JP2016073072A

JP2016073072A - 機器制御装置

Info

Publication number: JP2016073072A
Application number: JP2014199376A
Authority: JP
Inventors: 彰規伊藤; Akinori Ito; 崇水佐々木; Takami Sasaki; 真恒寺内; Masatsune Terauchi
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 2014-09-29
Filing date: 2014-09-29
Publication date: 2016-05-09

Abstract

【課題】設定された目標達成率を高い精度で達成することを可能とする。
【解決手段】電気機器の消費電力量と、消費電力量の目標値との差分の積算値を算出する差分積算部と、所定期間が経過するまでの残期間を算出する残期間計算部と、前記差分の積算値の前記残期間に対する単位期間への分配方法を決定する分配方法決定部と、を備える、機器制御装置。
【選択図】図８Ａ

Description

本発明は、機器制御技術に関する。

ある期間における電力使用量をあらかじめ設定された目標値になるように、機器を直接制御し、またはユーザにアドバイスを通知することで間接的に機器を制御する方法がある。

特許文献１では、個々の機器（分岐器）の目標値を設定することが開示されている。

国際出願公開WO2013/145525号公報

特許文献１では、個々の機器（分岐器）の目標値を設定する必要があり、ユーザにとっては手間が発生するという問題がある。

また、日々の予算(目標値)の分配が不適切であるため、目標値に対する達成率は日々においてばらつきがあり、例えば１ヵ月における達成率にも同様にばらつきが発生する場合が多い。そのため、設定した目標値が１００％とならないことが多い。

本発明は、設定された目標達成率を高い精度で達成することを可能とする。

本発明の一観点によれば、電気機器の消費電力量と、消費電力量の目標値との差分の積算値を算出する差分積算部と、所定期間が経過するまでの残期間を算出する残期間計算部と、前記差分の積算値の前記残期間に対する分配方法を決定する分配方法決定部と、を備える、機器制御装置が提供される。

本発明によれば、設定された消費電力の目標を高い精度で達成することができる。

本実施の形態による機器制御システムＸの一構成例を示す機能ブロック図である。機器制御装置のうち、消費電力量予測部と機器制御部とに関連する機能を示す機能ブロック図である。消費電力量予測部による、１ヶ月（所定期間）毎の消費電力量予測処理の流れの一例を示すフローチャート図である。本実施の形態による消費電力量予測処理を行う消費電力量予測部における機器の積算消費電力予測処理を行う消費電力量予測部の一構成例を示す機能ブロック図である。消費電力量の予測対象日と、予測に用いる計算の対象日とをカレンダーで例示した図である。１日ごとの積算消費電力量予測方法の一例を示す図である。本発明の第４の実施の形態による消費電力量予測部における処理の流れを示すフローチャート図である。本発明の第５の実施の形態による第１の表示制御処理の流れを示すフローチャート図である。表示部に表示されるユーザインターフェイスの一例を示す図である。家電の自動制御を行う本実施の形態による機器制御部を中心とした機器制御装置と、外部のインターフェイスとの一構成例を示す機能ブロック図である。制限値計算部の一構成例を示す機能ブロック図である。差分に基づく分配方法の第１例を示すフローチャート図である。差分に基づく分配方法の第２例を示すフローチャート図である。差分に基づく分配方法の第３例を示すフローチャート図である。差分に基づく分配方法の第４例を示すフローチャート図である。予測対象日の目標値を示す図である。図８Ａ、図８Ｂの機器制御部の処理の一例を示すフローチャート図である。エアコンの自動制御設定の一例を示す図である。ＬＥＤの自動制御設定の一例を示す図である。テレビの自動制御設定の一例を示す図である。図９のステップＳ１３４の処理の具体的な例を示すイメージ図である。積算電力量の時間変化を示す図である。抑制レベルと各家電の電力削減割合を示す図である。制御率の目標削減率依存を示す図である。目標値と削減結果の関係と各目標値の削減結果と理想線との差分の絶対値の平均を示す図である（家３）。目標値と削減結果の関係を示す図である（５件の平均）。目標値と削減結果の関係と、各目標値の削減結果と理想線との差分の絶対値の平均を示す図である。前日の目標と実績の差分を次の日に繰り越す方式を示す図である。分配方式別目標削減率に対する削減結果を示す図である。５件の住宅における分配方式別目標削減率に対する削減結果の平均値を示す図である。分配方式Ａにおける家に依存する目標削減率に対する削減結果を示す図である。分配方式Ｂにおける家に依存する目標削減率に対する削減結果を示す図である。分配方式Ｃにおける家に依存する目標削減率に対する削減結果を示す図である。各抑制レベルにおける電力削減率の関係を示す図である。分配方式Ａのエアコン制御設定別目標削減率に対する削減結果を示す図である。分配方式Ｂのエアコン制御設定別目標削減率に対する削減結果を示す図である。分配方式Ｃのエアコン制御設定別目標削減率に対する削減結果を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態による機器制御技術について詳細に説明する。図１Ａは、本実施の形態による機器制御システムＸの一構成例を示す機能ブロック図である。

（第１の実施の形態）
図１Ａに示すように、例えば各家電ＡからＤまでの消費電力等を「コンセント差し込み型電力センサ」８や分電盤にとりつけた「ＣＴセンサ」８ａにより測定し、その測定結果を、機器制御装置１へ提供する。また、機器制御装置１は、制御可能な家電Ａ〜Ｄ等に対して「家電の制御」を行い、制御できない家電に対しては、例えばテレビや小型モニタＭへアドバイスを表示する。

機器制御装置１は、例えば、家電機器や住宅設備機器などの複数の機器などを一括して制御できるようにしたシステム（例えば、ＨＥＭＳ：home energy management system）におけるＨＥＭＳ管理部などにより構成される。後述する消費電力量予測部１１とスケジューラ部（機器制御部）１５とを有する。家電の消費電力量予測部１１は、後述する図１Ｂの消費電力量予測部１１に対応する構成を有する。

さらに、図１Ａにおいては、例えば、省エネなどのアドバイスを行うアドバイス生成部１６、ユーザに見えるようなインターフェイスを提供する、見える化・制御ユーザインターフェイス部２３，２７等を含んでいても良い。アドバイス生成部１６は、スケジューリング結果等に応じてアドバイスを生成し、見える化・制御ユーザインターフェイス部２３，２７を介してユーザへアドバイス表示を行う。

図１Ｂは、機器制御装置１のうち、消費電力量予測部１１と機器制御部１５とに関連する機能を示す機能ブロック図である。

図１Ｂに示すように、例えば、機器制御装置１は、ある住宅や施設などにおける消費電力量を予測する消費電力量予測部１１と、機器制御部１５と、全体を制御する制御部（ＣＰＵ）１７と、種々のデータやプログラムを記憶する記憶部２１と、ユーザインターフェイスなどを表示する表示部２３と、ユーザインターフェイスを表示させた状態等でユーザ入力を行う入力部２５と、を有している。

制御部１７は、ユーザインターフェイスなどを表示するための表示制御を行う表示制御部１７ａを含む。また、記憶部２１は、過去の消費電力量データやその日の気温などを記憶する消費電力量データ記憶部２１ａを有している。そして、例えば入力部２５から入力された消費電力量又は削減量などの目標値に基づいて、機器制御部１５が各種の家電機器等を自動的に制御できるように構成されている。

尚、上記の構成の一部を、テレビジョン装置やスマートフォンＳなどの携帯端末により実現するようにしても良い。例えば、表示制御部１７ａは、テレビジョン装置やスマートフォンなどの携帯端末にユーザインターフェイスを表示させるための表示制御指示の信号を出力する出力部を備えた形態でも良く、機器制御装置１の形態は限定されない。

また、図１Ｂの機器制御装置１の各構成部は、一体でなくても良く、例えば、機器制御装置１とネットワーク接続されるサーバなどで消費電力量の予測を行って、機器制御装置１にその情報を提供するようにしても良い。このようなシステムも本発明の範疇に入るものである。

（第２の実施の形態）
図２は、消費電力量予測部１１による、１ヶ月（所定期間）毎の消費電力量予測処理の流れの一例を示すフローチャート図である。消費電力量予測の処理は、これらの例に限定されるものではなく、種々の予測アルゴリズムから選択して利用することができる。

まず、処理が開始されると（Ｓｔａｒｔ：ステップＳ１）、ステップＳ２において、制御部１７により、消費電力量データ記憶部２１ａから、消費電力量データの実績値を読み出す。また、平均気温などの環境データを読み出す。

次いで、ステップＳ３で初期予測を行う。以下、例えば、２０１３年１０月の総消費電力量を１ヶ月の総消費電力量を予測する場合における初期予測の様子を示す。このアルゴリズムは、総消費電力量の月依存をとった場合の傾向が、昨年までの傾向と同じになるとして予測値を求めるものである。

ある月の月間の総消費電力量を予測する場合に、基本的には前年同月と同程度の消費電力量になると見積もることができるが、前年と比べて家族数や家電などが増減している可能性がある。その影響までを考慮したものを消費電力量の初期予測とする。

また、家電によっては気温差によって使用量が変わってくるものがあるため、初期予測に対して、気温の違いの影響を考慮に入れた補正を行い、２つのステップを踏むことで１か月間の家庭内総消費電力量を予測する。

初期予測とは、前年同月および前年前月の総消費電力量の増減比率を前月実績値に乗じたものを翌月の予測値とするものである。この処理は、前年の実績値に対して、気温に依存せずに、例えば家族数や使用する家電の種類や数などの年月に依存する時期補正であり、気温に依存しない非気温依存予測とも言える。以下では、初期予測と称する。

ここで、対象年度＝ｙ、対象月＝ｍの１か月間の総消費電力量をＥｙ、ｍ[Ｗｈ]で表す。予測対象月（Ｙ年Ｍ月）の１ヵ月間の総消費電力量に対する初期予測Ｅ*Ｙ，Ｍ [Ｗｈ]を以下の式で求める。
予測対象月の前月のデータが揃っている場合
E*Y,M = EY-1,M・(EY, M-1 / EY-1,M-1)
予測対象月の前月のデータが揃っていない場合
E*Y,M = EY-1,M・(EY, M-2 / EY-1,M-2)

以下に初期予測の具体例を説明する。
初期予測は、例えば、以下の式による補正である。この例では、前年同月（２０１２年１０月）の実績値Ｂおよびその直前の前年前月（２０１２年９月）の実績値Ｃである総消費電力量の増減比率（Ｂ／Ｃ）を前月（実績値２０１３年９月）の実績値Ｄに乗じたものを翌月の予測値とするものである。
Ａ＝Ｄ×（Ｂ／Ｃ）

例えば、２０１３年８月では、Ｄ（２０１３年８月）＝７９７９８９×（３９５６４２／４７８３７８）＝６５９９７６となる。２０１３年９月では、８８６２５０となる。２０１３年１０月の予測値Ａは、５６６２８５×（４５１２１５／５３１２８９）＝４８０９３６と求まる。このアルゴリズムは、例えば、総消費電力値の月依存をとった場合の傾向が、昨年までの傾向と同じになるとして予測値を求めるアルゴリズムであれば、上記のものに限定されない。

次いで、ステップＳ４で、気温に依存する気温依存補正を行う。気温依存補正とは、初期予測後の予測値Ａに対して、過去のデータにおいて予測対象月の予想気温前後の平均気温に対する総消費電力量の変化量を考慮したものを予測値Ｅとするものである。
初期予測を行った予測値に対して、気温の違いの影響を考慮に入れた補正を行う。

尚、対象年度＝ｙ、対象月＝ｍの１か月間の平均気温をＴｙ，ｍ[℃]で表す。また、予測対象月（Ｙ年Ｍ月）の１ヵ月間の予想平均気温がＴ*Ｙ，Ｍ[℃]で与えられているものとする。

前年のデータは平均気温と平均消費電力量のデータが揃っているため、そのデータを参照することで平均気温と平均消費電力量の傾向を把握することができる。しかしながら、平均気温と平均消費電力量との関係は直線的な関係にはならないため、消費電力量を予測する対象月の予想平均気温に近い平均気温であった月を過去データの中から抽出し、それらの月の消費電力量の情報を参照することで予測対象月の消費電力量の補正を行う。

より、具体的には、予測対象月の前年同月の前後２ヵ月間における各月の平均気温Ｔ_{Ｙ−１，ｍ} (Ｍ−２≦ｍ≦Ｍ＋１)の中で、Ｔ_{Ｙ−１，Ｍ}とＴ_{Ｙ−１，ｍ}の間にＴ*_Ｙ，Ｍが挟まれ、かつ、|Ｔ_{Ｙ−１，Ｍ}−Ｔ_{Ｙ−１，ｍ}|が最小となる月ｍを選出する。（その月を、以下ｍと称する。）
ただし、ｍを選出する際の優先順位は以下の通りとする。
１）Ｍ±１の範囲でｍを選出する。
２）ｍ±２の範囲でＭを選出する。

予測対象月（Y年M月）の1ヵ月間の総消費電力量に対する初期予測E*_Y,Mに対して気温依存補正を行った予測値E**_Y,Mを以下の式により求める。
E**_Y,M = E*_Y,M・α
α＝ { E_Y-1,M＋(E_Y-1,M−E_Y-1,m)・(T*_Y,M−T_Y-1,M)/ (T_Y-1,M−T_Y-1,m) } / E_Y-1,M
ただし上記の１）、２）Ｍの選出の際に条件を満たすＭが見つからなかった場合には気温による補正は行わず、E**_Y,M = E*_Y,Mとする。

次いで、ステップＳ５において、ステップＳ４で算出した対象月の総消費電力量を消費電力量データ記憶部２１ａに記憶し、処理を終了する（ステップＳ６：ｅｎｄ）。

以上のように、本実施の形態によれば、過去の消費電力等のデータに基づいて、将来の月毎の総消費電力量を精度良く求めることができる。

（第３の実施の形態）
図４は、１日ごとの積算消費電力予測方法の一例を示す図である。図４に示すステップＳ５１では、第２の実施の形態のようにして１ヶ月分の総消費電力量を予測する。また、ステップＳ５２では、曜日による重み付け（曜日係数）を求める。曜日係数は、例えば統計的に求めた曜日に依存する重み付け係数である。そして、ステップＳ５４では、ステップＳ５１とステップＳ５２で求めた値を基に、曜日を考慮した１日の総消費電力量を予測する。一方、ステップＳ５３では、１日の単位時間、例えば１５分毎の積算消費電力量の推移を求める。そして、ステップＳ５５で、ステップＳ５３（Ｂ）で得られた１日の総消費電力量をステップ５４（Ａ）で得られた総消費電力量に合致させることで、１５分ごとの積算電力量の推移を補正する。

ステップＳ５１、Ｓ５２、Ｓ５３、Ｓ５４、Ｓ５５は、それぞれ、機能部としては、１ヶ月の総消費電力量予測部、曜日係数算出部、１日の（積算）消費電力量推移予測部、１日毎（単位期間）の総消費電力量予測部、積算電力量推移補正部に相当する。

そして、ステップＳ５５では、ステップＳ５３で求めた１日の積算値をステップＳ５４で求めた値に合致させることで、例えば１５分毎の積算電力量の推移の予測値を求めることができる。これらの値に基づいて、ステップＳ５６において機器の制御等を行うことができる。

このように、本実施の形態によれば、１日の消費電力の単位時間毎の推移を精度良く求めることができる。従って、機器の制御を精度良く行うことができるため、例えば省エネルギーを実現する指針を得やすいという利点がある。

（第４の実施の形態）
１日の総消費電力量の予測値は、日時に関して例えば１５分ごとの、日時に対して出力される積算予測電力量の値で示される。

図３Ａは、本実施の形態による消費電力量予測処理を行う消費電力量予測部１１における機器の積算消費電力量予測処理を行う消費電力量予測部１１ａの一構成例を示す機能ブロック図である。図３Ｂは、消費電力量の予測対象日と、予測に用いる計算の対象日とをカレンダーで例示した図である。

第１の消費電力量予測部１１ａは、消費電力値を読み出す消費電力読み出し部１１ａ−１と、消費電力値の情報処理に関する統計処理を行う統計処理部１１ａ−２と、異なる消費電力値の依存性を求めた統計値に基づいて、その依存性の重み付け係数を求める、すなわち期間の長短又は異なる期間の依存性の重み付け係数求める係数算出部１１ａ−３と、統計処理と係数算出を行った結果として消費電力値に基づいて消費電力量の予測を行う消費電力量予測部１１ａ−４と、を有している。

消費電力量の予測対象日を、例えば７月２８日（土曜日）とし、予測には、それ以前の期間に測定した消費電力値を用いる。どの程度、過去まで遡るかは、任意に選択可能であり、例えば１ヶ月前などである。予測の基準日を、例えば消費電力量の予測対象日と同じ曜日である直前の７月２０日とする。

図５は、本実施の形態による消費電力量予測部１１ａにおける処理の流れを示すフローチャート図である。
処理を開始し（Ｓｔａｒｔ：ステップＳ２１）、１日の消費電力値を、日付、曜日とともに記憶する記憶部２１から、消費電力読み出し部１１ａ−１が、予測対象日と１週間前の同曜日を基準日として、基準日より以前の同曜日の過去の第１の消費電力値と、前記基準日より以前の過去の予測対象日前の直近のx日（xは正の値）の第２の消費電力値と、予測対象日前の前記x日よりも長いy（y＞x）日の第３の消費電力値と、を読み出す（ステップＳ２２）。次いで、統計処理部１１ａ−２が、第１の消費電力値を統計的に処理した第１の統計値と、第２の消費電力値を統計的に処理した第２の統計値と、第３の消費電力値を統計的に処理した第３の統計値とを求める（ステップＳ２３）。次いで、ステップＳ２４において、係数算出部１１ａ−３が、第１の統計値と第２の統計値と第３の統計値との重み付け係数を求める。ステップＳ２５で、消費電力量予測部１１ａ−４が、重み付け係数に基づいて、予測対象日の電力消費量を求める（ステップＳ２６でｅｎｄ）。

予測結果を求めるための定数a,b,cを求める。（下記カレンダー例では２０日までのデ測結果を求めるための係数は以下のようにして求めることができる（例えば、図３Ｂのカレンダー例では２０日までのデータを利用し、２１日と比較する）。

A(t)：過去の第２の期間（全期間、例えば７月１日から基準日の７月２０日まで）の消費電力値の平均値
B(t)：過去の指定曜日（例えば７月７日、７月１４日）の消費電力値平均値
C(t)：過去の第１の期間（ある期間、例えば７月１４日から基準日の２０日まで）の消費電力値の平均値
D(t)：予測結果をフィッティングする対象日（予測日の1週前の日）の消費電力値
D(t) = aA(t)+bB(t) + cC(t)
が最も近くなるa,b,cの組み合わせを計算する。ただし、ここでtは時刻である。

定数a,b,cと予測対象日に対するA(t)、B(t)、C(t)から予測対象日の消費電力値を算出する。図３Ｂでは、２７日までのデータを利用し、２８日を予測する。

尚、上記の期間や指定曜日は、突出した値を持つ日を除外したり、求めた値に依存して期間を変更したり、などの一般的な統計処理を適用することができる。

また、消費電力値を求める代わりに、消費電力値の時間依存を求めることができる。この場合に、統計値と係数値を各時間帯又は時間毎に求めても良いし、或いは、しきい値消費電力等を用いて、オン時間とオフ時間とに切り分けた後に、オン期間とオフ期間とにおいて統計処理を行っても良い。
また、統計値としては、平均値を用いても良く、その代わりに、外挿値を統計値としても良い。

以上に説明したように、本実施の形態によれば、曜日依存性のうち比較的直近の値とそれよりも長い値を持つ統計値との重み付けを求め、この重み付けを、予測対象日の消費電力値を求める際に用いることで、曜日依存性とその期間依存性とを考慮した予測を行うことができる。

そして、対象機器の消費電力または消費電力量の総和を、家全体の総消費電力量とする。またこれらの値は、０：００から時間tまでの積算電力量として用いる。

尚、上記の予測方法では二分法を拡張した十分法により、a、b、cを算出しているが、十分法ではなく多重回帰によりa、b、cを算出するようにしても良い。
以上のように、全ての機器の消費電力量の予測値を求めることができる。

（第５の実施の形態）
図６は、本実施の形態による第１の表示制御処理の流れを示すフローチャート図であり、図７は、表示部２３に表示されるユーザインターフェイスの一例を示す図である。

尚、本実施の形態では、本日が２月６日であり、来月、すなわち３月の電気代を予想する例を示している。尚、第１の実施の形態で説明したように、３月（来月）１ヶ月の消費電力を予測する際に、２月（今月）の１ヶ月の総消費電力値はまだ求まっていない。そこで、本実施の形態では、１月の消費電力に基づいて、３月の消費電力を予測する。

図６に示すように、処理を開始すると（ステップＳ３１：Ｓｔａｒｔ）、ステップＳ３２において、当日（２月）の来月である３月の消費電力を、例えば、上記の第１の実施の形態で説明した今月の総消費電力が求まっていない場合の処理に沿って、先月の１月の総消費電力を用い、第１の実施の形態における予測処理を用いて来月（３月）の消費電力とそれに基づく電気代を求めることができる。その他、１ヶ月分の消費電力を予測できる種々の方法を用いることができ、予測方法を限定するのではない。以下の実施の形態でも同様に限定されないことは言うまでもない。

次いで、ステップＳ３３において、電気代を、電力会社の料金表等に基づいて求める。ステップＳ３４において、来月の電気代目標値を表示させ、ステップＳ３５で、目標削減レベル（調整を希望する度合い）の入力があると（Ｙｅｓ）、その値に基づいて、ステップＳ３６において、削減レベルに合わせて、目標削減レベルを表示する（ステップＳ３７でＥＮＤ）。

このように、季節や気温の変化を考慮して来月の消費電力量を予測し、電気代に換算する。この予測電気代を基準値として現在の削減レベルを乗算し、来月の電気代目標値とする。

図７の表示部２３の表示画面において、電気代目標・自動抑制タブ５１と、どのように家電を制御したら良いかをナビゲートする家電ナビタブ５３と、カレンダー表示をするカレンダタブ５５などのうちから、電気代目標・自動抑制タブ５１を選択し、今月の電気代タブ６１から来月の電気代タブ６３に切り替えると、来月の電気代に関する表示６５がなされる。

この表示６５においては、例えば、来月の電気代目標値７１などのタイトルと、２０，５１７円などの金額表示７３がなされ、ユーザは、おおまかに来月の電気代の目安を知ることができる。予測した来月の消費電力量に基づく電気代目標値に、削減レベルを乗算することで、来月の電気代を求める。

そして、来月の目標削減レベルは、いつでも自由に変更することが出来るように同じ表示画面上に、削減レベル変更のためのユーザインタフェイス７５、７７、８１、８３を設けた。表示７５は、来月の削減レベルをわかりやすく表示したものであり、表示７７は、削減レベルの値をグラフ表示したものである。現在又は変更された場合には変更後の削減レベルが明示され、また、家電の自動運転域で削減が可能な自動運転域も表示されている。この自動運転域は、照明やエアコンなどの自動運転モード（ユーザ操作を行わずに自動的に省エネルギー運転を行うモード）で対応可能な削減レベルであるか否かをユーザが知ることができるようにしている。現在のレベルが自動運転域内であれば、ユーザは、特に新たな操作をしない場合でも、家電の省エネ機能で対応できる。一方、現在のレベルが自動運転域外であれば、ユーザは、エアコンの設定温度を強制的に下げるなどの操作が必要であることを知ることができる。設定温度を下げるなどの新たなエアコンの操作が行われると、その旨の信号が入力され、自動運転域に入るかどうかを確認することができる。

表示８１は、削減レベルの変更操作を行うボタンであり、決定ボタン８３により、削減レベルの変更後の設定値が確定され、その設定値に基づく新たな計算を行わせることができる。

表示８５及び表示８７は、ユーザの参考用のグラフ表示例である。表示８５は、電気代の前月及び前年前月、前年同月及び今月（２月５日までの積算値）、前年来月、のそれぞれ実績値と、来月の予測値を、例えば棒グラフで表示したものである。これにより、前年と比べた各月の比較と、今月の前後月の増減の傾向を一目で見ることができる。表示８７は、来月の１週間毎の電気代の予測値の線グラフと、目標削減レベルを変更した場合の、変更後の目標値（棒グラフ）とを表示したものであり、変更した場合の来月の電気代を週毎に見ることができる。これらの表示は、棒グラフでなく円グラフなど別の表示形態でも良い。

以上に説明したように、１ヶ月分の電力予測処理に基づいて得られた結果を利用して、来月の電気代の目標値を一目で知ることができる。さらに、現在の目標削減レベルから増減という形で、わかりやすい目標削減処理を行い、その結果としての目標値を知ることができる。

（第６の実施の形態）
以下に本実施の形態による機器制御技術の詳細について説明する。図８Ａは、家電の自動制御を行う本実施の形態による機器制御部１５を中心とした機器制御装置１と、外部のインターフェイスとの一構成例を示す機能ブロック図である。消費電力量予測部１１は、上記において例示的に説明した構成を利用することができる。時間帯毎の電力量予測部１１−１による電力量予測値と、日毎の電力量予測部１１−２による一日の電力予測値と、月間の電力量予測部１１−３による月間の電力量予測値と、は、それぞれ、上記の各実施の形態において求めた結果を利用することが可能である。

図８Ａに示すように、機器制御部１５は、制限値計算部１５−１と、日毎の目標値分配部１５−２と、制限値超過判定部１５−３と、家電制御判定部１５−４とを有する。

制限値計算部１５−１は、図４において説明したように、消費電力量予測部１１の、月間の電力量予測部１１−３による月間の電力量予測値から求めた日毎の電力量予測部１１−２による一日の電力予測値と、時間帯毎の電力量予測部１１−１による電力量予測値と、から日毎の消費電力量の推移の補正値（積算消費電力量の予測値）を求め、積算消費電力量の予測値と現在の積算電力量１８との差分に基づいて残期間における電力量の分配方法を決定する。日毎の目標値分配部１５−２は、制限値計算部１５−１からの出力と、家電コントローラ１７からの削減率の目標値の入力を受けて、日毎に分配する目標とする日毎の消費電力量を求め、これをもとに電力量制御線を作成する。

制限値超過判定部１５−３は、複数の任意の条件判定を行う。
家電制御判定部１５−４は、制限値超過判定部１５−３における判定結果に基づいて、家電１９をどのように制御するかを判定する。

図８Ｂは、制限値計算部１５−１の一構成例を示す機能ブロック図である。制限値計算部１５−１は、電力情報受信部１５−１−１と、差分積算部１５−１−２と、残期間計算部１５−１−３と、分配方法決定部１５−１−４とを有する。

図８Ｃ〜図８Ｆは、差分に基づく分配方法の第１例〜第４例をそれぞれ示すフローチャート図である。
図８Ｃに示す例では、処理が開始され（Ｓｔａｒｔ）、ステップＳ１２１で、電力情報受信部１５−１−１が、差分の積算値と翌日の目標値を取得し、ステップＳ１２２で、差分積算部１５−１−２が差分の積算値を求め、差分の積算値を翌日の消費電力量の目標値に加算する。差分の積算値とはある期間における目標値から積算電力量を差し引いたものを示し、ここでは一例として、一日ごとの目標値、積算電力量から算出するものとする。
以下も同様に算出する。

図８Ｄに示す例では、差分積算値の正負を判定し（ステップＳ１２３）、差分の積算値を残期間で除算し（ステップＳ１２４、Ｓ１２６）、その値を残期間における各目標値に減算（ステップＳ１２５）又は加算（ステップＳ１２７）する。

図８Ｅに示す例では、差分積算値の正負を判定し（ステップＳ１２３）、判定結果が負であれば差分の積算値を残期間で除算し（ステップＳ１２４）、その値を残期間における各目標値に減算（ステップＳ１２５）する。判定結果が正であればステップＳ１２２で、差分積算部１５−１−２が差分の積算値を求め、差分の積算値を翌日の消費電力量の目標値に加算する。

図８Ｆに示す例では、差分積算値の正負を判定し（ステップＳ１２３）、判定結果が負であればステップＳ１２２で、差分積算部１５−１−２が差分の積算値を求め、差分の積算値を翌日の消費電力量の目標値に加算する。判定結果が正であれば差分の積算値を残期間で除算し（ステップＳ１２６）、その値を残期間における各目標値に加算（ステップＳ１２７）する。

差分積算部１５−１−２は、電気機器の消費電力量の前記目標値との差分を、予め定められた期間にわたり積算した積算値を、定期的に計算して、精度の良い制御を行うようにすると良い。
また、前記図８Ｃ〜図８ＦにおけるステップＳ１２１に記載された翌日の目標値、すなわち予測対象日(ｍ月ｄ日)の目標値を図８Ｇに示すように求めてもよい。図８Ｇに示す例では、ｄ日目の目標値Ｐ_ｄは、予測対象月において予測対象日を除く残期間の１日ごとの予測値のうち一部をｄ日目の予測値ｆ_ｄに割り当てることで求められる。
ここで、当該目標値をＰ_ｄは、以下の式で表される。

ただし、ｆ_ｄはｄ日目における１日分の消費電力量予測値[Ｗｈ]であり、Ｎは予測対象月に含まれる日数であり、ａ_ｎは予測対象月において予測対象日を除く残期間の１日ごとの消費電力量予測値のうち、ｄ日目の予測値ｆ_ｄに割り当てる消費電力量[Ｗｈ]。ａ_ｄは一定の値でもよいし、前記残期間の１日ごとの予測値に一定の比率を掛け合わせたものでもよい。

また、前記図８Ｃ〜図８Ｆにおいて、予測対象月の初日(ｄ＝１)の目標値についてのみ上式を適用してもよい。

図９は、図８Ａ、図８Ｂの機器制御部１５の処理の一例を示すフローチャート図である。ステップＳ１３１において、電力情報受信部１５−１−１が、対象となる月の月間の消費電力量と１日ごとにその日の消費電力量に到達するまでの積算消費電力量の予測値を取得する。この予測値は、例えば図４の処理で求めた予測値を用いることができる。

ステップＳ１３２において、電力情報受信部１５−１−１が、家電コントローラにおいてユーザが入力した、予測された月間の消費電力量に対して目標とする削減率を取得する。

ステップＳ１３３において、月間の予測値と目標削減率から目標とする月間の消費電力量を計算する。

ここで、目標とする月間の消費電力量をE [Wh]とすると、
［数２］
E ＝ E_f × P/100
ただし、Efは月間の消費電力量予測値[Wh]であり、Pは目標削減率[％] (0≦P ＜100)である。

ステップＳ１３４において、ステップＳ１３３で得られた目標月間消費電力量から１日の消費電力量目標値（図４のステップＳ５４で求めた予測値）に対して、例えば上記のいずれかの分配方法により実績値と目標値との差分を分配する。ステップＳ１３５において、ステップＳ１３４で得られた１日の消費電力量目標値にあわせて、電力量制御線を計算する。ステップＳ１３６において、一定時間ごと(例えば１５分ごと)に以下の条件ＡからＣまでの真偽判定を行い、真の数だけ抑制レベルを加算する。例えば、抑制レベルの幅は０〜２で加算結果が２を超えた場合は２とする。家電の制御設定が、抑制レベルごとに決められた制御条件を満たしていた場合、抑制レベルに応じて決められた設定で各家電を制御する。

抑制レベルの判定方法は、例えば以下の通りである。
A. 対象となる日の実際の積算消費電力量が電力量制御線を超えた場合。(抑制レベル+1)
B. 時間帯ごとの電力単価が、設定した閾値を超えた場合。(抑制レベル+1)
C. その日の目標値の達成が不可能な場合。(抑制レベル+1)

ステップＳ１３７において、一定時間ごと(例えば１５分)に、家電の制御設定が、抑制レベルごとに決められた制御条件を満たしていた場合、抑制レベルに応じて決められた設定で各家電を制御する。

すなわち、制限値計算部１５−１はユーザが設定した節電目標から当日の時間帯毎の累積電力量制限値[Wh]を求める。当該制限値を当日の累計電力量の実績値[Wh]が超過した場合に（図８Ａの１５−３）、家電制御判定部１５−４に抑制指示を出力する。家電制御判定部１５−４（図８Ａ）は、抑制指示を受けるとユーザの利便性を考慮した上で家電機器へ抑制制御信号を出力し、家電の制御を行う。
尚、抑制方法は具体例でありこれらの方法に限定されるものではない。

以下に、抑制レベルと機器制御との関係の例を示す。
図１０Ａは、エアコンの自動制御設定の一例を示す図である。抑制レベルが０であれば、制御条件は「なし」、制御設定は変更なし（現状維持）である。抑制レベルが１から４まで増加する毎に、制御条件（省エネルギーの方向へ向けての家電の動作の抑制）が強くなる方向である。図１０ＢのＬＥＤ、図１０Ｃのテレビにおいても、同様の抑制レベルによる制御が行われる。
月間の目標消費電力量を１日の目標値に分配する式は、例えば以下で示される。

１日の消費電力量の目標値をE_day[Wh]とすると、
［数３］
E_day = (E − Er ) ・ k / Σki
ただし、E は目標とする月間の消費電力量[Wh]であり、 Erは対象とする月の対象日までの積算消費電力量[Wh]であり、kは対象日の曜日係数であり、Σkiは対象日以降月末までの曜日係数の合計である。

図１１は、図９のステップＳ１３４の処理の具体的な例を示すイメージ図である。ｎ−１日目における実績が目標を超過した超過分をどのように分配するかを示している。

この分配方法は、図１１に示すように、日々の実績値が目標値以上(または目標値未満)のとき、目標値と実績値との差分を残りの日に分散させることを意味している。例えば、目標値を超える日があった場合、図１１に示す方法によれば超えた分が残りの日に分散されるため、その日以降の目標値が極端に小さくならず、削減負荷のかたよりを抑制し分散効果を期待することができる。

次に、図９のステップＳ１３５の電力量の制御線について図１２も参照しながら説明する。
電力量制御線は例えば以下の式で示される。
0:00からt [min]経過したときの電力量制御線E_max(t)[Wh]は、以下の式で表される。

［数４］
E_max(t) = max(K・E_f(t), E_day・t / Σt)
ただし、Kは予算係数であり、E_f(t)は0:00からt[min]経過したときの予測積算電力量[Wh]であり、E_dayは１日の消費電力量の目標値[Whであり]、Σtは１日の合計時間＝24×60[min]であり、予算係数Kは、以下の式で表される。

［数５］
K = E_day / E_fday
ただし、E_dayは１日の消費電力量の目標値[Wh]であり、E_fdayは１日の予測積算電力量[Wh]である。

すなわち、図１２に示すように、積算電力量の時間変化において、K・E_f(t)とE_day・t / Σtとのうち大きい方の値を電力量制御線E_max(t)[Wh]とすることで、意図する制御に近づけることができる。

以上の処理により、消費電力量を監視しながら、家電機器の適切な制御を行うことができる。

以下においては、上記の実施の形態による家電制御アルゴリズムに基づく制御による計算結果を示す。

図９のステップＳ１３６において、例えば、１ヶ月分の、１５分ごとの家全体の消費電力量及び制御対象家電の消費電力量に対して、１５分ごとに抑制レベル判定を行い、制御条件を必ず満たすとして、抑制レベルごとの制御が必ずかかるとする。抑制レベルそれぞれの制御に対してあらかじめ決めた電力削減率の分だけ各制御対象家電の消費電力が下がると仮定し、その時間帯の各制御対象家電の消費電力量として再計算する。

その再計算結果と各制御対象家電以外の家電の消費電力量を足し合わせて得られた家全体の消費電力量を、自動制御アルゴリズム適用時の消費電力量とする。入力値となる家全体の消費電力量及び制御対象家電の消費電力量は、実証実験で得られた１ヶ月間の電力量とした。なお、ステップＳ１３６のCの判定は行わない。抑制レベルと各家電の電力削減割合は図１３に示す。

対象となる月の月間の消費電力量予測値及び、１日の予測値である、0:00からt [min] 経過したときの予測積算電力量は実証実験で得られた１ヶ月間の電力量とした。図９のステップＳ１３３からステップＳ１３６までをプログラミングし、シミュレーションソフトによる計算を行った。

（計算結果）
消費電力量予測アルゴリズムを適用した効果を、ユーザへの負担の度合いで評価した。ここで、ユーザへの負担の度合いとは、例えばユーザが省エネルギーにより強いられる「がまんをする」度合いである。ユーザへの負担を評価する指標として、制御率を用いた。制御率は、家電のON時間に対する制御がかかった時間である。制御率が高い場合、常に抑制がかかっていることを意味する。抑制時の制御方法が同じ場合、制御率が低いほど、抑制のかかる時間が短くなるため、ユーザの負担は小さい。また、各抑制レベルの判定回数を合計し、それぞれの割合を算出した値でもユーザ負担を評価した。抑制レベルが大きく、その割合も大きいと、それだけより厳しい制御がかかっているといえる。

（１）シミュレーション条件
消費電力量予測アルゴリズムによる消費電力の予測有の場合、図９等の処理に従い、制御設定を決定する。一方、消費電力の予測なしの場合、曜日依存や１日の使い方を考慮しない。すなわち、１日の消費電力量目標値E_dayは、以下の式で示される。

［数６］
E_day = E / N_month
ただし、Eは目標とする月間の消費電力量[Wh]であり、Nmonthは対象月の１ヶ月の日数である。また、電力量制御線Emax(t )は以下の式で示される。

［数７］
E_max(t) = E_day・t / Σt
ただし、tは１日の経過時間[min]であり、Σtは１日の合計時間＝24×60[min]である。

月間の消費電力量予測値Efは、予測有無ともに同じ値で、実証実験で得られた１ヶ月間の電力量と同じとした。

対象となる家、期間及び目標値は以下の通りである。
対象住宅：house１、２、３、４、５ (計5軒)
対象期間：2013年１月１日〜１月３１日 (31日間)
削減目標値：0、1、2、3、4、5％

以下に結果と考察を示す。
house1の予測有無の場合での目標削減率に対する制御率の関係と全目標削減率の抑制レベルの回数を合計した時の抑制レベルの割合を図１４に示す。

図１４に示すように、図９のステップＳ１３６における制御フローのBの判定(電気代単価の閾値での判定)は、消費電力量予測アルゴリズムによる消費電力の予測の有無によって結果が変わらないため、家電が使用された時間に対する制御を行った割合である制御率の差に影響を及ぼさない。すなわち、制御率の差は電力量制御線を超えた時間の差である。予測の有無にかかわらず、目標値を大きくすると、それだけ削減する量も増えるため、制御率は大きくなる傾向がある。いずれの目標値に対しても、予測有のほうが、予測無しよりも制御率が低く、予測が有る場合、抑制時間が短くなる。また抑制レベルも予測有りの方が、抑制レベル１，２の両方の割合が低い。予測がある方が、抑制時間が短く、かつ緩やかな制御となっているため、ユーザへの負担は軽くなっている。

設定目標に対して、その目標値どおりの削減結果が得られる制御は、余分な抑制をしないため、望ましい制御である。目標値と削減結果の関係と各目標値の削減結果と理想線との差分の絶対値の平均を図１５に示す。目標値と削減結果の関係は、目標削減率がn％のとき、n％削減されることが理想である（破線）。図１５より、予測有りの場合の方が理想線に近いことがわかる。図１６に示す理想線との差分の絶対値の平均が、予測ありで約１、予測なしで約２となった。理想線との差分の絶対値の平均が、０に近いほど、理想線に近いため、予測有の方がより理想線に近いことがわかる。図１７は、目標値と削減結果の関係と、各目標値の削減結果と理想線との差分の絶対値の平均を示す図であり、図１５と同様に予測がある方が理想線に近いことがわかる。このように、消費電力量予測結果に基づく方が目標と同じような制御を行うことができることが明らかである。

次に、目標月間消費電力量から１日の消費電力量目標値への分配方法について説明する。上記のように、予測制御を行うことでユーザ負担の軽減の効果があることが示された。以下では、削減結果を理想線に近づける方法について検討する。理想線に近づける方法の検討ため、図９のステップＳ１３４における目標月間消費電力量から１日の消費電力量目標値に分配する際に、以下の３つの方式でシミュレーションを行なった。それぞれの分配方法の効果が、どれだけ理想線に近いか検証した。

図９のステップＳ１３４における、１日の消費電力量目標値に分配する際に以下の分配方式で予算を分配する。なお、予測制御は有とする。
１）分配方式Ａ
前日の目標と実績の差分を残り日数に分散させる（図１１参照）。

２）分配方式Ｂ（図１８参照）
図１８に示すように、前日の目標と実績の差分を次の日に繰り越す方式である。１日の消費電力量目標値Edayは、以下の式で表される。

［数８］
E_day = E ・k / Σki ＋ ΔE
ただし、Eは目標とする月間の消費電力量[Wh]であり、kは対象日の曜日係数であり、Σkiは対象日以降月末までの曜日係数の合計であり、ΔEは前日の消費電力量目標値と実績値の差分[Wh]である。

３）分配方式Ｃ
前日目標と実績の差分が正の場合、すなわち前日実績が目標値を超えていた場合、分配方式Aで分配する。前日目標と実績の差分が負の場合、すなわち前日の実績が目標値超えなかった場合、分配方式Bで分配する。

図１９は、分配方式別目標削減率に対する削減結果を示す図である。図２０は、５件の住宅における分配方式別目標削減率に対する削減結果の平均値を示す図である。図１９では分配方式Ｂが理想線に近い。しかしながら、平均値をとると、図２０のように必ずしも分配方式Ｂが理想線に近いとはいえない。図２１から図２３に示すように、各分配方式における家に依存する目標削減率に対する削減結果をみると、理想線と実際の値との差異は、分配方式にはあまり依存しないことがわかる。換言すれば、いずれの分配方式でもほぼ理想線に近い結果が得られている。

以下に、家電制御設定の効果について説明する。実証実験における抑制レベルごとの家電制御設定は、ユーザの負担軽減を第１に考え、段階的に比較的緩やかに制御設定が厳しくなっていくが、急激に消費電力が下がるような制御設定をした場合についても検討を行う必要がある。家電の制御設定が目標達成に与える影響を示す。

抑制レベルが１のときエアコンの消費電力が１０％下がる設定をする場合と２０％下がる設定をする場合とを想定する。各抑制レベルにおける電力削減率の関係を図２４に示す。尚、予測制御は有とする。抑制レベルを大きくすると、電力削減率は大きくなる。この図の結果に基づいて、分配方式毎のエアコン制御設定別目標削減率に対する削減結果を示す。

図２５から図２７までは、分配方式ＡからＣまでのエアコン制御設定別目標削減率に対する削減結果を示す図である。いずれの方式も、理想線と良い一致を示した。

以上の結果から、特に予測有りの場合には、分配方式に依存せずに、理想線と良い一致となる。

本実施の形態によれば、日々の目標達成率のばらつきを低減させることで、節電のために行う機器の制御またはアドバイス通知の過不足を抑え、ユーザの快適性を損なわず、設定された目標値を高い精度で達成することが可能となる。

本実施の形態において、処理および制御は、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）やＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。

また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。

また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。

また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。

また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。機能の少なくとも一部は、集積回路などのハードウェアで実現しても良い。

本発明は、機器制御装置に利用可能である。

Ｘ…機器制御システム、１…機器制御装置、１１…消費電力量予測部、１５…機器制御部、１５−１…制限値計算部、１５−２…日毎の目標値分配部、１５−３…制限値超過判定部、１５−４…家電制御判定部、１７…家電コントローラ、１５−１−１…電力情報受信部、１５−１−２…差分積算部、１５−１−３…残期間計算部、１５−１−４…分配方法決定部。

本発明は、以下の開示を含む。
（付記）本発明は以下の開示を含む。
（１）
電気機器の消費電力量と、消費電力量の目標値との差分の積算値を算出する差分積算部と、
所定期間が経過するまでの残期間を算出する残期間計算部と、
前記差分の積算値の前記残期間に対する単位期間への分配方法を決定する分配方法決定部と、を備える、機器制御装置。

設定された消費電力の目標値を高い精度で達成することができる。
（２）
前記差分積算部は、
前記電気機器の消費電力量の前記目標値との差分について、予め定められた期間にわたり積算した積算値を、定期的に算出することを特徴とする、（１）に記載の機器制御装置。
（３）
前記分配方法は、前記差分の積算値を前記残期間で除算した値を、前記残期間における各目標値に加算する方法であることを特徴とする、（１）又は（２）に記載の機器制御装置。
（４）
前記分配方法は、前記差分の積算値を翌日の目標値に加算する方法であることを特徴とする、（２）に記載の機器制御装置。
（５）
前記分配方法は、前記差分の積算値が負の値となるとき、該差分の積算値を前記残期間で除算した値を、前記残期間における各目標値から減算し、
前記差分の積算値が正の値となるとき、該差分の積算値を翌日の目標値に加算する方法であることを特徴とする、（１）または（２）に記載の機器制御装置。
（６）
さらに、
制御に対してあらかじめ決めた電力削減率の分だけ各制御対象家電の消費電力が下がると仮定し、その時間帯の各制御対象家電の消費電力量として再計算し、その再計算結果と各制御対象家電以外の家電の消費電力量を足し合わせて得られた全体の消費電力量を、前記電気機器の消費電力量とすることを特徴とする（１）から（５）までのいずれか１に記載の機器制御装置。
予測値に基づいて制御することで、達成率をより良くすることが出来る。

（７）
前記消費電力量の目標値を、
前記単位期間における消費電力量推移の予測値を、前記所定期間における消費電力量の予測値を曜日係数による重み付けして得られた前記単位期間における予測値と一致させるようにして求めることを特徴とする（１）から（６）までのいずれか１に記載の機器制御装置。
（８）
電気機器の消費電力量と、消費電力量の目標値との差分の積算値を算出する差分積算ステップと、
所定期間が経過するまでの残期間を算出する残期間計算ステップと、
前記差分の積算値の前記残期間に対する単位期間への分配方法を決定する分配方法決定ステップと、を有する制御アルゴリズムにより機器を制御する機器制御方法。
（９）
コンピュータに、（８）に記載の機器制御方法を実行させるためのプログラム。

Claims

電気機器の消費電力量と、消費電力量の目標値との差分の積算値を算出する差分積算部と、
所定期間が経過するまでの残期間を算出する残期間計算部と、
前記差分の積算値の前記残期間に対する分配方法を決定する分配方法決定部と、を備える、機器制御装置。
前記差分積算部は、
前記電気機器の消費電力量の前記目標値との差分について、予め定められた期間にわたり積算した積算値を、定期的に算出することを特徴とする、請求項１に記載の機器制御装置。
前記分配方法は、前記差分の積算値を前記残期間で除算した値を、前記残期間における各目標値に加算する方法であることを特徴とする、請求項１又は２に記載の機器制御装置。
前記分配方法は、前記差分の積算値を翌日の目標値に加算する方法であることを特徴とする、請求項２に記載の機器制御装置。
前記分配方法は、前記差分の積算値が負の値となるとき、該差分の積算値を前記残期間で除算した値を、前記残期間における各目標値から減算し、
前記差分の積算値が正の値となるとき、該差分の積算値を翌日の目標値に加算する方法であることを特徴とする、請求項１または２に記載の機器制御装置。
さらに、
制御に対してあらかじめ決めた電力削減率の分だけ各制御対象家電の消費電力が下がると仮定し、その時間帯の各制御対象家電の消費電力量として再計算し、その再計算結果と各制御対象家電以外の家電の消費電力量を足し合わせて得られた全体の消費電力量を、前記電気機器の消費電力量とすることを特徴とする請求項１から５までのいずれか１項に記載の機器制御装置。