JP7446199B2

JP7446199B2 - エネルギー量推定システム

Info

Publication number: JP7446199B2
Application number: JP2020170606A
Authority: JP
Inventors: 秀樹早川; 秀樹山口
Original assignee: Osaka Gas Co Ltd
Current assignee: Osaka Gas Co Ltd
Priority date: 2020-10-08
Filing date: 2020-10-08
Publication date: 2024-03-08
Anticipated expiration: 2040-10-08
Also published as: JP2022062528A

Description

本発明はエネルギー量推定システムに関する。

特許文献１（特開２００５－１２２２５５号公報）には、家庭内の電力等のエネルギー量を推定するエネルギー量推定システムが記載されている。このシステムでは、エネルギー消費者が活動する施設でのエネルギー消費者が使用するエネルギー量に影響を与える家族数、昼間在宅者の有無、床面積から、１日のエネルギー量の多い時間帯とエネルギー量の少ない時間帯における各時間帯別エネルギー量（ピーク需要、ボトム需要）を推定し、次に２４時間に補間して１日の全ての時間帯におけるエネルギー量の変動パターンを推定し、その変動パターンに基づいて年間のエネルギー累積量を算出する。そして、算出したエネルギー累積量と過去の実績値との誤差が小さくなるように上記時間帯別エネルギー量を修正し、それに基づいてエネルギー累積量の算出を行うことを繰り返すことで、最終的に、過去の実績値と齟齬のない妥当性の高い１日のエネルギー量の変動パターンを推定しようとしている。

特開２００５－１２２２５５号公報

特許文献１に記載のシステムのように１日のエネルギー量の変動パターンを推定できれば、そのデータを用いて、例えば１年間のエネルギー量などを計算することもできる。
但し、特許文献１に記載のエネルギー量推定システムでは、例えば１時間毎の２４時間分のエネルギー量で構成される１日のエネルギー実績データを推定するために、家族数、昼間在宅者の有無、床面積が必要なため、これらの情報が無い場合はエネルギー量の推定が困難であった。

尚、負荷電力量、発電電力量、購入電力量、負荷熱量、ガス使用量などのエネルギー量の測定を継続的に行った場合には、例えば１時間毎のエネルギー量のデータを、１カ月間、１年間などの所定の期間にわたって収集することができる。そして、そのような大量のデータを用いて（例えば３６５日分のデータを用いて）、１年間のエネルギー量などを計算することもできる。但し、そのような大量のデータを用いると、計算負荷が非常に大きくなるという問題がある。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、エネルギー量を小さな計算負荷で正確に推定できるエネルギー量推定システムを提供する点にある。

上記目的を達成するための本発明に係るエネルギー量推定システムの特徴構成は、１日の中を区分する複数の時間帯毎のエネルギー量で構成される１日のエネルギー実績データを、推定対象期間に含まれる複数の日のそれぞれについて読み込む実績データ読込手段と、
前記推定対象期間に含まれる複数の日の前記エネルギー実績データのそれぞれの前記エネルギー量を同じ前記時間帯毎に比較し、複数の前記時間帯のそれぞれで現れる頻度が最も高い前記エネルギー量の数値をその時間帯での最頻値として決定することで、複数の前記時間帯毎の前記エネルギー量の最頻値を決定する最頻値決定手段と、
前記推定対象期間に含まれる複数の日の前記エネルギー実績データのそれぞれについて、前記エネルギー実績データの複数の前記時間帯毎の前記エネルギー量が、前記最頻値決定手段が決定した複数の前記時間帯毎の前記エネルギー量の最頻値と一致する整合数を決定する整合数決定手段と、
前記整合数が最も多い前記エネルギー実績データを、前記推定対象期間を代表する代表エネルギー実績データに決定する代表データ決定手段とを備える点にある。

上記特徴構成によれば、最頻値決定手段は、推定対象期間に含まれる複数の日のエネルギー実績データのそれぞれのエネルギー量を同じ時間帯毎に比較し、複数の時間帯のそれぞれで現れる頻度が最も高いエネルギー量の数値をその時間帯での最頻値として決定することで、１日の複数の時間帯毎のエネルギー量の最頻値を決定し、整合数決定手段は、推定対象期間に含まれる複数の日のエネルギー実績データのそれぞれについて、エネルギー実績データの複数の時間帯毎のエネルギー量が、最頻値決定手段が決定した複数の時間帯毎のエネルギー量の最頻値と一致する整合数を決定する。そして、代表データ決定手段は、整合数が最も多いエネルギー実績データを、推定対象期間を代表する代表エネルギー実績データに決定する。つまり、本特徴構成では、複数の日を含む推定対象期間の中の特定の１日のエネルギー実績データが代表エネルギー実績データに決定され、その代表エネルギー実績データは、その推定対象期間で現れる頻度の高い数値（エネルギー量）を最も多く含むものになっている。このように、大量のエネルギー実績データが収集されたとしても、その内の最も妥当性の高い代表エネルギー実績データが決定されるので、その代表エネルギー実績データを用いて、所望の期間での合計のエネルギー量などを小さな計算負荷で正確に推定できる。例えば、本特徴構成によって１年の各月の代表エネルギー実績データを決定すれば、１年の３６５個のエネルギー実績データではなく、各月の１２個の代表エネルギー実績データを用いて、１年間のエネルギー量を推定できる。

本発明に係るエネルギー量推定システムの別の特徴構成は、前記代表データ決定手段は、前記整合数が最も多い前記エネルギー実績データが複数存在する場合、それら前記整合数が最も多い複数の前記エネルギー実績データのそれぞれについて前記エネルギー量の合計値を算出し、前記推定対象期間に含まれる各日での合計のエネルギー量の平均値を算出し、前記合計値が前記平均値に最も近くなる前記エネルギー実績データを前記代表エネルギー実績データに決定する点にある。

上記特徴構成によれば、代表データ決定手段は、整合数が最も多いエネルギー実績データが複数存在する場合であっても、一つの代表エネルギー実績データを決定できる。

本発明に係るエネルギー量推定システムの更に別の特徴構成は、前記最頻値決定手段は、前記エネルギー量を所定の近似値に変換した後の値を用いて前記最頻値を決定すると共に、前記整合数決定手段は、前記エネルギー量を所定の近似値に変換した後の値を用いて前記整合数を決定する点にある。

上記特徴構成によれば、最頻値決定手段は、エネルギー量を所定の近似値に変換した後の値を用いて最頻値を決定し、整合数決定手段は、エネルギー量を所定の近似値に変換した後の値を用いて整合数を決定するので、エネルギー実績データの複数の時間帯毎のエネルギー量と、最頻値決定手段が決定した複数の時間帯毎のエネルギー量の最頻値とが整合し易くなる。

エネルギー量推定システムが設けられる熱電併給システムの構成を示す図である。推定対象期間が１１月である場合のエネルギー実績データの例である。推定対象期間が１１月である場合のエネルギー実績データの例である。推定対象期間が１１月である場合のエネルギー実績データの例である。１１月の各日での１時間毎の負荷電力量が最頻値と一致しているか否かを示す表である。１１月１日のエネルギー実績データの例である。１１月２日のエネルギー実績データの例である。１１月２５日のエネルギー実績データの例である。平均値に基づいて算出した代表エネルギー実績データの例である。中央値に基づいて算出した代表エネルギー実績データの例である。最頻値に基づいて算出した代表エネルギー実績データの例である。

以下に図面を参照して本発明の実施形態に係るエネルギー量推定システム２０について説明する。
図１はエネルギー量推定システム２０が設けられる熱電併給システムの構成を示す図である。図示するように、住宅や事業所などの施設Ｂに、照明機器、冷蔵庫、テレビなどの電力負荷装置３と、床暖房装置や給湯装置などの熱負荷装置４とが設けられている。加えて、図１に示す例では、熱と電気とを併せて発生させる熱電併給装置５が設けられている。熱電併給装置５は、発電した電力を電力出力線１１に供給する。

電力負荷装置３は電力線２に接続される。電力線２には、電力系統１及び電力出力線１１が接続される。その結果、電力負荷装置３には、電力系統１及び熱電併給装置５の少なくとも一方から電力が供給される。電力負荷装置３に供給される電力量（負荷電力量）は電力測定部１２によって測定される。電力測定部１２の測定結果は、エネルギー量推定システム２０に伝達されて、記憶手段２１に記憶される。

電力系統１から電力線２へ供給される電力量（購入電力量）は、電力測定部７によって測定される。電力測定部７の測定結果は、エネルギー量推定システム２０に伝達されて、記憶手段２１に記憶される。

熱電併給装置５の発電電力量は、電力測定部８によって測定される。電力測定部８の測定結果は、エネルギー量推定システム２０に伝達されて、記憶手段２１に記憶される。

熱電併給装置５は、購入した燃料を消費して熱と電気とを併せて発生させる装置であり、例えば、燃料電池を備える装置や、エンジンとそのエンジンによって駆動される発電機とを備える装置などである。本実施形態の熱電併給装置５は、ガス供給管６から供給されるガスを燃料としている。熱電併給装置５で発生した熱は、湯水などを熱媒体として熱負荷装置４に供給される。図示は省略するが、熱電併給装置５で発生した熱を例えば湯水等の熱媒体を用いて蓄熱する蓄熱装置（貯湯装置）などを設けてもよい。

熱電併給装置５から熱負荷装置４に供給される熱量（負荷熱量）は、熱量測定部９によって測定される。熱量測定部９の測定結果は、エネルギー量推定システム２０に伝達されて、記憶手段２１に記憶される。また、熱電併給装置５で燃料として使用されるガス量（ガス使用量）は、ガス量測定部１０によって測定される。ガス量測定部１０の測定結果は、エネルギー量推定システム２０に伝達されて、記憶手段２１に記憶される。

以上のように、エネルギー量推定システム２０の記憶手段２１には、施設Ｂで収集されたエネルギー量（例えば、負荷電力量、発電電力量、購入電力量、負荷熱量、ガス使用量など）の情報が記憶される。例えば、記憶手段２１には、１日の中を区分する複数の時間帯毎のエネルギー量で構成される１日のエネルギー実績データの形態で記憶されている。１時間毎のエネルギー量の場合、１日のエネルギー実績データは、１時間のエネルギー量の総量のデータを、１日の０時から２４時までの間の１時間毎に２４個有して構成される。更に、エネルギー量推定システム２０の記憶手段２１には、そのような１日のエネルギー実績データが継続的に記憶されることで、１月分のエネルギー実績データ、２月分のエネルギー実績データというように、長期間にわたるデータが記憶される。

そのようなエネルギー実績データが１年間収集された場合、３６５日間のそれぞれで収集された３６５個のエネルギー実績データが存在、即ち、１時間毎のエネルギー量で構成される１日のエネルギー実績データが３６５個存在する。但し、１年間のエネルギー量などを計算する場合、そのような大量のデータを用いて（例えば３６５日分のデータを用いて）計算すると、計算負荷が非常に大きくなるという問題がある。そこで、本実施形態のエネルギー量推定システム２０は、例えば１カ月間などの特定の期間を代表する代表エネルギー実績データを推定できるエネルギー量推定手法を提案する。そして、１年の各月の代表エネルギー実績データを決定できれば、１年の３６５個のエネルギー実績データではなく、各月の１２個の代表エネルギー実績データを用いて、１年間のエネルギー量を推定できる。

本実施形態のエネルギー量推定システム２０は、実績データ読込手段２２と、最頻値決定手段２３と、整合数決定手段２４と、代表データ決定手段２５とを備える。加えて、エネルギー量推定システム２０は、エネルギー量推定システム２０で取り扱われる情報を記憶する記憶手段２１を備える。

実績データ読込手段２２は、１日の中を区分する複数の時間帯毎のエネルギー量で構成される１日のエネルギー実績データを、推定対象期間に含まれる複数の日のそれぞれについて読み込む。例えば、推定対象期間が１月である場合、実績データ読込手段２２は、記憶手段２１に記憶されている１月に含まれる３１日間のそれぞれについて、エネルギー実績データを読み込む。尚、推定対象期間の長さは、２週間、１カ月、１年など、適宜設定可能である。

最頻値決定手段２３は、推定対象期間に含まれる複数の日のエネルギー実績データのそれぞれのエネルギー量を同じ時間帯毎に比較し、複数の時間帯のそれぞれで現れる頻度が最も高いエネルギー量の数値をその時間帯での最頻値として決定することで、複数の時間帯毎のエネルギー量の最頻値を決定する。例えば、図２の表には、そのような最頻値を記載している。

整合数決定手段２４は、推定対象期間に含まれる複数の日のエネルギー実績データのそれぞれについて、エネルギー実績データの複数の時間帯毎のエネルギー量が、最頻値決定手段２３が決定した複数の時間帯毎のエネルギー量の最頻値と一致する整合数を決定する。

代表データ決定手段２５は、整合数が最も多いエネルギー実績データを、推定対象期間を代表する代表エネルギー実績データに決定する。

次に、具体例を挙げて、代表エネルギー実績データを決定する手法（エネルギー量推定方法）について説明する。
図２～図４は、推定対象期間が１１月である場合のエネルギー実績データである。具体的には、図２は負荷電力量をエネルギー実績データとした場合の例であり、図３は発電電力量をエネルギー実績データとした場合の例であり、図４は購入電力量をエネルギー実績データとした場合の例である。何れの例でも、１日分のエネルギー実績データは、１時間のエネルギー量の総量のデータを、１日の０時から２４時までの間の１時間毎に２４個有して構成される。図２～図４で例えば「０時」に対応するエネルギー量は、０時台の１時間のエネルギー量の総量である。

図２～図４では、１１月の０時台のエネルギー量の平均値、１１月の１時台のエネルギー量の平均値というように、１１月の各日での１時間毎のエネルギー量の平均値を算出している。そして、１時間毎のエネルギー量の平均値を２４個（２４時間分）合計した値を、１１月の１日のエネルギー量合計として算出している。例えば、図２に示す負荷電力量の場合では１１月の１日のエネルギー量合計（１日の負荷電力量合計）は１８．１ｋＷｈであり、図３に示す発電電力量の場合では１１月の１日のエネルギー量合計（１日の発電電力量合計）は１４．６ｋＷｈであり、図４に示す購入電力量の場合では１１月の１日のエネルギー量合計（１日の負荷電力量合計）は３．５ｋＷｈである。

〔実施例〕
実績データ読込手段２２は、１日の中を区分する複数の時間帯毎のエネルギー量で構成される１日のエネルギー実績データを、推定対象期間に含まれる複数の日のそれぞれについて読み込む（実績データ読込工程）。例えば、推定対象期間が１１月である場合、実績データ読込手段２２は、記憶手段２１に記憶されている１１月に含まれる３０日間のそれぞれについて、エネルギー実績データを読み込む。図２に示したのが、１１月の各日での１時間毎の負荷電力量のエネルギー実績データである。

次に、最頻値決定手段２３は、推定対象期間に含まれる複数の日のエネルギー実績データのそれぞれのエネルギー量を同じ時間帯毎に比較し、複数の時間帯のそれぞれで現れる頻度が最も高いエネルギー量の数値をその時間帯での最頻値として決定することで、複数の時間帯毎のエネルギー量の最頻値を決定する（最頻値決定工程）。図２の表の最下行には、最頻値決定手段２３が決定する、１１月の１時間毎の負荷電力量の最頻値を記載している。

次に、整合数決定手段２４は、推定対象期間に含まれる複数の日のエネルギー実績データのそれぞれについて、エネルギー実績データの複数の時間帯毎のエネルギー量が、最頻値決定手段２３が決定した複数の時間帯毎のエネルギー量の最頻値と一致する整合数を決定する。図５は、１１月の各日での１時間毎の負荷電力量が、最頻値決定手段２３が決定した最頻値と一致しているか否かを示す表である。尚、図５では、一致している場合には「１」で示し、一致していない場合には「０」で示す。図示するように、１日の中の時間帯毎の負荷電力量が最頻値と一致している整合数は、１１月１日では「１４個」、１１月２日では「１４個」、１１月３日では「１３個」などとなっている。

尚、最頻値決定手段２３は、エネルギー量を所定の近似値に変換した後の値を用いて最頻値を決定すると共に、整合数決定手段２４は、エネルギー量を所定の近似値に変換した後の値を用いて整合数を決定してもよい。このような近似値を用いることで、エネルギー実績データの複数の時間帯毎のエネルギー量と、最頻値決定手段２３が決定した複数の時間帯毎のエネルギー量の最頻値とが整合し易くなる。

例えば、最頻値決定手段２３及び整合数決定手段２４は、エネルギー量の最大値と最小値との間を所定の数に等分するような複数の中間的な値を決定し、エネルギー量の実際の値を、最大値及び最小値及びそれら複数の中間的な値の内の最も近い値（近似値）の何れかに変換し、その変換後の値を用いて最頻値及び整合数を決定してもよい。或いは、最頻値決定手段２３及び整合数決定手段２４は、小数点以下３桁目などの所定の位の数値を四捨五入するなどの処理を行った後の値（近似値）を用いて最頻値及び整合数を決定してもよい。

具体例を挙げると、エネルギー量としての負荷電力量（ｋＷｈ）の最大値（１．８）と最小値（０．４）との間を１０個に等分するような複数の中間的な値を、０．５４、０．６８、０．８２、０．９６、１．１０、１．２４、１．３８、１．５２、１．６６と決定する。そして、エネルギー量の実際の値を、最大値及び最小値及びそれら複数の中間的な値（０．４０、０．５４、０．６８、０．８２、０．９６、１．１０、１．２４、１．３８、１．５２、１．６６、１．８０）の内の最も近い値の何れかに変換する。また、上述した値に対して四捨五入の処理を行った後の値（０．４、０．５、０．７、０．８、１．０、１．１、１．２、１．４、１．５、１．７、１．８）を近似値としてもよい。

代表データ決定手段２５は、整合数が最も多いエネルギー実績データを、推定対象期間を代表する代表エネルギー実績データに決定する。図５に示した例の場合、整合数が最も多いエネルギー実績データは、整合数が１４個である１１月１日及び１１月２日及び１１月２５日の３つのエネルギー実績データである。代表データ決定手段２５は、整合数が最も多いエネルギー実績データが複数存在する場合、それら整合数が最も多い複数のエネルギー実績データのそれぞれについてエネルギー量の合計値を算出し、推定対象期間に含まれる各日での合計のエネルギー量の平均値を算出し、合計値が平均値に最も近くなるエネルギー実績データを代表エネルギー実績データに決定する。

図６～図８は、整合数が最も多いエネルギー実績データが複数存在する場合の例である。尚、図６～図８では、小数点以下２桁目を四捨五入した後の値を記載している。

図６は１１月１日のエネルギー実績データであり、負荷電力量の合計値は１８．２ｋＷｈである。図７は１１月２日のエネルギー実績データであり、負荷電力量の合計値は１７．４ｋＷｈである。図８は１１月２５日のエネルギー実績データであり、負荷電力量の合計値は１７．６ｋＷｈである。加えて、代表データ決定手段２５は、１１月に含まれる３０日間の各日での合計の負荷電力量（エネルギー量）の平均値を１８．１ｋＷｈと算出する。そして、代表データ決定手段２５は、１１月１日及び１１月２日及び１１月２５日の各日の負荷電力量の合計値と、１１月に含まれる３０日間の各日での合計の負荷電力量の平均値（１８．１ｋＷｈ）とを比較し、負荷電力量の合計値が平均値（１８．１ｋＷｈ）に最も近くなる１１月１日（１８．２ｋＷｈ）のエネルギー実績データを代表エネルギー実績データに決定する。

また、図６に示す１１月１日の発電電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、熱電併給装置５の発電電力量を、上述した手法により導出した負荷電力量に基づいて算出した値である。本実施形態の場合、熱電併給装置５の最大発電電力は０．７ｋＷである。但し、熱電併給装置５は、最大発電電力である０．７ｋＷと、負荷電力よりも０．０３５ｋＷだけ低い電力とのうち、小さい方の電力を出力すると仮定する。例えば、負荷電力が０．６ｋＷの場合、熱電併給装置５は、０．５７ｋＷ（＝０．６－０．０３５）の電力を発電すると仮定する。
この場合、１１月１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の発電電力量合計（エネルギー量合計）は１４．５ｋＷｈになる。

図６に示す１１月１日の購入電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、上述した手法により導出した負荷電力量から発電電力量を減算することで算出した値である。
この場合、１１月１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の購入電力量合計（１日のエネルギー量合計）は３．７ｋＷｈ（＝１８．２－１４．５）になる。

以上のように、上記実施例の手法に基づいて決定した代表エネルギー実績データの場合、算出された発電電力量合計（１４．５ｋＷｈ）は図３に示した１４．６ｋＷｈとはほとんど差がなく、算出された購入電力量合計（３．７ｋＷｈ）は図４に示した３．５ｋＷｈともほとんど差がない。

次に、図９～図１１を参照して、実施例とは異なる手法により代表エネルギー実績データを決定した場合の比較例を説明する。尚、図９～図１１では、１時間毎の各数値は小数点以下３桁目を四捨五入した後の値を記載し、合計値は小数点以下２桁目を四捨五入した後の値を記載している。

〔比較例１：平均値〕
比較例１は、１１月の各日での１時間毎のエネルギー量を平均して算出した、１日の１時間毎のエネルギー量を代表エネルギー実績データとして用いる例である。具体的には、図９に示す１１月の１日の負荷電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、１１月の各日での１時間毎の負荷電力量を平均して算出した、１日の１時間毎の負荷電力量のデータで構成される。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日のエネルギー量合計（１日の負荷電力量合計）は１８．１ｋＷｈになる。

図９に示す１１月の１日の発電電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、熱電併給装置５の発電電力量を、上述したように平均値に基づいて導出した負荷電力量に基づいて算出した値である。本実施形態の場合、熱電併給装置５の最大発電電力は０．７ｋＷである。但し、熱電併給装置５は、最大発電電力である０．７ｋＷと、負荷電力よりも０．０３５ｋＷだけ低い電力とのうち、小さい方の電力を出力する。例えば、負荷電力が０．６ｋＷの場合、熱電併給装置５は、０．５７ｋＷ（＝０．６－０．０３５）の電力を発電する。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の発電電力量合計は１５．６ｋＷｈになる。

図９に示す１１月の１日の購入電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、上述した手法により導出した負荷電力量から発電電力量を減算することで算出した値である。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の購入電力量合計は２．５ｋＷｈになる。

以上のように、負荷電力量の「平均値」に基づいて代表エネルギー実績データを算出する比較例１では、算出された発電電力量合計（１５．６ｋＷｈ）は図３に示した１４．６ｋＷｈとは大きな差があり、算出された購入電力量合計（２．５ｋＷｈ）は図４に示した３．５ｋＷｈとは大きな差がある。

〔比較例２：中央値〕
比較例２は、１１月の各日での１時間毎のエネルギー量の中央値を用いた、１日の１時間毎のエネルギー量を代表エネルギー実績データとして用いる例である。具体的には、図１０に示す１１月の１日の負荷電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、１１月の各日での１時間毎の負荷電力量の中央値を抽出して決定した、１日の１時間毎の負荷電力量のデータで構成される。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の負荷電力量合計は１８．０ｋＷｈになる。

図１０に示す１１月の１日の発電電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、熱電併給装置５の発電電力量を、上述した中央値に基づいて導出した負荷電力量に基づいて算出した値である。本実施形態の場合、熱電併給装置５の最大発電電力は０．７ｋＷである。但し、熱電併給装置５は、最大発電電力である０．７ｋＷと、負荷電力よりも０．０３５ｋＷだけ低い電力とのうち、小さい方の電力を出力する。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の発電電力量合計は１５．２ｋＷｈになる。

図１０に示す１１月の１日の購入電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、上述した手法により導出した負荷電力量から発電電力量を減算することで算出した値である。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の購入電力量合計は２．８ｋＷｈになる。

以上のように、負荷電力量の「中央値」に基づいて代表エネルギー実績データを算出する比較例２では、算出された発電電力量合計（１５．２ｋＷｈ）は図３に示した１４．６ｋＷｈとは大きな差があり、算出された購入電力量合計（２．８ｋＷｈ）は図４に示した３．５ｋＷｈとは大きな差がある。

〔比較例３：最頻値〕
比較例３は、１１月の各日での１時間毎のエネルギー量の最頻値を用いた、１日の１時間毎のエネルギー量を代表エネルギー実績データとして用いる例である。具体的には、図１１に示す１１月の１日の負荷電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、１１月の各日での１時間毎の負荷電力量の最頻値を抽出して決定した、１日の１時間毎の負荷電力量のデータで構成される。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の負荷電力量合計は１７．４ｋＷｈになる。

図１１に示す１１月の１日の発電電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、熱電併給装置５の発電電力量を、上述した最頻値に基づいて導出した負荷電力量に基づいて算出した値である。本実施形態の場合、熱電併給装置５の最大発電電力は０．７ｋＷである。但し、熱電併給装置５は、最大発電電力である０．７ｋＷと、負荷電力よりも０．０３５ｋＷだけ低い電力とのうち、小さい方の電力を出力する。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の発電電力量合計は１４．６ｋＷｈになる。

図１１に示す１１月の１日の購入電力量のデータ（代表エネルギー実績データの一例）は、上述した手法により導出した負荷電力量から発電電力量を減算することで算出した値である。
この場合、１１月の１日の代表エネルギー実績データから算出される１日の購入電力量合計は２．８ｋＷｈになる。

以上のように、負荷電力量の「最頻値」に基づいて代表エネルギー実績データを算出する比較例３では、算出された発電電力量合計（１４．６ｋＷｈ）は図３に示した１４．６ｋＷｈと等しく、算出された購入電力量合計（２．８ｋＷｈ）は図４に示した３．５ｋＷｈとは大きな差がある。

以上のように、本実施形態のエネルギー量推定システム２０では、複数の日を含む推定対象期間の中の特定の１日のエネルギー実績データが代表エネルギー実績データに決定され、その代表エネルギー実績データは、その推定対象期間で現れる頻度の高い数値（エネルギー量）を最も多く含むものになっている。このように、大量のエネルギー実績データが収集されたとしても、その内の最も妥当性の高い代表エネルギー実績データが決定されるので、その代表エネルギー実績データを用いて、所望の期間での合計のエネルギー量などを小さな計算負荷で正確に推定できる。例えば、本実施形態によって１年の各月の代表エネルギー実績データを決定すれば、１年の３６５個のエネルギー実績データではなく、各月の１２個の代表エネルギー実績データを用いて、１年間のエネルギー量を推定できる。

＜別実施形態＞
＜１＞
上記実施形態では、本発明のエネルギー量推定システム２０について具体例を挙げて説明したが、その構成は適宜変更可能である。
また、上記実施形態では具体的な数値を挙げて本発明のエネルギー量推定システム２０について説明したが、それらの数値は例示目的で記載したものであり、本発明はそれらの数値に限定されない。

＜２＞
上記実施形態では、エネルギー量としての負荷電力量の場合を主に説明したが、エネルギー量推定システム２０は、エネルギー量としての発電電力量、購入電力量、負荷熱量、ガス使用量などにも同様に適用可能であり、それ以外の任意のエネルギー量にも適用可能である。

＜３＞
上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用でき、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変できる。

本発明は、エネルギー量を小さな計算負荷で正確に推定できるエネルギー量推定システムに利用できる。

１電力系統
２電力線
３電力負荷装置
４熱負荷装置
５熱電併給装置
６ガス供給管
７電力測定部
８電力測定部
９熱量測定部
１０ガス量測定部
１１電力出力線
２０エネルギー量推定システム
２１記憶手段
２２実績データ読込手段
２３最頻値決定手段
２４整合数決定手段
２５代表データ決定手段
Ｂ施設

Claims

１日の中を区分する複数の時間帯毎のエネルギー量で構成される１日のエネルギー実績データを、推定対象期間に含まれる複数の日のそれぞれについて読み込む実績データ読込手段と、
前記推定対象期間に含まれる複数の日の前記エネルギー実績データのそれぞれの前記エネルギー量を同じ前記時間帯毎に比較し、複数の前記時間帯のそれぞれで現れる頻度が最も高い前記エネルギー量の数値をその時間帯での最頻値として決定することで、複数の前記時間帯毎の前記エネルギー量の最頻値を決定する最頻値決定手段と、
前記推定対象期間に含まれる複数の日の前記エネルギー実績データのそれぞれについて、前記エネルギー実績データの複数の前記時間帯毎の前記エネルギー量が、前記最頻値決定手段が決定した複数の前記時間帯毎の前記エネルギー量の最頻値と一致する整合数を決定する整合数決定手段と、
前記整合数が最も多い前記エネルギー実績データを、前記推定対象期間を代表する代表エネルギー実績データに決定する代表データ決定手段とを備えるエネルギー量推定システム。
前記代表データ決定手段は、前記整合数が最も多い前記エネルギー実績データが複数存在する場合、それら前記整合数が最も多い複数の前記エネルギー実績データのそれぞれについて前記エネルギー量の合計値を算出し、前記推定対象期間に含まれる各日での合計のエネルギー量の平均値を算出し、前記合計値が前記平均値に最も近くなる前記エネルギー実績データを前記代表エネルギー実績データに決定する請求項１に記載のエネルギー量推定システム。
前記最頻値決定手段は、前記エネルギー量を所定の近似値に変換した後の値を用いて前記最頻値を決定すると共に、前記整合数決定手段は、前記エネルギー量を所定の近似値に変換した後の値を用いて前記整合数を決定する請求項１又は２に記載のエネルギー量推定システム。