JP6188883B1 - 管理装置、管理方法および管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の需要家より得られる売上と当該複数の需要家への供給コストとの差である損益を、当該複数の需要家の中に、スマートメータにより使用量を計測済でない需要家が含まれている場合でも算出できるようにする。【解決手段】管理装置１００において、メモリ１０２には、複数の需要家への供給コストを示すコストデータ２０１が記憶されている。抽出部１２０は、スマートメータにより計測された使用量を示す細粒度データ２０２から、上記複数の需要家のうちスマートメータを導入済でスマートメータにより使用量を計測済の需要家の使用量を抽出する。推定部１３０は、細粒度データ２０２から、残りの需要家の使用量を推定する。算出部１４０は、抽出された使用量と、推定された使用量とから、上記複数の需要家より得られる売上を算出し、その売上とコストデータ２０１が示す供給コストとの差である損益を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、管理装置、管理方法および管理プログラムに関するものである。

特許文献１には、エリア内の月間電力使用量とエリア内の各需要家の月間電力使用量を一致させるように、かつ、エリア内の時間ごとの電力使用量とエリア内の各需要家の時間ごとの合計月間使用電力量を一致させるようにエリア内の各需要家の時間ごとの負荷を推定する技術が記載されている。

特開２００４−３２０９６３号公報

低圧小売自由化により、電力小売事業者間の競争が激しくなるため、日あるいは時間帯ごとの損益のデータを確認して、マーケティング戦略、調達計画、料金メニューおよび料金体系の設定に活用したいという電力小売事業者の要求がある。しかし、従来は、１ヵ月単位でしか損益を把握することができなかった。

近年は、スマートメータの導入により、時間帯ごとの需要家の電力使用量を計測できるようになりつつある。しかし、低圧需要家へのスマートメータの普及には数年以上かかる予定となっている。また、スマートメータが導入されても、自動検針のリアルタイム性が低く、電力使用量のデータが数日後まで収集されないという課題がある。

損益は、売上からコストを差し引いたものである。よって、時間帯ごとの損益を把握するには、時間帯ごとの売上と、時間帯ごとのコストとの両方を求める必要がある。

売上は、各需要家の個別の電力使用量と単価との積である使用料金を集計して求められるものである。一方、コストは、各需要家に対して個別に発生するものではなく、電力小売事業者の顧客となっている需要家の集合全体に対して一括で発生するものである。よって、時間帯ごとの損益を算出する際には、時間帯ごとのコストを求めるとともに、その時間帯ごとのコストの発生対象となっている集合内のすべての需要家について、時間帯ごとの電力使用量から時間帯ごとの使用料金を算出した上で、時間帯ごとの売上を求める必要がある。

時間帯ごとのコストの発生対象となっている集合内に、時間帯ごとの電力量のデータが収集されていない低圧需要家が含まれている場合、その低圧需要家については、時間帯ごとの電力使用量の推定値から時間帯ごとの使用料金を算出することが考えられる。

特許文献１に記載されている技術では、エリア内の各需要家の時間ごとの負荷推定値からエリア内の各需要家の請求金額が計算されるが、エリア全体の時間ごとの売上が求められるわけではない。また、コストの発生対象となっている需要家の集合を考慮してエリアが設定されているわけでもないため、仮にエリア全体の時間ごとの売上が求められたとしても、時間ごとの損益を算出することはできない。

本発明は、複数の需要家より得られる売上と当該複数の需要家への供給コストとの差である損益を、当該複数の需要家の中に、スマートメータにより使用量を計測済でない需要家が含まれている場合でも算出できるようにすることを目的とする。

本発明の一態様に係る管理装置は、
複数の需要家への供給コストを示すコストデータと、スマートメータにより計測された使用量を示す細粒度データとをメモリから取得する取得部と、
前記取得部により取得された細粒度データから、前記複数の需要家のうち前記スマートメータを導入済で前記スマートメータにより使用量を計測済の需要家である第１需要家の使用量を抽出する抽出部と、
前記取得部により取得された細粒度データから、前記複数の需要家のうち残りの需要家である第２需要家の使用量を推定する推定部と、
前記抽出部により抽出された前記第１需要家の使用量と、前記推定部により推定された前記第２需要家の使用量とから、前記複数の需要家より得られる売上を算出し、前記売上と前記取得部により取得されたコストデータが示す供給コストとの差である損益を算出する算出部とを備える。

本発明では、複数の需要家への供給コストを示すコストデータと、スマートメータにより計測された使用量を示す細粒度データとが取得される。そして、細粒度データから抽出された、スマートメータにより使用量を計測済の需要家の使用量と、細粒度データから推定された、残りの需要家の使用量とから、当該複数の需要家より得られる売上が算出され、その売上とコストデータが示す供給コストとの差である損益が算出される。このように、本発明によれば、コストデータと細粒度データとを用いることで、複数の需要家より得られる売上と当該複数の需要家への供給コストとの差である損益を、当該複数の需要家の中に、スマートメータにより使用量を計測済でない需要家が含まれている場合でも算出できる。

実施の形態１に係る管理装置の構成を示すブロック図。 実施の形態１に係る管理装置の動作を示すフローチャート。 実施の形態１に係る管理装置の表示画面の例を示す図。 実施の形態２に係る管理装置の動作を示すフローチャート。 実施の形態３に係る管理装置の動作を示すフローチャート。 実施の形態４に係る管理装置の構成を示すブロック図。 実施の形態４に係る管理装置の動作を示すフローチャート。

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。

実施の形態１．
本実施の形態について、図１から図３を用いて説明する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、本実施の形態に係る管理装置１００の構成を説明する。

管理装置１００は、コンピュータである。管理装置１００は、プロセッサ１０１を備えるとともに、メモリ１０２、入力装置１０３、ディスプレイ１０４といった他のハードウェアを備える。プロセッサ１０１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。

管理装置１００は、機能要素として、取得部１１０と、抽出部１２０と、推定部１３０と、算出部１４０と、表示部１５０とを備える。取得部１１０、抽出部１２０、推定部１３０、算出部１４０、表示部１５０といった「部」の機能は、ソフトウェアにより実現される。

プロセッサ１０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１０１は、具体的には、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）である。

メモリ１０２には、コストデータ２０１と、細粒度データ２０２と、粗粒度データ２０３と、料金データ２０４と、属性データ２０５とが記憶される。メモリ１０２は、具体的には、フラッシュメモリまたはＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。

入力装置１０３は、具体的には、マウス、キーボードまたはタッチパネルである。

ディスプレイ１０４は、具体的には、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）である。

管理装置１００は、ハードウェアとして、通信装置を備えていてもよい。

通信装置は、データを受信するレシーバおよびデータを送信するトランスミッタを含む。通信装置は、具体的には、通信チップまたはＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）である。

メモリ１０２には、「部」の機能を実現するプログラムが記憶されている。このプログラムは、プロセッサ１０１に読み込まれ、プロセッサ１０１によって実行される。メモリ１０２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。プロセッサ１０１は、ＯＳを実行しながら、「部」の機能を実現するプログラムを実行する。なお、「部」の機能を実現するプログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。

「部」の機能を実現するプログラムおよびＯＳは、補助記憶装置に記憶されていてもよい。補助記憶装置は、具体的には、フラッシュメモリまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ
Ｄｒｉｖｅ）である。補助記憶装置に記憶されているプログラムおよびＯＳは、メモリ１０２にロードされ、プロセッサ１０１によって実行される。

管理装置１００は、プロセッサ１０１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、「部」の機能を実現するプログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ１０１と同じように、プロセッシングを行うＩＣである。

「部」の処理の結果を示す情報、データ、信号値、および、変数値は、メモリ１０２、補助記憶装置、または、プロセッサ１０１内のレジスタまたはキャッシュメモリに記憶される。

「部」の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、光ディスクといった可搬記録媒体に記憶されてもよい。

メモリ１０２に記憶されているコストデータ２０１は、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎへの供給コストを示すデータである。ｎは、ｎ≧２を満たす整数であればよいが、ここでは２桁以上の整数であるとする。「供給コスト」は、本実施の形態では、電力の供給にかかるコストであるが、ガスの供給にかかるコスト、水道の供給にかかるコストまたはその他のコストであってもよい。供給コストは、各需要家に対して個別に発生するものではなく、需要家の集合全体に対して一括で発生するものである。複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎは、この集合を構成する複数の要素に相当する。複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎの中には、スマートメータを導入済の需要家と、スマートメータを導入済でない需要家との両方が含まれている。コストデータ２０１は、具体的には、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎに対して電力を供給するために費やされる３０分ごとのコストを時系列で示すデータである。

メモリ１０２に記憶されている細粒度データ２０２は、スマートメータにより計測された使用量を示すデータである。スマートメータは、自動検針装置とも呼ばれ、使用量を自動で計測し、定期的または予め設定されたタイミングで計測結果を送信する装置のことである。「使用量」は、本実施の形態では、電力使用量であるが、ガス使用量、水道使用量またはその他の使用量であってもよい。細粒度データ２０２の粒度は、１ヵ月よりも短いことが望ましく、本実施の形態では、１日よりも短い時間帯であり、具体的には、３０分であるが、１時間または数時間であってもよいし、１日、数日または１週間であってもよい。細粒度データ２０２の粒度は、スマートメータの計測間隔と一致する。細粒度データ２０２は、具体的には、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのそれぞれを一意に識別する需要家ＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｅｒ）ごとに、需要家ＩＤに対応する需要家の３０分ごとの電力使用量を時系列で示すデータである。細粒度データ２０２には、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのうちスマートメータを導入済の需要家の需要家ＩＤのみが含まれている。

メモリ１０２に記憶されている粗粒度データ２０３は、スマートメータの計測間隔よりも長い期間における合計の使用量を示すデータである。すなわち、粗粒度データ２０３は、細粒度データ２０２よりも粒度の粗いデータである。粗粒度データ２０３の粒度は、本実施の形態では、１ヵ月である。粗粒度データ２０３は、具体的には、需要家ＩＤごとに、需要家ＩＤに対応する需要家の１ヵ月ごとの電力使用量を時系列で示すデータである。粗粒度データ２０３には、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのうちすべての需要家の需要家ＩＤが含まれている。粗粒度データ２０３が示す使用量は、スマートメータの計測間隔よりも長い間隔で計測された使用量そのものであってもよいが、本実施の形態では、その計測された使用量を、予め定められた共通の期間における合計の使用量に補正したものである。「共通の期間」は、具体的には、ある年月の１日から末日までの期間である。すなわち、本実施の形態において、粗粒度データ２０３が示す電力使用量は、必ずしも１日から末日までの電力使用量とは限らない月単位の検針電力量を、１日から末日までの月電力量に補正したものである。

メモリ１０２に記憶されている料金データ２０４は、単価を示すデータである。料金データ２０４は、具体的には、需要家ＩＤごとに、需要家ＩＤに対応する需要家の電力使用契約に応じて設定された料金単価を示すデータである。料金単価は、定額制でもよいし、従量制でもよいし、時間帯、曜日、季節といった複数の条件のうち１つ以上の条件によって変化するように設定されていてもよい。料金データ２０４には、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのうちすべての需要家の需要家ＩＤが含まれている。

メモリ１０２に記憶されている属性データ２０５は、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎの属性を示すデータである。属性データ２０５は、具体的には、需要家ＩＤごとに、需要家ＩＤに対応する対応する需要家が高圧需要家と低圧需要家とのいずれであるか、その需要家の居住地域、世帯内人数、昼間の在宅率といった属性を示すデータである。属性データ２０５には、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのうちすべての需要家の需要家ＩＤが含まれている。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図２を参照して、本実施の形態に係る管理装置１００の動作を説明する。管理装置１００の動作は、本実施の形態に係る管理方法に相当する。管理装置１００の動作は、本実施の形態に係る管理プログラムの処理手順に相当する。

ステップＳ１１において、取得部１１０は、コストデータ２０１と細粒度データ２０２とをメモリ１０２から取得する。

具体的には、取得部１１０は、入力装置１０３を介して、任意の年月日の指定を受け付ける。そして、取得部１１０は、指定された年月日の３０分ごとのコストを示すコストデータ２０１と、指定された年月日の３０分ごとの電力使用量を示す細粒度データ２０２とをメモリ１０２から取得する。また、本実施の形態では、取得部１１０は、指定された年月の他の日における３０分ごとの電力使用量を示す細粒度データ２０２もメモリ１０２から取得する。

ここでは、２０１６年１月２５日が指定されたとする。そのため、取得部１１０は、２０１６年１月２５日の３０分ごとのコストを示すコストデータ２０１と、２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日の３０分ごとの電力使用量を示す細粒度データ２０２とをメモリ１０２から取得する。

本実施の形態では、取得部１１０は、さらに、粗粒度データ２０３と、料金データ２０４と、属性データ２０５とをメモリ１０２から取得する。

具体的には、取得部１１０は、指定された年月日を含む年月の電力使用量を示す粗粒度データ２０３と、指定された年月日の料金単価を示す料金データ２０４と、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎの属性を示す属性データ２０５とをメモリ１０２から取得する。

ここでは、取得部１１０は、２０１６年１月の電力使用量を示す粗粒度データ２０３と、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのそれぞれに対して２０１６年１月２５日の各時間帯に適用される料金単価を示す料金データ２０４と、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのそれぞれが高圧需要家と低圧需要家とのいずれであるかを示す属性データ２０５とをメモリ１０２から取得する。

ステップＳ１２において、抽出部１２０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２から、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのうち第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの使用量を抽出する。第１需要家Ｄ１〜Ｄｐは、スマートメータを導入済でスマートメータにより使用量を計測済の需要家である。ｐは、１≦ｐ＜ｎを満たす整数であればよいが、ここでは２桁以上の整数であるとする。

具体的には、抽出部１２０は、ステップＳ１１で取得された細粒度データ２０２から、需要家ＩＤと、需要家ＩＤに対応する第１需要家の２０１６年１月２５日の電力使用量との組み合わせをすべて抽出する。

ステップＳ１３およびステップＳ１４において、推定部１３０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２から、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのうち第２需要家Ｅ１〜Ｅｑの使用量を推定する。第２需要家Ｅ１〜Ｅｑは、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのうち第１需要家Ｄ１〜Ｄｐを除いた残りの需要家である。すなわち、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑは、スマートメータを導入済でないか、あるいは、スマートメータを導入済であるがスマートメータにより使用量を計測済でない需要家である。ｑは、ｑ＝ｎ−ｐを満たす整数である。

ステップＳ１３において、推定部１３０は、第１需要家Ｄ１〜Ｄｐのうち一部の需要家である第３需要家Ｆ１〜Ｆｒを、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑのうち少なくとも一部の需要家である第４需要家Ｇ１〜Ｇｓに対して個別に選択する。ｒは、ｒ＜ｐを満たす整数であればよいが、ここでは２≦ｒ＜ｐを満たす整数であるとする。すなわち、第４需要家Ｇ１〜Ｇｓのそれぞれに対して２以上の第３需要家が個別に選択される。ｓは、ｓ≦ｑを満たす整数であればよいが、ここではｓ＝ｑを満たす整数であるとする。すなわち、第４需要家Ｇ１〜Ｇｓは、それぞれ第２需要家Ｅ１〜Ｅｑと一致する。なお、ｓ＜ｑの場合は、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑのうち第４需要家Ｇ１〜Ｇｓを除いた残りの第２需要家については、第４需要家Ｇ１〜Ｇｓとは別の方法で使用量が推定される。

具体的には、まず、推定部１３０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２から、取得部１１０により取得された粗粒度データ２０３と同じ粒度の第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの使用量を算出する。より具体的には、推定部１３０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２から、取得部１１０により取得された粗粒度データ２０３が示す第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量と共通の期間における第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの使用量を算出する。ここで、取得部１１０により取得される粗粒度データ２０３が示す第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量は、スマートメータの計測間隔よりも長い間隔で計測された第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量を、当該共通の期間における合計の使用量に補正したものである。本実施の形態では、ステップＳ１１で取得される粗粒度データ２０３が示す第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの２０１６年１月の電力使用量は、必ずしも２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日までの電力使用量とは限らない月単位の検針電力量を、２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日までの月電力量に補正したものである。そのため、推定部１３０は、ステップＳ１１で取得された細粒度データ２０２から、需要家ＩＤと、需要家ＩＤに対応する第１需要家の２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日の３０分ごとの電力使用量との組み合わせをすべて抽出する。そして、推定部１３０は、抽出した需要家ＩＤごとに、抽出した、需要家ＩＤに対応する第１需要家の２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日の３０分ごとの電力使用量を集計して、需要家ＩＤに対応する第１需要家の２０１６年１月の電力使用量を算出する。

次に、推定部１３０は、算出した第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの使用量と、ステップＳ１１で取得された粗粒度データ２０３が示す第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量とを比較し、その比較結果に基づいて、第３需要家Ｆ１〜Ｆｒを第４需要家Ｇ１〜Ｇｓに対して個別に選択する。本実施の形態では、推定部１３０は、ステップＳ１１で取得された粗粒度データ２０３から、ステップＳ１１で取得された細粒度データ２０２に含まれていない需要家ＩＤと、需要家ＩＤに対応する第４需要家の２０１６年１月の電力使用量との組み合わせを順次抽出する。推定部１３０は、需要家ＩＤを抽出する度に、第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの２０１６年１月の電力使用量と、抽出した需要家ＩＤに対応する第４需要家の２０１６年１月の電力使用量との差が小さい順に、ｒに一致する数の第１需要家を第３需要家Ｆ１〜Ｆｒとして個別に選択する。

具体例として、推定部１３０により算出された第１需要家Ｄ１〜Ｄ７の２０１６年１月の電力使用量が順番に「２５０」、「３００」、「３００」、「３１０」、「３１０」、「３１０」、「３２０」であり、推定部１３０により算出された第１需要家Ｄ８〜Ｄｐの２０１６年１月の電力使用量が「３２０」よりも大きい値であるとする。また、推定部１３０により抽出された第４需要家Ｇ１の２０１６年１月の電力使用量が「３００」であるとする。ｒ＝３とすると、推定部１３０は、第４需要家Ｇ１に対して、第１需要家Ｄ２〜Ｄ４を第３需要家Ｆ１〜Ｆ３として選択する。なお、第１需要家Ｄ４〜Ｄ６の２０１６年１月の電力使用量は、いずれも第４需要家Ｇ１の２０１６年１月の電力使用量との差が「１０」であるため、第１需要家Ｄ４の代わりに、第１需要家Ｄ５または第１需要家Ｄ６が第３需要家Ｆ３として選択されてもよい。

本実施の形態において、望ましくは、推定部１３０は、第１需要家を第３需要家Ｆ１〜Ｆｒとして、抽出した需要家ＩＤに対応する第４需要家に対して選択する際に、他の第４需要家に対して選択済の第１需要家よりも他の第４需要家に対して未選択の第１需要家を優先して選択する。

具体例として、推定部１３０により算出された第１需要家Ｄ１〜Ｄ７の２０１６年１月の電力使用量が順番に「２５０」、「３００」、「３００」、「３１０」、「３１０」、「３１０」、「３２０」であり、推定部１３０により算出された第１需要家Ｄ８〜Ｄｐの２０１６年１月の電力使用量が「３２０」よりも大きい値であるとする。また、推定部１３０により抽出された第４需要家Ｇ２の２０１６年１月の電力使用量が「３１０」であるとする。第４需要家Ｇ１に対しては、第１需要家Ｄ２〜Ｄ４が第３需要家Ｆ１〜Ｆ３として選択済であるとする。この場合、推定部１３０は、第４需要家Ｇ２に対して、第１需要家Ｄ５〜Ｄ７を第３需要家Ｆ１〜Ｆ３として選択する。なお、第４需要家の電力使用量と、他の第４需要家に対して選択済の第１需要家の電力使用量との差が、第４需要家の電力使用量と、他の第４需要家に対して未選択の第１需要家の電力使用量との差よりも小さい場合は、他の第４需要家に対して選択済の第１需要家を優先して選択することが望ましい。

ここで、推定部１３０により算出される第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの２０１６年１月の電力使用量は、第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日の合計電力使用量である。ステップＳ１１で取得される粗粒度データ２０３が示す第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの２０１６年１月の電力使用量も、第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日の合計電力使用量である。これは、本実施の形態では、粗粒度データ２０３が示す電力使用量が、月単位の検針電力量を、１日から末日までの月電力量に補正したものだからである。この補正は、予め行われていてもよいが、次のように、ステップＳ１１で行われてもよい。具体例として、第４需要家Ｇ１の２０１６年１月の検針電力量が、第４需要家Ｇ１の２０１６年１月４日から２０１６年１月３１日の合計電力使用量であったとする。この場合、ステップＳ１１において、取得部１１０は、検針電力量を示すデータをメモリ１０２から取得し、そのデータが示す第４需要家Ｇ１の２０１６年１月の検針電力量を、共通の期間の電力使用量、すなわち、２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日の合計電力使用量に補正する。そして、取得部１１０は、補正した第４需要家Ｇ１の電力使用量を示すデータを粗粒度データ２０３としてメモリ１０２に一旦保存する。補正の方法としては、任意の方法を用いることができるが、一例として、取得部１１０は、第４需要家Ｇ１の２０１６年１月の検針電力量に、補正前後の期間の長さの比率、すなわち、２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日の日数「３１」を２０１６年１月４日から２０１６年１月３１日の日数「２８」で割った数を掛けることで、補正を行う。

なお、推定部１３０は、第３需要家Ｆ１〜Ｆｒを選択するために、ステップＳ１１で取得された粗粒度データ２０３が示す第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの２０１６年１月の電力使用量と、第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの２０１６年１月の電力使用量とを比較してもよい。その場合、第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの２０１６年１月の電力使用量を算出する処理を省略することができる。

ステップＳ１４において、推定部１３０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２が示す第３需要家Ｆ１〜Ｆｒの使用量から、第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量を個別に推定する。

具体的には、推定部１３０は、ステップＳ１１で取得された細粒度データ２０２が示す、ステップＳ１３で第４需要家Ｇ１〜Ｇｓに対して個別に選択した第３需要家Ｆ１〜Ｆｒの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量を平均して、第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量を個別に推定する。これにより、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量が推定されたことになる。

ステップＳ１５において、算出部１４０は、抽出部１２０により抽出された第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの使用量と、推定部１３０により推定された第２需要家Ｅ１〜Ｅｑの使用量とから、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎより得られる売上を算出する。本実施の形態では、算出部１４０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２と同じ粒度の売上を算出する。

具体的には、算出部１４０は、ステップＳ１２で抽出された第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と、ステップＳ１１で取得された料金データ２０４が示す第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの対応する時間帯の料金単価との積を計算する。すなわち、算出部１４０は、第１需要家ごとに、２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と料金単価との積を計算する。また、算出部１４０は、ステップＳ１４で推定された第２需要家Ｅ１〜Ｅｑの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と、ステップＳ１１で取得された料金データ２０４が示す第２需要家Ｅ１〜Ｅｑの対応する時間帯の料金単価との積を計算する。すなわち、算出部１４０は、第２需要家ごとに、２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と料金単価との積を計算する。そして、算出部１４０は、計算したすべての積を集計して、２０１６年１月２５日の３０分ごとの売上を算出する。すなわち、算出部１４０は、２０１６年１月２５日に複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎ全体より得られた３０分ごとの売上を算出する。

本実施の形態では、算出部１４０は、さらに、取得部１１０により取得された属性データ２０５が示す属性別の売上を算出する。

具体的には、算出部１４０は、第１需要家Ｄ１〜Ｄｐのうち、ステップＳ１１で取得された属性データ２０５によって高圧需要家であることが示されている第１需要家の２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と料金単価との積を計算する。また、算出部１４０は、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑのうち、ステップＳ１１で取得された属性データ２０５によって高圧需要家であることが示されている第２需要家の２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と料金単価との積を計算する。そして、算出部１４０は、計算したすべての積を集計して、２０１６年１月２５日に高圧需要家より得られた３０分ごとの売上を算出する。

同様に、算出部１４０は、第１需要家Ｄ１〜Ｄｐのうち、ステップＳ１１で取得された属性データ２０５によって低圧需要家であることが示されている第１需要家の２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と料金単価との積を計算する。また、算出部１４０は、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑのうち、ステップＳ１１で取得された属性データ２０５によって低圧需要家であることが示されている第２需要家の２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と料金単価との積を計算する。そして、算出部１４０は、計算したすべての積を集計して、２０１６年１月２５日に低圧需要家より得られた３０分ごとの売上を算出する。

ステップＳ１６において、算出部１４０は、算出した売上と取得部１１０により取得されたコストデータ２０１が示す供給コストとの差である損益を算出する。本実施の形態では、算出部１４０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２と同じ粒度の損益を算出する。

具体的には、算出部１４０は、ステップＳ１５で算出した２０１６年１月２５日の３０分ごとの売上から、ステップＳ１１で取得されたコストデータ２０１が示す２０１６年１月２５日の３０分ごとのコストを引いて、２０１６年１月２５日の３０分ごとの損益を算出する。すなわち、算出部１４０は、２０１６年１月２５日における、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎ全体より得られた３０分ごとの売上から、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎ全体に対して電力を供給するために費やされた３０分ごとのコストを差し引いた、３０分ごとの損益を算出する。

本実施の形態では、算出部１４０は、さらに、取得部１１０により取得された属性データ２０５が示す属性別の損益を算出する。

具体的には、算出部１４０は、２０１６年１月２５日における、ステップＳ１５で算出した高圧需要家より得られた３０分ごとの売上から、高圧需要家に対して電力を供給するために費やされた３０分ごとのコストを差し引いた、３０分ごとの損益を算出する。また、算出部１４０は、２０１６年１月２５日における、ステップＳ１５で算出した低圧需要家より得られた３０分ごとの売上から、低圧需要家に対して電力を供給するために費やされた３０分ごとのコストを差し引いた、３０分ごとの損益を算出する。ここでは、ステップＳ１１で取得されたコストデータ２０１によって、２０１６年１月２５日の３０分ごとの属性別のコストも示されていることを前提としている。

ステップＳ１７において、表示部１５０は、算出部１４０により算出された損益を時系列でディスプレイ１０４に表示する。

具体的には、表示部１５０は、図３に示すようなグラフを含む画面を表示する。図３の例では、画面の上部にあるラジオボタンで、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎ全体、高圧需要家のみ、および、低圧需要家のみの３種類のグラフを切り替えられるようになっている。複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎ全体のグラフは、ステップＳ１６で算出された、２０１６年１月２５日における、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎ全体より得られた３０分ごとの売上から、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎ全体に対して電力を供給するために費やされた３０分ごとのコストを差し引いた、３０分ごとの損益を示す棒グラフである。高圧需要家のみのグラフは、ステップＳ１６で算出された、２０１６年１月２５日における、高圧需要家より得られた３０分ごとの売上から、高圧需要家に対して電力を供給するために費やされた３０分ごとのコストを差し引いた、３０分ごとの損益を示す棒グラフである。低圧需要家のみのグラフは、ステップＳ１６で算出された、２０１６年１月２５日における、低圧需要家より得られた３０分ごとの売上から、低圧需要家に対して電力を供給するために費やされた３０分ごとのコストを差し引いた、３０分ごとの損益を示す棒グラフである。

図３には示していないが、ステップＳ１６で算出された損益を示すグラフ以外にも、ステップＳ１２で抽出された電力使用量とステップＳ１４で推定された電力使用量との集計値を供給電力量として示すグラフ、ステップＳ１５で算出された売上を示すグラフ、ステップＳ１１で取得されたコストデータ２０１が示すコストを供給電力費用として示すグラフ等が、同時に、または、切り替えて画面に表示されてもよい。さらに、ステップＳ１１からステップＳ１６で行われる計算の結果、ステップＳ１１からステップＳ１６で得られる値を集計した結果等を示す表が、グラフと同時に、または、グラフと切り替えて画面に表示されてもよい。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎへの供給コストを示すコストデータ２０１と、スマートメータにより計測された使用量を示す細粒度データ２０２とが取得される。そして、細粒度データ２０２から抽出された、スマートメータにより使用量を計測済の需要家の使用量と、細粒度データ２０２から推定された、残りの需要家の使用量とから、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎより得られる売上が算出され、その売上とコストデータ２０１が示す供給コストとの差である損益が算出される。このように、本実施の形態によれば、コストデータ２０１と細粒度データ２０２とを用いることで、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎより得られる売上と複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎへの供給コストとの差である損益を、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎの中に、スマートメータにより使用量を計測済でない需要家が含まれている場合でも算出できる。

本実施の形態では、スマートメータが未導入の需要家や自動検針の遅延があっても、収集済の需要家の電力使用実績に基づいて使用電力量を推測することにより、電力小売の損益のシミュレーションが行える。

本実施の形態では、時間帯ごとの売上、供給コストおよび損益が算出および表示されるので、電力小売事業者は、収益性の高い時間帯、あるいは、収益性の低い時間帯を把握でき、調達先や料金体系の変更を検討することができる。

本実施の形態では、月電力量の差の絶対値が小さい第１需要家から順に、規定数の第１需要家が類似需要家として抽出され、類似需要家の時間帯ごとの電力量を時間帯ごとに平均して第２需要家の時間帯ごとの電力量が推定される。このように、類似需要家を複数抽出して平均を算出することにより、特異な需要家が類似需要家として抽出されるのを抑止することができる。

本実施の形態では、第２需要家が複数の場合、抽出された第１需要家を記憶しておき、同一の第１需要家が偏って抽出されないようにする。具体例として、第１需要家を示すデータには、第２需要家に対応する第１需要家として選択された旨を示すフラグを付与しておく。あるデータに付与されたフラグが、そのデータが示す第１需要家が既に選択済であることを示している場合、当該第１需要家を、第２需要家に対応する第１の需要家として選択されないようにする。このようにすれば、ある第２需要家に対応するものとして選択された第１需要家は、次以降の第２需要家に対応するものとして選択されず、別の第１需要家が選択されることになる。よって、特定の第１需要家による影響を低減することができる。なお、候補となる第１需要家の中から第２需要家に対応する第１需要家を選択する際に、第１需要家をランダムに選択するようにしてもよい。具体例として、第２需要家に対応する第１需要家を選択する際に、第２需要家ごとに、第１需要家をデータベースで検索し、データベースの検索結果をソートせずにリストとして出力し、そのリストの上から順番に、第２需要家に対応する第１需要家を選択するという手順を繰り返すようにしてもよい。

本実施の形態では、需要家ごとに属性を蓄積し、属性と各電力量のデータをＩＤによって紐付けて管理することによって、属性ごとに売上、供給コストおよび損益が算出および表示される。このように、属性ごとに売上、供給コストおよび損益を算出および表示することにより、電力小売事業者は、収益性の高い需要家属性、あるいは、収益性の低い需要家属性を把握することができるため、より収益を上げるためのマーケティング戦略を立てやすくなる。

＊＊＊他の構成＊＊＊
本実施の形態の変形例として、第１需要家の月電力量を一定範囲の区分に分類しておき、当該区分に分類された需要家を抽出するようにしてもよい。その場合、類似需要家を抽出する処理が簡易化できるので、計算量を低減することができる。区分の具体例としては、多い、普通、少ないという３段階に分けること等が考えられる。

本実施の形態では、「部」の機能がソフトウェアにより実現されるが、変形例として、「部」の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。すなわち、「部」の機能の一部が専用の電子回路により実現され、残りがソフトウェアにより実現されてもよい。

専用の電子回路は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）である。あるいは、専用の電子回路は、具体的には、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。

プロセッサ１０１、メモリ１０２、および、専用の電子回路を、総称して「プロセッシングサーキットリ」という。つまり、「部」の機能がソフトウェアにより実現されるか、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されるかに関わらず、「部」の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。

「部」を「工程」、「手順」または「処理」に読み替えてもよい。

実施の形態２．
本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図４を用いて説明する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
本実施の形態に係る管理装置１００の構成については、図１に示した実施の形態１のものと同じであるため、説明を省略する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４を参照して、本実施の形態に係る管理装置１００の動作を説明する。管理装置１００の動作は、本実施の形態に係る管理方法に相当する。管理装置１００の動作は、本実施の形態に係る管理プログラムの処理手順に相当する。

ステップＳ２１の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１１の処理と同様であるため、説明を省略するが、本実施の形態では、取得部１１０は、複数の需要家Ｃ１〜Ｃｎのそれぞれが高圧需要家と低圧需要家とのいずれであるかだけでなく、様々な属性を示す属性データ２０５をメモリ１０２から取得する。属性の具体例としては、前述した居住地域、世帯内人数、昼間の在宅率等がある。

ステップＳ２２の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１２の処理と同じであるため、説明を省略する。

ステップＳ２３において、推定部１３０は、取得部１１０により取得された属性データ２０５が示す第１需要家Ｄ１〜Ｄｐの属性と、当該属性データ２０５が示す第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの属性とを比較し、その比較結果に基づいて、第３需要家Ｆ１〜Ｆｒを第４需要家Ｇ１〜Ｇｓに対して個別に選択する。

具体例として、ステップＳ１１で取得された属性データ２０５によって、第４需要家Ｇ１が低圧需要家であり、第４需要家Ｇ１の居住地域が「東京都」、世帯内人数が「２人」、昼間の在宅率が「２０％」であることが示されているとする。ｒ＝３とすると、推定部１３０は、第４需要家Ｇ１に対して、第１需要家Ｄ１〜Ｄ７の中から、低圧需要家であり、居住地域が「東京都」またはその周辺地域、世帯内人数が「２人」、昼間の在宅率が「２５％」前後の一定の範囲内であるという条件を満たす第１需要家を第３需要家Ｆ１〜Ｆ３として選択する。

ステップＳ２４において、推定部１３０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２から、取得部１１０により取得された粗粒度データ２０３と同じ粒度の第３需要家Ｆ１〜Ｆｒの使用量を算出する。そして、推定部１３０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２が示す第３需要家Ｆ１〜Ｆｒの使用量を、算出した第３需要家Ｆ１〜Ｆｒの使用量と、当該粗粒度データ２０３が示す第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量との比で補正して第４需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量を個別に推定する。

具体例として、ｒ＝３とし、ステップＳ１１で取得された細粒度データ２０２が示す第３需要家Ｆ１〜Ｆ３の２０１６年１月１日から２０１６年１月３１日の３０分ごとの電力使用量を集計した結果、第３需要家Ｆ１〜Ｆ３の２０１６年１月の電力使用量が順番に「３９０」、「４００」、「４１０」であったとする。また、ステップＳ１１で取得された粗粒度データ２０３が示す第４需要家Ｇ１の２０１６年１月の電力使用量が「３００」であるとする。この場合、推定部１３０は、第３需要家Ｆ１〜Ｆ３の２０１６年１月の電力使用量の平均値と第４需要家Ｇ１の２０１６年１月の電力使用量との比「３００／４００」を、第３需要家Ｆ１〜Ｆ３の２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量の平均値に掛けて、第４需要家Ｇ１の２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量の推定値を求める。

ステップＳ２５からステップＳ２７の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１５からステップＳ１７の処理と同じであるため、説明を省略する。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、需要家ごとに属性を蓄積し、属性が類似または一致する需要家を抽出して、第１需要家の時間帯ごとの電力量を月電力量の比で補正して第２需要家の時間帯ごとの電力量が推定される。具体的には、「第２需要家の時間帯ごとの電力量＝第１需要家の時間帯ごとの電力量×第２需要家の月電力量／第１需要家の月電力量」が計算される。属性の類似する需要家は電力使用パターン、すなわち、１日のうちの電力使用量の増減傾向が類似すると考えられるので、属性の類似する需要家の時間帯ごとの電力量を用いて推定を行うことにより、時間帯ごとの電力量の推定精度が向上する。

＊＊＊他の構成＊＊＊
本実施の形態では、実施の形態１と同じように、「部」の機能がソフトウェアにより実現されるが、実施の形態１の変形例と同じように、「部」の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。

実施の形態３．
本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図５を用いて説明する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
本実施の形態に係る管理装置１００の構成については、図１に示した実施の形態１のものと同じであるため、説明を省略する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図５を参照して、本実施の形態に係る管理装置１００の動作を説明する。管理装置１００の動作は、本実施の形態に係る管理方法に相当する。管理装置１００の動作は、本実施の形態に係る管理プログラムの処理手順に相当する。

ステップＳ３１およびステップＳ３２の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１１およびステップＳ１２の処理と同じであるため、説明を省略する。

ステップＳ３３において、推定部１３０は、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑのうち少なくとも一部の需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量を、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２が示す過去の需要家Ｇ１〜Ｇｓの使用量から推定する。需要家Ｇ１〜Ｇｓは、いずれもスマートメータを導入済であるがスマートメータにより使用量を計測済でない需要家である。ｓは、ｓ≦ｑを満たし、かつ、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑのうちスマートメータを導入済であるがスマートメータにより使用量を計測済でない需要家の数以下の整数である。なお、ｓ＜ｑの場合は、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑのうち需要家Ｇ１〜Ｇｓを除いた残りの第２需要家については、需要家Ｇ１〜Ｇｓとは別の方法で使用量が推定される。

具体的には、推定部１３０は、需要家Ｇ１〜Ｇｓのそれぞれについて、２０１６年１月２５日の３０分ごとに、時間帯、平日であるか休日であるか、曜日、月日、季節、天気、気温、在宅人数といった複数の条件が一致する過去の３０分ごとの電力使用量を示す細粒度データ２０２を、取得部１１０に取得させる。そして、推定部１３０は、需要家Ｇ１〜Ｇｓのそれぞれについて、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２が示す過去の３０分ごとの電力使用量をそのまま２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量とするか、あるいは、規定の換算式を用いて２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量に変換する。これにより、需要家Ｇ１〜Ｇｓの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量が推定される。

ステップＳ３４からステップＳ３６の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１５からステップＳ１７の処理と同じであるため、説明を省略する。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、スマートメータが設置されているが検針値が未収集の需要家の時間帯ごとの電力量の推定値として、検針済の時間帯ごとの電力量のうち、電力使用に関わる状況が類似する日の時間帯ごとの電力量が抽出される。このように、当該需要家の時間帯ごとの電力量の実績を使用するので、時間帯ごとの電力量の推定精度が向上する。前述したように、電力使用に関わる状況の具体例としては、時間帯、平日であるか休日であるか、曜日、月日、季節、天気、気温、在宅人数等がある。

＊＊＊他の構成＊＊＊
本実施の形態では、実施の形態１と同じように、「部」の機能がソフトウェアにより実現されるが、実施の形態１の変形例と同じように、「部」の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。

実施の形態４．
本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図６および図７を用いて説明する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図６を参照して、本実施の形態に係る管理装置１００の構成を説明する。

管理装置１００は、機能要素として、取得部１１０と、抽出部１２０と、推定部１３０と、算出部１４０と、表示部１５０とのほか、評価部１６０を備える。取得部１１０、抽出部１２０、推定部１３０、算出部１４０、表示部１５０、評価部１６０といった「部」の機能は、ソフトウェアにより実現される。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図７を参照して、本実施の形態に係る管理装置１００の動作を説明する。管理装置１００の動作は、本実施の形態に係る管理方法に相当する。管理装置１００の動作は、本実施の形態に係る管理プログラムの処理手順に相当する。

ステップＳ４１において、評価部１６０は、取得部１１０により取得された細粒度データ２０２から、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑの使用量に代えて第１需要家Ｄ１〜Ｄｐのうち一部の需要家Ｈ１〜Ｈｑの使用量を推定部１３０に推定させる。

具体的には、評価部１６０は、推定部１３０に対し、第２需要家Ｅ１〜Ｅｑの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量を推定する代わりに、需要家Ｈ１〜Ｈｑの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量を推定するという点を除き、ステップＳ１３およびステップＳ１４の処理と同じ処理を行うように命令する。このとき、評価部１６０は、ステップＳ１３およびステップＳ１４の処理で参照される細粒度データ２０２から、需要家Ｈ１〜Ｈｑの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量を示す部分を一時的に削除する。また、必要に応じて、推定部１３０に対し、ステップＳ１２で抽出された需要家Ｈ１〜Ｈｑの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量を参照しないように命令する。

ステップＳ４２において、評価部１６０は、抽出部１２０により抽出された需要家Ｈ１〜Ｈｑの使用量と、推定部１３０により推定された需要家Ｈ１〜Ｈｑの使用量とを比較し、その比較結果に基づいて、推定部１３０の推定精度を評価する。

具体的には、評価部１６０は、ステップＳ１２で抽出された需要家Ｈ１〜Ｈｑの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量と、ステップＳ４１で推定部１３０により推定された需要家Ｈ１〜Ｈｑの２０１６年１月２５日の３０分ごとの電力使用量との差を計算する。そして、評価部１６０は、計算した差の平均値を求め、推定部１３０の推定精度を表す評価値として出力する。

ステップＳ４３において、表示部１５０は、評価部１６０の評価結果をディスプレイ１０４に表示する。

具体的には、表示部１５０は、ステップＳ４２で出力された評価値を画面に表示する。

＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、一部の第１需要家の時間帯ごとの電力量を一時的に削除して第２需要家として扱って時間帯ごとの電力量を算出した結果と、一時的に削除した時間帯ごとの電力量とが比較されて、その差が評価値として出力される。評価値が閾値を超えるときは、類似需要家の抽出方法や抽出数を変更して、類似需要家の再抽出を行うことができる。よって、時間帯ごとの電力量の推定精度が向上する。

＊＊＊他の構成＊＊＊
本実施の形態では、実施の形態１と同じように、「部」の機能がソフトウェアにより実現されるが、実施の形態１の変形例と同じように、「部」の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらの実施の形態のうち、２つ以上の実施の形態を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらの実施の形態のうち、１つの実施の形態または２つ以上の実施の形態の組み合わせを部分的に実施しても構わない。具体的には、これらの実施の形態に係る管理装置１００の機能要素のうち、一部の機能要素のみを採用してもよい。なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。

１００ 管理装置、１０１ プロセッサ、１０２ メモリ、１０３ 入力装置、１０４
ディスプレイ、１１０ 取得部、１２０ 抽出部、１３０ 推定部、１４０ 算出部、１５０ 表示部、１６０ 評価部、２０１ コストデータ、２０２ 細粒度データ、２０３ 粗粒度データ、２０４ 料金データ、２０５ 属性データ。

Claims (17)

1. 複数の需要家への供給コストを示すコストデータと、スマートメータにより計測された使用量を示す細粒度データとをメモリから取得する取得部と、
   前記取得部により取得された細粒度データから、前記複数の需要家のうち前記スマートメータを導入済で前記スマートメータにより使用量を計測済の需要家である第１需要家の使用量を抽出する抽出部と、
   前記取得部により取得された細粒度データから、前記複数の需要家のうち残りの需要家である第２需要家の使用量を推定する推定部と、
   前記抽出部により抽出された前記第１需要家の使用量と、前記推定部により推定された前記第２需要家の使用量とから、前記複数の需要家より得られる売上を算出し、前記売上と前記取得部により取得されたコストデータが示す供給コストとの差である損益を算出する算出部と
   を備える管理装置。
2. 前記推定部は、前記第１需要家のうち一部の需要家である第３需要家を、前記第２需要家のうち少なくとも一部の需要家である第４需要家に対して個別に選択し、前記取得部により取得された細粒度データが示す前記第３需要家の使用量から、前記第４需要家の使用量を個別に推定する請求項１に記載の管理装置。
3. 前記取得部は、前記スマートメータの計測間隔よりも長い期間における合計の使用量を示す粗粒度データを前記メモリから取得し、
   前記推定部は、前記取得部により取得された細粒度データから、前記取得部により取得された粗粒度データと同じ粒度の前記第１需要家の使用量を算出し、算出した前記第１需要家の使用量と、当該粗粒度データが示す前記第４需要家の使用量とを比較し、その比較結果に基づいて、前記第３需要家を前記第４需要家に対して個別に選択する請求項２に記載の管理装置。
4. 前記推定部は、前記取得部により取得された細粒度データから、前記取得部により取得された粗粒度データが示す前記第４需要家の使用量と共通の期間における前記第１需要家の使用量を、当該粗粒度データと同じ粒度の前記第１需要家の使用量として算出し、
   前記取得部により取得される粗粒度データが示す前記第４需要家の使用量は、前記スマートメータの計測間隔よりも長い間隔で計測された前記第４需要家の使用量を、前記共通の期間における合計の使用量に補正したものである請求項３に記載の管理装置。
5. 前記推定部は、算出した前記第１需要家の使用量と、前記取得部により取得された粗粒度データが示す前記第４需要家の使用量との差が小さい順に、２以上の前記第１需要家を前記第３需要家として前記第４需要家に対して個別に選択する請求項３または４に記載の管理装置。
6. 前記取得部は、前記複数の需要家の属性を示す属性データを前記メモリから取得し、
   前記推定部は、前記取得部により取得された属性データが示す前記第１需要家の属性と、当該属性データが示す前記第４需要家の属性とを比較し、その比較結果に基づいて、前記第３需要家を前記第４需要家に対して個別に選択する請求項２に記載の管理装置。
7. 前記取得部は、前記スマートメータの計測間隔よりも長い期間における合計の使用量を示す粗粒度データを前記メモリから取得し、
   前記推定部は、前記取得部により取得された細粒度データから、前記取得部により取得された粗粒度データと同じ粒度の前記第３需要家の使用量を算出し、前記取得部により取得された細粒度データが示す前記第３需要家の使用量を、算出した前記第３需要家の使用量と、当該粗粒度データが示す前記第４需要家の使用量との比で補正して前記第４需要家の使用量を個別に推定する請求項６に記載の管理装置。
8. 前記推定部は、前記取得部により取得された細粒度データが示す前記第３需要家の使用量を平均して前記第４需要家の使用量を個別に推定する請求項２から６のいずれか１項に記載の管理装置。
9. 前記推定部は、前記第１需要家を前記第３需要家として前記第４需要家に対して選択する際に、他の前記第４需要家に対して選択済の前記第１需要家よりも他の前記第４需要家に対して未選択の前記第１需要家を優先して選択する請求項２から８のいずれか１項に記載の管理装置。
10. 前記推定部は、前記第２需要家のうち少なくとも一部の需要家の使用量を、前記取得部により取得された細粒度データが示す過去の当該少なくとも一部の需要家の使用量から推定する請求項１に記載の管理装置。
11. 前記取得部により取得された細粒度データから、前記第２需要家の使用量に代えて前記第１需要家のうち一部の需要家の使用量を前記推定部に推定させ、前記抽出部により抽出された当該一部の需要家の使用量と、前記推定部により推定された当該一部の需要家の使用量とを比較し、その比較結果に基づいて、前記推定部の推定精度を評価する評価部をさらに備える請求項１から１０のいずれか１項に記載の管理装置。
12. 前記算出部は、前記取得部により取得された細粒度データと同じ粒度の前記損益を算出する請求項１から１１のいずれか１項に記載の管理装置。
13. 前記算出部は、前記抽出部により抽出された前記第１需要家の使用量と前記第１需要家の単価との積、および、前記推定部により推定された前記第２需要家の使用量と前記第２需要家の単価との積を集計して前記売上を算出する請求項１から１２のいずれか１項に記載の管理装置。
14. 前記取得部は、前記複数の需要家の属性を示す属性データを前記メモリから取得し、
    前記取得部により取得されるコストデータは、前記取得部により取得される属性データが示す属性別の供給コストを示すデータであり、
    前記算出部は、前記取得部により取得された属性データが示す属性別の前記損益を算出する請求項１に記載の管理装置。
15. 前記損益を時系列でディスプレイに表示する表示部をさらに備える請求項１から１４のいずれか１項に記載の管理装置。
16. 取得部が、複数の需要家への供給コストを示すコストデータと、スマートメータにより計測された使用量を示す細粒度データとをメモリから取得し、
    抽出部が、前記取得部により取得された細粒度データから、前記複数の需要家のうち前記スマートメータを導入済で前記スマートメータにより使用量を計測済の需要家である第１需要家の使用量を抽出し、
    推定部が、前記取得部により取得された細粒度データから、前記複数の需要家のうち残りの需要家である第２需要家の使用量を推定し、
    算出部が、前記抽出部により抽出された前記第１需要家の使用量と、前記推定部により推定された前記第２需要家の使用量とから、前記複数の需要家より得られる売上を算出し、前記売上と前記取得部により取得されたコストデータが示す供給コストとの差である損益を算出する管理方法。
17. コンピュータに、
    複数の需要家への供給コストを示すコストデータと、スマートメータにより計測された使用量を示す細粒度データとをメモリから取得する処理と、
    取得された細粒度データから、前記複数の需要家のうち前記スマートメータを導入済で前記スマートメータにより使用量を計測済の需要家である第１需要家の使用量を抽出する処理と、
    取得された細粒度データから、前記複数の需要家のうち残りの需要家である第２需要家の使用量を推定する処理と、
    抽出された前記第１需要家の使用量と、推定された前記第２需要家の使用量とから、前記複数の需要家より得られる売上を算出し、前記売上と取得されたコストデータが示す供給コストとの差である損益を算出する処理と
    を実行させる管理プログラム。

Images