(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数世帯の合計電力需要を推定する電力需要推定装置であって、
サンプル世帯群の消費電力量の傾向に基づいて、前記サンプル世帯群を複数のグループに分類するグループ分類部と、
前記サンプル世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する第１の世帯属性区分部と、
前記第１の世帯属性区分部によって区分された前記世帯属性ごとに、それぞれの前記グループが占める割合を示すグループ割合情報を取得するグループ割合情報取得部と、
電力需要の推定対象となる対象世帯群を、前記サンプル世帯群と同様の前記所定の属性条件に基づいて前記複数の世帯属性に区分する第２の世帯属性区分部と、
前記グループ割合情報に基づいて、前記第２の世帯属性区分部によって区分された前記世帯属性ごとに、それぞれの前記グループが占める割合を推定する、グループ割合推定部と、
前記グループ割合推定部の推定結果に基づいて、前記対象世帯群による合計電力需要を推定する電力需要推定部と、を備える、電力需要推定装置。
【請求項２】
前記グループ割合推定部は、前記対象世帯群と前記サンプル世帯群とでは、同一の前記世帯属性において、それぞれの前記グループが占める割合が等しいと推定する、請求項１に記載の電力需要推定装置。
【請求項３】
前記グループ分類部は、
前記サンプル世帯群の所定の期間内における消費電力量の情報を取得し、
前記所定の期間を複数の時期に分割し、
それぞれの前記時期の中の消費電力量と所定の閾値とを比較し、前記複数の時期におけるそれぞれの比較結果に基づいて、電力消費量の傾向を把握する、請求項１又は２に記載の電力需要推定装置。
【請求項４】
複数世帯の合計電力需要を推定する電力需要推定方法であって、
サンプル世帯群の消費電力量の傾向に基づいて、前記サンプル世帯群を複数のグループに分類するグループ分類工程と、
前記サンプル世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する第１の世帯属性区分工程と、
前記第１の世帯属性区分工程によって区分された前記世帯属性ごとに、それぞれの前記グループが占める割合を示すグループ割合情報を取得するグループ割合情報取得工程と、
電力需要の推定対象となる対象世帯群を、前記サンプル世帯群と同様の前記所定の属性条件に基づいて前記複数の世帯属性に区分する第２の世帯属性区分工程と、
前記グループ割合情報に基づいて、前記第２の世帯属性区分工程によって区分された前記世帯属性ごとに、それぞれの前記グループが占める割合を推定する、グループ割合推定工程と、
前記グループ割合推定工程の推定結果に基づいて、前記対象世帯群による合計電力需要を推定する電力需要推定工程と、を備える、電力需要推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力需要推定装置、及び電力需要推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数世帯の合計電力需要を推定する電力需要推定装置として特許文献１に示すものが知られている。この電力需要推定装置は、電力の供給対象となる世帯の世帯人数、家族構成、住宅形態等の条件によって定められる世帯属性を予め取得しておき、当該世帯属性に関する情報に基づいて電力需要を推定していた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５-４５８９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、世帯属性が同じであっても、各世帯によって電力需要が大きく異なる場合があり、電力需要を正確に推定することが困難である場合があった。また、電力需要の精度を向上させるために、更に詳細な世帯属性に区分して電力需要を推定する場合、各世帯から情報を入手することが困難である場合があった。従って、容易に電力需要を推定することのできる電力需要推定装置が求められていた。
【０００５】
そこで、本発明は、容易に電力需要を推定できる電力需要推定装置、及び電力需要推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る電力需要推定装置は、複数世帯の合計電力需要を推定する電力需要推定装置であって、サンプル世帯群の消費電力量の傾向に基づいて、サンプル世帯群を複数のグループに分類するグループ分類部と、サンプル世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する第１の世帯属性区分部と、第１の世帯属性区分部によって区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を示すグループ割合情報を取得するグループ割合情報取得部と、電力需要の推定対象となる対象世帯群を、サンプル世帯群と同様の所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する第２の世帯属性区分部と、グループ割合情報に基づいて、第２の世帯属性区分部によって区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を推定する、グループ割合推定部と、グループ割合推定部の推定結果に基づいて、対象世帯群による合計電力需要を推定する電力需要推定部と、を備える。
【０００７】
本発明に係る電力需要推定装置では、グループ分類部が、サンプル世帯群の消費電力量の傾向に基づいて、サンプル世帯群を複数のグループに分類している。第１の世帯属性区分部は、サンプル世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分している。グループ割合情報取得部は、このように第１の世帯属性区分部によって区分された世帯属性ごとに、グループ分類部によって分類されたそれぞれのグループが占める割合を示すグループ割合情報を取得している。このようなグループ割合情報によって、サンプル世帯群を区分するそれぞれの世帯属性について、当該世帯属性中に、どのような傾向で電力を消費するグループがどの程度の割合で存在しているかを把握することができる。ここで、本発明者らは、サンプル世帯群において区分された世帯属性中でのそれぞれのグループの割合情報と、推定対象となる対象世帯群において区分された世帯属性中でのそれぞれのグループが占める割合との間には相関関係が存在することを見出している。従って、第２の世帯属性区分部は、サンプル世帯群と同様な属性条件に基づいて、推定対象となる対象世帯群を複数の世帯属性に区分している。グループ割合推定部が、グループ割合情報に基づいて、第２の世帯属性区分部によって区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を推定する。これによって、対象世帯群を区分するそれぞれの世帯属性について、当該世帯属性中に、どのような傾向で電力を消費するグループがどの程度の割合で存在しているかを推定することができる。従って、電力需要推定部は、このようなグループ割合推定部の推定結果に基づいて、対象世帯群による合計電力需要を推定することができる。以上の処理により、属性条件として入手し易い情報に基づいて世帯属性を区分したとしても、消費電力量の傾向に基づいてグループに分類し、各世帯属性におけるグループ割合を考慮して推定を行うことにより、電力需要を推定することができる。すなわち、属性条件を過度に詳細にすることで推定精度を向上しようとする場合に比して、容易に推定精度を向上できる。以上により、容易に電力需要を推定できる。
【０００８】
ここで、本発明者らは、サンプル世帯群において区分された世帯属性中でのそれぞれのグループが占める割合を、対象世帯群において区分された世帯属性中でのそれぞれのグループが占める割合として（データの調整などを特に行う必要なく）そのまま用いることができることを見出している。従って、本発明に係る電力需要推定装置において、グループ割合推定部は、対象世帯群とサンプル世帯群とでは、同一の世帯属性において、それぞれのグループが占める割合が等しいと推定してよい。これによって、サンプル世帯群に基づいたグループ割合情報におけるグループ割合を、対象世帯群でそのまま用いることができるため、グループ割合推定部の処理の負荷を低減することができる。
【０００９】
本発明に係る電力需要推定装置において、グループ分類部は、サンプル世帯群の所定の期間内における消費電力量の情報を取得し、所定の期間を複数の時期に分割し、それぞれの時期の中の消費電力量と所定の閾値とを比較し、複数の時期におけるそれぞれの比較結果に基づいて、電力消費量の傾向を把握してよい。これによって、グループ分類部は、各時期において消費電力量と閾値を比較するだけの処理にてグループを容易に分類することができる。
【００１０】
本発明に係る電力需要推定方法は、複数世帯の合計電力需要を推定する電力需要推定方法であって、サンプル世帯群の消費電力量の傾向に基づいて、サンプル世帯群を複数のグループに分類するグループ分類工程と、サンプル世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する第１の世帯属性区分工程と、第１の世帯属性区分工程によって区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を示すグループ割合情報を取得するグループ割合情報取得工程と、電力需要の推定対象となる対象世帯群を、サンプル世帯群と同様の所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する第２の世帯属性区分工程と、グループ割合情報に基づいて、第２の世帯属性区分工程によって区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を推定する、グループ割合推定工程と、グループ割合推定工程の推定結果に基づいて、対象世帯群による合計電力需要を推定する電力需要推定工程と、を備える。
【００１１】
本発明に係る電力需要推定方法によれば、上述の電力需要推定装置と同様な作用・効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、容易に電力需要を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る電力需要推定装置のブロック構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る電力需要推定方法の手順を示すフローチャートである。
【図３】グループ分類部がサンプル世帯群をグループに分類することを示す概念図である。
【図４】グループ分類部がサンプル世帯群をグループに分類する際の手順の一例を示すグラフである。
【図５】グループ割合情報取得部が取得するグループ割合情報の一例を示すグラフである。
【図６】対象世帯群の世帯属性、及び各世帯属性のグループ割合の一例を示すグラフである。
【図７】電力需要推定値の一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
本発明の実施形態に係る電力需要推定装置１００は、複数世帯の合計電力需要を推定する装置である。この電力需要推定装置１００は、小規模のサンプル世帯群での世帯属性及び消費電力量の傾向から、大規模な世帯群の電力需要を推定するものである。なお、図１に示すように、電力需要推定装置１００は、サンプル世帯群から取得される情報に基づいてデータベースを作成するためのデータベース作成部１と、データベース作成部１で作成したデータベースを用いて電力需要を推定する推定部２と、各種情報を記憶する記憶部３と、を備えている。電力需要推定装置１００は、物理的には、一以上のＣＰＵ（Central  Processing  Unit）と、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）及びＲＯＭ（Read  Only  Memory）と、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置と、ディスプレイ等の出力装置と、ハードディスクドライブ及び半導体メモリ等の補助記憶装置とを含むコンピュータシステムとして構成される。データベース作成部１は、物理的に１台の装置として構成されてもよいし、連携して動作する複数台の装置により構成されてもよい。
【００１６】
記憶部３は、データベース作成部１でデータベースを作成するために必要なサンプル世帯群に関する情報と、データベース作成部１で作成したデータベースと、電力需要の推定対象となる対象世帯群に関する情報と、を少なくとも記憶することができる。記憶部３は、サンプル世帯群に関する情報として、各世帯の所定期間における消費電力量と、各世帯の属性情報を少なくとも記憶することができる。消費電力量は、例えば過去数か月、数年の月別消費電力量などである。ただし、取得する消費電力量の期間は特に限定されない。また、月別消費電力量でなくとも、週別消費電力量、日別消費電力量等であってもよい。なお、本実施形態では、以降の説明は「月別消費電力量」を用いた場合を例にして説明するが、これに限定されるものではない。各世帯の属性情報として、例えば、世帯の人数、住居形態（戸建か集合住宅か等）、居住地、世帯収入、契約容量等が挙げられる。本実施形態に係る電力需要推定装置１００では、従来の電力需要推定装置に比して、必要な属性情報の種類は少なくてよく、容易に手に入る情報だけでもよい。記憶部３は、対象世帯群に関する情報として、各世帯の属性情報を少なくとも記憶することができる。対象世帯群の属性情報として、サンプル世帯群に関する属性情報と同種のものが記憶される。
【００１７】
データベース作成部１は、グループ分類部４と、世帯属性区分部５と、グループ割合情報取得部６と、を備えている。また、推定部２は、世帯属性区分部７と、グループ割合推定部８と、電力需要推定部９と、を備えている。
【００１８】
グループ分類部４は、サンプル世帯群の消費電力量の傾向に基づいて、サンプル世帯群を複数のグループに分類する。グループ分類部４は、例えば、電力を消費するタイミングの傾向について、サンプル世帯群を複数のグループに分類する。グループ分類部４は、サンプル世帯群の所定の期間内における消費電力量の情報を取得する。グループ分類部４は、所定の期間を複数の時期に分割する。グループ分類部４は、それぞれの時期の中の消費電力量と所定の閾値とを比較し、複数の時期におけるそれぞれの比較結果に基づいて、電力消費量の傾向を把握する。
【００１９】
本実施形態では、サンプル世帯群の月別電力消費量に基づいて、季節ごとの使用状況を把握することによって、どの季節に消費電力量が多くなるかという基準でグループに分類している。具体的には、図４に示すように、グループ分類部４は、記憶部３からサンプル世帯群の各世帯における少なくとも１年分（所定の期間）の月別電力消費量のデータを取得する。なお、取得する期間は１年以上でもよく特に限定されない。グループ分類部４は、図４（ａ）に示すように、当該データの月別電力消費量の数値を規格化する（全体の平均値で各値を割っている）と共に、月を「春」、「夏」、「秋」、「冬」（複数の時期）に分ける。
【００２０】
グループ分類部４は、各季節について、月別電力消費量の平均値を算出することで、図４（ｂ）に示すようなグラフを作成する。なお、図４（ｂ）のグラフでは、季節を「春＋秋」、「冬」、「夏」の３カテゴリーに分けていた。ただし、春と秋を分離してもよい。また、四季で分けなくともよく、月の電力消費量自体でグループの分類をしてもよい。また、グループ分類部４は、季節ごとに算出した月別電力消費量の平均値に対して、閾値を設定し、当該閾値と月別電力消費量の平均値を比較することで、季節ごとの使用状況の評価を行う。図４（ｂ）に示す例では、閾値Ｓ１，Ｓ２が設定されており、グループ分類部４は、所定の季節の積算月別電力消費量が閾値Ｓ１より少ない場合は、当該季節は電力の使用量が少ないと評価する。グループ分類部４は、所定の季節の積算月別電力消費量が閾値Ｓ１以上であり、閾値Ｓ２以下である場合は、当該季節は電力の使用量が普通であると評価する。グループ分類部４は、所定の季節の積算月別電力消費量が閾値Ｓ２より多い場合は、当該季節は電力の使用量が多いと評価する。図４（ｂ）では、閾値Ｓ１＝０．９１とし、閾値Ｓ２＝１．１０としているが数値はどのように設定してもよい。また、閾値は１つにすることで単純化を図ってもよく、３つ以上にすることでより詳細に評価を行ってもよい。
【００２１】
グループ分類部４は、各季節についての使用状況を評価した後、１年を通じての使用傾向を評価することによって、評価対象に係る世帯を何れかのグループに分類する。例えば、グループ分類部４は、「冬：多い、春秋：少ない、夏：多い」という評価結果に係る世帯を、「電力需要が冬と夏に多いグループ」に分類してよい。グループ分類部４は、「冬：多い、春秋：普通、夏：普通」、「冬：多い、春秋：少ない、夏：普通」、「冬：多い、春秋：普通、夏：少ない」、「冬：多い、春秋：少ない、夏：少ない」という評価結果に係る世帯を「電力需要が冬に多いグループ」として分類してよい。グループ分類部４は、「冬：普通、春秋：普通、夏：多い」、「冬：普通、春秋：少ない、夏：多い」、「冬：少ない、春秋：多い、夏：多い」、「冬：少ない、春秋：普通、夏：多い」、「冬：少ない、春秋：少ない、夏：多い」という評価結果に係る世帯を「電力需要が夏に多いグループ」として分類してよい。グループ分類部４は、「冬：普通、春秋：普通、夏：普通」、「冬：普通、春秋：少ない、夏：普通」、「冬：普通、春秋：普通、夏：少ない」、「冬：少ない、春秋：普通、夏：普通」という評価結果に係る世帯を「電力需要の変動が通年で小さいグループ」として分類してよい。なお、これらの評価結果と分類するグループの関係は、適宜変更してもよい。また、グループをさらに細かく分類してもよい。グループ分類部４は、サンプル世帯群中の全ての世帯について、いずれかのグループに分類し、当該データを記憶部３へ出力する。なお、図３に示す例では、グループ分類部４は、サンプル世帯群を「グループＡ：電力需要が冬に増加」、「グループＢ：電力需要が夏に増加」、「グループＣ：電力需要の変動が通年で小さい」という三つのグループに分類している。以上のように、グループ分類部４は、複数の時期（冬、夏、春秋）における閾値との比較結果のそれぞれに基づいて、電力消費量の傾向を把握している。
【００２２】
世帯属性区分部５は、サンプル世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する。世帯属性区分部５は、記憶部３に記憶された各世帯の属性情報に基づいて、世帯属性として区分するための属性条件の判定を行う。属性条件は、消費電力量や電力使用状況に影響を及ぼし易く、且つ、取得しやすい条件であることが好ましい。なお、世帯属性区分部５は、一つの属性条件に基づいて世帯属性を区分してもよく、複数の属性条件に基づいて、世帯属性を区分してよい。世帯属性区分部５は、例えば、属性条件として、世帯の人数が何人であるかを判定してよい。世帯属性区分部５は、住居形態が戸建か集合住宅かについて判定してよい。世帯属性区分部５は、例えば、居住地がどこであるか（例えば、エリア内のどの位置にいるか、海側か内陸側か、高所か低所か、北（寒い）か南（暖かい）か、など）を判定してよい。その他、世帯属性区分部５は、世帯収入が多いか少ないかについて判定してよい。また、世帯属性区分部５は、電力会社との契約容量が大きいか小さいかについて判定してよい。なお、ここでは世帯条件として採用可能なものを例示するために多数の条件を示しているが、世帯属性区分部５が採用する属性条件は、これらの中の数個程度でよい。本実施形態の電力需要推定装置１００は、従来のように多数の属性条件を細かく区分するものでなく、少ない数の世帯条件でも容易に需要電力を推定できる。なお、図５に示す例では、属性条件として、世帯人数（条件Ａ）及び住居形態（条件Ｂ）の複数の属性条件に基づいて判定されている。具体的に、世帯人数が一人の場合は「Ａ＝１」であり、二人の場合は「Ａ＝２」に該当する。戸建の場合は「Ｂ＝１」であり、集合住宅の場合は「Ｂ＝２」である。このように、二択の属性条件が二つ判定されることで、サンプル世帯群は、合計四つの世帯属性に区分される。
【００２３】
グループ割合情報取得部６は、世帯属性区分部５によって区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を示すグループ割合情報を取得する。また、グループ割合情報取得部６は、取得したグループ割合情報をデータベースとして記憶部３へ記憶させる。なお、以降の説明においては、「一つの世帯属性に属する世帯数全体の中で、あるグループに属する世帯数が占める割合」を単に「グループ割合」と称する場合がある。具体的には、図５では、サンプル世帯群が四つの世帯属性に区分されており、各世帯区分の中で三つのグループＡ，Ｂ，Ｃについてグループ割合が定められている。
【００２４】
図５に示す例のように、サンプル世帯群が、四つの世帯属性に区分されて三つのグループに分類される場合、サンプル世帯群は合計１２パターンに分けられる。グループ割合情報取得部６は、各パターンにおける一世帯あたりの電力需要の推定値を上述のデータベースに加えてよい。世帯属性とグループ（使用状況を示している）とが分かれば、そこに属する世帯の月別電力需要を推定しておくことができる。例えば、「世帯人数２人で集合住宅に住み、夏場多く電力を消費する」というパターンの世帯であれば、それと同一のパターンに属する世帯の電力需要も似たものとなると推定される。このような月別電力需要の推定値として、サンプル世帯群中で、同一パターンに属する世帯全体の月別電力消費量の平均値や最大値、最小値、およびそれらのばらつきを表す各値の標準偏差などを採用してよい。
【００２５】
次に、推定部２の各構成について説明する。世帯属性区分部７は、電力需要の推定対象となる対象世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する。なお、世帯属性区分部７の属性条件については、サンプル世帯群を区分する世帯属性区分部５と同様な条件が用いられる。すなわち、世帯属性区分部７は、サンプル世帯群に対する世帯属性区分部７と同様な世帯属性にて、対象世帯群を区分する。なお、世帯属性区分部７は、世帯属性区分部５と一つの構成要素として設けられてもよい。図５に示す例では、世帯属性区分部７は、対象世帯群を世帯人数（条件Ａ）及び住居形態（条件Ｂ）に基づく四つの世帯属性に区分している。
【００２６】
グループ割合推定部８は、グループ割合情報に基づいて、世帯属性区分部７によって区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を推定する。グループ割合推定部８は、記憶部３からグループ割合情報に関するデータベースを取得し、当該データベースを用いて、対象世帯群の世帯属性ごとに、グループ割合を推定する。グループ割合推定部８は、対象世帯群とサンプル世帯群とでは、同一の世帯属性において、それぞれのグループが占める割合が等しいと推定する。これは、サンプル世帯群と対象世帯群とでは世帯数の規模が異なっており、世帯属性の割合も互いに異なっているが、区分された世帯属性の中でのグループ割合は、世帯群の規模に関わらずサンプル世帯群と対象世帯群とで近い割合になるという推定に基づいている。図５に示す例では、グループ割合推定部８は、世帯属性区分部７が区分した四つの世帯区分のそれぞれに対し、グループＡ，Ｂ，Ｃについてのグループ割合が推定されている。
【００２７】
電力需要推定部９は、グループ割合推定部８の推定結果に基づいて、対象世帯群による合計電力需要を推定する。電力需要推定部９は、世帯属性及びグループに基づいて設定された推定電力需要を取得し、当該推定電力需要に基づいて合計電力需要を推定する。電力需要推定部９は、記憶部３のデータベースから、各パターンにおける一世帯あたりの月別電力需要のデータを取得する。図５に示すように、対象世帯群の中で一のパターンに係る世帯の割合を把握することができるため、対象世帯群全体の中において当該パターンに属する世帯数を把握することができる。従って、電力需要推定部９は、データベースから取得した所定パターンにおける一世帯あたりの月別電力需要に対して世帯数を掛け合わすことで、当該パターンに属する世帯群の月別の推定電力需要を推定することができる。電力需要推定部９は、全てのパターンにおける月別の推定電力需要を積算させることで、対象世帯群全体としての電力需要を推定することができる。
【００２８】
次に、図２〜図７を参照して、本実施形態に係る電力需要推定方法について説明する。
【００２９】
図２に示すように、まずグループ分類部４は、サンプル世帯群の消費電力量の傾向に基づいて、サンプル世帯群を複数のグループに分類する（ステップＳ１００）。ここでは、図３に示すように、グループ分類部４は、サンプル世帯群を「グループＡ：電力需要が冬に増加」、「グループＢ：電力需要が夏に増加」、「グループＣ：電力需要が通年で安定」という三つのグループに分類している。
【００３０】
次に、世帯属性区分部５は、サンプル世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する（ステップＳ１１０）。ここでは、図５に示すように、属性条件として、世帯人数（条件Ａ）及び住居形態（条件Ｂ）が判定されている。具体的に、世帯人数が一人の場合は「Ａ＝１」であり、二人の場合は「Ａ＝２」に該当する。戸建の場合は「Ｂ＝１」であり、集合住宅の場合は「Ｂ＝２」である。従って、世帯属性区分部５は、サンプル世帯群を「Ａ＝１、Ｂ＝１」、「Ａ＝１、Ｂ＝２」、「Ａ＝２、Ｂ＝１」、「Ａ＝２、Ｂ＝２」という四つの世帯属性に区分する。
【００３１】
次に、グループ割合情報取得部６は、Ｓ１１０で区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループにおけるグループ割合示すグループ割合情報を取得する（ステップＳ１２０）。ここでは、図５に示すように、グループ割合情報取得部６は、四つの世帯属性のそれぞれについて、グループＡ，Ｂ，Ｃの各々のグループ割合を取得してデータベースを作成している。また、１２パターンのそれぞれにおける、一世帯あたりの電力需要の推定値をデータベースに加える。
【００３２】
次に、世帯属性区分部７は、電力需要の推定対象となる対象世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分する（ステップＳ１３０）。ここでは、図６に示すように、世帯属性区分部７は、サンプル世帯群の属性条件と同様に、対象世帯群を「Ａ＝１、Ｂ＝１」、「Ａ＝１、Ｂ＝２」、「Ａ＝２、Ｂ＝１」、「Ａ＝２、Ｂ＝２」という四つの世帯属性に区分する。
【００３３】
次に、グループ割合推定部８は、Ｓ１２０で取得されたグループ割合情報に基づいて、Ｓ１３０で区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を推定する（ステップＳ１４０）。ここでは、図６の下段に示すように、「Ａ＝１、Ｂ＝１」、「Ａ＝１、Ｂ＝２」、「Ａ＝２、Ｂ＝１」、「Ａ＝２、Ｂ＝２」という四つの世帯属性の各々について、グループＡ，Ｂ，Ｃの各々のグループ割合を推定している。図５及び図６から分かるように、図５に示す「Ａ＝１、Ｂ＝１」の棒グラフ中のグループＡ，Ｂ，Ｃの各々のグループ割合は、図６に示す「Ａ＝１、Ｂ＝１」の部分における、グループＡ，Ｂ，Ｃの各々のグループ割合は等しくなっている。
【００３４】
次に、電力需要推定部９は、Ｓ１４０の推定結果に基づいて、対象世帯群による合計電力需要を推定する（ステップＳ１５０）。Ｓ１４０の処理によって、各パターンにおける世帯数を把握することができる。また、データベースから、各パターンにおける一世帯あたりの月別電力需要を把握することができる。具体的に、電力需要推定部９は、「Ａ＝１、Ｂ＝１、グループＡ」というパターンに属する世帯の一世帯あたりの月別電力需要に対して、当該パターンに属する世帯数を掛け合わせる。これによって、「Ａ＝１、Ｂ＝１、グループＡ」というパターンに属する世帯群による、１月〜１２月の電力需要を推定できる。次に、電力需要推定部９は、「Ａ＝１、Ｂ＝１、グループＢ」というパターンに属する世帯群による、１月〜１２月の電力需要を推定すると共に、当該推定値を、すでに推定した電力需要の推定値に積算する。次に、電力需要推定部９は、「Ａ＝１、Ｂ＝１、グループＣ」というパターンに属する世帯群による、１月〜１２月の電力需要を推定すると共に、当該推定値を、すでに推定した電力需要の積算値に積算する。このように、「Ａ＝１、Ｂ＝１」の世帯属性の推定が終了したら、電力需要推定部９は、「Ａ＝１、Ｂ＝２」の世帯属性の推定を行う、すなわち、電力需要推定部９は、「Ａ＝１、Ｂ＝２、グループＡ」というパターンについて同様の演算及び積算を行うと共に、それ以降も同様の処理を行い、全てのパターンについて電力需要の推定及び積算を行う。ただし、どのような手順で積算を行うかは特に限定されない。以上によって、電力需要推定部９は、図７に示すような合計月別電力需要の推定値に係るグラフを取得する。
【００３５】
次に、本実施形態に係る電力需要推定装置１００、及び電力需要推定方法の作用・効果について説明する。
【００３６】
本実施形態に係る電力需要推定装置１００では、グループ分類部４が、サンプル世帯群の消費電力量の傾向に基づいて、サンプル世帯群を複数のグループに分類している。世帯属性区分部５は、サンプル世帯群を所定の属性条件に基づいて複数の世帯属性に区分している。グループ割合情報取得部６は、このように世帯属性区分部５によって区分された世帯属性ごとに、グループ分類部４によって分類されたそれぞれのグループが占める割合を示すグループ割合情報を取得している。このようなグループ割合情報によって、サンプル世帯群を区分するそれぞれの世帯属性について、当該世帯属性中に、どのような傾向で電力を消費するグループがどの程度の割合で存在しているかを把握することができる。ここで、ここで、本発明者らは、サンプル世帯群で区分された世帯属性の中における各グループの割合情報と、推定対象となる対象世帯群において区分された世帯属性中でのそれぞれのグループが占める割合との間には相関関係が存在することを見出している。従って、世帯属性区分部７は、世帯属性区分部５と同様な属性条件に基づいて、推定対象となる対象世帯群を複数の世帯属性に区分している。グループ割合推定部８が、グループ割合情報に基づいて、世帯属性区分部７によって区分された世帯属性ごとに、それぞれのグループが占める割合を推定する。これによって、対象世帯群を区分するそれぞれの世帯属性について、当該世帯属性中に、どのような傾向で電力を消費するグループがどの程度の割合で存在しているかを推定することができる。従って、電力需要推定部９は、このようなグループ割合推定部８の推定結果に基づいて、対象世帯群による合計電力需要を推定することができる。以上の処理により、属性条件として入手し易い情報（上述の実施形態では世帯人数と住宅形態という、入手しやすい属性条件のみを考慮していた）に基づいて世帯属性を区分したとしても、消費電力量の傾向に基づいてグループに分類し、各世帯属性におけるグループ割合を考慮して推定を行うことにより、電力需要を推定することができる。すなわち、属性条件を過度に詳細にすることで推定精度を向上しようとする場合に比して、容易に推定精度を向上できる。以上により、容易に電力需要を推定できる。
【００３７】
ここで、本発明者らは、サンプル世帯群において区分された世帯属性中でのそれぞれのグループが占める割合を、対象世帯群において区分された世帯属性中でのそれぞれのグループが占める割合として（データの調整などを特に行う必要なく）そのまま用いることができることを見出している。従って、本実施形態に係る電力需要推定装置１００において、グループ割合推定部８は、対象世帯群とサンプル世帯群とでは、同一の世帯属性において、それぞれのグループが占める割合が等しいと推定している。これによって、サンプル世帯群に基づいたグループ割合情報におけるグループ割合を、対象世帯群でそのまま用いることができるため、グループ割合推定部８の処理の負荷を低減することができる。
【００３８】
本実施形態に係る電力需要推定装置１００において、グループ分類部４は、サンプル世帯群の所定の期間内における消費電力量の情報を取得し、所定の期間を複数の時期に分割し、それぞれの時期の中の消費電力量と所定の閾値とを比較し、複数の時期におけるそれぞれの比較結果に基づいて、電力消費量の傾向を把握している。これによって、グループ分類部４は、各時期において消費電力量と閾値を比較するだけの処理にてグループを容易に分類することができる。
【００３９】
本発明は、上述の実施形態に限定されるものではない。
【００４０】
例えば、上述の実施形態では、月別消費電力量に基づいて、四季ごとの使用状況についてグループ化するものであったが、どのような期間の消費電力量に基づいて推定を行うかや、どのような時期に基づいて電力の使用の傾向をグループ化するかは限定されない。また、例えば、日別（曜日別）や時間帯別消費電力量についても本発明と同様の方法で推定できる。
【符号の説明】
【００４１】
１…データベース作成部、４…グループ分類部、５…世帯属性区分部（第１の世帯属性区分部）、６…グループ割合情報取得部、７…世帯属性区分部（第２の世帯属性区分部）、８…グループ割合推定部、９…電力需要推定部、１００…電力需要推定装置。
【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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