JP5074626B2 - 利用時間変更支援装置およびその方法 - Google Patents

Description

本発明は、計測された家電機器の消費電力に基づいて、家電機器の利用時間の変更を支援する利用時間変更支援装置およびその方法に関する。

従来、家庭や工場において電力を計測し、計測した電力があらかじめ設定された上限電力を超えそうになった場合に、電力ブレーカにより機器への通電を遮断する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、家電機器の消費電力と分電盤の電力データとを用いて、電力ブレーカが落ちる前に、家電機器の電力供給を停止させる。このため、ピークカットを事前に実施することができる。特に、各家電機器の消費電力の合計が、利用可能な全体電力の所定の割合以上になると、自動的に電源が切れるようになっている。また、電気料金が節約できるような家電機器の利用時間帯をアドバイスするシステムが提案されている（例えば、非特許文献１参照）。このシステムでは、過去の家電機器の利用実績に基づき、家電機器ごとに運転スケジュールを予測する。また、季節別時間帯別電気料金情報に基づき、電気料金の高い時間帯に消費電力の大きな家電機器の利用が予測されるか否かを判断する。電気料金の高い時間帯に消費電力の大きな家電機器の利用が予測される場合には、電気料金の安い時間帯への利用時間帯の変更をアドバイスする。

特開２００３−３１９５７２号公報

吉光司、他２名、「家庭用電力有効利用支援システムの開発−電力有効利用支援のための機能の開発とその評価−」、電力中央研究所報告、財団法人電力中央研究所、平成１２年５月、研究報告：Ｒ９９０１１

しかし、特許文献１では、ピークカットは事前に行えるものの、ユーザが家電機器を利用し始めてから電力量が多いと知らされるため、やり始めた作業が中断してしまう場合がある。また、非特許文献１では、電気料金が高い時間帯において過去に利用されている家電機器の利用時間帯の変更を提案している。しかし、家電機器によって、また家庭によって、利用時間帯の変更が容易な家電機器と、困難な家電機器とが存在する。したがって、過去に利用されていた家電機器の全ての利用時間帯を変更するよう提言しても、変更することが困難である家電機器が含まれてしまう場合がある。このため、家電機器の利用時間帯の変更を適切に行なうことができないという課題がある。特に、ピーク電力の削減を適切に行なうことができないという課題がある。

本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、家電機器の利用時間帯の変更を適切に支援することができる利用時間変更支援装置およびその方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明のある局面に係る利用時間変更支援装置は、生活空間内で利用される家電機器毎に、消費電力履歴を蓄積する家電機器電力履歴蓄積部と、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を前記消費電力履歴として前記家電機器電力履歴蓄積部に書込む電力履歴書込み部と、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する周期的利用判定部と、前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する時間帯変更可能性判定部とを備え、前記時間帯変更可能性判定部は、前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の利用時間帯のばらつき度合いが大きいほど、利用時間帯の変更の可能性が高いと判定する。

この構成によると、所定の時間帯において周期的に利用されている家電機器の消費電力履歴に基づいて、利用時間帯の変更の可能性が判断される。このため、日常的に利用される家電機器を優先して、その家電機器の利用時間帯の変更を支援することができる。また、家電機器の消費電力履歴に基づいて、利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯が判定されることにより、利用時間帯の変更が可能な家電機器についてのみ利用時間帯の変更を支援することができる。これにより、家電機器の利用時間帯の変更を適切に支援することができる。

なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える利用時間変更支援装置として実現することができるだけでなく、利用時間変更支援装置に含まれる特徴的な処理部をステップとする利用時間変更支援方法として実現することができる。また、利用時間変更支援方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のコンピュータ読取可能な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

本発明によると、家電機器の利用時間帯の変更を適切に支援することができる。

図１は、本発明の実施の形態１に係る電力測定システムのハードウェア構成図である。 図２は、利用時間変更支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。 図３は、世帯電力履歴蓄積部に蓄積されている総消費電力の履歴の一例を示す図である。 図４は、家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている家電機器毎の消費電力の履歴の一例を示す図である。 図５は、総消費電力量の履歴の一例を示す図である。 図６は、総消費電力量の履歴の一例を示すグラフである。 図７は、ピーク電力時間帯において利用されている家電機器のリストを示す図である。 図８は、洗濯機で消費されている電力の時系列の履歴を示す図である。 図９は、洗濯機の消費電力履歴の一例を示す図である。 図１０は、洗濯機の消費電力履歴の一例を示す図である。 図１１は、洗濯機の消費電力履歴の一例を示す図である。 図１２は、洗濯機の消費電力履歴の一例を示す図である。 図１３は、アドバイス提示例を示す図である。 図１４は、本発明の実施の形態１に係る利用時間変更支援装置が実行する処理のフローチャートである。 図１５は、本発明の実施の形態１の変形例に係る利用時間変更支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。 図１６は、家電機器の特性を示す図である。 図１７は、工程分割パターン情報の一例を示す図である。 図１８は、洗濯乾燥機で消費されている電力の時系列の履歴を示す図である。 図１９は、本発明の実施の形態２に係る利用時間変更支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。 図２０は、生活スタイル別家電機器記憶部に記憶されている生活スタイルと家電機器との関係を示す対応関係情報の一例を示す図である。 図２１は、生活スタイルと時間帯との関係を示す図である。 図２２は、食事準備に関する生活スタイルの時間帯を特定する処理を説明するための図である。 図２３は、食事準備時間の履歴の一例を示す図である。 図２４は、食事準備時間の履歴の一例を示す図である。 図２５は、アドバイス提示例を示す図である。 図２６は、本発明の実施の形態２に係る利用時間変更支援装置が実行する処理のフローチャートである。 図２７は、生活イベントと、生活イベント時に利用される家電機器との対応関係を示す図である。 図２８は、本発明の実施の形態３に係る利用時間変更支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。 図２９は、利用開始時刻予測部の機能的な構成を示すブロック図である。 図３０は、利用開始時刻の分散の計算処理について説明するための図である。 図３１は、付帯条件の一例を示す図である。 図３２は、付帯条件の決定方法を説明するための図である。 図３３は、本発明の実施の形態３に係る利用時間変更支援装置の利用開始時刻予測部が実行する処理のフローチャートである。 図３４は、本発明の実施の形態３の変形例に係る利用開始時刻予測部の機能的な構成を示すブロック図である。 図３５は、洗濯機の利用が開始される前に発生した家電機器のイベントを示す図である。 図３６は、本発明の実施の形態３の変形例に係る利用時間変更支援装置の利用開始時刻予測部が実行する処理のフローチャートである。 図３７は、利用時間変更支援装置の外観図である。 図３８は、利用時間変更支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 図３９は、オフィス空間において利用される家電機器の構成の一例を示す図である。 図４０は、オフィス用パソコンの電力の利用履歴の一例を示す図である。 図４１は、実験データ処理用パソコンの電力の利用履歴の一例を示す図である。 図４２は、オフィスの居室Ａと居室Ｂにおいて利用される家電機器の構成の一例を示す図である。 図４３は、居室単位で利用されている家電機器の情報の一例を示す図である。 図４４Ａは、居室Ａの各家電機器の利用履歴の一例を示す図である。 図４４Ｂは、居室Ｂの各家電機器の利用履歴の一例を示す図である。

本発明においては、各家庭で利用されている家電機器の消費電力の履歴に基づいて、各家庭で利用時間の変更が容易な家電機器とその家電機器の利用変更が可能な時間帯を推定し、家電機器の利用時間の変更を提案する。以下では、ピーク電力を削減することを目的とした実施の形態について説明する。なお、本発明は、家電機器の利用時間の変更を提案するために、電気料金の安い時間帯に合わせて家電機器を利用することや、太陽光発電システム等による発電量の多い時間帯に合わせて家電機器を利用することなどにも適用可能である。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る電力測定システムのハードウェア構成図である。

電力測定システム２００は、家庭内の各家電機器の消費電力を測定し、ピーク電力の削減を行うシステムである。電力測定システム２００は、総電力計測装置２０４と、消費電力測定装置２０８と、エアコン２１２と、洗濯機２１４と、利用時間変更支援装置２１６と、デジタルテレビ２１８とを含む。

総電力計測装置２０４は、家庭内の分電盤２０２に設けられているクランプ型の電流センサが計測した家庭内で利用されている電流の値に基づいて、家庭内で消費されている電力を算出する。

消費電力測定装置２０８は、各家電機器で消費される電力を測定する。消費電力測定装置２０８は、各家電機器（例えば、エアコン２１２または洗濯機２１４）の差込プラグ２１０と家庭内の壁のコンセント２０６との間に設けられる。消費電力測定装置２０８をこのような位置に設けることにより、家電機器が電力測定機能を有していなくても、各家電機器の消費電力を計測することが可能になる。

総電力計測装置２０４と消費電力測定装置２０８は、計測した家庭全体の消費電力情報と各家電機器の消費電力情報とを、無線ネットワークを用いて定期的に（例えば、３０秒間隔で）利用時間変更支援装置２１６に送信する。

利用時間変更支援装置２１６は、無線ネットワークユニットとハードディスク等の記憶媒体を備えており、収集した消費電力情報を蓄積できる装置として構成されている。また、利用時間変更支援装置２１６は、収集した消費電力情報を解析し、各家庭での消費電力や省エネに関するアドバイスをデジタルテレビ２１８のモニター等を利用してユーザに提示する。消費電力情報の分析は、利用時間変更支援装置２１６が備えるＣＰＵが、分析プログラムを実行することにより行う。なお、近年、デジタルテレビ２１８の計算能力が高まっている。このため、デジタルテレビ２１８が備えるＣＰＵが分析プログラムを実行することにより、消費電力情報の分析を行ってもよい。また、パーソナルコンピュータ等の汎用計算機を利用して分析することも可能である。

図２は、利用時間変更支援装置２１６の機能的な構成を示すブロック図である。

利用時間変更支援装置２１６は、電力履歴書込み部１００と、世帯電力履歴蓄積部１０１と、ピーク電力時間検出部１０２と、家電機器電力履歴蓄積部１０３と、利用家電機器特定部１０４と、周期的利用判定部１０５と、時間帯変更可能性判定部１０６と、生活改善パターン提案部１０７とを含む。

世帯電力履歴蓄積部１０１は、家全体での総消費電力の履歴を蓄積する。図３は、世帯電力履歴蓄積部１０１に蓄積されている総消費電力の履歴の一例を示す図である。図３に示すように、３０秒毎に測定された総消費電力が履歴として蓄積されている。例えば、１０月１日６時０分０秒の総消費電力は２０００Ｗであることが示されている。

ピーク電力時間検出部１０２は、世帯電力履歴蓄積部１０１に蓄積されている総消費電力の履歴から、総消費電力量が最大となっているピーク電力時間を検出する。

家電機器電力履歴蓄積部１０３は、世帯の中の家電機器毎に、消費電力の履歴を蓄積している。図４は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に蓄積されている家電機器毎の消費電力の履歴の一例を示す図である。図４に示すように、家電機器毎に、３０秒毎に測定された消費電力が履歴として蓄積されている。電子レンジは、１０月１日の６時０分０秒から６時２分３０秒までの測定時刻において利用されており、例えば、６時０分０秒での消費電力は１４８０Ｗであることが示されている。また、トースターは、１０月１日の６時１０分０秒から６時１２分３０秒までの測定時刻において利用されており、例えば、６時１０分０秒での消費電力は１０８０Ｗであることが示されている。

電力履歴書込み部１００は、家庭内で利用される家電機器毎に、当該家電機器の消費電力を示す情報を、消費電力測定装置２０８より受信し、受信した情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部１０３に書込む。また、電力履歴書込み部１００は、家庭内で消費されている電力を示す情報を、総電力計測装置２０４より受信し、受信した情報の履歴を総消費電力履歴として、世帯電力履歴蓄積部１０１に書込む。

利用家電機器特定部１０４は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に蓄積されている家電機器毎の消費電力履歴と、ピーク電力時間検出部１０２で検出されたピーク電力時間の情報とから、世帯での総消費電力量が最大となった時間帯（ピーク電力時間帯）に利用されている家電機器を特定する。

周期的利用判定部１０５は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されている消費電力履歴に基づいて、ピーク電力時間帯に利用されている家電機器が周期的（日常的）に利用されているか否かを判定する。

時間帯変更可能性判定部１０６は、ピーク電力時間帯に利用されている家電機器の周期性と、家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されている家電機器の消費電力履歴とから、ピーク電力時間帯に利用されている家電機器の利用時間帯の変更の可能性と、変更後の利用時間帯とを判定する。

生活改善パターン提案部１０７は、時間帯変更可能性判定部１０６の結果を基に、ユーザに対して生活パターンの改善を提案する。つまり、生活改善パターン提案部１０７は、家電機器の利用時間帯の時間帯変更可能性判定部１０６で判定された変更後の利用時間帯への変更を提案する。

なお、図２に示した利用時間変更支援装置２１６のうち、ピーク電力時間検出部１０２と、利用家電機器特定部１０４と、周期的利用判定部１０５と、時間帯変更可能性判定部１０６とから利用時間変更判断装置を構成することができる。利用時間判断装置によると、総消費電力の履歴または家電機器毎の消費電力履歴に基づいて、ピーク電力時間帯に利用されている家電機器の利用時間帯の変更の可能性と、変更後の利用時間帯とを判定することができる。なお、利用時間変更判断装置は、周期的利用判定部１０５と、時間帯変更可能性判定部１０６とのみから構成されていてもよい。

また、図２に示した利用時間変更支援装置２１６のうち、周期的利用判定部１０５と、時間帯変更可能性判定部１０６とを必須の構成要素としてもよく、それ以外の構成要素は利用時間変更支援装置２１６の外部に設けられていてもよい。

次に、図２の各モジュールの構成および動作について詳細に説明する。

世帯電力履歴蓄積部１０１には、図３に示すような家全体での総消費電力の履歴が所定のサンプリング間隔で蓄積される。総消費電力は、図１に示したように、各家庭の分電盤２０２等に電流センサを取り付けることで測定される。また、例えば、３０分間で流れた電流の積分値を算出することで図５に示すように３０分間隔の家全体での総消費電力量が算出できる。なお、この時間毎の総消費電力量は、ピーク電力時間検出部１０２が、総消費電力の履歴から算出してもよいし、各家庭が契約している電力会社から総消費電力量のデータの供給を受けるようにしてもよい。電力会社からデータの供給を受けることにより、分電盤２０２に電流センサを取り付けることなく、消費電力量を取得することが可能となる。

図５の総消費電力量の履歴をグラフの形式で表現したものが図６である。図６のグラフからわかるように、この家庭においては、朝６時台にその日の総消費電力量のピークがあることがわかる。

ピーク電力時間検出部１０２は、所定期間（例えばある１日）において、総消費電力量が最大となった時間帯（ピーク電力時間帯）を検出する。図５の例では、６時から７時の間に、総消費電力量のピークが検出されたことがわかる。なお、予め所定の電力量閾値を設け、総消費電力量が所定の電力量閾値を越える時間帯をピーク電力時間帯としてもよい。

家電機器電力履歴蓄積部１０３には、図４に示したような、所定の時間毎に計測された各家電機器で消費されている電力の履歴が蓄積されている。つまり、図１で示したように、消費電力測定装置２０８で測定され無線ネットワークを介して送信された電力の値が家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されている。利用時間変更支援装置２１６に接続されている家電機器は、家電機器の名称や機種名などで識別される。これらの名称や機種名は、消費電力測定装置２０８を設置する際にユーザにより設定される。例えば、家電機器としてエアコン２１２が利用時間変更支援装置２１６に接続された場合には、機種名として「ＰＰ−ＡＳＡ１３１」等が設定される。さらに、家電機器の待機時の電力量等も予め入力しておくことで、家電機器が動作しているか否かを自動的に判断できるようになる。

利用家電機器特定部１０４は、ピーク電力時間検出部１０２で検出されたピーク電力時間帯において、家電機器電力履歴蓄積部１０３に蓄積されている家電機器の電力利用状況から、ピーク電力時間帯に利用されている家電機器を特定する。図７に示すように、その時間帯に利用されている家電機器が抽出される。

周期的利用判定部１０５は、利用家電機器特定部１０４で特定された家電機器の消費電力の履歴を参照することにより、その家電機器がピーク電力時間帯において周期的に利用されているか否かを判定する。本発明においては、電力エネルギを効率的に利用するためにユーザによる家電機器の利用習慣を改善することを目的とする。このため、たまたま、ピーク電力時間帯に利用されている家電機器を特定するのではなく、ピーク電力時間帯に、日常的に利用されている家電機器を特定する。そのため、利用家電機器特定部１０４は、特定された家電機器が日常的に利用されているか否かを、その家電機器の消費電力履歴の周期性から判定する。

周期性の判定方法について説明する。例えは、ピーク電力時間帯である６時から７時の間に洗濯機が利用されているとする。このとき、周期的利用判定部１０５は、１週間前までの消費電力履歴を参照し、６時から７時の間に洗濯機が利用されている日数を算出する。ここで、家電機器の利用確率を、１週間のうちピーク時間帯で利用されている日数を１週間の日数（７日）で除した値とする。例えば、１週間のうちピーク時間帯で洗濯機が利用されている日数が５日であれば、洗濯機の利用確率は、５／７＝０．７となる。周期的利用判定部１０５は、利用確率が所定の閾値よりも大きい場合に、その家電機器が周期的に利用されていると判定する。例えば、閾値を０．６とすると、利用確率は閾値よりも大きいため、洗濯機は、ピーク時間帯において周期的に利用されていると判断される。一方、ピーク電力時間帯で利用されている家電機器がコーヒーメーカであった場合には、周期的利用判定部１０５は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されているコーヒーメーカの消費電力履歴を参照し、過去１週間の間で、ピーク時間帯（６時から７時の間）にコーヒーメーカが利用されている日数を算出する。例えば、上記日数が２日であれば、利用確率は、２／７＝０．２９となり、閾値０．６以下の値である。このため、周期的利用判定部１０５は、コーヒーメーカは周期的利用ではなく、その時間に、偶然的に利用されているものと判断する。このように、周期的利用判定部１０５は、家電機器の過去の消費電力履歴から、家電機器の利用時間を特定する。また、周期的利用判定部１０５は、特定した利用時間から、家電機器が、ピーク時間帯において周期的（日常的）に利用されているか否かを判断する。ここでは、１週間の単位での周期性について検出した。しかし、毎週、月曜日に利用する家電機器という周期性や、月末に利用する家電機器という周期性など、周期性を特定する対象期間を別途設定することで、異なる観点からの周期性を抽出することも可能である。

時間帯変更可能性判定部１０６は、周期的利用判定部１０５で日常的に利用されていると判定された家電機器に対して、家電機器電力履歴蓄積部１０３に蓄積されている家電機器の消費電力の履歴に基づいて、利用時間の変更の可能性を判定する。例えば、時間帯変更可能性判定部１０６は、周期的利用判定部１０５で朝の時間帯に洗濯機が日常的に利用されていると判定されたときに、洗濯機の利用を朝の時間帯から移動させることができる可能性を判定する。ここでは、これまでの消費電力履歴から得られる家電機器の利用時間帯および利用頻度に関する情報に基づいて、時間帯移動の可能性を判断する。

図８は、洗濯機で消費されている電力の時系列の履歴を示す。洗濯機の動作時には、洗濯物の重量を計測するため、モーターが回転する。このため、電力消費が発生する。しかし、その後、洗濯物の重量に合わせた給水に移行すると、電力消費が生じない区間が生じる。時間帯変更可能性判定部１０６は、このような区間も、洗濯機は動作していると判断するために、以下のような判断を行う。つまり、時間帯変更可能性判定部１０６は、待機電力（例えば１０Ｗ）以下の電力消費の継続時間が所定期間（例えば５分）未満の場合には、一時的に電力消費が発生しなくなったものと判断する。図８の例では、時間帯変更可能性判定部１０６は、洗濯機が給水を行っている時間においても洗濯機は動作しているものと判断する。このように、時間帯変更可能性判定部１０６は、家電機器が動作しているか否かを、消費電力だけでなく、待機電力以下の電力消費の継続時間によっても判断する。

なお、洗濯機の場合には、待機電力は小さいが、ハードディスクレコーダー等の家電機器においては、待機電力が大きい。また、ユーザが利用していない時間でも、ハードディスクレコーダーが番組表等のデータを、ネットワークを介して自動的に取得する際に、電力を使うことが多い。ただし、その時間は短いため、家電機器ごとに、動作している状態を検出するためには、待機電力の値と、その継続時間長を適切に設定する必要がある。

時間帯変更可能性判定部１０６は、このようにしてユーザが家電機器を動作させている時間を求め、一定期間内において家電機器が動作していた時間の履歴を算出する。例えば、時間帯変更可能性判定部１０６は、１０月１日から１４日までの間に洗濯機が動作していた時間の履歴を算出する。その結果、図９に示すような結果が得られたとする。図９においては、洗濯機がほぼ毎日、６時から７時すぎまでの間に利用されていることがわかる。時間帯変更可能性判定部１０６は、このように、決まった時間に洗濯機を利用しているユーザに関しては、洗濯機を利用する時間を、変更させることが困難であると判断する。

同様に、他の履歴として、洗濯機を利用している時間が図１０のように得られたとする。図１０の場合には、洗濯機の利用時間は、朝の時間だけでなく、夜に動作させていることがわかる。このようなユーザについては、日常的に、朝だけでなく夜にも洗濯を行うという生活スタイルと解釈することが可能である。このため、時間帯変更可能性判定部１０６は、洗濯機の利用時間変更が可能であると判断する。

また、他の履歴として洗濯機を利用する時間が図１１のように得られたとする。図１１の場合には、洗濯機の利用時間が朝の間でもばらつきがあるユーザである。時間帯変更可能性判定部１０６は、このようなユーザについては、朝の間であれば洗濯機の利用時間変更が可能であると判断する。

また、他の履歴として洗濯機を利用する時間が図１２のように得られたとする。図１２の場合には、洗濯を行う時間は、図１１のユーザと同様に朝の時間帯においても、ばらつきがあり、さらに、夜に洗濯を行うこともある。時間帯変更可能性判定部１０６は、このようなユーザについても、洗濯を行う時間は決まっていないため、洗濯機の利用時間変更が可能であると判断する。

このように、時間帯変更可能性判定部１０６は、日常的に洗濯を行っている時間のばらつき度合いに基づいて、利用時間変更の可否について判断する。つまり、時間帯変更可能性判定部１０６は、洗濯機を利用する時間が完全に決まっているようなユーザ（図９）については、洗濯機を利用する時間を変更することは困難であると判断する。逆に、時間帯変更可能性判定部１０６は、洗濯機を利用する時間が決まっていないようなユーザ（図１０から図１２）については、洗濯機を利用する時間を変更することが可能であると判断する。生活改善パターン提案部１０７は、利用時間帯の変更が可能である場合に、洗濯機の利用時間帯の変更を提案する。

なお、利用時間のばらつき度合いは、洗濯機の利用開始時刻の分散や標準偏差等により定義される。例えば、ばらつき度合いを、以下に示す分散Ｄにより求めてもよい。

Ｄ＝（１／ｎ）＊Σ（ｘｉ−ｘ’）^２
ただし、ｎはデータ数、ｘｉは洗濯機の利用開始時刻、ｘ’はｘｉの平均値を示している。なお、洗濯機の利用終了時刻等を用いて分散Ｄを求めてもよい。

また、時間帯変更可能性判定部１０６は、利用時間の変更が可能であると判定された洗濯機については、当該洗濯機の過去の消費電力履歴において、利用したことのある時間を変更後の利用時間として決定する。つまり、時間帯変更可能性判定部１０６は、図１０の例のように、ピーク電力時間帯以外の夜間に洗濯機が利用されていた場合には、夜間における利用実績がある時間（例えば１９時）を、変更後の利用時間として決定する。また、時間帯変更可能性判定部１０６は、図１１の例のように、ピーク電力時間帯以外の時間（例えば８時）に洗濯機が利用されている場合には、ピーク電力時間帯以外において利用実績がある時間（例えば８時）を、変更後の利用時間として決定する。さらに、時間帯変更可能性判定部１０６は、図１２の例のように、ピーク電力時間帯以外の時間である朝の遅い時刻または夜間に洗濯機が利用されている場合には、朝の遅い時間または夜間において利用実績がある時間（例えば８時または２０時）を、変更後の利用時間として決定する。

時間帯変更可能性判定部１０６は、このように、過去の履歴が存在する時間帯を、洗濯機の変更後の利用時間として決定する。なお、時間帯変更可能性判定部１０６は、洗濯機の利用時間を変更したことにより、変更後の時間帯において総消費電力量がピークとならないような時間帯を変更後の利用時間として決定する。具体的には、朝と夜の時間帯へ変更可能な場合には、それぞれの時間帯に洗濯機の利用時間を変更したときに、その時間帯で総消費電力がピークにならないようにする必要がある。そのため、複数の時間に変更できる可能性がある場合には、時間帯変更可能性判定部１０６は、総消費電力が小さい時間帯を優先して、変更後の利用時間として決定する。なお、時間帯変更可能性判定部１０６は、洗濯機以外の家電機器についても同様の方法に従い利用時間の変更の可能性を判定する。

生活改善パターン提案部１０７は、時間帯変更可能性判定部１０６で判定された時間帯変更可能性の判定結果および決定された変更後の時間に基づいて、生活改善パターンをユーザに提案する。例えば、図１３に示すように、デジタルテレビ２１８等において、今日の総消費電力のグラフとともに、電力のピークを避けるために、洗濯機の利用時間帯の変更を提案するメッセージを表示する。上述したように、時間帯変更可能性判定部１０６は、過去に洗濯機の利用実績がある時間を変更後の時間として決定しており、生活改善パターン提案部１０７は、その時間への利用時間帯の変更を提案している。このため、生活改善パターン提案部１０７が行う提案は、ユーザの日常生活パターンを考慮した提案となっている。

なお、本実施の形態においては、朝と夜の両方で洗濯を行っているユーザに対して、夜に洗濯を行う方が電力のピークを回避できることをアドバイスしている。これにより、夜にまとめて２回分の洗濯をすることを勧めることになる。そのため、夜の洗濯時間が長くなる。よって、生活改善パターン提案部１０７は、その事を事前にユーザに通知するようにしてもよい。一方で、１日のうちで洗濯を朝または夜に行っているユーザに対しては、朝ではなく、夜に１回分の洗濯をすすめることとなる。そのため、洗濯時間自体は長くなることがない。

また、周期的利用判定部１０５は、図７に示すピーク電力時間帯で利用される家電機器のそれぞれについて利用頻度を計算し、その家電機器が日常的に利用されている家電機器であるか否かを判断した。なお、上述した利用確率の閾値は、家電機器毎に異なっていてもよい。また、例えば、洗濯機を朝と夜の両方で利用するユーザについては、朝のピーク電力時間帯での利用頻度が少なくなる場合がある。このため、利用確率の閾値は、低く設定した方がよい。

以上のように構成された利用時間変更支援装置２１６の処理の流れをまとめると、図１４に示すフローチャートのようになる。

ピーク電力時間検出部１０２は、世帯電力履歴蓄積部１０１に蓄積されている総消費電力の履歴を基に、１日のうちでピーク電力が発生している時間帯（ピーク電力時間帯）を抽出する（ステップＳ１２０１）。例えば、総消費電力量と時間との関係をグラフ表示すると図６に示すようになる。このグラフにおいては、６時台が最も消費電力量が大きいので、６時台がピーク電力時間帯となる。

利用家電機器特定部１０４は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に蓄積されている家庭内の各家電機器の消費電力の履歴を用いて、ピーク電力時間検出部１０２で検出されたピーク電力時間帯に、家庭内で利用されている家電機器を特定する（ステップＳ１２０２）。例えば、ステップＳ１２０１で検出されたピーク電力時間帯が６時台であった場合には、図７に示すように、その時間帯に利用されている家電機器が抽出される。

周期的利用判定部１０５は、ステップＳ１２０２で抽出された家電機器の中から、利用時間帯を変更できる可能性のある家電機器を１つ選択する（ステップＳ１２０３）。ここでは、図７に示される家電機器の中で、利用時間が最も長い家電機器（エアコン、洗濯機、電灯）のうちで、ピーク電力が最も大きい洗濯機が、最初に利用時間帯を変更できる可能性のある家電機器として選択される。

周期的利用判定部１０５は、ステップＳ１２０３で選択された家電機器が、ステップＳ１２０１で検出されたピーク電力時間帯において、日常的に利用されているか否かを判定する。つまり、周期的利用判定部１０５は、当該家電機器が、ピーク電力時間帯で利用されている確率を算出し、所定の閾値よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１２０４）。例えば、ステップＳ１２０３で洗濯機が選択されていた場合には、過去１週間でのピーク電力時間帯での利用回数が５回であるため、利用確率は、５／７＝０．７となり、所定の閾値の０．６より大きいと判断される。

利用確率が所定の閾値以下の場合には（ステップＳ１２０４でＮＯ）、周期的利用判定部１０５は、検討対象の家電機器は、ピーク電力時間帯で日常的に利用される家電機器ではないと判断する（ステップＳ１２０５）。

次に、周期的利用判定部１０５は、利用時間帯の変更を検討する家電機器として、他の家電機器を選択する（ステップＳ１２０６）。例えば、ステップＳ１２０３では、図７に示す家電機器のうち洗濯機が選択されていたが、それ以外の家電機器を選択し、ステップＳ１２０４へ戻る。例えば、利用時間が長い家電機器を優先して選択するようにしてもよい。また、利用時間が同じ家電機器内では、ピーク電力が大きい家電機器を優先して選択するようにしてもよい。

利用確率が所定の閾値以下の場合には（ステップＳ１２０４でＹＥＳ）、時間帯変更可能性判定部１０６は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に蓄積されている履歴を参照することにより、対象家電機器がピーク電力時間帯以外の時間帯で利用されていたことがあるか否かを判断する（ステップＳ１２０７）。ピーク電力時間帯でしか利用されていない家電機器については、他の時間帯での利用提案は行われない。

対象家電機器がピーク電力時間帯以外の時間帯で利用されたことがない場合には（ステップＳ１２０７でＮＯ）、時間帯変更可能性判定部１０６は、その家電機器の利用開始時刻の分散（利用開始時刻のばらつき度合い）を算出し、算出した分散が所定の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１２０８）。分散が所定の閾値以上の場合には、対象家電機器を日常的にはピーク電力時間帯で利用するが、利用開始時刻を変更できる可能性があると判断することができる。逆に、分散が所定の閾値未満の場合には、いつもほぼ同じ時刻で家電機器の利用を開始しているため、この家電機器の利用開始時刻は変更することができないものと判断することができる。

対象家電機器の利用開始時刻の分散が所定の閾値以上である場合には（ステップＳ１２０８でＹＥＳ）、時間帯変更可能性判定部１０６は、対象家電機器の利用開始時刻を変更することによってピーク電力を下げることができるか否かを判断する（ステップＳ１２０９）。具体的には、時間帯変更可能性判定部１０６は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されている履歴から対象家電機器のピーク電力時間帯における消費電力量を求める。また、各時間帯における総消費電力量は世帯電力履歴蓄積部１０１に記憶されている履歴より求められる。このため、家電機器電力履歴蓄積部１０３は、ピーク電力時間帯における総消費電力量から、ピーク電力時間帯における対象家電機器の消費電力量を減算する。また、家電機器電力履歴蓄積部１０３は、変更後の利用開始時刻が属する時間帯における総消費電力量に、ピーク電力時間帯における対象家電機器の消費電力量を加算する。家電機器電力履歴蓄積部１０３は、利用開始時間変更後の総消費電力量から、新たにピーク電力時間帯を求め、ピーク電力時間帯における総消費電力量を求める。対象家電機器の変更によってピーク電力時間帯における総消費電力量が小さくなっていれば、時間帯変更可能性判定部１０６は、対象家電機器の利用開始時刻を変更することによってピーク電力を下げることができると判断する。なお、変更後の利用開始時刻は、ピーク時間帯以外での利用開始時刻の履歴から選ばれる。例えば、ピーク時間帯以外での利用開始時刻のうち時間的に最も早いものを変更後の利用開始時刻としてもよい。なお、ピーク時間帯でしか対象家電機器の利用実績がない場合には、変更後の利用開始時刻は、ピーク時間帯における利用開始時刻の履歴から選ばれる。例えば、ピーク時間帯での利用開始時刻のうち時間的に最も遅いものを変更後の利用開始時刻としてもよい。

利用開始時刻を変更することでピーク電力を回避できる可能性があると判断された場合には（ステップＳ１２０９でＹＥＳ）、時間帯変更可能性判定部１０６は、判断結果と変更後の利用開始時刻の情報とを生活改善パターン提案部１０７に出力する。生活改善パターン提案部１０７は、時間帯変更可能性判定部１０６より受け取った変更後の利用開始時刻の情報に基づいて、ユーザに対して、図１３に示すような対象家電機器の利用開始時刻を変更する生活パターンの提案を行う（ステップＳ１２１０）。

対象家電機器がピーク電力時間帯以外の時間帯で利用されたことがある場合には（ステップＳ１２０７でＹＥＳ）、時間帯変更可能性判定部１０６は、ピーク電力時間帯以外で対象家電機器が過去に利用されていた時間帯への、利用開始時刻の変更を検討する（ステップＳ１２１１）。つまり、時間帯変更可能性判定部１０６は、ステップＳ１２０９の処理と同様にして、ピーク電力時間帯以外に利用開始時刻を変更した場合に、変更後の利用開始時刻が属する時間帯で、再び消費電力がピークになるか否かを判定する。

利用開始時刻を変更した先の時間帯で、総消費電力がピークとなってしまう場合には（ステップＳ１２１１でＹＥＳ）、ステップＳ１２０８へ進み、その家電機器の利用開始時刻の変更ができるか否かを検討する。

利用開始時刻を変更した先の時間帯で、総消費電力がピークとならない場合には（ステップＳ１２１１でＮＯ）、対象家電機器がピーク電力時間帯以外の時間帯で利用されており、利用開始時刻をその時間帯に変更しても総消費電力はピークにならないことがわかっている。このため、時間帯変更可能性判定部１０６は、ステップＳ１２１１での判定結果と変更後の利用開始時刻の情報とを生活改善パターン提案部１０７に出力する。生活改善パターン提案部１０７は、時間帯変更可能性判定部１０６より受け取った変更後の利用開始時刻の情報に基づいて、ユーザに対して、図１３に示すような対象家電機器の利用開始時刻を変更する生活パターンの提案を行う（ステップＳ１２１２）。

このように、ピーク電力時間帯で利用されている家電機器が特定され、その家電機器の利用開始時刻のばらつき度合い（分散）が算出される。これにより、日常生活における家電機器利用の時間的な柔軟性を示す値を算出しながら、消費電力がある所定の時間帯においてピークにならないように、生活パターンの改善を提案することが可能になる。

本実施の形態によると、ピーク電力時間帯において周期的に利用されている家電機器の消費電力履歴に基づいて、利用時間帯の変更の可能性が判断される。このため、日常的に利用される家電機器を優先して、その家電機器の利用時間帯の変更を支援することができる。また、家電機器の消費電力履歴に基づいて、利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯が判定されることにより、利用時間帯の変更が可能な家電機器についてのみ利用時間帯の変更を支援することができる。これにより、家電機器の利用時間帯の変更を適切に支援することができる。

なお、本実施の形態では、過去の家電機器の消費電力履歴から、家全体のピーク電力を削減するために、日常的に利用している家電機器の利用時間帯の変更を提案するものであった。さらに、日常生活の変更を定量化し、その値を用いて、利用時間帯を変更する家電機器を選択してもよい。

（実施の形態１の変形例）
実施の形態１においては、家の総消費電力がピークになっている時間帯を抽出し、測定された家電機器の消費電力の履歴から、ピーク電力時間帯で利用されている家電機器を特定した。さらに、特定した家電機器を利用する時間帯の変更を支援するために、その家電機器の過去の消費電力履歴から、変更できる時間帯をユーザに提案するものであった。

しかし、家の中にある家電機器は、様々な使われ方をする。実施の形態１で述べた洗濯機等は、ユーザの日常生活において、利用開始時刻を変更することで、所定の時間帯における電力量を制御することができるものである。一方で、テレビ等の家電機器についていえば、テレビを視聴する時間帯にユーザが閲覧したい番組があるために、利用開始時刻を変更することが困難である。また、食洗機（食器洗い乾燥機）などは、洗濯機と同様に利用開始時刻を変更することが可能である。さらに、食洗機の作業工程においては、食器を洗浄する工程と、洗浄した後に食器を乾かす工程の２つの工程が存在する。そこで、食洗機の利用時間が消費電力のピークの時間帯と重なった場合等においては、食洗機の動作を開始させる時間はこれまでと同じとしつつも、洗浄だけを行う。その後、家の電力がピークになる時間帯は、食洗機の動作を停止させ、家の電力がピークの時間帯の終了後に、再び、食洗機の動作を開始させるという利用方法も存在する。

このように、家電機器毎に利用方法が異なるため、利用方法の変更に関する知識を事前に準備しておくことにより、ユーザに対してさらに柔軟な生活改善パターンを提案することが可能になる。

図１５は、本変形例に係る利用時間変更支援装置のハードウェア構成図である。

利用時間変更支援装置１３００は、図２に示した実施の形態１に係る利用時間変更支援装置２１６の構成に加えて、家電機器電力特性記憶部１３０１を備えている。家電機器電力特性記憶部１３０１は、家電機器毎に、家電機器の利用方法の変更に関する情報である利用方法変更情報を記憶している。

図１６は、家電機器電力特性記憶部１３０１に記憶されている利用方法変更情報の一例を示す図である。

利用方法変更情報は、家電機器ごとに、利用時間帯変更の可否を示す情報（時間帯変更可）、全体の電力削減の可否を示す情報（全体電力削減可）、利用時間の短縮の可否を示す情報（利用時間短縮可）、および工程分割の可否を示す情報（工程分割可）を含む。図１６中で、○印は、変更等が可能であることを示し、×印は変更等が不可能であることを示している。例えば、洗濯乾燥機については、実施の形態１で述べたように、利用時間帯を変更することが可能である。また、洗浄時間、洗濯物のすすぎ回数、または乾燥時間をユーザが手動で変更することも可能である。しかし、電力の大きさについて変更することは困難である。さらに、洗浄工程と、乾燥工程とを必ずしも連続して行わなくてもよい。このため、利用方法変更情報には、洗濯乾燥機については、利用時間帯の変更が可能であり、全体電力の削減は不可能であり、利用時間の短縮は不可能であり、工程を分割することが可能であることが示されている。

また、利用方法変更情報には、アイロンについては、工程分割はできず、全体消費電力を削減することも困難であることが示されている。これは、アイロンが、衣類の皺を伸ばすだけの機器であるからである。しかし、利用時間帯の変更や、利用時間の短縮はある程度、ユーザが制御することが可能であることが示されている。また、エアコンについては、ユーザが目標温度設定を変更することで、コンプレッサーの動作を制御することができる。このため、全体電力をある程度、制御可能であることが示されている。このように、図１６では、各家電機器について、想定される使われた方に関する情報が蓄積されている。

また、家電機器電力特性記憶部１３０１には、家電機器が有する工程を示す情報である工程分割パターン情報が記憶されている。図１７は、工程分割パターン情報の一例を示す図である。工程分割パターン情報は、家電機器毎に、当該家電機器が有する各工程の消費電力と消費時間とを示す。例えば、洗濯乾燥機の工程は、工程１（洗浄工程）と、工程２（乾燥工程）とに分けることができることが示されている。また、洗濯乾燥機の工程１の消費電力および消費時間は、それぞれ４００Ｗおよび２０〜３０分であることが示されている。さらに、洗濯乾燥機の工程２の消費電力および消費時間は、それぞれ７００Ｗおよび４０〜５０分であることが示されている。

洗濯乾燥機の場合、洗濯の後に乾燥を連続して行うことで、図１８に示すような消費電力の時系列情報が得られる。このように、近年、ユーザの手間を削減するために、複数の工程を、１つの家電機器で実現することが多くなっている。さらに、ユーザが普段の生活で、複数の工程を行っているか否かについては、消費電力履歴から判断することができる場合が多い。図１８の例では、衣類の洗浄を行うときには、基本的に洗浄のためのモーターを駆動するために電力を消費するが、衣類の乾燥を行う場合には、モーターの駆動と同時に、ヒーターで温風を生成するために電力を消費する。このため、乾燥工程の消費電力が、洗浄工程の消費電力よりも大きくなる。このため、洗濯乾燥機の消費電力の履歴から、ユーザが乾燥機能を利用しているか否かについて判断することができる。

複数の工程を実現できる家電機器であっても、ユーザはそれらの機能を普段利用しているとは限らない。例えば、洗濯乾燥機であっても、乾燥機能に関しては、梅雨の時期しか利用しないユーザもいれば、全く利用しないユーザもいる。また、炊飯器に関しては、保温機能があっても利用しないユーザもいる。そこで、消費電力の時系列変化のデータと、図１７に示した工程分割パターン情報とを比較することにより、ユーザが家電機器を利用しているか否かだけでなく、ユーザが家電機器のどのような機能を利用しているかを詳細に抽出することが可能になる。

このように家電機器の消費電力の履歴と工程分割パターン情報とから家電機器がどのような使われ方をしているかを判断することができる。そのため、その判断結果を利用して、ユーザに対して生活スタイルの改善に関する提案を行うことが可能になる。

実施の形態１では、家庭の消費電力のピーク電力時間帯を抽出し、その時間帯で利用されている家電機器を特定し、その家電機器の利用時間帯の変更をユーザに提案することで、家庭の消費電力のピーク量を制御する提案を行っていた。本変形例においては、図１６に示すように、利用方法変更情報を用いて、消費電力のピーク量を下げるような生活改善の提案を行うことができる。

つまり、周期的利用判定部１０５は、実施の形態１で説明した処理に加えて、利用方法変更情報で利用時間帯の変更が可能であることが示されている家電機器についてのみ周期性があるか否かを判定する。図１６に示す利用方法変更情報の例では、選択乾燥機、アイロン、炊飯器および食洗機のうち、ピーク電力時間帯に利用されていた機器が判定対象とされる。つまり、エアコンまたはテレビがピーク電力時間帯に利用されていたとしても、それらの機器は利用時間帯を変更することができない。このため、周期的利用判定部１０５は、それらの機器についての周期性は判定しない。同様に、時間帯変更可能性判定部１０６においても、実施の形態１で説明した処理に加えて、利用方法変更情報で利用時間帯の変更が可能であることが示されている家電機器についてのみ、利用時間帯の変更の可能性が判定される。よって、周期的利用判定部１０５および時間帯変更可能性判定部１０６の処理を削減することができる。

また、時間帯変更可能性判定部１０６は、時間帯の変更が可能な機器であり、かつ工程分割が可能な機器については、工程単位で利用時間帯の変更可能性を判定してもよい。これにより、利用開始時刻を大幅に変更することなく、ピーク電力時間帯を避けて家電機器を稼働させることができる。例えば、洗濯乾燥機の場合であれば、乾燥にかかる電力量が大きいため、洗浄工程は行うが、乾燥工程に関しては、ピーク電力時間帯を避けるように利用開始時刻を移動させることも可能である。また、食洗機に関しては、洗浄工程のほうが乾燥工程よりも消費電力が大きくなるため、ピーク電力時間帯よりも少し早い時間帯から食洗機の洗浄工程を開始させることにより、ピーク電力時間帯での消費電力を削減することが可能になる。

なお、上記実施の形態においては、工程分割が可能な家電機器について、工程単位で時間帯の変更の提案を行うことについて示した。さらに、工程が分割できる機器においては、最初の工程と次の工程との間の時間制限が一般には異なる。例えば、炊飯器の場合、炊飯の工程の後に、保温の工程があり、工程間の時間は最大でも３０分間程度にしなければ、炊飯されたご飯の味が落ちてしまうことになる。一方、洗濯乾燥機の場合に、洗濯の工程と乾燥の工程においては、１時間程度以上になると、洗濯されたものが、洗濯層の中で放置されるため衣類の皺が目立つようになる。そのため、工程間は１時間以内程度にする必要がある。さらに、食洗機においては、洗浄工程の後の乾燥工程は、２時間程度あっても問題がない。このように、各家電機器によって工程間の時間のとれる制限が異なる。そこで、図１６の家電機器の特性において、各工程の間のとれる制限時間を記載し、その時間内で時間帯を変更することをユーザに提案することで、日常生活に支障をきたさない生活提案を行うことが可能になる。また、夕食後の食器に関して、食洗機を用いて汚れが落としやすいように洗浄のみを先に行い、乾燥等の電力がかかる工程に関しては、深夜電力等を利用するような工程を、ユーザに提案することで、ユーザの日常生活を維持したまま、電力料金を抑えることができるようになる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、家電機器単体での利用時間帯を変更する生活改善の提案を行った。しかし、家庭で利用されている家電機器は一般に、複数の家電機器を連動させて利用している場合が多い。そのため、１つの家電機器の利用時間帯の変更によって、他の家電機器の利用時間帯も変更されてしまうことがある。そこで、本実施の形態においては、連動して利用している可能性の高い家電機器群に関する情報をあらかじめ保有し、連動している家電機器群を単位として、利用時間帯の変更を提案する電力測定システムについて説明する。本実施の形態において、実施の形態１と同様の構成要素については同一の参照番号を付し、説明を適宜省略する。

実施の形態２に係る電力測定システムの構成は、図１に示した実施の形態１に係る電力測定システム２００の構成と同じである。ただし、利用時間変更支援装置の構成が実施の形態１とは異なる。

図１９は、実施の形態２に係る利用時間変更支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。

利用時間変更支援装置１７００は、図２に示した実施の形態１に係る利用時間変更支援装置２１６の構成に加えて、生活スタイル別家電機器記憶部１７０１と、生活スタイル時間帯判定部１７０２と、生活スタイル周期性判定部１７０３とを含む。

生活スタイル別家電機器記憶部１７０１は、連動して利用される可能性が高い家電機器を生活スタイル毎に記憶している。生活スタイル時間帯判定部１７０２は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されている家電機器の消費電力の履歴と生活スタイル別家電機器記憶部１７０１に記憶されている生活スタイル毎の家電機器群の情報とを利用して、ユーザの生活スタイル毎の時間帯を判断する。生活スタイル周期性判定部１７０３は、利用家電機器特定部１０４で特定された家電機器が、生活スタイル時間帯判定部１７０２で抽出された生活スタイルに関連しており、さらに、その生活スタイルに周期性があるか否かを判定する。

以下、実施の形態１に新たに追加された生活スタイル別家電機器記憶部１７０１と生活スタイル時間帯判定部１７０２の動作を中心に利用時間変更支援装置１７００の動作を説明する。

生活スタイル別家電機器記憶部１７０１には、ユーザの生活における、食事、入浴、起床、就寝等において利用される家電機器と各家電機器の動作との対応関係が記憶されている。本実施の形態では、食事、入浴、起床、就寝等をユーザの生活スタイルとみなし、その生活スタイルで利用する家電機器を特定する。例えば、食事準備を行うときには、ＩＨ（ Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ Ｈｅａｔｉｎｇ）コンロ、炊飯器、電子レンジ、トースター等、利用する家電機器はある程度特定することが可能である。特に、調理に関する家電機器の消費電力の時系列情報から、各家庭での食事準備の時間を推定することが可能である。他の例として、入浴に関しては、給湯器の消費電力履歴、浴室電灯の消費電力履歴、入浴後に風呂の残り湯で洗濯を行うユーザであれば洗濯機の消費電力履歴等から、家庭での入浴時間を推定することも可能である。また、起床の時間は、部屋の電灯の消費電力履歴、エアコン等の空調家電機器の消費電力履歴、起床と共にテレビを視聴するユーザであればテレビの消費電力履歴等から、その家庭での起床時間を推定することが可能である。このように、家電機器の利用開始時刻、利用終了時刻、利用時間についての複数の家電機器の組み合わせから、家庭内のユーザの生活スタイルを特定することができる。本実施の形態では、家電機器の組み合わせと、生活スタイルとの関係が、図２０に示すように生活スタイル別家電機器記憶部１７０１に対応関係情報として記憶されている。

図２０に示す対応関係情報は、生活スタイル毎に、その生活スタイルで用いられる家電機器（対象家電機器）と、生活スタイルの開始時刻を検出するための家電機器の動作と、生活スタイルの終了時刻を検出するための家電機器の動作とを含む。例えば、食事準備は、ＩＨコンロ、炊飯器、電子レンジ、トースター、食洗機等の家電機器の消費電力履歴から判断できることが示されている。また、食事準備の開始時刻は、ＩＨコンロの利用開始時刻、炊飯器の炊飯工程の開始時刻、電子レンジの利用開始時刻、トースターの利用開始時刻により判断できることが示されている。実際には、これらの時刻のうち、最も早い時刻が食事準備の開始時刻と判断される。さらに、食事準備の終了時刻は、ＩＨコンロの利用終了時刻、炊飯器の保温工程の開始時刻、炊飯器の炊飯工程の終了時刻、食洗機の利用開始時刻、電子レンジの利用終了時刻により判断できることが示されている。実際には、これらの時刻のうち、最も遅い時刻が食事準備の終了時刻と判断される。

生活スタイル時間帯判定部１７０２は、生活スタイル別家電機器記憶部１７０１に記憶されている対応関係情報と、家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されている家庭で利用される家電機器の利用電力履歴とから、その家庭での生活スタイル時間帯を判定する。つまり、生活スタイル時間帯判定部１７０２は、生活スタイル毎に、その生活スタイルが行われる可能性がある時間帯において、対象となる家電機器の利用時間の検出を行う。例えば、１日に３食の食事を家庭で行っている場合には、朝、昼、夜のそれぞれの時間帯で食事準備が行われる。そこで、各食事の時間帯をあらかじめ設定しておき、その時間帯において、各家電機器の利用状況により、生活スタイルの特定を行う。生活スタイル別家電機器記憶部１７０１には、例えば、図２１に示すように、各生活スタイルの時間帯が記憶されている。

次に、具体的に、生活スタイルの時間帯を判定する処理について説明する。図２２は、一例として、食事準備に関する生活スタイルの時間帯を特定する処理を説明するための図である。ここでは、電子レンジ、炊飯器の炊飯工程およびＩＨコンロの消費電力履歴から食事準備の時間帯を判定するものとする。図２２に示すように、生活スタイル時間帯判定部１７０２は、図２１に示す情報に基づいて食事準備の候補時間帯２００１を設定する。例えば、朝食の食事準備の候補時間帯２００１は、５時から１０時の間となる。その上で、生活スタイル時間帯判定部１７０２は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されている消費電力履歴に基づいて、各候補時間帯２００１で電子レンジ、炊飯器の炊飯工程、ＩＨコンロが利用されている時間を抽出する。これらの時間の情報から、生活スタイル時間帯判定部１７０２は、各家庭での食事準備の時間を決定する。つまり、生活スタイル時間帯判定部１７０２は、候補時間帯２００１毎に、電子レンジの利用開始時刻、炊飯器の炊飯工程の開始時刻およびＩＨコンロの利用開始時刻のうち最も早い時刻を食事準備の開始時刻と決定する。また、生活スタイル時間帯判定部１７０２は、候補時間帯２００１毎に、電子レンジの利用終了時刻、炊飯器の炊飯工程の終了時刻およびＩＨコンロの利用終了時刻のうち最も遅い時刻を食事準備の終了時刻と決定する。これにより、食事準備の時間帯２００２が決定される。

図２２の例においては、ある１日の食事準備の時間が検出される。本実施の形態では、さらに長い期間（例えば、１週間、２週間等の期間）における各生活スタイルの時間帯を用いて、生活改善パターン（生活スタイルの時間帯の変更）を提案する。本実施の形態では、上述したような方法により各生活スタイルの時間帯が計算できると、その時間帯を、実施の形態１の家電機器の利用時間帯と同様に取り扱う。これにより、生活スタイルの時間帯の周期性および時間帯変更可能性を判断する。そのため、生活改善パターンの提案を行うことが可能になる。それ以外の処理は実施の形態１と同様である。このため、ここでは、利用時間変更支援装置１７００が実行する処理の流れを簡単に説明する。

実施の形態１と同様に、ピーク電力時間検出部１０２は、図６のグラフより、１日のうちで電力量が最大になる時間帯を検出する。また、利用家電機器特定部１０４は、ピーク電力時間検出部１０２で検出されたピーク電力時間帯で利用されている家電機器を特定する。図７は特定された家電機器の一覧を示している。

次に、生活スタイル周期性判定部１７０３の動作について説明する。生活スタイル周期性判定部１７０３は、時間帯がピーク電力時間帯に含まれる生活スタイルを特定し、特定した生活スタイルに周期性があるか否かを判定する。例えば、ＩＨコンロがピーク電力時間帯に利用されており、かつ、生活スタイル時間帯判定部１７０２で判定されたＩＨコンロが利用される食事準備の時間帯がピーク電力時間帯に含まれているとする。この場合には、生活スタイル周期性判定部１７０３は、食事準備時間が、毎日、その時間帯に存在するか否かを判断する。

図２３は、例えば、ピーク電力時間帯を７時から８時の間とした場合の２週間分の食事準備時間の履歴の一例を示す図である。食事準備の時間帯２１０１は、７時から９時の時間帯において、多少ばらつきがある。生活スタイル周期性判定部１７０３は、このように時間帯２１０１のばらつきが大きい家庭においては、生活スタイルに周期性がないと判定する。生活スタイル周期性判定部１７０３が生活スタイルに周期性がないと判定した場合には、時間帯変更可能性判定部１０６は、その生活スタイルの時間帯を変更することができると判定する。

一方、図２４に示されるように、食事準備の時間帯２２０１がいつも８時３０分くらいに終わる場合を考える。この家庭においては、食事準備の終了時刻が決まっているため、食事準備の時間帯２２０１のばらつきが小さい。よって、生活スタイル周期性判定部１７０３は、生活スタイルに周期性があると判定する。生活スタイル周期性判定部１７０３が生活スタイルに周期性があると判定した場合には、時間帯変更可能性判定部１０６は、その生活スタイルの時間帯を変更することができないと判定する。

生活スタイル周期性判定部１７０３は、例えば、時間帯のばらつき度合いとして、時間帯の終了時刻の分散を計算する。生活スタイル周期性判定部１７０３は、分散が所定の閾値よりも大きい場合には、生活スタイルに周期性があると判定する。時間帯変更可能性判定部１０６は、生活スタイルの時間帯を変更することができると判定する場合には、変更後の生活スタイルの時間帯を決定する。変更後の時間帯は、過去の生活スタイルの時間帯の中から選択される。例えば、過去にピーク電力時間帯に重ならない時間帯があれば、その時間帯を変更後の時間帯と決定してもよい。また、過去にそのような時間帯がなければ、ピーク電力時間帯との重なりが最も少なくなるような時間帯またはピーク電力を最も低減させることができる時間帯を変更後の時間帯と決定してもよい。また、変更後の時間帯の代わりに、一律に時間帯を早くすべきとの提案を決定してもよい。生活スタイル周期性判定部１７０３は、決定した時間帯を判定結果と共に生活改善パターン提案部１０７に出力する。

生活改善パターン提案部１０７は、時間帯変更可能性判定部１０６で時間帯の変更が可能と判定された生活スタイルについて、その時間帯を変更する生活パターンの提案を行う。例えば、図２５に示すように、デジタルテレビ２１８等において、今日の総消費電力のグラフと共に、朝食準備の時間帯をもう少し早くするための提案を表示する。

同様に、図２０に示した「入浴」や「映画鑑賞」等の他の生活スタイルについても、時間帯のばらつき度合いから時間帯を変更できるか否かを判定する。例えば、決まった時間帯に行うことが少ない「映画鑑賞」等については、時間帯を変更できる可能性が高い場合が多い。

以上のように構成された利用時間変更支援装置１７００の処理の流れをまとめると、図２６に示すフローチャートのようになる。

ピーク電力時間検出部１０２は、世帯電力履歴蓄積部１０１に蓄積されているデータを用いて、１日の総消費電力履歴からピーク電力時間帯を検出する（ステップＳ２４０１）。

利用家電機器特定部１０４は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に記憶されている消費電力履歴に基づいて、ピーク電力時間帯で利用されている家電機器を特定する。また、生活スタイル時間帯判定部１７０２は、複数の家電機器の利用状態から生活スタイルの時間帯を決定する（ステップＳ２４０２）。

生活スタイル周期性判定部１７０３は、ピーク電力時間帯と一致する時間帯を有する生活スタイルを一つ選択する（ステップＳ２４０３）。そのような生活スタイルが存在しなければ（ステップＳ２４０３でＮＯ）、利用時間変更支援装置１７００は、処理を終了する。

生活スタイル周期性判定部１７０３は、ステップＳ２４０３で選択された生活スタイルの時間帯の終了時刻の分散を過去の時間帯の履歴から計算する（ステップＳ２４０４）。

生活スタイル周期性判定部１７０３は、ステップＳ２４０４で計算した分散が所定の閾値よりも大きい場合には（ステップＳ２４０５でＹＥＳ）、生活スタイル周期性判定部１７０３は、生活スタイルに周期性がないと判定する。そして、時間帯変更可能性判定部１０６は、生活スタイルの時間帯を変更可能であると判定する。また、時間帯変更可能性判定部１０６は、変更後の時間帯を決定し、生活改善パターン提案部１０７は、変更後の時間帯をユーザに提示する（ステップＳ２４０６）。

分散が所定の閾値以下の場合には（ステップＳ２４０５でＮＯ）、その時間帯は変更することができないものと判断され、生活スタイル周期性判定部１７０３は、ピーク電力時間帯と一致する時間帯を有する他の生活スタイルを選択する（ステップＳ２４０７）。選択された生活スタイルについてステップＳ２４０４以降の処理が実行される。他の生活スタイルが存在しない場合には、利用時間変更支援装置１７００は、処理を終了する。

以上の処理を実行することにより、ピーク電力を削減することができる。

なお、時間帯変更可能性判定部１０６は、実施の形態１と同様に、ピーク電力を削減することができる場合に限って、生活スタイルの時間帯を変更することができると判定してもよい。

また、本実施の形態では、図２０に示す対応関係情報と、図２１に示す生活スタイルの時間帯の情報を利用することで、ユーザの生活スタイルを特定した。生活スタイルはある一定の時間幅を有するが、生活スタイルの代わりに時間幅を有しない生活イベントの時間変更の提案を行うことにより、ピーク電力の削減を行うようにしてもよい。生活イベントとは、起床、就寝、外出、帰宅などの起点となる動作のことである。図２７は、生活イベントと、生活イベント時に利用される家電機器との対応関係を示す図である。例えば、起床という生活イベント時には、エアコン、電灯またはテレビが利用されることが示されている。また、起床は、朝のエアコンの開始時刻（電源をＯＮした時刻）、電灯の消費点等時刻またはテレビの開始時刻により検出されることが示されている。

（実施の形態３）
実施の形態１および２では、家電機器の利用に関するアドバイスを、オフラインの分析結果としてユーザに提案するものである。例えば、ユーザが就寝前に１日の利用電力料を確認したときに、それまでの消費電力の履歴を分析することで、よりエネルギを効率的に利用するようなアドバイスを生成するものである。これに対して、本実施の形態では、ユーザの日常生活において、将来、利用する家電機器を予測し、ユーザに対して動的に家電機器の利用時間の変更を提案する電力測定システムについて説明する。このように、電力測定システムがユーザの電力履歴から、１時間後や２時間後に利用しそうな家電機器を予測し、その家電機器の利用時間帯の変更に関するアドバイスを行う。これにより、ユーザは家電機器の利用時間の変更を忘れることなく実行することが可能になる。本実施の形態において、実施の形態１および２と同様の構成要素については同一の参照符号を付し、適宜説明を省略する。

実施の形態３に係る電力測定システムの構成は、図１に示した実施の形態１に係る電力測定システム２００の構成と同じである。ただし、利用時間変更支援装置の構成が実施の形態１とは異なる。

図２８は、実施の形態３に係る利用時間変更支援装置の機能的な構成を示すブロック図である。

利用時間変更支援装置２６００は、図２に示した実施の形態１に係る利用時間変更支援装置２１６の構成に加えて、利用開始時刻予測部２６０１を含む。

利用開始時刻予測部２６０１は、周期的利用判定部１０５で周期的に利用されていると判定された家電機器が、今後、利用される時間を、家電機器電力履歴蓄積部１０３の電力量履歴データを用いて予測する。

図２９は、利用開始時刻予測部２６０１の機能的な構成を示すブロック図である。

利用開始時刻予測部２６０１は、予測知識構築用履歴蓄積部２７０１と、利用開始時刻分散算出部２７０２と、付帯条件付開始時刻分散算出部２７０３と、付帯条件決定部２７０４と、利用時間予測知識蓄積部２７０５とを含む。

予測知識構築用履歴蓄積部２７０１は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に蓄積されている家電機器の電力の履歴から、家電機器の利用予測に用いる履歴、例えば、過去の１ヶ月の電力履歴データを抽出し蓄積する。

利用開始時刻分散算出部２７０２は、予測知識構築用履歴蓄積部２７０１に蓄積されている履歴を用いて、予測対象となっている家電機器の利用が開始された時刻の分散を算出する。例えば、予測対象機器として洗濯機が選択されている場合には、予測知識構築用履歴蓄積部２７０１に蓄積されている履歴データから、洗濯機の利用が開始された時刻を抽出し、その時間の分散を算出する。以下では、予測対象機器として洗濯機を例に挙げ説明を行うが、他の家電機器が予測対象機器となった場合でも同様の処理が行われる。図３０を用いて具体例を説明する。図３０（ａ）は、予測知識構築用履歴蓄積部２７０１に蓄積されているデータの一例を示す図である。つまり、７月１０日の８時１２分から８時４５分の間に洗濯機が利用されていたことが示されている。図３０（ａ）のデータに基づいて、洗濯機の利用開始時刻の分布を図示すると、図３０（ｂ）のような分布が得られる。横軸が時間を示しており、三角印の時刻において洗濯機が利用開始されたことが示されている。図３０（ｂ）から、洗濯機の利用開始時刻は朝と夜とにばらついていることがわかる。利用開始時刻分散算出部２７０２は、利用開始時刻の分散を求めることにより、ばらつき度合いを求める。分散が所定の閾値よりも大きい場合には、何らかの要因で開始時刻がばらついていると想定する。

付帯条件付開始時刻分散算出部２７０３は、図３０（ｂ）のように、開始時刻がばらついていた場合に、洗濯機の利用開始時刻に対して付帯条件を付与することで、再度分散を計算する。図３１に付帯条件の一例を示す。図３１（ａ）は、付帯条件としての曜日属性を示す。曜日属性は、平日と休日に分類することができる、図３１（ｂ）は、付帯条件としての天候属性を示す。天候属性は、晴、曇、雨、等の属性値に分類することができる。図３１（ｃ）は、家電機器と利用属性と時刻属性との組合せからなる付帯条件を示す。つまり、家電機器の利用に関しては、家電機器毎に、その家電機器の利用開始時刻、利用終了時刻または利用時間の利用属性に、その利用属性の時刻属性を付与することが可能である。時刻属性は、午前または午後という比較的おおまかな分類としてもよいし、午前中でも０時から８時または８時から１２時という詳細な分類としてもよい。さらに、時刻属性は、０時から６時または６時から８時というより詳細な分類としてもよい。例えば、エアコンの利用開始時刻という属性は、午前または午後に分類することができる。

付帯条件付開始時刻分散算出部２７０３および付帯条件決定部２７０４は、このような様々な付帯条件を用いて、洗濯機の開始時刻と関連性が高い属性を自動的に抽出する。具体的な抽出方法について、以下に述べる。

はじめに、図３１に示す各属性の条件を用いて、洗濯機の利用開始時刻の分類を行う。例えば、付帯条件付開始時刻分散算出部２７０３は、曜日属性を付帯条件とし、平日の洗濯機の利用開始時刻の分散と、休日での洗濯機の利用開始時刻の分散を算出する。また、天候属性を付帯条件とした場合も、同様に、晴の場合の洗濯機の利用開始時刻の分散、曇の場合の洗濯機の利用開始時刻の分散、雨の場合の洗濯機の利用開始時刻の分散をそれぞれ算出する。また、家電機器の利用に関しては、例えば、「エアコン」の「利用開始時刻」が「午前中」であった場合の洗濯機の利用開始時刻の分散と、「午後」であった場合の利用開始時刻の分散とを算出する。同様に、「ＩＨコンロ」や「電子レンジ」等についても分散を算出する。その結果、洗濯機の利用開始時刻との相関が高い付帯条件の場合には、条件を付与して分散を算出した場合には、その分散の度合いが急減に小さくなる。付帯条件決定部２７０４は、付帯条件を付与した後の分散を評価指標として、洗濯機の利用開始時刻と相関のある付帯条件を決定する。

図３２は、付帯条件の決定方法を説明するための図であり、付帯条件を付与することにより算出された分散と、付帯条件を付与した際の洗濯機の利用開始時刻の分布とを示す。分布の表示方法は、図３０（ｂ）に示したそれと同じである。

例えば、図３２に示すように、曜日属性が平日の場合には、洗濯機の利用開始時刻は朝に集中しており、曜日属性が休日の場合には、洗濯機の利用開始時刻が夜に集中している。このため、曜日属性で洗濯機の利用開始時刻を分類すると、平日および休日のそれぞれの分類において、洗濯機の利用開始時刻の分散が２．３および１．０となり小さな値となる。一方、天候属性で洗濯機の利用開始時刻を分類する。このとき、天候が晴れの場合に、洗濯機の利用を開始する時刻が朝の場合もあれば夜の場合もある。その結果、分散は、４．２と大きくなる。このように、付帯条件付開始時刻分散算出部２７０３は、それぞれの付帯条件を用いて洗濯機の利用開始時刻を分類し、分類毎に洗濯機の利用開始時刻の分散を計算する。付帯条件決定部２７０４は、属性毎に分散の平均値を計算し、分散の平均値が最小となるときの属性を、洗濯機の利用開始時刻と相関のある付帯条件として決定する。例えば、図３２では、曜日属性の分散の平均値は１．６（＝（２．３＋１．０）／２）となり、天候属性の分散の平均値は５．９（＝（４．２＋６．４＋７．２）／３）となる。また、エアコンの利用開始時刻を属性としたときの分散の平均値は６．０（＝（５．８＋６．２）／２）となる。これらの分散の平均値のうちの最小値は、曜日属性の分散の平均値である。したがって、付帯条件決定部２７０４は、曜日属性が洗濯機の利用開始時刻に関与していると判断し、曜日属性を付帯条件として決定する。

付帯条件決定部２７０４は、決定した付帯条件と洗濯機の利用開始時刻との関係を示す知識情報を利用時間予測知識蓄積部２７０５に記憶する。例えば、上述の洗濯機の例においては、「曜日が平日の場合には、洗濯機の利用開始時刻は朝であり、休日の場合には洗濯機の利用開始時刻は夜である」という知識情報を記憶している。なお、朝および夜という利用開始時刻は一例であり、例えば、朝および夜の代わりに、８時および２０時をそれぞれ利用開始時刻としてもよい。これらの時刻は、利用開始時刻の分布における最も早い時刻としてもよいし、最も遅い時刻としてもよい。また、利用開始時刻の平均時刻としてもよい。

時間帯変更可能性判定部１０６は、周期的利用判定部１０５において周期的に利用されていると判定された家電機器について、利用開始時刻予測部２６０１での予測結果を基に、利用時間帯の変更が可能か否かを判定する。上述の洗濯機の例を用いて具体的に説明する。

洗濯機が周期的に利用されている家電機器と判定された場合には、時間帯変更可能性判定部１０６は、付帯条件として設定された属性の値を判断する。つまり、付帯条件として曜日属性が設定されている場合には、今日が平日であるのか休日であるのかを判断する。平日か休日か判定するための曜日データは外部より与えられるものとする。時間帯変更可能性判定部１０６は、今日が平日の場合には朝に洗濯機を利用すると予想し、ピーク電力時間帯が朝に存在すれば、洗濯機の利用時間帯を朝から別の時間帯に変更することができるか否かを判断する。また、時間帯変更可能性判定部１０６は、今日が休日の場合には夜に洗濯機を利用すると予想し、ピーク電力時間帯が夜に存在すれば洗濯機の利用時間帯を夜から別の時間帯に変更することができるか否かを判断する。

別の時間帯に変更することができると判断した場合には、時間帯変更可能性判定部１０６は、変更後の時間帯を生活改善パターン提案部１０７に出力する。生活改善パターン提案部１０７は、時間帯変更可能性判定部１０６より受け取った変更後の時間帯に家電機器の利用時間帯を変更するように、ユーザに対して提案を行う。

なお、上述の例においては、洗濯機の利用開始時刻が曜日に関与しているため、曜日属性だけで利用開始時刻を予測できる例を示した。しかし、付帯条件決定部２７０４は、複数の付帯条件を設定する場合もある。例えば、上述の例では、平日の場合に、洗濯機の利用開始時刻が朝という知識が構築された。しかし、朝であっても洗濯機の利用開始時刻の分散が多ければ、さらに条件を付加することとなる。付加する付帯条件の決定方法については、上述の方法と同様に、平日の履歴に対して、さらに、天候や家電機器の利用状況に関する付帯条件を付与し、利用開始時刻の分散を計算する。その結果、例えば、エアコンの利用開始時刻が６時より早い場合には、洗濯機の利用開始時刻が７時台であるが、エアコンの利用開始時刻が６時より遅い場合には、洗濯機の利用開始時刻が８時台になる等の知識が抽出されることとなる。これは、エアコンの利用を開始する時刻がその家庭での起床時刻に依存しており、早起きしたときには洗濯機の利用開始時刻が早くなり、少し遅い場合には洗濯機の利用開始時刻が遅くなる場合がある。このような場合に、エアコンの利用開始時刻が起床時刻に依存していると、エアコンの利用開始時刻が洗濯機の利用開始時刻を決定する要因として抽出されることとなる。

このようにして、その世帯の電力が大きくなるときの家電機器を特定し、その家電機器の利用が開始される時刻を予測することで、ユーザが洗濯機の利用を開始する以前に、電力が大きくならないように、事前に注意喚起をすることができるようになる。例えば、洗濯機を利用する時間帯に電力が大きくなる場合には、「洗濯機を利用する時間を、少し遅らせてください」等のアドバイスをユーザに対して行うことができるようになる。

以上のように構成された利用時間変更支援装置２６００の利用開始時刻予測部２６０１の処理の流れをまとめると、図３３に示すフローチャートのようになる。利用時間変更支援装置２６００の他の処理部の処理の流れについては、実施の形態１と同様であるため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。

利用開始時刻分散算出部２７０２は、予測知識構築用履歴蓄積部２７０１に記憶されている予測に利用する履歴データを選択する（ステップＳ３１０１）。

周期的利用判定部１０５は、予測対象機器を特定し、利用開始時刻分散算出部２７０２は、予測対象機器の利用開始時刻の分散を算出する（ステップＳ３１０２）。

算出した分散が所定の閾値よりも大きい場合には（ステップＳ３１０３でＹＥＳ）、付帯条件付開始時刻分散算出部２７０３は、履歴を分類するための付帯条件の候補を選択する（ステップＳ３１０４）。例えば、曜日属性、天候属性などの属性が選択される。

付帯条件付開始時刻分散算出部２７０３は、選択した付帯条件毎に、予測対象機器の利用開始時刻の分散を計算し、付帯条件決定部２７０４は、分散が最小となる付帯条件を選択する（ステップＳ３１０５）。その後、ステップＳ３１０３に戻る。

算出した分散が所定の閾値以下になっていれば（ステップＳ３１０３でＮＯ）、付帯条件決定部２７０４は、分散が最小となるときの付帯条件を用いて知識情報を生成し、利用時間予測知識蓄積部２７０５に登録する（ステップＳ３１０６）。

以上の処理により、対象家電機器の利用を開始する時刻を推定することが可能になる。これにより、ユーザによって利用される家電機器を予測することができるようになり、家電機器の利用が開始される前に、ユーザに対して、利用時間の変更の提案を行うことができる。

（実施の形態３の変形例）
実施の形態３においては、洗濯機の利用時間帯を予測するために、過去の洗濯機の消費電力履歴を基に、曜日や天候、他の家電機器利用による付帯条件を選択することで、洗濯機を利用する時間帯を予測するための知識を構築した。一方、一般の日常生活においては、家電機器の利用頻度の確率を用いて、将来、利用する家電機器を予測するための知識を構築することも可能である。

図３４は、本変形例に係る利用開始時刻予測部２６０１の機能的な構成を示すブロック図である。利用開始時刻予測部２６０１は、予測知識構築用履歴蓄積部２７０１と、事前利用家電機器イベント抽出部３２０１と、トリガー家電機器イベント抽出部３２０２と、利用時間予測知識蓄積部２７０５とを含む。

予測知識構築用履歴蓄積部２７０１は、家電機器電力履歴蓄積部１０３に蓄積されている家電機器の電力の履歴から、家電機器の利用予測に用いる履歴、例えば、過去の１ヶ月の電力履歴データを抽出し蓄積する。

事前利用家電機器イベント抽出部３２０１は、予測知識構築用履歴蓄積部２７０１に蓄積されている履歴を用いて、予測対象となる家電機器が利用される前に発生した家電機器のイベントを抽出する。

トリガー家電機器イベント抽出部３２０２は、事前利用家電機器イベント抽出部３２０１で抽出された家電機器のイベントのうち、所定の頻度以上の確率で発生している家電機器のイベントを抽出する。

利用時間予測知識蓄積部２７０５は、トリガー家電機器イベント抽出部３２０２で抽出された家電機器のイベントと、予測対象となる家電機器の組とを利用時間予測知識として蓄積する。

以下、実施の形態３と異なる部分を中心に説明する。

予測知識構築用履歴蓄積部２７０１には、予測用知識構築用履歴として、例えば、最近の過去１週間の家電機器の履歴が蓄積されているとする。このとき、事前利用家電機器イベント抽出部３２０１は、周期的利用判定部１０５で周期的に利用されると判定された家電機器と利用開始時間帯を特定する。例えば、家電機器と利用開始時間帯として、洗濯機と７時台とがそれぞれ特定されたものとする。事前利用家電機器イベント抽出部３２０１は、洗濯機が朝７時台に利用されるか否かを判定するときに、洗濯機が利用される時刻の１５分前に発生した家電機器のイベントを抽出する。前述の判定に際しては、予測知識構築用履歴蓄積部２７０１に記憶されている履歴を参照する。具体的には、図３５に示すように、例えば、７月１０日において、洗濯機が７時４２分に利用が開始されたとする。このとき、７時４２分の１５分前の７時２７分以降７時４２分までの間に発生した家電機器のイベントを抽出する。例えば、給湯器の電源がＯＮされた、エアコンの電源がＯＦＦされた、洗面台照明の電源がＯＮされた、というイベントが抽出されたものとする。同様に、７月１１日の履歴においても、洗濯機の利用が開始される前に発生した家電機器のイベントを抽出する。この操作を、洗濯機が利用された日の履歴（例えば、１０日間の履歴）を用いて抽出する。図３５中、○印が発生したイベントを示している。

トリガー家電機器イベント抽出部３２０２は、事前利用家電機器イベント抽出部３２０１で抽出されたイベントのうち、対象とする家電機器の利用の予測に有用な家電機器のイベントを選択する。図３５の例においては、１０日間の履歴を用いて各家電機器のイベントに対して発生確率を計算する。その確率が高いものが、洗濯機の利用のトリガーとなる家電機器のイベントであると判断する。例えば、所定の閾値０．８よりも大きければ、予測に利用するトリガーイベントと判断する。図３５の例では、給湯器の電源ＯＦＦと洗面台照明の電源ＯＮの発生確率が０．９であり、所定の閾値０．８よりも大きい。このため、この２つのイベントが、洗濯機を利用する１５分前に発生する確率が高いと判断する。この２つのイベントが発生した場合には洗濯機の７時台の利用が開始されると予測されるため、トリガー家電機器イベント抽出部３２０２は、この知識を利用時間予測知識蓄積部２７０５へ登録する。この結果、時間帯変更可能性判定部１０６は、給湯器の電源ＯＦＦと洗面台照明の電源ＯＮが発生した後に、洗濯機が利用されるものと予測することが可能になる。

なお、上記の例では、洗濯機の利用開始の１５分前までのイベントにおいて、発生確率が０．８以上のイベントが２つあったため、それらのイベントを予測用知識のトリガーイベントとして判断した。しかし、１５分前までで、トリガーとなる発生確率が０．８を超えるイベントが存在しない場合もある。このときは、１５分を３０分に変更し、家電機器のイベントを抽出することで、発生確率を高くすることが可能である。そこで、１５分前までにトリガーとなるイベントが十分になかった場合には、さらに時間を長くすることで、トリガーとなるイベントを抽出する。

以上のように構成された利用時間変更支援装置２６００の利用開始時刻予測部２６０１の処理の流れをまとめると、図３６に示すフローチャートのようになる。

事前利用家電機器イベント抽出部３２０１は、対象家電機器と利用開始時間帯を特定する（ステップＳ３４０１）。例えば、対象家電機器として洗濯機を特定し、利用開始時間帯として７時台を特定する。

事前利用家電機器イベント抽出部３２０１は、洗濯機の利用が開始される１５分前までの、洗濯機以外の家電機器のイベントを抽出する（ステップＳ３４０２）。その結果、図３５のような表のデータが作成される。

トリガー家電機器イベント抽出部３２０２は、家電機器のイベントの発生確率を計算する（ステップＳ３４０３）。図３５の例では、１０日間の履歴データを用いて発生確率を計算している。

トリガー家電機器イベント抽出部３２０２は、発生確率が所定の閾値（例えば、０．８）より大きいイベントが２つ以上存在するか否かを判断する（ステップＳ３４０４）。図３５の例では、給湯器の電源ＯＦＦと洗面台照明の電源ＯＮの２つのイベントが存在する。

ステップＳ３４０４での判定の結果、上記イベントが２つ以上存在すると判断された場合には（ステップＳ３４０４でＹＥＳ）、トリガー家電機器イベント抽出部３２０２は、それらのイベントを家電機器の利用のトリガーとなるイベントとして、利用時間予測知識蓄積部２７０５に登録する（ステップＳ３４０６）。

ステップＳ３４０４での判定の結果、上記イベントが存在しない、または１つしか存在しないと判断された場合には（ステップＳ３４０４でＮＯ）、家電機器のイベントを抽出するための時間を変更して、ステップＳ３４０２と同様にイベントを抽出する（ステップＳ３４０５）。その後、ステップＳ３４０３に戻る。例えば、洗濯機の利用開始より１５分前の履歴を用いて処理を行ったが、十分なトリガーイベントが検出されなかった場合には、３０分前までの履歴を用いて、トリガーイベントの抽出を試みる。

以上の処理を実行することにより、家電機器の利用を予測するための知識を、各家庭の生活スタイルに適合した形で抽出することが可能になる。

なお、上記実施の形態では、家電機器の利用開始時刻から１５分前までの他の家電機器のイベントをトリガーとして抽出した。しかし、１５分前までのトリガーとなるイベントと、３０分前までのトリガーとなるイベントとを抽出し、両方のイベントが発生したときに、洗濯機の利用が開始されることを予測する知識を構築することも可能である。例えば、朝の洗濯を行う２０分前くらいに、朝食で利用した食器を食洗機にセットして作動させ、さらに、その後、洗濯を行う１０分ぐらい前に洗面台の電灯をＯＮにしたとする。このとき、洗濯機の利用が予測される場合には、洗濯機の利用開始時刻の０〜１５分前、１５〜３０分前等の各時間帯でトリガーイベントを抽出し、これらの順序を考慮したトリガーイベントに関する知識を構築することが可能になる。

実施の形態１〜３で説明した利用時間変更支援装置は、コンピュータにより実現することが可能である。つまり、利用時間変更支援装置の処理を実現するためのプログラムをコンピュータで実行することにより、利用時間変更支援装置をコンピュータにより実現することが可能となる。

図３７は、利用時間変更支援装置の外観図である。利用時間変更支援装置は、コンピュータ３４と、コンピュータ３４に指示を与えるためのキーボード３６およびマウス３８と、コンピュータ３４の演算結果等の情報を提示するためのディスプレイ３２と、コンピュータ３４で実行されるプログラムを読み取るためのＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）装置４０および通信モデム（図示せず）とを含む。

利用時間変更支援装置を実現するためのプログラムは、コンピュータで読取可能な媒体であるＣＤ−ＲＯＭ４２に記憶され、ＣＤ−ＲＯＭ装置４０で読み取られる。または、コンピュータネットワーク２６を通じて通信モデムで読み取られる。

図３８は、利用時間変更支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。コンピュータ３４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４４と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）４６と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４８と、ハードディスク５０と、通信モデム５２と、バス５４とを含む。

ＣＰＵ４４は、ＣＤ−ＲＯＭ装置４０または通信モデム５２を介して読み取られたプログラムを実行する。ＲＯＭ４６は、コンピュータ３４の動作に必要なプログラムやデータを記憶する。ＲＡＭ４８は、プログラム実行時のパラメータなどのデータを記憶する。ハードディスク５０は、プログラムやデータなどを記憶する。通信モデム５２は、コンピュータネットワーク２６を介して他のコンピュータとの通信を行なう。バス５４は、ＣＰＵ４４、ＲＯＭ４６、ＲＡＭ４８、ハードディスク５０、通信モデム５２、ディスプレイ３２、キーボード３６、マウス３８およびＣＤ−ＲＯＭ装置４０を相互に接続する。

以上、本発明の実施の形態に係る電力測定システムについて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上述の実施の形態では、ピーク電力を削減するために、ピーク電力時間帯からの家電機器の利用時間帯の変更について説明した。しかし、これに限定されるものではなく、例えば、昼間の電力料金が高い時間帯から夜間の電力料金が安い時間帯への家電機器の利用時間帯の変更を支援するようにしてもよい。

また、上述の実施の形態では、利用時間変更支援装置に接続されている家電機器を識別するための名称や機種名をユーザが入力することとしたが、家電機器の消費電力の変化を示す波形から、機種名等を自動的に推定して登録してもよい。このため、あらかじめ機種名等と消費電力の変化を示す波形との対応関係を示す情報が設定されており、その情報を参照することで、接続されている機種を推測することができる。

また、家電機器が利用される可能性が低い深夜において、消費電力を測定し、測定結果を待機電力の値として記憶しておき、その値よりも大きい電力が消費された場合に、家電機器が利用されていると判断してもよい。

また、上述の実施の形態では、時間帯変更可能性判定部１０６での判定結果に基づいて、生活改善パターン提案部１０７が生活改善パターンの提案を行うものとしたが、上記判定結果に基づいて、運転制御部（図示せず）が、家電機器の利用時間帯を自動的に変更し、家電機器の運転制御を行うようにしてもよい。

また、上述の実施の形態では、家庭内の家電機器の利用状況に基づいて家電機器の利用時間帯の可能性を判断する例について説明したが、オフィス等の生活空間における家電機器においても同様の処理を行なうことにより、同様の効果を奏することが可能となる。例えば、図３９に示すように、あるオフィス空間において、資料または社内文書を作成するためのオフィス用パソコン（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）３９１と、新製品開発のための実験データ処理用パソコン３９２とが設置されている環境を想定する。この場合、オフィス用パソコン３９１に対して、従業員は出社すると電源を入れ、退社するときに電源を切る等の操作を行う。一方、従業員が実験を行う時間にはばらつきがあり、日によって異なるため、実験データ処理用パソコン３９２を利用する時間にはばらつきがある。

このように、同じパソコンであっても、電力の利用履歴は大きく異なり、オフィス用パソコン３９１の電力の利用履歴から、図４０のような電力の履歴が取得でき、一方で、実験データ処理用パソコン３９２の電力の利用履歴からは、図４１のような履歴が取得される。つまり、オフィス用パソコン３９１では、電力の利用時間帯のばらつきが少なく、周期的な利用と判断することができる。一方で、実験データ処理用パソコン３９２では、電力の利用時間帯にばらつきが見られる。このとき、時間帯変更可能性判定部１０６は、利用時間帯のばらつきが少ないオフィス用パソコン３９１の利用時間帯の変更は困難であるが、実験データ処理用パソコン３９２の利用時間帯の変更は可能であると判断する。そこで、電力量のピーク時間帯において、両方のパソコンが利用される可能性がある場合には、時間帯変更可能性判定部１０６は、実験データ処理用パソコン３９２の利用時間帯の変更が容易であると判断する。その上で、生活改善パターン提案部１０７は、利用時間帯の変更をユーザに対して提案することとなる。また、変更後の時間帯は、過去の利用したことのある時間帯となる。

このように、家庭内だけでなく、オフィス等で業務用に利用されている家電機器に対しても本発明は有効である。

また、上述の実施の形態では、家電機器を利用する時間が決まった時間である場合を周期的な利用としているが、家電機器を利用する時間が決まっていなくても、曜日または祝日にかかわらず、日単位で、毎日利用する場合も周期的に利用しているとしてもよい。

また、実施の形態２に係る利用時間変更支援装置１７００は、生活スタイル別家電機器記憶部１７０１を備え、生活スタイル単位での利用時間帯の変更を提案していた。この提案は、家庭内の家電機器に対してだけでなく、オフィス等での生活空間で利用される家電機器に対しても行うことが可能である。例えば、図４２に示すように、オフィスにおいて、居室Ａと居室Ｂでの電力の利用状況の履歴を蓄積し、その履歴を用いて、家電機器の利用時間帯の変更を提案してもよい。ここで、居室Ａには、オフィス用パソコンＡ、オフィス用パソコンＢおよびエアコンＡが備えられており、居室Ｂには、オフィス用パソコンＣ、オフィス用パソコンＤおよびエアコンＢが備えられているものとする。

この機能を実現するためには、実施の形態２では、図２０に示すように、食事準備等の生活スタイルごとに、その生活スタイルで用いられる家電機器の情報を、あらかじめ保持していた。これに対して、図４３に示すように、居室単位で利用されている家電機器の情報をあらかじめ保持するようにしても良い。一般に、従業員は、居室単位で業務を行っていることが多い。そのため、家電機器が利用されている時間帯も、居室単位でまとめることが可能と考えられる。図４３に示されるように、例えば、居室Ａで利用される家電機器がオフィス用パソコンＡ、オフィス用パソコンＢおよびエアコンＡであることを示す情報が保持される。

図４３に示すような情報から居室単位で利用される家電機器が特定されると、例えば、図４４Ａおよび図４４Ｂに示すように、各日において、各家電機器の利用時間帯の履歴を取得することが可能になる。図４４Ａおよび図４４Ｂは、それぞれ居室Ａおよび居室Ｂの各家電機器の利用時間帯の履歴を示している。例えば、居室Ａでは、週に一回、朝の会議があるとすると、その時間帯に合わせて、従業員が利用する家電機器の利用時間が移動する。つまり、図４４Ａに示す居室Ａ（または部署）の例では、１０月１１日に朝の会議があったため、各家電機器の利用時間帯が、普段の日（１０月１２日および１３日）に比べ、早い時間帯に移動している。一方で、図４４Ｂの居室Ｂ（または部署）では、朝の会議がなく、毎日、ほぼ同じ時間帯から業務が開始されている。このとき、居室Ａと居室Ｂにおいて、居室Ｂの家電機器は、普段から利用される時間帯のばらつき（分散）が小さくなり、利用時間帯を変更することは困難であると判断される。一方で、居室Ａでは、朝の会議等があるため、家電機器の利用時間帯の変更は容易であると判断される。

このように、実施の形態２と同様に、オフィス等においては、家電機器が設置されている居室等の場所単位での利用される家電機器を一つのクラスとみなし、家電機器の利用時間帯の変更をユーザに提案することが可能になる。

さらに、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしても良い。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしても良い。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしても良い。

また、本発明は、上記に示す方法であるとしても良い。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしても良いし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしても良い。

さらに、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標））、半導体メモリなどに記録したものとしても良い。また、これらの記録媒体に記録されている上記デジタル信号であるとしても良い。

また、本発明は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。

また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、上記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、上記マイクロプロセッサは、上記コンピュータプログラムに従って動作するとしても良い。

また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記記録媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。

さらに、上記実施の形態および上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしても良い。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明は、各家庭で保有する家電機器の利用実態に応じて、家庭内の総消費電力量のシフトを行うためのユーザに対するアドバイス生成を行なう利用時間変更支援装置等に適用することができる。

１００ 電力履歴書込み部
１０１ 世帯電力履歴蓄積部
１０２ ピーク電力時間検出部
１０３ 家電機器電力履歴蓄積部
１０４ 利用家電機器特定部
１０５ 周期的利用判定部
１０６ 時間帯変更可能性判定部
１０７ 生活改善パターン提案部
２００ 電力測定システム
２０２ 分電盤
２０４ 総電力計測装置
２０６ コンセント
２０８ 消費電力測定装置
２１０ 差込プラグ
２１２ エアコン
２１４ 洗濯機
２１６、１３００、１７００、２６００ 利用時間変更支援装置
２１８ デジタルテレビ
３９１ オフィス用パソコン
３９２ 実験データ処理用パソコン
１３０１ 家電機器電力特性記憶部
１７０１ 生活スタイル別家電機器記憶部
１７０２ 生活スタイル時間帯判定部
１７０３ 生活スタイル周期性判定部
２６０１ 利用開始時刻予測部
２７０１ 予測知識構築用履歴蓄積部
２７０２ 利用開始時刻分散算出部
２７０３ 付帯条件付開始時刻分散算出部
２７０４ 付帯条件決定部
２７０５ 利用時間予測知識蓄積部
３２０１ 事前利用家電機器イベント抽出部
３２０２ トリガー家電機器イベント抽出部

Claims (23)

1. 生活空間内で利用される家電機器毎に、消費電力履歴を蓄積する家電機器電力履歴蓄積部と、
   生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を前記消費電力履歴として前記家電機器電力履歴蓄積部に書込む電力履歴書込み部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する周期的利用判定部と、
   前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する時間帯変更可能性判定部と
   を備え、
   前記時間帯変更可能性判定部は、前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の利用時間帯のばらつき度合いが大きいほど、利用時間帯の変更の可能性が高いと判定する
   利用時間変更支援装置。
2. 生活空間内で利用される家電機器毎に、消費電力履歴を蓄積する家電機器電力履歴蓄積部と、
   生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を前記消費電力履歴として前記家電機器電力履歴蓄積部に書込む電力履歴書込み部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する周期的利用判定部と、
   世帯内で利用される家電機器毎に、当該家電機器の利用時間帯の変更の可否を示す利用方法変更情報を記憶している家電機器電力特性記憶部と、
   前記利用方法変更情報に利用時間帯の変更が可能であることが示されている家電機器についてのみ、前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する時間帯変更可能性判定部と
   を備える利用時間変更支援装置。
3. 前記利用方法変更情報は、さらに、家電機器の動作に関する工程情報を含み、
   前記時間帯変更可能性判定部は、前記工程情報を参照し、工程単位で利用時間帯の変更の可能性を判定し、
   前記工程情報は、乾燥工程を含み、
   前記時間帯変更可能性判定部は、乾燥工程の利用時間帯の変更の可能性を判定する
   請求項２記載の利用時間変更支援装置。
4. 生活空間内で利用される家電機器毎に、消費電力履歴を蓄積する家電機器電力履歴蓄積部と、
   生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を前記消費電力履歴として前記家電機器電力履歴蓄積部に書込む電力履歴書込み部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する周期的利用判定部と、
   前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する時間帯変更可能性判定部と、
   生活スタイル毎に、当該生活スタイルにおいて連動して利用される可能性が高い家電機器に関する情報を記憶している生活スタイル別家電機器記憶部と、
   前記生活スタイル別家電機器記憶部に記憶されている情報および前記消費電力履歴に基づいて、各生活スタイルの時間帯を判定する生活スタイル時間帯判定部とを備え、
   前記周期的利用判定部は、生活スタイル毎に、前記生活スタイル時間帯判定部で判定された生活スタイルが周期的に繰り返されているか否かを判定し、
   前記時間帯変更可能性判定部は、前記周期的利用判定部により周期性があると判定された生活スタイルに含まれる家電機器の消費電力履歴に基づいて、当該生活スタイルの変更の可能性および変更後の生活スタイルの時間帯を判定し、判定結果を出力する
   利用時間変更支援装置。
5. 前記生活スタイルは、複数の家電機器の利用から定義される生活イベントであり、
   前記生活スタイル別家電機器記憶部は、生活イベント毎に、当該生活イベントにおいて連動して利用される可能性が高い家電機器に関する情報を記憶しており、
   前記生活スタイル時間帯判定部は、前記生活スタイル別家電機器記憶部に記憶されている情報および前記消費電力履歴に基づいて、各生活イベントの時間帯を判定し、
   前記周期的利用判定部は、生活イベント毎に、前記生活スタイル時間帯判定部で判定された生活イベントが周期的に繰り返されているか否かを判定し、
   前記時間帯変更可能性判定部は、前記周期的利用判定部により周期性があると判定された生活イベントに含まれる家電機器の消費電力履歴に基づいて、当該生活イベントの変更の可能性および変更後の生活イベントの時間帯を判定し、判定結果を出力する
   請求項４記載の利用時間変更支援装置。
6. 生活空間内で利用される家電機器毎に、消費電力履歴を蓄積する家電機器電力履歴蓄積部と、
   生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を前記消費電力履歴として前記家電機器電力履歴蓄積部に書込む電力履歴書込み部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する周期的利用判定部と、
   前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する時間帯変更可能性判定部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、家電機器の利用開始時刻を予測する利用開始時刻予測部を備え、
   前記時間帯変更可能性判定部は、前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記利用開始時刻予測部で予測された当該家電機器の利用開始時刻を含む利用時間帯から他の利用時間帯への変更の可能性および変更後の利用時間帯を判定し、判定結果を出力し、
   前記利用開始時刻予測部は、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、付帯条件を付したときの家電機器の利用開始時刻のばらつき度合いから、当該家電機器の利用開始時刻に関する知識を決定し、
   前記時間帯変更可能性判定部は、付帯条件の結果から前記利用開始時刻予測部で予測された当該家電機器の利用開始時刻を決定する
   利用時間変更支援装置。
7. 生活空間内で利用される家電機器毎に、消費電力履歴を蓄積する家電機器電力履歴蓄積部と、
   生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を前記消費電力履歴として前記家電機器電力履歴蓄積部に書込む電力履歴書込み部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する周期的利用判定部と、
   前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する時間帯変更可能性判定部と、
   前記生活空間の総消費電力履歴を蓄積する世帯電力履歴蓄積部と、
   前記世帯電力履歴蓄積部に蓄積されている前記総消費電力履歴から、総消費電力量が所定の値より大きくなっている時間であるピーク電力時間を検出するピーク電力時間検出部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている消費電力履歴と、前記ピーク電力時間検出部で検出された前記ピーク電力時間とに基づいて、前記ピーク電力時間において電力が利用されている家電機器を特定する利用家電機器特定部とを備え、
   前記周期的利用判定部は、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、前記利用家電機器特定部で特定された前記家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する
   利用時間変更支援装置。
8. 生活空間内で利用される家電機器毎に、消費電力履歴を蓄積する家電機器電力履歴蓄積部と、
   生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を前記消費電力履歴として前記家電機器電力履歴蓄積部に書込む電力履歴書込み部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する周期的利用判定部と、
   前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する時間帯変更可能性判定部と、
   前記時間帯変更可能性判定部で家電機器の利用時間帯の変更が可能であると判定された場合には、前記家電機器の利用時間帯の前記時間帯変更可能性判定部で判定された前記変更後の利用時間帯への変更を提案する生活改善パターン提案部とを備える
   利用時間変更支援装置。
9. 生活空間内で利用される家電機器毎に、消費電力履歴を蓄積する家電機器電力履歴蓄積部と、
   生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を前記消費電力履歴として前記家電機器電力履歴蓄積部に書込む電力履歴書込み部と、
   前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する周期的利用判定部と、
   前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する時間帯変更可能性判定部と
   を備え、
   前記時間帯変更可能性判定部は、前記変更後の利用時間帯を、前記周期的利用判定部により周期的に利用されていると判定された前記家電機器の過去に利用実績のある時間帯の中から選択する
   利用時間変更支援装置。
10. コンピュータが、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込み、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定し、
    コンピュータが、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力し、
    前記出力において、コンピュータが、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の利用時間帯のばらつき度合いが大きいほど、利用時間帯の変更の可能性が高いと判定する
    利用時間変更支援方法。
11. コンピュータが、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込み、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定し、
    コンピュータが、世帯内で利用される家電機器毎に当該家電機器の利用時間帯の変更の可否を示す利用方法変更情報に、利用時間帯の変更が可能であることが示されている家電機器についてのみ、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力する
    利用時間変更支援方法。
12. コンピュータが、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込み、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定し、
    コンピュータが、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力し、
    コンピュータが、生活スタイル毎に当該生活スタイルにおいて連動して利用される可能性が高い家電機器に関する情報および前記消費電力履歴に基づいて、各生活スタイルの時間帯を判定し、
    前記周期的に利用されているか否かの判定において、コンピュータが、生活スタイル毎に、判定された生活スタイルが周期的に繰り返されているか否かを判定し、
    前記出力において、コンピュータが、周期性があると判定された生活スタイルに含まれる家電機器の消費電力履歴に基づいて、当該生活スタイルの変更の可能性および変更後の生活スタイルの時間帯を判定し、判定結果を出力する
    利用時間変更支援方法。
13. コンピュータが、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込み、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定し、
    コンピュータが、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力し、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、家電機器の利用開始時刻を予測し、
    前記出力において、コンピュータが、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、予測された当該家電機器の利用開始時刻を含む利用時間帯から他の利用時間帯への変更の可能性および変更後の利用時間帯を判定し、判定結果を出力し、
    前記予測において、コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、付帯条件を付したときの家電機器の利用開始時刻のばらつき度合いから、当該家電機器の利用開始時刻に関する知識を決定し、
    前記出力において、コンピュータが、付帯条件の結果から予測された当該家電機器の利用開始時刻を決定する
    利用時間変更支援方法。
14. コンピュータが、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込み、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定し、
    コンピュータが、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力し、
    コンピュータが、世帯電力履歴蓄積部に蓄積されている前記生活空間の総消費電力履歴から、総消費電力量が所定の値より大きくなっている時間であるピーク電力時間を検出し、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている消費電力履歴と、検出された前記ピーク電力時間とに基づいて、前記ピーク電力時間において電力が利用されている家電機器を特定し、
    前記判定において、コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、特定された前記家電機器が周期的に利用されているか否かを判定する
    利用時間変更支援方法。
15. コンピュータが、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込み、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定し、
    コンピュータが、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力し、
    コンピュータが、前記家電機器の利用時間帯の変更が可能であると判定された場合には、前記家電機器の前記変更後の利用時間帯に基づく生活改善パターンを提案する
    利用時間変更支援方法。
16. コンピュータが、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込み、
    コンピュータが、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定し、
    コンピュータが、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力し、
    前記出力において、コンピュータが、前記変更後の利用時間帯を、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の過去に利用実績のある時間帯の中から選択する
    利用時間変更支援方法。
17. コンピュータに、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込ませ、
    コンピュータに前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定させ、
    コンピュータに、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力させ、
    前記出力において、コンピュータに、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の利用時間帯のばらつき度合いが大きいほど、利用時間帯の変更の可能性が高いと判定させる
    ためのプログラム。
18. コンピュータに、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込ませ、
    コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定させ、
    コンピュータに、世帯内で利用される家電機器毎に当該家電機器の利用時間帯の変更の可否を示す利用方法変更情報に、利用時間帯の変更が可能であることが示されている家電機器についてのみ、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力させる
    ためのプログラム。
19. コンピュータに、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込ませ、
    コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定させ、
    コンピュータに、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力させ、
    コンピュータに、生活スタイル毎に当該生活スタイルにおいて連動して利用される可能性が高い家電機器に関する情報および前記消費電力履歴に基づいて、各生活スタイルの時間帯を判定させ、
    前記周期的に利用されているか否かの判定において、コンピュータに、生活スタイル毎に、判定された生活スタイルが周期的に繰り返されているか否かを判定させ、
    前記出力において、コンピュータに、周期性があると判定された生活スタイルに含まれる家電機器の消費電力履歴に基づいて、当該生活スタイルの変更の可能性および変更後の生活スタイルの時間帯を判定し、判定結果を出力させる
    ためのプログラム。
20. コンピュータに、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込ませ、
    コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定させ、
    コンピュータに、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力させ、
    コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、家電機器の利用開始時刻を予測させ、
    前記出力において、コンピュータに、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、予測された当該家電機器の利用開始時刻を含む利用時間帯から他の利用時間帯への変更の可能性および変更後の利用時間帯を判定し、判定結果を出力させ、
    前記予測において、コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、付帯条件を付したときの家電機器の利用開始時刻のばらつき度合いから、当該家電機器の利用開始時刻に関する知識を決定させ、
    前記出力において、コンピュータに、付帯条件の結果から予測された当該家電機器の利用開始時刻を決定させる
    ためのプログラム。
21. コンピュータに、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込ませ、
    コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定させ、
    コンピュータに、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力させ、
    コンピュータに、世帯電力履歴蓄積部に蓄積されている前記生活空間の総消費電力履歴から、総消費電力量が所定の値より大きくなっている時間であるピーク電力時間を検出させ、
    コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている消費電力履歴と、検出された前記ピーク電力時間とに基づいて、前記ピーク電力時間において電力が利用されている家電機器を特定させ、
    前記判定において、コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、特定された前記家電機器が周期的に利用されているか否かを判定させる
    ためのプログラム。
22. コンピュータに、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込ませ、
    コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定させ、
    コンピュータに、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力させ、
    コンピュータに、前記家電機器の利用時間帯の変更が可能であると判定された場合には、前記家電機器の前記変更後の利用時間帯に基づく生活改善パターンを提案させる
    ためのプログラム。
23. コンピュータに、生活空間内で利用される家電機器の消費電力を測定する測定装置から、受信した前記家電機器の消費電力を示す情報の履歴を消費電力履歴として家電機器電力履歴蓄積部に書込ませ、
    コンピュータに、前記家電機器電力履歴蓄積部に蓄積されている前記消費電力履歴に基づいて、所定の時間帯において利用されている家電機器が周期的に利用されているか否かを判定させ、
    コンピュータに、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の前記消費電力履歴に基づいて、前記家電機器の利用時間帯の変更の可能性および変更後の利用時間帯の判定結果を出力させ、
    前記出力において、コンピュータに、前記変更後の利用時間帯を、周期的に利用されていると判定された前記家電機器の過去に利用実績のある時間帯の中から選択させる
    ためのプログラム。

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