JP6150057B2 - 電力制御装置、方法及びプログラム、並びに優先度決定装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、複数の機器を備えた電力消費システムに上限電力が設定される環境下で、好適に電力消費システムを構成する各機器の電力を制御する電力制御装置、方法及びプログラム、並びに優先度決定装置、方法及びプログラムに関する。

電力を制御するシステムに対する種々の検討がなされている。そのような電力制御システムには、例えば、家庭の電力を制御するＨＥＭＳ（Home Energy Management System）、ビルの電力を制御するＢＥＭＳ（Building Energy Management System）、自治体などの地域の電力を制御するＣＥＭＳ（Community/City Energy Management System）がある。これら電力制御システムの目的は、電力使用を効率化する、または自然由来エネルギー（太陽光、風力、地熱など）を積極的に利用し、サスティナブルな社会を形成しようとするものである。

これまでは、電力制御と言えば、発電所などの供給側の電力制御を意味していた。しかしながら、エネルギーマネジメントシステムの台頭とともに、近年では、需要側の電力制御を行おうとする動きが活発である。これを「デマンドサイドマネジメント」と呼ぶ。デマンドサイドマネジメントにもいくつかの種類がある。たとえば、デマンドサイドマネジメントには、時間別に電力料金を変えるというダイナミックプライシングに対応して、できるだけ低料金を目指して電力需要を制御するものや、電力需要ピーク時のピークをカットし、停電などの障害を回避するために電力需要を制御するものなどである。後者の具体的な例としては、電力需給が逼迫したときに、ビルに対して節電要請がくる。各ビルに上限として使ってよい電力（以下、単に「上限電力」と呼ぶ）が通達されるわけである。各ビルは、その通達された上限電力以内に電力消費に抑えることが推奨される。

上限電力に対してデマンドを制御したいという要望は今後大きくなると予想される。なぜならば、使いたいだけ電力を使えばよいという風潮から、限りある電力を上手に使うという方向に政策も民意も動いているからである。需要に合わせて、発電所を増築していくと言うのは財政的にも無理があるし、発電所の総発電量を上回る可能性がある需要が発生するのは、年間でも数日程度とも言われている。このような状況下で供給側をパワーアップするより、デマンド側を制御した方が理にかなっている。また、災害が起きたときにもフレキシブルにデマンドを制御できれば一斉計画停電のようなことはしなくても済むので、危機管理的にもデマンド制御は意味がある。

このような中、上限電力に対してデマンド制御をする研究が行われている。現在のＢＥＭＳで行われている方法は、予めビルの各機器（エアコン、照明、エレベータなど）に対して、節電要請時に停止するかどうかの計画を策定しておき、節電要請が来たときに、上限電力にあわせて、予め計画しておいた機器を止める方法である。このようにすれば簡単にデマンド制御ができるように思えるが、それがビル内の人々にとって快適であるか否かは別の話である。

ビル内には電力を制御できない機器もある。例えば、商用施設が一体となったビルでは、できるだけ商用施設の機器を節電したくない。お客様が不快に思うような節電をすれば、顧客が離れてしまうからである。このようなケースでは、商用施設の機器は電力制御対象外とする。その場合、商用施設が使用する電力が常に変動することになり、安全を見込んで、商用施設が使用する電力の最大量を見積もり、機器を止めていくというデマンド制御を行うことになる。商用施設が電力最大量を使っていないときでも、機器を制御されるフロアでは節電を過度に続けるという事態に陥る。つまり、節電要請は満たせるが、必要以上に節電してしまうことで、ビル内の人々に我慢をさせる節電となってしまう。他にも、停止計画がされていない機器がオフになっているケースもあるので、そのような機器の分も含めて余計に節電することになる。

上記の例だけでなく、現在のデマンド制御は、需要と供給の予想と、その中で機器をいつ使うか、いつ止めるかなどの計画を予め検討し、その計画に即して制御を行う。そのような制御の場合、予め立てた計画は外れる場合があることや、上記の例のように電力を制御できない機器を見越して、必要以上にマージンをとった節電となってしまう。上限電力を満たしながら、そこで生活や作業する人々が最大限快適に過ごせるようにするには、予め決めた計画ではなく、上限電力と現在使っている総電力とを見比べ、臨機応変に機器の電力を制御する手法が必要である。

本発明に関連する先行技術文献が種々知られている。

例えば、特許第３，３５１，３２６号公報（特許文献１）は、電力会社との契約電力値に基づく許容最大消費電力値を保持し、すべての機器の消費電力の合計値と許容最大消費電力値とを比較し、外気温などの情報を集中管理装置に通知し、各機器の消費電力を制御する「消費電力管理システム」を開示している。また、この特許文献１に開示された消費電力管理システムでは、機器に対する電力供給の優先度を表す電力供給必要度を制御対象情報保持手段に通知している。そして、特許文献１に開示された消費電力管理システムでは、冷蔵庫などの電力供給を遮断できない機器を優先度０として供給を遮断しないようし、各機器を系統別に分けで、各々の系統毎に優先度１から３に分類している。さらに、特許文献１に開示された消費電力管理システムでは、生活者情報入力手段から日時に沿った必要使用状況が入力されていた場合、優先度の情報を書き替えている。

また、特開２００４−１４５３９６号公報（特許文献２）は、電力需要と電力価格の間に決まった関数関係があるとして、需要が幾何ブラウン運動をした場合に価格が従う確率過程を伊藤のレンマを用いて導き、無裁定原理を用いてそのような確率過程の上に書かれた派生証券の価格を支配する微分方程式を導くようにした「電力取引リスク管理方法」を開示している。

特許第４，３１０，２３５号公報（特許文献３）は、どのエネルギー機器を優先的に制御してよいかを決定する制御優先度情報を管理し、高い優先度の機器から順にエネルギー抑制を制御するようにした「省エネルギーシステム」を開示している。特許文献３に開示された省エネルギーシステムでは、制御優先度情報は、ビル管理者や住宅の住居者等のエネルギー利用者（需要者）が予め登録されている。

また、特開２００６−７４９５２号公報（特許文献４）は、通知された電力削減量と、制御された後に削減された電力量を測定して比較し、電力削減量を達成するように比較判定することにより、電力ピークの削減をおこなうようにした「電力ピークオフ制御システム」を開示している。

さらに、特開２０１０−１２４６０５号公報（特許文献５）は、消費電力量データ同士で比較して評価関数を当てはめ、相関値の高い消費電力データを実績データから抽出するようにした「消費電力予測装置」を開示している。

特開２０１０−１４６３８７号公報（特許文献６）は、省エネ行動評価部が、機器情報データベースから昨日や先週のデータを取得し、評価関数を用いて評価し、この評価値を評価結果データベースに記録するようにした「省エネ行動評価装置」を開示している。

特許第３，３５１，３２６号公報（［００１７］、［００１９］−［００２７］） 特開２００４−１４５３９６号公報（［００９１］） 特許第４，３１０，２３５号公報（［００３７］、［００３８］） 特開２００６−７４９５２号公報（［００２２］、［００２３］） 特開２０１０−１２４６０５号公報（［００７９］） 特開２０１０−１４６３８７号公報（［００２４］）

上述の通り、臨機応変に機器の電力を制御するデマンド制御が望まれている。しかしながら、実際にデマンド制御を実現するのは難しく、有効な手法は提案さえていない。デマンド制御の実現を難しくする主な理由には、次のようなものがある。第１の理由は、制御するべき機器（制御可能な機器）が多数あることである。第２の理由は、制御対象でない機器（制御が困難な機器）の電力のリアルタイムな変動に追従できないことである。大きなビルになれば、制御すべきエアコン、照明などは１０００個レベルに上り、ビル間で連携して節電要請に答えようとすれば、制御対象はさらに増えていく。将来的に、ＣＥＭＳレベルになれば、ＢＥＭＳの１０倍レベルの機器を制御することになる。これらを、制御対象でない機器（制御が困難な機器）の電力変動を勘案しつつ、上限電力を満たすようにリアルタイムに制御するのは非常に難しい。無限にある状況と機器制御の組み合わせ問題を解かなければならない。

特許文献１は、各機器の消費電力を制御する消費電力管理システムを開示しているに過ぎず、制御が困難な機器の電力変動を勘案してはいない。また、特許文献１では、優先度を変更するためには、必要使用状況を入力しなければならず、使用状況に応じて自動的（適応的）に優先度を変更することはできない。

特許文献２は、将来の電力価格のリスク計量を行う電力取引リスク管理方法を開示しているだけであって、機器の電力制御を行ってはいない。

特許文献３は、エネルギー制御に需要家の要求や生活環境に応じて優先度で行う省エネルギーシステムを開示しているに過ぎず、特許文献１と同様に、制御が困難な機器の電力変動を勘案してはいない。また、特許文献３では、制御優先度情報は予め登録されているので、上記特許文献１と同様に、使用状況に応じて自動的（適応的）に優先度を変更することはできない。

特許文献４は、地域全体の電力ピークを安定して容易に抑制することができる電力ピークオフ制御システムを開示しているだけであって、特許文献１および特許文献３と同様に、制御が困難な機器の電力変動を勘案してはいない。

特許文献５は、消費電力予測システムを開示しているに過ぎず、機器の電力を制御してはいない。

特許文献６は、機器の消費電力の測定だけでなく、機器の使用状況を計測する省エネ行動評価装置を開示しているに過ぎず、機器の電力を制御していはいない。

そこで、本発明の目的は、制御対象でない機器（制御が困難な機器）の電力変動を勘案しつつ、上限電力を満たすようにリアルタイムに大規模な電力消費システムの電力を、使用状況に応じて適応的に制御することができる、電力制御装置および優先度決定装置を提供することにある。

本発明の第１の態様による電力制御装置は、複数の機器を備えた電力消費システムの電力を制御する電力制御装置であって、複数の機器は、制御可能な機器と制御が困難な機器とに分けられ、電力制御装置は、電力消費システムにおける環境情報であって、制御可能な機器の消費電力に影響を与える環境情報を収集する環境情報収集部と、収集した環境情報に基づいて、制御可能な機器それぞれに設定され、かつ制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ評価関数の優先度を決定する優先度決定部と、制御可能な機器の電力量と、直近に計測した電力消費システム全体の電力量とを取得する情報取得部と、電力消費システム全体に対する上限電力量が設定されたときに、制御可能な機器の電力量を、上記決定された優先度を持つ評価関数をもとに制御するデマンド制御部と、を有することを特徴とする。

本発明の第２の態様による優先度決定装置は、複数の機器を備えた電力消費システムの電力を制御するために用いられ、制御可能な機器それぞれに設定され、かつ制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ評価関数の優先度を決定する優先度決定装置であって、電力消費システムにおける環境情報であって、制御可能な機器の消費電力に影響を与える環境情報を収集する環境情報収集部と、収集した環境情報に基づいて、評価関数の優先度を決定する優先度決定部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、制御対象でない機器の電力変動を勘案しつつ、上限電力を満たすようリアルタイムに電力消費システムの電力を、使用状況に応じて適応的に制御することができる。

本発明の概要を説明するための電力制御装置を使用する電力消費システムの概略図である。 本発明の概要を説明するための電力制御装置で用いられる評価関数の概略図である。 本発明の概要を説明するための電力制御装置で用いる指標を説明するための図である。 本発明の概要を説明するための電力制御装置で用いられるアナログ的に電力設定できる機器（エアコン）の評価関数の一例を示す図である。 本発明の概要を説明するための電力制御装置で用いられるアナログ的に電力設定できる機器（ＬＥＤ電灯）の評価関数の一例を示す図である。 本発明の概要を説明するための電力制御装置で用いられるデジタル的に電力設定できる機器の評価関数の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る電力制御装置で用いられるアナログ的に電力設定できる機器（エアコン）の評価関数の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る電力制御装置で用いられるデジタル的に電力設定できる機器の評価関数の一例を示す図である。 本発明の第１の実施形態における電力消費システムの概略図である。 図９に示した電力消費システムで用いられる電力制御装置のブロック図である。 図９に示した電力消費システムにおける実験結果を示す図である。 図９に示した電力消費システムにおける実験結果を示す図である。 本発明の第２の実施形態における電力消費システムの概略図である。 図１３に示した電力消費システムで用いられる電力制御ユニットのブロック図である。 本発明の第１の実施例に係る電力制御装置を、電力消費システムと共に示すブロック図である。 図１５に示した電力制御装置に使用される、制御可能な機器がエアコンの場合における優先度決定部での優先度の決定シーケンスを示すフローチャートである。 図１５に示した電力制御装置に使用される、制御可能な機器が電灯の場合における優先度決定部での優先度の決定シーケンスを示すフローチャートである。 図１５に示した電力制御装置に使用される、優先度決定部によって設定される具体的な優先度の設定例を説明するためのブロック図である。

以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。

［発明の概要］
まず、ビルの電力制御を例に挙げて、本発明の概要について説明する。

図１はビルに配置された複数の機器を備えた電力消費システム１００の概略図である。図示の電力消費システム１００は、機器として、多数の電灯１０２、多数のエアコン１０４、および複数台のエレベータ１０６を含む。

図１において、点線で囲まれた「非制御機器群」というのは制御対象外の機器（制御対象でない機器）１１０である。それ以外が制御対象１２０となる。ここでは、制御対象外の機器（制御対象でない機器）１１０は「制御が困難な機器」とも呼ばれ、制御対象１２０は「制御可能な機器」とも呼ばれる。すなわち、多数の機器は、制御可能な機器１２０と制御が困難な機器１１０とに分けられる。なお、制御が困難な機器には、制御対象であったが機器の故障等によって正常に制御できなくなった機器も含まれる。

本発明の概要では、電力消費システム１００にこのように多数の機器１０２、１０４、１０６があるときに、制御対象でない機器１１０の電力変動を勘案しつつ、上限電力を満たすようにリアルタイムに制御対象１２０を、使用状況に応じて適応的に制御する手法を考える。

まず、機器には優先度をつける必要がある。優先度は、ビルで活動する物や人にとって大切なものほど高い優先度をつけていく。それは即ち、節電要請下で機器が停止されたとしても、優先度が高い機器は停止されにくいという状況を作ることができ、物や人の活動を最大限妨げない制御ができるということである。

電力制限下で機器を止めるか止めないかの優先度は同じ機器でも、フロアの特性によって異なる。例えば、サーバ室のエアコン１０４の優先度は高いが、電灯１０２の優先度は低い。一方、オフィスフロアの電灯１０２の優先度はサーバ室の電灯１０２の優先度よりも高い。

より細かい制御を考えるのであれば、人が多いフロアのエアコン１０４の優先度を上げ、人の少ないフロアのエアコン１０４の優先度を下げるなども考えられる。このようにビル内の機器の優先度は多様である。このように、本発明では、使用状況に応じて優先度を自動的に変更することにより、電力消費システム１００の電力を適応的に制御する。

機器に優先度をつけて制御する手法で最も容易に考え付く手法は、機器の数だけ優先順位をつけて並べる方法であろう。機器の数が限られている、あるいは優先度が明白な場合はそのようなことが可能であろう。しかしながら、実際のケースでは、機器の数は膨大で、かつ同じレベルの優先度のものも多い。さらにビルの場合など、レイアウト変更などで機器の優先度はすぐに変わる可能性がある。

このような状況に鑑みると、機器の数だけ優先順位をつけて並べるのは現実的な手法ではない。したがって、機器に優先度はつけるとしても、各機器に独立に優先度を設定する方が望ましい。独立に設定できると言うことは同じレベルの優先度が違う機器についても良いと言うことでもある。

このように独立に優先度を機器に設定する場合、優先度の設定は簡単で、かつ実際の人々の活動の快適さと関連が取りやすいが、制御が複雑になる。同じ優先度で、しかも異なる機器が存在する場合、どれにどれだけ電力を割り振るのかを決めるのは容易ではない。しかも、制御対象でない機器１１０の電力変動を勘案しつつ、上限電力を満たすとするとなおさらである。

このような難しいリアルタイム制御を実現するために、本発明では、本出願人が出願済みの「自律分散的負荷分散手法」を応用する。まず、その自律分散的負荷分散手法について簡単に説明する。

本出願人は、複数の要素を自律分散的に制御し、全体最適な負荷分散を実施する手法に関する発明を出願している。この場合、要素とはサーバ、発電機などなんでも良く、今回の発明では、電力制御を行うべき機器が要素にあたる。本発明では、自律分散的負荷分散の手法において、まず要素それぞれに要素の性能見合いの評価関数を設定する。

図２に評価関数の概略を示す。図２において、横軸は各要素の状態に関するパラメータであり、サーバの負荷分散の例であれば、サーバの負荷量などに相当する。図２において、縦軸は、何らかの効率、利潤、要素の性能、要素の優先度などに関わる指標である。この評価関数を凸関数で表す。

凸関数を使用するのも本制御手法のポイントである。なぜなら、効率をはじめとする多くのシステムの指標は、図２に示すような凸関数で表されるからである。図２のような上に凸な関数を凹関数と呼び、下に凸な関数を凸関数と呼ぶこともあるが、ここでは、関数の性質上で区別する表現を採用し、凹関数も凸関数と表現することにする。

評価関数が凸関数である要素を連携させて、全体で最適化（各要素の評価関数の値の総和が最大となる状態)する問題は、「凸計画問題」として知られている。凸計画問題は、各要素の動作レベルにおける評価関数の微分値が等しい状況で最適化が達成されることが数学的に明らかにされている。本発明者が発明した負荷分散手法は、この原理を応用している。評価関数として凸関数を使う理由がここにある。

この原理を勘案し、各要素の状態変化を、例えば以下の数１で表される微分方程式に従い制御する。

ここで、Demは要素全体が満たすべき出力値または負荷量または状態値、λ_ｉは要素ｉの出力または負荷または状態値、ｆ_ｉは要素ｉに設定された評価関数、Ｋ_1、Ｋ₂は状態変更のゲインに相当する係数である。この制御をかけることで、各要素は、右辺第１項により、要素全体が満たすべき出力値に等しくなるように状態を変更し、かつ右辺第２項により、評価関数の微分値（ｄｆ_ｉ／ｄλ_ｉ）を等しくするように状態を変更しようとする。

これは「凸計画問題」のところで説明したように、要素全体が満たすべき総状態量も満足しつつ、全体利潤を最大化するポイントに各要素の状態（負荷量）を制御するのと等価である。つまり、上記数１の制御により、評価関数の縦軸で設定された効率が系全体として最大化される。ｋは要素ｉに隣接する要素の番号を意味する。隣接要素ｋが複数個有る場合は、順次数１の制御を繰り返せばよい。この数１で示される数式は一例であって、ポイントは、各要素に設定された評価関数の微分値を等しい状態にするように、各要素の状態を決めていくということである。

具体的には、各要素が、制御の時間ステップｄｔごとに、数１で算出される値と時間ステップｄｔの積を、１時刻前（１時間ステップ前）の出力値に足したものを出力するという制御となる。非常に簡単な制御である。

負荷分散の問題は、動作していることにメリットがない要素を停止する判断も必要となってくる。本出願人が出願した、負荷分散手法における上記判断は以下のように行う。

まず、要素自身と、その要素に隣接するノード（要素）の評価関数間にある指標を定義する。

それを説明するための図を図３に示す。負荷が０のときに、評価関数が負の値を取っている例を示しているが、これは起動によりコストが発生することを意味している。サーバなどのＩＴ系だとやや想像しにくいが、例えば、発電所の場合、縦軸を利潤と考えれば、運転（起動）しているにも関わらず、需要がなければ、運転コストが回収（需要家から集める金額）を上回り、利潤がマイナスになる。評価関数の値が０になったところが、運転コストと回収が均衡した点であり、評価関数の値がプラスになるということは利益が発生している事を意味する。

サーバのレスポンスを最適化するようなときは、縦軸がレスポンス関連量となり、負荷０のところでも評価関数は正の値を持つ。つまり、負荷０において、評価関数は正負どちらもとる可能性があるのだが、負の値をとる方を考えておけば、正の値をとる場合はその一部として解くことができる。したがって、ここでは、負荷０において、評価関数が負の値をとる汎用的なケースを説明する。

ここで、ノードｉ（自身）のゼロクロス点をλ_0,i、隣接ノードｊの評価関数における、ノードｉのゼロクロス点と同じ傾きの点をΖ_ij、隣接ノードｊの現在の負荷をλ_jとする。したがって、Ζ_ijは以下の数２で書くことができる。

そして、ここで以下の数３で表される指標Ｓ_ｉを定義する。

この指標Ｓ_ｉは、現在の隣接ノードの負荷（総和）が、自身のゼロクロス点よりどれだけ大きいかを意味している。もしノードｉが停止しているとして、ノードｉを起動すべき条件は、起動することでノードｉがゼロクロス点以上の負荷を担当する状況にあるかどうかである。そうすれば利潤はマイナス（評価関数値が負）にならないため、ノードｉを起動することで不利はない。

指標Ｓ_ｉはそれを数値化したものである。隣接ノードがノードｉのゼロクロス点における評価関数微分値と等価なΖ_ijよりどれだけ負荷を担当しているかを示すのが右辺第１項であり、それをゼロクロス点λ_0,iで引くことで（右辺第２項）、自身のゼロクロス点以上の負荷が周りに存在しているかを示す指標となっている。

指標Ｓ_ｉが０より大きければ、ノードｉを起動したときにいずれ隣接ノードが担当している負荷はノードｉが担当することになり、かつノードｉの担当負荷はゼロクロス点以上となる。逆に、指標Ｓ_ｉが０より小さければ、ノードｉが隣接ノードの担当負荷を新たに担っても、ゼロクロス点以下となり、ノードｉの起動により利潤をマイナスにしてしまう。

指標Ｓ_ｉはこのようなものであり、指標Ｓ_ｉの正負を見ることでノードｉを起動すべきか停止すべきかがわかる。指標Ｓ_ｉが負のときとは、その時点でノードｉの負荷は評価関数が負の値をとる領域にあるということで、起動しているノードは評価関数が０以下になった時点で停止すると考えても良い。このように指標Ｓ_ｉを使用して要素の起動・停止の判断をすることができる。

以上が、本出願人が以前に出願した自律的負荷分散の手法の簡単な説明である。本発明ではこの手法を応用する。今回のケースに上記の手法を応用するには、右辺第１項の扱いと、評価関数の設定が鍵になる。本発明では、この点に関して鋭意検討し、以下の着想に至った。

今回のケースでは、電力消費システム１００に、制御可能な機器１２０と制御が困難な機器１１０とが混在する。そのような中で上限電力を満たそうとすれば、上記数１の右辺第１項のDemに上限電力を単に設定するのではうまくいかない。そこで、右辺第１項を変形した以下の数４で表される微分方程式を用いる。

ここで、Ｐ_ｔはビル全体の使用電力量である。ビルの制御でない場合は、Ｐ_ｔは対象とする電力消費システム１００全体の使用電力量（直近に計測した電力量）である。Ｐ_ｔには制御可能な機器１２０と制御が困難な機器１１０とが使用している電力量がすべて含まれている。Demには上限電力量を設定する。本例の場合、λ_ｉは制御可能な機器ｉの電力、ｆ_ｉは制御可能な機器ｉの設定された評価関数、λ_ｋは制御可能な隣接機器ｋの電力、ｆ_ｋは制御可能な隣接機器ｋに設定された評価関数、Ｋ_１、Ｋ_２は電力変更のゲインをそれぞれ表す。直近に計測した電力量は、現在の電力量が最も好ましいが、電力消費システムの機器によっては数分〜数十分前に計測した電力量でも適用可能である。

次に評価関数の設定をどうするかについて考える。基本的に評価関数の横軸は機器の電力に相当する数値を設定する。エアコン１０４などのように比較的アナログ的に電力設定できる機器は、電力と相関のある連続的な指標を横軸に設定する。例えば、エアコン１０４の場合、横軸は設定温度とする。エアコン１０４は通常電力設定ではなく、温度設定によりコントロールするからである。縦軸は優先度制御なので優先度に相当する値を設定する。

しかし、どのような評価関数の形にするかは考察が必要である。最も動作させたい状態量は快適度が最大と考えられるので、本発明では、上限電力制限がなかった場合の機器の電力最大値でピークを迎え、そのピーク値が優先度と相関している関数が好適であると考えた。

以上の考察より、図４は、優先度が高い機器としてエアコン１０４に設定する評価関数の例を示す図である。この図４の例では、夏のエアコン１０４の評価関数の設定としており、電力最大値をとる設定温度（ユーザ希望値）を２６℃とした。ここで注意することは、夏の温度設定の場合、設定温度が下がるほど使用電力量が上がるので、横軸で右側に動くほど、設定温度の値が下がる。冬のエアコン１０４の温度設定は、この逆になるので、そのときは評価関数を設定しなおせば良い。温度設定２６℃が最大快適点と考え、そこで縦軸がピークを迎えるようになっている。ピーク値は設定する優先度の値そのものとする。

優先度をどうするかはシステム運用者の設計指針による。優先度の値は、何段階でも、自然数でも、実数でも、他の機器と同じでも良い。その機器の相対的な優先度であれば問題ない。

昨今普及が進んでいるＬＥＤ（light emitting diode）電灯は連続的に明るさを調整できるものもある。

図５は、優先度が低い機器としてＬＥＤ電灯１０２に設定する評価関数の例を示す図である。ＬＥＤ電灯１０２の場合、図４に示したエアコン１０４のように評価関数を設定している。つまり、ＬＥＤ電灯１０２の評価関数は、横軸に設定照度を配置し、最大の照度設定値（ユーザ希望値）でピークを迎えるようになっている。

図４に図示した優先度高の機器（エアコン１０４）の評価関数と、図５に図示した優先度低の機器（ＬＥＤ電灯１０２）の評価関数との比較から、次のことが分かる。すなわち、優先度が高い機器の評価関数は、優先度が低い機器の評価関数に比べて急峻な曲線（凸関数）となっている。逆に言えば、優先度が低い機器の評価関数は、優先度が高い機器の評価関数に比べてなだらかな曲線（凸関数）となっている。

前述したように、自律的負荷分散手法では、各制御可能な機器１２０に設定された評価関数の微分値（傾き）が等しくなるように、電力消費システム１００の電力を制御する。

そのため、図４に図示した優先度高の機器（エアコン１０４）において、その実設定値はユーザ希望値からの乖離が小さい。その結果、優先度高の機器（エアコン１０４）に関しては、ユーザの我慢の度合いが小さいといえる。これに対して、図５に図示した優先度低の機器（ＬＥＤ電灯１０２）において、その実設定値はユーザ希望値からの乖離が大きい。その結果、優先度低の機器（ＬＥＤ電灯１０２）に関しては、ユーザの我慢の度合いが大きいといえる。

このように、優先度（評価関数のピークの高さ）に応じて、電力制限時のユーザに対する我慢の度合いが変わることが分かる。換言すれば、優先度の設定を間違うと、ユーザに対して不快な設定に成り得る。

前述した特許文献１や特許文献３のような先行技術では、使用状況に応じて、優先度を適応的に設定する基準や方法について何ら開示も示唆もしていない。これに対して、本発明では、後述するように、使用状況に応じて、各制御可能な機器１２０に設定される評価関数の優先度を自動的（適応的）に変更するので、電力消費システム１００全体の電力を適応的に制御することができる。

では、通常の電灯１０２やエレベータ１０６のようにオン／オフが“０”か“１”のような機器の場合どうすれば良いだろうか。ここが難しいところだが、本発明では、このような機器を幾つかまとめて一つの機器として制御することで解決した。例えば、電灯１０２ならフロアごとでまとめて１つの機器とみなすとか、ビル１棟でエレベータ１０６をまとめて１つの機器とみなすとかである。このように考えた上で、評価関数の横軸を機器の台数とした。最大の使用台数（設計指針における最大値）においてピークを迎え、そのピーク値が機器をまとめたものの優先度とする。

図６に、このようにして発明したオン／オフ制御しかできない電灯群の評価関数を示す。これにより、オン／オフ制御しかできない機器も好適に優先度制御が可能となる。例えば、フロア全体の電灯１０２を５０％にするという制御出力がでたならば、１台置きに電灯１０２を消すなどの制御を行う。その他のオン／オフ制御しかできない機器も図６のように評価関数を設定して制御すれば良い。

今回のケースでは、横軸が設定温度や設定照度の場合でも、台数の場合でも、制御値が機器の設定値にない場合があり得る。そのような場合は、近傍の設定値を制御値にするなど、近似的な設定をすれば良い。例えば、台数の制御値が１．６となったときには２台と考えるなどである。

以上のように、使用状況に応じて自動的（適応的）に変更した優先度を持つ評価関数を機器に設定し、上記数４を用いれば、リアルタイムに複数の制御可能な機器１２０の電力制御を、使用状況に応じて適応的に行うことができる。この制御により、制御可能な機器１２０と制御が困難な機器１１０を含めたビルやシステム全体の電力を上限電力と一致させながら、各機器の優先度の総和を最大値にできる。優先度は快適度に相関していることを考えれば、快適度がその状況では最大となっていると言える。本発明により、我慢しすぎない好適なデマンドレスポンス制御が可能となる。

図４〜図６と同じような効果をもたらす評価関数の設定は他にも存在する。

その例を図７、図８に示す。これは、縦軸を優先度または快適度の逆数と同義の不快度をとったものと考えられる。不快度なので最大ではなく最小となるように制御する必要があるが、その場合は、図７、図８に示すように下に凸の関数として描いておけば、自動的に上記数４が系全体の最小状態を探索する。この場合も下に凸のピーク値の値を優先度の逆数に相関（不快度）に相関させると良い。

上記数４は評価関数の微分値を使うので、評価関数にオフセットとして任意の定数を加算しても同様の効果が得られる。また、最初から評価関数を凸関数の微分したものとして表現し、上記数４の右辺第２項を要素間の評価関数の微分値の差ではなく、評価関数の差として制御しても同様の効果が得られる。

［実施形態１］
本発明の第１の実施形態では、図９に示す構成でビル内の機器の電力制御を実施する場合の実施形態を説明する。

この第１の実施形態では、ビルの機器の情報をクラウド１３０上のサーバに上げ、クラウド１３０上に構築した電力制御装置２０（図１０参照）により制御を行う。評価関数は図４〜図６に準じたものを使用した。

図１０は、クラウド１３０上での電力制御装置２０の各処理部の流れを示す図である。電力制御装置２０は、制御部１０と、環境情報収集部２２と、優先度決定部２４とから成る。制御部１０は、情報取得部１２と、デマンド制御部１４と、情報伝達部１６とから成る。

環境情報収集部２２は、電力消費システム１００における環境情報を定期的に収集する。優先度決定部２４は、収集した環境情報に基づいて、制御可能な機器１２０それぞれに設定される評価関数の優先度を決定する。

尚、図示の例では、環境情報収集部２２は、電力消費システム１００における環境情報を定期的に収集しているが、不定期あるいは定められた時刻に、環境情報を収集してもよい。

環境情報収集部２２と優先度決定部２４との組み合わせは、優先度決定装置として働く。

情報取得部１２は、ビルの制御可能な機器１２０の電力量、直近に計測したビル全体の電力量を取得し、それをデマンド制御部１４に渡す。デマンド制御部１４では、上記数４を実行できるようになっており、優先度決定部２４で決定された優先度を持つ評価関数をもとに、各制御可能な機器１２０の次の時刻での値（温度や、照度、台数）を数４にて計算する。デマンド制御部１４は、それらの値を実際に制御できる制御値に近似し、情報伝達部１６に出力する。情報伝達部１６は、受け取った各制御可能な機器１２０の次の時刻の制御値を各制御可能な機器１２０に伝える。

以後、上記処理を繰り返していく。デマンド制御部１４では、仮想的に各機器がネットワークで繋がれていると仮定し、近隣の機器はそのネットワークに準じて決定する。

図１１（Ｃ）に本発明の第１の実施形態の制御結果を示す。ビル全体の総電力値の時間変化である。比較のため、図１１（Ｂ）に関連する技術である予め決められた機器を止める制御の結果を示し、図１１（Ａ）に何も制御しない場合の結果も示す。本発明の第１の実施形態を使用しない場合の結果も合わせて記載する。この図１１に「制限値」とあるのが、節電要請された電力量である。

図１１（Ａ）に示されるように、何も制御しない場合は当然、節電要請値を超える電力を使用してしまう。

一方、図１１（Ｃ）に示されるように、本発明の第１の実施形態の場合、ビル全体の電力量が、節電要請された電力量に近づくと、優先度に応じて機器を止め、しっかり節電要請された電力量に、使用状況に応じて適応的に制御していることがわかる。

図１１（Ｂ）に示される関連する技術の制御では、節電要請以下に電力量を押さえているものの、節電要請よりかなり低い値となっており、不必要に節電してしまっていることがわかる。また、制御している間、非制御機器の電力が揺らぐので、総電力量も揺らいでいるのがわかる。この揺らぎの分を考慮する必要があるので、関連する技術の制御では多めの節電をすることになる。

図１２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）に全機器の優先度の総和を計算したものを示す。図１２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、ビル全体の快適度を示す図と考えても良い。図１２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）は、それぞれ、図１１（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）の制御を実施しているときに合わせてとった結果である。

今回の評価関数設定では、電力を上げるほど優先度が上がるので、総電力量と相関した図となっている。制御しない場合（図１２（Ａ））と関連する技術の制御（図１２（Ｂ））に関しては、本来、本発明の第１の実施形態と同じ優先度の総和は計算できないが、本発明の第１の実施形態と同じ評価関数が各機器に設定できるとしたときに、どのような値をとるかを示した。

図１２（Ａ）に示されるように、制御しない場合は、自由に電力を使っているので当然快適度は高い。しかしながら、この場合は節電要請下でも自由に使ってしまっているので論外である。

図１２（Ｃ）に示される本発明の第１の実施形態と図１１（Ｂ）に示される関連する技術の制御とを比べると、本発明の第１の実施形態の方が、優先度総和が節電要請下で高いことがわかる。つまり、本発明の第１の実施形態の方が、節電要請下でもビル全体の快適度を高めることに成功している。

以上より、本発明の第１の実施形態により、節電要請下でも最大限快適な節電をすることが可能であることが実証され、本願発明の有効性が示された。

［実施形態２］
本発明の第２の実施形態では、図１３に示す構成でビル内の機器の電力制御を実施する場合の実施形態を説明する。本第２の実施形態では上述した第１の実施形態と異なり、クラウド側で制御するのではなく、ビル内の機器それぞれに電力制御ユニット４０を搭載し、自律的に各機器が電力を調整する実施形態である。複数の電力制御ユニット４０は、まとめて電力制御装置として働く。

機器それぞれと言っても、デジタル的にオン／オフを設定するしかない機器は上述のようにまとめてひとつの機器と見なすため、まとめて一つの電力制御ユニット４０を使用する。このまとめた電力制御ユニット４０は、機器の外部に追加してもよいし、各機器に制御機能があるならば、まとめた機器の中のどれかひとつを使用するのでも良い。各機器はあるネットワーク構造で連結している。ネットワーク構造は連結していれば良く、トポロジーはそれほど気にしない。

図１４に電力制御ユニット４０の概略図を示す。自律的な構成になっているので、電力制御ユニット４０は、やや上述した第１の実施形態の電力制御装置２０と動作が異なる。

電力制御ユニット４０は、制御部３０と、環境情報収集部４２と、優先度決定部４４とから成る。制御部３０は、情報取得部３２と、デマンド制御部３４と、制御値設定部３６とから構成される。

環境情報収集部４２は、図１０に示した環境情報収集部２２と同様に、電力消費システム１００における環境情報を収集する。優先度決定部４４は、収集した環境情報に基づいて、当該制御可能な機器１２０に設定される評価関数の優先度を決定する。

環境情報収集部４２と優先度決定部４４との組み合わせは、優先度決定装置として働く。

情報取得部３２は、ビルの制御可能な機器１２０の電力量、直近の計測したビル全体の電力量ばかりでなく、ネットワーク的に隣接する他の制御可能な機器１２０の情報をも取得し、デマンド制御部３４にそれを渡す。デマンド制御部３４では、上記数４を実行できるようになっており、優先度決定部４４で決定された優先度を持つ評価関数をもとに、自身の次の時刻での値（温度や照度、台数）を数４にて計算する。デマンド制御部３４は、それらの値を実際に制御できる制御値に近似し、制御値設定部３６に出力する。制御値設定部３６は、受け取った次の時刻の制御値を自身に設定する。以後、上記処理を繰り返していく。

実際に制御したところ、第２の実施形態は、上記第１の実施形態と同様の結果を得た。第２の実施形態においても、本発明の有効性が実証された。

図１５を参照して、本発明の第１の実施例に係る電力制御装置２０について説明する。電力制御装置２０は、電力消費システム１００の電力を制御する装置である。

図示の例では、電力消費システム１００が、第１の部屋１００−１と第２のヘア１００−２とを備えているとする。図１５では、制御が困難な機器の図示を省略している。

図示の電力消費システム１００は、制御可能な機器として、第１の部屋１００−１に設けられた第１の電灯１０２−１および第１のエアコン１０４−１と、第２の部屋１００−２に設けられた第２の電灯１０２−２および第２のエアコン１０４−２とを有する。

また、図示の例では、第１の部屋１００−１には第１のセンサ１０８−１が設置され、第２の部屋１００−２には第２のセンサ１０８−２が設置されている。第１および第２のセンサ１０８−１および１０８−２の各々は、人の有無、照度、および温度を検知できるセンサである。すなわち、第１および第２のセンサ１０８−１および１０８−２の各々は、人感センサ、照度センサ、および温度センサの組み合わせとして動作する。

人感センサは、部屋の人の有無を検知して、部屋の人の有無を表す感知信号を出力する。照度センサは、部屋の照度を検出して、部屋の照度を表す検出照度信号を出力する。温度センサは、部屋の室温を検出して、部屋の室温を表す検出温度信号を出力する。

尚、図示の例では、第１および第２のセンサ１０８−１および１０８−２の各々は、人感センサ、照度センサ、および温度センサから構成されているが、それらの３つのセンサから選択された少なくも１つのセンサから成っていてもよいし、それ以外のセンサを含んでもよいのは勿論である。

図示の電力制御装置２０は、図１０に示される電力制御装置２０と同様に、制御部１０と、環境情報収集部２２と、優先度決定部２４とを備える。前述したように、環境情報収集部２２と優先度決定部２４との組み合わせは、優先度決定装置として働く。

図示の環境情報収集部２２は、環境情報として、第１および第２のセンサ１０８−１および１０８−２で検知（検出）された、部屋の人の有無を表す感知信号、部屋の照度を表す検出照度信号、および部屋の室温を表す検出温度信号からなる検出情報を収集する。

優先度決定部２４は、感知信号、検出照度信号、および検出温度信号からなる検出情報（環境情報）に基づいて、後述するように、制御可能な機器１０２−１，１０２−２，１０４−１，１０４−２それぞれに設定される評価関数の優先度を決定する。

次に、図１６および図１７を参照して、制御可能な機器が、それぞれ、エアコン１０４の場合および電灯１０２の場合において、評価関数の優先度を決定する方法について説明する。

先ず、図１６を参照して、エアコン１０４に設定される評価関数の優先度を決定する方法について説明する。

まず、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityを“０”に設定する（ステップＳ１０１）。次に、優先度決定部２４は、感知信号から部屋に人がいるか否かを判断する（ステップＳ１０２）。部屋に人がいる場合（ステップＳ１０２のｙｅｓ）、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityに“２００”を加算する（ステップＳ１０３）。一方、部屋に人がいない場合（ステップＳ１０２のｎｏ）、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityに初期優先度である“１００”を加算する（ステップＳ１０４）。

このように、感知信号が部屋に人がいることを表している場合、優先度決定部２４は、当該人感センサが設定された部屋に設けられているエアコン１０４の優先度を初期優先度よりも高く設定する。

引き続いて、優先度決定部２４は、検出温度信号で表される部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差（本例では、５℃）以上であるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差（５℃）以上である場合（ステップＳ１０５のｙｅｓ）、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityに“２００”を加算する（ステップＳ１０６）。一方、部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差（５℃）未満である場合（ステップＳ１０５のｎｏ）、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityに“１００”を加算する（ステップＳ１０７）。

このように、検出温度信号で表される部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差以上であると判断した場合、優先度決定部２４は、当該温度センサが設置された部屋の設けられているエアコン１０４の優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する。

最後に、優先度決定部２４は、その結果得られた一時変数tmp_priorityを、対象機器（エアコン１０４）の優先度として設定する（ステップＳ１０８）。

優先度決定部２４は、定期的に上記処理を繰り返す。

尚、上記例では、所定温度差が５℃である場合を例に挙げて説明しているが、それは一例に過ぎず、他の温度差を設定してもよいのは勿論である。また、上記例では、一時変数tmp_priorityを増減する単位が“１００”である場合を例に挙げて説明しているが、それは一例に過ぎず、任意の数の単位を使用してもよいのは勿論である。さらに、上記例では、室温と希望設定温度との間の温度差と所定温度差と間の比較（相対値比較）で優先度を決定しているが、絶対値比較で優先度を決定してもよい。具体的には、冷房の場合であって、検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも高いと判断した場合、優先度決定部２４は、当該温度センサが設置された部屋の設けられているエアコン１０４の優先度を既存の設定優先度よりも高く設定してよい。一方、暖房の場合であって、検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも低いと判断した場合、優先度決定部２４は、当該温度センサが設置された部屋の設けられているエアコン１０４の優先度を既存の設定優先度よりも高く設定してよい。

次に、図１７を参照して、電灯１０２に設定される評価関数の優先度を決定する方法について説明する。

まず、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityを“０”に設定する（ステップＳ２０１）。次に、優先度決定部２４は、感知信号から部屋に人がいるか否かを判断する（ステップＳ２０２）。部屋に人がいる場合（ステップＳ２０２のｙｅｓ）、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityに“２００”を加算する（ステップＳ２０３）。一方、部屋に人がいない場合（ステップＳ２０２のｎｏ）、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityに初期優先度である“１００”を加算する（ステップＳ２０４）。

このように、感知信号が部屋に人がいることを表している場合、優先度決定部２４は、当該人感センサが設置された部屋に設けられている電灯１０２の優先度を初期優先度よりも高く設定する。

引き続いて、優先度決定部２４は、検出照度信号から部屋の明るさ（照度）が、規定照度（本例では、５００ｌｕｘ）以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０５）。部屋の明るさが規定照度（５００ｌｕｘ）以上である場合（ステップＳ２０５のｙｅｓ）、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityに“１００”を加算する（ステップＳ２０６）。一方、部屋の明るさが規定照度（５００ｌｕｘ）未満である場合（ステップＳ２０５のｎｏ）、優先度決定部２４は、一時変数tmp_priorityに“２００”を加算する（ステップＳ２０７）。

このように、検出照度信号で表される部屋の照度が規定照度よりも高いと判断した場合、優先度決定部２４は、当該照度センサが設置された部屋に設けられている電灯１０２の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する。

最後に、優先度決定部２４は、その結果得られた一時変数tmp_priorityを、対象機器（電灯１０２）の優先度として設定する（ステップＳ２０８）。

優先度決定部２４は、定期的に上記処理を繰り返す。

尚、上記例では、規定照度が５００ｌｕｘである場合を例に挙げて説明しているが、それは一例に過ぎず、それ以外の照度を規定照度に選択してもよいのは勿論である。また、上記例では、一時変数tmp_priorityを増減する単位が“１００”である場合を例に挙げて説明しているが、それは一例に過ぎず、任意の数の単位を使用してもよいのは勿論である。さらに、上記例では、照度と規定照度との間の比較（絶対値比較）で優先度を決定しているが、相対値比較で優先度を決定してもよい。具体的には、検出照度信号で表される部屋の照度と希望設定照度との間の照度差が所定照度差以上であると判断した場合、優先度決定部２４は、当該照度センサが設置された部屋に設けられている電灯１０２の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定してよい。

次に、図１８を参照して、優先度決定部２４によって設定される具体的な優先度の設定例について説明する。

本例では、第１の部屋１００−１は、その中に人がおらず、日当たりが良くてその照度が７００ｌｕｘで明るく、その室温が２８℃と高めであったとする。また、第２の部屋１００−２は、その中に人がいるが、日当たりが悪くてその照度が３００ｌｕｘで暗く、その室温が２４℃であったする。また、第１の部屋１００−１に設けられた第１のエアコン１０４−１には２２℃の希望設定温度が設定されており、第２の部屋１００−２に設けられた第２のエアコン１０４−２にも２２℃の希望設定温度が設定されているとする。

この場合、第１のセンサ１０８−１は、第１の検出情報として、無人を表す感知信号、７００ｌｕｘの検出照度信号、および２８℃の検出温度信号を、環境情報収集部２２へ送出する。第２のセンサ１００８−２は、第２の検出情報として、有人を表す感知信号、３００ｌｕｘの検出照度信号、および２４℃の検出温度信号を、環境情報収集部２２へ送出する。環境情報収集部２２は、これら第１および第２の検出情報を、電力消費システム１００における環境情報として収集する。

この場合、優先度決定部２４は、第１および第２のエアコン１０４−１、１０４−２および第１および第２の電灯１０２−１、１０２−２に、次のような優先度を設定する。

先ず、第１のエアコン１０４−１に設定される優先度について説明する。第１の部屋１００−１には人がおらず（図１６のステップＳ１０２のｎｏ）、その室温が２８℃であって、２８℃の室温と２２℃の希望設定温度との間の温度差が、５℃の所定温度差以上である（図１６のステップＳ１０５のｙｅｓ）ので、優先度決定部２４は、第１のエアコン１０４−１に“３００”の優先度を設定する。

次に、第２のエアコン１０４−２に設定される優先度について説明する。第２の部屋１００−２には人がいて（図１６のステップＳ１０２のｙｅｓ）、その室温が２４℃であって、２４℃の室温と２２℃の希望設定温度との間の温度差が、５℃の所定温度差未満である（図１６のステップＳ１０５のｎｏ）ので、優先度決定部２４は、第２のエアコン１０４−２に“３００”の優先度を設定する。

引き続いて、第１の電灯１０２−１に設定される優先度について説明する。第１の部屋１００−１には人がおらず（図１７のステップＳ２０２のｎｏ）、その部屋の明るさ（照度）が７００ｌｕｘであって、５００ｌｕｘの規定照度以上である（図１７のステップＳ２０５のｙｅｓ）ので、優先度決定部２４は、第１の電灯１０２−１に“２００”の優先度を設定する。

最後に、第２の電灯１０２−２に設定される優先度について説明する。第２の部屋１００−２には人がいて（図１７のステップＳ２０２のｙｅｓ）、その部屋の明るさ（照度）が３００ｌｕｘであって、５００ｌｕｘの規定照度未満である（図１７のステップＳ２０５のｎｏ）ので、優先度決定部２４は、第２の電灯１０２−１に“４００”の優先度を設定する。

上記実施例では、センサとして、人感センサを用いているが、その代わりに、入退室センサを用いてもよい。入退室センサは、部屋に入退出する人数を検出して、部屋にいる人数を表す人数信号を出力する。その場合、環境情報収集部２２は、人数信号を環境情報として収集する。そして、優先度決定部２４は、その人数信号で表される部屋の人数に応じて、当該部屋に設けられているエアコン１０４および電灯１０２の優先度を増減する。例えば、部屋にいる人数が多ければ多いほど、優先度決定部２４は、エアコン１０４および電灯１０２の優先度を高くするように変更する。

このように、本発明の第１の実施例に係る電力制御装置２０では、使用状況に応じて、制御可能な機器１２０それぞれに設定される評価関数の優先度を自動的（適応的）に変更している。したがって、優先度が極端に不快な設定になるのを防止することができる。その結果、本発明の第１の実施例に係る電力制御装置２０は、電力消費システム１００の電力を、使用状況に応じて適応的に制御することができる。

なお、上記に記載した方法は、コンピュータで実行させることのできるプログラムとして、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなどの磁気ディスク、ＣＤ-ＲＯＭ、ＤＶＤなどの光ディスク、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することもできる。

また、この記録媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。

また、記録媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムや、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のミドルウェアなどが各処理の一部を実行してもよい。

さらに、上記記録媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネットなどにより伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。

また、記録媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記実施形態における処理が実行される場合も本発明における記録媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であってもよい。

コンピュータは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき各処理を実行するものであって、パソコンなどからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステムなどの何れの構成であってもよい。

また、コンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置を含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置である。

以上、実施形態（及び実施例）を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態（実施例）に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

例えば、上述した実施形態は、節電要請以下に電力を合わせる例を示したが、ピーク電力を抑えるというピークカットに本発明を使用することもできる。ピーク電力で電気料金の基本料金が決まっているので、基本料金の上限電力を制御部に設定し、本発明を実施すれば、基本料金の上限電力以上になることはなく、基本料金を抑えることができる。

また、上記実施形態では、ビルの電力制御であるＢＥＭＳの例を示したが、当然、ＨＥＭＳ、ＣＥＭＳなど他のエネルギーマネジメントでも同様のことが可能である。

上記第１の実施形態ではクラウド上のサーバにデータをアップロードして制御を行ったが、クラウドに限定されず、ビルや家屋内にサーバを置いて同様の制御を行っても構わない。

１０ 制御部
１２ 情報取得部
１４ デマンド制御部
１６ 情報伝達部
２０ 電力制御装置
２２ 環境情報収集部
２４ 優先度決定部
３０ 制御部
３２ 情報取得部
３４ デマンド制御部
３６ 制御値設定部
４０ 電力制御ユニット
４２ 環境情報収集部
４４ 優先度決定部
１００ 電力消費システム
１００−１、１００−２ 部屋
１０２、１０２−１、１０２−２ 電灯
１０４、１０４−１、１０４−２ エアコン
１０６ エレベータ
１０８−１、１０８−２ センサ
１１０ 非制御機器群（制御が困難な機器）
１２０ 制御対象（制御可能な機器）
１３０ クラウド

Claims (72)

1. 複数の機器を備えた電力消費システムの電力を制御する電力制御装置であって、前記複数の機器は、制御可能な機器と制御が困難な機器とに分けられ、
   前記電力制御装置は、
   前記電力消費システムにおける環境情報であって、前記制御可能な機器の消費電力に影響を与える前記環境情報を収集する環境情報収集部と、
   前記収集した環境情報に基づいて、前記制御可能な機器それぞれに設定され、かつ前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ評価関数の前記優先度を決定する優先度決定部と、
   前記制御可能な機器の電力量と、直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量とを取得する情報取得部と、
   前記電力消費システム全体に対する上限電力量が設定されたときに、前記制御可能な機器の電力量を、前記決定された優先度を持つ評価関数をもとに制御するデマンド制御部と、
   を有することを特徴とする電力制御装置。
2. 前記デマンド制御部は、節電要請期間において前記直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量が前記上限電力量に近づく場合に、前記上限電力量と前記直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量との間の差を無くすように制御する、ことを特徴とする請求項１に記載の電力制御装置。
3. 前記デマンド制御部は、前記評価関数から導き出される微分値を前記制御可能な機器間で比較し、前記評価関数から導き出される微分値を前記制御可能な機器間で等しくなるように制御する、ことを特徴とする請求項２に記載の電力制御装置。
4. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の電力量に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の電力制御装置。
5. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の個数に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の電力制御装置。
6. 前記環境情報収集部は、前記環境情報を定期的に収集する、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の電力制御装置。
7. 前記電力消費システムは、前記制御可能な機器として、各部屋に設けられる電灯およびエアコンを含み、
   前記環境情報収集部は、前記電力消費システムの各部屋に設置される人感センサ、照度センサ、および温度センサのグループから選択された少なくも１つセンサで検出された検出情報を、前記環境情報として収集する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の電力制御装置。
8. 前記環境情報収集部は、前記人感センサで検知された、部屋の人の有無を表す感知信号を前記環境情報として収集し
   前記感知信号が部屋に人がいることを表している場合、前記優先度決定部は、当該人感センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンおよび前記電灯の優先度を初期優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項７に記載の電力制御装置。
9. 前記環境情報収集部は、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集し、
   前記検出照度信号で表される部屋の照度が規定照度よりも高いと判断した場合、前記優先度決定部は、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項７又は８に記載の電力制御装置。
10. 前記環境情報収集部は、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度と希望設定照度との間の照度差が所定照度差以上であると判断した場合、前記優先度決定部は、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項７又は８に記載の電力制御装置。
11. 前記環境情報収集部は、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出温度信号で表される部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差以上であると判断した場合、前記優先度決定部は、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の電力制御装置。
12. 前記環境情報収集部は、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    冷房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも高いと判断した場合、前記優先度決定部は、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の電力制御装置。
13. 前記環境情報収集部は、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    暖房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも低いと判断した場合、前記優先度決定部は、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項７乃至１０のいずれか１項に記載の電力制御装置。
14. 複数の機器を備えた電力消費システムの電力を制御する電力制御方法であって、前記複数の機器は、制御可能な機器と制御が困難な機器とに分けられ、
    前記電力制御方法は、
    前記電力消費システムにおける環境情報であって、前記制御可能な機器の消費電力に影響を与える前記環境情報を収集する収集ステップと、
    前記収集した環境情報に基づいて、前記制御可能な機器それぞれに設定され、かつ前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ評価関数の前記優先度を決定する決定ステップと、
    前記制御可能な機器の電力量と、直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量とを取得する情報取得ステップと、
    前記電力消費システム全体に対する上限電力量が設定されたときに、前記制御可能な機器の電力量を、前記決定された優先度を持つ評価関数をもとに制御する制御ステップと、
    を含むことを特徴とする電力制御方法。
15. 前記制御ステップは、節電要請期間において前記直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量が前記上限電力量に近づく場合に、前記上限電力量と前記直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量との間の差を無くすように制御する、ことを特徴とする請求項１４に記載の電力制御方法。
16. 前記制御ステップは、前記評価関数から導き出される微分値を前記制御可能な機器間で比較し、前記評価関数から導き出される微分値を前記制御可能な機器間で等しくなるように制御する、ことを特徴とする請求項１５に記載の電力制御方法。
17. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の電力量に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載の電力制御方法。
18. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の個数に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載の電力制御方法。
19. 前記収集ステップは、前記環境情報を定期的に収集する、請求項１４乃至１８のいずれか１項に記載の電力制御方法。
20. 前記電力消費システムは、前記制御可能な機器として、各部屋に設けられる電灯およびエアコンを含み、
    前記収集ステップは、前記電力消費システムの各部屋に設置される人感センサ、照度センサ、および温度センサのグループから選択された少なくも１つセンサで検出された検出情報を、前記環境情報として収集する、請求項１４乃至１９のいずれか１項に記載の電力制御方法。
21. 前記収集ステップは、前記人感センサで検知された、部屋の人の有無を表す感知信号を前記環境情報として収集し
    前記感知信号が部屋に人がいることを表している場合、前記決定ステップは、当該人感センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンおよび前記電灯の優先度を初期優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項２０に記載の電力制御方法。
22. 前記収集ステップは、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度が規定照度よりも高いと判断した場合、前記決定ステップは、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項２０又は２１に記載の電力制御方法。
23. 前記収集ステップは、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度と希望設定照度との間の照度差が所定照度差以上であると判断した場合、前記決定ステップは、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項２０又は２１に記載の電力制御方法。
24. 前記収集ステップは、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出温度信号で表される部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差以上であると判断した場合、前記決定ステップは、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項２０乃至２３のいずれか１項に記載の電力制御方法。
25. 前記収集ステップは、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    冷房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも高いと判断した場合、前記決定ステップは、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項２０乃至２３のいずれか１項に記載の電力制御方法。
26. 前記収集ステップは、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    暖房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも低いと判断した場合、前記決定ステップは、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項２０乃至２３のいずれか１項に記載の電力制御方法。
27. 複数の機器を備えた電力消費システムの電力を、コンピュータに制御させる電力制御プログラムであって、前記複数の機器は、制御可能な機器と制御が困難な機器とに分けられ、
    前記コンピュータに、
    前記電力消費システムにおける環境情報であって、前記制御可能な機器の消費電力に影響を与える前記環境情報を収集する収集手順と、
    前記収集した環境情報に基づいて、前記制御可能な機器それぞれに設定され、かつ前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ評価関数の前記優先度を決定する決定手順と、
    前記制御可能な機器の電力量と、直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量とを取得させる情報取得手順と、
    前記電力消費システム全体に対する上限電力量が設定されたときに、前記制御可能な機器の電力量を、前記決定された優先度を持つ評価関数をもとに制御させる制御手順と、
    を実行させるための電力制御プログラム。
28. 前記制御手順は、前記コンピュータに、節電要請期間において前記直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量が前記上限電力量に近づく場合に、前記上限電力量と前記直近に計測した前記電力消費システム全体の電力量との間の差を無くすように制御させる、請求項２７に記載の電力制御プログラム。
29. 前記制御手順は、前記コンピュータに、前記評価関数から導き出される微分値を前記制御可能な機器間で比較させ、前記評価関数から導き出される微分値を前記制御可能な機器間で等しくなるように制御させる、請求項２８に記載の電力制御プログラム。
30. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の電力量に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項２７乃至２９のいずれか１項に記載の電力制御プログラム。
31. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の個数に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項２７乃至２９のいずれか１項に記載の電力制御プログラム。
32. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記環境情報を定期的に収集させる、請求項２７乃至３１のいずれか１項に記載の電力制御プログラム。
33. 前記電力消費システムは、前記制御可能な機器として、各部屋に設けられる電灯およびエアコンを含み、
    前記収集手順は、前記コンピュータに、前記電力消費システムの各部屋に設置される人感センサ、照度センサ、および温度センサのグループから選択された少なくも１つセンサで検出された検出情報を、前記環境情報として収集させる、請求項２７乃至３２のいずれか１項に記載の電力制御プログラム。
34. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記人感センサで検知された、部屋の人の有無を表す感知信号を前記環境情報として収集させ
    前記感知信号が部屋に人がいることを表している場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該人感センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンおよび前記電灯の優先度を初期優先度よりも高く設定させる、請求項３３に記載の電力制御プログラム。
35. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集させ、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度が規定照度よりも高いと判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定させる、請求項３３又は３４に記載の電力制御プログラム。
36. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集させ、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度と希望設定照度との間の照度差が所定照度差以上であると判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定させる、請求項３３又は３４に記載の電力制御プログラム。
37. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集させ、
    前記検出温度信号で表される部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差以上であると判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定させる、請求項３３乃至３６のいずれか１項に記載の電力制御プログラム。
38. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集させ、
    冷房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも高いと判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定させる、請求項３３乃至３６のいずれか１項に記載の電力制御プログラム。
39. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集させ、
    暖房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも低いと判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定させる、請求項３３乃至３６のいずれか１項に記載の電力制御プログラム。
40. 複数の機器を備えた電力消費システムの電力を制御するために用いられ、制御可能な機器それぞれに設定され、かつ前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ評価関数の前記優先度を決定する優先度決定装置であって、
    前記電力消費システムにおける環境情報であって、前記制御可能な機器の消費電力に影響を与える前記環境情報を収集する環境情報収集部と、
    前記収集した環境情報に基づいて、前記評価関数の優先度を決定する優先度決定部と、
    を有することを特徴とする優先度決定装置。
41. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の電力量に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項４０に記載の優先度決定装置。
42. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の個数に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項４０に記載の優先度決定装置。
43. 前記環境情報収集部は、前記環境情報を定期的に収集する、請求項４０乃至４２のいずれか１項に記載の優先度決定装置。
44. 前記電力消費システムは、前記制御可能な機器として、各部屋に設けられる電灯およびエアコンを含み、
    前記環境情報収集部は、前記電力消費システムの各部屋に設置される人感センサ、照度センサ、および温度センサのグループから選択された少なくも１つセンサで検出された検出情報を、前記環境情報として収集する、請求項４０乃至４３のいずれか１項に記載の優先度決定装置。
45. 前記環境情報収集部は、前記人感センサで検知された、部屋の人の有無を表す感知信号を前記環境情報として収集し
    前記感知信号が部屋に人がいることを表している場合、前記優先度決定部は、当該人感センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンおよび前記電灯の優先度を初期優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項４４に記載の優先度決定装置。
46. 前記環境情報収集部は、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度が規定照度よりも高いと判断した場合、前記優先度決定部は、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項４４又は４５に記載の優先度決定装置。
47. 前記環境情報収集部は、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度と希望設定照度との間の照度差が所定照度差以上であると判断した場合、前記優先度決定部は、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項４４又は４５に記載の優先度決定装置。
48. 前記環境情報収集部は、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出温度信号で表される部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差以上であると判断した場合、前記優先度決定部は、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項４４乃至４７のいずれか１項に記載の優先度決定装置。
49. 前記環境情報収集部は、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    冷房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも高いと判断した場合、前記優先度決定部は、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項４４乃至４７のいずれか１項に記載の優先度決定装置。
50. 前記環境情報収集部は、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    暖房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも低いと判断した場合、前記優先度決定部は、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項４４乃至４７のいずれか１項に記載の優先度決定装置。
51. 複数の機器を備えた電力消費システムの電力を制御するために用いられ、制御可能な機器それぞれに設定され、かつ前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ評価関数の前記優先度を決定する優先度決定方法であって、
    前記電力消費システムにおける環境情報であって、前記制御可能な機器の消費電力に影響を与える前記環境情報を収集する収集ステップと、
    前記収集した環境情報に基づいて、前記評価関数の優先度を決定する決定ステップと、
    を含むことを特徴とする優先度決定方法。
52. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の電力量に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項５１に記載の優先度決定方法。
53. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の個数に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項５１に記載の優先度決定方法。
54. 前記収集ステップは、前記環境情報を定期的に収集する、請求項５１乃至５３のいずれか１項に記載の優先度決定方法。
55. 前記電力消費システムは、前記制御可能な機器として、各部屋に設けられる電灯およびエアコンを含み、
    前記収集ステップは、前記電力消費システムの各部屋に設置される人感センサ、照度センサ、および温度センサのグループから選択された少なくも１つセンサで検出された検出情報を、前記環境情報として収集する、請求項５１乃至５４のいずれか１項に記載の優先度決定方法。
56. 前記収集ステップは、前記人感センサで検知された、部屋の人の有無を表す感知信号を前記環境情報として収集し
    前記感知信号が部屋に人がいることを表している場合、前記決定ステップは、当該人感センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンおよび前記電灯の優先度を初期優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項５５に記載の優先度決定方法。
57. 前記収集ステップは、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度が規定照度よりも高いと判断した場合、前記決定ステップは、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項５５又は５６に記載の優先度決定方法。
58. 前記収集ステップは、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度と希望設定照度との間の照度差が所定照度差以上であると判断した場合、前記決定ステップは、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項５５又は５６に記載の優先度決定方法。
59. 前記収集ステップは、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    前記検出温度信号で表される部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差以上であると判断した場合、前記決定ステップは、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項５５乃至５８のいずれか１項に記載の優先度決定方法。
60. 前記収集ステップは、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    冷房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも高いと判断した場合、前記決定ステップは、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項５５乃至５８のいずれか１項に記載の優先度決定方法。
61. 前記収集ステップは、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集し、
    暖房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも低いと判断した場合、前記決定ステップは、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定する、ことを特徴とする請求項５５乃至５８のいずれか１項に記載の優先度決定方法。
62. 複数の機器を備えた電力消費システムの電力を制御するために用いられ、制御可能な機器それぞれに設定され、かつ前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ評価関数の前記優先度を、コンピュータに決定させる優先度決定プログラムであって、前記コンピュータに、
    前記電力消費システムにおける環境情報であって、前記制御可能な機器の消費電力に影響を与える前記環境情報を収集する収集手順と、
    前記収集した環境情報に基づいて、前記制御可能な機器それぞれに設定される評価関数の優先度を決定する決定手順と、
    を実行させるための優先度決定プログラム。
63. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の電力量に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項６２に記載の優先度決定プログラム。
64. 前記評価関数は、前記制御可能な機器の個数に対する関数であって、前記制御可能な機器の優先度に相関したピーク値を持つ、ことを特徴とする請求項６２に記載の優先度決定プログラム。
65. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記環境情報を定期的に収集させる、請求項６２乃至６４のいずれか１項に記載の優先度決定プログラム。
66. 前記電力消費システムは、前記制御可能な機器として、各部屋に設けられる電灯およびエアコンを含み、
    前記収集手順は、前記コンピュータに、前記電力消費システムの各部屋に設置される人感センサ、照度センサ、および温度センサのグループから選択された少なくも１つセンサで検出された検出情報を、前記環境情報として収集させる、請求項６２乃至６５のいずれか１項に記載の優先度決定プログラム。
67. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記人感センサで検知された、部屋の人の有無を表す感知信号を前記環境情報として収集させ
    前記感知信号が部屋に人がいることを表している場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該人感センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンおよび前記電灯の優先度を初期優先度よりも高く設定させる、請求項６６に記載の優先度決定プログラム。
68. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集させ、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度が規定照度よりも高いと判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定させる、請求項６６又は６７に記載の優先度決定プログラム。
69. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記照度センサで検出された、部屋の照度を表す検出照度信号を前記環境情報として収集させ、
    前記検出照度信号で表される部屋の照度と希望設定照度との間の照度差が所定照度差以上であると判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該照度センサが設置された部屋に設けられている前記電灯の優先度を既存の設定優先度よりも低く設定させる、請求項６６又は６７に記載の優先度決定プログラム。
70. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集させ、
    前記検出温度信号で表される部屋の室温と希望設定温度との間の温度差が所定温度差以上であると判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定させる、請求項６６乃至６９のいずれか１項に記載の優先度決定プログラム。
71. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集させ、
    冷房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも高いと判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定させる、請求項６６乃至６９のいずれか１項に記載の優先度決定プログラム。
72. 前記収集手順は、前記コンピュータに、前記温度センサで検出された、部屋の室温を表す検出温度信号を前記環境情報として収集させ、
    暖房の場合であって、前記検出温度信号で表される部屋の室温が規定温度よりも低いと判断した場合、前記決定手順は、前記コンピュータに、当該温度センサが設置された部屋に設けられている前記エアコンの優先度を既存の設定優先度よりも高く設定させる、請求項６６乃至６９のいずれか１項に記載の優先度決定プログラム。

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