）と機器内蔵のバッテリのいずれによって機器が稼働されているかによって、ＣＰＵの動作クロック周波数を変更する機器が知られている。そのため、機器のＣＰＵの使用率が高いときにバッテリ駆動に切り替えた場合、ＣＰＵの処理のパフォーマンスが低下してしまう恐れもある。そこで、Ｓ３０７では、制御対象選択部１２は、各機器のバッテリ残量およびＣＰＵ使用率に基づいて、バッテリ駆動に切り替える機器を選択する。具体的には、例えば相関性を有する各機器のバッテリ残量を比較し、バッテリ残量が最も多い機器をバッテリ駆動に切り替える対象として選択する。バッテリ残量が最も多い機器が複数存在する場合は、当該機器のＣＰＵ使用率同士を比較し、ＣＰＵ使用率が最も低い機器をバッテリ駆動に切り替える対象として選択する。

続いて、図１８のＳ５０２からＳ５０３を経てＳ３０７に至るまでの処理を、図１９および図２０を参照しながら具体例を用いて説明する。

図１９は、ＣＰＵ使用率およびバッテリ残量の情報の一例を示す図である。図１９は、機器３ａ、機器３ｂおよび機器３ｃのバッテリ残量およびＣＰＵ使用率を示している。

図１８のＳ５０２において、閾値Ｃ_Ｌ１を５０％、閾値Ｕ_ｈを５０％と設定した場合、機器３ａのバッテリ残量が所定の閾値Ｃ_Ｌ１以上で、かつＣＰＵ使用率が所定の閾値Ｕ_ｈ以下の条件を満たす。このため、Ｓ５０２ではＳ５０２肯定と判定され、制御対象選択部１２は、相関性を有する各機器のいずれかを選択し、バッテリ駆動に切り替える方法を制御方法として決定する（Ｓ５０３）。その後、図９のＳ３０８に移る。

Ｓ３０８では、まずバッテリ残量を比較する。図１９を参照してバッテリ残量を比較すると、バッテリ残量が最も多い機器は機器３ａおよび機器３ｂ（ともに８０％）であることがわかる。次に、機器３ａおよび機器３ｃのＣＰＵ使用率を比較すると、機器３ａのＣＰＵ使用率が２０％であるのに対し、機器３ｃのバッテリ残量は６０％である。すなわち、ＣＰＵ使用率は機器３ａよりも機器３ｃの方が高いことがわかる。このため、制御対象選択部１２は、バッテリ駆動に切り替える対象として、ＣＰＵ使用率がより低い機器３ａを選択する。そして、相関性制御部１３は、選択された機器３ａについて、受電状態をバッテリ駆動に切り替える処理を実行する。

このように、各機器のバッテリ残量に基づいてバッテリ駆動に切り替える機器を選択することにより、バッテリ切れを引き起こす可能性が最も低い機器を選択できるため、受電状態の切り替え制御に起因するバッテリ切れを抑えることができる。また、各機器のＣＰＵの使用率に基づいてバッテリ駆動に切り替える機器を選択することにより、パフォーマンスの低下を引き起こす可能性が最も低い機器を選択できるため、受電状態の切り替え制御に起因するパフォーマンスの低下を抑えることができる。

図２０は、Ｓ３０８における、選択された機器の受電状態をバッテリ駆動に切り替える処理の一例を示す図である。図９のＳ３０４では、図１０のデータに基づいて、相関値が閾値を超える組み合わせとしてＡ_１１およびＡ_２１が抽出された。そして、図９のＳ３０７では、図１８のデータに基づいて、受電状態をバッテリ駆動に切り替える処理を実行する対象として、機器３ａが選択された。そこで、相関性制御部１３は、図１９（ａ）に示すように、１１回目の取得タイミングにおいて、機器３ａおよび機器３ｂの稼働状態がともに「ＡＣ／ＯＮ」、すなわち、Ａ_１１およびＡ_２１の稼働状態がともに「１」となった場合に、機器３ａの稼働状態をバッテリ駆動に切り替える処理を実行する。すると、図１９（ｂ）に示すように、Ａ_１１の稼働状態が「１」から「０」に変化し、Ａ_２１の稼働状態「１」と異なる状態となる。このため、取得タイミング１回目から１１回目までに取得したＡ_１１およびＡ_２１に関する稼働状態のデータ群の範囲において、両者の相関性を低下させることができる。

なお、１１回目の取得タイミングにおいて、Ａ_１１およびＡ_２１の稼働状態が異なる場合、相関性制御部１３は、機器３ａの稼働状態をバッテリ駆動に切り替える処理を行わなくても良い。その場合、相関性制御部１３は、切り替える処理を行わずにＳ３０９を経て再びＳ３０２に戻り、１２回目の取得タイミング以降の処理を実行していく。そして、１２回目の取得タイミング以降において、選択された相関性を有する複数の機器の稼働状態がともに「１」となった場合に、いずれかの機器の稼働状態をバッテリ駆動に切り替える処理を実行すればよい。

図１８に戻り、バッテリ残量が所定の閾値Ｃ_Ｌ１以上で、かつＣＰＵ使用率が所定の閾値Ｕ_ｈ以下を満たさないと判定された場合（Ｓ５０２否定）、制御対象選択部１２は、相関性を有する各機器のバッテリ残量の合計が所定の閾値Ｃ_Ｌ２以上であるかどうかを判定する（Ｓ５０４）。

Ｓ５０４において、バッテリ残量の合計が所定の閾値Ｃ_Ｌ２以上であると判定された場合（Ｓ５０４肯定）、制御対象選択部１２は、バッテリ残量が最も多い機器を取得タイミング毎に選択し、バッテリ駆動に切り替える方法を制御方法として決定する（Ｓ５０５）。その後、図９のＳ３０８に移る。

続いて、Ｓ５０２からＳ５０５を経てＳ３０７に至るまでの処理を、図２１を参照しながら具体例を用いて説明する。

図２１は、計測タイミング毎の各機器のバッテリ残量の情報の一例を示す図である。図２１は、機器３ａ、機器３ｂおよび機器３ｃのバッテリ残量を取得タイミングの時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３毎に示しており、時間経過がｔ１、ｔ２、ｔ３の順であるものとする。

Ｓ５０２の判定に用いる閾値Ｃ_Ｌ１を５０％と設定した場合、時刻ｔ１ではいずれの機器もバッテリ残量が５０％を下回っており、所定の閾値Ｃ_Ｌ１に満たない。このため、Ｓ５０２ではＳ５０２否定と判定され、Ｓ５０４に進む。

Ｓ５０４の判定に用いる閾値Ｃ_Ｌ２を１００％と設定した場合、時刻ｔ１における各機器のバッテリ残量の合計を算出すると、４０％＋３５％＋３０％＝１０５％と算出される。よって、Ｓ５０４ではＳ５０４肯定と判定され、Ｓ５０５に進む。

Ｓ５０５において、制御対象選択部１２は、バッテリ残量が最も多い機器を選択し、バッテリ駆動に切り替える処理を取得タイミング毎に実行する方法を制御方法として決定する。Ｓ５０５の処理の後、図９のＳ３０７に移る。

Ｓ３０７では、取得タイミング毎に取得タイミング毎にバッテリ残量が最も多い機器を選択し、バッテリ駆動に切り替える処理を実行する。

まず、図２１を参照し、時刻ｔ１における各機器のバッテリ残量を比較すると、機器３ａのバッテリ残量が最も多いことがわかる。そこで、制御対象選択部１２は、機器３ａをバッテリ駆動に切り替える対象として選択する。そして、相関性制御部１３は、選択された機器３ａについて、受電状態をバッテリ駆動に切り替える処理を実行する。

続いて、時刻ｔ１の後の取得タイミングである時刻ｔ２において、各機器のバッテリ残量を比較すると、機器３ｂのバッテリ残量が最も多いことがわかる。そこで、制御対象選択部１２は、機器３ｂをバッテリ駆動に切り替える対象として選択する。そして、相関性制御部１３は、選択された機器３ｂについて、受電状態をバッテリ駆動に切り替える処理を実行する。

続いて、時刻ｔ２の後の取得タイミングである時刻ｔ３において、各機器のバッテリ残量を比較すると、機器３ｃのバッテリ残量が最も多いことがわかる。そこで、制御対象選択部１２は、機器３ｃをバッテリ駆動に切り替える対象として選択する。そして、相関性制御部１３は、選択された機器３ｃについて、受電状態をバッテリ制御に切り替える処理を実行する。バッテリ制御への切り替えは、例えば、互いに相関性を有すると判定された各機器の稼働状態が一致した場合に切り替えを行い、稼働状態が一致しない場合は待機することにより行う。

このように、取得タイミング毎に、更新されたバッテリ残量の情報に基づいてバッテリ残量が最も多い機器を選択し、バッテリ駆動に切り替える処理を実行することにより、バッテリ切れが起きる可能性が最も低い機器を最新の情報に基づいて選択できるため、上述の問題を抑えることができる。

なお、選択した機器の稼働状態が、相関性を有する他の機器の稼働状態と異なっている場合は、当該機器の稼働状態をバッテリ駆動に切り替える処理を行わない。その場合、相関性制御部１３は、バッテリ残量が２番目に多い機器を選択し、切り替え処理を行うことができる。あるいは、当該取得タイミングでの切り替え処理をスキップし、次の取得タイミングでバッテリ残量が最も多い機器を再選択する方法を採ることもできる。

図１８に戻り、Ｓ５０４において、バッテリ残量の合計が所定の閾値Ｃ_Ｌ２を満たさないと判定された場合（Ｓ５０４否定）、相関性判定部１１は、次の取得タイミングまで充電した場合の、別の機器の全ての稼働状態との相関値を算出する（Ｓ５０６）。なお、相関値を算出する対象となる機器は、図９のＳ３０３で相関値が閾値を超えると判定された稼働状態の組み合わせに対応する機器である。

Ｓ５０４の判定で各機器のバッテリ残量の合計が所定の閾値を満たさないと判定された場合、各機器のバッテリ残量が十分でないことが予想される。バッテリ残量が十分でない状態で機器の駆動方法をバッテリ駆動に切り替えると、既に説明したように、切り替えてから短時間のうちにバッテリ切れとなる可能性がある。

そこで、本実施形態では、次の取得タイミングまで充電を行って機器のバッテリ残量を増やした後に、バッテリ駆動に切り替える処理を実行する。ただし、充電することによって他の機器との稼働状態の相関性が発生し、新たな多重共線性の問題を引き起こす可能性もあり得る。このため、次の取得タイミングにおいて想定される稼働状態を考慮して他の機器との相関性を評価し、相関性が最も小さくなるような機器を選択する。

図２２は、Ｓ５０６における、相関値の算出方法の一例を示す図である。図２２に示す表の見方は図１０と略同様であるため、説明は省略する。図２２は、１０回目の取得タイミングから次の取得タイミングである１１回目の取得タイミングまで機器３ａの充電を行った場合を想定している。この場合、１１回目の取得タイミングにおける機器３ａの稼働状態は「ＡＣ＋充電／ＯＮ」である。よって、図２２（ａ）に示すように、機器３ａの稼働状態「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の１１回目の取得タイミングの欄には「１」が表示される。

一方、機器３ｂ、３ｃは、次の取得タイミングでは、全ての稼働状態において「１」または「０」のいずれかの値を取り得る。図２２（ｂ）は、１１回目の取得タイミングにおける機器３ｂ、３ｃの各稼働状態が「１」である場合の、機器３ｂ、３ｃの稼働情報を示している。図２２（ｃ）は、１１回目の取得タイミングにおける機器３ｂ、３ｃの各稼働状態が「０」である場合の、機器３ｂ、３ｃの稼働情報を示している。

Ｓ５０６において、相関性判定部１１は、機器３ａの稼働情報Ａ_１３と、次の取得タイミングで取り得るデータを考慮した、機器３ｂ、３ｃの１６通りの稼働情報との組み合わせについて相関性を算出する。具体的には、図２２（ａ）に示す機器３ａの稼働情報Ａ_１３と、図２２（ｂ）に示す機器３ｂおよび機器３ｃの稼働情報Ａ_２１，Ａ_２２，Ａ_２３、Ａ_２４，Ａ_３１，Ａ_３２，Ａ_３３，Ａ_３４との相関値を算出する。また、図２２（ａ）に示す機器３ａの稼働情報Ａ_１３と、図２２（ｃ）に示すＡ_２１，Ａ_２２，Ａ_２３，Ａ_２４，Ａ_３１，Ａ_３２，Ａ_３３，Ａ_３４との相関値を算出する。

同様に、相関性判定部１１は、機器３ｂの「ＡＣ＋充電／ＯＮ」に係る稼働情報Ａ_２３と、次の取得タイミングで取りうるデータを考慮した、機器３ａ、３ｃの１６通りの稼働情報との組み合わせについて相関性を算出する。また、相関性判定部１１は、機器３ｃの「ＡＣ＋充電／ＯＮ」に係る稼働情報Ａ_３３と、次の取得タイミングで取りうるデータを考慮した、機器３ａ、３ｂの１６通りの稼働情報との組み合わせについて相関性を算出する。

図２３は、Ｓ５０６における相関値の算出結果の一例を示す図である。各列の項目Ａ_１３，Ａ_２３およびＡ_３３は、次の取得タイミングまでに充電を行う機器の稼働情報を示すパラメータである。各行の項目Ａ_１１，Ａ_１２，・・・，Ａ_３４は、次の取得タイミングまでに充電を行う機器以外の機器の稼働情報を示すパラメータである。図２３（ａ）は、充電する機器を除く他の機器の、次の取得タイミングにおける稼働状態が「１」になると仮定した場合を示している。図２３（ｂ）は、充電する機器を除く他の機器の、次の取得タイミングにおける稼働状態が「０」になると仮定した場合を示している。

図２３（ａ）および図２３（ｂ）を参照すると、全データを通じて機器３ａを充電した場合（Ａ_１３）に最も大きい相関値を示すのは、図２３（ａ）における機器３ｂのＡ_２２と組み合わせた場合（ＶＩＦ＝２．９０９）である。また、機器３ｂを充電した場合（Ａ_２３）に最も大きい相関値を示すのは、図２３（ａ）における機器３ａのＡ_１２と組み合わせた場合（ＶＩＦ＝２．４５５）である。また、機器３ｃを充電した場合（Ａ_３３）に最も大きい相関値を示すのは、図２３（ａ）における機器３ｂのＡ_２３と組み合わせた場合（ＶＩＦ＝１．４５４）である。

図１８に戻り、Ｓ５０６の処理の後、相関性判定部１１は、算出した相関値の算出結果に基づいて、全ての相関値が所定の閾値Ｖ_ｔｈ以下に収まる機器が存在するかどうかを判定する（Ｓ５０７）。Ｖ_ｔｈの値を例えばＶ_ｔｈ＝１０とし、図２３（ａ）および図２３（ｂ）を参照すると、全ての相関値が１０以下であることから、Ｓ５０７の判定式を満たしていることがわかる。このように、全ての相関値が所定の閾値Ｖ_ｔｈ以下に収まる機器が存在する場合（Ｓ５０７肯定）、制御対象選択部１２は、相関値が最も小さい機器を選択し、バッテリ充電後にバッテリ駆動に切り替える方法を制御方法として決定する（Ｓ５０８）。Ｓ５０８の処理の後、図９のＳ３０８に移る。

一方、全ての相関値が所定の閾値Ｖ_ｔｈ以下となる機器が存在しない場合（Ｓ５０７否定）、相関性判定部１１は、所定の時間待機する（Ｓ５０９）。その後、再びＳ５０１に戻り、Ｓ５０１以降の処理を実行する。

図９のＳ３０８では、相関値が最も小さい機器を選択し、バッテリ充電後にバッテリ駆動に切り替える処理を実行する。まず、制御対象選択部１２は、図２３（ａ）および図２３（ｂ）を参照して、機器３ａを充電した場合に示す最も大きい相関値（ＶＩＦ＝２．９０９）と、機器３ｂを充電した場合に最も大きい相関値（ＶＩＦ＝２．４５５）と、機器３ｃを充電した場合に最も大きい相関値（ＶＩＦ＝１．４５４）とを比較する。そして、相関値が最も小さい機器３ｃを充電対象として選択する。続いて、相関性制御部１３は、選択された機器３ｂについて、次の取得タイミングまで充電を行った後、受電状態をバッテリ駆動に切り替える処理を実行する。

このように、各機器のバッテリ残量の合計が所定の閾値を満たさない場合に、ある機器を次の取得タイミングまで充電した場合における他の機器との相関性を評価し、評価結果に基づいて充電する機器を選択する。そして、選択した機器に対して所定の時間充電した後に、受電状態を変更する。これにより、充電しても多重共線性を起こしにくい機器を選択することができるため、各機器のバッテリ残量に関わらず各機器の消費電力をより正確に推定することができる。また、バッテリ駆動に切り替える前に充電を行うため、切り替えてから短時間のうちにバッテリ切れとなる可能性を低減させることができる。

Ｓ３０８の処理を実行した後、相関性制御部１３は、相関値が閾値を超える全ての組み合わせを選択したか否かを判定する（Ｓ３０９）。全ての組み合わせを選択していないと判定された場合（Ｓ３０９否定）、Ｓ３０６に戻り、Ｓ３０６以降の処理を再び実行する。

一方、全ての組み合わせを選択したと判定された場合（Ｓ３０９肯定）、稼働状態監視部８は、監視を終了する時刻かどうかを判定する（Ｓ３１０）。稼働状態監視部８は、Ｓ２０５の処理と同様に、監視を終了する時刻か否かの判定を、例えば、初期設定部がＳ１０１で設定した計測終了時刻の情報に基づいて行うことができる。

監視を終了する時刻であると判定された場合（Ｓ３１０肯定）、図２のＳ１０５に移る。一方、監視を終了する時刻でないと判定された場合（Ｓ３１０否定）、Ｓ３０２に戻り、Ｓ３０２以降の処理を再び実行する。

以上のようにして、図２のＳ１０４において、機器間の相関性を評価し、受電状態を制御することができる。

本発明の実施形態によれば、相互に相関性を有する各機器のいずれかを選択し、選択した機器をバッテリ駆動に切り替えることにより、バッテリ駆動に切り替えた機器の消費電力をゼロにすることができる。これにより、機器同士の相関性を低下させることができるため、機器の消費電力を回帰分析により推定する際に問題となる多重共線性を抑制し、推定精度の向上を図ることができる。

図２のＳ１０３およびＳ１０４の処理が終了すると、分電盤２は、各機器３の消費電力の合計値を示す総電力情報の計測を終了し、稼働状態監視部８および稼働情報取得部１０は、稼働情報の取得を終了する（Ｓ１０５）。

続いて、電力算出部１５は、取得した総電力情報および稼働情報を用いて、機器３毎の推定消費電力を算出する（Ｓ１０６）。機器３毎の推定消費電力は、例えば図２２（ｂ）の例で説明すると、相関性判定部１１が機器間の稼働状態の相関性の有無を判定するために用いた取得タイミング１回目から１０回目までの第１の稼働状態の情報と、第１の稼働状態の情報を取得した後に、相関性制御部１３による受電状態の制御の下で、取得タイミング１１回目以降に取得した第２の稼働状態の情報とに基づいて算出する。以下、Ｓ１０６の処理について説明する。

図２４は、機器ごとの消費電力を算出する方法の一例を示すフローチャートである。まず、電力算出部１５は、記憶部７に格納されている総電力情報ｙおよび各機器３の稼働情報Ａ’を読み出す（Ｓ９０１）。

総電力情報ｙは、計測タイミング毎に分電盤２によって計測された総電力値の時系列データであり、行列ｙ
式（１２）；

により表すことができる。なお、行列ｙの行は、計測タイミングの各時刻における総電力値を表しており、行番号が大きくなるほど総電力値のデータを取得した時刻が新しいことを示している。すなわち、式（１２）では、ｙ_１が最初に取得した総電力の値であり、ｙ_ｔが最後に取得した総電力の値である。行列ｙの各要素は、後述の重回帰分析を行う際の目的変数として用いられる。

稼働情報Ａ’は、各機器３の稼働情報の時系列データであり、式（１３）の行列Ａ’
式（１３）；

により表すことができる。行列Ａ’の各要素は、後述の重回帰分析を行う際の説明変数として用いられる。

ここで、行列Ａ’の列は、機器３，４の稼働状態の違いを表している。例えば、１列目（ａ_１，１〜ａ_Ｚ，１）は、機器３ａが「ＡＣ／ＯＮ」の状態、２列目は、機器３ａが「ＡＣ／スタンバイ」の状態、３列目は、機器３ａが「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態、最右列は、機器４のいずれかが稼働している状態を表している。行列Ａ’の各要素に代入される値は、機器３または機器４が当該稼働状態になっているかどうかを時系列で示している。すなわち、当該稼働状態になっている場合は「１」、当該稼働状態になっていない場合は「０」が代入される。総電力情報ｙおよび各機器の稼働情報Ａ’は同一の取得タイミングで取得されたものである。このため、行列ｙと行列Ａ’とは、同じ行番号同士で対応関係を有している。

続いて、電力算出部１５は、読み出した総電力情報ｙおよび稼働情報Ａ’に基づいて、ｙ＝Ａ’×Ｘ’＝Ａ’×Ｘ”＋Ｅを満たす行列Ｘ”を算出する（Ｓ９０２）。以下、行列Ｘ”を算出する方法について説明する。

まず、本実施形態における重回帰分析による推定対象である各機器３の消費電力は、以下の式（１４）に示す行列Ｘ’で表すことができる。
式（１４）；

ここで、ｘ_１、ｘ_２、・・・ｘ_Ｍは各機器３の消費電力、Ｚは、機器４の消費電力の合計を示している。

式（１２）〜式（１４）から、総電力量、稼働状態、および各機器の消費電力の関係は、重回帰式を行列ｙ＝Ａ’×Ｘ’で表した形態、すなわち
式（１５）；
で表すことができる。
Ｓ６０５に続くＳ６０６では、最小二乗法による重回帰分析を行い、式（１５）から（ｙ−Ａ’×Ｘ’）の行の二乗和を最小化するＸ’を算出する。

ここで、行列Ｘ’の算出方法について、総電力情報ｙおよび稼働情報Ａ’のデータの一例を用いて説明する。

図２５は、各取得タイミングにおける総電力量と機器毎の稼働状況のデータの一例を示す図である。図２５は、図１に示す機器のうち、制御対象となる機器を機器３ａ、機器３ｂ、制御対象でない機器を４ａ、４ｂと設定した場合の、各取得タイミングにおける総電力量と機器毎の稼働状況のデータを示している。２０１１年１１月１日９：００が最初の取得タイミングであり、取得タイミング間のインターバルは１５ｍｉｎである。取得したデータ数は、稼働情報を示すパラメータ１個あたり２１個である。総電力量の単位はＷ（ワット）である。

Ａ_１ａ，Ａ_１ｂ，Ａ_１ｃおよびＡ_１ｄは、機器３ａの稼働情報を示すパラメータである。Ａ_１ａの項目には、機器３ａが「ＡＣ／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_１ｂの項目には、機器３ａが「ＡＣ／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_１ｃの項目には、機器３ａが「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_１ｄの項目には、機器３ａが「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。

また、Ａ_２ａ，Ａ_２ｂ，Ａ_２ｃおよびＡ_２ｄは、機器３ｂの稼働情報を示すパラメータである。Ａ_２ａの項目には、機器３ｂが「ＡＣ／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_２ｂの項目には、機器３ｂが「ＡＣ／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_２ｃの項目には、機器３ｂが「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」の状態でない場合に「０」が表示される。Ａ_２ｄの項目には、機器３ｂが「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態である場合に「１」が表示され、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」の状態でない場合に「０」が表示される。

また、Ａ_ｚの項目は、機器４ａ，４ｂの稼働状態を示している。なお、図２５は、機器４ａ、４ｂをまとめて機器４と示している。機器４ａ，４ｂはＤＲの制御対象外の機器であり、電力制御クライアント３０を有していない。図２６に示す例では、機器４ａ、４ｂともに稼働している前提で、Ａ_ｚの項目には全ての取得タイミングにおいて「１」が代入されている。

Ａ_ｚの項目には、機器４ａ、機器４ｂのいずれかの電源がオンの状態の場合に「１」が表示され、オフの状態である場合に「０」が表示される。

図２６は、図２５のデータから得られる、総電力情報を示す行列ｙ、および稼働情報を示す行列Ａ’の一例を示す図である。図２６に示すように、図２５のデータから、２１行１列の行列ｙ、２１行９列の行列Ａ’を得ることができる。
重回帰分析において、ｙ＝Ａ’×Ｘ’の式は、誤差を示す行列Ｅを含む形で表現すると、
式（１６）；
ｙ＝Ａ’×Ｘ’＝Ａ’×Ｘ”＋Ｅ
と表すことができる。ここで、Ｘ”は、誤差を持たない値によって構成される行列である。

式（１６）によれば、誤差を示す行列Ｅを構成する各要素の値が小さいほどＡ’×Ｘ”はｙをより正確に表していることとなるため、Ｅが最小となるようなＸ”を求めることが好ましい。誤差を示す行列Ｅの大きさを示すＥの絶対値を二乗すると、
式（１７）；
と表され、Ｅの各要素ｅ１，ｅ２，ｅ３，・・・，の各々の二乗和となる。このため、当該二乗和が最小となるＸ”を求めることが好ましい。式（１７）の二乗和は、行列Ｅの転置行列Ｅ^Ｔを用いると、Ｅ×Ｅ^Ｔと表すことができる。そして、Ｅ×Ｅ^Ｔが最小となるＸ”は、
式（１８）；
Ｘ”＝（Ａ’^Ｔ×Ａ’）^−１×（Ａ’^Ｔ×ｙ）
で表すことができる。すなわち、Ａ’の転置行列Ａ’^Ｔと、行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）の逆行列である（Ａ’^Ｔ×Ａ’）^−１とを算出し、算出した転置行列Ａ’^Ｔと、（Ａ’^Ｔ×Ａ’）^−１と、ｙとを式（１８）に代入することにより、Ｘ”を算出することができる。

図２７は、図２６に示す行列Ａ’の転置行列Ａ’^Ｔである。図２７に示すように、行列Ａ’から、９行２１列の転置行列Ａ’^Ｔを得ることができる。

続いて、図２６の行列Ａ’および図２７の転置行列Ａ’^ＴからＡ’^Ｔ×Ａ’を算出する。

図２８は、行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）を算出した結果を示す図である。図２８に示すように、図２６の行列Ａ’および図２７の転置行列Ａ’Ｔから、９行９列の行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）が算出される。

続いて、図２８の行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）から逆行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）^−１を算出する。図２９は、行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）の逆行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）^−１を算出した結果を示す図である。図２９に示すように、行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）の逆行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）^−１として、９行９列の行列を得ることができる。

続いて、図２７に示す行列ｙと、図２８に示す行列Ａ’^Ｔとから行列（Ａ’^Ｔ×ｙ）を算出する。図３０は、行列（Ａ’^Ｔ×ｙ）を算出した結果を示す図である。図３０に示すように、行列（Ａ’^Ｔ×ｙ）として、９行１列の行列を得ることができる。

続いて、図２９に示す逆行列（Ａ’^Ｔ×Ａ’）^−１と、図３０に示す行列（Ａ’^Ｔ×ｙ）とを式（１８）に代入すると、行列Ｘ”を算出することができる。図３１は、行列Ｘ”を算出した結果を示す図である。図３１に示すように、行列Ｘ”として、９行１列の行列を得ることができる。この行列Ｘ”の各要素が、稼働状態毎の推定消費電力を示している。

図３２は、図３１により得られた各機器の推定消費電力を示す図である。図３２の各数値は、図３２に示す行列Ｘ”の各要素を有効数字３桁で表したものである。

図４（ｃ）を参照すると、Ｘ_１ａおよびＸ_２ａは、「ＡＣ／ＯＮ」のときの消費電力値Ｗacに対応している。また、Ｘ_１ｂおよびＸ_２ｂは、「ＡＣ／スタンバイ」のときの消費電力値Ｗstbに対応している。また、Ｘ_１ｃおよびＸ_２ｃは、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」のときの消費電力値Ｗac＋Ｗchに対応している。また、Ｘ_１ｄおよびＸ_２ｄは、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」のときの消費電力値Ｗstb＋Ｗchに対応している。

このように、行列Ｘ”を導出することによって、以上の４つの稼働状態における推定消費電力を機器毎に算出することができる。

図２４に戻り、行列Ｘ”を算出した後、「ＡＣ＋充電／ＯＦＦ」の状態の消費電力を算出する（Ｓ９０３）。Ｓ９０２では、電源がオンからオフに変化した機器に対してバッテリへの充電を行わないように制御することにより、「ＡＣ＋充電／ＯＦＦ」の状態を除外した稼働環境の下で推定消費電力の算出を行った。そこで、Ｓ９０３では、推定消費電力を算出した結果に基づいて、除外した「ＡＣ＋充電／ＯＦＦ」の状態における消費電力を算出する。

図４（ｃ）を参照すると、「ＡＣ＋充電／ＯＦＦ」の状態の消費電力Ｗchは、例えば
（１）：「ＡＣ／ＯＮ」のときの消費電力値Ｗacと、「ＡＣ＋充電／ＯＮ」のときの消費電力値Ｗac＋Ｗchとの差分（Ｗac＋Ｗch）−Ｗacを求めることによってＷchの推定値を導出する方法、または
（２）：「ＡＣ／スタンバイ」のときの消費電力値Ｗstbと、「ＡＣ＋充電／スタンバイ」のときの消費電力値Ｗstb＋Ｗchとの差分（Ｗstb＋Ｗch）−Ｗstbを求めることによってＷchの推定値を導出する方法
によって算出することができる。

なお、算出したＷac、Ｗstb、Ｗac+Ｗch、Ｗstb+Ｗch の各値はそれぞれ誤差を含んでいるため、（１）の方法により求めたＷchと（２）の方法により求めたＷchとは、必ずしも同一の値になるとは限らない。そこで、例えば
（３）：（１）の方法により求めたＷchと、（２）の方法により求めたＷchとの平均値を求めることによってＷchの推定値を導出する方法
によって算出することもできる。（３）の方法によれば、（１）の方法により求めたＷchの誤差の大きさと、（２）の方法により求めたＷchとの誤差の大きさによらず、より正確な推定値を導出することが可能となる。

図３３は、機器３ａおよび機器３ｂの各稼働状態における推定消費電力を示すテーブルの一例である。図３３は、図４（ｂ）に示すテーブルの各項目に算出した値を代入したものである。図３３（ａ）が、機器３ａの各稼働状態における推定消費電力を示しており、図３３（ｂ）が、機器３ｂの各稼働状態における推定消費電力を示している。なお、図３３（ａ）および図３３（ｂ）中の「ＡＣ＋充電／ＯＦＦ」の状態の消費電力は、（３）の方法を用いて算出したものである。

以上のようにして、Ｓ１０６の処理を実行することができる。

再び図２に戻り、Ｓ１０６の処理を実行した後、推定評価部１６は、記憶部７に格納されている推定消費電力の精度評価を行うタイミングを示す情報に基づいて、現在の時刻が精度評価を行うタイミングかどうかを判定する（Ｓ１０７）。推定消費電力の精度評価を行うインターバルとしては、機器ごとの消費電力を算出するインターバルよりも大きい方が好ましく、例えば２〜３時間、あるいは１日おきとしても良い。

現在の時刻が推定消費電力の精度評価を行うタイミングでないと判定された場合（Ｓ１０７否定）、推定評価部１６は、所定の時間が経過するまで待機状態を維持し、所定の時間が経過した後に再びＳ１０７を実行する。

一方、現在の時刻が推定消費電力の精度評価を行うタイミングであると判定された場合（Ｓ１０７肯定）、推定評価部１６は、推定消費電力の精度を算出する（Ｓ１０８）。

上述の通り、Ｓ１０６で算出した推定消費電力は回帰計算により算出されたものであるため、算出された値には誤差が含まれている。そこで、推定消費電力の値と実際の消費電力の値とを定期的に比較しながら誤差を制御することで、推定消費電力の推定精度の向上を図ることができる。

以下、推定消費電力の精度を評価方法の一例について、図３５および図３６を参照しながら説明する。

図３４は、推定消費電力の精度の評価の一例を示すフローチャートである。図３５は、推定消費電力の精度の評価の一例を示すシーケンス図である。

まず、図３４に示すように、情報処理装置１は、バッテリへの充電の制御を停止させる（Ｓ７０１）。バッテリへの充電の制御を停止させるのは、後の処理で「ＡＣ＋充電／ＯＦＦ」のときの実際の消費電力の値を取得できるようにするためである。図３６に示すように、Ｓ７０１において、情報処理装置１の稼働状態監視部８は、電源の状態が変化した際の通知の解除を、機器３ａの電力制御クライアント３０ａおよび機器３ｂの電力制御クライアント３０ｂに要求する。電力制御クライアント３０ａおよび３０ｂは、要求を受諾する旨の応答を返信する。

続いて、電力情報取得部１４は、分電盤２から消費電力情報を取得する（Ｓ７０２）。具体的には、図３５に示すように、情報処理装置１の電力情報取得部１４は、分電盤２に総電力情報を要求する信号を送信する。総電力情報を要求する信号を受信した分電盤２は、電力情報取得部１４に総電力情報を送信する。総電力情報を受信した電力情報取得部１４は、取得した情報を推定評価部１６に送信する。

その後、稼働情報取得部１０は、各機器の稼働情報を取得し、記憶部７に格納する（Ｓ７０３）。具体的には、図３５に示すように、情報処理装置１の稼働情報取得部１０は、機器３ａ，３ｂに各々の稼働情報を要求する信号を送信する。各機器の稼働情報を要求する信号を受信した機器３ａ，３ｂは、稼働情報取得部１０に各機器の稼働情報を送信する。各機器の稼働情報を受信した稼働情報取得部１０は、取得した情報を記憶部７に格納する。

続いて、推定評価部１６は、稼働情報に対応する推定消費電力情報を記憶部７から取得する（Ｓ７０４）。記憶部７には、Ｓ１０５で算出した機器ごとの推定消費電力の値が予め格納されている。図３５に示すように、情報処理装置１の推定評価部１６は、Ｓ７０３で取得した稼働情報に対応する各機器の推定消費電力の情報を記憶部７の中から抽出し、推定評価部１６に送信する。

その後、推定評価部１６は、推定消費電力の合計値と、総消費電力との差分を算出する（Ｓ７０５）。具体的には、推定評価部１６は、Ｓ７０４で記憶部７から抽出された各機器の推定消費電力の値を合計して合計値を算出する。そして、推定評価部１６は、合計値とＳ７０２で取得した総消費電力の値との差分を算出する。この差分が、推定消費電力の精度に相当する。

ここで再び図２に戻り、推定評価部１６は、算出した推定消費電力の精度が基準を満たすかどうかを判定する（Ｓ１０９）。

Ｓ１０９では、図３４に示すように、推定評価部１６は、Ｓ７０５で差分を算出した後、差分の値が所定の閾値以下かどうかを判定する（Ｓ７０６）。所定の閾値は、電力事業者側が所望する精度レベルに応じて適宜設定することができる。差分が所定の閾値以下であると判定された場合（Ｓ７０６肯定）、推定評価部１６は、次の評価タイミングになるまで待機し（Ｓ７０７）、処理を終了する。一方、差分が所定の閾値よりも大きいと判定された場合（Ｓ７０６否定）、Ｓ７０８に移り、受電状態の制御および推定消費電力の算出を再び実行するため、図２に示すように、Ｓ１０９からＳ１０２に戻り、Ｓ１０２以降の処理を再び繰り返す。

以上のようにして、推定消費電力の精度の評価を行うことができる。
（変形例）
次に、Ｓ３０４の処理における、稼働状態の切り替え制御を実行する稼働状態の組み合わせを決定する方法の変形例について説明する。なお、変形例を実現するための情報処理システムは、図１および図２に例示されている情報処理システムの構成を用いることができるため、重複部分についての説明を省略する。

図１２に示す方法では、稼働状態の相違が出願しない確率と所定の閾値とを比較することによって、稼働状態の切り替え制御を行うか否かを判定する。これに対して変形例では、稼働状態の相違が出現しない確率に応じて付与した相対順位に基づいて、稼働状態の切り替え制御を行うか否かを判定することを特徴としている。

図３６および図３７は、Ｓ３０４の変形例を示すフローチャートである。処理を開始してからＳ４０１の処理でＳ４０１否定と判定され、Ｓ４０５に至るまでの処理については、図１２で説明した処理と同様であるため、説明を省略する。

Ｓ４０５の処理の後、制御実行判定部１７は、全ての組み合わせを選択したか否かを判定する。全ての組み合わせを判定していないと判定された場合（Ｓ８０１否定）、Ｓ４０２に戻り、Ｓ４０２以降の処理を再び実行する。一方、全ての組み合わせを選択したと判定された場合（Ｓ８０１肯定）、制御実行判定部１７は、稼働状態の相違が出現しない確率を算出した全ての組み合わせの各々に相対順位を付与する（Ｓ８０２）。例えば、制御実行判定部１７は、全ての組み合わせについて相違が出現しない確率を算出した後、全ての組み合わせからなる集合の中で、確率が最も高い組み合わせに対して相対順位として１位を付与する。そして、当該集合の中のその他の組み合わせに対して、確率が高い順番に２位以降の相対順位を付与していく。Ｓ８０２の処理の後、図３８のＳ８０３に移る。

一方、処理を開始してからＳ４０１の処理でＳ４０１肯定と判定され、Ｓ４０７で制御を行うと判定された後は、Ｓ３０５に移る。

図３７のＳ８０３において、制御実行判定部１７は、相関性を有する稼働状態の組み合わせの中から一つを選択する（Ｓ４０２）。

続いて、制御実行判定部１７は、選択した組み合わせの相対順位が、所定の順位よりも上位か否かを判定する（Ｓ８０４）。選択した組み合わせの相対順位が、所定の順位よりも上位であると判定された場合（Ｓ８０４肯定）、制御実行判定部１７は、選択した稼働状態の組み合わせに対して制御を行うと判定する（Ｓ８０５）。その後、Ｓ８０７に移る。一方、選択した組み合わせの相対順位が、所定の順位以下であると判定された場合（Ｓ８０４否定）、制御実行判定部１７は、選択した稼働状態の組み合わせに対して制御を行わないと判定する（Ｓ８０７）。その後、Ｓ８０７に移る。

Ｓ８０７において、制御実行判定部１７は、全ての組み合わせを選択したか否かを判定する。全ての組み合わせを選択したと判定された場合（Ｓ８０７肯定）、Ｓ３０５に移る。一方、制御を行う全ての組み合わせを選択したと判定されなかった場合（Ｓ８０７否定）、Ｓ８０２に戻り、Ｓ８０２以降の処理を再び実行する。

以上のようにして、Ｓ３０４の処理を実行する。

上述の方法によれば、切り替え制御を行う稼働状態の組み合わせの数が予め決められているため、制御を行うか否かの判断は、稼働状態の相違が出現しない確率の絶対値によらない。このため、切り替え回数の削減量を常に一定に保つことができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、Ｓ３０４では、稼働状態の相違が出現しない確率と所定の閾値とを比較することによって、稼働状態の切り替え制御を行うか否かを判定しているが、稼働状態の相違が出現する確率と所定の閾値とを比較することによって、稼働状態の切り替え制御を行うか否かを判定することもできる。また、例えば、本実施形態では、相関値を表す指標としてＶＩＦを用いたが、例えば、式（１）に示す相関係数Ｒ_ｉｊを、相関値を表す指標として用いることもできる。あるいは、式（２）に示すＶＩＦの分母成分（トレランスと呼ばれている）である（１−Ｒ_ｉｊ ^２）を、相関値を表す指標として用いることもできる。

１：情報処理装置
２：分電盤
３：機器
４：機器
５：初期設定部
６：入力装置
７：記憶部
８：稼働状態監視部
９：電源状態制御部
１０：稼働情報取得部
１１：相関性判定部
１２：制御対象選択部
１３：相関性制御部
１４：電力情報取得部
１５：電力算出部
１６：推定評価部
１７：制御実行判定部
１８：出力装置
２０：入出力ＩＦ
３０：電力制御クライアント

Claims (9)

1. 複数の機器の各々から、外部電源の状態の情報と受電状態の情報とを含む稼働状態の情報を取得する稼働情報取得部と、
   前記複数の機器のうちの前記稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、前記相関性が低下しないと判定された場合に、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を、他の機器の受電状態と異なるように制御する相関性制御部と、
   前記稼働状態の情報を用いて、前記複数の機器の各々の消費電力を算出する電力算出部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記複数の機器のうちの前記稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、前記相関性が低下するか否かを示す指標値を取得し、前記指標値に基づいて、前記組み合わせに対応する各機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を制御するか否かを判定する制御実行判定部を更に有することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記制御実行判定部は、前記指標値と所定の指標値との比較により、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を制御するか否かを判定することを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記制御実行判定部は、前記指標値に応じて付与した相対順位と所定の相対順位との比較により、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を制御するか否かを判定することを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
5. 前記指標値は、前記電力情報の残りの計測回数であり、
   前記制御実行判定部は、前記残りの計測回数と所定の計測回数との比較により、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を制御するか否かを判定することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記指標値は、前記相関性が低下する前記稼働状態の変化が発生しない確率であり、
   前記稼働状態の情報に対応する時刻における、前記複数の機器の各々の消費電力の合計値を含む電力情報を取得する電力情報取得部を更に有し、
   前記稼働状態の情報は、前記稼働状態が異なる状態に変化した時刻の情報を含み、
   前記指標値取得部は、稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、相関性を有する稼働状態に変化した時刻の時間差を算出し、前記時間差と前記消費電力が計測される時間間隔との比率に基づいて、前記確率を算出することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 複数の機器の、各々の消費電力を算出する情報処理装置の情報処理方法であって、
   複数の機器の各々から、外部電源の状態の情報と受電状態の情報とを含む稼働状態の情報を取得し、
   前記複数の機器のうちの前記稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、前記相関性が低下しないと判定された場合に、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を、他の機器の受電状態と異なるように変更し、
   前記稼働状態の情報を用いて、前記複数の機器の各々の消費電力を算出する、
   ことを特徴とする情報処理方法。
8. 分電盤と、
   前記分電盤に電気的に接続されている複数の機器と、
   複数の機器の各々から、外部電源の状態の情報と受電状態の情報とを含む稼働状態の情報を取得する稼働情報取得部と、
   前記複数の機器のうちの前記稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、前記相関性が低下しないと判定された場合に、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を、他の機器の受電状態と異なるように変更する相関性制御部と、
   前記稼働状態の情報を用いて、前記複数の機器の各々の消費電力を算出する電力算出部と、
   を有することを特徴とする情報処理システム。
9. 複数の機器の、各々の消費電力を算出する情報処理装置が実行する情報処理プログラムであって、
   前記複数の機器の各々から、外部電源の状態の情報と受電状態の情報とを含む稼働状態の情報を取得し、
   前記複数の機器のうちの前記稼働状態に相関性を有する機器の組み合わせについて、前記相関性が低下しないと判定された場合に、前記組み合わせに対応する機器のうち、少なくとも一つの機器の受電状態を、他の機器の受電状態と異なるように変更し、
   前記稼働状態の情報を用いて、前記複数の機器の各々の消費電力を算出する、
   処理を実行することを特徴とする情報処理プログラム。