(57)【要約】【課題】日単位や月単位などの長時間、長期間に亘る電力エネルギー使用量の予測値および目標値を高い精度で求め、電力エネルギーを適確に監視できる。【解決手段】データベース２０に保存する過去の電力エネルギー使用量となる実績値から目標値算定部３０は日単位、月単位の電力エネルギー使用量の目標値（目標パターン）を求め、予測値算定部４０は現時点の電力エネルギー使用量となる現在値と過去の実績値から日単位、月単位の電力エネルギー使用量の予測値（予測パターン）を求める。  目標パターンと予測パターンの日単位の算定には日種別（平日／休日／祭日／祝日など）を合わせた実績値を使用し、月単位の算定には週構成が同一の実績値を使用し、さらにこれら実績値の絞り込みと平均化を行なう。さらに、算定したパターンと目標値または現在値とのずれを補正する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
需要家の電力エネルギー使用量の監視によって需要家の省エネ活動を支援する電力エネルギー監視システムであって、
一定周期で収集した需要家の電力エネルギー使用量の現在値および過去の実績値を逐次保存するデータベースと、
前記データベースに保存された電力エネルギー使用量のあるサンプル期間における実績値を元に、日、月単位の電力エネルギー使用量の目標値（目標パターン）を求める目標値算定部と、
前記データベースに保存された電力エネルギー使用量の現在値と過去の実績値から、日、月単位の電力エネルギー使用量の予測値（予測パターン）を求める予測値算定部と、
前記データベースに保存された電力エネルギー使用量の現在値と実績値と、前記目標値算定部で求めた目標値および予測値算定部で求めた予測値をトレンドグラフ形式で表示するトレンドグラフ表示部と、
前記目標値算定部で求めた目標値に対して予測値算定部で求めた予測値が逸脱した場合にアラーム発報を行うアラーム発報部と、
を備えたことを特徴とする電力エネルギー監視システム。
【請求項２】
前記目標値算定部による日単位の目標パターン算定および前記予測値算定部による日単位の予測パターンの算定は、日種別を合わせた前記実績値を使用する手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の電力エネルギー監視システム。
【請求項３】
前記目標値算定部による月単位の目標パターン算定および前記予測値算定部による月単位の予測パターンの算定は、週構成が同一の前記実績値を使用する手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の電力エネルギー監視システム。
【請求項４】
前記目標値算定部および前記予測値算定部は、前記実績値の絞り込みと平均化を行なって算定する手段を備えたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の電力エネルギー監視システム。
【請求項５】
前記目標値算定部は、算定した目標パターンの最終時刻の値と目標値との比率を求め、この比率を算定した目標パターンに乗じることで目標値とのズレを補正する手段を備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の電力エネルギー監視システム。
【請求項６】
前記予測値算定部は、算出した予測パターンと現在値との差分を求め、この差分を算定した予測パターンに加算または減算することで現在値とのズレを補正する手段を備えたことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の電力エネルギー監視システム。
【請求項７】
前記データベースに保存された電力エネルギー使用量の現在値と過去の実績値から、年単位の電力エネルギー使用量の予測値を月単位の予測パターンとして求める年単位の予測値算定部を備え、
前記トレンドグラフ表示部は、月単位の前記過去の実績パターンと、月単位の前記予測パターンと、自動で取得または手動で設定した月単位の前記目標パターンを、年単位にデータ結合してグラフ形式で表示することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の電力エネルギー監視システム。
【請求項８】
前記年単位の予測値算定部は、年単位の前記過去の実績値を元に平均値を算出した後、過去〜現在までの月毎の増加／減少傾向に従って補正した値を年単位の電力エネルギー使用量の予測値として求めることを特徴とする請求項７に記載の電力エネルギー監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需要家の電力エネルギー使用量を監視する電力エネルギー監視システムに係り、特に各需要家の電力エネルギー使用量の目標値と予測値の算定に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力需要家の省エネ活動を支援する機能のニーズが高まっている。省エネ活動を行うにあたり、まずエネルギー使用の実態を把握することが先決であり、この把握によって省エネ改善箇所の特定、及び省エネ活動ができる。
【０００３】
電力エネルギー使用量についての監視システムは、需要家側で消費する電力エネルギーを供給側の電力会社、並びにＰＰＳ（特定規模電気事業者）などが測定し、消費エネルギーが予め設定している値を越えようとするときに需要家に省エネを促すメッセージや情報を送信するようにしている。
【０００４】
また、省エネシステムとしては、需要家自らが電力消費量、ＣＯ2排出量削減を目的に、現在値をリアルタイムトレンドとしてモニタリングし、このモニタリングから日毎、月毎の電力使用量を棒グラフとして、年度別に表示するものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
他の省エネシステムとして、大口の電力需要家と電力会社との間において、所定時限、例えば３０分や６０分毎の平均使用電力について最大値（最大デマンド）を上限として電気料金の契約を行なう手法がある。すなわち、デマンド値が大きくなれば契約電力も大きくなり、同じ電力使用量でも、契約電力が大きくなれば電気料金も上げる。このため、エネルギーコスト削減のためには契約電力を低く抑えることが有効な手段となり、使用電力量の削減を行うには電力デマンドを抑えることが必要であり、これを電力デマンド監視で実施している。
【０００６】
電力デマンド監視は、電力量パルスデータから電力デマンドを一定周期で演算し、演算結果として得られた予測デマンドが目標デマンドを超過することが予想される場合、または現在デマンドが予め設定された警報設定値を逸脱した場合に警報表示を行う。また、電力デマンドデータと予測結果、目標電力をトレンドグラフ形式で表示している。さらに、デマンド値の予測値が契約電力を超過しないように負荷の投入・切離しによる制御を行うものもある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００６−３０９３２５号公報
【特許文献２】特開平０８−０６３１３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来の電力デマンド監視システムは、現在の電力エネルギーの使用量を計測し、現在時点から３０分や６０分後の電力エネルギーの使用量を予測し、これら現在値、予測値、さらには契約電力をトレンドグラフ形式で表示し、予測値が予め設定された契約電力や省エネ目標電力を逸脱する場合に警報表示している。
【０００９】
この監視システムでは、電力エネルギーの使用量の予測は３０分や６０分後などの短時間に限られ、日単位や月単位などの長時間、長期間に亘る予測はされていないし、監視もされていない。また、長時間、長期間に亘る予測が困難なため、契約電力や省エネ目標電力を適確に設定することが困難となり、高い契約電力になってしまうか、省エネ効果を低下させてしまう。
【００１０】
また、需要家側は、長時間、長期間後のエネルギー使用の実体把握ができないため、長期間に亘る運転計画を立てられないことになる。一方、電力会社側は、地域全体についての短期、長期の電力需要を予測しているが、需要家別の長期間の電力需要までは予測できないため、電力需給や配電計画に支障をきたすおそれがある。
【００１１】
本発明の目的は、日単位や月単位などの長時間、長期間に亘る電力エネルギー使用量の予測値および目標値を高い精度で求め、電力エネルギーを適確に監視できる電力エネルギー監視システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、前記の課題を解決するため、過去の電力エネルギー使用量となる実績値から日単位、月単位の電力エネルギー使用量の目標値（目標パターン）を求め、現時点の電力エネルギー使用量となる現在値と過去の実績値から日単位、月単位の電力エネルギー使用量の予測値（予測パターン）を求め、これら目標パターンと予測パターンの日単位の算定には日種別（平日／休日／祭日／祝日など）を合わせた実績値を使用し、月単位の算定には週構成が同一の実績値を使用し、さらにこれら実績値の絞り込みと平均化を行ない、これら目標値と予測値および現在値や実績値から電力エネルギーを監視するようにしたもので、以下の監視システムを特徴とする。
【００１３】
（１）需要家の電力エネルギー使用量の監視によって需要家の省エネ活動を支援する電力エネルギー監視システムであって、
一定周期で収集した需要家の電力エネルギー使用量の現在値および過去の実績値を逐次保存するデータベースと、
前記データベースに保存された電力エネルギー使用量のあるサンプル期間における実績値を元に、日、月単位の電力エネルギー使用量の目標値（目標パターン）を求める目標値算定部と、
前記データベースに保存された電力エネルギー使用量の現在値と過去の実績値から、日、月単位の電力エネルギー使用量の予測値（予測パターン）を求める予測値算定部と、
前記データベースに保存された電力エネルギー使用量の現在値と実績値と、前記目標値算定部で求めた目標値および予測値算定部で求めた予測値をトレンドグラフ形式で表示するトレンドグラフ表示部と、
前記目標値算定部で求めた目標値に対して予測値算定部で求めた予測値が逸脱した場合にアラーム発報を行うアラーム発報部と、
を備えたことを特徴とする。
【００１４】
（２）前記目標値算定部による日単位の目標パターン算定および前記予測値算定部による日単位の予測パターンの算定は、日種別を合わせた前記実績値を使用する手段を備えたことを特徴とする。
【００１５】
（３）前記目標値算定部による月単位の目標パターン算定および前記予測値算定部による月単位の予測パターンの算定は、週構成が同一の前記実績値を使用する手段を備えたことを特徴とする。
【００１６】
（４）前記目標値算定部および前記予測値算定部は、前記実績値の絞り込みと平均化を行なって算定する手段を備えたことを特徴とする。
【００１７】
（５）前記目標値算定部は、算定した目標パターンの最終時刻の値と目標値との比率を求め、この比率を算定した目標パターンに乗じることで目標値とのズレを補正する手段を備えたことを特徴とする。
【００１８】
（６）前記予測値算定部は、算出した予測パターンと現在値との差分を求め、この差分を算定した予測パターンに加算または減算することで現在値とのズレを補正する手段を備えたことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、現時点の電力量と過去実績から年単位の予測値を算定し、月単位の過去の実績パターンと、予測パターンおよび目標パターンを年単位にデータ結合してグラフ形式で表示することで、年単位の電力エネルギーの使用量の実態把握を可能とするもので、以下の監視システムを特徴とする。
【００２０】
（７）前記データベースに保存された電力エネルギー使用量の現在値と過去の実績値から、年単位の電力エネルギー使用量の予測値を月単位の予測パターンとして求める年単位の予測値算定部を備え、
前記トレンドグラフ表示部は、月単位の前記過去の実績パターンと、月単位の前記予測パターンと、自動で取得または手動で設定した月単位の前記目標パターンを、年単位にデータ結合してグラフ形式で表示することを特徴とする。
【００２１】
（８）前記年単位の予測値算定部は、年単位の前記過去の実績値を元に平均値を算出した後、過去〜現在までの月毎の増加／減少傾向に従って補正した値を年単位の電力エネルギー使用量の予測値として求めることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
以上のとおり、本発明によれば、過去の電力エネルギー使用量となる実績値から日単位、月単位の電力エネルギー使用量の目標値（目標パターン）を求め、現時点の電力エネルギー使用量となる現在値と過去の実績値から日単位、月単位の電力エネルギー使用量の予測値（予測パターン）を求め、これら目標パターンと予測パターンの日単位の算定には日種別（平日／休日／祭日／祝日など）を合わせた実績値を使用し、月単位の算定には週構成が同一の実績値を使用し、さらにこれら実績値の絞り込みと平均化を行ない、これら目標値と予測値および現在値から電力エネルギーを監視するようにしたため、日単位や月単位などの長時間、長期間に亘る電力エネルギー使用量の予測値および目標値を高い精度で求め、電力エネルギーを適確に監視できる。
【００２３】
また、目標パターン及び予測パターンを、基準とする目標値や現在値に合わせる補正により、高い精度のパターンに補正し、確実な監視ができる。
【００２４】
また、エネルギー使用の実態把握として、エネルギー使用量（電力量）に対して長期的（年単位）な目標管理を行うことができ、省エネ活動の意識向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施形態を示す電力エネルギー監視システムの要部構成図。
【図２】日単位および月単位の実績値から予測値の算定例。
【図３】目標パターンと予測パターンの関係図。
【図４】日単位の目標値または予測値の処理フロー。
【図５】月単位の目標値または予測値の処理フロー。
【図６】日単位の目標パターンの算出例。
【図７】日単位の予測パターンの算出例。
【図８】日単位のトレンドグラフ表示例。
【図９】月単位のトレンドグラフ表示例。
【図１０】日単位の目標パターン算出ずれの例。
【図１１】日単位の予測パターン算出ずれの例。
【図１２】比率による目標パターンの補正例。
【図１３】差分による予測パターンの補正例。
【図１４】本発明の実施形態を示す電力エネルギー監視システムの要部構成図。
【図１５】電力エネルギー使用量の過去の実績値の例。
【図１６】年単位の目標パターンと予測パターンの算定例。
【図１７】年単位の予測パターンの算定処理フロー。
【図１８】実績データ減少傾向時の年単位の予測パターン算出例。
【図１９】実績データ増加傾向時の年単位の予測パターン算出例。
【図２０】実績データ増加／減少傾向混在時の年単位の予測パターン算出例。
【図２１】電力エネルギー使用量の実績値、予測値、目標値のグラフ形式表示例。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
（実施形態１）
（１）システムの概要
図１は、本発明の実施形態を示す電力エネルギー監視システムの要部構成図であり、各部はコンピュータ資源とこれを利用したソフトウェアによってシステムを構築する。
【００２７】
電力エネルギー使用量収集部１０は、既存の遠方監視制御システム（ＴＣ）の監視情報収集機能を利用して、各事業所が電力会社等から受電する電力を電力エネルギー使用量（ディジタル量）として一定周期で収集する。
【００２８】
データベース（ＤＢ）２０は、電力エネルギー使用量収集部１０が収集する電力エネルギー使用量を逐次保存する。
【００２９】
目標値算定部３０は、データベース２０に保存された電力エネルギー使用量のあるサンプル期間における実績値を元に、日、月単位の電力エネルギー使用量の目標値（目標電力）を工場、管理センタなどの各事業所別に求め、各事業所別目標値として設定する。
【００３０】
予測値算定部４０は、データベース２０に保存された電力エネルギー使用量の現在値と過去の実績値から、日、月単位の電力エネルギー使用量の予測値を各事業所別に求める。
【００３１】
トレンドグラフ表示部５０は、データベース２０に保存される電力エネルギー使用量を過去の実績値として読み取り、この実績値と目標値算定部３０で求めた目標値および予測値算定部４０で求めた予測値をトレンドグラフ形式で表示する。
【００３２】
アラーム発報部６０は、目標値算定部３０で求めた目標値に対して予測値算定部４０で求めた予測値が逸脱した場合にアラーム発報を行う。
【００３３】
（２）目標パターンと予測パターンの決定
（ａ）処理の概要
データベース２０に保存された過去の実績値（日報／月報データ）を元に以下の条件でサンプルデータを収集し、更に絞込み条件で絞込みを行った後、平均値を算出し予測値とする。
【００３４】
サンプルデータの収集は、監視項目である電力エネルギー使用量の過去の実績値から、以下の条件と一致した日、または月の実績値を抽出し、各々のサンプルデータとする。
【００３５】
・日単位の実績値は、図２の（ａ）に例を示すように、予測日前日から全日報の内、カレンダ設定による当日と同一種別（平日／休日／祭日／祝日など）の日実績データ全てとする。但し、データ数上限（システム定義）までとする。
【００３６】
・月単位の実績値は、図２の（ｂ）に例を示すように、予測月前月から全月報の内、当月の週構成と同一とした月実績データ全てとする。但し、データ数上限（システム定義）までとする。
【００３７】
目標パターンと予測パターンの算定は、抽出したサンプルデータを目標電力量±ｍ％で絞り込んだ後、平均値を算出し、目標パターンとする。また、抽出したサンプルデータを現時点の実績累計値±ｍ％で絞り込んだ後、平均値を算出し、該当日または該当月の予測パターンとする。
【００３８】
図３に日単位と月単位の絞り込みによる目標パターンと予測パターンの関係を示す。
【００３９】
なお、絞込み条件の±ｍ％は設定画面により目標電力量予測範囲として監視項目別に設定可能とする。
【００４０】
また、日替り時、月替り時に前日／前月の目標電力量を当日／当月の目標電力量として引継ぐ。但し、日単位の目標電力量においては当日と同一種別（平日／休日／特異日１／特異日２）の目標電力量を引継ぐものとする。
【００４１】
また、平均値算出においては、特出データを間引くため、パターン最小値＋ｎ％の値と、最大値−ｎ％の値は除外する（±ｎ％はシステム定義とする）。
【００４２】
（ｂ）処理フロー
図４は日単位の目標値または予測値の処理フローを示す。まず、データベースから読み出したデータの日種別（平日／休日／祝日／祭日など）を取得し（Ｓ１）、この日種別が当日と同一種別日であれば（Ｓ２）、同一種別日の過去データ（２４時間分）を取得し（Ｓ３）、各取得データについて対象データが±ｍ％範囲内である場合（Ｓ４）、取得データが所定値に達するまでデータ取得を繰り返す（Ｓ５）。
【００４３】
上記の処理（Ｓ１）〜（Ｓ５）により、所定数の過去データを取得したとき、時間毎の取得データから最大値と最小値を取得し（Ｓ６）、取得データのうちの最小値＋ｎ％のデータと、最大値−ｎ％のデータを除外し（Ｓ７）、残りのデータで平均値を算出し（Ｓ８）、これら処理を２４時間分行う（Ｓ９）。これら処理（Ｓ６）〜（Ｓ９）により、日単位の目標値パターンまたは予測値パターンを得る。
【００４４】
なお、処理（Ｓ４）における対象データについての判定は、日目標パターン算出時では、２４時間データが目標値±ｍ％か否かを判定する。また、日予測パターン算出時では、現在時刻と同時刻の過去データが現在時刻データ±ｍ％か否かを判定する。
【００４５】
図５は月単位の目標値または予測値の処理フローを示す。まず、当日から１ヶ月前の曜日を取得し（Ｓ１１）、これが同じ曜日か否かを判定し（Ｓ１２）、異なる曜日であれば取得日の１日前の曜日を取得する（Ｓ１３）。これら処理（Ｓ１２）と（Ｓ１３）を繰り返すことで、１ヶ月前近くの同一週構成の先頭日を検索する。この検索した同じ曜日から１ヶ月（当月日数）分の過去データを取得し（Ｓ１４）、これら取得した対象データが±ｍ％範囲内である場合（Ｓ１５）、取得データが所定値に達するまでデータ取得を繰り返す（Ｓ１６）。
【００４６】
上記の処理（Ｓ１１）〜（Ｓ１６）により、所定数の過去データを取得したとき、日毎の取得データから最大値と最小値を取得し（Ｓ１７）、取得データのうちの最小値＋ｎ％のデータと、最大値−ｎ％のデータを除外し（Ｓ１８）、残りのデータで平均値を算出し（Ｓ１９）、これら処理を当月日数分行う（Ｓ２０）。これら処理（Ｓ１７）〜（Ｓ２０）により、月単位の目標値パターンまたは予測値パターンを得る。
【００４７】
なお、処理（Ｓ１３）における同一週構成の先頭日検索は、例えば、当月（３１日分）の算出先頭日（１日）が火曜日で、前月の先頭日（１日）が水曜日の場合、前月の１日を起点にしてその日から前週の水曜日の日付を取得する。そして、この取得した日付から当月日数分のデータを前月データとする。
【００４８】
また、処理（Ｓ１５）における対象データについての判定は、月目標パターン算出時では、月最終日データが目標値±ｍ％か否かを判定する。また、月予測パターン算出時では、現在日と同じ過去データが現在日データ±ｍ％か否かを判定する。
【００４９】
（ｃ）具体的なパターン算出例
日単位の目標パターンの算出は、図６に示すように、過去の実績データのパターンＰ１〜Ｐ５と、Ｐ２’、Ｐ４’、Ｐ３’、Ｐ３”があった場合、目標電力量を１００ｋＷｈとすると２４時時点で絞込み条件（１００ｋＷｈ±ｍ％）に入る実績データはＰ２〜Ｐ４、Ｐ２’、Ｐ４’、Ｐ３’、Ｐ３”となる。この絞り込んだ実績データを元に、１時〜２４時各々を平均化する。
【００５０】
平均化する際、特出データを間引くため更に最小値＋ｎ％、最大値−ｎ％の値を除外する。この結果Ｐ２、Ｐ２’、Ｐ４、Ｐ４’は除外される。
【００５１】
従い、上記実績パターンから目標電力量１００ｋＷｈの日単位の目標パターンを算出した場合、実績データのパターンＰ３、Ｐ３’、Ｐ３”を平均化したパターンとなる。
【００５２】
日単位の予測パターンの算出は、上記の目標パターンが２４時時点での電力量を基準としたのに対し、日単位の予測パターンでは現在時刻での電力量を基準とした絞込みを行い、平均化したパターンの将来分を予測パターンとする。
【００５３】
例えば、図７に示すように、現在時刻が１８時で実績データが８０ｋＷｈとすると、絞込み条件（８０ｋＷｈ±ｍ％）に入る実績データはＰ１〜Ｐ３、Ｐ２’、Ｐ３’、Ｐ３”となる。
【００５４】
この絞り込んだ実績データを元に、１８時〜２４時各々を平均化する。平均化する際、特出データを間引くため更に最小値＋ｎ％、最大値−ｎ％の値を除外し、結果Ｐ１、Ｐ３’は除外される。
【００５５】
従い、上記実績パターンから予測電力量８０ｋＷｈの予測パターンを算出した場合、実績データＰ２、Ｐ２’、Ｐ３、Ｐ３’’が平均化したパターンとなる。
【００５６】
なお、上記では日単位の目標パターンと予測パターンの場合を示すが、月単位のパターン算定も同様になる。
【００５７】
（３）現在値と予測結果、目標値のトレンドグラフ表示
図８は日単位のトレンドグラフ表示の例を示し、図９は月単位のトレンドグラフ表示の例を示す。
【００５８】
日単位の表示は、前日監視と当日監視のグラフ表示と実数表示を行い、前日監視では前日の目標電力量Ａと前日の現在電力量Ｂとを表示し、当日監視では当日の目標電力量Ｃと当日の予測電力量Ｄとを表示する。
【００５９】
同様に、月単位の表示は、前月監視と当月監視のグラフ表示と実数表示を行い、前月監視では前月の目標電力量Ｅと前月の現在電力量Ｆとを表示し、当月監視では当月の目標電力量Ｇと当月の予測電力量Ｈとを表示する。
【００６０】
目標電力量の実数表示中の予測幅（０％〜１００％）は、サンプルデータの絞込み条件で使用する目標電力量、および現在電力量の幅を指定する。例えば１０％と指定すると目標電力量±１０％、および現在電力量±１０％の幅で一致するデータをサンプルデータとする。予測マスク期間は、期間予測を行わない期間であり、実績データが揃っておらず正しい予測ができない場合などに使用する。
【００６１】
残り電力量は、現在電力量と予測電力量の差分を表示する。残り期間は、当日または当月の監視終了までの残り時間または残り日数を表示する。前日（前月）電力量は、前日または前月の電力量を表示する。
【００６２】
（４）アラーム発報
予め設定された目標値に対して予測値が逸脱した場合にアラーム発報を行う。
【００６３】
日単位監視の場合は時替り時、月単位監視の場合は日替り時に、算出した予測パターンにより、月単位最終累計値（該当月最終目累計値）が各目標値を上回った場合に、警報出力とともに、メッセージを印字する。
【００６４】
なお、日単位における途中期間（０時〜２３時）の予測パターンが、目標パターンを上回る結果となっても、最終累計値が目標値を上回らなければ警報出力は行わない。月単位における途中期間（１日〜該当月最終日一１日）も同様。また、次回予測タイミングまたは、設定値変更による目標パターン更新時に、予測パターンの日単位最終累計値（２４時累計値）または、月単位最終累計値（該当月最終日累計値）が各目標値を下回った場合に復帰する。
【００６５】
上記のアラーム発報時は、図８または図９の監視画面中にも警報状況として表示する。このうち、警報発生中は警報発生中に表示する。初期化中は、監視中にシステム停止し、再起動した場合に表示され、１回の監視周期を経過するとクリアされる。監視が監視周期の途中からはじまる為、データが正確でない事を示す。
【００６６】
目標電力量欠測中は、目標パターン算出時に過去実績データ欠測等で算出できない期間があった場合に表示する。予測電力量欠測中は、予測パターン算出時に過去実績データ欠測等で算出できない期間があった場合に表示する。
【００６７】
したがって、本実施形態によれば、日単位や月単位などの長時間、長期間に亘る電力エネルギー使用量の予測および目標値を高い精度で求め、電力エネルギーを適確に監視できる。
【００６８】
さらに、エネルギー使用の実態把握の一つとして、エネルギー使用量（電力量）に対する目標管理を行うことができ、省エネ活動の意識向上を図ることができる。
【００６９】
また、目標値に対して予測値が逸脱した場合にアラーム発報を行うことで、エネルギー使用量が目標値を超過する前に対策等を講じることができる。
【００７０】
（実施形態２）
前記の実施形態１では予測値算出方式は、基準となる目標値、または現在値の近似パターンを過去の実績値から集め、それらを平均化したものを目標パターン及び予測パターンとしているため、基準とした目標値、または現在値とのズレ（精度低下）が生じる。
【００７１】
例えば、図１０に例を示す日単位の目標パターン算出において、実績パターンＰ１〜Ｐ５と、Ｐ２’、Ｐ４’、Ｐ３’、Ｐ３”から絞り込みして目標電力量１００ｋＷｈの目標パターンを算出した場合、実績データのパターンＰ３、Ｐ３’、Ｐ３”を平均化した点線のパターンＰｔとなり、目標電力量１００ｋＷｈと目標パターンの２４時時点の値が一致しない。
【００７２】
また、図１１に例を示す日単位の予測パターン算出において、実績パターンから現在電力量８０ｋＷｈの予測パターンを算出した場合、実績データＰ２、Ｐ２’、Ｐ３、Ｐ３’’を平均化した点線のパターンＰｆとなり、現在電力量８０ｋＷｈと予測パターンの１８時時点の値が一致しない。
【００７３】
本実施形態では、目標パターン及び予測パターンを基準とする目標値、または現在値に合わせるため、以下の補正処理機能を設ける。
【００７４】
（補正処理１）
算出した目標パターンと目標値との比率を求め、目標パターンに乗じることで目標値とのズレを補正する。
【００７５】
例えば、図１２に示すように、過去実績パターンから目標電力量１００ｋＷｈの目標パターンを算出し、点線パターンＰ１０が得られた場合、以下の補正処理を行う。
【００７６】
・目標電力量と目標パターンＰ１０の２４時（最終時刻）のデータの比率αを算出する。
【００７７】
・目標パターンＰ１０の１時〜２４時データに比率αを乗算し、補正後目標パターンＰ１０’とする。
【００７８】
具体的には、目標電力量１００ｋＷｈに対して算出した目標パターンの２４時値が１２５ｋＷｈとした場合、比率αが１００÷１２５＝０．８となり、この比率０．８を算出した目標パターン（１〜２３時）に乗算することで、０時（０ｋＷｈ）〜２４時（１００ｋＷｈ）の範囲内のパターンに補正する。
【００７９】
（補正処理２）
算出した予測パターンと現在値との差分を求め、予測パターンに加算（または減算）することで現在値とのズレを補正する。
【００８０】
例えば、図１３に示すように、過去実績パターンＰ１０から現在電力量８０ｋＷｈの予測パターンを算出し、点線パターンＰ２０が得られた場合、以下の補正処理を行う。
【００８１】
・実績パターンＰ１０の１８時データと予測パターンＰ２０の１８時データの差分βを求める。
【００８２】
・予測パターンＰ２０の１８時〜２４時データに差分βを加算（または減算）し、補正後予測パターンＰ２０’とする。
【００８３】
具体的には、１８時現在電力量８０ｋＷｈに対して算出した予測パターンＰ２０の１８時値が７５ｋＷｈとした場合、差分βが８０−７５＝５となり、この差分５を算出した予測パターンＰ２０（１８〜２４時）に加算することで、１８時（８０ｋＷｈ）からの継続パターンに補正する。
【００８４】
したがって、本実施形態によれば、過去実績値を平均化して求めた目標パターン及び予測パターンを、基準とする目標値または現在値に合った高い精度のパターンに補正し、確実な監視ができる。
【００８５】
（実施形態３）
実施形態１や実施形態２では日単位、月単位の電力エネルギー使用量の目標値（目標パターン）および予測値（予測パターン）を求め、これら目標値と予測値および現在値から電力エネルギーを監視しているが、年単位で電力エネルギー使用量（電力量）を予測していないため、年単位の電力エネルギーの使用量の実態把握ができない。
【００８６】
本実施形態は、各所の電力量に対する月単位の目標値と、現時点の電力量と過去実績から年単位の予測値を算定し、年単位の電力エネルギーの使用量の実態把握を可能とする。
【００８７】
なお、年単位の予測値は、過去〜現在の傾向（増加／減少）に従って補正する。また、年単位の予測値は、グラフ形式にて月単位の目標値との比較表示を可能とする。
【００８８】
（１）システムの概要
図１４は、本発明の実施形態を示す電力エネルギー監視システムの要部構成図であり、図１と異なる部分は年単位の予測値算定部７０を追加した点にある。
【００８９】
予測値算定部７０は、あるサンプル期間における実績値を元に現在値を用いて、年単位の予測値を算定する。この予測に際し、過去〜現在までの傾向（増加／減少）を考慮して予測値を補正する。また、この年単位の予測値は、トレンドグラフ表示部５０にて月単位の目標値との比較表示を行う場合は月単位のパターンとして求める。さらに、過去の実績値と予測値、目標値を月単位のパターンとして求め、年単位にデータ結合してグラフ形式で表示する。
【００９０】
なお、年単位の目標パターンは、算定部３０で予め求めている前年度の月単位の目標値を当年の目標値として使用する。この目標値はトレンドグラフ表示部５０が自動的に取得するか、設定画面に手動で設定する。
【００９１】
また、年単位の予測結果について、アラーム発報部６０による年単位の電力エネルギー使用量の監視は行わない。
【００９２】
（２）処理の概要
予測値算定部７０は、データベース２０に保存された電力エネルギー使用量の過去の実績値（年報データ）を元に平均値を算出した後、過去〜現在までの月毎の傾向（増加／減少）を調べ、この傾向に従って補正した値を予測結果とする。
【００９３】
このうち、監視項目である電力エネルギー使用量の過去の実績値は、図１５に例を示すように、予測年の前年から過去１０年間の実績データ（サンプルデータ）を抽出する。但し、データ数上限（システムで定義）までとする。そして、年単位の目標パターンと予測パターンは、図１６に示すように、目標パターンは月目標値を使用し、予測パターンは抽出した過去の実績データ（サンプルデータ）から当年の予測パターンを算定する。なお、絞り込み条件は無しとする。また、ベースパターンのデータ数上限はシステム定義とする。
【００９４】
また、年単位の電力エネルギー使用量の目標パターンは、算定部３０で予め求めている前年度の月単位の目標値を当年の目標値として使用し、この目標値は設定画面に手動で設定する。
【００９５】
年単位の予測値の補正は、過去〜現在までの月毎の傾向（増加／減少）を調べ、過去実績データの平均＋該当月の傾向（平均傾き）による補正を行う。この補正の有り／無しはシステム定義とする。
【００９６】
上記の年単位の予測パターンの算定例は、図１７に処理フローを示す。まず、過去１０ヶ年の実績データを月毎に取得し（Ｓ２１）、各年度別に月単位の実績データの平均値を算出し、その平均傾き（増加傾向は＋、減少傾向は−）を算出し、さらに増減傾向を判定する（Ｓ２２，Ｓ２３）。ここで、平均傾きは、例えば、１０年前と９年前の同月の傾き、９年前と８年前の同月の傾き等以降前年までの同月の傾きを求め、平均する。
【００９７】
次に、平均傾きが増加傾向か否かをチェックし（Ｓ２４）、平均傾きが全て増加傾向であれば、前年値に平均傾きを加算する（Ｓ２５）。また、全て減少傾向であれば、前年値から平均傾きを減算する（Ｓ２６，Ｓ２７）。さらに、増加、減少傾向が混在した場合、月毎平均に平均傾きを加減算する（Ｓ２８）。これら増減処理を１２ヶ月分に亘って繰り返す（Ｓ２９）。
【００９８】
したがって、年単位の電力エネルギー使用量の目標パターンは、算定部３０で予め求めている前年度の月単位の目標値を当年の目標値として使用し、この目標値は設定画面に手動で設定する。年単位の電力エネルギー使用量の予測パターンは、電力エネルギー使用量の過去の実績値（年報データ）を元に平均値を算出した後、過去〜現在までの月毎の傾向（増加／減少）を調べ、この傾向に従って補正した値を予測結果とする。
【００９９】
（３）具体的なパターン算出例
図１８は、年単位の予測パターン算出例を示し、実績データが過去から減少傾向にある場合を示す。
【０１００】
上図のように、過去から減少傾向にある過去実績データＰ１〜Ｐ５（Ｐ１は１年前、Ｐ５は５年前）があった場合、月毎の平均傾き（平均減少幅）を算出し、１年前のパターンから平均傾きを減算したパターンを予測パターンとする。
【０１０１】
例えば、１２月の予測値としては、図１８では、１年前：６０ｋＷ、２年前：１００ｋＷ、３年前：１１０ｋＷ、４年前：１３０ｋＷ、５年前：１６０ｋＷとなっており、平均傾きは（（６０−１００）＋（１００−１１０）＋（１１０−１３０）＋（１３０−１６０））／４＝−２５ｋＷとなり、前年１２月値が６０ｋＷであり、かつ減少傾向にあるため、当年１２月予測値＝６０−２５＝３５ｋＷとなる。
【０１０２】
図１９は、年単位の予測パターン算出例を示し、実績データが過去から増加傾向にある場合を示す。
【０１０３】
上図のように、過去から増加傾向にある過去実績データＰ１〜Ｐ５（Ｐ１は１年前、Ｐ５は５年前）があった場合、月毎の平均傾き（平均減少幅）を算出し、１年前のパターンに平均傾きを加算したパターンを予測パターンとする。
【０１０４】
例えば、１２月の予測値としては、図１９では、１年前：１３０ｋＷ、２年前：１１０ｋＷ、３年前：１００ｋＷ、４年前：６０ｋＷ、５年前：３０ｋＷとすると、平均傾きは（（１３０−１１０）＋（１１０−１００）＋（１００−６０）＋（６０−３０））／４＝２５ｋＷとなり、前年１２月値が１３０ｋＷであり、かつ増加傾向にあるため、当年１２月予測値＝１３０＋２５＝１５５ｋＷとなる。
【０１０５】
図２０は、年単位の予測パターン算出例を示し、実績データが過去から現在までで増加／減少傾向が混在している場合を示す。
【０１０６】
上図のように、過去から現在までで増加／減少傾向が混在している過去実績データＰ１〜Ｐ５（Ｐ１は１年前、Ｐ５は５年前）があった場合、月毎の平均傾き（平均減少幅）を算出し、過去実債の平均パターンから平均傾きを加算（減算）したパターンを予測パターンとする。
【０１０７】
例えば、１２月の予測値としては、図２０では、１年前：３０ｋＷ、２年前：６０ｋＷ、３年前：１６０ｋＷ、４年前：１３０ｋＷ、５年前：１１０ｋＷとすると、平均傾きは（（３０−６０）＋（６０−１６０）＋（１６０−１３０）＋（１３０−１１０））／４＝−２０ｋＷとなり、平均値＝９８ｋＷになるため、当年１２月予測値＝９８−２０＝７８ｋＷとなる。
【０１０８】
（４）年単位のトレンドグラフ表示例
図２１は、電力エネルギー使用量の実績値、予測値、目標値をグラフ形式で表示した例を示す。同図中、Ｄ１は月毎の実績値を示し、Ｄ２は実績値の累計を示し、Ｄ３は月毎の目標値を示し、Ｄ４は月毎の予測値を示す。なお、本ドレンドグラフ表示例は、電力エネルギー使用量の実績値Ｄ１を工場等の需要家（測定箇所）が２箇所の場合を例示したもので、内訳として各需要家での実績値がＤ１A，Ｄ１Bとして示されており、この表示は需要家の数などに応じて適宜変更される。また、累計値Ｄ２と目標値Ｄ３および予測値Ｄ４は２箇所の需要家の合計値となる。
【０１０９】
このように、グラフ形式による月単位の目標値との比較表示により、長期的（年単位）な電力エネルギー使用量の把握を容易にし、また目標管理を行うことができ、省エネ活動の意識向上を図ることができる。
【符号の説明】
【０１１０】
１０  電力エネルギー使用量収集部
２０  データベース（ＤＢ）
３０  日、月単位の目標値算定部
４０  日、月単位の予測値算定部
５０  トレンドグラフ表示部
６０  アラーム発報部
７０  年単位の予測値算定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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