JP5935566B2 - 情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムに関する。

近年、電力事業者側で需要家の電気機器のピーク電力を制御するための方法として、デマンドレスポンス（ＤＲ；Demand Response）が知られている。ＤＲは、電力事業者側で電力網における需要を監視し、需要に応じて需要家の電気機器の電力消費を抑制する方法である。抑制方法としては、ピーク時間帯の電力料金を高くする方法や、顧客が減らした電力需要に対価を支払うことなどで需要を削減する方法などがある。

電気機器の中には、需要家がＤＲに対して応答しやすい機器と、応答しにくい機器とが存在する。特に、照明器具はＤＲに対して応答しやすい機器の一例であり、需要家は、照明器具のオンオフによって電力消費量を増減させることができる。効果的なＤＲを実現するためには、電力事業者が、電力需要の抑制量をできるだけ正確に予測できることが好ましく、そのためには、ＤＲに対して応答しやすい機器である照明器具による消費電力量を他の電気機器と区別して算出できることが好ましい。

特開２００５−１９０２７４号公報 特開２０１１−１６４９３３号公報

本発明の１つの側面では、照明器具による消費電力を他の電気機器と区別して算出することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムを提供することを目的とする。

発明の一観点によれば、メモリと、プロセッサとを有し、前記プロセッサは、複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報を取得して前記メモリに格納し、前記メモリに格納されている前記消費電力の時系列情報が、前記複数の部屋のうちの第１の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変化する前に、複数の部屋のうち前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が高いレベルから低いレベルに変化することを示す場合に、前記第１の部屋の消費電力の変化と前記第２の部屋の消費電力の変化とが照明器具によるものであると決定する情報処理装置が提供される。

一実施態様によれば、照明器具による消費電力を他の電気機器による消費電力と区別して算出することができる情報処理装置、情報処理方法、情報処理システムおよび情報処理プログラムを提供することができる。

図１は、本発明の実施形態における、情報処理システムの一例を示す図である。 図２は、各種電気機器の消費電力パターンの一例を示す図である。 図３は、部屋全体の消費電力パターンの一例を示す図である。 図４は、本発明の実施形態における、情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、本発明の実施形態における、取得タイミングに関する設定情報の一例である。 図６は、本発明の実施形態における、部屋５ａおよび部屋５ｂの消費電力パターンの一例を示す図である。 図７は、本発明の実施形態における、分類結果テーブルの一例を示す図である。 図８は、本発明の実施形態における、情報処理方法の変形例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図１乃至図８を参照して具体的に説明する。

図１は、本発明の実施形態における、情報処理システムの一例を示す図である。図１に示すように、情報処理システムは、情報処理装置１と、分電盤２と、消費電力計測器３とを有している。

分電盤２は、需要家の家屋４内に設置されている、部屋毎に電力を分配、供給するための電力分配器である。図１の例では、家屋４は、４つの部屋（部屋５ａ、部屋５ｂ、部屋５ｃ、部屋５ｄ）を有している。以降、部屋を区別して説明しない場合は、部屋５ａ〜５ｄを部屋５と呼ぶこととする。

分電盤２には、各部屋５ａ〜５ｄに対応するスイッチ６ａ〜６ｄが設けられている。以降、スイッチを区別して説明しない場合は、スイッチ６ａ〜６ｄをスイッチ６と呼ぶこととする。各々のスイッチ６は、それぞれが対応する部屋５と電力配線７によって電気的に接続されており、各部屋５に設置されている電気機器は、電力配線７を介して電力を受けることができる。

消費電力計測器３は、スイッチ９ａ〜９ｄと、Ｉ／Ｆ１０とを備えている。電力配線７のそれぞれにはクランプ８が設置されている。消費電力計測器３は、クランプ８から抽出された電流を、対応する各スイッチ９ａ〜９ｄに導き、当該電流に基づいて、電力配線７毎の消費電力を時系列で計測することができる。Ｉ／Ｆ１０は、消費電力計測器３と情報処理装置１とを送受信可能に接続するための入出力インターフェースである。消費電力計測器３によって計測された各部屋５の消費電力の情報は、例えばWiFi（Wireless Fidelity）等の無線通信によりＩ／Ｆ１０からアクセスポイント１１に転送され、アクセスポイント１１からインターネット２０を経由して情報処理装置１に転送される。このようにして、情報処理装置１は、部屋毎の消費電力の情報を取得することができる。図１の例では、アクセスポイント１１は、部屋５ｃに設けられている。

以下、情報処理システムを構成する各部の機能について説明する。

情報処理装置１は、電力事業者が所有する、需要家の電気機器保有状況を推定するための管理装置であり、例えばサーバである。情報処理装置１は、メモリ２１と、メモリ２２と、プロセッサ２３と、入力装置２４と、出力装置２５と、Ｉ／Ｆ２６とを備えている。
メモリ２１は、プロセッサ２３と電気的に接続されており、需要家の電気機器保有状況を推定するための情報処理プログラムを格納することができる。メモリ２１としては、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）およびフラッシュメモリ等の半導体メモリ、またはＨＤＤ（Hard Disc Drive）等を用いることができる。

メモリ２２は、各種情報を格納するためのデータベース（ＤＢ；Data Base)として用いられる。メモリ２２は、入力装置２４に入力された、部屋毎の消費電力の情報を取得するタイミング（取得タイミング）の情報や、プロセッサ２３が情報処理プログラムを実行する際に用いる設定情報を格納することができる。取得タイミングの情報とは、例えば、データの取得を開始する時刻を示す取得開始時刻、１回あたりのデータ取得期間を示す取得期間、データ取得期間内におけるデータの取得間隔を示す取得間隔、および一連のデータ取得を行う頻度を示す取得頻度等である。取得タイミングの情報の実施例については後述する。

また、メモリ２２は、消費電力計測器３から受信した部屋毎の消費電力の情報を格納することができる。また、メモリ２２は、情報処理装置１による処理結果の情報として、制御対象の部屋を識別する情報と、機器の名称に関する情報と、消費電力の変動量の情報とを対応付けた分類結果テーブルを格納することができる。

メモリ２１，２２は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）またはフラッシュメモリ等の半導体メモリ、またはＨＤＤ等のストレージ装置である。なお、メモリ２１，２２はそれぞれ複数個有していても良いし、同一のメモリによって構成されていても良い。

プロセッサ２３は、メモリ２１に格納されている情報処理プログラムを読み出し、情報処理プログラムの各処理を実行することができる。プロセッサ２３は、メモリ２２に格納されている部屋毎の消費電力の情報等に基づいて情報処理プログラムを実行することにより、各部屋が保有する機器の推定と消費電力の算出とを行うことができる。また、プロセッサ２３は、処理結果の情報として、制御対象の部屋を識別する情報と、機器の名称に関する情報と、消費電力の変動量の情報とを対応付けて、メモリ２２に格納されている分類結果テーブルに書き込むことができる。プロセッサ２３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等である。プロセッサ２３が実行する処理方法の詳細については後述する。

入力装置２４は、メモリ２２に格納される、部屋毎の消費電力の情報の取得タイミングや電気機器特徴テーブル等の設定情報を受信することができる。入力装置２４は、例えばキーボードまたはマウス等である。

出力装置２５は、分類結果テーブルを出力することができる。出力装置２５は、例えば液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ等の表示装置である。

Ｉ／Ｆ２６は、プロセッサ２３と消費電力計測器３を送受信可能に接続するための入出力インターフェースである。Ｉ／Ｆ２６は、プロセッサ２３から受信した信号に基づいて、消費電力計測器３に信号を送信することができる。また、Ｉ／Ｆ２６は、消費電力計測器３から送信された信号を受信し、受信した信号に基づいてプロセッサ２３に信号を送信することができる。

次に、本発明の実施形態における、電気機器の推定方法について説明する。

電気機器は、ＤＲに応答しやすい機器と、ＤＲに応答しにくい機器とに大別することができる。前者の例としては、需要家が手動で電源のオンオフ制御できる照明器具を挙げることができる。後者の例としては、水槽、ルータ、冷蔵庫等を挙げることができる。

図２は、各種電気機器の消費電力パターンの一例を示す図である。図２において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図２（ａ）は、照明器具の消費電力パターン、図２（ｂ）は、水槽の消費電力パターン、図２（ｃ）は、ルータの消費電力パターン、図２（ｄ）は、冷蔵庫の消費電力パターンを示している。

照明器具は、ユーザが使用したいときにだけ使用する電気機器の一例である。図２（ａ）に示すように、照明器具の消費電力パターンは、照明器具の電源のオンオフ制御を行ったときに電気機器の消費電力が増減するようなパターンとなっている。

水槽は、槽内で魚等の生物が生息できる環境を維持できるように常時駆動させる、ヒータ、フィルタまたはエアポンプ等を備えた機器である。図２（ｂ）に示すように、水槽の消費電力パターンは、消費電力の顕著な増減が起こらないため、消費電力量がほぼ一定の状態で推移するパターンを示している。

ルータは、情報の送受のために常時駆動させる通信機器の一例である。図２（ｃ）に示すように、ルータの消費電力パターンは、水槽と同様に消費電力の顕著な増減が起こらないため、消費電力量がほぼ一定の状態で推移するパターンを示している。なお、図２（ｃ）および図２（ｃ）に示すように、ルータはヒータを持たないため、水槽よりも消費電力が小さいことが多い。

冷蔵庫は、冷蔵温度を制御するために、インバータ制御により自動でオンオフ動作が行われる機器である。図２（ｄ）に示すように、冷蔵庫の消費電力パターンは、インバータ制御に応じて消費電力が自動的に増減するパターンを示している。

図３は、部屋全体の消費電力パターンの一例を示す図である。図３において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図３（ａ）は、照明器具と水槽とを有する部屋Ａの消費電力パターン、図３（ｂ）は、照明器具とルータとを有する部屋Ｂの消費電力パターン、図３（ｃ）は、電気機器として照明器具と冷蔵庫とを有する部屋Ｃの消費電力パターンを示している。

部屋Ａでは、図３（ａ）に示すように、照明器具による消費電力と水槽による消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。図３（ａ）を参照すれば、消費電力のレベルがベースレベルよりも高くなっている時間帯に照明器具が使用されていることがわかる。

部屋Ｂでは、図３（ｂ）に示すように、照明器具による消費電力とルータによる消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。図３（ｂ）を参照すれば、消費電力のレベルがベースレベルよりも高くなっている時間帯に照明器具が使用されていることがわかる。なお、ルータの消費電力は水槽の消費電力よりも小さいため、部屋Ｂの消費電力のベースレベルは部屋Ａの消費電力のベースレベルよりも低くなっている。

部屋Ｃでは、図３（ｃ）に示すように、照明器具による消費電力と冷蔵庫による消費電力とが重畳された消費電力パターンとなる。照明器具、冷蔵庫のいずれがオンとなっても消費電力が増加するため、図３（ｃ）によれば、消費電力のレベルがベースレベルよりも高くなっている時間帯、すなわち消費電力のピークを２つ有する消費電力パターンとなっている。効果的なＤＲを実現するためには、２つのピークのうちいずれが照明器具によるもので、いずれが冷蔵庫によるものなのかを区別できることが好ましい。

次に、本発明の実施形態における情報処理方法について説明する。

図４は、本発明の実施形態における、情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。

まず、プロセッサ２３は、部屋毎の消費電力の情報の取得タイミングを設定する（Ｓ１０１）。具体的には、プロセッサ２３は、入力装置２４に入力された、部屋毎の消費電力の情報の取得タイミングに関する各種の設定情報をメモリ２２に格納する。

図５は、本発明の実施形態における、取得タイミングに関する設定情報の一例である。図５（ａ）に示すように、例えば、取得開始時刻ｔ_０として「１７時００分」、取得間隔Δｔとして「１分」、取得回数ｎ_ｍａｘとして「１２０回」、取得頻度として「毎日」が入力装置１４に入力されると仮定する。上述のように仮定すると、１頻度あたりのデータ取得期間を示す取得期間ｔ_ｐは、Δｔ×ｎ_ｍａｘ＝１分×１２０回＝１２０分（２時間）と算出される。そして、プロセッサ２３は、消費電力計測器３が１７時００分から１９時００分まで各部屋の消費電力のデータを１分おきに毎日計測し、計測したデータを情報処理装置１に送信するように制御することができる。

なお、図５（ａ）ではパラメータの一つに取得回数を用いたが、取得回数の代わりに上述の取得期間ｔ_ｐを用いることもできる。取得回数の代わりに取得期間ｔ_ｐを用いる場合は、図５（ｂ）に示すように、取得回数ｎ_ｍａｘとして「１２０回」を設定する代わりに、取得期間ｔ_ｐとして「２時間」を設定する。この場合、取得回数ｎ_ｍａｘは、ｔ_ｐ／Δｔ＝１２０分／１分＝１２０回と算出される。これにより、消費電力計測器３により１７時００分から１９時００分まで、各部屋の消費電力のデータを１分おきに毎日計測することができる。

続いて、消費電力計測器３は、設定された取得タイミングに基づいて、クランプ８から抽出された電流から、部屋毎の消費電力を時系列で計測する（Ｓ１０２）。これにより、部屋毎の消費電力の時間変化である消費電力パターンを得ることができる。

図６は、本発明の実施形態における、部屋５ａおよび部屋５ｂの消費電力パターンの一例を示す図である。図６において、横軸は時間、縦軸は消費電力を示しており、図６（ａ）は、部屋５ａの消費電力パターン、図６（ｂ）は、部屋５ｂの消費電力パターンを示している。

図４に戻り、消費電力計測器３は、計測した各部屋５の消費電力の情報をＩ／Ｆ１０からアクセスポイント１１に転送する。そして、消費電力計測器３は、アクセスポイント１１からインターネット２０を経由して情報処理装置１のＩ／Ｆ２６に送信する。そして、プロセッサ２３は、Ｉ／Ｆ２６が消費電力計測器３から受信した各部屋の消費電力の情報を、メモリ２２に格納するように制御する（Ｓ１０３）。

続いて、プロセッサ２３は、メモリ２２に格納された各部屋の消費電力の情報に基づいて、消費電力の平均値を示す平均消費電力を部屋毎に算出する（Ｓ１０４）。図６中の１点鎖線は、Ｓ１０４で算出した平均消費電力を示している。

続いて、プロセッサ２３は、各部屋５の消費電力パターンを順次参照し、住人が入室した可能性がある部屋が存在するかどうかを判定する（Ｓ１０５）。Ｓ１０５では、消費電力が平均消費電力よりも低い水準から高い水準に変化する電力変化が存在するか否か、すなわち以下の式（１）を満たす消費電力の変化が存在するか否かを判定する。

プロセッサ２３は、Ｓ１０５の判定をｎ＝１から開始し、ｎ＝ｎ_ｍａｘ（ｎ_ｍａｘは図４に示す取得回数）で判定を行った後に終了する。図５の設定情報に基づいて判定を行う場合、ｔ_０は、取得開始時刻１７：００であり、ｔ_１は、ｔ_０＋Δｔ、すなわち１７：０１である。そして、プロセッサ２３は、１回の判定が終わる毎にｎの値を１ずつ加算し、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘに達するまで消費電力パターンをスキャンさせ、式（１）を満たす電力変化が存在するかどうかを順次判定していく。式（１）を満たす電力変化が存在する場合、プロセッサ２３は、式（１）を満たす電力変化が存在すると判定した際に用いた時刻の情報をメモリ２２に記憶する。時刻の情報は、実際の時刻としても良いし、判定時に用いたｎの値としても良い。なお、式（１）を満たす電力変化が複数存在する場合は、式（１）を満たす電力変化が存在すると判定したときの各々の時刻の情報をメモリ２２に記憶する。

Ｓ１０５の処理の実施例を、図６を参照して説明する。図６（ａ）の消費電力パターンによれば、消費電力が平均消費電力よりも低い水準から高い水準へ変化する傾向は存在せず、式（１）を満たす電力変化は存在しないことがわかる。一方、図６（ｂ）の消費電力パターンによれば、ｔ_ｎ−１とｔ_ｎとの間の時間帯で、消費電力が平均消費電力よりも低い水準から高い水準に変化しており、式（１）を満たす電力変化が存在していることがわかる。したがって、住人が部屋５ｂに入室した可能性があると判定することができる。以上の判定処理を、部屋５ａ〜５ｄの消費電力パターンの全てについて行う。

住人が入室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０５否定）、ｎに１を加算し（Ｓ１０６）、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えているかどうかを判定する（Ｓ１０７）。Ｓ１０７において、ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えていると判定された場合（Ｓ１０７肯定）、処理を終了する。一方ｎが取得回数ｎ_ｍａｘを超えていないと判定された場合（Ｓ１０７否定）、Ｓ１０５に戻り、再びＳ１０５の処理を実行する。

一方、住人が入室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０５肯定）、Ｓ１０８に進む。

Ｓ１０８において、プロセッサ２３は、Ｓ１０５で住人が入室した可能性があると判定した際に用いた時刻ｔ_ｎの前に、住人が退室した可能性がある部屋が存在するかどうかを判定する。

退室した部屋と入室した部屋との距離が離れている場合、部屋の移動に相応の時間を要することが予想される。このため、Ｓ１０８では、判定を行うにあたり、部屋間の移動に要する最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘを予め設定する。最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘの設定では、部屋間の位置関係に応じて、移動元の部屋と、移動先の部屋と、部屋間の移動に要する時間とを対応付けて各々個別の値を設定するのが好ましい。上述のように設定することで、退室の検出精度の向上を図ることができるからである。しかし、電力事業者は、需要家の部屋間の位置関係の情報を有していないことが多いため、その場合は最短の所要時間ｗおよび最長の所要時間ｘを同一の値に設定しても良い。設定情報は、例えば図１に示すメモリ２２に格納することができる。

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

図６（ａ）を参照しながらＳ１０８の処理を説明する。部屋５ａと部屋５ｂとの間の移動時間として、例えば最短の所要時間としてｗ＝２（分）、最長の所要時間としてｘ＝４（分）が設定されていると仮定する。

図６（ａ）の消費電力パターンによれば、少なくともｔ_ｎ−１（ｔ_ｎの１分前）とｔ_ｎとの間の時間帯で、消費電力が平均消費電力よりも低いことがわかる。このため、式（２）を満たしていると判断することができる。

次に、図６（ａ）の消費電力パターンによれば、ｔ_ｎ−３（ｔ_ｎの３分前）とｔ_ｎー２（ｔ_ｎの２分前）との間の時間帯で、平均消費電力よりも高い水準から低い水準に変化していることがわかる。ここで、ｗ＝２（分）、ｘ＝４（分）が設定されている場合、ｔ_ｎの４分前からｔ_ｎの２分前までの間に式（３）を満たす消費電力の変化が存在していることがわかる。

したがって、図６（ａ）の消費電力パターンは、式（２）と式（３）との両方を満たすこととなり、住人が部屋５ａを退室し、部屋５ｂに移動した可能性があると判定することができる。以上の判定処理を、部屋５ｃおよび部屋５ｄの消費電力パターンについても同様にして行う。

このように、ある部屋からある部屋へ移動するための最短時間ｗおよび最長時間ｘの値を設定し、設定した値に基づいて消費電力の変化が存在するか否かを判定する。このことにより、退室した部屋と入室した部屋との距離が離れている場合においても住人の退室を推定できるため、電気機器の推定精度の向上を図ることができる。

時刻ｔ_ｎの前に住人が退室した可能性がある部屋が存在すると判定されなかった場合（Ｓ１０８否定）、Ｓ１０６に進む。一方、時刻ｔ_ｎの前に住人が退室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０８肯定）、プロセッサ２３は、Ｓ１０５で検出した消費電力の変動が照明器具によるものであると判定し、Ｓ１０９に進む。

Ｓ１０９において、プロセッサ２３は、住人が退室した可能性があると判定した部屋および住人が入室した可能性があると判定した部屋における消費電力の変動量を算出する。具体的には、図６の消費電力パターンに基づいて、住人が入室または退室した可能性があると判定した時間帯における消費電力の高低差を算出することにより、照明器具の消費電力を算出することができる。また、図６の消費電力パターンに基づいて、ある時刻における総消費電力量から算出した照明器具の消費電力量を差し引くことにより、照明器具以外の消費電力量を算出することができる。

入室した部屋の照明器具の消費電力の算出方法の一例として、例えば住人が入室した可能性があると判定した時刻をｔ_ｎとして、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ−１）を算出し、算出した値を住人が入室した可能性がある部屋の照明器具の消費電力変動量とすることもできる。あるいは、別の一例として、所定の設定値ｍを用いて、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ＋ｍ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_{ｎ−１−ｍ}）を変動量とすることもできる。後者の方法によれば、広い時間範囲で差分を求めることができるため、より正確に変動量を算出することができる。

退室した部屋の照明器具の消費電力の算出方法の一例として、例えば住人が入室した可能性があると判定した時刻をｔ_ｎとして、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ―ｘ）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ）を算出し、算出した値を住人が退室した可能性がある部屋の照明器具の消費電力量とすることもできる。あるいは、別の一例として、所定の設定値ｍを用いて、ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_{ｎ―ｘ−ｍ}）−ｄ_ｊ，ｉ（ｔ_ｎ＋ｍ）を変動量とすることもできる。後者の方法によれば、広い時間範囲で差分を求めることができるため、より正確に変動量を算出することができる。

図７は、本発明の実施形態における、分類結果テーブルの一例を示す図である。プロセッサ２３は、算出した部屋毎の照明器具の消費電力量と、照明器具以外の消費電力量を値とをメモリ２２に格納する。また、分類結果テーブルを出力装置２５に出力することもできる。

このように、本発明の実施形態によれば、部屋毎の消費電力パターンから、一方の部屋の消費電力が低いレベルから高いレベルに変動する前に、他方の部屋の消費電力が高いレベルから低いレベルに変動したことを検知する。このことにより、住人の部屋間の移動があったことを推定することができる。そして、このときの消費電力の変動量を算出することで、アンケート調査を用いることなく部屋毎の照明器具による消費電力を他の電気機器と区別して算出することができる。

また、図２および図３に示す消費電力パターンの例では、消費電力の変動がない時間帯では消費電力がほぼ一定であるとして説明したが、実際の消費電力パターンはノイズを含むため、図６に示すように、消費電力がノイズにより変化している。このため、ノイズによる変化の仕方によっては、式（１）〜式（３）の判定基準を満足してしまい、誤った判定が行われることがある。本発明の実施形態によれば、部屋毎の消費電力パターンから、一方の部屋の消費電力が、一方の部屋の平均値よりも低いレベルから高いレベルに変動する前に、他方の部屋の消費電力が、他方の部屋の平均値よりも高いレベルから低いレベルに変動したことを検知する。このことにより、ノイズによる変動による誤判断の可能性を抑えることができるため、判定精度の向上を図ることができる。

部屋毎に設けられている照明器具は、頻繁に取り換えるものではないため、算出される照明器具の消費電力値は所定の確率分布に従っていることがある。よって、分類結果テーブルの情報を統計データとして蓄積させていくことにより、部屋毎の照明器具の消費電力値をより正確に見積もることが可能となる。また、例えば、需要家がある照明器具を消費電力の異なる別の種類の照明器具に交換すると、消費電力値の統計データもそれに合わせて変化する。このため、電力事業者側で需要家が照明器具を変更したことを検知し、把握することも可能である。

本発明の実施形態によれば、電力事業者は、算出した照明器具の消費電力量の情報に基づいて電力料金を決定することができる。電力事業者は、例えばピーク時間帯の電力料金を高くした料金プランや、顧客が減らした電力需要に対して対価を支払うようにする料金プラン等を設定することができる。

また、電力事業者から、設定した料金プランとともに照明器具の消費電力量の情報を併せて需要家に提示することもできる。この方法によれば、需要家にとっては、自身の照明器具の消費電力量を把握することができるため、料金プランを決定する際の材料として活用することができる。また、電力事業者にとっては、照明器具の節電を需要家に促しやすくなるため、ピーク時間帯における電力消費の低減を図ることができる。

また、電力事業者は、例えば、算出した照明器具の消費電力量と、家庭内の機器毎の消費電力量の割合を示す統計情報（例えば、ＵＲＬ：http://setsuden-lab.com/setsuden -kiso1.html等）とに基づいて、手動でオンオフ制御が可能な機器全体の消費電力量を推定し、推定した消費電力量に基づいて電力料金プランを決定することもできる。

以上説明した、電力料金を決定や、料金プラン等の設定、および需要家への照明器具の消費電力量の情報の情報提示は、図１に示す情報処理装置１が行うこともできる。

（変形例）
次に、本発明の実施形態における情報処理システムの動作の変形例について説明する。
これまで説明した本発明の実施形態では、部屋毎に算出した平均消費電力を用いて式（１）〜式（３）の判定を行ったが、本変形例では、式（１）〜式（３）の判定に加え、消費電力の変動量が所定の閾値よりも大きいかどうかについての判定も行うことを特徴としている。

図８は、本発明の実施形態における、情報処理方法の変形例を示すフローチャートである。Ｓ１０４までの処理は、図４と同様である。

Ｓ１０５において、プロセッサ２３は、各部屋の消費電力パターンを参照し、住人が入室した可能性がある部屋が存在すると判定（Ｓ１０５肯定）した場合、消費電量の変動量が閾値Δｄ_ｔｈ’よりも大きいかどうかを、式（４）に基づいて判定する（Ｓ１１０）。

判定時における消費電力と平均消費電力との差が閾値よりも大きい場合（Ｓ１１０肯定）、Ｓ１０８に進み、図４と同様に、Ｓ１０５で住人が入室した可能性があると判定した際に用いた基準時刻ｔ_ｃｕｒの前に住人が退室した可能性がある部屋が存在するかどうかを判定する。一方、判定時における消費電力と平均消費電力との差が閾値以下である場合（Ｓ１１０否定）、プロセッサ２３は、消費電力の増加がノイズによるものであると判断し、Ｓ１０６に進む。

Ｓ１０８において、時刻ｔ_ｎの前に住人が退室した可能性がある部屋が存在すると判定された場合（Ｓ１０８肯定）、消費電量の変動量が閾値Δｄ_ｔｈ’よりも大きいかどうかを、式（５）に基づいて判定する（Ｓ１１１）。

判定時における消費電力と平均消費電力との差が閾値Δｄ_ｔｈ’よりも大きい場合（Ｓ１１１肯定）、Ｓ１０９に進み、図４と同様の処理を行う。一方、判定時における消費電力と平均消費電力との差が閾値Δｄ_ｔｈ’以下である場合（Ｓ１１１否定）、プロセッサ２３は、消費電力の減少がノイズによるものであると判断し、Ｓ１０６に進む。

このように、消費電力の変動量が所定の閾値よりも大きいかどうかを判定することで、消費電力の変動量の大きさに基づいて判定できるため、より確実にノイズの変動による誤判断の可能性を抑えることができる。

以上、本発明の好ましい実施例について詳述したが、本発明は特定の実施例に限定されるものではなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、図４では、Ｓ１０５の処理を行った後にＳ１０８の処理を行っているが、Ｓ１０８の処理を行った後にＳ１０６の処理を行うこともできる。また、図８では、Ｓ１０５の処理を行った後にＳ１１０の処理を行っているが、Ｓ１１０の処理を行った後にＳ１０５の処理を行うこともできる。

また、Ｓ１０８の処理では、ある部屋からある部屋へ移動するための最短時間ｗおよび最長時間ｘの値を設定し、設定した値に基づいて消費電力の変化が存在するか否かを判定する例について説明したが、ｗのみをｗ＝０と設定することもできる。ｗ＝０と設定することにより、移動先の部屋の側で移動元の部屋の照明をオフにすることができる場合（例えば、移動元の部屋が階段である場合等）においても、消費電力の変化が照明器具によるものであると判定することができる。

１：情報処理装置
２：分電盤
３：消費電力計測器
４：家屋
５，５ａ〜５ｄ：部屋
６，６ａ〜６ｄ：スイッチ
７：電力配線
８：クランプ
９，９ａ〜９ｄ：スイッチ
１０：Ｉ／Ｆ
１１：アクセスポイント
２０：インターネット
２１：メモリ
２２：メモリ
２３：プロセッサ
２４：入力装置
２５：出力装置
２６：Ｉ／Ｆ

Claims (8)

1. メモリと、
   プロセッサと、
   を有し、
   前記プロセッサは、
   複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報を取得して前記メモリに格納し、
   前記メモリに格納されている前記消費電力の時系列情報が、前記複数の部屋のうちの第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルから、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルに変化する前に、前記複数の部屋のうち前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルから、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルに変化することを示す場合に、前記第１の部屋の消費電力の変化と前記第２の部屋の消費電力の変化とが照明器具によるものであると決定する、
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記プロセッサは、
   前記メモリに格納されている前記消費電力の時系列情報に基づいて、前記複数の部屋の各々について消費電力の平均値を算出することを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記プロセッサは、前記第１の部屋の消費電力の変化量および前記第２の部屋の消費電力の変化量の少なくとも一方を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記プロセッサは、
   前記第２の部屋から前記第１の部屋へ移動するための最短の所要時間および最長の所要時間の情報を設定し、
   前記第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルから、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルに変化し、かつ、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルから、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルに変化した時刻から起算した前記最短の所要時間前と最長の所要時間前との間の時間帯に、前記第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルから、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルに変化した場合に、前記第１の部屋の消費電力の変化と前記第２の部屋の消費電力の変化とが照明器具によるものであると決定する、
   ことを特徴とする、請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記プロセッサは、
   前記第１の部屋の前記消費電力が、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルから、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルに変化した場合の変化量と、前記第２の部屋の前記消費電力が、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルから、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルに変化した場合の変化量とが、ともに所定の閾値よりも大きい場合に、前記第１の部屋の消費電力の変化と前記第２の部屋の消費電力の変化とが照明器具によるものであると判定する、
   ことを特徴とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報を取得し、
   前記複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報が、前記複数の部屋のうちの第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルから、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルに変化する前に、前記複数の部屋のうち前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルから、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルに変化することを示す場合に、前記第１の部屋の消費電力の変化と前記第２の部屋の消費電力の変化とが照明器具によるものであると決定する、
   ことを特徴とする情報処理方法。
7. 複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報を計測する計測器と、
   メモリおよびプロセッサを備える情報処理装置と、
   を有し、
   前記プロセッサは、
   前記計測器により計測された前記複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報を取得して前記メモリに格納し、
   前記メモリに格納されている前記複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報が、前記複数の部屋のうちの第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルから、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルに変化する前に、前記複数の部屋のうち前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルから、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルに変化することを示す場合に、前記第１の部屋の消費電力の変化と前記第２の部屋の消費電力の変化とが照明器具によるものであると決定する、
   ことを特徴とする情報処理システム。
8. 複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報を取得し、
   前記複数の部屋の各々の消費電力の時系列情報が、前記複数の部屋のうちの第１の部屋の消費電力が、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルから、前記第１の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルに変化する前に、前記複数の部屋のうち前記第１の部屋と異なる第２の部屋の消費電力が、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも高いレベルから、前記第２の部屋の消費電力の平均値よりも低いレベルに変化することを示す場合に、前記第１の部屋の消費電力の変化と前記第２の部屋の消費電力の変化とが照明器具によるものであると決定する、
   ことを特徴とする情報処理プログラム。