JP2016146199A - エネルギープラニングシステム - Google Patents

Abstract

【課題】一住宅について適切なエネルギープランを提案するエネルギープラニングシステムを提供する。
【解決手段】エネルギープラニングシステム１０は、住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知部１１０と、その住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測部１２０と、検知部１１０による検知結果及び予測部１２０により予測された生活スタイルに基づいてその住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案部１５０とを備える。ここで、エネルギープランは、将来の１以上の時点におけるエネルギーの生成、保持及び利用に関する計画である。
【選択図】図２

Description

本発明は、住宅での電気、ガス等のエネルギーの管理技術に関し、特に住宅でのエネルギーの利用、生成等に関連するプラン（計画）を立案するエネルギープラニングシステムに関する。

従来、住宅におけるエネルギー管理をするＨＥＭＳ（Home Energy Management System）が知られている。ＨＥＭＳでは、エネルギー消費の抑制等のために、住宅における１台以上のＨＥＭＳ機器をＨＡＮ（Home Area Network）を介してＨＥＭＳコントローラが制御する。また、ＨＥＭＳは、例えば住宅における電力の使用量を測定して測定結果を住宅におけるＨＥＭＳ機器で表示して、居住者に使用電力量を認知させる。

また、従来、商用の電力系統から買電した電力量とその電力系統に売電される電力量とを測定する電力測定装置からの測定結果と、電力料金の単価とに基づいて電気料金を算出して表示する表示装置が知られている（特許文献１参照）。

特開２００８−１５８７０１号公報

上述のＨＥＭＳにより使用電力量を認識し、特許文献１の表示装置により電気料金を認識することはできても、住宅の居住者にとって住宅におけるエネルギー管理として何かを実行する必要があるのか、何を実行すると良いのか等を認知することは容易ではない。個々の住宅におけるエネルギー需要は住宅毎の各種事情によって異なるため、どの住宅にも適切となる統一的なエネルギープランは存在しない。

そこで、本発明は、一住宅について適切なエネルギープランを提案するエネルギープラニングシステムを提供する。また、本発明は、このエネルギープラニングシステムに関連するエネルギープラニング方法及び制御プログラムを提供する。

上記課題を解決するために本発明の一態様に係るエネルギープラニングシステムは、住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知部と、前記住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測部と、前記検知部による検知結果及び前記予測部により予測された生活スタイルに基づいて前記住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案部とを備えるエネルギープラニングシステムである。ここで、前記エネルギープランは、将来の１以上の時点におけるエネルギーの生成、保持及び利用に関する計画である。

また、上記課題を解決するために本発明の一態様に係るエネルギープラニング方法は、１又は複数のコンピュータによって実行されるエネルギープラニング方法であって、住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知ステップと、前記住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測ステップと、前記検知ステップにおける検知結果及び前記予測ステップにおいて予測された生活スタイルに基づいて前記住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案ステップとを含むエネルギープラニング方法である。ここで、提案ステップは、前記検知ステップにおける検知結果及び前記予測ステップにおいて予測された生活スタイルに基づいて前記住宅の将来のエネルギー需要を予測し、前記エネルギー需要に応じた前記住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力し、前記エネルギープランは、将来の１以上の時点におけるエネルギーの生成、保持及び利用に関する計画である。

また、上記課題を解決するために本発明の一態様に係る制御プログラムは、コンピュータにエネルギープラニング処理を実行させるための制御プログラムであって、エネルギープラニング処理は、住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知ステップと、前記住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測ステップと、前記検知ステップにおける検知結果及び前記予測ステップにおいて予測された生活スタイルに基づいて前記住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案ステップとを含む制御プログラムである。ここで、提案ステップは、前記検知ステップにおける検知結果及び前記予測ステップにおいて予測された生活スタイルに基づいて前記住宅の将来のエネルギー需要を予測し、前記エネルギー需要に応じた前記住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力し、前記エネルギープランは、将来の１以上の時点におけるエネルギーの生成、保持及び利用に関する計画である。

本発明のエネルギープラニングシステム等は、個々の住宅のために適切なエネルギープランに関する情報を出力する。

実施の形態に係るエネルギープラニングシステムに関連する装置群を示すシステム概略図である。 エネルギープラニングシステムの機能ブロック図である。 エネルギー設備の稼動実績を示すグラフである。 住宅における使用電力量を示すグラフである。 設備価格情報の構成及び内容例を示す図である。 エネルギー購入価格情報の構成及び内容例を示す図である。 エネルギープラニングシステムの動作を示すフローチャートである。 エネルギープランに関する情報を表示した画面例を示す図である。 変形例に係るエネルギープラニングシステムの機能ブロック図である。

（実施の形態１）
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。ここで示す実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。従って、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、並びに、ステップ（工程）及びステップの順序等は、一例であって本発明を限定するものではない。以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。

以下、本発明の一実施形態に係るエネルギープラニングシステムについて説明する。

（構成）
図１は、実施の形態に係るエネルギープラニングシステム１０に関連する装置群を示すシステム概略図である。同図に示すエネルギープラニングシステム１０では、各住宅（住宅２０ａ、住宅２０ｂ、住宅２０ｃ等）に設置されたＨＥＭＳ２００とエネルギープラニングサーバ１００と、携帯端末３０とがネットワーク１１で通信可能となるように構成されている。また、エネルギープラニングサーバ１００は、外部サーバ群とネットワーク１１を介して通信可能となっている。ネットワーク１１は、例えばインターネット等の広域ネットワークを含む。

図１に示すように構成されたエネルギープラニングシステム１０は、エネルギープラニング方法を実行し、各住宅について適切なエネルギープランを提案する機能を有するシステムである。ここで、エネルギープランは、将来の１以上の時点における電気、ガス等のエネルギーの生成、保持及び利用に関する計画であり、例えば、エネルギー設備の導入計画、エネルギー関連サービスの提供を受ける計画等である。エネルギー設備は、エネルギーの生成、保持及び利用のいずれかを行う機能を有する設備であり、例えば電気機器、発電システム（太陽電池モジュール等）、蓄電システム、電気自動車の充電装置、燃料電池等である。また、エネルギー関連サービスは、電力会社等のエネルギー供給元によるエネルギー売買に関してのサービスであり、例えばエネルギーの売買に係る契約を伴う。エネルギー関連サービスの例としては、例えば電気料金に関する単純従量制の標準的なサービス、一定条件下で電気料金を割引する各種の割引サービス等が挙げられる。本実施の形態においては、主にエネルギーの一例である電気エネルギーに注目して説明を行うが、ガスその他のエネルギーについてもエネルギープラニングにおいて電気エネルギーと同様に扱い得る。

ＨＥＭＳ２００は、図１に示すように、ＨＥＭＳコントローラ２１０、電力測定装置２１５及びＨＥＭＳ機器群を備える。電力測定装置２１５は、住宅２０ａで電力系統から供給される電力を分岐させる分電盤等に設けられ、各分岐回路に接続された電気機器の消費する電力或いは発電装置が電力系統側に出力する余剰電力を測定するための電流センサ等の電気回路を有する装置である。ここで、電気機器は、ＨＥＭＳ機器を含む。電力の分岐は例えば住宅２０ａの部屋毎（例えば寝室、玄関等）、或いはその部屋の一部毎（例えば空調機器の設置部分、ヒートポンプ給湯機器の設置部分等）等に対応してなされる。ＨＥＭＳコントローラ２１０は、例えば分電盤等に収容され、電力測定装置２１５から測定結果を取得し、エネルギー消費量の低減等のために一定条件下でＨＥＭＳ機器を制御する装置である。ＨＥＭＳコントローラ２１０は、ＨＥＭＳ機器から取得したデータ及び電力測定装置２１５から取得した測定結果をネットワーク１１を介してエネルギープラニングサーバ１００に送信する機能を有する。なお、ＨＥＭＳコントローラ２１０は、メモリ、通信回路及びＣＰＵ（Central Processing Unit）を備える。各ＨＥＭＳ機器は、エネルギーの観点からはエネルギー設備であり、ユーザインタフェース（ＵＩ：User Interface）手段を有する負荷装置２２１、負荷装置２２２、発電装置２２３、蓄電装置２２４等である。負荷装置２２１は、住宅の居住者の入力を受け付けて情報の提示（例えば映像の表示、音声の出力等）を行うＵＩ手段（ディスプレイ、タッチパネル、キーボード等）を有し、例えばタブレット、モニター等である。この負荷装置２２１は、例えばＨＥＭＳ２００においてＨＥＭＳコントローラ２１０が電力測定装置２１５から取得した消費電力（使用電力量）等のデータを表示可能である。これにより、住宅２０ａの居住者に例えば使用電力量等が見えるようになり、所謂「エネルギーの見える化」が実現される。負荷装置２２２は、例えば照明器具、空調機器（エアコン）、冷蔵庫、ヒートポンプ給湯機器、電磁調理器、テレビ受像機等の電気機器、或いは、電気自動車の充電装置等であり、稼動することにより電力を消費する。発電装置２２３は、例えば太陽光発電のための太陽電池モジュール等であり、電力の生成を行う。発電装置２２３の生成する電力は、例えば、他のエネルギー設備（負荷装置２２１、負荷装置２２２等）により消費される電力を賄うために用いられて余剰が生じればその余剰電力は電力会社に売られる。蓄電装置２２４は、蓄電及び放電により電力を効率的に利用するため或いは停電時に備えるための装置であり、例えばリチウムイオン蓄電システム等である。蓄電装置２２４は、例えば、電力会社から例えばオール電化サービス等として時間帯別料金制で電力が提供されている場合には、買電価格の低い時間帯に電力を蓄電し、買電価格の高い時間帯では電力を放出して負荷装置２２２等に供給する。つまり蓄電装置２２４は、蓄電した電力を放出することにより負荷装置２２２等に消費される電力を賄う。なお、住宅２０ｂ及び住宅２０ｃにも住宅２０ａと同様にＨＥＭＳ２００に相当するＨＥＭＳが含まれている。住宅２０ａには発電装置２２３及び蓄電装置２２４が存在する例を示したが、住宅によってはその住宅におけるＨＥＭＳのＨＥＭＳ機器群に、発電装置或いは蓄電装置が含まれない場合もあり得る。

携帯端末３０は、タッチパネル等の入力手段、ディスプレイ、メモリ、通信回路及びＣＰＵを備える端末装置（例えばスマートフォン）である。

エネルギープラニングサーバ１００は、ハードディスク等の記録装置、メモリ、通信回路及びＣＰＵを備えるサーバ装置である。メモリは、プログラム及びデータを予め保持しているＲＯＭ、プログラムの実行に際してデータ等の記憶に利用するためのＲＡＭ等であり、例えば不揮発性メモリを含んでいてもよい。ＣＰＵは、メモリに格納されたプログラムを実行することにより通信回路等を制御してエネルギープラニング処理を行う。このエネルギープラニングサーバ１００は、各住宅のＨＥＭＳコントローラからデータを取得し、各住宅について、エネルギープランを立案してその立案したエネルギープランに関する情報を当該住宅のＨＥＭＳコントローラに送信する機能を有する。エネルギープラニングサーバ１００は、ある住宅のエネルギープランの立案のために、その住宅におけるエネルギー設備の状態及びその住宅の居住者の生活スタイル等に基づいて、その住宅における将来のエネルギー需要を予測し、エネルギーコストを算出する。エネルギーコストの算出には、その住宅のエネルギー設備の発電能力、蓄電能力等の分析処理、エネルギーの売買価格の推移を推定する推定処理等を必要とする。このエネルギープランの立案に際してエネルギープラニングサーバ１００は、外部サーバ群から情報を取得して参照する。

外部サーバ群には、例えば天気情報サーバ９１、一の電力会社サーバ９２、他の電力会社サーバ９３、ＤＲアグリゲータサーバ９４、ガス会社サーバ９５等や、図示していないその他の外部サーバがある。天気情報サーバ９１は、地域毎の天気等の気候情報を提供するサーバ装置である。気候情報は例えば太陽電池モジュールの発電する電力量を算定するために利用できる。電力会社サーバ９２及び電力会社サーバ９３は、それぞれ異なる電力会社に設けられたサーバ装置であり、その電力会社が提供するエネルギー関連サービスに関する情報（例えば電力料金等を定めるエネルギー売買契約に関する情報）等を提供するサーバ装置である。ＤＲ（Demand Response）アグリゲータサーバ９４は、ＤＲアグリゲータに運営されるサーバ装置であり、電力消費のピーク時における電力供給の不足を防止する等のために住宅での電力消費パターンを変化させる取引に関する情報を提供するサーバ装置である。ガス会社サーバ９５は、ガス料金に関する情報を提供するサーバ装置である。なお、電力会社サーバ９２、電力会社サーバ９３、ＤＲアグリゲータサーバ９４及びその他の外部サーバは、エネルギーに関する将来の計画を示すエネルギー施策情報を提供する。エネルギー施策情報は、例えば、将来の１以上の時点におけるエネルギー設備の導入、運用等の収支に影響を与える事柄の計画を示す情報であり、将来のエネルギー価格に関する情報を含む。エネルギー施策情報の例としては、例えば、エネルギー設備の導入に対する補助金付与の実施計画を示す情報、売電価格の変更時期と内容を示す情報等が挙げられる。また、エネルギー施策情報は、現在におけるエネルギー設備の導入、運用等の収支に影響を与える事柄を示す情報であってもよく、例えば、エネルギー設備の導入に対して現在付与される補助金について示す情報、現在の売電価格を示す情報等でもよい。

図２は、エネルギープラニングシステムの機能ブロック図である。この機能ブロック図では、上述したエネルギープラニングサーバ１００、携帯端末３０及びＨＥＭＳ２００の機能面での主な構成要素を示している。

携帯端末３０は、図２に示すように機能面では入力受付部３１を備える。入力受付部３１は、入力手段、ＣＰＵ、通信回路等で構成され、入力された情報をネットワーク１１を介してエネルギープラニングサーバ１００に送信する機能を有する。

ＨＥＭＳ２００は、図２に示すように機能面では入力受付部２０１、収集部２０２、測定部２０３及び提示部２０４を備える。

入力受付部２０１は、主としてＵＩ手段を有する負荷装置２２１及びＨＥＭＳコントローラ２１０により実現され、住宅２０ａの居住者により入力された情報をネットワーク１１を介してエネルギープラニングサーバ１００に送信する機能を有する。入力受付部２０１は、例えば住宅２０ａにおける居住者の将来の変化を示す情報（例えば家族構成の変化、購入予定の負荷装置等の情報）の入力を受け付ける。このような情報の入力は、携帯端末３０における入力受付部３１によっても可能である。

収集部２０２は、電力測定装置２１５及びＨＥＭＳコントローラ２１０により実現され、電力測定装置２１５が測定した住宅２０ａにおける各分岐回路に接続された１又は複数のエネルギー設備の消費等した電力量のデータを収集する機能を有する。エネルギー設備の消費等した電力量のデータは、発電装置等のエネルギー設備が電力系統側への出力した電力量のデータを含み得る。つまり、収集部２０２は、各分岐回路単位でエネルギー設備（ＨＥＭＳ機器）の稼動実績に係るデータを収集する機能を有するとも言える。なお、収集部２０２は、収集したデータをネットワーク１１を介してエネルギープラニングサーバ１００に送信する機能も有する。図３は、電力測定装置２１５の測定結果が示す、あるＨＥＭＳ機器（例えばエアコン）の消費電力の時間的変化を表したグラフである。同図の期間ｔ２及び期間ｔ４では消費電力は、一定の低い待機電力値（例えば２Ｗ）であり、期間ｔ１及び期間ｔ３では消費電力は期間ｔ２及び期間ｔ４よりも高い電力値となっている。電力測定装置２１５は電力量を逐次測定しその測定結果は蓄積される。従って、測定結果から住宅２０ａにおける各種のＨＥＭＳ機器が稼動している時間帯及び待機している時間帯を知ることができ、月、年等の期間での稼働状況（稼動時間帯の変化等）を知ることができるようになる。

測定部２０３は、電力測定装置２１５及びＨＥＭＳコントローラ２１０により実現され、住宅２０ａの総合的な使用電力量を測定して、測定結果をネットワーク１１を介してエネルギープラニングサーバ１００に送信する機能を有する。ＨＥＭＳコントローラ２１０は、電力測定装置２１５が測定した各分岐回路で消費等される電力量を統合して、住宅２０ａの総合的な使用電力量を得る。図４は、住宅における使用電力量を示すグラフである。エネルギープラニングサーバ１００は、測定部２０３から、同図に示すような、時間と対応付けられた使用電力量の情報を取得できる。

提示部２０４は、ＨＥＭＳコントローラ２１０、及び、タブレット等のＵＩ手段を有する負荷装置２２１により実現され、エネルギープラニングサーバ１００から受信した情報を提示（例えばディスプレイに表示）する機能を有する。

エネルギープラニングサーバ１００は、図２に示すように機能面では検知部１１０、予測部１２０、取得部１３０、記憶部１４０及び提案部１５０といった機能構成要素を備える。ここでは、エネルギープラニングサーバ１００が、住宅２０ａのＨＥＭＳコントローラ２１０等からデータを取得し、住宅２０ａについてエネルギープランを立案する場合に着目して各機能構成要素の説明を行う。

検知部１１０は、通信回路、プログラムを実行するＣＰＵ等により実現され、住宅２０ａにおけるエネルギー設備の状態を検知して提案部１５０に伝達する機能を有する。住宅２０ａにおけるエネルギー設備の状態としては、住宅２０ａに設置されているエネルギー設備の識別情報（製品番号、製品名称等）、種類（発電装置、蓄電装置及び負荷装置の区別等）、使用期間等が挙げられる。検知部１１０は、例えばＨＥＭＳ２００の収集部２０２により収集されたエネルギー設備の稼動実績のデータを取得してこのデータから住宅２０ａにおけるエネルギー設備の状態を検知する。また、検知部１１０は、ＨＥＭＳ２００の入力受付部２０１或いは携帯端末３０の入力受付部３１により受け付けられた入力情報に基づいて住宅２０ａにおけるエネルギー設備の状態を検知してもよい。この入力情報はエネルギー設備の状態を示す情報である。検知部１１０は、携帯端末３０或いはＨＥＭＳコントローラ２１０との通信により、住宅２０ａの居住者にこの入力情報の入力を促すための質問等を記したアンケート用画面を、ＨＥＭＳ機器或いは携帯端末３０に表示させてもよい。

予測部１２０は、通信回路、プログラムを実行するＣＰＵ等により実現され、住宅２０ａの居住者（１以上の居住者の集合）の将来の生活スタイルを予測して予測結果を提案部１５０に伝達する機能を有する。住宅２０ａの居住者の生活スタイルは、住宅２０ａの居住者の家族構成（人数、年齢等）、在宅時間帯、睡眠時間帯等を含む。予測部１２０は、例えばＨＥＭＳ２００の収集部２０２により収集されたエネルギー設備の稼動実績のデータを取得してこのデータから住宅２０ａの居住者の現在までの生活スタイルの状況（変化傾向等）を把握し、将来の生活スタイルを予測する。例えば、エアコン等の消費電力の時間的変化（図３参照）等から居住者の在宅時間帯を推定し、例えば、寝室の照明器具の消費電力の時間的変化等から居住者の睡眠時間帯を推定し、総合的な使用電力量等から居住者の人数を推定し得る。また、予測部１２０は、ＨＥＭＳ２００の入力受付部２０１或いは携帯端末３０の入力受付部３１により受け付けられた入力情報に基づいて住宅２０ａの居住者の将来の生活スタイルを予測してもよい。この入力情報は、例えば住宅２０ａにおける居住者の将来の変化を示す情報であり、具体的には家族構成の変化内容及び変化時期、居住者が住宅２０ａで生活するに際して使用するエネルギー設備等の購入予定時期等である。予測部１２０は、携帯端末３０或いはＨＥＭＳコントローラ２１０との通信により、住宅２０ａの居住者にこの入力情報の入力を促すための質問等を記したアンケート用画面を、ＨＥＭＳ機器或いは携帯端末３０に表示させてもよい。

取得部１３０は、通信回路、プログラムを実行するＣＰＵ等により実現され、ネットワーク１１を介して外部サーバ群のいずれかからエネルギー施策情報を取得して提案部１５０に伝達する機能を有する。

記憶部１４０は、記録装置、メモリ等により実現され、１又は複数のエネルギー設備の価格を示す設備価格情報と、１又は複数のエネルギー関連サービスにおけるエネルギー購入価格を示すエネルギー購入価格情報とを記憶する機能を有する。図５は、設備価格情報５０の構成及び内容例を示す図である。同図に示すように、設備価格情報５０は、発電装置又は蓄電装置についての情報としてエネルギー設備５１及び価格５２の組を複数含んで構成される。エネルギー設備５１は発電装置又は蓄電装置の識別用の情報である。価格５２は、該当の発電装置又は蓄電装置の価格を示す。図６は、エネルギー購入価格情報６０の構成及び内容例を示す図である。同図に示すように、エネルギー購入価格情報６０は、エネルギー関連サービス毎についてエネルギー関連サービス種別６１及び価格情報６２の組を含んで構成される。エネルギー関連サービス種別６１は、エネルギー関連サービスの識別用の情報である。価格情報６２は、該当のエネルギー関連サービスにおける料金単価であり、条件毎に料金単価が変化するサービスであればその条件と料金単価との対応関係等を示す情報である。一例として、単純従量制を用いた標準サービスの場合では、契約最大電力量が一定範囲Ａ（例えば１５０ｋＷｈ以下）の場合に料金単価がａ円であり、その一定範囲Ａより契約最大電力量が大きい範囲Ｂの場合には料金単価がａ円より高いｂ円である。また、価格情報６２は、例えばＤＲ（Demand Response）インセンティブ割引サービスでは、ＤＲアグリゲータとの契約により、電力抑制要求に対応した特定の発電装置等を導入していれば電力の料金単価がｃ円に割引される等といった情報を示す。また、ＤＲ（Demand Response）において、前日に電力抑制要求を行うか、当日に電力抑制要求を行うかによって料金が変動するようにしてもよい。価格情報６２は、時間帯別或いは曜日別の料金体系、エネルギー設備の購入との組み合わせでの料金体系、集合住宅等での高圧受電契約での料金体系等の情報を含んでもよい。なお、エネルギープラニングサーバ１００は設備価格情報及びエネルギー購入価格情報を外部サーバ群のいずれかから取得して記憶部１４０に格納してもよい。

提案部１５０は、通信回路、プログラムを実行するＣＰＵ等により実現され、検知部１１０による検知結果及び予測部１２０により予測された生活スタイルに基づいて住宅のためのエネルギープランを立案しエネルギープランに関する情報を出力する機能を有する。具体的には、提案部１５０は、住宅２０ａにおけるエネルギー設備の状態及び住宅２０ａの居住者の生活スタイル等に基づいて、住宅２０ａにおける将来のエネルギー需要を予測し、エネルギーコストを算出して、エネルギープランを決定する。決定されたエネルギープランに関する情報は提案部１５０によりＨＥＭＳコントローラ２１０に送信され、提示部２０４において提示され得る。

（動作）
以下、上述の構成を備えるエネルギープラニングシステム１０におけるエネルギープランの立案に係る動作について図７に即して説明する。ここでは、住宅２０ａについてのエネルギープランの立案を例として説明するが、住宅２０ｂ、住宅２０ｃ等についても同様である。

図７は、エネルギープラニングシステム１０の動作を示すフローチャートである。なお、同図に、各処理のステップで取り扱うデータ等を付記している。この動作は、例えば数ヶ月毎に定期的に繰り返し実行されてもよいし、住宅２０ａの居住者によるＨＥＭＳ２００への操作、例えば負荷装置２２１（タブレット等）へのエネルギープランの要求を示す操作等を、契機として実行されてもよい。或いは、図７の動作は、外部サーバ群におけるエネルギー施策情報、設備価格情報、エネルギー購入価格情報等のエネルギープランの立案に用いられる情報のいずれかが更新された場合に、実行されるようにしてもよい。

まず、ＨＥＭＳ２００の収集部２０２は、住宅２０ａにおけるエネルギー設備の稼動実績に係るデータの収集を行う（ステップＳ１）。

続いて、エネルギープラニングサーバ１００の検知部１１０は、収集部２０２、入力受付部２０１或いは入力受付部３１から取得した情報に基づいて住宅２０ａにおけるエネルギー設備の状態を検知する（ステップＳ２）。これにより、住宅２０ａに存在するエネルギー設備の種類、使用期間等が検知される。この検知結果は提案部１５０に伝達される。

エネルギープラニングサーバ１００の予測部１２０は、収集部２０２、入力受付部２０１或いは入力受付部３１から取得した情報に基づいて住宅２０ａの居住者の将来の生活スタイルを予測する（ステップＳ３）。これにより、生活スタイル、即ち居住者の家族構成（例えば人数、年齢等）、在宅時間帯、睡眠時間帯等の現状及び将来の変化等が予測される。具体例としては、住宅２０ａの１人暮らしの居住者の在宅時間が２年後に平均で１０時間増加すること、住宅２０ａの居住者が３年後に１人増加すること等といった変化が予測され得る。また、３年後に居住者が電気自動車を購入する予定であるため使用電力量等が増大すること等といった変化が予測され得る。また、燃料電池自動車を購入する予定であるとすれば燃料（エネルギー資源）の使用量が増大するといった変化が予測され得る。このような予測結果は提案部１５０に伝達される。なお、生活スタイルは、エネルギーの需要の程度を推定する材料となり得る。例えば住宅２０ａの居住者の家族構成の人数が多い程、住宅２０ａでの消費電力は大きくなると推定でき、また、家族構成の年齢が高齢者のみであれば電力消費が少ない傾向が高いと推定できる。また、住宅２０ａの居住者の在宅時間が長い程、住宅２０ａでの消費電力は大きくなると推定でき、また睡眠時間帯と消費電力との相関を調査した統計データを参照すれば住宅２０ａの居住者の睡眠時間帯に対応して消費電力を推定できる。

エネルギープラニングサーバ１００の提案部１５０は、ＨＥＭＳ２００の測定部２０３による使用電力量等といった現在までのエネルギーの使用量の測定結果を収集する（ステップＳ４）。この測定結果により、エネルギーの使用量の推移を知ることができる。

提案部１５０は、各種情報を収集して住宅２０ａにおける将来のエネルギー需要（つまり将来におけるエネルギーの使用量）を予測する（ステップＳ５）。具体的には、提案部１５０は、ステップＳ２で検知されたエネルギー設備の状態、ステップＳ３で予測された居住者の将来の生活スタイル、ステップＳ４で収集した測定結果から得られるエネルギーの使用量の推移、及び、外部サーバから取得した各種データ（地域の気候情報等）に基づいて、予測を行う。なお、エネルギー設備の種類によっては時間帯、季節等によってエネルギー生成の量或いは消費の量が変化する機器もあるので、これらの種類毎の特徴を示す情報に基づいてエネルギー需要の予測を行ってもよい。種類毎の特徴については、例えば、ヒートポンプ給湯機器は夜間の時間帯の電力を活用して水温を上昇させるという特徴を有し、電気自動車の充電装置は主に夜間の時間帯に利用されるという特徴を有する。また、エアコンは、夏は昼間から夜間までの時間帯に利用され、冬は夜間から朝方までの時間帯に利用され、春及び秋にはほとんど利用されないという特徴を有する。

続いて、提案部１５０は、エネルギープランを決定する（ステップＳ６）。この決定は、ステップＳ５で予測したエネルギー需要と、外部サーバから取得した各種データ（設備価格情報、エネルギー購入価格情報、エネルギー施策情報等）と、ステップＳ２で検知された住宅２０ａの既存のエネルギー設備の状態等とに基づきなされる。ステップＳ３で予測された将来の生活スタイルに応じて変動するエネルギー需要に対応して、効果的な時期に、発電装置、蓄電装置等のエネルギー設備を導入する又は効果的な時期にエネルギー関連サービスの提供を受けるようなエネルギープランを決定し得る。エネルギープランの決定は、現状維持の場合のエネルギーコストの算出の後に、エネルギー設備の選定、エネルギー関連サービスの選定、エネルギーコストの算出といった処理を繰り返して行われる。現状維持の場合のエネルギーコストの算出においては、現状のエネルギー設備の使用期間、エネルギー設備の消費電力或いは発電能力、エネルギー購入価格情報等が参照される。なお、繰り返しの都度、選定対象のエネルギー設備、エネルギー関連サービスを変更する。例えば、導入すべきエネルギー設備を、外部サーバから取得した発電装置及び蓄電装置の製品一覧情報から選定し、又は、提供を受けるべきエネルギー関連サービスを、電力会社等の外部サーバから取得したサービス一覧情報から選定する。そして将来のエネルギー需要と、選定したエネルギー設備又はエネルギー関連サービスとを踏まえて、エネルギーコストを算出する。このエネルギーコストの算出は、選定したエネルギー設備の発電能力、蓄電能力等を分析し、エネルギー設備の使用期間、設備価格情報、エネルギー購入価格情報、エネルギー施策情報等に基づいてエネルギーの売買価格を特定又は推定した上でなされる。エネルギー施策情報は、例えば現在の売電価格、設備導入に対する補助金額等といった規定、或いは将来の補助金額その他のエネルギー価格の変更予定等である。エネルギーコストを算出するための計算アルゴリズムとしては、予め最適なものを設定しておく。例えば、蓄電装置で蓄電する時間帯や放電する時間帯についてはエネルギーコストを低減させる適切なアルゴリズムを用いる。算出したエネルギーコストが、予め定められた所定条件を満たすものであれば、その選定したエネルギー設備を導入しその選定したエネルギー関連サービスの提供を受けるようなエネルギープランを決定する。この所定条件は任意に定めておくことができる。例えば、新たなエネルギー設備を導入せずに新たなエネルギー関連サービスの提供を受けない場合と比べてエネルギーコストが低減することを条件としてもよい。また、例えば、そのエネルギーコストの低減によりエネルギー設備の導入に必要な設備投資を一定期間内に回収できることを条件としてもよい。即ち、エネルギー設備の価格対効果についての条件を定めておいてもよい。このようにして、提案部１５０により、エネルギーコストが所定条件を満たすようなエネルギー設備又はエネルギー関連サービスに関するエネルギープランが決定されることになる。

提案部１５０は、ステップＳ６において決定されたエネルギープランに関する情報（導入すべきエネルギー設備の情報、提供を受けるべきエネルギー関連サービスの情報等）を出力（例えばＨＥＭＳコントローラ２１０へ送信）する（ステップＳ７）。これを受けて、例えば住宅２０ａの負荷装置２２１（タブレット等）にはエネルギープランに関する情報が表示されることになる。図８は、負荷装置２２１に表示されたエネルギープランに関する情報の画面例を示す図である。同図の画面３００は、例えば３年後等といった将来における２０２ｘ年ｙ月には、住宅２０ａに発電装置Ａと蓄電装置Ｘとを導入し、ＤＲインセンティブ割引サービスの提供を受けることを勧めるエネルギープランを示している。これにより、住宅２０ａの居住者は、住宅２０ａでのエネルギーコストに鑑みて適切なエネルギープランを認知することができるようになる。なお、ステップＳ７において出力されるエネルギープランに関する情報の例としては、現在から将来の所定時期迄についての電気、ガス等のエネルギーについてのエネルギーコストの予測値がある。また、他の例として、将来の所定時期迄についてのエネルギーコストを削減し得る量（つまりエネルギー設備によるコスト削減のポテンシャル）の予測値、推奨される電力契約、推奨されるエネルギー設備の導入或いは置換の計画等がある。また、ステップＳ７において出力される情報には、現在のエネルギー管理状態を示す情報（例えば現在のエネルギー設備の数、種類、稼働状況についての情報等）が含まれていてもよい。現在から将来の所定時期を複数の部分的期間に区切ってエネルギーコストの計算をして、部分的期間毎にエネルギープランを示してもよい。つまり、例えば、現在から５年後まで、５年後から１５年後まで、１５年後から２５年後までといった各部分的期間について区別してエネルギープランを示してもよい。

以下、上述したエネルギープランの立案（図７参照）に係る各具体的動作例を述べる。

（生活スタイルの予測）
以下、ステップＳ３における生活スタイルの予測の具体例を示す。なお、予測方法は、例えばアンケートその他に基づく統計等に基づき予め決定されて利用される。

ステップＳ１において収集されたエネルギー設備の稼動実績に係るデータに基づいて、生活スタイルの一要素である家族構成を予測する例は、例えば次のようなものである。住宅２０ａにおけるエネルギー設備の総合的な消費電力（使用電力量）が極大となる時間帯が、休前日の夜では遅い時間帯となり、その極大となる時間帯が休日の朝にはほとんどない場合には、家族構成の人数は１人又は２人と予測し得る。また、住宅２０ａにおけるエネルギー設備の総合的な消費電力が極大となる時間帯が、夜においては２１時より遅い場合には、家族構成に小学生程度の年齢の者がいないと予測し得る。また、住宅２０ａにおけるエネルギー設備の総合的な消費電力が極大となる時間帯が、夜においては２１時頃である場合には、家族構成に小学生程度の年齢の者が含まれ、家族構成の人数は３人以上であると予測し得る。また、住宅２０ａにおける居住者の睡眠時間帯が、平日と休日とでほとんど同じである場合には、家族構成は高齢者だけであると予測し得る。また、部屋毎の照明器具の消費電力の経時的変化等のデータを収集することにより、特定の部屋のみ２１時までに就寝したと推定される状態である場合には、家族構成に未就学児が含まれると予測し得る。

ステップＳ１において収集されたエネルギー設備の稼動実績に係るデータに基づいて、生活スタイルの一要素である在宅時間を予測する例は、次のようなものである。住宅２０ａにおけるエネルギー設備の総合的な消費電力（或いはガス使用量）が極大となる時間帯が朝、昼、夜それぞれにある場合には、一日中在宅している居住者が存在すると予測し得る。また、住宅２０ａにおける昼間のエネルギー設備の総合的な消費電力が周期的に変わる場合には、交代制勤務等によって昼間に在宅することもあれば在宅しないこともある居住者が存在すると予測し得る。また、住宅２０ａにおけるエネルギー設備の総合的な消費電力が夜に極大となる時間帯がない日が一定数以上ある場合には、外泊の多い居住者が存在すると予測し得る。

また、住宅２０ａの居住者に入力されたデータに基づいて、生活スタイルの一要素である家族構成を予測する例は、例えば次のようなものである。住宅２０ａの居住者は１人であり３０歳であるという入力がなされた場合には、例えば５年後に結婚により家族構成は２人となり、１０年後には出産により家族構成は３人となると予測し得る。この予測は、例えば住宅２０ａの地域における平均的な結婚の年齢や出産の年齢についての統計データ等を外部サーバから取得してこのデータを参照して行い得る。また、住宅２０ａの居住者の家族構成が両親２人と子供１人とであるという入力がなされた場合には、例えば２０年後に子供が独立して家族構成が２人となり、３０年後には独立した子供が親と同居のために戻って家族構成が３人となると予測し得る。この予測は、例えば平均的な子供の独立（別居）の年齢や親との同居のために戻る年齢の統計データ等を外部サーバから取得してこのデータを参照して行い得る。なお、住宅２０ａの居住者が回答を入力した、様々な質問項目からなるアンケートに基づいて、家族構成の変化（変化内容及び変化時期）を予測してもよい。

（エネルギーコストの算出）
以下、ステップＳ６のエネルギープランの決定のためになされるエネルギーコストの算出の具体例を示す。このエネルギーコストの算出は、例えば提供を受けるべきエネルギー関連サービスを選定し、対応する契約内容に基づいてなされる。

単純従量制を用いた標準サービスの場合においては、エネルギーコストは、時間毎の使用電力量（ｋＷｈ）×料金単価により、算出される。なお、契約最大電力量に応じて料金単価が定まっている。また、時間帯及び曜日によって料金単価を異ならせたサービス（例えばオール電化サービス等）の場合においては、エネルギーコストは、各曜日の各時間帯の使用電力量×該当曜日の該当時間帯の料金単価の合計により、算出される。また、１台又は複数台の特定のエネルギー設備の導入とセットで契約することを条件に割引する機器セット割引サービスの場合には、エネルギーコストは、例えばそのエネルギー設備の購入価格＋使用電力量×割引された料金単価×契約年数により、算出される。また、電力抑制要求に対応した特定のエネルギー設備を導入していることを条件としたＤＲインセンティブ割引サービスの場合には、エネルギーコストは、例えば使用電力量×割引された料金単価×契約年数で算出され、電力抑制要求の回数毎に特定額が減算される。また、エネルギー設備で生成した余剰電力（売電電力）を買い取る電力買取サービスの場合においては、エネルギーコストは、売電電力量×売電単価により、負の値として算出される。また、特定の電力設備とガス設備とを組み合わせて使用することを条件に割引する電気ガス併用サービスの場合においては、エネルギーコストは、使用電力量×割引された料金単価×契約年数により、算出される。なお、エネルギーコストに、基本料金として固定額が加わるようなサービス（契約）もあり得る。

（エネルギープランの立案例）
以下、住宅２０ｂの居住者の家族構成が、夫婦と１８歳の長男と１５歳の長女との４人家族であることを前提とし、住宅２０ｂについてのエネルギープランの立案の一具体例を示す。前提として、住宅２０ｂには、現在、ガス給湯器及びガソリン自動車が存在する。また、現在から５年後まで生活スタイルに大きな変化がなく、５年後から１５年後までに電力契約の見直しをして、エネルギー設備を導入し、自動車を買い換える予定である。そして、１５年後から２５年後までに子供の独立により家族構成が変化し、またこの段階でもエネルギー設備の導入、電気自動車の購入等を行う予定である。また、住宅２０ｂでの過去５年間の一ヶ月あたりの使用電力量の平均値はＸｂ（ｋＷｈ）であるものとする。ここでは、説明の便宜上、単純化して一ヶ月あたりの使用電力量及び時間帯毎の使用電力量比率に基づいてエネルギーコストの予測計算を行う例を示すが、季節、月、曜日等により分析した使用電力量の実績データを用いて予測の精度を高めてもよい。

まず、現在から５年先までの電力コストＺ（円）を見積もる。なお、ここでは便宜上、エネルギーコストを電力コストに絞って説明する。

Ｚ（円）＝（Ｘｂ（ｋＷｈ）×単純従量制の料金単価Ｙａ（円／ｋＷｈ）＋基本料金Ｙｂ（円））×１２（月）×５（年）となる。

次に、５年後から１５年後までの電力コストＺ１（円）を見積もる。

ここでは時間帯１〜３を区分した時間帯別料金制のサービスを選定し、このサービスの提供を受ける場合の電力コストＺｔ（円）を算出する。Ｚｔ（円）＝Ｘｂ×（Ｙｂ１×Ｐ１＋Ｙｂ２×Ｐ２＋Ｙｂ３×Ｐ３）＋基本料金Ｙｂ０（円）×１２（月）×１０（年）となる。なお、Ｙｂ１〜Ｙｂ３は、時間帯１〜３における料金単価（円／ｋＷｈ）であり、Ｐ１〜３は、全体の使用電力量に対する、各時間帯での使用電力量比率（％）である。

更に、太陽電池モジュール等の発電装置を導入する場合のエネルギープランとしての電力コストＺｐ（円）を算出する。Ｚｐ（円）＝発電装置の導入コストＣｐ−（年間売電収入Ｙ１−自家消費による年間節電金額Ｙ２）×１０（年）となる。ここで、年間売電収入Ｙ１は、年間発電予測量の標準値Ｘｐ（ｋＷｈ）×売電単価Ｙｐ（円／ｋＷｈ）である。また、自家消費による年間節電金額Ｙ２は、年間発電予測量の標準値Ｘｐ（ｋＷｈ）×自家消費比率Ｐｐ×（Ｙｂ１×Ｐ１＋Ｙｂ２×Ｐ２＋Ｙｂ３×Ｐ３）である。なお、自家消費比率Ｐｐは、全発電量に対する自家消費に充当できる比率の標準値である。

更に、ガソリン自動車を電気自動車に買い換えて１０年間使用する場合のエネルギープランとしての電力コストＺｅ（円）を算出する。電気自動車の導入による機器セット割引サービスの提供を受ける契約をした場合の割引率を一律Ｐｅ（％）とすると、Ｚｅ（円）＝電気自動車の導入コストＣｅ＋Ｘｂ×（Ｙｂ１×Ｐ１＋Ｙｂ２×Ｐ２＋Ｙｂ３×Ｐ３）×Ｐｅ×１２（月）×１０（年）となる。なお、ガス給湯器をヒートポンプ給湯機器に置き換える場合の機器セット割引サービスによる料金計算も、同様にして行うことができる。

更に、発電装置及び電気自動車の導入に基づきＤＲインセンティブ割引サービスをオプション契約する場合のエネルギープランとしての電力コストＺｄ（円）を算出する。ここでは説明の便宜上、発電装置及び電気自動車に対応した割引率を一律Ｐｄ（％）とすると、Ｚｄ（円）＝Ｘｂ×（Ｙｂ１×Ｐ１＋Ｙｂ２×Ｐ２＋Ｙｂ３×Ｐ３）×Ｐｄ×１２（月）×１０（年）である。

従って、時間帯別料金制のサービスの契約、発電装置及び電気自動車の導入、及び、ＤＲインセンティブ割引サービスのオプション契約による１０年間の電力コストＺ１（円）は、Ｚ１＝Ｚｔ＋Ｚｐ＋Ｚｅ＋Ｚｄとなる。

次に、１５年後から２５年後までの電力コストＺ２（円）を見積もる。

この期間では、家族構成が変化する。説明の便宜上、単純化して、住宅２０ｂの一ヶ月あたりの使用電力量の平均値は家族の人数に比例するものとする。なお、家族構成の変化後での使用電力量の予測精度を高めるためには、居住者の年齢、性別等を考慮した計算を行ってもよい。子供２人が結婚により独立して住宅２０ｂから出て、居住者の人数が４人から２人に減少するとした場合の一ヶ月あたりの使用電力量Ｘｂ２（ｋＷｈ）を求めると、Ｘｂ２＝Ｘｂ×２／４となる。

そして、電力コストＺ２（円）は、Ｚ２＝Ｘｂ２×（Ｙｂ１×Ｐ１＋Ｙｂ２×Ｐ２＋Ｙｂ３×Ｐ３）×１２（月）×１０（年）となる。

この段階でも、発電装置を導入する場合の電力コストＺｐ２（円）、電気自動車を導入する場合の電力コストＺｅ２（円）及びＤＲインセンティブ割引サービスのオプション契約を行う場合の電力コストＺｄ２（円）を算出する。これらは、使用電力量Ｘｂの代わりに使用電力量Ｘｂ２を適用して上述したＺｐ、Ｚｅ、Ｚｄと同様に算出することができる。

更に、この段階で、独立した子供の世帯が近所（同じ電力会社の変電所管内等）に居住している場合に、例えば電力シェア割引サービスをオプション契約することも可能となる。例えば、高齢者世帯と若年層世帯の電力消費パターンを組み合わせることで、負荷の平準化ができる場合に電力シェア割引サービスを適用可能である。

電力シェア割引サービスの提供を受ける場合の割引率を一律Ｐｓ（％）とすると、電力シェア割引サービスによる電力コストＺｓ（円）は、Ｚｓ＝−Ｘｂ２×（Ｙｂ１×Ｐ１＋Ｙｂ２×Ｐ２＋Ｙｂ３×Ｐ３）×１２（月）×１０（年）となる。

従って、時間帯別料金制のサービスの契約、発電装置の置き換え、電気自動車の買い換え、ＤＲインセンティブ割引サービスの契約、及び、電力シェア割引サービスの契約による電力コストＺ２（円）は、Ｚ２＝Ｚｔ２＋Ｚｐ２＋Ｚｅ２＋Ｚｄ２＋Ｚｓとなる。

以上のように算出された各電力コスト、その算出の条件等は、エネルギープランに関する情報としてステップＳ７において出力され得る。

（他の実施の形態等）
以上、実施の形態１によりエネルギープラニングシステム１０について説明したが、上述した実施の形態は一例にすぎず、各種の変更、付加、省略等が可能であることは言うまでもない。

上述したエネルギープラニングシステム１０で提案部１５０が出力するエネルギープランに関する情報の程度（種類、詳細度、精度、情報量等）を、この情報の提案を受ける住宅の居住者による入力に応じて変更することとしてもよい。このためにエネルギープラニングサーバ１００が、入力受付部３１、入力受付部２０１或いは収集部２０２からの情報に基づき住宅の居住者がエネルギープランの提案を必要としている度合いであるエネルギープラン必要度を検出する検出部１６０を備えるとよい。図９は、このようにエネルギープラニングサーバ１００を変形した場合のエネルギープラニングシステムの機能ブロック図を示す。検出部１６０は、通信回路、プログラムを実行するＣＰＵ等により実現され、検出したエネルギープラン必要度を提案部１５０に伝達する。エネルギープラン必要度は、例えばアンケートへの回答の入力に基づいて、エネルギー消費量の削減への居住者の関心の高さを判定してその高さから推定してもよい。提案部１５０は、エネルギープラン必要度に応じて、ステップＳ７において出力する情報の程度を決定することになる。提案部１５０は、例えば、エネルギープラン必要度が高いほど、出力されるエネルギープランに関する情報の情報量を多くするよう決定し得る。

また、実施の形態１で示したエネルギープラニングシステム１０において入力受付部３１を有する携帯端末３０は１台に限らず、複数台備えてもよく、また１台も備えなくてもよい。

また、実施の形態１で示したＵＩ手段を有する負荷装置２２１は、入力手段を有さず出力手段のみを有する負荷装置（例えばモニター）も含まれ、このような負荷装置は、入力受付部２０１としては機能しないが提示部２０４としては機能し得る。

また、実施の形態１で示した測定部２０３は、スマートメータ（電力計）及びＨＥＭＳコントローラ２１０により実現されてもよく、スマートメータから単位時間（例えば３０分等）毎の積算使用電力量を、ＨＥＭＳコントローラ２１０が収集してもよい。

また、実施の形態１及び上述の変形例で示したエネルギープラニングサーバ１００の機能（検知部１１０、予測部１２０、取得部１３０、記憶部１４０、提案部１５０及び検出部１６０による機能）の全部又は一部をＨＥＭＳコントローラ２１０に実行させてもよい。なお、ＨＥＭＳコントローラ２１０とエネルギープラニングサーバ１００との間で任意の機能分担が可能である。また、エネルギープラニングサーバ１００の全機能を、住宅に設置された一装置に実行させてもよい。この一装置は、一部の機能の実行を他装置に委ねてその実行結果を取得してもよい。例えば、この一装置はプロセッサ、メモリ及び入出力手段を備え、自ら検知部１１０、予測部１２０、提案部１５０の機能を実現する装置である。

また、上述のエネルギープラニングシステム１０における各装置による処理手順（図７）の実行順序は、必ずしも、上述した通りの順序に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えたりその一部を省略したりすることができる。また、その各装置による処理の手順（図７参照）の全部又は一部は、各装置のハードウェアにより実現されても、ソフトウェアを用いて実現されてもよい。なお、ソフトウェアによる処理は、各装置に含まれるＣＰＵがメモリに記憶された制御用のプログラムを実行することにより実現されるものである。また、そのプログラムを記録媒体に記録して頒布や流通させてもよい。例えば、頒布された制御プログラムをコンピュータにインストールして、ＣＰＵに実行させることで、コンピュータに図７に示した処理手順の全部又は一部を行わせることが可能となる。

また、上述した実施の形態で示した構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明の範囲に含まれる。

なお、本発明の包括的又は具体的な各種態様には、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、コンピュータで読み取り可能な記録媒体等の１つ又は複数の組み合わせが含まれる。

以下、本発明の一態様に係るエネルギープラニングシステム並びにこのエネルギープラニングシステムに関連するエネルギープラニング方法及び制御プログラムについての構成、変形態様、効果等について示す。

（１）本発明の一態様に係るエネルギープラニングシステム１０は、住宅２０ａ、２０ｂ、２０ｃ等におけるエネルギー設備の状態を検知する検知部１１０と、その住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測部１２０と、検知部１１０による検知結果及び予測部１２０により予測された生活スタイルに基づいてその住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案部１５０とを備えるエネルギープラニングシステムである。

この構成により、その住宅について適切なエネルギープランが提案されるようになる。従って、その住宅の居住者は、そのエネルギープランを参照してその住宅におけるエネルギー管理として何を実行すべきかを認知し得る。

（２）例えば、エネルギープラニングシステム１０は、その住宅におけるエネルギーの使用量を測定する測定部２０３を備え、提案部１５０は、測定部２０３による測定結果に基づいて、エネルギープランに関する情報を決定することとしてもよい。

これにより、その住宅の現在又は過去のエネルギー使用量に基づいて将来のエネルギー使用量の予測をして適切にエネルギープランの提案を行うことが可能となる。

（３）例えば、エネルギープラニングシステム１０は更に、エネルギーに関する現在の規定又は将来の計画を示すエネルギー施策情報を外部から取得する取得部１３０を備え、提案部１５０は、エネルギー施策情報に基づいて１又は複数のエネルギー設備を特定して、特定したエネルギー設備を示す情報をエネルギープランに関する情報として決定することとしてもよい。

これにより、エネルギーに関する現在の売電価格、設備導入に対する補助金額等の規定或いは将来の計画（エネルギー施策）の影響を踏まえてエネルギープランの提案を行い得る。

（４）例えば、エネルギー施策情報は、将来のエネルギー価格に関する情報であり、提案部１５０は、エネルギー施策情報に基づきエネルギーコストの抑制に有効なエネルギー設備を特定することによりエネルギープランに関する情報の決定を行うこととしてもよい。

これにより、将来のエネルギー価格の変化等を踏まえてエネルギープランの提案を行い得る。

（５）例えば、エネルギープラニングシステム１０は更に、１又は複数のエネルギー設備の価格を示す設備価格情報を記憶する記憶部１４０を備え、提案部１５０は、設備価格情報に基づいて１又は複数のエネルギー設備各々の価格対効果を算定し、算定した価格対効果が所定基準を満たす１又は複数のエネルギー設備を特定して、特定したエネルギー設備を示す情報をエネルギープランに関する情報として決定することとしてもよい。

これにより、エネルギー設備の価格対効果に基づいたエネルギープランの提案を行い得る。

（６）例えば、検知部１１０によるエネルギー設備の状態の検知は、当該エネルギー設備の現在までの使用期間についての検知を含み、提案部１５０は、その使用期間に基づいてエネルギープランに関する情報を決定することとしてもよい。

これにより、エネルギー設備の使用期間に応じたエネルギープランの提案を行い得る。

（７）例えば、エネルギープラニングシステム１０は、その住宅における１以上のエネルギー設備について測定された稼動実績に係るデータを収集する収集部２０２を備え、検知部１１０は、収集部２０２により収集されたデータに基づいて検知を行い、予測部１２０は、収集部２０２により収集されたデータに基づいて予測を行うこととしてもよい。

これにより、ＨＥＭＳによって測定されるデータに基づき客観的に生活スタイルの予測を行うことができるため適切にエネルギープランの提案を行い得る。

（８）例えば、予測部１２０は、その住宅の居住者の生活スタイルの変化を予測し、提案部１５０は、予測部１２０により予測された生活スタイルが変化する際に、導入されるべきエネルギー設備を示す情報又は提供を受けるべきエネルギー関連サービスを示す情報を、エネルギープランに関する情報として決定することとしてもよい。

これにより、生活スタイルの変化に対して必要なエネルギープランの提案を行い得る。

（９）例えば、エネルギープラニングシステム１０は、その住宅における居住者の将来の変化を示す情報の入力を受け付ける入力受付部２０１、３１を備え、予測部１２０は、入力受付部２０１、３１により受け付けられた入力に係る情報に基づいて予測を行うこととしてもよい。

これにより、測定データだけからは予測できないような住宅の居住者の将来の変化に対応した予測が可能となるため、適切にエネルギープランの提案を行い得る。

（１０）本発明の一態様に係るエネルギープラニング方法は、１又は複数のコンピュータによって実行されるエネルギープラニング方法であって、住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知ステップＳ２と、その住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測ステップＳ３と、検知ステップＳ２における検知結果及び予測ステップＳ３において予測された生活スタイルに基づいてその住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案ステップＳ７とを含むエネルギープラニング方法である。

これにより、その住宅について適切なエネルギープランが提案されるようになる。

（１１）本発明の一態様に係る制御プログラムは、コンピュータにエネルギープラニング処理を実行させるための制御プログラムであって、エネルギープラニング処理は、住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知ステップＳ２と、その住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測ステップＳ３と、検知ステップＳ２における検知結果及び予測ステップＳ３において予測された生活スタイルに基づいてその住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案ステップＳ７とを含む制御プログラムである。

これにより、コンピュータをエネルギープランの立案を行うエネルギープラニングサーバ１００として機能させることができるようになる。

（１２）また、上述のエネルギープラニングシステム１０は、例えば、更に１又は複数のエネルギー関連サービスにおけるエネルギー購入価格を示すエネルギー購入価格情報を記憶する記憶部１４０を備え、提案部１５０は、エネルギー購入価格情報に基づいて１又は複数のエネルギー関連サービスの価格対効果を算定し、算定した価格対効果が所定基準を満たす１又は複数のエネルギー関連サービスを特定して、特定したエネルギー関連サービスを示す情報をエネルギープランに関する情報として決定することとしてもよい。所定基準の例は、例えば、エネルギー関連サービスが一定のエネルギー設備の導入に購入価格等といった投資を必要とするものである場合において、エネルギー関連サービスによるエネルギーコストの削減により一定期間内に投資を回収できること等である。なお、この場合の価格対効果とは、例えば投資に対するエネルギーコストの削減の効果である。これにより、エネルギー関連サービスの価格対効果に基づいたエネルギープランの提案を行い得る。

（１３）例えば、エネルギープラニングシステム１０は更に、１又は複数のエネルギー設備の価格を示す設備価格情報と１又は複数のエネルギー関連サービスにおけるエネルギー購入価格を示すエネルギー購入価格情報とを記憶する記憶部１４０を備え、提案部１５０は、設備価格情報に基づいて１又は複数のエネルギー設備各々の価格対効果を算定し、エネルギー購入価格情報に基づいて１又は複数のエネルギー関連サービスの価格対効果を算定し、算定した価格対効果が所定基準を満たす１又は複数のエネルギー設備及び１又は複数のエネルギー関連サービスを特定して、特定したエネルギー設備及びエネルギー関連サービスを示す情報をエネルギープランに関する情報として決定することとしてもよい。これにより、エネルギー設備及びエネルギー関連サービスの価格対効果に基づいたエネルギープランの提案を行い得る。

（１４）例えば、提案部１５０が決定するエネルギープランに関する情報は、導入されるべきエネルギー設備を示す情報及び当該エネルギー設備を導入した場合の効果を示す情報、又は、提供を受けるべきエネルギー関連サービスを示す情報及び当該エネルギー関連サービスの提供を受けた場合の効果を示す情報を含むこととしてもよい。効果を示す情報には、例えば、リスク、メリット或いは他の住宅での導入実績等を示すものが含まれ得る。これにより、住宅の居住者は、提案されたエネルギープランを実行した場合の効果を認知し得る。

（１５）例えば、提案部１５０は、その住宅が提供を受けているエネルギー関連サービスの現在までの提供期間に基づいてエネルギープランに関する情報を決定することとしてもよい。これにより、エネルギー関連サービスに伴う契約の継続期間に応じたエネルギープランの提案を行い得る。

（１６）例えば、エネルギープラニングシステム１０は更に、その住宅の居住者がエネルギープランの提案を必要としている度合いであるエネルギープラン必要度を検出する検出部１６０を備え、提案部１５０は、検出部１６０により検出されたエネルギープラン必要度に応じて、エネルギープランに関する情報の前記決定を行うこととしてもよい。これにより、住宅の居住者の必要度に応じた提案を行い得る。

１０ エネルギープラニングシステム
２０ａ、２０ｂ、２０ｃ 住宅
１１０ 検知部
１２０ 予測部
１３０ 取得部
１４０ 記憶部
１５０ 提案部
１６０ 検出部
３１、２０１ 入力受付部
２０２ 収集部
２０３ 測定部

Claims (3)

1. 住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知部と、
   前記住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測部と、
   前記検知部による検知結果及び前記予測部により予測された生活スタイルに基づいて前記住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案部とを備え、
   前記エネルギープランは、将来の１以上の時点におけるエネルギーの生成、保持及び利用に関する計画である
   エネルギープラニングシステム。
2. １又は複数のコンピュータによって実行されるエネルギープラニング方法であって、
   住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知ステップと、
   前記住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測ステップと、
   前記検知ステップにおける検知結果及び前記予測ステップにおいて予測された生活スタイルに基づいて前記住宅の将来のエネルギー需要を予測し、前記エネルギー需要に応じた前記住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案ステップとを含み、
   前記エネルギープランは、将来の１以上の時点におけるエネルギーの生成、保持及び利用に関する計画である
   エネルギープラニング方法。
3. コンピュータにエネルギープラニング処理を実行させるための制御プログラムであって、
   エネルギープラニング処理は、
   住宅におけるエネルギー設備の状態を検知する検知ステップと、
   前記住宅の居住者の将来の生活スタイルを予測する予測ステップと、
   前記検知ステップにおける検知結果及び前記予測ステップにおいて予測された生活スタイルに基づいて前記住宅の将来のエネルギー需要を予測し、前記エネルギー需要に応じた前記住宅のためのエネルギープランに関する情報を決定して当該情報を出力する提案ステップとを含み、
   前記エネルギープランは、将来の１以上の時点におけるエネルギーの生成、保持及び利用に関する計画である
   制御プログラム。

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