(57)【要約】【課題】スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる機器動作解析システムおよび情報通信システムを提供すること。【解決手段】機器動作解析システムＺは、分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムＶと通信可能に接続された管理サーバー１が機器の動作を解析するシステムである。管理サーバー１は、過去のスマートメーター７の電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合数を機器数と仮定して、その集合の取り得る分布の状態によってデマンドレスポンスの制御がしやすいかどうかを判定する。【選択図】図１
2015056977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムと通信可能に接続された管理サーバーが機器の動作を解析する機器動作解析システムであって、
前記管理サーバーは、過去のスマートメーターの電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合数を機器数と仮定して、前記集合の取り得る分布の状態によってデマンドレスポンスの制御がしやすいかどうかを判定する
ことを特徴とする機器動作解析システム。
【請求項２】
前記管理サーバーは、前記集合の取り得る分布から、制御可能な負荷が大きな負荷を持つと判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定することを特徴とする請求項１に記載の機器動作解析システム。
【請求項３】
前記管理サーバーは、前記集合の取り得る分布から、負荷が多く、負荷の電力消費量が均等な負荷を持つと判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定することを特徴とする請求項１に記載の機器動作解析システム。
【請求項４】
前記管理サーバーは、前記集合の取り得る分布から、負荷数が少なく、制御可能な負荷が大きな負荷を持つことを判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定することを特徴とする請求項１に記載の機器動作解析システム。
【請求項５】
前記分散電源は太陽光発電装置であり、
前記管理サーバーは、前記太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて機器の動作を解析することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の機器動作解析システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか１項に記載の処理を行う管理サーバーと、
家庭の負荷機器と、
前記負荷機器を制御するＨＥＭＳ機器と、
系統電源以外の電源である分散電源と、
前記管理サーバーおよび前記ＨＥＭＳ機器と通信可能に接続されたスマートメーターと
を備えることを特徴とする情報通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器動作解析システムおよび情報通信システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、スマートメーターなどのメーター値から行動を推測するシステムが知られている。例えば、非特許文献１には、メーターから得られる電力値を用いて高齢者の行動を把握する非侵入型モニタリングシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】由本  勝久、天野  好輝、中野  幸夫、「非侵入型モニタリングシステム（家庭消費電力の推定）」、電力中央研究所、２０１３年８月２２日検索、インターネット<http://criepi.denken.or.jp/jp/kenkikaku/report/download/Vuz8tSgvcgkA4mtzlL3n0Wra6l3qqrBr/report.pdf>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、非特許文献１の従来技術では、デマンドレスポンス（ＤＲ）を行うアグリゲーターや電力会社がそのサービスを行うにあたり、サービスの対象住戸を選定する目的で、その為に必要な情報をメーターから得るという情報の利活用はなかった。すなわち、メーターから得られる電力値を用いてデマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出することができなかった。
【０００５】
本発明は、スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる機器動作解析システムおよび情報通信システ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】
【０００６】
本発明の実施形態にかかる機器動作解析システムは、分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムと通信可能に接続された管理サーバーが機器の動作を解析する機器動作解析システムである。前記管理サーバーは、過去のスマートメーターの電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合数を機器数と仮定して、前記集合の取り得る分布の状態によってデマンドレスポンスの制御がしやすいかどうかを判定する。
【０００７】
また、前記管理サーバーは、前記集合の取り得る分布から、制御可能な負荷が大きな負荷を持つと判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。
【０００８】
また、前記管理サーバーは、前記集合の取り得る分布から、負荷が多く、負荷の電力消費量が均等な負荷を持つと判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。
【０００９】
また、前記管理サーバーは、前記集合の取り得る分布から、負荷数が少なく、制御可能な負荷が大きな負荷を持つことを判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。
【００１０】
また、前記分散電源は太陽光発電装置であり、前記管理サーバーは、前記太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて機器の動作を解析してもよい。
【００１１】
また、本発明の実施形態にかかる情報通信システムは、管理サーバーと、家庭の負荷機器と、ＨＥＭＳ機器と、分散電源と、スマートメーターとを備える。管理サーバーは、上記いずれかの処理を行う。ＨＥＭＳ機器は、前記負荷機器を制御する。分散電源は、系統電源以外の電源である。スマートメーターは、前記管理サーバーおよび前記ＨＥＭＳ機器と通信可能に接続されている。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる機器動作解析システムおよび情報通信システムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの概要の説明図である。
【図２】図２は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの全体構成図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの機能ブロック図である。
【図４】図４は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの機能ブロック図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの機能ブロック図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムにおける電力需給構成図である。
【図７】図７は、本発明の実施形態にかかる自家発電電力制御システムの制御フロー図である。
【図８】図８は、ＨＥＭＳを使って重回帰解析を計算する方法の説明図である。
【図９】図９は、ＨＥＭＳを使ってクラウドで計算する方法の説明図である。
【図１０】図１０は、ＰＣで重回帰解析を計算させる方法の説明図である。
【図１１】図１１は、表１の内部構成図である。
【図１２】図１２は、優先度マップ処理のフロー図である。
【図１３】図１３は、買電・売電選択のフロー図である。
【図１４】図１４は、表２の内部構成図である。
【図１５】図１５は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。
【図１６】図１６は、電力消費予測のフロー図である。
【図１７】図１７は、発電量予測のフロー図である。
【図１８】図１８は、電力消費予測のフロー図である。
【図１９】図１９は、発電予測量の時間帯配分の説明図である。
【図２０】図２０は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。
【図２１】図２１は、制御機器候補抽出のフロー図である。
【図２２】図２２は、（説明変数ｘ１＝気温）の重回帰解析の例を示す図である。
【図２３】図２３は、（説明変数ｘ１＝気温）の例を示す図である。
【図２４】図２４は、（説明変数ｘ１＝気温、湿度、日射量、天気情報）の例を示す図である。
【図２５】図２５は、Ｄａｔａ（過去履歴）を示す図である。
【図２６】図２６は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。
【図２７】図２７は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。
【図２８】図２８は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。
【図２９】図２９は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。
【図３０】図３０は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムで用いる式を示す図である。
【図３１】図３１は、スマートメーターでの機器動作解析の説明図である。
【図３２】図３２は、スマートメーターでの機器動作解析の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、以下の複数の実施形態には、同様の構成要素が含まれている。よって、以下では、それら同様の構成要素には共通の符号を付与するとともに、重複する説明を省略する。
【００１５】
《概要》
図１は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの概要の説明図である。この情報通信システムは、機能的には、自家発電電力制御システムＶと、自家発電電力スケジューリングＱと、機器動作による行動判定Ｘと、ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅでの機器動作解析Ｗと、ＤＲ平準化調整Ｙと、スマートメーターでの機器動作解析Ｚとを備える。この図に示すように、自家発電電力スケジューリングＱと、機器動作による行動判定Ｘと、ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅでの機器動作解析Ｗは、自家発電電力制御システムＶの一部の機能として実現される。
【００１６】
（Ｖ：自家発電電力制御システムの概要）
自家発電電力制御システムＶでは、電力供給が不安定な分散電源により自家発電された電力（例えば、太陽光発電装置の余剰電力）を有効に活用することを目的とする。そこで、ＰＶ発電量予測と電力消費量履歴に基づき、家庭の負荷を制御しながらＰＶ発電で自家発電される電力を有効活用する（蓄電池も利用する）。これにより、行動状態に従った優先度を設定することが可能となる。
【００１７】
（Ｑ：自家発電電力スケジューリングの概要）
自家発電電力スケジューリングＱでは、複数機器があったとき、人間の要望も含め負荷形成のための制御スケジュールを調整することを目的とする。そこで、スケジュール上で優先のルールを決め、それに従って人間の希望を含めスケジュール調整する。これにより、調整ルールに従って人の希望と負荷形成を加味した最適な制御が可能となる。
【００１８】
（Ｘ：機器動作による行動判定の概要）
機器動作による行動判定Ｘでは、機器の操作から行動を予測すること（これにより、デマンドレスポンス制御などに繋げること）を目的とする。そこで、行動状態に合わせ、機器の優先度の順位、売買電の条件を変化させる。これにより、電力の買取を抑えながら余った電力を活用することが可能となる。
【００１９】
（Ｗ：ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅでの機器動作解析の概要）
ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅでの機器動作解析Ｗでは、ある機器がある時間帯で電力利用が支配的であった場合に簡易に温度設定（ピークカット）することを目的とする。そこで、ある機器の気温と湿度と設定温度を説明変数とする重回帰解析後の関数を使って、電力使用予測量で抑えたところの設定温度候補を抽出する。これにより、ある機器（または機器群）の電力がその時間帯でほぼ大部分を占める場合に、過去の機器の設定温度を推定することが可能となる。
【００２０】
（Ｙ：ＤＲ平準化調整（バックオフ）の概要）
ＤＲ平準化調整Ｙでは、帰宅時間などの行動を予測できればそれを使って電力平滑化（デマンドレスポンス）することを目的とする。そこで、外出情報としてみなす場合の時間帯の詳細時間（例えば３０分単位）によって、外出から帰宅時間を推測し、帰宅時間から制御情報で選ばれたタイマー機器を管理サーバーからの指示で各々ある時間差で動かす。これにより、デマンドレスポンスを実行することが可能となる。
【００２１】
（Ｚ：スマートメーターでの機器動作解析の概要）
スマートメーターでの機器動作解析Ｚでは、スマートメーター値を使って契約したい家庭がＤＲによる削減効果が高いかどうかを判定することを目的とする。そこで、過去のスマートメーターの電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、集合数を機器数と仮定して、その集合の取り得る分布の状態によって、デマンドレスポンスの制御での電力消費量の削減効果が高いかどうかを判定する。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、そのＤＲ制御の集合体を構成することができ、効率の良いアグリゲーション制御が可能となる。
【００２２】
《実施例》
以下、本発明の実施形態にかかる機器動作解析システムについて詳細に説明する。機器動作解析システムはスマートメーターでの機器動作解析Ｚに相当するシステムであるため、以下の説明では、同じ符号を用いて「機器動作解析システムＺ」という場合がある。また、自家発電電力制御システムＶは、機器動作解析システムＺと関連の深い機能であるため、自家発電電力制御システムＶについても詳細に説明する。
【００２３】
（機器の接続構成）
図２は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの全体構成図である。また、図３〜図５は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムの機能ブロック図である。
【００２４】
これらの図に示すように、管理サーバー１は、制御ネットワーク３００（Ａルート）と制御ネットワーク６００に接続している。スマートメーター７は、制御ネットワーク３００と制御ネットワーク１００（Ｂルート）に接続している。ＨＥＭＳ（ＨＥＭＳ機器）５は、制御ネットワーク１００と制御ネットワーク２００（ＨＡＮ）と制御ネットワーク７００に接続している。ルーター９は、制御ネットワーク７００と制御ネットワーク５００に接続している。携帯端末６は、制御ネットワーク２００と制御ネットワーク４００に接続している。蓄電池３と太陽光発電装置（ＰＶ）２と負荷機器群は、制御ネットワーク２００に接続している。パワコンを蓄電池３と共有する創蓄連携なら、ＰＶ２は接続していなくてもよい。制御ネットワーク４００、５００、６００は、インターネット網または携帯端末網８（Ｃルート）とする。
【００２５】
（サーバー側構成）
管理サーバー１は、Ｃルートを介して携帯端末６と互いに通信する。また、管理サーバー１は、Ｃルートおよびルーター９を介してＨＥＭＳ５と互いに通信する。さらに、管理サーバー１は、Ａルートを介してスマートメーター７と互いに通信する。
【００２６】
（家庭側構成）
スマートメーター７は、Ｂルートを介してＨＥＭＳ５と互いに通信する。ＨＥＭＳ５は、蓄電池３、ＰＶ２、携帯端末６、および負荷機器群と通信する。具体的には、ＨＥＭＳ５は、電力消費量履歴を管理し、ＰＶ発電量を予測し、蓄電池３の充放電を制御し、負荷機器４を制御する。パワコンを蓄電池３と共有する創蓄連携なら、ＨＥＭＳ５はＰＶ２と通信しなくてもよい。また、ＨＥＭＳ５は、Ｃルートを介して携帯端末６（遠隔通信）および管理サーバー１と通信する。ＰＶ２は太陽光発電装置であり、分散電源の一例である。分散電源は系統電源以外の電源であり、太陽光発電装置の他、風力発電装置なども該当する。負荷機器４は、遠隔操作が可能である。
【００２７】
（電力配線）
図６は、本発明の実施形態にかかる情報通信システムにおける電力需給構成図である。図６に示すように、スマートメーター７は、１台または複数台の負荷機器４、携帯端末６、およびＨＥＭＳ５に分電盤１０を経由して接続し、電源供給を行う。ＰＶ２は、太陽光発電で得られた電気を蓄電池３に蓄電する。蓄電池３は、ＨＥＭＳ５の情報配線からの指示に従って、スマートメーター７、１台または複数台の負荷機器４、携帯端末６、およびＨＥＭＳ５に分電盤１０を経由して接続し、電源供給を行う。スマートメーター７を経由して系統側へ電源供給を行うことを「系統側への逆潮流」と呼ぶ。
【００２８】
（蓄電池、ＰＶ、パワコンの関係）
蓄電池３とＰＶ２が異なるパワコンを持ち電力を交流で渡す独立型と、同じパワコン下で電力を直流で渡す直流配電（創蓄連携型）とがあるが、ここでは直流配電の場合を示す。電力を交流で渡す独立型の場合、ＨＥＭＳ５からＰＶ２単体への制御が行われる。直流配電の場合、ＰＶ２の制御は、蓄電池３またはＰＶ２に属する単一のパワコンから行われる。単一の場合は、図６に示すように、蓄電池３側に属するパワコンを制御すれば分電盤１０への電源供給を制御できる。
【００２９】
（スマートメーターの管理）
管理サーバー１は、発電所の系統運用を行う電力会社が管理している。各家庭には、スマートメーター７とＨＥＭＳ５のそれぞれが少なくとも１台設置されている。ＨＥＭＳ５は、スマートメーター７と定期的に通信することが許される。ただし、場合によっては家庭の需要家がスマートメーター７を所有し、電力会社に電力の検針をさせる場合もある。
【００３０】
（Ｖ：自家発電電力制御システムの詳細）
図７は、本発明の実施形態にかかる自家発電電力制御システムＶの制御フロー図である。自家発電電力制御システムＶは、下記の各処理Ｖ１のための計算資源をＨＥＭＳ５自身が持つか、あるいは管理サーバー１のクラウド上（またはＰＣなど）に置くことにより実現することができる。例えば、図８に示すように、制御ＨＥＭＳだけでなく重回帰解析の計算もＨＥＭＳ５で行うようにしてもよい。また、図９に示すように、制御ＨＥＭＳと重回帰解析の計算はクラウドで行うようにしてもよい。さらに、図１０に示すように、制御ＨＥＭＳと重回帰解析の計算はＰＣで行うようにしてもよい。尚、図８〜図１０のＷ、Ｄ、Ｓは、それぞれ、図１６の日射量、機器ＩＤ、時間帯でのスマートメーター７の積算電力消費量を示す。これらを用いて図８〜図１０の各計算資源で重回帰解析の計算をすることで、目的関数の係数と残差を抽出することができる。図１６では電力消費予測、図１７では同様に発電予測を行う。
【００３１】
（Ｖ１：電力消費予測、発電量予測、蓄電量予測）
１．電力消費予測Ｖ００１、発電量予測Ｖ００２、蓄電量予測Ｖ００３を行う。
【００３２】
（Ｖ１：制御機器候補の抽出）
２．制御機器候補Ｖ００４では、予測したい日の時間帯（朝、昼、晩、夜間）で予測された利用可能な自家発電由来の電力量に収まるように、過去の履歴から動作が予測される負荷機器群を抽出する。
【００３３】
（Ｖ１：機器の優先度によるふるいがけ）
３．機器優先度選択Ｖ００５では、負荷機器４に所定の候補選択の優先度が設定してあれば、そこで動作させたい負荷機器４の候補が絞られる。
【００３４】
（Ｖ１：稼動機器の選定完了）
４．稼動機器選定Ｖ００６では、自家発電電力で動作させたい負荷機器４が決定される。
【００３５】
（Ｖ１：稼動機器選定の確認および運転スケジュールの調整）
５．稼動スケジュールＶ００７では、予測した日の時間帯（朝、昼、晩、夜間）で自家発電の電力予測量と過去の運転履歴を由来として負荷機器群を抽出し、それらを自動で動作することを「ある意味勝手」にスケジュール運転する。そのため、ここでは、ＨＥＭＳ５が選んだ負荷機器群およびその運転を設定したスケジュールについて、住戸の人間が携帯端末等を用いて確認と調整を行うことも可能とする。ＨＥＭＳ５が選んだ機器に対して運転時間（タイムスロット）の調整だけを行うことも可能であるが、オプションとして、携帯端末の画面設定等で機器を選ぶ優先度マップＶ０１０を設定者が直接書き換えることも可能である。
【００３６】
（Ｖ１：稼動機器のタイマー設定）
６．機器タイマー設定Ｖ００８では、ＨＥＭＳ５と負荷機器群とが制御ネットワークを介して接続されているため、通信処理によって稼動時間のタイマーの設定が可能である。また、熱機器であれば、設定温度等のパラメーター設定が可能である。例えば、ある稼働時間帯（晩）で自家発電の電力を使ってエアコンを動かしたいのであれば、ＨＥＭＳ５が通信制御によってタイマーを設定することができる。ＨＥＭＳ５は、スケジュール機能などの事前設定機能を負荷機器４が備えている場合は、極力その事前設定機能を利用するが、事前設定機能を負荷機器４が備えていない場合は、時間帯を覚えていてその時間まで待って直接制御することも可能である。
【００３７】
（Ｖ１：稼動機器の温度設定）
７．機器温度設定Ｖ００９では、ＨＥＭＳ５と負荷機器群とが制御ネットワークを介して接続されているため、通信処理によって特にエアコンなどの熱源機器への温度設定や除湿、送風等のパラメーター設定が可能である。例えば、ある稼働時間帯（晩）で自家発電の電力を使ってエアコンを動かしたいのであれば、ＨＥＭＳ５が通信制御によって温度等を設定することができる。ＨＥＭＳ５は、スケジュール機能などの事前設定機能を負荷機器４が備えている場合は、極力その事前設定機能を利用するが、事前設定機能を負荷機器４が備えていない場合は、時間帯を覚えていてその時間まで待って直接制御することも可能である。
【００３８】
（Ｖ１：優先度マップ）
８．優先度マップＶ０１０では、表１（図１１参照）のように、機器名称（機器ＩＤでもよい）とその最大または平均の消費電力（ｋＷ）等のテーブルを持つ。この機器名称（機器ＩＤ）に対して機器優先度設定Ｖ０２１で携帯端末等を使って優先度を設定することができる。機器優先度選択Ｖ００５で抽出された負荷機器群をさらにこの優先度マップで選別する（図１２、図１３参照）。
【００３９】
このとき、機器名称に紐づいたその最大または平均の消費電力（ｋＷ）等の値を活用し、優先度を使って電力発電予測量以内に収まるように選別することもできる。優先度順に自家発電量を割り当てていくので、電力発電予測量が小さい場合は、下位の優先度では稼動されないこともある。この場合、優先度順に割り当てながら機器名称に紐づいたその最大または平均の消費電力（ｋＷ）等の値（所定時間帯分の時間を掛けてｋＷｈに換算）と、割り当てで差し引かれ残った電力発電予測量（ｋＷｈ）との差をとり、その値が正か負によって判断する。もし負になれば候補エントリーに入らない。
【００４０】
（Ｖ１：買電売電選択）
９．優買電売電選択Ｖ０３１を含む場合は、表１にあるように、｛買電、売電｝の項目を設け、下記の９−１〜９−４のように処理する。
【００４１】
９−１．機器に買電マーク（○）があれば、電力発電予測量に加えて、候補の負荷機器４を稼動できる分の電力を買電する。
【００４２】
９−２．機器に買電マーク（△）があれば、電力発電予測量に加えて、もしある設定より安い価格なら候補の負荷機器４を稼動できる分の電力を買電する。
【００４３】
９−３．機器に売電マーク（×）があれば、その負荷機器４を稼動できない程度の電力発電予測量ならばその分の電力を売電する（稼動させない）。
【００４４】
９−４．機器に売電マーク（  ）が無ければ、その負荷機器４を稼動できない程度の電力発電予測量ならば、その分の電力は使用されない。
【００４５】
このとき、稼動可能であるかどうかは、優先度順に割り当てながら機器名称に紐づいたその最大または平均の消費電力（ｋＷ）等の値と、割り当てで差し引かれ残った電力発電予測量との差をとり、その値が正か負によって判断する。もし負になっても買電マークが○、△であれば、一旦候補エントリーに入る。もし負で買電マークが×であれば、残った電力発電予測量は売電とされる。
【００４６】
もし買電、売電の両方に全くマークがなければ、電力は蓄電されるか使用されない。買電マークが○であれば、残った電力発電予測量と機器名称に紐づいたその最大または平均の消費電力（ｋＷ）との差分の電力は買電が確定し、その負荷機器４は稼動候補となる。買電マークが△であれば、表２（図１４参照）の買電・売電価格取得Ｖ０３０より得られた価格表（円／ｋＷｈ）およびクーポン（割引％／ｋＷｈ）と差分の電力（ｋＷｈ）を掛算する。その計算結果を請求される電力の買電金額（円）に換算後、機器優先度設定Ｖ０２１から入力された設定額（円）を超えないと判断されれば、負荷機器４は稼動候補となる。尚、表２のように買電の条件（ｇ）だけでなく、ある価格以上なら売電という売電の条件（ｈ）をつけてもよい。
【００４７】
（Ｖ１：電力消費予測）
電力消費予測Ｖ００１では、電力消費量の目的関数（式１）を導出する（図１５参照）。具体的には、ＨＥＭＳ５または管理サーバー１の計算資源を用い、過去のスマートメーター７の電力消費量の履歴を目的変数とし、ある時間帯（ｔ）での気象情報および過去の制御情報を説明変数とする（図１６参照）。気象情報は、｛気温、湿度、日射量、天気情報｝などである。制御情報は、｛機器ＩＤ、機器状態、付加情報｝などである。｛説明変数の数｝だけ係数を増やすこともできる。
【００４８】
（Ｖ１：発電量予測）
発電量予測Ｖ００２では、電力発電量の目的関数（式２）を導出する（図１５参照）。具体的には、ＨＥＭＳ５または管理サーバー１の計算資源を用い、ＰＶ２の電力発電量を目的変数とし、ある時間帯（ｔ）での気象情報を説明変数とする（図１７参照）。上記同様、気象情報は、｛気温、湿度、日射量、天気情報｝などである。｛説明変数の数｝だけ係数を増やすこともできる。
【００４９】
また、ＰＶ発電と蓄電池３を一体化してＰＶ２の電力発電量を蓄電池３の供給電力量を含む電力量と考える場合は、説明変数に蓄電情報を付加して目的関数を導出すればよい（図１８参照）。蓄電情報は、｛蓄電池３の残量、付加情報｝とすることができる。付加情報には、蓄電池３の｛温度、使用頻度｝なども含めることができる。｛説明変数の数｝だけ係数を増やすこともできる。
【００５０】
また、発電予測量の分配の比率を時間帯毎に変化させてもよい。重回帰解析は時間帯毎に行うが、その総発電予測量を図１９の表に従って｛晩、朝、昼、夜間｝の比率の｛４０％、３０％、２０％、１０％｝で割り振ることで、機器制御の配分も変わってくる。これにより、ある時間帯によく動かす負荷の大きい機器でも動かすことができる。
【００５１】
また、気象情報は、前の｛１時間、数週間、１ヶ月｝としてもよい。｛１時間、数週間、１ヶ月｝の単位等はＨＥＭＳ５から設定する。全天時の過去の｛平均日射量（ｋＷｈ／ｍ２・日）｝に｛ＰＶパネルの枚数｝を掛けてもよい。さらに補正のため、｛ＰＶパネルの｛方位（南向き）、角度（１５度）｝、｛地域、時期（何月末など）、予測天候（晴天）、予測気温（３０．２℃）、予測湿度（３５％）、予測屋根温度、予測モジュール温度｝などの変数を組合せた計算式を含めてもよい。予測天候、気温、湿度は気象庁などの天候情報から得る。予測屋根温度、予測モジュール温度は過去のデータを利用する。｛ＰＶ発電予測｝では気象庁等の提供データを用いるのではなく、直近の予測であれば日射量計等のセンサーを取り付け、家庭内で独自に測定したデータを用いてもよい。この場合は日射量計、温度、湿度計等のセンサーを屋内外に取り付けるか、またはＰＶ２にセンサーを取り付け、それらセンサーデータをＨＥＭＳ５に転送して予測してもよい。気象情報サービス（ソラエコ）、ウエザーニュースなどから提供される情報をＨＥＭＳ５がインターネットから取得し、そのままＰＶ２の発電量予測に使ってもよい。
【００５２】
（Ｖ１：蓄電量予測）
蓄電量予測Ｖ００３では、式３によって｛蓄電池３の残量、付加情報｝を説明変数とし、式１，２の情報を使って蓄電残量予測をすることができる。付加情報には、蓄電池３の｛温度、使用頻度｝なども含めることができる。｛説明変数の数｝だけ係数を増やすこともできる。
【００５３】
（Ｖ１：蓄電池容量の予測電力量の計算）
ある家庭の｛ＰＶ発電量予測｝をした場合（１日単位）、｛ＰＶ発電予測｝と｛電力消費量履歴｝から蓄電残量予測（％）を計算する。蓄電残量予測（％）は、ＰＶ発電予測値［ｋＷｈ］と蓄電残量［ｋＷｈ］から消費電力量予測値［ｋＷｈ］を減算し、最大蓄電容量値［ｋＷｈ］で割った値に１００を掛算（％換算）することで得られる（図２０参照）。
【００５４】
（Ｖ１：制御機器候補）
制御機器候補Ｖ００４では、電力消費予測Ｖ００１、発電量予測Ｖ００２、蓄電量予測Ｖ００３で得た目的関数の式１〜式３を用いて、制御機器の候補を抽出する。図２１に示すように、ある気象予測情報Ｘに基づいて、目的関数式１，２の組合せの制約α１Ｘ＋β１ｘ２＋ε１＜ｙ２に当てはまる負荷機器群ｘ２の中から、条件に当てはまる負荷機器Ｄの集合を抽出する。これにより、ある気象条件が予測された際に、過去のデータに基づいて重回帰解析で導出した目的関数を利用して、過去のケースに照らしてどの機器が動いていたかを示す機器リストを抽出することができる。
【００５５】
（Ｖ１：式１と式１−１の具体例）
以下、式１と式１−１をより具体的に説明する。既に説明した通り、式１と式１−１の一般形は次の通りであり、これを表にすると、図２２のようになる。
【００５６】
式１：  （電力消費量）0〜t-1=（気象情報）0〜t-1+（制御情報）0〜t-1
式１−１:  y0=a0+a1x1+a2x2+・・・+ap-1xp-1
気象情報は、｛気温、湿度、日射量、天気情報｝のうちの１個または複数個の組合せである。図２２では簡単のため、気象情報は１個（説明変数ｘ１＝気温）とし、時間帯別（朝、昼、晩、夜）で重回帰解析を分けている。図２２の内容を係数、説明変数毎に整理すると、図２３のようになる。
【００５７】
また、図２４に示すように、気象情報に｛気温、湿度、日射量、天気情報｝の全部を含める場合は、重回帰解析の説明変数が４つに増える。６台の機器｛機器１、機器２、機器３、機器４、機器５、機器６｝がある場合、これら６台の機器の全部を制御情報に含めるときは、重回帰解析の説明変数がさらに６つ増える。そこで、具体的には、図２５に示されるデータを式１に代入して、係数と残差のａｘを導出するようになっている。
【００５８】
尚、ここでは、分散電源として太陽光発電装置を採用した場合を例示しているが、分散電源として風力発電装置を採用してもよい。この場合は、｛風速、風向、降水量、気温、日照時間｝等の情報を重回帰解析に用いることができる。
【００５９】
（Ｖ１：優先順位条件）
図２６に示すように、機器優先度を示した表の制約の下で、抽出した機器（候補）リストからさらにリストを絞り込み、自家発電電力で起動する機器リストとしてもよい。これにより、過去に使った機器リストから優先順位で選別することで、より有効な自家発電電力の利用が可能となる。
【００６０】
（Ｖ１：売買条件）
図２７に示すように、抽出した電力発電（予測）量に売買電量加えた値を制約条件とすることで、自家発電電力で起動する機器リストとしてもよい（式５）。これにより、電力の売買条件を加え、機器稼動に柔軟性を持たせることで、より有効な自家発電電力の利用が可能となる。
【００６１】
（Ｖ１：優先度と売買設定）
図２８に示すように、機器優先度を示した表、および売買設定の制約の下で、抽出した機器（候補）リストからさらにリストを絞り込み、自家発電電力で起動する機器リストとしてもよい（式６）。これにより、過去に使った機器リストから優先順位および売買設定で選別することで、売買を含めたより有効な自家発電電力の利用が可能となる。
【００６２】
（Ｖ１：行動情報条件）
図２９に示すように、機器条件（行動状態に対しては機器条件）、電力状態（行動状態の時の電力消費量）を説明変数としてもよい。また、行動情報（状態）を示す目的関数（式７）を導出し、式１に行動情報を説明変数として加えた電力消費量を示す目的関数（式８）を導出してもよい。さらに、抽出した電力発電（予測）量に売買電量加えた値を制約条件とすることで、自家発電電力で起動する機器リストとしてもよい（式９）。ある電力消費量（売買時を含む）または発電予測量での行動状態を特定する。これにより、電力量情報から行動状態の推測が可能となる。
【００６３】
（Ｖ１：優先度詳細条件）
図３０に示すように、機器の優先度は機器名、機器の消費電力（ｋＷ）、売買電の有無を含み、消費電力量が所定の制約に収まるようにしてもよい。これにより、過去に使った機器リストから機器毎に優先順位で選別することで、より有効な自家発電電力の利用が可能となる。
【００６４】
（Ｚ：スマートメーターでの機器動作解析の詳細）
次に、図３１、図３２を用いて、スマートメーターでの機器動作解析Ｚについて説明する。
【００６５】
スマメ負荷パターン分析Ｚ００１では、過去のスマートメーター７の電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合数を機器数と仮定して、その集合の取り得る分布の状態によってデマンドレスポンスの制御がしやすいかどうかを判定する。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭（削減効果が高い家庭）だけを抽出し、制御することが可能となる。
【００６６】
例えば、図３１に示すように、スマートメーター７は、３０分値の時間ｔ毎に電力量値Ｗ（ｔ）を持つものとする。このとき、集合Ｗをある時間単位（１ヶ月など）で収集する。次に、収集したＷの標準偏差をとり、これと管理サーバー１が収集した複数のＨＥＭＳ機器のＷの平均との分散をとり、３つにクラスターを分類する。分散が大きい順に、均等型、大小分離型、集中型と呼ぶ。ここで、分散が大きければ、その家庭の各負荷機器４の電力消費は段階的（均等型）であるとし、分散が小さければ、同じ電力消費を行う機器が多い（集中型）であるとし、分散がその中間であれば、大小分離型であるとする。
【００６７】
ＤＲ優良家庭抽出Ｚ００２では、対象となる住戸のＨＥＭＳ機器のＩＤが｛大小分離型、均等型、集中型｝のどのクラスに属するかが分かり、｛大小分離型、均等型、集中型｝のクラスの順にデマンドレスポンスの優位度を判定する。
【００６８】
ここでは、分散でクラスターを行ったが、その家庭の機器数Ｎが分かっていれば、分散をＮで割った値を基準とすることもできる。もし、大小分離型でもＮが大きい場合はデマンドレスポンスに少し向かないと考えられ、逆に、均等型ではＮが大きいほどデマンドレスポンスに向くと考えられる（図３２参照）。また、制御可能機器の最大消費電力をＨＥＭＳ５が管理サーバー１に通知することで、その消費電力値が、スマートメーター７で取り得る電力の最大値に近いほど（差分値が小さいほど）、さらにデマンドレスポンスに向いていると考える。
【００６９】
家庭選択手段Ｚ００３では、ＤＲ優良家庭抽出Ｚ００２が選んだＨＥＭＳ＿ＩＤを優先リストとして追加する。帰宅処理Ｙ００１では、優先リストにないＨＥＭＳ＿ＩＤのＨＥＭＳ機器にはＤＲの負荷平準化を行わない。
【００７０】
以上のように、本発明の実施形態にかかる機器動作解析システムＺは、分散電源により自家発電された電力を制御する自家発電電力制御システムＶと通信可能に接続された管理サーバー１が機器の動作を解析するシステムである。管理サーバー１は、過去のスマートメーター７の電力消費量値の履歴から電力消費量値の集合を抽出し、抽出した集合数を機器数と仮定して、その集合の取り得る分布の状態によってデマンドレスポンスの制御がしやすいかどうかを判定する。これにより、スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる機器動作解析システムＺを提供することが可能となる。
【００７１】
また、管理サーバー１は、その集合の取り得る分布から、制御可能な負荷が大きな負荷を持つと判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、制御することが可能となる。
【００７２】
また、管理サーバー１は、その集合の取り得る分布から、負荷が多く（Ｎ数が多く）、負荷の電力消費量が均等な（分散が大きい）負荷を持つと判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、制御することが可能となる。
【００７３】
また、管理サーバー１は、その集合の取り得る分布から、負荷数が少なく、制御可能な負荷が大きな負荷を持つことを判定することで、デマンドレスポンスの制御に適していると判定してもよい。これにより、デマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、制御することが可能となる。
【００７４】
また、分散電源は太陽光発電装置であり、管理サーバー１は、太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて機器の動作を解析してもよい。これにより、太陽光発電装置の余剰電力に基づいてデマンドレスポンスに都合が良い家庭だけを抽出し、制御することが可能となる。
【００７５】
また、本発明の実施形態にかかる情報通信システムは、管理サーバー１と、家庭の負荷機器４と、ＨＥＭＳ機器５と、分散電源と、スマートメーター７とを備える。管理サーバー１は、上記いずれかの処理を行う。ＨＥＭＳ機器５は、負荷機器４を制御する。分散電源は、系統電源以外の電源である。スマートメーター７は、管理サーバー１およびＨＥＭＳ機器５と通信可能に接続されている。これにより、スマートメーター値を使ってその家庭がデマンドレスポンスに都合が良いかどうかを判定することのできる情報通信システムを提供することが可能となる。
【００７６】
なお、ここでは、機器動作解析システムＺは、自家発電電力制御システムＶから得られる情報を解析することとしているが、解析対象はこれに限定されるものではない。すなわち、デマンドレスポンスを行う様々な電力制御システムを解析対象とすることが可能である。
【００７７】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態には限定されず、種々の変形が可能である。例えば、分散電源として太陽光発電装置や風力発電装置を例示したが、その他の分散電源を採用した場合も同様の効果を得ることが可能である。
【符号の説明】
【００７８】
Ｚ  機器動作解析システム
Ｖ  自家発電電力制御システム
１  管理サーバー
４  負荷機器
５  ＨＥＭＳ機器（ＨＥＭＳ）
７  スマートメーター
【図１】
2015056977.tif 000003
【図２】
2015056977.tif 000004
【図３】
2015056977.tif 000005
【図４】
2015056977.tif 000006
【図５】
2015056977.tif 000007
【図６】
2015056977.tif 000008
【図７】
2015056977.tif 000009
【図８】
2015056977.tif 000010
【図９】
2015056977.tif 000011
【図１０】
2015056977.tif 000012
【図１１】
2015056977.tif 000013
【図１２】
2015056977.tif 000014
【図１３】
2015056977.tif 000015
【図１４】
2015056977.tif 000016
【図１６】
2015056977.tif 000017
【図１７】
2015056977.tif 000018
【図１９】
2015056977.tif 000019
【図２１】
2015056977.tif 000020
【図２２】
2015056977.tif 000021
【図２３】
2015056977.tif 000022
【図２４】
2015056977.tif 000023
【図２５】
2015056977.tif 000024
【図３１】
2015056977.tif 000025
【図３２】
2015056977.tif 000026
【図１５】
2015056977.tif 000027
【図１８】
2015056977.tif 000028
【図２０】
2015056977.tif 000029
【図２６】
2015056977.tif 000030
【図２７】
2015056977.tif 000031
【図２８】
2015056977.tif 000032
【図２９】
2015056977.tif 000033
【図３０】
2015056977.tif 000034