JP2014229206A

JP2014229206A - Information processing device, information processing method, information processing system, and information processing program

Info

Publication number: JP2014229206A
Application number: JP2013110244A
Authority: JP
Inventors: 剛史紺野; Tsuyoshi Konno; 園田　俊浩; Toshihiro Sonoda; 俊浩園田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2013-05-24
Filing date: 2013-05-24
Publication date: 2014-12-08
Anticipated expiration: 2033-05-24
Also published as: JP6119423B2

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information processing device, an information processing method, and an information processing system allowing for a power company to calculate power consumption by lighting fixtures separately from power consumption by other electrical appliances.SOLUTION: An information processing device has: a reception unit for receiving time-series information about power consumption in each of a plurality of specific areas; and a determination unit in which, when the time-series information indicates that, while power consumption in a first specific area among the plurality of specific areas is transiting at a higher level than a first base level, power consumption in a third specific area differing from the first specific area has increased from a third base level until a prescribed time elapses after power consumption in a second specific area differing from the first specific area increased from a second base level and power consumption in the first specific area decreased to the first base level, determination is made that a decline of power consumption in the first specific area is attributable to a lighting fixture.

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, an information processing system, and an information processing program.

近年、電力事業者側で需要家の電気機器のピーク電力を制御するための方法として、デマンドレスポンス（ＤＲ；Demand Response）が知られている。ＤＲは、電力事業者側で電力網における需要を監視し、需要に応じて需要家の電気機器の電力消費を抑制する方法である。抑制方法としては、ピーク時間帯の電力料金を高くする方法や、顧客が減らした電力需要に対価を支払うことなどで需要を削減する方法などがある。 In recent years, a demand response (DR) has been known as a method for controlling the peak power of electric appliances of consumers on the electric power provider side. DR is a method of monitoring the demand in the power network on the power provider side and suppressing the power consumption of the consumer's electrical equipment according to the demand. As a suppression method, there are a method of increasing a power charge in a peak time zone, a method of reducing demand by paying compensation for a power demand reduced by a customer, and the like.

電気機器の中には、需要家がＤＲに対して応答しやすい機器と、応答しにくい機器とが存在する。特に、照明器具はＤＲに対して応答しやすい機器の一例であり、需要家は、照明器具のオンオフによって消費電力量を増減させることができる。効果的なＤＲを実現するためには、電力事業者が、電力需要の抑制量をできるだけ正確に予測できることが好ましく、そのためには、ＤＲに対して応答しやすい機器である照明器具による消費電力量を他の電気機器と区別して算出できることが好ましい。 Among electrical devices, there are devices that are easy for consumers to respond to DR and devices that are difficult to respond. In particular, the luminaire is an example of a device that easily responds to DR, and a consumer can increase or decrease the amount of power consumption by turning on and off the luminaire. In order to realize an effective DR, it is preferable that the electric power provider can predict the amount of suppression of power demand as accurately as possible. For this purpose, the amount of power consumed by the lighting fixture that is a device that easily responds to DR. Can be calculated separately from other electrical devices.

特開２０１２−１０５４２７号公報JP 2012-105427 A 特開２０１１−１６４９３３号公報JP 2011-164933 A 国際公開２０１０／１５０４８０号公報International Publication No. 2010/150480

本発明の１つの側面では、照明器具による消費電力量を他の電気機器と区別して算出することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムを提供することを目的とする。 In one aspect of the present invention, it is an object to provide an information processing apparatus, an information processing method, an information processing system, and an information processing program capable of calculating the amount of power consumed by a lighting fixture separately from other electric devices. .

発明の一観点によれば、複数の特定領域の各々の消費電力の時系列情報を受信する受信部と、前記複数の特定領域のうちの第１の特定領域の消費電力が第１のベースレベルよりも高いレベルで推移している間に前記第１の特定領域と異なる第２の特定領域の消費電力が第２のベースレベルから増加し、且つ前記第１の特定領域の消費電力が前記第１のベースレベルへ減少してから所定の時間が経過するまでに、前記第１の特定領域と異なる第３の特定領域の消費電力が第３のベースレベルから増加したことを前記時系列情報が示す場合に、前記第１の特定領域の消費電力の減少が照明器具によるものと判定する判定部と、を有する情報処理装置が提供される。 According to an aspect of the invention, a receiving unit that receives time-series information of power consumption of each of a plurality of specific areas, and power consumption of a first specific area of the plurality of specific areas is a first base level The power consumption of the second specific area that is different from the first specific area increases from the second base level while the power consumption of the first specific area is higher than the first specific area. The time-series information indicates that the power consumption of the third specific area, which is different from the first specific area, has increased from the third base level until a predetermined time elapses after decreasing to the base level of 1. When it shows, the information processing apparatus which has a determination part which determines that the reduction | decrease in the power consumption of a said 1st specific area | region is based on a lighting fixture is provided.

一実施態様によれば、照明器具による消費電力を他の電気機器による消費電力と区別して算出することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムを提供することができる。 According to one embodiment, it is possible to provide an information processing device, an information processing method, an information processing system, and an information processing program capable of calculating power consumption by a lighting fixture separately from power consumption by other electrical devices.

図１は、情報処理システムの一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an information processing system. 図２は、情報処理装置の構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of the information processing apparatus. 図３は、各種電気機器の消費電力パターンの一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of power consumption patterns of various electric devices. 図４は、部屋全体の消費電力パターンの一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the power consumption pattern of the entire room. 図５は、情報処理装置による処理の一例を示すフローチャート（その１）である。FIG. 5 is a flowchart (part 1) illustrating an example of processing by the information processing apparatus. 図６は、情報処理装置による処理の一例を示すフローチャート（その２）である。FIG. 6 is a flowchart (part 2) illustrating an example of processing by the information processing apparatus. 図７は、情報処理装置による処理の一例を示すフローチャート（その３）である。FIG. 7 is a flowchart (part 3) illustrating an example of processing by the information processing apparatus. 図８は、取得タイミングに関する設定情報の一例である。FIG. 8 is an example of setting information regarding acquisition timing. 図９は、部屋５ａおよび部屋５ｂの消費電力パターンの一例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a power consumption pattern of the room 5a and the room 5b. 図１０は、Ｓ１１０における、入室後の消費電力パターンを登録する方法を説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining a method of registering the power consumption pattern after entering the room in S110. 図１１は、ケース１における、需要家が部屋間を移動する様子、および各部屋における消費電力パターンの一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a situation in which a consumer moves between rooms and a power consumption pattern in each room in Case 1. 図１２は、ケース１における、需要家が図１１に示す行動の後にとり得る部屋間の移動の様子、および各部屋における消費電力パターンの一例を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the movement between rooms that the customer can take after the action illustrated in FIG. 11 and the power consumption pattern in each room in Case 1. 図１３は、ケース２における、需要家が部屋間を移動する様子と、各部屋における消費電力パターンの一例を示す図である。FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a situation in which a consumer moves between rooms and a power consumption pattern in each room in Case 2. 図１４は、ケース２における、需要家が図１３に示す行動の後にとり得る部屋間の移動の様子、および各部屋における消費電力パターンの一例を示す図である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of the movement between rooms that the customer can take after the action illustrated in FIG. 13 and the power consumption pattern in each room in Case 2. 図１５は、移動情報テーブルの一例を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the movement information table. 図１６は、消費電力パターンの再計測の際に用いる設定情報の一例である。FIG. 16 is an example of setting information used when the power consumption pattern is remeasured. 図１７は、分類結果テーブルの一例を示す図である。FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the classification result table. 図１８は、情報処理方法の第１の変形例を示すフローチャートである。FIG. 18 is a flowchart illustrating a first modification of the information processing method. 図１９は、クラスタリング方法の一例を示すフローチャートである。FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of the clustering method. 図２０は、情報処理方法の第２の変形例を示すフローチャートである。FIG. 20 is a flowchart illustrating a second modification of the information processing method.

以下、本発明の実施形態について、図１乃至図１７を参照して具体的に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 17.

図１は、情報処理システムの一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システムは、情報処理装置１と、分電盤２と、消費電力計測器３とを有している。 FIG. 1 is a diagram illustrating an example of an information processing system. As shown in FIG. 1, the information processing system includes an information processing apparatus 1, a distribution board 2, and a power consumption measuring instrument 3.

分電盤２は、需要家の家屋４内に設置されている、部屋毎に電力を分配、供給するための電力分配器である。図１の例では、家屋４は、４つの部屋（部屋５ａ、部屋５ｂ、部屋５ｃ、部屋５ｄ）を有している。この４つの部屋の各々は、特定領域の一例である。以降、部屋を区別して説明しない場合は、部屋５ａ〜５ｄを部屋５と呼ぶこととする。 The distribution board 2 is a power distributor installed in the customer's house 4 for distributing and supplying power to each room. In the example of FIG. 1, the house 4 has four rooms (a room 5a, a room 5b, a room 5c, and a room 5d). Each of the four rooms is an example of a specific area. Hereinafter, the rooms 5a to 5d will be referred to as the room 5 when the rooms are not described separately.

分電盤２には、各部屋５ａ〜５ｄに対応するスイッチ６ａ〜６ｄが設けられている。以降、スイッチを区別して説明しない場合は、スイッチ６ａ〜６ｄをスイッチ６と呼ぶこととする。各々のスイッチ６は、それぞれが対応する部屋５と電力配線７とによって電気的に接続されており、各部屋５に設置されている電気機器は、電力配線７を介して電力を受けることができる。 The distribution board 2 is provided with switches 6a to 6d corresponding to the rooms 5a to 5d. Hereinafter, the switches 6a to 6d will be referred to as the switch 6 when the switches are not described separately. Each switch 6 is electrically connected by a corresponding room 5 and a power wiring 7, and an electrical device installed in each room 5 can receive power via the power wiring 7. .

消費電力計測器３は、スイッチ９ａ〜９ｄと、Ｉ／Ｆ１０とを備えている。電力配線７のそれぞれにはクランプ８が設置されている。消費電力計測器３は、クランプ８から抽出された電流を、対応する各スイッチ９ａ〜９ｄに導き、当該電流に基づいて、電力配線７毎の消費電力（または消費電力量）を時系列で計測することができる。なお、以降では、消費電力量を消費電力と呼称することがある。Ｉ／Ｆ１０は、消費電力計測器３と情報処理装置１とを送受信可能に接続するための入出力インターフェースである。消費電力計測器３によって計測された各部屋５の消費電力の情報は、例えばＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等の無線通信によりＩ／Ｆ１０からアクセスポイント１１に転送され、アクセスポイント１１からインターネット２０を経由して情報処理装置１に転送される。このようにして、情報処理装置１は、部屋５毎の消費電力の情報を取得することができる。図１の例では、アクセスポイント１１は、部屋５ｃに設けられている。 The power consumption measuring instrument 3 includes switches 9a to 9d and an I / F 10. A clamp 8 is installed on each power wiring 7. The power consumption measuring instrument 3 guides the current extracted from the clamp 8 to the corresponding switches 9a to 9d, and measures the power consumption (or power consumption) for each power wiring 7 based on the current in time series. can do. Hereinafter, the amount of power consumption may be referred to as power consumption. The I / F 10 is an input / output interface for connecting the power consumption meter 3 and the information processing apparatus 1 so as to be able to transmit and receive. Information on the power consumption of each room 5 measured by the power consumption meter 3 is transferred from the I / F 10 to the access point 11 by wireless communication such as WiFi (Wireless Fidelity), for example, and from the access point 11 via the Internet 20. And transferred to the information processing apparatus 1. In this way, the information processing apparatus 1 can acquire power consumption information for each room 5. In the example of FIG. 1, the access point 11 is provided in a room 5c.

以下、情報処理装置１を構成する各部の機能について説明する。 Hereinafter, the function of each part which comprises the information processing apparatus 1 is demonstrated.

図２は、情報処理装置１の構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１は、第１記憶部２１と、第２記憶部２２と、制御部２３と、入力部２４と、出力部２５と、Ｉ／Ｆ２６とを備えている。情報処理装置１は、電力事業者が所有する、需要家の電気機器の保有状況を推定するための管理装置であり、例えばサーバである。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of the information processing apparatus 1. As illustrated in FIG. 2, the information processing apparatus 1 includes a first storage unit 21, a second storage unit 22, a control unit 23, an input unit 24, an output unit 25, and an I / F 26. . The information processing apparatus 1 is a management apparatus for estimating the possession status of consumer electric devices owned by a power company, for example, a server.

第１記憶部２１は、制御部２３と電気的に接続されており、需要家の電気機器の保有状況を推定するための情報処理プログラムを記憶することができる。第１記憶部２１としては、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）およびフラッシュメモリ等の半導体メモリ、またはＨＤＤ（Hard Disc Drive）等を用いることができる。 The 1st memory | storage part 21 is electrically connected with the control part 23, and can memorize | store the information processing program for estimating the possession condition of a consumer's electric equipment. As the first storage unit 21, for example, a semiconductor memory such as a ROM (Read Only Memory) and a flash memory, an HDD (Hard Disc Drive), or the like can be used.

第２記憶部２２は、各種情報を記憶するためのデータベース（ＤＢ；Data Base)として用いられる。第２記憶部２２は、入力部２４に入力された、部屋５毎の消費電力の情報を取得するタイミング（取得タイミング）の情報や、制御部２３が情報処理プログラムを実行する際に用いる設定情報を記憶することができる。取得タイミングの情報とは、例えば、データの取得を開始する時刻を示す取得開始時刻、１回あたりのデータ取得期間を示す取得期間、データ取得期間内におけるデータの取得間隔を示す取得間隔、および一連のデータ取得を行う頻度を示す取得頻度等である。取得タイミングの情報の実施例については後述する。 The second storage unit 22 is used as a database (DB; Data Base) for storing various information. The second storage unit 22 is input to the input unit 24, information on timing (acquisition timing) for acquiring power consumption information for each room 5, and setting information used when the control unit 23 executes the information processing program Can be stored. The acquisition timing information includes, for example, an acquisition start time indicating a time to start data acquisition, an acquisition period indicating a data acquisition period per time, an acquisition interval indicating a data acquisition interval within the data acquisition period, and a series Acquisition frequency indicating the frequency of data acquisition. An example of the acquisition timing information will be described later.

また、第２記憶部２２は、消費電力計測器３から受信した部屋５毎の消費電力の情報を格納することができる。また、第２記憶部２２は、情報処理装置１による処理結果の情報として、例えば制御対象の部屋５を識別する情報と、機器の名称に関する情報と、消費電力の変動量の情報とを対応付けた分類結果テーブルを格納することができる。 Further, the second storage unit 22 can store information on power consumption for each room 5 received from the power consumption meter 3. Further, the second storage unit 22 associates, for example, information for identifying the room 5 to be controlled, information on the name of the device, and information on the fluctuation amount of power consumption as information on the processing result by the information processing apparatus 1. A classification result table can be stored.

第１記憶部２１および第２記憶部２２は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）またはフラッシュメモリ等の半導体メモリ、またはＨＤＤ等のストレージ装置である。なお、第１記憶部２１および第２記憶部２２はそれぞれ複数個有していても良いし、同一のメモリによって構成されていても良い。 The first storage unit 21 and the second storage unit 22 are, for example, a semiconductor memory such as a ROM (Read Only Memory) or a flash memory, or a storage device such as an HDD. In addition, the 1st memory | storage part 21 and the 2nd memory | storage part 22 may have two or more, respectively, and may be comprised by the same memory.

制御部２３は、設定部３１と、取得部３２と、算出部３３と、第１判定部３４と、第２判定部３５とを備えている。制御部２３は、第１記憶部２１に格納されている情報処理プログラムを読み出し、情報処理プログラムの各処理を実行することができる。また、制御部２３は、第２記憶部２２に格納されている部屋５毎の消費電力の情報等に基づいて情報処理プログラムを実行することにより、各部屋５が保有する機器の推定と消費電力の算出とを行うことができる。また、制御部２３は、処理結果の情報として、制御対象の部屋５を識別する情報と、機器の名称に関する情報と、消費電力の変動量の情報とを対応付けて、第２記憶部２２に格納されている分類結果テーブルに書き込むことができる。制御部２３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサである。制御部２３が実行する処理方法の詳細については後述する。 The control unit 23 includes a setting unit 31, an acquisition unit 32, a calculation unit 33, a first determination unit 34, and a second determination unit 35. The control unit 23 can read the information processing program stored in the first storage unit 21 and execute each process of the information processing program. In addition, the control unit 23 executes an information processing program based on information on the power consumption for each room 5 stored in the second storage unit 22, thereby estimating the devices owned by each room 5 and the power consumption. Can be calculated. In addition, the control unit 23 associates information for identifying the room 5 to be controlled, information on the name of the device, and information on the amount of power consumption fluctuation in the second storage unit 22 as processing result information. Can be written to the stored classification result table. The control unit 23 is a processor such as a CPU (Central Processing Unit). Details of the processing method executed by the control unit 23 will be described later.

入力部２４は、第２記憶部２２に格納される、部屋５毎の消費電力の情報の取得タイミング等の設定情報を受信することができる。入力部２４は、例えばキーボードまたはマウス等である。 The input unit 24 can receive setting information such as an acquisition timing of power consumption information for each room 5 stored in the second storage unit 22. The input unit 24 is, for example, a keyboard or a mouse.

出力部２５は、情報処理装置１による処理結果を出力することができる。出力部２５は、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等の表示装置である。 The output unit 25 can output the processing result by the information processing apparatus 1. The output unit 25 is a display device such as a liquid crystal display, a plasma display, or an organic EL display.

Ｉ／Ｆ２６は、制御部２３と消費電力計測器３を送受信可能に接続するための入出力インターフェースである。Ｉ／Ｆ２６は、制御部２３から受信した指示信号を消費電力計測器３に転送することができる。また、Ｉ／Ｆ２６は、消費電力計測器３から送信された消費電力の情報を含む信号を制御部２３に転送することができる。 The I / F 26 is an input / output interface for connecting the control unit 23 and the power consumption measuring instrument 3 so as to be able to transmit and receive. The I / F 26 can transfer the instruction signal received from the control unit 23 to the power consumption measuring device 3. Further, the I / F 26 can transfer a signal including power consumption information transmitted from the power consumption measuring instrument 3 to the control unit 23.

次に、電気機器の推定方法について説明する。 Next, a method for estimating an electrical device will be described.

電気機器は、ＤＲに応答しやすい機器と、ＤＲに応答しにくい機器とに大別することができる。前者の例としては、需要家が手動で電源のオンオフ制御できる照明器具を挙げることができる。後者の例としては、水槽、ルータ、冷蔵庫等を挙げることができる。 Electrical devices can be broadly classified into devices that are easy to respond to DR and devices that are difficult to respond to DR. As an example of the former, there can be mentioned a luminaire that allows a consumer to manually turn on / off the power. Examples of the latter include water tanks, routers, refrigerators and the like.

図３は、各種電気機器の消費電力パターンの一例を示す図である。なお、以降で説明する消費電力パターンは、消費電力の時系列情報の一例である。図３において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図３（ａ）は、照明器具の消費電力パターン、図３（ｂ）は、水槽の消費電力パターン、図３（ｃ）は、ルータの消費電力パターン、図３（ｄ）は、冷蔵庫の消費電力パターンを示している。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of power consumption patterns of various electric devices. Note that the power consumption pattern described below is an example of time-series information of power consumption. In FIG. 3, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates power consumption. FIG. 3 (a) shows the power consumption pattern of the lighting fixture, FIG. 3 (b) shows the power consumption pattern of the aquarium, and FIG. ) Shows the power consumption pattern of the router, and FIG. 3D shows the power consumption pattern of the refrigerator.

照明器具は、ユーザが使用したいときにだけ使用する電気機器の一例である。図３（ａ）に示すように、照明器具の消費電力パターンは、照明器具の電源のオンオフ制御を行ったときに電気機器の消費電力が増減するようなパターンとなっている。 A lighting fixture is an example of an electric device that is used only when a user wants to use it. As shown to Fig.3 (a), the power consumption pattern of a lighting fixture becomes a pattern that the power consumption of an electric equipment increases / decreases when the on / off control of the power supply of a lighting fixture is performed.

水槽は、槽内で魚等の生物が生息できる環境を維持できるように常時駆動させる、ヒータ、フィルタまたはエアポンプ等を備えた機器である。図３（ｂ）に示すように、水槽の消費電力パターンは、消費電力の顕著な増減が起こらないため、消費電力量がほぼ一定の状態で推移するパターンを示している。 A water tank is a device equipped with a heater, a filter, an air pump, or the like that is constantly driven so as to maintain an environment in which organisms such as fish can live in the tank. As shown in FIG. 3B, the power consumption pattern of the water tank shows a pattern in which the power consumption amount changes in a substantially constant state because no significant increase or decrease in power consumption occurs.

ルータは、情報の送受のために常時駆動させる通信機器の一例である。図３（ｃ）に示すように、ルータの消費電力パターンは、水槽と同様に消費電力の顕著な増減が起こらないため、消費電力量がほぼ一定の状態で推移するパターンを示している。なお、図３（ｂ）および図３（ｃ）に示すように、ルータはヒータを持たないため、水槽よりも消費電力が小さいことが多い。 A router is an example of a communication device that is always driven to transmit and receive information. As shown in FIG. 3C, the power consumption pattern of the router shows a pattern in which the power consumption amount changes in a substantially constant state because no significant increase or decrease in power consumption occurs as in the case of the water tank. In addition, as shown in FIG.3 (b) and FIG.3 (c), since a router does not have a heater, power consumption is often smaller than a water tank.

冷蔵庫は、冷蔵温度を制御するために、インバータ制御により自動でオンオフ動作が行われる機器である。図３（ｄ）に示すように、冷蔵庫の消費電力パターンは、インバータ制御に応じて消費電力が自動的に増減するパターンを示している。 A refrigerator is a device that is automatically turned on and off by inverter control in order to control the refrigeration temperature. As shown in FIG.3 (d), the power consumption pattern of a refrigerator has shown the pattern in which power consumption increases / decreases automatically according to inverter control.

図４は、部屋全体の消費電力パターンの一例を示す図である。図４において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図４（ａ）は、照明器具と水槽とを有する部屋Ａの消費電力パターン、図４（ｂ）は、照明器具とルータとを有する部屋Ｂの消費電力パターン、図４（ｃ）は、電気機器として照明器具と冷蔵庫とを有する部屋Ｃの消費電力パターンを示している。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the power consumption pattern of the entire room. In FIG. 4, the horizontal axis represents time, and the vertical axis represents power consumption. FIG. 4 (a) is a power consumption pattern of a room A having a lighting fixture and a water tank, and FIG. 4 (b) is a lighting fixture. The power consumption pattern of the room B having a router, FIG. 4C shows the power consumption pattern of the room C having a lighting fixture and a refrigerator as electric devices.

部屋Ａでは、図４（ａ）に示すように、照明器具による消費電力と水槽による消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。図４（ａ）を参照すれば、消費電力のレベルがベースレベル、すなわち手動による電源のオンオフ制御によらず、定常的に使用される電力レベルよりも高くなっている時間帯に照明器具が使用されていることがわかる。 In the room A, as shown in FIG. 4A, a power consumption pattern in which the power consumption by the lighting fixture and the power consumption by the water tank are superimposed. Referring to FIG. 4 (a), the luminaire is used at a time when the power consumption level is higher than the base level, that is, the power level that is constantly used, regardless of manual power on / off control. You can see that

部屋Ｂでは、図４（ｂ）に示すように、照明器具による消費電力とルータによる消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。図４（ｂ）を参照すれば、消費電力のレベルがベースレベルよりも高くなっている時間帯に照明器具が使用されていることがわかる。なお、ルータの消費電力は水槽の消費電力よりも小さいため、部屋Ｂの消費電力のベースレベルは部屋Ａの消費電力のベースレベルよりも低くなっている。 In the room B, as shown in FIG. 4B, a power consumption pattern in which the power consumption by the lighting fixture and the power consumption by the router are superimposed. Referring to FIG. 4B, it can be seen that the luminaire is used during a time period in which the level of power consumption is higher than the base level. Since the power consumption of the router is smaller than the power consumption of the aquarium, the base level of the power consumption of the room B is lower than the base level of the power consumption of the room A.

部屋Ｃでは、図４（ｃ）に示すように、照明器具による消費電力と冷蔵庫による消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。照明器具、冷蔵庫のいずれがオンとなっても消費電力が増加するため、図４（ｃ）によれば、消費電力のレベルがベースレベルよりも高くなっている時間帯、すなわち消費電力のピークを２つ有する消費電力パターンとなっている。効果的なＤＲを実現するためには、２つのピークのうちいずれが照明器具によるもので、いずれが冷蔵庫によるものなのかを区別できることが好ましい。 In the room C, as shown in FIG. 4C, a power consumption pattern in which the power consumption by the lighting fixture and the power consumption by the refrigerator are superimposed. Since power consumption increases regardless of whether the lighting fixture or the refrigerator is turned on, according to FIG. 4C, the power consumption level is higher than the base level, that is, the peak of power consumption. The power consumption pattern has two. In order to realize effective DR, it is preferable that it is possible to distinguish which of the two peaks is due to the lighting fixture and which is due to the refrigerator.

次に、本実施形態における情報処理方法について説明する。 Next, an information processing method in the present embodiment will be described.

図５乃至図７は、情報処理方法の一例を示すフローチャートである。 5 to 7 are flowcharts showing an example of the information processing method.

まず、図５に示すように、設定部３１は、部屋毎の消費電力の情報の取得タイミングを設定する（Ｓ１０１）。具体的には、設定部３１は、入力部２４に入力された、部屋毎の消費電力の情報の取得タイミングに関する各種の設定情報を第２記憶部２２に格納する。 First, as illustrated in FIG. 5, the setting unit 31 sets the acquisition timing of power consumption information for each room (S101). Specifically, the setting unit 31 stores, in the second storage unit 22, various setting information input to the input unit 24 and related to the acquisition timing of power consumption information for each room.

図８は、取得タイミングに関する設定情報の一例である。図８（ａ）に示すように、例えば、取得開始時刻ｔ_０として「１７：００」、取得間隔Δｔとして「１分」、取得回数ｎ_ｍａｘとして「１２０回」、取得頻度として「毎日」が入力部２４に入力されると仮定する。上述のように仮定すると、１頻度あたりのデータ取得期間を示す取得期間ｔ_ｐは、Δｔ×ｎ_ｍａｘ＝１分×１２０回＝１２０分（２時間）と算出される。そして、取得部３２は、消費電力計測器３が１７：００から１９：００まで、各部屋５の消費電力のデータを１分おきに毎日計測したデータを、インターネット２０を介してＩ／Ｆ２６で受信し、受信したデータを第２記憶部２２に格納するように制御することができる。 FIG. 8 is an example of setting information regarding acquisition timing. As shown in FIG. 8A, for example, “17:00” as the acquisition start time t ₀ , “1 minute” as the acquisition interval Δt, “120 times” as the number of acquisitions n _max , and “daily” as the acquisition frequency. It is assumed that the data is input to the input unit 24. Assuming, as described above, the acquisition period _{t p} illustrating a data acquisition period per frequency, Delta] t × _{n max} = 1 minute × 120 times = 120 min (2 hours) and is calculated. Then, the acquisition unit 32 uses the I / F 26 via the Internet 20 to obtain data obtained by measuring the power consumption data of each room 5 every minute every 1 minute from 17:00 to 19:00. The received data can be controlled to be stored in the second storage unit 22.

なお、図８（ａ）ではパラメータの一つに取得回数が用いられているが、取得回数の代わりに上述の取得期間ｔ_ｐを用いることもできる。取得回数の代わりに取得期間ｔ_ｐを用いる場合は、図８（ｂ）に示すように、取得回数ｎ_ｍａｘとして「１２０回」を設定する代わりに、取得期間ｔ_ｐとして「１２０分」を設定する。この場合、取得回数ｎ_ｍａｘは、ｔ_ｐ／Δｔ＝１２０分／１分＝１２０回と算出される。これにより、取得部３２は、消費電力計測器３に１７：００から１９：００まで、各部屋５の消費電力のデータを１分おきに毎日計測させることができる。 Although the number of times acquired in one of the parameters in FIG. 8 (a) are used, it is also possible to use an acquisition period t _p the above instead of the number of acquisitions. When using the acquisition period t _p, instead of the acquisition times is set to "120 minutes" as shown in FIG. 8 (b), instead of setting the "120 times" as the number of acquisitions n _max, as acquisition period t _p To do. In this case, the number of acquisitions n _max is calculated as t _p / Δt = 120 minutes / 1 minute = 120 times. Thereby, the acquisition part 32 can make the power consumption measuring device 3 measure the data of the power consumption of each room 5 every 1 minute from 17:00 to 19:00 every day.

続いて、消費電力計測器３は、設定された取得タイミングに基づいて、クランプ８から抽出された電流から、部屋５毎の消費電力の時系列情報を計測する（Ｓ１０２）。この時系列情報を蓄積することにより、消費電力計測器３は、部屋５毎の消費電力パターンを得ることができる。計測された消費電力パターンは、第１の時系列情報の一例である。 Subsequently, the power consumption measuring device 3 measures time series information of power consumption for each room 5 from the current extracted from the clamp 8 based on the set acquisition timing (S102). By accumulating this time-series information, the power consumption meter 3 can obtain a power consumption pattern for each room 5. The measured power consumption pattern is an example of first time-series information.

図９は、部屋５ａおよび部屋５ｂの消費電力パターンの一例を示す図である。図９において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図９（ａ）は、部屋５ａの消費電力パターン、図９（ｂ）は、部屋５ｂの消費電力パターンを示している。 FIG. 9 is a diagram illustrating an example of a power consumption pattern of the room 5a and the room 5b. In FIG. 9, the horizontal axis indicates time, the vertical axis indicates power consumption, FIG. 9A shows the power consumption pattern of the room 5a, and FIG. 9B shows the power consumption pattern of the room 5b. .

図５に戻り、Ｓ１０２の処理の後、消費電力計測器３は、計測した各部屋５の消費電力の情報をＩ／Ｆ１０からアクセスポイント１１に転送する。そして、消費電力計測器３は、アクセスポイント１１からインターネット２０を経由して情報処理装置１のＩ／Ｆ２６に送信する。そして、取得部３２は、Ｉ／Ｆ２６を通じて消費電力計測器３から送信された各部屋５の消費電力パターンの情報を受信し、受信した各部屋５の消費電力パターンの情報を、第２記憶部２２に格納する（Ｓ１０３）。 Returning to FIG. 5, after the processing of S 102, the power consumption measuring device 3 transfers information of the measured power consumption of each room 5 from the I / F 10 to the access point 11. Then, the power consumption measuring instrument 3 transmits the access point 11 to the I / F 26 of the information processing apparatus 1 via the Internet 20. And the acquisition part 32 receives the information of the power consumption pattern of each room 5 transmitted from the power consumption measuring device 3 through the I / F 26, and receives the received power consumption pattern information of each room 5 in the second storage part. 22 (S103).

続いて、算出部３３は、第２記憶部２２に格納された各部屋５の消費電力パターンの情報に基づいて、消費電力の平均値を示す平均消費電力を部屋毎に算出する（Ｓ１０４）。図９中の１点鎖線は、Ｓ１０４で算出した平均消費電力を示している。平均消費電力は、１つの消費電力パターンに基づいて算出しても良いし、あるいは、これまで第２記憶部２２に蓄積された複数の消費電力パターンに基づいて算出することもできる。 Subsequently, the calculation unit 33 calculates an average power consumption indicating an average value of the power consumption for each room based on the power consumption pattern information of each room 5 stored in the second storage unit 22 (S104). A one-dot chain line in FIG. 9 indicates the average power consumption calculated in S104. The average power consumption may be calculated based on one power consumption pattern, or may be calculated based on a plurality of power consumption patterns accumulated in the second storage unit 22 so far.

続いて、図６を参照して説明する。図６に示すように、第１判定部３４は、各部屋５の消費電力パターンを順次参照し、需要家が入室した可能性がある部屋５が存在するか否かを判定する（Ｓ１０５）。Ｓ１０５で行う処理は、照明器具の点灯イベントが発生したと推定される部屋を複数の部屋５ａ〜５ｄの中から検索する処理であり、ある部屋で定常的に使用される電力に相当するレベルから消費電力が増加しているか否かを判定する方法の一例である。具体的には、第１判定部３４は、消費電力が平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化する電力変化が存在するか否か、すなわち以下の式（１）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。
式（１）；

Next, description will be made with reference to FIG. As illustrated in FIG. 6, the first determination unit 34 sequentially refers to the power consumption pattern of each room 5 and determines whether there is a room 5 that may have entered a customer (S105). The process performed in S105 is a process of searching for a room in which the lighting event of the lighting fixture is estimated to occur from the plurality of rooms 5a to 5d, and from a level corresponding to the power that is regularly used in a certain room. It is an example of the method of determining whether power consumption is increasing. Specifically, the first determination unit 34 determines whether there is a power change in which the power consumption changes from a level lower than the average power consumption to a higher level, that is, a change in power consumption that satisfies the following expression (1). It is determined whether or not exists.
Formula (1);

第１判定部３４は、Ｓ１０５の判定をｎ＝１から開始し、ｎ＝ｎ_ｍａｘ（ｎ_ｍａｘは図８に示す取得回数）で判定を行った後に、情報処理装置１による一連の処理を終了させる。図８の設定情報に基づいて判定を行う場合、ｔ_０は、取得開始時刻１７：００であり、ｔ_１は、ｔ_０＋Δｔ、すなわち１７：０１である。そして、第１判定部３４は、１回の判定が終わる毎にｎの値を１ずつ加算し、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘに達するまで消費電力パターンをスキャンしながら参照し、式（１）を満たす電力変化が存在するか否かを順次判定していく。式（１）を満たす電力変化が存在する場合、第１判定部３４は、式（１）を満たす電力変化が存在すると判定した際に用いた時刻の情報を第２記憶部２２に記憶する。ここで、時刻の情報は、実際の時刻としても良いし、判定時に用いたｎの値としても良い。なお、式（１）を満たす電力変化が複数存在する場合、第１判定部３４は、式（１）を満たす電力変化が存在すると判定したときの各々の時刻の情報を第２記憶部２２に記憶する。 The first determination unit 34 starts the determination of S105 from n = 1, and after determining with n = n _max (where n _max is the number of acquisitions shown in FIG. 8), the series of processes by the information processing apparatus 1 is terminated. Let When the determination is performed based on the setting information in FIG. 8, t ₀ is the acquisition start time 17:00, and t ₁ is t ₀ + Δt, that is, 17:01. The first determination unit 34 increments the value of n by 1 each time one determination is completed, refers to the power consumption pattern while scanning until the n reaches the number of times of acquisition n _max , and formula (1) is obtained. It is sequentially determined whether there is a power change to satisfy. When there is a power change that satisfies Equation (1), the first determination unit 34 stores information on the time used when it is determined that there is a power change that satisfies Equation (1) in the second storage unit 22. Here, the time information may be the actual time or the value of n used at the time of determination. When there are a plurality of power changes that satisfy Expression (1), the first determination unit 34 stores information on each time when it is determined that there is a power change that satisfies Expression (1) in the second storage unit 22. Remember.

Ｓ１０５の処理の実施例を、図９を参照して説明する。図９（ａ）の消費電力パターンによれば、消費電力が平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルへ変化する傾向は存在せず、式（１）を満たす電力変化は存在しない。一方、図９（ｂ）の消費電力パターンによれば、ｔ_ｎ−１とｔ_ｎとの間の時間帯で、消費電力が平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化しており、式（１）を満たす電力変化が存在していることがわかる。したがって、第１判定部３４は、需要家が部屋５ｂに入室した可能性があると判定することができる。以上の判定処理を、部屋５ａ〜５ｄの消費電力パターンの全てについて行う。 An example of the process of S105 will be described with reference to FIG. According to the power consumption pattern of FIG. 9A, there is no tendency for the power consumption to change from a level lower than the average power consumption to a higher level, and there is no power change that satisfies Equation (1). On the other hand, according to the power consumption pattern of FIG. 9B, the power consumption changes from a level lower than the average power consumption to a higher level in the time zone between t _n−1 and t _n. It can be seen that there is a power change that satisfies (1). Therefore, the first determination unit 34 can determine that there is a possibility that the customer has entered the room 5b. The above determination process is performed for all the power consumption patterns of the rooms 5a to 5d.

Ｓ１０５において、需要家が入室した可能性がある部屋５が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０５否定）、第１判定部３４は、ｎに１を加算し（Ｓ１０６）、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えているか否かを判定する（Ｓ１０７）。ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えていないと判定された場合（Ｓ１０７否定）、Ｓ１０５に戻る。そして、第１判定部３４は、再びＳ１０５の処理を実行する。一方、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えていると判定された場合（Ｓ１０７肯定）、Ｓ１１２に移る。Ｓ１１２の処理については後で説明する。 In S105, when it is not determined that there is a room 5 in which the customer may have entered (No in S105), the first determination unit 34 adds 1 to n (S106), and n is the number of times of acquisition n _max Is determined (S107). If it is determined that n does not exceed the number _nmax of acquisitions (No at S107), the process returns to S105. And the 1st determination part 34 performs the process of S105 again. On the other hand, when it is determined that n exceeds the number of times of acquisition n _max (Yes in S107), the process proceeds to S112. The process of S112 will be described later.

Ｓ１０５において、需要家が入室した可能性がある部屋５が存在すると判定された場合（Ｓ１０５肯定）、第１判定部３４は、入室以前に退室があった可能性のある部屋５が存在するか否かを判定する（Ｓ１０８）。Ｓ１０８において、第１判定部３４は、Ｓ１０５で需要家が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎの所定時間前に、需要家が退室した可能性がある部屋５が存在するか否かを判定する。Ｓ１０８で行う処理は、照明器具の消灯イベントが発生した部屋を複数の部屋５ａ〜５ｄの中から検索する処理であり、消費電力が定常的に使用される電力に相当するレベルへ減少している部屋５が存在するか否かを判定する方法の一例である。 In S105, when it is determined that there is a room 5 in which the customer may have entered (Yes in S105), the first determination unit 34 determines whether there is a room 5 that may have left before entering the room. It is determined whether or not (S108). In S108, the first determination unit 34 has a room 5 in which the customer may have exited a predetermined time before the time t _n used when determining that the customer may have entered in S105. It is determined whether or not to do. The process performed in S108 is a process of searching for a room in which a lighting fixture extinction event has occurred from the plurality of rooms 5a to 5d, and the power consumption is reduced to a level corresponding to the power that is regularly used. It is an example of the method of determining whether the room 5 exists.

以下、Ｓ１０８の処理の具体例について説明する。 Hereinafter, a specific example of the process of S108 will be described.

退室した部屋５と入室した部屋５との距離が離れている場合、部屋５間の移動に相応の時間を要することが予想される。このため、設定部３１は、判定を行うにあたり、部屋５間の移動に要する最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘを予め設定する。最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘの設定では、部屋５間の位置関係に応じて、移動元の部屋５と、移動先の部屋５と、部屋５間の移動に要する時間とを対応付けて各々個別の値を設定するのが好ましい。上述のように設定することで、退室の検出精度の向上を図ることができるからである。ところが、電力事業者は、需要家の部屋５間の位置関係の情報を有していないことが多いため、その場合は、最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘを同一の値に設定しても良い。設定した情報は、例えば図２に示す第２記憶部２２に格納することができる。 When the distance between the room 5 that has left the room and the room 5 that has entered the room is long, it is expected that the movement between the rooms 5 requires a certain amount of time. For this reason, the setting unit 31 sets in advance the shortest required time w and the longest required time x required to move between the rooms 5 in making the determination. In the setting of the shortest required time w and the longest required time x, the movement source room 5, the movement destination room 5, and the time required for movement between the rooms 5 correspond to the positional relationship between the rooms 5. In addition, it is preferable to set individual values. This is because the detection accuracy of leaving the room can be improved by setting as described above. However, in many cases, the power company does not have information on the positional relationship between the customer rooms 5, and in this case, the shortest required time w and the longest required time x are set to the same value. May be. The set information can be stored, for example, in the second storage unit 22 shown in FIG.

Ｓ１０８において、第１判定部３４は、Ｓ１０５で需要家が入室した可能性があると判定された部屋５以外の各部屋５の消費電力パターンを参照しながら、ｔ_ｎ−ｗからｔ_ｎの間で以下の式（２）を満たし、かつ、ｔ_ｎ−ｘからｔ_ｎ−ｗの間で以下の式（３）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。ここで、時刻ｔ_ｎは、Ｓ１０５で需要家が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻である。
式（２）；

In S _ 108, the first determination unit 34 refers to the power consumption pattern of each room 5 other than the room 5 that is determined to have entered the customer in S _ 105, between t _n −w and t _n . Thus, it is determined whether or not there is a change in power consumption that satisfies the following expression (2) and satisfies the following expression (3) between t _n −x and t _n −w. Here, the time t _n is the time used when it is determined in S105 that the customer may have entered the room.
Formula (2);

式（３）；

Formula (3);

図９（ａ）を参照しながらＳ１０８の処理を説明する。部屋５ａと部屋５ｂとの間の移動時間として、例えば最短の所要時間としてｗ＝２（分）、最長の所要時間としてｘ＝４（分）が設定されていると仮定する。 The process of S108 will be described with reference to FIG. As the movement time between the room 5a and the room 5b, for example, it is assumed that w = 2 (minutes) is set as the shortest required time and x = 4 (minutes) is set as the longest required time.

図９（ａ）の消費電力パターンによれば、少なくともｔ_ｎ−１（ｔ_ｎの１分前）とｔ_ｎとの間の時間帯で、消費電力が平均消費電力よりも低いことがわかる。このため、式（２）を満たしていると判断することができる。また、図９（ａ）の消費電力パターンによれば、ｔ_ｎ−３（ｔ_ｎの３分前）とｔ_ｎー２（ｔ_ｎの２分前）との間の時間帯で、平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化していることがわかる。ここで、ｗ＝２（分）、ｘ＝４（分）が設定されている場合、ｔ_ｎの４分前からｔ_ｎの２分前までの間に式（３）を満たす消費電力の変化が存在していることがわかる。 According to the power consumption pattern of FIG. 9 (a), at least t _n-1 in the time zone between the t _n ₍₁ min before t _n), it can be seen that the power consumption is less than the average power consumption. For this reason, it can be determined that the expression (2) is satisfied. Further, according to the power consumption pattern of FIG. 9 _(a), in the time zone between _{t n-3} (3 min before _{t n)} and t _{n over} 2 _{(t n} 2 minutes before), the average consumption It turns out that it has changed from the level higher than electric power to the low level. Here, w = 2 (min), if x = 4 (min) is set, the change in power consumption that satisfies Equation (3) during a period from 4 minutes before t _n to 2 minutes before t _n It can be seen that exists.

したがって、図９（ａ）の消費電力パターンは、式（２）と式（３）との両方を満たすこととなり、第１判定部３４は、需要家が部屋５ａを退室し、部屋５ｂに移動した可能性があると判定することができる。第１判定部３４は、以上の判定処理を、部屋５ｃおよび部屋５ｄの消費電力パターンについても同様にして行う。 Accordingly, the power consumption pattern of FIG. 9A satisfies both the expressions (2) and (3), and the first determination unit 34 leaves the room 5a and moves to the room 5b. It can be determined that there is a possibility that The first determination unit 34 performs the above determination process in the same manner for the power consumption patterns of the room 5c and the room 5d.

このように、本実施形態によれば、ある部屋５からある部屋５へ移動するための最短時間ｗおよび最長時間ｘの値を設定し、設定した値に基づいて消費電力の変化が存在するか否かを判定する。このことにより、退室した部屋５と入室した部屋５との距離が離れている場合においても需要家の退室を推定できるため、電気機器の推定精度の向上を図ることができる。 Thus, according to the present embodiment, the values of the shortest time w and the longest time x for moving from a room 5 to a room 5 are set, and whether there is a change in power consumption based on the set values. Determine whether or not. As a result, even when the distance between the room 5 that has left the room and the room 5 that has entered the room is long, it is possible to estimate the customer's leaving, and thus it is possible to improve the estimation accuracy of the electrical equipment.

以上のようにして、Ｓ１０８の処理を実行する。 As described above, the process of S108 is executed.

図６に戻り、時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋５が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０８否定）、第２判定部３５は、Ｓ１０５に関連する入室後の消費電力パターンが登録されているか否かを判定する（Ｓ１０９）。具体的には、第２判定部３５は、消費電力がベースレベルからより高いレベルに増加したことを示す消費電力パターン、すなわち、式（１）を満たす電力変化に対応する消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されているか否かを判定する。 Returning to FIG. 6, if it is not determined that there is a room 5 in which the customer may have left the room at a predetermined time before time t _n (No at S108), the second determination unit 35 returns to the room related to S105. It is determined whether or not the power consumption pattern is registered (S109). Specifically, the second determination unit 35 uses the second power consumption pattern indicating that the power consumption has increased from the base level to a higher level, that is, the power consumption pattern corresponding to the power change that satisfies Equation (1). It is determined whether or not it is registered in the storage unit 22.

消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていると判定された場合（Ｓ１０９肯定）、第２判定部３５は、Ｓ１０５で検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、Ｓ１１１に進む。一方、消費電力パターンが第２記憶部２２に登録されていると判定されなかった場合（Ｓ１０９否定）、Ｓ１０６に進む。 When it is determined that the power consumption pattern is registered in the second storage unit 22 (Yes in S109), the second determination unit 35 determines that the change in the power consumption detected in S105 is due to the lighting fixture, and the process proceeds to S111. move on. On the other hand, when it is not determined that the power consumption pattern is registered in the second storage unit 22 (No in S109), the process proceeds to S106.

一方、時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋５が存在すると判定された場合（Ｓ１０８肯定）、Ｓ１０５で検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、入室後の消費電力パターンを登録する（Ｓ１１０）。 On the other hand, when it is determined that there is a room 5 where the customer may have left the room at a predetermined time before the time t _n (Yes in S108), it is determined that the change in power consumption detected in S105 is due to the lighting fixture, The power consumption pattern after entering the room is registered (S110).

以下、Ｓ１１０の処理の具体例について説明する。 Hereinafter, a specific example of the process of S110 will be described.

需要家は、入室して照明器具をオンにした後に、テレビやエアコン等の、需要家が手動で電源のオンオフ制御できる電気機器を使用することが想定され、電気機器を使用することにより、消費電力の上昇が観測される可能性がある。また、入室直後に使用する電気機器は、一般的には数種類に限られることが多い。このため、入室したと推定されるタイミングの後の消費電力パターンを抽出し、登録することにより、部屋５の消費電力がベースレベルからより高いレベルに増加した場合に、その変化が入室によるものと推定しやすくなる。 After entering the room and turning on the lighting fixtures, the consumer is assumed to use electrical equipment that can be manually turned on and off, such as TVs and air conditioners. An increase in power may be observed. In general, the number of electrical devices used immediately after entering a room is often limited to several types. For this reason, when the power consumption pattern in the room 5 increases from the base level to a higher level by extracting and registering the power consumption pattern after the timing estimated to have entered the room, the change is due to the room entry. Easy to estimate.

図１０は、Ｓ１１０における、入室後の消費電力パターンを登録する方法を説明するための図である。図１０に示すように、登録する消費電力パターンの時間帯として、所定の時間帯Ｔ_{ａｆｔｅｒ}を予め設定しておく。そして、Ｓ１０８の判定を行った対象である時刻ｔ_ｎからＴ_{ａｆｔｅｒ}が経過するまでの時間帯に対応する消費電力パターン、すなわち、
式（４）；

FIG. 10 is a diagram for explaining a method of registering the power consumption pattern after entering the room in S110. As shown in FIG. 10, a predetermined time zone T _after is set in advance as the time zone of the power consumption pattern to be registered. Then, the power consumption pattern corresponding to the time zone from the time t _n that is the object of the determination of S108 to the time _after T elapse, that is,
Formula (4);

ただし

However,

を満足する消費電力パターンｒ’_ｊ，ｉ（ｔ）を、Ｓ１０３で第２記憶部２２に格納した消費電力パターンの中から抽出する。そして、抽出した消費電力パターンｒ’_ｊ，ｉ（ｔ）を登録データとして第２記憶部２２に格納する。このとき、登録データは、計測時刻と消費電力とを対応付けた状態で格納されている。また、登録データは、新たな登録が行われるたびに蓄積されていき、登録数が蓄積に従い増加していく。 The power consumption pattern r ′ _{j, i} (t) that satisfies the above is extracted from the power consumption patterns stored in the second storage unit 22 in S103. Then, the extracted power consumption pattern r ′ _{j, i} (t) is stored in the second storage unit 22 as registered data. At this time, the registration data is stored in a state where the measurement time is associated with the power consumption. The registration data is accumulated every time a new registration is performed, and the number of registrations increases as the accumulation proceeds.

以上のようにして、Ｓ１１０の処理を実行する。 As described above, the process of S110 is executed.

図６に戻り、Ｓ１１０の処理の後、算出部３３は、需要家が退室した可能性があると判定した部屋５および需要家が入室した可能性があると判定した部屋５における消費電力の変動量を算出する。そして算出部３３は、算出した結果を分類結果テーブルに格納する（Ｓ１１１）。 Returning to FIG. 6, after the processing of S110, the calculation unit 33 changes the power consumption in the room 5 that is determined that the customer may have left the room and the room 5 that is determined that the customer may have entered the room. Calculate the amount. Then, the calculation unit 33 stores the calculated result in the classification result table (S111).

以下、Ｓ１１１の処理の具体例について説明する。 Hereinafter, a specific example of the process of S111 will be described.

Ｓ１１１において、算出部３３は、図９の消費電力パターンを用いて、需要家が入室または退室した可能性があると判定した時間帯における消費電力の高低差を算出することにより、照明器具の消費電力量を求めることができる。また、算出部３３は、図９の消費電力パターンを用いて、ある時刻における総消費電力量から算出した照明器具の消費電力量を差し引くことにより、照明器具以外の消費電力量を求めることができる。 In S111, the calculation unit 33 uses the power consumption pattern of FIG. 9 to calculate the difference in power consumption during the time period in which it is determined that there is a possibility that the customer has entered or left the room. The amount of power can be determined. Moreover, the calculation part 33 can obtain | require power consumption other than a lighting fixture by deducting the power consumption of the lighting fixture calculated from the total power consumption at a certain time using the power consumption pattern of FIG. .

なお、入室した部屋５の照明器具の消費電力量の算出方法の一例として、例えば需要家が入室した可能性があると判定した時刻をｔ_ｎとして、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ−１）を算出し、算出した値を需要家が入室した可能性がある部屋５の照明器具の消費電力の変動量とすることもできる。あるいは、別の一例として、所定の設定値ｍを用いて、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ＋ｍ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_{ｎ−１−ｍ}）を変動量とすることもできる。後者の方法によれば、広い時間範囲で差分を求めることができるため、より正確に変動量を算出することができる。 As an example of a method of calculating the power consumption of the entrance to the lighting fixtures of the room 5, the time at which for example the customer has determined that there is a possibility that has entered as _{_{t n, d j, i (}} t n) -d j _{, I} (t _n-1 ) can be calculated, and the calculated value can be used as a fluctuation amount of the power consumption of the lighting fixture in the room 5 where the consumer may have entered the room. Alternatively, as another example, using a predetermined set value m, d _{j, i} (t _{n + m} ) −d _{j, i} (t _n−1−m ) can be used as the fluctuation amount. According to the latter method, since the difference can be obtained in a wide time range, the fluctuation amount can be calculated more accurately.

退室した部屋５の照明器具の消費電力の算出方法の一例として、例えば需要家が入室した可能性があると判定した時刻をｔ_ｎとして、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ−ｘ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ）を算出し、算出した値を需要家が退室した可能性がある部屋５の照明器具の消費電力量とすることもできる。あるいは、別の一例として、所定の設定値ｍを用いて、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_{ｎ−ｘ−ｍ}）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ＋ｍ）を変動量とすることもできる。後者の方法によれば、広い時間範囲で差分を求めることができるため、より正確に変動量を算出することができる。 As an example of a power consumption calculation method of the luminaire leaving the room 5, the time at which for example the customer has determined that there is a possibility that has entered as _{_{t n, d j, i (}} t n-x) -d j, _{It is also possible} to calculate _i (t _n ) and use the calculated value as the power consumption of the lighting fixture in the room 5 where the customer may have left the room. Alternatively, as another example, using a predetermined set value m, d _{j, i} (t _n−x−m ) −d _{j, i} (t _{n + m} ) can be used as the variation amount. According to the latter method, since the difference can be obtained in a wide time range, the fluctuation amount can be calculated more accurately.

以上のようにして、Ｓ１１１の処理を実行する。 As described above, the process of S111 is executed.

このように、本実施形態によれば、部屋５毎の消費電力パターンから、一方の部屋の消費電力がベースレベルからより高いレベルに増加する所定時間前に、他方の部屋の消費電力がベースレベルよりも高いレベルからベースレベルに減少したことを検知する。このことにより、需要家の部屋５間の移動があったことを推定することができる。そして、このときの消費電力の変動量を算出することにより、部屋５毎の照明器具による消費電力量を他の電気機器と区別して算出することができる。 As described above, according to the present embodiment, the power consumption of the other room is reduced to the base level before the predetermined time before the power consumption of one room increases from the base level to the higher level from the power consumption pattern of each room 5. Detects a decrease from a higher level to a base level. This makes it possible to estimate that there has been a movement between the customer rooms 5. And by calculating the fluctuation amount of the power consumption at this time, it is possible to calculate the power consumption amount by the lighting fixture for each room 5 separately from other electric devices.

また、図３および図４に示す消費電力パターンの例では、消費電力の変動がない時間帯では消費電力がほぼ一定であるとして説明したが、実際の消費電力パターンはノイズを含むため、図９に示すように、消費電力がノイズにより変化している。このため、ノイズによる変化の仕方によっては、式（１）〜式（３）の判定基準を満足してしまい、誤った判定が行われることがある。本実施形態によれば、部屋５毎の消費電力パターンから、一方の部屋５の消費電力が、一方の部屋５のベースレベルからより高いレベルに変動する所定時間前に、他方の部屋５の消費電力が、他方の部屋５のベースレベルよりも高いレベルからベースレベルに減少したことを検知する。このことにより、ノイズによる変動による誤判断の可能性を抑えることができるため、判定精度の向上を図ることができる。 In the example of the power consumption pattern shown in FIG. 3 and FIG. 4, it has been described that the power consumption is almost constant in the time zone where there is no fluctuation in the power consumption. However, since the actual power consumption pattern includes noise, FIG. As shown, the power consumption changes due to noise. For this reason, depending on the manner of change due to noise, the determination criteria of Expressions (1) to (3) are satisfied, and erroneous determination may be performed. According to the present embodiment, the power consumption of the other room 5 before the predetermined time when the power consumption of one room 5 changes from the base level of the one room 5 to a higher level from the power consumption pattern of each room 5. It is detected that the power has decreased from a level higher than the base level of the other room 5 to the base level. As a result, the possibility of misjudgment due to fluctuations due to noise can be suppressed, so that the judgment accuracy can be improved.

また、本実施形態によれば、取得部３２が取得した消費電力パターンが、第１の部屋の消費電力がベースレベルからより高いレベルに変化する所定時間前に、第２の部屋の消費電力がベースレベルよりも高いレベルからベースレベルに変化することを示す場合に、取得した消費電力パターンのうち、第１の部屋の消費電力がベースレベルからより高いレベルに変化した後の消費電力パターンを第２記憶部２２に登録しておく。これにより、需要家が照明をオフにせずに退室したときなど、需要家が退室したことが消費電力パターンの変動に反映されなかった場合であっても、登録された消費電力パターンと照合することにより、取得した消費電力の変動が照明器具によるものと推定することができる。なお、分類結果テーブルについては後述する。 In addition, according to the present embodiment, the power consumption pattern acquired by the acquisition unit 32 indicates that the power consumption of the second room is less than the predetermined time before the power consumption of the first room changes from the base level to a higher level. When indicating that the level changes from a level higher than the base level to the base level, out of the acquired power consumption patterns, the power consumption pattern after the power consumption of the first room is changed from the base level to the higher level is displayed. 2 Registered in the storage unit 22. As a result, even when the customer has left the room without turning off the lighting, even if it is not reflected in the fluctuation of the power consumption pattern, the registered power consumption pattern is checked. Thus, it can be estimated that the fluctuation of the acquired power consumption is due to the lighting fixture. The classification result table will be described later.

図６に戻り、Ｓ１１１の処理の後、前述のＳ１０６の処理を実行する。その後、Ｓ１０７の判定処理を実行する。Ｓ１０７肯定と判定された場合、第１判定部３４は、各部屋５の中に需要家の入室があった可能性がある部屋、及び将来退室がある可能性のある部屋Ｘが存在するか否かを判定する（Ｓ１１２）。部屋Ｘは、第１の特定領域の一例である。 Returning to FIG. 6, after the process of S111, the process of S106 described above is executed. Thereafter, the determination process of S107 is executed. When it is determined that S107 is affirmative, the first determination unit 34 determines whether there is a room that may have entered a customer in each room 5 and a room X that may be left in the future. Is determined (S112). Room X is an example of a first specific area.

以下、Ｓ１１２の処理について説明する。 Hereinafter, the process of S112 will be described.

例えば夜間において、ある部屋の消費電力のレベルがベースレベルから立ち上がった後、ベースレベルよりも高い状態で推移している場合、その部屋では、
・ケース１：需要家が在室しているため、照明がオンになっている
・ケース２：需要家が在室していないにも関わらず、照明がオンになっている
のいずれかのケースが推定できる。 For example, at night, when the power consumption level of a room rises from the base level and then stays higher than the base level,
• Case 1: Lighting is on because the customer is in the room • Case 2: Any case where the lighting is on even though the customer is not in the room Can be estimated.

以下、ケース１の一例について説明する。 Hereinafter, an example of Case 1 will be described.

図１１は、ケース１における、需要家が部屋５間を移動する様子、および各部屋５における消費電力パターンの一例を示す図である。図１１（ａ）は、当初部屋５ａに需要家が三人おり、そのうち二人が部屋５ｂおよび部屋５ｃにそれぞれ分かれて移動した場合を示す図である。図１１（ｂ）は、部屋５ａ、５ｂ、５ｃ、および５ｄの消費電力パターンである。 FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a situation in which a consumer moves between rooms 5 and a power consumption pattern in each room 5 in Case 1. FIG. 11A is a diagram showing a case where there are three customers in the initial room 5a, and two of them have moved separately into the room 5b and the room 5c. FIG. 11B is a power consumption pattern of the rooms 5a, 5b, 5c, and 5d.

図１１（ａ）に示すように、部屋５ａの中にいる三人のうちの二人の需要家が部屋５ａを退室しても、部屋５ａにはまだ需要家が一人残っているため、部屋５ａの照明はオンのままになっている。このとき、図１１（ｂ）に示すように、部屋５ａの消費電力は、ベースレベルよりも高いレベルの状態で推移する。 As shown in FIG. 11 (a), even if two of the three consumers in the room 5a leave the room 5a, there is still one customer remaining in the room 5a. The illumination of 5a remains on. At this time, as shown in FIG. 11B, the power consumption of the room 5a changes in a level higher than the base level.

一方、移動先の部屋である部屋５ｂおよび部屋５ｃでは、部屋５ａを退室した需要家が入室するため、照明はオフからオンに変化する。そのため、図１１（ｂ）に示すように、部屋５ｂおよび５ｃの消費電力は、ベースレベルから立ち上がった後、ベースレベルよりも高いレベルの状態で推移する。また、図１１（ａ）に示すように、部屋５ｄでは需要家が入室していないため、図１１（ｂ）に示すように、部屋５ｄの消費電力は、ベースレベルの状態で推移する。 On the other hand, in the room 5b and the room 5c, which are destination rooms, since the customer who has left the room 5a enters the room, the lighting changes from off to on. Therefore, as shown in FIG. 11 (b), the power consumption of the rooms 5b and 5c rises from the base level and then changes in a higher level than the base level. Further, as shown in FIG. 11A, since no customer has entered the room 5d, the power consumption of the room 5d changes in a base level state as shown in FIG. 11B.

このように、部屋５ａに需要家が一人残っている場合は、消費電力の減少が観測されない。このため、図６のＳ１０８において、第１判定部３４は入室以前に退室があった可能性のある部屋５は存在しないと判定する。 Thus, when one customer remains in the room 5a, no reduction in power consumption is observed. For this reason, in S108 of FIG. 6, the first determination unit 34 determines that there is no room 5 that may have left before entering the room.

図１２は、ケース１における、需要家が図１１に示す行動の後にとり得る部屋５間の移動の様子、および各部屋５における消費電力パターンの一例を示す図である。図１２（ａ）は、部屋５ａに残っている需要家が照明をオフにして退室する様子を示す図である。図１２（ｂ）は、部屋５ａ、５ｂ、５ｃ、および５ｄの消費電力パターンである。 FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the movement between the rooms 5 that the customer can take after the action illustrated in FIG. 11 and the power consumption pattern in each room 5 in Case 1. FIG. 12A is a diagram illustrating a situation in which a customer remaining in the room 5a leaves the room with the illumination turned off. FIG. 12B is a power consumption pattern of the rooms 5a, 5b, 5c, and 5d.

図１２（ａ）に示すように、部屋５ａに残っている需要家が照明をオフにして退室し、部屋５ｄに移動して入室したとすると、部屋５ｄの照明はオフからオンに変化する。このとき、図１２（ｂ）に示すように、部屋５ａの消費電力は、ベースレベルよりも高いレベルからベースレベルに減少し、部屋５ｄの消費電力は、ベースレベルから立ち上がり、ベースレベルよりも高いレベルとなる。 As shown in FIG. 12 (a), if the customer who remains in the room 5a leaves the room with the lighting turned off, moves to the room 5d and enters the room, the lighting in the room 5d changes from off to on. At this time, as shown in FIG. 12B, the power consumption of the room 5a decreases from a level higher than the base level to the base level, and the power consumption of the room 5d rises from the base level and is higher than the base level. Become a level.

一方、部屋５ｂおよび部屋５ｃでは、図１２（ａ）に示すように、既に需要家がそれぞれ在室しており、照明がオンのままである。よって、図１２（ｂ）に示すように、部屋５ｂおよび部屋５ｃの消費電力は、ベースレベルよりも高いレベルの状態で推移する。 On the other hand, in the room 5b and the room 5c, as shown in FIG. 12A, the customers are already in the room, and the lighting remains on. Therefore, as shown in FIG. 12B, the power consumption of the room 5b and the room 5c changes at a level higher than the base level.

このように、ケース１では、将来、部屋５ａに残っている需要家が照明をオフにして退室する可能性が考えられる。 Thus, in case 1, there is a possibility that a customer who remains in the room 5a will leave the room with the illumination turned off in the future.

次に、ケース２の一例について説明する。 Next, an example of case 2 will be described.

図１３は、ケース２における、需要家が部屋５間を移動する様子と、各部屋５における消費電力パターンの一例を示す図である。図１３（ａ）は、当初部屋５ａに需要家が二人おり、照明をオンにした状態で、需要家が部屋５ｂおよび部屋５ｃにそれぞれ分かれて移動した場合を示す図である。図１３（ｂ）は、部屋５ａ、５ｂ、５ｃ、および５ｄの消費電力パターンである。 FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a situation in which a consumer moves between rooms 5 and an example of a power consumption pattern in each room 5 in Case 2. FIG. 13A is a diagram showing a case where there are two consumers in the initial room 5a, and the customers move separately to the room 5b and the room 5c with the lighting turned on. FIG. 13B is a power consumption pattern of the rooms 5a, 5b, 5c, and 5d.

部屋５ａの照明がオンのままとなるケース２は、例えば需要家が部屋５ａを退室する時に照明を消し忘れた場合や、需要家がすぐに戻ってくるつもりで部屋５ａを退室した場合等に起こり得る。 Case 2 in which the lighting of the room 5a remains on is, for example, when the customer forgets to turn off the lighting when leaving the room 5a, or when the customer leaves the room 5a with the intention of returning immediately. Can happen.

図１３（ａ）に示すように、二人の需要家が部屋Ａを退室すると、部屋５ａは不在の状態となるが、部屋５ａの照明はオンのままになっている。そのため、図１３（ｂ）に示すように、部屋５ａの消費電力は、ベースレベルよりも高いレベルの状態で推移する。 As shown in FIG. 13A, when two customers leave the room A, the room 5a is absent, but the illumination of the room 5a remains on. For this reason, as shown in FIG. 13B, the power consumption of the room 5a changes in a higher level than the base level.

一方、移動先の部屋である部屋５ｂおよび部屋５ｃでは、部屋５ａを退室した需要家がそれぞれ一人ずつ入室するため、ともに照明はオフからオンに変化する。そのため、図１３（ｂ）に示すように、部屋５ｂおよび５ｃの消費電力は、ベースレベルから立ち上がる。また、図１３（ａ）に示すように、部屋５ｄでは需要家が入室していない。そのため、図１３（ｂ）に示すように、部屋５ｄの消費電力は、ベースレベルの状態で推移する。 On the other hand, in the room 5b and the room 5c that are destination rooms, since each customer who has left the room 5a enters one room, the lighting changes from off to on. Therefore, as shown in FIG. 13B, the power consumption of the rooms 5b and 5c rises from the base level. Further, as shown in FIG. 13A, no customer has entered the room 5d. Therefore, as shown in FIG. 13B, the power consumption of the room 5d changes in a base level state.

このように、部屋５ａに需要家が在室していないにも関わらず、照明がオンになっている場合は、消費電力が減少する変化が観測されない。このため、図６のＳ１０８において、第１判定部３４は入室以前に退室があった可能性のある部屋５は存在しないと判定する。 As described above, when the lighting is on even though no customer is present in the room 5a, no change in which the power consumption decreases is observed. For this reason, in S108 of FIG. 6, the first determination unit 34 determines that there is no room 5 that may have left before entering the room.

図１４は、ケース２における、需要家が図１３に示す行動の後にとり得る部屋５間の移動の様子、および各部屋５における消費電力パターンの一例を示す図である。図１４（ａ）は、部屋５ａから部屋５ｂに移動した需要家が部屋５ａに戻って照明をオフにする様子を示す図である。図１４（ｂ）は、部屋５ａ、５ｂ、５ｃ、および５ｄの消費電力パターンである。例えば部屋５ｂに移動した需要家が、部屋５ａを退室する時に部屋５ａの照明を消し忘れた場合等に起こり得る。 FIG. 14 is a diagram illustrating an example of the movement between the rooms 5 that the customer can take after the action illustrated in FIG. 13 and the power consumption pattern in each room 5 in Case 2. FIG. 14A is a diagram illustrating a situation in which a consumer who has moved from the room 5a to the room 5b returns to the room 5a and turns off the illumination. FIG. 14B is a power consumption pattern of the rooms 5a, 5b, 5c, and 5d. For example, this may occur when a customer who has moved to the room 5b forgets to turn off the lighting of the room 5a when leaving the room 5a.

図１４（ａ）に示すように、部屋５ｂに在室していた需要家が部屋５ａに戻って部屋５ａ照明をオフにしたとすると、部屋５ａの照明はオンからオフに変化する。このとき、図１４（ｂ）に示すように、部屋５ａの消費電力は、ベースレベルよりも高いレベルからベースレベルに減少する。また、図１４（ａ）に示すように、部屋５ｂでは、照明がオンのままであるので、図１４（ｂ）に示すように、消費電力はベースレベルよりも高いレベルの状態で推移する。 As shown in FIG. 14 (a), if the customer who was in the room 5b returns to the room 5a and turns off the lighting of the room 5a, the lighting of the room 5a changes from on to off. At this time, as shown in FIG. 14B, the power consumption of the room 5a decreases from a level higher than the base level to the base level. Further, as shown in FIG. 14 (a), in the room 5b, the illumination remains on, so that the power consumption changes at a level higher than the base level as shown in FIG. 14 (b).

一方、部屋５ｃでは、図１４（ａ）に示すように、既に需要家がそれぞれ在室しており、照明がオンのままである。よって、図１４（ｂ）に示すように、部屋５ｃの消費電力は、ベースレベルよりも高いレベルの状態で推移する。また、図１４（ａ）に示すように、部屋５ｄでは需要家が入室していない。そのため、図１４（ｂ）に示すように、部屋５ｄの消費電力は、ベースレベルの状態で推移する。 On the other hand, in the room 5c, as shown in FIG. 14A, the customers are already in the room, and the lighting remains on. Therefore, as shown in FIG. 14B, the power consumption of the room 5c changes at a level higher than the base level. Moreover, as shown to Fig.14 (a), the customer has not entered into the room 5d. Therefore, as shown in FIG. 14B, the power consumption of the room 5d changes in a base level state.

このように、ケース２においても、将来、部屋５ａの照明がオンからオフに変化する可能性が考えられる。 Thus, also in the case 2, there is a possibility that the illumination of the room 5a will change from on to off in the future.

そこで、図６のＳ１１２において、第１判定部３４は、各部屋５の消費電力パターンを参照しながら、ベースレベルからベースレベルよりも高いレベルに立ち上がる消費電力パターンを示す部屋５があるか否かを検索する。図１２および図１３の例では、部屋５ｂおよび部屋５ｃが当該部屋５に該当する。部屋５ｂおよび部屋５ｃは、第２の特定領域の一例である。 Therefore, in S112 of FIG. 6, the first determination unit 34 refers to the power consumption pattern of each room 5, and determines whether there is a room 5 that exhibits a power consumption pattern that rises from the base level to a level higher than the base level. Search for. In the example of FIGS. 12 and 13, the room 5 b and the room 5 c correspond to the room 5. The room 5b and the room 5c are examples of the second specific area.

そして更に、第１判定部３４は、各部屋５の消費電力パターンを引き続き参照しながら、ベースレベルよりも高い状態で推移している消費電力パターンを示す部屋があるか否かを検索する。消費電力がベースレベルよりも高い状態で推移している場合、将来消費電力が減少する可能性を有している。そこで、上述の状態で推移している部屋を部屋Ｘとして抽出する。図１２および図１３の各ケースでは、例えば部屋５ａが部屋Ｘとして抽出される。 Further, the first determination unit 34 searches for whether there is a room showing a power consumption pattern that is changing in a state higher than the base level while continuing to refer to the power consumption pattern of each room 5. If the power consumption is higher than the base level, there is a possibility that the power consumption will decrease in the future. Therefore, the room changing in the above state is extracted as the room X. In each case of FIGS. 12 and 13, for example, the room 5 a is extracted as the room X.

需要家の入室があった可能性がある部屋、及び将来退室がある可能性のある部屋Ｘが存在すると判定された場合（Ｓ１１２肯定）、第１判定部３４は、抽出した部屋Ｘの情報を移動情報テーブルに登録する（Ｓ１１３）。 When it is determined that there is a room where the customer may have entered the room and a room X where there is a possibility of leaving the room in the future (Yes in S112), the first determination unit 34 obtains information on the extracted room X. Register in the movement information table (S113).

なお、抽出される部屋Ｘの数は単数とは限らず、複数抽出されることもある。例えば、部屋５ｂおよび部屋５ｃに需要家が入室した際に起こった消費電力の増加が、Ｓ１０９において照明器具によるものと判定されなかった（Ｓ１０９否定）場合は、部屋５ｂおよび部屋５ｃの照明器具の消費電力量が推定できていない。このため、これらの部屋で将来退室イベントが発生するか否かを監視することが望ましい。よって、この場合は、部屋５ａに加え、部屋５ｂおよび部屋５ｃも部屋Ｘとして抽出することが好ましい。 Note that the number of rooms X to be extracted is not limited to a single number, and a plurality of rooms X may be extracted. For example, if the increase in power consumption that occurs when a customer enters the room 5b and the room 5c is not determined to be due to the lighting apparatus in S109 (No in S109), the lighting apparatuses in the room 5b and the room 5c The power consumption cannot be estimated. For this reason, it is desirable to monitor whether or not a future exit event will occur in these rooms. Therefore, in this case, it is preferable to extract the room 5b and the room 5c as the room X in addition to the room 5a.

図１５は、移動情報テーブルの一例を示す図である。図１５（ａ）は、部屋Ｘに需要家が在室していたか否かを判定する前のテーブルの一例であり、図１５（ｂ）は、部屋Ｘに需要家が在室していたか否かを判定した後に更新されたテーブルの一例である。 FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the movement information table. FIG. 15A is an example of a table before determining whether or not a customer is present in the room X, and FIG. 15B is whether or not a customer is present in the room X. It is an example of the table updated after determining.

図１５（ａ）および図１５（ｂ）に示すように、移動情報テーブルには、「移動先入室時刻」、「移動情報」、および「在室可能性」の各情報が対応付けられて格納されている。「移動先入室時刻」欄は、移動先に入室した時刻が登録される欄であり、図６のＳ１０５で需要家が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎが登録される。図１５では、時刻ｔ_ｎの例として「２０１２／１１／２０１９：３０」を示す情報と、「２０１２／１１／２０１９：４０」を示す情報とが登録されている。「移動情報」欄は、需要家の移動元として予想される部屋Ｘと、図６のＳ１０５で需要家が入室した可能性があると判定した移動先の情報とが登録される欄である。図１５では、移動元の例として「部屋５ａ」の情報が登録されており、移動先の例として「部屋５ｂ」および「部屋５ｃ」の情報が登録されている。「在室可能性」欄は、移動元で在室していた可能性を推定した結果が登録される欄である。「在室可能性」欄には、移動元で在室していた可能性が高い場合には「１」が登録される。一方、移動元で在室していた可能性が低い場合には「０」が登録される。Ｓ１１３では、第１判定部３４は、図１５（ａ）に示すように、初期情報として全ての「在室可能性」欄に「０」を登録する。 As shown in FIGS. 15A and 15B, the movement information table stores “moving destination entry time”, “movement information”, and “occupancy possibility” information in association with each other. Has been. The “destination entry time” column is a column in which the time when the user entered the destination is registered, and the time t _n used when it is determined in S105 in FIG. 6 that the customer may have entered the room is registered. The In FIG. 15, information indicating “2012/11/20 19:30” and information indicating “2012/11/20 19:30” are registered as examples of the time t _n . The “movement information” column is a column in which the room X that is expected as the movement source of the consumer and the information of the movement destination that is determined that the customer may have entered the room in S105 of FIG. 6 are registered. In FIG. 15, information on “room 5a” is registered as an example of the movement source, and information on “room 5b” and “room 5c” is registered as an example of the movement destination. The “possibility of occupancy” column is a column in which a result of estimating the possibility of being in the room at the movement source is registered. In the “Availability” column, “1” is registered when there is a high possibility that the user has been in the room at the movement source. On the other hand, “0” is registered when there is a low possibility of being in the room at the source. In S113, as shown in FIG. 15A, the first determination unit 34 registers “0” in all “Availability” columns as initial information.

一方、各部屋５の消費電力パターンを参照した結果、消費電力がベースレベルへ減少する可能性のある部屋Ｘがあると判定されなかった場合（Ｓ１１２否定）、第１判定部３４は、情報処理装置１による一連の処理を終了させる。このとき、各部屋５の照明器具の消費電力量の推定結果を出力部２５から出力することができる。 On the other hand, as a result of referring to the power consumption pattern of each room 5, when it is not determined that there is a room X whose power consumption may decrease to the base level (No in S112), the first determination unit 34 performs information processing. A series of processing by the apparatus 1 is terminated. At this time, the estimation result of the power consumption of the lighting fixtures in each room 5 can be output from the output unit 25.

以上のようにして、Ｓ１１３の処理を実行する。Ｓ１１３の処理の後、図７のＳ１１４に進む。 As described above, the process of S113 is executed. After the process of S113, the process proceeds to S114 of FIG.

続いて、図７を参照して説明する。Ｓ１１４以降の処理では、消費電力パターンを再度計測し、取得した消費電力パターンに基づいて、図６のＳ１１２で抽出した部屋Ｘの照明器具の消費電力量を推定する処理が実行される。 Next, description will be made with reference to FIG. In the processing after S114, the power consumption pattern is measured again, and processing for estimating the power consumption of the lighting fixture in the room X extracted in S112 of FIG. 6 is executed based on the acquired power consumption pattern.

まず、Ｓ１１４に処理が進んだ場合、移動情報テーブルには、消灯のイベントが発生する可能性がある部屋Ｘが登録されている。そこで、消費電力計測器３は、消灯のイベントが発生するか否かを監視するために、部屋５毎の消費電力パターンの再計測を実行する（Ｓ１１４）。 First, when the process proceeds to S114, a room X in which a turn-off event may occur is registered in the movement information table. Therefore, the power consumption meter 3 performs remeasurement of the power consumption pattern for each room 5 in order to monitor whether or not an extinction event occurs (S114).

図１６は、消費電力パターンの再計測の際に用いる設定情報の一例である。図１６（ａ）に示すように、例えば、取得間隔Δｔ’として「１分」、取得回数ｎ_ｍａｘ’として「１２０回」が入力部２４に入力されると仮定する。上述のように仮定すると、１頻度あたりのデータ取得期間を示す取得期間ｔ_ｐ’は、Δｔ’×ｎ_ｍａｘ’＝１分×１２０回＝１２０分（２時間）と算出される。消費電力パターンの再計測を開始する時刻は、Ｓ１１４において消費電力計測器３が取得部３２から再計測を実行する旨の指示信号を受信した時刻とすることができる。例えば、消費電力計測器３が図８の設定情報に従って１９：００に１回目の計測を終えた後、１９：０２に取得部３２から指示信号を受信したとする。この場合、消費電力計測器３は、１９：０２から２１：０２までの間に２回目の計測（再計測）を実施することとなる。 FIG. 16 is an example of setting information used when the power consumption pattern is remeasured. As illustrated in FIG. 16A, for example, it is assumed that “1 minute” is input as the acquisition interval Δt ′ and “120 times” is input as the number of acquisitions n _max ′ to the input unit 24. Assuming as described above, the acquisition period t _p ′ indicating the data acquisition period per frequency is calculated as Δt ′ × n _max ′ = 1 minute × 120 times = 120 minutes (2 hours). The time at which the re-measurement of the power consumption pattern is started can be the time at which the power consumption meter 3 receives an instruction signal indicating that the remeasurement is executed from the acquisition unit 32 in S114. For example, it is assumed that the power consumption meter 3 receives an instruction signal from the acquisition unit 32 at 19:02 after completing the first measurement at 19:00 according to the setting information of FIG. In this case, the power consumption measuring device 3 performs the second measurement (re-measurement) between 19:02 and 21:02.

なお、図１６（ａ）ではパラメータの一つに取得回数が用いられているが、取得回数の代わりに上述の取得期間ｔ_ｐを用いることもできる。取得回数の代わりに取得期間ｔ_ｐを用いる場合は、図１６（ｂ）に示すように、取得回数ｎ_ｍａｘ’として「１２０回」を設定する代わりに、取得期間ｔ_ｐ’として「１２０分」を設定する。この場合、取得回数ｎ_ｍａｘ’は、ｔ_ｐ’／Δｔ’＝１２０分／１分＝１２０回と算出される。 Although the number of times acquired in one of the parameters in FIG. 16 (a) are used, it is also possible to use an acquisition period t _p the above instead of the number of acquisitions. When using the acquisition period _{t p,} instead of the acquisition times, as shown in FIG. 16 (b), 'instead of setting to "120 times" as the acquisition period _{t p'} acquisition times _{n max} "120 minutes" as Set. In this case, the number _{n max} 'is, _{t p'} acquired is calculated as / Delta] t '= 120 min / 1 min = 120 times.

図７に戻り、Ｓ１１４において、消費電力計測器３は、設定された取得タイミングに基づいて、クランプ８から電流を抽出することにより、部屋５毎の消費電力パターンを取得することができる。再計測された消費電力パターンは、第２の時系列情報の一例である。 Returning to FIG. 7, in S 114, the power consumption meter 3 can acquire the power consumption pattern for each room 5 by extracting the current from the clamp 8 based on the set acquisition timing. The re-measured power consumption pattern is an example of second time-series information.

続いて、消費電力計測器３は、Ｓ１０３と同様の処理により、計測した各部屋５の消費電力パターンの情報を消費電力計測器３から情報処理装置１に送信する。そして、取得部３２は、受信した消費電力パターンの情報を、第２記憶部２２に格納する（Ｓ１１５）。 Subsequently, the power consumption measuring device 3 transmits information on the measured power consumption pattern of each room 5 from the power consumption measuring device 3 to the information processing apparatus 1 by the same processing as S103. Then, the acquisition unit 32 stores the received power consumption pattern information in the second storage unit 22 (S115).

続いて、第１判定部３４は、需要家が入室した可能性がある部屋５が存在するか否かを判定する（Ｓ１１６）。この部屋５は、第３の特定領域の一例である。Ｓ１１６において、第１判定部３４は、再計測された消費電力パターンを参照しながら、消費電力が平均消費電力よりも低いレベルから高いレベルに変化する電力変化が存在するか否か、すなわち式（１）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。 Subsequently, the first determination unit 34 determines whether there is a room 5 in which a customer may have entered (S116). This room 5 is an example of a third specific area. In S116, the first determination unit 34 refers to the remeasured power consumption pattern to determine whether or not there is a power change in which the power consumption changes from a level lower than the average power consumption to a higher level, that is, an expression ( It is determined whether there is a change in power consumption that satisfies 1).

需要家が入室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１１６否定）、Ｓ１１７に進む。一方、需要家が入室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１１６肯定）、第１判定部３４は、入室以前に退室があった可能性のある部屋Ｘが存在するか否かを判定する（Ｓ１１９）。 When it is not determined that there is a room where the customer may have entered (No in S116), the process proceeds to S117. On the other hand, when it is determined that there is a room where the customer may have entered the room (Yes in S116), the first determination unit 34 determines whether there is a room X that may have left before entering the room. Is determined (S119).

Ｓ１１９において、第１判定部３４は、Ｓ１１６で需要家が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎの所定時間前に、需要家が退室した可能性がある部屋５が存在するか否かを判定する。第１判定部３４は、移動情報テーブルに登録されている部屋Ｘの消費電力パターンを参照しながら、消費電力が平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化する電力変化が起こっているか否か、すなわち式（２）および式（３）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。ここでは、消費電力が平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化する可能性を有する部屋Ｘを予め移動情報テーブルに登録しているため、消費電力パターンの参照範囲を絞ることが可能となっている。 In S119, the first determination unit 34 has a room 5 in which the customer may have exited a predetermined time before the time t _n used when determining that the customer may have entered in S116. It is determined whether or not to do. The first determination unit 34 refers to the power consumption pattern of the room X registered in the movement information table, and determines whether or not there is a power change in which the power consumption changes from a level higher than the average power consumption to a lower level. That is, it is determined whether there is a change in power consumption that satisfies the equations (2) and (3). Here, since the room X having the possibility that the power consumption may change from a level higher than the average power consumption to a lower level is registered in the movement information table in advance, the reference range of the power consumption pattern can be narrowed down. ing.

入室以前に退室があった可能性のある部屋Ｘが存在すると判定されなかった場合（Ｓ１１９否定）、Ｓ１１７に進む。一方、入室以前に退室があった可能性のある部屋Ｘが存在すると判定された場合（Ｓ１１９肯定）、第１判定部３４は、部屋Ｘで需要家が在室していた可能性が高いと判定し、移動情報テーブルの「在室可能性」の欄を更新する（Ｓ１２０）。 If it is not determined that there is a room X that may have left before entering the room (No at S119), the process proceeds to S117. On the other hand, when it is determined that there is a room X that may have left before entering the room (Yes in S119), the first determination unit 34 indicates that there is a high possibility that a customer is in the room X. The determination is made, and the “Availability” column in the movement information table is updated (S120).

既に説明した通り、図１５（ａ）に示すように、移動情報テーブルの「在室可能性」の欄には、初期情報として「０」が登録されている。Ｓ１２０において、第１判定部３４は、移動情報テーブルの対応する「在室可能性」の欄を「０」から「１」に更新する。例えば、図１５（ｂ）に示すように、２０１２／１１／２０１９：３０における「在室可能性」の欄には「１」が登録されており、更新が行われたことを示している。また、２０１２／１１／２０１９：４０における「在室可能性」の欄にも「１」が登録されており、更新が行われたことを示している。 As already described, “0” is registered as initial information in the “Availability” column of the movement information table, as shown in FIG. In S 120, the first determination unit 34 updates the corresponding “Availability” column in the movement information table from “0” to “1”. For example, as shown in FIG. 15B, “1” is registered in the “Availability” column in 2012/11/20 19:30, indicating that the update has been performed. . Also, “1” is registered in the “Availability” column in 2012/11/20 19:40, indicating that the update has been performed.

続いて、算出部３３は、需要家が退室した可能性があると判定した部屋５および需要家が入室した可能性があると判定した部屋５における消費電力の変動量を算出する。そして算出部３３は、算出した結果を分類結果テーブルに格納する（Ｓ１２１）。 Subsequently, the calculation unit 33 calculates the amount of fluctuation in power consumption in the room 5 where it is determined that there is a possibility that the customer has left the room and the room 5 where it is determined that there is a possibility that the customer has entered the room. Then, the calculation unit 33 stores the calculated result in the classification result table (S121).

Ｓ１２１において、算出部３３は、Ｓ１１４で再計測した消費電力パターンを用いて、需要家が入室または退室した可能性があると判定した時間帯における消費電力の高低差を算出することにより、照明器具の消費電力量を算出する。Ｓ１２１では、Ｓ１２０で更新した「在室可能性」の欄における「１」の情報が、照明器具の消費電力量を算出する対象を示すフラグとして用いられる。 In S121, the calculation unit 33 uses the power consumption pattern remeasured in S114 to calculate the difference in power consumption during the time period in which it is determined that there is a possibility that the customer has entered or exited the lighting fixture. The power consumption of is calculated. In S121, the information “1” in the “Availability” column updated in S120 is used as a flag indicating a target for calculating the power consumption of the lighting fixture.

また、算出部３３は、Ｓ１１４で再計測した消費電力パターンを用いて、ある時刻における総消費電力量から算出した照明器具の消費電力量を差し引くことにより、照明器具以外の消費電力量を算出する。算出した照明器具の消費電力量を分類結果テーブルに格納する。 Further, the calculation unit 33 calculates the power consumption other than the lighting fixture by subtracting the power consumption of the lighting fixture calculated from the total power consumption at a certain time using the power consumption pattern remeasured in S114. . The calculated power consumption of the lighting fixture is stored in the classification result table.

図１７は、分類結果テーブルの一例を示す図である。算出部３３は、算出した部屋５毎の照明器具の消費電力量と、照明器具以外の消費電力量を値とを第２記憶部２２に格納する。また、分類結果テーブルを出力部２５に出力することもできる。 FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the classification result table. The calculating unit 33 stores the calculated power consumption amount of the lighting fixture for each room 5 and the power consumption amount other than the lighting fixture in the second storage unit 22. Also, the classification result table can be output to the output unit 25.

部屋５毎に設けられている照明器具は、頻繁に取り換えるものではないため、算出される照明器具の消費電力値は所定の確率分布に従っていることがある。そこで、図１７に示すような分類結果テーブルの情報を統計データとして蓄積させていくことにより、部屋５毎の照明器具の消費電力値をより正確に見積もることが可能となる。また、例えば、需要家がある照明器具を消費電力の異なる別の種類の照明器具に交換すると、消費電力値の統計データもそれに合わせて変化する。このため、電力事業者側で需要家が照明器具を変更したことを検知し、把握することも可能である。 Since the lighting fixtures provided for each room 5 are not frequently replaced, the calculated power consumption value of the lighting fixtures may follow a predetermined probability distribution. Therefore, by accumulating the information of the classification result table as shown in FIG. 17 as statistical data, it becomes possible to estimate the power consumption value of the luminaire for each room 5 more accurately. Further, for example, if a consumer replaces a certain lighting fixture with another type of lighting fixture having different power consumption, the statistical data of the power consumption value changes accordingly. For this reason, it is also possible to detect and grasp that the consumer has changed the lighting fixture on the electric power provider side.

Ｓ１２１の処理の後、Ｓ１１７に移る。Ｓ１１７において、第１判定部３４は、ｎに１を加算し、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えているか否かを判定する（Ｓ１１８）。Ｓ１１８において、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えていると判定された場合（Ｓ１１８肯定）、情報処理装置１による一連の処理を終了する。ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えていないと判定された場合（Ｓ１１８否定）、Ｓ１１６に戻り、第１判定部３４は、再びＳ１１６の処理を実行する。 After the process of S121, the process proceeds to S117. In S117, the first determination unit 34 adds 1 to n, and determines whether n exceeds the number _nmax of acquisitions (S118). In S118, if n is determined to exceed the number of acquisitions _{n max} (S118: Yes), terminates the series of processes by the information processing apparatus 1. When it is determined that n does not exceed the number of acquisitions n _max (No in S118), the process returns to S116, and the first determination unit 34 executes the process of S116 again.

以上のようにして、本実施形態における情報処理装置１による処理を実行する。 As described above, the processing by the information processing apparatus 1 in the present embodiment is executed.

電力事業者は、算出した照明器具の消費電力量の情報に基づいて電力料金を決定することができる。電力事業者は、例えばピーク時間帯の電力料金を高くした料金プランや、顧客が減らした電力需要に対して対価を支払うようにする料金プラン等を設定することができる。 The electric power company can determine the power rate based on the information on the calculated power consumption of the lighting fixture. For example, the electric power company can set a rate plan in which the power rate during peak hours is increased, a rate plan in which the customer pays for the reduced power demand, and the like.

また、電力事業者から、設定した料金プランとともに照明器具の消費電力量の情報を併せて需要家に提示することもできる。この方法によれば、需要家にとっては、自身の照明器具の消費電力量を把握することができるため、料金プランを決定する際の材料として活用することができる。また、電力事業者にとっては、照明器具の節電を需要家に促しやすくなるため、ピーク時間帯における電力消費の低減を図ることができる。 In addition, information about the power consumption of the lighting fixture can be presented to the consumer together with the set price plan from the power company. According to this method, the consumer can grasp the power consumption of his / her own lighting fixture, and thus can be used as a material for determining a rate plan. Moreover, since it becomes easy for electric power companies to encourage consumers to save electricity in lighting fixtures, it is possible to reduce power consumption during peak hours.

また、電力事業者は、例えば、算出した照明器具の消費電力量と、家庭内の機器毎の消費電力量の割合を示す統計情報（例えば、ＵＲＬ：http://setsuden-lab.com/setsuden -kiso1.html等）とに基づいて、手動でオンオフ制御が可能な機器全体の消費電力量を推定し、推定した消費電力量に基づいて電力料金プランを決定することができる。 In addition, the electric power company, for example, statistical information (for example, URL: http://setsuden-lab.com/setsuden) indicating the ratio of the calculated power consumption of the lighting fixture and the power consumption of each appliance in the home. -kiso1.html etc.), the power consumption of the entire device that can be manually controlled on / off can be estimated, and the power rate plan can be determined based on the estimated power consumption.

以上説明したように、本実施形態によれば、複数の部屋５の各々の消費電力の時系列情報に基づいて、消費電力が減少する可能性のある部屋Ｘを複数の部屋から抽出する。そして、部屋Ｘの消費電力が部屋Ｘで定常的に使用される電力に相当するレベルに減少したときに、その減少が照明器具によるものか否かを判定する。この方法によれば、消灯イベントが発生する可能性が高い部屋Ｘを監視し、消費電力がベースレベルに減少するまで待機することにより、照明器具によるものか否かを判定する機会を増やすことができる。その結果、より多くの部屋の照明器具の消費電力量を推定することができる。 As described above, according to the present embodiment, based on the time series information of the power consumption of each of the plurality of rooms 5, the room X whose power consumption may decrease is extracted from the plurality of rooms. Then, when the power consumption of the room X decreases to a level corresponding to the power that is constantly used in the room X, it is determined whether or not the decrease is due to the lighting fixture. According to this method, it is possible to increase the opportunity to determine whether or not it is due to the lighting fixture by monitoring the room X that is highly likely to cause a turn-off event and waiting until the power consumption decreases to the base level. it can. As a result, it is possible to estimate the power consumption of the lighting fixtures in more rooms.

（第１の変形例）
次に、本実施形態における、情報処理方法の第１の変形例について説明する。なお、第１の変形例を実現するための情報処理システムは、図１および図２に例示されている情報処理システムの構成を用いることができるため、重複部分についての説明を省略する。 (First modification)
Next, a first modification of the information processing method in the present embodiment will be described. Note that the information processing system for realizing the first modification can use the configuration of the information processing system illustrated in FIGS. 1 and 2, and thus the description of the overlapping portions is omitted.

第１の変形例では、入室後の消費電力パターンの登録数が所定の閾値Ｎ_ｔｈを超えているか否かを判定する処理と、入室後の消費電力パターンを、距離（類似度）に基づいて複数のグループに分類、すなわちクラスタリングする処理とを実行することを特徴としている。 In a first variant, the process of determining whether the number of registered power consumption pattern after entry exceeds a predetermined threshold value N _th, the power consumption pattern after entry, based on the distance (similarity) It is characterized by performing a process of classifying into a plurality of groups, that is, clustering.

図１８は、情報処理方法の第１の変形例を示すフローチャートである。Ｓ１０５までの処理は、図５および図６と略同様である。Ｓ１０５肯定と判定された場合、第１判定部３４は、入室した時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋５が存在するか否かを判定する（Ｓ１０８）。 FIG. 18 is a flowchart illustrating a first modification of the information processing method. The processing up to S105 is substantially the same as in FIGS. S105 when it is determined affirmative, the first determination unit 34 determines whether or not the accommodation 5 that may customer is leaving the predetermined time before entering the time t _n exists (S108).

時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋５が存在すると判定された場合（Ｓ１０８肯定）、第２判定部３５は、Ｓ１０５で検出した消費電力の変化が照明器具によるものと判定し、入室後の消費電力パターンを登録する（Ｓ２０１）。Ｓ２０１の処理の後、Ｓ１１１に進む。Ｓ１１１以降の処理は、図６における処理と略同様である。 When it is determined that there is a room 5 where the customer may have left the room at a predetermined time before the time t _n (Yes in S108), the second determination unit 35 determines that the change in power consumption detected in S105 depends on the lighting fixture. The power consumption pattern after entering the room is registered (S201). After the process of S201, the process proceeds to S111. The processing after S111 is substantially the same as the processing in FIG.

一方、時刻ｔ_ｎの所定時間前に需要家が退室した可能性がある部屋５が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０８否定）、第２判定部３５は、第２記憶部２２を参照して、入室後の消費電力パターンの登録数が所定の閾値Ｎ_ｔｈを超えているか否か、すなわち以下の式（５）を満たすか否かを判定する。（Ｓ２０２）。
式（５）；

On the other hand, when it is not determined that there is a room 5 that may have left the customer a predetermined time before time t _n (No at S108), the second determination unit 35 refers to the second storage unit 22. determines whether the number of registered power consumption pattern after entering whether exceeds a predetermined threshold value N _th, namely satisfy the following equation (5). (S202).
Formula (5);

ここで、閾値Ｎ_ｔｈは、入室後の消費電力パターンが登録されているか否かを判定するために十分な量の消費電力パターンが蓄積されているか否かを判定するための基準として用いられ、例えばＮ_ｔｈ＝１０である。情報処理システムの導入開始時には、第２記憶部２２に登録される消費電力パターンの登録数が少ない。このため、入室後の消費電力パターンに変化がみられた場合に、需要家による電気機器の操作によるものなのか、あるいは需要家を介さずに自動でオンオフ動作する電気機器によるものなのかを区別することが困難となる可能性がある。 Here, the threshold value N _th is used as a reference for determining whether or not a sufficient amount of power consumption pattern is accumulated to determine whether or not the power consumption pattern after entering the room is registered, For example, N _th = 10. At the start of introduction of the information processing system, the number of power consumption patterns registered in the second storage unit 22 is small. For this reason, when there is a change in the power consumption pattern after entering the room, it is distinguished whether it is due to the operation of the electrical equipment by the consumer or the electrical equipment that automatically turns on and off without going through the consumer. May be difficult to do.

そこで、入室後の消費電力パターンの登録数が所定の閾値Ｎ_ｔｈを超えている場合に、入室後の消費電力パターンが登録されているか否かを判定する。これにより、ある程度消費電力パターンが蓄積された後に判定を行うことができるため、判定精度の向上を図ることができる。 Therefore, when the number of registered power consumption pattern after entry exceeds a predetermined threshold value N _th, it determines whether the power consumption pattern after entry has been registered. Thereby, since determination can be performed after a power consumption pattern is accumulated to some extent, determination accuracy can be improved.

入室後の消費電力パターンの登録数が閾値Ｎ_ｔｈを超えていると判定されなかった場合（Ｓ２０２否定）、Ｓ１０６に移る。一方、入室後の消費電力パターンの登録数が閾値Ｎ_ｔｈを超えていると判定された場合（Ｓ２０２肯定）、登録中の、入室後の消費電力パターンをクラスタリングする（Ｓ２０３）。 If the registration number of the power consumption pattern after entry is not determined to exceed the threshold _{N th} (S202: NO), the process proceeds to S106. On the other hand, if the number of registered power consumption pattern after entry is determined to exceed the threshold N _th (S202: Yes), in registration, clustering power consumption pattern after entering (S203).

以下、Ｓ２０３の処理の具体例について説明する。 Hereinafter, a specific example of the process of S203 will be described.

需要家が入室した部屋５では、需要家が使用する電気機器の種類によって、消費電力パターンの大きさや変化が異なる。また、需要家が電気機器を使用しない場合や、需要家を介さずに自動でオンオフ動作する電気機器が動作する場合もある。このため、Ｓ２０１で登録した需要家が入室した後の消費電力パターンの変化は一様ではなく、時刻ｔ_ｎからＴ_{ａｆｔｅｒ}が経過するまでの時間帯に対応する消費電力パターンは、大別して複数の種類が存在する。さらに、Ｓ１０８で誤って肯定と判定され、Ｓ２０１で入室後の消費電力パターンが抽出され、登録される可能性もある。 In the room 5 where the customer enters, the size and change of the power consumption pattern differ depending on the type of electrical equipment used by the customer. In addition, there are cases where a consumer does not use an electrical device or an electrical device that automatically turns on and off without going through the consumer. For this reason, the change of the power consumption pattern after the customer who registered in S201 enters the room is not uniform, and the power consumption pattern corresponding to the time zone from the time t _n until T _after elapses is roughly divided into a plurality of power consumption patterns. There are types. Furthermore, it may be erroneously determined to be positive in S108, and the power consumption pattern after entering the room may be extracted and registered in S201.

そこで、Ｓ２０３では、第２記憶部２２に登録されている入室後の消費電力パターンを、距離（類似度）に基づいて複数のグループに分類、すなわちクラスタリングする処理を行う。そして、Ｓ１０８で誤って肯定と判定され、Ｓ２０１で抽出された入室後の消費電力パターンを除外する処理を行う。クラスタリングの方法としては種々の方法が知られており、特定の方法に限定するものではない。以下に、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いたクラスタリング方法の一例について説明する。 Therefore, in S203, the power consumption pattern after entering the room registered in the second storage unit 22 is classified into a plurality of groups based on the distance (similarity), that is, clustering is performed. And the process which excludes the power consumption pattern after entering the room | room extracted by S201 erroneously determined by S108 and performed in S201 is performed. Various methods are known as clustering methods and are not limited to specific methods. Hereinafter, an example of a clustering method using the K-means method will be described.

図１９は、クラスタリング方法の一例を示すフローチャートである。 FIG. 19 is a flowchart illustrating an example of the clustering method.

まず、第２判定部３５は、第２記憶部２２に登録されている複数の入室後の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）の中から、ランダムにｋ個（ｋは所定の数）の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）を選択する。そして、第２判定部３５は、選択した消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）の各々を代表点ｃ_１（ｔ）、ｃ_２（ｔ）、・・・ｃ_ｋ（ｔ）として設定する（Ｓ４０１）。 First, the second determination unit 35 randomly selects k pieces (k is a predetermined number) from the plurality of power consumption patterns d _{j, i} (t) after entering the room registered in the second storage unit 22. A power consumption pattern d _{j, i} (t) is selected. Then, the second determination unit 35 sets each of the selected power consumption patterns d _{j, i} (t) as representative points c ₁ (t), c ₂ (t),... C _k (t) ( S401).

続いて、第２判定部３５は、第２記憶部２２に登録されている、すべての入室後の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）の各々について、代表点ｃ_１（ｔ）、ｃ_２（ｔ）、・・・ｃ_ｋ（ｔ）のうち、代表点との距離ｄｉｓｔ（ｄ_ｊ，ｉ（ｔ）、ｃ_ｎ（ｔ））、すなわち
式（６）；

Subsequently, the second determination unit 35 represents the representative points c ₁ (t) and c ₂ for each of the power consumption patterns d _{j, i} (t) after entering the room registered in the second storage unit 22. (T),..., C _k (t), the distance to the representative point dist (d _{j, i} (t), c _n (t)), that is, formula (6);

が最小となるような代表点を選択し、割り当てることにより、クラスタを生成する（Ｓ４０２）。クラスタとは、入室後の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）をグループ化した場合の各々のグループである。 A cluster is generated by selecting and assigning a representative point that minimizes (S402). A cluster is a group when power consumption patterns d _{j, i} (t) after entering a room are grouped.

続いて、第２判定部３５は、代表点の割り当てに変化があるクラスタが存在するか否かを判定する（Ｓ４０３）。なお、Ｓ４０３の判定が１回目である場合は、代表点の割り当てに変化がないものとみなす。代表点の割り当てに変化があると判定された場合（Ｓ４０３肯定）、第２判定部３５は、クラスタ毎に、重心となる入室後の消費電力パターンｄ_ｊ，ｉ（ｔ）を選択し、代表点ｃ_１（ｔ）、ｃ_２（ｔ）、・・・ｃ_ｋ（ｔ）を再設定する（Ｓ４０４）。そして、第２判定部３５は、Ｓ４０２の処理を再び行う。Ｓ４０２〜Ｓ４０４の処理を繰り返していくと、次第に代表点の変化が小さくなっていく。代表点の割り当てに変化がないと判定された場合（Ｓ４０３否定）、第２判定部３５は、クラスタリングが完了し、Ｓ４０５に進む。 Subsequently, the second determination unit 35 determines whether or not there is a cluster having a change in representative point assignment (S403). If the determination in S403 is the first time, it is assumed that there is no change in the representative point assignment. When it is determined that there is a change in the assignment of the representative points (Yes in S403), the second determination unit 35 selects the power consumption pattern d _{j, i} (t) after entering the room as the center of gravity for each cluster, and the representative Points c ₁ (t), c ₂ (t),..., C _k (t) are reset (S404). Then, the second determination unit 35 performs the process of S402 again. As the processing of S402 to S404 is repeated, the change in the representative point gradually decreases. When it is determined that there is no change in the assignment of the representative points (No at S403), the second determination unit 35 completes the clustering and proceeds to S405.

Ｓ４０５において、第２判定部３５は、所定の数以下の入室後の消費電力パターンで構成されるクラスタが存在するか否かを判定する。具体的には、第２判定部３５は、クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの数が、全登録数に対する割合が所定の割合以下であるか否かによって判定する。あるいは、第２判定部３５は、クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの数が、所定の数以下であるか否かによって判定する。 In S 405, the second determination unit 35 determines whether or not there is a cluster composed of a predetermined number or less of the power consumption patterns after entering the room. Specifically, the second determination unit 35 determines whether the number of power consumption patterns after entering the room constituting the cluster is less than a predetermined ratio with respect to the total number of registrations. Alternatively, the second determination unit 35 determines whether or not the number of power consumption patterns after entering the room constituting the cluster is equal to or less than a predetermined number.

所定の数以下の入室後の消費電力パターンで構成されるクラスタが存在しない場合（Ｓ４０５否定）、Ｓ２０４に進む。一方、所定数以下の入室後の消費電力パターンで構成されるクラスタが存在する場合（Ｓ４０５肯定）、Ｓ４０６に進み、第２判定部３５は、当該クラスタをＳ２０４での判定対象から除外する。 When there is no cluster composed of power consumption patterns after entering the room of a predetermined number or less (No in S405), the process proceeds to S204. On the other hand, when there is a cluster composed of power consumption patterns after entering the room of a predetermined number or less (Yes in S405), the process proceeds to S406, and the second determination unit 35 excludes the cluster from the determination target in S204.

以上のようにして、Ｓ２０３の処理を実行する。Ｓ２０３の処理の後、図１８のＳ２０４に進む。 As described above, the process of S203 is executed. After the process of S203, the process proceeds to S204 in FIG.

図１８に戻り、Ｓ２０４において、第２判定部３５は、Ｓ１０５に関連する、入室後の消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが、第２記憶部２２に登録されているか否かを判定する。 Returning to FIG. 18, in S204, the second determination unit 35 registers the power consumption pattern corresponding to the power consumption pattern r _{j, i} (t) after entering the room, which is related to S105, in the second storage unit 22. It is determined whether or not.

具体的には、例えば、第２判定部３５は、既に登録されている、Ｓ２０３の処理の際に除外した消費電力パターンを除くすべての入室後の消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）について、ｄ_{ｊ，ｉ，ｍ}（ｔ）±｛σ（ｔ）の自然数倍｝の範囲、すなわち以下の式（７），式（８）および式（９）を満たすか否かをクラスタ毎に判定する。ここで、ｄ_{ｊ，ｉ，ｍ}（ｔ）は、クラスタを構成する入室後の消費電力パターンを示す関数であり、σ（ｔ）は、クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの標準偏差を示す関数である。
式（７）；

Specifically, for example, the second determination unit 35 has already registered the power consumption patterns r _{j, i} (t) after entering the room except for the power consumption patterns excluded in the process of S203. d _{j, i, m} (t) ± {sigma (t) natural number multiple} range, that is, whether or not the following expressions (7), (8), and (9) are satisfied is determined for each cluster To do. Here, d _{j, i, m} (t) is a function indicating a power consumption pattern after entering the room constituting the cluster, and σ (t) is a standard deviation of the power consumption pattern after entering the room constituting the cluster. It is a function to show.
Formula (7);

ｍ：クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの識別番号
ｐ：任意の自然数（１，２，３・・・）
σ（ｔ）：クラスタを構成する入室後の消費電力パターンの標準偏差
式（８）；

m: Identification number of the power consumption pattern after entering the room constituting the cluster p: Arbitrary natural number (1, 2, 3,...)
σ (t): Standard deviation formula (8) of the power consumption pattern after entering the room constituting the cluster;

式（９）；

Formula (9);

なお、ｄ_{ｊ，ｉ，ｍ}（ｔ）をクラスタの代表点のみに限定することもできる。この方法によれば、式（７）の判定回数を減らすことができるため、処理速度の向上を図ることができる。 Note that d _{j, i, m} (t) can be limited to only representative points of the cluster. According to this method, the number of determinations of Expression (7) can be reduced, so that the processing speed can be improved.

Ｓ１０５に関連する、入室後の消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが、第２記憶部２２に登録されていると判定された場合（Ｓ２０４肯定）、Ｓ１１１に移る。このとき、判定されていないクラスタについては判定を省略することができる。Ｓ１１１以降で実行する処理は、図６における処理と略同様である。 When it is determined that the power consumption pattern corresponding to the power consumption pattern r _{j, i} (t) after entering the room related to S105 is registered in the second storage unit 22 (Yes in S204), the process proceeds to S111. At this time, the determination can be omitted for a cluster that has not been determined. The processing executed after S111 is substantially the same as the processing in FIG.

一方、全てのクラスタを構成する消費電力パターンについて、Ｓ２０１で抽出した入室後の消費電力パターンｒ_ｊ，ｉ（ｔ）に対応する消費電力パターンが、第２記憶部２２に登録されていないと判定された場合（Ｓ２０４否定）、Ｓ１０６に移る。Ｓ１０６、Ｓ１０７およびＳ１１２で実行する処理は、図６における処理と略同様である。よって、処理の説明は省略する。 On the other hand, for the power consumption patterns constituting all the clusters, it is determined that the power consumption pattern corresponding to the power consumption pattern r _{j, i} (t) after entering the room extracted in S201 is not registered in the second storage unit 22. If yes (No at S204), the process proceeds to S106. The processing executed in S106, S107, and S112 is substantially the same as the processing in FIG. Therefore, the description of the process is omitted.

このように、第１の変形例によれば、所定数以下の、入室後の消費電力パターンで構成されるクラスタに属する消費電力パターンを、Ｓ２０４で行う判定の対象から除外する。この方法によれば、Ｓ２０４の照合処理を実行するに際し、Ｓ１０８で誤って肯定と判定されたためにＳ２０１で抽出された消費電力パターンを予め除外しておくことが可能となる。これにより、Ｓ２０４の処理の短縮化を図ることができる。 As described above, according to the first modification, the power consumption patterns belonging to the cluster composed of the power consumption patterns after entering the room, which are equal to or less than the predetermined number, are excluded from the determination targets performed in S204. According to this method, when executing the collation process of S204, it is possible to exclude in advance the power consumption pattern extracted in S201 because it was erroneously determined as affirmative in S108. Thereby, the process of S204 can be shortened.

（第２の変形例）
次に、本実施形態における、情報処理方法の第２の変形例について説明する。なお、第２の変形例を実現するための情報処理システムは、図１および図２に例示されている情報処理システムの構成を用いることができるため、重複部分についての説明を省略する。
図１乃至図１９に示す実施形態では、情報処理装置１の第１判定部３４が、移動情報テーブルに登録されている部屋Ｘで消灯イベントが発生したことを検知する。これに対して第２の変形例では、需要家側に設置されている消費電力計測器３が、部屋Ｘで消灯イベントが発生したことを検知することを特徴としている。 (Second modification)
Next, a second modification of the information processing method in the present embodiment will be described. Note that the information processing system for realizing the second modification example can use the configuration of the information processing system illustrated in FIGS. 1 and 2, and thus description of overlapping portions is omitted.
In the embodiment shown in FIGS. 1 to 19, the first determination unit 34 of the information processing apparatus 1 detects that a turn-off event has occurred in the room X registered in the movement information table. On the other hand, the second modification is characterized in that the power consumption measuring instrument 3 installed on the customer side detects that a turn-off event has occurred in the room X.

図２０は、情報処理方法の第２の変形例を示すフローチャートである。処理を開始してからＳ１１４までの処理は、図５乃至図７のフローチャートに示す処理と同様である。消費電力計測器３は、Ｓ１１４で消費電力パターンの再計測を開始した後、移動情報テーブルに登録されている部屋Ｘのうち、需要家の退室があった可能性がある部屋Ｘが存在するか否かを判定する（Ｓ５０１）。Ｓ５０１において、消費電力計測器３は、Ｓ１１４以降に計測された部屋Ｘの消費電力パターンを参照しながら、退室の可能性を示す、消費電力が平均消費電力よりも高いレベルから低いレベルに変化する電力変化が起こっているか否かを判定する。これにより、消費電力計測器３は、部屋Ｘにおける消灯イベントの発生を監視することができる。 FIG. 20 is a flowchart illustrating a second modification of the information processing method. The processing from the start of processing to S114 is the same as the processing shown in the flowcharts of FIGS. After the power consumption measuring device 3 starts re-measurement of the power consumption pattern in S114, the room X registered in the movement information table includes a room X that may have left the customer. It is determined whether or not (S501). In S501, the power consumption meter 3 changes from a level higher than the average power consumption to a lower level indicating the possibility of leaving the room while referring to the power consumption pattern of the room X measured after S114. Determine whether a power change is occurring. Thereby, the power consumption measuring device 3 can monitor the occurrence of the turn-off event in the room X.

需要家の退室があった可能性がある部屋Ｘが存在すると判定されなかった場合（Ｓ５０１否定）、消費電力計測器３は、Ｓ５０１の処理を再び実行する。一方、需要家の退室があった可能性がある部屋Ｘが存在すると判定された場合（Ｓ５０１肯定）、消費電力計測器３は、消費電力パターンの再計測が終了した後、計測された各部屋５の消費電力パターンを消費電力計測器３から情報処理装置１に送信する。そして、取得部３２は、各部屋５の消費電力パターンを受信し、受信した情報を第２記憶部２２に格納する（Ｓ５０２）。すなわち、消費電力計測器３は、部屋Ｘで消灯イベントが発生していない場合は消費電力パターンを情報処理装置１に送信しない。消費電力計測器３は、部屋Ｘの消費電力の変化を監視し、部屋Ｘで消灯イベントが発生したことを検知した場合に、再計測した消費電力パターンを情報処理装置１に送信する。Ｓ５０２の処理の後は、情報処理装置１側で処理を実行する。 If it is not determined that there is a room X that may have left the customer (No in S501), the power consumption meter 3 executes the process of S501 again. On the other hand, when it is determined that there is a room X that may have left the customer (Yes in S501), the power consumption meter 3 measures each room measured after the remeasurement of the power consumption pattern is completed. 5 is transmitted from the power consumption meter 3 to the information processing apparatus 1. Then, the acquisition unit 32 receives the power consumption pattern of each room 5 and stores the received information in the second storage unit 22 (S502). That is, the power consumption measuring device 3 does not transmit the power consumption pattern to the information processing apparatus 1 when the turn-off event has not occurred in the room X. The power consumption measuring device 3 monitors the change in the power consumption of the room X, and transmits the remeasured power consumption pattern to the information processing apparatus 1 when detecting that the turn-off event has occurred in the room X. After the process of S502, the process is executed on the information processing apparatus 1 side.

消灯イベントが発生したことが情報処理装置１に通知されると、第１判定部３４は、需要家が部屋Ｘを退室したと推定される時刻以後に、需要家の入室があった可能性がある別の部屋５が存在するか否かを判定する（Ｓ５０３）。具体的には、第１判定部３４は、移動情報テーブルに登録されている部屋Ｘのうち、Ｓ５０１で需要家が退室した可能性があると判定された部屋５以外の各部屋５の消費電力パターンを参照しながら、需要家の入室を示す消費電力の変化が存在するか否かを判定する。 When the information processing apparatus 1 is notified that the turn-off event has occurred, the first determination unit 34 may have entered the customer after the time when the customer is estimated to have left the room X. It is determined whether or not there is another room 5 (S503). Specifically, the 1st determination part 34 is the power consumption of each room 5 other than the room 5 determined that there is a possibility that the customer has left in S501 among the rooms X registered in the movement information table. While referring to the pattern, it is determined whether or not there is a change in power consumption indicating entry of the customer.

需要家が部屋Ｘを退室したと推定される時刻以後に、需要家の入室があった可能性がある別の部屋５が存在すると判定されなかった場合（Ｓ５０３否定）、情報処理装置１による一連の処理を終了する。一方、需要家が部屋Ｘを退室したと推定される時刻以後に、需要家の入室があった可能性がある別の部屋５が存在すると判定された場合（Ｓ５０３肯定）、第１判定部３４は、退室元の部屋Ｘで需要家が在室していた可能性が高いと判定し、移動情報テーブルの「在室可能性」の欄を更新する（Ｓ５０４）。Ｓ５０４における処理の方法は、図７におけるＳ１２０の処理と同様である。 If it is not determined that there is another room 5 that may have entered the customer after the time when the customer is estimated to have left the room X (No in S503), a series of information processing devices 1 Terminate the process. On the other hand, if it is determined that there is another room 5 that may have entered the customer after the time when the customer is estimated to have left the room X (Yes in S503), the first determination unit 34 Determines that there is a high possibility that the customer is present in the room X as the leaving source, and updates the “possibility to stay” column of the movement information table (S504). The processing method in S504 is the same as the processing in S120 in FIG.

続いて、算出部３３は、需要家が退室した可能性があると判定した部屋５および需要家が入室した可能性があると判定した部屋５における消費電力の変動量を算出する。そして算出部３３は、算出した結果を分類結果テーブルに格納する（Ｓ５０５）。Ｓ５０５における処理の具体的な方法は、図７におけるＳ１２１の処理と同様である。Ｓ１２１の処理の後、情報処理装置１による一連の処理を終了する。 Subsequently, the calculation unit 33 calculates the amount of fluctuation in power consumption in the room 5 where it is determined that there is a possibility that the customer has left the room and the room 5 where it is determined that there is a possibility that the customer has entered the room. Then, the calculation unit 33 stores the calculated result in the classification result table (S505). The specific method of the process in S505 is the same as the process of S121 in FIG. After the process of S121, a series of processes by the information processing apparatus 1 is ended.

以上のようにして、第２の変形例における情報処理装置１による処理を実行する。 As described above, the processing by the information processing apparatus 1 in the second modification is executed.

このように、第２変形例によれば、消費電力計測器３が消費電力パターンを取得しながら、部屋Ｘの消費電力がベースレベルよりも高いレベルからベースレベルに減少したか否かを監視する。そして、部屋Ｘの消費電力がベースレベルへ減少したことを消費電力計測器３が検知したときに、情報処理装置１は、消費電力計測器３から消費電力パターンを受信し、その減少が照明器具によるものか否かを判定する。この方法によれば、消費電力がベースレベルへ減少したことが検知されるまで、消費電力計測器３から情報処理装置１への消費電力パターンの送信は行われない。このため、消費電力計測器３と情報処理装置１との間のネットワークの負荷を低減させることができる。 Thus, according to the second modified example, the power consumption meter 3 monitors whether the power consumption of the room X has decreased from a level higher than the base level to the base level while acquiring the power consumption pattern. . When the power consumption meter 3 detects that the power consumption of the room X has decreased to the base level, the information processing apparatus 1 receives the power consumption pattern from the power consumption meter 3, and the decrease is a lighting fixture. It is determined whether or not. According to this method, the transmission of the power consumption pattern from the power consumption meter 3 to the information processing apparatus 1 is not performed until it is detected that the power consumption has decreased to the base level. For this reason, the load of the network between the power consumption measuring instrument 3 and the information processing apparatus 1 can be reduced.

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、Ｓ１０８の処理では、ある部屋５からある部屋５へ移動するための最短時間ｗおよび最長時間ｘの値を設定し、設定した値に基づいて消費電力の変化が存在するか否かを判定する例について説明したが、ｗのみをｗ＝０と設定することもできる。ｗ＝０と設定することにより、移動先の部屋５の側で移動元の部屋５の照明をオフにすることができる場合（例えば、移動元の部屋５が階段である場合等）においても、消費電力の変化が照明器具によるものと判定することができる。 The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, but the present invention is not limited to specific embodiments, and various modifications and changes can be made. For example, in the process of S108, values of the shortest time w and the longest time x for moving from a room 5 to a room 5 are set, and it is determined whether there is a change in power consumption based on the set values. However, only w can be set as w = 0. Even if the source room 5 can be turned off on the side of the destination room 5 by setting w = 0 (for example, when the source room 5 is a staircase) It can be determined that the change in power consumption is due to the lighting fixture.

また、第１の変形例では、第２記憶部２２に登録されている消費電力パターンをクラスタリングする処理を行っているが、第１の変形例の中で当該処理を省略することもできる。 In the first modification, the process of clustering the power consumption patterns registered in the second storage unit 22 is performed. However, the process can be omitted in the first modification.

また、照明器具の電源をオフにすることにより定常的に使用される電力に相当するレベルへ減少する消費電力パターン、または照明器具の電源をオンにすることにより定常的に使用される電力に相当するレベルから増加する消費電力パターンが予め取得できている場合では、当該消費電力パターンを第２記憶部２２に登録しておき、照合する際のレファレンスとして用いることもできる。この方法によれば、図６に示すＳ１０５およびＳ１０８の処理を省略することができる。 Also, the power consumption pattern that decreases to a level corresponding to the power that is constantly used by turning off the lighting device, or the power that is used regularly by turning on the lighting device When the power consumption pattern increasing from the level to be acquired can be acquired in advance, the power consumption pattern can be registered in the second storage unit 22 and used as a reference when collating. According to this method, the processing of S105 and S108 shown in FIG. 6 can be omitted.

１：情報処理装置
２：分電盤
３：消費電力計測器
４：家屋
５，５ａ〜５ｄ：部屋
６，６ａ〜６ｄ：スイッチ
７：電力配線
８：クランプ
９，９ａ〜９ｄ：スイッチ
１０：Ｉ／Ｆ
１１：アクセスポイント
２０：インターネット
２１：第１記憶部
２２：第２記憶部
２３：制御部
２４：入力部
２５：出力部
２６：Ｉ／Ｆ
３１：設定部
３２：取得部
３３：算出部
３４：第１判定部
３５：第２判定部

1: Information processing device 2: Distribution board 3: Power consumption measuring instrument 4: House 5, 5a-5d: Room 6, 6a-6d: Switch 7: Power wiring 8: Clamp 9, 9a-9d: Switch 10: I / F
11: Access point 20: Internet 21: First storage unit 22: Second storage unit 23: Control unit 24: Input unit 25: Output unit 26: I / F
31: Setting unit 32: Acquisition unit 33: Calculation unit 34: First determination unit 35: Second determination unit

Claims

複数の特定領域の各々の消費電力の時系列情報を受信する受信部と、
前記複数の特定領域のうちの第１の特定領域の消費電力が第１のベースレベルよりも高いレベルで推移している間に前記第１の特定領域と異なる第２の特定領域の消費電力が第２のベースレベルから増加し、且つ前記第１の特定領域の消費電力が前記第１のベースレベルへ減少してから所定の時間が経過するまでに、前記第１の特定領域と異なる第３の特定領域の消費電力が第３のベースレベルから増加したことを前記時系列情報が示す場合に、前記第１の特定領域の消費電力の減少が照明器具によるものと判定する判定部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 A receiving unit that receives time-series information of power consumption of each of a plurality of specific areas;
While the power consumption of the first specific region among the plurality of specific regions is changing at a level higher than the first base level, the power consumption of the second specific region different from the first specific region is A third different from the first specific area is increased from a second base level and a predetermined time elapses after the power consumption of the first specific area decreases to the first base level. A determination unit that determines that a decrease in power consumption in the first specific area is due to a lighting fixture when the time-series information indicates that power consumption in the specific area has increased from a third base level;
An information processing apparatus comprising:

前記時系列情報は、第１の時系列情報と、前記第１の時系列情報が計測された後に計測された第２の時系列情報とを含み、
前記判定部は、
前記第１の時系列情報を参照することにより、前記第１の特定領域の消費電力が前記第１のベースレベルよりも高いレベルを維持している間に、前記第２の特定領域の消費電力が前記第２のベースレベルから増加するか否かを判定し、
前記第２の時系列情報を参照することにより、前記第１の特定領域の消費電力が前記第１のベースレベルへ減少してから所定の時間が経過するまでに、前記第３の特定領域の消費電力が前記第３のベースレベルから増加するか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。 The time series information includes first time series information and second time series information measured after the first time series information is measured,
The determination unit
By referring to the first time-series information, the power consumption of the second specific area is maintained while the power consumption of the first specific area is maintained at a level higher than the first base level. Determines whether or not increases from the second base level;
By referring to the second time-series information, the power consumption of the first specific area is reduced until the predetermined time elapses after the power consumption of the first specific area decreases to the first base level. Determining whether power consumption increases from the third base level;
The information processing apparatus according to claim 1.

前記受信部は、前記第１の特定領域の消費電力が前記第１のベースレベルへ減少した場合に、前記第２の時系列情報を受信することを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。 3. The information processing apparatus according to claim 2, wherein the reception unit receives the second time-series information when the power consumption of the first specific area decreases to the first base level. 4. .

情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
複数の特定領域の各々の消費電力の時系列情報を受信し、
前記複数の特定領域のうちの第１の特定領域の消費電力が第１のベースレベルよりも高いレベルで推移している間に前記第１の特定領域と異なる第２の特定領域の消費電力が第２のベースレベルから増加し、且つ前記第１の特定領域の消費電力が前記第１のベースレベルへ減少してから所定の時間が経過するまでに、前記第１の特定領域と異なる第３の特定領域の消費電力が第３のベースレベルから増加したことを前記時系列情報が示す場合に、前記第１の特定領域の消費電力の減少が照明器具によるものと判定する、
ことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method executed by an information processing apparatus,
Receive time series information of power consumption of each of a plurality of specific areas,
While the power consumption of the first specific region among the plurality of specific regions is changing at a level higher than the first base level, the power consumption of the second specific region different from the first specific region is A third different from the first specific area is increased from a second base level and a predetermined time elapses after the power consumption of the first specific area decreases to the first base level. When the time-series information indicates that the power consumption of the specific area has increased from the third base level, it is determined that the decrease in the power consumption of the first specific area is due to the lighting fixture.
An information processing method characterized by the above.

複数の特定領域の各々の消費電力の時系列情報を計測する計測部と、
前記計測器とネットワークを介して接続される情報処理装置と、
を有し、
前記情報処理装置は、
前記計測部から前記時系列情報を受信する受信部と、
前記複数の特定領域のうちの第１の特定領域の消費電力が第１のベースレベルよりも高いレベルで推移している間に前記第１の特定領域と異なる第２の特定領域の消費電力が第２のベースレベルから増加し、且つ前記第１の特定領域の消費電力が前記第１のベースレベルへ減少してから所定の時間が経過するまでに、前記第１の特定領域と異なる第３の特定領域の消費電力が第３のベースレベルから増加したことを前記時系列情報が示す場合に、前記第１の特定領域の消費電力の減少が照明器具によるものと判定する判定部と、
を有することを特徴とする情報処理システム。 A measurement unit that measures time series information of power consumption of each of a plurality of specific areas;
An information processing apparatus connected to the measuring instrument via a network;
Have
The information processing apparatus includes:
A receiving unit for receiving the time-series information from the measuring unit;
While the power consumption of the first specific region among the plurality of specific regions is changing at a level higher than the first base level, the power consumption of the second specific region different from the first specific region is A third different from the first specific area is increased from a second base level and a predetermined time elapses after the power consumption of the first specific area decreases to the first base level. A determination unit that determines that a decrease in power consumption in the first specific area is due to a lighting fixture when the time-series information indicates that power consumption in the specific area has increased from a third base level;
An information processing system comprising:

情報処理装置に、
複数の特定領域の各々の消費電力の時系列情報を受信する処理と、
前記複数の特定領域のうちの第１の特定領域の消費電力が第１のベースレベルよりも高いレベルで推移している間に前記第１の特定領域と異なる第２の特定領域の消費電力が第２のベースレベルから増加し、且つ前記第１の特定領域の消費電力が前記第１のベースレベルへ減少してから所定の時間が経過するまでに、前記第１の特定領域と異なる第３の特定領域の消費電力が第３のベースレベルから増加したことを前記時系列情報が示す場合に、前記第１の特定領域の消費電力の減少が照明器具によるものと判定する処理と、
を実行させるための情報処理プログラム。 In the information processing device,
A process of receiving time series information of power consumption of each of a plurality of specific areas;
While the power consumption of the first specific region among the plurality of specific regions is changing at a level higher than the first base level, the power consumption of the second specific region different from the first specific region is A third different from the first specific area is increased from a second base level and a predetermined time elapses after the power consumption of the first specific area decreases to the first base level. When the time-series information indicates that the power consumption of the specific area has increased from the third base level, a process of determining that the decrease in power consumption of the first specific area is due to a lighting fixture;
Information processing program to execute.