(57)【要約】【課題】評価パターンに特異点があるか否かを容易に判定することができる判定装置及び判定方法を提供する。【解決手段】あるパターンを示す複数のデータを学習データとして機械学習を実行することにより、評価対象である評価パターンに対し推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成するモデル作成部と、前記パターン推定モデルに前記評価パターンを入力し、前記評価パターンに対応する推定パターンを求め、前記評価パターンと前記推定パターンとを比較し、前記評価パターンに特異点があるか否かを判定する判定部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
あるパターンを示す複数のデータを学習データとして機械学習を実行することにより、評価対象である評価パターンに対し推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成するモデル作成部と、
前記モデル作成部が作成したパターン推定モデルに前記評価パターンを入力し、前記評価パターンに対応する推定パターンを求め、前記評価パターンと前記推定パターンとを比較し、前記評価パターンに特異点があるか否かを判定する判定部と、
を備える判定装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記評価パターンと前記推定パターンとの差分に基づいて、前記評価パターンに特異点があるか否かを判定する、
請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記評価パターンは、所定の時間帯における時間ごとの値の変化を示すパターンであり、
前記学習データは、前記時間帯における時間ごとの前記値の変化を示し、前記評価パターンが取得された時点より前に取得された複数のパターンであり、
前記推定パターンは、前記時間帯における時間ごとの前記値の変化を推定するパターンである、
請求項１又は請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記評価パターン、前記学習データ、及び前記推定パターンのそれぞれは、所定の建物における１日の時間ごとの電力需要値の変化を示す電力需要パターンである、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項５】
前記モデル作成部は、複数の入力パターンを学習データとして機械学習を実行することにより、前記入力パターンに対し、当該入力パターンに含まれる特定のパターンがそれぞれ平均化されたパターン形状の推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成する、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項６】
前記推定パターンの次元は、前記評価パターンの次元と同じである、
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項７】
前記パターン推定モデルは、オートエンコーダである、
請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の判定装置。
【請求項８】
あるパターンを示す複数のデータを学習データとして機械学習を実行することにより、評価対象である評価パターンに対し推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成するモデル作成工程と、
前記パターン推定モデルに前記評価パターンを入力し、前記評価パターンに対応する推定パターンを求め、前記評価パターンと前記推定パターンとを比較し、前記評価パターンに特異点があるか否かを判定する判定工程と、
を備える判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定装置及び判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物の光熱費を削減するために契約電力を下げたいというニーズがある。契約電力は１年間の各月の最大需要電力のうちで、最も大きい値に基づいて算出されるため、契約電力を下げるには、最大需要電力を抑える必要がある。建物の電力需要は、主に空調装置と照明装置に起因する。このため、建物の１日における電力需要カーブは、夜間には電力需要が低く、日中には電力需要が高くなる傾向にある。また、建物の電力需要カーブには、時として特異的な電力ピークが発生する場合がある。このピークが日中の電力需要が高まっている時間に発生すると全体の最大需要電力を高めてしまうため、ピークを防止する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１７０６４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、電力需要カーブには、日々ある程度の変動があるため、電力需要カーブにおける変動が、特異的なピークによるものなのか、通常発生する単なる電力の変動にすぎないのかを見極める必要がある。特異点（特異的なピークの発生点）を検出する方法として、例えば特許文献１にスペクトル特性におけるピークを抽出する技術が開示されているが、計算や場合分けが複雑である。
【０００５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、評価パターンに特異点があるか否かを容易に判定することができる判定装置及び判定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、あるパターンを示す複数のデータを学習データとして機械学習を実行することにより、評価対象である評価パターンに対し推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成するモデル作成部と、前記モデル作成部が作成したパターン推定モデルに前記評価パターンを入力し、前記評価パターンに対応する推定パターンを求め、前記評価パターンと前記推定パターンとを比較し、前記評価パターンに特異点があるか否かを判定する判定部と、を備える判定装置である。
【０００７】
本発明の一態様は、あるパターンを示す複数のデータを学習データとして機械学習を実行することにより、評価対象である評価パターンに対し推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成するモデル作成工程と、前記パターン推定モデルに前記評価パターンを入力し、前記評価パターンに対応する推定パターンを求め、前記評価パターンと前記推定パターンとを比較し、前記評価パターンに特異点があるか否かを判定する判定工程と、を備える判定方法である。
【発明の効果】
【０００８】
以上説明したように、この発明によれば、評価パターンに特異点があるか否かを容易に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態の判定装置１の構成図である。
【図２】実施形態のモデル作成部２に係る機械学習のイメージ図である。
【図３】実施形態の評価パターンと推定パターンの例を示す図である。
【図４】実施形態の評価パターンと推定パターンの図３と異なる例を示す図である。
【図５】実施形態の評価パターンと推定パターンの図３、図４と異なる例を示す図である。
【図６】実施形態の判定装置１で行う処理の流れ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】
【００１０】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。なお、図面において、同一又は類似の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省く場合がある。また、図面における要素の形状及び大きさなどはより明確な説明のために誇張されることがある。
【００１１】
明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」、「有する」や「備える」とする時、これは、特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含むことができるということを意味する。
【００１２】
以下、本実施形態の一実施形態に係る判定装置１を、図面を用いて説明する。図１は、本実施形態の判定装置１の構成図である。図１に示すように、判定装置１は、モデル作成部２と判定部３を備える。
【００１３】
モデル作成部２は、あるパターンを示す複数のデータを学習データとして機械学習を実行することにより、評価対象である評価パターンに対し推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成する。あるパターンとは、例えば建物における一日の電力需要の変化を示す電力需要データである。モデル作成部２は、複数（例えば、１００日分）の電力需要データを学習データとして機械学習を実行することにより、パターン推定モデルを作成する。パターン推定モデルは、複数のデータの各々に共通に含まれる典型的な電力需要パターンがモデル化されており、入力される評価パターンを典型的な電力需要パターンに近似して推定パターンとして出力する。
パターン推定モデルは、例えば、日中に正午前後をピークとして電力需要が山なりに変化するような平日の電力需要パターン（図３参照）や、一日を通してほとんど電力需要に変化しない休日の電力需要パターン（図５参照）などがモデル化されている。なお、上記において、電力需要データを例に、説明したが、本実施形態の「パターンを示すデータ」は、電力需要データに限定されることはなく、例えば、月ごとに示された年間降水量を示すデータや、駅や交通ターミナルなどの公共設備に出入りする人や車両の数の推移動向を示すデータなど、種々のデータに適用可能である。
【００１４】
判定部３は、モデル作成部２が作成したパターン推定モデルに評価パターンを入力し、評価パターンに対応する推定パターンを求める。また、判定部３は、評価パターンと推定パターンとを比較し、評価パターンに、推定パターンにない特異点があるか否かを判定する。判定部３は、例えば、ある一日の電力需要データにおいて、モデル作成部２が作成したパターン推定モデルで生成された評価パターンと相違する箇所が存在するか否かを判定する。評価パターンと相違する箇所とは、典型的なパターンにない通常とは異なる特異的な変化が発生している点、すなわち特異点である。
【００１５】
判定部３は、評価対象とする電力需要データにおいて、モデル作成部２が作成したパターン推定モデルで生成された評価パターンと一致するか、相違するとしても多少相違するにすぎない箇所においては、特異点でないと判定する。どの程度の相違が特異点に該当し、その程度の相違が特異点に該当しないかは、任意に定めてよい。
【００１６】
判定部３は、複数の入力パターンを学習データとして機械学習を実行することにより、その入力パターンに対し、入力パターンに含まれる特定のパターンがそれぞれ平均化されたパターン形状の推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成する。ここでいう、入力パターンとは、例えば、一日の電力需要パターンであってもよいし、他の所定の時間帯における時間ごとの値の変化を示すパターン（例えば、混雑する時間帯における駅など公共施設を利用する人の数の変化など）であってもよい。入力パターンに含まれる特定のパターンとは、電力需要パターンであれば、夜間と早朝に電力需要が低く、日中は電力需要が高いなどのパターンであり、また、平日の電力需要パターンや、休日の電力需要パターンなどである。駅を利用する人数の変化パターンであれば、平日のパターンや、土曜日のパターン、夏休み期間中のパターン、などである。なお、電力需要パターンや駅を利用する人数の変化パターンなど、所定の時間帯における時間ごとの値の変化を示すパターンについて説明したが、これに限定されない。判定部３は、例えば、年齢別や男女別などにおける身長や体重などの変化を示すパターンを複数の入力パターンを学習データとして用いてもよい。
【００１７】
判定部３は、これらの入力パターンに含まれる特定のパターンが平均化されたパターン形状の推定パターンを出力する。つまり、判定部３は、当日の電力需要データに対し、平日の電力需要パターンに近ければ、平均的な平日の電力需要パターンをあてはめて、その日の電力需要を推定したデータとする。あるいは、当日の電力需要データが休日の電力需要パターンに近ければ、平均的な休日の電力需要パターンをあてはめて、その日の電力需要を推定したデータとする。ここで、当日の電力需要データが、平日のパターンであるが、その日はたまたま空調などの大電力消費装置が動作して、いつもの平日とは異なる電力需要を示す時間が発生したとする。この場合、判定部３が推定したパターンには、その大電力消費装置が動作した時間が表現されないため、実際の電力需要パターンと推定パターンとが相違する。実際の電力需要パターンと推定パターンとが相違するとは、つまり、特異点である。このように本実施形態の判定装置１は、入力パターンに含まれる特定のパターンがそれぞれ平均化されたパターン形状の推定パターンを出力する推定モデルを用いることにより、推定パターンと評価対象パターンとが相違する箇所を特異点と判定する。
【００１８】
また、本実施形態の判定部３では、推定モデルを生成する場合、推定モデルの生成に用いる学習データに、評価対象とする当日の電力需要データを含めない。本実施形態においては、推定モデルの生成に用いる学習データに、前日までの複数の電力需要データ、例えば、直近の１００日分の電力需要データを用いる。
【００１９】
これにより、判定部３は、例えば、その日の電力需要データが、最近の１００日の電力需要データに表されるパターンと異なるパターン（特異的な電力需要パターン）に含まれるデータ（時間）を特異点と判定する。従って、判定装置１を使用するユーザは、その日の電力需要が特異的なパターンを示す時間を知ることができる。そして、ユーザは、特異点と判定された時間において、電力需要が特異的となった理由を探索し、電力需要を抑える方策をとることができる。
【００２０】
このように、判定装置１では、直近の複数の電力需要データがパターン推定モデルの生成に用いられることにより、最近の傾向に対する特異点の有無を判定することができる。例えば、建物にある日を境に大電力消費装置が導入された場合、その大電力消費装置が初めて使用された日は、特異点として判定される時間が存在する。また、その日以降、毎日、あるいは毎週決まった時間など、定期的に大電力消費装置が動作された場合、ある程度の日数（例えば、１００日）が経過すれば、判定装置１は、大電力消費装置が動作する時間を特異点として判定しない。これは、パターン推定モデルの生成に直近の複数の電力需要データが用いられることから、大電力消費装置が導入されてから１００日経過後のパターン推定モデルには、大電力消費装置が動作するパターンが平均化されたモデルが含まれるためである。そして、判定装置１は、例えば、大電力消費装置の動作する時間にたまたま別の電力消費装置が動作した場合などに、その時間を特異点と判定する。このように、判定装置１においては、推定モデル作成に用いる電力需要データを、日々ずらすことにより、直近の電力需要データを用いた推定モデルを作成し、消費電力の変化（例えば、大電力消費装置の導入や、季節の変化による空調稼働状態の変化等）を反映させた上での特異点の有無を判定する。
【００２１】
また、判定部３では、直近の複数の電力需要データがパターン推定モデルの生成に用いられることにより、バターン推定モデルを生成するための専用の学習データを用意する必要がない。さらには、直近の複数の電力需要データをパターン推定モデルの生成に用いることにより、固定化された専用の学習データを用いて作成された推定モデルを用いた場合のように、日々の変化に追従できずに誤った特異点が判定してしまうことを抑制することができる。
【００２２】
モデル作成部２が作成するパターン推定モデルは、例えばニューラルネットワークの１つであるオートエンコーダ２０である。
ここでオートエンコーダ２０について図２を用いて説明する。図２は、オートエンコーダ２０のイメージ図である。図２に示すように、オートエンコーダ２０は、入力層２１、隠れ層２２、および出力層２３の３層のニューラルネットワークで構成される。オートエンコーダ２０においては、入力層２１のノード２１１（ノード２１１−１〜２１１−ｎ（ｎは正の整数））と、出力層２３のノード２３１（ノード２３１−１〜２３１−ｎ（ｎは正の整数））のそれぞれのノード数が等しい。また、入力層２１に対し、隠れ層２２のノード数が少ない。
【００２３】
ここで、図３から図５を用いて、評価パターンと推定パターンの関係を説明する。
図３は、本実施形態の評価パターンと推定パターンの一例を示す図である。図３において、実線が評価パターン、点線が推定パターンを示す。また、図３における評価パターンは一日の電力需要データであり、縦軸に電力量、横軸に時間を示す。
図３に示す例では、時間ｔ８、ｔ１１、ｔ１３、ｔ２０、ｔ２１、およびｔ２２を除く時間において、評価パターンと推定パターンは、ほぼ重なる。これは、上記した時間を除く時間帯において、パターン推定モデルによりモデル化されたパターンと同じ電力需要の変化が示されていることから係る時間帯が特異点ではないことを示す。一方、時間ｔ８、ｔ１１、ｔ１３、ｔ２０、ｔ２１、およびｔ２２については、パターン推定モデルによりモデル化されたパターンとは異なる電力需要量が示されている。具体的には、評価パターンと推定パターンにおける差分が生じている。このため、電力需要が普段と異なるような何らかの要因（例えば、急な気温上昇がありエアコンによる消費電力が増加した、あるいは普段使用されない大電力消費装置が使用された等）があった可能性があると考えられ、これらの時間の電力需要は、特異点であるということができる。特異点であるか否かの判定は、例えば評価パターンと推定パターンにおける差分が予め定めた閾値を超えるか否かにより判定する。
【００２４】
図４、図５は、本実施形態の評価パターンと推定パターンの他の例をそれぞれ示す図である。図４、図５においては、実線が評価パターン、点線が推定パターンを示す。また、図４における評価パターンは一日の電力需要データであり、縦軸に電力量、横軸に時間を示す。
ここで、図４に示す評価パターンは、人為的に特異点が含まれている。具体的には、時間ｔ１０における電力需要量を、実際の計測値（点Ｓ−３で示される値）よりも大きい値（点Ｓ−１で示される値）に変更している。この場合、特異点である時間ｔ１０において、評価パターンと推定パターンとの差分が他の時間帯と比較して大きいことが示されている。
また、図５に示す評価パターンは、人為的に特異点を含めている。具体的には、時間ｔ１０における電力需要量を、実際の計測値（点Ｓ−１３で示される値）よりも大きい値（点Ｓ−１１で示される値）に変更している。この場合、特異点である時間ｔ１０において、評価パターンと推定パターンとの差分が他の時間帯と比較して大きいことが示されている。
【００２５】
図３から図５のそれぞれに示される評価パターンは、それぞれ異なるパターンが示されている。図３から図５のいずれのパターンにおいても、パターン推定モデルにモデル化パターンに該当する箇所としない箇所とを、評価パターンとその評価パターンに対応する推定パターンとの差分から判定することができる。
【００２６】
ここでは、判定装置１で行う判定処理の流れについて、図６を用いて説明する。図６は、本実施形態の判定装置１で行う特異点検出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、モデル作成部２は、複数（例えば、最近の１００日分）の電力需要データを学習データとして機械学習を行うことにより、パターン推定モデルを作成する（ステップＳ１）。判定部３は、特異点の有無を評価する評価対象の電力需要データ（評価パターン）を、学習データとして用いた電力需要データの中から取得する（ステップＳ２）。判定部３は、評価パターンを、モデル作成部２が作成したパターン推定モデルに入力させ、評価パターンから、パターン推定モデルにより生成された推定パターンを取得する（ステップＳ３）。そして、判定部３は、評価パターンの各々のデータと推定パターンの各々のデータとを比較する（ステップＳ４）。
判定部３は、評価パターンの各々のデータと推定パターンの各々のデータとの差分が予め定めた閾値を超える場合（ステップＳ５、ＹＥＳ）、そのデータを特異点と判定する（ステップＳ６）。一方、判定部３は、その差分が予め定めた閾値を超えない場合（ステップＳ５、ＮＯ）、そのデータを特異点ではないと判定する（ステップＳ７）。
【００２７】
以上説明したように、本実施形態の判定装置１では、モデル作成部２が、あるパターンを示す複数のデータを学習データとして機械学習を実行することにより、評価対象である評価パターンに対し推定パターンを出力するパターン推定モデルを作成し、判定部３が、モデル作成部２が作成したパターン推定モデルに評価パターンを入力し、評価パターンに対応する推定パターンを求め、評価パターンと推定パターンとを比較し、評価パターンに特異点があるか否かを判定する。これにより、本実施形態の判定装置１においては、評価パターンにおける特異点を容易に検出することができる。
【００２８】
また、本実施形態の判定装置１では、判定部３は、評価パターンと、その評価パターンからパターン推定モデルにより生成した推定パターンとの差分に基づいて、評価パターンに特異点があるか否かを判定する。これにより、本実施形態の判定装置１においては、複雑な計算やデータ処理を必要とすることなく、評価パターンにおける特異点を容易に検出することができる。
また、本実施形態の判定装置１では、評価パターンは、前記モデル作成部が機械学習に用いた学習データに含まれる。これにより、本実施形態の判定装置１においては、別途学習データを用意する必要がなく、評価パターンにおける特異点を容易に検出することができる。
【００２９】
上述した実施形態においては、評価パターンと推定パターンと差分に基づいて、評価パターンの各々のデータが特異点であるか否かを判定したが、これに限定されない。例えば、判定部３は、評価パターンと推定パターンと差分が大きなものを、例えば、大きなものから順に抽出する。そして、判定部３は、差分の大きいものから順に所定の個数（例えば、３個）を特異点と判定してもよい。
【００３０】
上述した実施形態における判定装置１をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この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、実行することによって実現してもよい。なお、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んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、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よく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００３１】
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【００３２】
１…判定装置、２…モデル作成部、３…判定部。
【図１】
2018136870.tif 000003
【図２】
2018136870.tif 000004
【図３】
2018136870.tif 000005
【図４】
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【図５】
2018136870.tif 000007
【図６】
2018136870.tif 000008