JP5974768B2

JP5974768B2 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよびプログラム

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Publication number: JP5974768B2
Application number: JP2012208877A
Authority: JP
Inventors: 園田　俊浩; 俊浩園田; 悟 ▲高▼橋; 弘伸北島
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2012-09-21
Filing date: 2012-09-21
Publication date: 2016-08-23
Anticipated expiration: 2032-09-21
Also published as: JP2014064418A

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよびプログラムに関する。

近年、電力事業者側で需要家の電気機器のピーク電力を制御するための方法として、デマンドレスポンス（ＤＲ；Demand Response）が知られている。ＤＲは、電力事業者側で電力網における需要を監視し、需要に応じて需要家の電気機器の電力消費を抑制する方法である。抑制方法としては、ピーク時間帯の電力料金を高くする方法や、顧客が減らした電力需要に対価を支払うことなどで需要を削減する方法などがある。

電気機器の中には、需要家がＤＲに対して応答しやすい機器と、応答しにくい機器とが存在する。特に、照明器具はＤＲに対して応答しやすい機器の一例であり、需要家は、照明器具のオンオフによって電力消費量を増減させることができる。効果的なＤＲを実現するためには、電力事業者が、電力需要の抑制量をできるだけ正確に予測できることが好ましく、そのためには、ＤＲに対して応答しやすい機器である照明器具による消費電力量を他の電気機器と区別して算出できることが好ましい。

特開２０１２−１０５４２７号公報特開２０１１−１６４９３３号公報特開２００７−１５６６９６号公報特開２００５−３２３４３８号公報特開２００３−０７０１８６号公報

本発明の１つの側面では、照明器具による消費電力を他の電気機器と区別して算出することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよびプログラムを提供することを目的とする。

発明の一観点によれば、特定領域の消費電力の変化のうち、前記特定領域で定常的に使用される電力に相当するレベルへ減少する消費電力の変化、又は前記特定領域で定常的に使用される電力に相当するレベルから増加する消費電力の変化に対応する情報を記憶する記憶部と、特定時間の消費電力の変化が、前記特定領域で定常的に使用される電力に相当するレベルへ減少する消費電力の変化、又は前記特定領域で定常的に使用される電力に相当するレベルから増加する消費電力の変化に対応する場合に、前記特定時間の消費電力の変化が照明器具によるものと判定する判定部と、を有する情報処理装置が提供される。

一実施態様によれば、照明器具による消費電力を他の電気機器による消費電力と区別して算出することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムを提供することができる。

図１は、本発明の実施形態における、情報処理システムの一例を示す図である。図２は、本発明の実施形態における、情報処理装置の構成の一例を示す図である。図３は、各種電気機器の消費電力パターンの一例を示す図である。図４は、部屋全体の消費電力パターンの一例を示す図である。図５は、本発明の実施形態における、情報処理装置による処理の一例を示すフローチャート（その１）である。図６は、本発明の実施形態における、情報処理装置による処理の一例を示すフローチャート（その２）である。図７は、本発明の実施形態における、取得タイミングに関する設定情報の一例である。図８は、本発明の実施形態における、部屋５ａおよび部屋５ｂの消費電力パターンの一例を示す図である。図９は、本発明の実施形態における、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンを登録する方法の一例を示す図である。図１０は、本発明の実施形態における、分類結果テーブルの一例を示す図である。図１１は、需要家が部屋を移動する一例を示す図である。図１２は、本発明の実施形態における情報処理方法の第１の変形例を示すフローチャートである。図１３は、本発明の実施形態における情報処理方法の第２の変形例を示すフローチャートである。図１４は、本発明の実施形態の第２の変形例における、部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化した後の消費電力パターンを登録する方法の一例を示す図である。図１５は、クラスタリング方法の一例を示すフローチャートである。図１６は、本発明の実施形態における情報処理方法の第３の変形例を示すフローチャートである。図１７は、本発明の実施形態における情報処理方法の第４の変形例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図１乃至図８を参照して具体的に説明する。

図１は、本発明の実施形態における、情報処理システムの一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システムは、情報処理装置１と、分電盤２と、消費電力計測器３とを有している。

分電盤２は、需要家の家屋４内に設置されている、部屋毎に電力を分配、供給するための電力分配器である。図１の例では、家屋４は、４つの部屋（部屋５ａ、部屋５ｂ、部屋５ｃ、部屋５ｄ）を有している。以降、部屋を区別して説明しない場合は、部屋５ａ〜５ｄを部屋５と呼ぶこととする。

分電盤２には、各部屋５ａ〜５ｄに対応するスイッチ６ａ〜６ｄが設けられている。以降、スイッチを区別して説明しない場合は、スイッチ６ａ〜６ｄをスイッチ６と呼ぶこととする。各々のスイッチ６は、それぞれが対応する部屋５と電力配線７によって電気的に接続されており、各部屋５に設置されている電気機器は、電力配線７を介して電力を受けることができる。

消費電力計測器３は、スイッチ９ａ〜９ｄと、Ｉ／Ｆ１０とを備えている。電力配線７のそれぞれにはクランプ８が設置されている。消費電力計測器３は、クランプ８から抽出された電流を、対応する各スイッチ９ａ〜９ｄに導き、当該電流に基づいて、電力配線７毎の消費電力を時系列で計測することができる。Ｉ／Ｆ１０は、消費電力計測器３と情報処理装置１とを送受信可能に接続するための入出力インターフェースである。消費電力計測器３によって計測された各部屋５の消費電力の情報は、例えばWiFi（Wireless Fidelity）等の無線通信によりＩ／Ｆ１０からアクセスポイント１１に転送され、アクセスポイント１１からインターネット２０を経由して情報処理装置１に転送される。このようにして、情報処理装置１は、部屋毎の消費電力の情報を取得することができる。図１の例では、アクセスポイント１１は、部屋５ｃに設けられている。

以下、情報処理装置１を構成する各部の機能について説明する。

図２は、本発明の実施形態における、情報処理装置１の構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１は、第１記憶部２１と、第２記憶部２２と、制御部２３と、入力部２４と、出力部２５と、Ｉ／Ｆ２６とを備えている。情報処理装置１は、電力事業者が所有する、需要家の電気機器保有状況を推定するための管理装置であり、例えばサーバである。

第１記憶部２１は、制御部２３と電気的に接続されており、需要家の電気機器保有状況を推定するための情報処理プログラムを記憶することができる。第１記憶部２１としては、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）およびフラッシュメモリ等の半導体メモリ、またはＨＤＤ（Hard Disc Drive）等を用いることができる。

第２記憶部２２は、各種情報を記憶するためのデータベース（ＤＢ；Data Base)として用いられる。第２記憶部２２は、入力部２４に入力された、部屋毎の消費電力の情報を取得するタイミング（取得タイミング）の情報や、制御部２３が情報処理プログラムを実行する際に用いる設定情報を記憶することができる。取得タイミングの情報とは、例えば、データの取得を開始する時刻を示す取得開始時刻、１回あたりのデータ取得期間を示す取得期間、データ取得期間内におけるデータの取得間隔を示す取得間隔、および一連のデータ取得を行う頻度を示す取得頻度等である。取得タイミングの情報の実施例については後述する。

また、第２記憶部２２は、消費電力計測器３から受信した部屋毎の消費電力の情報を格納することができる。また、第２記憶部２２は、情報処理装置１による処理結果の情報として、制御対象の部屋を識別する情報と、機器の名称に関する情報と、消費電力の変動量の情報とを対応付けた分類結果テーブルを格納することができる。

第１記憶部２１および第２記憶部２２は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）またはフラッシュメモリ等の半導体メモリ、またはＨＤＤ等のストレージ装置である。なお、第１記憶部２１および第２記憶部２２はそれぞれ複数個有していても良いし、同一のメモリによって構成されていても良い。

制御部２３は、設定部３１と、取得部３２と、算出部３３と、第１判定部３４と、第２判定部３５とを備えている。制御部２３は、第１記憶部２１に格納されている情報処理プログラムを読み出し、情報処理プログラムの各処理を実行することができる。また、制御部２３は、第２記憶部２２に格納されている部屋毎の消費電力の情報等に基づいて情報処理プログラムを実行することにより、各部屋が保有する機器の推定と消費電力の算出とを行うことができる。また、制御部２３は、処理結果の情報として、制御対象の部屋を識別する情報と、機器の名称に関する情報と、消費電力の変動量の情報とを対応付けて、第２記憶部２２に格納されている分類結果テーブルに書き込むことができる。制御部２３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサである。制御部２３が実行する処理方法の詳細については後述する。

入力部２４は、第２記憶部２２に格納される、部屋毎の消費電力の情報の取得タイミングや電気機器特徴テーブル等の設定情報を受信することができる。入力部２４は、例えばキーボードまたはマウス等である。

出力部２５は、分類結果テーブルを出力することができる。出力部２５は、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等の表示装置である。

Ｉ／Ｆ２６は、制御部２３と消費電力計測器３を送受信可能に接続するための入出力インターフェースである。Ｉ／Ｆ２６は、制御部２３から受信した信号に基づいて、消費電力計測器３に信号を送信することができる。また、Ｉ／Ｆ２６は、消費電力計測器３から送信された信号を受信し、受信した信号に基づいて制御部２３に信号を送信することができる。

次に、本発明の実施形態における、電気機器の推定方法について説明する。

電気機器は、ＤＲに応答しやすい機器と、ＤＲに応答しにくい機器とに大別することができる。前者の例としては、需要家が手動で電源のオンオフ制御できる照明器具を挙げることができる。後者の例としては、水槽、ルータ、冷蔵庫等を挙げることができる。

図３は、各種電気機器の消費電力パターンの一例を示す図である。なお、以降で説明する消費電力パターンは、消費電力の時系列情報を意味する。図３において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図３（ａ）は、照明器具の消費電力パターン、図３（ｂ）は、水槽の消費電力パターン、図３（ｃ）は、ルータの消費電力パターン、図３（ｄ）は、冷蔵庫の消費電力パターンを示している。

照明器具は、ユーザが使用したいときにだけ使用する電気機器の一例である。図３（ａ）に示すように、照明器具の消費電力パターンは、照明器具の電源のオンオフ制御を行ったときに電気機器の消費電力が増減するようなパターンとなっている。

水槽は、槽内で魚等の生物が生息できる環境を維持できるように常時駆動させる、ヒータ、フィルタまたはエアポンプ等を備えた機器である。図３（ｂ）に示すように、水槽の消費電力パターンは、消費電力の顕著な増減が起こらないため、消費電力量がほぼ一定の状態で推移するパターンを示している。

ルータは、情報の送受のために常時駆動させる通信機器の一例である。図３（ｃ）に示すように、ルータの消費電力パターンは、水槽と同様に消費電力の顕著な増減が起こらないため、消費電力量がほぼ一定の状態で推移するパターンを示している。なお、図３（ｂ）および図３（ｃ）に示すように、ルータはヒータを持たないため、水槽よりも消費電力が小さいことが多い。

冷蔵庫は、冷蔵温度を制御するために、インバータ制御により自動でオンオフ動作が行われる機器である。図３（ｄ）に示すように、冷蔵庫の消費電力パターンは、インバータ制御に応じて消費電力が自動的に増減するパターンを示している。

図４は、部屋全体の消費電力パターンの一例を示す図である。図４において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図４（ａ）は、照明器具と水槽とを有する部屋Ａの消費電力パターン、図４（ｂ）は、照明器具とルータとを有する部屋Ｂの消費電力パターン、図４（ｃ）は、電気機器として照明器具と冷蔵庫とを有する部屋Ｃの消費電力パターンを示している。

部屋Ａでは、図４（ａ）に示すように、照明器具による消費電力と水槽による消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。図４（ａ）を参照すれば、消費電力のレベルがベースレベル、すなわち手動による電源のオンオフ制御によらず、定常的に使用される電力レベルよりも高くなっている時間帯に照明器具が使用されていることがわかる。

部屋Ｂでは、図４（ｂ）に示すように、照明器具による消費電力とルータによる消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。図４（ｂ）を参照すれば、消費電力のレベルがベースレベルよりも高くなっている時間帯に照明器具が使用されていることがわかる。なお、ルータの消費電力は水槽の消費電力よりも小さいため、部屋Ｂの消費電力のベースレベルは部屋Ａの消費電力のベースレベルよりも低くなっている。

部屋Ｃでは、図４（ｃ）に示すように、照明器具による消費電力と冷蔵庫による消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。照明器具、冷蔵庫のいずれがオンとなっても消費電力が増加するため、図４（ｃ）によれば、消費電力のレベルがベースレベルよりも高くなっている時間帯、すなわち消費電力のピークを２つ有する消費電力パターンとなっている。効果的なＤＲを実現するためには、２つのピークのうちいずれが照明器具によるもので、いずれが冷蔵庫によるものなのかを区別できることが好ましい。

次に、本発明の実施形態における情報処理方法について説明する。

図５および図６は、本発明の実施形態における、情報処理方法の一例を示すフローチャートである。

まず、図５に示すように、設定部３１は、部屋毎の消費電力の情報の取得タイミングを設定する（Ｓ１０１）。具体的には、設定部３１は、入力部２４に入力された、部屋毎の消費電力の情報の取得タイミングに関する各種の設定情報を第２記憶部２２に格納する。

図７は、本発明の実施形態における、取得タイミングに関する設定情報の一例である。図７（ａ）に示すように、例えば、取得開始時刻ｔ_０として「１７時００分」、取得間隔Δｔとして「１分」、取得回数ｎ_ｍａｘとして「１２０回」、取得頻度として「毎日」が入力部２４に入力されると仮定する。上述のように仮定すると、１頻度あたりのデータ取得期間を示す取得期間ｔ_ｐは、Δｔ×ｎ_ｍａｘ＝１分×１２０回＝１２０分（２時間）と算出される。そして、取得部３２は、消費電力計測器３が１７時００分から１９時００分まで各部屋の消費電力のデータを１分おきに毎日計測したデータを、インターネット２０を介してＩ／Ｆ２６で受信し、受信したデータを第２記憶部２２に格納するように制御することができる。

なお、図７（ａ）ではパラメータの一つに取得回数を用いたが、取得回数の代わりに上述の取得期間ｔ_ｐを用いることもできる。取得回数の代わりに取得期間ｔ_ｐを用いる場合は、図７（ｂ）に示すように、取得回数ｎ_ｍａｘとして「１２０回」を設定する代わりに、取得期間ｔ_ｐとして「２時間」を設定する。この場合、取得回数ｎ_ｍａｘは、ｔ_ｐ／Δｔ＝１２０分／１分＝１２０回と算出される。これにより、消費電力計測器３により１７時００分から１９時００分まで、各部屋の消費電力のデータを１分おきに毎日計測することができる。

続いて、消費電力計測器３は、設定された取得タイミングに基づいて、クランプ８から抽出された電流から、部屋毎の消費電力を時系列で計測する（Ｓ１０２）。これにより、部屋毎の消費電力の時間変化である消費電力パターンを得ることができる。

図８は、本発明の実施形態における、部屋５ａおよび部屋５ｂの消費電力パターンの一例を示す図である。図８において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図８（ａ）は、部屋５ａの消費電力パターン、図８（ｂ）は、部屋５ｂの消費電力パターンを示している。

再び図５に戻り、消費電力計測器３は、計測した各部屋５の消費電力の情報をＩ／Ｆ１０からアクセスポイント１１に転送する。そして、消費電力計測器３は、アクセスポイント１１からインターネット２０を経由して情報処理装置１のＩ／Ｆ２６に送信する。そして、取得部３２は、Ｉ／Ｆ２６を通じて消費電力計測器３から送信された各部屋の消費電力の時系列情報を受信し、受信した各部屋の消費電力の時系列情報を、第２記憶部２２に格納する（Ｓ１０３）。

続いて、算出部３３は、第２記憶部２２に格納された各部屋の消費電力の情報に基づいて、消費電力の平均値を示す平均消費電力を部屋毎に算出する（Ｓ１０４）。図８中の１点鎖線は、Ｓ１０４で算出した平均消費電力を示している。

続いて、図６を参照して説明する。図６に示すように、第１判定部３４は、各部屋５の消費電力パターンを順次参照し、需要家が入室した可能性がある部屋が存在するかどうかを判定する（Ｓ１０５）。Ｓ１０５で行う処理は、ある部屋で定常的に使用される電力に相当するレベルから消費電力が増加しているかを判定する方法の一例である。Ｓ１０５では、消費電力が平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化する電力変化が存在するか否か、すなわち以下の式（１）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。

第１判定部３４は、Ｓ１０５の判定をｎ＝１から開始し、ｎ＝ｎ_ｍａｘ（ｎ_ｍａｘは図７に示す取得回数）で判定を行った後に終了する。図７の設定情報に基づいて判定を行う場合、ｔ_０は、取得開始時刻１７：００であり、ｔ_１は、ｔ_０＋Δｔ、すなわち１７：０１である。そして、第１判定部３４は、１回の判定が終わる毎にｎの値を１ずつ加算し、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘに達するまで消費電力パターンをスキャンさせ、式（１）を満たす電力変化が存在するかどうかを順次判定していく。式（１）を満たす電力変化が存在する場合、第１判定部３４は、式（１）を満たす電力変化が存在すると判定した際に用いた時刻の情報を第２記憶部２２に記憶する。時刻の情報は、実際の時刻としても良いし、判定時に用いたｎの値としても良い。なお、式（１）を満たす電力変化が複数存在する場合は、式（１）を満たす電力変化が存在すると判定したときの各々の時刻の情報を第２記憶部２２に記憶する。

Ｓ１０５の処理の実施例を、図８を参照して説明する。図８（ａ）の消費電力パターンによれば、消費電力が平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルへ変化する傾向は存在せず、式（１）を満たす電力変化は存在しないことがわかる。一方、図８（ｂ）の消費電力パターンによれば、ｔ_ｎ−１とｔ_ｎとの間の時間帯で、消費電力が平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化しており、式（１）を満たす電力変化が存在していることがわかる。したがって、需要家が部屋５ｂに入室した可能性があると判定することができる。以上の判定処理を、部屋５ａ〜５ｄの消費電力パターンの全てについて行う。

需要家が入室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０５否定）、ｎに１を加算し（Ｓ１０６）、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えているかどうかを判定する（Ｓ１０７）。Ｓ１０７において、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えていると判定された場合（Ｓ１０７肯定）、処理を終了する。一方ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えていないと判定された場合（Ｓ１０７否定）、Ｓ１０５に戻り、再びＳ１０５の処理を実行する。

一方、需要家が入室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０５肯定）、Ｓ１０８に進む。

Ｓ１０８では、入室以前に退室があった可能性のある部屋が存在するかどうかを判定する。Ｓ１０８で行う処理は、ある部屋で定常的に使用される電力に相当するレベルに消費電力が減少しているかを判定する方法の一例である。

Ｓ１０８において、第１判定部３４は、Ｓ１０５で需要家が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎの所定時間前に、需要家が退室した可能性がある部屋が存在するかどうかを判定する。

退室した部屋と入室した部屋との距離が離れている場合、部屋の移動に相応の時間を要することが予想される。このため、Ｓ１０８では、判定を行うにあたり、部屋間の移動に要する最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘを予め設定する。最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘの設定では、部屋間の位置関係に応じて、移動元の部屋と、移動先の部屋と、部屋間の移動に要する時間とを対応付けて各々個別の値を設定するのが好ましい。上述のように設定することで、退室の検出精度の向上を図ることができるからである。しかし、電力事業者は、需要家の部屋間の位置関係の情報を有していないことが多いため、その場合は最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘを同一の値に設定しても良い。設定情報は、例えば図２に示す第２記憶部２２に格納することができる。

Ｓ１０８では、Ｓ１０５で需要家が入室した可能性があると判定された部屋以外の各部屋の消費電力パターンを参照しながら、ｔ_ｎ−ｗからｔ_ｎの間で以下の式（２）を満たし、かつ、ｔ_ｎ−ｘからｔ_ｎ−ｗの間で以下の式（３）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。ここで、時刻ｔ_ｎは、Ｓ１０５で需要家が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻である。

図８（ａ）を参照しながらＳ１０８の処理を説明する。部屋５ａと部屋５ｂとの間の移動時間として、例えば最短の所要時間としてｗ＝２（分）、最長の所要時間としてｘ＝４（分）が設定されていると仮定する。

図８（ａ）の消費電力パターンによれば、少なくともｔ_ｎ−１（ｔ_ｎの１分前）とｔ_ｎとの間の時間帯で、消費電力が平均消費電力よりも低いことがわかる。このため、式（２）を満たしていると判断することができる。

次に、図８（ａ）の消費電力パターンによれば、ｔ_ｎ−３（ｔ_ｎの３分前）とｔ_ｎー２（ｔ_ｎの２分前）との間の時間帯で、平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化していることがわかる。ここで、ｗ＝２（分）、ｘ＝４（分）が設定されている場合、ｔ_ｎの４分前からｔ_ｎの２分前までの間に式（３）を満たす消費電力の変化が存在していることがわかる。

したがって、図８（ａ）の消費電力パターンは、式（２）と式（３）との両方を満たすこととなり、需要家が部屋５ａを退室し、部屋５ｂに移動した可能性があると判定することができる。以上の判定処理を、部屋５ｃおよび部屋５ｄの消費電力パターンについても同様にして行う。

このように、ある部屋からある部屋へ移動するための最短時間ｗおよび最長時間ｘの値を設定し、設定した値に基づいて消費電力の変化が存在するか否かを判定する。このことにより、退室した部屋と入室した部屋との距離が離れている場合においても需要家の退室を推定できるため、電気機器の推定精度の向上を図ることができる。

時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０８否定）、Ｓ１０９に進む。

Ｓ１０９において、第２判定部３５は、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターン、すなわち、式（１）を満たす電力変化に対応する消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されているかどうかを判定する。消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていると判定された場合（Ｓ１０９肯定）、第２判定部３５は、Ｓ１０５で検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、Ｓ１１１に進む。一方、消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていると判定されなかった場合（Ｓ１０９否定）、Ｓ１０６に進む。

一方、時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０８肯定）、Ｓ１０５で検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、Ｓ１１０に進む。

Ｓ１１０において、第１判定部３４は、Ｓ１０３で第２記憶部２２に格納した消費電力パターンから、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターン、すなわち、需要家が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎを含む、所定の時間範囲の消費電力パターンを抽出する。そして、抽出した消費電力パターンを第２記憶部２２に登録する。

図９は、本発明の実施形態における、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンを登録する方法の一例を示す図である。

まず、設定部３１は、登録する消費電力パターンの時間帯として、Ｓ１０８の判定を行った対象である時刻ｔ_ｎよりも前の所定の時間帯Ｔ_{ｂｅｆｏｒｅ}、および時刻ｔ_ｎよりも後の所定の時間帯Ｔ_{ａｆｔｅｒ}を予め設定する。なお、時刻ｔ_ｎの時点では、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化している。そのため、Ｔ_{ａｆｔｅｒ}よりもＴ_{ｂｅｆｏｒｅ}の方を長くするのが好ましい。Ｔ_{ａｆｔｅｒ}よりもＴ_{ｂｅｆｏｒｅ}の方を長くすることによって、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンを取得するのが容易となる。

続いて、第１判定部３４は、Ｓ１０８の判定を行った対象である時刻ｔ_ｎからＴ_{ｂｅｆｏｒｅ}だけ遡った時刻から、時刻ｔ_ｎからＴ_{ａｆｔｅｒ}が経過した時刻までの時間帯（Ｔ_{ａｆｔｅｒ}＋Ｔ_{ｂｅｆｏｒｅ}）に対応する消費電力パターン、すなわち、
式（４）；

ただし

を満たす消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）を、Ｓ１０３で第２記憶部２２に格納した消費電力パターンの中から抽出する。

続いて、第１判定部３４は、抽出した消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）を一登録単位の登録データとして第２記憶部２２に格納する。ここで、登録データは、計測時刻と消費電力とを対応付けた状態で第２記憶部２２に記憶されている。また、登録データは、新たな登録が行われるたびに蓄積されていき、登録数が蓄積に従い増加していく。このように、式（４）を満たす消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）を、抽出し、登録することにより、Ｓ１０５およびＳ１０８の判定に用いる所定の時間間隔（図７に示す取得間隔Δｔ）に関わらず、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化することを示す時系列情報を抽出することができる。

Ｓ１１０で消費電力パターンを登録した後、算出部３３は、需要家が退室した可能性があると判定した部屋および需要家が入室した可能性があると判定した部屋における消費電力の変動量を算出する（Ｓ１１１）。具体的には、図８の消費電力パターンに基づいて、需要家が入室または退室した可能性があると判定した時間帯における消費電力の高低差を算出することにより、照明器具の消費電力を算出することができる。また、図８の消費電力パターンに基づいて、ある時刻における総消費電力量から算出した照明器具の消費電力量を差し引くことにより、照明器具以外の消費電力量を算出することができる。

入室した部屋の照明器具の消費電力の算出方法の一例として、例えば需要家が入室した可能性があると判定した時刻をｔ_ｎとして、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ−１）を算出し、算出した値を需要家が入室した可能性がある部屋の照明器具の消費電力変動量とすることもできる。あるいは、別の一例として、所定の設定値ｍを用いて、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ＋ｍ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_{ｎ−１−ｍ}）を変動量とすることもできる。後者の方法によれば、広い時間範囲で差分を求めることができるため、より正確に変動量を算出することができる。
退室した部屋の照明器具の消費電力の算出方法の一例として、例えば需要家が入室した可能性があると判定した時刻をｔ_ｎとして、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ―ｘ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ）を算出し、算出した値を需要家が退室した可能性がある部屋の照明器具の消費電力量とすることもできる。あるいは、別の一例として、所定の設定値ｍを用いて、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_{ｎ―ｘ−ｍ}）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ＋ｍ）を変動量とすることもできる。後者の方法によれば、広い時間範囲で差分を求めることができるため、より正確に変動量を算出することができる。

図１０は、本発明の実施形態における、分類結果テーブルの一例を示す図である。算出部３３は、算出した部屋毎の照明器具の消費電力量と、照明器具以外の消費電力量を値とを第２記憶部２２に格納する。また、分類結果テーブルを出力部２５に出力することもできる。

このように、本発明の実施形態によれば、部屋毎の消費電力パターンから、一方の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変動する所定時間前に、他方の部屋の消費電力が高いレベルから低いレベルに変動したことを検知する。このことにより、需要家の部屋間の移動があったことを推定することができる。そして、このときの消費電力の変動量を算出することで、アンケート調査を用いることなく部屋毎の照明器具による消費電力を他の電気機器と区別して算出することができる。

また、図３および図４に示す消費電力パターンの例では、消費電力の変動がない時間帯では消費電力がほぼ一定であるとして説明したが、実際の消費電力パターンはノイズを含むため、図８に示すように、消費電力がノイズにより変化している。このため、ノイズによる変化の仕方によっては、式（１）〜式（３）の判定基準を満足してしまい、誤った判定が行われることがある。本発明の実施形態によれば、部屋毎の消費電力パターンから、一方の部屋の消費電力が、一方の部屋の平均値よりも低いレベルから高いレベルに変動する所定時間前に、他方の部屋の消費電力が、他方の部屋の平均値よりも高いレベルから低いレベルに変動したことを検知する。このことにより、ノイズによる変動による誤判断の可能性を抑えることができるため、判定精度の向上を図ることができる。

図１１は、需要家が部屋を移動する様子の一例を示す図である。図１１（ａ）は、移動する前に部屋Ａに需要家が一人おり、部屋Ｂに需要家がいない場合、図１１（ｂ）は、移動する前に部屋Ａに需要家が二人おり、部屋Ｂに需要家がいない場合、図１１（ｃ）は、移動する前に部屋Ａに需要家が一人おり、部屋Ｂに需要家が一人いる場合を示す図である。

図１１（ａ）の場合では、部屋Ａにいる一人の需要家が部屋Ｂに移動する際に、部屋Ａの照明をオフにして部屋Ｂに移動し、部屋Ｂに入室してから部屋Ｂの照明をオンにする。すると、部屋ＡおよびＢの各々について、図１１（ａ）の右側に示す消費電力パターンを得ることができる。

図１１（ｂ）の場合では、部屋Ａにいる一人の需要家が部屋Ｂに移動しても、部屋Ａにはまだ需要家が一人残っているため、部屋Ａを退室した需要家は、部屋Ａの照明をオフにしない。そのため、図１１（ｂ）の右側に示す消費電力パターンに示すように、部屋Ｂの消費電力は低いレベルから高いレベルに変化するものの、部屋Ａの消費電力は高いレベルから低いレベルに変化しない。その結果、図６のＳ１０８では、入室以前に退室があった可能性のある部屋は存在しないと判定されるため、部屋Ｂの消費電力の変化が照明器具によるものと推定することが困難となる。

これに対して、本発明の実施形態によれば、取得部が取得した消費電力パターンが、第１の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化する所定時間前に、第２の部屋の消費電力が高いレベルから低いレベルに変化することを示す場合に、取得した消費電力パターンのうち、第１の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンを第２記憶部２２に登録しておく。これにより、需要家が照明をオフにせずに退室したときなど、需要家が退室したことが消費電力パターンの変動に反映されなかった場合であっても、登録された消費電力パターンと照合することにより、取得した消費電力の変動が照明器具によるものと推定することができる。

部屋毎に設けられている照明器具は、頻繁に取り換えるものではないため、算出される照明器具の消費電力値は所定の確率分布に従っていることがある。よって、分類結果テーブルの情報を統計データとして蓄積させていくことにより、部屋毎の照明器具の消費電力値をより正確に見積もることが可能となる。また、例えば、需要家がある照明器具を消費電力の異なる別の種類の照明器具に交換すると、消費電力値の統計データもそれに合わせて変化する。このため、電力事業者側で需要家が照明器具を変更したことを検知し、把握することも可能である。

本発明の実施形態によれば、電力事業者は、算出した照明器具の消費電力量の情報に基づいて電力料金を決定することができる。電力事業者は、例えばピーク時間帯の電力料金を高くした料金プランや、顧客が減らした電力需要に対して対価を支払うようにする料金プラン等を設定することができる。

また、電力事業者から、設定した料金プランとともに照明器具の消費電力量の情報を併せて需要家に提示することもできる。この方法によれば、需要家にとっては、自身の照明器具の消費電力量を把握することができるため、料金プランを決定する際の材料として活用することができる。また、電力事業者にとっては、照明器具の節電を需要家に促しやすくなるため、ピーク時間帯における電力消費の低減を図ることができる。

また、電力事業者は、例えば、算出した照明器具の消費電力量と、家庭内の機器毎の消費電力量の割合を示す統計情報（例えば、ＵＲＬ：http://setsuden-lab.com/setsuden -kiso1.html等）とに基づいて、手動でオンオフ制御が可能な機器全体の消費電力量を推定し、推定した消費電力量に基づいて電力料金プランを決定することもできる。

以上説明した、電力料金を決定や、料金プラン等の設定、および需要家への照明器具の消費電力量の情報の情報提示は、図１に示す情報処理装置１が行うこともできる。

（第１の変形例）
次に、本発明の実施形態における、情報処理方法の第１の変形例について説明する。なお、第１の変形例を実現するための情報処理システムは、図１および図２に例示されている情報処理システムの構成を用いることができるため、説明を省略する。

これまで説明した本発明の実施形態では、需要家が第２の部屋を退室したことが消費電力パターンの変動に反映されなかった場合に、取得した消費電力パターンを、予め登録しておいた、第１の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンと照合することによって需要家が第１の部屋に入室したことを推定する。これに対して第１の変形例では、需要家が第１の部屋に入室したことが消費電力パターンの変動に反映されなかった場合に、取得した消費電力パターンを、予め登録しておいた、第２の部屋の消費電力が高いレベルから低いレベルに変化したことを示す消費電力パターンと照合することによって需要家が第２の部屋を退室したことを推定する。

図１２は、本発明の実施形態における、情報処理方法の第１の変形例を示すフローチャートである。Ｓ１０４までの処理は、図５と略同様である。

図１２に示すように、第１判定部３４は、各部屋５の消費電力パターンを順次参照し、需要家が退室した可能性がある部屋が存在するかどうかを判定する（Ｓ１０５ａ）。Ｓ１０５ａでは、消費電力が平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化する電力変化が存在するか否か、すなわち式（２）および式（３）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。

需要家が退室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０５ａ否定）、Ｓ１０６に進む。Ｓ１０６およびＳ１０７の処理は、図６で説明した処理と略同様であるので説明を省略する。

一方、需要家が退室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０５ａ肯定）、Ｓ１０８ａに進む。

Ｓ１０８ａにおいて、第１判定部３４は、Ｓ１０５ａで需要家が退室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎの後に、需要家が入室した可能性がある部屋が存在するかどうかを判定する。Ｓ１０８ａでは、Ｓ１０５ａで需要家が退室した可能性があると判定された部屋以外の各部屋の消費電力パターンを参照しながら、式（１）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。ここで、時刻ｔ_ｎは、Ｓ１０５ａで需要家が退室した可能性があると判定した際に用いた時刻である。

時刻ｔ_ｎの後に需要家が入室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０８ａ否定）、Ｓ１０９ａに進む。

Ｓ１０９ａにおいて、第２判定部３５は、消費電力が高いレベルから低いレベルに変化したことを示す消費電力パターン、すなわち、式（２）および式（３）を満たす電力変化に対応する消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されているかどうかを判定する。消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていると判定された場合（Ｓ１０９ａ肯定）、第２判定部３５は、Ｓ１０５ａで検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、Ｓ１１１に進む。一方、消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていると判定されなかった場合（Ｓ１０９ａ否定）、Ｓ１０６に進む。

一方、時刻ｔ_ｎの後に需要家が入室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０８ａ肯定）、Ｓ１０５ａで検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、Ｓ１１０ａに進む。

Ｓ１１０ａにおいて、第１判定部３４は、Ｓ１０３で第２記憶部２２に格納した消費電力パターンから、消費電力が高いレベルから低いレベルに変化したことを示す消費電力パターン、すなわち、需要家が退室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎを含む、所定の時間範囲の消費電力パターンを抽出する。そして、抽出した消費電力パターンを第２記憶部２２に登録する。登録方法としては、図９で説明した方法と略同様の方法を用いることができる。

Ｓ１１０ａの処理の後、Ｓ１１１に進む。Ｓ１１１における処理は、図６で説明した処理と略同様である。

再び図１１に戻り、図１１（ｃ）の場合では、部屋Ａにいる一人の需要家が部屋Ｂに移動しても、部屋Ｂには既に需要家が一人いるため、部屋Ｂの照明はオンのままである。そのため、図１１（ｃ）の右側に示す消費電力パターンに示すように、部屋Ａの消費電力は高いレベルから低いレベルに変化するものの、部屋Ｂの消費電力には大きな変化はみられない。その結果、図６のＳ１０５では、入室があった可能性のある部屋は存在しないと判定されるため、部屋Ａの消費電力の変化が照明器具によるものと推定することが困難となる。

これに対して、第１の変形例によれば、取得部が取得した消費電力パターンが、第２の部屋の消費電力が高いレベルから低いレベルに変化した後に、第１の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化することを示す場合に、取得した消費電力パターンのうち、第２の部屋の消費電力が高いレベルから低いレベルに変化したことを示す消費電力パターンを第２記憶部２２に登録しておく。これにより、需要家が、照明がオンになっている部屋に入室したときなど、需要家が入室したことが消費電力パターンの変動に反映されなかった場合であっても、登録された消費電力パターンと照合することにより、取得した消費電力の変動が照明器具によるものと推定することができる。

（第２の変形例）
次に、本発明の実施形態における情報処理システムの動作の第２の変形例について説明する。なお、第１の変形例を実現するための情報処理システムは、図１および図２に例示されている情報処理システムの構成を用いることができるため、説明を省略する。

第２の変形例では、需要家が第２の部屋を退室したことが消費電力パターンの変動に反映されなかった場合に、予め登録しておいた、第１の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化した後の消費電力パターンを用いて需要家が入室したことを推定することを特徴としている。

図１３は、本発明の実施形態における情報処理方法の第２の変形例を示すフローチャートである。Ｓ１０４までの処理は、図５と略同様である。

Ｓ１０８において、時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０８肯定）、第２判定部３５は、Ｓ１０５で検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、入室後の消費電力パターンを抽出し、登録する（Ｓ２０１）。

需要家は、入室して照明器具をオンにした後に、テレビやエアコン等の、需要家が手動で電源のオンオフ制御できる電気機器を使用することが想定され、電気機器を使用することにより、消費電力の上昇が観測される可能性がある。また、入室直後に使用する電気機器は、一般的には数種類に限られることが多い。このため、入室したと推定されるタイミングの後の消費電力パターンを抽出し、登録することにより、第１の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化した場合に、その変化が入室によるものと推定しやすくなる。

図１４は、本発明の実施形態の第２の変形例における、部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化した後の消費電力パターンを登録する方法の一例を示す図である。図１４に示すように、Ｓ２０１では、登録する消費電力パターンの時間帯として、所定の時間帯Ｔ_{ａｆｔｅｒ}を予め設定しておく。そして、Ｓ１０８の判定を行った対象である時刻ｔ_ｎからＴ_{ａｆｔｅｒ}が経過するまでの時間帯に対応する消費電力パターン、すなわち、
式（５）；

ただし

を満足する消費電力パターンｒ’_ｊ，ｉ（ｔ）を、Ｓ１０３で第２記憶部２２に格納した消費電力パターンの中から抽出する。そして、抽出した消費電力パターンｒ’_ｊ，ｉ（ｔ）を登録データとして第２記憶部２２に格納する。このとき、登録データは、計測時刻と消費電力とを対応付けた状態で格納されている。また、登録データは、新たな登録が行われるたびに蓄積されていき、登録数が蓄積に従い増加していく。

図１３に戻り、Ｓ２０１で入室後の消費電力パターンを登録した後、Ｓ１１１に進む。Ｓ１１１で実行する処理は、図５のＳ１１１における処理と同様である。

一方、Ｓ１０８において、時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０８否定）、第２判定部３５は、第２記憶部２２を参照して、入室後の消費電力パターンの登録数が所定の閾値Ｎ_ｔｈを超えているかどうか、すなわち以下の式（６）を満たすかどうかを判定する。（Ｓ２０２）。

ここで、閾値Ｎ_ｔｈは、入室後の消費電力パターンが登録されているかどうかを判定するために十分な量の消費電力パターンが蓄積されているかどうかを判定するための基準として用いられ、例えばＮ_ｔｈ＝１０である。本発明の情報処理システムの導入開始時には、第２記憶部２２に登録される消費電力パターンの登録数が少ない。このため、入室後の消費電力パターンに変化がみられた場合に、需要家による電気機器の操作によるものなのか、あるいは需要家を介さずに自動でオンオフ動作する電気機器によるものなのかを区別することが困難となる可能性がある。

そこで、入室後の消費電力パターンの登録数が所定の閾値Ｎ_ｔｈを超えている場合に、入室後の消費電力パターンが登録されているかどうかを判定する。これにより、ある程度消費電力パターンが蓄積された後に判定を行うことができるため、判定精度の向上を図ることができる。

入室後の消費電力パターンの登録数が閾値Ｎ_ｔｈを超えていると判定されなかった場合（Ｓ２０２否定）、Ｓ１０６に移る。一方、入室後の消費電力パターンの登録数が閾値Ｎ_ｔｈを超えていると判定された場合（Ｓ２０２肯定）、Ｓ２０３に移る。

需要家が入室した部屋では、需要家が使用する電気機器の種類によって、消費電力パターンの変化の仕方が異なる。また、需要家が電気機器を使用しない場合や、需要家を介さずに自動でオンオフ動作する電気機器が動作する場合もある。このため、Ｓ２０１で登録した、需要家が入室した後の消費電力パターンの変化は、一様ではなく、時刻ｔ_ｎからＴ_{ａｆｔｅｒ}が経過するまでの時間帯に対応する消費電力パターンは、大別して複数の種類が存在する。さらに、Ｓ１０８で誤って肯定と判定され、Ｓ２０１で消費電力パターンが抽出され、登録される可能性もある。

そこで、Ｓ２０３では、第２記憶部２２に登録されている入室後の消費電力パターンを、距離（類似度）に基づいて複数のグループに分類、すなわちクラスタリングする処理を行う。そして、Ｓ１０８で誤って肯定と判定され、Ｓ２０１で抽出された消費電力パターンを除外する処理を行う。クラスタリングの方法としては種々の方法が知られており、特定の方法に限定するものではない。以下に、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いたクラスタリング方法の一例について説明する。

図１５は、クラスタリング方法の一例を示すフローチャートである。

まず、第２判定部３５は、第２記憶部２２に登録されている複数の入室後の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）の中から、ランダムにｋ個（ｋは所定の数）の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）を選択する。そして、選択した消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）の各々を代表点ｃ_１（ｔ）、ｃ_２（ｔ）、・・・ｃ_ｋ（ｔ）として設定する（Ｓ４０１）。

続いて、第２判定部３５は、第２記憶部２２に登録されている、すべての入室後の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）の各々について、代表点ｃ_１（ｔ）、ｃ_２（ｔ）、・・・ｃ_ｋ（ｔ）のうち、代表点との距離ｄｉｓｔ（ｄ_ｊ，ｉ（ｔ）、ｃ_ｎ（ｔ））、すなわち
式（７）：

ｎ＝１，２，３・・・，k
が最小となるような代表点を選択し、割り当てることにより、クラスタを生成する（Ｓ４０２）。クラスタとは、入室後の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）をグループ化した場合の各々のグループである。

続いて、第２判定部３５は、代表点の割り当てに変化があるクラスタが存在するかどうかを判定する（Ｓ４０３）。なお、Ｓ４０３の判定が１回目である場合は、代表点の割り当てに変化がないものとみなす。代表点の割り当てに変化があると判定された場合（Ｓ４０３肯定）、第２判定部３５は、クラスタ毎に、重心となる入室後の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）を選択し、代表点ｃ_１（ｔ）、ｃ_２（ｔ）、・・・ｃ_ｋ（ｔ）を再設定する（Ｓ４０４）。そして、Ｓ４０２の処理を再び行う。Ｓ４０２〜Ｓ４０４の処理を繰り返していくと、次第に代表点の変化が小さくなっていく。代表点の割り当てに変化がないと判定された場合（Ｓ４０３否定）、クラスタリングが完了し、Ｓ４０５に進む。

Ｓ４０５において、第２判定部３５は、所定の数以下の入室後の消費電力パターンで構成されるクラスタが存在するかどうかを判定する。具体的には、クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの数が、全登録数に対する割合が所定の割合以下であるか否かによって判定する。あるいは、クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの数が、所定の数以下であるか否かによって判定する。

所定の数以下の入室後の消費電力パターンで構成されるクラスタが存在しない場合（Ｓ４０５否定）、Ｓ２０４に進む。一方、所定数以下の入室後の消費電力パターンで構成されるクラスタが存在する場合（Ｓ４０５肯定）、Ｓ４０６に進み、当該クラスタをＳ２０４での判定対象から除外する。その後、図１３のＳ２０４に進む。

このように、所定の数以下の入室後の消費電力パターンで構成されるクラスタが存在しない場合に、Ｓ２０４での判定対象から除外することにより、Ｓ１０８で誤って肯定と判定されたためにＳ２０１で抽出された消費電力パターンを予め除外しておくことが可能となる。これにより、Ｓ２０４の処理の短縮化を図ることができる。

図１３に戻り、Ｓ２０４では、第２判定部３５は、Ｓ２０１で抽出した入室後の消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが、第２記憶部２２に登録されているかどうかを判定する。

具体的には、例えば、Ｓ２０３で生成したクラスタ毎に判定を行い、既に登録されている、Ｓ２０３で除外した消費電力パターンを除くすべての入室後の消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）について、クラスタを構成する入室後の消費電力パターンをｄ_{ｊ，ｉ，ｍ}（ｔ）、クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの標準偏差をσ（ｔ）としたときに、ｄ_{ｊ，ｉ，ｍ}（ｔ）±｛σ（ｔ）の自然数倍｝の範囲、すなわち以下の式（８），式（９）および式（１０）を満たすかどうかをクラスタ毎に判定する。
式（８）：

ｍ：クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの識別番号
ｐ：任意の自然数（１，２，３・・・）
σ（ｔ）：クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの標準偏差

式（９）：

式（１０）：

Ｍ：クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの総数
なお、ｄ_{ｊ，ｉ，ｍ}（ｔ）をクラスタの代表点のみに限定することもできる。この方法によれば、式（８）の判定回数を減らすことができるため、処理速度の向上を図ることができる。

Ｓ２０１で抽出した入室後の消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが、第２記憶部２２に登録されていると判定された場合（Ｓ２０４肯定）、Ｓ１１１に進む。このとき、判定されていないクラスタについては判定を省略することができる。Ｓ１１１、Ｓ１０６およびＳ１０７で実行する処理は、図６のＳ１１１における処理と略同様である。

一方、全てのクラスタを構成する消費電力パターンについて、Ｓ２０１で抽出した入室後の消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが、第２記憶部２２に登録されていないと判定された場合（Ｓ２０４否定）、Ｓ１０６に進む。Ｓ１０６およびＳ１０７で実行する処理は、図６のＳ１１１における処理と略同様である。

（第３の変形例）
次に、本発明の実施形態における情報処理方法の第３の変形例について説明する。なお、第３の変形例を実現するための情報処理システムについても、図１および図２に例示されている情報処理システムの構成を用いることができるため、説明を省略する。

第２の変形例では、需要家の入室後の消費電力パターンを予め登録しておき、入室後の消費電力パターンの登録数が所定の閾値Ｎ_ｔｈを超えている場合に、入室後の消費電力パターンが登録されているかどうかを判定する。これに対して第３の変形例では、入室があった可能性のある部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンを予め登録しておき、登録数が所定の閾値Ｎ_ｔｈを超えている場合に、入室後の消費電力パターンが登録されているかどうかを判定することを特徴としている。

図１６は、本発明の実施形態における、情報処理装置による処理の第３の変形例を示すフローチャートである。Ｓ１０４までの処理は、図５と略同様である。

Ｓ１０８において、時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０８肯定）、第２判定部３５は、Ｓ１０５で検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、入室があった可能性のある部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンを抽出し、登録する（Ｓ５０１）。登録する方法としては、図９で例示した方法を用いることができるため、説明は省略する。Ｓ５０１で消費電力パターンを登録した後、Ｓ１１１に進む。Ｓ１１１で実行する処理は、図６のＳ１１１における処理と同様である。

一方、Ｓ１０８において、時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０８否定）、第２判定部３５は、第２記憶部２２を参照して、入室があった可能性のある部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンの登録数ｎ’_ｊ，ｉが所定の閾値Ｎ’_ｔｈを超えているかどうか、すなわち、以下の式（１１）を満たすかどうかを判定する。（Ｓ５０２）。

ここで、閾値Ｎ’_ｔｈは、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンが登録されているかどうかを判定するために十分な量の消費電力パターンが蓄積されているかどうかを判定するための基準として用いられ、例えばＮ’_ｔｈ＝１０である。

消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンの登録数が閾値Ｎ’_ｔｈを超えていると判定されなかった場合（Ｓ５０２否定）、Ｓ１０６に移る。一方、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンの登録数が閾値Ｎ’_ｔｈを超えていると判定された場合（Ｓ５０２肯定）、Ｓ５０３に移る。

Ｓ５０３では、第２記憶部２２に登録されている、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンをクラスタリングする処理を行う。そして、Ｓ１０８で誤って肯定と判定され、Ｓ５０１で抽出された消費電力パターンを除外する処理を行う。クラスタリングの方法は、第１の変形のＳ２０３で説明した方法と同様の方法を用いることができるため、説明は省略する。Ｓ５０３の処理後は、Ｓ５０４に進む。

Ｓ５０４では、第２判定部３５は、消費電力パターンｒ’_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが、第２記憶部２２に登録されているかどうかを判定する。Ｓ５０４における判定方法としては、第１の変形例のＳ２０４で説明した方法と同様の方法を用いることができるため、説明は省略する。

消費電力パターンｒ’_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていると判定された場合（Ｓ５０４肯定）、Ｓ１１１に進む。Ｓ１１１、Ｓ１０６およびＳ１０７で実行する処理は、図５および図１１のＳ１１１における処理と略同様である。一方、消費電力パターンｒ’_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていないと判定された場合（Ｓ５０４否定）、Ｓ１０６に進む。Ｓ１０６およびＳ１０７で実行する処理は、図５、および図６のＳ１１１における処理と略同様である。

第２の変形例によれば、消費電力が低いレベルから高いレベルに変化したことを示す消費電力パターンが登録されているため、消費電力パターンのプロファイルの判別が比較的容易である。このため、例えば需要家が入室した直後に照明器具以外の電気機器を操作しなかったときなど、入室後の消費電力の顕著な変化が取得できない場合においても登録データとの照合を容易に行うことができる。

（第４の変形例）
次に、本発明の実施形態における情報処理システムの動作の第３の変形例について説明する。なお、第３の変形例を実現するための情報処理システムについても、図１および図２に例示されている情報処理システムの構成を用いることができるため、説明を省略する。

図１７は、本発明の実施形態における、情報処理装置による処理の第３の変形例を示すフローチャートである。Ｓ１０４までの処理は、図５と略同様である。

図６に示す本発明の実施形態では、Ｓ１０５で需要家が入室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合に、Ｓ１０８において、需要家が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎの所定時間前に、需要家が退室した可能性がある部屋が存在するかどうかを判定している。これに対して第４の変形例では、図１７に示すように、Ｓ１０５で需要家が入室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合に、Ｓ１０９に進み、Ｓ１０５における判定の根拠とした式（１）を満たす電力変化に対応する消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されているかどうかを判定する。そして、消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていると判定されなかった場合に、Ｓ１０８に進み、入室以前に退室があった可能性のある部屋が存在するかどうかを判定する。

この方法によれば、退室があった可能性のある部屋が存在するかどうかを判定する処理を、第２記憶部２２を検索する処理の後段に配置しているため、特に検索対象とする部屋の数が多い場合に処理速度の短縮化を図ることができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、図６では、Ｓ１０５の処理を行った後にＳ１０８の処理を行っているが、Ｓ１０８の処理を行った後にＳ１０５の処理を行うこともできる。

また、Ｓ１０８の処理では、ある部屋からある部屋へ移動するための最短時間ｗおよび最長時間ｘの値を設定し、設定した値に基づいて消費電力の変化が存在するか否かを判定する例について説明したが、ｗのみをｗ＝０と設定することもできる。ｗ＝０と設定することにより、移動先の部屋の側で移動元の部屋の照明をオフにすることができる場合（例えば、移動元の部屋が階段である場合等）においても、消費電力の変化が照明器具によるものと判定することができる。

また、第２の変形例および第３の変形例では、第２記憶部２２に登録されている消費電力パターンをクラスタリングする処理を行っているが、当該処理を省略することもできる。

また、照明器具の電源をオフにすることにより定常的に使用される電力に相当するレベルへ減少する消費電力パターン、または照明器具の電源をオンにすることにより定常的に使用される電力に相当するレベルから増加する消費電力パターンが予め取得できている場合では、当該消費電力パターンを第２記憶部２２に登録しておき、照合する際のレファレンスとして用いることもできる。この方法によれば、図６に示すＳ１０５およびＳ１０８の処理を省略することができる。

１：情報処理装置
２：分電盤
３：消費電力計測器
４：家屋
５，５ａ〜５ｄ：部屋
６，６ａ〜６ｄ：スイッチ
７：電力配線
８：クランプ
９，９ａ〜９ｄ：スイッチ
１０：Ｉ／Ｆ
１１：アクセスポイント
２０：インターネット
２１：第１記憶部
２２：第２記憶部
２３：制御部
２４：入力部
２５：出力部
２６：Ｉ／Ｆ
３１：設定部
３２：取得部
３３：算出部
３４：第１判定部
３５：第２判定部

Claims

第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化する所定時間前に、前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化した場合に、前記第１の部屋又は前記第２の部屋の消費電力の時系列情報を記憶する記憶部と、
特定時間の消費電力の変化が、前記記憶部に記憶されている前記第１の部屋又は前記第２の部屋の消費電力の時系列情報に対応する場合に、前記特定時間の消費電力の変化が照明器具によるものと判定する判定部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
前記記憶部は、前記第１の部屋若しくは前記第２の部屋で定常的に使用される電力に相当するレベルへ減少する消費電力の変化、又は前記第１の部屋若しくは前記第２の部屋で定常的に使用される電力に相当するレベルから増加する消費電力の変化の後の時系列情報を記憶することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化する所定時間前に、前記第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化しなかった場合に、前記特定時間の消費電力の変化が照明器具によるものかどうかを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化した所定時間後に、前記第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化しなかった場合に、前記特定時間の消費電力の変化が照明器具によるものかどうかを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
前記記憶部は、前記情報を一登録単位として記憶し、
前記判定部は、前記情報の登録数が所定の第１の閾値を超えている場合に、前記特定時間の消費電力の変化が照明器具によるものかどうかを判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
前記判定部は、前記記憶部に記憶されている前記情報をクラスタリングし、前記クラスタリングによって得られるクラスタのうち、含まれる前記情報の数が所定の第２の閾値以下のクラスタを、前記判定部が判定する対象から除外することを特徴とする請求項３又は４に記載の情報処理装置。
情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化する所定時間前に、前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化した場合に、前記第１の部屋又は前記第２の部屋の消費電力の時系列を記憶し、
特定時間の消費電力の変化が、記憶されている前記第１の部屋又は前記第２の部屋の消費電力の時系列情報に対応する場合に、前記特定時間の消費電力の変化が照明器具によるものと判定する、
ことを特徴とする情報処理方法。
消費電力を計測する計測器と、
前記計測器により計測された前記消費電力の変化のうち、第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化する所定時間前に、前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化した場合に、前記第１の部屋又は前記第２の部屋の消費電力の時系列情報を記憶する記憶部と、
特定時間の消費電力の変化が、前記記憶部に記憶されている前記第１の部屋又は前記第２の部屋の消費電力の時系列情報に対応する場合に、前記特定時間の消費電力の変化が照明器具によるものと判定する判定部と、
を有することを特徴とする情報処理システム。
装置に、
第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化する所定時間前に、前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化した場合に、前記第１の部屋又は前記第２の部屋の消費電力の時系列情報を記憶部に格納する処理と、
特定時間の消費電力の変化が、前記記憶部に記憶されている前記第１の部屋又は前記第２の部屋の消費電力の時系列情報に対応する場合に、前記特定時間の消費電力の変化が照明器具によるものと判定する処理と、
を実行させるためのプログラム。