JP2017004075A - 顧客属性検索装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、未契約の需要家の需要特性を取得することなく新たな需要家の呼び込みを行うことが可能な顧客属性検索装置を提供することを目的とする。【解決手段】本発明による顧客属性検索装置は、電力受給契約の顧客である既契約需要家から当該既契約需要家の属性である顧客属性を収集する顧客属性収集部２と、顧客属性収集部２で収集された顧客属性と、既契約需要家における時系列化した電力の需要量を示すロードカーブとを含む顧客情報を、既契約需要家ごとに対応付けて管理する顧客情報管理部３と、全ての既契約需要家に対する電力の供給量と、全ての既契約需要家における電力の需要量との差分である需給差分を予め定められた期間分計算する需給差分計算部５と、顧客情報管理部３で管理されている顧客情報と、需給差分計算部５で計算された需給差分とに基づいて、顧客属性を検索する顧客属性検索部６とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、中長期的な電力受給調整を行う際に用いる顧客属性検索装置に関する。

これまで電気事業者は、電力の需要量と電力の供給量との差異を縮めるためにピークシフトを行っていた。なお、以下において、単に「需要」と記載している場合は「電力の需要」のことを示し、単に「供給」と記載している場合は「電力の供給」のことを示すものとする。

ピークシフトとは、電力の需要の平準化を目的として、需要量がピーク（最大）になる時間帯について、需要家に対して節電または他の時間帯での電力の使用を促す等して需要調整を行うことをいう。短期的なピークシフトとしては、デマンドレスポンスという手段がとられてきた。また、中長期的なピークシフトとしては、電気料金プランの多様化等の手段がとられてきた。

現在の一般電気事業者は、供給エリア内に存在する需要家に対して、正当な理由がない限り電力の供給を行う義務があり、供給エリア内における特定規模の需要家以外の全ての需要家と契約している。一方、電力小売りの自由化が開始されれば、需要の平準化を行うためには、既に契約している需要家（以下、既契約需要家という）に対して行うピークシフトではなく、需要のピークが他の需要家とは異なる需要特性を有する需要家を呼び込む（契約する）ことが、事業者の利益の向上につながる。

従来、需要の平準化を行うために、効率よく需要を削減させる技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、効果的に需要の平準化（ピークシフト）を行うために、需要家を行動特性ごとに分類し、分類した行動特性に応じ選択した需要調整情報を各需要家に配信している。ここで、行動特性とは、どのような情報伝達手段の場合に、どの程度の需要調整を行うのかを示すものであり、予め定められた数タイプが存在する。各需要家がどの行動特性に対応するのかは、過去の需要家の行動パターンに基づいて分類されている。これまでのデマンドレスポンスに関する各需要家の行動特性を記憶し、需要家ごとに応答感度が高い要請指令伝達方法を選択して需要調整情報を配信している。

特許第５６３１２９２号公報

小売事業者は、電力小売りの自由化に伴い、需要家の営業開拓（新たな需要家を呼び込む営業活動）が可能になる。従って、需給の差異を縮める方法としては、ピークシフトによる方法ではなく、供給量が需要量を大きく上回る時間帯に多くの需要がある需要家を呼び込み、新たに呼び込んだ需要家の需要量を供給量の余剰分に充てる方法を採用した方が、小売事業者の利益の向上につながる。このような方法を採用する場合は、未契約の需要家の需要特性（電力使用の特性）を知ることが肝要であるが、電力使用量は個人情報であるため、未契約の需要家の需要特性を取得することは難しい。

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、未契約の需要家の需要特性を取得することなく新たな需要家の呼び込みを行うことが可能な顧客属性検索装置を提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明による顧客属性検索装置は、電力受給契約の顧客である既契約需要家から当該既契約需要家の属性である顧客属性を収集する顧客属性収集部と、顧客属性収集部で収集された顧客属性と、既契約需要家における時系列化した電力の需要量を示すロードカーブとを含む顧客情報を、既契約需要家ごとに対応付けて管理する顧客情報管理部と、全ての既契約需要家に対する電力の供給量と、全ての既契約需要家における電力の需要量との差分である需給差分を予め定められた期間分計算する需給差分計算部と、顧客情報管理部で管理されている顧客情報と、需給差分計算部で計算された需給差分とに基づいて、顧客属性を検索する顧客属性検索部とを備える。

本発明によると、顧客属性検索装置は、電力受給契約の顧客である既契約需要家から当該既契約需要家の属性である顧客属性を収集する顧客属性収集部と、顧客属性収集部で収集された顧客属性と、既契約需要家における時系列化した電力の需要量を示すロードカーブとを含む顧客情報を、既契約需要家ごとに対応付けて管理する顧客情報管理部と、全ての既契約需要家に対する電力の供給量と、全ての既契約需要家における電力の需要量との差分である需給差分を予め定められた期間分計算する需給差分計算部と、顧客情報管理部で管理されている顧客情報と、需給差分計算部で計算された需給差分とに基づいて、顧客属性を検索する顧客属性検索部とを備えるため、未契約の需要家の需要特性を取得することなく新たな需要家の呼び込みを行うことが可能となる。

本発明の実施の形態１による顧客属性検索装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１による顧客属性検索装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１による顧客属性検索装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１による顧客属性および属性値の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１による属性値の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１による顧客属性検索装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態１による正規化した需給差分とロードカーブとの比較の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１によるギャップ比に基づいて順位付けられた既契約需要家の顧客属性の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２による顧客属性検索装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３による顧客属性検索装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３による顧客属性検索装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態４による顧客属性検索装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態４による顧客属性検索装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態４による需要超過予測時間帯および余剰時間帯の各々における合計需要量の一例を示す図である。 本発明の実施の形態４による料金メニューの一例を示す図である。 本発明の実施の形態５による顧客属性検索装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態５による顧客属性検索装置の動作の一例を示すフローチャートである。

本発明の実施の形態について、図面に基づいて以下に説明する。

＜実施の形態１＞
まず、本発明の実施の形態１による顧客属性検索装置１の構成について説明する。

図１は、本実施の形態１による顧客属性検索装置１の構成の一例を示すブロック図である。

図１に示すように、顧客属性検索装置１は、顧客属性収集部２と、顧客情報管理部３と、顧客情報記憶部４と、需給差分計算部５と、顧客属性検索部６とを備えている。また、需給差分計算部５は、需給量管理装置７に接続されている。

顧客属性収集部２は、電力需給契約の顧客である既契約需要家から当該既契約需要家の属性である顧客属性を収集する。顧客属性については、後に詳述する。

顧客情報管理部３は、顧客属性収集部２で収集された顧客属性と、既契約需要家における時系列化した電力の需要量を示すロードカーブとを含む顧客情報を、既契約需要家ごとに対応付けて管理する。顧客情報記憶部４は、例えばハードディスク（HDD：Hard Disk Drive）または半導体メモリ等の記憶装置から構成されており、顧客情報管理部３が管理する顧客情報を記憶している。

需給差分計算部５は、全ての既契約需要家に対する電力の供給量と、全ての既契約需要家における電力の需要量との差分である需給差分を予め定められた期間分計算する。

顧客属性検索部６は、顧客情報管理部３で管理されている顧客情報と、需給差分計算部５で計算された需給差分とに基づいて、顧客属性を検索する。具体的には、顧客属性検索部６は、供給量がロードカーブを上回っている時間帯に需要が多い既契約需要家から、特徴的な顧客属性を検索する（詳細については後述する）。

需給量管理装置７は、顧客属性検索装置１の外部に設置されており、全ての既契約需要家に対する電力の供給量に関する情報と、全ての既契約需要家における電力の需要量に関する情報とを管理している。

図２は、顧客属性検索装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。

顧客属性検索装置１における顧客属性収集部２、顧客情報管理部３、需給差分計算部５、および顧客属性検索部６の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、顧客属性検索装置１は、顧客属性を収集し、顧客情報を管理し、需給差分を計算し、顧客属性を検索するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ９に格納されるプログラムを実行するプロセッサ８（中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）である。

顧客属性検索装置１における顧客属性収集部２、顧客情報管理部３、需給差分計算部５、および顧客属性検索部６の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ９に格納される。処理回路は、メモリ９に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、顧客属性検索装置１は、顧客属性を収集するステップ、顧客情報を管理するステップ、需給差分を計算するステップ、顧客属性を検索するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９を備える。また、これらのプログラムは、顧客属性収集部２、顧客情報管理部３、需給差分計算部５、および顧客属性検索部６の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等が該当する。

次に、顧客属性検索装置１の動作について説明する。顧客属性検索装置１の動作は、既契約需要家から顧客属性を収集する動作と、顧客属性を検索する動作との２つに大別される。なお、既契約需要家から顧客属性を収集する動作は定期的に実行され、顧客属性を検索する動作は不定期に実行される。

図３は、顧客属性検索装置１の動作の一例を示すフローチャートであり、既契約需要家から顧客属性を収集する時の動作を示している。

ステップＳ１０１において、顧客属性収集部２は、例えば月に１回等の収集周期ごとに、既契約需要家に顧客属性の入力を促す。具体的には、顧客属性収集部２は、既契約需要家に対してメールを送信し、当該メールに対する回答として顧客属性の入力を促す。あるいは、自社のＷＥＢサイトに広告を載せて顧客属性の入力を促す。

ステップＳ１０２において、顧客属性収集部２は、既契約需要家から顧客属性を収集する。具体的には、顧客属性収集部２は、既契約需要家が所持する家庭用エネルギー管理システム（HEMS：Home Energy Management System）の操作端末とインターネットを介して接続し、当該家庭用エネルギー管理システムから既契約需要家がエコ家電を有しているか否か等の情報を自動的に収集する。あるいは、特設のＷＥＢページに入力された既契約需要家の家族構成または事業該非等の情報を収集する。

図４は、顧客属性および属性値の一例を示す図である。

図４に示すように、顧客属性としては、例えば家族構成数、事業該非、エコ家電の有無、太陽光パネルの有無等が挙げられる。また、各顧客属性の属性値としては、例えば家族構成数の属性値は１人、２人等、事業該非の属性値は家庭、商業等が挙げられる。

属性値は、顧客属性によっては数値化されるものがあるが、後述の占有率を計算することを考慮して、属性値の値域がより限定的になるように定義しておく。例えば、顧客属性が契約者の年齢である場合は、属性値が段階的になるように振り直して属性値の値域を絞る。図４の例では、契約者の年齢の範囲に応じて属性値を振り直している。

図３に戻り、ステップＳ１０３において、顧客属性収集部２は、各顧客属性について、各属性値の占有率を計算する。ここで、属性値の占有率とは、属性値がその顧客属性の中で占める割合のことをいう。

図５は、顧客属性が家族構成数である場合における、属性値の一例を示す図である。

例えば、図５に示すような属性値の分布がある場合において、属性値が１人のときの占有率は２０％である。このような占有率を属性値ごとに計算し、占有率が大きい方からの順番を示す占有率順位も計算する。

図３に戻り、ステップＳ１０４において、顧客情報管理部３は、顧客属性収集部２で収集された顧客属性（図４，５参照）と、既契約需要家におけるロードカーブとを含む顧客情報を、既契約需要家ごとに対応付けて顧客情報記憶部４に記憶する。すなわち、顧客情報管理部３は、顧客情報記憶部４に記憶された顧客情報の管理を行う。顧客属性とロードカーブとが対応付けられているため、例えば顧客属性として「家族構成数が４人」を検索対象に指定した場合において、検索対象に該当する既契約需要家（既契約需要家を特定するＩＤ等）と、当該需要家のロードカーブとを検索結果として得ることができる。また、任意のロードカーブを検索対象に指定した場合において、検索対象に該当する既契約需要家の顧客特性を検索結果として得ることができる。

図６は、顧客属性検索装置１の動作の一例を示すフローチャートであり、顧客属性を検索する時の動作を示している。

ステップＳ２０１において、需給差分計算部５は、需給量管理装置７から、予め設定した範囲（例えば数日間〜数年間）における全ての既契約需要家に対する電力の供給量と、全ての既契約需要家における電力の需要量とを取得し、それらの差分である需給差分を計算する。

ステップＳ２０２において、顧客属性検索部６は、需給差分計算部５で計算された需給差分との比較対象となる既契約需要家を選択する。既契約需要家の選択方法は、特に限定しない。具体的には、顧客属性検索部６は、顧客情報管理部３が管理する既契約需要家（顧客情報記憶部４に記憶されている既契約需要家）を選択する。

ステップＳ２０３において、顧客属性検索部６は、比較対象となる既契約需要家のロードカーブに応じて需給差分を正規化する。需給差分を正規化する理由は、需給差分が全ての既契約需要家に対する電力の供給量と、全ての既契約需要家における電力の需要量との差であるため、そのまま比較すると需給差分の方がロードカーブよりもスケールが非常に大きくなってしまい、比較に意味をなさないと考えられるためである。需給差分を正規化する方法は、特に限定しないが、例えば図７に示すような方法で正規化してもよい。

図７は、正規化した需給差分とロードカーブとの比較の一例を示す図である。なお、図７において、破線は既契約需要家のロードカーブを示し、一点鎖線は需給差分を示し、実線は正規化した需給差分を示している。

図７の例では、既契約需要家のロードカーブを示すグラフと横軸（時間軸）とで形成される面積と等しくなるように、需給差分を示すグラフを正規化する。すなわち、既契約需要家のロードカーブを示すグラフと横軸とで形成される面積と、正規化した需給差分を示すグラフと横軸とで形成される面積とは等しい。

また、この正規化の方法では、正規化した需給差分を示すグラフと、既契約需要家のロードカーブを示すグラフとに関して、一方のグラフが他方のグラフを上回る部分が互いに等しくなる。図７の例では、正規化した需給差分を示すグラフが既契約需要家のロードカーブを示すグラフを上回る部分の合計面積（図７の（I）＋（III））と、既契約需要家のロードカーブを示すグラフが正規化した需給差分を示すグラフを上回る部分の面積（図７の（II））とが等しい。

図６に戻り、ステップＳ２０４において、顧客属性検索部６は、正規化した需給差分と既契約需要家のロードカーブとの差の絶対値を、予め定められた時刻ごと（例えば。３０分ごと。ロードカーブは３０分単位で計測されることを前提としているが、これに限るものではない）に加算する。加算後の値（以下、ギャップ比という）が小さいほど、ロードカーブが供給量を上回る量が少ないため、このようなロードカーブを有する需要家であれば需給差分に充てることが有効であると考えられる。一方、ロードカーブが供給量を上回る場合において、電力小売業者は、市場から電力を調達するか、またはインバランス精算が必要となるため、そのような状況は避ける必要がある。

ステップＳ２０５において、顧客属性検索部６は、全ての既契約需要家について比較したか（すなわち、ステップＳ２０３およびステップＳ２０４の処理を行ったか）否かの判断を行う。全ての既契約需要家について比較していない場合は、ステップＳ２０６に移行する。一方、全ての既契約需要家について比較した場合は、ステップＳ２０７に移行する。

ステップＳ２０６において、顧客属性検索部６は、ステップＳ２０２と同様に、比較対象となる他の既契約需要家を選択する。

ステップＳ２０７において、顧客属性検索部６は、ギャップ比が小さい順に既契約需要家の順位付けを行う。図８は、ギャップ比に基づいて順位付けられた既契約需要家の顧客属性の一例を示す図である。図８に示すように、ギャップ比が小さい順に既契約需要家が並べられており、既契約需要家ごとにギャップ比、正規化比率、各顧客属性における属性値とその占有率が対応付けられている。正規化比率は、正規化する際に需給差分に対して乗じた値であり、１よりも小さい値である。すなわち、正規化比率が大きいほど、需給差分に与える影響が大きいことを意味している。

全ての既契約需要家を順位付けする範囲は、ここでは限定しないが、例えば図７に示すように、ギャップ比が小さい既契約需要家から予め定められた数ａ（以下、ギャップ比順位上位ａという）まで順位付けを行う。

ステップＳ２０８において、顧客属性検索部６は、各顧客属性について、属性値の占有率を比較する。そして、予め定められた占有率ｂよりも小さい占有率の属性値を有する顧客属性を、特徴的な顧客属性であるとして検索する。検索結果としては、例えば「顧客属性：家族構成数、属性値：３人」となる。すなわち、顧客属性検索部６は、予め定められた占有率ｂよりも小さい占有率の属性値と、当該属性値を有する顧客属性とを検索する。

ギャップ比順位上位ａおよび占有率ｂの設定方法は、ここでは限定しないが、一例として次の設定方法が考えられる。すなわち、例えば５％以下を特徴的な性質であると仮定すると、ギャップ比順位上位ａは、全ての既契約需要家の５％を超えない最大の整数で設定される。占有率ｂについては、属性値が４種類ある場合の占有率は平均２５％であり、そのうちの５％が特徴的な性質であると仮定すると、占有率ｂは１．２５％と設定される。また、他の一例として、ギャップ比が予め定められた値を超えない数だけをギャップ比順位上位ａとしてもよい。

より特徴的な顧客属性を検索する場合は、複数の顧客属性について占有率ｂであることを検索条件としてもよい。この場合、検索結果としては、例えば「顧客属性：家族構成数、属性値：５人以上」かつ「顧客属性：契約者の年齢、属性値：（１）」となる。

ステップＳ２０９において、顧客属性検索部６は、検索結果を出力する。検索結果の出力方法は、ここでは限定しないが、例えば顧客属性検索装置１を操作する端末（図示せず）に検索結果を出力する方法であってもよく、紙媒体に検索結果を印字する方法であってもよい。

以上のことから、本実施の形態１によれば、ギャップ比順位上位の既契約需要家の顧客属性に共通して含まれる占有率が低い属性値と同一の属性値を含む顧客属性を有する未契約の需要家を選出することができる。すなわち、未契約の需要家の需要特性を取得することなく、占有率が低い属性値の顧客属性を有する未契約の需要家に絞って、戦略的な営業開拓を行うことが可能となる。

＜実施の形態２＞
本発明の実施の形態２は、顧客属性を検索する時の動作に特徴を有している。その他の構成および動作は、実施の形態１（図１，３参照）と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

図９は、本実施の形態２による顧客属性検索装置の動作の一例を示すフローチャートであり、顧客属性を検索する時の動作を示している。以下では、本実施の形態２による顧客属性検索装置は、図１に示す顧客属性検索装置１であるものとして説明する。なお、図９のステップＳ３０１〜ステップＳ３０７，ステップＳ３１２は、図６のステップＳ２０１〜ステップＳ２０７，ステップＳ２０９に対応しているため、ここでは説明を省略する。

ステップＳ３０８において、顧客属性検索部６は、ギャップ比順位上位ａ内の既契約需要家を対象として、これらの既契約需要家の顧客属性に含まれる全ての属性値を抽出する。

ステップＳ３０９において、顧客属性検索部６は、予め定められたギャップ比順位下位ａ’内の既契約需要家を対象として、これらの既契約需要家の顧客属性にステップＳ３０８で抽出した属性値と同一の属性値が含まれているか否かの判断を行う。すなわち、顧客属性検索部６は、ギャップ比順位下位ａ’内の既契約需要家の顧客属性に、ギャップ比順位上位ａ内の既契約需要家の顧客属性に含まれる属性値と同一の属性値が含まれているか否かの判断を行う。ギャップ比順位下位ａ’内の既契約需要家の顧客属性にステップＳ３０８で抽出した属性値と同一の属性値が含まれている場合は、ステップＳ３１０に移行する。一方、ギャップ比順位下位ａ’内の既契約需要家の顧客属性にステップＳ３０８で抽出した属性値と同一の属性値が含まれていない場合は、ステップＳ３１１に移行する。

ステップＳ３１０において、顧客属性検索部６は、ギャップ比順位下位ａ’内の既契約需要家の顧客属性に含まれる属性値を除く、ステップＳ３０８で抽出した属性値を含む顧客属性を検索結果とする。

ステップＳ３１１において、顧客属性検索部６は、ステップＳ３０８で抽出した属性値を含む顧客属性を検索結果とする。

実施の形態１では、ギャップ比順位上位の既契約需要家の顧客属性に共通して含まれる占有率が低い属性値を含む全ての顧客属性を検索結果として出力している。しかし、ギャップ比順位下位の既契約需要家の顧客属性に含まれる属性値がギャップ比順位上位の既契約需要家の顧客属性にも含まれる場合において、当該属性値がギャップ比を小さくする要因となっているのかは定かでない。一方、本実施の形態２によれば、ギャップ比順位上位の既契約需要家の顧客属性に共通して含まれる属性値から、ギャップ比順位下位の既契約需要家の顧客属性に含まれる属性値と同一の属性値を除くことによって、より期待する顧客属性を有する需要家を呼び込むことができる可能性が高まる。

＜実施の形態３＞
まず、本発明の実施の形態３による顧客属性検索装置の構成について説明する。

図１０は、本実施の形態３による顧客属性検索装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、本実施の形態３による顧客属性検索装置１０は、需要量合算部１１を備えることを特徴としている。その他の構成および動作は、実施の形態１（図１，３参照）と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

需要量合算部１１は、予め定められた占有率よりも小さい属性値を有する既契約需要家のロードカーブを合算する。

顧客属性検索装置１０における需要量合算部１１の機能は、処理回路により実現される。すなわち、顧客属性検索装置１０は、予め定められた占有率よりも小さい属性値を有する既契約需要家のロードカーブを合算するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ９に格納されるプログラムを実行するプロセッサ８（中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう）である（図２参照）。なお、顧客属性検索装置１０における他の構成要素については、実施の形態１（図１参照）と同様である。

顧客属性検索装置１０における需要量合算部１１の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ９に格納される（図２参照）。処理回路は、メモリ９に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、需要量合算部１１の機能を実現する。すなわち、顧客属性検索装置１０は、予め定められた占有率よりも小さい属性値を有する既契約需要家のロードカーブを合算するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９を備える。また、これらのプログラムは、需要量合算部１１の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。なお、顧客属性検索装置１０における他の構成要素については、実施の形態１（図１参照）と同様である。

次に、顧客属性検索装置１０の動作について説明する。

図１１は、顧客属性検索装置１０の動作の一例を示すフローチャートであり、顧客属性を検索する時の動作を示している。なお、図１１のステップＳ４０１，ステップＳ４０８は、図６のステップＳ２０１，ステップＳ２０９に対応しているため、ここでは説明を省略する。

ステップＳ４０１において、需給差分計算部５は、需給量管理装置７から、予め設定した範囲（例えば数日間〜数年間）における全ての既契約需要家に対する電力の供給量と、全ての既契約需要家における電力の需要量とを取得し、それらの差分である需給差分を計算する。

ステップＳ４０２において、顧客属性検索部６は、任意の顧客属性を選択する。具体的には、顧客属性検索部６は、顧客情報管理部３が管理する顧客情報（顧客情報記憶部４に記憶されている顧客情報）に含まれる任意の顧客属性を選択する。

ステップＳ４０３において、顧客属性検索部６は、ステップＳ４０２で選択した顧客属性が占有率ｂ以下の属性値を含むか否かの判断を行う。ステップＳ４０２で選択した顧客属性が占有率ｂ以下の属性値を含む場合は、ステップＳ４０４に移行する。一方、ステップＳ４０２で選択した顧客属性が占有率ｂ以下の属性値を含まない場合は、ステップＳ４０６に移行する。

ステップＳ４０４において、需要量合算部１１は、占有率ｂ以下の同一の属性値を有する既契約需要家のロードカーブを合算する。なお、ステップＳ４０３で顧客属性検索部が占有率ｂ以下の属性値が複数あると判断した場合は、占有率ｂ以下の属性値ごとに、当該属性値を有する既契約需要家のロードカーブを合算する。

ステップＳ４０５において、顧客属性検索部６は、全ての顧客属性についてステップＳ４０３およびステップＳ４０３の処理を行ったか否かの判断を行う。全ての顧客属性についてステップＳ４０３およびステップＳ４０３の処理を行った場合は、ステップＳ４０７に移行する。一方、全ての顧客属性についてステップＳ４０３およびステップＳ４０３の処理を行っていない場合は、ステップＳ４０６に移行する。

ステップＳ４０６において、顧客属性検索部６は、ステップＳ４０２と同様に、他の顧客属性を選択する。

ステップＳ４０７において、顧客属性検索部６は、ギャップ比が小さい順に顧客属性の順位付けを行う。具体的には、顧客属性検索部６は、図６のステップＳ２０３と同様の処理によって正規化された需給差分と、ステップＳ４０４で合算されたロードカーブとのギャップ比を占有率ｂ以下の属性値ごとに求め、ギャップ比が小さい順に属性値の順位付けを行う。

ステップＳ４０８において、顧客属性検索部６は、検索結果を出力する。

以上のことから、本実施の形態３によれば、同一の属性値を有する既契約需要家を一纏めにしてから需給差分と比較することが可能となる。従って、全ての既契約需要家について需給差分と比較する必要がなく、処理効率が向上する。

＜実施の形態４＞
まず、本発明の実施の形態４による顧客属性検索装置の構成について説明する。

図１２は、本実施の形態４による顧客属性検索装置１２の構成の一例を示すブロック図である。図１２に示すように、本実施の形態４による顧客属性検索装置１２は、市場調達額予想部１３を備えることを特徴としている。その他の構成および動作は、実施の形態１（図１，３参照）と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

市場調達額予想部１３は、市場における電力の取引価格である市場調達額を予想する。

顧客属性検索装置１２における市場調達額予想部１３の機能は、処理回路により実現される。すなわち、顧客属性検索装置１２は、市場価格を予想するための処理回路を備える。処理回路は、メモリ９に格納されるプログラムを実行するプロセッサ８（中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう）である（図２参照）。なお、顧客属性検索装置１２における他の構成要素については、実施の形態１（図１参照）と同様である。

顧客属性検索装置１２における市場調達額予想部１３の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ９に格納される（図２参照）。処理回路は、メモリ９に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、市場調達額予想部１３の機能を実現する。すなわち、顧客属性検索装置１２は、市場価格を予想するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９を備える。また、これらのプログラムは、市場調達額予想部１３の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。なお、顧客属性検索装置１２における他の構成要素については、実施の形態１（図１参照）と同様である。

次に、顧客属性検索装置１２の動作について説明する。

図１３は、顧客属性検索装置１２の動作の一例を示すフローチャートであり、顧客属性を検索する時の動作を示している。なお、図１３のステップＳ５０１〜ステップＳ５０３，ステップＳ５１２は、図６のステップＳ２０１〜ステップＳ２０３，ステップＳ２０９に対応しているため、ここでは説明を省略する。

ステップＳ５０４において、顧客属性検索部６は、正規化した需給差分と既契約需要家のロードカーブとの差を時間帯ごとに算出する。具体的には、顧客属性検索部６は、正規化した需給差分と既契約需要家のロードカーブとを比較する。そして、顧客属性検索部６は、既契約需要家のロードカーブが正規化した需給差分を超える時間帯（需要効果予測時間帯）と、需要効果予測時間帯における既契約需要家のロードカーブと正規化した需給差分との差を時間帯ごと（予め定められた時間間隔ごと）に算出する。また、顧客属性検索部６は、正規化した需給差分が既契約需要家のロードカーブを超える時間帯（余剰時間帯）と、余剰時間帯における正規化した需給差分と既契約需要家のロードカーブとの差を時間帯ごと（予め定められた時間間隔ごと）に算出する。

ステップＳ５０５において、顧客属性検索部６は、全ての既契約需要家について比較したか（すなわち、ステップＳ５０３およびステップＳ５０４の処理を行ったか）否かの判断を行う。全ての既契約需要家について比較していない場合は、ステップＳ５０６に移行する。一方、全ての既契約需要家について比較した場合は、ステップＳ５０７に移行する。

ステップＳ５０６において、顧客属性検索部６は、ステップＳ５０２と同様に、比較対象となる他の既契約需要家を選択する。

ステップＳ５０７において、顧客属性検索部６は、既契約需要家ごとに需要超過予測時間帯および余剰時間帯の各々における合計需要量を算出する。具体的には、顧客属性検索部６は、ステップＳ５０４で時間帯ごとに算出した正規化した需給差分と既契約需要家のロードカーブとの差の合計（合計需要量）を、需要超過予測時間帯および余剰時間帯の各々について算出する。

図１４は、需要超過予測時間帯および余剰時間帯の各々における合計需要量の一例を示す図である。

図１４に示すように、既契約需要家ごとに需要超過予測時間帯および余剰時間帯の各々における合計需要量が算出される。また、図１４の例では、既契約需要家ごとに料金メニューのメニューＩＤが付されている。

図１５は、料金メニューの一例を示す図である。なお、図１５では、１ｋＷｈ当たりの料金（円）を示している。

図１５に示すように、料金メニューＩＤごとに料金メニューが設定されている。料金メニューには、１日中料金が変化しない料金メニュー、または電力量の検針時間帯（３０分間隔）ごとに変化する料金メニュー等が含まれている。

ステップＳ５０８において、市場調達額予想部１３は、既契約需要家ごとに市場調達額を予想する。具体的には、市場調達額予想部１３は、需要超過予測時間帯の合計需要量に対して予想される市場価格を乗じることによって市場調達額を予想する。

ステップＳ５０９において、顧客属性検索部６は、全時間帯の需要量に対して料金メニューの料金を乗じることによって、既契約需要家ごとの売上額を算出する。

ステップＳ５１０において、顧客属性検索部６は、市場調達額と売上額とを比較し、売上額が市場調達額を上回り、かつその差額が大きい順に既契約需要家の順位付けを行う。このとき、予め定められた上位ｃ番目までの既契約需要家が順位付けられる。

ステップＳ５１１において、顧客属性検索部６は、上位ｃ番目までの既契約需要家が有する顧客属性について、占有率ｂ以下の属性値を含む顧客属性を検索結果とする。

以上のことから、本実施の形態４によれば、需要超過予測時間帯と、当該需要超過予測時間帯で予想される市場価格を考慮することによって、需要量が供給量を超過する影響を金銭的に見積もることができる。

＜実施の形態５＞
まず、本発明の実施の形態５による顧客属性検索装置の構成について説明する。

図１６は、本実施の形態５による顧客属性検索装置１４の構成の一例を示すブロック図である。図１６に示すように、本実施の形態５による顧客属性検索装置１４は、地域別平年平均日照時間記憶部１５と、地域別実績日照時間記憶部１６と、需要量補正部１７とを備えることを特徴としている。その他の構成および動作は、実施の形態１（図１，３参照）と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。

地域別平年平均日照時間記憶部１５は、過去の平年の平均日照時間を平年平均日照時間として地域別に記憶する。

地域別実績日照時間記憶部１６は、過去の日照時間を実績日照時間として地域別に記憶する。

需要量補正部１７は、地域別平年平均日照時間記憶部１５に記憶された平年平均日照時間と、地域別実績日照時間記憶部１６に記憶された実績日照時間とに基づいて、既契約需要家のロードカーブを平均化する補正を行う。

顧客情報管理部３は、既契約需要家が太陽光パネルを有している場合は、太陽光パネルの発電量と、太陽光パネルの設置場所を示す地域とを顧客情報に含めて管理する。すなわち、顧客情報記憶部４は、太陽光パネルの発電量を顧客情報に含めて記憶する。

顧客属性検索装置１４における地域別平年平均日照時間記憶部１５、地域別実績日照時間記憶部１６、および需要量補正部１７の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、顧客属性検索装置１４は、平年平均日照時間を地域別に記憶し、実績日照時間を地域別に記憶し、ロードカーブを平均化する補正を行うための処理回路を備える。処理回路は、メモリ９に格納されるプログラムを実行するプロセッサ８（中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰともいう）である（図２参照）。なお、顧客属性検索装置１４における他の構成要素については、実施の形態１（図１参照）と同様である。

顧客属性検索装置１４における地域別平年平均日照時間記憶部１５、地域別実績日照時間記憶部１６、および需要量補正部１７の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ９に格納される（図２参照）。処理回路は、メモリ９に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、地域別平年平均日照時間記憶部１５、地域別実績日照時間記憶部１６、および需要量補正部１７の各機能を実現する。すなわち、顧客属性検索装置１４は、平年平均日照時間を地域別に記憶するステップ、実績日照時間を地域別に記憶するステップ、ロードカーブを平均化する補正を行うステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ９を備える。また、これらのプログラムは、地域別平年平均日照時間記憶部１５、地域別実績日照時間記憶部１６、および需要量補正部１７の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。なお、顧客属性検索装置１４における他の構成要素については、実施の形態１（図１参照）と同様である。

次に、顧客属性検索装置１４の動作について説明する。

図１７は、顧客属性検索装置１４の動作の一例を示すフローチャートであり、顧客属性を検索する時の動作を示している。なお、図１７のステップＳ６０１，ステップＳ６０６〜ステップＳ６１２は、図６のステップＳ２０１，ステップＳ２０３〜ステップＳ２０９に対応しているため、ここでは説明を省略する。

ステップＳ６０２において、需要量補正部１７は、太陽光パネルの有無の属性値が有となっており（すなわち、太陽光パネルを有し）、かつ当該太陽光パネルの設置場所が判明している既契約需要家の一覧を、顧客情報管理部３から取得する。顧客情報管理部３から取得した一覧には、太陽光パネルの設置場所を示す地域も含まれている。

ステップＳ６０３において、需要量補正部１７は、需給差分との比較対象となる既契約需要家を一覧（ステップＳ６０２で取得した一覧）から選択する。

ステップＳ６０４において、需要量補正部１７は、選択した既契約需要家が有する太陽パネルの設置場所を示す地域における平年平均日照時間および実績日照時間を、地域別平年平均日照時間記憶部１５および地域別実績日照時間記憶部１６の各々から取得する。

ステップＳ６０５において、需要量補正部１７は、平年平均日照時間および実績日照時間を用いて、各時間帯について（予め定められた時間間隔ごとに）、既契約需要家のロードカーブを平年平均日照時間向けに下記の式（１）に従って補正する。
補正後のロードカーブ＝（平年平均日照時間／実績日照時間）×補正前のロードカーブ ・・・（１）

一時的に太陽光パネルの発電量が増減することによって、本来のロードカーブにノイズが入る可能性がある。一方、本実施の形態５によれば、太陽光パネルを所持する既契約需要家の平均化したロードカーブを顧客属性から見積もることができる。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１ 顧客属性検索装置、２ 顧客属性収集部、３ 顧客情報管理部、４ 顧客情報記憶部、５ 需給差分計算部、６ 顧客属性検索部、７ 需給量管理装置、８ プロセッサ、９ メモリ、１０ 顧客属性検索装置、１１ 需要量合算部、１２ 顧客属性検索装置、１３ 市場調達額予想部、１４ 顧客属性検索装置、１５ 地域別平年平均日照時間記憶部、１６ 地域別実績日照時間記憶部、１７ 需要量補正部。

Claims (7)

1. 電力受給契約の顧客である既契約需要家から当該既契約需要家の属性である顧客属性を収集する顧客属性収集部と、
   前記顧客属性収集部で収集された前記顧客属性と、前記既契約需要家における時系列化した電力の需要量を示すロードカーブとを含む顧客情報を、前記既契約需要家ごとに対応付けて管理する顧客情報管理部と、
   全ての前記既契約需要家に対する電力の供給量と、全ての前記既契約需要家における電力の需要量との差分である需給差分を予め定められた期間分計算する需給差分計算部と、
   前記顧客情報管理部で管理されている前記顧客情報と、前記需給差分計算部で計算された前記需給差分とに基づいて、前記顧客属性を検索する顧客属性検索部と、
   を備える、顧客属性検索装置。
2. 前記顧客情報は、複数の前記顧客属性を含み、
   各前記顧客属性は、予め定められた属性値を有することを特徴とする、請求項１に記載の顧客属性検索装置。
3. 前記顧客属性検索部は、前記顧客情報に含まれる前記ロードカーブと、当該ロードカーブに基づいて正規化された前記需給差分との差の絶対値の和が小さい順に前記既契約需要家を順位付け、当該順位の上位から予め定められた数の前記既契約需要家の前記顧客属性に含まれる前記属性値の全ての前記既契約需要家に対する占有率が予め定められた占有率よりも小さいときの前記属性値と、当該属性値を有する前記顧客属性とを検索することを特徴とする、請求項２に記載の顧客属性検索装置。
4. 同一の前記属性値を有する各前記既契約需要家の前記ロードカーブを合算する需要量合算部をさらに備えることを特徴とする、請求項２に記載の顧客属性検索装置。
5. 市場における電力の取引価格である市場調達額を予想する市場調達額予想部をさらに備え、
   前記顧客属性検索部は、各前記既契約需要家に対する電力の売上額と、前記市場調達額予想部で予想された前記市場調達額とに基づいて前記顧客属性を検索することを特徴とする、請求項１に記載の顧客属性検索装置。
6. 前記顧客属性検索部は、前記売上額が前記市場調達額を上回り、かつその差額が大きい順に前記既契約需要家を順位付け、当該順位の上位から予め定められた数の前記既契約需要家の前記顧客属性に含まれる前記属性値の全ての前記既契約需要家に対する占有率が予め定められた占有率よりも小さいときの前記属性値と、当該属性値を有する前記顧客属性とを検索することを特徴とする、請求項５に記載の顧客属性検索装置。
7. 過去の平年の平均日照時間を平年平均日照時間として地域別に記憶する地域別平年平均日照時間記憶部と、
   過去の日照時間を実績日照時間として地域別に記憶する地域別実績日照時間記憶部と、
   前記地域別平年平均日照時間記憶部に記憶された前記平年平均日照時間と、前記地域別実績日照時間記憶部に記憶された前記実績日照時間とに基づいて、前記ロードカーブを平均化する補正を行う需要量補正部と、
   をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の顧客属性検索装置。

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