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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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PCS30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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。