JP5906835B2 - 電力制御プログラム、電力制御装置、および電力制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、消費電力を抑制する電力制御プログラム、電力制御装置、および電力制御方法に関する。

近年、電力を用いる機器が身の回りに増加していくにつれて、機器全体の消費電力量も増加している。消費電力を抑制する技術として、たとえば、ある空間において、温度の変更や照明の明るさの変更を要望する度合が高い空間には相対的に多くの電力量を按分し、反対に変更を要望する度合が低い対象空間には相対的に少ない電力量を按分する技術が開示されている。また、複数の機器における各機器の状態量を検出する複数のセンサを有し、各センサからの検出信号を受けて機器運用アルゴリズムに基づき各電気機器間の状態量に一定の相関をとらせながら消費電力量を制御する技術が開示されている（たとえば、下記特許文献１、２を参照。）。

特開２００９−２０４１８８号公報 特開２００１−２１８３６７号公報

しかしながら、上述した従来技術において、機器の消費電力量の抑制を行うことにより、機器を利用する利用者の利便性の低下を招くという問題がある。たとえば、温度の変更や照明の明るさの変更を要望する度合が低い利用者について、機器に供給される電力量が少なくなり、機器の処理能力が低下して、利便性が低下する場合がある。

本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、消費電力の抑制による機器の利用者の利便性の低下を防ぐことができる電力制御プログラム、電力制御装置、および電力制御方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一側面によれば、制御対象装置の単位時間当たりの消費電力量の測定結果を取得し、制御対象装置に対する消費電力の抑制要求を受け付け、抑制要求を受け付けた場合、制御対象装置の消費電力を抑制可能となる条件を表す単位時間当たりの消費電力量の値を記憶する記憶部を参照して、取得した測定結果が条件を満たすか否かを判定し、条件を満たすと判定した場合、制御対象装置の消費電力の抑制指示を制御対象装置に通知する電力制御プログラム、電力制御装置、および電力制御方法が提案される。

本発明の一側面によれば、消費電力の抑制による機器の利用者の利便性の低下を防ぐことを図ることができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態１にかかる電力制御装置の動作例を示す説明図である。 図２は、電力制御システムの接続例を示す説明図である。 図３は、電力制御装置のハードウェア構成例を示す説明図である。 図４は、実施の形態１にかかる電力制御装置の機能構成例を示すブロック図である。 図５は、消費電力量ＤＢの記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、パターンモデルテーブルの記憶内容の一例とパターンモデルの概形を示す説明図である。 図７は、機器モデルテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、パターンモデルの決定例を示す説明図である。 図９は、各機器におけるパターンモデルの決定例を示す説明図である。 図１０は、機器モデルテーブルの抑制可否フィールドの設定例を示す説明図である。 図１１は、消費電力量収集処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１２は、実施の形態１にかかるパターンモデル決定処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１３は、実施の形態１にかかるパターンモデル決定処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１４は、抑制時間および抑制電力量設定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１５は、抑制機器の選択処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１６は、抑制機器の選択処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１７は、実施の形態２にかかる電力制御装置の機能構成例を示すブロック図である。 図１８は、非モデル化機器テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。 図１９は、非モデル化機器テーブルへの登録例を示す説明図である。 図２０は、パターンモデルテーブルへの登録例を示す説明図である。 図２１は、実施の形態２にかかるパターンモデル決定処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２２は、パターンモデル生成処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、開示の電力制御プログラム、電力制御装置、および電力制御方法の実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態１の説明）
図１は、実施の形態１にかかる電力制御装置の動作例を示す説明図である。電力制御システム１００は、電力制御を行う電力制御装置１０１と、消費電力の制御対象となる照明Ａを含む。以下、消費電力の制御対象装置を、機器と称する。

初めに、電力制御装置１０１は、照明Ａの消費電力を抑制可能となる条件を記憶している。以下、抑制可能となる条件を抑制可能条件と称する。図１の例で示す抑制可能条件は、単位時間当たりの消費電力量が１０００［Ｗ秒］以上となることである。この抑制可能条件は、機器の動作を最低限保証できる条件となる。

次に、電力制御装置１０１は、消費電力量の抑制要求を受け付けると、照明Ａの単位時間当たりの消費電力量の測定結果を取得する。図１では、測定結果が１１００［Ｗ秒］であったとする。続けて、電力制御装置１０１が、測定結果が抑制可能条件を満たす場合に、照明Ａに消費電力を抑制するように抑制指示を通知する。また、消費電力量の抑制要求を受け付けても、測定結果が抑制可能条件を満たさない場合には、電力制御装置１０１は、照明Ａの消費電力を抑制しない。

これにより、電力制御装置１０１は、機器の消費電力の抑制要求を受け付けても、測定した機器の消費電力量が、機器の動作を最低限保証できる電力量未満の時は機器の消費電力を抑制しないことにより、消費電力の抑制による利用者の利便性の低下を防ぐことができる。以下、図２〜図１６を用いて、実施の形態１にかかる電力制御装置１０１の説明を行う。

図２は、電力制御システムの接続例を示す説明図である。電力制御システム１００は、電力制御装置１０１と、サーバ２０１と、携帯端末２０２と、照明Ａと、照明Ｂと、エアコンＣと、機器Ｄと、機器Ｅを有する。電力制御装置１０１と、サーバ２０１と、携帯端末２０２は、ネットワーク２０３によりそれぞれ接続されている。また、照明Ａ〜機器Ｅは、無線通信や、電力線通信等を介して、電力制御装置１０１からの電力制御を受ける。

サーバ２０１は、電力会社内の装置である。サーバ２０１は、電力制御装置１０１が制御する機器に対する消費電力の抑制要求を発行する。携帯端末２０２は、宅内にいる利用者の端末である。照明Ａ〜機器Ｅは、宅内に存在する機器である。

（電力制御装置１０１のハードウェア）
図３は、電力制御装置のハードウェア構成例を示す説明図である。図３において、電力制御装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ‐Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３０３と、磁気ディスクドライブ３０４と、磁気ディスク３０５と、ＩＦ３０６と、を含む。また、各部はバス３０７によってそれぞれ接続されている。

ここで、ＣＰＵ３０１は、電力制御装置１０１の全体の制御を司る演算処理装置である。ＲＯＭ３０２は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶する不揮発性メモリである。ＲＡＭ３０３は、ＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される揮発性メモリである。磁気ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって磁気ディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する制御装置である。磁気ディスク３０５は、磁気ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発性メモリである。なお、ＲＯＭ３０２、磁気ディスク３０５のいずれかの記憶装置に、本実施の形態にかかる電力制御プログラムが格納されていてもよい。

ＩＦ３０６は、通信回線を通じてネットワーク２０３に接続され、ネットワーク２０３を介して他の装置に接続される。そして、ＩＦ３０６は、ネットワーク２０３と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。ＩＦ３０６には、たとえばモデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。なお、電力制御装置１０１は、利用者が電力制御装置１０１を直接操作する場合、光ディスクドライブと、光ディスクと、ディスプレイと、キーボードと、マウスと、を有していてもよい。

光ディスクドライブは、ＣＰＵ３０１の制御にしたがって光ディスクに対するデータのリード／ライトを制御する制御装置である。光ディスクは、光ディスクドライブの制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発性メモリである。ディスプレイは、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。キーボードは、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。また、キーボードは、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウスは、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。

また、図３にて図示していないが、サーバ２０１は、たとえば、電力制御システム１００の管理者がサーバ２０１を操作する場合、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭと、磁気ディスクドライブと、磁気ディスクと、ＩＦと、光ディスクドライブと、光ディスクと、ディスプレイと、キーボードと、マウスを有する。また、携帯端末２０２は、たとえば、ＣＰＵと、ＲＡＭと、ＲＯＭと、フラッシュＲＯＭと、ディスプレイと、ＩＦを有する。フラッシュＲＯＭは、記憶内容を書き換え可能な不揮発性メモリである。また、照明Ａ〜機器Ｅは、消費電力量を測定するセンサと、ＩＦを有する。

（電力制御装置１０１の機能）
次に、電力制御装置１０１の機能について説明する。図４は、実施の形態１にかかる電力制御装置の機能構成例を示すブロック図である。電力制御装置１０１は、取得部４０１と、受付部４０２と、記憶部４０３と、抽出部４０４と、特定部４０５と、判断部４０６と、判定部４０７と、通知部４０８を含む。制御部となる取得部４０１と、受付部４０２と、抽出部４０４〜通知部４０８は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、その機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、たとえば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５などである。または、ＩＦ３０６を経由して他のＣＰＵが実行することにより、その機能を実現してもよい。

また、電力制御装置１０１は、記憶部４０３となる消費電力量ＤＢ４１１と、パターンモデルテーブル４１２と、機器モデルテーブル４１３にアクセス可能である。消費電力量ＤＢ４１１と、パターンモデルテーブル４１２と、機器モデルテーブル４１３は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５といった記憶装置に格納されている。

消費電力量ＤＢ４１１は、消費電力の制御対象装置となる機器ごとの、単位時間当たりの消費電力量と単位時間当たりの消費電力量の測定時刻を記憶する。なお、消費電力量ＤＢ４１１の記憶内容の詳細は、図５にて後述する。パターンモデルテーブル４１２は、時系列な単位時間当たりの消費電力量の分布の形状と、分布に対応する消費電力を抑制可能となる条件を記憶する。なお、パターンモデルテーブル４１２の記憶内容の詳細は、図６にて後述する。機器モデルテーブル４１３は、制御対象装置となる機器の単位時間当たりの消費電力量の分布の形状の種別を記憶する。なお、機器モデルテーブル４１３の記憶内容は、図７にて後述する。

取得部４０１は、機器の単位時間当たりの消費電力量の測定結果を取得する。単位時間は、どのような時間間隔でもよい。しかし、機器の消費電力の制御を行った後に、消費電力が抑制されたことを確認するために、単位時間は短い方が好ましい。たとえば、単位時間は、１分でもよいし、３０秒でもよい。なお、測定結果の取得元は、機器である。また、電力制御装置１０１内に、機器の消費電力量を測定するセンサを有していれば、センサから測定結果を取得してもよい。たとえば、取得部４０１は、照明Ａから単位時間当たりの消費電力量の測定結果を取得する。取得部４０１の機能により、電力制御装置１０１は、抑制対象となる消費電力量を取得することができる。なお、取得した測定結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５等に記憶される。

受付部４０２は、機器に対する消費電力の抑制要求を受け付ける。たとえば、受付部４０２は、電力制御装置１０１が制御する機器に対する消費電力の抑制要求を受け付ける。抑制要求は、たとえば、１０時から１２時までの機器に対する消費電力量を１５［％］抑制するという内容となる。受付部４０２の機能により、電力制御装置１０１は、機器に対する消費電力の抑制を行う契機を検出することができる。なお、受け付けた抑制要求は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５等に記憶される。

記憶部４０３は、機器の消費電力を抑制可能となる条件を表す単位時間当たりの消費電力量の値を記憶する。この場合、記憶部４０３は、パターンモデルテーブル４１２と機器モデルテーブル４１３となる。具体的には、機器の消費電力を抑制可能となる条件の種別が、パターンモデルテーブル４１２に記憶されている。さらに、機器の消費電力を抑制可能となる条件の種別に応じた具体的な値が、機器モデルテーブル４１３に記憶されている。たとえば、機器の消費電力を抑制可能となる条件の種別として、パターンモデルテーブル４１２は、“消費電力量が縦パラメータ以上”を記憶されており、具体的な縦パラメータの値が、機器モデルテーブル４１３に記憶されている。

また、記憶部４０３は、時間の経過にしたがって変化する単位時間当たりの消費電力量を表す比較元分布の形状を特徴付ける特徴データと機器の消費電力を抑制可能となる条件とを対応付けて記憶していてもよい。この場合、記憶部４０３は、パターンモデルテーブル４１２と機器モデルテーブル４１３となる。特徴データは、たとえば、形状の各頂点のデータであってもよいし、形状を示した画像データであってもよい。比較元分布は、電力制御装置１０１の開発者によって予め設定された、機器の単位時間当たりの消費電力量を表す分布が取り得る分布である。比較元分布の形状として、たとえば、四角型、山型、三角型等がある。以下、形状が四角型となる比較元分布を四角型モデルと称する。また、形状が山型となる比較元分布を山型モデルと称する。また、形状が三角型となる比較元分布を三角型モデルと称する。

たとえば、四角型モデルを特徴付ける特徴データとなる頂点のデータは、時刻ｔ０にて０［Ｗ秒］、時刻ｔ０の３０秒後の時刻ｔ１にて１０００［Ｗ秒］、時刻ｔ１からある程度経過した時刻ｔ２にて１０００［Ｗ秒］、時刻ｔ２の３０秒後の時刻ｔ３にて０［Ｗ秒］となる。

また、記憶部４０３は、比較元分布の形状を特徴付ける特徴データと抑制可能となる条件を表す特定の時刻に対する単位時間当たりの消費電力量の値とを対応付けて記憶してもよい。たとえば、三角型を特徴付ける特徴データとなる頂点のデータが、時刻ｔ０にて０［Ｗ秒］、時刻ｔ０から２時間経過した時刻ｔ１にて１０００［Ｗ秒］、時刻ｔ１から２時間経過した時刻ｔ２にて０［Ｗ秒］であったとする。このとき、機器の消費電力を抑制可能となる条件が、たとえば、特定の時刻として時刻ｔ１であり、測定時刻が時刻ｔ１での消費電力量の値が１０００［Ｗ秒］以上であるという条件である。

また、機器の消費電力を抑制可能となる条件は、特定の時刻に対する単位時間当たりの消費電力量の値を複数用いて、複数の条件を満たす場合に抑制可能となるものでもよい。たとえば、条件の１つ目が、１つ目の特定の時刻として時刻ｔ１であり、時刻ｔ１での消費電力量の値が１０００［Ｗ秒］である。続けて、条件の２つ目が、２つ目の特定の時刻として時刻ｔ１以降の時刻であり、時刻ｔ１以降の時刻での消費電力量の値が２００［Ｗ秒］である。

また、記憶部４０３は、取得部４０１によって取得した単位時間当たりの消費電力量と単位時間当たりの消費電力量の測定時刻とを対応付けて記憶領域に記憶する。たとえば、記憶部４０３は、３０秒当たりの消費電力量２００［Ｗ秒］と、２００［Ｗ秒］の測定時刻“１６：２３：０９”を記憶する。記憶部４０３の機能により、電力制御装置１０１は、機器時系列に沿った消費電力量を準備することができる。なお、記憶領域は、消費電力量ＤＢ４１１となる。

抽出部４０４は、抑制要求を受け付けた場合、記憶領域の記憶内容のうち測定結果が所定の値より大きい測定結果を抽出する。所定の値とは、たとえば、０［Ｗ秒］でもよいし、待機電力が発生する機器であれば、測定結果が最低値付近となる値としてもよい。なお、抽出部４０４は、抽出範囲に、所定の値より大きい測定結果と、一定時間分前後の測定結果を含めてもよい。なお、抽出部４０４の機能により、電源ＯＮとなっている範囲の消費電力量を抽出することができる。なお、抽出した測定結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５といった記憶領域に記憶される。

特定部４０５は、記憶領域の記憶内容に基づいて、時間の経過にしたがって変化する機器の単位時間当たりの消費電力量を表す比較先分布の形状を特徴付ける特徴データを特定する。たとえば、特定部４０５は、記憶内容となる、複数の測定時刻と、各々の測定時刻に対応する単位時間当たりの消費電力量の測定結果を、線分表現し、線分表現した結果を特徴データとして特定する。なお、特定部４０５は、記憶内容となる複数の測定時刻そのものを特徴データとして特定してもよい。また、特定部４０５は、抽出部４０４によって抽出された測定結果に基づいてもよい。

たとえば、特定部４０５は、比較先分布の形状を特徴付ける４つの測定時刻と、各測定時刻に対応する単位時間当たりの消費電力量の測定結果となる特徴データを特定する。具体的に、１つ目の頂点が、測定時刻“１６：２５：４０”に対応する測定結果２００［Ｗ秒］である。２つ目の頂点が、測定時刻“１６：２６：０９”に対応する測定結果１８００［Ｗ秒］である。３つ目の頂点が、測定時刻“６：２４：０９”に対応する測定結果１８００［Ｗ秒］である。４つ目の頂点が、測定時刻“６：２４：３９”に対応する測定結果２００［Ｗ秒］である。特定された特徴データは、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５といった記憶領域に記憶される。

判断部４０６は、特定部４０５によって特定した特徴データと記憶部４０３に記憶されている特徴データとを比較することにより、比較元分布と比較先分布とが類似しているか否かを判断する。

たとえば、特定部４０５によって特定された比較先分布の形状を特徴付ける特徴データとなる、４つの頂点として、４つの測定時刻と、各測定時刻に対応する単位時間当たりの消費電力量の測定結果が特定されたとする。具体的に、１つ目の頂点が、測定時刻“１６：２５：４０”に対応する測定結果２００［Ｗ秒］である。２つ目の頂点が、測定時刻“１６：２６：０９”に対応する測定結果１８００［Ｗ秒］である。３つ目の頂点が、測定時刻“６：２４：０９”に対応する測定結果１８００［Ｗ秒］である。４つ目の頂点が、測定時刻“６：２４：３９”に対応する測定結果２００［Ｗ秒］である。なお、横軸を時刻とし、縦軸を単位時間当たりの消費電力量として、特定された特徴データである頂点のデータとなる各点を結ぶと、四角形となる。

このような状態にて、判断部４０６は、記憶部４０３に記憶されている特徴データのうち、四角形の分布の形状を特徴付ける特徴データと、特定された特徴データとを比較する。具体的な比較方法としては、たとえば、判断部４０６は、四角形の分布の形状を特徴付ける特徴データを、特定された特徴データと同一のサイズとなるように拡大縮小を行って、形状が囲む面積の差分を比較する。このとき、判断部４０６は、差分が所定の閾値未満であれば、比較元分布と比較先分布とが類似していると判断する。

または、判断部４０６は、拡大縮小を行って、特定された特徴データの各点の測定結果と、同一時刻での同一サイズにした四角形の分布の形状における消費電力量の値と、の分散を算出して、所定の閾値と比較する。このとき、判断部４０６は、分散が所定の閾値未満であれば、比較元分布と比較先分布とが類似していると判断する。判断部４０６の機能により、機器の消費電力量の状態が、比較元分布に類似しているかを判断できる。また、既に比較元分布に類似していると判断された機器については、機器の消費電力量の測定結果と測定時刻から、機器が使用開始した状態であるのか、使用終了しようとする状態であるのか、といった状態を特定することができる。なお、判断結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５といった記憶領域に記憶される。

判定部４０７は、抑制要求を受け付けた場合、機器の消費電力を抑制可能となる条件を表す単位時間当たりの消費電力量の値を記憶する記憶部４０３を参照して、取得部４０１が取得した単位時間当たりの消費電力量が、条件を満たすか否かを判定する。

たとえば、判定部４０７は、取得した単位時間当たりの消費電力量が、条件となる消費電力量の閾値以上であるか否かを判定する。たとえば、記憶部４０３には、単位時間当たりの消費電力量が１０００［Ｗ秒］以上である場合、機器の消費電力を抑制可能となるという条件が記憶されているとする。このとき、判定部４０７は、取得した単位時間当たりの消費電力量が１０００［Ｗ秒］以上であれば、条件を満たすと判定する。

また、判定部４０７は、抑制要求を受け付け、かつ、比較元分布と比較先分布とが類似していると判断した場合、消費電力量ＤＢ４１１の記憶内容に基づいて、条件を満たすか否かを判定する。

たとえば、エアコンＣの単位時間当たりの消費電力量の形状が、山型であるとする。さらに、山型における抑制可能となる条件が、測定結果が山型の高さ／２以上であるとする。さらに、抑制可能となる条件となるエアコンＣの単位時間当たりの消費電力量の値が、２０００［Ｗ秒］であり、抑制要求を受け付けた場合の測定結果が１４００［Ｗ秒］であれば、判定部４０７は、条件を満たすと判定する。

また、判定部４０７は、抑制要求を受け付け、かつ、比較元分布と比較先分布とが類似していると判断した場合、記憶領域の記憶内容のうち特定の時刻に対応する測定時刻の測定結果が条件を満たすか否かを判定してもよい。

たとえば、機器の消費電力を抑制可能となる条件が、特定の時刻に対する単位時間当たりの消費電力量の値を複数用いて、複数の条件を満たす場合に抑制可能とするものであったとする。たとえば、条件の１つ目が、１つ目の特定の時刻として電源ＯＮとなってから２時間後の時刻ｔ１であり、時刻ｔ１での消費電力量の値が１０００［Ｗ秒］である。続けて、条件の２つ目が、２つ目の特定の時刻として時刻ｔ１以降の時刻であり、時刻ｔ１以降の時刻での消費電力量の値が２００［Ｗ秒］とする。また、抑制要求を受け付けた時刻が、電源ＯＮとなった時刻から３時間後であったとする。

このとき、判定部４０７は、条件の１つ目を判定するため、消費電力量ＤＢ４１１の記憶内容のうち、電源ＯＮとなった時刻から２時間後の時刻の測定結果を取得する。なお、電源ＯＮとなった時刻から２時間後の時刻の測定結果が存在しなければ、判定部４０７は、２時間後の時刻の前後の時刻の測定結果の平均をとり、２時間後の時刻の測定結果として算出してもよい。次に、判定部４０７は、２時間後の時刻の測定結果が、１０００［Ｗ秒］以上であることを判定する。

続けて、判定部４０７は、条件の２つ目を判定するため、消費電力量ＤＢ４１１の記憶内容のうち、抑制要求を受け付けた時刻となる、電源ＯＮとなった時刻から３時間後の時刻の測定結果を取得する。次に、判定部４０７は、３時間後の時刻の測定結果が、２００［Ｗ秒］以上であることを判定する。判定部４０７は、条件の１つ目と２つ目が共に満たされた場合に、抑制可能となる条件を満たすと判定する。判定部４０７の機能により、電力制御装置１０１は、抑制可能となる機器を特定できる。なお、判定結果は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５といった記憶領域に記憶される。

通知部４０８は、判定部４０７によって条件を満たすと判定された場合、機器の消費電力の抑制指示を機器に通知する。たとえば、機器が照明Ａであれば、抑制指示は、照度を下げるという抑制指示でもよいし、照明Ａに消費電力を抑制する動作を行わせるように指示をしてもよい。

図５は、消費電力量ＤＢの記憶内容の一例を示す説明図である。消費電力量ＤＢ４１１は、各機器の消費電力量の測定結果を記憶する。図５に示す消費電力量ＤＢ４１１は、照明Ａの消費電力量の測定結果を記憶する消費電力量テーブル５０１−Ａを含む。図５に示す消費電力量テーブル５０１−Ａは、レコード５０１−Ａ−１〜レコード５０１−Ａ−ｎを記憶する。ｎは１以上の整数である。

同様に、消費電力量ＤＢ４１１は、照明Ｂの消費電力量の測定結果を記憶する消費電力量テーブル５０１−Ｂと、エアコンＣの消費電力量の測定結果を記憶する消費電力量テーブル５０１−Ｃを含む。図５に示す消費電力量テーブル５０１−Ｂは、レコード５０１−Ｂ−１〜レコード５０１−Ｂ−ｍを記憶する。ｍは１以上の整数である。また、図示していないが、消費電力量ＤＢ４１１は、機器Ｄ、機器Ｅそれぞれの消費電力量の測定結果を記憶する消費電力量テーブル５０１−Ｄ、消費電力量テーブル５０１−Ｅを含む。

以下、消費電力量テーブル５０１−Ａを用いて説明を行う。消費電力量テーブル５０１−Ｂ〜消費電力量テーブル５０１−Ｅについては消費電力量テーブル５０１−Ａと同様の説明になるため、説明を省略する。

消費電力量テーブル５０１−Ａは、時刻、消費電力量という２つのフィールドを含む。時刻フィールドには、消費電力量を計測した時刻が格納される。消費電力量フィールドには、前回計測した時刻から今回計測した時刻までの消費電力量が格納される。たとえば、レコード５０１−Ａ−２は、照明Ａが、レコード５０１−Ａ−１が示す時刻“１６：２３：０９”から“１６：２３：３９”までに、２００［Ｗ秒］の電力量を消費したことを示す。

図６は、パターンモデルテーブルの記憶内容の一例とパターンモデルの概形を示す説明図である。図６では、パターンモデルテーブル４１２の記憶内容と各モデルの概形を図示する。パターンモデルテーブル４１２は、レコード６０１−１〜レコード６０１−３を記憶する。パターンモデルテーブル４１２は、モデル名、パラメータ、抑制可能条件、頂点という４つのフィールドを含む。モデル名フィールドには、比較元分布に設定された名称が格納される。また、パターンモデルテーブル４１２は、モデル名フィールドの代わりに、モデルを識別する識別情報を記憶するフィールドを有していてもよい。パラメータフィールドには、該当のモデルが有する属性が格納される。抑制可能条件フィールドには、消費電力が抑制可能となる条件が格納される。頂点フィールドには、モデルの形を特徴付ける頂点のデータが格納される。

たとえば、レコード６０１−１は、四角型モデルが、縦と横という２つのパラメータを有し、抑制可能条件が、消費電力量が縦以上であることを示す。また、レコード６０１−１は、四角型モデルの特徴データとなる各頂点がＶ１（０，０）、Ｖ２（０，縦）、Ｖ３（横，縦）、Ｖ４（横，０）という４つであることを示す。四角型モデルの特徴データとなる各頂点をグラフ上にプロットした図が、図６の（１）となる。図６の（１）では、測定結果が縦以上となる、Ｖ１からＶ４までの時刻と消費電力量の値が抑制可能条件を満たしていることを示す。

また、レコード６０１−２は、山型モデルが、高さと横という２つのパラメータを有し、抑制可能条件が、測定結果が高さ／２以上であることを示す。また、レコード６０１−２は、山型モデルの特徴データとなる各頂点がＶ１（０，０）、Ｖ２（横／６，高さ／２）、Ｖ３（横／２，高さ）、Ｖ４（横×５／６，高さ／２）、Ｖ５（横，０）という５つであることを示す。山型モデルの特徴データとなる各頂点をグラフ上にプロットした図が、図６の（２）となる。図６（２）では、測定結果が（高さ／２）以上となる、Ｖ２からＶ４までの時刻と消費電力量の値が抑制可能条件を満たしていることを示す。

また、レコード６０１−３は、三角型モデルが、高さと、横と、ピーク位置と、リピートという４つのパラメータを有することを示す。また、レコード６０１−３は、抑制可能条件がリピート無しであれば、測定結果が高さ以上、かつ、一定時間継続した以降の時刻であることを示し、抑制可能条件がリピート有りであれば、消費電力を抑制しないことを示す。また、レコード６０１−３は、三角型モデルの特徴データとなる各頂点がＶ１（０，０）、Ｖ２（ピーク位置，高さ）、Ｖ３（横，０）という３つであることを示す。三角型モデルの特徴データとなる各頂点をグラフ上にプロットした図が、図６の（３）となる。図６の（３）では、所定時間を０［秒］とすると、消費電力量が高さ以上となった以降の時刻である、Ｖ２からＶ３までの時刻と消費電力量の値が抑制可能条件を満たしていることを示す。

図７は、機器モデルテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。機器モデルテーブル４１３は、レコード７０１−１〜レコード７０１−５を記憶する。機器モデルテーブル４１３は、機器名、モデル名、パラメータ、抑制可否フラグという４つのフィールドを含む。

機器名フィールドには、対象となる機器の名称が格納される。また、機器モデルテーブル４１３は、機器名フィールドの代わりに、機器を識別する情報を記憶するフィールドを有していてもよい。なお、機器の名称は、機器に問い合わせた時に取得した名称を用いてもよい。モデル名フィールドには、対象の機器の消費電力量が従うモデル名が格納される。パラメータフィールドには、モデル名が有するパラメータに関する対象の機器での値が格納される。抑制可否フラグフィールドには、対象の機器が電力制御可能か否かを示すフラグが格納される。具体的に、抑制可否フラグフィールドには、対象の機器が抑制可能とするならば“可”が格納され、対象の機器が抑制不可能とするならば“否”が格納される。

たとえば、レコード７０１−１は、照明Ａが該当するモデルが四角型モデルであり、縦パラメータが１０００［Ｗ秒］であり、横パラメータが不定であることを示す。また、レコード７０１−１は、照明Ａが抑制可能であることを示す。なお、不定とは、一意に決まらない状態を示す。たとえば、照明Ａが電源ＯＮを行ってから電源ＯＦＦにする時間は、宅内にいる利用者の操作によって毎回異なる。したがって、照明Ａの横パラメータは測定する度に異なる値となるため、電力制御装置１０１は、照明Ａの横パラメータを不定として設定する。

図８は、パターンモデルの決定例を示す説明図である。図８では、照明Ａの消費電力量が従うモデル名を決定する方法について説明する。また、図８の（１）と図８の（２）と図８の（３）は、決定する方法の途中で説明に用いるグラフである。図８の（１）と図８の（２）と図８の（３）の横軸は、時刻である。図８の（１）と図８の（２）と図８の（３）の縦軸は、消費電力量［Ｗ秒］である。

初めに、電力制御装置１０１は、消費電力量ＤＢ４１１から、消費電力量テーブル５０１−Ａを取得する。次に、電力制御装置１０１は、消費電力量テーブル５０１−Ａから、電源ＯＮタイミングと電源ＯＦＦタイミングを特定する。

具体的なタイミングの特定方法として、初めに、電力制御装置１０１は、消費電力量の測定結果が最低値付近で変化が小さい期間を電源ＯＦＦ期間とする。なお、最低値が０［Ｗ秒］とならない機器も存在する。最低値が０［Ｗ秒］とならない機器は、たとえば、待機電力が発生する機器である。具体的に、図５で示す消費電力量の測定結果より、照明Ａは、待機電力が発生しており、照明Ｂは、待機電力が発生していない。次に、電力制御装置１０１は、消費電力量の測定結果が最低値付近から大きく上昇した時刻を電源ＯＮタイミングに特定し、消費電力量が最低値付近以上から最低値付近に下降した時刻を電源ＯＦＦタイミングに特定する。

たとえば、図８の例では、電力制御装置１０１は、時刻１６：２５：４０と時刻１６：２６：０９の間のある時刻を、電源ＯＮタイミングに特定する。または、電力制御装置１０１は、時刻１６：２５：４０から時刻１６：２６：０９の時間帯を、電源ＯＮタイミングに特定してもよい。さらに、電力制御装置１０１は、時刻６：２４：０９と時刻６：２４：３９の間の時刻を、電源ＯＦＦタイミングに特定する。または、電力制御装置１０１は、時刻６：２４：０９から時刻６：２４：３９の時間帯を、電源ＯＦＦタイミングに特定してもよい。

電源ＯＮタイミングと電源ＯＦＦタイミングの特定後、電力制御装置１０１は、電源ＯＮタイミングの前から電源ＯＦＦタイミングの後までの消費電力量の測定結果を抽出する。次に、電力制御装置１０１は、抽出した消費電力量の測定結果の線分表現を行う。具体的に、線分表現を行う前の消費電力量の測定結果をグラフとした図が、図８の（１）であり、線分表現を行った後の消費電力量の測定結果をグラフとした図が、図８の（２）である。

線分表現とは、複数の線分で表現する方法である。それぞれの線分を求める方法は、たとえば、隣接する時系列データ間の変動に注目し、変動の少ないもの同士を一直線で繋げるという方法である。線分表現を実現するアルゴリズムとしては、たとえば、下記４つのアルゴリズムがある。

初めに、第１のアルゴリズムとして、端点からスタートし、単調増加または単調減少を保っているならば次の点を探し、単調増加または単調減少が破れた点で新しい線分をはじめるというアルゴリズムがある。また、第２のアルゴリズムとして、端点からスタートし、線分仕様の設定による以下の継続条件で同一線分であるかを判断するアルゴリズムがある。継続条件は、次点を含んでも線分評価方法の評価値が設定された値より小さい、なお、評価値とは、線分と時系列データの誤差の大きさを示す値である。

また、第３のアルゴリズムとして、はじめに１本の線分を引き、分割を繰り返すアルゴリズムがある。具体的には、分割点となる条件を満たす点の内、分割後に線分評価方法の評価値が最小となる分割点から分割される。また、第４のアルゴリズムとして、隣接点同士を線分として、結合を繰り返していくアルゴリズムがある。具体的には、結合点となる条件を満たす点の内、結合後に線分評価方法の評価値が最小となる結合点から結合される。このように、線分表現を用いることにより、データ数を減らしつつ、時系列の特徴を捉えることができる。

線分表現を行った消費電力量の測定結果は、４つの頂点（１６：２５：４０，２００）、（１６：２６：０９，１８００）、（６：２４：０９，１８００）、（６：２４：３９，２００）となる。以下、時刻１６：２５：４０をｔ１と定義し、時刻１６：２６：０９をｔ２と定義し、時刻６：２４：０９をｔ３と定義し、時刻６：２４：３９をｔ４と定義する。

次に、電力制御装置１０１は、パターンモデルテーブル４１２に登録された各モデルのうち、線分表現を行った消費電力量の測定結果が従うモデルを決定する。たとえば、電力制御装置１０１は、各モデルと線分表現を行った消費電力量の測定結果を比較して、差分が最も小さいモデルを、消費電力量の測定結果が従うモデルとして決定する。たとえば、電力制御装置１０１は、四角型モデルと線分表現を行った消費電力量の測定結果を比較する。具体的な比較の方法は、たとえば、四角型モデルの縦パラメータと横パラメータを変更し、変更後の四角型モデルが囲む面積と線分表現を行った消費電力量の測定結果が囲む面積とを比較する。なお、四角型モデルの縦パラメータと横パラメータを変更した図を、図８の（３）で示す。

四角型モデルの縦パラメータと横パラメータについて、初めに、電力制御装置１０１は、四角型モデルのＶ１（０，０）を（ｔ１，２００）に合うように平行移動する。Ｖ２〜Ｖ４も、Ｖ１を平行移動した分だけ移動する。次に、電力制御装置１０１は、Ｖ２の縦座標を１８００［Ｗ秒］に合うように縦軸方向に調整する。これにより、Ｖ２は、（ｔ１，１８００）となる。また、縦パラメータは、１８００−２００＝１６００［Ｗ秒］となる。続けて、電力制御装置１０１は、Ｖ３の横座標を、ｔ３に合うように横軸方向に調整する。これにより、Ｖ３は、（ｔ３，１８００）となる。また、Ｖ２、Ｖ３の調整により、Ｖ４は、（ｔ３，２００）となる。

変更後の四角型モデルが囲む面積と線分表現を行った消費電力量の測定結果が囲む面積の差分が所定の閾値より小さい場合、電力制御装置１０１は、測定結果の分布が四角型モデルに類似すると判断する。また、電力制御装置１０１は、各モデルと比較して、所定の閾値より小さく、差分が最も小さくなったモデルに類似すると判断してもよい。なお、図８では、線分表現を行った消費電力量の測定結果に対して各モデルと比較を行ったが、線分表現を行う前の消費電力量の測定結果に対して各モデルと比較を行ってもよい。

また、図８では、線分表現を行った消費電力量の測定結果の面積と各モデルの変更後の面積との比較を行ったが、電力制御装置１０１は、線分表現を行った消費電力量の測定結果と、同一時刻での変更後のモデルの消費電力量の測定結果と、の分散を算出してもよい。電力制御装置１０１は、各モデルとの分散のうち、所定の閾値より小さく、差分が最も小さくなったモデルに類似すると判断してもよい。また、線分表現を行った消費電力量の測定結果の面積と各モデルの変更後の面積の差分や、分散が所定の閾値以上である場合、電力制御装置１０１は、類似するモデルがないと特定してもよい。

図９は、各機器におけるパターンモデルの決定例を示す説明図である。図９では、照明Ａ〜機器Ｅの決定例を示す。図９の（１）〜図９の（５）は、それぞれ、照明Ａ〜機器Ｅの消費電力量のグラフと、決定されたモデル名を示す。図９の（１）〜図９の（５）の各グラフは、横軸が時刻であり、縦軸が消費電力量である。

図９の（１）、図９の（２）で示すように、電力制御装置１０１は、照明Ａと照明Ｂの測定結果の分布が、四角型モデルに類似すると判断する。たとえば、電力制御装置１０１は、照明Ａの消費電力量が四角型モデルに従うとし、縦パラメータを１０００［Ｗ秒］に設定し、横パラメータを不定に設定する。また、電力制御装置１０１は、照明Ｂの消費電力量が四角型モデルに従うとし、縦パラメータを６００［Ｗ秒］に設定し、横パラメータを最大５分に設定する。

また、図９の（３）で示すように、電力制御装置１０１は、エアコンＣの測定結果の分布が、山型モデルに類似すると判断する。たとえば、電力制御装置１０１は、エアコンＣの消費電力量が山型モデルに従うとし、高さパラメータを４２００［Ｗ秒］に設定し、横パラメータを不定に設定する。

さらに、図９の（４）、図９の（５）で示すように、電力制御装置１０１は、機器Ｄと機器Ｅの測定結果の分布が、三角型モデルに類似すると判断する。なお、三角型モデルとなり易い機器としては、たとえば、ポンプがある。たとえば、電力制御装置１０１は、機器Ｄの消費電力量が三角型モデルに従うとし、縦パラメータを１０００［Ｗ秒］に設定し、横パラメータを不定に設定し、ピーク位置パラメータを０〜１時間に設定し、リピートパラメータを無しに設定する。また、電力制御装置１０１は、機器Ｅの消費電力量が三角型モデルに従うとし、高さパラメータを１００［Ｗ秒］に設定し、横パラメータを１０分〜１５分に設定し、ピーク位置パラメータを中間に設定し、リピートパラメータを有りに設定する。

次に、図１０にて、抑制可否フィールドの設定例について説明する。抑制可否フィールドは、たとえば、初期値では、抑制可否フラグを“否”に設定しておき、宅内の利用者や、電力制御システム１００の管理者が抑制可否フラグを“可”に設定する。または、図１０に示す方法によって、抑制可否フラグを“可”に設定してもよい。

図１０は、機器モデルテーブルの抑制可否フィールドの設定例を示す説明図である。図１０では、抑制可否フィールドの設定例について説明する。なお、図１０では、電力制御装置１０１は、照明Ａから、電源ＯＮイベントと、電源ＯＦＦイベントを取得するものとする。

電力制御装置１０１は、電源ＯＮイベントと、電源ＯＦＦイベントと、電源ＯＮタイミングと電源ＯＦＦタイミングがそれぞれ一致するかを判断する。図１０では、電力制御装置１０１は、電源ＯＮイベントを１６：２５：５０に取得している。また、電力制御装置１０１は、電源ＯＮタイミングを時刻１６：２５：４０から時刻１６：２６：０９までの時間帯に特定している。電源ＯＮイベントが、電源ＯＮタイミングに特定された時間帯に含まれるため、電力制御装置１０１は、電源ＯＮイベントのタイミングと電源ＯＮタイミングが一致すると判断する。

同様に、電力制御装置１０１は、電源ＯＦＦイベントを６：２４：２０に取得している。また、電力制御装置１０１は、電源ＯＦＦタイミングを時刻６：２４：０９から時刻６：２４：３９までの時間帯に特定している。電源ＯＦＦイベントが、電源ＯＦＦタイミングに特定された時間帯に含まれるため、電力制御装置１０１は、電源ＯＦＦイベントのタイミングと電源ＯＦＦタイミングが一致すると判断する。

電源ＯＮイベントと、電源ＯＦＦイベントと、電源ＯＮタイミングと電源ＯＦＦタイミングがそれぞれ一致した場合、電力制御装置１０１は、抑制可否フラグを“可”に設定する。なお、一致しなかった場合に抑制可否フラグを“否”に設定する理由として、一致しなかった場合、たとえば電源ＯＦＦイベントが発生したのに、消費電力量が最低値とならなかったことを示している。したがって、このような場合、電力制御装置１０１が、機器の電力をＯＦＦにするように制御しても、消費電力量が最低値とならず、消費電力量を削減することができないため、抑制可否フラグを“否”のままに設定する。続けて、図８〜図１０で示した動作例を行うフローチャートを説明する。

図１１は、消費電力量収集処理手順の一例を示すフローチャートである。消費電力量収集処理は、各機器の消費電力量を収集する処理である。消費電力量収集処理の開始において、電力制御装置１０１は、機器からの応答待ちの状態である。機器は、機器の消費電力量を測定する（ステップＳ１１０１）。次に、機器は、電力制御装置１０１に消費電力量の測定結果を通知する（ステップＳ１１０２）。ステップＳ１１０２の処理終了後、機器は、消費電力量収集処理を終了する。

応答待ちであった電力制御装置１０１は、消費電力量の測定結果を取得する（ステップＳ１１０３）。次に、電力制御装置１０１は、消費電力量の測定結果を消費電力量ＤＢ４１１に登録する（ステップＳ１１０４）。消費電力量収集処理により、電力制御装置１０１は、各機器の現在の消費電力量を取得できる。また、消費電力量収集処理により、電力制御装置１０１は、蓄積された消費電力量を用いて、各機器の消費電力量が従うモデルを分析することができる。

図１２は、実施の形態１にかかるパターンモデル決定処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。パターンモデル決定処理は、各機器の消費電力量が従うパターンモデルを決定する処理である。また、パターンモデル決定処理は、定期的に実行される。

初めに、電力制御装置１０１は、消費電力量ＤＢ４１１に登録された機器のうち、先頭の機器を選択する（ステップＳ１２０１）。次に、電力制御装置１０１は、選択した機器について、消費電力量ＤＢから消費電力量の測定結果を取得する（ステップＳ１２０２）。続けて、電力制御装置１０１は、消費電力量の測定結果から、電源ＯＮタイミングと電源ＯＦＦタイミングを特定する（ステップＳ１２０３）。

ステップＳ１２０３の実行後、電力制御装置１０１は、消費電力量の測定結果のうち、電源ＯＮタイミングの前から電源ＯＦＦタイミングの後までの消費電力量の測定結果を抽出する（ステップＳ１２０４）。次に、電力制御装置１０１は、抽出した消費電力量の測定結果の線分表現により、特徴データを特定する（ステップＳ１２０５）。続けて、電力制御装置１０１は、図１３で示すステップＳ１３０１の処理に移行する。

図１３は、実施の形態１にかかるパターンモデル決定処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。ステップＳ１２０５の処理実行後、電力制御装置１０１は、パターンモデルテーブル４１２に登録された比較元分布のうち、特徴データの分布と類似する分布があるか否かを判断する（ステップＳ１３０１）。類似する分布がある場合（ステップＳ１３０１：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、特徴データから、消費電力量が従うモデルが有するパラメータを抽出する（ステップＳ１３０２）。

具体的なパラメータの抽出方法として、たとえば、機器の消費電力量の測定結果の分布が四角型モデルの分布に類似すると判断された場合を説明する。四角型モデルには、縦パラメータと横パラメータがある。電力制御装置１０１は、縦パラメータを、消費電力量が最低値付近の値から、最高値までの値に設定する。また、電力制御装置１０１は、横パラメータを、電源ＯＮタイミングから電源ＯＦＦタイミングまでの時間に設定する。

なお、過去に選択した機器について、類似する比較元分布を判断済みであって、パラメータを抽出済みの場合もある。過去に抽出したパラメータの値と、現在抽出したパラメータの値が異なる場合、電力制御装置１０１は、該当のパラメータを“不定”に設定してもよいし、幅を持たせた表記にしてもよい。

次に、電力制御装置１０１は、選択した機器について、消費電力量が従う比較元分布の名称と抽出したパラメータを新規レコードに設定して、機器モデルテーブル４１３に登録する（ステップＳ１３０３）。続けて、電力制御装置１０１は、電源ＯＮイベントと電源ＯＦＦイベントを取得していたか否かを判断する（ステップＳ１３０４）。取得していた場合（ステップＳ１３０４：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、続けて、電源ＯＮタイミングと電源ＯＮイベントの時刻が一致し、かつ電源ＯＦＦタイミングと電源ＯＦＦイベントの時刻が一致するか否かを判断する（ステップＳ１３０５）。一致する場合（ステップＳ１３０５：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、登録した新規レコードについて、抑制可否フラグを“可”に設定する（ステップＳ１３０６）。

決定しなかった場合（ステップＳ１３０１：Ｎｏ）、取得していない場合（ステップＳ１３０４：Ｎｏ）、一致しない場合（ステップＳ１３０５：Ｎｏ）、またはステップＳ１３０６の処理終了後、電力制御装置１０１は、全ての機器を選択したか否かを判断する（ステップＳ１３０７）。まだ未選択の機器がある場合（ステップＳ１３０７：Ｎｏ）、電力制御装置１０１は、次の機器を選択する（ステップＳ１３０８）。ステップＳ１３０８の処理終了後、電力制御装置１０１は、ステップＳ１２０２の処理に移行する。全ての機器を選択した場合（ステップＳ１３０７：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、パターンモデル決定処理を終了する。パターンモデル決定処理により、電力制御装置１０１は、各機器の消費電力量が従う比較元分布を決定することができる。

図１４は、抑制時間および抑制電力量設定処理手順の一例を示すフローチャートである。抑制時間および抑制電力量設定処理は、電力を抑制する時間および量の設定を行う処理である。

電力制御装置１０１は、消費電力量の抑制要求を受け付ける（ステップＳ１４０１）。ステップＳ１４０１の処理において、抑制要求は、たとえば、電力会社内のサーバ２０１が発行する。なお、抑制要求は、たとえば、１０時から１２時までの総消費電力量を１５［％］抑制するという内容となる。

次に、電力制御装置１０１は、制御下の機器の総消費電力量を算出する（ステップＳ１４０２）。たとえば、本実施の形態では、電力制御装置１０１は、照明Ａ〜機器Ｅの消費電力量を合算して、制御下の機器の総消費電力量を算出する。続けて、電力制御装置１０１は、抑制要求と総消費電力量から、抑制電力量を算出する（ステップＳ１４０３）。たとえば、抑制要求が１０時から１２時まで総消費電力量を１５［％］抑制するという内容であり、総消費電力量が、５００［Ｗ時］であれば、電力制御装置１０１は、抑制電力量を５００×０．１５＝７５［Ｗ時］のように算出する。

続けて、電力制御装置１０１は、消費電力量を抑制する抑制時間を設定する（ステップＳ１４０４）。たとえば、電力制御装置１０１は、抑制要求の属性の一つである、１０時から１２時までを抑制時間に設定する。抑制時間および抑制電力量設定処理により、電力制御装置１０１は、抑制すべき電力量と時間を特定できる。

図１５および図１６は、抑制機器の選択処理手順の一例を示すフローチャート（その１）、（その２）である。抑制機器の選択処理は、消費電力量を抑制する機器を選択する処理である。初めに、図１５にて、電力制御装置１０１は、抑制時間と抑制電力量を取得する（ステップＳ１５０１）。次に、電力制御装置１０１は、消費電力量ＤＢ４１１から、直近一定期間の各機器の消費電力量の測定結果を取得する（ステップＳ１５０２）。続けて、電力制御装置１０１は、電源ＯＮ中の機器があるか否かを判断する（ステップＳ１５０３）。なお、電源ＯＮの機器とは、電源ＯＮタイミングが過去に特定されており、対応する電源ＯＦＦタイミングが特定されていない状態の機器である。

電源ＯＮ中の機器がある場合（ステップＳ１５０３：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、続けて電源ＯＮ中の機器のうち、抑制可否フラグが“可”の機器があるか否かを判断する（ステップＳ１５０４）。制御可能な機器がある場合（ステップＳ１５０４：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、電源ＯＮ中で、かつ抑制可否フラグが“可”の機器のうち、抑制可能条件を満たす機器があるか否かを判断する（ステップＳ１５０５）。

抑制可能条件を満たす機器がある場合（ステップＳ１５０５：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、検出した機器に対して、消費電力量を削減するような制御内容を決定する（ステップＳ１５０６）。ステップＳ１５０６の処理終了後、電力制御装置１０１は、図１６に示すステップＳ１６０１の処理に移行する。

ステップＳ１５０６における具体的な制御内容として、たとえば、抑制する電力量が７５［Ｗ時］であり、検出した機器が照明Ａと照明ＢとエアコンＣであったとする。このとき、照明Ａと照明Ｂは、照度が外部から制御可能な機器である。なお、照明Ａと照明Ｂの照度の調整が可能であるということは、電力制御装置１０１が照明Ａと照明Ｂに問い合わせた時に、照明Ａと照明Ｂから返却されてくる情報により特定することができる。また、エアコンＣは、運転モード、設定温度、風量が外部から可能な機器である。

電力制御装置１０１は、照明Ａと照明ＢとエアコンＣの総消費電力量を２時間の間、７５［Ｗ時］削減するように制御する。この場合、１機器１分あたりの削減する電力量が、７５［Ｗ時］／６０［分］／６０［秒］／３［機器］＝０．００７［Ｗ秒］となる。たとえば、初めに、電力制御装置１０１は、照明Ａの照度を１０［％］低下させる。続けて、電力制御装置１０１は、制御後の照明Ａの消費電力量を取得する。このとき、電力量が０．００７［Ｗ秒］以上減少していなければ、電力制御装置１０１は、さらに照度を低下させる。

電源ＯＮ中の機器がない場合（ステップＳ１５０３：Ｎｏ）、または制御可能な機器がない場合（ステップＳ１５０４：Ｎｏ）、抑制可能条件を満たす機器がない場合（ステップＳ１５０５：Ｎｏ）、電力制御装置１０１は、抑制機器の選択処理を終了する。

なお、ステップＳ１５０３：Ｎｏの場合、電力制御装置１０１は、他のシステムに対して電力量抑制要求のカバー依頼を通知してもよい。また、ステップＳ１５０４：Ｎｏ、ステップＳ１５０５：Ｎｏの場合、電力制御装置１０１は、他のシステムに対して電力量抑制要求のカバー依頼を通知してもよい。または、電力制御装置１０１は、利用者が予め登録しておいた、電源ＯＦＦを許可した機器の電源をＯＦＦにしてもよい。電源ＯＦＦを許可したか否かを記憶する記憶領域は、たとえば、機器モデルテーブル４１３のフィールドとして有しておけばよい。

続けて、図１６にて、電力制御装置１０１は、検出した機器が所定の機器、抑制時間が閾値以上、または制御内容が所定の内容か否かを判断する（ステップＳ１６０１）。検出した機器が所定の機器、抑制時間が閾値以上、または制御内容が所定の内容である場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、携帯端末２０２に、検出した機器の名称と、抑制時間と、制御内容を通知する（ステップＳ１６０２）。通知後、電力制御装置１０１は、携帯端末２０２からの応答を待つ。

通知を受けた携帯端末２０２は、検出した機器の名称と、抑制時間と、制御内容を表示する（ステップＳ１６０３）。次に、携帯端末２０２は、利用者の操作により制御承諾を受けたか否かを判断する（ステップＳ１６０４）。制御許可を受けた場合（ステップＳ１６０４：Ｙｅｓ）、携帯端末２０２は、電力制御装置１０１に制御承諾を通知する（ステップＳ１６０５）。制御許可を受けていない場合（ステップＳ１６０４：Ｎｏ）、携帯端末２０２は、電力制御装置１０１に制御拒否を通知する（ステップＳ１６０６）。ステップＳ１６０５、またはステップＳ１６０６の処理終了後、携帯端末２０２は、抑制機器の選択処理を終了する。

携帯端末２０２からの応答を受け付けた電力制御装置１０１は、制御承諾を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１６０７）。制御拒否を受け付けた場合（ステップＳ１６０７：Ｎｏ）、電力制御装置１０１は、抑制機器の選択処理を終了する。

検出した機器が所定の機器、抑制時間が閾値以上、かつ制御内容が所定の内容でない場合（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）、または制御承諾を受け付けた場合（ステップＳ１６０７：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、制御内容を含む消費電力の抑制指示を、検出した機器に通知する（ステップＳ１６０８）。次に、電力制御装置１０１は、制御指示の通知後において、消費電力量ＤＢ４１１から、検出した機器の消費電力量の測定結果を取得する（ステップＳ１６０９）。

続けて、電力制御装置１０１は、検出した機器の消費電力量の削減量を記憶領域に蓄積する（ステップＳ１６１０）。次に、電力制御装置１０１は、削減量が抑制電力量以上か否かを判断する（ステップＳ１６１１）。削減量が抑制電力量未満の場合（ステップＳ１６１１：Ｎｏ）、電力制御装置１０１は、ステップＳ１５０５の処理に移行する。削減量が抑制電力量以上である場合（ステップＳ１６１１：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、抑制機器の選択処理を終了する。抑制機器の選択処理により、電力制御装置１０１は、消費電力量の抑制による機器の利用者の利便性の低下を防ぐことができる。

以上説明したように、電力制御プログラム、電力制御装置、および電力制御方法によれば、機器の消費電力を抑制可能となる条件を記憶しておき、消費電力の抑制要求を受け付けた場合、条件を満たす機器の消費電力を抑制する。これにより、電力制御装置は、消費電力の抑制による機器の利用者の利便性の低下を防ぐことができる。また、電力制御装置は、消費電力の抑制要求を受け付けた場合に消費電力の抑制を行う。消費電力の抑制要求は供給電力量が減少した時に供給元となる電力会社から発行されるため、電力制御装置は、供給電力量に合わせて消費電力量を調整することができる。また、電力制御装置は、消費電力の抑制要求を契機に、人手をかけず自動的に消費電力の抑制を行うことができる。

また、電力制御装置は、測定結果による比較先分布と比較元分布が類似する場合、比較元分布に応じた抑制可能条件を満たす機器の消費電力を抑制してもよい。これにより、電力制御装置は、比較元分布に応じた抑制可能条件を用いて、機器の消費電力を抑制できる。

たとえば、四角型モデルに従う機器は、電源ＯＮとなってから直ぐに消費電力量がピークに達し、電源ＯＮから電源ＯＦＦまでほぼ一定の消費電力量となる。たとえば、四角型モデルに従う機器として、照明がある。このような機器に関しては、消費電力量を常に抑制しても利用者の利便性の低下を招かないため、電源ＯＮとなった時から消費電力量を抑制する。

また、山型モデルに従う機器は、電源ＯＮとなったしばらく後に消費電力量がピークに達する。たとえば、山型モデルに従う機器は、エアコンがある。このような機器に関して、電力制御装置は、機器の消費電力の抑制要求を受け付けても、機器の消費電力量が、機器の動作を最低限保証できる電力量未満の時は機器の消費電力を抑制しないことにより、消費電力の抑制による利用者の利便性の低下を防ぐことができる。

また、三角型モデルに従う機器は、電源ＯＮからピークに達するまでが利用者に利用される時間であって、ピーク後は、消費電力を抑制しても利用者の利便性が低下しない。たとえば、三角型モデルに従う機器は、ポンプがある。このような機器に関して、電力制御装置は、ピークとなった時刻以降の時刻にて消費電力量を抑制することにより、利用者の利便性を低下させずに、消費電力を抑制できる。

また、電力制御装置は、類似する比較元分布が判断済みであれば、比較を行わずに、比較元分布に応じた抑制可能条件を用いて機器の消費電力を抑制してもよい。これにより、電力制御装置は、機器の状態を把握する計算量を、比較処理を行わない分削減することができる。

また、電力制御装置は、機器の消費電力を抑制可能となる条件として、特定の時刻に対する単位時間当たりの消費電力量の値を記憶しておき、特定の時刻に対応する測定時刻の測定結果が抑制可能条件を満たした場合に、機器の消費電力を抑制してもよい。たとえば、電力制御装置は、抑制可能条件として、機器の使用が終了しつつある場合に設定したいとする。この場合、電力制御装置は、たとえば、抑制可能条件を消費電力量がピークとなった時刻以降の時刻というように設定することで、機器の使用が終了しつつある場合に設定することができる。

また、電力制御装置は、所定の値より大きい測定結果を抽出し、抽出した測定結果による比較先分布と比較元分布が類似するか否かを判断してもよい。これにより、電力制御装置は、電源ＯＮとなっている範囲の消費電力量を抽出することができる。また、電力制御装置は、所定の値を、測定結果のうち最低値に所定の閾値を加算した値とすることにより、待機電力が発生している機器に関しても、電源となっている範囲の消費電力量を抽出することができる。

（実施の形態２の説明）
実施の形態１にかかる電力制御装置１０１は、パターンモデルに従わない機器については、消費電力の抑制を行わなかった。実施の形態２にかかる電力制御装置１０１は、パターンモデルに従わない機器がある場合、新たな比較元分布となるモデルを生成し、消費電力の抑制を行うようにする。以下、図１７〜図２２を用いて、実施の形態２にかかる電力制御装置１０１の説明を行う。また、実施の形態２にかかる電力制御装置１０１のハードウェア例は、実施の形態１にかかる電力制御装置１０１と同一であるため、説明を省略する。

図１７は、実施の形態２にかかる電力制御装置の機能構成例を示すブロック図である。実施の形態２にかかる電力制御装置１０１は、取得部４０１と、受付部４０２と、抽出部４０４〜通知部４０８と、生成部１７０１と、記憶部１７０２を含む。取得部４０１と、受付部４０２と、抽出部４０４〜通知部４０８と、生成部１７０１は、記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１が実行することにより、その機能を実現する。記憶装置とは、具体的には、たとえば、図３に示したＲＯＭ３０２、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５などである。または、ＩＦ３０６を経由して他のＣＰＵが実行することにより、その機能を実現してもよい。なお、取得部４０１と、受付部４０２と、抽出部４０４〜通知部４０８については、図４で説明した機能と同一であるため、説明を省略する。

また、電力制御装置１０１は、記憶部１７０２に含まれる非モデル化機器テーブル１７１１にアクセス可能である。非モデル化機器テーブル１７１１は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５といった記憶装置に格納されている。

非モデル化機器テーブル１７１１は、時系列な単位時間当たりの消費電力量の分布の形状が比較元分布と類似していないと判断された機器名と、類似していないと判断された特徴データを記憶する。なお、非モデル化機器テーブル１７１１の具体的な記憶内容については、図１８にて記憶する。

生成部１７０１は、判断部４０６によって比較元分布と比較先分布とが類似していないと判断された場合、特定した特徴データに基づいて、機器の消費電力を抑制可能となる条件を生成する。また、生成部１７０１は、判断部４０６によって比較元分布と比較先分布とが類似していないと判断された場合、特定した特徴データを非モデル化機器テーブル１７１１に格納してもよい。続けて、生成部１７０１は、非モデル化機器テーブル１７１１の記憶する特徴データ群のうち、最後に格納した特徴データと、最後に格納した特徴データに類似する特徴データに基づいて、機器の消費電力を抑制可能となる条件を生成してもよい。

たとえば、判断部４０６が、比較先分布となる、機器の単位時間当たりの消費電力量を表す分布が、比較元分布である、四角型モデル、山型モデル、三角型モデル、といった分布と類似していないと判断したとする。また、このときの特定部４０５が特定した特徴データが、以下の４つの測定時刻と、各測定時刻に対応する単位時間当たりの消費電力量の測定結果であるとする。

具体的に、１つ目の頂点が、測定時刻“１６：２５：４０”に対応する測定結果２００［Ｗ秒］である。２つ目の頂点が、測定時刻“２０：２６：０９”に対応する測定結果１８００［Ｗ秒］である。３つ目の頂点が、測定時刻“６：２４：０９”に対応する測定結果１８００［Ｗ秒］である。４つ目の頂点が、測定時刻“６：２４：３９”に対応する測定結果２００［Ｗ秒］である。

この時、生成部１７０１は、上述の特徴データに基づいて、機器の消費電力を抑制可能となる条件を生成する。たとえば、生成部１７０１は、機器の消費電力を抑制可能となる条件を表す単位時間当たりの消費電力量の値を、測定結果のピークとなる１８００［Ｗ秒］として生成する。また、生成部１７０１は、機器の消費電力を抑制可能となる条件を表す消費電力量の値の測定時刻を、たとえば、測定結果が１８００［Ｗ秒］となった時刻の１時間後から、測定結果が１８００［Ｗ秒］以下となる時刻までとして生成してもよい。生成部１７０１の機能により、電力制御装置１０１は、設計者によって予め用意されていない分布となる機器も、抑制対象の装置にすることができる。なお、生成された抑制可能条件は、ＲＡＭ３０３、磁気ディスク３０５といった記憶領域に記憶される。

記憶部１７０２は、特定部４０５によって特定された特徴データと生成部１７０１によって生成した抑制可能条件とを対応付けてパターンモデルテーブル４１２に記憶する。たとえば、記憶部１７０２は、生成部１７０１にて例に挙げた特徴データと、生成した抑制可能条件である単位時間当たりの消費電力量の値１８００［Ｗ秒］とを対応付けてパターンモデルテーブル４１２に記憶する。

図１８は、非モデル化機器テーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。非モデル化機器テーブル１７１１は、レコード１８０１−１を記憶する。非モデル化機器テーブル１７１１は、機器名、頂点という２つのフィールドを含む。機器名フィールドには、対象となる機器の名称が格納される。頂点フィールドには、対象となる機器の消費電力量の測定結果を特徴付ける頂点のデータが格納される。たとえば、レコード１８０１−１は、機器Ｆの各頂点が（ｔ５，Ｗ１）、（ｔ６，Ｗ２）、（ｔ７，Ｗ２）、（ｔ８，Ｗ１）であることを示す。

図１９は、非モデル化機器テーブルへの登録例を示す説明図である。図１９の（１）では、機器Ｆの単位時間当たりの消費電力量が描く形状を示している。電力制御装置１０１は、この形状を、四角型モデル、山型モデル、三角型モデルと比較する。比較した結果をそれぞれ、図１９の（２）、図１９の（３）、図１９の（４）にて示す。

図１９の（２）、図１９の（３）、図１９の（４）で示すように、機器Ｆの単位時間当たりの消費電力量が描く形状が、パターンモデルテーブル４１２に記憶されている形状とは異なっている。したがって、電力制御装置１０１は、非モデル化機器テーブル１７１１に機器Ｆの頂点の値を追加する。

図２０は、パターンモデルテーブルへの登録例を示す説明図である。図２０の（１）で示す非モデル化機器テーブル１７１１は、機器Ｆのレコード１８０１−１と機器Ｇのレコード１８０１−２を記憶する。この状態で、機器Ｆと機器Ｇが類似形であった場合について説明する。

このとき、図２０の（２）で示すように、電力制御装置１０１は、非モデル化機器テーブル１７１１から、レコード１８０１−１と機器Ｇのレコード１８０１−２を削除する。また、電力制御装置１０１は、パターンモデルテーブル４１２に、レコード６０１−４を追加する。レコード６０１−４は、モデル名が“四角型＃１”であり、パラメータが、“高さ、横、ピーク位置”であり、抑制可能条件が“消費電力量が高さ以上”であることを示す。また、レコード６０１−４は、モデル名が“四角型＃１”であるモデルが、Ｖ１（ｔ５，Ｗ１）、Ｖ２（ｔ６，Ｗ２）、Ｖ３（ｔ７，Ｗ２）、Ｖ４（ｔ８，Ｗ１）である。

続けて、図１９と図２０で説明した動作を行うフローチャートを説明する。なお、実施の形態２にかかる消費電力量収集処理、抑制時間および抑制電力量設定処理、抑制機器の選択処理については、実施の形態１で示した処理と同一であるため、説明を省略する。また、実施の形態２にかかるパターンモデル決定処理は、図１２で示した部分について、実施の形態１と同一であるため、説明を省略する。

図２１は、実施の形態２にかかるパターンモデル決定処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。図２１で示す処理のうち、ステップＳ２１０１、ステップＳ２１０３〜ステップＳ２１０９は、ステップＳ１３０１〜ステップＳ１３０８と同一であるため、説明を省略する。

ステップＳ２１０１：Ｎｏとなった場合、電力制御装置１０１は、線分表現した消費電力量の測定結果を、非モデル化機器テーブル１７１１に登録する（ステップＳ２１０２）。ステップＳ２１０２の処理後、電力制御装置１０１は、ステップＳ２１０８の処理に移行する。

図２２は、パターンモデル生成処理手順の一例を示すフローチャートである。パターンモデル生成処理は、新たなパターンモデルを生成する処理である。電力制御装置１０１は、非モデル化機器テーブル１７１１にレコードが追加されたことを検出する（ステップＳ２２０１）。次に、電力制御装置１０１は、追加されたレコードと、形状が類似するレコードがあるか否かを判断する（ステップＳ２２０２）。類似する形状がある場合（ステップＳ２２０２：Ｙｅｓ）、電力制御装置１０１は、追加されたレコードおよび類似するレコードのうち、線分数が最も少ないレコードを選択する（ステップＳ２２０３）。

次に、電力制御装置１０１は、パターンモデルテーブル４１２に新規レコードを追加する（ステップＳ２２０４）。続けて、電力制御装置１０１は、選択したレコードに基づいて、抑制可能条件を生成する（ステップＳ２２０５）。次に、電力制御装置１０１は、新規レコードに、モデル名フィールドの値と、パラメータフィールドの値と、制御範囲の値と、頂点の値を設定する（ステップＳ２２０６）。次に、電力制御装置１０１は、非モデル化機器テーブル１７１１の追加されたレコードおよび類似するレコードを削除する（ステップＳ２２０７）。ステップＳ２２０７の終了後、または類似する形状がない場合（ステップＳ２２０２：Ｎｏ）、電力制御装置１０１は、パターンモデル生成処理を終了する。パターンモデル生成処理により、電力制御装置１０１は、予め用意されたパターンモデル以外に従う機器についても、制御対象とすることができる。

以上説明したように、電力制御プログラム、電力制御装置、および電力制御方法によれば、パターンモデルに従わない機器がある場合、新しいパターンモデルを生成し、消費電力の抑制を行うようにする。これにより、消費電力の抑制可能な装置が増えるため、消費電力の抑制対象となる装置を増やし、より多くの消費電力量を抑制できる。

なお、本実施の形態で説明した電力制御方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本電力制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本電力制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

Ａ〜Ｅ 機器
１０１ 電力制御装置
４０１ 取得部
４０２ 受付部
４０３ 記憶部
４０４ 抽出部
４０５ 特定部
４０６ 判断部
４０７ 判定部
４０８ 通知部
４１１ 消費電力量ＤＢ
４１２ パターンモデルテーブル
４１３ 機器モデルテーブル
１７０１ 生成部
１７０２ 記憶部

Claims (6)

1. コンピュータに、
   制御対象装置の単位時間当たりの消費電力量の測定結果を取得し、
   前記測定結果を取得した場合、前記測定結果の測定時刻と対応付けて前記測定結果を記憶領域に記憶し、
   前記記憶領域の記憶内容に基づいて、時間の経過にしたがって変化する前記制御対象装置の単位時間当たりの消費電力量を表す比較先分布の形状を特徴付ける特徴データを特定し、
   前記制御対象装置の消費電力を抑制可能となる条件を表す単位時間当たりの消費電力量の値と前記条件に対応付けられており時間の経過にしたがって変化する単位時間当たりの消費電力量を表す比較元分布の形状を特徴付ける特徴データとを記憶する記憶部に記憶されている前記特徴データと前記特定した特徴データとを比較することにより、前記比較元分布と前記比較先分布とが類似しているか否かを判断し、
   前記制御対象装置に対する消費電力の抑制要求を受け付け、
   前記抑制要求を受け付け、かつ、前記比較元分布と前記比較先分布とが類似していると判断した場合、前記記憶領域の記憶内容に基づいて、前記条件を満たすか否かを判定し、
   前記条件を満たすと判定した場合、前記制御対象装置の消費電力の抑制指示を前記制御対象装置に通知する、
   処理を実行させることを特徴とする電力制御プログラム。
2. 前記記憶部は、前記比較元分布の形状を特徴付ける特徴データと前記条件を表す特定の時刻に対する単位時間当たりの消費電力量の値とを対応付けて記憶しており、
   前記判定する処理は、
   前記抑制要求を受け付け、かつ、前記比較元分布と前記比較先分布とが類似していると判断した場合、前記記憶領域の記憶内容のうち前記特定の時刻に対応する測定時刻の測定結果が前記条件を満たすか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の電力制御プログラム。
3. 前記コンピュータに、
   前記抑制要求を受け付けた場合、前記記憶領域の記憶内容のうち前記測定結果が所定の値より大きい測定結果を抽出する処理を実行させ、
   前記特定する処理は、
   抽出した測定結果に基づいて、前記比較先分布の形状を特徴付ける特徴データを特定することを特徴とする請求項１または２に記載の電力制御プログラム。
4. 前記コンピュータに、
   前記比較元分布と前記比較先分布とが類似していないと判断された場合、前記特定した特徴データに基づいて、前記制御対象装置の消費電力を抑制可能となる条件を生成し、
   前記特定した特徴データと前記生成した条件とを対応付けて前記記憶部に記憶する処理を実行させることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の電力制御プログラム。
5. 制御対象装置の単位時間当たりの消費電力量の測定結果を取得する取得部と、
   前記測定結果を取得した場合、前記測定結果の測定時刻と対応付けて前記測定結果を記憶領域に記憶して、前記記憶領域の記憶内容に基づいて、時間の経過にしたがって変化する前記制御対象装置の単位時間当たりの消費電力量を表す比較先分布の形状を特徴付ける特徴データを特定する特定部と、
   前記制御対象装置の消費電力を抑制可能となる条件を表す単位時間当たりの消費電力量の値と前記条件に対応付けられており時間の経過にしたがって変化する単位時間当たりの消費電力量を表す比較元分布の形状を特徴付ける特徴データとを記憶する記憶部に記憶されている前記特徴データと前記特定した特徴データとを比較することにより、前記比較元分布と前記比較先分布とが類似しているか否かを判断する判断部と、
   前記制御対象装置に対する消費電力の抑制要求を受け付ける受付部と、
   前記受付部によって抑制要求を受け付け、かつ、前記判断部によって前記比較元分布と前記比較先分布とが類似していると判断された場合、前記記憶領域の記憶内容に基づいて、前記条件を満たすか否かを判定する判定部と、
   前記判定部によって前記条件を満たすと判定された場合、前記制御対象装置の消費電力の抑制指示を前記制御対象装置に通知する通知部と、
   を有することを特徴とする電力制御装置。
6. コンピュータが、
   制御対象装置の単位時間当たりの消費電力量の測定結果を取得し、
   前記測定結果を取得した場合、前記測定結果の測定時刻と対応付けて前記測定結果を記憶領域に記憶し、
   前記記憶領域の記憶内容に基づいて、時間の経過にしたがって変化する前記制御対象装置の単位時間当たりの消費電力量を表す比較先分布の形状を特徴付ける特徴データを特定し、
   前記制御対象装置の消費電力を抑制可能となる条件を表す単位時間当たりの消費電力量の値と前記条件に対応付けられており時間の経過にしたがって変化する単位時間当たりの消費電力量を表す比較元分布の形状を特徴付ける特徴データとを記憶する記憶部に記憶されている前記特徴データと前記特定した特徴データとを比較することにより、前記比較元分布と前記比較先分布とが類似しているか否かを判断し、
   前記制御対象装置に対する消費電力の抑制要求を受け付け、
   前記抑制要求を受け付け、かつ、前記比較元分布と前記比較先分布とが類似していると判断した場合、前記記憶領域の記憶内容に基づいて、前記条件を満たすか否かを判定し、
   前記条件を満たすと判定した場合、前記制御対象装置の消費電力の抑制指示を前記制御対象装置に通知する、
   処理を実行することを特徴とする電力制御方法。

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