(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザの活動状態を適切に推定することができる電力データ処理システム及び電力データ処理システムを用いて電力データを処理する方法を提供する。【解決手段】電気機器に配電される電力量を計測するとともに計測した電力量を電力データとして外部に通信する通信ルートを有するスマートメータ、及びスマートメータから通信される電力データを処理する処理手段を備える電力データ処理システムにおいて、処理手段は、電力量が計測された際の電力量属性データを電力データに付加して処理データを生成する前処理プログラムと、ユーザの活動状態とによって生成される学習データによって処理データに対応するユーザの活動状態を機械学習させた学習済みモデルに基づいて一定期間から特定期間を減じた残余期間におけるユーザの活動状態を推定する人工知能プログラムと、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気機器に配電される電力量を計測するとともに計測した前記電力量を電力データとして外部に通信する通信ルートを有するスマートメータ、及び該スマートメータから通信される前記電力データを処理する処理手段を備える電力データ処理システムにおいて、
前記処理手段は、
一定期間の前記電力データを構成する前記電力量が計測された際の該電力量の属性に関する電力量属性データを前記電力データに付加して処理データを生成する前処理プログラムと、
該前処理プログラムで生成した前記処理データの前記一定期間と対応する一定期間内で任意に設定された特定期間においてユーザの活動状態を活動状態データとして取得する活動状態データ取得プログラムと、
該活動状態データ取得プログラムで取得した前記活動状態データと該活動状態データを取得した前記特定期間と対応する特定期間における前記処理データとによって生成される学習データによって前記処理データに対応する前記ユーザの活動状態を機械学習させた学習済みモデルに基づいて、前記一定期間から前記特定期間を減じた残余期間における前記ユーザの活動状態を推定する人工知能プログラムと、
を備えることを特徴とする電力データ処理システム。
【請求項２】
前記人工知能プログラムは、
予め設定された単位時間及び該単位時間と時間帯を重複させつつ時間差を設けて予め設定された後続する複数の単位時間においてそれぞれ前記学習済みモデルを生成して、前記各単位時間に後続して前記残余期間内で予め設定された新たな単位時間のうち前記各単位時間と重複する時間帯において前記ユーザの活動状態を推定することを特徴とする請求項１に記載の電力データ処理システム。
【請求項３】
前記人工知能プログラムは、
前記各単位時間においてそれぞれ複数の前記学習済みモデルが生成される際に該学習済みモデルで学習された前記ユーザの活動状態が前記活動状態データに一致する割合が高いか否かを自律的に評価し、高いと評価した前記学習済みモデルに基づいて推定された前記ユーザの活動状態の推定結果が選択され、選択された前記推定結果に基づいて前記ユーザの活動状態を推定した活動状態推定データが生成されることを特徴とする請求項２に記載の電力データ処理システム。
【請求項４】
前記人工知能プログラムで推定された前記ユーザの活動状態がデータとして前記ユーザの端末に通信されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の電力データ処理システム。
【請求項５】
前記活動状態データ取得プログラムは、
前記ユーザの前記端末に格納されることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の電力データ処理システム。
【請求項６】
電気機器に配電される電力量を計測するとともに計測した前記電力量を電力データとして外部に通信する通信ルートを有するスマートメータ、及び該スマートメータから通信される前記電力データを処理する処理手段を備える電力データ処理システムを用いて電力データを処理する方法において、
一定期間の前記電力データを構成する前記電力量が計測された際の該電力量の属性に関する電力量属性データを前記電力データに付加して処理データを生成する前処理工程と、
該前処理工程で生成した前記処理データの前記一定期間と対応する一定期間内で任意に設定された特定期間においてユーザの活動状態を活動状態データとして取得する活動状態データ取得工程と、
該活動状態データ取得工程で取得した前記活動状態データと該活動状態データを取得した前記特定期間と対応する特定期間における前記処理データとによって生成される学習データによって前記処理データに対応する前記ユーザの活動状態を機械学習させた学習済みモデルに基づいて、前記一定期間から前記特定期間を減じた残余期間における前記ユーザの活動状態を推定する活動状態推定工程と、
を備えることを特徴とする電力データ処理システムを用いて電力データを処理する方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電気機器に配電される電力量を計測するとともに計測した電力量を電力データとして外部に通信する通信ルートを有するスマートメータ、及びスマートメータから通信される電力データを処理する処理手段を備える電力データ処理システム及び電力データ処理システムを用いて電力データを処理する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、スマートメータは、配電設備内の電気機器の電力量や電力値を検知する機能を具備するとともに、検知した電力量等を電力データとして外部に通信する機能を具備する。
【０００３】
スマートメータで検知した電気機器の電力量等が、電力データとして外部に通信されると、電気事業者あるいは他の事業者は、この電力データに基づいて、ユーザによる電気機器の使用状態を検知し、ユーザの活動状態の概要を把握することができる。
【０００４】
特許文献１には、スマートメータで取得したユーザの消費電力量に基づいて、ユーザの生活行動パターンを抽出する生活行動パターン抽出装置が開示されている。
【０００５】
この特許文献１の生活行動パターン抽出装置によれば、消費電力量が閾値を超えた場合に生活行動が生じたか否かを判定し、生活行動が発生したと判定した場合に、その時間帯に応じた生活イベントを関連づけて生活イベントが発生したと判定し、この生活イベントを蓄積した生活イベントセットに基づいて、対象期間における生活イベントの発生の頻度や確率等を推定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−１８５０４０公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１の生活行動パターン抽出装置では、ユーザの消費電力量の変化を把握して生活イベントが発生したか否かを判定するものであって、個別の電気機器の消費電力量の変化に基づいて生活イベントが発生したか否かを判定するものではないことから、生活イベント、すなわちユーザの活動状態を適切に判定することができないことが懸念される。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの活動状態を適切に推定することができる電力データ処理システム及び電力データ処理システムを用いて電力データを処理する方法を提供することを課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための電力データ処理システムは、電気機器に配電される電力量を計測するとともに計測した電力量を電力データとして外部に通信する通信ルートを有するスマートメータ、及びスマートメータから通信される電力データを処理する処理手段を備える電力データ処理システムにおいて、処理手段は、一定期間の電力データを構成する電力量が計測された際の電力量の属性に関する電力量属性データを電力データに付加して処理データを生成する前処理プログラムと、前処理プログラムで生成した処理データの一定期間と対応する一定期間内で任意に設定された特定期間においてユーザの活動状態を活動状態データとして取得する活動状態データ取得プログラムと、活動状態データ取得プログラムで取得した活動状態データと活動状態データを取得した特定期間と対応する特定期間における処理データとによって生成される学習データによって処理データに対応するユーザの活動状態を機械学習させた学習済みモデルに基づいて、一定期間から特定期間を減じた残余期間におけるユーザの活動状態を推定する人工知能プログラムと、を備えることを特徴としている。
【００１０】
この電力データ処理システムによれば、スマートメータを介して通信される電力量に基づいて構成された一定期間の電力データに電力量属性データを付加して処理データを生成する前処理プログラムを備えることから、電力データ及び電力量属性データに基づいて処理データの解析が可能となるように情報量が複合的に増大される。
【００１１】
一方、電力データ処理システムは、特定期間に取得された活動状態データと、この特定期間と対応する特定期間の処理データとによって学習データが生成されることから、人工知能プログラムが機械学習を行う学習データを精密に生成することができる。
【００１２】
このように、精密に生成される学習データに基づいて、人工知能プログラムが機械学習を行って学習済みモデルを生成することから、人工知能プログラムは、この学習済みモデルに基づいて、残余期間の処理データに対応するユーザの活動状態を適切かつ詳細に推定することができる。
【００１３】
さらに、この電力データ処理システムの人工知能プログラムは、予め設定された単位時間及び単位時間と時間帯を重複させつつ時間差を設けて予め設定された後続する複数の単位時間においてそれぞれ学習済みモデルを生成して、各単位時間に後続して残余期間内で予め設定された新たな単位時間のうち各単位時間と重複する時間帯においてユーザの活動状態を推定することを特徴としている。
【００１４】
このように、予め設定された単位時間と新たな単位時間との間に複数の単位時間が設定され、予め設定された単位時間及び複数の単位時間のそれぞれで学習済みモデルが生成され、この各学習済みモデルに基づいて、新たな単位時間のうち予め設定された単位時間及び複数の単位時間と重複する時間帯において、ユーザの活動状態が推定される。したがって、新たな単位時間におけるユーザの活動状態が早期に推定される。
【００１５】
特に、電力データ処理システムの人工知能プログラムは、各単位時間においてそれぞれ複数の学習済みモデルが生成される際に学習済みモデルで学習されたユーザの活動状態が活動状態データに一致する割合が高いか否かを自律的に評価し、高いと評価した学習済みモデルに基づいて推定されたユーザの活動状態の推定結果が選択され、選択された推定結果に基づいてユーザの活動状態を推定した活動状態推定データが生成されることを特徴としている。
【００１６】
したがって、各単位時間においてそれぞれ生成された複数の学習済みモデルのうち、学習精度の高い学習済みモデルに基づいてユーザの活動状態が推定結果として選択されることから、推定結果としての活動状態推定データも精度が高められることが期待される。
【００１７】
さらに、電力データ処理システムの人工知能プログラムで推定されたユーザの活動状態がデータとしてユーザの端末に通信されることを特徴としている。したがって、ユーザは、その活動状態の概略を把握することができる。
【００１８】
しかも、電力データ処理システムの活動状態データ取得プログラムは、ユーザの端末に格納されることを特徴としている。したがって、ユーザの端末によって、活動状態データがオンサイトで容易に取得される。
【００１９】
上記目的を達成するための電力データ処理システムを用いて電力データを処理する方法は、電気機器に配電される電力量を計測するとともに計測した電力量を電力データとして外部に通信する通信ルートを有するスマートメータ、及びスマートメータから通信される電力データを処理する処理手段を備える電力データ処理システムを用いて電力データを処理する方法において、一定期間の電力データを構成する電力量が計測された際の電力量の属性に関する電力量属性データを電力データに付加して処理データを生成する前処理工程と、前処理工程で生成した処理データの一定期間と対応する一定期間内で任意に設定された特定期間においてユーザの活動状態を活動状態データとして取得する活動状態データ取得工程と、活動状態データ取得工程で取得した活動状態データと活動状態データを取得した特定期間と対応する特定期間における処理データとによって生成される学習データによって処理データに対応するユーザの活動状態を機械学習させた学習済みモデルに基づいて、一定期間から特定期間を減じた残余期間におけるユーザの活動状態を推定する活動状態推定工程と、を備えることを特徴としている。
【００２０】
この電力データ処理システムを用いて電力データを処理する方法によれば、残余期間の処理データに対応するユーザの活動状態を適切かつ詳細に推定することができる。
【発明の効果】
【００２１】
この発明によれば、ユーザの活動状態を適切かつ詳細に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施の形態に係る電力データ処理システムが配備される配備環境の概略を説明するブロック図である。
【図２】同じく、本実施の形態に係る電力データ処理システムの概略を説明するブロック図である。
【図３】同じく、本実施の形態に係る電力データ処理システムのサーバのストレージの概略を説明する図である。
【図４】同じく、本実施の形態に係る電力データ処理システムのスマートフォンの概略を説明する図である。
【図５】同じく、本実施の形態に係る電力データ処理システムの前処理プログラムにおけるデータ処理の概略を説明する図である。
【図６】同じく、本実施の形態に係る電力データ処理システムのプロフィール入力インターフェースに入力されるプロフィールデータの概略を説明する図である。
【図７】同じく、本実施の形態に係る電力データ処理システムの活動状態データ取得プログラムで取得する活動状態データの概略を説明する図である。
【図８】同じく、本実施の形態に係る電力データ処理システムの人工知能プログラムにおけるデータ処理の概略を説明するブロック図である。
【図９】同じく、人工知能プログラムで生成される学習データを模式的に表した図である。
【図１０】同じく、人工知能プログラムで生成される学習データに基づいて生成された学習済みモデルの概略を説明する図である。
【図１１】同じく、人工知能プログラムで生成される学習済みモデルに基づいてユーザの活動状態を推定する手順の概略を説明する図である。
【図１２】同じく、人工知能プログラムで生成される活動状態推定データの概略を説明する図である。
【図１３】同じく、人工知能プログラムで生成される学習済みモデルに基づいてユーザの活動状態を推定する手順の概略を説明する図である。
【図１４】同じく、人工知能プログラムで生成される学習済みモデルに基づいてユーザの活動状態を推定する手順の概略を説明する図である。
【図１５】同じく、本実施の形態に係る電力データ処理システムの運用の概略を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
次に、本発明の実施の形態について、図１〜図１５に基づいて説明する。
【００２４】
図１は、本実施の形態に係る電力データ処理システムが配備される配備環境の概略を説明するブロック図である。図示のように、配備環境１００は、住宅１０、住宅１０に電力を供給する電気事業者２０、及び電気事業者２０が住宅１０に供給する電力に関するサービスを住宅１０に関連するユーザＵに提供するサービス事業者３０によって構成される。
【００２５】
住宅１０には、住宅１０内の電気機器１２に配電される電力を計測及び通信する計測通信設備１１が配設されている。この計測通信設備１１は、本実施の形態では、電気機器１２の一定期間の電力量及び電力値を計測するとともに計測した電力量等を電力データとして外部に通信するスマートメータ１１ａを備える。
【００２６】
さらに計測通信設備１１は、スマートメータ１１ａが計測した全ての電気機器１２の電力量等を電力データとして収集するＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）１１ｂ、ＨＥＭＳ１１ｂを介して電力データをサービス事業者３０に通信するルータ１１ｃを備える。
【００２７】
電気事業者２０には、スマートメータ１１ａと通信して電力データを受信するとともに受信した電力データをサービス事業者３０と通信するＭＤＭシステム２１が配設される。
【００２８】
一方、サービス事業者３０には、住宅１０の計測通信設備１１に配設されたルータ１１ｃを介してスマートメータ１１ａと通信して電力データを受信するとともに、電気事業者２０に配備されたＭＤＭシステム２１と通信して電力データを受信するサーバ３１が配設される。
【００２９】
本実施の形態では、スマートメータ１１ａと電気事業者２０のＭＤＭシステム１２１との間の通信はＡルート１０１を介して実行され、ルータ１１ｃを介したスマートメータ１１ａとサービス事業者３０のサーバ３１との間の通信はＢルート１０２ａとインターネット１０２ｂとからなるＢルート経路１０２を介して実行され、電気事業者２０のＭＤＭシステム２１とサービス事業者３０のサーバ３１との間の通信はＣルート１０３を介して実行される。
【００３０】
これらＡルート１０１、Ｂルート経路１０２及びＣルート１０３で通信される電力データは、本実施の形態では、３０分単位で検知される電力量（ｋＷｈ）に基づいて構成される。
【００３１】
このような配備環境１００において、ユーザＵが所有する端末であるスマートフォン４０は、電気事業者２０のＭＤＭシステム２１及びサービス事業者３０のサーバ３１にアクセス可能に形成されている。
【００３２】
電力データ処理システムは、このような配備環境１００に配備されるものであり、電力データ処理システム１の概略を説明する図２のブロック図で示すように、スマートメータ１１ａ、サービス事業者３０のサーバ３１及びユーザＵの保有するスマートフォン４０に分散して構成される。
【００３３】
スマートメータ１１ａは、本実施の形態では、Ｂルート経路１０２を介してサーバ３１に電力データを通信する。
【００３４】
サーバ３１は、プロセッサ３２、メモリ３３、ストレージ３４、送受信部３５、及び入出力部３６を主要構成として備え、これらが互いにバス３７を介して電気的に接続される。
【００３５】
プロセッサ３２は、サーバ３１の動作を制御し、各要素間におけるデータの送受信の制御や、アプリケーションプログラムの実行に必要な処理等を行う演算装置である。
【００３６】
このプロセッサ３２は、本実施の形態では例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であり、後述するストレージ３４に格納されてメモリ３３に展開されたアプリケーションプログラムを実行して各処理を行う。
【００３７】
メモリ３３は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性記憶装置で構成される主記憶装置、及びフラッシュメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性記憶装置で構成される補助記憶装置を備える。
【００３８】
このメモリ３３は、プロセッサ３２の作業領域として使用される一方、サーバ３１の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、及び各種の設定情報等が格納される。
【００３９】
ストレージ３４は、アプリケーションプログラムや各種の処理に用いられるデータ等が格納されている。
【００４０】
送受信部３５は、サーバ３１をネットワークに接続する。この送受信部３５は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  Ｌｏｗ  Ｅｎｅｒｇｙ）といった近距離通信インターフェースを具備するものであってもよい。
【００４１】
入出力部３６には、必要に応じて、キーボードやマウスといった情報入力機器やディスプレイ等の出力機器が接続される。
【００４２】
バス３７は、接続したプロセッサ３２、メモリ３３、ストレージ３４、送受信部３５及び入出力部３６の間において、例えばアドレス信号、データ信号及び各種の制御信号を伝達する。
【００４３】
図３は、本実施の形態に係る電力データ処理システム１のサーバ３１のストレージ３４の概略を説明する図である。
【００４４】
図示のように、ストレージ３４には、スマートメータ１１ａから入力される電力データを処理して処理データを生成する前処理プログラム３４ａ、及び処理データと後述する活動状態データとによってユーザＵの活動状況を推定する人工知能プログラム３４ｂが格納される。
【００４５】
さらにストレージ３４には、人工知能プログラム３４ｂの推定に基づいて、後述のユーザ活動状態データを生成する後処理プログラム３４ｃが格納される。
【００４６】
図４は、本実施の形態に係る電力データ処理システム１のスマートフォン４０の概略を説明する図である。
【００４７】
図示のように、スマートフォン４０には、ユーザＵの属性に関するプロフィールが後述するプロフィールデータとして入力されるプロフィール入力インターフェース４１、及びユーザＵの活動状態が活動状態データとして入力されることによって活動状態データを取得する活動状態データ取得プログラム４２が格納される。
【００４８】
これら前処理プログラム３４ａ、人工知能プログラム３４ｂ、後処理プログラム３４ｃ、プロフィール入力インターフェース４１及び活動状態データ取得プログラム４２によって、本実施の形態では、処理手段が構成される。
【００４９】
次に、電力データ処理システム１の各部の具体的な構成について説明する。
【００５０】
なお、説明の便宜上、各部の説明に際しては、前処理プログラム３４ａ、プロフィール入力インターフェース４１、活動状態データ取得プログラム４２、人工知能プログラム３４ｂ、後処理プログラム３４ｃの順に説明する。
【００５１】
図５は、本実施の形態に係る電力データ処理システム１の前処理プログラム３４ａにおけるデータ処理の概略を説明する図である。
【００５２】
図５（ａ）で示すように、前処理プログラム３４ａで処理される一定期間Ｘの電力データＤ１は、本実施の形態では、電力量を計測した年月日ｄ１ａ、及び３０分単位で計測される３０分電力量ｄ１ｂによって構成される。
【００５３】
この電力データＤ１は、一定期間Ｘの電力データＤ１のうち任意に設定された特定期間Ｙの電力データが電力データＤ１ａとして設定され、一定期間Ｘの電力データＤ１から特定期間Ｙの電力データＤ１ａを減じた残余期間Ｚの電力データが電力データＤ１ｂとして設定される。
【００５４】
前処理プログラム３４ａは、本実施の形態では、電力データＤ１を構成する３０分電力量ｄ１ｂが計測された際の３０分電力量ｄ１ｂの属性に関する電力量属性データＤ２を電力データＤ１に付加して、図５（ｂ）で示すように、処理データＤ３を生成する。
【００５５】
電力量属性データＤ２は、本実施の形態では、曜日ｄ２を有して構成される。さらに電力量属性データＤ２としては、例えば３０分電力量ｄ１ｂが検知された際の天気や気温といった各種の与件が含まれることが想定される。
【００５６】
この電力量属性データＤ２が付加された処理データＤ３は、本実施の形態では、電力データＤ１において設定される一定期間Ｘ、特定期間Ｙ及び残余期間Ｚと対応して一定期間Ｘ、特定期間Ｙ及び残余期間Ｚが設定され、一定期間Ｘの処理データＤ３のうち任意に設定された特定期間Ｙの処理データが処理データＤ３ａとして設定され、一定期間Ｘの処理データＤ３から特定期間Ｙの処理データＤ３ａを減じた残余期間Ｚの処理データが処理データＤ３ｂとして設定される。
【００５７】
プロフィール入力インターフェース４１は、ユーザＵの属性に関するプロフィールが、ユーザＵによってプロフィールデータとして入力されるものである。
【００５８】
図６は、本実施の形態に係る電力データ処理システム１のプロフィール入力インターフェース４１に入力されるプロフィールデータの概略を説明する図である。
【００５９】
図示のように、プロフィールデータＤ４は、本実施の形態では、ユーザＵ及び複数の他のユーザＵ１〜ＵｎのＩＤであるユーザＩＤｄ４ａ、及び居住人数や住居構成といったユーザＵ及び複数の他のユーザＵ１〜Ｕｎのプロフィールｄ４ｂによって構成される。
【００６０】
活動状態データ取得プログラム４２は、処理データＤ３に設定された一定期間Ｘ内で任意に設定された特定期間Ｙにおいて、ユーザＵの活動状態が活動状態データとしてユーザＵに入力されることによって活動状態データを取得するプログラムである。
【００６１】
図７は、本実施の形態に係る電力データ処理システム１の活動状態データ取得プログラム４２で取得する活動状態データの概略を説明する図である。図示のように、活動状態データＤ５は、ユーザＵが活動状態を把握した年月日ｄ５ａ、及び起床、調理、就寝といったユーザＵの活動状態ｄ５ｂによって構成される。
【００６２】
本実施の形態では、活動状態データ取得プログラム４２によって、例えば「２０１８年４月１日に、ユーザＵは午前６時に起床し、同午前８時に調理をし、同午後１１時３０分に就寝した」こと等が活動状態データＤ５として取得される。
【００６３】
図８は、本実施の形態に係る電力データ処理システム１の人工知能プログラム３４ｂにおけるデータ処理の概略を説明するブロック図、図９は、人工知能プログラム３４ｂで生成される学習データを模式的に表した図である。
【００６４】
図８で示すように、人工知能プログラム３４ｂは、本実施の形態では、活動状態データ取得プログラム４２で取得した活動状態データＤ５と、特定期間Ｙの処理データＤ３ａとによって、学習データＤ６を生成する。
【００６５】
一方、活動状態データＤ５が存在しないような場合、例えばユーザＵが特定期間Ｙに活動状態ｄ５ｂを入力していなかったような場合には、ユーザＵのプロフィールｄ４ｂと近似するプロフィールｄ４ｂを有する複数の他のユーザＵ１〜ＵｎのプロフィールデータＤ４が参照される。
【００６６】
本実施の形態では、ユーザＵのプロフィールｄ４ｂと近似するプロフィールｄ４ｂを有する他のユーザＵ１のプロフィールデータＤ４が参照され、ユーザＵ１の活動状態データＤ５に基づいて生成された学習データＤ６によって、これ以降の処理が進められる。
【００６７】
学習データＤ６は、図９（ａ）で模式的に示すように、特定期間Ｙ内で予め設定された単位時間、本実施の形態では２４時間において検知された処理データＤ３に含まれる電力データＤ１ａに、この特定期間Ｙと対応する特定期間Ｙにおいて入力された活動状態データＤ５の活動状態ｄ５ｂが重ね合わせられることによって構成される。
【００６８】
本実施の形態では、ユーザＵが特定期間Ｙにおいて入力した「午前０時に就寝」、「午前７時に起床」、「午前１０時に掃除」等といった活動状態ｄ５ｂが、特定期間Ｙの処理データＤ３に含まれる電力データＤ１ａに重ね合わせられる。これによって、図９（ｂ）に示すような学習データＤ６が生成される。
【００６９】
さらに、人工知能プログラム３４ｂは、生成した学習データＤ６で機械学習をすることによって、学習済みモデルＤ７を生成する。
【００７０】
機械学習を行う手法としては、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）等、各種のアルゴリズムが適宜用いられる。
【００７１】
図１０は、人工知能プログラム３４ｂで生成された学習データＤ６に基づいて学習済みモデルＤ７を生成する場合の概略を説明する図である。図示のように、学習済みモデルＤ７は、ユーザＵの活動状態を機械学習したものであり、プロフィールデータＤ４及び処理データＤ３ａを入力とし、活動状態ｄ５ｂを出力する機械学習モデルにおいて、入力と出力との関係を満たすように自律的に調整することにより、学習済みモデルＤ７を生成する。
【００７２】
学習済みモデルＤ７の生成に続いて、人工知能プログラム３４ｂは、生成した学習済みモデルＤ７に基づいて、残余期間Ｚの処理データＤ３ｂに対応するユーザＵの活動状態を推定する。
【００７３】
図１１は、学習済みモデルＤ７に基づいてユーザＵの活動状態を推定する手順の概略を説明する図である。図示のように、例えば、２０１８年４月２７日の２４時間が単位時間Ｔ１として予め設定されている場合において、単位時間Ｔ１に対応する学習済みモデルＤ７ａにより、単位時間Ｔ１が経過した時点で推定処理が行われる。
【００７４】
一方、人工知能プログラム３４ｂには、残余期間Ｚ内の２０１８年４月２８日の２４時間が、単位時間Ｔ１に後続する新たな単位時間Ｔ２として予め設定されており、単位時間Ｔ２の経過後である時間ｔ１に、単位時間Ｔ２に対応する学習済みモデルＤ７ｂにより、単位時間Ｔ２におけるユーザＵの活動状態が推定される。
【００７５】
人工知能プログラム３４ｂにおいてユーザＵの活動状態が推定されると、活動状態推定データＤ８が生成される。
【００７６】
この活動状態推定データＤ８は、図１２で示すように、残余期間Ｚの処理データＤ３ｂに、推定結果として活動状態ｄ８が付加されることによって構成されており、本実施の形態では、例えば、残余期間Ｚ内の２０１８年４月２８日の午前７時にユーザＵが起床したと推定されている。
【００７７】
ところで、本実施の形態では、人工知能プログラム３４ｂにおいて単位時間Ｔ１と単位時間Ｔ２との間に複数の単位時間が設定され、これら各単位時間において学習済みモデルＤ７が生成され、これらの学習済みモデルＤ７に基づいてユーザＵの活動状態がそれぞれ推定される。
【００７８】
この場合におけるユーザＵの活動状態を推定する際の手順の概略を、図１３及び図１４に基づいて説明する。図示のように、本実施の形態では、人工知能プログラム３４ｂにおいて、単位時間Ｔ１と単位時間Ｔ２との間に複数の単位時間が設定されている。
【００７９】
例えば、２０１８年４月２７日の２４時間が単位時間Ｔ１として設定されている場合において、単位時間Ｔ１と時間帯を重複させつつ８時間の時間差が設けられて単位時間Ｔ１に後続する単位時間Ｔ１ａ（２０１８年４月２７日〜２８日）が設定され、単位時間Ｔ１ａと時間帯を重複させつつ８時間の時間差が設けられて単位時間Ｔ１ａに後続する単位時間Ｔ１ｂ（２０１８年４月２７日〜２８日）が設定される。
【００８０】
この単位時間Ｔ１ｂは、単位時間Ｔ２と時間帯が重複して８時間の時間差が設けられて設定されている。
【００８１】
これら各単位時間Ｔ１〜Ｔ２が経過した時点において、それぞれ学習済みモデルＤ７ａ〜Ｄ７ｄが生成される。
【００８２】
本実施の形態では、生成された学習済みモデルＤ７ａ〜Ｄ７ｃに基づいて、単位時間Ｔ２のうち各単位時間Ｔ１〜Ｔ１ｂと重複する時間帯におけるユーザＵの活動状態がそれぞれ推定される。
【００８３】
単位時間Ｔ２におけるユーザＵの活動状態の推定に際しては、単位時間Ｔ１ａにおいて生成された学習済みモデルＤ７ａに基づいた推定結果、あるいは単位時間Ｔ１ｂにおいて生成された学習済みモデルＤ７ｂに基づいた推定結果が用いられる。
【００８４】
例えば、単位時間Ｔ２の任意の時間ｔ２（午前７時）においてユーザＵの活動状態が推定されるに際しては、単位時間Ｔ１ａに対応する学習済みモデルＤ７ｃにより、単位時間Ｔ１ａの経過後である単位時間Ｔ２の時間ｔ２において、ユーザＵの活動状態が推定される。
【００８５】
したがって、単位時間Ｔ１と単位時間Ｔ２との間に複数の単位時間Ｔ１ａ及びＴ１ｂが設定されない場合に対して、単位時間Ｔ２の任意の時間におけるユーザＵの活動状態が早期に推定される。
【００８６】
人工知能プログラム３４ｂにおいてユーザＵの活動状態が推定されると、活動状態推定データＤ８が生成される。
【００８７】
一方、本実施の形態の人工知能プログラム３４ｂでは、各単位時間Ｔ１〜Ｔ１ｂにそれぞれ対応する学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄにより生成された推定結果のうち、任意の推定結果が選択されて、選択された推定結果に基づいて活動状態推定データＤ８が生成される。
【００８８】
推定結果の選択は、まず、人工知能プログラム３４ｂにおいて、各単位時間Ｔ１〜Ｔ１ｂに対応する各学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄにより推定結果が生成される際に、これら各学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄで推定されたユーザＵの活動状態推定ｄ８が、活動状態ｄ５ｂに一致する割合が高いか否かを自律的に評価する。
【００８９】
しかる後、活動状態ｄ５ｂに一致する割合が高いと自律的に評価した学習済みモデルに基づいて推定された推定結果を選択し、選択した推定結果に基づいて単位時間Ｔ２におけるユーザＵの活動状態に関する活動状態推定データＤ８が生成される。
【００９０】
したがって、複数の学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄのうち、学習精度の高い学習済みモデルＤ７に基づいて推定されたユーザＵの活動状態が推定結果として選択されることから、推定結果も精度が高められることが期待される。
【００９１】
活動状態推定データＤ８が生成されると、図８で示すように、ユーザ活動状態データＤ９が生成される。このユーザ活動状態データＤ９は、本実施の形態では、後処理プログラム３４ｃによって生成される。
【００９２】
このユーザ活動状態データＤ９は、本実施の形態では、ユーザＵが見やすい各種の図表（例えば棒グラフや線グラフ等）を用いたインターフェースによって表現される。
【００９３】
次に、本実施の形態に係る電力データ処理システム１の運用について説明する。
【００９４】
なお、本実施の形態では、単位時間Ｔ１とＴ２との間に、単位時間Ｔ１ａ及び単位時間Ｔ１ｂが設定されている場合を例として説明する。
【００９５】
図１５は、本実施の形態に係る電力データ処理システム１の運用の概略を説明するフローチャートである。
【００９６】
図示のように、ステップＳ１において、Ｂルート経路１０２を介してサーバ３１に通信された一定期間Ｘの電力データＤ１が、サーバ３１に格納された前処理プログラム３４ａに入力される。
【００９７】
前処理プログラム３４ａに一定期間Ｘの電力データＤ１が入力されると、ステップＳ２において、前処理プログラム３４ａでは、電力データＤ１に含まれる年月日ｄ１ａに基づいて電力量属性データＤ２を付加して、処理データＤ３を生成する（前処理工程）。
【００９８】
生成した処理データＤ３は、本実施の形態では、人工知能プログラム３４ｂに入力される。
【００９９】
一方、ステップＳ３において、活動状態データＤ５が活動状態データ取得プログラム４２によって取得される場合（活動状態データ取得工程）は、取得された活動状態データＤ５がサーバ３１の送受信部３５を介して人工知能プログラム３４ｂに入力される。
【０１００】
このように、人工知能プログラム３４ｂに入力された処理データＤ３と活動状態データＤ５とによって、ステップＳ４において、学習データＤ６が生成される。
【０１０１】
学習データＤ６が生成されると、人工知能プログラム３４ｂは、ステップＳ５において、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ＳＶＭ等の各種のアルゴリズムが適宜用いられて、学習データＤ６に基づいて機械学習を行って、学習済みモデルＤ７を生成する。
【０１０２】
本実施の形態では、予め設定された単位時間Ｔ１に対応する学習済みモデルＤ７ａが生成される。
【０１０３】
続いて、生成された学習済みモデルＤ７ａに基づいて、人工知能プログラム３４ｂは、ステップＳ６において、単位時間Ｔ１におけるユーザＵの活動状態を自律的に推定する（活動状態推定工程）。
【０１０４】
次に、ステップＳ７において、単位時間が３回経過したか否か、すなわち単位時間Ｔ１ｂが経過したか否かが判定される。
【０１０５】
本実施の形態では、単位時間Ｔ１が経過した８時間後に、単位時間Ｔ１ａが経過する。単位時間Ｔ１ａが経過すると、ステップＳ２からステップＳ６までが繰り返される。
【０１０６】
このとき、ステップＳ５において、単位時間Ｔ１ａが経過した時点において、学習済みモデルＤ７ｃが生成され、生成された学習済みモデルＤ７ｃに基づいて、人工知能プログラム３４ｂは、ステップＳ６において、単位時間Ｔ１ａにおけるユーザＵの活動状態を自律的に推定する。
【０１０７】
同様に、単位時間Ｔ１ａが経過した８時間後に、単位時間Ｔ１ｂが経過する。単位時間Ｔ１ｂが経過すると、ステップＳ２からステップＳ６までが繰り返される。
【０１０８】
このとき、ステップＳ５において、単位時間Ｔ１ｂが経過した時点において、学習済みモデルＤ７ｄが生成され、生成された学習済みモデルＤ７ｄに基づいて、人工知能プログラム３４ｂは、ステップＳ６において、単位時間Ｔ１ｂにおけるユーザＵの活動状態を自律的に推定する。
【０１０９】
ステップＳ７において、単位時間Ｔ１ｂに対応する推定処理が完了したと判定されると、ステップＳ８において、単位時間Ｔ１〜Ｔ１ｂにそれぞれ生成された学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄに基づいた推定結果のうち、任意の推定結果（活動状態データＤ５に一致する割合が高いと自律的に評価した学習済みモデルに基づいたユーザＵの活動状態の推定結果）が選択されて、選択された推定結果に基づいて、活動状態推定データＤ８が生成される。
【０１１０】
生成された活動状態推定データＤ８は、後処理プログラム３４ｃによって処理されて、後処理プログラム３４ｃによってユーザ活動状態データＤ９が生成される。
【０１１１】
このユーザ活動状態データＤ９は、本実施の形態では、ステップＳ９において、サーバ３１の送受信部３５を介してユーザＵのスマートフォン４０に通信される。
【０１１２】
これにより、ユーザＵは、残余期間Ｚにおける活動状態の推定結果が通信されることから、一定期間ＸにおけるユーザＵの活動状態の概略を把握することができる。
【０１１３】
サービス事業者３０は、一定期間ＸにおけるユーザＵの活動状態をユーザ活動状態データＤ９としてユーザＵに提供することによって、サービス事業者３０がユーザＵに提供するサービスのレベルが向上する。
【０１１４】
一方、ステップＳ３において、活動状態データＤ５が活動状態データ取得プログラム４２によって取得されない場合（活動状態データ取得工程）は、ステップＳ１０において、ユーザＵのプロフィールｄ４ｂと近似するプロフィールｄ４ｂを有する他のユーザＵ１の活動状態データＤ５が参照される。
【０１１５】
その後、ステップＳ１１において、ユーザＵ１の活動状態データＤ５に基づいて生成された学習データＤ６によって生成された複数の学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄが適用され、単位時間Ｔ１〜Ｔ１ｂにおけるユーザＵの活動状態を自律的に推定する。
【０１１６】
このように、本実施の形態の電力データ処理システム１は、スマートメータ１１ａのＢルート経路１０２を介して通信される３０分電力量ｄ１ｂに基づいて構成された一定期間Ｘの電力データＤ１に電力量属性データＤ２を付加して処理データＤ３を生成する前処理プログラム３４ａを備えることから、電力データＤ１及び電力量属性データＤ２に基づいて処理データＤ３の解析が可能となるように情報量が複合的に増大される。
【０１１７】
一方、電力データ処理システム１は、特定期間Ｙに取得された活動状態データＤ５と、この特定期間Ｙと対応する特定期間Ｙの処理データＤ３ａとによって学習データＤ６が生成されることから、人工知能プログラム３４ｂが機械学習を行う学習データＤ６を精密に生成することができる。
【０１１８】
このように、精密に生成される学習データＤ６に基づいて、本実施の形態の人工知能プログラム３４ｂが機械学習を行って学習済みモデルＤ７を生成することから、人工知能プログラム３４ｂは、この学習済みモデルＤ７に基づいて、残余期間Ｚの処理データＤ３ｂに対応するユーザＵの活動状態を適切かつ詳細に推定することができる。
【０１１９】
特に、本実施の形態の電力データ処理システム１は、単位時間Ｔ１と単位時間Ｔ２との間に複数の単位時間Ｔ１ａ及びＴ１ｂが設定され、各単位時間Ｔ１〜Ｔ２のそれぞれにおいて学習済みモデルＤ７ａ〜Ｄ７ｄが生成される。
【０１２０】
この学習済みモデルＤ７ａ〜Ｄ７ｄのうち、単位時間Ｔ２において各単位時間Ｔ１〜Ｔ１ｂと重複する時間帯に生成された各学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄに基づいて、単位時間Ｔ２の任意の時間においてユーザＵの活動状態が推定される。
【０１２１】
したがって、単位時間Ｔ２の任意の時間（本実施の形態では、例えば図１３で示した時間ｔ２）においてユーザＵの活動状態が早期に推定される。
【０１２２】
しかも、本実施の形態の電力データ処理システム１は、各学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄのうち、活動状態データＤ５に一致する割合が高いと自律的に評価した学習済みモデルに基づいたユーザＵの活動状態の推定結果が選択され、選択された推定結果に基づいて、活動状態推定データＤ８が生成される。
【０１２３】
したがって、複数の学習済みモデルＤ７ａ、Ｄ７ｃ及びＤ７ｄのうち、学習精度の高い学習済みモデルに基づいてユーザＵの活動状態が推定結果として選択されることから、推定結果も精度が高められることが期待される。
【０１２４】
さらに、本実施の形態では、活動状態データ取得プログラム４２は、ユーザＵの保有するスマートフォン４０に格納されることから、配電設備１１のユーザＵがオンサイトである住宅１０での活動状態を入力することができる。したがって、オンサイトの活動状態データＤ５が容易に取得される。
【０１２５】
なお、本発明は上記実施の形態に限定されることはなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。上記実施の形態では、「起床」、「調理」あるいは「就寝」といったように、ユーザＵの複数の活動状態に基づいて学習済みモデルＤ７が生成される場合を説明したが、例えば「起床」についての学習済みモデルＤ７が生成されたり、「調理」についての学習済みモデルＤ７が生成されたりといったように、個別の活動ごとに学習済みモデルＤ７が生成されるように構成してもよい。
【０１２６】
上記実施の形態では、単位時間Ｔ１と単位時間Ｔ２との間に８時間の時間差を設けて単位時間Ｔ１ａ及びＴ１ｂが設定される場合を説明したが、８時間の時間差を変更することによって、単位時間の数を、要望に応じた単位時間の数に増減させることが可能である。
【０１２７】
上記実施の形態では、ユーザ活動状態データＤ９がユーザＵのスマートフォン４０に通信される場合を説明したが、ユーザＵのコンピュータに通信されるように構成してもよいし、住宅１０に備え付けられたＨＥＭＳ１１ｂのコントローラに通信されるように構成してもよい。
【符号の説明】
【０１２８】
１    電力データ処理システム
１０    住宅
１１    計測通信設備
１１ａ    スマートメータ
２０    電気事業者
３０    サービス事業者
３１    サーバ
３４    ストレージ
３４ａ    前処理プログラム
３４ｂ    人口知能プログラム
４０    スマートフォン（端末）
４２    活動状態データ取得プログラム
Ｄ１    電力データ
ｄ１ｂ    ３０分電力量（電力量）
Ｄ３    処理データ
Ｄ５    活動状態データ
Ｄ６    学習データ
Ｄ７    学習済みモデル
Ｄ８    活動状態推定データ
Ｘ    一定期間
Ｙ    特定期間
Ｚ    残余期間
【図１】
2020028208.tif 000003
【図２】
2020028208.tif 000004
【図３】
2020028208.tif 000005
【図４】
2020028208.tif 000006
【図５】
2020028208.tif 000007
【図６】
2020028208.tif 000008
【図７】
2020028208.tif 000009
【図８】
2020028208.tif 000010
【図９】
2020028208.tif 000011
【図１０】
2020028208.tif 000012
【図１１】
2020028208.tif 000013
【図１２】
2020028208.tif 000014
【図１３】
2020028208.tif 000015
【図１４】
2020028208.tif 000016
【図１５】
2020028208.tif 000017