(57)【要約】      （修正有）【課題】必要な量の電力の抑制が達成できる可能性の高い設備を、デマンドレスポンス対象に選定できるように支援をする設備運用支援装置を提供する。【解決手段】設備運用支援装置の学習部２１１は、学習期間におけるデマンドレスポンス実施関連データと気象関連データとを取得し、各設備の演算モデルに、学習期間のデマンドレスポンス実施関連データと気象関連データを入力して演算し、学習時の演算結果を出力する。識別部２１２は、デマンドレスポンスの発動を受け、デマンドレスポンス実施関連データと気象関連データとを取得し、各設備の演算モデルに、発動の際のデマンドレスポンス実施関連データと気象関連データを入力して演算し、デマンドレスポンス発動の際の演算結果を出力し、学習時の演算結果と発動の際の演算結果とに基づいて、デマンドレスポンス対象となる設備の優先順位を算出する。【選択図】図２
2019091131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習期間におけるデマンドレスポンス実施関連データと気象関連データとを取得し、各設備の演算モデルに、前記学習期間の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、学習時の演算結果を出力する学習部と、
デマンドレスポンスの発動を受け、前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データとを取得し、各設備の演算モデルに、前記発動の際の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、前記発動の際の演算結果を出力し、前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果とに基づいて、デマンドレスポンス対象となる設備の優先順位を算出する識別部とを有することを特徴とする設備運用支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の設備運用支援装置において、
前記識別部は、
前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果との間のばらつき度合いを算出し、前記ばらつき度合いが小さい設備を、優先順位が高い前記デマンドレスポンス対象とすることを特徴とする設備運用支援装置。
【請求項３】
請求項２に記載の設備運用支援装置において、
結合荷重は、前記演算モデルへの入力データの関連度であり、
前記学習部は、
指定された期間の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを、前記各設備の前記演算モデルに、入力して演算し、演算して得られる前記結合荷重を前記演算モデルにセットし、
前記識別部は、
前記結合荷重をセットした前記演算モデルに基づいて、前記発動の際の演算を実行することを特徴とする設備運用支援装置。
【請求項４】
請求項３に記載の設備運用支援装置において、
前記デマンドレスポンス実施関連データは、デマンドレスポンス発動時刻、必要抑制電力、デマンドレスポンス継続時間を含み、前記気象関連データには、天候、気温を含み、前記識別部が、各設備の演算モデルに、前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データとを入力して演算し、前記発動の際の演算結果を出力することを特徴とする設備運用支援装置。
【請求項５】
請求項２に記載の設備運用支援装置において、
前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果は、それぞれ複数の演算結果を有し、
前記識別部は、
前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果との間で標準偏差を算出し、算出した標準偏差が低い方の設備を優先順位が高い設備として算出することを特徴とする設備運用支援装置。
【請求項６】
請求項３に記載の設備運用支援装置において、
前記学習部は、
操作画面から受付けた前記学習期間における前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを取得して演算し、
前記識別部は、
前記デマンドレスポンスの発動時における前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを取得して演算することを特徴とする設備運用支援装置。
【請求項７】
請求項１に記載の設備運用支援装置において、
前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを記憶部に保持し、
前記デマンドレスポンス実施関連データは、下水道事業の設備ごとに、デマンドレスポンス発動時間、抑制電力を含み、
前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果は、それぞれが前記設備ごとに、演算結果を有し、
前記識別部は、優先順位の高いデマンドレスポンス対象の前記設備を出力することを特徴とする設備運用支援装置。
【請求項８】
操作画面から受付けた学習の開始と学習期間の指示を受け、
前記学習期間におけるデマンドレスポンス実施関連データと気象関連データとを取得し、
各設備の演算モデルに、前記学習期間の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、
学習時の演算結果を出力し、
デマンドレスポンスの発動を受付け、
前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データとを取得し、
各設備の演算モデルに、前記発動の際の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、
デマンドレスポンス発動の際の演算結果を出力し、
前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果とに基づいて、デマンドレスポンス対象となる設備の優先順位を算出し、
前記操作画面から指示を受け、算出した前記優先順位を前記操作画面に出力することを特徴とする設備運用支援方法。
【請求項９】
デマンドレスポンスの発動依頼をする電力事業者サーバと、デマンドレスポンス実施関連データを保持するアグリゲータサーバと、気象関連データを保持する気象サーバと、デマンドレスポンスの対象となる設備の優先順位を算出する設備運用支援サーバとを有する設備運用支援システムであって、
前記設備運用支援サーバは、
前記アグリゲータサーバから前記デマンドレスポンス実施関連データを取得し、気象サーバから前記気象関連データを取得し、
デマンドレスポンスの対象の演算モデルに、前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、
学習時の演算結果を出力する学習部と、
デマンドレスポンスの発動を受けた際に、前記アグリゲータサーバから前記デマンドレスポンス実施関連データを取得し、気象サーバから前記気象関連データを取得し、デマンドレスポンスの対象の演算モデルに、前記発動の際の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、デマンドレスポンス発動の際の演算結果を出力し、前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果とに基づいて、デマンドレスポンス対象となる設備の優先順位を算出する識別部とを有することを特徴とする設備運用支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備運用支援に関し、特に、デマンドレスポンスを実行するための設備運用支援技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
デマンド予測システムに関しては、特許文献１に示された従来技術がある。この従来技術は、複数のコミュニティごとのデマンド実績データを収集する収集部と、複数のコミュニティごとのデマンド実績データを記録するデータベースと、指定されたコミュニティの指定された予測日におけるデマンドを、データベースに記録される複数のコミュニティごとのデマンド実績データに基づいて予測する予測部と、を備えるデマンド予測システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１８３６５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
デマンドレスポンスが発動された場合、依頼されたデマンド抑制量に対応可能なコミュニティを選定する必要がある。特許文献１のデマンド予測技術は、デマンドレスポンスに対応可能なコミュニティの選定に適用することができる。しかしながら、特許文献１における予測技術では、外的要因である気象情報のみをインプットとして予測をしているので、次のような状況では、必要な量の電力の抑制が達成できない可能性がある。
【０００５】
例えば、デマンドレスポンスが発動された際に、空調設備の空調温度を下げることができない事情が生じ、設備の電力を抑制できない場合であっても、その空調設備をデマンドレスポンス対象に選定してしまい、必要な量の電力の抑制が達成できない可能性がある。
【０００６】
本発明の目的は、必要な量の電力の抑制が達成できる可能性の高い設備を、デマンドレスポンス対象に選定できるように支援をする設備運用支援装置、設備運用支援法、および設備運用支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の好ましい一例は、学習期間におけるデマンドレスポンス実施関連データと気象関連データとを取得し、各設備の演算モデルに、前記学習期間の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、学習時の演算結果を出力する学習部と、デマンドレスポンスの発動を受け、前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データとを取得し、各設備の演算モデルに、前記発動の際の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、デマンドレスポンス発動の際の演算結果を出力し、前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果とに基づいて、デマンドレスポンス対象となる設備の優先順位を算出する識別部とを有する設備運用支援装置である。
【０００８】
また、本発明の好ましい他の例は、操作画面から受付けた学習の開始と学習期間の指示を受け、前記学習期間におけるデマンドレスポンス実施関連データと気象関連データとを取得し、各設備の演算モデルに、前記学習期間の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、学習時の演算結果を出力し、デマンドレスポンスの発動を受付け、前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データとを取得し、各設備の演算モデルに、前記発動の際の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、デマンドレスポンス発動の際の演算結果を出力し、前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果とに基づいて、デマンドレスポンス対象となる設備の優先順位を算出し、前記操作画面から指示を受け、算出した前記優先順位を前記操作画面に出力する設備運用支援方法である。
【０００９】
また、本発明の好ましい他の例は、デマンドレスポンスの発動依頼をする電力事業者サーバと、デマンドレスポンス実施関連データを保持するアグリゲータサーバと、気象関連データを保持する気象サーバと、デマンドレスポンスの対象となる設備の優先順位を算出する設備運用支援サーバとを有する設備運用支援システムであって、前記設備運用支援サーバは、前記アグリゲータサーバから前記デマンドレスポンス実施関連データを取得し、気象サーバから前記気象関連データを取得し、デマンドレスポンスの対象の演算モデルに、前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、学習時の演算結果を出力する学習部と、デマンドレスポンスの発動を受けた際に、前記アグリゲータサーバから前記デマンドレスポンス実施関連データを取得し、気象サーバから前記気象関連データを取得し、デマンドレスポンスの対象の演算モデルに、前記発動の際の前記デマンドレスポンス実施関連データと前記気象関連データを入力して演算し、デマンドレスポンス発動の際の演算結果を出力し、前記学習時の演算結果と前記発動の際の演算結果とに基づいて、デマンドレスポンス対象となる設備の優先順位を算出する識別部とを有する設備運用支援システムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、必要な量の電力の抑制が達成できる可能性の高い設備を、デマンドレスポンス対象に選定できるように支援をする設備運用支援装置、設備運用支援方法、および設備運用支援システムを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施例である設備運用支援システムのネットワーク構成を示す図。
【図２】設備運用支援システムの機能ブロックを示す図。
【図３】サーバ間の処理シーケンスを示す図。
【図４】設備運用支援システムの運用フローを示す図。
【図５】気象情報テーブルとデマンドレスポンス実施情報テーブルを示す図。
【図６】機械学習演算モデルの処理を説明する図。
【図７】演算出力結果テーブルを示す図。
【図８】学習時の処理フローを示す図。
【図９】デマンドレスポンス実施時の処理フローを示す図。
【図１０】設備運用支援サーバの学習時における処理シーケンスを示す図。
【図１１】設備運用支援サーバのデマンドレスポンス実施時における処理シーケンスを示す図。
【図１２】設備運用支援システムの操作画面を示す図。
【図１３】設備運用支援システムの操作画面を示す別の図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施例を、図面を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００１３】
図１は、実施例１における設備運用支援システムのネットワーク図を示したものである。１０１は、設備運用支援サーバである。設備運用支援システムを構成するための機械学習を実行する学習部は、設備運用支援サーバ１０１に構築される。設備運用支援システムにおけるインプットとして、気象サーバ１０２、アグリゲータサーバ１０３からネットワーク１０４経由でデータの抽出を実施する。気象サーバ１０２は、気象情報を管理しているサーバから情報を取得して、気象情報を保持する。
【００１４】
アグリゲータサーバ１０３は、デマンドレスポンスの発動依頼を受領するサーバからデマンドレスポンス実施情報を取得して保持する。１０５は、電力事業者サーバである。ネットワーク１０４経由でデマンドレスポンスの発動依頼を送信する。設備運用支援サーバ１０１、気象サーバ１０２、アグリゲータサーバ１０３、電力事業者サーバ１０５の各機能部は、ハードウェア資源であるコンピュータのＣＰＵ（プロセッサー）がソフトウェアを実行することで実現される。アグリゲータサーバ１０３は、設備などからの電力需要の減少分である抑制電力（ネガワット）を集めるサーバをいう。
【００１５】
図２は、設備運用支援システムにおける設備運用支援サーバの機能構成を示したものである。第一に、設備運用支援システムは機械学習を適用しているため、大量のインプットデータを用いて、システムの学習を実施する必要がある。ここで用いるインプットデータは、過去のデマンドレスポンス実施時の情報を用いている。２０５の送受信部は、気象サーバ１０２、アグリゲータサーバ１０３からネットワーク１０４を介してデータを取得する処理部である。記憶部２０６は各サーバから取得されたデータをテーブルとして保有している。具体的には、気象情報テーブル２０７とデマンドレスポンス実施情報テーブル２０８と演算出力結果テーブル２０９を保有する。
【００１６】
気象情報テーブル２０７には、デマンドレスポンス実施日の気温、気候、等の気象関連のデータが格納されている。デマンドレスポンス実施情報テーブル２０８には、デマンドレスポンス実施日のデマンドレスポンス開始時刻、デマンドレスポンス継続時間、等のデマンドレスポンス実施関連のデータが格納されている。演算出力結果テーブル２０９には、機械学習の演算式における変数パラメータと演算式の処理結果が格納されている。これらデータテーブルの詳細については、図５および図７にて述べる。
【００１７】
演算処理部２１０は、学習部２１１と、識別部２１２を含んで構成される。学習部２１１は、記憶部２０６に含まれるデータテーブルのデータを演算処理部２１０に学習させる。学習により、演算処理部２１０は多種のインプットデータに対する処理方法を見出すことが可能となる。
【００１８】
第二に、学習した設備運用支援システムを如何にして実用するかを説明する。まず、電力事業者サーバ１０５からデマンドレスポンスの発動依頼を受領すると、送受信部２０５は、アグリゲータサーバ１０３のデマンドレスポンス実施関連のデータと、気象サーバ１０２の気象関連のデータとを、ネットワーク１０４を介して取得する。次に、記憶部２０６における演算出力結果テーブル２０９の変数パラメータを読み込んだ演算式に取得した実績データをインプットして、識別部２１２にて処理が実施される。そして、処理結果からデマンドレスポンス実施対象の設備を識別する。
【００１９】
なお、識別結果は、オンライン業務端末２１４をキーボード２１３等により操作することで確認することができる。なお、本実施例中で「学習」と表現した際は「機械学習を適用した設備運用支援システムが、多種多様な過去の実績データをインプットして演算を繰り返し実施することで、最適な処理方式を導出すること」を意味するものとする。また、「識別」と表現した際は「学習により最適な処理方式を導出した設備運用支援システムが、デマンドレスポンス発動時の実績データをインプットして導出した出力結果と、学習時の出力結果を比較すること」を意味するものとする。
【００２０】
図３は、各処理主体の処理シーケンスを示したものである。実施例である設備支援システムの処理主体は、電力事業者サーバ１０５、アグリゲータサーバ１０３、設備運用支援サーバ１０１、気象サーバ１０２である。そして、処理のフェーズは学習処理と識別処理の２つに分類される。学習処理では、デマンドレスポンス実施前準備として実施する学習のユースケースを記載する。設備運用支援サーバ１０１が、アグリゲータサーバ１０３へインプットデータ（デマンドレスポンス実施関連の過去実績データ）を要求し、取得する（Ｓ３０１）。設備運用支援サーバ１０１が、気象サーバ１０２へインプットデータ（気象関連の過去実績データ）を要求し、気象関連の過去実績データを取得する（Ｓ３０２）。設備運用支援サーバ１０１の学習部２１１が、システムに取得した過去実績データをインプットとして学習を実施する（Ｓ３０３）。識別処理では、デマンドレスポンスが発動時に実施する識別のユースケースを記載している。
【００２１】
電力事業者サーバ１０５が、アグリゲータサーバ１０３へデマンドレスポンス発動依頼を発信する（Ｓ３０４）。アグリゲータサーバ１０３が、設備運用支援サーバ１０１へデマンドレスポンス発動依頼を発信する（Ｓ３０５）。設備運用支援サーバ１０１が、アグリゲータサーバ１０３へインプットデータ（デマンドレスポンス実施関連の発動時のデータ）を要求し、取得する（Ｓ３０６）。設備運用支援サーバ１０１が、気象サーバ１０２へインプットデータ（気象関連の発動時のデータ）を要求し、取得する（Ｓ３０７）。
【００２２】
設備運用支援サーバ１０１の識別部２１２が、システムに取得した発動時のデータをインプットして識別を実施する（Ｓ３０８）。識別部２１２が、識別された結果を表示する（Ｓ３０９）。識別部２１２が、デマンドレスポンス実施対象設備を判断する（Ｓ３１０）。なお、Ｓ３１０では、設備運用支援サーバ１０１を操作画面により操作して人間が判断してもよいし、所定基準を用いて設備運用支援サーバ１０１に自動判断させてもよい。
【００２３】
図４は、設備運用支援システムの運用フローを示したものであり、図３と同様に運用フローを学習処理と識別処理とに分けて説明する。Ｓ４０１とＳ４０２が学習処理に該当し、Ｓ４０３からＳ４０８までが識別処理に該当する。以後、各ステップにつき説明する。設備運用支援サーバ１０１の学習部２１１が、アグリゲータサーバ１０３と気象サーバ１０２からインプットデータを取得する（Ｓ４０１）。設備運用支援サーバ１０１の学習部２１１が、取得したインプットデータを学習する（Ｓ４０２）。
【００２４】
設備運用支援サーバ１０１の識別部２１２が、デマンドレスポンス発動を検知する（Ｓ４０３）。設備運用支援サーバ１０１の識別部２１２が、インプットデータを各サーバへ要求する（Ｓ４０４）。設備運用支援サーバ１０１の識別部２１２が、各サーバからインプットデータを取得する（Ｓ４０５）。設備運用支援サーバの識別部２１２に、取得したインプットデータをインプットし、インプットデータを識別する（Ｓ４０６）。
【００２５】
設備運用支援サーバ１０１が、識別部２１２を用いて識別結果をユーザに確認させる（Ｓ４０７）。具体的には、デマンドレスポンスの実施対象の優先順位を表示部に表示させる等である。設備運用支援サーバ１０１が、対象機器に対してデマンドレスポンスを依頼する（Ｓ４０８）。なお、Ｓ３１０と同様に、Ｓ４０８では設備運用支援サーバ１０１を操作画面により操作して人間が判断してもよいし、所定基準を用いて設備運用支援サーバ１０１に自動判断させてもよい。図４では、学習処理と識別処理とは重なっていない場合を示しているが、互いに重なった期間に実行するようにしてもよい。
【００２６】
図５は、気象情報テーブル２０７とデマンドレスポンス実施情報テーブル２０８の詳細を示す図である。これらのテーブルに格納される各値は、デマンドレスポンス発動のタイミングに更新される。気象情報テーブル２０７は、気象関連のデータを保持するテーブルであり、日付５０１列と、時刻５０２列と、天候５０３列と、気温５０４列と、により構成される。
【００２７】
例えば、♯１の行に着目すると、2017年4月1日の14:00:00の天候が雨であり、その時刻の気温が10℃であることを意味している。デマンドレスポンス実施情報テーブル２０８は、デマンドレスポンス実施時の発動依頼内容を保持するテーブルである。また、デマンドレスポンスの実施対象となり得る設備の情報も併せて保持する。デマンドレスポンス実施情報テーブル２０８は、設備５０５列と、日付５０６列と、デマンドレスポンス発動時刻５０７列と、デマンドレスポンス継続時間５０８列と、必要抑制電力５０９列と、デマンドレスポンス発動結果５１０列と、により構成される。
【００２８】
例えば、♯１の行に着目すると、2012年4月1日の14:00:00から120分間継続して30kwhのデマンドレスポンスを実施するというデマンドレスポンス発動依頼があり、Ａ泥水ポンプにて問題なく対応できていることを意味している。
【００２９】
図６は、機械学習演算モデルの処理を説明する図である。本実施例の演算モデルは、ニューラルネットワークの仕組みが適用される。まず、ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路の仕組みを模したモデルであり、コンピュータに学習能力を持たせることにより、様々な問題を解決するためのアプローチとなる。主に、画像や統計など多次元量のデータで線形分離不困難な問題に対して適用されることが多く、特徴量に基づく画像認識等、パターン認識として応用されている。
【００３０】
本実施例では、ニューラルネットワークのパターン認識能力を応用している。つまり、デマンドレスポンス発動時の情報がどの設備の過去情報と類似しているかを判断させる仕組みとする。ニューラルネットワークのパーセプトロンという階層型のネットワークを用いた。パーセプトロンは３層から構成されており、それぞれインプットデータを取り込む入力層、インプットデータからのデータを横並びに関連付けて重み計算を行っている中間層、アウトプットデータを出力する出力層と呼ばれる。６０１の学習システムの構成を説明する。
【００３１】
６０１は、設備毎にデータをインプットして、演算を行い、パターン認識の比較に用いる学習出力結果を導く。システムの内部構成を図示している設備は、Ａ泥水ポンプとなっている。受付チャネルとしてx1〜x8が存在し、６０２のデータをそれぞれ入力する。６０２は、８つの入力データである[日付、時刻、天候、気温、発動時刻、継続時間、抑制電力、発動結果]となる。
【００３２】
図５のテーブルデータに基づき説明すると、x1は日付５０１、x2は時刻５０２、x3は天候５０３、x4は気温５０４、x5はデマンドレスポンス発動時刻５０７、x6はデマンドレスポンス継続時間５０８、x7は必要抑制電力５０９、x8はデマンドレスポンス発動結果５１０にそれぞれ格納される。インプットされたデータは入力層に格納され、中間層の演算式にて計算がなされる。その後、出力層に移り、出力結果としてo1〜o8が出力される。各ユニットをつなげる線には結合荷重（重み）を持たせており、出力結果に応じて重みを変化させることで、良い出力結果が得られるようになる。この重みの変化が学習の基盤となる。学習回数を増加させることで、より最適な重みが得られるようになる。６０１では設備Ａのシステムとなっていたが、６０２、６０３と各設備に対して同様の学習を実施する。
【００３３】
図７は、演算出力結果テーブル２０９の詳細を示す図である。演算出力結果テーブル２０９は、機械学習の演算式における変数パラメータ(以下、結合荷重)と演算式の処理結果が格納されているテーブルであり、設備７０１列と、結合荷重Ｗ(12〜878)７０２列〜７０５列と、学習出力結果Ｏ(1〜8)７０６列〜７０７列と、により構成される。例えば、＃１の業務に着目すると、Ａ泥水ポンプのテーブル情報を学習した演算モデルにおける結合荷重とモデルの出力結果はそれぞれ、［1.21,0.82,0.02〜0.21]、[1242.32〜20.22］の値であることを意味している。この情報は学習するタイミングで更新される。
【００３４】
図８は、学習部２１１が学習時に実行する処理フローである。まず、システムの学習は、月次で行う。設備運用支援システムの学習部２１１が、起動引数となる、学習対象とする過去実績データの期間と学習回数を、設備運用支援システムの学習部２１１がインプットすることにより起動する（Ｓ８０１）。学習対象とする過去実績データは、過去実施したデマンドレスポンスの実績値（具体的には、『実施日時』、『天候』、『気温』、『発動時間』、『抑制電力』、『発動結果』）である。学習回数は、過去実績データをインプットとして、機械学習の演算により、学習引数を更新させる回数である。学習回数や学習期間は、図１２の操作画面１２０１から、使用者が指定することができる。
【００３５】
Ｓ８０１の処理により、設備運用支援システムの学習を開始することが可能となる。設備運用支援システムの学習部２１１が、起動引数に指定された日数分のデマンドレスポンス実施関連データを設備単位にデマンドレスポンス実施情報テーブル２０８から取得する（Ｓ８０２）。そして、設備運用支援システムが、Ｓ８０２と同様に気象関連データを気象情報テーブルから取得する（Ｓ８０３）。これらの処理を下水道事業にあてはめると、Ｓ８０２における設備とは下水道事業者設備であり、泥水ポンプや空調機等の所有機器のことを指しており、デマンドレスポンス実施関連データとは、デマンドレスポンス実施した時点の実績値（具体的には、『実施日時』、『発動時間』、『抑制電力』、『発動結果』）となる。
【００３６】
そして、Ｓ８０３における気象関連データとは、デマンドレスポンス実施した時点の実績値（具体的には、『実施日時』、『天候』、『気温』）となる。Ｓ８０２、Ｓ８０３の処理によりインプットデータの取得をすることが可能となる。次に、設備運用支援システムの学習部２１１が、取得したデータをインプットデータとして、設備毎に演算モデルにインプットして計算を行う（Ｓ８０４）。これらの処理を下水道事業にあてはめると、インプットデータは、デマンドレスポンス実施した時点の実績値（具体的には、『実施日時』、『天候』、『気温』、『発動時間』、『抑制電力』、『発動結果』）となり、設備とは下水道事業者設備であり、泥水ポンプや空調機等の所有機器のことを指している。そして、演算モデルは、機械学習を組み込んだ設備運用支援システムの処理部における演算部となる。
【００３７】
Ｓ８０４の処理により、設備運用支援システムにインプットデータを入力して演算（学習）することが可能となる。設備運用支援システムの学習部２１１が、Ｓ８０４の演算結果により得られた結合荷重の修正値をモデルにセットする（Ｓ８０５）。これらの処理を下水道事業にあてはめると、演算結果とは、インプットデータを設備運用支援システムの演算部にて演算処理した出力結果であり、結合荷重とは、インプットデータ間の関連度で、演算モデルにおける演算式の変数パラメータとなっている。
【００３８】
Ｓ８０５の処理により、演算モデルの演算式を結合荷重のセットにより更新することが可能となる。
設備運用支援システムの学習部２１１が、計算回数がＮより大きくなるまで、このＳ８０４とＳ８０５のフローを何度も繰り返し演算する（Ｓ８０６）。このＮは、ユーザにて任意で変更できるものとする。この結果、設備毎の演算モデルが構築される。
【００３９】
図９は、演算モデルの実施時の処理フローを説明する。まず、実施時の処理は、デマンドレスポンスが発動される度に実施される。設備運用支援システムの識別部２１２が、デマンドレスポンスを受領時に実施情報テーブルを更新する（Ｓ９０１）。この処理を下水道事業にあてはめると、デマンドレスポンスを受領時に得る実施情報データは、実績値（具体的には、『実施日時』、『発動時間』、『抑制電力』）である。
【００４０】
Ｓ９０１の処理により、設備運用支援システムの優先順位選定処理を開始することが可能となる。設備運用支援システムの識別部２１２が、デマンドレスポンスの実施日時におけるデマンドレスポンス実施関連データをデマンドレスポンス実施情報テーブル２０８から取得する（Ｓ９０２）。
【００４１】
設備運用支援システムの識別部２１２が、デマンドレスポンスの実施日時における気象関連データを気象情報テーブルから取得する（Ｓ９０３）。これらの処理を下水道事業にあてはめると、デマンドレスポンスの実施日時より取得する実施情報データは、実績値（具体的には、『デマンドレスポンス発動時刻』、『天候』、『気温』、『デマンドレスポンス継続時間』、『必要抑制電力』）である。Ｓ９０２、Ｓ９０３の処理によりインプットデータの取得をすることが可能となる。Ｓ９０２およびＳ９０３では、デマンドレスポンスの実施する日時におけるデマンドレスポンス実施関連データ、気象関連データを取得しているが、デマンドレスポンスの発動時でもよい。さらに、学習部２１１で、学習に利用していないデマンドレスポンスの発動時に近いデマンドレスポンス実施関連データ、気象関連データを含めてデマンドレスポンスの発動時までのデータを利用してもよい。学習しない期間では把握できない設備の状況変化を識別部で、算出できるように、識別部が演算対象とするデータを選択するのが望ましい。
【００４２】
設備運用支援システムの識別部２１２が、Ｓ９０２とＳ９０３にて得られたデータをインプットとして、Ｓ８０５にて構築した、結合荷重をセットした演算モデルにインプットし、計算を実施する（Ｓ９０４）。この処理を下水道事業にあてはめると、Ｓ８０５の演算モデルは下水道事業設備毎に構築されており、それぞれの演算モデルにインプットする。Ｓ９０４の処理により、インプットデータにおける演算モデルの出力結果を設備毎に取得することが可能となる。学習時と同じ結合荷重をセットしており、実施時においての演算モデルは、学習時の演算モデルと同様な演算モデルとすることができる。
【００４３】
設備運用支援システムの識別部２１２が、学習時のインプットデータにおける設備毎の演算モデル出力結果とデマンドレスポンス発動時のインプットデータにおける設備毎の演算モデルの出力結果との標準偏差（ばらつき度合い）を計算する。標準偏差がより小さい結果になった演算モデルが、より優先順位の高いデマンドレスポンス実施対象となり得るデマンドレスポンス実施対象の設備であるとして、計算結果を表示させる（Ｓ９０５）。この画面に表示した計算結果により、ユーザは設備の停止を実施して、デマンドレスポンスの対応を実施することが可能となる。
【００４４】
例えば、デマンドレスポンス発動後に、空調設備の空調温度を下げることができない事情が突然に生じた場合には、本実施例によれば、過去の演算モデル出力結果とデマンドレスポンス発動後の演算モデル出力結果とのばらつき度合いが高くなる。本実施例によれば、そのような空調設備をデマンドレスポンス実施対象の設備であるとして選定して、停止をすることを避けることができる。また、デマンドレスポンス発動時に、一時的に停止をした設備については、ばらつき度合いが高くなるので、停止をした設備をデマンドレスポンス実施対象の設備に選定してしまい、デマンドレスポンス発動後に必要な抑制電力を得られないという問題を避けることができる。
【００４５】
演算モデルの出力結果の標準偏差をとる代わりに、学習時のインプットデータにおける設備毎の演算モデル出力結果（例えば、Ｏ１など）とデマンドレスポンス発動時のインプットデータにおける設備毎の演算モデルの出力結果Ｏ１などとの間の差分の絶対値を、出力Ｏ１からＯ８ごとに計算する。そして、それぞれの差分の和が小さい演算モデルの設備の順に、デマンドレスポンス実施対象の優先順位が高い設備であるとしてもよい。
【００４６】
図８、図９に記載の通り、機械学習を導入することで多種多様なデータを繰り返して学習を行い明示的にシステムが洞察を導き出すことが可能となるため、人的な判定を必要としていた箇所が不要となる。そのため、下水道事業者向けの設備における過去の実績（特徴データ）を算出して、蓄積し、蓄積データを入力データとして機械学習することで、今後発動されるデマンドレスポンスに対して最も適した実施対象設備を予測することが可能となる。
【００４７】
図１０は、設備運用支援サーバの学習時の処理シーケンスを説明する。実施例である設備運用支援サーバの処理主体は、オンライン業務端末２１４、学習部２１１、記憶部２０６である。まずは、オンライン業務端末２１４が、学習対象期間（機械学習をする過去データの期間）の入力と、学習回数（機械学習における変数パラメータの更新回数）の入力をする（Ｓ１００３）。オンライン業務端末２１４が、学習開始ボタンを押下することで、学習部２１１へ学習対象期間と学習回数を引き渡して、学習処理を開始する（Ｓ１００４）。
【００４８】
学習部２１１が、記憶部２０６における、設備の一つを示す『Ａ泥水ポンプ』をキーとしたテーブル情報１００１へ、図５の日付５０６が、使用者等から指定を受けた学習対象期間内の情報を呼び出す（Ｓ１００５）。『Ａ泥水ポンプ』をキーとしたテーブル情報１００１は、気象情報テーブル２０７とデマンドレスポンス実施情報テーブル２０８から構成されている。図５の設備列５０５のＡ泥水ポンプに関する日付、時刻、天候、気温、デマンドレスポンス発動時刻、デマンドレスポンス継続時間、必要抑制電力、デマンドレスポンス発動結果が、デマンドレスポンス実施関連データと気象関連データから抽出した、『Ａ泥水ポンプ』をキーとしたテーブル情報１００１である。Ｓ１００５で、記憶部２０６から呼び出したテーブル情報１００１の各項目を、学習部２１１が、機械学習の演算モデルへ、インプットする（Ｓ１００６）。
【００４９】
学習部２１１が、演算モデルの演算処理を実施し、『Ａ泥水ポンプ』をキーとしたテーブル情報１００１へ、演算出力結果と結合荷重の更新をする（Ｓ１００７）。演算出力結果については、図７に示した演算出力結果テーブル２０９の学習出力結果Ｏ(1〜8)７０６〜７０７を更新する。結合荷重については、図７に示した演算出力結果テーブル２０９の結合荷重Ｗ(12〜878)７０２〜７０５を更新する。そして、学習部２１１が、記憶部２０６における設備『Ｂ空調器』をキーとしたテーブル情報１００２へ、図５の日付５０６が、使用者等から指定を受けた学習対象期間内の情報を呼び出す（Ｓ１００８）。
【００５０】
Ｓ１００８で、記憶部２０６から呼び出したテーブル情報１００２を、学習部２１１が、機械学習の演算モデルへ、インプットする（Ｓ１００９）。学習部２１１が、演算モデルの演算処理を実施し、記憶部２０６における、設備の一つを示す『Ｂ空調器』をキーとしたテーブル情報１００２へ、演算出力結果と結合荷重の更新をする（Ｓ１０１０）。『Ａ泥水ポンプ』、『Ｂ空調器』と同様に、『Ｃ変電機』、『Ｄ制御ポンプ』とデマンドレスポンス対象となる全設備に対して演算処理を実施し、演算出力結果テーブル２０９の値を更新する。そして、指定した学習回数分、計算を繰り返す（Ｓ１０１１）。
【００５１】
図１１は、設備運用支援サーバのデマンドレスポンス実施時における処理シーケンスを説明する。実施例である設備運用支援サーバの処理主体は、アグリゲータサーバ１０３、識別部２１２、記憶部２０６である。アグリゲータサーバ１０３が、デマンドレスポンスの発動依頼を検知する（Ｓ１１０３）。アグリゲータサーバ１０３が、発動依頼を検知したことで、識別部２１２へ識別処理の開始を依頼する（Ｓ１１０４）。識別処理は、各設備のパラメータをセットした演算モデルに対してそれぞれ処理を実施する。
【００５２】
識別部２１２が、記憶部２０６に対して、演算出力結果テーブル２０９における設備が『Ａ泥水ポンプ』である結合荷重Ｗ(12〜878)７０２〜７０５と学習出力結果Ｏ(1〜8)７０６〜７０７を、呼び出す（Ｓ１１０５）。演算出力結果テーブル２０９から呼び出した結合荷重を、識別部２１２が、識別部２１２のＡ泥水ポンプの演算モデルへセットする（Ｓ１１０６）。識別部２１２が、デマンドレスポンス発動時の気象情報を取得するために、記憶部２０６に対して、気象情報テーブル２０７から情報を呼び出す（Ｓ１１０７）。識別部２１２が、記憶部２０６の気象情報テーブル２０７から情報から呼び出した気象関連の各項目の値を『Ａ泥水ポンプ』の演算モデルに、インプットする（Ｓ１１０８）。
【００５３】
識別部２１２が、デマンドレスポンス発動時のデマンドレスポンスの実績情報を取得するために、記憶部２０６に対して、デマンドレスポンス実施情報テーブル２０８の実績情報を呼び出す（Ｓ１１０９）。識別部２１２が、記憶部２０６のデマンドレスポンス実施情報テーブル２０８から呼び出したデマンドレスポンス実績の各項目の情報を、『Ａ泥水ポンプ』の演算モデルにインプットする（Ｓ１１１０）。識別部２１２が、Ａ泥水ポンプの結合荷重といった変数パラメータをセットした演算モデルに、気象情報テーブル２０７からの情報とデマンドレスポンス実施情報テーブル２０８からの情報のデータを、インプットして演算を実行する（Ｓ１１１１）。
【００５４】
識別部２１２が、『泥水ポンプ』モデルにおける学習時のＳ１１１１の学習出力結果Ｏ(1〜8)と、デマンドレスポンス発動時の実施時における演算出力結果テーブル２０９の学習出力結果Ｏ(1〜8)７０６〜７０７との標準偏差値（ばらつき度合い）を計算する（Ｓ１１１２）。以上が、設備がＡ泥水ポンプである演算モデルにおける実績値の計算である。同様に、全設備の演算モデルに対して、デマンドレスポンスの実績情報をインプットとして演算して、標準偏差値を計算する。そして、識別部２１２が、全設備の標準偏差値を計算後、各設備の標準偏差値を昇順に整理し、最小値を割り出す（Ｓ１１１３）。標準偏差値が最小値であるということは、より標準偏差値が最小値であるばらつきの小さい、演算モデルに類似しているということを意味する。２番目に小さい値は、その次に類似しているということを意味する。つまり、デマンドレスポンスを実施する優先度が１番目に高い設備、２番目に高い設備となる。優先順位は画面に表示させて、視覚化をする。
【００５５】
図１２と図１３は、設備運用支援システムにおける操作画面を示す。まず、１２０１は、画面より学習画面または優先順位画面かを選択させるＨｏｍｅ画面である。システム学習状況が未済、学習回数、学習期間も『−』となっている。そのため、『学習画面へ』のボタンを押下して、次画面へ遷移させる必要がある。１２０２は、１２０１のＨｏｍｅ画面より遷移した画面であり、学習画面となる。本画面で、学習期間および学習回数を定義することで、学習する際の学習期間と、学習回数の指定をすることができる。指定後、学習開始ボタンを押下して学習を実施する必要がある。
【００５６】
図１３に示す１２０３は、１２０２の学習画面における学習ボタンを押下して遷移した画面である。システム学習状況が済、学習回数、学習期間もそれぞれ指定されていることを確認できる。また、『デマンドレスポンスを受領しました』というメッセージを確認できるため、優先順位画面にて、デマンドレスポンス対象の設備の優先順位を確認する必要がある。１２０４は、デマンドレスポンス発動時にデマンドレスポンスが可能な設備を上から優先順に並べた優先順位画面である。
【００５７】
本実施例により、入力データ間の関連性を自動で導き出すことができるため、人的判断を要さず、システムにて必要な結果を得ることができる。
【符号の説明】
【００５８】
１０１：    設備運用支援サーバ
１０２：    気象サーバ
１０３：    アグリゲータサーバ
１０４：    ネットワーク
１０５：    電力事業者サーバ
２０６：    記憶部
２０７：    気象情報テーブル
２０８：    デマンドレスポンス実施情報テーブル
２０９：    演算出力結果テーブル
２１０：    演算処理部
２１１：    学習部
２１２：    識別部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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