WO2015087473A1 - 需要予測装置、節電支援システム - Google Patents

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西山　高史
紀芳 清水
智治 中原
翔 池村
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a demand prediction device and a power saving support system, and in particular, a demand prediction device for predicting a power consumption state by a consumer, and a consumer by using a power consumption state predicted using the demand prediction device.
  • the present invention relates to a power saving support system that supports power saving.
  • an object of the present invention is to provide a demand prediction device that can predict information about power used in a building in a unit of a branch circuit without imposing a burden on the user in the building of the customer. Furthermore, the objective of this invention is providing the power saving assistance system using this demand prediction apparatus.
  • the demand prediction device includes an acquisition unit that acquires, from a measurement device, a power value consumed for each of a plurality of branch circuits branched by a distribution board provided in a building of a power consumer,
  • the first storage unit that stores the power information including the power value and date / time for each branch circuit acquired by the acquisition unit and the related information related to the power information in association with each other, and stores the information in the first storage unit
  • the feature extraction unit that extracts the feature amount in the power information for each of the branched circuits, and the related information stored in the first storage unit is used as a condition for explaining the variation of the feature amount, and from the condition, the A rule extraction unit for extracting a rule for deriving a feature value, a second storage unit for storing the rule extracted by the rule extraction unit, and a target value for power saving in a predetermined target period are set for the building If the subject A prediction unit that obtains the related information in the period, and applies the rule stored in the second storage unit to the obtained related information, thereby
  • a power saving support system includes the above-described demand prediction device and a presentation device that presents the method for power saving measures from the demand prediction device.
  • the related information is used for each branch circuit.
  • a rule for predicting the feature value of the power value is extracted for each building. Furthermore, using this rule, the feature value of the power value in the target period during which power is saved for the corresponding consumer is predicted. Therefore, there is an advantage that information regarding the power used in the building can be predicted in units of branch circuits without imposing a burden on the user in the building of the consumer.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a first embodiment.
  • FIG. 3 is an operation explanatory diagram of the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating another configuration of the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram illustrating a second embodiment.
  • the demand prediction apparatus 10 As shown in FIG. 1, the demand prediction apparatus 10 described below includes an acquisition unit 11, a first storage unit 12, a feature extraction unit 13, a rule extraction unit 14, a second storage unit 15, and a prediction unit 16. Prepare.
  • the acquisition unit 11 acquires, from the measurement device 23, the power value consumed for each of the plurality of branch circuits 22 branched by the distribution board 21 provided in the building 20 of the power consumer.
  • the first storage unit 12 stores the power information including the power value and date / time for each branch circuit 22 acquired by the acquiring unit 11 and related information related to the power information in association with each other.
  • the feature extraction unit 13 extracts a feature amount in the power information for each branch circuit 22 stored in the first storage unit 12.
  • the rule extraction unit 14 uses the related information stored in the first storage unit 12 as a condition for explaining the variation of the feature value, and extracts a rule for deriving the feature value from the condition.
  • the second storage unit 15 stores the rules extracted by the rule extraction unit 14.
  • the prediction unit 16 predicts a feature amount for each branch circuit 22 in the target period when a power saving target value in the predetermined target period is set for the building 20.
  • the prediction unit 16 acquires related information in the target period in order to predict the feature amount for each branch circuit 22, and applies the rule stored in the second storage unit 15 to the acquired related information.
  • the demand prediction apparatus 10 includes a third storage unit 17, a countermeasure determination unit 18, and an output unit 42.
  • the third storage unit 17 stores names that specify the plurality of branch circuits 22 in association with the plurality of branch circuits 22, respectively.
  • the measure determining unit 18 uses the branch circuit 22 and the power saving measure that are targets of the power saving measure in order to achieve the target value among the plurality of branch circuits 22 on the condition that the prediction unit 16 predicts the feature amount and related information for the target period. The method is determined.
  • the output unit 42 extracts a name for the branch circuit 22 determined by the measure determining unit 18 as a power saving measure target with reference to the third storage unit 17, and uses the name to provide a power saving measure method to the presentation device 30. Let them present.
  • the feature extraction unit 13 has a function of calculating the variance of the period during which power is consumed for each branch circuit 22 using the power information.
  • the measure determining unit 18 causes the presentation device 30 to present a peak shift as the best power saving measure and presents a peak cut as the next best power save measure when there is a branch circuit 22 whose variance is greater than or equal to a predetermined reference value. 30 is desirable.
  • the peak shift means a measure for not using the electrical load 24 connected to the branch circuit 22 in the target period, and the peak cut is the target period for the branch circuit 22 having a relatively large power predicted by the prediction unit 16 as a feature amount. This means measures to reduce power consumption.
  • the measure determining unit 18 selects and presents a time zone in which the target electrical load 24 can be used from a time zone in which the electrical load 24 has been used in the past. It is desirable.
  • the time zone in which the electrical load 24 has been used in the past is selected by using the power information stored in the first storage unit 12.
  • the related information includes at least one type of information selected from the group of calendar information, weather information, user information, and building information.
  • the calendar information includes the season and the day of the week, and the weather information includes the weather and the outside temperature.
  • the user information is an attribute of a user who uses power in the building 20, and the building information is an attribute of the building 20.
  • the acquiring unit 11 acquires the power values measured by the plurality of measuring devices 23 provided in the buildings 20 of the plurality of consumers, in addition to the power value measured by the measuring device 23 in the building 20.
  • the rule extraction unit 14 includes an evaluation unit 141 and a grouping unit 142 as shown in FIG.
  • the evaluation unit 141 obtains an evaluation value indicating the degree of similarity between the buildings 20 for the rules extracted for each of all the buildings 20 of the building 20 and the plurality of buildings 20.
  • the grouping unit 142 compiles these rules into one rule when the evaluation values of rules obtained from two or more buildings 20 out of all the buildings 20 are similar within a predetermined range.
  • the second storage unit 15 stores the rules in association with the two or more buildings 20 so that the rules compiled by the grouping unit 142 are applied to the two or more buildings 20 corresponding thereto. It is desirable to do.
  • each dwelling unit may be regarded as one building 20 in the present embodiment, or the entire dwelling unit may be referred to as one building 20 as in the case of performing high-voltage collective power reception.
  • the building 20 means a building occupied by a customer from whom the electric utility collects charges.
  • the demand prediction apparatus 10 described below includes a computer that executes a program that realizes the functions described below as a main hardware element.
  • This program may be provided through a telecommunication line such as the Internet in addition to being stored in advance in a ROM (Read Only Memory).
  • the program may be provided by a computer-readable recording medium.
  • the building 20 includes a distribution board 21 that receives commercial power supplied by an electric power company.
  • the distribution board 21 branches the received power to a plurality of branch circuits 22 and distributes the power to a plurality of electric loads 24 used in the building 20.
  • the measuring device 23 measures the power consumed for each branch circuit 22.
  • the measuring device 23 employs either a configuration built in the distribution board 21 or a configuration arranged outside the distribution board 21.
  • the measuring device 23 monitors the passing current for each branch circuit 22 with a Rogowski coil or a clamp-type current sensor, and uses the integrated value of the product of the monitored current value and the voltage value between the lines of the branch circuit 22 as a power value. calculate. That is, the power value measured by the measuring device 23 is not actually instantaneous power but an amount of power per predetermined unit time (for example, selected in a range of about 30 seconds to 10 minutes). In general, the instantaneous power for each branch circuit 22 fluctuates with time even within a unit time, but in this embodiment, the fluctuation of the instantaneous power within the unit time is not taken into account, and the integrated power in the unit time is taken into account. Use quantity as power value. This power value can be regarded as equivalent to the average power value in unit time.
  • the power value measured by the measuring device 23 is input information to the demand prediction device 10 together with related information.
  • the demand prediction device 10 includes an acquisition unit 11 that acquires a power value.
  • the power value acquired from the measurement device 23 through the acquisition unit 11 is associated with the date and time and is stored in the first storage unit 12 as power information. Is done.
  • the date and time is measured by a built-in clock 19 such as a real-time clock built in the demand prediction apparatus 10.
  • the power information includes the power value for each unit time and the date and time when the power value was obtained.
  • the related information is information that is assumed to be related to the power consumed by the electrical load 24 used in the building 20, and includes at least one of calendar information, weather information, user information, and building information. Including.
  • Calendar information includes seasons (four seasons, 24th season etc.) and days of the week (separate holidays and weekdays). Seasons are related to temperature trends and sunshine hours, and days of the week are related to the types of living behavior and timing (time) of residents, so the power consumed by the electrical load 24 used for air conditioning, lighting, cooking, etc. It is assumed to be related.
  • the weather information includes the weather (sunny weather, cloudy weather, rainy weather, etc.) and the outside temperature. The weather and outside air temperature are also easily assumed to be related to the power consumed by the electric load 24 used for air conditioning, lighting, cooking, and the like.
  • the user information is an attribute of a user who uses the electrical load 24 in the building 20, and includes the family configuration (number of people, gender, age group, etc.), income, values (energy saving orientation, comfort orientation, etc.) in the building 20. Including.
  • the user attribute is expected to reflect the power consumption tendency of the entire building 20.
  • the building information includes the geographical position of the house (region, topography, etc.), the type of building (separate from a detached house and an apartment house), and the room configuration (2LDK, 3LDK, etc.). Such building information is expected to relate to the power consumed by the electrical load 24 used for air conditioning, lighting, and the like.
  • the demand prediction apparatus 10 includes an input unit 43 for receiving user information and building information, and a communication unit 44 serving as an interface with a telecommunication line. User information, building information, and the like are input to the input unit 43 using an input device capable of interactive input.
  • the demand prediction apparatus 10 can select a configuration provided in the building 20 and a configuration provided in the server. Moreover, you may employ
  • the acquisition unit 11, the first storage unit 12, the feature extraction unit 13, the rule extraction unit 14, and the second storage unit 15 are provided in the server, and the prediction unit 16, the third storage unit 17, and the countermeasure determination unit 18 are provided. May be provided in the building 20.
  • the output unit 42 and the input unit 43 can be configured to connect a dedicated operation indicator that is also used as the presentation device 30 and the input device.
  • a terminal device that can communicate with the demand prediction device 10 can also be used as the presentation device 30 and the input device.
  • the output unit 42 and the input unit 43 communicate with the terminal device through the communication unit 44.
  • a terminal device capable of communicating with the server through an electric communication line such as the Internet or a mobile telephone network may be used as both the presentation device 30 and the input device.
  • the output unit 42 and the input unit 43 communicate with the terminal device through the communication unit 44.
  • the terminal device a smartphone, a tablet terminal, or the like can be adopted in addition to a personal computer.
  • the output unit 42 and the input unit 43 can adopt the same configuration as that in the case where the demand prediction device 10 is provided in the building 20. Further, in this configuration, a component having a large processing load can be provided on a server having a high processing capacity, and a component requiring individual processing for each building 20 can be provided on the building 20 side. Is possible. That is, the throughput can be shortened and an increase in communication traffic can be suppressed.
  • the acquisition unit 11 acquires the power value for each branch circuit 22 measured by the measurement device 23, and the first storage unit 12 measures the power value acquired by the acquisition unit 11 and the built-in clock 19.
  • the date and time are stored in association with each other.
  • the feature extraction unit 13 extracts the feature value of the power value.
  • the accumulation period is preferably several years. However, if the feature extraction unit 13 extracts the feature amount after a long accumulation period, the operation start is delayed. Therefore, the feature amount is extracted with a relatively short period of about one month as the accumulation period, and thereafter, an appropriate accumulation period is set. It is desirable to gradually increase accuracy by opening and extracting feature quantities.
  • the feature extraction unit 13 obtains, as the feature amount, the power consumption amount for each branch circuit 22 in units of days and the maximum value of the power value in units of days for each branch circuit 22. Further, the feature extraction unit 13 extracts a period of continuous use of the electrical load 24 for each branch circuit 22. That is, the feature extraction unit 13 estimates the standby power value for each branch circuit 22 based on the change in the power value during the accumulation period stored in the first storage unit 12, and the power value continues with respect to the standby power. And determine the period of increase.
  • the comparison value V1 to be compared with the power value is variably set, and the range satisfying the condition that the time during which the power value is equal to or less than the comparison value exceeds a predetermined maintenance time is satisfied.
  • the minimum value of the comparison value is obtained by using the minimum value as the maximum value in standby power.
  • the maintenance time is set to a time slightly shorter than the period in which the electrical load 24 is estimated not to be used.
  • the illustrated example shows an operation of searching for standby power by gradually reducing the comparison value V1.
  • the feature extraction unit 13 estimates standby power for each branch circuit 22, and when a period in which the power value is equal to or higher than standby power continues, the electrical load 24 connected to the branch circuit 22 is used ( It is in operation).
  • the feature extraction unit 13 refers to a period in which the electric load 24 is continuously used as a period in which the electric power value is continuously increased. I can judge.
  • the electrical load 24 is continuously used at the location corresponding to the branch circuit 22 (generally a room). Is determined to be a period (t1-t2).
  • the feature extraction unit 13 can determine the period during which the electric load 24 is used, it can obtain the time when the operation of the electric load 24 starts and the time when the operation ends.
  • the feature amount extracted by the feature extraction unit 13 includes, for example, the maximum value of the power value for each branch circuit 22 during the use period of the electric load 24 and the amount of power consumed during the use period of the electric load 24. Further, the feature amount extracted by the feature extraction unit 13 may include a time t1 at which the use of the electric load 24 is started and a time t2 at which the use is ended.
  • the feature extraction unit 13 calculates the variance of the period during which power is consumed for each branch circuit 22. It is desirable to have a function.
  • the feature extraction unit 13 may treat the output setting state as a feature amount together with the power value for the electric load 24 capable of adjusting the output.
  • the electric load 24 is an air conditioner
  • a set state such as a set temperature and an air volume may be used as the feature amount.
  • the feature amount extracted by the feature extraction unit 13 is input to the rule extraction unit 14 together with the related information when the feature amount is obtained, and the rule extraction unit 14 evaluates the relationship between the feature amount and the related information. Is done. That is, a rule for deriving a feature amount is extracted using the related information as a condition for explaining the variation of the feature amount.
  • the rule extraction unit 14 can evaluate a correlation coefficient between a feature quantity and individual related information, and can derive a feature quantity using the relevant information as a condition when the absolute value of the correlation coefficient exceeds a predetermined threshold.
  • the rules are expressed in the form of, for example, a mathematical expression using related information as an explanatory variable, a data table in which related information and feature quantities are associated with each other.
  • the rule may be expressed by a production rule in which when the related information is established, the feature amount of the corresponding branch circuit 22 is obtained.
  • the related information for deriving the feature amount may be a single condition, but often includes a plurality of conditions. Further, the rules can be set for each building 20. In other words, there is a possibility that the number of combinations for extracting the rule that links the feature quantity to the related information may be very large. Therefore, it is desirable to provide the rule extraction unit 14 on a server with high processing capability.
  • the related information uses season (spring, summer, autumn and winter), distinction between weekdays and holidays, and weather (sunny weather, rainy weather).
  • the feature amount uses the daily power consumption for each branch circuit 22 and the maximum daily power value for each branch circuit 22.
  • the relationship between the related information and the feature amount can be expressed in a table format as shown in Table 1.
  • Table 1 includes the average value and variance of the number of times that the electrical load 24 is operated in one day, the operation time in one use, the start time, and the end time.
  • the related information and feature amount shown in Table 1 are examples, and it is possible to increase the variable of the weather that is the related information (for example, cloudy weather, snowfall, etc.), and it is also possible to increase the types of related information. (For example, temperature, humidity, etc.)
  • the rule extraction unit 14 may divide the feature quantity into a plurality of sections (for example, divide the maximum power value into three sections), obtain the occurrence frequency for each section, and generate a histogram.
  • the rules extracted by the rule extraction unit 14 are stored in the second storage unit 15 as a database (knowledge base). If a rule is registered in the second storage unit 15 in advance, it is possible to obtain a feature amount by applying the corresponding rule when related information is given. Therefore, when the target value of power saving in the predetermined target period is set for the building 20, if the related information in the target period is acquired, the feature amount in the target period can be obtained.
  • the target value may be set by the building 20 for power saving, and may be given as demand response information (DR information) for requesting power saving from an electric power company.
  • the prediction unit 16 first acquires related information in the target period when the target value of power saving in the target period is set.
  • the process of acquiring related information includes a process of acquiring information from another server through a telecommunication line. For example, if the related information is weather, information that predicts the weather in the target period may be acquired from a server having weather forecast information.
  • the prediction unit 16 applies the rule stored in the second storage unit 15 to the acquired related information and predicts the feature value regarding the power value.
  • the prediction unit 16 obtains the season, weekday and holiday, and weather as related information for the corresponding day. Furthermore, the prediction unit 16 extracts a rule applicable to the acquired related information from the second storage unit 15 and obtains the maximum value of the power value as the feature amount using the extracted rule.
  • the target value When the target value is given by a power saving request from an electric power company, the maximum power value of the entire building 20 (house) in a predetermined time zone becomes the target value. Therefore, in this case, the sum of the power values of all the branch circuits 22 in the building 20 (house) is obtained, and it is determined whether or not power saving is performed based on whether or not the total power value exceeds the target value in the target period. It becomes a standard. As described above, when it is possible to predict whether or not the power value consumed by the building 20 during the target period exceeds the target value, the demand prediction device 10 outputs the predicted result from the output unit 42 and sends it to the appropriate presentation device 30. Let them present. By presenting to the presentation device 30 whether or not the target value can be achieved in the target period, the user can make a decision as to whether or not to save power.
  • the presentation device 30 may be a dedicated display device that combines a flat panel display such as a liquid crystal display and a touch panel or push button switch.
  • a terminal device such as a personal computer, a smartphone, or a tablet terminal can be used as the presentation device 30.
  • the demand prediction apparatus 10 has a function of showing power saving measures for achieving the target value when the target value cannot be achieved. Therefore, the demand prediction device 10 includes a countermeasure determining unit 18. The measure determining unit 18 determines whether the power value set for the target period can achieve the target value by comparing the feature amount predicted by the predicting unit 16 with the target value, and when the target value cannot be achieved. Establish a method to save power.
  • the power value can achieve the target value is set for the power saving request because the target value is set for the maximum value of the power value.
  • the maximum value of the power value is less than or equal to the target value. This means that the target value has been achieved.
  • the target value of the power value is set for the power consumption, so if the power consumption during the target period is less than or equal to the target value, the target value has been achieved. become. Below, the case where the target value with respect to a power-saving request
  • the countermeasure determining unit 18 employs two types of peak shift and peak cut as power saving countermeasure methods.
  • the peak shift means a measure for shifting the time zone in which the electric load 24 is operated from the target period so that the electric load 24 connected to the branch circuit 22 is not used in the target period.
  • the peak cut means a measure for reducing the power consumed in the target period for the branch circuit 22 having a relatively large power predicted by the prediction unit 16 as a feature value.
  • the measure determining unit 18 may employ either peak shift or peak cut as a power saving measure.
  • the measure determining unit 18 may include adjusting the output of the electrical load 24 as a power saving measure option. For example, when the electric load 24 is an air conditioner, adjusting the set temperature, the air volume, etc. will adjust the output of the electric load 24. Since power saving measures can be set for each branch circuit 22, different power saving measures are determined for each branch circuit 22. In addition, it is preferable that a plurality of power saving measures can be selected for the branch circuit 22 and which power saving measures are adopted according to the related information or the feature amount.
  • the measure determining unit 18 stores options for the power saving measure method so that the predictor 16 can select the power save measure according to the condition when the feature amount is predicted in the target period.
  • the measure determining unit 18 includes a database (knowledge base) that stores rules for selecting a method for saving power. Options for power saving measures are determined in advance, and a rule for selecting which option under what conditions is registered in the measure determining unit 18 according to the building 20.
  • the measure determination unit 18 determines the peak shift It is desirable to adopt this in preference to peak cut. That is, a large dispersion of at least one of the start time and the end time means that there is a large variation in the time zone in which the corresponding electric load 24 is used. This change is expected to be easily accepted by users.
  • the measure determination unit 18 evaluates whether the variance is equal to or greater than a predetermined reference value. To do. Then, when there is a branch circuit 22 whose variance is greater than or equal to a predetermined reference value, the measure determining unit 18 employs peak shift as the best power saving measure and employs peak cut as the next best power save measure. The power saving measure adopted by the measure determining unit 18 is presented to the presentation device 30 through the output unit 42.
  • the name of the electrical load 24 that occupies the branch circuit 22 that is the target of power saving measures, or the location (room) corresponding to the branch circuit 22 that is the target of power saving measures. is preferably shown on the presentation device 30. That is, by presenting the name of the electrical load 24 or the location on the presentation device 30, it becomes easier for the user to understand which electrical load 24 or at which location the power saving measure should be taken.
  • the third storage unit 17 stores names specifying the plurality of branch circuits 22 in association with the plurality of branch circuits 22, respectively.
  • the information stored in the third storage unit 17 is written according to the building 20 by the user or the contractor before operating the demand prediction device 10. Information may be written into the third storage unit 17 using an operating device (such as a touch panel or a keyboard) provided in the presentation device 30 described above.
  • the electrical load 24 or the place (room) corresponds to the branch circuit 22 on a one-to-one basis.
  • the branch circuit 22 is named as “living air conditioner” “Japanese-style air conditioner” “western-style air conditioner” “living room (outlet)” “kitchen / lavatory” “washing machine” “refrigerator” “western room (outlet)”. Can be specified.
  • the measure determining unit 18 determines the branch circuit 22 that is the target of the power saving measure
  • the measure determining unit 18 extracts the name corresponding to the branch circuit 22 from the third storage unit 17, and the power save target target indicated by the name is the power save measure target.
  • the presentation apparatus 30 is made to present the method.
  • the measure determining unit 18 may present a time zone in which the target electrical load 24 can be used to the presentation device 30.
  • This time zone may be selected from a time zone in which the target electrical load 24 has been used in the past.
  • the first storage unit 12 records the use of the target electrical load 24 in a time zone that is not the target period, the time zone in which the target electrical load 24 can be used in that time zone. It is recommended as.
  • the time zone may be selected from the one with the higher frequency of use.
  • the past unit can be used as the selection criterion, as well as the past performance as a selection criterion.
  • the motivation to implement power saving measures by peak shift by presenting the corresponding time zone to the user Can be given.
  • Table 2 shows an example of a power saving countermeasure method for each branch circuit 22 registered in the countermeasure determination unit 18.
  • Table 2 shows an example of the content presented to the presentation device 30 in accordance with the power saving countermeasure method.
  • the power saving measures include “reduction of use time (deletion of drying)” and “shift of start time”. "Recommended time zone”.
  • the prediction unit 16 predicts a feature amount, which is the amount of power consumption per day, on the condition that the related information is a summer holiday. Furthermore, the prediction unit 16 selects the branch circuit 22 having the maximum power consumption, and predicts the feature amount (for example, the maximum value of the power value) in the time period that is the target period for the selected branch circuit 22. Here, the prediction unit 16 may obtain the maximum value of the power value in the power saving request time zone (target period) for all the branch circuits 22.
  • the target value can be achieved by reducing the power value of the branch circuit 22 having the largest power value.
  • the name of the branch circuit 22 predicted by the prediction unit 16 that the maximum power value is the largest in the target time period is “living air conditioner”.
  • the most effective way to reduce the power value is to select a power saving measure that reduces the power consumed by the “living air conditioner”. Therefore, the user can be presented with a power saving measure method by showing the presentation device 30 the specific presentation contents such as “Can you reduce the power consumption of the air conditioner in the living room”?
  • branch circuit 22 having the largest power value next to “living air conditioner” is predicted to be “living (outlet)”.
  • specific details such as “Can you turn off any electrical devices you use in the living room?” "Can you reduce the power consumption of the electrical devices you use in the living room?” By this, it is possible to show the user the next best power saving countermeasure method.
  • the user can select a method that is easy for the user to save power.
  • FIG. 3 shows a configuration in which the demand prediction device 10 is provided separately from the building 20 and collects power values measured by the measuring device 23 from a plurality of buildings 20. In the illustrated example, only one building 20 is illustrated, but it is assumed that a plurality of buildings 20 exist in addition to the building 20 in the implementation.
  • the rule extraction unit 14 evaluates in order to find a rule common to two or more buildings 20 in all the buildings 20 of the illustrated building 20 and a plurality of buildings 20 not illustrated.
  • the rule extraction unit 14 uses user information and building information as related information.
  • the user information is information related to user attributes in the building 20
  • the building information is information related to building attributes in the building 20.
  • the rule extraction unit 14 extracts the rule for deriving the feature amount from the related information as described above for each building 20, and then the evaluation unit 141 determines the similarity between the buildings 20 for the rule extracted for each building 20. An evaluation value representing the degree is obtained.
  • the degree of similarity can be determined by the formula type and the coefficient if the rule is expressed by a mathematical expression, and by the distance between data included in the data table if the rule is expressed by a data table. It is possible. In the latter case, the distance may be either the Euclidean distance or the Manhattan distance.
  • the grouping unit 142 uses the evaluation values obtained by the evaluation unit 141 and combines the rules obtained for different buildings 20 into one rule when the evaluation values are similar within a predetermined range.
  • the rules are mathematical expressions, for example, the rules can be combined into one by using an average value of coefficients included in a plurality of mathematical expressions or a weighted average value.
  • the rule is a data table, for example, the rules can be combined into one by using an average value or a weighted average value of data included in the data table.
  • the rules set in this way are relatively likely to be applied to the building 20 in which at least one of the user information and the building information is similar. Therefore, by applying the obtained rule to the power information and related information for each building 20 stored in the first storage unit 12, can the rule obtained by the grouping unit 142 be applied to the corresponding building 20? What is necessary is just to verify. The rule verified to be applicable is applied to the building 20 in which at least one of the user information and the building information is similar.
  • the demand prediction apparatus 10 when a rule is shared by a plurality of buildings 20, power values must be collected from the plurality of buildings 20. That is, it is desirable that the demand prediction apparatus 10 that performs this process is shared by a plurality of buildings 20. Therefore, it is desirable that the demand prediction device 10 is configured by a server configured to acquire the power value measured by the measurement device 23 provided for each building 20 by communication.
  • the presentation apparatus 30 since the presentation apparatus 30 should just be communicable with a server, as above-mentioned, it implement
  • the demand prediction apparatus 10 shown in FIG. 1 is provided for each building 20, and the server is provided with a configuration corresponding to the acquisition unit 11, the first storage unit 12, and the rule extraction unit 14, and extracted by the server.
  • the structure which provides a rule to the demand prediction apparatus 10 of the building 20 may be sufficient.
  • the case where the building 20 is a detached house or an apartment house is assumed, and a case in which a power saving measure method is shown for each branch circuit 22 in the building 20 is illustrated.
  • a configuration may be adopted in which a method for power saving measures is individually presented to a dwelling unit with high power consumption instead of the branch circuit 22.
  • a dwelling unit terminal that also serves as an intercom device installed for each dwelling unit can be used as the presentation device 30.
  • the demand prediction device 10 estimates the feature quantity corresponding to each of the plurality of electric loads 24 that consumes power using the feature quantity extracted by the feature extraction unit 13.
  • the unit 41 is provided.
  • the rule extraction unit 14 determines a rule for deriving a feature amount related to the electrical load 24 from related information when the estimation unit 41 estimates the feature amount of the electrical load 24 among the plurality of electrical loads 24. It is desirable to have a function of extracting. It is desirable that the prediction unit 16 has a function of predicting a feature amount corresponding to each of the plurality of electric loads 24 in the target period.
  • the demand prediction device 10 desirably includes a third storage unit 17, a countermeasure determination unit 18, and an output unit 42.
  • the third storage unit 17 stores names that respectively identify the plurality of electrical loads 24 in association with the plurality of electrical loads 24.
  • the measure determining unit 18 uses the electrical load 24 that is a target of power saving measures in order to achieve the target value among the plurality of electrical loads 24 on the condition that the prediction unit 16 predicts the feature amount and the related information for the target period. Determine how to save electricity.
  • the output unit 42 refers to the third storage unit 17 to extract the name of the electric load 24 determined by the measure determining unit 18 as a power saving measure target, and uses the name to provide a method for power saving measure to the presentation device 30. Let them present.
  • the feature extraction unit 13 desirably has a function of calculating the variance of the period during which power is consumed for each electrical load 24 using the power information.
  • the countermeasure determining unit 18 causes the presentation device 30 to present a peak shift as the best power saving measure when there is an electric load 24 whose variance is equal to or greater than a predetermined reference value, and presents a peak cut as the next best power saving measure. 30 is desirable.
  • the peak shift means a measure not to use the electric load 24 in the target period, and the peak cut reduces the power consumed in the target period for the electric load 24 that has a relatively large power predicted by the prediction unit 16 as a feature amount. Means countermeasures.
  • the first embodiment presents a power saving countermeasure method in units of the branch circuit 22, while this embodiment describes a technique for presenting a power saving countermeasure method in units of the electrical load 24.
  • the estimation unit 41 estimates the feature amount for each electrical load 24 that has consumed power, using the feature amount extracted by the feature extraction unit 13. With this configuration, even when a plurality of electrical loads 24 are connected to one branch circuit 22, it is possible to individually extract feature amounts of the electrical loads 24 connected to the target branch circuit 22. .
  • the estimation unit 41 is made to learn in advance a rule for associating the feature value of the power value with each electrical load 24, and the estimation unit 41 can estimate the electrical load 24 by applying the learned rule to the feature value. It is.
  • each feature of the electrical load 24 is associated with the electrical load 24 using a feature amount extracted from the power value when it is known that the electrical load 24 is in use.
  • the feature amount includes, for example, the magnitude of standby power when the electric load 24 is not used, the range of change in the power value when the use of the electric load 24 is started, and the power value during use of the electric load 24.
  • the maximum value and the usage period of the electric load 24 are used in combination. It is possible to derive a rule for specifying the electric load 24 from the condition obtained by combining these feature amounts.
  • the acquisition unit 11 acquires a power amount per unit time of about 30 seconds to 10 minutes as a power value, compared with a case where the electric load 24 is estimated using an instantaneous value of power, the power There is no need to increase the sampling cycle for obtaining the value. Therefore, the power sensor (current sensor) used in the measurement device 23 can be provided at a lower cost than a high-speed configuration with a short sampling cycle. That is, in this embodiment, when estimating the electrical load 24 from the power value, it is not necessary to perform frequency analysis of the power waveform to detect a fundamental wave or a harmonic, and the electrical load 24 can be simply configured with a simple configuration. It can be estimated.
  • the estimation unit 41 can estimate the type of the electric load 24 from the feature value of the power value. That is, for the branch circuit 22 corresponding to a living room outlet, the feature extraction unit 13 estimates the value of standby power as in the first embodiment. When the power value increases with respect to the standby power value, the feature extraction unit 13 extracts the power value increment as a feature amount, and the estimation unit 41 collates this feature amount with the database. The type is estimated.
  • the electric load 24 used may vary depending on the increment of the power value. Can be presumed to be a television receiver.
  • the type of the electrical load 24 can be estimated. Therefore, a feature amount is derived for each electrical load 24 using the related information as a condition. It becomes possible to extract rules. That is, the rule extraction unit 14 of this embodiment extracts a rule for each type of the electrical load 24 estimated by the estimation unit 41. For the electrical loads 24 corresponding to the branch circuit 22 on a one-to-one basis, the rules are extracted in units of the branch circuit 22 as in the first embodiment. The technique for extracting the rules is the same as in the first embodiment. That is, the feature quantity derived on the condition of the relevant information in the rule is different from that in the first embodiment in that it is not in each branch circuit 22 but in each electric load 24. Become a function.
  • the prediction unit 16 predicts the electrical load 24 with relatively large power consumption in the target period in which the target value needs to be achieved, and the countermeasure determination unit 18 determines the corresponding electrical load 24. Establish a method to save power. Note that the power saving request requires that the maximum power value of the entire building 20 in the target period be equal to or less than the target value.
  • the measure determining unit 18 determines a power saving measure method so that the power value is equal to or lower than the target value. For example, it is assumed that the washing machine is not operating before the target period, and it is predicted that the period during which the washing machine and the air conditioner in the living room are simultaneously operated is included in the time period of the target period.
  • the measure determining unit 18 extracts methods for power saving measures such as a peak cut for reducing the power consumption of the air conditioner in the living room and a peak shift for shifting the operation time of the washing machine. Further, the measure determining unit 18 determines whether or not a peak shift is possible in the corresponding building 20 from the dispersion of at least one of the operation time, the start time, and the end time when the washing machine has been operated in the past. To do. That is, the measure determining unit 18 estimates that the peak shift is possible when the time zone in which the washing machine is used varies.
  • the peak shift is proposed so that the time zone in which the washing machine is used is shifted to a time zone different from the target period, and the air conditioner can be used in the target period.
  • the electric load 24 capable of peak shift includes a washing machine and a dishwasher.
  • the user can easily accept the time zone in which the peak shift is performed by proposing a time zone in which the unit price of the electricity bill is low.
  • the countermeasure determination part 18 may propose a peak shift so that a dishwasher may be used in the time zone when the power consumption by the other electric load 24 predicted by the prediction part 16 is small.
  • the set temperature and the air volume can be included in the power saving measures.
  • information that the power value is XX [W] when the set temperature is 26 ° C. and the air volume is strong is stored in the first storage unit 12 as power information, and the set temperature is set during the power saving request target period. Is assumed to be 26 ° C. and the air volume is predicted to be strong.
  • the measure determining unit 18 sets the set temperature to 28 ° C. and the air volume to be weak.
  • the power value can be reduced by Y [W].
  • the present embodiment is the same as the first embodiment except that when a plurality of electrical loads 24 are connected to one branch circuit 22, the electrical loads 24 are distinguished and power saving measures can be taken for each electrical load 24. It is. Therefore, also in this embodiment, the buildings 20 in which at least one of the user information and the building information is similar can be handled as a group for a plurality of buildings 20.

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Abstract

　需要家の建物において利用者に負担をかけることなく建物で使用する電力に関する情報を分岐回路の単位で予測可能にする。取得部（１１）は、分岐回路（２２）ごとに消費された電力値を取得する。第１の記憶部（１２）は、分岐回路（２２）ごとの電力値および日時を含む電力情報と、電力情報に関連した関連情報とを対応付けて記憶する。特徴抽出部（１３）は、分岐回路（２２）ごとの電力情報における特徴量を抽出する。規則抽出部（１４）は、関連情報を特徴量の変動を説明する条件とし、当該条件から特徴量を導き出す規則を抽出する。予測部（１６）は、建物（２０）に対して所定の対象期間における節電の目標値が設定された場合に、対象期間における分岐回路（２２）ごとの特徴量を予測する。予測部（１６）は、分岐回路（２２）ごとの特徴量を予測するために、対象期間における関連情報を予測し、予測した関連情報に規則を適用する。

Description

需要予測装置、節電支援システム
　本発明は、需要予測装置、および節電支援システムに関し、特に需要者による電力の消費状態を予測する需要予測装置、およびこの需要予測装置を用いて予測した電力の消費状態を用いることにより、需要家の節電を支援する節電支援システムに関する。
　従来、電力の需要を予測し、予測された電力負荷需要に基づいて顧客に対する負荷削減制御が必要か否かを判断する技術が提案されている（たとえば、日本国特許出願公開番号２００２－１７６７２９参照）。上記文献に記載された技術は、顧客から削減可能電力がサイクリックに電力供給業者に送信され、電力供給業者が削減可能電力を常時把握するというものである。つまり、電力供給業者は、顧客が削減できる電力リストを顧客から入手するため、顧客から「負荷削減可能電力テーブル」として回答を受け取っている。
　しかしながら、一般に、電力の需要家では、電気負荷が消費する電力を把握していないから、負荷削減可能電力テーブルを入力することは、需要家の建物における利用者にとって困難を伴う。
　そこで、本発明の目的は、需要家の建物において利用者に負担をかけることなく建物で使用する電力に関する情報を分岐回路の単位で予測可能にした需要予測装置を提供することにある。さらに、本発明の目的は、この需要予測装置を用いた節電支援システムを提供することにある。
　本発明に係る需要予測装置は、電力の需要家の建物に設けられた分電盤で分岐された複数の分岐回路に対してそれぞれ消費された電力値を計測装置から取得する取得部と、前記取得部が取得した前記分岐回路ごとの電力値および日時を含む電力情報と、前記電力情報に関連した関連情報とを対応付けて記憶する第１の記憶部と、前記第１の記憶部に格納された前記分岐回路ごとの前記電力情報における特徴量を抽出する特徴抽出部と、前記第１の記憶部に格納された前記関連情報を前記特徴量の変動を説明する条件とし、当該条件から前記特徴量を導き出す規則を抽出する規則抽出部と、前記規則抽出部が抽出した前記規則を格納する第２の記憶部と、前記建物に対して所定の対象期間における節電の目標値が設定された場合に、前記対象期間における前記関連情報を取得し、取得した前記関連情報に前記第２の記憶部に格納された前記規則を適用することによって、前記対象期間における前記分岐回路ごとの前記特徴量を予測する予測部とを備えることを特徴とする。
　本発明に係る節電支援システムは、上述した需要予測装置と、前記需要予測装置から前記節電対策の方法を提示する提示装置とを備えることを特徴とする。
　本発明の構成によれば、需要家の建物に設けられた分電盤で分岐された複数の分岐回路に対してそれぞれ消費された電力値の特徴量に基づいて、関連情報から分岐回路ごとの電力値の特徴量を予測する規則を建物ごとに抽出する。さらに、この規則を用いて、該当する需要家について節電を行う対象期間における電力値の特徴量を予測する。したがって、需要家の建物において利用者に負担をかけることなく建物で使用する電力に関する情報を分岐回路の単位で予測可能になるという利点を有する。
　本発明の好ましい実施形態をさらに詳細に記述する。本発明の他の特徴および利点は、以下の詳細な記述および添付図面に関連して一層良く理解されるものである。
実施形態１を示すブロック図である。 実施形態１の動作説明図である。 実施形態１の他の構成を示すブロック図である。 実施形態２を示すブロック図である。
　（実施形態１）
　図１に示すように、以下に説明する需要予測装置１０は、取得部１１と第１の記憶部１２と特徴抽出部１３と規則抽出部１４と第２の記憶部１５と予測部１６とを備える。取得部１１は、電力の需要家の建物２０に設けられた分電盤２１で分岐された複数の分岐回路２２に対してそれぞれ消費された電力値を計測装置２３から取得する。第１の記憶部１２は、取得部１１が取得した分岐回路２２ごとの電力値および日時を含む電力情報と、電力情報に関連した関連情報とを対応付けて記憶する。特徴抽出部１３は、第１の記憶部１２に格納された分岐回路２２ごとの電力情報における特徴量を抽出する。規則抽出部１４は、第１の記憶部１２に格納された関連情報を特徴量の変動を説明する条件とし、当該条件から特徴量を導き出す規則を抽出する。第２の記憶部１５は、規則抽出部１４が抽出した前記規則を格納する。予測部１６は、建物２０に対して所定の対象期間における節電の目標値が設定された場合に、対象期間における分岐回路２２ごとの特徴量を予測する。予測部１６は、分岐回路２２ごとの特徴量を予測するために、対象期間における関連情報を取得し、取得した関連情報に第２の記憶部１５に格納された前記規則を適用する。
　また、需要予測装置１０は、第３の記憶部１７と対策決定部１８と出力部４２とを備えることが望ましい。第３の記憶部１７は、複数の分岐回路２２をそれぞれ特定する名称を、複数の分岐回路２２にそれぞれ対応付けて格納する。対策決定部１８は、予測部１６が対象期間について予測した特徴量および関連情報を条件として、複数の分岐回路２２のうち目標値を達成するために節電対策の対象になる分岐回路２２と節電対策の方法とを定める。出力部４２は、対策決定部１８が節電対策の対象として定めた分岐回路２２について第３の記憶部１７を参照して名称を抽出し、当該名称を用いて節電対策の方法を提示装置３０に提示させる。
　特徴抽出部１３は、電力情報を用いて分岐回路２２ごとに電力が消費されている期間の分散を算出する機能を有することが望ましい。対策決定部１８は、分散が所定の基準値以上である分岐回路２２が存在する場合に、最善の節電対策としてピークシフトを提示装置３０に提示させ、次善の節電対策としてピークカットを提示装置３０に提示させることが望ましい。ピークシフトは、分岐回路２２に接続された電気負荷２４を対象期間に使用しない対策を意味し、ピークカットは、予測部１６が特徴量として予測した電力が相対的に大きい分岐回路２２について対象期間に消費する電力を低減させる対策を意味する。
　対策決定部１８は、節電対策としてピークシフトを提示する場合に、対象となる電気負荷２４を使用可能とする時間帯を、当該電気負荷２４が過去に使用された時間帯から選択して提示することが望ましい。電気負荷２４が過去に使用された時間帯は、第１の記憶部１２に格納された電力情報を用いることにより選択される。
　関連情報は、カレンダー情報と気象情報と利用者情報と建物情報との群から選択される少なくとも１種類の情報を含むことが望ましい。カレンダー情報は、季節および曜日を含み、気象情報は、天候、外気温を含む。また、利用者情報は、建物２０において電力を使用する利用者の属性であり、建物情報は、建物２０の属性である。
　取得部１１は、上記建物２０における計測装置２３が計測した電力値に加えて、複数の需要家の建物２０にそれぞれ設けられた複数の計測装置２３が計測した電力値を取得することが望ましい。この場合、規則抽出部１４は、図３に示すように、評価部１４１とグループ化部１４２とを備えることが望ましい。評価部１４１は、上記建物２０と上記複数の建物２０との全ての建物２０の各々について抽出した規則について建物２０間での類似の程度を表す評価値を求める。また、グループ化部１４２は、全ての建物２０のうちの２つ以上の建物２０から得られた規則について評価値が所定範囲で類似する場合にこれらの規則を１つの規則にまとめる。さらに、第２の記憶部１５は、グループ化部１４２がまとめた規則が該当する上記２つ以上の建物２０に適用されるように、上記２つ以上の建物２０にそれぞれ対応付けて規則を格納することが望ましい。
　以下では、上述した需要予測装置１０と、需要予測装置１０から節電対策の方法を提示する提示装置３０とを備える節電支援システムについてさらに詳しく説明する。以下では、需要家の建物２０が住宅であって、住宅ごとに分電盤２１が設けられている場合を想定している。複数の住戸が集合した集合住宅の場合、個々の住戸を本実施形態における１つの建物２０と見なす場合もあれば、高圧一括受電を行う場合のように、集合住宅の全体を１つの建物２０と見なす場合もある。ここで、建物２０は、電気事業者が料金を徴収する顧客により占有されている建物を意味するものとする。
　また、以下に説明する需要予測装置１０は、以下に説明する機能を実現するプログラムを実行するコンピュータを主なハードウェア要素として備える。このプログラムは、あらかじめＲＯＭ（Read Only Memory）に格納されているほか、インターネットのような電気通信回線を通して提供されてもよい。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体によってプログラムが提供されてもよい。
　図１に示すように、建物２０は、電気事業者が供給する商用電源を受電する分電盤２１を備える。分電盤２１は、受電した電力を複数系統の分岐回路２２に分岐させ、建物２０で使用される複数の電気負荷２４に電力を分配する。計測装置２３は、分岐回路２２ごとに消費された電力を計測する。この計測装置２３は、分電盤２１に内蔵される構成と、分電盤２１の外部に配置される構成とのいずれかが採用される。
　計測装置２３は、分岐回路２２ごとの通過電流をロゴスキーコイルあるいはクランプ型の電流センサにより監視し、監視した電流値と分岐回路２２の線間の電圧値との積の積算値を電力値として算出する。すなわち、計測装置２３が計測する電力値は、実際には瞬時電力ではなく、所定の単位時間（たとえば、３０秒～１０分程度の範囲で選択される）ごとの電力量である。一般に、分岐回路２２ごとの瞬時電力は、単位時間内でも時間経過に伴って変動しているが、本実施形態では、単位時間内での瞬時電力の変動は考慮せず、単位時間における積算電力量を電力値として用いる。この電力値は、単位時間における平均の電力値と等価とみなせる。
　計測装置２３が計測した電力値は、関連情報と併せて、需要予測装置１０への入力情報になる。需要予測装置１０は、電力値を取得する取得部１１を備えており、取得部１１を通して計測装置２３から取得した電力値は、日時と対応付けられ、電力情報として第１の記憶部１２に格納される。日時は、需要予測装置１０が内蔵しているリアルタイムクロックのような内蔵時計１９が計時する。電力情報は、単位時間ごとの電力値と、当該電力値が得られた日時とを含んでいる。
　関連情報は、建物２０において使用される電気負荷２４が消費する電力と関連性することが想定される情報であって、カレンダー情報、気象情報、利用者情報、建物情報のうちの少なくとも１種類を含む。
　カレンダー情報は、季節（四季、二十四節気など）および曜日（休日と平日との別）を含む。季節は、気温の傾向および日照時間に関連があり、曜日は、住人の生活行動の種類とタイミング（時刻）に関連があるから、空調、照明、調理などに用いる電気負荷２４が消費する電力に関連することが想定される。また、気象情報は、天候（晴天、曇天、雨天など）、外気温を含む。天候と外気温も、空調、照明、調理などに用いる電気負荷２４が消費する電力に関連することが容易に想定される。
　利用者情報は、建物２０において電気負荷２４を利用する利用者の属性であって、建物２０における家族構成（人数、性別、年齢層など）、収入、価値観（省エネ志向、快適志向など）を含む。利用者属性は、建物２０の全体での電力の消費傾向を反映することが予想される。また、建物情報は、住宅の地理的位置（地域、地形など）、建物の種類（戸建て、集合住宅の別）、部屋の構成（２ＬＤＫ、３ＬＤＫなど）を含む。このような建物情報は、空調、照明などに用いる電気負荷２４が消費する電力に関連することが予想される。
　関連情報は、上述した４種類を用いることが望ましいが、簡易な構成とする場合は、１種類以上を用いるようにしてもよい。関連情報のうちの利用者情報および建物情報は、外部データとして取得することはできないから、需要予測装置１０に別途に与える必要がある。一方、カレンダー情報および気象情報は、インターネットのような電気通信回線を通して外部データとして取得することが可能である。したがって、需要予測装置１０は、利用者情報および建物情報を受け取るための入力部４３と、電気通信回線とのインターフェイスとなる通信部４４とを備える。利用者情報、建物情報などは、対話的な入力が可能な入力装置を用いて入力部４３に入力される。
　なお、需要予測装置１０は、建物２０に設ける構成と、サーバに設ける構成とを選択することが可能である。また、需要予測装置１０の構成要素の一部を建物２０に設け、残りをサーバに設ける構成を採用してもよい。この場合、取得部１１、第１の記憶部１２、特徴抽出部１３、規則抽出部１４、第２の記憶部１５をサーバに設け、予測部１６、第３の記憶部１７、対策決定部１８は建物２０に設ければよい。
　建物２０に需要予測装置１０が設けられる構成では、出力部４２および入力部４３は、提示装置３０と入力装置とに兼用される専用の操作表示器を接続するように構成することが可能である。また、需要予測装置１０と通信することが可能な端末装置を、提示装置３０と入力装置とに兼用することも可能である。この構成では、出力部４２および入力部４３は、通信部４４を通して端末装置と通信する。
　サーバに需要予測装置１０が設けられる構成では、インターネットあるいは移動体電話網のような電気通信回線を通してサーバと通信することが可能な端末装置を、提示装置３０と入力装置とに兼用すればよい。この構成では、出力部４２および入力部４３は、通信部４４を通して端末装置と通信する。端末装置は、パーソナルコンピュータのほか、スマートフォン、タブレット端末などを採用可能である。
　需要予測装置１０の構成要素を、建物２０とサーバとに分割して設ける場合、出力部４２および入力部４３は、需要予測装置１０を建物２０に設ける場合と同様の構成を採用可能である。また、この構成では、処理負荷が大きい構成要素を処理能力が高いサーバに設け、建物２０ごとの個別の処理が必要な構成要素を建物２０側に設けることができるので、処理負荷の適切な分配が可能になる。つまり、スループットを短縮し、かつ通信トラフィックの増加を抑制することができる。
　次に、需要予測装置１０の動作を説明する。上述したように、取得部１１は、計測装置２３が計測した分岐回路２２ごとの電力値を取得し、第１の記憶部１２は、取得部１１が取得した電力値と内蔵時計１９が計時した日時とを対応付けて記憶する。第１の記憶部１２に所定の蓄積期間における電力値が記憶された後に、特徴抽出部１３が電力値の特徴量を抽出する。抽出される特徴量の精度を高め、抽出される規則の確実性を高めるには、蓄積期間は、数年であることが望ましい。ただし、長い蓄積期間の後に特徴抽出部１３で特徴量を抽出したのでは運用開始が遅れるから、１ヶ月程度の比較的短い期間を蓄積期間として特徴量を抽出し、その後は適宜の蓄積期間を開けて特徴量を抽出することによって、精度を徐々に高めることが望ましい。
　特徴抽出部１３は、分岐回路２２ごとの日単位での消費電力量、分岐回路２２ごとの日単位での電力値の最大値を特徴量として求める。さらに、特徴抽出部１３は、分岐回路２２ごとに、電気負荷２４を継続して使用した期間を抽出する。すなわち、特徴抽出部１３は、第１の記憶部１２が記憶している蓄積期間の電力値の変化に基づいて分岐回路２２ごとに待機電力の値を見積もり、待機電力に対して電力値が継続して増加している期間を判断する。
　待機電力を見積もるには、図２のように、電力値と比較する比較値Ｖ１を可変に設定し、電力値が比較値以下になる時間があらかじめ定めた維持時間を超えるという条件を満足する範囲で比較値の最小値を求め、この最小値を待機電力における最大値とする。維持時間は、電気負荷２４が使用されないと推定される期間よりやや短い時間に設定される。図示例は、比較値Ｖ１をしだいに小さくすることにより、待機電力を探索する動作を示している。
　特徴抽出部１３は、分岐回路２２ごとの待機電力を見積もり、電力値が待機電力以上である期間が継続している場合に、当該分岐回路２２に接続された電気負荷２４が使用されている（稼働中である）と判断する。１つの分岐回路２２に１つの電気負荷２４が接続されている場合、特徴抽出部１３は、電力値が継続して増加している期間を当該電気負荷２４が継続して使用されている期間と判断できる。また、１つの分岐回路２２に複数の電気負荷２４が接続されている場合は、当該分岐回路２２に対応する場所（一般には部屋）を単位として、当該場所において電気負荷２４が継続して使用されている期間（ｔ１－ｔ２）と判断する。
　上述のように、特徴抽出部１３は、電気負荷２４が使用されている期間の判断が可能であるから、電気負荷２４の動作が開始した時刻と動作が終了した時刻とを求めることができる。特徴抽出部１３が抽出する特徴量は、たとえば、電気負荷２４の使用期間における分岐回路２２ごとの電力値の最大値と、電気負荷２４の使用期間に消費された電力量とを含む。また、特徴抽出部１３が抽出する特徴量は、電気負荷２４の使用を開始した時刻ｔ１と終了した時刻ｔ２とを含んでいてもよい。
　さらに、特徴抽出部１３は、電気負荷２４の使用に関する開始時刻と終了時刻とを分岐回路２２ごとに特徴量として抽出する場合、分岐回路２２ごとに電力が消費されている期間の分散を算出する機能を有していることが望ましい。
　また、特徴抽出部１３は、出力の調節が可能な電気負荷２４に対しては、出力の設定状態を電力値と併せて特徴量として扱ってもよい。たとえば、電気負荷２４がエアコンである場合、設定温度、風量などの設定状態を特徴量として用いるようにしてもよい。
　特徴抽出部１３が抽出した特徴量は、当該特徴量が得られたときの関連情報と併せて規則抽出部１４に入力され、規則抽出部１４において、特徴量と関連情報との関連性が評価される。すなわち、関連情報を特徴量の変動を説明する条件として特徴量を導き出す規則が抽出される。規則抽出部１４は、たとえば、特徴量と個々の関連情報との相関係数を評価し、相関係数の絶対値が所定の閾値を超える場合に、該当する関連情報を条件として特徴量を導き出せると判断する。規則は、たとえば、関連情報を説明変数とする数式、関連情報と特徴量とを対応付けたデータテーブルなどの形式で表される。あるいはまた、規則は、関連情報が成立すると、該当する分岐回路２２の特徴量が得られるというプロダクションルールで表される場合もある。
　特徴量を導き出すための関連情報は、単独の条件の場合もあるが、複数の条件を含んでいる場合が多い。また、規則は、建物２０ごとに設定することが可能である。つまり、特徴量を関連情報に結び付ける規則を抽出するための組み合わせは非常に多くなる可能性があるから、規則抽出部１４は処理能力の高いサーバに設けることが望ましい。
　規則を導出する簡単な例を説明する。いま、過去１年間の電力値が第１の記憶部１２に記憶されているとする。関連情報は、季節（春夏秋冬）、平日と休日との別、天候（晴天、雨天）を用いる。また、特徴量は、分岐回路２２ごとの日単位の消費電力量、分岐回路２２ごとの日単位の電力値の最大値を用いる。この場合、関連情報と特徴量との関係は、表１のように表形式で表すことが可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　図示例において、１つの分岐回路２２が１つの電気負荷２４に対応する場合には、電気負荷２４の名称を記載し、１つの分岐回路２２が場所に対応する場合には、場所の名称を記載している。また、表１では電気負荷２４が１日に稼働した回数、１回の使用における稼働時間、開始時刻および終了時刻の平均値と分散を含んでいる。関連情報と特徴量とを表形式に整理することにより、関連情報と特徴量との相関関係を求めることが可能になり、相関の強い関係を見出すことによって、関連情報を条件として特徴量を導き出す規則を抽出することが可能になる。
　表１に示した関連情報、特徴量は一例であって、関連情報である天候の変数を増やすことが可能であり（たとえば、曇天、降雪など）、関連情報の種類を増やすことも可能である（たとえば、気温、湿度など）。
　また、図示していないが、関連情報の個々の条件の日ごとに特徴量が生じる頻度を、ヒストグラムで表すことも可能である。この場合、規則抽出部１４は、特徴量を複数の区間に分け（たとえば、電力値の最大値を３区間に分け）、区間ごとに発生頻度を求めてヒストグラムを生成すればよい。
　規則抽出部１４が抽出した規則は、データベース（知識ベース）としての第２の記憶部１５に記憶される。第２の記憶部１５に規則があらかじめ登録されていると、関連情報が与えられたときに、該当する規則を適用することによって、特徴量を求めることが可能になる。したがって、建物２０に対して所定の対象期間における節電の目標値が設定された場合、対象期間における関連情報を取得すれば、対象期間における特徴量を求めることが可能になる。目標値は、たとえば、建物２０が節電のために設定する場合があり、また、電気事業者から節電を要請するデマンドレスポンス情報（ＤＲ情報）で与えられる場合がある。
　予測部１６は、対象期間における節電の目標値が設定された場合、まず対象期間における関連情報を取得する。関連情報を取得する処理は、電気通信回線を通して他のサーバから情報を取得する処理を含む。たとえば、関連情報が天候であれば、天気予報の情報を持つサーバから対象期間の天候を予測した情報を取得すればよい。対象期間における関連情報が得られると、予測部１６は、第２の記憶部１５が記憶している規則を、取得した関連情報に適用して電力値に関する特徴量を予測する。
　たとえば、節電の対象期間が特定の１日であるとすれば、予測部１６は、該当する日について、季節、平日と休日との別、天候を関連情報として取得する。さらに、予測部１６は、取得した関連情報に適用できる規則を第２の記憶部１５から抽出し、抽出した規則を用いて特徴量としての電力値の最大値を求める。
　目標値が電気事業者からの節電要請によって与えられる場合、所定の時間帯における建物２０（住宅）の全体での電力値の最大値が目標値になる。したがって、この場合、建物２０（住宅）におけるすべての分岐回路２２の電力値の合計が求められ、合計した電力値が対象期間において目標値を超えるか否かが節電を行うか否かの判断の目安になる。このように、建物２０が対象期間に消費する電力値が目標値を超えるか否かが予測できると、需要予測装置１０は、予測した結果を出力部４２から出力し、適宜の提示装置３０に提示させる。対象期間において目標値を達成できるか否かを提示装置３０に提示することにより、利用者は節電を行うか否かの意思決定が可能になる。
　提示装置３０は、液晶表示器のようなフラットパネルディスプレイとタッチパネルあるいは押釦スイッチを組み合わせた専用の表示装置を用いることができる。また、出力部４２の構成によっては、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末のような端末装置を提示装置３０として用いることが可能である。
　ところで、需要予測装置１０は、目標値が達成できない場合に、目標値を達成するための節電対策を示す機能を有していることが望ましい。そこで、需要予測装置１０は対策決定部１８を備える。対策決定部１８は、予測部１６が予測した特徴量と目標値との比較により、対象期間について設定された電力値が目標値を達成できるか否かを判断し、目標値を達成できない場合に節電対策の方法を定める。
　電力値が目標値を達成できるか否かは、節電要請に対しては電力値の最大値に対して目標値が設定されるから、この場合は、電力値の最大値が目標値以下であれば、目標値を達成したことになる。また、利用者が目標値を設定する場合は、電力値の目標値は消費電力量に対して設定されるから、対象期間における消費電力量が目標値以下であれば、目標値を達成したことになる。以下では、節電要請に対する目標値が設定される場合について説明する。
　本実施形態において、対策決定部１８は、節電対策の方法として、ピークシフトとピークカットとの２種類を採用する。ピークシフトは、分岐回路２２に接続された電気負荷２４を対象期間に使用しないように、電気負荷２４を稼働させる時間帯を対象期間からシフトさせる対策を意味する。また、ピークカットは、予測部１６が特徴量として予測した電力が相対的に大きい分岐回路２２について対象期間に消費する電力を低減させる対策を意味する。対策決定部１８は、ピークシフトとピークカットとのどちらを節電対策として採用してもよい。
　対策決定部１８は、電気負荷２４の出力を調節可能であれば、電気負荷２４の出力を調節することを節電対策の選択肢に含めてもよい。たとえば、電気負荷２４がエアコンである場合、設定温度、風量などを調節することが、電気負荷２４の出力を調節することになる。節電対策は、分岐回路２２ごとに設定可能であるから、分岐回路２２ごとに異なる節電対策が定められる。また、分岐回路２２について複数の節電対策を選択可能とし、関連情報あるいは特徴量に応じて、どの節電対策を採用するかを選択することが望ましい。
　したがって、対策決定部１８は、予測部１６が対象期間において特徴量を予測したときの条件に応じて節電対策を選択できるように、節電対策の方法について選択肢を記憶している。言い換えると、対策決定部１８は、節電対策の方法について選択する規則を記憶したデータベース（知識ベース）を備える。節電対策の方法については選択肢があらかじめ定められており、どのような条件のときにどの選択肢を選択するかの規則が、建物２０に応じて対策決定部１８に登録される。
　ただし、特徴抽出部１３が電気負荷２４について使用（稼働）の開始時刻と終了時刻の分散を抽出しており、分散が所定の基準値以上である場合には、対策決定部１８は、ピークシフトをピークカットに優先して採用することが望ましい。つまり、開始時刻と終了時刻との少なくとも一方の分散が大きいことは、該当する電気負荷２４を使用する時間帯のばらつきが大きいことを意味しているから、該当する電気負荷２４を使用する時間帯の変更が利用者に受け入れられやすいと予想されるからである。
　上述のように、特徴抽出部１３が分岐回路２２ごとに電気負荷２４が使用される期間の分散を算出する場合、対策決定部１８は、分散が所定の基準値以上であるか否かを評価する。そして、対策決定部１８は、分散が所定の基準値以上である分岐回路２２が存在すれば、最善の節電対策としてピークシフトを採用し、次善の節電対策としてピークカットを採用する。対策決定部１８が採用した節電対策は、出力部４２を通して提示装置３０に提示される。
　ところで、提示装置３０に節電対策を提示する際には、節電対策の対象となる分岐回路２２を占有する電気負荷２４の名称、あるいは節電対策の対象となる分岐回路２２に対応した場所（部屋）の名称を提示装置３０に示すことが望ましい。すなわち、提示装置３０に電気負荷２４あるいは場所の名称を提示することによって、どの電気負荷２４あるいはどの場所で節電対策を行えばよいかが利用者に理解されやすくなる。
　提示装置３０にどのような名称を提示するかは、第３の記憶部１７に設定されている。すなわち、第３の記憶部１７は、複数の分岐回路２２をそれぞれ特定する名称を複数の分岐回路２２にそれぞれ対応付けて格納している。第３の記憶部１７が記憶する情報は、需要予測装置１０を運用する前に利用者あるいは施工者によって、建物２０に応じて書き込まれる。第３の記憶部１７への情報の書き込みは、上述した提示装置３０に設けられている操作器（タッチパネル、キーボードなど）を用いて行えばよい。
　たとえば、分岐回路２２ごとに電気負荷２４または場所（部屋）が一対一に対応している場合を想定する。この場合、「リビングのエアコン」「和室のエアコン」「洋室のエアコン」「リビング（コンセント）」「キッチン・洗面所」「洗濯機」「冷蔵庫」「洋室（コンセント）」などの名称で分岐回路２２を特定することができる。
　対策決定部１８は、節電対策の対象となる分岐回路２２を定めると、第３の記憶部１７から分岐回路２２に対応した名称を抽出し、節電対象の対象を当該名称で示した節電対策の方法を提示装置３０に提示させる。
　また、対策決定部１８は、節電対策としてピークシフトを提示する場合に、対象となる電気負荷２４が使用可能である時間帯を提示装置３０に提示するようにしてもよい。この時間帯は、対象となる電気負荷２４が過去に使用された時間帯から選択すればよい。つまり、対象期間ではない時間帯において対象となる電気負荷２４が使用された実績が第１の記憶部１２に記録されていれば、その時間帯を対象となる電気負荷２４が使用可能な時間帯として推奨するのである。ここに、対象となる電気負荷２４が過去に使用された時間帯が複数存在する場合には、使用された頻度が多いほうから時間帯を選択すればよい。
　節電対策の方法としてピークシフトを選択した場合の時間帯は、過去の実績を選択基準にするほか、電気料金の単価を選択基準に用いることも可能である。つまり、ピークシフトを行う時間帯として電気料金の単価が安い時間帯を選択することが可能であれば、該当する時間帯を利用者に提示することによって、ピークシフトによる節電対策を行わせる動機付けを与えることができる。
　対策決定部１８に登録される分岐回路２２ごとの節電対策の方法について例を表２に示す。また、表２には節電対策の方法に応じて提示装置３０に提示する内容の例を示している。たとえば、名称を「洗濯機」とした分岐回路２２について、節電対策の方法は、「使用時間の削減（乾燥の削除）」「開始時刻のシフト」があり、提示する内容は、「使用可能な時間帯の推奨」になっている。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　以下に、節電対策の簡単な事例について説明する。いま、節電要請の対象期間が、夏の休日のうちの特定の時間帯である場合を想定する。予測部１６は、夏の休日という関連情報を条件として、１日の消費電力量という特徴量を予測する。さらに、予測部１６は、消費電力量が最大である分岐回路２２を選択し、選択した分岐回路２２について対象期間となる時間帯での特徴量（たとえば、電力値の最大値）を予測する。ここに、予測部１６は、すべての分岐回路２２について、節電要請の時間帯（対象期間）における電力値の最大値を求めるようにしてもよい。
　節電要請の時間帯において電力値が目標値以上になる場合、電力値の最大値がもっとも大きい分岐回路２２について電力値を低減させることにより、目標値を達成できると考えられる。
　たとえば、対象期間となる時間帯において、電力値の最大値がもっとも大きいと予測部１６が予測した分岐回路２２の名称が「リビングのエアコン」であるとする。この場合、「リビングのエアコン」で消費される電力を低減させるという節電対策の方法を選択することが、電力値の抑制にもっとも貢献すると言える。そのため、提示装置３０に対して、「リビングのエアコンの消費電力を下げてもらえませんか」のような具体的な提示内容を示すことによって、利用者に節電対策の方法を示すことができる。
　また、「リビングのエアコン」の次に電力値の最大値が大きい分岐回路２２が、「リビング（コンセント）」であると予測されたとする。この場合、「リビングでお使いの電気機器をどれかオフにしてもらえませんか」「リビングでお使いの電気機器の消費電力を下げてもらえませんか」などの具体的な提示内容を示すことによって、次善の節電対策の方法を利用者に示すことができる。
　利用者は、節電対策の方法として複数種類の方法が提示された場合には、利用者にとって対応しやすい方法を選択して節電を行うことが可能になる。
　ところで、節電対策の方法は、建物２０ごとに差異があるとはいえ、建物２０の特性が類似している場合に、節電対策の方法も類似している可能性があると考えることは妥当である。そこで、複数の需要家の建物２０に複数の計測装置２３がそれぞれ設けられている場合において、取得部１１は、複数の計測装置２３が計測した電力値を複数の建物２０から取得し、規則抽出部１４は、建物２０の類似性も考慮して規則を定めるようにしてもよい。図３は、需要予測装置１０が、建物２０とは別に設けられ、複数の建物２０から計測装置２３が計測した電力値を収集する構成を示している。なお、図示例では、建物２０は１つだけ記載しているが、実施には当該建物２０以外に複数の建物２０が存在することを想定している。
　図３に示す構成例において、規則抽出部１４は、図示される建物２０と図示されない複数の建物２０との全ての建物２０において、２つ以上の建物２０に共通する規則を見出すために、評価部１４１とグループ化部１４２とを備える。規則抽出部１４は、関連情報として、利用者情報と建物情報とを利用する。利用者情報は、建物２０における利用者の属性に関する情報であり、建物情報は、建物２０における建物の属性に関する情報である。利用者情報と建物情報との少なくとも一方に類似性がある場合、電力値の変化にも類似性が得られる可能性がある。
　そこで、規則抽出部１４は、建物２０ごとに上述のようにして関連情報から特徴量を導き出す規則を抽出した後に、建物２０ごとに抽出した規則について、評価部１４１が建物２０間での類似の程度を表す評価値を求める。類似度は、規則が数式で表されていれば数式の形式と係数とで判断することが可能であり、規則がデータテーブルで表されていればデータテーブルに含まれるデータ間の距離で判断することが可能である。後者の場合、距離は、ユークリッド距離、マンハッタン距離のどちらでもよい。
　グループ化部１４２は、評価部１４１で求めた評価値を用い、評価値が所定範囲で類似する場合に、異なる建物２０について得られた規則を１つの規則にまとめる。規則が数式である場合、たとえば、複数の数式に含まれる係数の平均値あるいは重み付き平均値などを用いることによって規則を１つにまとめることができる。また、規則がデータテーブルである場合、たとえば、データテーブルに含まれるデータの平均値あるいは重み付き平均値などを用いることによって規則を１つにまとめることができる。
　このようにして設定された規則は、利用者情報と建物情報との少なくとも一方が類似している建物２０に当て嵌まる可能性が比較的高いと言える。そこで、得られた規則を第１の記憶部１２に記憶されている建物２０ごとの電力情報および関連情報に適用することによって、グループ化部１４２が求めた規則を該当する建物２０に適用可能か否かを検証すればよい。適用可能であることが検証された規則は、利用者情報と建物情報との少なくとも一方が類似する建物２０に対して適用される。
　上述したように、複数の建物２０で規則を共用する場合には、複数の建物２０から電力値を収集しなければならない。つまり、この処理を行う需要予測装置１０は、複数の建物２０で共用することが望ましい。そのため、需要予測装置１０は、建物２０ごとに設けられた計測装置２３が計測した電力値を通信によって取得するように構成されたサーバにより構成することが望ましい。なお、提示装置３０は、サーバと通信可能であればよいから、上述したように、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末などを用いて実現される。
　また、図１に示した需要予測装置１０を建物２０ごとに設け、サーバには取得部１１と第１の記憶部１２と規則抽出部１４とに相当する構成を設けておき、サーバにおいて抽出した規則を、建物２０の需要予測装置１０に提供する構成であってもよい。
　本実施形態において、建物２０が戸建て住宅あるいは集合住宅の住居である場合を想定し、建物２０における分岐回路２２ごとに節電対策の方法を示す場合を例示した。これに対して、複数の住戸が設けられた集合住宅の場合、分岐回路２２ではなく、消費電力が大きい住戸に対して個別に節電対策の方法を提示する構成を採用してもよい。この場合、提示装置３０として住戸ごとに設置されているインターホン装置を兼ねた住戸端末を用いることができる。
　（実施形態２）
　本実施形態において、図４に示すように、需要予測装置１０は、特徴抽出部１３が抽出した特徴量を用いて電力を消費した複数の電気負荷２４の各々に対応する特徴量を推定する推定部４１を備える。この構成において、規則抽出部１４は、推定部４１が複数の電気負荷２４のうちの電気負荷２４の特徴量を推定している場合に、当該電気負荷２４に関する特徴量を関連情報から導き出す規則を抽出する機能を有することが望ましい。予測部１６は、対象期間における複数の電気負荷２４の各々に対応する特徴量を予測する機能を有することが望ましい。
　需要予測装置１０は、実施形態１と同様に、第３の記憶部１７と対策決定部１８と出力部４２と備えることが望ましい。本実施形態では、第３の記憶部１７は、複数の電気負荷２４をそれぞれ特定する名称を、複数の電気負荷２４にそれぞれ対応付けて格納する。また、対策決定部１８は、予測部１６が対象期間について予測した特徴量および関連情報を条件として、複数の電気負荷２４のうち目標値を達成するために節電対策の対象になる電気負荷２４と節電対策の方法とを定める。出力部４２は、対策決定部１８が節電対策の対象として定めた電気負荷２４について第３の記憶部１７を参照して名称を抽出し、当該名称を用いて節電対策の方法を提示装置３０に提示させる。
　特徴抽出部１３は、実施形態１と同様に、電力情報を用いて電気負荷２４ごとに電力が消費されている期間の分散を算出する機能を有することが望ましい。対策決定部１８は、分散が所定の基準値以上である電気負荷２４が存在する場合に、最善の節電対策としてピークシフトを提示装置３０に提示させ、次善の節電対策としてピークカットを提示装置３０に提示させることが望ましい。ピークシフトは、電気負荷２４を対象期間に使用しない対策を意味し、ピークカットは、予測部１６が特徴量として予測した電力が相対的に大きい電気負荷２４について対象期間に消費する電力を低減させる対策を意味する。
　以下に本実施形態の構成をさらに詳しく説明する。実施形態１は、分岐回路２２を単位として節電対策の方法を提示するのに対して、本実施形態は、電気負荷２４を単位として節電対策の方法を提示する技術について説明する。推定部４１は、特徴抽出部１３が抽出した特徴量を用いて、電力を消費した電気負荷２４ごとに特徴量を推定する。この構成により、１つの分岐回路２２に複数の電気負荷２４が接続される場合であっても、着目する分岐回路２２に接続された電気負荷２４の特徴量を個別に抽出することが可能になる。
　推定部４１には、あらかじめ電力値の特徴量を個々の電気負荷２４に対応付ける規則を学習させてあり、推定部４１は、学習した規則を特徴量に適用することにより電気負荷２４を推定できるようにしてある。学習には、電気負荷２４ごとに使用中であることが既知であるときの電力値から抽出される特徴量を用いて、電気負荷２４に対応付ける。特徴量には、たとえば、電気負荷２４を使用していない期間の待機電力の大きさ、電気負荷２４の使用が開始されたときの電力値の変化の幅、電気負荷２４の使用中における電力値の最大値、電気負荷２４の使用期間などが組み合わせて用いられる。これらの特徴量を組み合わせた条件から電気負荷２４を特定する規則を導き出すことが可能である。
　ここに、取得部１１は、電力値として３０秒～１０分程度の単位時間ごとの電力量を取得しているから、電力の瞬時値を用いて電気負荷２４を推定する場合と比較すると、電力値を求めるためのサンプリング周期を高速化する必要がない。そのため、計測装置２３に用いる電力センサ（電流センサ）は、サンプリング周期が短い高速の構成と比較すると、低コストで提供することが可能である。つまり、本実施形態は、電力値から電気負荷２４を推定する際に、電力波形の周波数解析を行って基本波や高調波を検出する必要がなく、簡単な構成で電気負荷２４を簡易的に推定可能である。
　たとえば、分岐回路２２が「リビング（コンセント）」である場合、リビングのコンセントに接続される電気負荷２４の種類と、典型的な電力値の特徴量とを対応付けたデータベース（知識ベース）を推定部４１にあらかじめ構築しておく。このデータベースを用いることにより、推定部４１は、電力値の特徴量から電気負荷２４の種類を推定することが可能になる。つまり、リビングのコンセントに対応した分岐回路２２について、実施形態１と同様に、特徴抽出部１３が待機電力の値を見積もる。待機電力の値に対して、電力値が増加した場合に、電力値の増分を特徴量として特徴抽出部１３が抽出し、推定部４１がこの特徴量をデータベースと照合すれば、電気負荷２４の種類が推定される。たとえば、リビングのコンセントに接続される複数の電気負荷２４は、テレビジョン受像機、掃除機、および照明スタンドなどが想定されるから、電力値の増分の相違により、たとえば、使用された電気負荷２４がテレビジョン受像機であると推定することができる。
　このように、１つの分岐回路２２に複数の電気負荷２４が接続されている場合に、電気負荷２４の種類を推定することができるから、電気負荷２４ごとに関連情報を条件として特徴量を導き出す規則を抽出することが可能になる。すなわち、本実施形態の規則抽出部１４は、推定部４１が推定した電気負荷２４の種類ごとに規則を抽出する。なお、分岐回路２２に一対一に対応している電気負荷２４については実施形態１と同様に、分岐回路２２を単位として規則が抽出される。規則を抽出する技術は実施形態１と同様である。つまり、規則において関連情報を条件として導き出される特徴量が、分岐回路２２ごとではなく、電気負荷２４ごとである点で実施形態１と相違するが、他の点では実施形態１と同様の構成および機能になる。
　したがって、節電要請があれば、目標値を達成することが必要な対象期間において、消費電力が相対的に大きい電気負荷２４を予測部１６が予測し、該当する電気負荷２４について対策決定部１８が節電対策の方法を定める。なお、節電要請は、対象期間における建物２０全体での電力値の最大値が目標値以下になることが要請される。
　いま、予測部１６が予測した節電要請の対象期間における分岐回路２２ごとの電力値を合計したとき、合計値が目標値を超えると予測されたとする。つまり、建物２０において受電する電力値が節電要請の対象期間において、目標値を超えることが予測されたとする。この場合、対策決定部１８は、電力値が目標値以下になるように、節電対策の方法を定める。たとえば、対象期間の前に洗濯機が稼働しておらず、対象期間の時間帯に、洗濯機とリビングのエアコンとが同時に稼働する期間が含まれると予測されたとする。
　この場合、対策決定部１８は、リビングのエアコンの消費電力を減らすピークカット、洗濯機の稼動時間をシフトさせるピークシフトなどの節電対策の方法を抽出する。また、対策決定部１８は、該当する建物２０において、過去に洗濯機を稼働させたときの稼働時間、開始時刻、終了時刻の少なくとも１種類についての分散から、ピークシフトが可能か否かを判断する。つまり、対策決定部１８は、洗濯機を使用する時間帯がばらついている場合には、ピークシフトが可能であると推定する。
　このように推定される場合、実施形態１でも説明したように、ピークシフトが可能な電気負荷２４に対する節電対策を優先する。つまり、洗濯機を使用する時間帯を対象期間とは異なる時間帯にずらすようにピークシフトを提案し、対象期間においてエアコンの使用を可能にする。ピークシフトが可能な電気負荷２４は、洗濯機のほか食器洗い洗浄機などがある。ピークシフトを行う時間帯は、実施形態１でも説明したように、電気料金の単価が安い時間帯を提案すると利用者は受け入れやすくなる。また、対策決定部１８は、予測部１６が予測した他の電気負荷２４による消費電力の少ない時間帯を、食器洗い洗浄機を使用するようにピークシフトを提案してもよい。
　建物２０において同種類の電気負荷２４が配置されている場合であって、これらの電気負荷２４が同時に使用されることが予測される場合、節電対策の方法として、使用台数を減らす提案も可能である。たとえば、複数台のエアコンが配置されている場合、節電要請の対象期間に複数台のエアコンが同時に稼動することが予測されるとすると、対策決定部１８は、対象期間の前に、稼働させるエアコンの台数を減らすように節電対策の方法を提案すればよい。同様に、テレビジョン受像機が建物２０に複数台設けられている場合であって、対象期間にテレビジョン受像機が同時に稼働することが予測される場合も、稼働させるテレビジョン受像機の台数を減らすように節電対策の方法が提案される。
　電気負荷２４がエアコンである場合、設定温度や風量も節電対策の方法に含めることが可能である。たとえば、設定温度が２６℃、風量が強であるときの電力値がＸＸ［Ｗ］であるという情報が電力情報として第１の記憶部１２に蓄積され、かつ節電要請の対象期間に、設定温度が２６℃、風量が強であることが予測されているとする。ここで、設定温度を２８℃、風量を弱に設定にすることでＹ［Ｗ］だけ減少することが既知であれば、対策決定部１８は、設定温度を２８℃かつ風量を弱にすることで、電力値をＹ［Ｗ］だけ削減できることを提案することが可能である。
　本実施形態は、１つの分岐回路２２に複数の電気負荷２４が接続されている場合に、電気負荷２４を区別して電気負荷２４ごとに節電対策が可能である点以外は、実施形態１と同様である。したがって、本実施形態においても複数の建物２０について利用者情報と建物情報との少なくとも一方が類似している建物２０をグループ化して扱うことができる。
　なお、上述した実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることはもちろんのことである。

Claims (10)

  1. 　電力の需要家の建物に設けられた分電盤で分岐された複数の分岐回路に対してそれぞれ消費された電力値を計測装置から取得する取得部と、
    　前記取得部が取得した前記分岐回路ごとの電力値および日時を含む電力情報と、前記電力情報に関連した関連情報とを対応付けて記憶する第１の記憶部と、
    　前記第１の記憶部に格納された前記分岐回路ごとの前記電力情報における特徴量を抽出する特徴抽出部と、
    　前記第１の記憶部に格納された前記関連情報を前記特徴量の変動を説明する条件とし、当該条件から前記特徴量を導き出す規則を抽出する規則抽出部と、
    　前記規則抽出部が抽出した前記規則を格納する第２の記憶部と、
    　前記建物に対して所定の対象期間における節電の目標値が設定された場合に、前記対象期間における前記関連情報を取得し、取得した前記関連情報に前記第２の記憶部に格納された前記規則を適用することによって、前記対象期間における前記分岐回路ごとの前記特徴量を予測する予測部とを備える
    　ことを特徴とする需要予測装置。
  2. 　前記複数の分岐回路をそれぞれ特定する名称を、前記複数の分岐回路にそれぞれ対応付けて格納した第３の記憶部と、
    　前記予測部が前記対象期間について予測した前記特徴量および前記関連情報を条件として、前記複数の分岐回路のうち前記目標値を達成するために節電対策の対象になる分岐回路と節電対策の方法とを定める対策決定部と、
    　前記対策決定部が節電対策の対象として定めた前記分岐回路について前記第３の記憶部を参照して前記名称を抽出し、当該名称を用いて前記節電対策の方法を提示装置に提示させる出力部とをさらに備える
    　請求項１記載の需要予測装置。
  3. 　前記特徴抽出部は、前記電力情報を用いて前記分岐回路ごとに電力が消費されている期間の分散を算出する機能を有し、
    　前記対策決定部は、
    　　前記分散が所定の基準値以上である分岐回路が存在する場合に、
    　　　最善の節電対策として、当該分岐回路に接続された電気負荷を前記対象期間に使用しないピークシフトを前記提示装置に提示させ、
    　　　次善の節電対策として、前記予測部が前記特徴量として予測した電力が相対的に大きい分岐回路について前記対象期間に消費する電力を低減させるピークカットを前記提示装置に提示させる
    　請求項２記載の需要予測装置。
  4. 　前記特徴抽出部が抽出した前記特徴量を用いて電力を消費した複数の電気負荷の各々に対応する前記特徴量を推定する推定部をさらに備え、
    　前記規則抽出部は、前記推定部が前記複数の電気負荷のうちの電気負荷の前記特徴量を推定している場合に、当該電気負荷に関する前記特徴量を前記関連情報から導き出す規則を抽出する機能をさらに有し、
    　前記予測部は、前記対象期間における前記複数の電気負荷の各々に対応する前記特徴量を予測する機能をさらに有する
    　請求項１記載の需要予測装置。
  5. 　前記複数の電気負荷をそれぞれ特定する名称を、前記複数の電気負荷にそれぞれ対応付けて格納した第３の記憶部と、
    　前記予測部が前記対象期間について予測した前記特徴量および前記関連情報を条件として、前記複数の電気負荷のうち前記目標値を達成するために節電対策の対象になる電気負荷と節電対策の方法とを定める対策決定部と、
    　前記対策決定部が節電対策の対象として定めた前記電気負荷について前記第３の記憶部を参照して前記名称を抽出し、当該名称を用いて前記節電対策の方法を提示装置に提示させる出力部とをさらに備える
    　請求項４記載の需要予測装置。
  6. 　前記特徴抽出部は、前記電力情報を用いて前記電気負荷ごとに電力が消費されている期間の分散を算出する機能を有し、
    　前記対策決定部は、
    　　前記分散が所定の基準値以上である電気負荷が存在する場合に、
    　　　最善の節電対策として、当該電気負荷を前記対象期間に使用しないピークシフトを前記提示装置に提示させ、
    　　　次善の節電対策として、前記予測部が前記特徴量として予測した電力が相対的に大きい電気負荷について前記対象期間に消費する電力を低減させるピークカットを前記提示装置に提示させる
    　請求項５記載の需要予測装置。
  7. 　前記対策決定部は、
    　　前記節電対策としてピークシフトを提示する場合に、前記第１の記憶部に格納された前記電力情報を用いることにより、対象となる電気負荷を使用可能とする時間帯を、当該電気負荷が過去に使用された時間帯から選択して提示する
    　請求項３又は６記載の需要予測装置。
  8. 　前記関連情報は、季節および曜日を含むカレンダー情報と、天候、外気温を含む気象情報と、前記建物において電力を使用する利用者の属性である利用者情報と、前記建物の属性である建物情報との群から選択される少なくとも１種類の情報を含む
    　請求項１～７のいずれか１項に記載の需要予測装置。
  9. 　前記取得部は、前記建物における前記計測装置が計測した電力値に加えて、複数の需要家の建物にそれぞれ設けられた複数の計測装置が計測した電力値を取得し、
    　前記規則抽出部は、
    　　前記建物と前記複数の建物との全ての建物の各々について抽出した前記規則について前記建物間での類似の程度を表す評価値を求める評価部と、
    　　前記全ての建物のうちの２つ以上の建物から得られた前記規則について前記評価値が所定範囲で類似する場合にこれらの規則を１つの規則にまとめるグループ化部とを備え、
    　前記第２の記憶部は、
    　　前記グループ化部がまとめた前記規則が該当する前記２つ以上の建物に適用されるように、前記２つ以上の建物にそれぞれ対応付けて前記規則を格納する
    　請求項１～８のいずれか１項に記載の需要予測装置。
  10. 　請求項２～７のいずれか１項に記載の需要予測装置と、前記需要予測装置から前記節電対策の方法を提示する提示装置とを備える
    　ことを特徴とする節電支援システム。
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