(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに異なる第１エネルギと第２エネルギの両方を消費する消費者の集合体における前記消費者毎の第１期間の前記第１エネルギの消費量と前記第１期間と同じ或いは別の第２期間の前記第２エネルギの消費量の対を個々の標本値とする既知の標本データに基づいて、前記第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量から、前記第２期間の未知の前記第２エネルギの消費量を推定する異種エネルギ消費量推定装置であって、
前記標本データを格納する記憶手段と、
前記第１期間の前記第１エネルギの消費量の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値を、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である予め設定された１以上の第２閾値に各別に対応させて、夫々算出する第１閾値算出手段と、を備え、
前記第１閾値算出手段が、前記第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々に対して、一の前記第１セグメントに属する前記標本値の個数全体の内の対応する一の前記第２セグメントに属する前記標本値の個数の割合である的中率が所定値以上となるように、前記第１閾値を夫々算出することを特徴とする異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項２】
前記第１閾値算出手段が、前記第１セグメントの予め選択された一部の夫々に対して、前記的中率が前記所定値以上となる範囲で、一の前記第１セグメントと対応する一の前記第２セグメントの両方に属する前記標本値の個数である的中個数が最大となるように、前記第１閾値を夫々算出することを特徴とする請求項１に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項３】
前記集合体が、前記消費者の１以上の属性に基づいて複数のグループに分割されており、
前記記憶手段が、前記個々の標本値が前記複数のグループの何れに属するかを識別可能に、前記標本データを格納し、
１以上の前記第２閾値は、複数の前記グループを通して共通に設定されており、
前記第１閾値算出手段が、前記グループ別に、前記第２閾値に各別に対応する前記第１閾値を夫々算出することを特徴とする請求項１または２に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項４】
前記集合体から選択された一の前記消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量を入力として受け付け、前記第２セグメント毎に設定された算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出する第２エネルギ消費量算出手段を備え、
前記第２エネルギ消費量算出手段は、入力として受け付けた前記第１エネルギの消費量を、前記第１閾値と対比して、複数の前記第１セグメントの内の何れに属するかを判定し、当該判定した前記第１セグメントに対応する前記第２セグメントに対して設定された前記算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項５】
前記集合体から選択された一の前記消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量と、当該消費者の属する前記グループの識別情報を入力として受け付け、前記第２セグメント毎に設定された算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出する第２エネルギ消費量算出手段を備え、
前記第２エネルギ消費量算出手段は、入力として受け付けた前記第１エネルギの消費量を、入力として受け付けた前記識別情報の前記グループに対して算出された前記第１閾値と対比して、複数の前記第１セグメントの内の何れに属するかを判定し、当該判定した前記第１セグメントに対応する前記第２セグメントに対して設定された前記算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出することを特徴とする請求項３に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項６】
互いに異なる第１エネルギと第２エネルギの両方を消費する消費者の集合体における前記消費者毎の第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量から、前記第１期間と同じ或いは別の第２期間の未知の前記第２エネルギの消費量を推定する異種エネルギ消費量推定装置であって、
前記第１期間の前記第１エネルギの消費量の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値を格納する記憶手段と、
前記集合体から選択された一の前記消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量を入力として受け付け、所定の算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出する第２エネルギ消費量算出手段を備え、
前記集合体における前記消費者毎の前記第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量と前記第２期間の既知の前記第２エネルギの消費量の対を個々の標本値とし、
前記第１閾値が、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である１以上の第２閾値に各別に対応し、前記第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々に対して、一の前記第１セグメントに属する前記標本値の個数全体の内の対応する一の前記第２セグメントに属する前記標本値の個数の割合である的中率が所定値以上となるように設定されており、
前記算出式が、前記第２セグメント毎に設定されており、
前記第２エネルギ消費量算出手段は、入力として受け付けた前記第１エネルギの消費量を、前記第１閾値と対比して、複数の前記第１セグメントの内の何れに属するかを判定し、当該判定した前記第１セグメントに対応する前記第２セグメントに対して設定された前記算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出することを特徴とする異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項７】
互いに異なる第１エネルギと第２エネルギの両方を消費する消費者の集合体における前記消費者毎の第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量から、前記第１期間と同じ或いは別の第２期間の未知の前記第２エネルギの消費量を推定する異種エネルギ消費量推定装置であって、
前記集合体が、前記消費者の１以上の属性に基づいて複数のグループに分割されており、
前記第１期間の前記第１エネルギの消費量の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値と、前記消費者の夫々が前記複数のグループの何れに属するかを識別可能な情報を格納する記憶手段と、
前記集合体から選択された一の前記消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量と、当該消費者の属する前記グループの識別情報を入力として受け付け、所定の算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出する第２エネルギ消費量算出手段を備え、
前記集合体における前記消費者毎の前記第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量と前記第２期間の既知の前記第２エネルギの消費量の対を個々の標本値とし、
前記第１閾値が、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である１以上の第２閾値に各別に対応し、前記第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々に対して、一の前記第１セグメントに属する前記標本値の個数全体の内の対応する一の前記第２セグメントに属する前記標本値の個数の割合である的中率が所定値以上となるように、前記グループ別に設定されており、
前記算出式が、前記第２セグメント毎に設定されており、
前記第２エネルギ消費量算出手段は、入力として受け付けた前記第１エネルギの消費量を、入力として受け付けた前記識別情報の前記グループに対して設定された前記第１閾値と対比して、複数の前記第１セグメントの内の何れに属するかを判定し、当該判定した前記第１セグメントに対応する前記第２セグメントに対して設定された前記算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出することを特徴とする異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項８】
前記第１閾値が、前記第１セグメントの予め選択された一部の夫々に対して、前記的中率が前記所定値以上となる範囲で、一の前記第１セグメントと対応する一の前記第２セグメントの両方に属する前記標本値の個数である的中個数が最大となるように、設定されていることを特徴とする請求項６または７に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項９】
前記算出式が、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を目的変数とし、前記第１期間の前記第１エネルギの消費量を説明変数とする前記第２セグメント毎に設定された回帰式であることを特徴とする請求項４〜８の何れか１項に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項１０】
前記回帰式が、前記集合体から選択された一の前記消費者の１以上の属性の内の少なくとも１つを説明変数として更に備える重回帰式であることを特徴とする請求項９に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項１１】
前記回帰式が、対応する前記第２セグメントに属する前記標本値を用いた回帰分析により導出された回帰式であることを特徴とする請求項９または１０に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項１２】
前記集合体から前記消費者を１つずつ選択して、当該消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量を、前記第２エネルギ消費量算出手段に入力し、前記第２エネルギ消費量算出手段から逐次出力される前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を集計する第２エネルギ消費量集計手段を備えることを特徴とする請求項４〜１１の何れか１項に記載の異種エネルギ消費量推定装置。
【請求項１３】
互いに異なる２つの事象に対して夫々所定の特性を示す個体の集合体における前記２つの事象の一方の第１特性値と他方の第２特性値の対を個々の標本値とする既知の標本データに基づいて、既知の前記第１特性値から未知の前記第２特性値を推定する異種特性推定装置であって、
前記標本データを格納する記憶手段と、
前記第１特性値の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値を、前記第２特性値の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である予め設定された１以上の第２閾値に各別に対応させて、夫々算出する第１閾値算出手段と、を備え、
前記第１閾値算出手段が、前記第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々に対して、一の前記第１セグメントに属する前記標本値の個数全体の内の対応する一の前記第２セグメントに属する前記標本値の個数の割合である的中率が所定値以上となるように、前記第１閾値を夫々算出することを特徴とする異種特性推定装置。
【請求項１４】
前記第１閾値算出手段が、前記第１セグメントの予め選択された一部の夫々に対して、前記的中率が前記所定値以上となる範囲で、一の前記第１セグメントと対応する一の前記第２セグメントの両方に属する前記標本値の個数である的中個数が最大となるように、前記第１閾値を夫々算出することを特徴とする請求項１３に記載の異種特性推定装置。
【請求項１５】
前記集合体が、前記個体の１以上の属性に基づいて複数のグループに分割されており、
前記記憶手段が、前記個々の標本値が前記複数のグループの何れに属するかを識別可能に、前記標本データを格納し、
１以上の前記第２閾値は、複数の前記グループを通して共通に設定されており、
前記第１閾値算出手段が、前記グループ別に、前記第２閾値に各別に対応する前記第１閾値を夫々算出することを特徴とする請求項１３または１４に記載の異種特性推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、都市ガス、電力等の複数種のエネルギを消費する消費者の或るエネルギの消費量を別のエネルギの消費量から推定する異種エネルギ消費量推定装置に関し、特に、都市ガス事業者及び電力事業者等から家庭用の都市ガス、電力等のエネルギ供給を受けて消費する一般家庭消費者の集合体の任意期間の或るエネルギの消費量を別のエネルギの消費量から推定する異種エネルギ消費量推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力、都市ガス等のエネルギ消費量の推定またはエネルギ需要予測に関しては、従来、種々のものが提案されている（例えば、下記の特許文献１〜４等参照）。特許文献１では、需要家毎の任意期間内の単位時間毎の消費量の推定方法が提案されている。特許文献２では、エネルギ製造所からエネルギ供給ネットワークを介して複数のエネルギ需要者に対してエネルギ供給を行う場合のエネルギ需要量の予測システムが提案されている。特許文献３では、電力消費機器の機種単位での消費電力量を推定する消費電力量管理装置が提案されている。特許文献４では、夜間時間帯における高負荷機器の電力使用量推定システムが提案されている。特許文献１〜４の何れにおいてもエネルギ消費量の推定等は、同種のエネルギの実績データ、つまり、消費電力量の推定では、消費電力量の実績データに基づいて、当該推定等が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１１７１５号公報
【特許文献２】特開２００７−２４１３６０号公報
【特許文献１】特開２０１２−９０５０２号公報
【特許文献１】特開２０１４−１３８４５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、従来のエネルギ消費量の推定またはエネルギ需要予測では、推定または予測対象のエネルギ種と、当該推定または予測に使用する実績データのエネルギ種は同じであった。従来、或るエネルギ消費量から異種のエネルギ消費量（例えば、都市ガス消費量から電力消費量）を推定することは困難であると考えられていた。それは、一般家庭におけるエネルギ消費パターンがエネルギ種によって大きく相違していることが要因であった。
【０００５】
また、従来、或るエネルギ消費量から異種のエネルギ消費量を推定することに対する要請は殆ど皆無であった。しかし、電力や都市ガス等のエネルギ市場の自由化に伴い、電力事業者や都市ガス事業者等の一エネルギ種だけの供給者が異種エネルギの供給に参入可能となり、更に、当該異種エネルギの供給が広範な一般家庭の消費者に及ぶと、当該異種エネルギの消費量の推定が今後重要となる。
【０００６】
本発明は上記問題点を鑑み、或るエネルギ消費量から異種のエネルギ消費量を、推定誤差の抑制された実用的な精度で推定できる異種エネルギ消費量推定装置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】
【０００７】
上記目的を達成するための本発明に係る異種エネルギ消費量推定装置は、互いに異なる第１エネルギと第２エネルギの両方を消費する消費者の集合体における前記消費者毎の第１期間の前記第１エネルギの消費量と前記第１期間と同じ或いは別の第２期間の前記第２エネルギの消費量の対を個々の標本値とする既知の標本データに基づいて、前記第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量から、前記第２期間の未知の前記第２エネルギの消費量を推定する異種エネルギ消費量推定装置であって、
前記標本データを格納する記憶手段と、前記第１期間の前記第１エネルギの消費量の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値を、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である予め設定された１以上の第２閾値に各別に対応させて、夫々算出する第１閾値算出手段と、を備え、
前記第１閾値算出手段が、前記第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々に対して、一の前記第１セグメントに属する前記標本値の個数全体の内の対応する一の前記第２セグメントに属する前記標本値の個数の割合である的中率が所定値以上となるように、前記第１閾値を夫々算出することを第１の特徴とする。
【０００８】
上記第１の特徴構成によれば、第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々において、当該第１セグメント内に分布する標本値は、上記所定値以上の的中率で対応する第２セグメント内に存在することになるので、当該第１セグメントの第１エネルギの消費量の消費者の第２エネルギの消費量を推定する場合に、対応する第２セグメントの第２エネルギの消費量の範囲内に存在する確率が高いため、第２エネルギの消費量の推定精度を一定の誤差範囲に抑えることができる。つまり、当該第１及び第２エネルギの消費量の分布範囲を、夫々第１及び第２セグメントに区分しない場合に比べて推定誤差を低減できる。
【０００９】
上記第１の特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記第１閾値算出手段が、前記第１セグメントの予め選択された一部の夫々に対して、前記的中率が前記所定値以上となる範囲で、一の前記第１セグメントと対応する一の前記第２セグメントの両方に属する前記標本値の個数である的中個数が最大となるように、前記第１閾値を夫々算出することを第２の特徴とする。
【００１０】
上記第２の特徴構成によれば、的中率が上記所定値以上となる第１セグメントの範囲を画定する第１閾値を一意的に定めることができる。また、的中個数が最大になることで、当該第１セグメントに対する第２エネルギの消費量の推定誤差を更に抑制可能となる。
【００１１】
上記第１または第２の特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記集合体が、前記消費者の１以上の属性に基づいて複数のグループに分割されており、前記記憶手段が、前記個々の標本値が前記複数のグループの何れに属するかを識別可能に、前記標本データを格納し、１以上の前記第２閾値は、複数の前記グループを通して共通に設定されており、前記第１閾値算出手段が、前記グループ別に、前記第２閾値に各別に対応する前記第１閾値を夫々算出することを第３の特徴とする。
【００１２】
上記第３の特徴構成によれば、第１セグメントの画定がグループ別に消費者の属性に応じてより適正になされるので、第２エネルギの消費量の推定誤差を更に抑制可能となる。
【００１３】
上記第１または第２の特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記集合体から選択された一の前記消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量を入力として受け付け、前記第２セグメント毎に設定された算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出する第２エネルギ消費量算出手段を備え、前記第２エネルギ消費量算出手段は、入力として受け付けた前記第１エネルギの消費量を、前記第１閾値と対比して、複数の前記第１セグメントの内の何れに属するかを判定し、当該判定した前記第１セグメントに対応する前記第２セグメントに対して設定された前記算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出することを第４の特徴とする。
【００１４】
上記第３の特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記集合体から選択された一の前記消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量と、当該消費者の属する前記グループの識別情報を入力として受け付け、前記第２セグメント毎に設定された算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出する第２エネルギ消費量算出手段を備え、
前記第２エネルギ消費量算出手段は、入力として受け付けた前記第１エネルギの消費量を、入力として受け付けた前記識別情報の前記グループに対して算出された前記第１閾値と対比して、複数の前記第１セグメントの内の何れに属するかを判定し、当該判定した前記第１セグメントに対応する前記第２セグメントに対して設定された前記算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出することを第５の特徴とする。
【００１５】
上記第４または第５の特徴構成によれば、或る第１エネルギの消費量に対応する第２エネルギの消費量を推定する際に、当該第１エネルギの消費量が属する第１セグメントに上記所定値以上の的中率で対応する第２セグメントが決定され、当該第２セグメントに特化された算出式を用いて第２エネルギの消費量を推定するため、第２エネルギの消費量の推定精度を一定の誤差範囲に抑えることができる。つまり、第１乃至第３の特徴構成の効果をより具体的に奏することができる。
【００１６】
更に、本発明に係る異種エネルギ消費量推定装置は、互いに異なる第１エネルギと第２エネルギの両方を消費する消費者の集合体における前記消費者毎の第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量から、前記第１期間と同じ或いは別の第２期間の未知の前記第２エネルギの消費量を推定する異種エネルギ消費量推定装置であって、
前記第１期間の前記第１エネルギの消費量の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値を格納する記憶手段と、前記集合体から選択された一の前記消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量を入力として受け付け、所定の算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出する第２エネルギ消費量算出手段を備え、
前記集合体における前記消費者毎の前記第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量と前記第２期間の既知の前記第２エネルギの消費量の対を個々の標本値とし、
前記第１閾値が、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である１以上の第２閾値に各別に対応し、前記第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々に対して、一の前記第１セグメントに属する前記標本値の個数全体の内の対応する一の前記第２セグメントに属する前記標本値の個数の割合である的中率が所定値以上となるように設定されており、
前記算出式が、前記第２セグメント毎に設定されており、
前記第２エネルギ消費量算出手段は、入力として受け付けた前記第１エネルギの消費量を、前記第１閾値と対比して、複数の前記第１セグメントの内の何れに属するかを判定し、当該判定した前記第１セグメントに対応する前記第２セグメントに対して設定された前記算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出することを第６の特徴とする。
【００１７】
更に、本発明に係る異種エネルギ消費量推定装置は、互いに異なる第１エネルギと第２エネルギの両方を消費する消費者の集合体における前記消費者毎の第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量から、前記第１期間と同じ或いは別の第２期間の未知の前記第２エネルギの消費量を推定する異種エネルギ消費量推定装置であって、
前記集合体が、前記消費者の１以上の属性に基づいて複数のグループに分割されており、
前記第１期間の前記第１エネルギの消費量の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値と、前記消費者の夫々が前記複数のグループの何れに属するかを識別可能な情報を格納する記憶手段と、前記集合体から選択された一の前記消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量と、当該消費者の属する前記グループの識別情報を入力として受け付け、所定の算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出する第２エネルギ消費量算出手段を備え、
前記集合体における前記消費者毎の前記第１期間の既知の前記第１エネルギの消費量と前記第２期間の既知の前記第２エネルギの消費量の対を個々の標本値とし、
前記第１閾値が、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である１以上の第２閾値に各別に対応し、前記第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々に対して、一の前記第１セグメントに属する前記標本値の個数全体の内の対応する一の前記第２セグメントに属する前記標本値の個数の割合である的中率が所定値以上となるように、前記グループ別に設定されており、
前記算出式が、前記第２セグメント毎に設定されており、
前記第２エネルギ消費量算出手段は、入力として受け付けた前記第１エネルギの消費量を、入力として受け付けた前記識別情報の前記グループに対して設定された前記第１閾値と対比して、複数の前記第１セグメントの内の何れに属するかを判定し、当該判定した前記第１セグメントに対応する前記第２セグメントに対して設定された前記算出式を用いて、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を算出することを第７の特徴とする。
【００１８】
上記第６または第７の特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記第１閾値が、前記第１セグメントの予め選択された一部の夫々に対して、前記的中率が前記所定値以上となる範囲で、一の前記第１セグメントと対応する一の前記第２セグメントの両方に属する前記標本値の個数である的中個数が最大となるように、設定されていることを第８の特徴とする。
【００１９】
上記第６乃至第８の特徴構成によれば、上記第４または第５の特徴構成と同様に、或る第１エネルギの消費量に対応する第２エネルギの消費量を推定する際に、当該第１エネルギの消費量が属する第１セグメントに上記所定値以上の的中率で対応する第２セグメントが決定され、当該第２セグメントに特化された算出式を用いて第２エネルギの消費量を推定するため、第２エネルギの消費量の推定精度を一定の誤差範囲に抑えることができる。
【００２０】
上記第４乃至第８の何れかの特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記算出式が、前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を目的変数とし、前記第１期間の前記第１エネルギの消費量を説明変数とする前記第２セグメント毎に設定された回帰式であることを第９の特徴とする。
【００２１】
上記第９の特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記回帰式が、前記集合体から選択された一の前記消費者の１以上の属性の内の少なくとも１つを説明変数として更に備える重回帰式であることを第１０の特徴とする。
【００２２】
上記第９または第１０の特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記回帰式が、対応する前記第２セグメントに属する前記標本値を用いた回帰分析により導出された回帰式であることを第１１の特徴とする。
【００２３】
上記第４乃至第１１の何れかの特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置は、前記集合体から前記消費者を１つずつ選択して、当該消費者の前記第１期間の前記第１エネルギの消費量を、前記第２エネルギ消費量算出手段に入力し、前記第２エネルギ消費量算出手段から逐次出力される前記第２期間の前記第２エネルギの消費量を集計する第２エネルギ消費量集計手段を備えることを第１２の特徴とする。
【００２４】
更に、本発明に係る異種特性推定装置は、互いに異なる２つの事象に対して夫々所定の特性を示す個体の集合体における前記２つの事象の一方の第１特性値と他方の第２特性値の対を個々の標本値とする既知の標本データに基づいて、既知の前記第１特性値から未知の前記第２特性値を推定する異種特性推定装置であって、
前記標本データを格納する記憶手段と、前記第１特性値の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値を、前記第２特性値の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である予め設定された１以上の第２閾値に各別に対応させて、夫々算出する第１閾値算出手段と、を備え、
前記第１閾値算出手段が、前記第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々に対して、一の前記第１セグメントに属する前記標本値の個数全体の内の対応する一の前記第２セグメントに属する前記標本値の個数の割合である的中率が所定値以上となるように、前記第１閾値を夫々算出することを第１の特徴とする。
【００２５】
上記第１の特徴構成によれば、第１セグメントの全てまたは予め選択された一部の夫々において、当該第１セグメント内に分布する標本値は、上記所定値以上の的中率で対応する第２セグメント内に存在することになるので、当該第１セグメントの第１特性値の個体の第２特性値を推定する場合に、対応する第２セグメントの第２特性値の範囲内に存在する確率が高いため、第２特性値の推定精度を一定の誤差範囲に抑えることができる。つまり、当該第１及び第２特性値の分布範囲を、夫々第１及び第２セグメントに区分しない場合に比べて推定誤差を低減できる。
【００２６】
上記第１の特徴構成の異種特性推定装置は、前記第１閾値算出手段が、前記第１セグメントの予め選択された一部の夫々に対して、前記的中率が前記所定値以上となる範囲で、一の前記第１セグメントと対応する一の前記第２セグメントの両方に属する前記標本値の個数である的中個数が最大となるように、前記第１閾値を夫々算出することを第２の特徴とする。
【００２７】
上記第２の特徴構成によれば、的中率が上記所定値以上となる第１セグメントの範囲を画定する第１閾値を一意的に定めることができる。また、的中個数が最大になることで、当該第１セグメントに対する第２特性値の推定誤差を更に抑制可能となる。
【００２８】
上記第２または第３の特徴構成の異種特性推定装置は、前記集合体が、前記個体の１以上の属性に基づいて複数のグループに分割されており、前記記憶手段が、前記個々の標本値が前記複数のグループの何れに属するかを識別可能に、前記標本データを格納し、１以上の前記第２閾値は、複数の前記グループを通して共通に設定されており、前記第１閾値算出手段が、前記グループ別に、前記第２閾値に各別に対応する前記第１閾値を夫々算出することを第３の特徴とする。
【００２９】
上記第３の特徴によれば、第１セグメントの画定がグループ別に個体の属性に応じてより適正になされるので、第２特性値の推定誤差を更に抑制可能となる。
【発明の効果】
【００３０】
上記特徴構成の異種エネルギ消費量推定装置によれば、或るエネルギ消費量から異種のエネルギ消費量を推定誤差の抑制された実用的な精度で推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明に係る異種エネルギ消費量推定装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図
【図２】個々の消費者の月間の都市ガス消費量と電力消費量の正規化された値を標本点としてプロットした散布図
【図３】第１閾値算出手段による第１処理の概略の処理手順を示すフローチャート
【図４】図３に示す第１処理のステップ＃１２の処理内容を模式的に説明する図
【図５】第１処理の処理結果の一例を模式的に示す図
【図６】電力消費量算出手段による第２処理の概略の処理手順を示すフローチャート
【図７】本発明装置による推定誤差を、第１処理の有無、グループ分類の有無、算出式の違い別に評価した結果を示す一覧表
【図８】図７に示す推定誤差に対する第１処理、グループ分類、及び、算出式の違いによる誤差改善効果を示す一覧表
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下において、本発明に係る異種エネルギ消費量推定装置（以下、適宜「本発明装置」と称する）の実施形態について図面を参照して説明する。
【００３３】
本発明装置は、都市ガス、電力等の複数種のエネルギを消費する消費者の集合体（母集団）を対象として、或る第１期間の当該複数種のエネルギの内の第１エネルギ（例えば、都市ガス）の消費量から、第１期間と同じ或いは別の第２期間の当該複数種のエネルギの内の第２エネルギ（例えば、電力）の消費量を推定するものである。以下の説明では、第１エネルギとして都市ガスを、第２エネルギとして電力を想定し、第１期間及び第２期間として１か月を想定し、第１期間と第２期間は同じ月である場合を想定する。つまり、例えば、第１期間がＸ月（Ｘ＝１〜１２）の場合、第２期間もＸ月である。また、複数種のエネルギを消費する消費者として、一般家庭向けの都市ガス及び電力の供給を受けている一般家庭世帯を想定する。
【００３４】
図１は、本発明装置１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本発明装置１は、記憶手段２、第１閾値算出手段３、電力消費量算出手段４、電力消費量集計手段５、及び、算出式導出手段６を備えて構成されている。本発明装置１は、例えば、パーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータのハードウェア資源（ＣＰＵ、記憶装置、インタフェース装置、等）とソフトウェア資源（ＯＳ、プログラム、等）を用いて構成され、第１閾値算出手段３、電力消費量算出手段４、電力消費量集計手段５、及び、算出式導出手段６は、当該コンピュータ内に設けられ、各部の処理をコンピュータで各別に処理するプログラムを実行することによりソフトウェア的に実現される。記憶手段２は、汎用コンピュータに内蔵の不揮発性記憶装置（ハードディスクドライブ（ＨＤＤ），ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等）を使用して構成しても良いが、格納するデータを他のシステムと共用する場合には、当該汎用コンピュータの外部にデータベースとして設けて、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等のデータ通信路を介して接続する形態でも良い。尚、電力消費量算出手段４と電力消費量集計手段５は、第２エネルギ消費量算出手段と第２エネルギ消費量集計手段に相当する。
【００３５】
本実施形態では、記憶装置１に格納するデータは、上記集合体の個々の消費者別に、消費者識別コード、各月の都市ガス消費量の実績値または推定値、各月の電力消費量の実績値または推定値、当該消費者の属性分類を示すグループの識別情報であるグループ番号で構成されている。ここで、消費者毎の各月の都市ガス消費量と電力消費量の各実績値の対を標本値と称し、集合体全体の当該標本値の集合を標本データと称する。
【００３６】
本実施形態では、集合体内の各消費者は、消費者の幾つかの属性に応じて複数のグループに分類されている。当該属性として、例えば、住居タイプ（戸建・集合住宅）、家族構成、特定の電力またはガス消費機器の有無、分散型発電装置（太陽光パネル等）の有無、等が想定される。使用する属性の数、グループの総数は任意であるが、消費者の総数に対してグループ数が多過ぎると、１つのグループ内の標本数が小さくなるので、各グループの標本数が小さくなり過ぎないように調整する。尚、各グループの標本数の適正範囲は後述するセグメント数とも関係するので、使用する集合体の特性に応じて合目的的に設定するのが好ましい。
【００３７】
図２に、縦軸を或る月の正規化した電力消費量、横軸を同じ月の正規化した都市ガス消費量とする２次元座標空間に、個々の消費者の標本値である都市ガス消費量と電力消費量を正規化した値を標本点としてプロットした散布図を示す。図２に示す例では、標本点の個数は約８０００である。正規化した電力消費量と正規化した都市ガス消費量は、各標本値の電力消費量と都市ガス消費量を各標本値の電力消費量と都市ガス消費量の各最大値で夫々除した値である。以下、正規化した電力消費量と正規化した都市ガス消費量を夫々、適宜、電力消費量Ｅ、都市ガス消費量Ｇと記す。図２に示す例では、電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇは、電力消費量Ｅが大体０．０２〜０．４の範囲、都市ガス消費量Ｇが大体０〜０．４５の範囲で、明確に正の相関を示していることが分かる。
【００３８】
次に、第１閾値算出手段３の処理（第１処理）の内容について、図３〜図５を参照して説明する。図３は、当該第１処理の処理手順を示すフローチャートである。図４は、図３に示すステップ＃１２の処理内容を模式的に説明する図である。
【００３９】
本実施形態では、第１処理を実行する前に、推定の対象となる電力消費量を予め複数のセグメント（第２セグメント）に分割しておく。分割後の各第２セグメント内に、上述の正の相関を示す標本点が含まれるように、各第２セグメントの境界値（第２閾値ＴＥｉ、ｉ＝１〜ｍ−１、ｍはセグメント数）を予め設定する。尚、第２閾値ＴＥ０＝０、第２閾値ＴＥｍ＝１とし、ｉ＝０〜ｍに拡張する。以下の説明では、便宜的に、電力消費量を４つの第２セグメントに分割する場合を想定すると、各第２セグメントは、電力消費量Ｅが０〜ＴＥ１、ＴＥ１〜ＴＥ２、ＴＥ２〜ＴＥ３、ＴＥ３〜１の４通りとなる。図２に示す例では、第２セグメント（ＴＥ３〜１）内に上述の正の相関を示す標本点が含まれるようにするには、第２閾値ＴＥ３は、０．２前後に設定されることになる。ＴＥ１及びＴＥ２も同様の基準で設定される。本実施形態では、第２閾値ＴＥ１〜ＴＥ３はグループ間で共通である。
【００４０】
第１閾値算出手段３による第１処理は、都市ガス消費量を、電力消費量と同数のセグメント（第１セグメント）に分割する処理である。セグメント数ｍが４の場合、各第１セグメントは、グループ毎に、都市ガス消費量Ｇが０〜ＴＧ１ｊ、ＴＧ１ｊ〜ＴＧ２ｊ、ＴＧ２ｊ〜ＴＧ３ｊ、ＴＧ３ｊ〜１の４通りとなる。ｊはグループの別を示す序数で１〜ｎ（ｎはグループの総数）である。第１処理は、各第１セグメントの境界値である第１閾値ＴＧ１ｊ〜ＴＧ（ｍ−１）ｊを、第２閾値ＴＥ１〜ＴＥ（ｍ−１）に夫々対応させて、後述する第１及び第２分類基準を満足するように、グループ毎に決定する処理である。
【００４１】
以下、第１処理を、図３に示すフローに沿って説明する。尚、以下の説明では、第１セグメント及び第２セグメントの並び順の番号は、都市ガス消費量Ｇ及び電力消費量Ｅが０から１に向けて増加する順に１，２，…ｍとする。
【００４２】
先ず、ステップ＃１０で、変数ｉとｊを（ｍ−１）と１に初期設定する。引き続き、ステップ＃１１で、第１閾値ＴＧｉｊを、暫定的に初期値ＴＧ０ｉｊに仮設定する。ＴＧ０ｉｊは、例えば、ｉ＝ｍ−１の場合は、１とし、ｉ＝１〜ｍ−２の場合は、変数ｉの１回前のループで決定された第１閾値ＴＧ（ｉ＋１）ｊとする。
【００４３】
引き続き、ステップ＃１２で、第１閾値ＴＧｉｊを、所定の微小ステップで段階的に減少させながら、以下の数１に示す的中率Ｒｉｊを算出する。
【００４４】
（数１）  Ｒｉｊ＝Ｎｉｊ／Ｎ０ｉｊ×１００（％）
【００４５】
数１中のＮ０ｉｊは、都市ガス消費量ＧがＴＧｉｊ〜ＴＧ０ｉｊの範囲内（図４の領域Ａと領域Ｂを足し合わせた領域に相当）、つまり、暫定の（ｉ＋１）番目の第１セグメント内にある全標本数で、Ｎｉｊは、その内の、電力消費量Ｅが、ＴＥｉ〜ＴＥ（ｉ＋１）の範囲内（（ｉ＋１）番目の第２セグメント内、図４の領域Ａに相当、）にある標本数である。以下、Ｎｉｊを「的中個数」を称する。尚、ＴＥ（ｉ＋１）は、ｉ＝ｍ−１の場合は１である。
【００４６】
的中率Ｒｉｊが所定の基準値（例えば、７０％）以上となり、当該基準値以上を維持している間、第１閾値ＴＧｉｊを段階的に減少させながら、Ｎ０ｉｊとＮｉｊを計数し、的中率Ｒｉｊを算出する。通常、都市ガス消費量Ｇと電力消費量Ｅは正の相関を呈するため、第１閾値ＴＧｉｊを減少させて、ＴＧｉｊ〜ＴＧ０ｉｊの範囲を広げると、Ｎ０ｉｊとＮｉｊは夫々増加するが、Ｎ０ｉｊの方が増加の程度が大きいため、的中率Ｒｉｊは低下する。そして、的中率Ｒｉｊが、当該基準値以上であるという第１分類基準を満足し、且つ、的中個数Ｎｉｊが最大という第２分類基準を満足するＴＧｉｊを、第１閾値ＴＧｉｊとして決定する。尚、上記第１及び第２分類基準を満足するＴＧｉｊを見つけ出すアルゴリズムとしては種々の手法が考えられるため、また、当該アルゴリズムが本発明の本旨ではないので、詳細な説明は割愛する。
【００４７】
尚、第２分類基準を適用する目的は、第１分類基準を満足する第１閾値ＴＧｉｊが一意的に定まらない場合に、的中個数Ｎｉｊを最大にすることで、電力消費量Ｅの推定誤差を抑制しつつ、第１閾値ＴＧｉｊを一意的に決定する点にある。しかし、もし（ｉ＋１）番目の第１セグメントにおいて第１分類基準を満足する第１閾値ＴＧｉｊが決まらない場合は、１つ前の（ｉ＋２）番目の第１セグメントにおいて、第２分類基準を無視して、既に決定した第１閾値ＴＧ（ｉ＋１）ｊを段階的に上昇させて、（ｉ＋１）番目の第１セグメントにおいて第１分類基準を満足する第１閾値ＴＧｉｊが定まるように調整する場合もあり得る。
【００４８】
引き続き、ステップ＃１３でｉ≠１と判定されると、ステップ＃１４でｉを１だけ減じて、変数ｉが１と判定されるまで、ステップ＃１１〜＃１４を繰り返してグループｊの第１閾値ＴＧｉｊ（ｉ＝１〜ｍ−１）を全て導出する。
【００４９】
引き続き、ステップ＃１３でｉ＝１と判定されると、ステップ＃１５で変数ｊがｎか否かを判定し、変数ｊがｎでない場合は、ステップ＃１６で、変数ｊを１繰り上げ、変数ｉを（ｍ−１）に初期化して、ステップ＃１１〜＃１４を繰り返して、次のグループｊの第１閾値ＴＧｉｊ（ｉ＝１〜ｍ−１）を導出する。以下、ステップ＃１５で変数ｊがｎと判定されるまで、ステップ＃１１〜＃１６を繰り返して、全てのグループｊ（ｊ＝１〜ｎ）に対して、第１閾値ＴＧｉｊ（ｉ＝１〜ｍ−１）を導出する。
【００５０】
図５に、一例として、セグメント数ｍが４の場合の或る１つのグループにおける処理結果を模式的に示す。第１閾値算出手段３の第１処理を実行することで、グループ毎に、都市ガス消費量の第１セグメントと電力消費量の第２セグメントの関係が定まるため、或るグループに属する消費者の都市ガス消費量が分かれば、その消費者の電力消費量がどの第２セグメントに該当するかを、或る程度の確率で特定することが可能となる。また、セグメント数ｍを大きくすることで、ｉ＝２〜ｍ−２の第１セグメントの分解能が上がるため、電力消費量の推定の精度は向上する。
【００５１】
次に、電力消費量算出手段４の処理（第２処理）の内容について、図６を参照して説明する。図６は、当該第２処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００５２】
ステップ＃２０で、一の消費者の都市ガス消費量をそのグループ番号とともに受け付け、先ず、当該消費者の属するグループを特定する。更に、受け付けた都市ガス消費量を正規化して都市ガス消費量Ｇを算出する。尚、都市ガス消費量に代えて都市ガス消費量Ｇを受け付ける場合は、当該正規化は不要である。尚、都市ガス消費量は、予め記憶装置１或いは別の記憶装置に格納されているものを、外部または電力消費量集計手段５からの制御により記憶装置１または別の記憶装置から読み出して、電力消費量算出手段４に入力する構成であっても良く、また、オペレータ等の入力操作によって、直接、電力消費量算出手段４に入力する構成であっても良い。
【００５３】
次に、ステップ＃２１で、都市ガス消費量Ｇが、上述の第１処理で特定されたグループに対して決定された第１セグメントの何れに属するかを特定する。
【００５４】
次に、ステップ＃２２で、第２セグメント毎に予め設定された算出式の内、ステップ＃２１で特定された第１セグメントに対応する第２セグメントの算出式を選択し、ステップ＃２０で算出した或いは受け付けた都市ガス消費量Ｇを、当該選択した算出式に代入して、電力消費量Ｅを算出する。
【００５５】
上記ステップ＃２０〜＃２２の処理を、推定対象の全ての消費者に対して実行する。電力消費量集計手段５は、消費者毎に電力消費量算出手段４が算出した電力消費量Ｅを集計して、電力消費量の最大値を乗じて、推定対象の全ての消費者の算出対象月の総電力消費量を算出する。当該処理を、１月から１２月まで行うと、年間の総電力消費量が算出される。
【００５６】
次に、ステップ＃２２で使用する算出式について説明する。本実施形態では、算出式導出手段６によって第２セグメント毎に予め導出された算出式を使用する。算出式としては、以下の３種類の算出式の使用が想定される。第１の算出式は、下記の数２に示す１次式であり、第２の算出式は、下記の数３に示す単回帰式であり、第３の算出式は、下記の数４に示す重回帰式である。
【００５７】
（数２）  Ｅ＝ａ１×Ｇ＋ａ０
（数３）  Ｅ＝ｂ１×Ｇ＋ｂ０
（数４）  Ｅ＝ｃ１×Ｇ＋ｃ２×Ｆ２＋・・・・＋ｃｋ×Ｆｋ＋ｃ０
【００５８】
数２〜数４中のＥは電力消費量Ｅであり、Ｇは都市ガス消費量Ｇである。数３の単回帰式では、電力消費量Ｅが目的変数で、都市ガス消費量Ｇが説明変数であり、説明変数の数は１である。数４の重回帰式では、電力消費量Ｅが目的変数で、都市ガス消費量Ｇが説明変数であり、都市ガス消費量Ｇ以外にも、（ｋ−１）個の消費者の属性に係る説明変数Ｆ２〜Ｆｋを使用しており、説明変数の数はｋ（ｋは２以上の整数）である。説明変数Ｆ２〜Ｆｋは、上述のグループの分類に使用した属性の全てまたは一部であっても良く、更に、グループの分類に使用していない属性を追加しても良い。従って、説明変数Ｆ２〜Ｆｋは離散的な変数であっても良い。ａ１，ｂ１，ｃ１は夫々都市ガス消費量Ｇの係数であり、ａ０，ｂ０，ｃ０は夫々定数である。ｃ２〜ｃｋは、説明変数Ｆ２〜Ｆｋの係数である。
【００５９】
以下、算出式導出手段６による数２〜数４に示す各算出式の導出方法について説明する。算出式が数２に示す１次式の場合、当該算出式は、第２セグメント毎且つグループ毎に導出される。具体的には、上述の第１処理で、グループ毎に決定された、第２閾値ＴＥ１〜ＴＥ（ｍ−１）と対応する第１閾値ＴＧ１ｊ〜ＴＧ（ｍ−１）ｊを、第２セグメント毎に、つまり、第２セグメントを画定する２つの第２閾値ＴＥｉと第２閾値ＴＥ（ｉ＋１）、及び、対応する第１セグメントを画定する２つの第２閾値ＴＧｉｊと第１閾値ＴＧ（ｉ＋１）ｊを、第１式に代入して、第２セグメント毎且つグループ毎に係数ａ１と定数ａ０を算出する。換言すれば、数２に示す算出式は、図５に破線で示す折れ線で表される。尚、上記第２処理のステップ＃２２で、数２に示す１次式を算出式として使用する場合は、ステップ＃２０で特定されたグループ及びステップ＃２１で特定された第１セグメントに対応する第２セグメントの算出式を選択して使用することになる。
【００６０】
算出式が数３に示す単回帰式の場合、当該算出式は、第２セグメント毎に全グループまとめて単回帰分析を行い導出される。具体的には、第２閾値ＴＥ（ｉ−１）と第２閾値ＴＥｉで画定されるｉ番目の第２セグメントに対しては、当該ｉ番目の第２セグメント内に存在する全ての標本値の電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇを用いて例えば最小二乗誤差法による周知の単回帰分析を行う。尚、当該ｉ番目の第２セグメント内に存在する標本数の内、対応するｉ番目の第１セグメント内にも存在する標本数が上記回帰分析に十分な個数であれば、当該ｉ番目の第２セグメント内に存在し、且つ、対応するｉ番目の第１セグメント内にも存在する標本値の電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇを用いて上記単回帰分析を行っても良い。単回帰分析に必要な標本数を確保するための標本値の選択方法は、上記以外にも種々の方法が考えられる。
【００６１】
算出式が数４に示す重回帰式の場合、当該算出式は、第２セグメント毎に全グループまとめて重回帰分析を行い導出される。具体的には、第２閾値ＴＥ（ｉ−１）と第２閾値ＴＥｉで画定されるｉ番目の第２セグメントに対しては、当該ｉ番目の第２セグメント内に存在する全ての標本値の電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇと当該標本値の消費者の属性に係る説明変数Ｆ２〜Ｆｋの値を用いて例えば最小二乗誤差法による周知の重回帰分析を行う。尚、当該ｉ番目の第２セグメント内に存在する標本数の内、対応するｉ番目の第１セグメント内にも存在する標本数が上記回帰分析に十分な個数であれば、当該ｉ番目の第２セグメント内に存在し、且つ、対応するｉ番目の第１セグメント内にも存在する標本値の電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇを用いて上記重回帰分析を行っても良い。重回帰分析に必要な標本数を確保するための標本値の選択方法は、上記以外にも種々の方法が考えられる。尚、上記第２処理のステップ＃２２で、数４に示す重回帰式を算出式として使用する場合は、ステップ＃２０において、一の消費者の都市ガス消費量をそのグループ番号とともに受け付ける際に、当該消費者の属性に係る説明変数Ｆ２〜Ｆｋの値も同時に受け付け、ステップ＃２２において、当該説明変数Ｆ２〜Ｆｋをステップ＃２０で算出した或いは受け付けた都市ガス消費量Ｇとともに、選択した算出式に代入して、電力消費量Ｅを算出することになる。尚、グループ番号と説明変数Ｆ２〜Ｆｋの値が一意的に対応付けられる場合は、当該対応付けを示すテーブルを別途準備しておき、当該テーブルにより受け付けたグループ番号から説明変数Ｆ２〜Ｆｋの値を読み出すようにしても良い。
【００６２】
上記数２〜数４に示す算出式の中では、電力消費量Ｅの推定精度に関しては、数４に示す重回帰式が一番優れており、数２に示す１次式と数３に示す単回帰式では、大きな差異はない。しかし、使用する標本値の電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇの間の正の相関が強い場合は、数２または数３に示す算出式でも、高い推定精度が得られる可能性はある。
【００６３】
次に、本発明装置１による推定精度について、第１処理の有無による差、グループの分類の有無による差、数２〜数４に示す算出式の違いによる差について比較検討した結果を、図７及び図８を参照して説明する。
【００６４】
第１処理を行わない場合は、電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇはセグメントに分割されないため、第２処理において使用する算出式は、１通りの数３に示す単回帰式または数４に示す重回帰式となる。第１処理を行う場合に、グループの分類の有無が区別される。グループの分類の有無は、グループの分類を行った場合は、上記第１処理がグループ別に実行されるため、第１閾値ＴＧｉｊ（ｉ＝１〜ｍ−１）がグループｊ別に導出され、第２処理においても、ステップ＃２１における第１セグメントの特定、数２に示す算出式を使用する場合の算出式の選択が、グループｊに応じて行われる。これに対して、グループの分類を行わなかった場合は、上記第１処理がグループ別に実行されないため、第１閾値ＴＧｉｊ（ｉ＝１〜ｍ−１）がグループに関係なく１通りに導出され、第２処理においても、ステップ＃２１における第１セグメントの特定、数２に示す算出式を使用する場合の算出式の選択が、グループに関係なく行われる。
【００６５】
比較検討は、以下のケースＡ〜Ｈの８通りの場合について行った。尚、ケースＡ及びＢが本発明装置１に対する比較例であり、ケースＣ〜Ｈが本発明装置１の実施例となる。
・ケースＡ：第１処理＝無、算出式＝数３に示す単回帰式
・ケースＢ：第１処理＝無、算出式＝数４に示す重回帰式
・ケースＣ：第１処理＝有、グループ分類＝無、算出式＝数２に示す１次式
・ケースＤ：第１処理＝有、グループ分類＝無、算出式＝数３に示す単回帰式
・ケースＥ：第１処理＝有、グループ分類＝無、算出式＝数４に示す重回帰式
・ケースＦ：第１処理＝有、グループ分類＝有、算出式＝数２に示す１次式
・ケースＧ：第１処理＝有、グループ分類＝有、算出式＝数３に示す単回帰式
・ケースＨ：第１処理＝有、グループ分類＝有、算出式＝数４に示す重回帰式
【００６６】
ケースＡ〜Ｈについて、推定対象の全ての消費者の或る年の４月から１２月までと翌年の１月から３月までの月別の総電力消費量（推定値）とその合計である年間の総電力消費量（推定値）を算出し、各総電力消費量の真値と当該推定値から、当該各推定値の誤差を、下記の数５により算出した。各算出した誤差（小数点以下四捨五入）を図７に一覧表示する。尚、本比較検討で使用した標本数は８０００、ケースＣ〜Ｈのセグメント数は５、ケースＦ〜Ｈのグループ数は２０、ケースＢ，Ｅ，Ｈの重回帰式の説明変数の数（都市ガス消費量Ｇを含む）は４である。また、第１処理の第１分類基準として、的中率Ｒｉｊ≧７０％を採用した。
【００６７】
（数５）  誤差＝｜真値−推定値｜／真値×１００  （％）
【００６８】
更に、第１処理を行うことの誤差改善効果（ケースＡからケースＤ、ケースＢからケースＥ）、グループ分類を行うことの誤差改善効果（ケースＣからケースＦ、ケースＤからケースＧ、ケースＥからケースＨ）、数２の１次式を数３の単回帰式に変更すること（以下、適宜「単回帰式化」と称す）の誤差改善効果（ケースＣからケースＤ、ケースＦからケースＧ）、数３の単回帰式を数４の重回帰式に変更すること（以下、適宜「重回帰式化」と称す）の誤差改善効果（ケースＡからケースＢ、ケースＤからケースＥ、ケースＧからケースＨ）、第１処理とグループ分類を行うことの誤差改善効果（ケースＡからケースＧ、ケースＢからケースＨ）、第１処理と重回帰式化を行うことの誤差改善効果（ケースＡからケースＥ）、グループ分類と重回帰式化を行うことの誤差改善効果（ケースＤからケースＨ）、及び、第１処理とグループ分類と重回帰式化を行うことの誤差改善効果（ケースＡからケースＨ）を、図８に一覧表示する。尚、誤差改善効果は、下記の数６に示す誤差改善率（小数点以下四捨五入）で評価した。数６において、誤差Ｘは改善前のケースでの誤差で、誤差Ｙは改善後のケースでの誤差である。例えば、第１処理とグループ分類と重回帰式化を行うことの誤差改善効果（ケースＡからケースＨ）の場合、誤差ＸはケースＡの誤差で、誤差ＹはケースＨの誤差である。
【００６９】
（数６）  誤差改善率＝（誤差Ｘ−誤差Ｙ）／誤差Ｘ×１００  （％）
【００７０】
図７に示すように、第１処理とグループ分類を行わずに単回帰式を使用するケースＡ（比較例）では、月別の誤差は２９％〜３６％で、月別の誤差の平均が３２％で、年間の誤差が３０％となっており、高い確率で誤差が３０％を超える。斯かる月別の総電力消費量や、年間の総電力消費量を推定する場合の誤差としては、３０％を超える誤差は好ましくない。しかし、ケースＡに対して第１処理を追加したケースＤでは、月別の誤差は２５％〜３２％、月別の誤差の平均は２８％、年間の誤差は２６％に夫々減少しており、月別の誤差改善率の平均は１２％である。これに対して、ケースＡに対して第１処理を行わず重回帰式化したケースＢ（比較例）では、月別の誤差は２５％〜３１％、月別の誤差の平均は２８％、年間の誤差は２６％に夫々減少して、月別の誤差改善率の平均は１１％である。ここで、ケースＡに対する第１処理の追加による誤差改善効果は、第１処理を行わず重回帰式化した場合の誤差改善効果とほぼ同等であるが、僅かに大きいことが分かる。ケースＢ及びケースＤの何れも、１月〜３月の都市ガス消費量の多い寒冷期において、月別の誤差が３０％を超えているが、全体として、誤差は１１％以上改善されている。更に、ケースＡに対して第１処理と重回帰式化を行ったケースＥでは、月別の誤差は２１％〜２９％、月別の誤差の平均は２５％、年間の誤差は２２％に夫々更に減少しており、１月〜１２月の年間を通じて、月別の誤差が３０％以下となっている。以上、ケースＤ及びケースＥの結果より、算出式が単回帰式と重回帰式の何れの場合も、第１処理の追加による誤差改善率は、１１％または１２％であり、第１処理と重回帰式化の両方を行うことで、誤差改善率は２０％となり、更なる誤差改善効果が見込める。
【００７１】
次に、グループ分類を行うことによる誤差改善効果について検討する。ケースＡに対して第１処理を追加したグループ分類していない算出式が数２に示す１次式のケースＣでは、月別の誤差は２６％〜３２％、月別の誤差の平均は２９％、年間の誤差は２６％であるのに対して、ケースＣに対してグループ分類を追加したケースＦでは、月別の誤差は２４％〜２９％、月別の誤差の平均は２６％、年間の誤差は２３％に夫々減少しており、ケースＣからケースＦへの明確な誤差改善効果が見られ、月別の誤差改善率の平均は１０％である。また、ケースＡに対して第１処理を追加したグループ分類していない算出式が数３に示す単回帰式のケースＤでは、月別の誤差は２５％〜３２％、月別の誤差の平均は２８％、年間の誤差は２６％であるのに対して、ケースＤに対してグループ分類を追加したケースＧでは、月別の誤差は２３％〜２８％、月別の誤差の平均は２５％、年間の誤差は２２％に夫々減少しており、ケースＤからケースＧへの明確な誤差改善効果が見られ、月別の誤差改善率の平均は１０％である。更に、ケースＡに対して第１処理を追加したグループ分類していない算出式が数４に示す重回帰式のケースＥでは、月別の誤差は２１％〜２９％、月別の誤差の平均は２５％、年間の誤差は２２％であるのに対して、ケースＥに対してグループ分類を追加したケースＨでは、月別の誤差は２０％〜２５％、月別の誤差の平均は２２％、年間の誤差は１８％に夫々減少しており、ケースＥからケースＨへの明確な誤差改善効果が見られ、月別の誤差改善率の平均は１３％である。以上より、算出式が数２に示す１次式、数３に示す単回帰式、数４に示す重回帰式の何れであっても、グループの分類を行うことによる誤差改善効果は明らかであり、特に、算出式が数４に示す重回帰式の場合に、より顕著な誤差改善効果が見られる。
【００７２】
次に、第１処理とグループ分類の両方を行うことによる誤差改善効果について検討する。上述のように、第１処理とグループ分類は、夫々単独でも誤差改善効果を奏するが、両者を同時に行うことで、両者の誤差改善効果が足し合わされて発揮される。第１処理による誤差改善率をＡ（％）、グループ分類による誤差改善率をＢ（％）、第１処理とグループ分類の両者による誤差改善率をＣ（％）とすると、誤差改善率Ｃは、下記の数７で表される。但し、グループ分類は第１処理を前提としているため、グループ分類による誤差改善率は、第１処理を行った場合の誤差を基準としている。
【００７３】
（数７）  Ｃ＝Ａ＋Ｂ−Ａ×Ｂ／１００  （％）
【００７４】
図８に示す誤差改善率より、ケースＡからケースＤへの第１処理による月別の誤差改善率の平均は１２％であり、ケースＢからケースＥへの第１処理による月別の誤差改善率の平均は１１％である。また、ケースＤからケースＧへのグループ分類による月別の誤差改善率の平均は１０％であり、ケースＥからケースＨへのグループ分類による月別の誤差改善率の平均は１３％である。これに対して、ケースＡからケースＧへの第１処理とグループ分類による月別の誤差改善率の平均は２０％であり、ケースＢからケースＨへの第１処理とグループ分類による月別の誤差改善率の平均は２２％であり、上記数７で示される関係が満足されていることが分かる。
【００７５】
次に、ケースＤに対してグループ分類を行わず重回帰式化したケースＥと、ケースＤに対して算出式はそのままでグループ分類を追加したケースＧを比較する。ケースＥでは、月別の誤差は２１％〜２９％、月別の誤差の平均は２５％、年間の誤差は２２％であるのに対して、ケースＧでは、月別の誤差は２３％〜２８％、月別の誤差の平均は２５％、年間の誤差は２２％であり、両ケースの誤差は近似している。ケースＤからケースＥへの月別の誤差改善率の平均が１０％であり、一方、ケースＤからケースＧへの月別の誤差改善率の平均が１０％であり、両ケースの誤差改善効果はほぼ同等である。更に、ケースＤからケースＨへのグループ分類と重回帰式化を同時に行うことによる月別の誤差改善率の平均は２２％である。
【００７６】
以上より、第１処理に追加して、グループ分類を行わず重回帰式化することによる誤差改善効果と、算出式を数３に示す単回帰式のままグループ分類を行うことによる誤差改善効果が、ほぼ同等であり、第１処理に追加して、グループ分類を行い、更に、重回帰式化することによる誤差改善効果は、上記２つの誤差改善効果を単純に足し合わせた以上の効果があることが分かる。
【００７７】
次に、単回帰式化することによる誤差改善効果について検討する。グループ分類の無い場合において、算出式が数２に示す１次式のケースＣでは、月別の誤差は２６％〜３２％、月別の誤差の平均は２９％、年間の誤差は２６％であり、算出式が数３に示す単回帰式のケースＤでは、月別の誤差は２５％〜３２％、月別の誤差の平均は２８％、年間の誤差は２６％であり、ケースＣからケースＤへの単回帰式化による月別の誤差改善率の平均は僅か２％であり、５月及び年間の誤差では、誤差改善率は負になっており、ケースＣの方が誤差は小さい。ケースＣとケースＤでは、推定精度に大きな差は認められない。グループ分類の有る場合において、算出式が数２に示す１次式のケースＦでは、月別の誤差は２４％〜２９％、月別の誤差の平均は２６％、年間の誤差は２３％であり、算出式が数３に示す単回帰式のケースＧでは、月別の誤差は２３％〜２８％、月別の誤差の平均は２５％、年間の誤差は２２％であり、ケースＦからケースＧへの単回帰式化による月別の誤差改善率の平均は僅か２％であり、２月、４月、７月及び１０月の誤差では、誤差改善率（小数点以下を評価）は負になっており、ケースＦの方が誤差は小さく、ケースＦとケースＧでは、推定精度に大きな差は認められない。
【００７８】
以上により、第１処理による誤差改善効果、グループ分類による誤差改善効果、更に、これらに加えて、重回帰式化による誤差改善効果について、夫々確認を行った。
【００７９】
以下に、別実施形態につき説明する。
【００８０】
〈１〉  上記実施形態では、本発明装置１が、記憶手段２、第１閾値算出手段３、電力消費量算出手段４、電力消費量集計手段５、及び、算出式導出手段６を備えて構成される場合を説明したが、本発明装置１を電力消費量と都市ガス消費量の間のセグメントの対応付けに使用する場合は、本発明装置１は、必ずしも、第１閾値算出手段３、電力消費量算出手段４、電力消費量集計手段５、及び、算出式導出手段６を備えていなくても良い。
【００８１】
また、電力消費量算出手段４が算出した消費者別の電力消費量を別途集計する場合は、電力消費量集計手段５を、本発明装置１とは別に備えていても良い。例えば、電力消費量算出手段４が算出した消費者別の電力消費量を、記憶手段２に格納する場合等が想定される。
【００８２】
更に、電力消費量算出手段４の算出式を更新せずに、固定的に使用する場合等のケースでは、算出式導出手段６を本発明装置１とは別に設けておき、予め導出した算出式を電力消費量算出手段４に設定しておくようにするのも好ましい形態である。
【００８３】
更に、本発明装置１が、第１閾値算出手段３を備えていない構成であっても構わない。但し、この場合、第１閾値算出手段３によって予め設定された第１閾値ＴＧｉｊは、記憶手段２または電力消費量算出手段４が利用可能な記憶手段内に格納しておき、第２処理において利用可能に構成するのが好ましい。
【００８４】
〈２〉  上記実施形態の第１処理の説明では、電力消費量と都市ガス消費量は、夫々正規化した電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇを処理対象としたが、正規化せずに、実際の各消費量を処理対象としても構わない。
【００８５】
また、上記実施形態の第１処理の説明では、都市ガス消費量Ｇが０〜ＴＧ１ｊである１番目の第１セグメントに対しては、ステップ＃１２において、第１及び第２分類基準を満足するか否かは判定されていないので、当該１番目の第１セグメントにおいて、第１分類基準を満足するかは不明である。従って、当該１番目の第１セグメントにおいて、第１分類基準が満足されているか否かを判定するステップを別途設けて、当該判定において、第１分類基準が満足されていない場合において、２番目の第１セグメントに対するステップ＃１２において、１番目と２番目の第１セグメントが同時に第１分類基準を満足することを条件に、２番目の第１セグメントに対して第２分類基準を満足するように、第１閾値ＴＧ１ｊを設定するようにしても良い（処置１）。更に、この場合において、１番目と２番目の第１セグメントが同時に第１基準を満足する第１閾値ＴＧ１ｊを設定できない場合には、第１処理の前処理において設定された第２閾値ＴＥ１を設定し直して、再度第１処理を実行するようにしても良い（処置２）。
【００８６】
更に、上記処置１及び処置２を行う場合において、２番目の第１セグメントにおける的中個数Ｎ１ｊが、当初の最大値から減少するため、当該減少分を３番目〜ｍ番目までの第１セグメントに分配して、２番目の第１セグメントにおける的中個数Ｎ１ｊだけが極端に減少しないように、第１閾値ＴＧ２ｊ〜第１閾値ＴＧ（ｍ−１）ｊも設定し直すようにしても良い。従って、１番目の第１セグメントにおいて、第１分類基準が満足されない場合は、ステップ＃１２における第２分類基準を満足させる処置は暫定的な処置となる。
【００８７】
更に、上記実施形態の第１処理の説明では、第１閾値ＴＧｉｊの設定を、ｍ番目の第１セグメントから２番目の第１セグメントまで順番に行ったが、逆に、１番目の第１セグメントから（ｍ−１）番目の第１セグメントまで順番に行うようにしても良い。但し、ステップ＃１２は、第１閾値ＴＧｉｊを、所定の微小ステップで段階的に増加させることになる。更に、この場合、上述した１番目の第１セグメントにおいて第１分類基準が満足されていない可能性がｍ番目の第１セグメントにおいて生じるので、上記処置１または処置２と同様の処置を行うことが考えられる。更に、第１閾値ＴＧｉｊの設定の順序に関係なく、１番目とｍ番目の第１セグメントの少なくとも一方を、第１分類基準が満足されないことを許容するダミー第１セグメントとして、当該ダミー第１セグメントに対応するダミー第２セグメントを、第１処理の前処理において設定するようにしても良い。
【００８８】
更に、上記実施形態の第１処理の説明では、第１閾値ＴＧｉｊの設定はグループｊ毎に行うことを前提としていたが、電力消費量Ｅと都市ガス消費量Ｇの間により強い正の相関がある場合や、算出式としてより誤差改善効果の高い重回帰式の使用が可能な場合等では、必ずしも上述のグループ分類は必須ではない。しかし、グループ分類により更なる誤差改善効果が確実に期待できるので、グループ分類は可能な範囲で行うのが好ましい。
【００８９】
〈３〉  上記実施形態では、第１期間及び第２期間として１か月を想定し、第１期間と第２期間は同じ月である場合を想定したが、標本値として、当該１か月以外の第１期間の第１エネルギの消費量と第２期間の第２エネルギの消費量の組み合わせのデータが存在しているのであれば、第１期間及び第２期間は１か月に限定されるものではなく、更に、短い期間（例えば、１週間、１日、１時間等）であっても良く、また、第１期間と第２期間は同じ期間でなくても良い。例えば、１年の或る特定の期間において、第１エネルギの消費量と第２期間の第２エネルギの消費量の相関が弱い場合には、当該特定の期間の第２エネルギの消費量と別の期間の第１エネルギの消費量の相関の方が強い場合には、当該特定の期間の第２エネルギの消費量と当該別の期間の第１エネルギの消費量を対応付けるのも好ましい。
【００９０】
更に、本発明装置１が扱う第１及び第２エネルギとして、都市ガスと電力を想定し、都市ガス消費量から電力消費量を推定する場合を説明したが、本発明装置１は、逆に、電力消費量から都市ガス消費量を推定するのにも応用できる。更に、第１及び第２エネルギの一方または両方は、都市ガスと電力以外のエネルギ種であっても良い。この場合、第１及び第２エネルギの間で、必ずしも正の相関がある必要はなく、負の相関であっても良い。つまり、第１及び第２エネルギの間には、正または負の相関のあることが必要である。
【００９１】
〈４〉上記実施形態では、図７及び図８を参照して本発明装置１による推定精度について説明したが、当該説明で使用した標本数、セグメント数、グループ数、重回帰式の説明変数の数、第１分類基準の的中率の下限値、等は、一例であり、本発明装置１は当該具体例に限定されるものではない。
【００９２】
〈５〉上記実施形態では、本発明装置１は、異種エネルギ消費量推定装置として使用される場合を想定したが、異種エネルギ間の消費量の推定以外にも、互いに異なる２つの事象に対して夫々所定の特性を示す個体の集合体における一方の第１特性値の分布と他方の第２特性値の分布の間に、正または負の相関がある場合において、一方の第１特性値から他方の第２特性値を推定する異種特性推定装置として使用することも可能である。つまり、上記実施形態の異種エネルギ消費量推定装置としての本発明装置１は、異種特性推定装置の一態様と捉えることができる。
【００９３】
この場合、第１閾値算出手段３による第１処理は、第１特性値の分布範囲を複数の第１セグメントに区分する境界値である１以上の第１閾値を、第２特性値の分布範囲を複数の第２セグメントに区分する境界値である予め設定された１以上の第２閾値に各別に対応させて、夫々算出する処理となる。ここで、第１及び第２分類基準は、上記実施形態の第１処理で説明したものがそのまま使用できる。また、グループ分類も、上記個体の１以上の属性に基づいて行うことで、上記実施形態と同様に扱うことができ、第１閾値の設定もグループ別に行うことになる。一例として、第１及び第２特性値の一方が、上述の都市ガスまたは電力等のエネルギ消費量であって、他方がエネルギ以外の消費量、例えば、食費等の特定の家計費等が想定される。
【産業上の利用可能性】
【００９４】
本発明に係る異種エネルギ消費量推定装置は、電力等の複数種のエネルギを消費する消費者の或るエネルギの消費量から別のエネルギの消費量の推定に利用可能である。
【符号の説明】
【００９５】
１：    異種エネルギ消費量推定装置
２：    記憶手段
３：    第１閾値算出手段
４：    電力消費量算出手段
５：    電力消費量集計手段
６：    算出式導出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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