(57)【要約】      （修正有）【課題】少ないパラメータでモデルを表現すると共に、パラメータの直観的な解釈が容易な電力需要シミュレータを提供する。【解決手段】電力需要シミュレータ１は、ユーザがとる行動の種類ごとに、所定の基準時刻と当該行動を最初に開始する時刻との時間間隔、当該行動を２回目以降に開始する時刻とその前の行動開始時刻との時間間隔、及び、当該行動が継続する時間、によって１日の生活パターンを表した生活パターンデータを記憶した生活パターンデータ記憶部１２を備える。演算部１６は、生活パターンデータ記憶部１２から読み出した生活パターンデータに基づいて、所定の時刻においてユーザがとる行動の種類を求め、当該行動に用いる家電の消費電力量から、所定の時刻における消費電力量を算出する。【選択図】図１
2015219610.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザがとる行動の種類ごとに、所定の基準時刻と当該行動を最初に開始する時刻との時間間隔、当該行動を２回目以降に開始する時刻とその前の行動開始時刻との時間間隔、及び、当該行動が継続する時間、によって１日の生活パターンを表した生活パターンデータを記憶した生活パターンデータ記憶部と、
前記行動の種類に関連付けて家電を特定するデータを記憶した家電紐付けデータ記憶部と、
前記家電の駆動時の消費電力量に関するデータを家電電力特性データとして記憶した家電電力特性データ記憶部と、
前記生活パターンデータ記憶部から読み出した生活パターンデータに基づいて、所定の時刻においてユーザがとる行動の種類を求め、前記家電紐付けデータを用いて当該行動の種類に紐付けられた家電を特定し、前記家電電力特性データ記憶部から読み出した家電電力特性データに基づいて、当該家電の所定の時刻における消費電力量を算出する演算部と、
前記消費電力量のデータを出力する出力部と、
を備える電力需要シミュレータ。
【請求項２】
前記行動の種類に関連付けて、当該行動をとる継続時間内に当該家電を用いる選択確率を記憶した選択確率データ記憶部を備え、
前記演算部は、前記家電電力特性データ記憶部から読み出した家電電力特性データと、前記選択確率データ記憶部から読み出した選択確率に基づいて決定される前記所定時刻における家電選択状態とに基づいて、前記家電の消費電力量を求める請求項１に記載の電力需要シミュレータ。
【請求項３】
前記家電電力特性データ記憶部は、前記家電の待機時の消費電力量に関するデータをさらに記憶しており、
前記演算部は、前記家電電力特性データ記憶部から前記家電の駆動時の家電電力特性データと待機時の家電電力特性データとを読み出し、前記所定時刻における前記家電選択状態に加え、前記選択確率に基づいて前記家電非選択状態を決定し、前記駆動時の家電電力特性データから求めた消費電力量に前記家電選択状態を乗じた値と、前記待機時の家電電力特性データから求めた消費電力量に前記家電非選択状態を乗じた値とを加算して、前記家電の消費電力量を求める請求項２に記載の電力需要シミュレータ。
【請求項４】
前記生活パターンデータ記憶部は、状況に応じて複数の生活パターンのデータを記憶している請求項１乃至３のいずれかに記載の電力需要シミュレータ。
【請求項５】
１日を単位時間に分割したときの各単位時間における前記家電の使用に関するデータの入力を受け付ける入力部を備え、
前記演算部は、前記各単位時間に使用された家電に対応する行動の種類のデータを前記家電紐付けデータ記憶部から読み出し、同じ種類の行動が連続する複数の単位時間を一つの行動が行われた時間であるとして当該行動の開始時刻及び継続時間を決定して、前記生活パターンデータを生成する請求項１乃至４のいずれかに記載の電力需要シミュレータ。
【請求項６】
前記演算部は、前記家電が使用された時間と当該家電に紐付けられた行動の継続時間とに基づいて、当該家電の選択確率を生成する請求項５に記載の電力需要シミュレータ。
【請求項７】
前記入力部に入力されるデータは、前記家電が各単位時間に消費した電力量に関するデータであって、
前記演算部は、前記電力量に関するデータの値が特定の条件を満たす場合に、前記家電が駆動状態にあると判定する請求項５又は６に記載の電力需要シミュレータ。
【請求項８】
前記演算部は、前記駆動状態と判定された電力量を用いて駆動時の家電電力特性データを生成し、前記駆動状態とは判定されなかった電力量を用いて待機時の家電電力特性データを生成する請求項７に記載の電力需要シミュレータ。
【請求項９】
ユーザがとる行動の種類ごとに、所定の基準時刻と当該行動を最初に開始する時刻との時間間隔、当該行動を２回目以降に開始する時刻とその前の行動開始時刻との時間間隔、及び、当該行動が継続する時間、によって１日の生活パターンを表した生活パターンデータを記憶した生活パターンデータ記憶部と、前記行動の種類に関連付けて家電を特定するデータを記憶した家電紐付けデータ記憶部と、前記家電の駆動時の消費電力量に関するデータを家電電力特性データとして記憶した家電電力特性データ記憶部とを備えた電力需要シミュレータによって電力需要のシミュレーションを行う方法であって、
前記電力需要シミュレータが、前記生活パターンデータ記憶部から読み出した生活パターンデータに基づいて、所定の時刻においてユーザがとる行動の種類を求めるステップと、
前記電力需要シミュレータが、前記家電紐付けデータを用いて当該行動の種類に紐付けられた家電を特定するステップと、
前記電力需要シミュレータが、前記家電電力特性データ記憶部から読み出した家電電力特性データに基づいて、当該家電の所定の時刻における消費電力量を算出するステップと、
前記電力需要シミュレータが、前記消費電力量のデータを出力するステップと、
を備える電力需要シミュレーション方法。
【請求項１０】
ユーザがとる行動の種類ごとに、所定の基準時刻と当該行動を最初に開始する時刻との時間間隔、当該行動を２回目以降に開始する時刻とその前の行動開始時刻との時間間隔、及び、当該行動が継続する時間、によって１日の生活パターンを表した生活パターンデータを記憶した生活パターンデータ記憶部と、前記行動の種類に関連付けて家電を特定するデータを記憶した家電紐付けデータ記憶部と、前記家電の駆動時の消費電力量に関するデータを家電電力特性データとして記憶した家電電力特性データ記憶部とを備えた電力需要シミュレータのパラメータを設定する方法であって、
前記電力需要シミュレータが、１日を単位時間に分割したときの各単位時間における前記家電の使用に関するデータの入力を受け付けるステップと、
前記電力需要シミュレータが、前記各単位時間に使用された家電に対応する行動の種類のデータを前記家電紐付けデータ記憶部から読み出し、同じ種類の行動が連続する複数の単位時間を一つの行動が行われた時間であるとして当該行動の開始時刻及び継続時間を決定して、前記生活パターンデータを生成するステップと、
を備える電力需要シミュレータのパラメータ設定方法。
【請求項１１】
ユーザがとる行動の種類ごとに、所定の基準時刻と当該行動を最初に開始する時刻との時間間隔、当該行動を２回目以降に開始する時刻とその前の行動開始時刻との時間間隔、及び、当該行動が継続する時間、によって１日の生活パターンを表した生活パターンデータを記憶した生活パターンデータ記憶部と、前記行動の種類に関連付けて家電を特定するデータを記憶した家電紐付けデータ記憶部と、前記家電の駆動時の消費電力量に関するデータを家電電力特性データとして記憶した家電電力特性データ記憶部とを備えた電力需要シミュレータに、電力需要のシミュレーションを実行させるためのプログラムであって、コンピュータに、
前記電力需要シミュレータが、前記生活パターンデータ記憶部から読み出した生活パターンデータに基づいて、所定の時刻においてユーザがとる行動の種類を求めるステップと、
前記電力需要シミュレータが、前記家電紐付けデータを用いて当該行動の種類に紐付けられた家電を特定するステップと、
前記電力需要シミュレータが、前記家電電力特性データ記憶部から読み出した家電電力特性データに基づいて、当該家電の所定の時刻における消費電力量を算出するステップと、
前記電力需要シミュレータが、前記消費電力量のデータを出力するステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項１２】
ユーザがとる行動の種類ごとに、所定の基準時刻と当該行動を最初に開始する時刻との時間間隔、当該行動を２回目以降に開始する時刻とその前の行動開始時刻との時間間隔、及び、当該行動が継続する時間、によって１日の生活パターンを表した生活パターンデータを記憶した生活パターンデータ記憶部と、前記行動の種類に関連付けて家電を特定するデータを記憶した家電紐付けデータ記憶部と、前記家電の駆動時の消費電力量に関するデータを家電電力特性データとして記憶した家電電力特性データ記憶部とを備えた電力需要シミュレータのパラメータを設定するために、プログラムに、
１日を単位時間に分割したときの各単位時間における前記家電の使用に関するデータの入力を受け付けるステップと、
前記各単位時間に使用された家電に対応する行動の種類のデータを前記家電紐付けデータ記憶部から読み出し、同じ種類の行動が連続する複数の単位時間を一つの行動が行われた時間であるとして当該行動の開始時刻及び継続時間を決定して、前記生活パターンデータを生成するステップと、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの生活パターンに基づいて電力需要をシミュレーションする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、戸別の住宅におけるエネルギーマネジメントの機運が高まっており、家庭の電力消費量の可視化、省エネルギーの観点からの最適な機器構成の提案、太陽光発電とエネルギーストレージの協調制御、デマンドレスポンス等の様々なサービスが開発されている。これらのサービスを開発・改良していく際、必要な全ての試験を実地で実施しようとすると、莫大な費用と時間が必要となる。そのため、エネルギーマネジメントサービスの開発を効率的に進めるためには、コンピュータ上で住宅の電力消費量をシミュレーションし、その値にもとづいて試験を実施することが不可欠となる。
【０００３】
非特許文献１，２は、戸別の住宅の電力需要シミュレーションのためのモデルを提案している。非特許文献１に記載されたモデルは、平日または休日などの生活パターンごとに、各時刻にどのような種類の行動がどの程度の確率で発生するかをモデル化するものである。例えば、午前８時に炊事が発生する確率、午前８時に洗濯が発生する確率、午前９時に炊事が発生する確率といったデータによってモデルを表現するものである。
【０００４】
非特許文献２に記載されたモデルは、各時刻にどのような種類の行動が発生するかを、当該時刻だけでなく、その１時間前の行動に依存する条件付き確率でモデル化したものである。例えば、午前８時に炊事をしていた場合に午前９時に洗濯をする確率、午前８時に掃除をしていた場合に午前９時に洗濯をする確率といったデータによってモデルを表現するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】ＷＯ２０１１／１１１３４８国際公開公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Capasso, A.他「A bottom-up approach to residential load modeling.」Power Systems, IEEE Transactions Vol..9, No.2 (1994): 957-964.
【０００７】
【非特許文献２】Wid´en, Joakim, Ewa Wackelgard「A highresolution stochastic model of domestic activity patterns and electricity demand.」Applied Energy 87.6 (2010): 1880-1892.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記した非特許文献１，２に記載された方法は、多くのパラメータを用いているため、モデルの表現能力が高く、精度の高いシミュレーションが実現可能であるが、次のような問題点があった。
【０００９】
まず、パラメータ数が非常に多いため、シミュレーションを行う際にパラメータの調整が困難であった。１日のサンプル数をＮ、行動種類の数をＫとすると、非特許文献１で用いるパラメータ数のオーダーは、Ｏ（ＮＫ）、非特許文献２で用いるパラメータ数のオーダーはＯ（ＮＫ2）である。例えば、１日の時刻サンプル数を１４４個（１０分単位）、行動の種類を５個（炊事、洗濯、団欒、睡眠、外出）とすると、非特許文献１で用いるパラメータ数は７２０個、非特許文献２で用いるパラメータ数は３６００個にも上ることになる。
【００１０】
また、非特許文献１，２におけるパラメータの解釈は、時刻を所与とした際の需要家行動の発生の揺らぎ（例えば６時に炊事が発生する確率、６時〜７時に炊事・洗濯の順で１時間ずつ発生する確率）として与えられる。しかし、開始時刻や行動完了に要する時間そのものの揺らぎ（例えば、炊事は６〜７時の間に開始し、６０分〜９０分程度実施）に関しては、直接的な解釈を与えない。したがって、人間にとって直観的な解釈が困難であり、試験を行う際に、パラメータを調整することが困難であった。
【００１１】
また、特許文献１には、連続する機器の起動系列に、その間に存在する時間間隔を含めて系列を作成し、確率を計算することで、機器の起動の予測を行う技術が開示されている。しかし、この方法は、家電毎に起動系列をモデル化しているため、試験を行う際にパラメータの調整が困難であると共に、パラメータ数が増大するという問題があった。さらに、家電が新しくなった場合には、起動系列のモデル化をやり直さなくてはならない。
【００１２】
そこで、本発明は、少ないパラメータでモデルを表現すると共に、パラメータの直観的な解釈が容易な電力需要シミュレータ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】
【００１３】
本発明の電力需要シミュレータは、ユーザがとる行動の種類ごとに、所定の基準時刻と当該行動を最初に開始する時刻との時間間隔、当該行動を２回目以降に開始する時刻とその前の行動開始時刻との時間間隔、及び、当該行動が継続する時間、によって１日の生活パターンを表した生活パターンデータを記憶した生活パターンデータ記憶部と、前記行動の種類に関連付けて家電を特定するデータを記憶した家電紐付けデータ記憶部と、前記家電の駆動時の消費電力量に関するデータを家電電力特性データとして記憶した家電電力特性データ記憶部と、前記生活パターンデータ記憶部から読み出した生活パターンデータに基づいて、所定の時刻においてユーザがとる行動の種類を求め、前記家電紐付けデータを用いて当該行動の種類に紐付けられた家電を特定し、前記家電電力特性データ記憶部から読み出した家電電力特性データに基づいて、当該家電の所定の時刻における消費電力量を算出する演算部と、前記消費電力量のデータを出力する出力部とを備える。
【００１４】
このように、ユーザの生活パターンを、例えば、炊事、洗濯、団欒等といった行動の種類ごとに、基準時刻から最初の行動までの時間間隔、各行動の間の時間間隔、及び、行動が継続する時間という３つのパラメータによって表すので、パラメータ数を大幅に減らすことができる。例えば、１日の時刻サンプル数を１４４個（１０分単位）、行動の種類を５個（炊事、洗濯、団欒、睡眠、外出）とすると、パラメータ数はわずか３１個となる。また、生活パターンを、各行動の開始時刻とその継続時間によって表しているので、パラメータの意味を直観的に理解することができ、試験を実施する際のパラメータ調整が容易になる。
【００１５】
本発明の電力需要シミュレータは、前記行動の種類に関連付けて、当該行動をとる継続時間内に当該家電を用いる選択確率を記憶した選択確率データ記憶部を備え、前記演算部は、前記家電電力特性データ記憶部から読み出した家電電力特性データと、前記選択確率データ記憶部から読み出した選択確率に基づいて決定される前記所定時刻における家電選択状態とに基づいて、前記家電の消費電力量を求めてもよい。
【００１６】
家電は、ユーザの行動の継続時間中にわたって間断なく使用されるわけではない場合が多い。例えば、６時〜７時まで炊事を行う際に、６時〜７時まで常時電子レンジを使っているわけではなく、電子レンジを使うのは一部の時間である。本発明では、ユーザの行動の継続時間中において、当該行動に紐付けられた家電がどの程度使用されるか（家電選択状態）を選択確率によって求め、消費電力量を適切に計算することができる。
【００１７】
本発明の電力需要シミュレータにおいて、前記家電電力特性データ記憶部は、前記家電の待機時の消費電力量に関するデータをさらに記憶しており、前記演算部は、前記家電電力特性データ記憶部から前記家電の駆動時の家電電力特性データと待機時の家電電力特性データとを読み出し、前記所定時刻における前記家電選択状態に加え、前記選択確率に基づいて前記家電非選択状態を決定し、前記駆動時の家電電力特性データから求めた消費電力量に前記家電選択状態を乗じた値と、前記待機時の家電電力特性データから求めた消費電力量に家電非選択状態を乗じた値とを加算して、前記家電の消費電力量を求めてもよい。
【００１８】
この構成により、待機時の消費電力量をも計算に含めるので、消費電力量を精度良く求めることができる。
【００１９】
本発明の電力需要シミュレータにおいて、前記生活パターンデータ記憶部は、状況に応じて複数の生活パターンのデータを記憶していてもよい。
【００２０】
ユーザが消費する電力量は、例えば、季節によって、あるいは、平日か休日か等の状況の違いによって大きく異なる。本発明の構成により、状況に応じて複数の生活パターンのデータを用意しておくことにより、状況に応じて適切に消費電力量を求めることができる。
【００２１】
本発明の電力需要シミュレータは、１日を単位時間に分割したときの各単位時間における前記家電の使用に関するデータの入力を受け付ける入力部を備え、前記演算部は、前記各単位時間に使用された家電に対応する行動の種類のデータを前記家電紐付けデータ記憶部から読み出し、同じ種類の行動が連続する複数の単位時間を一つの行動が行われた時間であるとして当該行動の開始時刻及び継続時間を決定して、前記生活パターンデータを生成してもよい。
【００２２】
この構成により、家電の使用に関するデータに基づいて、生活パターンデータを生成することができる。
【００２３】
本発明の電力需要シミュレータにおいて、前記演算部は、前記家電が使用された時間と当該家電に紐付けられた行動の継続時間とに基づいて、当該家電の選択確率を生成してもよい。
【００２４】
この構成により、家電の使用に関するデータに基づいて、家電の選択確率を求めることができる。
【００２５】
本発明の電力需要シミュレータにおいて、前記入力部に入力されるデータは、前記家電が各単位時間に消費した電力量に関するデータであって、前記演算部は、前記電力量に関するデータの値が特定の条件を満たす場合に、前記家電が駆動状態にあると判定してもよい。  
【００２６】
この構成により、家電の消費電力量のデータに基づいて、家電が駆動状態にあるか待機状態にあるかを判定することができる。駆動状態と待機状態の判定方法としては、例えば、（１）前記演算部は、前記電力量のデータを昇順にプロットしたグラフにおいて、電力量が低い方から２つめの鞍点を閾値として、当該閾値以上の電力量を有する場合に、前記家電が駆動状態にあると判定してもよく、（２）前記電力量のデータに対して複数のガウス分布を持つ混合ガウス分布を適用し、平均の大きな分布に帰属するデータを駆動状態の電力量データと判定し、平均の小さな分布に帰属するデータを待機状態の電力量データと判定してもよい。
【００２７】
本発明の電力需要シミュレータにおいて、前記演算部は、前記駆動状態と判定された電力量を用いて駆動時の家電電力特性データを生成し、前記駆動状態とは判定されなかった電力量を用いて待機時の家電電力特性データを生成してもよい。
【００２８】
この構成により、家電の消費電力量に関するデータに基づいて、ユーザが所有する家電の電力特性を求めることができる。なお、家電電力特性データは、消費電力量の平均と標準偏差に関するデータであってもよい。
【００２９】
本発明の電力需要シミュレーション方法は、上記した電力需要シミュレータによって電力需要のシミュレーションを行う方法であって、前記電力需要シミュレータが、前記生活パターンデータ記憶部から読み出した生活パターンデータに基づいて、所定の時刻においてユーザがとる行動の種類を求めるステップと、前記電力需要シミュレータが、前記家電紐付けデータを用いて当該行動の種類に紐付けられた家電を特定するステップと、前記電力需要シミュレータが、前記家電電力特性データ記憶部から読み出した家電電力特性データに基づいて、当該家電の所定の時刻における消費電力量を算出するステップと、前記電力需要シミュレータが、前記消費電力量のデータを出力するステップとを備える。
【００３０】
本発明の電力需要シミュレータのパラメータ設定方法は、上記した電力需要シミュレータのパラメータを設定する方法であって、前記電力需要シミュレータが、１日を単位時間に分割したときの各単位時間における前記家電の使用に関するデータの入力を受け付けるステップと、前記電力需要シミュレータが、前記各単位時間に使用された家電に対応する行動の種類のデータを前記家電紐付けデータ記憶部から読み出し、同じ種類の行動が連続する複数の単位時間を一つの行動が行われた時間であるとして当該行動の開始時刻及び継続時間を決定して、前記生活パターンデータを生成するステップとを備える。
【００３１】
本発明の電力需要シミュレーションのためのプログラムは、上記した電力需要シミュレーション方法の各ステップを実行させるプログラムである。また、本発明の電力需要シミュレータのパラメータを設定するためのプログラムは、上記した電力需要シミュレータのパラメータ設定方法の各ステップを実行させる方法である。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、生活パターンを表すパラメータ数を大幅に減らすことができると共に、パラメータの意味を直観的に理解することができる電力需要シミュレータを実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】電力需要シミュレータの構成を示す図である。
【図２】生活パターンデータ記憶部に記憶されたデータの例を示す図である。
【図３】家電紐付けデータ記憶部に記憶されたデータの例を示す図である。
【図４】家電選択確率データ記憶部に記憶されたデータの例を示す図である。
【図５】家電電力特性データ記憶部に記憶されたデータの例を示す図である。
【図６】電力需要シミュレータのパラメータ設定の動作を示す図である。
【図７】（ａ）家電の状態を同定する第１の方法を説明するための図である。（ｂ）家電の状態を同定する第２の方法を説明するための図である。
【図８】生活パターン同定の方法を説明するための図である。
【図９】電力需要シミュレータによるシミュレーションの動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、本発明の実施の形態の電力需要シミュレータについて、図面を参照しながら説明する。
図１は、実施の形態の電力需要シミュレータ１の構成を示す図である。電力需要シミュレータ１は、シミュレーションの条件を入力する条件入力部１０と、電力需要シミュレーションのパラメータとなるデータを記憶する記憶部１１と、記憶部１１に記憶されたデータに基づいて電力需要のシミュレーションを行う演算部１６と、シミュレーション結果を出力する出力部１７とを有している。記憶部１１には、生活パターンデータ、家電紐付けデータ、家電選択確率データ、家電電力特性データが記憶されている。記憶部１１のうち、これらのデータを記憶するそれぞれの領域を、生活パターンデータ記憶部１２、家電紐付けデータ記憶部１３、家電選択確率データ記憶部１４、家電電力特性データ記憶部１５という。
【００３５】
また、電力需要シミュレータ１は、ユーザが所有する家電の消費電力量の遷移データを入力する実績データ入力部１８を有している。後述するとおり、電力需要シミュレータ１は、家電の消費電力量のデータに基づいて、生活パターンを同定したり、家電の選択確率や家電電力特性を算出したりする機能を有している。
【００３６】
電力需要シミュレータ１のハードウェアは、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、モニタ、キーボート、通信インターフェース等を備えるコンピュータによって構成される。このコンピュータは、以下に説明する機能を実行させるためのプログラムをＲＯＭ等の記憶部に記憶させておき、当該プログラムを読み出して実行することにより、電力需要シミュレータ１を実現する。このようなプログラムも本発明の範囲に含まれる。
【００３７】
図２は、生活パターンデータ記憶部１２に記憶されたデータを説明するための図である。生活パターンデータ記憶部１２は、ユーザが行う行動の種類ごとに、その開始時刻と継続時間のパターンのデータを記憶している。行動の種類ごとのパターンを「行動パターン」という。行動の種類とは、例えば、「炊事」「洗濯」「団欒」である。行動の種類は、図２に例示するものに限定されることはなく、例えば、「掃除」「睡眠」「外出」等を含めてもよい。
【００３８】
行動パターンは、活動開始時刻を基準（請求項の「所定の基準時刻」に該当）として、（ｉ）活動開始時刻と行動を最初に開始する時刻との時間間隔、（ｉｉ）行動を２回目以降に開始する時刻とその前の同じ行動の開始時刻との時間間隔、（ｉｉｉ）行動が継続する時間によって表される。ここで、活動開始時刻は、例えば、起床時刻であるが、これに限定されるものではない。なお、本実施の形態では、活動開始時刻を基準時刻としているが、例えば、一律に、午前６時というように設定してもよい。
【００３９】
図２では、説明の便宜上、各行動パターンのデータを模式的に表しているが、電力需要シミュレータは、各行動パターンのデータをガンマ分布の形で記憶する。ここで、ある行動の種類Ｋ（Ｋは炊事、洗濯、団欒等のいずれか）の行動パターンについて、具体的に説明する。ｔ0を活動開始時刻、ｔiをｉ回目（１＜ｉ＜Ｎ）の行動の開始時刻、ｍiをｉ回目（１＜ｉ＜Ｎ）の行動の継続時間を表すものとする。行動の開始時刻と継続時間の状態空間ｓは、次のように表される。
ｓ＝（ｔ1，…，ｔN，ｍ1，…，ｍN）
行動の種類Ｋの発生確率ｐK（ｓ）は次の式で表される。
【００４０】
【数１】
2015219610.tif 000003
なお、式中のGammaはガンマ分布を示す。また、パラメータは、
【数２】
2015219610.tif 000004
【００４１】
すべての種類の行動を含む生活パターンの発生確率ｐ（ｓ）は、次の式（１）で表される。
【数３】
2015219610.tif 000005
【００４２】
図３は、家電紐付けデータ記憶部１３に記憶されたデータの例を示す図である。家電紐付けデータ記憶部１３には、行動種類を示すデータと、その行動種類に関連付けて家電を特定するデータが記憶されている。家電紐付けデータで紐付けられている家電は、ユーザが行動種類で特定される行動をとるときに使用される家電である。例えば、「炊事」という行動種類に対して、「ＩＨヒータ」「電子レンジ」「オーブン」「炊飯器」を示すデータが記憶されている。
【００４３】
図４は、家電選択確率データ記憶部１４に記憶されたデータの例を示す図である。家電選択確率データ記憶部１４には、家電に関連付けて、その家電が選択される確率を示すデータが記憶されている。例えば、「ＩＨヒータ」に対しては、「３０％」という選択確率のデータが記憶されている。これは、「ＩＨヒータ」に紐付けられた「炊事」という行動種類の継続時間のうち、「ＩＨヒータ」が３０％の確率で使用されることを示している。例えば、炊事の継続時間が１００分の場合、ＩＨヒータが使用される時間の期待値は、３０分間である。
【００４４】
図５は、家電電力特性データ記憶部１５に記憶されたデータの例を示す図である。家電電力特性データ記憶部１５には、家電に関連付けて、その家電の電力特性が記憶されている。ここで、家電電力特性データは、待機状態における電力量の分布のデータと駆動状態における電力量の分布のデータである。
【００４５】
演算部１６は、記憶部１１に記憶された各種のパラメータを用いて電力需要のシミュレーションを行う機能と、実績データ入力部１８から入力された家電の消費電力量の遷移データに基づいて記憶部１１に記憶する各種のパラメータを生成する機能とを有する。
【００４６】
図６は、電力需要シミュレータ１が各種のパラメータを生成する動作を示す図である。電力需要シミュレータ１は、実績データ入力部１８にて、ユーザが所有する家電毎の消費電力の遷移データの入力を受け付ける（Ｓ１０）。遷移データは、例えば、単位時間を１０分とし、各家電の１０分毎の消費電力のデータである。次に、電力需要シミュレータ１は、入力された消費電力の遷移データに基づき、家電の駆動状態、待機状態を同定する（Ｓ１１）。
【００４７】
図７（ａ）は、家電の状態を同定する第１の方法を説明するための図、図７（ｂ）は、家電の状態を同定する第２の方法を説明するための図である。第１の方法では、電力需要シミュレータ１は、入力された消費電力量のデータを昇順にプロットし、電力量が小さい方（左）から２番目の鞍点を閾値として、家電が駆動状態か待機状態かを判定する。ここで、鞍点とは、多変数実関数の変域の中で、ある方向で見れば極大値だが別の方向で見れば極小値となる点である。電力量が小さい方から１番目の鞍点までの区間は、単位時間の間（例えば、１０分間）、家電がＯＦＦ状態であると考えられ、１番目の鞍点から２番目の鞍点までの区間は、単位時間の間にＯＮ状態とＯＦＦ状態とが混在していると考えられ、２番目の鞍点から右側の区間は、単位時間に亘って家電がＯＮ状態であると考えられる。したがって、本実施の形態では、２番目の鞍点を閾値として、閾値以下の値を待機状態、閾値より大きい値を駆動状態とする。
【００４８】
第２の方法は、図７（ｂ）に示すように、単位時間ごとの電力量に対して混合ガウスモデルを適用し、２つのガウス分布に分離する。平均の小さな分布への帰属度が高い値を待機状態とし、平均の大きな分布への帰属度が高い値を駆動状態と判定する。なお、２つのグラフの交点が駆動状態と待機状態とを分ける閾値となる。
【００４９】
以上に説明した方法により、家電の状態が予め分かっていない場合であっても、電力値の遷移データに基づいて家電の状態を同定することができる。
【００５０】
電力需要シミュレータ１は、家電の駆動状態・待機状態を同定した後、家電の状態に基づいて生活パターンのデータを生成する（Ｓ１２）。
【００５１】
図８は、生活パターン同定の方法を具体的に説明するための図である。図８の上段は、ＩＨヒータの状態を示す図、図８の中段は、電子レンジの状態を示す図である。グラフが立ち上がったＯＮの部分が駆動状態であり、立ち下がったＯＦＦの部分が待機状態を示す。ＩＨヒータと電子レンジは共に、「炊事」という行動種類に関連付けられている。つまり、ＩＨヒータまたは電子レンジを使用しているときには、「ユーザ」は「炊事」という種類の行動をとっている。したがって、電力需要シミュレータは、ＩＨヒータがＯＮ状態にある単位時間、及び、電子レンジがＯＮ状態にある単位時間の論理和（ＯＲ）をとって、「炊事」を行っている時間を求める。例えば、図８に示すように、ＩＨヒータを使用した時間ｔ１１〜ｔ１２と、電子レンジを使用した時間ｔ２１〜ｔ２２の論理和をとって、「炊事」の時間はｔ１１〜ｔ２２と求める。
【００５２】
次に、電力需要シミュレータ１は、同定された生活パターンに基づき、生活パターンモデルのパラメータを算出する（Ｓ１３）。具体的には、電力需要シミュレータ１の演算部１６は、行動の種類ごとに、（ｉ）活動開始時刻ｔ０から１回目の開始時刻までの時間間隔、（ｉｉ）２回目以降の開始時刻間の時間間隔、（ｉｉｉ）各行動の継続時間を抽出し、抽出したデータをモデル式（１）に当てはめて、最尤推定することにより、モデルのパラメータを求める。
【００５３】
続いて、電力需要シミュレータ１は、各家電の選択確率を算出する。具体的には、各行動の継続時間のうち、家電を使用した確率を求める（Ｓ１４）。例えば、図８に示す例では、ＩＨヒータの選択確率は、ＩＨヒータを使用した時間（ｔ１２−ｔ１１）と（ｔ１４−ｔ１３）との和を、炊事の時間（ｔ２２−ｔ１１）と（ｔ１４−ｔ２３）との和で割って選択確率を求める。これを式で表せば、｛（ｔ１２−ｔ１１）＋（ｔ１４−ｔ１３）｝／｛（ｔ２２−ｔ１１）＋（ｔ１４−ｔ２３）｝となる。また、選択確率を求める際に、家電の使用時間を行動の継続時間で単純に割るのではなく、一定の値を足した上で割ってもよい。例えば、ＩＨヒータの選択確率＝（ＩＨヒータ使用時間＋ａ）／（炊事継続時間＋ｂ）というように、所定の定数ａ，ｂを足してもよい。ここで、ａ，ｂは、各家電の事前知識によって予め与えられた定数である。
【００５４】
次に、電力需要シミュレータ１は、各家電の家電電力特性データを求める（Ｓ１５）。家電の駆動状態の判定において、図７（ａ）に示す第１の方法を用いた場合には、待機状態と判定された電力値の平均と標準偏差を待機電力の平均と標準偏差とし、駆動状態と判定された電力値の平均と標準偏差を駆動電力の平均と標準偏差として求める。図７（ｂ）に示す第２の方法を用いた場合には、混合ガウス分布で得られた平均値が小さい方の分布と標準偏差を待機電力の平均と標準偏差とし、平均値が大きい方の分布と平均と標準偏差を駆動電力の平均と標準偏差とする。なお、家電の電力量の上限と下限が解っていれば、それらを上限と下限とする切断正規分布を用いても良い。例えば、電力量は負の値をとらないので下限を０とする、契約電力量より多くの電力は消費不可能なので、上限を契約電力量にするという方法がある。また、家電電力特性データを求める別の方法としては、待機状態と判定された電力値の中央値を待機電力の平均とし、中央値絶対偏差×αを待機電力の標準偏差とし、駆動状態と判定された電力値の中央値を駆動電力の平均とし、中央値絶対偏差×βを駆動電力の標準偏差としてもよい。なお、一般的には、α＝β＝1.4826を用いる。
【００５５】
以上の動作により、電力需要シミュレータ１は、ユーザが有する家電の消費電力の遷移データに基づいて、シミュレーションに用いる生活パターンデータ等のデータを求めることができる。
【００５６】
図９は、電力需要シミュレータ１によって電力需要をシミュレーションする動作を示す図である。ここでは、午前７時３０分における電力需要をシミュレーションする例を挙げて説明する。なお、単位時間は１０分間なので、午前７時３０分という時刻は、午前７時３０分〜７時４０分を意味し、午前７時３０分における電力量はこの単位時間の電力量である。
【００５７】
電力需要シミュレータ１は、条件入力部１０からシミュレーションの条件の入力を受け付ける。ここでは、条件入力部１０から電力需要のシミュレーションを行うべき時刻の入力を受け付ける（Ｓ２０）。この例では、所定の時刻として「午前７時３０分」がシミュレーション条件として入力される。
【００５８】
電力需要シミュレータ１は、生活パターンモデルに基づいてシミュレーション値を生成する。具体的には、行動の種類ごとに、活動開始時刻と最初の開始時刻との時間間隔、２回目以降の開始時刻とその前の開始時刻との時間間隔、継続時間のシミュレーション値を生成する（Ｓ２１）。シミュレーション値の生成法としては、（１）生活パターンモデルに従う乱数を発生させてシミュレーション値を生成する方法、（２）生活パターンモデルの期待値（ガンマ分布の場合は、λ×κ）をシミュレーション値とする方法がある。
【００５９】
次に、電力需要シミュレータ１は、発生させた時間間隔と継続時間から、生活パターンのデータを時刻ごとの表現に変換する（Ｓ２２）。例えば、「炊事」の行動について、行動活動開始時刻が午前６時、最初の開始時刻までの時間間隔が１時間、継続時間が１時間であるとした場合、午前７時〜８時まで「炊事」というように変換される。
【００６０】
続いて、各時刻での家電選択確率を算出する（Ｓ２３）。「炊事」において使用される家電は、ＩＨヒータ、電子レンジ、オーブン、炊飯器である（図３参照）。家電選択確率データ記憶部１４（図４参照）から、各家電の選択確率のデータを読み出すと、ＩＨヒータは３０％、電子レンジは３０％、オーブンは１０％、炊飯器は２０％である。これらの選択確率を用いて家電選択状態を生成する。その方法としては、（１）家電選択確率に従う乱数を用いて０，１を発生させ、それを家電選択状態とする方法（１が家電選択状態）や、（２）家電選択確率のモデルの期待値を家電選択状態とする方法がある。家電非選択状態についても同様である。これは、各家電の選択確率を１００％から引いたものを非選択確率とした上で、（１）家電非選択確率に従う乱数を用いて０，１を発生させ、それを家電非選択状態とする方法、（２）家電非選択確率のモデルの期待値を家電非選択状態とする方法がある。
【００６１】
次に、電力需要シミュレータ１は、家電電力特性データ記憶部１５から家電の駆動状態の家電電力特性データと待機状態の家電電力特性データを読み出し、これらのデータを用いて消費電力量のデータを算出する（Ｓ２４）。電力消費量の算出は、（１）家電電力特性のモデルに従う乱数を発生させて消費電力量を生成する方法、（２）家電電力特性のモデルの期待値をシミュレーション値とする方法がある。このようにして得られた駆動状態及び待機状態の消費電力量と、上述した家電選択状態、家電非選択状態とを合わせて電力需要を算出する。すなわち、電力需要＝（駆動状態の消費電力量）×（家電選択状態）＋（待機状態の消費電力量）×（家電非選択状態）で求まる。そして、電力需要シミュレータ１は、所定時刻における電力需要のデータを出力する（Ｓ２５）。なお、家電電力特性のモデルの期待値は、切断正規分布を用いない場合には、平均値となる。切断正規分布を用いる場合には、期待値E(y)は、上限・下限両方が設定されている場合は次式（２）で、下限のみ設定（上限は+∞）の場合は次式（３）で計算される。
【数４】
2015219610.tif 000006
【数５】
2015219610.tif 000007
【００６２】
電力需要シミュレータ１は、条件入力部１０への入力によりシミュレーションを行う条件を変更することができる。例えば、電力需要を予測すべき時刻を変更したり、例えば１０時から１２時までのように幅を持った時間帯における電力需要を求める条件入力も可能である。また、家電のリプレースによる省エネ効果を見積もりたい場合には、条件入力部１０よりリプレース後の家電電力特性データを入力し、家電電力特性データ記憶部１５に記憶する。その上で、シミュレーションを実行することにより、家電のリスプレース後の電力需要をシミュレーションすることができる。また、生活パターンの変化に伴う電力需要を見積もりたい場合には、条件入力部１０より、生活パターンに関するデータ（例えば、行動の開始時刻や継続時間のデータ）の変更を入力することにより、新しい生活パターンでの電力需要をシミュレーションすることができる。この際、生活パターンを、各行動の開始時刻とその継続時間によって表しているので、パラメータの意味を直観的に理解し、適切なラメータ調整を行うことができる。このように生活パターンの変化に伴う電力需要の変化を分析することは、価格インセンティブ設計による需要家の節電効果を誘発する上で重要である。
【００６３】
以上、本実施の形態の電力需要シミュレータ１と、電力需要シミュレーション方法、及び、パラメータの設定方法について説明した。
本実施の形態の電力需要シミュレータ１は、ユーザの生活パターンを、行動の種類ごとに、基準時刻から最初の行動までの時間間隔、各行動の開始時刻の時間間隔、及び、行動が継続する時間という３つのパラメータによって表すので、パラメータ数を大幅に減らすことができる。
【００６４】
上記に本発明の電力需要シミュレータ１について、実施の形態を挙げて詳細に説明したが、本発明の電力需要シミュレータ１は上記した実施の形態に限定されるものではない。
上記した実施の形態では、一つの生活パターンを前提に説明したが、生活パターンは、季節や平日／休日の違い等によって変わるので、複数の生活パターンを準備しておき、状況に合った生活パターンデータを用いることとしてもよい。
【００６５】
上記した実施の形態では、家電の単位時間あたりの消費電力の遷移データを用いて生活パターンモデルのパラメータを設定する例を挙げて説明したが、生活パターンモデルのパラメータを設定する方法は、これに限られない。例えば、調査データを利用してパラメータの設定を行ってもよい。アンケート調査によって、各行動種類について、単位時間毎のオン／オフ状態のデータを取得し、取得したオン／オフ状態のデータを、行動の開始時刻間隔（最初と２回目以降の２種類）と継続時間に変換し、生活パターンモデルのパラメータを推定してもよい。家電選択確率についても、各行動を行う際に、家電をどのくらい（Ｎ回中Ｚ回）使用するかをアンケート調査し、Ｚ／Ｎを家電選択確率としてもよい。また、家電電力特性については、単位時間の電力消費量を、駆動時の平均μ1が仕様に記載されている定格出力、待機時の平均μ0が仕様に記載されている待機電力（もし記載がなければ０）を平均出力μ0となるように積算して求めてもよい。
【００６６】
上記した実施の形態においては、活動開始時刻を基準時刻とし、例えば、一律に、午前６時というように設定してもよいと述べたが、データから基準時刻を推定することとしてもよい。この方法としては、例えば、次の方法が考えられる。まず、データを２つの期間に分割する。一方の期間のデータにおいて、全てのあり得るt0について（例えば、１０分ごとのデータなら１４４点全て）、生活パターンのパラメータ推定を行って（例えば１４４個の）生活パターンモデルを生成する。そして、他方の区間のデータに対し、各モデルで生活パターンをシミュレーションし、最も生活パターン推定誤差が小さかったモデルのt0を基準時刻とする。なお、データを分割せずに、与えられたデータを用いて、あり得るモデルのパラメータを推定し、尤度が最も大きくなるモデルのt0を基準時刻としてもよい。
【００６７】
また、異なる行動種類に対して、同じ家電が紐付けられることもあり得る。例えば、「ＩＨヒータ」は、「炊事」に用いられるが、「団欒」の際にコーヒー等を淹れるためにも用いられる可能性がある。つまり、「ＩＨヒータ」は「炊事」に関連付けられるほか、「団欒」が関連付けられることもあり得る。この場合、同じ単位時間に、「炊事」と「団欒」という行動が行われたときには、「ＩＨヒータ」の消費電力量が「炊事」と「団欒」のそれぞれでカウントされることになる。本発明では、このような異なる行動に起因する同じ家電の消費電力量を加算するのか否かを、家電毎に予め決めておいてもよい。例えば、電子レンジやオーブンのように、家庭に１台しかない家電を共用する場合には、異なる種類の行動に基づく消費電力量の加算しない設定とし、「ＩＨヒータ」のように複数の誘導加熱部を有し、「炊事」での使用と「団欒」での使用を同時に行える場合には、消費電力量の加算する設定とする等である。
【００６８】
家電電力特性データは、家電の動作モードに合わせて設定してもよい。例えば、洗濯機において２０分洗い（xx(KWh)定数出力）→２０分濯ぎ（yy(KWh)定数出力）というように実施順序が決まっている動作モードがある場合を想定する。この場合、パラメータを設定する際には、混合ガウスモデルの混合数を２以上に設定し、設定したモード数で混合ガウスモデルの学習を行い、赤池情報量基準（ＡＩＣ）を計算し、ＡＩＣを最小にするモード数を採用することとしてもよい。
【００６９】
シミュレーションを行う際には、行動の継続時間内に、動作モードによる家電の使用が何回行われるか、すなわち、（家電選択確率×行動の継続時間）／（１モードの継続時間）を計算してもよい。そして、その回数分だけ、動作モードによって決められた動作の消費電力量を当てはめる。動作モードに基づく使用を複数回繰り返した結果、家電使用の継続時間が行動の継続時間を超える場合がある。例えば、１モードの所要時間が４０分、行動の継続時間が１００分の場合に、当該動作モードによる家電の使用を３回繰り返すと、３回目の使用において２０分間が行動の継続時間（１００分）を越えてしまう。この場合には、３回目の使用の最後の２０分を打ち切っても良いし、３回目の使用を全部打ち切ってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
以上説明したように、本発明の電力需要シミュレータは、少ないパラメータでモデルを表現すると共に、パラメータの直観的な解釈が容易という効果を有し、エネルギーマネジメントサービスの開発等に有用である。
【符号の説明】
【００７１】
１  電力需要シミュレータ
１０  条件入力部
１１  記憶部
１２  生活パターンデータ記憶部
１３  家電紐付けデータ記憶部
１４  家電選択確率データ記憶部
１５  家電電力特性データ記憶部
１６  演算部
１７  出力部
１８  実績データ入力部
【図１】
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【図２】
2015219610.tif 000009
【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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