所与のコスト構造の下で、コンピュータの処理によって、リソースのコストを最適化するための施策を生成する方法であって、使用量が予測値からどれだけ外れるかの誤差分布と、前記リソースを蓄積し、または放出する蓄積手段の特性と、前記コスト構造をコンピュータ可読な形式で用意するステップと、前記誤差分布と、前記蓄積手段の特性と、前記コスト構造に基づき、使用量誤差、前記蓄積手段の蓄積量、区間の指定、設定済みターゲットを含む状態をもつマルコフ決定過程の期待コストと、遷移確率を含むパラメータを計算するステップと、前記マルコフ決定過程の期待コストと、遷移確率を含む前記パラメータを用いて、前記状態に対する、前記蓄積手段の前記リソースの蓄積または放出のアクションを含む最適施策を決定するステップを有する、リソースのコストを最適化するための施策を生成する方法。前記リソースが電力であり、前記蓄積手段が蓄電池である、請求項1に記載の方法。前記コスト構造が、区間線形関数である、請求項1に記載の方法。前記最適施策を決定するステップが、線形計画法を使用して解かれる、請求項1に記載の方法。前記最適施策を決定するステップが、valueiterationを使用して解かれる、請求項1に記載の方法。前記最適施策を決定するステップが、policyiterationを使用して解かれる、請求項1に記載の方法。所与のコスト構造の下で、コンピュータの処理によって、リソースのコストを最適化するための施策を生成するプログラムであって、前記コンピュータに、使用量が予測値からどれだけ外れるかの誤差分布と、前記リソースを蓄積し、または放出する蓄積手段の特性と、前記コスト構造をコンピュータ可読な形式で用意するステップと、前記誤差分布と、前記蓄積手段の特性と、前記コスト構造に基づき、使用量誤差、前記蓄積手段の蓄積量、区間の指定、設定済みターゲットを含む状態をもつマルコフ決定過程の期待コストと、遷移確率を含むパラメータを計算するステップと、前記マルコフ決定過程の期待コストと、遷移確率を含む前記パラメータを用いて、前記状態に対する、前記蓄積手段の前記リソースの蓄積または放出のアクションを含む最適施策を決定するステップを実行させる、リソースのコストを最適化するための施策を生成するプログラム。前記リソースが電力であり、前記蓄積手段が蓄電池である、請求項7に記載のプログラム。前記コスト構造が、区間線形関数である、請求項7に記載のプログラム。前記最適施策を決定するステップが、線形計画法を使用して解かれる、請求項7に記載のプログラム。前記最適施策を決定するステップが、valueiterationを使用して解かれる、請求項7に記載のプログラム。前記最適施策を決定するステップが、policyiterationを使用して解かれる、請求項7に記載のプログラム。所定のコスト構造の下で、コンピュータの処理によって、リソースのコストを最適化する方法であって、前記コスト構造に基づき、請求項1の方法に従い生成された施策をコンピュータ可読に保存するステップと、前記区間を複数のサブ区間に分けて、該個々のサブ区間で、前記施策に基づき、使用量誤差、前記蓄積手段の蓄積量、区間の指定、設定済みターゲットを含む状態をもつマルコフ決定過程を計算することによって、前記蓄積手段の蓄積放出のアクションを決定するステップと、前記複数のサブ区間のうちの特定のサブ区間で、前記施策に基づき、次の区間の目標リソース使用量を決定するステップとを有する、リソースのコストを最適化する方法。前記リソースが電力であり、前記蓄積手段が蓄電池である、請求項13に記載の方法。前記コスト構造が、区間線形関数である、請求項13に記載の方法。所定のコスト構造の下で、コンピュータの処理によって、リソースのコストを最適化するプログラムであって、前記コンピュータに、前記コスト構造に基づき、請求項7のプログラムに従い生成された施策をコンピュータ可読に保存するステップと、前記区間を複数のサブ区間に分けて、該個々のサブ区間で、前記施策に基づき、使用量誤差、前記蓄積手段の蓄積量、区間の指定、設定済みターゲットを含む状態をもつマルコフ決定過程を計算することによって、前記蓄積手段の蓄積放出のアクションを決定するステップと、前記複数のサブ区間のうちの特定のサブ区間で、前記施策に基づき、次の区間の目標リソース使用量を決定するステップ実行させる、リソースのコストを最適化するプログラム。前記リソースが電力であり、前記蓄積手段が蓄電池である、請求項15に記載のプログラム。前記コスト構造が、区間線形関数である、請求項15に記載のプログラム。所定のコスト構造の下で、コンピュータの処理によって、リソースのコストを最適化するシステムであって、記憶手段と、前記リソースを蓄積し、または放出する蓄積手段と、前記コスト構造に基づき、請求項7のプログラムを用いて生成された施策をコンピュータ可読に前記記憶手段に保存する手段と、前記区間を複数のサブ区間に分けて、該個々のサブ区間で、前記施策に基づき、使用量誤差、前記蓄積手段の蓄積量、区間の指定、設定済みターゲットを含む状態をもつマルコフ決定過程を計算することによって、前記蓄積手段の蓄積放出のアクションを決定する手段と、前記複数のサブ区間のうちの特定のサブ区間で、前記施策に基づき、次の区間の目標リソース使用量を決定する手段を有する、リソースのコストを最適化するシステム。前記リソースが電力であり、前記蓄積手段が蓄電池である、請求項18に記載のシステム。前記コスト構造が、区間線形関数である、請求項18に記載のシステム。この発明の目的は、マルコフ決定過程に基づき、リソースの蓄積放出のアクションを併用することによって、リソース使用量の変動のコストを削減する技法を提供することにある。本発明は、上記目的を達成することを意図するものであり、説明の便宜上、電力について説明すると、本発明に従うシステムは、電力の予測誤差分布、蓄電池特性、及び電力コスト構造を入力として、マルコフ決定過程に基づき、施策を決定する。本発明に従うと、電力会社に通知する予測値を適用する期間が、好適には均等に分割されたサブ区間に分けられ、その各々のサブ区間で更に電力使用量誤差蓄電量設定済み充放電量ターゲット以下では、充放電量ターゲットを短縮して、ターゲットと書くに依存した状態を持つようなマルコフ決定過程に基づき、任意の時点でのアクションとしての蓄電池の充放電量が、その時点での電気使用量誤差蓄電量時間設定済みターゲットに依存して、最適に決定される。サブ区間のうちの所定の時点は、ターゲット設定時点であり、そこでは、アクションとしてさらに、将来のターゲットが設定される。ここで、本発明で用いる定義を説明すると、ターゲット=発電所に通知する使用電力量-使用電力予測値である。また、状態とは次のようなものである。-状態は、決定された将来のターゲットに関する情報を含む。-状態は、T個のサブ区間12Tのうち、どのサブ区間にあるかの情報を含み、更に以下のように定義される電力使用量誤差に関する情報を含む:サブ区間tの電力使用量誤差=電力使用量実績値-当該区間のターゲット-×当該区間の使用電力予測値アクションは、当該サブ区間の充放電量を決定し、またターゲットを設定すべきサブ区間においては、将来のターゲットをも決定することを含む。この発明によれば、予測電力使用量を超えると割高の料金になる電力コスト構造の下で、マルコフ決定過程のアクションとして決定される蓄電池の充放電量を利用して、電力料金を低減することが可能となる。以下、図面に基づき、この発明の実施例を説明する。特に断わらない限り、同一の参照番号は、図面を通して、同一の対象を指すものとする。尚、以下で説明するのは、本発明の一実施形態であり、この発明を、この実施例で説明する内容に限定する意図はないことを理解されたい。また、以下の実施例は、リソースとして電力を考慮した場合について説明するが、一時的に蓄積し放出可能で、所定のコスト構造をもつリソースであるなら、電力に限らず、水道、ガスなど任意のリソースに適用可能であることを理解されたい。図2は、本発明を実施するための設備及び機器の概要を示す図であり、示されているように、電力会社発電所202は、製鉄所の設備204に送電する。電力会社202から製鉄所の設備204に送電される電力は、電力計206で測定される。送電される電力は、蓄電池208の制御器210にも入力され、従って、電力計206は、製鉄所の設備204に供給される電力と、制御器210に供給される電力の合計の電力量を測定する。コンピュータ212は、本発明に従う制御動作を行うためのものであり、電力計206から、測定された電力量の値を受け取り、制御器210に、蓄電池208の充放電を制御する信号を送る。すなわち、蓄電池208は、制御器210が設定する充電モードでは、電力会社202から送電される電力を充電し、制御器210が設定する放電モードでは、蓄電池208に充電されている電力を、製鉄所の設備204に供給する。ここで、蓄電池208は、大規模の電力貯蔵用に適するものであり、これらには限定されないが、好適であるのは、ナトリウム硫黄電池と、鉛蓄電池である。コンピュータ212はさらに、製鉄所の使用電力量の予測値および充放電の計画量に基づいて決定された使用電力量を、電力会社202に通知する機能をもつ。予め決められたスケジュールに従い製鉄所の使用電力量を予測することは、従来知られている範囲の技術を使用してよい。このため、例えば、特開昭64-15201号公報、特開平6-262223号公報、及び特開2001-321810号公報に記載されているような技術を使うことができる。図3は、コンピュータ212のより詳細な構成を示すブロック図である。コンピュータ212として、パーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの任意のタイプをコンピュータを使用することができるが、ここでは、パーソナルコンピュータの例で説明する。図3において、システムバス302には、CPU304と、主記憶RAM306と、ハードディスクドライブHDD308と、キーボード310と、マウス312と、ディスプレイ314が接続されている。CPU304は、好適には、32ビットまたは64ビットのアーキテクチャに基づくものであり、例えば、インテル社のPentium商標4、インテル社のCore商標2DUO、AMD社のAthlon商標などを使用することができる。主記憶306は、好適には、2GB以上の容量、より好ましくは、4GB以上の容量をもつものである。ハードディスクドライブ308は好適には、500GB以上の容量をもつものである。ハードディスクドライブ308には、個々に図示しないが、オペレーティングシステム及び本発明に係る処理プログラムなどが、予め格納されている。本発明に係る処理プログラムについては、図4を参照して後述する。オペレーティングシステムは、Linux商標、マイクロソフト社のWindowsVista、WindowsXP商標、Windows商標7、アップルコンピュータのMacOS商標などの、CPU304に適合する任意のものでよい。キーボード310及びマウス312は、オペレーティングシステムが提供するグラフィックユーザインターフェースに従い、ディスプレイ314に表示されたアイコン、タスクバー、ウインドウなどのグラフィックオブジェクトを操作するために使用される。キーボード310及びマウス312はまた、後述する最適施策作成処理、あるいは最適施策実行処理を開始する操作を行うためにも使用される。ディスプレイ314は、これには限定されないが、好適には、1024×768以上の解像度をもち、32ビットtruecolorのLCDモニタである。ディスプレイ314は、電力消費量の推移などを、数字やグラフ等で表示するために使用される。システムバス302にはさらに、インターフェースカード316と、通信インターフェースカード318が接続されている。インターフェースカード316は、PCI、USBなどの既存のインターフェースに基づくものであり、図2に示す電力計206と、蓄電池208の制御器210が接続されている。詳しくは後述するが、コンピュータ212は、インターフェースカード316を介して、電力計206から、指定期間の消費電力量の値を取得し、蓄電池208の充放電を制御するために、インターフェースカード316を介して、制御器210に制御信号を送出する。通信インターフェースカード318は、イーサネットプロトコルに従い動作するカードであり、製鉄会社のイントラネット内にあるプロキシサーバ図示しないに接続され、外部のインターネットに接続されている。通信インターフェースカード318は、図2に示すように、コンピュータ212から電力会社に、予測電力量を通知するために使用される。次に、図4の機能ブロック図を参照して、本発明の処理の機能構成について説明する。図示するように、この機能構成は、最適施策作成モジュール410と、最適施策実施モジュール420を有する。最適施策作成モジュール410と、最適施策実施モジュール420は、C、C、Javaなどの既存の任意の適当なプログラミング言語で記述され、コンパイルされた実行可能バイナリファイルがハードディスクドライブ308に保存され、キーボード310やマウス312などに応答するオペレーティングシステムの働きで主記憶306にロードされて実行される。最適施策作成モジュール410は、予測誤差分布411、蓄電池特性412及び電力コスト構造413という3つの設定情報をもつ。予測誤差分布411は、過去の予測電力と実際の電力の間の誤差の値の時系列を基に作成された統計的情報である。蓄電池特性412は、蓄電池の、充電電流特性、充電電圧特性、充電時間特性、放電電流特性、放電終止電圧特性、及び放電時間特性などの特性の情報であり、蓄電池のメーカーから提供される仕様の情報を、コンピュータ可読な形式で記述したものである。電力コスト構造413は、電力会社と、電力を供給される組織この場合、製鉄所の間の電力料金体系の情報を、コンピュータ可読な形式で記述したものである。予測誤差分布411、蓄電池特性412及び電力コスト構造413の情報は、データファイルとして、所定の形式で、ハードディスクドライブ308に保存されている。最適施策作成モジュール410はさらに、処理ルーチンとして、マルコフ決定過程MDP最適化ルーチン414と、ソルバ415をもつ。MDP最適化ルーチン414は、予測誤差分布411、蓄電池特性412及び電力コスト構造413の情報を読み取って、期待コスト、遷移確率などの値を計算する。MDP最適化ルーチン414はさらに、ソルバ415を利用して、期待コスト及び遷移確率の情報を使って、最適施策421の情報を計算して、コンピュータ可読な形式で、ハードディスクドライブ308に保存する。ソルバ415の機能の詳細については、後述する。最適施策実施モジュール420は、最適施策作成モジュール410によって作成された最適施策421の情報に基づき電力管理を行う電力管理ルーチン422を含む。電力管理ルーチン422は、最適施策421を実施する際、電力計206から得られる消費電力の情報を用いて、蓄電池208を充電または放電させるために、制御器210に制御信号を送出する。予測消費電力ルーチン423は、製鉄所の設備204における所定のスケジュールに従い、予測消費電力量を計算する。予測消費電力量の計算自体は、特開昭64-15201号公報、特開平6-262223号公報、及び特開2001-321810号公報等に記載されているように、従来より知られているので、ここでは詳しく説明しない。電力管理ルーチン422は、予測消費電力ルーチン423によって計算された予測消費電力量と、電力管理ルーチン422が最適施策421に従い計算した補正項の合計を、ある区間の予測される使用電力量として、電力会社202に通知する。次に、最適施策作成モジュール410の機能をより詳細に説明する。まず、本発明の前提として、電力の調整は、図5に示すような一定の区間毎に行われ、各区間は、一定間隔で細分化されたサブ区間に分割される。本発明は、次のように定義するターゲットを、以下に特定する用途で、用いるものである。定義:ターゲット=発電所に通知する使用電力量-使用電力予測値用途:以下のような特徴を持つMDPの最適施策を求める。状態は、決定された将来のターゲットに関する情報を含む。状態は、T個のサブ区間12Tのうち、どのサブ区間にあるかの情報を含み、更に以下のように定義される。また、電力使用量誤差に関する情報を含む:サブ区間tの電力使用量誤差=電力使用量実績値-当該区間のターゲット-×当該区間の使用電力予測値アクションは、当該サブ区間の充放電量を決定し、またターゲットを設定すべきサブ区間においては、将来のターゲットをも決定することを含む。図6は、1つの区間内での、通知する使用電力量、電力使用量誤差、電力使用量実績値、及び使用電力予測値の間の関係を説明するための図である。本発明におけるMDPの定義は、後で詳しく説明する。本発明の1つの実施例では、区間は30分であり、それが12T10という、3分のサブ区間に分割される。そして、次の区間の電力使用量が15分前に通知される。また、各サブ区間tの開始時点においてサブ区間tの充放電量が決定される。また、蓄電池の効率は100であると仮定する。次に、最適施策作成モジュール410の処理について、より詳しく説明する。これは、概要ステップとしては、ステップ702における、電力使用量が予測値からどれくらい離れるかを推定する処理と、ステップ704における、MDPパラメータの決定処理と、ステップ706における、最適施策の算出処理からなる。ステップ702の処理は、予測誤差分布411を用意する処理であり、サブ区間tにおいて使用量誤差がxの時、次のサブ区間t1において使用量誤差がyとなる確率を決めるモデルを作ることである。ここでは、蓄電池は使わない前提での値である。例えば、30分毎の電力使用量の履歴がある場合、30分毎の電力使用量の予測誤差分布Fから、X1XTが近似的に確率分布Fをもつように、X1XTの確率分布を決定する。そのために例えば、図8に示すFを正規分布Nで近似して、各Xiを、図8に示す、Nを有限区間に離散化した分布とする。以下、X1XTは、独立同一分布Δをもち、値xjを確率pjでとるとする。なお、X1XTが独立同一分布をもつというのは必須ではなく、自己回帰モデルのように相関をもたせてもいい。なお、もしサブ区間毎の予測誤差Xiの分布が正規分布で近似できない場合は、サブ区間毎の予測誤差Xiの分布が推定可能であることを前提とする。次にステップ704を説明する前提として、本実施例で使用するMDPの定義を与える。状態を4つの値の組で定義するsx電力使用量誤差b蓄電量tサブ区間trgt次の区間のターゲット状態sで取り得るアクションaはtTtrgtにおいては、サブ区間tの充放電量a1と次区間のターゲットa2の決定t≠Ttrgtにおいては、サブ区間tの充放電量a1の決定ただし、可能なa1の値は、蓄電量に依存する。また、a1の値の候補は101、a2の値の候補は5445とする状態sでアクションaをとった時の遷移は、tx∈n1m1y∈0Bステップ1106では、MDP最適化ルーチン414は、サブ区間の番号である変数t1とおく。ステップ1108では、MDP最適化ルーチン414は、各s∈Stについて、アクション集合Aを算出し、各s∈Sta∈Aのペアについて、次状態s’への遷移確率p及びコストCsaを算出する。ステップ1108の詳細は、図12のフローチャートを参照して、後で説明する。ステップ1110では、MDP最適化ルーチン414は、t0ここで、stとは、suchthatの略で、以下の制約条件を満たす場合、ということを意味する。ステップ1112の後は、ステップ1114でtを1つ増分して処理は、ステップ1108に戻る。ステップ1110に戻って、tをpopする。ステップ1206で、MDP最適化ルーチン414は、tTtrgtかどうか判断し、もしそうなら、ステップ1208で、Aa1maxym10minyn1Ba2m2n2によって、Aを決定する。tTtrgtでないなら、MDP最適化ルーチン414は、ステップ1210で、Aa1maxym10minyn1Bによって、Aを決定する。ステップ1208もしくはステップ1210からは、ステップ1212に進み、そこで、MDP最適化ルーチン414は、Aから、aをpopする。次のステップ1214ではMDP最適化ルーチン414は、tsapjとする。tsa1とし、ステップ1220で、各j1nについて、とする。ステップ1216もしくはステップ1220からはステップ1222に進み、そこで、MDP最適化ルーチン414は、Aが空かどうか判断する。そしてAが空でないなら、処理はステップ1212に戻る。Aが空ならば、処理はステップ1224に進み、そこで、MDP最適化ルーチン414は、Stが空かどうか判断する。そして、もしStが空でないなら、処理はステップ1202に戻り、一方もしStが空なら、図12のフローチャートで示す処理は終わって、図11のステップ118に戻る。結局、図11の処理が完了すると、下記に示すように、状態と最適施策の対応が得られる。この内容は、後でコンピュータの処理により検索可能に、好適には、ハードディスクドライブ308に保存される。これで図7のステップ704は完了するので、次に、ステップ706の各状態への遷移確率pと、コストCsaを利用して最適施策を算出する処理を説明する。最適施策は、好適には、ソルバ415を使用して計算される。ソルバ415として、これらには限定されないが、IBMILOGCPLEX、jMDPなどの既存のソルバを使用することができる。MDPの最適施策を求めるために、線形計画法、valueiteration、policyiterationなどの技法を使用することができる。MDPの線形計画による最適化に関しては、MLPutermanMarkovDecisionProcessesDiscreteStochasticDynamicProgrammingWileyInterscience2005のSection69、あるいは、DBelloandGRianoLinearprogrammingsolversforMarkovdecisionprocessesinProcoftheIEEESystemsandInformationEngineeringDesignSymposiumpp90952006httpwwwsysvirginiaedusieds06papersFMorningSession51pdfなどの参考文献を参照されたい。ステップ706における、MDPの最適施策の1つの実施例は、Sを状態集合、Aを状態sからのアクション候補集合、Csaを状態sでアクションaをとった時の期待コスト、pを、状態sでアクションaを取った時に状態sに遷移する確率としたとき、下記の線形計画問題をIBMILOGCPLEXによって解くことである。ステップ706における、MDPの最適施策のさらに別の実施例は、Sを状態集合、Aを状態sからのアクション候補集合、Csaを状態sでアクションaをとった時の期待コスト、pを、状態sでアクションaを取った時に状態sに遷移する確率、αsを初期状態が状態sである確率、γを1サブ区間内の割引率とすると、下記の線形計画問題をIBMILOGCPLEXによって解くことである。γの値は、例えば、099である。また、valueiterationとpolicyiterationは例えば、上記jMDPを使って解かれる。valueiterationは、次のようなアルゴリズムで解かれる。ステップ1:下記の式でバリューを初期化する。ここで、バリューは0でなくてもいい。ステップ2:下記の式を、n01と順次計算していく。終了条件を満たしたら、例えば、前回のvとの差ず十分小さくなったら、または時間制限がきたら終了する。ステップ3:そして、下記の式であらわされるdが、sでの最適アクションである。policyiterationは、次のようなアルゴリズムで解かれる。ステップ1:下記の式でアクションを初期化する。ステップ2:下記の式をvについて解く。これは、連立一次方程式なので、標準的な方法で下記のとおり解ける。但し、rdは縦ベクトルで、第s成分は、csdである。また、Pdは正方行列で、第成分は、pである。ステップ3:下記の式で、dを求める。ここで、vはステップ2で求めたvの第s成分である。ステップ4:ステップ2に戻る。そうして終了条件を満たしたら終了する。このとき、有限回でdが更新されなくなるので、そこで終了するのが標準的である。このようにして求められた最適アクションは、最適施策421として、好適にはハードディスクドライブ308に保存される。次に、このようにして作成された最適施策421を利用して、最適施策を実行する処理について説明する。図13は、最適施策421が電力管理ルーチン422によって利用される様子を示す図である。すなわち、電力管理ルーチン422は、各サブ区間の開始時点において、状態すなわち電力使用量誤差蓄電量設定済みターゲット1302aを取得し、最適施策421を参照して、当該サブ区間の充放電量を決定する。そして、区間内のあるサブ区間では、状態1302bと消費電力予測値1304とを取得し、最適施策421を参照して、次の30分のターゲット設定も行う。次に、図14のフローチャートを参照して、電力管理ルーチン422の処理を説明する。まずステップ1402では、電力管理ルーチン422は、以下のように初期設定を行う。t1b開始時点の蓄電量trgt0x0z当該区間の電力消費量予測値ステップ1404では、電力管理ルーチン422は、t1すなわち、最初のサブ区間であるかどうか判断し、もしそうなら、ステップ1406で、wTtrgtnullという初期設定を行う。ここで、wは、各サブ区間でこれくらい電力を使うという目安となる量を表す。ステップ1408では、電力管理ルーチン422は、状態に対応する最適アクションを、最適施策421から取得する。ステップ1410では、電力管理ルーチン422は、tTtrgtかどうかを判断し、もしそうなら、下記の処理を行う。z次区間の電力消費量予測値既存手法で予測za2だけ電力を消費すると発電所に通知trgta2なお、図15に示すように、区間内にあって、tTtrgtとなるサブ区間は、次区間のターゲット設定を行うという意味で、特別なサブ区間である。tTtrgtは、電力会社と製鉄所の契約で合意された使用電力通知期限に基づいて、決定される。次に電力管理ルーチン422は、ステップ1414で、サブ区間tにおいてa1だけ充電a1が負の時はa1だけ放電するように、蓄電池を制御する。次に電力管理ルーチン422は、ステップ1416で、下記の処理を行う。wサブ区間tの電力消費量放電分はカウントしないxxwwbba1次に電力管理ルーチン422は、ステップ1418で、tTならt1にリセットする処理を行い、ステップ1404に戻る。図16は、tTtrgtでなくtTでもない場合の状態遷移の例を示す。すなわち、ターゲットtrgtを与えて、アクションとして充放電量を決定する。一方、図17は、tTtrgtである場合の状態遷移の例を示す。この場合、アクションとして充放電量を決定するのみならず、ターゲットtrgtをも決定する。なお、この実施例では、説明の便宜上、充電と放電の特性を対称的であるとみなしたが、実際は非対称であるので、現実の特性に応じて、パラメータを変更することになる。以上、電力料金のコスト調整に関して、本発明の特定の実施例を説明してきたが、本発明は、これに限らず、特定のコスト構造をもち、貯蔵放出を制御可能な、ガスや水道のようなリソースのコスト合理化にも適用可能であることを理解されたい。