(57)【要約】【課題】省エネルギ化の意識を、より確実に喚起させる。【解決手段】データ取得部１は、電気設備の使用状況に関するデータを取得する。ログデータ記録部３は、データ取得部１によって取得されたデータを時系列に並べて時系列データとして記録する。合致度算出部４は、ログデータ記録部３に記録された、最近の一定期間の時系列データを、その時系列データよりも前の一定期間の時系列データに重ね合わせた時の合致度を、その重ね合わせ時点をずらしつつ、逐次算出する。特定部６は、合致度算出部４によって算出された合致度が、最も高い重ね合わせ時点を特定する。【選択図】図１
2011048795.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気設備の使用状況に関するデータを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部によって取得されたデータを時系列に並べて時系列データとして記録する記録部と、
前記記録部に記録された、最近の一定期間の第１の時系列データを、前記第１の時系列データよりも前の第２の時系列データに重ね合わせた時の合致度を、重ね合わせ時点をずらしつつ、逐次算出する合致度算出部と、
前記合致度算出部によって算出された合致度が、最も高い前記重ね合わせ時点を特定する特定部と、
を備える電力表示装置。
【請求項２】
前記第１の時系列データを、所定のサンプリング期間毎の代表値を要素とするベクトルと、前記所定のサンプリング期間毎の変化量を要素とするベクトルとに変換する第１のベクトル変換部と、
前記第２の時系列データを、所定のサンプリング期間毎の代表値を要素とするベクトルと、前記所定のサンプリング期間毎の変化量を要素とするベクトルとに変換する第２のベクトル変換部と、
をさらに備え、
前記合致度算出部は、
前記第１のベクトル変換部によって変換されたベクトルと、前記第２のベクトル変換部によって変換されたベクトルとの相関性に基づいて、前記合致度を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の電力表示装置。
【請求項３】
前記合致度算出部は、
前記合致度の算出に関し、
前記代表値を要素とするベクトルの重みと、前記変化量を要素とするベクトルの重みとを調整可能である、
ことを特徴とする請求項２に記載の電力表示装置。
【請求項４】
前記第１、前記第２のベクトル変換部は、
複数の異なる前記サンプリング期間各々について、ベクトル変換を行い、
前記合致度算出部は、
前記サンプリング期間毎に、前記合致度を算出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の電力表示装置。
【請求項５】
前記第１、前記第２のベクトル変換部は、
前記サンプリング期間を、整数倍に変更する、
ことを特徴とする請求項４に記載の電力表示装置。
【請求項６】
前記合致度算出部は、
前記合致度の算出に関し、
前記サンプリング期間毎に、重みを調整可能とする、
請求項４又は５に記載の電力表示装置。
【請求項７】
前記合致度算出部は、
前記第１のベクトル変換部によって変換されたベクトルと、前記第２のベクトル変換部によって変換されたベクトルとの内積に基づいて、前記合致度を算出する、
ことを特徴とする請求項２乃至６のいずれか一項に記載の電力表示装置。
【請求項８】
前記合致度算出部は、
前記第１のベクトル変換部によって変換されたベクトルと、前記第２のベクトル変換部によって変換されたベクトルとの差分に基づいて、前記合致度を算出する、
ことを特徴とする請求項２乃至６のいずれか一項に記載の電力表示装置。
【請求項９】
前記データ取得部によって取得されるデータには、複数種類のデータが含まれ、
前記合致度算出部は、
前記合致度の算出に関し、
前記データ毎に、重みを調整可能とする、
ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の電力表示装置。
【請求項１０】
前記第１の時系列データと前記第２の時系列データとを、特定された重ね合わせ時点で重ね合わせて比較表示する表示装置をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の電力表示装置。
【請求項１１】
前記データ取得部によって取得された時系列データにおける典型的な波形パターンを有する第３の時系列データを記録するパターン記録部と、
前記第１の時系列データと前記第３の時系列データとの合致度を算出するパターン処理部と、
をさらに備え、
前記特定部は、
前記パターン処理部によって算出された前記第１の時系列データとの合致度が、最も高い第３の時系列データを、比較対象として特定する、
ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の電力表示装置。
【請求項１２】
前記第１の時系列データと、前記第３の時系列データとを、特定された重ね合わせ時点で重ね合わせて表示する表示装置をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１１に記載の電力表示装置。
【請求項１３】
電気設備の使用状況に関するデータを取得するデータ取得工程と、
前記データ取得工程において取得されたデータを時系列に並べて時系列データとして記録する記録工程と、
前記記録工程において記録された、最近の一定期間の第１の時系列データを、前記第１の時系列データよりも前の第２の時系列データに重ね合わせた時の合致度を、重ね合わせ時点をずらしつつ、逐次算出する合致度算出工程と、
前記合致度算出工程において算出された合致度が、最も高い前記重ね合わせ時点を特定する特定工程と、
を含む電力表示方法。
【請求項１４】
電気設備の使用状況に関するデータを取得するデータ取得手順と、
前記データ取得手順によって取得されたデータを時系列に並べて時系列データとして記録する記録手順と、
前記記録手順で記録された、最近の一定期間の第１の時系列データを、前記第１の時系列データよりも前の第２の時系列データに重ね合わせた時の合致度を、重ね合わせ時点をずらしつつ、逐次算出する合致度算出手順と、
前記合致度算出手順で算出された合致度が、最も高い前記重ね合わせ時点を特定する特定手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、省エネルギ化の意識を喚起させるための電力関連情報を生成し、表示する電力表示装置、電力表示方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、省エネルギ化を実現すべく、電力使用量をモニタリングするシステムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。このシステムのように、電気設備を使用するユーザに省エネルギ化の意識を喚起させるためには、電力使用量をユーザに具体的に明示するのが効果的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３０９３２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
省エネルギ化の意識を電気設備のユーザに喚起させるためには、現在の電力使用量と、目標となる電力使用量とを比較表示し、その差をユーザに明示するのがより効果的である。電力使用量の目標との差を比較表示すれば、無駄な電力使用量が一目瞭然となるからである。
【０００５】
電力使用量の目標となる比較対象としては、例えば、近隣住宅のトップランナにおける平均電力使用量や、同世帯における前年の同月の平均電力使用量などが採用される。しかしながら、近隣住宅の平均電力使用量との比較表示を行っても、住宅によって、構成人員数などの世帯の事情が異なるため、その比較表示が、無駄な電力使用量を適切に表すものにはならないことが多い。
【０００６】
また、同世帯における前年の同日の平均電力使用量の比較表示を行うだけでは、直ぐに電気設備を調整しようという気を起こさせるのは難しい。そのような張り合いを持たせるためには、電力使用量の比較表示をリアルタイムに行うのが望ましい。
【０００７】
リアルタイムな電力使用量の比較表示では、現在の電力使用量の推移が、比較対象である目標の電力使用量の推移に重ね合わせてグラフ表示される。目標となる電力使用量としては、過去の電力使用量が用いられるのが一般的である。
【０００８】
比較表示によって省エネルギ化の意識をユーザに換気させるためには、過去の電力使用量の中から目標として適切なものを選択する必要があるが、その選択には困難が伴う。例えば、前年の同日であっても、天気の違いや、平日と休日との違いなどで、電気設備の使用状況が著しく異なる場合があるからである。
【０００９】
この発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、省エネルギ化の意識を、より確実に喚起させることができる電力関連情報を生成することができる電力表示装置、電力表示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】
【００１０】
上記目的を達成するために、この発明の電力表示装置においては、データ取得部は、電気設備の使用状況に関するデータを取得する。記録部は、データ取得部によって取得されたデータを時系列に並べて時系列データとして記録する。合致度算出部は、記録部に記録された、最近の一定期間の第１の時系列データを、第１の時系列データよりも前の第２の時系列データに重ね合わせた時の合致度を、重ね合わせ時点をずらしつつ、逐次算出する。特定部は、合致度算出部によって算出された合致度が、最も高い重ね合わせ時点を特定する。
【発明の効果】
【００１１】
この発明によれば、データ取得部で取得された電気設備の使用状況に関するデータに基づいて、電気設備の現在の使用状況に最も合致する過去の時点を特定することができる。特定された時点を基準とする過去の電力使用量の推移は、電気設備の現在の使用状況における電力使用量の予想推移であるとみなすことができる。したがって、特定された時点を基準とする過去の電力使用量の推移は、省エネルギ化の意識をより確実にユーザに喚起させるために有用な情報となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】この発明の形態１に係る電力表示装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２（Ａ）は、図１の電力ログデータ記録部に記録された時系列データの一例であり、図２（Ｂ）は、図１の電力合致度算出部における時系列データの比較方法を説明するための図である。
【図３】この発明の実施の形態１に係る解析装置の解析処理を示すフローチャートである。
【図４】現在データの一例である。
【図５】現在データの代表値ベクトルの一例（その１）である。
【図６】現在データの変動値ベクトルの一例（その１）である。
【図７】現在データの代表値ベクトルの一例（その２）である。
【図８】現在データの変動値ベクトルの一例（その２）である。
【図９】現在データの代表値ベクトルの一例（その３）である。
【図１０】現在データの変動値ベクトルの一例（その３）である。
【図１１】ログデータの一例である。
【図１２】ログデータの代表値ベクトルの一例（その１）である。
【図１３】ログデータの変動値ベクトルの一例（その１）である。
【図１４】ログデータの代表値ベクトルの一例（その２）である。
【図１５】ログデータの変動値ベクトルの一例（その２）である。
【図１６】ログデータの代表値ベクトルの一例（その３）である。
【図１７】ログデータの変動値ベクトルの一例（その３）である。
【図１８】積算値の演算式を説明するためのテーブルである。
【図１９】電力使用量の比較表示の一例である。
【図２０】この発明の実施の形態２に係る電力表示装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】図２１（Ａ）、図２１（Ｂ）は、登録される通常パターンの一例である。
【図２２】登録される特別パターンの一例である。
【図２３】代表値及び変動値の算出方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
実施の形態１．
まず、この発明の実施の形態１について、図面を参照して詳細に説明する。この実施の形態に係る電力表示装置は、電気設備のユーザに省エネルギ化の意識を換気させるための電力関連情報を生成することを目的とするシステムである。
【００１４】
図１に示すように、この実施の形態に係る電力表示装置１００は、データ取得部１と、解析装置２と、を備える。
【００１５】
データ取得部１は、複数のセンサを備える。図１では、データ取得部１に含まれるセンサとして、電力センサ１１、気温センサ１２、日時センサ１３が示されている。
【００１６】
電力センサ１１は、省エネルギ化の対象となる電気設備（不図示）に供給される電力値等の電力データを検出する。電力データは、電力センサ１１において所定のサンプリング間隔で検出され、解析装置２に出力される。
【００１７】
気温センサ１２は、電気設備の周辺の気温データを検出する。気温データは、気温センサ１２において、所定のサンプリング間隔で検出され、解析装置２に出力される。
【００１８】
日時センサ１３には、タイマ（不図示）が内蔵されている。日時センサ１３は、タイマのカウント値に基づいて、所定のサンプリング間隔で、年月日時を検出して、解析装置２に出力する。
【００１９】
解析装置２は、ログデータ記録部３と、合致度算出部４と、パラメータ管理部５と、特定部６と、表示制御部７と、を備える。解析装置２はコンピュータである。解析装置２は、ＣＰＵ、メモリ等を備えている。ＣＰＵが、メモリに格納された制御プログラムを実行することにより、解析装置２の各構成要素の機能が実現される。
【００２０】
ログデータ記録部３は、電力ログデータ記録部３１と、気温ログデータ記録部３２と、日時ログデータ記録部３３と、を備える。
【００２１】
電力ログデータ記録部３１は、電力センサ１１から出力された電力データを、時系列に並べてログデータとして記録する。
【００２２】
気温ログデータ記録部３２は、気温センサ１２から出力された気温データを、時系列に並べてログデータとして記録する。
【００２３】
日時ログデータ記録部３３は、日時センサ１３から出力された日時データを、時系列に並べてログデータとして記録する。なお、日時データについては、例えば１年間を１周期とする周期関数を採用することができる。
【００２４】
合致度算出部４は、電力合致度算出部４１と、気温合致度算出部４２と、日時合致度算出部４３と、を備える。
【００２５】
電力合致度算出部４１は、図２（Ａ）に示すように、電力ログデータ記録部３１から、最近の一定期間ΔＴの時系列データ（電力データＡ）を入力する。さらに、電力合致度算出部４１は、電力データＡよりも過去の時系列データ、すなわち時点Ｔを基準とする一定期間ΔＴの時系列データ（電力データＢ）を入力する。電力合致度算出部４１は、電力データＡと電力データＢとを比較する。より具体的には、電力合致度算出部４１は、図２（Ｂ）に示すように、電力データＡを、電力データＢに重ね合わせ、両者の合致度を算出する。
【００２６】
さらに、電力合致度算出部４１は、重ね合わせの時点Ｔを時系列方向にずらしつつ、時点Ｔを基準とする一定期間ΔＴの電力データＢを入力し、その都度、上記合致度を算出する。
【００２７】
気温合致度算出部４２、日時合致度算出部４３は、電力合致度算出部４１と同様に、ログデータ記録部３（気温ログデータ記録部３２、日時ログデータ記録部３３）を参照して、最近の一定期間ΔＴの時系列データを、過去の時点Ｔを基準とする一定期間ΔＴの時系列データに重ね合わせた時の合致度を、その重ね合わせの時点Ｔをずらしつつ、逐次算出する。
【００２８】
パラメータ管理部５は、合致度算出部４での合致度の算出に必要なパラメータの設定値を管理している。このようなパラメータには、例えば、合致度の算出式の係数などがある。パラメータ管理部５によって管理されるパラメータの設定値は、パラメータ入力部５１により、ユーザによって設定可能となっている。
【００２９】
特定部６は、電力合致度算出部４１、気温合致度算出部４２、日時合致度算出部４３でそれぞれ算出された合致度を入力する。特定部６は、合致度算出部４から出力された合致度が総合的に最も高くなる時点Ｔを特定する。
【００３０】
より具体的には、特定部６は、電力合致度算出部４１、気温合致度算出部４２、日時合致度算出部４３からそれぞれ入力された合致度を積算する。続いて、特定部６は、その積算値が最大となる時点Ｔを特定する。
【００３１】
表示制御部７は、特定部６で特定された時点Ｔを入力する。また、表示制御部７は、ログデータ記録部３に記録されたログデータを読み出し可能である。表示制御部７は、これらの入力に基づいて、後述する表示装置９を制御する。表示制御部７は、特定された時点Ｔを基準とする一定期間ΔＴの時系列データを、ログデータ記録部３から読み込む。さらに、表示制御部７は、現時点での最新の一定期間ΔＴの時系列データを、ログデータ記録部３から読み込む。表示制御部７は、読み込んだ２つの時系列データの推移を示すグラフを重ね合わせたグラフの画像（比較表示の画像）を生成して、表示装置９に出力する。
【００３２】
表示装置９は、表示制御部７から出力された画像データを表示する。
【００３３】
なお、表示制御部７は、ユーザ等の指定により、電力データ、気温データ、日時データなど、表示装置９に表示させるデータを切り換えることができるようになっている。
【００３４】
次に、本実施形態に係る電力表示装置１００の動作について説明する。図３には、解析装置２で行われる解析処理が示されている。この解析処理は、例えば、不図示の上位装置から、実行指示が入力された場合など、その必要に応じて実行される。
【００３５】
以下では、電力ログデータ記録部３１、気温ログデータ記録部３２、日時ログデータ記録部３３から出力される現時点を含む一定期間ΔＴのデータを、まとめて現在データＲ（ｍ，ｔ）として表現する。ここで、ｔは時間である。また、ｍは、１〜３のいずれかである。Ｒ（１，ｔ）が電力データであり、Ｒ（２，ｔ）が気温データであり、Ｒ（３，ｔ）が日時データである。
【００３６】
同様に、電力ログデータ記録部３１、気温ログデータ記録部３２、日時ログデータ記録部３３から出力される過去の一定期間ΔＴのデータを、以下では、ログデータＬ（ｍ，Ｔ）とする。Ｔは、電力データＡと重ね合わせる電力データＢの基準時点（図２（Ｂ）参照）である。電力ログデータ記録部３１に記録されたログデータが、Ｌ（１，Ｔ）であり、気温ログデータ記録部３２に記録されたログデータが、Ｌ（２，Ｔ）であり、日時ログデータ記録部３３に記録されたログデータが、Ｌ（３，Ｔ）である。
【００３７】
まず、合致度算出部４は、現在データＲ（ｍ，ｔ）を入力する（ステップＳ１）。すなわち、電力合致度算出部４１は、現在データＲ（１，ｔ）を入力し、気温合致度算出部４２は、現在データＲ（２，ｔ）を入力し、日時合致度算出部４３は、現在データＲ（３，ｔ）を入力する。
【００３８】
続いて、合致度算出部４は、カウント値ｎを１に初期化する（ステップＳ２）。このカウント値ｎは、現在データＲ（１，ｔ）〜Ｒ（３，ｔ）等のベクトル変換に用いられる。
【００３９】
続いて、合致度算出部４は、現在データＲ（ｍ，ｔ）を、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））と、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））とにベクトル分解する（ステップＳ３）。ここで、例えば、図４に示す現在データＲ（ｍ，ｔ）が、図５、図６にそれぞれ示すように、期間Δｔ（１）で分割され、代表値ベクトルの要素Ｒｃ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）と、変動値ベクトルの要素Ｒｖ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）とが生成される。
【００４０】
より具体的には、ここでは、図５に示すように、期間Δｔ（１）毎に、現在データＲ（ｍ，ｔ）の平均値が求められる。この平均値が、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（１））の各要素Ｒｃ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）となる。また、図６に示すように、期間Δｔ（１）毎に、現在データＲ（ｍ，ｔ）の増減量が求められる。この増減量が、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（１））の各要素Ｒｖ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）となる。合致度算出部４は、このようにして、現在データＲ（ｍ，ｔ）を、期間Δｔ（１）に区切って、それぞれの期間毎の平均値と、増減量とを求め、それらを要素とする、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（１））の要素Ｒｃ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（１））の要素Ｒｖ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）を生成する。
【００４１】
ここでは、最終的に、電力データの代表値ベクトルＲｃ（１，Δｔ（１））、変動値ベクトルＲｖ（１，Δｔ（１））と、気温データの代表値ベクトルＲｃ（２，Δｔ（１））、変動値ベクトルＲｖ（２，Δｔ（１））と、日時データの代表値ベクトルＲｃ（３，Δｔ（１））、変動値ベクトルＲｖ（３，Δｔ（１））と、が求められる。
【００４２】
続いて、合致度算出部４は、カウント値ｎがＮmaxを超えたか否かを判定する（ステップＳ４）。Ｎmaxは、ベクトル分解の対象となる期間Δｔ（ｎ）の数である。通常は、Ｎmax＞＞１であり、この時点では、カウント値ｎが１であるので、判定は否定され（ステップＳ４；Ｎｏ）、合致度算出部４は、カウント値ｎを１だけインクリメントし（ステップＳ５）、ステップＳ３に戻る。
【００４３】
続いて、合致度算出部４は、現在データＲ（ｍ，ｔ）を、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））と、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））とにベクトル分解する（ステップＳ３）。ここでは、例えば、図４に示す現在データＲ（ｍ，ｔ）が、図７、図８にそれぞれ示すように、期間Δｔ（２）で分割され、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（２））の各要素Ｒｃ（ｍ，Δｔ（２），ｉ）と、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（２））の各要素Ｒｖ（ｍ，Δｔ（２），ｉ）とが生成される。Δｔ（２）は、Δｔ（１）の２倍である。
【００４４】
続いて、合致度算出部４は、カウント値ｎがＮmaxを超えたか否かを判定する（ステップＳ４）。ここでの判定が否定されると（ステップＳ４；Ｎｏ）、合致度算出部４は、カウント値ｎを１だけインクリメントし（ステップＳ５）、ステップＳ３に戻る。
【００４５】
続いて、合致度算出部４は、現在データＲ（ｍ，ｔ）を、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））と、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））とにベクトル分解する（ステップＳ３）。ここでは、例えば、図４に示す現在データＲ（ｍ，ｔ）が、図９、図１０にそれぞれ示すように、期間Δｔ（３）で分割され、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（３））の各要素Ｒｃ（ｍ，Δｔ（３），ｉ）と、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（３））の各要素Ｒｖ（ｍ，Δｔ（２），ｉ）とが生成される。Δｔ（３）は、Δｔ（２）の２倍である。
【００４６】
続いて、合致度算出部４は、カウント値ｎがＮmaxを超えたか否かを判定する（ステップＳ４）。ここでの判定が否定されると（ステップＳ４；Ｎｏ）、合致度算出部４は、カウント値ｎを１だけインクリメントし（ステップＳ５）、ステップＳ３に戻る。
【００４７】
このようにして、ステップＳ３→Ｓ４→Ｓ５が繰り返され、異なる期間で作成された代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））が、算出される。
【００４８】
カウント値ｎがＮmaxを超えると（ステップＳ４；Ｙｅｓ）、合致度算出部４は、変数Ｔを０に初期化する（ステップＳ６）。続いて、合致度算出部４は、ログデータ記録部３からログデータＬ（ｍ，Ｔ）を入力する（ステップＳ７）。すなわち、電力合致度算出部４１は、ログデータＬ（１，Ｔ）を入力し、気温合致度算出部４２は、ログデータＬ（２，Ｔ）を入力し、日時合致度算出部４３は、ログデータＬ（３，Ｔ）を入力する。
【００４９】
続いて、合致度算出部４は、カウント値ｎを１に再び初期化する（ステップＳ８）。
【００５０】
続いて、合致度算出部４は、ログデータＬ（ｍ，Ｔ）を、代表値ベクトルＬｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））と、変動値ベクトルＬｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））とにベクトル分解する（ステップＳ９）。ここでは、例えば、図１１に示す現在データＬ（ｍ，Ｔ）が、図１２、図１３に示すように、期間Δｔ（１）で分割され、代表値ベクトルのＬｃ（ｍ，Δｔ（１））の要素Ｌｃ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）と、変動値ベクトルＬｖ（ｍ，Δｔ（１））の要素Ｌｖ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）とが生成される。
【００５１】
続いて、合致度算出部４は、以下の式（１）を用いて、時点Ｔを基準とする、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））、Ｌｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））の内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）を算出する（ステップＳ１０）。
【００５２】
【数１】
2011048795.tif 000003
ここでは、ｎ＝１であり、Ｔ＝０であるので、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（１））、Ｌｃ（ｍ，Δｔ（１））の内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（１），０）が算出される。
【００５３】
続いて、合致度算出部４は、以下の式（２）を用いて、時点Ｔを基準とする、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））、Ｌｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））の内積Ｃｖ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）を算出する（ステップＳ１１）。
【００５４】
【数２】
2011048795.tif 000004
ここでは、ｎ＝１であり、Ｔ＝０であるので、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（１））、Ｌｖ（ｍ，Δｔ（１））の内積Ｃｖ（ｍ，Δｔ（１），０）が算出される。
【００５５】
続いて、合致度算出部４は、カウント値ｎがＮmaxを超えたか否かを判定する（ステップＳ１２）。ここでは、カウント値ｎが１であるので、判定は否定され（ステップＳ１２；Ｎｏ）、合致度算出部４は、カウント値ｎを１だけインクリメントし（ステップＳ１３）、ステップＳ９に戻る。
【００５６】
続いて、合致度算出部４は、ログデータＬ（ｍ，Ｔ）を、代表値ベクトルＬｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））と、変動値ベクトルＬｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））とにベクトル分解する（ステップＳ９）。ここでは、例えば、図１１に示す現在データＬ（ｍ，Ｔ）が、図１４、図１５に示すように、期間Δｔ（２）で分割され、代表値ベクトルＬｃ（ｍ，Δｔ（２））の要素Ｌｃ（ｍ，Δｔ（２），ｉ）と、変動値ベクトル（ｍ，Δｔ（２））の要素Ｌｖ（ｍ，Δｔ（２），ｉ）とが生成される。
【００５７】
続いて、合致度算出部４は、上記式（１）を用いて、Ｔ＝０における、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（２））、Ｌｃ（ｍ，Δｔ（２））の内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（２），０）を算出する（ステップＳ１０）。
【００５８】
続いて、合致度算出部４は、上記式（２）を用いて、Ｔ＝０における、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（２））、Ｌｖ（ｍ，Δｔ（２））の内積Ｃｖ（ｍ，Δｔ（２），０）を算出する（ステップＳ１１）。
【００５９】
続いて、合致度算出部４は、カウント値ｎがＮmaxを超えたか否かを判定する（ステップＳ１２）。ここでは、カウント値ｎが２であるので、判定は否定され（ステップＳ１２；Ｎｏ）、合致度算出部４は、カウント値ｎを１だけインクリメントし（ステップＳ１３）、ステップＳ９に戻る。
【００６０】
続いて、合致度算出部４は、ログデータＬ（ｍ，Ｔ）を、代表値ベクトルＬｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））と、変動値ベクトルＬｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））とにベクトル分解する（ステップＳ９）。ここでは、例えば、図１１に示す現在データＬ（ｍ，Ｔ）が、図１６、図１７に示すように、期間Δｔ（３）で分割され、代表値ベクトルＬｃ（ｍ，Δｔ（３））の要素Ｌｃ（ｍ，Δｔ（３），ｉ）と、変動値ベクトルＬｖ（ｍ，Δｔ（３））の要素Ｌｖ（ｍ，Δｔ（３），ｉ）とが生成される。
【００６１】
続いて、合致度算出部４は、上記式（１）を用いて、Ｔ＝０における、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（３））、Ｌｃ（ｍ，Δｔ（３））の内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（３），０）を算出する（ステップＳ１０）。
【００６２】
続いて、合致度算出部４は、上記式（２）を用いて、Ｔ＝０における、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（３））、Ｌｖ（ｍ，Δｔ（３））の内積Ｃｖ（ｍ，Δｔ（３），０）を算出する（ステップＳ１１）。
【００６３】
このようにして、ステップＳ９→Ｓ１０→Ｓ１１→Ｓ１２→Ｓ１３が繰り返され、ログデータＬ（ｍ，Ｔ）の代表値ベクトルＬｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））、変動値ベクトルＬｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））が求められ（ステップＳ９）、異なる期間Δｔ（１）〜Δｔ（Ｎmax）各々について作成された代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））、Ｌｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））の内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））、Ｌｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））の内積Ｃｖ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）が、それぞれ算出される（ステップＳ１０、Ｓ１１）。ここでは、Ｔ＝０の内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（ｎ），０）、Ｃｖ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）が算出される。
【００６４】
図１８には、これまでに求められた、期間Δｔ（１）〜Δｔ（Ｎmax）での、代表値ベクトルの内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）と、変動値ベクトルの内積Ｃｖ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）とが示されている。
【００６５】
カウント値ｎがＮmaxを超えると(ステップＳ１２；Ｙｅｓ)、合致度算出部４は、以下の式（３）を用いて、両内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）、Ｃｖ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）の積算値Ｓ（ｍ，Ｔ）を算出する（ステップＳ１４）。ここでは、Ｔ＝０であるので、積算値Ｓ（ｍ，０）が得られる。
【００６６】
【数３】
2011048795.tif 000005
ここで、αｃ、αｖ、β（ｍ，Δｔ（ｎ））、γ（ｍ）は、係数である。αｃは、代表値ベクトルの内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）の重みであり、αｖは、変動値ベクトルの内積Ｃｖ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）の重みである。代表値に重点を置いて合致度を算出するのか、変動値に重点を置いて合致度を算出するのかを、αｃ、αｖの値で調整することができる。
【００６７】
また、β（ｍ，Δｔ（ｎ））は、期間Δｔ（ｎ）の重みである。期間Δｔ（１）〜Δｔ（Ｎmax）のうち、どの期間Δｔ（ｎ）に重点を置いて合致度を算出するのか、β（ｍ，Δｔ（ｎ））の値で調整することができる。
【００６８】
γ（ｍ）は、電力データ、気温データ、日時データの重みである。どのデータに重点を置いて合致度を算出するのかを、γ（ｍ）の値で調整することができる。
【００６９】
これらの係数は、パラメータ管理部５によって管理されており、パラメータ入力部５１を介して、ユーザが、それらの値を自由に設定することができる。
【００７０】
続いて、特定部６は、積算値Ｓ（１，Ｔ）、Ｓ（２，Ｔ）、Ｓ（３，Ｔ）を加算して、加算値Ｓ（Ｔ）を算出する（ステップＳ１５）。
【００７１】
続いて、合致度算出部４は、重ね合わせの時点Ｔが、Ｔmaxを超えたか否かを判定する（ステップＳ１６）。ここでは、Ｔ＝０であるので、判定は否定され（ステップＳ１６；Ｎｏ）、合致度算出部４は、Ｔをｄｔだけインクリメントし（ステップＳ１７）、ステップＳ７に戻る。ここで、ｄｔ＝ΔＴとすることができる。
【００７２】
以降、時点Ｔをｄｔだけずらしつつ、ログデータＬ（ｍ，Ｔ）の入力（ステップＳ７）、カウント値ｎの初期化（ステップＳ８）が行われ、ログデータＬ（ｍ，Ｔ）のベクトル分解（ステップＳ９）、内積Ｃｃ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）の算出（ステップＳ１０）、内積Ｃｖ（ｍ，Δｔ（ｎ），Ｔ）の算出（ステップＳ１１）、カウント値ｎのＮmaxの比較（ステップＳ１２）、カウント値ｎのインクリメント（ステップＳ１３）が繰り返される。そして、カウント値ｎがＮmaxを超えると（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、時点Ｔにおける積算値Ｓ（ｍ，Ｔ）が算出され（ステップＳ１４）、それらの加算値Ｓ（Ｔ）が算出される（ステップＳ１５）。
【００７３】
続いて、合致度算出部４は、重ね合わせの時点Ｔが、Ｔmaxを超えたか否かを判定する（ステップＳ１６）。判定が否定されると（ステップＳ１６；Ｎｏ）、合致度算出部４は、Ｔをｄｔだけインクリメントし（ステップＳ１７）、ステップＳ７に戻る。
【００７４】
このようにして、時点Ｔをずらしつつ、各時点Ｔに対応する積算値Ｓ（ｍ，Ｔ）が算出され（ステップＳ１４）、加算値Ｓ（Ｔ）が算出される（ステップＳ１５）。
【００７５】
重ね合わせの時点ＴがＴmaxを超えると（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、特定部６は、加算値Ｓ（Ｔ）が最大となる時点Ｔを特定する（ステップＳ１８）。
【００７６】
続いて、表示制御部７は、ログデータ記録部３から、現時点を含む一定期間ΔＴの時系列データと、ステップＳ１８で特定された時点Ｔを基準とする時系列データとを、表示装置９に比較表示させる（ステップＳ１９）。
【００７７】
例えば、現時点が、朝の６時であり、一定期間ΔＴが、例えば、夜の０時から朝の６時までの６時間であったとする。表示制御部７は、図１９に示すように、夜０時から朝６時までのデータとして、現在データＲ（１，ｔ）とそのログデータＬ（１，Ｔ）とを表示装置９に比較表示させる。
【００７８】
これ以降も、電力センサ１１から、電力データが検出され、その電力データが電力ログデータ記録部３１に記録されていく。表示制御部７は、電力ログデータ記録部３１から、最新のデータを入力して、Ｒ（１，ｔ）に続けて表示装置９に表示させるとともに、ログデータＬ（１，Ｔ）以降のログデータも、電力ログデータ記録部３１から入力して、表示装置９に表示させていく。
【００７９】
図１９に示す例では、本日の電力データとログデータとは、夜０時から朝６時までは、ほぼ一致しているが、朝６時以降では、本日の電力データが、ログデータを大幅に上回っている。この比較表示を見て、現在の電力データが比較対象に比べて高いことを知ると、電気設備を利用するユーザ（テナント）は、例えば、冷房時には、設定温度を高めに設定したり、照明を暗くしたりするなどして、供給される電力を抑えるなどの措置を行うことができるようになる。
【００８０】
ステップＳ１９実行後、解析装置２は、処理を終了する。
【００８１】
以上詳細に説明したように、この実施の形態によれば、各種センサ１１〜１３によって検出された電気設備の使用状況に関する各種時系列データに基づいて、電気設備の現在の使用状況に最も合致する過去の時点を特定する。特定された時点を基準とする過去の時系列データの推移は、電気設備の現在の使用状況における時系列データの予想推移であるとみなすことができる。現在の時系列データの推移と、特定された時点を基準とする過去の時系列データの推移とを比較表示すれば、省エネルギ化の意識をより確実に電気設備のユーザに喚起させることができる。
【００８２】
また、この実施の形態によれば、時系列データ同士を、所定のサンプリング期間毎の代表値や変動量のベクトルに変換して、その相関性を検出する。これにより、時系列データの特徴を消失させることなく、データサイズを減らした状態で、相関性を算出することができるので、高精度かつ短時間に、電気設備の現在の使用状況に最も合致する過去の時点を特定することができる。
【００８３】
また、この実施の形態によれば、合致度の算出に際し、代表値の重みと変動量の重みとを調整することができる。このため、代表値（すなわち、時系列データの値）を重視して、合致度を算出することもできるし、変動値（すなわち、時系列データの変動）を重視して、合致度を算出することもできる。
【００８４】
また、この実施の形態によれば、複数の異なるサンプリング期間で時系列データの合致度を算出する。これにより、時系列データにおける細かい変動から、大まかな変動までを落とすことなく抽出して、それらの相関性を求めることができる。これにより、電気設備の現在の使用状況に最も合致する過去の時点を、精度良く特定することができる。
【００８５】
また、この実施の形態によれば、サンプリング期間を整数倍に変更するので、極めて細かな変動から、非常に大きな変動までを網羅することができる。このため、網羅される変動範囲を大きくすることができる。
【００８６】
また、この実施の形態によれば、合致度を算出するに際し、複数の異なるサンプリング期間について、それぞれ重みを設定することができる。これにより、細かな変動を重視するのか、大まかな変動を重視するのかを調整することができる。
【００８７】
また、この実施の形態によれば、合致度を算出するに際し、電力データ、気温データ、日時データについて、それぞれ重みを設定することができる。これにより、どのデータを重視するのかを調整することができる。
【００８８】
実施の形態２．
次に、この発明の実施の形態２について、説明する。
【００８９】
この実施の形態に係る解析装置２は、図２０に示すように、パターン記録部２０と、パターン処理部８と、をさらに備える点が、実施の形態１に係る解析装置２と異なる。
【００９０】
パターン記録部２０には、データ取得部１から出力されるデータの典型的な出現パターンが格納される。パターン記録部２０に格納される出現パターンには、通常パターン２１と、特別パターン２２とがある。
【００９１】
図２１（Ａ）、図２１（Ｂ）には、通常パターン２１の一例が示されている。図２１（Ａ）には、晴れの日における気温データの推移を示す典型的な波形パターンが示されている。晴れの日において、明け方は放射冷却のためにかなり冷え込むが、日中では気温が大きく上昇する。そこで、晴れの日の典型的なパターンは、図２１（Ａ）に示すように、気温の変動が大きい波形パターンとなっている。
【００９２】
一方、図２１（Ｂ）には、雨の日における気温データの推移を示す典型的な波形パターンが示されている。図２１（Ｂ）に示すように、雨の日には、気温はあまり変化しない。
そこで、雨の日の典型的なパターンは、図２１（Ｂ）に示すように、気温の変動が小さい波形パターンとなっている。
【００９３】
これらの波形パターンは、複数の晴れの日や雨の日の気温の変動に基づいて統計的に求められたものを用いることができる。
【００９４】
また、図２２には、特別パターン２２の一例が示されている。図２２に示す特別パターン２２は、例えば、夕方にある祭りが開催された日の電力使用量の推移を示す典型的な波形パターンである。一般的に、電力使用量について夜間は低く、日中が高くなるように推移するが、夕方に祭りがある場合には、夕方になっても電力使用量が落ち込まずに、高いまま推移するようになる。パターン記録部２０には、特別パターン２２として、例えば、図２２に示す波形パターンが記録されている。これらの特別パターン２２についても、毎年行われる祭りの日の電力データに基づいて、統計的に求められたものを用いることができる。
【００９５】
パターン処理部８は、電力パターン処理部８１と、気温パターン処理部８２と、日時パターン処理部８３と、を備える。
【００９６】
電力パターン処理部８１は、電力ログデータ記録部３１から出力される電力データを入力する。入力された電力データと、パターン記録部２０に記録された通常パターン２１、特別パターン２２との合致度を、電力合致度算出部４１と同じように算出し、最も合致度が高いパターンを特定して、特定部６に出力する。
【００９７】
同様に、気温パターン処理部８２、日時パターン処理部８３についても、気温ログデータ記録部３２、日時ログデータ記録部３３から出力される気温データ、日時データを入力する。入力された気温データ、日時データと、パターン記録部２０に記録された通常パターン２１、特別パターン２２との合致度を算出し、最も合致度が高いパターンを特定して、それぞれ特定部６に出力する。
【００９８】
ここで、電力パターン処理部８１から出力されるパターンの合致度をＧ（１，ｋ）、気温パターン処理部８２から出力されるパターンの合致度をＧ（２，ｋ）、日時パターン処理部８３から出力されるパターンの合致度をＧ（３，ｋ）とする。ｋは、パターン記録部２０に記録された通常パターン２１、特別パターン２２の固有の識別番号である。
【００９９】
特定部６は、上記各実施の形態のように、合致度算出部４から出力されたログデータとの合致度としての積算値Ｓ（ｍ，Ｔ）に加えて、パターン処理部８から出力されたパターンの合致度Ｇ（ｍ，ｋ）をも入力する。また、特定部６は、積算値Ｓ（ｍ，Ｔ）の加算値Ｓ（Ｔ）だけでなく、パターン合致度Ｇ（ｍ，ｋ）の加算値Ｇ（ｋ）も算出する。
【０１００】
特定部６は、原則として、Ｓ（Ｔ）が最大となる時点Ｔにおけるログデータを、現在のデータの比較対象として特定する。しかしながら、Ｓ（Ｔ）が所定の閾値に満たない場合などには、Ｇ（ｋ）が最も高いパターンを、比較対象のデータとして選択することができる。
【０１０１】
以上詳細に説明したように、この実施の形態によれば、データ取得部１により取得される時系列データに表れやすい典型的な波形パターン（通常パターン２１、特別パターン２２）を予め記憶しておく。そして、現在の時系列データと、典型的な波形パターンを有する時系列データとの合致度Ｇ（ｍ，ｋ）が算出され、合致度Ｇ（ｋ）が最も高い波形パターンが特定される。
【０１０２】
この場合、特定された波形パターンと、現在の時系列データとが比較表示される。これにより、現在の時系列データと合致するようなログデータがなく、時点Ｔを特定することができない場合であっても、合致する典型的な波形パターンがあれば、現在の時系列データと、その波形パターンを有する時系列データとの比較表示を行うことができる。
【０１０３】
パターン記録部２０に記録される波形パターンとしては、他にも様々なものを記録することが可能である。例えば、１週間における電力データの変動パターン（休日は小さくなり、平日は大きくなるパターン）、１年間における電力データの変動パターン（夏、冬は大きく、春、夏は小さい）など、様々な波形パターンを記録し、現在の時系列データと比較することができる。
【０１０４】
また、パターン記録部２０に記録された波形パターンのうち、現在の時系列データと比較する波形パターンを絞り込めるようにしてもよい。例えば、通常パターン２１とだけ比較したり、特別パターン２２とだけ比較したりしてもよい。
【０１０５】
なお、上記各実施の形態では、図２３に示すように、期間Δｔ（ｎ）内のデータの平均値を代表値としたが、これには限られず、初値と終値との中間値を代表値としてもよい。また、上記各実施の形態では、期間Δｔ（ｎ）の始値と終値との差を変動値としたが、これには限られず、始値と代表値との差、あるいは、代表値と終値との差を変動値としてもよい。
【０１０６】
なお、上記各実施の形態では、代表値ベクトルと、変動量ベクトルとの内積により、時系列データの合致度を算出したが、この発明はこれには限られない。例えば、代表値ベクトルの差分、変動量ベクトルの差分に基づいて、両時系列データの相関性を求め、差分が小さければ小さいほど相関性が高いものとして、時系列データの合致度を算出するようにしてもよい。
【０１０７】
また、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））を以下のようにして、算出してもよい。
【０１０８】
まず、上記各実施の形態と同様にして、所定のサンプリング期間Δｔ（１）での代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（１））を算出する。続いて、隣接する代表値Ｒｃ（ｍ，Δｔ（１），ｉ）について、それぞれ代表値と差分とを算出する。この代表値の集合を、サンプリング期間Δｔ（２）での代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（２））とし、この差分の集合を、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（２））とする。
【０１０９】
同様にして、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（２））から、隣接する要素の代表値と差分とを求め、それらの集合を、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（３））、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（３））とする。以下同様にして、代表値ベクトルＲｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））、変動値ベクトルＲｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））を求めていく。
【０１１０】
この算出方法は、離散ウェーブレットのカスケード計算に相当するものであり、計算の回数を増やしていくにつれて、波形データに含まれる高周波成分を希釈化していくものである。なお、代表値ベクトルＬｃ（ｍ，Δｔ（ｎ））、変動値ベクトルＬｖ（ｍ，Δｔ（ｎ））についても同様に算出することが可能なのは勿論である。
【０１１１】
なお、上記各実施の形態では、データ取得部１に含まれるセンサとして、電力センサ１１、気温センサ１２、日時センサ１３を採用したが、他の種類のセンサを採用してもよい。例えば、湿度センサを採用してもよい。
【０１１２】
なお、上記各実施の形態において、電力表示装置１００で実行されるプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto-Optical Disk）等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、そのプログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行するシステムを構成することとしてもよい。
【０１１３】
また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、ダウンロード等するようにしても良い。
【０１１４】
また、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、ダウンロード等しても良い。
【産業上の利用可能性】
【０１１５】
この発明は、電気設備等の省エネルギ化を実現するのに好適に用いられる。
【符号の説明】
【０１１６】
１  データ取得部
２  解析装置
３  ログデータ記録部
４  合致度算出部
５  パラメータ管理部
６  特定部
７  表示制御部
８  パターン処理部
９  表示装置
１１  電力センサ
１２  気温センサ
１３  日時センサ
２０  パターン記録部
２１  通常パターン
２２  特別パターン
２３  パターン入力部
３１  電力ログデータ記録部
３２  気温ログデータ記録部
３３  日時ログデータ記録部
４１  電力合致度算出部
４２  気温合致度算出部
４３  日時合致度算出部
５１  パラメータ入力部
８１  電力パターン処理部
８２  気温パターン処理部
８３  日時パターン処理部
１００  電力表示装置
【図１】
2011048795.tif 000006
【図２】
2011048795.tif 000007
【図３】
2011048795.tif 000008
【図４】
2011048795.tif 000009
【図５】
2011048795.tif 000010
【図６】
2011048795.tif 000011
【図７】
2011048795.tif 000012
【図８】
2011048795.tif 000013
【図９】
2011048795.tif 000014
【図１０】
2011048795.tif 000015
【図１１】
2011048795.tif 000016
【図１２】
2011048795.tif 000017
【図１３】
2011048795.tif 000018
【図１４】
2011048795.tif 000019
【図１５】
2011048795.tif 000020
【図１６】
2011048795.tif 000021
【図１７】
2011048795.tif 000022
【図１８】
2011048795.tif 000023
【図１９】
2011048795.tif 000024
【図２０】
2011048795.tif 000025
【図２１】
2011048795.tif 000026
【図２２】
2011048795.tif 000027
【図２３】
2011048795.tif 000028