JP2017028881A - 使用電力量の変化パターン予測装置、及び使用電力量の変化パターン予測プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】家庭での使用電力量の変化パターンを極力正確に予測する。
【解決手段】使用電力量の変化パターン予測装置において、補正候補データ抽出部（３６）は、記憶部に記憶されている日毎のデータについて、使用電力量が上昇しかつ室温が変化した時刻を始点とし使用電力量が低下しかつ室温が変化した時刻を終点として補正対象期間を決定し、その補正対象期間のデータを補正候補データとして記憶部に記憶させる。予想気温取得部（４０）は、予測対象日の予想気温を取得する。補正データ決定部（３７）は、記憶部に記憶されている補正候補データのうち予想気温に最も近い気温の日の補正候補データを補正データに決定する。予測パターン設定部（４１）は、補正前予測値の補正対象期間のデータを補正データに差し替えて予測対象日における使用電力量の変化パターンを設定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、使用電力量の変化パターン予測装置、及び使用電力量の変化パターン予測プログラムに関する。

近年、電気自動車やハイブリッド自動車など充放電可能な蓄電池つまり二次電池を搭載した車が普及し始めている。この様な状況の下、二次電池の充電と、二次電池から家庭の電気機器への放電とを適切に制御することで、電力会社から供給される電力を平準化して省エネルギー化を図り、さらには、家庭での電気料金の軽減を図ることが望まれている。そのためには、家庭で使用される電力量を正確に予測することが必要である。

特開２０１２−１５１９４８号公報

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、家庭での電力使用状況すなわち使用電力量の変化パターンを極力正確に予測することができる使用電力量の変化パターン予測装置、及びその変化パターン予測装置に用いられる使用電力量の変化パターン予測プログラムを提供することにある。

（請求項１）
請求項１の使用電力量の変化パターン予測装置（以下、単に予測装置と称する）は、使用電力量取得部と、記憶部と、補正前予測値作成部と、を備える。使用電力量取得部は、使用電力量を単位時間毎に取得する。そして、補正前予測値作成部は、前記予測対象日の直近の過去複数日における使用電力量の単位時間毎の平均値に基づいて、予測対象日の使用電力量の変化パターンについて補正前予測値を作成する。すなわち、ユーザの生活パターンは、日毎に異なるため、その使用電力量も日毎に異なる。そこで、本構成のように、予測対象日の直近の過去数日間の使用電量の平均値によって、予測対象日の使用電力量の変化パターンを予測することで、ユーザの生活パターンを反映させることができる。これにより、ある程度正確な予測を行うことができる。なお、この場合、予測対象日の直近の過去複数日とは、例えば予測対象日の前日までの過去数週間程度であり、予測対象日の過去数ヶ月〜数年の期間に亘るものではない。

しかしながら、補正前予測値作成部で作成された補正前予測値は、気温の影響が考慮されていない。つまり、補正前予測値をそのまま予測対象日の予測値として使用すると、予測対象日の気温が普段より暑め寒め等による特異性が反映されないことになり、予測の正確性に劣ることとなる。すなわち、家庭で使用される電気機器の中で、例えばテレビや照明などは、気温に関わらず使用される。そのため、これらテレビや照明などの使用電力量は、気温の影響をほとんど受けない。一方、例えばエアコンや電気ヒータなどといった冷暖房用電気機器は、気温によって使用されるか否かが異なる。また、気温によって、これら冷暖房用電気機器の効率が変化するため、その使用電力量も変化する。そのため、これら冷暖房用電気機器の使用電力量は、気温の影響を大きく受ける。

さらに、冷暖房用電気機器は、家庭で使用される電気機器の中でも消費電力が比較的大きい。例えば、一般的な家庭において、冷暖房用電気機器の使用電力量は、家庭全体での使用電力量の５０％以上を占める。このように、気温の変化に伴って冷暖房用電気器の使用電力量が変化することにより、家全体の使用電力量が大きく変化する。したがって、予測値に対して気温の影響を加味しないと、使用電力量の予測に正確性を欠くことになる。

ここで、予測値に気温の影響を加味しようとした場合、例えば次のような手法が考えられる。その手法とは、予測装置が、例えばインターネット等を経由して予測対象日の予想気温を取得し、その予想気温に応じて、補正前予測値作成部で作成された補正前予測値の全体を補正するものである。しかしながら、使用電力量取得部が取得する使用電力量は、気温の影響を受ける電気機器の使用電力量と、気温の影響をほとんど受けない電気機器の使用電力量と、の総和である。そのため、予想気温に応じて画一的に全体を補正すると、気温の影響をほとんど受けない電気機器の使用電力量に対してまで補正を行うことになり、その結果、かえって正確な予測を行うことができなくなる。

また、他の手法としては、過去の使用電力量の変化パターンのうち、予測対象日の予想気温に近い気温の日の変化パターンを、そのまま予測対象日の変化パターンとして使用することが考えられる。しかしながら、この手法では、予測対象日の変化パターンは、過去の１日のみ変化パターンになるため、予測対象日の直近におけるユーザの生活パターンが反映されていない。そのため、この手法によっても、使用電力量の予測に正確性を欠くことになる。

そこで、本構成の予測装置は、室温取得部と、気温取得部と、補正候補データ抽出部と、予測気温取得部と、補正データ決定部と、予測パターン設定部と、を備える。室温取得部は、冷暖房用電気機器が設置されている室内の室温を単位時間毎に取得する。気温取得部は、外気温を単位時間毎に取得する。この場合、記憶部は、使用電力量と室温と気温とを相互に関連付けたデータを記憶する。そして、補正候補データ抽出部は、記憶部に記憶されている日毎のデータについて、使用電力量の変化と室温の変化との比較から補正対象期間を決定し、その補正対象期間のデータを補正候補データとして記憶部に記憶させる。

補正対象期間の始点及び終点は、次のような根拠に基づいて決定される。すなわち、冷暖房用電気機器が使用されると、使用電力量が増加するとともに、冷暖房用電気機器が設置されている室内の室温が変化する。そのため、補正対象期間決定部は、使用電力量が上昇しかつ室温が変化した時刻を補正対象期間の始点とし、使用電力量が低下しかつ室温が変化した時刻を補正対象期間の終点に決定する。補正データ決定部は、記憶部に記憶されている補正候補データのうち、予想気温取得部で取得した予測対象日の予想気温に最も近い気温の日の補正候補データを補正データに決定する。そして、予測パターン設定部は、補正前予測値の補正対象期間のデータを補正データに差し替えて予測対象日における使用電力量の変化パターンを設定する。これにより、予測対象日における使用電力量の変化パターンが予測される。

この場合、予測された使用電力量の変化パターンのうち補正データに差し替えられた期間は、過去の実績から、予測対象日の予想気温であれば冷暖房用電気器が使用されるであろうと推定される期間である。一方、予測された使用電力量の変化パターンのうち補正データに差し替えられなかった期間、つまり補正前予測値の変化パターンとなる期間は、過去の実績から、予測対象日の予想気温でれば冷暖房用電気器が使用されないであろうと推定される期間である。

このように、本構成の予測装置は、予測対象日における使用電力量を、気温の影響を受け難い電気機器が使用される時間帯と、気温の影響を受ける電気機器が使用される時間帯とに分けて予測する。そして、予測装置は、気温の影響を受け難い電気機器が使用される時間帯については、直近の過去数日間の使用電力量の平均値に基づいて予測する。また、予測装置は、気温の影響を受ける電気機器が使用される時間帯については、直近の予想気温に最も近い気温の日の使用電力量に基づいて予測する。これにより、過去数日間の使用電力量の平均値に対して、温度の影響を画一的に反映させずに、必要な部分についてのみ反映させることができる。その結果、家庭での使用電力量の変化パターンをより正確に予測することができ、ひいては、省エネルギー化や家庭での電気料金の軽減を図ることができる。

すなわち、本構成の予測装置によれば、予測対象日の直近の過去数日間に亘る実績値を平均化して、その平均値を補正前予測値とする。そして、この補正前予測値を、予測対象日の変化パターンとして、冷暖房用電気機器の使用とは関係の無い期間に利用する。これにより、予測対象日の直近の過去数日間におけるユーザの生活パターンを、予測対象日の変化パターンの予測値に反映させることができる。更に、本構成の予測装置によれば、予測対象日の外気温に近い気温の日の変化パターンを、予測対象日において冷暖房用電気器が使用されるであろうと推定される期間に部分的に反映させる。これにより、予測対象日における気温に基づく特異性を補償することができる。

換言すれば、本構成は、予測対象日の予想気温に近い気温の日の中から、室温、電力消費の観点で使用電力量のデータを抽出し、補正前予測値の変化パターンに反映する。したがって、本構成は、補正前予測値の全部を過去１日の実績値に差し替えるのではなく、補正前予測値の一部の期間のみ過去の実績値を反映させるに留まる。つまり、本構成によれば、ユーザの生活パターンが反映された補正前予測値の全部を、ユーザの生活パターンが反映されていない特定の過去１日の値に差し替えることがない。そのため、ユーザの生活パターンに基づく予測の正確性が失われることはない。したがって、本構成によって予測された変化パターンは、予測対象日の直近におけるユーザの生活パターンと、予測対象日の予想気温による特異性との両方を考慮したものとなり、その結果、予測の正確性が向上する。

（請求項２）
請求項２の予測装置において、補正データ決定部は、予測対象日の予想気温と補正候補データの取得日の気温との差が所定値を超えた場合に、予想気温を補正候補データの取得日の気温で除した値に補正データの使用電力量を乗じた値を補正データの使用電力量とする。すなわち、冷暖房用電気機器は、気温によってその効率が変化し、その使用電力量も変化する。そのため、予想対象日の予想気温と、補正候補データの取得日の気温とに差があると、冷暖房用電気機器の使用期間が同一でも、その期間における使用電力量が異なってくる。

そこで、本構成では、予想対象日の予想気温と補正候補データの取得日の気温との差が所定値を超えている場合には、補正候補データの値を、その温度差に応じて更に補正する。すなわち、予測対象日の予想気温Ｔａを補正候補データの取得日の気温Ｔｂで除した値であるＴａ／Ｔｂを係数ｋとする。そして、予測対象日の予想気温Ｔａと補正候補データの取得日の気温Ｔｂとの差が所定値を超えた場合、補正データの使用電力量に係数ｋを乗じた値を、新たに補正データの使用電力量として更新する。これにより、補正候補データの取得日の気温と、予測対象日の予想気温とが同一でない場合であっても、使用電力量の変化パターンの正確な予測を行うことができる。

（請求項３）
請求項３に記載の使用電力量の変化パターン予測プログラムは、請求項１に記載の予測装置を実現するものである。この使用電力量の変化パターン予測プログラムを、既存の予測装置等によって実行することで、既存の予測装置等に、上述した気温の影響を考慮した予測装置としての機能を付加することができる。

一実施形態による使用電力量の変化パターン予測装置を含む電力制御システムについて、概略構成の一例を示す図 一実施形態について、制御部が行うデータ収集処理の内容の一例を示すフローチャート 一実施形態について、制御部が行う補正候補データ抽出処理の内容の一例を示すフローチャート 一実施形態について、制御部が行うモード判定処理の内容の一例を示すフローチャート（その１） 一実施形態について、制御部が行うモード判定処理の内容の一例を示すフローチャート（その２） 一実施形態について、制御部が行う始点抽出処理の内容の一例を示すフローチャート（その１） 一実施形態について、制御部が行う始点抽出処理の内容の一例を示すフローチャート（その２） 一実施形態について、制御部が行う終点抽出処理の内容の一例を示すフローチャート 一実施形態について、制御部が行う第１例外処理の内容の一例を示すフローチャート 一実施形態について、制御部が行う第２例外処理の内容の一例を示すフローチャート 一実施形態について、制御部が行う予測処理の内容の一例を示すフローチャート 一実施形態について、取得データの一例を示す図（その１） 一実施形態について、取得データの一例を示す図（その２） 一実施形態について、補正テーブルに記憶される補正候補データの一例を示す図 一実施形態について、相関Ａ及び相関Ｂの具体例を示す図 一実施形態について、冷房を使用した場合の消費電力量と室温との関係の一例を示す図 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温との関係の一例を示す図 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温と気温との関係の一例を示す図（その１） 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温と気温との関係の一例を示す図（その２） 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温と気温との関係の一例を示す図（その３） 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温と気温との関係の一例を示す図（その４） 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温と気温との関係の一例を示す図（その５） 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温と気温との関係の一例を示す図（その６） 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温と気温との関係の一例を示す図（その７） 一実施形態について、暖房を使用した場合の消費電力量と室温と気温との関係の一例を示す図（その８）

以下、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。図１に示す電力制御システム１０は、商用電源１１と、太陽光パネル１２と、自動車１３と、家庭用の電気機器１４と、を相互に接続して構成されている。自動車１３は、例えば電気自動車やハイブリッド自動車であって、蓄電池つまり二次電池１３１、通信部１３２、及び車両制御部１３３を有している。電気機器１４は、電力を使用する電気機器であり、例えばエアコンや電気ヒータなど気温の影響を受ける冷暖房用電気機器、及び、テレビや洗濯機といった気温の影響を受け難い電気機器が含まれている。商用電源１１、太陽光パネル１２、二次電池１３１、及び電気機器１４は、電力供給部１６を介して相互に接続されている。また、二次電池１３１は、コネクタ１５を介して電力供給部１６に接続されている。

電力制御システム１０は、太陽光パネル１２や商用電源１１から、電気機器１４や二次電池１３１への電力供給を制御したり、二次電池１３１から電気機器１４への電力供給を制御したりする。例えば、電力制御システム１０は、太陽光パネル１２が発電可能な昼間の時間帯においては、太陽光パネル１２で発電した電力を、電気機器１４へ供給したり、二次電池１３１に供給して二次電池１３１を充電したりする。また、例えば、電力制御システム１０は、家庭の電気機器１４の使用頻度が低く、かつ、電気料金が安い深夜の時間帯においては、商用電源１１から供給される電力を、二次電池１３１に供給して二次電池１３１を充電する。更に、例えば、電力制御システム１０は、家庭の電気機器１４の使用頻度が高い時間帯においては、二次電池１３１に蓄電された電力を、電気機器１４に供給する。

電力制御システム１０は、使用電力量の変化パターン予測装置２０を備えている。なお、以下の説明では、使用電力量の変化パターン予測装置２０を、単に予測装置２０と称する。予測装置２０は、過去の実績に基づいて、予測対象日の使用電力量の変化パターンを予測する。そして、電力制御システム１０は、予測装置２０で予測した変化パターンに基づいて上述した電力供給を制御する。

予測装置２０は、使用電力量計測部２１、時計部２２、室温計２３、気温計２４、インターネット接続部２５、記憶部２６、及び制御部３０を有している。使用電力量計測部２１は、電力供給部１６から家庭内へ供給される電力量つまり電気機器１４の使用電力量を計測する。時計部２２は、例えばリアルタイムクロックから構成されている。時計部２２は、時計機能とカレンダー機能とを有し、現在の時刻情報及び曜日を含む日付情報を制御部３０に与える。室温計２３は、電気機器１４が設置されている屋内の室温を計測し、その計測結果を制御部３０へ与える。気温計２４は、電気機器１４が設置されている家屋の外の気温を計測し、その計測結果を制御部３０へ与える。

インターネット接続部２５は、インターネット９０を介して外部のサーバ９１に接続されている。サーバ９１は、例えば将来の天気に関する情報つまり天気予報に関する情報や、過去の天気に関する情報を随時配信する。天気予報に関する情報は、予想気温が主であるが、例えば予想湿度や、晴れ、曇り、雨等の予想情報が含まれていてもよい。記憶部２６は、例えば書き換え可能な不揮発性メモリから構成されている。記憶部２６は、制御部３０からの指令により、使用電力量計測部２１で計測した使用電力量データや、室温計２３で計測した室温データ、気温計２４で計測した気温データ、サーバ９１から配信された予想気温を含む天気情報、その他各種情報を記憶する。

制御部３０は、例えば図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶領域を有するマイクロコンピュータを主体に構成されており、予測装置２０の全体を制御する。制御部３０のＲＯＭは、使用電力量の変化パターン予測プログラム（以下、予測プログラムと称する）を記憶している。制御部３０は、ＲＯＭに記憶されている制御プログラムをＣＰＵで実行することにより、使用電力量取得部３１、記憶制御部３２、室温取得部３３、気温取得部３４、補正前予測値作成部３５、補正候補データ抽出部３６、補正データ決定部３７、補正後予測値作成部３８、モード判定部３９、予想気温取得部４０、及び予測パターン設定部４１等の処理部を、ソフトウェアによって仮想的に実現する。なお、これら各処理部３１〜４１は、例えば制御部３０と一体の集積回路としてハードウェア的に実現してもよい。

また、電力制御システム１０は、充放電指令部６０及び対車両通信部６１を有している。充放電指令部６０は、制御部３０のＣＰＵを共用して構成されている。この場合、制御部３０のＲＯＭは、充放電制御プログラムを記憶している。そして、制御部３０は、ＲＯＭに記憶されている充放電制御プログラムをＣＰＵで実行することにより、充放電指令部６０を、ソフトウェアによって仮想的に実現する。なお、充放電指令部６０は、例えば制御部３０と一体の集積回路としてハードウェア的に実現してもよい。また、充放電指令部６０、制御部３０と別体として構成してもよい。

次に、電力制御システム１０の制御内容について説明する。制御部３０は、予測プログラムを実行すると、図２に示すデータ収集処理と、図３に示す補正データ抽出処理と、図１１に示す予測処理と、をそれぞれ独立して実行する。

まず、図２に示すデータ収集処理について説明する。データ収集処理は、予測対象日の使用電力量の変化パターンを予測する際に必要なデータを収集する処理である。データ収集処理は、単位時間毎に実行される。本実施形態において、単位時間は、例えば１時間に設定されている。すなわち、データ収集処理は、１時間に１回実行される。

制御部３０は、図２に示すデータ収集処理において、電気機器１４の使用電力量と、室温と、気温と、を取得する。使用電力量等の取得時刻は、毎時０分に設定されている。すなわち、制御部３０は、データ収集処理を実行すると（スタート）、図２に示すように、ステップＳ１１において、予め設定された取得時刻である０：００、１：００、・・・２３：００になったか否かを判断する。制御部３０は、取得時刻でなければ（ステップＳ１１でＮＯ）、ステップＳ１１を繰り返して待機する。

一方、制御部３０は、取得時刻になると（ステップＳ１１でＹＥＳ）、ステップＳ１２に移行する。ステップＳ１２において、制御部３０は、使用電力量取得部３１の処理により使用電力量取得処理を実行する。これにより、制御部３０は、使用電力量計測部２１で計測した使用電力量を取得する。次に、制御部３０は、ステップＳ１３において、室温取得部３３の処理により室温取得処理を実行する。これにより、制御部３０は、室温計２３で計測した室温を取得する。次に、制御部３０は、ステップＳ１４において、気温取得部３４の処理により気温取得処理を実行する。これにより、制御部３０は、気温計４で計測した気温を取得する。

次に、制御部３０は、ステップＳ１５において、記憶制御部３２の処理により記憶処理を実行する。制御部３０は、図１２に示すように、現在の日付つまりデータ取得日の日付と曜日と取得時刻、及びステップＳ１２〜Ｓ１４で取得した使用電力量と室温と気温とを、それぞれ関連付けつまり紐付けして、記憶部２６に記憶させる。本実施形態では、記憶部２６は、例えば図１３に示すように４週間分のデータを格納することができる。したがって、制御部３０は、図２にステップＳ１５において記憶処理を実行する際に、既に記憶部２６に４週間分の取得データが記憶されている場合には、記憶部２６に記憶されている取得データのうち、最古の取得データに最新の取得データを上書きして、最新の取得データを記憶させる。なお、ステップＳ１２〜Ｓ１４で取得されて記憶部２６に記憶された日毎のデータを、取得データと称する。その後、制御部３０は、ステップＳ１１へ移行し、再度ステップＳ１１〜Ｓ１５を繰り返す。

次に、図３に示す補正候補データ抽出処理について説明する。補正候補データ抽出処理は、補正候補データを作成するための処理である。補正候補データは、補正前予測値を補正するための補正データの候補となる。すなわち、補正候補データ抽出処理は、１日の取得データの中から、気温の影響を受け易い冷暖房用電気機器が使用された期間を補正対象期間として特定し、その補正対象期間の取得データを、補正候補データとして記憶部２６に保存する処理である。

補正候補データ抽出処理は、例えば日に１回実行される。補正候補データ抽出処理が実行される時期は、例えば予測対象日の前日における最後のデータ収集処理が終了した後であって、かつ、予測対象日の予測処理が実行される前に実行される。本実施形態の場合、補正候補データ抽出処理の実行時期は、２３時の取得データが取得された後であって、その翌日０時の取得データが取得される前である。この場合、補正候補データ抽出処理の対象となるデータは、その日に収集したデータ、つまり、予測対象日の前日の取得データとなる。

制御部３０は、図３の補正候補データ抽出処理を実行すると、まず、ステップＴ１０において、モード判定部３９の処理によりモード判定処理を実行する。モード判定処理は、モード判定処理の対象となるデータの取得日、この場合、予測対象日の前日における冷暖房用電気機器の使用モードを判定する処理である。冷暖房用電気機器の使用モードには、主に冷房を使用する冷房使用モードと、主に暖房を使用する暖房使用モードと、冷房及び暖房のいずれも使用しない不使用モードとがある。このモード判定処理は、補正対象期間の判断方法を、冷房使用モードと、暖房使用モードと、不使用モードとに分けるために行われる。

制御部３０は、モード判定処理を実行すると、図４のステップＴ１１において、記憶部２６の取得データを参照し、予測対象日前日及び予測対象日前１週間の気温を取得する。そして、制御部３０は、ステップＴ１２において、予測対象日前日及び予測対象日前１週間の気温の平均値を算出する。次に、制御部３０は、ステップＴ１３において、予測対象日前日の平均気温が２０℃を超えているか否かを判断し、ステップＴ１４において、予測対象日前１週間の平均気温が２０℃を超えているか否かを判断する。

制御部３０は、予測対象日前日の平均気温及び予測対象日前１週間の平均気温のいずれもが２０℃を超えていた場合（ステップＴ１３でＹＥＳ、かつステップＴ１４でＹＥＳ）、予測対象日前日は夏日であったと判断し、ステップＴ１５へ移行する。そして、制御部３０は、ステップＴ１５で冷房使用モードに設定し、モード判定処理を終了する（リターン）。一方、制御部３０は、予測対象日前日の平均気温及び予測対象日前１週間の平均気温の少なくとも一方が２０℃以下であった場合（ステップＴ１３でＮＯ、又はステップＳ１４でＮＯ）、予測対象日前日は夏日でないと判断し、ステップＳ１６へ以降する。

次に、制御部３０は、ステップＴ１６において、予測対象日前日の平均気温が１０℃を下回っているか否かを判断し、ステップＴ１７において、予測対象日前１週間の平均気温が１０℃を下回っているか否かを判断する。制御部３０は、予測対象日前日の平均気温及び予測対象日前１週間の平均気温のいずれもが１０℃未満であった場合（ステップＴ１６でＹＥＳ、かつステップＴ１７でＹＥＳ）、予測対象日前日は冬日であったと判断し、ステップＴ１８へ移行する。そして、制御部３０は、ステップＴ１８で暖房使用モードに設定し、モード判定処理を終了する（リターン）。

一方、制御部３０は、予測対象日前日の平均気温又は予測対象日前１週間の平均気温の少なくとも一方が１０℃以上であった場合（ステップＴ１６でＮＯ、又はステップＳ１７でＮＯ）、予測対象日前日は冬日でないと判断し、図５のステップＳ１９へ移行する。この場合、予測対象日前日は、夏日でもなくかつ冬日でもない。そのため、制御部３０は、予測対象日前日は春秋日であったと判断する。

制御部３０は、図５のステップＴ１９において、予測対象日前日の取得データの中から、使用電力量が増加した増加時刻を抽出する。この場合、使用電力量が増加したか否かは、使用電力量の増加量が所定値例えば０．１ｋｗを超えたか否かによって判断される。すなわち、制御部３０は、使用電力量の１時間当たりの増加量が０．１ｋｗを超えた場合、その増加開始した時刻を増加時刻として抽出する。例えば図１６の例では、増加時刻は、１０時と１１時になる。また、図１７の例では、増加時刻は、５時と６時になる。

次に、制御部３０は、図５のステップＴ２０において、増加時刻の前後１時間で、室温が上昇又は一定から、低下に変化したか否かを判断する。この場合、室温が一定であるとの概念は、１℃程度の誤差を許容している。すなわち、制御部３０は、室温が所定範囲内例えば１℃程度の範囲内で変化している場合であっても、室温が一定であると判断する。また、室温が低下したか否かは、室温が所定値例えば１℃を超えて低下したか否かによって判断される。すなわち、本実施形態において、制御部３０は、増加開始時刻の前後１時間で、室温が１℃を超えて低下しているか否かを判断する。

ステップＴ２０における判断は、ステップＴ１９で抽出された全ての増加時刻について行われる。例えば図１６では、制御部３０は、増加時刻である１０時及び１１時のそれぞれ前後１時間の室温の変化について判断する。この場合、増加時刻１０時の前後１時間つまり９時から１１までの室温の変化をみると、増加時刻１０時を境にして一定状態から約６℃低下している。したがって、制御部３０は、ステップＴ２０で「ＹＥＳ」と判断する。また、例えば図１７では、制御部３０は、増加時刻である５時及び６時のそれぞれ前後１時間の室温の変化について判断する。この場合、増加時刻５時及び６時のそれぞれ前後１時間では、室温は低下していない。したがって、制御部３０は、ステップＴ２０で「ＮＯ」と判断する。

制御部３０は、増加時刻の前後１時間で、室温が上昇又は一定から低下に変化した地点が存在していると判断すると（図５のステップＴ２０でＹＥＳ）、ステップＴ２１へ移行する。そして、制御部３０は、ステップＴ２１おいて冷房使用モードに設定した後、モード判定処理を終了する（図４のリターン）。一方、制御部３０は、室温が上昇又は一定から低下に変化した地点が存在しないと判断すると（図５のステップＴ２０でＮＯ）、ステップＴ２２へ移行する。

制御部３０は、ステップＴ２２において、増加時刻の前後１時間で、室温が低下又は一定から、上昇に変化したか否かを判断する。この場合も、室温が一定であるとの概念は、１℃程度の誤差を許容している。また、室温が上昇したか否かは、室温が所定値例えば１℃を超えて上昇したか否かによって判断される。すなわち、本実施形態において、制御部３０は、増加開始時刻の前後１時間で、室温が１℃を超えて上昇しているか否かを判断する。

ステップＴ２２における判断は、ステップＴ１９で抽出された全ての増加時刻について行われる。例えば図１７では、制御部３０は、増加時刻である５時及び６時のそれぞれ前後１時間の室温の変化について判断する。この場合、増加時刻５時の前後１時間つまり４次から６時までの室温の変化を見ると、増加時刻５時を境にして一定状態から約４℃上昇している。したがって、制御部３０は、ステップＴ２２で「ＹＥＳ」と判断する。なお、図１６の例については、ステップＴ２０で「ＹＥＳ」と判断されるため、ステップＴ２２の処理の対象とはならない。

制御部３０は、増加時刻の前後１時間で、室温が低下又は一定から上昇に変化した地点が存在していると判断すると（ステップＴ２２でＹＥＳ）、ステップＴ２３へ移行する。そして、制御部３０は、ステップＴ２３おいて暖房使用モードに設定した後、モード判定処理を終了する（図４のリターン）。一方、制御部３０は、室温が低下又は一定から上昇に変化した地点が存在しないと判断すると（ステップＴ２２でＮＯ）、ステップＴ２４へ移行する。

増加時刻の前後１時間で室温が変化していない場合、ステップＴ２０及びステップＴ２２のいずれの判断においても「ＮＯ」となる。この場合、使用電力量の増加は、冷暖房用電気機器の使用以外の要因であることがわかる。したがって、ステップＴ２０及びステップＴ２２のいずれの判断においても「ＮＯ」であった場合、制御部３０は、ステップＴ２４において不使用モードに設定した後、モード判定処理を終了する（図４のリターン）。

次に、制御部３０は、図３のステップＴ３０において、モード判定処理の結果が不使用モードであったか否かを判断する。不使用モードであった場合（ステップＴ３０でＹＥＳ）、取得データに係る使用電力量は、冷暖房用電気機器の影響を受けていないと判断できる。したがって、この場合、制御部３０は、補正候補データを作成することなく、補正候補データ抽出処理を終了する（エンド）。

一方、モード判定処理の結果が不使用モードでなかった場合つまり冷房使用モード又は暖房使用モードのいずれかであった場合（ステップＴ３０でＮＯ）、制御部３０は、ステップＴ４０の始点抽出処理及びステップＴ５０の終点抽出処理を実行する。始点抽出処理及び終点抽出処理は、補正対象期間の始点と終点とを抽出するためのものである。

制御部３０は、ステップＴ４０の始点抽出処理を実行すると、図６のステップＴ４１において、冷暖房用電気機器の使用モードが、暖房使用モードであるか冷房使用モードであるかを判断する。暖房使用モードである場合（ステップＴ４１で暖房使用モード）、制御部３０は、図７のステップＴ４２を実行する。ステップＴ４２において、制御部３０は、補正候補データの作成対象となる日この場合予想対象日前日の取得データのうち、室温が所定値例えば１℃を超えて増加した時刻を始点候補に設定する。例えば図１８の例では、５時から６時、６時から７時、１０時から１１時、及び１７時から１８時の間の室温の上昇量が１℃を超えている。そのため、制御部３０は、５時、６時、１０時、及び１７時を、それぞれ始点候補に設定する。この場合、図１８に示すように、５時を始点候補Ｐ１とし、６時を始点候補Ｐ２とし、１０時を始点候補Ｐ３とし、１７時を始点候補Ｐ４とする。なお、単に始点候補Ｐとした場合には、任意の始点候補を意味するものとする。

次に、制御部３０は、図７のステップＴ４３において、各始点候補Ｐ１〜Ｐ４から１時間後の使用電力量の傾きＥ、気温の傾きＴｏ、及び室温の傾きＴｉを算出する。次に、制御部３０は、ステップＴ４４、Ｔ４５において、図１５に示すように相間値Ａ及び相関値Ｂを算出する。相関値Ａは、室温の傾きＴｉを使用電力量の傾きＥで除した値である。相関値Ａは、室温の変化と使用電力量の変化との相関を示す値である。相関値Ｂは、気温の傾きＴｏを使用電力量の傾きＥで除した値である。相関値Ｂは、気温の変化と使用電力量の変化との相関を示す値である。

一方、図６のステップＴ４０において冷房使用モードであると判断された場合、制御部３０は、図７のステップＴ４６において、補正候補データの作成対象となる日の取得データのうち、室温が所定値例えば１℃を超えて低下した時刻を始点候補に設定する。そして、制御部３０は、ステップＴ４７において、ステップＴ４３と同様に、各始点候補から１時間後の使用電力量の傾きＥ、気温の傾きＴｏ、及び室温の傾きＴｉを算出する。次に、制御部３０は、ステップＴ４８、Ｔ４９において、相間値Ａ及び相関値Ｂを算出する。この場合、相関値Ａは、室温の傾きＴｉに負を乗じた値を使用電力量の傾きＥで除した値である。また、相関値Ｂは、気温の傾きＴｏに負を乗じた値を使用電力量の傾きＥで除した値である。

制御部３０は、ステップＴ４２〜Ｔ４５、ステップＴ４６〜Ｔ４９の何れかを経て相関値Ａ、Ｂを算出した後、図６のステップＴ５０において、各始点候補について相間値Ａと相関値Ｂとを比較する。相間値Ａが相関値Ｂよりも大きいことは、室温の変化と使用電力量の増加との相関が大きいことを示す。そのため、制御部３０は、相関値Ａが相関値Ｂよりも大きくなった場合（ステップＴ５０でＹＥＳ）、その時刻を始点候補として残すため、ステップＴ５１を実行することなくステップＴ５２へ移行する。

一方、相間値Ａが相関値Ｂよりも小さいことは、室温の変化と使用電力量の増加との相関が大きいことを示す。そのため、制御部３０は、相関値Ａが相関値Ｂ以下となった場合（ステップＴ５０でＮＯ）、ステップＴ５１へ移行する。そして、制御部３０は、ステップＴ５１において、相関値Ａが相関値Ｂ以下となった時刻を始点候補から除外した後、ステップＴ５２へ移行する。例えば図１５の例では、始点候補Ｐ３について、相関値Ａが相関値Ｂ以下となっている。したがって、制御部３０は、図１９に示すように、始点候補Ｐ３を、始点候補から除外する。

次に、制御部３０は、図６のステップＴ５２において、連続する時間帯の始点候補があるか否かを判断する。連続する時間帯の始点候補が無い場合（ステップＴ５２でＮＯ）、制御部３０は、始点抽出処理を終了する（リターン）。一方、連続する時間帯の始点候補が存在する場合（ステップＴ５２でＹＥＳ）、制御部３０は、ステップＴ５３へ移行し、連続する時間帯の始点候補のうち最先の時間の始点候補以外を削除する。例えば図１９の例では、連続する５時と６時の時間帯において、２つの始点候補Ｐ１、Ｐ２が存在している。そのため、制御部３０は、連続する２つの始点候補Ｐ１、Ｐ２のうち、最先の時刻５時の始点候補Ｐ１以外を削除つまり始点候補Ｐ２を削除する。これにより、図２０に示すように、始点候補として２つの始点候補Ｐ１、Ｐ４が残る。その後、制御部３０は、始点抽出処理を終了する（リターン）。

次に、制御部３０は、図３のステップＴ６０へ移行し、始点抽出処理を実行する。制御部３０は、終点抽出処理を実行すると、図８のステップＴ６１において、冷暖房用電気機器の使用モードが、暖房使用モードであるか冷房使用モードであるかを判断する。暖房使用モードである場合（ステップＴ６１で暖房使用モード）、制御部３０は、ステップＴ６２へ移行する。ステップＴ６２において、制御部３０は、室温が所定値を超えて低下した場合、つまり１時間毎の室温の低下量が例えば１℃を超えた場合に、その終了時刻を終点候補に設定する。

例えば図２１の例では、０時から１時、１時から２時、２時から３時、９時から１０時の間の室温の低下量が１℃を超えている。そのため、制御部３０は、各時間帯の終了時刻である１時、２時、３時、９時、及び１０時を、それぞれ終点候補に設定する。この場合、図１９に示すように、１時を終点候補Ｑ１とし、２時を終点候補Ｑ２とし、３時を終点候補Ｑ３とし、１０時を終点候補Ｑ４とする。なお、単に終点候補Ｑとした場合には、任意の終点候補を意味するものとする。これに対し、ステップＴ６１において冷房使用モードであると判断された場合、制御部３０は、ステップＴ６３へ移行する。そして、制御部３０は、室温が所定値例えば１℃を超えて上昇した時刻を終点候補に設定する。

次に、制御部３０は、ステップＴ６４において、連続する時間帯の終点候補があるか否かを判断する。連続する時間帯の終点候補が無い場合（ステップＴ６４でＮＯ）、終点抽出処理を終了する（リターン）。一方、連続する時間帯の終点候補が存在する場合（ステップＴ６４でＹＥＳ）、制御部３０は、ステップＴ６５へ移行し、連続する時間帯の終点候補のうち最先の時間の始点候補以外を削除する。

例えば図２１の例では、連続する１時〜３時において、３つの終点候補Ｑ１〜Ｑ３が存在している。また、連続する９時及び１０時の時間帯において、２つの終点候補Ｑ４、Ｑ５が存在している。そのため、制御部３０は、連続する３つの終点候補Ｑ１〜Ｑ３のうち、最先の時刻１時の終点候補Ｑ１以外を削除つまり終点候補Ｑ２、Ｑ３を削除する。同様に、制御部３０は、連続する２つの終点候補Ｑ４、Ｑ５のうち、最先の時刻９時の終点候補Ｑ４以外を削除つまり終点候補Ｑ５を削除する。これにより、図２２に示すように、終点候補として２つの終点Ｑ１、Ｑ４が残る。その後、制御部３０は、終点抽出処理を終了する（図８のリターン）。

次に、制御部３０は、図３のステップＴ７０において第１例外処理を実行する。制御部３０は、第１例外処理を実行すると、図９に示すステップＴ７１において、最先の時刻の終点候補の前に始点候補が存在しているか否かを判断する。最先の時刻の終点候補の前に始点候補が存在しないことは、その取得データの取得日の前日から、冷暖房用電気機器の使用が継続されていることを意味する。そのため、この場合、最先の時刻の終点候補に対応する始点候補として、０時を仮の始点候補に設定する。

すなわち、最先の時刻の終点候補の前に始点候補が存在している場合（ステップＴ７１でＹＥＳ）、制御部３０は、ステップＴ７３へ移行する。一方、最先の時刻の終点候補の前に始点候補が存在していない場合（ステップＴ７１でＮＯ）、制御部３０は、ステップＴ７２において、０時を始点候補に設定する。例えば図２２の例では、最先の時刻の終点候補Ｑ１の前に始点候補は存在していない。したがって、制御部３０は、図２３に示すように、終点候補Ｑ１に対応する始点候補として、０時を仮の始点候補Ｐ０に設定する。

次に、制御部３０は、図９のステップＴ７３において、最後の時刻の始点候補の後に終点候補が存在しているか否かを判断する。最後の時刻の始点候補の後に終点候補が存在しないことは、その取得データの取得日から現在にかけて、冷暖房用電気機器の使用が継続されていることを意味する。そのため、この場合、最後の時刻の始点候補に対応する終点候補として、２３時を仮の終点候補に設定する。

すなわち、最後の時刻の始点候補の後に終点候補が存在している場合（ステップＴ７３でＹＥＳ）、制御部３０は、第１例外処理を終了する（リターン）。一方、最後の時刻の始点候補の後に終点候補が存在していない場合（ステップＴ７４でＮＯ）、制御部３０は、ステップＴ７４において、２３時を終点候補に設定する。例えば図２２の例では、最後の時刻の始点候補Ｐ４の後に終点候補は存在していない。したがって、制御部３０は、図２０に示すように、始点候補Ｐ４に対応する終点候補として、２３時を終点候補Ｑ０に設定する。その後、制御部３０は、第１例外処理を終了する（図９のリターン）。

次に、制御部３０は、図３のステップＴ８０において、第２例外処理を実行する。制御部３０は、第２例外処理を実行すると、図１０に示すステップＴ８１において、始点候補Ｐと終点候補Ｑとが重複する箇所が有るか否かを判断する。始点候補Ｐと終点候補Ｑとが重複する箇所がある場合（ステップＴ８１でＹＥＳ）、制御部３０は、ステップＴ８２へ移行し、その重複する箇所を、始点候補及び終点候補のいずれもから削除する。例えば図２２に示すように、１９時において始点候補Ｐｘと終点候補Ｑｘとが重なっている場合、その重なっている始点候補Ｐｘ及び終点候補Ｑｘを、いずれも削除する。

次に、制御部３０は、ステップＴ８３へ移行し、始点候補Ｐの数と終点候補Ｑの数とが一致しているか否かを判断する。始点候補Ｐの数と終点候補Ｑの数とが一致していれば（ステップＴ８３でＹＥＳ）、制御部３０は、第２例外処理を終了する（リターン）。一方、始点候補Ｐの数と終点候補Ｑの数とが一致していない場合（ステップＴ８３でＮＯ）、制御部３０は、まず、ステップＴ８４において、始点候補Ｐの数と終点候補Ｑの数とのいずれが多いかを判断する。

終点候補Ｑの数より始点候補Ｐの数の方が多い場合（ステップＴ８４でＹＥＳ）、制御部３０は、ステップＴ８５、Ｔ８６を実行する。制御部３０は、ステップＴ８５において、始点候補Ｐが連続する期間、すなわち隣り合う始点候補Ｐ同士の間に終点候補Ｑが存在しない期間を検出する。そして、制御部３０は、ステップＴ８６において、連続する始点候補Ｐのうち最先の始点候補以外を削除する。例えば図２５の例では、１７時の始点候補Ｐ４と１９時の始点候補Ｐ５とが、間に他の終点候補Ｑを挟むことなく連続して存在している。この場合、２つの始点候補Ｐ４、Ｐ５のうち、最先の始点候補Ｐ４以外つまり始点候補Ｐ５が削除される。そして、制御部３０は、第２例外処理を終了する（リターン）。

始点候補Ｐの数より終点候補Ｑの数の方が多い場合（図１０のステップＴ８４でＮＯ）、制御部３０は、ステップＴ８７、Ｔ８８を実行する。制御部３０は、ステップＴ８７において、終点候補Ｑが連続する期間、すなわち隣り合う終点候補Ｑ同士の間に始点候補Ｐが存在しない期間を検出する。そして、制御部３０は、ステップＴ８８において、連続する終点候補Ｑのうち最先の終点候補以外を削除する。そして、制御部３０は、第２例外処理を終了する（リターン）。

次に、制御部３０は、図３のステップＴ９０を実行し、現在の始点候補Ｐ及び終点候補Ｑを、それぞれ始点及び終点に設定する。そして、制御部３０は、ステップＴ１００において、補正候補テーブル更新処理を実行し、補正候補テーブルを更新する。例えば図１４及び図２３に示す取得データの場合、０時〜１時、５時〜９時、１７時〜２３時の期間が、補正対象期間となる。そして、図１４に示すように、補正対象期間における使用電力量、気温、及び室温のデータが、補正候補データとして記憶部２６に記憶される。

次に、予測処理について説明する。制御部３０は、日に１回、所定の時刻例えば０時に、図１１に示す予測処理を実行する。この場合、予測対象日は、上記の０時から始まる１日である。制御部３０は、予測処理を実行すると、ステップＵ１１において、補正前予測値作成部３５の処理により、補正前予測値を作成する。補正前予測値は、測定対象日の直近この場合前日までの過去数日間、例えば過去１週間における使用電力量の単位時間毎の平均値に基づいて作成された使用電力量の変化パターンである。すなわち、補正前予測値は、予測対象日となる前日までの過去数日間に亘る取得データの平均値である。この補正前予測値は、記憶制御部３２の作用によって、記憶部２６に記憶される。

この場合、ユーザの生活パターンを考慮して、例えば平日と休日とで、補正前予測値の基となる取得データを分けてもよい。例えば、１週間のうち、月〜金曜日がユーザの出勤日であり、土曜及び日曜日がユーザの非出勤日である場合について見る。この場合、制御部３０は、予測対象日が月〜金曜日のいずれかであれば、直近の過去１週間のうち月〜金曜日の取得データの平均値を算出して、補正前予測値を作成する。一方、制御部３０は、予測対象日が土曜又は日曜日のいずれかであれば、直近の過去１週間のうち土曜及び金曜の取得データの平均値を算出して、補正前予測値を作成する。この場合、平日と休日との区別は、ユーザの設定によって行ってもよいし、制御部３０が各日の変化パターンの特徴を比較して自動で判断してもよい。

また、記憶部２６に記憶されている過去４週間分のデータについて、予測対象日の曜日に対応する曜日の取得データを平均して、補正前予測値を作成してもよい。すなわち、例えば、予測対象日が火曜日であれば、過去４週間分の火曜日の取得データを平均して、補正前予測値を作成する。これによれば、ユーザの生活パターンをより正確に反映することができるため、補正前予測値による予測パターンの予測精度が向上される。

次に、制御部３０は、ステップＵ１２において、予想気温取得部４０の処理により、予想気温取得処理を実行する。これにより、制御部３０は、インターネット９０を介して、サーバ９１から、予測対象日の予想気温を取得する。この場合、予測気温は、例えば予測対象日の予想平均気温であるが、予想最高気温や予想最低気温、又は時間帯毎の予想気温等であってもよい。

次に、制御部３０は、ステップＵ１３において、ステップＵ１２で取得した予想気温この場合予想平均気温が、所定値例えば２０℃以上であるか否かを判断する。予想平均気温が２０℃以上であれば、予測対象日は夏日であると予想されるため、冷暖房用電気機器が冷房用途で使用されると推定できる。一方、予想平均気温が１０℃以下であれば、予測対象日は冬日であると予想されるため、冷暖房電気機器が暖房用途で使用されると推定できる。一方、予想平均気温が１０℃から２０℃の間であれば、予想対象日は春秋日であると予想されるため、冷暖房電気機器は使用されないと推定できる。

予想気温が１０℃より高く（ステップＵ１３でＮＯ）、かつ、２０℃未満である場合（ステップＵ１４でＮＯ）、制御部３０は、ステップＵ１５へ移行し、予測パターン設定部４１の処理により、設定処理を実行する。この場合、制御部３０は、ステップＵ１１で作成した補正前予測値に基づく変化パターンを、予測対象日の予測パターンに設定する。

一方、予想気温が２０℃以上（ステップＵ１３でＹＥＳ）又は予想気温が１０℃以下（ステップＵ１４でＹＥＳ）のいずれかである場合、制御部３０は、ステップＵ１６へ移行する。制御部３０は、ステップＵ１６において、補正データ決定部３７の処理により、補正データ決定処理を実行する。制御部３０は、補正データ決定処理を実行すると、補正候補テーブルのデータのうち予想気温に最も近い気温の日のデータを、補正データに決定する。次に、制御部３０は、ステップＵ１７において、予想気温と補正データの取得日の気温との差が、所定値例えば１℃以下であるか否かを判断する。

予想気温と補正データの取得日の気温との差が所定値を超えている場合（ステップＵ１７でＮＯ）、制御部３０は、ステップＵ１８へ移行する。そして、制御部３０は、補正データの使用電力量の値に、係数ｋを乗算する。この場合、係数ｋは、予測気温対して、補正データの取得日の気温つまり予測気温に最も近い気温を除算した値である。すなわち、予測気温をＴａ、補正データの取得日の気温をＴｂとすると、ｋ＝Ｔａ／Ｔｂである。その後、制御部３０は、ステップＵ１９へ移行する。一方、予想気温と補正データの取得日の気温との差が所定値以下である場合（ステップＵ１７でＹＥＳ）、制御部３０は、ステップＵ１８を実行することなく、ステップＵ１９へ移行する。

次に、制御部３０は、ステップＵ１９において、補正前予測値のデータのうち補正対象区間内の値を、補正データの値に差し替えて、補正後予測値を作成する。例えば、補正データが図１４の内容である場合、補正前予測値のうち０時〜１時、５時〜９時、及び１７時〜２３時の使用電力量の値を、図１４の内容に差し替えて、補正後予測値を作成する。そして、制御部３０は、ステップＵ２０において、予測パターン設定処理を実行する。これにより、制御部３０は、補正後予測値の変化パターンを、予測対象日の予測パターンに設定する。すなわち、これにより、制御部３０は、補正前予測値における補正対象期間のデータを補正データに差し替えて、予測対象日における使用電力量の変化パターンを設定する。

このようにして、予測対象日の使用電力量についての変化パターンが予測される。そして、充放電指令部６０は、設定された予測パターンを基に、二次電池１３１に対する充放電等の電力制御を行う。この充放電制御は、例えば次のようにして行うことができる。すなわち、充放電指令部６０は、設定された使用電力量の予測パターンから、使用電力量が多くなる時間帯を判定し、この時間帯に合わせて二次電池１３１の放電時間帯を設定する。この場合、予め取得した電気料金情報に基づいて、電気料金の高い時間帯を加味しても良い。これにより、充放電指令部６０は、設定された放電時間帯になると、車両６の通信部１３２に対して放電指令を送信する。そして、車両制御部１３３は、充放電指令部６０から放電指令を受信すると、二次電池１３１から電力を放電する。

また、充放電指令部６０は、電気料金の安い時間帯に合わせて二次電池１３１に対する充電時間帯を設定する。これにより、充放電指令部６０は、設定された充電時間帯になると、車両６の通信部１３２に対して充電指令を送信する。そして、車両制御部１３３は、充放電指令部６０から充電指令を受信すると、商用電源１１から電力を受けて二次電池１３１を充電する。

これによれば、予測装置２０は、予測対象日における使用電力量を、気温の影響を受け難い電気機器が使用される時間帯と、気温の影響を受ける電気機器が使用される時間帯とに分けて予測する。つまり、予測装置２０は、気温の影響を受ける電気機器が使用される時間帯として、補正対象期間を設定する。また、予測装置２０は、補正対象期間外は、気温の影響を受ける電気機器が使用されないだろうと推定する。

そして、予測装置２０は、補正対象期間外については、例えば直近の過去数日間の使用電力量の平均値に基づいて予測する。一方、予測装置２０は、補正対象期間については、例えば直近の予想気温に近い気温の日の使用電力量つまり補正テーブルに記憶されている補正データに基づいて予測する。これにより、過去数日間の使用電力量の平均値に対して、温度の影響を画一的に反映させずに、必要な部分についてのみ反映させることができる。その結果、家庭での使用電力量の変化パターンをより正確に予測することができ、ひいては、省エネルギー化や家庭での電気料金の軽減を図ることができる。

また、予測装置２０は、予測対象日の予想気温Ｔａを補正候補データの取得日の気温Ｔｂで除した値であるＴａ／Ｔｂを係数ｋとする。そして、予測対象日の予想気温Ｔａと補正候補データの取得日の気温Ｔｂとの差が所定値を超えた場合、補正データの使用電力量に係数ｋを乗じた値を、新たに補正データの使用電力量として更新する。これにより、補正候補データの取得日の気温Ｔａと、予測対象日の予想気温Ｔｂとが同一でない場合であっても、使用電力量の変化パターンの正確な予測を行うことができる。

（その他の実施形態）
なお、本発明の実施形態は、上記しかつ図面に記載した各実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において適宜変更することができる。本発明の実施形態は、例えば次のような変形または拡張が可能である。
冷暖房用電気機器は、エアコンや電気ヒータに限られない。
また、上述した判断処理における「所定値」は、それぞれ判断処理において独立しているものとする。また、この「所定値」は、実施形態のものに限られず、任意に変更することができる。
また、予想気温の取得は、インターネット９０経由に限られず、例えばラジオ放送や地上波デジタル放送経由であってもよい。

図面中、１０電力制御システム、１４は電気機器（冷暖房用電気機器）、２０は使用電力量の変化パターン予測装置、３１は使用電力量取得部、３３は室温取得部、３４は気温取得部、２６は記憶部、３５は補正前予測値作成部、３６は補正候補データ抽出部、４０は予想気温取得部、３７は補正データ決定部、４１は予測パターン設定部、を示す。

Claims (3)

1. 予測対象日における使用電力量の変化を予測するものであって、
   使用電力量を単位時間毎に取得する使用電力量取得部と、
   冷暖房用電気機器が設置されている室内の室温を前記単位時間毎に取得する室温取得部と、
   外気温を前記単位時間毎に取得する気温取得部と、
   前記使用電力量と前記室温と前記気温とを相互に関連付けたデータを記憶する記憶部と、
   前記予測対象日の直近の過去複数日における前記使用電力量の前記単位時間毎の平均値に基づいて、前記予測対象日の使用電力量の変化パターンについて補正前予測値を作成する補正前予測値作成部と、
   前記記憶部に記憶されている日毎のデータについて、使用電力量が上昇しかつ前記室温が変化した時刻を始点とし使用電力量が低下しかつ前記室温が変化した時刻を終点として補正対象期間を決定し、その補正対象期間のデータを補正候補データとして前記記憶部に記憶させる補正候補データ抽出部と、
   前記予測対象日の予想気温を取得する予想気温取得部と、
   前記記憶部に記憶されている補正候補データのうち前記予想気温に最も近い気温の日の前記補正候補データを補正データに決定する補正データ決定部と、
   前記補正前予測値の前記補正対象期間のデータを前記補正データに差し替えて前記予測対象日における使用電力量の変化パターンを設定する予測パターン設定部と、を備える、
   使用電力量の変化パターン予測装置。
2. 前記補正データ決定部は、前記予測対象日の予想気温と前記補正候補データの取得日の気温との差が所定値を超えた場合に、前記予想気温を前記補正候補データの取得日の気温で除した値に前記補正データの前記使用電力量を乗じた値を前記補正データの使用電力量とする、
   請求項１に記載の使用電力量の変化パターン予測装置。
3. 予測対象日における使用電力量の変化を予測する使用電力量の変化パターン予測装置に組み込まれたコンピュータに実行される使用電力量の変化パターン予測プログラムであって、
   前記コンピュータに、
   使用電力量を単位時間毎に取得する使用電力量取得処理と、
   冷暖房用電気機器が設置されている室内の室温を前記単位時間毎に取得する室温取得処理と、
   外気温を前記単位時間毎に取得する気温取得処理と、
   前記使用電力量と前記室温と前記気温とを相互に関連付けたデータを記憶する記憶処理と、
   前記予測対象日の直近の過去複数日における前記使用電力量の前記単位時間毎の平均値に基づいて、前記予測対象日の使用電力量の変化パターンについて補正前予測値を作成する補正前予測値作成処理と、
   前記記憶部に記憶されている日毎のデータについて、使用電力量が上昇しかつ前記室温が変化した時刻を始点とし使用電力量が低下しかつ前記室温が変化した時刻を終点として補正対象期間を決定し、その補正対象期間のデータを補正候補データとして前記記憶部に記憶させる補正候補データ抽出処理と、
   前記予測対象日の予想気温を取得する予想気温取得処理と、
   前記記憶部に記憶されている補正候補データのうち前記予想気温に最も近い気温の日の前記補正候補データを補正データに決定する補正データ決定処理と、
   前記補正前予測値の前記補正対象期間のデータを前記補正データに差し替えて前記予測対象日における使用電力量の変化パターンを設定する予測パターン設定処理と、を実行させることができる、
   使用電力量の変化パターン予測プログラム。

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