(57)【要約】【課題】複数の需要家の個別の節電量を迅速に診断する。【解決手段】需要家診断装置１０は、ある時間帯における複数の需要家の節電量の合計である総節電量の目標値と実際値の差分と、前記時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電予定量とに基づいて、前記時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を計算する計算部１６と、計算部１６により計算されたスパース解に基づいて、実際の節電失敗率の確認対象とする一部の需要家を特定する需要家特定部１８と、需要家特定部１８により特定された一部の需要家の前記時間帯における実際の節電失敗率を取得する個別情報取得部１４と、を備える。計算部１６は、個別情報取得部１４により取得された節電失敗率を制約条件に加えて、前記時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を再計算する。【選択図】図５
2019175080.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある時間帯における複数の需要家の節電量の合計である総節電量の目標値と実際値の差分と、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電予定量とに基づいて、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を計算するステップと、
前記計算されたスパース解に基づいて、実際の節電失敗率の確認対象とする一部の需要家を特定するステップと、
前記特定された一部の需要家の前記時間帯における実際の節電失敗率を取得するステップと、
前記取得された節電失敗率を制約条件に加えて、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を再計算するステップと、を備えることを特徴とする需要家診断方法。
【請求項２】
前記再計算されたスパース解に基づいて、前記時間帯における実際の節電失敗率が取得済である需要家を除外して、追加で確認対象とする別の一部の需要家を新たに特定するステップと、
前記新たに特定された別の一部の需要家の前記時間帯における実際の節電失敗率を追加取得するステップと、
前記追加取得された節電失敗率を制約条件に加えて、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を再計算するステップと、を所定の計算終了条件を満たすまで繰り返し実行することを特徴とする請求項１に記載の需要家診断方法。
【請求項３】
前記計算されたスパース解における節電失敗率の値が相対的に大きい需要家を、確認対象とする需要家として特定することを特徴とする請求項１または２に記載の需要家診断方法。
【請求項４】
前記時間帯とは異なる過去の時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電失敗率にさらに基づいて、確認対象とする需要家を特定することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の需要家診断方法。
【請求項５】
ある時間帯における複数の需要家の節電量の合計である総節電量の目標値と実際値の差分と、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電予定量とに基づいて、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を計算する機能と、
前記計算されたスパース解に基づいて、実際の節電失敗率の確認対象とする一部の需要家を特定する機能と、
前記特定された需要家の前記時間帯における実際の節電失敗率を取得する機能と、
前記取得された節電失敗率を制約条件に加えて、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を再計算する機能と、をコンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
ある時間帯における複数の需要家の節電量の合計である総節電量の目標値と実際値の差分と、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電予定量とに基づいて、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を計算する計算部と、
前記計算部により計算されたスパース解に基づいて、実際の節電失敗率の確認対象とする一部の需要家を特定する需要家特定部と、
前記需要家特定部により特定された一部の需要家の前記時間帯における実際の節電失敗率を取得する個別情報取得部と、を備え、
前記計算部は、前記個別情報取得部により取得された節電失敗率を制約条件に加えて、前記時間帯における前記複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を再計算することを特徴とする需要家診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、需要家診断方法および需要家診断装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、電力網の需給バランスを調整するため、電力を消費する需要家の需要量を調整するデマンドレスポンスの仕組みが利用されている。例えば、電力需要のピーク時に需要家が電力需要量を削減して節電することにより、その節電量に応じた報酬が需要家に支払われる。需要家の節電量は、いわゆるアグリゲータといわれる仲介業者を介して管理されることがある。アグリゲータは、電力供給側から要請される総節電量に応じて需要家に節電量を指示し、管理対象とする複数の需要家全体で目標の総節電量が達成されるように調整する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−５３１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
電力網の需給調整にはリアルタイム性が要求されることから、目標とする総節電量を確実に達成するためには、管理対象とする複数の需要家のそれぞれの節電量の達成状況をリアルタイムに把握できることが好ましい。しかしながら、デマンドレスポンスの仕組みが普及することで管理対象となる需要家数が増えていくにつれて、全ての需要家の節電量をリアルタイムに取得して把握することは難しくなる。
【０００５】
本開示はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その例示的な目的の一つは、複数の需要家の個別の節電量を迅速に診断する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示のある態様の需要家診断方法は、ある時間帯における複数の需要家の節電量の合計である総節電量の目標値と実際値の差分と、前記時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電予定量とに基づいて、前記時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を計算するステップと、計算されたスパース解に基づいて、実際の節電失敗率の確認対象とする一部の需要家を特定するステップと、特定された一部の需要家の時間帯における実際の節電失敗率を取得するステップと、取得された節電失敗率を制約条件に加えて、時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を再計算するステップと、を備える。
【０００７】
本発明の別の態様は、需要家診断装置である。この装置は、ある時間帯における複数の需要家の節電量の合計である総節電量の目標値と実際値の差分と、前記時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電予定量とに基づいて、前記時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を計算する計算部と、計算部により計算されたスパース解に基づいて、実際の節電失敗率の確認対象とする一部の需要家を特定する需要家特定部と、需要家特定部により特定された一部の需要家の時間帯における実際の節電失敗率を取得する個別情報取得部と、を備える。計算部は、個別情報取得部により取得された節電失敗率を制約条件に加えて、時間帯における複数の需要家のそれぞれの節電失敗率のスパース解を再計算する。
【０００８】
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本開示の構成要素や表現を方法、システムなどの間で相互に置換したものもまた、本開示の態様として有効である。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、複数の需要家の個別の節電量を迅速に診断できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態に係るデマンドレスポンスの仕組みを模式的に示す図である。
【図２】診断対象とする各需要家の実際の節電失敗率の計算モデルの一例を示す。
【図３】各需要家の節電失敗率のスパース解の一例を示すグラフである。
【図４】実施の形態に係る需要家診断方法の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施の形態に係る需要家診断装置の機能構成を概略的に示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら、本開示を実施するための形態について詳細に説明する。なお、説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を適宜省略する。
【００１２】
図１は、実施の形態に係るデマンドレスポンスの仕組みを模式的に示す図である。デマンドレスポンスとは、電力網の需給バランスの調整を目的として、電力を消費する事業者や家庭などの需要家（例えば、複数の需要家５４ａ，５４ｂ，・・・，５４ｎ）の需要量を調整することを言う。従来、電力の供給家である電力会社５０が総需要に応じて供給量を変化させることで需給調整がなされることが一般的であった。一方、デマンドレスポンスでは、需要側で需要量を調整することで、より安定的な需給調整を実現しようとする。例えば、電力需要のピーク時に需要家が電力需要量を削減することで、ピークに合わせて電力の供給量を増やす必要性が低減される。このとき、需要家の節電量に応じた報酬が需要家に支払われ、いわゆるネガワット取引と言われることがある。
【００１３】
需要家５４ａ〜５４ｎの節電量は、いわゆるアグリゲータといわれる仲介業者を介して管理されることがある。アグリゲータ５２は、電力会社５０から要請される総節電量に応じて個別の需要家５４ａ〜５４ｎに節電量を指示し、管理対象とする複数の需要家全体で目標の総節電量が達成されるように調整する。一般に、デマンドレスポンスに参加する需要家５４ａ〜５４ｎは、節電予定量に関する契約をアグリゲータ５２と事前に締結しており、契約の節電予定量が実現されるように需要量を削減する。節電予定量は、３０分毎や１時間毎といった時間帯毎に設定されることがあり、例えば、日中の特定時間帯（ピーク時間帯など）に所定の節電量を実現するように定められる契約形態がある。
【００１４】
アグリゲータ５２は、電力会社５０から節電要請６０を受けると、複数の需要家５４ａ〜５４ｎのそれぞれの契約に定められる節電予定量に基づいて、節電を指示する需要家を決定する。アグリゲータ５２からの節電指示６２を受けた需要家５４ａ〜５４ｎは、契約に定められる節電予定量が達成されるように電力需要量を削減する。需要家の実際の節電量は、各需要家５４ａ〜５４ｎに設置されるスマートメータ５６ａ，５６ｂ，・・・，５６ｎにより計測され、電力会社５０に送られる。スマートメータ５６ａ〜５６ｎの計測値６４は、例えば３０分毎に送信される。アグリゲータ５２は、電力会社５０から各需要家５４ａ〜５４ｎの節電の実績値６６を取得し、実績値に基づいて各需要家５４ａ〜５４ｎへの報酬を決定する。
【００１５】
電力会社５０からの実績値６６は、１日毎にまとめて送信されることが一般的である。そのため、報酬決定などの事後処理のための情報として実績値６６を使うことができるが、各需要家５４ａ〜５４ｎの節電量をリアルタイムに管理するために実績値６６を使うことはできない。例えば、節電指示をした需要家の一部が契約の節電予定量を達成できず、節電に失敗したとしても、アグリゲータ５２は、節電に失敗した需要家を個別にリアルタイムに特定することはできない。そのため、目標の総節電量が達成できていない場合等に、節電に失敗した需要家を個別に特定して督促するといった対応を取ることは難しい。特に、アグリゲータ５２の管理対象とする需要家５４ａ〜５４ｎの数が多い場合、全ての需要家に対して督促をするのは現実的ではない。
【００１６】
そこで本発明者らは、アグリゲータ５２が取得可能な限られた情報に基づいて、各需要家５４ａ〜５４ｎの節電失敗率を算出する方法を考えた。アグリゲータ５２は、電力会社５０から実際の総節電量に関する情報をリアルタイムに取得可能であり、また、契約に定められる各需要家５４ａ〜５４ｎの節電予定量の情報も利用できる。このとき、ある時刻ｉにおける総節電量の目標値と実際値の差分ｓｉは、時刻ｉにおける各需要家ｊの節電予定量ｃｉｊと、各需要家ｊの節電失敗率ｘｊとを用いて、以下の式（１）で表すことができる。
【数１】
2019175080.tif 000003
ここで、総節電量の差分値ｓｉは、電力会社５０から要請される時刻ｉの総節電量の目標値ｔｉと、複数の需要家（ｊ＝１，２，・・・，ｎ）の時刻ｉの実際の節電量の合計値（つまり、総節電量の実際値）ｒｉとの差である（つまり、ｓｉ＝ｔｉ−ｒｉ）。
【００１７】
上記の式（１）は、異なる時刻ｉについて成立し、例えば、１秒毎、１０秒毎、１分毎といった間隔の複数の時刻（ｉ＝１，２，・・・，ｍ）について成立しうる。しかしながら、各需要家ｊの節電失敗率ｘｊをリアルタイムに算出しようとする場合、計算対象に加味できる時刻ｉのサンプル数ｍは限られており、需要家数ｎよりも少ないかもしれない。この場合（つまり、ｍ＜ｎの場合）、式（１）を一意に解くことはできず、各需要家ｊの節電失敗率ｘｊの解は得られない。
【００１８】
本発明者らは、式（１）の節電失敗率ｘｊの解を求めるために、節電失敗率ｘｊのスパース性に着目した。ここで「スパース性」とは、節電失敗率ｘｊのｎ個の解の大部分が０（ゼロ）であり、ゼロではない解の数が非常に少ないという性質を意味する。デマンドレスポンスの仕組みでは、アグリゲータ５２からの節電指示どおりに節電を実行することが前提となっており、ほとんどの需要家が節電に成功し、節電に失敗する需要家の数は少ないと考えられる。そこで、本発明者らは、スパース性に基づくスパースモデリングを適用することにより、式（１）の節電失敗率ｘｊの解を精度良く求められると考えた。
【００１９】
スパースモデリングによれば、ｙ＝Ａｘ（ｙ∈ＲＭ，Ａ∈ＲＭ×Ｎ，ｘ∈ＲＮ）の一般式において、ｙとＡが既知であり、ｘがスパース性を有するときに、Ｍ＜Ｎの条件であっても、スパース性を利用してｘのスパース解を求めることができる。本開示において「スパース解」とは、スパースモデリングに基づいて算出される解のことをいう。スパースモデリングにおける具体的な計算方法は公知であるが、一例を挙げれば、ｙ＝Ａｘを満たす解のうち、Ｎ個のｘｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｎ）の絶対値の和である「Ｌ１ノルム」を最小にする最小化問題を解くことで、ｘのスパース解を求めることができる。このような最小化問題は、式（２）で表される。
【数２】
2019175080.tif 000004
ここで、||ｘ||１は、上述のＬ１ノルムであり、||ｘ||１＝|ｘ１|＋|ｘ２|＋・・・＋|ｘＮ|である。
【００２０】
図２は、診断対象とする各需要家ｊの実際の節電失敗率の一例を示す。図示されるグラフは、需要家数ｎ＝１０００の場合のモデルを示している。グラフの縦軸は節電失敗率ｘｊであり、横軸は異なる需要家ｊを示す。このモデルでは、大部分の需要家について節電失敗率ｘｊ＝０であり、一部の需要家についてのみ節電失敗率ｘｊ≠０である。各需要家ｊの節電失敗率ｘｊをこのようにモデル化できる場合、スパースモデリングを用いることで、各需要家ｊの節電失敗率ｘｊを、総節電量の差分ｓｉおよび各需要家ｊの節電予定量ｃｉｊから計算できると考えられる。
【００２１】
図３は、各需要家ｊの節電失敗率ｘｊのスパース解の一例を示すグラフであり、図２のモデルに対する計算結果を示す。図示されるように、スパース性を有する計算結果が得られているものの、具体的な計算結果は図２のグラフから大きく乖離していることが分かる。このように、単純にスパースモデリングを適用した場合、節電失敗率ｘｊの正しい解が得られないことが分かる。特に需要家数ｎが多い場合、スパース性を仮定したとしても制約条件が不足するために、各需要家ｊの実際の節電失敗率とスパース解とが乖離してしまうと考えられる。
【００２２】
そこで、本実施の形態では、一部の需要家について実際の節電失敗率の情報をリアルタイムに取得し、取得した情報をスパースモデリングの制約条件に加えることとする。さらに、スパースモデリングを用いて算出される暫定的なスパース解に基づいて、実際の節電失敗率の確認対象とする需要家を特定するようにする。これにより、リアルタイムで情報を取得しなければならない需要家数を少なくでき、現実的な需要家診断方法とすることができる。
【００２３】
図４は、実施の形態に係る需要家診断方法の流れを示すフローチャートである。まず、特定時間帯における複数の需要家の節電量の合計である「総節電量」の目標値と実際値の差分の情報を取得する（Ｓ１０）。ここで「特定時間帯」とは、例えば、需要家診断をしようとする現在時刻を含む時間帯である。総節電量の差分情報は、例えば、電力会社５０からリアルタイムに取得することができる。このとき、電力会社５０から直接的に総節電量の差分値の情報を取得してもよいし、総節電量の目標値と実際値の情報を個別に取得して差分を計算することで間接的に総節電量の差分値を取得してもよい。また、総節電量の差分値は、特定時間帯に含まれる異なる時刻ｉのそれぞれについて取得してもよい。複数の時刻ｉのそれぞれについて総節電量の差分値を取得することで、スパースモデリングの制約条件を増やすことができる。
【００２４】
つづいて、特定時間帯の総節電量の差分値ｓｉと、特定時間帯の各需要家ｊの節電予定量ｃｉｊとに基づいて、各需要家ｊの節電失敗率ｘｊのスパース解を計算する（Ｓ１２）。この段階では、単純なスパースモデリングを適用しているため、正しいスパース解が得られる可能性は低く、得られるスパース解は暫定的なものと言える。具体的には、図２のモデルに対し、図３に示されるような正しくないスパース解が得られる。
【００２５】
次に、得られた暫定的なスパース解に基づいて、実際の節電失敗率の確認対象とする一部の需要家を特定する（Ｓ１４）。ここで特定される需要家は、暫定的なスパース解における節電失敗率ｘｊの値が相対的に大きい需要家である。特定される需要家は一つだけでもよいし、複数であってもよい。例えば、暫定的なスパース解における節電失敗率ｘｊの値が最大となる需要家を特定することで、確認対象とする需要家を少なくとも一つ特定できる。また、節電失敗率ｘｊの値がある一定以上の大きさである需要家を特定したり、節電失敗率ｘｊの最大値から一定範囲の需要家を特定したりすることで、複数の需要家を特定することもできる。例えば、図３に示す例であれば、節電失敗率ｘｊが０．８以上である三つの需要家を特定してもよい。
【００２６】
次に、特定した需要家の実際の節電失敗率ｘｊ＊を取得してスパースモデリングの制約条件に追加する（Ｓ１６）。例えば、図１の各需要家５４ａ〜５４ｎに設けられるスマートメータ５６ａ〜５６ｎに対して節電量に関する情報の送信を要求することで、実際の節電失敗率ｘｊ＊のリアルタイム情報を取得できる。このとき、節電失敗率ｘｊ＊の数値を直接的に取得してもよいし、間接的に取得してもよい。後者の場合、例えば、需要家の実際の需要量や節電量の数値を取得し、節電予定量と比較することで、節電失敗率ｘｊ＊の数値を算出してもよい。また、スマートメータから送信される情報を取得する代わりに、各需要家に電話や電子メールなどの通信手段を用いて問い合わせをし、節電失敗率ｘｊ＊の数値を聞き出してもよい。
【００２７】
次に、一部の需要家について取得した実際の節電失敗率の制約条件ｘｊ＝ｘｊ＊を加えて、各需要家ｊの節電失敗率ｘｊのスパース解を再計算する（Ｓ１８）。制約条件を付加してスパース解を計算することで、Ｓ１２において得られるスパース解よりも計算精度を高めることができる。
【００２８】
さらに、所定の終了条件を満たすまで（Ｓ２０のＮ）、Ｓ１４〜Ｓ１８の処理を繰り返すことで、Ｓ１８において得られるスパース解の計算精度をより高めることができる。この場合、Ｓ１８において再計算されたスパース解に基づいて確認対象とする別の一部の需要家を新たに特定し（Ｓ１４）、新たに特定した別の一部の需要家の節電失敗率を取得して制約条件に加える（Ｓ１６）ことで、より適切な制約条件が加味された状態でスパース解を再計算できる（Ｓ１８）。Ｓ１４では、実際の節電失敗率ｘｊ＊が取得済である需要家を除外して、追加で確認対象とする一部の需要家が特定される。つまり、実際の節電失敗率ｘｊ＊が未確認である需要家の中で、再計算されたスパース解における節電失敗率ｘｊの値が相対的に大きい需要家が新たに特定される。
【００２９】
スパースモデリングの原理上、Ｓ１４にて新たに特定される需要家の節電失敗率ｘｊのスパース解が０（ゼロ）であれば、つまり、Ｓ１４にて新たに特定される需要家が実質的に存在しなければ、正しいスパース解が得られたことの証明となる。したがって、Ｓ１８にて再計算されたスパース解において、未知（未確認）の節電失敗率ｘｊの値が全て０であることを計算の終了条件として用いることができる。
【００３０】
例えば、図２および図３に示す具体例において、Ｓ１４〜Ｓ１８の１回の計算につき需要家を１人だけ特定して制約条件を追加するという計算方法を採用した場合、６３回の繰り返しにより正しいスパース解に到達できた。この場合、１０００人の需要家に対して６３人という一部の限られた需要家についてのみリアルタイム情報を取得すればよいため、比較的少ない労力で全ての需要家について個別に迅速に診断することができる。
【００３１】
所定の終了条件を満たした場合（Ｓ２０のＹ）、最終的に得られたスパース解が需要家の診断結果として出力される（Ｓ２２）。アグリゲータ５２は、出力された診断結果に基づいて節電に失敗している需要家を特定することができ、節電失敗率の高い需要家に対して、契約の節電予定量が達成されるように個別に督促するなどの対応を講じることができる。
【００３２】
なお、Ｓ１２の初回の計算を実行する前に、一部の需要家についての実際の節電失敗率ｘｊ＊を確認し、確認した節電失敗率ｘｊ＊を制約条件に加えてＳ１２の初回計算を実行してもよい。例えば、現在とは異なる過去の時間帯における実績から節電を失敗しやすい需要家が分かっていれば、その需要家について計算の実行前に実際の節電失敗率ｘｊ＊を取得してもよい。また、過去の実績のうち、現在の季節、時間帯、天候などが共通する過去実績から節電を失敗しやすい需要家を特定してもよい。例えば、真夏の日中に冷房を多く使うような需要家であれば、真夏の日中に節電に失敗する可能性が高いと言える。真夏の日中であっても、晴天であれば電力需要が増えて節電に失敗する可能性が高くなる一方、雨天であれば節電に成功する可能性が高くなるかもしれない。このような節電失敗率に関する過去の傾向を様々な条件に基づいて解析しておき、その解析結果に基づいて事前に実際の節電失敗率ｘｊ＊を確認すべき需要家を特定してもよい。
【００３３】
また、Ｓ１４にて需要家を特定するステップにおいて、このような過去の傾向を利用して実際の節電失敗率ｘｊ＊を確認すべき需要家を特定してもよい。例えば、節電失敗率ｘｊのスパース解が相対的に大きい需要家のうち、過去の実績に基づいて節電失敗率が高いと予想される需要家を実際の節電失敗率ｘｊ＊を確認すべき需要家として優先的に特定してもよい。
【００３４】
図５は、需要家診断装置１０の機能構成を模式的に示すブロック図である。図示する各機能ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵやメモリをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックとして描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組み合わせによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。
【００３５】
需要家診断装置１０は、総量情報取得部１２、個別情報取得部１４、計算部１６、需要家特定部１８、入出力部２０および記憶部２２を備える。需要家診断装置１０は、入力装置３０、通信装置３２および表示装置３４と接続されている。
【００３６】
総量情報取得部１２は、管理対象とする複数の需要家５４ａ〜５４ｎの電力需要に関する合計値を取得する。総量情報取得部１２は、例えば、電力会社５０から複数の需要家５４ａ〜５４ｎの総節電量の目標値および実際値をリアルタイムに取得し、総節電量の目標値と実際値の差分を算出する。総量情報取得部１２は、電力会社５０から総節電量の目標値と実際値の差分を直接的に取得してもよい。
【００３７】
個別情報取得部１４は、管理対象とする複数の需要家５４ａ〜５４ｎの電力需要に関する個別値を取得する。個別情報取得部１４は、例えば、複数の需要家５４ａ〜５４ｎの電力需要を計測するスマートメータ５６ａ〜５６ｎに需要量の送信を要求し、各需要家５４ａ〜５４ｎの個別の需要量をリアルタイムに取得する。個別情報取得部１４は、需要家特定部１８により特定される一部の需要家についてのみ個別の需要量をリアルタイムに取得する。個別情報取得部１４は、取得した一部の需要家の個別の需要量から実際の節電失敗率ｘｊ＊を算出する。個別情報取得部１４は、各スマートメータ５６ａ〜５６ｎから各需要家５４ａ〜５４ｎの実際の節電失敗率ｘｊ＊を直接的に取得してもよい。
【００３８】
計算部１６は、スパースモデリングの計算を実行するソルバを有し、総量情報取得部１２および個別情報取得部１４が取得する情報と、記憶部２２に記憶される各需要家５４ａ〜５４ｎの節電予定量とに基づいて、各需要家５４ａ〜５４ｎの節電失敗率ｘｊのスパース解を計算する。スパースモデリングを用いるスパース解の計算負荷はそれほど大きくなく、一般的なパソコンを用いて数秒〜数十秒程度の時間で、１回の計算が完了する。
【００３９】
需要家特定部１８は、計算部１６の計算結果に基づいて、実際の節電失敗率ｘｊ＊を確認すべき一部の需要家を特定する。需要家特定部１８は、記憶部２２に記憶される過去実績に基づいて一部の需要家を特定してもよい。
【００４０】
入出力部２０は、キーボードやマウスといった入力装置３０からの入力操作を受け付ける。入出力部２０は、通信装置３２を通じて、電話回線やインターネット回線と接続して必要な情報を取得する。入出力部２０は、例えば、総量情報取得部１２および個別情報取得部１４が取得すべき情報を通信装置３２を通じて取得する。入出力部２０は、計算部１６の計算結果や、需要家特定部１８により特定される需要家の情報などをディスプレイなどの表示装置３４に表示させる。入出力部２０は、総量情報取得部１２や個別情報取得部１４が取得すべき情報の入力を受け付けるための入力画面を表示装置３４に表示させてもよい。
【００４１】
記憶部２２は、計算部１６の計算に必要な情報を記憶する。記憶部２２は、総量情報取得部１２および個別情報取得部１４が取得する情報や、契約に定められる各需要家５４ａ〜５４ｎの節電予定量の情報、各需要家５４ａ〜５４ｎの電力需要に関する過去の実績情報などを記憶する。
【００４２】
つづいて、需要家診断装置１０の動作について説明する。需要家診断装置１０は、図４に示すフローチャートにしたがって動作できる。総量情報取得部１２は、複数の需要家５４ａ〜５４ｎの総節電量の目標値と実績値の差分を取得し（Ｓ１２）、計算部１６は、各需要家５４ａ〜５４ｎの節電失敗率ｘｊのスパース解を計算する（Ｓ１４）。需要家特定部１８は、計算されたスパース解に基づいて実際の節電失敗率ｘｊ＊の確認対象とする一部の需要家を特定し（Ｓ１６）、個別情報取得部１４は、特定された需要家の実際の節電失敗率ｘｊ＊を取得する（Ｓ１８）。計算部１６は、取得した実際の節電失敗率ｘｊ＊を制約条件に加えて、各需要家５４ａ〜５４ｎの節電失敗率ｘｊのスパース解を再計算する（Ｓ１８）。所定の終了条件が満たされるまで（Ｓ２０のＮ）、Ｓ１４〜Ｓ１８の処理を繰り返し、所定の終了条件が満たされる場合（Ｓ２０のＹ）、入出力部２０は、最終的な計算結果を出力する（Ｓ２２）。
【００４３】
需要家診断装置１０は、計算に必要となる情報を自律的に取得してもよいし、需要家診断装置１０を使用するオペレータを介して情報を取得してもよい。前者の場合、通信装置３２を通じて必要となる情報を取得してもよい。後者の場合、Ｓ１６にて特定される一部の需要家を表示装置３４に表示させ、表示装置３４を確認したオペレータが特定された一部の需要家の実際の節電失敗率ｘｊ＊を取得し、オペレータが取得した実際の節電失敗率ｘｊ＊の値が入力画面を通じて入力されてもよい。その他、自律的な情報取得とマニュアルでの情報取得とが組み合わされてもよく、自律的に取得することができずにエラーとなった一部の需要家を表示装置３４に表示させ、その一部の需要家についての情報のみオペレータを介して取得してもよい。
【００４４】
本実施の形態によれば、単純なスパースモデリングを適用したときに正しいスパース解が得られない場合であっても、一部の需要家の実際の節電失敗率ｘｊ＊を取得して制約条件に加えていくことで、正しいスパース解を計算することができる。このとき、需要家数ｎが非常に多い場合（例えば、ｎ＝１０００，１００００など）であっても、全ての需要家についての情報を取得することなく、一部の限られた数の需要家（例えば、全体の数％以下）についてのみ情報を取得するだけで正しいスパース解を計算できる。これにより、総当たり的に各需要家の情報を取得する場合よりも、迅速かつ正確に需要家の状況を個別に診断できる。
【００４５】
本実施の形態において、１回のスパース解の計算ごとに一つの需要家のみ特定することで、最小限の需要家に対してのみ実際の節電失敗率ｘｊ＊を確認して正しいスパース解を得ることができる。一方、１回のスパース解の計算ごとに複数の需要家を特定することで、確認対象となる需要家数が増えてしまうかもしれないが、スパース解の繰り返し計算の回数を減らすことができ、正しいスパース解を得るまでの時間を短くできる。
【００４６】
以上、本開示を実施の形態にもとづいて説明した。本開示は上記実施の形態に限定されず、種々の設計変更が可能であり、様々な変形例が可能であること、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは、当業者に理解されるところである。
【００４７】
上述の実施の形態では、正しいスパース解が得られるまで総節電量の差分値（目標値と実際値の差分）を変えずに計算する場合について示した。変形例では、正しいスパース解が得られる前の計算途中に、総節電量の差分値を最新に更新して再計算してもよい。例えば、Ｓ１４にて確認した需要家の実際の節電失敗率ｘｊ＊が所定値以上であり、節電に失敗していることが分かった場合、その需要家にアグリゲータから督促することで予定節電量が達成されるかもしれない。仮に、督促した需要家が節電に成功した場合、その需要家の実際の節電失敗率ｘｊ＊が変化するとともに、アグリゲータが管理する総節電量の実際値も変化するであろう。このようにして現在の状況が変化した場合、目標とする総節電量を達成するという目的において、過去の状況に基づいて正しいスパース解を得るメリットは小さいかもしれない。そこで、変形例においては、督促した需要家の実際の節電失敗率ｘｊ＊の変化に応じて、Ｓ１８において総節電量の差分値を最新に更新してスパース解を再計算する。これにより、個別の需要家に督促をしながら、全需要家の総節電量が目標値に近づくようにフィードバック制御できる。
【００４８】
さらなる変形例では、個別の需要家への督促の有無や、督促した需要家の節電の成否にかかわらず、総節電量の差分値を最新に更新してスパース解を再計算してもよい。
【符号の説明】
【００４９】
１０…需要家診断装置、１２…総量情報取得部、１４…個別情報取得部、１６…計算部、１８…需要家特定部、２０…入出力部、２２…記憶部、５０…電力会社、５２…アグリゲータ、５４…需要家、５６…スマートメータ。
【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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