(57)【要約】【課題】機器の将来の有効電力の値を予測することができる電力負荷推定装置、電力負荷推定方法、及び電力負荷推定プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の電力負荷推定装置は、高調波成分算出部と、推定部と、予測部とを持つ。高調波成分算出部は、機器に電力を供給する電気系統の電気物理量に基づいて、機器の有効電力の高調波成分値を算出する。推定部は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。予測部は、得られた推定値に基づいて、機器の将来の有効電力の値を予測する。【選択図】図２
2016059126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器に電力を供給する電気系統の電気物理量に基づいて、前記機器の有効電力の高調波成分値を算出する高調波成分算出部と、
算出された前記有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る推定部と、
得られた前記推定値に基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測する予測部と、
を備える電力負荷推定装置。
【請求項２】
前記推定部は、算出された前記有効電力の高調波成分値と、過去の高調波成分値とに基づいて、前記所定事項の推定値として、前記機器の有効電力の値を得て、
前記予測部は、得られた前記機器の有効電力の値に基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測する、請求項１に記載の電力負荷推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、算出された前記有効電力の高調波成分値に基づいて、前記所定事項の推定値として、将来の前記高調波成分値を得て、
前記予測部は、得られた前記将来の高調波成分値と、過去の高調波成分値とに基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測する、請求項１に記載の電力負荷推定装置。
【請求項４】
予測された前記機器の将来の有効電力の値を表す情報を提示する提示部
を更に備える、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の電力負荷推定装置。
【請求項５】
予測された前記機器の将来の有効電力の値に基づいて、電気料金を算出する電気料金算出部
を更に備える、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の電力負荷推定装置。
【請求項６】
予測された前記機器の将来の有効電力の値が閾値以上である場合、又は、前記電気料金が基準額以上である場合、警告を出す警告部
を更に備える、請求項５に記載の電力負荷推定装置。
【請求項７】
予測された前記機器の将来の有効電力の値が閾値以上である場合、又は、前記電気料金が基準額以上である場合、複数の前記機器から機器を選択する機器選択部
を更に備える、請求項５又は請求項６に記載の電力負荷推定装置。
【請求項８】
電力負荷推定装置における電力負荷推定方法であって、
機器に電力を供給する電気系統の電気物理量に基づいて、前記機器の有効電力の高調波成分値を算出するステップと、
算出された前記有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得るステップと、
得られた前記推定値に基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測するステップと、
を含む電力負荷推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
機器に電力を供給する電気系統の電気物理量に基づいて、前記機器の有効電力の高調波成分値を算出する手順と、
算出された前記有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る手順と、
得られた前記推定値に基づいて、前記機器の将来の有効電力の値を予測する手順と、
を実行させるための電力負荷推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電力負荷推定装置、電力負荷推定方法、及び電力負荷推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電力負荷推定装置は、電気系統から供給される電力のピークカット等を行うため、需要家の機器の有効電力を監視する。しかしながら、従来の電力負荷推定装置は、機器の将来の有効電力の値を予測することができない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４８０２１２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、機器の将来の有効電力の値を予測することができる電力負荷推定装置、電力負荷推定方法、及び電力負荷推定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】
【０００５】
実施形態の電力負荷推定装置は、高調波成分算出部と、推定部と、予測部とを持つ。高調波成分算出部は、機器に電力を供給する電気系統の電気物理量に基づいて、機器の有効電力の高調波成分値を算出する。推定部は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。予測部は、得られた推定値に基づいて、機器の将来の有効電力の値を予測する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態における、電力システムの図。
【図２】第１の実施形態における、電力負荷推定システムの図。
【図３】第１の実施形態における、電気物理量の波形の図。
【図４】第１の実施形態における、高調波成分算出部の図。
【図５】第１の実施形態における、実測高調波成分の図。
【図６】第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図。
【図７】第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図。
【図８】第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図。
【図９】第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図。
【図１０】第１の実施形態における、電力負荷推定システムの動作を示す図。
【図１１】第１の実施形態における、ニューラルネットワークの図。
【図１２】第１の実施形態における、電力負荷推定システムの動作を示す図。
【図１３】第１の実施形態における、電力負荷推定システムの動作を示す図。
【図１４】第３の実施形態における、電力負荷推定システムの図。
【図１５】第３の実施形態における、有効電力の値を表す情報の提示例を示す図。
【図１６】第４の実施形態における、電力負荷推定システムの図。
【図１７】第４の実施形態における、電気料金表の図。
【図１８】第４の実施形態における、電気料金を表す情報の提示例を示す図。
【図１９】第５の実施形態における、電力負荷推定システムの図。
【図２０】第５の実施形態における、有効電力の合計の変化を示す図。
【図２１】第５の実施形態における、警告メッセージの提示例を示す図。
【図２２】第６の実施形態における、電力負荷推定システムの図。
【図２３】第６の実施形態における、有効電力の合計の変化を示す図。
【図２４】第６の実施形態における、有効電力を調整するためのテーブルデータを示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の電力負荷推定装置、電力負荷推定方法、及び電力負荷推定プログラムを、図面を参照して説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における、電力システム１の図である。電力システム１は、電力供給装置１０と、需要家２０とを備える。需要家２０は、例えば、ビル、病院、研究施設、又は、学校である。
【０００８】
電力供給装置１０は、需要家２０に電力を供給する。電力供給装置１０は、例えば、発電機と、送配電網とを含む。
需要家２０は、母線３０（generating line）と、フィーダ４０と、測定装置５０と、電力負荷推定システム６０ａと、電気系統７０と、機器８０と、需給制御システム９０とを備える。
【０００９】
母線３０は、電力供給装置１０から供給された電力を、フィーダ４０に供給する。
フィーダ４０は、電力を供給するための配電線である。フィーダ４０には、例えば、電力ケーブルが用いられる。フィーダ４０は、母線３０から供給された電力を、測定装置５０に供給する。
【００１０】
測定装置５０は、電気系統７０に供給される電力の電気物理量を、電気系統７０における少なくとも１箇所の測定点で測定する。例えば、測定装置５０は、母線３０と電気的に接続されたフィーダ４０の電気物理量を、電気系統７０に供給される電力の電気物理量として測定する。電気物理量は、例えば、電圧値と、電流値と、電力値とである。測定装置５０は、電気系統７０について測定した電気物理量を表す情報（以下、「電気物理量情報」という。）を、電力負荷推定システム６０ａに出力する。
【００１１】
電力負荷推定システム６０ａは、電気物理量情報を、測定装置５０から取得する。電力負荷推定システム６０ａは、電気物理量情報に基づいて、機器８０の有効電力（電力負荷）を推定する。電力負荷推定システム６０ａは、機器８０の有効電力の値を表す情報を、需給制御システム９０に出力する。電力負荷推定システム６０ａは、例えば、ハードウェアとしてのコンピュータと、電気系統７０における機器８０の有効電力を推定するソフトウェアとしてのプログラムとが協働することによって実現される。
【００１２】
電力負荷推定システム６０ａは、電気物理量情報に基づいて、機器８０の将来の有効電力（電力負荷）を予測する。電力負荷推定システム６０ａは、機器８０の将来の有効電力の予測値を表す情報を、需給制御システム９０に出力する。電力負荷推定システム６０ａは、例えば、ハードウェアとしてのコンピュータと、電気系統７０の機器８０の将来の有効電力の値を予測するソフトウェアとしてのプログラムとが協働することによって実現される。電力負荷推定システム６０ａの構成については後述する。
【００１３】
電気系統７０は、フィーダ４０から測定装置５０を介して供給された電力を、電力ケーブルを介して機器８０に供給する。
機器８０は、各種の機器である。機器８０は、電気系統７０に接続された電力負荷となる。機器８０は、１台でもよいし、複数台でもよい。
【００１４】
以下、電気系統７０に接続された機器８０は、一例として５台とする。機器８０−１は、一例として、空調機器である。機器８０−２は、一例として、ノート型のパーソナルコンピュータである。機器８０−３は、一例として、デスクトップ型のパーソナルコンピュータである。機器８０−４は、一例として、コピー機器とプリンタ機器を含む複合機である。機器８０−５は、一例として、蛍光灯等の照明機器である。以下、機器８０−１〜８０−５に共通する事項については、符号の一部を省略して、「機器８０」と表記する。
【００１５】
需給制御システム９０は、機器８０の有効電力の値を表す情報を、電力負荷推定システム６０ａから取得する。需給制御システム９０は、機器８０の将来の有効電力の予測値を表す情報を、電力負荷推定システム６０ａから取得する。需給制御システム９０は、機器８０の有効電力の値と、機器８０の将来の有効電力の予測値とに基づいて、電力のピークカットやピークシフト等の制御を、機器８０に対して実行する。
【００１６】
電力負荷推定システム６０ａの構成を説明する。
図２は、第１の実施形態における、電力負荷推定システム６０ａの図である。電力負荷推定システム６０ａは、電力負荷推定装置６１０ａと、データベース６２０とを備える。
【００１７】
電力負荷推定装置６１０ａは、電気系統７０について、機器８０の有効電力の高調波成分値を推定する。電力負荷推定装置６１０ａは、機器８０の有効電力の高調波成分値を表す情報を、需給制御システム９０に出力する。電力負荷推定装置６１０ａは、電気系統７０について、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。電力負荷推定装置６１０ａは、機器８０の将来の有効電力の値を表す情報を、需給制御システム９０に出力する。
【００１８】
電力負荷推定装置６１０ａは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。
【００１９】
高調波成分算出部６１１は、電気物理量情報を、測定装置５０から取得する。高調波成分算出部６１１は、電気物理量情報に基づいて、機器８０の有効電力の高調波成分値を算出する。
【００２０】
図３は、第１の実施形態における、電気物理量の波形の図である。図３は、電気物理量の例として、電圧波形Ｖと電流波形Ｉと電力波形Ｐとを示す。横軸は時間を示す。縦軸は電気物理量を示す。電力の瞬時値ｐと、電圧の瞬時値ｖと、電流の瞬時値iとには、式（１）に示す関係がある。
【００２１】
【数１】
2016059126.tif 000003
【００２２】
式（１）に示されているように、電力の瞬時値pは、電気物理量としての電圧の瞬時値ｖ及び電流の瞬時値iに基づいて、算出可能である。
【００２３】
図４は、第１の実施形態における、高調波成分算出部６１１の図である。高調波成分算出部６１１は、ＦＦＴ処理部６１１Ｆを含む。高調波は、異なる周期の正弦波の集まりとして表される。基本波の次数を１次とした場合、周期が基本波のｎ分の１（周波数がｎ倍）である正弦波の次数は、ｎ次である。なお、ｎは整数でなくてもよい。
【００２４】
高調波成分値を次数ごとに算出する波形分析の手法として、高速フーリエ変換（FFT：Fast Fourier Transform）が知られている。サンプリング値である測定値から高調波成分値を算出する場合、例えば、離散型フーリエ変換により、高調波成分値を次数ごとに算出することが可能である。この離散型フーリエ変換を高速に解けるように改良した手法が、高速フーリエ変換である。以下では、一例として、ＦＦＴ処理部６１１Ｆは、高速フーリエ変換により、高調波成分値を次数ごとに算出するものとして説明を続ける。
【００２５】
ＦＦＴ処理部６１１Ｆは、電気物理量としての電圧の瞬時値ｖ及び電流の瞬時値iに含まれる高調波成分値を、電気物理量情報に基づいて、高調波成分の次数ごとに算出する。ＦＦＴ処理部６１１Ｆは、電気物理量としての電力の瞬時値ｐと、電圧の瞬時値ｖと、電流の瞬時値iとのうち、どの高調波成分値も、高調波成分の次数ごとに算出可能である。ＦＦＴ処理部６１１Ｆは、測定装置５０が実際に測定した高調波の成分値を表す情報（以下、「実測高調波成分値情報」という。）を、記憶部６１２に記憶させる。
【００２６】
記憶部６１２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）を有する。記憶部６１２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有していてもよい。記憶部６１２は、電力負荷推定装置６１０ａを動作させるためのプログラムを記憶してもよい。
【００２７】
電力機器では、多くの場合、運転時の電圧と電流との位相がほぼ等しいと見なせる。このため、各高調波成分の力率は、「力率＝１」と近似することが可能である。これに対し、運転時の電圧と電流との位相差の大きい電気機器では、式（１ａ）に示すように、高調波成分が補正可能である。以下、測定装置５０（測定点）を通過する電力について、測定装置５０が測定した有効電力を「Ｐ」と表記する。
【００２８】
【数２】
2016059126.tif 000004
【００２９】
図５は、第１の実施形態における、実測高調波成分の図である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率［％］を示す。図５は、有効電力Ｐと電圧Ｖとのそれぞれについて、高調波含有率を示す。高調波含有率は、式（２）に示すように、高調波成分の次数ごとに算出可能である。
【００３０】
【数３】
2016059126.tif 000005
【００３１】
データベース６２０は、例えば、ハードディスクドライブ（HDD: Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）を含む。データベース６２０は、過去の期間における機器８０の有効電力の高調波成分の次数と、同じ期間の高調波含有率との関係を表す情報を、予め記憶する。以下、データベース６２０に予め記憶されたこの情報を、「高調波成分値データベース情報」という。
【００３２】
高調波成分値データベース情報は、過去の期間における機器８０の有効電力のパターンを含む。高調波成分値データベース情報は、同じ期間の需要家２０における温度のパターンを含む。高調波成分値データベース情報は、同じ期間の需要家２０における湿度のパターンを含む。高調波成分値データベース情報が高調波の次数に応じたどのようなパターンを含むかは、例えば、電力負荷推定システム６０ａなどの設計者や運用者が、過去の期間に有効電力を測定した結果に基づいて定められる。
【００３３】
図６は、第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図である。具体的には、図６は、機器８０としての音響機器に発生した高調波の高調波含有率を示す高調波成分値データベース情報である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率を示す。
【００３４】
図７は、第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図である。具体的には、図７は、機器８０としてのエレベータに発生した高調波の高調波含有率を示す高調波成分値データベース情報である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率を示す。
【００３５】
図８は、第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図である。具体的には、図８は、機器８０としての空調機器（エアコン）に発生した高調波の高調波含有率を示す高調波成分値データベース情報である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率を示す。
【００３６】
図９は、第１の実施形態における、高調波成分の次数と、高調波含有率との関係を示す図である。具体的には、図９は、機器８０としての照明機器（蛍光灯）に発生した高調波の高調波含有率を示す高調波成分値データベース情報である。横軸は高調波成分の次数を示す。縦軸は高調波含有率を示す。
【００３７】
推定部６１３は、実測高調波成分値情報を、記憶部６１２から取得する。推定部６１３は、実測高調波成分値情報に基づいて所定事項の推定値を得る。この所定事項は、例えば、現在における機器８０の有効電力や、機器８０の将来の有効電力の高調波成分である。
【００３８】
推定部６１３は、高調波成分値データベース情報を、データベース６２０から取得してもよい。推定部６１３は、高調波成分値データベース情報を取得した場合、実測高調波成分値情報と、高調波成分値データベース情報とに基づいて、機器８０の有効電力を推定する。推定部６１３は、高調波成分値データベース情報を取得しない場合、実測高調波成分値情報に基づいて、機器８０の将来の有効電力の高調波成分値を推定する。
【００３９】
式（２）から得られるｉ番目の次数の高調波含有率αiと、機器８０の有効電力ＰＬと、有効電力のｉ番目の次数（ｉ次）の高調波の大きさＰＬ＿ｉとには、式（３）に示す関係がある。
【００４０】
【数４】
2016059126.tif 000006
【００４１】
機器８０の有効電力に、Ｎ次の高調波があると仮定すれば、式（３）に示す関係は、式（４）により表される。
【００４２】
【数５】
2016059126.tif 000007
【００４３】
機器８０の有効電力ＰＬｊと、i番目の次数（ｉ次）の高調波含有率αｉｊとには、式（５）に示す関係がある。
【００４４】
【数６】
2016059126.tif 000008
【００４５】
測定装置５０（測定点）を通過する電力について、測定装置５０が測定した有効電力Ｐと、機器８０の有効電力ＰＬ１と、機器８０の有効電力ＰＬ２と、機器８０の有効電力ＰＬ３と、機器８０の有効電力ＰＬ４と、機器８０の有効電力ＰＬ５とには、式（６）に示す関係がある。なお、上述したように、需要家２０における機器８０は１台でもよい。
【００４６】
【数７】
2016059126.tif 000009
【００４７】
有効電力ＰにＮ次の高調波成分があると仮定し、有効電力Ｐと、i次の高調波成分Ｐｉとには、式（７）に示す関係がある。
【００４８】
【数８】
2016059126.tif 000010
【００４９】
また、有効電力Ｐのi次の高調波成分Ｐiと、有効電力のｉ次の高調波成分ＰＬｉとの間には、式（４）と式（５）と式（７）とに基づいて、式（８）に示す関係がある。
【００５０】
【数９】
2016059126.tif 000011
【００５１】
式（８）を高調波成分の次数ごとにまとめて、高調波成分の代表的な次数を５個まで選択すると、式（９）に示す行列方程式が得られる。
【００５２】
【数１０】
2016059126.tif 000012
【００５３】
ここで、Ｐ１〜Ｐ５は、有効電力Ｐの代表的な次数の高調波成分値である。式（９）について、有効電力の値ＰＬ１〜ＰＬ５についてまとめると、式（１０）が得られる。
【００５４】
【数１１】
2016059126.tif 000013
【００５５】
ここで、αｉｊは既知である。Ｐ１〜Ｐ５は、測定装置５０が測定した有効電力Ｐで、特徴を有する高調波成分として選択された高調波成分値である。有効電力ＰＬ１〜ＰＬ５は、式（１０）から得ることができる。
【００５６】
推定部６１３は、有効電力Ｐの高調波成分値Ｐ１〜Ｐ５に基づいて、有効電力の値ＰＬ１〜ＰＬ５を算出する。推定部６１３は、有効電力の値ＰＬ１〜ＰＬ５を表す情報を、予測部６１４に出力する。
【００５７】
図１０は、第１の実施形態における、電力負荷推定システム６０ａの動作を示す図である。高調波パターン１００は、例えば、図６〜図９に示されている図である。高調波パターンは、式（９）に示すマトリクス［αｉｊ］における列ベクトルで示される。有効電力の値１０１−１は、高調波パターン１００−１に基づいて算出された有効電力の値である。有効電力時系列データ１０２は、算出された有効電力の時系列データである。実測高調波成分１０３は、例えば、図３に示す波形データである。
【００５８】
予測部６１４は、データベース６２０に記憶されている機器８０ごとの高調波パターン１００−ｉに、機器８０の有効電力の値１０１−ｉを掛け合わせて、機器８０−１〜８０−Ｎについて合計した値が、測定点での有効電力の実測高調波成分１０３と等しくなるように、機器８０の将来の有効電力の値１０１−１〜１０１−Ｎを算出する。
【００５９】
図１１は、第１の実施形態における、ニューラルネットワークの図である。図１１に示すニューラルネットワークは、入力層１１０と、中間層１１１と、出力層１１２とを有する。入力層１１０は、仮想的なニューロンＮＲ−１を含むニューロン群から構成される。中間層１１１は、仮想的なニューロンＮＲ−２を含むニューロン群から構成される。出力層１１２は、仮想的なニューロンＮＲ−３を含むニューロン群から構成される。入力層１１０と中間層１１１とは、互いに接続される。中間層１１１と出力層１１２とは、互いに接続される。
【００６０】
予測部６１４は、推定部６１３が高調波成分値データベース情報を取得した場合、ニューラルネットワークを用いたバックプロパゲーション法によって、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。なお、予測部６１４は、ニューラルネットワークを用いない他の予測手法によって、機器８０の将来の有効電力の値を予測してもよい。
【００６１】
学習の段階では、予測部６１４の入力層１１０は、過去の温度のパターン情報と、過去の湿度のパターン情報とを、複数の測定時刻についてデータベース６２０から取得する。予測部６１４の出力層１１２は、データベース６２０が記憶している過去の有効電力の値のパターン情報と同じパターン情報を出力する。
【００６２】
学習後の段階では、予測部６１４の入力層１１０は、将来の温度の推定値のパターン情報と、将来の湿度の推定値のパターン情報とを、推定部６１３から取得する。予測部６１４の出力層１１２は、機器８０の将来の有効電力の値を、需給制御システム９０に出力する。
【００６３】
推定部６１３は、高調波成分値データベース情報を取得しない場合、ニューラルネットワークを用いたバックプロパゲーション法によって、機器８０の将来の高調波成分値を推定する。なお、推定部６１３は、ニューラルネットワークを用いない他の推定手法によって、機器８０の将来の高調波成分値を推定してもよい。
【００６４】
学習の段階では、推定部６１３の入力層１１０は、高調波成分値データベース情報ではなく、過去の温度のパターン情報と、過去の湿度のパターン情報とを、複数の測定時刻についてデータベース６２０から取得する。推定部６１３の出力層１１２は、過去の機器８０の有効電力の高調波成分値と同じ高調波成分値を、予測部６１４に出力する。
【００６５】
学習後の段階では、推定部６１３の入力層１１０は、現在の温度のパターン情報と、現在の湿度のパターン情報とを、温度計や湿度計を有する装置から取得する。予測部６１４の出力層１１２は、機器８０の将来の有効電力の高調波成分値の予測値を、予測部６１４と需給制御システム９０に出力する。
予測部６１４は、機器８０の将来の有効電力の高調波成分値の予測値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
【００６６】
次に、特徴を有する高調波の次数を選択する例を説明する。
図６〜図９に示す有効電力の高調波成分は、パターンに特徴を有している。例えば、高調波含有率が相対的に多い有効電力の高調波成分は、パターンに特徴を有している。図６に示す有効電力の高調波成分は、次数５と次数７と次数１１と次数１３と次数１７と次数１９とに特徴がある。例えば、図８に示す有効電力の高調波成分は、次数３と次数５と次数７と次数９と次数１１と次数１３と次数１５と次数１７と次数１９とに特徴がある。例えば、図９に示す有効電力の高調波成分は、次数３と次数５と次数７と次数９と次数１１とに特徴がある。
【００６７】
推定部６１３は、特徴がある高調波成分の次数を選択し、式（１０）に基づいて、有効電力ＰＬ１〜ＰＬ５を算出する。図７に示す有効電力の高調波成分は、例えば、１７次と１９次とに顕著な特徴がある。図８に示す有効電力の高調波成分は、例えば、３次と１５次とに顕著な特徴がある。図９に示す有効電力の高調波成分は、例えば、３次と５次と７次とに顕著な特徴がある。よって、これらの次数のうち、例えば、３次と５次と７次と１５次と１７次とを選択すれば、式（１０）は、式（１１）で表される。
【００６８】
【数１２】
2016059126.tif 000014
【００６９】
推定部６１３は、測定点での有効電力の高調波成分Ｐ３とＰ５とＰ７とＰ１５とＰ１７を表す情報を取得する。推定部６１３は、式（１１）に基づいて、有効電力ＰＬ１とＰＬ２とＰＬ３とＰＬ４とＰＬ５とを表す情報を、需給制御システム９０に出力する。
【００７０】
次に、電力ロスを推定する場合について説明する。
推定部６１３は、電力ロスを高調波成分ごとに推定し、推定した電力ロスに基づいて、有効電力の推定誤差を補正する。有効電力Ｐのi次の高調波成分Ｐiと、式（８）に示す有効電力のｉ次の高調波成分に起因する電力ロスＰｌｏｓｉｊとには、式（１２）と式（１３）に示す関係がある。
【００７１】
【数１３】
2016059126.tif 000015
【００７２】
【数１４】
2016059126.tif 000016
【００７３】
ここで、ｒは、電気系統７０から電力が供給される機器８０の抵抗値を示す。ＱＬｉｊは、無効電力のｉ次の高調波成分を示す。Ｖｉｊは、電圧のｉ次の高調波成分を示す。ａｉｊとｂｉｊとは、有効電力のｉ次の高調波成分に対する近似式の定数である。よって、高調波成分の電力ロスを考慮する式（１２）と式（１３）を、式（９）に代入すると、式（１４）が得られる。
【００７４】
【数１５】
2016059126.tif 000017
【００７５】
式（１４）に示す有効電力ＰＬ１〜ＰＬ５についてまとめると、式（１５）が得られる。
【００７６】
【数１６】
2016059126.tif 000018
【００７７】
ここで、γｉｊは既知である。Ｐ１〜Ｐ５は、測定点で測定装置５０が測定した有効電力Ｐの高調波成分を示す。有効電力ＰＬ１〜ＰＬ５は、式（１５）から得られる。
【００７８】
推定部６１３は、測定点での有効電力の高調波成分Ｐ１とＰ２とＰ３とＰ４とＰ５とを表す情報を、記憶部６１２から取得する。推定部６１３は、式（１５）に基づいて、有効電力ＰＬ１とＰＬ２とＰＬ３とＰＬ４とＰＬ５とを表す情報を、需給制御システム９０に出力する。
【００７９】
図１２は、第１の実施形態における、電力負荷推定システム６０ａの動作を示す図である。図１２に示す動作は、推定部６１３が実測高調波成分値情報と高調波成分値データベース情報とに基づいて機器８０の有効電力の値を推定する場合に実行される。
【００８０】
高調波成分算出部６１１は、電気系統７０の電気物理量に基づいて、実測高調波成分値を算出する（ステップＳ１０１）。
推定部６１３は、実測高調波成分値情報と、高調波成分値データベース情報とに基づいて、現在の機器８０の有効電力の推定値を推定する（ステップＳ１０２）。
予測部６１４は、機器８０の有効電力の推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する（ステップＳ１０３）。
【００８１】
図１３は、第１の実施形態における、電力負荷推定システム６０ａの動作を示す図である。図１３に示す動作は、推定部６１３が実測高調波成分値情報に基づいて将来の高調波成分値を推定する場合に実行される。
【００８２】
高調波成分算出部６１１は、電気系統７０の電気物理量に基づいて、実測高調波成分値を算出する（ステップＳ２０１）。
推定部６１３は、実測高調波成分値情報に基づいて、将来の高調波成分値情報を推定する（ステップＳ２０２）。
予測部６１４は、将来の高調波成分値情報と、高調波成分値データベース情報とに基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する（ステップＳ２０３）。
【００８３】
以上のように、第１の実施形態の電力負荷推定装置６１０ａは、高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４とを持つ。高調波成分算出部６１１は、機器８０に電力を供給する電気系統７０の電気物理量に基づいて、機器８０の有効電力の高調波成分値を算出する。推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。所定事項は、例えば、機器８０の有効電力や、機器８０の将来の有効電力の高調波成分値である。予測部６１４は、得られた推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
【００８４】
この構成によって、推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。予測部６１４は、得られた推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。これによって、第１の実施形態の電力負荷推定システム６０ａ、電力負荷推定方法、及び、電力負荷推定プログラムは、機器８０の将来の有効電力の値を予測することができる。測定装置５０は、１台でよい。測定装置５０が電気系統７０の電気物理量を測定する箇所（測定ポイント）は、１箇所でよい。
【００８５】
第１の実施形態の電力負荷推定方法は、電力負荷推定システム６０ａにおける電力負荷推定方法であって、算出するステップと、推定値を得るステップと、予測するステップとを含む。算出するステップでは、高調波成分算出部６１１は、機器８０に電力を供給する電気系統７０の電気物理量に基づいて、機器８０の有効電力の高調波成分値を算出する。推定値６４を得るステップでは、推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。予測するステップでは、予測部６１４は、得られた推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
【００８６】
第１の実施形態の電力負荷推定プログラムは、コンピュータに、算出する手順と、推定値を得る手順と、予測する手順とを実行させる。電力負荷推定システム６０ａのコンピュータは、機器８０に電力を供給する電気系統７０の電気物理量に基づいて、機器８０の有効電力の高調波成分値を算出する。電力負荷推定システム６０ａのコンピュータは、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る。電力負荷推定システム６０ａのコンピュータは、得られた推定値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
【００８７】
第１の実施形態の推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値と、データベース６２０に記憶されている過去の高調波成分値とに基づいて、所定事項の推定値として、機器８０の有効電力の値を得る。第１の実施形態の予測部６１４は、得られた機器８０の有効電力の値に基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
【００８８】
この場合、測定装置５０は、１台でよい。測定装置５０が電気系統７０の電気物理量を測定する箇所（測定ポイント）は、１箇所でよい。電気系統７０は、１系統でよい。測定装置５０の取り付けは、容易である。機器８０ごとの過去の高調波パターンの作成は、容易である。データベース６２０は、過去の機器８０の有効電力のパターンを記憶する。予測部６１４は、過去の機器８０の有効電力のパターンに基づいて予測する。機器８０の将来の有効電力のパターンは、データベース６２０に記憶されている対象の日数の高調波成分値に基づいて推定される。
【００８９】
第１の実施形態の推定部６１３は、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて、所定事項の推定値として、将来の高調波成分値を得る。第１の実施形態の予測部６１４は、得られた将来の高調波成分値と、データベース６２０に記憶されている過去の高調波成分値とに基づいて、機器８０の将来の有効電力の値を予測する。
【００９０】
この場合、測定装置５０は、１台でよい。測定装置５０が電気系統７０の電気物理量を測定する箇所（測定ポイント）は、１箇所でよい。電気系統７０は、１系統でよい。測定装置５０の取り付けは、容易である。機器８０ごとの過去の高調波パターンの作成は、不要である。データベース６２０は、過去の高調波のパターンを記憶する。予測部６１４は、過去の高調波のパターンに基づいて予測する。機器８０の将来の有効電力のパターンは、データベース６２０に記憶されている対象の日数の高調波成分値に基づいて推定される。有効電力の推定は、予測する対象の日の分だけ行えば良いため、処理時間が少なくて済む。
【００９１】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、機器８０の有効電力の値を推定する方法が、第１の実施形態と相違する。第２の実施形態では、第１の実施形態との相違点についてのみ説明する。
【００９２】
測定点での有効電力Ｐの高調波成分と、有効電力の高調波成分とには、式（８）や式（９）に示す関係がある。式（９）に示す行列は、正方行列であるが、実際には行の数と列の数とが異なることも多い。式（９）の左辺に示された実測高調波ベクトルと、式（９）の右辺に示された行列における列ベクトルである高調波ベクトルと、高調波成分の数ｍと、機器８０の台数ｎとの関係は、式（１６）に示す近似式で表される。
【００９３】
【数１７】
2016059126.tif 000019
【００９４】
この関係は、式（１６）の右辺から得られるベクトルである実測高調波近似値ベクトルを用いて、式（１７）で表すことができる。
【００９５】
【数１８】
2016059126.tif 000020
【００９６】
推定部６１３は、実測高調波ベクトルで表される実測値と、式（１７）で表される実測高調波近似値ベクトルとの誤差が最小となるように、機器８０の有効電力の値を推定する。また、推定部６１３は、実測高調波ベクトルの要素と、実測高調波近似値ベクトルの要素との差分の二乗の合計値を最小化する最小二乗法に基づいて、有効電力の値を算出する。
【００９７】
実測高調波ベクトルの要素と、実測高調波近似値ベクトルの要素との差分の二乗の合計値Ｓは、式（１８）により表される。
【００９８】
【数１９】
2016059126.tif 000021
【００９９】
以下、式の中では、総和の記号を簡略化して「Σ」と表記する。
推定部６１３は、推定誤差を最小二乗法で最小化するため、それぞれの有効電力の値で、式（１８）を偏微分し、偏微分した結果が値０となるように、有効電力の値を算出する。有効電力の値で式（１８）を偏微分すると、式（１９）が得られる。
【０１００】
【数２０】
2016059126.tif 000022
【０１０１】
式（１９）が展開されると、式（２０）が得られる。
【０１０２】
【数２１】
2016059126.tif 000023
【０１０３】
式（２０）の値を０として、それぞれの有効電力の値に基づく式（１９）を行列形式で表すと、式（２１）が得られる。
【０１０４】
【数２２】
2016059126.tif 000024
【０１０５】
式（２１）の右辺の行列は、Σαｉｋ×αｉｊ（ｋ列ｊ行又はj列ｋ行）と、Σαｉｊ×αｉｊ（ｊ列ｊ行の対角成分）とを要素とする対称行列である。式（２１）の右辺の行列は、「高調波成分の次数の個数≧高調波を発生させる機器８０の個数」が成り立つ場合に正則行列（Non-Singular  Matrix）となり、逆行列を算出可能である。この場合、式（２１ａ）により、それぞれの有効電力の値を算出可能である。
【０１０６】
【数２３】
2016059126.tif 000025
【０１０７】
推定部６１３は、式（２１ａ）に基づいて、有効電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、…、ＰＬｎを、予測部６１４と需給制御システム９０に出力する。
【０１０８】
なお、推定部６１３は、式（１６）に示すαｉｊの代わりに、式（１４）に示すγｉｊを使用すれば、式（１６）から式（２０）によって、有効電力の値を算出可能である。
【０１０９】
（第３の実施形態）
第３の実施形態では、電力負荷推定装置が提示部を備える点が、第１の実施形態と相違する。第３の実施形態では、第１の実施形態との相違点についてのみ説明する。
【０１１０】
図１４は、第３の実施形態における、電力負荷推定装置６１ｂの図である。電力負荷推定装置６１ｂは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４と、提示部６１５とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
【０１１１】
提示部６１５は、機器８０の有効電力の値を提示する。提示部６１５は、有効電力Ｐの高調波成分値を提示してもよい。提示部６１５は、例えば、表示装置である。提示部６１５は、機器８０の有効電力の値を予測部６１４が数日分について算出した場合、算出された機器８０の有効電力の値を表す情報を表示する。提示部６１５は、機器８０の有効電力の値を予測部６１４が数日分について算出した場合、その数日分から選択された機器８０の有効電力の値を表す情報を表示してもよい。
【０１１２】
図１５は、第３の実施形態における、有効電力の値を表す情報の提示例を示す図である。横軸は、指定された日における、０〜２３時台の時刻を示す。縦軸は、機器８０ごとの有効電力の予測値を示す。図１５では、機器８０としての第１のインバータ付モーターと、機器８０としての第２のインバータ付モーターと、機器８０としてのエアコン（空調機器）と、機器８０としての照明機器とについて、有効電力の値がプロットされている。
【０１１３】
以上のように、第３の実施形態の電力負荷推定装置６０ｂは、提示部６１５を備える。提示部６１５は、予測された機器８０の将来の有効電力の値を表す情報を提示する。
【０１１４】
（第４の実施形態）
第４の実施形態では、電力負荷推定装置が電気料金算出部を備える点が、第３の実施形態と相違する。第４の実施形態では、第３の実施形態との相違点についてのみ説明する。
【０１１５】
図１６は、第４の実施形態における、電力負荷推定装置６１ｃの図である。電力負荷推定装置６１ｃは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４と、電気料金算出部６１６と、提示部６１５とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４と、電気料金算出部６１６とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
【０１１６】
電気料金算出部６１６は、機器８０の将来の有効電力の値に基づいて、電気料金の予測額を機器８０ごとに算出する。電気料金算出部６１６は、算出した電気料金の予測額を表す情報を、提示部６１５に出力する。
提示部６１５は、電気料金の予測額を表す情報を提示する。提示部６１５は、電気料金算出部６１６が数日分の電気料金を算出した場合、管理者等によって指定された日の電気料金を提示する。
【０１１７】
図１７は、第４の実施形態における、電気料金表の図である。図１７では、０〜７時台の夜間料金の単価は、９［円／ｋＷｈ］である。８〜２０時台の昼間料金の単価は、１２［円／ｋＷｈ］である。２１〜２３時台の夜間料金の単価は、９［円／ｋＷｈ］である。例えば、７時台の電力使用量が１００［ｋＷｈ］である場合、電気料金は９００円である。
【０１１８】
図１８は、第４の実施形態における、電気料金を表す情報の提示例を示す図である。横軸は、指定された日における、０〜２３時台の時刻を示す。縦軸は、機器８０ごとの電気料金の予測値を示す。図１８では、機器８０としての第１のインバータ付モーターと、機器８０としての第２のインバータ付モーターと、機器８０としてのエアコン（空調機器）と、機器８０としての照明機器とについて、電気料金の予測値がプロットされている。
【０１１９】
以上のように、第４の実施形態の電力負荷推定装置６０ｃは、電気料金算出部６１６を備える。電気料金算出部６１６は、予測された機器８０の将来の有効電力の値に基づいて、電気料金を算出する。
【０１２０】
（第５の実施形態）
第５の実施形態では、電力負荷推定装置が警告部を備える点が、第４の実施形態と相違する。第５の実施形態では、第４の実施形態との相違点についてのみ説明する。
【０１２１】
図１９は、第５の実施形態における、電力負荷推定装置６１ｄの図である。電力負荷推定装置６１ｄは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４と、提示部６１５と、警告部６１７とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４と、警告部６１７とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
【０１２２】
警告部６１７は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計が閾値以上である場合、警告メッセージを表す情報を、需給制御システム９０と提示部６１５に出力する。提示部６１５は、警告メッセージを表示する。
【０１２３】
電力負荷推定装置６１ｄは、電気料金算出部６１６を備えてもよい。警告部６１７は、電力負荷推定装置６１ｄが電気料金算出部６１６を備える場合、電気料金の予測額を表す情報を、提示部６１５を介して電気料金算出部６１６から取得する。警告部６１７は、電気料金の予測額が所定金額以上である場合、警告メッセージを表す情報を、需給制御システム９０と提示部６１５に出力してもよい。提示部６１５は、警告メッセージを表示する。
【０１２４】
図２０は、第５の実施形態における、有効電力の合計の変化を示す図である。縦軸は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計を示す。横軸は時刻を示す。図２０では、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計は、予測された時刻ｔ１に閾値以上となっている。警告部６１７は、警告メッセージを表す情報を、需給制御システム９０と提示部６１５に出力する。
【０１２５】
図２１は、第５の実施形態における、警告メッセージの提示例を示す図である。提示部６１５は、表示画像２００を表示する。表示画像２００は、グラフ１２０と、警告メッセージ提示領域１２１とを含む。グラフ１２０は、有効電力の合計の変化を示すグラフである。警告メッセージ提示領域１２１は、警告メッセージが表示される領域（メッセージ・ウィンドウ）である。警告メッセージは、例えば、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計が閾値以上となると予測された時刻ｔ１を通知するメッセージである。警告メッセージは、例えば、予測された時刻ｔ１における有効電力の合計を通知するメッセージである。
【０１２６】
以上のように、第５の実施形態の電力負荷推定装置６０ｄは、警告部６１７を備える。
警告部６１７は、予測された機器８０の将来の有効電力の値が閾値以上である場合、又は、電気料金が基準額以上である場合、警告を出す。
【０１２７】
（第６の実施形態）
第６の実施形態では、電力負荷推定装置が機器選択部を備える点が、第５の実施形態と相違する。第６の実施形態では、第５の実施形態との相違点についてのみ説明する。
【０１２８】
図２２は、第６の実施形態における、電力負荷推定装置６１ｅの図である。電力負荷推定装置６１ｅは、高調波成分算出部６１１と、記憶部６１２と、推定部６１３と、予測部６１４と、提示部６１５と、機器選択部６１８とを備える。高調波成分算出部６１１と、推定部６１３と、予測部６１４と、機器選択部６１８とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、記憶部６１２に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
【０１２９】
機器選択部６１８は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計が閾値以上である場合、有効電力を調整する対象となる機器８０を選択する。機器選択部６１８は、有効電力を調整する対象となる複数の機器８０を、段階的に選択してもよい。機器選択部６１８は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計が閾値以上となる予測時刻を表す情報と、選択された機器８０を表す情報とを、需給制御システム９０に出力する。需給制御システム９０は、有効電力（電力負荷）の調整を、選択された機器８０に対して実行する。
【０１３０】
図２３は、第６の実施形態における、有効電力の合計の変化を示す図である。縦軸は、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計を示す。横軸は時刻を示す。図２０では、機器８０−１〜８０−５の将来の有効電力の合計は、予測された時刻ｔ２に閾値以上となっている。機器選択部６１８は、選択された機器８０を表す情報を、需給制御システム９０と提示部６１５に出力する。
【０１３１】
図２４は、第６の実施形態における、有効電力を調整するためのテーブルデータを示す図である。このテーブルデータの項目には、段階と、機器と、有効電力の調整量と、有効電力の調整量の合計とがある。機器選択部６１８は、有効電力の合計が閾値以上になった場合、有効電力を調整するためのテーブルデータに基づいて、有効電力を調整する。
【０１３２】
機器選択部６１８は、有効電力の合計が閾値以上に初めてなった場合、有効電力を調整する第１段階として機器８０−１を制御することにより、有効電力のうちの２０［ｋＷ］を調整する。この場合、有効電力の調整量の合計は、２０［ｋＷ］である。
機器選択部６１８は、第１段階において有効電力の合計が閾値以上になった場合、有効電力を調整する第２段階として更に機器８０−２を制御することにより、有効電力のうちの２０［ｋＷ］を調整する。この場合、有効電力の調整量の合計は、４０［ｋＷ］である。
機器選択部６１８は、第２段階において有効電力の合計が閾値以上になった場合、有効電力を調整する第３段階として更に機器８０−３を制御することにより、有効電力のうちの１０［ｋＷ］を調整する。この場合、有効電力の調整量の合計は、５０［ｋＷ］である。
【０１３３】
機器選択部６１８は、有効電力を調整するためのテーブルデータを、例えば、有効電力の値を表す情報に基づいて作成する。図１５に示す有効電力の値を表す情報では、昼間において、エアコンの有効電力７０［ｋＷ］と、照明機器の有効電力５０［ｋＷ］とは、他の機器の有効電力と比較して多い。エアコンの有効電力が７０［ｋＷ］であり、照明機器の有効電力５０［ｋＷ］よりも多いため、機器選択部６１８は、照明機器をエアコンよりも優先して選択するように、有効電力を調整するためのテーブルデータを作成する。有効電力を調整するためのテーブルデータは、データベース６２０に記憶されてもよい。
【０１３４】
以上のように、第６の実施形態の電力負荷推定装置６０ｅは、機器選択部６１８を備える。機器選択部６１８は、予測された機器８０の将来の有効電力の値が閾値以上である場合、又は、電気料金が基準額以上である場合、複数の機器８０から機器８０を選択する。選択された機器８０は、電力負荷を調整する。
【０１３５】
以上述べた少なくともひとつの実施形態の電力負荷推定装置によれば、算出された有効電力の高調波成分値に基づいて所定事項の推定値を得る推定部と、得られた推定値に基づいて機器の将来の有効電力の値を予測する予測部とを持つことにより、機器の将来の有効電力の値を予測することができる。
【０１３６】
以上、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同様に、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ものである。
【符号の説明】
【０１３７】
１…電力システム、１０…電力供給装置、２０…需要家、３０…母線、４０…フィーダ、５０…測定装置、６０ａ…電力負荷推定システム、６０ｂ…電力負荷推定システム、６０ｃ…電力負荷推定システム、６０ｄ…電力負荷推定システム、６０ｅ…電力負荷推定システム、６１０ａ…電力負荷推定装置、６１０ｂ…電力負荷推定装置、６１０ｃ…電力負荷推定装置、６１０ｄ…電力負荷推定装置、６１０ｅ…電力負荷推定装置、６１１…高調波成分算出部、６１２…記憶部、６１３…推定部、６１４…予測部、６１５…提示部、６１６…電気料金算出部、６１７…警告部、６１８…機器選択部、７０…電気系統、８０…機器、１００…高調波パターン、１０１…有効電力の値、１０２…有効電力時系列データ、１０３…実測高調波成分、１１０…入力層、１１１…中間層、１１２…出力層、１２０…グラフ、１２１…警告メッセージ提示領域、２００…表示画像、６１１Ｆ…ＦＦＴ処理部、６２０…データベース、ＮＲ…ニューロン
【図１】
2016059126.tif 000026
【図２】
2016059126.tif 000027
【図３】
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【図４】
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【図５】
2016059126.tif 000030
【図６】
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【図７】
2016059126.tif 000032
【図８】
2016059126.tif 000033
【図９】
2016059126.tif 000034
【図１０】
2016059126.tif 000035
【図１１】
2016059126.tif 000036
【図１２】
2016059126.tif 000037
【図１３】
2016059126.tif 000038
【図１４】
2016059126.tif 000039
【図１５】
2016059126.tif 000040
【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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