(57)【要約】【課題】契約電力の推奨値をより適切に決定することができる契約電力決定支援装置、契約電力決定支援方法及び契約電力決定支援プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の契約電力決定支援装置は、第１取得部と、第２取得部と、外れ値除去部と、作成部と、マージン値算出部と、決定部とを持つ。第１取得部は第１パラメータを取得する。第２取得部は第２パラメータを取得する。外れ値除去部は前記第１パラメータから外れ値を除去する。作成部は前記第１パラメータに基づいて受電電力モデルを作成する。マージン値算出部は、前記受電電力モデルの出力値に含まれない要因で増減することが予測される電力を前記契約電力のマージン値として算出する。決定部は、前記第２パラメータに応じた前記受電電力モデルの出力値と前記マージン値とに基づいて契約電力の推奨値を決定する。【選択図】図１
2020156182.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１パラメータを取得する第１取得部と、
第２パラメータを取得する第２取得部と、
前記第１パラメータから外れ値を除去する外れ値除去部と、
前記第１パラメータに基づいて受電電力モデルを作成する作成部と、
前記受電電力モデルの出力値に含まれない要因で増減することが予測される電力を前記契約電力のマージン値として算出するマージン値算出部と、
前記第２パラメータに応じた前記受電電力モデルの出力値と前記マージン値とに基づいて契約電力の推奨値を決定する決定部と、
を備える契約電力決定支援装置。
【請求項２】
前記第１パラメータは、電力の実績値を含むパラメータであり、
前記第２パラメータは、電力の最大値を含むパラメータである、
請求項１に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項３】
前記外れ値除去部は、前記第１パラメータの移動中央値に基づいて上限値及び下限値を算出し、前記上限値以上の第１パラメータと前記下限値以下の第１パラメータとを外れ値として除去する、
請求項１又は２に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項４】
前記外れ値除去部は、前記移動中央値の算出に用いる前記第１パラメータのサンプル数を、前記受電電力モデルの作成に用いた第１パラメータの取得期間に応じて決定する、
請求項３に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項５】
前記外れ値除去部は、前記移動中央値の算出に用いる前記第１パラメータのサンプル数を、前記契約電力の推奨値を算出する対象の期間において増加又は減少する機器の種類及び稼働台数に応じて決定する、
請求項３に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項６】
前記外れ値除去部は、前記移動中央値の算出に用いる前記第１パラメータのサンプル数を、前記第１パラメータの変動周期に応じて決定する、
請求項３に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項７】
前記マージン値算出部は、前記契約電力の推奨値を算出する対象の期間において増加又は減少する機器の消費電力原単位及び稼働台数に基づいて前記マージン値を算出する、
請求項２から６のいずれか一項に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項８】
前記マージン値算出部は、前記契約電力の推奨値を算出する対象の期間において増加又は減少する建屋の単位面積当たりの消費電力原単位及び面積に基づいて前記マージン値を算出する、
請求項２から６のいずれか一項に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項９】
前記マージン値算出部は、前記契約電力の推奨値を算出する対象の期間において増加又は減少する自家発電の発電量に基づいて前記マージン値を算出する、
請求項２から６のいずれか一項に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項１０】
前記第１パラメータは、外気の温度の実績値と、外気の露点温度の実績値と、機器の消費電力の実績値と、のうち少なくとも一つを含むパラメータである、
請求項１から９のいずれか一項に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項１１】
前記作成部は、重回帰分析を前記第１パラメータに施した結果に基づいて前記受電電力モデルを作成する、
請求項１から１０のいずれか一項に記載の契約電力決定支援装置。
【請求項１２】
第１パラメータを取得するステップと、
第２パラメータを取得するステップと、
前記第１パラメータから外れ値を除去するステップと、
前記第１パラメータに基づいて受電電力モデルを作成するステップと、
前記受電電力モデルの出力値に含まれない要因で増減することが予測される電力を前記契約電力のマージン値として算出するステップと、
前記第２パラメータに応じた前記受電電力モデルの出力値と前記マージン値とに基づいて契約電力の推奨値を決定するステップと、
を含む契約電力決定支援方法。
【請求項１３】
コンピュータに、
第１パラメータを取得する手順と、
第２パラメータを取得する手順と、
前記第１パラメータから外れ値を除去する手順と、
前記第１パラメータに基づいて受電電力モデルを作成する手順と、
前記受電電力モデルの出力値に含まれない要因で増減することが予測される電力を前記契約電力のマージン値として算出する手順と、
前記第２パラメータに応じた前記受電電力モデルの出力値と前記マージン値とに基づいて契約電力の推奨値を決定する手順と、
を実行させるための契約電力決定支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、契約電力決定支援装置、契約電力決定支援方法及び契約電力決定支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工場やビル等の施設の管理者は、施設に備えられた機器群の受電電力のピーク値に基づいて、その施設の契約電力を決定することがある。この契約電力の決定を支援すべく、受電電力のピーク値を予測し、その予測値に所定のマージン値を加算した値を契約電力の推奨値として算出する契約電力決定支援装置が提案されている。しかしながら、従来の契約電力決定支援装置では、受電電力の予測精度が低い場合や、マージン値が適切でない場合があり、契約電力の推奨値を適切に決定することができない可能性があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−５８６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、契約電力の推奨値をより適切に決定することができる契約電力決定支援装置、契約電力決定支援方法及び契約電力決定支援プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の契約電力決定支援装置は、第１取得部と、第２取得部と、外れ値除去部と、作成部と、マージン値算出部と、決定部とを持つ。第１取得部は第１パラメータを取得する。第２取得部は第２パラメータを取得する。外れ値除去部は前記第１パラメータから外れ値を除去する。作成部は前記第１パラメータに基づいて受電電力モデルを作成する。マージン値算出部は、前記受電電力モデルの出力値に含まれない要因で増減することが予測される電力を前記契約電力のマージン値として算出する。決定部は、前記第２パラメータに応じた前記受電電力モデルの出力値と前記マージン値とに基づいて契約電力の推奨値を決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態の契約電力決定支援装置の機能構成の具体例を示す図。
【図２】第１の実施形態における原単位情報の具体例を示す図。
【図３】第１の実施形態の契約電力決定支援装置の動作例を示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態における外れ値除去処理の具体例を示すフローチャート。
【図５】第１の実施形態におけるパラメータ設定画面の具体例を示す図。
【図６】第１の実施形態におけるサンプル数定義情報の具体例を示す図。
【図７】第２の実施形態におけるサンプル数定義情報の具体例を示す図。
【図８】第３の実施形態においてサンプル数を決定する方法の具体例を示す図。
【図９】第４の実施形態における原単位情報の具体例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の契約電力決定支援装置、契約電力決定支援方法及び契約電力決定支援プログラムを、図面を参照して説明する。契約電力決定支援装置は、契約電力の決定を支援する装置である。契約電力決定支援装置は、例えば製造機器、他の機器やコンプレッサを備える工場の契約電力の決定を支援する。また、例えば、契約電力決定支援装置は、熱源機や照明を備えるビルの契約電力の決定を支援してもよい。
【０００８】
例えば、工場では、製造機器等の消費電力が、熱源機等の消費電力と比較して多い場合がある。例えば、ビルでは、熱源機等の消費電力が、製造機器等の消費電力と比較して多い場合がある。契約電力決定支援装置の構成及び動作は、工場の契約電力の決定を支援する場合と、ビルの契約電力の決定を支援する場合とで同様である。以下、一例として、契約電力決定支援装置が、工場の契約電力の決定を支援する装置である場合について説明する。
【０００９】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の契約電力決定支援装置１の機能構成の具体例を示す図である。例えば、契約電力決定支援装置１は、第１取得部１１と、データベース１２と、作成部１３と、記憶部１４と、第２取得部１５と、決定部１６と、出力部１７と、操作部１８と、表示部１９とを備える。第１取得部１１と、データベース１２と、作成部１３と、記憶部１４と、第２取得部１５と、決定部１６と、出力部１７と、操作部１８と、表示部１９ととのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、記憶部に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。
【００１０】
第１取得部１１は、実績値を含むパラメータ（以下「実績値パラメータ」という。）を取得する。実績値パラメータは、電力の実績値を含むパラメータである。実績値パラメータは、例えば、工場に備えられた機器ごとの消費電力の実績値を含むパラメータである。工場に備えられた機器ごとの消費電力の実績値が不明である場合、実績値パラメータは、例えば、工場に備えられた機器群の全体の消費電力（工場全体の受電電力）の実績値を含むパラメータでもよい。工場に備えられた機器は、例えば、製造機器、コンプレッサ、熱源機である。
【００１１】
実績値パラメータは、例えば、外気条件データの実績値を含むパラメータでもよい。外気条件データは、例えば、外気の温度の実績値である。外気条件データは、例えば、外気の露点温度の実績値、外気の相対湿度の実績値又は外気の絶対湿度の実績値でもよい。第１取得部１１は、予め定められた通信規格に基づいて通信する。通信規格は、例えば、ＢＡＣｎｅｔ（Building Automation and Control Network）規格である。
【００１２】
データベース１２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）を有する。データベース１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有してもよい。データベース１２は、例えば、実績値パラメータと時刻データとを対応付けて記憶する。データベース１２は、一例として、少なくとも直近の１２か月の実績値を含む実績値パラメータを利用可能にするため、直近の１３か月間の実績値を含む実績値パラメータを記憶してもよい。また、空き容量に余裕がある場合には、データベース１２は、さらに長期間の実績値を含む実績値パラメータを記憶してもよい。データベース１２は、所定周期で測定された実績値パラメータを記憶してもよい。所定周期は、例えば、１分周期や１秒周期である。
【００１３】
作成部１３は、実績値パラメータと時刻データとをデータベース１２から取得する。作成部１３は、実績値パラメータと時刻データとを、期間ごと又は季節ごとに取得してもよい。作成部１３は、実績値パラメータと時刻データとに基づいて、受電電力モデルを作成する。受電電力モデルは、例えば、数式で表される。受電電力モデルの数式のパラメータに実績値が入力された場合、受電電力モデルの出力値は、過去の受電電力の予測値を表す。過去の受電電力の予測値が受電電力の実績値に近いことは、受電電力モデルの精度が高いことを表す。また、受電電力モデルの数式のパラメータに予測値が入力された場合、受電電力モデルの出力値は、将来の受電電力の予測値を表す。
【００１４】
作成部１３は、例えば、実績値パラメータに重回帰分析を施すことによって、受電電力モデルを作成する。作成部１３は、各製造機器の消費電力（以下「製造電力」という。）と、製造機器以外の機器（例えば空調設備や熱源設備等）の消費電力（以下「非製造電力」という。）とに、工場全体の受電電力を分類する。作成部１３は、実績値パラメータとして与えられる製造電力及び非製造電力の実績値に重回帰分析を施すことによって受電電力モデルを作成する。
【００１５】
受電電力モデルの説明変数は、一例として、外気の温度、露点温度、製造電力である。例えば、製造機器を含む機器群に関する工場全体の受電電力モデルは、式（１）によって表される。外気の温度及び露点温度は非製造電力の算出に用いられる。
【００１６】
【数１】
2020156182.tif 000003
【００１７】
ここで、Ｅは工場全体の受電電力（ｋＷ）を示す。ＰＳは製造電力（ｋＷ）を示す。Ｔ１は外気の温度（摂氏）を示す。Ｔ２は外気の露点温度（摂氏）を示す。ａ０は重回帰分析によって決定される定数項を示す。ａ１は重回帰分析によって決定される製造電力の係数を示す。ａ２、ａ３、ａ４、ａ５は重回帰分析によって非製造機器ごとに決定される消費電力の係数を示す。
【００１８】
なお、式（１）は工場全体の受電電力と、各説明変数との間に一次の相関がある場合を想定した受電電力モデルを表しているが、受電電力モデルは必ずしも一次の相関のみに基づいて表される必要はない。例えば、受電電力モデルは、二次以上の相関に基づいて表されてもよいし、一次の相関と二次以上の相関との組み合わせによって表されてもよい（例えば特許文献１参照。）。
【００１９】
作成部１３は、例えば式（１）のように定義した工場全体の受電電力について、製造電力の実績値と、外気の温度の実績値と、外気の露点温度の実績値とに基づく重回帰分析を行うことにより、受電電力モデルの定数項と重回帰分析係数とを決定する。作成部１３は、このような重回帰分析を行うことにより、工場全体の受電電力モデルを作成する。
【００２０】
記憶部１４は、例えば、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤなどの不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）を有する。記憶部１４は、例えば、ＲＡＭやレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有していてもよい。記憶部１４は、例えば、ソフトウェア機能部を機能させるためのプログラムを記憶する。記憶部１４は、例えば、最大値を含むパラメータ（以下「最大値パラメータ」という。）を記憶する。最大値パラメータは、時刻データに対応付けて記憶されてもよい。最大値パラメータは、例えば、期間や季節ごとに記憶されてもよい。記憶部１４は、例えば、最大値パラメータをデータシートの形式で記憶してもよい。また、記憶部１４は、例えば、マージン値の算出に用いるパラメータ（以下「マージン値算出パラメータ」という。）を記憶する。
【００２１】
第２取得部１５は、最大値パラメータ及びマージン値算出パラメータを取得する。第２取得部１５は、例えば、記憶部１４から最大値パラメータ及びマージン値算出パラメータを取得する。最大値パラメータは、例えば、電力の最大値を含むパラメータである。最大値パラメータは、例えば、機器の消費電力の最大値を含むパラメータである。最大値パラメータは、外気条件データの最高値を更に含むパラメータでもよい。外気条件データの最高値は、例えば、外気の最高温度の予測値、外気の最高露点温度の予測値である。また、最大値パラメータは、例えば、製造電力の最大値の予測値を含むパラメータである。最大値パラメータは、例えば、製造電力の最大値を予測するために用いられる情報として各製造機器の運転計画を示すパラメータでもよい。
【００２２】
決定部１６は、受電電力モデルを表すデータを、作成部１３から取得する。例えば、決定部１６は、重回帰分析によって決定された定数項及び重回帰分析係数を示すデータを作成部１３から取得する。決定部１６は、最大値パラメータ及びマージン値算出パラメータを第２取得部１５から取得する。決定部１６は、最大値パラメータ及びマージン値算出パラメータに応じた受電電力モデルの出力値に基づいて、工場全体の将来における受電電力のピーク値を予測する。決定部１６は、予測した受電電力のピーク値に基づいて、工場の契約電力の推奨値を決定する。
【００２３】
受電電力が契約電力を超えないようにするため、第１の実施形態における、受電電力が超えることのない最低の契約電力（最適な契約電力）の値は、受電電力のピーク値と等しい。式（１）では、受電電力モデルは、外気の温度、露点温度及び製造電力の一次式になっている。外気の最高温度、最高露点温度及び製造電力の最大値をパラメータとして式（１）に入力した場合、式（１）に示す受電電力モデルの出力値は、受電電力のピーク値の予測値を示す。
【００２４】
したがって、決定部１６は、契約電力の推奨値を決定する対象の期間（以下「予測対象期間」という。）における、外気の最高温度の予測値と、外気の最高露点温度の予測値と、製造電力の最大値の予測値と、受電電力モデルとに基づいて、工場全体の受電電力のピーク値を決定し、これにマージン値算出パラメータに基づいて算出したマージン値を加算することにより、契約電力の推奨値を決定することができる。契約電力の推奨値は、例えば式（２）によって表される。
【００２５】
【数２】
2020156182.tif 000004
【００２６】
Ｐは契約電力の推奨値（ｋＷ）を示す。Ｅｒは、工場全体の受電電力のピーク値（ｋＷ）の予測値を示す。Ｔ１ｍａｘは、外気の最高温度（摂氏）を示す。Ｔ２ｍａｘは、外気の最高露点温度（摂氏）を示す。ΔＰはマージン値を表す。ここでマージン値は、例えば式（３）によって表される。
【００２７】
【数３】
2020156182.tif 000005
【００２８】
Ｘは製造機器の消費電力原単位を示す。Ｚｔは予測対象期間において増加する製造機器の稼働台数の増加分を示す。例えば、製造機器の消費電力原単位及び予測対象期間における製造機器の稼働台数の増加分はマージン値算出パラメータによって与えられる。例えば、マージン値算出パラメータは、予測対象期間において増加する消費電力原単位を示す情報（以下「原単位情報」という。）を含む。図２は、第１の実施形態における原単位情報の具体例を示す図である。例えば、図２に示す原単位情報は、製造機器の種類ごとの消費電力原単位を示す。
【００２９】
決定部１６は、契約電力の推奨値を決定するために必要な情報として、式（３）によって算出される契約電力のマージン値と、外気の最高温度の実績値と、外気の最高露点温度の実績値とを、第２取得部１５から取得する。決定部１６は、受電電力モデルのデータと、契約電力のマージン値と、外気の最高温度の予測値と、外気の最高露点温度の予測値とに基づいて、契約電力の推奨値を決定する。
【００３０】
出力部１７は、決定部１６によって決定された契約電力の推奨値を、表示装置の表示画面に出力する。表示画面は、タッチパネル等の操作部を備えてもよい。表示画面は、各種の操作キーを表示してもよい。管理者は表示画面に表示された操作キーを操作することによって、契約電力の推奨値を最終的な契約電力と決定してもよい。なお、出力部１７は、決定された契約電力の推奨値を、スピーカ等を備えた音声処理装置に出力してもよい。
【００３１】
操作部１８は、管理者による操作を受け付ける。管理者は、受電電力モデルを作成するために必要な情報を、操作部１８を操作することによって作成部１３に入力することができる。本実施形態では、受電電力モデルを作成するために必要な情報（以下「説明変数」という場合がある。）は、受電電力モデルを作成する対象の期間（以下「モデル期間」という。）を表す数値データと、受電電力モデルを決定するか否かを示す指示データとである。
【００３２】
また、管理者は、操作部１８を操作することによって、契約電力の推奨値を決定するために必要な情報を、第２取得部１５を介して決定部１６に入力することができる。本実施形態では、契約電力の推奨値を決定するために必要な情報は、契約電力のマージン値又はマージン値を算出するために必要な情報と、外気の最高温度の予測値と、外気の最高露点温度の予測値とである。なお、操作部１８を介して入力された情報は、データベース１２又は記憶部１４に記憶されてもよい。この場合、作成部１３又は決定部１６は、受電電力モデルを作成するために必要な情報、又は契約電力の推奨値を決定するために必要な情報を、データベース１２又は記憶部１４から取得してもよい。
【００３３】
表示部１９は、表示装置である。表示部１９は、モデル期間における、受電電力の実績値のグラフと、受電電力モデルの出力値のグラフとを、同一の表示画面に表示する。
【００３４】
図３は、第１の実施形態の契約電力決定支援装置１の動作例を示すフローチャートである。第１取得部１１は、実績値パラメータを取得する（ステップＳ１０１）。データベース１２は、実績値パラメータを時刻に対応付けて記憶する（ステップＳ１０２）。作成部１３は、データベース１２からモデル期間の実績値パラメータを取得し、取得した実績値パラメータから外れ値を除去する前処理（以下「外れ値除去処理」という。）を行う（ステップＳ１０３）。具体的には、作成部１３は、移動中央値に基づく外れ値除去処理を実行する。作成部１３は、外れ値除去処理後の実績値パラメータに重回帰分析を施すことによって、受電電力モデルを作成する（ステップＳ１０４）。
【００３５】
決定部１６は、マージン値算出パラメータを取得する（ステップＳ１０５）。決定部１６は、取得したマージン値算出パラメータに基づいて契約電力のマージン値を算出する（ステップＳ１０６）。決定部１６は、予測対象期間における最大値パラメータを第２取得部１５から取得する（ステップＳ１０７）。決定部１６は、最大値パラメータと、受電電力モデルと、契約電力のマージン値とに基づいて契約電力の推奨値を決定する（ステップＳ１０８）。例えば、決定部１６は、最大値パラメータに応じた受電電力モデルの出力値を得ることによって受電電力のピーク値を予測する。決定部１６は、予測した受電電力のピーク値と、算出したマージン値との合計を契約電力の推奨値として決定する。出力部１７は、決定した契約電力の推奨値を表示装置等に出力する（ステップＳ１０９）。
【００３６】
以上のように、第１の実施形態の契約電力決定支援装置１は、第１取得部１１と、第２取得部１５と、作成部１３と、決定部１６とを持つ。第１取得部１１は、実績値パラメータを取得する。第２取得部１５は、最大値パラメータ及びマージン値算出パラメータを取得する。作成部１３は、実績値パラメータに基づいて受電電力モデルを作成する。決定部１６は、最大値パラメータと受電電力モデルとに基づいて予測期間における受電電力のピーク値を算出する。決定部１６は、マージン値算出パラメータに基づいて契約電力のマージン値を算出する。決定部１６は、予測した受電電力のピーク値と、算出したマージン値との合計を契約電力の推奨値として決定する。
【００３７】
これによって、第１の実施形態の契約電力決定支援装置１は、受電電力が超えることのない最低の契約電力を管理者が決定することを支援することができる。
【００３８】
第１の実施形態の契約電力決定支援装置１は、経験が少ない管理者に、工場における受電電力が超えることのない最低の契約電力を決定させることができる。第１の実施形態の契約電力決定支援装置１は、管理者の労力を軽減することができる。
【００３９】
図４は、第１の実施形態における外れ値除去処理の具体例を示すフローチャートである。例えば、まず、作成部１３は、移動中央値を算出する際に用いるサンプルデータの数（以下「サンプル数」という。）を取得する（ステップＳ２０１）。例えば、サンプル数を示す情報は操作部１８を介して作成部１３に入力される。例えば、サンプル数をＮ（Ｎは２以上の整数）とすると、作成部１３は、実績値パラメータの時系列データについて、各データとその前後Ｎ／２個のデータをサンプルデータ（合計Ｎ＋１個）として中央値及び中央値絶対偏差を算出する（ステップＳ２０２）。中央値及び中央値絶対偏差は、例えば次の式（４）によって表される。
【００４０】
【数４】
2020156182.tif 000006
【００４１】
ここで、ｃは修正因子を示す。修正因子はサンプルデータＸの分布が正規分布である場合、その標準偏差と一致するように定義される値である。例えばｃ＝１／０．６７４５である。ＭＥＤはサンプルデータの中央値を示す。ＭＡＤはサンプルデータの中央値絶対偏差を示す。Ｋは除外するデータを選択する基準となる閾値（以下「データ除外閾値」という。）であり、ｋは閾値Ｋの決定に用いられるパラメータである。例えば、パラメータｋの値は、操作部１８を介して入力される。作成部１３は、パラメータｋの値を取得する（ステップＳ２０３）。作成部１３は、取得したパラメータｋの値を式（４）に適用することによってデータ除外閾値Ｋの値を算出する（ステップＳ２０４）。そして、作成部１３は、移動中央値の算出に用いたサンプルデータのうち、式（４）で算出される閾値Ｋの上限値以上のデータと、下限値以下のデータを外れ値として実績値パラメータから除外する（ステップＳ２０５）。
【００４２】
図５は、第１の実施形態におけるパラメータ設定画面の具体例を示す図である。例えば、図５は、マージン値算出パラメータに関する設定値の選択がなされたパラメータ設定画面の例を示す。例えば、パラメータ設定画面は、決定部１６によって表示部１９に表示されてもよい。また、例えば、パラメータ設定画面に対する操作は操作部１８を介して行われてもよい。例えば、パラメータ設定画面は、第１選択部３１、第２選択部３２及び第３選択部３３を有する画面として構成される。例えば、第１選択部３１は、「設定項目」の選択の入力を受け付ける機能を有する。図５の例は、「設定項目」として“マージン値算出パラメータ”が選択された例を示している。
【００４３】
また、第２選択部３２は、契約電力のマージン値を算出する際に考慮すべき事項として、「今後見込まれる電力増減の要因」（以下「変動要因」という。）の選択の入力を受け付ける機能を有する。図５の例は、上記の変動要因として“製造計画の変更”が選択された例を示している。
【００４４】
また、第３選択部３３は、第２選択部３２において選択された変動要因の内容を示す情報の参照先（以下「外部参照」という。）の選択の入力を受け付ける機能を有する。図５の例は、「外部参照」として“製造計画システム”が選択された例を示している。
【００４５】
このような設定値の選択によれば“製造計画システム”から“製造計画の変更”の内容を示す情報が取得される。例えば、“製造計画の変更”の内容を示す情報として、製造機器の運転計画を示す情報（以下「運転計画情報」という。）が取得されてもよい。このように取得される情報には、例えば、製造機器の消費電力原単位を示す情報と、予測対象期間における製造機器の稼働台数を示す情報とが含まれる。これらの情報をマージン値算出パラメータとして式（３）に適用することにより、決定部１６は契約電力のマージン値を算出することができる。
【００４６】
なお、図５の第２選択部３２に示す設定値の選択例は一例であり、「変動要因」の選択肢には“製造計画の変更”以外の要因が含まれてもよい。例えば、「変動要因」の選択肢には“建屋の増築”や“自家発電（例えば再生可能エネルギー等）の有無”等の要因が含まれてもよい。また、第３選択部３３に示す設定値の選択例も一例であり、「外部参照」の選択肢には、選択された変動要因に応じた参照先が含まれてもよい。
【００４７】
また、パラメータ設定画面は、マージン値算出パラメータ以外のパラメータに関する設定に用いられてもよい。例えば、パラメータ設定画面は、「設定項目」の選択に応じて、第２選択部３２及び第３選択部３３に表示する内容や選択肢を切り替えるように構成されてもよい。例えば、パラメータ設定画面は、「設定項目」において“データ除外閾値”が選択された場合に、第２選択部３２において「パラメータｋの値」を選択させるように構成されてもよい。
【００４８】
図６は、第１の実施形態における外れ値除去処理において、サンプル数の決定に用いられる設定情報（以下「サンプル数定義情報」という。）の具体例を示す図である。例えば、図６は、モデル期間とサンプル数との対応関係を示すサンプル数定義情報の例を示す。例えば、図６は、サンプルデータが３０分間隔で取得される場合における対応関係を示す。例えば、モデル期間が１０日である場合には、サンプルデータの母数が少ないため、前後約１／４日分のサンプルデータを用いて移動中央値を算出するものとする。この場合、前後の５．５時間（トータルで１１時間）分のサンプル数は２２（＝１１×２）個となる。
【００４９】
また、例えば、モデル期間が３０日である場合には、サンプルデータの母数が多いため、前後約１日分のサンプルデータを用いて移動中央値を算出するものとする。この場合、前後の２３．５時間（トータルで４７時間）分のサンプル数は９４（＝４７×２）個となる。
【００５０】
また、例えば、モデル期間が２０日である場合には、１０日の場合と３０日の場合との中間をとり、前後約１／２日分のサンプルデータを用いて移動中央値を算出するものとする。この場合、前後の１１．５時間（トータルで２３時間）分のサンプル数は４６（＝２３×２）個となる。
【００５１】
このようなサンプル数定義情報は、記憶部１４に予め記憶されていてもよいし、操作部１８を介して作成部１３に入力されてもよい。
【００５２】
なお、図６に示したモデル期間及びサンプル数の値は一例であり、これに限定されない。また、モデル期間の長さに対してサンプル数を決定する方法は上述した方法に限定されない。サンプル数は、外れ値の除去を適切に行える限りにおいて、図６と異なる方法又は基準で定められてもよい。
【００５３】
このように構成された第１の実施形態の契約電力決定支援装置１は、外れ値除去処理によって外れ値を除去した実績値パラメータに基づいて受電電力モデルを作成することにより、受電電力のピーク値をより精度良く予測することが可能になる。そのため、第１の実施形態の契約電力決定支援装置１によれば、契約電力の推奨値をより適切に決定することが可能となる。
【００５４】
また、第１の実施形態の契約電力決定支援装置１は、受電電力モデルに基づいて予測される受電電力のピーク値に対して、受電電力モデルに反映されない要因で増減することが予測される電力をマージン値として加算した値を契約電力の推奨値として算出することにより、契約電力の推奨値をより適切に決定することが可能となる。
【００５５】
例えば、第１の実施形態の契約電力決定支援装置１によれば、運転計画の変更や、機器の増加、自家発電（例えば再生可能エネルギー等）の有無などによる電力の増減を考慮して契約電力の推奨値を決定することができる。
【００５６】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、外れ値除去処理において、契約電力決定支援装置１が移動中央値を算出する際のサンプル数を決定する方法が第１の実施形態と異なる。具体的には、契約電力決定支援装置１の作成部１３が、製造機器の運転計画に基づくサンプル数定義情報を参照してサンプル数を決定する。
【００５７】
図７は、第２の実施形態におけるサンプル数定義情報の具体例を示す図である。例えば、図７は、製造機器の種類及び稼働台数とサンプル数との対応関係を示すサンプル数定義情報の例を示す。
【００５８】
例えば、種類「Ａ」の製造機器（以下「製造機器Ａ」という。）の稼働台数が「０〜Ｘａ」台である場合には、製造機器Ａのサンプル数を「ａ１」とする。また、例えば、種類「Ｂ」の製造機器（以下「製造機器Ｂ」という。）の稼働台数が「Ｘｂ＋１〜２Ｘｂ」台である場合には、製造機器Ｂのサンプル数を「ｂ２」とする。また、例えば、種類「Ｃ」の製造機器（以下「製造機器Ｃ」という。）の稼働台数が「２Ｘｃ＋１〜」台である場合には、製造機器Ｃのサンプル数を「ｃ２」とする。
【００５９】
なお、図７は、稼働台数に応じた３段階の値のいずれかにサンプル数を決定するサンプル数定義情報の例を示しているが、稼働台数の段階は必ずしも３段階である必要はない。稼働台数の段階は、２段階であってもよいし、４段階以上であってもよい。
【００６０】
また、サンプル数は製造機器の種別又は稼働台数に応じて決定されれば、必ずしも対応表に基づいて決定される必要はない。例えば、サンプル数は、製造機器の種別又は稼働台数に応じた値を返す関数を用いて決定されてもよい。
【００６１】
また、例えば、製造機器の種類及び稼働台数は、製造機器の運転計画によって与えられる。サンプル数定義情報は、記憶部１４に予め記憶されていてもよいし、操作部１８を介して作成部１３に入力されてもよい。
【００６２】
また、サンプル数定義情報は、製造機器の運転計画に基づいて生成されてもよい。例えば、パラメータ設定画面を介して運転計画情報の外部参照先が設定されている場合、作成部１３は、その外部参照先から製造機器の運転計画情報を取得し、取得した運転計画情報に基づいてサンプル数定義情報を生成してもよい。また、作成部１３は、運転計画の更新に応じてサンプル数定義情報を更新するように構成されてもよい。
【００６３】
このように構成された第２の実施形態の契約電力決定支援装置１は、製造機器の運転計画に基づいて、外れ値除去処理において算出される移動中央値のサンプル数を決定することにより、モデル期間における製造機器の運転計画に応じた適切なサンプル数で移動中央値を算出することができる。そのため、第２の実施形態の契約電力決定支援装置１によれば、受電電力のピーク値の予測精度を向上させることができるため、契約電力の推奨値をより適切に決定することが可能となる。
【００６４】
一般に、製造機器の種類によっては、一つの製造工程に要する時間が異なる可能性がある。さらに、全ての製造機器は必ずしも同時に稼働しているとは限らない。これらのことから、製造機器の種類及び稼働台数を考慮して適切に定められたサンプル数で実績値パラメータの統計値（ここでは移動中央値）を算出することにより、実績値パラメータからより精度良く外れ値を除去することが可能となる。
【００６５】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、外れ値除去処理において、契約電力決定支援装置１が移動中央値を算出する際のサンプル数を決定する方法が第１及び第２の各実施形態と異なる。具体的には、契約電力決定支援装置１の作成部１３が、モデル期間における受電電力の実績値に基づいてサンプル数を決定する。
【００６６】
図８は、第３の実施形態において、モデル期間における受電電力の実績値に基づいてサンプル数を決定する方法の具体例を示す図である。図８（Ａ）は、モデル期間における受電電力の実績値の変動と、実績値の変動周期に基づいて算出された移動中央値の変動と、を示す。横軸がサンプル数（すなわち時間に対応）を表し、縦軸が受電電力を表す。図８（Ｂ）は、図８（Ａ）に示された受電電力の変動を正弦波で近似した結果を表す。例えば、図８（Ｂ）は、図８（Ａ）に示された受電電力の変動を周期Ｔの正弦波で近似した例を示す。図８（Ｃ）は、第３の実施形態におけるサンプル数定義情報の具体例を示す図である。例えば、図８（Ｃ）は、受電電力の変動を近似した正弦波（以下「近似正弦波」という。）の周期とサンプル数との対応関係を示すサンプル数定義情報の例を示す。
【００６７】
この場合、例えば、図８（Ｂ）に示す近似正弦波の周期Ｔが０．５日である場合には、前後１／４日のサンプルデータを用いて移動中央値を算出するものとする。この場合のサンプル数は、第１の実施形態と同様の考え方により２２となる。
【００６８】
同様に、例えば、図８（Ｂ）に示す近似正弦波の周期Ｔが１日である場合には、前後１／２日のサンプルデータを用いて移動中央値を算出するものとする。この場合のサンプル数は、第１の実施形態と同様の考え方により４６となる。
【００６９】
同様に、例えば、図８（Ｂ）に示す近似正弦波の周期Ｔが５日である場合には、前後２．５日のサンプルデータを用いて移動中央値を算出するものとする。この場合、前後の５９．５時間（トータルで１１９時間）分のサンプル数は２３８（＝１１９×２）個となる。
【００７０】
図８の例からも分かるように、第３の実施形態におけるサンプル数の決定方法は、受電電力の変動周期に応じて、前後１／２周期分のサンプルデータの数をサンプル数として決定するものである。
【００７１】
なお、受電電力の変動を正弦波で近似する方法は特定の方法に限定されない。例えば、作成部１３は、受電電力の変動パターンに対して周期Ｔに近い周期で変動する成分を抽出するフィルタ処理を行い、抽出された波形に現れている周期の代表値（例えば平均値など）を近似正弦波の周期Ｔとして決定してもよい。なお、サンプル数を決定するために必要な値は近似正弦波の周期であるため、近似正弦波の振幅は必ずしも決定されなくてよい。また、所定の周期で変化する波形であれば、受電電力の変動は正弦波以外のどのような波形で近似されてもよい。
【００７２】
このように構成された第３の実施形態の契約電力決定支援装置１は、モデル期間における受電電力の実績値に基づいて、外れ値除去処理において算出される移動中央値のサンプル数を決定することにより、モデル期間における受電電力の実績値の変動に応じた適切なサンプル数で移動中央値を算出することができる。そのため、第３の実施形態の契約電力決定支援装置１によれば、受電電力のピーク値の予測精度を向上させることができるため、契約電力の推奨値をより適切に決定することが可能となる。
【００７３】
一般に、データ除外閾値Ｋを適切に定めるためには、閾値Ｋが、検査対象のデータ（ここでは実績値パラメータ）のうち近似的に正規化できる範囲のデータ（例えば、図８（Ａ）におけるサンプル数０〜約１０００の範囲のデータ）を用いて算出される必要がある。そこで、本実施形態では、実績値パラメータの変動を正弦波（近似正弦波）で近似し、近似正弦波の周期に応じたサンプル数で１周期ごとに閾値Ｋを算出するようにしたことにより、実績値パラメータからより精度良く外れ値を除去することが可能となる。
【００７４】
（第４の実施形態）
第４の実施形態では、建屋の増築が計画されている場合に、契約電力決定支援装置１が増築される建屋（以下「増築建屋」という。）の種別に応じたマージン値を算出する点が第１〜第３の各実施形態と異なる。具体的には、契約電力決定支援装置１の決定部１６が、増築建屋の用途に応じた消費電力原単位に基づいて契約電力のマージン値を算出する。この場合、例えば、マージン値は式（５）によって表される。
【００７５】
【数５】
2020156182.tif 000007
【００７６】
ｍｐは増築建屋内における製造用途の領域の有無を示す。例えば、ｍｐ＝１は増築建屋内に製造用途の領域が有ることを表し、ｍｐ＝０は増築建屋内に製造用途の領域が無いことを表す。ｍｂは増築される建屋内における事務用途の領域の有無を示す。例えば、ｍｂ＝１は増築建屋内に事務用途の領域が有ることを表し、ｍｂ＝０は増築建屋内に事務用途の領域が無いことを表す。Ｅ（ＰＳｍａｘ、Ｔ１ｍａｘ、Ｔ２ｍａｘ）は増築建屋全体の受電電力の最大値の予測値を示し、式（１）の受電電力モデルに基づいて算出される。
【００７７】
ここでＰＳｍａｘは、増築建屋の製造電力を示す。Ｔ１ｍａｘは予測対象期間における最高外気温度を示し、Ｔ２ｍａｘは外気の最高露点温度を示す。Ｐｂは増設建屋全体での電力原単位を示す。Ｓｂは増築建屋の面積を示す。例えば、これらの増設建屋に関する情報は、パラメータ設定画面で選択された外部参照先から取得されてもよいし、操作部１８を介して入力されてもよい。また、この場合、外部参照先は、インターネットを介して接続可能な行政機関による情報提供システムであってもよい。また、例えば、ＰＳｍａｘ、Ｔ１ｍａｘ、Ｔ２ｍａｘは最大値パラメータとして与えられてもよい。
【００７８】
図９は、第４の実施形態における原単位情報の具体例を示す図である。例えば、図９に示す原単位情報は、増設建屋の種別ごとの消費電力原単位を示す。例えば、図９は、増築される建屋の種別が「事務用途」、「物流用途」及び「倉庫用途」である場合の例を示す。式（５）のＰｂは、例えば図９に示される増設建屋の種別に対応する単位面積当たりの消費電力原単位で与えられる。また、式（５）の係数ｍｐ及びｍｂは、図９に示される増築建屋の種別に基づいて決定することができる。このような原単位情報は、記憶部１４に予め記憶されていてもよいし、操作部１８を介して作成部１３に入力されてもよい。
【００７９】
このように構成された第４の実施形態の契約電力決定支援装置１は、受電電力モデルに基づいて予測される受電電力のピーク値に対して、受電電力モデルに反映されない要因で増減することが予測される電力をマージン値として加算した値を契約電力の推奨値として算出することにより、契約電力の推奨値をより適切に決定することが可能となる。
【００８０】
（第５の実施形態）
第５の実施形態では、自家発電によって受電電力が変化することが予測される場合に、契約電力決定支援装置１の決定部１６が、自家発電量の予測値に応じたマージン値を算出する点が第１〜第４の各実施形態と異なる。具体的には、決定部１６は、自家発電によって賄われる電力をマージン値とし、そのマージン値を予測対象期間について予測された受電電力のピーク値から減算した値を契約電力の推奨値として決定する。この場合、契約電力の推奨値は、例えば次の式（６）及び（７）によって表される。
【００８１】
【数６】
2020156182.tif 000008
【００８２】
【数７】
2020156182.tif 000009
【００８３】
Ｐｒは自家発電の最大発電量を示す。Ｐｒ（Ｓｍａｘ）は、自家発電が太陽光発電である場合における最大発電量を示し、Ｓｍａｘは予測対象期間における最大全天日射量を示す。なお、Ｐｒの値を示す情報は、パラメータ設定画面で選択された外部参照先から取得されてもよいし、操作部１８を介して入力されてもよい。また、この場合、外部参照先は、インターネットを介して接続可能な行政機関による情報提供システムであってもよいし、自家発電の発電量を予測する予測システムであってもよい。また、例えば、Ｐｒ（Ｓｍａｘ）、Ｓｍａｘは最大値パラメータとして与えられてもよい。
【００８４】
このように構成された第５の実施形態の契約電力決定支援装置１は、受電電力モデルに反映されない要因の一つである自家発電によって賄われる電力をマージン値として、受電電力モデルに基づいて予測される受電電力のピーク値から減算した値を契約電力の推奨値として算出することにより、契約電力の推奨値をより適切に決定することが可能となる。
【００８５】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、第１パラメータを取得する第１取得部と、第２パラメータを取得する第２取得部と、前記第１パラメータから外れ値を除去する外れ値除去部と、前記第１パラメータに基づいて受電電力モデルを作成する作成部と、前記受電電力モデルの出力値に含まれない要因で増減することが予測される電力を前記契約電力のマージン値として算出するマージン値算出部と、前記第２パラメータに応じた前記受電電力モデルの出力値と前記マージン値とに基づいて契約電力の推奨値を決定する決定部と、を持つことにより、契約電力の推奨値をより適切に決定することができる。
【００８６】
上記の第１から第４の各実施形態においては、受電電力モデルの出力値に含まれない要因で増加することが予測される電力を契約電力のマージン値として算出する例を説明したが、マージン値は受電電力モデルの出力値に含まれない要因で減少することが予測される電力として算出されてもよい。また、第５の実施形態においては、工場全体の受電電力のうち、自家発電によって賄われる分だけ減少することが予測される電力を契約電力のマージン値として算出する例を示したが、マージン値は自家発電の廃止等によって増加することが予測される電力として算出されてもよい。
【００８７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００８８】
１…契約電力決定支援装置、１１…第１取得部、１２…データベース、１３…作成部、１４…記憶部、１５…第２取得部、１６…決定部、１７…出力部、１８…操作部、１９…表示部
【図１】
2020156182.tif 000010
【図２】
2020156182.tif 000011
【図３】
2020156182.tif 000012
【図４】
2020156182.tif 000013
【図５】
2020156182.tif 000014
【図６】
2020156182.tif 000015
【図７】
2020156182.tif 000016
【図８】
2020156182.tif 000017
【図９】
2020156182.tif 000018