(57)【要約】 【課題】  ネットワーク化することなく個々の機器の稼動状態を推定可能なホームエネルギーマネジメントシステムを提供する。【解決手段】  使用電力量を記録する使用電力量データベースＤＢ１と、個々の機器の稼動状態パターンを記録する稼動状態パターンデータベースＤＢ２と、需要家内の機器の属性を記録する機器属性データベースＤＢ４と、使用電力量と機器の稼動状態パターンとから需要家の機器の稼動状態を検出する機器稼動状態推定手段１１０と、検出された個々の機器の稼動状態を記録する機器稼動履歴情報データベースＤＢ３と、を備え、機器稼動状態推定手段１１０は、電力量時系列データと機器稼動パターンとをパターンマッチングし、パターンマッチング結果から個々の機器のオンおよびオフ時刻および消費電力の少なくとも１つを検出し、機器稼動履歴情報データベースＤＢ３に記録される稼動状態は、使用された機器、使用された日、使用された曜日、使用された時間帯を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
需要家内の使用電力量を主幹回路から計測する計測手段と、
前記計測手段により計測された使用電力量を記録する使用電力量データベースと、
個々のエネルギー消費機器の稼動状態パターンを記録する稼動状態パターンデータベースと、
前記需要家内のエネルギー消費機器の属性を記録する機器属性データベースと、
使用電力量と前記需要家内のエネルギー消費機器の稼動状態パターンとから前記需要家のエネルギー消費機器の稼動状態を検出する機器稼動状態推定手段と、
前記機器稼動状態推定手段で検出された個々のエネルギー消費機器の稼動状態を記録する機器稼動履歴情報データベースと、を備え、
前記機器稼動状態推定手段は、電力量時系列データと機器稼動パターンとをパターンマッチングするパターンマッチング手段と、パターンマッチングの結果から個々のエネルギー消費機器のオンおよびオフ時刻および消費電力の少なくとも１つを検出する推定手段と、を備え、
前記機器稼動履歴情報データベースに記録される稼動状態は、使用されたエネルギー消費機器、使用された日、使用された曜日、使用された時間帯を含む、ホームエネルギーマネジメントシステム。
【請求項２】
前記需要家に発電電力を供給する太陽光発電装置と、
前記機器稼動履歴データベースに記録された稼動状態から、所定日のエネルギー消費機器の機器使用傾向を生成する機器使用傾向推定手段と、
前記機器使用傾向に基づいて電力需要を演算する電力需要予測手段と、
気象情報および気象予測情報を取得して前記所定日の前記太陽光発電装置の発電量を演算するＰＶ発電量予測手段と、
前記所定日の前記機器使用傾向と、前記電力需要と、前記太陽光発電装置の発電量とから、ユーザに提案する機器使用方法を作成する機器使用方法作成手段と、
前期機器使用方法作成手段から前記機器使用方法を受信してユーザに提示する表示端末と、をさらに備える請求項１記載のホームエネルギーマネジメントシステム。
【請求項３】
前記計測手段は、前記主幹回路から分岐するフィーダ回路で使用電力量をさらに計測する手段を備え、
前記使用電力量データベースは、前記計測手段で取得したフィーダ回路の使用電力量をさらに記録する請求項１又は請求項２記載のホームエネルギーマネジメントシステム。
【請求項４】
前記機器稼動履歴情報データベースに記録された個々のエネルギー消費機器の稼働状態と、前記稼動状態パターンに記録された稼動状態パターンとを比較して、個々のエネルギー消費機器の稼動状態パターンを更新する自動学習手段をさらに備える請求項１乃至請求項３のいずれか１項記載のホームエネルギーマネジメントシステム。
【請求項５】
機器使用傾向推定手段は、気象情報および気象予測情報を取得して、機器使用傾向を修正する手段をさらに備える請求項２乃至請求項４のいずれか１項記載のホームエネルギーマネジメントシステム。
【請求項６】
前記電力需要予測手段は、気象情報および気象予測情報を取得して、演算した電力需要を修正する手段をさらに備える請求項２乃至請求項５のいずれか１項記載のホームエネルギーマネジメントシステム。
【請求項７】
前記機器使用方法作成手段は、作成した機器使用方法と、演算された前記太陽光発電装置の発電量とから、売電電力量を演算して前記表示端末に出力する請求項２乃至請求項６のいずれか１項記載のホームエネルギーマネジメントシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、ホームエネルギーマネジメントシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電気機器や給湯機器など需要家内のエネルギー消費機器をネットワーク化し、制御するホームエネルギーマネジメントシステムとしては、例えば、太陽光により電力を発生する太陽光発電装置、太陽光発電装置で発電する直流電力を需要家内で使用するとともに配電系統と連系するための交流電力に変換するパワーコンディショナ（ＰＣＳ）、太陽光発電装置の発電量、売電電力量あるいは買電電力量とを表示する表示部を有する太陽光発電システム（以下、ＰＶシステムと記載）と、ＰＶシステムの状態に対応してシステム内の機器を制御するシステムコントローラとを有するものがある。
【０００３】
このようにシステム内の機器を制御するためには、エネルギー消費機器の稼働状態の情報を収集する仕組みが必要である。これに関連した従来技術には、エネルギー消費機器の遠隔操作を目的としたホームネットワーク、すなわちエネルギー消費機器、公衆ネットワーク経由でエネルギー消費機器にサービスを提供するサーバ装置及び機器とサーバ装置間の通信を中継する中継装置を有するものなどがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２２４８９２号公報
【特許文献２】特開２００３−１１１１７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したホームエネルギーマネジメントシステムにおいては、システム内のエネルギー消費機器あるいは通信を制御するためのシステムコントローラがあり、個々の機器も該システムコントローラとの通信機能を有している必要があった。さらに、通信機能で用いられる通信プロトコルは共通化されているか、または相互に変換可能である必要もある。
【０００６】
しかしながら、このようなホームネットワークに対応している機器は必ずしも多くなく、通信機能を付加するにはいくらかの費用がかかる。特に、異なるメーカのエネルギー消費機器や、新旧のエネルギー消費機器が混在している場合には全ての機器に共通の通信機能を付加することが困難であった。
【０００７】
本発明は上記事情を鑑みてなされたのであって、ネットワーク化することなく個々のエネルギー消費機器の稼動状態を推定可能なホームエネルギーマネジメントシステム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】
【０００８】
実施形態によるホームエネルギーマネジメントシステムは、需要家内の使用電力量を主幹回路から計測する計測手段と、前記計測手段により計測された使用電力量を記録する使用電力量データベースと、個々のエネルギー消費機器の稼動状態パターンを記録する稼動状態パターンデータベースと、前記需要家内のエネルギー消費機器の属性を記録する機器属性データベースと、使用電力量と前記需要家内のエネルギー消費機器の稼動状態パターンとから前記需要家のエネルギー消費機器の稼動状態を検出する機器稼動状態推定手段と、前記機器稼動状態推定手段で検出された個々のエネルギー消費機器の稼動状態を記録する機器稼動履歴情報データベースと、を備え、前記機器稼動状態推定手段は、電力量時系列データと機器稼動パターンとをパターンマッチングするパターンマッチング手段と、パターンマッチングの結果から個々のエネルギー消費機器のオンおよびオフ時刻および消費電力をの少なくとも１つを検出する推定手段と、を備え、前記機器稼動履歴情報データベースに記録される稼動状態は、使用されたエネルギー消費機器、使用された日、使用された曜日、使用された時間帯を含む。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係るホームエネルギーマネジメントシステム、および、ホームエネルギーマネジメントシステムを設置した需要家の電力供給構造を概略的に示す図である。
【図２】給湯機器、エアコン、および、ランドリーの消費電力パターンの一例と、使用電力量を時系列で示した一例とを示す図である。
【図３】一実施形態に係るホームエネルギーマネジメントシステムの一構成例を説明するためのブロック図である。
【図４】機器使用傾向推定手段で作成される、エネルギー消費機器の使用方法に関する情報の具体例について説明するための図である。
【図５】パターンマッチングにより個々のエネルギー消費機器の稼働状態を検出する方法の一例について説明するための図である。
【図６】機器使用傾向に基づく時間帯に対する消費電力のグラフ、電力需要予測グラフ、太陽光発電装置発電量予測グラフの一例を示す図である。
【図７】機器使用方法の一例に基づく時間帯に対する消費電力のグラフ、電力需要予測グラフ、太陽光発電装置発電量予測グラフの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、実施形態のホームエネルギーマネジメントシステム（以下、ＨＥＭＳと記載する）について、図面を参照して説明する。
【００１１】
図１に、一実施形態に係るＨＥＭＳ、および、ＨＥＭＳを設置した需要家の電力供給構造を概略的に示す。  
需要家には、太陽光により電力を発生する太陽電池（ＰＶ）装置４０、太陽光発電装置４０で発電した直流電力を交流電力に変換するＰＣＳ３０、商用電力系統やＰＣＳ３０からの電力を住宅内に給電するための分電盤２０、電気機器や給湯機器など住宅内のエネルギー消費機器、住宅内の消費電力量やＰＶ発電電力量および商用電力系統から流れ込む電力量あるいは商用電力系統に逆潮流する電力量を計測する電力量計１０、エネルギー消費機器の使用方法に関する情報を利用者に伝達する表示端末群６０、および、ＰＣＳ３０が表示端末群６０およびサーバ計算機と通信を行なう通信手段５０が設置されている。
【００１２】
ＨＥＭＳは、クラウドコンピューティングシステム１００内のサーバ計算機を用いて実現されている。クラウドコンピューティングシステム１００は、ネットワークを介して需要家のパワーコンディショナ（ＰＣＳ）３０や表示端末群６０、ルータ機器等の通信手段５０と通信可能に構成されている。
【００１３】
図３に、一実施形態に係るＨＥＭＳの一構成例の機能ブロック図を示す。
【００１４】
本実施形態では、ＨＥＭＳは、太陽光発電量に応じて電気機器や給湯機器など住宅内のエネルギー消費機器の使用方法を提案する。
【００１５】
ＨＥＭＳは、住宅内使用電力量を格納する使用電力量データベースＤＢ１と、エネルギー消費機器の種別および仕様を含む機器属性情報を格納する機器属性情報データベースＤＢ４と、エネルギー消費機器の稼動状態のパターンを格納する稼動状態パターンデータベースＤＢ２と、機器稼動状態推定手段１１０と、機器稼動履歴情報データベースＤＢ３と、機器使用傾向推定手段１２０と、を有している。
【００１６】
使用電力量データベースＤＢ１には、本実施形態ではＰＣＳ３０が主幹回路から計測した需要家の使用電力量（主幹電力）が、リアルタイムで格納される。すなわち、ＰＣＳ３０は、電力主幹回路から電力量を計測する計測手段を備える。使用電力量データベースＤＢ１に格納されたデータは所定期間の使用電力量が格納されるように更新される。
【００１７】
機器属性情報データベースＤＢ４は、需要家で使用している個々のエネルギー消費機器の種別、仕様を含む機器属性情報を登録、更新、保持、記憶する。機器属性情報データベースＤＢ４は、需要家の例えば表示端末群６０から入力されたエネルギー消費機器の機器属性情報に基づいて格納された情報が更新される。
【００１８】
稼動状態パターンデータベースＤＢ２は、個々のエネルギー消費機器が稼動しているときの消費電力パターンを格納する。稼動状態パターンデータベースＤＢ２には、例えばネットワークを介して、種々のエネルギー消費機器の消費電力パターンが格納されていてもよく、機器属性情報データベースＤＢ４に格納されたエネルギー消費機器の属性情報に基づいて、需要家内のエネルギー消費機器の消費電力パターンが格納されていてもよい。
【００１９】
図２に、給湯機器、エアコン、および、ランドリーの消費電力パターンの一例と、使用電力量を時系列で示した一例とを示す。個々のエネルギー消費機器の消費電力パターンは、その稼動状態により特有の形状となる。
【００２０】
機器稼動状態推定手段１１０は、使用電力量データベースＤＢ１に格納された使用電力量データから電力量時系列データを生成する電力量時系列データ処理手段１１１と、稼動状態パターンデータベースＤＢ２に格納された個々のエネルギー消費機器の消費電力パターンと、電力量時系列データとのパターンマッチングを行なうパターンマッチング手段１１２と、パターンマッチング結果に基づいて、エネルギー消費機器と、そのオンおよびオフ時刻と、その消費電力と、を検出する推定手段１１３と、を備えている。
【００２１】
電力量時系列データ処理手段１１１は、使用電力量データベースＤＢ１から、時系列に沿って順次使用電力量データを読み出し、所定期間に使用された電力量のデータを作成する。
【００２２】
パターンマッチング手段１１２は、機器属性情報データベースＤＢ４に格納されている機器の情報に基づいて、稼動状態パターンデータベースＤＢ２から機器稼動パターンを読み出し、電力量時系列データと照合してパターンマッチングを行なう。
【００２３】
図５を用いて、パターンマッチングにより個々のエネルギー消費機器の稼働状態を検出する方法の一例について説明する。図５では、対象エネルギー消費機器としてエアコンについて説明しているがその他のエネルギー消費機器についても同様に稼動状態が検出される。
【００２４】
まず、パターンマッチング手段１１２は、対象エネルギー消費機器稼動の稼動パターン（計算区間Ｄ）を切り出す。次に、パターンマッチング手段１１２は、各時断面で主幹電力量時系列データとのパターンマッチ度Ｉを計算する。例えば、パターンマッチ度Ｉを積率相関係数（数式（１））としてもよい。  
【数１】
2012170285.tif 000003
【００２５】
次に、パターンマッチング手段１１２は、時断面をずらしながらパターンマッチ度Ｉを繰返し計算する。最後に、得られたパターンマッチ度Ｉと閾値とを比較し、閾値以上ならば稼動ありと判断する。
【００２６】
なお、対応家電の有無、機器形式、定格消費電力、よく使用する時間帯、使用時間等予め分かっている情報がある場合にはこれらを考慮して機器の稼動の有無が検出される。機器の消費電力は、機器の型式からカタログ等に掲載される消費電力を用いてもよく、実際に測定されたものでもよい。
【００２７】
上記のように、個々のエネルギー消費機器についてパターンマッチングを行なった結果に基づいて、推定手段１１３は、電力量時系列データと照合して、所定期間に使用されたエネルギー消費機器（稼動機器）と、そのオンおよびオフ時刻（稼動時間）と、その推定消費電力と、が検出される。
【００２８】
推定手段１１３での検出結果は、個々のエネルギー消費機器の稼動状態を機器別、日別、曜日別、時間帯別に機器稼動履歴情報データベースＤＢ３へ格納される。したがって、機器の現在の使用状況に対応するように、機器稼動履歴情報データベースＤＢ３内のデータは定期的に更新されている。
【００２９】
また、本実施形態のＨＥＭＳは、個々のエネルギー消費機器の稼動状態のパターンを自動学習する自動学習手段１６０を備えている。エネルギー消費機器はその使用年数や使用回数に応じて消費電力パターンが変化する。自動学習手段１６０は、個々のエネルギー消費機器について、検出されたオンおよびオフ時刻と消費電力とを実際の使用電力量と比較することにより、消費電力パターンが変化したか否か照合して、変化した場合には最新の消費電力パターンとなるように、稼動状態パターンデータベースＤＢ２に格納されたデータを更新する。
【００３０】
以上は、本実施形態のＨＥＭＳにおいて、エネルギー消費機器の使用傾向を生成するためにリアルタイムで実行される。本実施形態のＨＥＭＳでは、上記のようにリアルタイムで更新されるデータに基づいて、さらにエネルギー消費機器の使用時間や使用方法を提案する。
【００３１】
本実施形態のＨＥＭＳでは、機器稼動履歴情報データベースＤＢ３に格納された機器別、日別、曜日別、時間帯別のエネルギー消費機器の使用傾向に基づいて、対象日またはその前日までに当該日の住宅内電力需要を演算する。
【００３２】
すなわち、本実施形態のＨＥＭＳは、予測対象日の曜日や季節に応じて、機器稼動履歴情報データベースＤＢ３からデータを読み出し、その日の機器使用傾向を作成する機器使用傾向推定手段１２０と、作成された機器使用傾向と気象情報および気象予測情報とに基づいて、需要家での電力需要を演算する電力需要予測手段１３０と、気象情報および気象予測情報に基づいて太陽光発電装置４０の発電量を演算するＰＶ発電量予測手段１５０と、生成された機器使用傾向と電力需要予測手段１３０での演算結果とＰＶ発電量予測手段１５０での演算結果とに基づいて、ユーザに提案する機器使用方法を作成するとともに、提案する機器使用方法を実行した場合の売電電力量や売電により得られる収入等を算出する機器使用方法作成手段１４０とを備えている。
【００３３】
図６に、機器使用傾向推定手段１２０で生成される機器使用傾向に基づく、時間帯に対する消費電力のグラフを示す。機器使用傾向推定手段１２０は、曜日や時間帯に基づいて機器稼動履歴情報データベースＤＢ３から読み出したデータから、時間帯毎に使用される機器およびその消費電力を取得する。図６に示す棒グラフは機器使用傾向推定手段１２０で取得したデータに基づいて作成されたものである。
【００３４】
機器使用傾向推定手段１２０は、気象情報および気象予測情報に基づいて、生成した機器使用傾向を修正することが可能である。なお、ここで気象情報および気象予測情報は、ネットワークを介して取得された天気や気温等の情報を含む。
【００３５】
機器使用傾向推定手段１２０は、生成された機器使用傾向を機器稼動履歴情報データベースＤＢ３に記録する。この様に、生成された機器使用傾向を記録することにより、生成された機器使用傾向が実際に実行されたか否かを後に確認することが可能となる。
【００３６】
電力需要予測手段１３０は、機器使用傾向推定手段１２０で生成した機器使用傾向と、気象情報および気象予測情報とに基づいて、需要家で使用される電力量を演算する。図６に示す主幹回路のグラフは、電力需要予測手段１３０により演算された電力量に対応する。
【００３７】
なお、機器使用傾向推定手段１２０において、すでに気象情報および気象予測情報に基づいて機器使用傾向が修正されている場合には、電力需要予測手段１３０において気象情報および気象予測情報に基づく修正を行なう必要はない。気象情報および気象予測情報に基づく修正は、機器使用傾向推定手段１２０と電力需要予測手段１３０との少なくとも一方で行なわれればよく、機器使用傾向推定手段１２０と電力需要予測手段１３０との両方で行なわれてもよい。
【００３８】
ＰＶ発電量予測手段１５０は、気象情報および気象予測情報に基づいて、需要家に設置された太陽光発電装置４０の発電量を演算する。図６に示すＰＶ発電量のグラフは、ＰＶ発電量予測手段１５０により演算された発電量に対応する。
【００３９】
機器使用方法作成手段１４０は、機器使用傾向、需要家で使用される電力量予測、および、ＰＶ発電量予測に基づいて、ユーザに提案する機器使用方法を作成する。太陽光発電設備を備えた需要家においては、昼間は太陽光発電により得た電力を用いて需要家内の消費電力を賄うとともに、太陽光発電装置４０の発電電力が消費電力を上回って余剰電力が生じた場合には余剰電力分を電力会社に送出する、いわゆる売電を行う。
【００４０】
そして夜間の発電不能時間帯や、曇りや雨の日のように十分な太陽光発電ができないときには買電、即ち電力会社から供給される電力により需要家内の消費電力を賄うようにしている。
【００４１】
このため、機器使用方法作成手段１４０は、生成されたユーザの生活パターン（機器使用傾向）から許容できる条件を見出し、その条件の下でＰＶ売電量を最大に利用できるようにエネルギー機器の使用時間を組み換える。
【００４２】
なお、このとき運用スケジュールの基本となるのは、図４に示すように洗濯機、乾燥機あるいは食器洗い乾燥機の使用時間帯夜間シフトやエアコン電力使用量の抑制である。これにより、通常は住宅内の電力需要を減らせば、その分余剰電力量を売電に回すことができる。また、将来的に太陽光発電の普及により各需要家からの逆潮流量が増えた場合、商用電力系統の電圧が上昇し、余剰電力の売電ができなくなる可能性が指摘されている（太陽光発電の出力抑制）。その際には太陽光発電量を住宅内で消費するようにするため、電力需要を増やすことができる。
【００４３】
図４に、機器使用方法作成手段１４０で作成される、ユーザに提案するエネルギー消費機器の使用方法に関する情報の具体例について説明する。
【００４４】
本実施形態のＨＥＭＳで、対象とするエネルギー消費機器は、洗濯機、乾燥機、食器洗い乾燥機など一日のうちで使用時間帯をずらすことが比較的容易なものと、エアコンのようにその出力が利用者によって容易に変更可能なもの、給湯器のように太陽光による発電電力量を蓄熱可能なものを対象としている。冷蔵庫などその出力調整が人為的に容易でないもの、電子レンジやＩＨクッキングヒータなどの調理器具は対象外としている。
【００４５】
機器の使用方法を提案する目的として、例えば、売電電力量を増加することと、太陽光発電量をできるだけ需要家内で消費することが考えられる。売電電力量を増加することを目的とする場合、機器使用方法作成手段１４０は、晴天時昼間の電力使用量を減らすような機器使用方法を提案する。この場合、洗濯機、乾燥機、食洗器など、使用時間帯をずらすことが比較的容易なものは夜間に使用するように提案する。またエアコンのように機器の出力を抑制することが可能なものは昼間の機器の出力を抑制するように提案する。
【００４６】
太陽光発電量をできるだけ需要家内で消費することを目的とする場合、機器使用方法作成手段１４０は、晴天時昼間の電力使用量を増やすような機器使用方法を提案する。この場合、洗濯機、乾燥機、食洗器など、使用時間帯をずらすことが比較的容易なものは夜間から昼間にずらすように提案する。また、エアコンのように機器の出力を抑制することが可能なものは昼間の機器の出力を増加可能であることを提案する。また、給湯器については、通常は夜間に行なう給湯器の沸き上げを昼間に行うことを提案し、この提案に伴い前日や早朝までの貯湯量を減らすことを提案する。
【００４７】
図７に、機器使用方法作成手段１４０により作成された機器使用方法の一例に基づいて、時間帯に対する機器の消費電力を棒グラフで示す。この例は、晴天時の電力使用量を減らすことを目的として作成されている。例えば、図６に示すグラフで昼間に使用されていた洗濯乾燥機は早朝に使用され、エアコンの出力を減らすように提案されている。
【００４８】
機器使用方法作成手段１４０は上記のように作成した機器使用方法に基づいて、売電電力量や売電による収入等を演算し、機器使用方法とともに表示端末群６０へ出力する。機器使用方法作成手段１４０から出力された売電電力量等は、表示端末群６０へ送信される。表示端末群６０では、音声または視覚情報により太陽光発電量と、エネルギー消費機器の使用方法に関する情報をユーザに伝達する。
【００４９】
また、機器使用方法作成手段１４０により作成された機器使用方法は、機器稼動履歴情報データベースＤＢ３に記録されてもよい。ユーザに提案した機器使用方法を機器稼動履歴情報データベースＤＢ３に記録すると、実際の稼動履歴と比較して提案して方法が実際に実行されたか否かを後に確認することが可能となる。
【００５０】
上記のように、機器使用方法を提案することにより、売電量を増やして利用者の経済的メリットを増大することができる。また、逆に太陽光発電の出力抑制時には太陽光発電装置４０での発電電力を有効に使用することができる。
【００５１】
なお、以上の売電電力量等の演算は、表示端末群６０のユーザの操作により、または、定期的に実行される。
【００５２】
本実施形態によれば、制御対象のエネルギー消費機器がネットワーク化に対応していなくても、通常電力計メータなどで計測している需要家の主幹回路電力の時系列データから個々のエネルギー消費機器の挙動を推定することができ、機器同士がネットワークに対応してそれらの稼働状態が把握できた場合と同等のＨＥＭＳを提供することができる。
【００５３】
また、ユーザは既存のエネルギー消費機器をそのまま使用することができるため、買い替える必要も、ホームネットワーク専用の通信機器を別途購入する必要もないため、ユーザの経済的負担を軽減することができる。
【００５４】
さらに、異なるメーカのエネルギー消費機器が混在し、それらがホームネットワークの標準規格に対応していない場合でも、本実施形態のＨＥＭＳを適用することができるため、エネルギー消費機器購入における選択肢や多様性を損なう要因を減らすことができる。
【００５５】
なお、上記実施形態のＨＥＭＳでは主幹回路から電力量のみを計測していたが、ＰＣＳ３０が主幹回路の電力量に加えて、主幹回路から分岐するフィーダ回路毎の電力量を計測してもよい。
【００５６】
その場合、使用電力量データベースＤＢ１には、主幹回路の電力量に加えて、フィーダ回路毎の電力量が格納され、機器属性情報データベースＤＢ４には、個々のエネルギー消費機器が属するフィーダ回路の区別も格納される。
【００５７】
したがって、機器稼動状態推定手段１１０のパターンマッチング手段１１２は、フィーダ回路毎に属するエネルギー消費機器の稼動状態パターンと使用電力量とのパターンマッチングを実行することが可能となり、上述の実施形態に係るＨＥＭＳよりもパターンマッチングによる推定精度を向上させることができる。特に、エネルギー消費機器の稼働時間帯が重なり合う場合に推定精度が劣化することを抑制することができる。
【００５８】
すなわち本実施形態によれば、ネットワーク化することなく個々のエネルギー消費機器の稼動状態を推定可能なホームエネルギーマネジメントシステムを提供することができる。
【００５９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００６０】
例えば、上記実施形態ではサーバ機器およびデータベースはクラウドコンピューティングを利用するネットワークを介して需要家の通信手段と接続されていたが、サーバ機器およびデータベースが需要家に設置されていても良く、また、複数の需要家に共有されて設置されていても良い。その場合であっても上記実施形態と同様の効果を得ることができる。
【符号の説明】
【００６１】
ＤＢ１…使用電力量データベース、ＤＢ２…稼動状態パターンデータベース、ＤＢ３…機器稼動履歴情報データベースＤＢ、ＤＢ４…機器属性情報データベースＤＢ、２０…分電盤、３０…パワーコンディショナ（計測手段を含む）、４０…太陽光発電装置、５０…通信手段、６０…表示端末群、１００…クラウドコンピューティングシステム、１１０…機器稼動状態推定手段、１１１…電力量時系列データ処理手段、１１２…パターンマッチング手段、１１３…推定手段、１２０…機器使用傾向推定手段、１３０…電力需要予測手段、１４０…機器使用方法作成手段、１５０…ＰＶ発電量予測手段、１６０…自動学習手段。
【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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