(57)【要約】【課題】より高い精度で電力の削減目標を達成することが可能な計画策定装置、計画策定システム、計画策定方法およびプログラムを提供すること。【解決手段】計画策定装置は、消費電力を削減する対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得する取得部と、前記外気温の予報値と実測値との差分に基づいて、前記外気温の予報誤差を算出する算出部と、前記外気温の予報誤差の正規分布に基づいて算出される、前記対象エリアの消費電力の削減量の分散が小さくなるように、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定する決定部と、を有する。【選択図】図３
2014204581.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費電力を削減する対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得する取得部と、
前記外気温の予報値と実測値との差分に基づいて、前記外気温の予報誤差を算出する算出部と、
前記外気温の予報誤差の正規分布に基づいて算出される、前記対象エリアの消費電力の削減量の分散が小さくなるように、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定する決定部と、
を有することを特徴とする計画策定装置。
【請求項２】
前記決定部は、前記外気温の予報誤差の分散共分散行列に基づいて策定された目的関数を解くことによって、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定することを特徴とする請求項１記載の計画策定装置。
【請求項３】
前記決定部は、前記複数のエリアの各々に割り当てられた消費電力の削減目標量に基づいて、前記複数のエリアの各々に設置されている機器の設定温度の変更幅を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の計画策定装置。
【請求項４】
前記決定部は、前記複数のエリアのうちの所定のエリアにおける消費電力の削減量の分散が小さくなるように、前記所定のエリアに設置されている複数の機器の設定温度の変更幅を各々決定することを特徴とする請求項３記載の計画策定装置。
【請求項５】
前記決定部は、前記所定のエリア内の複数のサイト毎に、前記設定温度の変更幅を決定することを特徴とする請求項４記載の計画策定装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記複数の機器の設定温度の情報と、前記設定温度の最大変更幅の情報とを取得し、
前記算出部は、
前記複数の機器の各々の消費電力を、前記設定温度と前記外気温との関数とした線形モデルで表したときの、前記設定温度および前記外気温に係る一次係数を、前記複数の機器毎に算出し、
前記一次係数と、前記設定温度の最大変更幅と、前記外気温の予報誤差とに基づいて、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減量の上限を算出し、
前記複数のエリアの各々の消費電力の削減量の上限の情報の総和を算出することにより、前記対象エリアの消費電力の削減目標量の達成可否を判定することを特徴とする請求項４又は５に記載の計画策定装置。
【請求項７】
前記複数の空調機器の設定温度を前記変更幅で変更するための指示信号を、前記複数の空調機器の各々に送信する制御実行部を更に有することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の計画策定装置。
【請求項８】
消費電力を削減する対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得する取得部と、
前記外気温の予報値と実測値との差分に基づいて、前記外気温の予報誤差を算出する算出部と、
前記外気温の予報誤差の正規分布に基づいて算出される、前記対象エリアの消費電力の削減量の分散が小さくなるように、前記複数のエリアの各々に割り当てられる消費電力の削減目標量を決定し、前記削減目標量に基づいて、前記複数のエリアの各々に設置されている機器の設定温度の変更幅を決定する決定部と、
を有する計画策定装置と、
前記変更幅に基づいて、前記複数の機器の設定温度を制御する制御装置と、
を有することを特徴とする計画策定システム。
【請求項９】
計画策定装置によって実行される情報処理方法であって、
消費電力を削減する対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得し、
前記外気温の予報値と実測値との差分に基づいて、前記外気温の予報誤差を算出し、
前記外気温の予報誤差の正規分布に基づいて算出される、前記対象エリアの消費電力の削減量の分散が小さくなるように、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定する、
ことを特徴とする計画策定方法。
【請求項１０】
計画策定装置に、
消費電力を削減する対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得する処理と、
前記外気温の予報値と実測値との差分に基づいて、前記外気温の予報誤差を算出する処理と、
前記外気温の予報誤差の正規分布に基づいて算出される、前記対象エリアの消費電力の削減量の分散が小さくなるように、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定する処理と、
を実行させるための計画策定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計画策定装置、計画策定システム、計画策定方法および計画策定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、電力会社やＰＰＳ（Power Product Supplier）等の電力事業者から需要家の消費電力の削減要求を受け、電力事業者に代わって需要家の消費電力の制御（ＤＲ；Demand Response）を実施するＤＲアグリゲータと呼ばれる中間事業者が知られるようになっている。ＤＲアグリゲータがＤＲを実施する方法の一つとして、例えば需要家が使用している機器の電力消費量を直接制御する直接負荷制御（ＤＬＣ；Direct Load Control）と呼ばれる方法がある。ＤＬＣによる制御対象となる機器は、例えば空調機器、照明器具、冷蔵設備、冷凍設備、自家発電設備等である。ＤＲアグリゲータは、例えば夏期に空調機器に対してＤＬＣを実施する場合、空調機器の設定温度を上げることによって電力消費量を制御することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−８７９６９号公報
【特許文献２】特開２００７−１２９８７３号公報
【特許文献３】特開２０１２−２３８１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ＤＲアグリゲータは、ＤＲを実施する前（例えば前日）に電力事業者からの要求に応じて消費電力の削減目標を定めるが、その目標がより高い確率で達成できるようにＤＬＣの実施計画を策定することが望ましい。
【０００５】
本発明の１つの側面では、より高い確率で消費電力の削減目標を達成することが可能な計画策定装置、計画策定システム、計画策定方法および計画策定プログラム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】
【０００６】
発明の一観点によれば、消費電力を削減する対象エリア内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得する取得部と、前記外気温の予報値と実測値との差分に基づいて、前記外気温の予報誤差を算出する算出部と、前記外気温の予報誤差の正規分布に基づいて算出される、前記対象エリアの消費電力の削減量の分散が小さくなるように、前記複数のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定する決定部と、を有する計画策定装置が提供される。
【発明の効果】
【０００７】
一実施態様によれば、より高い確率で消費電力の削減目標を達成することが可能な計画策定装置、計画策定システム、計画策定方法および計画策定プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、計画策定システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、計画策定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、計画策定装置の構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、計画策定装置による計画策定方法の一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、Ｓ１０１における、エリア毎の消費電力の削減量ＲｉＡＣを決定する方法の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、初期設定情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、Ｓ２０２における、エリアｉ毎の係数和ＡｉおよびＢｉを算出する方法を示すフローチャートである。
【図８】図８は、計測情報データベースの一例を示す図である。
【図９】図９は、係数情報テーブルの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、算出部により算出された各エリアｉにおける最大削減量ｒｉの平均値の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、図１１は、分散共分散行列Σのテーブルの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、制御計画策定部により算出された削減容量の利用率ｙの数値の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、制御計画策定部により算出されたエリア毎の消費電力の削減目標量ＲｉＡＣの数値の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、対象エリアにおける消費電力の削減量の標準偏差を算出した結果の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、サイト毎の空調機器の設定温度の変更幅を決定する方法の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図１乃至図１５を参照して具体的に説明する。
【００１０】
図１は、計画策定システムの一例を示す図である。図１は、ＤＬＣの対象機器を空調機器とした場合の実施例である。図１に示すように、計画策定システムは、計画策定装置１０と、気温データ提供装置２０と、電力データ提供装置３０と、空調機器７０とを有している。計画策定装置１０と、電力データ提供装置３０と、気温データ提供装置２０と、空調機器７０とは、インターネット等のネットワークを通じて相互にデータ通信可能に接続されている。
【００１１】
さらに、図１には、ＤＬＣの対象エリア１００を構成するｎ個のエリア（エリア＃１，エリア＃２，・・・，エリア＃ｎ）が図示されており、ｎ個のエリアはそれぞれｍ個のサイト（サイト＃１，サイト＃２，・・・，サイト＃ｍ）を有している。サイトは、例えば家庭、オフィス、工場等である。
【００１２】
計画策定装置１０は、電力事業者（電力供給者）またはＤＲアグリゲータが所有する、電力需要の制御を行う装置である。計画策定装置１０は、各種データに基づいて電力の制御計画を立案する装置である。また、計画策定装置１０は、立案した電力の制御計画に基づいて需要家毎に電力制御の処理を実行することもできる。計画策定装置１０は、例えばサーバである。計画策定装置１０が実行する処理の方法については後述する。
【００１３】
気温データ提供装置２０は、例えば気象庁や気象協会など、天気や気温の予測をする団体、会社などに設置される装置である。気温データ提供装置２０は、対象エリア１００内の各エリアにおける外気温の予報値、外気温の実測値、および外気温を実測した時刻（日時）の情報を計画策定装置１０に対して送信することができる。気温データ提供装置２０は、例えばサーバである。
【００１４】
電力データ提供装置３０は、ｍ個のサイトの各々に設置されている機器である。図１には、電力データ提供装置３０の一例として、電力データ提供装置３０ａ，３０ｂ，３０ｃ，３０ｄ，３０ｅ，３０ｆ，３０ｇ，３０ｈおよび３０ｉが図示されている。以降では、これらの電力データ提供装置３０ａ〜３０ｉを区別しない場合は、電力データ提供装置３０と総称する。電力データ提供装置３０は、当該電力データ提供装置３０と同一のサイトに設置されている空調機器７０の消費電力の情報を計画策定装置１０に提供することができる。
【００１５】
空調機器７０は、対象エリア１００に含まれる複数のサイト内に設置される機器である。空調機器７０は、例えばエアコンであり、予め設定された設定温度に従って、所定の部屋の内部の温度を、制御装置または制御回路を介して制御することができる。図１には、空調機器７０の一例として、空調機器７０ａ，７０ｂ，７０ｃ，７０ｄ，７０ｅ，７０ｆ，７０ｇ，７０ｈおよび７０ｉが図示されている。例えば、エリア＃１内のサイト＃１には、空調機器７０ａと電力データ提供装置３０ａとが設置されている。なお、図１では、各サイトにつき１つの空調機器７０が示されているが、複数の空調機器７０を備えることもできる。以降では、空調機器を区別しない場合は、空調機器７０と総称する。
【００１６】
以下、計画策定装置１０のハードウェア構成について説明する。
【００１７】
図２は、計画策定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、計画策定装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８１、ＲＯＭ（Read Only Memory）８２、ＲＡＭ（Random Access Memory）８３、ストレージ装置８４、ネットワークインタフェース８５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ８６等を備えている。
【００１８】
計画策定装置１０の構成各部は、バス８７に接続されている。ストレージ装置８４は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）である。ＲＯＭ８２あるいはストレージ装置８４に格納されているプログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ８６が可搬型記憶媒体８８から読み取ったプログラムをＣＰＵ８１等のプロセッサが実行することにより、計画策定装置１０の機能が実現される。
【００１９】
以下、計画策定装置１０を構成する各部の機能について説明する。
【００２０】
図３は、計画策定装置１０の構成の一例を示す図である。図３に示すように、計画策定装置１０は、第１記憶部１１と、第２記憶部１２と、初期設定部１３と、電力情報取得部１４と、温度情報取得部１５と、算出部１６と、制御計画策定部１７と、出力部１８と、制御実行部１９とを備えている。
【００２１】
第１記憶部１１は、例えば図２のＲＯＭ８２、ストレージ装置８４、可搬型記憶媒体用ドライブ８６あるいは可搬型記憶媒体８８に対応し、消費電力の制御計画を立案するための計画策定プログラムを記憶することができる。
【００２２】
第２記憶部１２は、例えば図２のＲＯＭ８２、ＲＡＭ８３、ストレージ装置８４、可搬型記憶媒体用ドライブ８６あるいは可搬型記憶媒体８８に対応し、本発明の処理に用いる各種情報を記憶するためのデータベース（ＤＢ；Data Base)として用いられる。
【００２３】
初期設定部１３は、計画策定装置１０の処理に用いられる初期設定情報を設定する。初期設定情報は、例えば、対象エリア１００における削減目標量ＲＡＣの情報、および空調機器７０の設定温度を上昇させる際の変更幅の上限値Δｔｍａｘの情報等である。そして、初期設定部１３は、設定した各情報を第２記憶部１２に格納する。
【００２４】
電力情報取得部１４は、エリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）内のサイトｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）に設置されている空調機器７０の消費電力ｐｉｊおよび取得した時刻（日時）の情報を電力データ提供装置３０から取得し、取得した情報を第２記憶部１２内の計測情報データベースに格納する。電力情報取得部１４は、例えば図２のＣＰＵ８１あるいはＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサ、およびネットワークインタフェース８５によって実現される。なお、電力情報取得部１４は、取得部の一例である。
【００２５】
温度情報取得部１５は、気温データ提供装置２０から各空調機器７０の設置されている場所の外気温の予報値Ｔｉ’（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の情報と、外気温の実測値Ｔｉの情報と、外気温Ｔｉを実測した時刻（日時）の情報とを取得する。そして、温度情報取得部１５は、取得した各種情報を第２記憶部１２内の計測情報データベースに格納する。
【００２６】
電力情報取得部１４および温度情報取得部１５は、例えば図２のＣＰＵ８１あるいはＭＰＵ等のプロセッサ、およびネットワークインタフェース８５によって実現される。なお、温度情報取得部１５は、取得部の一例である。
【００２７】
算出部１６は、計測情報データベースの情報に基づいて、空調機器７０の消費電力を、外気温および空調機器７０の設定温度をパラメータとして線形モデルにより表したときの一次係数ａｉｊおよびｂｉｊを、空調機器７０毎に算出する。また、算出部１６は、算出した一次係数ａｉｊ，ｂｉｊに基づいて、エリアｉ毎の係数和ＡｉおよびＢｉを算出する。
【００２８】
また、算出部１６は、エリア毎の消費電力の削減目標量を決定する処理に用いる、外気温に関する統計情報を算出する。算出部１６は、温度情報取得部１５が気温データ提供装置２０から取得した、外気温の予報値Ｔｉ’の情報と、外気温の実測値Ｔｉの情報とに基づいて、予測誤差δＴｉおよび予報誤差の分散共分散行列Ｑを算出する。
【００２９】
制御計画策定部１７は、算出部１６によって算出された外気温の予報誤差δＴｉに基づいて算出される、対象エリア１００の消費電力の削減量の分散が小さくなるように、ｎ個のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定する。また、制御計画策定部１７は、ｎ個のエリアの各々に割り当てられた消費電力の削減目標量に基づいて、ｎ個のエリアの各々に設置されている機器の設定温度の変更幅を決定する。なお、制御計画策定部１７は、決定部の一例である。
【００３０】
出力部１８は、制御計画策定部１７によって決定された、ｎ個のエリアの各々に設置されている機器の設定温度の変更幅の情報を出力することができる。出力部１８は、機器の設定温度の変更幅の情報の代わりに、変更後の機器の設定温度そのものを出力するようにすることもできる。また、出力部１８は、制御計画策定部１７によって決定された、ｎ個のエリアの各々の消費電力の削減目標量を出力することもできる。出力部１８は、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等の表示装置である。
【００３１】
制御実行部１９は、制御計画策定部１７によって算出された空調機器７０の設定温度の変更幅に基づいて、設定温度を制御する。具体的には、制御実行部１９は、対象エリア１００内の各サイトの空調機器７０の設定温度を変更幅Δｔｉｊで変更するための指示信号を、ネットワークを介して各サイトの空調機器７０に送信する。
【００３２】
初期設定部１３、算出部１６、制御計画策定部１７および制御実行部１９は、例えば図２のＣＰＵ８１、あるいはＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサによって実現される。
【００３３】
次に、本発明の実施形態における、計画策定装置１０による計画策定方法について説明する。
【００３４】
図４は、計画策定装置１０による計画策定方法の一例を示すフローチャートである。
【００３５】
まず、計画策定装置１０は、消費電力の削減量を各エリアに割り当てるため、消費電力の削減目標に基づいて、エリア毎の消費電力の削減量ＲｉＡＣを決定する（Ｓ１０１）。以下、Ｓ１０１の処理の具体例について説明する。
【００３６】
図５は、エリア毎の消費電力の削減量ＲｉＡＣを決定する方法の一例を示すフローチャートである。
【００３７】
まず、初期設定部１３は、エリア全体の消費電力の削減目標量ＲＡＣと、空調機器７０の設定温度の変更幅の上限を示す最大変更幅Δｔｍａｘとを設定する（Ｓ２０１）。Ｓ２０１において、初期設定部１３は、キーボード、マウス、またはタッチパネル等の入力装置から、初期設定情報として、削減目標量ＲＡＣの情報と、設定温度の最大変更幅Δｔｍａｘの情報とを取得する。あるいは、初期設定部１３は、別の端末装置から上述の情報を受信することもできる。初期設定部１３は、取得した情報を第２記憶部１２に格納する。
【００３８】
図６は、初期設定情報の一例を示す図である。なお、初期設定情報は、必要に応じて適宜更新することができる。初期設定情報の第２記憶部１２への格納が終了すると、Ｓ２０１の処理が完了する。
【００３９】
続いて、算出部１６は、エリアｉ毎の係数和であるＡｉおよびＢｉを算出する（Ｓ２０２）。以下、ＡｉおよびＢｉの算出方法について説明する。
【００４０】
図７は、Ｓ２０２における、エリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）毎の係数和ＡｉおよびＢｉを算出する方法を示すフローチャートである。
【００４１】
まず、電力情報取得部１４は、エリアｉ内のサイトｊの空調機器７０の消費電力ｐｉｊおよび取得した時刻（日時）の情報を電力データ提供装置３０から取得し、取得した情報を第２記憶部１２内の計測情報データベースに格納する（Ｓ３０１）。なお、上述の情報は、計画策定装置１０からの電力制御が可能な空調機器７０のうち、稼働している空調機器７０から取得するものとする。稼働している空調機器７０とは、ここでは情報の取得が可能な空調機器７０を指すものであり、空調機器７０の電源はオフになっているが、情報の取得が可能な空調機器７０も含まれる。
【００４２】
続いて、温度情報取得部１５は、各空調機器７０から設定温度ｔｉｊおよび取得した時刻（日時）の情報を取得し、取得した各情報を第２記憶部１２内の計測情報データベースに格納する（Ｓ３０２）。
【００４３】
続いて、温度情報取得部１５は、気温データ提供装置２０から各空調機器７０の設置されている場所の外気温の予報値Ｔｉ’、外気温の実測値Ｔｉ、および外気温Ｔｉを実測した時刻（日時）の情報を取得し、取得した各情報を第２記憶部１２内の計測情報データベースに格納する（Ｓ３０３）。
【００４４】
図８は、計測情報データベースの一例を示す図である。図８に示すように、第２記憶部１２には、情報を計測した日時毎に、設定温度ｔｉｊの情報と、外気温Ｔｉの情報と、消費電力ｐｉｊの情報とが対応付けられた状態で格納されている。
【００４５】
図７に戻り、Ｓ３０３の処理の後、電力情報取得部１４および温度情報取得部１５は、所定の時間が経過したかどうかを判定する（Ｓ３０４）。この場合の「所定の時間」とは、初期設定情報として予め設定されている各データの取得間隔（例えば１時間）であるものとする。所定の時間が経過していないと判定された場合（Ｓ３０４否定）、再びＳ３０４を繰り返す。一方、所定の時間が経過したと判定された場合（Ｓ３０４肯定）、Ｓ３０５に移る。
【００４６】
Ｓ３０５において、算出部１６は、集計期間が経過したか否かを判定する。集計期間は、予め設定されている、係数和であるＡｉおよびＢｉを算出するために取得した情報を集計する期間（例えば７日）である。集計時間が経過していないと判定された場合（Ｓ３０５否定）、Ｓ３０１に戻り、Ｓ３０１以降の処理を再び実行し、図８に示す計測情報データベースに情報を蓄積し続ける。一方、集計期間が経過したと判定された場合（Ｓ３０５肯定）、算出部１６は、計測情報データベースの情報に基づいて、重回帰分析により、式（１）における一次係数ａｉｊおよびｂｉｊをサイト毎に算出する（Ｓ３０６）。
式（１）：
2014204581.tif 000003
式（１）は、外気温Ｔｉｊおよび設定温度ｔｉｊを説明変数とし、消費電力ｐｉｊを被説明変数として表した線形モデルである。本実施形態では、設定温度ｔｉｊおよび外気温Ｔｉと、空調機器７０の消費電力ｐｉｊとの間に強い相関があることに着目して、式（１）に示す線形モデルを用いることとしている。第一項のａｉｊおよび第二項のｂｉｊは、サイト毎に異なる係数であり、温度のパラメータを乗ずることによってＷｈ（ワット時）の次元となる係数である。第三項のｃｉｊは定数項、第四項のｅｒｒは誤差項である。ｎおよびｍはともに自然数であり、ｎはエリアの総数、ｍはサイトの総数を示している。算出部１６は、重回帰分析により算出した一次係数ａｉｊおよびｂｉｊの情報を第２記憶部１２内の係数情報テーブルに格納する。
【００４７】
続いて、算出部１６は、Ｓ３０６で算出した一次係数ａｉｊ，ｂｉｊに基づいて、係数和ＡｉおよびＢｉをエリア毎に算出する（Ｓ３０７）。係数和Ａｉは、式（２）に示すように、エリアｉ内のサイトｊ毎に算出した一次係数ａｉｊの総和を求めることによって算出することができる。
式（２）：
2014204581.tif 000004
一方、係数和Ｂｉは、式（３）に示すように、エリアｉ内のサイトｊ毎に算出した一次係数ｂｉｊの総和を求めることによって算出することができる。
式（３）：
2014204581.tif 000005
そして、算出部１６は、算出した各エリアｉの係数和ＡｉおよびＢｉの情報を、第２記憶部１２内の係数情報テーブルに格納する。
【００４８】
図９は、係数情報テーブルの一例を示す図である。図９（ａ）は、ａｉｊおよびＡｉに関する係数情報テーブルであり、図９（ｂ）は、ｂｉｊおよびＢｉに関する係数情報テーブルである。図９（ａ）および図９（ｂ）に示すように、係数情報テーブルには、ａｉｊ，ｂｉｊ，ＡｉおよびＢｉの情報が、エリア番号（ｉ）およびサイト番号（ｊ）と対応付けられて格納されている。エリア番号（ｉ）およびサイト番号（ｊ）は、エリアおよびサイトを識別するための識別子である。例えば、エリア番号（ｉ）は、図１の＃１〜＃ｎ、サイト番号（ｊ）は、図１の＃１〜＃ｍにそれぞれ対応している。
【００４９】
例えばａ２３の場合、ｉ＝２、ｊ＝３であるので、図９（ａ）によればａ２３＝−４．４である。エリア番号が１の係数和Ａ１は、図９（ａ）によれば、−５０.０である。Ａ１の値は、式（２）を用いてｉ＝１の各要素の和を算出することにより、Ａ１＝−５．０−５．３−５．０−５．６−４．１−５．９−４．４−５．０−４．７−５．０＝−５０．０と求めることができる。
【００５０】
また、例えばｂ４５の場合、ｉ＝４、ｊ＝５であるので、図９（ｂ）によればｂ４５＝５．０である。エリア番号が１の係数和Ｂ１は、図９（ｂ）によれば、５０.０である。Ｂ１の値は、式（３）を用いてｊ＝１の各要素の和の各要素の和を算出することにより、Ｂ１＝４．１＋５．０＋５．６＋５．３＋４．７＋５．９＋４．４＋４．７＋５．０＋５．３＝５０．０と求めることができる。
【００５１】
以上のようにして、Ｓ３０７の処理を実行することができる。
【００５２】
Ｓ３０７の処理の後、図５に戻る。続いて、算出部１６は、外気温の予測誤差δＴｉの平均値μｉと、確率変数ＢｉδＴｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の分散共分散行列Ｑとをエリア毎に算出する（Ｓ２０３）。Ｓ２０３では、まず、算出部１６は、図８に示す計測情報データベースに格納されている外気温の予報値Ｔｉ’の情報と、外気温の実測値Ｔｉの情報とに基づいて、以下の式（４）により予測誤差δＴｉを算出する。
式（４）：
2014204581.tif 000006
算出部１６は、図７のＳ３０３で取得間隔毎に測定したＴｉ’およびＴｉの情報を用いることにより、１つのエリアについて複数のδＴｉのデータを算出することができる。
【００５３】
続いて、算出部１６は、算出した複数のδＴｉの値を用いて、以下の式（５）により、外気温の予測誤差δＴｉの平均値μｉと、確率変数ＢｉδＴｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の分散共分散行列Ｑとを算出する。分散共分散行列Ｑは、以下の式（５）により表すことができる。
式（５）
2014204581.tif 000007
ここで、Ｂｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）は、Ｓ２０２で算出したエリアｉの係数和Ｂｉを示している。また、対角成分のσｉｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ，ｊ＝１，２，・・・，ｍ）は、エリアｉの予測誤差δＴｉの分散を示している。また、非対角成分のσｉｊ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）は、エリアｉの予測誤差δＴｉとエリアｊの予測誤差δＴｊとの共分散を示している。算出部１６は、エリア毎に算出した予測誤差δＴｉの平均値μｉの情報と、分散共分散行列Ｑの情報とを第２記憶部１２に格納し、Ｓ２０３の処理を終了する。
【００５４】
続いて、算出部１６は、エリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）内の空調機器７０の設定温度変更幅を最大にする制御によって削減可能な消費電力量の平均値を示す平均最大削減量をエリア毎に算出する（Ｓ２０４）。Ｓ２０４において、算出部１６は、第２記憶部１２に格納されているエリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）毎の係数和ＡｉおよびＢｉの情報を読み出す。続いて、算出部１６は、読み出した係数和ＡｉおよびＢｉの情報を用い
2014204581.tif 000008
式（６）：
2014204581.tif 000009
式（６）の根拠は、以降で説明されている。エリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の消費電力の予測削減量であるｒｉは外気温の予測誤差δＴｉの影響を受ける。すなわち、ｒｉは確率変数であり、その分布は式（７）に示すような正規分布に従うとする。
式（７）：
2014204581.tif 000010
ここで、エリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）毎の予測削減量ｒｉの平均値および分散は、それぞれ以下の式（８）、式（９）により表すことができる。
式（８）：
2014204581.tif 000011
式（９）：
2014204581.tif 000012
また、δＴｉも確率変数であり、δＴｉは、上述のμｉおよびσｉを用いて、式（１０）により表すことができる。
式（１０）：
2014204581.tif 000013
図１０は、算出部１６により算出された各エリアｉにおける予測削減量ｒｉの平均値の一例を示す図である。外気温の予測に系統誤差が発生していない場合、予測誤差δＴｉの平均値μｉは、μｉ≒０となることが多い。そこで、μｉ＝０と、図６に示す最大変更幅Δｔｍａｘの値と、図９に示すエリア毎の係数和ＡｉおよびＢｉの情報とを式（８）に代入すると、図１０に示すように、各エリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，６）の予測削減量ｒｉの平均値を算出することができる。
【００５５】
続いて、制御計画策定部１７は、各エリアｉの予測削減量ｒｉ（ｒｉ＜０）の平均値の総和が、消費電力の削減目標量ＲＡＣ（ＲＡＣ＜０）以下であるか否か、すなわち、以下の式（１１）を満足するか否かを判定する（Ｓ２０５）。
式（１１）：
2014204581.tif 000014
各エリアｉの最大削減量ｒｉの平均値の総和が、対象エリア１００の消費電力の削減目標量ＲＡＣ以上であると判定された場合（Ｓ２０５肯定）、制御計画策定部１７は、空調機器７０の設定温度の変更によって対象エリア１００における削減目標量ＲＡＣの削減が達成可能であると判定し、Ｓ２０６に移る。一方、各エリアｉの最大削減量ｒｉの平均値の総和が、対象エリア１００の消費電力の削減目標量ＲＡＣ以下であると判定されなかった場合（Ｓ２０５否定）、制御計画策定部１７は、空調機器７０の設定温度の変更によって対象エリア１００における削減目標量ＲＡＣの削減が達成不可能であると判定し、処理を終了する。
【００５６】
例えば、図１０に示す数値を用いると、各エリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，６）の最大削減量ｒｉの平均値の総和は、
式（１２）：
2014204581.tif 000015
と算出される。図６に示すように、対象エリア１００の消費電力の削減目標量ＲＡＣを−１０００［ｋＷｈ］と設定した場合、−１０００［ｋＷｈ］＞−１１７３．６［ｋＷｈ］であるので、Ｓ２０５肯定と判定される。
【００５７】
続いて、Ｓ２０６の処理について説明する。対象エリア１００の消費電力の削減目標を達成できる確率を向上させるためには、対象エリア１００における消費電力の削減量のばらつき（分散）はできるだけ小さいことが好ましい。そこで、制御計画策定部１７は、対象エリア１００における消費電力の削減量の分散が小さくなるような空調機器７０の制御計画を立案する。
【００５８】
計画立案においては、式（６）によってエリアごとに計算される平均最大削減量を各エリアの削減容量と考え、この容量を策定する計画において利用する比率をｙｉで表す。また、エリアｉの目標削減量をＲｉＡＣで表記すると、これらの関係は以下の式（１３）で表すことができる。
式（１３）：
2014204581.tif 000016
また、ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を要素とした行列を行列ｙとすると、行列ｙは以下の式（１４）で表すことができる。行列ｙの要素ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の各々は、各エリアｉの削減容量の利用率を示している。以降では、行列ｙおよび行列ｙの各要素ｙｉを利用率と呼称する。
式（１４）：
2014204581.tif 000017
また、対象エリア１００内の各エリアにおける予測削減量ｒｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の平均値である平均最大削減量を要素とした行列は、以下の式（１５）で表すことができる。
式（１５）：
2014204581.tif 000018
制御計画策定部１７は、対象エリア１００における消費電力の削減量の分散が小さくなるように、利用率ｙの各要素ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ−１，ｙｎを算出する（Ｓ２０６）。Ｓ２０６において、制御計画策定部１７は、式（１６）を目的関数、式（１７）および式（１８）を制約条件とした二次計画問題の解を、例えば二次計画法のソルバーを用いて算出する。これにより、制御計画策定部１７は、利用率ｙの各要素の値を算出することができる。
式（１６）：
2014204581.tif 000019
式（１７）：
2014204581.tif 000020
式（１８）：
2014204581.tif 000021
ここで、式（１６）は、対象エリア１００における消費電力の削減量の分散が小さくなる利用率ｙの各要素の値を解くための目的関数であり、ｙＴはｙの転置行列である。行列Ｑは、式（５）を変形すると、式（１９）のように行列Ｂと行列Σとに分解することができる。
式（１９）：
2014204581.tif 000022
ここで、「○」はアダマール積（行列の対応成分毎の積）である。行列Ｂは定数であるので、式（１９）に示す目的関数は、外気温の予測誤差δＴｉの分散共分散行列である行列Σに依存していることがわかる。このように、分散共分散行列Σを用いて目的関数を設定することにより、対象エリア１００を構成する各エリアの分散が消費電力の削減量に及ぼす影響だけでなく、異なるエリア間の共分散が消費電力の削減量に及ぼす影響も最小化された利用率ｙの各要素の値を取得することができる。
【００５９】
式（１７）は、行列ｙＴと予測削減量の平均値を要素とした行列との積が、対象エリア１００における消費電力の削減目標ＲＡＣ以上であることを示す制約条件である。すなわち、式（１７）は、あるエリアの平均最大削減量に当該エリアの利用率を乗じることによって算出した当該エリアの削減目標量を全てのエリアｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）にわたって合算した値が消費電力の削減目標量ＲＡＣ以下であることを示す式である。
式（１８）は、利用率ｙの各要素ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）が１以下の正数であることを示す制約条件である。
【００６０】
図１１は、分散共分散行列Σのテーブルの一例を示す図である。図１１は、日本の関東エリアにある６都市の、外気温の予報値と外気温の実測値とをもとに算出した分散共分散行列Σをテーブルにしたものである。図１１（ａ）は、２０１２年７月前半、図１１（ｂ）は、２０１２年７月後半におけるデータを用いて算出した結果を示している。なお、図９の係数情報テーブルでは、エリア番号ｉ＝１が「宇都宮市」、エリア番号ｉ＝２が「前橋市」、エリア番号ｉ＝３が「さいたま市桜区」、エリア番号ｉ＝４が「東京都千代田区」、エリア番号ｉ＝５が「千葉市中央区」、エリア番号ｉ＝６が「横浜市中区」にそれぞれ対応している。
【００６１】
例えば、制御計画策定部１７は、図１１（ａ）の分散共分散行列Σと、図９（ｂ）に示す係数和Ｂｉの情報とを用いて式（５）から行列Ｑを算出する。そして、制御計画策定部１７は、算出された行列Ｑを用いて式（１６）〜式（１８）に示す二次計画問題を解く。これにより、制御計画策定部１７は、６都市の各々の利用率ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，６）を算出することができる。
【００６２】
尚，この計算例では簡単のため、式（８）に示す各エリアの削減量の予測モデルはすべて等しいものと仮定してさらにＢｉ＝１（ｉ＝１，２，・・・，６）と置き、式（１７）の制約条件も外して試算している。この仮定の下では、各エリアの削減容量もすべて等しくなるため、利用率を削減目標総量の各エリアへの割当比率と見ることもできる。但し、一般にはエリアごとに削減容量は異なることが通常である。
【００６３】
図１２は、制御計画策定部１７により算出された削減容量の利用率ｙｉの数値の一例を示す図である。図１２に示すように、利用率ｙｉの各数値はエリアによって比率が異なっており、消費電力の削減量が外気温の予測誤差δＴｉの影響を受けやすいエリアは、影響を受けにくいエリアよりも低い利用率（割当比率）が算出されることとなる。図１２によれば、「横浜市中区」が、外気温の予測誤差δＴｉによる影響を最も受けにくいエリアであるため、利用率（割当比率）ｙｉが高く算出されていることがわかる。また、「さいたま市桜区」が、外気温の予測誤差δＴｉによる影響を最も受けやすいエリアであるため、利用率（割当比率）ｙｉが低く算出されていることがわかる。
【００６４】
続いて、制御計画策定部１７は、Ｓ２０６で算出された利用率ｙの各要素ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）の値を用いて、エリア毎の削減量ＲｉＡＣ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を算出する（Ｓ２０７）。エリア毎の削減目標量ＲｉＡＣは、式（１３）を再掲すると、式（２０）のように表すことができる。
式（２０）
2014204581.tif 000023
制御計画策定部１７は、Ｓ２０４で算出したｒｉの平均値と、Ｓ２０６で算出した利用率ｙｉとを式（２０）に代入することにより、エリア毎の消費電力の削減目標量ＲｉＡＣ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）を算出する。そして、制御計画策定部１７は、算出したエリア毎の消費電力の削減目標量ＲｉＡＣを第２記憶部１２内の係数情報テーブルに格納する。
【００６５】
図１３は、制御計画策定部１７により算出されたエリア毎の消費電力の削減目標量ＲｉＡＣの数値の一例を示す図である。図１３に示すように、制御計画策定部１７は、Ｓ２０６で算出した利用率ｙｉの値に応じた消費電力の削減目標量ＲｉＡＣをエリア毎に算出することができる。
【００６６】
続いて、出力部１８は、Ｓ２０６で算出したエリア毎の消費電力の削減目標量ＲｉＡＣを出力する（Ｓ２０８）。
【００６７】
以上のようにして、エリア毎の消費電力の削減目標量ＲｉＡＣを決定することができる。
【００６８】
図１４は、対象エリア１００における消費電力の削減量の標準偏差の一例を示す図である。式（１６）によれば、対象エリア１００における消費電力の削減量の分散はｙＴＱｙにより表されるので、消費電力の削減量の標準偏差は、ｙＴＱｙの正の平方根を計算することによって取得することができる。
【００６９】
「ワースト選択」の項目は、外気温の予測誤差δＴｉの分散が最も大きい「宇都宮市」を選択し、「宇都宮市」のみに消費電力の削減量を割り当てた場合の標準偏差を示している。２０１２年７月前半における「宇都宮市」の分散値は、図１１（ａ）の対角成分ａ１１を参照するとａ１１＝２．３４５４である。よって、２０１２年７月前半における標準偏差は１．５３と算出される。２０１２年７月後半における標準偏差も、図１１（ｂ）のデータを用いて同様の方法により算出することができる。
【００７０】
「均分選択」の項目は、外気温の予測誤差δＴｉの分散を考慮せずに、６都市に消費電力の削減量を均等に割り当てた場合の標準偏差を示している。６都市に消費電力の削減量を均等に割り当てた場合、利用率（この事例では割当比率でもある）ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，６）＝１／６である。この値と図１１（ａ）の分散共分散行列Σとを用いて式（１６）〜式（１９）に示す二次計画問題を解くと、２０１２年７月前半における削減量の標準偏差は１．０７と算出される。２０１２年７月後半における標準偏差も、図１１（ｂ）のデータを用いて同様の方法により算出することができる。
【００７１】
「最適化による選択」の項目は、本発明の実施形態の方法を用いて、６都市への消費電力の削減量の割り当てを行った場合の削減量の標準偏差を示している。ここでは、２０１２年７月前半における予報誤差の分散共分散行列Σを用いて利用率ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，６）を算出し、算出した利用率ｙｉ（ｉ＝１，２，・・・，６）を用いて２０１２年７月後半における削減量の割り当てを最適化し、標準偏差を算出している。なお、上述の算出方法は、２０１２年７月前半と２０１２年７月後半とで分散共分散行列Σの値に大きな傾向の変化がみられないとの前提の元で行っている。
【００７２】
図１４に示すように、「最適化による選択」による方法によれば、「ワースト選択」による方法よりも標準偏差の値が（（１．９３−１．１８）／１．９３）×１００≒３８．９［％］改善していることがわかる。また、「最適化による選択」による方法によれば、「均分選択」による方法よりも標準偏差の値が（（１．２６−１．１８）／１．２６）×１００≒６．４［％］改善していることがわかる。
【００７３】
Ｓ１０１の処理によれば、対象エリア１００内の複数のエリアの各々について、外気温の予報値と実測値とを取得し、該外気温の予報値と実測値との差分に基づいて、該外気温の予報誤差を算出し、該外気温の予報誤差の正規分布に基づいて算出される、対象エリア１００の消費電力の削減量の分散が小さくなるように、複数のエリアの各々の消費電力の削減目標量を決定する。この方法によれば、削減目標量ＲｉＡＣを各エリアに対して割り当てる際に、各エリアにおける外気温の予測誤差の分散が考慮されているため、対象エリア１００において実際に削減される消費電力量が、外気温の予報誤差のために、予め計画していた削減量から大きく外れるのを抑えることができる。その結果、外気温の予測誤差によって電力の削減目標を達成できなくなるリスクが最小となり、より高い確率で消費電力の削減目標を達成することが可能となる。
【００７４】
図４に戻り、Ｓ１０１の処理の後、計画策定装置１０は、エリア毎に割り当てられた消費電力の削減量に基づいて、エリア内の各サイトに設置されている空調機器の、設定温度の変更幅を決定する（Ｓ１０２）。消費電力を削減するためには、空調機器の設定温度をより高い温度に変更することが好ましい。よって、設定温度の変更幅とは、空調機器の設定温度をより高い温度に変更した場合の増分である。以下、Ｓ１０２の処理の例について説明する。
【００７５】
図１５は、サイト毎の空調機器の設定温度の変更幅を決定する方法の一例を示すフローチャートである。図１５では一つのエリアｉについてだけ示しているが、実際にはすべてのエリアに関して同じ問題を解く処理を行う。以下の処理説明においては、ｉをいずれか一つに固定した場合を示している。
【００７６】
まず、制御計画策定部１７は、第２記憶部１２に格納されているエリアｉの消費電力の削減目標量ＲｉＡＣと、空調機器の設定温度の最大変更幅Δｔｍａｘと、エリア毎の外気温の予測誤差の平均値μｉとを読み出す（Ｓ４０１）。ここで、エリアｉの消費電力の削減目標量ＲｉＡＣは、図５のＳ２０７で算出された情報である。また、空調機器の設定温度の最大変更幅Δｔｍａｘは、図５のＳ２０１で設定された情報である。また、エリア毎の外気温の予測誤差の平均値μｉは、図５のＳ２０３で算出された情報である。
【００７７】
続いて、制御計画策定部１７は、サイト間における削減量の分散が小さくなるように、サイト毎の空調機器の設定温度の変更幅Δｔｉｊ（ｉはいずれか一つに固定，ｊ＝１，２，・・・，ｍ）を算出する（Ｓ４０２）。以下、Ｓ４０２の処理の具体例について説明する。
【００７８】
エリアｉ内のサイトｊに設置されている空調機器に対して、設定温度をΔｔｉｊ上昇させた場合の削減量をｓｉｊとする。サイトｊの空調機器の消費電力の削減量ｓｉｊは、ｓｉｊを被説明変数とし、ΔｔｉｊおよびδＴｉを説明変数として表した式（２１）の線形モデルを用いて表すことができる。
式（２１）：
2014204581.tif 000024
式（２１）に示すように、ｓｉｊの値は外気温の予測誤差δＴｉの影響を受ける。すなわち、ｓｉｊは確率変数であり、その分布は、式（２２）に示すような正規分布に従う。
式（２２）：
2014204581.tif 000025
ここで、μｉはδＴｉの平均、ａｉｊΔｔｉｊ+ｂｉｊμｉはｓｉｊの平均、ｂｉｊ２σｉ２はｓｉｊの分散を示している。
【００７９】
また、エリアｉ内の全てのサイトｊにおける消費電力の削減量の総和ｓｉは、μｉを用いると以下の式（２３）によって表すことができる。
式（２３）：
2014204581.tif 000026
サイト毎の空調機器の設定温度の変更幅Δｔｉｊを算出する場合、消費電力の削減量の総和ｓがサイトｉの削減量ＲｉＡＣ以下（sおよびＲｉＡＣは負値）であることが制約条件の一つとなる。
【００８０】
Ｓ３０３において、制御計画策定部１７は、以下の式（２４）を目的関数、式（２５）、式（２６）および式（２７）を制約条件とした混合整数計画問題の解を、例えば混合整数計画法のソルバーを用いて算出する。これにより、制御計画策定部１７は、サイト毎の空調機器の設定温度の変更幅Δｔｉｊを算出することができる。
式（２４）：
2014204581.tif 000027
式（２５）：
2014204581.tif 000028
式（２６）：
2014204581.tif 000029
式（２７）：
2014204581.tif 000030
ここで、式（２４）は、式（１９）に示す削減量ｓｉｊの分散ｂｉｊ２σｉ２を最小値に近付けるための目的関数である。なお、ｉは固定されているのでσｉ２は定数である。また、冷房期のｂｉｊは正の数であるので、式（２４）を簡略化した式（２８）を冷房期の目的関数とすることもできる。
式（２８）：
2014204581.tif 000031
式（２５）は、消費電力の削減を行わないサイト、すなわち設定温度を変更しないサイトに関する項を式（２４）または式（２８）から排除するための制約条件であり、１また０の値を取り得る係数Ｚｉｊが規定されている。例えば、あるサイトにおいて設定温度を変更する場合、Δｔｉｊ＞０であるため、Ｚｉｊ＝１となる。この場合、設定温度を変更しないサイトに関する項は式（２１）から排除されない。一方、あるサイトにおいて設定温度を変更しない場合、Δｔｉｊ＝０であるため、Ｚｉｊ＝０となる。この場合、設定温度を変更するサイトに関する項は式（２４）から排除される。
【００８１】
式（２６）は、エリアｉ内の全てのサイトｊ（ｉ＝１，２，・・・，ｍ）における消費電力の削減量の総和ｓｉが、サイトｉの削減量ＲｉＡＣ（ＲｉＡＣ＜０）以下であることを示す制約条件である。また、式（２７）は、設定温度の変更幅Δｔｉｊ（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）の値が、設定温度の最大変更幅Δｔｍａｘを超えない値であることを示す制約条件である。
【００８２】
Ｓ３０３の処理が終了した後、他のエリアについても同様に、図１５に示す一連の処理を実行する。これにより、全てのエリアｉ（ｊ＝１，２，・・・，ｎ）について、サイト毎の空調機器の設定温度の変更幅を算出することができる。
【００８３】
続いて、出力部１８は、算出されたサイト毎の空調機器の設定温度の変更幅Δｔｉｊ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ，ｊ＝１，２，・・・，ｍ）の値を出力する（Ｓ４０３）。
以上のようにして、エリア内の各サイトに設置されている空調機器の、設定温度の変更幅を決定することができる。
【００８４】
図４に戻り、Ｓ１０２の処理の後、計画策定装置１０は、決定した設定温度の変更幅で空調機器を制御する（Ｓ１０３）。具体的には、制御実行部１９は、各サイトの空調機器７０の設定温度を、設定温度算出部１７によって算出された変更幅Δｔｉｊで変更するための指示信号を、ネットワーク４０を介して各サイトの空調機器７０に送信する。そして、指示信号を受信した空調機器７０は、指示信号の内容に従って設定温度を変更する。
【００８５】
以上のようにして、エリア内の各サイトに設置されている空調機器の、設定温度の変更幅Δｔｊを決定することができる。
【００８６】
Ｓ１０２の処理によれば、複数のエリアの各々に割り当てられた消費電力の削減目標量に基づいて、該複数のエリアのうちの所定のエリアにおける消費電力の削減量の分散が小さくなるように、該所定のエリアに設置されている複数の空調機器７０の設定温度の変更幅を各々決定する。この方法によれば、空調機器７０毎に設定温度の変更幅を決定する際に、各エリアにおける消費電力の削減量の分散が考慮されているため、予め計画された削減量と実際の削減量との誤差をより小さくすることができる。その結果、より高い精度で消費電力の削減を実行することが可能となる。
【００８７】
また、消費電力の制御計画を立案する際に、対象エリア１００内の各エリアへの削減目標量の割り当てを行う処理と、各サイトの設定温度の変更幅を決定する処理とを二段階で行っている。この方法によれば、処理が終了したエリアから順次空調機器７０の制御を実行することができるため、対象エリア１００が大規模である場合においても、制御を開始するまでの遅延時間を最小限に抑えることが可能となる。
【００８８】
以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、これまでに説明した実施形態では、消費電力を制御する対象の機器を空調機器として説明したが、空調機器以外の機器に本発明を適用することもできる。
【００８９】
また、図５に示すフローチャートでは、Ｓ２０１の処理の後にＳ２０２の処理を実行しているが、Ｓ２０１の処理の前にＳ２０２の処理を実行することもできる。
【００９０】
また、本実施形態では、Ｓ１０１とＳ１０２による二段階の処理によって設定温度の制御幅を算出したが、一つの段階によって算出することも可能である。一つの段階によって算出する場合、例えば、以下の式（２９）を目的関数とし、式（３０）、式（３１）および式（３２）を制約条件とした最適化問題を解くことによって、対象エリア内の空調機器７０の設定温度の変更幅Δｔｉｊを算出することができる。
式（２９）：
2014204581.tif 000032
式（３０）：
2014204581.tif 000033
式（３１）：
2014204581.tif 000034
式（３２）：
2014204581.tif 000035
【００９１】
ここで、式（２９）は、対象エリア１００における消費電力の削減量の分散が小さくなる設定温度の変更幅Δｔｉｊを解くための目的関数である。ｉおよびｋは、対象エリア１００内の各エリアを識別するための指数であり、ｊは、エリアｉ内の各サイトｊを識別するための指数である。ｌは、エリアｋ内の各サイトｌを識別するための指数である。また、式（３１）および式（３２）は、消費電力の削減を行わないサイト、すなわち設定温度を変更しないサイトに関する項を式（２９）から排除するための制約条件である。
【符号の説明】
【００９２】
１０：計画策定装置
１１：第１記憶部
１２：第２記憶部
１３：初期設定部
１４：電力情報取得部
１５：温度情報取得部
１６：算出部
１７：制御計画策定部
１８：出力部
１９：制御実行部
２０：気温データ提供装置
３０：電力データ提供装置
７０：空調機器
８１：ＣＰＵ
８２：ＲＯＭ
８３：ＲＡＭ
８４：ストレージ装置
８５：ネットワークインタフェース
８６：可搬型記憶媒体用ドライブ
【図１】
2014204581.tif 000036
【図２】
2014204581.tif 000037
【図３】
2014204581.tif 000038
【図４】
2014204581.tif 000039
【図５】
2014204581.tif 000040
【図６】
2014204581.tif 000041
【図７】
2014204581.tif 000042
【図８】
2014204581.tif 000043
【図９】
2014204581.tif 000044
【図１０】
2014204581.tif 000045
【図１１】
2014204581.tif 000046
【図１２】
2014204581.tif 000047
【図１３】
2014204581.tif 000048
【図１４】
2014204581.tif 000049
【図１５】
2014204581.tif 000050