JP2016045560A - Electricity bill plan selection system - Google Patents

Electricity bill plan selection system Download PDF

Info

Publication number
JP2016045560A
JP2016045560A JP2014167495A JP2014167495A JP2016045560A JP 2016045560 A JP2016045560 A JP 2016045560A JP 2014167495 A JP2014167495 A JP 2014167495A JP 2014167495 A JP2014167495 A JP 2014167495A JP 2016045560 A JP2016045560 A JP 2016045560A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
power
usage
electricity rate
electricity
estimated
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2014167495A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP5717113B1 (en
Inventor
丞吾 佐藤
Shogo Sato
丞吾 佐藤
康史 藤原
Yasushi Fujiwara
康史 藤原
浩之 高村
Hiroyuki Takamura
浩之 高村
遥 谷村
Haruka Tanimura
遥 谷村
昭宏 柳沼
Akihiro Yaginuma
昭宏 柳沼
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kokusai Kogyo Co Ltd
Original Assignee
Kokusai Kogyo Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kokusai Kogyo Co Ltd filed Critical Kokusai Kogyo Co Ltd
Priority to JP2014167495A priority Critical patent/JP5717113B1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5717113B1 publication Critical patent/JP5717113B1/en
Publication of JP2016045560A publication Critical patent/JP2016045560A/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y02E40/76
    • Y04S10/545

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an electricity bill plan selection system for selecting an optimum electricity bill plan in consideration of the consumption characteristic of a power consumer in accordance with a variation condition (time zone, day of the week, or season), even in a case that sufficient consumption record is not accumulated.SOLUTION: The system includes: bill plan storing means 106; actual used amount measuring means 101; use history storage storing means 102; power use model storing means 103; used amount estimating means 104; bill calculating means 105; and electricity bill selecting means 107. On the basis of the electricity bill calculated by the bill calculating means 105, an electricity bill plan optimum for a power consumer is selected from a plurality of electricity bill plans.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本願発明は、電気使用に係る料金プランの選定に関するものであり、より具体的には、月日時刻ごとに記録される電力の実使用量に基づいて、電力消費者にとって最適な料金プランを選定することができる電気料金プラン選定システムに関するものである。   The present invention relates to the selection of a rate plan related to electricity use. More specifically, the most appropriate rate plan for power consumers is selected based on the actual amount of power recorded for each month and day. It relates to an electricity rate plan selection system that can be used.

一般的に個人の電力消費者は、標準的な従量課金プランで電力会社と契約することが多い。一方、電力会社では単純な従量課金プランのほか、時間帯や曜日、季節といった変動条件に応じて単価を変える種々の電気料金プランも用意している。家族構成や、住宅形式(戸建て/集合住宅等)によって電力使用の態様、いわば電力の「消費特性」は様々であり、各電力消費者に適した電気料金プランを選択すれば、月々に支払う電気料金も低減されることとなる。   In general, individual electric power consumers often contract with electric power companies with a standard pay-per-use plan. On the other hand, in addition to simple pay-as-you-go plans, electric power companies have prepared various electricity rate plans that change the unit price according to changing conditions such as time of day, day of the week, and season. Electricity usage varies depending on the family structure and the type of house (detached / collective housing, etc.), so to speak, the “consumption characteristics” of electricity vary, and if you select an electricity rate plan that is appropriate for each electricity consumer, the electricity you pay monthly Fees will also be reduced.

ところが、標準的な従量課金プランで契約した後、自身の電力消費量に照らして他の電気料金プランに変更する電力消費者は少ない。電力会社が提供する種々の電気料金プランを詳細に理解することは容易でない上に、自身の消費特性を十分把握していないことがその理由といえる。2016年には電気小売業への参入が全面自由化されることから、これまで以上に多種多様な電気料金プランが提供されることが想定される。すなわち、電力消費量の消費特性により適した電気料金プランで契約することができると同時に、最適な電気料金プランを選択することが従来よりもさらに難しくなるわけである。   However, after contracting with a standard pay-per-use billing plan, there are few power consumers who change to another electricity rate plan in light of their own power consumption. The reason is that it is not easy to understand in detail the various electricity rate plans offered by electric power companies, and that their consumption characteristics are not fully understood. In 2016, entry into the electric retail industry will be fully liberalized, so it is expected that a wider variety of electricity rate plans will be offered. In other words, it is possible to make a contract with an electricity rate plan that is more suitable for the consumption characteristics of power consumption, and at the same time, it becomes more difficult to select an optimal electricity rate plan.

このような背景から、今後、電力の消費特性に適した電気料金プランを自動抽出する技術が、多くの電力消費者から求められることが予想される。例えば、特許文献1では、スマートメーターに蓄積される電力に関するデータを有効利用することで、電気料金プランに応じた電気料金を正確に試算する技術を提案している。   From such a background, it is expected that many electric power consumers will demand a technology for automatically extracting an electricity rate plan suitable for the power consumption characteristics. For example, Patent Literature 1 proposes a technique for accurately calculating an electricity bill according to an electricity bill plan by effectively using data related to power stored in a smart meter.

特開2013−097673号公報JP 2013-097673 A

ところで、電力消費者にとって最適な電気料金プランを選定するためにはその消費特性が欠かせないが、自身の消費特性を正確に把握することは容易ではない。消費特性を把握するためには、どの時間帯(例えば、昼間/夜間)での消費量が多いか、休日は平日に比べてどの程度消費量が増えているのか、夏季と冬季ではどちらが消費しているのか、といった特性を理解しなければならない。しかしながら、これまでの消費実績を把握している電力消費者は少数派であり、ましてや変動条件ごとに整理して消費量を把握している者は極めて限定的である。   By the way, in order to select an optimal electricity bill plan for power consumers, its consumption characteristics are indispensable, but it is not easy to accurately grasp its own consumption characteristics. In order to understand the consumption characteristics, in which time zone (for example, daytime / nighttime) the amount of consumption is higher, the amount of consumption on holidays is higher than that on weekdays, which is consumed in summer and winter We must understand the characteristics such as However, the power consumers who have grasped the past consumption record are a minority group, and those who grasp the consumption by organizing according to the changing conditions are extremely limited.

今後は、スマートメーターやHEMS(Home Energy Management System)が普及することで、消費実績を把握する電力消費者が増加することが予想される。消費実績が長期にわたって蓄積されれば自身の消費特性を把握することもできるが、十分蓄積されるまでの間は相変わらず最適な電気料金プランを選定することができない。また、消費実績が蓄積されたとしても、家族構成の変化や転居などで消費特性が変わるケースもある。   In the future, it is expected that the number of electric power consumers who grasp consumption results will increase as smart meters and HEMS (Home Energy Management System) become widespread. If consumption performance is accumulated over a long period of time, it is possible to grasp its own consumption characteristics, but it is still impossible to select an optimal electricity rate plan until it is sufficiently accumulated. Moreover, even if the consumption record is accumulated, there are cases where the consumption characteristics change due to a change in the family structure or a move.

本願発明の課題は、従来が抱える問題を解決することであり、すなわち十分な消費実績が蓄積されないケースであっても、電力消費者の消費特性を考慮した上で最適な電気料金プランを選定することのできる電気料金プラン選定システムを提供することである。   The problem of the present invention is to solve the problems of the prior art, that is, even in the case where sufficient consumption results are not accumulated, an optimal electricity rate plan is selected in consideration of consumption characteristics of power consumers It is to provide an electricity bill plan selection system.

本願発明は、あらかじめ用意された電力使用モデル(一定期間における電力使用の推移)を利用することで、少ない消費実績からでも一定期間における使用量を推定し、その推定使用量に基づいて最適電気料金プランを選定する、という点に着目したものであり、従来にはなかった発想に基づいてなされた発明である。   The present invention uses a power usage model (transition of power usage in a certain period) prepared in advance, so that the usage amount in a certain period is estimated even from a small consumption record, and the optimum electricity charge is based on the estimated usage amount. This invention focuses on the point of selecting a plan, and is an invention made based on an idea that has not existed before.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、変動条件(時間帯、曜日、又は季節)に応じて設定される複数の電気料金プランから、電力消費者にとって最適の電気料金プランを選定するものであり、料金プラン記憶手段と、実使用量計測手段、使用履歴記憶手段、電力使用モデル記憶手段、使用量推定手段、料金算出手段を備えたシステムである。このうち料金プラン記憶手段は、複数の電気料金プランを記憶するもので、実使用量計測手段は、電力の実使用量を計測するものである。また、使用履歴記憶手段は、実使用量計測手段によって取得された実使用量を月日時刻ごとに記憶するもので、電力使用モデル記憶手段は、複数パターンの電力使用モデル(一定期間における電力使用の推移)を記憶するものである。使用量推定手段は、使用履歴記憶手段から所定期間における実使用量を読み出し、この所定期間における実使用量の推移と最も近似する電力使用モデルを、複数パターンの電力使用モデルの中から選出し、選出された電力使用モデルを一定期間における推定使用量とするものである。料金算出手段は、使用量推定手段によって推定された一定期間における推定使用量に基づいて、複数の電気料金プランごとに所望期間の電気料金を算出するものである。そして、料金算出手段で算出された電気料金に基づいて、複数の電気料金プランの中から電力消費者にとって最適の電気料金プランを選定する。   The electricity rate plan selection system of the present invention is a system for selecting an electricity rate plan that is optimal for a power consumer from a plurality of electricity rate plans that are set according to changing conditions (time zone, day of the week, or season). The system includes a charge plan storage unit, an actual usage amount measurement unit, a usage history storage unit, a power usage model storage unit, a usage amount estimation unit, and a fee calculation unit. Among these, the charge plan storage means stores a plurality of electricity charge plans, and the actual usage measurement means measures the actual usage of power. The usage history storage means stores the actual usage acquired by the actual usage measurement means for each date and time, and the power usage model storage means includes a plurality of patterns of power usage models (power usage for a certain period of time). ). The usage amount estimating means reads out the actual usage amount in a predetermined period from the usage history storage means, and selects a power usage model that most closely approximates the transition of the actual usage amount in the predetermined period from a plurality of patterns of power usage models, The selected power usage model is used as the estimated usage amount for a certain period. The charge calculation means calculates an electricity charge for a desired period for each of a plurality of electricity charge plans based on the estimated use amount for a certain period estimated by the use amount estimation means. Then, based on the electricity rate calculated by the rate calculating means, an electricity rate plan optimum for the power consumer is selected from among a plurality of electricity rate plans.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、複数の電気料金プランの組み合わせを最適の電気料金プランとして選定するものとすることもできる。この場合、料金算出手段は、1日を複数に分割した時間帯ごと、あるいは電力消費設備ごとに、電気料金プランを変えて所望期間の電気料金を算出する。   The electricity rate plan selection system according to the present invention may select a combination of a plurality of electricity rate plans as an optimum electricity rate plan. In this case, the charge calculation means calculates the electricity charge for a desired period by changing the electricity charge plan for each time slot divided into a plurality of days or for each power consumption facility.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、実使用量の推移に応じて補正した推定使用量を用いるものとすることもできる。この場合、使用量推定手段が、使用履歴記憶手段から所定期間における実使用量を読み出し、この所定期間における実使用量の推移と最も近似する電力使用モデルを、複数パターンの電力使用モデルの中から選出し、選出された電力使用モデルを、実使用量の推移に基づいて増減したうえで一定期間における推定使用量とする。   The electricity bill plan selection system according to the present invention may use the estimated usage amount corrected in accordance with the transition of the actual usage amount. In this case, the usage amount estimation unit reads the actual usage amount in the predetermined period from the usage history storage unit, and the power usage model that most closely approximates the transition of the actual usage amount in the predetermined period is selected from the power usage models of a plurality of patterns The elected power usage model is selected and increased or decreased based on the transition of the actual usage amount, and then the estimated usage amount for a certain period.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、ポテンシャル評価手段と推定使用量補正手段をさらに備えたものとすることもできる。ポテンシャル評価手段は、屋根面の傾斜及び面積に基づいて太陽光による発電ポテンシャル月日時刻ごとに評価するもので、推定使用量補正手段は、ポテンシャル評価手段によって評価された月日時刻ごとの発電ポテンシャルに基づいて、一定期間における推定使用量を補正するものである。この場合、料金算出手段は、補正された推定使用量に基づいて電気料金を算出する。   The electricity bill plan selection system of the present invention may further include a potential evaluation unit and an estimated usage amount correction unit. The potential evaluation means evaluates the power generation potential by sunlight based on the slope and area of the roof surface, and the estimated usage amount correction means is the power generation potential for each date and time evaluated by the potential evaluation means. Based on the above, the estimated usage amount in a certain period is corrected. In this case, the charge calculation means calculates the electricity charge based on the corrected estimated usage amount.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、発電情報設定手段と推定使用量補正手段をさらに備えたものとすることもできる。発電情報設定手段は、発電設備の発電容量、発電時間、及び放電時間を含む発電情報を設定するもので、推定使用量補正手段は、発電情報に基づいて一定期間における推定使用量を補正するものである。この場合も、料金算出手段は、補正された推定使用量に基づいて電気料金を算出する。   The electricity bill plan selection system of the present invention may further include power generation information setting means and estimated usage amount correction means. The power generation information setting means sets power generation information including the power generation capacity, power generation time, and discharge time of the power generation equipment, and the estimated usage correction means corrects the estimated usage for a certain period based on the power generation information. It is. Also in this case, the charge calculation means calculates the electricity charge based on the corrected estimated usage amount.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、蓄電情報設定手段と推定使用量補正手段をさらに備えたものとすることもできる。蓄電情報設定手段は、蓄電設備の蓄電容量、充電時間、及び放電時間を含む蓄電情報を設定するもので、推定使用量補正手段は、蓄電情報に基づいて一定期間における推定使用量を補正するものである。この場合も、料金算出手段は、補正された推定使用量に基づいて電気料金を算出する。   The electricity bill plan selection system according to the present invention may further include a storage information setting unit and an estimated usage amount correcting unit. The power storage information setting means sets power storage information including the power storage capacity, charge time, and discharge time of the power storage equipment, and the estimated usage correction means corrects the estimated usage over a certain period based on the power storage information. It is. Also in this case, the charge calculation means calculates the electricity charge based on the corrected estimated usage amount.

本願発明の電気料金プラン選定システムは、電力消費設備情報設定手段と推定使用量補正手段をさらに備えたものとすることもできる。電力消費設備情報設定手段は、電力消費設備の電力消費容量、消費時間帯、及び消費時間を含む電力消費設備情報を設定するもので、推定使用量補正手段は、電力消費設備情報に基づいて一定期間における推定使用量を補正するものである。この場合も、料金算出手段は、補正された推定使用量に基づいて電気料金を算出する。   The electricity bill plan selection system of the present invention may further include power consumption facility information setting means and estimated usage amount correction means. The power consumption facility information setting means sets the power consumption facility information including the power consumption capacity, the consumption time zone, and the consumption time of the power consumption facility. The estimated usage correction means is fixed based on the power consumption facility information. The estimated usage during the period is corrected. Also in this case, the charge calculation means calculates the electricity charge based on the corrected estimated usage amount.

本願発明の電気料金プラン選定システムには、次のような効果がある。
(1)少ない消費実績からでも、その電力消費者の消費特性に近似する電力使用モデルを活用することで、最適の電気料金プランを選定することができる。その結果、経済合理的な電力使用を実現することができる。
(2)消費実績に応じて電力使用モデルを補正することで、さらに適切に最適の電気料金プランを選定することができる。
(3)ポテンシャル評価手段と推定使用量補正手段を備えることで、太陽光発電を設置した場合の電気料金を把握することができる。その結果、太陽光発電の設置の是非を適切に検討することができる。
(4)蓄電情報設定手段と推定使用量補正手段を備えることで、蓄電設備を設置した場合の電気料金を把握することができる。その結果、蓄電設備の設置の是非を適切に検討することができる。
The electricity rate plan selection system of the present invention has the following effects.
(1) Even from a small record of consumption, an optimal electricity rate plan can be selected by utilizing a power usage model that approximates the consumption characteristics of the power consumer. As a result, economically reasonable power use can be realized.
(2) By correcting the power usage model according to the actual consumption, it is possible to more appropriately select an optimal electricity rate plan.
(3) By providing the potential evaluation means and the estimated usage correction means, it is possible to grasp the electricity bill when solar power generation is installed. As a result, the pros and cons of installing solar power generation can be appropriately examined.
(4) By providing the storage information setting means and the estimated usage amount correction means, it is possible to grasp the electricity bill when the storage facility is installed. As a result, it is possible to appropriately consider whether to install the power storage equipment.

本願発明の第1の実施形態における主な処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the main processes in 1st Embodiment of this invention. 本願発明の第1の実施形態における電気料金プラン選定システムのブロック図。1 is a block diagram of an electricity rate plan selection system in a first embodiment of the present invention. 本願発明の第2の実施形態における主な処理の流れを示すフロー図。The flowchart which shows the flow of the main processes in 2nd Embodiment of this invention. 本願発明の第2の実施形態における電気料金プラン選定システムのブロック図。The block diagram of the electricity rate plan selection system in 2nd Embodiment of this invention.

本願発明の電気料金プラン選定システムの実施形態を、大きく2つに分けて説明する。   Embodiments of the electricity rate plan selection system of the present invention will be described in two parts.

1.第1の実施形態
図1は、本願発明の第1の実施形態における主な処理の流れを示すフロー図であり、図2は第1の実施形態における電気料金プラン選定システム100のブロック図である。なお、図1の中央の列には実施する処理を示しており、左列にはその処理に必要な入力情報を、右列にはその処理から生まれる出力情報を示している。これらフロー図とブロック図を参考にしながら、本実施形態について説明する。
1. First Embodiment FIG. 1 is a flowchart showing a main processing flow in the first embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a block diagram of an electricity rate plan selection system 100 in the first embodiment. . The middle column of FIG. 1 shows the processing to be performed, the left column shows input information necessary for the processing, and the right column shows output information generated from the processing. The present embodiment will be described with reference to these flowcharts and block diagrams.

(実使用量の計測と記憶)
まず、実際に使用している電力の量(実使用量)を、所定の時間間隔で計測する(Step10)。この時間間隔は適宜選定することができ、例えば30分ごとに計測することもできるし、毎正時のように1時間ごとに計測することもできる。そして、実使用量を計測するのが図2に示す実使用量計測手段101である。実使用量計測手段101は、所定の時間間隔で計測することができれば種々のものを利用することができるが、昨今、導入が広がりつつあるスマートメーターを利用すれば好適である。スマートメーターは例えば日々30分間隔で実使用量を計測し、そのうえ計測データを所定の記憶手段へ送信することができるからである。
(Measurement and storage of actual usage)
First, the amount of electric power actually used (actual usage amount) is measured at predetermined time intervals (Step 10). This time interval can be selected as appropriate. For example, it can be measured every 30 minutes, or it can be measured every hour such as every hour. The actual usage amount is measured by the actual usage amount measuring means 101 shown in FIG. As the actual usage measuring means 101, various devices can be used as long as they can be measured at a predetermined time interval. However, it is preferable to use smart meters that are being introduced recently. This is because, for example, the smart meter can measure the actual usage amount every 30 minutes every day, and can further transmit the measurement data to a predetermined storage means.

実使用量計測手段101で計測された実使用量は、使用履歴記憶手段102(図2)に記憶される(Step20)。このとき、実使用量の値とともに、計測した年月日と時刻も合わせて記憶される。換言すれば、実使用量の計測値、計測年月日と時刻、あるいは他の情報が1組の記録(以下、「計測レコード」という。)として順次累積されていく。なお、実使用量計測手段101で計測された実使用量は、その場でCD(Compact Disc)やUSB(Universal Serial Bus)メモリなど可搬型の媒体に記憶させることもできるし、有線や無線による通信で離れた場所にある媒体(例えばデータベースサーバ)に記憶させることもできる。   The actual usage amount measured by the actual usage amount measuring unit 101 is stored in the usage history storage unit 102 (FIG. 2) (Step 20). At this time, the measured date and time are also stored together with the actual usage value. In other words, the measured value of the actual usage, the measurement date and time, or other information is sequentially accumulated as a set of records (hereinafter referred to as “measurement record”). The actual usage measured by the actual usage measuring means 101 can be stored on a portable medium such as a CD (Compact Disc) or a USB (Universal Serial Bus) memory on the spot, or by wired or wireless. It can also be stored in a medium (for example, a database server) at a remote location by communication.

計測レコードには、年月日などの他、計測したときの温度や湿度、気圧、気候といった気象情報を含めることもできる。ただし、この気象情報を含める場合は、別途、自動計測機器や気象データを送信する手段などを用意することが望ましい。さらに、使用履歴記憶手段102は、電力消費者の個別情報、いわばユーザ情報を記憶することもできる。ユーザ情報としては、例えば、家族構成や、居住地域、住宅形式(戸建て/集合住宅等)といった情報が挙げられる。なお、ここでは便宜上、計測レコードなど実使用量の計測のたびに得られる情報を「変動情報」といい、「変動情報」のうち実使用量の値を除くものを「変動条件」ということとする。一方、ユーザ情報など計測のタイミングで変化しない情報を「固定情報」又は「固定条件」ということとする。   The measurement record can include weather information such as temperature, humidity, pressure, and climate at the time of measurement in addition to the date. However, when including this weather information, it is desirable to prepare an automatic measuring device, a means for transmitting weather data, and the like separately. Furthermore, the usage history storage unit 102 can also store individual information of the power consumer, that is, user information. Examples of the user information include information such as a family structure, a residential area, and a housing type (detached / collective housing, etc.). For convenience, information obtained each time actual usage is measured, such as measurement records, is called “variation information”, and “variation information” that excludes the actual usage value is called “variation conditions”. To do. On the other hand, information that does not change at the measurement timing, such as user information, is referred to as “fixed information” or “fixed condition”.

(使用量の推定)
ある程度、実使用量を含む計測レコードが蓄積されると、今後使用が見込まれる電力量を推定する(Step30)。例えば、4月〜6月の3ヶ月間の計測レコードが蓄積され、7月〜翌年の3月までの9ヶ月間の電力使用量を予測する。この推定に用いられるのが、電力使用モデルである。電力使用モデルは、有限期間(例えば1年間)における使用電力の推移であり、例えば1時間ごとの使用電力値データで構成される。なお、それぞれの使用電力値データは、計測した月日時刻や曜日(気象情報を含めることもできる)といった変動条件を具備している。
(Estimation of usage)
When the measurement record including the actual usage amount is accumulated to some extent, the amount of power expected to be used in the future is estimated (Step 30). For example, measurement records for three months from April to June are accumulated, and power consumption for nine months from July to March of the following year is predicted. A power usage model is used for this estimation. The power usage model is a transition of power usage in a finite period (for example, one year), and is composed of power consumption value data for every hour, for example. In addition, each electric power value data is equipped with the fluctuation conditions, such as the date and time of measurement, and the day of the week (we can include weather information).

電力使用モデルは、一定期間における電力消費者の消費特性を表したものといえることから、様々な消費特性ごとに電力使用モデルを用意すると良い。具体的には、数多くのユーザ情報を収集し、これを体系的に整理したうえでいくつか代表的なユーザモデルを設定し、このユーザモデルごとに電力使用モデルを作成する。多種多様な電力使用モデルが用意できるほど、より適切に電力使用量を推定することができる。なお、電力使用モデルは、過去の実績値から作成することもできるし、様々な諸条件から推測して作成することもできる。また、得られた実績値が少ないときは、すべての実績値をそのままユーザモデルとすることもできる。複数パターンの電力使用モデルが作成されると、これらは図2に示す電力使用モデル記憶手段103に記憶される。   Since it can be said that the power usage model represents the consumption characteristics of the power consumer over a certain period, it is preferable to prepare a power usage model for each of various consumption characteristics. Specifically, a large number of user information is collected, systematically organized, and some representative user models are set, and a power usage model is created for each user model. The more a variety of power usage models are prepared, the more appropriately the power usage can be estimated. The power usage model can be created from past performance values, or can be created by estimating from various conditions. Moreover, when there are few obtained actual values, all the actual values can also be made into a user model as it is. When a plurality of patterns of power usage models are created, these are stored in the power usage model storage means 103 shown in FIG.

電力使用量を推定する(Step30)のが、図2に示す使用量推定手段104である。使用量推定手段104は、蓄積された所定期間(例えば3ヶ月)の計測レコードを読み込み、当該所定期間における電力使用の実使用推移モデルを作成する。この実使用推移モデルは、所定期間を代表する1日(平日と休日を分けても良い)の使用推移とすることもできるし、1週間、1ヶ月の使用推移とすることもできるし、あるいは当該所定期間における使用推移をそのまま実使用推移モデルとすることもできる。   The usage amount estimation means 104 shown in FIG. 2 estimates the power usage amount (Step 30). The usage amount estimation unit 104 reads the accumulated measurement records for a predetermined period (for example, three months), and creates an actual usage transition model of power usage for the predetermined period. This actual usage transition model can be a usage transition of one day (which can be divided into a weekday and a holiday) representing a predetermined period, a weekly or one month usage transition, or The usage transition in the predetermined period can be directly used as an actual usage transition model.

所定期間を代表する実使用推移モデルが作成できると、電力使用モデル記憶手段103に記憶された複数パターンの電力使用モデルを読み出し、実使用推移モデルと照らし合わせる。このとき、実使用推移モデルが1日単位であれば、電力使用モデルのうち1日分を切り出し、実使用推移モデルが1週間単位、1ヶ月単位であれば、電力使用モデルのうち1週間分、1ヶ月分を切り出す。電力使用モデルから部分的に切り出すときは、実使用推移モデルの変動条件(期間や曜日)を対応させると良い。あるいは、電力使用モデルを読み出すとき、当該電力消費者の固定条件に合致する(もしくは類似する)電力使用モデルのみを読み出すこともできる。   When an actual usage transition model representing a predetermined period can be created, a plurality of patterns of power usage models stored in the power usage model storage unit 103 are read out and compared with the actual usage transition model. At this time, if the actual usage transition model is a unit of one day, one day is extracted from the power usage model, and if the actual usage transition model is a unit of one week, if it is a unit of one month, one week of the power usage model. Cut out one month's worth. When partially extracting from the power usage model, it is preferable to correspond to the fluctuation conditions (period and day of the week) of the actual usage transition model. Alternatively, when reading the power usage model, it is also possible to read only the power usage model that matches (or is similar to) the fixed condition of the power consumer.

すべてのパターンの電力使用モデル(のうち切り出された部分)に対して、実使用推移モデルとの照合ができると、そのうちもっとも近似する電力使用モデルを選出する。この近似判断は、最小二乗法をはじめ従来から用いられている種々の手法を用いることができる。そして、選出された電力使用モデルが、当該電力消費者が今後(例えば7月〜翌年3月)使用する電力の量(以下、「推定使用量」という。)とされる。   When the power usage models of all the patterns (the cut out portion) can be compared with the actual usage transition model, the power usage model that is most approximated is selected. For this approximation determination, various methods conventionally used including the least square method can be used. Then, the selected power usage model is set as the amount of power (hereinafter referred to as “estimated usage”) that the power consumer will use in the future (for example, from July to March of the following year).

上記のとおり、電力使用モデルをそのまま推定使用量とすることもできるが、当該電力消費者の実使用量にあわせて電力使用モデルを増減する補正を行った上で推定使用量とすることもできる。例えば、実使用推移モデルと選出された電力使用モデルを比べると、時刻ごとの変動(カーブ)は極めて近似しているものの、使用量をみると押し並べて10%程度の差が生じているとする。この場合、今後の使用量も10%程度の差が出ることは容易に想定できるので、選出された電力使用モデルを0.9倍(1.1倍)する補正を行い、この増減されたモデルを推定使用量とするわけである。この推定使用量の増減も、使用量推定手段104で行うことができる。   As described above, the power usage model can be used as the estimated usage amount as it is, but it can also be used as the estimated usage amount after correction to increase or decrease the power usage model according to the actual usage amount of the power consumer. . For example, when the actual usage transition model is compared with the selected power usage model, the fluctuation (curve) for each time is very close, but the usage amount shows a difference of about 10%. . In this case, it can be easily assumed that the amount of future use will also vary by about 10%. Therefore, the selected power usage model is corrected by 0.9 times (1.1 times), and this increased or decreased model is used. Is the estimated usage. The increase / decrease of the estimated usage amount can also be performed by the usage amount estimation means 104.

(電気料金の算出)
推定使用量が得られると、種々のパターンにおける電気料金を算出する(Step50)。この処理を行うのが、図2に示す料金算出手段105である。この図に示すように料金算出手段105は、料金プラン記憶手段106から電気料金プランを読み出し、その電気料金プランと推定使用量に基づいて今後掛かる電力料金を算出する。このとき、算定する期間は必ずしも電力使用モデルの終期(例えば7月〜翌年3月)とする必要はなく、例えば夏季の3か月間など所望の期間で電力料金を算出することができる。
(Calculation of electricity charges)
When the estimated usage amount is obtained, the electricity charges in various patterns are calculated (Step 50). This processing is performed by the charge calculation means 105 shown in FIG. As shown in this figure, the charge calculation means 105 reads out the electricity charge plan from the charge plan storage means 106, and calculates the future electricity charge based on the electricity charge plan and the estimated usage. At this time, the calculation period is not necessarily the end of the power usage model (for example, July to March of the following year), and the power charge can be calculated in a desired period such as three months in the summer.

料金プラン記憶手段106に記憶される電気料金プランは、通常は電力会社が設定するもので、電力使用モデルと同様、種々のパターンのものが作成される。変動条件に依存しない従量課金制のプランや、時間帯に応じて電気料金の単価が変動するプラン、季節に応じて電気料金の単価が変動するプラン、など複数パターンの電気料金プランが作成されて、料金プラン記憶手段106に記憶される。料金算出手段105は、これら種々のパターンの料金プラン(具体的には、条件と計算式など)を読み出し、推定使用量に基づいて所望期間における電力料金を算出する。   The electricity rate plan stored in the rate plan storage means 106 is normally set by an electric power company, and various patterns are created in the same manner as the electricity usage model. Multiple patterns of electricity rate plans have been created, such as a pay-as-you-go plan that does not depend on fluctuating conditions, a plan that changes the unit price of electricity according to the time zone, and a plan that changes the unit price of electricity according to the season And stored in the charge plan storage means 106. The charge calculation unit 105 reads out the charge plans (specifically, conditions and calculation formulas) of these various patterns, and calculates a power charge in a desired period based on the estimated usage amount.

料金プラン記憶手段106に記憶された電気料金プランごとに電力料金が算出できると、そのうちもっとも低額となるものを当該電力消費者の最適な電気料金プランとすることができる(Step60)。この処理を行うのが図2に示す電気料金プラン選定手段107である。なお、電気料金プラン選定手段107が自動的に最適の電気料金プランを選出することもできるし、電気料金プラン選定手段107は電気料金プランごとの電気料金をディスプレイ等に表示するにとどめ、表示された中からユーザが所望の電気料金プランを選択する処理とすることもできる。   When the electricity rate can be calculated for each electricity rate plan stored in the rate plan storage means 106, the one with the lowest price can be set as the optimum electricity rate plan for the electricity consumer (Step 60). This process is performed by the electricity rate plan selection means 107 shown in FIG. The electricity rate plan selection means 107 can automatically select the optimum electricity rate plan. The electricity rate plan selection means 107 can only display the electricity rate for each electricity rate plan on a display or the like. Alternatively, the user can select a desired electricity rate plan.

ここで電気料金プラン選定手段107は、電力消費者にとって最適の電気料金プランとして、1つの電気料金プランを選出することもできるし、複数の電気料金プランの組み合わせを選出することもできる。例えば、1日(24時間)を朝間、昼間、夕間、夜間のようにいくつかの時間帯に分割し、それぞれの時間帯で最適な電気料金プランを選出し、つまり複数の(この場合は4つの)異なる電気料金プランの組み合わせを、最適の電気料金プランとする。あるいは、家庭用電気製品をはじめとする電力消費設備ごとに最適な電気料金プランを選出し、これら電気料金プランの組み合わせを最適の電気料金プランとすることもできる。   Here, the electricity rate plan selection means 107 can select one electricity rate plan or a combination of a plurality of electricity rate plans as the most appropriate electricity rate plan for the power consumer. For example, one day (24 hours) is divided into several time zones such as morning, daytime, evening, and night, and the most suitable electricity rate plan is selected in each time zone, that is, multiple (in this case, The combination of 4) different electricity rate plans is the optimal electricity rate plan. Alternatively, it is possible to select an optimal electricity rate plan for each power consumption facility such as household electric appliances, and to combine these electricity rate plans into an optimum electricity rate plan.

2.第2の実施形態
既述した第1の実施形態では、実使用量に基づく実使用推移モデルに応じて推定使用量が補正(増減)される場合があることを説明した。本実施形態では、太陽光発電設備をはじめとする発電設備や、蓄電設備、あるいは省電力タイプの電力消費設備を設置した場合における、推定使用量の補正手法について説明する。図3は、本願発明の第2の実施形態における主な処理の流れを示すフロー図であり、図4は、第2の実施形態における電気料金プラン選定システム100のブロック図である。なお便宜上、図3及び図4は、発電設備と蓄電設備、省電力タイプの電力消費設備をすべて設置した場合を記載しているが、必ずしもすべて設置する必要はなく、これらの3つの設備のうち1つ又は2つの設備を選択的に設置することもできる。また、第1の実施形態と重複する内容の説明はここでは避け、第2の実施形態に特有の内容のみ説明することとする。すなわち、ここに記載されていない内容は、第1の実施形態で記載したものと同様である。例えば、図3に示す実使用量の計測(Step10)、実使用量の記憶(Step20)、使用量の推定(Step30)は、第1の実施形態で説明したとおりである。また、図4と図2で符合が一致するものは同様のものであり、その説明に関しては第1の実施形態で既述したとおりである。
2. Second Embodiment In the first embodiment described above, it has been described that the estimated usage amount may be corrected (increased or decreased) in accordance with the actual usage transition model based on the actual usage amount. In this embodiment, a method for correcting the estimated usage when a power generation facility such as a solar power generation facility, a power storage facility, or a power saving type power consumption facility is installed will be described. FIG. 3 is a flowchart showing the main processing flow in the second embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a block diagram of the electricity rate plan selection system 100 in the second embodiment. For convenience, FIGS. 3 and 4 show the case where all of the power generation equipment, the power storage equipment, and the power saving type power consumption equipment are installed. However, it is not always necessary to install all of these three equipments. One or two facilities can also be selectively installed. Further, description of contents overlapping with those of the first embodiment is avoided here, and only contents specific to the second embodiment are described. That is, the contents not described here are the same as those described in the first embodiment. For example, the measurement of actual usage (Step 10), storage of actual usage (Step 20), and estimation of usage (Step 30) shown in FIG. 3 are as described in the first embodiment. 4 and 2 are the same, and the description thereof is as described in the first embodiment.

(ポテンシャル評価)
電力消費者が、太陽光発電設備の設置を計画している場合、当該設備で得られた電力を除いた商用電力の使用量を推定する必要がある。そのため、まずは電力消費者が予定している設置場所における太陽光発電の能力(ポテンシャル)を評価する(Step70)。この処理を行うのが、図4に示すポテンシャル評価手段108である。このポテンシャル評価手段108は、設置屋根情報記憶手段109から太陽光発電設備を設置している屋根面の情報(以下、「設置屋根情報」という。)を読み出し、太陽光発電のポテンシャルを評価する。なお、設置屋根情報記憶手段109には、入力された設置屋根情報があらかじめ記憶されている。
(Potential evaluation)
When a power consumer plans to install a solar power generation facility, it is necessary to estimate the amount of commercial power used excluding the power obtained by the facility. Therefore, first, the ability (potential) of photovoltaic power generation at the installation location planned by the power consumer is evaluated (Step 70). This processing is performed by the potential evaluation means 108 shown in FIG. The potential evaluation means 108 reads information on the roof surface on which the photovoltaic power generation facility is installed (hereinafter referred to as “installed roof information”) from the installed roof information storage means 109, and evaluates the potential of the photovoltaic power generation. The installed roof information storage means 109 stores the input installed roof information in advance.

ところで、屋根面の平面位置や標高によって太陽高度は異なり、屋根面の傾斜角(水平面となす角度)や傾斜の方向(方位)によって太陽光の受光量も相違する。また屋根面の面積や形状によって設置し得るソーラーパネルの数量も変わる。つまり、屋根面が具備する発電ポテンシャルは、その傾斜角や傾斜の方向、あるいは面積や形状といった設置屋根情報によって相違するわけである。したがってポテンシャル評価手段108は、読み出した設置屋根情報に基づいて太陽光発電のポテンシャルを評価するわけである。   By the way, the solar altitude varies depending on the plane position and altitude of the roof surface, and the amount of received sunlight varies depending on the inclination angle (angle formed with the horizontal plane) and the inclination direction (azimuth) of the roof surface. The number of solar panels that can be installed also varies depending on the area and shape of the roof surface. That is, the power generation potential of the roof surface differs depending on the installed roof information such as the inclination angle, the direction of the inclination, the area, and the shape. Therefore, the potential evaluation means 108 evaluates the potential of solar power generation based on the read installation roof information.

なお、傾斜角や傾斜の方向、面積について、段階的に「重みづけ」を行えば、屋根面の発電ポテンシャルを相対的に評価することができる。例えば、傾斜角を0〜90°まで5°刻みで区分し、所定時期の所定時刻における太陽高度に対して最も受光しやすい角度から順に高得点を付与する。傾斜の方向も同様に、例えば方位を0〜360°まで5°刻みで区分し、受光しやすい角度から順に高得点を付与する。面積の場合は、面積が大きいほど高得点を付与する。もちろんこのような「重みづけ」に限らず、地域ごとの気象特性や標高等を勘案し、あるいは屋根面の直達日射量の推定計算を行うなど、任意の「重みづけ」とすることができる。このような配点に従って、設置屋根面の斜角度、傾斜の方向、面積それぞれ得点を付与し、その結果を総合的に判断することで当該屋根面の発電ポテンシャルを定量的に評価することもできる。   Note that the power generation potential on the roof surface can be relatively evaluated by performing “weighting” stepwise with respect to the inclination angle, the direction of inclination, and the area. For example, the inclination angle is divided in increments of 5 ° from 0 ° to 90 °, and high scores are given in order from the angle at which light is most easily received with respect to the solar altitude at a predetermined time at a predetermined time. Similarly, for the direction of inclination, for example, the azimuth is divided in increments of 5 ° from 0 to 360 °, and high scores are given in order from the angle at which light is easily received. In the case of area, the higher the area, the higher the score. Of course, it is not limited to such “weighting”, and any “weighting” can be used, such as taking into account the weather characteristics and altitude of each region, or estimating the amount of direct solar radiation on the roof surface. According to such points, it is also possible to quantitatively evaluate the power generation potential of the roof surface by assigning scores respectively for the oblique angle, inclination direction, and area of the installed roof surface and comprehensively judging the results.

(発電情報の設定)
電力消費者が、太陽光発電以外の発電(燃料電池による発電や、ガス燃料による発電など)を計画している場合、当該発電設備で発電する電力で賄える量を除いた商用電力の使用量を推定する必要がある。そのため、まずは計画している発電設備の種々の諸元情報を設定する(Step80)。この処理を行うのが、図4に示す発電情報設定手段110である。この発電情報設定手段110は、発電設備情報記憶手段111から発電設備の発電に係る情報を読み出し、これを「発電情報」として設定する。この発電情報には、発電設備の発電容量、発電時間、及び放電時間が含まれる。なお、発電設備情報記憶手段111には、入力された情報(発電設備の発電に係る情報)があらかじめ記憶されている。
(Setting power generation information)
When power consumers plan power generation other than solar power generation (power generation using fuel cells, power generation using gas fuel, etc.), the amount of commercial power used excluding the amount that can be covered by the power generated by the power generation facility. It is necessary to estimate. Therefore, first, various specification information of the planned power generation facility is set (Step 80). This process is performed by the power generation information setting means 110 shown in FIG. The power generation information setting unit 110 reads information related to power generation of the power generation facility from the power generation facility information storage unit 111 and sets this as “power generation information”. This power generation information includes the power generation capacity, power generation time, and discharge time of the power generation facility. The power generation facility information storage unit 111 stores input information (information regarding power generation of the power generation facility) in advance.

(蓄電情報の設定)
電力消費者が、蓄電設備やVtoH(Vehicle to Home)の設置を計画している場合、当該設備が蓄えた電力で賄える量を除いた商用電力の使用量を推定する必要がある。そのため、まずは計画している蓄電設備の種々の諸元情報を設定する(Step90)。この処理を行うのが、図4に示す蓄電情報設定手段112である。この蓄電情報設定手段110は、蓄電設備情報記憶手段113から蓄電設備の蓄電に係る情報を読み出し、これを「蓄電情報」として設定する。この蓄電情報には、蓄電設備の蓄電容量、充電時間、及び放電時間が含まれる。なお、蓄電設備情報記憶手段113には、入力された情報(蓄電設備の蓄電に係る情報)があらかじめ記憶されている。
(Storage information setting)
When a power consumer plans to install a power storage facility or VtoH (Vehicle to Home), it is necessary to estimate the amount of commercial power used excluding the amount that can be covered by the power stored in the facility. Therefore, first, various specification information of the planned power storage facility is set (Step 90). This process is performed by the power storage information setting unit 112 shown in FIG. The power storage information setting unit 110 reads information relating to power storage of the power storage facility from the power storage facility information storage unit 113 and sets this as “power storage information”. This power storage information includes the power storage capacity, the charging time, and the discharging time of the power storage equipment. The storage facility information storage unit 113 stores input information (information related to storage of storage facility) in advance.

(電力消費設備情報の設定)
電力消費者が、例えば省電力(いわゆる省エネ)タイプの電力消費設備を取り付ける計画がある場合、当該電力消費設備によって従前よりも削減される商用電力の使用量を推定する必要がある。そのため、まずは計画している電力消費設備の種々の諸元情報を設定する(Step100)。この処理を行うのが、図4に示す電力消費設備情報設定手段114である。この電力消費設備情報設定手段114は、電力消費設備情報記憶手段115から電力消費設備の電力消費に係る情報を読み出し、これを「電力消費設備情報」として設定する。この電力消費設備情報には、電力消費容量、消費時間帯、及び消費時間が含まれる。なお、電力消費設備情報記憶手段115には、入力された情報(電力消費設備の電力消費に係る情報)があらかじめ記憶されている。
(Setting of power consumption equipment information)
For example, when a power consumer plans to install a power-saving (so-called energy-saving) type power consumption facility, it is necessary to estimate the amount of commercial power used that is reduced by the power consumption facility. Therefore, first, various specification information of the planned power consumption facility is set (Step 100). This processing is performed by the power consumption facility information setting unit 114 shown in FIG. The power consumption facility information setting unit 114 reads information related to the power consumption of the power consumption facility from the power consumption facility information storage unit 115 and sets this as “power consumption facility information”. The power consumption facility information includes a power consumption capacity, a consumption time zone, and a consumption time. The power consumption facility information storage unit 115 stores input information (information related to power consumption of the power consumption facility) in advance.

(使用推定量の補正)
太陽光発電のポテンシャルが評価されると、月日時刻ごとの発電量を推定することができる。発電した電力は、すなわち第1の実施形態で説明した推定使用量(実使用量に基づく補正後の推定使用量を含む)から減ずることができる電力といえる。そこで、推定使用量から、太陽光発電設備による発電量を減ずる補正を行い、補正したものを新たな推定使用量とする(Step110)。同様に、Step80で設定された発電情報や、Step90で設定された蓄電情報、Step100で設定された電力消費設備情報に基づいて、推定使用量を減ずる補正を行い、補正したものを新たな推定使用量とする。この処理を行うのが、図4に示す推定使用量補正手段116である。推定使用量補正手段116により補正された新たな推定使用量に基づいて、第1の実施形態と同様、電気料金プランごとに電力料金を算出し(Step50)、そのうち当該電力消費者にとって最適な電気料金プランを選定する(Step60)。
(Correction of estimated usage)
When the potential of solar power generation is evaluated, the amount of power generation for each month and day can be estimated. It can be said that the generated electric power can be reduced from the estimated usage (including the estimated usage after correction based on the actual usage) described in the first embodiment. Therefore, correction is performed to reduce the amount of power generated by the photovoltaic power generation facility from the estimated usage amount, and the corrected amount is set as a new estimated usage amount (Step 110). Similarly, based on the power generation information set in Step 80, the power storage information set in Step 90, and the power consumption equipment information set in Step 100, correction is performed to reduce the estimated usage, and the corrected use is newly estimated use Amount. This processing is performed by the estimated usage amount correcting means 116 shown in FIG. Based on the new estimated usage corrected by the estimated usage correcting means 116, as in the first embodiment, an electricity rate is calculated for each electricity rate plan (Step 50). A price plan is selected (Step 60).

本願発明の電気料金プラン選定システムは、個人の電力消費者にとって好適に利用することができるほか、工場やオフィスなど業務用施設にとっても利用することができる。本願発明が、電気料金の低減を実現するだけでなく、電力消費者の節電意識を促すことを考えれば、産業上利用できるばかりでなく社会的にも大きな貢献が期待できる発明といえる。   The electricity rate plan selection system of the present invention can be used suitably for individual power consumers, and can also be used for business facilities such as factories and offices. The invention of the present application can be said to be an invention that not only can be used industrially but also can make a great social contribution, considering not only the reduction of electricity bills but also the promotion of power consumers' awareness of power saving.

100 電気料金プラン選定システム
101 実使用量計測手段
102 使用履歴記憶手段
103 電力使用モデル記憶手段
104 使用量推定手段
105 料金算出手段
106 料金プラン記憶手段
107 電気料金プラン選定手段
108 ポテンシャル評価手段
109 設置屋根情報記憶手段
110 発電情報設定手段
111 発電設備情報記憶手段
112 蓄電情報設定手段
113 蓄電設備情報記憶手段
114 電力消費設備情報情報設定手段
115 電力消費設備情報記憶手段
116 推定使用量補正手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Electricity rate plan selection system 101 Actual usage amount measurement means 102 Usage history storage means 103 Electricity usage model storage means 104 Usage amount estimation means 105 Price calculation means 106 Price plan storage means 107 Electricity rate plan selection means 108 Potential evaluation means 109 Installation roof Information storage unit 110 Power generation information setting unit 111 Power generation facility information storage unit 112 Power storage information setting unit 113 Power storage facility information storage unit 114 Power consumption facility information information setting unit 115 Power consumption facility information storage unit 116 Estimated usage amount correction unit

Claims (7)

時間帯、曜日、又は季節といった変動条件に応じて設定される複数の電気料金プランから、電力消費者にとって最適の電気料金プランを選定する電気料金プラン選定システムにおいて、
複数の前記電気料金プランを記憶する料金プラン記憶手段と、
電力の実使用量を計測する実使用量計測手段と、
前記実使用量計測手段によって取得された実使用量を、月日時刻ごとに記憶する使用履歴記憶手段と、
一定期間における電力使用の推移である電力使用モデルを、複数パターン記憶する電力使用モデル記憶手段と、
前記使用履歴記憶手段から所定期間における実使用量を読み出し、当該所定期間における実使用量の推移と最も近似する前記電力使用モデルを、前記複数パターンの電力使用モデルの中から選出し、該選出された電力使用モデルを前記一定期間における推定使用量とする使用量推定手段と、
前記使用量推定手段によって推定された前記一定期間における推定使用量に基づいて、複数の前記電気料金プランごとに、所望期間の電気料金を算出する料金算出手段と、を備え、
前記料金算出手段で算出された電気料金に基づいて、複数の前記電気料金プランの中から電力消費者にとって最適の電気料金プランを選定する、ことを特徴とする電気料金プラン選定システム。
In the electricity rate plan selection system that selects the most appropriate electricity rate plan for electric power consumers from multiple electricity rate plans set according to fluctuating conditions such as time of day, day of the week, or season,
Rate plan storage means for storing a plurality of the electricity rate plans;
An actual usage measuring means for measuring the actual usage of electric power;
A usage history storage unit that stores the actual usage amount acquired by the actual usage amount measuring unit for each date and time;
A power usage model storage means for storing a plurality of patterns of a power usage model that is a transition of power usage in a certain period;
The actual usage amount in a predetermined period is read from the usage history storage means, and the power usage model that most closely approximates the transition of the actual usage amount in the predetermined period is selected from the plurality of patterns of power usage models, and the selected A usage amount estimation means that uses the power usage model as the estimated usage amount in the predetermined period;
Charge calculating means for calculating an electricity charge for a desired period for each of the plurality of electricity charge plans based on the estimated use amount in the fixed period estimated by the use amount estimating means,
An electricity rate plan selection system, wherein an electricity rate plan most suitable for an electric power consumer is selected from the plurality of electricity rate plans based on the electricity rate calculated by the rate calculating means.
前記料金算出手段は、1日を複数に分割した時間帯ごと、及び/又は電力消費設備ごとに、前記電気料金プランを変えて所望期間の電気料金を算出し、
複数の電気料金プランの組み合わせを、電力消費者にとって最適の電気料金プランとして選定する、ことを特徴とする請求項1記載の電気料金プラン選定システム。
The rate calculation means calculates the electricity rate for a desired period by changing the electricity rate plan for each time period divided into a plurality of days and / or for each power consumption facility,
2. The electricity rate plan selection system according to claim 1, wherein a combination of a plurality of electricity rate plans is selected as an electricity rate plan that is optimal for a power consumer.
前記使用量推定手段が、前記使用履歴記憶手段から所定期間における実使用量を読み出し、当該所定期間における実使用量の推移と最も近似する電力使用モデルを、前記複数パターンの電力使用モデルの中から選出し、該選出された電力使用モデルを実使用量の推移に基づいて増減したうえで前記一定期間における推定使用量とする、ことを特徴とする請求項1又は請求項2記載の電気料金プラン選定システム。   The usage amount estimation unit reads the actual usage amount in a predetermined period from the usage history storage unit, and the power usage model that most closely approximates the transition of the actual usage amount in the predetermined period is selected from the power usage models of the plurality of patterns. The electricity rate plan according to claim 1 or 2, wherein the electrified electricity usage model is selected and increased or decreased based on a transition of the actual usage amount, and then used as the estimated usage amount in the predetermined period. Selection system. 屋根面の傾斜、及び面積に基づいて、太陽光による発電ポテンシャルを月日時刻ごとに評価するポテンシャル評価手段と、
前記ポテンシャル評価手段によって評価された月日時刻ごとの発電ポテンシャルに基づいて、前記一定期間における推定使用量を補正する推定使用量補正手段と、をさらに備え、
前記料金算出手段は、補正された推定使用量に基づいて電気料金を算出する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の電気料金プラン選定システム。
A potential evaluation means for evaluating the power generation potential by sunlight on the basis of the slope of the roof surface and the area for each month, day, and time;
An estimated usage amount correcting unit that corrects the estimated usage amount in the certain period based on the power generation potential for each month, day, and time evaluated by the potential evaluation unit;
4. The electricity rate plan selection system according to claim 1, wherein the rate calculating means calculates an electricity rate based on the corrected estimated usage amount.
発電設備の発電容量、発電時間、及び放電時間を含む発電情報を設定する発電情報設定手段と、
前記発電情報に基づいて、前記一定期間における推定使用量を補正する推定使用量補正手段と、をさらに備え、
前記料金算出手段は、補正された推定使用量に基づいて電気料金を算出する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の電気料金プラン選定システム。
Power generation information setting means for setting power generation information including power generation capacity, power generation time, and discharge time of the power generation facility;
An estimated use amount correcting means for correcting the estimated use amount in the certain period based on the power generation information,
5. The electricity rate plan selection system according to claim 1, wherein the rate calculating means calculates an electricity rate based on the corrected estimated usage amount.
蓄電設備の蓄電容量、充電時間、及び放電時間を含む蓄電情報を設定する蓄電情報設定手段と、
前記蓄電情報に基づいて、前記一定期間における推定使用量を補正する推定使用量補正手段と、をさらに備え、
前記料金算出手段は、補正された推定使用量に基づいて電気料金を算出する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の電気料金プラン選定システム。
Power storage information setting means for setting power storage information including power storage capacity, charge time, and discharge time of the power storage facility;
An estimated use amount correcting means for correcting the estimated use amount in the fixed period based on the storage information,
6. The electricity rate plan selection system according to claim 1, wherein the rate calculating means calculates an electricity rate based on the corrected estimated usage amount.
電力消費設備の電力消費容量、消費時間帯、及び消費時間を含む電力消費設備情報を設定する電力消費設備情報設定手段と、
前記電力消費設備情報に基づいて、前記一定期間における推定使用量を補正する推定使用量補正手段と、をさらに備え、
前記料金算出手段は、補正された推定使用量に基づいて電気料金を算出する、ことを特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の電気料金プラン選定システム。
Power consumption facility information setting means for setting power consumption facility information including power consumption capacity, consumption time zone, and consumption time of the power consumption facility;
Based on the power consumption facility information, further comprising estimated usage amount correcting means for correcting the estimated usage amount in the fixed period,
7. The electricity rate plan selection system according to claim 1, wherein the rate calculating means calculates an electricity rate based on the corrected estimated usage amount.
JP2014167495A 2014-08-20 2014-08-20 Electricity rate plan selection system Active JP5717113B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014167495A JP5717113B1 (en) 2014-08-20 2014-08-20 Electricity rate plan selection system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014167495A JP5717113B1 (en) 2014-08-20 2014-08-20 Electricity rate plan selection system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP5717113B1 JP5717113B1 (en) 2015-05-13
JP2016045560A true JP2016045560A (en) 2016-04-04

Family

ID=53277380

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014167495A Active JP5717113B1 (en) 2014-08-20 2014-08-20 Electricity rate plan selection system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5717113B1 (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6128296B1 (en) * 2016-07-20 2017-05-17 中国電力株式会社 Optimal menu determination system, optimal menu determination method, and program
JP2017191522A (en) * 2016-04-14 2017-10-19 パナソニックIpマネジメント株式会社 Electricity charge estimate system, electricity charge estimate method, and program
KR20200142752A (en) * 2019-06-13 2020-12-23 한국전자기술연구원 Electric energy measuring apparatus capable of recommending tariff system based on artificial intellignence and recommending method thereof
JP2022002082A (en) * 2020-03-20 2022-01-06 アーカディア パワー インコーポレイテッド Method for optimizing energy use from energy provider
JP7060748B1 (en) 2021-08-03 2022-04-26 booost technologies株式会社 Information processing equipment, information processing methods, and programs for building a carbon-free society
US11658491B2 (en) 2019-08-15 2023-05-23 Arcadia Power, Inc. Methods of optimizing energy usage from energy suppliers

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6587889B2 (en) * 2015-10-05 2019-10-09 株式会社東芝 Electricity rate menu estimation device, electricity rate menu estimation method, and electricity rate menu estimation program
JP6659314B2 (en) * 2015-11-13 2020-03-04 Enechange株式会社 Rate plan proposal system and rate plan proposal method
CN105303267B (en) * 2015-11-20 2020-04-24 武汉大学 Dynamic frequency constraint considered isolated power grid unit combination optimization method containing high-permeability photovoltaic power supply
JP6711077B2 (en) * 2016-03-30 2020-06-17 富士通株式会社 Electricity charge calculation method, electric charge calculation program, and electric charge calculation device
JP6737041B2 (en) * 2016-07-25 2020-08-05 富士通株式会社 Charge calculation rule setting support device, charge calculation rule setting support method, and charge calculation rule setting support program

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001188772A (en) * 1999-12-28 2001-07-10 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd Method and device for predicting demand of plant
JP2002162425A (en) * 2000-11-27 2002-06-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd Electric power monitor
JP2002297832A (en) * 2001-03-30 2002-10-11 Fujitsu Ltd Information processor, charge presenting program, and charge presenting method
JP2004037284A (en) * 2002-07-04 2004-02-05 Matsushita Electric Ind Co Ltd Electric power data display system, electric power data display terminal and electric power comparison information creation server
JP2004164009A (en) * 2002-11-08 2004-06-10 Sanmei:Kk Electric power usage optimization proposal system
JP2004222357A (en) * 2003-01-10 2004-08-05 Hitachi Ltd Method and device for selectively supporting power charge system, and for supporting power consumption improvement device
JP2010166636A (en) * 2009-01-13 2010-07-29 Hitachi Ltd Power demand-supply management server and power demand-supply management system
JP2012063814A (en) * 2010-09-14 2012-03-29 Denryoku Systems Institute Ltd Trial calculation system of electricity rate
JP2013114629A (en) * 2011-11-30 2013-06-10 Fujitsu Ltd Prediction device, prediction program and prediction method
WO2014155575A1 (en) * 2013-03-27 2014-10-02 大和ハウス工業株式会社 Estimation device and estimation method
JP2014195346A (en) * 2013-03-28 2014-10-09 Daiwa House Industry Co Ltd Trial calculation device trial calculation method

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001188772A (en) * 1999-12-28 2001-07-10 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd Method and device for predicting demand of plant
JP2002162425A (en) * 2000-11-27 2002-06-07 Matsushita Electric Ind Co Ltd Electric power monitor
JP2002297832A (en) * 2001-03-30 2002-10-11 Fujitsu Ltd Information processor, charge presenting program, and charge presenting method
JP2004037284A (en) * 2002-07-04 2004-02-05 Matsushita Electric Ind Co Ltd Electric power data display system, electric power data display terminal and electric power comparison information creation server
JP2004164009A (en) * 2002-11-08 2004-06-10 Sanmei:Kk Electric power usage optimization proposal system
JP2004222357A (en) * 2003-01-10 2004-08-05 Hitachi Ltd Method and device for selectively supporting power charge system, and for supporting power consumption improvement device
JP2010166636A (en) * 2009-01-13 2010-07-29 Hitachi Ltd Power demand-supply management server and power demand-supply management system
JP2012063814A (en) * 2010-09-14 2012-03-29 Denryoku Systems Institute Ltd Trial calculation system of electricity rate
JP2013114629A (en) * 2011-11-30 2013-06-10 Fujitsu Ltd Prediction device, prediction program and prediction method
WO2014155575A1 (en) * 2013-03-27 2014-10-02 大和ハウス工業株式会社 Estimation device and estimation method
JP2014195346A (en) * 2013-03-28 2014-10-09 Daiwa House Industry Co Ltd Trial calculation device trial calculation method

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017191522A (en) * 2016-04-14 2017-10-19 パナソニックIpマネジメント株式会社 Electricity charge estimate system, electricity charge estimate method, and program
JP6128296B1 (en) * 2016-07-20 2017-05-17 中国電力株式会社 Optimal menu determination system, optimal menu determination method, and program
WO2018016037A1 (en) * 2016-07-20 2018-01-25 中国電力株式会社 Optimal menu determination system, optimal menu determination method, and program
KR20200142752A (en) * 2019-06-13 2020-12-23 한국전자기술연구원 Electric energy measuring apparatus capable of recommending tariff system based on artificial intellignence and recommending method thereof
KR102550856B1 (en) * 2019-06-13 2023-07-04 한국전자기술연구원 Electric energy measuring apparatus capable of recommending tariff system based on artificial intellignence and recommending method thereof
US11658491B2 (en) 2019-08-15 2023-05-23 Arcadia Power, Inc. Methods of optimizing energy usage from energy suppliers
JP2022002082A (en) * 2020-03-20 2022-01-06 アーカディア パワー インコーポレイテッド Method for optimizing energy use from energy provider
JP7431188B2 (en) 2020-03-20 2024-02-14 アーカディア パワー インコーポレイテッド How to optimize your energy usage from your energy provider
JP7060748B1 (en) 2021-08-03 2022-04-26 booost technologies株式会社 Information processing equipment, information processing methods, and programs for building a carbon-free society
JP2023022715A (en) * 2021-08-03 2023-02-15 booost technologies株式会社 Information processing device, information processing method, and program toward construction of de-carbonized society

Also Published As

Publication number Publication date
JP5717113B1 (en) 2015-05-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5717113B1 (en) Electricity rate plan selection system
Koskela et al. Using electrical energy storage in residential buildings–Sizing of battery and photovoltaic panels based on electricity cost optimization
Tervo et al. An economic analysis of residential photovoltaic systems with lithium ion battery storage in the United States
Hanna et al. Energy dispatch schedule optimization for demand charge reduction using a photovoltaic-battery storage system with solar forecasting
US10565657B2 (en) Methods and apparatuses for risk assessment and insuring intermittent electrical systems
US20170099056A1 (en) Demand reduction risk modeling and pricing systems and methods for intermittent energy generators
US20190011970A1 (en) Method for predicting power demand and controlling ess charge/discharge based on the predicted demand, and apparatus using the same
KR20150123540A (en) A method and an apparatus operating of a smart system for optimization of power consumption
Johann et al. Profitability of energy storage for raising self-consumption of solar power: Analysis of different household types in Germany
JP5801980B2 (en) Trial calculation device and trial calculation method
Darghouth Electricity bill savings from residential photovoltaic systems: sensitivities to changes in future electricity market conditions
Kazhamiaka et al. On the influence of jurisdiction on the profitability of residential photovoltaic-storage systems: A multi-national case study
CN105308853A (en) Prediction system, prediction device, and prediction method
US20170098229A1 (en) Methods and apparatuses for peak demand reduction system optimization and valuation
JP6132994B1 (en) Distribution system state estimation device and distribution system state estimation method
JP5113563B2 (en) Power consumption estimation system
AUSTRALIA PEAK DEMAND AND ENERGY FORECASTS
JP6103323B1 (en) Electricity price information prediction system
Monawwar et al. Investigating demand-side management (dsm) opportunities using load profiling: The case of qatar
Zimmermann et al. An analysis of long-term impacts of demand response on investments in thermal power plants and generation adequacy
Kirmas et al. Economic viability of second-life electric vehicle batteries for energy storage in private households
DeBenedictis et al. Statistically adjusted engineering (SAE) modeling of metered roof-top photovoltaic (PV) output: California evidence
Lazos et al. The value of commercial BIPV systems in the urban environment
Senadeera et al. Residential electricity costs—Assessment of queensland electricity tariffs for solar households
Stevenson Use of storage and renewable electricity generation to reduce domestic and transport carbon emissions—whole life energy, carbon and cost analysis of single dwelling case study (UK)

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20150203

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150204

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150305

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150310

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5717113

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250