JP6525642B2 - 契約メニュー作成方法 - Google Patents

Description

本発明は、需要家に対して最適な契約メニューを作成する契約メニュー作成方法に関する。

電気事業者では、需要家の電力使用パターンや消費電力量に応じた複数の契約メニューを設定している。しかし、需要家は、家族構成の変化や家電機器の新規購入等により消費電力量に大きな変化があった場合、既契約が必ずしも最適な電力契約をしているとは限らなかった。そこで例えば特許文献１では、電気料金が最低になる最適契約メニューを選定する使用電力最適化提案システムが提案されている。

特許文献１の使用電力最適化提案システムでは、まず過去の一定期間の電力の使用実績を測定して記録する。そして、その過去の一定期間における電力の使用実績と同一の使用条件下で、複数の電気料金契約メニューのそれぞれに基づく電気料金を演算することにより、電気料金が最低になる最適契約メニューを選定することができるとしている。

特開２００４−１６４００９号公報

しかしながら、必ずしも、すべての需要家において、電気事業者が提示している既存の契約メニューのいずれかが最適な契約メニューであるとは限らない。換言すれば、既存の契約メニューのいずれであっても電力の消費パターン（ロードカーブ）が合致しないという需要家も存在し、そのような需要家は、自分の消費電力のパターンに適していないにもかかわらず既存の契約メニューの中からいずれかを選択せざるを得ない。

特に、近年のようにヒートポンプ式給湯装置や、蓄電池、電気自動車等の新たな電子機器の導入が進んでいると、それらの使用によって需要家の電力の消費パターンは大幅に変化する。しかしながら、現状では、消費電力の変動が何に起因するものかを判断することができない。このため、大幅な電力の消費パターンの変動の要因を把握するためには、従来のように電気事業者の計測員が需要家を訪ねて調査、計測や聞き取りを行うというという煩雑な作業を行わなければならない。

本発明は、このような課題に鑑み、消費電力の変動の要因を蓄積したデータから自動で判別することができ、それに起因して変動した需要家の電力の消費パターンに最も適した契約メニューを作成することが可能な契約メニュー作成方法を提供することを目的としている。

上記課題を解決するために、本発明にかかる契約メニュー作成方法の代表的な構成は、多数の需要家の消費電力を継続的に計測し、計測した多数の消費電力のデータを既存の契約メニューの典型的なロードカーブによってクラスタリングし、クラスタリングでクラスタから外れたサンプルの消費電力のデータを機器分離し、クラスタから外れる要因となった機器を推定し、要因となった機器の使用に適した契約メニューを作成することを特徴とする。

上記構成によれば、多数の需要家の消費電力のデータを既存の契約メニューの典型的なロードカーブによってクラスタリングすることにより、既存の契約メニューが適している需要家と、既存の契約メニューの中に適した契約メニューがない需要家とを区分することができる。そして、クラスタリングにおいてクラスタから外れたサンプル、すなわち既存の契約メニューの中に適した契約メニューがない需要家の消費電力のデータを機器分離する。これにより、消費電力の変動の要因となる機器、換言すればクラスタから外れる要因となった機器を、需要家への聞き取りを行うことなく、すなわち自動的に推定することができる。したがって、推定された機器の消費電力の傾向を反映し、かかる機器を使用する需要家の電力の消費パターンに適した契約メニューを作成することが可能となる。なお、上述したクラスタリングとは、分類対象の集合（データ）を部分集合に分割することであり、クラスタとは、クラスタリングにおいて分割された部分集合のことである。

当該クラスタから外れたサンプルと、ロードカーブとの差が所定範囲以内であったら、既存の契約メニューを修正するとよい。かかる構成によれば、クラスタから外れたサンプルのうち、既存の契約メニューのロードカーブとの差が少ないサンプルに合わせて既存の契約メニューを修正することにより、既存の契約メニューを、クラスタから外れたサンプル、すなわち適した契約メニューがない需要家に適した契約メニューとすることができる。したがって、契約メニューの複雑化を回避しつつ、顧客満足度の向上を図ることが可能となる。

本発明によれば、消費電力の変動の要因を蓄積したデータから自動で判別することができ、それに起因して変動した需要家の電力の消費パターンに最も適した契約メニューを作成することが可能な契約メニュー作成方法を提供することができる。

本実施形態にかかる契約メニュー作成方法を説明する概略図である。 本実施形態にかかる契約メニュー作成方法を説明するフローチャートである。 クラスタリング後の消費電力のデータの分布を例示する図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。

図１は、本実施形態にかかる契約メニュー作成方法を説明する概略図である。図１に示すように、複数の需要家宅１００は、通信網１０６によってサーバ１１０に接続されている。需要家宅１００にはそれぞれスマートメータ（不図示）が接続されていて、かかるスマートメータから通信網１０６を介して需要家宅１００の消費電力がサーバ１１０に送信される。なお、理解を容易にするために、以下の説明では、本実施形態の契約メニュー作成方法をサーバ１１０によって実行する場合を例示して説明する。また本実施形態では、電気機器をスマートメータによって通信回線に接続する構成を例示したが、これに限定するものではなく、例えばスマートメータに換えて負荷電流計測装置を用いることも可能である。

図２は、本実施形態にかかる契約メニュー作成方法を説明するフローチャートである。図２に示すように、本実施形態の契約メニュー作成方法では、まずサーバ１１０は、スマートメータから送信されてくる多数の需要家宅１００の消費電力を継続的に計測する（ステップＳ２０２）。

続いて、サーバは、ステップＳ２０２において計測した多数の需要家宅１００の消費電力のデータ、すなわち需要家宅１００の消費電力のロードカーブを、既存の各契約メニューの典型的なロードカーブ（以下、標準ロードカーブと称する）によってクラスタリングする（ステップＳ２０４）。これにより、まず多数の需要家宅１００の消費電力のデータを、既存の契約メニューが適している消費電力のデータ（需要家）と、既存の契約メニューの中に適した契約メニューがない消費電力のデータ（需要家）とに区分することができる。

図３は、クラスタリング後の消費電力のデータの分布を例示する図である。図３では、消費電力のデータ（ロードカーブ）におけるピーク時間を横軸とし、かかるピーク時間時の消費電力量を縦軸としている。クラスタリングした需要家宅の消費電力のデータは、図３に示すようにプロットされる。

本実施形態では、図３に示すクラスタのうち、午前中に消費電力が多い需要家向け、すなわち午前中の電気料金が安価な契約メニューのクラスタとして第１クラスタ１２０ａを例示する。同様に、日中の時間帯に消費電力が多い需要家向け、すなわち日中の電気料金が安価な契約メニューのクラスタとして第２クラスタ１２０ｂ、夜間の時間帯に消費電力が多い需要家向け、すなわち夜間の電気料金が安価な契約メニューとして第３クラスタ１２０ｃを例示する。

図２に示すように、クラスタリングを行ったら、サーバ１１０は、クラスタ（第１クラスタ１２０ａ〜第３クラスタ１２０ｃ）から外れた消費電力のロードカーブと、既存の各契約メニューの標準ロードカーブとを比較する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６におけるロードカーブの比較では、例えばクラスタから外れた消費電力のロードカーブと、既存の各契約メニューの標準ロードカーブとの相関度を算出し、相関度が所定の閾値以上であったらそれらのロードカーブの形状が近いと判断することができる。これにより、判断を簡略化することができる。

なお、相関度はロードカーブ全体を用いての比較であるが、ピークタイムやピーク時間帯でその電力消費パターンが既存の契約メニューに含まれるか否かを判断することにより、処理をより簡略化することが可能である。以下、相関度の閾値として第１閾値、および第１閾値より大きい値の第２閾値を設定したと仮定して説明する。

続いてサーバ１１０は、クラスタから外れた消費電力のロードカーブと、既存の各契約メニューの標準ロードカーブのうちいずれかとの相関度が第２閾値以上であるかを判断する（ステップＳ２０８）。例えば図３では、クラスタから外れた消費電力のロードカーブのプロットの１つであるＰ１は、第１クラスタ１２０ａに極めて近い位置にある。このため、Ｐ１のロードカーブと、第１クラスタ１２０ａの契約メニューのロードカーブとの相関度は極めて高い、すなわち相関度は第２閾値以上であると判断される。

相関度が第２閾値以上であったら（ステップＳ２０８のＹＥＳ）、サーバ１１０は、クラスタから外れた消費電力のプロットＰ１の需要家に最適な契約メニューは、相関度が高かった第１クラスタ１２０ａの契約メニューであると判断する（ステップＳ２１０）。そして、サーバ１１０は、クラスタから外れた消費電力のロードカーブの全てについて比較が終わるまで（ステップＳ２２０のＮＯ）、ステップＳ２０６に戻って処理を繰り返す。

一方、相関度が第２閾値未満であったら（ステップＳ２０８のＮＯ）、サーバ１１０は、クラスタから外れた消費電力のロードカーブと、既存の各契約メニューの標準ロードカーブのうちいずれかとの相関度が第１閾値以上であるかを判断する（ステップＳ２１２）。例えば図３では、クラスタから外れた消費電力のロードカーブのプロットの１つであるＰ２は、第２クラスタ１２０ｂに比較的近い位置にある。このため、Ｐ２のロードカーブと、第２クラスタ１２０ｂの契約メニューのロードカーブとの相関度は比較的高い、すなわち相関度は第１閾値以上であると判断される。

相関度が第１閾値以上であったら（ステップＳ２１２のＹＥＳ）、クラスタから外れたサンプルであるＰ２と、第２クラスタ１２０ｂのロードカーブとの差は、第１閾値以上第２閾値未満となる所定範囲内である。この場合、サーバ１１０は、クラスタから外れた消費電力のプロットＰ２を範囲内に含むよう、具体的には図３に示す破線円１２０ｅの範囲となるよう、第２クラスタ１２０ｂの契約メニュー（既存の契約メニュー）の内容を修正する（ステップＳ２１４）。

上記のように既存の契約メニューのロードカーブとの差が少ない場合には、クラスタから外れたサンプルに合わせて既存の契約メニューを修正することにより、既存の契約メニューはそのクラスタから外れたプロットに適した契約メニューとなる。これにより、契約メニューが増えすぎることによる複雑化を招くことなく、顧客満足度の向上を図ることが可能となる。

一方、相関度が第１閾値未満であったら（ステップＳ２１２のＮＯ）、サーバ１１０は、クラスタリングでクラスタから外れたサンプル（プロット）の消費電力のデータを機器分離し、クラスタから外れる要因となった機器を推定する（ステップＳ２１６）。詳細には、ステップＳ２１６における機器分離では、サーバ１１０は、消費電力のデータ（波形データ）を機器（電気機器）ごとに分離する。これにより、どのような機器が増えたまたは減ったことにより消費電力の変動が生じたか、すなわちクラスタから外れる要因となった機器を推定することができる。したがって、従来のような需要家への聞き取りを行うことなく、消費電力の変動原因を推定可能となる。

機器分離を行ったら、サーバ１１０は、推定した機器、すなわち増減した機器を含めたロードカーブをシミュレーションによって算出する（ステップＳ２１８）。具体的には、クラスタから外れる要因が例えば需要家宅において電気自動車を新たに使用開始したことである、換言すれば電気自動車がクラスタから外れる要因であると推定された場合、サーバ１１０は、需要家宅１００にて使用されている各電気機器の消費電力の標準的なロードカーブを積算して（積み上げて）、その需要家宅１００におけるロードカーブをシミュレーションする。

シミュレーションを行ったら、サーバ１１０は、クラスタから外れた消費電力のロードカーブの全てについて比較が終わるまで（ステップＳ２２０のＮＯ）、ステップＳ２０６に戻って処理を繰り返す。そして、クラスタから外れた消費電力のロードカーブの全てについて比較が終わったら（ステップＳ２２０のＹＥＳ）、サーバ１１０は、要因となった機器の使用に適した新規の契約メニューを検討する（ステップＳ２２２）。

具体的には、図３の四角枠内の右下にある一群のプロットのように、すべてのクラスタから外れたプロットが複数集合していたとする。これは、既存の契約メニューの標準ロードカーブには沿わないが、ある程度定型的な消費パターンの需要家が複数いるということである。そしてこれらのプロットは上記の処理でロードカーブをシミュレーションによって算出されている。そこで、サーバ１１０は、それらのプロットを含むような第４クラスタ１２０ｄを設定し、第４クラスタ１２０ｄに含まれる需要家のシミュレーションされたロードカーブに適した新規の契約メニューを検討し、必要に応じてその新規の契約メニューを作成する。

上記説明したように、本実施形態の契約メニュー作成方法によれば、クラスタから外れたサンプル、すなわち既存の契約メニューの中に適した契約メニューがない需要家の消費電力のデータを機器分離することにより、消費電力の変動の要因となる機器、換言すればクラスタから外れる要因となった機器を、需要家への聞き取りを行うことなく、すなわち自動的に推定することができる。したがって、推定された機器の消費電力の傾向を反映し、かかる機器を使用する需要家の電力の消費パターンに適した契約メニューを作成することが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

本発明は、需要家に対して最適な契約メニューを作成する契約メニュー作成方法として利用することができる。

１００…需要家宅、１０６…通信網、１１０…サーバ、１２０ａ…第１クラスタ、１２０ｂ…第２クラスタ、１２０ｃ…第３クラスタ、１２０ｄ…第４クラスタ、１２０ｅ…破線円

Claims (2)

1. 多数の需要家の消費電力を継続的に計測し、
   前記計測した多数の消費電力のデータを既存の契約メニューの典型的なロードカーブによってクラスタリングし、
   前記クラスタリングでクラスタから外れたサンプルの消費電力のデータを機器分離し、
   クラスタから外れる要因となった機器を推定し、
   前記要因となった機器の使用に適した契約メニューを作成することを特徴とする契約メニュー作成方法。
2. クラスタから外れたサンプルと、前記ロードカーブとの差が所定範囲以内であったら、既存の契約メニューを修正することを特徴とする請求項１に記載の契約メニュー作成方法。

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