(57)【要約】【課題】機器の消費電力の予測に精度良く行うための情報処理技術を提供する。【解決手段】予測対象日よりも過去の消費電力値を、前記過去の消費電力値を記憶する測定値記憶部から読み出す消費電力読み出し部と、前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理部と、前記統計処理部において求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測部と、を有することを特徴とする情報処理装置。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象日よりも過去の消費電力値を、前記過去の消費電力値を記憶する測定値記憶部から読み出す消費電力読み出し部と、
前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理部と、
前記統計処理部において求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記統計処理部は、前記予測対象日より前の同曜日を基準日として、前記基準日より以前の同曜日の過去のｘ日の第１の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第１の統計値と、前記基準日より以前の同曜日の前記ｘ日よりも長い日のｙ日（ｙ＞ｘ）第２の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第２の統計値と、を求め、
さらに、前記第１の統計値と前記第２の統計値との重み付け係数を求める係数算出部を有し、
前記消費電力予測部は、前記重み付け係数に基づいて前記統計処理部により求めた統計値を予測対象日の消費電力値又はその時間依存とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記消費電力読み出し部は、
予測対象日と１週間前の同曜日を基準日として、前記基準日より以前の同曜日の過去の第１の消費電力値又はその時間依存と、前記基準日より以前の過去の予測対象日前の直近のx日（xは正の値）の第２の消費電力値又はその時間依存と、予測対象日前の前記x日よりも長いy（y＞x）日の第３の消費電力値又はその時間依存と、を読み出し、
前記統計処理部は、
前記第１の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第１の統計値と、前記第２の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第２の統計値と、前記第３の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第３の統計値と、を求め、
さらに、前記第１の統計値と前記第２の統計値と前記第３の統計値との重み付け係数を求める係数算出部を有し、前記消費電力予測部は、前記重み付け係数に基づいて前記統計処理部により求めた統計値を予測対象日の消費電力値又はその時間依存とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の統計値は予測対象日の直前までの期間で求め、前記第２の統計値は予測対象日から１週間以上前の同曜日で求めることを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記統計値は、平均値であることを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記統計値は、外挿値であることを特徴とする請求項１から４までのいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
請求項１から６までのいずれか１項に記載の情報処理装置を備えた機器。
【請求項８】
請求項１から６までのいずれか１項に記載の情報処理装置により予測された消費電力予測値と、基準となる消費電力値とを比較し、比較結果に基づいて、予測結果が基準値を上回れば、消費電力値を低くする制御を行うことを特徴とする機器。
【請求項９】
請求項１から６までのいずれか１項に記載の情報処理装置による消費電力予測結果に基づいて、機器制御又は前記機器制御に関連する情報処理を行うことを特徴とする機器制御システム。
【請求項１０】
予測対象日よりも過去の消費電力値を、前記過去の消費電力値を記憶する測定値記憶部から読み出す消費電力読み出しステップと、
前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理ステップと、
前記統計処理ステップにおいて求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測ステップと
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１にプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関し、特に、機器の消費電力予測に関する情報処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、省エネルギー意識の高まりとともに、家電などの機器の省エネルギー化が進んでいる。
例えば、近年では、家電機器や住宅設備機器などの複数の機器などを一括して制御できるようにしたシステム（例えば、ＨＥＭＳ：home energy management system）が普及しつつある。例えば、下記特許文献１に記載のシステムでは、家庭内ネットワークに接続されるエアコンや照明灯などのネットワーク家電機器について、パソコンにより表示されている画面で操作をする。その操作に応じて、ＡＳＰサーバが具体的にネットワーク家電機器を動作制御する。パソコンの画面には、便利ボタンとして、「おでかけ」、「おやすみ」、「おかえり」などの生活シーンに対応したモードボタンが設けられている。例えば「おでかけ」ボタンを操作すると、これに応じてエアコンが停止されると共に、照明灯が消灯されるようになっている。このようにして、異なる種類のネットワーク家電機器をあるモードとして一括して動作制御することができる。
【０００３】
一方、家電機器等の個別の機器の省エネルギー化も進んでいる。例えば、従来の家庭用空気調和器（以下、「エアコン装置」と称する。）は、通常、リモコン装置を利用して所望の運転モード、風量、室内設定温度等を任意に選択している。また、エアコン装置の室内機の吹き出し口に少なくとも１つの輻射温センサを取り付け、床温度或いは居住者の温度を検知して室内設定温度を補正する（下記特許文献２参照）。
また、エネルギーの有効利用を目的として、冷房又は暖房の運転時における省エネルギー（以下「省エネ」と称する。）を図るため、冷房運転時或いは暖房運転時における省エネ温度範囲を設定し、リモコン装置により省エネ運転モードが選択されると、室内設定温度が省エネ温度範囲内のいずれかの温度に設定されてエアコン装置を運転することで、エネルギーの有効利用を図る提案もなされている（特許文献３参照）。
【０００４】
また、特許文献４に記載の需給電力量算出システムは、ＰＰＳから電力会社に供給された単位時間毎の供給電力量を算出する供給電力量算出部と、ＰＰＳと契約している需要家の単位時間毎の需要電力量を算出する需要電力量算出部と、単位時間毎の供給電力量と単位時間毎の合計の需要電力量との差に基づき需給電力逸脱量を算出する需給電力量算出部と、その需給電力逸脱量に基づき超過料金を課金する課金部とを備える。需要電力量算出部は、各需要家が消費した単位時間毎の電力量の一日間の推定値である標準負荷カーブを用いて、各需要家の一ヶ月間の需要電力量を算出する。これにより、接続供給を行う際にインターバルメータ等を需要家に設置することなく需給電力逸脱量を算出する。また、算出した需給電力逸脱量に基づき、電力運用での需給電力逸脱量を監視することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−３５０８１９号公報
【特許文献２】特開平６−８２０７５号公報
【特許文献３】特開２００６−１２５６６９号公報
【特許文献４】特開２００５−２２４０２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
例えば、エアコン装置や照明装置などの家電機器等の省エネを図るためには、家電機器毎の消費電力を予測することが重要となる。
上記特許文献１から３までの先行技術では、消費電力の予測に関する開示がない。また、特許文献４では、電力運用の予測を行っているが、機器毎の具体的な予測に関する開示がない。
上記のように、省エネを考慮して家電機器を制御する場合には、機器毎の電力消費を予測することが重要になってくる。さらに、消費電力予測技術を用いて機器を制御することで、電力自由化が行われた際の電力の購入先や自家発電を併用している場合の自家発電の利用スケジュールを精度良く求めることで、電気代を節約することができる技術が重要になる。
本発明は、機器の消費電力の予測を精度良く行うための情報処理技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一観点によれば、予測対象日よりも過去の消費電力値を、前記過去の消費電力値を記憶する測定値記憶部から読み出す消費電力読み出し部と、前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理部と、前記統計処理部において求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測部とを有することを特徴とする情報処理装置が提供される。
【０００８】
前記統計処理部は、前記予測対象日より前の例えば１週間前の同曜日を基準日として、前記基準日より以前の同曜日の過去のｘ日の第１の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第１の統計値と、前記基準日より以前の同曜日の前記ｘ日よりも長い期間のｙ日（ｙ＞ｘ）の第２の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第２の統計値と、を求め、さらに、前記第１の統計値と前記第２の統計値との重み付け係数を求める係数算出部を有し、前記消費電力予測部は、前記重み付け係数に基づいて前記統計処理部により求めた統計値を予測対象日の消費電力値又はその時間依存とすることを特徴とする。
【０００９】
前記消費電力読み出し部は、予測対象日と１週間前の同曜日を基準日として、前記基準日より以前の同曜日の過去の第１の消費電力値又はその時間依存と、前記基準日より以前の過去の予測対象日前の直近のｘ日（ｘは正の値）の第２の消費電力値又はその時間依存と、予測対象日前の前記ｘ日よりも長い期間のｙ日（ｙ＞ｘ）の第３の消費電力値又はその時間依存と、を読み出し、前記統計処理部は、前記第１の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第１の統計値と、前記第２の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第２の統計値と、前記第３の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第３の統計値と、を求め、さらに、前記第１の統計値と前記第２の統計値と前記第３の統計値との重み付け係数を求める係数算出部を有し、前記消費電力予測部は、前記重み付け係数に基づいて前記統計処理部により求めた統計値を予測対象日の消費電力値又はその時間依存とすることを特徴とする。
前記第１の統計値は予測対象日の直前までの期間で求め、前記第２の統計値は予測対象日から１週間以上前の同曜日で求め、例えば、依存の有無で、求める期間を異なるものとすることを特徴とする。
前記統計値は、平均値であっても良く、前記統計値は、外挿値であっても良い。
【００１０】
本発明は、上記に記載の情報処理装置を備えた機器である。
本発明は、上記に記載の情報処理装置により予測された消費電力予測値と、基準となる（予め決められている）消費電力値とを比較し、比較結果に基づいて、予測結果が基準値を上回れば、消費電力値を低くする制御を行うことを特徴とする機器である。
【００１１】
本発明は、上記に記載の情報処理装置による消費電力予測結果に基づいて、機器制御又は前記機器制御に関連する情報処理を行うことを特徴とする機器制御システムである。
【００１２】
本発明の他の観点によれば、予測対象日よりも過去の消費電力値を、前記過去の消費電力値を記憶する測定値記憶部から読み出す消費電力読み出しステップと、前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理ステップと、前記統計処理ステップにおいて求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測ステップとを有することを特徴とする情報処理方法が提供される。
【００１３】
本発明は、上記に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであっても良く、当該プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、機器の消費電力を精度良く予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施の形態による情報処理装置を備えたエアコン装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態による消費電力予測プログラムによる処理を行う情報処理部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図３】消費電力値の予測対象日と、予測に用いる計算の対象日とをカレンダーで示す図である。
【図４】情報処理部における処理の流れを示すフローチャート図である。
【図５】図４に示す消費電力値の代わりに、消費電力値の時間依存性を求める場合の例を示す図である。
【図６】情報処理部における処理の流れを示すフローチャート図である。
【図７】消費電力値の代わりに消費電力値の時間依存を求める処理の流れを示すフローチャート図である
【図８】本発明の第３の実施の形態による情報処理技術による情報処理部における処理の流れを示すフローチャート図である。
【図９】図８の消費電力値の代わりに消費電力値の時間依存を求める処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１０】本発明の第４の実施の形態による情報処理技術によるエアコン制御におけるコンピュータ処理の一例を示す図であり、上記消費電力予測値を利用した制御例を示す図である。
【図１１】本発明の第５の実施の形態による家電の消費電力予測技術を用いた家電制御システムの一構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態による家電機器等の消費電力の予測に関する情報処理技術について詳細に説明する。以下では、家電機器に関してエアコン装置を例にして、家電機器の消費電力の予測に関する情報処理技術について説明するが、その他の機器、例えば、照明装置、冷蔵庫、電気自動車、等についても、同様の技術を用いることができる。
本実施の形態は、ユーザのライフスタイルにより、機器の消費電力が大きく異なること、特に、機器の消費電力は、期間依存や曜日依存が大きいことに着目した消費電力の予測に関する情報処理技術に関するものである。
図１は、本発明の第１の実施の形態による情報処理装置を備えたエアコン装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、本実施の形態によるエアコン制御装置５を含むエアコン装置Ａは、室内機１と、室外機３と、リモコン装置１７と、消費電力測定器１８と、から構成されている。リモコン装置１７からの装置のオン／オフ制御、温度制御などを行うための遠隔制御信号は、リモコン信号受光部２９により受光される。消費電力測定器１８は、例えば、スマートタップなどの、家電機器と室内コンセントとの中間に配置され、検知した電圧と電流から消費電力を計算し、その結果を、例えば無線通信により送信する装置を用いて実現することができる。
【００１７】
エアコン制御装置５は、ＣＰＵ（制御部）２１と、ＲＡＭ（主記憶装置）２３と、ＲＯＭ（不揮発性メモリ）２７と、を有している。ＲＯＭ（不揮発性メモリ）２７内には、消費電力測定器１８により測定された測定値を記憶する測定値記憶部２７ａと、エアコンを自動運転させるための自動運転プログラム２７ｂと、消費電力予測プログラム２７ｃ等が格納されている。消費電力予測プログラム２７ｃは、ＣＰＵ２１に、消費電力を予測するための情報処理を行わせる情報処理部２１ａとして機能させるプログラムである。
測定値記憶部２７ａは、消費電力測定器１８等により測定された消費電力値の時間変化を、例えば２４時間単位で、年月日、曜日とともに記憶する。自動運転プログラム２７ｂは、エアコン装置の制御を行う制御プログラムである。例えば、エアコンの起動開始時の場合には、ユーザが押したボタンに依存する「冷房」、「暖房」の判断と、エアコンが省エネ運転モードである「エコ自動運転」で運転する場合に判断した「冷房」、「暖房」の判断とが、同じ場合には、エアコンは「エコ自動運転」で運転する。一方、ユーザが押したボタンに依存する「冷房」、「暖房」の判断と、エアコンが「エコ自動運転」で運転する場合に判断した「冷房」、「暖房」の判断とが、異なる場合には、ユーザの判断（操作）を優先した「冷房」もしくは「暖房」状態で運転する。尚、「自動」ボタンで起動した場合は、「エコ自動運転」を行う。これらの運転は、例えば運転開始時の設定温度と、エコ自動運転範囲（エコ自動運転させる場合の運転状態判断）との関係の別に従って、どのような運転がなされるかを示した表等に基づいて制御される。エアコンの運転制御は、公知の種々の方法に対応することができる。上記では、エコ自動運転を例に説明したが、自動運転はエコに特化したものではなく、一般的なエアコンの自動運転でも良く、エコ運転に限定されるものではない。
消費電力予測プログラム２７ｃ及びそれに基づく処理内容等については、以下に詳細に説明する。
【００１８】
図２は、本実施の形態による消費電力予測プログラム２７ｃによる処理を行う情報処理部２１ａの一構成例を示す機能ブロック図である。図３は、消費電力値の予測対象日と、予測に用いる計算の対象日とをカレンダーで示す図である。図４は、情報処理部２１ａにおける処理の流れを示すフローチャート図である。情報処理装置は、エアコン装置と有線又は無線で接続される形態でも良い。
情報処理部２１ａは、消費電力値を読み出す消費電力読み出し部２１ａ−１と、消費電力値の情報処理に関する統計処理を行う統計処理部２１ａ−２と、異なる消費電力値の依存性を求めた統計値に基づいて、その依存性の重み付け係数を求める、すなわち期間の長短又は異なる期間の依存性の重み付け係数求める係数算出部２１ａ−３と、統計処理と係数算出を行った結果として消費電力値に基づいて消費電力値の予測を行う消費電力予測部２１ａ−４と、を有している。
【００１９】
消費電力値の予測対象日を、例えば７月２８日（土曜日）とし、予測には、それ以前の期間に測定した消費電力値を用いる。どの程度、過去まで遡るかは、任意に選択可能であり、例えば１ヶ月前などである。予測の基準日を、例えば消費電力値の予測対象日と同じ曜日である直前の７月２１日とする。
情報処理が開始されると（ステップＳ３１）、消費電力読み出し部２１ａ−１は、１日の消費電力値を、日付、曜日とともに記憶した測定値記憶部２７ａから予測対象日（７月２８日）と直近のｘ日の過去の第１の消費電力値と、それよりも長いｙ日の第２の消費電力値とを、測定値記憶部２７ａから読み出す（ステップＳ３２）。例えば、係数を求めるための消費電力値を求めるための過去の期間の基準日を７月２１日とすると、第１の消費電力値は、７月１４−２０日までの第１の期間の統計値であり、第２の消費電力値は、７月１日−７月２０日までの第２の期間の統計値である。曜日依存性があるため、いずれの期間にも、予測対象日と同じ曜日を含むようにするのが好ましい。また、第１の期間、第２の期間の両方とも、１週間単位でｍ週間（ｍは１以上の正の数）とするのが好ましい。
統計処理部２１ａ−２は、第１の期間の第１の消費電力値と第２の期間の第２の消費電力値とをそれぞれ統計的に処理した第１の統計値、第２の統計値（例えば平均値）を求める（ステップＳ３３）。係数算出部２１ａ−３は、統計処理部２１ａ−２により求めた第１の統計値と第２の統計値と重み付けの係数とを求める（ステップＳ３４）。統計値を平均値とすれば、第１の期間の７日間、２０日間の平均を求めることで第１の統計値と第２の統計値とを求める。次いで、ステップＳ３５において、消費電力予測部２１ａ−４が、統計値と重み付け係数を用いて、予測対象日の消費電力値を求める。
【００２０】
ステップＳ３４における、予測結果を求めるための係数は以下のようにして求めることができる（図３のカレンダー例では基準日（７月２１日）の係数を求めるための基準とする）。
A(t)：過去の第２の期間（全期間、例えば７月１日から基準日の１日前の７月２０日まで）の消費電力値の平均値
C(t)：過去の第１の期間（ある期間、例えば７月１４日から基準日の１日前の２０日まで）の消費電力値の平均値
D(t)：予測結果をフィッティングする対象日（例えば、予測対象日の１週前の７月２１日、基準日）の消費電力値
D(t)= aA(t)+cC(t)                                              （１）
（１）式の値Ｄ（ｔ）が最も近くなる係数（a,c）の組み合わせを例えば二分法を利用して計算する。ただし、ここでtは時刻である。求めた係数a, cと、予測対象日（７月２８日（土曜日））に対するA’(t)、C’(t)から予測対象日である７月２８日の消費電力値D’(t)を算出する。
D’(t)= aA’(t)+cC’(t)                                          （２）
尚、上記の期間は、突出した値を持つ日を除外したり、求めた値に依存して期間を変更したり、などの一般的な統計処理を適用することができる。
直近の期間（第１の期間）の方が第２の期間よりも依存性が高いのが一般的である。
このように、ライフスタイルに影響する期間に依存する電力予測を行うことで、消費電力値の予測を精度良く行うことができる。
【００２１】
図５は、図４に示す消費電力値の代わりに、消費電力値の時間依存性を求める場合の例を示す図である。
情報処理が開始されると（ステップＳ４１）、消費電力読み出し部２１ａ−１は、１日の消費電力値の時間依存を、日付、曜日とともに記憶した測定値記憶部２７ａから、例えば、予測対象日の直近のｘ日の第１の消費電力値の時間依存と、それよりも長い期間のｙ日の第２の消費電力値の時間依存を読み出す（ステップＳ４２）。
統計処理部２１ａ−２は、第１と第２の消費電力値の時間依存を統計処理して第１と第２の統計値（時間依存）を求める（ステップＳ４３）。ここでは、平均値として、第１の期間である７日間と第２の期間である２０日間との平均を求める。次いで、係数算出部が、第１と第２の統計値（時間依存）との重み付けの係数を求める（ステップＳ４４）。次いで、ステップＳ４５において、重み付け係数を用いて、予測対象日の消費電力値の時間依存を求め、処理を終了する（ステップＳ４６）。
【００２２】
尚、統計値として、図４、図５に示す平均値の代わりに、外挿値により統計値とする場合の例（例えば、時間依存を求める）を用いることができる。
この場合には、統計値として、平均値の代わりに、外挿値を求める。すなわち、例えば横軸に期間の長さを、縦軸に統計値をプロットして、期間が短くなる（例えば予測対象日との間の期間が０）に外挿する。ステップＳ４５において、重み付け係数を用いて、予測対象日の消費電力値の時間依存を求める。
以上のいずれかの処理により、ユーザのエアコン機器の利用状況に対する測定期間の長さに依存する消費電力値を求めることができる。
【００２３】
次に、本発明の第２の実施の形態による情報処理技術について説明する。基本的な情報処理装置の構成例は図１、図２と同様である。図３も援用して説明する。第１の実施の形態では、電力測定期間の長さに依存し曜日には依存しない消費電力値の重み付けに基づいて消費電力値を予測する例を示した。本実施の形態では、電力測定期間の長さに依存し曜日にも依存する消費電力値の重み付けに基づいて消費電力値を求める例を示す。
図６は、本実施の形態による情報処理部２１ａにおける処理の流れを示すフローチャート図である。
消費電力値の予測対象日を、例えば７月２８日（土曜日）とし、予測には、基準日以前の期間に測定した消費電力値を用いる。どの程度、過去まで遡るかは、任意に選択可能であり、例えば１ヶ月前などである。
【００２４】
情報処理が開始されると（ステップＳ５１）、消費電力読み出し部２１ａ−１は、１日の消費電力値を、日付、曜日とともに記憶した測定値記憶部２７ａから予測対象日（７月２８日）と同曜日の基準日以前の過去の消費電力値を測定値記憶部２７ａから読み出す（ステップＳ５２）。例えば、予測対象日（７月２８日（土曜日））と例えば１週間前の同曜日（７月２１日（土曜日））を基準日として、この基準日より以前の同曜日の第１の期間ｘ日の過去の第１の消費電力値（例えば、７月１４日と７月７日の２日間）と、基準日（７月２１日（土曜日））より以前のｘ日よりも長い第２の期間ｙ日の過去の第２の消費電力値（例えば、７月１４日と７月７日と６月３０日と６月２３日の４日間）と、を測定値記憶部２７ａから読み出す。
【００２５】
統計処理部２１ａ−２は、第１の消費電力値を統計処理した第１の統計値と、第２の消費電力値を統計処理した第２の統計値（例えば平均値）とを求める（ステップＳ５３）。係数算出部２１ａ−３は、第１の統計値と第２の統計値との重み付け係数を求める（ステップＳ５４）。そして、消費電力予測部２１ａ−４は、重み付け係数に基づいて、統計処理部２１ａ−２により求めた統計値と、係数算出部２１ａ−３より求めた係数とに基づいて予測対象日の消費電力値を求める（ステップＳ５５）。これにより、処理を終了する（ステップＳ５６）。
予測結果を求めるための係数は以下のようにして求めることができる（図３のカレンダー例では２０日までのデータを利用し、２１日と比較する）。
A(t)：過去の指定曜日の第１の期間（例えば、７月１４日と７月７日の２日間）の消費電力値の平均
B(t)：過去の指定曜日の第２の期間（例えば７月１４日と７月７日と６月３０日と６月２３日）の消費電力値の平均
D(t)：予測結果をフィッティングする対象日（予測日の１週前の７月２１日）の消費電力値
D(t)= aA(t)+bB(t)                                              （１）
（１）式の値Ｄ（ｔ）が最も近くなる係数（a,b）の組み合わせを計算する。ただし、ここでtは時刻である。求めた係数a,bと、予測対象日（７月２８日（土曜日））に対するA’(t)、B’(t)から予測対象日である７月２８日の消費電力値D’(t)を算出する。
D’(t)= aA’(t)+bB’(t)                                        （２）
【００２６】
尚、上記の期間や指定曜日は、突出した値を持つ日を除外したり、求めた値に依存して期間を変更したり、などの一般的な統計処理を適用することができる。
図５の場合と同様に、図７に示すように、消費電力値の代わりに消費電力値の時間依存を求めることができる（ステップＳ６１−Ｓ６６）。この場合に、統計値と係数値を各時間帯又は時間毎に求めても良いし、或いは、しきい値消費電力等を用いて、オン時間とオフ時間とに切り分けた後に、オン期間とオフ期間とにおいて統計処理を行っても良い。
また、統計値としては、平均値を用いても良く、その代わりに、外挿値を統計値としても良い。
以上に説明したように、本実施の形態によれば、曜日依存性を持つ統計値と曜日に依存しない統計値との重み付けを求め、この重み付けを、予測対象日の消費電力値を求める際に用いることで、曜日依存性を考慮した予測を行うことができる。
【００２７】
次に、本発明の第３の実施の形態による情報処理技術について説明する。基本的な構成は図１、図２と同様である。図３も援用して説明する。
図８は、本実施の形態による情報処理部２１ａにおける処理の流れを示すフローチャート図である。
処理を開始し（ステップＳ７１）、１日の消費電力値を、日付、曜日とともに記憶する測定値記憶部２７ａから、消費電力読み出し部２１ａ−１が、予測対象日と１週間前の同曜日を基準日として、基準日より以前の同曜日の過去の第１の消費電力値と、前記基準日より以前の過去の予測対象日前の直近のx日（xは正の値）の第２の消費電力値と、予測対象日前の前記x日よりも長いy（y＞x）日の第３の消費電力値と、を読み出す（ステップＳ７２）。次いで、統計処理部２１ａ−２が、第１の消費電力値を統計的に処理した第１の統計値と、第２の消費電力値を統計的に処理した第２の統計値と、第３の消費電力値を統計的に処理した第３の統計値とを求める（ステップＳ７３）。次いで、ステップＳ７４において、係数算出部２１ａ−３が、第１の統計値と第２の統計値と第３の統計値との重み付け係数を求める。ステップＳ７５で、消費電力予測部２１ａ−４が、重み付け係数に基づいて、予測対象日の電力消費量を求める（ステップＳ７６でｅｎｄ）。
【００２８】
予測結果を求めるための定数a,b,cを求める。（下記カレンダー例では２０日までのデ測結果を求めるための係数は以下のようにして求めることができる（図３のカレンダー例では２０日までのデータを利用し、２１日と比較する）。
A(t)：過去の第２の期間（全期間、例えば７月１日から基準日の１日前の７月２０日まで）の消費電力値の平均値
B(t)：過去の指定曜日（例えば７月７日、７月１４日）の消費電力値平均値
C(t)：過去の第１の期間（ある期間、例えば７月１４日から基準日の１日前の２０日まで）の消費電力値の平均値
D(t)：予測結果をフィッティングする対象日（予測日の1週前の日）の消費電力値
D(t) = aA(t)+bB(t) + cC(t)
が最も近くなるa，b,cの組み合わせを計算する。ただし、ここでtは時刻である。
定数a，b,cと予測対象日に対するA(t)、B(t)、C(t)から予測対象日の消費電力値を算出する。図３では、２７日までのデータを利用し、２８日を予測する。
尚、上記の期間や指定曜日は、突出した値を持つ日を除外したり、求めた値に依存して期間を変更したり、などの一般的な統計処理を適用することができる。
【００２９】
図９に示すように、図８の消費電力値の代わりに消費電力値の時間依存を求めることができる（ステップＳ８１−Ｓ８６）。この場合に、統計値と係数値を各時間帯又は時間毎に求めても良いし、或いは、しきい値消費電力等を用いて、オン時間とオフ時間とに切り分けた後に、オン期間とオフ期間とにおいて統計処理を行っても良い。
また、統計値としては、平均値を用いても良く、その代わりに、外挿値を統計値としても良い。
以上に説明したように、本実施の形態によれば、曜日依存性のうち比較的直近の値とそれよりも長い値を持つ統計値との重み付けを求め、この重み付けを、予測対象日の消費電力値を求める際に用いることで、曜日依存性とその期間依存性とを考慮した予測を行うことができる。
尚、上記の各実施の形態における情報処理をスマートフォンなどの携帯端末により行うようにしても良い。スマートフォンなどの携帯端末をリモコン装置の代わりとして用いても良いし、ＧＵＩを備える制御装置として利用しても良い。
【００３０】
次に、本発明の第４の実施の形態による情報処理技術について説明する。第１から第３までの実施の形態といずれかの予測値を用いた基本的な構成は図１、図２と同様である。図３も援用して説明する。図１０は、本実施の形態によるエアコン制御におけるコンピュータ処理の一例を示す図であり、上記消費電力予測値を利用した制御例を示す図である。図１０に示すように、ステップＳ２０１において、消費電力値の予測値と予算（現在の電気代など）を求め、ステップＳ２０２で、予算をオーバーするか否かを判定する。Ｙｅｓの場合には、ステップＳ２０３に進み、消費電力予測結果からエアコン装置の動作スケジュール（自動運転等で消費電力値を低めにする制御にするように）を変更し、ステップＳ２０２に戻る。ステップＳ２０２でＮｏの場合には、ステップＳ２０４に進み、最低使用量予算に足りないか否かを判定する。Ｙｅｓの場合には、ステップＳ２０３に進み、Ｎｏの場合には、消費電力予測結果をそのまま機器動作スケジュールに設定する。対象日の予測電力からどのように制御を行うかについては、予算との比較を行い、蓄電池（夜間電力の利用）にどの程度蓄積するか否か、消費電力の予測値を基準に、エコ（省エネ）にするモードを設ける。オン時間の増減による制御、しきい値の調整による制御を行うようにしても良い。
上記の制御により、電力予測に基づいて、適切な機器制御を行うことができる。
【００３１】
以下に、上記の実施の形態による電力予測技術を、家電制御システム（ＨＥＭＳ）等に利用する、本発明の第５の実施の形態による情報処理技術について説明する。
図１１は、本実施の形態によるＨＥＭＳの一構成例を示す機能ブロック図である。
図１１に示すように、各家電ＡからＤまでの消費電力等を「コンセント差し込み型電力センサ」１８や分電盤にとりつけた「ＣＴセンサ」１８ａにより測定し、その測定結果を、ＨＥＭＳのＨＥＭＳ管理部３０へ提供する。また、ＨＥＭＳ管理部３０は、制御可能な家電Ａ〜Ｄ等に対して「家電の制御」を行い、制御できない家電に対してはテレビや小型モニタへアドバイスを表示する。
ＨＥＭＳ管理部３０は、少なくとも家電の消費電力予測部３１（２１ａ−４）と家電のスケジューラ部３３とを有する。家電の消費電力予測部３１は、図２の消費電力予測部２１ａ−４に対応する構成を有する。或いは、図２の消費電力予測部２１ａ−４からの予測情報を一括して取得して制御に利用する構成でも良い。
さらに、図１１においては、アドバイス生成部３５、見える化・制御ユーザインタフェース部３７、創エネ蓄エネ機器管理部４１を含む。
家電の消費電力予測部３１は、家庭における電力の使用履歴からユーザの生活パターンを分析し、季節／天候や各種センサの入力情報などと合わせて、同家庭における将来的な消費電力値を予測する。
家電のスケジューラ部３３は、家電の消費電力予測部３１などに応じて、家電の動作状態（レベルシフト=On/Off・温度・輝度等）や動作タイミング(タイムシフト、すなわち使用時間帯の変更)に関するスケジューリング（計画策定）を行う。制御可能な家電に対しては、上記スケジューリング結果等に応じて制御を行う。
アドバイス生成部３５は、スケジューリング結果等に応じてアドバイスを生成し、見える化・制御ユーザインタフェース３７を介してユーザへアドバイス表示を行う。
創エネ蓄エネ機器管理部４１は、太陽電池５１、蓄電池５３、電気自動車５５などの創エネ蓄エネ機器５０のエネルギー管理を行うとともに、家庭内の家電Ａ−Ｄの全体の消費エネルギーについての計画情報を生成する。計画情報は、家電Ａ−Ｄの消費エネルギーの時間帯別の目標値であったり、上限値や下限値であったりしても良い。
本ＨＥＭＳシステムでは、家電Ａ−Ｄの消費電力予測結果と前記の計画情報の２つの情報をもとに家電の動作状態とタイミングを家電のスケジューラ部３３にて生成する。尚、家電のスケジューラ部３３で生成するための情報は、これらに限定されない。
【００３２】
上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
例えば、統計値を求める期間や曜日を任意に設定できるように、例えば図３に示すようなＧＵＩから、予想対象日や、第１、第２の統計値を求める期間、指定曜日などを任意に設定ながら、予想消費電力を表示させるように構成しても良い。リモコン装置側に設けても良い。
例えば、統計値を求める期間や曜日を任意に設定できるように、例えば図３に示すようなＧＵＩから、予想対象日や、第１、第２の統計値を求める期間、指定曜日などを任意に設定ながら、予想消費電力を表示させるように構成しても良い。リモコン装置側に設けても良い。
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【００３３】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。機能の少なくとも一部は、集積回路などのハードウェアで実現しても良い。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、機器の電力予測に用いることができる。
【符号の説明】
【００３５】
Ａ…エアコン装置、１…室内機、３…室外機、１７…リモコン装置、１８…消費電力測定器、２１…ＣＰＵ（制御部）、２１ａ…情報処理部、２１ａ−１…消消費電力読み出し部、２１ａ−２統計処理部、２１ａ−３…係数算出部、２１ａ−４…消費電力予測部、２１ｂ−１…係数算出部、２３…ＲＡＭ（主記憶装置）、２７…ＲＯＭ（不揮発性メモリ）、２７ａ…測定値記憶部、２７ｂ…自動運転プログラム、２７ｃ…消費電力予測プログラム。
【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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