多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するためのシステムにおいて、コンピュータプログラムを格納する記憶装置、及び、前記コンピュータプログラムを実行するマイクロプロセッサを有する少なくとも一つのコンピュータを備え、前記コンピュータプログラムが、以下の処理A、B、C及びD:A将来の特定時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、B前記将来の特定時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の特定時期のための消費調整要請を生成する、C前記コミュニティ内の一部の1以上の需要家を、前記将来の特定時期のための宛先需要家として選択する、D前記将来の特定時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記将来の特定時期のための前記宛先需要家へ送信する、を行うための命令を有し、前記処理Aを行なうための命令が、以下の処理AA、AB及びAC:AA過去の前記処理Cで選択された過去の特定時期のための宛先需要家以外の、前記コミュニティ内の一部の1以上の需要家を、前記過去の特定時期のための非宛先需要家として特定する、AB前記過去の特定時期のための非宛先需要家の、前記過去の特定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、AC前記非宛先需要家の前記把握されたエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期における前記エネルギー需要を予測する、を行うための命令を含む、システム。請求項1記載のシステムにおいて、前記処理Cを行うための命令が、以下の処理CA及びCB:CAコミュニティ内のそれぞれの需要家が過去に宛先需要家として選択された回数又は頻度を把握する、CB前記それぞれの需要家の前記把握された回数又は頻度に基づいて、前記コミュニティ内から、前記将来の特定時期のための宛先需要家を選択する、を行うための命令を含む、システム。請求項1記載のシステムにおいて、前記処理Cを行うための命令が、以下の処理CC及びCD:CCコミュニティ内のそれぞれの需要家の過去のエネルギー消費実績を把握する、CD前記それぞれの需要家の前記把握された過去のエネルギー消費実績に基づいて、前記コミュニティ内から、前記将来の特定時期のための宛先需要家を選択する、を行うための命令を含む、システム。請求項1記載のシステムにおいて、前記処理Cを行うための命令が、以下の処理CE及びCF:CEコミュニティ内のそれぞれの需要家に与えられた過去のインセンティブ値を把握する、CF前記それぞれの需要家の前記把握された過去のインセンティブ値に基づいて、前記コミュニティ内から、前記将来の特定時期のための宛先需要家を選択する、を行うための命令を含む、システム。請求項1記載のシステムにおいて、前記処理Cを行うための命令が、以下の処理CG及びCH:CGコミュニティ内のぞれぞれの需要家の配電網上の配置を把握する、CI前記それぞれの需要家の前記把握された配電網上の配置に基づいて、前記コミュニティの給電電圧を規定電圧で均一にするように、前記コミュニティ内から、前記将来の特定時期のための宛先需要家を選択する、を行うための命令を含む、システム。請求項1~5のいずれか一項記載のシステムにおいて、前記処理ACを行うための命令が、以下の処理ACA、ACB及びACC:ACA前記非宛先需要家の数に対する前記コミュニティの需要家総数の倍率を把握する、ACB前記倍率を用いて、前記非宛先需要家の前記過去の特定時期における前記エネルギー消費実績を拡張する、ACC前記非宛先需要家の前記過去の特定時期における前記エネルギー消費実績の拡張された値に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期における前記エネルギー需要を予測する、を行うための命令を含む、システム。請求項1~5のいずれか一項記載のシステムにおいて、前記処理Bを行うための命令が、以下の処理BA、BB、BC及びBE:BA前記コミュニティの前記将来の特定時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期におけるエネルギー消費の調整値を決定する、BB過去の前記処理Cにより選択された過去の所定時期のための宛先需要家の、前記過去の所定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、BC過去の処理Bにより生成された前記過去の所定時期のための消費調整要請の要請値を把握する、BD前記処理BBにより把握された前記エネルギー消費実績と、前記処理BCで把握された前記要請値とに基づき、エネルギー消費実績と要請値との関係を把握する、BE前記処理BDにより把握された前記関係に、前記処理BAにより決定された前記調整値を適用することで、前記将来の特定時期のための消費調整要請の要請値を決定する、を行うための命令を含む、システム。請求項1~5のいずれか一項記載のシステムにおいて、前記コンピュータプログラムが、さらに、以下の処理E、F及びG:E前記コミュニティの過去の所定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、F前記処理Fにより把握された前記コミュニティの前記過去の所定時期における前記エネルギー消費実績に基づいて、過去に送信された前記過去の所定時期のための消費調整要請を変更することで、前記将来の特定時期のための消費調整要請を生成する、G前記処理AとBのセットと、前記処理EとFのセットのいずれか一方を選択する、を行うための命令を有する、システム。請求項8記載のシステムにおいて、前記処理Gを行うためお命令が、以下の処理GA及びGB:GA前記システムの稼働開始後の所定の初期期間には、前記処理EとFのセットを選択する、GB前記初期期間後には、前記処理AとBのセットを選択する、を行うための命令を含む、システム。多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するためのシステムにおいて、コンピュータプログラムを格納する記憶装置、及び、前記コンピュータプログラムを実行するマイクロプロセッサを有する少なくとも一つのコンピュータを備え、前記コンピュータプログラムが、以下の処理A、B、C及びD:Aエネルギー消費の調整が実行されるべき第1の時期と、エネルギー消費の調整が休止されるべき第2の時期を決定する、B将来の第1の時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、C前記将来の第1の時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の第1の時期のための消費調整要請を生成する、D前記将来の第1の時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記コミュニティ内の1以上の需要家へ送信する、を行うための命令を有し、前記処理Bを行なうための命令が、以下の処理BA、BB及びBC:BA過去の第2の時期における前記コミュニティのエネルギー消費実績を把握する、BB前記処理BAにより把握された前記過去の第2の時期におけるエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の第1の時期における前記エネルギー需要を予測する、を行うための命令を含む、システム。多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するための、少なくとも一つのコンピュータによって行われる方法において、コンピュータが行う以下のステップA、B、C及びD:A将来の特定時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、B前記将来の特定時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の特定時期のための消費調整要請を生成する、C前記コミュニティ内の一部の1以上の需要家を、前記将来の特定時期のための宛先需要家として選択する、D前記将来の特定時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記将来の特定時期のための前記宛先需要家へ送信する、を有し、前記ステップAは、以下のステップAA、AB及びAC:AA過去の前記処理Cで選択された過去の特定時期のための宛先需要家以外の、前記コミュニティ内の一部の1以上の需要家を、前記過去の特定時期のための非宛先需要家として特定する、AB前記過去の特定時期のための非宛先需要家の、前記過去の特定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、AC前記非宛先需要家の前記把握されたエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期における前記エネルギー需要を予測する、を含む、方法。多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するための、少なくとも一つのコンピュータによって行われる方法において、コンピュータが行う以下のステップA、B、C及びD:Aエネルギー消費の調整が実行されるべき第1の時期と、エネルギー消費の調整が休止されるべき第2の時期を決定する、B将来の第1の時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、C前記将来の第1の時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の第1の時期のための消費調整要請を生成する、D前記将来の第1の時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記コミュニティ内の1以上の需要家へ送信する、を有し、前記ステップBは、以下のステップBA、BB及びBC:BA過去の第2の時期における前記コミュニティのエネルギー消費実績を把握する、BB前記処理BAにより把握された前記過去の第2の時期におけるエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の第1の時期における前記エネルギー需要を予測する、を含む、方法。多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するための方法をコンピュータに行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、以下のステップA、B、C及びD:A将来の特定時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、B前記将来の特定時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の特定時期のための消費調整要請を生成する、C前記コミュニティ内の一部の1以上の需要家を、前記将来の特定時期のための宛先需要家として選択する、D前記将来の特定時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記将来の特定時期のための前記宛先需要家へ送信する、を行うための命令を有し、前記ステップAを行なうための命令が、以下のステップAA、AB及びAC:AA過去の前記処理Cで選択された過去の特定時期のための宛先需要家以外の、前記コミュニティ内の一部の1以上の需要家を、前記過去の特定時期のための非宛先需要家として特定する、AB前記過去の特定時期のための非宛先需要家の、前記過去の特定時期におけるエネルギー消費実績を把握する、AC前記非宛先需要家の前記把握されたエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の特定時期における前記エネルギー需要を予測する、を行うための命令を含む、コンピュータプログラム。多数の需要家を有するコミュニティのエネルギー消費を管理するための方法をコンピュータに行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、以下のステップA、B、C及びD:Aエネルギー消費の調整が実行されるべき第1の時期と、エネルギー消費の調整が休止されるべき第2の時期を決定する、B将来の第1の時期における前記コミュニティのエネルギー需要を予測する、C前記将来の第1の時期におけるエネルギー需要の予測に基づき、前記将来の第1の時期のための消費調整要請を生成する、D前記将来の第1の時期のための前記エネルギー消費調整要請を、前記コミュニティ内の1以上の需要家へ送信する、を行うための命令を有し、前記ステップBを行なうための命令が、以下のステップBA、BB及びBC:BA過去の第2の時期における前記コミュニティのエネルギー消費実績を把握する、BB前記処理BAにより把握された前記過去の第2の時期におけるエネルギー消費実績に基づき、前記コミュニティの前記将来の第1の時期における前記エネルギー需要を予測する、を行うための命令を含む、コンピュータプログラム。デマンドサイドマネジメントは、それを適切に行うために需要予測が重要である一方で、需要予測を困難にさせるという問題をもつ。この問題がより顕著に現れるのは、例えば各家庭のエネルギーを管理するHEMSHomeEnergyManagementSystemのような、需要家ごとの個人的又は個別的なシステムより、むしろ、例えば多数の需要家を有するコミュニティ全体のエネルギー需要を管理するためのCEMSCommunityEnergyManagementSystemのような、公共的又は集団的なエネルギー管理システムにおいて、である。どのような計算方法で需要予測を行うにせよ、確度の高い予測結果を得るために、需要家の過去のエネルギー需要を把握すべきである。しかし、需要家のスマートメータからCEMSに提供される方法は、その需要家のエネルギー消費の実績であって、需要家の真のエネルギー需要を必ずしも表していない。すなわち、デマンドサイドマネジメントが行われる場合、需要家のエネルギー消費実績は、意図的な消費調整が実施された結果としてのエネルギー消費であり、多くの場合、その需要家の本当のエネルギー需要とは異なるであろう。さらに、需要予測を困難にする別の要因として、CEMSが需要家に対して消費調整を強制するべきではないという社会的制約がある。CEMSからコミュニティへ消費調整の要請を発したとしても、すべての需要家がその要請に応えて消費量を調整するとは限らない。また、どの程度の大きさの調整を行うかも、需要家が自由に決定できる。したがって、CEMSにとって、CEMSからの要請に応えて、どの需要家がどの程度の消費調整を行ったのかを把握することが困難である。需要家のスマートメータから提供されたエルギー消費実績から、消費調整分と本当の需要の分とを特定することは、CEMSにとって困難なのである。したがって、一つの目的は、例えばコミュニティのような複数の需要家の集まり全体の将来のエネルギー需要をより適切に予測することにある。別の目的は、例えばコミュニティのような複数の需要家の集まり全体のエネルギー消費をより適切に調整することにある。本発明の一つに実施形態によれば、将来の特定時期例えば翌日、あるいは翌日の各時間帯におけるコミュニティのエネルギー消費を調整するために、各需要家へエネルギー消費調整を要請するための消費調整要請が生成される。この消費調整要請の宛先需要家として、コミュニティ内から一部の需要家が選択される。そして、それら選択された宛先需要家に対して、その消費調整要請が送信される。上記将来の特定時期のための消費調整要請の内容を決めるために、その将来の特定時期におけるコミュニティのエネルギー需要が予測される。この予測は、次のように行われる。すなわち、過去の特定時期例えば、翌日と季節や気候などの環境条件が類似した過去の日、又はその過去日の各時間帯のための消費調整要請の宛先需要家として選択されなかった非宛先需要家が特定される。それら特定された非宛先需要家の上記過去の特定時期におけるエネルギー消費実績が把握される。これら把握されたエネルギー消費実績は、その過去の特定時期における、それら特定された非宛先需要家の本当のエネルギー需要を表している推定できる。したがって、それら非宛先需要家のエネルギー消費実績に基づいて、上記将来の特定時期におけるコミュニティの需要が予測可能である。変形例として、エネルギー消費調整を行うべき第1の時期と、エネルギー消費調整を休止すべき第2の時期とが決定され、過去の第2の時期におけるコミュニティのエネルギー消費実績に基づいて、将来の第1の時期におけるコミュニティの需要が予測される。その需要予測に基づいて、将来の過去の第1の時期の消費調整のための要請が生成され、そして、その消費調整要請がコミュニティ内の需要家たちに送信される。本発明の一つの側面によれば、コミュニティのような複数の需要家集団の将来のエネルギー需要をより適切に予測することができる。本発明の別の側面によれば、コミュニティのような複数の需要家集団のエネルギー消費をより適切に調整することができる。以下に本発明の好適な一実施形態について説明する。以下では、電力の消費を管理するためのシステムを説明するが、これは説明のための例示であり、電力以外のエネルギー、例えばガスや水などの消費管理にも、本発明が適用できることは言うまでもない。また、本明細書において、電力の消費という用語は、一般的な消費の意味プラスの消費だけでなく、発電のような電力生成マイナスの消費も含む意味で使う。したがって、例えば、電力消費機器には、空調機のように電力を消費するだけの機器の限らず、発電機のような電力を生成する機器も含まれ得る。図1は本発明の好適な一実施形態の構成を示す。図1において、消費調整サーバ100は、複数又は多数の需要家の電力需要を集団的に調整するためのサーバである。本明細書では、説明のための例示として、消費調整サーバ100は、多数の需要家を有する或るコミュニティ全体の電力消費を管理するためのCEMSCommunityEnergyManagementSystem、又はそのCEMSの一部であるものと想定する。そのような消費調整サーバ100は、そのコミュニティに属する多数の需要家例えば、家庭、ビル、工場、電気自動車などの電力消費を個別に管理する多数の需要家EMS需要家エネルギーマネジメントシステム143と、通信ネットワーク141を通じて通信可能である。各需要家システム143は、例えば、各家庭のエネルギー消費を管理するためのHEMSHomeEnergyManagementSystem、各ビルのエネルギー消費を管理するためのBEMSBuildingEnergyManagementSystem、各工場のエネルギー消費を管理するためのFEMSFactoryEnergyManagementSystem、又は各電気自動車のエネルギー消費を管理するためのEVEMSEVEnergyManagementSystemなどであってよく、又はその一部であってもよい。ここで、消費調整サーバ100についての詳細な説明に入る前に、各需要家EMS143について説明する。各需要家システム143は、消費調整サーバ100と通信する通信部151、その需要家が保有する1又は複数の電力消費機器153の電力消費実績をリアルタイムに計測する消費計測部155、計測された電力消費実績を消費調整サーバ100へ通信部141を通じてリアルタイムに又は周期的に通知する消費実績通知部157、消費調整サーバ100から通信部141を通じて電力消費の調整の要請を受信する要請受信部159、受信された要請を入力して、1又は複数の電力消費機器153の電力消費を調整削減又は増加する消費調整部161を有する。各需要家システム143の消費調整部161は、その需要家システム143のユーザ図示せずの指示に従って又は予め設定された設定値に従って、消費調整サーバ100の要請に応えて消費調整を実施するか否か、並びに、消費調整を実施する場合における、調整される電力消費機器153の選択と調整量の決定を行う。次に、消費調整サーバ100について詳細に説明する。消費調整サーバ100は、将来におけるコミュニティ全体の電力の総需要を予測して、その総需要予測に基づいて、将来におけるコミュニティ全体の電力の総消費量を、そのコミュニティへの電力供給と釣り合うように調整するために、事前に電力消費量調整のための要請を生成して、その要請をコミュニティに配信するという役割をもつ。本実施形態では、説明のための例示として、消費調整サーバ100は、毎日、翌日の時間帯ごと例えば30分ごとのコミュニティ全体の電力の総需要を予測し、翌日の時間帯ごとのコミュニティ全体の電力の総消費を調整するための消費調整要請を生成し、そして、その翌日のための消費量調整を、本日中にコミュニティに配信するように構成されている。消費調整サーバ100が行う動作の中で、注目すべき点は、消費調整要請をコミュニティに配信する場合、その宛先をコミュニティ内のすべての需要家とはせずに、選択された一部の需要家に限定するという点である。換言すれば、毎日、消費調整要請を受信しない需要家たちがコミュニティ内に必ず存在するということである。消費調整要請を受信しなかった需要家たちの消費実績データは、その需要家たちの本当の電力需要を示していると推測される。したがって、消費調整サーバ100は、消費調整要請を受信しなかった需要家たちの消費実績データを用いて、コミュニティの総需要を予測するように構成されている。消費調整サーバ100は、マイクロプロセッサと記憶装置いずれも図示省略を有し、記憶装置に格納された所与のコンピュータプログラムをマイクロプロセッサで実行するようになった、1又は複数のコンピュータマシンで実現可能であり、以下に説明されるデータベース101~115及び機能部121~133を有する。それぞれのデータベース101~115及び機能部121~133は、1又は複数のコンピュータマシンにおいて、記憶装置に格納された所与のコンピュータプログラムを、マイクロプロセッサが実行することによって、あるいは、そのようなソフトウェア実行動作とコンピュータマシンが有する又はそれに接続された所定のハードウェアの動作との協働によって、実現され得る。データベース101~115及び機能部121~133の各々は、一つのコンピュータマシンによって集中的に実装されてもよいし、異なるコンピュータマシンに分散されて実装されてよい。以下、まず、消費調整サーバ100のデータベース101~115について説明する。コミュニティデータベース101には、そのコミュニティに属する多数の需要家についての需要家管理データが記録されている。各需要家の需要家管理データには、例えば、各需要家の需要家ID、需要家種別家庭、ビル、工場又は電気自動車など、電力供給会社との電力消費契約の内容、需要家EMS143の通信アドレス、保有する1又は複数の電力消費機器の機種や定格消費電力、などが含まれている。気象データベース103には、そのコミュニティが存在する地域の気象状態例えば、件晴、曇又は雨などの天候種別、日照時間、気温及び湿度などの過去の実績を示す気象実績データと翌日の予測を示す気象予測データが、日ごと及び時間帯ごと例えば、30分間毎に整理されて蓄積されている。消費調整サーバ100は、通信部121を通じて、所定の気象情報源気象情報会社の情報配信サーバ145から、気象実績データと気象予測データを、周期的に受信し、それらのデータを気象実績データベース105に格納する。消費実績データベース105には、多数の需要家システム143から収集された、そのコミュニティ内の多数の需要家の過去の電力消費実績[Wh]を示す消費実績データが、日ごと及び時間帯ごとに整理されて、蓄積される。消費調整サーバ100は、通信部121を通じて、各需要家EMS143から、その需要家EMS143により管理される1又は複数の電力消費機器153の電力消費実績を示すデータを、リアルタイム又は通気的に受信する。その受信データに基づいて、各需要家の時間帯別の消費実績データが消費実績データベース105に登録される。総需要消費実績データベース107には、総需要実績推定部123により毎日推定された、そのコミュニティ全体の過去例えば昨日のコミュニティ全体の電力の総需要実績値[Wh]及電力消費の総調整実績値[Wh]が、日ごと及び時間帯ごとに整理されて記録される。総需要予測データベース109には、総需要予測部125により毎日計算された、そのコミュニティ全体の翌日のコミュニティ全体の電力の総需要予測値[Wh]が、日ごと及び時間帯ごとに整理されて記録される。総発電予測データベース111には、総発電予測部に127より毎日計算された、そのコミュニティ全体の翌日のコミュニティ全体の総発電予測値[Wh]が、日ごと及び時間帯ごとに整理されて記録される。調整モデルデータベース113には、調整モデル決定部131により毎日計算された、そのコミュニティの平均的な消費調整特性を表す調整モデルが記録される。調整モデルは、所望されるコミュニティ全体の総消費調整値と、その所望される総消費調整値を得るために必要な1以上のパラメータとの間の相関関係を定義したルックアップテーブル又は計算式などである。上記1以上のパラメータとしては、消費調整要請を受ける需要家の数、その消費調整要請の値例えば、消費電力を何削減して欲しいというような、消費調整の目標値、及び又は、それらの需要家たちに与えられるインセンティブ値例えば、電力の単価を何割り引くというような報酬の大きさなどがある。本実施形態で採用される調整モデルは、一例として、消費調整要請の要請値を、総消費調整値とインセンティブ値と需要家数の関数として定義したルックアップテーブル又は計算式などである。その調整モデルに、総消費調整値とインセンティブ値と需要家数を適用すれば、その総消費調整値を得るために必要な要請値を求めることができる。調整モデルの詳細は後に説明する。調整要請データベース115には、調整要請生成部133により毎日に生成された、翌日の電力消費を調整するための消費調整要請例えば、消費電力を何削減して欲しいというような、消費調整の目標値を示すが、その宛先として調整要請生成部133により選択された需要家の通信アドレスつまり、対応する需要家EMS143の通信アドレスと共に蓄積される。通信部111は、毎日、調整要請データベース115から翌日のための消費調整要請をその宛先の通信アドレスと共に読み出し、消費調整要請をその宛先の需要家EMS143へその日のうちに送信する。消費調整要請を受信した各需要家EMS143は、前述のように、その要請に応じるか否か、及び応じる場合は、翌日のどの時間帯に、どの程度の消費調整を、どの電力消費機器153に適用するかを、ユーザの指示又は予めの設定に従って決定し、その決定に応じて、翌日、その電力消費機器153の電力消費を制御することになる。次に、消費調整サーバ100の機能部121~133について説明する。通信部111は、既に説明したように、気象情報源145から毎日、気象実績データや気象予測データを受信してその受信データを気象データベース103に格納する処理、各需要家EMS143からリアルタイム又は周期的に、各需要家の消費実績データを受信してその受信データを消費実績データベース105に格納する処理、及び、要請実績データベース115から毎日、翌日のための消費調整要請と宛先アドレスを読み出してその消費調整要請を宛先の需要家EMS143へ配信する処理を行う。総需要実績推定部123は、毎日、昨日の時間帯ごとのそのコミュニティ全体の電力の総需要実績値と総調整実績値を推定して、推定された総需要実績値と総調整実績値を総需要調整実績データベース107に格納する。ここで、コミュニティ全体の電力の総消費値CWhは、次の1式と2式で表すことができる。CDF...1F≒n×G...2ここに、eは、季節や曜日や気象条件などの種々の環境条件を表す多次元の環境変数であり、rは、需要家に送られる消費調整のための要請値例えば、電力消費を何削減して欲しいなどの電力消費調整の目標値であり、iは、需要家に与えられるインセンティブ値例えば、電力価格の割引額又は割引率であり、nは、消費調整要請が送信される宛先需要家の数であり、Dは、コミュニティ全体の本当の電力需要Whであって、環境条件eの関数であり、Fは、消費調整要請に応えてコミュニティ内の需要家たちが消費を調整した結果として得られる、コミュニティ全体の電力消費の総調整値Whであって、要請値rと、インセンティブ値iと、宛先需要家数nと、環境変数eとの関数であり、Gは、消費調整要請に応えて1つの平均的需要家コミュニティの全需要家の中で平均的な消費調整特性をもった仮想的な需要家が消費を調整した結果として得られる、その1つの平均的需要家の電力消費の調整値Whであって、要請値rと、インセンティブ値iと、環境変数eとの関数である。上記1式中のDとFの昨日の実績値が、総需要実績推定部123により推定される昨日の総需要実績値と総調整実績値に相当する。図2に、総需要実績推定部123の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。昨日の総需要実績値を推定するために、総需要実績推定部123は、調整要請データベース115を参照することで、そのコミュニティに属する多数の需要家の中から、昨日の消費調整要請の宛先ではなかったつまり、その要請を受けなかった需要家を選別する。総需要実績推定部123は、消費実績データベースタ105に記録されている、それら選別された需要家の消費実績に基づいて、昨日のコミュニティ全体の総需要実績値を推定する。さらに、総需要実績推定部123は、消費実績データベースタ105内の昨日の消費実績データから、コミュニティ全体の昨日の総消費実績値を計算する。そして、総需要実績推定部123は、上記の推定された昨日の総需要実績値と、上記の計算された昨日の総消費実績値とから、昨日のコミュニティ全体の総調整実績値を計算する。再び図1を参照して、総需要予測部125は、毎日、翌日の時間帯ごとのコミュニティ全体の総需要値を予測し、予測された総需要予測値を総需要予測データベース109に格納する。総需要予測値は、上記1式中のDの翌日の予測値に相当する。図3に、総需要予測部125の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。総需要予測部125は、翌日の総需要を予測するために、気象データベース103に記録された、翌日の気象予測データと、過去の多数日の気象実績データとを参照して、気象条件と季節が翌日と類似する過去の複数日を選別する。そして、総需要予測部125は、総需要調整実績データベース107に記録されている、それら選別された類似条件の日の総需要実績値に基づいて、翌日のコミュニティ全体の総需要を予測する。再び図1を参照して、総発電予測127は、毎日、翌日の時間帯ごとのコミュニティ全体の総発電値Whを予測し、予測された総発電予測値Whを総発電予測データベース111に格納する。図4に、総発電予測部127の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。総発電予測127は、コミュニティデータベース101を参照して、コミュニティ内に存在する多数の太陽光発電機器の発電能力値を把握する。そして、総発電予測127は、それら太陽光発電機器の機種と発電能力値に基づいて、気象データベース103に記録されている翌日の日照時間を考慮して、翌日の時間帯ごとの総発電量Whを予測する。総調整値決定部129は、毎日、翌日の時間帯ごとのコミュニティ全体の消費調整消費の削減又は増加の目標値所望値を示す総調整値Whを決定する。この総調整値は、上記1式中のFの翌日の目標値に相当する。図5に、総調整値決定部129の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。総調整値決定部129は、総発電予測データベース111に記録された翌日の総発電予測値Whと、総需要予測データベース109に格納された翌日の総需要予測値Whとから、そのコミュニティ全体の正味の総需要値総発電値の全部を需要を満たすために消費した場合の残余の総需要値Whであり、以下、総需要バランス値というを計算する。そして、総調整値決定部129は、翌日の総需要バランス値Whが、配電系統からそのコミュニティへ供給可能な電力量Whの上限閾値と下限閾値の間の範囲から、逸脱するか否かを判断する。その結果、逸脱すると判断される場合には、総調整値決定部129は、その逸脱を相殺するように翌日の総調整値を決定する。再び図1を参照して、調整モデル決定部131は、環境条件ごとに、上述したような調整モデルを作成して、その調整モデルを調整モデルデータベース113に登録する。そして、調整モデル決定部131は、毎日、調整モデルデータベース113内の調整モデルを更新する。図7~図8に、調整モデル決定部131の動作フローが示されている。その概要は以下のとおりである。調整モデル決定部131は、総需要調整実績データベース107を参照して、過去の各月のそれぞれの日の各時間帯の総調整実績値を把握し、また、調整要請データベース111を参照して、過去の各月のそれぞれの日の各時間帯の消費調整要請の要請値と宛先需要家数とを把握する。さらに、調整モデル決定部131は、消費実績データベース105を参照して、過去の各月のそれぞれの日の各時間帯におけるそれぞれの宛先需要家の消費実績値を把握し、それらの消費実績値に基づいて、それぞれの日の各時間帯にそれぞれの宛先需要家に与えられたインセンティブ値を特定する。なお、本実施形態では、インセンティブ値の一例として、或る時間区間ごと例えば、日ごと、時間帯ごとの消費実績値に応じて決まる電気料金単価の割引率又は割引金額が採用される。図9にその具体例が示されている。この具体例では、消費事績値が小さいほど、料金単価が安い、つまりインセンティブ値が大きくなる。上記のようにして把握された、過去の各月のそれぞれの日の各時間帯における総調整実績値と、要請値と、宛先需要家数と、それぞれの宛先需要家のインセンティブ値とは、上記1式と2式における、環境変数eが固定された条件の下でのFの値と、rの値と、nの値と、iの値の、それぞれの日におけるサンプルに相当する。このような各月の多数の日のサンプルのセットを用いて、調整モデル決定部131は、所定の統計計算法、例えば最小二乗法を用いて、月ごと及び時間帯ごとの調整モデルを、ルックアップテーブル又は計算式の形式で割り出す。図10に、本実施形態で採用される調整モデルの一具体例が示されている。この調整モデルは、消費調整要請の要請値rを、その要請を受けた1つの平均的需要家当たりの消費調整値G以下、単位調整値というと、その需要家に与えられるインセンティブ値iとの関数Hとして定義したルックアップテーブル又は計算式である。すなわち、1つの平均的需要家に、要請値rをもつ消費調整要求と、値iをもつインセンティブを与えたとき、その平均的需要家から得られると期待される消費調整値GはG=G...3で定義される。この3式を変形して、要請値iを、消費調整値Gと、インセンティブ値iと、環境変数eの関数で表現すると、iH...3となる。この3式の環境変数eに、特定の環境変数e1例えば、特定の月の平均的な気象条件と、1日のうちの特定の時間帯とのセットを代入すると、その特定の環境条件例えば、特定の月の特定の時間帯に適用可能な次の4式iH...4が得られる。図10に示された調整モデルHは、上記4式中のGに相当するものである。図10に示された調整モデルHは、次のように使用することができる。すなわち、所望されるコミュニティ全体の総消費調整値をFとすると、その総消費調整値Fを、消費調整要請を与えたい需要家の数nで割れば、1需要家当たり平均的な消費調整値単位調整値Gが求まる。そして、その単位調整値Gと、それら需要家たちが受ける平均的なインセンティブ値iを、上記調整モデルHに適用すれば、所望の総消費調整値Fを得るために必要な要請値rが算出されることになる。再び図1を参照して、調整要請生成部133は、毎日、翌日のコミュニティ全体の実際の総調整値を、総調整値決定部129により決定された翌日の総調整値と等しくするために、そのコミュニティに配信すべき消費調整要請の要請値を決定し、その翌日の消費調整要請の宛先となるべき需要家をコミュニティ内から選定し、そして、その決定された翌日の要請値を示した要請予定データを、それら選定された宛先需要家の通信アドレスと関連付けて、調整要請データベース115に格納する。図11に、調整要請生成部133の動作フローが示されている。その動作において注目すべき点は、以下のとおりである。調整要請生成部133は、毎日、コミュニティ内のすべての需要家ではなく、一部の需要家たちだけを、調整要請の宛先として選択する。宛先として選ばれなかった需要家は、消費調整要請を受けないから、それらの需要家たちの消費実績は、それらの需要家たちの本当の需要を表しているとみなしてよく、よって、総需要予測部125による総需要予測の基礎データとして使用されることになる。また、調整要請生成部133は、毎日、調整要請データベース115内の過去の要請実績データを参照して、それぞれの需要家の過去に宛先として選ばれた回数又は頻度を把握し、その回数又は頻度に応じて、どの需要家を将来の要請の宛先として選択するかを判断する。これにより、調整要請の宛先が異なる需要家に分散させることができ、それにより、同じ需要家に要請が集中しすぎ、消費調整要請の効果が飽和状態になるという問題を低減することができる。また、調整要請生成部133は、毎日、消費実績データベース103を参照して、それぞれの需要家の過去の消費実績値に応じて、換言すれば、消費実績値から推測されるインセンティブ値に応じて、どの需要家を将来の要請の宛先として選択するかを判断する。これにより、インセンティブ値の比較的に小さい需要家に優先的に要請を送れるようにすることができる。それにより、すでに限界まで消費を調整している需要家に要請が再び行くことで、消費調整要請の効果が飽和状態になるという問題を低減することができ、また、インセンティブのコストを抑制しつつ、消費調整要請の効果を得ることができる。以下では、通信部121以外の機能部123~133の動作について、より詳細に説明する。図2には、総需要実績推定部123の動作フローが示されている。総需要実績推定部123は、毎日、昨日のすべての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS1を繰り返す。時間帯ごとのループプロセスS1では、コミュニティのすべての需要家について、需要家ごとのループプロセスS2が繰り返され、その後にステップS7~S8のプロセスが行われる。需要家ごとのループプロセスS2では、消費実績データベースタ105から、該当需要家の昨日の該当時間帯の消費実績値201が読まれるS3。その後、調整要請データベース115に記録されている、昨日の消費調整要請これは、一昨日に送信されたものの宛先だった需要家たちの需要家ID202が参照されて、該当需要家が昨日の消費調整要請の宛先であったか否かが判断されるS4。上記判断の結果、該当需要家が宛先であったつまり、昨日の消費調整要請を受信していたならば、読まれた消費実績値202が、総消費値需要家ごとのループプロセスS2の開始時の初期値はゼロに加算されるS5。他方、該当需要家が宛先でなかったつまり、昨日の消費調整要請を受信していないならば、読まれた消費実績値202が、部分需要値需要家ごとのループプロセスS2の開始時の初期値はゼロと、上述の総消費値の両方に加算されるS6。すべての需要家について、需要家ごとのループプロセスS2が実行され終わると、上記部分需要値は、昨日の要請の宛先でなかった需要家たちコミュニティ内の一部の需要家たちの該当時間帯における消費実績値本当の需要値の集計値を示し、また、上記の総消費値は、コミュニティ内のすべての需要家たちの消費実績値の集計値を示すことになる。その後のステップS7では、上記宛先でなかった一部の需要家の数に対するコミュニティ全体のすべての需要家の数の倍率が、上記部分需要値に乗算される。それにより、上記部分需要値は、コミュニティ全体のすべての需要家の需要値の集計値とみなし得る値に拡張される。その拡張された値が、昨日の該当時間帯におけるコミュニティ全体の総需要実績値203として、総需要調整実績データベース107に格納される。ここで、上述した倍率を決めるための需要家の数は、文字通りの単純な需要家のカウント値であってもいし、あるいは、各需要家が保有する電力消費機器の定格電力や数に応じて決まる各需要家の電力消費潜在能力に基づいた重荷付けを、上記需要家のカウント値に適用した値であってもよい。例えば、典型的な1つの家庭の需要家数を1とした場合、その家庭の約10倍の電力消費潜在能力を有する1つの工場の需要家数を10とすることができる。さらに、ステップS8で、上記総消費値から上記総需要実績値202が差し引かれ、その差分値が、昨日の該当時間帯におけるコミュニティ全体の総調整実績値204として、総需要調整実績データベース107に格納される。昨日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS1が実行され終わると、総需要調整実績データベース107には、昨日のすべての時間帯における総需要実績値202と総調整実績値204とが格納されたことになる。図3に、総需要予測部125の動作フローが示されている。総需要予測部125は、気象データベース103内の、気象予測データに示された翌日の気象条件211と、気象実績データに示された過去の多数日の気象条件212とを参照して、気象条件と季節において翌日と類似する過去の複数日を特定するS11。その後、1日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS12が、繰り返される。時間帯ごとのループプロセスS12では、ステップS11で特定されたすべての類似日について、日ごとのループプロセスS13が繰り返され、その後、ステップS15が実行される。日ごとのループプロセスS13では、総需要調整実績データベース107から、該当日の該当時間帯における総需要実績値213が読み出されるS14。その後、ステップS15で、総需要調整実績データベース107から読み出された、上記すべての類似日の該当時間帯における総需要実績値213が集計される。そして、その集計値の平均値が計算され、その平均値が、翌日の該当時間帯におけるコミュニティ全体の総需要予測値214として、総需要予測データベース109に格納される。1日のすべての時間帯について時間帯ごとのループプロセスS12が終わると、は翌日の全ての時間帯に総需要予測値214が格納されたことになる。図4に、総発電予測部127の動作フローが示されている。総発電予測127は、コミュニティ内の全ての需要家について、需要家ごとのループプロセスS21を繰り返す。需要家ごとのループプロセスS21では、該当需要家が保有するすべて太陽光発電機器について、太陽光発電機器ごとのループプロセスS22を繰り返す。太陽光発電機器ごとのループプロセスS22では、コミュニティデータベース101から、該当太陽光発電機器の発電能力値221を読み出すS23。これにより、コミュニティ内に存在するすべての太陽光発電機器の発電能力値221が読み出される。ステップS26で、コミュニティ内のすべての太陽光発電機器の発電能力値221が集計され、その集計値が総発電能力値として設定される。その後、翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS27が繰り返される。時間帯ごとのループプロセスS27では、気象データベース103から翌日の該当時間帯の日照時間222が読み出されS28、そして、読み出された日照時間と上記の総発電能力値とに基づいて、、翌日の該当時間帯の総発電値Whが求められる。求まった総発電量Whは、翌日の該当時間帯の総発電予測値223として、総発電予測データベース11に格納される。翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS27が終了すると、総発電予測データベース11には、翌日のすべての時間帯における総発電予測値223が格納されたことになる。図5に、総調整値決定部129の動作フローが示されている。総調整値決定部129は、翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS41を繰り返す。時間帯ごとのループプロセスS41では、以下のプロセスが行われる。総発電予測データベース111から翌日の該当時間帯の総発電予測値Wh231が読み出され、総需要予測データベース109から翌日の該当時間帯の総需要予測値Wh232が読み出されるS42。そして、その総需要予測値Wh232からその総発電予測値Wh231が差し引かれ、その差分値が、翌日の該当時間帯の総需要バランス値として設定されるS43。その後、その総需要バランス値が、該当時間帯にコミュニティへ供給可能な電力量の上限閾値及び下限閾値と比較される。本実施形態では、一例として、上限閾値及び下限閾値は、そのコミュニティのための配電系統の設備容量から予め決定された固定値とする。上記比較の結果、その総需要バランス値が上限閾値より大きい場合は、上限閾値から総需要バランス値から差し引いたマイナスの差分値が、該当時間帯の消費削減用の総調整として設定される。上記比較の結果、その総需要バランス値が下限閾値より小さい場合は、下限閾値から総需要バランス値を差し引いたプラスの差分値が、該当時間帯の消費増加用の総調整値として設定される。上記比較の結果、その総需要バランス値が上限閾値以下で下限閾値以上であるならば、該当時間帯の総調整値はゼロと設定される。翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS41が終了すると、翌日のすべての時間帯の総調整値が設定されたことになり、この総調整値は調整要請生成部133に入力される。図6は、翌日のすべての時間帯の総需要バランス値と総調整値の例を示す。図6に示された例では、総調整値は、時間帯P1でプラスの値をもち消費増加用の調整値、時間帯P5~P7でマイナスの値をもち消費削減用の調整値、他の時間帯でゼロ消費調整不用である。図7~図8に、調整モデル決定部131の動作フローが示されている。調整モデル決定部131は、1月から12月までの十二の月について、月ごとのループプロセスS51を繰り返す。月ごとのループプロセスS51では、1日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS52が繰り返される。時間帯ごとのループプロセスS52では、過去の1年または複数年における該当月のすべての日について、日ごとのループプロセスS53が繰り返され、その後に、ステップS65~S67のプロセスが行われる。上記の日ごとのループプロセスS53では、ステップS55~S57のプロセスが行われ、その後に、該当日の消費調整要請の宛先であったすべての需要家について、需要家ごとのループプロセスS58が繰り返され、その後に、ステップS62~S63のプロセスが行われる。上記の日ごとのループプロセスS53では、ステップS55で、総需要調整実績データベース107から、該当日の該当時間帯の総調整実績値241が読み出される。また、ステップS56で、調整要請データベース111から、該当日の消費調整要請が示す該当時間帯の要請値242が読み出される。さらに、ステップS57で、調整要請データベース111に記録されている該当日の消費調整要請の宛先需要家の需要家IDが読み出され、それらの需要家IDから、その消費調整要請の宛先需要家が特定されるともに、それら宛先需要家の数がカウントされる。その後、ステップS57で特定されたすての宛先需要家について、宛先需要家ごとのループプロセスS58が繰り返される。宛先需要家ごとのループプロセスS58では、ステップS59で、消費実績データベース105から、該当日の該当時間帯における該当需要家の消費実績値244が読み出され、そして、ステップS60で、その消費実績値244に対応するインセンティブ値が特定される。図9には、本実施形態で一例として採用される、インセンティブ値が示されている。図9に示される例では、時間帯当たりの消費実績値小さいほど電気料金単価が安くなるように、時間帯当たりの消費事績値に応じて電気料金単価が設定されている。このように設定された電気料金単価の安さ割引額又は割引率が、インセンティブ値に相当する。再び図7~図8を参照して、ステップS57で特定されたすべての宛先需要家について、宛先需要家ごとのループプロセスS58を繰り返すことで、該当日の要請の宛先だったすべての宛先需要家のインセンティブ値が得られる。ステップS62で、それらのインセンティブ値の平均値が計算され、その平均値が、該当日の該当時間帯のインセンティブ値として設定される。また、ステップS63で、ステップS55で読まれた該当日の該当時間帯の総調整実績値を、ステップS57で特定された該当日の宛先需要家の数で割り算することで、該当日の該当時間帯の1需要家当たりの調整実績値単位調整実績値を算出する。該当月のすべての日について、日ごとのループプロセスS53が繰り返されることで、該当時間について、該当月のすべての日の単位調整実績値と要請値とインセンティブ値が得られる。ステップS65では、それらの得られた値から、該当月の単位調整実績値の平均値と要請値の平均値とインセンティブ値の平均値が計算される。その後、ステップS66で、ステップS65で計算された単位調整実績値の平均値と要請値の平均値とインセンティブ値の平均値のセットが、該当月における該当時間帯の座標サンプル251として、調整モデルデータベース251に格納される。ここで、座標サンプルとは、図10に例示するような、単位調整実績値の座標軸と、要請値の座標軸とをもつ3次元座標系における座標サンプルという意味である。図10では、各座標サンプルが黒円プロットとして示されている。調整モデルデータベース251には、計算済みの該当月の該当時間帯の座標サンプルが多数格納されている。ステップS67では、該当月の該当時間帯の多数の座標サンプルに基づいて、統計的計算方法、例えば最小二乗法で、該当月の該当時間帯の調整モデル252が算出される。調整モデル252は、本実施形態では、図10に例示されるような、環境変数eを該当月の該当時間帯の固有値e1に固定した条件下で、要請値rを、単位調整値Gとインセンティブ値iの関数Hとして定義した、ルックアップテーブル又は計算式である。算出された該当月の該当時間帯の調整モデル252は、調整モデルデータベース252に格納される。1日のすべての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS52が終わると、該当月のすべての時間帯の調整モデル252が、調整モデルデータベース252に格納されたことになる。そして、1月から12月までのすべての月について、月ごとのループプロセスS51が終わると、1月から12月までのすべての月について、すべての時間帯の調整モデル252が、調整モデルデータベース252に格納されたことになる。図11に、調整要請生成部133の動作フローが示されている。調整要請生成部133は、翌日の全ての時間帯について、時間帯ごとのループプロセスS71を繰り返し、その後に、ステップS75~S77のプロセスを実行する。時間帯ごとのループプロセスS71では、総調整値決定部129から、該当時間帯の総調整値が入力されS72、調整モデルデータベース113から、翌日が属する月の該当時間帯の調整モデル261が読み込まれるS73。そして、ステップ74で、所定のインセンティブ値と、所定の宛先需要家数コミュニティ内の総需要家数より少ないと、ステップS72で入力された総調整値とのセットが、ステップS73で読みこまれた調整モデル261に適用される。その結果として、ステップS72で入力された総調整値を実現するための要請値が算出され、その算出された要請値が、翌日の該当時間帯の要請値として設定される。1日のすべての時間帯についての時間帯ごとのループプロセスS71が終わると、翌日のすべての時間帯の要請値が設定されたことになる。その後、ステップS75で、設定された翌日のすべての時間帯の要請値が統合されて、翌日の要請予定データ262が作られ、それが調整要請データベース115に格納される。その後、ステップS76で、調整要請データベース115内の過去の要請実績データ過去の多数の日にそれぞれ配信された消費調整要請の要請値を示すデータ263が参照される。それに加えて、消費実績データベース264から、コミュニティ内の多数の需要家の過去の消費実績値が参照される。そして、参照された情報に基づいて、翌日の消費調整要請の宛先となるべき所定数例えば、ステップS74で用いられた宛先需要家数と同じ数であり、コミュニティの総需要化数より少ないの需要家が選定される。ここでは、例えば、過去の要請実績データに基づいて、過去に要請の宛先となった回数又は頻度が所定閾値以上の需要家は、選定対象から外される。それに加えて、例えば、それぞれの需要家の過去の消費実績値または、それに対応するインセンティブ値に基づいて、過去の消費実績値が所定閾値より小さいまたは、対応するインセンティブ値が所定閾値より大きい需要家は、選定対象から外される。その結果として、同じ需要家に集中し過ぎたり、あるいは、インセンティブ値の比較的に大きい需要家に集中し過ぎたりすることなしに、所定数の需要家が翌日の要請の宛先として選定される。選定された宛先の需要家の通信アドレスが、翌日の要請予定データ262に関連付けられて、調整要請データベース115に格納される。上述したステップ76で、宛先需要家を選択するための方法の変形例として、次のような方法を採用することもできる。この方法は、コミュニティへの給電電圧をコミュニティ全域において規定電圧に安定させることを目的としたものである。すなわち、予め判明しているコミュニティ内のそれぞれの需要家の配電網上の配置例えば、その配電網を構成する多数の配電線路の配置、それぞれ配電線路に沿ったそれぞれの需要家の変電所からの距離などが、予めコミュニティデータベース101に記録されている。ステップ76では、コミュニティデータベース101が参照されることで、それぞれの需要家の配電網上の配置が把握される。また、消費実績データベース105が参照されることで、それぞれの需要家の過去特に、明日に環境条件が類似した過去日の消費実績が把握される。さらには、コミュニティデータベース101に記録されているそれぞれの需要家の発電設備の情報と、気象データベース103に記録されている明日の気象予測データとに基づいて、明日のぞれぞれの需要家の発電値も把握されてよい。そして、把握されたそれぞれの需要家の配電網上の配置及び過去の消費実績に基づいて、過去例えば、明日と類似した過去日のの配電網上の給電電圧の分布が推測でき、これは明日の配電網上の給電電圧の分布の予測として使うことができる。更には、過去の配電網上の給電電圧の分布に、明日の発電値も加味して、明日の配電網上の給電電圧の分布を予測してもよい。この電圧分布の予測に基づいて、その予測された電圧分布を規定電圧に均等にするために、配電網上のどの位置に存在するどの需要家に対して、電力消費調整を要請すべきかが決定される。この決定に従って、宛先需要家を決定することができる。このようにして宛先需要家が決定された後、調整要請データベース115に格納された要請予定データとそれに関連付けられた宛先需要家の通信アドレスに従って、通信部121が、その日のうちに、翌日の消費調整要請を作成して、その消費調整要請をそれら宛先需要家の通信アドレスに送信する。ところで、消費調整サーバ100のサービスが開始した当初しばらくの間、上述した需要予測又は調整モデル決定などのための統計処理を行うには過去の消費実績データが少なすぎて、信頼できる需要予測や調整モデル決定ができないであろう。そこで、消費調整サーバ100は、そのサービスが開始した当初、統計処理を行うに適した所定量の消費実績データが蓄積されるまでは、需要予測を省略した別の方法で、消費調整を行うことができる。その別の方法として、直近過去例えば昨日のコミュニティの総消費実績を評価して、その評価結果に基づいた変更を、直近過去例えば昨日のコミュニティの消費調整要請の要請値、宛先数又はインセンティブ値に加えることで、直近将来のコミュニティの消費調整要請の要請値、宛先数又はインセンティブ値を生成する、という方法を採用することができる。図12には、上記別の方法による消費調整を行うための調整要請生成部133の動作フローが示されている。調整要請生成部133は、そのサービス開始日からの稼働日数が所定数以上か又は、消費実績データベース103に蓄積された過去の消費実績データが所定量以上かを判断しS81、その結果がYesなら、上述の図11に示されたプロセスを行うS82。しかし、その結果がNoならば、ステップS83で、消費実績データベース103から直近過去例えば昨日のコミュニティの全ての需要者の消費実績データ271を読み出し、それに基づいてコミュニティ全体の時間帯ごとの総消費実績を計算する。そして、その時間帯ごとの総消費実績が過大だったか、過少だったか、適当だったかを評価するS84。この評価は、例えば、時間帯ごとの総消費実績が、所定の上限閾値と下限閾値の間の範囲から逸脱したか否かで判断できる。その結果、適当であったならば、変更分としてゼロを設定するS85。過大だったならば、その過大程度に応じた変更分を、過少だったならばその過少程度の応じた変更分設定するS86。その後、調整要請データベース115から、直近過去昨日の要請実績データ272を読み出し、それに基づいて、消費調整要請の要請値、宛先数又はインセンティ値を把握し、その値に上記に変更分を加える。その加えた結果として得られた消費調整要請の要請値、宛先数及びインセンティブ値を、直近将来消費調整要請の要請値、宛先数及びインセンティブ値として採用するS87。そして、ステップS88で、上記採用された直近将来の消費調整要請の要請値、宛先数及びインセンティブ値に基づいて、直近将来の要請予定データ273と宛先アドレスを作成して、調整要請データベース272に格納する。以上説明した本発明の一実施形態は、本発明の説明のために例示であり、本発明の要旨をそれのみに限定する趣旨ではない。本発明は、上記の一実施形態以外の形態でも実施可能である。上述した実施形態では、消費調整サーバ100は、コミュニティ内に必ず、消費調整要請を受信しない需要家たちを確保し、それらの需要家たちの消費実績に基づいて、コミュニティの将来の需要を予測する。しかし、これとは異なる変形例として、消費調整サーバ100が、コミュニティに消費調整要請を全く送らない時期日、時間帯を間欠的に確保し、それらの時期のコミュニティの消費実績に基づいて、コミュニティの将来の需要を予測するようにしてもよい。例えば、毎月、消費調整要請を全く送らない日を1日か2日確保するとか、あるいは、毎日、他の日とは異なる1つか2つの時間帯に、消費調整要請の要請値をゼロにするというようなことができる。上述した実施形態では、消費調整サーバ100は、コミュニティ内の需要家たちの中から、過去に消費調整要請を受けた回数又は頻度が比較的に少ない需要家、又は比較的に小さいインセンティブを受けている需要家を、優先的に、消費調整要請の宛先として選定する。しかし、これとは異なる変形例として、消費調整サーバ100が、コミュニティに消費調整要請を全く送らない時期日、時間帯を間欠的に確保しつまり、消費調整を行う第1の時期と行わない第2の時期とを決定し、過去の消費調整を行わなかった第2の時期におけるコミュニティの消費実績に基づいて、将来の消費調整を行う第1の時期におけるコミュニティの需要を予測するようにしてもよい。例えば、毎月、消費調整要請を全く送らない日を1日か2日確保するとか、あるいは、毎日、他の日とは異なる1つか2つの時間帯に、消費調整要請の要請値をゼロにするというようなことができる。