(57)【要約】現在値取得部（１０２１）は、複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値を取得する。電力情報取得部（１０１）は、現在値が変化する前における複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、現在値が変化した後における複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得する。生成部（１０４）は、現在値が変化した場合、パラメータの値と第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する。予測値取得部（１０２２）は、パラメータの予測値を取得する。予測部（１０５）は、生成部（１０４）により生成された対応関係情報と予測値取得部（１０２２）により取得された予測値とに基づいて、第１電気機器の消費電力を予測する。
2017134788.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値を取得する現在値取得手段と、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得する電力情報取得手段と、
前記現在値が変化した場合、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する生成手段と、
前記パラメータの予測値を取得する予測値取得手段と、
前記生成手段により生成された対応関係情報と前記予測値取得手段により取得された予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する予測手段と、を備える、
消費電力予測装置。
【請求項２】
前記予測手段は、前記複数の電気機器のうちいずれかの電気機器の動作状態が変化した場合、前記複数の電気機器の総消費電力又は総消費電力量を更に予測する、
請求項１に記載の消費電力予測装置。
【請求項３】
前記予測手段により予測された総消費電力又は総消費電力量が予め定められた閾値を超える場合、前記複数の電気機器のうち節電対象の電気機器の消費電力が低減するように前記節電対象の電気機器を制御する制御手段を更に備える、
請求項２に記載の消費電力予測装置。
【請求項４】
前記複数の電気機器は、複数の種別に分類され、
前記予測手段により予測された総消費電力又は総消費電力量が予め定められた閾値を超える場合、前記複数の種別のうち特定の種別に属する電気機器の動作状態を変化させることにより前記特定の種別に属する電気機器の総消費電力又は総消費電力量を減少させる代替案を提示する提示手段を更に備える、
請求項１から３のいずれか１項に記載の消費電力予測装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記第１電気機器の動作状態と前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成し、
前記複数の電気機器を使用するユーザが不在である場合、前記複数の電気機器のうち同定対象の電気機器の動作状態を変化させることにより、前記同定対象の電気機器に関する対応関係情報を前記生成手段に生成させる同定処理を実行する同定処理実行手段を更に備える、
請求項１から４のいずれか１項に記載の消費電力予測装置。
【請求項６】
前記パラメータは、前記第１電気機器を動作させてからの経過時間であり、
前記電力情報取得手段は、前記複数の電気機器に消費された総消費電力量を示す電力情報を予め定められた周期で取得し、
前記同定処理実行手段は、前記同定対象の電気機器の動作状態を変化させてから前記電力情報取得手段により前記電力情報が取得されるまでの時間が異なる複数回の同定処理を実行する、
請求項５に記載の消費電力予測装置。
【請求項７】
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値を取得する現在値取得手段と、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力と、を測定する電力測定手段と、
前記現在値が変化した場合、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された対応関係情報と前記パラメータの予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する予測手段と、を備える、
消費電力予測システム。
【請求項８】
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値を取得し、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得し、
前記現在値が変化した場合、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成し、
前記生成された対応関係情報と前記パラメータの予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する、
消費電力予測方法。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値を取得する現在値取得手段、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得する電力情報取得手段、
前記現在値が変化した場合、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する生成手段、
前記パラメータの予測値を取得する予測値取得手段、
前記生成手段により生成された対応関係情報と前記予測値取得手段により取得された予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する予測手段、として機能させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、消費電力予測装置、消費電力予測システム、消費電力予測方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、需要地における総消費電力を管理するために、電気機器毎に消費電力を予測する技術が知られている。電気機器毎に消費電力を予測するためには、電気機器毎に動作状態と消費電力との対応関係を特定することが肝要である。このような対応関係を特定するためには、電気機器毎に消費電力を特定する必要がある。電気機器毎に消費電力を特定する方法としては、電気機器毎に電流センサを設ける方法がある。【０００３】
しかしながら、この方法では、複数の電流センサを用意する必要があるため高いコストがかかる。そこで、低いコストで電気機器毎に消費電力を特定する種々の技術が提案されている。例えば、特許文献１には、電力会社から主幹ブレーカを介して需要地に供給された総電力に基づいて、各電気機器の消費電力を推定する技術が開示されている。具体的には、特許文献１に開示された技術では、電気機器の動作状態の変化と需要地に供給された総電力の変化とに基づいて電気機器の消費電力が推定される。【０００４】
ここで、電気機器の消費電力は、電気機器の動作状態に依存するだけでなく、電気機器の動作環境にも依存することが多い。言い換えれば、電気機器の動作状態が変化しなくても電気機器の動作環境が変化すれば電気機器の消費電力が変化することが多い。なお、動作環境は、例えば、電気機器の周囲の温度や電気機器を動作させてからの経過時間である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−２５４５８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、電気機器の動作環境の変化が考慮されずに、電気機器の消費電力が推定される。このため、特許文献１に開示された技術では、電気機器の消費電力の推定の精度に限界がある。つまり、特許文献１に開示された技術を利用して電気機器の消費電力を予測した場合、電気機器の消費電力の予測の精度に限界がある。【０００７】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、電気機器の消費電力を高い精度で予測する消費電力予測装置、消費電力予測システム、消費電力予測方法、及び、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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明に係る消費電力予測装置は、
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値を取得する現在値取得手段と、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得する電力情報取得手段と、
前記現在値が変化した場合、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する生成手段と、
前記パラメータの予測値を取得する予測値取得手段と、
前記生成手段により生成された対応関係情報と前記予測値取得手段により取得された予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する予測手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明では、複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値が変化した場合、パラメータの値と第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報が生成され、生成された対応関係情報とパラメータの予測値とに基づいて、第１電気機器の消費電力が予測される。従って、本発明によれば、電気機器の消費電力を高い精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態１に係る消費電力予測装置を含むシステムの構成図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る消費電力予測装置の構成図である。
【図３】本発明の実施形態１に係る消費電力予測装置の機能を説明するための図である。
【図４】本発明の実施形態１に係る消費電力予測装置が実行する対応関係情報生成処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態１に係る消費電力予測装置が実行する消費電力予測処理を示すフローチャートである。
【図６】単位時間毎に消費電力量の内訳を提示する画面を示す図である。
【図７】ピーク電力が閾値を超えていることを報知する画面を示す図である。
【図８】１日当たりの消費電力量の内訳を提示する画面を示す図である。
【図９】本発明の実施形態２に係る消費電力予測装置の機能を説明するための図である。
【図１０】電気機器の種別毎の消費電力特性を示す図である。
【図１１】本発明の実施形態２に係る消費電力予測装置が実行する機器利用評価処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態２に係る消費電力予測装置が実行する消費電力予測処理を示すフローチャートである。
【図１３】需要地におけるユーザの１日のスケジュールを示す図である。
【図１４】需要地におけるユーザの１週間のスケジュールを示す図である。
【図１５】電気機器の種別毎の消費電力を提示する画面を示す図である。
【図１６】本発明の実施形態３に係る消費電力予測装置の機能を説明するための図である。
【図１７】本発明の実施形態３に係る消費電力予測装置が実行する対応関係情報生成処理を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施形態４に係る消費電力予測装置が実行する消費電力特性の同定用運転の原理を説明するための第１の図である。
【図１９】本発明の実施形態４に係る消費電力予測装置が実行する消費電力特性の同定用運転の原理を説明するための第２の図である。
【図２０】本発明の実施形態４に係る消費電力予測装置が実行する消費電力特性の同定用運転の原理を説明するための第３の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（実施形態１）
まず、図１を参照して、本発明の実施形態１に係る消費電力予測装置１００を含むシステムについて説明する。消費電力予測装置１００は、需要地における各種の消費電力を予測する装置である。具体的には、消費電力予測装置１００は、例えば、需要地において将来消費される電力の合計値である総消費電力値、需要地において将来消費される電力量の合計値である総消費電力量、需要地において電力を消費する各電気機器の将来の消費電力、需要地において電力を消費する各電気機器の将来の消費電力量を予測する。
【００１２】
例えば、消費電力予測装置１００は、（手順１）各電気機器の消費電力特性を推定し、（手順２）推定した各電気機器の消費電力特性に基づいて各電気機器の消費電力を予測し、（手順３）予測した各電気機器の消費電力の総和を求めることにより需要地における総消費電力値を予測し、（手順４）予測した総消費電力値を積算して需要地における総消費電力量を予測する。なお、消費電力予測装置１００は、（手順１）各電気機器の消費電力特性を推定し、（手順５）推定した各電気機器の消費電力特性に基づいて各電気機器の現在の消費電力を推定し、（手順６）推定した各電気機器の現在の消費電力を積算して各電気機器の消費電力量を推定することもできる。（手順５）では、現在の総消費電力値に対する各電気機器の現在の消費電力の内訳が推定される。（手順６）では、現在の総消費電力量に対する各電気機器の現在の消費電力量の内訳が推定される。
【００１３】
なお、消費電力予測装置１００は、（手順１）において、電気機器毎に消費電力特性を推定する代わりに、複数の電気機器の組合せについて消費電力特性を推定してもよい。電気機器の消費電力特性を推定することは、基本的に、電気機器の動作状態と電気機器の動作環境を示すパラメータの値と電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成することである。動作状態は、動作モード、目標値などにより定義される。例えば、電気機器がエアコンである場合、動作状態は、運転モード（暖房運転、冷房運転、送風運転、除湿運転など）と設定温度により定義される。
【００１４】
動作環境は、電気機器がおかれている環境により定義される。動作環境を示すパラメータは、例えば、気温、湿度、天気、季節、日付、曜日、時間帯、需要地の位置、家族構成人数、ユーザのスケジュールである。本実施形態では、理解を容易にするため、電気機器の動作を変更した時刻からの経過時間も動作環境を示すパラメータであるものとする。なお、電気機器の消費電力は、動作環境に依存する場合と動作環境に依存しない場合とがある。例えば、電気機器がエアコンであり、動作状態が冷房運転状態であり、動作環境が気温又は上述した経過時間である場合、電気機器の消費電力は、動作環境に依存する可能性が高い。一方、電気機器がエアコンであっても、動作状態が送風運転状態である場合は、動作環境が気温又は上述した経過時間であっても、電気機器の消費電力は、動作環境に依存しない可能性がある。また、電気機器が照明であり、動作環境が気温又は上述した経過時間である場合、電気機器の消費電力は、動作環境に依存しない可能性が高い。本実施形態では、消費電力予測装置１００は、どのような種類の電気機器がどのような動作状態である場合にどのような動作環境が消費電力に影響を与えるのかを判別可能であるものとする。
【００１５】
本実施形態では、対応関係情報は、消費電力と動作状態との対応関係を示す情報ではなく、消費電力と動作状態と動作環境を示すパラメータの値との対応関係を示す情報である。従って、本実施形態では、動作状態のみならず動作環境を示すパラメータの値も加味されて消費電力特性が推定されるため、消費電力の予測の精度が高くなることが期待できる。なお、対応関係情報を生成又は更新することは、消費電力特性を学習することとも言える。なお、電気機器の動作状態として、オン又はオフのいずれかの状態しかとりえない場合がある。例えば、電気機器が調光機能を有さない照明の場合、動作状態はオン又はオフのいずれかの状態しかとりえない。このような場合、対応関係情報は、消費電力と動作環境を示すパラメータの値との対応関係を示す情報であってもよい。
【００１６】
本実施形態では、消費電力予測装置１００は、消費電力を予測するだけでなく、消費電力を管理する装置、つまり、電力管理装置であるものとする。また、本実施形態では、消費電力予測装置１００は、需要地において動作する電気機器を制御・監視する機能を有するものとする。具体的には、本実施形態では、消費電力予測装置１００は、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）におけるＨＥＭＳコントローラとしての機能を有するものとする。
【００１７】
消費電力予測装置１００は、宅内ネットワーク６１０を介して、電力計測装置２００とセンサ２１０と電気機器３０１と電気機器３０２と電気機器３０３と電力変換装置４１０と通信する。また、消費電力予測装置１００は、宅内ネットワーク６１０と宅外ネットワーク６２０を介して、端末装置５１０とクラウドサーバ５２０と通信する。消費電力予測装置１００は、電気機器３０１と電気機器３０２と電気機器３０３とを制御・監視することができる。つまり、電気機器３０１と電気機器３０２と電気機器３０３とは、管理対象機器である。消費電力予測装置１００は、管理対象機器の動作状態を把握しているため、管理対象機器の対応関係情報を生成することができる。
【００１８】
一方、消費電力予測装置１００は、電気機器３０４と電気機器３０５とは、制御・監視することができない。つまり、電気機器３０４と電気機器３０５とは、管理外機器である。消費電力予測装置１００は、基本的には、管理外機器の動作状態を把握していないため、管理外機器の対応関係情報を生成することができるとは限らない。ただし、消費電力予測装置１００は、例えば、管理外機器のスケジュール情報を参照することにより、管理外機器の動作状態を把握し、管理外機器の対応関係情報を生成することができる。以下、図２を参照して、消費電力予測装置１００の構成について説明する。
【００１９】
図２に示すように、消費電力予測装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、フラッシュメモリ１４、ＲＴＣ（Real Time Clock）１５、タッチスクリーン１６、宅内通信インターフェース１７、宅外通信インターフェース１８を備える。消費電力予測装置１００が備える各構成要素は、バスを介して相互に接続される。
【００２０】
ＣＰＵ１１は、消費電力予測装置１００の全体の動作を制御する。なお、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納されているプログラムに従って動作し、ＲＡＭ１３をワークエリアとして使用する。ＲＯＭ１２には、消費電力予測装置１００の全体の動作を制御するためのプログラムやデータが記憶される。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１のワークエリアとして機能する。つまり、ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３にプログラムやデータを一時的に書き込み、これらのプログラムやデータを適宜参照する。
【００２１】
フラッシュメモリ１４は、各種の情報を記憶する不揮発性メモリである。ＲＴＣ１５は、計時用のデバイスである。ＲＴＣ１５は、例えば、電池を内蔵し、消費電力予測装置１００の電源がオフの間も計時を継続する。ＲＴＣ１５は、例えば、水晶発振子を備える発振回路を備える。
【００２２】
タッチスクリーン１６は、ユーザによりなされたタッチ操作を検知し、検知の結果を示す信号をＣＰＵ１１に供給する。また、タッチスクリーン１６は、ＣＰＵ１１から供給された画像信号に基づく画像を表示する。このように、タッチスクリーン１６は、消費電力予測装置１００のユーザインターフェースとして機能する。
【００２３】
宅内通信インターフェース１７は、消費電力予測装置１００を、宅内ネットワーク６１０に接続するためのインターフェースである。消費電力予測装置１００は、宅内ネットワーク６１０を介して宅内ネットワーク６１０に接続された各種の装置と通信することが可能である。宅内通信インターフェース１７は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）インターフェース（例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card））を備える。
【００２４】
宅外通信インターフェース１８は、消費電力予測装置１００を、宅外ネットワーク６２０に接続するためのインターフェースである。消費電力予測装置１００は、宅外ネットワーク６２０を介して宅外ネットワーク６２０に接続された各種の装置と通信することが可能である。宅外通信インターフェース１８は、例えば、ＬＡＮインターフェース（例えば、ＮＩＣ）を備える。
【００２５】
電力計測装置２００は、図示しない主幹ブレーカを介して商用電源４００から需要地内の各電気機器に供給される総電力（以下「総消費電力」という。）を計測する。電力計測装置２００は、図示しない主幹ブレーカ部分において、電力線に流れる電流の値と電力線間の電圧の値とを計測する。電力計測装置２００は、計測された総消費電力に基づいて、単位期間における総消費電力量、基準時刻からの累積総消費電力量などを算出する。電力計測装置２００は、計測や算出により取得された物理量を示す情報を電力情報として記憶する。電力計測装置２００は、記憶された電力情報を、予め定められた周期で（例えば、３０分毎に）、宅内ネットワーク６１０を介して、消費電力予測装置１００に送信する。電力計測装置２００は、電流検出センサ、電圧検出センサ、フラッシュメモリ、通信インターフェースなどを備える。
【００２６】
センサ２１０は、動作環境を示すパラメータの値を検知し、検知したパラメータの値を、宅内ネットワーク６１０を介して、消費電力予測装置１００に送信する。センサ２１０は、例えば、温度センサや湿度センサである。
【００２７】
電気機器３０１、３０２、３０３、３０４、３０５は、宅内に配置される機器であり、商用電源４００から供給された電気エネルギーを消費して動作する機器である。電気機器３０１、３０２、３０３は、宅内通信インターフェース１７と同様の構成を備え、宅内ネットワーク６１０に接続する機能を有する。一方、電気機器３０４、３０５は、宅内通信インターフェース１７と同様の構成を備えず、宅内ネットワーク６１０に接続する機能を有さない。つまり、電気機器３０１、３０２、３０３は、管理対象機器であり、電気機器３０４、３０５は、管理外機器である。
【００２８】
電気機器３０１、３０２、３０３、３０４、３０５は、例えば、エアコン、テレビ、照明、冷蔵庫、ＩＨＣＨ（Induction Heating Cooking Heater）、エコキュート、換気扇、製氷機、照明、殺虫装置、ショーケース、除湿器、加湿器、暖房機器、電気ポット、電子レンジ、炊飯器、バス乾燥機などである。
【００２９】
商用電源４００は、電力会社が需要家に電力を供給する電源である。商用電源４００により供給される電力は、交流電力である。商用電源４００は、需要地に交流電力を供給する。なお、本実施形態では、理解を容易にするため、需要地から商用電源４００に電力が供給されることはない（つまり、逆潮流はない）ものとする。
【００３０】
電力変換装置４１０は、交流電力を直流電力に変換し、直流電力を交流電力に変換する。電力変換装置４１０は、商用電源４００から供給された交流電力を直流電力に変換して電気自動車４２０（厳密には、電気自動車４２０に搭載された蓄電池）に供給する。また、電力変換装置４１０は、電気自動車４２０から供給された直流電力を交流電力に変換して電気機器３０１、３０２、３０３、３０４、３０５に供給する。電力変換装置４１０は、宅内ネットワーク６１０を介して、消費電力予測装置１００と通信する機能を有する。
【００３１】
電気自動車４２０は、図示しない蓄電池を備える。この蓄電池は、電力変換装置４１０から供給された電力を蓄積する。電気自動車４２０は、この蓄電池に蓄積された電力で走行することができる。また、蓄電池は、蓄積された電力を電力変換装置４１０に供給する。なお、電力変換装置４１０と電力変換装置４１０との組合せを電気機器と見做すこともできる。
【００３２】
端末装置５１０は、宅外ネットワーク６２０を介して、消費電力予測装置１００と通信する装置である。端末装置５１０は、例えば、消費電力予測装置１００のユーザインターフェースとして機能する。端末装置５１０は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末などである。
【００３３】
クラウドサーバ５２０は、クラウドコンピューティングにおけるリソースを提供するサーバである。クラウドサーバ５２０は、例えば、クラウドサーバ５２０全体の動作を制御するプロセッサ５２１と、宅外ネットワーク６２０に接続するための通信インターフェース５２２と、各種の情報を記憶するハードディスク５２３と、を備える。クラウドサーバ５２０は、消費電力予測装置１００からの要求に応答して、ハードディスク５２３に記憶されている情報を消費電力予測装置１００に供給する。また、クラウドサーバ５２０は、消費電力予測装置１００からの要求に応答して、要求された処理を実行し、処理結果を示す情報を消費電力予測装置１００に送信する。
【００３４】
宅内ネットワーク６１０は、宅内に構築されるネットワークであり、宅内ネットワーク６１０に接続された機器同士が相互に通信するためのネットワークである。宅内ネットワーク６１０は、例えば、無線ＬＡＮである。
【００３５】
宅外ネットワーク６２０は、宅外に構築されるネットワークであり、宅外ネットワーク６２０に接続された機器同士が相互に通信するためのネットワークである。宅外ネットワーク６２０は、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）である。なお、宅内ネットワーク６１０と宅外ネットワーク６２０は、消費電力予測装置１００を介して相互に接続される。従って、消費電力予測装置１００は、ゲートウェイ装置としての機能も有する。宅外ネットワーク６２０は、例えば、インターネットである。
【００３６】
次に、図３を参照して、消費電力予測装置１００の基本的な機能について説明する。消費電力予測装置１００は、機能的には、電力情報取得部１０１、現在値取得部１０２１、予測値取得部１０２２、記憶部１０３、生成部１０４、予測部１０５、制御部１０６、提示部１０７を備える。
【００３７】
電力情報取得部１０１は、商用電源４００から電気機器３０１、３０２、３０３、３０４、３０５に供給される総消費電力に関する電力情報を取得する。電力情報取得部１０１は、例えば、図示しない主幹ブレーカを介して商用電源４００から需要地に供給される電力に関する電力情報を取得する。本実施形態では、電力情報取得部１０１は、定期的に、電力情報を取得するものとする。従って、電力情報取得部１０１は、第１電力情報と第２電力情報とを取得する。第１電力情報は、後述するパラメータの現在値が変化する前における総消費電力に関する情報である。第２電力情報は、後述するパラメータの現在値が変化した後における総消費電力に関する情報である。電力情報取得部１０１の機能は、例えば、宅内通信インターフェース１７の機能により実現される。
【００３８】
現在値取得部１０２１は、電気機器３０１、３０２、３０３、３０４、３０５のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値を取得する。第１電気機器は、例えば、動作中の電気機器である。つまり、現在値取得部１０２１は、電気機器３０１、３０２、３０３、３０４、３０５のうち動作中の電気機器について、動作環境を示すパラメータの値を取得する。現在値取得部１０２１は、例えば、動作中の電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータの値を、センサ２１０やクラウドサーバ５２０から取得する。現在値取得部１０２１の機能は、例えば、宅内通信インターフェース１７や宅外通信インターフェース１８の機能により実現される。或いは、現在値取得部１０２１の機能は、例えば、ＲＴＣ１５の機能により実現される。
【００３９】
予測値取得部１０２２は、上述したパラメータの予測値を取得する。予測値取得部１０２２は、例えば、第１電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータの予測値を、センサ２１０やクラウドサーバ５２０から取得する。予測値取得部１０２２の機能は、例えば、宅内通信インターフェース１７や宅外通信インターフェース１８の機能により実現される。或いは、予測値取得部１０２２の機能は、例えば、ＲＴＣ１５の機能により実現される。
【００４０】
記憶部１０３は、機能的には、電力情報記憶部１０３１と、パラメータ値記憶部１０３２と、対応関係情報記憶部１０３３と、動作状態情報記憶部１０３４と、スケジュール情報記憶部１０３６とを備える。電力情報記憶部１０３１は、電力情報取得部１０１により取得された電力情報を、取得時刻と対応付けて記憶する。パラメータ値記憶部１０３２は、現在値取得部１０２１により取得されたパラメータの現在値を、取得時刻と対応付けて記憶する。なお、現在値取得部１０２１により取得されるパラメータが時間の経過とともに変化しないパラメータである場合、取得されたパラメータの現在値を取得時刻と対応付けなくてもよい。また、パラメータ値記憶部１０３２は、予測値取得部１０２２により取得されたパラメータの予測値を、予測対象の時刻と対応付けて記憶する。つまり、パラメータ値記憶部１０３２は、パラメータの値と時刻とが対応付けられた情報を記憶する。
【００４１】
対応関係情報記憶部１０３３は、生成部１０４により生成された対応関係情報を、取得時刻と対応付けて記憶する。なお、同一又は類似の消費電力特性を示す対応関係情報が多数取得されることは、これらの対応関係情報により示される消費電力特性が尤もらしい（つまり、この消費電力特性の確度が高い）と言える。この場合、これらの対応関係情報の確度が高いとも言える。また、取得時刻が新しい対応関係情報ほど、確度が高いとも言える。同一又は類似の消費電力特性を示す対応関係情報が多数取得された場合、これらの対応関係情報を統合して高い確度を付与してもよい。対応関係情報記憶部１０３３は、取得された複数の対応関係情報に対して、外れ値の除外、平均化、中央値の採用などを実行し、対応関係情報の確度を向上させることができる。
【００４２】
動作状態情報記憶部１０３４は、制御部１０６により生成された動作状態情報を、取得時刻と対応付けて記憶する。
【００４３】
スケジュール情報記憶部１０３６は、ユーザによる電気機器の利用や外出予定を含むスケジュール情報を記憶する。例えば、７：００〜８：００を朝食、１０：００〜１１：００を買い物、１１：３０〜１２：００を調理に設定し、各スケジュールに対して使用する機器や外出の有無、電気自動車４２０の利用予定を合わせてスケジュール情報記憶部１０３６に記憶させる。複数のユーザの予定を１つの予定にまとめて管理してもよい。例えば、需要家における電力の消費者である家族全員を１つの予定にまとめてもよい。記憶部１０３、電力情報記憶部１０３１、パラメータ値記憶部１０３２、対応関係情報記憶部１０３３、動作状態情報記憶部１０３４、スケジュール情報記憶部１０３６の機能は、例えば、フラッシュメモリ１４の機能により実現される。
【００４４】
生成部１０４は、動作中の電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータの値が変化した場合、このパラメータの値が変化する前後に電力情報取得部１０１により取得された電力情報に基づいて、動作中の電気機器に関する対応関係情報を生成する。つまり、生成部１０４は、上述したパラメータの現在値が変化した場合、上述したパラメータの値と第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する。この対応関係情報は、動作中の電気機器の動作状態とこのパラメータの値と動作中の電気機器の消費電力との対応関係を示す情報である。例えば、動作中の電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータが温度である場合を想定する。この場合、温度が変化する前に取得された総消費電力と温度が変化した後に取得された総消費電力との差は、動作中の電気機器の消費電力の変化に起因するものとして、動作中の電気機器の対応関係情報を生成する。
【００４５】
例えば、動作中の電気機器がエアコンであり、エアコンが設定温度２０℃で冷房動作している場合を想定する。ここで、周囲の温度が３０℃であるときの総消費電力が３０００Ｗであり、周囲の温度が２８℃になったときの総消費電力が２８００Ｗであるものとする。この場合、周囲の温度が２℃低下したことに起因して、エアコンの消費電力が２００Ｗ低下したと見做せる。ここで、仮に、エアコンの仕様やエアコンの同定用運転により、周囲の温度が３０℃であり、エアコンが設定温度２０℃で冷房動作しているときのエアコンの消費電力が６００Ｗであることが判っているものとする。つまり、仮に、エアコンが設定温度２０℃で冷房運転していることと、周囲の温度が３０℃であることと、エアコンの消費電力が６００Ｗであることとを対応付ける対応関係情報が予め記憶されているものとする。この場合、周囲の温度が２８℃であり、エアコンが設定温度３０℃で冷房動作しているときのエアコンの消費電力が４００Ｗであることが判る。つまり、エアコンが設定温度２０℃で冷房運転していることと、周囲の温度が２８℃であることと、エアコンの消費電力が４００Ｗであることとを対応付ける対応関係情報が新たに生成される。
【００４６】
また、動作環境を示すパラメータが、電気機器の動作を変更した時刻からの経過時間である場合、厳密には、常時、パラメータが変化することになる。しかしながら、生成部１０４が、常時、対応関係情報を生成することは現実的ではない。そこで、生成部１０４は、パラメータが上記経過時間である場合、例えば、予め定められた時間が経過する毎に、対応関係情報を生成する。つまり、生成部１０４は、経過時間が閾時間以上変化した場合、パラメータが変化したと見做すことができる。パラメータが上述した経過時間でない場合も同様である。つまり、生成部１０４は、パラメータが閾値以上変化した場合、パラメータが変化したと見做すことができる。
【００４７】
また、生成部１０４は、複数の電気機器の組合せに対して、対応関係情報を生成してもよい。つまり、対応関係情報は、１台の電気機器の消費電力特性を示す情報に限定されず、複数台の電気機器の合計消費電力特性を示す情報であってもよい。例えば、対応関係情報は、動作中の電気機器が複数台存在する場合、複数台の電気機器のそれぞれの動作状態と、複数台の電気機器のそれぞれの動作環境を示すパラメータと、複数台の電気機器の消費電力の合計値とを対応付ける情報であってもよい。この場合、複数台の電気機器の組合せを上述した第１電気機器と見做すこともできる。生成部１０４の機能は、例えば、ＣＰＵ１１とＲＡＭ１３とが協働することにより実現される。
【００４８】
予測部１０５は、生成部１０４により生成された対応関係情報と予測値取得部１０２２により取得された予測値とに基づいて、対応関係情報が生成された電気機器の消費電力を予測する。例えば、予測部１０５は、対応関係情報が生成済みである電気機器に関しては、この電気機器の動作状態を把握していることを前提とすれば、この電気機器の消費電力と関連するパラメータの予測値から消費電力が予測可能である。予測部１０５は、計算により消費電力を予測してもよいし、テーブルを参照して消費電力を予測してもよい。予測部１０５の機能は、例えば、ＣＰＵ１１とＲＡＭ１３とが協働することにより実現される。
【００４９】
ここで、予測部１０５は、将来における第１電気機器の消費電力を予測するだけでなく、現時点における第１電気機器の消費電力を推定することができる。この場合、予測部１０５は、生成部１０４により生成された対応関係情報と現在値取得部１０２１により取得されたパラメータの現在値とに基づいて、現時点における第１電気機器の消費電力を推定する。この場合、予測部１０５は、需要地における総消費電力に対する第１電気機器の消費電力の現時点における割合を推定できる。
【００５０】
ここで、予測部１０５は、複数の電気機器のうちいずれかの電気機器の動作状態が変化した場合、動作状態が変化した電気機器の消費電力を予測することができる。例えば、予測部１０５は、対応関係情報が生成された電気機器の動作状態が変化した場合、対応関係情報が生成された電気機器の消費電力を予測することができる。つまり、予測部１０５は、電気機器の消費電力を定期的に予測するのではなく、電気機器の消費電力が変化することが明らかである場合に電気機器の消費電力を予測することにより、少ない処理負荷で消費電力を予測する。なお、予測部１０５は、対応関係情報の確度が規定値以下である場合、ユーザやクラウドサーバ５２０から取得した消費電力の初期値を採用して、消費電力を予測してもよい。
【００５１】
また、予測部１０５は、例えば、対応関係情報が生成された電気機器の消費電力又は消費電力量を予測することにより、複数の電気機器の総消費電力又は総消費電力量を更に予測することができる。例えば、全ての電気機器について対応関係情報が生成された場合、予測部１０５は、各電気機器の消費電力又は消費電力量を予測することにより、全ての電気機器の総消費電力又は総消費電力量を予測することができる。
【００５２】
予測部１０５は、稼働中の管理対象機器とスケジュール情報により利用することが予測される管理対象機器及び管理外機器とのうちの少なくとも１台に対して、電力情報記憶部１０３１に記憶された電力情報と、パラメータ値記憶部１０３２に記憶されたパラメータの予測値とに基づいて、消費電力と消費電力量とのうちの少なくとも一方を予測する。
【００５３】
制御部１０６は、電気機器３０１、３０２、３０３に制御信号を送信することにより、電気機器３０１、３０２、３０３を制御する。また、制御部１０６は、電気機器３０１、３０２、３０３から動作状態を示す信号を受信することにより、電気機器３０１、３０２、３０３の動作状態を把握することができる。制御部１０６の機能は、例えば、ＣＰＵ１１と宅内通信インターフェース１７とが協働することにより実現される。
【００５４】
制御部１０６は、予測部１０５により予測された総消費電力又は総消費電力量が閾値を超える場合、節電対象の電気機器の消費電力が低減するように節電対象の電気機器を制御する。制御部１０６は、節電制御を実行する旨、節電制御の対象となる電気機器を示す情報、又は、節電により得られる効果を提示部１０７に提示させた上で、節電対象の電気機器を制御してもよい。
【００５５】
提示部１０７は、予測部１０５により予測された総消費電力又は総消費電力量が予め定められた閾値を超える場合、複数の電気機器のうち節電対象の電気機器を示す情報を提示する。閾値は、例えば、電力の閾値或いは一定期間における電力量の閾値であり、契約電力やユーザが定める目標電力或いは目標電力量である。一定期間は、例えば、１日である。節電対象の電気機器は、例えば、節電による消費電力の低下量が大きい電気機器である。節電対象の電気機器は、例えば、総消費電力の内訳或いは総消費電力量の内訳が参照されて決定される。
【００５６】
ここで、節電対象の電気機器は、節電効果が大きいものを選択しなくてもよい。例えば、稼働時間や消費電力量の基準値を設定しておき、単位期間内にこの基準値を上回る制御がなされた電気機器が節電対象に選択されてもよい。単位期間の長さは、例えば、１時間や１日である。稼働時間や消費電力量の基準値は、稼働時間や消費電力量の平均値であってもよい。提示部１０７の機能は、例えば、ＣＰＵ１１とタッチスクリーン１６とが協働することにより実現される。又は、提示部１０７の機能は、ＣＰＵ１１と宅内通信インターフェース１７とが協働することにより実現される。この場合、提示部１０７は、例えば、端末装置５１０を介してユーザに情報を提示する。
【００５７】
提示部１０７は、予測部１０５により予測された総消費電力又は総消費電力量をユーザに提示する。提示部１０７は、予測部１０５により予測された各電気機器の消費電力又は消費電力量、つまり、消費電力又は消費電力量の内訳をユーザに提示してもよい。図６に、予測された時間帯毎の消費電力量の内訳を提示する例を示す。図８に、予測された１日分の消費電力量の内訳を提示する例を示す。なお、提示部１０７は、現在の総消費電力又は総消費電力量の内訳を提示してもよい。つまり、提示部１０７は、現在の総消費電力又は総消費電力量に対する、予測部１０５により推定された各電気機器の消費電力又は消費電力量の割合を提示してもよい。
【００５８】
また、提示部１０７は、予測部１０５が予測した総消費電力が上限値を超える場合、図７に示すように、予測した総消費電力が上限値（２５００Ｗ）を超えている旨をユーザに提示する。図７は、０４：００の段階で消費電力の推移が予測され、０４：００に稼働されたＩＨＣＨを含む稼働中の電気機器による消費電力の予測値が０６：００に上限値を超える例を示している。
【００５９】
次に、図４を参照して、消費電力予測装置１００が実行する対応関係情報生成処理について説明する。対応関係情報生成処理は、例えば、一定周期で繰り返し実行される。一定周期は、例えば、１０分や１時間である。
【００６０】
まず、ＣＰＵ１１は、電力情報を取得する（ステップＳ１０１）。ＣＰＵ１１は、例えば、宅内通信インターフェース１７を介して、電力計測装置２００から電力情報を取得する。ＣＰＵ１１は、取得した電力情報をフラッシュメモリ１４（電力情報記憶部１０３１）に記憶させる。
【００６１】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０１の処理を完了すると、動作状態情報を取得する（ステップＳ１０２）。ＣＰＵ１１は、例えば、宅内通信インターフェース１７を介して、管理対象機器から動作状態情報を取得する。ＣＰＵ１１は、取得した動作状態情報をフラッシュメモリ１４（動作状態情報記憶部１０３４）に記憶させる。
【００６２】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０２の処理を完了すると、パラメータの現在値を取得する（ステップＳ１０３）。ＣＰＵ１１は、例えば、宅内通信インターフェース１７を介して、センサ２１０からパラメータの現在値を取得する。ＣＰＵ１１は、取得したパラメータの現在値をフラッシュメモリ１４（パラメータ値記憶部１０３２）に記憶させる。
【００６３】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０３の処理を完了すると、消費先不明電力を算出する（ステップＳ１０４）。消費先不明電力は、消費先の電気機器が不明な電力である。消費先不明電力は、ステップＳ１０１で取得された電力情報により示される総消費電力の値から、消費電力が明確である管理対象機器の消費電力の値を減じることにより得られる。消費電力が明確である管理対象機器は、消費電力を自ら測定可能であり、測定した消費電力を消費電力予測装置に送信可能な機器である。
【００６４】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４の処理を完了すると、運転条件が変化した電気機器があるか否かを判別する（ステップＳ１０５）。運転条件が変化した電気機器は、動作状態と消費電力に影響を与えるパラメータの現在値との少なくとも一方が変化した電気機器である。ＣＰＵ１１は、運転条件が変化した電気機器があると判別した場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、運転条件が変化した電気機器が１台であるか否かを判別する（ステップＳ１０６）。
【００６５】
ＣＰＵ１１は、運転条件が変化した電気機器が１台であると判別した場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、前回、ステップＳ１０４で算出された消費先不明電力と、今回、ステップＳ１０４で算出された消費先不明電力と、の差分と、運転条件の変化と、を対応付けて、運転条件が変化した電気機器の対応関係情報を生成する。
【００６６】
ＣＰＵ１１は、運転条件が変化した電気機器が１台でないと判別した場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、消費先不明電力を補正する（ステップＳ１０８）。具体的には、ＣＰＵ１１は、運転条件が変化した電気機器のうち、確度が最低でない電気機器の消費電力の変動値の合計値を推定する。そして、前回、ステップＳ１０４で算出された消費先不明電力と、今回、ステップＳ１０４で算出された消費先不明電力と、の差分から、推定された合計値を差し引いた値を、新たな消費先不明電力の変動分として算出する。
【００６７】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０８の処理を完了した場合、ステップＳ１０８で求められた消費先不明電力の変動分を、確度が最低である電気機器の消費電力の変動分であるものとして、確度が最低である電気機器の対応関係情報を生成する（ステップＳ１０９）。ＣＰＵ１１は、同一条件又は類似条件において生成された複数の対応関係情報に対して、適宜、外れ値の除去、平均化、中央値の採用を実行することができる。
【００６８】
ＣＰＵ１１は、運転条件が変化した電気機器がないと判別した場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、前回、ステップＳ１０１で取得された電力情報により示される総消費電力と、今回、ステップＳ１０１で取得された電力情報により示される総消費電力と、の差分を、管理外機器による消費電力の変動分であるものとして、管理外機器の対応関係情報を生成する。例えば、スケジュール情報により、８時から９時で洗濯が設定されている場合、この期間における電力消費が洗濯機であるものとして洗濯機の対応関係情報を生成する。ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０７、ステップＳ１０９、ステップＳ１１０の処理を完了すると、対応関係情報生成処理を完了する。
【００６９】
次に、図５を参照して、消費電力予測装置１００が実行する消費電力予測処理について説明する。消費電力予測処理は、例えば、一定周期で繰り返し実行される。一定周期は、例えば、１分や５分である。もしくは、消費電力予測処理は、いずれかの電気機器の動作状態が変化したことに応答して実行されてもよい。
【００７０】
まず、ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０１と同様に、電力情報を取得する（ステップＳ２０１）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０１の処理を完了すると、ステップＳ１０２と同様に、動作状態情報を取得する（ステップＳ２０２）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０２の処理を完了すると、パラメータの予測値を取得する（ステップＳ２０３）。
【００７１】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０３の処理を完了すると、管理対象機器の消費電力又は消費電力量を予測する（ステップＳ２０４）。具体的には、ＣＰＵ１１は、対応関係情報記憶部１０３３が記憶する対応関係情報と、パラメータ値記憶部１０３２が記憶するパラメータの予測値と、動作状態情報記憶部１０３４が記憶する動作状態情報と、に基づいて、動作中の管理対象機器による消費電力と、動作中の管理対象機器による一定期間内又は一定時刻までの消費電力量とのうちの少なくとも一方を予測する。一定期間は、例えば、１時間や１日である。一定時刻は、例えば、２４時である。なお、管理対象機器のうち消費電力を直接取得可能な機器については、消費電力を予測することなく取得された消費電力を採用する。
【００７２】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０４の処理を完了すると、ステップＳ２０４と同様の手順により、管理外機器の消費電力又は消費電力量を予測する（ステップＳ２０５）。ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０５の処理を完了すると、予測される消費電力又は消費電力量が閾値以上であるか否かを判別する（ステップＳ２０６）。なお、予測される消費電力は、ステップＳ２０４で予測された管理対象機器の消費電力とステップＳ２０５で予測された管理外機器の消費電力との総和である。また、予測される消費電力量は、ステップＳ２０４で予測された管理対象機器の消費電力量とステップＳ２０５で予測された管理外機器の消費電力量との総和である。
【００７３】
ＣＰＵ１１は、予測される消費電力又は消費電力量が閾値以上であると判別すると（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、対応関係情報記憶部１０３３に記憶された対応関係情報に基づいて、管理対象機器毎に、節電しない場合における消費電力量と節電した場合における消費電力量との差分を推定し、推定した差分を消費電力量削減余地とする。なお、節電動作は、管理対象機器の動作モードを節電モードに設定すること、管理対象機器を消費電力の低い動作状態に設定することで実現される。なお、節電動作における消費電力は、対応関係情報に基づいて予測するものとして説明したが、ユーザやクラウドサーバ５２０から取得される電力値又は、ユーザやクラウドサーバ５２０から取得されるパラメータに基づいて算出される電力値であってもよい。例えば、節電動作における消費電力は、通常動作における消費電力の８０％に算出されてもよい。
【００７４】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０７の処理を完了すると、予測される消費電力又は消費電力量が閾値以下になるまで、節電可能量が大きい管理対象機器から順に節電対象として選択する（ステップＳ２０８）。
【００７５】
なお、ステップＳ２０８では、ＣＰＵ１１が節電機器を選択する例について説明した。ステップＳ２０８において、ＣＰＵ１１は、消費電力量の予測値や節電可能電力量を管理対象機器毎にタッチスクリーン１６を介してユーザに提示し、ユーザに節電機器を選択させてもよい。また、ステップＳ２０８において、ＣＰＵ１１は、消費電力量の予測値や節電可能電力量を管理外機器毎にタッチスクリーン１６を介してユーザに提示し、ユーザに管理外機器に対する節電を促してもよい。
【００７６】
そして、ＣＰＵ１１は、ステップＳ２０８の処理を完了すると、ステップＳ２０７で選択した管理対象機器に対する節電を実行する（ステップＳ２０９）。ＣＰＵ１１は、予測される消費電力又は消費電力量が閾値以上でないと判別した場合（ステップＳ２０６：ＮＯ）、又は、ステップＳ２０９の処理を完了した場合、消費電力予測処理を完了する。
【００７７】
なお、本実施形態では、消費電力予測装置１００がＨＥＭＳコントローラであり、消費電力予測装置１００が直接管理対象機器と接続される例について説明した。本発明において、消費電力予測装置１００がＨＥＭＳコントローラを介して間接的に管理対象機器と接続されてもよい。この場合、ＨＥＭＳコントローラは、管理対象機器にＩＰアドレスを割り当て、消費電力予測装置１００と管理対象機器との通信を中継する。
【００７８】
本実施形態では、複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータの現在値が変化した場合、パラメータの値と第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報が生成され、生成された対応関係情報とパラメータの予測値とに基づいて、第１電気機器の消費電力が予測される。従って、本実施形態によれば、電気機器の消費電力を高い精度で予測することができる。また、本実施形態では、動作環境が変化したことをトリガとして、動作環境の変化に伴う消費電力の変化が考慮された消費電力特性が効率的に取得される。このため、本実施形態によれば、消費電力特性の取得にかかる処理負担が軽減される。
【００７９】
また、本実施形態では、管理対象機器又は管理外機器である電気機器の個別の消費電力を測定できない状況下において、消費電力に影響を与える動作環境の変化に伴う消費電力の時間軸変動から電気機器の電力消費特性が学習される。このため、本実施形態によれば、電気機器の動作状態の変化のみから電気機器の電力消費特性を学習する場合に比べ、消費電力実績の内訳の推定や消費電力推移の予想がより高い精度で実現可能となる。
【００８０】
また、本実施形態では、電気機器の動作状態が変化したことに応答して、消費電力推移が予測される。このため、本実施形態によれば、動作中の電気機器の動作に伴って総消費電力又は総消費電力量が閾値を超えることを予測できる。このため、本実施形態では、総消費電力又は総消費電力量が閾値を超えることを回避することが可能となる。
【００８１】
また、本実施形態では、予測された総消費電力又は総消費電力量が閾値を超える場合、節電対象の電気機器の消費電力が低減するように節電対象の電気機器が制御される。このため、本実施形態では、総消費電力又は総消費電力量が閾値を超えることを回避することが可能となる。
【００８２】
（実施形態２）
実施形態１では、基本的に、電気機器毎に消費電力や消費電力量を管理する例について説明した。実施形態２では、電気機器の種別毎に消費電力や消費電力量を管理する例について説明する。以下、実施形態１と異なる部分を中心に説明する。
【００８３】
まず、図９を参照して、本実施形態に係る消費電力予測装置１２０の基本的な機能について説明する。消費電力予測装置１２０は、機能的には、電力情報取得部１０１、現在値取得部１０２１、予測値取得部１０２２、記憶部１０３、生成部１０４、予測部１０５、制御部１０６、提示部１０７を備える。ここで、消費電力予測装置１２０が備える記憶部１０３は、スケジュール情報記憶部１０３６に代えて種別情報記憶部１０３５を備える点において、消費電力予測装置１００が備える記憶部１０３とは異なる。また、消費電力予測装置１２０が備える提示部１０７は、消費電力予測装置１００が備える提示部１０７とは機能が異なる。また、実施形態２では、クラウドサーバ５２０は、消費電力予測装置１２０が生成した対応関係情報を収集し、外れ値の除外、平均化、中央値の採用などの処理を、消費電力予測装置１２０からの要求に応じて実行する。
【００８４】
種別情報記憶部１０３５は、各電気機器が属する種別を示す種別情報を記憶する。この種別は、電気機器を用途別に分類するための種別である。種別としては、例えば、エアコンと床暖房と扇風機とが属する冷暖房と、ＩＨＣＨと電子レンジと電気ポットと炊飯器とが属する調理とがある。種別情報記憶部１０３５の機能は、例えば、フラッシュメモリ１４の機能により実現される。
【００８５】
本実施形態では、電気機器は、種別毎に分類される。そして、予測部１０５は、種別毎の消費電力や消費電力量を更に予測する。ここで、提示部１０７は、予測部１０５により予測された種別毎の消費電力又は消費電力量を提示する。
【００８６】
ここで、提示部１０７は、動作中又は動作予定のある電気機器が属する種別における消費電力又は消費電力量を低下させる動作パターンがある場合、その動作パターンを代替案としてユーザに提示する。提示部１０７は、消費電力と消費電力量とのうちの少なくとも一方を下げる必要がある場合において、代替案をユーザに提示することが好適である。
【００８７】
ＣＰＵ１１は、例えば、宅内通信インターフェース１７を介して管理対象機器から取得した管理対象機器の識別子によって管理対象機器の種別を決定することができる。また、ＣＰＵ１１は、例えば、タッチスクリーン１６を介したユーザによる指定に従って管理対象機器の種別を決定してもよい。ＣＰＵ１１は、管理対象機器の種別を示す種別情報をフラッシュメモリ１４（種別情報記憶部１０３５）に記憶させる。
【００８８】
また、ＣＰＵ１１は、種別毎に、消費電力と消費電力量と電気料金とのうちの少なくとも１つを、他の種別と過去の実績と他の需要地における実績とのうちの少なくとも１つと比較する。図１５に、比較結果（評価結果）を提示する画面を示す。図１５に示す画面には、基準値と、種別評価値と、比較対象と、比較基準とが提示されている。
【００８９】
基準値は、比較対象の比較基準における値である。基準値は、１００％を表す直線として表示される。種別評価値は、比較基準における基準値に対する種別毎の評価値である。種別評価値は、基準値を１００％としたときのパーセンテージで表示される。比較対象としては、種別間の比較と、需要地自身の過去の実績データとの比較と、外部から取得されるデータとの比較とのうち、いずれかが指定される。種別間の比較の場合、例えば、全種別の比較基準における合計を１００％としたときの内訳が表示される。需要地自身の過去の実績データとの比較の場合、任意の日の実績データ、任意の期間の実績データの平均値、任意の期間における任意の曜日の実績データの平均値が比較対象となる。外部から取得されるデータとの比較の場合、例えば、全国平均、特定の条件に適合する需要地から選択された需要地、特定の条件に適合する需要地の平均値が比較対象となる。特定の条件は、例えば、構成家族人数や設置場所に関わる条件である。比較基準としては、例えば、電力消費に伴う電気料金額、電力消費量、使用時間などがある。
【００９０】
次に、図１１を参照して、消費電力予測装置１２０が実行する機器利用評価処理について説明する。機器利用評価処理は、例えば、ユーザによる指示に従って、又は、一定周期で繰り返し実行される。一定周期は、例えば、６時間や２４時間である。
【００９１】
まず、ＣＰＵ１１は、管理対象機器を種別毎に分類する（ステップＳ３０１）。ＣＰＵ１１は、管理対象機器の識別子やユーザによる指定に従って、管理対象機器を分類する。ＣＰＵ１１は、分類結果を示す種別情報をフラッシュメモリ１４（種別情報記憶部１０３５）に記憶させる。
【００９２】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ３０１の処理を完了すると、種別毎に評価を実行する（ステップＳ３０２）。具体的には、ＣＰＵ１１は、各種別における、消費電力、消費電力量、電気料金、又は、使用時間を、予め定められた比較対象と比較することにより評価する。
【００９３】
次に、図１２を参照して、消費電力予測装置１２０が実行する消費電力予測処理について説明する。消費電力予測装置１２０が実行する消費電力予測処理は、予測される消費電力が閾値以上と判別された場合に（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、管理対象機器の節電可能量を算出する（ステップＳ２０７）前に、代替案を提示する処理を実行する（ステップＳ２１１）点を除き、消費電力予測装置１００が実行する消費電力予測処理と同様である。
【００９４】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ２１１において、図１０に示す種別毎の電力消費特性のテーブルにおいて、同一の種別の中で消費電力又は消費電力量が小さくなる電気機器の組合せがあるか否かを判別し、このような組合せがあると判別した場合、この組合せをユーザに提示する。ＣＰＵ１１は、この組合せを、タッチスクリーン１６に表示させてもよいし、端末装置５１０に表示させてもよい。
【００９５】
本実施形態では、種別毎に消費電力又は消費電力量がユーザに提示される。従って、本実施形態によれば、ユーザに、電気機器を使用する際、使用する頻度、使用する時間、運転内容に注意を払うことの動機を与えることができる。
【００９６】
また、本実施形態では、クラウドサーバ５２０を介して他の需要地における電力消費の態様と、本需要地における電力消費の態様との比較結果が提示される。このため、本実施形態によれば、各種別の電力消費の相対的な評価をユーザに知らせることができる。
【００９７】
（実施形態３）
実施形態１では、管理対象機器の動作状態を積極的に切り替えることなく、管理対象機器の動作状態を検知することにより、管理対象機器の電力消費特性を学習する例について説明した。しかしながら、管理対象機器の運用の仕方によっては、かかる手法では、電気機器毎の電力消費特性を精度良く求めることができない場合がある。そこで、本実施形態では、管理対象機器の動作状態を積極的に切り替えて、電気機器毎の電力消費特性を精度良く求めるための同定運転を実行する例について説明する。しかしながら、管理対象機器の動作状態を積極的に切り替える場合、ユーザの快適性を阻害する可能性がある。そこで、本実施形態では、ユーザの利便性を低下させずに、電力消費特性の学習のための同定運転を実行する手法について説明する。
【００９８】
まず、図１６を参照して、本実施形態に係る消費電力予測装置１３０の基本的な機能について説明する。消費電力予測装置１３０は、機能的には、電力情報取得部１０１、現在値取得部１０２１、予測値取得部１０２２、記憶部１０３、生成部１０４、予測部１０５、制御部１０６、同定処理実行部１０８を備える。ここで、消費電力予測装置１３０が備える記憶部１０３は、ＥＶ利用情報記憶部１０３７と操作履歴情報記憶部１０３８とを備える点において、消費電力予測装置１００が備える記憶部１０３とは異なる。また、消費電力予測装置１３０は、提示部１０７に代えて同定処理実行部１０８を備える点において、消費電力予測装置１００と異なる。
【００９９】
ＥＶ利用情報記憶部１０３７は、電気自動車４２０の利用スケジュールを示すＥＶ利用情報を記憶する。ＥＶ利用情報は、例えば、電気自動車４２０の外出予定時刻及び帰宅予定時刻を示す情報である。ＥＶ利用情報は、電力管理装置である消費電力予測装置１００が、電気自動車４２０の利用前における事前充電のスケジュールを作成する際に用いられる。
【０１００】
操作履歴情報記憶部１０３８は、ユーザによる電気機器に対する全ての操作の履歴を示す操作履歴情報を記憶する。例えば、操作履歴情報は、リモコンによるエアコンの停止操作、本体操作によるＩＨＣＨの出力の強弱操作、宅外からの端末装置５１０による管理対象機器の一括停止操作の履歴を示す。
【０１０１】
生成部１０４は、動作中の電気機器の動作状態と動作環境を示すパラメータの値と動作中の電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する。
【０１０２】
同定処理実行部１０８は、複数の電気機器を使用するユーザが不在である場合、同定処理を実行する。同定処理は、電気機器の動作状態を変化させることにより、動作状態を変化させた電気機器に関する対応関係情報を生成部１０４に生成させる処理である。同定処理実行部１０８は、スケジュール情報記憶部１０３６に記憶されたスケジュール情報と、ＥＶ利用情報記憶部１０３７に記憶されたＥＶ利用情報と、操作履歴情報記憶部１０３８に記憶された操作履歴情報とに基づいて、ユーザが不在となる期間を判定する。同定処理実行部１０８は、ユーザが不在となる期間において、制御部１０６を介して同定用の処理のための電気機器に対する制御を実行する。図１３は、需要地におけるユーザの１日のスケジュールを示す図である。図１４は、需要地におけるユーザの１週間のスケジュールを示す図である。
【０１０３】
次に、図１７に示すフローチャートを参照して、本実施形態に係る消費電力予測装置１３０が実行する対応関係情報生成処理について説明する。消費電力予測装置１３０が実行する対応関係情報生成処理は、ステップＳ１０４の処理が完了した後にステップＳ１２１の処理とステップＳ１２２の処理とが実行され、ステップＳ１２２でＹＥＳと判定された場合に、ステップＳ１２３の処理が実行される点を除き、消費電力予測装置１００が実行する対応関係情報生成処理と同様である。
【０１０４】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１０４の処理を完了すると、ユーザが不在であるか否かを判定する在・不在判定処理を実行する（ステップＳ１２１）。ＣＰＵ１１は、電力情報記憶部１０３１に記憶された電力情報と、動作状態情報記憶部１０３４に記憶された動作状態情報と、スケジュール情報記憶部１０３６に記憶されたスケジュール情報と、ＥＶ利用情報記憶部１０３７に記憶されたＥＶ利用情報と、操作履歴情報記憶部１０３８に記憶された操作履歴情報とのうちの少なくとも１つに基づいて、ユーザが不在であるか否かを判別する。
【０１０５】
例えば、ＣＰＵ１１は、操作履歴情報によりユーザによる操作履歴が一定期間（例えば、１時間）いずれの電気機器も操作されないことが示され、電力情報により需要地における総消費電力量の変化からも人為的な操作に基づく電気機器の動作がないことが示され、動作状態情報により動作している場合に人がいることが想定されるＩＨＣＨが一定期間（例えば、１時間）動作していないことが示された場合、ユーザが不在であると判定する。
【０１０６】
或いは、ＣＰＵ１１は、ＥＶ利用情報により示される電気自動車４２０の利用予定とスケジュール情報により示される外出予定とのうちの少なくとも一方に基づいて、ユーザが不在であるか否かを判別してもよい。なお、ＣＰＵ１１は、上述した情報のうちどの情報を判定に用いるのかは、適宜、調整することができる。なお、ユーザが不在とは、必ずしもユーザが外出していることを意味しない。つまり、同定対象の電気機器が設置されている部屋以外の部屋にユーザがいることを意味してもよい。ＣＰＵ１１は、動作状態情報やスケジュール情報に基づいて、部屋単位でユーザの在・不在を判定することができる。
【０１０７】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ１２１の処理を完了すると、ユーザが不在であるか否かを判別する（ステップＳ１２２）。ＣＰＵ１１は、ユーザが不在でないと判別すると（ステップＳ１２２：ＮＯ）、ステップＳ１０５の処理を実行する。一方、ＣＰＵ１１は、ユーザが不在であると判別すると（ステップＳ１２２：ＹＥＳ）、同定運転を実行する（ステップＳ１２３）。
【０１０８】
具体的には、ＣＰＵ１１は、管理対象機器に対して制御信号を送信して管理対象機器の動作状態を変化させるとともに、生成部１０４に対応関係情報を生成させて、対応関係情報記憶部１０３３に記憶させる。なお、同定運転によって生成される対応関係情報は、信頼性つまり確度が高い情報である。
【０１０９】
本実施形態によれば、ユーザの快適性を低下させずに信頼性の高い消費電力特性を取得することができる。
【０１１０】
（実施形態４）
実施形態３では、同定運転により信頼性の高い消費電力特性を取得する例について説明した。しかしながら、電力計測装置２００から短い周期で総消費電力量を取得することができない場合、電気機器の消費電力の変化に対する総消費電力量の更新周期が長くなる。その結果、同定運転を実行したところで、精度の良い消費電力特性を取得できないことになる。本実施形態では、総消費電力量のサンプリング周期が電気機器の消費電力の時間変化に対して十分に長い場合に、同定処理によって精度の高い消費電力特性を取得する手法について説明する。本実施形態では、総消費電力量のサンプリング周期が３０分であり、同定対象の電気機器がエアコンであり、他の電気機器は動作していない例について説明する。
【０１１１】
本実施形態では、動作環境を示すパラメータは、動作中の電気機器を動作させてからの経過時間である。ここで、電力情報取得部１０１は、商用原電４００から複数の電気機器に供給された総消費電力量を示す電力情報を予め定められた周期で取得する。同定処理実行部１０８は、いずれかの電気機器の動作状態を変化させてから電力情報取得部１０１により電力情報が取得されるまでの時間が異なる複数回の同定処理を実行する。
【０１１２】
図１８に、エアコンの動作開始時刻をずらずことにより、差分にあたる期間の消費電力特性を求める手法を説明するためのグラフを示す。また、図１９に、エアコンの動作開始時刻をずらす前の００：００〜００：３０までの３０分間における５分当たりの消費電力量が推移する様子を示している。なお、図１８、図１９及び図２０では、総消費電力量のサンプリング時刻が００：００で示されている。
【０１１３】
図１８において、電力量Ａ０は００：００にエアコンの動作を開始した場合の００：００〜００：３０における消費電力量を示し、電力量Ａ１は００：０５にエアコンの動作を開始した場合の００：００〜００：３０における消費電力量を示している。また、図１８において、電力量Ａ２は、電力量Ａ０と電力量Ａ１との差分を表している。また、図１８における電力量Ａ０は、図１９における電力量Ａ３と図１９における電力量Ａ４との和に相当する。図１８における電力量Ａ１は、図２０における電力量Ａ５に相当する。
【０１１４】
ここで、電力量Ａ５と電力量Ａ３がそれぞれ動作開始から２５分間の消費電力量を表していることから、気温や湿度等の電力消費特性に影響するパラメータの値の差が十分に小さい場合、図１９における動作開始から２５分間の消費電力量である電力量Ａ５と電力量Ａ３とは同値と見做せ、動作開始から２５分経過時点からの５分間の消費電力量は、電力量Ａ２と見做せる。このように、電力量Ａ４と同様に、図１９の残りの期間や００：３０以降の５分間毎の消費電力量について求めることが可能となり、５分単位での電力消費特性が求められる。
【０１１５】
この場合、動作開始時刻の変動量に応じた精度で電力消費特性が取得可能となるため、消費電力量のサンプリング周期に依らず、制御周期と同程度の精度で電力消費特性が取得可能となる。つまり、本実施形態では、電力計測装置２００の仕様に依らず、消費電力予測装置１００の制御周期に応じた精度以上で電力消費特性を取得することが可能となる。
【０１１６】
（変形例）
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能である。
【０１１７】
本発明において、上記実施形態において説明した構成、機能、動作のどの部分を採用するのかは任意である。また、本発明において、上述した構成、機能、動作のほか、更なる構成、機能、動作が採用されてもよい。また、上記実施形態において説明した構成、機能、動作は、自由に組み合わせることができる。
【０１１８】
例えば、消費電力予測装置１００とクラウドサーバ５２０とのいずれにどの機能を持たせるのかは、適宜、調整することができる。例えば、クラウドサーバ５２０に対応関係情報を生成する機能や消費電力又は消費電力量を予測する機能を持たせてもよい。また、機能の一部を、クラウドサーバ５２０ではなく、端末装置５１０に持たせてもよい。このように、消費電力予測装置１００と端末装置５１０とクラウドサーバ５２０とのうちの少なくとも１つにより、上述した機能を有する消費電力予測システムを構成してもよい。つまり、このような消費電力予測システムが備える機能的な構成は、宅内ネットワーク６１０や宅外ネットワーク６２０を介して相互に接続されていれば、消費電力予測装置１００と端末装置５１０とクラウドサーバ５２０とのいずれが備えていてもよい。このような消費電力予測システムは、例えば、機能的な構成として、現在値取得部１０２１と、電力情報取得部１０１と、生成部１０４と、予測値取得部１０２２と、予測部１０５と、を備え、これらの機能的な構成がネットワークを介して相互に接続された判定システムであるといえる。なお、消費電力予測システムは、電力情報取得部１０１に代えて電力計測装置２００を備えていてもよい。
【０１１９】
また、実施形態１では、消費電力予測装置１００が有する機能を多くがソフトウェア（又は、ファームウェア）により実現される例、つまり、消費電力予測装置１００が有する機能を多くがプロセッサによるプログラムの実行により実現されるについて説明した。本発明において、このような機能は、ハードウェアにより実現されてもよい。この場合、例えば、消費電力予測装置１００は、ＣＰＵ１１に代えて、処理回路を備える。この処理回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、又はこれらの組合せにより構成される。
【０１２０】
本発明に係る消費電力予測装置１００、１２０、１３０やクラウドサーバ５２０の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータや情報端末装置に適用することで、当該パーソナルコンピュータを本発明に係る消費電力予測装置１００、１２０、１３０やクラウドサーバ５２０として機能させることも可能である。
【０１２１】
また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、通信ネットワーク（例えば、インターネット）を介して配布してもよい。
【０１２２】
本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【０１２３】
本発明は、電気機器の消費電力を予測する消費電力予測システムに適用可能である。
【符号の説明】
【０１２４】
１１  ＣＰＵ、１２  ＲＯＭ、１３  ＲＡＭ、１４  フラッシュメモリ、１５  ＲＴＣ、１６  タッチスクリーン、１７  宅内通信インターフェース、１８  宅外通信インターフェース、１００，１２０，１３０  消費電力予測装置、１０１  電力情報取得部、１０２１  現在値取得部、１０２２  予測値取得部、１０３  記憶部、１０４  生成部、１０５  予測部、１０６  制御部、１０７  提示部、１０８  同定処理実行部、２００  電力計測装置、２１０  センサ、３０１，３０２，３０３，３０４，３０５  電気機器、４００  商用電源、４１０  電力変換装置、４２０  電気自動車、５１０  端末装置、５２０  クラウドサーバ、５２１  プロセッサ、５２２  通信インターフェース、５２３  ハードディスク、６１０  宅内ネットワーク、６２０  宅外ネットワーク、１０３１  電力情報記憶部、１０３２  パラメータ値記憶部、１０３３  対応関係情報記憶部、１０３４  動作状態情報記憶部、１０３５  種別情報記憶部、１０３６  スケジュール情報記憶部、１０３７  ＥＶ利用情報記憶部、１０３８  操作履歴情報記憶部
【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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【手続補正書】
【提出日】平成30年5月28日(2018.5.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明に係る消費電力予測装置は、
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータであって、前記第１電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータの現在値を取得する現在値取得手段と、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得する電力情報取得手段と、
前記現在値が変化したことに応答して、前記第１電力情報と前記第２電力情報とに基づいて、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する生成手段と、
前記パラメータの予測値を取得する予測値取得手段と、
前記生成手段により生成された対応関係情報と前記予測値取得手段により取得された予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する予測手段と、を備える。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータであって、前記第１電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータの現在値を取得する現在値取得手段と、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得する電力情報取得手段と、
前記現在値が変化したことに応答して、前記第１電力情報と前記第２電力情報とに基づいて、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する生成手段と、
前記パラメータの予測値を取得する予測値取得手段と、
前記生成手段により生成された対応関係情報と前記予測値取得手段により取得された予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する予測手段と、を備える、
消費電力予測装置。
【請求項２】
前記予測手段は、前記複数の電気機器のうちいずれかの電気機器の動作状態が変化した場合、前記複数の電気機器の総消費電力又は総消費電力量を更に予測する、
請求項１に記載の消費電力予測装置。
【請求項３】
前記予測手段により予測された総消費電力又は総消費電力量が予め定められた閾値を超える場合、前記複数の電気機器のうち節電対象の電気機器の消費電力が低減するように前記節電対象の電気機器を制御する制御手段を更に備える、
請求項２に記載の消費電力予測装置。
【請求項４】
前記複数の電気機器は、複数の種別に分類され、
前記予測手段は、前記複数の電気機器の総消費電力又は総消費電力量を更に予測し、
前記予測手段により予測された総消費電力又は総消費電力量が予め定められた閾値を超える場合、前記複数の種別のうち特定の種別に属する電気機器の動作状態を変化させることにより前記特定の種別に属する電気機器の総消費電力又は総消費電力量を減少させる代替案を提示する提示手段を更に備える、
請求項１から３のいずれか１項に記載の消費電力予測装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記第１電気機器の動作状態と前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成し、
前記複数の電気機器を使用するユーザが不在である場合、前記複数の電気機器のうち同定対象の電気機器の動作状態を変化させることにより、前記同定対象の電気機器に関する対応関係情報を前記生成手段に生成させる同定処理を実行する同定処理実行手段を更に備える、
請求項１から４のいずれか１項に記載の消費電力予測装置。
【請求項６】
前記パラメータは、前記第１電気機器を動作させてからの経過時間であり、
前記電力情報取得手段は、前記複数の電気機器に消費された総消費電力量を示す電力情報を予め定められた周期で取得し、
前記同定処理実行手段は、前記同定対象の電気機器の動作状態を変化させてから前記電力情報取得手段により前記電力情報が取得されるまでの時間が異なる複数回の同定処理を実行する、
請求項５に記載の消費電力予測装置。
【請求項７】
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータであって、前記第１電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータの現在値を取得する現在値取得手段と、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力である第１総消費電力と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力である第２総消費電力と、を測定する電力測定手段と、
前記現在値が変化したことに応答して、前記第１総消費電力と前記第２総消費電力とに基づいて、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する生成手段と、
前記生成手段により生成された対応関係情報と前記パラメータの予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する予測手段と、を備える、
消費電力予測システム。
【請求項８】
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータであって、前記第１電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータの現在値を取得し、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得し、
前記現在値が変化したことに応答して、前記第１電力情報と前記第２電力情報とに基づいて、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成し、
前記生成された対応関係情報と前記パラメータの予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する、
消費電力予測方法。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の電気機器のうち第１電気機器の動作環境を示すパラメータであって、前記第１電気機器の消費電力に影響を与えるパラメータの現在値を取得する現在値取得手段、
前記現在値が変化する前における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第１電力情報と、前記現在値が変化した後における前記複数の電気機器の総消費電力に関する第２電力情報と、を取得する電力情報取得手段、
前記現在値が変化したことに応答して、前記第１電力情報と前記第２電力情報とに基づいて、前記パラメータの値と前記第１電気機器の消費電力との対応関係を示す対応関係情報を生成する生成手段、
前記パラメータの予測値を取得する予測値取得手段、
前記生成手段により生成された対応関係情報と前記予測値取得手段により取得された予測値とに基づいて、前記第１電気機器の消費電力を予測する予測手段、として機能させる、
プログラム。
【国際調査報告】
2017134788.tif 000023
2017134788.tif 000024
2017134788.tif 000025
2017134788.tif 000026