JPWO2019163143A1 - 消費電力推定装置、空調システム、消費電力推定方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

第１データ取得部（１０１）は、第１サーバから気象予報を示す気象予報データを取得する。第２データ取得部（１０２）は、第２サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得する。消費電力推定部（１０３）は、気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する。調整値決定部（１０７）は、文字列データに基づいて、推定された消費電力に対する調整値を決定する。消費電力調整部（１１１）は、推定された消費電力を調整値で調整する。

Description

本発明は、消費電力推定装置、空調システム、消費電力推定方法、及び、プログラムに関する。

現在、空調機の消費電力量が目標電力量以下に収まるように、空調スケジュールを作成する技術が知られている。空調スケジュールを作成する場合、気象予報を考慮して、消費電力を推定することが望ましい。このような技術は、例えば、特許文献１に記載されている。

特許文献１に記載された技術では、目標を達成可能な空調機の基準スケジュールを作成し、予報期間の異なる複数の気象予報データのうち、予報期間の長い気象予報データから順に用いて、基準スケジュールを更新する。特許文献１に記載されたような一般的な気象予報データは、例えば、気象庁又は他の機間から取得可能である。

国際公開第２０１３／１８６９３２号

しかしながら、このような一般的な気象予報データは、基本的に、広い対象範囲及び長い対象期間に対応したデータであり、対象範囲及び対象期間の両側面において精度が高いデータとはいえない。つまり、一般的な気象予報データを用いて消費電力を推定すると、高い精度で消費電力を推定することが困難である。一方、気象庁又は他の機間が、特定の地域及び特定の時間帯に対応した精度が高い気象予報データを提供するサービスも存在する。しかしながら、このようなサービスは、特定の地域のみに対して提供されることが多く、また、急に停止される可能性が高く、安定したサービスとは言えない側面がある。つまり、このようなサービスを用いて消費電力を推定すると、安定的に消費電力を推定することが困難であった。このため、安定的に高い精度で空調機の消費電力を推定する技術が望まれている。

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、安定的に高い精度で空調機の消費電力を推定する消費電力推定装置、空調システム、消費電力推定方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る消費電力推定装置は、
第１サーバから気象予報を示す気象予報データを取得する第１データ取得手段と、
第２サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得する第２データ取得手段と、
前記気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する消費電力推定手段と、
前記文字列データに基づいて、前記消費電力に対する調整値を決定する調整値決定手段と、
前記消費電力を前記調整値で調整する消費電力調整手段と、を備える。

本発明では、気象予報を示す気象予報データと気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データとに基づいて、空調機の消費電力が推定される。従って、本発明によれば、安定的に高い精度で空調機の消費電力を推定することができる。

本発明の実施形態１に係る空調システムの構成図 本発明の実施形態１に係る消費電力推定装置及び空調制御装置の機能構成図 消費電力情報を示す図 用語情報を示す図 調整値情報を示す図 時刻情報を示す図 地域情報を示す図 本発明の実施形態１に係る消費電力推定装置が実行する消費電力推定処理を示すフローチャート 図８に示す調整値決定処理を示すフローチャート 本発明の実施形態１に係る空調制御装置が実行するスケジュール調整処理を示すフローチャート 本発明の実施形態２に係る消費電力推定装置及び空調制御装置の機能構成図 確信度を含む調整値情報を示す図 本発明の実施形態２に係る消費電力推定装置が実行する調整値決定処理を示すフローチャート 本発明の実施形態２に係る消費電力推定装置が実行する更新処理を示すフローチャート 消費電力の実績値から調整値及び確信度を求める手法の説明図 確信度を分類する手法の説明図

（実施形態１）
まず、図１を参照して、本発明の実施形態１に係る空調システム１０００の構成について説明する。空調システム１０００は、例えば、オフィス内の空間を空調するシステムである。図１に示すように、空調システム１０００は、消費電力推定装置１００と、空調制御装置２００と、室外機３１０と、室内機３２０と、室内機３３０と、電力計測装置４００とを備える。消費電力推定装置１００と空調制御装置２００と電力計測装置４００とは、通信ネットワーク６１０を介して相互に接続される。通信ネットワーク６１０は、例えば、オフィス内に構築された無線ＬＡＮ（Local Area Network）である。消費電力推定装置１００と第１サーバ５１０と第２サーバ５２０とは、通信ネットワーク６２０を介して相互に接続される。通信ネットワーク６２０は、例えば、インターネットである。

消費電力推定装置１００は、空調機の消費電力を推定する装置である。本実施形態では、理解を容易にするため、室外機３１０と室内機３２０と室内機３３０との集合体を空調機とみなす。ただし、室外機３１０と室内機３２０と室内機３３０とのうちいずれか１つの機器を空調機とみなしてもよい。消費電力推定装置１００は、気象予報データと文字列データとスケジュール情報とに基づいて、推定対象期間内における各時刻における空調機の消費電力を推定し、推定対象期間内における空調機の消費電力量を推定する。推定対象期間は、消費電力及び消費電力量を推定する対象となる期間である。推定対象期間は、例えば、１ヶ月、１週間、1日などである。

気象予報データは、気象予報を示すデータである。気象予報データは、予め定められたフォーマットで定義されるデータである。気象予報データは、例えば、日付：１０／１、場所：横浜、最高気温：２９℃、最低気温：２２℃、及び、降水確率：１０％というフォーマットのデータである。気象予報データは、一般的には、ＪＳＯＮ（Java Script (登録商標) Object Notation）形式のように、受け取る型が決まっているデータである。気象予報データにおける予報対象地域の粒度、及び、気象予報データにおける予報対象期間の粒度は、どのような細かさであってもよい。気象予報データは、消費電力の推定値の概算値を算出するために用いられる。気象予報データは、第１サーバ５１０から提供される。

文字列データは、気象に関する用語である気象関連用語を含む文字列を示すデータである。文字列データは、フォーマットが定義されていないデータである。言い換えれば、文字列データのフォーマットは、特定のフォーマットに限定されない。文字列データは、本質的には、気象予報を提供するために用意されたデータではなく、気象予報を示すデータではない。つまり、文字列データは、気象予報データではない。文字列データは、例えば、ポータルサイトのトップニュース、気象ニュース、ＳＮＳ（Social Networking Service）におけるメッセージの内容を示す文字列を示すデータである。文字列データは、消費電力の推定値の概算値を調整するために用いられる。文字列データは、第２サーバ５２０から提供される。

スケジュール情報は、空調機の制御スケジュールである空調スケジュールを示す情報である。スケジュール情報は、例えば、日時毎に制御内容を示す情報である。この日時は、どのような長さで管理されていてもよい。本実施形態では、この日時は、１時間毎に区切られて管理されるものとする。制御内容は、例えば、設定温度である。この設定温度は、冷房運転における設定温度であってもよいし、暖房運転における設定温度であってもよいし、冷房運転と暖房運転とを自動で切り替える自動運転における設定温度であってもよい。スケジュール情報は、例えば、空調制御装置２００から提供される。

消費電力推定装置１００は、プロセッサ１１と、フラッシュメモリ１２と、タッチスクリーン１３と、第１通信インターフェース１４と、第２通信インターフェース１５と、を備える。プロセッサ１１は、消費電力推定装置１００の全体の動作を制御する。プロセッサ１１は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＴＣ（Real Time Clock）などを内蔵したＣＰＵ（Central Processing Unit）である。なお、ＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに格納されている基本プログラムに従って動作し、ＲＡＭをワークエリアとして使用する。

フラッシュメモリ１２は、各種の情報を記憶する不揮発性メモリである。フラッシュメモリ１２は、例えば、プロセッサ１１が実行するプログラムを記憶する。タッチスクリーン１３は、ユーザによりなされた操作を検知し、検知の結果を示す信号をプロセッサ１１に供給する。また、タッチスクリーン１３は、プロセッサ１１による制御に従って、情報を表示する。第１通信インターフェース１４は、消費電力推定装置１００を通信ネットワーク６１０に接続するための通信インターフェースである。第１通信インターフェース１４は、例えば、無線ＬＡＮ用の通信インターフェースである。第２通信インターフェース１５は、消費電力推定装置１００を通信ネットワーク６２０に接続するための通信インターフェースである。消費電力推定装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータである。

空調制御装置２００は、プロセッサ２１と、フラッシュメモリ２２と、第１通信インターフェース２３と、第２通信インターフェース２４と、を備える。プロセッサ２１は、空調制御装置２００の全体の動作を制御する。プロセッサ２１は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＴＣなどを内蔵したＣＰＵである。なお、ＣＰＵは、例えば、ＲＯＭに格納されている基本プログラムに従って動作し、ＲＡＭをワークエリアとして使用する。

フラッシュメモリ２２は、各種の情報を記憶する不揮発性メモリである。フラッシュメモリ２２は、例えば、プロセッサ２１が実行するプログラムを記憶する。第１通信インターフェース２３は、空調制御装置２００を通信ネットワーク６１０に接続するための通信インターフェースである。第１通信インターフェース２３は、例えば、無線ＬＡＮ用の通信インターフェースである。第２通信インターフェース２４は、空調制御装置２００を室外機３１０に接続するための通信インターフェースである。空調制御装置２００は、例えば、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）におけるＨＥＭＳコントローラである。

室外機３１０は、室外に設置される空調機である。室外機３１０は、空調制御装置２００による制御に従って動作する。室内機３２０と室内機３３０とは、室内に設置される空調機である。室内機３２０と室内機３３０とは、室外機３１０を介した空調制御装置２００による制御に従って、室内空間の空気を調和する。本実施形態では、室内機３２０が設置される部屋と室内機３３０が設置される部屋とは異なり、室内機３２０が空調する空間と室内機３３０が空調する空間とは異なるものとする。

電力計測装置４００は、空調機の消費電力を計測し、空調機の消費電力量を計測する。つまり、電力計測装置４００は、室外機３１０の消費電力を計測し、室外機３１０の消費電力量を計測する。また、電力計測装置４００は、室内機３２０の消費電力を計測し、室内機３２０の消費電力量を計測する。また、電力計測装置４００は、室内機３３０の消費電力を計測し、室内機３３０の消費電力量を計測する。なお、電力計測装置４００は、室外機３１０と室内機３２０と室内機３３０との合計消費電力を計測し、室外機３１０と室内機３２０と室内機３３０との合計消費電力量を計測してもよい。電力計測装置４００は、通信ネットワーク６１０に接続するための通信インターフェースを備える。電力計測装置４００は、計測した消費電力又は計測した消費電力量を示す計測電力情報を、通信ネットワーク６１０を介して、消費電力推定装置１００又は空調制御装置２００に送信する。電力計測装置４００は、例えば、カレントトランスを備える。

第１サーバ５１０は、気象予報データを提供するサーバである。第１サーバ５１０が蓄積する気象予報データは、定期的に更新される。第１サーバ５１０は、通信ネットワーク６２０に接続する機能を有する。第１サーバ５１０は、消費電力推定装置１００からの要求に従って、気象予報データを消費電力推定装置１００に送信する。第１サーバ５１０は、例えば、気象庁又は他の機間が保有するサーバである。第１サーバ５１０は、例えば、第１サーバ５１０の全体の動作を制御するプロセッサと、気象予報データを記憶するハードディスクと、第１サーバ５１０を通信ネットワーク６２０に接続するための通信インターフェースとを備える。

第２サーバ５２０は、文字列データを提供するサーバである。第２サーバ５２０が蓄積する文字列データは、リアルタイムに更新される。第２サーバ５２０は、通信ネットワーク６２０に接続する機能を有する。第２サーバ５２０は、消費電力推定装置１００からの要求に従って、文字列データを消費電力推定装置１００に送信する。第２サーバ５２０は、例えば、ＳＮＳ又は他のサービスを提供するサーバである。第２サーバ５２０は、例えば、第２サーバ５２０の全体の動作を制御するプロセッサと、文字列データを記憶するハードディスクと、第２サーバ５２０を通信ネットワーク６２０に接続するための通信インターフェースとを備える。

次に、図２を参照して、消費電力推定装置１００及び空調制御装置２００の機能について説明する。図２に示すように、消費電力推定装置１００は、機能的には、第１データ取得部１０１と、第２データ取得部１０２と、消費電力推定部１０３と、消費電力情報記憶部１０４と、用語抽出部１０５と、用語情報記憶部１０６と、調整値決定部１０７と、調整値情報記憶部１０８と、時刻情報記憶部１０９と、地域情報記憶部１１０と、消費電力調整部１１１とを備える。また、空調制御装置２００は、機能的には、スケジュール情報記憶部２０１と、スケジュール調整部２０２と、空調制御部２０３とを備える。

第１データ取得手段は、例えば、第１データ取得部１０１に対応する。第２データ取得手段は、例えば、第２データ取得部１０２に対応する。消費電力推定手段は、例えば、消費電力推定部１０３に対応する。調整値決定手段は、例えば、調整値決定部１０７に対応する。調整値情報記憶手段は、例えば、調整値情報記憶部１０８に対応する。時刻情報記憶手段は、例えば、時刻情報記憶部１０９に対応する。地域情報記憶手段は、例えば、地域情報記憶部１１０に対応する。消費電力調整手段は、例えば、消費電力調整部１１１に対応する。スケジュール調整手段は、例えば、スケジュール調整部２０２に対応する。空調制御手段は、例えば、空調制御部２０３に対応する。

第１データ取得部１０１は、第１サーバ５１０から気象予報を示すデータである気象予報データを取得する。例えば、第１データ取得部１０１は、通信ネットワーク６２０を介して、推定対象期間内における気象予報を示す気象予報データの送信要求を第１サーバ５１０に送信する。そして、第１データ取得部１０１は、この送信要求に応答して第１サーバ５１０が送信した気象予報データを、通信ネットワーク６２０を介して受信する。第１データ取得部１０１の機能は、例えば、プロセッサ１１と第２通信インターフェース１５とが協働することにより実現される。

第２データ取得部１０２は、第２サーバ５２０から気象に関連する用語である気象関連用語を含む文字列を示すデータである文字列データを取得する。例えば、第２データ取得部１０２は、通信ネットワーク６２０を介して、ポータルサイトのトップニュースの内容を示す文字列データの送信要求を第２サーバ５２０に送信する。そして、第２データ取得部１０２は、この送信要求に応答して第２サーバ５２０が送信した文字列データを、通信ネットワーク６２０を介して受信する。第２データ取得部１０２の機能は、例えば、プロセッサ１１と第２通信インターフェース１５とが協働することにより実現される。

消費電力推定部１０３は、気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する。ここで、空調機の消費電力は、気象状況と制御内容とに依存する。そこで、消費電力推定部１０３は、気象状況を示す気象予報データに加え、気象状況と制御内容とに応じた消費電力を示す消費電力情報と、時刻毎に制御内容を示すスケジュール情報とに基づいて、空調機の消費電力を推定する。なお、消費電力推定部１０３は、第１データ取得部１０１から気象予報データを取得し、消費電力情報記憶部１０４から消費電力情報を取得し、スケジュール情報記憶部２０１からスケジュール情報を記憶する。

図３に示すように、消費電力情報は、例えば、気象状況と曜日と制御内容と消費電力とが対応付けられた情報である。気象状況は、例えば、外気温と天候とにより特定される。また、制御内容は、例えば、空調制御における設定温度である。消費電力は、気象状況と曜日と制御内容とに応じた空調機の消費電力である。なお、消費電力が曜日に依存しない場合、消費電力情報は、気象状況と制御内容と消費電力とが対応付けられた情報であってもよい。図３に示す最初のレコードは、外気温が２８℃であり、天候が晴れであり、曜日が月曜日であり、制御内容が２６℃である場合、空調機の消費電力が６ｋＷであることを示している。

本実施形態では、消費電力推定部１０３は、一時間毎に、消費電力と消費電力量とを推定するものとする。つまり、消費電力推定部１０３は、推定対象期間を一時間毎に分割し、一時間毎に消費電力を推定し、一時間毎の消費電力量を推定する。そして、消費電力推定部１０３は、一時間毎の消費電力量の和を推定対象期間における消費電力量として求める。消費電力推定部１０３の機能は、例えば、プロセッサ１１と第１通信インターフェース１４とが協働することにより実現される。

消費電力情報記憶部１０４は、上述した消費電力情報を記憶する。この消費電力情報は、例えば、気象状況と曜日と制御内容との組み合わせ毎に測定された消費電力の実績値に基づいて生成される。この消費電力情報は、例えば、タッチスクリーン１３を介してユーザから受け付けた操作に基づいて生成されてもよいし、通信ネットワーク６１０又は通信ネットワーク６２０を介して他の装置から取得されてもよい。消費電力情報記憶部１０４の機能は、例えば、フラッシュメモリ１２の機能により実現される。

用語抽出部１０５は、用語情報記憶部１０６に記憶された用語情報に基づいて、第２データ取得部１０２により取得された文字列データにより示される文字列から、各種の用語を抽出する。用語抽出部１０５は、抽出した用語と、文字列中における抽出位置とを示す情報を、調整値決定部１０７に供給する。図４に示すように、用語情報は、文字列データから抽出すべき用語を、用語の分類毎に示す情報である。抽出すべき用語は、気象関連用語と、時刻関連用語と、地域関連用語とに分類される。気象関連用語は、調整値を決定するための用語である。時刻関連用語は、調整対象時刻を決定するための用語である。地域関連用語は、調整対象地域を決定するための用語である。

気象関連用語は、気象に関連する用語であり、例えば、気象の状態を表す用語である。気象関連用語は、晴れ間、にわか雨、強い日差し、大荒れ、梅雨前線、暴風警報、又は、台風などである。時刻関連用語は、時刻に関連する用語であり、例えば、日付や時間帯を示す用語である。時刻関連用語は、現在時刻を基準とした相対的な表現により、日付や時間帯を示す用語であってもよい。時刻関連用語は、例えば、明日、今日一杯、未明、明け方、昼過ぎ、夜間、又は、日中などである。地域関連用語は、地域に関する用語であり、例えば、地域の名称を表す用語である。地域関連用語は、地域に存在するランドマークの名称であってもよい。地域関連用語は、例えば、神奈川県東部、神奈川区、鶴見区、ランドマークタワー、赤レンガ倉庫、神奈川県中部、又は、大船などである。用語抽出部１０５の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

用語情報記憶部１０６は、上述した用語情報を記憶する。この用語情報は、例えば、タッチスクリーン１３を介してユーザから受け付けた操作に基づいて生成されてもよいし、通信ネットワーク６１０又は通信ネットワーク６２０を介して他の装置から取得されてもよい。用語情報記憶部１０６の機能は、例えば、フラッシュメモリ１２の機能により実現される。

調整値決定部１０７は、第２データ取得部１０２により取得された文字列データに基づいて、消費電力推定部１０３により推定された消費電力に対する調整値を決定する。例えば、調整値決定部１０７は、用語抽出部１０５により抽出された用語と、調整値情報記憶部１０８に記憶された調整値情報と、時刻情報記憶部１０９に記憶された時刻情報と、地域情報記憶部１１０に記憶された地域情報とに基づいて、調整値を決定する。調整値決定部１０７の処理内容の詳細については後述する。調整値決定部１０７の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

調整値情報記憶部１０８は、調整値情報を記憶する。図５に示すように、調整値情報は、気象関連用語と調整値との対応関係を示す情報である。調整値は、調整値の絶対値を示す調整量と調整値の符号を示す調整特性とにより表すことができる。ここで、冷房期と暖房期とでは、抽出すべき気象関連用語が異なることが多く、また、調整特性が逆になる可能性が高い。そこで、本実施形態では、図５に示すように、冷房期に用いる調整値情報と暖房期に用いる調整値情報とを、別々に管理するものとする。

冷房期は、基本的に、空調機により冷房運転が実行される時期であり、例えば、夏季である。暖房期は、基本的に、空調機により暖房運転が実行される時期であり、例えば、冬季である。図５において、冷房期に用いる調整値情報における１行目のレコードは、冷房期において、晴れ間という気象関連用語が抽出された場合、消費電力の推定値を１ｋＷ分増加させることを意味する。また、図５において、暖房期に用いる調整値情報における１行目のレコードは、暖房期において、晴れ間という気象関連用語が抽出された場合、消費電力の推定値を１ｋＷ分減少させることを意味する。なお、本実施形態では、調整値情報は、予め調整値情報記憶部１０８に記憶されており、更新されないものとする。調整値情報記憶部１０８の機能は、例えば、フラッシュメモリ１２の機能により実現される。

時刻情報記憶部１０９は、時刻情報を記憶する。図６に示すように、時刻情報は、時刻に関連する用語である時刻関連用語と時刻との対応関係を示す情報である。図６において、時刻情報における１行目のレコードは、明け方という時刻関連用語が抽出された場合、調整対象となる時刻が３時であることを示している。なお、本実施形態において、時刻は、時分秒により表される時刻だけではなく、年月日により表される日付をも指定する場合があるものとする。

また、本実施形態において、時刻関連用語と対応付けられる時刻は、１つの時刻であってもよいし、ある期間の開始時刻とこの期間の終了時刻との２つであってもよい。なお、時刻関連用語と対応付けられる時刻が１つの時刻である場合、この時刻から開始される予め定められた時間分の期間、この時刻に終了する予め定められた時間分の期間、又は、この時刻を中心とする予め定められた時間分の期間が指定される。例えば、上記１行目のレコードでは、明け方は、３時から４時の期間を示してもよいし、２時から３時までの期間を示してもよいし、２時半から３時半の期間を示してもよい。時刻情報記憶部１０９の機能は、例えば、フラッシュメモリ１２の機能により実現される。

地域情報記憶部１１０は、地域情報を記憶する。図７に示すように、地域情報は、地域に関連する用語である地域関連用語と地域との対応関係を示す情報である。図７において、地域情報における１行目のレコードは、神奈川県東部という地域関連用語が抽出された場合、調整対象となる地域が横浜市であることを示している。なお、地域関連用語に対応付けられる地域と、地域関連用語により連想される地域と、の大小関係は不問である。つまり、地域関連用語に対応付けられる地域は、地域関連用語により連想される地域を含むより広い範囲の地域であってもよいし、地域関連用語により連想される地域に含まれるより狭い範囲の地域であってもよい。本実施形態では、空調機は１つの地域に設置されているため、空調機が調整対象となる地域に設置されている場合、推定された消費電力が調整される。なお、空調機が異なる地域に設置されている場合、調整対象となる地域に設定されている空調機について推定された消費電力が調整される。地域情報記憶部１１０の機能は、例えば、フラッシュメモリ１２の機能により実現される。

ここで、調整値決定部１０７は、文字列データにより示される文字列に第１気象関連用語が含まれる場合、第１調整値を調整値として決定することができる。第１気象関連用語は、１つの気象関連用語である。第１調整値は、調整値情報により第１気象関連用語に対応付けられた調整値である。例えば、第１気象関連用語が晴れ間である場合、＋１ｋＷが調整値として決定される。ここで、調整対象時刻は、文字列データにより示される文字列に含まれる時刻関連用語により決定される。

例えば、調整値決定部１０７は、文字列データにより示される文字列に第１時刻関連用語が更に含まれ、文字列内において第１気象関連用語と第１時刻関連用語とが予め定められた関係にある場合、第１時刻を第１調整値で調整される時刻として決定する。第１時刻関連用語は、１つの時刻関連用語である。第１時刻は、時刻情報により第１時刻関連用語に対応付けられた時刻である。文字列内において第１気象関連用語と第１時刻関連用語とが予め定められた関係にある場合とは、例えば、第１気象関連用語と第１時刻関連用語とが１つの文に含まれる場合、又は、第１気象関連用語と第１時刻関連用語との間に予め定められた個数（例えば、１０個）以下の文字しか存在しない場合である。例えば、文字列に、晴れ間と昼過ぎとが含まれ、晴れ間と昼過ぎとが１つの文に含まれている場合、１５時が＋１ｋＷの調整値で調整される時刻として決定される。また、調整対象地域は、文字列データにより示される文字列に含まれる地域関連用語により決定される。

例えば、調整値決定部１０７は、文字列データにより示される文字列に第１地域関連用語が更に含まれ、文字列内において第１気象関連用語と第１地域関連用語とが予め定められた関係にある場合、第１調整値を第１地域に配置された空調機の調整値として決定される。つまり、調整値決定部１０７は、文字列データにより示される文字列に第１地域関連用語が更に含まれ、文字列内において第１気象関連用語と第１地域関連用語とが予め定められた関係にあり、第１地域に空調機が配置されている場合、第１調整値を調整値として決定する。第１地域関連用語は、１つの地域関連用語である。第１地域は、地域情報により第１地域関連用語に対応付けられた地域である。文字列内において第１気象関連用語と第１地域関連用語とが予め定められた関係にある場合とは、例えば、第１気象関連用語と第１地域関連用語とが１つの文に含まれる場合、又は、第１気象関連用語と第１地域関連用語との間に予め定められた個数（例えば、１０個）以下の文字しか存在しない場合である。例えば、文字列に、晴れ間と神奈川県東部とが含まれ、晴れ間と神奈川県東部とが１つの文に含まれ、空調機が横浜市に配置されている場合、＋１ｋＷが調整値として決定される。

また、例えば、調整値決定部１０７は、文字列データにより示される文字列に第１気象関連用語と第１時刻関連用語と第１地域関連用語とが含まれ、文字列内において第１気象関連用語と第１時刻関連用語と第１地域関連用語とが１つの文に含まれる場合、第１調整値を第１地域に配置された空調機の第１時刻における調整値として決定する。

例えば、文字列データが「神奈川県横浜市西区、明け方から昼前まで、激しい雨、猛烈な強風。神奈川県横浜市港北区、４日から５日朝方、台風が通過。」という文字列を示すデータであるものとする。この場合、例えば、この文字列の第１文からは、「神奈川県横浜市西区」という第１地域関連用語が抽出され、「明け方」及び「昼前」という第１時刻関連用語、又は、「明け方から昼前まで」という第１時刻関連用語が抽出され、「激しい雨」及び「猛烈な強風」という第１気象関連用語が抽出される。また、例えば、この文字列の第２文からは、「神奈川県横浜市港北区」という第１地域関連用語が抽出され、「４日」及び「５日朝方」という第１時刻関連用語、又は、「４日から５日朝方」という第１時刻関連用語が抽出され、「台風」という第１気象関連用語が抽出される。

ここで、第１文に関して、「明け方から昼前まで」という用語が用語情報及び時刻情報に含まれ、時刻情報により「明け方から昼前まで」という用語に「３時から１１時」という時間帯が対応付けられているものとする。この場合、「明け方から昼前まで」という用語から、直接、「３時から１１時」という時間帯が特定される。一方、ここで、「明け方から昼前まで」という用語が用語情報及び時刻情報に含まれておらず、「明け方」及び「昼前」という用語が用語情報及び時刻情報に含まれ、時刻情報により、「明け方」という用語に「３時」という時刻が対応付けられ、「昼前」という用語に「１１時」という時刻が対応付けられているものとする。この場合、「明け方」という用語から「３時」という時刻が特定され、「昼前」という用語から「１１時」という時刻が特定され、「から」という用語から「３時から１１時」という時間帯が特定される。第２文に関しても同様である。

消費電力調整部１１１は、消費電力推定部１０３により推定された消費電力を、調整値決定部１０７により決定された調整値で調整する。より詳細には、消費電力調整部１１１は、消費電力推定部１０３により推定された消費電力のうち、調整値決定部１０７により決定された調整対象時刻、及び、調整値決定部１０７により決定された調整対象地域に対応する消費電力を、調整値決定部１０７により決定された調整値で調整する。消費電力調整部１１１は、調整後の消費電力を示す情報を、スケジュール調整部２０２に供給する。消費電力調整部１１１の機能は、例えば、プロセッサ１１と第１通信インターフェース１４とが協働することにより実現される。

また、消費電力推定部１０３は、気象予報データと予め定められた期間である推定対象期間の空調スケジュールとに基づいて、推定対象期間に含まれる複数の個別期間のそれぞれにおける消費電力を推定する。これらの複数の個別期間は、例えば、推定対象期間を１時間毎に区切ることにより得られる期間である。この場合、調整値決定部１０７は、文字列データに基づいて、これらの複数の個別期間のそれぞれに対する調整値を決定する。そして、消費電力調整部１１１は、複数の個別期間のそれぞれにおける消費電力を、複数の個別期間のそれぞれに対する調整値で調整し、推定対象期間における推定電力量を求める。消費電力調整部１１１は、推定対象期間における推定電力量を示す情報を、スケジュール調整部２０２に送信する。

スケジュール情報記憶部２０１は、空調機の制御スケジュールを示す情報であるスケジュール情報を記憶する。スケジュール情報は、推定対象期間における空調機の制御スケジュールを示す。最も簡単な制御スケジュールとしては、例えば、推定対象期間の間、予め定められた設定温度（例えば、２６℃）で制御することを示す制御スケジュールが考えられる。スケジュール情報記憶部２０１は、消費電力推定部１０３による要求に従って、スケジュール情報を、スケジュール情報記憶部２０１に送信する機能を有する。スケジュール情報記憶部２０１の機能は、例えば、プロセッサ２１と第１通信インターフェース２３とが協働することにより実現される。

スケジュール調整部２０２は、推定電力量が予め定められた目標電力量を超える場合、推定電力量が目標電力量を超えないように、空調スケジュールを調整する。例えば、スケジュール調整部２０２は、目標電力量を上記複数の個別期間に振り分けることにより、個別期間毎の目標電力量である個別目標電力量を求める。そして、スケジュール調整部２０２は、個別期間毎の推定電力量である個別推定電力量と個別期間毎の目標電力量である個別目標電力量との差が大きい個別期間から順に消費電力が低減されるように制御内容を調整する。スケジュール調整部２０２は、推定電力量が目標電力量以下になるまで制御内容を調整する処理を繰り返す。スケジュール調整部２０２の機能は、例えば、プロセッサ２１の機能により実現される。

空調制御部２０３は、スケジュール調整部２０２により調整された空調スケジュールに従って、空調機を制御する。つまり、空調制御部２０３は、スケジュール情報記憶部２０１に記憶された調整済みのスケジュール情報により示される空調スケジュールに従って、室外機３１０と室内機３２０と室内機３３０とを制御する。空調制御部２０３の機能は、例えば、プロセッサ２１と第２通信インターフェース２４とが協働することにより実現される。

次に、図８のフローチャートを参照して、消費電力推定装置１００が実行する消費電力推定処理について説明する。消費電力推定処理は、例えば、消費電力推定装置１００が備えるタッチスクリーン１３に対して、消費電力推定処理の開始を指示する操作が受け付けられたことに応答して実行される。

まず、プロセッサ１１は、気象予報データを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、プロセッサ１１は、第２通信インターフェース１５を介して、第１サーバ５１０に、気象予報データの要求情報を送信する。そして、プロセッサ１１は、第２通信インターフェース１５を介して、第１サーバ５１０から気象予報データを受信する。なお、気象予報データは、推定対象期間における気象予報を予め定められた期間毎に示すデータであるものとする。推定対象期間は、例えば、現在時刻から１ヶ月後までの１ヶ月間であるものとする。また、上記予め定められた期間は、例えば、１日毎の期間であるものとする。なお、消費電力は１時間単位で推定され、個別期間の長さは１時間であるものとする。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０１の処理を完了すると、スケジュール情報を取得する（ステップＳ１０２）。例えば、プロセッサ１１は、第１通信インターフェース１４を介して、空調制御装置２００に、スケジュール情報の要求情報を送信する。そして、プロセッサ１１は、第１通信インターフェース１４を介して、空調制御装置２００からスケジュール情報を受信する。スケジュール情報は、例えば、推定対象期間における空調機のスケジュールを上記個別期間毎に示すものとする。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０２の処理を完了すると、消費電力を推定する（ステップＳ１０３）。例えば、プロセッサ１１は、気象予報データとスケジュール情報と消費電力情報とに基づいて、推定対象期間における消費電力を個別期間毎に推定する。つまり、プロセッサ１１は、現在時刻から１ヶ月後までの消費電力を１時間単位で推定する。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０３の処理を完了すると、文字列データを取得する（ステップＳ１０４）。例えば、プロセッサ１１は、第２通信インターフェース１５を介して、第２サーバ５２０に、文字列データの要求情報を送信する。そして、プロセッサ１１は、第２通信インターフェース１５を介して、第２サーバ５２０から文字列データを受信する。例えば、プロセッサ１１は、第２サーバ５２０が管理するニュースサイトのうち、更新日時が最も新しい５つのニュースサイトにアクセスし、この５つのニュースサイトから文字列データを取得する。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０４の処理を完了すると、文字列データから用語を抽出する（ステップＳ１０５）。例えば、プロセッサ１１は、用語情報により、気象関連用語、時刻関連用語、又は、地域関連用語として示される用語を、文字列データから抽出する。プロセッサ１１は、例えば、抽出された用語と抽出位置とを示す情報を、フラッシュメモリ１２に記憶する。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０５の処理を完了すると、調整値決定処理を実行する（ステップＳ１０６）。調整値決定処理については、図９に示すフローチャートを参照して、詳細に説明する。

まず、プロセッサ１１は、抽出した用語の中から気象関連用語を選択する（ステップＳ２０１）。プロセッサ１１は、ステップＳ２０１の処理を完了すると、気象関連用語に対応する時刻関連用語があるか否かを判別する（ステップＳ２０２）。例えば、プロセッサ１１は、選択した気象関連用語が抽出された１つの文から抽出された時刻関連用語があるか否かを判別する。プロセッサ１１は、気象関連用語に対応する時刻関連用語がないと判別すると（ステップＳ２０２：ＮＯ）、ステップＳ２０１に処理を戻す。

プロセッサ１１は、気象関連用語に対応する時刻関連用語があると判別すると（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、気象関連用語に対応する地域関連用語があるか否かを判別する（ステップＳ２０３）。例えば、プロセッサ１１は、選択した気象関連用語が抽出された１つの文から抽出された地域関連用語があるか否かを判別する。プロセッサ１１は、気象関連用語に対応する地域関連用語がないと判別すると（ステップＳ２０３：ＮＯ）、ステップＳ２０１に処理を戻す。

プロセッサ１１は、気象関連用語に対応する地域関連用語があると判別すると（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域であるか否かを判別する（ステップＳ２０４）。なお、プロセッサ１１は、地域情報に基づいて地域関連用語が示す地域を特定する。また、プロセッサ１１は、例えば、フラッシュメモリ２２に記憶された設置場所情報に基づいて、空調機の設置地域を特定することができる。プロセッサ１１は、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域でないと判別すると（ステップＳ２０４：ＮＯ）、ステップＳ２０１に処理を戻す。

プロセッサ１１は、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域であると判別すると（ステップＳ２０４：ＹＥＳ）、調整値を決定する（ステップＳ２０５）。例えば、プロセッサ１１は、気象情報により選択した気象関連用語に対応付けられた調整値を、時刻情報により選択した気象関連用語に対応する時刻関連用語に対応付けられた時刻における調整値として決定する。例えば、冷房期において、選択された気象関連用語が「にわか雨」であり、「にわか雨」が抽出された１文から「明け方」という時刻関連用語と「神奈川県東部」という地域関連用語とが抽出され、空調機の設置地域が「横浜市」である場合、空調機の３時における消費電力の推定値に対して、−１ｋＷという調整値が決定される。

この場合、調整値は、例えば、「３時、−１ｋＷ」を示す情報としてフラッシュメモリ１２に記憶される。なお、空調機の設置地域が後の処理で判別される場合、例えば、ステップＳ２０４の処理がスキップされ、調整値は、例えば、「３時、横浜市、−１ｋＷ」を示す情報としてフラッシュメモリ１２に記憶される。プロセッサ１１は、ステップＳ２０５の処理を完了すると、未選択の気象関連用語があるか否かを判別する（ステップＳ２０６）。プロセッサ１１は、未選択の気象関連用語があると判別すると（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、ステップＳ２０１に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、未選択の気象関連用語がないと判別すると（ステップＳ２０６：ＮＯ）、ステップＳ１０６の調整値決定処理を完了する。

プロセッサ１１は、ステップＳ１０６の処理を完了すると、推定した消費電力を決定した調整値で調整する（ステップＳ１０７）。つまり、調整対象時刻における消費電力の推定値に、決定した調整値を加算する。プロセッサ１１は、ステップＳ１０７の処理を完了すると、推定電力情報を空調制御装置２００に送信する（ステップＳ１０８）。推定電力情報は、例えば、調整後の消費電力の推定値を、１時間毎に示す情報である。プロセッサ１１は、ステップＳ１０８の処理を完了すると、消費電力推定処理を完了する。

次に、図１０を参照して、空調制御装置２００が実行するスケジュール調整処理について説明する。

まず、プロセッサ２１は、消費電力推定装置１００から推定電力情報を受信したか否かを判別する（ステップＳ３０１）。プロセッサ２１は、消費電力推定装置１００から推定電力情報を受信していないと判別すると（ステップＳ３０１：ＮＯ）、ステップＳ３０１に処理を戻す。一方、プロセッサ２１は、消費電力推定装置１００から推定電力情報を受信したと判別すると（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、推定対象期間における目標電力量を特定する（ステップＳ３０２）。目標電力量は、例えば、タッチスクリーン１３に対してなされた操作に基づいて設定される。本実施形態では、目標電力量を示す情報は、フラッシュメモリ２２に予め記憶されているものとする。

プロセッサ２１は、ステップＳ３０２の処理を完了すると、推定対象期間における推定電力量を算出する（ステップＳ３０３）。例えば、プロセッサ２１は、推定電力情報により示される１時間毎の推定電力から一時間毎の推定電力量を算出し、算出した推定電力量の推定対象期間分の総和を、推定対象期間における推定電力量として算出する。プロセッサ２１は、ステップＳ３０３の処理を完了すると、推定電力量が目標電力量を超過しているか否かを判別する（ステップＳ３０４）。プロセッサ２１は、推定電力量が目標電力量を超過していないと判別すると（ステップＳ３０４：ＮＯ）、スケジュール調整処理を完了する。

プロセッサ２１は、推定電力量が目標電力量を超過していると判別すると（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、超過電力量が最も大きい時刻を特定する（ステップＳ３０５）。プロセッサ２１は、ステップＳ３０５の処理を完了すると、特定した時刻の制御を変更可能か否かを判別する（ステップＳ３０６）。例えば、冷房期において、特定した時刻における設定温度が、冷房運転における最高設定温度よりも低いか否かを判別する。

プロセッサ２１は、特定した時刻の制御を変更可能でないと判別すると（ステップＳ３０６：ＮＯ）、ステップＳ３０５に処理を戻し、超過電力量が次に大きい時刻を特定する。プロセッサ２１は、特定した時刻の制御を変更可能であると判別すると（ステップＳ３０６：ＹＥＳ）、特定した時刻の制御を変更する（ステップＳ３０７）。プロセッサ２１は、ステップＳ３０７の処理を完了すると、ステップＳ３０４に処理を戻す。

本実施形態では、気象予報データと文字列データとに基づいて、空調機の消費電力が推定される。より詳細には、気象予報データに基づいて空調機の消費電力が推定され、文字列データに基づいて消費電力に対する調整値が決定され、推定された消費電力が決定された調整値で調整される。従って、本実施形態によれば、安定的に高い精度で空調機の消費電力を推定することができる。

また、本実施形態では、気象関連用語に基づいて調整量が特定され、時刻関連用語に基づいて調整対象時刻が特定され、地域関連用語に基づいて調整対象地域が特定される。従って、本実施形態によれば、文字列データから、調整量と調整対象時刻と調整対象地域とを特定することができ、推定された消費電力を適切に調整することができる。

（実施形態２）
実施形態１では、文字列データにより示される文字列に気象関連用語が１つでも含まれていれば、この気象関連用語に対応する調整量で消費電力の予測値が調整される例について説明した。しかしながら、文字列に１つの気象関連用語が含まれているだけで、消費電力を調整することが望ましくない場合がある。本実施形態では、気象関連用語に対応付けられた確信度と気象関連用語の出現回数とに基づいて、消費電力が調整されるか否かが決定される手法について説明する。

この確信度は、気象関連用語を信頼できる程度と考えることができる。例えば、確信度は、０から１までの値である。確信度が０であることは、気象関連用語が全く信頼できないことを意味する。一方、確信度が１であることは、気象関連用語の信頼度が極めて高いことを意味する。つまり、確信度が高いほど、気象関連用語の信頼度が高い。本実施形態では、確信度と出現回数との積が１以上となった場合に、消費電力が調整されるものとする。例えば、確信度が１である気象関連用語は、一度でも出現したら、消費電力が調整される。一方、確信度が０．０１である気象関連用語は、１００回出現しない限り、消費電力が調整されない。

本実施形態では、同一の気象関連用語が２つ以上含まれる１つの文字列を示す文字列データが１回取得された場合、この気象関連用語の出現回数は１回であるものとみなす。同一の情報源から取得された情報のみに基づいて、信憑性を高めることは好ましくないと考えられるためである。ただし、同一の気象関連用語が２つ以上含まれる１つの文字列を示す文字列データが１回取得された場合、この気象関連用語の出現回数が２つ以上であるものとみなしてもよい。なお、実施形態１では、全ての気象関連用語に確信度として１が対応付けられた例を示した。

図１１に示すように、本実施形態に係る消費電力推定装置１２０は、機能的には、第１データ取得部１０１と、第２データ取得部１０２と、消費電力推定部１０３と、消費電力情報記憶部１０４と、用語抽出部１０５と、用語情報記憶部１０６と、調整値決定部１０７と、調整値情報記憶部１０８と、時刻情報記憶部１０９と、地域情報記憶部１１０と、消費電力調整部１１１とに加え、計測電力情報取得部１１２と、調整値更新部１１３と、確信度更新部１１４と、を備える。調整値更新手段は、例えば、調整値更新部１１３に対応する。確信度更新手段は、例えば、確信度更新部１１４に対応する。

図１２に示すように、本実施形態に係る調整値情報は、気象関連用語と調整値と確信度との対応関係を示す情報である。図１２には、例えば、冷房期において、傘を持っていくという気象関連用語に対応付けられる確信度が０．３であり、乾燥期において、枯れたという気象関連用語に対応付けられる確信度が０．０５である例を示している。乾燥期は、例えば、基本的に、空気が乾燥した季節であり、除湿運転が推奨される季節である。傘を持っていくという用語は、４回出現すると消費電力が調整される。一方、枯れたという用語は、２０回出現すると消費電力が調整される。

計測電力情報取得部１１２は、空調機の消費電力の実績値を示す計測電力情報を取得する。計測電力情報取得部１１２は、例えば、電力計測装置４００から計測電力情報を取得する。計測電力情報取得部１１２の機能は、例えば、プロセッサ１１と第１通信インターフェース１４とが協働することにより実現される。

調整値更新部１１３は、第１実績値と第２実績値とに基づいて、調整値情報により第１気象関連用語に対応付けられる調整値を更新する。第１実績値は、文字列に第１気象関連用語が含まれる場合（以下、適宜「用語出現時」という。）における消費電力の実績値である。より詳細には、第１実績値は、１つの文字列に第１気象関連用語と第１時刻関連用語と第１地域関連用語とが含まれ、第１地域に空調機が設置されている場合において、第１時刻における空調機の消費電力の実績値である。第１地域は、地域情報により第１地域関連用語に対応付けられた地域である。第１時刻は、時刻情報により第１時刻関連用語に対応付けられた時刻である。

第２実績値は、文字列に第１気象関連用語が含まれない場合（以下、適宜「用語非出現時」という。）における消費電力の実績値である。より詳細には、第２実績値は、第２時刻における空調機の消費電力の実績値である。第２時刻は、時刻情報により、第１気象関連用語と第１地域関連用語とともに１つの文字列に含まれる時刻関連用語に対応付けられた時刻以外の時刻である。また、第２時刻は、例えば、空調スケジュールにより示される制御内容と気象予報により示される外部環境とにより特定される運転条件が、第１時刻と同じ時刻である。制御内容は、例えば、運転モードと設定温度とにより特定される。また、外部環境は、例えば、天候と外気温とにより特定される。

ここで、例えば、第１実績値と第２実績値との差が新たな調整量として設定される。また、第１実績値が第２実績値よりも大きい場合に調整特性が＋に設定され、第１実績値が第２実績値よりも小さい場合に調整特性が−に設定される。第１実績値と第２実績値とは、例えば、計測電力情報から特定される。調整値更新部１１３の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

ここで、調整値決定部１０７は、第１気象関連用語を含む文字列を示す文字列データが取得された回数と、調整値情報により第１気象関連用語に対応付けられた確信度と、の乗算値が予め定められた閾値を超える場合、第１調整値を調整値として決定する。

確信度更新部１１４は、第１実績値と第２実績値とに基づいて、調整値情報により第１気象関連用語に対応付けられる確信度を更新する。確信度更新部１１４は、例えば、第１実績値のばらつきが小さい程高い確信度になるように確信度を更新する。確信度更新部１１４の機能は、例えば、プロセッサ１１の機能により実現される。

次に、図１３に示すフローチャートを参照して、消費電力推定装置１２０が実行する調整値決定処理について説明する。

まず、プロセッサ１１は、抽出した用語の中から気象関連用語を選択する（ステップＳ４０１）。プロセッサ１１は、ステップＳ４０１の処理を完了すると、気象関連用語に対応する時刻関連用語があるか否かを判別する（ステップＳ４０２）。プロセッサ１１は、気象関連用語に対応する時刻関連用語がないと判別すると（ステップＳ４０２：ＮＯ）、ステップＳ４０１に処理を戻す。

プロセッサ１１は、気象関連用語に対応する時刻関連用語があると判別すると（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、気象関連用語に対応する地域関連用語があるか否かを判別する（ステップＳ４０３）。プロセッサ１１は、気象関連用語に対応する地域関連用語がないと判別すると（ステップＳ４０３：ＮＯ）、ステップＳ４０１に処理を戻す。

プロセッサ１１は、気象関連用語に対応する地域関連用語があると判別すると（ステップＳ４０３：ＹＥＳ）、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域であるか否かを判別する（ステップＳ４０４）。プロセッサ１１は、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域でないと判別すると（ステップＳ４０４：ＮＯ）、ステップＳ４０１に処理を戻す。

プロセッサ１１は、地域関連用語が示す地域が空調機の設置地域であると判別すると（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）、カウント値をインクリメントする（ステップＳ４０５）。このカウント値は、例えば、気象関連用語と時刻関連用語と地域関連用語との組み合わせ毎に用意されるカウンタによりカウントされるカウント値である。このカウント値は、例えば、フラッシュメモリ１２に記憶される。プロセッサ１１は、ステップＳ４０５の処理を完了すると、カウント値と確信度との積が閾値以上であるか否かを判別する（ステップＳ４０６）。この閾値は、例えば、１である。

プロセッサ１１は、カウント値と確信度との積が閾値以上であると判別すると（ステップＳ４０６：ＹＥＳ）、調整値を決定する（ステップＳ４０７）。プロセッサ１１は、カウント値と確信度との積が閾値以上でないと判別した場合（ステップＳ４０６：ＮＯ）、又は、ステップＳ４０７の処理を完了した場合、未選択の気象関連用語があるか否かを判別する（ステップＳ４０８）。プロセッサ１１は、未選択の気象関連用語があると判別すると（ステップＳ４０８：ＹＥＳ）、ステップＳ４０１に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、未選択の気象関連用語がないと判別すると（ステップＳ４０８：ＮＯ）、調整値決定処理を完了する。

次に、図１４に示すフローチャートを参照して、消費電力推定装置１２０が実行する更新処理について説明する。更新処理は、基本的に、調整値情報により示される調整値と、調整値情報により示される確信度とを、更新する処理である。更新処理は、例えば、予め定められた時間が経過する毎に、実行される。この時間は、例えば、１ヶ月である。

まず、プロセッサ１１は、用語情報により示される気象関連用語を選択する（ステップＳ５０１）。プロセッサ１１は、ステップＳ５０１の処理を完了すると、用語非出現時の消費電力の実績値を収集する（ステップＳ５０２）。プロセッサ１１は、ステップＳ５０２の処理を完了すると、用語非出現時の消費電力の平均値を算出する（ステップＳ５０３）。プロセッサ１１は、ステップＳ５０３の処理を完了すると、用語出現時の消費電力の実績値を収集する（ステップＳ５０４）。プロセッサ１１は、ステップＳ５０４の処理を完了すると、用語出現時の消費電力の平均値を算出する（ステップＳ５０５）。

プロセッサ１１は、ステップＳ５０５の処理を完了すると、用語非出現時の消費電力の平均値と用語出現時の消費電力の平均値との差を新たな調整値として設定する（ステップＳ５０６）。プロセッサ１１は、ステップＳ５０６の処理を完了すると、用語出現時の消費電力の標準偏差を算出する（ステップＳ５０７）。プロセッサ１１は、ステップＳ５０７の処理を完了すると、標準偏差に基づく確信度を新たな確信度として設定する（ステップＳ５０８）。

図１５を参照して、用語出現時の消費電力の分布について説明する。図１５において、用語非出現時の消費電力の平均値の位置を０として示している。点Ｐ１、点Ｐ２、点Ｐ３、点Ｐ４、点Ｐ５、及び、点Ｐ６は、用語出現時における６つの消費電力を示す点である。点Ｓ１は、この６つの消費電力の平均値を示す点である。０から点Ｓ１までの距離が調整値に対応する。点Ｓ１が０よりも右側にある場合、つまり、用語出現時の消費電力の平均値が用語非出現時の消費電力の平均値よりも大きい場合、調整特性が＋に設定される。一方、点Ｓ１が０よりも左側にある場合、つまり、用語出現時の消費電力の平均値が用語非出現時の消費電力の平均値よりも小さい場合、調整特性が−に設定される。

また、枠Ｓ２は、用語出現時における６つの消費電力のばらつき具合を示している。枠Ｓ２が横方向に長いほど、用語出現時の消費電力のばらつきが大きく、用語出現時の消費電力の分散及び標準偏差が大きいことを意味する。ここで、確信度は、図１６に示すように、用語出現時の消費電力の標準偏差と用語出現時の消費電力の平均値とに基づいて、６つの値に設定される。図１６に示すように、平均値に対する標準偏差が小さいほど、高い確信度が設定される。つまり、用語出現時の消費電力のばらつきが少ないほど、高い確信度が設定される。

プロセッサ１１は、ステップＳ５０８の処理を完了すると、未選択の気象関連用語があるか否かを判別する（ステップＳ５０９）。プロセッサ１１は、未選択の気象関連用語があると判別すると（ステップＳ５０９：ＹＥＳ）、ステップＳ５０１に処理を戻す。一方、プロセッサ１１は、未選択の気象関連用語がないと判別すると（ステップＳ５０９：ＹＥＳ）、更新処理を完了する。

本実施形態では、気象関連用語に対応付けられた確信度と気象関連用語の出現回数とに基づいて、気象関連用語に対応付けられた調整値で調整されるか否かが決定される。従って、本実施形態によれば、適切に、消費電力の推定値を調整することが期待できる。

また、本実施形態では、用語出現時における消費電力の実績値と用語非出現時における消費電力の実績値とに基づいて、気象関連用語に対応付けられる調整値及び確信度が更新される。従って、本実施形態によれば、更に適切に、消費電力の推定値を調整することが期待できる。

（変形例）
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能である。

本発明において、上記実施形態において説明した構成、機能、動作のどの部分を採用するのかは任意である。また、本発明において、上述した構成、機能、動作のほか、更なる構成、機能、動作が採用されてもよい。また、上記実施形態において説明した構成、機能、動作は、自由に組み合わせることができる。

例えば、実施形態１では、消費電力推定装置１００が空調システム１０００に含まれる例について説明した。消費電力推定装置１００は空調システム１０００に含まれていなくてもよい。また、消費電力推定装置１００は、空調制御装置２００に組み込まれていてもよい。また、第１サーバ５１０、第２サーバ５２０、室内機３２０、又は、室内機３３０の個数は、実施形態１で示した例に限定されないことは勿論である。

実施形態１では、推定電力量が目標電力量を超過する場合、超過電力が最も大きい時刻から順に消費電力量が削減されるように空調スケジュールが調整される例について説明した。本発明において、空調スケジュールを調整する手法はこの例に限定されない。例えば、ユーザの快適性が考慮されて、空調スケジュールが調整されてもよい。

例えば、スケジュール調整部２０２は、複数の個別期間のうち消費電力の削減量に対する快適性の低下率が低い個別期間から順に消費電力が低減されるように、空調スケジュールを調整することが好適である。なお、この快適性の低下率を個別期間毎に示す情報が、予め定めフラッシュメモリ２２に記憶されていることが好適である。この情報は、例えば、タッチスクリーン１３に対するユーザ操作に基づいて生成されてもよい。

あるいは、スケジュール調整部２０２は、複数の空調機により空調される複数の空間のうち、空調実行時における温度変化の応答性が低い空間から順に消費電力が低減されるように、空調スケジュールを調整することが好適である。応答性が低い空間は、例えば、店舗内のように人の入れ替わりが激しい空間である。一方、応答性が高い空間は、例えば、オフィス内の空間のように、人の移動が少ない空間である。なお、この応答性を空間毎に示す情報が、予め定めフラッシュメモリ２２に記憶されていることが好適である。この情報は、例えば、タッチスクリーン１３に対するユーザ操作に基づいて生成されてもよい。なお、この場合、複数の空間のそれぞれを実行する複数の空調機が存在することが前提である。

実施形態１では、調整対象時刻が、文字列データにより示される文字列に含まれる時刻関連用語により特定される例について説明した。調整対象時刻は、時刻関連用語以外の情報により特定されてもよい。例えば、文字列データがアップデートされた時刻が特定可能である場合、この時刻から調整対象時刻が特定されてもよい。同様に、調整対象地域は、地域関連用語以外の情報により特定されてもよい。例えば、文字列データのアップデート元の地域が特定可能である場合、この地域から調整対象地域が特定されてもよい。

実施形態２では、確信度が更新される例について説明した。確信度は、更新されなくてもよい。また、用語情報、調整値情報、時刻情報、地域情報、消費電力情報、又は、スケジュール情報は、適宜、更新されてもよい。

本発明に係る消費電力推定装置１００、消費電力推定装置１２０、又は、空調制御装置２００の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータや情報端末装置に適用することで、当該パーソナルコンピュータ等を本発明に係る消費電力推定装置１００、消費電力推定装置１２０、又は、空調制御装置２００として機能させることも可能である。また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネットなどの通信ネットワークを介して配布してもよい。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

本発明は、空調システムに適用可能である。

１１，２１ プロセッサ、１２，２２ フラッシュメモリ、１３ タッチスクリーン、１４，２３ 第１通信インターフェース、１５，２４ 第２通信インターフェース、１００，１２０ 消費電力推定装置、１０１ 第１データ取得部、１０２ 第２データ取得部、１０３ 消費電力推定部、１０４ 消費電力情報記憶部、１０５ 用語抽出部、１０６ 用語情報記憶部、１０７ 調整値決定部、１０８ 調整値情報記憶部、１０９ 時刻情報記憶部、１１０ 地域情報記憶部、１１１ 消費電力調整部、１１２ 計測電力情報記憶部、１１３ 調整値更新部、１１４ 確信度更新部、２００ 空調制御装置、２０１ スケジュール情報記憶部、２０２ スケジュール調整部、２０３ 空調制御部、３１０ 室外機、３２０，３３０ 室内機、４００ 電力計測装置、５１０ 第１サーバ、５２０ 第２サーバ、６１０，６２０ 通信ネットワーク、１０００ 空調システム

Claims (10)

1. 第１サーバから気象予報を示す気象予報データを取得する第１データ取得手段と、
   第２サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得する第２データ取得手段と、
   前記気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する消費電力推定手段と、
   前記文字列データに基づいて、前記消費電力に対する調整値を決定する調整値決定手段と、
   前記消費電力を前記調整値で調整する消費電力調整手段と、を備える、
   消費電力推定装置。
2. 前記気象関連用語と前記調整値との対応関係を示す調整値情報を記憶する調整値情報記憶手段を更に備え、
   前記調整値決定手段は、前記文字列に前記気象関連用語である第１気象関連用語が含まれる場合、前記調整値情報により前記第１気象関連用語に対応付けられた調整値である第１調整値を前記調整値として決定する、
   請求項１に記載の消費電力推定装置。
3. 時刻に関連する時刻関連用語と時刻との対応関係を示す時刻情報を記憶する時刻情報記憶手段を更に備え、
   前記調整値決定手段は、前記文字列に前記時刻関連用語である第１時刻関連用語が含まれ、前記文字列内において前記第１気象関連用語と前記第１時刻関連用語とが予め定められた関係にある場合、前記時刻情報により前記第１時刻関連用語に対応付けられた時刻を前記第１調整値で調整される時刻として決定する、
   請求項２に記載の消費電力推定装置。
4. 地域に関連する地域関連用語と地域との対応関係を示す地域情報を記憶する地域情報記憶手段を更に備え、
   前記調整値決定手段は、前記文字列に前記地域関連用語である第１地域関連用語が含まれ、前記文字列内において前記第１気象関連用語と前記第１地域関連用語とが予め定められた関係にあり、前記地域情報により前記第１地域関連用語に対応付けられた地域に前記空調機が配置されている場合、前記第１調整値を前記調整値として決定する、
   請求項２又は３に記載の消費電力推定装置。
5. 前記文字列に前記第１気象関連用語が含まれる場合における消費電力の実績値と、前記文字列に前記第１気象関連用語が含まれない場合における消費電力の実績値と、に基づいて、前記調整値情報により前記第１気象関連用語に対応付けられる調整値を更新する調整値更新手段を更に備える、
   請求項２から４のいずれか１項に記載の消費電力推定装置。
6. 前記調整値情報は、前記気象関連用語と前記調整値と確信度との対応関係を示す情報であり、
   前記調整値決定手段は、前記第１気象関連用語を含む文字列を示す文字列データが取得された回数と、前記調整値情報により前記第１気象関連用語に対応付けられた確信度と、の乗算値が予め定められた閾値を超える場合、前記第１調整値を前記調整値として決定する、
   請求項２から５のいずれか１項に記載の消費電力推定装置。
7. 前記文字列に前記第１気象関連用語が含まれる場合における消費電力の実績値と、前記文字列に前記第１気象関連用語が含まれない場合における消費電力の実績値と、に基づいて、前記調整値情報により前記第１気象関連用語に対応付けられる確信度を更新する確信度更新手段を更に備える、
   請求項６に記載の消費電力推定装置。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の消費電力推定装置と空調制御装置と前記空調機とを備える空調システムであって、
   前記消費電力推定手段は、前記気象予報データと予め定められた期間の空調スケジュールとに基づいて、前記期間に含まれる複数の個別期間のそれぞれにおける消費電力を推定し、
   前記調整値決定手段は、前記文字列データに基づいて、前記複数の個別期間のそれぞれに対する調整値を決定し、
   前記消費電力調整手段は、前記複数の個別期間のそれぞれにおける消費電力を、前記複数の個別期間のそれぞれに対する調整値で調整し、前記期間における推定電力量を求め、
   前記空調制御装置は、
   前記推定電力量が予め定められた目標電力量を超える場合、前記推定電力量が前記目標電力量を超えないように、前記空調スケジュールを調整するスケジュール調整手段と、
   前記スケジュール調整手段により調整された前記空調スケジュールに従って、前記空調機を制御する空調制御手段と、を備える、
   空調システム。
9. 第１サーバから気象予報を示す気象予報データを取得し、
   第２サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得し、
   前記気象予報データと前記文字列データとに基づいて、空調機の消費電力を推定する、
   消費電力推定方法。
10. コンピュータを、
    第１サーバから気象予報を示す気象予報データを取得する第１データ取得手段、
    第２サーバから気象に関連する気象関連用語を含む文字列を示す文字列データを取得する第２データ取得手段、
    前記気象予報データに基づいて、空調機の消費電力を推定する消費電力推定手段、
    前記文字列データに基づいて、前記消費電力に対する調整値を決定する調整値決定手段、
    前記消費電力を前記調整値で調整する消費電力調整手段、として機能させる、
    プログラム。

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