JP4938750B2

JP4938750B2 - 消費電力予測装置、消費電力予測方法およびプログラム

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Publication number: JP4938750B2
Application number: JP2008295915A
Authority: JP
Inventors: 宏和櫻井; 浩志楠嶺
Original assignee: Mitsui Sumitomo Insurance Co Ltd
Current assignee: Mitsui Sumitomo Insurance Co Ltd
Priority date: 2008-11-19
Filing date: 2008-11-19
Publication date: 2012-05-23
Anticipated expiration: 2028-11-19
Also published as: JP2010124605A

Description

本発明は、発電器により発電される電力のうちユーザにより消費される電力を予測する消費電力予測装置、消費電力予測方法およびプログラムに関する。

ＣＯ_２削減等の地球環境対策の観点から各種エネルギー利用の見直しが図られるようになり、近年特にいわゆる再生可能エネルギーを利用した発電器の普及が促進されている。太陽光発電器に代表されるこのような発電器は、分散型電源として電力の小口利用者である個人宅、商店などに設置され、商用電源と連系し、発電器だけでは必要な消費電力が賄えない場合には、その電力を系統側の商用電源から供給するように設計されている。また、発電器により発電された電力が余剰した場合は商用電源に電力を供給すること、つまり売電を行うことができる。発電器の利用者たるユーザは、これにより電力会社から金銭的な収入を得ることができる。

また、再生可能エネルギーにより発電し自己消費することは、ＣＯ_２を排出するエネルギーにより発電された電力をその分削減したとの評価がなされ、これに環境付加価値を認める枠組みが形成されつつある。具体的には、再生可能エネルギーにより発電した電力のうち、ユーザが自己消費した電力量に応じて、公的な認証機関がその電力量を認証の上、証書発行事業者がグリーン電力購入者にグリーン電力証書を発行する。これにより、ＣＯ_２を排出する企業、自治体などは、グリーン電力証書に記載されている電力量分だけＣＯ_２の削減に寄与したことを主張することができる。一方、ユーザはグリーン電力証書発行寄与分を環境付加価値分の対価として金銭的な収入を得ることができる。

一方で、発電器の設置についてユーザは応分の費用を負担することになる。そこで、例えば太陽光発電器の設置費用を見積もるシステムが特許文献１に開示されている。
特開２００６−１８５３６７号公報

ユーザにとっては、発電器の設置後に享受できる金銭的な価値と、設置およびメンテナンスにかかる費用との比較において、発電器導入の是非を検討するのが一般的である。しかしながら、再生可能エネルギーを用いる発電器は、概して設置後の発電量を予測することが困難である。特に、グリーン電力証書の発行の対象となる自己消費電力量は、ユーザ自らの消費という変動要因を抱えるので、一層その予測が困難である。そのため、ユーザは設置後に得られるであろう金銭的な価値を見積もることができず、ユーザが発電器設置に踏み切れない状況、ひいては再生可能エネルギーによる発電器の普及を妨げる状況を生み出していた。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、再生可能エネルギーによって発電される発電器により発電される電力のうち、発電器が設置される設置場所で新規ユーザにより消費される電力を予測する消費電力予測装置であって、ネットワークを介して接続された複数の既存ユーザの発電器から時刻情報と関連付けられて送信されてくる、発電器により発電された単位時間毎の発電量データ、及び既存ユーザにより消費された総電力量である単位時間毎の消費電力量データを含む実績データを取得する実績データ取得部と、実績データに既存ユーザの発電器に関する発電器データを関連付けて蓄積する実績データ蓄積部と、新規ユーザがこれから発電器を設置しようとする設置場所において前もって所定の期間設置された監視器により時刻情報と関連付けられて得られた、新規ユーザにより消費された総電力量である単位時間毎の監視電力量データを取得する監視電力量データ取得部と、新規ユーザがこれから設置しようとする発電器に関する発電器データを取得する新規ユーザデータ取得部と、監視電力量データに対して所定の評価関数による相関値が予め定められた閾値以上である消費電力量データを実績データ蓄積部より抽出する抽出部と、新規ユーザデータ取得部によって取得された発電器データと、抽出部により抽出された消費電力量データを含む実績データに関連付けられて実績データ蓄積部に蓄積されている発電器データとに基づいて、抽出された消費電力量データと共に実績データとして蓄積されている発電量データを変換する変換部と、変換部により変換された発電量データと、抽出された消費電力量データから、新規ユーザが設置しようとする発電器により発電される電力のうち新規ユーザにより消費されると予測される電力を算出する消費電力予測部と、消費電力予測部により算出された電力を出力する出力部とを備える。

また、第２の態様においては、実績データ取得部、実績データ蓄積部、監視電力量データ取得部、新規ユーザデータ取得部、抽出部、変換部、消費電力予測部及び出力部を備える消費電力予測装置を用いて、再生可能エネルギーによって発電される発電器により発電される電力のうち、発電器が設置される設置場所で新規ユーザにより消費される電力を予測する消費電力予測方法であって、実績データ取得部が、ネットワークを介して接続された複数の既存ユーザの発電器から時刻情報と関連付けられて送信されてくる、発電器により発電された単位時間毎の発電量データ、及び既存ユーザにより消費された総電力量である単位時間毎の消費電力量データを含む実績データを取得する実績データ取得ステップと、実績データ蓄積部が、実績データに既存ユーザの発電器に関する発電器データを関連付けて蓄積する実績データ蓄積ステップと、監視電力量データ取得部が、新規ユーザがこれから発電器を設置しようとする設置場所において前もって所定の期間設置された監視器により時刻情報と関連付けられて得られた、新規ユーザにより消費された総電力量である単位時間毎の監視電力量データを取得する監視電力量データ取得ステップと、新規ユーザデータ取得部が、新規ユーザがこれから設置しようとする発電器に関する発電器データを取得する新規ユーザデータ取得ステップと、抽出部が、監視電力量データに対して所定の評価関数による相関値が予め定められた閾値以上である消費電力量データを実績データ蓄積部より抽出する抽出ステップと、変換部が、新規ユーザデータ取得ステップによって取得された発電器データと、抽出ステップにより抽出された消費電力量データを含む実績データに関連付けられて実績データ蓄積部に蓄積されている発電器データとに基づいて、抽出された消費電力量データと共に実績データとして蓄積されている発電量データを変換する変換ステップと、消費電力予測部が、変換ステップにより変換された発電量データと、抽出された消費電力量データから、新規ユーザが設置しようとする発電器により発電される電力のうち新規ユーザにより消費されると予測される電力を算出する消費電力予測ステップと、出力部が、消費電力予測ステップにより算出された電力を出力する出力ステップとを備える。

また、第３の態様においては、上記第２の態様における消費電力予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本実施形態に係る消費電力予測システムの概略構成を示す図である。本実施形態における発電器としては、その代表例として太陽光発電器を用いるものとする。消費電力予測システムは、ネットワーク１１０を介して、消費電力予測装置であるサーバ１００と、既に太陽光発電器を設置している既存ユーザ宅１２１，１２２，１２３と、太陽光発電器の設置をこれから検討する新規ユーザ宅１５０とが相互に接続されている。

サーバ１００のオペレータは、サーバ１００と直接的に接続されているモニタ１０１を見ながら、同じくサーバ１００と直接的に接続されている入力装置１０２を操作することにより、様々な入力、指示等をサーバ１００に与えることができる。また、ネットワーク１１０を介して、端末１０３側で入力した各種情報、指示等をサーバ１００に送信したり、逆にサーバ１００から各種情報、指示等を受信することができる。したがって、オペレータは、サーバ１００のデータのメンテナンスを行う場合などは、サーバ１００側で作業することもできるし、遠隔地の端末１０３を介して作業することもできる。

既存ユーザ宅１２１，１２２，１２３には、それぞれ太陽光を受けやすい、例えば屋上に太陽電池アレイ１３１，１３２，１３３を設置している。それぞれの既存ユーザ宅における電力に関する情報等は、ネットワーク１１０を介してサーバ１００に送信される。具体的な構成については、後述する。

新規ユーザ宅１５０には、まだ太陽光発電器が取り付けられていない状態である。新規ユーザ宅１５０では、商用電力により必要な電力を賄っており、その消費電力に関する情報等は、ネットワーク１１０を介してサーバ１００に送信される。具体的な構成については後述する。

次に、消費電力予測システムの各構成を説明する前に、太陽光発電器を設置した既存ユーザ宅における、電力収支について説明する。電力収支は、既存ユーザ宅の家族構成、ライフスタイル、気象条件その他様々な要因によって大きく変動するが、ここでは一般的に良く見られる傾向に即した典型的な例を説明する。

図２は、既存ユーザ宅におけるある１日の消費電力と発電電力を表す図である。縦軸は、既存ユーザ宅で消費される消費電力、および太陽光発電器によって発電される電力を表す。単位はｋｗである。横軸は、午前０時から午後１２時までの１日の時刻を表す。代表的な時刻として午前７時と午後７時を示している。

実線で示す消費電力２０１は、各時刻におけるその時の消費電力を表している。例えば家族の就寝中である夜間の時間帯は、２４時間通電される冷蔵庫のような家電により、一定の電力が消費されていることを示している。また、朝昼夜の食事時には調理家電、テレビなど通電される家電、機器が増え、一時的に急峻な電力消費がなされていることを示している。

破線で示す発電電力２０２は、各時刻におけるその時の太陽光発電器によって発電された電力を表している。太陽光発電器は、その性質から太陽が出ている時間帯にしか発電できないので、夜間の発電電力は０である。そして、太陽が昇り始めると同時に発電が始まり、太陽光エネルギーの増大と共にその電力は増大する。そして、太陽が沈むに従って徐々に発電電力は小さくなり、日没と共に再び０となる。

図３は、既存ユーザ宅での１日の太陽光発電により得られる発電量を表す図である。縦軸、横軸、実線で示す消費電力２０１と破線で示す発電電力２０２は、図２と同じである。このうち、横軸と発電電力２０２の破線とで囲まれた斜線部２０３の面積は、１日の太陽光発電の発電電力を時刻軸に沿って積分した値に相当し、太陽光発電により１日で生み出された発電量を表す。単位はｋｗｈである。

図４は、既存ユーザ宅での１日の消費電力量を表す図である。縦軸、横軸、実線で示す消費電力２０１と破線で示す発電電力２０２は、図２と同じである。このうち、横軸と消費電力２０１の実線で囲まれた斜線部２０４の面積は、１日の既存ユーザ宅における消費電力を時刻軸に沿って積分した値に相当し、既存ユーザ宅により１日で消費された消費電力量を表す。単位はｋｗｈである。

図５は、既存ユーザ宅での１日の商用電力会社への売電量を表す図である。縦軸、横軸、実線で示す消費電力２０１と破線で示す発電電力２０２は、図２と同じである。このうち、発電電力２０２の破線と消費電力２０１の実線で囲まれた領域であって、発電電力２０２が消費電力２０１を上回る領域である斜線部２０５の面積は、発電電力２０２が消費電力２０１を上回る時間帯の太陽光発電の発電電力から消費電力を差し引いた値を時刻軸に沿って積分した値に相当し、既存ユーザ宅での１日の商用電力会社への売電量を表す。単位はｋｗｈである。既存ユーザは、この売電量に応じて商用電力会社から金銭的価値を得ることができる。

図６は、既存ユーザ宅での１日の商用電力会社からの買電量を表す図である。縦軸、横軸、実線で示す消費電力２０１と破線で示す発電電力２０２は、図２と同じである。このうち、消費電力２０１の実線と発電電力２０２の破線又は横軸とで囲まれた領域であって、消費電力２０１が発電電力２０２を上回る領域である斜線部２０６の面積は、消費電力２０１が発電電力２０２を上回る時間帯の消費電力から太陽光発電の発電電力を差し引いた値を時刻軸に沿って積分した値に相当し、既存ユーザ宅での１日の商用電力会社からの買電量を表す。単位はｋｗｈである。

図７は、既存ユーザ宅での１日の太陽光発電により得られる発電量のうち自己消費電力量を表す図である。縦軸、横軸、実線で示す消費電力２０１と破線で示す発電電力２０２は、図２と同じである。このうち、消費電力２０１の実線と横軸に囲まれた領域と、発電電力２０２の破線と横軸に囲まれた領域の共通領域である斜線部２０７の面積は、消費電力２０１と発電電力２０２のうち小さいほうの値を時刻軸に沿って積分した値に相当し、既存ユーザ宅での１日の太陽光発電により得られる発電量のうち、既存ユーザ自らが消費した自己消費電力量を表す。単位はｋｗｈである。既存ユーザは、この自己消費電力量に応じたグリーン電力証書を獲得し、金銭的価値に替えることができる。

図２から図７では、１日の消費電力２０１と発電電力２０２を時刻に対して表したが、１日を例えば１時間単位で分割し、１時間毎の電力量として表にすると、図８のようになる。すなわち、図８は、既存ユーザ宅での一日分の電力収支実績を表す。

一時間毎の電力量とは、図３から図７を用いて説明した各々の積分を、１時間単位で行った値に相当する。図は例として１０月１日の電力収支実績を表す。縦軸に０時から１時間毎の値をとり、横軸に発電量、消費電力、売電量、買電量、自己消費電力量を表す。発電量の値と消費電力量の値が得られれば、他の値はおよそ以下の関係式で求めることができる。

（１）売電量：
（発電量）＞（消費電力量）のとき
（売電量）＝（発電量）−（消費電力量）
（消費電力量）≧（発電量）のとき
（売電量）＝０
（２）買電量：
（消費電力量）＞（発電量）のとき
（買電量）＝（消費電力量）−（発電量）
（発電量）≧（消費電力量）のとき
（買電量）＝０
（３）自己消費電力量：
（消費電力量）＞（発電量）
（自己消費電力量）＝（発電量）
（発電量）≧（消費電力量）のとき
（自己消費電力量）＝（消費電力量）

このようにして得られた１日分の電力収支実績について、それぞれ１日分の発電量、消費電力、売電量、買電量、自己消費電力量を合計し、毎日積算してゆけば、１月分、１年分といった所定期間における電力収支実績を得ることができる。図９は、既存ユーザ宅における、例えば１月単位の電力収支実績を概念的に表した図である。

第１段目は、既存ユーザ宅が取得した電力量である取得電力量を表す。取得電力量は、買電力量に相当する商用電力量と、太陽光発電により得られた電力である発電量の和である。第２段目は、既存ユーザ宅で消費した消費電力量を表す。すると、第３段目で表される自己消費電力量は、第２段目の消費電力量から第一段目の商用電力量を差し引いた電力量と等しくなる。また、第４段目で表される売電力量に相当する余剰電力量は、第１段目の取得電力量から第２段目の消費電力量を差し引いた電力量と等しくなる。

なお、図９で示す関係は、１月単位でも１年単位でも成立する関係である。したがって、既存ユーザ宅から、単位時間毎の発電量のデータと消費電力量のデータを逐次集積すれば、これらのデータから、その既存ユーザ宅の所定期間における、売電量、買電量および自己消費電力量を算出できることがわかる。また、これと全く同じ電力消費を行う新規ユーザ宅が、全く同じ条件で太陽光発電器を設置したとすれば、この既存ユーザ宅の電力収支実績と同じ結果を得られるものと予測できることもわかる。このような考え方に立脚して構成される消費電力予測システムについて、次に、消費電力予測システムが備える各構成について説明する。

図１０は、太陽光発電器３００の概略構成図である。本実施形態においては、既存ユーザ宅にはこのタイプの太陽光発電器が設置されており、新規ユーザはこのタイプの太陽光発電器の設置を検討しているものとする。

太陽光発電器３００は主に、太陽光エネルギを電気エネルギに変換する太陽電池アレイ３０１と、太陽電池アレイ３０１に接続され、太陽電池アレイ３０１で発生した直流電流を交流電流に変換したり、ネットワーク１１０を介してサーバ１００と通信したりするパワーコンディショナ３０２と、商用電力会社との電力の受け渡しを管理する売電電力量計３１０、買電電力量計３１１等から構成される。

太陽電池アレイ３０１は、屋上などの日当りの良い場所に設置される。図１で説明した太陽電池アレイ１３１，１３２，１３３は、太陽電池アレイ３０１と同種のである。太陽光発電器３００による発電量は、この太陽電池アレイ３０１の性能に大きく左右される。太陽電池アレイ３０１は１枚の又は複数枚の太陽電池パネルから構成されるが、それぞれの太陽電池パネルの面積、太陽光エネルギーから電力への変換効率、定格出力、接続される太陽電池パネルの枚数などによって、その発電量が異なる。発電量の違いは、太陽電池アレイ３０１の性能に限らず、他の要因によっても生じるが、詳しくは後述する。

パワーコンディショナ３０２は、太陽電池アレイ３０１にて発生した直流電流を交流電流に変換するＤＣ／ＡＣインバータ部３０３と、ＤＣ／ＡＣインバータ部３０３に接続され、短絡電流を測定する短絡電流測定回路３０４と、ＤＣ／ＡＣインバータ部３０３および短絡電流測定回路３０４に接続され、パワーコンディショナの各部を制御する制御部３０５と、制御部３０５に接続され、各種データを処理したり各種データを記憶したりするデータ処理・記憶部３０７と、データ処理・記憶部３０７に接続され、ネットワーク１１０を介してサーバ１００と通信する通信インターフェイス３０６と、データ処理・記憶部３０７に接続され、電力収支に関する情報およびメンテナンス情報といった各種情報を表示し、又はユーザ側から表示の要求、その他の指示を入力するための表示・操作部３０８とを含む。

短絡電流測定回路３０４は、制御部３０５からの制御信号により、入力インピーダンスを変化させて、ＤＣ／ＡＣインバータ部３０３への直流入力電圧を２０ボルト以下に制御し、このときの太陽電池アレイ３０１からＤＣ／ＡＣインバータ部３０３への入力電流を測定する。測定された入力電流値を短絡電流値という。短絡電流値は、日射強度に比例する。毎日南中時刻等に測定した短絡電流値が低下したことにより、太陽電池アレイ３０１に発生した異常を検知したり、太陽電池アレイ３０１の一部に日陰等が発生して日射量が減少したことなどを検知したりできる。

データ処理・記憶部３０７は、制御部３０５の制御信号により、各時間毎の発電量、消費電力量、売電量、買電量および自己消費電力量をその時刻と共に記憶する。記憶された時間帯毎の発電量、消費電力量、売電量、買電量および自己消費電力量は、制御部３０５からの制御信号により、通信インターフェイス３０６およびネットワーク１１０を介してサーバ１００に送信される。送信は周期的かつ自動的に行われる。測定されて取得された１時間分のデータは、例えば毎時０５分に、取得時刻情報と共に実績データとしてサーバ１００に送信される。なお、発電量、消費電力量、売電量、買電量および自己消費電力量の全てを記憶、送信する必要はない。上述したように、相互の電力量には所定の関係式が成り立つので、このうちの一部のみを記憶、送信するようにして、他の電力量は必要に応じて算出するように構成しても良い。なお、記憶、送信する電力量としては、直接的に測定できる発電量と、消費電力量を少なくとも選択することが好ましい。

電力検出センサ３０９は、ＤＣ／ＡＣインバータ部３０３と、売電電力量計３１０とに接続され、ユーザ負荷３２０が消費する消費電力を測定する。このとき電力検出センサ３０９により測定される消費電力は、太陽電池アレイ３０１による発電力と商用電力会社の配電網からの商用電力とが供給されたユーザ負荷３２０が消費した電力である。ユーザ負荷３２０としては、家電等の様々な電気機器が考えられる。ユーザによっては、業務用の冷蔵庫、全館空調機といった大型家電の利用、余剰発電力または夜間商用電力を利用した二次電池タイプの蓄電器への充電、または湯沸かし器を利用した蓄熱器への通電なども想定される。したがって、ユーザの所持する電気機器の種類やその性質によって、電力消費の量および時間的なパターン等に大きな違いをもたらすが、この点については後に詳述する。

売電電力量計３１０は、電力検出センサ３０９と買電電力量計３１１とに接続され、いずれかの電力会社へ売却する売電電力の電力量を測定する。買電電力量計３１１は、売電電力量計３１０と、商用電力会社配電網とに接続され、購入する買電電力の電力量を測定する。測定された消費電力量、売電力量、買電力量のデータは、データ処理・記憶部３０７に送信される。

様々な地域に散在するたくさんの既存ユーザ宅には、このような太陽光発電器３００がそれぞれ設置されており、それぞれの太陽光発電器は既存ユーザ宅における実績データを、ネットワーク１１０を介してサーバ１００へ送信する。サーバ１００は、後述するように、それぞれの既存ユーザ宅から定期的に送信されてくる膨大な実績データを蓄積する。

図１１は、新規ユーザ宅に設置される監視器４００の概略構成図である。監視器４００は、これから太陽光発電器を設置するかを判断する新規ユーザ宅において、太陽光発電を設置することにより得られるであろう金銭的な価値を見積もることを目的として、予め所定の期間、当該新規ユーザ宅で消費される電力データを取得するために設置される機器である。図１で示す新規ユーザ宅１５０には、この監視器４００が取り付けられる。

監視器４００は、全体を制御する制御部４０５と、制御部４０５に接続され、各種データを処理したり各種データを記憶したりするデータ処理・記憶部４０７を含む。また、データ処理・記憶部４０７に接続され、ネットワーク１１０を介してサーバ１００と通信する通信インターフェイス４０６と、データ処理・記憶部４０７に接続され、各種情報を表示し、又はユーザ側から表示の要求、その他の指示を入力するための表示・操作部４０８とを含む。

電力検出センサ４０９は、データ処理・記憶部４０７と、ユーザ負荷４２０に接続され、外部の商用電力会社の配電網から供給される商用電力をユーザ負荷４２０がどれだけ消費したのかを監視し、その消費電力量をデータ処理・記憶部４０７へ送る。データ処理・記憶部３０７は、制御部３０５の制御信号により、各時間毎の消費電力量をその時刻と共に記憶する。記憶された時間帯毎の消費電力量は、制御部３０５からの制御信号により、通信インターフェイス４０６およびネットワーク１１０を介してサーバ１００に送信される。送信は周期的かつ自動的に行われる。測定されて取得された１時間分の消費電力量データは、例えば毎時０５分に、取得時刻情報と共に監視電力量データとしてサーバ１００に送信される。

なお、ここでは通信インターフェイス４０６およびネットワーク１１０を介して、監視電力量データをサーバ１００へ送信する構成を説明したが、これに限らない。例えば、データ処理・記憶部４０７に蓄積された監視電力量データをオフラインでサーバ１００の管理者側に送り、管理者側のオペレータが入力装置１０２もしくは端末１０３を用いてその監視電力データを入力しても良い。この場合、サーバ１００は、監視電力データを入力装置１０２もしくは端末１０３からの入力として処理することで、当該データを記憶することができる。

図１２は、サーバ１００の概略構成図である。サーバ１００は消費電力予測装置として以下の各構成を備える。

制御部５０１は、サーバ１００の各構成要素に対して、所定の指示を所定のタイミングで実行させ、また、各構成間のデータの授受を管理するための制御を司る。通信インターフェイス５０２はネットワーク１１０と接続され、ネットワーク１１０を介して端末１０３、太陽光発電器３００および監視器４００と通信する。操作処理部５０３は入力装置１０２に接続され、入力装置１０２の入力を受け付けて、監視電力量データ取得部５０４、新規ユーザデータ取得部５０５等で扱えるデータ形式に変換する処理を行う。

監視電力量データ取得部５０４は、新規ユーザ宅に設置された監視器４００から送信されてくる、時刻情報と関連付けられた単位時間毎の監視電力量データを、通信インターフェイス５０２もしくは操作処理部５０３を介して取得する。一方、新規ユーザデータ取得部５０５は、予め、新規ユーザのデータとして少なくともユーザ名もしくはユーザＩＤまたは監視器ＩＤを取得し、記憶部５０６に記憶している。したがって、監視電力量データ取得部５０４は、取得した監視電力量データのヘッダに記述されている例えばユーザＩＤと同一のユーザＩＤを有する監視電力データを記憶部５０６から検索し、この監視電力データに追記、更新する形で、取得した監視電力データを記憶部５０６に記憶する。ネットワーク１１０および通信インターフェイス５０２を介して監視電力量データが送信されてくる場合、監視器４００側の制御により、例えば１時間単位の決まった所定間隔で逐次送信されてくる。このとき、監視電力量データ取得部５０４は、記憶部５０６に記憶されている同一のユーザＩＤを有する監視電力データに対して逐次追記、更新し、そのデータ量を増大させていくことになる。

新規ユーザデータ取得部５０５は、送信されてくる監視電力量データを振り分けるために必要なユーザ名もしくはユーザＩＤまたは監視器ＩＤといった情報以外にも、新規ユーザ宅の住所、設置しようとする太陽光発電器の情報などの情報も取得する。これらの情報はそれぞれユーザ属性データ、および発電器データとして取得し、記憶部５０６に、当該新規ユーザの監視電力量データと関連付けて記憶する。このような情報は、新規ユーザが太陽光発電器を設置したときの電力収支を予測する時に必要な情報であり、少なくとも、新規ユーザから予測結果の表示を要求されるまでに取得すれば良い。

実績データ取得部５０７は、既存ユーザ宅に設置された太陽光発電器３００から送信されてくる、実績データを、通信インターフェイス５０２を介して取得する。実績データは上述のように、時刻情報と関連付けられた単位時間毎の発電量データおよび消費電力量データを少なくとも含む。実績データ取得部５０７は、実績データの取得に先立って、当該既存ユーザ宅に設置された太陽光発電器３００に関する発電器データと、当該既存ユーザに関する情報であるユーザ属性データを取得し、実績データ蓄積部としての実績データＤＢ５０８に記録する。これら発電器データとユーザ属性データは、実績データに関連付けられる。実績データは、監視電力データと同様に、他の実績データと区別するための例えばユーザＩＤをそのヘッダ部に有している。実績データ取得部５０７は、実績データＤＢ５０８に記録されている同一のユーザＩＤを有する実績データを検索し、これに対して取得した実績データを追記し、更新する。実績データ取得部５０７は、例えば１時間単位の決まった所定間隔で逐次送信されてくる実績データを取得し、実績データＤＢ５０８に記録されている既存ユーザの実績データを充実させていく。

実績データ取得部５０７によって取得され、実績データＤＢ５０８に記録された実績データに異常があるか否かを判断部５０９が判断する。異常判断は、実績データ取得部５０７が実績データＤＢ５０８に記録するタイミングで行っても良いし、同一既存ユーザの実績データが所定数記録されたタイミングで行っても良い。異常判断は、例えば関連付けられている発電器データによって予測される発電量に対して、発電量データが極端に少ない場合などを基準として行う。判断部５０９が実績データに異常があると判断した場合には、当該実績データに対して、異常フラグを付与する。具体的には、例えば実績データのヘッダの異常フラグ領域を０から１に書き換える。

通信インターフェイス５０２が、新規ユーザから電力収支の予測結果表示に関する要求を受け取ると、抽出部５１０はまず、その新規ユーザのデータとして記憶されている監視電力量データと、これに関連付けられるユーザ属性データおよび発電器データを記憶部５０６から取り出す。そして、取り出した監視電力量データと相関の強い消費電力量データを有する実績データを実績データＤＢ５０８から抽出する。具体的な抽出方法については後述する。

抽出部５１０が実績データを抽出すると、変換部５１１は、新規ユーザの発電器データ、抽出した実績データに関連付けられている発電器データ、気象情報ＤＢ５１２に記録されている各地の日照時間データ、実績データＤＢ５０８の一領域に記憶されている設置場所依存データを用いて、実績データの発電量データを、新規ユーザ宅における予測発電量データに変換する。具体的な変換方法については後述する。なお、気象情報ＤＢ５１２への日照時間データの記録、および実績データＤＢ５０８への設置場所依存データの記録は、事前に通信インターフェイス５０２を介して行われる。

そして、消費電力予測部５１３は、変換された予測発電量データと、実績データの消費電力量データにより、上述の関係式を用いて予測される電力収支、特に発電器により発電される電力のうち自ら消費する自己消費電力を算出する。具体的な算出方法については後述する。このようにして算出された予測電力収支、特に自己消費電力予測結果は、出力部５１４により、所定の表示形式に変換され、通信インターフェイス５０２を介して新規ユーザ宅のモニタもしくはモニタ１０１に出力される。

ここで、各々のデータについての具体的なデータ形式およびデータ例について以下に説明する。以下に示すデータ例は一例であり、その他の情報を含んでいても良いし、情報の順序が前後していても良い。また、特定の条件についての例は、他の条件による同様のデータを並列で用意されているものとする。また、それぞれのデータ例は、理解のためにテーブル形式を用いて説明するが、実績データＤＢ５０８、気象情報ＤＢ５１２もしくは記憶部５０６に記録される形式は、サーバ１００が扱える形式に適宜変換されているものとする。また、それぞれの情報を区別するためのヘッダ情報、他のデータへの関連付けであるリンク情報等については、説明の簡略化のため省くものとする。

図１３は、発電器データの一例である。発電器データは、既存ユーザ宅に設置されている太陽光発電器３００の実際のデータとして、もしくは、新規ユーザが設置を希望する太陽光発電器の予定のデータとして作成されるものであり、共に同一のデータ形式である。具体的には、ユーザ名、太陽光発電器の型名、定格出力、太陽電池パネルの面積、太陽光エネルギーの変換効率、太陽電池パネルの設置台数、太陽光発電器の設置地域、太陽光電池パネルの設置方向、水平に対する設置角度の情報を有する。

図１４は、実績データの一例である。電力収支は、上述のように少なくとも発電量と消費電力量の情報があれば、売電量、買電量、自己消費電力量は算出できるので、実績データとしては、少なくとも発電量と消費電力量の２つの情報が含まれていれば良い。したがって、実績データは、図８を用いて説明した一日分の電力収支実績のテーブルのうち、当該情報に限ったテーブルに相当する。図は、例えば１０月１日の、１日分の実績データを表すが、太陽光発電器３００側で１時間毎にデータを取得している場合、その送信単位は、１時間毎でも良いし、１日毎でも良いし、１月毎でも良い。したがって図示するような１日単位に限られるものではない。ただし、実績データは一年以上の長期に亘って存在していることが望ましく、実績データ取得部５０７は、取得する実績データを逐次追加、更新する。

図１５は、ユーザ属性データの一例である。ユーザ属性データは、新規ユーザのデータとして、または、既存ユーザのデータとして共通に予め用意される。具体的には、家族人数、余剰発電力または夜間商用電力を利用した二次電池タイプの蓄電器の所有の有無、風呂給湯等に用いられる湯沸かし器を利用した蓄熱器の所有の有無、業務用の冷蔵庫など消費電力の大きい業務用家電の所有の有無と、家族の年代の情報を有する。

図１６は、監視電力量データの一例である。監視電力量データは、実績データのうち発電量の情報が無いものと同じ形式である。新規ユーザ宅にはまだ太陽光発電器は設置されていないので、商用電力によって賄われた電力が消費した全ての電力となる。図は、例えば１０月１日の、１日分の実績データを表すが、実績データと同様に、監視器４００側で１時間毎にデータを取得している場合、その送信単位は、１時間毎でも良いし、１日毎でも良いし、１月毎でも良い。したがって図示するような１日単位に限られるものではない。ただし、より精確な予測をするためには、ある程度長い期間の監視電力量データがあることが好ましく、監視電力量データ取得部５０４は、取得する監視電力量データを逐次追加、更新する。

一方で、これから太陽光発電器を設置する新規ユーザ宅において、過度の負担を強いることは難しく、場合によっては、データ取得間隔である単位時間が長くなったり、データ取得期間が短くなったりする。その場合でも、少なくとも日中と夜間程度の区別ができる単位時間で消費電力量のデータを取得するものとし、取得期間においても、平日と休日の傾向が表れる１週間以上はデータ取得を継続するものとする。

図１７は、日照時間データの一例である。日照時間データは、都市名と、その都市における月別の日照時間合計、日照率の情報を有する。日照時間データは、多くの都市に対して持つことが望ましい。もし、発電器データの設置地域に対応する都市の日照時間データが存在しない場合は、最も近い都市の日照時間データを用いるものとする。なお、日照時間データは予め気象情報ＤＢ５１２に記録されるものとし、所定期間毎にネットワーク１１０から最新の日照時間データを取り込んで更新する。

図１８は、設置場所依存データの一例である。設置場所依存データは、太陽光発電器３００を設置する都市名と、水平方向に対する設置角度、および太陽電池アレイ３０１を設置する設置方向により日照効率にどれだけの差が生じるかを相対値として表す情報とを有する。設置場所依存データは、都市毎、および、例えば１０度から３５度まで５度刻みの設置角度毎に用意される。図は、設置場所が大阪であって、設置角度が３０度である設置場所依存データを示す。この場合、南面に太陽電池アレイ３０１を設置した場合を１００％とした場合、例えば、東面に設置した場合は、日照効率が８５％になることを表す。したがって、太陽電池アレイ３０１を東面に設置した場合に期待できる発電量は、南面に設置した場合の８５％であるといえる。

次に、新規ユーザが電力収支の予測を要求し、その結果を確認できるユーザインターフェイスについて説明する。なお、以下に説明するユーザインターフェイスは、監視器４００の表示・操作部４０８を用いても良いし、新規ユーザ宅においてネットワーク１１０に接続されているＰＣ等を用いても良い。

図１９は、設置条件入力の画面の一例である。監視電力量データの取得に伴って既に送信している情報を除き、ユーザ属性データおよび発電器データとして必要な情報を取得するため、新規ユーザに入力を要求する。例えば、図示するようにシステムの型名などの情報である。新規ユーザが入力を終え、決定ボタンをクリックすると、必要な情報の入力がなされているかを確認して、なされていればサーバ１００へそれらの情報を送信する。なされていなければエラー表示を行った上で、再度の入力を求める。

図２０は、年間電力収支予測結果の画面の一例である。サーバ１００から送信されてくる予測結果を図表を用いて表示する。具体的には、太陽光発電器によって発電される発電量、そのうち売電する売電量、新規ユーザ宅で消費されると予測される自己消費電力量が、その数値と共にグラフ化される。そして、売電量に対しては、これにより電力会社から得られる金銭的な価値を、自己消費電力量に対しては、得られるグリーン電力証書の金銭的価値および商用電力を利用しなかったことによる節約電気代を表示する。新規ユーザは、この結果を勘案することにより、太陽光発電器の導入の是非を検討することができる。

次に、サーバ１００における動作フローを説明する。図２１は、実績データ取得の情報処理を表すフロー図である。このフローは、特定の既存ユーザ宅に設置された太陽光発電器３００から送信されてくるデータの処理を表すものであり、既存ユーザ宅の数だけこのフローで示すデータ処理が並列して処理される。

ステップＳ１０１では、実績データ取得部５０７は、まず既存ユーザ宅に設置された太陽光発電器３００の発電器データを取得する。発電器データは、太陽光発電器３００側において既存ユーザが入力したり、太陽光発電器３００の設置業者が予め入力することで用意される。ステップＳ１０２では、実績データ取得部５０７は、発電器データと同様に、既存ユーザのユーザ属性データを取得する。

発電器データとユーザ属性データが実績データＤＢ５０８に記録されると、これらのデータと関連付けられるように実績データの取得が開始される。ステップＳ１０３では、太陽光発電器３００から送信されてくる実績データを、実績データ取得部５０７が取得する。ステップＳ１０４では、取得した実績データを、既に実績データＤＢ５０８に記録されている発電器データとユーザ属性データと関連付けられるように、また、既に同一の既存ユーザからの実績データが存在するときには、その実績データに追記して更新するようにデータ処理を行う。

ステップＳ１０５では、判断部５０９が、取得した実績データに異常があるか否かを判断する。異常であるか否かの判断は、発電器データに含まれる太陽光発電器３００の型名を参照し、予め型番ごとに定められた発電量の正常範囲を示すテーブルを参照して、取得された実績データに含まれる発電量データがその正常範囲内であるかを比較することにより行う。もちろん、さらに条件を増やして厳密に正常範囲を決定するようにしても良い。

ステップＳ１０５で異常データであると判断されると、ステップＳ１０６へ進み、判断部５０９は、当該実績データのヘッダに異常データであることを示す異常フラグを付与する。ステップＳ１０７では、判断部５０９が、異常データ判断を経た実績データを実績データＤＢ５０８へ記録し直す。

次に、ステップＳ１０８において実績データ取得部５０７は、実績データの取得日数が予め定められたＮ日分を超えたか否かを判断する。Ｎは既存ユーザの自己消費電力の割合における傾向がおよそ明らかになる日数が予め設定され、例えば３０日である。超えていなければ、ステップＳ１１４へ進む。

ステップＳ１０８でＮ日分を超えたと判断されると、ステップＳ１０９へ進み、実績データ取得部５０７は、当該実績データの発電量に対する自己消費電力の割合である自己電力消費率Ｒを計算する。具体的には、
Ｒ＝（自己消費電力）／（発電量）
で計算される。この値が予め定められたＲ１よりも小さいかを判断する。Ｒ１は、この値よりも小さければ発電した電力の多くを売電していると思われる値が設定され、例えば０．２である。Ｒ１よりも小さいと判断されるとステップＳ１１０へ進み、実績データ取得部５０７は、当該実績データのヘッダにグループ１であることを示すフラグを付与する。グループ１は、昼間には電力をあまり消費しない夜間型のユーザグループを形成する。

ステップＳ１０９でＲ１以上であると判断されると、ステップＳ１１１へ進み、Ｒが予め定められたＲ２よりも大きいかを判断する。Ｒ２は、この値よりも大きければ発電した電力の多くを自ら消費していると思われる値が設定され、例えば０．８である。Ｒ２よりも大きいと判断されるとステップＳ１１２へ進み、実績データ取得部５０７は、当該実績データのヘッダにグループ２であることを示すフラグを付与する。グループ２は、昼間にも電力を多く消費する昼間型のユーザグループを形成する。

ステップＳ１１１でＲ２以下であると判断されると、ステップＳ１１３へ進み、実績データ取得部５０７は、当該実績データのヘッダにグループ３であることを示すフラグを付与する。グループ３は、夜間型でも昼間型でもない平均型のユーザグループを形成する。フラグの付与が終了するとステップＳ１１４へ進む。

次にステップＳ１１４では、実績データの取り込み中止の指示がなされているか否かを判断する。太陽光発電器３００が修理中などの既存ユーザ側の都合により、実績データの送信を中止したい場合がある。このような場合は、実績データの取得を中止して、一連の処理を終了する。中止の指示がなされていなければ、再びステップＳ１０３に戻り、決まった所定間隔で逐次送信されてくる実績データを取得して、一連の処理を繰り返す。

図２２は、監視電力量データ取得の情報処理を表すフロー図である。このフローは、これから太陽光発電器を設置するかを判断する新規ユーザが、監視器４００の設置に同意し、実際に監視電力量データを送信できるように準備された段階で開始される。

ステップＳ２０１では、新規ユーザデータ取得部５０５が、監視電力量データを取得するのに際して、少なくとも最低限必要なユーザ情報を取得する。例えば、ユーザ名もしくはユーザＩＤまたは監視器ＩＤのいずれかである。

次にステップＳ２０２では、監視電力量データ取得部５０４が、監視器４００から送信されてくる監視電力量データを取得する。取得した監視電力量データは、記憶部５０６へ記憶する。また、既に同一の新規ユーザからの監視電力量データが存在するときには、その監視電力量データに追記して更新するようにデータ処理を行う。

次にステップＳ２０３では、監視電力量データの取り込み中止の指示がなされているか否かを判断する。電力収支予測の結果を得て新規ユーザがこれ以上の予測精度を望まなくなった場合には、監視電力量データの取得は中止され、一連の処理を終了する。中止の指示がなされていなければ、再びステップＳ２０２に戻り、決まった所定間隔で逐次送信されてくる監視電力量データを取得して、一連の処理を繰り返す。

図２３は、電力収支予測の情報処理を表すフロー図である。このフローは、これから太陽光発電器を設置するかを判断する新規ユーザが、監視器４００の表示・操作部４０８等を用いて、電力収支の予測をサーバ１００側に要求することで開始される。ステップＳ３０１では、通信インターフェイス５０２が、予測要求を受信するまで待機する。予測要求を受け付けた場合はステップＳ３０２へ進む。ステップＳ３０２では、新規ユーザデータ取得部５０５が、図１９を用いて説明した形式で新規ユーザが入力した新規ユーザのユーザ属性データを受信して取得し、ステップＳ３０３では、同様に、新規ユーザが予定する発電器データを受信して取得する。なお、監視電力量データの取得に伴って既に受信している情報が存在する場合には、この情報と合わせてユーザ属性データおよび発電器データを生成する。

次にステップＳ３０４では、抽出部５１０は、予測要求をしている新規ユーザの監視電力データが存在するか否かを、記憶部５０６を検索することにより確認する。検索は、予測要求情報として送信されてくる例えば当該新規ユーザのユーザＩＤと、同じＩＤをヘッダに有する監視電力データを探すことにより行う。そして、監視電力データが存在しない場合には、ステップＳ３０５へ進み、出力部５１４が一般情報に関する表示画面を生成して新規ユーザ側に提示する。一般情報とは、ユーザが入力した発電器データから導かれるカタログ値であり、太陽発電器メーカが型番毎に作成した標準値などが利用される。また、発電器データに含まれる設置区域、設置方向および設置角度から、設置場所依存データを参照して、標準値に係数を掛けるなどアレンジを施しても良い。

ステップＳ３０４で監視電力データを見つけることができた場合には、ステップＳ３０６へ進み、抽出部５１０は、その監視電力データの監視時間間隔が、予め定められた所定時間Ｔよりも大きいか否かを判断する。所定時間Ｔは、例えば実績データが取得される単位時間の２倍に設定される。監視時間間隔が、実績データが取得される単位時間に対して大きすぎると、消費電力量データ同士の比較を行う上で有意性が失われるからである。そして、大きくない場合はステップＳ３０７へ進み、抽出部５１０は、消費電力量データ同士で比較して評価関数に当てはめ、相関値の高い消費電力データを実績データＤＢ５０８から抽出する。具体的な抽出方法は後述する。大きい場合は、ステップＳ３０８へ進み、抽出部５１０は、評価関数を用いずに、比較的相関値が高いと思われる消費電力データを実績データＤＢ５０８から抽出する。具体的な抽出方法は後述する。

次にステップＳ３０９では、抽出された消費電力データが含まれる実績データに関連付けられている発電器データと、当該発電器データに含まれる設置地域情報に関係する設置場所依存データを実績データＤＢ５０８から抽出する。そして、同じく設置地域情報を参照して、気象情報ＤＢ５１２に記録されている関係する日照時間データを抽出する。ステップＳ３１０では、変換部５１１がこれらの情報を使って、新規ユーザが希望する太陽光発電器を新規ユーザ宅に設置して発電したとすれば、どのような発電結果が得られるであろうかを、抽出された実績データに含まれる発電量データを変換することにより求める。つまり、単位時間毎の予測発電量を求める。具体的な変換方法は後述する。

ステップＳ３１１では、消費電力予測部５１３が、自己消費予測電力を算出する。ステップＳ３０７またはステップＳ３０８では、新規ユーザの電力消費傾向に近い消費電力データが抽出されており、ステップＳ３１０では、単位時間毎の予測発電量が求められている。上述のとおり、この２つのデータがあれば売電量、買電量および自己消費電力量を算出することができるので、上述の手順に従ってそれぞれを求める。

売電量および自己消費電力量が算出できれば、ステップＳ３１２で、消費電力予測部５１３が続けてそれらの経済価値の算出を行う。グリーン電力証書の価値は、自己消費電力に、その時点での単位消費電力あたりの換算係数を掛けることにより得られる。単位消費電力あたりの換算係数は、ＣＯ_２排出権の需要によって決まるものであり、時々刻々と変化する。したがって、消費電力予測部５１３は、その時点での換算係数をネットワーク１１０を介して取得する。また、売電における商用電力会社の引き取り価格も、季節などによって変動するものであり、消費電力予測部５１３は、その時点での引き取り価格をネットワーク１１０を介して取得する。したがって、売電による収入予測は、売電量に引き取り価格を当てはめて求める。

このようにして求められたそれぞれの予測結果は、ステップＳ３１３で、出力部５１４が、図２０を用いて説明した表示画面を生成して新規ユーザ側に出力する。以上のようにして電力収支予測の情報処理を終了する。

図２４は、評価関数を用いた消費電力データ抽出の情報処理を表すフロー図である。このフローは図２３のステップＳ３０７のサブフローである。したがって、このフローは、抽出部５１０により処理される。またこのフローでは、監視電力量データと実績データＤｍに含まれる消費電力量データを比較するが、実績データのうちその蓄積期間が、監視電力量データの蓄積期間よりも長いもののみを比較、抽出の対象とする。

ステップＳ４０１では、まずカウンタｍに１を代入する。次にステップＳ４０２では、実績データＤｍのヘッダに異常フラグが付与されているか否かを確認する。ここで、実績データは１番目のデータから順に、Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３…Ｄｍ…と名付けられ、Ｄｍ０まで存在するものとする。したがって、ｍが１である場合は、実績データＤ１の異常フラグを確認する。異常フラグが付与されていれば、抽出の対象とはせず、ステップＳ４０６までスキップする。異常フラグが付与されていなければ、ステップＳ４０３へ進む。ステップＳ４０３では、実績データＤｍの相関値であるＥｍを算出する。相関値は、評価関数を用いることで求められる。ここで扱っているデータは、監視電力量データと実績データＤｍに含まれる消費電力量データであり、この２つの波形にどれほどの相関関係があるのかを評価したものが相関値である。２つの波形の相関関係を求める評価関数は一般的に多く知られているので、いずれかの評価関数を適用すれば良い。そして、ステップＳ４０４では算出された相関値Ｅｍが閾値であるＥ０よりも大きいか否かを判断する。一例として、２つの波形が完全に一致する場合の相関値が１であり、相関関係がまったく無い場合が０である評価関数を用いるとき、例えばＥ０を０．９に設定する。一定の相関関係が認められるとき、すなわち、ＥｍがＥ０よりも大きい場合は、ステップＳ４０５へ進み、その実績データＤｍと、相関値Ｅｍを記憶部５０６に記憶する。記憶部５０６への記憶が終わったら、ステップＳ４０６へ進む。ＥｍがＥ０以下である場合は直接ステップＳ４０６へ進む。

ステップＳ４０６ではカウンタｍをインクリメントする。そしてステップＳ４０７で、ｍがｍ０よりも大きい値となったか、すなわち、すべての実績データに対して抽出処理を行ったか否かを確認する。ｍがｍ０以下であればステップＳ４０２へ戻り一連の作業を繰り返す。ｍがｍ０より大きければステップＳ４０８へ進む。

ステップＳ４０８では、所定数より多くの実績データが抽出された場合に絞り込み作業を行う。一般的に、新規ユーザに対して電力収支を予測するときには、例えば家族構成が共通する既存ユーザの実績データを用いた方が、共通しない既存ユーザの実績データを用いるよりも、より精確な予測ができる。したがって、ステップＳ４０８では、算出されたＥｍの大きさ、ユーザ属性データの共通性、発電器データの共通性を基準に、抽出された実績データＤｍをふるいにかける。例えば、家族構成の他にも、蓄電器、蓄熱器所有の有無が共通する実績データＤｍが残りやすくする。以上の処理により、所定数の相関値の高い実績データを抽出して図２３のステップＳ３０９へ進む。

図２５は、評価関数を用いない消費電力データ抽出の情報処理を表すフロー図である。このフローは図２３のステップＳ３０８のサブフローである。したがって、このフローは、抽出部５１０により処理される。またこのフローでは、実績データのうちその蓄積期間が、監視電力量データの蓄積期間よりも長いもののみを比較、抽出の対象とする。

ステップＳ５０１では、監視電力データがいかなる型に当てはまるかを判断する。具体的には、全体の消費電力の合計に対して、例えば午前９から午後５時までの消費電力の割合が２割以下であれば夜間型と判断し、５割以上であれば昼間型と判断する。その間は平均型と判断する。そして、ステップＳ５０２へ進み、監視電力データが夜間形であると判断されたならば、更にステップＳ５０３へ進み、グループ１のフラグがヘッダに付与された実績データＤｍを抽出する。そうでなければステップＳ５０４へ進み、監視電力データが昼間形であると判断されたならば、ステップＳ５０５で、グループ２のフラグがヘッダに付与された実績データＤｍを抽出する。平均型であると判断されたならば、ステップＳ５０６で、グループ３のフラグがヘッダに付与された実績データＤｍを抽出する。

その後、ステップＳ５０７へ進み、それぞれ抽出された実績データＤｍにおいて、そのヘッダに異常フラグが付与されたものが存在しないかを確認し、存在するのであればその実績データを除外する。そして、ステップＳ５０８では、所定数より多くの実績データが抽出された場合に絞り込み作業を行う。具体的には、ユーザ属性データの共通性、発電器データの共通性を基準に、抽出された実績データＤｍをふるいにかける。例えば、家族構成が共通したり、蓄電器、蓄熱器所有の有無が共通する実績データＤｍが残りやすくする。以上の処理により、所定数の実績データを抽出して図２３のステップＳ３０９へ進む。

図２６は、発電量データの変換に関する情報処理を表すフロー図である。このフローは図２３のステップＳ３１０のサブフローである。したがって、このフローは、変換部５１１により処理される。

ステップＳ６０１では、抽出した実績データのうち、これらか処理しようとする実績データに関連付けられている発電器データを実績データＤＢ５０８から抽出し、太陽電池パネルの面積、設置台数、変換効率を取り出す。そしてこれらの値と、新規ユーザの発電器データに含まれる太陽電池パネルの面積、設置台数、変換効率の値により、それぞれの違いに起因する発電量に与える影響を算出する。具体的には、それぞれの太陽光発電器の発電量の比に換算する。簡単には、設置台数が倍であれば発電量も倍であり、一方の変換効率が３０％であって他方が９０％であれば一方は他方に対して１／３倍である。このように太陽電池パネルの面積、設置台数、変換効率の各要素毎に比を求め、全てを積算することにより、これら３つの要素に起因する発電量比を求めることができる。

次にステップＳ６０２では、それぞれの発電器データに記述されている設置区域および設置角度から抽出される設置場所依存データを用いて、設置場所の違いに起因する発電量に与える影響を算出する。一例としては、設置場所のそれぞれにおいて設置角度３０度であって南面に設置した場合を設置基準とし、この設置基準に対しての比を設置場所依存データを用いてそれぞれ求める。このようにして求められた２つの比について、更にこれらの比を求めることで設置方向および設置角度に起因する発電量比を求めることができる。ただしこの場合は、設置地域としての設置場所に起因する発電量比は考慮されていない。なお、日照率のデータは、発電器データに示される定格出力との関係から、出力可能な範囲を検証するエラー処理に用いることができる。

ステップＳ６０３では、ステップＳ６０１とステップＳ６０２でそれぞれ求めた発電量比を積算して変換係数ｒｔを求める。変換係数ｒｔは、月および季節によらず全ての発電量データに掛け合わされる変換係数である。

次にステップＳ６０４では、それぞれの発電器データに記述されている設置区域から抽出される日照時間データを用いて、設置場所の日照時間の違いに起因する発電量に与える影響を算出する。例えば、ある月の東京の日照時間が１００時間であって金沢が５０時間であれば、月単位の発電量比は金沢に対して東京は２倍となる。したがって、月ごとの両者の比をそれぞれ算出する。ステップＳ６０５では、それら月ごとに算出した比を変換係数ｒｍとして決定、格納する。

ステップＳ６０６では、変換係数ｒｔおよびｒｍを用いて、実績データに含まれる発電量を変換する。具体的には、まず発電量データのすべての値にそれぞれ変換係数ｒｔを掛け合わせ、次に個々のデータが属する月に応じた変換係数ｒｍを掛け合わせる。

以上の処理により、新規ユーザが希望する太陽光発電器を新規ユーザ宅に設置して発電した場合に得られると予測される発電量のデータが、実績データに含まれる消費電力量データを換算することにより取得できる。

以上において本実施形態では、再生可能エネルギーによって発電される発電器として太陽光発電器を用いて説明した。しかし、再生可能エネルギーによって発電される発電器は太陽光発電器に限らず、この他にも風力発電器、地熱発電器、水力発電器、バイオマス発電器などが存在する。本実施形態で示した考え方はこれらの発電器にも適用できる。例えば、風力発電器において図２７に示すような風速風向データを用いれば、図１７を用いて説明した日照時間データの適用方法をそのまま応用することができる。

ここで、グリーン電力証書発行の枠組みを簡単に説明しておく。図２８は、グリーン電力証書発行の枠組みを示す図である。再生可能エネルギーによって発電される発電器を設置した発電器ユーザは、直接的なやり取りを証書発行事業者に対して行う。上記実施形態においては、サーバ１００は証書発行事業者に設置される。発電器ユーザはグリーン電力証書取り扱い同意を証書発行事業者に対して行い、自己消費電力のデータを証書発行事業者に送る。一方で、証書発行事業者はグリーンエネルギー認証センターに対して、発電器ユーザが設置した発電器に対しての設備認証を求め、グリーンエネルギー認証センターはこれを認証する。

証書発行事業者は、発電器ユーザから送られてくる自己消費電力のデータに応じてグリーン電力証書を発行し、この認証をグリーンエネルギー認証センターに求める。認証されたグリーン電力証書は、企業、自治体などのＣＯ_２排出者であるグリーン電力証書購入者に販売される。証書発行事業者はその代金の支払いを受け、これに応じて発電器ユーザに対して金銭的な価値を付与する。発電器ユーザに対してなされる金銭的価値の付与は、直接的に金銭として支払われても良いし、ポイントとして積算し他の物品と交換できるようにしても良い。なお、証書発行事業者として、例えば信販会社がその業務を行うことが考えられる。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

本実施形態に係る消費電力予測システムの概略構成を示す図である。既存ユーザ宅におけるある１日の消費電力と発電電力を表す図である。既存ユーザ宅での１日の太陽光発電により得られる発電量を表す図である。既存ユーザ宅での１日の消費電力量を表す図である。既存ユーザ宅での１日の商用電力会社への売電量を表す図である。既存ユーザ宅での１日の商用電力会社からの買電量を表す図である。既存ユーザ宅での１日の太陽光発電により得られる発電量のうち自己消費電力を表す図である。既存ユーザ宅での一日分の電力収支実績を表す。既存ユーザ宅における１月単位の電力収支実績を概念的に表した図である。太陽光発電器３００の概略構成図である。新規ユーザ宅に設置される監視器４００の概略構成図である。サーバ１００の概略構成図である。発電器データの一例である。実績データの一例である。ユーザ属性データの一例である。監視電力量データの一例である。日照時間データの一例である。設置場所依存データの一例である。設置条件入力画面の一例である。年間電力収支予測結果の画面の一例である。実績データ取得の情報処理を表すフロー図である。監視電力量データ取得の情報処理を表すフロー図である。電力収支予測の情報処理を表すフロー図である。評価関数を用いた消費電力データ抽出の情報処理を表すフロー図である。評価関数を用いない消費電力データ抽出の情報処理を表すフロー図である。発電量データの変換に関する情報処理を表すフロー図である。風速風向データの一例である。グリーン電力証書発行の枠組みを示す図である。

符号の説明

１００サーバ、１０１モニタ、１０２入力装置、１０３端末、１１０ネットワーク、１２１，１２２，１２３既存ユーザ宅、１３１，１３２，１３３太陽電池アレイ、１５０新規ユーザ宅、２０１消費電力、２０２発電電力、２０３，２０４，２０５，２０６，２０７斜線部、３００太陽光発電器、３０１太陽電池アレイ、３０２パワーコンディショナ、３０３ＤＣ／ＡＣインバータ部、３０４短絡電流測定回路、３０５制御部、３０６通信インターフェイス、３０７データ処理・記憶部、３０８表示・操作部、３０９電力検出センサ、３１０売電電力量計、３１１買電電力量計、３２０ユーザ負荷、４００監視器、４０５制御部、４０６通信インターフェイス、４０７データ処理・記憶部、４０８表示・操作部、４０９電力検出センサ、４２０ユーザ負荷、５０１制御部、５０２通信インターフェイス、５０３操作処理部、５０４監視電力量データ取得部、５０５新規ユーザデータ取得部、５０６記憶部、５０７実績データ取得部、５０８実績データＤＢ、５０９判断部、５１０抽出部、５１１変換部、５１２気象情報ＤＢ、５１３消費電力予測部、５１４出力部

Claims

再生可能エネルギーによって発電される発電器により発電される電力のうち、前記発電器が設置される設置場所で新規ユーザにより消費される電力を予測する消費電力予測装置であって、
ネットワークを介して接続された複数の既存ユーザの前記発電器から時刻情報と関連付けられて送信されてくる、前記発電器により発電された単位時間毎の発電量データ、及び前記既存ユーザにより消費された総電力量である単位時間毎の消費電力量データを含む実績データを取得する実績データ取得部と、
前記実績データに前記既存ユーザの前記発電器に関する発電器データを関連付けて蓄積する実績データ蓄積部と、
前記新規ユーザがこれから前記発電器を設置しようとする設置場所において前もって所定の期間設置された監視器により時刻情報と関連付けられて得られた、前記新規ユーザにより消費された総電力量である単位時間毎の監視電力量データを取得する監視電力量データ取得部と、
前記新規ユーザがこれから設置しようとする前記発電器に関する発電器データを取得する新規ユーザデータ取得部と、
前記監視電力量データに対して所定の評価関数による相関値が予め定められた閾値以上である前記消費電力量データを前記実績データ蓄積部より抽出する抽出部と、
前記新規ユーザデータ取得部によって取得された前記発電器データと、前記抽出部により抽出された前記消費電力量データを含む前記実績データに関連付けられて前記実績データ蓄積部に蓄積されている前記発電器データとに基づいて、前記抽出された前記消費電力量データと共に前記実績データとして蓄積されている前記発電量データを変換する変換部と、
前記変換部により変換された前記発電量データと、前記抽出された前記消費電力量データから、前記新規ユーザが設置しようとする発電器により発電される電力のうち前記新規ユーザにより消費されると予測される電力を算出する消費電力予測部と、
前記消費電力予測部により算出された電力を出力する出力部と
を備え、
前記実績データ取得部は、前記実績データ蓄積部に蓄積される前記実績データを、前記既存ユーザの前記発電器により発電された電力のうち前記既存ユーザにより消費された消費電力の割合を基準として、第１の閾値より小さい第１グループと、前記第１の閾値より大きい第２の閾値より大きい第２グループと、いずれでもない第３グループの、少なくとも３つのグループに予め分類し、
前記監視電力量データ取得部により取得される前記監視電力量データの単位時間が、前記実績データ取得部で取得される前記発電量データの単位時間よりも長い場合は、前記抽出部は、前記評価関数による抽出に替えて、前記監視電力量データにより前記新規ユーザの電力使用時間が夜間型であるか、昼間型であるか、またはいずれにも属さないかを判断し、夜間型である場合には前記第１グループの、昼間型である場合には前記第２グループの、いずれにも属さない場合には前記第３グループの前記消費電力量データを前記実績データ蓄積部より抽出する消費電力予測装置。
前記発電器データは、当該発電器の機種情報を含む請求項１に記載された消費電力予測装置。
前記発電器データは、当該発電器の設置台数情報を含む請求項１または２に記載された消費電力予測装置。
前記発電器データは、当該発電器が設置された方向情報を含む請求項１ないし３のいずれか１項に記載された消費電力予測装置。
地域毎の気象データを保持する気象情報記憶部を更に備え、
前記発電器データは、当該発電器が設置された地域情報を含み、
前記変換部は、前記新規ユーザデータ取得部によって取得された前記発電器データ、前記抽出部により抽出された前記消費電力量データを含む前記実績データに関連付けられて前記実績データ蓄積部に蓄積されている前記発電器データ、及び前記気象データとに基づいて、前記抽出された前記消費電力量データと共に前記実績データとして蓄積されている前記発電量データを変換する請求項１ないし４のいずれか１項に記載された消費電力予測装置。
前記実績データ蓄積部には、前記実績データに更に前記既存ユーザに関するユーザ属性データを関連付けて蓄積し、
前記新規ユーザデータ取得部は、更に前記新規ユーザに関するユーザ属性データを関連付けて取得し、
前記抽出部は、前記消費電力量データを抽出する場合に、関連付けられたユーザ属性データが共通する前記消費電力量データを抽出の対象とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載された消費電力予測装置。
前記ユーザ属性データは、前記ユーザの家族構成である請求項６に記載された消費電力予測装置。
前記ユーザ属性データは、蓄電器もしくは蓄熱器の所有の有無である請求項６または請求項７に記載された消費電力予測装置。
前記発電量データが、前記発電量データを含む前記実績データに関連付けられて蓄積されている前記発電器データに基づいて推測される発電量に対して、予め定められた範囲内の値であるか否かを判断する判断部を更に備え、
前記抽出部は、前記判断部により予め定められた範囲内の値でないと判断された前記消費電力量データを抽出の対象としない請求項１ないし８のいずれか１項に記載された消費電力予測装置。
前記実績データ蓄積部に蓄積された前記実績データのデータ取得期間は、前記監視電力量データ取得部により取得された前記監視電力量データのデータ取得期間よりも長い期間であり、
前記消費電力予測部は、前記監視電力量データのデータ取得期間よりも長い期間に対して、前記新規ユーザが設置しようとする発電器により発電される電力のうち前記新規ユーザにより消費されると予測される電力を算出する請求項１ないし９のいずれか１項に記載された消費電力予測装置。
前記抽出部は、関連付けられている前記時刻情報を参照して、少なくとも１年を通しての月情報が一致する期間に限って前記相関値を求める請求項１０に記載の消費電力予測装置。
前記発電器は、太陽光発電器である請求項１ないし１１のいずれか１項に記載された消費電力予測装置。
前記発電器は、風力発電器、地熱発電器、水力発電器、バイオマス発電器のいずれかである請求項１ないし１１のいずれか１項に記載された消費電力予測装置。
実績データ取得部、実績データ蓄積部、監視電力量データ取得部、新規ユーザデータ取得部、抽出部、変換部、消費電力予測部及び出力部を備える消費電力予測装置を用いて、再生可能エネルギーによって発電される発電器により発電される電力のうち、前記発電器が設置される設置場所で新規ユーザにより消費される電力を予測する消費電力予測方法であって、
前記実績データ取得部が、ネットワークを介して接続された複数の既存ユーザの前記発電器から時刻情報と関連付けられて送信されてくる、前記発電器により発電された単位時間毎の発電量データ、及び前記既存ユーザにより消費された総電力量である単位時間毎の消費電力量データを含む実績データを取得する実績データ取得ステップと、
前記実績データ蓄積部が、前記実績データに前記既存ユーザの前記発電器に関する発電器データを関連付けて蓄積する実績データ蓄積ステップと、
前記監視電力量データ取得部が、前記新規ユーザがこれから前記発電器を設置しようとする設置場所において前もって所定の期間設置された監視器により時刻情報と関連付けられて得られた、前記新規ユーザにより消費された総電力量である単位時間毎の監視電力量データを取得する監視電力量データ取得ステップと、
前記新規ユーザデータ取得部が、前記新規ユーザがこれから設置しようとする前記発電器に関する発電器データを取得する新規ユーザデータ取得ステップと、
前記抽出部が、前記監視電力量データに対して所定の評価関数による相関値が予め定められた閾値以上である前記消費電力量データを前記実績データ蓄積部より抽出する抽出ステップと、
前記変換部が、前記新規ユーザデータ取得ステップによって取得された前記発電器データと、前記抽出ステップにより抽出された前記消費電力量データを含む前記実績データに関連付けられて前記実績データ蓄積部に蓄積されている前記発電器データとに基づいて、前記抽出された前記消費電力量データと共に前記実績データとして蓄積されている前記発電量データを変換する変換ステップと、
前記消費電力予測部が、前記変換ステップにより変換された前記発電量データと、前記抽出された前記消費電力量データから、前記新規ユーザが設置しようとする発電器により発電される電力のうち前記新規ユーザにより消費されると予測される電力を算出する消費電力予測ステップと、
前記出力部が、前記消費電力予測ステップにより算出された電力を出力する出力ステップと
を備え、
前記実績データ取得ステップは、前記実績データ蓄積部に蓄積される前記実績データを、前記既存ユーザの前記発電器により発電された電力のうち前記既存ユーザにより消費された消費電力の割合を基準として、第１の閾値より小さい第１グループと、前記第１の閾値より大きい第２の閾値より大きい第２グループと、いずれでもない第３グループの、少なくとも３つのグループに予め分類し、
前記監視電力量データ取得部により取得される前記監視電力量データの単位時間が、前記実績データ取得部で取得される前記発電量データの単位時間よりも長い場合は、前記抽出部は、前記評価関数による抽出に替えて、前記監視電力量データにより前記新規ユーザの電力使用時間が夜間型であるか、昼間型であるか、またはいずれにも属さないかを判断し、夜間型である場合には前記第１グループの、昼間型である場合には前記第２グループの、いずれにも属さない場合には前記第３グループの前記消費電力量データを前記実績データ蓄積部より抽出する消費電力予測方法。
請求項１４に記載の消費電力予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。