JP6154974B1 - エネルギー使用量の予測システム、エネルギー使用量の予測方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 少ない情報に基づいて精度よくエネルギー使用量を予測可能なエネルギー使用量の予測システム等を提供する。【解決手段】 制御部３は、夏期については、季節カテゴリ内に入力月が一つのみであるため、エネルギー使用実績量の入力値と季節ごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて、入力の無かった月のエネルギー使用量を算出する（ステップ２０２）。例えば、８月の予測量は、７月の実績値／季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける７月の使用量（９５．５％）×季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける８月の使用量（１０９％）で算出される。このように、各季節カテゴリにおいて、入力月が一つの場合には、当該季節カテゴリにおける非入力月の使用予測量は、入力月の実績値と季節ごとのエネルギー月間使用量パターンから算出される。【選択図】図４

Description

本発明は、精度よくエネルギー使用量を予測することが可能な、エネルギー使用量の予測システム等に関する。

近年、例えば電力自由化などによって、需要者が自身のエネルギーの使用状況を見直す機会が増している。この際、需要者は、各月ごとのエネルギーの使用量を知ることによって、自身のライフスタイル等に最適なエネルギー契約を判断することができる。

このような、エネルギー使用量に基づいて、エネルギーの料金プラン等を見直すために、例えば、各月の電力使用量に基づいて、需要家に適した料金プランを提案する方法が提案されている（例えば特許文献１、２）。

特許第５８９７１８８号公報 特許第５９５３４１９号公報

ここで、従来のようなエネルギー使用量のシミュレーションや予測を行う場合、需要者毎の過去のエネルギー使用実績値が用いられる。需要者の既知のエネルギー使用量実績値から、未知のエネルギー使用量を推測し、これに基づいて料金プランなどを見直すことができる。

しかしながら、需要者が、過去１年以上にわたって、全ての月のエネルギー使用実績を調べ、これらを全て入力する必要があるのでは、需要者にとって負担となる。したがって、より少ない情報から、精度よくエネルギー使用量を予測する方法が望まれる。

一方、単に一月のみのエネルギー使用実績値を、あらかじめパターン化された年間使用量パターンに当てはめて、その比率によって他の月を予測するのみでは、需要者ごとのライフスタイルを必ずしも反映したことにならない。

本発明は、前述した観点に鑑みてなされたものであり、少ない情報に基づいて精度よくエネルギー使用量を予測可能なエネルギー使用量の予測システム等を提供することを目的とする。

前述した目的を達するために第１の発明は、エネルギー使用量の予測システムであって、利用者から所定の月のエネルギー使用実績量および属性データを取得する使用実績取得手段と、前記属性データに応じた一年間のエネルギー月間使用量パターンを取得する一年間のエネルギー月間使用量パターン取得手段と、前記属性データに応じた、季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンを取得する季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターン取得手段と、前記エネルギー使用実績量の入力月以外の月について、同一の季節カテゴリに入力月がある場合には、入力月の前記エネルギー使用実績量と前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて入力月以外の月のエネルギー使用量を算出し、同一の季節カテゴリに入力月がない場合には、他の前記季節カテゴリにおける入力月の前記エネルギー使用実績量と前記一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいて、入力月以外の月のエネルギー使用量を算出するエネルギー使用予測量算出手段と、を具備することを特徴とするエネルギー使用量の予測システムである。

前記使用実績取得手段は、複数の月のエネルギー使用実績量を取得し、前記エネルギー使用実績量の入力のない前記季節カテゴリがある場合に、前記エネルギー使用予測量算出手段は、入力された前記エネルギー使用実績量ごとに、入力の無かった前記季節カテゴリの仮エネルギー使用量を前記一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいてそれぞれ算出し、それぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった前記季節カテゴリのエネルギー使用量を算出することが望ましい。

前記エネルギー使用予測量算出手段は、同一季節カテゴリにおいて、複数の月の前記エネルギー使用実績量が入力された場合において、それぞれの入力月ごとに、入力の無かった月の仮エネルギー使用量を前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて算出し、入力のあった複数の月ごとに算出されたそれぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった月のエネルギー使用量を算出することが望ましい。

前記エネルギー使用予測量算出手段は、同一季節カテゴリにおいて、一月分の前記エネルギー使用実績量が入力された場合において、前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて、入力の無かった月のエネルギー使用量を算出してもよい。

第１の発明によれば、エネルギー使用実績量の入力のあった月と同一の季節カテゴリの他の月の予測の際には、季節ごとのエネルギー月間使用量パターンを用いて使用量を予測する。このため、当該季節カテゴリの予測において、他の季節カテゴリの入力値の影響を受けない。一方、同一季節カテゴリ内でエネルギー使用実績量の入力がなかった場合には、他の季節カテゴリにおける入力値と、一年間のエネルギー月間使用量パターンを用いて使用量を予測する。このため、使用者の季節ごとの使用傾向をより反映させた予測を行うことができる。

また、季節カテゴリの内、エネルギー使用実績量の入力のない季節カテゴリがある場合において、他の季節カテゴリのエネルギー使用実績量の入力のあった月ごとに一年間のエネルギー月間使用量パターンから仮エネルギー使用量を算出して、それらを平均することで、使用量をより精度よく予測することができる。

また、同一の季節カテゴリの内、エネルギー使用実績量の入力月が複数ある場合において、他の入力の無い月の予測を行う場合には、エネルギー使用実績量の入力のあった月ごとに仮エネルギー使用量を算出して、それらを平均することで、より精度よく使用量を予測することができる。

なお、同一の季節カテゴリの内、エネルギー使用実績量の入力月が一月分のみである場合には、入力月のデータと季節ごとのエネルギー月間使用量パターンから使用量を予測することができる。

第２の発明は、エネルギー使用量予測装置が実行するエネルギー使用量の予測方法であって、前記エネルギー使用量予測装置の制御部が、利用者から所定の月のエネルギー使用実績量および属性データを取得する工程ａと、前記制御部が、前記属性データに応じた一年間のエネルギー月間使用量パターンを取得する工程ｂと、前記制御部が、前記属性データに応じた、季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンを取得する工程ｃと、前記制御部が、前記エネルギー使用実績量の入力月以外の月について、同一の季節カテゴリに入力月がある場合には、入力月の前記エネルギー使用実績量と前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて入力月以外の月のエネルギー使用量を算出し、同一の季節カテゴリに入力月がない場合には、他の前記季節カテゴリにおける入力月の前記エネルギー使用実績量と前記一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいて、入力月以外の月のエネルギー使用量を算出する工程ｄと、を具備することを特徴とするエネルギー使用量の予測方法である。

前記制御部は、前記工程ｃにおいて、複数の月の前記エネルギー使用実績量が取得され、前記エネルギー使用実績量の入力のない前記季節カテゴリがある場合に、入力された前記エネルギー使用実績量から、入力の無かった前記季節カテゴリの仮エネルギー使用量を前記一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいてそれぞれ算出し、それぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった前記季節カテゴリのエネルギー使用量を算出することが望ましい。

前記制御部は、前記工程ｃにおいて、同一季節カテゴリにおいて、複数の月の前記エネルギー使用実績量が入力された場合に、それぞれの入力月ごとに、入力の無かった月の仮エネルギー使用量を前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて算出し、入力のあった複数の月ごとに算出されたそれぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった月のエネルギー使用量を算出することが望ましい。

第２の発明によれば、第１の発明と同様の効果を得ることができる。

第３の発明は、コンピュータを第１の発明にかかるエネルギー使用量の予測システムとして機能させるためのプログラムである。

第３の発明によれば、第１の発明と同様の効果を得ることができる。

本発明によれば、少ない情報に基づいて精度よくエネルギー使用量を予測可能なエネルギー使用量の予測システム等を提供することができる。

エネルギー使用量予測システム１０を示す構成図。 エネルギー使用量予測装置１を示すハードウェア構成図。 エネルギー使用量予測装置１の制御方法を示すフローチャート。 エネルギー使用量予測装置１の制御方法を示すフローチャート。 エネルギー使用量予測装置１の制御方法を示すフローチャート。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。図１は、エネルギー使用量予測システム１０を示す構成図である。エネルギー使用量予測システム１０は、エネルギー使用量予測装置１が、各端末２３とネットワーク２１を介して接続されている。エネルギー使用量予測装置１で算出されたエネルギー使用予測量は、遠隔地などの端末２３に表示させることができる。

図２は、エネルギー使用量予測装置１を示すハードウェア構成図である。なお、端末２３は、エネルギー使用量予測装置１と同様の構成であるため、説明を省略する。エネルギー使用量予測装置１は、例えばコンピュータであり、制御部３、記憶部５、メディア入出力部７、通信制御部９、入力部１１、表示部１３、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５等から構成され、それらがバス１７を介して接続される。

制御部３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＣＰＵは、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等に格納されるプログラムをＲＡＭ上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１７を介して接続された各装置を駆動制御し、エネルギー使用量予測装置１が行う処理を実現する。

ＲＯＭは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやＢＩＯＳ等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。ＲＡＭは、揮発性メモリであり、記憶部５、ＲＯＭ、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部３が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。

記憶部５は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）やＳＳＤ（フラッシュＳＳＤ）（ソリッドステートドライブ）であり、制御部３が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティングシステム）等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ（オペレーティングシステム）に相当する制御プログラムや、後述の処理に相当するアプリケーションプログラムが格納されている。これらの各プログラムコードは、制御部３により必要に応じて読み出されてＲＡＭに移され、ＣＰＵに読み出されて各種の手段として実行される。また、記憶部５には、本発明において用いられる、各種データが保管される。

メディア入出力部７（ドライブ装置）は、データの入出力を行い、例えば、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、ＲＷ等）、ＤＶＤドライブ（−ＲＯＭ、−Ｒ、−ＲＷ等）、ＭＯドライブ等のメディア入出力装置を有する。

通信制御部９は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースである。

入力部１１は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。入力部１１を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。

表示部１３は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。

周辺機器Ｉ／Ｆ（インタフェース）部１５は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器Ｉ／Ｆ部１５を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。

バス１７は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。ここで、エネルギー使用量予測装置１、端末２３としては、上記構成をすべて含むものに限定されるものではなく、本発明の機能を奏するために必要な構成のみを有すればよい。

次に、エネルギー使用量予測装置１の機能について説明する。なお、以下の説明において、エネルギーが電力である例について説明するが、他のエネルギーとしてガスや、水などに対しても適用可能であることは言うまでもない。

図３〜図５は、エネルギー使用量予測装置１により、利用者のエネルギー使用量を予測するための工程を示す図である。まず、利用者は、各自の端末２３から、エネルギー使用量予測装置１（サーバ）へネットワーク２１を介してアクセスする。エネルギー使用量予測装置１の制御部３は、端末２３の表示部へ情報入力画面を表示させる。

利用者は、端末２３から、自身のエネルギー使用実績量と属性データを入力する。この際、複数月のエネルギー使用実績量を入力することが望ましい。制御部３は、利用者から入力された所定の月のエネルギー使用実績量および属性データを取得し（ステップ１０１）、必要に応じて、記憶部５に保管する。ここで、属性データとは、例えば、地域、使用者の分類区分（家庭用または業務用、業務用の用途区分（飲食店やホテル等）など）、対象エネルギー（電気またはガス、灯油、その他エネルギー）、空調の種類（電気式またはガス式、その他空調方式など）、給湯器の熱源（電気式またはガス式、その他給湯器熱源など）、その他（世帯人数や住居形態、生活パターンなど）である。

次に、制御部３は、取得した属性データに応じた一年間のエネルギー月間使用量パターンを記憶部５から取得する（ステップ１０２）。ここで、一年間のエネルギー月間使用量パターンは、それぞれの属性の組合せごとに個別に作成されていてもよく、または、基本パターンに対して、各属性データによって数値を補正してもよい。

表１は、各月の年間エネルギー使用量の基本パターンの一例である。各月の数値（％）は、１２か月を平均した際の使用量を１００％とした場合における、各月の変化を示す。例えば、２月は年間の平均使用量よりも２０％使用量が多く、３月は、年間の平均使用量よりも１０％多い使用量であることを示す。なお、本発明において、エネルギー使用量の各パターンについては、各月の使用量の相対的な比率を示していれば良く、正規化の方法等は特に限定されない。

これに対し、例えば、表２は、属性データとして世帯人数の補正を示すものであり、例えば、世帯数が「３人」と入力されると、表１の基本パターンに対して、表２の補正パターンを加算して一年間のエネルギー月間使用量パターンとする。

同様に、例えば、表３は、属性データとして住居形態の補正を示すものであり、例えば、住居が「戸建」と入力されると、表１の基本パターンに対して、表３の補正パターンを加算して一年間のエネルギー月間使用量パターンとする。

同様に、例えば、表４は、属性データとして燃料電池等のコジェネレーションシステムの使用有無の補正を示すものであり、例えば、「燃料電池などの使用あり」と入力されると、表１の基本パターンに対して、表４の補正パターンを加算して一年間のエネルギー月間使用量パターンとする。

表５は、上述した属性データ以外の各種情報も含めて、各種の属性データを考慮に入れた一年間のエネルギー月間使用量パターンの一例である。

以上のように、属性データごとに、各月の補正値（年間の平均補正値が０となる）をあらかじめ設定し、基本パターンに加算することで、利用者ごとに適した一年間のエネルギー月間使用量パターンを得ることができる。

次に、制御部３は、これらの属性データに応じた、季節ごとのエネルギー月間使用量パターンを取得する（ステップ１０３）。まず、前述した、一年間のエネルギー月間使用量パターンを季節カテゴリに区分する。例えば、夏期（７月〜９月）、冬期（１月〜３月）、中間期（４月〜６月、１０月〜１２月）の３つの季節カテゴリに区分する。

表６〜表８は、夏期、冬期、中間期のそれぞれの季節ごとのエネルギー月間使用量パターンである。

なお、それぞれの季節ごとのエネルギー月間使用量パターンは、それぞれの季節カテゴリごとに、各月の平均が１００％となる。例えば、季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける７月の使用量は、一年間のエネルギー月間使用量パターンにおける７月の使用量（１１０％）／７月〜９月の平均使用量（１２０％）≒９１．７％（約９２％）となる。

ここで、本実施形態では、例えば、４月、５月、７月の使用実績量の入力があった場合について説明する。表９は、エネルギー使用実績量の入力月のデータである。

制御部３は、まず、入力された月については、その月の使用予測量として、実績値をそのまま適用する。本実施形態では、４月の電気使用量が４００ｋＷｈ、５月の電気使用量が３００ｋＷｈ、７月の電気使用量が１０００ｋＷｈである例を示す。

次に、制御部３は、エネルギー使用実績量の入力のあった季節カテゴリ内に、エネルギー使用実績量の入力のない月があるかどうかを判断する（ステップ１０４）。本実施形態では、エネルギー使用実績量の入力のあった季節カテゴリは、夏期（７月）と中間期（４月、５月）である。このため、もし、夏期と中間期において、全ての月のエネルギー使用実績量の入力があった場合には、制御部３は、エネルギー使用実績量の入力のあった月（以下、単に入力月とする）について、前述したようにその情報をそのまま使用予測量として適用する（ステップ１０５）。

一方、制御部３は、エネルギー使用実績量の入力のあった季節カテゴリ内に、エネルギー使用実績量の入力のない月（以下、単に非入力月とする）がある場合には、制御部３は、その季節カテゴリに、複数のエネルギー使用実績量の入力があったかを判定する（ステップ２０１）。

例えば、本実施例では、夏期は、一つの入力月のみであり、中間期は、二つの入力月がある。このため、制御部３は、夏期については、季節カテゴリ内に入力月が一つのみであるため、エネルギー使用実績量の入力値と季節ごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて、入力の無かった月のエネルギー使用量を算出する（ステップ２０２）。

表１０は、７月の実績値に基づいて、入力の無かった８月と９月のエネルギー使用予測量を算出したものである。

例えば、８月の予測量は、７月の実績値／季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける７月の使用量（９１．７％）×季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける８月の使用量（１００％）で算出される。このように、各季節カテゴリにおいて、入力月が一つの場合には、当該季節カテゴリにおける非入力月の使用予測量は、入力月の実績値と季節ごとのエネルギー月間使用量パターンから算出される。

また、制御部３は、中間期については、季節カテゴリ内に入力月が複数であるため、それぞれの入力月ごとに、非入力月の仮エネルギー使用量を季節ごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて算出し、それぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、非入力月のエネルギー使用量を算出する（ステップ２０３）。

表１１は、４月と５月の実績値に基づいて、入力の無かった６月と１０月〜１２月のエネルギー使用予測量を算出したものである。

例えば、６月の予測量は、４月の実績値／季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける４月の使用量（１１４％）×季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける６月の使用量（１００％）で算出される仮エネルギー使用量と、５月の実績値／季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける５月の使用量（８６％）×季節ごとのエネルギー月間使用量パターンにおける６月の使用量（１００％）で算出される仮エネルギー使用量との平均値で算出される。

このように、各季節カテゴリにおいて、入力月が複数の場合には、それぞれの入力月ごとに、非入力月の仮エネルギー使用量を季節ごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて算出し、それぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、非入力月のエネルギー使用量を算出する。

以上のように、季節カテゴリの内、エネルギー使用実績量の入力月がある場合には、それぞれの季節カテゴリごとに、ステップ２０１〜ステップ２０３によって非入力月の使用予測量を算出することができる。

次に、制御部３は、エネルギー使用実績量の入力のない季節カテゴリがあるかどうかを判定する（ステップ１０６）。例えば、全ての季節カテゴリにおいて、少なくとも一つのエネルギー使用実績量の入力があれば、前述したように、それぞれの季節カテゴリごとに、ステップ２０１〜ステップ２０３によって非入力月の使用予測量を算出することができる。

一方、制御部３は、エネルギー使用実績量の入力のない季節カテゴリがある場合には、エネルギー使用実績量の入力のあった月が複数あったかを判定する（ステップ３０１）。もし、入力月が一つの場合には、入力のあった使用実績量の入力値と一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいて、非入力月のエネルギー使用量を算出する（ステップ３０２）。

例えば、本実施例では、冬期カテゴリでは、入力月が一つもなく、エネルギー使用実績量の入力のあった月は３カ月ある。このため、制御部３は、使用実績量の入力のあった月ごとに、入力の無かった季節カテゴリにおける各月の仮エネルギー使用量を一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいて算出し、それぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、非入力月のエネルギー使用量を算出する（ステップ３０３）。

表１２は、４月、５月、７月の実績値に基づいて、入力の無かった冬期カテゴリの１月〜３月のエネルギー使用予測量を算出したものである。

例えば、１月の予測量は、４月の実績値／一年間のエネルギー月間使用量パターンにおける４月の使用量（８０％）×一年間のエネルギー月間使用量パターンにおける１月の使用量（１５０％）で算出される仮エネルギー使用量と、５月の実績値／一年間のエネルギー月間使用量パターンにおける５月の使用量（６０％）×一年間のエネルギー月間使用量パターンにおける１月の使用量（１５０％）で算出される仮エネルギー使用量と、７月の実績値／一年間のエネルギー月間使用量パターンにおける７月の使用量（１１０％）×一年間のエネルギー月間使用量パターンにおける１月の使用量（１５０％）で算出される仮エネルギー使用量との平均値で算出される。

このように、入力の無い季節カテゴリがある場合には、入力のあった月のエネルギー使用実績量と一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいて仮エネルギー使用量をそれぞれ算出し、それぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった季節カテゴリの各月のエネルギー使用量を算出する。以上のように、季節カテゴリの内、エネルギー使用実績量の入力月が無い場合には、それぞれの季節カテゴリごとに、ステップ３０１〜ステップ３０３によって入力の無い季節カテゴリの各月の使用予測量を算出することができる。

最後に、制御部３は、予測結果を、利用者の端末２３へ表示させる（ステップ１０７）。さらに、制御部３は、予測された各月の予測量に基づいて、各種の料金プランごとに年間エネルギー料金を算出し、最適な料金プランを利用者に提案することができる。

以上、本実施形態によれば、利用者からの最小限のエネルギー使用実績量情報に基づいて、精度よく、年間の各月のエネルギー使用量を予測することができる。この際、入力月の季節カテゴリ内の他の非入力月については、季節ごとのエネルギー月間使用量パターンを用いて算出するため、他の季節カテゴリのエネルギー使用実績量の影響を受けずに当該季節カテゴリ内の各月のエネルギー使用予測量を算出することができる。このようにすることで、利用者の季節ごとの生活パターンに則した予測を行うことができる。

また、入力月のない季節カテゴリについては、一年間のエネルギー月間使用量パターンを用いて算出することで、年間のいずれの月に対しても、予測を行うことができる。

特に、本実施形態において、複数の月についてのエネルギー使用実績量の入力を受けることで、より精度よく予測を行うことができる。例えば、同一カテゴリ内に入力月が二つあれば、それぞれのエネルギー使用実績量と季節ごとのエネルギー月間使用量パターンとから、仮エネルギー使用量を算出して、これらを平均することで、精度よく、非入力月の使用予測量を算出することができる。

また、例えば、複数の入力月がある場合に、入力月のない季節カテゴリがある場合にも、それぞれのエネルギー使用実績量と一年間のエネルギー月間使用量パターンとから、仮エネルギー使用量を算出して、これらを平均することで、精度よく、入力の無かった季節カテゴリにおける各月の使用予測量を算出することができる。

以上、添付図を参照しながら、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の技術的範囲は、前述した実施の形態に左右されない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

１………エネルギー使用量予測装置
３………制御部
５………記憶部
７………メディア入出力部
９………通信制御部
１０………エネルギー使用量予測システム
１１………入力部
１３………表示部
１５………周辺機器Ｉ／Ｆ部
１７………バス
２１………ネットワーク
２３………端末

Claims (8)

1. エネルギー使用量の予測システムであって、
   利用者から所定の月のエネルギー使用実績量および属性データを取得する使用実績取得手段と、
   前記属性データに応じた一年間のエネルギー月間使用量パターンを取得する一年間のエネルギー月間使用量パターン取得手段と、
   前記属性データに応じた、季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンを取得する季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターン取得手段と、
   前記エネルギー使用実績量の入力月以外の月について、同一の季節カテゴリに入力月がある場合には、入力月の前記エネルギー使用実績量と前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて入力月以外の月のエネルギー使用量を算出し、同一の季節カテゴリに入力月がない場合には、他の前記季節カテゴリにおける入力月の前記エネルギー使用実績量と前記一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいて、入力月以外の月のエネルギー使用量を算出するエネルギー使用予測量算出手段と、
   を具備することを特徴とするエネルギー使用量の予測システム。
2. 前記使用実績取得手段は、複数の月の前記エネルギー使用実績量を取得し、前記エネルギー使用実績量の入力のない前記季節カテゴリがある場合に、前記エネルギー使用予測量算出手段は、入力された前記エネルギー使用実績量ごとに、入力の無かった前記季節カテゴリの仮エネルギー使用量を前記一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいてそれぞれ算出し、それぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった前記季節カテゴリのエネルギー使用量を算出することを特徴とする請求項１記載のエネルギー使用量の予測システム。
3. 前記エネルギー使用予測量算出手段は、同一季節カテゴリにおいて、複数の月の前記エネルギー使用実績量が入力された場合において、それぞれの入力月ごとに、入力の無かった月の仮エネルギー使用量を前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて算出し、入力のあった複数の月ごとに算出されたそれぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった月のエネルギー使用量を算出することを特徴とする請求項１または請求項２記載のエネルギー使用量の予測システム。
4. 前記エネルギー使用予測量算出手段は、同一季節カテゴリにおいて、一月分の前記エネルギー使用実績量が入力された場合において、前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて、入力の無かった月のエネルギー使用量を算出することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のエネルギー使用量の予測システム。
5. エネルギー使用量予測装置が実行するエネルギー使用量の予測方法であって、
   前記エネルギー使用量予測装置の制御部が、利用者から所定の月のエネルギー使用実績量および属性データを取得する工程ａと、
   前記制御部が、前記属性データに応じた一年間のエネルギー月間使用量パターンを取得する工程ｂと、
   前記制御部が、前記属性データに応じた、季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンを取得する工程ｃと、
   前記制御部が、前記エネルギー使用実績量の入力月以外の月について、同一の季節カテゴリに入力月がある場合には、入力月の前記エネルギー使用実績量と前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて入力月以外の月のエネルギー使用量を算出し、同一の季節カテゴリに入力月がない場合には、他の前記季節カテゴリにおける入力月の前記エネルギー使用実績量と前記一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいて、入力月以外の月のエネルギー使用量を算出する工程ｄと、
   を具備することを特徴とするエネルギー使用量の予測方法。
6. 前記制御部は、前記工程ｃにおいて、複数の月の前記エネルギー使用実績量が取得され、前記エネルギー使用実績量の入力のない前記季節カテゴリがある場合に、入力された前記エネルギー使用実績量から、入力の無かった前記季節カテゴリの仮エネルギー使用量を前記一年間のエネルギー月間使用量パターンに基づいてそれぞれ算出し、それぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった前記季節カテゴリのエネルギー使用量を算出することを特徴とする請求項５記載のエネルギー使用量の予測方法。
7. 前記制御部は、前記工程ｃにおいて、同一季節カテゴリにおいて、複数の月の前記エネルギー使用実績量が入力された場合に、それぞれの入力月ごとに、入力の無かった月の仮エネルギー使用量を前記季節カテゴリごとのエネルギー月間使用量パターンに基づいて算出し、入力のあった複数の月ごとに算出されたそれぞれの当該仮エネルギー使用量を平均することで、入力の無かった月のエネルギー使用量を算出することを特徴とする請求項５または請求項６記載のエネルギー使用量の予測方法。
8. コンピュータを請求項１から請求項４のいずれかに記載のエネルギー使用量の予測システムとして機能させるためのプログラム。

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