(57)【要約】【課題】携帯端末の位置情報を用いて将来的な消費電力量の予測精度を高めるプログラム、装置及び方法を提供する。【解決手段】時間帯毎に、所定単位の複数の携帯端末に基づく在宅率を算出する在宅率算出手段と、時間帯tの消費電力量及び在宅率と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第１の学習モデルを含む第１の学習エンジンとして機能させる。第１の学習エンジンは、運用時における時間帯tの消費電力量及び在宅率を入力することによって、時間帯t+1の消費電力量を出力する。携帯端末の時系列の位置情報から在宅か否かを推定する在宅推定手段として更に機能させ、在宅率算出手段は、在宅率を、「在宅の端末数＋不在の端末数」に対する「在宅の端末数」の割合として算出する。【選択図】図３
2018060386.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の消費電力量から将来の消費電力量を予測するようにコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
時間帯毎に、所定単位の複数の携帯端末に基づく在宅率を算出する在宅率算出手段と、
時間帯tの消費電力量及び在宅率と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第１の学習モデルを含む第１の学習エンジンと
して機能させ、
第１の学習エンジンは、運用時における時間帯tの消費電力量及び在宅率を入力することによって、時間帯t+1の消費電力量を出力する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
携帯端末の時系列の位置情報から在宅か否かを推定する在宅推定手段と
して更に機能させ、
前記在宅率算出手段は、前記在宅率を、「在宅の端末数＋不在の端末数」に対する「在宅の端末数」の割合として算出する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記在宅推定手段は、
携帯端末毎に、時系列の位置情報における所定時間以上の滞留時間帯を導出し、当該滞留時間帯における位置を「在宅地」と推定し、
携帯端末の位置情報が「在宅地」に該当する場合に「在宅」と推定する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記在宅推定手段は、
携帯端末の位置情報が「在宅地」に該当しない場合に、「不在」とし、
「在宅地」を推定できず、又は、携帯端末の位置情報が取得できない場合に、「不明」とする
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
時間帯tの消費電力量と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第２の学習モデルを含む第２の学習エンジンと、
「全ての端末数」に対する「在宅の端末数＋不在の端末数」の割合とした在宅判定可能率を算出する在宅判定可能率算出手段と、
前記在宅判定可能率が第１の所定閾値以上である場合に第１の学習エンジンを選択し、それよりも低い場合に第２の学習エンジンを選択する学習エンジン選択手段と
して更にコンピュータを機能させることを特徴とする請求項２から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
前記学習エンジン選択手段は、前記在宅判定可能率が第２の所定閾値以下である場合に第１の学習エンジンを選択し、それよりも高い場合に第２の学習エンジンを選択する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記在宅判定可能率に対する、第１の学習エンジンによって予測された消費電力量と現実の消費電力量との第１の誤差率を算出し、
第２の学習エンジンによって予測された消費電力量と現実の消費電力量との第２の誤差率を算出し、
前記在宅判定可能率に応じて、第１の誤差率が第２の誤差率以下となる場合に第１の学習エンジンを選択し、それよりも高い場合に第２の学習エンジンを選択する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項５又は６に記載のプログラム。
【請求項８】
所定単位の複数の携帯端末を、所定地域範囲に位置情報が含まれる携帯端末とし、所定地域範囲における消費電力量を予測する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項９】
過去の消費電力量から将来の消費電力量を予測する装置において、
時間帯毎に、所定単位の複数の携帯端末に基づく在宅率を算出する在宅率算出手段と、
時間帯tの消費電力量及び在宅率と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第１の学習モデルを含む第１の学習エンジンと
を有し、
第１の学習エンジンは、運用時における時間帯tの消費電力量及び在宅率を入力することによって、時間帯t+1の消費電力量を出力する
ことを特徴とする装置。
【請求項１０】
過去の消費電力量から将来の消費電力量を予測する装置の消費電力量予測方法において、
前記装置は、
時間帯tの消費電力量及び在宅率と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第１の学習モデルを含む第１の学習エンジンを有し、
前記装置は、運用時に、
時間帯毎に、所定単位の複数の携帯端末に基づく在宅率を算出する第１のステップと、
第１の学習エンジンが、時間帯tの消費電力量及び在宅率を入力することによって、時間帯t+1の消費電力量を出力する第２のステップと
を有することを特徴とする装置の消費電力量予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数世帯における消費電力量を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、宿泊予約データを用いて、宿泊施設の電力需要を予測する技術がある（例えば非特許文献１参照）。この技術によれば、前日の宿泊予約やキャンセルに基づいて電力需要を予測する。これにより、宿泊施設の電力調達を効率化すると共に、インバランス料金を最小化することができる。
また、コミュニティの総電力需要を予測する技術もある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、エネルギー消費調整要請（需要の削減要請）を実施した場合を想定し、その要請を送信した世帯と送信していない世帯を区別して、将来の特定時期におけるエネルギー需要を予測する。
【０００３】
他の従来技術として、無線ＬＡＮ等の電波受信強度の変化値によって、在室している人の活動有無を判定する技術もある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、専用機器が、周辺環境の物理量を計測し、その物理量から特徴量を算出し、その特徴量の変化から人の活動状態を検出する。
また、室内における所定領域への人物の在圏を検知する技術もある（例えば特許文献３参照）。この技術によれば、到来方向の異なる複数の電波（マルチパス）を受信しやすいアンテナを用いて、電波の受信レベルの変動幅を常時計測し、その計測結果から人物挙動を検知する。
【０００４】
図１は、従来技術における消費電力量予測装置の機能構成図である。
【０００５】
各世帯には、消費電力量を計測する電力計やスマートメータが設置されている。例えばスマートメータは、世帯内に設置されたＨＥＭＳ−ＧＷ(Home Energy Management System - GateWay)やＨｏｍｅ−ＧＷを介して、広域通信網（インターネット又は通信事業者網）と通信することができる。
図１によれば、広域通信網には、消費電力量予測装置１が接続されている。スマートメータは、計測した消費電力量を、広域通信網を介して消費電力量予測装置１へ送信する。消費電力量予測装置１は、各世帯の消費電力量を、スマートメータから受信するものであってもよいし、電力会社から取得するものであってもよい。
【０００６】
図１によれば、消費電力量予測装置１は、世帯毎の消費電力量を受信する消費電力量収集部と、複数世帯を所定のグループにまとめて消費電力量を算出する消費電力量算出部と、グループ毎に現在tの消費電力量から将来t+1の消費電力量を予測する予測部とを有する。予測部としては、様々な統計的分析方法が用いられる。そして、予測された消費電力量に基づいて、様々なアプリケーションが実行される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許５５９６２２０号公報
【特許文献２】ＷＯ２００９／１２５６５９Ａ１
【特許文献３】特開２００６−２２１２１３号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】楽天株式会社、プレスリリース、[online]、［平成２８年１０月１日検索］、インターネット＜URL:http://corp.rakuten.co.jp/news/press/2014/0603_01.html＞
【非特許文献２】経済産業省。総合資源エネルギー調査会省エネルギー基準部会（第１７回）参考資料１、「トップランナー基準の現状等について」、p.18、[onine]、［平成２８年１０月１日検索］、インターネット＜URL:http://www.meti.go.jp/committee/summary/0004310/017_s01_00.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
非特許文献１に記載の技術は、宿泊施設を前提としており、特許文献１に記載の技術は、エネルギー消費調整要請の有無を前提としており、これらは、日常の消費電力量を予測するものではない。また、特許文献２及び３に記載の技術によれば、人の挙動に基づく電波強度の変化を取得するために別途の専用装置を必要とする。
【００１０】
これに対し、本願の発明者らは、人が常に所持する携帯端末を用いて、現在の消費電力量から将来の消費電力量の予測精度を高めることはできないか？と考えた。即ち、予測対象の複数世帯における消費電力量は、その地域範囲で行動する人の位置情報に応じて異なるのではないか？と考えた。
【００１１】
そこで、本発明は、携帯端末の位置情報を用いて将来的な消費電力量の予測精度を高めるプログラム、装置及び方法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】
【００１２】
本発明によれば、過去の消費電力量から将来の消費電力量を予測するようにコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
時間帯毎に、所定単位の複数の携帯端末に基づく在宅率を算出する在宅率算出手段と、
時間帯tの消費電力量及び在宅率と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第１の学習モデルを含む第１の学習エンジンと
して機能させ、
第１の学習エンジンは、運用時における時間帯tの消費電力量及び在宅率を入力することによって、時間帯t+1の消費電力量を出力する
ようにコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１３】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
携帯端末の時系列の位置情報から在宅か否かを推定する在宅推定手段と
して更に機能させ、
在宅率算出手段は、在宅率を、「在宅の端末数＋不在の端末数」に対する「在宅の端末数」の割合として算出する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
在宅推定手段は、
携帯端末毎に、時系列の位置情報における所定時間以上の滞留時間帯を導出し、当該滞留時間帯における位置を「在宅地」と推定し、
携帯端末の位置情報が「在宅地」に該当する場合に「在宅」と推定する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
在宅推定手段は、
携帯端末の位置情報が「在宅地」に該当しない場合に、「不在」とし、
「在宅地」を推定できず、又は、携帯端末の位置情報が取得できない場合に、「不明」とする
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１６】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
時間帯tの消費電力量と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第２の学習モデルを含む第２の学習エンジンと、
運用時に、「全ての端末数」に対する「在宅の端末数＋不在の端末数」の割合とした在宅判定可能率を算出する在宅判定可能率算出手段と、
在宅判定可能率が第１の所定閾値以上である場合に第１の学習エンジンを選択し、それよりも低い場合に第２の学習エンジンを選択する学習エンジン選択手段と
して更にコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１７】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
学習エンジン選択手段は、在宅判定可能率が第２の所定閾値以下である場合に第１の学習エンジンを選択し、それよりも高い場合に第２の学習エンジンを選択する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１８】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
在宅判定可能率に対する、第１の学習エンジンによって予測された消費電力量と現実の消費電力量との第１の誤差率を算出し、
第２の学習エンジンによって予測された消費電力量と現実の消費電力量との第２の誤差率を算出し、
在宅判定可能率に応じて、第１の誤差率が第２の誤差率以下となる場合に第１の学習エンジンを選択し、それよりも高い場合に第２の学習エンジンを選択する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１９】
本発明のプログラムにおける他の実施形態によれば、
所定単位の複数の携帯端末を、所定地域範囲に位置情報が含まれる携帯端末とし、所定地域範囲における消費電力量を予測する
ようにコンピュータを機能させることも好ましい。
【００２０】
本発明によれば、過去の消費電力量から将来の消費電力量を予測する装置において、
時間帯毎に、所定単位の複数の携帯端末に基づく在宅率を算出する在宅率算出手段と、
時間帯tの消費電力量及び在宅率と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第１の学習モデルを含む第１の学習エンジンと
を有し、
第１の学習エンジンは、運用時における時間帯tの消費電力量及び在宅率を入力することによって、時間帯t+1の消費電力量を出力する
ことを特徴とする。
【００２１】
本発明によれば、過去の消費電力量から将来の消費電力量を予測する装置の消費電力量予測方法において、
装置は、
時間帯tの消費電力量及び在宅率と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第１の学習モデルを含む第１の学習エンジンを有し、
装置は、運用時に、
時間帯毎に、所定単位の複数の携帯端末に基づく在宅率を算出する第１のステップと、
第１の学習エンジンが、時間帯tの消費電力量及び在宅率を入力することによって、時間帯t+1の消費電力量を出力する第２のステップと
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明のプログラム、装置及び方法は、携帯端末の位置情報を用いて将来的な消費電力量の予測精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】従来技術における消費電力量予測装置の機能構成図である。
【図２】携帯端末の在宅／不在を表す説明図である。
【図３】本発明における第１の消費電力量予測装置の機能構成図である。
【図４】図３に基づく各機能構成部によって保持されるテーブルである。
【図５】本発明における第２の消費電力量予測装置の機能構成図である。
【図６】図５に基づく各機能構成部によって保持されるテーブルである。
【図７】本発明における学習エンジン選択部の内部構成図である。
【図８】本発明における学習エンジンの選択条件を表すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２５】
図２は、携帯端末の在宅／不在を表す説明図である。
【００２６】
図２によれば、インターネットや通信事業者網のような広域通信網に、消費電力量予測装置１が接続されている。消費電力量予測装置１は、過去tの消費電力量から将来t+1の消費電力量を予測する。
スマートフォンやタブレットのような携帯端末２は、ＧＰＳ(Global Positioning System)や加速度センサ等の測位機能を搭載している。携帯端末２は、ユーザに常に所持されており、現在の位置情報を所定時間間隔で、消費電力量予測装置１へ送信する。
【００２７】
本発明の消費電力量予測装置１は、複数世帯における消費電力量を、世帯者の「在宅率」に応じて予測しようとする。即ち、携帯端末の位置情報に基づいて在宅／不在を推定し、在宅率を算出することによって、将来的な消費電力量を予測する。また、在宅率の影響に応じて、将来の消費電力量の予測方式を切り替えることもできる。
【００２８】
図３は、本発明における第１の消費電力量予測装置の機能構成図である。
図４は、図３に基づく各機能構成部によって保持されるテーブルである。
【００２９】
図３によれば、消費電力量予測装置１は、消費電力量収集部１１１と、グループ消費電力量算出部１１２と、在宅推定部１２１と、在宅率算出部１２２と、第１の学習エンジンとを有する。これら機能構成部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の消費電力量予測方法としても理解できる。
【００３０】
消費電力量予測装置１は、グループ地域範囲（表ａ）及び世帯位置情報（表ｂ）のテーブルを予め記憶している。
（表ａ）グループＩＤ(IDentifier)毎に、消費電力量の予測対象となる地域範囲を表すテーブルである。地域範囲としては、県市町村単位であってもよいし、緯度経度のメッシュ単位であってもよい。
（表ｂ）世帯ＩＤ毎に、その世帯宅の位置情報を表すテーブルである。位置情報は、緯度経度であってもよいし、住所であってもよい。
【００３１】
［消費電力量収集部１１１］
消費電力量収集部１１１は、世帯毎に、所定時間間隔で、計測された消費電力量を収集する。消費電力量は、各世帯に設置されたスマートメータから受信するものであってもよいし、電力会社から取得するものであってもよい。
消費電力量収集部１１１は、世帯消費電力量（表ｃ）のテーブルを作成する。
（表ｃ）世帯ＩＤ毎に、各時間帯（例えば30分単位）の消費電力量を表すテーブルである。例えば以下のようなものである。
世帯ID1-> 時間帯2016-08-10 10:30〜10:59-> 消費電力量50Wh
【００３２】
［グループ消費電力量算出部１１２］
グループ消費電力量算出部１１２は、グループ毎に、消費電力量の合計値を算出する。
グループ消費電力量算出部１１２は、グループ消費電力量（表ｄ）のテーブルを作成する。
（表ｄ）グループＩＤ毎に、各時間帯の消費電力量を表すテーブルである。即ち、そのグループの地域範囲に含まれる複数世帯における消費電力量の合計値である。これは、表ａ〜ｃを用いて、例えば以下のように作成される。
世帯グル−プID1-> 時間帯2016-08-10 10:30〜10:59-> 消費電力量10000kWh
【００３３】
［在宅推定部１２１］
在宅推定部１２１は、携帯端末２から位置情報を収集する。位置情報は、例えば携帯端末２に搭載されたＧＰＳによって測位された緯度経度である。
そして、在宅推定部１２１は、端末位置情報（表ｅ）のテーブルを作成する。
（表ｅ）端末ＩＤ毎に、各時刻の位置情報を表すテーブルである。
【００３４】
次に、在宅推定部１２１は、携帯端末の時系列の位置情報から、各時間帯について在宅か否かを推定する。携帯端末を所持するユーザが在宅か否かを推定するために、例えば以下の２つの推定方法がある。
【００３５】
＜推定１：住所周辺の位置情報に基づく在宅判定＞
在宅推定部１２１は、世帯ＩＤと端末ＩＤとが予め対応付けられている場合、表ｂの世帯ＩＤの位置情報を、自宅の「在宅地」と推定することができる。端末ＩＤに基づく位置情報が、世帯ＩＤに基づく「在宅地」の地域範囲に含まれる場合、「在宅」と推定する。逆に、その在宅地の地域範囲に含まれない場合、「不在」と推定する。
【００３６】
＜推定２：滞留時間に基づく在宅推定＞
在宅推定部１２１は、世帯ＩＤに予め対応付けられていない端末ＩＤについては、滞留時間に基づいて在宅か否かを推定する。
在宅推定部１２１は、携帯端末毎に、時系列の位置情報おける所定時間（例えば３０分）以上の滞留時間帯を導出する。携帯端末を所持するユーザの滞留時間帯の傾向から、在宅か否かを推定する。
例えば、時系列の位置情報について、「例えば１００ｍ四方の地域範囲に連続して８時間以上」している場合、その地域範囲を「在宅地」と推定することもできる。また、「その滞留している日が、１週間で６日以上続く」とする条件を更に加えて、その地域範囲を「在宅地」と推定することも好ましい。
推定された地域範囲を「在宅地」（自宅）と設定し、その後、携帯端末の位置情報がその在宅地の地域範囲に含まれる場合、「在宅」と推定する。逆に、その在宅地の地域範囲に含まれない場合、「不在」と推定する。
【００３７】
尚、例えばそれぞれが携帯端末を所持する３人家族（３つの端末ＩＤａ，ｂ，ｃ）で、１人の端末ＩＤａしか、世帯ＩＤに対応付けられていない場合もある。この場合、その他の端末ＩＤｂ，ｃについては、推定２の方法によって「在宅地」を推定する。
【００３８】
これによって、在宅推定部１２１は、在宅推定情報（表ｆ）のテーブルを作成する。
（表ｆ）端末ＩＤ毎に、各時間帯で推定された在宅／不在／不明を表すテーブルである。
「在宅」：携帯端末の位置情報が、推定された「在宅地」の地域範囲に含まれる。
「不在」：携帯端末の位置情報が、推定された「在宅地」の地域範囲に含まれない。
「不明」：「在宅地」が推定できない場合、又は、携帯端末の位置情報が取得できな
い場合
【００３９】
［在宅率算出部１２２］
在宅率算出部１２２は、時間帯毎に、グループ（所定単位）の複数の携帯端末に基づく在宅率を算出する。所定単位の複数の携帯端末として、表ａの予測対象の地域範囲を「在宅地」とする携帯端末が対象であってもよいし、その地域範囲に位置する携帯端末が対象であってもよい。
在宅率算出部１２２は、グループ（所定単位）毎に、在宅率を、「在宅の端末数＋不在の端末数」に対する「在宅の端末数」の割合として、以下のように算出する。
在宅率＝在宅の端末数／（在宅の端末数＋不在の端末数）
【００４０】
これによって、在宅率算出部１２２は、在宅率情報（表ｇ）のテーブルを作成する。
（表ｇ）グループＩＤ毎に、各時間帯で算出された在宅率を表すテーブルである。
【００４１】
［第１の学習エンジン１３１］
第１の学習エンジン１３１は、「時間帯tの消費電力量及び在宅率」と、「時間帯t+1の消費電力量」とを教師データとして学習した第１の学習モデルを含むものである。
教師あり学習(Supervised learning)とは、事前に与えられた教師（訓練）データに沿うように、入力データに対する出力データを得る機械学習方法である。本発明は、機械学習の中でも、回帰問題として学習したものである。
そして、第１の学習エンジン１３１は、運用時に、「時間帯tの消費電力量及び在宅率」を入力することによって、「時間帯t+1の消費電力量」を出力することができる。
尚、本発明によれば、「時間帯t」の消費電力量及び在宅率から「時間帯t+1」の消費電力量を予測するものとして記載するが、時間帯tやt+1について時間帯の幅や単位時間の個数を限定するものではない。あくまで、過去の時間帯の消費電力量及び在宅率から、未来の時間帯の消費電力量を予測するものとして表現しているに過ぎない。
【００４２】
第１の学習エンジン１３１は、在宅率情報（表ｈ）のテーブルを作成する。
（表ｈ）グループＩＤ毎に、将来の時間帯t+1における予測消費電力量を表すテーブルである。
【００４３】
図５は、本発明における第２の消費電力量予測装置の機能構成図である。
図６は、図５に基づく各機能構成部によって保持されるテーブルである。
【００４４】
図５によれば、図３と比較して、在宅判定可能率算出部１２３と、学習エンジン選択部１３０と、第２の学習エンジン１３２とを更に有する。これら機能構成部も、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現される。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置の消費電力量予測方法としても理解できる。
【００４５】
［在宅判定可能率算出部１２３］
在宅判定可能率算出部１２３は、推定すべき時間帯について、全ての端末数に対する在宅及び不在の端末数の割合とした在宅判定可能率を算出する。具体的には、グループ（所定単位）毎に、以下のように算出する。
在宅判定可能率＝（在宅の端末数＋不在の端末数）／全ての端末数
全ての端末数：在宅の端末数＋不在の端末数＋不明の端末数
図６の表ｇによれば、グループＩＤ毎に、各時間帯の在宅率に加えて、在宅判定可能率が追加されている。
【００４６】
［第２の学習エンジン１３２］
第２の学習エンジン１３２は、時間帯tの消費電力量と、時間帯t+1の消費電力量とを教師データとして学習した第２の学習モデルを含むものである。
これは、消費電力量に基づく教師あり学習であって、前述した図１の従来技術に基づく予測部と同じものであってもよい。即ち、第２の学習エンジン１３２は、第１の学習エンジン１３１と異なって、在宅率を考慮しない学習エンジンである。
【００４７】
［学習エンジン選択部１３０］
学習エンジン選択部１３０は、在宅判定可能率算出部１２３から出力された在宅判定可能率が、第１の所定閾値以上である場合に第１の学習エンジン１３１を選択し、それよりも低い場合に第２の学習エンジン１３２を選択する。
即ち、在宅判定可能率が高い（第１の所定閾値以上）場合、在宅率を考慮した第１の学習エンジン１３１を選択し、逆に、在宅判定可能率が低い（第１の所定閾値未満）場合、在宅率を考慮しない第２の学習エンジン１３２を選択する。
【００４８】
具体的には、例えば1,000台の携帯端末について、在宅又は不在が１台しか推定できない場合、そのような在宅率に基づいて消費電力量を予測すべきではない。その１台の携帯端末の在宅又は不在が消費電力量の予測に影響を与えるために、予測精度が低下する恐れがあるためである。
【００４９】
他の実施形態として、学習エンジン選択部１３０は、在宅判定可能率算出部１２３から出力された在宅判定可能率が、第２の所定閾値以下である場合に第１の学習エンジン１３１を選択し、それよりも高い場合に第２の学習エンジン１３２を選択することも好ましい。
即ち、在宅判定可能率が低い（第２の所定閾値以下）場合、在宅率を考慮した第１の学習エンジン１３１を選択し、逆に、在宅判定可能率が高い（第２の所定閾値未満）場合、在宅率を考慮しない第２の学習エンジン１３２を選択する。
これは、例えば深夜の時間帯の場合、携帯端末を所持するユーザは在宅している場合が多く、且つ、自宅の場合には地下等ではないために位置情報を取得できる可能性も高いために、在宅判定可能率も高くなる。この時間帯では、在宅率を考慮することなく、単に世帯毎の消費電力量のみから予測した方が高い精度が得られる場合もある。
勿論、実施形態によっては、第１の所定閾値と第２の所定閾値との両方を設定することもできる。
【００５０】
図７は、本発明における学習エンジン選択部の内部構成図である。
【００５１】
図７によれば、学習エンジン選択部１３０は、例えば以下のように実行される。
（Ｓ７１）在宅判定可能率に対する、第１の学習エンジン１３１によって予測された消費電力量と現実の消費電力量との第１の誤差率を算出する。
（Ｓ７２）第２の学習エンジン１３２によって予測された消費電力量と現実の消費電力量との第２の誤差率を算出する。
（Ｓ７３）そして、在宅判定可能率に応じて、第１の誤差率が第２の誤差率以下となる場合に第１の学習エンジン１３１を選択し、それ以外の場合に第２の学習エンジン１３２を選択する。
これによって、現実の消費電力量との誤差率が小さい方の学習エンジンを選択することができる。
【００５２】
図８は、本発明における学習エンジンの選択条件を表すグラフである。
【００５３】
図８によれば、第１の学習エンジン１３１及び第２の学習エンジン１３２について、時間帯毎に、在宅判定可能率に対する誤差率を表すグラフである。
誤差としては、例えば以下のような絶対平均比率誤差(MAPE)を用いる。
MAPE＝1/n Σt=1n|(実績値t−予測値t)／実績値t|
n      ：予測回数（例えば30分毎の予測を1時間分行った場合、n＝2）
予測値t：t回目の予測における予測値
実績値t：t回目の予測における実績値
【００５４】
図８によれば、第１の学習エンジン１３１について、在宅判定可能率と誤差率との複数の対応点から、近似直線が描かれている。また、第２の学習エンジン１３２については、在宅率を用いることなく消費電力量のみの予測であるために、在宅判定可能率とは無関係な誤差率のみの直線となる。そして、２本の直線の交点に基づいて、第１の学習エンジン１３１と第２の学習エンジン１３２との選択条件を決定している。
【００５５】
図８（ａ）によれば、13:00〜13:30について、在宅判定可能率に対する誤差率を表す。
この場合、在宅判定可能率0〜38％では、誤差率が小さい第２の学習エンジン１３２を選択する。
また、在宅判定可能率38％〜100％では、誤差率が小さい第１の学習エンジン１３１を選択する。即ち、在宅判定可能率が高いほど、在宅率を考慮して将来の消費電力量を予測する方が、予測精度が高いことを意味する。
学習エンジン選択部１３０は、例えば時刻tについて、在宅判定可能率が60%であった場合、第１の学習エンジン１３１を選択する。
【００５６】
図８（ｂ）によれば、8:00〜8:30について、在宅判定可能率に対する誤差率を表す。
この場合、在宅判定可能率0〜100％で、誤差率が小さい第１の学習エンジン１３１を選択する。
【００５７】
以上、詳細に説明したように、本発明のプログラム、装置及び方法によれば、携帯端末の位置情報を用いて将来的な消費電力量の予測精度を高めることができる。
【００５８】
本発明によれば、携帯端末の位置情報によって在宅／不在を推定し、その在宅率を考慮して将来的な消費電力量を予測することができる。特定の施設に限らない一般の住宅でも、在宅状態が消費電力量に与える影響については、例えば非特許文献２で知られている。これは、照明、テレビ、エアコン、電気温水器、電気ポット等、人が在宅するときに利用される可能性の高い電気機器が、家庭内での電気消費量の４割以上を占めるという統計について記載されている。
【００５９】
本発明によれば、在宅率を考慮して将来的な消費電力量を予測するために、専用の装置やセンサを必要としない。また、本発明によれば、予測した消費電力量と実測した消費電力量との間の誤差率に応じて、在宅率を考慮して予測するか、又は、在宅率を考慮することなく予測するか、を選択することができる。
【００６０】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００６１】
１  消費電力量予測装置
１１１  消費電力量収集部
１１２  グループ消費電力量算出部
１２１  在宅推定部
１２２  在宅率算出部
１２３  在宅判定可能率算出部
１３０  学習エンジン選択部
１３１  第１の学習エンジン
１３２  第２の学習エンジン
２  携帯端末
【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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