"需要家に対して計画された第1日付の消費電力の系列である基準消費電力系列を需給抑制装置から受信する基準消費電力受信部と、電力計測器により計測される需要家による消費電力系列を日付及び需要抑制強度ごとに内部に記録する電力履歴データベースと、温度センサにより計測される需要家宅の外気温系列を日付ごとに内部に記録する気温履歴データベースと、前記第1日付において、第1時刻から、予め与えられた予測時間長後の第2時刻までの予測期間における需要家宅の予測外気温系列を用い、前記予測期間において前記予測外気温系列と類似する系列部分をもつ日付を前記気温履歴データベースにおいて特定し、特定した日付のうち前記需要抑制強度が一致する消費電力系列を前記電力履歴データベースから特定し、特定した消費電力系列群の各時刻の統計分布あるいは代表値を計算する消費電力分布計算部と、予め与えられた過去履歴使用時間長前の第3時刻から第1時刻までの履歴使用期間において、前記第1日付における前記消費電力系列と、前記各時刻の統計分布あるいは代表値から、前記予測期間における予測消費電力系列を計算する消費電力予測部と、前記予測消費電力系列と、前記基準消費電力系列のうち前記予測期間における系列部分との差分である予備力を計算し、前記予備力を前記需要抑制計算装置に送信する予備力計算部と、を備えた予備力計算装置。前記消費電力分布計算部は、前記各時刻の統計分布あるいは代表値として、平均値と標準偏差を計算し、前記消費電力予測部は、前記第1日付における前記消費電力系列の、前記平均値に対する乖離率の平均を計算し、前記乖離率の平均と、前記平均値と前記標準偏差とから、前記予測期間における前記予測消費電力系列を計算することを特徴とする請求項1に記載の予備力計算装置。前記消費電力分布計算部は、前記特定した消費電力系列のうち、前記履歴使用期間において前記第1日付における消費電力系列と類似する系列を用いて、前記平均値と前記標準偏差を計算することを特徴とする請求項2に記載の予備力計算装置。前記消費電力予測部は、前記時刻毎の消費電力から前記平均値を減算した値を前記標準偏差で除算して総計を取り、総計値を前記過去履歴使用時間長で除算することにより前記乖離率を得ることを特徴とする請求項3に記載の予備力計算装置。前記消費電力予測部は、前記乖離率に前記時刻毎の標準偏差を乗算し、一定時間間隔毎の平均値をさらに加算することにより、前記予測消費電力系列を得ることを特徴とする請求項4に記載の予備力計算装置。時刻と予測時間長と過去履歴使用時間長との対応を保持した予測パラメータデータベースをさらに備え、前記消費電力分布計算部は、前記予め与えられた予測時間長の値を前記需要抑制計算装置から受信し、前記第1時刻と前記受信した予測時間長とに対応する過去履歴使用時間長を、前記予測パラメータデータベースから取得し、取得した過去履歴使用時間長を、前記予め与えられた過去履歴使用時間長として用いることを特徴とする請求項1ないし5のいずれか一項に記載の予備力計算装置。前記電力履歴データベースに記録された過去の日の消費電力系列と、前記消費電力分布計算部および前記消費電力予測部とを用いて、時刻毎に、複数の予測時間長のそれぞれに対する過去履歴使用時間長を決定する予測パラメータ学習部をさらに備え、前記予測パラメータ学習部は、前記時刻毎に、前記複数の予測時間長のそれぞれについて、前記消費電力を予測し、予測した消費電力と、前記電力履歴データベースに記録された消費電力との差が閾値以下になるように、前記過去履歴使用時間長を決定することを特徴とする請求項6に記載の予備力計算装置。需要家宅の予測外気温系列を外部の気温予測装置から受信する手段をさらに備えたことを特徴とする請求項1ないし7のいずれか一項に記載の予備力計算装置。需要家に対して計画された第1日付の消費電力の系列である基準消費電力系列を需給抑制装置から受信する基準消費電力受信ステップと、電力計測器により計測される需要家による消費電力系列を日付及び需要抑制強度ごとに電力履歴データベースに記録する記録ステップと、温度センサにより計測される需要家宅の外気温系列を日付ごとに気温履歴データベースに記録する記録ステップと、前記第1日付において、第1時刻から、予め与えられた予測時間長後の第2時刻までの予測期間における需要家宅の予測外気温系列を用い、前記予測期間において前記予測外気温系列と類似する系列部分をもつ日付を前記気温履歴データベースにおいて特定し、特定した日付に対応する消費電力系列を前記電力履歴データベースから特定し、特定した日付のうち前記需要抑制強度が一致する消費電力系列を前記電力履歴データベースから特定し、特定した消費電力系列群の各時刻の統計分布あるいは代表値を計算する消費電力分布計算ステップと、予め与えられた過去履歴使用時間長前の第3時刻から第1時刻までの履歴使用期間において、前記第1日付における前記消費電力系列と、前記各時刻の統計分布あるいは代表値から、前記予測期間における予測消費電力系列を計算する消費電力予測ステップと、前記予測消費電力系列と、前記基準消費電力系列のうち前記予測期間における系列部分との差分である予備力を計算し、前記予備力を前記需要抑制計算装置に送信する予備力計算ステップと、をコンピュータが実行する予備力計算方法。需要家に対して計画された第1日付の消費電力の系列である基準消費電力系列を需給抑制装置から受信する基準消費電力受信ステップと、電力計測器により計測される需要家による消費電力系列を日付及び需要抑制強度ごとに電力履歴データベースに記録する記録ステップと、温度センサにより計測される需要家宅の外気温系列を日付ごとに気温履歴データベースに記録する記録ステップと、前記第1日付において、第1時刻から、予め与えられた予測時間長後の第2時刻までの予測期間における需要家宅の予測外気温系列を、気温予測装置から受信し、前記予測期間において前記予測外気温系列と類似する系列部分をもつ日付を前記気温履歴データベースにおいて特定し、特定した日付に対応する消費電力系列を前記電力履歴データベースから特定し、特定した日付のうち前記需要抑制強度が一致する消費電力系列を前記電力履歴データベースから特定し、特定した消費電力系列群の各時刻の統計分布あるいは代表値を計算する消費電力分布計算ステップと、予め与えられた過去履歴使用時間長前の第3時刻から第1時刻までの履歴使用期間において、前記第1日付における前記消費電力系列と、前記各時刻の統計分布あるいは代表値から、前記予測期間における予測消費電力系列を計算する消費電力予測ステップと、前記予測消費電力系列と、前記基準消費電力系列のうち前記予測期間における系列部分との差分である予備力を計算し、前記予備力を前記需要抑制計算装置に送信する予備力計算ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。本発明は、上記事情に着目してなされたもので、需要家の削減可能余力を適正に見積もることを目的とする。本発明の一態様としての予備力計算装置は、基準消費電力受信部と、電力履歴データベースと、気温履歴データベースと、消費電力分布計算部と、消費電力予測部と、予備力計算部とを備える。前記基準消費電力受信部は、需要家に対して計画された第1日付の消費電力の系列である基準消費電力系列を需給抑制装置から受信する。前記電力履歴データベースは、電力計測器により計測される需要家による消費電力系列を日付ごとに内部に記録する。前記気温履歴データベースは、温度センサにより計測される需要家宅の外気温系列を日付及び需要抑制強度ごとに内部に記録する。前記消費電力分布計算部は、前記第1日付において、第1時刻から、予め与えられた予測時間長後の第2時刻までの予測期間における需要家宅の予測外気温系列を用い、前記予測期間において前記予測外気温系列と類似する系列部分をもつ日付を前記気温履歴データベースにおいて特定し、特定した日付のうち前記需要抑制強度が一致する消費電力系列を前記電力履歴データベースから特定し、特定した消費電力系列群の各時刻の統計分布あるいは代表値を計算する。前記消費電力予測部は、予め与えられた過去履歴使用時間長前の第3時刻から第1時刻までの履歴使用期間において、前記第1日付における前記消費電力系列と、前記各時刻の統計分布あるいは代表値から、前記予測期間における予測消費電力系列を計算する。前記予備力計算部は、前記予測消費電力系列と、前記基準消費電力系列のうち前記予測期間における系列部分との差分である予備力を計算し、前記予備力を前記需要抑制計算装置に送信する。以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。図1は、本発明の実施の形態に係る予備力計算装置101を備えた電力管理システムを示す。電力管理システムは、需要家100側に配置された予備力計算装置101、温度センサ102および電力計測器104と、電力会社側に配置された需給制御サーバ130と、インターネット等の広域ネットワーク上に配置された気温予測サーバ120と、を備える。気温予測サーバ120は、気温予測装置121を備える。気温予測装置121は、外気温を予測し、予測した外気温を内部に記憶する。予測は、地区ごとに行ってもよいし、住所単位で行ってもよいし、一定の区画ごとに行ってもよい。気温予測装置121は、予備力計算装置101からの要求に応じて、需要家需要家の住所または需要家を含む領域などに対して予測された外気温データを送る。具体的に、本日1日分の外気温の推移データ、または要求された時刻より後の本日分の外気温の推移データといった外気温データを送る。需給制御サーバ130は、需要抑制計算装置131を備える。需要抑制計算装置131は、需要抑制計画時または需給計画時に需要家毎の消費電力の系列基準消費電力系列を計算して、各需要家に通知する。基準消費電力は、気温などの影響を考慮して計算する。基準消費電力は、たとえば1日24時間を単位として、消費電力の需要の推移として表される。後述する図15に、基準消費電力の一例を示す。予備力計算装置101は、気温履歴DB103、電力履歴DB105、消費電力分布計算部106、予測パラメータDB107、消費電力予測部108、基準消費電力受信部109、予備力計算部110、予測パラメータ学習部111を備える。予備力計算装置101は、温度センサ102、電力計測器104、気温予測装置121、需要抑制計算装置131と通信して、データの受信または交換を行う。温度センサ102は、需要家宅の外気温を一定間隔で計測し、計測した値を予備力計算装置101に送る。温度センサ102は、計測した値を記憶する内部記憶部を備えていてもよい。気温履歴DB103は、温度センサ102で計測される外気温の系列を、日付ごとに蓄積する。図2に気温履歴DB103の例を示す。1日単位で24時間ごとに、外気温の推移が記録されている。蓄積した外気温の履歴は、消費電力分布計算部106で使用される。電力計測器104は、需要家宅で、需要家たとえば宅内機器により消費された消費電力を一定間隔で計測する。電力履歴DB105は、電力計測器104で計測された消費電力の系列を、日付ごとに、需要抑制強度需要抑制なしを含むごとに蓄積する。すなわち、1日単位で24時間ごとに、需要家における消費電力系列が記録されている。値の大きさが、需要抑制の要求の程度を示す。なお需要抑制強度を用いない構成も可能である。図3に電力履歴DB105の例を示す。蓄積した消費電力系列の履歴は、消費電力分布計算部106、消費電力予測部108、予測パラメータ学習部111で使用される。予測パラメータDB107は、消費電力分布計算部106および消費電力予測部108で使用するパラメータ過去履歴使用時間長を、時刻現在時刻と予測時間長の組み合わせごとに、記憶する。図4に予測パラメータDB107の例を示す。需要抑制強度が予測パラメータDB107にさらに含まれても良い。予測時間長は、将来の電力消費を予測する時間長である。時刻現在時刻は、予測処理を実行する時刻を表す。過去履歴使用時間長は、消費電力分布計算部106で消費電力系列間または気温系列間でマッチングを行う際に、現在時刻に対してさかのぼって使用する過去のデータの区間の長さを表す詳細は後述。予測パラメータ学習部111は、需要抑制計算装置131から通知される予測時間長の全バリエーションのそれぞれについて、時刻毎のパラメータ過去履歴使用時間長を、電力履歴DB105を用いて、予測する。予測パラメータ学習部111は、時刻毎かつ予測時間長毎に計算したパラメータ過去履歴使用時間長を、予測パラメータDB107に格納する。消費電力分布計算部106は、予測パラメータDB107と、気温履歴DB103と、需要抑制計算装置131から通知される予測時間長とに基づき、外気温の推移が本日と類似する過去の日を波形マッチングにより特定し、特定した過去の日の消費電力系列のうち、需要抑制強度が一致し、本日の電力消費推移と類似する消費電力系列を波形マッチングにより電力履歴DB105において特定する。なお、需要抑制強度を用いない場合は、波形マッチングで類似するものを特定すればよい。マッチングを行う期間は以下のように決定する。まず過去履歴使用時間長を予測パラメータDB107から取得する。このとき、予測時間長と需要抑制強度を需要抑制計算装置131から取得し、現在時刻と取得した予測時間長及び需要抑制強度をキーにして、予測パラメータDB107から、過去履歴使用時間長を取得する。なお、需要抑制強度を用いない構成も可能である。そして、現在時刻第1時刻に対し過去履歴使用時間長前の時刻第3時刻から、第1時刻までの期間を履歴使用期間、現在時刻tより後から予測時間長後の時刻第2時刻までの区間を予測期間、履歴使用期間と予測期間を合わせた期間を全期間とする。現在時刻をt、過去履歴使用時間長をS、予測時間長をTと表すと、第3時刻はtS、第2時刻はtTと表される。気温系列のマッチングはたとえば全期間tS~tTで行い、消費電力系列のマッチングは履歴使用期間で行う。全期間のうち予測期間における本日の気温系列は、気温予測装置からのデータを用いる。類似する消費電力系列を特定したら、これら特定した系列を用いて、全期間において、時刻毎一定時間毎の統計分布あるいは代表値を計算する。本実施形態では、平均と標準偏差を計算する例を示すが、系列の分布の特徴が表せればよく、これに限定されるものではない。消費電力分布計算部106は、計算した平均および標準偏差の情報を、消費電力予測部108に送る。消費電力予測部108は、消費電力分布計算部106により計算された平均および標準偏差と、予測パラメータDB107と、電力履歴DB105とに基づいて、予測期間現在時刻t~tTにおける消費電力を予測する。より詳細に、消費電力予測部108は、過去履歴使用期間時刻t-S~現在時刻tに対して計算された平均値と標準偏差を用いて、本日の消費電力系列に対し、当該平均値からの乖離率を計算する。この乖離率と、予測期間における上記標準偏差を使用して、現在時刻tから時刻tTまでの一定時間間隔ごとの本日の平均値を補正する。補正した値の系列を、消費電力の予測系列として得る。消費電力予測部108は、取得した予測消費電力系列を、予備力計算部110に送る。基準消費電力受信部109は、需要抑制計算装置131から、該当する需要家に対して計画された消費電力系列基準消費電力系列を取得する。基準消費電力受信部109は、取得した基準消費電力系列を、予備力計算部110に送る。予備力計算部110は、現在時刻tより後から予測時間長Tの区間について、消費電力予測部108で計算した予測消費電力系列と、基準消費電力受信部109で受信した基準消費電力系列の差分を、予備力として計算する。予備力計算部110は、計算した予備力を、需要抑制計算装置131に送る。図5は、予備力計算装置101のハードウェア構成例を示す。図1と同一名称の要素には、同一の符号を付して、重複する説明を省略する。予備力計算装置101は、コンピュータ装置を基本ハードウェアとして使用することで実現することができる。コンピュータ装置は、図5に示されるように、CPU203、入力部204、表示部205、通信部206、主記憶部207、外部記憶部208により構成され、これらはバス202により相互に通信可能に接続される。入力部204は、キーボード、マウス等の入力デバイスを備え、入力デバイスの操作による操作信号をCPU203に出力する。表示部205は、LCDLiquidCrystalDisplay、CRTCathodeRayTube等の表示ディスプレイからなる。通信部206は、Ethernet登録商標、無線LANLocalAreaNetwork、Bluetooth登録商標、ZigBee登録商標等の通信手段を有し、温度センサ102、電力計測器104、気温予測サーバ120,需給制御サーバ130との間で通信を行う。外部記憶部208は、例えば、ハードディスク、若しくはCD-R、CD-RW、DVD-RAM、DVD-R等の記憶媒体から構成され、前述の消費電力分布計算部106、消費電力予測部108、基準消費電力受信部109、予備力計算部110による処理をCPU203に実行させるための制御プログラムが記憶されている。また、気温履歴DB103、電力履歴DB105、予測パラメータDB107などがデータとして当該記録媒体に格納されている。主記憶部207は、メモリ等により構成され、CPU203による制御の下で、外部記憶部208に記憶された制御プログラムを展開し、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶する。上記制御プログラムはコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、CD-ROM等の記憶媒体に記憶して、或いはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールしてもよい。図6は、気温予測装置121、需要抑制計算装置131、予備力計算装置における電力受信部109、消費電力分布計算部106、消費電力予測部108、予備力計算部110が、相互に連携して動作する際の通信手順の一例を示す。ステップS301では、需要抑制計算装置131が、予測時間長と需要抑制強度を含む予備力計算要求を消費電力分布計算部106に送信し、これにより予備力計算装置101の予備力計算処理が開始される。ステップS302では、気温予測装置121が予測気温系列を、消費電力分布計算部106からの要求により、消費電力分布計算部106に送信する。送信される予測気温系列は、少なくとも現在時刻第1時刻t以降の系列である。現在時刻第1時刻tは、予備力計算装置で計算を行う時刻であり、たとえば予備力計算要求を受けた時刻、予備力計算要求に時刻指定が含まれるときは当該指定された時刻とする。消費電力分布計算部106は、消費電力分布統計分布あるいは代表値としての、平均および標準偏差。詳細は後述を計算し、ステップS303において、計算した消費電力分布を、消費電力予測部108に送信する。消費電力予測部108は、当該消費電力分布を用いて、予測期間における消費電力系列を予測し、ステップS304において、予測した消費電力系列を、予備力計算部110に送信する。一方、ステップS305では、需要抑制計算装置131が、基準消費電力系列を基準消費電力受信部109に送信する。なお、ステップS305のタイミングは、ステップS301と同一でもよいし、基準消費電力受信部109から要求を受けたタイミングでもよい。ここでは、簡単のため、ステップS301の一定時間後に、ステップS305が行われたとする。ステップS306では、基準消費電力受信部109が、需要抑制計算装置131から受信した基準消費電力系列を予備力計算部110に送信する。予備力計算部110は、予測消費電力系列と、基準消費電力系列をもとに、予備力を計算し、ステップS307において、計算した予備力を需要抑制計算装置131に送信する。図7は、図1における消費電力分布計算部106の処理手順の一例を示す。図6のステップS301とステップS302が実行されると、図7のステップS401が実行される。ステップS401では、現在時刻tと予測時間長Tとをキーにして、予測パラメータDB107図4参照から過去履歴使用時間長予測パラメータSを取得する。ステップS402では、本日予備力計算要求を受けた日における履歴使用期間の消費電力系列、本日における履歴使用期間における外気温系列、気温予測装置121から取得した予測期間の予測気温系列、需要抑制計算装置131から取得した需要抑制強度に基づき、過去において外気温および電力消費のパターンが類似する日を特定し、特定した日の消費電力系列を、図3の電力履歴DB105から取得する。本ステップS402の動作の詳細を説明する。図8に示すように、本日の外気温波形現在の外気温波形のうち履歴使用期間における外気温系列と、予測期間の予測気温系列とをつなぎ合わせ、履歴使用期間と予測期間とを合わせた期間合計期間において、当該つなぎ合わせた気温系列と類似する波形系列部分をもつ気温系列を、気温履歴DB103において特定する。たとえばデータ外気温系列K3、K4が特定される。履歴の気温系列は0~24時の時間長を有するが、類似の判定では、当該合計期間履歴使用期間予測期間のデータのみ、用いる。データ間の類似性を測る距離尺度としては、単純にユークリッド距離を使用する方法や、系列データを折れ線近似した後に各区間のユークリッド距離を使用する方法などがあり、距離が近い上位複数個の系列を採用しても良いし、距離が閾値以下の系列を採用しても良い。類似するとして検出した気温系列の日付と同一の日付をもち、需要抑制強度が一致する過去の消費電力系列を、電力履歴DB105からすべて読み出す。そして、図9に示すように、本日の消費電力系列のうち履歴使用期間の系列と、読み出した過去の消費電力系列ここでは系列D1、D2、D3、D4が読み出されるを、履歴使用期間で比較し、過去の類似する消費電力系列をすべて特定する。たとえば、データ消費電力系列D1D2が、類似するとして特定される需要抑制強度も一致するとする。類似の判定処理は、上記に説明した内容に従う。特定する個数Nとするが事前に指定されていてもよく、この場合は、指定数だけ、過去の消費電力系列を特定する。なお、読み出した消費電力系列が、すでに指定数N未満のときは、上述した外気温系列の類似判断に戻り、類似の基準をゆるめて、処理をやり直してもよいし、消費電力系列が少ないままでも構わない。本処理では気温系列の類似判断で、上記合計期間を対象にしたが、少なくとも予測期間を含む期間で判断すればよい。本日の開始時刻0時から時刻tTまでの期間で判断してもよい。なお本処理において、気温系列による類似判断を行うのは、外気温により需要家の消費電力特にエアコンの消費電力が大きく影響するためである。本実施形態では、過去の気温系列を気温履歴DB103から取得しているが、気温予測サーバ120等の外部サーバに、過去の気温系列が記憶されているときは、外部サーバから過去の気温系列を取得してもよい。この場合、温度センサ102および温度履歴DBを需要家宅から除くことができる。ステップS403では、ステップS402で特定した消費電力系列をすべて用いて、一定時間間隔ごとに、平均値μtと標準偏差σtを計算する。図10に示すように、計算は、少なくとも、上記全体期間履歴使用期間および予測期間について行う。具体的に、時刻t-Sから開始して時刻tTまで、一定時間間隔ごとに、特定した消費電力系列間で、平均値と標準偏差を計算する。図11は、図1における消費電力予測部108の処理手順の一例を示す。図6のステップS303が実行されると、図11のステップS801が実行される。ステップS801では、本日分の消費電力系列のうち時刻t-Sから現在時刻tまでのデータ履歴使用期間のデータを対象に、一定時間間隔ごとに、上記平均値μtからの乖離率n’を計算する。乖離率n’はn’σtS式1により計算される。ytは時刻tにおける消費電力を示す。μt、σtは、時刻tにおける平均値と標準偏差を示す。Sは過去履歴使用時間長を示す。ステップS802では、式1により計算された乖離率n’と、予測期間時刻t~tTにおける一定時間毎の平均値μtと標準偏差σtを用いて、予測期間における予測消費電力系列ztを計算する。具体的に、予測消費電力系列ztは、下記の式2により計算される。ztμtn’σt式2すなわち、履歴使用期間で計算された乖離率n’が、現在時刻tより後も一定して続くと仮定して、消費電力を予測する。本ステップにより乖離率n’および予測値を計算する例を図12に模式的に示す。図13は、図1における予測パラメータ学習部111の処理手順の一例を示す。本処理では、時刻毎に予測時間長の全バリエーションの各々ごとに、履歴使用期間長を求める。この処理の過程を模式的に示したのが図14である。本例では需要抑制強度は用いない場合を示すが、用いる場合も同様にして行えばよい。図13のステップS901では、計算時刻現在時刻t、予測時間長T、過去履歴使用時間長Sの初期値を与える。例えば計算時刻tを000000、予測時間長Tを60分、過去履歴使用時間長Sを60分とする。本ステップS901は、一定時間ごとに行っても良いし、あるいは、電力履歴DB105にデータが一定量蓄積された際、あるいは、図1における需要抑制計算装置131から取得した予測時間の全バリエーションが変化した際に行っても良い。ステップS902では、図7のフローで示した消費電力分布計算処理を行い、全体期間時刻t-S~時刻tTについて、一定時間間隔ごとの消費電力の平均値μtと標準偏差σtを計算する。具体的に、対象となる日付より前の日付の消費電力系列群を対象に、本処理を行うことで、平均値μtと標準偏差σtを計算する。対象となる日付は、本処理の実行時に任意に指定する。たとえば過去の履歴のうち、最新の日付でもよいし、そのほかの日付でもよい。ステップS903では、図11のフローで示した消費電力予測処理を行い、対象となる日付の予測消費電力系列を計算する。ステップS904では、ステップS903で計算した予測消費電力系列と、ステップS902の消費電力分布計算処理に使用した消費電力系列群と比較して、予測期間における誤差を計算する。具体的に、誤差は、下記の式3により計算する。ここで、Dは消費電力分布計算処理に使用した消費電力系列の集合を表し、DはDに含まれる消費電力系列の数を表している。ステップS905では、ステップS904で計算した誤差Eが閾値以下かどうかを判定し、閾値以下の場合収束した場合にはステップS907を、閾値より大きい場合はステップS906を実行する。ステップS906では、過去履歴使用時間長SをSΔSで更新する。ΔSは予め与えておく例えば15分。ステップS907では、図1の予測パラメータDB107に計算時刻、予測時間長、過去履歴使用時間長の情報を書き込む。ステップS908では、予測時間長の全バリエーションが終了したかどうかを判定し、終了した場合はステップS909を、終了していない場合はステップS901に戻り、予測時間長を次のバリエーションに変更して実行する。予測時間長の全バリエーションは、予め与えられている。予測時間長の全バリエーションは、需要抑制計算装置131から指定されてもよい。ステップS909では、全計算時刻について処理が終了したかどうかを判定し、終了した場合は、予測パラメータ計算処理を終了し、そうでない場合はステップS901に戻り、計算時刻現在時刻を、次の時刻例えば15分先に進めるに変更して実行する。図15は、予備力計算部110の処理を説明するための図である。予備力計算部110は、予測期間現在時刻t~時刻tTの予測消費電力系列と、需要抑制計算装置131からの基準消費電力系列のうち予測期間部分との差分を、予備力として計算する。図示の斜線が施された部分が、予備力に相当する。基準消費電力系列は、気温などの影響を考慮して、需給制御サーバが計画した各需要家の需要電力消費を示したものである。以上、本発明の実施形態によれば、電力会社の需給制御サーバがDRを実行する前に、需要家の消費電力予測を行うことで、需要家の予備力を見積もることが可能となる。また、需要家の予備力を計算することにより需給制御サーバにおける消費電力抑制要請量の計算精度が高まるため、需要家に過剰なインセンティブを支払う可能性を低減することができる。図16は、本発明の第2実施形態に係る予備力計算装置101Aを示す。本発明の実施の形態に係る予備力計算装置101Aは、需給制御サーバ130Aの中に設置されており、需要家100内に設置された電力計測器104とネットワークを介して接続されている。それ以外の構成は、第1実施形態と同様であるため、その説明を省略する。図17は、本発明の第3の実施形態に係る予備力計算装置101Bを示す。本発明の実施の形態に係る予備力計算装置101Bは、第1実施形態における構成に生活情報履歴1102が追加されている。需要家宅内に家電機器1101が設けられている。生活情報履歴DB1102は、家電機器1101で取得した家電状態や、需要家宅内のセンサの履歴を定期的に蓄積する。図18に生活情報履歴DB1102の例を示す。分単位で、各部屋内の在室人数、外気温、各部屋の室温、エアコンの設定温度、TV等のオンオフ状態が示される。生活情報履歴DB1102のデータは、消費電力分布計算部106で使用される。消費電力分布計算部106は、第1実施形態で述べた外気温系列の類似に加え、時刻tSから時刻tの期間において、過去の生活情報履歴が、本日とどの程度類似するかも判断する。類似の判断の際は、たとえば図18の各フィールドについて、比較区間で、平均値を求める、最頻値を取る、現在時刻の値を取るなどして、各フィールドの代表値を並べたベクトルを求め、ベクトル間での比較を行えばよい。そして、ベクトル間の距離が閾値以下の日付を検出すればよい。これを利用し、本実施形態では、生活履歴、気温履歴および消費電力履歴で類似する過去の日を特定し、その日の消費電量系列を用いて、予測を行う。具体的な方法は、第1実施形態の説明から自明であるため、説明を省略する。なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。"