"入力データを逐次計算する予測型逐次計算方法であって、前記計算の処理完了時間を示す最小タイムスライスを受け付けるステップと、前記入力データを複数受け付けるステップと、前記複数受け付けた入力データのデータ量と、データ量と計算処理時間とを関係付けた予測モデルと、に基づいて、当該入力データに関する計算処理時間を予測するステップと、前記予測された計算処理時間と前記受け付けた最小タイムスライスとを比較するステップと、前記比較の結果、前記計算処理時間が前記最小タイムスライスを上回る場合、当該最小タイムスライスに所定の時間を加えた新たなタイムスライスで計算を実行、又は及び前記データ量を所定の量減らして計算を実行するステップと、を備えることを特徴とする予測型逐次計算方法。請求項1に記載の予測型逐次計算方法において、前記データ量を所定の量減らして計算を実行するステップでは、前記計算処理時間とデータ量と反復計算の回数とを関係付けた関数を用いて前記データ量における処理時間を算出し、当該算出結果が前記タイムスライスを上回る場合は当該データ量を所定の量減らして当該関数に入力し、当該計算結果が前記タイムスライスを下回った場合、当該変更後のデータ量にて前記計算を実行することを特徴とする予測型逐次計算方法。請求項2に記載の予測型逐次計算方法において、前記計算処理時間とデータ量と反復計算の回数とを関係付けた関数は、反復計算の回数の変動を前記データ量の変動に反映した関数を内部に備え、当該関数へ前記データ量のみを入力することで前記処理時間を算出することを特徴とする予測型逐次計算方法。請求項1乃至3の何れか1項に記載の予測型逐次計算方法において、前記最小タイムスライスに所定の時間を加えた新たなタイムスライスで計算を実行するステップでは、前記計算毎に付与されている優先度に従い追加のタイムスライスを割り振り新たなタイムスライスを決定し計算を実行することを特徴とする予測型逐次計算方法。請求項1乃至4の何れか1項に記載の予測型逐次計算方法において、前記計算は、複数の予測型逐次計算装置において実行されており、前記計算処理時間が前記タイムスライスを上回る場合、当該上回ることを判定した予測型逐次計算装置以外の予測型逐次計算装置にて前記計算を実行することを特徴とする予測型逐次計算方法。請求項1乃至5の何れか1項に記載の予測型逐次計算方法において、前記予測モデルを修正するチューニングステップを更に備え、前記チューニングステップは、前記計算が行われていない時間にデータの量又は反復計算の回数を増減した値を入力として前記計算と同じ計算を実施することで、前記予測モデルを修正することを特徴とする予測型逐次計算方法。請求項6に記載の予測型逐次計算方法において、前記予測モデルは前記計算毎にあり、当該予測モデルのうち予測精度の低い予測モデルから前記チューニングステップを実施することを特徴とする予測型逐次計算方法。請求項1乃至7のいずれか一項に記載の予測型逐次計算方法において、前記計算の入力もしくは出力に関係する物理設備に異常が起こった場合、異常が起こった装置に関する計算を優先的に実行することを特徴とする予測型逐次計算方法。請求項1乃至8のいずれか一項に記載の予測型逐次計算方法において、前記計算に用いたデータの量又は及び間引きの結果を、前記計算を行なう装置以外の外部装置に送信し、当該外部装置にて前記計算に用いたデータの量又は及び間引きの結果を表示する表示ステップを更に備えることを特徴とする予測型逐次計算方法。入力データを逐次計算する予測型逐次計算装置であって、前記計算の処理完了時間を示す最小タイムスライス及び、前記入力データを複数受け付ける通信部と、前記複数受け付けた入力データのデータ量と、データ量と計算処理時間とを関係付けた予測モデルと、に基づいて、当該入力データに関する計算処理時間を予測し、当該予測された計算処理時間と前記受け付けた最小タイムスライスとを比較し、当該比較の結果、前記計算処理時間が前記最小タイムスライスを上回る場合、当該最小タイムスライスに所定の時間を加えた新たなタイムスライスで計算を実行、又は及び前記データ量を所定の量減らして計算を実行するように実行を計画する計画部と、前記計画部により計画された結果に基き計算を実行する実行部と、を備えることを特徴とする予測型逐次計算装置。請求項10に記載の予測型逐次計算装置において、前記計画部は、前記計算処理時間とデータ量と反復計算の回数とを関係付けた関数を用いて前記データ量における処理時間を算出し、当該算出結果が前記タイムスライスを上回る場合は当該データ量を所定の量減らして当該関数に入力し、当該計算結果が前記タイムスライスを下回った場合、当該変更後のデータ量にて前記計算を実行するように計画することを特徴とする予測型逐次計算装置。請求項11に記載の予測型逐次計算装置において、前記計算処理時間とデータ量と反復計算の回数とを関係付けた関数は、反復計算の回数の変動を前記データ量の変動に反映した関数を内部に備え、当該関数へ前記データ量のみを入力することで前記処理時間を算出することを特徴とする予測型逐次計算装置。請求項10乃至12の何れか1項に記載の予測型逐次計算装置において、前記計画部は、前記計算毎に付与されている優先度に従い追加のタイムスライスを割り振り新たなタイムスライスを決定し計算を実行するように計画することを特徴とする予測型逐次計算装置。請求項10乃至13の何れか1項に記載の予測型逐次計算装置において、前記予測モデルを修正するチューニング部を更に備え、前記チューニング部は、前記計算が行われていない時間にデータの量又は反復計算の回数を増減した値を入力として前記計算と同じ計算を実施することで、前記予測モデルを修正することを特徴とする予測型逐次計算装置。請求項14に記載の予測型逐次計算装置において、前記予測モデルは前記計算毎にあり、当該予測モデルのうち予測精度の低い予測モデルから前記チューニングステップを実施することを特徴とする予測型逐次計算装置。請求項10乃至15のいずれか一項に記載の予測型逐次計算装置において、前記計算の入力もしくは出力に関係する物理設備に異常が起こった場合、異常が起こった装置に関する計算を優先的に実行することを特徴とする予測型逐次計算装置。請求項10乃至16のいずれか一項に記載の予測型逐次計算装置と、表示装置とを備えた予測型逐次計算システムであって、前記表示装置は、前記計算に用いたデータの量又は及び間引きの結果を、前記予測型逐次計算装置から受信し、当該受信した情報を表示することを特徴とする予測型逐次計算システム。請求項10乃至16のいずれか一項に記載の予測型逐次計算装置と、表示装置とを備えた予測型逐次計算システムであって、前記予測型逐次計算装置は複数あり、前記計算は、複数の予測型逐次計算装置で実行されており、前記計算処理時間が前記タイムスライスを上回る場合、当該上回ることを判定した予測型逐次計算装置以外の予測型逐次計算装置にて前記計算を実行することを特徴とする予測型逐次計算システム。請求項18に記載の予測型逐次計算システムにおいて、前記予測型逐次計算装置と表示装置とは広域ネットワークを用いて接続されていることを特徴とする予測型逐次計算システム。しかしながら、特許文献1記載の技術は、計算を行なうノードのスループット格差の是正を目的とし、処理遅延が起こる特定のノードの処理の負荷を減らすことを行なっているだけである。そのため、そもそもリアルタイム制約を考慮し、全体の処理をデッドラインまでに如何に終えるか、という観点では制御していない。また、特許文献1では、計算が行われた結果生じる混雑や、計算が滞っていることによって起きる計算の失敗に基づいており、処理時間が増加しはじめる過渡期などにリアルタイム制約を厳守できない可能性がある。本発明は、上述の問題を鑑みてなされたものであって、処理時間が増加しはじめる過渡期であってもリアルタイム制約を守ることができる計算装置を提供することを目的とする。本発明は、計算にかかる時間を予測し、その予測結果に基づいてリアルタイム制約を守ることができる計算に調節した上で計算を実行する。より具体的には、予測モデルに基づいて入力データの量ならびに質に対する計算の処理時間を予測し、処理時間が前記計算に割り当てられているタイムスライスを上回る場合、計算で用いるデータの量の削減もしくは反復計算の回数の削減を行うことで処理時間を調節し、上記のように調節された計算を実行することで、リアルタイム制約を守りつつ、計算を実行する。更に、処理時間を予測する際に用いる予測モデルが、上記の計算が行われていない時間にデータの量もしくは反復計算の回数もしくは近似計算への切り替えを行った計算を実行した結果によって随時更新する処理を追加しても良い。計算に割り当てられるタイムスライスに応じて、計算の予測処理時間に基づきデータの量の削減、反復計算の回数を削減するので、処理時間が増加し始める過渡期を含め、リアルタイム制約を守り計算を実行できる。以下、適宜図面を参照しながら本発明を実施するための代表的な形態を説明する。なお、これらの図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を与える。また、構成要素が同一であることを明示することにより、繰り返して利用する場合には重複する説明を省略する。第一の実施例を説明する。第一の実施例は生産、検査等の設備の処理能力を統計的に分析する処理能力分析システムを例として説明する。<システム構成>図1を用いて、本実施例のシステム構成を説明する。図1に示す通り、処理能力分析システムは、予測型逐次計算装置11と、設備群12と、管理端末13を備える。設備群12は、設備112A、設備212B、設備312Cをはじめとする複数の設備を備える。なお、本実施例では設備1つが単一の工程を担うものとするが、複数の工程を処理してもよい。また、本実施例では予測型逐次計算装置11、管理端末13がそれぞれ1つの構成としたが、それぞれ2つ以上あってもよい。たとえば、予測型逐次計算装置11が複数ある場合には、設備群12をいくつかのグループに分割し、そのグループ単位で計算を分担してもよい。あるいは、2つ目以降のいくつかの予測型逐次計算装置11は待機させておき、故障やデータ量の増大に合わせて協調動作させてもよい。前記予測型逐次計算装置11と設備群12の各構成要素は、Ethernet登録商標等によって構築される制御ネットワーク14を介して接続される。また、前記予測型逐次計算装置11と管理端末13は、Ethernet等によって構築された広域ネットワーク15を介して接続される。<動作概略>次に本実施例の基本的な処理の流れを簡単に説明する。まず計算処理本実施例ではこれをタスクと呼称するの登録から実行開始までの流れの概略を説明する。タスクの実行に先立って管理端末13が、広域ネットワーク15を介して、予測型逐次計算装置11に分析内容やリアルタイム制実行周期、最小タイムスライス約等を記載したクエリを送信する。本実施例におけるタスクの内容は、設備の処理能力の見積もりであって、具体的には各設備の処理時間を混合正規分布で当てはめる場合のパラメータ混合率、各分布の平均と分散を算出するものである。予測型逐次計算装置11は、受け付けたクエリを解析し、実行可能かどうかを判別して、可能ならばそのクエリに対応するタスクを生成登録する。なお、本実施例では設備ごとに別々のタスクが登録されるものとする。登録されたタスクは、予測型逐次計算装置11がクエリで規定される最小タイムスライス以上のタイムスライスを割り振って周期的に実行される。なお、実行を開始した時点では設備群12の各設備からはデータが来ていないので、すぐに処理を終える。次に、タスクの実行の流れの概略を説明する。設備群12の各設備が、制御ネットワーク14を介して、設備が担う工程に要した処理時間の実績値を予測型逐次計算装置11に随時送信する。予測型逐次計算装置11は、タスクの実行タイミングが来たとき、それまでに送信されたデータをタスクの入力データとして、まず予測モデルを用いてタスク実行に要する処理時間を予測する。その結果、予測処理時間がタスクに与えられたタイムスライス以下ならばタスクを実行する。そうでない場合は、1タイムスライスを大きくする処理、2タスクの入力または処理内容を間引く処理を行って予測処理時間をタイムスライス以下にし、タスクを実行し、前記設備の処理能力を表すパラメータ処理時間を混合正規分布で当てはめる場合のパラメータを算出する。この結果を出力データとして設備群12の各設備、あるいは、複数の設備を統括する設備に送信する。この結果、設備群12の各設備は、受信した処理能力のパラメータを活用して最適な制御を実施できる。次に予測モデルの更新の流れの概略を説明する。前記のタスクが実行されていない時間に、入力データの量もしくはEMアルゴリズム等における一連のステップの反復の回数を増減した計算を実行する。そして、その計算を実行するためにかかった時間をもとに予測モデルを更新する。すなわち、データ量、反復計算の回数を入力とし、処理時間を出力とする統計モデルのパラメータを学習する。この結果、モデルの性質の変化や、設備の増加またはデータ送信周期の短縮に伴うデータの増大があっても正しく処理時間を予測することができる。<機能構成>図2を用いて機能構成を説明する。予測型逐次計算装置11は、ストリーム管理部2111、計画部212、実行部213、調整部214、データ管理部215、クエリ解析部216、モニタリング部217を備える。設備群12の各設備は、制御部221を備える。管理端末13は、入力部231、表示部232を備える。<機能とハードウェア>次に図2と図3、図4、図5を参照して前記機能とハードウェアの対応を説明する。予測型逐次計算装置11を構成するストリーム管理部211、計画部212、実行部213、調整部214、データ管理部215、クエリ解析部216、モニタリング部217は、CPUCentralProcessingUnit301がメモリ302もしくは外部記憶装置303に格納されたプログラムをメモリ302のRAMReadAccessMemory領域に読み込み、制御ネットワーク14に接続された設備通信IF304、広域ネットワーク15に接続された管理端末通信IF305、および、マウス306、キーボード307、ディスプレイ308を制御することで実現される。設備群11の各設備を構成する制御部221は、CPU401がメモリ402もしくは外部記憶装置403に格納されたプログラムをメモリ402のRAM領域に読み込み、制御ネットワーク14に接続された設備通信IF404、および、各設備の処理内容に応じたセンサ405、アクチュエータ405を制御することで実現される。管理端末13を構成する入力部231、表示部232は、CPU501がメモリ502もしくは外部記憶装置503に格納されたプログラムをメモリ502のRAM領域に読み込み、広域ネットワーク15に接続された管理端末通信IF504、および、マウス505、キーボード506、ディスプレイ507を制御することで実現される。<データ構造>図6を用いて、データ管理部215が管理するタスクデータ2D01を説明する。タスクデータ20D1は、管理端末から送信されたクエリから生成されるタスクを表すものであって、タスクを識別するタスクID2D011と、タスクの実行バイナリ2D012と、タスクの実行順や追加のタイムスライス割り当てを決めるために用いる静的優先度2D013と、動的優先度2D014と、優先度2D015を備える。ここで、タスクID2D011は、クエリからタスクが生成され、データ管理部215に登録される時点でデータ管理部によって付番される。また、動的優先度2D014は生成された時点では初期値10が設定され、後述で述べる手順によって変更される。優先度2D015は、動的優先度2D014の変更に伴って変更される。図7と数1を用いて、タスクの処理時間を予測する予測モデルと、データ管理部215が管理する予測モデルデータ2D02を説明する。本実施例では、タスクの予測を数1で示すような入力データの規模を表す量x1と、EMアルゴリズム等の計算における反復計算の回数の規模を表す量x2を入力とする基底関数に対する線形回帰モデルによって行う。ここで、数1におけるakは各基底関数の重みを表すパラメータである。予測モデルデータ2D02は、各タスクの基底関数とパラメータを表すものであって、タスクID2D021と、基底関数を識別する処理時間予測モデルID2D022と、基底関数のバイナリを表す処理時間予測基底関数2D023と、基底関数の重みづけを表す処理時間予測パラメータ2D024を備える。たとえば、x1とx2に対する2次の多項式で予測する場合、基底関数は数6となり、処理時間予測基底関数2D023は、この基底関数を計算するためのプログラムのバイナリデータが登録されることになる。なお、本実施例では、処理時間の予測を線形回帰モデルとしたが、別のモデルを用いても構わない。また、上述は基底関数が2つの入力を受け取る例を示したが、データ量に依存しない、反復計算がないといった場合はどちらか片方を受け取ってもよい。図8と数2を用いて、反復計算の回数を決定する際に利用する収束回数予測モデルと、データ管理部215が管理する収束回数予測モデルデータ2D03を説明する。前記のとおり予測処理時間に対して割り当てられたタイムスライスが足りない場合、データもしくは計算を間引く。ここで間引くとは、入力するデータ量を削減する処理と反復計算の回数を削減する処理であって、双方の処理ともに実施すれば計算結果の精度を劣化させる可能性がある。また、どちらかだけを極端に削減すると精度が急激に劣化する場合がある。これに対し、本実施例では後述で詳細に説明するとおり、収束する範囲内で最大量のデータを用いる。この処理を実現するために、本実施例では数2に示すように入力データの規模x1を入力とする基底関数に対する線形回帰モデルを用いて収束回数を予測する。ここで、数1におけるbkは各基底関数の重みを表すパラメータである。収束回数予測モデルデータ2D03は、タスクID2D031と、収束回数予測モデルID2D032と、収束回数予測基底関数2D033と、収束回数予測パラメータ2D034を備える。たとえば、x1に対する2次の多項式で予測する場合、基底関数は数7となり、処理時間予測基底関数2D023は、この基底関数を計算するためのプログラムのバイナリデータが登録されることになる。なお、本実施例では、処理時間の予測を線形回帰モデルとしたが、別のモデルを用いても構わない。たとえば、過去の変動にしたがう場合には自己回帰モデルなどを用いることができる。図9を用いて、クエリ2M01を説明する。クエリ2M01は、管理端末13から予測型逐次計算装置11に送信される計算内容およびリアルタイム制約等のデータであって、実行周期2M011と、最小タイムスライス2M012と、処理時間予測ロジック2M013と、計算ロジック2M014と、サンプリングロジック2M015と、データ解析ロジック2M016を備える。ここで、最小タイムスライスとは、クエリが要求する実行周期2M011あたりに割り当てられるタイムスライスの下限を指す情報である。予測型逐次計算装置11が追加で割り当てするタイムスライスがあれば、それを最小タイムスライスに足しあわせたタイムスライスが、ある実行周期において処理完了までかけられる時間となる。なお、後述で説明するとおりが、途中で処理が完了する場合には、割り当てられた時間は別の目的で利用される。たとえば、実行周期が10000ミリ秒で、最小でも500ミリ秒はタイムスライスを与えるといった場合には実行周期2M011に10000、最小タイムスライス2M012に500を設定する。処理時間予測ロジック2M015は、具体的には前記処理時間予測モデルデータ2D02に設定する基底関数を表すデータである。なお、実行周期2M011は、後述で定義するサイクルの倍数とする。また、あらかじめ予測精度の高いパラメータが分かっているならば、初期値として一緒に付与してもよいし、途中で更新してもよい。計算ロジック2M014は、入力データを出力データに変換する処理であって、本実施例においては各設備の処理時間を混合正規分布で当てはめる場合のパラメータ混合率、各分布の平均と分散の算出処理である。なお、このロジックには収束を判定するロジックが組み込まれているものとする。たとえば、EMアルゴリズムで当てはめを行う場合、n回目の反復計算後とn-1回目の反復計算後の対数尤度の0.01未満となるといった条件が組み込まれる。サンプリングロジック2M015は、具合的にはN個のデータからM個のデータを抽出するロジックを表すデータであって、たとえば復元抽出によってM個取り出すロジックや最新のものからM個取り出すロジックである。なお、このロジックはMがNより小さい場合だけでなく、Mより大きい場合にも使えるようにする。以上は、本実施例におけるクエリの実例であるが、当然計算内容によって自由に周期、タイムスライス、ロジックを変更することが可能である。データ解析ロジック2M016は入力ストリームを件数やサイズを解析し、データの量を算出する。図10を用いて、入力ストリーム2M02を説明する。入力ストリーム2M02は、設備群12の各設備から予測型逐次計算装置11に送信される前記タスクの入力データであって、設備ID2M021と、処理時間2M022を備える。たとえば、設備1が対象物を処理するために37秒かかった場合、{設備1、37}といったデータを送信する。図11を用いて、出力ストリーム2M03を説明する。出力ストリーム2M03は、予測型逐次計算装置11から設備群12の各設備に送信される前記タスクの出力データであって、設備ID2M031と、クラスタID2M032と、混合率2M033と、平均2M034と、分散2M035を備える。たとえば、設備2の工程の処理時間を3つの正規分布を備える混合正規分布に当てはめを行った場合には、{設備2、クラスタ0、0.2、24.1、13.9}、{設備2、クラスタ1、0.5、31.3、19.2}、{設備2、クラスタ2、0.3、44.2、20.2}といったデータ群を送信する。図12を用いて、モニタリングデータ2M04を説明する。モニタリングデータ2M04は、予測型逐次計算装置11から管理端末13に送信されるタスクの実行状態を表すデータであって、タスクID2M041と、実行時間2M042と、入力データ量2M043と、間引き回数2M044と、追加割り当て時間2M045を備える。<処理フロー>図13を用いて、予測型逐次計算装置11による処理の概要を説明する。なお、予測型逐次計算装置11は周期タイマ100ミリ秒等による割り込みを起点として各種処理を開始する。ここで、ある時点の割り込みから、次の時点の割り込みまでの時間を本実施例ではサイクルと呼称する。また、処理の概要を説明するにあたって、すでに予測型逐次計算装置11は、管理端末13からクエリを受け付け、タスクを登録しているものとする。以下、周期タイマによる割り込み直後からの処理を説明する。まず、予測型逐次計算装置11の計画部212が、ストリーム管理部211から設備群12の各設備から受信した本サイクルから実行開始になるタスクに関する入力ストリーム2M02を取得する。そして、取得した入力ストリームと処理時間予測モデルデータ2D02とに基づいて前記タスクの予測処理時間を算出するステップS101。次に、予測型逐次計算装置11の計画部212が、本サイクルから実行開始になるタスクについてクエリで要求されたタイムスライスを割り当てる。そして、予測処理時間が割り当てられたタイムスライスを超えていないかをチェックする。もし超えているならば、タスクの優先度に基づいて追加のタイムスライスを割り当てるステップS102。次に、予測型逐次計算装置11の計画部212が、再度タスクについて予測処理時間が割り当てられたタイムスライスを超えていないをチェックする。もし超えているならば、処理時間予測モデルデータ2D02に基づいて、収束する範囲内で最大量のデータを用いることができるように、タスクの入力ストリーム2M02および反復計算の回数を削減するステップS103。次に、予測型逐次計算装置11の実行部213が、現時刻において実行すべきタスクがあるかどうかをチェックするすなわちアイドル時間があるかどうかをチェックする。もし実行すべきタスクがあれば、ステップS105に処理を移す。そうでなければステップS106に処理を移すステップS104。ステップS104において実行すべきタスクがあった場合、予測型逐次計算装置11の実行部213が、そのタスクのタイムスライス分先に割り込みが入るようにワンショットタイマをセットして、そのタスクを実行する。この結果、割り当てられたタイムスライスだけ経過した後、タスクは実行権を失いステップS110に処理が移ることになる。なお、後続のステップステップS109で必要となるため、処理を次に移す直前に入力ストリームを保存しておく。また、実行状態をモニタリング217に送信するステップS105。ステップS104において実行すべきタスクがなかった場合、予測型逐次計算装置11の計画部213がアイドル時間分先に割り込みが入るようにワンショットタイマをセットする。そして、クエリ解析部216に新たなクエリが到着しているかどうかチェックする。もし、新しいクエリがあれば処理をステップS107に移す。そうでなければステップS109に処理を移すステップS106。ステップS106において新しいクエリがあった場合、予測型逐次計算装置11のクエリ解析部216がクエリを解析し、クエリが規定されたフォーマットであること、すでに登録済みのタスクと衝突することなく最小タイムスライスを割り当て可能であること、最小タイムスライスの和が規定値たとえば500ミリ秒以下であることをチェックするステップS107。続いて、予測型逐次計算装置11のデータ管理部215が、すべてのチェックを通ったクエリから新たなタスクデータ2D01を生成登録し、ステップS110に処理を移すステップS108。ステップS106において新しいクエリがなかった場合、予測型逐次計算装置11の調節部214は、タスクの優先度に基づいてタスクを1つ選定する。そして、過去のデータの量を増減させたデータを入力とし、反復計算の回数を変更したタスクチューニングタスクと呼称するを実行する。さらに、処理時間、収束回数のモデルデータを更新し、予測誤差に基づいて動的優先度、優先度を算出し、データ管理部215が管理する各データを更新しステップS110に処理を移すステップS109。なお、ステップS107、ステップS108、ステップS109の処理中にタイマ割り込みが入った際には、ただちに処理を中断し、ステップS110に処理を移す。同様に、中断している処理があればそれらを復帰の上、処理を継続する。次に、予測型逐次計算装置11の実行部213は、周期タイマによる割り込みを検出していなければ処理をステップS104に移す。そうでなければ処理をステップS111に移すステップS110。ステップS110において、周期タイマによる割り込みを検出した場合は、予測型逐次計算装置11の実行部213は、キーボード等の入力機器からの終了コマンドを検出しているかどうかを確認する。もし終了コマンドを検出したならば本フローを終了する。そうでなければステップS101から再び実行するステップS111。上記において、アイドル時間はクエリの処理かアクティブチューニングに用いるものとしたが、そのほかのリアルタイム制約が課せられていないタスクを実行するために使ってもよい。図14を用いて、処理時間の予測ステップS101の流れを詳しく説明する。前記のとおり1つのタスクが1つの設備に対応しているので、予測型逐次計算装置11の計画部212は、まず入力ストリーム2M02のデータを設備ごとに分類する。そして、設備ごとの入力ストリームの件数を算出する。なお、本実施例ではデータの量を入力ストリームの件数としたが、たとえば入力ストリームが可変長のデータである場合には、それをより細かい単位に分解したり構文解析したりするなどの前処理を行ってもよい。また、データの件数ではなく、データの実サイズが処理時間に大きく関与する場合には、件数を算出せず単にデータのサイズとしてもよいステップS201。次に、予測型逐次計算装置11の計画部212は、先のステップで算出されたデータ件数を入力として、処理時間予測モデルデータ2D02に定義された基底関数とパラメータの積の和、すなわち重み付き線形和として処理時間を予測し、本処理フローを終了するステップS202。図15を用いて、タイムスライスの決定ステップS102の流れを詳しく説明する。タスクは前記のとおりサイクルのN倍の実行周期2M011を有するため、予測型逐次計算装置11の計画部212は、各タスクについて1回のサイクル中に最小タイムスライス2M012÷Nの時間と、プリエンプションに要する時間をタイムスライスとして割り当てる。次に、各タスクの割り当てられたタイムスライスが予測処理時間を超過していないかをチェックする。すなわち、予測処理時間からタイムスライスを引いた値差を計算し、その結果が負となるタスクを抽出するステップS301。次に、先のステップで結果が負となったタスクに対して、アイドル時間を追加のタイムスライスとして割り当て、本処理フローを終了する。このとき、負となるタスクが複数ある場合、優先度の高いタスクから順に必要なタイムスライスを割り与える。優先度が衝突したらデッドライン残りの処理時間の近いタスクを優先する。なお、優先度の決定方法は後で詳しく説明する。他のタイムスライスの割り当て技術、たとえば、レイトモノトニックや優先度付きキューを用いてもよいステップS302。ここで、デッドライン残りの処理時間の近いタスクを如何にして抽出するかは、実行時間から判断する。すなわち、次の実行時間が差し迫っている近いものほど、デッドラインが近いタスクとして抽出する。本実施例では、リアルタイム制約を守るための時間管理をサイクル毎に行なっている例えば最小タイムスライスをNで割るなど。このようにすることで、処理の簡便化が図れる。このようにして各サイクルでリアルタイム制約が守られると、そのサイクルの合計である実行周期としてもリアルタイム性は守られることになる。図16と数3を用いて、間引きステップS103の流れを詳しく説明する。本実施例では、図19A最小収束回数関数を表す図で示すような計算が収束する範囲領域1の中で最大の入力ストリームを用いる。そこで、タイムスライスの決定の結果、未だ予測処理時間とタイムスライスの差が負となるタスクが存在する場合、数3で示されるような最適化問題の解を与えるデータの量ならびに反復計算の回数とする。すなわち、図19B入力データ数と反復計算の回数と収束時間とを関係付ける関数の図に示すようにタイムスライスTAとgの交点を選択する。ここで、タイムスライス以下とは、すなわち時間制約を厳守できる領域のことである範囲1。そしてタイムスライス以上とは、すなわち時間制約を厳守できない範囲のことである範囲2。ここで図19Bの入力データ量を示す軸のXは収束する範囲の中で最大の入力ストリームを示している。具体的には次の手順に基づいて、予測型逐次計算装置11の計画部212が決定する。まず量を表す一時変数x1にデータの量を設定するステップS401。次に収束回数予測モデルデータ2D03に基づいてx1における予測収束回数g、すなわち収束するために必要と思われる反復計算の回数を算出するステップS402。次に処理時間予測モデルデータ2D02に基づいてx1およびgに対する処理時間fを算出するステップS403。次に、処理時間がタイムスライス以上となっているかをチェックする。x1がタイムスライス以上となっていればステップS405に処理を移す。そうでない場合は、本処理フローを終了するステップS404。ステップS404において、タイムスライス以上となった場合、x1に微小な値、たとえば1を減じ、ステップS402に処理を移すステップS405。本実施例では、リアルタイム制約を守るためにタイムスライスの増加と計算処理の間引きの2つの手法を併用する例を説明した。しかし、これらの手法は必ずしも併用しなければならないものではなく、どちらか一方を実施するだけでも本発明の効果は得られる。例えば、タイムスライスの増加をせずに間引きのみを実施する場合は、図15のS301を実施した後にS302をせずに図13のS103を実施すればよい。また、間引きをせずにタイムスライスのみを実施する場合は、図13のS102の後にS103をせずにS104を実施すればよい。また本実施例では、タスク毎に規定された収束判定基準を満たす範疇で可能な限り多くのデータを用いるよう間引く。その際、データ量に対する最小収束判定数をモデル化しておくことで、最終的に1つの変数データ量に関する最適化問題に帰着させている。そのため、処理時間を考慮した追加のタイムスライスを決定する計算は、この一つの変数のみを入力すればよくなり、処理が簡単になる。図17および数4を用いてアクティブチューニングステップS109の流れを詳しく説明する。まず、処理に先立って予測型逐次計算装置11の調整部214は、タスクを優先度2D015に応じて区分した3段階のキュー高レベルキュー、中レベルキュー、低レベルキューで管理しておく。そして、本処理が開始した時点で高レベルキューの先頭にあるタスクを1つ選定するステップS501。次に、選択したタスクの過去の入力ストリームを取得する。そして、過去の入力ストリームに対して、サンプリングロジック2M015を用いてデータ量をランダムに増減させる。さらに、反復計算の回数もランダムに変更する。なお、本実施例ではランダムとしたが、特定の分布に基づいてデータの量や反復計算の回数を変更してもよいステップS502。次に、前記データの量、反復計算の回数における予測処理時間を処理時間予測モデルデータ2D02に基づいて算出するステップS503。次に、前記データの量、反復計算の回数を変更したタスクチューニングタスクを実行する。実行に際し、反復計算で収束したことが分かった時点でその回数を保存しておくステップS504。次に、データの量、反復計算の回数ならびに実行にかかった処理時間を用いて数1のパラメータを確率的勾配降下法に基づいて更新する。なお、更新はほかの方法を用いてもよいステップS505。次に、ステップS504で反復計算が収束した回数が保存されているならば、データの量ならびにその回数を用いて数2のパラメータを確率的勾配降下法に基づいて更新する。なお、更新はほかの方法を用いてもよいステップS506。次に、動的優先度を計算する。本実施例における動的優先度は、予測の不確かさに基づくものであって、数4として定義される。すなわち、予測処理時間と実処理時間の2乗誤差を定数倍の上、床関数によって整数化した値を動的優先度として算出する最大動的優先度が上限。ここで、本実施例では時間をミリ秒で計算するものとして、Kは0.0001とする。また最大優先度は20とする。さらに、あらかじめタスクごとに定められた静的優先度と足し合わせて優先度を計算する。最後に、タスクデータ2D01の該当する列を計算した動的優先度、優先度で更新し、本処理フローを終了するステップS507。<ユーザーインターフェース>図18を用いて、管理端末13によるモニタリング結果の表示方法を説明する。なお、タスクの実行に合わせて逐次計算装置11のモニタリング部217が、管理端末13の表示部232にモニタリングデータ2M04を送信しているものとする。管理端末13の表示部232に表示されるモニタリング画面G100は、タスクID入力ボックスG101と、表示ボタンG102と、実行時間表示グラフG103と、入力量表示グラフG104と、調整量表示グラフG105を備える。ユーザが入力部231を介してタスクID入力ボックスG101にタスクIDを入力し、表示ボタンG102を押すことで表示するタスクを選択できる。タスクが選択されると、実行時間表示グラフG103にはモニタリングデータ2M04の実行時間2M042の時間推移、入力量表示グラフG104にはモニタリングデータ2M04の入力ストリームの量2M043の時間推移、調整量表示グラフG105にはモニタリングデータ2M04の間引き量2M044、およびモニタリングデータ2M04の追加割り当て時間2M045が表示される。なお、調整量表示グラフG105は上方にあるタブによって間引き量を表示するか追加のタイムスライス時間を選択できる。この情報を利用して、ユーザは、実行時間の変化、入力ストリームの変化、間引きや追加時間割り当てといった調整の変化を監視することで割り当てリソースやリアルタイム制約を見直すことができる。<効果の補足>以上に説明したように、本実施例によれば、計算に割り当てられるタイムスライスに応じて、計算の予測処理時間に基づきデータの量、反復計算の回数を制御できるので、処理時間が増加し始める過渡期を含め、リアルタイム制約を守りつつも計算を実行できる。また、本実施例によれば、実行時のデータを使ってモデルの更新アクティブチューニングするため、導入後のデータの量的、質的な変化に応じた処理時間の予測が可能となる。また、単に実行時のデータを使ってモデルの更新を行うと、実行時のデータをそのまま使うと図20Aに示すように、平常時の入力範囲範囲Aに関してだけ精度が高く、それ以外では精度の低い予測モデルとなりえるが、本実施例によればデータの量や反復計算の回数を変更したタスクの実行結果を用いてモデルを更新するので、図20Bに示すように平常時には得られないデータ量や反復計算の回数におけるモデルの更新が可能になり、データが増加したり性質が変わったりするような有事においても高い精度の予測ができる。ここで、図中の範囲Bとは、本実施例のアクティブチューニングで入力される範囲を示している。また、本実施例によれば、データの量の削減、反復計算の回数の削減を実施する際に一方を極端に削減するのではなく、あらかじめ定めた計算の収束の基準が満たされる範囲内で最大のデータを利用するように削減するので計算の精度劣化を防ぐことができる。また、本実施例によればデータの量と反復計算の回数の間引き量を決定する際に、量に対する反復計算の回数をモデル化し、2変数の最適化問題を1変数の最適化問題に変換しているので、タイムスライスを決定するために要する時間を短くでき、よりタスクやアクティブチューニング等に時間をかけることができる。この結果、タスクを不要に間引くことなく計算できるようになり計算結果の精度を向上できる。また、本実施例によれば、クエリで要求された最小タイムスライスが保障できないような場合にはタスクを生成登録しないので、設備の増設時などにおいて、誤ってリアルタイム制約を破綻させるような状況を防止することができる。また、本実施例によれば、タイムスライスの割り当てや間引きの状況をモニタリングできるので、ユーザがリソース配分を容易に見直すことができる。第二の実施例を説明する。第二の実施例では、電力系統の状態推定を行う電力エネルギー管理システムを例として説明する。<システム構成>図21を用いて、本実施例のシステム構成を説明する。図21に示す通り、電力エネルギー管理システムは、予測型逐次計算装置21と、系統管理サーバ22と、変電設備22aと、開閉器22bと、負荷設備22cと、発電設備22dと、電力計測設備22eと、管理端末23と、地域管理サーバ24を備える。ここで、負荷設備22cとは、たとえば低圧の系統への送電、ビルや工場等の需要設備を指す。また、発電設備とは、太陽光発電施設や工場や鉄道等の発電機である。なお、設備には蓄電設備を含んでもよい。変電設備22aと、開閉器22bと、負荷設備22cと、発電設備22dは送電線22fにより接続される。電力計測設備22eは専用線を介して接続設備の状態を計測する。予測型逐次計算装置21と、系統管理サーバ22と、電力計測設備22eは、Ethernet等によって構築される制御ネットワーク26を介して接続される。また予測型逐次計算装置21と、系統管理サーバ22と、管理端末23と、地域管理サーバ24は、Ethernet等によって構築される広域ネットワーク27を介して接続される。なお、予測型逐次計算装置21と系統管理サーバ22が同一であってもよいし、予測型逐次計算装置21が複数あってもよい。<実施例2の全体説明>次に電力設備の基本的な動作を説明する。変電設備22aから出力された電力は送電線22fおよび開閉器22bを備える系統を経由して負荷設備22cに送られ、負荷設備22cの負荷に応じて消費される。また、発電設備22dは、変電設備22a同様に系統に対して電力を送る。その際、電力が不安定とならないように系統管理サーバ22、変電設備22a、開閉器22b、発電設備22d、および、他の電力保障設備と協調して電力を安定化する。次に予測型逐次計算装置21の本実施例における基本的な役割を述べる。予測型逐次計算装置21は、計測設備22eの計測値を計算処理することで状態推定や異常異常傾向の検出を行い、その結果を系統管理サーバ22や地域管理サーバ24に送信する。本実施例では特に状態推定における処理の例を示す。ここで系統における状態とは、電力、位相、電圧等である。この状態は、各変電設備22a、開閉器22bに取り付けられた計測設備22eによって計測される。計測設備22eによって計測された計測値は、誤差や通信網の異常によって正確ではない場合がある。また、計測設備22eがない箇所の状態を知りたい場合がある。そこで、計測された各所の状態からもっともらしい状態を推定する。これを状態推定と呼ぶ。後述にも記すがこの状態推定の結果は開閉器22bの制御等にも利用する場合があるため、状態推定にはリアルタイム制約が課せされる。次に状態推定の計算内容と間引きの方法を説明する。状態推定は一般的には複数の設備単位エリアと呼称するの全状態を用いて計算する。その際、系統から得られる回路に関する状態推定の連立方程式を解き、さらにバッドデータと呼ばれる外れ値の除去などの処理を行うことで推定する。そのため、状態の不安定さによって実際には処理時間は変動する場合がある。一般的には、エリア全体で連立方程式を導出し求解するが、エリアを複数のサブエリアに分割することで、複数の小さな回路に関する連立方程式を解く問題に置き換えることができる。すなわち、推定精度と落とす代わりに計算量を減らすことができる。本実施例ではこれを間引きの手段として用いる。次に落雷や系統の故障等の異常時における状態推定の特徴と本実施例における想定を説明する。たとえば5秒に1回といった周期で状態推定がなされている。しかし、異常が起きると、異常のあったエリアは1秒に1回といった高頻度で状態推定を実施することが求められる。そこで、本実施例では、異常のあったエリアの実行周期が短く、それ以外のエリアは最小タイムスライスを短くしたクエリが発行された状況を想定する。<動作概略>次に本実施例の基本的な処理の流れを簡単に説明する。まず状態推定の計算本実施例ではこれをタスクと呼称するに先立ってタスクの生成と登録の流れを説明する。管理端末23が、広域ネットワーク27を介して、予測型逐次計算装置21に状態推定の処理内容やリアルタイム制約等を記載したクエリを送信する。予測型逐次計算装置21は、受け付けたクエリを解析し、実行可能かどうかを判別して、可能ならばそのクエリに対応するタスクを生成登録する。登録されたタスクは、登録されたタスクは、予測型逐次計算装置21がクエリで規定される最小タイムスライス以上のタイムスライスを割り振って周期的に実行される。次にタスクの実行の流れを説明する。計測設備22eが、制御ネットワーク26を介して、予測型逐次計算装置21に計測値を随時送信する。予測型逐次計算装置21は、タスクの実行タイミングが来たとき、それまでに送信されたデータをタスクの入力データとして、まず予測モデルを用いてタスク実行に要する処理時間を予測する。その結果、予測処理時間がタスクに与えられたタイムスライス以下ならばタスクを実行する。そうでない場合は、1タイムスライスを大きくする処理、及び又は2計算内容を間引く処理を行って予測処理時間をタイムスライス以下にする。そして、タスクを実行し、状態推定値を算出する。これを出力データとして系統管理サーバ22や地域管理サーバ24に送信する。なお、これらの処理において、計測設備22eからアラームデータに基づいて優先付けしてタスクを実行する。次に系統管理サーバ22による状態推定値の利用の流れを説明する。系統管理サーバ22は、状態が不安定となっている場合は、停電する範囲が最小となるように各設備を制御する。また、状態の推定値現在の状態をもとに将来を予測し、変電設備等に通知する。この通知された情報に基づき変電所等の設備が制御される。また、系統管理サーバ22が直接操作できる設備がある場合には、需要もしくは発電量を制御する。次に地域管理サーバ24による状態推定値の利用の流れを説明する。地域管理サーバ24は、電力が不足する場合には、利用者に電力使用の抑制や発電機の起動等を依頼する。電力が供給過多となっている場合には、発電機の停止等を依頼する。<機能構成>図22を用いて機能構成を説明する。予測型逐次計算装置21は、ストリーム管理部2111、計画部2212、実行部2213、調整部2214、データ管理部2215、クエリ解析部2216、モニタリング部2217を備える。計測設備22eは計測部2221を備える。系統管理サーバ22は、系統管理部2222を備える。管理端末23は、入力部2231、表示部2232を備える。地域管理サーバ24は地域管理部2241を備える。<機能とハードウェア>次に図22と、図23、図24、図25、図26を参照して前記機能とハードウェアの対応を説明する。予測型計算装置12を構成するストリーム管理部2111、計画部2212、実行部2213、調整部2214、データ管理部2215、クエリ解析部2216、モニタリング部2217は、CPU2301がメモリ2302もしくは外部記憶装置2303に格納されたプログラムをメモリ2302のRAM領域に読み込み、制御ネットワーク26に接続された設備通信IF2304、広域ネットワーク27に接続された管理端末通信IF2305、および、マウス2306、キーボード2307、ディスプレイ2308を制御することで実現される。系統管理サーバ22を構成する系統管理部2222は、CPU2401がメモリ2402もしくは外部記憶装置2403に格納されたプログラムをメモリ2402のRAM領域に読み込み、制御ネットワーク26に接続された設備通信IF2404、広域ネットワーク27に接続された管理端末通信IF2405、および、マウス2406、キーボード2407、ディスプレイ2408を制御することで実現される。管理端末23を構成する入力部2231、表示部2232は、CPU2501がメモリ2502もしくは外部記憶装置2503に格納されたプログラムをメモリ2502のRAM領域に読み込み、広域ネットワーク27に接続された管理端末通信IF2504、および、マウス2505、キーボード2506、ディスプレイ2507を制御することで実現される。地域管理システム24を構成する地域管理部2241は、CPU2601がメモリ2602もしくは外部記憶装置2603に格納されたプログラムをメモリ2602のRAM領域に読み込み、広域ネットワーク27に接続された管理端末通信IF2604、および、マウス2605、キーボード2606、ディスプレイ2607を制御することで実現される。<データ構造>次にデータ構造を説明する。なお、タスクデータ22D01は実施例1のタスクデータ2D01、処理時間予測モデルデータ22D02は実施例1の処理時間予測モデルデータ2D02、収束回数予測モデルデータ22D03は実施例1の収束回数予測モデルデータ2D02、クエリ22M01は実施例1のクエリ2M01、モニタリングデータ22M04は実施例1のモニタリングデータ2M04と同様の構造であるため、説明を省略する。図27を用いて、データ管理部2215が管理する設備データ22D04を説明する。設備データ22D04は、状態推定する際に必要な各設備のパラメータを表すものであって、設備を識別する設備ID2D031と、設備の種類を表す設備タイプ2D032と、設備パラメータ2D033を備える。たとえば、送電線であれば、設備タイプ2D032が送電線となって、設備パラメータ2D033がその送電線のアドミタンスとなる。また、負荷設備であれば、設備タイプ2D032が負荷となって、設備パラメータがその設備の負荷値となる。すなわち、設備パラメータ2D032は設備タイプ2D033に応じた設備特性を表すパラメータの組となる。図28を用いて、データ管理部2215が管理する系統構成データ22D05を説明する。系統構成データ22D04は、状態推定する際に必要な系統の構成を表すものであって、始点設備ID2D031と、終点設備ID2D032を備える。たとえば、設備ID=10の設備が設備ID=101の設備に接続している場合には、{10、101}といった値となる。この系統構成データ22D05は、先の設備データ22D04と合わせてアドミタンス行列の生成等に用いられる。図29を用いて入力ストリーム22M02を説明する。入力ストリーム22M02は、計測設備22eから送信される各種設備の状態の計測値であって、設備ID22M021、設備タイプ22M022、有効電力22M023、無効電力22M024、位相22M025、電流22M026、電圧22M027を備える。図30を用いて出力ストリーム22M03を説明する。出力ストリーム22M03は、予測型逐次計算装置21によって算出された状態推定値であって、設備ID22M031、設備タイプ22M032、有効電力22M033、無効電力22M034、位相22M035、電流22M036、電圧22M037を備える。次に図31を用いてアラームデータ22M05を説明する。アラームデータ22M05は、各設備の異常を表すものであって、設備ID22M051と、アラームID22M052と、危険度22M053とを備える。<処理フロー>次に処理フローを説明する。なお、全体の処理フローは、タスクは複数の設備を含むエリア単位で実行される点は異なるが、その処理内容は実施例1と同様であるため説明を省略する。また、タスクの実行においては設備データ22D04、系統構成データ22D05を参照して行う。また、タイムスライスの決定、処理時間の予測、間引きに関する処理フローも実施例1と同様であるため説明を省略する。次に間引き処理について説明する。間引き処理の処理フローは実施例1と同様であるが、状態推定の特性上、計算で用いるデータの量は欠損がない限り一定である。そこで、前記のようにエリアを複数のサブエリアに分けて計算することを間引きとし、その分割数の逆数をデータの量と定義する。なお、このエリア分割のロジック自体はクエリ22M01の計算ロジックに組み込まれるものとする。図32および数5を用いてアクティブチューニングの流れを詳しく説明する。まず、処理に先立って予測型逐次計算装置21の調整部2214は、タスクを優先度2D015に応じて区分した3段階のキュー高レベルキュー、中レベルキュー、低レベルキューで管理しておく。そして、本処理が開始した時点で高レベルキューの先頭にあるタスクを1つ選定するステップS2501。次に、選択したタスクの過去の入力ストリームを取得する。そして、過去の入力ストリームに対して、サンプリングロジック2M015を用いて量をランダムに増減させる。さらに、反復計算の回数もランダムに変更する。なお、本実施例ではランダムとしたが、特定の分布に基づいてデータの量や反復計算の回数を変更してもよいステップS2502。次に、前記データの量、反復計算の回数における予測処理時間を処理時間予測モデルデータ2D02に基づいて算出するステップS2503。次に、前記データの量、反復計算の回数を変更したタスクチューニングタスクを実行する。実行に際し、反復計算で収束したことが分かった時点でその回数を保存しておくステップS2504。次に、データの量、反復計算の回数ならびに実行にかかった処理時間を用いて数1のパラメータを確率的勾配降下法に基づいて更新する。なお、更新はほかの方法を用いてもよいステップS2505。次に、ステップS504で反復計算が収束した回数が保存されているならば、データの量ならびにその回数を用いて数2のパラメータを確率的勾配降下法に基づいて更新する。なお、更新はほかの方法を用いてもよいステップS2506。次に、動的優先度を計算する。本実施例における動的優先度は、不確かさと設備の異常に基づくものであって、数5として定義される。ここで、危険値とはアラームデータ22M05の危険度22M053に基づいて計算されるもので、エリア内の設備の最大の危険度とする。そして、あらかじめタスクごとに定められた静的優先度と足し合わせて優先度を計算する。最後にタスクデータ22D01の該当する列を計算した動的優先度、優先度で更新し、本処理フローを終了するステップS2507。以上のように、本実施例におけるアクティブチューニングでは、計算の対象となっている設備の異常に基づいて優先度の変更を行う点が実施例1と異なる。なお、本実施例では設備の異常があったエリアだけ優先するとしたが、隣接するエリアも優先してよい。また、関連するタスク、たとえば異常傾向の分析計算などを並行して実行している場合には、そのタスクも優先してもよい。<効果の補足>以上に説明したように、本実施例によれば、計算に割り当てられるタイムスライスに応じて、計算の予測処理時間に基づきデータの量、反復計算の回数を制御できるので、処理時間が増加し始める過渡期を含め、リアルタイム制約を守りつつ計算を実行できる。また、異常があった設備に関連する計算は優先的に計算リソースが割り当てられるので、データの量や計算内容を間引くことなく実行できる。また、異常が生じた際、異常に関わらない箇所に関するタスクが完全に計算するために十分でないタイムスライスを設定されたとしても、計算リソースに余裕があれば、予測処理時間と優先度に基づいて追加のタイムスライスを割り当てることができるので、高い精度を維持できる。第三の実施例を説明する。第三の実施例では、各種の特性モデルの計算を行う電力グリッド制御システムを例として説明する。<システム構成>図31を用いて、本実施例のシステム構成を説明する。図31に示す通り、電力グリッド制御システムは、予測型計算装置31a、bと、グリッド制御サーバ32と、管理端末33と、ユーザ端末34と、変電設備32aと、負荷設備32cと、発電設備32dと、分散コントローラ32eを備える。ここで、負荷設備32cとは、ビルや工場などの需要家の設備、および、さらに低圧の変電設備である。また、発電設備32dとは、太陽光や風力による発電、コージェネレータによる発電を行う設備である。したがって、実際にはある工場に負荷設備32cと発電設備32dが併設される場合もある。変電設備32aと、負荷設備32cと、発電設備32dは、配電設備32bにより接続される。ここで、配電設備32bとは送電線ならびに開閉器等で構成される。予測型逐次計算装置31a,bと、グリッド制御サーバ32と、分散コントローラeは制御ネットワーク36を介して接続される。また予測型逐次計算装置31a,bと、グリッド制御サーバ32と管理端末33と、ユーザ端末34は、広域ネットワーク37を介して接続される。<動作概略>次に本実施例における電力グリッド制御システムの役割を説明する。電力グリッド制御システムは系統を安定化する。たとえば、発電設備32dで発電した電力がより高圧の系統へ許容量以上に流れないように設備を制御する。さらに、災害や気象の変化によって電力が不足した場合にグリッド全体に影響が波及しないように需要家側の設備を制御するデマンドレスポンスや、効率的運用のために設備の特性に合わせた制御や需要家設備の効率的運用支援を行うデマンドサイドマネージメントを行う。次に電力グリッド制御システムの基本的な処理の流れを説明する。まず、処理に先立って、管理端末33が予測型逐次計算装置32a,bに設備や需要に関する特性モデルの同定計算タスクと呼称するに関するクエリを登録する。タスクの具体例は後述にて詳しく説明する。実行時の処理は次の通りである。まず、分散コントローラ32eは、各種設備の稼働実績データを予測型逐次計算装置31a,bに送信する。予測型逐次計算装置31a,bは、稼働実績データを用いてタスクを実行し、その結果をグリッド制御サーバ32に送信する。グリッド制御サーバ32は、分析された特性に基づいて設備に対する最適な制御値、需要家に対する依頼を決定する。そして、各種設備に制御値を送信するとともに、依頼内容をユーザ端末34に提示する。次に予測型逐次計算装置31a,bのタスクの具体例を簡単に説明する。たとえばコージェネレータの発電においては、それぞれの発電設備の燃費特性に合わせて出力バランスを決定する必要がある。そこで、時間当たりの燃料噴出量に対する出力電力を放物線と見なし、燃費特性モデルを同定する。別の例として、太陽光発電を行う場合、どのくらい出力が得られそうか予測する必要がある。そこで、時刻に対する出力電力を線形回帰モデルと見なし、発電特性モデルを同定する。別の例として、需要家に対する電力使用の抑制を依頼する場合、各需要家もしくは需要家のグループに対する抑制依頼の受託実績を二項分布する確率モデルと見なし、受託特性モデルを同定する。なお、これらの特性モデルの一部は、製品スペックとしてわかっていることもあるが、実際には何年も使用している間に経年劣化したり、利用環境の違いで異なったりする。そのため、前述のとおり、設置された設備の実績値から同定する必要がある。また、本実施例では上記特性モデルを仮定しているが、たとえば、太陽光発電の発電特性において、気象条件季節、気温、天気等を考慮したモデルとしてもよいし、受託特性においても需要家の特徴平均使用電力量、家族構成等を考慮してもよい。また、発電設備に関しては燃費特性だけを対象としているが、制御指令に対する応答特性等、他の特性についても対象にしてもよい。<機能構成>図32を用いて機能構成を説明する。予測型計算装置31は、ストリーム管理部3111、計画部3212、実行部3213、調整部3214、データ管理部3215、クエリ解析部3216、モニタリング部3217を備える。分散コントローラ32eは制御部3221を備える。グリッド制御部3222を備える。ユーザ端末34は操作部3441を備える。<機能とハードウェア>次に機能とハードウェアの対応を説明する。予測型逐次計算装置31a,bのハードウェア構成を図33に示す。予測型逐次計算装置31を構成するストリーム管理部3211、計画部3212、実行部3213、調整部3214、データ管理部3215、クエリ解析部3216、モニタリング部3217は、CPU3301がメモリ3302もしくは外部記憶装置3303に格納されたプログラムをメモリ3302のRAM領域に読み込み、制御ネットワーク36に接続された設備通信IF3304、広域ネットワーク37に接続された管理端末通信IF3305、および、マウス3306、キーボード3307、ディスプレイ3308を制御することで実現される。分散コントローラ32eを構成する制御部3221は、CPUがメモリもしくは外部記憶装置に格納されたプログラムをメモリのRAM領域に読み込み、制御ネットワーク36に接続された設備通信を制御することで実現される。グリッド制御サーバ32を構成するグリッド制御部3222は、CPUがメモリもしくは外部記憶装置に格納されたプログラムをメモリのRAM領域に読み込み、制御ネットワークに接続された設備通信、広域ネットワークに接続された管理端末通信IF、および、マウス、キーボード、ディスプレイを制御することで実現される。管理端末33を構成する入力部、表示部は、CPUがメモリもしくは外部記憶装置に格納されたプログラムをメモリのRAM領域に読み込み、広域ネットワークに接続された管理端末通信IF、および、マウス、キーボード、ディスプレイを制御することで実現される。ユーザ端末34を構成する制御部3411は、CPUがメモリもしくは外部記憶装置に格納されたプログラムをメモリのRAM領域に読み込み、広域ネットワークに接続された管理端末通信IF、および、マウス、キーボード、ディスプレイを制御することで実現される。<データ構造>次にデータ構造を説明する。なお、タスクデータ32D01は実施例1のタスクデータ2D01、処理時間予測モデルデータ32D02は実施例1の処理時間予測モデルデータ2D02、収束回数予測モデルデータ32D03は実施例1の収束回数予測モデルデータ2D02、クエリ32M01は実施例1のクエリ2M01、モニタリングデータ22M04は実施例1の2M04と同様の構造であるため、説明を省略する。次にデータ管理部3215が管理する設備パラメータ32D04を説明する。設備パラメータは前述のコージェネレータの燃費特性、太陽発電設備の発電特性、抑制依頼に対する受託特性といった各特性のモデルや初期値を表す非定型のデータである。たとえば、コージェネレータであれば出荷前テストにおける燃費特性として図38のような曲線が分かっている場合がある。これを同定のしやすさを考慮して数8に示すように出力x2に対する入力x1の2次の線形回帰モデルで表す。この場合、設備パラメータ32D04には、数8の定数項A、B、Cの値が登録される。別の例として、太陽発電設備の発電特性としては、似たような場所に設置した場合の発電量が、図39のような曲線として分かっている場合がある。これを数9に示すようにガウス関数を基底とした入力x1に対する出力x2の線形回帰モデルとして、設備パラメータ32D04に、基底関数のパラメータacuk、および、各基底関数に対する重み係数akの値を登録する。また別の例として、抑制依頼に対する受託特性は、たとえば予め需要家をグループに分けこのグループを需要家グループと呼称する、各グループから需要家をランダムに抽出し抑制依頼に応じるかどうかのアンケートを取る。それが各需要家グループ全体の分布を表すと仮定する。この場合、設備パラメータ32D04には、需要家グループ毎に数10で表す二項分布のパラメータを表すnとpに対応する需要家グループ内の需要家数と受託率が登録される。次に入力ストリーム32M02を説明する。入力ストリーム32M02は、各種設備の分散コントローラ32eが計測した稼働実績を表す非定型のデータである。たとえば、コージェネレータであれば、時間当たりの燃料、制御指令、およびその時の出力電力等である。次に出力ストリーム32M03を説明する。出力ストリーム32M03は、各種設備に関する特性モデルの同定計算によって得られるモデルのパラメータを表す非定型のデータである。たとえば、コージェネレータの燃費特性であれば、2次の多項式でモデル化されている場合、定数項、1次項、2次項の各係数データである。<処理フロー>図33を用いて全体処理フローを示す。処理フローは、実施例1における処理フローにおけるタイムスライスの決定S102と間引きS103の間にタスクの移動S3101が追加された処理フローとなる。タスクの計算内容およびタスクの移動S3101は、後述で説明する。そのほか、処理時間の予測、タイムスライスの決定、間引き、アクティブチューニングの各処理に関する処理フローも実施例1と同様であるため説明を省略する。次にタスクの計算内容を示す。本実施例におけるタスクは各特性モデルのパラメータの同定である。たとえば、コージェネレータの燃費特性は、線形回帰モデルで表されるため、確率的勾配降下法によってパラメータを同定することができる。太陽発電設備の発電特性も同様に確率的勾配降下法でパラメータを同定することができる。需要家の抑制依頼に対する受託特性は前記したアンケートからパラメータ導出した方法と同じ方法でパラメータを同定することができる。すなわち、実際に抑制依頼を行った需要家数、および、その数に対する抑制依頼を受託した需要家数の比率を算出する。図34を用いてタスクの移動S3101の処理フローを説明する。まず、予測型逐次計算装置31の計画部3212は、各タスクの予測処理時間と実際に割り与えられたタイムスライスとの差不足時間と呼称するの和を計算するステップS3201。次に不足時間が0以上であれば、優先度の低いタスクを一つ選択移動タスクと呼称するする。そして、ほかの予測型逐次計算装置31に対して移動タスクに関する移動準備依頼を発行する。なお、すでに移動準備依頼もしくは移動依頼を発行している場合は、発行せずに次の処理を移るステップS3202。次に、移動準備依頼もしく移動依頼を発行していなければ、ほかの予測型逐次計算装置31から移動準備依頼が来ているかどうかを確認する。もし移動準備依頼が来ていれば、不足時間が0で、かつ、移動準備依頼の移動タスクにタイムスライスを割り当てられるか確認する。割り当て可能であれば移動準備完了通知を依頼元の予測型逐次計算装置31に送信する。移動準備依頼が来ていなければ何もせずに次の処理に移るステップS3203。次に、移動準備依頼を発行していて、ほかの予測型逐次計算装置31から移動準備完了通知が来ていれば、移動依頼を送信するステップS3204。次に、移動準備依頼もしくは移動依頼を発行していなければ、ほかの予測型逐次計算装置31から移動依頼が来ているかどうかを確認する。もし移動依頼が来ていれば、該当する移動タスクを実行する。もし、すでに移動タスクが実行済みとなっていれば移動完了通知を依頼元に送信するステップS3205。次に、移動依頼を発行していて、ほかの予測型逐次計算装置31から移動完了通知が来ていれば、分散コントローラ32eからの入力ストリームが依頼先の予測型逐次計算装置31に送信されるように経路変更指示を出す。そして、依頼した移動タスクを削除し、管理端末33に移動タスクとその移動先を送信するステップS3206。上述のすべての処理はブロックしないよう非同期実行される。依頼に対して一定時間以上応答がなかったり、完了通知が得られず移動不可能であったりする場合には、改めて次回の処理フローにて別の予測型逐次計算装置31に依頼を出しなおす。予測型逐次計算装置31aから予測型逐次計算装置31bにタスクを移動する具体例を説明する。まず、予測型逐次計算装置31aは不足時間を計算する。この結果、不足時間が0以上であるならば、予測型逐次計算装置31aは、予測型逐次計算装置31bに移動準備依頼を送信する。移動準備依頼を受け取った予測型逐次計算装置31bは、不足時間が発生していないこと、依頼された移動タスクにタイムスライスを割り当てられることを確認し、実行可能であれば移動準備完了通知を予測型逐次計算装置aに送信する。完了通知を受け取った予測型逐次計算装置31aは、予測型逐次計算装置31bに移動依頼を送信する。これに対し、予測型逐次計算装置31bは移動タスクを実行する。移動タスクの実行が確認できた時点で予測型逐次計算装置31bは、予測型逐次計算装置31aに対して移動完了通知を送信する。完了通知を受け取った予測型逐次計算装置31aは、入力ストリームが予測型逐次計算装置31bに送信されるように分散コントローラ32eに経路変更指示を出す。そして、移動タスクを削除し、移動した結果を管理端末33に報告する。<効果の補足>以上に説明したように、本実施例によれば、計算に割り当てられるタイムスライスに応じて、計算の予測処理時間に基づきデータの量、反復計算の回数を制御できるので、処理時間が増加し始める過渡期を含め、リアルタイム制約を守りつつも計算を実行できる。また、処理時間の予測結果に見合うだけのタイムスライスが割り当てられない場合には、ほかの予測型逐次計算装置にタスクを移動できるので、複数の予測型逐次計算装置がある場合においては、その計算負荷配分を自律的に調節し、システム全体としてできる限り間引きが生じないように計算を実行できる。すなわち、環境変化によって最小タイムスライスが実態と合わなくなった場合であっても計算精度の悪化を低減することができる。この結果、たとえば、設備や利用者の特性に応じた制御が可能となり、デマンドレスポンスやデマンドサイドマネージメントの精度を向上することができる。"