JP6103323B1 - 電気料金情報予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】本願発明の課題は、従来が抱える問題を解決することであり、すなわち精算期間における目標電気料金や精算期間中の単価上昇に合わせて使用電力量を調節することができる電気料金情報予測システムを提供することである。【解決手段】本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、標的時期推定手段、出力手段を備えたものである。使用量計測手段は、実際に使用された電力量である実使用量を計測するものであり、使用推移予測手段は、今後使用する電力量の推移である想定使用推移を予測するものである。また標的時期推定手段は、実使用量と想定使用推移に基づいて電気料金の単価が変化する時期を求めるものであり、出力手段は、単価変化時期を電気料金予測情報として出力するものである。【選択図】図２

Description

本願発明は、電気を使用する者（以下、「電力消費者」という。）にかかる電気料金に関する情報（以下、「電気料金情報」という。）を予測する電気料金情報予測システムに関するものである。

電気を使用するに当たり電力消費者は電力会社と所望の電気料金プランで契約し、その契約に従って一定の期間単位（通常は月単位で、以下この期間を「精算期間」という。）で使用に応じた料金を支払う。したがって、その精算期間（例えば、当月）の電気料金を節約したい場合には、当該精算期間における電気の使用を抑えることになる。

ところがこれまで電力消費者は、精算期間の途中段階で使用した電力量を把握する手段を知らず、電力会社からの請求によってはじめて使用した電力量を認識していた。そのため、精算期間における目標の電気料金を設定したとしても、その精算期間の途中段階での使用電力量が目標に対して適切なのか、あるいは過度に使用しているのか判断することができず、その結果、以降の使用を抑えるといった対策を講ずることができなかった。

個人の電力消費者としては最も一般的な従量課金プランでは、精算期間中に使用した電力量に応じて段階的（通常は複数の段階）に単価が上がる料金体系となっている。つまり、使用電力量を抑えることによって、その精算期間における単価の上昇（例えば、２段階目の単価上昇）を回避することができるわけである。しかしながらこの場合も、精算期間の途中段階における使用電力量の妥当性を判断することができないため、以降の使用を調節することはできない。

一方、近年ではスマートメータの普及が進みつつあり、これに伴ってＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）を導入する者が増加することも予想される。したがって今後は多くの電力消費者が、自身の使用電力量を把握するとともに、その精算期間の使用電力量を調節するようになることも考えられる。ここで電力消費者が、目標電気料金や単価上昇に合わせて使用電力量を調節するためには、自身が電力会社と契約している電気料金プランを把握しておく必要がある。

電力会社では従量課金プランのほか、時間帯や曜日、季節といった変動条件に応じて単価を変える種々の電気料金プランも用意しており、さらに２０１６年には電気小売業への参入が全面自由化されることからこれまで以上に多種多様な電気料金プランが提供されることが想定される。つまり、電力消費者にとって選択肢が増える反面、最善の電気料金プランを選択することが難しくなることとなり、自身の契約内容を正確に把握することも容易ではなくなると考えられる。なお、特許文献１では多種多様な電気料金プランの中から、電力消費者の消費特性を考慮した上で最適な電気料金プランを選定する技術を提案している。

特許第５７１７１１３号公報

ところで、精算期間における目標の電気料金を上回りそうか否か、指標とする電気料金を迎える時期はいつ頃か、あるいは料金単価が上がる時期はいつ頃か、といった情報を予測して提供する技術があれば、使用電力量を調整するなど対策を講ずることができて便宜であるが、スマートメータやＨＥＭＳが普及しつつある現状であってもこのような技術は未だ提供されていない。

本願発明の課題は、従来が抱える問題を解決することであり、すなわち精算期間における目標電気料金や精算期間中の単価上昇に合わせて使用電力量を調節することができる電気料金情報予測システムを提供することである。

本願発明は、精算期間の途中段階での電力使用量に基づいて、その後の使用推移を推定するとともに、その推定した推移に基づいて種々の電気料金情報を予測する、という点に着目したものであり、従来にはなかった発想に基づいてなされた発明である。

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、標的時期推定手段、出力手段を備えたものである。使用量計測手段は、実際に使用された電力量である「実使用量」を計測するものであり、使用推移予測手段は、今後使用する電力量の推移である「想定使用推移」を予測するものである。また標的時期推定手段は、実使用量と想定使用推移に基づいて電気料金の単価が変化する時期を求めるものであり、出力手段は、標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力するものである。なお、この場合の電気料金プランは、累積使用電力量に応じて電気料金の単価が変化する料金体系である。

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、標的料金設定手段、料金推移算出手段、標的時期推定手段、出力手段を備えたものとすることもできる。標的料金設定手段は、標的とする電気料金である「標的電気料金」を設定するものであり、料金推移算出手段は、電気料金プランと想定使用推移に基づいて今後掛かる電気料金の推移である「想定料金推移」を求めるものである。また標的時期推定手段は、標的電気料金と想定料金推移に基づいて標的電気料金に達する時期を求めるものであり、この場合の出力手段は、標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力するものである。

本願発明の電気料金情報予測システムは、使用量計測手段と、使用推移予測手段、料金推移算出手段、支払い額推定手段、出力手段を備えたものとすることもできる。支払い額推定手段は、想定料金推移に基づいて電気料金プランの精算時における電気料金を求めるものであり、この場合の出力手段は、支払い額推定手段で求めた電気料金を電気料金予測情報として出力するものである。

本願発明の電気料金情報予測システムは、実使用量記憶手段と気象データ記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。実使用量記憶手段は、使用量計測手段で計測された実使用量を記憶するものであり、気象データ記憶手段は、日ごとの最高気温と最低気温と天候を含む気象データの過去の記録を「実績気象データ」として記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、予測された今後の気象データを「予報気象データ」として取得するとともに、その予報気象データに相当する実績気象データを気象データ記憶手段から抽出する。さらに使用推移予測手段は、抽出された実績気象データに対応する日を候補日として設定し、その候補日の実使用量を実使用量記憶手段から読み出し、そして読み出された実使用量に基づいて想定使用推移を予測する。

本願発明の電気料金情報予測システムは、消費特性設定手段と属性係数記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。消費特性設定手段は、消費特性情報（電力消費者の家族構成、又は住宅形式を含む情報）を設定するものであり、属性係数記憶手段は、属性係数（消費特性情報別に設定される消費特性係数と、時期別に設定される時期特性係数を含む係数）を記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、消費特性情報を取得し、この消費特性情報と消費時期に応じた属性係数を抽出するとともに、属性係数と実使用量（電力消費者が契約する電気料金プランの現精算期間における使用量）に基づいて想定使用推移を予測する。

本願発明の電気料金情報予測システムは、電力使用モデル記憶手段をさらに備えたものとすることもできる。電力使用モデル記憶手段は、あらかじめ設定された電力使用の推移モデルである電力使用モデルを２種類以上記憶するものである。この場合の使用推移予測手段は、電力消費者が契約する電気料金プランの現精算期間における実使用量に基づいて、相当する電力使用モデルを電力使用モデル記憶手段から抽出するとともに、その抽出された電力使用モデルに基づいて想定使用推移を予測する。

本願発明の電気料金情報予測システムは、電気料金予測情報があらかじめ設定された閾値を超えるとき警告情報を出力する警告手段を、さらに備えたものとすることもできる。

本願発明の電気料金情報予測システムは、送信手段と、端末側受信手段、端末側出力手段、端末機をさらに備えたものとすることもできる。送信手段は、電気料金予測情報を送信するものであり、端末側受信手段は、送信手段で送信された電気料金予測情報を受信するもので、端末機は、端末側受信手段と端末側出力手段を有するものである。

本願発明の電気料金情報予測システムには、次のような効果がある。
（１）それまでの電力使用状況に基づく単価上昇時期を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。
（２）それまでの電力使用状況に基づき、当該精算期間の目標支払い額に到達する時期を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。
（３）それまでの電力使用状況に基づく当該精算期間の支払い額を予測できるので、その後の電力使用の調整が可能であり、その結果、当該精算期間における支払い額を抑えることができる。

本願発明の電気料金情報予測システムの主な処理の流れを示すフロー図。 本願発明の電気料金情報予測システムを説明するブロック図。 想定使用推移と実使用推移を説明するモデル図。 気象データを利用して想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。 日ごとの予報気象データに相当する実績気象データを示すモデル図。 気象データを利用して予測できる想定使用推移と、予報気象データの数を超える期間の想定使用推移を示すモデル図。 属性係数によって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。 属性係数を用いた想定使用推移を示すモデル図。 電力使用モデルによって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図。 単価が変化する時期を説明するモデル図。 標的電気料金に到達する時期を説明するモデル図。 当該精算期間における最終的な精算金額である「支払い額」を説明するモデル図。

本願発明の電気料金情報予測システムの実施形態の一例を、図に基づいて説明する。

１．全体概要
図１は、本願発明の電気料金情報予測システムの主な処理の流れを示すフロー図である。まずはこのフロー図を参照しながら、本願発明の全体概要について説明する。この図に示すように、電力消費者が実際に使用した電力量（以下、「実使用量」という。）は計測され（Ｓｔｅｐ１０）、その計測結果は随時記憶されていく（Ｓｔｅｐ２０）。そして、それまでの実使用量に基づき、今後使用する電力量の推移（以下、「想定使用推移」という。）を予測し（Ｓｔｅｐ３０）、精算期間における電気料金情報を推定する。なお本願発明の電気料金情報予測システムは、単価変化時期を推定する手法（Ｓｔｅｐ４０）、標的とする電気料金（以下、「標的電気料金」という。）の到達時期を推定する手法（Ｓｔｅｐ５０〜７０）、精算時における電気料金（以下、単に「支払い額」という。）を推定する手法（Ｓｔｅｐ８０〜９０）、これら３通り（ｃａｓｅ−１〜ｃａｓｅ−３）の手法で電気料金情報を推定することができる。電力消費者は、推定された電気料金情報（以下、「電気料金予測情報」という。）を出力して（Ｓｔｅｐ１００）確認し、その後の電力使用について調節することができる。また、あらかじめ設定した閾値と電気料金予測情報を比較し（Ｓｔｅｐ１１０）、当初想定した結果と異なる場合には警告情報を出力する（Ｓｔｅｐ１２０）こともできる。

次に、本願発明の電気料金情報予測システムの主な構成について説明する。図２は、本願発明の電気料金情報予測システム１００を説明するブロック図である。電気料金情報予測システム１００は、電力消費者宅に配置される端末機１１０、中央側装置１２０、そして端末機１１０と中央側装置１２０を無線又は有線で繋ぐ通信手段で構成することができる。なお図２において、端末機１１０の枠に囲まれた各手段は、当該端末機１１０に含まれる手段であり、同じく中央側装置１２０の枠に囲まれた各手段は、当該中央側装置１２０に含まれる手段である。なお中央側装置１２０は、プログラムを実行するコンピュータを利用して構成するとよい。

使用量計測手段１１１は実使用量を計測するもので、その計測結果は送信手段等を通じて中央側装置１２０に送られて実使用量記憶手段１２１に記憶される。使用推移予測手段１２２は、実使用量記憶手段１２１から計測結果（つまり、実使用量）を読出し、この実使用量に基づいて想定使用推移を予測する。既述のとおり電気料金予測情報を求める手法としては、ｃａｓｅ−１〜ｃａｓｅ−３の３通りの手法があり、いずれの手法も料金プラン記憶手段１２３に記憶された電気料金プランが参照される。ｃａｓｅ−１では、標的時期推定手段１２４によって電気料金の単価が変化する時期が推定される。ｃａｓｅ−２では、ユーザ（通常は電力消費者）が標的料金設定手段１２５を使用して標的電気料金を設定し、料金推移算出手段１２６が今後掛かる電気料金の推移（以下、「想定料金推移」という。）を求め、標的時期推定手段１２４によって標的電気料金に達する時期が推定される。ｃａｓｅ−３では、料金推移算出手段１２６が想定料金推移を求め、支払い額推定手段１２７によって支払い額が推定される。

電気料金予測情報は、ディスプレイといった出力手段１２８で出力され、さらに送信手段１２９によって通信手段を通じて端末機１１０に送られる。端末機１１０の端末側受信手段１１２が電気料金予測情報を受信すると、これをディスプレイといった端末側出力手段１１３が出力する。あらかじめ設定した閾値と電気料金予測情報を比較するとともに、当初想定した結果と異なる場合に警告情報を出力する警告手段１１４を具備することもできる。

以下、本願発明の電気料金情報予測システムを構成する主な要素ごとに詳述する。

２．実使用量
実使用量は、使用量計測手段１１１によって、所定の時間間隔で定期的に計測される。計測の時間間隔は適宜選定することができ、例えば３０分ごとに計測することもできるし、毎正時のように１時間ごとに計測することもできる。使用量計測手段１１１は、所定の時間間隔で計測することができれば種々のものを利用することができるが、昨今、導入が広がりつつあるスマートメータを利用すれば好適である。スマートメータは例えば日々３０分間隔で実使用量を計測し、そのうえ計測データを所定の記憶手段へ送信することができるからである。

使用量計測手段１１１で計測された実使用量は、実使用量記憶手段１２１に記憶される。このとき、実使用量の値とともに、計測した年月日と時刻も合わせて記憶するとよい。具体的には、実使用量の計測値、計測年月日と時刻が１組の記録（以下、「計測レコード」という。）として順次累積される。計測レコードには、年月日の他、計測したときの温度や湿度、気圧、気候といった気象情報を含めることもできる。ただし、この気象情報を含める場合は、別途、自動計測機器や気象データを送信する手段などを用意することが望ましい。さらに、実使用量記憶手段１２１は、電力消費者の個別情報、いわばユーザ情報を記憶することもできる。ユーザ情報としては、例えば、家族構成や、居住地域、住宅形式（戸建て／集合住宅等）といった情報が挙げられる。

３．想定使用推移
図３は、想定使用推移と実使用推移を説明するモデル図である。この図で示すように実使用推移は、精算期間ごとの実使用量の累積カーブ（累積推移）であり、一方の想定使用推移は現在の精算期間（以下、「当該精算期間」という。）において今後使用する電力量の累積推移である。なお精算期間とは、既述のとおり電気料金プランごとに定められる支払い対象となる単位期間であり、一般的に精算期間は月単位とされる。使用推移予測手段１２２は、あらかじめ定めた時期（例えば、当該精算期間の１０日目など）、若しくは定規的（例えば、毎正時など）に想定使用推移を自動予測する。あるいは、ユーザが使用推移予測手段１２２を操作することで想定使用推移を予測することもできる。

想定使用推移は、当該精算期間の（例えば、今月の）実使用量を基礎として予測される。このとき実使用量の累積推移を統計処理することで予測することができる。例えば、実使用量の累積推移勾配（図３の棒グラフから求められる勾配）から、回帰曲線や回帰直線を求め、この回帰曲線等を延長することで想定使用推移を予測する。その他、気象データを利用して予測する手法、消費特性係数や時期特性係数を利用して予測する手法、電力使用モデルを利用して予測する手法を採用することもできる。以下、これらの手法について順に説明する。

（気象データによる予測手法）
図４は、気象データを利用して想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。はじめに予報気象データを取得する（Ｓｔｅｐ２１０）。ここで「気象データ」とは、少なくとも１日の最高気温と最低気温、天候を含む日ごとのデータであり、「予報気象データ」とは、将来の気象データである。予報気象データは、翌日以降の複数の気象データとすることが望ましく、例えば週間天気予報などから１週間分の予報気象データを取得するとよい。

一方、気象データ記憶手段２０１には、過去の気象データが「実績気象データ」として記憶されている。記憶される実績気象データの数は多い方望ましく、例えば過去１年分の実績気象データを記憶しておくとよい。

予報気象データを取得すると、日々の予報気象データに相当する実績気象データを気象データ記憶手段２０１から抽出する（Ｓｔｅｐ２２０）。つまり、予測した気象と同様の気象であった過去の気象データを抽出するわけである。図５は、日ごとの予報気象データに相当する実績気象データを示すモデル図である。この図に示すように、１つの（つまり１日分の）予報気象データに相当する実績気象データは、１つの（つまり１日分の）実績気象データに限らず複数が候補として選出されることもある。既述のとおり、予報気象データには１日の最高気温と最低気温、天候が含まれ、この基礎情報に基づいて相当する実績気象データを選出する。このとき、基礎情報すべての完全一致を条件とすると、ほとんどの場合で実績気象データが選出されないことが考えられる。したがって、天候は一致を条件とするが最高気温や最低気温には余裕幅（バッファ）をもたせて検出する、など条件を緩和して相当する実績気象データを選出することとなる。その結果、１つの予報気象データに対して複数の実績気象データが候補として選出されるわけである。

実績気象データを抽出すると、その実績気象データに該当する日を候補日として設定する（Ｓｔｅｐ２３０）。図５に示すように、１つの予報気象データに対して複数の実績気象データが候補として選出される場合は、予報気象データに最も近いものを代表候補とすることもできるし、すべてを採用してそのまま複数の候補日として設定することもできる。例えば図５の第３日目のケースでは、３つの実績気象データが候補として選出されているため、これらに該当する日を候補日とし、つまり３日分の候補日を設定するわけである。

候補日を設定すると、その候補日に該当する１日分の実使用量（以下、「日実使用量」という。）を、実使用量記憶手段１２１から読み出す（Ｓｔｅｐ２４０）。このとき複数の候補日が設定されていれば、複数の日実使用量が読み出される。したがって実使用量記憶手段１２１には、気象データ記憶手段２０１が記憶している期間（例えば過去１年分）の日実使用量が記憶されている。

実使用量記憶手段１２１から日実使用量を読み出すと、想定使用推移を予測する（Ｓｔｅｐ２５０）。このとき、図５の第２日目のケースのように候補日が１つであれば、読み出される日実使用量は１日分であるから、この日実使用量をそのまま想定使用推移に用いることができる。一方、図５の第１日目や第３日目のケースのように複数の候補日があるときは、読みだされる日実使用量も複数分あるため、これらを平均して用いるなど統計処理したうえで想定使用推移に用いる。なお図６に示すように、気象データを利用して予測できる想定使用推移は、当然ながら予報気象データの数（例えば向こう１週間分）に依存する。したがって、予報気象データの数を超える期間は、回帰曲線等を延長するなど他の統計処理によって想定使用推移を予測するとよい。

（属性係数による予測手法）
図７は、属性係数によって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。この手法の場合、あらかじめ消費特性設定手段３０１によって電力消費者の「消費特性情報」を消費特性記憶手段３０２に記憶させておく必要がある。ここで消費特性情報とは、既述したユーザ情報を含む情報であり、例えば、家族構成や、居住地域、住宅形式、日中在宅者有無、エネルギー（太陽光や燃料電池など）設備の有無、家庭用電気製品（エアコンや灯油ファンヒータなど）やエネルギー設備の利用特性といった情報が挙げられる。また、電力消費者によって電力使用の特性は変化することから、消費特性情報に応じた消費特性係数を属性係数記憶手段３０３に記憶させておく。さらに、季節に応じてあるいは月次に応じて電力使用の特性は変化することから、この特性を反映させるべく季節別に設定した季節特性や、月別に設定した月次特性などの時間変動型の時期特性係数も属性係数記憶手段３０３に記憶させておく。以下、消費特性係数と時期特性係数を合わせて「属性係数」ということとする。

図７に示すように、はじめに電力消費者の消費特性情報を消費特性記憶手段３０２から取得する（Ｓｔｅｐ３１０）。次に、この消費特性情報と現在の時期（季節や月次）に基づいて、相当する属性係数を属性係数記憶手段３０２から抽出する（Ｓｔｅｐ３２０）。そして、実使用量記憶手段１２１から当該精算期間の実使用量を読み出し、例えば、実使用量の累積推移勾配から回帰曲線等を求め、さらに図８に示すようにこの回帰曲線等に属性係数を加味して新たな回帰曲線等を求めて想定使用推移を予測する（Ｓｔｅｐ３３０）。

（電力使用モデルによる予測手法）
図９は、電力使用モデルによって想定使用推移を予測する処理の流れを示すフロー図である。この図を参照しながら、以下詳しく説明する。この手法の場合、あらかじめ複数の種類の「電力使用モデル」を電力使用モデル記憶手段４０１に記憶させておく必要がある。ここで電力使用モデルとは、精算期間における使用電力の推移であり、例えば１時間ごとの使用電力の累積値で構成される。電力使用モデルは、一定期間における電力消費者の消費特性を表したものとすることができ、この場合様々な消費特性ごとに電力使用モデルを用意するとよい。具体的には、数多くのユーザ情報を収集し、これを体系的に整理したうえでいくつか代表的なユーザモデルを設定し、このユーザモデルごとに電力使用モデルを作成する。多種多様な電力使用モデルが用意できるほど、より適切に電力使用量を推定することができる。あるいは、電力消費者の消費特性にかかわらず、すべての実績値をそのまま電力使用モデルとすることもできる。なお、電力使用モデルは、過去の実績値から作成することもできるし、様々な諸条件から推測して作成することもできる。

図９に示すように、はじめに当該精算期間におけるこれまでの実使用量を取得する（Ｓｔｅｐ４１０）。次に、この実使用量に基づき当該精算期間における実使用推移を求め、実使用推移に相当する電力使用モデルを電力使用モデル記憶手段４０１から抽出する（Ｓｔｅｐ４２０）。具体的には、実使用推移と、電力使用モデルのうち実使用推移と同時期部分とを照らし合わせ、これを複数パターンの電力使用モデルに対して繰り返し行い、そのうちもっとも近似する電力使用モデルを選出する。この近似判断は、最小二乗法をはじめ従来から用いられている種々の手法を用いることができる。そして、選出された電力使用モデルに基づいて想定使用推移を予測する（Ｓｔｅｐ４３０）。

なお、電力使用モデルをそのまま想定使用推移とすることもできるが、当該電力消費者の実使用量にあわせて電力使用モデルを増減する補正を行った上で想定使用推移とすることもできる。例えば、実使用推移と選出された電力使用モデルを比べると、時刻ごとの変動（カーブ）は極めて近似しているものの、使用量をみると押し並べて１０％程度の差が生じているとする。この場合、今後の使用量も１０％程度の差が出ることは容易に想定できるので、選出された電力使用モデルを０．９倍（１．１倍）する補正を行い、この増減されたモデルを想定使用推移とするわけである。

４．電気料金予測情報
既述のとおり本願発明の電気料金情報予測システムは、電気料金情報を推定する手法として、単価変化時期を推定する手法（ｃａｓｅ−１）、標的電気料金の到達時期を推定する手法（ｃａｓｅ−２）、支払い額を推定する手法（ｃａｓｅ−３）の３通りの手法を用いることができる。以下、それぞれの手法について順に説明する。

（単価変化時期の推定）
図１０は、単価が変化する時期（以下、「単価変化時期」という。）を説明するモデル図である。この手法は、電力消費者が電力会社と契約する電気料金プランが、精算期間中に使用した電力量に応じて段階的に単価が上がるいわゆる従量料金制の場合に用いられる。図１０に示すように、この電気料金プランでは単価が変化する累積使用量が定められており、この累積使用量とここまで説明した想定使用推移との関係から、単価変化時期を求める。一般的な従量料金制では、複数段階で単価が変化することから、すべての単価変化時期を求めてもよいし、特定の（例えば２段階目の）単価変化時期のみを求めてもよい。ここで求めた単価変化時期は、電気料金予測情報として出力される。

（標的電気料金の到達時期の推定）
図１１は、標的電気料金に到達する時期（以下、単に「標的時期」という。）を説明するモデル図である。この手法では、ユーザ（電力消費者）がターゲットとして定める標的料金を、標的料金設定手段１２５によって設定する。標的料金は１段階のみ設定することもできるし、図１１のように２段階とするなど複数段階の標的料金を設定することもできる。また、ここまで説明した想定使用推移と、電力消費者が契約する電気料金プランを用いて、当該精算期間において今後掛かる電気料金の推移である「想定料金推移」を求める。具体的には、想定使用推移の電力使用量に電気料金プランで設定される単価を乗じて基本料金を加算することで、想定料金推移は算出される。そして、標的料金と想定料金推移との関係から標的時期を求める。ここで求めた標的時期は、電気料金予測情報として出力される。

（支払い額の推定）
図１２は、当該精算期間における最終的な精算金額である「支払い額」を説明するモデル図である。当該精算期間の末日（例えば月末）までの電力の累積使用量が計算され、その使用量に応じた電気料金が電力会社から請求される。この手法は、いわば電力会社からの請求金額を推定するものである。この手法でも、「標的電気料金の到達時期の推定」と同様の手法で、想定料金推移を求める。そしてその定料金推移から、図１２に示すように当該精算期間の末日の金額を支払い額として求める。ここで求めた支払い額は、電気料金予測情報として出力される。

５．警告手段
警告手段１１４は、電気料金予測情報があらかじめ設定された閾値を超えるとき、警告情報を出力するものである。電気料金予測情報として単価変化時期を推定する場合は、ユーザ（電力消費者）が予定していた単価変化時期よりも早いタイミングで単価変化時期が推定されたときに、アラート（警告情報）を出力することができる。また、電気料金予測情報として支払い額を推定する場合は、ユーザが予定していた支払い額を超過する（あるいは所定の差額分以上超える）支払い額が推定されたときに、アラートを出力することができる。なお警告情報は、ディスプレイなどの表示手段に、警告する旨と電気料金予測情報を合わせて表示することもできるし、これに代えて（あるいは加えて）音声出力装置から警告音声等を出力することもできる。

本願発明の電気料金プラン選定システムは、個人の電力消費者にとって好適に利用することができるほか、工場やオフィスなど業務用施設にとっても利用することができる。本願発明が、電気料金の低減を実現するだけでなく、電力消費者の節電意識を促すことを考えれば、産業上利用できるばかりでなく社会的にも大きな貢献が期待できる発明といえる。

１００ 本願発明の電気料金情報予測システム
１１０ 端末機
１１１ 使用量計測手段
１１２ 端末側受信手段
１１３ 端末側出力手段
１１４ 警告手段
１２０ 中央側装置
１２１ 実使用量記憶手段
１２２ 使用推移予測手段
１２３ 料金プラン記憶手段
１２４ 標的時期推定手段
１２５ 標的料金設定手段
１２６ 料金推移算出手段
１２７ 支払い額推定手段
１２８ 出力手段
１２９ 送信手段
２０１ 気象データ記憶手段
３０１ 消費特性設定手段
３０２ 消費特性記憶手段
３０３ 属性係数記憶手段
４０１ 電力使用モデル記憶手段

Claims (8)

1. 電気料金に関する情報を予測する電気料金情報予測システムにおいて、
   電力消費者が契約する電気料金プランが、累積使用電力量に応じて電気料金の単価が変化する料金体系であり、
   実際に使用された電力量である実使用量を計測する使用量計測手段と、
   前記使用量計測手段で計測された前記実使用量を記憶する実使用量記憶手段と、
   日ごとの最高気温と最低気温と天候を含む気象データの過去の記録を、実績気象データとして記憶する気象データ記憶手段と、
   今後使用する電力量の推移である想定使用推移を予測する使用推移予測手段と、
   前記実使用量と前記想定使用推移に基づいて、電気料金の単価が変化する時期を求める標的時期推定手段と、
   前記標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力する出力手段と、を備え
   前記使用推移予測手段は、予測された今後の前記気象データを予報気象データとして取得するとともに、該予報気象データに相当する前記実績気象データを前記気象データ記憶手段から抽出し、該抽出された前記実績気象データに対応する日を候補日として設定し、該候補日の前記実使用量を前記実使用量記憶手段から読み出し、該読み出された実使用量に基づいて前記想定使用推移を予測する、
   ことを特徴とする電気料金情報予測システム。
2. 電気料金に関する情報を予測する電気料金情報予測システムにおいて、
   実際に使用された電力量である実使用量を計測する使用量計測手段と、
   前記使用量計測手段で計測された前記実使用量を記憶する実使用量記憶手段と、
   日ごとの最高気温と最低気温と天候を含む気象データの過去の記録を、実績気象データとして記憶する気象データ記憶手段と、
   今後使用する電力量の推移である想定使用推移を予測する使用推移予測手段と、
   標的とする電気料金である標的電気料金を設定する標的料金設定手段と、
   電力消費者が契約する電気料金プランと、前記想定使用推移とに基づいて、今後掛かる電気料金の推移である想定料金推移を求める料金推移算出手段と、
   前記標的電気料金と前記想定料金推移に基づいて、該標的電気料金に達する時期を求める標的時期推定手段と、
   前記標的時期推定手段で求めた時期を、電気料金予測情報として出力する出力手段と、を備え、
   前記使用推移予測手段は、予測された今後の前記気象データを予報気象データとして取得するとともに、該予報気象データに相当する前記実績気象データを前記気象データ記憶手段から抽出し、該抽出された前記実績気象データに対応する日を候補日として設定し、該候補日の前記実使用量を前記実使用量記憶手段から読み出し、該読み出された実使用量に基づいて前記想定使用推移を予測する、
   ことを特徴とする電気料金情報予測システム。
3. 電気料金に関する情報を予測する電気料金情報予測システムにおいて、
   実際に使用された電力量である実使用量を計測する使用量計測手段と、
   前記使用量計測手段で計測された前記実使用量を記憶する実使用量記憶手段と、
   日ごとの最高気温と最低気温と天候を含む気象データの過去の記録を、実績気象データとして記憶する気象データ記憶手段と、
   今後使用する電力量の推移である想定使用推移を予測する使用推移予測手段と、
   電力消費者が契約する電気料金プランと、前記想定使用推移とに基づいて、今後掛かる電気料金の推移である想定料金推移を求める料金推移算出手段と、
   前記想定料金推移に基づいて、前記電気料金プランの精算時における電気料金を求める支払い額推定手段と、
   前記支払い額推定手段で求めた電気料金を、電気料金予測情報として出力する出力手段と、を備え、
   前記使用推移予測手段は、予測された今後の前記気象データを予報気象データとして取得するとともに、該予報気象データに相当する前記実績気象データを前記気象データ記憶手段から抽出し、該抽出された前記実績気象データに対応する日を候補日として設定し、該候補日の前記実使用量を前記実使用量記憶手段から読み出し、該読み出された実使用量に基づいて前記想定使用推移を予測する、
   ことを特徴とする電気料金情報予測システム。
4. 前記使用推移予測手段は、前記予報気象データのうち天候は一致を条件とし、かつ前記予報気象データのうち最高気温と最低気温には余裕幅を与えて、該予報気象データに相当する前記実績気象データを抽出する、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。
5. 前記使用推移予測手段は、１つの前記予報気象データに対して複数の前記実績気象データが抽出される場合は、該予報気象データに最も近い前記実績気象データに対応する日を前記候補日として設定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。
6. 前記使用推移予測手段は、１つの前記予報気象データに対して複数の前記実績気象データが抽出される場合は、抽出されたそれぞれの前記実績気象データに対応する日をそれぞれ前記候補日として設定し、複数の候補日の前記実使用量を統計処理して得られた値に基づいて前記想定使用推移を予測する、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。
7. 前記電気料金予測情報が、あらかじめ設定された閾値を超えるとき、警告情報を出力する警告手段を、さらに備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。
8. 前記電気料金予測情報を送信する送信手段と、
   前記送信手段で送信された前記電気料金予測情報を受信する端末側受信手段と、
   前記受信手段で受信した前記電気料金予測情報を出力する端末側出力手段と、
   前記端末側受信手段と前記端末側出力手段を有する端末機と、をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の電気料金情報予測システム。

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