JP4608127B2 - ユーティリティ使用量予測システムおよび方法 - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機器の運転条件を変えた場合のユーティリティ使用量の予測を消費者に対して行うシステムおよび方法に関する。本発明においてユーティリティとは、消費者に対して連続的または間欠的に供給されるガス、電気、水道、灯油などのエネルギー源のことである。
【0002】
【従来の技術】
今日、エネルギの有効利用が世界的な問題になっており、各家庭でもエネルギ消費を低減させようとする気運が高まっている。このような社会的要望に呼応して、エアコンやファンヒータなどの電気機器・ガス機器に料金の目安を表示する機能を付加した製品が販売されている。また、省エネルギを行うための一般的な情報として、エアコンなどの設定温度を冷房中は高く、暖房中は低くすることなどが推奨されている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、部屋数、部屋の広さ、居住人数、使用される機器の種類などの各家庭の属性情報は様々であり、エアコンの設定温度を低くすることで快適性が損なわれるなどの問題が発生することもある。つまり、快適性を損なわずに省エネルギを実行するための方法が提供されていなかった。
【0004】
ここで、提案された省エネルギ方法が実際に他の消費者において実施されているものと同様の省エネルギ方法であるならば、それが快適性を損なうようなものであるという可能性は低いと予想される。しかし、その消費者が実際にどのような運転条件でユーティリティ消費機器の運転を行い、その時のユーティリティ使用量がどれくらいになるのかという推定を行うことは、居住人数、アパートか一戸建てかといった住居形態、居住空間容積、使用しているユーティリティ消費機器等のユーティリティ使用量に影響を与える多数の不確定要素のために困難であった。従って、具体的な省エネルギ方法を提示すると共に、その省エネルギ方法を実施した場合にどのくらいユーティリティ使用量が変化するのかを提示するようなシステムも提案されていなかった。
【0005】
本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーティリティ消費機器の運転条件およびユーティリティ使用量を複数の消費者間で比較することで、消費者に対して現実的な省エネルギ目標を提示する点にある。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するための本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの第一の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項1に記載の如く、複数の消費者の属性情報と、前記複数の消費者による少なくとも1つのユーティリティ消費機器のユーティリティ使用量及び前記ユーティリティ消費機器の少なくとも1つの運転条件とを入力する入力手段と、前記入力手段で入力された前記ユーティリティ使用量を、前記消費者の属性および前記ユーティリティ消費機器の運転条件に関して分類可能に格納するデータベースと、前記データベースに格納されている前記消費者の属性に従って、前記複数の消費者のうち、前記属性が同一である複数の消費者による大集合を形成し、前記データベースに格納されている前記消費者の特定の前記ユーティリティ消費機器の前記運転条件に従って、前記大集合に属する複数の消費者のうち、前記特定のユーティリティ消費機器において比較の対象とする特定の運転条件が同一である複数の消費者による小集合を運転条件毎に形成し、前記小集合に属する複数の消費者のユーティリティ使用量を統計的に処理して前記運転条件毎の前記小集合に属する複数の消費者のユーティリティ使用量分布を求め、所定の消費者が属する前記小集合の前記ユーティリティ使用量分布における前記所定の消費者のユーティリティ使用量の偏差値または偏差値相当量を導出する統計処理手段と、前記比較の対象とする運転条件を変化させた場合の、変化後の運転条件における小集合のユーティリティ使用量分布において、前記統計処理手段によって導出された前記偏差値または前記偏差値相当量に対応する変化後のユーティリティ使用量、またはユーティリティ使用量の変化量、或いはその両方を求める演算手段と、前記変化後の運転条件と、前記変化後のユーティリティ使用量またはユーティリティ使用量の変化量、或いはその両方を前記所定の消費者に提示する提示手段とを備えてなる点にある。ここで、消費者の属性とは、消費者の住居形態(一戸建てであるか、またはアパートであるか)、消費者の世帯人数、ユーティリティ消費機器の種別、ユーティリティ消費機器が使用される居住空間容積などであり、何れもユーティリティ使用量に影響を及ぼす要因となるものである。また、偏差値相当量としては後述するような標準得点がある。
【0007】
上記課題を解決するための本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの第二の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項2に記載の如く、上記第一の特徴構成に加えて、前記比較の対象とする運転条件が、前記ユーティリティ消費機器の設定温度、設定風量、設定水量または運転時間である点にある。これらの運転条件はユーティリティ消費機器によって変わり、例えば、ユーティリティ消費機器が空調機器の場合は、設定温度、設定風量、運転時間の内の何れかが比較の対象とする運転条件として選択可能である。或いは、ユーティリティ消費機器が給湯器の場合は、設定温度、設定水量(浴槽の設定水位や、蛇口から流れる単位時間当たりの水量など)、運転時間の内の何れかが比較の対象とする運転条件として選択可能である。
【0008】
上記課題を解決するための本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの第三の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項3に記載の如く、上記第一または第二の特徴構成に加えて、前記所定の消費者から提示要求があった場合に、または定期的に、前記提示手段が作動する点にある。
【0009】
上記課題を解決するための本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの第四の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項4に記載の如く、上記第一から第三の何れかの特徴構成に加えて、前記演算手段が、前記変化後のユーティリティ使用量に基づいて変化後のユーティリティ料金、またはユーティリティ料金の変化量、或いはその両方を演算し、前記提示手段が、前記変化後のユーティリティ料金、または前記ユーティリティ料金の変化量、或いはその両方を更に提示する点にある。
【0010】
上記課題を解決するための本発明に係るユーティリティ使用量予測方法の第一の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項5に記載の如く、複数の消費者から収集した情報を入力する入力手段と、情報を格納するデータベースと、情報を統計処理する統計処理手段と、前記統計処理手段によって統計処理された結果に基づいて種々の演算を行う演算手段と、前記演算手段による演算結果を消費者に提示する提示手段とを備えて構成されるユーティリティ使用量予測システムを実現するコンピュータにおいて行われるユーティリティ使用量予測方法であって、前記入力手段が、前記複数の消費者の属性情報と、前記複数の消費者による少なくとも1つのユーティリティ消費機器のユーティリティ使用量及び前記ユーティリティ消費機器の少なくとも1つの運転条件とを入力する入力工程と、前記入力工程において入力された前記ユーティリティ使用量を、前記消費者の属性および前記ユーティリティ消費機器の運転条件に関して分類可能にデータベースに格納する格納工程と、前記統計処理手段が、前記データベースに格納されている前記消費者の属性に従って、前記複数の消費者のうち、前記属性が同一である複数の消費者による大集合を形成し、前記データベースに格納されている前記消費者の特定の前記ユーティリティ消費機器の前記運転条件に従って、前記大集合に属する複数の消費者のうち、前記特定のユーティリティ消費機器において比較の対象とする特定の運転条件が同一である複数の消費者による小集合を運転条件毎に形成し、前記小集合に属する複数の消費者のユーティリティ使用量を統計的に処理して前記運転条件毎の前記小集合に属する複数の消費者のユーティリティ使用量分布を求め、所定の消費者が属する前記小集合の前記ユーティリティ使用量分布における前記所定の消費者のユーティリティ使用量の偏差値または偏差値相当量を導出する統計処理工程と、前記演算手段が、前記比較の対象とする運転条件を変化させた場合の、変化後の運転条件における小集合のユーティリティ使用量分布において、前記統計処理工程において導出された前記偏差値または前記偏差値相当量に対応する変化後のユーティリティ使用量、またはユーティリティ使用量の変化量、或いはその両方を求める演算工程と、前記提示手段が、前記変化後の運転条件と、前記変化後のユーティリティ使用量またはユーティリティ使用量の変化量、或いはその両方を前記所定の消費者に提示する提示工程とを含む点にある。
【0011】
上記課題を解決するための本発明に係るユーティリティ使用量予測方法の第二の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項6に記載の如く、上記第一の特徴構成に加えて、前記比較の対象とする運転条件が、前記ユーティリティ消費機器の設定温度、設定風量、設定水量または運転時間である点にある。
【0012】
上記課題を解決するための本発明に係るユーティリティ使用量予測方法の第三の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項7に記載の如く、上記第一または第二の特徴構成に加えて、前記提示手段が、前記所定の消費者から提示要求があった場合に、または定期的に、前記提示工程実施る点にある。
【0013】
上記課題を解決するための本発明に係るユーティリティ使用量予測方法の第四の特徴構成は、特許請求の範囲の欄の請求項8に記載の如く、上記第一から第三の何れかの特徴構成に加えて、前記演算手段が、前記演算工程において、前記変化後のユーティリティ使用量に基づいて変化後のユーティリティ料金、またはユーティリティ料金の変化量、或いはその両方演算前記提示手段が、前記提示工程において、前記変化後のユーティリティ料金、または前記ユーティリティ料金の変化量、或いはその両方更に提示る点にある。
【0014】
以下に作用並びに効果を説明する。
本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの第一の特徴構成によれば、入力手段が、複数の消費者による少なくとも1つのユーティリティ消費機器の少なくとも1つの運転条件とユーティリティ使用量とを入力し、データベースが、前記ユーティリティ使用量を、前記消費者の属性および前記運転条件に関して分類可能に格納し、統計処理手段が、属性が同一である複数の消費者による大集合を形成し、前記大集合に属する消費者を比較の対象とする運転条件毎の小集合に分類し、前記小集合に属する消費者のユーティリティ使用量を統計的に処理して前記小集合毎のユーティリティ使用量分布を求め、所定の消費者が属する前記ユーティリティ使用量分布における前記所定の消費者の偏差値または偏差値相当量を導出することで、複数の消費者間でユーティリティ使用量の変化に影響を与える不確定要素の問題を排除した比較を行うことができるようにし、演算手段が、前記比較の対象とする運転条件を変化させた場合の、変化後の運転条件における小集合のユーティリティ使用量分布において、前記偏差値または前記偏差値相当量に対応する変化後のユーティリティ使用量を求め、提示手段が、前記変化後の運転条件と、前記変化後のユーティリティ使用量またはユーティリティ使用量の変化量とを前記所定の消費者に提示することができる。その結果、上述のような不確定要素を排除して、比較対象とする運転条件を複数の消費者間で比較することでそれぞれのユーティリティ使用量を比較することができ、比較結果に基づいてユーティリティ使用量を減少させるための省エネルギ提案を実施することができる。逆に、運転条件を変えた場合にユーティリティ使用量がどれだけ増加するのかについても、その運転条件に関して比較することができ、ユーティリティ使用量の変化量を見ながらそのユーティリティ使用量が大幅に増加しない範囲で運転条件を設定することもできる。
【0015】
本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの第二の特徴構成によれば、ユーティリティ消費機器の設定温度、設定風量、設定水量または運転時間を変えるという具体的な省エネルギ提案を実施することができる。
【0016】
本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの第三の特徴構成によれば、定期的に運転条件の提示を実施することで消費者に対して常に省エネルギ意識を喚起することができる。また、消費者から要求があった場合に提示を実施することで、消費者が不在の場合などに提示が実施されて無駄な電力消費が発生することを防止することができる。
【0017】
本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの第四の特徴構成によれば、ユーティリティ料金、またはユーティリティ料金の変化量、或いはその両方を伝達することで消費者にとっての省エネルギ効果を具体的に提示することができ、消費者に対して提示された運転条件でユーティリティ消費機器を運転させる動機付けとすることができる。
【0018】
本発明に係るユーティリティ使用量予測方法の第一の特徴構成によれば、属性が同じであって、比較対象とするユーティリティ消費機器の運転条件が異なるような複数の消費者による集合に属する消費者に対して、他の消費者による比較対象とする運転条件におけるユーティリティ使用量の統計処理により得られた偏差値または偏差値相当量に基づいて比較することができ、比較結果に基づいてユーティリティ使用量を減少させるための省エネルギ提案を実施することができる。逆に、運転条件を変えた場合にユーティリティ使用量がどれだけ増加するのかについても、その運転条件に関して比較することができ、ユーティリティ使用量の変化量を見ながらそのユーティリティ使用量が大幅に増加しない範囲で運転条件を設定することもできる。
【0019】
本発明に係るユーティリティ使用量予測方法の第二の特徴構成によれば、ユーティリティ消費機器の設定温度、設定風量、設定水量または運転時間を変えるという具体的な省エネルギ提案を実施することができる。
【0020】
本発明に係るユーティリティ使用量予測方法の第三の特徴構成によれば、定期的に運転条件の提示を実施することで、消費者に対して省エネルギ意識を喚起することができる。また、消費者から要求があった場合に提示を実施することで、消費者が不在の場合などに提示が実施されて無駄な電力消費が発生することを防止することができる。
【0021】
本発明に係るユーティリティ使用量予測方法の第四の特徴構成によれば、ユーティリティ料金、またはユーティリティ料金の変化量、或いはその両方を伝達することで消費者にとっての省エネルギ効果を具体的に提示することができ、消費者に対して提示された運転条件でユーティリティ消費機器を運転させる動機付けとすることができる。
【0022】
【発明の実施の形態】
本発明に係るユーティリティ使用量予測システムの構成図を図1を参照して説明する。
ユーティリティ使用量予測システム1は、複数の消費者2から収集した情報を入力する入力手段3と、情報を格納するデータベース4と、情報を統計処理する統計処理手段5と、統計処理された結果に基づいて種々の演算を行う演算手段6と、演算結果を消費者2に提示(伝達)する提示手段7とを備えてなる。このユーティリティ使用量予測システム1は、記憶装置、コンピュータ、モニタ、通信装置(電話、モデム、ISDN機器等)などのハードウェアで構成されており、例えば、記憶装置がデータベース4であり、コンピュータのキーボードが入力手段であり、コンピュータの演算装置が統計処理手段5、演算手段6であり、提示手段7が通信装置である。
【0023】
入力手段3を経て収集される情報としては、消費者2の属性情報、ユーティリティ使用量、ユーティリティ消費機器の運転条件等がある。ここで運転条件とは、ユーティリティ消費機器の設定温度、設定風量、設定水量、運転時間などであり、何れも消費者のユーティリティ使用量に影響を及ぼす要因となるものである。比較の対象とすることのできる運転条件はユーティリティ消費機器の種類によって異なり、例えば、ユーティリティ消費機器が空調機器の場合は、設定温度、設定風量、運転時間の内の何れかが比較の対象とする運転条件として選択可能である。或いは、ユーティリティ消費機器が給湯器の場合は、設定温度、設定水量(浴槽の設定水位や、蛇口から流れる単位時間当たりの水量など)、運転時間の内の何れかが比較の対象とする運転条件として選択可能である。他にも、床暖房であれば、設定温度または運転時間が比較の対象とする運転条件として選択可能である。
【0024】
例えば、ユーティリティ消費機器が暖房機器である場合、設定温度が高く、設定風量が大きく、運転時間が長いほどユーティリティ使用量が多くなる傾向にある。これらの情報はデータベース4に格納されるが、ユーティリティ使用量は属性および運転条件に関して分類可能にデータベース4に格納されている。即ち、属性が同じであり、且つユーティリティ消費機器の運転条件が同じであるような消費者2によるユーティリティ使用量を特定して読み出すことができるように格納されている。ここで属性とは、消費者の住居形態(一戸建てであるか、またはアパートであるか)、消費者の世帯人数、ユーティリティ消費機器の種別、ユーティリティ消費機器が使用される居住空間容積などであり、何れもユーティリティ使用量に影響を及ぼす要因となるものである。
【0025】
図2には、データベース4に格納された複数の消費者2のユーティリティ使用量についての情報の構成例を示す。
全消費者はまず属性に従って、各大集合A、B、C等に分類される。各大集合に属する消費者の属性は同じであることから、それらの消費者が使用するユーティリティ消費機器の運転条件が同じであるならば、ユーティリティ使用量も同じであると考えてもよい。次に、各大集合に属する消費者を、ユーティリティ消費機器の比較対象とする1つの運転条件毎に分類する。図2では比較対象とする運転条件a、b、c毎に小集合a、b、cを形成している。比較対象とする運転条件は、例えば、ユーティリティ消費機器の設定温度、設定風量、設定水量、運転時間などである。ただし、小集合a、b、cにおいては、比較対象とする運転条件以外の運転条件は互いに等しいものとする。例えば、比較対象とする運転条件が設定温度であるならば、小集合a、b、cに属する消費者の設定風量および運転時間は等しく、設定温度のみが互いに異なっている。
【0026】
図3は、統計処理手段5を使用して作成された、小集合a、bに属する消費者の統計的なユーティリティ使用量分布を示すものである。例として、ファンヒータ(暖房機器)の設定温度を比較対象とする運転条件とし、小集合aの設定温度は19℃、小集合bの設定温度は23℃である場合について示す。設定温度が同じであっても、暖房機器の設定風量や運転時間に差があるためにユーティリティ使用量には分布が見られ、その分布は正規分布となっている。つまり、設定温度が23℃であっても、設定風量が小さく、且つ運転時間が短い場合にはユーティリティ使用量は小さくなり、逆に設定温度が19℃であっても、設定風量が大きく、且つ運転時間が長い場合にはユーティリティ使用量が大きくなる。従って、同じ小集合内でユーティリティ使用量が大きい消費者ほど、省エネルギ行動を行っていない消費者であると言える。
【0027】
ここで、小集合bに属する消費者に対して省エネルギ提案を実施する場合について説明する。まず、その消費者のユーティリティ使用量が小集合bにおいてどのような統計的位置にあるのかを偏差値または偏差値相当量を用いて表す(統計処理工程)。この偏差値または偏差値相当量からは、ユーティリティ消費機器の使用傾向、即ち省エネルギ意識を見ることができ、演算された偏差値または偏差値相当量が大きい程、省エネルギ行動を行っていない(省エネルギ意識が低い)と見なすことができる。偏差値相当量としては、例えば以下の数1で表される標準得点があり、平均値に比べて標準偏差の何倍大きい(または小さい)かを示している。更に、その標準得点を用いて偏差値を記述することができ、つまりは、標準得点も偏差値も、データ全体の中での各比較対象の相対的な位置を表す指標であると言える。
【0028】
【数1】
標準得点=(自分の値−平均値)/標準偏差
偏差値=標準得点×10+50
【0029】
ここで、ある消費者Xbのユーティリティ使用量:Ybの偏差値が60であるとすると、設定温度が23℃である小集合bにおいてユーティリティ使用量の偏差値が60である消費者Xb(60)(ユーティリティ使用量はYb(60))の小集合bにおける統計的位置は図3に示すような位置にある。同様に、小集合aに属し、そのユーティリティ使用量の偏差値が60であるような消費者Xa(60)(ユーティリティ使用量はYa(60))の小集合aにおける統計的位置も演算手段6によって小集合aにおいて指定される。
【0030】
ここで、消費者Xa(60)と消費者Xb(60)の偏差値が同じであるということは、設定温度以外の運転条件が等しいということ、即ち上述したように設定温度以外の省エネルギ意識が同等であることを示している。従って、消費者Xb(60)のユーティリティ使用量を減少させるために、設定温度(比較対象とする運転条件)を23℃から19℃に変化させた場合のユーティリティ使用量は、省エネルギ意識が運転条件の変化前後で変化しないとするとYb(60)からYa(60)に変化すると見なすことができる(演算工程)。
【0031】
従って、小集合aおよび小集合bを比較することによって、小集合bの消費者に対して設定温度を23℃から19℃に下げるような省エネルギ提案を行うことができ、その場合のユーティリティ使用量をYaからYbに減少させることができる。
【0032】
尚、本システムが月単位でユーティリティ使用量の計算を行っており、この省エネルギ提案がその月の途中で行われる場合、演算手段6は、それまでの運転条件で1ヶ月運転を行った場合のユーティリティ使用量やユーティリティ料金と、残りの期間を新たな運転条件で運転させた場合の合計のユーティリティ使用量や合計のユーティリティ料金を演算するだけでなく、運転条件を変化させたことによるユーティリティ使用量の変化量、ユーティリティ料金の変化量などを演算することもできる。
【0033】
更に、ユーティリティの単価が既知であるならば、演算手段6は、その単価をユーティリティ使用量にかけることで、ユーティリティ料金を導出することもでき、設定温度を23℃から19℃に下げることによって、設定温度を23℃のままで機器の運転を行った場合に比べてユーティリティ料金がいくら低下するか(ユーティリティ料金の変化量)を導出することもできる。尚、図3では2つの小集合aおよび小集合bについて比較を行ったが、比較対象とする運転条件の異なる2以上の小集合について適用することができる。
【0034】
導出された変化後のユーティリティ使用量、ユーティリティ使用量の変化量、変化後のユーティリティ料金、ユーティリティ料金の変化量は提示手段7によって消費者に伝達される(提示工程)。消費者2側に表示装置8が備えられていれば、図4に示すような「あなたの世帯のファンヒータの温度設定は23℃です。この1週間1日平均1.5m3使用しています。設定温度を4℃下げると1ヶ月で900円得して、3600円/月(現在は4500円/月)になります。」などの表示例で省エネルギ提案が行われる。
【0035】
上述した省エネルギ提案は、1日毎や1時間毎に定期的に実施される場合や、消費者2からの要求があった場合にのみ実施される。ここで、消費者2からの要求があった場合に省エネルギ提案が実施される場合について以下に簡単に説明する。
【0036】
消費者2は、図4に示したような表示装置8が備えた省エネルギ確認ボタン9を押し、ユーティリティ使用量予測システム1に対して省エネルギの確認を行う。確認ボタン9が押されたことが入力手段3に受信されることで、ユーティリティ使用量予測システムが図1〜図3を参照して説明した各工程を実施し、省エネルギ提案を消費者2に伝達して、表示装置8にその内容を表示させる。
【0037】
このように、省エネルギ提案の要求があった場合にだけ、ユーティリティ使用量予測システムを動作させて、省エネルギ提案を作成し、消費者2側の表示装置8に表示させることで、消費者2が不在の場合に省エネルギ提案が表示装置8に表示されるようなこともないために無駄な電力が消費されることもなく、ユーティリティ使用量予測システム1を効率よく作動させることができる。
【0038】
尚、表示装置8は、台所に設置された台所リモコンなどを使用してもよい。この場合、台所リモコンは最も人目に付きやすい場所に設置されていることになるので、消費者2から省エネルギ確認の要求が無く、省エネルギについて意識していないと思われる場合であっても、ユーティリティ使用量予測システム1側から定期的に省エネルギ提案が伝達されてくることで消費者2の省エネルギ意識が常に喚起される。
【0039】
上述の実施形態ではユーティリティ消費機器としてファンヒータ(暖房機器)を例に挙げて説明したが、本願発明が適用されるユーティリティ消費機器はファンヒータに限定されず、床暖房機器、浴室暖房乾燥機、給湯器など、ユーティリティの消費に関与する機器であれば本願発明を適用することができることは言うまでもない。
【0040】
尚、上述の実施形態では各小集合a、b、cにおいて比較対象とする運転条件以外の運転条件は互いに等しいものとしてユーティリティ使用量の予測を行ったが、消費者の数が少ない場合は運転条件を比較するのに十分な数の消費者を含んだ各小集合a、b、cを構成することができず、正確なユーティリティ使用量の予測を行うことができないこともある。このような場合、各消費者によるユーティリティ消費機器について、特定の運転条件に対する比較の対象としていない運転条件の差異分だけユーティリティ使用量を補正することで、比較対象とする運転条件以外の運転条件が互いに等しいものとして、ユーティリティ消費機器の使用者が多く含まれた(つまり、要素の数が多い)小集合を構成することができる。これにより、1つの比較の対象とする運転条件でユーティリティ使用量の分布を正確に求めることができ、上述の実施形態と同様のユーティリティ使用量の予測を行うことができる。
【0041】
また、上述の実施形態ではユーティリティ使用量を減少させるような運転条件を提案することを行っていたが、それとは逆に、運転条件を変えた場合にユーティリティ使用量がどのように変化するのかを調べることもできる。例えば、現在、省エネルギ活動を行っている消費者がファンヒータの設定温度を上げたいと考えた場合、当然ユーティリティ使用量は増加するが、その増加量がどれくらいになるのかを知ることができる。従って、消費者はその増加量が大きければ設定温度を上げることを止めたり、増加量が小さければ省エネルギ活動に影響がないものとして設定温度を上げることを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】ユーティリティ使用量予測システムの構成図である。
【図2】消費者を集合に分類した場合の例を示す図である。
【図3】ユーティリティ使用量の分布例を示す図である。
【図4】省エネルギ提案の内容の例を示す図である。
【符号の説明】
1 ユーティリティ使用量予測システム
2 消費者
3 入力手段
4 データベース
5 統計処理手段
6 演算手段
7 提示手段
8 表示装置
9 省エネルギ確認ボタン

Claims (8)

  1. 複数の消費者の属性情報と、前記複数の消費者による少なくとも1つのユーティリティ消費機器のユーティリティ使用量及び前記ユーティリティ消費機器の少なくとも1つの運転条件とを入力する入力手段と、
    前記入力手段で入力された前記ユーティリティ使用量を、前記消費者の属性および前記ユーティリティ消費機器の運転条件に関して分類可能に格納するデータベースと、
    前記データベースに格納されている前記消費者の属性に従って、前記複数の消費者のうち、前記属性が同一である複数の消費者による大集合を形成し、前記データベースに格納されている前記消費者の特定の前記ユーティリティ消費機器の前記運転条件に従って、前記大集合に属する複数の消費者のうち、前記特定のユーティリティ消費機器において比較の対象とする特定の運転条件が同一である複数の消費者による小集合を運転条件毎に形成し、前記小集合に属する複数の消費者のユーティリティ使用量を統計的に処理して前記運転条件毎の前記小集合に属する複数の消費者のユーティリティ使用量分布を求め、所定の消費者が属する前記小集合の前記ユーティリティ使用量分布における前記所定の消費者のユーティリティ使用量の偏差値または偏差値相当量を導出する統計処理手段と、
    前記比較の対象とする運転条件を変化させた場合の、変化後の運転条件における小集合のユーティリティ使用量分布において、前記統計処理手段によって導出された前記偏差値または前記偏差値相当量に対応する変化後のユーティリティ使用量、またはユーティリティ使用量の変化量、或いはその両方を求める演算手段と、
    前記変化後の運転条件と、前記変化後のユーティリティ使用量またはユーティリティ使用量の変化量、或いはその両方を前記所定の消費者に提示する提示手段とを備えてなるユーティリティ使用量予測システム。
  2. 前記比較の対象とする運転条件が、前記ユーティリティ消費機器の設定温度、設定風量、設定水量または運転時間であることを特徴とする請求項1に記載のユーティリティ使用量予測システム。
  3. 前記所定の消費者から提示要求があった場合に、または定期的に、前記提示手段が作動することを特徴とする請求項1または請求項2に記載のユーティリティ使用量予測システム。
  4. 前記演算手段が、前記変化後のユーティリティ使用量に基づいて変化後のユーティリティ料金、またはユーティリティ料金の変化量、或いはその両方を演算し、前記提示手段が、前記変化後のユーティリティ料金、または前記ユーティリティ料金の変化量、或いはその両方を更に提示することを特徴とする請求項1から請求項3の何れかに記載のユーティリティ使用量予測システム。
  5. 複数の消費者から収集した情報を入力する入力手段と、情報を格納するデータベースと、情報を統計処理する統計処理手段と、前記統計処理手段によって統計処理された結果に基づいて種々の演算を行う演算手段と、前記演算手段による演算結果を消費者に提示する提示手段とを備えて構成されるユーティリティ使用量予測システムを実現するコンピュータにおいて行われるユーティリティ使用量予測方法であって、
    前記入力手段が、前記複数の消費者の属性情報と、前記複数の消費者による少なくとも1つのユーティリティ消費機器のユーティリティ使用量及び前記ユーティリティ消費機器の少なくとも1つの運転条件とを入力する入力工程と、
    前記入力工程において入力された前記ユーティリティ使用量を、前記消費者の属性および前記ユーティリティ消費機器の運転条件に関して分類可能にデータベースに格納する格納工程と、
    前記統計処理手段が、前記データベースに格納されている前記消費者の属性に従って、前記複数の消費者のうち、前記属性が同一である複数の消費者による大集合を形成し、前記データベースに格納されている前記消費者の特定の前記ユーティリティ消費機器の前記運転条件に従って、前記大集合に属する複数の消費者のうち、前記特定のユーティリティ消費機器において比較の対象とする特定の運転条件が同一である複数の消費者による小集合を運転条件毎に形成し、前記小集合に属する複数の消費者のユーティリティ使用量を統計的に処理して前記運転条件毎の前記小集合に属する複数の消費者のユーティリティ使用量分布を求め、所定の消費者が属する前記小集合の前記ユーティリティ使用量分布における前記所定の消費者のユーティリティ使用量の偏差値または偏差値相当量を導出する統計処理工程と、
    前記演算手段が、前記比較の対象とする運転条件を変化させた場合の、変化後の運転条件における小集合のユーティリティ使用量分布において、前記統計処理工程において導出された前記偏差値または前記偏差値相当量に対応する変化後のユーティリティ使用量、またはユーティリティ使用量の変化量、或いはその両方を求める演算工程と、
    前記提示手段が、前記変化後の運転条件と、前記変化後のユーティリティ使用量またはユーティリティ使用量の変化量、或いはその両方を前記所定の消費者に提示する提示工程とを含むユーティリティ使用量予測方法。
  6. 前記比較の対象とする運転条件が、前記ユーティリティ消費機器の設定温度、設定風量、設定水量または運転時間であることを特徴とする請求項5に記載のユーティリティ使用量予測方法。
  7. 前記提示手段が、前記所定の消費者から提示要求があった場合に、または定期的に、前記提示工程実施ることを特徴とする請求項5または請求項6に記載のユーティリティ使用量予測方法。
  8. 前記演算手段が、前記演算工程において、前記変化後のユーティリティ使用量に基づいて変化後のユーティリティ料金、またはユーティリティ料金の変化量、或いはその両方演算前記提示手段が、前記提示工程において、前記変化後のユーティリティ料金、または前記ユーティリティ料金の変化量、或いはその両方更に提示ることを特徴とする請求項5から請求項7の何れかに記載のユーティリティ使用量予測方法。
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