JP6201813B2 - 最大電力値の推定方法、最大電力値の推定装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、最大電力値の推定方法、最大電力値の推定装置及びプログラムに関する。

データセンターでは、サーバラックおよびサーバラック内の搭載設備（以下、単に「ラック」という。）への安定的な電力の提供と、ラック内設備が安定稼働できるような一定温度・湿度の環境を顧客に提供するサービスを行っている。

データセンターから電力を安定して供給するためには、すべてのラックが使用しうる最大の電力容量がデータセンターで提供できる最大電力値に対して小さくなるように管理しなければならない。データセンター側は、単純に顧客の機器の定格（機器が使用しうる最大の電力）の総和以上の最大電力値を確保すれば間違いなく安全な電力供給が可能である。一方、データセンターが保有する最大電力値は有限である。このため、上記のような単純に定格を守る運用では、使用しない空いた電力容量が多くなり、運用効率が下がる。よって、データセンターは、安全な電力供給を確保しながら空いた電力容量を極力減らすことが可能な、最大電力値を定めることが重要になる。

しかし、データセンターに持ち込まれた顧客の機器が機器の定格に対してどれだけの電力使用量（以下、「実効電力」ともいう）となるかは、配電されたブレーカの電力を計測しなければわからない。また、顧客の機器の稼働状況は常に一定ではなく、定格に対する実効電力は機器毎に異なるため、実際に使用しうる最大電力値を算出することは困難である。また、ブレーカの電力を計測して実効値を試算したとしても、そのブレーカの使用電力は顧客の機器の稼働状況により変動するため、定格に対する定常的な実効電力を割り出すことは難しい。

そこで、データセンターが経験的に得た、定格に対する実効電力の割合を定めて、定格の総和に対してこの割合を掛けたものを想定する実効電力（つまり、最大電力値）として運用することが行われている。また、ＩＴ機器の最大電力値を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２−１０４３２号公報

しかしながら、データセンターが経験的に得た、定格に対する実効電力の割合は、すべての機器に対して一律ではなく、機器の稼動率やディスク等の実装モジュールにより機器毎に異なる。また、普段は電源をオフにしているモニタや保守用機器などは、顧客の保守作業などの際に随時使用されるため、電力の増減を予測することは困難である。

また、特許文献１では、ＩＴ機器の最大電力値を予測するために等分散かつ等分布の検定が行われる。しかしながら、運用状況が変化するＩＴ機器等の機器では、機器の電力分布の変化は、運用経過により等分布になり難い。よって、機器の最大電力値を予測するために等分布検定を行うと、計測データの電力分布が等分布でないために検定が棄却される可能性が高くなる。従って、等分布の検定は、運用状況が変化するＩＴ機器の最大電力値の予測には不向きと考えられる。

そこで、一つの側面として、データセンターで管理する最大電力値を精度よく推定することを目的とする。

一つの態様では、
所定時間毎に計測される電力の計測データのうち、最新の所定期間の計測データである第２消費電力データに該第２消費電力データを含む計測データ群である第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を実行し、
前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されるまで、前記第１消費電力データの最大値に所定値を加算し、前記第２消費電力データに加算後の前記第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を繰り返し実行し、
前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されたときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
処理をコンピュータが実行する最大電力値の推定方法が提供される。

一つの側面として、データセンターで管理する最大電力値を精度よく推定することができる。

機器の電力の定格と使用量との関係の一例を示す図。 電力供給方式毎の概要を示す図。 冗長配電の一例を示す図。 冗長配電の一例を示す図。 電力容量の有効利用についての考え方を説明するための図。 実際に計測したデータに基づく実効電力の割合の一例を示す図。 一実施形態に係る電力管理システムの全体構成の一例を示す図。 一実施形態に係るデータセンターの電力系統の一例を示す図。 一実施形態に係る推定装置の機能構成の一例を示す図。 一実施形態に係る最大電力推定処理の一例を示すフローチャート。 一実施形態に係るブレーカの計測データの分布例を示す図。 一実施形態に係る最大電力値の捜査を説明するための図。 一実施形態に係る電力使用状況（ＵＳＰ／親分電盤）の表示例。 一実施形態に係る電力使用状況（分電盤）の表示例。 一実施形態に係る推定装置のハードウェア構成の一例を示す図。

以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

（はじめに）
まず、サーバ等のラックに収容される機器の電力の定格と使用量との関係について、図１を参照しながら説明する。図１は、機器の電力の定格と使用量との関係の一例を示す。機器の電力の定格と消費電力とには次の関係がある。

（Ａ）電力の定格と消費電力、最大電力の関係について
「定格」とは、機器が使用しうる最大の電力（単位はＷ）をいう。定格を超えた電力を使用しようとすると機器そのものや電源ユニットそのものが破損する可能性がある。
「消費電力」とは、機器が使用する電力（単位はＷ）をいう。消費電力は、機器の稼働状況やオプションモジュールの実装状況により変動する。
「最大電力」とは、機器が実際に使用した最大の電力をいう。この最大電力を供給可能であれば、論理的には機器は安全に稼動する。

例えば、サーバに電源ユニットが二つある場合であって、一つの電源ユニットの定格が８００Ｗの場合を例に挙げて説明する。この場合、定格は１６００Ｗとなる。二つの電源ユニットの配電方法としては、冗長電源の場合（一方の電源ユニットに電力を供給し、他方の電源ユニットは予備とする）、及びサーバ自体の必要電力確保の場合（両方の電源ユニットに電力を供給する）の２パターンがある。

図１の左側の＜冗長電源の場合の消費電力＞に示すように、冗長電源の場合、定格１６００Ｗに対して最大電力７００Ｗ、通常の消費電力４００Ｗ程度となる。一方、図１の右側の＜必要電力確保の場合の消費電力＞に示すように、必要電力確保の場合、定格１６００Ｗに対して最大電力１２００Ｗ、通常の消費電力８５０Ｗ程度となる。このように、同じ定格１６００Ｗでも配電方法によって消費電力は異なる。

近年のサーバの傾向としては、高密度化による電源の大容量化と、一つのサーバの定格容量の増大化がある。これにより、定格と実際の消費電力との差が大きくなり、稼働率によって消費電力が大きく変動する状況にある。よって、省エネの効果を得るためには、待機している空いた電力を削減したいが、そのために適した最大電力を算出することは難しい。

（Ｂ）データセンターが顧客に提供する電力供給方式について
次に、データセンターが顧客に提供する電力供給方式について説明する。データセンターを利用する顧客は、顧客が所有する機器の定格の総和をデータセンターと契約する。データセンターは、顧客の機器を安全に稼動させることを前提とした稼働環境（ネットワークインフラ・空調・耐震／免震など）と機器に供給する電力を提供する。データセンター側は、顧客の機器へ安定して電力を供給するために、万が一、電力供給系統の事故や故障が発生したときに備えた冗長手段として以下の電力供給方式を用意し、顧客との契約時にこの冗長方式を選択させて契約する。

電力供給方式について、その概要を示した図２を参照しながら説明する。図２に示したように、電力供給方式としては、ＵＰＳ冗長、系統冗長、分電盤冗長、ブレーカ冗長及び冗長無しの方式がある。

ＵＰＳ冗長は、異なるＵＰＳ（無停電電源）に接続された２つの分電盤のそれぞれからブレーカをラックに配電する電力供給方式である（図８：ＵＰＳ冗長配電）。ＵＰＳ冗長は、一方のＵＰＳがダウンしても機器への給電が可能である。ＵＰＳ冗長では、２Ｎ冗長が設定可能であり、２系統のためＮ＋１冗長の設定はできない。

系統冗長は、同じＵＰＳの異なる出力系統から受電した２つの分電盤のそれぞれからブレーカをラックに配電する電力供給方式である（図８：系統冗長配電）。系統冗長は、出力系統の片系がダウンしても機器への給電が可能である。系統冗長では、２Ｎ冗長が設定可能であり、２系統のためＮ＋１冗長の設定はできない。

分電盤冗長は、２つ以上の分電盤のそれぞれからブレーカをラックに配電する電力供給方式である（図８：分電盤冗長配電）。分電盤冗長は、いずれか片方の分電盤の主幹がトリップしても機器への給電が可能である。分電盤冗長では、２Ｎ冗長が設定可能であり、多数の分電盤を使えばＮ＋１冗長が設定可能である。

ブレーカ冗長は、１つの分電盤から複数本のブレーカをラックに配電する電力供給方式である。ブレーカ冗長は、いずれか一つのブレーカがトリップしても機器への給電が可能である。ブレーカ冗長では、Ｎ＋１冗長、２Ｎ冗長、２Ｎ＋１冗長が設定可能である。

冗長無しは、任意の分電盤から任意の数のブレーカをラックに配電する電力供給方式である（図８：冗長無し配電）。冗長無しでは、系統ダウン、分電盤の主幹トリップ又はブレーカトリップのいずれかが発生すると機器への給電はできない。

図２に示したように、安全度は、ＵＰＳ冗長が最も高く、系統冗長、分電盤冗長、ブレーカ冗長及び冗長無しの順に低くなる。顧客との契約時の価格レベルは、ＵＰＳ冗長が最も高く、系統冗長、分電盤冗長、ブレーカ冗長及び冗長無しの順に低くなる。

（Ｃ）冗長配電例
次に、冗長配電の一例について、図３及び図４を参照しながら簡単に説明する。図３（ａ）は、＜冗長無し（サーバ電源ユニットのみの冗長）＞の場合の配電例である。二つのサーバのそれぞれに設けられた二つの電源ユニットは、タップに接続されている。タップは、ラック下部のコンセントに接続され、コンセントは分電盤のブレーカに接続されている。

図３（ｂ）は、＜コンセントによる冗長（コンセント・タップの回路異常対策）＞の場合の配電例である。二つのサーバのそれぞれに二つずつ設けられた電源ユニットは、サーバとタップとが一対一になるように同一タップにそれぞれ接続されている各タップはラック下部の各コンセントに接続され、各コンセントは分電盤のブレーカに接続されている。

図４（ａ）は、＜１＋１冗長型＞の場合の配電例である。二つのサーバのそれぞれに二つずつ設けられた電源ユニットは、二つのタップうちの異なるタップにそれぞれ接続されている。各タップはラック下部の各コンセントに接続され、各コンセントは分電盤のブレーカに接続されている。

図４（ｂ）は、＜Ｎ＋１冗長型＞の場合の配電例である。一つのサーバに設けられた四つの電源ユニットには予備の電源ユニットが一つ含まれている。各電源ユニットは、四つのタップうちの異なるタップにそれぞれ接続されている。各タップはラック下部の各コンセントにそれぞれ接続され、各コンセントは分電盤のブレーカに接続されている。なお、以上に説明した配電は、冗長配電を説明するための一例にすぎず、冗長配電には電力の安全な供給を考慮して様々な配電方法がある。

以上に説明したように、同じ定格でも配電方法によって消費電力は異なる。よって、同じ定格でも配電方法によって最大の電力容量の最適値は異なる。前述したように、データセンター側は単純に顧客の所有する機器の定格の総和を最大の電力容量にすれば間違いなく安全な電力供給ができる。しかし、データセンターの保有する最大の電力容量は有限であり、単純に定格を守る運用では空き電力が多くなる。このため、データセンター側はできる限り多くの顧客と契約するために、空いた電力容量を使用することで運用効率を高める。

ここで、データセンターの運用側と経営側で電力容量の有効利用の考え方に差異が生じてくる。図５は、電力容量の有効利用についての運用側と経営側の考え方を説明するための図である。図５（ａ）は、データセンターの経営側の考え方を説明するための図であり、図５（ｂ）は、データセンターの運営側の考え方を説明するための図である、図５（ａ）及び図５（ｂ）の左側の棒グラフは、データセンタ―の電力容量例を示す。ここでは、Ａ系統とＢ系統の複数の電力系統を有し、各系統の電力容量が２０００ｋＶＡの場合を例に挙げて説明する。

データセンターの経営側の要望としては、データセンターが提供できる最大の電力容量は有限であり、極限まで空きの電力容量をなくして多くの顧客を取り込みたい。また、電力の安定提供には５種類の異なるレベルのサービス（供給電源の冗長化）があり、できるだけ安全度の高い冗長方式を顧客に契約させたい。

データセンターの経営側は、安全度の高い冗長方式は、消費電力は変わらないが、契約電力以上の電力容量が必要なため、ある意味、使用することの無い電力容量を顧客に提供でき、その使用しない電力容量は他の顧客に使わせても良い。これにより、図５（ａ）の右側の棒グラフに示すように、最大電力容量及び使用電力容量に対して契約電力容量が大きくなる。また、最大電力容量に対して極限まで空きの電力容量をなくして多くの顧客を取り込む状態にしたい。

一方、経営側の課題としては、上記の運用時には使用することの無い電力容量を無計画に使いまわすと、万が一発生した電力供給設備の事故の際に、顧客との契約を守れない場合が生じる。つまり、冗長化によって電力供給設備に異常があったときに安全に電力が供給できる系統があったとしても必要な電力供給ができない場合が生じ、電力供給状態に影響を与えてしまう。このため、必要最低限の空き電力（余力）を電力系統の節々に確保しておかなければならない。

これに対して、データセンターの運用側の要望としては、契約電力が電力供給設備の最大容量に近くなるように管理したい。また、複数系統の冗長配電に対して、万が一、電力供給設備の事故が起こり、片系統がダウンしたとしても、冗長配電されたラックには影響を与えないように、他の系統を使用して確実に安全な運用を行いたい。更に、電力の使用状況は、例えば機器の起動時等に瞬間的に大きくなることもある。単一機器であれば、データセンターの持つ巨大な電力容量の中のほんのわずかな電力の増大である。しかし、たまたまでも複数機器により最大電力が重なった場合、実測電力に応じギリギリまで空きを減らした電力容量の運用を行っていると、電力事故の誘発になりかねない。このため、空きの電力容量をある程度確保しておきたい。これにより、図５（ｂ）の右側の棒グラフに示すように、契約電力容量と最大電力容量が近くなり、使用電力容量が小さくなる。

一方、運用側の課題としては、電力容量の余力を大きくとると電力供給面では安全ではあるが、分電盤のブレーカ数や電力容量など有限資源の使用効率が悪くなり、電力容量の空きを生むだけでなく、空調能力を持て余した運用になることもありうる。よって、運用側は、できる限り無駄な余力となりうる空き電力容量は排除したい。

上記より、経営側も運用側も電力の余力（空き電力容量）の管理が重要と考えていると言える。なお、 顧客（利用側）の視点では、データセンター側での安全な電力供給のサービスレベルをできる限り低くし、サービスで決まった電力容量をできる限り有効活用したい。

そこで、データセンターの電力管理としては、
（１）経営側と運用側の双方が満足できる電力管理方法が必要である。
（２）また、利用側と経営側は相反した考え方であり、このため、経営側は利用側がサービス内容（電力容量の契約内容）を違反していないかどうかの監視が必要である。

（２）に関しては、電力の計測・監視により、ある程度判断できる。しかし、（１）に関しては、各サービスレベルで異なる電力の提供形態の電力容量管理を行い、できる限り電力の空き容量をなくし、かつ、安全な電力提供ができる電力容量管理が必要である。

なお、データセンターの多くは、経営側及び運用側それぞれの経験により、設備の定格電力容量の何割が実際の使用電力であるかという電力の容量管理を行っている。その際、データセンターの多くは、経営側よりの電力容量管理（できる限り電力の空き容量をなくしていく管理）、又は、運用側よりの安全な電力容量管理（定格電力を基準とした電力の余力を含めた管理）のいずれかに偏る傾向がある。

（経験的に得られた実効電力の割合）
この点について、データセンターの経営側及び運用側のそれぞれが経験的に得られた定格に対する実効電力の割合を定めて、定格の総和に対してこの割合を掛けたものを想定する実効電力として運用を行うことがある。例えば、経験的に得られた実効電力の割合を経験的に５０％とし、定格の５０％を実効電力の目安とした場合、２ｋＶＡ（２０００Ｗ）の定格の機器の実効電力は１ｋＶＡ（１０００Ｗ）となる。このとき、データセンターは、１ｋＶＡを確保すべき電力容量とみなして、「他のすべての機器」に対しても同じ割合で管理を行う。

しかし、この割合は、すべての機器に対して一律ではない。サーバ等の機器が使用する電力は、その機器の稼動率やディスク等の実装モジュールにより異なる。よって、定格に対する実効電力の割合は機器毎に異なる。実際に計測したデータに基づく実効電力の割合の一例を図６に示す。

図６（ａ）は、ブレーカＡ〜Ｆのブレーカ毎の電流計測値を示す。図６（ｂ）は、利用負荷、つまり、定格を示す。図６（ｃ）は、想定負荷、つまり、経験的に得られた実効電力の割合（ここでは、２０％〜６０％）を定格に掛けたものである。

図６（ｄ）は、最大電力値に対する想定負荷の差分を示す。負の値は空き電力容量の不足を示し、正の値は空き電力容量の無駄を示す。図６（ｅ）を見ると、ブレーカＡでは、定格の２割以下の電力が使用されている状況であり、電力容量に無駄が発生していることがわかる。一方。図６（ｆ）を見ると、ブレーカＥでは、定格の６割以上の電力が使用されている状況であり、電力容量に不足が発生していることがわかる。

なお、以上のブレーカ以外の機器、例えば、普段は電源を落としているモニタや保守用機器などは、顧客の保守作業などの際に随時使用され、電力の増減を予測することが困難である。顧客の機器の稼働率や稼働状況が計測できれば、ある程度電力使用率を割り出すことも可能と思われるが、顧客の機器やネットワークに対して稼働率や稼動状況を計測するようなことは、セキュリティ上困難である。

近年行われているデータセンターにおける顧客への配電電力の使用状況の計測・モニタリングは、あくまで現状把握や分析に使用され、最大電力を予測することは難しい。よって、極力無駄な空き容量を削減するためには、新たな定格に対する実効電力の最大値を求める方法が必要である。

そこで、本発明の一実施形態では、ブレーカ毎の電力の実測データ（計測データ）に基づき、ブレーカ単位の最大電力値を統計的手法で捜査する。これにより、データセンターの経営側と運用側に現状の必要最低限の電力容量となるブレーカ単位の最大電力値を明確に示す。これにより、データセンターの経営側と運用側は、データセンターの安全運用のための必要電力容量をリアルタイムにチェックする。これによれば、これまでの経験的に得られた実効電力の割合による電力の容量管理を改善し、データセンターで管理する最大電力値を精度よく定めることができる。以下、本発明の一実施形態にかかる電力管理システム及び最大電力値の推定方法について説明する。

［電力管理システムの全体構成例］
まず、本発明の一実施形態に係る電力管理システムの全体構成の一例を、図７を参照しながら説明する。図７は、一実施形態に係る電力管理システムの全体構成の一例を示す。本実施形態に係る電力管理システム１は、データセンター１０と最大電力値を推定する推定装置１４とが、ネットワーク１３を介して接続されている。

図７（ａ）は、データセンター１０を上から見た図である。データセンター１０には、多数のラック１１がＡ〜Ｈ列に並んで配置されている。各列の端部にはラック用の分電盤１２が設けられている。図７（ｂ）は、図７（ａ）のＡ−Ａ面を示し、Ｈ列の側面を見た図である。図７（ｂ）に示すように、各列の分電盤１２は床面に置かれ、Ｈ列に並んだラック１１と電源ケーブル１５によりそれぞれ接続されている。図７（ｂ）の分電盤１２を拡大した図を参照すると、分電盤１２の内部には、計測装置１２ａと多数のブレーカ１２ｂとを有する。各ブレーカ１２ｂは、ここでは図示しないサーバ等のＩＴ機器やその他の機器に接続されている。計測装置１２ａは、各ブレーカ１２ｂの電力を所定時間毎に計測する。電力の計測データは、ネットワーク１３を介して推定装置１４に送信される。

推定装置１４は、ブレーカ１２ｂ毎の電力の計測データ（実測データ）に基づき、後述されるようにブレーカ単位の最大電力値を、統計的手法を用いて推定する。推定装置１４は、例えば、サーバやパーソナルコンピュータ等、常時データの計測や演算ができる装置であれば、いずれの情報処理装置であってもよい。

［データセンターの電力系統例］
次に、本実施形態に係るデータセンター１０の電力系統の一例を、図８を参照しながら説明する。図８は、一実施形態に係るデータセンター１０の電力系統の一例を示す。データセンター１０は、特高設備１６、特高受電機器１７ａ、１７ｂ、ＵＰＳ（無停電電源装置：Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ）１８ａ、１８ｂ、分電盤及び動力盤１９ａ、１９ｂ、親分電盤２０ａ１、２０ａ２、２０ｂ１、２０ｂ２、ラック用分電盤１２ａ１〜１２ａ６、１２ｂ１〜１２ｂ６の電力系統を有する。ラック用分電盤１２ａ１〜１２ａ６、１２ｂ１〜１２ｂ６は、供給された電力をラック１１ａ１〜１１ａ４、１１ｂ１〜１１ｂ３に配電される。

以下、親分電盤２０ａ１、２０ａ２、２０ｂ１、２０ｂ２を総称して親分電盤２０とも称呼する。また、ラック用分電盤１２ａ１〜１２ａ６、１２ｂ１〜１２ｂ６を総称してラック用分電盤１２とも称呼する。また、ラック１１ａ１〜１１ａ４、１１ｂ１〜１１ｂ３を総称してラック１１とも称呼する。

データセンター１０内には、商用電源からの給電が途絶えたときにも、データセンター１０内の電力供給を停止することなく安全に自家発電装置等の代替電力供給設備の切り替えを可能にするために、ＵＰＳ１８ａ、１８ｂが設けられている。図８に示したデータセンター１０は、Ａ系統とＢ系統の２系統の電力系統例である。ただし、このデータセンター１０内の電力系統は一例であり、データセンター１０は３系統以上の電力系統を有してもよい。また、各系統を構成する機器の個数や配置はこれに限られない。

以上のようにして、データセンター１０は、商用電源からの給電の停止や基幹電力設備（分電盤や動力盤や分岐盤など）の異常があっても、ラック１１に電力が供給されるようになっている。これにより、ラック１１内に収められたサーバ等のＩＴ機器に電力が供給され、ＩＴ機器などの利用が可能になる。ＩＴ機器等による消費電力は、計測装置１２ａによって計測される。計測データは、ネットワーク１３を介して最大電力値の推定装置１４に送信される。

［推定装置の機能構成例］
次に、本実施形態に係る最大電力値の推定装置１４の機能構成の一例を、図９を参照しながら説明する。図９は、一実施形態に係る推定装置１４の機能構成の一例を示す。

推定装置１４は、データ収集部１４１、データ記録部１４２、計測データＤＢ１４３、Ｆ検定部１４４、推定部１４６及び電力演算部１４７を有する。

データ収集部１４１は、計測装置１２ａによって計測された計測データを取得する。データ記録部１４２は、取得した計測データを計測データＤＢ１４３に記録し、蓄積する。

Ｆ検定部１４４は、所定時間毎に計測される電力の計測データのうち最新の所定期間の計測データである第２消費電力データに該第２消費電力データを含む計測データ群である第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データを算出する。Ｆ検定部１４４は、第３消費電力データと第１消費電力データとのＦ検定を実行する。Ｆ検定部１４４は、Ｆ検定の結果に基づき第１消費電力データと第３消費電力データとが同一の母集団に属するか否かを判定する。

Ｆ検定とは、抽出した２つのサンプルの集合が同一の母集合であるかどうかを検定する手法であり、サンプルデータの集合が正規分布に従わない場合であっても検定できる手法である。

図１０（ａ）に示したように、正規分布は、平均値を中心とした左右対称の釣鐘型の分布となる。サンプルデータの集合が正規分布に従う場合、サンプルデータに対する等分布の検定が可能である。しかし、サーバ等の機器の消費電力の分布の変化は、運用経過により等分布になり難い。実際にブレーカ毎の電力の状況を計測した結果の一例を図１０（ｂ）及び図１０（ｃ）に示す。図１０（ｂ）及び図１０（ｃ）は、異なるブレーカの電力の計測データの例である。これによれば、ブレーカ毎に電力の分布の特性は異なる。また、ブレーカ毎の電力分布は、左右対称でなく、平均値が中心よりずれている。このことからブレーカ毎に電力の分布は、平均値を中心とした左右対称の釣鐘型の正規分布とは言い難い。したがって、ブレーカ毎の電力の計測データに基づく等分布の検定では、運用状況が変化するブレーカ毎の最大電力値の予測は難しい。つまり、ブレーカ毎の電力の計測データの検定は、その計測データの集合が正規分布に従わない場合であっても検定できるＦ検定が好ましい。

ブレーカの電力は、所定時間毎に（例えば、一定間隔（１〜５分間隔程度））で計測される。所定時間毎に計測される計測データのうち、第１消費電力データは、最新の所定期間の計測データである第２の消費電力データを含む過去の長期間の計測データである。第１消費電力データは、計測データＤＢ１４３に蓄積された計測データのうち、直近の１週間程度（期間は可変）の計測データを含むデータであってもよい。

第２消費電力データは、最新の所定期間の計測データである。第２消費電力データは、直近の１週間程度（期間は可変）の計測データであってもよい。

前述のとおり、Ｆ検定部１４４は、第２消費電力データに第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データを算出する。Ｆ検定部１４４は、第１消費電力データと第３消費電力データとが同一の母集団に属するかを判定する。Ｆ検定部１４４は、同一の母集団に属さないと判定されるまで、第１消費電力データの最大値に所定値αを加算したデータを第１消費電力データの最大値として第２消費電力データに加算した第３消費電力データと第１消費電力データとのＦ検定を繰り返し実行する。

推定部１４６は、第１消費電力データと第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されたときの第３消費電力データの最大値を、最大電力値と推定する。推定部１４６は、ブレーカ毎に最大電力値を推定し、電力演算部１４７は、すべてのブレーカの最大電力値の総和をシステム全体の最大電力値と推定する。

［最大電力値の推定方法（最大電力推定処理）］
次に、本実施形態に係る最大電力値の推定方法について、図１１を参照しながら説明する。図１１は、本実施形態に係る最大電力推定処理の一例を示したフローチャートである。

本実施形態に係る最大電力推定処理では、経験に基づく定格に対する実効電力の割合を使用した電力容量管理ではなく、ブレーカの電力を一定間隔（１〜５分間隔程度）で計測した計測データを用いてＦ検定によりブレーカ毎の最大電力値を算出する。ブレーカ毎の電力の計測データは、顧客のサービス（契約）期間を対象とし、データの蓄積とリアルタイムな分析を行う。

本処理の実行に際しては、計測データＤＢ１４３に蓄積されたブレーカの電力の計測データを使う。蓄積された計測データのうち、最新の所定期間である、直近の１週間又は数週間程度（期間は可変）の計測データを標本２とする。蓄積されたすべての計測データを標本１とする。標本１は第１消費電力データに相当し、標本２は第２消費電力データに相当する。標本１は、最新の所定期間よりも長い期間の過去の計測データを含んでいれば、すべての計測データでなくてもよい。

図１１の最大電力推定処理が開始されると、最大電力値の推定装置１４は、各ブレーカの電力の計測データに基づき、全ブレーカについてブレーカ毎に以下の処理を行う（ステップＳ１０）。まず、Ｆ検定部１４４は、標本１の電力の計測データを取得する（ステップＳ１２）。次に、Ｆ検定部１４４は、標本２の電力の計測データを取得する（ステップＳ１４）。

次に、Ｆ検定部１４４は、標本１の計測データの最大電力値を取得する（ステップＳ１６）。図１２には、標本１、標本２、及び標本１の計測データの最大電力値（最大電力捜査値の初期値）の一例が図示されている。例えば、図１２のグラフの点Ｐが標本１の最大電力値であるとする。

次に、Ｆ検定部１４４は、最大電力捜査値の初期値を設定する（ステップＳ１８）。Ｆ検定部１４４は、標本１の計測データの最大電力値を最大電力捜査値の初期値とし、最大電力捜査値の初期値を標本２に加算する。

最大電力捜査値は、説明の便宜上、最大電力値を捜査するために一時的に使用する電力値である。つまり、最大電力捜査値は、標本１の最大電力値に所定値を加算した後の標本１の最大値である。最大電力捜査値は、Ｆ検定が実行され、最大電力捜査値の初期値に所定値αが加算された後、Ｆ検定が実行される毎に所定値αだけ値が大きくなる。以下では、最大電力捜査値を標本２に加算したデータを標本３（第３消費電力データ）とする。

次に、ブレーカ毎の最大電力値が推定されるまで、以下の処理が実行される（ステップＳ２０）。すなわち、Ｆ検定部１４４は、最大電力捜査値を標本２に加算した標本３と標本１とのＦ検定を実行する（ステップＳ２２）。Ｆ検定部１４４は、Ｆ検定により標本１と標本３とが同一の母集団に属するか否かを判定する。これは、標本１及び標本３に関してＦ検定を行い、「標本１及び標本３が同一母集合である」という帰無仮説の検定である。

Ｆ検定部１４４は、標本１と標本３とが同一の母集団に属する場合、ステップＳ２４において検定異常でないと判定し、標本１と標本３とが同一の母集団に属さない場合、ステップＳ２４において検定異常と判定する。

検定異常でないと判定された場合、Ｆ検定部１４４は、最大電力捜査値に所定値αを加算する。（ステップＳ２６）。次に、Ｆ検定部１４４は、加算後の最大電力捜査値が打切り閾値よりも大きいかを判定する（ステップＳ２８）。図１２では、点Ｒが、打切り閾値の一例を示す。

加算後の最大電力捜査値が打切り閾値以下である場合、ステップＳ２０に戻り、Ｆ検定部１４４は、加算後の最大電力操作値を標本２に加算した標本３と標本１とのＦ検定を繰り返す（ステップＳ２２）。たとえば、図１２において最大電力捜査値が点Ｐ'に示される値であるとき、加算後の最大電力捜査値は打切り閾値以下であるため、ステップＳ２０に戻り、Ｆ検定が再度実行される。このようにして、Ｆ検定部１４４は、最大電力捜査値を所定値αずつ増やしながら、Ｆ検定の結果が検定異常（棄却）になるか、又は最大電力捜査値が打切り閾値以上となるまで、Ｆ検定を繰り返し実行する（ステップＳ２２〜Ｓ３０）。

図１２において最大電力捜査値が点Ｑに示される値になったとき、Ｆ検定結果が検定異常（棄却）となったとする。つまり、標本１と標本３とが同一の母集団に属さないと判定された場合である。このとき、推定部１４６は、今回（現状）の最大電力捜査値を該当ブレーカの最大電力値と推定し（ステップＳ３０）、ステップＳ１０に戻って次のブレーカの計測データについてステップＳ１２以降のＦ検定を実行する。このようにしてすべてのブレーカについてブレーカ毎の最大電力値が推定されたとき本処理が終了する。

以上、本実施形態に係る最大電力値の推定方法について説明した。この最大電力値の推定方法では、Ｆ検定結果が帰無仮説を否定できるか否かにより処理が振り分けられる。具体的には、Ｆ検定結果が帰無仮説を否定できない場合、標本１，３は同一母集合として妥当であり、その最大電力捜査値は統計的に運用中に起こりうる電力値であると判断できる。よって、これよりもさらに大きい最大電力捜査値が無いかが、最大電力捜査値に所定値αを加えて再度Ｆ検定を行うことで判定される。

一方、検定結果が帰無仮説を否定できる場合、標本１，３は同一母集合として妥当でない、つまり、標本３に含まれる最大電力捜査値は、統計的に運用中に起こりにくい電力値であると判断できる。最初に検定結果が帰無仮説を否定できたときの最大電力捜査値は、通常運用中に起こりうる電力と起こりにくい電力との境界となる。したがって、このときの最大電力捜査値をこのブレーカの最大電力値とする。

なお、打切り閾値の算出方法の一例としては、標本１の最大電力値と定格電力の間で以下の式で算出された値を適用することができる。
打切り閾値＝（定格電力−最大電力捜査値の初期値）×β＋最大電力捜査値の初期値
ただし、係数βは可変に設定できる値である。

［効果の例］
以上の処理により推定された最大電力値による効果の一例について説明する。本実施形態では、ブレーカ毎の電力の計測データに基づき、ブレーカ単位の最大電力値を統計的手法を用いて捜査した。これにより、データセンター１０の経営側と運用側にとって納得できる現状の必要最低限確保すべき電力容量となるブレーカ単位の最大電力値を明らかにし、データセンター１０の安全運用のための必要電力容量をリアルタイムにチェックすることができる。これによれば、これまでの経験的に得られた実効電力の割合による電力の容量管理を改善し、データセンター１０で管理する最大電力値を精度よく推定することができる。

また、データセンター１０の運用者が、分電盤の電力の空き状況を把握でき、空き電力容量を有効活用できる。また、電力の空き容量の変化を時系列的に記録することができ、現状の電力容量の分析や今後の電力容量の予測に役立てられる。

本実施形態により推定されたブレーカ毎の最大電力値は、電力演算部１４７によりラック用分電盤毎に合計され、さらに分電盤より上位の電力系統でも合計されることで、最終的に図８のデータセンター１０の電力系統毎に最大電力値を算出できる。

この集計処理により、データセンター１０の主に運用者に図１３及び図１４に示される画面に表示される情報を提供できる。図１３は、本実施形態に係るブレーカ毎に推定された最大電力値の合計（ＵＳＰ及び親分電盤）を含む電力使用状況の画面表示の一例である。図１４は、本実施形態に係るブレーカ毎に推定された最大電力値の合計（分電盤）を含む電力使用状況の画面表示の一例である。

データセンター１０の運用者は、画面上の管理値（例えばＵＰＳの定格を２２５０ｋＶＡとした場合、その定格の８０％である１８００ｋＶＡを管理値とする）と最大値累積と実績値（計測値）の比較で、電力の使用状況を把握できる。つまり、ブレーカ毎に算出した最大電力値は、図１３のＵＳＰ／親分電盤の場合及び図１４の分電盤の場合のいずれも経験則から求められた最大電力値である管理値と比べてデータセンター１０の安全かつ効率的な運用に適した必要電力容量に設定されていることがわかる。

以上に説明したように、本実施形態に係る最大電力値の推定方法によれば、データセンター１０で一律だった定格に対する最大の実効電力の割合を、ブレーカの計測データから統計的に割り出した最大電力値に代替する。これにより、ブレーカ単位で無駄な空き電力の削減を図ることができる。

特に、本実施形態では、ブレーカ単位で割り出した最大電力値を分電盤より上位の基幹電力設備（ＵＰＳ等）に積み上げて、安全かつ効率的な電力容量管理を行うことができる。

［ハードウェア構成例］
最後に、最大電力値の推定装置１４のハードウェア構成例について簡単に説明する。図１５は、本実施形態にかかる推定装置１４のハードウェア構成の一例を示す図である。

図１５に示すように、推定装置１４は、入力装置１０１、表示装置１０２、外部Ｉ／Ｆ１０３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０４、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０５、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０６、通信Ｉ／Ｆ１０７及びＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１０８を備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。

入力装置１０１は、キーボードやマウスなどを含み、推定装置１４に各操作を入力するのに用いられる。表示装置１０２は、ディスプレイなどを含み、データセンター１０の運用者に推定された最大電力値による電力使用状況の結果等を表示する。

通信Ｉ／Ｆ１０７は、推定装置１４とデータセンター１０等の機器との通信を行うためのインタフェースである。推定装置１４は、通信Ｉ／Ｆ１０７を介してデータセンター１０から計測データを取得する。

ＨＤＤ１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、装置全体を制御する基本ソフトウェアであるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、及びＯＳ上において各種機能を提供するアプリケーションソフトウェアなどがある。また、ＨＤＤ１０８は、上記実施形態にかかる最大電力推定処理を行うためにＣＰＵ１０６により実行されるプログラムを格納する。

外部Ｉ／Ｆ１０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体１０３ａなどがある。推定装置１４は、外部Ｉ／Ｆ１０３を介して、記録媒体１０３ａの読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体１０３ａには、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）、及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ならびに、ＳＤメモリカード（ＳＤ Ｍｅｍｏｒｙ ｃａｒｄ）やＵＳＢメモリ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ ｍｅｍｏｒｙ）等がある。記録媒体１０３ａには、最大電力推定処理をコンピュータに実行させるためのプログラムが記憶されてもよい。

ＲＯＭ１０５は、不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）であり、起動時に実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＯＳ設定、及びネットワーク設定などのプログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ１０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＣＰＵ１０６は、上記記憶装置（例えば「ＨＤＤ」や「ＲＯＭ」など）から、プログラムやデータをＲＡＭ上に読み出し、処理を実行することで、装置全体の制御や搭載機能を実現する演算装置である。

かかる構成により、推定装置１４のＦ検定部１４４、推定部１４６及び電力演算部１４７の各部の機能は、ＨＤＤ１０８にインストールされたプログラムがＣＰＵ１０６に実行させる最大電力推定処理により実現される。計測データや打切り閾値は、例えば、ＲＡＭ１０４、ＨＤＤ１０８又は推定装置１４に通信Ｉ／Ｆ１０７を介して接続される記憶装置に記録されてもよい。つまり、推定装置１４は、必ずしも図９に示した計測データＤＢ１４３を保持していなくても、外部の記憶装置に計測データを蓄積させ、その記憶装置から通信Ｉ／Ｆ１０７を介して計測データを取得してもよい。

以上、最大電力値の推定方法、最大電力値の推定装置及びプログラムを上記実施形態により説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。また、上記実施形態の記載は、矛盾しない範囲で組み合わせることができる。

例えば、上記実施形態にかかる最大電力値の推定方法では、ブレーカ毎の電力の計測データに基づき、ブレーカ単位の最大電力値を統計的手法を用いて捜査し、現状の必要最低限確保すべき電力容量となるブレーカ単位の最大電力値を推定した。しかしながら、本発明にかかる最大電力値の推定方法は、タップ単位で実測された電力の計測データに基づき、タップ単位の最大電力値を推定してもよい。また、本発明にかかる最大電力値の推定方法は、コンセント単位で実測された電力の計測データに基づき、コンセント単位の最大電力値を推定してもよい。この場合、所定時間毎に計測される計測データは、ブレーカ毎の計測データ、コンセント毎の計測データ又はタップ毎の計測データの少なくともいずれかであってもよい。

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
（付記１）
所定時間毎に計測される電力の計測データのうち、最新の所定期間の計測データである第２消費電力データに該第２消費電力データを含む計測データ群である第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を実行し、
前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されるまで、前記第１消費電力データの最大値に所定値を加算し、前記第２消費電力データに加算後の前記第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を繰り返し実行し、
前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されたときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
処理をコンピュータが実行する最大電力値の推定方法。
（付記２）
所定時間毎に計測される計測データは、ブレーカ毎の計測データであり、
前記最大電力値を推定する処理は、ブレーカ毎に最大電力値を推定する、
付記１に記載の最大電力値の推定方法。
（付記３）
前記Ｆ検定を実行する処理において、前記第３消費電力データが、予め定められた打切り閾値よりも大きくなった場合、前記最大電力値を推定する処理は、直前のＦ検定のときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
付記１又は２に記載の最大電力値の推定方法。
（付記４）
所定時間毎に計測される電力の計測データのうち、最新の所定期間の計測データである第２消費電力データに該第２消費電力データを含む計測データ群である第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を実行し、前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属するかを判定するＦ検定部と、
前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されたときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する推定部と、
を有し、
前記Ｆ検定部は、前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されるまで、前記第１消費電力データの最大値に所定値を加算し、前記第２消費電力データに加算後の前記第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を繰り返し実行する、
最大電力値の推定装置。
（付記５）
所定時間毎に計測される計測データは、ブレーカ毎の計測データであり、
前記推定部は、ブレーカ毎に最大電力値を推定する、
付記４に記載の最大電力値の推定装置。
（付記６）
前記推定部は、前記Ｆ検定部において前記第３消費電力データが、予め定められた打切り閾値よりも大きくなった場合、直前のＦ検定のときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
付記４又は５に記載の最大電力値の推定装置。
（付記７）
所定時間毎に計測される電力の計測データのうち、最新の所定期間の計測データである第２消費電力データに該第２消費電力データを含む計測データ群である第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を実行し、
前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されるまで、前記第１消費電力データの最大値に所定値を加算し、前記第２消費電力データに加算後の前記第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を繰り返し実行し、
前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されたときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記８）
所定時間毎に計測される計測データは、ブレーカ毎の計測データであり、
前記最大電力値を推定する処理は、ブレーカ毎に最大電力値を推定する、
付記７に記載のプログラム。
（付記９）
前記Ｆ検定を実行する処理において、前記第３消費電力データが、予め定められた打切り閾値よりも大きくなった場合、前記最大電力値を推定する処理は、直前のＦ検定のときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
付記７又は８に記載のプログラム。

１：電力管理システム
１０：データセンター
１１：ラック
１２：分電盤
１２ａ：計測装置
１２ｂ：ブレーカ
１４：推定装置
１４１：データ収集部
１４２：データ記録部
１４３：計測データＤＢ
１４４：Ｆ検定部
１４６：推定部
１４７：電力演算部

Claims (5)

1. 所定時間毎に計測される電力の計測データのうち、最新の所定期間の計測データである第２消費電力データに該第２消費電力データを含む計測データ群である第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を実行し、
   前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されるまで、前記第１消費電力データの最大値に所定値を加算し、前記第２消費電力データに加算後の前記第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を繰り返し実行し、
   前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されたときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
   処理をコンピュータが実行する最大電力値の推定方法。
2. 所定時間毎に計測される計測データは、ブレーカ毎の計測データであり、
   前記最大電力値を推定する処理は、ブレーカ毎に最大電力値を推定する、
   請求項１に記載の最大電力値の推定方法。
3. 前記Ｆ検定を実行する処理において、前記第３消費電力データが、予め定められた打切り閾値よりも大きくなった場合、前記最大電力値を推定する処理は、直前のＦ検定のときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
   請求項１又は２に記載の最大電力値の推定方法。
4. 所定時間毎に計測される電力の計測データのうち、最新の所定期間の計測データである第２消費電力データに該第２消費電力データを含む計測データ群である第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を実行し、前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属するかを判定するＦ検定部と、
   前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されたときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する推定部と、
   を有し、
   前記Ｆ検定部は、前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されるまで、前記第１消費電力データの最大値に所定値を加算し、前記第２消費電力データに加算後の前記第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を繰り返し実行する、
   最大電力値の推定装置。
5. 所定時間毎に計測される電力の計測データのうち、最新の所定期間の計測データである第２消費電力データに該第２消費電力データを含む計測データ群である第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を実行し、
   前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されるまで、前記第１消費電力データの最大値に所定値を加算し、前記第２消費電力データに加算後の前記第１消費電力データの最大値を加算した第３消費電力データと前記第１消費電力データとのＦ検定を繰り返し実行し、
   前記第１消費電力データと前記第３消費電力データとが同一の母集団に属さないと判定されたときの前記第３消費電力データの最大値を最大電力値と推定する、
   処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。