JP2018156468A - Deviation determination device, day type discrimination device, prediction device, program, and deviation determination method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の実施形態は、乖離判断装置、日種別判別装置、予測装置、プログラム、および乖離判断方法に関する。 Embodiments described herein relate generally to a deviation determination device, a day type determination device, a prediction device, a program, and a deviation determination method.
建物や、各種施設あるいは設備において、エネルギー等の資源を適切に運用することが望まれる。これらの資源を最適に運用するためには、その負荷を予測する予測装置の精度を高める必要がある。予測装置における予測は、管理対象となる負荷の実績データに基づいて行われる。この実績データは、日毎に、且つ時間帯毎に、負荷数値を有するデータである。負荷の実績の1日の中の変化のパターンは、日に依って異なる。しかしながら、日種別を適切に設定することにより、日種別に応じた変化のパターンを予測することができる。負荷実績データの変動を精度よく予測するためには、直近の負荷実績データを学習データや統計処理対象データとすることで、予測モデルに反映させる必要がある。 It is desirable to appropriately use resources such as energy in buildings and various facilities or equipment. In order to operate these resources optimally, it is necessary to improve the accuracy of a prediction device that predicts the load. Prediction in the prediction device is performed based on actual load data to be managed. This performance data is data which has a load numerical value for every day and every time slot | zone. The pattern of changes in load performance during the day varies from day to day. However, by appropriately setting the day type, a change pattern according to the day type can be predicted. In order to accurately predict fluctuations in the load record data, it is necessary to reflect the latest load record data in the prediction model by using it as learning data or statistical processing target data.
建物等における負荷の変化のパターンは、負荷となる機器類の稼働状況や、機器を利用する人の活動状況や、気象状況による空調設備の稼働状況等によって変動する。これらの中でも、機器類の稼働や人員の活動に大きな影響を及ぼす要因は、日種別である。日種別は、平日、休日(土曜、日曜、祝日等)といった種別である。場合と目的によっては、さらに細かい日種別(休日明けの平日、プレミアムフライデー、土曜日等)に分けられることもある。負荷予測を行う場合には、これら日種別毎に異なる予測モデルを用いることが多い。 The pattern of load change in a building or the like varies depending on the operation status of the equipment that becomes the load, the activity status of the person who uses the device, the operation status of the air conditioning equipment according to the weather condition, and the like. Among these, the factor that greatly affects the operation of equipment and the activities of personnel is the day type. The day type is a type such as weekday or holiday (Saturday, Sunday, holiday, etc.). Depending on the case and purpose, it may be divided into more detailed day types (weekdays after holidays, premium Fridays, Saturdays, etc.). When performing load prediction, a different prediction model is often used for each day type.
従来技術において、基本的な日種別の設定は人間が手入力で行っていた。また、従来技術において、日種別の設定に誤りがあると、予測結果が実際の負荷のパターンと合わなくなる可能性もあった。また、従来技術において、負荷実績データから外乱となるデータを自動的に修正または除外する試みがなされていた。 In the prior art, a basic day type is set manually by a human. In addition, in the related art, if there is an error in the setting of the day type, the prediction result may not match the actual load pattern. Further, in the prior art, attempts have been made to automatically correct or exclude data that causes disturbance from the actual load data.
負荷実績の変動の観点において、ある特定の日が、特定の日種別に該当するか否かは、その特定の日の負荷実績データと、その日種別の標準的な変動パターンデータとの合致の度合いに基づいて自動的に判断される。しかしながら、この合致度合いの判断を厳格に行いすぎると、あらかじめ設定されている日種別から外れ、「その他」に分類されたり、特異日に分類されたりする可能性が高まるという問題があった。また、1日の中の負荷の変化のパターンが時間方向にシフトする場合にも、同様に、分類数が増えるという問題があった。分類数が増えると、管理者の管理負荷が増えるという問題が生じ得る。また、分類数が増えすぎると、分類毎(日種別毎)の負荷実績データの蓄積に日数がかかりすぎるという問題が生じ得る。また、分類毎(日種別毎)の負荷実績データの量が充分に蓄積していないと、負荷の予測の精度が落ちる可能性があった。 Whether or not a specific day falls into a specific day type in terms of fluctuations in load results, the degree of agreement between the load result data for that specific day and the standard fluctuation pattern data for that day type Automatically determined based on However, if this degree of matching is judged too strictly, there is a problem that the possibility of being classified as “others” or being classified as a peculiar day increases due to being out of the preset day type. Similarly, when the pattern of load change during the day shifts in the time direction, there is a problem that the number of classifications increases. When the number of classifications increases, there may arise a problem that the management load on the administrator increases. Moreover, if the number of classifications increases too much, there may be a problem that it takes too many days to accumulate load actual data for each classification (for each day type). Moreover, if the amount of load record data for each classification (for each day type) is not sufficiently accumulated, there is a possibility that the accuracy of the load prediction is lowered.
言い換えれば、時系列の負荷データが、標準的な変化のパターンから外れているか否かの判断において、パターンを厳格に適用しすぎることによって問題が生じる可能性があった。 In other words, in determining whether the time-series load data deviates from the standard change pattern, there is a possibility that a problem may occur due to the strict application of the pattern.
本発明が解決しようとする課題は、時系列の負荷データに関して、標準的な基準パターンからの乖離の程度の小さいものを許容することができる乖離判断装置、日種別判別装置、予測装置、プログラム、および乖離判断方法を提供することである。 The problem to be solved by the present invention is a deviation determination device, a day type determination device, a prediction device, a program, which can allow a small amount of deviation from a standard reference pattern with respect to time-series load data, And providing a method for judging deviation.
実施形態の乖離判断装置は、判断対象データ記憶部と、基準データ記憶部と、許容データ記憶部と、乖離判断部とを持つ。判断対象データ記憶部は、判断対象の負荷の値の時系列データである判断対象データを記憶する。基準データ記憶部は、負荷の変動パターンに関する基準を表す基準データを記憶する。許容データ記憶部は、負荷の変動パターンが前記基準を外れる場合に許容される度合いを表す許容データを記憶する。乖離判断部は、前記判断対象データが表す負荷の値の時系列が前記基準データが表す基準から乖離しているか否かを、前記許容データが表す許容範囲を超えるか否かによって判断する。 The deviation determination apparatus according to the embodiment includes a determination target data storage unit, a reference data storage unit, an allowable data storage unit, and a deviation determination unit. The determination target data storage unit stores determination target data that is time-series data of load values to be determined. The reference data storage unit stores reference data representing a reference related to a load variation pattern. The permissible data storage unit stores permissible data representing a degree that is permitted when a load variation pattern deviates from the reference. The deviation determination unit determines whether or not a time series of load values represented by the determination target data deviates from a reference represented by the reference data based on whether or not the allowable range represented by the allowable data is exceeded.
以下、実施形態の乖離判断装置、日種別判別装置、予測装置、プログラム、および乖離判断方法を、図面を参照して説明する。 Hereinafter, a divergence determination device, a day type determination device, a prediction device, a program, and a divergence determination method according to embodiments will be described with reference to the drawings.
(第1の実施形態)
まず、第1の実施形態について説明する。
図1は、第1の実施形態による乖離判断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、乖離判断装置2000は、系列データが所定の基準から乖離しているか否かを判断するものである。図示するように、乖離判断装置2000は、乖離判断部2001と、判断対象データ記憶部2010と、基準データ記憶部2011と、許容データ記憶部2012と、判断結果データ記憶部2021と、を含んで構成される。
(First embodiment)
First, the first embodiment will be described.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a schematic functional configuration of a deviation determination apparatus according to the first embodiment. As shown in the figure, the
乖離判断部2001は、判断対象データ記憶部2010に格納されている判断対象データが、基準データ記憶部2011に記憶されたデータによって定まる基準から乖離しているか否かを判断する。なお、乖離判断部2001は、判断対象データが表す負荷の値の時系列が、基準データが表す基準から乖離しているか否かを、許容データが表す許容範囲を超えるか否かによって判断する。
判断対象データ記憶部2010は、乖離判断部2001による判断処理の対象となるデータを記憶する。なお、判断対象データ記憶部2010は、判断対象の負荷の値の時系列データである判断対象データを記憶する。
基準データ記憶部2011は、判断対象データ記憶部2010に記憶されている判断対象データに関して、基準となる範囲を示す情報をデータとして記憶する。なお、基準データ記憶部2011は、負荷の変動パターンに関する基準を表す基準データを記憶する。
許容データ記憶部2012は、乖離判断部2001による判断において、許容される程度を表す情報をデータとして記憶する。なお、許容データ記憶部2012は、負荷の変動パターンが基準データによって定まる基準を外れる場合に許容される度合いを表す許容データを記憶する。
判断結果データ記憶部2021は、乖離判断部2001による判断の結果のデータを記憶する。判断結果データ記憶部2021が記憶する判断結果データは、判断対象データが基準から乖離しているか否かを表す情報である。
The
The determination target
The reference
The allowable
The determination result
図2は、判断対象データ記憶部2010が記憶する判断対象データの構成の一例を示す概略図である。図示するように、判断対象データは、指標tに関連付けられた値の集合を含むデータである。ここで、指標tは、所定の期間(例えば、1日)の中における複数の時間区間(例えば、1時間の時間区間)を互いに区別するための値である。図示する例では、tは整数であり、且つ0≦t≦23である。図示するデータにおいて、t=0は、時間区間「0時00分から1時00分まで」に対応する。また、t=1は、時間区間「1時00分から2時00分まで」に対応する。以後同様であり、t=23は、時間区間「23時00分から24時00分まで」に対応する。図示する例では期間を24等分することによって時間区間としているが、期間を48等分することによって時間区間としたり、他の長さの時間区間としたりしてもよい。
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an example of a configuration of determination target data stored in the determination target
なお、値W(t)は、tによって指標される時間区間における負荷実績値である。一例として、値W(t)は、当該時間区間における所定の建物での電力量の負荷実績値(単位は、キロワット時)である。なお、ここではW(t)が電力量の数値である場合を例示したが、他にも、例えば熱量の負荷であってもよく、水道使用量の負荷であってもよい。 The value W (t) is a load actual value in the time interval indicated by t. As an example, the value W (t) is a load actual value (unit: kilowatt hour) of the electric energy in a predetermined building in the time interval. In addition, although the case where W (t) is the numerical value of electric energy was illustrated here, it may be a load of heat amount, for example, and may be a load of water usage.
図3は、基準データ記憶部2011が記憶する基準データの構成の一例(第1態様)を示す概略図である。図示するように、本態様の基準データは、指標tに関連付けて、上限値U(t)と下限値L(t)とを含む。本図の基準データにおける指標tは、既に説明した判断対象データにおける指標tと同一のものであり、両者は相互に対応付いている。そして、本態様の基準データは、指標tで示される時間帯における上限値U(t)と下限値L(t)とによって、所定の範囲を表す。
実際の基準データ(第1態様)は、例えば、複数のサンプルの系列データを基に、各指標tにおける平均値および標準偏差を算出して、それらの値に基づいて生成される。例えば、各指標tにおいて、(平均値−2.0×標準偏差)や(平均値−3.0×標準偏差)などといった値を下限値L(t)とする。また、(平均値+2.0×標準偏差)や(平均値+3.0×標準偏差)などといった値を上限値U(t)とする。
FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example (first aspect) of the configuration of the reference data stored in the reference
The actual reference data (first aspect) is generated based on, for example, the average value and standard deviation of each index t based on the series data of a plurality of samples. For example, in each index t, a value such as (average value−2.0 × standard deviation) or (average value−3.0 × standard deviation) is set as the lower limit L (t). Further, values such as (average value + 2.0 × standard deviation) and (average value + 3.0 × standard deviation) are set as the upper limit value U (t).
図4は、基準データ記憶部2011が記憶する基準データの構成の一例(第2態様)を示す概略図である。第1態様に代えて、この第2態様の基準データを用いるようにしてもよい。図示するように、本態様の基準データは、指標tに関連付けて、平均値Av(t)と範囲幅Am(t)とを含む。そして、本態様の基準データは、指標tで示される時間帯における平均値Av(t)と範囲幅Am(t)とによって、所定の範囲を表す。つまり、本態様の基準データは、値(Av(t)−Am(t))から値(Av(t)+Am(t))までの範囲を表す。
実際の基準データ(第2態様)は、例えば、複数のサンプルの系列データを基に、各指標tにおける平均値および標準偏差を算出して、それらの値に基づいて生成される。例えば、各指標tにおいて、(2.0×標準偏差)や(3.0×標準偏差)などといった値を範囲幅Am(t)とする。
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating an example (second mode) of the configuration of the reference data stored in the reference
The actual reference data (second mode) is generated based on, for example, an average value and a standard deviation for each index t based on series data of a plurality of samples. For example, in each index t, a value such as (2.0 × standard deviation) or (3.0 × standard deviation) is set as the range width Am (t).
なお、基準データの第1態様(図3)と第2態様(図4)とは、表現のしかたが互いに異なるだけであり、表している情報は等価なものである。 It should be noted that the first mode (FIG. 3) and the second mode (FIG. 4) of the reference data differ only in how they are expressed, and the information shown is equivalent.
図5は、負荷実績値の基準となる範囲の例と、負荷実績値の時間推移の例とを示すグラフである。同図のグラフにおいて、横軸が時間であり、縦軸が負荷実績値である。このグラフは、時間指標として、t1,t2,t3,t4を含んでいる。指標t1,t2,t3,t4は、必ずしも隣り合う指標でなくてもよい。また、このグラフは、基準となる範囲の上限と下限とを、それぞれ破線で示している。またこのグラフは、実線による曲線A,B,Cを示している。曲線A,B,Cが、それぞれ、負荷実績値の推移を示す。
FIG. 5 is a graph showing an example of a range serving as a reference for the actual load value and an example of a time transition of the actual load value. In the graph of the figure, the horizontal axis is time, and the vertical axis is the actual load value. This graph, as the time indicator includes t 1, t 2, t 3 ,
図5に示すグラフにおいて、曲線Aの負荷実績値は、常に、上限と下限との間の範囲内に収まっている。
また、曲線Bの負荷実績値は、ほとんどの時間において上限と下限との間の範囲内に収まっている。そして、曲線Bの負荷実績値は、途中で上限のラインを超えている箇所が一部ある。具体的には、曲線Bは、t2とt3の間において上限のラインを超え、t3において上限の値を上回っており、そしてt3とt4の間において再び上限のラインを下回り、基準の範囲内に戻っている。
また、曲線Cの負荷実績値は、途中で上限のラインを超えて、以後、上限のラインを超えたまま、基準の範囲から徐々に大きく乖離していっている。
In the graph shown in FIG. 5, the load actual value of the curve A is always within the range between the upper limit and the lower limit.
Moreover, the load actual value of the curve B is in the range between the upper limit and the lower limit for most of the time. And the load actual value of the curve B has a part which has exceeded the upper limit line on the way. Specifically, the curve B is greater than the upper limit of the line between the t 2 and t 3, which exceeds the value of the upper limit of t 3, and again lower than the upper limit of the line between the t 3 and t 4, It is back within the standard range.
Further, the actual load value of the curve C exceeds the upper limit line in the middle, and thereafter gradually deviates greatly from the reference range while exceeding the upper limit line.
乖離判断部2001は、許容データ記憶部2012をも参照して、負荷実績値の時系列が基準から乖離されているか否かを判断する。
例えば、曲線Aは、図示するtの区間のすべてにおいて下限と上限との間に収まっている。したがって、乖離判断部2001は、曲線Aで表される系列のデータは基準から乖離していないと判断する。また、曲線Bは、図示するtの区間のほぼすべてにおいて下限と上限との間に収まっている。ただし、曲線Bが示す値は、t=t3の付近で上限を上回っている。この場合、乖離判断部2001は、許容データを参照することにより、曲線Bで表される系列の値が上限を上回っている度合いが許容される範囲のものであるか否かを判断する。そして、本例において、乖離判断部2001は、曲線Bで表される系列は許容される範囲のものであると判断する。この場合、乖離判断部2001は、曲線Bで表される系列のデータは基準から乖離していないと判断する。また、曲線Cはt=t2とt=t3との間で上限の線を上回り、値はそのまま増加していっている。この場合、乖離判断部2001は、許容データを参照することにより、曲線Cで表される系列の値が上限を上回っている度合いが許容される範囲のものであるか否かを判断する。そして、本例において、乖離判断部2001は、曲線Cで表される系列は許容されない範囲のものであると判断する。この場合、乖離判断部2001は、曲線Cで表される系列のデータは基準から乖離していると判断する。
The
For example, the curve A is located between the lower limit and the upper limit in all the intervals t shown in the figure. Therefore, the
なお、許容データは、基準をはみ出すデータが許容される範囲を、例えば数値で表すものである。許容データは、例えば、基準をはみ出すデータが許容される範囲を、値の絶対値や、値の比率や、値の積分値(時間方向の積分による)などといった情報で規定する。 The permissible data represents, for example, a numerical value indicating a range in which data that exceeds the reference is permissible. The allowable data defines, for example, the range in which the data that exceeds the reference is allowed by information such as the absolute value of the value, the ratio of the value, and the integrated value of the value (by integration in the time direction).
(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態について説明する。ただし、既に説明した実施形態と共通する事項については説明を省略する場合がある。ここでは、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment will be described. However, descriptions of matters common to the already described embodiments may be omitted. Here, the description will focus on matters specific to the present embodiment.
図6は、第2の実施形態による乖離判断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、乖離判断装置2100は、乖離判断部2101と、判断対象データ記憶部2010と、基準データ記憶部2011と、重みデータ記憶部2112と、判断結果データ記憶部2021と、を含んで構成される。
乖離判断部2101は、重みデータ記憶部2112をも参照しながら、判断対象データ記憶部2010に記憶されている判断対象データが、基準データ記憶部2011に記憶されている基準データが表す基準から乖離しているか否かを判断する。
重みデータ記憶部2112は、第1の実施形態で説明した「許容データ」の具体例である重みデータを記憶する。重みデータ記憶部2112は、時間の指標に関連づけられ、許容の程度を表す重みの情報を記憶する。なお、重みデータ記憶部2112は、時刻または時間帯に対応して定められた重み値を表す重みデータを記憶する。判断対象データが基準から乖離しているか否かを判断するための許容範囲は、時刻または時間帯毎に、基準データが表す負荷の値の範囲と、重み値とによって定まる。例えば、重み値は、時刻または時間帯毎に定まる上限値および下限値の幅を、どの程度広げて(あるいは狭めて)許容するかを表す値である。重みデータの詳細については、後述する。
FIG. 6 is a block diagram showing a schematic functional configuration of the deviation determination apparatus according to the second embodiment. As illustrated, the
The
The weight
なお、判断対象データ記憶部2010、基準データ記憶部2011、判断結果データ記憶部2021のそれぞれについては、前実施形態と同様であるため、ここでの説明を省略する。
Note that each of the determination target
図7は、重みデータ記憶部2112が記憶する重みデータの構成の一例を示す概略図である。図示するように、重みデータは、指標tに対応付けられた重み値x(t)のデータである。なお、重み値x(t)は、正数である。一例として、重み値を下の式(1)のように定め、予め重みデータ記憶部2112に格納しておくようにする。
FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of a configuration of weight data stored in the weight
本実施形態による乖離判断部2101は、判断対象データが基準から乖離しているか否かを、次のように判断する。即ち、指標tにおける判断対象データW(t)が下の式(2)の条件を満たすとき、判断対象データが指標tにおいて基準から乖離していると、乖離判断部2101は判断する。
The
式(2)において、Av(t)は、第2態様の基準データにおける平均値である。また、Am(t)は、第2態様の基準データにおける範囲幅である。また、x(t)は、重みデータである。 In Expression (2), Av (t) is an average value in the reference data of the second aspect. Am (t) is a range width in the reference data of the second mode. X (t) is weight data.
指標tは、時刻または時間帯に対応している。上記のように重みデータを指標tの関数として与えることにより、時刻等によって許容する程度を変えることができる。例えば、実績値が小さい時間帯(相対的に0に近い時間帯)においては重みデータx(t)を大きく(つまり、許容する程度を小さく)し、実績値が大きい時間帯(相対的に0から遠い時間帯)においては重みデータx(t)を小さく(つまり、許容する程度を大きく)することができる。これにより、実績値が大きい時間帯における値の変動パターンのバリエーションを許容することが可能となる。 The index t corresponds to the time or the time zone. By giving the weight data as a function of the index t as described above, the allowable level can be changed depending on the time or the like. For example, in a time zone where the actual value is small (a time zone relatively close to 0), the weight data x (t) is increased (that is, the allowable level is reduced), and a time zone where the actual value is large (relatively 0). The weight data x (t) can be reduced (that is, the allowable level is increased) in the time zone far from the time zone. As a result, it is possible to allow variations in the value fluctuation pattern in a time zone where the actual value is large.
(第3の実施形態)
次に、第3の実施形態について説明する。ただし、既に説明した実施形態と共通する事項については説明を省略する場合がある。ここでは、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment will be described. However, descriptions of matters common to the already described embodiments may be omitted. Here, the description will focus on matters specific to the present embodiment.
図8は、第3の実施形態による乖離判断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、乖離判断装置2200は、乖離判断部2201と、判断対象データ記憶部2010と、基準データ記憶部2011と、時間シフトデータ記憶部2212と、判断結果データ記憶部2021と、を含んで構成される。
乖離判断部2201は、時間シフトデータ記憶部2212をも参照しながら、判断対象データ記憶部2010に記憶されている判断対象データが、基準データ記憶部2011に記憶されている基準データが表す基準から乖離しているか否かを判断する。
時間シフトデータ記憶部2212は、第1の実施形態で説明した「許容データ」の具体例である時間シフトデータを記憶する。時間シフトデータ記憶部2212は、時間の指標に関連づけられ、許容され得る時間シフトの量を表す情報(時間シフトデータ)を記憶する。時間シフトデータは、時刻または時間帯に関して許容される時間方向のシフト量を表す。判断対象データが基準を乖離しているか否かを判断するための許容範囲は、基準データが表す負荷の値の範囲を、時間シフトデータが表すシフト量にしたがって時間方向にシフトさせて定まる。時間シフトデータの詳細については、後述する。
FIG. 8 is a block diagram showing a schematic functional configuration of the deviation determination apparatus according to the third embodiment. As shown in the figure, the
The
The time shift
なお、判断対象データ記憶部2010、基準データ記憶部2011、判断結果データ記憶部2021のそれぞれについては、既に説明した実施形態と同様であるため、ここでの説明を省略する。
Note that each of the determination target
図9は、時間シフトデータ記憶部2212が記憶する時間シフトデータの構成の一例を示す概略図である。図示するように、時間シフトデータは、正負それぞれの方向の時間シフト許容量の値のデータである。同図においては、負方向の時間シフトデータがTSNであり、正方向の時間シフトデータがTSPである。なお、TSNおよびTSPはいずれも非負値である。また、TSNの値とTSPの値とが常に等しくてもよく、その場合には時間シフトデータ記憶部2212はいずれか一方の値のみを記憶してもよい。また、時間シフトデータは、例えば乖離判断部2201の機能を実現するためのプログラムコードの一部として記憶されていてもよい。この場合、プログラムコードを記憶するメモリーの中の当該時間シフトデータを含む領域が時間シフトデータ記憶部2212である。
なお、一例として、TSN=TSP=1としてよい。
FIG. 9 is a schematic diagram illustrating an example of a configuration of time shift data stored in the time shift
As an example, TS N = TS P = 1 may be set.
乖離判断部2201は、上記の時間シフトデータに基づき、前後にシフトした時間帯を含めて乖離判断を行う。これにより、乖離判断部2201は、時系列の判断対象データに関して時間シフトを許容する。乖離判断部2201による具体的な判断方法は次の通りである。即ち、条件(−TSN≦i≦TSP)を満たすすべての整数iにおいて、下の式(3)の条件が真であるとき、判断対象データが指標tにおいて基準から乖離していると、乖離判断部2201は判断する。言い換えれば、(−TSN≦i≦TSP)を満たす整数iのいずれか1個以上において、式(3)の条件が偽であるとき、判断対象データは指標tにおいて基準から乖離していないと、乖離判断部2201は判断する。
The
上記の判断方法を行うことにより乖離判断部2201は、時系列の判断対象データの時間方向のシフトを許容することができる。即ち、乖離判断部2201による乖離判断が厳格すぎないようにできる。
By performing the above determination method, the
(第4の実施形態)
次に、第4の実施形態について説明する。ただし、既に説明した実施形態と共通する事項については説明を省略する場合がある。ここでは、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
(Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment will be described. However, descriptions of matters common to the already described embodiments may be omitted. Here, the description will focus on matters specific to the present embodiment.
図10は、第4の実施形態による乖離判断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、乖離判断装置2400は、乖離判断部2401と、判断対象データ記憶部2010と、基準データ記憶部2011と、重みデータ記憶部2112と、時間シフトデータ記憶部2212と、判断結果データ記憶部2021と、を含んで構成される。
乖離判断部2401は、重みデータ記憶部2112および時間シフトデータ記憶部2212をも参照しながら、判断対象データ記憶部2010に記憶されている判断対象データが、基準データ記憶部2011に記憶されている基準データが表す基準から乖離しているか否かを判断する。つまり、乖離判断部2401は、第2実施形態における乖離判断部2101と同様に、指標tに対応付けられた重みデータに基づいて、判断対象データが基準から乖離しているか否かを判断する。それと同時に、乖離判断部2401は、第3実施形態における乖離判断部2201と同様に、時間シフトデータに基づいて、指標tで示される時間帯の、前後の時間帯の基準データをも考慮しながら、判断対象データが基準から乖離しているか否かを判断する。
FIG. 10 is a block diagram illustrating a schematic functional configuration of the deviation determination apparatus according to the fourth embodiment. As shown in the figure, the
The
なお、判断対象データ記憶部2010、基準データ記憶部2011、重みデータ記憶部2112、時間シフトデータ記憶部2212、判断結果データ記憶部2021のそれぞれについては、既に説明した実施形態におけるそれらと同様であるため、ここでの説明を省略する。
Note that each of the determination target
本実施形態の乖離判断部2401による乖離判断の処理の詳細は、次の通りである。即ち、乖離判断部2401は、指標tに対応した重みデータを用いることによって、時間帯に応じた重み値に基づいた許容を行いながら、判断対象データが基準から乖離しているか否かを判断する。また、そのとき、乖離判断部2401は、時間シフトデータに基づき、前後にシフトした時間帯を含めて乖離判断を行う。これにより、乖離判断部2201は、時系列の判断対象データに関して、値そのものの所定範囲内の乖離を許容しつつ、且つ時間シフトを許容する。乖離判断部2401による具体的な判断方法は次の通りである。即ち、条件(−TSN≦i≦TSP)を満たすすべての整数iにおいて、下の式(4)の条件が真であるとき、判断対象データが指標tにおいて基準から乖離していると、乖離判断部2401は判断する。言い換えれば、(−TSN≦i≦TSP)を満たす整数iのいずれか1個以上において、式(4)の条件が偽であるとき、判断対象データは指標tにおいて基準から乖離していないと、乖離判断部2401は判断する。
Details of the divergence determination process by the
上記の判断方法を行うことにより乖離判断部2401は、時間を前後にシフトさせて判断対象データが乖離しているか否かを判断することができる。例えば、基準となる値の変動のパターンとくらべて、実績値の上昇や下降が時間的に早く(あるいは遅く)起こる場合にも、そのような時間のシフトを許容して乖離判断をすることが可能となる。
By performing the above determination method, the
(第5の実施形態)
次に、第5の実施形態について説明する。ただし、既に説明した実施形態と共通する事項については説明を省略する場合がある。ここでは、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
(Fifth embodiment)
Next, a fifth embodiment will be described. However, descriptions of matters common to the already described embodiments may be omitted. Here, the description will focus on matters specific to the present embodiment.
図11は、第5の実施形態による日種別判断装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、日種別判別装置3000は、日種別判別部1101と、負荷実績データ記憶部1106と、重みデータ記憶部1018と、時間シフトデータ記憶部2212と、日種別データ記憶部1107と、を含んで構成される。また、負荷実績データ記憶部1106は、判断対象データ記憶部2010と、基準データ記憶部2011と、を含んで構成される。
FIG. 11 is a block diagram illustrating a schematic functional configuration of the day type determination device according to the fifth embodiment. As shown in the figure, the day
日種別判別部1101は、負荷実績データ記憶部1106に記憶されている負荷実績データに基づいて、判断対象の日の日種別を判断する。なお、負荷実績データ記憶部1106は、判断対象の日の負荷実績データを保持する判断対象データ記憶部2010と、日種別が既知である日の負荷実績データを保持する基準データ記憶部2011とを有する。つまり、基準データ記憶部2011は、負荷の変動パターンに関する日種別毎の基準を表す基準データを記憶する。なお、判断対象データ記憶部2010は、判断対象の日の途中の時間帯までの分(例えば、午前0時〜午前1時の時間帯から、午前11時〜正午の時間帯までの分)しかデータを保持していない場合がある。そして、日種別判別部1101は、判断対象の日の負荷実績データと、既知の日種別の日の負荷実績データとに基づいて、当該判断対象の日と既知の日種別の日との類似度を計算する。日種別判別部1101は、算出された類似度に基づいて、判断対象の日の日種別を推定する。
The day
つまり、日種別判別部1101は、判断対象データが表す負荷の値の時系列が基準データが表す基準から乖離しているか否かを、許容データが表す許容範囲を超えるか否かによって判断する。そして、日種別判別部1101は、判断対象の日の日種別を判断する。
That is, the day
なお、このとき、日種別判別部1101は、重みデータ記憶部1018を参照して、時間帯ごとに重みを付けることによって負荷実績のばらつきを許容する。また、日種別判別部1101は、時間シフトデータ記憶部2212を参照して、所定の範囲内における時間帯のシフトを許容する。つまり、日種別判別部1101は、日種別を判断するための処理の一部として、第1の実施形態から第4の実施形態までのいずれかで説明した乖離判断部の機能を有する。つまり、日種別判別部1101は、ここに記した許容を行いながら、判断対象データ記憶部2010に記憶されている時系列の負荷実績データが、どの日種別の基準に収まるものであるかを判断する。
At this time, the day
負荷実績データ記憶部1106は、上にも記載した通り、日毎、且つ時間帯毎の負荷実績値のデータを記憶する。負荷実績データ記憶部1106のうち、判断対象データ記憶部2010は、日種別判別部1101が日種別を判断する対象である日付の負荷実績値のデータを記憶する。
日種別データ記憶部1107は、日毎の日種別を記憶する。なお、日種別データ記憶部1107は、予め人によって設定された日種別を記憶することができる。また、日種別データ記憶部1107は、日種別判別部1101によって更新される場合がある。つまり、ある特定の日に関して、日種別判別部1101が判定した日種別が予め設定された日種別に合致しない場合、日種別判別部1101は、日種別データ記憶部1107に記憶されている当該日の日種別のデータを更新する。
As described above, the load record
The day type
なお、重みデータ記憶部1018は、図6で説明した重みデータ記憶部2112と同様のものである。また、時間シフトデータ記憶部2212は、図8で説明した時間シフトデータ記憶部2212と同様のものである。重みデータ記憶部1018および時間シフトデータ記憶部2212は、ともに、負荷の変動パターンが基準を外れる場合に許容される度合いを表す許容データを記憶する許容データ記憶部である。
The weight
日種別判別部1101による具体的な処理内容は次の通りである。
判断対象の日の時間指標(時間帯)tにおける負荷実績をW(t)とする。W(t)のデータは判断対象データ記憶部2010から読み出すことができる。また、日種別をIとする。Iは、例えば{土曜(ただし非祝日),日曜または祝日,休み明けの平日,プレミアムフライデー,その他の平日}などといった集合の要素の一つである。日種別Iに属する日の負荷実績の指標tにおける平均値をWI(t) ̄とする(実際の ̄は、式(5)にも示すとおり「WI(t)」の上に位置する。)。また、日種別Iに属する日の負荷実績の指標tにおける標準偏差をSDI(t)とする。
Specific processing contents by the day
The load performance in the time index (time zone) t of the determination target day is defined as W (t). The data of W (t) can be read from the determination target
日種別判別部1101は、条件(−TSN≦i≦TSP)を満たすすべての整数iにおいて、下の式(5)の条件が真であるとき、判断対象データが指標tにおいて基準から乖離していると判断する。言い換えれば、(−TSN≦i≦TSP)を満たす整数iのいずれか1個以上において、式(5)の条件が偽であるとき、判断対象データは指標tにおいて基準から乖離していないと、日種別判別部1101は判断する。なお、ここでの基準とは、基準データ記憶部2011に記憶されている日種別Iの負荷実績データが表す統計により定まるものである。
The day
なお、式(5)において、x(t+i)は、指標(t+i)における重みデータである。
本実施例の変形例として、重みデータ記憶部1018で記憶する重みの値が、日種別毎に異なるようにしてもよい。その場合、日種別判別部1101は、式(5)に代えて、式(6)を用いて、判断対象データが日種別Iの基準から乖離しているか否かを判定する。
In Expression (5), x (t + i) is weight data for the index (t + i).
As a modification of the present embodiment, the weight value stored in the weight
なお、式(6)において、xI(t+i)は、日種別Iについての指標(t+i)における重みの値である。
式(6)を用いて乖離の有無を判断する場合、日種別I毎に、異なる重み値を用いることができる。
In Expression (6), x I (t + i) is a weight value in the index (t + i) for the day type I.
When judging the presence or absence of deviation using Formula (6), a different weight value can be used for each day type I.
図12は、日種別を判断するための処理手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。
日種別情報および重み情報は、予め、人間系によって入力され、設定されている。この日種別情報は、カレンダに対応して設定される日種別の情報である。また、重み情報は、既に説明した通り、重みデータ記憶部1018が記憶する、時間帯毎の重みの値の情報である。
FIG. 12 is a flowchart showing a processing procedure for determining the day type. Hereinafter, it demonstrates along this flowchart.
The day type information and the weight information are input and set in advance by the human system. This day type information is day type information set in correspondence with the calendar. Further, the weight information is information on the value of the weight for each time period stored in the weight
ステップS1101において、日種別判別部1101は、判断対象データ記憶部2010を参照しながら、判断対象の日が設定されている日種別に合っているか否かを判定する。判断対象の日が設定されている日種別に合っていない場合には、他の日種別についても同様の判定を行う。これにより、日種別判別部1101は、判断対象の日の日種別を判定する。
In step S <b> 1101, the day
ステップS1101の処理の内部をさらに詳細に見ると、ステップS1120において日種別の判定のループを開始する。このループは、日種別毎に繰り返されるループである。そして、ステップS1121において、日種別判別部1101は、対象の日の負荷実績データの各々の指標tに関して、負荷実績の値が基準から乖離しているか否かを判断する。また、ステップS1122において、日種別判別部1101は、対象の日の負荷実績データの各々の指標tに関して、前後の時間帯(つまり、指標(t+i)で表される時間帯。ただし、i≠0。)を比較対象として、負荷実績の値が基準から乖離しているか否かを判断する。これらステップS1121およびS1122の判定を、日種別判別部1101は、既に説明した式(5)または式(6)によって行う。
If the inside of the process of step S1101 is looked at in detail, the loop of judgment of a day type will be started in step S1120. This loop is repeated for each day type. In step S1121, the day
なお、ステップS1101における処理を行っても該当する日種別がない場合、日種別判別部1101は、対象の日が特異日であると判定する。
ステップS1101の処理の後は、ステップS1102に移り、日種別判別部1101は、負荷パターンの異常値を検出する処理を行う。
If there is no corresponding day type even after performing the processing in step S1101, the day
After the process of step S1101, the process proceeds to step S1102, and the day
なお、本実施形態において、日種別判別部1101は、第4の実施形態で説明した乖離判断を用いて日種別を判定することとした。即ち、日種別判別部1101は、時間帯毎の重みによる許容と、時間シフトによる許容の両方を行いながら、負荷実績データの日種別を判定することとした。ただし、変形例として、時間帯毎の重み(重みデータ記憶部1018が記憶するデータ)による許容と、時間シフト(時間シフトデータ記憶部2212が記憶するデータ)による許容の、いずれか一方のみを用いた判定を行うようにしてもよい。即ち、第2の実施形態または第3の実施形態のいずれか一方に記載した乖離判定を用いて、日種別判別部1101が日種別の判定を行うようにしてもよい。
In the present embodiment, the day
本実施形態によれば、判断対象の日の負荷実績と、特定の日種別における統計的な基準とを比較する際に、重みデータによる許容や、時間シフトによる許容を考慮する。このような乖離判断により、日種別の分類数が必要以上に増えてしまうことを回避できる。 According to the present embodiment, when comparing the load result of the determination target day with the statistical standard for a specific day type, allowance by weight data and allowance by time shift are taken into consideration. By such a deviation determination, it is possible to avoid an increase in the number of day-type classifications more than necessary.
(第6の実施形態)
次に、第6の実施形態について説明する。ただし、既に説明した実施形態と共通する事項については説明を省略する場合がある。ここでは、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
(Sixth embodiment)
Next, a sixth embodiment will be described. However, descriptions of matters common to the already described embodiments may be omitted. Here, the description will focus on matters specific to the present embodiment.
図13は、本実施形態による予測装置、およびその予測装置を用いて構成したエネルギー危機最適運用システムの概略機能構成を示すブロック図である。
図示するように、予測装置1100は、日種別判別部1101と、負荷パターン異常値検出部1102と、予測用負荷実績パターン抽出部1103と、日種別変更部1104と、負荷パターン予測部1105と、負荷実績データ記憶部1106と、日種別データ記憶部1107と、パターン判別日種別記憶部1108と、予測用負荷実績パターン記憶部1109と、気象情報(予報)記憶部1110と、負荷予測パターン記憶部1111と、重みデータ記憶部1018と、時間シフトデータ記憶部2212と、を含んで構成される。
FIG. 13 is a block diagram illustrating a schematic functional configuration of a prediction device according to the present embodiment and an energy crisis optimum operation system configured using the prediction device.
As shown in the figure, the
そして、エネルギー機器最適運用システム1001は、予測装置1100と、入出力部1012と、負荷実績収集部1013と、気象情報収集部1014と、エネルギー機器計画部1015と、エネルギー機器制御部1016と、カレンダ設定日種別記憶部1017と、エネルギー機器運用パターン記憶部1019と、を含んで構成される。
The energy device
また、エネルギー機器最適運用システム1001は、外部の負荷設備1002から、負荷実績のデータを取得して、負荷実績データ記憶部1106に蓄積する。また、エネルギー機器最適運用システム1001は、外部の気象情報提供設備1003から、気象情報(予報)を取得して、少なくとも一時的に、気象情報(予報)記憶部1110に記憶する。また、エネルギー機器最適運用システム1001内のエネルギー機器制御部1016が、外部のエネルギー設備1004を制御する。
Further, the energy equipment
負荷実績データ記憶部1106は、負荷実績収集部1013より、各時間帯の負荷実績データを受け取り、記憶する。
The load record
日種別判別部1101は、負荷実績データ記憶部1106に記憶されている対象日の負荷実績データを参照して、対象日の負荷パターンの日種別(例えば、{休日,平日,特異日}などといった種別)を判別する機能を有する。
The day
日種別判別部1101による判別の手法は、第5の実施形態で既に述べたとおりである。つまり、日種別判別部1101は、負荷実績データ記憶部1106に記憶されている対象日の負荷実績データと、対象日以外の日種別の負荷実績データとを参照する。また、日種別判別部1101は、重みデータ記憶部1018に記憶されている重みデータと、時間シフトデータ記憶部2212に記憶されている時間シフトデータとを、それぞれ必要に応じて参照する。なお、重みデータ記憶部1018および時間シフトデータ記憶部2212のそれぞれについては既に述べた通りである。また、日種別判別部1101は、対象日の負荷実績データが、各日種別の基準から乖離しているか否かを判定するための機能として、第1の実施形態から第4の実施形態までに記載した乖離判断部の機能を備えている。
The method of discrimination by the day
また、日種別判別部1101は、カレンダ設定日種別記憶部1017に記憶されている対象日の日種別を参照して、自らの判別結果の日種別と同じであれば、そのまま日種別データ記憶部1107に記憶させる。また、日種別判別部1101は、カレンダ設定日種別記憶部1017に記憶されている対象日の日種別を参照して、自らの判別結果の日種別と異なる場合は、参照した日種別を判別結果の日種別に訂正して、日種別データ記憶部1107に記憶させる。日種別データ記憶部1107は、日種別判別部1101が出力した対象日の負荷パターンの日種別を、対象日の日付と関連付けて記録する。
The day
パターン判別日種別記憶部1108は、日種別毎の負荷パターンの統計値を格納している。日種別毎の負荷パターンの統計値とは、例えば、日種別毎の負荷パターンの平均値である平均負荷パターンや、日種別毎の負荷パターンの最大値、最小値等を含む。なお、パターン判別日種別記憶部1108は、日種別が既知である日の負荷実績データに基づいて、適宜更新される。
The pattern discrimination date
予測用負荷実績パターン抽出部1103は、日種別データ記憶部1107に記憶されている日種別の情報を参照し、負荷実績データ記憶部1106に記憶されている負荷実績データを参照して、対象期間の日種別を抽出した負荷パターンを予測用負荷パターンとして抽出する。予測用負荷実績パターン抽出部1103は、抽出した予測用負荷パターンのデータを、予測用負荷実績パターン記憶部1109に記憶させる。
The prediction load record
負荷パターン異常値検出部1102は、パターン判別日種別記憶部1108に記憶されている日種別の統計値を参照し、日種別データ記憶部1107に記憶されている対象日の日種別の情報を参照し、さらに負荷実績データ記憶部1106に記憶されているより対象日の負荷実績データを参照して、対象日の日種別に対応する統計値に基づいて、対象日の負荷パターンにおける時間帯毎の異常値の有無を検出する。また、負荷パターン異常値検出部1102は、異常値を検出すると、負荷パターンの異常値を修正して、修正後の負荷パターンを、予測用負荷実績パターン記憶部1109に記憶させる。
The load pattern abnormal
日種別変更部1104は、日種別データ記憶部1107に記録された対象日の日種別と、カレンダ設定日種別記憶部1017に設定された対象日の日種別とを比較して、双方の日種別が異なる場合には、日種別が変更されたことを入出力部1012へ通知する。入出力部1012は、日種別が変更された旨を表す情報をユーザに提示する形で出力する。これにより、エネルギー機器最適運用システム1001のユーザは、カレンダ情報の日種別の設定に誤りがあることを知ることができる。
The day
予測用負荷実績パターン記憶部1109は、予測用負荷実績パターン抽出部1103が抽出した予測用負荷パターンを格納する。また、予測用負荷実績パターン記憶部1109は、負荷パターン異常値検出部1102より修正後の負荷パターンを受信すると、その日時の負荷パターンを、修正後の負荷パターンに更新して記憶する。
The prediction load record
気象情報(予報)記憶部1110は、気象情報収集部1014が収集した気象情報を日付に関連付けて記録する。負荷パターン予測部1105は、予測用負荷実績パターン記憶部1109かに記憶されている予測用負荷パターンのデータを参照し、また気象情報(予報)記憶部1110に記憶されている気象情報を参照して、負荷パターンを予測し、負荷予測パターンを出力する。なお、負荷パターン予測部1105は、例えば、ニューラルネット法や回帰モデル等を使用して、日種別や気象情報(予報)に基づき、対象の日の負荷パターンを予測する。負荷予測パターン記憶部1111は、負荷パターン予測部1105が出力した負荷予測パターンを記憶する。
The weather information (forecast)
以上に説明した動作により、予測装置1100は、対象日の日種別の判別を行う。また、これにより、カレンダ設定日種別記憶部1017に記憶されている日種別が間違っていた場合であっても、日種別データ記憶部1107に訂正後の正しい日種別を記録することができる。
By the operation described above, the
また、以上説明した動作により予測装置1100が予測した負荷パターンを用いて、エネルギー機器最適運用システム1001は、次のように、エネルギー設備を制御する。即ち、エネルギー機器計画部1015は、負荷予測パターン記憶部1111を参照して、予測された負荷パターンを取得する。そして、エネルギー機器計画部1015は、取得した負荷パターンに応じたエネルギー機器の運用パターンを計画し、その運用パターンをエネルギー機器運用パターン記憶部1019に書き込む。そして、エネルギー機器制御部1016は、エネルギー機器運用パターン記憶部1019を参照して、読み出した運用パターンにしたがって、エネルギー設備1004を制御する。
Moreover, using the load pattern predicted by the
本実施形態では、負荷の大きい時間帯(例えば、8時から17時まで)の負荷実績のばらつきと、時間帯シフトを許容することで、日種別の分類数を減らすことができる。日種別の分類数を減らせると、各日種別のデータが蓄積されるのが早くなり、システムを導入後、より早くこの機能を使えるようになる。また、予測対象日により近い日の負荷実績データを予測に使うことができ予測精度を上げられる。日種別が「その他」に分類されることを減らせることができるため、予測対象日により近い日の負荷実績データを予測に使うことができ予測精度を上げられる。 In the present embodiment, the number of classifications by day type can be reduced by allowing variation in load results in a time zone with a heavy load (for example, from 8:00 to 17:00) and time zone shift. If the number of classifications by day type can be reduced, the data for each day type will be accumulated sooner, and this function can be used sooner after the system is installed. In addition, it is possible to use the actual load data closer to the prediction target date for the prediction, and the prediction accuracy can be improved. Since it is possible to reduce the classification of the day type as “others”, it is possible to use the load actual data on the day closer to the prediction target date for the prediction, and the prediction accuracy can be improved.
次に、実際のデータ例に基づいて、上記の実施形態で説明した「乖離の判断における許容」の効果を説明する。 Next, based on actual data examples, the effect of “allowance in judgment of deviation” described in the above embodiment will be described.
まず、重みデータの適用に関する効果の例を説明する。
図14は、重みデータによる許容を適用しない場合の、日種別判定に関する負荷実績データの例を示すグラフである。同図において、横軸は時間であり、縦軸は負荷実績データの数値である。時間としては、0時から23時頃までの範囲が含まれている。同図に示すグラフの、やや太い実線が、対象日の負荷実績の時間推移を示す。同図には、他に6本の線が描かれており、それらは日種別「平日」および日種別「休日」の基準データに相当するものである。具体的には、それらの6本の線は、日種別「平日」に関する平均値と下限値と上限値、および日種別「休日」に関する平均値と下限値と上限値である。この例において、対象日の負荷実績の時間推移(実線)は、ほぼ日種別「平日」の下限値と上限値との間を推移している。しかしながら、例えば14時付近の矢印で指し示す領域において、対象日の負荷実績の値は、日種別「平日」の下限値を下回っている。即ち、日種別「平日」の基準に対して乖離が発生していると判定されてしまう。つまり、このグラフに示す基準によって対象日の日種別を判定すると、その対象日の日種別は「平日」にも「休日」にも分類されない。言い換えれば、その対象日の日種別は、例えば「その他」などといった分類、あるいは特異日として扱われる。
一方、次に示す図の場合には、対象日が日種別「平日」にも日種別「休日」にも分類されないという不都合を解決することができる。
First, an example of effects related to application of weight data will be described.
FIG. 14 is a graph illustrating an example of load performance data related to day type determination in a case where tolerance by weight data is not applied. In the figure, the horizontal axis is time, and the vertical axis is the numerical value of the load performance data. The time includes a range from 0:00 to around 23:00. A slightly thick solid line in the graph shown in FIG. In the figure, six other lines are drawn, which correspond to the reference data of the day type “weekday” and the day type “holiday”. Specifically, these six lines are an average value, a lower limit value, and an upper limit value for the day type “weekday”, and an average value, a lower limit value, and an upper limit value for the day type “holiday”. In this example, the time transition (solid line) of the load performance of the target day is approximately between the lower limit value and the upper limit value of the day type “weekday”. However, for example, in the area indicated by the arrow near 14:00, the load performance value of the target day is below the lower limit value of the day type “weekday”. That is, it is determined that a deviation has occurred with respect to the standard of the day type “weekday”. That is, when the day type of the target day is determined according to the criteria shown in this graph, the day type of the target day is not classified as “weekday” or “holiday”. In other words, the day type of the target date is treated as a classification such as “others” or a special day.
On the other hand, in the case of the following diagram, it is possible to solve the inconvenience that the target day is not classified into the day type “weekday” or the day type “holiday”.
図15は、重みデータによる許容(第2の実施形態、第4の実施形態、第5の実施形態、第6の実施形態に記載)を適用する場合の、日種別判定に関する負荷実績データの例を示すグラフである。同図においても、横軸は時間であり、縦軸は負荷実績データの数値である。そして、実線のグラフで示す負荷実績値の推移は、図14におけるグラフと同様のものである。しかしながら、図15に示す例では、図14において対象日の実績値が日種別「平日」の下限を下回っていた時間帯(矢印で指し示す領域)においても、対象日の実績値は日種別「平日」の下限を下回っていない。これは、重みの値を設定して用いたことによるものである。
つまり、図15の例では、対象日の負荷実績データは、日種別「平日」に分類される。つまり、図14の場合と比較して、図15の場合には分類数が無闇に増えてしまったり、ある日が特異日として分類されてしまったりする度合いを減らすことができる。
FIG. 15 shows an example of load performance data related to day type determination when applying allowance by weight data (described in the second embodiment, the fourth embodiment, the fifth embodiment, and the sixth embodiment). It is a graph which shows. Also in the figure, the horizontal axis is time, and the vertical axis is the numerical value of the actual load data. And the transition of the load actual value shown with the graph of a continuous line is the same as that of the graph in FIG. However, in the example shown in FIG. 15, the actual value of the target day is the day type “Weekday” even in the time zone (the area indicated by the arrow) where the actual value of the target day was below the lower limit of the day type “Weekday” in FIG. Is not below the lower limit. This is because the weight value is set and used.
That is, in the example of FIG. 15, the load result data of the target day is classified into the day type “weekday”. That is, as compared with the case of FIG. 14, in the case of FIG. 15, it is possible to reduce the degree that the number of classifications increases unnecessarily or a certain day is classified as a peculiar day.
次に、時間シフトの適用に関する効果の例を説明する。
図16は、日種別判定に関する負荷実績データの例を示すグラフである。同図において、横軸は時間であり、縦軸は負荷実績データの数値である。時間としては、0時から23時頃までの範囲が含まれている。同図に示すグラフの、やや太い実線が、対象日の負荷実績の時間推移を示す。ここで、対象日の負荷実績として、0時から7時までの実績値がプロットされている。同図には、他に3本の線が描かれており、それらは日種別「平日」の基準データに相当するものである。具体的には、それらの3本の線は、それぞれ、日種別「平日」に関する平均値と下限値と上限値を示す。また、同図において、6時、7時、8時の各々における基準の範囲を、→月の縦線で示している。これら各時における基準の範囲とは、「平日下限」の値から「平日上限」の値までの範囲である。
Next, an example of an effect related to application of time shift will be described.
FIG. 16 is a graph illustrating an example of load performance data related to day type determination. In the figure, the horizontal axis is time, and the vertical axis is the numerical value of the load performance data. The time includes a range from 0:00 to around 23:00. A slightly thick solid line in the graph shown in FIG. Here, the actual values from 0 o'clock to 7 o'clock are plotted as the actual load on the target day. In the figure, three other lines are drawn, which correspond to the reference data of the day type “weekday”. Specifically, these three lines indicate an average value, a lower limit value, and an upper limit value for the day type “weekday”, respectively. In addition, in the same figure, the reference ranges at 6 o'clock, 7 o'clock and 8 o'clock are indicated by the vertical line of the month. The reference range at each time is a range from the value of “weekday lower limit” to the value of “weekday upper limit”.
0時から6時までの各時点での負荷実績の値は、各時点における下限から上限までの範囲内に収まっている。したがって、0時から6時までの間、対象日の負荷実績の値は、基準から乖離していない。
7時の時点における負荷実績の値は、4000を少し超えた値を示している(グラフにおける白の菱形で示す)。この値は、7時における基準の範囲から上に超えた値である。したがって、仮に時間シフトによる許容を行わない場合には、対象日の負荷実績の値は7時の時点で基準から乖離している。
しかしながら、7時の時点における負荷実績の値は、8時における基準の範囲(平日下限から平日上限までの範囲)には収まっている。つまり、正の方向に1時間ないしはそれ以上の時間のシフトを許容する場合には、同図に示す対象日の負荷実績データは、7時の時点においてもまだ基準からは乖離していないと言える。
このように、時間シフトを許容することにより、負荷実績データが標準的なパターンの基準から乖離したとみなされなくなる場合がある。つまり、無闇に日種別が増えてしまうことを防ぐことができる。
The load actual value at each time point from 0 o'clock to 6 o'clock is within the range from the lower limit to the upper limit at each time point. Therefore, during the period from 0 o'clock to 6 o'clock, the load actual value of the target day does not deviate from the reference.
The load actual value at the time of 7 o'clock shows a value slightly exceeding 4000 (indicated by a white diamond in the graph). This value is a value exceeding the reference range at 7 o'clock. Therefore, if the allowance by the time shift is not performed, the load result value of the target day is deviated from the reference at 7 o'clock.
However, the actual load value at the time of 7 o'clock is within the standard range at 8 o'clock (the range from the weekday lower limit to the weekday upper limit). In other words, when a shift of one hour or more in the positive direction is allowed, it can be said that the load result data on the target day shown in the figure has not deviated from the standard even at the time of 7 o'clock. .
As described above, by allowing the time shift, the load record data may not be regarded as deviating from the standard pattern reference. In other words, it is possible to prevent the number of day types from increasing darkly.
図17は、図16に示した対象日の負荷実績データの、8時以後の部分をも含むグラフである。図示するように、対象日の負荷実績データは、8時、14時、および23時の各時点において、上限を上回っている。また、対象日の負荷実績データは、16時および17時の各時点において、下限を下回っている。しかしながら、ここに列挙した8時、14時、16時、17時、および23時の各時点の負荷実績値は、時間シフトによる許容を考慮した場合には、基準からは乖離していない。なお、本例において、時間シフトを許容する範囲は、正負それぞれの方向に1時間である。 FIG. 17 is a graph including a portion after 8 o'clock of the load record data on the target day shown in FIG. As shown in the figure, the load result data of the target day exceeds the upper limit at each of the time points of 8:00, 14:00, and 23:00. Further, the actual load data on the target day is below the lower limit at 16:00 and 17:00. However, the actual load values at 8 o'clock, 14 o'clock, 16 o'clock, 17 o'clock, and 23 o'clock listed here do not deviate from the reference when the allowance due to time shift is considered. In the present example, the time shift allowable range is 1 hour in both positive and negative directions.
図18は、図17のグラフに対応する各時点(時間帯)の数値等を示す概略図である。図示するように、0時から23時までの1時間刻みで、各時点の実測値(負荷実績の値)が記録されている。これらの時点のうち、0時、1時、2時、3時、4時、5時、6時、9時、10時、11時、12時、13時、15時、18時、19時、20時、21時、22時の各時点における実測値は、当該時刻における「平日下限」から「平日上限」までの範囲内に収まっている。つまり、これらの各時刻において、実測値は、基準から乖離していないと判断される。そして、これらの各時刻に関して、「同時間帯における比較」の欄には「○」印が書き込まれている。一方、その他の時刻の実測値は、当該時刻における「平日下限」から「平日上限」までの範囲内に収まっていない。そして、これらの各時刻に関して、「同時間帯における比較」の欄には「×」印が書き込まれている。 FIG. 18 is a schematic diagram showing numerical values at each time point (time zone) corresponding to the graph of FIG. As shown in the figure, the measured values (load actual values) at each time point are recorded in increments of one hour from 0:00 to 23:00. Of these time points, 0 o'clock, 1 o'clock, 2 o'clock, 3 o'clock, 4 o'clock, 5 o'clock, 6 o'clock, 9 o'clock, 10 o'clock, 11 o'clock, 12 o'clock, 13 o'clock, 15 o'clock, 18 o'clock, 19 o'clock , 20:00, 21:00, and 22:00 actually measured values are within the range from “weekday lower limit” to “weekday upper limit” at the time. That is, at each of these times, it is determined that the actual measurement value does not deviate from the reference. For each of these times, a “◯” mark is written in the “comparison in the same time zone” field. On the other hand, the measured values at other times are not within the range from “weekday lower limit” to “weekday upper limit” at the time. For each of these times, an “x” mark is written in the “comparison in the same time zone” field.
「同時間帯における比較」の欄には「×」印が書き込まれている各時刻について、さらに説明する。なお、本例において、時間シフトを許容する範囲は、正負それぞれの方向に1時間である。つまり、TSN=TSP=1である。7時の実測値は、8時における「平日下限」から「平日上限」までの範囲内に収まっている。8時の実測値は、9時における「平日下限」から「平日上限」までの範囲内に収まっている。14時の実測値は、13時および15時のそれぞれにおける「平日下限」から「平日上限」までの範囲内に収まっている。16時の実測値は、17時における「平日下限」から「平日上限」までの範囲内に収まっている。17時の実測値は、18時における「平日下限」から「平日上限」までの範囲内に収まっている。23時の実測値は、22時における「平日下限」から「平日上限」までの範囲内に収まっている。 Each time at which the “x” mark is written in the “comparison in the same time zone” field will be further described. In the present example, the time shift allowable range is 1 hour in both positive and negative directions. That is, TS N = TS P = 1. The actually measured value at 7 o'clock is within the range from “weekday lower limit” to “weekday upper limit” at 8 o'clock. The actually measured value at 8 o'clock falls within the range from “weekday lower limit” to “weekday upper limit” at 9 o'clock. The actually measured value at 14:00 falls within the range from “weekday lower limit” to “weekday upper limit” at 13:00 and 15:00. The actually measured value at 16:00 falls within the range from “weekday lower limit” to “weekday upper limit” at 17:00. The actually measured value at 17:00 falls within the range from “weekday lower limit” to “weekday upper limit” at 18:00. The actual measurement value at 23:00 falls within the range from “weekday lower limit” to “weekday upper limit” at 22:00.
このように時間シフトを許容することにより、負荷実績データが標準的なパターンの基準から乖離したとみなされなくなる場合がある。つまり、無闇に日種別が増えてしまうことを防ぐことができる。 By allowing the time shift in this manner, the load actual data may not be regarded as deviating from the standard pattern standard. In other words, it is possible to prevent the number of day types from increasing darkly.
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、負荷の変動パターンが基準を外れる場合に許容される度合いを表す許容データ(例えば、重みデータや、時間シフトデータ等)を記憶する許容データ記憶部を持つ。これにより、乖離判断部は、判断対象データが表す負荷の値の時系列が基準データが表す基準から乖離しているか否かを、許容データが表す許容範囲を超えるか否かによって判断する。これにより、所定の許容範囲を許容して、乖離判断を行えるようになる。 According to at least one embodiment described above, the allowable data storage unit that stores the allowable data (for example, weight data, time shift data, etc.) indicating the allowable level when the load fluctuation pattern deviates from the standard. Have. Thus, the deviation determination unit determines whether or not the time series of the load values represented by the determination target data deviates from the reference represented by the reference data, based on whether or not the allowable range represented by the allowable data is exceeded. As a result, the deviation can be determined while allowing a predetermined allowable range.
なお、上述した実施形態における乖離判断装置、日種別判断装置、予測装置、エネルギー機器最適運用システムなどの装置またはシステムの機能の少なくとも一部をコンピューターで実現するようにしても良い。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピューター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ーシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」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、「コンピューター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、DVD−ROM、USBメモリー等の可搬媒体、コンピューター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「コンピューター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、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、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ー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。 In addition, you may make it implement | achieve at least one part of functions of apparatuses or systems, such as a deviation determination apparatus in the embodiment mentioned above, a day type determination apparatus, a prediction apparatus, and an energy equipment optimal operation system, with a computer. In that case, a program for realizing this function may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on this recording medium may be read into a computer system and executed. Here, the “computer system” includes an OS and hardware such as peripheral devices. The “computer-readable recording medium” is a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, a CD-ROM, a DVD-ROM, a USB memory, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. That means. Furthermore, a “computer-readable recording medium” dynamically holds a program for a short time, like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In this case, a volatile memory inside a computer system serving as a server or a client in that case may be included and a program held for a certain period of time. The program may be a program for realizing a part of the above-described functions, or may be a program that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in a computer system.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
1001…エネルギー機器最適運用システム、1002…負荷設備、1003…気象情報提供設備、1004…エネルギー設備、1012…入出力部、1013…負荷実績収集部、1014…気象情報収集部、1015…エネルギー機器計画部、1016…エネルギー機器制御部、1017…カレンダ設定日種別記憶部、1018…重みデータ記憶部、1019…エネルギー機器運用パターン記憶部、1100…予測装置、1101…日種別判別部、1102…負荷パターン異常値検出部、1103…予測用負荷実績パターン抽出部、1104…日種別変更部、1105…負荷パターン予測部、1106…負荷実績データ記憶部、1107…日種別データ記憶部、1108…パターン判別日種別記憶部、1109…予測用負荷実績パターン記憶部、1110…気象情報(予報)記憶部、1111…負荷予測パターン記憶部、2000…乖離判断装置、2001…乖離判断部、2010…判断対象データ記憶部、2011…基準データ記憶部、2012…許容データ記憶部、2021…判断結果データ記憶部、2100…乖離判断装置、2101…乖離判断部、2112…重みデータ記憶部、2200…乖離判断装置、2201…乖離判断部、2212…時間シフトデータ記憶部、2400…乖離判断装置、2401…乖離判断部、3000…日種別判別装置
DESCRIPTION OF
Claims (7)
負荷の変動パターンに関する基準を表す基準データを記憶する基準データ記憶部と、
負荷の変動パターンが前記基準を外れる場合に許容される度合いを表す許容データを記憶する許容データ記憶部と、
前記判断対象データが表す負荷の値の時系列が前記基準データが表す基準から乖離しているか否かを、前記許容データが表す許容範囲を超えるか否かによって判断する乖離判断部と、
を備える乖離判断装置。 A determination target data storage unit that stores determination target data that is time-series data of load values of the determination target;
A reference data storage unit for storing reference data representing a reference for a load variation pattern;
An allowable data storage unit for storing allowable data representing a degree allowed when a load fluctuation pattern is out of the reference;
A divergence determination unit that determines whether or not a time series of load values represented by the determination target data deviates from a reference represented by the reference data, based on whether or not the allowable range represented by the allowable data is exceeded;
A divergence determination device comprising:
前記許容範囲は、前記時刻または時間帯毎に、前記基準データが表す負荷の値の範囲と、前記重み値とによって定まる、
請求項1に記載の乖離判断装置。 The allowance data includes weight data representing a weight value determined corresponding to a time or a time zone,
The allowable range is determined for each time or time zone by a range of load values represented by the reference data and the weight value.
The deviation determination apparatus according to claim 1.
前記許容範囲は、前記基準データが表す負荷の値の範囲を、前記時間シフトデータが表すシフト量にしたがって時間方向にシフトさせて定まる、
請求項1または請求項2に記載の乖離判断装置。 The tolerance data includes time shift data representing a shift amount allowed for a time or a time zone,
The allowable range is determined by shifting the range of the load value represented by the reference data in the time direction according to the shift amount represented by the time shift data.
The deviation determination apparatus according to claim 1 or 2.
負荷の変動パターンに関する日種別毎の基準を表す基準データを記憶する基準データ記憶部と、
負荷の変動パターンが前記基準を外れる場合に許容される度合いを表す許容データを記憶する許容データ記憶部と、
前記判断対象データが表す負荷の値の時系列が前記基準データが表す基準から乖離しているか否かを、前記許容データが表す許容範囲を超えるか否かによって判断することによって、前記判断対象の日の日種別を判断する日種別判断部と、
を備える日種別判別装置。 A determination target data storage unit that stores determination target data that is time-series data of load values of the determination target day;
A reference data storage unit that stores reference data representing a reference for each day type related to a load fluctuation pattern;
An allowable data storage unit for storing allowable data representing a degree allowed when a load fluctuation pattern is out of the reference;
By determining whether or not the time series of load values represented by the determination target data deviates from the reference represented by the reference data, whether the time series of the determination target data exceeds the allowable range represented by the allowable data. A day type determination unit for determining the day type of the day;
A day type discrimination device comprising:
日種別と負荷実績パターンとを対応付けて記憶している負荷実績データから、前記日種別判別装置によって特定された判断対象の日の日種別の予測用負荷パターンを抽出する予測用負荷実績パターン抽出部と、
前記予測用負荷実績パターン抽出部が抽出した前記予測用負荷パターンに基づいて負荷パターンを予測する負荷パターン予測部と、
を備える予測装置。 A day type discrimination device according to claim 4,
Predictive load actual pattern extraction for extracting a predictive load pattern for the day type of the determination target day specified by the day type discriminating device from the load actual data stored in association with the day type and the load actual pattern And
A load pattern prediction unit that predicts a load pattern based on the prediction load pattern extracted by the prediction load result pattern extraction unit;
A prediction device comprising:
請求項1から3までのいずれか一項に記載の乖離判断装置、
として機能させるためのプログラム。 Computer
The deviation determination device according to any one of claims 1 to 3,
Program to function as.
負荷の変動パターンに関する基準を表す基準データを基準データ記憶部に記憶させ、
負荷の変動パターンが前記基準を外れる場合に許容される度合いを表す許容データを許容データ記憶部に記憶させ、
乖離判断部が、前記判断対象データが表す負荷の値の時系列が前記基準データが表す基準から乖離しているか否かを、前記許容データが表す許容範囲を超えるか否かによって判断する、
乖離判断方法。 Store the determination target data, which is time-series data of the load value of the determination target, in the determination target data storage unit,
Reference data representing a reference related to the load variation pattern is stored in the reference data storage unit,
Storing allowable data representing a degree allowed when a load fluctuation pattern is out of the reference in the allowable data storage unit;
The divergence determination unit determines whether or not the time series of the load value represented by the determination target data deviates from the reference represented by the reference data based on whether or not the allowable range represented by the allowable data is exceeded.
Deviation judgment method.
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