WO2020213222A1 - エネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システム - Google Patents
エネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システム Download PDFInfo
- Publication number
- WO2020213222A1 WO2020213222A1 PCT/JP2020/001665 JP2020001665W WO2020213222A1 WO 2020213222 A1 WO2020213222 A1 WO 2020213222A1 JP 2020001665 W JP2020001665 W JP 2020001665W WO 2020213222 A1 WO2020213222 A1 WO 2020213222A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- prediction
- information
- energy
- predetermined period
- unit
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 18
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 79
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 60
- 230000007704 transition Effects 0.000 claims description 24
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 24
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 21
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 20
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 20
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 5
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 4
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 2
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 description 1
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010411 cooking Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Definitions
- This disclosure generally relates to energy prediction systems, energy prediction methods, programs, recording media and management systems. More specifically, the present invention relates to an energy prediction system, an energy prediction method, a program, a recording medium, and a management system that predicts energy consumption during the monitored period according to the environment to be monitored and the energy consumption status.
- Patent Document 1 there is known a technique of reading a meter of an electric power measuring instrument and at the same time displaying the measured value or the like on a display device in a customer's house (see Patent Document 1).
- the power measuring instrument automatically transmits meter reading data such as receipts and power consumption to the indoor display device.
- the meter reading data can be confirmed on the indoor display device.
- the indoor display device also presents a reduction target value.
- Patent Document 1 it is possible to compare actual results with goals. In other words, the user can know whether or not the past usage record has achieved the goal. However, the user cannot determine whether the current power (energy) consumption situation is a reasonable situation in which the target can be achieved at the end of a predetermined period.
- This disclosure is made in view of the above problems, and an energy prediction system, an energy prediction method, which can determine whether the current energy consumption situation can be suppressed to a target value or less at the end of a predetermined period. It is intended to provide programs, recording media and management systems.
- the energy prediction system includes an estimation information acquisition unit, a consumption information acquisition unit, a first prediction unit, a second prediction unit, and an output unit.
- the estimation information acquisition unit acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target exists.
- the consumption information acquisition unit acquires energy consumption information regarding energy consumption in the management target for each second predetermined period.
- the first prediction unit predicts the amount of energy that is the target value to be consumed in the first predetermined period as the first prediction value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption.
- the second prediction unit predicts the energy consumption consumed in the first predetermined period as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
- the output unit outputs prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
- the energy prediction method includes an estimation information acquisition step, a consumption information acquisition step, a first prediction step, a second prediction step, and an output step.
- the estimation information acquisition step acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target exists.
- the consumption information acquisition step acquires energy consumption information regarding energy consumption in the management target for each second predetermined period.
- the first prediction step based on the correlation between the estimated information and energy consumption, the amount of energy that is the target value to be consumed in the first predetermined period is predicted as the first predicted value.
- the energy consumption consumed in the first predetermined period is predicted as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
- the output step outputs prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
- the program according to one aspect of the present disclosure is a program for causing a computer to realize the energy prediction method.
- the recording medium according to one aspect of the present disclosure is a non-temporary recording medium on which the program is recorded.
- the management system includes the energy prediction system, an estimation information output unit that outputs the estimation information to the energy prediction system, and a consumption information output unit that outputs the energy consumption information to the energy prediction system. And.
- FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a prediction device according to an embodiment.
- FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of a management system including the same prediction device.
- FIG. 3A is a graph showing the relationship between the average value of the integrated electric energy and the monthly average temperature.
- FIG. 3B is a graph showing the results of first-order regression analysis based on the integrated electric energy in a plurality of second predetermined periods.
- FIG. 4 is a diagram illustrating the operation of the prediction device of the same.
- FIG. 5A is a diagram illustrating an example of display contents of the prediction result.
- FIG. 5B is a diagram illustrating another example of the display content of the prediction result.
- FIG. 6 is a diagram for explaining the configuration of the prediction device according to the first modification.
- the energy prediction system 1 is configured by the prediction device 10 as shown in FIGS. 1 and 2.
- the management system 2 includes a prediction device 10 as an energy prediction system 1, a measurement system 20, an information terminal 30, a controller 40, and a weather server 50.
- the prediction device 10 is connected to the measurement system 20 via the network 4.
- the measurement system 20 is a system that measures at least one of power consumption and power consumption as a measured value (energy consumption information) for each of the plurality of branch circuits in the facility 5.
- the term "facility” here means a facility such as a house that receives electric power, and is not only a facility that receives electric power from an electric power company such as an electric power company, but also a private house such as a solar power generation facility. It also includes facilities that receive power from power generation facilities. In the present embodiment, the detached house will be described as an example of the facility 5.
- the prediction device 10 is connected to the weather server 50 via the network 4.
- the meteorological server 50 acquires estimation information, which is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target exists, on a monthly basis (every first predetermined period). Specifically, the meteorological server 50 estimates the expected average temperature (estimated information) for the month based on the past data (temperature) measured at the place where the facility 5 to be managed exists.
- the weather server 50 transmits the estimated estimation information to the prediction device 10 via the network 4.
- the meteorological server 50 acquires the outside air temperature (environmental information) of the area including the facility every second predetermined period (for example, daily) shorter than the first predetermined period.
- the weather server 50 transmits the acquired environmental information to the prediction device 10 via the network 4.
- facility 5 is an example, and does not mean that the management target is limited to facility 5.
- the outside air temperature is, for example, the average air temperature of the corresponding second predetermined period.
- the prediction device 10 predicts the first predicted value, which is the amount of energy (electric energy) consumed in the corresponding month, using at least the estimated information out of the estimated information and the environmental information for each month.
- the prediction device 10 predicts the second predicted value, which is the energy (electric energy) consumed in the month to which the day belongs, using the measured value measured by the measuring system 20 every day.
- the prediction device 10 transmits the predicted first predicted value and the second predicted value to the information terminal 30.
- the prediction device 10 is connected to the information terminal 30 having the display unit 33 via the network 4.
- the information terminal 30 displays the information (first predicted value and second predicted value) output by the energy prediction system 1 (prediction device 10) on the display unit 33.
- the information terminal 30 can present the information predicted by the energy prediction system 1 to the customer who is the owner of the information terminal 30. That is, the customer can visually confirm the information regarding the energy consumption at the facility 5 by looking at the screen displayed on the information terminal 30.
- the customer (owner of the information terminal 30) who receives the service provided by the information terminal 30 is the same person as the resident (user of the facility 5).
- the "user of the facility 5" means a person who uses the facility 5, and in the present embodiment in which the facility 5 is a house, it is a resident of the facility 5.
- the "user of the facility 5" may refer to one of the plurality of residents, or may refer to two or more (including all). ..
- the "user of facility 5" is also simply referred to as a "resident".
- the measurement system 20 provided in the facility 5 acquires the power usage data (power consumption) in the facility 5. Specifically, the measurement system 20 acquires the amount of power used as usage data for the plurality of branch circuits in the facility 5.
- a device 63 is connected to each of the plurality of branch circuits in the facility 5.
- the device 63 is, for example, a device provided in the facility 5 and is an electric device that uses electric power.
- the device 63 is, for example, a washing machine, an air conditioner, or the like.
- the controller 40 is, for example, a HEMS (home energy management system) controller.
- the controller 40 can communicate with the measurement system 20. Further, the controller 40 is connected to the network 4 via the router 7. The controller 40 periodically transmits the measured value measured by the measuring system 20 to the server device.
- HEMS home energy management system
- the measurement system 20 includes a measurement unit 21, a communication adapter 22, and current sensors 23 and 24.
- the measurement unit 21, the communication adapter 22, and the current sensors 23 and 24 are arranged in the cabinet of the distribution board 6.
- the distribution board 6 includes a main breaker 61 electrically connected to the system power supply 9 and a plurality of branch breakers 62 electrically connected to the secondary side of the main breaker 61 in the cabinet.
- the measurement unit 21 is electrically connected to the current sensors 23 and 24.
- the current sensor 23 is provided on the primary side of the main breaker 61 and measures the value of the current flowing through the main line.
- the current sensor 24 is provided corresponding to the plurality of branch breakers 62, and measures the value of the current flowing through the plurality of branch circuits.
- the "branch circuit” here means each circuit branched from the main line by a plurality of branch breakers 62.
- the "branch circuit” includes wiring connected to the branch breaker 62, equipment 63 such as a washing machine and an air conditioner, an outlet, a wall switch, and the like.
- branch circuit is provided for each room such as a living room, a bedroom, an entrance, a toilet, a children's room, and a kitchen, and for lighting equipment, cooking appliances, air conditioning equipment, and the like. It is provided for each type of equipment.
- One branch circuit may include one device 63, or may include a plurality of devices 63.
- the measuring unit 21 uses the outputs of the current sensors 23 and 24 to measure at least one of the power consumption and the power consumption for each of the trunk line and the plurality of branch circuits.
- the communication adapter 22 transmits the measured value measured by the measuring unit 21 to the controller 40 provided in the facility 5 as the measured value of the measuring system 20.
- the controller 40 is connected to the network 4 via the router 7. The controller 40 periodically transmits the measured value measured by the measuring system 20 to the server device.
- the measured value of the measuring system 20 includes at least one of the power consumption and the power consumption measured by the measuring unit 21 for each of the plurality of branch circuits in the facility 5. That is, the measured value may be power consumption representing instantaneous power consumption, or may be power consumption amount representing power consumption (usage amount) in a certain period of time. Further, the measured value may be both power consumption and power consumption. In the present embodiment, as an example, the measured value is the amount of power used (integrated power amount) obtained by integrating the power used for a certain period of time (for example, every 30 minutes from the hour).
- the prediction device 10 as the energy prediction system 1 is based on the target value (first prediction value) of the electric energy used in the month (first predetermined period) to be predicted and the measurement value measured by the measurement system 20.
- the integrated electric energy (second predicted value) in the month (first predetermined period) to be predicted is predicted.
- the prediction device 10 includes a communication unit 11, a storage unit 12, and a control unit 13.
- the prediction device 10 has, for example, a computer system having a processor and a memory. Then, when the processor executes the program stored in the memory, the computer system functions as the control unit 13.
- the program executed by the processor is recorded in advance in the memory of the computer system here, but may be recorded in a non-temporary recording medium such as a memory card and provided, or provided through a telecommunications line such as the Internet. May be done.
- the communication unit 11 includes a communication interface for communicating with the information terminal 30, the controller 40, and the weather server 50 via the network 4.
- the storage unit 12 is composed of any storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive).
- the storage unit 12 stores the measured value (integrated electric energy) measured by the measuring system 20 in chronological order.
- the storage unit 12 stores the outside air temperature (environmental information) output by the weather server 50 in chronological order.
- the storage unit 12 stores the estimated information estimated by the weather server 50.
- the storage unit 12 associates the monthly average value (average power amount) of the monthly integrated electric energy (every first predetermined period) based on the data measured in the past with the monthly average temperature. It remembers the table (see Table 1).
- control unit 13 includes an information acquisition unit 101, an estimation information acquisition unit 102, a consumption information acquisition unit 103, an environment information acquisition unit 104, a first prediction unit 105, a second prediction unit 106, and an output unit 107.
- the information acquisition unit 101 receives the measured value (integrated electric energy) measured by the measurement system 20 as energy consumption information via the communication unit 11.
- the information acquisition unit 101 stores the received energy consumption information in the storage unit 12 in chronological order.
- the information acquisition unit 101 receives the outside air temperature (environmental information) transmitted by the weather server 50 on a daily basis (every second predetermined period) via the communication unit 11.
- the information acquisition unit 101 stores the received environmental information in the storage unit 12 in chronological order.
- the information acquisition unit 101 receives the expected average temperature (estimated information) estimated by the weather server 50 for the forecast target month, which is the first predetermined period, from the weather server 50 via the communication unit 11.
- the information acquisition unit 101 stores the received estimated information in the storage unit 12.
- the estimation information acquisition unit 102 acquires (reads) the estimation information for the prediction target month stored in the storage unit 12 from the storage unit 12 when predicting the first predicted value in the prediction target month.
- the consumption information acquisition unit 103 acquires energy consumption information regarding energy consumption at the facility 5, which is the management target for each second predetermined period, from the storage unit 12 ( read out). Specifically, the consumption information acquisition unit 103 calculates the integrated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day to the past among the integrated electric energy stored in the storage unit 12. Obtained from the storage unit 12 as energy consumption information.
- the environmental information acquisition unit 104 When predicting the first predicted value in the predicted target month, acquires all the environmental information that is past from the previous day and output by the weather server 50 in the predicted target month from the storage unit 12. To do. In short, the environmental information acquisition unit 104 acquires the environmental information for each second predetermined period included in the first predetermined period.
- the environmental information acquisition unit 104 does not acquire the environmental information.
- the environmental information acquisition unit 104 acquires all the corresponding environmental information (two environmental information) on March 1st and 2nd, respectively.
- the first prediction unit 105 predicts the amount of energy consumed in the first predetermined period as the first prediction value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption.
- the first prediction unit 105 performs regression analysis based on the relationship between the average value of the integrated electric energy shown in Table 1 and the monthly average temperature. For example, as shown in FIG. 3A, the first prediction unit 105 divides into three periods of a heating period, an intermediate period, and a cooling period, performs a first-order regression analysis for each period, and determines the average electric energy and the average temperature. The straight lines G1 to G3 representing the correlation between the two are obtained. The first prediction unit 105 determines the integrated electric energy consumed in the prediction target month based on the estimation information for the prediction target month acquired by the estimation information acquisition unit 102 and the graph consisting of the straight lines G1 to G3 shown in FIG. 3A. 1 Predict as a predicted value.
- the first prediction unit 105 obtains the electric energy corresponding to the estimated information (expected average temperature) for the prediction target month in the graph shown in FIG. 3A.
- the expected average temperature is the value "a”
- the electric energy "b" corresponding to the expected average temperature is obtained from the graph shown in FIG. 3A as the first predicted value.
- the first prediction unit 105 predicts the first predicted value based on the environmental information for each second predetermined period (day) included in the first predetermined period (prediction target month) acquired by the environmental information acquisition unit 104. Is corrected to update the first predicted value. For example, the temperature (average temperature of the forecast target month) corresponding to the first predicted value predicted at the time when the environmental information is not acquired (for example, July 1) is 25 degrees, and the environmental information acquisition unit 104 acquires it. It is assumed that the environmental information acquired on July 1st and 2nd, respectively, represents 24 degrees and 23 degrees.
- the first prediction unit 105 calculates a new average temperature by subtracting the total of the daily correction values from the average temperature of the prediction target month.
- the first prediction unit 105 updates the first prediction value by correcting the first prediction value to the electric energy corresponding to the new average temperature.
- the second prediction unit 106 predicts the energy consumption consumed in the first predetermined period as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods. Specifically, the second prediction unit 106 consumes electric energy (integrated electric energy) on a daily basis based on the energy consumption information of the predetermined number of the second predetermined period acquired by the consumption information acquisition unit 103. Ask for. The second prediction unit 106 performs a primary regression analysis as a regression analysis based on the relationship between the integrated electric energy obtained for each day and the number of days in the forecast target month, and determines the integrated electric energy on the last day of the forecast target month. 2 Predict as a predicted value.
- the consumption information acquisition unit 103 acquires the integrated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day (March 3) to the past from the storage unit 12 as energy consumption information. .. That is, the consumption information acquisition unit 103 acquires the integrated electric energy from February 27 to March 3 from the storage unit 12.
- the consumption information acquisition unit 103 performs a first-order regression analysis based on the integrated electric energy from February 27 to March 3, and obtains a straight line G11 shown in FIG. 3B.
- the second prediction unit 106 obtains the integrated electric energy “c” corresponding to March 31 as the second prediction value on the straight line G11.
- the second prediction unit 106 calculates the integrated electric energy consumed at the end of the previous month from the integrated electric energy “c” corresponding to March 31. Remove the amount of electricity. Specifically, the second prediction unit 106 consumes the integrated electric energy obtained by subtracting the integrated electric energy consumed on February 27 and 28 from the integrated electric energy “c” in the forecast target month (March). It is predicted as the second predicted value.
- the second prediction unit 106 predicts the integrated electric energy “c” corresponding to March 31 as the second predicted value. ..
- the output unit 107 outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value to the information terminal 30 via the communication unit 11 and the network 4. Specifically, the output unit 107 is related to a graph showing the first predicted value and a graph showing the transition of the integrated power for each second predetermined period through the second predicted value (for example, the graph shown in FIG. 3B). The information to be used is output to the information terminal 30 as prediction result information. In short, the output unit 107 outputs the prediction result information to the information terminal to display a graph showing the first predicted value and a graph showing the transition of the integrated power for each second predetermined period through the second predicted value. Displayed on the information terminal 30.
- the output unit 107 causes the information terminal 30 to display the first predicted value as the target value of the integrated electric energy consumed in the predicted target period, and is the information based on the second predicted value in the first predetermined period.
- the transition information showing the transition of the integrated electric energy for each second predetermined period of the above is displayed.
- the transition information is, for example, the graph shown in FIG. 3B, that is, the straight line G11.
- the consumption information acquisition unit 103 performs the transition information from the start date of the forecast target month to the forecast time.
- the acquired energy consumption information is included as the actual value of the corresponding second predetermined period (see FIG. 3B).
- the information terminal 30 includes a communication unit 31, a control unit 32, and a display unit 33.
- the information terminal 30 is, for example, a smartphone.
- the information terminal 30 has, for example, a computer system having a processor and a memory. Then, when the processor executes the program stored in the memory, the computer system functions as the control unit 32.
- the program executed by the processor is recorded in advance in the memory of the computer system here, but may be recorded in a non-temporary recording medium such as a memory card and provided, or provided through a telecommunications line such as the Internet. May be done.
- the communication unit 31 includes a communication interface for communicating with the prediction device 10 via the network 4.
- the control unit 32 has a function of creating a screen to be displayed on the display unit 33 and controlling the display unit 33 to display the created screen on the display unit 33. That is, the information terminal 30 made of a smartphone realizes the function as the control unit 32 for controlling the display unit 33 by installing the dedicated application software and activating the application software.
- control unit 32 When the control unit 32 receives the prediction result information via the communication unit 31, the control unit 32 displays the first predicted value as a target value in the prediction target month (first predetermined period) on the display unit 33 and displays the transition information. It is displayed on the unit 33.
- the control unit 32 displays the first predicted value “a1” as a target value (see the straight line G20) on the display unit 33, and energy consumption information from March 1st to 5th.
- the straight line G21 passing through the second predicted value predicted based on the above is displayed on the display unit 33 as a graph.
- the estimation information acquisition unit 102 acquires the estimation information (estimated average temperature of the prediction target month) for the prediction target month stored in the storage unit 12 from the storage unit 12 (step S1).
- the consumption information acquisition unit 103 stores as energy consumption information the accumulated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day to the past among the accumulated electric energy stored in the storage unit 12. Obtained from unit 12 (step S2).
- the environmental information acquisition unit 104 acquires the environmental information for each second predetermined period included in the first predetermined period (step S3). When the first predicted value is predicted on the start date of the predicted target month, the environmental information acquisition unit 104 does not acquire the environmental information.
- the first prediction unit 105 predicts the amount of energy consumed in the first predetermined period as the first prediction value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption (step S4).
- the first prediction unit 105 performs a first-order regression analysis based on the relationship between the average value of the integrated electric energy shown in Table 1 and the monthly average temperature, and performs the heating period, the intermediate period, and the cooling period.
- the straight lines G1 to G3 representing the correlation between the average electric energy and the average temperature are obtained for each period of.
- the first prediction unit 105 is a graph composed of the estimation information for the prediction target month acquired by the estimation information acquisition unit 102 and the straight lines G1 to G3 shown in FIG. 3A. Based on the above, the integrated electric energy consumed in the forecast target month is predicted as the first predicted value.
- the first prediction unit 105 corrects the first predicted value predicted based on the acquired environmental information for each second predetermined period (day), and obtains the first prediction value. 1 Update the predicted value. For example, the first prediction unit 105 calculates the correction value related to the daily average temperature by using the above-mentioned mathematical formula. The first prediction unit 105 calculates a new average temperature by subtracting the total of the daily correction values from the average temperature of the prediction target month. The first prediction unit 105 updates the first prediction value by correcting the first prediction value to the electric energy corresponding to the new average temperature.
- the second prediction unit 106 predicts the integrated electric energy (energy consumption) consumed in the first predetermined period as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods (step S5). ). Specifically, the second prediction unit 106 performs a primary regression analysis as a regression analysis based on the relationship between the accumulated electric energy for each day and the number of days in the forecast target month, and the integrated power on the last day of the forecast target month. The amount is predicted as the second predicted value.
- the second prediction unit 106 calculates the integrated power on the last day of the forecast target month obtained as a result of the first-order regression analysis. Remove the integrated electric energy consumed at the end of the previous month. The second prediction unit 106 predicts the remaining integrated electric energy as the second predicted value. If the primary regression analysis does not include the integrated power consumed at the end of the previous month, the second prediction unit 106 will perform the integrated power on the last day of the forecast target month obtained as a result of the primary regression analysis. Is predicted as the second predicted value.
- the output unit 107 outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value to the information terminal 30 (step S6).
- the information terminal uses information related to the graph showing the first predicted value and the graph showing the transition of the integrated electric energy (for example, the graph shown in FIG. 3B) passing through the second predicted value as the prediction result information. Output to 30.
- the prediction device 10 (energy prediction system 1) predicts the first predicted value and the second predicted value, and uses the predicted result information related to the first predicted value and the second predicted value.
- the information based on the information is output to the information terminal 30 for display on the information terminal 30.
- the target value of the power consumed in the forecast target month can be known by displaying the first predicted value, and the transition information including the second predicted value is displayed in the forecast target month.
- the user can know the power saving status. For example, when the graph showing the target value (first predicted value) and the graph showing the transition information intersect in the prediction target month, the user can know that the power saving situation is in a bad state. Therefore, it is possible to encourage the user to save power. On the other hand, when the graph showing the target value (first predicted value) and the graph showing the transition information do not intersect in the predicted target month, the user is in a good state of power saving, that is, the current power saving state is the target. Can be found to be sufficient for.
- the average temperature does not always reach the same in the same month every year.
- the average temperature may be higher or lower than the same month of the year. Therefore, the prediction device 10 corrects and updates the first predicted value based on the environmental information.
- the prediction device 10 can set a target value according to the actual environment by updating the first prediction value using this prediction. For example, even though the summer of the previous year was a cold summer and the amount of electricity consumed was small, presenting the amount of electricity consumed in the previous year as a target value may force the user to save unreasonable electricity.
- the target value is set according to the actual environment, the user can execute power saving according to the actual environment.
- the first prediction unit 105 is estimated information (estimated average temperature) of the current month (March) obtained at the beginning of the month based on the environmental information every day (second predetermined period) from March 1st to 5th.
- the first predicted value obtained from the above is corrected, and the first predicted value is updated to a new first predicted value (for example, the value “a1” shown in FIG. 5A).
- the first prediction unit 105 corrects the first prediction value "a1" based on the environmental information for each day from March 1st to 11th (second predetermined period), and the first prediction value "a1" is corrected.
- “A1” is updated to a new first predicted value (for example, the value “a2” ( ⁇ a1) shown in FIG. 5B). Therefore, the user can save power according to the actual environment.
- the consumption information acquisition unit 103 has the integrated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day to the past among the integrated electric energy stored in the storage unit 12. Is acquired from the storage unit 12 as energy consumption information. That is, the prediction device 10 predicts the integrated power consumption in the prediction target month based on the latest power consumption status. Therefore, when forecasting is performed in the middle (15th) of the forecast target month, the measured value measured at the beginning of the forecast target month is not used. When power saving is not executed at the beginning of the prediction target month and power saving is executed from the middle of the prediction target month, the prediction device 10 determines the power consumption status during the period in which power saving is being executed. Based on this, the integrated power consumption in the forecast target month can be predicted.
- the integrated power consumption in the prediction target month (March) is the target value (first prediction). Value) Exceeds "a1".
- the slope of the straight line G22 obtained in the prediction is smaller than the slope of the straight line G21 obtained in the power consumption situation from March 1st to 5th (see FIG. 5B). That is, by using the recent power consumption status, it is possible to predict the second predicted value according to the execution status of power saving at the time of prediction.
- the user can know whether or not the power saving status currently being executed is effective for the target value. For example, the user does not intersect the straight line G25 and the straight line G22 representing the first predicted value “a2” shown in FIG. 5B as of March 31, so that the power saving status currently being executed is effective for the target value. Can be determined to be.
- the information terminal 30 is configured to display information based on the prediction result information, but the present invention is not limited to this configuration.
- the prediction device 10 may display information based on the prediction result information.
- the prediction device 10A of the energy prediction system 1 according to the present modification includes a display unit 14 in addition to the components of the prediction device 10 described in the first embodiment.
- the output unit 107 has a function of creating a screen to be displayed on the display unit 14 and outputting the screen to the display unit 14 to display the screen on the display unit 14. For example, the output unit 107 causes the display unit 14 to display the first predicted value as a target value in the prediction target month (first predetermined period), and displays the transition information on the display unit 14.
- the prediction device 10 has a configuration for storing energy consumption information, estimation information, and environmental information, but is not limited to this configuration.
- a device different from the prediction device 10 may store energy consumption information, estimation information, and environmental information.
- the controller 40 may store the energy consumption information
- the weather server 50 may store the estimation information and the environmental information.
- the estimation information acquisition unit 102 of the prediction device 10 acquires the estimation information of the prediction target month from the device that stores the estimation information.
- the consumption information acquisition unit 103 of the prediction device 10 uses the integrated electric energy for a predetermined number of consecutive days (for example, 5 days) from the previous day to the past as the energy consumption information from the device that stores the energy consumption information. get.
- the environmental information acquisition unit 104 acquires the environmental information for each second predetermined period included in the first predetermined period from the device that stores the environmental information.
- the table shown in Table 1 has a configuration including a monthly average value (average power amount) of the monthly integrated electric energy, but is not limited to this configuration.
- the table shown in Table 1 may include a daily average value instead of the monthly average value of the loaded electric energy in the month.
- the regression analysis provides a graph showing the correlation between the temperature and the integrated electric energy, which is the daily average value.
- the first prediction unit 105 acquires the integrated electric energy according to the estimated information.
- the first prediction unit 105 multiplies the acquired integrated electric energy by the number of days in the prediction target month, and predicts the result as the first prediction value.
- the output unit 107 may output the first predicted value and the second predicted value as the prediction result information.
- the display unit 33 of the information terminal 30 displays the first predicted value and the second predicted value. By comparing the magnitude relationship between the displayed first predicted value and the second predicted value, the user can know the power saving status in the predicted target month.
- the controller 40 may have a function related to the prediction of the first predicted value and the second predicted value of the prediction device 10 described in the above embodiment.
- the prediction device 10 and the controller 40 may have the functions in a distributed manner.
- the first prediction unit 105 has a configuration in which a first-order regression analysis is performed to obtain a correlation between the average electric energy and the average temperature, but the configuration is not limited to this configuration.
- the first prediction unit 105 may perform a quadratic regression analysis to obtain a correlation between the average electric energy and the average temperature.
- the second prediction unit 106 has a configuration in which the second prediction value is predicted by performing a first-order regression analysis, but the configuration is not limited to this configuration.
- the second prediction unit 106 may perform a quadratic regression analysis to predict the second predicted value.
- the prediction device 10 is configured to predict the first predicted value and the second predicted value in the prediction target month from the relationship between the electric energy used in the facility 5 and the air temperature. Not limited.
- the prediction device 10 may predict the first prediction value and the second prediction value in the prediction target month from the relationship between the electric energy used in the facility 5 and the temperature.
- the estimation information acquisition unit 102 acquires the expected average humidity of the prediction target month from the weather server 50 as estimation information.
- the environmental information acquisition unit 104 acquires the average humidity for each second predetermined period as environmental information.
- the first prediction unit 105 obtains the correlation between the average humidity and the average electric energy, and predicts the integrated electric energy corresponding to the expected average humidity as the first predicted value. Further, the first prediction unit 105 corrects the first prediction value based on the average humidity for each second predetermined period.
- the prediction device 10 is configured to acquire the outside air temperature as environmental information, but is not limited to this configuration.
- the prediction device 10 may acquire the amount of solar radiation as environmental information.
- the second prediction unit 16 may perform regression analysis from the correlation between the air temperature and the electric energy, as in the first prediction unit 15. In particular, in the heating period and the cooling period, it is effective to perform regression analysis because there is a correlation between the amount of electricity used and the temperature.
- the first prediction unit 15 performs regression analysis in a relatively long period of time
- the second prediction unit 16 performs regression analysis in a short period of time, so that the first prediction value and the second prediction value are used. Is different.
- the expected average temperature has been described as an example of the estimation information.
- the estimated information is not limited to the expected average temperature.
- the estimated information may be any weather information related to the weather in the first predetermined period.
- the air temperature information may be information such as expected average temperature, expected maximum temperature, cooling degree days (CDDs: CoolingDegreeDay), heating degree days (HDDs: HeatingDegreeDay), humidity, or information related to rainfall and snowfall. ..
- the above embodiment is only one of the various embodiments of the present disclosure.
- the above-described embodiment can be changed in various ways depending on the design and the like as long as the object of the present disclosure can be achieved.
- the same function as the energy prediction system 1 may be realized by an energy prediction method, a computer program, a recording medium on which the program is recorded, or the like.
- the energy prediction method of the energy prediction system 1 according to one aspect includes an estimation information acquisition step, a consumption information acquisition step, a first prediction step, a second prediction step, and an output step.
- the estimation information acquisition step acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target (for example, facility 5) exists.
- the consumption information acquisition step acquires energy consumption information related to energy consumption to be managed at every second predetermined period.
- the amount of energy consumed in the first predetermined period is predicted as the first predicted value based on the estimated information.
- the energy consumption amount consumed in the first predetermined period is predicted as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
- the output step outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
- the program according to one aspect is a program for causing a computer system to execute the above-mentioned energy prediction method.
- the execution subject of the energy prediction system 1 or the energy prediction method in the present disclosure includes a computer system.
- a computer system has a processor and memory as hardware. When the processor executes the program recorded in the memory of the computer system, the function as the execution subject of the energy prediction system 1 or the energy prediction method in the present disclosure is realized.
- the program may be pre-recorded in the memory of the computer system or may be provided through a telecommunication line.
- the program may also be provided recorded on a non-temporary recording medium such as a memory card, optical disk, or hard disk drive that can be read by a computer system.
- a processor in a computer system is composed of one or more electronic circuits including a semiconductor integrated circuit (IC) or a large scale integrated circuit (LSI).
- IC semiconductor integrated circuit
- LSI large scale integrated circuit
- a plurality of electronic circuits may be integrated on one chip, or may be distributed on a plurality of chips. The plurality of chips may be integrated in one device, or may be distributed in a pluralit
- the energy prediction system 1 which is a computer system may be a system composed of one or a plurality of computers.
- the functions of the energy prediction system 1 may be realized by the cloud (cloud computing).
- the energy prediction system (1) of the first aspect includes the estimation information acquisition unit (102), the consumption information acquisition unit (103), the first prediction unit (105), and the second prediction unit. (106) and an output unit (107) are provided.
- the estimation information acquisition unit (102) acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target (for example, facility 5) exists.
- the consumption information acquisition unit (103) acquires energy consumption information related to energy consumption in the management target for each second predetermined period.
- the first prediction unit (105) predicts the amount of energy that is the target value to be consumed in the first predetermined period as the first prediction value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption.
- the second prediction unit (106) predicts the energy consumption consumed in the first predetermined period as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
- the output unit (107) outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
- the user can know the target value of the energy consumed in the first predetermined period by using the first predicted value which is the target value in the first predetermined period. Further, by using the second predicted value, the user can know the energy consumption amount consumed in the first predetermined period according to the current energy consumption situation. Thereby, the user can determine whether the current power (energy) consumption status can be suppressed to the target value or less at the end of the first predetermined period. Furthermore, by using the first predicted value and the second predicted value, it is possible to encourage the user to save power.
- the energy prediction system (1) of the second aspect further includes an environmental information acquisition unit (104) in the first aspect.
- the environmental information acquisition unit (104) acquires environmental information regarding the environment of the place for each second predetermined period included in the first predetermined period.
- the first prediction unit (105) corrects the first prediction value based on the environmental information and updates the first prediction value.
- the first predicted value is updated according to the latest environment, so it is possible to make a prediction according to the environment.
- the energy is electric power in the first or second aspect.
- the estimated information is weather information related to the weather in the first predetermined period.
- the first prediction unit (105) predicts the electric energy according to the meteorological information as the first predicted value based on the correlation between the electric energy and the meteorological information.
- the power consumption can be predicted as the first predicted value according to the latest weather.
- the second predetermined period is shorter than the first predetermined period.
- a predetermined number of second predetermined periods are continuous.
- the energy consumption information is the integrated electric energy of the corresponding second predetermined period.
- the second prediction unit (106) predicts the integrated electric energy in the first predetermined period as the second predicted value based on a continuous predetermined number of integrated electric energy in the second predetermined period.
- the second predicted value can be predicted by using the integrated electric energy in each of a predetermined number of consecutive second predetermined periods.
- the energy prediction system (1) of the fifth aspect further includes a display unit (14) in any one of the first to fourth aspects.
- the display unit (14) displays the first predicted value as a target value in the first predetermined period.
- the display unit (14) displays transition information which is information based on the second predicted value and represents the transition of energy consumption for each second predetermined period in the first predetermined period.
- the user can know the power saving status in the first predetermined period by displaying the transition information including the second predicted value. For example, when the power saving situation is in a bad state, the user can be urged to save power.
- the output unit (107) first applies the first predicted value to the information terminal (30), which is an external terminal. Prediction result information to be displayed as a target value in a predetermined period, and to display transition information which is information based on a second predicted value and represents a transition of energy consumption for each second predetermined period in the first predetermined period. Is output to the information terminal (30).
- the user can know the power saving status in the first predetermined period by displaying the transition information including the second predicted value on the information terminal (30).
- the prediction time point which is the time point predicted by the first prediction unit (105) and the second prediction unit (106) is the first predetermined period.
- the transition information includes the energy consumption information acquired by the consumption information acquisition unit (103) from the start of the first predetermined period to the prediction time point as the actual value of the corresponding second predetermined period.
- the user can know the power saving status in the first predetermined period.
- the energy prediction method of the eighth aspect includes an estimation information acquisition step, a consumption information acquisition step, a first prediction step, a second prediction step, and an output step.
- the estimation information acquisition step acquires estimation information that is information that estimates the environmental state in the first predetermined period at the place where the management target (for example, facility 5) exists.
- the consumption information acquisition step acquires energy consumption information related to energy consumption in the management target for each second predetermined period.
- the first prediction step the amount of energy that is the target value to be consumed in the first predetermined period is predicted as the first predicted value based on the correlation between the estimated information and the energy consumption.
- the energy consumption amount consumed in the first predetermined period is predicted as the second predicted value based on the energy consumption information of each of the predetermined number of the second predetermined periods.
- the output step outputs the prediction result information related to the first predicted value and the second predicted value.
- the user can determine whether the current power (energy) consumption status can be suppressed below the target value at the end of the first predetermined period.
- the program of the ninth aspect is a program for causing a computer to execute the energy prediction method of the eighth aspect.
- the user can determine whether the current power (energy) consumption status is such that the target can be suppressed below the value at the end of the first predetermined period.
- the recording medium of the tenth aspect is a non-temporary recording medium on which the program of the ninth aspect is recorded.
- the user can determine whether the current power (energy) consumption status can be suppressed to the target value or less at the end of the first predetermined period.
- the management system (2) of the eleventh aspect includes an energy prediction system (1) of any one of the first to seventh aspects, an estimation information output unit (for example, a weather server 50), and a consumption information output unit (for example).
- the controller 40 and.
- the estimation information output unit outputs the estimation information to the energy prediction system (1).
- the consumption information output unit outputs the energy consumption information to the energy prediction system (1).
- the user can determine whether the current power (energy) consumption status can be suppressed to the target value or less at the end of the first predetermined period.
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
現在のエネルギーの消費状況が所定に期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができるエネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システムを提供する。エネルギー予測システム(1)は、推定情報取得部(102)と消費情報取得部(103)と第1予測部(105)と第2予測部(106)と出力部(107)とを備える。第1予測部(105)は、推定情報取得部(102)が取得した推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第1所定期間で消費するエネルギー量を第1予測値として予測する。第2予測部(106)は、消費情報取得部(103)が取得した所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。出力部(107)は、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報を出力する。
Description
本開示は、一般にエネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システムに関する。より詳細には監視対象の環境及びエネルギーの消費状況に応じて監視対象期間のエネルギー消費の予測を行うエネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システムに関する。
従来、電力計測器を検針すると同時にその計量値等を需要家の家屋内における表示装置に表示する技術が知られている(特許文献1参照)。
特許文献1に記載のシステムでは、電力計測器が、屋内表示装置へ領収書・電力使用量等の検針データを自動送信する。これにより、検針データを、屋内表示装置にて確認することができる。また、屋内表示装置は、削減目標値をも提示する。
特許文献1では、実績と目標とを比較することができる。つまり、ユーザは、これまでの使用実績が目標を達成したかどうかを知ることができる。しかしながら、ユーザは、現在の電力(エネルギー)の消費状況が所定の期間の終了時において目標を達成しうる妥当な状況であるかを判別することができない。
本開示は上記課題に鑑みてなされ、現在のエネルギーの消費状況が所定に期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができるエネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システムを提供することを目的とする。
本開示の一態様に係るエネルギー予測システムは、推定情報取得部と、消費情報取得部と、第1予測部と、第2予測部と、出力部と、を備える。前記推定情報取得部は、管理対象が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。前記消費情報取得部は、第2所定期間ごとの前記管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。前記第1予測部は、前記推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、前記第1所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第1予測値として予測する。前記第2予測部は、所定数の前記第2所定期間のそれぞれの前記エネルギー消費情報を基に、前記第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。前記出力部は、前記第1予測値及び前記第2予測値に係る予測結果情報を出力する。
本開示の一態様に係るエネルギー予測方法は、推定情報取得ステップと、消費情報取得ステップと、第1予測ステップと、第2予測ステップと、出力ステップと、を含む。前記推定情報取得ステップは、管理対象が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。前記消費情報取得ステップは、第2所定期間ごとの前記管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。前記第1予測ステップは、前記推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、前記第1所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第1予測値として予測する。前記第2予測ステップは、所定数の前記第2所定期間のそれぞれの前記エネルギー消費情報を基に、前記第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。前記出力ステップは、前記第1予測値及び前記第2予測値に係る予測結果情報を出力する。
本開示の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、前記エネルギー予測方法を実現させるためのプログラムである。
本開示の一態様に係る記録媒体は、前記プログラムを記録した非一時的な記録媒体である。
本開示の一態様に係る管理システムは、前記エネルギー予測システムと、前記推定情報を前記エネルギー予測システムに出力する推定情報出力部と、前記エネルギー消費情報を前記エネルギー予測システムに出力する消費情報出力部と、を備える。
以下に説明する実施形態及び変形例は、本開示の一例に過ぎず、本開示は、実施形態及び変形例に限定されない。以下の実施形態及び変形例以外であっても、本開示に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
(実施形態)
以下、本実施形態に係るエネルギー予測システム、及び当該エネルギー予測システムを含む使用電力量エネルギー予測システムについて、図1~図5Bを用いて説明する。
以下、本実施形態に係るエネルギー予測システム、及び当該エネルギー予測システムを含む使用電力量エネルギー予測システムについて、図1~図5Bを用いて説明する。
(1)概要
本実施形態では、施設のエネルギー消費に関する情報を予測する機能を有するエネルギー予測システムシステムについて説明する。本実施形態においては、エネルギー予測システム1は、図1及び図2に示すように予測装置10にて構成されている。
本実施形態では、施設のエネルギー消費に関する情報を予測する機能を有するエネルギー予測システムシステムについて説明する。本実施形態においては、エネルギー予測システム1は、図1及び図2に示すように予測装置10にて構成されている。
本実施形態において、管理システム2は、図2に示すように、エネルギー予測システム1としての予測装置10と、計測システム20と、情報端末30と、コントローラ40と、気象サーバ50と、を含む。
予測装置10は、図2に示すように、計測システム20にネットワーク4を介して接続される。計測システム20は、施設5における複数の分岐回路の各々について、消費電力と消費電力量との少なくとも一方を計測値(エネルギー消費情報)として計測するシステムである。また、ここでいう「施設」は、電力の供給を受ける住宅等の施設を意味しており、電力会社等の電気事業者から電力の供給を受ける施設だけでなく、太陽光発電設備等の自家発電設備から電力の供給を受ける施設も含む。本実施形態では、戸建住宅を施設5の一例として説明する。
予測装置10は、図2に示すように、気象サーバ50にネットワーク4を介して接続される。気象サーバ50は、月ごと(第1所定期間ごと)に、管理対象が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。具体的には、気象サーバ50は、管理対象である施設5が存在する場所で計測された過去のデータ(気温)を基に当該月の予想平均気温(推定情報)を推定する。気象サーバ50は、推定した推定情報を予測装置10にネットワーク4を介して送信する。気象サーバ50は、第1所定期間より短い第2所定期間ごと(例えば日ごと)に、施設を含む地域の外気温(環境情報)を取得する。気象サーバ50は、取得した環境情報を予測装置10にネットワーク4を介して送信する。なお、施設5は一例であり、管理対象を施設5に限定する趣旨ではない。ここで、外気温は、例えば、対応する第2所定期間の平均気温である。
予測装置10は、月ごとに、推定情報及び環境情報のうち少なくとも推定情報を用いて、対応する月で消費されるエネルギー量(電力量)である第1予測値を予測する。予測装置10は、日ごとに計測システム20が計測した計測値を用いて、当該日が属する月で消費されるエネルギー(電力量)である第2予測値を予測する。予測装置10は、予測した第1予測値及び第2予測値を、情報端末30に送信する。
また、予測装置10は、図2に示すように、表示部33を有する情報端末30にネットワーク4を介して接続される。情報端末30は、エネルギー予測システム1(予測装置10)が出力した情報(第1予測値及び第2予測値)を表示部33に表示する。これにより、情報端末30は、エネルギー予測システム1で予測された情報を、情報端末30の所有者である顧客に対して提示することが可能となる。つまり、顧客は、情報端末30に表示される画面を見ることで、視覚的に、施設5でのエネルギー消費に関する情報を確認することができる。
なお、情報端末30によるサービスの提供を受ける顧客(情報端末30の所有者)は、住人(施設5の使用者)と同一人である。ここで、「施設5の使用者」は、施設5を使用する人を意味しており、施設5が住宅である本実施形態においては、施設5の住人である。また、施設5の住人が複数人である場合には、「施設5の使用者」は、複数の住人のうちの一人を指すこともあり、二人以上(全員も含む)を指すこともある。以下では「施設5の使用者」を単に「住人」ともいう。
施設5に設けられた計測システム20は、施設5における電力の使用データ(使用電力量)を取得する。具体的には、計測システム20は、施設5における複数の分岐回路について、使用電力量を使用データとして取得する。施設5における複数の分岐回路の各々には機器63が接続されている。機器63は、例えば施設5に設けられた機器であり、電力を使用する電気機器である。機器63は、例えば洗濯機、空調機器等である。
コントローラ40は、例えばHEMS(home energy management system)のコントローラである。コントローラ40は、計測システム20と通信可能である。さらに、コントローラ40は、ルータ7を介してネットワーク4に接続されている。コントローラ40は、計測システム20で計測された計測値を定期的にサーバ装置へ送信する。
(2)構成
(2.1)計測システム
まず、本実施形態の計測システム20の構成について説明する。
(2.1)計測システム
まず、本実施形態の計測システム20の構成について説明する。
計測システム20は、図2に示すように、計測ユニット21と、通信アダプタ22と、電流センサ23,24とを備えている。このうち、計測ユニット21、通信アダプタ22、および電流センサ23,24は、分電盤6のキャビネット内に配置されている。分電盤6は、系統電源9に電気的に接続される主幹ブレーカ61と、主幹ブレーカ61の二次側に電気的に接続された複数の分岐ブレーカ62とをキャビネット内に備えている。
計測ユニット21は、電流センサ23,24に電気的に接続されている。電流センサ23は、主幹ブレーカ61の一次側に設けられ、幹線を流れる電流の値を計測する。電流センサ24は、複数の分岐ブレーカ62に対応して設けられ、複数の分岐回路に流れる電流の値をそれぞれ計測する。ここでいう「分岐回路」は、複数の分岐ブレーカ62にて幹線から分岐された各回路を意味する。「分岐回路」には、分岐ブレーカ62に接続される配線、洗濯機や空調機器等の機器63、コンセント(アウトレット)、壁スイッチなどを含んでいる。このような分岐回路は、本実施形態のように住宅からなる施設5においては、例えばリビング、寝室、玄関、トイレ、子供部屋、キッチン等の部屋ごと、かつ照明器具、調理家電、空調機器等の機器の種類ごとに設けられる。1つの分岐回路には、1つの機器63が含まれてもよいし、複数の機器63が含まれてもよい。
計測ユニット21は、電流センサ23,24の出力を用いて、幹線および複数の分岐回路の各々について、消費電力と消費電力量との少なくとも一方を計測する。通信アダプタ22は、計測ユニット21で計測された計測値を、計測システム20の計測値として施設5に設けられたコントローラ40へ送信する。コントローラ40は、ルータ7を介してネットワーク4に接続されている。コントローラ40は、計測システム20で計測された計測値を定期的にサーバ装置へ送信する。
要するに、計測システム20の計測値は、施設5における複数の分岐回路の各々について、計測ユニット21で計測される消費電力と消費電力量との少なくとも一方を含んでいる。つまり、計測値は、瞬時電力を表す消費電力であってもよいし、あるいは一定時間における電力の消費量(使用量)を表す消費電力量であってもよい。また、計測値は、消費電力と消費電力量との両方であってもよい。本実施形態では一例として、計測値は、使用電力を一定時間(例えば正時から30分間隔)で積算した使用電力量(積算電力量)である。
(2.2)エネルギー予測システム(予測装置)
エネルギー予測システム1としての予測装置10は、予測対象である月(第1所定期間)での使用される電力量の目標値(第1予測値)、及び計測システム20が計測した計測値を基に予測対象である月(第1所定期間)での積算電力量(第2予測値)を予測する。
エネルギー予測システム1としての予測装置10は、予測対象である月(第1所定期間)での使用される電力量の目標値(第1予測値)、及び計測システム20が計測した計測値を基に予測対象である月(第1所定期間)での積算電力量(第2予測値)を予測する。
予測装置10は、図1に示すように、通信部11、記憶部12及び制御部13を備える。
予測装置10は、例えばプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを有している。そして、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを実行することにより、コンピュータシステムが制御部13として機能する。プロセッサが実行するプログラムは、ここではコンピュータシステムのメモリに予め記録されているが、メモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて提供されてもよい。
通信部11は、ネットワーク4を介して情報端末30、コントローラ40及び気象サーバ50と通信を行うための通信インタフェースを含んでいる。
記憶部12は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)等のいずれかの記憶デバイスで構成されている。
記憶部12は、計測システム20が計測した計測値(積算電力量)を時系列に記憶する。記憶部12は、気象サーバ50が出力した外気温(環境情報)を時系列に記憶する。記憶部12は、気象サーバ50が推定した推定情報を記憶する。
さらに、記憶部12は、過去に計測されたデータに基づいた月ごと(第1所定期間ごと)の積算電力量の月平均値(平均電力量)と月ごとの月平均気温とを対応付けたテーブルを記憶している(表1参照)。
制御部13は、図1に示すように、情報取得部101、推定情報取得部102、消費情報取得部103、環境情報取得部104、第1予測部105、第2予測部106及び出力部107を有する。
情報取得部101は、計測システム20が計測した計測値(積算電力量)をエネルギー消費情報として、通信部11を介して受け取る。情報取得部101は、受け取ったエネルギー消費情報を記憶部12に時系列に記憶する。情報取得部101は、日ごと(第2所定期間ごと)に気象サーバ50が送信した外気温(環境情報)を、通信部11を介して受け取る。情報取得部101は、受け取った環境情報を記憶部12に時系列に記憶する。さらに、情報取得部101は、第1所定期間である予測対象月について気象サーバ50が推定した予想平均気温(推定情報)を、気象サーバ50から通信部11を介して受け取る。情報取得部101は、受け取った推定情報を記憶部12に記憶する。
推定情報取得部102は、予測対象月における第1予測値を予測する場合に、記憶部12が記憶している予測対象月に対する推定情報を記憶部12から取得する(読み出す)。
消費情報取得部103は、予測対象月における第2予測値を予測する場合に、第2所定期間ごとの管理対象である施設5でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を記憶部12から取得する(読み出す)。具体的には、消費情報取得部103は、記憶部12が記憶している積算電力量のうち、前日から過去に向けて連続する所定の日数分(例えば、5日分)の積算電力量をエネルギー消費情報として記憶部12から取得する。
環境情報取得部104は、予測対象月における第1予測値を予測する場合に、前日から過去であり、かつ当該予測対象月において気象サーバ50が出力したすべての環境情報を、記憶部12から取得する。要は、環境情報取得部104は、第1所定期間に含まれる第2所定期間ごとの環境情報を取得する。
例えば、予測対象月を3月として3月1日に第1予測値を予測する場合には、前日は2月の最終日である。そのため、この場合は、環境情報取得部104は、環境情報を取得しない。
また、予測対象月を3月として3月3日に第1予測値を予測する場合には、前日は3月2日である。そのため、この場合では、前日(3月2日)から過去であり、かつ当該予測対象月において気象サーバ50が出力した環境情報が存在する。具体的には、3月1日及び2日に対応する環境情報が存在する。そこで、この場合では、環境情報取得部104は、3月1日及び2日にそれぞれ対応するすべての環境情報(2つの環境情報)を取得する。
第1予測部105は、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第1所定期間で消費するエネルギー量を第1予測値として予測する。
具体的には、第1予測部105は、表1に示す積算電力量の平均値と月ごとの平均気温との関係を基に、回帰分析を行う。例えば、第1予測部105は、図3Aに示すように、暖房期、中間期、及び冷房期の3つの期間に分割して、各期間について一次回帰分析を行い、平均電力量と平均気温との相関関係を表す直線G1~G3を求める。第1予測部105は、推定情報取得部102が取得した予測対象月に対する推定情報と、図3Aに示す直線G1~G3からなるグラフを基に、予測対象月で消費される積算電力量を第1予測値として予測する。例えば、第1予測部105は、図3Aに示すグラフにおいて、予測対象月に対する推定情報(予想平均気温)に対応する電力量を求める。予想平均気温が、値“a”である場合には、そのた予想平均気温に対応する電力量“b”を第1予測値として図3Aに示すグラフから求める。
さらに、第1予測部105は、環境情報取得部104が取得した第1所定期間(予測対象月)に含まれる第2所定期間(日)ごとの環境情報に基づいて、予測した第1予測値を補正して、第1予測値を更新する。例えば、環境情報が取得されていない時点(例えば7月1日)において予測された第1予測値に対応する気温(予測対象月の平均気温)が25度であり、環境情報取得部104が取得した7月1日、2日のそれぞれで取得した環境情報が24度及び23度を表しているとする。このとき、第1予測部105は、日ごとの平均気温に係る値であって補正に用いる値(補正値)を、数式“補正値=(予測対象月の平均気温-環境情報)/予測対象月の日数”を用いて算出する。第1予測部105は、日ごとの補正値の合計を予測対象月の平均気温から減算して、新たな平均気温を算出する。第1予測部105は、第1予測値を新たな平均気温に対応する電力量に補正することで、第1予測値を更新する。
第2予測部106は、所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。具体的には、第2予測部106は、消費情報取得部103が取得した所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、日ごとに消費された電力量(積算電力量)を求める。第2予測部106は、日ごとに求めた積算電力量と予測対象月の日数との関係を基に、回帰分析として一次回帰分析を行い、予測対象月の最終日での積算電力量を第2予測値として予測する。
例えば、3月4日に第2予測値の予測を行うとする。この場合、消費情報取得部103は、前日(3月3日)から過去に向けて連続する所定の日数分(例えば、5日分)の積算電力量をエネルギー消費情報として記憶部12から取得する。つまり、消費情報取得部103は、2月27日~3月3日の積算電力量を記憶部12から取得する。消費情報取得部103は、2月27日~3月3日の積算電力量を基に一次回帰分析を行い、図3Bに示す直線G11を求める。第2予測部106は、直線G11において、3月31日に対応する積算電力量“c”を第2予測値として求める。
第2予測部106は、一次回帰分析に前月末に消費された積算電力量が含まれている場合には、3月31日に対応する積算電力量“c”から前月末に消費された積算電力量を取り除く。具体的には、第2予測部106は、積算電力量“c”のうち2月27,28日で消費された積算電力量を差し引いた積算電力量を予測対象月(3月)で消費される第2予測値として予測する。
第2予測部106は、一次回帰分析に前月末に消費された積算電力量が含まれていない場合には、3月31日に対応する積算電力量“c”を第2予測値として予測する。
出力部107は、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報を、通信部11及びネットワーク4を介して情報端末30に出力する。具体的には、出力部107は、第1予測値を表すグラフ、及び第2予測値を通り、第2所定期間ごとの積算電力の推移を表すグラフ(例えば、図3Bに示すグラフ)に関連する情報を予測結果情報として、情報端末30に出力する。要は、出力部107は、予測結果情報を情報端末に出力することで、第1予測値を表すグラフ、及び第2予測値を通り、第2所定期間ごとの積算電力の推移を表すグラフを情報端末30に表示させる。より詳細には、出力部107は、情報端末30に第1予測値を予測対象期間で消費する積算電力量の目標値として表示させ、第2予測値に基づく情報であって第1所定期間での第2所定期間ごとの積算電力量の推移を表す推移情報を表示させる。ここで、推移情報は、例えば図3Bに示すグラフ、つまり直線G11である。推移情報は、第1予測値及び第2予測値が予測される時点である予測時点が予測対象月に含まれる場合には、予測対象月の開始日から予測時点までに消費情報取得部103が取得したエネルギー消費情報を、対応する第2所定期間の実績値として含む(図3B参照)。
(2.3)情報端末
情報端末30は、図2に示すように、通信部31、制御部32及び表示部33を備える。情報端末30は、一例としてスマートフォンである。
情報端末30は、図2に示すように、通信部31、制御部32及び表示部33を備える。情報端末30は、一例としてスマートフォンである。
情報端末30は、例えばプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを有している。そして、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを実行することにより、コンピュータシステムが制御部32として機能する。プロセッサが実行するプログラムは、ここではコンピュータシステムのメモリに予め記録されているが、メモリカード等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて提供されてもよい。
通信部31は、ネットワーク4を介して予測装置10と通信を行うための通信インタフェースを含んでいる。
制御部32は、表示部33に表示させる画面を作成し、表示部33を制御することにより、作成した画面を表示部33に表示させる機能を持つ。つまり、スマートフォンからなる情報端末30は、専用のアプリケーションソフトをインストールし、このアプリケーションソフトを起動することにより、表示部33を制御するための制御部32としての機能を実現する。
制御部32は、通信部31を介して、予測結果情報を受け取ると、第1予測値を予測対象月(第1所定期間)での目標値として表示部33に表示させるとともに、推移情報を表示部33に表示させる。
例えば、制御部32は、図5Aに示すように、第1予測値“a1”を目標値(直線G20参照)として表示部33に表示させるとともに、3月1日~5日までのエネルギー消費情報に基づいて予測された第2予測値を通る直線G21をグラフとして表示部33に表示させる。
(3)動作
ここで、予測装置10が第1予測値及び第2予測値を予測する動作について、図4に示す流れ図を用いて説明する。
ここで、予測装置10が第1予測値及び第2予測値を予測する動作について、図4に示す流れ図を用いて説明する。
推定情報取得部102は、記憶部12が記憶している予測対象月に対する推定情報(予測対象月の予想平均気温)を記憶部12から取得する(ステップS1)。
消費情報取得部103は、記憶部12が記憶している積算電力量のうち、前日から過去に向けて連続する所定の日数分(例えば、5日分)の積算電力量をエネルギー消費情報として記憶部12から取得する(ステップS2)。
環境情報取得部104は、環境情報取得部104は、第1所定期間に含まれる第2所定期間ごとの環境情報を取得する(ステップS3)。なお、予測対象月の開始日に第1予測値を予測する場合には、環境情報取得部104は、環境情報を取得しない。
第1予測部105は、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第1所定期間で消費するエネルギー量を第1予測値として予測する(ステップS4)。
具体的には、第1予測部105は、表1に示す積算電力量の平均値と月ごとの平均気温との関係を基に、一次回帰分析を行い、暖房期、中間期、及び冷房期の各々の期間について平均電力量と平均気温との相関関係を表す直線G1~G3(図3A参照)を求める。
第1予測部105は、環境情報取得部104が環境情報を取得していない場合には、推定情報取得部102が取得した予測対象月に対する推定情報と図3Aに示す直線G1~G3からなるグラフとを基に、予測対象月で消費される積算電力量を第1予測値として予測する。
第1予測部105は、環境情報取得部104が環境情報を取得した場合には、取得した第2所定期間(日)ごとの環境情報に基づいて予測した第1予測値を補正して、第1予測値を更新する。例えば、第1予測部105は、日ごとの平均気温に係る補正値を、上述した数式を用いて算出する。第1予測部105は、日ごとの補正値の合計を予測対象月の平均気温から減算して、新たな平均気温を算出する。第1予測部105は、第1予測値を新たな平均気温に対応する電力量に補正することで、第1予測値を更新する。
第2予測部106は、所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第1所定期間で消費する積算電力量(エネルギー消費量)を第2予測値として予測する(ステップS5)。具体的には、第2予測部106は、日ごとの積算電力量と予測対象月の日数との関係を基に、回帰分析として一次回帰分析を行い、予測対象月の最終日での積算電力量を第2予測値として予測する。
第2予測部106は、一次回帰分析に前月末に消費された積算電力量が含まれている場合には、一次回帰分析を行った結果として得られた予測対象月の最終日での積算電力から前月末に消費された積算電力量を取り除く。第2予測部106は、残りの積算電力量を第2予測値として予測する。第2予測部106は、一次回帰分析に前月末に消費された積算電力量が含まれていない場合には、一次回帰分析を行った結果として得られた予測対象月の最終日での積算電力を第2予測値として予測する。
出力部107は、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報を情報端末30に出力する(ステップS6)。具体的には、第1予測値を表すグラフ、及び第2予測値を通り、積算電力量の推移を表すグラフ(例えば、図3Bに示すグラフ)に関連する情報を予測結果情報として、情報端末30に出力する。
(4)利点
以上説明したように、予測装置10(エネルギー予測システム1)は、第1予測値と第2予測値とを予測し、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報に基づく情報を、情報端末30に表示させるために情報端末30に出力する。
以上説明したように、予測装置10(エネルギー予測システム1)は、第1予測値と第2予測値とを予測し、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報に基づく情報を、情報端末30に表示させるために情報端末30に出力する。
これにより、第1予測値が表示されることで予測対象月において消費される電力の目標値を知ることができるとともに、第2予測値を含む推移情報が表示されることで予測対象月での節電状況を、ユーザは知ることができる。例えば、目標値(第1予測値)を表すグラフと、推移情報を表すグラフとが予測対象月において交わる場合には、ユーザは、節電状況は悪い状態にあると知ることができる。したがって、ユーザに節電を促すことができる。一方、目標値(第1予測値)を表すグラフと、推移情報を表すグラフとが予測対象月において交わらない場合には、ユーザは、節電状況は良い状態にある、つまり現在の節電状況が目標に対して十分であると知ることができる。
また、例年、同じ月において同じ平均気温となるとは限らない。例年の同じ月より平均気温が高い場合もあれば、低い場合もある。そこで、予測装置10は、環境情報に基づいて、第1予測値を補正して更新する。これにより、予測対象月において実際に気象サーバ50が取得した気温を用いることで、例年の同じ月と比較して平均気温が高いこと又は低いことを予測することができる。予測装置10は、この予測を用いて、第1予測値を更新することで、実際の環境に応じた目標値を設定することができる。例えば、前年の夏が冷夏で電力の消費量が少なかったにもかかわらず、前年消費した電力量を目標値として提示することで、利用者に無理な節電を強いる可能性がある。しかしながら、実際の環境に応じた目標値を設定するので、ユーザは、実際の環境に応じた節電を実行することができる。
例えば、第1予測部105は、3月1日~5日の日ごと(第2所定期間)の環境情報を基に、月初で得られた当月(3月)の推定情報(予想平均気温)から得られた第1予測値を補正して、当該第1予測値を新たな第1予測値(例えば、図5Aに示す値“a1”)へと更新する。さらに、第1予測部105は、3月1日~11日の日ごと(第2所定期間)の環境情報を基に、第1予測値“a1”を補正して、当該第1予測値“a1”を新たな第1予測値(例えば、図5Bに示す値“a2”(<a1))へと更新する。したがって、ユーザは、実際の環境に応じた節電を実行することができる。
また、実施形態では、消費情報取得部103は、記憶部12が記憶している積算電力量のうち、前日から過去に向けて連続する所定の日数分(例えば、5日分)の積算電力量をエネルギー消費情報として記憶部12から取得する。つまり、予測装置10は、直近の電力の消費状況に基づいて、予測対象月で消費される積算電力量を予測している。そのため、予測対象月の中旬(15日)に予測を行う場合、予測対象月の初旬で計測された計測値を用いることはない。予測対象月の開始当初には節電を実行しておらず、予測対象月の途中から節電を実行した場合において、予測装置10は、節電を実行している期間で消費される電力の消費状況に基づいて、予測対象月で消費される積算電力量を予測することができる。
例えば、3月1日~5日ではユーザが節電を実行していない場合には、直線G21が示すように、予測対象月(3月)で消費される積算電力量は目標値(第1予測値)“a1”を超える。3月6日以降ユーザが節電を実行したと仮定し、3月7日~11日での電力の消費状況を基に予測対象月で消費される積算電力量を予測する場合を考える。この場合、予測で得られた直線G22の傾きは、3月1日~5日までの電力の消費状況で得られた直線G21の傾きより小さくなる(図5B参照)。つまり、近の電力の消費状況を用いることで、予測時点での節電の実行状況に応じた第2予測値を予測することができる。したがって、現在実行している節電状況が目標値に対して有効であるか否かをユーザは知ることができる。例えば、ユーザは、図5Bに示す第1予測値“a2”を表す直線G25と直線G22とが3月31日の時点で交わらないため、現在実行している節電状況が目標値に対して有効であると判断することができる。
(5)変形例
以下に、変形例について記載する。なお、以下に説明する変形例は、上記実施形態と適宜組み合わせて適用可能である。
以下に、変形例について記載する。なお、以下に説明する変形例は、上記実施形態と適宜組み合わせて適用可能である。
(5.1)変形例1
上記実施形態では、予測結果情報に基づく情報を情報端末30に表示させる構成としたが、この構成に限定されない。
上記実施形態では、予測結果情報に基づく情報を情報端末30に表示させる構成としたが、この構成に限定されない。
予測装置10が、予測結果情報に基づく情報を表示してもよい。この場合、本変形例に係るエネルギー予測システム1の予測装置10Aは、図6に示すように、実施形態1で説明した予測装置10が有する構成要素の他、表示部14を備える。
出力部107は、表示部14に表示させる画面を作成し、画面を表示部14に出力することで当該画面を表示部14に表示させる機能を持つ。例えば、出力部107は、第1予測値を予測対象月(第1所定期間)での目標値として表示部14に表示させるとともに、推移情報を表示部14に表示させる。
(5.2)変形例2
上記実施形態では、予測装置10が、エネルギー消費情報、推定情報及び環境情報を記憶する構成としたが、この構成に限定されない。
上記実施形態では、予測装置10が、エネルギー消費情報、推定情報及び環境情報を記憶する構成としたが、この構成に限定されない。
予測装置10とは異なる装置が、エネルギー消費情報、推定情報及び環境情報を記憶してもよい。または、コントローラ40がエネルギー消費情報を記憶し、気象サーバ50が推定情報及び環境情報を記憶してもよい。
これらの場合、予測装置10の推定情報取得部102は、推定情報を記憶している装置から、予測対象月の推定情報を取得する。予測装置10の消費情報取得部103は、エネルギー消費情報を記憶している装置から、前日から過去に向けて連続する所定の日数分(例えば、5日分)の積算電力量をエネルギー消費情報として取得する。さらに、環境情報取得部104は、環境情報を記憶している装置から、第1所定期間に含まれる第2所定期間ごとの環境情報を取得する。
(5.3)変形例3
上記実施形態では、表1に示すテーブルは、月ごとの積算電力量の月平均値(平均電力量)を含む構成としたが、この構成に限定されない。
上記実施形態では、表1に示すテーブルは、月ごとの積算電力量の月平均値(平均電力量)を含む構成としたが、この構成に限定されない。
表1に示すテーブルは、月ごとに、当該月における積載電力量の月平均値の代わりに、日平均値を含んでもよい。
この場合、回帰分析により、気温と、日平均値である積算電力量との相関関係を表すグラフが得られる。第1予測部105は、推定情報に応じた積算電力量を取得する。第1予測部105は、取得した積算電力量に予測対象月の日数を乗算して、その結果を第1予測値として予測する。
(5.4)変形例4
上記実施形態において、出力部107は、予測結果情報として第1予測値及び第2予測値を出力してもよい。
上記実施形態において、出力部107は、予測結果情報として第1予測値及び第2予測値を出力してもよい。
情報端末30の表示部33は、第1予測値及び第2予測値を表示する。表示された第1予測値及び第2予測値の大小関係を比較することで、ユーザは、予測対象月での節電状況を知ることができる。
(5.5)変形例5
上記実施形態では、エネルギーの一例として電力を用いて説明したが、エネルギーは電力に限定されない。例えば、エネルギーは、ガス、水道等であってもよい。
上記実施形態では、エネルギーの一例として電力を用いて説明したが、エネルギーは電力に限定されない。例えば、エネルギーは、ガス、水道等であってもよい。
(5.6)変形例6
上記実施形態で説明した予測装置10が有する第1予測値及び第2予測値の予測に係る機能は、コントローラ40が有してもよい。または、予測装置10とコントローラ40とが、当該機能を分散して有してもよい。
上記実施形態で説明した予測装置10が有する第1予測値及び第2予測値の予測に係る機能は、コントローラ40が有してもよい。または、予測装置10とコントローラ40とが、当該機能を分散して有してもよい。
(5.7)変形例7
上記実施形態では、第1予測部105は、一次回帰分析を行い、平均電力量と平均気温との相関関係を求める構成としたが、この構成に限定されない。第1予測部105は、二次回帰分析を行い、平均電力量と平均気温との相関関係を求めてもよい。
上記実施形態では、第1予測部105は、一次回帰分析を行い、平均電力量と平均気温との相関関係を求める構成としたが、この構成に限定されない。第1予測部105は、二次回帰分析を行い、平均電力量と平均気温との相関関係を求めてもよい。
また、第2予測部106は、一次回帰分析を行って第2予測値を予測する構成としたが、この構成に限定されない。第2予測部106は、二次回帰分析を行って第2予測値を予測してもよい。
(5.8)変形例8
上記実施形態では、予測装置10は、施設5で使用される電力量と気温との関係から、予測対象月での第1予測値及び第2予測値を予測する構成としたが、この構成に限定されない。
上記実施形態では、予測装置10は、施設5で使用される電力量と気温との関係から、予測対象月での第1予測値及び第2予測値を予測する構成としたが、この構成に限定されない。
予測装置10は、施設5で使用される電力量と気温との関係から、予測対象月での第1予測値及び第2予測値を予測してもよい。この場合、推定情報取得部102は、推定情報として予測対象月の予想平均湿度を気象サーバ50から取得する。環境情報取得部104は、第2所定期間ごとの平均湿度を環境情報として取得する。第1予測部105は、平均湿度と平均電力量との相関関係を求めて、予想平均湿度に対応する積算電力量を第1予測値として予測する。さらに、第1予測部105は、第2所定期間ごとの平均湿度を基に、第1予測値を補正する。
(5.9)変形例9
上記実施形態では、予測装置10は、環境情報として外気温を取得する構成としたが、この構成に限定されない。予測装置10は、環境情報として日射量を取得してもよい。
上記実施形態では、予測装置10は、環境情報として外気温を取得する構成としたが、この構成に限定されない。予測装置10は、環境情報として日射量を取得してもよい。
(5.10)変形例10
第2予測部16は、第2予測値を予測する際には、第1予測部15と同様に、気温と電力量との相関関係から回帰分析を行ってもよい。特に、暖房期及び冷房期では、使用される電力量と気温との相関があるため、回帰分析を行うことは有効である。
第2予測部16は、第2予測値を予測する際には、第1予測部15と同様に、気温と電力量との相関関係から回帰分析を行ってもよい。特に、暖房期及び冷房期では、使用される電力量と気温との相関があるため、回帰分析を行うことは有効である。
この場合、第1予測部15は比較的長期間での回帰分析を行うのに対して、第2予測部16は短期間での回帰分析を行うので、第1予測値と第2予測値とは異なる。
(5.11)変形例11
上記実施形態では、予想平均気温を推定情報の一例として説明した。しかしながら、推定情報は、予想平均気温に限定されない。
上記実施形態では、予想平均気温を推定情報の一例として説明した。しかしながら、推定情報は、予想平均気温に限定されない。
推定情報は、第1所定期間における気象に関連する気象情報であればよい。例えば、気温情報は、予想平均気温、予想最高気温、冷房デグリーデー(CDDs:Cooling Degree Day)、暖房デグリーデー(HDDs:Heating Degree Day)、湿度、又は降雨降雪に係る情報等の情報であってもよい。
(5.12)その他の変形例
上記実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、エネルギー予測システム1と同様の機能は、エネルギー予測方法、コンピュータプログラム、又はプログラムを記録した記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係るエネルギー予測システム1のエネルギー予測方法は、推定情報取得ステップと、消費情報取得ステップと、第1予測ステップと、第2予測ステップと、出力ステップと、を含む。推定情報取得ステップは、管理対象(例えば施設5)が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。消費情報取得ステップは、第2所定期間ごとに管理対象のエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。第1予測ステップは、推定情報を基に第1所定期間で消費するエネルギー量を第1予測値として予測する。第2予測ステップは、所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。出力ステップは、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報を出力する。一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムに、上述したエネルギー予測方法を実行させるためのプログラムである。
上記実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、エネルギー予測システム1と同様の機能は、エネルギー予測方法、コンピュータプログラム、又はプログラムを記録した記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係るエネルギー予測システム1のエネルギー予測方法は、推定情報取得ステップと、消費情報取得ステップと、第1予測ステップと、第2予測ステップと、出力ステップと、を含む。推定情報取得ステップは、管理対象(例えば施設5)が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。消費情報取得ステップは、第2所定期間ごとに管理対象のエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。第1予測ステップは、推定情報を基に第1所定期間で消費するエネルギー量を第1予測値として予測する。第2予測ステップは、所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。出力ステップは、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報を出力する。一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムに、上述したエネルギー予測方法を実行させるためのプログラムである。
本開示におけるエネルギー予測システム1又はエネルギー予測方法の実行主体は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを有する。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示におけるエネルギー予測システム1又はエネルギー予測方法の実行主体としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されていてもよいが、電気通信回線を通じて提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路(IC)又は大規模集積回路(LSI)を含む1又は複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、1つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、1つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。
コンピュータシステムであるエネルギー予測システム1は、1又は複数のコンピュータで構成されるシステムであってもよい。例えば、エネルギー予測システム1の少なくとも一部の機能は、クラウド(クラウドコンピューティング)によって実現されてもよい。
(まとめ)
以上説明したように、第1の態様のエネルギー予測システム(1)は、推定情報取得部(102)と、消費情報取得部(103)と、第1予測部(105)と、第2予測部(106)と、出力部(107)と、を備える。推定情報取得部(102)は、管理対象(例えば、施設5)が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。消費情報取得部(103)は、第2所定期間ごとの管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。第1予測部(105)は、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第1所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第1予測値として予測する。第2予測部(106)は、所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。出力部(107)は、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報を出力する。
以上説明したように、第1の態様のエネルギー予測システム(1)は、推定情報取得部(102)と、消費情報取得部(103)と、第1予測部(105)と、第2予測部(106)と、出力部(107)と、を備える。推定情報取得部(102)は、管理対象(例えば、施設5)が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。消費情報取得部(103)は、第2所定期間ごとの管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。第1予測部(105)は、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第1所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第1予測値として予測する。第2予測部(106)は、所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。出力部(107)は、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報を出力する。
この構成によると、第1所定期間での目標値である第1予測値を用いることで、ユーザは第1所定期間において消費されるエネルギーの目標値を知ることができる。さらに、第2予測値を用いることで、ユーザは現在のエネルギーの消費状況に応じた第1所定期間で消費されるエネルギー消費量を知ることができる。これにより、ユーザは、現在の電力(エネルギー)の消費状況が第1所定期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。さらには、第1予測値及び第2予測値を用いることで、ユーザに節電を促すことができる。
第2の態様のエネルギー予測システム(1)は、第1の態様において、環境情報取得部(104)を、更に備える。環境情報取得部(104)は、第1所定期間に含まれる第2所定期間ごとの場所の環境に関する環境情報を取得する。第1予測部(105)は、環境情報に基づいて第1予測値を補正し、第1予測値を更新する。
この構成によると、直近の環境に応じて第1予測値を更新するので、環境に応じた予測を行うことができる。
第3の態様のエネルギー予測システム(1)では、第1又は第2の態様において、エネルギーは電力である。推定情報は、第1所定期間における気象に関連する気象情報である。第1予測部(105)は、電力量と気象情報との相関関係に基づいて、気象情報に応じた電力量を第1予測値として予測する。
この構成によると、直近の気象に応じて、電力の消費量を第1予測値として予測することができる。
第4の態様のエネルギー予測システム(1)では、第3の態様において、第2所定期間は、第1所定期間よりも短い期間である。所定数の第2所定期間は、連続している。エネルギー消費情報は、対応する第2所定期間の積算電力量である。第2予測部(106)は、連続する所定数の第2所定期間における積算電力量を基に、第1所定期間における積算電力量を第2予測値として予測する。
この構成によると、連続した所定数の第2所定期間の各々での積算電力量を用いて、第2予測値を予測することができる。
第5の態様のエネルギー予測システム(1)は、第1~第4のいずれかの態様において、表示部(14)を、更に備える。表示部(14)は、第1予測値を第1所定期間での目標値として表示する。表示部(14)は、第2予測値に基づく情報であって第1所定期間での第2所定期間ごとのエネルギーの消費の推移を表す推移情報を表示する。
この構成によると、第2予測値を含む推移情報が表示されることで第1所定期間での節電状況を、ユーザは知ることができる。例えば、節電状況は悪い状態にある場合には、ユーザに節電を促すことができる。
第6の態様のエネルギー予測システム(1)では、第1~第5のいずれかの態様において、出力部(107)は、外部の端末である情報端末(30)に第1予測値を第1所定期間での目標値として表示させ、第2予測値に基づく情報であって第1所定期間での第2所定期間ごとのエネルギーの消費の推移を表す推移情報を表示させるために、予測結果情報を情報端末(30)に出力する。
この構成によると、情報端末(30)に第2予測値を含む推移情報を表示させることで第1所定期間での節電状況を、ユーザは知ることができる。
第7の態様のエネルギー予測システム(1)では、第5又は第6の態様において、第1予測部(105)及び第2予測部(106)が予測する時点である予測時点が第1所定期間に含まれる場合、推移情報は、第1所定期間の開始から予測時点までに、消費情報取得部(103)が取得したエネルギー消費情報を、対応する第2所定期間の実績値として含む。
この構成によると、第1所定期間での節電状況を、ユーザは知ることができる。
第8の態様のエネルギー予測方法は、推定情報取得ステップと、消費情報取得ステップと、第1予測ステップと、第2予測ステップと、出力ステップと、を含む。推定情報取得ステップは、管理対象(例えば、施設5)が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する。消費情報取得ステップは、第2所定期間ごとの管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する。第1予測ステップは、推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、第1所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第1予測値として予測する。第2予測ステップは、所定数の第2所定期間のそれぞれのエネルギー消費情報を基に、第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する。出力ステップは、第1予測値及び第2予測値に係る予測結果情報を出力する。
このエネルギー予測方法によると、ユーザは、現在の電力(エネルギー)の消費状況が第1所定期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。
第9の態様のプログラムは、コンピュータに、第8の態様のエネルギー予測方法を実行させるためのプログラムである。
このプログラムによると、ユーザは、現在の電力(エネルギー)の消費状況が第1所定期間の終了時において目標を値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。
第10の態様の記録媒体は、第9の態様のプログラムを記録した非一時的な記録媒体である。
この記録媒体によると、ユーザは、現在の電力(エネルギー)の消費状況が第1所定期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。
第11の態様の管理システム(2)は、第1~第7のいずれかの態様のエネルギー予測システム(1)と、推定情報出力部(例えば、気象サーバ50)と、消費情報出力部(例えばコントローラ40)と、を備える。推定情報出力部は、推定情報をエネルギー予測システム(1)に出力する。消費情報出力部は、エネルギー消費情報をエネルギー予測システム(1)に出力する。
この構成によると、ユーザは、現在の電力(エネルギー)の消費状況が第1所定期間の終了時において目標値以下に抑えることができる状況であるかを判別することができる。
1 エネルギー予測システム
2 管理システム
5 施設
10 予測装置
14 表示部
30 情報端末
102 推定情報取得部
103 消費情報取得部
104 環境情報取得部
105 第1予測部
106 第2予測部
107 出力部
2 管理システム
5 施設
10 予測装置
14 表示部
30 情報端末
102 推定情報取得部
103 消費情報取得部
104 環境情報取得部
105 第1予測部
106 第2予測部
107 出力部
Claims (11)
- 管理対象が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する推定情報取得部と、
第2所定期間ごとの前記管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する消費情報取得部と、
前記推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、前記第1所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第1予測値として予測する第1予測部と、
所定数の前記第2所定期間のそれぞれの前記エネルギー消費情報を基に、前記第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する第2予測部と、
前記第1予測値及び前記第2予測値に係る予測結果情報を出力する出力部と、を備える、
エネルギー予測システム。 - 前記第1所定期間に含まれる前記第2所定期間ごとの前記場所の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得部を、更に備え、
前記第1予測部は、前記環境情報に基づいて前記第1予測値を補正し、前記第1予測値を更新する、
請求項1に記載のエネルギー予測システム。 - 前記エネルギーは電力であり、
前記推定情報は、前記第1所定期間における気象に関連する気象情報であり、
前記第1予測部は、電力量と前記気象情報との相関関係に基づいて、前記気象情報に応じた電力量を前記第1予測値として予測する、
請求項1又は2に記載のエネルギー予測システム。 - 前記第2所定期間は、前記第1所定期間よりも短い期間であり、
前記所定数の前記第2所定期間は、連続しており、
前記エネルギー消費情報は、対応する第2所定期間の積算電力量であり、
前記第2予測部は、連続する前記所定数の前記第2所定期間における前記積算電力量を基に、前記第1所定期間における積算電力量を前記第2予測値として予測する、
請求項3に記載のエネルギー予測システム。 - 表示部を、更に備え、
前記表示部は、
前記第1予測値を前記第1所定期間での目標値として表示し、
前記第2予測値を含む情報であって前記第1所定期間での前記第2所定期間ごとのエネルギーの消費の推移を表す推移情報を表示する、
請求項1~4のいずれか一項に記載のエネルギー予測システム。 - 前記出力部は、外部の端末である情報端末に前記第1予測値を前記第1所定期間での目標値として表示させ、前記第2予測値に基づく情報であって前記第1所定期間での前記第2所定期間ごとのエネルギーの消費の推移を表す推移情報を表示させるために、前記予測結果情報を前記情報端末に出力する
請求項1~5のいずれか一項に記載のエネルギー予測システム。 - 前記第1予測部及び前記第2予測部が予測する時点である予測時点が前記第1所定期間に含まれる場合、
前記推移情報は、前記第1所定期間の開始から前記予測時点までに、前記消費情報取得部が取得したエネルギー消費情報を、対応する第2所定期間の実績値として含む、
請求項5又は6に記載のエネルギー予測システム。 - 管理対象が存在する場所での第1所定期間における環境状態を推定した情報である推定情報を取得する推定情報取得ステップと、
第2所定期間ごとの前記管理対象でのエネルギーの消費に関するエネルギー消費情報を取得する消費情報取得ステップと、
前記推定情報とエネルギー消費との相関関係を基に、前記第1所定期間で消費する目標値となるエネルギー量を第1予測値として予測する第1予測ステップと、
所定数の前記第2所定期間のそれぞれの前記エネルギー消費情報を基に、前記第1所定期間で消費するエネルギー消費量を第2予測値として予測する第2予測ステップと、
前記第1予測値及び前記第2予測値に係る予測結果情報を出力する出力ステップと、を含む、
エネルギー予測方法。 - コンピュータに、請求項8に記載のエネルギー予測方法を実行させるためのプログラム。
- 請求項9に記載のプログラムを記録した非一時的な記録媒体。
- 請求項1~7のいずれか一項に記載のエネルギー予測システムと、
前記推定情報を前記エネルギー予測システムに出力する推定情報出力部と、
前記エネルギー消費情報を前記エネルギー予測システムに出力する消費情報出力部と、を備える管理システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
EP20790885.6A EP3958195A4 (en) | 2019-04-19 | 2020-01-20 | ENERGY PREDICTION SYSTEM, ENERGY PREDICTION METHOD, PROGRAM, RECORDING MEDIA AND MANAGEMENT SYSTEM |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019-080442 | 2019-04-19 | ||
JP2019080442A JP7365626B2 (ja) | 2019-04-19 | 2019-04-19 | エネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
WO2020213222A1 true WO2020213222A1 (ja) | 2020-10-22 |
Family
ID=72837282
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
PCT/JP2020/001665 WO2020213222A1 (ja) | 2019-04-19 | 2020-01-20 | エネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システム |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
EP (1) | EP3958195A4 (ja) |
JP (1) | JP7365626B2 (ja) |
WO (1) | WO2020213222A1 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113297529A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-08-24 | 中核核电运行管理有限公司 | 一种预测压水反应堆循环停堆日期的方法 |
CN113673080A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-11-19 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 应用续航时长预测、模型训练方法及装置、设备及介质 |
CN116709062A (zh) * | 2023-08-07 | 2023-09-05 | 安徽融兆智能有限公司 | 一种具有检测功能的用电信息采集设备 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4235884A1 (en) | 2020-10-22 | 2023-08-30 | Agc Inc. | Electrolyte membrane, electrolysis device and redox flow battery |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014130015A (ja) | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 電力計量器検針・表示システム |
JP2017147869A (ja) * | 2016-02-17 | 2017-08-24 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
WO2018069958A1 (ja) * | 2016-10-11 | 2018-04-19 | 三菱電機株式会社 | 制御装置、電力管理システム、電力管理方法及びプログラム |
JP2018078779A (ja) * | 2016-12-09 | 2018-05-17 | 東京瓦斯株式会社 | 通知システム、通知方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5971557B2 (ja) * | 2012-07-31 | 2016-08-17 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 管理装置、管理システムおよびプログラム |
-
2019
- 2019-04-19 JP JP2019080442A patent/JP7365626B2/ja active Active
-
2020
- 2020-01-20 WO PCT/JP2020/001665 patent/WO2020213222A1/ja active Application Filing
- 2020-01-20 EP EP20790885.6A patent/EP3958195A4/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014130015A (ja) | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 電力計量器検針・表示システム |
JP2017147869A (ja) * | 2016-02-17 | 2017-08-24 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
WO2018069958A1 (ja) * | 2016-10-11 | 2018-04-19 | 三菱電機株式会社 | 制御装置、電力管理システム、電力管理方法及びプログラム |
JP2018078779A (ja) * | 2016-12-09 | 2018-05-17 | 東京瓦斯株式会社 | 通知システム、通知方法 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113297529A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-08-24 | 中核核电运行管理有限公司 | 一种预测压水反应堆循环停堆日期的方法 |
CN113673080A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-11-19 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 应用续航时长预测、模型训练方法及装置、设备及介质 |
CN113673080B (zh) * | 2021-07-15 | 2023-08-18 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 应用续航时长预测、模型训练方法及装置、设备及介质 |
CN116709062A (zh) * | 2023-08-07 | 2023-09-05 | 安徽融兆智能有限公司 | 一种具有检测功能的用电信息采集设备 |
CN116709062B (zh) * | 2023-08-07 | 2023-10-20 | 安徽融兆智能有限公司 | 一种具有检测功能的用电信息采集设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3958195A1 (en) | 2022-02-23 |
JP7365626B2 (ja) | 2023-10-20 |
JP2020177531A (ja) | 2020-10-29 |
EP3958195A4 (en) | 2022-06-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
WO2020213222A1 (ja) | エネルギー予測システム、エネルギー予測方法、プログラム、記録媒体及び管理システム | |
JP4648482B1 (ja) | 分析装置及び計測管理システム | |
US8868383B2 (en) | Consumption energy calculating device | |
US20150331023A1 (en) | Building energy consumption forecasting procedure using ambient temperature, enthalpy, bias corrected weather forecast and outlier corrected sensor data | |
WO2015087470A1 (ja) | 需要予測装置、プログラム | |
US20140163761A1 (en) | Utility monitoring systems and methods of use | |
JP5534869B2 (ja) | 計測管理システム及び管理サーバ | |
WO2010093345A1 (en) | Method and system for reducing feeder circuit loss using demand response | |
US10380706B2 (en) | Equipment management apparatus | |
JP2006204039A (ja) | 配電系統負荷想定方法、配電系統負荷想定装置 | |
JP2020054214A (ja) | 蓄電池管理装置および蓄電池管理方法 | |
US20130066570A1 (en) | Selection of bellwether smart grid meters | |
JP5491215B2 (ja) | 省エネルギ診断システム | |
JP2009245361A (ja) | 省エネルギー支援システム及び省エネルギー支援方法 | |
JP2014115034A (ja) | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラム | |
JP2017169289A (ja) | 電力予測システム、電力予測方法及びプログラム | |
JP6249982B2 (ja) | 費用予測装置およびプログラム | |
JP5627331B2 (ja) | 電力モニタ | |
JP2008259308A (ja) | 電力管理システム、電力管理サーバ、および、電力管理方法 | |
WO2017056302A1 (ja) | 節電支援装置、及び節電支援方法 | |
JP2018036934A (ja) | 電力使用量または消費電流による居住者の生活状態・活動推定システムおよび方法 | |
JPWO2013190603A1 (ja) | 電気機器制御システム | |
JP2004012342A (ja) | 省エネルギー評価手段及び記録媒体 | |
JP4147868B2 (ja) | エネルギー診断システムおよびエネルギー診断装置 | |
JP6841231B2 (ja) | 情報処理装置、その情報処理方法、およびプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 20790885 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 2020790885 Country of ref document: EP |