JP5861619B2 - データ補間装置、データ補間プログラム及びデータ補間方法 - Google Patents

Description

本件は、データ補間装置、データ補間プログラム及びデータ補間方法に関する。

近年、消費電力削減等を目的として、ネットワークに接続された様々なセンサや機器などによる計測データを基にした機器制御が行われている。この場合の計測データは時系列データであるが、環境状況や機器運転状況を正確に把握し、的確に制御するためには、欠損のない時系列データが必要である。

なお、上記のような場合に限らず、欠損のない時系列データが必要となる場合は多々ある。最近では、時系列データを補間する方法についての各種提案がなされている（例えば、特許文献１〜６参照）。

特開２００７−３３３３７号公報 特開２０１１−１１８７５５号公報 特開２０１１−１７４７３７号公報 特開２００５−２２２４４４号公報 特開平８−７５２１９号公報 特開２００２−２１５６４６号公報

しかしながら、上記公報等に開示されている技術では、各種デバイス（機器やセンサなど）の時系列データに対して、全て同じ方法を用いた補間を実行している。このため、デバイスの種類によって補間精度が低下するおそれがある。

なお、特許文献５，６のように過去の類似データを用いて補間する場合、多数のデータの中から類似データを特定しなければならず、手間と時間を要するおそれがある。

１つの側面では、本発明は、データの補間を高精度に行うことが可能なデータ補間装置、データ補間プログラム及びデータ補間方法を提供することを目的とする。

本明細書に記載のデータ補間装置は、データの時系列モデルを１又は複数格納するモデル格納部と、前記モデル格納部に格納されている時系列モデルにおいてデータの時間変化が共通する範囲として特定されるフェーズに対応した補間方法を格納する補間方法格納部と、外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積するデータ蓄積部と、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、前記モデル格納部に格納されている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定するモデル判定部と、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が、前記モデル判定部で判定された時系列モデルのいずれのフェーズに位置しているかを判定するフェーズ判定部と、前記フェーズ判定部で判定されたフェーズに応じた補間方法を前記補間方法格納部から抽出し、当該補間方法で前記欠損を補間する補間部と、を備えている。

本明細書に記載のデータ補間プログラムは、外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積し、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、予め定められている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定し、前記時系列モデルのデータの時間変化が共通する範囲を示す複数のフェーズのうち、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が位置するフェーズを判定し、前記判定されたフェーズに応じた補間方法で前記欠損を補間する、処理をコンピュータに実行させるデータ補間プログラムである。

本明細書に記載のデータ補間方法は、外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積する工程と、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、予め定められている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定する工程と、前記時系列モデルのデータの時間変化が共通する範囲を示す複数のフェーズのうち、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が位置するフェーズを判定する工程と、前記判定されたフェーズに応じた補間方法で前記欠損を補間する工程と、をコンピュータが実行するデータ補間方法である。

本実施例に記載のデータ補間装置、データ補間プログラム及びデータ補間方法は、データの補間を高精度に行うことができるという効果を奏する。

第１の実施形態に係る電力制御システムの構成を概略的に示す図である。 図１の電力制御装置のハードウェア構成を示す図である。 図１の電力制御装置の機能ブロック図である。 図４（ａ）、図４（ｂ）は、計測データＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。 時系列データモデルＤＢを示す図である。 モデルＤＢを示す図である。 モデル毎補間方法定義ＤＢを示す図である。 図８（ａ）は、計測データ収集部の処理を示すフローチャートであり、図８（ｂ）は、計測データ蓄積部の処理を示すフローチャートである。 時系列データモデル判定部の処理を示すフローチャートである。 図１０（ａ）は、時系列データのベース及びベース以外を説明するための図であり、図１０（ｂ）は、図１０（ａ）のベース以外を線分表現した図形を示す図である。 図１１（ａ）、図１１（ｂ）は、時系列データの一例を示す図（その１）である。 図１２（ａ）、図１２（ｂ）は、時系列データの一例を示す図（その２）である。 補間可否判定部の処理を示すフローチャートである。 図１４（ａ）は、フェーズ判定部の処理を示すフローチャートであり、図１４（ｂ）は、補間部の処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係るモデル毎補間方法定義ＤＢを示す図である。 図１６（ａ）は、第２の実施形態に係る補間部の処理を示すフローチャートであり、図１６（ｂ）は、補間後のデータの一例を示す図である。 図１７（ａ）は、第３の実施形態に係る連続補間数−信頼度テーブルを示す図であり、図１７（ｂ）は、補間後のデータの一例を示す図である。 第４の実施形態に係る電力制御装置の機能ブロック図である。 図１９（ａ）は、第４の実施形態に係る補間部の処理を示すフローチャートであり、図１９（ｂ）は、第４の実施形態に係る問い合わせ部の処理を示すフローチャートである。 第５の実施形態に係る電力制御装置の機能ブロック図である。 第５の実施形態に係る時系列データモデル判定部の処理を示すフローチャートである。 第５の実施形態に係る新データモデル生成部の処理を示すフローチャートである。 図２３（ａ）は、非モデル化データＤＢに新たに登録された図形の一例を示す図であり、図２３（ｂ）、図２３（ｃ）は、非モデル化データＤＢに登録されている図２３（ａ）の図形と類似する図形の一例を示す図である。

《第１の実施形態》
以下、電力制御システムの第１の実施形態について、図１〜図１４に基づいて詳細に説明する。図１には、第１の実施形態に係る電力制御システム１００の構成が概略的に示されている。

図１に示す電力制御システム１００は、宅内に設置された外部装置としての機器８０及びセンサ８２と、宅内に設置されたデータ補間装置としての電力制御装置１０と、を備える。なお、本実施形態では、機器８０及びセンサ８２と、電力制御装置１０とが宅内ネットワークに接続されることで、電力制御装置１０と機器８０及びセンサ８２との間が接続されることになる。

機器８０は、例えば、照明機器、エアコン、冷蔵庫、テレビなどの機器である。機器８０が、消費電力量や気温、外気温、湿度等を計測する機能を有する場合には、当該計測により得られたデータが電力制御装置１０に対して出力される。

センサ８２は、機器８０とは別に設けられるセンサであり、上記計測する機能を有していない機器８０における消費電力量を計測するセンサや、気温、外気温、湿度等を計測するセンサを含む。センサ８２において計測されたデータは、電力制御装置１０に対して出力される。なお、電力制御システム１００は、機器８０及びセンサ８２の両方を備えていてもよいが、機器８０が上述した計測機能を有している場合にはセンサ８２を備えていなくてもよい。

電力制御装置１０は、機器８０やセンサ８２から出力されたデータを取得し、当該データに基づいて、機器８０の消費電力を抑制するための制御を行うなどする。なお、電力制御装置１０は、機器８０やセンサ８２から出力されたデータの一部に欠損があった場合には、当該欠損を補間し、補完後のデータに基づいて消費電力を抑制するための制御を行う。ここで、データの一部に欠損があり、補間を行う必要がある場合とは、停電などにより、機器制御に必要なデータの一部が得られなかった場合や、データの計測間隔が制御に必要な間隔よりも長く、必要なデータが集まっていない場合、などを意味する。

図２には、電力制御装置１０のハードウェア構成が示されている。図２に示すように、電力制御装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、入出力インタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これら電力制御装置１０の構成各部は、バス９８に接続されている。電力制御装置１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（データ補間プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（データ補間プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３に示す機能が実現される。

図３には、電力制御装置１０の機能ブロック図が示されている。図３に示すように、電力制御装置１０は、計測データ収集部２０と、データ蓄積部としての計測データ蓄積部２２と、モデル判定部としての時系列データモデル判定部２４と、補間可否判定部２６と、フェーズ判定部２８と、補間部３０と、処理部３２と、通知部３４と、を備える。なお、図３には、電力制御装置１０のＨＤＤ９６等に格納されている計測データＤＢ（database）４０、モデル格納部としての時系列データモデルＤＢ４２、モデルＤＢ４４、補間方法格納部としてのモデル毎補間方法定義ＤＢ４６と、が図示されている。

計測データ収集部２０は、宅内ネットワーク上の機器８０、センサ８２から出力されてくるデータ（例えば、消費電力データや気温、室温などのデータ）を収集し、収集したデータを計測データ蓄積部２２に対して送信する。なお、計測データ収集部２０によるデータの収集方法としては、ＩＴ分電盤や、電力量を計測するコンセント、センサデータ送信アダプタ等を利用した方法を採用することができる。機器８０及びセンサ８２毎の計測データの収集は、各機器、センサにおいて一律の間隔（例えば１０秒毎）で行うこととしてもよいが、機器、センサ毎に異なる間隔で行うこととしてもよい。例えば、変化の少ない温度センサによるデータ収集間隔は３０秒毎とし、変化の多い電力量センサによるデータ収集間隔は１０秒毎にするなどしてもよい。なお、計測データ収集部２０は、電力制御装置１０の外に設けることとしてもよい。この場合、計測データ収集部２０を宅内ネットワークに接続するようにすればよい。

計測データ蓄積部２２は、計測データ収集部２０から送信されてきたデータを、機器８０及びセンサ８２毎に計測データＤＢ４０に蓄積する。これにより、計測データＤＢ４０には、図４（ａ）、図４（ｂ）のような時系列データが格納されることになる。

時系列データモデル判定部２４は、計測データＤＢ４０から読み出した時系列データの時間変化パターンが、時系列データモデルＤＢ４２（図５参照）に格納されている１又は複数のモデル（データの時系列モデル）のうちのどのモデルに該当するかを判定する。そして、時系列データモデル判定部２４は、判定結果等をモデルＤＢ４４（図６参照）に格納する。

ここで、図５の時系列データモデルＤＢ４２は、「モデル名」と、「モデル形状」の各フィールドを有している。「モデル名」のフィールドには、一例として「四角型」、「山型」、「三角型」などが格納される。また、「モデル形状」のフィールドには、モデルを表す形状そのものが格納される。

また、図６のモデルＤＢ４４は、「機器、センサ名」、「モデル名」、「パラメータ」の各フィールドを有する。「機器、センサ名」のフィールドには、時系列データモデル判定部２４がモデル判定を行った機器８０及びセンサ８２の名称が格納され、「モデル名」には、判定されたモデル（該当モデル）の名称が格納される。また、「パラメータ」には、モデル判定を行った時系列データのパラメータ（時系列データモデル判定部２４が抽出）が格納される。なお、パラメータの詳細については後述する。

補間可否判定部２６は、計測データＤＢ４０から読み出した時系列データに欠損がある場合に、モデルＤＢ４４を参照して、読み出した時系列データの欠損を補間できるか否かを判定する。ここでは、補間可否判定部２６は、モデルＤＢ４４に、読み出した時系列データが計測された機器又はセンサの該当モデルが格納されているか否かに基づいて補間可能か否かを判定する。補間可否判定部２６は、補間が可能と判断した場合には、該当モデルをフェーズ判定部２８に対して通知し、補間が不可能と判断した場合には、その旨を通知部３４に対して送信する。

フェーズ判定部２８は、欠損のある時系列データとモデル毎補間方法定義ＤＢ４６（図７）を参照して、欠損がモデル形状のうちのどのフェーズに属しているかを判定し、判定結果を補間部３０に通知する。ここで、「フェーズ」とは、各モデルにおいて時間変化が共通する範囲を意味する。

図７には、モデル毎補間方法定義ＤＢ４６が示されている。図７に示すように、モデル毎補間方法定義ＤＢ４６は、「モデル名」、「モデル形状」、「フェーズ」、及び「補間方法」の各フィールドを有している。「モデル名」のフィールドには、一例として「四角型」、「山型」、「三角型」などが格納される。また、「モデル形状」のフィールドには、モデルを表す形状そのものと、各モデルにおいて時間変化が共通する範囲（フェーズ）を示す番号と、が格納される。「フェーズ」のフィールドには、「モデル形状」に記載されているフェーズ番号が格納され、「補間方法」のフィールドには、各フェーズに存在するデータの欠損を補間する場合に適切とされる補間方法（フェーズに対応した補間方法）の内容が格納されている。なお、フェーズによっては、補間方法がない場合も存在するものとする。

補間部３０は、フェーズ判定部２８の判定結果（欠損が該当モデルのどのフェーズに属しているか）に基づいて、図７のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６から補間方法を抽出する。そして、補間部３０は、抽出された補間方法で欠損を補間すし、補間したデータを計測データＤＢ４０に格納する。

処理部３２は、計測データＤＢ４０に格納されているデータ（補間部３０において欠損が補間されたデータも含む）を取得し、当該データに基づいて、機器８０の制御（電力消費を低減するための制御など）を実行する。

通知部３４は、補間可否判定部２６やフェーズ判定部２８によって補間ができないと判定された場合に、システム管理者等のユーザが利用する端末に対して通知する。

次に、本実施形態の電力制御装置１０によるデータ補間処理について、詳細に説明する。なお、データ補間処理は、計測データ収集部２０、計測データ蓄積部２２、時系列データモデル判定部２４、補間可否判定部２６、フェーズ判定部２８、及び補間部３０によって実行される処理である。以下、各部の処理について説明する。

（計測データ収集部２０の処理）
まず、計測データ収集部２０の処理について、図８（ａ）のフローチャートに沿って説明する。

計測データ収集部２０は、まず、図８（ａ）のステップＳ１０において、機器８０、センサ８２毎に予め定められた計測データ収集タイミングになるまで待機する。そして、計測データ収集タイミングが到来した段階で、計測データ収集部２０は、ステップＳ１２に移行し、計測データを収集する。なお、計測データは、機器８０やセンサ８２が計測した消費電力データであるものとする。

そして、ステップＳ１４では、計測データ収集部２０が、計測データ蓄積部２２に対して収集した計測データを送信する。その後は、ステップＳ１０に戻り、図８（ａ）の処理を繰り返し実行する。

なお、図８（ａ）では、計測データを収集したタイミングで、計測データ蓄積部２２にデータを送信することとしているが、これに限られるものではない。例えば、計測データ収集部２０は、ある程度（所定数）計測データを収集した段階で、計測データ蓄積部２２に対してデータを纏めて送信することとしてもよい。

（計測データ蓄積部２２の処理）
次に、計測データ蓄積部２２の処理について、図８（ｂ）のフローチャートに沿って説明する。

計測データ蓄積部２２は、まず、図８（ｂ）のステップＳ２０において、計測データ収集部２０から計測データが送信されてくるまで待機する。すなわち、図８（ａ）の処理において、ステップＳ１４が行われるまで待機する。そして、計測データ収集部２０から計測データが送信されてきた段階で、ステップＳ２２に移行する。

ステップＳ２２に移行すると、計測データ蓄積部２２は、受信した計測データを計測データＤＢ４０に格納し、ステップＳ２０に戻る。なお、その後は、図８（ｂ）の処理を繰り返す。これにより、計測データＤＢ４０には、図４（ａ）、図４（ｂ）のような機器やセンサごとの時系列データが格納されることになる。

（時系列データモデル判定部２４の処理）
次に、時系列データモデル判定部２４の処理について、図９のフローチャートに沿って説明する。

時系列データモデル判定部２４は、まず、図９のステップＳ３０において、機器８０、センサ８２毎のモデル判定タイミングになるまで待機する。なお、モデル判定タイミングは、例えば、機器８０、センサ８２それぞれが宅内ネットワークに接続されてから所定時間経過する毎のタイミングなどを採用することができる。機器８０及びセンサ８２のいずれかのモデル判定タイミングが到来して、ステップＳ３０の判断が肯定されると、ステップＳ３２に移行する。

ステップＳ３２では、時系列データモデル判定部２４が、計測データＤＢ４０内から、モデル判定タイミングが到来している機器８０又はセンサ８２のデータを取り出す。

次いで、ステップＳ３４では、時系列データモデル判定部２４が、最低値付近で変化が小さい範囲をベースとし、ベース以外の時系列データを抽出する。例えば、図１０（ａ）のようなデータの場合には、値が約２００となっている範囲（最低値付近で変化が小さい範囲）をベースとし、それ以外の時系列データを抽出する。

次いで、ステップＳ３６では、時系列データモデル判定部２４が、ベース以外の時系列データをグラフ化する。次いで、ステップＳ３８では、時系列データモデル判定部２４が、ステップＳ３６において得られたグラフを線分表現する。この場合の線分表現とは、変動の大きい箇所を直線でつなぎ、その後残ったデータを直線でつなぐことを意味する。なお、この線分表現においては、なるべく少ない直線でデータをつなぐようにするか、近似曲線を生成するようにする。なお、図１０（ｂ）には、図１０（ａ）の時系列データ（ベース以外）を線分表現した図形が示されている。

次いで、時系列データモデル判定部２４は、ステップＳ４０において、線分表現した図形が、図５の時系列データモデルＤＢ４２に含まれているモデルのいずれに該当するかを判定する。この場合、線分表現した図形と、図５の時系列データモデルＤＢ４２に含まれるモデルとの比較により、該当モデルを判定する。図１０（ｂ）の場合であれば、該当モデルは「四角型」と判定される。

次いで、ステップＳ４２では、時系列データモデル判定部２４が、線分表現した図形の該当モデルがあったか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ３０に戻るが、判断が肯定された場合には、ステップＳ４４に移行する。

ステップＳ４４に移行すると、時系列データモデル判定部２４は、線分表現した図形の各パラメータを抽出する。例えば、図１１（ａ）に示すような時系列データの場合、該当モデルは四角型となり、パラメータとしては、図６の機器、センサ名「Ａ」に示すように、「縦：１０００、横：不定」が抽出される。また、例えば、図１１（ｂ）に示すような時系列データの場合、該当モデルは山型となり、パラメータとしては、図６の機器、センサ名「Ｂ」に示すように、「縦：４２００、横：不定」が抽出される。また、例えば、図１２（ａ）に示すような時系列データの場合、該当モデルは三角型となり、パラメータとしては、図６の機器、センサ名「Ｃ」に示すように、「縦：１００、横：１０〜１５Ｍ（分）、ピーク位置：中間、リピート：有」が抽出される。また、例えば、図１２（ｂ）に示すような時系列データの場合、該当モデルは三角型となり、パラメータとしては、図６の機器、センサ名「Ｄ」に示すように、「縦：１０００、横：不定、ピーク位置：０〜１Ｈ（時間）、リピート：無」が抽出される。

図９に戻り、次のステップＳ４６では、時系列データモデル判定部２４が、機器８０及びセンサ８２毎に該当モデル、パラメータをモデルＤＢ４４に登録する。その後は、ステップＳ３０に戻り、図９の処理を繰り返す。

なお、図９の処理が繰り返し実行されることで、各機器８０、各センサ８２の時系列データの該当モデルの情報が、モデルＤＢ４４に登録されることになる。

なお、上述した処理では、時系列データを線分表現した後で、時系列データモデルＤＢ４２に含まれるモデルと比較して、該当モデルを判定する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、ベース以外の期間の時系列データのグラフと、時系列データモデルＤＢ４２に含まれるモデルとを直接比較し、該当モデルを判定することとしてもよい。この場合、時系列データモデルＤＢ４２に含まれるモデルを縦、横方向に拡大・縮小し、時系列データのグラフとの差分が最も小さくなったモデルを、該当モデルと判定する。なお、いずれのモデルを用いても差分が所定の値以上小さくならなかった場合には、線分表現した図形の該当モデルがないと判定する。

（補間可否判定部２６の処理）
次に、補間可否判定部２６の処理について、図１３のフローチャートに沿って説明する。

図１３の処理では、まず、ステップＳ５０において、補間可否判定部２６が、所定の機器又は所定のセンサの所定範囲のデータを計測データＤＢ４０から取得する。次いで、ステップＳ５１では、補間可否判定部２６が、欠損データがあったか否かを判断する。

例えば、１０秒毎にデータ収集する機器又はセンサの場合であれば、最新データと１つ前のデータの収集時刻の差が１０秒以上経過している場合に、補間可否判定部２６は、欠損データがあったと判定する。また、例えば、３０秒毎にデータ収集する機器又はセンサに対して、１０秒毎のデータが必要な場合であれば、補間可否判定部２６は、１つの収集データの前後２つずつのデータが欠損していると判定する。

ステップＳ５１の判断が否定された場合には、ステップＳ５０に戻るが、ステップＳ５１の判断が肯定された場合には、ステップＳ５２に移行する。

ステップＳ５２に移行すると、補間可否判定部２６は、欠損データがあった機器８０又はセンサ８２の時系列データに該当モデルがあるか（モデルＤＢ４４に登録されているか）否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ５８に移行し、補間可否判定部２６は、通知部３４に対して、データ欠損を通知する。なお、通知部３４は、補間可否判定部２６からの通知を受けた段階で、システム管理者等のユーザの端末に対して、データ欠損しているが補間できないという情報を通知する。

一方、ステップＳ５２の判断が肯定された場合、すなわち、欠損データがあった機器又はセンサの時系列データに該当モデルがある場合には、ステップＳ５４に移行する。そして、ステップＳ５４では、補間可否判定部２６が、データ補間可能と判定し、ステップＳ５６に移行する。

ステップＳ５６に移行すると、補間可否判定部２６は、該当モデルをフェーズ判定部２８に通知する。なお、ステップＳ５８又はステップＳ５６の処理が行われた後は、ステップＳ５０に戻り、補間可否判定部２６は、図１３の処理を繰り返す。

（フェーズ判定部２８の処理）
次に、フェーズ判定部２８の処理について、図１４（ａ）のフローチャートに沿って説明する。

図１４（ａ）の処理では、まず、ステップＳ６０において、フェーズ判定部２８が、補間可否判定部２６から該当モデルが通知されるまで待機する。補間可否判定部２６から該当モデルが通知されると（ステップＳ５６）、フェーズ判定部２８は、ステップＳ６２に移行し、データ欠損位置が該当モデルのどのフェーズにあるか判定する。なお、フェーズ判定部２８は、ステップＳ６２において、データ欠損位置の前後の所定範囲のデータの変化を確認することで、データ欠損位置が該当モデルのどのフェーズにあるかを判定することができる。

次いで、ステップＳ６４では、フェーズ判定部２８が、補間可能フェーズであるか否かを判断する。この場合、ステップＳ６２で判定されたフェーズに対応する補間方法が図７のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６に存在していれば、ステップＳ６４の判断が肯定されることになる。

ステップＳ６４の判断が肯定された場合、ステップＳ６６に移行し、フェーズ判定部２８が、フェーズを補間部３０に通知する。一方、ステップＳ６４の判断が否定された場合には、ステップＳ６８に移行し、フェーズ判定部２８が、通知部３４に対して、データ欠損を通知する。なお、通知部３４は、システム管理者等のユーザの端末に対して、データ欠損しているが補間できないという情報を通知する。なお、ステップＳ６６又はステップＳ６８の処理が行われた後は、ステップＳ６０に戻り、フェーズ判定部２８は、図１４（ａ）の処理を繰り返す。

（補間部３０の処理）
次に、補間部３０の処理について、図１４（ｂ）のフローチャートに沿って説明する。

図１４（ｂ）の処理では、まず、ステップＳ７０において、補間部３０が、フェーズ判定部２８からフェーズが通知されるまで待機する。フェーズ判定部２８からフェーズが通知されると、補間部３０は、ステップＳ７２に移行し、フェーズに対応した補間方法をモデル毎補間方法定義ＤＢ４６から取得する。例えば、該当モデルが「四角型」で、データ欠損位置のフェーズが「２」であった場合には、図７より、補間方法「縦値」を取得する。

次いで、ステップＳ７４では、補間部３０が、フェーズに対応した補間方法で、欠損の補間を実行する。例えば、補間方法として「縦値」が取得された場合には、欠損データをモデルＤＢ４４のパラメータ「縦値」で補間する。

以上のように、補間部３０によって欠損が補間されたデータは、計測データＤＢ４０に格納される。なお、ステップＳ７４の処理が行われた後は、ステップＳ７０に戻り、補間部３０は、図１４（ｂ）の処理を繰り返す。

なお、処理部３２は、補間が行われたデータを用いて、処理（機器８０の制御等）を行うことができる。これにより、補間されていないデータを用いた処理を行う場合と比べ、適切な処理（機器８０の適切な制御等）を行うことが可能である。

以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、電力制御装置１０が、データの時系列モデル（モデル）を１又は複数格納する時系列データモデルＤＢ４２（図５）と、モデルにおいてデータの時間変化が共通する範囲として特定されるフェーズに対応した補間方法を格納するモデル毎補間方法定義ＤＢ４６（図７）とを備えている。そして、計測データ蓄積部２２が、機器８０やセンサ８２から出力される計測データを機器やセンサごとに蓄積し、時系列データモデル判定部２４が、機器やセンサごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、時系列データモデルＤＢ４２に格納されている１又は複数のモデルのいずれに該当するかを判定する。また、フェーズ判定部２８は、機器８０及びセンサ８２ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が、該当モデルのいずれのフェーズに位置しているかを判定し、補間部３０は、判定されたフェーズに応じた補間方法をモデル毎補間方法定義ＤＢ４６から抽出して、当該補間方法で欠損を補間する。これにより、本第１の実施形態では、欠損が発生したデータの該当モデル及び欠損位置が属するフェーズに対応した適切な補間方法で欠損データを補間することができる。したがって、データの補間を高精度に行うことが可能である。また、処理部３２は、上記方法により補間が行われたデータに基づいた処理を実行するので、適切な処理を行うことが可能となる。

なお、上記第１の実施形態では、電力制御装置１０が宅内に設置される場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、計測データ収集部２０以外の少なくとも一部の機能を、インターネット等のネットワークに接続されたサーバ（データセンタ等に設置される）に持たせることとしてもよい。

なお、上記第１の実施形態では、時系列データモデルＤＢ４２とモデル毎補間方法定義ＤＢ４６とを別のデータベースとする場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、両ＤＢを統合して１つのＤＢとしてもよい。

なお、上記第１の実施形態では、図１４（ａ）のステップＳ６６において、フェーズ判定部２８から補間部３０に対してフェーズを通知することとしたが、これに限られるものではない。例えば、フェーズ判定部２８から補間部３０に対してフェーズに対応する補間方法を通知することとしてもよい。

なお、上記第１の実施形態では、電力制御装置１０が全体として、図３に示した各部の機能を有していればよい。したがって、図３のある機能部（データ蓄積部や補間部など）が有する機能の一部を当該機能部の代わりに別の機能部が有していてもよいし、図３の複数の機能部を１つの機能部に纏めたり、１つの機能部を複数の機能部に分割したりしてもよい。

《第２の実施形態》
次に、第２の実施形態に係る電力制御システムについて図１５、図１６に基づいて詳細に説明する。

本第２の実施形態に係る電力制御システムは、モデル毎補間方法定義ＤＢ４６’が、第１の実施形態のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６と一部異なるとともに、補間部３０の処理の一部が異なっている。以下、これらの点を中心に説明する。

図１５には、第２の実施形態に係るモデル毎補間方法定義ＤＢ４６’が示されている。図１５のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６’は、図７のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６と比較すると分かるように、各補間方法に対応して、信頼度が設定されている。この信頼度は、値が小さいほど信頼できる（信頼度が大きい）ことを意味する。なお、信頼度は、システム管理者などのユーザが決めてもよいし、フェーズの種別（ベースかベースでないか、時間変化が直線状か曲線状かなど）に応じて自動的に設定してもよい。なお、自動で設定した場合であっても、信頼度の値をユーザが修正できるようにしてもよい。

図１６（ａ）は、第２の実施形態に係る補間部３０の処理を示すフローチャートである。補間部３０は、ステップＳ７０〜Ｓ７４において、第１の実施形態と同様の処理を実行する。そして、ステップＳ７６では、補間部３０は、補間したデータに信頼度を付与する。具体的には、補間部３０は、補間したデータのフェーズに基づいて、モデル毎補間方法定義ＤＢ４６’から信頼度を抽出し、図１６（ｂ）に示すように、補間後のデータに信頼度を付与する。

以上のように、補間後のデータにフェーズに応じた信頼度を付与しておくことで、処理部３２は、当該信頼度に基づいた処理を行うことができる。例えば、処理部３２において信頼度の閾値が２と設定されている場合であれば、処理部３２は、信頼度の値が閾値＝２よりも大きい補間データについては、処理に用いず、信頼度の値が閾値＝２よりも小さい補間データのみを用いるなどの取り扱いをすることができる。このように、処理部３２が、信頼度を考慮した処理を行うことで、高精度で適切な処理の実現が可能である。

《第３の実施形態》
次に、第３の実施形態に係る電力制御システムについて図１７に基づいて詳細に説明する。

本第３の実施形態に係る電力制御システムは、第２の実施形態のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６’に代えて、図７のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６と、図１７（ａ）に示す信頼度格納部としての連続補間数−信頼度テーブル１４８を利用することとしている。

図１７（ａ）には、第３の実施形態に係る連続補間数−信頼度テーブル１４８が示されている。図１７（ａ）に示すように、「連続補間数」と、「信頼度」の各フィールドを有し、データを連続して補間した数と、当該数に応じた信頼度が定義されている。なお、図１７（ａ）では、信頼度の値が小さいほど信頼できる（信頼度が大きい）ことを意味するものとする。すなわち、図１７（ａ）では、連続補間数が少ないほど補間精度が高く、信頼度が高いということが定義されている。

本第３の実施形態では、第２の実施形態と同様の処理を行う。すなわち、補間部３０は、図１６（ａ）のフローチャートに沿った処理を実行する。ただし、補間部３０は、ステップＳ７６において、補間したデータに信頼度を付与する場合、補間したデータが連続する個数（連続補間数）に応じた信頼度を、連続補間数−信頼度テーブル１４８（図１７（ａ））から抽出して、付与する。これにより、図１７（ｂ）に示すように、各補間されたデータに連続補間数に応じた信頼度を付与することができる。

以上のように、補間部３０が、補間後のデータに連続補間数に応じた信頼度を付与しておくことで、処理部３２は、当該信頼度に基づいた処理を行うことができる。例えば、処理部３２において信頼度の閾値が２と設定されている場合であれば、処理部３２は、信頼度の値が閾値＝２よりも大きい補間データについては、処理に用いず、信頼度の値が閾値＝２よりも小さい補間データのみを用いるなどの取り扱いをすることができる。このように、処理部３２が、信頼度を考慮した処理を行うことで、高精度で適切な処理の実現が可能である。

なお、上記第２、第３の実施形態で説明した信頼度を両方用いることとしてもよい。例えば、フェーズに応じた信頼度が２で、連続補間数に応じた信頼度が３の補間データであれば、信頼度として２と３の和（＝５）や２と３の積（＝６）を付与することとしてもよい。また、ある範囲の時系列データの信頼度を全て加算（又は積算）したり、平均値を算出するなどして、これらの値を当該範囲の時系列データ全体の信頼度とすることとしてもよい。

《第４の実施形態》
次に、第４の実施形態に係る電力制御システムについて図１８、図１９に基づいて詳細に説明する。

本第４の実施形態に係る電力制御システムは、図１８に示す電力制御装置１０’を備えている。電力制御装置１０’は、図１８と図３を比較すると分かるように、問い合わせ部３６を有している。なお、モデル毎補間方法定義ＤＢとしては、第２の実施形態と同様、図１５のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６’を用いてもよいし、第３の実施形態と同様、図７のモデル毎補間方法定義ＤＢ４６を用い、連続補間数−信頼度テーブル１４８を併用することとしてもよい。

以下、本第４の実施形態における補間部３０と問い合わせ部３６の処理について、図１９（ａ）、図１９（ｂ）のフローチャートに沿って説明する。

補間部３０は、図１９（ａ）のステップＳ１７０において、フェーズ判定部２８からフェーズが通知されるまで待機する。そして、フェーズ判定部２８からフェーズが通知されると、補間部３０は、ステップＳ１７２に移行し、フェーズに対応した補間方法をモデル毎補間方法定義ＤＢ４６’（又は４６）から取得する。また、補間部３０は、モデル毎補間方法定義ＤＢ４６’又は連続補間数−信頼度テーブル１４８からフェーズに対応した信頼度又は連続補間数に対応した信頼度を取得する。

次いで、ステップＳ１７３では、取得した信頼度が予め定められている閾値以上か否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ１８０に移行する。ステップＳ１８０に移行すると、補間部３０は、取得した補間方法で補間を行うとともに補間したデータに信頼度を付与し、ステップＳ１７０に戻る。一方、ステップＳ１７３の判断が肯定された場合には、ステップＳ１７４に移行する。

ステップＳ１７４に移行すると、補間部３０は、問い合わせ部３６に対して、信頼度とともに補間準備完了を通知する。

一方、問い合わせ部３６では、図１９（ｂ）のステップＳ９０において、補間部３０からの通知を受けるまで待機しているので、ステップＳ１７４の処理が行われた後は、ステップＳ９２に移行する。

ステップＳ９２に移行すると、問い合わせ部３６は、システム管理者などのユーザの端末に対して、問い合わせ画面を送信する。この問い合わせ画面には、信頼度の値も表示されているものとする。次いで、ステップＳ９４では、ユーザの端末において、ユーザからＮＧの回答（補間を行ってはいけないという回答）を受け付けたか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ１００に移行し、補間部３０に対してＮＧ（補間を行ってはいけない）を回答して、ステップＳ９０に戻る。一方、ステップＳ９４の判断が否定された場合には、ステップＳ９５に移行し、ユーザの端末において、ユーザからＯＫの回答（補間を行ってよいという回答）を受け付けたか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ９８に移行し、補間部３０に対してＯＫ（補間を行ってよい）と回答して、ステップＳ９０に戻る。これに対し、ステップＳ９５の判断が否定された場合には、ステップＳ９６に移行し、ユーザの端末に問い合わせ画面を送信してから、予め設定されている待ち時間が経過したか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合、すなわち、待ち時間が経過していない場合には、ステップＳ９４に戻る。一方、ステップＳ９６の判断が肯定された場合、すなわち、待ち時間が経過した場合には、ユーザの端末においてＯＫが回答されたとみなして、ステップＳ９８に移行する。ステップＳ９８の後は、ステップＳ９０に戻る。

ところで、ステップＳ９８又はＳ１００において問い合わせ部３６から補間部３０に回答が送信されると、図１９（ａ）のステップＳ１７６（問い合わせ部３６から回答を受信したか）の判断が肯定されて、ステップＳ１７８に移行する。そして、ステップＳ１７８では、補間部３０は、補間可能であるか、すなわち、ユーザからの回答がＯＫであったか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、データの補間を行うことなくステップＳ１７０に戻るが、肯定された場合には、ステップＳ１８０に移行する。ステップＳ１８０に移行した場合、補間部３０は、ステップＳ１７２で取得した補間方法でデータの補間を行うとともに、補間したデータに信頼度を付与する。

なお、上記においては、ユーザからの回答が無いまま待ち時間を経過した場合には、ＯＫと回答されたとみなす場合について説明したが、これに限らず、ＮＧと回答されたとみなすこととしてもよい。

以上説明したように、本第４の実施形態によると、問い合わせ部３６が、補間を行うか否かをユーザに問い合わせることとしているので、ユーザは、補間されるべきでないデータが補間されないことによる安心感を得ることができる。また、信頼度が閾値よりも大きい場合（信頼度があまり高くない場合）にのみ、補間を行うか否かをユーザに問い合わせることとしているので、ユーザに対する問い合わせ回数を減らすことができ、効率的な処理が可能となる。

なお、上記第４の実施形態では、問い合わせ部３６は、信頼度が閾値以上である場合に、補間を行うか否かをユーザに問い合わせる場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、問い合わせ部３６は、信頼度にかかわらず、全ての補間について、補間を行うか否かをユーザに問い合わせることとしてもよい。

《第５の実施形態》
次に、第５の実施形態に係る電力制御システムについて図２０〜図２３に基づいて詳細に説明する。

本第５の実施形態に係る電力制御システムは、図２０に示す電力制御装置１０”を備えている。電力制御装置１０”は、図２０と図３を比較すると分かるように、蓄積部としての非モデル化データＤＢ４８と、新データモデル生成部３８と、を有している。

非モデル化データＤＢ４８は、時系列データモデル判定部２４が、所定の時系列データに対応する該当モデルが存在しないと判定した場合に、当該時系列データを線分表現した図形が格納されるデータベースである。

新データモデル生成部３８は、非モデル化データＤＢ４８に格納された複数の線分表現した図形に基づいて、新たなモデルを生成し、モデルＤＢ４４に登録する。

次に、図２１、図２２に基づいて、時系列データモデル判定部２４の処理及び新データモデル生成部３８の処理について説明する。

図２１は、本第５の実施形態における時系列データモデル判定部２４の処理を示すフローチャートである。図２１の処理では、第１の実施形態の処理（図９の処理）と比較すると分かるように、ステップＳ４２の判断（該当モデルがあったか）が否定された場合に、ステップＳ４８を実行して、ステップＳ３０に戻るようになっている。

ステップＳ４８では、時系列データモデル判定部２４は、線分表現した図形を非モデル化データＤＢ４８に登録する。なお、非モデル化データＤＢ４８には、図２３（ａ）〜図２３（ｃ）に示すような線分表現した図形が登録されるようになっている。

図２２は、新データモデル生成部３８の処理を示すフローチャートである。図２２の処理では、まず、ステップＳ１１０において、新データモデル生成部３８が、非モデル化データＤＢ４８に新たな図形が登録されるまで待機する。この場合、時系列データモデル判定部２４が、図２１のステップＳ４８の処理を実行した段階で、ステップＳ１１２に移行する。

ステップＳ１１２では、新データモデル生成部３８が、新たな図形に類似する図形が非モデル化データＤＢ４８に所定数以上存在するか否かを判断する。例えば、所定数が２であり、図２３（ａ）に示す図形が新たに登録され、非モデル化データＤＢ４８に図２３（ｂ）、図２３（ｃ）の図形が格納されていた場合には、判断が肯定され、ステップＳ１１４に移行する。一方、ステップＳ１１２の判断が否定された場合には、ステップＳ１１０に戻る。なお、図形同士が類似するか否かは、比較する図形を縦、横方向に拡大・縮小し、両図形の差分（面積）が所定の面積よりも小さくなったか否かによって判断するものとする。

ステップＳ１１４に移行すると、新データモデル生成部３８は、新たな図形と、類似する図形のうち、最も線分数の少ないものを抽出する。図２３（ａ）〜図２３（ｃ）の場合、線分数の最も少ない図２３（ａ）の図形が抽出される。本第５の実施形態では、この抽出された図形が、新モデルとなる。

次いで、ステップＳ１１６では、新データモデル生成部３８が、パラメータを生成する。パラメータは、図形における線分の変化点を基に、縦、横、ピーク位置、リピートなどを生成するとともに、線分それぞれをフェーズとして決定する。なお、ベースの部分のフェーズは、０とする。

次いで、ステップＳ１１８では、新データモデル生成部３８が、非モデル化データＤＢ４８から新たな図形と、類似する図形（新モデル生成に寄与した図形）を削除する。次いで、ステップＳ１２０では、新データモデル生成部３８が、線分表現した図形とパラメータをモデルＤＢ４４に登録し、ステップＳ１１０に戻る。なお、モデルＤＢ４４に登録されたモデルは、例えば、システム管理者等のユーザが、時系列データモデルＤＢ４２やモデル毎補間方法定義ＤＢ４６に対して登録するようにしてもよい。あるいは、新データモデル生成部３８が、自動的に時系列データモデルＤＢ４２やモデル毎補間方法定義ＤＢ４６に対して登録するようにしてもよい。なお、新データモデル生成部３８が、新モデルを自動的に登録する場合は、補間方法をフェーズ（線分）の形状（直線であるか曲線であるか、傾きがどのくらいかなど）に応じて決定するようにすればよい。

なお、ステップＳ１１０に戻った後は、上記処理が繰り返し実行されることになる。

以上、詳細に説明したように、本第５の実施形態によると、時系列データモデル判定部２４は、機器・センサごとに蓄積された時系列データ（線分表現した図形）の該当モデルが存在しない場合に、時系列データ（線分表現した図形）を非モデル化データＤＢ４８に蓄積し、新データモデル生成部３８が、蓄積された時系列データの中から複数の類似する時系列データ（線分表現した図形）を抽出し、当該抽出された時系列データ（線分表現した図形）に基づいて新たなモデルを生成する。これにより、新たなモデルを時系列データに基づいて生成することができるので、予め用意しておいたモデルを用いるのみでは上記第１〜第４の実施形態においてデータ補間ができなかったケースにおいて、新たなモデルを用いた補間を行うことが可能となる。

なお、上記第５の実施形態では、図２１のステップＳ４８において線分表現した図形を非モデル化データＤＢ４８に登録することとしたが、これに限らず、時系列データそのものを登録することとしてもよい。この場合、類似する時系列データが非モデル化データＤＢ４８に所定数以上存在した場合に、各時系列データを線分表現し、最も線分数が少ない線分表現の図形を新たなモデルとしてもよい。

なお、上記各実施形態では、電力制御装置１０が、宅内の機器８０やセンサ８２からデータを収集する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、電力制御装置１０は、インターネットなどのネットワークを介して宅外の装置（例えば、外気温を測定するセンサや外部機関（気象庁など）が有する装置）からデータを収集することとしてもよい。

なお、上記各実施形態では、電力制御装置１０が、計測データ蓄積部２２、時系列データモデル判定部２４、補間可否判定部２６、フェーズ判定部２８、補間部３０等の機能を有する場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、データを補間する必要のある装置であれば、その他の装置に各部の機能を設けることとしてもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した各実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

なお、以上の第１〜第５の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１） データの時系列モデルを１又は複数格納するモデル格納部と、
前記モデル格納部に格納されている時系列モデルにおいてデータの時間変化が共通する範囲として特定されるフェーズに対応した補間方法を格納する補間方法格納部と、
外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積するデータ蓄積部と、
前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、前記モデル格納部に格納されている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定するモデル判定部と、
前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が、前記モデル判定部で判定された時系列モデルのいずれのフェーズに位置しているかを判定するフェーズ判定部と、
前記フェーズ判定部で判定されたフェーズに応じた補間方法を前記補間方法格納部から抽出し、当該補間方法で前記欠損を補間する補間部と、を備えるデータ補間装置。
（付記２） 前記補間方法格納部は、前記フェーズに対応した補間方法とともに当該補間方法の信頼度を格納し、
前記補間部は、前記欠損が存在するフェーズに対応した信頼度を前記補間方法格納部から取得し、前記補間後のデータに前記信頼度を付与することを特徴とする付記１に記載のデータ補間装置。
（付記３） 前記欠損の連続数に応じた信頼度を格納する信頼度格納部を更に備え、
前記補間部は、前記欠損が連続した数を特定し、当該特定された数に応じた信頼度を前記信頼度格納部から取得して、前記補間後のデータに前記信頼度を付与することを特徴とする付記１又は２に記載のデータ補間装置。
（付記４） ユーザに前記補間を行うか否かを問い合わせる問い合わせ部を更に備える付記２又は３に記載のデータ補間装置。
（付記５） 前記問い合わせ部は、前記補間後のデータに付与される信頼度が予め定められた信頼度よりも低い場合に、前記問い合わせを行うことを特徴とする付記４に記載のデータ補間装置。
（付記６） 前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、前記モデル格納部に格納されているいずれの時系列モデルにも該当しないと前記モデル判定部によって判定された場合に、前記時間変化パターンを蓄積する蓄積部と、
前記蓄積部に蓄積された前記時間変化パターンの中から複数の類似する時間変化パターンを抽出し、当該抽出された時間変化パターンに基づいて新たなモデルを生成する新データモデル生成部と、を更に備える付記１〜４のいずれかに記載のデータ補間装置。
（付記７） 外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積し、
前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、予め定められている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定し、
前記時系列モデルのデータの時間変化が共通する範囲を示す複数のフェーズのうち、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が位置するフェーズを判定し、
前記判定されたフェーズに応じた補間方法で前記欠損を補間する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデータ補間プログラム。
（付記８） 前記補間する処理では、前記欠損が存在するフェーズに対応した信頼度を前記補間後のデータに付与することを特徴とする付記７に記載のデータ補間プログラム。
（付記９） 前記補間する処理では、前記欠損が連続した数を特定し、当該特定された数に応じた信頼度を前記補間後のデータに付与することを特徴とする付記７又は８に記載のデータ補間プログラム。
（付記１０） ユーザに前記補間を行うか否かを問い合わせる処理を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする付記８又は９に記載のデータ補間プログラム。
（付記１１） 前記問い合わせる処理は、前記補間後のデータに付与される信頼度が予め定められた信頼度よりも低い場合に実行されることを特徴とする付記１０に記載のデータ補間プログラム。
（付記１２） 前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、いずれの時系列モデルにも該当しないと判定された場合に、前記時間変化パターンを蓄積し、
前記蓄積された前記時間変化パターンの中から複数の類似する時間変化パターンを抽出し、当該抽出された時間変化パターンに基づいて新たなモデルを生成する、処理を前記コンピュータに更に実行させることを特徴とする付記７〜１１のいずれかに記載のデータ補間プログラム。
（付記１３） 外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積する工程と、
前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、予め定められている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定する工程と、
前記時系列モデルのデータの時間変化が共通する範囲を示す複数のフェーズのうち、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が位置するフェーズを判定する工程と、
前記判定されたフェーズに応じた補間方法で前記欠損を補間する工程と、をコンピュータが実行することを特徴とするデータ補間方法。
（付記１４） 前記補間する工程では、前記欠損が存在するフェーズに対応した信頼度を前記補間後のデータに付与することを特徴とする付記１３に記載のデータ補間方法。
（付記１５） 前記補間する工程では、前記欠損が連続した数を特定し、当該特定された数に応じた信頼度を前記補間後のデータに付与することを特徴とする付記１３又は１４に記載のデータ補間方法。
（付記１６） ユーザに前記補間を行うか否かを問い合わせる工程を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする付記１４又は１５に記載のデータ補間方法。
（付記１７） 前記問い合わせる工程は、前記補間後のデータに付与される信頼度が予め定められた信頼度よりも低い場合に実行されることを特徴とする付記１６に記載のデータ補間方法。
（付記１８） 前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、いずれの時系列モデルにも該当しないと判定された場合に、前記時間変化パターンを蓄積する工程と、
前記蓄積された前記時間変化パターンの中から複数の類似する時間変化パターンを抽出し、当該抽出された時間変化パターンに基づいて新たなモデルを生成する工程と、を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする付記１３〜１７のいずれかに記載のデータ補間方法。

１０ 電力制御装置（データ補間装置）
２２ 計測データ蓄積部（データ蓄積部）
２４ 時系列データモデル判定部（モデル判定部）
２８ フェーズ判定部
３０ 補間部
３６ 問い合わせ部
３８ 新データモデル生成部
４２ 時系列データモデルＤＢ（モデル格納部）
４６ モデル毎補間方法定義ＤＢ（補間方法格納部）
４８ 非モデル化データＤＢ（蓄積部）
８０ 機器（外部装置）
８２ センサ（外部装置）
１４８ 連続補間数−信頼度テーブル（信頼度格納部）

Claims (7)

1. データの時系列モデルを１又は複数格納するモデル格納部と、
   前記モデル格納部に格納されている時系列モデルにおいてデータの時間変化が共通する範囲として特定されるフェーズに対応した補間方法を格納する補間方法格納部と、
   外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積するデータ蓄積部と、
   前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、前記モデル格納部に格納されている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定するモデル判定部と、
   前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が、前記モデル判定部で判定された時系列モデルのいずれのフェーズに位置しているかを判定するフェーズ判定部と、
   前記フェーズ判定部で判定されたフェーズに応じた補間方法を前記補間方法格納部から抽出し、当該補間方法で前記欠損を補間する補間部と、を備えるデータ補間装置。
2. 前記補間方法格納部は、前記フェーズに対応した補間方法とともに当該補間方法の信頼度を格納し、
   前記補間部は、前記欠損が存在するフェーズに対応した信頼度を前記補間方法格納部から取得し、前記補間後のデータに前記信頼度を付与することを特徴とする請求項１に記載のデータ補間装置。
3. 前記欠損の連続数に応じた信頼度を格納する信頼度格納部を更に備え、
   前記補間部は、前記欠損が連続した数を特定し、当該特定された数に応じた信頼度を前記信頼度格納部から取得して、前記補間後のデータに前記信頼度を付与することを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ補間装置。
4. ユーザに前記補間を行うか否かを問い合わせる問い合わせ部を更に備える請求項２又は３に記載のデータ補間装置。
5. 前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、前記モデル格納部に格納されているいずれの時系列モデルにも該当しないと前記モデル判定部によって判定された場合に、前記時間変化パターンを蓄積する蓄積部と、
   前記蓄積部に蓄積された前記時間変化パターンの中から複数の類似する時間変化パターンを抽出し、当該抽出された時間変化パターンに基づいて新たなモデルを生成する新データモデル生成部と、を更に備える請求項１〜４のいずれか一項に記載のデータ補間装置。
6. 外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積し、
   前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、予め定められている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定し、
   前記時系列モデルのデータの時間変化が共通する範囲を示す複数のフェーズのうち、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が位置するフェーズを判定し、
   前記判定されたフェーズに応じた補間方法で前記欠損を補間する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とするデータ補間プログラム。
7. 外部装置から出力されるデータを外部装置ごとに蓄積する工程と、
   前記外部装置ごとに蓄積されたデータの時間変化パターンが、予め定められている１又は複数の時系列モデルのいずれに該当するかを判定する工程と、
   前記時系列モデルのデータの時間変化が共通する範囲を示す複数のフェーズのうち、前記外部装置ごとに蓄積されたデータの一部に存在する欠損が位置するフェーズを判定する工程と、
   前記判定されたフェーズに応じた補間方法で前記欠損を補間する工程と、をコンピュータが実行することを特徴とするデータ補間方法。
   
   

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