(57)【要約】【課題】各機器でそれぞれ実際に消費した消費エネルギー量を適正に推定する。【解決手段】本発明の装置は、複数の機器のそれぞれ毎に消費エネルギー量の時間変化を示す個別消費パターンを記憶する第1データベースと、前記複数の機器の全体による消費エネルギー量の時間変化を計測して全体消費時系列データを取得する計測手段と、総和が、前記全体消費時系列データに最も類似するように、前記機器毎にそれぞれの個別消費パターンのうちの少なくとも1つを選択するパターン選択部と、前記機器毎に選択された個別消費パターンと、前記全体消費時系列データに基づき、前記機器が実際に消費した消費エネルギー量の時間変化を示す個別消費時系列データを推定する配分計算部と、を備える。【選択図】図１
2011176984.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器のそれぞれ毎に、開始時刻から終了時刻までの前記複数の機器のそれぞれの消費エネルギー量の時間変化のパターンを表す複数の個別消費パターンを記憶する第1データベースと、
前記複数の機器の全体による消費エネルギー量の時間変化を前記開始時刻から前記終了時刻まで予め決められた時刻に計測することにより全体消費時系列データを取得する計測手段と、
前記計測手段により取得された前記全体消費時系列データを記憶する時系列データベースと、
前記開始時刻から、前記終了時刻以前の時刻である第1時刻までの対象期間について、前記対象期間における総和と、前記全体消費時系列データにおける前記対象期間の部分データとの距離が最小もしくは閾値以下になるように、前記機器毎にそれぞれの個別消費パターンのうちの少なくとも1つを選択するパターン選択部と、
前記機器毎に選択された個別消費パターンと、前記全体消費時系列データにおける前記対象期間の前記部分データとに基づき、前記対象期間において前記機器が実際に消費した消費エネルギー量の時間変化を示す個別消費時系列データを推定する配分計算部と、を備え、
前記配分計算部は、各前記選択された個別消費パターンの総和に対する各前記選択された個別消費パターンのそれぞれの値の比率を前記部分データに乗じることにより前記機器毎の前記個別消費時系列データを推定することを特徴とする
エネルギー配分計算装置。
【請求項２】
前記パターン選択部は、前記総和と前記全体消費時系列データにおける前記対象期間の前記部分データとの距離が前記閾値以下となるような前記機器毎の個別消費パターンの組み合わせを複数取得し、
各組み合わせに基づき前記機器毎にそれぞれの個別消費パターンの平均および分散を計算し、
前記配分計算部は、前記機器毎にそれぞれの平均パターンを用いて、前記平均に対する前記ばらつきによる信頼区間をともなって、前記個別消費時系列データを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー配分計算装置。
【請求項３】
前記第1データベースは、前記開始時刻から前記終了時刻までの前記複数の機器の全体による消費エネルギー量の時間変化のパターンを表す複数の全体消費パターンを記憶し、
前記パターン選択部は、
前記対象期間における部分パターンと、前記全体消費時系列データにおける前記対象期間の前記部分データとの距離が最小または閾値以下となる全体消費パターンを前記第1データベースから選択し、
前記全体消費時系列データにおける前記対象期間の前記部分データの末尾に、前記選択された全体消費パターンの前記第1時刻より後から前記終了時刻までの部分を追加した補完パターンを取得し、
前記開始時刻から前記終了時刻までの全期間の総和と、前記補完パターンとの距離が最小もしくは閾値以下になるように前記機器毎にそれぞれの個別消費パターンのうちの少なくとも1つを選択し、
前記配分計算部は、前記機器毎に選択された個別消費パターンと、前記補完パターンとに基づき、前記対象期間において前記機器が実際に消費した消費エネルギー量の時間変化と、前記第1時刻より後から前記終了時刻までに前記機器が消費するであろう消費エネルギー量の時間変化とを示した前記個別消費時系列データを推定する、
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー配分計算装置。
【請求項４】
前記パターン選択部は、前記総和と前記補完パターンとの距離が前記閾値以下となるような前記機器毎の個別消費パターンの組み合わせを複数取得し、
各組み合わせに基づき前記機器毎にそれぞれの個別消費パターンの平均およびばらつきを計算し、
前記配分計算部は、前記機器毎にそれぞれの平均パターンを用いて、前記平均に対する前記ばらつきによる信頼区間をともなって、前記個別消費時系列データを推定する
ことを特徴とする請求項３に記載のエネルギー配分計算装置。
【請求項５】
前記パターン選択部は、前記全体消費時系列データにおける前記対象期間の前記部分データとの距離が前記閾値以下となる前記全体消費パターンをすべて取得し、取得した全体消費パターンの平均を用いて前記補完パターンを取得することを特徴とする請求項４に記載のエネルギー配分計算装置。
【請求項６】
前記機器毎の定格情報を記憶する設備情報データベースと、
前記個別消費時系列データが前記機器毎の定格情報と矛盾するか否かを判定する配分結果判定部と、をさらに備え、
前記パターン選択部は、前記配分結果判定部により前記定格情報に矛盾する機器が存在すると判定されたとき、これまで選択された個別消費パターンの組を除き、前記全期間における総和と前記補完パターンとの距離が最小もしくは閾値以下になる前記機器毎の個別消費パターンの別の組を選択する
ことを特徴とする請求項３ないし５のいずれか一項に記載のエネルギー配分計算装置。
【請求項７】
前記機器および前記機器全体毎に個別に前記開始時刻から前記終了時刻まで実測することにより得られた前記機器および前記機器全体毎の消費エネルギー量の時間変化を表すパターン生成用時系列データを記憶する第2データベースと、
（A）前記開始時刻から前記終了時刻の間において複数の時刻を選択し、
（B）前記パターン生成用時系列データから前記複数の時刻およびその時刻での消費エネルギー量の値を示す数値群を取得し、
（C）前記機器および前記機器全体毎に前記複数の時刻において前記数値群に示される値を通過するグラフを近似計算し、前記グラフと、前記パターン生成用時系列データとの近似誤差を計算し、
（D）前記機器および前記機器全体毎に、前記近似誤差に基づき評価値を計算し、
（E）選択する時刻の値または選択する時刻の個数を変更して前記（A）〜（D）を繰り返すことにより最も評価の高い評価値が得られたときの時刻を代表時刻として決定し、
(F）前記機器および前記機器全体毎に前記パターン生成用時系列データにおける前記代表時刻の値を示すベクトルをクラスタリングすることにより、それぞれ1つ以上のベクトルを含む複数のクラスタを生成し、
（G）前記クラスタ毎に、前記ベクトルの平均を計算することにより、または前記ベクトルの平均に最も近いベクトルを選択することにより、代表ベクトルを取得し、前記クラスタ毎に取得した前記代表ベクトルを、前記個別消費パターンおよび前記全体消費パターンとして前記第1データベースに登録する
時系列クラスタリング部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項３ないし６のいずれか一項に記載のエネルギー配分計算装置。
【請求項８】
前記計測手段による計測時に前記機器の稼働情報を取得する稼働情報取得部と、
前記稼働情報を記憶する第3データベースと、をさらに備え、
前記パターン選択部は、前記機器毎に前記機器の非稼働期間において消費エネルギー量がゼロもしくは閾値以下である個別消費パターンを特定し、特定した個別消費パターンの中から選択を行う
ことを特徴とする請求項1ないし７のいずれか一項に記載のエネルギー配分計算装置。
【請求項９】
前記計測手段による計測時に前記機器が配置されたエリアの気象情報を収集する気象情報取得部をさらに備え、
前記パターン選択部は、前記機器毎に前記気象情報に応じた消費エネルギー量の時間変化をもつ個別消費パターンを特定し、特定した個別消費パターンの中から選択を行う
ことを特徴とする請求項1ないし８のいずれか一項に記載のエネルギー配分計算装置。
【請求項１０】
第4データベースをさらに備え、
前記機器および前記機器全体のパターン生成用時系列データは同時に計測されたものであり、
前記時系列クラスタリング部は、同時に計測された前記機器毎の前記パターン生成用時系列データにそれぞれ対応する個別消費パターンおよび前記全体消費パターンを特定し、
前記第4データベースは、特定された個別消費パターンおよび全体消費パターンの対応関係を記憶し、
前記パターン選択部は、前記第4データベースに基づき、前記選択された全体消費パターンに対応する個別消費パターンを前記機器毎にすべて特定し、特定した個別消費パターンの中から選択を行う
ことを特徴とする請求項７に記載のエネルギー配分計算装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の機器全体により消費された消費エネルギー量を各機器へそれぞれ配分するエネルギー配分計算装置およびその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
CO2削減の観点から商業ビルなどにおいて時々刻々の消費エネルギー量を監視する要望が高まっている。改正省エネ法により企業単位で消費エネルギー量を管理することが求められるようになると、複数のテナントにより利用されている商用ビルなどではテナント単位での消費エネルギー量をオンラインで把握する必要がある。
【０００３】
一般に商業ビルではビル内の系統単位で計測装置が設置されていることが多く、テナント毎の既存の設備に計測装置を恒久的に追加することは難しい。したがって、各テナントの消費エネルギー量を直接測定する代わりに、同一系統のテナント群の総消費エネルギー量を計測して、当該総消費エネルギー量を各テナントに振り分ける按分処理が必要となる。
【０００４】
従来は、按分の目的が、電力やガスなどの料金をテナント単位で決めることにあったため、月に一度、テナントの占有面積、または設置されている機器の定格値といった静的情報に基づいて各テナントの比率を決め、ビル全体の消費エネルギー量累積値を当該比率に応じて各テナントに按分していた。
【０００５】
しかしながら、特にテナント単位の消費エネルギー量をリアルタイムで監視するような場合、固定された按分比率を適用すると、テナント毎の時々刻々の消費エネルギー量が、ビル全体による時々刻々の消費エネルギー量の固定された定数倍となってしまうため、妥当な按分結果が得られない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2007−219912号公報
【特許文献２】特開2007−148726号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、各機器でそれぞれ実際に消費した消費エネルギー量を適正に推定できるようにしたエネルギー配分計算装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様としてのエネルギー配分計算装置は、
複数の機器のそれぞれ毎に、開始時刻から終了時刻までの前記複数の機器のそれぞれの消費エネルギー量の時間変化のパターンを表す複数の個別消費パターンを記憶する第1データベースと、
前記複数の機器の全体による消費エネルギー量の時間変化を前記開始時刻から前記終了時刻まで予め定められた時刻に計測することにより全体消費時系列データを取得する計測手段と、
前記計測手段により取得された前記全体消費時系列データを記憶する時系列データベースと、
前記開始時刻から、前記終了時刻以前の時刻である第1時刻までの対象期間について、前記対象期間における総和と、前記全体消費時系列データにおける前記対象期間の部分データとの距離が最小もしくは閾値以下になるように、前記機器毎にそれぞれの個別消費パターンのうちの少なくとも1つを選択するパターン選択部と、
前記機器毎に選択された個別消費パターンと、前記全体消費時系列データにおける前記対象期間の前記部分データとに基づき、前記対象期間において前記機器が実際に消費した消費エネルギー量の時間変化を示す個別消費時系列データを推定する配分計算部と、を備え、
前記配分計算部は、各前記選択された個別消費パターンの総和に対する各前記選択された個別消費パターンのそれぞれの値の比率を前記部分データに乗じることにより前記機器毎の前記個別消費時系列データを推定することを特徴とする
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明により、各機器でそれぞれ実際に消費した消費エネルギー量を適正に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第1の実施形態に従ったエネルギー配分計算装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図1の装置の動作を説明するための補足説明図である。
【図３】計測手段により計測された積算消費電力量のデータ、および当該データから導出される時系列データの一例を示す図である。
【図４】第1データベースの一例を示す図である。
【図５】第1データベースの内容をグラフ表示したものを模式的に示す図である。
【図６】補完パターンの一例を模式的に示す図である。
【図７】按分処理の一例を示す図である。
【図８】図1のエネルギー配分計算装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【図９】第1の実施形態の変形例を説明する図である。
【図１０】本発明の第2の実施形態に従ったエネルギー配分計算装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】図10の装置の動作を説明するための補足説明図である。
【図１２】パターン生成用時系列データと、当該データから得られるパターンの例を模式的に示す図である。
【図１３】時系列クラスタリング部の詳細ブロック図である。
【図１４】候補時刻（代表時刻の候補）の決定、曲線近似および近似誤差の計算を説明する図である。
【図１５】時系列クラスタリング部の動作の流れ（第1の例）を示すフローチャートである。
【図１６】時系列クラスタリング部の動作の流れ（第2の例）を示すフローチャートである。
【図１７】第2の実施形態に係る基本的な動作フローを示すフローチャートである。
【図１８】本発明の第3の実施形態としてのエネルギー配分計算装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】第4データベースの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（第1の実施形態）
図1は、本発明の第1の実施形態に従ったエネルギー配分計算装置の構成を示すブロック図である。図2は図1の装置の動作を説明するための補足説明図である。
【００１２】
本実施形態は、複数の機器（ここでは機器1、機器2および機器3）全体による消費電力量を逐次計測する計測手段11（電力量計A）があるときに、当該機器全体による消費電力量を、機器1〜機器3にそれぞれ適切に按分しようとするものである。
【００１３】
計測手段11（電力量計A）は、機器1、機器2および機器3の全体の消費電力量の積算を予め定められた時刻（説明の便宜上、代表時刻と称することもある）ｔに計測する。計測手段11は、当該予め指定された時刻ｔのδt時間前にも計測を行い、時刻tの積算値から時刻t−δtの積算値の差分をδtで除算することで、時刻tにおける消費電力量（時刻t−δtから時刻tまでにおける単位時間当たりの消費電力量）を求める。以下では時刻tにおける消費電力量のことを観測値と称することもある。計測手段11は、求めた消費電力量（観測値）を時刻tと関連づけて時系列データベースPに記録する。したがって、時系列データベースPには開始時刻から終了時刻まで予め定められた観測時刻における消費電力量が記録される（図2のS11）。時系列データベースP内に記録された時系列データPは、本発明の全体消費時系列データに対応する。当該時系列データは、機器全体による消費電力量（消費エネルギー量）の時間変化を示したデータである。
【００１４】
図3に、計測手段11により時々刻々計測される積算消費電力のデータ、および当該データから導出される時系列データの一例を示す。
【００１５】
図3（A）に示すように、開始時刻t0から予め指定された観測時刻およびそのδｔ時間前に積算消費電力量が計測される。たとえば時刻t0における積算消費電力量q0（＝0）、時刻t1-δtにおける積算消費電力量q1’、時刻t1における積算消費電力量q1、時刻t2-δtにおける積算消費電力量q2’、時刻t2における積算消費電力量q2・・・が計測される。そして、図3（B）に示すように、時刻t1における消費電力量q（t1）が(q1-q1’)／δt、時刻t2における消費電力量q（t2）が(q2−q2’) ／δt、・・・として時系列データベースPに時系列データとして記録される。なおδt＝１のときは、δtによる除算を行わなくても良い。たとえば消費電力量q（t1）をq1-q1’として求めればよい。なお、ここに示した消費電力量の取得方法は一例であり、取得は計測手段11が備える演算機能に応じて任意の方法を用いることができる。
【００１６】
図1のデータベース1(第1データベース)は、開始時刻から終了時刻までの機器1〜3全体による電力の消費パターン（電力量計Aの消費パターン）と、機器ごとの典型的な電力の消費パターンとを登録している。
【００１７】
図4はデータベース1の一例を示す。図4（A）は機器全体の消費パターン（全体消費パターン）、図4（B）は機器1の消費パターン（個別消費パターン）、図4（C）は機器2の消費パターン（個別消費パターン）、図4（D）は機器3の消費パターン（個別消費パターン）をそれぞれ示す。
【００１８】
図4（A）〜図4（D）のように代表時刻とその時刻における消費電力量がパターンごとに記録されている。代表時刻における消費電力量は、具体的には代表時刻の所定時間間隔δt前から当該代表時刻までに消費された単位時間当たりの電力量を意味する。パターンの作成方法は第2の実施形態で説明する。理解の簡単のため、データベース1の内容をグラフ表示したものを図5、および図2の符号1002に模式的に示す。ただしここでは見やすさのため、各点（代表時刻と値）を滑らかな曲線で結んでいる。
【００１９】
図4の例では機器全体および各機器でそれぞれパターン数がpであり、同じパターン数となっているが、機器ごとにパターン数はそれぞれ異なっていても構わない。
【００２０】
また、代表時刻が機器ごとあるいはパターンごとに同じ（いずれもτ1…,τn）となっているが、異なっても構わない。また代表時刻の個数（点数）が機器ごとあるいはパターンごとに同じとなっているが、異なっていても構わない。この場合は、後述するように、パターンの近似関数から代表点を、全体消費時系列データとそろえることができる。
【００２１】
時系列補完部12は、時系列データベースPに格納された時系列データと部分的に最も類似している（距離が最も小さい）、または距離が閾値以下に収まる機器全体のパターンを、データベース1における機器全体のパターン（全体消費パターン）（図4（A）参照）から選択する（図2のS12）。
【００２２】
部分的に類似とは、時系列データが記録されている記録期間においてデータが類似していることを意味する。たとえば図2に示すように、開始時刻から現在時刻（第1の時刻）までの期間である対象期間の部分データ1001に類似しているパターンをデータベース1の機器全体のパターンの中から選択する。
【００２３】
類似の計算方法は種々の任意の方法を用いることができるが、たとえば時系列データと機器全体のパターンとの間で、上記記録期間に含まれる代表時刻毎の値の差の総和または自乗和を距離として計算し、当該距離が最も低いまたは誤差が閾値以下のパターンを選択する。代替的に、時系列データと機器全体のパターンとで代表時刻が異なっている場合は、機器全体のパターンを曲線近似（スプライン曲線など）し、近似曲線と時系列データとの間で、当該時系列データに含まれる観測時刻（代表時刻）毎の値の差の和または自乗和を誤差として計算してもよい。
【００２４】
時系列補完部12は、選択されたパターン（全体消費パターン）における現在時刻より後から終了時刻までの部分を抽出し、当該時系列データの後ろに追加（補完）する（図2のS13）。時系列データの末尾に上記部分を追加したものを補完パターンと呼ぶ。図6に補完パターンの一例を模式的に示す。破線部分が、時系列データの末尾に追加された部分である。なお図6では、理解の簡単のため点を結んだ曲線として表示している。
【００２５】
なお、開始時刻から現在時刻までの時間が短いなどの理由で複数のパターンが類似しているとみなされる場合は、類似しているパターンすべての平均値をとった平均パターンを作成し、平均パターンの現在時刻以降の部分を、時系列データの末尾に補完しても良い。
【００２６】
パターン選択部13は、補完パターンに総和が最も類似する（距離が最も小さい）または距離が閾値以下となるようなパターンを各機器のパターン群からそれぞれ選出する（図2のS14）。
【００２７】
より詳細に、補完パターンをy(t1),y(t2),...,y(tn)と表すとする。現在時刻までは全体消費時系列データにおける代表時刻（予め指定された時刻）の値、現在時刻より後は補完されたパターン部分の代表時刻の値である。このとき、パターン選択部13は次式（1）で定義される距離E1を最小または閾値以下にするj1,j2,j3を探索する。E1は、当該補完パターンと、各機器のパターンの総和をとったものとの差の自乗和を示す。j1は機器1のパターン番号、j2は機器2のパターン番号、j3は機器3のパターン番号である。E1を最小にする探索されたj1,j2,j3を、J1,J2,J3と表す。また現在時刻より後の代表時刻に関し、補完パターンと、各機器のパターンとで代表時刻が一致しないときは、当該スプライン曲線を用いて補完パターンの代表時刻の値を取得する。
【数１】
2011176984.tif 000003
【００２８】
配分計算部14は、各機器に対して選択されたパターンに基づき、補完パターンに示される時系列の消費電力量を各機器に按分する（図2のS14）。
【００２９】
具体的に、時刻tにおける按分計算後の機器1〜3の消費電力量をそれぞれx1(t),x2(t),x3(t)とすると、下記の式(2)のようになる（図7参照）。すなわち各パターンの総和に対する各パターンのそれぞれの値の比率を、補完パターンの値に乗じることで、機器毎の消費電力量を求める。
【数２】
2011176984.tif 000004
【００３０】
これにより開始時刻から終了時刻までの時刻毎に、各機器で消費する消費電力量を時系列にそれぞれ取得する。(2)の式で得られた機器毎の値は、曲線近似された関数である。ただし、各機器毎の時刻tの消費電力量は、開始時刻から現在時刻までは機器全体で実際に消費された消費電力量の推定値であり、現在時刻より後から終了時刻までは、機器全体により将来に消費される消費電力量の予測値である。機器毎に取得された開始時刻から終了時刻までのこれらの消費電力量を示すデータは個別消費時系列データと称する。
【００３１】
ここで、上記式（2）において、f(t|v)は代表点v（代表時刻における値）を用いて得られる近似曲線を表している。f(t|y)はy(現在時刻までは全体消費時系列データの観測点（代表点）、現在時刻よりも後はパターンの代表点)を用いて得られる近似曲線を表している。
【００３２】
設備情報データベース18、電力量計および機器に関する情報を記憶する。たとえば各機器の定格情報、各機器がそれぞれどの電力量計に接続されているかの情報を記憶する。
【００３３】
配分結果判定部15は、配分計算部14で得られた機器毎の消費電力量x1〜x3が設備情報データベース18に記録された機器毎の定格情報と矛盾していないかを判定する。例えば、消費エネルギー量x1の電力値が、機器1の定格電力（閾値）を上回っているような場合、パターン選択部13にパターン選択をやり直すように指示をする。パターン選択のやり直しとしては、たとえば総和が次に類似する（次に距離が小さい）パターンの組み合わせ、または距離が閾値以下の別の組み合わせを選択する。
【００３４】
出力部16は、配分結果判定部15により矛盾する機器は存在しないと判定されたとき、配分計算部14による按分結果（上記（２）の式で得られた関数）を出力する。この配分結果を見ることで、管理者は、各機器が現在時刻まで消費したであろう電力量の変化、および現在時刻より後から終了時刻まで各機器が消費すると予測される消費電力量の時間変化を知ることができる。
【００３５】
図8は図1のエネルギー配分計算装置の動作の流れを示すフローチャートである。
【００３６】
ステップS101において、時系列補完部12が、時系列データベースPから、与えられた開始時刻から現在時刻までの予め指定された時刻（代表時刻）で観測値が記録された時系列データを読み出す。
【００３７】
ステップS102において、時系列補完部12が、データベース1に記録された機器全体のパターンから、現在時刻までの時系列データに類似したパターンを選択する。
【００３８】
ステップS103において、時系列補完部12が、選択されたパターンを用いて、現在時刻から、予め与えられた終了時刻までの代表時刻毎の観測値を推定する。具体的に当該パターンの現在時刻より後の部分を抽出する。そして抽出した部分を、現在時刻までの時系列データの末尾に補完して補完された時系列パターン（補完パターン）を得る。
【００３９】
ステップS104において、パターン選択部13が、たとえば総和が補完パターンに最も近似するように機器1〜3のパターン（f1（t）、f2（t）、f3（t））を選択する。詳細は上述した通りである。
【００４０】
ステップS105において、配分計算部14が、機器ごとに選択されたパターンf1（t）、f2（t）、f3（t）に基づき、補完パターンに示される消費電力量を配分する。これにより開始時刻から終了時刻までの消費電力量を時系列に示した個別消費時系列データ（式（２）参照）を取得する。
【００４１】
ステップS106において、配分結果判定部15が、配分結果が機器毎の定格情報に矛盾するか否かを判定する。矛盾がないときは本フローの処理を終了し、定格情報に矛盾する機器が存在するときはステップS104に戻り、機器毎のパターン選択を再度行う。この場合、たとえば、総和が、直前に選択した機器毎のパターンの総和の次に類似するように、機器毎のパターンの選択を行う。すなわち、選択済みのパターンの組み合わせを除いて、最も類似するパターンの組み合わせを探す。
【００４２】
ここで、本実施形態の変形例を示す。先に、時系列データ（全体消費時系列データ）に複数のパターン（全体消費パターン）が類似している場合は、類似しているパターンすべての平均値をとった平均パターンを作成し、時系列データの補完に当該平均パターンを用いてもよいと述べた。このとき、これらの類似しているパターンのばらつき（標準偏差あるいは分散）を記録すると、ばらつきの範囲としての信頼区間をもって補完パターンを得ることができる。
【００４３】
図9は本実施形態の変形例を説明する図である。
【００４４】
現在時刻までの間に機器全体による時系列データ（全体消費時系列データ）が、図9（A）の区間1010のように観測されており、データベース1に (1)〜(4)のパターン（全体消費パターン）が登録されていているとする。
【００４５】
開始時刻から現在時刻までの間を対象に、距離が小さいパターン(1)〜(3)が時系列補完部12により選出される。パターン(4)は距離が大きいため選択から外れる。
【００４６】
パターン(1)〜(3)のそれぞれに対して現在時刻までを対象に距離が算出される。この際、距離が小さいほど大きな重みを付ける。パターン（1）に対しては重み1，パターン（2）に対しては重み0．5、パターン（3）に対しては重み0．5が付けられている。
【００４７】
図9の区間1020における太線L1は、パターン(1)、(2)、(3)にそれぞれ重み1,0.5,0.5を付けて重み付き平均を取り、当該重み付け平均の現在時刻より後の部分を取り出して、時系列データの末尾に追加した部分である。
【００４８】
3つの点線B1〜B3はそれぞれパターン（1）〜（3）の現在時刻より後の部分に相当する。そして細線S1、S2は、標準偏差によるばらつきの範囲を規定する。
【００４９】
同様にして、機器ごとに選択されるパターンについても平均およびばらつきを算出してもよい。補完パターン（平均したものを用いてもよい）との距離が閾値以下になるようなパターンの組み合わせをすべて取得し、機器毎に、取得したパターンの平均および分散を求める（重みはすべて１と考える）。機器毎に、平均パターンを用いて按分処理を行い、機器毎に得られた按分結果を、機器毎のばらつきの範囲（信頼区間）をもって得る。
【００５０】
上記実施形態では、全体消費時系列データに全体消費パターンの一部パターンを補完し、補完パターンを用いることで各機器がそれぞれ個別に消費したであろう電力量と、将来にわたって消費が予想される電力量の時間変化を示した。しかしながら、将来にわたる消費電力量の時間変化を示す必要がないときは、全体消費時系列データに示される消費電力量を各機器に按分すればよい。この場合は、当該対象期間（開始時刻から現在時刻（第1の時刻））において総和が全体消費時系列データに類似する各機器のパターンを選択し、上述と同様にして按分処理を行えばよい。
【００５１】
以上、本実施形態によれば、総和が全体消費時系列データもしくは補完パターンに最も類似するように各機器毎にパターン（個別消費パターン）を選択し、選択したパターンに基づいて機器全体による消費電力量を按分するため、従来のような固定比率で全体消費電力量を按分するよりも、現実に近くなるような各機器への消費電力配分を行うことができる。
【００５２】
＜第2の実施形態＞
図10は、本発明の第2の実施形態に従ったエネルギー配分計算装置の構成を示すブロック図である。図11は図10の装置の動作を説明するための補足説明図である。
【００５３】
図1の装置に対し、データベース2（第2データベース），時系列クラスタリング部22、稼働情報取得部23、データベース3（第3データベース）および気象情報取得部25が追加されている。
【００５４】
計測手段11は機器1〜3にそれぞれ一時的に取り付けられて、各機器のそれぞれの消費電力を開始時刻から終了時刻まで計測し、パターン生成用の時系列データとして機器毎に取得し、データベース2に記録する。このとき計測する時刻の間隔はたとえば一定であり、開始時刻から終了時刻までの期間に観測される時刻の個数は、第1の実施形態で説明したパターンに含まれる代表時刻の個数あるいは予め定められた時刻の個数よりも多いとする。計測手段11は複数用意されてもよい。また同様にして、各機器全体による消費電力を計測して機器全体用のパターン生成のための時系列データを取得し、データベース2に記録する。機器1〜3および機器全体の計測はたとえばそれぞれ同じ期間（同じ日の同じ時間帯）に行われてもよいし、それぞれ異なる期間に行われてもよい。図11の左下にはデータベース2の構造が模式的に示す。
【００５５】
稼働情報取得部23は、時系列データベースPへ格納する時系列データの計測手段11による計測時、およびデータベース2へ格納するパターン生成用時系列データの計測手段11による計測時に、各機器の稼働状態（使用状態）を収集し、収集した稼働状態を、時刻情報と関連づけてデータベース3に記録する。稼働情報は、たとえば該当機器が稼働しているか否かを示す。
【００５６】
パターン選択部13は、時系列データPの取得時に収集される稼働情報を用いて、選択するべきパターン（個別消費パターン）を絞り込むことができる。たとえば、非稼働期間においては消費エネルギー量がゼロもしくは閾値以下（待機電力等を考慮した場合）であるパターンを特定し、特定したパターンを対象に選択を行ってもよい。
【００５７】
時系列クラスタリング部22は、データベース2に記録された機器1のパターン生成用時系列データからクラスタリングを用いて、機器1用のパターンを生成して、データベース1に登録する。同様に、機器2、3および機器全体についても、それぞれのパターン生成用時系列データからパターンを生成して、データベースに登録する。図12には、簡単な例として、機器1についてパターン生成用時系列データが3つ（1）〜（3）あり、時系列データ（1）、（2）から1つのクラスタ1、時系列データ（3）からクラスタ2が得られ、クラスタ1からパターン1が、クラスタ2からパターン2が生成されている。時系列クラスタリング22の詳細構成および動作は後述する。
【００５８】
気象情報取得部25は、各機器の配置されたエリアの気象情報を取得する。気象情報はたとえば気温または湿度を表す。気象情報取得部25は、取得した気象情報を、内部のバッファに一時的に記憶する。気象情報は一定時間毎に記録してもよいし、開始時刻にのみ取得してもよい。気象情報を、取得した時刻と関連づけて記憶してもよい。
【００５９】
パターン選択部13は、気象情報取得部25から得られる気象情報を用いて、選択するべきパターン（個別消費パターン）を絞り込むことができる。たとえば、気温が閾値以上のときは平均使用電力が一定値上となっているパターンを特定し、特定したパターンを対象に選択を行ってもよい。
【００６０】
図13は、図10の時系列クラスタリング部22の詳細ブロック図である。
【００６１】
時系列クラスタリング部22は、パターン構成決定部31、代表点数決定部32、代表点決定部33、分類部34、および近似関数作成部35を備える。
【００６２】
パターン構成決定部31は、設備情報データベース18に記録された情報と、データベース3に記録されている機器の稼働情報から、機器全体のパターン生成用時系列データに対する構成を決定する。
【００６３】
例えば、設備情報データベース18の内容から電力量計Aの下に機器1、機器2、機器3が配置されていることが分かる。本来は機器1、機器2、機器3と個別に観測値を得ることが望ましいが、何かの理由で電力量計Aの観測値しか収集できない場合があるとする。このとき、ある時間帯での運転が機器1だけで、機器2、機器3が停止していることが分かれば、電力量計Aの観測値を、機器1の観測値とみなすことができる。したがって、この場合、機器全体の時系列データを、機器1の時系列データと見なす。
【００６４】
また、ある計測日において、機器3だけが停止していることが分かれば、機器1と機器2の合計量が観測されていることになり、機器1と機器2を構成要素の1単位とみなすことで、「機器1＋機器2」の時系列データと見なす。この場合、「機器1＋機器2」と「機器3」の按分を実現できる。
【００６５】
以下では、説明の簡単のため、「機器1+機器2+機器3」の時系列データ（機器1〜3がすべて稼働している状態で取得された機器全体の時系列データ）、機器1の時系列データ、機器2の時系列データ、機器3の時系列データがデータベース2に記録している場合を想定する。
【００６６】
時系列クラスタリング部22は、代表点数決定部32、代表点決定部33、分類部34、および近似関数作成部35を制御することで、機器全体、機器1、機器2および機器3のそれぞれについて、パターン生成を行う。時系列クラスタリング部22は、機器全体、機器1、機器2および機器3のそれぞれを個別に着目し、着目対象ごとにそのパターン生成用時系列データを用いてパターンを生成する。
【００６７】
代表点数決定部32は、代表点数（代表時刻の個数）を決定する。
【００６８】
代表点決定部33は、観測時刻の中から、指定された点数（n個）分の時刻（候補時刻）をランダムに選択する機能を有する。また選択した時刻を、それぞれ個別に所定の範囲で動かす機能を有する。図14（A）に4個の時刻を選択し、そのうちの1つを動かす様子を示す。
【００６９】
近似関数作成部35は、指定された点（時刻と値）群の近似関数を曲線近似により作成する機能を有する。また近似関数作成部35は、作成された近似関数と、指定された時系列データとの近似誤差を算出する機能を有する。また後述する誤差（第1評価値）Zを計算する機能を有する。
【００７０】
ここで曲線近似および近似誤差の計算について説明する。例えば、曲線近似をスプライン曲線で行うとする。この場合、パターン生成用時系列データがN個の観測点（観測時刻と観測値）で表されているとすると、N個の観測点から選択された点数n個の点を通過するスプライン曲線を描く（図14（B）参照）。スプライン曲線は指定された点を通過する近似曲線となることから、残りのN-n個の観測点と近似曲線の差分e（図14（B）参照）から、近似曲線の近似誤差を算出する。近似誤差は、N-n個の差分eの合計値あるいは最大値とする。観測値とスプライン曲線との差分eの計算方法を具体的に以下に示す。
【数３】
2011176984.tif 000005
【００７１】
分類部34は、着目対象の時系列データから、代表点決定部33が最終的に選択したn点の代表時刻における観測値を表すn次元ベクトルを取得し、当該ベクトルをクラスタリングによって複数のクラスタに分類する機能を有する。クラスタリングは例えば、K-means法によって行う。また分類部34は、クラスタ毎に代表ベクトルを算出する。代表ベクトルの算出方法は、クラスタに属するn個のベクトルの平均を用いても良いし、平均に最も距離の近いベクトルを選んでも良い。
【００７２】
図15は時系列クラスタリング部22が代表点数決定部32、代表点決定部33、分類部34、および近似関数作成部35を制御してパターン生成を行う際の動作の流れ（第1の例）を示すフローチャートである。
【００７３】
まず、最初に予め決められた代表点数（nとする）を初期値として決定する（S201）。
【００７４】
繰り返し回数Lを1に初期化する（S202）。
【００７５】
着目対象（全体機器、機器1，機器2，または機器3）のパターン生成用時系列データに含まれる観測時刻の中から、指定された点数分（n）の時刻を、候補時刻
【数４】
2011176984.tif 000006
としてランダムに選択する（S203）（図14（A）参照）。
【００７６】
候補時刻を1つ選択し、誤差（第1評価値）Zが最小となるまで、選択した候補時刻を予め定めた範囲内（たとえば隣接する候補時刻までの範囲）で動かす（S204,S205）。動かす先は、当該範囲に含まれる他の観測時刻である。ここで誤差Zは、個々の時系列データの近似誤差の合計値、最大値、平均値などを用いることができる。当該範囲で動かした中で誤差Zが最小のときの位置に、当該選択した候補時刻を固定する。当該固定された状態で、同様にして、残りの他のn−1個の候補時刻についても同様にして動かしながら、誤差Zが最小となるときの位置に固定することを順次行う。
【００７７】
n個目の候補時刻を固定したときの誤差Zと、そのときの候補時刻とを一時記憶部に記憶する（S206のYES、S207）（繰り返し回数L=1であるため、ここでは無条件に記憶する）。
【００７８】
繰り返し回数Lが所定値に達していないときは（S208のNO）は、繰り返し回数をインクリメントし（S209）、ステップS203に戻る。以降、同様にして、繰り返し回数Lが所定値に達するまで、S204〜S207を繰り返す。この際、2回目の繰り返し回数におけるステップS206では、S205で得られた誤差Zが、一時記憶部に記憶された誤差Zより小さいか否かを判定する。小さいときは一時記憶部の内容を、S205で得られた誤差Zおよびそのときの候補時刻で更新し、それ以上のときは一時記憶部を更新することなく、ステップS208に進む。
【００７９】
繰り返し回数が所定値に達したときは（S208のYES）、一時記憶部に記憶された誤差Zが閾値以下であるかどうかを検査する（S210）。
【００８０】
当該誤差Zが閾値より大きいときは（S210のNO）、代表点数nをたとえば1つインクリメントし、ステップS202に戻る。この際、上記一時記憶部の内容をすべて消去する。
【００８１】
当該誤差Zが閾値以下のときは（S210のYES）、一時記憶部に記憶された候補時刻
【数５】
2011176984.tif 000007
を代表時刻として決定する（S212）。そして、着目対象のパターン生成用時系列データから、当該代表時刻の観測値を表すベクトルを取得し、ベクトルのクラスタリングを行う（S212）。そしてクラスタ毎に、当該クラスタに含まれるベクトルから代表ベクトルを生成し、生成した代表ベクトルを、着目対象のパターンとして、データベース1に登録する（S212）。
【００８２】
図16は時系列クラスタリング部22がパターン生成を行う際の動作の流れ（第2の例）を示すフローチャートである。
【００８３】
まずH＝∞に設定する。
【００８４】
フラグをリセットする（S302）。フラグのリセットはたとえばフラグの値をゼロにすることで、フラグのセットはフラグの値を1にすることに相当する。
【００８５】
代表点数（nとする）を、予め決められた初期値とする（S303）。
【００８６】
繰り返し回数Lを1に初期化する（S304）。
【００８７】
着目対象（全体機器、機器1，機器2，または機器3）のパターン生成用時系列データにおける観測時刻の中から、指定された点数分（n）の時刻を、候補時刻
【数６】
2011176984.tif 000008
としてランダムに選択する（S305）。
【００８８】
候補時刻を1つ選択し、誤差Zが最小となるまで、選択した候補時刻を予め定めた範囲内（たとえば隣接する候補時刻までの範囲）で動かす（S306,S307）。当該範囲で動かした中で誤差Zが最小のときの位置に候補時刻を固定する。当該固定した状態で、同様にして、残りの他のn−1個の候補時刻についても同様にして動かしながら、誤差が最小となるときの位置に固定することを順次行う。S306,S307は図16のS204,S205と同様の処理である。
【００８９】
パターン生成用時系列データのそれぞれについて、S307、S306で固定されたn個の候補時刻の観測点で曲線近似を行い、先に示した式（3）と、下記の式（4）に基づき、値Eを計算する（S308）。そして、値Eの最大値、平均値もしくは合計値を、E＊（第2評価値）として得る（S308）。E*は、代表点数と誤差の折り合いをつけるための指標であり、低ければ低いほど良い（本フローではこのE*を最小化するような候補時刻を決定しようとするものである）。
【数７】
2011176984.tif 000009
【００９０】
E*がHより小さいか否かを検査する（S309）（一回目の処理ではH＝∞であるため、E*は必ずHより小さくなる）。
【００９１】
E＊がHより小さいときは、このときのS307,S306で固定されたn個の候補時刻をパラメータSに代入し、またE*をHに代入する。（S310）。そしてフラグをセットする（S311）。
【００９２】
繰り返し回数Lが所定値に達したかどうかを検査し（S312）、繰り返し回数Lが所定値に達していないときは（S312のNO）は、繰り返し回数をインクリメントし（S313）、ステップS305に戻る。以降、同様にして、繰り返し回数Lが所定値に達するまで、S305〜S311を繰り返す。
【００９３】
繰り返し回数Lが所定値に達したときは（S312のYES）、フラグがセットされているかどうかを検査する（S314）。
【００９４】
セットされているときは、代表点数nをインクリメントし（S315）、フラグをリセットし（S316）、ステップS304に戻る。
【００９５】
一方、フラグがセットされていないときは（S314のNO）、パラメータSに示される候補時刻を代表時刻
【数８】
2011176984.tif 000010
として決定する（S317）。以降は、図15のS212と同様にして、パターンを取得し、データベース1に登録する。
【００９６】
図17は本実施形態に係る基本的な動作フローを示す。本実施形態では第1の実施形態のフロー（S402）の前に、クラスタリングを用いて各機器または全体機器のパターンを作成するステップS401が追加されている。S401のフローの一例は図15または図16のフローに相当する。
【００９７】
＜第3の実施形態＞
図18は、本発明の第3の実施形態としてのエネルギー配分計算装置の構成を示すブロック図である。図10に示した第2の実施形態の装置にデータベース4（第4データベース）が追加されている。
【００９８】
データベース4は、機器全体のパターンと、機器1〜3のそれぞれに対して作成されたパターンとの対応関係を記憶する。
【００９９】
第2の実施形態において、機器全体の時系列データと同じ日の時間帯に機器1〜3の時系列データが計測され、これらの時系列データがある一定期間分（複数日分）、データベース2に記憶されているとする。時系列クラスタリング部22は、第2の実施形態と同様、クラスタリングを行い、パターンを作成する。
【０１００】
たとえば機器全体の時系列データからクラスタR1,R2が得られ、クラスタR1,R2からパターンR1,R2が作成される。機器1の時系列データからクラスタA1,A2,A3が得られ、クラスタA1,A2,A3からパターンA1,A2,A3が作成される。機器2の時系列データからクラスタB1,B2が得られ、クラスタB1,B2からパターンB1,B2が作成される。機器3の時系列データからクラスタC1,C2が得られ、パターンC1,C2が作成される。
【０１０１】
時系列クラスタリング部22は、同日に取得された機器全体および機器1〜3の時系列データがそれぞれどのクラスタに属するかを判定し、判定されたクラスタのパターンの対応をデータベース4に記録する。つまり、同一期間に取得された時系列データには時間的な対応関係があり、この関係を、パターン間の対応としてデータベース4に記録する。たとえばある日における機器全体の時系列データがクラスタR2、機器1〜3の時系列データがそれぞれクラスタA1,B3,C2に属する場合は、機器全体のパターンA2、機器1のパターンA1,機器2のパターンB3,機器3のパターンC2の対応をデータベース4に記録する。データベース4の一例を図19に示す。
【０１０２】
データベース4に格納された対応関係に基づき、パターン選択部13で評価するべきパターンの組み合わせを減らすことができる。たとえば機器全体のパターンとしてR1が選ばれたとき、データベース4から機器全体がR1となっている行をすべて選択し、選択された行に示される機器毎のパターンを選択候補とする。たとえば機器全体がR1となっている行がID2,ID3のみであるときは、機器1についてはパターンA1、機器2についてはパターンB2,B1,機器3についてはパターンC1が選択候補となり、これらの候補を対象に選択を行う。
【０１０３】
以上、本実施形態によれば、処理時間の短縮化およびより適正な按分が実現可能となる。
【０１０４】
なお、第1〜3の実施形態に示したエネルギー配分計算装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、当該装置における各要素は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、本装置は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、CD−ROMなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、同装置内の各データベースは、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはCD−R、CD−RW、DVD−RAM、DVD−Rなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。
【０１０５】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
1：データベース
2：データベース
3：データベース
4：データベース
11：計測手段（電力量計）
12：時系列補完部
13：パターン選択部
14：配分計算部
15：配分結果判定部
16:出力部
18：設備情報データベース
22：時系列クラスタリング部
23：稼働情報取得部
25：気象情報取得部
31：パターン構成決定部
32：代表点数決定部
33：代表点決定部
34：分類部
35：近似関数作成部
Ｐ：時系列データベース
【図１】
2011176984.tif 000011
【図２】
2011176984.tif 000012
【図３】
2011176984.tif 000013
【図４】
2011176984.tif 000014
【図５】
2011176984.tif 000015
【図６】
2011176984.tif 000016
【図７】
2011176984.tif 000017
【図８】
2011176984.tif 000018
【図９】
2011176984.tif 000019
【図１０】
2011176984.tif 000020
【図１１】
2011176984.tif 000021
【図１２】
2011176984.tif 000022
【図１３】
2011176984.tif 000023
【図１４】
2011176984.tif 000024
【図１５】
2011176984.tif 000025
【図１６】
2011176984.tif 000026
【図１７】
2011176984.tif 000027
【図１８】
2011176984.tif 000028
【図１９】
2011176984.tif 000029