(57)【要約】【課題】機器の消費電力を精度良く予測する。【解決手段】予測対象となる単位期間に対応する前年の単位期間における複数の機器の総消費電力に基づいて、単位期間の総電力消費量を予測する単位期間内総電力消費量予測部と、各曜日における複数の機器の総消費電力の全曜日における総消費電力に対する比である曜日係数を求める曜日係数算出部と、を有する。【選択図】図１１
2015188280.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象となる単位期間に対応する前年の単位期間における複数の機器の総消費電力に基づいて、単位期間の総消費電力量を予測する単位期間内総消費電力量予測部と、
各曜日における複数の機器の総消費電力の全曜日における総消費電力に対する比である曜日係数を求める曜日係数算出部と、
前記単位期間内総消費電力量予測部において求めた前記単位期間の総消費電力量を前記単位期間に含まれる日数で除算し、予測対象日の曜日に対応する前記係数算出部で算出した曜日係数を乗算することで、複数の機器の１日毎の総消費電力量を予測する１日毎の総消費電力量予測部と
を有することを特徴とする機器制御装置。
【請求項２】
過去Ｔ日間における複数の機器の電力消費の実績値に基づいて、前記予測対象日の時間帯毎の複数の機器の積算電力量推移を予測する１日の消費電力量推移予測部と、
前記１日の消費電力量推移予測部により求めた１日の総消費電力量を、前記１日毎の総消費電力量予測部で得られた１日の総消費電力量に合致させるように、前記１日毎の消費電力量推移を補正する積算電力量推移補正部と
を有することを特徴とする請求項１に記載の機器制御装置。
【請求項３】
前記１日の消費電力量推移予測部は、
機器のオン期間を判定するオン期間判定部と、
前記オン期間判定部により判定された前記オン期間にオン電力を割り当てることにより、機器の消費電力を予測する消費電力量予測部と
を有することを特徴とする請求項１に記載の機器制御装置。
【請求項４】
前記積算電力量推移補正部により補正された単位時間ごとの積算電力量予測値に基づいて、消費電力量をあらかじめ設定した目標値になるように機器の制御またはアドバイスすることを特徴とする請求項１に記載の機器制御装置。
【請求項５】
予測対象となる単位期間に対応する前年の単位期間における複数の機器の総消費電力に基づいて、単位期間の総消費電力量を予測する単位期間内総消費電力量予測ステップと、
各曜日における複数の機器の総消費電力の全曜日における総消費電力に対する比である曜日係数を求める曜日係数算出ステップと、
前記単位期間内総消費電力量予測ステップにおいて求めた前記単位期間の総消費電力量を前記単位期間に含まれる日数で除算し、予測対象日の曜日に対応する前記係数算出ステップで算出した曜日係数を乗算することで、複数の機器の１日毎の総消費電力量を予測する１日毎の総消費電力量予測ステップと
を有することを特徴とする機器制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器制御技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある期間における電気料金(電力使用量)をユーザによりあらかじめ設定された目標値になるように、機器を直接制御し、またはユーザにアドバイスを通知することで間接的に機器を制御する方法がある。
【０００３】
特許文献１では、目標削減電力量を達成するために制御線を用いた機器の制御方法について記載されている。また目標値を再設定する際、予測値を利用することについても記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１９１７１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、時間帯ごとの積算電力量について曜日依存性が考慮されていない。本発明は、より精度の良い積算電力量の予測を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一観点によれば、予測対象となる単位期間に対応する前年の単位期間における複数の機器の総消費電力量に基づいて、単位期間の総消費電力量を予測する単位期間内総消費電力量予測部と、各曜日における複数の機器の総消費電力量の全曜日における総消費電力量に対する比である曜日係数を求める曜日係数算出部と、前記単位期間内総消費電力量予測部において求めた前記単位期間の総消費電力量を前記単位期間に含まれる日数で除算し、予測対象日の曜日に対応する前記係数算出部で算出した曜日係数を乗算することで、複数の機器の１日毎の総消費電力量を予測する１日毎の総消費電力量予測部と、を有することを特徴とする機器制御装置（情報処理装置）が提供される。
【０００７】
本発明の他の観点によれば、予測対象となる単位期間に対応する前年の単位期間における複数の機器の総消費電力量に基づいて、単位期間の総消費電力量を予測する単位期間内総消費電力量予測ステップと、各曜日における複数の機器の総消費電力量の全曜日における総消費電力量に対する比である曜日係数を求める曜日係数算出ステップと、前記単位期間内総電力消費量予測ステップにおいて求めた前記単位期間の総消費電力量を前記単位期間に含まれる日数で除算し、予測対象日の曜日に対応する前記係数算出ステップで算出した曜日係数を乗算することで、複数の機器の１日毎の総消費電力量を予測する１日毎の総消費電力量予測ステップと、を有することを特徴とする機器制御方法（情報処理方法）が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、より精度の良い、機器の積算電力量の予測を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態による機器制御技術において用いられる機器制御装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図２Ａ】消費電力量予測部による、１ヶ月毎の消費電力量予測処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【図２Ｂ】読み出した、過去の月毎の消費電力量の実績値と平均気温との例を示す図である。
【図２Ｃ】初期予測による１ヶ月間の総消費電力量予測値の算出例を示す図である。
【図２Ｄ】気温依存補正の計算に使用する対象月の選び方の一例を示す図である。
【図２Ｅ】予想気温を算出するための計算例を示す図である。
【図２Ｆ】気温に依存する気温依存補正のアルゴリズムの例を示す図であり、計算に用いられるパラメータの選択の内容を例示的に示す図である。
【図３】本実施の第３の形態による消費電力量予測処理を行う消費電力量予測部のうちの一般的な機器の積算消費電力量予測処理を行う第１の予測部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図４】予測対象日の消費電力量と、予測に用いる計算の対象日とをカレンダーで示す図である。
【図５】本実施の形態による情報処理部における処理の流れを示すフローチャート図である。
【図６Ａ】記憶部の詳細を示す機能ブロック図である。
【図６Ｂ】本実施の形態による消費電力量予測処理を行う第２の予測部の一構成例を示す機能ブロック図である。
【図７】動作環境に対する消費電力データの作成例を示す図である。
【図８Ａ】オンオフ判定に基づく消費電力予測処理の第１例を示すフローチャート図である。
【図８Ｂ】オンオフ判定に基づく消費電力予測処理の第２例を示すフローチャート図である。
【図９】オンオフ判定の消費電力予測処理の第１例による処理結果の例を示す図である。
【図１０】オンオフ判定の消費電力予測処理の第２例による処理結果の例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態による１日ごとの積算消費電力予測方法の一例を示す図である。
【図１２】本実施の第３の形態による１日の総消費電力量の予測値の一例を示す図である。
【図１３】本実施の第５の形態による気温に依存するエコキュートの消費電力を求めて作成した気温・消費電力テーブルの一例を示す図である。
【図１４】本実施の第５の形態による実測データの例を示す図である。
【図１５】対象日時における時間毎の積算電力量の推移の例を示す図である。
【図１６】特異日に関する処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１７】Ｄ１を選択する処理の流れを示すフローチャート図である。
【図１８】総消費電力量が平均的な日を選択するための、第１の決定方法、第２の決定方法に関する具体的な例を示す図である。
【図１９】図１８のデータに基づいてＤ１を選択する第１の決定方法による選択の様子を示す図である。
【図２０】図１８のデータに基づいてＤ１を選択する第２の決定方法による選択の様子を示す図である。
【図２１】１日ごとの総消費電力量予測値の算出(曜日比率考慮)処理の流れを示すフローチャート図である。
【図２２】第１の方法又は第２の方法により算出した予測対象月(２０１３年５月)の１日ごとの総消費電力量予測値の算出例を示す図である。
【図２３】２０１２年３月〜５月における曜日ごとの総消費電力量平均値と１週間における各曜日の総消費電力量比率を示す図である。
【図２４】２０１２年３月〜４月における曜日ごとの総消費電力量平均値と１週間における各曜日の総消費電力量比率を示す図である。
【図２５】１５分ごと積算消費電力量推移の予測値（曲線１）、および、これを１日の総消費電力量予測値で補正して求めた２０１３／５／２２の１５分ごと積算消費電力量推移の予測値（曲線２）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
家電などの機器の１日毎の消費電力量に影響する要因は以下の通りである。従って、１日の消費電力量を求めるためには、以下の点を考慮する必要がある。
【００１１】
１）気温、その他、天候、湿度などの周辺環境要因があるが、基本的には気温で代表される周辺環境要因
２）気温などの周辺環境要因以外の、例えば、家族構成の変更などに起因する時期に依存する時期的要因
３）曜日依存性などのライフスタイル要因
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態による機器制御技術について詳細に説明する。
【００１２】
（第１の実施の形態）
以下に説明するように、本発明の第１の実施の形態による機器制御技術では、下記のステップに従って、１日ごとの積算消費電力量を予測する。
【００１３】
１）１ヵ月（単位期間）の総消費電力量予測アルゴリズム等により算出された１ヵ月の総消費電力量(目標値または予測値)をもとに、曜日依存性を考慮して１日ごとの総消費電力量の予測値を算出する。
【００１４】
２）過去Ｔ日間における実績値(電力使用量、温度など)から、予測対象日の時間帯毎(
例えば１５分ごと)の積算電力量推移(１日における１５分ごとの積算電力量の比率)を予
測する。
【００１５】
３）２）で得られた比率を、１）で得られた総消費電力量で補正することで、１日における時間帯ごとの積算電力量予測値を算出する。
【００１６】
例えば、２）における２３：４５の積算電力量(０：００〜２４：００の積算電力量)が１００００Ｗｈであり、１）における予測対象日の１日の総消費電力量が１３０００Ｗｈであるとすると、１日における１５分ごとの積算電力量予測値は、
２)で得られた１５分ごとの積算電力量の比率×(１３０００Ｗｈ／１００００Ｗｈ)
として求めることができる。
【００１７】
図１１は、上記のような１日ごとの積算消費電力予測方法の一例を示す図である。図１１に示すステップＳ５１では、１ヶ月分の総消費電力量を予測する。また、ステップＳ５２では、曜日による重み付け（曜日係数）を求める。そして、ステップＳ５４では、ステップＳ５１とステップＳ５２で求めた値を基に、曜日を考慮した１日の総消費電力量を予測する。一方、ステップＳ５３では、１日の単位時間、例えば１５分毎の積算消費電力量の推移を求める。そして、ステップＳ５５で、ステップＳ５３（Ｂ）で得られた１日の総消費電力量をステップＳ５４（Ａ）で得られた総消費電力量に合致させることで、１５分ごとの積算電力量の推移を補正する。
【００１８】
ステップＳ５１、Ｓ５２、Ｓ５３、Ｓ５４、Ｓ５５は、それぞれ、機能部としては、１ヶ月の総消費電力予測部、曜日係数算出部、１日の（積算）消費電力量推移予測部、１日
毎の総消費電力量予測部、積算電力量推移補正部に相当する。
【００１９】
そして、ステップＳ５５では、ステップＳ５３で求めた１日の積算値をステップＳ５４で求めた値に合致させることで、例えば１５分毎の積算電力量の推移の予測値を求めることができる。これらの値に基づいて、ステップＳ５６において機器の制御等を行うことができる。
【００２０】
このように、本実施の形態によれば、１日の消費電力の単位時間毎の推移を精度良く求めることができる。従って、機器の制御を精度良く行うことができるため、例えば省エネルギーを実現する指針を得やすいという利点がある。
【００２１】
（第２の実施の形態）
次に、第１の実施の形態のステップ１）のうち１ヵ月の総消費電力量予測アルゴリズム（図１１のステップＳ５４）について、本発明の第２の実施の形態について例示的に説明する。
【００２２】
図１は、本発明の実施の形態による機器制御技術において用いられる機器制御装置の一構成例を示す機能ブロック図である。
【００２３】
図１に示すように、機器制御装置１は、例えば、家電機器や住宅設備機器などの複数の機器などを一括して制御できるようにしたシステム（例えば、ＨＥＭＳ：home energy management system）におけるＨＥＭＳ管理部などにより構成される。例えば、機器制御装
置１は、消費電力量を予測する消費電力量予測部１１と、機器制御部１５と、全体を制御する制御部１７と、種々のデータやプログラムを記憶する記憶部２１と、ユーザインターフェイスなどを表示する表示部２３と、ユーザインターフェイスを表示させた状態等でユーザ入力を行う入力部２５と、を有している。制御部１７は、ユーザインターフェイスなどを表示するための表示制御を行う表示制御部１７ａを含む。また、記憶部２１は、過去の消費電力量データやその日の気温などを記憶する消費電力量データ記憶部２１ａを有している。そして、入力部２５から入力された目標値に基づいて、機器制御部１５が各種の家電機器等を自動的に制御できるように構成されている。
【００２４】
尚、上記の構成の一部を、テレビジョン装置やスマートフォンなどの携帯端末により実現するようにしても良い。例えば、表示制御部１７ａは、テレビジョン装置やスマートフォンなどの携帯端末にユーザインターフェイスを表示させるための表示制御指示の信号を出力する出力部を備えた形態でも良く、機器制御装置１の形態は限定されない。
【００２５】
また、各機器の消費電力は、例えば、各機器の消費電力等を「コンセント差し込み型電力センサ」や分電盤にとりつけた「ＣＴセンサ」により測定し、その測定結果を、ＨＥＭＳのＨＥＭＳ管理部へ提供するようにしても良い。
【００２６】
尚、図１の機器制御装置１の各構成部は、一体でなくても良く、例えば、機器制御装置１とネットワーク接続されるサーバなどで消費電力量の予測を行って、機器制御装置１にその情報を提供するようにしても良い。このようなシステムも本発明の範疇に入るものである。
【００２７】
図２Ａは、消費電力量予測部１１による、１ヶ月毎の消費電力量予測処理の流れの一例を示すフローチャート図である。消費電力量予測の処理は、これらの例に限定されるものではなく、種々の予測アルゴリズムから選択して利用することができる。
【００２８】
まず、処理が開始されると（Ｓｔａｒｔ：  ステップＳ１）、ステップＳ２において、
制御部１７により、消費電力量データ記憶部２１ａから、消費電力量データの実績値を読み出す。また、平均気温などの環境データを読み出す。
【００２９】
図２Ｂは、ステップＳ２において読み出した、過去の月毎の消費電力量の実績値と平均気温との例を示す図である。
【００３０】
以下、例えば、２０１３年１０月の総電力消費量を１ヶ月の総消費電力量を予測する場合における初期予測の様子を示す。このアルゴリズムは、総消費電力量の月依存をとった場合の傾向が、昨年までの傾向と同じになるとして予測値を求めるものである。
【００３１】
ある月の月間の総消費電力量を予測する場合に、基本的には前年同月と同程度の消費電力量になると見積もることができるが、前年と比べて家族数や家電などが増減している可能性がある。その影響までを考慮したものを消費電力量の初期予測とする。
【００３２】
また、家電によっては気温差によって使用量が変わってくるものがあるため、初期予測に対して、気温の違いの影響を考慮に入れた補正を行い、２つのステップを踏むことで１か月間の家庭内総消費電力量を予測する。
【００３３】
初期予測とは、前年同月および前年前月の総消費電力量の増減比率を前月実績値に乗じたものを翌月の予測値とするものである。この処理は、前年の実績値に対して、気温に依存せずに、例えば家族数や使用する家電の種類や数などの年月に依存する時期補正であり、気温に依存しない非気温依存予測とも言える。以下では、初期予測と称する。
【００３４】
図２Ｃは、初期予測による１ヶ月間の総消費電力量予測値の算出例を示す図である。
ここで、対象年度＝ｙ、対象月＝ｍの１か月間の総消費電力量をＥｙ、ｍ[Ｗｈ]で表す。予測対象月（Ｙ年Ｍ月）の１ヵ月間の総消費電力量に対する初期予測Ｅ*Ｙ，Ｍ [Ｗｈ]を以下の式で求める。
予測対象月の前月のデータが揃っている場合
E*Y,M = EY-1,M・(EY, M-1 / EY-1,M-1)
予測対象月の前月のデータが揃っていない場合
E*Y,M = EY-1,M・(EY, M-2 / EY-1,M-2)
以下に初期予測の具体例を説明する。
【００３５】
初期予測は、例えば、以下の式による補正である。この例では、前年同月（２０１２年１０月）の実績値Ｂおよびその直前の前年前月（２０１２年９月）の実績値Ｃである総消費電力量の増減比率（Ｂ／Ｃ）を前月（実績値２０１３年９月）の実績値Ｄに乗じたものを翌月の予測値とするものである。
Ａ＝Ｄ×（Ｂ／Ｃ）
【００３６】
例えば、２０１３年８月では、Ｄ（２０１３年８月）＝７９７９８９×（３９５６４２／４７８３７８）＝６５９９７６となる。２０１３年９月では、８８６２５０となる。２０１３年１０月の予測値Ａは、５６６２８５×（４５１２１５／５３１２８９）＝４８０９３６と求まる。このアルゴリズムは、例えば、総消費電力値の月依存をとった場合の傾向が、昨年までの傾向と同じになるとして予測値を求めるアルゴリズムであれば、上記のものに限定されない。
【００３７】
次いで、ステップＳ４で、気温に依存する気温依存補正を行う。気温依存補正とは、初期予測後の予測値Ａに対して、過去のデータにおいて予測対象月の予想気温前後の平均気温に対する総消費電力量の変化量を考慮したものを予測値Ｅとするものである。
【００３８】
図２Ｄは、気温依存補正の計算に使用する対象月の選び方の一例を示す図である。
初期予測を行った予測値に対して、気温の違いの影響を考慮に入れた補正を行う。
【００３９】
尚、対象年度＝ｙ、対象月＝ｍの１か月間の平均気温をＴｙ，ｍ[℃]で表す。また、予測対象月（Ｙ年Ｍ月）の１ヵ月間の予想平均気温がＴ*Ｙ，Ｍ[℃]で与えられているもの
とする。
【００４０】
前年のデータは平均気温と平均消費電力量のデータが揃っているため、そのデータを参照することで平均気温と平均消費電力量の傾向を把握することができる。しかしながら、平均気温と平均消費電力量との関係は直線的な関係にはならないため、消費電力量を予測する対象月の予想平均気温に近い平均気温であった月を過去データの中から抽出し、それらの月の消費電力量の情報を参照することで予測対象月の消費電力量の補正を行う。
【００４１】
より、具体的には図２Ｄに示すように、予測対象月の前年同月の前後２ヵ月間における各月の平均気温ＴＹ−１，ｍ (Ｍ−２≦ｍ≦Ｍ＋１)の中で、ＴＹ−１，ＭとＴＹ−１，
ｍの間にＴ*Ｙ，Ｍが挟まれ、かつ、|ＴＹ−１，Ｍ−ＴＹ−１，ｍ|が最小となる月ｍを
選出する。（その月を、以下ｍと称する。）
ただし、ｍを選出する際の優先順位は以下の通りとする。
１）Ｍ±１の範囲でｍを選出する。
２）ｍ±２の範囲でＭを選出する。
【００４２】
予測対象月（Y年M月）の1ヵ月間の総消費電力量に対する初期予測E*Y,Mに対して気温依存補正を行った予測値E**Y,Mを以下の式により求める。
E**Y,M = E*Y,M・α
α＝ { EY-1,M ＋(EY-1,M−EY-1,m)・(T*Y,M−TY-1,M) / (TY-1,M−TY-1,m) } / EY-1,M
ただし上記の１）、２）Ｍの選出の際に条件を満たすＭが見つからなかった場合には気温による補正は行わず、E**Y,M = E*Y,Mとする。
【００４３】
以下に気温依存予測の具体例を説明する。
図２Ｅは、予想気温を算出するための計算例を示す図である。図２Ｅに示すように、予測対象地域における過去Ｎ年分の気象データから、各月の平均気温をそれぞれ算出する。図２Ｅに示す例では、過去５年分のデータから算出した１ヶ月毎の平均気温を５年間で平均したものを予測対象月の予想気温としている。例えば、予測対象月を２０１３年５月とすると、図２Ｅの例では、予測対象月の予想気温は（２２＋２３＋１９＋２５＋２４）／５＝２２．６℃となる。さらに、本年の予報温度の係数Tkを本値に加算するようにしても良い。当該係数Tkは、例えば、気象庁や気象情報会社から提供される各月の例年の気温との差を用いる。当該月が例年より0.5℃高い場合は、Tk=0.5を前記の予想気温に加算し23.1℃を予想気温とするようにすると良い。但し、この算出方法は例示的なものであり、この方法に限定されるものではなく、例えば、気象庁や気象情報会社から提供される予報気温などの予測データを用いても良い。
【００４４】
図２Ｆは、気温に依存する気温依存補正のアルゴリズムの例を示す図であり、計算に用いられるパラメータの選択の様子を例示的に示す図である。
【００４５】
この処理では、前年のデータが存在する場合に、前年の１ヵ月ごとの平均気温と総消費電力量の相関関係等を利用する。予測対象月の予想気温を用いて、前年同月の実績値を気温補正することで予測対象月の総消費電力量を予測するものである。
【００４６】
図２Ｆにおいて、左から順番に、第１列目は２０１３年１０月の前年同月である２０１
２年１０月を示し、第２列目は、Ｔ１、すなわち、前年同月の平均気温（図２Ｂより）を示す。第３列目は、前年同月の消費電力値（実績値２０１２年１０月）Ｅ１を示す。第４列目は、気温依存補正に用いる前年同月の前後月を示す。第５列目は、前年同月の前後月における平均外気温Ｔ２を示す。第６列目は、前年同月の前後月の消費電力の実績値Ｅ２を示す。第７列目は、予測対象月の予想気温Ｔ０であり、図２Ｂの過去のデータから求めることもできるし、例えば、気象庁の予測データを用いても良い。ここでは、Ｔ０＝１５℃という値を用いている。
【００４７】
第８列目は、気温Ｔ０＝１５℃とした場合の、前年同月の前後月における消費電力の推定値Ｅ０であり、以下の式（１）を用いて求めることができる。
E0={(E1-E2)/(T1-T2)}×(T0-T1)+E1                                （１）
【００４８】
第９列目は、T1とT2の差分の絶対値である。第１０列目は、Ｅ０／Ｅ１の値である。そして、以下の手順により気温依存補正を行う。
１）（Ｔ１，Ｅ１）１０月、（Ｔ２，Ｅ２）９月で、Ｔ０がＴ１とＴ２の間にあるかどうかを見て、もし間にあれば｜Ｔ１−Ｔ２｜を計算する。
２）（Ｔ１，Ｅ１）１０月、（Ｔ２，Ｅ２）１１月で、Ｔ０がＴ１とＴ２の間にあるかどうかを見て、もし間にあれば｜Ｔ１−Ｔ２｜を計算する。
３）ステップ１）、２）のうち｜Ｔ１−Ｔ２｜が小さい方の月の組み合わせで式（１）を計算する。｜Ｔ１−Ｔ２｜が小さい方の値で補間することで、より良い間をすることができる。もし、ステップ１）、２）ともにＮＧ(T0がT1とT2の間に含まれない)であれば、次に進む。
４）（Ｔ１，Ｅ１）１０月、（Ｔ２，Ｅ２）８月で、Ｔ０がＴ１とＴ２にあるかどうかを見て、もし間にあれば｜Ｔ１−Ｔ２｜を計算する。
５）（Ｔ１，Ｅ１）１０月、（Ｔ２，Ｅ２）１２月で、Ｔ０がＴ１とＴ２にあるかどうかを見て、もし間にあれば｜Ｔ１−Ｔ２｜を計算する。
６）ステップ４）、５）のうち｜Ｔ１−Ｔ２｜が小さい方の月の組み合わせで、式（２）を計算する。もし、ステップ４）、５）ともにＮＧであれば、気温依存補正値＝Ａ×１とする。
E(2次補正値)=A×［{(E1-E2)/(T1-T2)}×(予想気温T0-T1)+E1]/E1］＝A×E0/E1
（２）
【００４９】
このように、予測対象月の予想気温Ｔ０を求め、Ｔ０と、前年同月の平均外気温Ｔ１、消費電力の実績値Ｅ１と、前年同月の前後月におけるそれぞれの平均外気温Ｔ２、消費電力の実績値Ｅ２とにより、予測対象月の予想気温Ｔ０とした場合の、気温を考慮した前年同月の前後月における消費電力の推定値Ｅ０をそれぞれの月で求め、初期予測値Ａに、Ｅ０／Ｅ１を乗算することで、気温依存補正値、すなわち、気温の依存性を考慮した１ヶ月の総消費電力量Ｅを精度良く求めることができる。
【００５０】
（今月の総消費電力が求まっていない場合の処理）
尚、上記の例では、例えば２０１３年１０月の総消費電力量を予測する方法として、同年前月である２０１３年９月のデータが全て揃っている場合を例として説明したが、２０１３年９月中に来月の総消費電力量を予測する場合には、同年前月である２０１３年９月のデータが全で揃っていない場合も多い。
【００５１】
このような場合には、初期予測では、前年同月（２０１２年１０月）の実績値Ｂおよび前年前々月（２０１２年８月）の実績値Ｃ’である総消費電力量の増減比率（Ｂ／Ｃ’）を同年前々月（実績値２０１３年８月）の実績値Ｄ’に乗じたものを翌月の予測値とすることができる。また、気温依存補正では、上記ステップ１）−３）を行わずに、ステップ４）−６）により補正を行えば良い。
【００５２】
尚、上記の予想消費電力を算出するための処理において、より簡単な処理としても良いし、より複雑な処理としても良いが、上記の処理により、精度の良い予測が可能である。
【００５３】
次いで、ステップＳ５において、ステップＳ４で算出した対象月の総消費電力量を消費電力量データ記憶部２１ａに記憶し、処理を終了する（ステップＳ６：ｅｎｄ）。
【００５４】
以上のように、本実施の形態によれば、過去の消費電力等のデータに基づいて、将来の月毎の総消費電力量を精度良く求めることができる。
【００５５】
次に、上記の結果に基づいて、１日における積算電力量推移の予測アルゴリズムについて説明する。
【００５６】
１日における１５分毎の積算電力量推移の予測は以下の方法で行う。ピーク消費電力を予測するアルゴリズムを基に積算電力を予測するアルゴリズムに適用した。
【００５７】
１）予測対象日の1週間前の日付であるフィッティング日に対して次の値を求める。
尚、tは時刻で単位は15分とする。また、Lは期間で直近28日とする。
A1(t)： フィッティング対象日より前の期間(L)のそれぞれの日における0:00からt分後までの積算電力量の平均値
B1(t)： フィッティング対象日より前の期間(L)かつ予測対象日と同一曜日である日の0:00からt分後までの積算電力量の平均値
C1(t)： フィッティング対象日より前の直近7日間の0:00からt分後までの積算電力量の平均値
D1(t)： フィッティング対象日の0:00からt分ごとの積算電力量
１）で計算したA1(t)、B1(t)、C1(t)、D1(t)を用いて、
e(t) = D1(t) − ( a・A1(t) + b・B1(t) + c・C1(t))(a + b + c =1, a ≧ 0, b ≧ 0, c ≧ 0 )
とした時、1日における2乗誤差の総和
Σe2(t)
が最小となるa、b、cを求める。
【００５８】
２）予測対象日に対して次の値を求める。
A2(t)： 予測対象日より前の期間(L)における0:00からt分ごとの積算電力量の平均値
B2(t)： 予測対象日より前の期間(L)かつ予測対象日と同一曜日である日の0:00からt分ごとの積算電力量の平均値
C2(t)： 予測対象日より前の直近7日間の0:00からt分ごとの積算電力量の平均値
３）以下の式により、予測対象日の0:00からt分ごとの積算電力量D2(t)を求める。
D2(t) = a・A2(t) + b・B2(t) + c・C2(t)
予測を行う対象は家全体の総消費電力量(積算値)とする。ここでいう家全体の総消費電力量とは、電力を消費する機器が接続される全ての子ブレーカー(各部屋ブレーカー、専
用ブレーカ)の和である。得られる予測値は0:00から15分ごとの時刻tまでの積算電力量とする。出力結果は図１５のようになる。
【００５９】
（第３の実施の形態）
本発明の第３の実施の形態について説明する。図１１のステップＳ５３のように、ステップ２）の過去Ｔ日間における実績値(電力使用量、温度など)から、予測対象日の時間帯毎(例えば１５分ごと)の積算電力量推移(１日における１５分ごとの積算電力量の比率)を予測する。
【００６０】
本実施の形態では、全ての機器の消費電力量を、以下に説明する方法により求める。
図１２は、１日の消費電力量の推移の予測データの一例を示す図である。図１２に示すように、１日の総消費電力量の予測値は、日時に関して例えば１５分ごとの、日時に対して出力される積算予測電力量の値で示される。
【００６１】
図３は、本実施の形態による消費電力予測処理を行う消費電力量予測部１１における機器の積算消費電力予測処理を行う第１の消費電力量予測部１１ａの一構成例を示す機能ブロック図である。図４は、消費電力値の予測対象日と、予測に用いる計算の対象日とをカレンダーで示す図である。
【００６２】
第１の消費電力量予測部１１ａは、消費電力値を読み出す消費電力量読み出し部１１ａ−１と、消費電力値の情報処理に関する統計処理を行う統計処理部１１ａ−２と、異なる消費電力値の依存性を求めた統計値に基づいて、その依存性の重み付け係数を求める、すなわち期間の長短又は異なる期間の依存性の重み付け係数求める係数算出部１１ａ−３と、統計処理と係数算出を行った結果として消費電力値に基づいて消費電力値の予測を行う消費電力予測部１１ａ−４と、を有している。
【００６３】
消費電力値の予測対象日を、例えば７月２８日（土曜日）とし、予測には、それ以前の期間に測定した消費電力値を用いる。どの程度、過去まで遡るかは、任意に選択可能であり、例えば１ヶ月前などである。予測の基準日を、例えば消費電力値の予測対象日と同じ曜日である直前の７月２０日とする。
【００６４】
図５は、本実施の形態による消費電力量予測部１１ａにおける処理の流れを示すフローチャート図である。
処理を開始し（Ｓｔａｒｔ：ステップＳ１１）、１日の消費電力値を、日付、曜日とともに記憶する記憶部２１から、消費電力量読み出し部１１ａ−１が、予測対象日と１週間前の同曜日を基準日として、基準日より以前の同曜日の過去の第１の消費電力値と、前記基準日より以前の過去の予測対象日前の直近のx日（xは正の値）の第２の消費電力値と、予測対象日前の前記x日よりも長いy（y＞x）日の第３の消費電力値と、を読み出す（ステップＳ１２）。次いで、統計処理部１１ａ−２が、第１の消費電力値を統計的に処理した第１の統計値と、第２の消費電力値を統計的に処理した第２の統計値と、第３の消費電力値を統計的に処理した第３の統計値とを求める（ステップＳ１３）。次いで、ステップＳ１４において、係数算出部１１ａ−３が、第１の統計値と第２の統計値と第３の統計値との重み付け係数を求める。ステップＳ１５で、消費電力量予測部１１ａ−４が、重み付け係数に基づいて、予測対象日の電力消費量を求める（ステップＳ１６でｅｎｄ）。
【００６５】
予測結果を求めるための定数a,b,cを求める。（下記カレンダー例では２０日までのデ
測結果を求めるための係数は以下のようにして求めることができる（例えば、図４のカレンダー例では２０日までのデータを利用し、２１日と比較する）。
【００６６】
A(t)：過去の第２の期間（全期間、例えば７月１日から基準日の７月２０日まで）の消費電力値の平均値
B(t)：過去の指定曜日（例えば７月７日、７月１４日）の消費電力値平均値
C(t)：過去の第１の期間（ある期間、例えば７月１４日から基準日の２０日まで）の消費電力値の平均値
D(t)：予測結果をフィッティングする対象日（予測日の1週前の日）の消費電力値
D(t) = aA(t)+bB(t) + cC(t)
が最も近くなるa，b,cの組み合わせを計算する。ただし、ここでtは時刻である。
【００６７】
定数a，b,cと予測対象日に対するA(t)、B(t)、C(t)から予測対象日の消費電力値を算出
する。図４では、２７日までのデータを利用し、２８日を予測する。
【００６８】
尚、上記の期間や指定曜日は、突出した値を持つ日を除外したり、求めた値に依存して期間を変更したり、などの一般的な統計処理を適用することができる。
【００６９】
また、図５のようにして消費電力値を求める代わりに、消費電力値の時間依存を求めることができる。この場合に、統計値と係数値を各時間帯又は時間毎に求めても良いし、或いは、しきい値消費電力等を用いて、オン時間とオフ時間とに切り分けた後に、オン期間とオフ期間とにおいて統計処理を行っても良い。
また、統計値としては、平均値を用いても良く、その代わりに、外挿値を統計値としても良い。
【００７０】
以上に説明したように、本実施の形態によれば、曜日依存性のうち比較的直近の値とそれよりも長い値を持つ統計値との重み付けを求め、この重み付けを、予測対象日の消費電力値を求める際に用いることで、曜日依存性とその期間依存性とを考慮した予測を行うことができる。
【００７１】
そして、例えば、２０１３年１月１日が対象日である場合には、Ｄ（ｔ）は、図１５に示すようになる。対象機器の消費電力または消費電力量の総和を、家全体の総消費電力量とする。またこれらの値は、０：００から時間tまでの積算電力量として用いる。
【００７２】
尚、上記の予測方法では二分法を拡張した十分法により、a、b、cを算出しているが、
十分法ではなく多重回帰によりa、b、cを算出するようにしても良い。
以上のように、全ての機器の消費電力量を求めることができる。
【００７３】
尚、図１６は、特異日に関する処理の流れを示すフローチャート図である。この処理は、電気使用量が異常に多い、もしくは、異常に少ない日を検出し、検出した日を予測のベースから除外するものである。上記の各処理では、フィッティング対象日Ｄ１は予測対象日の1週間前に該当する日としている。しかしながら、例えば、Ｄ１が特異日に該当した
場合、予測誤差が大きくなってしまうという問題がある。
【００７４】
そこで、この問題を解決するためにＤ１の選択処理を適正化する。
図１６に示すように、ステップＳ６１で処理を開始し、ステップＳ６２で、Ｄ１の対象日を選択する。次いで、ステップＳ６３において、選択されたＤ１をもとに、係数ａ、ｂ、ｃを算出する。この場合に、特異日を除外する。ついで、ステップＳ６４において、ａ、ｂ、ｃをもとに、特異日を除外して予測値を算出することで、処理を終了する（ステップＳ６５）。
尚、上記におけるステップＳ６２において、図１７に示す処理により、Ｄ１を選択する。
【００７５】
図１７に示すように、ステップＳ７１で処理を開始し、ステップＳ７２において、過去Ｔ日間におけるＤ１の候補日を選出する。ここで、Ｄ１の候補日とは、期間Ｔにおける予測対象日の１週間前の同じ曜日、２週間前の同じ曜日、…、ｎ週間前の同じ曜日である。
【００７６】
次いで、ステップＳ７３により、以下の処理により、Ｄ１を決定する。
Ｄ１のための第１の決定方法の例は、Ｄ１として予測対象日から過去(例えば４週間)における同一曜日である日それぞれのうち、総消費電力量が平均的な日を選択する方法である。或いは、中央値を用いても良い。
【００７７】
Ｄ１のための第２の決定方法の例は、Ｄ１は原則としてＤ２の１週間前に該当する日とする。但し、予測対象日から過去(例えば４週間)における同一曜日である日それぞれの平均消費電力±Ｘ％(ここではＸ=２０)に含まれない場合は、さらに１週間前の同一曜日で
ある日を選択し、この日も平均消費電力±Ｘ％に含まれない場合は、さらに１週間前の同一曜日である日を選択する、などの方法を用いるようにしても良い。
【００７８】
また、図１８は、予測対象日Ｄ２が２０１２年１１月２２日の場合を例にした、上記第１の決定方法、第２の決定方法に関する具体的な例を示す図である。ここで、例えばＤ１候補日とはＤ２から(７×Ｎ)日分遡った日である、２０１２年１１月１５日、２０１２年１１月８日、２０１２年１１月１日となる。図１９は、図１８のデータに基づいてＤ１を選択する第１の決定方法による選択の様子を示す図である。Ｄ１候補日と、その候補日毎の総消費電力量と、Ｄ１候補日平均値とＤ１とにおける値の差分を示す図である。図１９において、差分の絶対値が最も小さい値を持つ２０１２年１１月８日をＤ１候補日とするのが好ましいことがわかる。
【００７９】
また、図２０は、図１８のデータに基づいてＤ１を選択する第２の決定方法による選択の様子を示す図である。Ｄ１候補日と、その候補日毎の総消費電力量と、Ｄ１候補日平均値に対するＤ１とにおける値の差分の割合を示す図である。図１９の場合と同様に、図２０において、差分の割合が最も小さい値を持つ２０１２年１１月８日をＤ１候補日とするのが好ましいことがわかる。このような方法により、Ｄ１の除外日を除いて好ましいＤ１を決定することができる。
【００８０】
上記の第３の実施の形態では、機器の種別の区別なしに、消費電力量を予測したが、以下では、エアコン、エコキュートについて、より精度の良い方法で消費電力量をそれぞれ予測し、それ以外の機器については、第３の実施の形態による方法で予測する処理例を示す。
【００８１】
そして、１日の消費電力量の推移の予測値は、例えば、以下のように求める。
１日の消費電力量の推移の予測値＝エアコンの消費電力量予測値＋エコキュートの消費電力量予測値＋その他機器の消費電力量予測値とする。
【００８２】
第４の実施の形態ではエアコンについて、第５の実施の形態ではエコキュートについて、第３の実施の形態とは異なる方法で予測する例を説明する。いずれか一方についてのみ予測値を第３の実施の形態とは異なる方法で求めた場合には、異なる方法で求めた方についてのみ上記の式を適用すれば良い。
【００８３】
尚、エコキュートとは、ヒートポンプ技術を利用し空気の熱で湯を沸かすことができる電気給湯機のうち、冷媒として、フロンではなく二酸化炭素を使用している機種であり、登録商標である。
【００８４】
（第４の実施の形態）
本発明の第４の実施の形態について説明する。
まず、エアコン装置に関しては、上記第３の実施の形態における方法を用いずに積算消費電力を予測する処理について説明する。
【００８５】
図６Ａに示すように、測定値を記憶する記憶部２１は、消費電力測定器等により測定された消費電力値又はその時間変化を、例えば２４時間単位で、年月日、曜日等とともに記憶する消費電力量記憶部２１−１と、エアコンの運転状況を記憶する運転状況データ記憶部２１−２と、エアコンのオン期間とオフ期間とを記憶するオンオフ期間記憶部２１−３と、エアコンのオン期間の電力とオフ期間の電力とを記憶するオンオフ電力記憶部２１−４と、エアコンの消費電力の時間変化（時間変化（特性）関数）を記憶する時間変化関数（特性）記憶部２１−５と、を有している。
【００８６】
消費電力予測処理内容等については、以下に詳細に説明する。
図６Ｂは、本実施の形態による消費電力予測処理を行う第２の消費電力量予測部１１ｂの一構成例を示す機能ブロック図である。図４に示した、消費電力の予測対象日と、予測に用いる計算の対象日とをカレンダーで参照する。
【００８７】
図６Ｂに示す第２の予測部１１ｂは、エアコン装置（機器）のオン期間、オフ期間等を測定値記憶部２１の運転状況データ記憶部２１−２又はオンオフ期間記憶部２１−３などから読み出す読み出し部１１ｂ−１と、オンオフの時間依存の情報処理に関する統計処理を行い、ある期間における機器のオン確率等を求める統計処理部１１ｂ−２と、統計処理を行って求めたオン確率と、例えばしきい値設定部１１ｂ−３−１とに基づいてエアコンのオンオフ期間を判定するオンオフ期間判定部１１ｂ−３と、オン期間とオフ期間に対してそれぞれに、オンオフ電力記憶部２１−４又は時間変化関数記憶部２１−５に記憶された消費電力を割り当てるオンオフ電力割り当て部１１ｂ−４−１と、オンオフ電力の割り当て等によりエアコン装置の消費電力の予測を行う消費電力量予測部１１ｂ−４と、を有している。
【００８８】
統計処理部１１ｂ−２は、過去のある期間における機器のオン期間とオフ期間とを統計的に処理した統計値（例えば平均値：オン確率）を求める。図４に示すように、例えば１ヶ月（例えば７月）のある期間、ある週、ある日のある時間におけるオンオフ期間に基づいてオン確率を求める。オン確率（オフ確率）は、機器のオン期間、オフ期間等を測定値記憶部２１ａの運転状況データ記憶部２１−２又はオンオフ期間記憶部２１−３などから求めることができる。
【００８９】
消費電力を予測する予測対象日を、例えば７月２８日（土曜日）とし、予測には、それ以前の期間に測定したオン確率を用いる。どの程度、過去まで遡るかは、任意に選択可能であり、例えば１ヶ月前までなどである。オンオフの平均値をとって、例えば、オンが３日、オフが４日ならばオン確率は３／７となる。
【００９０】
図８Ａは、本実施の形態による電力予測方法の第１例を示すフローチャート図である。図９は、第１例による処理結果の例を示す図である。
【００９１】
ここでは、例えば、読み出し部１１ｂ−１が運転状況データ記憶部２１−２、オンオフ期間記憶部２１−３などから、エアコンのオン期間とオフ期間とを時刻に依存させて特定するオンオフ運転状況データを読み出す。そして、必要に応じてある期間のオン確率等の時間依存を統計処理により求める（図９（ａ））参照）。
【００９２】
図８Ａに示すように、図９Ａ（ａ）のオン確率のデータを求めた状態から情報処理が開始されると（ステップＳ２１）、ステップＳ２２において、オンオフ期間判定部１１ｂ−３が、機器のオンオフ期間を判定する（図９Ａの（ｂ）参照）。次いで、ステップＳ２３において、オンオフ電力割り当て部１１ｂ−４−１が、オンオフ電力記憶部２１−４の値等を参照してオン時間にオン時の消費電力を、オフ時にオフ時の消費電力を適用する（図９Ａの（ｃ）参照）ことで、ステップＳ２４において、消費電力量予測部１１ｂ−４が、ある期間、例えば予測対象日（図３の７月２７日など）の消費電力を予測する。
【００９３】
このように、機器のオン期間とオフ期間の時刻配分を予測又は求めておき、これに基づいて消費電力を求めることで、簡単な処理で精度の良い消費電力の予測を行うことができる。オン時の消費電力、オフ時の消費電力は、それぞれ機器の実測値を元に作成するようにしても良く、定格値などの設計値に基づいて作成するようにしても良い。オン期間のみ
にオン電力を割り当て、オフ期間は０として消費電力を求めても良い。また、オンオフ判定部２１−３は、オン期間のみ（又はオフ期間のみ）を判定するようにしても良い。この場合は、それ以外を、オフ期間（又はオン期間）とする。処理を終了する（ステップＳ２５）。
【００９４】
尚、ここでは、オン・オフの判定におけるしきい値を、０．５としたが、季節や緯度経度などによりしきい値を調整できるようにしても良い。暖かい季節や赤道に近い位置では、しきい値を小さな値にして冷房のオン期間を長めにするようにするなどの調整が可能である。また、機器の種別などにより変更するようにしても良い。
【００９５】
図１０は、本実施の形態による消費電力予測の処理の第２例を示す図である。図８Ｂは、第２例による処理の流れを示すフローチャート図であり、図８Ａに対応する図である。この第２例では、オン時の消費電力、オフ時の消費電力を、それぞれ機器の実測値に基づいて求めた値を用い、機器の使用条件（動作環境）毎の消費電力情報を加味して求めた値を用いることを特徴とする。ここでは、例として、気温の予測データ又は実測値などに依存して異なる機器の使用条件別の消費電力値を用いる例について説明する。図７は、動作環境に対する消費電力データの作成例を示す図である。
【００９６】
動作環境に対する消費電力データは、例えば、図７に示すように、過去の消費電力のデータを元に、動作環境に対する消費電力データベース（ルックアップテーブル）を作成する。例えば、エアコンの場合には、オンと判断された時のデータを抽出する。例えばエアコンが起動した後の「起動後時刻」が１５分ごとの平均値を、図７（ａ）に示すように、「気温」「消費電力」に対して求める。ここでは、起動時からの経過時間が０：００から０：１４までの１５分間の消費電力の平均値は、平均気温２４．９℃、平均消費電力１０００Ｗというように統計的に求める。ここで、「起動後時刻（１５分単位）」「気温」に対する消費電力カーブを求めるために、「起動後時刻（１５分単位）」、「気温」±１℃の範囲のデータをピックアップして平均を求めることで、突発的なデータの影響を除去するようにすると良い。
【００９７】
尚、データに抜けがある場合には、気温に対して線形補間、及び外挿した値を補間するようにすれば良い。
【００９８】
そして、図７（ｂ）に示すように、例えば気温１℃単位でルックアップテーブルを作成し、例えば、符号Ｐで示すように、起動時からの経過時間（起動後時刻）が０：００の消費電力は、１０００Ｗとなっている。
【００９９】
これは、起動時からの経過時間が０：００から０：１４までの１５分間の気温が２４℃〜２６℃であった時のある気温起動後時刻０：００から０：１４の平均消費電力となっている。これにより、予測対象日の起動時からの経過時間７:００に気温が２６℃、起動し
てから１５分経過していると予測した場合、消費電力が５００Ｗになると予測して出力できるようにルックアップテーブルなどのデータベースを作成しておくことができる。データの形式等は上記の形態には限定されないが、動作環境に基づく消費電力データをこのように作成すると良い。
【０１００】
図１０は、消費電力予測の処理の第２例による処理結果の例を示す図である。
図８Ｂに示すように、処理を開始し（ステップＳ３１）、ステップＳ３２で、機器の過去のオン期間とオフ期間を読み出す。そして、ステップＳ３３に示すように、上記のようなオンオフ予測方法により、オン確率の時間依存を、日毎にオンオフ期間に切り分ける（図１０（ａ））。
【０１０１】
次いで、図１０（ｂ）に示すように、オン期間にはオン時の消費電力を、オフ期間にはオフ時の消費電力を適用して消費電力を予測するが、エアコンなど機器の使用環境（気温）に依存して消費電力が変わる場合には、例えば、図１０（ｃ）に示すように、そのエアコン装置において、気温が２５℃の時に消費電力が３００Ｗであり、３０℃の時に消費電力が６００Ｗである場合には、時刻に依存した気温の変化に基づいて、図１０（ｄ）に示すように、２５℃のオン期間は３００Ｗの消費電力を、３０℃のオン期間は６００Ｗの消費電力を適用して、消費電力の予測を行い（ステップＳ３４）、処理を終了する（ステップＳ３５）。
【０１０２】
このように、気温などの機器の使用環境（条件）別消費電力情報に基づいて、消費電力予測の精度を向上させることもできる。
【０１０３】
以上のようにして予測した１５分ごとの、エアコン等の機器の消費電力予測値を消費電力量に変換する。図１２のように変換した消費電力量予測値をもとに例えば０：００から時刻ｔまで積算した値を積算予測電力量として出力する。
【０１０４】
（第５の実施の形態）
本発明の第５の実施の形態について説明する。
次に、エコキュートに関しては、第３の実施の形態による方法を用いずに積算消費電力を予測する処理について説明する。基本的には、エコキュートに関しても、エアコンと同様に、オンオフ確率に基づいて積算消費電力を計算する。
【０１０５】
例えば、図１３は、気温に依存するエコキュートの消費電力を求めて作成した気温・消費電力テーブルの一例を示す図である。図１３に示す気温・消費電力テーブルに入力する実測データの抽出方法は、以下の通りである。
【０１０６】
まず、オンフラグが立った時(電力データが閾値を越えた時)の外気温(℃)を記録する。
次いで、「起動後時刻(オン後時刻)」間の平均消費電力(Ｗ)を記録する。
【０１０７】
図１４は、実測データの例を示す図である。例えば１分毎のエコキュートの起動後の経過時間と、それぞれに経過時間での気温と、消費電力値とが測定できる。この値を、記憶部２１内に記憶する。
【０１０８】
気温・消費電力テーブルとして格納する値は、例えば、気温が２０．５℃を四捨五入して２１℃とし、消費電力はエコキュートがオンしてからオフするまでの時間（０：００〜ｘ：ｘｘ）の平均消費電力を計算して１１００Ｗとなる。
【０１０９】
図１４の気温・消費電力テーブルにおいて、例えば、２０℃、０：００の消費電力は０：００かつ、オン時外気温が２０℃と近似できる１９．５℃〜２０．４℃のデータの平均値を代入する。
【０１１０】
尚、このテーブルを更新するたびに、生データを格納したデータベースから全データを呼び出すと時間がかかり、処理負担も増加する。そこで、図１４の各格納するマスに対し、「平均値」と「平均値を求めたデータ数」とを保存しておくと良い。
【０１１１】
例えば、データ数Ｎ個で平均値Ａとし新データがＢとすると、平均値を（Ｎ×Ａ＋Ｂ）／（Ｎ＋１）と更新する。これにより、簡単な処理で、随時、データを更新することができる。
【０１１２】
尚、実測データを抽出して作成したテーブルにデータの抜けがある場合は、気温に対し
て線形補間処理及び外挿処理により値を補うようにすると良い。
【０１１３】
次いで、例えば、以下のような方法により、予測オンオフデータと予測気温から予測消費電力を求めることができる。
【０１１４】
そして、上記のようにして得られた予測消費電力を、エアコンの場合と同様に、以下のようにして予測消費電力量へ変換する。
１５分間の予測消費電力量（Ｗｈ）＝１５分間の予測消費電力（Ｗ）／６０×１５
積算予測電力量は０：００から時刻ｔまでの予測消費電力量の積算値とする。
【０１１５】
以上のように、第３の実施の形態において説明した全ての機器に適用可能な予測方法と、第４の実施の形態に説明したようにエアコンについてオンオフ予測を行う方法又は第５の実施の形態のようにエコキュートについてオンオフ予測を行う方法などとを組み合わせてより精度の良い消費電力量予測を行うことができる。例えば、積算予測電力量は０：００から時刻ｔまでの予測消費電力量の積算値として求めることができる。
【０１１６】
（第６の実施の形態）
本発明の第６の実施の形態について説明する。
次に、第６の実施の形態において、上記のように図１１のステップＳ５１で求めた１ヶ月毎の総消費電力予測値と、ステップＳ５２で算出した曜日係数とに基づいて、ステップＳ５４に示す１日ごとの総消費電力量の予測（曜日係数を考慮した）を行う処理について説明する。
【０１１７】
図２１は、ステップＳ５４の1日ごとの総消費電力量予測値の算出(曜日比率考慮)処理
の流れを示すフローチャート図である。
【０１１８】
まず、ステップＳ１０１において処理が開始され（Ｓｔａｒｔ）、ステップＳ１０２において、前年のデータが消費電力量データ記憶部２１ａに記憶されているか否かを判定する。前年のデータが記憶されていると判定されると（Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３において、前年同月およびその前後月（第１の方法）又は前２ヶ月（第２の方法）における各曜日の総消費電力量平均値を求める。
【０１１９】
一方、ステップＳ１０２において、ＮＯと判定された場合には、ステップＳ１０４に進み、予測対象日の属する月から１ヵ月〜１年前のデータが記憶されているか否かを判定する。ステップＳ１０４においてＹｅｓの場合には、ステップＳ１０５においてその前後月（第１の方法）における各曜日の総消費電力量平均値を求める。
【０１２０】
次いで、ステップＳ１０３又はステップＳ１０５から、ステップＳ１０６に進み、各曜日の総消費電力量平均値が全曜日の総消費電力量平均値に占める割合を考慮して１日ごとの総消費電力を求める。
【０１２１】
一方、ステップＳ１０４でＮＯと判定された場合には、ステップＳ１０７に進み、目標値を設定せずに処理を終了する。
【０１２２】
図２２は、第１の方法又は第２の方法により算出した予測対象月(２０１３年５月)の１日ごとの総消費電力量予測値の算出例を示す図である。１日ごとの総消費電力量予測値は、１ヶ月毎の予測値と曜日を示す曜日ＩＤと、第１の方法、第２の方法でそれぞれ求められた１日毎の消費電力の予測値を示す図である。
【０１２３】
図２３は、２０１２年３月〜５月における曜日ごとの総消費電力量平均値と１週間にお
ける各曜日の総消費電力量比率を示す図である。
【０１２４】
図２４は、２０１３年３月〜４月における曜日ごとの総消費電力量平均値と１週間における各曜日の総消費電力量比率を示す図である。
【０１２５】
曜日ＩＤとは曜日を示すフラグであり、例えば、１は日曜日、２は月曜日、…、７は土曜日をそれぞれ示している。
【０１２６】
図２２において、１ヵ月の総消費電力量予測値は、上記の１ヵ月ごと消費電力量予測方法の気温依存補正後の値を用いている。
【０１２７】
図２３において、全電力量_平均値とは、２０１２年３月〜５月における各曜日の総消
費電力量平均値を示している。
【０１２８】
曜日係数とは、予測対象月における各曜日の電力量比率を示し図２３では、例えば曜日ＩＤ１(日曜日)であれば、以下の式で求めることができる。
(曜日ＩＤ１の全電力量_平均値)/(全曜日の全電力量平均値合計)
＝８９０５／（８９０５＋９７９７．４＋１００３３．７＋…+１０１０７．３)＝０．１３と求まる。
図２４における曜日係数も同様に求めることができる。
【０１２９】
図２２において、第１の方法及び第２の方法による予測対象月の１日ごとの総消費電力量算出方法は以下の通りである。
１日の総消費電力量予測値＝予測対象日の属する月の総消費電力量予測値×(予測対象
日に該当する曜日の曜日係数／予想対象月に属する日全ての曜日係数の総和)
従って、第１の方法によって算出される予測値Ａは、Ａ＝Ｂ×(Ｃ４／((Ｃ４＋Ｃ５＋
Ｃ６)×５＋(Ｃ７＋Ｃ１＋Ｃ２＋Ｃ３)×４))
である。
【０１３０】
一方、第２の方法によって算出される予測値Ｄは、以下の通りである。
Ｄ＝Ｂ×(Ｅ４／((Ｅ４＋Ｅ５＋Ｅ６)×５＋(Ｅ７＋Ｅ１＋Ｅ２＋Ｅ３)×４)
である。
【０１３１】
尚、１ヶ月の目標値が存在しない場合には、予測は行わないで、例えば、目標値設定を促すメッセージ(画面)をユーザインターフェイス上に表示させる。
【０１３２】
次に、図１１のステップＳ５５の処理、すなわち、ステップＳ５３（Ｂ）で得られた１日の総消費電力量を、ステップＳ５４（Ａ）で得られた総消費電力量に合致させることで、１５分毎の積算電力量の推移を補正する。
【０１３３】
図２５は、１５分ごと積算消費電力量推移の予測値（曲線１）、および、これを１日の総消費電力量予測値で補正して求めた２０１３／５／２２の１５分ごと積算消費電力量推移の予測値（曲線２）を示す図である。すなわち、以下の式で求める。
１日の積算消費電力量推移＝ステップＳ５３の処理により得られた電力量推移×(ステ
ップＳ５４で得られた総消費電力量／ステップＳ５３で得られた総消費電力量)
【０１３４】
以下のステップで、１５分ごと積算消費電力量の推移の予測を行う。
１）１ヵ月の総消費電力量(目標値または予測値)を、曜日依存性を考慮して1日ごとの総
消費電力量を算出する。
２）過去Ｔ日間における実績値(電力使用量、温度など)から予測対象日の時間帯毎(例え
ば１５分ごと)の積算電力量推移(１日における１５分ごとの積算電力量の比率、(０：０
０−０：１５、０：００−０：３０、…、０：００−２４：００)における積算電力量)を予測する。
３）２）で得られた比率を、１）で得られた総消費電力量で補正することで、１日における時間帯ごとの積算電力量予測値を算出する。
【０１３５】
例えば、２）における２３：４５の積算電力量(０：００〜２４：００の積算電力量)が１００００Ｗｈであり、１）における予測対象日の１日の総消費電力量が１３０００Ｗｈであるとすると、１日における１５分ごとの積算電力量予測値は、２)で得られた１５分
ごとの積算電力量の比率)×（１３０００Ｗｈ／１００００Ｗｈ）として求められる。
【０１３６】
より詳細な例として、例えば、２０１３／５／２２の１５分ごと積算消費電力量の推移の予測例を示す。
【０１３７】
図１１のステップＳ５３に記載の方法により、２０１３／５／２２の１５分ごと積算消費電力量推移を求める。この推移は、図２５に示される。
【０１３８】
一方、ステップＳ５４（方法２）により求めた、２０１３／５／２２の１日の総消費電力量は、図２２より、１５２６７．２Ｗｈである。
【０１３９】
ここで、ステップＳ５３の方法により求めた１５分ごと積算消費電力量推移における総消費電力量（例えば十分法によって算出した実際の計算値の例としては１１６００Ｗｈ)
を、ステップＳ５４の方法により求めた１日の総消費電力量(１５２６７．２Ｗｈ)とする補正を行う（矢印参照）。
【０１４０】
そして、最終的に求めた１５分ごと積算消費電力量推移の予測値を２０１３／５／２２の消費電力の予測値として求めることができる。すなわち、最終的な値をステップＳ５４で求めた１日ごとの総消費電力予測値に合致させ、推移の様子はステップＳ５３で求めた推移の形状とするように、ステップＳ５３で求めた各値に、係数（ステップＳ５４の最終値／ステップＳ５３の最終値）を乗算する。
【０１４１】
以上のように、単位時間ごとの積算電力量予測値を算出することで、これをもとにした制御線を用いて、家全体の消費電力量をあらかじめ設定した目標値になるように機器の制御またはアドバイス通知をすることが可能となる。
【０１４２】
（第７の実施の形態）
本発明の第７の実施の形態について説明する。本実施の形態は、第６の実施の形態において、まず１ヵ月分の総消費電力量を予測し、それを１日ごとの総消費電力量予測値として分配した際において、１日経過するごとに実績値が蓄積されていく。本実施の形態では、この実績値をもとに、予測値の修正を行う総消費電力量予測修正機能を持たせる。まず、予測対象日の総消費電力量は下記の式により算出される。
予測対象日の総消費電力量予測値＝(予測対象日の属する月の総消費電力量予測値 − 
予測対象日までの実績値) × (予測対象日に該当する曜日の電力量比率 / 予想対象月に
属する日のうち予測対象日から月末までの全ての曜日ごと電力量比率の和) 
【０１４３】
図１１のステップＳ５１の処理により予測対象月の総消費電力量予測値がＡ[Wh]であり、図１１のステップＳ５４の処理により予測対象月の１日ごとの総消費電力量予測値がａ１，ａ２，…ａｎ [Wh]とそれぞれ算出されたとする。
【０１４４】
予測対象月の1日目の実績値がｒ１[Wh]であったとすると、ステップＳ５４の処理に従
って、（Ａ−ｒ１）[Wh]を残りの期間(２日目〜ｎ日目)で再分配する。
再分配された予測値をａ２’，ａ３’，…，ａｎ’[Wh]とする。
【０１４５】
例えば、２０１３年５月１日の予測値をＸ１ [Wh]とすると、図１２及び図１４の表よ
り、Ｘ１が求まる。
Ｘ１＝（Ｂ−０）×(Ｅ５/((Ｅ４＋Ｅ５＋Ｅ６)×５ + （Ｅ７＋Ｅ１＋Ｅ２＋Ｅ３）×４))となる。
【０１４６】
次に、２０１３年５月２日の予測値をＸ２ [Wh]、２０１３年５月１日の実績値をＹ１ [Wh]とすると、図１２及び図１４の表より、
Ｘ２= （Ｂ−Ｙ１）×（Ｅ５／((Ｅ５＋Ｅ６)×５+（Ｅ７＋Ｅ１＋Ｅ２＋Ｅ３＋Ｅ４）×４))となる。
このような一連の処理を（ｎ−１）日目まで繰り返すことで、予測を修正していくことができる。
【０１４７】
（第８の実施の形態）
本発明の第８の実施の形態について説明する。
本実施の形態は、目標値を月の途中で変更した際に、その変更による総消費電力量予測値の増減を反映する機能である。
この機能は、第７の実施の形態の総消費電力量予測修正機能と同様の処理で機能を実現する。
【０１４８】
ここで、１ヵ月ごと消費電力量予測アルゴリズムにより算出される、予測対象月の総消費電力量予測値とは削減目標０％の目標値を意味する。
【０１４９】
例えば１ヵ月の総消費電力量を２０％削減することを目標値として設定した場合、
予測対象日の総消費電力量予測値＝(予測対象日の属する月の総消費電力量予測値×０
．８−予測対象日までの実績値)×(予測対象日に該当する曜日の電力量比率/予想対象月
に属する日のうち予測対象日から月末までの全ての曜日ごと電力量比率の和)
となる。
【０１５０】
例えば、月の途中で目標値を３０％削減と変更した場合には、以下のようになる。
予測対象日の総消費電力量予測値＝(予測対象日の属する月の総消費電力量予測値×０
．７−予測対象日までの実績値)×(予測対象日に該当する曜日の電力量比率/予想対象月
に属する日のうち予測対象日から月末までの全ての曜日ごと電力量比率の和)
このように、目標値を月の途中で変更した際に、その変更による総消費電力量予測値の増減を反映することができる。
【０１５１】
尚、上記の処理および制御は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）によるソフトウェア処理、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）によるハードウェア処理によって実現することができる。
【０１５２】
また、上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。
【０１５３】
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具
備する発明も本発明に含まれるものである。
【０１５４】
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１５５】
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１５６】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。機能の少なくとも一部は、集積回路などのハードウェアで実現しても良い。
【０１５７】
本発明は以下の開示を含む。
（付記）
（１）
予測対象となる単位期間に対応する前年の単位期間における複数の機器の総消費電力に基づいて、単位期間の総消費電力量を予測する単位期間内総消費電力量予測部と、
各曜日における複数の機器の総消費電力量の全曜日における総消費電力に対する比である曜日係数を求める曜日係数算出部と、
前記単位期間内総消費電力量予測部において求めた前記単位期間の総消費電力量を前記単位期間に含まれる日数で除算し、予測対象日の曜日に対応する前記係数算出部で算出した曜日係数を乗算することで、複数の機器の１日毎の総消費電力量を予測する１日毎の総消費電力量予測部と
を有することを特徴とする機器制御装置。
（２）
過去Ｔ日間における複数の機器の電力消費の実績値に基づいて、前記予測対象日の時間帯毎の複数の機器の積算電力量推移を予測する１日の総消費電力量推移予測部と、
前記１日の総消費電力量推移予測部により求めた１日の総消費電力量を、前記１日毎の総消費電力量予測部で得られた１日の総消費電力量に合致させるように、前記１日毎の総消費電力量推移を補正する積算電力量推移補正部と
を有することを特徴とする（１）に記載の機器制御装置。
（３）
前記１日の総消費電力量推移予測部は、
機器のオン期間を判定するオン期間判定部と、
前記オン期間判定部により判定された前記オン期間にオン電力を割り当てることにより、機器の消費電力を予測する消費電力量予測部と
を有することを特徴とする（１）に記載の機器制御装置。
例えば、エアコンやエコキュートなどについて、オンオフ予測を適用することで、より精度の良い消費電力量の予測を行うことができる。
（４）
前記積算電力量推移補正部により補正された単位時間ごとの積算電力量予測値に基づい
て、消費電力量をあらかじめ設定した目標値になるように機器の制御またはアドバイスすることを特徴とする請求項（１）に記載の機器制御装置。
（５）
予測対象となる単位期間に対応する前年の単位期間における複数の機器の総消費電力に基づいて、単位期間の総消費電力量を予測する単位期間内総消費電力量予測ステップと、
各曜日における複数の機器の総消費電力の全曜日における総消費電力に対する比である曜日係数を求める曜日係数算出ステップと、
前記単位期間内総消費電力量予測ステップにおいて求めた前記単位期間の総消費電力量を前記単位期間に含まれる日数で除算し、予測対象日の曜日に対応する前記係数算出ステップで算出した曜日係数を乗算することで、複数の機器の１日毎の総消費電力量を予測する１日毎の総消費電力量予測ステップと
を有することを特徴とする機器制御方法。
（６）
前記総消費電力量の予測値は、今年の単位期間の直前の単位期間における第１の総消費電力を、前年の単位期間の直前の単位期間における第２の総消費電力と、前年の今年と同じ単位期間における第３の総消費電力と、の比に基づいて、年月に依存する初期予測を行った値とすることを特徴とする（１）に記載の機器制御装置。
（７）
前年のデータが存在する場合に、前年の単位期間ごとの平均気温と総消費電力量の相関関係と、予測対象単位期間の予想気温を用いて、前年の同じ単位期間の実績値を気温補正することで予測対象単位期間の総消費電力量を予測する気温依存補正を行った値とすることを特徴とする（１）記載の機器制御装置。
【産業上の利用可能性】
【０１５８】
本発明は、機器制御システムに利用可能である。
【符号の説明】
【０１５９】
１…機器制御装置、１１…消費電力量予測部、１５…機器制御部、１７…制御部、１７ａ…表示制御部、２１…記憶部、２１ａ…消費電力量データ記憶部、２３…表示部、２５…入力部。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図２Ｄ】
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【図２Ｅ】
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【図２Ｆ】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
2015188280.tif 000017
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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