(57)【要約】【課題】負荷率の低い電力需要家を組み合せて高負荷率の電力需要を作り出す装置、方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】２つの負荷パターンを組み合せる際に、相互の負荷パターンのピーク点同士およびボトム点同士がそれぞれ時間軸上で離れている負荷パターンを組み合せる。所定周期において、コア顧客の負荷パターンのピーク時点から所定周期の半分離れた時点にピークを有する候補顧客を最優先にし、コア顧客のピーク時点に近付くにしたがって優先順位が下がるようにして優先順位を決定し、候補顧客をソートする。【選択図】図４
2005115452.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ記憶部に蓄積された複数の顧客の電力負荷データについて、それぞれの顧客の前記電力負荷データから、所定期間を単位として構成される所定周期の負荷パターンをそれぞれの顧客毎に求め、前記所定周期の負荷パターンにおける電力負荷のピーク時点をそれぞれの顧客毎に求めるKEYデータ作成部と、
前記複数の顧客の中から選択されたコア顧客の電力負荷のピーク時点を第１のピーク時点とし、前記第１のピーク時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のピーク時点に１単位分近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにして前記所定周期内の各期間の優先順位を決定し、前記決定した優先順位にしたがって、前記コア顧客以外の前記複数の顧客である候補顧客のピーク時点をキーとして前記候補顧客をソートする検索部と、
前記ソートされた候補顧客の電力負荷データを順番に組み合せの対象とし、前記コア顧客の電力負荷データと前記候補顧客の電力負荷データとを組み合せて双方の負荷データを合成し、合成後の合成負荷率を求め、前記合成負荷率が所定の条件を満たす場合には、当該組み合せを確定する合成負荷率判定部と、を備える電力需要の合成負荷率向上装置。
【請求項２】
前記KEYデータ作成部は、前記それぞれの顧客のIDデータと、前記電力負荷のピーク時点データとを関連付けるKEYデータを作成してKEYデータ記憶部に記憶し、
前記検索部は、前記候補顧客のKEYデータを用いて各候補顧客のピーク時点データを取得する、請求項１に記載の合成負荷率向上装置。
【請求項３】
データ記憶部に蓄積された複数の顧客の電力負荷データについて、それぞれの顧客の前記電力負荷データから、所定期間を単位として構成される所定周期の負荷パターンをそれぞれの顧客毎に求め、前記所定周期の負荷パターンにおける電力負荷のピーク時点とボトム時点とをそれぞれの顧客毎に求めるKEYデータ作成部と、
前記複数の顧客の中から選択されたコア顧客の電力負荷のピーク時点を第１のピーク時点とし、前記第１のピーク時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のピーク時点に１単位分近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにして前記所定周期内の各期間の優先順位を決定し、前記コア顧客の電力負荷のボトム時点を第１のボトム時点とし、前記第１のボトム時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のボトム時点に１単位分近付く毎に優先順位を１つずつ下げるようにして、前記ピーク時点を基準に決定した優先順位の１つの順位内でのさらなる優先順位を決定し、前記決定した優先順位にしたがって、前記コア顧客以外の前記複数の顧客である候補顧客のピーク時点を第１キーとしボトム時点を第２キーとして前記候補顧客をソートする検索部と、
前記ソートされた候補顧客の電力負荷データを順番に組み合せの対象とし、前記コア顧客の電力負荷データと前記候補顧客の電力負荷データとを組み合せて双方の負荷データを合成し、合成後の合成負荷率を求め、前記合成負荷率が所定の条件を満たす場合には、当該組み合せを確定する合成負荷率判定部と、を備える電力需要の合成負荷率向上装置。
【請求項４】
前記KEYデータ作成部は、前記それぞれの顧客のIDデータと、前記電力負荷のピーク時点データおよびボトム時点データとを関連付けるKEYデータを作成してKEYデータ記憶部に記憶し、
前記検索部は、前記候補顧客のKEYデータを用いて各候補顧客のピーク時点データおよびボトム時点データを取得する、請求項３に記載の合成負荷率向上装置。
【請求項５】
前記コア顧客の電力負荷データから複数種類の期間を単位として構成される複数種類の周期の負荷パターンを求め、それぞれの負荷パターンにおける電力負荷のピーク値とボトム値との差異を求め、求めたそれぞれの差異を比較して最も大きい差異を有する負荷パターンの単位および周期を判別し、前記判別した単位および周期を、前記所定期間を単位として構成される所定周期の単位および周期として用いる検索手法選択部を、さらに備える請求項１~４のいずれかに記載の合成負荷率向上装置。
【請求項６】
a)データ記憶部に蓄積された複数の顧客の電力負荷データについて、それぞれの顧客の前記電力負荷データから、所定期間を単位として構成される所定周期の負荷パターンをそれぞれの顧客毎に求め、前記所定周期の負荷パターンにおける電力負荷のピーク時点をそれぞれの顧客毎に特定するステップと、
b)前記複数の顧客の中から選択されたコア顧客の電力負荷のピーク時点を第１のピーク時点とし、前記第１のピーク時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のピーク時点に１単位分近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにして前記所定周期内の各期間の優先順位を決定し、前記決定した優先順位にしたがって、前記コア顧客以外の前記複数の顧客である候補顧客のピーク時点をキーとして前記候補顧客をソートするステップと、
c)前記ソートされた候補顧客の電力負荷データを順番に組み合せの対象とし、前記コア顧客の電力負荷データと前記候補顧客の電力負荷データとを組み合せて双方の負荷データを合成し、合成後の合成負荷率を求め、前記合成負荷率が所定の条件を満たす場合には、当該組み合せを確定するステップと、を含む電力需要の合成負荷率向上方法。
【請求項７】
前記ステップa)は、前記それぞれの顧客のIDデータと、前記電力負荷のピーク時点データとを関連付けるKEYデータを作成してKEYデータ記憶部に記憶するステップをさらに含み、
前記ステップb)は、前記候補顧客のKEYデータを用いて各候補顧客のピーク時点データを取得する、請求項６に記載の合成負荷率向上方法。
【請求項８】
a)データ記憶部に蓄積された複数の顧客の電力負荷データについて、それぞれの顧客の前記電力負荷データから、所定期間を単位として構成される所定周期の負荷パターンをそれぞれの顧客毎に求め、前記所定周期の負荷パターンにおける電力負荷のピーク時点とボトム時点とをそれぞれの顧客毎に特定するステップと、
b)前記複数の顧客の中から選択されたコア顧客の電力負荷のピーク時点を第１のピーク時点とし、前記第１のピーク時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のピーク時点に１単位分近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにして前記所定周期内の各期間の優先順位を決定し、前記コア顧客の電力負荷のボトム時点を第１のボトム時点とし、前記第１のボトム時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のボトム時点に１単位分近付く毎に優先順位を１つずつ下げるようにして、前記ピーク時点を基準に決定した優先順位の１つの順位内でのさらなる優先順位を決定し、前記決定した優先順位にしたがって、前記コア顧客以外の前記複数の顧客である候補顧客のピーク時点を第１キーとしボトム時点を第２キーとして前記候補顧客をソートするステップと、
c)前記ソートされた候補顧客の電力負荷データを順番に組み合せの対象とし、前記コア顧客の電力負荷データと前記候補顧客の電力負荷データとを組み合せて双方の負荷データを合成し、合成後の合成負荷率を求め、前記合成負荷率が所定の条件を満たす場合には、当該組み合せを確定するステップと、を含む電力需要の合成負荷率向上方法。
【請求項９】
前記ステップa)は、前記それぞれの顧客のIDデータと、前記電力負荷のピーク時点データおよびボトム時点データとを関連付けるKEYデータを作成してKEYデータ記憶部に記憶するステップをさらに含み、
前記ステップb)は、前記候補顧客のKEYデータを用いて各候補顧客のピーク時点データおよびボトム時点データを取得する、請求項８に記載の合成負荷率向上方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
データ記憶部に蓄積された複数の顧客の電力負荷データについて、それぞれの顧客の前記電力負荷データから、所定期間を単位として構成される所定周期の負荷パターンをそれぞれの顧客毎に求め、前記所定周期の負荷パターンにおける電力負荷のピーク時点をそれぞれの顧客毎に求めるKEYデータ作成部、
前記複数の顧客の中から選択されたコア顧客の電力負荷のピーク時点を第１のピーク時点とし、前記第１のピーク時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のピーク時点に１単位分近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにして前記所定周期内の各期間の優先順位を決定し、前記決定した優先順位にしたがって、前記コア顧客以外の前記複数の顧客である候補顧客のピーク時点をキーとして前記候補顧客をソートする検索部、
前記ソートされた候補顧客の電力負荷データを順番に組み合せの対象とし、前記コア顧客の電力負荷データと前記候補顧客の電力負荷データとを組み合せて双方の負荷データを合成し、合成後の合成負荷率を求め、前記合成負荷率が所定の条件を満たす場合には、当該組み合せを確定する合成負荷率判定部、として機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
前記KEYデータ作成部は、前記それぞれの顧客のIDデータと、前記電力負荷のピーク時点データとを関連付けるKEYデータを作成してKEYデータ記憶部に記憶し、
前記検索部は、前記候補顧客のKEYデータを用いて各候補顧客のピーク時点データを取得する、請求項１０に記載のプログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
データ記憶部に蓄積された複数の顧客の電力負荷データについて、それぞれの顧客の前記電力負荷データから、所定期間を単位として構成される所定周期の負荷パターンをそれぞれの顧客毎に求め、前記所定周期の負荷パターンにおける電力負荷のピーク時点とボトム時点とをそれぞれの顧客毎に求めるKEYデータ作成部、
前記複数の顧客の中から選択されたコア顧客の電力負荷のピーク時点を第１のピーク時点とし、前記第１のピーク時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のピーク時点に１単位分近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにして前記所定周期内の各期間の優先順位を決定し、前記コア顧客の電力負荷のボトム時点を第１のボトム時点とし、前記第１のボトム時点から、前記所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の半分離れた時点を第１優先順位とし、前記第１優先順位の時点から前記第１のボトム時点に１単位分近付く毎に優先順位を１つずつ下げるようにして、前記ピーク時点を基準に決定した優先順位の１つの順位内でのさらなる優先順位を決定し、前記決定した優先順位にしたがって、前記コア顧客以外の前記複数の顧客である候補顧客のピーク時点を第１キーとしボトム時点を第２キーとして前記候補顧客をソートする検索部、
前記ソートされた候補顧客の電力負荷データを順番に組み合せの対象とし、前記コア顧客の電力負荷データと前記候補顧客の電力負荷データとを組み合せて双方の負荷データを合成し、合成後の合成負荷率を求め、前記合成負荷率が所定の条件を満たす場合には、当該組み合せを確定する合成負荷率判定部、として機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
前記KEYデータ作成部は、前記それぞれの顧客のIDデータと、前記電力負荷のピーク時点データおよびボトム時点データとを関連付けるKEYデータを作成してKEYデータ記憶部に記憶し、
前記検索部は、前記候補顧客のKEYデータを用いて各候補顧客のピーク時点データおよびボトム時点データを取得する、請求項１２に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定規模電気事業者の電力販売時において、電力需要における合成負荷率の向上に関し、特に、低負荷率の電力需要家を複数組み合せて、高負荷率の合成電力需要を作り出す装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、電気事業は、許可を受けた電力会社（一般電気事業者）が、地域独占体制で行ってきたが、2000年3月から、電圧20,000V以上,契約電力2,000kW以上の大口電力需要家分野に関して自由化がなされ、届出を行った新規参入事業者（特定規模電気事業者）が、上記需要家に対して電力の小売りを行えることとなった。
【０００３】
さらに2004年・2005年にかけて、電圧6,000V以上,契約電力2,000kW未満の中小規模電力需要家向けにも自由化範囲の拡大が図られる予定である。
【０００４】
電力需要家の電力負荷変動は、多くの場合、図1の負荷曲線に示すように昼間に負荷のピークをむかえ、夜間はそのピークの数分の1程度しか使用しない形になる。加えて、夏季のほうがその他の季節よりもピークは高くなる。電力はその性質上貯蔵するということが困難であり、瞬時瞬時の負荷変動に合わせて電力を供給しなければならず、したがって電気の販売を行う事業者は、年間を通じての負荷の最大のピーク時に十分な電力供給を行えるように電力の供給設備を用意（発電所の自社建設や電源の外部調達等）しなければならない。
【０００５】
ところで、電力会社が電気を販売する場合、顧客を選ぶことはできない。そのため、電力会社の顧客全体の負荷ピークは高いものとならざるを得ず、逆にピーク時以外においては必然的に遊休設備が多くなり、供給設備の稼働率が低くなる。
【０００６】
一方、新規参入事業者は顧客を任意に選択することができる。そこで、このピークをできるだけ低く抑えるような、複数の任意の電力需要家を組み合せること（グループ化）ができる。あわせて顧客を任意に組み合わせることで、負荷全体を平準化して合成負荷率の高い電力需要を作り出すことができる。
【０００７】
新規参入事業者は、組み合わせた結果としての当該グループの個々の需要家のみと電力の販売契約を行うことで、供給設備を高稼働率で運転することができる。設備の稼働率が上がれば、電力供給に係る設備コストの割合が小さくなるので、発電もしくは調達に係るコストは安くなる。
【０００８】
なお、負荷率とは、一般的には電力需要家が使用した電力量の1年間（日・月・年などであるが、ここでは年とする。）における最大電力と年間総時間との積に対する比率である。
【０００９】
加えて、販売面で見ると、電力会社の電気料金は、基本料金と従量料金の2本立てで算定される。詳しく説明すると、まず、基本料金は、契約電力に基本料金率（円/kW）を乗じて算定される。契約電力は、原則として顧客の1年間の内の最大電力をもって契約電力（ｋW）とされる。つぎに、従量料金は使用した電力量（kWh）に従量料金率（円/kWh）を乗じて算定される。
【００１０】
基本料金率、従量料金率は負荷率が高い低いにかかわらず一定であるので、上記のような料金算定方法によると、負荷率が低い顧客は、基本料金割合が大きくなるので、高い電気料金単価で電力会社から電気を購入しなければならないこととなる。
【００１１】
対して、新規参入者は、電力需要家を組み合せてグループ化しその全体として負荷率の高い電力需要を作り出し設備の稼働率(負荷率)を上げれば、上記のとおり安い発電もしくは電力の調達コストとすることができるため、グループとして組みあわせば全体の負荷率を下げるような負荷を持つ顧客であれば、顧客個別に見れば負荷率の低い顧客に対しても、電力会社と比較して相対的に安い電力を販売することが可能となる。
【００１２】
特許文献1は、電力消費パターンの情報を基にして、夜間に多くの電力を消費する夜型の電力需要家と、昼間に多くの電力を消費する昼型の電力需要家とを組み合せることにより、負荷の日差を平準化する方法や、平日に電力を多く消費する平日型の電力需要家と、休日に電力を多く消費する休日型の電力需要家とを組み合せることにより、負荷の曜日差を平準化する方法を開示している。
【００１３】
しかしながら、そこでは組合せのより具体的な方法を考案されているわけではない。負荷の異なる顧客の組合せを行い負荷の平準化を行えること自体は従来より考えられているものである。
【００１４】
組合せを行う場合、特に、実際の電力負荷変動パターンは、個々の需要家によって様々に異なるため、複数の電力需要家の中からベストの組み合せを求めるためには膨大な計算を行わなければならない。例えば、夜間に多くの電力を消費する電力需要家Aが1件あり、昼間に多くの電力を消費する需要家Bが100件ある例を想定する。需要家AB間の最適の組み合せを見付けるためには、AB間で考えられる全ての組み合せ(100組)について負荷率を求めて評価を行わなければならない。したがって、特定の需要家Aに対して負荷率を向上させることができる適切な組み合せを求めるだけでも多くの計算を必要とする。
【００１５】
加えて、2件以上の需要家を組み合せる必要があることもあり、計算負荷がさらに大きくなる。例えば、100件の需要家の中から最適な5件の組み合わせを見付けるためには、膨大な数の組み合せを検討しなければならず、計算時間が大きくなる。
【００１６】
さらには、1件当たりの電力需要家のデータ量が多い場合には、1件ごとの組み合せの計算負荷が大きくなる。例えば、一年間を通じて負荷を平準化する必要がある場合には、組み合せを行う個々の需要家の負荷変動パターンは、少なくとも1年分のデータを有している必要がある。例えば1時間当たりの消費電力量を基準とした負荷データを1年分含むとすると、1需要家当たり365日×24時間=8,760時間分のデータを含むことになる。したがって、それぞれの組み合せ毎に処理すべきレコードが8,760ペアとなり、計算負荷がますます大きくなる。
【００１７】
一年間を通じた負荷の平準化を行って負荷率を上げるためには、このような膨大なデータを含む複数の電力負荷パターンを組み合せ、当該組み合せの適否を判断しなければならない。したがって、演算負荷が大きくスーパーコンピュータのような高コストの設備を必要とするという問題がある。
【００１８】
また、適切な組み合せを設定した後においても、電力需要家の移転等によって既存の組み合せに修正を加える必要があり、適切な組み合せを短時間で演算することが強く望まれる。
【特許文献１】特開２００１−３５７２３７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１９】
本発明の目的は、負荷率の低い電力需要家を組み合せて高負荷率の電力需要を作り出す装置、方法、およびプログラムを提供することである。
【００２０】
また、本発明の他の目的は、高負荷率の電力需要を作り出すことができる電力需要家の組み合せを、短時間かつ低い計算負荷で決定する装置、方法、およびプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
高負荷率の電力需要の理想は、負荷率100%である。というのは、負荷率100%の場合、1kWh当たりの発電コストが最も安くなるからである。例えば、1時間当たりの消費電力量を基準とすると、負荷率100%=年間最大電力×8,760時間(/年)の電力消費となる。
【００２２】
このような高負荷率の電力需要を作り出すために、負荷率の低い電力需要家を組み合せる。負荷率の低い電力需要は、電力負荷パターンに凹凸が存在する。電力負荷パターンの凹凸を平坦にして平準化することにより、負荷率を高めることができる、すなわち、凹凸を有する負荷率の低い電力需要と、この凹凸に嵌る凹凸を有する負荷率の低い他の電力需要とを組み合せ、双方の電力需要を合成してよりフラットな負荷パターンを作り出す。
【００２３】
一方、現実の負荷パターンには複数の凹凸が含まれており、ある負荷データの負荷パターンの凹凸全てに噛み合う負荷パターンを有する他の負荷データが存在する確率はかなり低い。したがって、例えば2件のデータを組み合せて全ての凹凸をフラット化するのは事実上不可能である。そこで、ある負荷データの一部の凹凸に注目して、当該一部の凹凸に嵌る凹凸を有する負荷データを組み合せて該当部分をフラットに近づける。両負荷データを合成した後の負荷パターンに残存している凹凸に対して、さらに同様にして負荷データを組み合せてフラットに近付ける。このような処理を繰り返すことによって全体の負荷パターンをフラットに近付け、負荷率を向上させるのである。
【００２４】
また、本発明は、2つの負荷パターンを組み合せる際に、相互の負荷パターンのピーク点同士およびボトム(底)点同士がそれぞれ時間軸上で離れている負荷パターンを組み合せたほうが、負荷率を向上させやすいという着想に基づくものである。
【００２５】
電力需要の適切な組み合せを求める具体的な方法を説明する。所定の電力需要家(以下「顧客」)の負荷データを任意に選択する。当該負荷データから所定期間（例：１時間）を単位として構成される所定周期（例：２４時間）の負荷パターンを求める。当該所定周期の負荷パターンにおけるこの顧客の電力負荷のピーク時点を特定する。このピーク時点を第1のピーク時点とし、当該第1のピーク時点から、当該所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の長さの半分離れた時点を第1優先順位とする。また、前記単位で考えて、前記第1優先順位の時点から前記第1のピーク時点に1単位分近付く毎に、優先順位を1つずつ下げるようにして当該所定周期内の各期間の優先順位を決定し、決定した優先順位にしたがって、候補顧客のピーク時点をキーとして候補顧客をソートする。このようにして候補顧客のピーク時点に優先順位を付け、第1優先順位に負荷のピークを有する候補顧客から順に組み合せの対象とする。そして、双方の顧客の電力需要を合成して新たな負荷パターンを作り出す。
【００２６】
さらに、同一優先順位に負荷のピークを有する候補顧客が複数存在する場合には、所定期間を単位として構成される所定周期の負荷パターンにおける前記顧客の電力負荷のボトム(底)時点を特定する。このボトム時点を第1のボトム時点とし、当該第1のボトム時点から、当該所定周期の時間軸上の前後に、前記単位で考えて当該所定周期の長さの半分離れた時点を第1優先順位とする。また、前記単位で考えて、前記第1優先順位から前記第1のボトム時点に1単位分近付く毎に、優先順位を1つずつ下げるようにする。このようにして、ピーク時点を基準に決定した優先順位の1つの順位内でのさらなる優先順位を決定し、決定した優先順位にしたがって、候補顧客のピーク時点を第1キーとしボトム時点を第2キーとして候補顧客をソートする。このようにして、ピークを基準に求めた同一優先順位に存在する複数の候補顧客のボトム時点に優先順位を付ける。そして第1優先順位に負荷のボトムを有する候補顧客から順に組み合せの対象とする。このようにして複数の候補顧客を優先順にソートするのである。
【００２７】
上記の所定期間を単位として構成される所定周期は、例えば１時間を単位とした２４時間(一日)、１月を単位とした１２ヵ月(一年)、休日(土日)と平日(土日以外)とを単位とした一週間などがある。他に、３０分を単位とした２４時間（一日）、四半期を単位とした一年、半期を単位とした一年などがある。なお、所定期間を単位として構成される所定周期の長さが奇数の場合には、当該所定周期の長さの半分の時間を考える際に小数を切り捨てるとよい。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、負荷率を向上させることができる良好な電力需要家の組み合せを低コストかつ短時間で求めることができる。
【００２９】
また、組み合せを構成する電力需要家に変動があった場合にも、代わりの組み合せを迅速に求めることができ、需要家全体としての負荷率の変動の影響を最小限に抑えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
図２を用いて、本発明に用いられるコンピュータ装置の構成について説明する。図２は、本発明に用いられるコンピュータ装置の構成を説明するブロック図である。図２に示すように、このコンピュータ装置１は、CPU２と、主記憶装置４と、キーボード，マウスなどの入力装置６と、ハードディスク，FD，CD-ROM，MO，DVDなどの補助記憶装置８と、ディスプレイ，プリンタなどの出力装置１０と、入出力インタフェース１２とを備える。また、このコンピュータ装置１は、通信回線を介して外部の端末装置１４と接続され、データ通信可能としてもよい。
【００３１】
次に、図３は、コンピュータ装置１によって実現される機能を説明する機能ブロック図である。図３に示すように、コンピュータ装置１は、KEYデータ作成部２２と、時間別検索部２４と、合成負荷率判定部２６と、曜日別検索部２８と、月別検索部３０と、複合検索部３２と、記憶部４０とを実現する。
【００３２】
KEYデータ作成部２２と、時間別検索部２４と、合成負荷率判定部２６と、曜日別検索部２８と、月別検索部３０と、複合検索部３２とは、所定のプログラムをCPU２で実行することによって実現できる。このようなプログラムは、補助記憶装置８から主記憶装置４にロードされ、あるいは、ネットワークを介して他の装置または記憶媒体から主記憶装置４にロードされてCPU２によって実行される。
【００３３】
記憶部４０は、主記憶装置４、または補助記憶装置８などを用いて実現でき、後述するような、加工前データ記憶部４２，メインデータ記憶部４４，集計データ記憶部４６，KEYデータ記憶部４８，コア顧客データ記憶部５０，ソートデータ記憶部５２，ループ条件記憶部５４，差異データ記憶部５６等の様々な記憶部を含む。
【００３４】
次に、図４を参照して、本発明の実施の形態の流れを説明する。図４は、本発明の実施の形態の流れを説明するフローチャートである。
【００３５】
（KEYデータ作成処理）
ステップ１０２において、KEYデータを作成する。KEYデータは、後述するように顧客データの検索処理の際に、候補顧客データに優先順位を付け、ソートするために使用される。
【００３６】
KEYデータ作成処理の機能構成を説明する。図５は、KEYデータ作成処理の機能構成を説明するブロック図である。本構成は、KEYデータ作成部２２と、加工前データ記憶部４２と、メインデータ記憶部４４と、集計データ記憶部４６と、KEYデータ記憶部４８とを含む。以後各部の機能については、処理の流れの中で説明する。
【００３７】
（処理の流れ）
図６，７は、KEYデータ作成部の処理の流れを説明するフローチャートである。図６に示すように、ステップ１１２において、KEYデータ作成部２２は、加工前データを加工前データ記憶部４２から読み込み、『顧客』『年』『月』『日』『曜日』『時間』単位に『電力量』を分解したメインデータを作成し、メインデータ記憶部４４に記憶する。
【００３８】
加工前データの構成図を図８に示す。図８においては、１件のレコードに、顧客コード，年，月，日，および１時〜２４時のそれぞれの電力量をフィールドとして含んでいる。加工前のデータとしては、例えばこの日別のレコードを１年分（３６５日または３６６日分）保持していることが好ましい。この１年という単位は、負荷合成を行う契約期間に合わせる必要があるので、例えば契約期間が１月〜６月までであれば、１月〜６月までの期間のデータであってもよい。
【００３９】
このような加工前データは、例えば、電力負荷変動を１時間単位で計測する装置を顧客の受電点に設置して、負荷データをオンラインで受信して加工前データ記憶部４２に蓄積するようにすることができる。あるいは、顧客の電力メータの値を読み取って処理する装置を顧客側に設置して、負荷データをオンラインで受信して蓄積するようにしてもよい。また、インターネットを介して顧客端末から負荷データを送信させ、これを蓄積するようにしてもよい。さらに、負荷データを紙媒体で取得し、これを入力装置６から入力して蓄積するようにしてもよい。
【００４０】
次に、メインデータの構成図を図９に示す。図９においては、１件のレコードに、顧客コード，年，月，日，曜日，時間および当該時間の電力量をフィールドとして含んでいる。一例としては、このようなレコードが、顧客毎に２４件（／日）×３６５件（／年）＝８，７６０件（／年）メインデータ記憶部４４に記憶される。
【００４１】
次に、ステップ１１４において、KEYデータ作成部２２は、メインデータの『顧客』『時間』単位に『電力量』を集計し、集計された『電力量』が最大値を持つときの『時間』と、最小値を持つときの『時間』とを求める。具体的には、図１０に示すように、１時の電力量を３６５日分合計して１時についての集計電力量を求める。同様にして、図１１に示すように２時〜２４時についてのそれぞれの集計電力量を求め、集計データ記憶部４６に記憶する。図１０，１１は、KEYデータ作成処理を説明する概念図である。
【００４２】
そして、１時〜２４時までの集計電力量を対象として、集計電力量が最大となるデータの時間を「最大電力量時間」とする。また、集計電力量が最小となるデータの時間を「最小電力量時間」とする。最大電力量時間と最小電力量時間とを顧客ごとにKEYデータ記憶部４８に記憶する。ここでは、１件のレコードに、顧客コード，最大電力量時間，および最小電力量時間をフィールドとして含んでいる。
【００４３】
次に、図７のステップ１１６において、KEYデータ作成部２２は、上述の時間別処理と同様に、月別にて１月から１２月までのそれぞれの月の集計電力量を求める。そして、集計された『電力量』が最大値を持つときの『月』と、最小値を持つときの『月』とを求める。具体的には、１月中の電力量を合計して１月についての集計電力量を求める。同様にして、２月〜１２月についてのそれぞれの集計電力量を求め、集計データ記憶部４６に記憶する。
【００４４】
そして、１月〜１２月までの集計電力量を対象として、集計電力量が最大となるデータの月を「最大電力量月」とする。また、集計電力量が最小となるデータの月を「最小電力量月」とする。最大電力量月と最小電力量月とを顧客ごとにKEYデータ記憶部４８に記憶する。ここでは、１件のレコードに、顧客コード，最大電力量月，および最小電力量月をフィールドとして含んでいる。あるいは、最大電力量月および最小電力量月の項目をステップ１１４で作成したレコードに追加してもよい。
【００４５】
次に、ステップ１１８において、KEYデータ作成部２２は、メインデータの『顧客』『曜日』単位に『電力量』を集計し、集計された『電力量』が最大値を持つときの『曜日』と、最小値を持つときの『曜日』とを求める。具体的には、月曜日の電力量を１年分合計して月曜日についての集計電力量を求める。同様にして、火曜日〜日曜日についてのそれぞれの曜日別の集計電力量を求め、集計データ記憶部４６に記憶する。すなわち、集計データ記憶部４６は、時間別集計データ，月別集計データ，曜日別集計データを記憶することができる。
【００４６】
次に、集計された『電力量』が最大値を持つときの『曜日』と、最小値を持つときの『曜日』とについて、その曜日が休日であるか否かを判断し、『休日（土・日）』または『平日（土日以外）』の『休日区分』を求める。つまり、集計された『電力量』が最大値を持つときの『曜日』が『土曜』・『日曜』であれば『休日』とし、それ以外の曜日であれば『平日』とする。そして、最小値を持つときの『曜日』についても同様にして休日または平日を決定する。そして、集計電力量が最大となるデータの休日区分（休日または平日）を「最大電力量休日区分」とする。また、集計電力量が最小となるデータの休日区分（休日または平日）を「最小電力量休日区分」とする。最大電力量休日区分と最小電力量休日区分とを顧客ごとにKEYデータ記憶部４８に記憶する。
【００４７】
そして、ステップ１２０において、KEYデータ作成部２２は、上記の３つの計算処理（ステップ１１４，１１６，１１８）で求めた『顧客』毎の「最大電力量時間，最小電力量時間」、「最大電力量休日区分，最小電力量休日区分」、「最大電力量月，最小電力量月」を一つにまとめた『顧客』単位のKEYデータを作成してKEYデータ記憶部４８に記憶する。あるいは、ステップ１１４、１１６、１１８で項目を順次追加していく形式にしてもよい。図１２に示すように、ここでは、１件のレコードに、顧客コード，最大電力量時間，最小電力量時間，最大電力量休日区分，最小電力量休日区分，最大電力量月，および最小電力量月をフィールドとして含んでいる。図１２は、KEYデータの構成例を示す図である。
【００４８】
次に、ステップ１２２に進んで、KEYデータ作成部２２は、メインデータ内の全ての顧客分のデータについてKEYデータ作成処理を実行したか判断し、全ての顧客について処理が終了していればループを抜けて終了する。一方、未処理の顧客が残っている場合には、次の顧客のデータに進んで、ステップ１１４〜１２２を繰り返す。つまり、メインデータ内の全顧客分の処理が終了するまでループする。なお、上記の説明においては、１年分のデータを合計してKEYデータを作成したが、この期間は任意に設定することができ、例えば半年であってもよい。
【００４９】
次に、図４のステップ１０４において、図４の後段に示される４つの検索手法の中からいずれか１つを選択する。例えば、入力装置６を用いて特定の検索手法を指定する。具体的には、入力装置６から所定のコマンドを入力して特定の検索手法を指定してもよく、入力装置６でGUI上のアイコンを選択して特定の検索手法を指定するようにしてもよい。図４の後段に示される４つの検索手法の中からいずれか１つを選択することにより、時間別検索，曜日別検索，月別検索，複合検索のうち選択されたものが実行される。
【００５０】
なお、本発明は、これら４つの検索手法のうちいずれか１つの検索手法のみを実行する態様も含む。例えば、いずれか１つの検索手法のみを実装するようにコンピュータ装置を構成してもよい。この場合には、検索手法を選択するステップ１０４を省略することができる。
【００５１】
（時間別検索）
次に、図４のステップ２０２〜２０８で示した時間別検索についてより詳細に説明する。図１３は、時間別検索および合成負荷率判定の処理の機能構成を説明するブロック図である。本構成は、時間別検索部２４と、合成負荷率判定部２６と、コア顧客データ記憶部５０と、KEYデータ記憶部４８と、ソートデータ記憶部５２と、メインデータ記憶部４４と、ループ条件記憶部５４とを含む。
【００５２】
処理の流れを説明する。まず、ステップ２０２において、ループ条件を設定する。ループ条件としては、例えば、1)結合した顧客のデータ件数としてもよい。例えば、１０件の顧客データを結合した段階でループを終了するように条件を設定する。また、2)結合後の総合電力量としてもよい。例えば、結合後の総合電力量が所定量以上になった段階でループを終了するように条件を設定する。あるいは、3)結合後の合成負荷率としてもよい。例えば結合後の合成負荷率が所定量以上になった段階でループを終了するように条件を設定する。または、結合後の合成負荷率がそれ以上上がらなくなった段階でループを終了するように条件を設定する。なお、このようにして設定されたループ条件は、ループ条件記憶部５４に記憶される。
【００５３】
次に、ステップ２０４の時間別検索については、図１４を用いて詳細に説明する。図１４は、時間別検索の処理の流れを説明するフローチャートである。まず、ステップ２１２において、時間別検索部２４は、KEYデータの中からコア顧客を選択する。コア顧客とは、組み合せの基礎として設定される顧客であり、コア顧客以外の顧客（候補顧客）のKEYデータをソート処理する際の基準となる顧客である。一例としては、メインデータの中で最も負荷率の低い値を持つ顧客のデータをコア顧客として選出する。
【００５４】
そして、選出したコア顧客の顧客コードをコア顧客データ記憶部５０に記憶する。なお、後述するように、コア顧客は、いずれかの他の顧客との組み合せによって順次更新される。
【００５５】
また、ステップ２１２において、任意のコア顧客を入力装置６によって画面等から指定する構成としてもよい。この場合にも、時間別検索部２４は、指定したコア顧客の顧客コードをコア顧客データ記憶部５０に記憶する。なお、コア顧客は、１件の顧客であってもよく、あるいは複数件の顧客の集合であってもよい。
【００５６】
次に、ステップ２１４において、時間別検索部２４は、例えば手入力により指定されたコア顧客の『最大電力量時間』と『最小電力量時間』とを求め、コア顧客以外の顧客を負荷合成の優先順に並べる。ここでの負荷合成優先順とは、コア顧客の『最大電力量時間』から１２時間離れた時間を求め、その１２時間離れた時間を『最大電力量時間』とする顧客が優先になるように並べる順序となる。また、『最小電力量時間』についても同様の考え方で並べる。
より具体的に説明する。まず、コア顧客の『最大電力量時間』と『最小電力量時間』とを求める。例えばコア顧客が１件の顧客からなる場合には、コア顧客データ記憶部５０に記憶されたコア顧客の顧客コードを用いて当該顧客のKEYデータを参照する。一方、コア顧客が複数件の顧客データからなる場合（合成後の組み合せも含む）には、KEYデータ作成処理と同様にして複数件の顧客を合成した負荷データの『最大電力量時間』と『最小電力量時間』とを求める。つまり、複数件の顧客の顧客コードをコア顧客データ記憶部５０から取得し、この顧客コードにしたがってメインデータを取得して負荷データを単純合成する。そして、この合成した負荷データに基づいて『最大電力量時間』と『最小電力量時間』とを求める。
【００５７】
図１５にKEYデータの構成例を示す。例えば図１５に示すように、コア顧客のKEYデータの『最大電力量時間』が１２時であり、『最小電力量時間』が１時であったとした場合を考える。
【００５８】
図１６は、図１５の例にある負荷データに対して、どのような負荷データが最も負荷率を上げやすい形態として想定されるかを図例としてあげたものである。図１６に示すように、コア顧客の『最大電力量時間』である１２時から、１２時間（２４時間の半分）離れた場所に『最大電力量時間』が存在する負荷パターンを持つ顧客が、コア顧客と負荷合成した際に最も負荷率を上げやすい顧客であると想定し、そのような顧客が優先して負荷合成の対象となるようにKEYデータを並べる。
【００５９】
つまり、２４時間という周期において、コア顧客の『最大電力量時間』と他の候補顧客の『最大電力量時間』との時間間隔をキーとして、降順にソートするのである。したがって、時間間隔が大きいものほど優先度が高くなる。
【００６０】
また、『最小電力量時間』についても同様の考え方で並べる。ここで、『最大電力量時間』と『最小電力量時間』との並べ方の関係は、第一優先が『最大電力量時間』であり、第二優先が『最小電力量時間』となる。つまり、コア顧客の『最大電力量時間』と他の顧客の『最大電力量時間』との時間間隔の値が同じとなるデータが複数存在する場合には、コア顧客の『最小電力量時間』との時間間隔をキーとして、当該複数のデータを降順にソートするのである。
【００６１】
図１７は、図１５の例にある負荷データに対して、負荷率を上げやすい優先順に並べた負荷データの『最大電力量時間』・『最小電力量時間』がどのような値をとるか示した具体例である。具体的に説明すると、コア顧客の『最大電力量時間』が１２時であり、『最小電力量時間』が１時であったとした場合を考える。負荷合成の相手データは、『最大電力量時間』が０時（１２時（最大電力量時間）から１２時間離れた時間）であり、かつ、『最小電力量時間』が１３時（１時（最小電力量時間）から１２時間離れた時間）であるものが最も合成負荷率を大きく上げられるであろうと想定する。
【００６２】
したがって、負荷合成の優先順は、『最大電力量時間』が０時かつ、『最小電力量時間』が１３時のデータを最優先とし、図１７の表のような順番で並べなおし、その後、順番に合成を試してゆくこととなる。図１７の表においては、最大電力量時間をキーとして０時から１２時まで順番に並べている。そして、同じ最大電力量時間のデータが複数ある場合には、最小電力量時間をキーとして１３時から１時まで並べる。１単位の最大電力量時間の中での最小電力量時間の優先度を、表の横の楕円形図によって示す。この図においては、最小電力量時間の差が、１２時間になるものから０時間になるものまで順番に並ぶ。
【００６３】
図１８を用いてさらに詳しく説明する。図１８は、時間別検索の優先順位を説明する概念図である。１時間を単位として構成される２４時間周期の負荷パターンにおいて、コア顧客の電力負荷のピーク時点は１２時である。このピーク時点１２時から、２４時間周期の時間軸の前後に、１時間単位で考えて当該２４時間周期の長さの半分の１２時間分離れた時点０時を第１優先順位とする。また、１時間単位で考えて、第１優先順位の時点０時からピーク時点１２時に１時間近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにする。このようにして２４時間周期内の各時間（１〜０時）の優先順位を決定し、決定した優先順位にしたがって、候補顧客のピーク時点をキーとして候補顧客をソートする。つまり、このようにして候補顧客のピーク時点に優先順位を付ける。
【００６４】
さらに、同一優先順位０時に負荷のピークを有する候補顧客が複数存在する場合には、１時間を単位として構成される２４時間周期の負荷パターンにおけるコア顧客の電力負荷のボトム時点１時から、２４時間周期の時間軸の前後に、１時間単位で考えて当該２４時間周期の長さの半分の１２時間分離れた時点１３時を第１優先順位とする。また、１時間単位で考えて、第１優先順位の１３時からボトム時点１時に１時間近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにする。このようにしてピーク時点を基準に決定した優先順位の１つの順位内でのさらなる優先順位を決定し、決定した優先順位にしたがって、候補顧客のピーク時点を第１キーとしボトム時点を第２キーとして候補顧客をソートする。つまり、このようにして、ピークを基準に求めた同一優先順位に存在する複数の候補顧客のボトム時点に優先順位を付ける。
【００６５】
このようにして、ステップ２１４においては、顧客の最大電力量時間を第１キーとして最小電力量時間を第２キーとして使用し、コア顧客以外の顧客のKEYデータをソートし、ソートデータ記憶部５２に記憶する。
【００６６】
次に、ステップ２０６の合成負荷率判定については、図１９を用いて詳細に説明する。図１９は、合成負荷率判定の処理を説明するフローチャートである。まず、ステップ２２２において、合成負荷率判定部２６は、先の優先順で並べられた顧客のデータを読み込み、コア顧客のデータと合わせて合成負荷データを作成する。図２０は、合成負荷データの作成を説明する概念図である。具体的には、図２０に示すように、コア顧客の顧客コードをコア顧客データ記憶部５０から取得し、優先順で並んだ最初の候補顧客の顧客コードをソートデータ記憶部５２から取得し、これらの顧客コードに基づいて、コア顧客のメインデータと、先の優先順で並んだ最初の候補顧客のメインデータとをメインデータ記憶部４４から取り出し、合成負荷データを作成する。図２０に示すように、この合成負荷データは、コア顧客の電力量と候補顧客の電力量とを加算した合成電力量を含む。合成電力量は、例えば、時間単位別に電力量を加算して計算される。
【００６７】
次に、ステップ２２４において、上記ステップ２２２で求めた合成負荷データの「負荷率」を求め、コア顧客の「負荷率」および組み合せ対象顧客の「負荷率」それぞれと比較し、いずれの負荷率と比べても向上していれば合成完了とする。一方、負荷率の向上に失敗した場合には、ステップ２２２にループバックし、先の優先順で並んだ次の候補顧客のデータを読み込み、再度合成処理を試みる。このような処理を、合成負荷データの負荷率が向上するまで繰り返す。
【００６８】
図２１は、負荷率向上の判断を説明する概念図である。図２１を用いて説明すると、合成負荷データから合成メインデータ（メインデータを合成したもの）の負荷率を求める。そして、ループを抜ける条件として、合成負荷データの負荷率＞コア顧客の負荷率であり、かつ、合成負荷データの負荷率＞組み合せ対象顧客の負荷率であるという条件が設定されている。この条件を満たす場合には合成完了とする。もし合成負荷データの方が『負荷率』が小さくなるようであれば、先の優先順で並んだデータの次の優先度の候補顧客を対象にもう一度合成負荷データを組み直す。優先順で並んだ候補顧客の最後まで到達しても負荷率が向上しない場合には処理が終了する。
【００６９】
このようにして、負荷率の向上に成功した場合には、組み合せが完了し、当該組み合せに含まれるそれぞれの顧客の顧客コードを用いて、コア顧客データ記憶部５０に記憶されたコア顧客のデータを更新する。
【００７０】
このようにすることにより、負荷率の比較的低い顧客群から幾つかの顧客を組み合せ、組み合せた結果の負荷率が個々の顧客の負荷率よりも大きな値をとるようにすることができる。
【００７１】
また、本発明においては、１件のコア顧客と候補となる多数の顧客データとの全ての組み合せを評価する必要はなく、比較的少ない組み合せの試行回数によって負荷率を向上させる候補顧客を決定することができる。したがって、計算負荷を軽減し、計算時間を短くすることができる。
【００７２】
次に、図４のステップ２０８において、合成負荷率判定部２６は、ステップ２０２で設定されたループ条件を判断し、合成負荷データがループ条件を満たす場合には、顧客データの組み合せの結果を出力する。
【００７３】
図２２は、顧客データの組み合せ処理の結果を示す図である。この図は、ループ条件を合成負荷率が60%を越えるまでとした場合の出力結果の一例を示す。なお、ここでの合成負荷率Rは、合成年間使用電力T／（合成最大電力×8,760時間）によって求められる。
【００７４】
一方、ステップ２０８において、ステップ２０２で設定されたループ条件を判断し、合成負荷データがループ条件を満たさない場合には、当該組み合せによって更新されたコア顧客データに基づいて、時間別検索（ステップ２０４）および合成負荷率判定（ステップ２０６）を行う。そして、これらの処理を、ループ条件を満たすまで繰り返す。
【００７５】
このようにコア顧客が更新され、負荷パターンが変わる毎に、候補顧客のKEYデータをソートする必要があるが、KEYデータを利用することによって短時間でソートを完了できる。
【００７６】
（曜日別検索）
次に、図４のステップ３０２から始まる曜日別検索について説明する。図２３は、曜日別検索および合成負荷率判定の処理の機能構成を説明するブロック図である。本構成は、曜日別検索部２８と、合成負荷率判定部２６と、コア顧客データ記憶部５０と、KEYデータ記憶部４８と、ソートデータ記憶部５２と、メインデータ記憶部４４と、ループ条件記憶部５４とを含む。
【００７７】
処理の流れを説明する。ステップ３０２におけるループ条件設定については、ステップ２０２と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【００７８】
次に、ステップ３０４の曜日別検索については、図２４を用いて詳細に説明する。図２４は、曜日別検索の処理の流れを説明するフローチャートである。まず、ステップ３１２における、曜日別検索部２８を用いたコア顧客の選択または入力、そしてコア顧客データ記憶部５０への記憶については、上述したステップ２１２と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【００７９】
次に、ステップ３１４において、曜日別検索部２８は、例えば手入力により指定されたコア顧客の『最大電力量休日区分』と『最小電力量休日区分』とを求め、コア顧客以外の顧客を負荷合成の優先順に並べる。ここでの負荷合成優先順とは、コア顧客の『最大電力量休日区分』が平日の場合は、『最大電力量休日区分』が休日となっている顧客が優先になるように並べる順序であり、コア顧客の『最大電力量休日区分』が休日の場合は、『最大電力量休日区分』が平日となっている顧客が優先になるように並べる順序となる。また、『最小電力量休日区分』についても同様の考え方で並べる。
【００８０】
より具体的に説明する。まず、コア顧客の『最大電力量休日区分』と『最小電力量休日区分』とを求める。例えばコア顧客が１件の顧客からなる場合には、コア顧客データ記憶部５０に記憶されたコア顧客の顧客コードを用いて当該顧客のKEYデータを参照する。一方、コア顧客が複数件の顧客データからなる場合（合成後の組み合せも含む）には、KEYデータ作成処理と同様にして複数件の顧客を合成した負荷データの『最大電力量休日区分』と『最小電力量休日区分』とを求める。つまり、複数件の顧客の顧客コードをコア顧客データ記憶部５０から取得し、この顧客コードにしたがってメインデータを取得して負荷データを単純合成する。そして、この合成した負荷データに基づいて『最大電力量休日区分』と『最小電力量休日区分』とを求める。
【００８１】
図２５にKEYデータの例を示す。例えば図２５に示すように、コア顧客のKEYデータの『最大電力量休日区分』が平日であり、『最小電力量休日区分』が休日であったとした場合を考える。
【００８２】
図２６は、図２５の例にある負荷データに対して、どのような負荷データが最も負荷率を上げやすい形態として想定されるかを図例としてあげたものである。図２６に示すように、コア顧客の『最大電力量休日区分』が平日の場合は、休日の『最大電力量休日区分』を持つ顧客が、コア顧客と負荷合成した際に最も負荷率を上げやすい顧客であると想定し、そのような顧客が優先して負荷合成の対象となるようにKEYデータを並べる。
【００８３】
つまり、平日と休日（土日）との繰り返しからなる1週間という周期において、コア顧客の『最大電力量休日区分』と異なる『最大電力量休日区分』を優先にして、コア顧客以外の候補顧客データをソートするのである。
【００８４】
また、『最小電力量休日区分』についても同様の考え方で並べる。ここで、『最大電力量休日区分』と『最小電力量休日区分』との並べ方の関係は、第一優先が『最大電力量休日区分』であり、第二優先が『最小電力量休日区分』となる。つまり、コア顧客の『最大電力量休日区分』と異なる『最大電力量休日区分』を有する候補顧客データが複数存在する場合には、コア顧客の『最小電力量休日区分』と異なる『最小電力量休日区分』を有する候補顧客データを優先にして、当該複数の候補顧客データをソートするのである。
【００８５】
図２７は、図２５の例にある負荷データに対して、負荷率を上げやすい優先順に並べた負荷データの『最大電力量休日区分』・『最小電力量休日区分』がどのような値をとるか示した具体例である。具体的に説明すると、コア顧客の『最大電力量休日区分』が平日であり、『最小電力量休日区分』が休日であったとした場合を考える。負荷合成の相手データは、『最大電力量休日区分』が休日であり、かつ、『最小電力量休日区分』が平日であるものが最も合成負荷率を大きく上げられるであろうと想定する。
【００８６】
したがって、負荷合成の優先順は、『最大電力量休日区分』が休日かつ、『最小電力量休日区分』が平日のデータを最優先とし、図２７の表のような順番で並べなおし、その後、順番に合成を試してゆくこととなる。図２７の表においては、最大電力量休日区分をキーとして休日を優先に、次に平日を並べている。そして、同じ最大電力量休日区分のデータが複数ある場合には、最小電力量休日区分をキーとして平日を優先に、次に休日を並べる。
【００８７】
図２８を用いてさらに詳しく説明する。図２８は、曜日別検索の優先順位を説明する概念図である。休日区分を単位として構成される一週間周期の負荷パターンにおいて、コア顧客の電力負荷のピーク時点は平日である。このピーク時点平日から、一週間周期の時間軸の前後に、休日区分単位で考えて当該一週間周期の長さの半分の１休日区分離れた時点である休日を第１優先順位とする。また、休日区分単位で考えて、第１優先順位の時点である休日からピーク時点平日に１休日区分近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにする。このようにして一週間周期内の各休日区分の優先順位を決定し、決定した優先順位にしたがって、候補顧客のピーク時点をキーとして候補顧客をソートする。つまり、このようにして候補顧客のピーク時点に優先順位を付ける。
【００８８】
さらに、同一優先順位である休日に負荷のピークを有する候補顧客が複数存在する場合には、休日区分を単位として構成される一週間周期の負荷パターンにおけるコア顧客の電力負荷のボトム時点である休日から、一週間周期の時間軸の前後に、休日区分単位で考えて当該一週間周期の長さの半分の１休日区分離れた時点である平日を第１優先順位とする。また、休日区分単位で考えて、第１優先順位の時点である平日からボトム時点である休日に１休日区分近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにする。このようにしてピーク時点を基準に決定した優先順位の１つの順位内でのさらなる優先順位を決定し、決定した優先順位にしたがって、候補顧客のピーク時点を第１キーとしボトム時点を第２キーとして候補顧客をソートする。つまり、このようにして、ピークを基準に求めた同一優先順位に存在する複数の候補顧客のボトム時点に優先順位を付ける。
【００８９】
このようにして、ステップ３１４においては、顧客の最大電力量休日区分を第１キーとして最小電力量休日区分を第２キーとして使用し、コア顧客以外の顧客のKEYデータをソートし、ソートデータ記憶部５２に記憶する。
【００９０】
次に、図４のステップ３０６の合成負荷率の判定およびステップ３０８の条件内ループについては、上述したステップ２０６および２０８の処理と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【００９１】
（月別検索）
次に、図４のステップ４０２から始まる月別検索について説明する。図２９は、月別検索および合成負荷率判定の処理の機能構成を説明するブロック図である。本構成は、月別検索部３０と、合成負荷率判定部２６と、コア顧客データ記憶部５０と、KEYデータ記憶部４８と、ソートデータ記憶部５２と、メインデータ記憶部４４と、ループ条件記憶部５４とを含む。
【００９２】
処理の流れを説明する。ステップ４０２におけるループ条件設定については、ステップ２０２と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【００９３】
次に、ステップ４０４の月別検索については、図３０を用いて詳細に説明する。図３０は、月別検索の処理の流れを説明するフローチャートである。まず、ステップ４１２における、月別検索部３０を用いたコア顧客の選択または入力、そしてコア顧客データ記憶部５０への記憶については、上述したステップ２１２と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【００９４】
次に、ステップ４１４において、月別検索部３０は、例えば手入力により指定されたコア顧客の『最大電力量月』と『最小電力量月』とを求め、コア顧客以外の顧客を負荷合成の優先順に並べる。ここでの負荷合成優先順とは、コア顧客の『最大電力量月』から６カ月離れた月を求め、その６カ月離れた月を『最大電力量月』とする顧客が優先になるように並べる順序となる。また、『最小電力量月』についても同様の考え方で並べる。
【００９５】
より具体的に説明する。まず、コア顧客の『最大電力量月』と『最小電力量月』とを求める。例えばコア顧客が１件の顧客からなる場合には、コア顧客データ記憶部５０に記憶されたコア顧客の顧客コードを用いて当該顧客のKEYデータを参照する。一方、コア顧客が複数件の顧客データからなる場合（合成後の組み合せも含む）には、KEYデータ作成処理と同様にして複数件の顧客を合成した負荷データの『最大電力量月』と『最小電力量月』とを求める。つまり、複数件の顧客の顧客コードをコア顧客データ記憶部５０から取得し、この顧客コードにしたがってメインデータを取得して負荷データを単純合成する。そして、この合成した負荷データに基づいて『最大電力量月』と『最小電力量月』とを求める。
【００９６】
図３１にKEYデータの例を示す。例えば図３１に示すように、コア顧客のKEYデータの『最大電力量月』が７月であり、『最小電力量月』が２月であったとした場合を考える。
【００９７】
図３２は、図３１の例にある負荷データに対して、どのような負荷データが最も負荷率を上げやすい形態として想定されているかを図例としてあげたものである。図３２に示すように、コア顧客の『最大電力量月』である７月から、６カ月（１年：１２カ月の半分）離れた場所に『最大電力量月』が存在する負荷パターンを持つ顧客が、コア顧客と負荷合成した際に最も負荷率を上げやすい顧客であると想定し、そのような顧客が優先して負荷合成の対象となるようにKEYデータを並べる。
【００９８】
つまり、１２カ月という周期において、コア顧客の『最大電力量月』と候補顧客の『最大電力量月』との時間間隔をキーとして、降順にソートするのである。したがって、時間間隔が大きいものほど優先度が高くなる。
【００９９】
また、『最小電力量月』についても同様の考え方で並べる。ここで、『最大電力量月』と『最小電力量月』との並べ方の関係は、第一優先が『最大電力量月』であり、第二優先が『最小電力量月』となる。つまり、コア顧客の『最大電力量月』と他の顧客の『最大電力量月』との時間間隔の値が同じとなるデータが複数存在する場合には、コア顧客の『最小電力量月』との時間間隔をキーとして、当該複数のデータを降順にソートするのである。
【０１００】
図３３は、図３１の例にある負荷データに対して、負荷率を上げやすい優先順に並べた負荷データの『最大電力量月』・『最小電力量月』がどのような値をとるか示した具体例である。具体的に説明すると、コア顧客の『最大電力量月』が７月であり、『最小電力量月』が１２月であったとした場合を考える。負荷合成の相手データは、『最大電力量月』が１月（７月（最大電力量月）から６カ月離れた月）であり、かつ、『最小電力量月』が６月（１２月（最小電力量月）から６カ月離れた月）であるものが最も合成負荷率を大きく上げられるであろうと想定する。
【０１０１】
したがって、負荷合成の優先順は、『最大電力量月』が１月かつ、『最小電力量月』が６月のデータを最優先とし、図３３の表のような順番で並べなおし、その後、順番に合成を試してゆくこととなる。図３３の表においては、最大電力量月をキーとして１月から７月まで順番に並べている。そして、同じ最大電力量月のデータが複数ある場合には、最小電力量月をキーとして６月から１２月まで並べる。１単位の最大電力量月の中での最小電力量月の優先度を、表の横の楕円形図によって示す。この図においては、最小電力量月の差が、６カ月になるものから０カ月になるものまで順番に並ぶ。
【０１０２】
図３４を用いてさらに詳しく説明する。図３４は、月別検索の優先順位を説明する概念図である。１カ月を単位として構成される１２カ月周期の負荷パターンにおいて、コア顧客の電力負荷のピーク時点は７月である。このピーク時点７月から、１２カ月周期の時間軸の前後に、１カ月単位で考えて当該１２カ月周期の長さの半分の６カ月分離れた時点１月を第１優先順位とする。また、１カ月単位で考えて、第１優先順位の時点１月からピーク時点７月に１月近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにする。このようにして１２カ月周期内の各月の優先順位を決定し、決定した優先順位にしたがって、候補顧客のピーク時点をキーとして候補顧客をソートする。つまり、このようにして候補顧客のピーク時点に優先順位を付ける。
【０１０３】
さらに、同一優先順位１月に負荷のピークを有する候補顧客が複数存在する場合には、１カ月を単位として構成される１２カ月周期の負荷パターンにおけるコア顧客の電力負荷のボトム時点１２月から、１２カ月周期の時間軸の前後に、１カ月単位で考えて当該１２カ月周期の長さの半分の６カ月分離れた時点６月を第１優先順位とする。また、１カ月単位で考えて、第１優先順位の６月からボトム時点１２月に１カ月近付く毎に、優先順位を１つずつ下げるようにする。このようにしてピーク時点を基準に決定した優先順位の１つの順位内でのさらなる優先順位を決定し、決定した優先順位にしたがって、候補顧客のピーク時点を第１キーとしボトム時点を第２キーとして候補顧客をソートする。つまり、このようにして、ピークを基準に求めた同一優先順位に存在する複数の候補顧客のボトム時点に優先順位を付ける。
【０１０４】
このようにして、ステップ４１４においては、顧客の最大電力量月を第１キーとして最小電力量月を第２キーとして使用し、コア顧客以外の顧客のKEYデータをソートし、ソートデータ記憶部５２に記憶する。
【０１０５】
次に、図４のステップ４０６の合成負荷率の判定およびステップ４０８の条件内ループについては、上述したステップ２０６および２０８の処理と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【０１０６】
（複合検索）
次に、図４のステップ５０２から始まる複合検索について説明する。図３５，３６は、複合検索の処理の機能構成を説明するブロック図である。本構成は、複合検索部３２と、合成負荷率判定部２６と、コア顧客データ記憶部５０と、差異データ記憶部５６と、KEYデータ記憶部４８と、ソートデータ記憶部５２と、メインデータ記憶部４４と、ループ条件記憶部５４とを含む。図３６に示すように、複合検索部３２は、検索手法選択部３４と、時間別検索部２４と、曜日別検索部２８と、月別検索部３０とを含む。
【０１０７】
処理の流れについて説明する。ステップ５０２におけるループ条件設定については、ステップ２０２と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【０１０８】
次に、ステップ５０４の複合検索については、図３７，３８を参照して詳細に説明する。図３７，３８は、複合検索の処理の流れを説明するフローチャートである。まず、ステップ５１２における、検索手法選択部３２を用いたコア顧客の選択または入力、そしてコア顧客データ記憶部５０への記憶については、上述したステップ２１２と同様であるので、詳細な説明を省略する。
【０１０９】
次に、ステップ５１４において、検索手法選択部３２は、コア顧客データ記憶部５０からコア顧客の顧客コードを取得し、コア顧客の負荷データ（メインデータ）を『時間』を単位として『電力量』を集計し、集計した『電力量』の最大値と最小値との差異を求める。図３９は、複合検索の検索手法選択部３２の『時間』を単位に差異を求める処理を説明した図である。具体的には、図３９に示すように、１時の電力量を１年分合計して１時についての集計電力量を求める。同様にして、図３９に示すように２時〜２４時についてのそれぞれの集計電力量を求め、時間単位の集計電力量の差HD＝『集計電力量』の最大値−『集計電力量』の最小値を求め、差異データ記憶部５６に記憶する。
【０１１０】
次に、ステップ５１６において、検索手法選択部３２は、コア顧客の負荷データ（メインデータ）を『曜日』を単位として『電力量』を集計し、集計した『電力量』の最大値と最小値との差異を求める。具体的には、月曜日の電力量を１年分合計して月曜日についての集計電力量を求める。同様にして、火曜日〜日曜日についてのそれぞれの曜日別の集計電力量を求め、曜日単位の集計電力量の差WD＝『集計電力量』の最大値−『集計電力量』の最小値を求め、差異データ記憶部５６に記憶する。
【０１１１】
次に、ステップ５１８において、検索手法選択部３２は、コア顧客の負荷データ（メインデータ）を『月』を単位として『電力量』を集計し、集計した『電力量』の最大値と最小値との差異を求める。具体的には、１月中の電力量を合計して１月についての集計電力量を求める。同様にして、２月〜１２月についてのそれぞれの月別の集計電力量を求め、月単位の集計電力量の差MD＝『集計電力量』の最大値−『集計電力量』の最小値を求め、差異データ記憶部５６に記憶する。
【０１１２】
図４０に差異データの概念図を示す。図４０に示すように、差異データは、この段階でコア顧客のレコードに、顧客コード，時間単位の集計電力量の差HD，曜日単位の集計電力量の差WD，および月単位の集計電力量の差MDをフィールドとして含んでいる。
【０１１３】
次に、ステップ５２０において、検索手法選択部３２は、先の３つのロジック（ステップ５１４，５１６，５１８）で求めた時間単位電力量差異，曜日単位電力量差異，月単位電力量差異を比較し、このうち最も大きな差異を持つ単位の検索方法を選択する。
【０１１４】
より具体的には、図３８に示すように、ステップ５２２において、コア顧客についての３種類のそれぞれの差異を比較し、時間単位電力量差異が最も大きな値をとる場合には時間別検索を選択する。また、曜日単位電力量差異が最も大きな値をとる場合には曜日別検索を選択する。さらにまた、月単位電力量差異が最も大きな値をとる場合には月別検索を選択する。
【０１１５】
なお、時間単位の集計電力量の差HD，曜日単位の集計電力量の差WD，および月単位の集計電力量の差MDは、それぞれ単位となる期間と周期とが異なっているので、これら３種類の差異をそのまま比較することはできない。これらを比較するためには、差異の尺度を統一化する必要がある。
【０１１６】
例えば、以下の式で求めたHD1，WD1，およびMD1を用いて差異を比較するようにするとよい。
【０１１７】
HD1＝HD／時間単位の集計電力量の平均AvH × 100%
WD1＝WD／曜日単位の集計電力量の平均AvW × 100%
MD1＝MD／月単位の集計電力量の平均AvM × 100%
次に、ステップ５２２で選択したいずれかの検索手法を実行する。すなわち、ステップ２０４および２０６、ステップ３０４および３０６、あるいはステップ４０４および４０６のいずれかである。これらの処理の具体的な内容は上述したものと同様であるので、詳細な説明を省略する。いずれの検索手法を選択した場合においても、合成負荷率判定部２６の判断の結果として負荷率が向上した場合には、次に、図４のステップ５０８に進む。ステップ５０８の処理は、上述したステップ２０８の処理と同様である。
【０１１８】
合成負荷率判定部２６は、ステップ５０８において、ステップ５０２で設定されたループ条件を判断し、合成負荷データがループ条件を満たす場合には、顧客データの組み合せの結果を出力する。一方、合成負荷データがループ条件を満たさない場合には、ステップ５０４に戻り、合成が成功した顧客の組み合せによって更新されたコア顧客データに基づいて検索手法の選択を行い、選択された検索手法を実行する。そして、これらの処理を、ループ条件を満たすまで繰り返す。
【０１１９】
例えば、最初の複合検索においては、時間別検索を検索手法として選択して一組の顧客の組み合せを決定し、負荷を合成する。次に、当該一組の顧客をコア顧客として検索手法の選択を行い、例えば曜日別検索を選択して顧客の組み合せを決定する。
【０１２０】
このようにすることにより、時間別，曜日別，月別という負荷データの３種類の側面から最も差異の大きい側面を選択してフラット化を図ることができ、負荷率の向上を効率的に達成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】電力負荷変動のパターン例を示す図である。
【図２】本発明に用いられるコンピュータ装置の構成を説明するブロック図である。
【図３】コンピュータ装置１によって実現される機能を説明する機能ブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態の流れを説明するフローチャートである。
【図５】KEYデータ作成処理の機能構成を説明するブロック図である。
【図６】KEYデータ作成部の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図７】KEYデータ作成部の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図８】加工前データの構成図である。
【図９】メインデータの構成図である。
【図１０】KEYデータ作成処理を説明する概念図である。
【図１１】KEYデータ作成処理を説明する概念図である。
【図１２】KEYデータの構成例を示す図である。
【図１３】時間別検索および合成負荷率判定の処理の機能構成を説明するブロック図である。
【図１４】時間別検索の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図１５】KEYデータの構成例を示す図である。
【図１６】図１５の例にある負荷データに対して、どのような負荷データが最も負荷率を上げやすい形態として想定されるかを図例としてあげたものである。
【図１７】図１５の例にある負荷データに対して、負荷率を上げやすい優先順に並べた負荷データの『最大電力量時間』・『最小電力量時間』がどのような値をとるか示した具体例である。
【図１８】時間別検索の優先順位を説明する概念図である。
【図１９】合成負荷率判定の処理を説明するフローチャートである。
【図２０】合成負荷データの作成を説明する概念図である。
【図２１】負荷率向上の判断を説明する概念図である。
【図２２】顧客データの組み合せ処理の結果を示す図である。
【図２３】曜日別検索および合成負荷率判定の処理の機能構成を説明するブロック図である。
【図２４】曜日別検索の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２５】KEYデータの例を示す図である。
【図２６】図２５の例にある負荷データに対して、どのような負荷データが最も負荷率を上げやすい形態として想定されるかを図例としてあげたものである。
【図２７】図２５の例にある負荷データに対して、負荷率を上げやすい優先順に並べた負荷データの『最大電力量休日区分』・『最小電力量休日区分』がどのような値をとるか示した具体例である。
【図２８】曜日別検索の優先順位を説明する概念図である。
【図２９】月別検索および合成負荷率判定の処理の機能構成を説明するブロック図である。
【図３０】月別検索の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図３１】KEYデータの例を示す図である。
【図３２】図３１の例にある負荷データに対して、どのような負荷データが最も負荷率を上げやすい形態として想定されているかを図例としてあげたものである。
【図３３】図３１の例にある負荷データに対して、負荷率を上げやすい優先順に並べた負荷データの『最大電力量月』・『最小電力量月』がどのような値をとるか示した具体例である。
【図３４】月別検索の優先順位を説明する概念図である。
【図３５】複合検索の処理の機能構成を説明するブロック図である。
【図３６】複合検索の処理の機能構成を説明するブロック図である。
【図３７】複合検索の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図３８】複合検索の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図３９】複合検索の検索手法選択部３２の『時間』を単位に差異を求める処理を説明した図である。
【図４０】差異データの概念図である。
【符号の説明】
【０１２２】
１  コンピュータ装置
２  CPU
４  主記憶装置
６  入力装置
８  補助記憶装置
１０  出力装置
１２  入出力インタフェース
１４  端末装置
２２  KEYデータ作成部
２４  時間別検索部
２６  合成負荷率判定部
２８  曜日別検索部
３０  月別検索部
３２  複合検索部
３４  検索手法選択部
４０  記憶部
４２  加工前データ記憶部
４４  メインデータ記憶部
４６  集計データ記憶部
４８  KEYデータ記憶部
５０  コア顧客データ記憶部
５２  ソートデータ記憶部
５４  ループ条件記憶部
５６  差異データ記憶部
【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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【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】
2005115452.tif 000019
【図１８】
2005115452.tif 000020
【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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【図２６】
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【図２７】
2005115452.tif 000029
【図２８】
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【図２９】
2005115452.tif 000031
【図３０】
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【図３１】
2005115452.tif 000033
【図３２】
2005115452.tif 000034
【図３３】
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【図３４】
2005115452.tif 000036
【図３５】
2005115452.tif 000037
【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
2005115452.tif 000040
【図３９】
2005115452.tif 000041
【図４０】
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