(57)【要約】【課題】太陽光発電、風力発電等の電力供給が不安定、不確実な分散電源により自家発電された電力を有効に活用することのできる自家発電電力制御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】自家発電電力制御システムＶ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であって、過去の機器利用履歴を用いて回帰解析を行い、推定日における分散電源の電力発電量で動作可能な負荷機器を抽出するＨＥＭＳ機器５を備える。【選択図】図１
2015056975.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であって、
過去の機器利用履歴を用いて回帰解析を行い、推定日における前記分散電源の電力発電量で動作可能な負荷機器を抽出するＨＥＭＳ機器を備えたことを特徴とする自家発電電力制御システム。
【請求項２】
前記ＨＥＭＳ機器は、
過去のスマートメーターの電力消費量の履歴を目的変数とし、ある時間帯での気象情報および過去の制御情報を説明変数とすることで電力消費量の目的関数（式１）を導出し、
前記分散電源の電力発電量を目的変数とし、ある時間帯での気象情報を説明変数とすることで電力発電量の目的関数（式２）を導出し、
ある時間帯での気象予測情報を式２に代入することで推定日の時間帯での電力発電予測量を予測し、
式１の気象情報に気象予測情報を代入し、式１の目的変数の値が推定日の電力発電予測量を下回る制約条件で式１の制御情報の取りうる情報を式４から抽出し、
抽出した制御情報からなる機器候補リストを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項３】
前記ＨＥＭＳ機器は、式２において、ある時間帯での蓄電情報を説明変数として追加することで、前記分散電源の供給電力を充放電する蓄電池の供給電力量を含む電力量を前記分散電源の電力発電量とすることを特徴とする請求項２に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項４】
前記ＨＥＭＳ機器は、式４において、ある時間帯での蓄電残量予測値が定められた蓄電残量確保値を下回ることを制約条件とし、
前記蓄電残量予測値は、式２から得た電力発電予測量から、式１で得た電力使用予測量を減算し、蓄電残量を加算し、前記蓄電池の最大蓄電容量で除算した値で計算されることを特徴とする請求項３に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項５】
前記ＨＥＭＳ機器は、前記電力発電予測量の各時間帯への電力の配分の順番を示す優先度とその配分比率を示す分割比率とを設定することを特徴とする請求項２に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項６】
前記ＨＥＭＳ機器は、前記優先度を制約条件とすることで、前記機器候補リストをさらに絞り込み、自家発電電力で起動する機器候補リスト（式４−１）とすることを特徴とする請求項５に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項７】
前記ＨＥＭＳ機器は、前記電力発電予測量に売買電量を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候補リスト（式５）とすることを特徴とする請求項２に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項８】
前記ＨＥＭＳ機器は、前記優先度および売買電設定を制約条件とすることで、前記機器候補リストをさらに絞り込み、自家発電電力で起動する機器候補リスト（式６）とすることを特徴とする請求項５に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項９】
前記ＨＥＭＳ機器は、
機器条件または電力状態を説明変数とし、行動情報を示す目的関数（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、
前記電力発電予測量に売買電量を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候補リスト（式９）とする
ことを特徴とする請求項２に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１０】
前記優先度は、前記負荷機器の機器名、消費電力、売買電の有無を含み、消費電力量が所定の制約に収まることを特徴とする請求項５に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１１】
前記ＨＥＭＳ機器は、行動情報にさらに頻度と基準が与えられ、基準を超えた行動情報を抽出することを特徴とする請求項２に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１２】
前記ＨＥＭＳ機器は、行動情報に合わせて前記優先度の順位、売買電の条件を変化させることを特徴とする請求項５に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１３】
前記ＨＥＭＳ機器は、
ある時間帯でのある特定機器への通信アクセスで得られる電力消費量の履歴を目的変数とし、機器の設定温度、気温、湿度を説明変数とする、ある特定機器の電力消費量の目的関数（式１１）を導出し、
前記分散電源の電力発電量を目的変数とし、ある時間帯での気象情報を説明変数とすることで電力発電量の目的関数（式１２）を導出する
ことを特徴とする請求項２に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１４】
前記ＨＥＭＳ機器は、ある機器群の設定温度の組合せからある優先される時間帯での設定温度を選定し、この時間での電力消費量を差し引いた残りの電力を前記制約条件である電力発電予測量に代入して他の時間帯の制御情報を抽出することを特徴とする請求項２〜１３のいずれか１項に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１５】
前記ＨＥＭＳ機器は、目的関数を導出する際にモデルの当てはまり度を計算することで、ある決定係数になるまで目的関数を導出しないことを特徴とする請求項２に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１６】
前記ＨＥＭＳ機器は、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とを特徴とする請求項２に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１７】
前記分散電源は、太陽光発電装置であり、
前記ＨＥＭＳ機器は、前記太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて各家庭で自家発電された電力の自己消費を制御する
ことを特徴とする請求項１〜１６のいずれか１項に記載の自家発電電力制御システム。
【請求項１８】
請求項１〜１７のいずれか１項に記載の処理を行うＨＥＭＳ機器と、
電力会社による各家庭への系統電源の供給を管理する管理サーバーと、
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、
家庭の負荷機器と、
系統電源以外の電源である分散電源と
を備えることを特徴とする情報通信システム。
【請求項１９】
請求項１〜１７のいずれか１項に記載の処理を前記ＨＥＭＳ機器に代えてクラウドで行うことを特徴とする請求項１８に記載の情報通信システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自家発電電力制御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、デマンドレスポンス（ＤＲ）では予め電力会社・アグリゲーターなどから提示される電力削減量を受け、需要家システムの需給に照らして削減できる範囲の量を計算、制御するもの（特許文献１）が知られている。また、余剰電力の状況を見て蓄電池の制御を行うもの（特許文献２）、電力予測による余剰電力先の制御を行うもの（特許文献３）、店舗の混雑状況を見て売買価格を決定するもの（特許文献４）、インセンティブを調節するもの（特許文献５）等が存在した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−６５４０７号公報
【特許文献２】特開２０１２−２４９４７６号公報
【特許文献３】国際公開第１１／１５２０２１号
【特許文献４】国際公開第１２／１６０６６６号
【特許文献５】国際公開第１２／０９８７２９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
国の政策によって、２０１２年に１０年かけて約１００万戸の太陽光パネルが設置された。今後、改正省エネ法などの省エネ取り組み義務化によって数倍の伸びで設置が進むと予測されるが、設置が増えれば電力系統への逆潮流が増え、旧制度での高額買取は終了する可能性がある。そうなると、買取を基盤とした現在の太陽光発電（自家発電）の電力制御は自家消費制御を主とせざるを得ない。
【０００５】
しかし、自家消費で家庭の電力を全て賄えれば問題は無いが、太陽光発電（ＰＶ）の電力は天候や日射量に依存する。このとき蓄電池を使って電力シフトを行っていても、場合によっては問題となる。すなわち、電力が需要に足りていない場合は電力会社から買電し、需要以上である場合（例えば外出する場合）は売電したいと考えるだろう。こうした制御は自動化されるのが望ましいが、太陽光発電（ＰＶ）や風力発電などの分散電源によると、その日の発電量を予測しながら、日々の生活パターンに合わせて需要家の手を煩わせることなく最適な負荷を自動運転させることができない。特に、不安定な太陽光発電（ＰＶ）を分散電源とする場合は、その日の発電量を予測しながら、さらに生活パターンを推定しながら最適な負荷の自動運転をどう実現するかという問題があった。
【０００６】
また、従来技術では、電力会社から外部電力供給を受け、同時にＰＶの分散電源および蓄電池を設備として持つ家庭の住戸や集合住宅等における電力制御にも問題があった。すなわち、ＰＶで余った電力を電力需要家（電力消費者／電力利用者）の生活または行動に適応した負荷の自動制御をしながら、外部電力供給の平準化（＝価格が高い発電設備の稼動抑制）によって家庭内または系全体で有効に電力消費させることが困難であった。
【０００７】
本発明は、太陽光発電、風力発電等の電力供給が不安定、不確実な分散電源により自家発電された電力を有効に活用することのできる自家発電電力制御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】
【０００８】
本発明の実施形態にかかる自家発電電力制御システムは、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である。過去の機器利用履歴を用いて回帰解析を行い、推定日における前記分散電源の電力発電量で動作可能な負荷機器を抽出するＨＥＭＳ機器を備える。
【０００９】
具体的には、前記ＨＥＭＳ機器は、以下の処理を実行してもよい。すなわち、過去のスマートメーターの電力消費量の履歴を目的変数とし、ある時間帯での気象情報および過去の制御情報を説明変数とすることで電力消費量の目的関数（式１）を導出する（図１５参照）。また、前記分散電源の電力発電量を目的変数とし、ある時間帯での気象情報を説明変数とすることで電力発電量の目的関数（式２）を導出する。さらに、ある時間帯での気象予測情報を式２に代入することで推定日の時間帯での電力発電予測量を予測する。さらに、式１の気象情報に気象予測情報を代入し、式１の目的変数の値が推定日の電力発電予測量を下回る制約条件で式１の制御情報の取りうる情報を式４から抽出する。さらに、抽出した制御情報からなる機器候補リストを生成する。
【００１０】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、式２において、ある時間帯での蓄電情報を説明変数として追加することで、前記分散電源の供給電力を充放電する蓄電池の供給電力量を含む電力量を前記分散電源の電力発電量としてもよい。
【００１１】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、以下の処理を実行してもよい。すなわち、式４において、ある時間帯での蓄電残量予測値が定められた蓄電残量確保値を下回ることを制約条件とする。また、前記蓄電残量予測値は、式２から得た電力発電予測量から、式１で得た電力使用予測量を減算し、蓄電残量を加算し、前記蓄電池の最大蓄電容量で除算した値で計算される。
【００１２】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、前記電力発電予測量の各時間帯への電力の配分の順番を示す優先度とその配分比率を示す分割比率とを設定してもよい。
【００１３】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、前記優先度を制約条件とすることで、前記機器候補リストをさらに絞り込み、自家発電電力で起動する機器候補リスト（式４−１）としてもよい。
【００１４】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、前記電力発電予測量に売買電量を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候補リスト（式５）としてもよい。
【００１５】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、前記優先度および売買電設定を制約条件とすることで、前記機器候補リストをさらに絞り込み、自家発電電力で起動する機器候補リスト（式６）としてもよい。
【００１６】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、以下の処理を実行してもよい。すなわち、機器条件または電力状態を説明変数とし、行動情報を示す目的関数（式７）を導出する。また、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）を導出する。さらに、前記電力発電予測量に売買電量を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候補リスト（式９）とする。
【００１７】
また、前記優先度は、前記負荷機器の機器名、消費電力、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。
【００１８】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、行動情報にさらに頻度と基準が与えられ、基準を超えた行動情報を抽出してもよい。
【００１９】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、行動情報に合わせて前記優先度の順位、売買電の条件を変化させてもよい。
【００２０】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、以下の処理を実行してもよい。すなわち、ある時間帯でのある特定機器への通信アクセスで得られる電力消費量の履歴を目的変数とし、機器の設定温度、気温、湿度を説明変数とする、ある特定機器の電力消費量の目的関数（式１１）を導出する。また、前記分散電源の電力発電量を目的変数とし、ある時間帯での気象情報を説明変数とすることで電力発電量の目的関数（式１２）を導出する。
【００２１】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、ある機器群の設定温度の組合せからある優先される時間帯での設定温度を選定し、この時間での電力消費量を差し引いた残りの電力を前記制約条件である電力発電予測量に代入して他の時間帯の制御情報を抽出してもよい。
【００２２】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、目的関数を導出する際にモデルの当てはまり度を計算することで、ある決定係数になるまで目的関数を導出しないようにしてもよい。
【００２３】
また、前記ＨＥＭＳ機器は、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してもよい。
【００２４】
また、前記分散電源は、太陽光発電装置であり、前記ＨＥＭＳ機器は、前記太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて各家庭で自家発電された電力の自己消費を制御してもよい。
【００２５】
また、本発明の実施形態にかかる情報通信システムは、ＨＥＭＳ機器と、管理サーバーと、スマートメーターと、家庭の負荷機器と、分散電源とを備える。ＨＥＭＳ機器は、上記いずれかの処理を行う。管理サーバーは、電力会社による各家庭への系統電源の供給を管理する。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。分散電源は、系統電源以外の電源である。
【００２６】
また、上記いずれかの処理を前記ＨＥＭＳ機器に代えてクラウドで行うようにしてもよい。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、太陽光発電、風力発電等の電力供給が不安定、不確実な分散電源により自家発電された電力を有効に活用することのできる自家発電電力制御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】
【００２８】
【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、稼動機器選定の説明図である。
【図３２】図３２は、稼動機器の優先度の説明図である。
【図３３】図３３は、稼動スケジュールのフロー図である。
【図３４】図３４は、スケジュール調整のフロー図である。
【図３５】図３５は、スケジュール調整の説明図である。
【図３６】図３６は、行動・機器動作頻度判定の説明図である。
【図３７】図３７は、行動・機器動作頻度判定の説明図である。
【図３８】図３８は、優先度マップ調整の説明図である。
【図３９】図３９は、ＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅでの機器動作解析の説明図である。
【図４０】図４０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４１】図４１は、ＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅでの機器動作解析の説明図である。
【図４２】図４２は、ＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅでの機器動作解析の説明図である。
【図４３】図４３は、ＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅでの機器動作解析の説明図である。
【図４４】図４４は、目的関数のモデルの当てはまり度の説明図である。
【図４５】図４５は、式４−１の説明図である。
【図４６】図４６は、式４−１の説明図である。
【図４７】図４７は、式４−１の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
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。
【００３０】
《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。
【００３１】
（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。
【００３２】
（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。
【００３３】
（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。
【００３４】
（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。
【００３５】
（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。
【００３６】
（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。
【００３７】
《実施例》
以下、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について詳細に説明する。既に説明した通り、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ため、これらについても詳細に説明する。
【００３８】
（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。
【００３９】
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。
【００４０】
（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。
【００４１】
（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。
【００４２】
（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。
【００４３】
（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。
【００４４】
（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。
【００４５】
（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。
【００４６】
（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。
【００４７】
（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。
【００４８】
（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。
【００４９】
（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。
【００５０】
（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。
【００５１】
（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。
【００５２】
（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。
【００５３】
（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）。
【００５４】
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。
【００５５】
（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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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）。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
（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。
【００６３】
（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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
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。
【００６７】
（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。
【００６８】
（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）。
【００６９】
（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。
【００７０】
（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。
【００７１】
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。
【００７２】
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。
【００７３】
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。
【００７４】
（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。
【００７５】
（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。
【００７６】
（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。
【００７７】
（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。
【００７８】
（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。
【００７９】
（Ｑ：自家発電電力スケジューリングの詳細）
次に、図３１〜図３５を用いて、自家発電電力スケジューリングＱについて説明する。自家発電電力スケジューリングＱは、下記の各処理Ｑ１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。
【００８０】
（Ｑ１：稼動スケジュール）
稼動スケジュールＶ００７では、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たスケジュール調整を行う。例えば、図３１に示すように、現在朝である場合、稼動機器選定Ｖ００６によって、図中のハッチング部分が予想される自家発電量でまかなえる電力とする。将来の昼、夜などの自活電力は図のように示され、現在の電力では食洗器までしか動かせないとする。ここで、携帯端末にスケジュール設定変更削除Ｖ０２３の機能が搭載されている場合は、この携帯端末を操作することで食洗器に代えて洗濯機が稼動されるように稼動スケジュールを変更することができ、また、電力を十分確保するために買電を行うこともできる。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。
【００８１】
尚、各スロット（朝、昼、夜とする）には、Ａ：エアコン、Ｗ：洗濯機、外：外出が記述され、記述に＋がつくと優先度が上がり、−がつくと優先度が下がるという仕組みとする（図３２、図３３）。外出を判断する方法としては、行動・機器動作マップＸ００１からその時間帯（ｔ）での外出予測を得る方法を採用してもよい。外出があった場合は、エアコンなどの熱機器がキャンセルされる。ここで、複数の負荷機器４のスケジュールがかぶった場合、複数機器の組合せの調停は、機器毎の優先度の調整だけとする。一方、時間帯が重なった場合の調停は、例えば「昼は外出だからＡは不要、よってＷ：洗濯機が稼動、また次の時間帯スロットではＷは既に一度実行しており、夜は家に戻るのでＡが選択される」というスケジュールとなる（図３４、図３５）。
【００８２】
（Ｘ：機器動作による行動判定の詳細）
次に、図３６〜図３８を用いて、機器動作による行動判定Ｘについて説明する。機器動作による行動判定Ｘは、下記の各処理Ｘ１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。
【００８３】
（Ｘ１：行動・機器動作マップ）
１．行動・機器動作マップＸ００１では、帰宅かどうかを判定しており、デマンドレスポンスを行いたい推定日にその傾向があるかどうかを判定する。この判定結果は、ＨＥＭＳ５から管理サーバー１に通知される。管理サーバー１に通知されるメッセージには｛ＨＥＭＳ５のＩＤ、帰宅予想時間｝が付与される。
【００８４】
２．行動・機器動作マップＸ００１では、優先度マップＶ０１０を操作する。
【００８５】
（Ｘ１：行動・機器動作頻度判定）
行動・機器動作頻度判定Ｘ００２では、図３６に示すように、｛行動状態、数値化ＩＤ、機器条件、他条件｝で構成される表を持ち、行動状態の機器条件に合わせて電力利用ストラテジーである優先度マップを調整する。行動状態（過去）は、機器優先度設定Ｖ０２１の操作で設定入力できるテーブルである。デフォルトで図３６の例のように設定可能である。頻度の基準設定を加えることも可能である。
【００８６】
図３６の下表では、機器タイマー設定Ｖ００８、機器温度設定Ｖ００９、スマートメーター７、および機器負荷情報パターン分析Ｖ０２０で得られた機器動作履歴情報等から、実際の稼動頻度を計算する。ここでは、頻度は、全時間帯｛朝、昼、晩、夜｝のうちどこかの時間帯で動作が確認されれば２５％（４分の１）と計算する。稼動するスマートメーター７の値が定期的に観測した最低値から設定したマージン内にあればベース電力とみなす。ベース電力とは最低の電力利用をさす。ここでは、設定した頻度の基準を超えてある機器の操作またはスマートメーター７の観測が成されたとすると、対応表にある行動が成されていると仮定する。例えば、この例では、ベース電力の状態が７０％を上回っているので外出と判断する。
【００８７】
（Ｘ１：行動・機器動作頻度判定）
外出と判断されれば、図３７に示すように、電力利用ストラテジーである優先度マップを調整する。それと同時に、行動のメッセージを送るように行動・機器動作マップＸ００１に指示する。
【００８８】
優先度マップを調整する場合は、図３８に示すように、いくつかの｛売電、買電｝のパターンを用意しておく。例えば、外出の場合は、優先度マップを図のように変更し、買電は冷蔵庫だけでそれ以外は売電とすることができる。このように生活シーンにあわせて無駄なく自家電力を消費しながら無駄の無い電力売買が自動で可能となる。
【００８９】
（Ｗ：ＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅでの機器動作解析の詳細）
次に、図３９〜図４４を用いて、ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅでの機器動作解析Ｗについて説明する。ＥＣＨＯＮＥＴ−Ｌｉｔｅでの機器動作解析Ｗは、下記の各処理Ｗ１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。
【００９０】
（Ｗ１：機器負荷情報パターン分析）
機器負荷情報パターン分析ＶＯ２０では、ある特定の負荷機器４への通信アクセスを行う。ここでは、図３９に示すように、負荷機器４がＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅという通信手段を持っていると想定している。この場合、Ｇｅｔメソッドを使って、ある時間帯で負荷機器４の設定温度を取得し、説明変数として取り込む。負荷機器４が自身で温湿度計機能を持っているのであれば、室外機および室内の気温、湿度などを取得することもできる。
【００９１】
ある時間帯（ｔ）でのある特定機器への通信アクセスで得られる電力消費量の履歴を目的変数とし、機器の設定温度、気温、湿度等を説明変数とすることで、ある特定機器の電力消費量の目的関数（式１１）を導出する。これは、図１７と同様、Ｗ［０：９］＝日射量の段階値０〜９を設定温度段階値０〜９とすることで可能である。
【００９２】
また、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ことで、電力発電量の目的関数（式２）を導出する。これは、発電量予測Ｖ００２の図１８と同じ方法である。すなわち、導出した式２に未来の日の気象（予測）情報を代入し、電力発電（予測）量を抽出する。そして、式１に気象（予測）情報を代入した目的変数の値が抽出した電力発電（予測）量を下回る制約条件である特定機器の電力消費量の関数の和から設定温度を抽出する。さらに、抽出した設定温度を自家発電電力で起動するある機器（群）の設定温度（の組合せ）とする（図４０）。
【００９３】
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、過去の機器動作の設定温度を推定できる。負荷機器４は機器タイマー設定Ｖ００８、機器温度設定Ｖ００９が可能な機器で、これら負荷機器４がＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅという通信手段を持っているという前提で、スマートメーター７では分からなかった各負荷での電力使用状況も把握できる（図４１）。すなわち、スマートメーター７の代わりにＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅまたは同等の通信アクセス手段で負荷機器４単体の電力値の変化を入手できる。これを使ってある負荷機器４がその住戸のある時間帯で電力量として支配的な消費を行っていると仮定される場合、式１の電力消費量は、ＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅで入手可能な電力消費量で代替することができる（図４１）。
【００９４】
尚、ＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅ対応機器のプロファイル次第では、負荷機器４単体の現在の電力使用量を｛Ｇｅｔ，Ｉｎｆｏ｝メッセージ等で入手することができる。また、温度設定やタイマーの時間設定も｛Ｓｅｔ｝メッセージで可能である。
【００９５】
（Ｗ１：優先する時間帯配分と残電力の寄せ消費）
そこで、複数機器がＥＣＨＯＮＥＴ−ｌｉｔｅで操作可能な場合、ある機器（群）の設定温度（の組合せ）からある優先される時間帯での設定温度を選定する。この時間帯での電力消費量を差し引いた残りの電力を、式の制約である電力発電予測量に代入して、他の時間帯の制御情報を抽出する。これにより、ある時間帯でのある機器の設定温度を設定でき、残りの電力を時間帯に関係なく有効に消費できるため、大きな電力が必要なタイマー機器などを実行することが可能となる。
【００９６】
例えば、図４２で個別の予測値とパターン値（２６〜２８度）を式１に入れる。ここでは、｛エアコン⇒カット（２６度から２８度のデータがあれば、制御も推測できる）｝、｛洗濯機⇒シフト（エアコンが落ちる時間に洗濯機のピークをシフト）｝、｛スマートメーター値⇒減少（フラット）｝を実現したいとする。このとき、スマートメーター７の値からの電力発電予測量ではなくエアコンから得られた電力発電予測量から予想されるエアコンの消費分を差し引いて置き換え、式の制約である電力発電予測量に代入して、他の時間帯の制御情報を抽出する。この場合、電力が足らなければ洗濯機はシフトせざるを得ず、どれかの時間帯に移動する（図４３参照）。これにより、エアコンの稼動を確保することができる。
【００９７】
（Ｗ１：モデルの当てはまり度）
目的関数を導出する際は、図４４に示すように、モデルの当てはまり度を計算することで、その目的変数ｙの精度を高めることができる。それは、決定係数Ｒが１に近くになるまで目的関数を導出しないという方法である。すなわち、決定係数Ｒが１に近いほどモデルの当てはまりがよい。決定係数Ｒが１に近いかどうかを段階的に判断すれば、制御の精度を高めることができる。
【００９８】
以上のように、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は、分散電源により自家発電された電力を制御するシステムである。過去の機器利用履歴を用いて回帰解析を行い、推定日における分散電源の電力発電量で動作可能な負荷機器４を抽出するＨＥＭＳ機器５を備える。これにより、太陽光発電、風力発電等の電力供給が不安定、不確実な分散電源により自家発電された電力を有効に活用することのできる自家発電電力制御システムＶを提供することが可能となる。
【００９９】
具体的には、ＨＥＭＳ機器５は、以下の処理を実行してもよい。すなわち、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、ある時間帯での気象情報および過去の制御情報を説明変数とすることで電力消費量の目的関数（式１）を導出する（図１５参照）。また、分散電源の電力発電量を目的変数とし、ある時間帯での気象情報を説明変数とすることで電力発電量の目的関数（式２）を導出する。さらに、ある時間帯での気象予測情報を式２に代入することで推定日の時間帯での電力発電予測量を予測する。さらに、式１の気象情報に気象予測情報を代入し、式１の目的変数の値が推定日の電力発電予測量を下回る制約条件で式１の制御情報の取りうる情報を式４から抽出する。さらに、抽出した制御情報からなる機器候補リストを生成する。これにより、過去の機器利用履歴に合わせて推定日におけるＰＶ発電の電力で動作可能な負荷機器群の構成を抽出することが可能となる。
【０１００】
また、ＨＥＭＳ機器５は、式２において、ある時間帯での蓄電情報を説明変数として追加することで、分散電源の供給電力を充放電する蓄電池３の供給電力量を含む電力量を分散電源の電力発電量としてもよい。これにより、太陽光発電と蓄電池３と組合わせた場合における負荷機器４への電力供給を予測することが可能となる。
【０１０１】
また、ＨＥＭＳ機器５は、以下の処理を実行してもよい。すなわち、式４において、ある時間帯での蓄電残量予測値が定められた蓄電残量確保値を下回ることを制約条件とする。また、蓄電残量予測値は、式２から得た電力発電予測量から、式１で得た電力使用予測量を減算し、蓄電残量を加算し、蓄電池３の最大蓄電容量で除算した値で計算される。これにより、蓄電残量を確保しながら、太陽光発電と蓄電池３と組合わせた場合における負荷機器４への電力供給を予測することが可能となる。
【０１０２】
また、ＨＥＭＳ機器５は、電力発電予測量の各時間帯への電力の配分の順番を示す優先度とその配分比率を示す分割比率とを設定してもよい。これにより、ある時間帯での電力を比率的に優先的に確保することが可能となる。
【０１０３】
また、ＨＥＭＳ機器５は、優先度を制約条件とすることで、機器候補リストをさらに絞り込み、自家発電電力で起動する機器候補リスト（式４−１）としてもよい。言い換えると、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（式４−１）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。
【０１０４】
式４−１では、図４５に示すように、表Ｃの機器優先度（図１１の表と同じ）から各機器の電力を抽出し、さらに電力に時間帯の時間（朝、昼、晩、夜の場合は各６時間（６ｈ））を乗算して、表Ｂの電力量（ｋＷｈ）を計算する。例えば、時間帯が晩であれば６ｈを単純に乗算する。ただし、機器種別毎に最大利用時間を定めてもよい（例：食洗器は２ｈ）。この表Ｃから得た表Ｂを表Ａ（機器候補リストのＩＤ表）とマッピングし、表Ｄを作る。表Ｄは、図４６に示すように、機器ＩＤ、機器種別、電力量（ｋＷｈ）からなる機器ＩＤと電力量の対応表であり、機器候補リストに含まれる機器ＩＤの機器をその時間帯で利用した場合の電力量の目安となる。ここで、図４７に示すように、式４（式４−１−１）を変形し、式４−１−２とし、制御情報を機器ＩＤ毎に説明変数としている場合は式４−１−３となる。この条件で表Ｅの機器候補リストに含まれる機器ＩＤの組合せが機器優先度の条件を満たし、かつその組合せの和が電力発電予測量から気象情報を引いた値より小さいパターンを機器候補リストとする。図４７に示すように、機器が７台ある場合、全部の組合せは１２８パターンあり、Ｃａｓｅ１〜１２８の中から選ぶことになる。この例は１２８パターンであるが、他の例でも同様に組合せの和を計算し、そのパターンから順に条件に合う機器ＩＤを探し、アンド条件で機器優先度に従うパターンを探せばよい。
【０１０５】
また、ＨＥＭＳ機器５は、電力発電予測量に売買電量を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候補リスト（式５）としてもよい。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。
【０１０６】
また、ＨＥＭＳ機器５は、優先度および売買電設定を制約条件とすることで、機器候補リストをさらに絞り込み、自家発電電力で起動する機器候補リスト（式６）としてもよい。言い換えると、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（式６）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。
【０１０７】
また、ＨＥＭＳ機器５は、以下の処理を実行してもよい。すなわち、機器条件または電力状態を説明変数とし、行動情報を示す目的関数（式７）を導出する。また、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）を導出する。さらに、電力発電予測量に売買電量を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候補リスト（式９）とする。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。
【０１０８】
また、優先度は、負荷機器４の機器名、消費電力、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。
【０１０９】
また、ＨＥＭＳ機器５は、行動情報にさらに頻度と基準が与えられ、基準を超えた行動情報を抽出してもよい。これにより、頻度別で行動状態を把握することが可能となる。
【０１１０】
また、ＨＥＭＳ機器５は、行動情報に合わせて優先度の順位、売買電の条件を変化させてもよい。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。
【０１１１】
また、ＨＥＭＳ機器５は、以下の処理を実行してもよい。すなわち、ある時間帯でのある特定機器への通信アクセスで得られる電力消費量の履歴を目的変数とし、機器の設定温度、気温、湿度を説明変数とする、ある特定機器の電力消費量の目的関数（式１１）を導出する。また、分散電源の電力発電量を目的変数とし、ある時間帯での気象情報を説明変数とすることで電力発電量の目的関数（式１２）を導出する。言い換えると、次のようになる。すなわち、式２に未来の日の気象（予測）情報を代入し、電力発電（予測）量を抽出する。また、式１に気象（予測）情報を代入した目的変数の値が抽出した電力発電（予測）量を下回る制約条件である特定機器の電力消費量の関数の和から設定温度を抽出する。さらに、抽出した設定温度を自家発電電力で起動するある機器（群）の設定温度（の組合せ）とする。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、過去の機器の設定温度を推定することが可能となる。
【０１１２】
また、ＨＥＭＳ機器５は、ある機器群の設定温度の組合せからある優先される時間帯での設定温度を選定し、この時間での電力消費量を差し引いた残りの電力を制約条件である電力発電予測量に代入して他の時間帯の制御情報を抽出してもよい。これにより、ある時間帯でのある機器の設定温度を設定でき、残りの電力を時間帯に関係なく有効に消費する（大きな電力が必要なタイマー機器などを実行する）ことが可能となる。
【０１１３】
また、ＨＥＭＳ機器５は、目的関数を導出する際にモデルの当てはまり度を計算することで、ある決定係数になるまで目的関数を導出しないようにしてもよい。これにより、より制御の精度を高めることが可能となる。
【０１１４】
また、ＨＥＭＳ機器５は、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してもよい。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。
【０１１５】
また、分散電源は、太陽光発電装置であり、ＨＥＭＳ機器５は、太陽光発電装置の余剰電力予想に基づいて各家庭で自家発電された電力の自己消費を制御してもよい。これにより、太陽光発電装置の余剰電力を有効に活用することが可能となる。
【０１１６】
また、本発明の実施形態にかかる情報通信システムは、ＨＥＭＳ機器５と、管理サーバー１と、スマートメーター７と、家庭の負荷機器４と、分散電源とを備える。ＨＥＭＳ機器５は、上記いずれかの処理を行う。管理サーバー１は、電力会社による各家庭への系統電源の供給を管理する。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。分散電源は、系統電源以外の電源である。これにより、太陽光発電、風力発電等の電力供給が不安定、不確実な分散電源により自家発電された電力を有効に活用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。
【０１１７】
また、上記いずれかの処理をＨＥＭＳ機器５に代えてクラウドで行うようにしてもよい。これにより、ＨＥＭＳ機器５における処理の負担を軽減することが可能となる。
【０１１８】
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】
【０１１９】
Ｖ  自家発電電力制御システム
１  管理サーバー
３  蓄電池
４  負荷機器
５  ＨＥＭＳ機器（ＨＥＭＳ）
７  スマートメーター
【図１】
2015056975.tif 000003
【図２】
2015056975.tif 000004
【図３】
2015056975.tif 000005
【図４】
2015056975.tif 000006
【図５】
2015056975.tif 000007
【図６】
2015056975.tif 000008
【図７】
2015056975.tif 000009
【図８】
2015056975.tif 000010
【図９】
2015056975.tif 000011
【図１０】
2015056975.tif 000012
【図１１】
2015056975.tif 000013
【図１２】
2015056975.tif 000014
【図１３】
2015056975.tif 000015
【図１４】
2015056975.tif 000016
【図１６】
2015056975.tif 000017
【図１７】
2015056975.tif 000018
【図１９】
2015056975.tif 000019
【図２１】
2015056975.tif 000020
【図２２】
2015056975.tif 000021
【図２３】
2015056975.tif 000022
【図２４】
2015056975.tif 000023
【図２５】
2015056975.tif 000024
【図３１】
2015056975.tif 000025
【図３２】
2015056975.tif 000026
【図３３】
2015056975.tif 000027
【図３４】
2015056975.tif 000028
【図３５】
2015056975.tif 000029
【図３６】
2015056975.tif 000030
【図３７】
2015056975.tif 000031
【図３８】
2015056975.tif 000032
【図３９】
2015056975.tif 000033
【図４１】
2015056975.tif 000034
【図４２】
2015056975.tif 000035
【図４３】
2015056975.tif 000036
【図４４】
2015056975.tif 000037
【図４５】
2015056975.tif 000038
【図４６】
2015056975.tif 000039
【図４７】
2015056975.tif 000040
【図１５】
2015056975.tif 000041
【図１８】
2015056975.tif 000042
【図２０】
2015056975.tif 000043
【図２６】
2015056975.tif 000044
【図２７】
2015056975.tif 000045
【図２８】
2015056975.tif 000046
【図２９】
2015056975.tif 000047
【図３０】
2015056975.tif 000048
【図４０】
2015056975.tif 000049