(57)【要約】【課題】対象の施設の状態の判定を適切に行う情報評価プログラム、情報評価装置及び情報評価方法を提供する。【解決手段】評価対象の施設における単位時間当たりの電力消費を表す電力消費情報などの資源消費情報を収集し、収集した前記資源消費情報を基に、各日における複数の指標を求め、求めた前記指標を基に、各日を分類して、評価対象の施設における在、不在又は半不在などを表す複数のグループを生成する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図３
2019126193.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
資源消費情報を収集し、
収集した前記資源消費情報を基に、各日における複数の指標を求め、
求めた前記指標を基に各日を分類して複数のグループを生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報評価プログラム。
【請求項２】
前記指標を正規化して前記分類を行うことを特徴とする請求項１に記載の情報評価プログラム。
【請求項３】
各日を稼働日、半稼働日及び非稼働日に分類して複数の前記グループを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報評価プログラム。
【請求項４】
自己組織化マップ及びｋ平均法を用いて分類を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報評価プログラム。
【請求項５】
資源消費情報を収集する情報収集部と、
前記情報収集部により収集された前記資源消費情報を基に、各日における複数の指標を求める指標取得部と、
前記指標取得部により求められた前記指標を基に各日を分類して複数のグループを生成する分類部と
を備えたことを特徴とする情報評価装置。
【請求項６】
資源消費情報を収集し、
収集した前記資源消費情報を基に、各日における複数の指標を求め、
求めた前記指標を基に各日を分類して複数のグループを生成する
ことを特徴とする情報評価方法。
【請求項７】
資源消費量を基に各日を分類した複数のグループの情報を取得し、
取得した複数の前記グループの情報を基に、回帰モデルを用いて空調需要の推定を行う
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報評価プログラム。
【請求項８】
資源消費量を基に各日を分類した複数のグループの情報を取得する情報取得部と、
前記情報取得部により取得された複数の前記グループの情報を基に、回帰モデルを用いて空調需要の推定を行う空調需要推定部と
を備えたことを特徴とする情報評価装置。
【請求項９】
資源消費量を基に各日を分類した複数のグループの情報を取得し、
取得した複数の前記グループの情報を基に、回帰モデルを用いて空調需要の推定を行う
ことを特徴とする情報評価方法。
【請求項１０】
資源消費情報を収集し、
収集した前記資源消費情報を基に、各日における複数の指標を求め、
求めた前記指標を基に各日を分類して複数のグループを生成し、
生成した複数の前記グループの情報を基に、回帰モデルを用いて空調需要の推定を行う
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報評価プログラム。
【請求項１１】
資源消費情報を収集する情報収集部と、
前記情報収集部により収集された前記資源消費情報を基に、各日における複数の指標を求める指標取得部と、
前記指標取得部により求められた前記指標を基に各日を分類して複数のグループを生成する分類部と、
前記分類部により生成された複数の前記グループの情報を基に、回帰モデルを用いて空調需要の推定を行う空調需要推定部と
を備えたことを特徴とする情報評価装置。
【請求項１２】
資源消費情報を収集し、
収集した前記資源消費情報を基に、各日における複数の指標を求め、
求めた前記指標を基に各日を分類して複数のグループを生成し、
生成した複数の前記グループの情報を基に、回帰モデルを用いて空調需要の推定を行う
ことを特徴とする情報評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報評価プログラム、情報評価装置及び情報評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、家庭におけるスマートメータやHome  Energy  Management  System（ＨＥＭＳ）及びBuilding  Energy  Management  System（ＢＥＭＳ）などの省エネルギー支援機器の普及に向けた動きが加速している。スマートメータ、ＨＥＭＳ又はＢＥＭＳを用いることで電力消費量などの電力需要データが大量に利用可能となる。
【０００３】
そして、スマートメータ導入の進展などに伴い、電力需要データの省エネルギー推進への活用や、電気事業者による顧客サービス向上への期待が高まっている。このような要望に応えることは、小売電気事業者にとって重要である一方、中小事業所での省エネルギーの取り組みは大規模事業者と比べて遅れている場合が多い。その背景として、中小事業所ではエネルギー管理のための人手が不足しがちであること、省エネルギー対策に関する情報が十分でないことが挙げられる。
【０００４】
例えば、大量の電力需要データが存在する場合、その中から適切なデータを用いて適切に判断することは、専門家以外にとっては困難な作業である。そこで、データを動的に処理し、省エネルギー及び節電のアドバイスを行うシステムが注目されてきている。
【０００５】
このような省エネルギーや節電のアドバイスを行うシステムとして、対象世帯の過去の計測データや計測データを用いて作成されたグラフを基にコメント文を作成して省エネ診断報告書を作成する従来技術がある。また、アドバイスの表示履歴などのユーザ情報を基に表示するアドバイスを決定する従来技術がある。また、スマートメータから取得したデータを基に中小事業所向け省エネアドバイスレポートを自動生成する従来技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−１８５６０８号公報
【特許文献２】特開２００５−３５２７１６号公報
【特許文献３】特開２０１７−１３４４６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、単に対象世帯の計測データから報告書を作成する従来技術では、対象世帯における需要の変化は把握できるが、多人数が所定時間勤務し特定の機械の連続稼働による電力消費が存在する事業所については的確な需要の判定が困難である。そのため、事業所における省エネルギー及び省コストの向上を図ることは困難である。また、表示履歴を用いる従来技術を用いても、事業所における省エネルギー及び省コストの向上を図ることは困難である。
【０００８】
また、中小事業所向け省エネアドバイスレポートを自動生成する従来技術では、利用者が出力結果を基に調整するパラメータが多く含まれており、それなりの人手や経験を必要とするため、中小事業所での実現にはハードルが高い。また、稼働日と非稼働日の２種類に分けた推定しか行えず、推定結果の精度が不足するおそれがある。また、年間の何れの時期に需要が小さくなるかは事業所毎にバラつきがあり、推定結果の精度が不足するおそれがある。
【０００９】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、施設の状態の判定を適切に行う情報評価プログラム、情報評価装置及び情報評価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】
【００１０】
本願の開示する情報評価プログラム、情報評価装置及び情報評価方法の一つの態様において、資源消費情報を収集し、収集した前記資源消費情報を基に、各日における複数の指標を求め、求めた前記指標を基に各日を分類して複数のグループを生成する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
１つの側面では、本発明は、施設の状態の判定を適切に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施例１に係る状態推定装置のブロック図である。
【図２】図２は、クラスタ数が３の場合の稼働日推定の概念図である。
【図３】図３は、実施例１に係る状態推定装置による稼働日推定処理のフローチャートである。
【図４】図４は、特定の事業所における電力需要の強度マップを示す図である。
【図５】図５は、稼働日推定の推定結果を表す図である。
【図６】図６は、クラスタリング結果の散布図である。
【図７】図７は、非稼働日の電力需要のロードカーブを表す図である。
【図８】図８は、半稼働日の電力需要のロードカーブを表す図である。
【図９】図９は、稼働日の電力需要のロードカーブを表す図である。
【図１０】図１０は、実施例２に係る空調需要推定装置のブロック図である。
【図１１】図１１は、実施例２に係る空調需要推定装置による空調需要推定処理のフローチャートである。
【図１２】図１２は、空調需要の推定結果を表す図である。
【図１３】図１３は、空調需要の推定精度の頻度を表す図である。
【図１４】図１４は、実施例３に係る情報評価装置のブロック図である。
【図１５】図１５は、実施例３に係る情報評価装置による空調需要推定処理のフローチャートである。
【図１６】図１６は、プログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する情報評価プログラム、情報評価装置及び情報評価方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する情報評価プログラム、情報評価装置及び情報評価方法が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１４】
図１は、実施例１に係る状態推定装置のブロック図である。状態推定装置１は、所定の需要家における１年の各日の在、不在、又は、半不在を判定する情報評価装置である。以下では、需要家として、中小事業所を例に説明する。中小事業所の場合、在、不在、及び、半不在は、それぞれ稼働日、非稼働日、及び、半稼働日にあたる。また、以下で、在不在の判定と言った場合、在、不在及び半不在の３種類の状態の判定などの複数の状態の判定を含むものとする。
【００１５】
また、対象の事業所には、情報取得装置２が設置される。情報取得装置２は、３０分毎の消費電力を含む電力消費情報、気象データを取得する。ここで、情報取得装置２としては、例えば、スマートメータ、ＨＥＭＳ及びＢＥＭＳなどがある。以下では、電力を使用する側からみた「電力消費」を、電力を提供する側からみて「電力需要」又は単に「需要」という場合がある。さらに、電力を一定時間使用した場合の電力の消費量を「消費電力量」又は「使用量」という場合がある。また、この電力消費情報が、「資源消費情報」の一例にあたる。
【００１６】
状態推定装置１は、図１に示すように、情報収集部１１、記憶部１２、指標取得部１３、正規化部１４、クラスタ取得部１５及び出力部１６を有する。状態推定装置１は、事業所に設置された情報取得装置２に接続される。
【００１７】
情報収集部１１は、事業所の電力消費情報を情報取得装置２から取得する。さらに、情報収集部１１は、各日の気象データを情報取得装置２から取得する。そして、情報収集部１１は、取得した事業所の電力消費情報及び気象データを記憶部１２に記憶させる。
【００１８】
記憶部１２は、ハードディスクなどの記憶装置である。記憶部１２は、情報収集部１１が各事業所の情報取得装置２から取得した電力消費情報及び各日の気象データを記憶する。記憶部１２は、少なくとも１年分の電力消費情報及び各日の気象データを蓄積する。
【００１９】
指標取得部１３は、各日の各時刻の電力消費の情報を記憶部１２から取得する。そして、指標取得部１３は、取得した電力消費の情報から、稼働日推定の指標とする各日における電力需要関連情報を算出する。電力需要関連情報には、例えば、消費電力の最小値、総消費量、消費電力の最大値、消費量の標準偏差、消費量の分散、消費量の尖度、消費量の歪度、日毎負荷率、消費電力の最大値と最小値の差分、消費電力の最大値と最小値の比率、消費電力の最大値と最小値との差分と最大値との比率、消費量の変化の微分値の最小値、消費量の変化の微分値の平均値、消費量の変化の微分値の最大値、消費量の変化の微分値の標準偏差、外気温の平均値、外気温の最大値、外気温と基準温度（例えば、２０℃）との差分の平均値、外気温と基準温度との差分の最大値、外気温と基準温度との差分の絶対値の平均値、外気温と基準温度との差分の絶対値の最大値、消費電力の変化の加速度の最大値、ｃｏｓ（（２π／４８）×需要が最小値となる時間帯）などが含まれる。
【００２０】
ここで、総消費量は、消費電力の平均値と考えてもよい。また、日毎負荷率は、消費電力の平均値を最大値で除算した値である。また、ｃｏｓ（（２π／４８）×需要が最小値となる時間帯）における時間帯は、３０分毎に計測しているので、値は０以上４７以下の値として表される。そのほかにも、曜日や祝日といったカレンダー情報を考慮してもよい。
【００２１】
これらの電力需要関連情報の中でも稼働日推定に用いる情報としては、消費電力の最小値、総消費量、消費電力の最大値、消費量の標準偏差、消費量の分散、消費量の尖度、消費量の歪度、日毎負荷率、消費電力の最大値と最小値との差分、ｃｏｓ（（２π／４８）×需要が最小値となる時間帯）が特に好ましい。そして、指標取得部１３は、取得した各日における電力需要関連情報を正規化部１４へ出力する。この電力需要関連情報が、「複数の指標」の一例にあたる。
【００２２】
正規化部１４は、各日における電力需要関連情報の入力を指標取得部１３から受ける。そして、正規化部１４は、取得した各日における電力需要関連情報に対して正規化を施す。正規化部１４が実行する正規化の方法は特に制限は無い。例えば、正規化部１４が用いることができる正規化の方法として以下のような方法がある。
【００２３】
正規化の方法の１つとして、正規化部１４は、取得した各日における電力需要関連情報をｘとした場合に、ｘに対してｘ’＝ｌｏｇ（ｘ−ｍ＋１）という式を用いて変換を施して、ｘを正規化した値であるｘ’を取得する。ここで、ｍは、ｘの最小値である。
【００２４】
他にも、正規化の他の方法として、正規化部１４は、分散が１となるように変換してもよい。また、正規化部１４は、最小値が０となり、最大値が１となるように線形変換してもよい。また、正規化部１４は、ソフトマックス変換を用いてもよい。
【００２５】
その後、正規化部１４は、各日における電力需要関連情報を正規化したデータをクラスタ取得部１５へ出力する。
【００２６】
クラスタ取得部１５は、各日における電力需要関連情報を正規化したデータの入力を正規化部１４から受ける。そして、クラスタ取得部１５は、自己組織化マップ（ＳＯＭ：Self-Organizing  Maps）を取得したデータに対して用いて次元を縮約する。
【００２７】
次に、クラスタ取得部１５は、縮約した空間上で、ｋ−平均法（ｋ−ｍｅａｎｓ）を用いて、クラスタ数を１から３までとしてクラスタリングを行う。そして、クラスタ取得部１５は、Ｇａｐ統計量に基づき、ｇａｐ（ｋ）≧Ｇｍａｘ−ｓｅ（Ｇｍａｘ）という条件を満たす最も少ないクラスタ数を選択する。ここで、ｋはクラスタ数であり、ｇａｐはギャップ値であり、Ｇｍａｘは最大ギャップ値であり、ｓｅは標準誤差である。
【００２８】
ここで、クラスタリングの結果を評価する指標は複数あるが、本実施例では、クラスタ数が１の場合でも値を定義できるＧａｐ統計量を採用した。ただし、クラスタ取得部１５は、クラスタリングの結果を評価する指標として他の指標を用いてもよい。例えば、クラスタ取得部１５は、Ｃａｌｉｎｓｋｉ−Ｈａｒａｂａｓｚ指標、Ｄａｖｉｅｓ−Ｂｏｕｌｄｉｎ指標又はＳｉｌｈｏｕｅｔｔｅ指標などを用いてもよい。
【００２９】
例えば、事業所の各日の電力需要の状態がクラスタ取得部１５により３つのクラスタに分けられた場合、それぞれのクラスタが、稼働日、非稼働日又は半稼働日を表す。他にも、事業所の各日の電力需要の状態がクラスタ取得部１５により１つのクラスタに分けられた場合、そのクラスタは稼働日を表すと考えられ、例えば、その事業所が年中無休であることを表す。また、事業所の各日の電力需要の状態がクラスタ取得部１５により２つのクラスタに分けられた場合、それぞれのクラスタが、稼働日又は非稼働日を表す。
【００３０】
図２は、クラスタ数が３の場合の稼働日推定の概念図である。紙面に向かって左側の情報１０１は、事業所の各日における時間毎に並べられた正規化済の電力需要関連情報を表す。情報１０１は、紙面に向かって縦方向で時間を表し、横方向で日付を表す。そして、情報１０１は、１年分のデータを含む。クラスタ取得部１５は、情報１０１に含まれる各日の電力需要関連情報を用いて各日をクラスタリングし、稼働日、非稼働日及び半稼働日の３つのクラスタに分ける。図２における紙面に向かって右側の情報１０２は、１年分の各日がクラスタ分けされた状態を表す。情報１０２において、斜線のパターンが付された日が非稼働日にあたり、ドットのパターンが付された日が半稼働日にあたり、横線のパターンを付された日が稼働日にあたる。このように、クラスタ取得部１５は、１年における各日を稼働日、稼働日及び半稼働日の３つのクラスタに分ける。このクラスタが、「複数のグループ」の一例にあたる。
【００３１】
その後、クラスタ取得部１５は、取得したクラスタの情報を出力部１６へ出力する。ここで、クラスタ取得部１５は、クラスタの情報として、各クラスタに含まれる日付の情報を出力する。また、クラスタ取得部１５は、単に各クラスタに対応する日付の情報を出力してもよいし、また、各クラスタが稼働日、非稼働日又は半稼働日の何れにあたるかを判定し、判定結果とともに各クラスタに対応する日付の情報を出力してもよい。
【００３２】
出力部１６は、クラスタの情報の入力をクラスタ取得部１５から受ける。そして、出力部１６は、各日がどのクラスタにあたるかを示す情報を出力する。ここで、出力部１６は、クラスタに分類された各日の情報を用いて他の処理を行う装置を出力先としてもよいし、クラスタに分類された各日の情報をモニタなどに表示するなどして状態推定装置１の操作者へ提供してもよい。ここで、クラスタに分類された各日の情報を用いて他の処理を行う装置とは、例えば、後述する空調需要推定装置や、省エネアドバイスレポート作成装置である。
【００３３】
次に、図３を参照して、本実施例に係る状態推定装置１による稼働日推定処理の全体的な流れを説明する。図３は、実施例１に係る状態推定装置による稼働日推定処理のフローチャートである。
【００３４】
情報収集部１１は、電力需要の３０分値データを情報取得装置２から取得する（ステップＳ１）。ここで、図３のフローでは、電力需要の３０分値データの取得を１回のみ記載しているが、実際には、情報収集部１１は、電力需要の３０分値データの取得を継続的に繰り返す。
【００３５】
また、情報収集部１１は、気象データを情報取得装置２から取得する（ステップＳ２）。気象データについても、図３のフローでは１回のみ記載しているが、実際には、情報収集部１１は、気象データの取得を継続的に繰り返す。ここで、情報収集部１１は、ステップＳ１及びＳ２は、図３のフローの順に行わなくてもよく、例えば、２つのステップを並行して行ってもよい。そして、情報収集部１１は、電力需要の３０分値データ及び気象データを記憶部１２に格納する。
【００３６】
指標取得部１３、正規化部１４及びクラスタ取得部１５は、記憶部１２に格納された電力需要の３０分値データ及び気象データを用いてクラスタリングを行い、各日を１つ又は複数のクラスタに分けて稼働日推定を行う（ステップＳ３）。
【００３７】
ここで、ステップＳ３について稼働日推定の処理の流れをさらに詳細に説明する。指標取得部１３は、各日の各時刻の電力消費の情報を記憶部１２から取得する。そして、指標取得部１３は、取得した電力消費の情報から、各日における予め決められた電力需要関連情報を算出して稼働日推定に用いる指標を取得する（ステップＳ３１）。そして、指標取得部１３は、取得した指標を正規化部１４へ出力する。
【００３８】
正規化部１４は、稼働日推定に用いる指標の入力を指標取得部１３から受ける。そして、正規化部１４は、取得した指標を正規化する（ステップＳ３２）。その後、正規化部１４は、正規化された指標をクラスタ取得部１５へ出力する。
【００３９】
クラスタ取得部１５は、正規化された指標の入力を正規化部１４から受ける。そして、クラスタ取得部１５は、自己組織化マップ及びｋ−平均法を用いて、クラスタ数を１から３までとして各日のクラスタリングを行う（ステップＳ３３）。例えば、クラスタ取得部１５は、各日を稼働日、非稼働日及び半稼働日の３つのクラスタに分ける。そして、クラスタ取得部１５は、各日をクラスタリングした結果を出力部１６へ出力する。
【００４０】
出力部１６は、各日をクラスタリングした結果をクラスタ取得部１５から受ける。そして、出力部１６は、各日のクラスタリング結果を他の装置やモニタなどへ出力する（ステップＳ４）。
【００４１】
図４は、特定の事業所における電力需要の強度マップを示す図である。図４の紙面に向かって左側の需要マップは、縦軸で時刻を表し、横軸で日付を表す。そして、図４では、２０１３年２月１日を初日として、１年分のデータが並ぶ。さらに、図４の紙面に向かって右側の濃淡バーは、電力需要を色の濃淡で表し、紙面に向かって上にいくほど電力需要が多くなる。需要マップの各箇所は、濃淡バーにおける同じ濃淡に対応する電力需要が発生したことを表す。この図４における電力需要マップは、情報収集部１１が情報取得装置２から取得した事業所の電力消費情報を表す。図４から、この事業所では、お盆休み、年末年始の休み、及び週末において電力需要が低下していることが分かる。
【００４２】
そして、図４に対応する電力消費情報を用いて指標取得部１３、正規化部１４及びクラスタ取得部１５がクラスタリングを行った結果が図５で示される。図５は、稼働日推定の推定結果を表す図である。図５は、縦軸で時刻を表し、横軸で日付を表す。そして、図５では、２０１３年２月１日を初日として、１年分の各日のクラスタリング結果が並べられている。さらに、図５の紙面に向かって右側のバーは、それぞれのパターンで各クラスタを表す。斜線のパターンが非稼働日を表し、ドットのパターンが半稼働日を表し、横線のパターンが稼働日を表す。すなわち、図５に表された１年分の各日は、対応するパターンのクラスタに属する。図５から、図４に示される電力需要で表される傾向を推定できていることが分かる。
【００４３】
図６は、クラスタリング結果の散布図である。図６は、縦軸で平均需要を表し、横軸で最高気温を表す。図６は、稼働日推定結果に対応させた１日の総需要と最高気温の相関を表す。図６において丸が稼働日を表し、三角が半稼働日を表し、バツが非稼働日を表す。図６から、稼働日の電力需要は気温感応的であり、非稼働日の電力需要は気温感応的でないことがわかる。さらに、気温感応的な電力需要と、気温感応的でない電力需要との間の電力需要が、半稼働日の電力需要となっている。
【００４４】
図７は、非稼働日の電力需要のロードカーブを表す図である。図８は、半稼働日の電力需要のロードカーブを表す図である。図９は、稼働日の電力需要のロードカーブを表す図である。図７〜９はいずれも、縦軸で電力の需要を表し、横軸で時刻を表す。
【００４５】
図７から分かるように、非稼働日では、電力需要は終日増えない。また、図８から分かるように、半稼働日では、電力需要は７時以降に増えた後は大きく変わらない。また、図９から分かるように、稼働日では、電力需要は９時頃に顕著なピークが検出される。これらのことから、稼働日では、空調の動作により電力需要が大きく変動し、半稼働日では電力需要は空調の動作の影響はそれほど受けないことが分かる。
【００４６】
すなわち、稼働日の電力需要は気温感応的といえ、非稼働日の電力需要は気温に関わらず低くなり、半稼働日の電力需要はある程度発生するが気温感応的とまでは言えないことが分かる。したがって、図７〜９に示されるロードカーブの形状からも、図６に示される稼働日推定の推定結果が実際の状態に則したものと言うことができる。このように、本実施例に係る状態推定装置１による１年の各日の在不在の判定結果は、実際の状態を適切に反映している。
【００４７】
以上に説明したように、本実施例に係る状態推定装置は、特定の施設に置かれた情報取得装置から取得した電力消費情報から決められた指標を取得し、取得した指標を用いて、特定の施設における在不在の判定を行う。これにより、例えば、中小事業所の稼働日の推定などの、判定対象の施設の状態判定を高精度で行うことが可能となる。そして、判定対象の施設の状態判定の精度を向上させることで、判定結果を用いて休みのパターンの特定などを適切に行うことができ、その施設における使用状態に応じた電力消費に対してアドバイスを提供するなどの適切なアクションを実行することが可能となる。
【００４８】
また、以上では、各施設に設置されたスマートメータなどから電力消費情報を収集し一元化して、まとめて各施設の在不在の判定を行ったが、これ以外の構成でもよい。例えば、各施設のスマートメータやＨＥＭＳやＢＥＭＳに、実施例１における状態推定装置の機能を組み込んでもよいし、実施例１における状態推定装置の機能を実行するプログラムを各施設のスマートメータやＨＥＭＳやＢＥＭＳで実行してもよい。また、以上で説明した状態推定を行うプログラムを実行するアプリケーションをスマートフォンなどの携帯端末にインストールし、スマートメータなどから電力消費情報を収集して、携帯端末にて在不在の判定を行ってもよい。その場合、携帯端末にインストールされた他のアプリケーションと連動してもよい。例えば、省エネアドバイスを行うアプリケーションと連動させた場合、精度のよう在不在判定の結果を用いて省エネアドバイスを生成することができ、より適切な省エネアドバイスの生成が実現可能である。
【００４９】
例えば、スマートメータで在不在の判定を行い、判定結果を電気事業者へ送る。そして、電気事業者は、取得した在不在の判定結果を用いて電力消費の傾向や特徴を抽出して省エネアドバイスを生成し、各施設へ生成した省エネアドバイスを提供するなど行ってもよい。
【実施例２】
【００５０】
図１０は、実施例２に係る空調需要推定装置のブロック図である。本実施例に係る空調需要推定装置３は、状態推定部３１、空調需要推定部３２、出力部３３を有する。空調需要推定装置３は、事業所や家庭などの様々な電力需要施設における空調需要の推定を行う情報評価装置である。以下の説明では、判定対象とする電力需要施設として中小事業所を例に説明する。
【００５１】
状態推定部３１は、中小事業所の電力消費情報及び気象データを情報取得装置２から取得する。そして、状態推定部３１は、取得した電力消費情報を用いて対象施設である中小事業所の稼働日推定を行う。ここでは、状態推定部３１が、稼働日、非稼働日及び半稼働日の３つのクラスタに分けて稼働日推定を行った場合で説明する。状態推定部３１は、稼働日推定の推定結果及び気象データを空調需要推定部３２へ出力する。
【００５２】
空調需要推定部３２は、稼働日推定の推定結果及び気象データの入力を状態推定部３１から受ける。これにより、空調需要推定部３２は、１年における各日が、稼働日、非稼働日又は半稼働日のいずれにあたるかの情報を所得する。そして、空調需要推定部３２は、次の数式（１）で表される回帰モデルを用いて各日の空調需要を推定する。
【００５３】
【数１】
2019126193.tif 000003
【００５４】
ここで、ＣＤＨ（Cooling  Degree  Hours）は、冷房度時を表す。また、ＨＤＨ（Heating  Degree  Hours）は、暖房度時を表す。さらに、Ｔｄは、当日の最大気温を表す。また、ａ１及びａ２は、それぞれＣＤＨ及びＨＤＨにかける係数である。また、ａ３は、切片である。さらに、ｃは冷房使用開始温度であり、ｈは暖房使用開始温度である。この数式（１）は、気温上昇と冷房需要増、あるいは気温低下と暖房需要増が線形の関係であることを表した線形式である。
【００５５】
ＣＤＨやＨＤＨの計算には、固定的な冷房使用開始温度及び暖房使用開始温度が使われることが多いが、実際にはこれらの値は施設の仕様状態によって多様である。このことを考慮して、空調需要推定部３２は、施設毎にｃ≧ｈとなる１４℃から２４℃まで、全ての整数値の組み合わせについて評価を行い、その中から赤池情報量基準が最小となるモデルを選択する。さらに、非稼働日の空調使用状況が半稼働日及び稼働日とは大きく異なることを考慮して、空調需要推定部３２は、回帰に用いるデータは非稼働日と稼働日と半稼働日とをまとめた非稼働日以外で分けて、それぞれについてａ１，ａ２，ａ３を推定する。
【００５６】
その後、空調需要推定部３２は、対象施設である中小事業所の空調需要の推定結果を出力部３３へ出力する。
【００５７】
出力部３３は、対象施設である中小事業所の空調需要の推定結果の入力を空調需要推定部３２から受ける。そして、出力部３３は、空調需要の推定結果を出力先に出力する。ここで、出力部３３は、空調需要の推定結果を省エネアドバイスレポート作成装置などの他の処理を行う装置を出力先としてもよいし、モニタなどに表示するなどして空調需要推定装置３の操作者へ提供してもよい。
【００５８】
次に、図１１を参照して、本実施例に係る空調需要推定装置３による空調需要推定処理の流れについて説明する。図１１は、実施例２に係る空調需要推定装置による空調需要推定処理のフローチャートである。
【００５９】
状態推定部３１は、電力需要の３０分値データを情報取得装置２から取得する（ステップＳ１１）。ここで、図１１のフローでは、電力需要の３０分値データの取得を１回のみ記載しているが、実際には、状態推定部３１は、電力需要の３０分値データの取得を継続的に繰り返す。
【００６０】
また、状態推定部３１は、気象データを情報取得装置２から取得する（ステップＳ１２）。気象データについても、図１１のフローでは１回のみ記載しているが、実際には、状態推定部３１は、気象データの取得を継続的に繰り返す。
【００６１】
状態推定部３１は、取得した電力需要の３０分値データ及び気象データを用いてクラスタリングを行い、各日を１つ又は複数のクラスタに分けて稼働日推定を行う（ステップＳ１３）。そして、状態推定部３１は、稼働日推定の結果及び気象データを空調需要推定部３２へ出力する。
【００６２】
空調需要推定部３２は、稼働日推定の結果及び気象データの入力を状態推定部３１から受ける。そして、空調需要推定部３２は、稼働日推定の結果及び気象データを基に、数式（１）で示される回帰モデルを用いて重回帰分析を行い、空調需要を推定する（ステップＳ１４）。その後、空調需要推定部３２は、空調需要の推定結果を出力部３３へ出力する。
【００６３】
出力部３３は、空調需要の推定結果の入力を空調需要推定部３２から受ける。そして、出力部３３は、空調需要の推定結果を他の装置やモニタへ出力する（ステップＳ１５）。
【００６４】
図１２は、空調需要の推定結果を表す図である。図１２では、７７か所の事業所を対象として空調需要推定を行った場合の、それぞれの空調需要の推定結果を表している。図１２の縦軸は年間冷暖房需要を表し、横軸は各事業所を表す。
【００６５】
図１２に示すように、空調需要推定装置３による空調需要の推定結果と各事業所における実測値との差については、正負の偏りや大きさの偏りは見られない。すなわち、空調需要推定装置３は、おおよそ適切な空調需要の推定結果を得ているといえる。
【００６６】
そして、図１２に示す各事業所に対する推定精度として誤差率の絶対値を求めた結果を図１３に示す。図１３は、空調需要の推定精度の頻度を表す図である。図１３は、縦軸で推定結果の件数を表し、横軸で誤差率の絶対値（ＡＰＥ：Absolute Percentage Error）を表す。
【００６７】
図１３に示すように、空調需要推定装置３による空調需要の推定結果は誤差率の絶対値が２０％に収まっている。具体的には、誤差率の絶対値が２０％未満となる事業所の件数は７７件中６７件である。さらに、７７件の事業所それぞれの誤差率の絶対値をさらに平均した値は１２．０％である。すなわち、空調需要推定装置３は、高精度で空調需要の推定を行うことができるといえる。
【００６８】
ここで、本実施例に係る空調需要推定装置３は、図１０に示すように状態推定部３１を有する場合で説明したが、状態推定部３１の機能は外部の装置が有してもよい。その場合、空調需要推定装置３は、状態推定部３１の機能は外部の装置から各日の電力消費情報を取得し、且つ、気象データを他の装置から取得して上述した回帰モデルを用いた空調需要の推定を行う。
【００６９】
以上に説明したように、本実施例に係る空調需要推定装置は、在、不在及び半不在を表す施設の状態を基に場合分けを行い、回帰モデルを用いて空調需要の推定を行う。これにより、本実施例に係る空調需要推定装置は、精度の高い空調需要の推定を行うことができる。
【００７０】
また、使用量平均が最小となる月の電力の時間帯別平均消費量を最低需要として、最低需要からの増分を空調需要とみなして空調需要の推定を行う差分法と呼ばれる方法がある。ここで、差分法を用いて空調需要の推定を行った場合、極端に大きく推定が外れる場合がある。これに対して、実施例２の空調需要推定装置のように重回帰分析を用いた場合、推定結果が大きく外れる頻度を軽減することができる。
【実施例３】
【００７１】
図１４は、実施例３に係る情報評価装置のブロック図である。図１４に示すように、本実施例に係る情報評価装置１０は、情報収集部１１、記憶部１２、指標取得部１３、正規化部１４、クラスタ取得部１５、空調需要推定部３２及び出力部３３を有する。
【００７２】
図１４における情報収集部１１、記憶部１２、指標取得部１３、正規化部１４及びクラスタ取得部１５は、それぞれ図１における情報収集部１１、記憶部１２、指標取得部１３、正規化部１４、クラスタ取得部１５と同じ機能を有する。また、図１４における空調需要推定部３２及び出力部３３は、それぞれ図１０における空調需要推定部３２及び出力部３３と同じ機能を有する。
【００７３】
情報収集部１１は、電力消費情報及び気象データを情報取得装置２から取得し、記憶部１２に記憶させる。
【００７４】
指標取得部１３、正規化部１４及びクラスタ取得部１５は、実施例１と同様に、記憶部１２に格納された電力消費情報から予め決められた指標を日毎に取得し、取得した指標を正規化してクラスタリングを行い、各日の在、不在及び半不在を特定する。
【００７５】
空調需要推定部３２は、クラスタリングの結果の情報をクラスタ取得部１５から取得する。また、空調需要推定部３２は、各日の気象データを記憶部１２から取得する。そして、空調需要推定部３２は、各日のクラスタリングの結果及び気象データを基に、数式（１）で示した回帰モデルを用いて空調需要の推定を行う。
【００７６】
出力部３３は、空調需要推定部３２が行った空調需要の推定結果を出力する。
【００７７】
次に、図１５を参照して、本実施例に係る情報評価装置１０による空調需要推定処理の流れを説明する。図１５は、実施例３に係る情報評価装置による空調需要推定処理のフローチャートである。
【００７８】
情報収集部１１は、電力需要の３０分値データを情報取得装置２から取得する（ステップＳ２１）。
【００７９】
また、情報収集部１１は、気象データを情報取得装置２から取得する（ステップＳ２２）。そして、情報収集部１１は、電力需要の３０分値データ及び気象データを記憶部１２に格納する。
【００８０】
指標取得部１３は、各日の各時刻の電力消費の情報を記憶部１２から取得する。そして、指標取得部１３は、取得した電力消費の情報から、各日における予め決められた電力需要関連情報を算出して稼働日推定に用いる指標を取得する（ステップＳ２３）。そして、指標取得部１３は、取得した指標を正規化部１４へ出力する。
【００８１】
正規化部１４は、稼働日推定に用いる指標の入力を指標取得部１３から受ける。そして、正規化部１４は、取得した指標を正規化する（ステップＳ２４）。その後、正規化部１４は、正規化された指標をクラスタ取得部１５へ出力する。
【００８２】
クラスタ取得部１５は、正規化された指標の入力を正規化部１４から受ける。そして、クラスタ取得部１５は、自己組織化マップ及びｋ−平均法を用いて、クラスタ数を１から３までとして各日のクラスタリングを行う（ステップＳ２５）。例えば、クラスタ取得部１５は、各日を稼働日、非稼働日及び半稼働日の３つのクラスタに分ける。そして、クラスタ取得部１５は、各日の稼働日推定の結果を空調需要推定部３２へ出力する。
【００８３】
空調需要推定部３２は、稼働日推定の結果の入力をクラスタ取得部１５から受ける。さらに、空調需要推定部３２は、気象データを記憶部１２から取得する。そして、空調需要推定部３２は、稼働日推定の結果及び気象データを基に、数式（１）で示される回帰モデルを用いて重回帰分析を行い、空調需要を推定する（ステップＳ２６）。その後、空調需要推定部３２は、空調需要の推定結果を出力部３３へ出力する。
【００８４】
出力部３３は、空調需要の推定結果の入力を空調需要推定部３２から受ける。そして、出力部３３は、空調需要の推定結果を他の装置やモニタへ出力する（ステップＳ２７）。
【００８５】
以上に説明したように、本実施例に係る情報評価装置は、電力消費情報から取得した予め決められた指標を用いてクラスタリングを行い、クラスタリングの結果を基に空調需要の推定を行う。予め決められた指標を用いてクラスタリングを行うことで、精度よくクラスタリングを行うことができ、精度のよいクラスタリングの結果を用いて空調需要の推定を行うことで、空調需要の推定の精度をより向上させることができる。
【００８６】
また、上記の各実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどの情報処理装置で実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図１６は、プログラムを実行する情報処理装置のハードウェア構成図である。
【００８７】
図１６に示した情報処理装置１００は、実施例１の状態推定装置１、実施例２の空調需要推定装置３及び実施例３の情報評価装置１０を実現する。情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）９１、メモリ９２、ハードディスク９３及びネットワークインタフェース９４を有する。ＣＰＵ９１は、バスを介してメモリ９２、ハードディスク９３及びネットワークインタフェース９４と接続される。
【００８８】
情報処理装置１００により状態推定装置１を実現する場合には、ハードディスク９３は、図１に例示した記憶部１２の機能を実現する。また、ハードディスク９３は、情報収集部１１、指標取得部１３、正規化部１４、クラスタ取得部１５及び出力部１６の機能を実現するためのプログラムを含む各種プログラムを格納する。また、メモリ９２及びハードディスク９３は、上述の在不在の判定に用いる各種データを記憶する。この場合、ＣＰＵ９１は、ハードディスク９３から各種プログラムを読み出し、メモリ９２に展開して実行することで、情報収集部１１、指標取得部１３、正規化部１４、クラスタ取得部１５及び出力部１６の機能を実現する。また、ネットワークインタフェース９４は、情報取得装置２などの外部の装置との間でＣＰＵ９１が通信を行うためのインタフェースである。
【００８９】
また、情報処理装置１００により空調需要推定装置３を実現する場合には、ハードディスク９３は、図１０に例示した状態推定部３１、空調需要推定部３２及び出力部３３の機能を実現するためのプログラムを含む各種プログラムを格納する。また、メモリ９２及びハードディスク９３は、上述の空調需要推定に用いる各種データを記憶する。この場合、ＣＰＵ９１は、ハードディスク９３から各種プログラムを読み出し、メモリ９２に展開して実行することで、状態推定部３１、空調需要推定部３２及び出力部３３の機能を実現する。また、ネットワークインタフェース９４は、情報取得装置２などの外部の装置との間でＣＰＵ９１が通信を行うためのインタフェースである。
【００９０】
また、情報処理装置１００により情報評価装置１０を実現する場合には、ハードディスク９３は、図１４に例示した情報収集部１１、指標取得部１３、正規化部１４、クラスタ取得部１５、空調需要推定部３２及び出力部３３の機能を実現するためのプログラムを含む各種プログラムを格納する。また、メモリ９２及びハードディスク９３は、上述の在不在の判定及び空調需要推定に用いる各種データを記憶する。この場合、ＣＰＵ９１は、ハードディスク９３から各種プログラムを読み出し、メモリ９２に展開して実行することで、情報収集部１１、指標取得部１３、正規化部１４、クラスタ取得部１５、空調需要推定部３２及び出力部３３の機能を実現する。また、ネットワークインタフェース９４は、情報取得装置２などの外部の装置との間でＣＰＵ９１が通信を行うためのインタフェースである。
【００９１】
なお、上記した実施例１の状態推定装置１、実施例２の空調需要推定装置３又は実施例３の情報評価装置１０の各機能を実現するためのプログラムについては、必ずしも最初からハードディスク９３に記憶させなくてもよい。
【００９２】
例えば、情報処理装置１００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk-Read  Only  Memory）、ＤＶＤ、光磁気ディスク、ＩＣ（Integrated   Circuit）カードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、情報処理装置１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００９３】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）などを介して情報処理装置１００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、情報処理装置１００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９４】
１  状態推定装置
２  情報取得装置
３  空調需要推定装置
１１  情報収集部
１２  記憶部
１３  指標取得部
１４  正規化部
１５  クラスタ取得部
１６  出力部
３１  状態推定部
３２  空調需要推定部
３３  出力部
【図１】
2019126193.tif 000004
【図２】
2019126193.tif 000005
【図３】
2019126193.tif 000006
【図４】
2019126193.tif 000007
【図５】
2019126193.tif 000008
【図６】
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【図７】
2019126193.tif 000010
【図８】
2019126193.tif 000011
【図９】
2019126193.tif 000012
【図１０】
2019126193.tif 000013
【図１１】
2019126193.tif 000014
【図１２】
2019126193.tif 000015
【図１３】
2019126193.tif 000016
【図１４】
2019126193.tif 000017
【図１５】
2019126193.tif 000018
【図１６】
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