WO2020213222A1 - エネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システム - Google Patents

エネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システム Download PDF

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WO2020213222A1
WO2020213222A1 PCT/JP2020/001665 JP2020001665W WO2020213222A1 WO 2020213222 A1 WO2020213222 A1 WO 2020213222A1 JP 2020001665 W JP2020001665 W JP 2020001665W WO 2020213222 A1 WO2020213222 A1 WO 2020213222A1
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WO
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prediction
information
energy
predetermined period
unit
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Application number
PCT/JP2020/001665
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English (en)
French (fr)
Inventor
馬場　朗
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • 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
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • 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
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • This disclosure generally relates to energy prediction systems, energy prediction methods, programs, recording media and management systems. More specifically, the present invention relates to an energy prediction system, an energy prediction method, a program, a recording medium, and a management system that predicts energy consumption during the monitored period according to the environment to be monitored and the energy consumption status.
  • Patent Document 1 there is known a technique of reading a meter of an electric power measuring instrument and at the same time displaying the measured value or the like on a display device in a customer's house (see Patent Document 1).
  • the power measuring instrument automatically transmits meter reading data such as receipts and power consumption to the indoor display device.
  • the meter reading data can be confirmed on the indoor display device.
  • the indoor display device also presents a reduction target value.
  • Patent Document 1 it is possible to compare actual results with goals. In other words, the user can know whether or not the past usage record has achieved the goal. However, the user cannot determine whether the current power (energy) consumption situation is a reasonable situation in which the target can be achieved at the end of a predetermined period.
  • This disclosure is made in view of the above problems, and an energy prediction system, an energy prediction method, which can determine whether the current energy consumption situation can be suppressed to a target value or less at the end of a predetermined period. It is intended to provide programs, recording media and management systems.
  • the energy prediction system includes an estimation information acquisition unit, a consumption information acquisition unit, a first prediction unit, a second prediction unit, and an output unit.
  • the estimation information acquisition unit acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target exists.
  • the consumption information acquisition unit acquires energy consumption information regarding energy consumption in the management target for each second predetermined period.
  • the first prediction unit predicts the amount of energy that is the target value to be consumed in the first predetermined period as the first prediction value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption.
  • the second prediction unit predicts the energy consumption consumed in the first predetermined period as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
  • the output unit outputs prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
  • the energy prediction method includes an estimation information acquisition step, a consumption information acquisition step, a first prediction step, a second prediction step, and an output step.
  • the estimation information acquisition step acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target exists.
  • the consumption information acquisition step acquires energy consumption information regarding energy consumption in the management target for each second predetermined period.
  • the first prediction step based on the correlation between the estimated information and energy consumption, the amount of energy that is the target value to be consumed in the first predetermined period is predicted as the first predicted value.
  • the energy consumption consumed in the first predetermined period is predicted as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
  • the output step outputs prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
  • the program according to one aspect of the present disclosure is a program for causing a computer to realize the energy prediction method.
  • the recording medium according to one aspect of the present disclosure is a non-temporary recording medium on which the program is recorded.
  • the management system includes the energy prediction system, an estimation information output unit that outputs the estimation information to the energy prediction system, and a consumption information output unit that outputs the energy consumption information to the energy prediction system. And.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a prediction device according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a management system including the same prediction device.
  • FIG. 3A is a graph showing the relationship between the average value of the integrated electric energy and the monthly average temperature.
  • FIG. 3B is a graph showing the results of first-order regression analysis based on the integrated electric energy in a plurality of second predetermined periods.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating the operation of the prediction device of the same.
  • FIG. 5A is a diagram illustrating an example of display contents of the prediction result.
  • FIG. 5B is a diagram illustrating another example of the display content of the prediction result.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the configuration of the prediction device according to the first modification.
  • the energy prediction system 1 is configured by the prediction device 10 as shown in FIGS. 1 and 2.
  • the management system 2 includes a prediction device 10 as an energy prediction system 1, a measurement system 20, an information terminal 30, a controller 40, and a weather server 50.
  • the prediction device 10 is connected to the measurement system 20 via the network 4.
  • the measurement system 20 is a system that measures at least one of power consumption and power consumption as a measured value (energy consumption information) for each of the plurality of branch circuits in the facility 5.
  • the term "facility” here means a facility such as a house that receives electric power, and is not only a facility that receives electric power from an electric power company such as an electric power company, but also a private house such as a solar power generation facility. It also includes facilities that receive power from power generation facilities. In the present embodiment, the detached house will be described as an example of the facility 5.
  • the prediction device 10 is connected to the weather server 50 via the network 4.
  • the meteorological server 50 acquires estimation information, which is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target exists, on a monthly basis (every first predetermined period). Specifically, the meteorological server 50 estimates the expected average temperature (estimated information) for the month based on the past data (temperature) measured at the place where the facility 5 to be managed exists.
  • the weather server 50 transmits the estimated estimation information to the prediction device 10 via the network 4.
  • the meteorological server 50 acquires the outside air temperature (environmental information) of the area including the facility every second predetermined period (for example, daily) shorter than the first predetermined period.
  • the weather server 50 transmits the acquired environmental information to the prediction device 10 via the network 4.
  • facility 5 is an example, and does not mean that the management target is limited to facility 5.
  • the outside air temperature is, for example, the average air temperature of the corresponding second predetermined period.
  • the prediction device 10 predicts the first predicted value, which is the amount of energy (electric energy) consumed in the corresponding month, using at least the estimated information out of the estimated information and the environmental information for each month.
  • the prediction device 10 predicts the second predicted value, which is the energy (electric energy) consumed in the month to which the day belongs, using the measured value measured by the measuring system 20 every day.
  • the prediction device 10 transmits the predicted first predicted value and the second predicted value to the information terminal 30.
  • the prediction device 10 is connected to the information terminal 30 having the display unit 33 via the network 4.
  • the information terminal 30 displays the information (first predicted value and second predicted value) output by the energy prediction system 1 (prediction device 10) on the display unit 33.
  • the information terminal 30 can present the information predicted by the energy prediction system 1 to the customer who is the owner of the information terminal 30. That is, the customer can visually confirm the information regarding the energy consumption at the facility 5 by looking at the screen displayed on the information terminal 30.
  • the customer (owner of the information terminal 30) who receives the service provided by the information terminal 30 is the same person as the resident (user of the facility 5).
  • the "user of the facility 5" means a person who uses the facility 5, and in the present embodiment in which the facility 5 is a house, it is a resident of the facility 5.
  • the "user of the facility 5" may refer to one of the plurality of residents, or may refer to two or more (including all). ..
  • the "user of facility 5" is also simply referred to as a "resident".
  • the measurement system 20 provided in the facility 5 acquires the power usage data (power consumption) in the facility 5. Specifically, the measurement system 20 acquires the amount of power used as usage data for the plurality of branch circuits in the facility 5.
  • a device 63 is connected to each of the plurality of branch circuits in the facility 5.
  • the device 63 is, for example, a device provided in the facility 5 and is an electric device that uses electric power.
  • the device 63 is, for example, a washing machine, an air conditioner, or the like.
  • the controller 40 is, for example, a HEMS (home energy management system) controller.
  • the controller 40 can communicate with the measurement system 20. Further, the controller 40 is connected to the network 4 via the router 7. The controller 40 periodically transmits the measured value measured by the measuring system 20 to the server device.
  • HEMS home energy management system
  • the measurement system 20 includes a measurement unit 21, a communication adapter 22, and current sensors 23 and 24.
  • the measurement unit 21, the communication adapter 22, and the current sensors 23 and 24 are arranged in the cabinet of the distribution board 6.
  • the distribution board 6 includes a main breaker 61 electrically connected to the system power supply 9 and a plurality of branch breakers 62 electrically connected to the secondary side of the main breaker 61 in the cabinet.
  • the measurement unit 21 is electrically connected to the current sensors 23 and 24.
  • the current sensor 23 is provided on the primary side of the main breaker 61 and measures the value of the current flowing through the main line.
  • the current sensor 24 is provided corresponding to the plurality of branch breakers 62, and measures the value of the current flowing through the plurality of branch circuits.
  • the "branch circuit” here means each circuit branched from the main line by a plurality of branch breakers 62.
  • the "branch circuit” includes wiring connected to the branch breaker 62, equipment 63 such as a washing machine and an air conditioner, an outlet, a wall switch, and the like.
  • branch circuit is provided for each room such as a living room, a bedroom, an entrance, a toilet, a children's room, and a kitchen, and for lighting equipment, cooking appliances, air conditioning equipment, and the like. It is provided for each type of equipment.
  • One branch circuit may include one device 63, or may include a plurality of devices 63.
  • the measuring unit 21 uses the outputs of the current sensors 23 and 24 to measure at least one of the power consumption and the power consumption for each of the trunk line and the plurality of branch circuits.
  • the communication adapter 22 transmits the measured value measured by the measuring unit 21 to the controller 40 provided in the facility 5 as the measured value of the measuring system 20.
  • the controller 40 is connected to the network 4 via the router 7. The controller 40 periodically transmits the measured value measured by the measuring system 20 to the server device.
  • the measured value of the measuring system 20 includes at least one of the power consumption and the power consumption measured by the measuring unit 21 for each of the plurality of branch circuits in the facility 5. That is, the measured value may be power consumption representing instantaneous power consumption, or may be power consumption amount representing power consumption (usage amount) in a certain period of time. Further, the measured value may be both power consumption and power consumption. In the present embodiment, as an example, the measured value is the amount of power used (integrated power amount) obtained by integrating the power used for a certain period of time (for example, every 30 minutes from the hour).
  • the prediction device 10 as the energy prediction system 1 is based on the target value (first prediction value) of the electric energy used in the month (first predetermined period) to be predicted and the measurement value measured by the measurement system 20.
  • the integrated electric energy (second predicted value) in the month (first predetermined period) to be predicted is predicted.
  • the prediction device 10 includes a communication unit 11, a storage unit 12, and a control unit 13.
  • the prediction device 10 has, for example, a computer system having a processor and a memory. Then, when the processor executes the program stored in the memory, the computer system functions as the control unit 13.
  • the program executed by the processor is recorded in advance in the memory of the computer system here, but may be recorded in a non-temporary recording medium such as a memory card and provided, or provided through a telecommunications line such as the Internet. May be done.
  • the communication unit 11 includes a communication interface for communicating with the information terminal 30, the controller 40, and the weather server 50 via the network 4.
  • the storage unit 12 is composed of any storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive).
  • the storage unit 12 stores the measured value (integrated electric energy) measured by the measuring system 20 in chronological order.
  • the storage unit 12 stores the outside air temperature (environmental information) output by the weather server 50 in chronological order.
  • the storage unit 12 stores the estimated information estimated by the weather server 50.
  • the storage unit 12 associates the monthly average value (average power amount) of the monthly integrated electric energy (every first predetermined period) based on the data measured in the past with the monthly average temperature. It remembers the table (see Table 1).
  • control unit 13 includes an information acquisition unit 101, an estimation information acquisition unit 102, a consumption information acquisition unit 103, an environment information acquisition unit 104, a first prediction unit 105, a second prediction unit 106, and an output unit 107.
  • the information acquisition unit 101 receives the measured value (integrated electric energy) measured by the measurement system 20 as energy consumption information via the communication unit 11.
  • the information acquisition unit 101 stores the received energy consumption information in the storage unit 12 in chronological order.
  • the information acquisition unit 101 receives the outside air temperature (environmental information) transmitted by the weather server 50 on a daily basis (every second predetermined period) via the communication unit 11.
  • the information acquisition unit 101 stores the received environmental information in the storage unit 12 in chronological order.
  • the information acquisition unit 101 receives the expected average temperature (estimated information) estimated by the weather server 50 for the forecast target month, which is the first predetermined period, from the weather server 50 via the communication unit 11.
  • the information acquisition unit 101 stores the received estimated information in the storage unit 12.
  • the estimation information acquisition unit 102 acquires (reads) the estimation information for the prediction target month stored in the storage unit 12 from the storage unit 12 when predicting the first predicted value in the prediction target month.
  • the consumption information acquisition unit 103 acquires energy consumption information regarding energy consumption at the facility 5, which is the management target for each second predetermined period, from the storage unit 12 ( read out). Specifically, the consumption information acquisition unit 103 calculates the integrated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day to the past among the integrated electric energy stored in the storage unit 12. Obtained from the storage unit 12 as energy consumption information.
  • the environmental information acquisition unit 104 When predicting the first predicted value in the predicted target month, acquires all the environmental information that is past from the previous day and output by the weather server 50 in the predicted target month from the storage unit 12. To do. In short, the environmental information acquisition unit 104 acquires the environmental information for each second predetermined period included in the first predetermined period.
  • the environmental information acquisition unit 104 does not acquire the environmental information.
  • the environmental information acquisition unit 104 acquires all the corresponding environmental information (two environmental information) on March 1st and 2nd, respectively.
  • the first prediction unit 105 predicts the amount of energy consumed in the first predetermined period as the first prediction value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption.
  • the first prediction unit 105 performs regression analysis based on the relationship between the average value of the integrated electric energy shown in Table 1 and the monthly average temperature. For example, as shown in FIG. 3A, the first prediction unit 105 divides into three periods of a heating period, an intermediate period, and a cooling period, performs a first-order regression analysis for each period, and determines the average electric energy and the average temperature. The straight lines G1 to G3 representing the correlation between the two are obtained. The first prediction unit 105 determines the integrated electric energy consumed in the prediction target month based on the estimation information for the prediction target month acquired by the estimation information acquisition unit 102 and the graph consisting of the straight lines G1 to G3 shown in FIG. 3A. 1 Predict as a predicted value.
  • the first prediction unit 105 obtains the electric energy corresponding to the estimated information (expected average temperature) for the prediction target month in the graph shown in FIG. 3A.
  • the expected average temperature is the value "a”
  • the electric energy "b" corresponding to the expected average temperature is obtained from the graph shown in FIG. 3A as the first predicted value.
  • the first prediction unit 105 predicts the first predicted value based on the environmental information for each second predetermined period (day) included in the first predetermined period (prediction target month) acquired by the environmental information acquisition unit 104. Is corrected to update the first predicted value. For example, the temperature (average temperature of the forecast target month) corresponding to the first predicted value predicted at the time when the environmental information is not acquired (for example, July 1) is 25 degrees, and the environmental information acquisition unit 104 acquires it. It is assumed that the environmental information acquired on July 1st and 2nd, respectively, represents 24 degrees and 23 degrees.
  • the first prediction unit 105 calculates a new average temperature by subtracting the total of the daily correction values from the average temperature of the prediction target month.
  • the first prediction unit 105 updates the first prediction value by correcting the first prediction value to the electric energy corresponding to the new average temperature.
  • the second prediction unit 106 predicts the energy consumption consumed in the first predetermined period as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods. Specifically, the second prediction unit 106 consumes electric energy (integrated electric energy) on a daily basis based on the energy consumption information of the predetermined number of the second predetermined period acquired by the consumption information acquisition unit 103. Ask for. The second prediction unit 106 performs a primary regression analysis as a regression analysis based on the relationship between the integrated electric energy obtained for each day and the number of days in the forecast target month, and determines the integrated electric energy on the last day of the forecast target month. 2 Predict as a predicted value.
  • the consumption information acquisition unit 103 acquires the integrated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day (March 3) to the past from the storage unit 12 as energy consumption information. .. That is, the consumption information acquisition unit 103 acquires the integrated electric energy from February 27 to March 3 from the storage unit 12.
  • the consumption information acquisition unit 103 performs a first-order regression analysis based on the integrated electric energy from February 27 to March 3, and obtains a straight line G11 shown in FIG. 3B.
  • the second prediction unit 106 obtains the integrated electric energy “c” corresponding to March 31 as the second prediction value on the straight line G11.
  • the second prediction unit 106 calculates the integrated electric energy consumed at the end of the previous month from the integrated electric energy “c” corresponding to March 31. Remove the amount of electricity. Specifically, the second prediction unit 106 consumes the integrated electric energy obtained by subtracting the integrated electric energy consumed on February 27 and 28 from the integrated electric energy “c” in the forecast target month (March). It is predicted as the second predicted value.
  • the second prediction unit 106 predicts the integrated electric energy “c” corresponding to March 31 as the second predicted value. ..
  • the output unit 107 outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value to the information terminal 30 via the communication unit 11 and the network 4. Specifically, the output unit 107 is related to a graph showing the first predicted value and a graph showing the transition of the integrated power for each second predetermined period through the second predicted value (for example, the graph shown in FIG. 3B). The information to be used is output to the information terminal 30 as prediction result information. In short, the output unit 107 outputs the prediction result information to the information terminal to display a graph showing the first predicted value and a graph showing the transition of the integrated power for each second predetermined period through the second predicted value. Displayed on the information terminal 30.
  • the output unit 107 causes the information terminal 30 to display the first predicted value as the target value of the integrated electric energy consumed in the predicted target period, and is the information based on the second predicted value in the first predetermined period.
  • the transition information showing the transition of the integrated electric energy for each second predetermined period of the above is displayed.
  • the transition information is, for example, the graph shown in FIG. 3B, that is, the straight line G11.
  • the consumption information acquisition unit 103 performs the transition information from the start date of the forecast target month to the forecast time.
  • the acquired energy consumption information is included as the actual value of the corresponding second predetermined period (see FIG. 3B).
  • the information terminal 30 includes a communication unit 31, a control unit 32, and a display unit 33.
  • the information terminal 30 is, for example, a smartphone.
  • the information terminal 30 has, for example, a computer system having a processor and a memory. Then, when the processor executes the program stored in the memory, the computer system functions as the control unit 32.
  • the program executed by the processor is recorded in advance in the memory of the computer system here, but may be recorded in a non-temporary recording medium such as a memory card and provided, or provided through a telecommunications line such as the Internet. May be done.
  • the communication unit 31 includes a communication interface for communicating with the prediction device 10 via the network 4.
  • the control unit 32 has a function of creating a screen to be displayed on the display unit 33 and controlling the display unit 33 to display the created screen on the display unit 33. That is, the information terminal 30 made of a smartphone realizes the function as the control unit 32 for controlling the display unit 33 by installing the dedicated application software and activating the application software.
  • control unit 32 When the control unit 32 receives the prediction result information via the communication unit 31, the control unit 32 displays the first predicted value as a target value in the prediction target month (first predetermined period) on the display unit 33 and displays the transition information. It is displayed on the unit 33.
  • the control unit 32 displays the first predicted value “a1” as a target value (see the straight line G20) on the display unit 33, and energy consumption information from March 1st to 5th.
  • the straight line G21 passing through the second predicted value predicted based on the above is displayed on the display unit 33 as a graph.
  • the estimation information acquisition unit 102 acquires the estimation information (estimated average temperature of the prediction target month) for the prediction target month stored in the storage unit 12 from the storage unit 12 (step S1).
  • the consumption information acquisition unit 103 stores as energy consumption information the accumulated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day to the past among the accumulated electric energy stored in the storage unit 12. Obtained from unit 12 (step S2).
  • the environmental information acquisition unit 104 acquires the environmental information for each second predetermined period included in the first predetermined period (step S3). When the first predicted value is predicted on the start date of the predicted target month, the environmental information acquisition unit 104 does not acquire the environmental information.
  • the first prediction unit 105 predicts the amount of energy consumed in the first predetermined period as the first prediction value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption (step S4).
  • the first prediction unit 105 performs a first-order regression analysis based on the relationship between the average value of the integrated electric energy shown in Table 1 and the monthly average temperature, and performs the heating period, the intermediate period, and the cooling period.
  • the straight lines G1 to G3 representing the correlation between the average electric energy and the average temperature are obtained for each period of.
  • the first prediction unit 105 is a graph composed of the estimation information for the prediction target month acquired by the estimation information acquisition unit 102 and the straight lines G1 to G3 shown in FIG. 3A. Based on the above, the integrated electric energy consumed in the forecast target month is predicted as the first predicted value.
  • the first prediction unit 105 corrects the first predicted value predicted based on the acquired environmental information for each second predetermined period (day), and obtains the first prediction value. 1 Update the predicted value. For example, the first prediction unit 105 calculates the correction value related to the daily average temperature by using the above-mentioned mathematical formula. The first prediction unit 105 calculates a new average temperature by subtracting the total of the daily correction values from the average temperature of the prediction target month. The first prediction unit 105 updates the first prediction value by correcting the first prediction value to the electric energy corresponding to the new average temperature.
  • the second prediction unit 106 predicts the integrated electric energy (energy consumption) consumed in the first predetermined period as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods (step S5). ). Specifically, the second prediction unit 106 performs a primary regression analysis as a regression analysis based on the relationship between the accumulated electric energy for each day and the number of days in the forecast target month, and the integrated power on the last day of the forecast target month. The amount is predicted as the second predicted value.
  • the second prediction unit 106 calculates the integrated power on the last day of the forecast target month obtained as a result of the first-order regression analysis. Remove the integrated electric energy consumed at the end of the previous month. The second prediction unit 106 predicts the remaining integrated electric energy as the second predicted value. If the primary regression analysis does not include the integrated power consumed at the end of the previous month, the second prediction unit 106 will perform the integrated power on the last day of the forecast target month obtained as a result of the primary regression analysis. Is predicted as the second predicted value.
  • the output unit 107 outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value to the information terminal 30 (step S6).
  • the information terminal uses information related to the graph showing the first predicted value and the graph showing the transition of the integrated electric energy (for example, the graph shown in FIG. 3B) passing through the second predicted value as the prediction result information. Output to 30.
  • the prediction device 10 (energy prediction system 1) predicts the first predicted value and the second predicted value, and uses the predicted result information related to the first predicted value and the second predicted value.
  • the information based on the information is output to the information terminal 30 for display on the information terminal 30.
  • the target value of the power consumed in the forecast target month can be known by displaying the first predicted value, and the transition information including the second predicted value is displayed in the forecast target month.
  • the user can know the power saving status. For example, when the graph showing the target value (first predicted value) and the graph showing the transition information intersect in the prediction target month, the user can know that the power saving situation is in a bad state. Therefore, it is possible to encourage the user to save power. On the other hand, when the graph showing the target value (first predicted value) and the graph showing the transition information do not intersect in the predicted target month, the user is in a good state of power saving, that is, the current power saving state is the target. Can be found to be sufficient for.
  • the average temperature does not always reach the same in the same month every year.
  • the average temperature may be higher or lower than the same month of the year. Therefore, the prediction device 10 corrects and updates the first predicted value based on the environmental information.
  • the prediction device 10 can set a target value according to the actual environment by updating the first prediction value using this prediction. For example, even though the summer of the previous year was a cold summer and the amount of electricity consumed was small, presenting the amount of electricity consumed in the previous year as a target value may force the user to save unreasonable electricity.
  • the target value is set according to the actual environment, the user can execute power saving according to the actual environment.
  • the first prediction unit 105 is estimated information (estimated average temperature) of the current month (March) obtained at the beginning of the month based on the environmental information every day (second predetermined period) from March 1st to 5th.
  • the first predicted value obtained from the above is corrected, and the first predicted value is updated to a new first predicted value (for example, the value “a1” shown in FIG. 5A).
  • the first prediction unit 105 corrects the first prediction value "a1" based on the environmental information for each day from March 1st to 11th (second predetermined period), and the first prediction value "a1" is corrected.
  • “A1” is updated to a new first predicted value (for example, the value “a2” ( ⁇ a1) shown in FIG. 5B). Therefore, the user can save power according to the actual environment.
  • the consumption information acquisition unit 103 has the integrated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day to the past among the integrated electric energy stored in the storage unit 12. Is acquired from the storage unit 12 as energy consumption information. That is, the prediction device 10 predicts the integrated power consumption in the prediction target month based on the latest power consumption status. Therefore, when forecasting is performed in the middle (15th) of the forecast target month, the measured value measured at the beginning of the forecast target month is not used. When power saving is not executed at the beginning of the prediction target month and power saving is executed from the middle of the prediction target month, the prediction device 10 determines the power consumption status during the period in which power saving is being executed. Based on this, the integrated power consumption in the forecast target month can be predicted.
  • the integrated power consumption in the prediction target month (March) is the target value (first prediction). Value) Exceeds "a1".
  • the slope of the straight line G22 obtained in the prediction is smaller than the slope of the straight line G21 obtained in the power consumption situation from March 1st to 5th (see FIG. 5B). That is, by using the recent power consumption status, it is possible to predict the second predicted value according to the execution status of power saving at the time of prediction.
  • the user can know whether or not the power saving status currently being executed is effective for the target value. For example, the user does not intersect the straight line G25 and the straight line G22 representing the first predicted value “a2” shown in FIG. 5B as of March 31, so that the power saving status currently being executed is effective for the target value. Can be determined to be.
  • the information terminal 30 is configured to display information based on the prediction result information, but the present invention is not limited to this configuration.
  • the prediction device 10 may display information based on the prediction result information.
  • the prediction device 10A of the energy prediction system 1 according to the present modification includes a display unit 14 in addition to the components of the prediction device 10 described in the first embodiment.
  • the output unit 107 has a function of creating a screen to be displayed on the display unit 14 and outputting the screen to the display unit 14 to display the screen on the display unit 14. For example, the output unit 107 causes the display unit 14 to display the first predicted value as a target value in the prediction target month (first predetermined period), and displays the transition information on the display unit 14.
  • the prediction device 10 has a configuration for storing energy consumption information, estimation information, and environmental information, but is not limited to this configuration.
  • a device different from the prediction device 10 may store energy consumption information, estimation information, and environmental information.
  • the controller 40 may store the energy consumption information
  • the weather server 50 may store the estimation information and the environmental information.
  • the estimation information acquisition unit 102 of the prediction device 10 acquires the estimation information of the prediction target month from the device that stores the estimation information.
  • the consumption information acquisition unit 103 of the prediction device 10 uses the integrated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day to the past as the energy consumption information from the device that stores the energy consumption information. get.
  • the environmental information acquisition unit 104 acquires the environmental information for each second predetermined period included in the first predetermined period from the device that stores the environmental information.
  • the table shown in Table 1 has a configuration including a monthly average value (average power amount) of the monthly integrated electric energy, but is not limited to this configuration.
  • the table shown in Table 1 may include a daily average value instead of the monthly average value of the loaded electric energy in the month.
  • the regression analysis provides a graph showing the correlation between the temperature and the integrated electric energy, which is the daily average value.
  • the first prediction unit 105 acquires the integrated electric energy according to the estimated information.
  • the first prediction unit 105 multiplies the acquired integrated electric energy by the number of days in the prediction target month, and predicts the result as the first prediction value.
  • the output unit 107 may output the first predicted value and the second predicted value as the prediction result information.
  • the display unit 33 of the information terminal 30 displays the first predicted value and the second predicted value. By comparing the magnitude relationship between the displayed first predicted value and the second predicted value, the user can know the power saving status in the predicted target month.
  • the controller 40 may have a function related to the prediction of the first predicted value and the second predicted value of the prediction device 10 described in the above embodiment.
  • the prediction device 10 and the controller 40 may have the functions in a distributed manner.
  • the first prediction unit 105 has a configuration in which a first-order regression analysis is performed to obtain a correlation between the average electric energy and the average temperature, but the configuration is not limited to this configuration.
  • the first prediction unit 105 may perform a quadratic regression analysis to obtain a correlation between the average electric energy and the average temperature.
  • the second prediction unit 106 has a configuration in which the second prediction value is predicted by performing a first-order regression analysis, but the configuration is not limited to this configuration.
  • the second prediction unit 106 may perform a quadratic regression analysis to predict the second predicted value.
  • the prediction device 10 is configured to predict the first predicted value and the second predicted value in the prediction target month from the relationship between the electric energy used in the facility 5 and the air temperature. Not limited.
  • the prediction device 10 may predict the first prediction value and the second prediction value in the prediction target month from the relationship between the electric energy used in the facility 5 and the temperature.
  • the estimation information acquisition unit 102 acquires the expected average humidity of the prediction target month from the weather server 50 as estimation information.
  • the environmental information acquisition unit 104 acquires the average humidity for each second predetermined period as environmental information.
  • the first prediction unit 105 obtains the correlation between the average humidity and the average electric energy, and predicts the integrated electric energy corresponding to the expected average humidity as the first predicted value. Further, the first prediction unit 105 corrects the first prediction value based on the average humidity for each second predetermined period.
  • the prediction device 10 is configured to acquire the outside air temperature as environmental information, but is not limited to this configuration.
  • the prediction device 10 may acquire the amount of solar radiation as environmental information.
  • the second prediction unit 16 may perform regression analysis from the correlation between the air temperature and the electric energy, as in the first prediction unit 15. In particular, in the heating period and the cooling period, it is effective to perform regression analysis because there is a correlation between the amount of electricity used and the temperature.
  • the first prediction unit 15 performs regression analysis in a relatively long period of time
  • the second prediction unit 16 performs regression analysis in a short period of time, so that the first prediction value and the second prediction value are used. Is different.
  • the expected average temperature has been described as an example of the estimation information.
  • the estimated information is not limited to the expected average temperature.
  • the estimated information may be any weather information related to the weather in the first predetermined period.
  • the air temperature information may be information such as expected average temperature, expected maximum temperature, cooling degree days (CDDs: CoolingDegreeDay), heating degree days (HDDs: HeatingDegreeDay), humidity, or information related to rainfall and snowfall. ..
  • the above embodiment is only one of the various embodiments of the present disclosure.
  • the above-described embodiment can be changed in various ways depending on the design and the like as long as the object of the present disclosure can be achieved.
  • the same function as the energy prediction system 1 may be realized by an energy prediction method, a computer program, a recording medium on which the program is recorded, or the like.
  • the energy prediction method of the energy prediction system 1 according to one aspect includes an estimation information acquisition step, a consumption information acquisition step, a first prediction step, a second prediction step, and an output step.
  • the estimation information acquisition step acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target (for example, facility 5) exists.
  • the consumption information acquisition step acquires energy consumption information related to energy consumption to be managed at every second predetermined period.
  • the amount of energy consumed in the first predetermined period is predicted as the first predicted value based on the estimated information.
  • the energy consumption amount consumed in the first predetermined period is predicted as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
  • the output step outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
  • the program according to one aspect is a program for causing a computer system to execute the above-mentioned energy prediction method.
  • the execution subject of the energy prediction system 1 or the energy prediction method in the present disclosure includes a computer system.
  • a computer system has a processor and memory as hardware. When the processor executes the program recorded in the memory of the computer system, the function as the execution subject of the energy prediction system 1 or the energy prediction method in the present disclosure is realized.
  • the program may be pre-recorded in the memory of the computer system or may be provided through a telecommunication line.
  • the program may also be provided recorded on a non-temporary recording medium such as a memory card, optical disk, or hard disk drive that can be read by a computer system.
  • a processor in a computer system is composed of one or more electronic circuits including a semiconductor integrated circuit (IC) or a large scale integrated circuit (LSI).
  • IC semiconductor integrated circuit
  • LSI large scale integrated circuit
  • a plurality of electronic circuits may be integrated on one chip, or may be distributed on a plurality of chips. The plurality of chips may be integrated in one device, or may be distributed in a pluralit
  • the energy prediction system 1 which is a computer system may be a system composed of one or a plurality of computers.
  • the functions of the energy prediction system 1 may be realized by the cloud (cloud computing).
  • the energy prediction system (1) of the first aspect includes the estimation information acquisition unit (102), the consumption information acquisition unit (103), the first prediction unit (105), and the second prediction unit. (106) and an output unit (107) are provided.
  • the estimation information acquisition unit (102) acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target (for example, facility 5) exists.
  • the consumption information acquisition unit (103) acquires energy consumption information related to energy consumption in the management target for each second predetermined period.
  • the first prediction unit (105) predicts the amount of energy that is the target value to be consumed in the first predetermined period as the first prediction value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption.
  • the second prediction unit (106) predicts the energy consumption consumed in the first predetermined period as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
  • the output unit (107) outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
  • the user can know the target value of the energy consumed in the first predetermined period by using the first predicted value which is the target value in the first predetermined period. Further, by using the second predicted value, the user can know the energy consumption amount consumed in the first predetermined period according to the current energy consumption situation. Thereby, the user can determine whether the current power (energy) consumption status can be suppressed to the target value or less at the end of the first predetermined period. Furthermore, by using the first predicted value and the second predicted value, it is possible to encourage the user to save power.
  • the energy prediction system (1) of the second aspect further includes an environmental information acquisition unit (104) in the first aspect.
  • the environmental information acquisition unit (104) acquires environmental information regarding the environment of the place for each second predetermined period included in the first predetermined period.
  • the first prediction unit (105) corrects the first prediction value based on the environmental information and updates the first prediction value.
  • the first predicted value is updated according to the latest environment, so it is possible to make a prediction according to the environment.
  • the energy is electric power in the first or second aspect.
  • the estimated information is weather information related to the weather in the first predetermined period.
  • the first prediction unit (105) predicts the electric energy according to the meteorological information as the first predicted value based on the correlation between the electric energy and the meteorological information.
  • the power consumption can be predicted as the first predicted value according to the latest weather.
  • the second predetermined period is shorter than the first predetermined period.
  • a predetermined number of second predetermined periods are continuous.
  • the energy consumption information is the integrated electric energy of the corresponding second predetermined period.
  • the second prediction unit (106) predicts the integrated electric energy in the first predetermined period as the second predicted value based on a continuous predetermined number of integrated electric energy in the second predetermined period.
  • the second predicted value can be predicted by using the integrated electric energy in each of a predetermined number of consecutive second predetermined periods.
  • the energy prediction system (1) of the fifth aspect further includes a display unit (14) in any one of the first to fourth aspects.
  • the display unit (14) displays the first predicted value as a target value in the first predetermined period.
  • the display unit (14) displays transition information which is information based on the second predicted value and represents the transition of energy consumption for each second predetermined period in the first predetermined period.
  • the user can know the power saving status in the first predetermined period by displaying the transition information including the second predicted value. For example, when the power saving situation is in a bad state, the user can be urged to save power.
  • the output unit (107) first applies the first predicted value to the information terminal (30), which is an external terminal. Prediction result information to be displayed as a target value in a predetermined period, and to display transition information which is information based on a second predicted value and represents a transition of energy consumption for each second predetermined period in the first predetermined period. Is output to the information terminal (30).
  • the user can know the power saving status in the first predetermined period by displaying the transition information including the second predicted value on the information terminal (30).
  • the prediction time point which is the time point predicted by the first prediction unit (105) and the second prediction unit (106) is the first predetermined period.
  • the transition information includes the energy consumption information acquired by the consumption information acquisition unit (103) from the start of the first predetermined period to the prediction time point as the actual value of the corresponding second predetermined period.
  • the user can know the power saving status in the first predetermined period.
  • the energy prediction method of the eighth aspect includes an estimation information acquisition step, a consumption information acquisition step, a first prediction step, a second prediction step, and an output step.
  • the estimation information acquisition step acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target (for example, facility 5) exists.
  • the consumption information acquisition step acquires energy consumption information related to energy consumption in the management target for each second predetermined period.
  • the first prediction step the amount of energy that is the target value to be consumed in the first predetermined period is predicted as the first predicted value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption.
  • the energy consumption amount consumed in the first predetermined period is predicted as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
  • the output step outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
  • the user can determine whether the current power (energy) consumption status can be suppressed below the target value at the end of the first predetermined period.
  • the program of the ninth aspect is a program for causing a computer to execute the energy prediction method of the eighth aspect.
  • the user can determine whether the current power (energy) consumption status is such that the target can be suppressed below the value at the end of the first predetermined period.
  • the recording medium of the tenth aspect is a non-temporary recording medium on which the program of the ninth aspect is recorded.
  • the user can determine whether the current power (energy) consumption status can be suppressed to the target value or less at the end of the first predetermined period.
  • the management system (2) of the eleventh aspect includes an energy prediction system (1) of any one of the first to seventh aspects, an estimation information output unit (for example, a weather server 50), and a consumption information output unit (for example).
  • the controller 40 and.
  • the estimation information output unit outputs the estimation information to the energy prediction system (1).
  • the consumption information output unit outputs the energy consumption information to the energy prediction system (1).
  • the user can determine whether the current power (energy) consumption status can be suppressed to the target value or less at the end of the first predetermined period.

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Abstract

現在のエネルギーの消費状況が所定に期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができるエネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システムを提供する。エネルギー予測システム（１）は、推定情報取得部（１０２）と消費情報取得部（１０３）と第１予測部（１０５）と第２予測部（１０６）と出力部（１０７）とを備える。第１予測部（１０５）は、推定情報取得部（１０２）が取得した推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第１所定期間で消費するエネルギー量を第１予測値として予測する。第２予測部（１０６）は、消費情報取得部（１０３）が取得した所定数の第２所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する。出力部（１０７）は、第１予測値及び第２予測値に係る予測結果情報を出力する。

Description

エネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システム
　本開示は、一般にエネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システムに関する。より詳細には監視対象の環境及びエネルギーの消費状況に応じて監視対象期間のエネルギー消費の予測を行うエネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システムに関する。
　従来、電力計測器を検針すると同時にその計量値等を需要家の家屋内における表示装置に表示する技術が知られている（特許文献１参照）。
　特許文献１に記載のシステムでは、電力計測器が、屋内表示装置へ領収書・電力使用量等の検針データを自動送信する。これにより、検針データを、屋内表示装置にて確認することができる。また、屋内表示装置は、削減目標値をも提示する。
　特許文献１では、実績と目標とを比較することができる。つまり、ユーザは、これまでの使用実績が目標を達成したかどうかを知ることができる。しかしながら、ユーザは、現在の電力（エネルギー）の消費状況が所定の期間の終了時において目標を達成しうる妥当な状況であるかを判別することができない。
特開２０１４－１３００１５号公報
　本開示は上記課題に鑑みてなされ、現在のエネルギーの消費状況が所定に期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができるエネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システムを提供することを目的とする。
　本開示の一態様に係るエネルギー予測システムは、推定情報取得部と、消費情報取得部と、第１予測部と、第２予測部と、出力部と、を備える。前記推定情報取得部は、管理対象が存在する場所での第１所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。前記消費情報取得部は、第２所定期間ごとの前記管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。前記第１予測部は、前記推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、前記第１所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第１予測値として予測する。前記第２予測部は、所定数の前記第２所定期間のそれぞれの前記エネルギー消費情報を基に、前記第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する。前記出力部は、前記第１予測値及び前記第２予測値に係る予測結果情報を出力する。
　本開示の一態様に係るエネルギー予測方法は、推定情報取得ステップと、消費情報取得ステップと、第１予測ステップと、第２予測ステップと、出力ステップと、を含む。前記推定情報取得ステップは、管理対象が存在する場所での第１所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。前記消費情報取得ステップは、第２所定期間ごとの前記管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。前記第１予測ステップは、前記推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、前記第１所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第１予測値として予測する。前記第２予測ステップは、所定数の前記第２所定期間のそれぞれの前記エネルギー消費情報を基に、前記第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する。前記出力ステップは、前記第１予測値及び前記第２予測値に係る予測結果情報を出力する。
　本開示の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、前記エネルギー予測方法を実現させるためのプログラムである。
　本開示の一態様に係る記録媒体は、前記プログラムを記録した非一時的な記録媒体である。
　本開示の一態様に係る管理システムは、前記エネルギー予測システムと、前記推定情報を前記エネルギー予測システムに出力する推定情報出力部と、前記エネルギー消費情報を前記エネルギー予測システムに出力する消費情報出力部と、を備える。
図１は、一実施形態に係る予測装置の構成を説明する図である。 図２は、同上の予測装置を含む管理システムの構成を説明する図である。 図３Ａは、積算電力量の平均値と月ごとの平均気温との関係を表すグラフである。図３Ｂは、複数の第２所定期間での積算電力量を基に一次回帰分析を行った結果を表すグラフである。 図４は、同上の予測装置の動作を説明する図である。 図５Ａは、予測結果の表示内容の一例を説明する図である。図５Ｂは、予測結果の表示内容の別の例を説明する図である。 図６は、変形例１に係る予測装置の構成を説明する図である。
　以下に説明する実施形態及び変形例は、本開示の一例に過ぎず、本開示は、実施形態及び変形例に限定されない。以下の実施形態及び変形例以外であっても、本開示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。
　（実施形態）
　以下、本実施形態に係るエネルギー予測システム、及び当該エネルギー予測システムを含む使用電力量エネルギー予測システムについて、図１～図５Ｂを用いて説明する。
　（１）概要
　本実施形態では、施設のエネルギー消費に関する情報を予測する機能を有するエネルギー予測システムシステムについて説明する。本実施形態においては、エネルギー予測システム１は、図１及び図２に示すように予測装置１０にて構成されている。
　本実施形態において、管理システム２は、図２に示すように、エネルギー予測システム１としての予測装置１０と、計測システム２０と、情報端末３０と、コントローラ４０と、気象サーバ５０と、を含む。
　予測装置１０は、図２に示すように、計測システム２０にネットワーク４を介して接続される。計測システム２０は、施設５における複数の分岐回路の各々について、消費電力と消費電力量との少なくとも一方を計測値（エネルギー消費情報）として計測するシステムである。また、ここでいう「施設」は、電力の供給を受ける住宅等の施設を意味しており、電力会社等の電気事業者から電力の供給を受ける施設だけでなく、太陽光発電設備等の自家発電設備から電力の供給を受ける施設も含む。本実施形態では、戸建住宅を施設５の一例として説明する。
　予測装置１０は、図２に示すように、気象サーバ５０にネットワーク４を介して接続される。気象サーバ５０は、月ごと（第１所定期間ごと）に、管理対象が存在する場所での第１所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。具体的には、気象サーバ５０は、管理対象である施設５が存在する場所で計測された過去のデータ（気温）を基に当該月の予想平均気温（推定情報）を推定する。気象サーバ５０は、推定した推定情報を予測装置１０にネットワーク４を介して送信する。気象サーバ５０は、第１所定期間より短い第２所定期間ごと（例えば日ごと）に、施設を含む地域の外気温（環境情報）を取得する。気象サーバ５０は、取得した環境情報を予測装置１０にネットワーク４を介して送信する。なお、施設５は一例であり、管理対象を施設５に限定する趣旨ではない。ここで、外気温は、例えば、対応する第２所定期間の平均気温である。
　予測装置１０は、月ごとに、推定情報及び環境情報のうち少なくとも推定情報を用いて、対応する月で消費されるエネルギー量（電力量）である第１予測値を予測する。予測装置１０は、日ごとに計測システム２０が計測した計測値を用いて、当該日が属する月で消費されるエネルギー（電力量）である第２予測値を予測する。予測装置１０は、予測した第１予測値及び第２予測値を、情報端末３０に送信する。
　また、予測装置１０は、図２に示すように、表示部３３を有する情報端末３０にネットワーク４を介して接続される。情報端末３０は、エネルギー予測システム１（予測装置１０）が出力した情報（第１予測値及び第２予測値）を表示部３３に表示する。これにより、情報端末３０は、エネルギー予測システム１で予測された情報を、情報端末３０の所有者である顧客に対して提示することが可能となる。つまり、顧客は、情報端末３０に表示される画面を見ることで、視覚的に、施設５でのエネルギー消費に関する情報を確認することができる。
　なお、情報端末３０によるサービスの提供を受ける顧客（情報端末３０の所有者）は、住人（施設５の使用者）と同一人である。ここで、「施設５の使用者」は、施設５を使用する人を意味しており、施設５が住宅である本実施形態においては、施設５の住人である。また、施設５の住人が複数人である場合には、「施設５の使用者」は、複数の住人のうちの一人を指すこともあり、二人以上（全員も含む）を指すこともある。以下では「施設５の使用者」を単に「住人」ともいう。
　施設５に設けられた計測システム２０は、施設５における電力の使用データ（使用電力量）を取得する。具体的には、計測システム２０は、施設５における複数の分岐回路について、使用電力量を使用データとして取得する。施設５における複数の分岐回路の各々には機器６３が接続されている。機器６３は、例えば施設５に設けられた機器であり、電力を使用する電気機器である。機器６３は、例えば洗濯機、空調機器等である。
　コントローラ４０は、例えばＨＥＭＳ（home energy management system）のコントローラである。コントローラ４０は、計測システム２０と通信可能である。さらに、コントローラ４０は、ルータ７を介してネットワーク４に接続されている。コントローラ４０は、計測システム２０で計測された計測値を定期的にサーバ装置へ送信する。
　（２）構成
　（２．１）計測システム
　まず、本実施形態の計測システム２０の構成について説明する。
　計測システム２０は、図２に示すように、計測ユニット２１と、通信アダプタ２２と、電流センサ２３，２４とを備えている。このうち、計測ユニット２１、通信アダプタ２２、および電流センサ２３，２４は、分電盤６のキャビネット内に配置されている。分電盤６は、系統電源９に電気的に接続される主幹ブレーカ６１と、主幹ブレーカ６１の二次側に電気的に接続された複数の分岐ブレーカ６２とをキャビネット内に備えている。
　計測ユニット２１は、電流センサ２３，２４に電気的に接続されている。電流センサ２３は、主幹ブレーカ６１の一次側に設けられ、幹線を流れる電流の値を計測する。電流センサ２４は、複数の分岐ブレーカ６２に対応して設けられ、複数の分岐回路に流れる電流の値をそれぞれ計測する。ここでいう「分岐回路」は、複数の分岐ブレーカ６２にて幹線から分岐された各回路を意味する。「分岐回路」には、分岐ブレーカ６２に接続される配線、洗濯機や空調機器等の機器６３、コンセント（アウトレット）、壁スイッチなどを含んでいる。このような分岐回路は、本実施形態のように住宅からなる施設５においては、例えばリビング、寝室、玄関、トイレ、子供部屋、キッチン等の部屋ごと、かつ照明器具、調理家電、空調機器等の機器の種類ごとに設けられる。１つの分岐回路には、１つの機器６３が含まれてもよいし、複数の機器６３が含まれてもよい。
　計測ユニット２１は、電流センサ２３，２４の出力を用いて、幹線および複数の分岐回路の各々について、消費電力と消費電力量との少なくとも一方を計測する。通信アダプタ２２は、計測ユニット２１で計測された計測値を、計測システム２０の計測値として施設５に設けられたコントローラ４０へ送信する。コントローラ４０は、ルータ７を介してネットワーク４に接続されている。コントローラ４０は、計測システム２０で計測された計測値を定期的にサーバ装置へ送信する。
　要するに、計測システム２０の計測値は、施設５における複数の分岐回路の各々について、計測ユニット２１で計測される消費電力と消費電力量との少なくとも一方を含んでいる。つまり、計測値は、瞬時電力を表す消費電力であってもよいし、あるいは一定時間における電力の消費量（使用量）を表す消費電力量であってもよい。また、計測値は、消費電力と消費電力量との両方であってもよい。本実施形態では一例として、計測値は、使用電力を一定時間（例えば正時から３０分間隔）で積算した使用電力量（積算電力量）である。
　（２．２）エネルギー予測システム（予測装置）
　エネルギー予測システム１としての予測装置１０は、予測対象である月（第１所定期間）での使用される電力量の目標値（第１予測値）、及び計測システム２０が計測した計測値を基に予測対象である月（第１所定期間）での積算電力量（第２予測値）を予測する。
　予測装置１０は、図１に示すように、通信部１１、記憶部１２及び制御部１３を備える。
　予測装置１０は、例えばプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを有している。そして、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを実行することにより、コンピュータシステムが制御部１３として機能する。プロセッサが実行するプログラムは、ここではコンピュータシステムのメモリに予め記録されているが、メモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて提供されてもよい。
　通信部１１は、ネットワーク４を介して情報端末３０、コントローラ４０及び気象サーバ５０と通信を行うための通信インタフェースを含んでいる。
　記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のいずれかの記憶デバイスで構成されている。
　記憶部１２は、計測システム２０が計測した計測値（積算電力量）を時系列に記憶する。記憶部１２は、気象サーバ５０が出力した外気温（環境情報）を時系列に記憶する。記憶部１２は、気象サーバ５０が推定した推定情報を記憶する。
　さらに、記憶部１２は、過去に計測されたデータに基づいた月ごと（第１所定期間ごと）の積算電力量の月平均値（平均電力量）と月ごとの月平均気温とを対応付けたテーブルを記憶している（表１参照）。
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　制御部１３は、図１に示すように、情報取得部１０１、推定情報取得部１０２、消費情報取得部１０３、環境情報取得部１０４、第１予測部１０５、第２予測部１０６及び出力部１０７を有する。
　情報取得部１０１は、計測システム２０が計測した計測値（積算電力量）をエネルギー消費情報として、通信部１１を介して受け取る。情報取得部１０１は、受け取ったエネルギー消費情報を記憶部１２に時系列に記憶する。情報取得部１０１は、日ごと（第２所定期間ごと）に気象サーバ５０が送信した外気温（環境情報）を、通信部１１を介して受け取る。情報取得部１０１は、受け取った環境情報を記憶部１２に時系列に記憶する。さらに、情報取得部１０１は、第１所定期間である予測対象月について気象サーバ５０が推定した予想平均気温（推定情報）を、気象サーバ５０から通信部１１を介して受け取る。情報取得部１０１は、受け取った推定情報を記憶部１２に記憶する。
　推定情報取得部１０２は、予測対象月における第１予測値を予測する場合に、記憶部１２が記憶している予測対象月に対する推定情報を記憶部１２から取得する（読み出す）。
　消費情報取得部１０３は、予測対象月における第２予測値を予測する場合に、第２所定期間ごとの管理対象である施設５でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を記憶部１２から取得する（読み出す）。具体的には、消費情報取得部１０３は、記憶部１２が記憶している積算電力量のうち、前日から過去に向けて連続する所定の日数分（例えば、５日分）の積算電力量をエネルギー消費情報として記憶部１２から取得する。
　環境情報取得部１０４は、予測対象月における第１予測値を予測する場合に、前日から過去であり、かつ当該予測対象月において気象サーバ５０が出力したすべての環境情報を、記憶部１２から取得する。要は、環境情報取得部１０４は、第１所定期間に含まれる第２所定期間ごとの環境情報を取得する。
　例えば、予測対象月を３月として３月１日に第１予測値を予測する場合には、前日は２月の最終日である。そのため、この場合は、環境情報取得部１０４は、環境情報を取得しない。
　また、予測対象月を３月として３月３日に第１予測値を予測する場合には、前日は３月２日である。そのため、この場合では、前日（３月２日）から過去であり、かつ当該予測対象月において気象サーバ５０が出力した環境情報が存在する。具体的には、３月１日及び２日に対応する環境情報が存在する。そこで、この場合では、環境情報取得部１０４は、３月１日及び２日にそれぞれ対応するすべての環境情報（２つの環境情報）を取得する。
　第１予測部１０５は、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第１所定期間で消費するエネルギー量を第１予測値として予測する。
　具体的には、第１予測部１０５は、表１に示す積算電力量の平均値と月ごとの平均気温との関係を基に、回帰分析を行う。例えば、第１予測部１０５は、図３Ａに示すように、暖房期、中間期、及び冷房期の３つの期間に分割して、各期間について一次回帰分析を行い、平均電力量と平均気温との相関関係を表す直線Ｇ１～Ｇ３を求める。第１予測部１０５は、推定情報取得部１０２が取得した予測対象月に対する推定情報と、図３Ａに示す直線Ｇ１～Ｇ３からなるグラフを基に、予測対象月で消費される積算電力量を第１予測値として予測する。例えば、第１予測部１０５は、図３Ａに示すグラフにおいて、予測対象月に対する推定情報（予想平均気温）に対応する電力量を求める。予想平均気温が、値“ａ”である場合には、そのた予想平均気温に対応する電力量“ｂ”を第１予測値として図３Ａに示すグラフから求める。
　さらに、第１予測部１０５は、環境情報取得部１０４が取得した第１所定期間（予測対象月）に含まれる第２所定期間（日）ごとの環境情報に基づいて、予測した第１予測値を補正して、第１予測値を更新する。例えば、環境情報が取得されていない時点（例えば７月１日）において予測された第１予測値に対応する気温（予測対象月の平均気温）が２５度であり、環境情報取得部１０４が取得した７月１日、２日のそれぞれで取得した環境情報が２４度及び２３度を表しているとする。このとき、第１予測部１０５は、日ごとの平均気温に係る値であって補正に用いる値（補正値）を、数式“補正値＝（予測対象月の平均気温－環境情報）／予測対象月の日数”を用いて算出する。第１予測部１０５は、日ごとの補正値の合計を予測対象月の平均気温から減算して、新たな平均気温を算出する。第１予測部１０５は、第１予測値を新たな平均気温に対応する電力量に補正することで、第１予測値を更新する。
　第２予測部１０６は、所定数の第２所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する。具体的には、第２予測部１０６は、消費情報取得部１０３が取得した所定数の第２所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、日ごとに消費された電力量（積算電力量）を求める。第２予測部１０６は、日ごとに求めた積算電力量と予測対象月の日数との関係を基に、回帰分析として一次回帰分析を行い、予測対象月の最終日での積算電力量を第２予測値として予測する。
　例えば、３月４日に第２予測値の予測を行うとする。この場合、消費情報取得部１０３は、前日（３月３日）から過去に向けて連続する所定の日数分（例えば、５日分）の積算電力量をエネルギー消費情報として記憶部１２から取得する。つまり、消費情報取得部１０３は、２月２７日～３月３日の積算電力量を記憶部１２から取得する。消費情報取得部１０３は、２月２７日～３月３日の積算電力量を基に一次回帰分析を行い、図３Ｂに示す直線Ｇ１１を求める。第２予測部１０６は、直線Ｇ１１において、３月３１日に対応する積算電力量“ｃ”を第２予測値として求める。
　第２予測部１０６は、一次回帰分析に前月末に消費された積算電力量が含まれている場合には、３月３１日に対応する積算電力量“ｃ”から前月末に消費された積算電力量を取り除く。具体的には、第２予測部１０６は、積算電力量“ｃ”のうち２月２７，２８日で消費された積算電力量を差し引いた積算電力量を予測対象月（３月）で消費される第２予測値として予測する。
　第２予測部１０６は、一次回帰分析に前月末に消費された積算電力量が含まれていない場合には、３月３１日に対応する積算電力量“ｃ”を第２予測値として予測する。
　出力部１０７は、第１予測値及び第２予測値に係る予測結果情報を、通信部１１及びネットワーク４を介して情報端末３０に出力する。具体的には、出力部１０７は、第１予測値を表すグラフ、及び第２予測値を通り、第２所定期間ごとの積算電力の推移を表すグラフ（例えば、図３Ｂに示すグラフ）に関連する情報を予測結果情報として、情報端末３０に出力する。要は、出力部１０７は、予測結果情報を情報端末に出力することで、第１予測値を表すグラフ、及び第２予測値を通り、第２所定期間ごとの積算電力の推移を表すグラフを情報端末３０に表示させる。より詳細には、出力部１０７は、情報端末３０に第１予測値を予測対象期間で消費する積算電力量の目標値として表示させ、第２予測値に基づく情報であって第１所定期間での第２所定期間ごとの積算電力量の推移を表す推移情報を表示させる。ここで、推移情報は、例えば図３Ｂに示すグラフ、つまり直線Ｇ１１である。推移情報は、第１予測値及び第２予測値が予測される時点である予測時点が予測対象月に含まれる場合には、予測対象月の開始日から予測時点までに消費情報取得部１０３が取得したエネルギー消費情報を、対応する第２所定期間の実績値として含む（図３Ｂ参照）。
　（２．３）情報端末
　情報端末３０は、図２に示すように、通信部３１、制御部３２及び表示部３３を備える。情報端末３０は、一例としてスマートフォンである。
　情報端末３０は、例えばプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを有している。そして、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを実行することにより、コンピュータシステムが制御部３２として機能する。プロセッサが実行するプログラムは、ここではコンピュータシステムのメモリに予め記録されているが、メモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて提供されてもよい。
　通信部３１は、ネットワーク４を介して予測装置１０と通信を行うための通信インタフェースを含んでいる。
　制御部３２は、表示部３３に表示させる画面を作成し、表示部３３を制御することにより、作成した画面を表示部３３に表示させる機能を持つ。つまり、スマートフォンからなる情報端末３０は、専用のアプリケーションソフトをインストールし、このアプリケーションソフトを起動することにより、表示部３３を制御するための制御部３２としての機能を実現する。
　制御部３２は、通信部３１を介して、予測結果情報を受け取ると、第１予測値を予測対象月（第１所定期間）での目標値として表示部３３に表示させるとともに、推移情報を表示部３３に表示させる。
　例えば、制御部３２は、図５Ａに示すように、第１予測値“ａ１”を目標値（直線Ｇ２０参照）として表示部３３に表示させるとともに、３月１日～５日までのエネルギー消費情報に基づいて予測された第２予測値を通る直線Ｇ２１をグラフとして表示部３３に表示させる。
　（３）動作
　ここで、予測装置１０が第１予測値及び第２予測値を予測する動作について、図４に示す流れ図を用いて説明する。
　推定情報取得部１０２は、記憶部１２が記憶している予測対象月に対する推定情報（予測対象月の予想平均気温）を記憶部１２から取得する（ステップＳ１）。
　消費情報取得部１０３は、記憶部１２が記憶している積算電力量のうち、前日から過去に向けて連続する所定の日数分（例えば、５日分）の積算電力量をエネルギー消費情報として記憶部１２から取得する（ステップＳ２）。
　環境情報取得部１０４は、環境情報取得部１０４は、第１所定期間に含まれる第２所定期間ごとの環境情報を取得する（ステップＳ３）。なお、予測対象月の開始日に第１予測値を予測する場合には、環境情報取得部１０４は、環境情報を取得しない。
　第１予測部１０５は、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第１所定期間で消費するエネルギー量を第１予測値として予測する（ステップＳ４）。
　具体的には、第１予測部１０５は、表１に示す積算電力量の平均値と月ごとの平均気温との関係を基に、一次回帰分析を行い、暖房期、中間期、及び冷房期の各々の期間について平均電力量と平均気温との相関関係を表す直線Ｇ１～Ｇ３（図３Ａ参照）を求める。
　第１予測部１０５は、環境情報取得部１０４が環境情報を取得していない場合には、推定情報取得部１０２が取得した予測対象月に対する推定情報と図３Ａに示す直線Ｇ１～Ｇ３からなるグラフとを基に、予測対象月で消費される積算電力量を第１予測値として予測する。
　第１予測部１０５は、環境情報取得部１０４が環境情報を取得した場合には、取得した第２所定期間（日）ごとの環境情報に基づいて予測した第１予測値を補正して、第１予測値を更新する。例えば、第１予測部１０５は、日ごとの平均気温に係る補正値を、上述した数式を用いて算出する。第１予測部１０５は、日ごとの補正値の合計を予測対象月の平均気温から減算して、新たな平均気温を算出する。第１予測部１０５は、第１予測値を新たな平均気温に対応する電力量に補正することで、第１予測値を更新する。
　第２予測部１０６は、所定数の第２所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第１所定期間で消費する積算電力量（エネルギー消費量）を第２予測値として予測する（ステップＳ５）。具体的には、第２予測部１０６は、日ごとの積算電力量と予測対象月の日数との関係を基に、回帰分析として一次回帰分析を行い、予測対象月の最終日での積算電力量を第２予測値として予測する。
　第２予測部１０６は、一次回帰分析に前月末に消費された積算電力量が含まれている場合には、一次回帰分析を行った結果として得られた予測対象月の最終日での積算電力から前月末に消費された積算電力量を取り除く。第２予測部１０６は、残りの積算電力量を第２予測値として予測する。第２予測部１０６は、一次回帰分析に前月末に消費された積算電力量が含まれていない場合には、一次回帰分析を行った結果として得られた予測対象月の最終日での積算電力を第２予測値として予測する。
　出力部１０７は、第１予測値及び第２予測値に係る予測結果情報を情報端末３０に出力する（ステップＳ６）。具体的には、第１予測値を表すグラフ、及び第２予測値を通り、積算電力量の推移を表すグラフ（例えば、図３Ｂに示すグラフ）に関連する情報を予測結果情報として、情報端末３０に出力する。
　（４）利点
　以上説明したように、予測装置１０（エネルギー予測システム１）は、第１予測値と第２予測値とを予測し、第１予測値及び第２予測値に係る予測結果情報に基づく情報を、情報端末３０に表示させるために情報端末３０に出力する。
　これにより、第１予測値が表示されることで予測対象月において消費される電力の目標値を知ることができるとともに、第２予測値を含む推移情報が表示されることで予測対象月での節電状況を、ユーザは知ることができる。例えば、目標値（第１予測値）を表すグラフと、推移情報を表すグラフとが予測対象月において交わる場合には、ユーザは、節電状況は悪い状態にあると知ることができる。したがって、ユーザに節電を促すことができる。一方、目標値（第１予測値）を表すグラフと、推移情報を表すグラフとが予測対象月において交わらない場合には、ユーザは、節電状況は良い状態にある、つまり現在の節電状況が目標に対して十分であると知ることができる。
　また、例年、同じ月において同じ平均気温となるとは限らない。例年の同じ月より平均気温が高い場合もあれば、低い場合もある。そこで、予測装置１０は、環境情報に基づいて、第１予測値を補正して更新する。これにより、予測対象月において実際に気象サーバ５０が取得した気温を用いることで、例年の同じ月と比較して平均気温が高いこと又は低いことを予測することができる。予測装置１０は、この予測を用いて、第１予測値を更新することで、実際の環境に応じた目標値を設定することができる。例えば、前年の夏が冷夏で電力の消費量が少なかったにもかかわらず、前年消費した電力量を目標値として提示することで、利用者に無理な節電を強いる可能性がある。しかしながら、実際の環境に応じた目標値を設定するので、ユーザは、実際の環境に応じた節電を実行することができる。
　例えば、第１予測部１０５は、３月１日～５日の日ごと（第２所定期間）の環境情報を基に、月初で得られた当月（３月）の推定情報（予想平均気温）から得られた第１予測値を補正して、当該第１予測値を新たな第１予測値（例えば、図５Ａに示す値“ａ１”）へと更新する。さらに、第１予測部１０５は、３月１日～１１日の日ごと（第２所定期間）の環境情報を基に、第１予測値“ａ１”を補正して、当該第１予測値“ａ１”を新たな第１予測値（例えば、図５Ｂに示す値“ａ２”（＜ａ１））へと更新する。したがって、ユーザは、実際の環境に応じた節電を実行することができる。
　また、実施形態では、消費情報取得部１０３は、記憶部１２が記憶している積算電力量のうち、前日から過去に向けて連続する所定の日数分（例えば、５日分）の積算電力量をエネルギー消費情報として記憶部１２から取得する。つまり、予測装置１０は、直近の電力の消費状況に基づいて、予測対象月で消費される積算電力量を予測している。そのため、予測対象月の中旬（１５日）に予測を行う場合、予測対象月の初旬で計測された計測値を用いることはない。予測対象月の開始当初には節電を実行しておらず、予測対象月の途中から節電を実行した場合において、予測装置１０は、節電を実行している期間で消費される電力の消費状況に基づいて、予測対象月で消費される積算電力量を予測することができる。
　例えば、３月１日～５日ではユーザが節電を実行していない場合には、直線Ｇ２１が示すように、予測対象月（３月）で消費される積算電力量は目標値（第１予測値）“ａ１”を超える。３月６日以降ユーザが節電を実行したと仮定し、３月７日～１１日での電力の消費状況を基に予測対象月で消費される積算電力量を予測する場合を考える。この場合、予測で得られた直線Ｇ２２の傾きは、３月１日～５日までの電力の消費状況で得られた直線Ｇ２１の傾きより小さくなる（図５Ｂ参照）。つまり、近の電力の消費状況を用いることで、予測時点での節電の実行状況に応じた第２予測値を予測することができる。したがって、現在実行している節電状況が目標値に対して有効であるか否かをユーザは知ることができる。例えば、ユーザは、図５Ｂに示す第１予測値“ａ２”を表す直線Ｇ２５と直線Ｇ２２とが３月３１日の時点で交わらないため、現在実行している節電状況が目標値に対して有効であると判断することができる。
　（５）変形例
　以下に、変形例について記載する。なお、以下に説明する変形例は、上記実施形態と適宜組み合わせて適用可能である。
　（５．１）変形例１
　上記実施形態では、予測結果情報に基づく情報を情報端末３０に表示させる構成としたが、この構成に限定されない。
　予測装置１０が、予測結果情報に基づく情報を表示してもよい。この場合、本変形例に係るエネルギー予測システム１の予測装置１０Ａは、図６に示すように、実施形態１で説明した予測装置１０が有する構成要素の他、表示部１４を備える。
　出力部１０７は、表示部１４に表示させる画面を作成し、画面を表示部１４に出力することで当該画面を表示部１４に表示させる機能を持つ。例えば、出力部１０７は、第１予測値を予測対象月（第１所定期間）での目標値として表示部１４に表示させるとともに、推移情報を表示部１４に表示させる。
　（５．２）変形例２
　上記実施形態では、予測装置１０が、エネルギー消費情報、推定情報及び環境情報を記憶する構成としたが、この構成に限定されない。
　予測装置１０とは異なる装置が、エネルギー消費情報、推定情報及び環境情報を記憶してもよい。または、コントローラ４０がエネルギー消費情報を記憶し、気象サーバ５０が推定情報及び環境情報を記憶してもよい。
　これらの場合、予測装置１０の推定情報取得部１０２は、推定情報を記憶している装置から、予測対象月の推定情報を取得する。予測装置１０の消費情報取得部１０３は、エネルギー消費情報を記憶している装置から、前日から過去に向けて連続する所定の日数分（例えば、５日分）の積算電力量をエネルギー消費情報として取得する。さらに、環境情報取得部１０４は、環境情報を記憶している装置から、第１所定期間に含まれる第２所定期間ごとの環境情報を取得する。
　（５．３）変形例３
　上記実施形態では、表１に示すテーブルは、月ごとの積算電力量の月平均値（平均電力量）を含む構成としたが、この構成に限定されない。
　表１に示すテーブルは、月ごとに、当該月における積載電力量の月平均値の代わりに、日平均値を含んでもよい。
　この場合、回帰分析により、気温と、日平均値である積算電力量との相関関係を表すグラフが得られる。第１予測部１０５は、推定情報に応じた積算電力量を取得する。第１予測部１０５は、取得した積算電力量に予測対象月の日数を乗算して、その結果を第１予測値として予測する。
　（５．４）変形例４
　上記実施形態において、出力部１０７は、予測結果情報として第１予測値及び第２予測値を出力してもよい。
　情報端末３０の表示部３３は、第１予測値及び第２予測値を表示する。表示された第１予測値及び第２予測値の大小関係を比較することで、ユーザは、予測対象月での節電状況を知ることができる。
　（５．５）変形例５
　上記実施形態では、エネルギーの一例として電力を用いて説明したが、エネルギーは電力に限定されない。例えば、エネルギーは、ガス、水道等であってもよい。
　（５．６）変形例６
　上記実施形態で説明した予測装置１０が有する第１予測値及び第２予測値の予測に係る機能は、コントローラ４０が有してもよい。または、予測装置１０とコントローラ４０とが、当該機能を分散して有してもよい。
　（５．７）変形例７
　上記実施形態では、第１予測部１０５は、一次回帰分析を行い、平均電力量と平均気温との相関関係を求める構成としたが、この構成に限定されない。第１予測部１０５は、二次回帰分析を行い、平均電力量と平均気温との相関関係を求めてもよい。
　また、第２予測部１０６は、一次回帰分析を行って第２予測値を予測する構成としたが、この構成に限定されない。第２予測部１０６は、二次回帰分析を行って第２予測値を予測してもよい。
　（５．８）変形例８
　上記実施形態では、予測装置１０は、施設５で使用される電力量と気温との関係から、予測対象月での第１予測値及び第２予測値を予測する構成としたが、この構成に限定されない。
　予測装置１０は、施設５で使用される電力量と気温との関係から、予測対象月での第１予測値及び第２予測値を予測してもよい。この場合、推定情報取得部１０２は、推定情報として予測対象月の予想平均湿度を気象サーバ５０から取得する。環境情報取得部１０４は、第２所定期間ごとの平均湿度を環境情報として取得する。第１予測部１０５は、平均湿度と平均電力量との相関関係を求めて、予想平均湿度に対応する積算電力量を第１予測値として予測する。さらに、第１予測部１０５は、第２所定期間ごとの平均湿度を基に、第１予測値を補正する。
　（５．９）変形例９
　上記実施形態では、予測装置１０は、環境情報として外気温を取得する構成としたが、この構成に限定されない。予測装置１０は、環境情報として日射量を取得してもよい。
　（５．１０）変形例１０
　第２予測部１６は、第２予測値を予測する際には、第１予測部１５と同様に、気温と電力量との相関関係から回帰分析を行ってもよい。特に、暖房期及び冷房期では、使用される電力量と気温との相関があるため、回帰分析を行うことは有効である。
　この場合、第１予測部１５は比較的長期間での回帰分析を行うのに対して、第２予測部１６は短期間での回帰分析を行うので、第１予測値と第２予測値とは異なる。
　（５．１１）変形例１１
　上記実施形態では、予想平均気温を推定情報の一例として説明した。しかしながら、推定情報は、予想平均気温に限定されない。
　推定情報は、第１所定期間における気象に関連する気象情報であればよい。例えば、気温情報は、予想平均気温、予想最高気温、冷房デグリーデー（ＣＤＤｓ：Cooling Degree Day）、暖房デグリーデー（ＨＤＤｓ：Heating Degree Day）、湿度、又は降雨降雪に係る情報等の情報であってもよい。
　（５．１２）その他の変形例
　上記実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、エネルギー予測システム１と同様の機能は、エネルギー予測方法、コンピュータプログラム、又はプログラムを記録した記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係るエネルギー予測システム１のエネルギー予測方法は、推定情報取得ステップと、消費情報取得ステップと、第１予測ステップと、第２予測ステップと、出力ステップと、を含む。推定情報取得ステップは、管理対象（例えば施設５）が存在する場所での第１所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。消費情報取得ステップは、第２所定期間ごとに管理対象のエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。第１予測ステップは、推定情報を基に第１所定期間で消費するエネルギー量を第１予測値として予測する。第２予測ステップは、所定数の第２所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する。出力ステップは、第１予測値及び第２予測値に係る予測結果情報を出力する。一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムに、上述したエネルギー予測方法を実行させるためのプログラムである。
　本開示におけるエネルギー予測システム１又はエネルギー予測方法の実行主体は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを有する。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示におけるエネルギー予測システム１又はエネルギー予測方法の実行主体としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されていてもよいが、電気通信回線を通じて提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１又は複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。
　コンピュータシステムであるエネルギー予測システム１は、１又は複数のコンピュータで構成されるシステムであってもよい。例えば、エネルギー予測システム１の少なくとも一部の機能は、クラウド（クラウドコンピューティング）によって実現されてもよい。
　（まとめ）
　以上説明したように、第１の態様のエネルギー予測システム（１）は、推定情報取得部（１０２）と、消費情報取得部（１０３）と、第１予測部（１０５）と、第２予測部（１０６）と、出力部（１０７）と、を備える。推定情報取得部（１０２）は、管理対象（例えば、施設５）が存在する場所での第１所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。消費情報取得部（１０３）は、第２所定期間ごとの管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。第１予測部（１０５）は、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第１所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第１予測値として予測する。第２予測部（１０６）は、所定数の第２所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する。出力部（１０７）は、第１予測値及び第２予測値に係る予測結果情報を出力する。
　この構成によると、第１所定期間での目標値である第１予測値を用いることで、ユーザは第１所定期間において消費されるエネルギーの目標値を知ることができる。さらに、第２予測値を用いることで、ユーザは現在のエネルギーの消費状況に応じた第１所定期間で消費されるエネルギー消費量を知ることができる。これにより、ユーザは、現在の電力（エネルギー）の消費状況が第１所定期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。さらには、第１予測値及び第２予測値を用いることで、ユーザに節電を促すことができる。
　第２の態様のエネルギー予測システム（１）は、第１の態様において、環境情報取得部（１０４）を、更に備える。環境情報取得部（１０４）は、第１所定期間に含まれる第２所定期間ごとの場所の環境に関する環境情報を取得する。第１予測部（１０５）は、環境情報に基づいて第１予測値を補正し、第１予測値を更新する。
　この構成によると、直近の環境に応じて第１予測値を更新するので、環境に応じた予測を行うことができる。
　第３の態様のエネルギー予測システム（１）では、第１又は第２の態様において、エネルギーは電力である。推定情報は、第１所定期間における気象に関連する気象情報である。第１予測部（１０５）は、電力量と気象情報との相関関係に基づいて、気象情報に応じた電力量を第１予測値として予測する。
　この構成によると、直近の気象に応じて、電力の消費量を第１予測値として予測することができる。
　第４の態様のエネルギー予測システム（１）では、第３の態様において、第２所定期間は、第１所定期間よりも短い期間である。所定数の第２所定期間は、連続している。エネルギー消費情報は、対応する第２所定期間の積算電力量である。第２予測部（１０６）は、連続する所定数の第２所定期間における積算電力量を基に、第１所定期間における積算電力量を第２予測値として予測する。
　この構成によると、連続した所定数の第２所定期間の各々での積算電力量を用いて、第２予測値を予測することができる。
　第５の態様のエネルギー予測システム（１）は、第１～第４のいずれかの態様において、表示部（１４）を、更に備える。表示部（１４）は、第１予測値を第１所定期間での目標値として表示する。表示部（１４）は、第２予測値に基づく情報であって第１所定期間での第２所定期間ごとのエネルギーの消費の推移を表す推移情報を表示する。
　この構成によると、第２予測値を含む推移情報が表示されることで第１所定期間での節電状況を、ユーザは知ることができる。例えば、節電状況は悪い状態にある場合には、ユーザに節電を促すことができる。
　第６の態様のエネルギー予測システム（１）では、第１～第５のいずれかの態様において、出力部（１０７）は、外部の端末である情報端末（３０）に第１予測値を第１所定期間での目標値として表示させ、第２予測値に基づく情報であって第１所定期間での第２所定期間ごとのエネルギーの消費の推移を表す推移情報を表示させるために、予測結果情報を情報端末（３０）に出力する。
　この構成によると、情報端末（３０）に第２予測値を含む推移情報を表示させることで第１所定期間での節電状況を、ユーザは知ることができる。
　第７の態様のエネルギー予測システム（１）では、第５又は第６の態様において、第１予測部（１０５）及び第２予測部（１０６）が予測する時点である予測時点が第１所定期間に含まれる場合、推移情報は、第１所定期間の開始から予測時点までに、消費情報取得部（１０３）が取得したエネルギー消費情報を、対応する第２所定期間の実績値として含む。
　この構成によると、第１所定期間での節電状況を、ユーザは知ることができる。
　第８の態様のエネルギー予測方法は、推定情報取得ステップと、消費情報取得ステップと、第１予測ステップと、第２予測ステップと、出力ステップと、を含む。推定情報取得ステップは、管理対象（例えば、施設５）が存在する場所での第１所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。消費情報取得ステップは、第２所定期間ごとの管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。第１予測ステップは、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第１所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第１予測値として予測する。第２予測ステップは、所定数の第２所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する。出力ステップは、第１予測値及び第２予測値に係る予測結果情報を出力する。
　このエネルギー予測方法によると、ユーザは、現在の電力（エネルギー）の消費状況が第１所定期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。
　第９の態様のプログラムは、コンピュータに、第８の態様のエネルギー予測方法を実行させるためのプログラムである。
　このプログラムによると、ユーザは、現在の電力（エネルギー）の消費状況が第１所定期間の終了時において目標を値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。
　第１０の態様の記録媒体は、第９の態様のプログラムを記録した非一時的な記録媒体である。
　この記録媒体によると、ユーザは、現在の電力（エネルギー）の消費状況が第１所定期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。
　第１１の態様の管理システム（２）は、第１～第７のいずれかの態様のエネルギー予測システム（１）と、推定情報出力部（例えば、気象サーバ５０）と、消費情報出力部（例えばコントローラ４０）と、を備える。推定情報出力部は、推定情報をエネルギー予測システム（１）に出力する。消費情報出力部は、エネルギー消費情報をエネルギー予測システム（１）に出力する。
　この構成によると、ユーザは、現在の電力（エネルギー）の消費状況が第１所定期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。
　　１　　エネルギー予測システム
　　２　　管理システム
　　５　　施設
　　１０　　予測装置
　　１４　　表示部
　　３０　　情報端末
　　１０２　　推定情報取得部
　　１０３　　消費情報取得部
　　１０４　　環境情報取得部
　　１０５　　第１予測部
　　１０６　　第２予測部
　　１０７　　出力部

Claims (11)

  1. 　管理対象が存在する場所での第１所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する推定情報取得部と、
    　第２所定期間ごとの前記管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する消費情報取得部と、
    　前記推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、前記第１所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第１予測値として予測する第１予測部と、
    　所定数の前記第２所定期間のそれぞれの前記エネルギー消費情報を基に、前記第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する第２予測部と、
    　前記第１予測値及び前記第２予測値に係る予測結果情報を出力する出力部と、を備える、
    　エネルギー予測システム。
  2. 　前記第１所定期間に含まれる前記第２所定期間ごとの前記場所の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部を、更に備え、
    　前記第１予測部は、前記環境情報に基づいて前記第１予測値を補正し、前記第１予測値を更新する、
    　請求項１に記載のエネルギー予測システム。
  3. 　前記エネルギーは電力であり、
    　前記推定情報は、前記第１所定期間における気象に関連する気象情報であり、
    　前記第１予測部は、電力量と前記気象情報との相関関係に基づいて、前記気象情報に応じた電力量を前記第１予測値として予測する、
    　請求項１又は２に記載のエネルギー予測システム。
  4. 　前記第２所定期間は、前記第１所定期間よりも短い期間であり、
    　前記所定数の前記第２所定期間は、連続しており、
    　前記エネルギー消費情報は、対応する第２所定期間の積算電力量であり、
    　前記第２予測部は、連続する前記所定数の前記第２所定期間における前記積算電力量を基に、前記第１所定期間における積算電力量を前記第２予測値として予測する、
    　請求項３に記載のエネルギー予測システム。
  5. 　表示部を、更に備え、
    　前記表示部は、
    　前記第１予測値を前記第１所定期間での目標値として表示し、
    　前記第２予測値を含む情報であって前記第１所定期間での前記第２所定期間ごとのエネルギーの消費の推移を表す推移情報を表示する、
    　請求項１～４のいずれか一項に記載のエネルギー予測システム。
  6. 　前記出力部は、外部の端末である情報端末に前記第１予測値を前記第１所定期間での目標値として表示させ、前記第２予測値に基づく情報であって前記第１所定期間での前記第２所定期間ごとのエネルギーの消費の推移を表す推移情報を表示させるために、前記予測結果情報を前記情報端末に出力する
    　請求項１～５のいずれか一項に記載のエネルギー予測システム。
  7. 　前記第１予測部及び前記第２予測部が予測する時点である予測時点が前記第１所定期間に含まれる場合、
    　前記推移情報は、前記第１所定期間の開始から前記予測時点までに、前記消費情報取得部が取得したエネルギー消費情報を、対応する第２所定期間の実績値として含む、
    　請求項５又は６に記載のエネルギー予測システム。
  8. 　管理対象が存在する場所での第１所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する推定情報取得ステップと、
    　第２所定期間ごとの前記管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する消費情報取得ステップと、
    　前記推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、前記第１所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第１予測値として予測する第１予測ステップと、
    　所定数の前記第２所定期間のそれぞれの前記エネルギー消費情報を基に、前記第１所定期間で消費するエネルギー消費量を第２予測値として予測する第２予測ステップと、
    　前記第１予測値及び前記第２予測値に係る予測結果情報を出力する出力ステップと、を含む、
    　エネルギー予測方法。
  9. 　コンピュータに、請求項８に記載のエネルギー予測方法を実行させるためのプログラム。
  10. 　請求項９に記載のプログラムを記録した非一時的な記録媒体。
  11. 　請求項１～７のいずれか一項に記載のエネルギー予測システムと、
    　前記推定情報を前記エネルギー予測システムに出力する推定情報出力部と、
    　前記エネルギー消費情報を前記エネルギー予測システムに出力する消費情報出力部と、を備える管理システム。
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