JP2019028737A - 類似度算出装置、類似度算出方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】消費電力量に基づいて需要家相互間の生活パターンの類似度を算出すること。【解決手段】類似度算出装置は、需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブと、ロードカーブから算出されるデュレーションカーブと、ロードカーブを微分して得られる微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの需要家相互間における類似度をカーブの形状に基づいて算出する算出部を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、類似度算出装置、類似度算出方法、及びプログラムに関する。

お見合い情報提供サービスのような所謂婚活サービスにおいては、登録会員同士の相性が合うか否かが重要である。従来の婚活サービスでは、趣味、嗜好、収入、及び家族構成等の情報を登録会員に調査票に記入してもらい、それらの条件の類似度から相性を推定し紹介を行っている。また、インターネット通販などの物販販売サービスにおいては、顧客の検索履歴や購入履歴から、顧客が興味や関心を抱くと推定される商品を提示するなどのサービスを行っている。

婚活サービスにおける調査票による調査では、登録会員の主観的な考えしか把握できず、また各情報は断片的で記入者の生活状況を把握することはできなかった。一方、相性の把握のためには、登録会員自身も気づいていない生活のリズムや癖といった要素が合致するか否かを知ることが重要である。また、物販販売サービスにおいては、検索履歴や購入履歴に基づく商品情報だけでは、顧客の生活に基づく推奨情報を提示することができなかった。

消費電力量に基づいて、複数の生活状況についての整合性のある推定をする生活状況推定装置が知られている（特許文献１）。
特許文献１に記載の生活状況推定装置は、ユーザの消費電力量のデータに基づいて、推定対象となる複数の生活状況項目のそれぞれについて生活状況を推定する。特許文献１に記載の生活状況推定装置は、生活状況間の整合性を取り決めた生活状況ルールに基づいて、複数の生活状況項目のそれぞれにおける生活状況の推定結果間の整合性を判断する。
特許文献１に記載の生活状況推定装置は、消費電力量についての単純な閾値を判定し在宅、不在宅の推定を行う。特許文献１に記載の生活状況推定装置は、消費電力量のデータを所定の時間に分割し特徴ベクトル化し、ランダムフォレスト法などの機械学習の手法を用いてクラスタリングを行う。また、特許文献１に記載の生活状況推定装置は、ユーザの使用する特定の機器による消費電力量のデータに基づいて生活状況を推定する。

特開２０１５−１５３１５６号公報

しかしながら、特許文献１に記載の生活状況推定装置では、生活状況を推定するのみで、消費電力量に基づいて需要家相互間の生活パターンの類似度を算出できないという欠点があった。

本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、消費電力量に基づいて需要家相互間の生活パターンの類似度を算出できる類似度算出装置、類似度算出方法、及びプログラムを提供する。

（１）本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブと、前記ロードカーブから算出されるデュレーションカーブと、前記ロードカーブを微分して得られる微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの前記需要家相互間における類似度を前記カーブの形状に基づいて算出する算出部を備える類似度算出装置である。

（２）また、本発明の一態様は、上記の類似度算出装置において、前記算出部が算出した前記類似度に基づいて前記カーブの形状が類似している前記需要家を分類する需要家分類部をさらに備える。

（３）また、本発明の一態様は、上記の類似度算出装置において、前記需要家分類部が分類した前記需要家と、前記カーブの生活パターンの種類に対応づけられた特徴と、前記カーブの形状とに基づいて、前記需要家相互間において類似している特定の生活パターンを判定する生活パターン判定部をさらに備える。

（４）また、本発明の一態様は、上記の類似度算出装置において、前記特徴とは、前記カーブの一部についての特徴である。

（５）また、本発明の一態様は、上記の類似度算出装置において、前記算出部は、特定の期間についての前記類似度を算出する。

（６）また、本発明の一態様は、需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブと、前記ロードカーブから算出されるデュレーションカーブと、前記ロードカーブを微分して得られる微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの前記需要家相互間における類似度を前記カーブの形状に基づいて算出する第１の過程を有する類似度算出方法である。

（７）また、本発明の一態様は、コンピュータに、需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブと、前記ロードカーブから算出されるデュレーションカーブと、前記ロードカーブを微分して得られる微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの前記需要家相互間における類似度を前記カーブの形状に基づいて算出する手順を実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、消費電力量に基づいて需要家相互間の生活パターンの類似度を算出できる。

本発明の第１の実施形態に係る類似度算出システムの概要の一例を示す図である。 本実施形態に係る類似度算出装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。 本実施形態に係るロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブの一例を示す図である。 本実施形態に係る類似度算出装置の類似度算出処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る消費電力量のロードカーブの一例を示す図である。 本実施形態に係る消費電力量のロードカーブの類似度の一例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る類似度算出装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。 本実施形態に係る類似度算出装置の判定処理の一例を示すフローチャートである。 本実施形態に係る需要家の分類結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る特徴情報の一例を示す図である。 本実施形態に係る月間の消費電力量のロードカーブ及びデュレーションカーブの一例を示す図である。 本実施形態に係る一日の消費電力量のロードカーブ及び微分値カーブの一例を示す図である。 本実施形態に係る月間の消費電力量のロードカーブ及びデュレーションカーブの一例を示す図である。

（第１の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。図１は、本実施形態に係る類似度算出システムの概要の一例を示す図である。本発明の類似度算出システムは、類似度算出装置１、消費電力量管理サーバ２、需要家管理サーバ３、住宅４を備える。

類似度算出装置１は、消費電力量管理サーバ２を介して、住宅４から送信される消費電力量情報を取得する。ここで、消費電力量情報とは、住宅４において消費される所定の時間毎の消費電力量を示す情報である。類似度算出装置１は、取得した消費電力量の情報に基づいて、消費電力量のロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブの各カーブを算出する。類似度算出装置１は、算出した各カーブの形状に基づいて、需要家相互間における生活の類似度を算出する。ここで需要家とは、住宅４において電力を使用する住宅４の住人である。
消費電力量のロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブの各カーブは、需要家の生活パターンを反映していると考えられる。
類似度算出装置１は、算出した需要家相互間における生活の類似度を、需要家管理サーバ３に提供する。需要家管理サーバ３とは、例えば、婚活サービスやインターネット通販を営む事業者のサーバである。

住宅４において消費される消費電力量は、所定の時間毎に計測装置４０により計測される。ここで所定の時間とは、例えば３０分間である。管理装置４１は、計測装置４０により計測された消費電力量の値を取得する。管理装置４１は、取得した消費電力量の値から消費電力量情報を生成する。管理装置４１は、生成した消費電力量情報を、ホームゲートウェイ４２を介して消費電力量管理サーバ２に送信する。需要家は、管理装置４１に消費電力量の情報を端末装置に出力させ、消費電力量を確認することができる。
なお、計測装置４０は、管理装置４１を介さずに、消費電力量情報を生成し、ホームゲートウェイ４２を介して消費電力量管理サーバ２に送信してもよい。計測装置４０が、管理装置４１を介さずに、消費電力量情報を消費電力量管理サーバ２に送信する場合、計測装置４０は通信機能を有する。また、計測装置４０が、管理装置４１を介さずに、消費電力量情報を消費電力量管理サーバ２に送信する場合、管理装置４１は住宅４に備えられなくてもよい。
また、計測装置４０は、管理装置４１とホームゲートウェイ４２とのいずれも介さずに消費電力量情報を消費電力量管理サーバ２に送信してもよい。計測装置４０が、管理装置４１とホームゲートウェイ４２とのいずれも介さずに消費電力量情報を消費電力量管理サーバ２に送信する場合、計測装置４０は通信機能を有する。計測装置４０が、管理装置４１とホームゲートウェイ４２とのいずれも介さずに消費電力量情報を消費電力量管理サーバ２に送信する場合、管理装置４１及びホームゲートウェイ４２は住宅４に備えられなくてもよい。計測装置４０は、パーソナルコンピュータやスマートフォンなどの端末装置を介して消費電力量情報を消費電力量管理サーバ２に送信してもよい。

図２は、本実施形態に係る類似度算出装置１の構成の一例を示す概略ブロック図である。
類似度算出装置１は、制御部１０と、通信部１１とを備える。
制御部１０は、消費電力量情報取得部１００と、カーブ生成部１０１と、算出部１０２と、提示部１０３とを備える。

消費電力量情報取得部１００は、通信部１１を介して、消費電力量管理サーバ２から消費電力量情報を取得する。
カーブ生成部１０１は、消費電力量情報取得部１００から取得した消費電力量情報から、需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブを生成する。カーブ生成部１０１は、生成したロードカーブからデュレーションカーブを算出する。カーブ生成部１０１は、生成したロードカーブを微分し、微分値カーブを算出する。
ここで、図３を参照して、カーブ生成部１０１が生成する各カーブについて説明する。

図３は、本実施形態に係るロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブの一例を示す図である。
図３（Ａ）は、ロードカーブの一例を示す図である。ロードカーブとは、需要家の所定の期間の消費電力量を時間の関数として示すカーブである。カーブ生成部１０１は、ロードカーブを、１年間の期間の３０分間隔の消費電力量を滑らかな曲線を用いて補間することにより生成する。

図３（Ｂ）は、デュレーションカーブの一例を示す図である。ここで、デュレーションカーブとは、ロードカーブの消費電力量の値を、時系列を無視して降順に並べ変えることにより算出されるカーブである。
図３（Ｃ）は、微分値カーブの一例を示す図である。ここで、微分値カーブとは、ロードカーブを時間について微分して得られるカーブである。

図２に戻って、類似度算出装置１の構成の説明を続ける。
算出部１０２は、ロードカーブと、デュレーションカーブと、微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの需要家相互間における類似度をカーブの形状に基づいて算出する。
提示部１０３は、算出部１０２が算出したカーブの需要家相互間における類似度を、通信部１１を介して、需要家管理サーバ３に提示する。
通信部１１は、無線ネットワークを介して、各種の情報の送信及び受信を行う。通信部１１は、無線ネットワークを介して通信を行うためのハードウェアである。

消費電力量管理サーバ２は、需要家毎に消費電力量の情報を管理する。消費電力量の各々には、需要家の識別子が対応づけられている。
需要家管理サーバ３は、需要家についての各種の情報を管理する。需要家についての各種の情報の各々には、需要家の識別子が対応づけられている。ここで、需要家についての各種の情報とは、例えば、需要家の個人情報である。
消費電力量管理サーバ２が管理する需要家の識別子と、需要家管理サーバ３が管理する需要家の識別子とは対応づけられている。

図４は、本実施形態に係る類似度算出装置１の類似度算出処理の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１００）消費電力量情報取得部１００は、消費電力量管理サーバ２から消費電力量情報を、通信部１１を介して取得する。消費電力量情報取得部１００は、取得した消費電力量情報を、カーブ生成部１０１に出力する。

（ステップＳ１０１）カーブ生成部１０１は、消費電力量情報取得部１００から消費電力量情報を取得する。カーブ生成部１０１は、取得した消費電力量情報から、需要家の各々についてロードカーブを生成する。カーブ生成部１０１は、生成したロードカーブから需要家の各々についてデュレーションカーブを算出する。カーブ生成部１０１は、生成したロードカーブを微分し、需要家の各々について微分値カーブを算出する。
カーブ生成部１０１は、需要家各々についてのロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブを算出部１０２に出力する。
なお、算出部１０２は、各カーブに含まれる消費電力量の値を、各カーブに含まれる消費電力量の最大値によって除算することにより、各カーブを正規化してもよい。

（ステップＳ１０２）算出部１０２は、カーブ生成部１０１から需要家各々についてのロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブを取得する。算出部１０２は、取得したロードカーブの需要家相互間における類似度をカーブの形状に基づいて算出する。算出部１０２は、取得したデュレーションカーブの需要家相互間における類似度をカーブの形状に基づいて算出する。算出部１０２は、取得した微分値カーブの需要家相互間における類似度をカーブの形状に基づいて算出する。算出部１０２は、算出した各カーブの類似度を示す情報を提示部１０３に出力する。
ここで、図５及び図６を参照して、カーブの類似度について説明する。

図５は、本実施形態に係る消費電力量のロードカーブの一例を示す図である。
図５（Ａ）においては、一例として、４人の需要家に対するロードカーブＬＣ５ａ、ロードカーブＬＣ１０ｂ、ロードカーブＬＣ１０ｃ及びロードカーブＬＣ１０ｄが描かれている。
ロードカーブＬＣ５ａとロードカーブＬＣ５ｂとの類似度は、例えば、ロードカーブＬＣ５ａとロードカーブＬＣ５ｃとの類似度、あるいはロードカーブＬＣ５ａとロードカーブＬＣ５ｄとの類似度に比べ大きい。

図５（Ｂ）においては、一例として、４人の需要家に対するデュレーションカーブＤＣ５ａ、デュレーションカーブＤＣ５ｂ、デュレーションカーブＤＣ５ｃ及びデュレーションカーブＤＣ５ｄが描かれている。
デュレーションカーブＤＣ５ａ、デュレーションカーブＤＣ５ｂ、及びデュレーションカーブＤＣ５ｃ相互間の類似度は、デュレーションカーブＤＣ５ａ、デュレーションカーブＤＣ５ｂ、及びデュレーションカーブＤＣ５ｃ各々のデュレーションカーブＤＣ５ｄに対する類似度に比べ大きい。

図５（Ｃ）においては、一例として、４人の需要家に対する微分値カーブＢＣ５ａ、微分値カーブＢＣ５ｂ、微分値カーブＢＣ５ｃ及び微分値カーブＢＣ５ｄが描かれている。
微分値カーブＢＣ５ａと微分値カーブＢＣ５ｂとの類似度は、例えば、微分値カーブＢＣ５ａと微分値カーブＢＣ５ｃとの類似度、あるいは微分値カーブＢＣ５ａと微分値カーブＢＣ５ｄとの類似度に比べ大きい。

図６は、本実施形態に係る消費電力量のロードカーブの類似度の一例を示す図である。
算出部１０２は、一例として、類似度を算出する２つのロードカーブの３０分毎の消費電力量の各時間における値の間のコサイン類似度を用いて、ロードカーブの類似度を算出する。算出部１０２は、ロードカーブの３０分毎の消費電力量の各時間における値を成分としてもつベクトルを用いて、コサイン類似度を算出する。算出部１０２は、デュレーションカーブ及び微分値カーブについても同様に類似度を算出する。
なお、算出部１０２は、コサイン類似度の代わりに、公知の他の類似度を用いてカーブの類似度を算出してもよい。例えば、算出部１０２は、ピアソン相関係数を用いてもよい。

算出部１０２は、ロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブのうち少なくも１つカーブを用いて、類似度を算出してもよい。
算出部１０２は、ロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブのうち１つのカーブの類似度を算出し、類似度が所定の値より小さい場合に、つまりカーブ同士が類似していない場合に、他のカーブの類似度を算出してもよい。例えば、算出部１０２は、ロードカーブの類似度を算出し、カーブ同士が類似していない場合に、デュレーションカーブや微分値カーブの類似度を算出してもよい。

算出部１０２は、特定の期間についてカーブの類似度を算出してもよい。算出部１０２は、例えば、半年間、３ヶ月間、あるいは１ヶ月間の各カーブの類似度を算出してもよい。また、算出部１０２は、例えば、土曜日、日曜日、あるいは休日に限って各カーブの類似度を算出してもよい。また、算出部１０２は、平日に限って各カーブの類似度を算出してもよい。また、算出部１０２は、曜日毎に各カーブの類似度を算出してもよい。また、算出部１０２は、昼と夜とに分けて、各カーブの類似度を算出してもよい。

図４に戻って、類似度算出処理の説明を続ける。
（ステップＳ１０３）提示部１０３は、算出部１０２から各カーブの類似度を示す情報を取得する。提示部１０３は、取得した各カーブの類似度を示す情報を、通信部１１を介して需要家管理サーバ３に提示する。

以上に説明したように、本実施形態に係る類似度算出装置１は、算出部１０２を備える。算出部１０２は、需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブと、ロードカーブから算出されるデュレーションカーブと、ロードカーブを微分して得られる微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの前記需要家相互間における類似度をカーブの形状に基づいて算出する。

この構成により、本実施形態に係る類似度算出装置１は、需要家相互間の消費電力量の類似度を算出することができるため、消費電力量に基づいて需要家相互間の生活パターンの類似度を算出できる。

（第２の実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の第２の実施形態について詳しく説明する。
上記第１の実施形態では、類似度算出装置は、消費電力量の各カーブの需要家相互間の類似度を算出する場合について説明をした。本実施形態では、類似度算出装置が、類似度に基づいて需要家を分類する場合について説明をする。
本実施形態に係る類似度算出装置を類似度算出装置１ａという。

図７は、本実施形態に係る類似度算出装置１ａの構成の一例を示す概略ブロック図である。本実施形態に係る類似度算出装置１ａ（図７）と第１の実施形態に係る類似度算出装置１（図２）とを比較すると、制御部１０ａ、及び記憶部１２ａの有無が異なる。しかし、他の構成要素（通信部１１）が持つ機能は第１の実施形態と同じである。第１の実施形態と同じ機能の説明は省略し、第２の実施形態では、第１の実施形態と異なる部分を中心に説明する。

類似度算出装置１ａは、制御部１０ａと、通信部１１と、記憶部１２ａとを備える。
制御部１０ａは、消費電力量情報取得部１００と、カーブ生成部１０１と、算出部１０２と、提示部１０３と、需要家分類部１０４ａと、生活パターン判定部１０５ａとを備える。
需要家分類部１０４ａは、算出部１０２が算出した類似度に基づいて各カーブの形状が類似している需要家を分類する。
生活パターン判定部１０５ａは、需要家分類部１０４ａが分類した需要家と、各カーブの生活パターンの種類に対応づけられた特徴と、各カーブの形状とに基づいて、需要家相互間において類似している特定の生活パターンを判定する。

記憶部１２ａは、特徴情報１２０ａを、特徴情報テーブルに記憶する。特徴情報１２０ａとは、カーブ生成部１０１が算出する各カーブの特徴と、需要家の生活パターンの種類とが対応づけられた情報である。特徴情報１２０ａの詳細については後述する。

図８は、本実施形態に係る類似度算出装置１ａの判定処理の一例を示すフローチャートである。
なお、ステップＳ２００、ステップＳ２０２、及びステップＳ２０５の各処理は、図４におけるステップＳ１００、ステップＳ１０２、ステップＳ１０３の各処理と同様であるため、説明を省略する。

（ステップＳ２０１）カーブ生成部１０１は、需要家各々についてのロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブを生活パターン判定部１０５ａに出力する。その他の処理は、図４におけるステップＳ１０１の処理と同様である。

（ステップＳ２０３）需要家分類部１０４ａは、算出部１０２から各カーブの類似度を示す情報を取得する。需要家分類部１０４ａは、取得した各カーブの類似度に基づいて、カーブの形状が類似している各カーブをクラスタに分類する。需要家分類部１０４ａは、各カーブをクラスタに分類することにより、需要家を分類する。需要家分類部１０４ａは、所定の数以上のカーブを含むクラスタに含まれるカーブに対応する需要家を、クラスタ毎に生活パターンが類似している需要家であると判定する。
需要家分類部１０４ａは、需要家の分類結果を生活パターン判定部１０５ａ及び提示部１０３に出力する。
需要家分類部１０４ａがカーブを幾つのクラスタに分類するかは予め指定されなくてよい。需要家分類部１０４ａは、例えば多次元尺度法や階層的クラスタリングなどの公知のクラスタリングの手法を用いて各カーブをクラスタに分類する。
ここで、図９を参照して、需要家の分類結果について説明する。

図９は、本実施形態に係る需要家の分類結果の一例を示す図である。
ロードカーブは、各々クラスタＡｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ_Ａ：Ｎ_Ａはロードカーブが分類されたクラスタの数）に分類される。デュレーションカーブは、各々クラスタＢｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ_Ｂ：Ｎ_Ｂはデュレーションカーブが分類されたクラスタの数）に分類される。微分値カーブは、各々クラスタＣｉ（ｉ＝１、２、・・・、Ｎ_Ｃ：Ｎ_Ｃは微分値カーブが分類されたクラスタの数）に分類される。
ただし、各クラスタに含まれるカーブの数は１つ以上である。

図８に戻って、類似度算出装置１ａの判定処理の説明を続ける。
（ステップＳ２０４）生活パターン判定部１０５ａは、需要家分類部１０４ａから需要家の分類結果を取得する。生活パターン判定部１０５ａは、需要家各々についてのロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブをカーブ生成部１０１から取得する。生活パターン判定部１０５ａは、記憶部１２ａから特徴情報１２０ａを取得する。

生活パターン判定部１０５ａは、取得した特徴情報１２０ａが示すカーブの特徴毎に、判定対象となるカーブの種類が示すカーブについて、需要家の分類結果が示すクラスタに含まれる全てのカーブについて、特徴情報１２０ａが示すカーブの特徴をもつか否かを判定する。生活パターン判定部１０５ａは、クラスタに含まれる全てのカーブが、特徴情報１２０ａが示すカーブの特徴をもつ場合、クラスタに含まれるカーブに対応する需要家について特徴情報１２０ａが示す生活パターンが類似していると判定する。
つまり、生活パターン判定部１０５ａは、需要家分類部１０４ａが分類した需要家と、各カーブの生活パターンの種類に対応づけられた特徴と、各カーブの形状とに基づいて、需要家相互間において類似している特定の生活パターンを判定する。

生活パターン判定部１０５ａは、需要家の分類結果が示すクラスタについて、需要家相互間において類似していると判定した生活パターンを対応づける。生活パターン判定部１０５ａは、生活パターンが対応付けられた需要家の分類結果を、提示部１０３に出力する。
ここで、図１０を参照して、特徴情報１２０ａについて説明する。

図１０は、本実施形態に係る特徴情報１２０ａの一例を示す図である。カーブの特徴と生活パターンの種類との対応について順に説明する。

ロードカーブの特定の期間における積分値は、特定の期間の消費電力量を示す。ここで特定の期間とは、例えば、１年間、半年間、３ヶ月間、１ヶ月間、１週間、あるいは１日である。また、特定の期間として、平日、休日、曜日、あるいは昼夜を条件として加えてもよい。
特定の期間におけるロードカーブの積分値と、特定の期間の電力の消費傾向とが対応付けられる。特定の期間におけるロードカーブの積分値が、カーブ相互間において近いことは、特定の期間の電力の消費傾向が、需要家相互間において類似していることを示す。

生活パターン判定部１０５ａは、需要家の分類結果が示すロードカーブのクラスタ毎に、クラスタに含まれる各ロードカーブの特定の期間における積分値を算出する。生活パターン判定部１０５ａは、算出した積分値の代表値を算出する。ここで代表値とは、例えば、平均値、あるいは中央値である。生活パターン判定部１０５ａは、クラスタに含まれるロードカーブ毎に、算出した積分値の算出した代表値に対する誤差が所定の割合以下であるか否かを判定する。
生活パターン判定部１０５ａは、クラスタに含まれる全てのロードカーブについて、算出した積分値の算出した代表値に対する誤差が所定の割合以下である場合、特定の期間の電力の消費傾向が、需要家相互間において類似していると判定する。

ロードカーブが所定の値より小さい状態が数日間継続する特徴は、長期休暇を取得し旅行をしていることを示す。ロードカーブが所定の値より小さい状態が数日間継続する範囲をみることにより、長期休暇の取得時期、回数、及び期間がわかる。ロードカーブが所定の値より小さい状態が数日間継続する範囲と、旅行の選好度とが対応付けられる。

ここで、図１１を参照して生活パターン判定部１０５ａが旅行の選好度を判定する方法について説明する。
図１１は、本実施形態に係る月間の消費電力量のロードカーブ及びデュレーションカーブの一例を示す図である。
生活パターン判定部１０５ａは、需要家の分類結果が示すロードカーブのクラスタ毎に、クラスタに含まれる各ロードカーブについて、消費電力量が所定の値より小さい状態が数日間継続する特徴をもつか否かを判定する。生活パターン判定部１０５ａは、消費電力量が所定の値より小さい状態が数日間継続する特徴をもつ場合、長期休暇の取得時期及び回数が需要家相互間において類似していると判定する。

生活パターン判定部１０５ａは、需要家の分類結果が示すデュレーションカーブのクラスタ毎に、クラスタに含まれるデュレーションカーブＤＣ１１ａと、デュレーションカーブＤＣ１１ｂとに各々対応するロードカーブＬＣ１１ａと、ロードカーブＬＣ１１ｂとについて、消費電力量が所定の値より小さい状態が数日間継続する特徴をもつか否かを判定する。生活パターン判定部１０５ａは、ロードカーブＬＣ１１ａと、ロードカーブＬＣ１１ｂとが所定の値より小さい状態が数日間継続する特徴をもつ場合、長期休暇の取得期間が、需要家相互間において類似していると判定する。ここで、長期休暇の取得期間には、１回の長期休暇の場合だけでなく、複数回の長期休暇の合計である場合も含む。ロードカーブＬＣ１１ａは、７月に所定の値より小さい状態が数日間継続している。ロードカーブＬＣ１１ｂは、８月に所定の値より小さい状態が数日間継続している。

なお、長期休暇の期間により海外旅行と国内旅行とを区別し、ロードカーブが所定の値より小さい状態が、例えば４日間以上継続する範囲と海外旅行とが対応づけられ、ロードカーブが所定の値より小さい状態が例えば２日間以上４日間未満継続する範囲と国内旅行の選好度とが対応付けられてもよい。

図１０に戻って、特徴情報１２０ａの説明を続ける。
特定の時刻において微分値カーブが上向きのピークをもつという特徴は、需要家が起床したことを示す。微分値カーブが上向きのピークをもつ時刻は、起床時刻を示す。一方、特定の時刻において微分値カーブが下向きのピークをもつという特徴は、需要家が就寝したことを示す。特定の時刻において微分値カーブが下向きのピークをもつ時刻は、就寝時刻を示す。
特定の時刻において微分値カーブが上向きのピークをもつという特徴、及び特定の時刻において微分値カーブが下向きのピークをもつという特徴と、生活リズムとが対応づけられる。

ここで図１２を参照して、生活パターン判定部１０５ａが生活リズムを判定する方法について説明する。
図１２は、本実施形態に係る一日の消費電力量のロードカーブ及ぶ微分値カーブの一例を示す図である。
生活パターン判定部１０５ａは、需要家の分類結果が示す微分値カーブのクラスタ毎に、クラスタに含まれる各微分値カーブについて、特定の時刻の付近において微分値カーブが上向きあるいは下向きのピークをもつか否かを判定する。微分値カーブＢＣ１２は、６時から８時に上向きのピークをもち、０時から２時に下向きのピークをもつ。生活パターン判定部１０５ａは、特定の時刻の付近において微分値カーブが上向きのピークをもつと判定した場合、微分値カーブＢＣ１２に対応するロードカーブＬＣ１２においてカーブが上昇し始める時刻を、起床時刻として判定する。生活パターン判定部１０５ａは、特定の時刻において微分値カーブが下向きのピークをもつと判定した場合、微分値カーブＢＣ１２に対応するロードカーブＬＣ１２においてカーブが下降し始める時刻を、就寝時刻として判定する。
生活パターン判定部１０５ａは、判定した起床時刻と就寝時刻とから、生活リズムが需要家相互間において類似していると判定する。

図１０に戻って、特徴情報１２０ａの説明を続ける。
夕食の準備の時間帯において微分値カーブが上向きのピークをもつという特徴は、自宅において夕食の準備を始めたことを示す。ここで夕食の準備の時間帯とは、例えば、１７時から１９時である。夕食の準備の時間帯において微分値カーブが上向きのピークをもつという特徴と、夕食の自炊の割合とが対応づけられる。夕食の自炊の割合が低いことは、外食選好度が高いことを意味する。

生活パターン判定部１０５ａは、需要家の分類結果が示す微分値カーブのクラスタ毎に、クラスタに含まれる各微分値カーブについて、夕食の準備の時間帯において上向きのピークをもつか否かを判定する。生活パターン判定部１０５ａは、判定結果から、夕食の準備の時間帯において微分値カーブが上向きのピークをもつ割合を、夕食の自炊の割合として算出する。生活パターン判定部１０５ａは、算出した夕食の自炊の割合に基づいて、外食選好度が要家相互間において類似していると判定する。

夜間の時間帯においてロードカーブが所定の値より小さい状態が数時間程度継続するという特徴は、入浴中は電気機器を使用していないと考えられるため、需要家が入浴中であることを示す。ここで夜間の時間帯とは、例えば１８時から２１時である。

生活パターン判定部１０５ａは、需要家の分類結果が示すロードカーブのクラスタ毎に、クラスタに含まれる各ロードカーブについて、夜間の時間帯において所定の値より小さい状態が数時間程度継続する時間帯を判定する。判定された時間帯の長さと、入浴選好度が対応づけられる。

ロードカーブが所定の値より大きい状態が数時間程度継続するという特徴は、エアコンディショナーなどの空調機器を使用していることを示す。ロードカーブが所定の値より大きい状態が数時間程度継続するという特徴と、温度変化に対する耐性とが対応づけられる。

土曜日、日曜日などの特定の曜日、あるいは休日においてロードカーブが所定の値に比べ小さいという特徴は、特定の曜日、あるいは休日における外出回数や外出時間を示す。特定の曜日、あるいは休日においてロードカーブが平日の平均値に比べ小さいという特徴と、アウトドア選好度とが対応づけられる。

ここで図１３を参照して、生活パターン判定部１０５ａがアウトドア選好度を判定する方法について説明する。
図１３は、本実施形態に係る月間の消費電力量のロードカーブ及びデュレーションカーブの一例を示す図である。
生活パターン判定部１０５ａは、需要家の分類結果が示すデュレーションカーブのクラスタ毎に、クラスタに含まれる各デュレーションカーブに対応するロードカーブについて、特定の曜日、あるいは休日においてロードカーブが所定の値に比べ小さい日があるか否かを判定する。生活パターン判定部１０５ａは、特定の曜日、あるいは休日においてロードカーブが所定の値に比べ小さい日があると判定する場合、ロードカーブから外出回数や外出時間を判定する。生活パターン判定部１０５ａは、判定した外出回数や外出時間に基づいて、アウトドア選好度が需要家相互間において類似していると判定する。
デュレーションカーブＤＣ１３ａに対応するロードカーブＬＣ１３ａは、土曜日及び日曜日である６、７、１３、１４、２０、２１、２７及び２８日において所定の値に比べ小さくなっている。デュレーションカーブＤＣ１３ｂに対応するロードカーブＬＣ１３ｂは、水曜日及び日曜日である３、７、１０、１４、１７、２１、２４及び２８日において所定の値に比べ小さくなっている。

図９に戻って、類似度算出装置１ａの判定処理の説明を続ける。
（ステップＳ２０５）提示部１０３は、生活パターン判定部１０５ａから、生活パターンが対応付けられた需要家の分類結果を取得する。提示部１０３は、取得した需要家の分類結果を、通信部１１を介して需要家管理サーバ３に提示する。

以上に説明したように、本実施形態に係る類似度算出装置１ａは、需要家分類部１０４ａと、生活パターン判定部１０５ａとを備える。
需要家分類部１０４ａは、算出部１０２が算出した類似度に基づいてカーブ（ロードカーブ、デュレーションカーブ、及び微分値カーブ）の形状が類似している需要家を分類する。
生活パターン判定部１０５ａは、需要家分類部１０４ａが分類した需要家と、カーブの生活パターンの種類に対応づけられた特徴と、カーブの形状とに基づいて、需要家相互間において類似している特定の生活パターンを判定する。

この構成により、本実施形態に係る類似度算出装置１ａは、消費電力量を示すカーブの類似度に基づいて需要家を分類できるため、生活パターンに基づいて需要家を分類できる。
また、本実施形態に係る類似度算出装置１ａは、需要家相互間において類似している特定の生活パターンを判定できるため、需要家の分類を説明する生活パターンを提示することができる。

また、カーブの生活パターンの種類に対応づけられた特徴とは、カーブの一部についての特徴である。
この構成により、本実施形態に係る類似度算出装置１ａは、カーブの一部にのみ特徴が表れる生活パターンを判定できるため、需要家の分類を説明する生活パターンとしてカーブの一部にのみ特徴が表れる生活パターンを提示することができる。

また、算出部１０２は、特定の期間についての類似度を算出する。
この構成により、本実施形態に係る類似度算出装置１ａは、特定の期間にのみ特徴が表れる生活パターンを判定できるため、需要家の分類を説明する生活パターンとして特定の期間にのみ特徴が表れる生活パターンを提示することができる。

なお、上述した実施形態における類似度算出装置１、１ａの一部、例えば、制御部１０、制御部１０ａをコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、類似度算出装置１、１ａに内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。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よく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
また、上述した実施形態における類似度算出装置１、１ａの一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。類似度算出装置１、１ａの各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。

１、１ａ…類似度算出装置、２…消費電力量管理サーバ、３…需要家管理サーバ、４…住宅、１０、１０ａ…制御部、１１…通信部、１２ａ…記憶部、４０…計測装置、４１…管理装置、４２…ホームゲートウェイ、１００…消費電力量情報取得部、１０１…カーブ生成部、１０２…算出部、１０３…提示部、１０４ａ…需要家分類部、１０５ａ…生活パターン判定部、１２０ａ…特徴情報

Claims (7)

1. 需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブと、前記ロードカーブから算出されるデュレーションカーブと、前記ロードカーブを微分して得られる微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの前記需要家相互間における類似度を前記カーブの形状に基づいて算出する算出部を備える
   類似度算出装置。
2. 前記算出部が算出した前記類似度に基づいて前記カーブの形状が類似している前記需要家を分類する需要家分類部をさらに備える
   請求項１に記載の類似度算出装置。
3. 前記需要家分類部が分類した前記需要家と、前記カーブの生活パターンの種類に対応づけられた特徴と、前記カーブの形状とに基づいて、前記需要家相互間において類似している特定の生活パターンを判定する生活パターン判定部をさらに備える
   請求項２に記載の類似度算出装置。
4. 前記特徴とは、前記カーブの一部についての特徴である
   請求項３に記載の類似度算出装置。
5. 前記算出部は、特定の期間についての前記類似度を算出する
   請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の類似度算出装置。
6. 需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブと、前記ロードカーブから算出されるデュレーションカーブと、前記ロードカーブを微分して得られる微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの前記需要家相互間における類似度を前記カーブの形状に基づいて算出する第１の過程
   を有する類似度算出方法。
7. コンピュータに、
   需要家の所定の期間の消費電力量を示すロードカーブと、前記ロードカーブから算出されるデュレーションカーブと、前記ロードカーブを微分して得られる微分値カーブとのうち少なくとも１つのカーブの前記需要家相互間における類似度を前記カーブの形状に基づいて算出する手順
   を実行させるためのプログラム。

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