WO2013002155A1 - 行動推奨装置、行動推奨システム、行動推奨方法およびプログラム - Google Patents

行動推奨装置、行動推奨システム、行動推奨方法およびプログラム Download PDF

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WO2013002155A1
WO2013002155A1 PCT/JP2012/066086 JP2012066086W WO2013002155A1 WO 2013002155 A1 WO2013002155 A1 WO 2013002155A1 JP 2012066086 W JP2012066086 W JP 2012066086W WO 2013002155 A1 WO2013002155 A1 WO 2013002155A1
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WO
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action
power
information
prediction
period
Prior art date
Application number
PCT/JP2012/066086
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English (en)
French (fr)
Inventor
理恵 田仲
土井　伸一
琢 小西
板谷　聡子
直生 吉永
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management

Definitions

  • the present invention relates to an action recommendation device, an action recommendation system, an action recommendation method, and a program that recommend an action to a user.
  • Patent Document 1 A technology for recommending to users a behavior presumed to be appropriate according to the situation is known.
  • a user inputs an action plan to be practiced in advance and writes an execution result in a diary. Then, it receives comments about actions from other users who have seen the diary and displays them.
  • Patent Document 2 discloses a system that estimates the influence of a set schedule on the health of the user and provides advice according to the estimation result.
  • Patent Document 3 discloses an electronic computer that calculates a social network structure model that takes into account the influence of communication on a social network on consumer consumption behavior. The user can select an appropriate action based on the calculated model.
  • Patent Document 4 discloses a behavior prediction system that predicts a user's next behavior (movement destination, etc.) from the user's behavior history. Patent Document 4 refers to recommending a store or a product to the user based on the predicted behavior.
  • the status of the entire group and the current information of other members whose registration information is similar to the user are extracted from a database of groups having a common purpose such as diet. And the action according to the objective is accelerated
  • JP 2008-217621 A Japanese Patent Laid-Open No. 10-305016 JP 2009-116844 A JP 2010-146276 A JP 2010-204883 A
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and provides an action recommendation device, an action recommendation system, an action recommendation method, and a program that can effectively recommend an action to a user who is highly interested in efficient use of electric power.
  • the purpose is to provide.
  • the action recommendation device is: A remaining amount acquisition means for acquiring a remaining amount of electric power of a storage battery that stores electric power supplied from the power generation device; Prediction acquisition means for acquiring prediction information relating to the amount of power supplied from the power generation device to the storage battery in a predetermined prediction period; Storage means for storing an action list that records user actions and information related to power consumption by the actions in association with each other; From the action list, a combination of actions in which information related to power consumption in the previous period conforms to a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power level is a recommended action in the prediction period and a period before the prediction period.
  • the action recommendation system is: A power generator for supplying the generated power to the storage battery; A storage battery for storing electric power supplied from the power generation device; Remaining amount acquisition means for acquiring the remaining amount of power of the storage battery; Prediction acquisition means for acquiring prediction information relating to the amount of power supplied from the power generation device to the storage battery in a predetermined prediction period; Storage means for storing an action list that records user actions and information related to power consumption by the actions in association with each other; From the behavior list, a combination of behaviors in which information relating to power consumption in the previous period conforms to a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power level is a recommended behavior in the prediction period and a period before the prediction period. Extraction means to extract as, Generating means for generating recommended information including a combination of actions extracted by the extracting means; Output means for outputting the recommended information generated by the generating means; An action recommendation device including: It is characterized by providing.
  • the behavior recommendation method is: An action recommendation method for recommending an action to a user, Obtaining the remaining power of the storage battery that stores the power supplied from the power generation device; and Obtaining prediction information relating to the amount of power supplied from the power generation device to the storage battery in a predetermined prediction period; Acquiring an action list that records user actions and information related to power consumption by the actions in association with each other; From the action list, a combination of actions in which information related to power consumption in the previous period conforms to a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power level is a recommended action in the prediction period and a period before the prediction period. Extracting as Generating recommended information including the extracted action combination; Outputting the generated recommendation information; It is characterized by providing.
  • a program provides a computer, Remaining amount acquisition means for acquiring the remaining amount of power of the storage battery that stores the power supplied from the power generation device; Prediction acquisition means for acquiring prediction information relating to the amount of power supplied from the power generation device to the storage battery in a predetermined prediction period; Storage means for storing an action list that records user actions and information related to power consumption by the actions in association with each other; From the action list, a combination of actions in which information related to power consumption in the previous period conforms to a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power level is a recommended action in the prediction period and a period before the prediction period.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of an action recommendation device according to Embodiment 1.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of prediction information, a remaining power value, and an action list according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a flowchart showing action recommendation processing in the first embodiment. It is a block diagram which shows the function structural example of the action recommendation apparatus which concerns on Embodiment 2 of this invention. It is a figure which shows the example of the prediction information in Embodiment 2, the value of electric power remaining amount, and an action list. 10 is a flowchart showing action recommendation processing in the second embodiment.
  • the behavior recommendation system 100 includes a behavior recommendation device 1, a storage battery 2, and a power generation device 3.
  • the power generator 3 is a private power generator such as a small wind generator or a small gasoline generator.
  • the power generation device 3 is a solar panel attached to the roof of the user's house. The power generation device 3 supplies the generated power to the storage battery 2.
  • the storage battery 2 is composed of a lithium ion battery, a lead storage battery, a fuel cell, or the like, and stores electric power supplied from the power generation device 3. Further, the storage battery 2 includes a fuel gauge for measuring the remaining power. In the present embodiment, it is assumed that the storage battery 2 includes a storage battery mounted on an electric vehicle in addition to what is installed in the user's home as shown in FIG.
  • the behavior recommendation device 1 includes a prediction information acquisition unit 11, a remaining power acquisition unit 12, an action list storage unit 13, a recommended information generation unit 14, and a display unit 15.
  • the behavior recommendation device 1 includes a LAN (Local Area Network) device, a modem, and the like, and can perform data communication with the outside via the Internet.
  • the behavior recommendation device 1 is further connected to the storage battery 2 and acquires information indicating the remaining power from the fuel gauge of the storage battery 2.
  • the prediction information acquisition unit 11 acquires information for predicting the power supplied to the storage battery 2 from the outside in a predetermined period in the future (prediction period, for example, from 0:00 to 24:00 tomorrow).
  • the prediction information acquisition unit 11 acquires, as prediction information, information on a weather forecast (a region of the power generation device 3 during the prediction period) as illustrated in FIG.
  • the prediction information in FIG. 3A indicates that the weather in the prediction period in the region where the user's house is located (the region where the power generation device 3 is located) is predicted to be sunny.
  • the weather forecast as the prediction information is not limited to tomorrow's weather forecast, but may be a time unit weather forecast or a weekly unit weather forecast.
  • the prediction information acquisition unit 11 previously holds a correspondence list that stores the contents of possible prediction information and the amount of power generation in association with each other as shown in FIG. Then, using the correspondence list, information indicating the amount of power generation of the power generation device 3 in the prediction period is obtained from the acquired prediction information. Then, the acquired predicted power generation amount is transmitted to the recommended information generation unit 14.
  • the remaining power acquisition unit 12 acquires the value of the remaining power from the remaining amount meter of the storage battery 2 and transmits it to the recommended information generation unit 14. For example, as shown in FIG. 3C, the remaining amount of power acquired by the remaining amount of power acquisition unit 12 from the remaining amount of the storage battery 2 is a value of the remaining amount of power (2.00 kWh) and a fully charged state (10. 00 kWh) and the remaining capacity (8.00 kWh) information.
  • the action list storage unit 13 stores an action list that is a list of actions that the user can take in a prediction period and a period preceding the prediction period (pre-prediction period).
  • the action list may be input to the action recommendation device 1 by the user or may be acquired from the outside.
  • the action list is a list that defines whether or not power is consumed for each action that the user can take in the prediction period and the period before prediction.
  • the action list includes an action identifier “ID”, text information “action” indicating the content of the action, and “consumption” indicating whether or not the action consumes power as shown in FIG.
  • the presence / absence is stored in association with each other. “ ⁇ ” in the “Consumption presence / absence” column indicates that power is consumed, and “x” indicates that power is not consumed. For example, the action of commuting with an electric vehicle whose “ID” is 1 consumes power.
  • the recommended information generation unit 14 converts the predicted power generation amount acquired by the prediction information acquisition unit 11 and the value of the remaining power level of the storage battery 2 acquired by the remaining power amount acquisition unit 12 from the behavior list stored in the behavior list storage unit 13.
  • a combination of the behavior in the prediction period and the behavior in the pre-prediction period that conforms to a predetermined evaluation criterion based on the base is extracted.
  • the predetermined evaluation standard is, for example, maximizing the amount of electricity stored after the end of the prediction period.
  • a predetermined evaluation criterion and a combination extraction method will be described later.
  • the recommended information generation unit 14 generates recommended information that recommends executing the extracted combination of actions as actions to be taken in the pre-prediction period and the prediction period, and sends the recommended information to the display unit 15.
  • the recommended information may be a document generated by inserting the extracted combination into a predetermined recommended template, or may be a schedule table in which the extracted combination is highlighted. Or it may be voice information.
  • the display unit 15 includes a display device such as a liquid crystal display or an organic EL (Electro Luminescence) display, and displays the recommended information received from the recommended information generation unit 14.
  • the display unit 15 is configured by a speaker that outputs sound.
  • the recommended information generation unit 14 may transmit the generated recommended information to other terminals that can be browsed by the user, such as a mobile terminal possessed by the user, and display the information.
  • the action recommendation device 1 starts the process shown in FIG. 4 (behavior recommendation process 1) when the power is turned on (or when the user performs an operation for displaying information recommending an action).
  • the prediction information acquisition unit 11 of the behavior recommendation device 1 acquires prediction information (weather forecast for the prediction period in the region where the user's house is located) via the Internet as shown in FIG. (Step S11).
  • the electric power remaining amount acquisition part 12 acquires the value of electric power remaining amount like FIG.3 (c) from the fuel cell of the storage battery 2 (step S12).
  • the prediction information acquisition unit 11 predicts whether the amount of power generation in the prediction period is large based on the acquired weather forecast (step S13).
  • information relating to the power generation amount of the power generation device 3 that matches the content of the acquired weather forecast is acquired from the correspondence list shown in FIG. For example, if the prediction information is “sunny”, extract the row where “forecast information” in the corresponding list is “sunny”, acquire “large” in the item “power generation” of the extracted row, It is assumed to be power generation forecast information. That is, the amount of power generation is predicted to be large. Similarly, if the weather forecast for tomorrow is “rainy” or “cloudy”, the power generation amount is predicted to be small.
  • step S13 When it is predicted that the amount of power generation is small (step S13; NO), the process proceeds to step S19.
  • the recommended information generation unit 14 determines whether the generated power can be stored in the storage battery 2. Specifically, it is determined whether or not the value of the remaining power acquired by the remaining power acquisition unit 12 is greater than a predetermined threshold (step S14).
  • the threshold value may be a value set at the time of factory shipment or a value specified by the user. For example, if the threshold is 5.00 kWh and there is a remaining power of 2.00 kWh as shown in FIG. 3B, it is determined that the value of the remaining power is equal to or less than a predetermined value.
  • the threshold is not limited to this, and may be “0”.
  • step S14 If the value of the remaining power is equal to or less than the predetermined value (step S14; NO), the process proceeds to step S19. On the other hand, if the value of the remaining power is larger than the predetermined value (step S14; YES), it is necessary to secure a capacity for storing the power generated in the prediction period for efficient use of power. . Therefore, the recommended information generation unit 14 extracts an action that consumes power as a recommended action for the pre-prediction period from the action list stored in the action list storage unit 13 (step S15). In the behavior list of FIG. 3D, the behaviors of “ID” 1, 3, 4, 5, 7, and 10 whose “consumption presence / absence” item is “ ⁇ ” are extracted.
  • the recommended information generation unit 14 extracts one or more actions as actions in the pre-prediction period. At this time, if there is no action in the action list that matches a predetermined evaluation criterion (here, action that consumes power), the recommended information generation unit 14 generates recommended information for displaying an error, and the display unit 15 may be displayed.
  • a predetermined evaluation criterion here, action that consumes power
  • the recommendation information generation part 14 extracts the action accumulate
  • the action of storing electricity means an action in which power consumption is smaller than the amount of power generation.
  • the condition includes that the storage battery 2 can be used. For example, when the storage battery 2 is mounted on an electric vehicle, if the electric vehicle is used, the electric power generated by the power generation device 3 cannot be stored in the storage battery 2, so the electric vehicle is connected to the storage battery 2 during the action period. Is included in the condition. In this case, from the action list of FIG.
  • the action “existence of consumption” is “x” and the action not using the electric vehicle (actions of “ID” 2, 6, 8, 9) is extracted.
  • the recommended information generation unit 14 extracts one or more actions as the actions in the prediction period. At this time, if there is no action that matches a predetermined evaluation criterion (here, an action to store electricity) in the action list, the recommended information generation unit 14 generates recommended information for displaying an error, and the display unit 15 It may be displayed.
  • the recommended information generation unit 14 generates recommended information for displaying a combination of the extracted behavior during the prediction period (behavior for storing electricity) and the behavior during the pre-prediction period (behavior that consumes power) (step S17).
  • the recommended information generation unit 14 displays the recommended information on the display unit 15 (step S18).
  • the prediction information acquisition unit 11 determines whether or not the prediction period has elapsed (step S19). If the prediction period has not elapsed (step S19; NO), step S19 is repeated. On the other hand, when the prediction period elapses (step S19; YES), the process returns to step S11 for the next prediction period, and steps S11 to S19 are repeated.
  • an action with high electric utilization efficiency is ensured that the free capacity of the storage battery 2 is ensured during the prediction first period, and electricity storage is executed during the prediction period. Can be recommended to the user. If the user performs such an action, a sufficient amount of power can be stored in the storage battery after the prediction period ends, and this can be used during a period when the power generation amount of the power generation device 3 is small. As a result, power utilization efficiency is improved.
  • the behavior recommendation system 100 according to the first embodiment can effectively recommend a behavior to a user who is highly interested in the efficient use of behavioral power. The user can improve the power efficiency only by performing the recommended action without confirming the current power storage amount or the future power generation amount. That is, there is no burden on the execution of actions with high power efficiency.
  • the power generation device 3 is a solar panel and the next day is fine, it is predicted that the amount of power generation is large.
  • the power generation amount on a sunny day (next day) is effectively stored in the storage battery 2.
  • the behavior recommendation device 1 a includes a request acquisition unit 16 and a determination unit 17 in addition to the configuration of the behavior recommendation device 1 according to the first embodiment.
  • the request acquisition unit 16 acquires a request regarding the user's power usage.
  • the user's request for power use is a requested period when the user uses both the power stored in the storage battery 2 and the power purchased from the power company (hereinafter referred to as the request period).
  • the request period There are demands such as the upper limit of the amount of power purchased from other power companies, the sale of a predetermined amount of power to the power company, and the ratio of the power generated by the power generator 3 to a certain amount of power consumption. May be included.
  • the request acquisition unit 16 sends the acquired request to the determination unit 17.
  • the recommended information generation unit 14 is based on the prediction information acquired by the prediction information acquisition unit 11 and the value of the remaining power level of the storage battery 2 acquired by the remaining power level acquisition unit 12 from the behavior list stored in the behavior list storage unit 13. A combination of the behavior in the prediction period and the behavior in the pre-prediction period that meets a predetermined evaluation criterion is extracted.
  • conforming to a predetermined evaluation standard means that the generated power of the power generation device 3 is effectively used or accumulated and the requirement is satisfied.
  • the recommended information generation unit 14 generates recommended information for displaying a combination of the extracted behavior in the prediction period and the behavior in the pre-prediction period, and sends it to the display unit 15.
  • the determination unit 17 is connected to a power meter provided in the home distribution board or a storage meter of the storage battery 2, and the user's power usage status includes the amount of power used and the amount of power used within the requested period, the amount of power sold to the power company, etc. Receive information. Or it connects with an electric power company through the internet, and receives the information about a user's electric power utilization. When the request period elapses, the determination unit 17 acquires data indicating the power usage record of the user in the request period, and determines whether the request acquired by the request acquisition unit 16 is satisfied based on the data. If it is determined that the request is not satisfied, the determination unit 17 sends information indicating that the request is not satisfied to the recommended information generation unit 14.
  • the recommended information generation unit 14 that has received the information indicating that the request has not been satisfied generates attention information that alerts the user that the request has not been satisfied, and causes the display unit 15 to display the attention information.
  • the attention information is, for example, a message such as “the amount of power purchased today exceeds the limit”.
  • the prediction information acquisition unit 11 acquires prediction information including information (sunshine hours) for predicting the power generation amount during the request period as shown in FIG.
  • the sunshine duration of the request period (tomorrow) in the area where the user's house is located is predicted to be 5.0 hours.
  • the prediction information acquisition part 11 calculates
  • the predicted value can be obtained, for example, by multiplying the sunshine time by a predetermined numerical value.
  • the remaining power acquisition unit 12 acquires information indicating the remaining power as shown in FIG. 6B from the remaining amount of the storage battery 2.
  • the value of the remaining electric power is 5.00 kWh, which indicates that 5.00 kWh of electric power remains in the 10.00 kWh storage battery 2 in a fully charged state.
  • the action list storage unit 13 records an action list as shown in FIG.
  • the action list includes an “ID” that identifies an action, an “action” that indicates the content of the action, and an “action power consumption” that indicates the amount of power consumed by performing the action.
  • “Required time” indicating the required time for the action.
  • the action of commuting with an electric vehicle with ID: 1 takes 10 hours to go to work and return home, and consumes 0.8 kWh of power.
  • “Behavior power consumption” may be measured when the user actually performs the action, or may be a general value.
  • the behavior recommendation device 1a starts the processing (behavior recommendation processing 2) shown in FIG. 7 when an operation for acquiring a request regarding the user's power usage or displaying information for recommending the behavior by the user is executed.
  • the request acquisition unit 16 first acquires a request regarding the user's power usage (step S31).
  • the prediction information acquisition part 11 acquires prediction information. Specifically, the weather forecast for the requested period in the area where the user's house is located is acquired via the Internet (step S32).
  • a standard power generation amount for example, 1.56 kWh
  • the remaining power acquisition unit 12 acquires the remaining power from the fuel cell 2 (step S34). Then, the recommended information generation unit 14 determines whether or not the value of the remaining power is larger than the threshold value X (step S35).
  • the threshold value X the value of the maximum amount of power stored in the storage battery 2 ⁇ the value of the power generation amount during the prediction period.
  • the recommended information generation unit 14 consumes the power exceeding the threshold value X from the behavior list stored in the behavior list storage unit 13. Action that can be executed during the first half of the request is extracted as the action of the pre-request period (step S36).
  • the action that can be executed in the pre-request period is an action that requires a shorter time than the pre-request period.
  • the remaining power of the storage battery 2 is 5.00 kWh as shown in FIG. 6B
  • the remaining power 5.00 kWh> X the maximum stored power 10 kWh of the storage battery 2 ⁇ the generated power 7.80 kWh in the prediction period
  • the recommended information generation unit 14 extracts, from the behavior list stored in the behavior list storage unit 13, the behavior that can be stored and fulfills the request and that can be executed in the request period as the behavior of the prediction period (step S ⁇ b> 1). S37). For example, when the request acquired by the request acquisition unit 16 is a request from the electric power company to “suppress the amount of power purchased tomorrow to 10.00 kWh”, the recommended information generation unit 14 displays the request information shown in FIG. ) That uses a purchased power amount that can be executed in one day and that has a total behavioral power consumption amount of 10.00 kWh or less is extracted from the behavior list shown in FIG. The amount of electric power purchased can be stopped by the following formula (1), for example.
  • Purchased power amount Behavioral power consumption amount-Expected power storage amount at start of request period + Expected power generation amount in request period (1)
  • the estimated power storage amount can be the current power storage amount ⁇ the power consumption amount by the recommended action in the period before the request.
  • an action is extracted in which the amount of power purchased by the formula (1) is smaller than the requested amount.
  • the extraction condition includes not using the electric vehicle.
  • an action may be extracted so that the possible power sale amount (remaining power storage amount after the end of the request period) is larger than the request.
  • the recommended information generation unit 14 is an action that does not consume power from the action list stored in the action list storage unit 13, and the period before request Actions that can be executed are extracted as actions in the pre-request period (step S38).
  • the recommended information generation unit 14 extracts, from the behavior list stored in the behavior list storage unit 13, the behavior that can be stored and fulfills the request and that can be executed in the prediction period as the behavior in the prediction period (step S ⁇ b> 39). ).
  • the recommended information generation unit 14 generates recommended information that displays a combination of the extracted action in the pre-request period and the action in the request period (step S40). Then, the recommended information generation unit 14 displays the recommended information on the display unit 15 (step S41).
  • the prediction information acquisition unit 11 determines whether or not the prediction period has elapsed (step S42). When the prediction period elapses (step S42; YES), the process returns to step S31, and steps S31 to S42 are repeated. When the prediction period has not elapsed (step S42; NO), the determination unit 17 determines whether or not the request period has elapsed (step S43).
  • step S43 If the request period has not elapsed (step S43; NO), the process returns to step S42 and repeats step S42 and step S43.
  • step S43; YES the determination unit 17 acquires data indicating the user's power usage record (step S44), and determines whether the request is satisfied based on the data (step S44). S45).
  • the determination unit 17 Data indicating the amount of electric power purchased per day from the company is acquired, and whether or not the request is satisfied is determined based on whether or not it exceeds 10.00 kWh.
  • step S45; YES If it is determined that the request is satisfied (step S45; YES), the process is terminated. If it is determined that the request is not satisfied (step S45; NO), the determination unit 17 sends information indicating that the request is not satisfied to the recommended information generation unit 14.
  • the recommended information generating unit 14 that has received the information indicating that the request has not been satisfied generates attention information that alerts the user that the request has not been satisfied (step S46).
  • the recommended information generation unit 14 displays the caution information on the display unit 15 (step S47), and ends the process.
  • the attention information is, for example, a message “The amount of power purchased today has exceeded 10.00 kWh.”
  • the request acquisition unit 16 may acquire the scheduled power outage schedule information in the area where the user's house is located as a request.
  • the recommended information generation unit 14 may interpret the planned power outage schedule information as a request that “the amount of power to be purchased is 0.00 kW during the planned power outage period”.
  • the recommended information generation unit 14 interprets the planned power outage schedule information as a request to “store the minimum power consumption amount in the planned power outage period in the storage battery 2 before the planned power outage starts”.
  • the minimum power consumption is, for example, the power consumption necessary for living such as a refrigerator, an air conditioner with a recommended set temperature, and a room light at night.
  • the behavior recommendation device 1a does not include the determination unit 17, and the recommended information generation unit 14 only displays the recommended information for displaying the extracted combination of the behavior in the pre-prediction period and the behavior in the prediction period on the display unit 15.
  • the request information is not limited to a request from an electric power company, but may be a request from a government organization such as a country / region or a user's own request.
  • the behavior recommendation system of the second embodiment as an additional condition, it is possible to recommend to the user an action that satisfies a request regarding the use of electric power issued by an electric power company or the like. Therefore, when the user performs an action that satisfies the request, it is only necessary to execute the recommended action, so there is no burden.
  • the request is schedule information of a planned power outage
  • an action of storing electricity as an action in the period before prediction is recommended, and only the amount of power generated by the power generation device 3 and the remaining power of the storage battery 2 in the period of the planned power outage
  • This effect can be applied to other than homes, such as the effective use of power in situations where power supply is not allowed to be interrupted by selecting the timing of performing events that require power (such as large-scale surgery) in hospitals, etc. Applicable.
  • the behavior recommendation device 1b includes a user information storage unit 18 and an input unit 19 in addition to the configuration of the behavior recommendation device 1 of the first embodiment.
  • the user information storage unit 18 stores user information indicating the behavior behavior of the user.
  • the user information may be input by the user to the behavior recommendation device 1b or may be acquired from the outside. Details of the user information will be described later.
  • the input unit 19 receives input of execution information indicating that the user has executed an action within a predetermined period.
  • the input unit 19 stores the execution information in the behavior list stored in the behavior list storage unit 13.
  • the execution information may be acquired from the outside. For example, an execution information indicating that the user has executed an action may be acquired by attaching a power consumption meter to an appliance in the home and detecting the use of the appliance. Alternatively, the use of the electrical appliance may be detected based on whether or not the electrical appliance is powered on.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of prediction information, a remaining power value, an action list, and user information in the third embodiment.
  • the prediction information acquisition part 11 acquires prediction information from the outside similarly to the site
  • the prediction information receives information indicating the sunshine time (5.0 hours) of tomorrow (Monday) in the area where the user's house is located.
  • the remaining electric power acquisition unit 12 receives the remaining electric power acquired from the remaining amount meter of the storage battery 2 in the same manner as the parts having the same names in the first and second embodiments.
  • the remaining amount of power is 2.00 kWh, indicating that 2.00 kWh of power remains in the 10.00 kWh storage battery 2 in a fully charged state. .
  • the action list stored in the action list storage unit 13 of the action recommendation device 1b includes an action history as shown in FIG.
  • the action list includes an “ID” that identifies an action, an “action” that indicates the content of the action, and an “action power consumption” that indicates the amount of power consumed by performing the action.
  • “required time” indicating the time required for the action
  • “execution” indicating whether or not the user has executed the action.
  • the user information stored in the user information storage unit 18 records what time and how often the user executes the action registered in the action list. That is, the tendency (behavior behavior) of how information registered in the action list is executed is recorded.
  • the behaviors performed on weekdays and the behaviors performed on weekends are distinguished. Note that this category is not limited to weekdays and weekends, and can be set freely according to user trends.
  • the user information includes “ID” for identifying an action, “weekday / weekend” indicating whether the action is performed on a weekday or an action on a weekend, and the content of the action.
  • “ID” and “action” are the same as the action list.
  • the item “weekdays / weekends” indicates that weekdays are performed only on weekdays, weekends are performed only on weekends, and both weekdays and weekends are performed. For example, the action of commuting with an electric vehicle having an “ID” of 1 is performed every day on weekdays.
  • the item “frequency” is associated with the item “execution” in the action list. Since it can be determined that the action executed within a predetermined period set according to the frequency executed by the user has a low priority to be executed, a flag is set to lower the priority of the subsequent selection. Specifically, when the execution information is input to the input unit 19 and the period indicated by the “frequency” of the action in the user information has elapsed after ⁇ is stored in the “execution” item, the “execution” item ⁇ is deleted. For example, since the “frequency” is “daily” in the action of washing with “ID” of 3, “ ⁇ ” is stored in the “execution” item, and after 24 hours, “ ⁇ ” is erased and is not executed. .
  • the period (predetermined period) at which the “execution” item in the action list is reset may be an average period without being associated with the user information.
  • the behavior recommendation device 1b starts a process (behavior recommendation process 3) illustrated in FIG. 10 when a request regarding the user's power usage is acquired or when the user performs an operation of displaying information for recommending a behavior.
  • the prediction information acquisition unit 11 of the behavior recommendation device 1b acquires prediction information. Specifically, the weather forecast for the prediction period of the area where the user's house is located is acquired via the Internet (step S51).
  • the prediction information acquisition unit 11 calculates the power generation amount during the prediction period in the same manner as in step S32 of the behavior recommendation process 2 shown in FIG. 7 (step S52).
  • the remaining power acquisition unit 12 acquires the value of the remaining power from the fuel gauge of the storage battery 2 (step S53). Then, the recommended information generation unit 14 determines whether or not the value of the remaining power is larger than the threshold value X (step S54).
  • the threshold value X the value of the maximum amount of power stored in the storage battery 2 ⁇ the value of the power generation amount during the prediction period.
  • the recommended information generation unit 14 extracts, from the behavior list stored in the behavior list storage unit 13, the behavior that consumes the power exceeding the threshold value X as the recommended behavior candidate for the pre-prediction period (step S 55).
  • the recommended information generation unit 14 refers to the “execution” item in the behavior list, and extracts the behavior that can be predicted to be executed by the user from the behavior extracted in step S55 based on the behavior habit. Specifically, an action in which the “execution” column is not “ ⁇ ” in the action list (not yet executed) is extracted (step S56).
  • the recommended information generation unit 14 further selects the actions extracted based on the behavior habits. Specifically, it is determined whether the pre-prediction period is a weekday or a weekend (step S57). When it is a weekday (step S57; YES), the recommended information generation unit 14 can execute the forecasted first half of the weekday action from the action extracted in step S56 with reference to the item “weekday / weekend” of the user information. Are extracted as actions in the pre-prediction period (step S58).
  • the recommended information generation unit 14 refers to the item “weekdays / weekends” in the user information, and can be executed during the predicted first half of the week from the behavior extracted in step S56. Are extracted as actions in the pre-prediction period (step S59).
  • the recommended information generation unit 14 extracts an action to be stored as a recommended action candidate for the prediction period from the action list stored in the action list storage unit 13 (step S60).
  • the specific method is the same as the method for extracting the action to be stored in step S16 in FIG.
  • the recommended information generation unit 14 selects actions with high priority from the extracted actions. Specifically, referring to the item “execution” in the action list, actions not yet executed are extracted from the actions extracted in step S60 (step S61). Here, the action in the pre-prediction period extracted in step 59 is assumed to be executed, and the item “execution” in the action list is once set to “ ⁇ ”.
  • the recommended information generation unit 14 further selects the actions extracted based on the behavior habits. Specifically, it is determined whether the prediction period is a weekday or a weekend (step S62). When it is a weekday (step S62; YES), the recommended information generation unit 14 refers to the item “weekdays / weekends” in the user information, and can be executed in the prediction period by the weekday behavior from the behavior extracted in step S61. The behavior is extracted as the behavior in the prediction period (step S63).
  • the recommended information generation unit 14 refers to the item “weekdays / weekends” in the user information, and can be executed during the prediction period with the weekend behavior from the behavior extracted in step S61.
  • the behavior is extracted as the behavior in the prediction period (step S64).
  • the recommended information generation unit 14 extracts an action that does not consume power from the action list stored in the action list storage unit 13 as a recommended action candidate for the prediction period (step S65).
  • the recommended information generation unit 14 determines from the behavior list shown in FIG. 9C that the behavior that does not consume the remaining power, that is, the “ID” with the behavioral power consumption of 0 kWh is 2, 6 , 8 and 9 are extracted.
  • the recommended information generation unit 14 refers to the item “execution” in the action list, and extracts an action that has not been executed yet from the action extracted in step S65 (step S66). For example, the recommended information generation unit 14 has an “ID” of 2 in the “execution” item among “ID” of 2, 6, 8, and 9 in the behavior list shown in FIG. 6 and 8 actions are extracted.
  • the recommended information generation unit 14 further selects the actions extracted based on the behavior habits. Specifically, it is determined whether the pre-prediction period is a weekday or a weekend (step S67). When it is a weekday (step S67; YES), the recommended information generation unit 14 can execute the forecasted first half of the weekday behavior from the behavior extracted in step S66 with reference to the item “weekday / weekend” of the user information. Are extracted as actions in the pre-prediction period (step S68).
  • the recommended information generation unit 14 can execute the forecast for the first term of the weekend by referring to the item “weekdays / weekends” in the user information and extracting the action in step S66. Are extracted as actions in the pre-prediction period (step S69). For example, in the example of FIG. 9A, since the prediction period (tomorrow) is Monday, the period before prediction (today) is Sunday. Therefore, the recommended information generation unit 14 determines that it is a weekend, extracts bath cleanings whose “ID” is 8 performed on the weekend out of the actions whose “ID” is 2, 6, and 8, and the period before prediction Let's take action.
  • the recommended information generation unit 14 extracts the action to be stored as a recommended action candidate for the prediction period from the action list stored in the action list storage unit 13 (step S70).
  • the specific method is the same as the method for extracting the action to be stored in step S16 in FIG.
  • the recommended information generation unit 14 extracts actions with “ID” of 2, 6, 8, and 9 whose action power consumption is 0 kWh.
  • the recommended information generation unit 14 has an “ID” that does not use the electric vehicle is 2, 3, 4, 6, 7, 8 , 9 and 10 are extracted.
  • the recommended information generation unit 14 selects actions with high priority from the extracted actions. Specifically, an action that has not yet been executed is extracted from the action extracted in step S70 by referring to the item “execution” in the action list (step S71). Here, the behavior in the pre-prediction period extracted in step 69 is determined to be executed, and the item “execution” in the behavior list is temporarily set to “ ⁇ ”. The recommended information generation unit 14 determines that the bath cleaning extracted as the behavior of the pre-prediction period is executed, but since the frequency is every day, the recommended information generation unit 14 determines that it is not executed tomorrow. Further, among the actions with “ID” 3, 5, and 9 currently being executed, the action with “ID” 3 is determined to be not executed tomorrow because the frequency is daily.
  • the recommended information generation unit 14 extracts the actions having “ID” of 2, 6, 8, and 9 in step S70, the recommended information generation unit 14 sets “ID” of 2, 6, 8, and 8 in an unexecuted state. Extract behaviors.
  • the recommended information generation unit 14 further selects the behaviors extracted based on the behavior habits. Specifically, it is determined whether the prediction period is a weekday or a weekend (step S72). If it is a weekday (step S72; YES), the recommended information generation unit 14 refers to the item “weekdays / weekends” in the user information, and can be executed in the prediction period by the weekday behavior from the behavior extracted in step S71. The behavior is extracted as the behavior of the pre-prediction period (step S73). For example, in the example of FIG.
  • the recommended information generation unit 14 determines that it is a weekday, and among the actions whose “ID” is 2, 6, and 8, When commuting on a train with “ID” 2 executed on weekdays, 8 bath cleanings are extracted and set as behavior during the prediction period.
  • the recommended information generation unit 14 refers to the item “weekdays / weekends” in the user information, and can be executed during the prediction period with the weekend behavior from the behavior extracted in step S71.
  • the behavior is extracted as the behavior in the prediction period (step S74).
  • the recommended information generation unit 14 generates recommended information indicating a combination of the extracted behavior in the prediction period and the behavior in the pre-prediction period (step S75).
  • the recommended information generation unit 14 displays the recommended information on the display unit 15 (step S76).
  • the prediction information acquisition unit 11 determines whether or not the prediction period has elapsed (step S77). If the prediction period has not elapsed (step S77; NO), step S77 is repeated. When the prediction period elapses (step S77; YES), the process returns to step S51, and steps S51 to S77 are repeated.
  • the behavior recommendation system of the third embodiment since the behavior is extracted in consideration of the user's behavior habits and recommended to the user, it is easier for the user to execute the recommended behavior. Similarly, since an action that has not yet been executed is extracted and recommended to the user, the user can easily execute the recommended action.
  • the evaluation criterion is to maximize the amount of electricity stored in the prediction period.
  • the present invention is not limited to this.
  • maximizing the remaining power of the storage battery 2 at the end of the prediction period may be used as an evaluation standard, and minimizing the amount of power purchased from an electric power company as an evaluation standard. May be.
  • the remaining amount of power of the storage battery 2 is the maximum, if the surplus power can be sold to the power company, the maximum amount of power sold or the amount of power purchased minus the amount of power sold can be minimized.
  • Evaluation criteria may be used, or these may be combined as much as possible.
  • the electric power generating apparatus 3 was assumed to be a solar panel, and the prediction information acquisition part 11 demonstrated the example which acquires the weather forecast which concerns on sunlight, such as fine weather, rain, and cloudy, as prediction information.
  • the present invention is not limited to this, and various modifications according to the properties of the power generation device 3 are possible.
  • the prediction information acquisition unit 11 acquires a weather forecast indicating a wind direction, a wind speed, and the like as prediction information.
  • a predetermined value for example, wind speed 5m
  • the description has been given with today as the pre-prediction period and tomorrow as the prediction period.
  • the present invention is not limited to this.
  • the evaluation standard is that a predetermined amount of power stored in the storage battery 2 is stored after one week
  • the recommended information generation unit 14 receives the information for one week acquired by the prediction information acquisition unit 11. From the weather forecast, the power generation amount of each day is predicted, and based on the value of the remaining amount of power of the storage battery 2 acquired by the remaining power acquisition unit 12, which action should be performed on each day, the request is indicated one week later. It may be recommended to the user by calculating whether the amount of electric power is stored and scheduling an action for one week.
  • the present invention is not limited to this, and it is also possible to register a behavior desired by the user in a predetermined period in the schedule book and extract a combination with the highest power efficiency from the registered behavior.
  • the user may set a priority for the action, and only the extracted action with a higher priority may be displayed. Further, when the highest priority is extracted from the extracted actions and the time of the period is left, the action with the next highest priority and the power consumption clears the conditions may be displayed together.
  • the behavior of the pre-prediction period and the behavior of the prediction period is extracted at the same time, and the recommended information that displays the combination of the behavior of the pre-prediction period and the behavior of the prediction period is generated.
  • the behavior extraction in the pre-prediction period and the prediction period may not be performed simultaneously.
  • the behavior extraction during the pre-prediction period may be performed during the first prediction period, and the behavior extraction during the prediction period may be performed during the prediction period.
  • the recommended information generation unit 14 generates recommended information for displaying the behavior of each period in each period and causes the display unit 15 to display the recommended information. According to this, since the user should be able to view the action to be performed on that day, the user is less likely to forget what action should be taken, and it can be expected that the action is further promoted.
  • Embodiment 1, Embodiment 2, and Embodiment 3 have been described, these need not be implemented separately and may be combined.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the behavior recommendation device according to the embodiment of the present invention.
  • the behavior recommendation device includes a control unit 41, a main storage unit 42, an external storage unit 43, an operation unit 44, a display unit 45, and a transmission / reception unit 46, as shown in FIG.
  • the main storage unit 42, the external storage unit 43, the operation unit 44, the display unit 45, and the transmission / reception unit 46 are all connected to the control unit 41 via the internal bus 40.
  • the control unit 41 includes a CPU (Central Processing Unit) and the like, and executes each process according to a control program 49 stored in the external storage unit 43.
  • the control unit 41 executes each process of the prediction information acquisition unit 11, the remaining power acquisition unit 12, the recommended information generation unit 14, the request acquisition unit 16, the determination unit 17, and the input unit 19.
  • the main storage unit 42 is composed of a RAM (Random-Access Memory) or the like, loads a control program 49 stored in the external storage unit 43, and is used as a work area of the control unit 41.
  • RAM Random-Access Memory
  • the external storage unit 43 includes a non-volatile memory such as a flash memory, a hard disk, a DVD-RAM (Digital Versatile Disc Random-Access Memory), a DVD-RW (Digital Versatile Disc Disc ReWritable), and controls the processing of the behavior recommendation device.
  • a program to be executed by the control unit 41 is stored in advance, and data stored by the program is supplied to the control unit 41 in accordance with an instruction from the control unit 41, and the data supplied from the control unit 41 is stored.
  • the action list storage unit 13 and the user information storage unit 18 are configured in the external storage unit 43.
  • the operation unit 44 includes a pointing device such as a keyboard and a mouse, and an interface device that connects the keyboard and the pointing device to the internal bus 40.
  • a pointing device such as a keyboard and a mouse
  • an interface device that connects the keyboard and the pointing device to the internal bus 40.
  • the display unit 45 includes a CRT (Cathode Ray Tube) or an LCD (Liquid Crystal Display), and displays information supplied from the control unit 41.
  • the display unit 45 functions as the display unit 15.
  • the transmission / reception unit 46 includes a network termination device or a wireless communication device connected to a communication network, and a serial interface or a LAN (Local Area Network) interface connected to them.
  • the transmission / reception unit 46 functions as the prediction information acquisition unit 11, the remaining power acquisition unit 12, and the request acquisition unit 16.
  • the control program 49 performs processing of the prediction information acquisition unit 11, the remaining power acquisition unit 12, the recommended information generation unit 14, the request acquisition unit 16, the determination unit 17, and the input unit 19 illustrated in FIGS.
  • the control unit 41, the main storage unit 42, the external storage unit 43, the operation unit 44, the display unit 45, the transmission / reception unit 46, and the like are used for processing.
  • the central part that performs the action recommendation process including the control unit 41, the main storage unit 42, the external storage unit 43, the operation unit 44, the internal bus 40, and the like uses a normal computer system, not a dedicated system. Is feasible.
  • a computer program for executing the above operation is stored and distributed on a computer-readable recording medium (flexible disk, CD-ROM, DVD-ROM, etc.), and the computer program is installed in the computer.
  • an action recommendation system that executes the above-described processing may be configured.
  • the behavior recommendation system may be configured by storing the computer program in a storage device included in the behavior recommendation device on a communication network such as the Internet and downloading the normal computer system.
  • the function of the action recommendation system is realized by sharing of the OS (operating system) and the application program, or by cooperation between the OS and the application program, only the application program part is stored in a recording medium or a storage device. May be.
  • the computer program may be posted on a bulletin board (BBS, Bulletin Board System) on a communication network, and the computer program may be distributed via the communication network.
  • BSS bulletin Board System
  • the computer program may be started and executed in the same manner as other application programs under the control of the OS, so that the above-described processing may be executed.
  • a remaining amount acquisition means for acquiring a remaining amount of electric power of a storage battery that stores electric power supplied from the power generation device;
  • Prediction acquisition means for acquiring prediction information relating to the amount of power supplied from the power generation device to the storage battery in a predetermined prediction period;
  • Storage means for storing an action list that records user actions and information related to power consumption by the actions in association with each other; From the action list, a combination of actions in which information related to power consumption in the previous period conforms to a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power level is a recommended action in the prediction period and a period before the prediction period.
  • Extraction means for extracting as: Generating means for generating recommended information including a combination of actions extracted by the extracting means; Output means for outputting the recommended information generated by the generating means;
  • An action recommendation device comprising:
  • the power generation device has different power generation amount depending on the weather
  • the information acquired by the prediction acquisition means includes a weather forecast for the prediction period in the area where the power generation device is located,
  • the action recommendation device according to supplementary note 1, characterized in that:
  • the action recommendation device Further comprising request acquisition means for acquiring a request regarding the amount of power used by the user;
  • the extraction means extracts, as the recommended action, an action that satisfies information about the power consumption that meets a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power, and satisfies the request.
  • the action recommendation device according to supplementary note 1, characterized in that:
  • a record acquisition means for acquiring data indicating a record of the user's power use;
  • a determination means for determining whether or not the user's power usage record satisfies the request;
  • the generation means generates attention information indicating that the request is not satisfied,
  • the output means further outputs the attention information;
  • User information storage means for storing user information indicating behavioral habits including the frequency with which the user performs the behavior stored in the behavior list; Any one of appendices 1 to 4, wherein the extracting means further considers whether or not the user information regarding the behavior satisfies a predetermined condition as a predetermined evaluation criterion for extracting the recommended behavior.
  • the action recommendation device according to one.
  • Execution information acquisition means for acquiring execution information indicating that the user has executed an action stored in the action list;
  • the extraction means further considers whether or not the execution information about the action satisfies a predetermined condition as a predetermined evaluation criterion for extracting the recommended action,
  • the action recommendation device according to any one of appendices 1 to 5, characterized in that:
  • a power generator for supplying the generated power to the storage battery;
  • a storage battery for storing electric power supplied from the power generation device;
  • Remaining amount acquisition means for acquiring the remaining amount of power of the storage battery;
  • Prediction acquisition means for acquiring prediction information relating to the amount of power supplied from the power generation device to the storage battery in a predetermined prediction period;
  • Storage means for storing an action list that records user actions and information related to power consumption by the actions in association with each other; From the action list, a combination of actions in which information related to power consumption in the previous period conforms to a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power level is a recommended action in the prediction period and a period before the prediction period.
  • Output means for outputting the recommended information generated by the generating means;
  • An action recommendation device including: An action recommendation system characterized by comprising:
  • An action recommendation method for recommending an action to a user Obtaining the remaining power of the storage battery that stores the power supplied from the power generation device; and Obtaining prediction information relating to the amount of power supplied from the power generation device to the storage battery in a predetermined prediction period; Acquiring an action list that records user actions and information related to power consumption by the actions in association with each other; From the action list, a combination of actions in which information related to power consumption in the previous period conforms to a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power level is a recommended action in the prediction period and a period before the prediction period. Extracting as Generating recommended information including the extracted action combination; Outputting the generated recommendation information; An action recommendation method characterized by comprising:
  • Computer Remaining amount acquisition means for acquiring the remaining amount of power of the storage battery that stores the power supplied from the power generation device; Prediction acquisition means for acquiring prediction information relating to the amount of power supplied from the power generation device to the storage battery in a predetermined prediction period; Storage means for storing an action list that records user actions and information related to power consumption by the actions in association with each other; From the action list, a combination of actions in which information related to power consumption in the previous period conforms to a predetermined evaluation criterion based on the prediction information and the value of the remaining power level is a recommended action in the prediction period and a period before the prediction period.
  • the present invention can be applied to each field that realizes a device that can recommend an action according to a power situation.

Abstract

　行動推奨装置（１）の電力残量取得部（１２）は、蓄電池（２）の電力残量の値を取得する。予測情報取得部（１１）は、蓄電池（２）に電力を供給する発電装置が所在する地域の天気予報および計画停電の予定情報の少なくとも一方を含む予測情報をインターネットから取得する。推奨情報生成部（１４）は、行動リスト記憶部（１３）が記憶するユーザの取りうる行動を示す行動リストから、予測情報と電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動を抽出し、抽出した行動を表示する推奨情報を生成する。推奨情報生成部（１４）は、表示部（１５）に推奨情報を表示させる。

Description

行動推奨装置、行動推奨システム、行動推奨方法およびプログラム
　本発明は、ユーザに行動を推奨する行動推奨装置、行動推奨システム、行動推奨方法およびプログラムに関する。
　状況に応じて適切と推定される行動をユーザに推奨するための技術が知られている。例えば特許文献１が開示する技術では、ユーザが予め自己の実践すべき行動計画を入力し、実行結果を日記に書きこむ。そして、日記を見た他のユーザから行動についてのコメントを受け取って表示する。
　また、特許文献２は、設定されているスケジュールがユーザの健康に与える影響を推定し、推定結果に応じたアドバイスを提供するシステムを開示している。
　特許文献３は、社会ネットワーク上のコミュニケーションが消費者の消費行動に与える影響を勘案した社会ネットワーク構造モデルを算出する電子計算機を開示する。ユーザは、算出されたモデルに基づいて適切な行動を選択できる。
　特許文献４は、ユーザの行動履歴からユーザの次の行動（移動先等）を予測する行動予測システムを開示している。特許文献４は、予測した行動に基づいて、ユーザに店舗や商品を推薦することに言及している。
　特許文献５が開示するシステムでは、例えばダイエット等の共通の目的を持つグループのデータベースから、グループ全体の状態や、登録情報がユーザと類似している他のメンバーの現状の情報を抽出する。そして、抽出した情報をユーザに提供することで、目的に応じた行動を促進する。
特開２００８－２１７６２１号公報 特開平１０－３０５０１６号公報 特開２００９－１１６８４４号公報 特開２０１０－１４６２７６号公報 特開２０１０－２０４８８３号公報
　太陽光パネルなどの家庭用発電機による電力を蓄電池に蓄電し、これを用いて生活しているユーザや、医療機器を使用するために停電時でも電力を必要等の事情を有するユーザは、電力の効率的な利用に対して高い関心を示す場合がある。このようなユーザに対しては、現在及び将来の電力状況に基づいた行動を推奨しなければ、有効に動機付けできない。ところが特許文献１～５に開示の技術により提供される情報は、電力状況に応じたものではないため、このような傾向を持つユーザに有効に行動を推奨できないという問題があった。
　本発明は上述の事情に鑑みてなされたもので、電力の効率的な使用に関心の高いユーザに対して、効果的に行動を推奨できる行動推奨装置、行動推奨システム、行動推奨方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　本発明の第１の観点に係る行動推奨装置は、
　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段と、
　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段と、
　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段と、
　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段と、
　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段と、
　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段と、
　を備えることを特徴とする。
　本発明の第２の観点に係る行動推奨システムは、
　発電した電力を蓄電池に供給する発電装置と、
　前記発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池と、
　前記蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段、
　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段、
　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段、
　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段、
　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段、
　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段、
　を含む行動推奨装置と、
　を備えることを特徴とする。
　本発明の第３の観点に係る行動推奨方法は、
　ユーザに行動を推奨する行動推奨方法であって、
　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得するステップと、
　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得するステップと、
　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを取得するステップと、
　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出するステップと、
　前記抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成するステップと、
　前記生成した推奨情報を出力するステップと、
　を備えることを特徴とする。
　本発明の第４の観点に係るプログラムは、コンピュータを、
　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段、
　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段、
　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段、
　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段、
　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段、
　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段、
　として機能させることを特徴とする。
　本発明によれば、電力の効率的な使用に関心の高いユーザに対して、効果的に行動を推奨できる。
本発明の実施の形態１に係る行動推奨システムの構成例を示す図である。 実施の形態１に係る行動推奨装置の機能構成例を示すブロック図である。 実施の形態１における予測情報、電力残量の値および行動リストの例を示す図である。 実施の形態１における行動推奨処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る行動推奨装置の機能構成例を示すブロック図である。 実施の形態２における予測情報、電力残量の値および行動リストの例を示す図である。 実施の形態２における行動推奨処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３に係る行動推奨装置の機能構成例を示すブロック図である。 実施の形態３における予測情報、電力残量の値、行動リストおよびユーザ情報の例を示す図である。 実施の形態３における行動推奨処理を示すフローチャートである。 実施の形態に係る行動推奨装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または相当部分には同じ符号を付す。
　（実施の形態１）
　本発明の実施の形態１に係る行動推奨システム１００は、図１に示すように、行動推奨装置１、蓄電池２および発電装置３から構成される。発電装置３は、小型風力発電機、小型ガソリン発電機等の自家発電装置である。本実施形態では、発電装置３はユーザの家の屋根に取り付けられた太陽光パネルとする。発電装置３は、発電した電力を蓄電池２に供給する。
　蓄電池２は、リチウムイオンバッテリー、鉛蓄電池、燃料電池等から構成され、発電装置３から供給される電力を蓄える。
　また、蓄電池２は、電力残量を計測する残量計を備えている。本実施形態では、蓄電池２は、図１のようにユーザの家庭内に設置されるものの他、電気自動車に搭載される蓄電池を含むとする。
　行動推奨装置１は、図２に示すように、予測情報取得部１１、電力残量取得部１２、行動リスト記憶部１３、推奨情報生成部１４および表示部１５を備える。行動推奨装置１はＬＡＮ（Local aria network)機器・モデム等を備え、インターネットを介して外部とのデータ通信が可能である。行動推奨装置１は、更に蓄電池２と接続しており、蓄電池２の残量計から電力残量を示す情報を取得する。
　予測情報取得部１１は、現在を起点とした将来の所定期間（予測期間、例えば明日の０時から２４時まで）に蓄電池２に供給される電力を予測するための情報を外部から取得する。
　本実施形態では予測情報取得部１１は、予測情報として、インターネットから図３（ａ）に示すような天気予報（予測期間中の発電装置３の地域）の情報を取得する。図３（ａ）の予測情報は、ユーザの家が所在する地域（発電装置３が所在する地域）の予測期間の天気が晴れであると予測されることを示している。なお、予測情報としての天気予報は、明日の天気予報に限らず、時間単位の天気予報でもよいし、１週間単位の天気予報でもよい。
　予測情報取得部１１は、予め図３（ｂ）のように、あり得る予測情報の内容と、発電量の多寡と、を対応づけて記憶する対応リストを保持している。そして、対応リストを用いて、取得した予測情報から予測期間における発電装置３の発電量の多寡を示す情報を得る。そして、取得した予測発電量を、推奨情報生成部１４に伝達する。
　電力残量取得部１２は、蓄電池２の残量計から電力残量の値を取得し、推奨情報生成部１４に伝達する。
　電力残量取得部１２が蓄電池２の残量計から取得する電力残量は、例えば図３（ｃ）のように、電力残量の値（２．００ｋＷｈ）と、満充電の状態（１０．００ｋＷｈ）と対比した残り容量（８．００ｋＷｈ）の情報を含む。
　行動リスト記憶部１３は、ユーザが予測期間及び予測期間に先立つ期間（予測前期間）に取りうる行動のリストである行動リストを記憶する。なお、行動のリストは、ユーザが行動推奨装置１に入力してもよいし、外部から取得してもよい。
　行動リストは、予測期間及び予測前期間においてユーザが取りうる行動毎に、電力の消費の有無を定義したリストである。本実施形態では、行動リストは図３（ｃ）のように行動の識別子「ＩＤ」と、行動の内容を示すテキスト情報「行動」と、その行動が電力を消費するか否かを示す「消費有無」と、を対応づけて記憶する。「消費有無」の列の「○」は電力を消費することを、「×」は電力を消費しないことを、それぞれ示す。たとえば、「ＩＤ」が１の電気自動車で通勤するという行動は、電力を消費する。
　推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、予測情報取得部１１が取得した予測発電量と電力残量取得部１２が取得した蓄電池２の電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する、予測期間の行動と、予測前期間の行動との組み合わせを抽出する。所定の評価基準とは、たとえば、予測期間終了後の蓄電量を最大にすることである。所定の評価基準及び組み合わせの抽出方法については後述する。
　推奨情報生成部１４は、予測前期間及び予測期間に取る行動として、抽出した組み合わせの行動を実行することを推奨する推奨情報を生成し、表示部１５に送る。推奨情報は、所定の推奨テンプレートに抽出した組み合わせをはめ込んで生成される文書であってもよいし、抽出した組み合わせを強調表示したスケジュール表であってもよい。あるいは、音声情報で有ってもよい。
　表示部１５は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence)ディスプレイ等の表示装置から構成され、推奨情報生成部１４から受け取った推奨情報を表示する。なお推奨情報が音声であるばあいには、表示部１５は、音声出力するスピーカ等によって構成される。また、推奨情報生成部１４は、生成した推奨情報をユーザが所持する携帯端末などのユーザが閲覧可能な他の端末に送信して表示させてもよい。
　次に、行動推奨装置１が実行する処理について説明する。行動推奨装置１は、電源を投入されると（あるいはユーザが行動を推奨する情報を表示する操作を実行すると）、図４に示す処理（行動推奨処理１）を開始する。
　行動推奨処理１では、行動推奨装置１の予測情報取得部１１が、図３（ａ）のようなインターネットを介して予測情報（ユーザの家が所在する地域の予測期間の天気予報）を取得する（ステップＳ１１）。
　そして、電力残量取得部１２が、蓄電池２の残量計から図３（ｃ）のような電力残量の値を取得する（ステップＳ１２）。
　さらに、予測情報取得部１１が、取得した天気予報に基づいて、予測期間の発電量が多いか否かを予測する（ステップＳ１３）。
　具体的には、図３（ｂ）に示す対応リストから、取得した天気予報の内容に合致する発電装置３の発電量に係る情報を取得する。たとえば、予測情報が「晴れ」であった場合には、対応リストの「予測情報」が「晴れ」の行を抽出し、抽出した行の項目「発電量」の「多い」を取得して、発電量の予測情報とする。即ち、発電量は多いと予測される。同様に、明日の天気予報が「雨」や「曇り」であった場合、発電量は少ないと予測される。
　発電量が少ないと予測した場合（ステップＳ１３；ＮＯ）、処理はステップＳ１９に移行する。
　一方、発電量が多いと予測した場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、発電した電力を蓄電池２に蓄積できるか判別する。具体的には、電力残量取得部１２が取得した電力残量の値が所定の閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ１４）。閾値は、工場出荷時に設定された値であってもよいし、ユーザが指定する値でもよい。
　たとえば、閾値が５．００ｋＷｈであり、図３（ｂ）のように２．００ｋＷｈの電力残量があるとすると、電力残量の値が所定の値以下であると判別される。閾値はこれに限らず「０」でもよい。
　電力残量の値が所定の値以下である場合（ステップＳ１４；ＮＯ）、処理はステップＳ１９に移行する。
　一方、電力残量の値が所定の値より大きい場合（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、電力の効率的な利用の為には予測期間において発電される電力を蓄積するための容量を確保する必要がある。そこで、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、予測前期間の推奨行動として電力を消費する行動を抽出する（ステップＳ１５）。図３（ｄ）の行動リストでは、「消費有無」の項目が○である「ＩＤ」１、３、４、５、７、１０の行動が抽出される。推奨情報生成部１４は、予測前期間の行動として１以上の行動を抽出する。このとき、所定の評価基準（ここでは、電力を消費する行動）に適合する行動が、行動リストになかった場合は、推奨情報生成部１４は、エラーを表示する推奨情報を生成し、表示部１５に表示させてもよい。
　また、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、予測期間の推奨行動として蓄電する行動を抽出する（ステップＳ１６）。蓄電する行動とは、消費電力が発電量よりも小さい行動を意味する。本実施の形態では、図３（ｄ）の行動リストにおける「消費有無」が「×」の行動を、蓄電する行動とする。
　さらに、蓄電池２が使用可能であることが条件に含まれる。例えば、蓄電池２が電気自動車に搭載されている場合、電気自動車を使用すると発電装置３が発電した電力を蓄電池２に蓄電することができないので、行動期間中に電気自動車が蓄電池２に接続されることが条件に含まれる。この場合、図３（ｄ）の行動リストから、「消費有無」の項目が×であって電気自動車を使わない行動（「ＩＤ」２、６、８、９の行動）が抽出される。推奨情報生成部１４は、予測期間の行動として１以上の行動を抽出する。このとき、所定の評価基準（ここでは、蓄電する行動）に適合する行動が、行動リストになかった場合は、推奨情報生成部１４は、エラーを表示する推奨情報を生成し、表示部１５に表示させてもよい。
　なお、蓄電池２が全て電気自動車に搭載されている場合は、電気自動車を使用しない行動であることのみを「蓄電する行動」の条件としてもよい。この場合、図３（ｃ）の行動リストでは、電気自動車を使う行動である「ＩＤ」１および５以外の行動が抽出される。
　次に推奨情報生成部１４は、抽出した予測期間の行動（蓄電する行動）と予測前期間（電力を消費する行動）の行動との組み合わせを表示する推奨情報を生成する（ステップＳ１７）。推奨情報生成部１４は、推奨情報を表示部１５に表示させる（ステップＳ１８）。
　推奨情報が表示部１５に表示されると、予測情報取得部１１は、予測期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１９）。予測期間が経過していない場合（ステップＳ１９；ＮＯ）、ステップＳ１９を繰り返す。
　一方、予測期間が経過すると（ステップＳ１９；ＹＥＳ）、次の予測期間についてステップＳ１１に戻り、ステップＳ１１～ステップＳ１９を繰り返す。
　以上説明したように、本実施の形態１の行動推奨システム１００によれば、予測前期間に蓄電池２の空き容量を確保し、予測期間中には蓄電を実行するという、電気利用効率が高い行動に組み合わせをユーザに推奨できる。このような行動をユーザが実行すれば、予測期間終了後に蓄電池には十分な量の電力を蓄えることができ、発電装置３の発電量が少ない期間にこれを利用することが出来る。その結果、電力の利用効率が向上する。
　このように、本実施の形態１の行動推奨システム１００は、行動電力の効率的利用に関心が高いユーザに対して、有効に行動を推奨できる。ユーザは、現在の蓄電量や将来の発電量を自ら確認せずとも、推奨された行動を実行するだけで電力効率を向上することができる。即ち、電力効率が高い行動を実行するにあたって、負担がかからない。
　具体的には、発電装置３が太陽パネルであって翌日が晴れる場合は、発電量が多いことが予測されるため、今日の行動として電池残量を消費する行動をユーザに推奨し、明日の行動として電池残量を消費する行動をユーザに推奨することで、晴れの日（翌日）の発電量が有効に蓄電池２に蓄電されることが期待できる。
　（実施の形態２）
　次に、本発明の実施の形態２について説明する。
　図５に示すように、実施の形態２の行動推奨装置１ａは、実施の形態１の行動推奨装置１の構成に加えて、要求取得部１６および判定部１７を備える。
　要求取得部１６は、ユーザの電力使用に関する要求を取得する。ユーザの電力使用に関する要求とは、電力使用に関する要求には、ユーザが蓄電池２に蓄えた電力と電力会社から購入する電力を併用している場合に、要求された期間（以下、要求期間という）の電力会社から購入する電力量の上限値、所定量の電力を電力会社に売電すること、消費電力のうち発電装置３が発電した電力が占める割合を一定量にすること、等の要求が含まれうる。ここでは、要求期間に電力会社から購入する電力量が所定値以下であることを要求として取得した例について主に説明する。
　要求取得部１６は、取得した要求を判定部１７に送る。
　推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、予測情報取得部１１が取得した予測情報と電力残量取得部１２が取得した蓄電池２の電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する予測期間の行動と予測前期間の行動との組み合わせを抽出する。ここで所定の評価基準に適合するとは、発電装置３の発電電力が有効に使用又は蓄積され、かつ要求が満たされる事をいう。
　推奨情報生成部１４は、抽出した予測期間の行動と予測前期間の行動との組み合わせを表示する推奨情報を生成し、表示部１５に送る。
　判定部１７は、家庭配電盤に備えられた電力計や蓄電池２の蓄電計と接続され、ユーザの電力使用状況として、要求期間内に使用した電力量や蓄電量、電力会社への売電量等の情報を受け取る。あるいは、電力会社とインターネットを通じて接続され、ユーザの電力利用についての情報を受け取る。
　判定部１７は、要求期間が経過すると、要求期間のユーザの電力使用の実績を示すデータを取得し、これに基づいて要求取得部１６が取得した要求を満たしたか否かを判定する。要求を満たさなかったと判定した場合、判定部１７は、要求を満たさなかったことを示す情報を推奨情報生成部１４に送る。
　要求を満たさなかったことを示す情報を受け取った推奨情報生成部１４は、ユーザに要求を満たさなかったことについて注意を喚起する注意情報を生成し、表示部１５に表示させる。注意情報は、たとえば、「本日の買電力量は、制限を超えました。」というメッセージなどである。
　本実施の形態では、予測情報取得部１１は図６（ａ）に示すように要求期間中の発電量を予測するための情報（日照時間）を含む予測情報を取得する。図６（ａ）の例では、ユーザの家が所在する地域の要求期間（明日）の日照時間は５．０時間と予測される。予測情報取得部１１は、予測情報から要求期間内の発電量の予測値を求める。予測値は、例えば日照時間に予め定められた数値を乗算する、等によって求めることが出来る。
　電力残量取得部１２は、図６（ｂ）に示すような、電力残量を示す情報を蓄電池２の残量計から取得する。図６（ｂ）の例では、電力残量の値は５．００ｋＷｈであり、満充電の状態で１０．００ｋＷｈの蓄電池２に、５．００ｋＷｈの電力が残っていることを示している。
　行動リスト記憶部１３は、図６（ｃ）に示すような行動リストを記録する。図６（ｃ）の例では、行動リストは、行動を識別する「ＩＤ」と、行動の内容を示す「行動」と、行動を行ったことにより消費する電力量を示す「行動消費電力量」と、行動の所要時間を示す「所要時間」の項目で構成される。たとえば、ＩＤ：１の電気自動車で通勤するという行動は、出勤して帰宅するまで１０時間かかり、０．８ｋＷｈの電力を消費する。「行動消費電力量」は、実際にユーザが該行動を行った際に計測してもよいし、一般的な値としてもよい。
　次に、行動推奨装置１ａが実行する処理について説明する。
　行動推奨装置１ａは、ユーザの電力使用に関する要求を取得するか、ユーザが行動を推奨する情報を表示する操作を実行すると、図７に示す処理（行動推奨処理２）を開始する。
　行動推奨処理２では、まず要求取得部１６が、ユーザの電力使用に関する要求を取得する（ステップＳ３１）。
　そして、予測情報取得部１１が、予測情報を取得する。具体的には、インターネットを介してユーザの家が所在する地域の要求期間の天気予報を取得する（ステップＳ３２）。
　次に、予測情報取得部１１が、取得した予測情報（天気予報）に基づいて、要求期間の発電量を計算する（ステップＳ３３）。具体的には、日照時間に、予め記憶された日照時間あたりの標準発電量（例えば１．５６ｋＷｈ）を乗算する。たとえば、発電装置３が太陽光パネルであって、予測情報が図６（ａ）のように、明日の日照時間（５．０時間）であった場合、推奨情報生成部１４は、発電装置３が日照時間（５．０時間）で発電する電気量（５．０×１．５６＝７．８０ｋＷｈ）を予測する。
　次に、電力残量取得部１２が、蓄電池２の残量計から電力残量を取得する（ステップＳ３４）。
　そして、推奨情報生成部１４は、電力残量の値が閾値Ｘよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ３５）。ここでは、閾値Ｘ＝蓄電池２の最大蓄電量の値－予測期間の発電量の値とする。電力残量の値が閾値Ｘよりも大きい場合（ステップＳ３５；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、閾値Ｘより超過している分の電力を消費する行動で、要求前期間に実行可能な行動を要求前期間の行動として抽出する（ステップＳ３６）。
　要求前期間（現時点から要求期間の開始まで）に実行可能な行動とは、所用時間が要求前期間より短い行動である。たとえば、図６（ｂ）のように蓄電池２の電力残量が５．００ｋＷｈであった場合、電力残量５．００ｋＷｈ＞Ｘ（蓄電池２の最大蓄電量１０ｋＷｈ－予測期間の発電量７．８０ｋＷｈ＝２．２０ｋＷｈ）であるので、推奨情報生成部１４は、図６（ｃ）に示す行動リストから、要求前期間の長さ（例えば１日）で実行可能で、行動消費電力量の合計が、超過している分の電力残量５．００ｋＷｈ－２．２０ｋＷｈ＝２．８０ｋＷｈになるような蓄電池２の電力残量を消費する行動を抽出する。
　次に、推奨情報生成部１４が、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、蓄電し、かつ、要求を満たす行動で、要求期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ３７）。たとえば、要求取得部１６が取得した要求が、電力会社からの「明日の購入する電力量を１０．００ｋＷｈに抑えてほしい」という要求であった場合、推奨情報生成部１４は、図６（ｃ）に示す行動リストから、１日で実行可能で、行動消費電力量の合計が、１０．００ｋＷｈ以下になるような買電力量を使用する行動を抽出する。買電力量は、例えば、下記式（１）でもとめることができる。
　買電力量＝行動消費電力量－要求期間開始時の予想蓄電量＋要求期間の予測発電量…（１）
　なお、予想蓄電量は、現在の蓄電量－要求前期間の推奨行動による消費電力量とすることが出来る。即ち、ステップＳ３７行動リストに登録された行動のうち、消費電力量が式(1)で求めた買電力量が要求量よりも小さくなる行動を抽出する。なお、蓄電池２が電気自動車に搭載されている場合は、抽出条件として電気自動車を使用しないことが含まれる。
　なお、要求が所定量の電力を売電することである場合等は、可能な売電量（要求期間終了後の残蓄電量）が要求よりも大きくなるような行動を抽出すればよい。
　一方、電力残量の値が閾値Ｘよりも小さい場合（ステップＳ３５；ＮＯ）、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、電力を消費しない行動で、要求前期間に実行可能な行動を要求前期間の行動として抽出する（ステップＳ３８）。
　また、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、蓄電し、かつ、要求を満たす行動で、予測期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ３９）。
　次に推奨情報生成部１４は、抽出した要求前期間の行動と要求期間の行動との組み合わせを表示する推奨情報を生成する（ステップＳ４０）。
　そして、推奨情報生成部１４は、推奨情報を表示部１５に表示させる（ステップＳ４１）。
　表示が終わると、予測情報取得部１１は、予測期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ４２）。
　予測期間が経過すると（ステップＳ４２；ＹＥＳ）、ステップＳ３１に戻り、ステップＳ３１～ステップＳ４２を繰り返す。予測期間が経過していない場合（ステップＳ４２；ＮＯ）、判定部１７は、要求期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ４３）。
　要求期間が経過していない場合（ステップＳ４３；ＮＯ）、処理はステップＳ４２に戻り、ステップＳ４２およびステップＳ４３を繰り返す。要求期間が経過した場合（ステップＳ４３；ＹＥＳ）、判定部１７は、ユーザの電力使用の実績を示すデータを取得し（ステップＳ４４）、これに基づいて要求を満たしたか否かを判定する（ステップＳ４５）。
　たとえば、前述のように、要求取得部１６が取得した要求が、電力会社からの「明日の購入する電力量を１０．００ｋＷｈに抑えてほしい」という要求であった場合、判定部１７は、電力会社から購入した一日の電力量を示すデータ取得し、１０．００ｋＷｈを超えたか否かで、要求を満たしたか否かを判定する。
　要求を満たしたと判定した場合（ステップＳ４５；ＹＥＳ）、処理を終了する。要求を満たさなかったと判定した場合（ステップＳ４５；ＮＯ）、判定部１７は、要求を満たさなかったことを示す情報を推奨情報生成部１４に送る。
　要求を満たさなかったことを示す情報を受け取った推奨情報生成部１４は、ユーザに要求を満たさなかったことについて注意を喚起する注意情報を生成する（ステップＳ４６）。推奨情報生成部１４は、注意情報を表示部１５に表示させ（ステップＳ４７）、処理を終了する。注意情報は、たとえば、「本日の買電力量は、１０．００ｋＷｈを超えました。」というメッセージである。
　また、要求取得部１６は、ユーザの家が所在する地域の計画停電の予定情報を要求として取得してもよい。この場合、推奨情報生成部１４は、計画停電の予定情報を「計画停電の期間、購入する電力量を０．００ｋｗにする」という要求であると解釈するとよい。
　あるいは、推奨情報生成部１４は、計画停電の予定情報を「計画停電が開始するまでに、計画停電期間の最低限の消費電力量を蓄電池２に蓄電する」という要求であると解釈してもよい。最低限の消費電力量とは、たとえば、冷蔵庫や推奨設定温度のエアコンや夜間の室内灯など生活するにあたり必要な消費電力量である。
　また、行動推奨装置１ａは判定部１７を備えず、推奨情報生成部１４が、抽出した予測前期間の行動と予測期間の行動との組み合わせを表示する推奨情報を表示部１５に表示させるだけでもよい。また、要求情報は、電力会社からの要求に限らず、国・地方等の政府組織や、ユーザ自身の要求であってよい。
　以上説明したように、本実施の形態２の行動推奨システムによれば、追加条件として、電力会社等が発する電力使用に関する要求を満たす行動をユーザに推奨ことができる。そのため、ユーザが要求を満たすような行動を実行するにあたって、推奨された行動を実行するだけでよいので負担がかからない。
　たとえば、要求が計画停電の予定情報である場合には、予測前期間の行動として蓄電する行動を推奨し、計画停電の期間に発電装置３が発電する電力量と蓄電池２の電力残量とだけで、実行可能な行動をユーザに推奨することで、計画停電の期間にユーザの生活が滞ることを回避することが期待できる。この効果は、病院等で電力が必要となるイベント（大規模な手術等）を実行する時期を選ぶことにより、電力供給が途絶えることが許容されない状況で電力を有効利用する等、家庭以外にも、応用可能である。
　さらに、要求を満たさなかった場合に、注意を喚起する注意情報をユーザに推奨することで、ユーザが推奨された行動を実行する確率の向上が期待できる。
　（実施の形態３）
　次に、本発明の実施の形態３に係る行動推奨装置１ｂについて説明する。行動推奨装置１ｂは、実施の形態１の行動推奨装置１の構成に加えて、ユーザ情報記憶部１８および入力部１９を備える。
　ユーザ情報記憶部１８は、ユーザの行動習性を示すユーザ情報を記憶する。なお、ユーザ情報は、ユーザが行動推奨装置１ｂに入力してもよいし、外部から取得してもよい。ユーザ情報の詳細は後述する。
　入力部１９は、所定期間内にユーザが行動を実行したことを示す実行情報の入力を受け付ける。入力部１９は、実行情報を行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストに記憶させる。なお、実行情報は、外部から取得してもよい。たとえば、家庭内の電化製品に消費電力量計を付け、電化製品の使用を検出することで、ユーザが行動を実行したことを示す実行情報を取得してもよい。あるいは、電化製品の電源をＯＮにしたか否かで電化製品の使用を検出してもよい。
　図９は、実施の形態３における予測情報、電力残量の値、行動リストおよびユーザ情報の例を示す図である。予測情報取得部１１は、実施形態２の同名の部位と同様に、予測情報を外部から取得する。図９（ａ）の例では、予測情報はユーザの家が所在する地域の明日（月曜日）の日照時間（５．０時間）を示す情報を受け取る。
　電力残量取得部１２は、実施形態１及び２の同名の部位と同様に、蓄電池２の残量計から取得する電力残量を受け取る。図９（ｂ）の例では、電力残量は電力残量の値は２．００ｋＷｈであり、満充電の状態で１０．００ｋＷｈの蓄電池２に、２．００ｋＷｈの電力が残っていることを示す。
　行動推奨装置１ｂの行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストは、図９（ｃ）に示すように、行動履歴を含む。図９（ｃ）の例では、行動リストは、行動を識別する「ＩＤ」と、行動の内容を示す「行動」と、行動を行ったことにより消費する電力量を示す「行動消費電力量」と、行動の所要時間を示す「所要時間」と、該行動をユーザが実行したか否かを示す「実行」との項目で構成される。入力部１９に実行情報が入力されると、行動リストの該行動の「実行」の項目に○が記憶される。たとえば、「ＩＤ」が３の洗濯をするという電力を消費する行動は、所定期間中にすでに実行されている。所定期間については後述する。
　ユーザ情報記憶部１８が記憶するユーザ情報は、図９（ｄ）に示すように、ユーザが行動リストに登録された行動をどのような時期にどのような頻度で実行するかを記録する。すなわち、行動リストに登録された情報をどのように実行するか、その傾向（行動習性）を記録している。ここでは、ユーザの行動パターンが平日と週末とで異なるとの仮定の元、平日に行われる行動と週末に行われる行動を区別する。なお、この区分は平日・週末に限らず、ユーザの傾向によって自由に設定可能である。
　図９（ｄ）の例では、ユーザ情報は、行動を識別する「ＩＤ」と、平日に行われる行動であるか週末に行われる行動であるかを示す「平日／週末」と、行動の内容を示す「行動」と、該行動が行われる頻度を示す「頻度」の項目で構成される。「ＩＤ」と「行動」は行動リストと同一である。「平日／週末」の項目は、平日ならば平日のみ行われることを示し、週末ならば週末のみ行われることを示し、平日・週末ならば、両方とも行われることを示す。たとえば、「ＩＤ」が１の電気自動車で通勤するという行動は、平日に毎日行われる。
　「頻度」の項目は、行動リストの「実行」の項目と関連付けられている。ユーザが実行する頻度に応じて設定された所定期間内に実行された行動は、実行する優先度が低いと判断できるので、フラグを立てて、後の選択の優先度を下げる。具体的には、入力部１９に実行情報が入力されて、「実行」の項目に○が記憶されてからユーザ情報における該行動の「頻度」が示す期間が経過すると、「実行」の項目の○は消去される。たとえば、「ＩＤ」が３の洗濯をするという行動は、「頻度」が毎日であるので、「実行」の項目に○が記憶されて２４時間後に○は消去され、実行していない状態になる。
　なお、行動リストの「実行」の項目がリセットされる周期（所定期間）は、ユーザ情報に関連付けず、平均的な周期としてもよい。
　次に、行動推奨装置１ａが実行する処理について説明する。
　行動推奨装置１ｂは、ユーザの電力使用に関する要求を取得するか、ユーザが行動を推奨する情報を表示する操作を実行すると、図１０に示す処理（行動推奨処理３）を開始する。
　行動推奨処理３では、まず行動推奨装置１ｂの予測情報取得部１１が予測情報を取得する。具体的には、インターネットを介してユーザの家が所在する地域の予測期間の天気予報を取得する（ステップＳ５１）。
　次に、予測情報取得部１１が、図７に示す行動推奨処理２のステップＳ３２と同様に予測期間の発電量を計算する（ステップＳ５２）。
　次に、電力残量取得部１２が、蓄電池２の残量計から電力残量の値を取得する（ステップＳ５３）。
　そして、推奨情報生成部１４が、電力残量の値が閾値Ｘよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ５４）。ここでは、閾値Ｘ＝蓄電池２の最大蓄電量の値－予測期間の発電量の値とする。
　電力残量の値が閾値Ｘよりも大きい場合（ステップＳ５４；ＹＥＳ）、予測期間に発電される電力を蓄電するための容量を確保する必要がある。そこで、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、閾値Ｘより超過している分の電力を消費する行動を予測前期間の推奨行動の候補として抽出する（ステップＳ５５）。
　さらに、推奨情報生成部１４は、行動リストの「実行」の項目を参照し、ステップＳ５５で抽出した行動から、ユーザが近く実行すると予想できる行動を行動習性に基づいて抽出する。
　具体的には、行動リストにおいて「実行」の欄が「○」でない（まだ実行していない）行動を抽出する（ステップＳ５６）。
　次に、推奨情報生成部１４は、行動習性に基づいて抽出された行動をさらに選別する。具体的には予測前期間が平日であるか週末であるかを判定する（ステップＳ５７）。平日である場合（ステップＳ５７；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ５６で抽出した行動から、平日の行動で予測前期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ５８）。
　週末である場合（ステップＳ５７；ＮＯ）、推奨情報生成部１４が、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ５６で抽出した行動から、週末の行動で予測前期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ５９）。
　次に、推奨情報生成部１４が、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、蓄電する行動を予測期間の推奨行動の候補として抽出する（ステップＳ６０）。具体的な方法は、図３のステップＳ１６において蓄電する行動を抽出する方法と同様である。
　さらに、推奨情報生成部１４は、抽出された行動の中から、優先度の高い行動を選別する。具体的には、行動リストの「実行」の項目を参照し、ステップＳ６０で抽出した行動からまだ実行していない行動を抽出する（ステップＳ６１）。ここで、ステップ５９で抽出した予測前期間の行動は、実行されるものとして、一旦行動リストの「実行」の項目を「○」とする。
　次に推奨情報生成部１４が、行動習性に基づいて抽出された行動をさらに選別する。具体的には予測期間が平日であるか週末であるかを判定する（ステップＳ６２）。平日である場合（ステップＳ６２；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ６１で抽出した行動から、平日の行動で予測期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ６３）。
　週末である場合（ステップＳ６２；ＮＯ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ６１で抽出した行動から、週末の行動で予測期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ６４）。
　一方、電力残量の値が閾値Ｘよりも小さい場合（ステップＳ５４；ＮＯ）、予測期間に発電される電力を蓄電するための容量を確保する必要はないと判断できる。そこで、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、電力を消費しない行動を予測期間の推奨行動の候補として抽出する（ステップＳ６５）。
　たとえば、図９（ｂ）のように蓄電池２の電力残量が２．００ｋＷｈであった場合、電力残量２．００ｋＷｈ＜Ｘ（蓄電池２の最大蓄電量１０ｋＷｈ－予測期間の発電量７．８０ｋＷｈ＝２．２０ｋＷｈ）であるので、推奨情報生成部１４は、図９（ｃ）に示す行動リストから、電力残量を消費しない行動、すなわち行動消費電力量が０ｋＷｈの「ＩＤ」が２、６、８、９の行動を抽出する。
　次に、推奨情報生成部１４は、行動リストの「実行」の項目を参照し、ステップＳ６５で抽出した行動からまだ実行していない行動を抽出する（ステップＳ６６）。たとえば、推奨情報生成部１４は、図９（ｃ）に示す行動リストの「ＩＤ」が２、６、８、９の行動のうち、「実行」の項目に○がない「ＩＤ」が２、６、８の行動を抽出する。
　次に、推奨情報生成部１４が、行動習性に基づいて抽出された行動をさらに選別する。具体的には予測前期間が平日であるか週末であるかを判定する（ステップＳ６７）。平日である場合（ステップＳ６７；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ６６で抽出した行動から、平日の行動で予測前期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ６８）。
　週末である場合（ステップＳ６７；ＮＯ）、推奨情報生成部１４が、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ６６で抽出した行動から、週末の行動で予測前期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ６９）。たとえば、図９（ａ）の例では、予測期間（明日）が月曜日であるので、予測前期間（今日）は日曜日である。よって、推奨情報生成部１４は、週末であると判定し、「ＩＤ」が２、６、８の行動のうち、週末に実行される「ＩＤ」が８の風呂掃除を抽出し、予測前期間の行動とする。
　次に、推奨情報生成部１４が、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、蓄電する行動を予測期間の推奨行動の候補として抽出する（ステップＳ７０）。具体的な方法は、図３のステップＳ１６において蓄電する行動を抽出する方法と同様である。
　図９（ｃ）の例では、推奨情報生成部１４は、行動消費電力量が０ｋＷｈの「ＩＤ」が２、６、８、９の行動を抽出する。なお、電気自動車に蓄電池２が搭載されており、電力会社から電力を購入する場合は、推奨情報生成部１４は、電気自動車を使用しない「ＩＤ」が２、３、４、６、７、８、９、１０の行動を抽出する。
　さらに、推奨情報生成部１４は、抽出された行動の中から、優先度の高い行動を選別する。具体的には、行動リストの「実行」の項目を参照し、ステップＳ７０で抽出した行動からまだ実行していない行動を抽出する（ステップＳ７１）。ここで、ステップ６９で抽出した予測前期間の行動は、実行されるものとして判断し、一旦行動リストの「実行」の項目を「○」とする。なお、推奨情報生成部１４は、予測前期間の行動として抽出した風呂掃除が実行されるものとして判断するが、頻度が毎日であるので、明日には実行されていない状態であると判断する。さらに、現在実行されている「ＩＤ」が３、５、９の行動のうち「ＩＤ」が３の行動も、頻度が毎日であるので、明日には実行されていない状態であると判断する。
　ステップＳ７０で推奨情報生成部１４が「ＩＤ」が２、６、８、９の行動を抽出したとすると、推奨情報生成部１４は、実行されていない状態の「ＩＤ」が２、６、８の行動を抽出する。
　推奨情報生成部１４は、行動習性に基づいて抽出された行動をさらに選別する。具体的には予測期間が平日であるか週末であるかを判定する（ステップＳ７２）。
　平日である場合（ステップＳ７２；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ７１で抽出した行動から、平日の行動で予測期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ７３）。
　たとえば、図９（ａ）の例では、予測期間（明日）が月曜日であるので、推奨情報生成部１４は、平日であると判定し、「ＩＤ」が２、６、８の行動のうち、平日に実行される「ＩＤ」が２の電車で通勤すると、８の風呂掃除とを抽出し、予測期間の行動とする。
　週末である場合（ステップＳ７２；ＮＯ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ７１で抽出した行動から、週末の行動で予測期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ７４）。
　次に推奨情報生成部１４は、抽出した予測期間の行動と予測前期間の行動との組み合わせを示す推奨情報を生成する（ステップＳ７５）。推奨情報生成部１４は、推奨情報を表示部１５に表示させる（ステップＳ７６）。予測情報取得部１１は、予測期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ７７）。予測期間が経過していない場合（ステップＳ７７；ＮＯ）、ステップＳ７７を繰り返す。予測期間が経過すると（ステップＳ７７；ＹＥＳ）、ステップＳ５１に戻り、ステップＳ５１～ステップＳ７７を繰り返す。
　以上説明したように、本実施の形態３の行動推奨システムによれば、ユーザの行動習慣を加味して行動を抽出してユーザに推奨するので、ユーザが推奨された行動をより実行しやすい。同様に、まだ行動が実行されていない行動を抽出してユーザに推奨するので、ユーザが推奨された行動を実行しやすい。
　なお、上記の実施形態では、予測期間の蓄電量を最大にすることを評価基準とした。しかし、これに限らず、たとえば、予測期間の終わりに蓄電池２の電力残量を最大にすることを評価基準にしてもよいし、電力会社から買う買電力量を最小にすることを評価基準にしてもよい。あるいは、蓄電池２の電力残量が最大である場合は余った電力を電力会社に売ることができるとすると、売電量を最大にすることや、買電力量－売電力量を最小にすることを評価基準としてもよいし、これらを可能な限り組み合わせてもよい。
　なお、上記実施形態において、発電装置３が太陽光パネルであるとし、予測情報取得部１１が晴、雨、曇などの日照に係る天気予報を予測情報として取得する例について説明した。本発明はこれに限られず、発電装置３の性質に応じたさまざまな変形が可能である。例えば、発電装置３が家庭用風力発電機である場合、予測情報取得部１１は、風向、風速などを示す天気予報を予測情報として取得する。そして、予測情報の明日の風速が所定の値（たとえば風速５ｍ）以上であった場合、推奨情報生成部１４は、明日の発電量は多いと予測する。あるいは、風速が一定以上となる時間から発電量を計算してもよい。
　さらに、発電装置３を外部電源として、外部電源を確保出来る場合は発電量が多いと判定し、確保出来ない場合は発電量が小さいと判定することも可能である。
　また、上記の実施形態では、今日を予測前期間とし、明日を予測期間として説明した。しかし、これに限らず、たとえば、１週間後に蓄電池２の所定の電力量を蓄電するといった評価基準であった場合、たとえば、推奨情報生成部１４は、予測情報取得部１１が取得した１週間の天気予報から、各日の発電量を予測し、電力残量取得部１２が取得した蓄電池２の電力残量の値に基づいて、各日にどの行動を行えば１週間後に要求が示す所定の電力量が蓄電されるかを算出し、１週間分の行動のスケジューリングを行って、ユーザに推奨してもよい。
　また、予測前期間と予測期間に可能な行動として、行動リストの行動のうち、期間内の時間に終了できる行動を一つ推奨する構成を例にとって説明した。これに限らず、スケジュール帳にユーザが所定期間において所望する行動を登録し、そのうちから最も電力効率が高い組み合わせを抽出する構成も可能である。さらに、ユーザが行動に優先度を設定し、抽出された行動のうち優先度が高いものだけを表示してもよい。さらに、抽出された行動から優先度が最も高いものを抽出し、期間の時間が余る場合、次に優先度が高く、消費電力が条件をクリアする行動を合わせて表示してもよい。
　また、上記の実施形態では、予測前期間および予測期間の行動の抽出を同時に行い、予測前期間の行動と予測期間の行動を組み合わせて表示する推奨情報を生成する。しかし、予測前期間および予測期間の行動の抽出は、同時に行わなくてもよい。たとえば、予測前期間の行動の抽出は予測前期間に行い、予測期間の行動の抽出は予測期間に行ってもよい。この場合、推奨情報生成部１４は、それぞれの期間にそれぞれの期間の行動を表示する推奨情報を生成し、表示部１５に表示させる。これによれば、ユーザがその日に行うべき行動を当日に閲覧することができるので、どんな行動をすべきかユーザが失念する可能性が低く、より行動が促進されることが期待できる。
　また、実施の形態１、実施の形態２および実施の形態３を説明したが、これらは別々に実施する必要はなく、組み合わせてもよい。
　図１２は、本発明の実施の形態に係る行動推奨装置のハードウェア構成の一例を示す図である。行動推奨装置は、図１２に示すように、制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６を備える。主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６はいずれも内部バス４０を介して制御部４１に接続されている。
　制御部４１はＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、外部記憶部４３に記憶されている制御プログラム４９に従って、各処理を実行する。制御部４１は、予測情報取得部１１、電力残量取得部１２、推奨情報生成部１４、要求取得部１６、判定部１７および入力部１９の各処理を実行する。
　主記憶部４２はＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成され、外部記憶部４３に記憶されている制御プログラム４９をロードし、制御部４１の作業領域として用いられる。
　外部記憶部４３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ－ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ－ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成され、行動推奨装置の処理を制御部４１に行わせるためのプログラムをあらかじめ記憶し、また、制御部４１の指示に従って、このプログラムが記憶するデータを制御部４１に供給し、制御部４１から供給されたデータを記憶する。行動リスト記憶部１３およびユーザ情報記憶部１８は、外部記憶部４３に構成される。
　操作部４４はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス４０に接続するインタフェース装置から構成されている。ユーザが行動推奨装置に情報を入力する場合は、操作部４４を介して、指示が制御部４１に供給される。操作部４４は、入力部１９として機能する。
　表示部４５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成され、制御部４１から供給された情報を表示する。表示部４５は、表示部１５として機能する。
　送受信部４６は、通信ネットワークに接続する網終端装置または無線通信装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースから構成されている。送受信部４６は、予測情報取得部１１、電力残量取得部１２および要求取得部１６として機能する。
　図２、図５および図８に示す予測情報取得部１１、電力残量取得部１２、推奨情報生成部１４、要求取得部１６、判定部１７および入力部１９の処理は、制御プログラム４９が、制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６などを資源として用いて処理することによって実行する。
　その他、前記のハードウェア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。
　制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、内部バス４０などから構成される行動推奨処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する行動推奨システムを構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上の行動推奨装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで行動推奨システムを構成してもよい。
　また、行動推奨システムの機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
　また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(BBS, Bulletin Board System)に前記コンピュータプログラムを掲示し、通信ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の請求項のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段と、
　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段と、
　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段と、
　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段と、
　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段と、
　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段と、
　を備えることを特徴とする行動推奨装置。
（付記２）
　前記発電装置は、天候によって発電量が異なり、
　前記予測取得手段が取得する情報は、前記発電装置が所在する地域における前記予測期間の天気予報を含む、
　ことを特徴とする付記１に記載の行動推奨装置。
（付記３）
　前記ユーザが使用する電力量に関する要求を取得する要求取得手段をさらに備え、
　前記抽出手段は、前記電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合し、かつ前記要求を満たす行動を前記推奨行動として抽出する、
　ことを特徴とする付記１に記載の行動推奨装置。
（付記４）
　前記ユーザの電力使用の実績を示すデータを取得する実績取得手段と、
　前記ユーザの電力使用の実績が前記要求を満たしたか否かを判定する判定手段をさらに備え、
　前記生成手段は、前記判定手段が前記要求を満たさなかったと判定した場合、前記要求を満たさなかったことを示す注意情報を生成し、
　前記出力手段は、前記注意情報を更に出力する、
　ことを特徴とする付記３に記載の行動推奨装置。
（付記５）
　前記ユーザが前記行動リストに記憶された行動を実行する頻度を含む行動習性を示すユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶手段をさらに備え、
　前記抽出手段は、前記推奨行動を抽出する所定の評価基準として、前記行動についての前記ユーザ情報が所定の条件を満たすか否かをさらに参酌する、　ことを特徴とする付記１ないし４のいずれか１つに記載の行動推奨装置。
（付記６）
　前記ユーザが前記行動リストに記憶された行動を実行したことを示す実行情報を取得する実行情報取得手段をさらに備え、
　前記抽出手段は、前記推奨行動を抽出する所定の評価基準として、前記行動についての前記実行情報が所定の条件を満たすか否かをさらに参酌する、
　ことを特徴とする付記１ないし５のいずれか１つに記載の行動推奨装置。
（付記７）
　発電した電力を蓄電池に供給する発電装置と、
　前記発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池と、
　前記蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段、
　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段、
　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段、
　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段、
　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段、
　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段、
　を含む行動推奨装置と、
　を備えることを特徴とする行動推奨システム。
（付記８）
　ユーザに行動を推奨する行動推奨方法であって、
　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得するステップと、
　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得するステップと、
　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを取得するステップと、
　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出するステップと、
　前記抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成するステップと、
　前記生成した推奨情報を出力するステップと、
　を備えることを特徴とする行動推奨方法。
（付記９）
　コンピュータを、
　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段、
　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段、
　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段、
　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段、
　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段、
　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段、
　として機能させることを特徴とするプログラム。
　本発明は、２０１１年６月２７日に出願された日本国特許出願２０１１－１４２２０９号に基づく。本明細書中に日本国特許出願２０１１－１４２２０９号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。
　本発明は、電力状況に応じて行動を推奨できる装置を実現する各分野に応用することができる。
　　１、１ａ、１ｂ　行動推奨装置
　　２　蓄電池
　　３　発電装置
　１１　予測情報取得部
　１２　電力残量取得部
　１３　行動リスト記憶部
　１４　推奨情報生成部
　１５　表示部
　１６　要求取得部
　１７　判定部
　１８　ユーザ情報記憶部
　１９　入力部
　４１　制御部
　４２　主記憶部
　４３　外部記憶部
　４４　操作部
　４３　表示部
　４６　送受信部
　４９　制御プログラム
１００　行動推奨システム

Claims (9)

  1. 　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段と、
    　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段と、
    　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段と、
    　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段と、
    　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段と、
    　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段と、
    　を備えることを特徴とする行動推奨装置。
  2. 　前記発電装置は、天候によって発電量が異なり、
    　前記予測取得手段が取得する情報は、前記発電装置が所在する地域における前記予測期間の天気予報を含む、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の行動推奨装置。
  3. 　前記ユーザが使用する電力量に関する要求を取得する要求取得手段をさらに備え、
    　前記抽出手段は、前記電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合し、かつ前記要求を満たす行動を前記推奨行動として抽出する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の行動推奨装置。
  4. 　前記ユーザの電力使用の実績を示すデータを取得する実績取得手段と、
    　前記ユーザの電力使用の実績が前記要求を満たしたか否かを判定する判定手段をさらに備え、
    　前記生成手段は、前記判定手段が前記要求を満たさなかったと判定した場合、前記要求を満たさなかったことを示す注意情報を生成し、
    　前記出力手段は、前記注意情報を更に出力する、
    　ことを特徴とする請求項３に記載の行動推奨装置。
  5. 　前記ユーザが前記行動リストに記憶された行動を実行する頻度を含む行動習性を示すユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶手段をさらに備え、
    　前記抽出手段は、前記推奨行動を抽出する所定の評価基準として、前記行動についての前記ユーザ情報が所定の条件を満たすか否かをさらに参酌する、
    　ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の行動推奨装置。
  6. 　前記ユーザが前記行動リストに記憶された行動を実行したことを示す実行情報を取得する実行情報取得手段をさらに備え、
    　前記抽出手段は、前記推奨行動を抽出する所定の評価基準として、前記行動についての前記実行情報が所定の条件を満たすか否かをさらに参酌する、
    　ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の行動推奨装置。
  7. 　発電した電力を蓄電池に供給する発電装置と、
    　前記発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池と、
    　前記蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段、
    　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段、
    　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段、
    　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段、
    　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段、
    　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段、
    　を含む行動推奨装置と、
    　を備えることを特徴とする行動推奨システム。
  8. 　ユーザに行動を推奨する行動推奨方法であって、
    　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得するステップと、
    　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得するステップと、
    　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを取得するステップと、
    　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出するステップと、
    　前記抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成するステップと、
    　前記生成した推奨情報を出力するステップと、
    　を備えることを特徴とする行動推奨方法。
  9. 　コンピュータを、
    　発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段、
    　所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段、
    　ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段、
    　前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段、
    　前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段、
    　前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段、
    　として機能させることを特徴とするプログラム。
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