JP2015106952A - 推定プログラム、推定方法および推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】消費電力量の推移の推定精度が低下することを抑制できる推定プログラム、推定方法および推定装置を提供する。
【解決手段】特定部４１は、需要家の電力測定設備情報に基づいて、複数の電力消費モデルのうち該需要家に適用する電力消費モデルを特定する。推定部４２は、該需要家についてのある期間における消費電力量と、特定された電力消費モデルとに基づいて、該需要家についての該ある期間における消費電力の推移を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、推定プログラム、推定方法および推定装置に関する。

配電系統に用いられる配電設備には、配電系統に発生する最大の負荷にも耐えられる容量のものが用いられる。例えば、配電設備に発生する最大の負荷の推定にスマートメータが用いられる場合がある。かかるスマートメータでは、需要家の消費電力量を一定の時間毎に測定できるので、一定の時間毎の需要家の消費電力量から配電設備に発生する最大の負荷を推定できる。

しかし、全ての需要家にスマートメータが設置されているわけではない。需要家には電力量計が設置されている場合もある。電力量計は、需要家の消費電力量の累計値を計測する。電力会社は、例えば、月一回、電力量計の検針を行い、前回の検針からの消費電力量の増加分を求めることにより、需要家の月単位の消費電力量を計算する。このため、電力量計が設置された需要家からは、消費電力量を月単位でしか入手できないので、最大の負荷を推定できない。

このことから、負荷推定方法が提案されている。この負荷推定方法では、住宅、事務所、商店、またそれらが存在する各地域別などの業種別に時間帯毎の標準的な電力の消費量を示す平均カーブを求めておく。その上で、負荷推定方法では、需要家と電力会社との契約内容から特定される需要家の業種に対応した平均カーブを用いて、月単位の消費電力量から時間帯毎の消費電力量を推定する。

特開２０１２−２０５４３２号公報 特開２０１２−１４７５７５号公報

しかしながら、上記の負荷推定方法では、消費電力量の推移の推定精度が低下する場合がある。同じ業種の需要家であっても、需要家によって負荷設備が異なる場合がある。また、需要家によって負荷設備が使用される時間帯も異なる場合がある。このため、同じ業種の需要家であっても、需要家によって最大の負荷が発生する時間帯が異なる場合がある。例えば、業種が住宅の需要家であっても、電気温水器などの深夜電力を使用する機器が設置されている需要家と、深夜電力を使用する機器が設置されていない需要家とでは、最大の負荷が発生する時間帯が異なる。このため、上記の負荷推定方法のように業種別の平均カーブを使用していたのでは、配電系統に発生する最大の負荷を精度よく推定できない。

１つの側面では、本発明は、消費電力量の推移の推定精度が低下することを抑制できる推定プログラム、推定方法および推定装置を提供することを目的とする。

一態様の推定プログラムは、コンピュータに、需要家の電力測定設備情報に基づいて、複数の電力消費モデルのうち該需要家に適用する電力消費モデルを特定する処理を実行させる。また、推定プログラムは、コンピュータに、該需要家についてのある期間における消費電力量と、特定した該電力消費モデルとに基づいて、該需要家についての該ある期間における消費電力の推移を推定する処理を実行させる。

需要家の時間帯毎の消費電力量を精度よく推定できる。

図１は、実施例１に係る推定装置の機能的構成を示すブロック図である。 図２は、配電系統を構成する配電設備の一例を示す図である。 図３は、配電系統情報により示される配電系統の接続関係の一例を模式的に示した図である。 図４は、配電系統情報により示される配電系統の接続関係の一例を模式的に示した図である。 図５Ａは、配電系統の接続関係をグラフ構造で示した図である。 図５Ｂは、配電系統の接続関係をグラフ構造で示した図である。 図６Ａは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｂは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｃは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｄは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｅは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｆは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｇは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｈは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｉは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図６Ｊは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。 図７は、第２消費電力情報のデータ構成の一例を示す図である。 図８は、測定設備情報のデータ構成の一例を示す図である。 図９は、モデル情報のデータ構成の一例を示す図である。 図１０は、電力消費モデルのモデルデータの一例を示す図である。 図１１は、モデル設備情報のデータ構成の一例を示す図である。 図１２は、需要家に適用する電力消費モデルを特定した結果の一例を示す図である。 図１３Ａは、需要家Ｂ１の時間毎の消費電力量を推定した結果の一例を示す図である。 図１３Ｂは、需要家Ｂ２の時間毎の消費電力量を推定した結果の一例を示す図である。 図１３Ｃは、需要家Ｂ３の時間毎の消費電力量を推定した結果の一例を示す図である。 図１４は、生成処理の手順を示すフローチャートである。 図１５は、推定処理の手順を示すフローチャートである。 図１６は、推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に添付図面を参照して本願に係る推定プログラム、推定方法および推定装置について説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

［推定装置の構成］
図１は、実施例１に係る推定装置の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す推定装置１０は、需要家の消費電力の推移を推定する推定処理を実行するものである。

かかる推定装置１０の一態様としては、上記の推定処理を実行するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、また、上記の推定処理に関するサービスをアウトソーシングにより提供するクラウドとして実装することもできる。他の一態様としては、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして提供される推定処理プログラムを所望のコンピュータにプリインストールまたはインストールさせることによっても実装できる。

図１に示すように、推定装置１０は、ネットワーク１３を介して、クライアント端末１１、スマートメータ１２などの他の装置との間で通信可能に接続される。かかるネットワーク１３には、有線または無線を問わず、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。なお、上記のクライアント端末１１およびスマートメータ１２は、それぞれ任意の台数接続することができる。

このうち、クライアント端末１１は、外部から推定装置１０を操作するための端末装置である。かかるクライアント端末１１の一例としては、パーソナルコンピュータ（ＰＣ：Personal Computer）を始めとする固定端末の他、携帯電話機、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などの移動体端末も採用できる。なお、クライアント端末１１は、電気事業者の所属員、例えば配電部門の担当者や管理者等によって利用される。

スマートメータ１２は、通信機能付きの電力測定装置である。かかるスマートメータ１２は、需要家の分電盤等に接続される。一態様としては、スマートメータ１２は、所定期間、例えば、３０分間毎に需要家の負荷設備が使用する電力を計測する。このとき、スマートメータ１２は、負荷設備によって使用された電力を累積して計測する。以下では、累積して計測された負荷設備の電力使用値のことを「消費電力量」と記載する場合がある。また、スマートメータ１２は、所定期間、例えば、３０分間毎のその時点での使用している電流および電圧を計測する。その上で、スマートメータ１２は、計測された需要家での消費電力量および計測日時を推定装置１０へ送信する。この計測日時は、例えば、消費電力量を計測した期間が終了した日時とする。なお、ここでは、スマートメータ１２が消費電力量を所定期間毎にアップロードする例を説明したが、消費電力量を間欠的にアップロードすることもできる。また、スマートメータ１２は、消費電力量を能動的にアップロードするのではなく、推定装置１０からのリクエストに応答して消費電力量をアップロードすることもできる。

推定装置１０は、通信Ｉ／Ｆ（interface）部２０と、記憶部２１と、制御部２２とを有する。なお、推定装置１０は、図１に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部を有することとしてもかまわない。例えば、推定装置１０は、各種の情報を表示する表示部や、各種の情報を入力する入力部を有してもよい。

通信Ｉ／Ｆ部２０は、他の装置、例えばクライアント端末１１やスマートメータ１２との間で通信制御を行うインタフェースである。かかる通信Ｉ／Ｆ部２０の一態様としては、ＬＡＮカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。例えば、通信Ｉ／Ｆ部２０は、クライアント端末１１から各種情報、例えば各種の指示情報を受信したり、あるいは推定装置１０から各種画面の画像データをクライアント端末１１へ通知したりする。

記憶部２１は、制御部２２で実行されるＯＳ（Operating System）や後述の推定処理を行うプログラムなどの各種プログラムを記憶する記憶デバイスである。記憶部２１の一態様としては、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。なお、記憶部２１は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random Access Memory)であってもよい。

記憶部２１は、制御部２２で実行されるプログラムに用いられるデータの一例として、配電系統情報３０と、消費電力情報３１と、測定設備情報３２と、モデル情報３３と、モデル設備情報３４と、モデルデータ３５と、推定消費電力情報３６とを記憶する。なお、上記に例示した情報以外にも、他の電子データを併せて記憶することもできる。

ここで、配電系統を構成する配電設備には、１つの位置に紐付く設備「ユニット（unit）」と、２つの位置に紐付く設備「スパン（span）」とがある。図２は、配電系統を構成する配電設備の一例を示す図である。ユニットの一例としては、電柱Ｐ、開閉器ＳＷ、柱上変圧器ＴＲなどが挙げられる。この他、図示されていない配電用変電所、ＳＶＲ（Step Voltage Regulator）や各種の計器、例えばスマートメータ１２、さらには、地中の設備であるマンホールやハンドホールなどもユニットの範疇に含まれる。

スパンの一例としては、配電用変電所および柱上変圧器ＴＲの間で高圧電力が配電される高圧系統に敷設される電線ＷＨ、いわゆる「高圧線」が挙げられる。スパンの他の一例としては、柱上変圧器ＴＲおよび需要家の負荷設備の間で低圧電力が配電される低圧系統のうち柱上変圧器ＴＲおよび引込線の区間に敷設される電線ＷＬ、いわゆる「低圧線」が挙げられる。また、スパンの他の一例としては、引込線および負荷設備の区間に敷設される電線、いわゆる「引込線」などが挙げられる。スパンの更なる一例としては、地中に埋め込まれたケーブルが挙げられる。なお、高圧線ＷＨおよび低圧線ＷＬなどの電線Ｗについては、電柱Ｐに架設される単位の本数、例えば３本や２本を１つにまとめてスパンとして扱うことができる。

図１に戻り、配電系統情報３０は、配電系統を構成するユニットやスパンなどの各設備に関する情報を記憶したデータである。例えば、配電系統情報３０には、配電系統を構成する各設備の接続関係や、位置、種類、仕様、属性に関する情報が記憶されている。なお、配電系統情報３０は、複数のテーブルによって構成されてもよい。例えば、配電系統情報３０は、設備の接続関係を記憶したテーブルと、設備の位置を記憶したテーブルと、設備の種類、仕様、属性を記憶したテーブルに分かれて構成されてもよい。

配電系統情報３０に記憶する属性としては、例えば、スパンの場合、スパンの型番、太さ、材質、径間、単位（ｍ）当たりの抵抗値や単位（ｍ）当たりのリアクタンス値などが挙げられる。また、属性としては、ユニットの場合、ユニットの型番や性能、例えばユニットが変圧器である場合には変圧器の容量や電圧比などの電気的特性が挙げられる。かかる属性の情報は、例えば、配電系統の各配電設備での配電負荷の計算に用いられる。

また、例えば、配電系統情報３０には、配電系統を構成する各配電設備に関連付けて位置情報が記憶される。例えば、配電系統情報３０には、ユニットの場合、１つの位置情報、スパンの場合、２つの位置情報が関連付けて記憶されている。

本実施例では、配電系統を構成する配電設備の接続関係を、互いの配電設備が電気的に接続される接続点「ノード（node）」と、複数の接続点によって定まる配電設備「ブランチ（branch）」とによって管理している。

ノードの一例としては、図２中の拡大図Ｄ１に示す高圧線ＷＨと開閉器ＳＷとの接続点、高圧線ＷＨと柱上変圧器ＴＲとの接続点、柱上変圧器ＴＲと低圧線ＷＬとの接続点が挙げられる。この他、図２中の拡大図Ｄ２に示す高圧線ＷＨ２１ａと高圧線ＷＨ２１ｂとが接続される点もノードの範疇に含まれる。具体的には、高圧線ＷＨ２１ａおよび高圧線ＷＨ２１ｂが通り装柱の電柱Ｐに架設されている場合にも、高圧線ＷＨ２１ａおよび高圧線ＷＨ２１ｂ間が電気的に接続されているものとみなし、高圧線ＷＨ同士が接続される点を仮想的なノードとして扱われる。

ブランチの一例としては、図２に示す電柱Ｐ、高圧線ＷＨ、開閉器ＳＷ、柱上変圧器ＴＲ、低圧線ＷＬなどの各種の配電設備が挙げられる。この他、図示されていない配電用変電所、引込線、スマートメータ１２や負荷設備などもブランチの範疇に含まれる。これら配電用変電所や負荷設備などの端点に位置する配電設備は、１つしかノードを持たない場合がある。

図１に戻り、配電系統情報３０には、配電系統を構成する各配電設備に関連付けて、当該配電設備のノード、ブランチの識別情報が記憶されている。このノード、ブランチの識別情報を辿ることにより、配電系統を構成する各配電設備の接続関係を求めることができる。

図３および図４は、配電系統情報により示される配電系統の接続関係の一例を模式的に示した図である。図３の例には、配電用変電所ＳＳと、高圧線ＷＨと、６本の低圧線ＷＬ１〜ＷＬ６の接続関係の一例が模式的に示されている。高圧線ＷＨは、配電用変電所ＳＳに接続され、例えば、３本の電線により三相３線方式で高圧電力が配電される。高圧線ＷＨは、電柱Ｐに架設されており、柱上変圧器ＴＲ１〜ＴＲ６を介して低圧線ＷＬ１〜ＷＬ６と接続されている。以下では、柱上変圧器ＴＲ１〜ＴＲ６をバンク＃１〜＃６とも表記する。柱上変圧器ＴＲ１〜ＴＲ６は、高圧線ＷＨに接続され、高圧電力を所定の電圧を下げた低圧電力を低圧線ＷＬに配電する。低圧線ＷＬの配線方式は、単相２線式、単相３線式、三相３線式、三相４線式の何れであってもよい。例えば、柱上変圧器ＴＲ１〜ＴＲ６は、高圧線ＷＨの３本の電線のうち２本の電線に接続され、高圧電力を所定の電圧を下げた低圧電力を低圧線ＷＬに配電する。低圧線ＷＬも、電柱Ｐに架設されており、電柱Ｐにおいて引込線が接続され、引込線を介して需要家に電力が供給される。図３の例では、低圧線ＷＬ６に引込線ＡＬが接続され、引込線ＡＬを介して需要家に電力が供給される。

図４の例には、低圧線と需要家の接続関係の一例が模式的に示されている。低圧線ＷＬ１〜ＷＬ６には、不図示の引込線ＡＬを介してそれぞれ需要家が接続されている。例えば、図４の例では、低圧線ＷＬ１の電柱Ｐ１において契約アンペアが６０Ａの需要家が６戸接続されている。また、図４の例では、低圧線ＷＬ１の電柱Ｐ２において契約アンペアが６０Ａの需要家が５戸接続されている。また、図４の例では、低圧線ＷＬ１の電柱Ｐ３において契約アンペアが６０Ａの需要家が６戸接続されている。また、図４の例では、低圧線ＷＬ１の電柱Ｐ４において契約アンペアが６０Ａの需要家が５戸接続されている。また、図４の例では、低圧線ＷＬ１の電柱Ｐ５において契約アンペアが６０Ａの需要家が６戸接続されている。図４には、変圧器（バンク）単位での接続された需要家数が示されている。各需要家には、使用した消費電力量を測定する電力測定装置が設置される。電力測定装置には、上述のスマートメータ１２と、電力量計とがある。スマートメータ１２は、所定期間毎に需要家の負荷設備が使用する消費電力量を計測する。電力量計は、需要家の消費電力量の積算値を計測する。需要家に電力量計が設置されている場合、電力会社が、所定期間毎、例えば、月一回、電力量計の検針を行い、前回の検針からの消費電力量の増加分を求めることにより、需要家の月単位の消費電力量を計算する。

図５Ａ、図５Ｂは、配電系統の接続関係をグラフ構造で示した図である。図５Ａ、図５Ｂの例には、図３、図４に示される配電系統の接続関係がグラフ構造で示されている。図５Ａ、図５Ｂの例には、各配電設備と、それぞれの接続点であるノードやブランチが示されている。また、図５Ａ、図５Ｂの例では、ノード、ブランチに対応付けてそれぞれに付与された識別情報であるＩＤが示されている。ここで、図５Ａ、図５Ｂの例では、配電用変電所を表す「ＳＳ」、電柱を表す「ＰＯ」や需要家を表す「ＬＬ」などの配電設備の種別を識別可能な文字列を頭に付加してノードのＩＤを示している。例えば、高圧線ＷＨは、ＩＤ「SS001N01」のノードで配電用変電所が接続されている。また、高圧線ＷＨは、ＩＤ「PO0001B11」、「PO0002B21」、「PO0003B31」、「PO0004B41」、「PO0005B51」、「PO0006B61」のノードでそれぞれ柱上変圧器ＴＲ１〜ＴＲ６と接続されている。柱上変圧器ＴＲ１〜ＴＲ６は、それぞれ低圧線ＷＬを介して需要家と接続されている。例えば、柱上変圧器ＴＲ１は、ＩＤ「PO0001B12」のノードで低圧線ＷＬに接続されている。低圧線ＷＬは、図５Ａ中の拡大図Ｄ３に示すように、ＩＤ「PO0007B13」のノードで引込線ＡＬ１〜ＡＬ６に接続されている。引込線ＡＬ１〜ＡＬ６は、ＩＤ「LL0702B01」、「LL0801B01」、「LL0802B01」、「LL0901B01」、「LL0902B01」、「LL1001B01」のノードでそれぞれ需要家と接続されている。

図１に戻り、消費電力情報３１は、各需要家で使用された消費電力に関する各種情報を記憶したデータである。本実施例では、消費電力情報３１を、第１消費電力情報３１Ａと、第２消費電力情報３１Ｂとに分けている。

第１消費電力情報３１Ａは、スマートメータ１２が設置された各需要家で使用された消費電力に関する各種情報を記憶したデータである。スマートメータ１２が設置された需要家では、スマートメータ１２により所定期間毎に消費電力量および計測日時が通知される。第１消費電力情報３１Ａには、スマートメータ１２が設置されている各需要家から周期的に通知される消費電力量および計測日時に関する情報が記憶される。

図６Ａ〜図６Ｊは、需要家の消費電力量の変化の一例を示す図である。図６Ａ〜図６Ｊの例は、第１消費電力情報３１Ａに記憶された需要家Ａ１〜Ａ１０の１日分（０時から２４時）の消費電力量の変化を示しており、３０分間毎の消費電力量の変化がグラフにより示されている。図６Ａには、需要家Ａ１の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ１が示されている。図６Ｂには、需要家Ａ２の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ２が示されている。図６Ｃには、需要家Ａ３の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ３が示されている。図６Ｄには、需要家Ａ４の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ４が示されている。図６Ｅには、需要家Ａ５の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ５が示されている。図６Ｆには、需要家Ａ６の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ６が示されている。図６Ｇには、需要家Ａ７の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ７が示されている。図６Ｈには、需要家Ａ８の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ８が示されている。図６Ｉには、需要家Ａ９の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ９が示されている。図６Ｊには、需要家Ａ１０の消費電力量の時間変化の波形ＦＡ１０が示されている。

第２消費電力情報３１Ｂは、スマートメータ１２が設置されておらず、電力量計が設置された各需要家で使用された消費電力に関する各種情報を記憶したデータである。各需要家で使用された消費電力は、例えば、電力会社の検針により求められる。第２消費電力情報３１Ｂには、クライアント端末１１あるいは不図示の端末装置から消費電力に関する各種情報が登録される。第２消費電力情報３１Ｂには、登録された消費電力に関する各種情報が記憶される。例えば、第２消費電力情報３１Ｂには、スマートメータ１２が設置されていない各需要家の所定期間単位の消費電力量と、消費電力量を対応付ける期間に関する情報が記憶される。例えば、月単位で消費電力量を求める場合、期間に関する情報としては、消費電力量に対応付ける年と月が記憶される。

図７は、第２消費電力情報のデータ構成の一例を示す図である。第２消費電力情報３１Ｂは、需要家、実績値有無フラグ、月使用電力量、期間、などの項目が対応付けられたテーブルを採用できる。需要家の項目は、需要家を識別する識別情報を記憶する領域である。需要家には、例えば、ＩＤ（identification）などそれぞれを識別するユニークな識別情報が付与される。需要家の項目には、需要家の識別情報が格納される。実績値有無フラグの項目は、月使用電力量が記憶されているか否かを示す情報を記憶する領域である。実績値有無フラグの項目には、月使用電力量が記憶されている場合、「あり」が格納され、月使用電力量が記憶されていない場合、「なし」が格納される。月使用電力量の項目は、需要家の月別の消費電力量を記憶する領域である。月使用電力量の項目には、検針により求められた月毎の消費電力量が格納される。期間の項目は、月使用電力量の項目に記憶された消費電力量が得られた期間に関する情報を記憶する領域である。例えば、月一回の検針で月単位に累計の消費電力量を得る場合、期間の項目には、消費電力量が累計されている期間を示す情報が格納される。この期間を示す情報は、期間の開始日および終了日であってもよく、月単位であれば年および月としてもよく、例えば、年度や月度などの特定の期間を示す情報であってもよい。本実施例では、期間を示す情報として、年および月を用いている。図７の例は、スマートメータ１２が設置されていない需要家として、需要家Ｂ１〜Ｂ３の消費電力量が記憶された状態を示している。図７の例では、需要家Ｂ１は、２０１３年８月分の消費電力量が６００ｋＷｈであることを示す。需要家Ｂ２は、２０１３年８月分の消費電力量が４５０ｋＷｈであることを示す。需要家Ｂ３は、２０１３年８月分の消費電力量が記憶されていないことを示す。

なお、本実施例では、スマートメータ１２が設置されている需要家の消費電力量と、スマートメータ１２が設置されていない需要家の消費電力量を別なデータ構造で記憶する場合について説明したが、例えば、タグなどを用いて１つのデータ構造で記憶させてもよい。

測定設備情報３２は、需要家に設置された電力量計など、使用された電力を測定する電力測定設備に関する各種情報を記憶したデータである。

図８は、測定設備情報のデータ構成の一例を示す図である。測定設備情報３２は、需要家、相線、電圧、電流、計量時間帯、ブレーカなどの項目が対応付けられたテーブルを採用できる。需要家の項目は、需要家を識別する識別情報を記憶する領域である。相線の項目は、需要家に接続された低圧線ＷＬの配線方式を記憶する領域である。電圧の項目は、需要家に設置された測定設備の定格電圧値を記憶する領域である。電流の項目は、需要家に設置された測定設備の定格アンペア値を記憶する領域である。計量時間帯の項目は、使用した消費電力を計測する時間帯の情報を記憶する領域である。ブレーカの項目は、需要家に設置されているブレーカの遮断容量を記憶する領域である。なお、ブレーカは、需要家に必ず設置されるものではない。ブレーカが需要家に設置されていない場合、ブレーカの項目は、なしと記憶される。図８の例は、スマートメータ１２が設置されていない需要家Ｂ１〜Ｂ３の電力測定設備に関する情報が記憶された状態を示している。図８の例では、需要家Ｂ１は、低圧線ＷＬの配線方式が単相３線であり、定格電圧値が１００Ｖであり、定格アンペア値が６０Ａであり、消費電力を計測する時間帯が２時間帯であり、ブレーカの遮断容量が４０Ａであることを示す。

なお、記憶部２１に記憶される情報のうち上記のモデル情報３３、モデル設備情報３４、モデルデータ３５、推定消費電力情報３６については、これらの情報を生成、取得、あるいは使用する機能部の説明に合わせて後述する。

図１に戻り、制御部２２は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２２は、図１に示すように、生成部４０と、特定部４１と、推定部４２と、算出部４３と、表示制御部４４とを有する。

生成部４０は、各種の生成を行う処理部である。例えば、生成部４０は、スマートメータ１２が設置されていない需要家の時間帯毎の消費電力量の推定に使用するモデルを生成する。一例として、生成部４０は、第１消費電力情報３１Ａからスマートメータ１２が設置されている各需要家の所定期間毎の消費電力量のデータを読み出す。そして、生成部４０は、各需要家の所定期間毎の消費電力量のデータから、需要家毎に、消費電力量の推移の特徴を求める。そして、生成部４０は、消費電力量の推移の特徴が類似する各需要家から消費電力量の推移を示すモデルを生成する。

ここで、需要家に設置される負荷設備には、様々な種類のものがあり、主に使用される時間帯が定まっているものがある。例えば、電気温水器などの深夜電力を使用する機器が設置されている需要家は、深夜の時間帯に消費電力が多い。また、同様の負荷設備を備えた需要家は、消費電力量の推移が類似する傾向がある。このため、需要家の消費電力の推移の特徴から、どのような負荷設備が需要家に設置されているかを推定できる。

そこで、生成部４０は、消費電力量の推移の特徴として、時間毎の消費電力量の波形から消費電力量が最も大きい第１ピークおよび消費電力量が２番目に大きい第２ピークを求める。例えば、生成部４０は、需要家の所定期間毎の消費電力量から当該需要家の１日の所定期間毎の各時間の平均的な消費電力量を求める。そして、生成部４０は、各時間の平均的な消費電力量を比較して消費電力量が最も大きい第１ピークを求める。また、生成部４０は、第１ピークの時間を含み消費電力量が第１ピークの消費電力量の半分となる時間帯を第１ピークの波形の時間帯として、第１ピークの波形の時間帯以外の時間で消費電力量が最も大きい第２ピークを求める。

そして、生成部４０は、スマートメータ１２が設置された各需要家の消費電力量の波形が類似するもの同士で各需要家の消費電力量のデータをクラスタリングする。例えば、生成部４０は、１日を複数の所定時間帯に分け、第１ピークおよび第２ピークが何れの時間帯であるかを求める。そして、生成部４０は、第１ピークおよび第２ピークのパターン毎に定められた複数の電力消費モデルから、第１ピークおよび第２ピークのパターンが対応する電力消費モデルを求め、電力消費モデル毎に各需要家の消費電力量のデータをクラスタリングする。

ここで、記憶部２１に記憶されるモデル情報３３の一例について説明する。モデル情報３３は、電力消費モデルの特徴に関する各種情報を記憶したデータである。例えば、モデル情報３３には、電力消費モデル毎に、第１ピークおよび第２ピークが何れの時間帯であるかのパターンが記憶される。

図９は、モデル情報のデータ構成の一例を示す図である。図９の例では、１日が６時間毎に、０時から６時の時間帯１、６時から１２時の時間帯２、１２時から１８時の時間帯３、１８時から２４時の時間帯４に分けられている。なお、時間帯は、これに限定されるものではなく、例えば、電気料金の単価別の時間帯に対応して定めてもよい。第１ピークおよび第２ピークが何れの時間帯であるかにより複数の電力消費モデルを定められている。図９の例では、電力消費モデルＡは、時間帯１に第１ピークがあり、時間帯４に第２ピークがあるものとされている。電力消費モデルＢは、時間帯４に第１ピークがあり、時間帯２に第２ピークがあるものとされている。電力消費モデルＣは、時間帯３に第１ピークがあり、時間帯４に第２ピークがあるものとされている。

生成部４０は、スマートメータ１２が設置された各需要家の消費電力量の波形の第１ピークおよび第２ピークに基づいて、各需要家の消費電力量のデータが何れの電力消費モデルであるか分類する。そして、生成部４０は、電力消費モデル毎に、当該電力消費モデルに分類された需要家の消費電力量を時間毎に平均して、時間毎の平均の消費電力量を示したモデルデータ３５を電力消費モデル毎に生成する。例えば、生成部４０は、電力消費モデルＡ〜Ｃ毎に、時間毎の平均の消費電力量を示すモデルデータ３５を生成する。なお、本実施例では、消費電力量の第１ピークおよび第２ピークを求め、第１ピークおよび第２ピークが何れの時間帯であるかにより、需要家の消費電力量のデータが何れの電力消費モデルであるか分類しているが、別な手法を用いてもよい。例えば、生成部４０は、時間帯１〜４についてそれぞれ消費電力が最大のピークを求める。そして、生成部４０は、時間帯毎の最大のピークが一番大きいものを第１ピークとし、時間帯毎の最大のピークが２番目に大きいものを第２ピークとして、各需要家の消費電力量のデータを分類してもよい。

ここで、電力をほとんど使用していない需要家や、電力を過剰に使用している需要家の消費電力量のデータも含めた場合、電力消費モデルのモデルデータ３５は、当該電力消費モデルに該当する標準的な需要家の消費電力量の波形から乖離が大きくなる。

そこで、生成部４０は、住人が居住していないと推定される需要家や、空き家と推定される需要家の消費電力量のデータをモデルデータ３５の生成の対象から除外する。例えば、生成部４０は、第１ピークの消費電力が、住人が居住しておらず、電力をほぼ使用していないと見なす所定の第１閾値以下の需要家のデータをモデルデータ３５の生成の対象から除外する。また、生成部４０は、需要家の月の消費電力量が負荷設備の待機電力量と見なす所定の第２閾値以下の需要家の消費電力量のデータをモデルデータ３５の生成の対象から除外する。また、生成部４０は、電力を過剰に使用している需要家の消費電力量のデータをモデルデータ３５の生成の対象から除外する。例えば、生成部４０は、電力を過剰に使用していると見なす所定の第３閾値以上の需要家の消費電力量のデータをモデルデータ３５の生成の対象から除外する。この第３閾値は、例えば、需要家の月の標準的な消費電力量の数倍（例えば、５倍）程度とする。そして、生成部４０は、第１消費電力情報３１Ａから読み出した需要家の所定期間毎の消費電力量のデータのうち、モデルデータ３５の生成の対象から除外されていない消費電力量のデータから、モデルデータ３５を生成する。

ここで、電力消費モデルのモデルデータ３５の生成の流れの一例を具体的に説明する。例えば、図６Ａに示す波形ＦＡ１は、０時から６時の時間帯１に第１ピークがあり、１８時から２４時の時間帯４に第２ピークがある。このことから、需要家Ａ１の消費電力量のデータは、電力消費モデルＡに分類される。図６Ｂに示す波形ＦＡ２は、消費電力量が少ない。このことから、住人の居住なしまたは空き家と推定され、需要家Ａ２の消費電力量のデータは、モデルデータ３５の生成の対象から除外される。図６Ｃに示す波形ＦＡ３も、消費電力量が少ない。このことから、住人の居住なしまたは空き家と推定され、需要家Ａ３の消費電力量のデータは、モデルデータ３５の生成の対象から除外される。図６Ｄに示す波形ＦＡ４は、１８時から２４時の時間帯４に第１ピークがあり、６時から１２時の時間帯２に第２ピークがある。このことから、需要家Ａ４の消費電力量のデータは、電力消費モデルＢに分類される。図６Ｅに示す波形ＦＡ５は、消費電力量が少ない。このことから、住人の居住なしまたは空き家と推定され、需要家Ａ５の消費電力量のデータは、モデルデータ３５の生成の対象から除外される。図６Ｆに示す波形ＦＡ６は、電力が過剰に使用されている。このことから、需要家Ａ６の消費電力量のデータは、モデルデータ３５の生成の対象から除外される。図６Ｇに示す波形ＦＡ７は、１８時から２４時の時間帯４に第１ピークがあり、６時から１２時の時間帯２に第２ピークがある。このことから、需要家Ａ７の消費電力量のデータは、電力消費モデルＢに分類される。図６Ｈに示す波形ＦＡ８は、１２時から１８時の時間帯３に第１ピークがあり、１８時から２４時の時間帯４に第２ピークがある。このことから、需要家Ａ４の消費電力量のデータは、電力消費モデルＣに分類される。図６Ｉに示す波形ＦＡ９は、１２時から１８時の時間帯３に第１ピークがあり、１８時から２４時の時間帯４に第２ピークがある。このことから、需要家Ａ９の消費電力量のデータは、電力消費モデルＣに分類される。図６Ｊに示す波形ＦＡ１０は、０時から６時の時間帯１に第１ピークがあり、１８時から２４時の時間帯４に第２ピークがある。このことから、需要家Ａ１０の消費電力量のデータは、電力消費モデルＡに分類される。

図１０は、電力消費モデルのモデルデータの一例を示す図である。図１０の例は、図６Ａ〜６Ｊに示した需要家Ａ１〜Ａ１０の消費電力量のデータから生成した電力消費モデルＡ〜Ｃのモデルデータ３５を示したものである。電力消費モデルＡのモデルデータ３５は、電力消費モデルＡに分類された図６Ａに示す波形ＦＡ１と、図６Ｊに示す波形ＦＡ１０の平均を求めたものである。電力消費モデルＢのモデルデータ３５は、電力消費モデルＢに分類された図６Ｄに示す波形ＦＡ４と、図６Ｇに示す波形ＦＡ７の平均を求めたものである。電力消費モデルＣのモデルデータ３５は、電力消費モデルＣに分類された図６Ｈに示す波形ＦＡ８と、図６Ｉに示す波形ＦＡ９の平均を求めたものである。

図１に戻り、生成部４０は、生成した各電力消費モデルのモデルデータ３５を記憶部２１に格納する。

特定部４１は、各種の特定を行う処理部である。例えば、特定部４１は、需要家の測定設備情報３２に基づいて、複数の電力消費モデルのうち該需要家に適用する電力消費モデルを特定する。

ところで、電力会社は、基本料金や、時間帯毎の単価、課金する従量など消費電力に対する課金方法の異なる複数の電気料金メニューを用意している。需要家は、自身の消費電力の推移で費用が安い電気料金メニューを選択して電力会社と契約する。例えば、深夜電力を使用する機器が設置されて深夜の時間帯に消費電力が多い需要家は、深夜の時間帯の単価が安い電気料金メニューを選択して電力会社と契約する。

需要家には、契約内容に対応する電力測定設備が配置される。スマートメータ１２は、所定期間毎の消費電力量を計測できる。このため、スマートメータ１２が設置された需要家では、各種のメニューに対応する消費電力量をスマートメータ１２により計測できる。一方、スマートメータ１２が設置されていない需要家には、契約内容に対応する電力量計が配置される。例えば、時間帯毎に電力の単価が異なる場合、時間帯毎の消費電力を計測する電力量計が配置される。このため、需要家に設置された測定設備の種類から需要家と電力会社との契約内容を推定できる。需要家は、自身の消費電力の推移で費用が安い電気料金メニューを選択する。このため、特定部４１は、需要家の測定設備情報３２から、需要家の消費電力の推移の傾向を特定できる。

ここで、記憶部２１に記憶されるモデル設備情報３４の一例について説明する。図１１は、モデル設備情報のデータ構成の一例を示す図である。モデル設備情報３４は、電力消費モデルに関する各種情報を記憶したデータである。例えば、モデル設備情報３４には、電力消費モデルの需要家に設置される主な電力測定設備に関する情報が記憶される。

モデル設備情報３４は、電力消費モデル、相線、電圧、電流、計量時間帯、ブレーカなどの項目が対応付けられたテーブルを採用できる。電力消費モデルの項目は、電力消費モデルを識別する識別情報を記憶する領域である。相線の項目は、需要家に接続された低圧線ＷＬの配線方式を記憶する領域である。電圧の項目は、需要家に設置された測定設備の定格電圧値を記憶する領域である。電流の項目は、需要家に設置された測定設備の定格アンペア値を記憶する領域である。計量時間帯の項目は、使用した消費電力を計測する時間帯を記憶する領域である。ブレーカの項目は、需要家に設置されているブレーカの遮断容量を記憶する領域である。なお、図１１の例では、電力消費モデルから推定される契約内容を契約種別の項目に参考に記載している。

特定部４１は、各種の特定を行う処理部である。例えば、特定部４１は、需要家の測定設備情報３２に基づいて、複数の電力消費モデルのうち、当該需要家に適用する電力消費モデルを特定する。例えば、特定部４１は、スマートメータ１２が設置されていない各需要家の相線、電圧、電流、計量時間帯、ブレーカなどの測定設備の情報を測定設備情報３２から読み出す。そして、特定部４１は、需要家の相線、電圧、電流、計量時間帯、ブレーカの情報と、モデル設備情報３４に記憶された電力消費モデルの相線、電圧、電流、計量時間帯、ブレーカの情報とを比較して、全て一致する電力消費モデルを特定する。

図１２は、需要家に適用する電力消費モデルを特定した結果の一例を示す図である。例えば、需要家Ｂ１は、適用する電力消費モデルが電力消費モデルＡと特定される。また、需要家Ｂ２は、適用する電力消費モデルが電力消費モデルＢと特定される。需要家Ｂ３は、適用する電力消費モデルが電力消費モデルＣと特定される。なお、本実施例では、測定設備の情報が全て一致する電力消費モデルを特定するものとしたが、測定設備の情報が所定の類似基準を満たす電力消費モデルを適用する電力消費モデルと特定してもよい。例えば、特定部４１は、測定設備の情報が所定個以上一致する電力消費モデルを適用する電力消費モデルと特定してもよい。また、特定部４１は、特定の項目が一致し、その他の項目が最も類似する電力消費モデルを適用する電力消費モデルと特定してもよい。例えば、特定部４１は、相線が一致、電圧の値および電流の値が最も近い電力消費モデルを適用する電力消費モデルと特定してもよい。

推定部４２は、各種の推定を行う処理部である。推定部４２は、スマートメータ１２が設置されていない各需要家の消費電力の推移を推定する。例えば、推定部４２は、電力消費モデルが特定された需要家の消費電力量および期間を第２消費電力情報３１Ｂから読み出す。そして、推定部４２は、消費電力量を期間の日数で割り、需要家の１日当たりの消費電力量を求める。そして、推定部４２は、特定した電力消費モデルのモデルデータ３５を用いて、需要家の１日当たりの消費電力量を按分して、需要家の時間毎の消費電力量を推定する。例えば、推定部４２は、電力消費モデルのモデルデータ３５により示される時間毎の平均の消費電力量を累計して、電力消費モデルでの一日の累計の消費電力量を求める。そして、推定部４２は、電力消費モデルでの一日の累計の消費電力量に対する需要家の１日当たりの消費電力量の割合を求め、求めた割合を需要家の時間毎の消費電力量に乗算して需要家の時間毎の消費電力量を推定する。すなわち、推定部４２は、割合に応じて電力消費モデルを変形して需要家の時間毎の消費電力量を推定する。なお、推定部４２は、電力消費モデルでの一日の累計の消費電力量に対する各時間の消費電力量の割合を求め、需要家の１日当たりの消費電力量に対して各時間の消費電力量の割合を乗算して、需要家の時間毎の消費電力量を求めてもよい。

図１３Ａ〜１３Ｃには、需要家の時間毎の消費電力量を推定した結果の一例が示されている。図１３Ａは、需要家Ｂ１の時間毎の消費電力量を推定した結果の一例を示す図である。図１３Ｂは、需要家Ｂ２の時間毎の消費電力量を推定した結果の一例を示す図である。図１３Ｃは、需要家Ｂ３の時間毎の消費電力量を推定した結果の一例を示す図である。需要家Ｂ１は、図１０に示した電力消費モデルＡのモデルデータ３５の波形を用いて需要家の１日当たりの消費電力量を按分することにより、図１３Ａに示すように時間毎の消費電力量が推定される。需要家Ｂ２は、図１０に示した電力消費モデルＢのモデルデータ３５の波形を用いて需要家の１日当たりの消費電力量を按分することにより、図１３Ｂに示すように時間毎の消費電力量が推定される。需要家Ｂ３は、図１０に示した電力消費モデルＣのモデルデータ３５の波形を用いて需要家の１日当たりの消費電力量を按分することにより、図１３Ｃに示すように時間毎の消費電力量が推定される。

このように、本実施例に係る推定装置１０は、月単位の消費電力量しか得られない需要家についても時間毎の消費電力量を推定できる。

一方、月単位の消費電力量が得られていない需要家は、電力消費モデルのモデルデータ３５の時間毎の消費電力量を、当該需要家の時間毎の消費電力量と推定する。例えば、図７の需要家Ｂ３は、消費電力量が得られていない。この場合、推定部４２は、測定設備情報３２から特定された需要家の電力消費モデルのモデルデータ３５の時間毎の消費電力量を、当該需要家の時間毎の消費電力量と推定する。例えば、需要家Ｂ３は、適用する電力消費モデルが電力消費モデルＣと特定される。そして、電力消費モデルＣのモデルデータ３５の時間毎の消費電力量が、需要家Ｃの時間毎の消費電力量と推定される。

推定部４２は、各需要家の推定した時間毎の消費電力量を推定消費電力情報３６に格納する。

算出部４３は、各種の算出を行う処理部である。例えば、算出部４３は、各需要家の時間毎の消費電力量から配電系統の負荷状況を算出する。例えば、算出部４３は、配電系統に接続された各需要家の消費電力量を時間毎に集計し、最大の集計値を最大負荷と推定する。一例として、算出部４３は、記憶部２１から負荷状況の計算に用いる情報を読み出す。例えば、算出部４３は、第１消費電力情報３１Ａからスマートメータ１２が設置された需要家の各時間の消費電力量を読み出す。また、算出部４３は、推定消費電力情報３６からスマートメータ１２が設置されていない需要家の各時間の消費電力量を読み出す。そして、算出部４３は、配電系統において、負荷状況を求める配電設備よりも下流側に接続された各需要家の消費電力量を時間毎に合計して、時間毎の消費電力量の合計を算出する。この消費電力量の合計した合計値は、配電設備に生じる負荷を示す。なお、算出部４３は、各需要家の時間毎の消費電力量から時間毎に流れる電流値を求め、電流値を時間毎に合計した合計値を最大負荷と推定してもよい。

表示制御部４４は、各種の表示制御を行う処理部である。例えば、表示制御部４４は、算出された配電設備毎の最大負荷などの負荷状況に関する情報を表示した画面情報をクライアント端末１１へ送信して、クライアント端末１１に画面を表示させる。なお、表示制御部４４は、負荷状況に関する情報をファイルとして出力してもよい。

なお、制御部２２には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。また、制御部２２が有する機能部の一部を別の集積回路や電子回路とすることもできる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などが挙げられる。

［処理の流れ］
続いて、本実施例に係る推定装置１０が需要家の消費電力の推移を推定する推定処理
の流れについて説明する。最初に、推定装置１０が電力消費モデルのモデルデータ３５を生成する生成処理の流れについて説明する。図１４は、生成処理の手順を示すフローチャートである。この生成処理は、所定のタイミング、例えば、クライアント端末１１からモデルの生成が指示されたタイミングで処理が開始される。

図１４に示すように、生成部４０は、第１消費電力情報３１Ａからスマートメータ１２が設置されている需要家のうち、未選択の需要家を選択する（Ｓ１０）。生成部４０は、選択した需要家の所定期間毎の消費電力量の波形データを読み出す（Ｓ１１）。生成部４０は、需要家の所定期間毎の消費電力量から当該需要家の１日の所定期間毎の各時間の平均的な消費電力量を求め、消費電力量の第１ピークおよび第２ピークを特定する（Ｓ１２）。

生成部４０は、第１ピークの消費電力が第１閾値以下であるか否かにより選択した需要家の居住の有無を判定する（Ｓ１３）。第１ピークの消費電力が第１閾値以下である場合（Ｓ１３肯定）、生成部４０は、居住なしの需要家であるものと判定して、読み出した波形データを除外する（Ｓ１４）。一方、第１ピークの消費電力が第１閾値以下ではない場合（Ｓ１３否定）、生成部４０は、選択した需要家の月の消費電力量が第２閾値以下であるか否かにより選択した需要家が空き家であるか否かを判定する（Ｓ１５）。選択した需要家の月の消費電力量が第２閾値以下である場合（Ｓ１５肯定）、生成部４０は、需要家が空き家であるものと判定して、読み出した波形データを除外する（Ｓ１４）。一方、需要家の月の消費電力量が第２閾値以下ではない場合、生成部４０は、選択した需要家の月の消費電力量が第３閾値以上かにより選択した需要家が過剰に電力を消費する需要家であるか否かを判定する（Ｓ１６）。選択した需要家の月の消費電力量が第３閾値以上である場合（Ｓ１６肯定）、生成部４０は、過剰に電力を消費する需要家であるものと判定して、読み出した波形データを除外する（Ｓ１４）。一方、選択した需要家の月の消費電力量が第３閾値未満である場合（Ｓ１６否定）、生成部４０は、第１消費電力情報３１Ａからスマートメータ１２が設置されている全ての需要家の選択が完了したか否かを判定する（Ｓ１７）。全ての需要家の選択が完了していない場合（Ｓ１７否定）、上述のＳ１０へ移行する。

全ての需要家の選択が完了した場合（Ｓ１７肯定）、生成部４０は、除外されていない各需要家の消費電力量の波形の第１ピークおよび第２ピークに基づいて、消費電力量のデータが何れの電力消費モデルであるか分類する（Ｓ１８）。そして、生成部４０は、電力消費モデル毎に、当該電力消費モデルに分類された需要家の消費電力量を時間毎に平均して、時間毎の平均の消費電力量を示したモデルデータ３５を電力消費モデル毎に生成する（Ｓ１９）。生成部４０は、生成した電力消費モデルのモデルデータ３５を記憶部２１に格納し（Ｓ２０）、処理を終了する。

次に、推定装置１０が電力消費モデルのモデルデータ３５を用いて需要家の消費電力の推移を推定する推定処理の流れについて説明する。図１５は、推定処理の手順を示すフローチャートである。この推定処理は、所定のタイミング、例えば、クライアント端末１１から需要家の消費電力の推定開始が指示されたタイミングで処理が開始される。なお、推定処理は、生成処理に続けて実行されてもよい。

特定部４１は、スマートメータ１２が設置されていない需要家のうち、未選択の需要家を選択する（Ｓ５０）。特定部４１は、複数の電力消費モデルのうち、選択した需要家に適用する電力消費モデルを特定する（Ｓ５１）。例えば、特定部４１は、選択した需要家の相線、電圧、電流、計量時間帯、ブレーカなどの測定設備の情報を測定設備情報３２から読み出す。そして、特定部４１は、需要家の相線、電圧、電流、計量時間帯、ブレーカの情報と、モデル設備情報３４に記憶された電力消費モデルの相線、電圧、電流、計量時間帯、ブレーカの情報とを比較して、全て一致する電力消費モデルを特定する。

推定部４２は、選択した需要家の消費電力量および期間を第２消費電力情報３１Ｂから読み出し、消費電力量を期間の日数で割り、需要家の１日当たりの消費電力量を求める（Ｓ５２）。推定部４２は、特定した電力消費モデルのモデルデータ３５を用いて、需要家の１日当たりの消費電力量を按分して、需要家の時間毎の消費電力量を推定する（Ｓ５３）。

推定部４２は、スマートメータ１２が設置されていない全ての需要家の選択が完了したか否かを判定する（Ｓ５４）。全ての需要家の選択が完了していない場合（Ｓ５４否定）、上述のＳ５０へ移行する。

全ての需要家の選択が完了した場合（Ｓ５４肯定）、推定部４２は、各需要家の推定した時間毎の消費電力量を推定消費電力情報３６に格納し（Ｓ５５）、処理を終了する。

［実施例１の効果］
上述してきたように、推定装置１０は、需要家の電力測定設備情報に基づいて、複数の電力消費モデルのうち該需要家に適用する電力消費モデルを特定する。そして、推定装置１０は、需要家についてのある期間における消費電力量と、特定した該電力消費モデルとに基づいて、該需要家についての該ある期間における消費電力の推移を推定する。これにより、推定装置１０は、消費電力量の推移の推定精度が低下することを抑制できる。

また、推定装置１０は、複数の電力消費モデルが、需要家で使用された電力量を所定時間単位に測定する電力測定装置からの報告値に基づいて生成される。これにより、推定装置１０は、実際の需要家で測定された所定時間単位の消費電力から電力消費モデルを生成できる。

また、推定装置１０は、需要家の電力測定設備情報と所定の類似基準を満たす電力測定設備情報に対応する電力消費モデルを需要家に適用する電力消費モデルと特定する。これにより、推定装置１０は、需要家の電力消費のパターンが類似する電力消費モデルを特定できる。

また、推定装置１０は、電力測定設備情報に、電力測定装置の定格電圧、電力測定装置の定格電流、電力測定装置の計量対象時間帯、ブレーカの容量のうちの少なくとも１つを含む。これにより、推定装置１０は、電力測定設備情報から需要家の電力消費のパターンが類似する電力消費モデルを特定できる。

また、推定装置１０は、需要家についてのある期間における消費電力の推移を、需要家についてのある期間における消費電力量に応じて、特定した電力消費モデルを変形して得る。これにより、推定装置１０は、需要家についてのある期間の消費電力の推移を推定できる。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

例えば、上記の実施例では、スマートメータ１２が設置された需要家については、スマートメータ１２が所定期間毎の消費電力の情報を送信する場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、電力会社が行う月一回の検針時に、スマートメータ１２で所定期間毎の計測された各種の情報を収集してもよい。

また、需要家に設置される電力量計の品番などの種類が契約内容よって異なる場合、モデル設備情報３４に、電力消費モデル毎に電力量計の種類を記憶させ、電力量計の種類から電力消費モデルを特定してもよい。

［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、上記実施例の生成部４０、特定部４１、推定部４２、算出部４３および表示制御部４４を推定装置１０の外部装置としてネットワーク１３を経由して接続するようにしてもよい。また、生成部４０、特定部４１、推定部４２、算出部４３および表示制御部４４を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の推定装置１０の機能を実現するようにしてもよい。

［推定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１６を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する推定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１６は、推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１６に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４０を有する。これら３１０〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。

ＲＯＭ３２０には上記実施例の各処理部と同様の機能を発揮する推定プログラム３２０ａが予め記憶される。例えば、上記実施例の生成部４０、特定部４１、推定部４２、算出部４３および表示制御部４４と同様の機能を発揮する推定プログラム３２０ａを記憶させる。なお、推定プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。

そして、ＣＰＵ３１０が、推定プログラム３２０ａをＲＯＭ３２０から読み出して実行することで、上記実施例と同様の動作を実行する。すなわち、推定プログラム３２０ａは、生成部４０、特定部４１、推定部４２、算出部４３および表示制御部４４と同様の動作を実行する。

なお、上記した推定プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＲＯＭ３２０に記憶させることを要しない。推定プログラム３２０ａはＨＤＤ３３０に記憶させてもよい。

例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

１０ 推定装置
１２ スマートメータ
１３ ネットワーク
２１ 記憶部
２２ 制御部
３０ 配電系統情報
３１ 消費電力情報
３１Ａ 第１消費電力情報
３１Ｂ 第２消費電力情報
３２ 測定設備情報
３３ モデル情報
３４ モデル設備情報
３５ モデルデータ
３６ 推定消費電力情報
４０ 生成部
４１ 特定部
４２ 推定部
４３ 算出部
４４ 表示制御部

Claims (7)

1. 需要家の電力測定設備情報に基づいて、複数の電力消費モデルのうち該需要家に適用する電力消費モデルを特定し、
   該需要家についてのある期間における消費電力量と、特定した該電力消費モデルとに基づいて、該需要家についての該ある期間における消費電力の推移を推定する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
2. 前記複数の電力消費モデルは、需要家で使用された電力量を所定時間単位に測定する電力測定装置からの報告値に基づいて生成される、ことを特徴とする請求項１記載の推定プログラム。
3. 特定される前記需要家に適用する電力消費モデルは、前記需要家の前記電力測定設備情報と所定の類似基準を満たす電力測定設備情報に対応する電力消費モデルである、ことを特徴とする請求項１または２記載の推定プログラム。
4. 前記電力測定設備情報は、電力測定装置の定格電圧、電力測定装置の定格電流、電力測定装置の計量対象時間帯、ブレーカの容量のうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の推定プログラム。
5. 前記需要家についての前記ある期間における消費電力の推移は、前記需要家についての前記ある期間における前記消費電力量に応じて、特定した前記電力消費モデルを変形して得る、ことを特徴とする請求項１〜４の何れか１つに記載の推定プログラム。
6. 需要家の電力測定設備情報に基づいて、複数の電力消費モデルのうち該需要家に適用する電力消費モデルを特定し、
   該需要家についてのある期間における消費電力量と、特定した該電力消費モデルとに基づいて、該需要家についての該ある期間における消費電力の推移を推定する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。
7. 需要家の電力測定設備情報に基づいて、複数の電力消費モデルのうち該需要家に適用する電力消費モデルを特定する特定部と、
   該需要家についてのある期間における消費電力量と、前記特定部により特定された電力消費モデルとに基づいて、該需要家についての該ある期間における消費電力の推移を推定する推定部と、
   を有することを特徴とする推定装置。

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