JP2014078137A - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理技術に関し、特に、機器の消費電力予測に関する情報処理技術に関する。 The present invention relates to information processing technology, and more particularly, to information processing technology related to power consumption prediction of equipment.
近年、省エネルギー意識の高まりとともに、家電などの機器の省エネルギー化が進んでいる。
例えば、近年では、家電機器や住宅設備機器などの複数の機器などを一括して制御できるようにしたシステム(例えば、HEMS:home energy management system)が普及しつつある。例えば、下記特許文献1に記載のシステムでは、家庭内ネットワークに接続されるエアコンや照明灯などのネットワーク家電機器について、パソコンにより表示されている画面で操作をする。その操作に応じて、ASPサーバが具体的にネットワーク家電機器を動作制御する。パソコンの画面には、便利ボタンとして、「おでかけ」、「おやすみ」、「おかえり」などの生活シーンに対応したモードボタンが設けられている。例えば「おでかけ」ボタンを操作すると、これに応じてエアコンが停止されると共に、照明灯が消灯されるようになっている。このようにして、異なる種類のネットワーク家電機器をあるモードとして一括して動作制御することができる。
In recent years, with the heightened awareness of energy saving, energy saving of devices such as home appliances has been promoted.
For example, in recent years, a system (for example, a home energy management system (HEMS)) capable of collectively controlling a plurality of devices such as home appliances and house equipment has been spreading. For example, in the system described in
一方、家電機器等の個別の機器の省エネルギー化も進んでいる。例えば、従来の家庭用空気調和器(以下、「エアコン装置」と称する。)は、通常、リモコン装置を利用して所望の運転モード、風量、室内設定温度等を任意に選択している。また、エアコン装置の室内機の吹き出し口に少なくとも1つの輻射温センサを取り付け、床温度或いは居住者の温度を検知して室内設定温度を補正する(下記特許文献2参照)。
また、エネルギーの有効利用を目的として、冷房又は暖房の運転時における省エネルギー(以下「省エネ」と称する。)を図るため、冷房運転時或いは暖房運転時における省エネ温度範囲を設定し、リモコン装置により省エネ運転モードが選択されると、室内設定温度が省エネ温度範囲内のいずれかの温度に設定されてエアコン装置を運転することで、エネルギーの有効利用を図る提案もなされている(特許文献3参照)。
On the other hand, energy saving of individual devices such as home appliances is also progressing. For example, a conventional home air conditioner (hereinafter referred to as an “air conditioner”) normally selects a desired operation mode, air volume, indoor set temperature, and the like using a remote control device. Moreover, at least one radiation temperature sensor is attached to the outlet of the indoor unit of the air conditioner, and the indoor set temperature is corrected by detecting the floor temperature or the occupant's temperature (see
In order to save energy during cooling or heating operation (hereinafter referred to as “energy saving”) for the purpose of effective use of energy, an energy saving temperature range is set during cooling or heating operation, and energy is saved by a remote control device. When the operation mode is selected, a proposal has been made to effectively use energy by setting the indoor set temperature to any temperature within the energy saving temperature range and operating the air conditioner (see Patent Document 3). .
また、特許文献4に記載の需給電力量算出システムは、PPSから電力会社に供給された単位時間毎の供給電力量を算出する供給電力量算出部と、PPSと契約している需要家の単位時間毎の需要電力量を算出する需要電力量算出部と、単位時間毎の供給電力量と単位時間毎の合計の需要電力量との差に基づき需給電力逸脱量を算出する需給電力量算出部と、その需給電力逸脱量に基づき超過料金を課金する課金部とを備える。需要電力量算出部は、各需要家が消費した単位時間毎の電力量の一日間の推定値である標準負荷カーブを用いて、各需要家の一ヶ月間の需要電力量を算出する。これにより、接続供給を行う際にインターバルメータ等を需要家に設置することなく需給電力逸脱量を算出する。また、算出した需給電力逸脱量に基づき、電力運用での需給電力逸脱量を監視することができる。
In addition, a supply and demand power amount calculation system described in
例えば、エアコン装置や照明装置などの家電機器等の省エネを図るためには、家電機器毎の消費電力を予測することが重要となる。
上記特許文献1から3までの先行技術では、消費電力の予測に関する開示がない。また、特許文献4では、電力運用の予測を行っているが、機器毎の具体的な予測に関する開示がない。
上記のように、省エネを考慮して家電機器を制御する場合には、機器毎の電力消費を予測することが重要になってくる。さらに、消費電力予測技術を用いて機器を制御することで、電力自由化が行われた際の電力の購入先や自家発電を併用している場合の自家発電の利用スケジュールを精度良く求めることで、電気代を節約することができる技術が重要になる。
本発明は、機器の消費電力の予測を精度良く行うための情報処理技術を提供することを目的とする。
For example, in order to save energy in home appliances such as an air conditioner and a lighting device, it is important to predict power consumption for each home appliance.
In the prior arts disclosed in
As described above, when home appliances are controlled in consideration of energy saving, it is important to predict power consumption for each device. In addition, by controlling the equipment using power consumption prediction technology, it is possible to accurately obtain the power supply purchaser when using power liberalization and the use schedule of private power generation when using private power generation together. Technology that can save on electricity bills becomes important.
An object of the present invention is to provide an information processing technique for accurately predicting power consumption of a device.
本発明の一観点によれば、予測対象日よりも過去の消費電力値を、前記過去の消費電力値を記憶する測定値記憶部から読み出す消費電力読み出し部と、前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理部と、前記統計処理部において求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測部とを有することを特徴とする情報処理装置が提供される。 According to one aspect of the present invention, a power consumption reading unit that reads a power consumption value past the prediction target date from a measured value storage unit that stores the past power consumption value, and the past power consumption value or the A statistical processing unit that obtains statistical values obtained by statistically processing time dependence, and a consumption that obtains the power consumption value of the prediction target day or its time dependence based on the period dependence of the statistical values obtained by the statistical processing unit An information processing apparatus including an electric power prediction unit is provided.
前記統計処理部は、前記予測対象日より前の例えば1週間前の同曜日を基準日として、前記基準日より以前の同曜日の過去のx日の第1の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第1の統計値と、前記基準日より以前の同曜日の前記x日よりも長い期間のy日(y>x)の第2の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第2の統計値と、を求め、さらに、前記第1の統計値と前記第2の統計値との重み付け係数を求める係数算出部を有し、前記消費電力予測部は、前記重み付け係数に基づいて前記統計処理部により求めた統計値を予測対象日の消費電力値又はその時間依存とすることを特徴とする。 The statistical processing unit uses the same day of the week before the prediction target date, for example, the same day of the week as a reference day, and calculates the first power consumption value of the past x days of the same day before the reference date or its time dependency. Statistically processing the first statistical value processed statistically and the second power consumption value of y day (y> x) in a period longer than the x day of the same day before the reference date or its time dependence And a coefficient calculating unit for calculating a weighting coefficient between the first statistical value and the second statistical value, wherein the power consumption prediction unit includes the weighting The statistical value obtained by the statistical processing unit based on the coefficient is the power consumption value on the prediction target day or its time dependence.
前記消費電力読み出し部は、予測対象日と1週間前の同曜日を基準日として、前記基準日より以前の同曜日の過去の第1の消費電力値又はその時間依存と、前記基準日より以前の過去の予測対象日前の直近のx日(xは正の値)の第2の消費電力値又はその時間依存と、予測対象日前の前記x日よりも長い期間のy日(y>x)の第3の消費電力値又はその時間依存と、を読み出し、前記統計処理部は、前記第1の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第1の統計値と、前記第2の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第2の統計値と、前記第3の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第3の統計値と、を求め、さらに、前記第1の統計値と前記第2の統計値と前記第3の統計値との重み付け係数を求める係数算出部を有し、前記消費電力予測部は、前記重み付け係数に基づいて前記統計処理部により求めた統計値を予測対象日の消費電力値又はその時間依存とすることを特徴とする。
前記第1の統計値は予測対象日の直前までの期間で求め、前記第2の統計値は予測対象日から1週間以上前の同曜日で求め、例えば、依存の有無で、求める期間を異なるものとすることを特徴とする。
前記統計値は、平均値であっても良く、前記統計値は、外挿値であっても良い。
The power consumption reading unit uses the first day of the week before the reference date and the same day of the week as a reference date as a reference date, the first previous power consumption value of the same day before the reference date or its time dependency, and before the reference date. The second power consumption value or its time dependency of the most recent x days (x is a positive value) before the past prediction target date, and y days (y> x) in a period longer than the x days before the prediction target date The third power consumption value or the time dependency thereof, and the statistical processing unit reads the first power consumption value or the time dependency thereof statistically processed by the first statistical value and the second power consumption value. A second statistical value obtained by statistically processing the power consumption value or its time dependence; and a third statistical value obtained by statistically processing the third power consumption value or the time dependence thereof; and A factor for obtaining a weighting coefficient of the first statistical value, the second statistical value, and the third statistical value Has a calculation unit, the power estimation unit may be a dependent consumption values or time of the prediction target day statistics obtained by the statistical processing unit based on the weighting factor.
The first statistical value is obtained in the period immediately before the prediction target date, and the second statistical value is obtained on the same day of the week more than one week before the prediction target day. It is characterized by being.
The statistical value may be an average value, and the statistical value may be an extrapolated value.
本発明は、上記に記載の情報処理装置を備えた機器である。
本発明は、上記に記載の情報処理装置により予測された消費電力予測値と、基準となる(予め決められている)消費電力値とを比較し、比較結果に基づいて、予測結果が基準値を上回れば、消費電力値を低くする制御を行うことを特徴とする機器である。
The present invention is an apparatus including the information processing apparatus described above.
The present invention compares the predicted power consumption value predicted by the information processing apparatus described above with a reference (predetermined) power consumption value, and the predicted result is a reference value based on the comparison result. The power consumption value is controlled to be lower than the power consumption value.
本発明は、上記に記載の情報処理装置による消費電力予測結果に基づいて、機器制御又は前記機器制御に関連する情報処理を行うことを特徴とする機器制御システムである。 The present invention is a device control system that performs device control or information processing related to the device control based on a power consumption prediction result by the information processing apparatus described above.
本発明の他の観点によれば、予測対象日よりも過去の消費電力値を、前記過去の消費電力値を記憶する測定値記憶部から読み出す消費電力読み出しステップと、前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理ステップと、前記統計処理ステップにおいて求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測ステップとを有することを特徴とする情報処理方法が提供される。 According to another aspect of the present invention, a power consumption reading step of reading a power consumption value past the prediction target date from a measured value storage unit that stores the past power consumption value, and the past power consumption value or A statistical processing step for obtaining a statistical value obtained by statistically processing the time dependence, and a power consumption value of the prediction target day or a time dependence thereof is obtained based on a period dependence of the statistical value obtained in the statistical processing step. There is provided an information processing method comprising a power consumption prediction step.
本発明は、上記に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであっても良く、当該プログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体であっても良い。 The present invention may be a program for causing a computer to execute the information processing method described above, or a computer-readable recording medium for recording the program.
本発明によれば、機器の消費電力を精度良く予測することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately predict the power consumption of a device.
以下、図面を参照しながら、本発明の実施の形態による家電機器等の消費電力の予測に関する情報処理技術について詳細に説明する。以下では、家電機器に関してエアコン装置を例にして、家電機器の消費電力の予測に関する情報処理技術について説明するが、その他の機器、例えば、照明装置、冷蔵庫、電気自動車、等についても、同様の技術を用いることができる。
本実施の形態は、ユーザのライフスタイルにより、機器の消費電力が大きく異なること、特に、機器の消費電力は、期間依存や曜日依存が大きいことに着目した消費電力の予測に関する情報処理技術に関するものである。
図1は、本発明の第1の実施の形態による情報処理装置を備えたエアコン装置の一構成例を示す機能ブロック図である。図1に示すように、本実施の形態によるエアコン制御装置5を含むエアコン装置Aは、室内機1と、室外機3と、リモコン装置17と、消費電力測定器18と、から構成されている。リモコン装置17からの装置のオン/オフ制御、温度制御などを行うための遠隔制御信号は、リモコン信号受光部29により受光される。消費電力測定器18は、例えば、スマートタップなどの、家電機器と室内コンセントとの中間に配置され、検知した電圧と電流から消費電力を計算し、その結果を、例えば無線通信により送信する装置を用いて実現することができる。
Hereinafter, an information processing technique related to prediction of power consumption of home appliances and the like according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the following, information processing technology related to prediction of power consumption of home appliances will be described by taking an air conditioner device as an example for home appliances, but the same technology is also applied to other devices such as lighting devices, refrigerators, electric vehicles, etc. Can be used.
The present embodiment relates to information processing technology related to power consumption prediction, focusing on the fact that the power consumption of a device varies greatly depending on the user's lifestyle, and that the power consumption of the device is particularly time-dependent and day-dependent. It is.
FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a configuration example of an air conditioner apparatus including an information processing apparatus according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, an air conditioner A including an air conditioner control device 5 according to the present embodiment includes an
エアコン制御装置5は、CPU(制御部)21と、RAM(主記憶装置)23と、ROM(不揮発性メモリ)27と、を有している。ROM(不揮発性メモリ)27内には、消費電力測定器18により測定された測定値を記憶する測定値記憶部27aと、エアコンを自動運転させるための自動運転プログラム27bと、消費電力予測プログラム27c等が格納されている。消費電力予測プログラム27cは、CPU21に、消費電力を予測するための情報処理を行わせる情報処理部21aとして機能させるプログラムである。
測定値記憶部27aは、消費電力測定器18等により測定された消費電力値の時間変化を、例えば24時間単位で、年月日、曜日とともに記憶する。自動運転プログラム27bは、エアコン装置の制御を行う制御プログラムである。例えば、エアコンの起動開始時の場合には、ユーザが押したボタンに依存する「冷房」、「暖房」の判断と、エアコンが省エネ運転モードである「エコ自動運転」で運転する場合に判断した「冷房」、「暖房」の判断とが、同じ場合には、エアコンは「エコ自動運転」で運転する。一方、ユーザが押したボタンに依存する「冷房」、「暖房」の判断と、エアコンが「エコ自動運転」で運転する場合に判断した「冷房」、「暖房」の判断とが、異なる場合には、ユーザの判断(操作)を優先した「冷房」もしくは「暖房」状態で運転する。尚、「自動」ボタンで起動した場合は、「エコ自動運転」を行う。これらの運転は、例えば運転開始時の設定温度と、エコ自動運転範囲(エコ自動運転させる場合の運転状態判断)との関係の別に従って、どのような運転がなされるかを示した表等に基づいて制御される。エアコンの運転制御は、公知の種々の方法に対応することができる。上記では、エコ自動運転を例に説明したが、自動運転はエコに特化したものではなく、一般的なエアコンの自動運転でも良く、エコ運転に限定されるものではない。
消費電力予測プログラム27c及びそれに基づく処理内容等については、以下に詳細に説明する。
The air conditioner control device 5 includes a CPU (control unit) 21, a RAM (main storage device) 23, and a ROM (nonvolatile memory) 27. In a ROM (non-volatile memory) 27, a measured value storage unit 27a for storing measured values measured by the power
The measured value storage unit 27a stores the time change of the power consumption value measured by the
The power consumption prediction program 27c and the processing contents based on it will be described in detail below.
図2は、本実施の形態による消費電力予測プログラム27cによる処理を行う情報処理部21aの一構成例を示す機能ブロック図である。図3は、消費電力値の予測対象日と、予測に用いる計算の対象日とをカレンダーで示す図である。図4は、情報処理部21aにおける処理の流れを示すフローチャート図である。情報処理装置は、エアコン装置と有線又は無線で接続される形態でも良い。
情報処理部21aは、消費電力値を読み出す消費電力読み出し部21a−1と、消費電力値の情報処理に関する統計処理を行う統計処理部21a−2と、異なる消費電力値の依存性を求めた統計値に基づいて、その依存性の重み付け係数を求める、すなわち期間の長短又は異なる期間の依存性の重み付け係数求める係数算出部21a−3と、統計処理と係数算出を行った結果として消費電力値に基づいて消費電力値の予測を行う消費電力予測部21a−4と、を有している。
FIG. 2 is a functional block diagram showing a configuration example of the
The
消費電力値の予測対象日を、例えば7月28日(土曜日)とし、予測には、それ以前の期間に測定した消費電力値を用いる。どの程度、過去まで遡るかは、任意に選択可能であり、例えば1ヶ月前などである。予測の基準日を、例えば消費電力値の予測対象日と同じ曜日である直前の7月21日とする。
情報処理が開始されると(ステップS31)、消費電力読み出し部21a−1は、1日の消費電力値を、日付、曜日とともに記憶した測定値記憶部27aから予測対象日(7月28日)と直近のx日の過去の第1の消費電力値と、それよりも長いy日の第2の消費電力値とを、測定値記憶部27aから読み出す(ステップS32)。例えば、係数を求めるための消費電力値を求めるための過去の期間の基準日を7月21日とすると、第1の消費電力値は、7月14−20日までの第1の期間の統計値であり、第2の消費電力値は、7月1日−7月20日までの第2の期間の統計値である。曜日依存性があるため、いずれの期間にも、予測対象日と同じ曜日を含むようにするのが好ましい。また、第1の期間、第2の期間の両方とも、1週間単位でm週間(mは1以上の正の数)とするのが好ましい。
統計処理部21a−2は、第1の期間の第1の消費電力値と第2の期間の第2の消費電力値とをそれぞれ統計的に処理した第1の統計値、第2の統計値(例えば平均値)を求める(ステップS33)。係数算出部21a−3は、統計処理部21a−2により求めた第1の統計値と第2の統計値と重み付けの係数とを求める(ステップS34)。統計値を平均値とすれば、第1の期間の7日間、20日間の平均を求めることで第1の統計値と第2の統計値とを求める。次いで、ステップS35において、消費電力予測部21a−4が、統計値と重み付け係数を用いて、予測対象日の消費電力値を求める。
The prediction target day of the power consumption value is, for example, July 28 (Saturday), and the power consumption value measured in the previous period is used for the prediction. The extent of going back to the past can be arbitrarily selected, for example, one month ago. The prediction reference date is, for example, July 21 immediately before the same day of the week as the power consumption value prediction target date.
When the information processing is started (step S31), the power
The
ステップS34における、予測結果を求めるための係数は以下のようにして求めることができる(図3のカレンダー例では基準日(7月21日)の係数を求めるための基準とする)。
A(t):過去の第2の期間(全期間、例えば7月1日から基準日の1日前の7月20日まで)の消費電力値の平均値
C(t):過去の第1の期間(ある期間、例えば7月14日から基準日の1日前の20日まで)の消費電力値の平均値
D(t):予測結果をフィッティングする対象日(例えば、予測対象日の1週前の7月21日、基準日)の消費電力値
D(t)= aA(t)+cC(t) (1)
(1)式の値D(t)が最も近くなる係数(a,c)の組み合わせを例えば二分法を利用して計算する。ただし、ここでtは時刻である。求めた係数a, cと、予測対象日(7月28日(土曜日))に対するA’(t)、C’(t)から予測対象日である7月28日の消費電力値D’(t)を算出する。
D’(t)= aA’(t)+cC’(t) (2)
尚、上記の期間は、突出した値を持つ日を除外したり、求めた値に依存して期間を変更したり、などの一般的な統計処理を適用することができる。
直近の期間(第1の期間)の方が第2の期間よりも依存性が高いのが一般的である。
このように、ライフスタイルに影響する期間に依存する電力予測を行うことで、消費電力値の予測を精度良く行うことができる。
In step S34, the coefficient for obtaining the prediction result can be obtained as follows (in the example of the calendar in FIG. 3, the coefficient for the reference date (July 21) is used as a reference).
A (t): Average power consumption value for the past second period (all periods, for example, from July 1 to July 20 one day before the reference date)
C (t): Average power consumption value in the past first period (a certain period, for example, from July 14 to 20 days one day before the reference date)
D (t): Power consumption value on the target date for fitting the prediction result (for example, July 21, one week before the prediction target date, reference date)
D (t) = aA (t) + cC (t) (1)
The combination of the coefficients (a, c) with which the value D (t) in the equation (1) is closest is calculated using, for example, a bisection method. Here, t is time. The calculated coefficients a and c and the power consumption value D ′ (t on July 28, which is the prediction target date, from A ′ (t) and C ′ (t) for the prediction target date (Saturday, July 28) ) Is calculated.
D '(t) = aA' (t) + cC '(t) (2)
It should be noted that general statistical processing such as excluding days with prominent values or changing the period depending on the obtained value can be applied to the above period.
In general, the most recent period (first period) is more dependent than the second period.
Thus, the power consumption value can be accurately predicted by performing the power prediction depending on the period affecting the lifestyle.
図5は、図4に示す消費電力値の代わりに、消費電力値の時間依存性を求める場合の例を示す図である。
情報処理が開始されると(ステップS41)、消費電力読み出し部21a−1は、1日の消費電力値の時間依存を、日付、曜日とともに記憶した測定値記憶部27aから、例えば、予測対象日の直近のx日の第1の消費電力値の時間依存と、それよりも長い期間のy日の第2の消費電力値の時間依存を読み出す(ステップS42)。
統計処理部21a−2は、第1と第2の消費電力値の時間依存を統計処理して第1と第2の統計値(時間依存)を求める(ステップS43)。ここでは、平均値として、第1の期間である7日間と第2の期間である20日間との平均を求める。次いで、係数算出部が、第1と第2の統計値(時間依存)との重み付けの係数を求める(ステップS44)。次いで、ステップS45において、重み付け係数を用いて、予測対象日の消費電力値の時間依存を求め、処理を終了する(ステップS46)。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of obtaining time dependency of the power consumption value instead of the power consumption value illustrated in FIG. 4.
When the information processing is started (step S41), the power
The
尚、統計値として、図4、図5に示す平均値の代わりに、外挿値により統計値とする場合の例(例えば、時間依存を求める)を用いることができる。
この場合には、統計値として、平均値の代わりに、外挿値を求める。すなわち、例えば横軸に期間の長さを、縦軸に統計値をプロットして、期間が短くなる(例えば予測対象日との間の期間が0)に外挿する。ステップS45において、重み付け係数を用いて、予測対象日の消費電力値の時間依存を求める。
以上のいずれかの処理により、ユーザのエアコン機器の利用状況に対する測定期間の長さに依存する消費電力値を求めることができる。
In addition, as a statistical value, an example (for example, obtaining time dependency) in which a statistical value is obtained by extrapolation value can be used instead of the average value shown in FIGS. 4 and 5.
In this case, an extrapolated value is obtained as a statistical value instead of the average value. That is, for example, the length of the period is plotted on the horizontal axis and the statistical value is plotted on the vertical axis, and extrapolated to shorten the period (for example, the period between the prediction target days is 0). In step S45, the time dependence of the power consumption value of the prediction target day is obtained using a weighting coefficient.
The power consumption value depending on the length of the measurement period with respect to the usage status of the user's air conditioner device can be obtained by any of the above processes.
次に、本発明の第2の実施の形態による情報処理技術について説明する。基本的な情報処理装置の構成例は図1、図2と同様である。図3も援用して説明する。第1の実施の形態では、電力測定期間の長さに依存し曜日には依存しない消費電力値の重み付けに基づいて消費電力値を予測する例を示した。本実施の形態では、電力測定期間の長さに依存し曜日にも依存する消費電力値の重み付けに基づいて消費電力値を求める例を示す。
図6は、本実施の形態による情報処理部21aにおける処理の流れを示すフローチャート図である。
消費電力値の予測対象日を、例えば7月28日(土曜日)とし、予測には、基準日以前の期間に測定した消費電力値を用いる。どの程度、過去まで遡るかは、任意に選択可能であり、例えば1ヶ月前などである。
Next, an information processing technique according to the second embodiment of the present invention will be described. A basic configuration example of the information processing apparatus is the same as that shown in FIGS. FIG. 3 is also used for explanation. In the first embodiment, the power consumption value is predicted based on the weighting of the power consumption value that depends on the length of the power measurement period and does not depend on the day of the week. In the present embodiment, an example in which the power consumption value is obtained based on the weighting of the power consumption value that depends on the length of the power measurement period and also on the day of the week will be described.
FIG. 6 is a flowchart showing the flow of processing in the
The prediction target day of the power consumption value is, for example, July 28 (Saturday), and the power consumption value measured in the period before the reference date is used for the prediction. The extent of going back to the past can be arbitrarily selected, for example, one month ago.
情報処理が開始されると(ステップS51)、消費電力読み出し部21a−1は、1日の消費電力値を、日付、曜日とともに記憶した測定値記憶部27aから予測対象日(7月28日)と同曜日の基準日以前の過去の消費電力値を測定値記憶部27aから読み出す(ステップS52)。例えば、予測対象日(7月28日(土曜日))と例えば1週間前の同曜日(7月21日(土曜日))を基準日として、この基準日より以前の同曜日の第1の期間x日の過去の第1の消費電力値(例えば、7月14日と7月7日の2日間)と、基準日(7月21日(土曜日))より以前のx日よりも長い第2の期間y日の過去の第2の消費電力値(例えば、7月14日と7月7日と6月30日と6月23日の4日間)と、を測定値記憶部27aから読み出す。
When the information processing is started (step S51), the power
統計処理部21a−2は、第1の消費電力値を統計処理した第1の統計値と、第2の消費電力値を統計処理した第2の統計値(例えば平均値)とを求める(ステップS53)。係数算出部21a−3は、第1の統計値と第2の統計値との重み付け係数を求める(ステップS54)。そして、消費電力予測部21a−4は、重み付け係数に基づいて、統計処理部21a−2により求めた統計値と、係数算出部21a−3より求めた係数とに基づいて予測対象日の消費電力値を求める(ステップS55)。これにより、処理を終了する(ステップS56)。
予測結果を求めるための係数は以下のようにして求めることができる(図3のカレンダー例では20日までのデータを利用し、21日と比較する)。
A(t):過去の指定曜日の第1の期間(例えば、7月14日と7月7日の2日間)の消費電力値の平均
B(t):過去の指定曜日の第2の期間(例えば7月14日と7月7日と6月30日と6月23日)の消費電力値の平均
D(t):予測結果をフィッティングする対象日(予測日の1週前の7月21日)の消費電力値
D(t)= aA(t)+bB(t) (1)
(1)式の値D(t)が最も近くなる係数(a,b)の組み合わせを計算する。ただし、ここでtは時刻である。求めた係数a,bと、予測対象日(7月28日(土曜日))に対するA’(t)、B’(t)から予測対象日である7月28日の消費電力値D’(t)を算出する。
D’(t)= aA’(t)+bB’(t) (2)
The
The coefficient for obtaining the prediction result can be obtained as follows (in the example of the calendar in FIG. 3, data up to the 20th is used and compared with the 21st).
A (t): Average power consumption value for the first period of the specified day in the past (for example, two days on July 14 and July 7)
B (t): Average power consumption value in the second period of the past designated day of the week (for example, July 14, July 7, June 30 and June 23)
D (t): Power consumption value on the target date (July 21 one week before the forecast date) for fitting the forecast results
D (t) = aA (t) + bB (t) (1)
(1) A combination of coefficients (a, b) with which the value D (t) in the equation is closest is calculated. Here, t is time. The calculated coefficients a and b and the power consumption value D ′ (t on July 28, which is the prediction target date, from A ′ (t) and B ′ (t) for the prediction target date (Saturday, July 28). ) Is calculated.
D '(t) = aA' (t) + bB '(t) (2)
尚、上記の期間や指定曜日は、突出した値を持つ日を除外したり、求めた値に依存して期間を変更したり、などの一般的な統計処理を適用することができる。
図5の場合と同様に、図7に示すように、消費電力値の代わりに消費電力値の時間依存を求めることができる(ステップS61−S66)。この場合に、統計値と係数値を各時間帯又は時間毎に求めても良いし、或いは、しきい値消費電力等を用いて、オン時間とオフ時間とに切り分けた後に、オン期間とオフ期間とにおいて統計処理を行っても良い。
また、統計値としては、平均値を用いても良く、その代わりに、外挿値を統計値としても良い。
以上に説明したように、本実施の形態によれば、曜日依存性を持つ統計値と曜日に依存しない統計値との重み付けを求め、この重み付けを、予測対象日の消費電力値を求める際に用いることで、曜日依存性を考慮した予測を行うことができる。
Note that, for the above-described period and designated day of the week, general statistical processing such as excluding days with prominent values or changing the period depending on the obtained value can be applied.
Similarly to the case of FIG. 5, as shown in FIG. 7, the time dependence of the power consumption value can be obtained instead of the power consumption value (steps S61 to S66). In this case, the statistical value and the coefficient value may be obtained for each time zone or every hour, or after dividing into on time and off time using threshold power consumption, etc., the on period and off time Statistical processing may be performed during the period.
Further, an average value may be used as the statistical value, and an extrapolated value may be used as the statistical value instead.
As described above, according to the present embodiment, the weighting of the statistical value having the day of the week dependency and the statistical value not dependent on the day of the week is obtained, and this weighting is performed when obtaining the power consumption value of the prediction target day. By using it, it is possible to perform prediction in consideration of day-of-week dependency.
次に、本発明の第3の実施の形態による情報処理技術について説明する。基本的な構成は図1、図2と同様である。図3も援用して説明する。
図8は、本実施の形態による情報処理部21aにおける処理の流れを示すフローチャート図である。
処理を開始し(ステップS71)、1日の消費電力値を、日付、曜日とともに記憶する測定値記憶部27aから、消費電力読み出し部21a−1が、予測対象日と1週間前の同曜日を基準日として、基準日より以前の同曜日の過去の第1の消費電力値と、前記基準日より以前の過去の予測対象日前の直近のx日(xは正の値)の第2の消費電力値と、予測対象日前の前記x日よりも長いy(y>x)日の第3の消費電力値と、を読み出す(ステップS72)。次いで、統計処理部21a−2が、第1の消費電力値を統計的に処理した第1の統計値と、第2の消費電力値を統計的に処理した第2の統計値と、第3の消費電力値を統計的に処理した第3の統計値とを求める(ステップS73)。次いで、ステップS74において、係数算出部21a−3が、第1の統計値と第2の統計値と第3の統計値との重み付け係数を求める。ステップS75で、消費電力予測部21a−4が、重み付け係数に基づいて、予測対象日の電力消費量を求める(ステップS76でend)。
Next, an information processing technique according to the third embodiment of the present invention will be described. The basic configuration is the same as in FIGS. FIG. 3 is also used for explanation.
FIG. 8 is a flowchart showing the flow of processing in the
The process is started (step S71), from the measured value storage unit 27a that stores the daily power consumption value together with the date and day of the week, the power
予測結果を求めるための定数a,b,cを求める。(下記カレンダー例では20日までのデ測結果を求めるための係数は以下のようにして求めることができる(図3のカレンダー例では20日までのデータを利用し、21日と比較する)。
A(t):過去の第2の期間(全期間、例えば7月1日から基準日の1日前の7月20日まで)の消費電力値の平均値
B(t):過去の指定曜日(例えば7月7日、7月14日)の消費電力値平均値
C(t):過去の第1の期間(ある期間、例えば7月14日から基準日の1日前の20日まで)の消費電力値の平均値
D(t):予測結果をフィッティングする対象日(予測日の1週前の日)の消費電力値
D(t) = aA(t)+bB(t) + cC(t)
が最も近くなるa,b,cの組み合わせを計算する。ただし、ここでtは時刻である。
定数a,b,cと予測対象日に対するA(t)、B(t)、C(t)から予測対象日の消費電力値を算出する。図3では、27日までのデータを利用し、28日を予測する。
尚、上記の期間や指定曜日は、突出した値を持つ日を除外したり、求めた値に依存して期間を変更したり、などの一般的な統計処理を適用することができる。
Constants a, b, and c for obtaining the prediction result are obtained. (In the following calendar example, the coefficient for obtaining the de-measurement results up to the 20th can be obtained as follows (in the calendar example of FIG. 3, the data up to the 20th is used and compared with the 21st).
A (t): Average power consumption value for the past second period (all periods, for example, from July 1 to July 20 one day before the reference date)
B (t): Average power consumption value in the past designated day of the week (for example, July 7 and July 14)
C (t): Average power consumption value in the past first period (a certain period, for example, from July 14 to 20 days one day before the reference date)
D (t): Power consumption value on the target day (the day one week before the forecast date) for fitting the forecast results
D (t) = aA (t) + bB (t) + cC (t)
Calculate the combination of a, b, and c that is closest. Here, t is time.
The power consumption value is calculated from the constants a, b, c and A (t), B (t), and C (t) for the prediction target date. In FIG. 3, data up to the 27th day is used and the 28th day is predicted.
Note that, for the above-described period and designated day of the week, general statistical processing such as excluding days with prominent values or changing the period depending on the obtained value can be applied.
図9に示すように、図8の消費電力値の代わりに消費電力値の時間依存を求めることができる(ステップS81−S86)。この場合に、統計値と係数値を各時間帯又は時間毎に求めても良いし、或いは、しきい値消費電力等を用いて、オン時間とオフ時間とに切り分けた後に、オン期間とオフ期間とにおいて統計処理を行っても良い。
また、統計値としては、平均値を用いても良く、その代わりに、外挿値を統計値としても良い。
以上に説明したように、本実施の形態によれば、曜日依存性のうち比較的直近の値とそれよりも長い値を持つ統計値との重み付けを求め、この重み付けを、予測対象日の消費電力値を求める際に用いることで、曜日依存性とその期間依存性とを考慮した予測を行うことができる。
尚、上記の各実施の形態における情報処理をスマートフォンなどの携帯端末により行うようにしても良い。スマートフォンなどの携帯端末をリモコン装置の代わりとして用いても良いし、GUIを備える制御装置として利用しても良い。
As shown in FIG. 9, the time dependence of the power consumption value can be obtained instead of the power consumption value of FIG. 8 (steps S81 to S86). In this case, the statistical value and the coefficient value may be obtained for each time zone or every hour, or after dividing into on time and off time using threshold power consumption, etc., the on period and off time Statistical processing may be performed during the period.
Further, an average value may be used as the statistical value, and an extrapolated value may be used as the statistical value instead.
As described above, according to the present embodiment, the weighting between the relatively recent value and the statistical value having a longer value among the day-of-week dependencies is obtained, and this weighting is calculated based on the consumption of the prediction target day. By using it when obtaining the power value, it is possible to perform prediction in consideration of day-of-week dependency and its period dependency.
In addition, you may make it perform the information processing in said each embodiment with portable terminals, such as a smart phone. A mobile terminal such as a smartphone may be used instead of the remote control device, or may be used as a control device including a GUI.
次に、本発明の第4の実施の形態による情報処理技術について説明する。第1から第3までの実施の形態といずれかの予測値を用いた基本的な構成は図1、図2と同様である。図3も援用して説明する。図10は、本実施の形態によるエアコン制御におけるコンピュータ処理の一例を示す図であり、上記消費電力予測値を利用した制御例を示す図である。図10に示すように、ステップS201において、消費電力値の予測値と予算(現在の電気代など)を求め、ステップS202で、予算をオーバーするか否かを判定する。Yesの場合には、ステップS203に進み、消費電力予測結果からエアコン装置の動作スケジュール(自動運転等で消費電力値を低めにする制御にするように)を変更し、ステップS202に戻る。ステップS202でNoの場合には、ステップS204に進み、最低使用量予算に足りないか否かを判定する。Yesの場合には、ステップS203に進み、Noの場合には、消費電力予測結果をそのまま機器動作スケジュールに設定する。対象日の予測電力からどのように制御を行うかについては、予算との比較を行い、蓄電池(夜間電力の利用)にどの程度蓄積するか否か、消費電力の予測値を基準に、エコ(省エネ)にするモードを設ける。オン時間の増減による制御、しきい値の調整による制御を行うようにしても良い。
上記の制御により、電力予測に基づいて、適切な機器制御を行うことができる。
Next, an information processing technique according to the fourth embodiment of the present invention will be described. The basic configuration using the first to third embodiments and any one of the predicted values is the same as that shown in FIGS. FIG. 3 is also used for explanation. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of computer processing in the air conditioner control according to the present embodiment, and is a diagram illustrating a control example using the predicted power consumption value. As shown in FIG. 10, in step S201, a predicted value of power consumption value and a budget (such as current electricity bill) are obtained, and in step S202, it is determined whether or not the budget is exceeded. In the case of Yes, it progresses to step S203, changes the operation schedule of an air-conditioner apparatus (so that it may be set to control which makes a power consumption value low by automatic driving etc.) from a power consumption prediction result, and returns to step S202. In the case of No in step S202, the process proceeds to step S204, and it is determined whether or not the minimum usage budget is insufficient. In the case of Yes, it progresses to step S203, and in No, a power consumption prediction result is set to an apparatus operation schedule as it is. Compared with the budget, how to control from the predicted power on the target day, how much is accumulated in the storage battery (use of nighttime power), based on the estimated power consumption, (Energy saving) mode is provided. Control by increasing / decreasing the ON time and control by adjusting the threshold value may be performed.
With the above control, appropriate device control can be performed based on the power prediction.
以下に、上記の実施の形態による電力予測技術を、家電制御システム(HEMS)等に利用する、本発明の第5の実施の形態による情報処理技術について説明する。
図11は、本実施の形態によるHEMSの一構成例を示す機能ブロック図である。
図11に示すように、各家電AからDまでの消費電力等を「コンセント差し込み型電力センサ」18や分電盤にとりつけた「CTセンサ」18aにより測定し、その測定結果を、HEMSのHEMS管理部30へ提供する。また、HEMS管理部30は、制御可能な家電A〜D等に対して「家電の制御」を行い、制御できない家電に対してはテレビや小型モニタへアドバイスを表示する。
HEMS管理部30は、少なくとも家電の消費電力予測部31(21a−4)と家電のスケジューラ部33とを有する。家電の消費電力予測部31は、図2の消費電力予測部21a−4に対応する構成を有する。或いは、図2の消費電力予測部21a−4からの予測情報を一括して取得して制御に利用する構成でも良い。
さらに、図11においては、アドバイス生成部35、見える化・制御ユーザインタフェース部37、創エネ蓄エネ機器管理部41を含む。
家電の消費電力予測部31は、家庭における電力の使用履歴からユーザの生活パターンを分析し、季節/天候や各種センサの入力情報などと合わせて、同家庭における将来的な消費電力値を予測する。
家電のスケジューラ部33は、家電の消費電力予測部31などに応じて、家電の動作状態(レベルシフト=On/Off・温度・輝度等)や動作タイミング(タイムシフト、すなわち使用時間帯の変更)に関するスケジューリング(計画策定)を行う。制御可能な家電に対しては、上記スケジューリング結果等に応じて制御を行う。
アドバイス生成部35は、スケジューリング結果等に応じてアドバイスを生成し、見える化・制御ユーザインタフェース37を介してユーザへアドバイス表示を行う。
創エネ蓄エネ機器管理部41は、太陽電池51、蓄電池53、電気自動車55などの創エネ蓄エネ機器50のエネルギー管理を行うとともに、家庭内の家電A−Dの全体の消費エネルギーについての計画情報を生成する。計画情報は、家電A−Dの消費エネルギーの時間帯別の目標値であったり、上限値や下限値であったりしても良い。
本HEMSシステムでは、家電A−Dの消費電力予測結果と前記の計画情報の2つの情報をもとに家電の動作状態とタイミングを家電のスケジューラ部33にて生成する。尚、家電のスケジューラ部33で生成するための情報は、これらに限定されない。
Hereinafter, an information processing technique according to the fifth embodiment of the present invention, in which the power prediction technique according to the above-described embodiment is used for a home appliance control system (HEMS) or the like, will be described.
FIG. 11 is a functional block diagram showing a configuration example of the HEMS according to the present embodiment.
As shown in FIG. 11, the power consumption from each home appliance A to D is measured by a “plug-type power sensor” 18 or a “CT sensor” 18 a attached to a distribution board, and the measurement result is obtained by the HEMS HEMS. Provide to the
The
Further, FIG. 11 includes an advice generation unit 35, a visualization / control
The home appliance power
The home appliance scheduler unit 33 operates according to the home appliance power
The advice generation unit 35 generates advice according to the scheduling result and displays advice to the user via the visualization /
The energy storage energy
In the present HEMS system, the home appliance scheduler 33 generates the operation state and timing of the home appliance based on the two information of the power consumption prediction result of the home appliance AD and the plan information. The information to be generated by the scheduler section 33 of the home appliance is not limited to these.
上記の実施の形態において、添付図面に図示されている構成等については、これらに限定されるものではなく、本発明の効果を発揮する範囲内で適宜変更することが可能である。その他、本発明の目的の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜変更して実施することが可能である。また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれるものである。
例えば、統計値を求める期間や曜日を任意に設定できるように、例えば図3に示すようなGUIから、予想対象日や、第1、第2の統計値を求める期間、指定曜日などを任意に設定ながら、予想消費電力を表示させるように構成しても良い。リモコン装置側に設けても良い。
例えば、統計値を求める期間や曜日を任意に設定できるように、例えば図3に示すようなGUIから、予想対象日や、第1、第2の統計値を求める期間、指定曜日などを任意に設定ながら、予想消費電力を表示させるように構成しても良い。リモコン装置側に設けても良い。
また、本実施の形態で説明した機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。尚、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
In the above-described embodiment, the configuration and the like illustrated in the accompanying drawings are not limited to these, and can be appropriately changed within a range in which the effect of the present invention is exhibited. In addition, various modifications can be made without departing from the scope of the object of the present invention. Each component of the present invention can be arbitrarily selected, and an invention having a selected configuration is also included in the present invention.
For example, in order to be able to arbitrarily set the period for obtaining the statistical value and the day of the week, for example, the target date, the period for obtaining the first and second statistical values, the specified day of the week, etc. are arbitrarily set from the GUI as shown in FIG. You may comprise so that expected power consumption may be displayed, setting. It may be provided on the remote control device side.
For example, in order to be able to arbitrarily set the period for obtaining the statistical value and the day of the week, for example, the target date, the period for obtaining the first and second statistical values, the specified day of the week, etc. are arbitrarily set from the GUI as shown in FIG. You may comprise so that expected power consumption may be displayed, setting. It may be provided on the remote control device side.
In addition, a program for realizing the functions described in the present embodiment is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium is read into a computer system and executed to execute processing of each unit. May be performed. The “computer system” here includes an OS and hardware such as peripheral devices.
Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used.
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。機能の少なくとも一部は、集積回路などのハードウェアで実現しても良い。 The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Furthermore, the “computer-readable recording medium” dynamically holds a program for a short time like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In this case, a volatile memory in a computer system serving as a server or a client in that case, and a program that holds a program for a certain period of time are also included. The program may be a program for realizing a part of the above-described functions, or may be a program that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in a computer system. At least a part of the functions may be realized by hardware such as an integrated circuit.
本発明は、機器の電力予測に用いることができる。 The present invention can be used for power prediction of equipment.
A…エアコン装置、1…室内機、3…室外機、17…リモコン装置、18…消費電力測定器、21…CPU(制御部)、21a…情報処理部、21a−1…消消費電力読み出し部、21a−2統計処理部、21a−3…係数算出部、21a−4…消費電力予測部、21b−1…係数算出部、23…RAM(主記憶装置)、27…ROM(不揮発性メモリ)、27a…測定値記憶部、27b…自動運転プログラム、27c…消費電力予測プログラム。 A ... Air conditioner device, 1 ... Indoor unit, 3 ... Outdoor unit, 17 ... Remote control device, 18 ... Power consumption measuring device, 21 ... CPU (control unit), 21a ... Information processing unit, 21a-1 ... Power consumption reading unit , 21a-2 statistical processing unit, 21a-3 ... coefficient calculation unit, 21a-4 ... power consumption prediction unit, 21b-1 ... coefficient calculation unit, 23 ... RAM (main storage device), 27 ... ROM (non-volatile memory) , 27a ... a measured value storage unit, 27b ... an automatic operation program, 27c ... a power consumption prediction program.
Claims (12)
前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理部と、
前記統計処理部において求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測部と
を有することを特徴とする情報処理装置。 A power consumption reading unit that reads a power consumption value past the prediction target date from a measured value storage unit that stores the past power consumption value;
A statistical processing unit for obtaining a statistical value obtained by statistically processing the past power consumption value or its time dependence;
An information processing apparatus comprising: a power consumption prediction unit that obtains a power consumption value of the prediction target day or a time dependency thereof based on a period dependency of the statistical value obtained by the statistical processing unit.
さらに、前記第1の統計値と前記第2の統計値との重み付け係数を求める係数算出部を有し、
前記消費電力予測部は、前記重み付け係数に基づいて前記統計処理部により求めた統計値を予測対象日の消費電力値又はその時間依存とすることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The statistical processing unit statistically processes the first power consumption value of the past x days on the same day before the reference date or the time dependency thereof, with the same day of the week prior to the prediction date as a reference day. A second statistically processed second power consumption value or time dependency thereof on a first statistical value and y day (y> x) of a day longer than the x day of the same day prior to the reference date Statistic and
And a coefficient calculation unit for obtaining a weighting coefficient between the first statistical value and the second statistical value,
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the power consumption prediction unit sets a statistical value obtained by the statistical processing unit based on the weighting coefficient as a power consumption value of a prediction target day or a time dependency thereof. .
予測対象日と1週間前の同曜日を基準日として、前記基準日より以前の同曜日の過去の第1の消費電力値又はその時間依存と、前記基準日より以前の過去の予測対象日前の直近のx日(xは正の値)の第2の消費電力値又はその時間依存と、予測対象日前の前記x日よりも長いy(y>x)日の第3の消費電力値又はその時間依存と、を読み出し、
前記統計処理部は、
前記第1の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第1の統計値と、前記第2の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第2の統計値と、前記第3の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した第3の統計値と、を求め、
さらに、前記第1の統計値と前記第2の統計値と前記第3の統計値との重み付け係数を求める係数算出部を有し、前記消費電力予測部は、前記重み付け係数に基づいて前記統計処理部により求めた統計値を予測対象日の消費電力値又はその時間依存とすることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The power consumption readout unit is
With the prediction date and the same day of the week before the reference date as the reference date, the past first power consumption value of the same day prior to the reference date or its time dependency, and the previous prediction target date before the reference date The second power consumption value or its time dependence of the latest x days (x is a positive value) and the third power consumption value of y (y> x) days longer than the x days before the prediction target date or its Time dependent, read out,
The statistical processing unit
A first statistical value obtained by statistically processing the first power consumption value or its time dependency; a second statistical value obtained by statistically processing the second power consumption value or its time dependency; A third statistical value obtained by statistically processing the power consumption value of 3 or the time dependence thereof, and
Furthermore, it has a coefficient calculation part which calculates | requires the weighting coefficient of the said 1st statistics value, the said 2nd statistics value, and the said 3rd statistics value, The said power consumption estimation part is based on the said weighting coefficient, and the said statistics The information processing apparatus according to claim 1, wherein the statistical value obtained by the processing unit is a power consumption value of the prediction target day or a time dependency thereof.
前記過去の消費電力値又はその時間依存を統計的に処理した統計値を求める統計処理ステップと、
前記統計処理ステップにおいて求めた前記統計値の期間依存性に基づいて、前記予測対象日の消費電力値又はその時間依存を求める消費電力予測ステップと
を有することを特徴とする情報処理方法。 A power consumption reading step of reading a power consumption value past the prediction target date from a measured value storage unit that stores the past power consumption value;
A statistical processing step for obtaining a statistical value obtained by statistically processing the past power consumption value or its time dependence;
An information processing method comprising: a power consumption prediction step for obtaining a power consumption value of the prediction target day or a time dependency thereof based on a period dependency of the statistical value obtained in the statistical processing step.
The computer-readable recording medium which records a program in Claim 11.
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- 2012-10-10 JP JP2012225459A patent/JP2014078137A/en active Pending
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