(57)【要約】【課題】より広範囲の電力需要施設の属性を推定することが可能な属性推定装置、属性推定方法および属性推定プログラムを提供する。【解決手段】属性推定装置は、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて分類処理を行う分類部と、前記分類部によって行われた前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成する推定部とを備える。【選択図】図３
2018038206.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて分類処理を行う分類部と、
前記分類部によって行われた前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成する推定部とを備える、属性推定装置。
【請求項２】
前記分類部は、前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて、各前記第１の受電データを複数の区分に分類した受電分類データ、前記各モニタ施設の前記属性データを複数の区分に分類した属性分類データ、および前記受電分類データと前記属性分類データとの関係を示す関係データを作成し、
前記推定部は、前記受電分類データ、前記属性分類データ、前記関係データおよび前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の前記属性データを作成する、請求項１に記載の属性推定装置。
【請求項３】
前記第１の受電データおよび前記第２の受電データは、時系列の計測結果を示す、請求項１または請求項２に記載の属性推定装置。
【請求項４】
前記第１の受電データおよび前記第２の受電データは、スマートメータによる前記計測結果を示す、請求項３に記載の属性推定装置。
【請求項５】
前記属性データは、施設の機器に関する属性を含む、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の属性推定装置。
【請求項６】
前記属性データは、施設の居者に関する属性を含む、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の属性推定装置。
【請求項７】
前記属性推定装置は、さらに、
前記推定部によって作成された前記属性データに基づいて、前記推定対象施設における電力に関する推奨に用いる推奨データを作成するデータ作成部を備える、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の属性推定装置。
【請求項８】
属性推定装置における属性推定方法であって、
複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得するステップと、
取得した前記モニタデータに基づいて分類処理を行うステップと、
前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成するステップとを含む、属性推定方法。
【請求項９】
属性推定装置において用いられる属性推定プログラムであって、
コンピュータを、
複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて分類処理を行う分類部と、
前記分類部によって行われた前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成する推定部と、
として機能させるための、属性推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、属性推定装置、属性推定方法および属性推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般家庭およびオフィス等の施設において、各種電気機器と通信することにより複数の電気機器を管理する機器管理システムが開発されている（たとえば、「ＥＣＨＯＮＥＴ  Ｌｉｔｅ規格書  Ｖｅｒ１．０１」、エコーネットコンソーシアム、２０１２年３月５日発行（非特許文献１）参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】「ＥＣＨＯＮＥＴ  Ｌｉｔｅ規格書  Ｖｅｒ１．１０」、エコーネットコンソーシアム、２０１３年５月３１日発行
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１に記載の機器管理システムの一例であるＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）およびＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）は、電力需要施設における消費電力量を監視し、電力需要施設における機器または設備等の運転状態を管理することによって、電力需要施設における電力消費の抑制を図る。
【０００５】
また、電力システムの改革によって電力の小売りが全面的に自由化され、需要家が電力の小売事業者たとえば新電力会社を自由に選択できるようになる。これにより、新電力会社は、契約先の電力需要施設における受電量を把握できるので、受電データを含めた、大規模データの分析による新サービスが検討可能な状況にある。
【０００６】
たとえば、新電力会社は、契約先の電力需要施設の属性を入手できれば、このような新サービスの内容を充実させたり、新サービスの提供先を適切に決定したりすることが可能となる。しかしながら、電力需要施設の属性のような施設内の情報を施設外から入手することは一般的に困難であり、一部の電力需要施設の属性から、より広範囲の電力需要施設の属性を推定する技術が求められている。
【０００７】
この発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、より広範囲の電力需要施設の属性を推定することが可能な属性推定装置、属性推定方法および属性推定プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる属性推定装置は、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて分類処理を行う分類部と、前記分類部によって行われた前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成する推定部とを備える。
【０００９】
（８）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる属性推定方法は、属性推定装置における属性推定方法であって、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得するステップと、取得した前記モニタデータに基づいて分類処理を行うステップと、前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成するステップとを含む。
【００１０】
（９）上記課題を解決するために、この発明のある局面に係わる属性推定プログラムは、属性推定装置において用いられる属性推定プログラムであって、コンピュータを、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて分類処理を行う分類部と、前記分類部によって行われた前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成する推定部と、として機能させるためのプログラムである。
【００１１】
本発明は、このような特徴的な処理部を備える属性推定装置として実現することができるだけでなく、属性推定装置を備える属性推定システムとして実現することができる。また、本発明は、属性推定装置の一部または全部を実現する半導体集積回路として実現することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、より広範囲の電力需要施設の属性を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる属性データの一例を示す図である。
【図３】図３は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムにおける属性推定装置の構成を示す図である。
【図４】図４は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる受電データの一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる受電データの一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置による分類結果の一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置による分類結果の一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置による分類結果の一例を示す図である。
【図９】図９は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置による分類結果の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置が推定対象施設の属性を推定する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる受電データの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる受電データの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置における受電データおよび属性データの分類過程を模式的に示す図である。
【図１４】図１４は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置による受電データの分類結果の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置による受電データの分類結果の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置が推定対象施設の属性を推定する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
最初に、本発明の実施形態の内容を列記して説明する。
【００１５】
（１）本発明の実施の形態に係る属性推定装置は、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて分類処理を行う分類部と、前記分類部によって行われた前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成する推定部とを備える。
【００１６】
このような構成により、たとえば、新電力会社は、電力料金の請求に用いる、全電力需要施設からの受電データと、全電力需要施設の一部であるモニタ施設の属性データとから推定対象施設の属性を推定することができるので、契約先の全電力需要施設の属性を入手することができる。したがって、より広範囲の電力需要施設の属性を推定することができる。これにより、新電力会社は、新サービスの内容を充実させたり、新サービスの提供先を適切に決定したりすることができる。
【００１７】
（２）好ましくは、前記分類部は、前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて、各前記第１の受電データを複数の区分に分類した受電分類データ、前記各モニタ施設の前記属性データを複数の区分に分類した属性分類データ、および前記受電分類データと前記属性分類データとの関係を示す関係データを作成し、前記推定部は、前記受電分類データ、前記属性分類データ、前記関係データおよび前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の前記属性データを作成する。
【００１８】
このような構成により、たとえば、受電データの次元数が多い場合においても、推定対象施設の属性データをより正確に作成することができる。
【００１９】
（３）好ましくは、前記第１の受電データおよび前記第２の受電データは、時系列の計測結果を示す。
【００２０】
このように、各電力需要施設における活動のパターンが反映された各受電データを用いる構成により、各第１の受電データをより適切に分類することができるので、推定対象施設の属性データをより正確に作成することができる。
【００２１】
（４）より好ましくは、前記第１の受電データおよび前記第２の受電データは、スマートメータによる前記計測結果を示す。
【００２２】
このような構成により、たとえば、新電力会社は、電力料金の請求のためのスマートメータによる計測結果を用いることができるので、受電データの新たな取得経路を構築することなく推定対象施設の属性を推定することができる。
【００２３】
（５）好ましくは、前記属性データは、施設の機器に関する属性を含む。
【００２４】
このように、推定対象施設における機器に関する属性を推定する構成により、たとえば、新電力会社は、機器についての有用な新サービスを実現することができる。
【００２５】
（６）好ましくは、前記属性データは、施設の居者に関する属性を含む。
【００２６】
このように、推定対象施設における居者に関する属性を推定する構成により、たとえば、新電力会社は、居者に適した新サービスを実現することができる。
【００２７】
（７）好ましくは、前記属性推定装置は、さらに、前記推定部によって作成された前記属性データに基づいて、前記推定対象施設における電力に関する推奨に用いる推奨データを作成するデータ作成部を備える。
【００２８】
このような構成により、たとえば、新電力会社は、推奨データを用いてより良い新サービスを実現することができる。
【００２９】
（８）本発明の実施の形態に係る属性推定方法は、属性推定装置における属性推定方法であって、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得するステップと、取得した前記モニタデータに基づいて分類処理を行うステップと、前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成するステップとを含む。
【００３０】
このような構成により、たとえば、新電力会社は、電力料金の請求に用いる、全電力需要施設からの受電データと、全電力需要施設の一部であるモニタ施設の属性データとから推定対象施設の属性を推定することができるので、契約先の全電力需要施設の属性を入手することができる。したがって、より広範囲の電力需要施設の属性を推定することができる。これにより、新電力会社は、新サービスの内容を充実させたり、新サービスの提供先を適切に決定したりすることができる。
【００３１】
（９）本発明の実施の形態に係る属性推定プログラムは、属性推定装置において用いられる属性推定プログラムであって、コンピュータを、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて分類処理を行う分類部と、前記分類部によって行われた前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成する推定部と、として機能させるためのプログラムである。
【００３２】
このような構成により、たとえば、新電力会社は、電力料金の請求に用いる、全電力需要施設からの受電データと、全電力需要施設の一部であるモニタ施設の属性データとから推定対象施設の属性を推定することができるので、契約先の全電力需要施設の属性を入手することができる。したがって、より広範囲の電力需要施設の属性を推定することができる。これにより、新電力会社は、新サービスの内容を充実させたり、新サービスの提供先を適切に決定したりすることができる。
【００３３】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、以下に記載する実施の形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
【００３４】
＜第１の実施の形態＞
［構成および基本動作］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムの構成を示す図である。
【００３５】
図１を参照して、属性推定システム３０１は、属性推定装置１０１と、蓄積装置１７１とを備える。
【００３６】
蓄積装置１７１は、たとえば、複数の電力需要施設１１１に電力を供給する新電力会社によって管理される。
【００３７】
電力需要施設１１１には、たとえば、機器群１２１と、スマートメータ１５１とが設けられる。また、電力需要施設１１１には、施設ＩＤが割り当てられている。この例では、１０００個の電力需要施設１１１に対して、Ｕ０００１〜Ｕ１０００の施設ＩＤが割り当てられている。
【００３８】
機器群１２１は、給湯器、調理器具、太陽光発電装置（Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ：ＰＶ）、家庭用蓄電池、燃料電池、ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）およびＰＨＥＶ（Ｐｌｕｇ−ｉｎ  Ｈｙｂｒｉｄ  Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｖｅｈｉｃｌｅ）等である。
【００３９】
より詳細には、給湯器は、ガス給湯器、灯油給湯器、電気温水器およびガスエンジン給湯器等である。調理器具は、ＩＨヒーター、ガスコンロおよびラジエントヒータ等である。
【００４０】
スマートメータ１５１は、たとえば、固有の計測器ＩＤを有し、対応の機器群１２１における消費電力量および発電電力量を計測し、計測結果、計測時刻および自己の計測器ＩＤを含む計測パケットを電力線通信等により蓄積装置１７１へ送信する。
【００４１】
蓄積装置１７１には、新電力会社により電力供給を受ける１０００個の電力需要施設１１１の受電データが蓄積される。この受電データは、たとえば、電力料金の算出、および後述するプロファイルの推定に用いられる。
【００４２】
より詳細には、蓄積装置１７１は、スマートメータ１５１から計測パケットを受信すると、受信した計測パケットから計測結果、計測時刻および計測器ＩＤを取得する。
【００４３】
また、蓄積装置１７１は、計測器ＩＤと施設ＩＤとの対応関係を示す対応情報を保持しており、対応情報に基づいて、計測結果、計測時刻、および対応の施設ＩＤを計測器ＩＤに対応付けて蓄積する。なお、蓄積装置１７１は、計測パケットの受信時刻を計測時刻として蓄積してもよい。
【００４４】
図２は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる属性データの一例を示す図である。
【００４５】
図２を参照して、蓄積装置１７１は、たとえば、新電力会社により電力供給を受ける１０００個の電力需要施設１１１のうちの、一部のモニタ対象の電力需要施設１１１（以下、モニタ施設とも称する。）についての属性データＡＤｍが蓄積される。
【００４６】
この例では、蓄積装置１７１は、１０００個の電力需要施設１１１のうちの、Ｕ０００１〜Ｕ０１００の施設ＩＤを有する１００個のモニタ施設各々についての属性データＡＤｍを蓄積する。
【００４７】
属性データＡＤｍは、たとえば、モニタ施設の管理者または居者に対するアンケート結果に基づく情報であり、ユーザにより登録される。
【００４８】
具体的には、属性データＡＤｍは、たとえば、電力需要施設１１１の機器群１２１に関する属性、および電力需要施設１１１の居者に関する属性を含む。
【００４９】
より詳細には、属性データＡＤｍは、電力需要施設１１１の居者に関する属性の一例として、世帯人数と、年齢、性別、職業および親子関係等を示す世帯構成と、ペットとについてのデータを含む。
【００５０】
また、属性データＡＤｍは、電力需要施設１１１の機器に関する属性の一例として、消費機器である給湯器、調理器具およびＥＶと、発電機器であるＰＶと、蓄電機器である家庭用蓄電池とについてのデータを含む。
【００５１】
また、属性データＡＤｍは、電力需要施設１１１の構造物に関する属性の一例として、持家および賃貸の別、ならびに集合および戸建ての別を示す住居形態と、木造、ＲＣおよび鉄骨等の別を示す住居構造と、契約電力とについてのデータを含む。なお、属性データＡＤｍは、築年数、間取りおよび通信契約を含んでもよい。
【００５２】
図３は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムにおける属性推定装置の構成を示す図である。
【００５３】
図３を参照して、属性推定装置１０１は、取得部１１と、出力部１４と、データ処理部１５とを備える。データ処理部１５は、分類部１２と、推定部１３と、データ作成部１６とを含む。
【００５４】
取得部１１は、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す受電データＰＤｍおよび各モニタ施設の属性データＡＤｍを含むモニタデータと、複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す受電データＰＤｔとを取得する。
【００５５】
より詳細には、取得部１１は、たとえば、所定条件を満たすと、蓄積装置１７１から各属性データＡＤｍを取得する。ここで、所定条件は、所定周期の取得タイミングが到来した場合、および属性データＡＤｍが追加、削除または更新された場合等である。
【００５６】
図４は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる受電データの一例を示す図である。
【００５７】
図４を参照して、取得部１１は、各属性データＡＤｍからモニタ施設の施設ＩＤを取得し、取得した各施設ＩＤに対応するスマートメータ１５１による計測結果を蓄積装置１７１から取得する。
【００５８】
取得部１１は、取得した計測結果に基づいて、所定期間たとえば指定された１日間の各計測タイミングにおける消費電力量と発電電力量との差をモニタ施設ごとに集計する。そして、取得部１１は、各計測タイミングにおける差についての時間平均すなわち平均電力量、ピーク電力、分散および中央値を受電データＰＤｍとしてモニタ施設ごとに算出する。なお、取得部１１は、各計測タイミングにおける差についての他の統計値を受電データＰＤｍとして算出してもよい。
【００５９】
図５は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる受電データの一例を示す図である。
【００６０】
図５を参照して、取得部１１は、たとえば、新電力会社により電力供給を受ける１０００個の電力需要施設１１１のうちの、モニタ施設と異なる電力需要施設１１１（以下、推定対象施設とも称する。）すなわちＵ０１０１〜Ｕ１０００の施設ＩＤを有する９００個の推定対象施設の施設ＩＤに対応するスマートメータ１５１による計測結果を蓄積装置１７１から取得する。
【００６１】
取得部１１は、取得した計測結果に基づいて、上記所定期間の各計測タイミングにおける消費電力量と発電電力量との差を推定対象施設ごとに集計する。そして、取得部１１は、各計測タイミングにおける差についての時間平均すなわち平均電力量、ピーク電力、分散および中央値を受電データＰＤｔとして推定対象施設ごとに算出する。
【００６２】
取得部１１は、各属性データＡＤｍおよび各受電データＰＤｍを含むモニタデータを作成し、作成したモニタデータ、および各受電データＰＤｔをデータ処理部１５へ出力する。
【００６３】
データ処理部１５における分類部１２は、取得部１１によって取得されたモニタデータに基づいて分類処理を行う。
【００６４】
より詳細には、分類部１２は、たとえば、各属性データＡＤｍおよび各受電データＰＤｍをモニタ施設ごとにまとめた受電属性データを作成し、深層学習を用いて、作成した各受電属性データから複数の特徴量を抽出する。
【００６５】
分類部１２は、たとえば、抽出した複数の特徴量に基づいて、受電属性データ間において類似度、ここではコサイン類似度をそれぞれ算出し、算出した各類似度を用いて、各受電属性データを、ユーザにより指定された個数（以下、指定個数とも称する。）のカテゴリに分類する。
【００６６】
この例では、分類部１２は、各受電属性データをＣ１〜Ｃ３の３つのカテゴリに分類する。なお、分類部１２が分類するカテゴリ数は、変更可能である。
【００６７】
分類部１２は、たとえば、Ｃ１〜Ｃ３カテゴリにそれぞれ分類された受電属性データの特徴を抽出し、抽出した特徴を含む受電属性分類データＡ１〜Ａ３を作成する。
【００６８】
より詳細には、分類部１２は、たとえば、カテゴリ分けされた各受電属性データについて、成分ごとの平均値を特徴として算出する。
【００６９】
具体的には、分類部１２は、Ｃ１のカテゴリに分類された各受電属性データについて、平均電力量の平均値、ピーク電力の平均値、分散の平均値、中央値の平均値、世帯人数の平均値、および年齢の平均値等を各成分の特徴として算出する。分類部１２は、算出した各成分の特徴を含む受電属性分類データＡ１を作成する。
【００７０】
分類部１２は、Ｃ２およびＣ３のカテゴリにそれぞれ分類された各受電属性データについても同様に処理し、受電属性分類データＡ２およびＡ３を作成する。
【００７１】
図６は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置による分類結果の一例を示す図である。なお、図６において、縦軸は平均値比を示す。
【００７２】
図６には、平均電力量のプロファイリングの一例が示される。より詳細には、図６における「Ｃ１」は、Ｃ１のカテゴリに分類された各受電属性データの平均電力量の平均値Ｍ１から全モニタ施設の平均電力量の平均値ＭＡを差し引いた値を平均値ＭＡで除した値すなわち平均値比を示す。ここで、平均値Ｍ１は、受電属性分類データＡ１に含まれる平均電力量の特徴である。また、平均値ＭＡは、各受電データＰＤｍに含まれる平均電力量の平均値である。
【００７３】
同様に、図６における「Ｃ２」および「Ｃ３」は、それぞれ受電属性分類データＡ２およびＡ３に含まれる平均電力量の特徴を全モニタ施設の平均電力量の平均値で除した平均値比を示す。
【００７４】
この例では、Ｃ１のカテゴリの平均電力量の特徴は、全モニタ施設の平均電力量の平均値を基準とした場合において、基準の概ね１．５倍超過しているということである。
【００７５】
図７〜図９は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置による分類結果の一例を示す図である。なお、図７〜図９において、縦軸は平均値比を示す。
【００７６】
図７には、ＰＶ、家庭用蓄電池およびＥＶのプロファイリングの一例が示される。
【００７７】
図８には、ペットのプロファイリングの一例が示される。
【００７８】
図９には、契約電力のプロファイリングの一例が示される。
【００７９】
これらのように、ＰＶ、家庭用蓄電池、ＥＶ、ペットおよび契約電力についての特徴が、全モニタ施設の平均に対する割合で認識することができる。
【００８０】
分類部１２は、作成した受電属性分類データＡ１〜Ａ３を推定部１３へ出力する。
【００８１】
推定部１３は、分類部１２によって行われた分類処理の結果、および各受電データＰＤｔに基づいて推定対象施設の属性データＡＤｔを作成する。
【００８２】
具体的には、推定部１３は、たとえば、深層学習を用いて、分類部１２から受ける受電属性分類データＡ１〜Ａ３、および各受電データＰＤｔに基づいて推定対象施設の属性データＡＤｔを作成する。
【００８３】
より詳細には、推定部１３は、たとえば、推定対象施設の施設ＩＤを順番に選択し、選択した施設ＩＤの推定対象施設（以下、選択推定対象施設とも称する。）についての属性データＡＤｔを作成する。
【００８４】
具体的には、推定部１３は、たとえば、選択推定対象施設の受電データＰＤｔを分類すべきカテゴリをＣ１〜Ｃ３のいずれか１つに決定する。
【００８５】
詳細には、推定部１３は、選択推定対象施設の受電データＰＤｔが、受電属性分類データＡ１〜Ａ３のいずれの平均電力量、ピーク電力、分散および中央値の特徴と類似するかを決定する。
【００８６】
より詳細には、推定部１３は、受電属性分類データに含まれる平均電力量、ピーク電力、分散および中央値の特徴と、選択推定対象施設の受電データＰＤｔにおける平均電力量、ピーク電力、分散および中央値とのそれぞれの類似度合いに基づいて、選択推定対象施設の受電データＰＤｔを分類すべきカテゴリを決定する。
【００８７】
推定部１３は、たとえば、決定したカテゴリに対応する受電属性分類データに含まれる成分のうち、属性データＡＤｍの成分と同じ種類の成分を抽出し、抽出した成分を含む属性データＡＤｔを作成する。
【００８８】
推定部１３は、他の推定対象施設についても同様に属性データＡＤｔを作成する。推定部１３は、作成した推定対象施設ごとの属性データＡＤｔをデータ作成部１６へ出力する。
【００８９】
再び図３を参照して、データ作成部１６は、たとえば、推定部１３によって作成された各属性データＡＤｔに基づいて、各推定対象施設における電力に関する推奨に用いる推奨データを作成する。
【００９０】
具体的には、データ作成部１６は、対象の推定対象施設の属性データＡＤｔに基づいて、最適な契約電力の提案、機器の推奨およびＰＶのセールス等を示す、当該推定対象施設向けの推奨データを作成し、作成した推奨データを出力部１４へ出力する。
【００９１】
出力部１４は、データ作成部１６から受ける推奨データを図示しない表示装置に表示したり、スマートホン等の無線端末装置へ送信したりする。
【００９２】
［属性推定装置１０１の変形例］
属性推定装置１０１の変形例では、分類部１２は、たとえば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて分類処理を行う。
【００９３】
より詳細には、分類部１２は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、作成した各受電属性データを、指定個数のカテゴリたとえばＣ１〜Ｃ３の３つのカテゴリに分類し、受電属性分類データＡ１〜Ａ３を作成する。このｋ−ｍｅａｎｓ法では、特徴の抽出および分類が同時に行われる。分類部１２は、受電属性分類データＡ１〜Ａ３を推定部１３へ出力する。
【００９４】
推定部１３は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、受電属性分類データＡ１〜Ａ３および各受電データＰＤｔに基づいて推定対象施設の属性データＡＤｔを作成する。
【００９５】
［動作］
属性推定装置１０１は、コンピュータを備え、当該コンピュータにおけるＣＰＵ等の演算処理部は、以下に示すフローチャートの各ステップの一部または全部を含むプログラムを図示しないメモリから読み出して実行する。この装置のプログラムは、外部からインストールすることができる。この装置のプログラムは、記録媒体に格納された状態で流通する。
【００９６】
図１０は、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置が推定対象施設の属性を推定する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【００９７】
図１０を参照して、属性推定装置１０１は、所定条件が満たされるまで待機し（ステップＳ２でＮＯ）、所定条件が満たされると（ステップＳ２でＹＥＳ）、モニタデータおよび各受電データＰＤｔを蓄積装置１７１から取得する（ステップＳ４）。
【００９８】
次に、属性推定装置１０１は、取得した各属性データＡＤｍおよび各受電データＰＤｍをモニタ施設ごとにまとめた受電属性データを作成する（ステップＳ６）。
【００９９】
次に、属性推定装置１０１は、深層学習またはｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、受電属性データを指定個数のカテゴリに分類し、分類結果に基づいて受電属性分類データを作成する（ステップＳ８）。
【０１００】
次に、属性推定装置１０１は、受電属性分類データおよび各受電データＰＤｔに基づいて、各推定対象施設の属性データＡＤｔを作成する（ステップＳ１０）。
【０１０１】
次に、属性推定装置１０１は、作成した各属性データＡＤｔに基づいて、各推定対象施設向けの推奨データを作成し、作成した推奨データを出力する（ステップＳ１２）。
【０１０２】
次に、属性推定装置１０１は、所定条件が満たされるまで待機する（ステップＳ２でＮＯ）。
【０１０３】
なお、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置は、スマートメータ１５１による計測結果を受電データとして用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。属性推定装置１０１は、ＨＥＭＳまたはＢＥＭＳ等による計測結果を受電データとして用いる構成であってもよい。
【０１０４】
また、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定システムでは、複数の推定対象施設が設けられる構成であるとしたが、これに限定するものではない。属性推定システム３０１には、１つの推定対象施設が設けられる構成であってもよい。
【０１０５】
また、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置では、分類部１２は、モニタデータに基づいて分類処理を行う構成であるとしたが、これに限定するものではない。分類部１２は、モニタデータおよび各受電データＰＤｔに基づいて分類処理を行う構成であってもよい。
【０１０６】
また、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置では、分類部１２は、深層学習およびｋ−ｍｅａｎｓ法を用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。分類部１２は、ニューラルネットワーク、ＳＶＭ、決定木、ｋ−ＮＮ群平均法、単連結法、完全連結法、ウォード法、重心法メディアン法、スペクトラルクラスタリング、混合分布モデル、次元集約法およびＦｕｚｚｙ  ｃ−ｍｅａｎｓ等を用いる構成であってもよい。
【０１０７】
また、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置では、推定部１３は、深層学習およびｋ−ｍｅａｎｓ法を用いる構成であるとしたが、これに限定するものではない。推定部１３は、ニューラルネットワーク、相関分析、因子分析、多変量解析、回帰分析、重回帰分析、主成分分析、コレスポンディング分析、ペインジアンネットワーク、自己組織化マップおよび高階自己組織化マップ等を用いる構成であってもよい。
【０１０８】
ところで、非特許文献１に記載の機器管理システムの一例であるＨＥＭＳおよびＢＥＭＳは、電力需要施設における消費電力量を監視し、電力需要施設における機器または設備等の運転状態を管理することによって、電力需要施設における電力消費の抑制を図る。
【０１０９】
また、電力システムの改革によって電力の小売りが全面的に自由化され、需要家が電力の小売事業者たとえば新電力会社を自由に選択できるようになる。これにより、新電力会社は、契約先の電力需要施設における受電量を把握できるので、受電データを含めた、大規模データの分析による新サービスが検討可能な状況にある。
【０１１０】
たとえば、新電力会社は、契約先の電力需要施設の属性を入手できれば、このような新サービスの内容を充実させたり、新サービスの提供先を適切に決定したりすることが可能となる。しかしながら、電力需要施設の属性のような施設内の情報を施設外から入手することは一般的に困難であり、一部の電力需要施設の属性から、より広範囲の電力需要施設の属性を推定する技術が求められている。
【０１１１】
これに対して、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置では、取得部１１は、複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す受電データＰＤｍおよび各モニタ施設の属性データＡＤｍを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す受電データＰＤｔとを取得する。分類部１２は、取得部１１によって取得されたモニタデータに基づいて分類処理を行う。そして、推定部１３は、分類部１２によって行われた分類処理の結果、および受電データＰＤｔに基づいて推定対象施設の属性データＡＤｔを作成する。
【０１１２】
このような構成により、たとえば、新電力会社は、電力料金の請求に用いる、全電力需要施設１１１からの受電データＰＤｍ，ＰＤｔと、全電力需要施設１１１の一部であるモニタ施設の属性データＡＤｍとから推定対象施設の属性を推定することができるので、契約先の全電力需要施設１１１の属性を入手することができる。したがって、より広範囲の電力需要施設の属性を推定することができる。これにより、新電力会社は、新サービスの内容を充実させたり、新サービスの提供先を適切に決定したりすることができる。
【０１１３】
また、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置では、受電データＰＤｍおよび受電データＰＤｔは、スマートメータ１５１による計測結果を示す。
【０１１４】
このような構成により、たとえば、新電力会社は、電力料金の請求のためのスマートメータ１５１による計測結果を用いることができるので、受電データの新たな取得経路を構築することなく推定対象施設の属性を推定することができる。
【０１１５】
また、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置では、属性データＡＤｍは、電力需要施設１１１の機器に関する属性を含む。
【０１１６】
このように、推定対象施設における機器に関する属性を推定する構成により、たとえば、新電力会社は、機器についての有用な新サービスを実現することができる。
【０１１７】
また、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置では、属性データＡＤｍは、電力需要施設１１１の居者に関する属性を含む。
【０１１８】
このように、推定対象施設における居者に関する属性を推定する構成により、たとえば、新電力会社は、居者に適した新サービスを実現することができる。
【０１１９】
また、本発明の第１の実施の形態に係る属性推定装置では、データ作成部１６は、推定部１３によって作成された属性データＡＤｔに基づいて、推定対象施設における電力に関する推奨に用いる推奨データをさらに作成する。
【０１２０】
このような構成により、たとえば、新電力会社は、推奨データを用いてより良い新サービスを実現することができる。
【０１２１】
次に、本発明の他の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【０１２２】
＜第２の実施の形態＞
本実施の形態は、第１の実施の形態に係る属性推定装置と比べて時系列の受電データを用いる属性推定装置に関する。以下で説明する内容以外は第１の実施の形態に係る属性推定装置と同様である。
【０１２３】
図１１は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる受電データの一例を示す図である。図１１には、各モニタ施設における電力消費の時系列の計測結果を示す受電データＰＤｍ２が示される。
【０１２４】
図１１を参照して、取得部１１は、たとえば、所定条件を満たすと、蓄積装置１７１から属性データＡＤｍを取得する。
【０１２５】
取得部１１は、各属性データＡＤｍからモニタ施設の施設ＩＤを取得し、取得した各施設ＩＤに対応するスマートメータ１５１による計測結果を蓄積装置１７１から取得する。
【０１２６】
取得部１１は、取得した計測結果に基づいて、モニタ施設の消費電力量と発電電力量との差の電力量であって所定期間たとえば指定された１日間における３０分ごとの電力量を受電データＰＤｍ２としてモニタ施設ごとにまとめる。
【０１２７】
図１２は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定システムにおいて用いられる受電データの一例を示す図である。図１２には、各推定対象施設における電力消費の時系列の計測結果を示す受電データＰＤｔ２が示される。
【０１２８】
図１２を参照して、取得部１１は、たとえば、各推定対象施設の施設ＩＤに対応するスマートメータ１５１による計測結果を蓄積装置１７１から取得する。
【０１２９】
取得部１１は、取得した計測結果に基づいて、推定対象施設における消費電力量と発電電力量との差の電力量であって上記所定期間における３０分ごとの電力量を受電データＰＤｔ２として推定対象施設ごとにまとめる。
【０１３０】
取得部１１は、各属性データＡＤｍおよび各受電データＰＤｍ２を含むモニタデータを作成し、作成したモニタデータ、および各受電データＰＤｔ２をデータ処理部１５へ出力する。
【０１３１】
図１３は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置における受電データおよび属性データの分類過程を模式的に示す図である。
【０１３２】
図１３を参照して、分類部１２は、取得部１１によって取得されたモニタデータ、および受電データＰＤｔ２に基づいて、各受電データＰＤｍ２およびＰＤｔ２を複数の区分に分類した受電分類データ、各モニタ施設の属性データＡＤｍを複数の区分に分類した属性分類データ、および受電分類データと属性分類データとの関係を示す関係データＲＤを作成する。
【０１３３】
図１４は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置による受電データの分類結果の一例を示す図である。なお、図１４において、縦軸は平均受電量を示し、横軸は時間を示す。また、平均受電量の時間変化ＣＡは、各モニタ施設の平均を示す。
【０１３４】
図１５は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置による受電データの分類結果の一例を示す図である。なお、図１５において、縦軸は電気の使用確率を示し、横軸は時間を示す。
【０１３５】
図１３〜図１５を参照して、分類部１２は、たとえば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、各受電データＰＤｍ２およびＰＤｔ２を複数の受電分類データに分類する。
【０１３６】
この例では、分類部１２は、各受電データＰＤｍ２およびＰＤｔ２をＣ１〜Ｃ３のカテゴリにそれぞれ対応する受電分類データＰＤｃａ〜ＰＤｃｃに分類する。以下、受電分類データＰＤｃａ〜ＰＤｃｃをまとめて受電分類データ群ＰＤｃとも称する。
【０１３７】
Ｃ１に分類された受電分類データＰＤｃａの特徴は、深夜において電気の使用確率が高いことである。Ｃ２に分類された受電分類データＰＤｃｂの特徴は、昼間において電気の使用確率が高いことを示す。Ｃ３に分類された受電分類データＰＤｃｃの特徴は、夕方から夜中までと朝方とにおいて電気の使用確率が高いことである。
【０１３８】
分類部１２は、たとえば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、各属性データＡＤｍを属性分類データＡＤｃａ〜ＡＤｃｍに分類する。以下、属性分類データＡＤｃａ〜ＡＤｃｍをまとめて属性分類データ群ＡＤｃとも称する。
【０１３９】
また、分類部１２は、たとえば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、受電分類データＰＤｃａ〜ＰＤｃｃの各々と属性分類データＡＤｍａ〜ＡＤｃｍの各々との関係の程度を示す関係データＲＤを作成する。
【０１４０】
分類部１２は、作成した受電分類データ群ＰＤｃ、属性分類データ群ＡＤｃおよび関係データＲＤを推定部１３へ出力する。
【０１４１】
推定部１３は、たとえば、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、受電分類データ群ＰＤｃ、属性分類データ群ＡＤｃ、関係データＲＤおよび各受電データＰＤｔ２に基づいて推定対象施設の属性データＡＤｔを作成する。
【０１４２】
より詳細には、推定部１３は、たとえば、推定対象施設の施設ＩＤを順番に選択し、選択した施設ＩＤの推定対象施設すなわち選択推定対象施設についての属性データＡＤｔを作成する。
【０１４３】
具体的には、推定部１３は、選択推定対象施設の受電データＰＤｔ２を分類すべきカテゴリをＣ１〜Ｃ３のいずれか１つに決定する。
【０１４４】
詳細には、推定部１３は、選択推定対象施設の受電データＰＤｔ２が、受電分類データ群ＰＤｃに含まれる受電分類データＰＤｃａ〜ＰＤｃｃのいずれと類似するかを決定する。
【０１４５】
推定部１３は、たとえば、選択推定対象施設の属性を推定する場合、決定したカテゴリの受電分類データと関係を有する１または複数の属性分類データであって関係データＲＤに基づく関係を有する属性分類データを抽出する。そして、推定部１３は、抽出した各属性分類データに対応の関係の程度を重みづけした後、各属性分類データを重ね合わせた属性データＡＤｔを算出する。この属性データＡＤｔには、各属性の特徴が含まれる。
【０１４６】
推定部１３は、他の推定対象施設についても同様に属性データＡＤｔを作成する。推定部１３は、作成した推定対象施設ごとの属性データＡＤｔをデータ作成部１６へ出力する。
【０１４７】
［動作］
図１６は、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置が推定対象施設の属性を推定する際の動作手順を定めたフローチャートである。
【０１４８】
図１６を参照して、属性推定装置１０１は、所定条件が満たされるまで待機し（ステップＳ１０２でＮＯ）、所定条件が満たされると（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、モニタデータおよび各受電データＰＤｔ２を蓄積装置１７１から取得する（ステップＳ１０４）。
【０１４９】
次に、属性推定装置１０１は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、各受電データＰＤｍ２およびＰＤｔ２を複数のカテゴリに分類した受電分類データを作成する（ステップＳ１０６）。
【０１５０】
次に、属性推定装置１０１は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、各属性データＡＤｍを複数のカテゴリに分類した属性分類データを作成する（ステップＳ１０８）。
【０１５１】
次に、属性推定装置１０１は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、各受電データＰＤｍ２，ＰＤｔ２および各属性データＡＤｍに基づいて、受電カテゴリと属性カテゴリとの関係を示す関係データＲＤを作成する（ステップＳ１１０）。
【０１５２】
次に、属性推定装置１０１は、各受電分類データ、各属性分類データ、関係データＲＤおよび各受電データＰＤｔ２に基づいて、各推定対象施設の属性データＡＤｔを作成する（ステップＳ１１２）。
【０１５３】
次に、属性推定装置１０１は、作成した各属性データＡＤｔに基づいて、各推定対象施設向けの推奨データを作成し、作成した推奨データを出力する（ステップＳ１１４）。
【０１５４】
次に、属性推定装置１０１は、所定条件が満たされるまで待機する（ステップＳ１０２でＮＯ）。
【０１５５】
なお、上記ステップＳ１０６，Ｓ１０８の順番は、上記に限らず、順番を入れ替えてもよい。
【０１５６】
また、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置では、分類部１２は、モニタデータおよび受電データＰＤｔ２に基づいて、各受電データＰＤｍ２およびＰＤｔ２を複数の区分に分類した受電分類データを作成する構成であるとしたが、これに限定するものではない。分類部１２は、モニタデータに基づいて、各受電データＰＤｍ２を複数の区分に分類した受電分類データを作成する構成であってもよい。
【０１５７】
以上のように、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置では、分類部１２は、取得部１１によって取得されたモニタデータに基づいて、各受電データＰＤｍ２を複数の区分に分類した受電分類データ、各属性データＡＤｍを複数の区分に分類した属性分類データ、および受電分類データと属性分類データとの関係を示す関係データＲＤを作成する。そして、推定部１３は、受電分類データ、属性分類データ、関係データＲＤおよび受電データＰＤｔ２に基づいて推定対象施設の属性データを作成する。
【０１５８】
このような構成により、たとえば、受電データの次元数が多い場合においても、推定対象施設の属性データをより正確に作成することができる。
【０１５９】
また、本発明の第２の実施の形態に係る属性推定装置では、受電データＰＤｍ２および受電データＰＤｔ２は、時系列の計測結果を示す。
【０１６０】
このように、各電力需要施設１１１における活動のパターンが反映された受電データＰＤｍ２および受電データＰＤｔ２を用いる構成により、各受電データＰＤｍ２をより適切に分類することができるので、推定対象施設の属性データＡＤｔをより正確に作成することができる。
【０１６１】
その他の構成および動作は第１の実施の形態に係る属性推定装置と同様であるため、ここでは詳細な説明を繰り返さない。
【０１６２】
なお、本発明の第１の実施の形態および第２の実施の形態に係る各装置の構成要素および動作のうち、一部または全部を適宜組み合わせることも可能である。
【０１６３】
上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【０１６４】
以上の説明は、以下に付記する特徴を含む。
【０１６５】
［付記１］
複数のモニタ施設の各々における電力消費の計測結果を示す第１の受電データおよび各前記モニタ施設の属性データを含むモニタデータと、１または複数の推定対象施設における電力消費の計測結果を示す第２の受電データとを取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記モニタデータに基づいて分類処理を行う分類部と、
前記分類部によって行われた前記分類処理の結果、および前記第２の受電データに基づいて前記推定対象施設の属性データを作成する推定部とを備え、
前記分類部は、深層学習またはｋ−ｍｅａｎｓ法を用いて、前記分類処理を行う、属性推定装置。
【符号の説明】
【０１６６】
１１  取得部
１２  分類部
１３  推定部
１４  出力部
１５  データ処理部
１６  データ作成部
１０１  属性推定装置
１１１  電力需要施設
１２１  機器群
１５１  スマートメータ
１７１  蓄積装置
３０１  属性推定システム
【図１】
2018038206.tif 000003
【図２】
2018038206.tif 000004
【図３】
2018038206.tif 000005
【図４】
2018038206.tif 000006
【図５】
2018038206.tif 000007
【図６】
2018038206.tif 000008
【図７】
2018038206.tif 000009
【図８】
2018038206.tif 000010
【図９】
2018038206.tif 000011
【図１０】
2018038206.tif 000012
【図１１】
2018038206.tif 000013
【図１２】
2018038206.tif 000014
【図１３】
2018038206.tif 000015
【図１４】
2018038206.tif 000016
【図１５】
2018038206.tif 000017
【図１６】
2018038206.tif 000018