JP6020115B2 - 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 - Google Patents

Description

本発明は、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に関する。

従来から電力会社が行っている電力供給計画は、通常、需要を予測値（固定値）として扱い、発電設備の稼働・停止や電力融通による供給量を調整するための計画となっている。

また、近年では、電力事業者側で需要家の消費電力を制御するための方法として、デマンドレスポンス／デマンドサイドマネジメント（ＤＲ／ＤＳＭ；Demand Response／Demand Side Management、以降、ＤＲ／ＤＳＭと呼ぶ）の検討が始まっている。ＤＲ／ＤＳＭは、電力事業者側で電力網における需要を監視し、需要に応じて機器毎の電力制御計画を立案し、各機器の電力消費を抑制することによって、電力需給の協調を実現する方法である。

特開２０００−７８７４８号公報 特許第２９３４４１７号公報

電力事業者がＤＲ／ＤＳＭを行う場合、電力事業者は、空調機器の電力消費に影響する設定温度の値を変更することにより、電力消費を制御することができる。電力事業者によって複数の空調機器の設定温度を制御する場合、電力消費の制御による負荷は、特定の空調機器に集中しないことが好ましい。

本発明の１つの側面では、電力消費の制御による負荷が特定の空調機器に集中しないように、複数の空調機器の設定温度を制御することが可能な情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。

発明の一観点によれば、複数の空調機器それぞれが設置された空間内の温度と、当該各空間の外側の温度と、前記複数の空調機器の消費電力とを含むデータを取得する取得部と、前記取得部により取得された前記データに基づいて、各空調機器に関する空間内の温度と空間の外側の温度と消費電力との関係を求めるための係数を算出する係数算出部と、 前記複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、電力供給者のコストを示す目的関数と前記算出部により算出された前記係数とを用いて、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一制御単位になるように算出する設定温度算出部と、を有する情報処理装置が提供される。

一実施態様によれば、電力消費の制御による負荷が特定の空調機器に集中しないように、複数の空調機器の設定温度を制御することが可能な情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラムを提供することができる。

図１は、本発明の実施例１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、本発明の実施例１における、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、本発明の実施例１における、情報処理装置の構成の一例を示す図である。 図４は、本発明の実施例１における、情報処理装置による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。 図５は、情報処理に用いる各種変数の数値の一例である。 図６は、一次係数Ａ_ｊを算出する方法を示すフローチャートである。 図７は、一次係数Ａ_ｊを算出するために用いる取得情報データベースの一例を示す図である。 図８は、係数情報データベースの一例を示す図である。 図９は、係数算出部により算出された一次係数Ａ_ｊの数値の一例を示す図である。 図１０は、本発明の実施例２における、情報処理装置による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。 図１１は、本発明の実施例２における、設定温度算出部により算出された各需要家の設定温度の変更幅ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの数値の一例を示す図である。

空調機器の電力消費量は、空調機器の特性（性能）または空調機器が設置される部屋の面積に依存する。例えば、冷房能力（または暖房能力）が低い空調機器は、冷房能力（または暖房能力）が高い空調機器よりも設置されている部屋の温度が設定温度に到達するまでの時間が長くなるため、消費電力が大きくなる傾向がある。また、同一の空調機器であっても、空調機器は、設置されている部屋の面積が大きいほど部屋の温度が設定温度に到達するまでの時間が長くなるため、消費電力が大きくなる傾向がある。

そこで出願人は、電力事業者が需要家の各機器の消費電力を制御するためにＤＲ／ＤＳＭを行った場合、電力事業者が各空調機器に対して設定する消費電力の設定温度の変更幅は、機器の消費電力が大きいほど大きくなりやすいため、機器間で消費電力の変更幅のばらつきが大きくなる課題が顕在化することを見出した。

本発明の実施形態によれば、機器間で消費電力の変更幅のばらつきを考慮することにより、電力消費の制御による負荷を、特定の空調機器に集中しないようにすることが可能となる。以下、本発明の実施形態について説明する。
（実施例１）
以下、本発明の実施例１について、図１乃至図９を参照して具体的に説明する。

図１は、本発明の実施例１における、情報処理システムの一例を示す図である。図１は、消費電力を制御する対象の機器を空調機器とした場合の実施例である。図１に示すように、情報処理システムは、情報処理装置１０と、電力データ提供装置２０と、気温データ提供装置３０と、空調制御装置５０と、スマートメータ６０と、空調機器７０とを有している。情報処理装置１０と、電力データ提供装置２０と、気温データ提供装置３０と、空調制御装置５０と、スマートメータ６０とは、インターネット等のネットワーク４０を通じて相互に通信可能に接続されている。

情報処理装置１０は、電力事業者（電力供給者）が所有する、電力需要の制御を行う装置である。情報処理装置１０は、各種データに基づいて電力の制御計画を立案し、立案した制御計画に基づいて需要家毎に電力制御の処理を実行する装置である。情報処理装置１０は、例えばサーバである。情報処理装置１０が実行する処理の方法については後述する。

電力データ提供装置２０は、電力事業者が所有する、需要家の空調機器７０の需要予測についての情報を情報処理装置１０に提供する装置である。

気温データ提供装置３０は、例えば気象庁や気象協会など、天気や気温の予測をする団体、会社などに設置される装置である。気温データ提供装置３０は、需要家が存在している地点およびその近傍において予測される気温のデータを情報処理装置１０に対して送信する。気温データ提供装置３０は、例えばサーバである。

空調制御装置５０は、需要家の家屋（家庭、オフィス、工場など）内に設置され、空調機器７０の設定温度を制御するための装置である。空調制御装置５０は、情報処理装置１０から設定温度を指示するための制御信号を受信し、受信した制御信号に基づいて空調機器７０の設定温度を制御することも可能である。図１には、空調制御装置５０の一例として、空調制御装置５０ａ，５０ｂ，５０ｃおよび５０ｄが図示されている。

スマートメータ６０は、空調制御装置５０の消費電力を計測する計測機器である。スマートメータ６０は、空調制御装置５０に電気的に接続されている。図１には、スマートメータ６０の一例として、スマートメータ６０ａ，６０ｂ，６０ｃおよび６０ｄが図示されている。

空調機器７０は、需要家の家屋内に設置され、所定の部屋の温度を制御するための装置である。空調機器７０は、例えばエアコンである。図１には、空調機器７０の一例として、空調機器７０ａ，７０ｂ，７０ｃおよび７０ｄが図示されている。

以下、情報処理装置１０のハードウェア構成について説明する。

図２は、本発明の実施例１における、情報処理装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。図２に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８１、ＲＯＭ（Read Only Memory）８２、ＲＡＭ（Random Access Memory）８３、ストレージ装置８４、ネットワークインタフェース８５、及び可搬型記憶媒体用ドライブ８６等を備えている。

情報処理装置１０の構成各部は、バス８７に接続されている。ストレージ装置８４は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）である。情報処理装置１０では、ＲＯＭ８２あるいはストレージ装置８４に格納されているプログラム（情報処理プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ８６が可搬型記憶媒体８８から読み取ったプログラム（情報処理プログラムを含む）をＣＰＵ８１等のプロセッサが実行することにより、情報処理装置１０の機能が実現される。

以下、情報処理装置１０を構成する各部の機能について説明する。

図３は、本発明の実施例１における、情報処理装置１０の構成の一例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１０は、第１記憶部１１と、第２記憶部１２と、電力情報取得部１３と、判定部１４と、温度情報取得部１５と、係数算出部１６と、設定温度算出部１７と、出力部１８と、制御実行部１９とを備えている。

第１記憶部１１は、例えば図２のＲＯＭ８２、ストレージ装置８４、可搬型記憶媒体用ドライブ８６あるいは可搬型記憶媒体８８に対応し、電力の制御計画を立案するための情報処理プログラムを記憶することができる。

第２記憶部１２は、例えば図２のＲＯＭ８２、ＲＡＭ８３、ストレージ装置８４、可搬型記憶媒体用ドライブ８６あるいは可搬型記憶媒体８８に対応し、本発明の処理に用いる各種情報を記憶するためのデータベース（ＤＢ；Data Base)として用いられる。

電力情報取得部１３は、電力データ提供装置２０から需要家の需要予測についての情報や、電力事業者の最大供給電力量の情報を受信し、受信した各情報を第２記憶部１２に格納する。なお、最大供給電力量は、電力事業者が供給し得る電力の最大量ではなく、当該最大量よりも低い値を上限値として設定したものである。また、電力情報取得部１３は、各スマートメータ６０から空調機器７０の消費電力のデータおよび取得した時刻（日時）の情報を取得し、取得した情報を第２記憶部１２内の取得情報データベースに格納する。電力情報取得部１３は、例えば図２のＣＰＵ８１あるいはＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサ、およびネットワークインタフェース８５によって実現される。

判定部１４は、第１記憶部１１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。また、判定部１４は、第２記憶部１２に格納されている、需要家の需要予測についての情報と、発電機が供給し得る最大供給電力量の情報とに基づいて、ＤＲ／ＤＳＭによる需要抑制を含む計画を立案すべきかどうかを判定する。判定部１４は、例えば図２のＣＰＵ８１あるいはＭＰＵ等のプロセッサによって実現される。

温度情報取得部１５は、気温データ提供装置３０から、需要家が存在している地点およびその近傍において予測される気温のデータを受信し、受信した各情報を第２記憶部１２に格納する。温度情報取得部１５は、例えば図２のＣＰＵ８１あるいはＭＰＵ等のプロセッサ、およびネットワークインタフェース８５によって実現される。

係数算出部１６は、第２記憶部１２に格納された情報に基づいて、需要家の空調機器７０の消費電力を、外気温および空調機器７０の設定温度をパラメータとして線形モデルにより表したときの一次係数Ａ_ｊ，Ｂ_ｊおよびＣ_ｊを、空調機器７０毎に算出する。

設定温度算出部１７は、電力の需要予測量が供給電力量の上限を超える場合に、電力情報取得部１３が取得した空調機器７０に供給する電力の総和の上限量の情報と、空調機器７０が消費する電力の需要予測量の情報とを含む電力情報に基づいて、空調機器７０に供給する電力の不足量を算出する。そして、設定温度算出部１７は、空調機器７０に供給する電力の不足量に基づいて、電力の不足量に対応する空調機器７０の設定変数の変更幅の分散が最小に近づくように、設定温度の変更幅の実数値を算出する。ここで、設定温度の変更幅の実数値は、空調機器の種類を問わない共通の値である。設定温度算出部１７は、例えば図２に示すＣＰＵ５０、あるいはＭＰＵ等のプロセッサによって実現される。設定温度算出部１７が実行する処理方法の詳細については後述する。

出力部１８は、設定温度算出部１７によって算出された各需要家の空調機器７０の設定温度、または該設定温度の変更幅を出力することができる。出力部１８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。

制御実行部１９は、電力需要が電力事業者の最大供給電力量を上回ったときに、電力事業者が供給し得る電力の最大量に達するまでに、各需要家の空調機器の電力消費を抑制する制御を実行する。制御実行部１９は、設定温度算出部１７によって算出された変更幅で設定温度を変更するための指示信号を、ネットワーク４０を介して各需要家の空調制御装置５０に送信する。制御実行部１９は、例えば図２のＣＰＵ８１あるいはＭＰＵ等のプロセッサ、およびネットワークインタフェース８５によって実現される。

次に、本発明の実施形態における、情報処理装置１０による情報処理方法について説明する。

図４は、本発明の実施例１における、情報処理装置１０による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。図５は、情報処理に用いる各種変数の数値の一例である。

まず、Ｓ１０１およびＳ１０２で実行する処理の背景について説明する。電力事業者は、ＤＲ／ＤＳＭによる需要家の電力需要の抑制を行った場合においても、できるだけ大きな収益が得られることが好ましい。電力事業者側の収益が最大になるような空調機器７０の制御計画を立案するための目的関数および制約条件は、それぞれ以下の式（１）および式（２）によって表すことができる。
式（１）：

式（２）：

Δｅ_ｍ，ｔ［ｋＷｈ］：時刻ｔにおける空調機器ｍの需要抑制電力量
ｐ_ｉ，ｔ［ｋＷｈ］：時刻ｔにおける電力供給部ｉの供給電力量（電力事業者からの調達、自家発電など）
Ｄ_ｍ，ｔ［ｋＷｈ］：時刻ｔにおける空調機器ｍの翌日の需要予測
ＣＰ_ｉ［コスト／ｋＷｈ］：電力供給部ｉの発電にかかる電力コスト単価
ＣＤ［コスト／ｋＷｈ］：電力事業者から需要家に支払われる、需要抑制に対するインセンティブ
ＰＤ［料金／ｋＷｈ］：需要家が電力事業者から電力を購入する際の、電力ｋＷｈあたりの単価
式（１）の第１項は、電力供給部が供給する電力の発電にかかる電力コストを示している。式（１）の第２項は、需要抑制する需要家に対して電力事業者が支払うインセンティブを示しており、電力事業者側にとってはコストとなる。式（１）の第３項は、電力事業者が売電により得る利益を示しており、その中のＤ_ｍ，ｔ−Δｅ_ｍ，ｔが、電力需要が抑制された後における、空調機器ｍの消費電力量を示している。なお、上記の最適化問題を解くときは、小文字が変数、大文字は定数であるものとする。式（２）を用いて式（１）を変形すると、式（３）が導出される。
式（３）：

ここで、電力事業者は、一般的に発電コストよりも電力料金の方が大きくなるように設定することから、ＣＰ_ｉ＜ＰＤである。このことから、第１項中の（ＣＰ_ｉ−ＣＤ−ＰＤ）は負の値をとる。したがって、式（３）が最小となる発電量ｐ_ｉ，ｔは、その上限値であるＰ_ｉである。そこで、Ｓ１０１およびＳ１０２では、発電量ｐ_ｉ，ｔ＝Ｐ_ｉとして、供給不足量Ｒ_ｔを算出する処理を実行する。

Ｓ１０１では、まず、電力情報取得部１３は、電力データ提供装置２０から各発電供給部ｉの供給電力の上限値Ｐ_ｉと、時刻ｔにおける各需要家ｊの電力需要予測値Ｄ_ｊ，ｔとを取得する。そして、取得したＰ_ｉおよびＤ_ｊ，ｔの情報を第２記憶部１２に格納する。発電供給部ｉは、例えば電力事業者が所有する発電機等の発電設備や、自家発電機等の発電設備を含む。また、電力データ提供装置２０は、翌日の電力需要予測値Ｄ_ｊ，ｔを、例えばニューラルネットワークを利用した公知の方法を用いて取得することができる。図５に示すＰ_ｉおよびＤ_ｊ，ｔの各値は、電力情報取得部１３が取得した情報の一例である。

続いて、Ｓ１０２において、判定部１４は、第２記憶部１２に格納されているＰ_ｉおよびＤ_ｊ，ｔの情報を読み出し、以下の式（４）により受給ギャップＲ_ｔを算出する。受給ギャップＲ_ｔは、式（４）に示すように、各発電供給部ｉの供給電力の上限値の総和（合計）、すなわち電力事業者が供給できる最大の供給電力値から、各需要家の電力需要予測値の合計を差し引くことにより算出することができる。
式（４）：

図５に示す数値を用いると、Ｐ_ｉの総和はＰ_１＋Ｐ_２＝１５＋５＝２０［ｋＷｈ］であるので、受給ギャップＲ_ｔはＲ_ｔ＝２０−２１．２＝−１．２［ｋＷｈ］と算出される。また、図５に示す数値を用いて式（３）の左辺を算出すると、−１７６［円／ｈ］となるため、負号を外した１７６［円／ｈ］が電力事業者の収益の最大値であることがわかる。

続いて、Ｓ１０３において、判定部１４は、電力事業者が供給できる最大の供給電力量が、各需要家の電力需要予測値の合計を下回っているかどうか、すなわちＲ_ｔ＜０であるかどうかを判定する。Ｒ_ｔ＜０である場合（Ｓ１０３肯定）、需要家の電力需要が最大の供給電力量をＲ_ｔだけ上回るため、電力需要の抑制が必要であると判定され、Ｓ１０３に移る。一方、Ｒ_ｔ＞０である場合（Ｓ１０３否定）、需要家の電力需要が最大の供給電力量よりもＲ_ｔだけ小さいため、電力需要の抑制は不要であると判定され、情報処理を終了する。Ｒ_ｔ＝−１．２［ｋＷｈ］の場合、−１．２＜０であるので、Ｓ１０３肯定と判定され、Ｓ１０４に移る。

Ｓ１０４以降では、電力需要を抑制するために、ＤＲ／ＤＳＭによる需要抑制の計画を立案する処理を実行する。前に説明したように、消費電力の抑制を複数の機器で公平に行うためには、機器間の設定変数の変更幅のばらつき（分散）はできるだけ小さいことが好ましい。そこで、設定温度の分散が最小値に近づくような空調機器７０の制御計画を立案するために、式（５）および式（６）に示す目的関数を設定する。
式（５）：

式（６）：

ここで、ｎは空調機器７０の総数である。一方、各需要家が設定温度を変更することによって得られる電力需要の抑制量が受給ギャップＲ_ｔと等しくなる場合、Ｒ_ｔは、一次係数Ａ_ｊを用いた線形モデル
式（７）：

によって表すことができる。式（７）は需給ギャップを補填するための制約を示す式であり、式（５）および式（６）からΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの最適解を算出する上での制約条件である。式（７）中の一次係数Ａ_ｊは、需要家ｊ毎に異なる係数であり、設定温度の増加分ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔを乗ずることによってＷｈ（ワット時）の次元となる係数である。

以下、一次係数Ａ_ｊの算出方法について説明する。図６は、一次係数Ａ_ｊを算出する方法を示すフローチャートである。

まず、電力情報取得部１３は、各スマートメータ６０から空調機器７０の消費電力のデータおよび取得した時刻（日時）の情報を取得し、取得した情報を第２記憶部１２内の取得情報データベースに格納する（Ｓ２０１）。なお、上述の情報は、情報処理装置１０からの電力制御が可能な空調機器７０のうち、稼働している空調機器から取得するものとする。稼働している空調機器とは、ここではスマートメータ６０を通じて情報の取得が可能な空調機器を指すものであり、空調機器の電源はオフになっているが、情報の取得が可能な空調機器も含まれる。

続いて、温度情報取得部１５は、気温データ提供装置３０から各空調機器７０の設置されている場所の外気温Ｔ_ｏｕｔおよび取得した時刻（日時）の情報を取得し、取得した情報を第２記憶部１２内の取得情報データベースに格納する（Ｓ２０２）。

続いて、温度情報取得部１５は、空調制御装置５０から各空調機器７０の設定温度、すなわち室内温度Ｔ_ｉｎおよび取得した時刻（日時）の情報を取得し、取得した設定温度の情報を第２記憶部１２内の取得情報データベースに格納する（Ｓ２０３）。

図７は、一次係数Ａ_ｊを算出するために用いる取得情報データベースの一例を示す図である。図７に示すように、第２記憶部１２には、情報を取得した日時毎に、設定温度Ｔ_ｉｎの情報と、外気温Ｔ_ｏｕｔの情報と、消費電力Ｅの情報とが対応付けられた状態で格納されている。

図６に戻り、Ｓ２０４では、電力情報取得部１３および温度情報取得部１５は、所定の時間が経過したかどうかを判定する。この場合の「所定の時間」とは、予め設定されている各データの取得間隔（例えば１時間）であるものとする。所定の時間が経過していないと判定された場合（Ｓ２０４否定）、再びＳ２０４を繰り返す。一方、所定の時間が経過したと判定された場合（Ｓ２０４肯定）、Ｓ２０５に移る。

Ｓ２０５において、係数算出部１６は、集計時間が経過したか否かを判定する。この場合の集計時間とは、予め設定されている、一次係数を算出するための情報の集計期間（例えば１週間）であるものとする。集計時間が経過していないと判定された場合（Ｓ２０５否定）、Ｓ２０１に戻り、Ｓ２０１以降の処理を再び実行し、図７に示す取得情報データベースに情報を蓄積し続ける。一方、集計時間が経過したと判定された場合（Ｓ２０５肯定）、Ｓ２０６に移る。

Ｓ２０６において、係数算出部１６は、取得情報データベースの情報に基づいて、式（８）における空調機器７０毎の一次係数Ａ_ｊ，Ｂ_ｊおよびＣ_ｊを算出する。ここで、式（５）は、外気温Ｔ_ｏｕｔおよび設定温度Ｔ_ｉｎを説明変数とし、需要家ｊの空調機器７０の消費電力Ｅ_{ｊ，Ｔout，Ｔin}を被説明変数として表した線形モデルである。
式（８）：

本実施形態では、外気温Ｔ_ｏｕｔと空調機器７０の消費電力との間に強い相関があることに着目して、式（８）に示す線形式を用いることとしている。係数算出部１６は、Ｓ２０１〜Ｓ２０３の繰り返しにより取得された取得情報データベースの情報を用いて、重回帰分析により、一次係数Ａ_ｊ，Ｂ_ｊおよびＣ_ｊを算出する。そして、算出した一次係数Ａ_ｊ，Ｂ_ｊおよびＣ_ｊの情報を係数情報データベースとして第２記憶部１２に格納する。

図８は、係数情報データベースの一例を示す図である。図８に示すように、第２記憶部１２には、各空調機器７０に付与された識別子（ＩＤ）毎に、算出した一次係数Ａ_ｊ，Ｂ_ｊおよびＣ_ｊの情報が対応付けられた状態で格納されている。

このように、式（８）から決定される各空調機器７０の一次係数Ａ_ｊ，Ｂ_ｊおよびＣ_ｊを算出することとしているのは、空調機器の性能（冷房能力など）や空調機器が設置される部屋の面積（または容量）によって、空調機器の消費電力が異なるからである。例えば、冷房能力（または暖房能力）が低い空調機器は、冷房能力（または暖房能力）が高い空調機器よりも消費電力が大きくなるため、Ａ_ｊの値が大きくなる傾向がある。また、同一の空調機器であっても、設置されている部屋の面積が大きい空調機器は、設置されている部屋の面積が小さい空調機器よりも消費電力が大きくなるため、Ａ_ｊの値が大きくなる傾向がある。

再び図４に戻る。式（５）および式（６）に示す目的関数は、ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔから整数条件を外して実数値を許容した場合、ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔを実数値ΔＴ^Ｓで表すことができる。そこで、Ｓ１０５では、実数値ΔＴ^Ｓを算出する。設定温度の変更幅の実数値ΔＴ^Ｓは、各機器に依存しない共通の実数値である。式（５）のΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔにΔＴ^Ｓを代入して変形すると、ΔＴ^Ｓは定数であることから、未定係数法を用いて、
式（９）：

によりΔＴ^Ｓを算出することができる。

図９は、係数算出部１６により算出された一次係数Ａ_ｊの数値の一例を示す図である。Ｒ_ｔ＝−１．２［ｋＷｈ］の場合、図８に示す数値を用いてΔＴ^Ｓを算出すると、ΔＴ^Ｓ＝−１．２／（−０．０９−０．１１−０．０８−０．１２−０．０７−０．１３−０．１−０．１−０．１−０．１）＝１．２［℃］と算出される。すなわち、各空調機器の設定温度をΔＴ^Ｓ＝１．２［℃］だけ上げることにより、受給ギャップＲ_ｔに近づくように各機器の消費電力を低減させることができる。

一次係数Ａ_ｊは、既に説明したように、各空調機器の性能または設置される空間に依存する値である。よって、この一次係数Ａ_ｊを用いて実数値ΔＴ^Ｓを算出することにより、各空調機器の性能や設置される空間が考慮された設定温度の変更幅を算出することができる。また、算出された一次係数Ａ_ｊ，Ｂ_ｊおよびＣ_ｊの各値を式（８）に代入し、算出された実数値ΔＴ^Ｓの値をＴ_ｉｎに代入することにより、消費電力の抑制量を空調機器毎に算出することもできる。

続いて、出力部１８は、Ｓ１０５で算出した、各需要家の設定温度の変更幅ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの値を出力する（Ｓ１０７）。なお、出力部１８は、変更幅ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの値に加えて、例えば発電量ｐ_ｉ，ｔ＝Ｐ_ｉ等の他のパラメータとともに出力することも可能である。

続いて、制御実行部１９は、各需要家の空調機器７０の設定温度を、設定温度算出部１７によって算出された変更幅ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔで変更するための指示信号を、ネットワーク４０を介して各需要家の空調制御装置５０に送信する（Ｓ１０８）。

以上のようにして、情報処理装置１０による情報処理を行うことができる。

このように、本発明の実施例１によれば、各空調機器の消費電力の情報に基づいて、各空調機器の性能または設置される空間に依存する一次係数Ａ_ｊを算出し、一次係数Ａ_ｊに基づいて、各空調機器の設定温度の変更幅を実数値で算出する。この方法によれば、電力事業者の収益が最大になるように維持しながら、空調機器間の設定温度の変更幅のばらつきを抑えることができる。実施例１では、複数の機器に供給する電力の不足量に対応する設定変数の変更幅を実数値で算出しているため、変更幅の分散を略なくすことができる。

また、複数の需要家の部屋に設置されている各空調機器に対して本発明を適用することにより、各需要家間で空調機器の設定温度の変更幅の差異が略なくなるため、特定の需要家が設定温度の変更幅のばらつきに対して不公平感を抱くことを抑えることができる。
（実施例２）
以下、本発明の実施例２について、図１０及び図１１を参照して具体的に説明する。

実施例２では、各空調機器の設定温度の変更幅を実数値でなく整数値とする場合の設定方法について説明する。実施例２における情報処理システムおよび情報処理装置の構成は、実施例１で説明した構成と略同一であるため、各構成について実施例１と同一の符号を付し、説明は省略する。

図１０は、本発明の実施例２における、情報処理装置１０による情報処理方法の一例を示すフローチャートである。Ｓ１０１からＳ１０５までの処理は実施例１と略同一であるため、説明を省略する。

Ｓ１０６において、設定温度算出部１７は、各需要家が設定温度を再設定することによって需給ギャップＲ_ｔが最小値に近づくように、各需要家の設定温度の変更幅ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの各値を算出する。具体的には、設定温度算出部１７は、需給ギャップＲ_ｔと、式（７）の右辺に相当する、各需要家ｊの設定温度を再設定することによって得られる電力需要の削減量との差が最小値に近づくようなΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの各値を算出する。ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの各値は、式（９）により算出した設定温度の実数値ΔＴ^Ｓを用いて、以下の式（１０）に示す目的関数を解くことによって算出することができる。
式（１０）：

式（１１）：

式（１２）：

式（１３）：

式（１４）：

ここで、式（１１）の左辺および右辺は、ともに負の値をとる。式（１１）は、各需要家が設定温度を再設定することによって節約される消費電力量が、再設定しなかった場合に電力供給が不足する量（受給ギャップ）以上であることを示す制約条件である。式（１１）の制約条件を設定することによって、電力供給に余裕がある側で受給ギャップＲ_ｔを最小化することができる。

また、式（１２）のｌ_ｊ，ｔは、ΔＴ^Ｓの実数値を超えない最大の整数で表される第１の温度、式（１３）のｕ_ｊ，ｔは、第１の温度に一単位温度（実施例２では１℃）を加算して得られる第２の温度をそれぞれ示している。式（１２）および式（１３）は、実数である実数値ΔＴ^Ｓ前後の整数値にΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの各値を制限するための制約条件であり、式中の［ ］は、ガウス記号である。

また、式（１４）は、ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの各値が、式（１２）および式（１３）によって算出されるｌ_ｊ，ｔまたはｕ_ｊ，ｔのいずれかの整数値をとることを示す制約条件である。

このように、式（１２）、式（１３）および式（１４）の制約条件を設定することによって、各空調機器７０の設定温度の変更幅のばらつきが、各空調機器７０が温度設定し得る一制御単位である一単位温度（実施例２では１℃）になるように変更幅を設定することができる。また、実数値の周辺に探索範囲を制限して計画問題を解くことができるため、処理の高速化を図ることもできる。

図１１は、本発明の実施例２における、設定温度算出部１７により算出された各需要家の設定温度の変更幅ΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの数値の一例を示す図である。Ｒ_ｔ＝−１．２［ｋＷｈ］、ΔＴ^Ｓ＝１．２［℃］の場合、式（１１）および式（１２）からｌ_ｊ，ｔ＝１［℃］、ｕ_ｊ，ｔ＝２［℃］となる。よって、式（１０）に示す目的関数の解を、例えば整数計画法のソルバーを用いて算出すると、図１１に示すΔＴ^Ｓ _ｊ，ｔの各値を算出することができる。Ｓ１０７以降の処理は、実施例１と略同様であるため、説明を省略する。

以上のようにして、情報処理装置１０による情報処理を行うことができる。

このように、本発明の実施例２によれば、設定温度の変更幅の実数値に基づいて、設定温度の変更幅の整数値を機器毎に算出する。これにより、設定温度を実数値で設定できない空調機器においても、各空調機器に供給する電力の不足量に対応する設定温度の設定変数の変更幅の分散が最小に近づくように、機器毎の制御計画を立案することが可能となる。
（変形例）
以下、本発明の実施例２の変形例について説明する。

実施例２では、各空調機器の設定温度の変更幅を実数値でなく整数値とする場合の設定方法について説明したが、各空調機器が温度設定し得る一制御単位が実数値である場合、整数値の代わりに実数値の離散値とすることもできる。例えば、実施例２では設定温度の変更幅は一単位温度であるが、一単位温度以下の変更幅ｗで各空調機器の設定温度を設定できる場合、制約条件として式（１２）の代わりに式（１５）、式（１３）の代わりに式（１６）をそれぞれ用いることができる。
式（１５）：

式（１６）：

一例として、Ｔ^Ｓ＝１．２［℃］、且つ各空調機器の設定温度を０．５℃刻みで設定可能な場合について説明する。この場合、ｗ＝０．５であるから、式（１５）からｌ_ｊ，ｔ＝１．０［℃］、ｕ_ｊ，ｔ＝１．５［℃］と算出される。そして、実施例２と同様に、式（１０）に示す目的関数の解を、例えば整数計画法のソルバーを用いて算出する。

この方法によれば、各空調機器の設定温度の変更幅をより高精度で設定できるため、各空調機器の設定温度の変更幅の分散を更に最小に近づけることが可能となる。

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、実施例１および実施例２では、消費電力を制御する対象の機器を空調機器として説明したが、空調機器以外の機器に本発明を適用することもできる。

例えば、機器がＰＣ（Personal Computer）であれば、ＰＣの動作モードを通常モードからスタンバイモードに切り替える時間の長さや間隔等を設定変数とすることができる。また、機器が照明器具であれば、照度を落とす、または照明を一時的にオフにする時間の長さや間隔等を設定変数とすることができる。空調機器以外の機器に本発明を適用する場合、例えば各機器の消費電力に比例する係数を算出し、これを一次係数Ａ_ｊとして用いることができる。また、空調機器以外の機器に本発明を適用する場合、各機器の設定変数の制御は制御回路等の制御装置が担うこととなる。

また、例えば図３には、出力部１８および制御実行部１９が示されているが、いずれかの構成を省略することもできる。また、図４ではＳ１０３の処理を行った後にＳ１０４の処理を行っているが、Ｓ１０４の処理はＳ１０５の処理の前であればどの段階で行っても良い。例えば、Ｓ１０１の処理の前または後に、Ｓ１０４の処理を行うこともできる。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）空調機器の特性又は前記空調機器が設置される部屋に基づいて、前記空調機器の設定温度を制御する情報処理装置であって、
複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一制御単位になるように算出する算出部と、
前記変更幅に基づいて、前記複数の空調機器の各々の設定温度を変更する制御実行部と、を有することを特徴とする情報処理装置。
（付記２）前記複数の空調機器に供給する電力の総和の上限量の情報と、前記複数の空調機器が消費する電力の需要予測量の情報とを取得する電力情報取得部を更に有し、
前記算出部は、前記電力の総和の上限量の情報と、前記電力の需要予測量の情報との差分に基づいて、前記設定温度の変更幅の第１の実数値を算出することを特徴とする付記１記載の情報処理装置。
（付記３）前記複数の空調機器は、複数の需要家の部屋に設置されていることを特徴とする付記１又は２に記載の情報処理装置。
（付記４）前記算出部は、前記変更幅の分散が最小に近づくように、前記変更幅を算出することを特徴とする付記１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記５）前記複数の空調機器が設置された各々の部屋の温度と、各々の前記部屋の外側の温度とを取得する温度情報取得部と、
前記複数の空調機器の各々の消費電力を前記部屋の外側の温度を関数とした線形モデルで表したときの、前記部屋の外側の温度に係る一次係数を、前記複数の空調機器毎に算出する係数算出部と、
を更に有し、
前記算出部は、前記一次係数に基づいて、前記設定温度の変更幅の第１の実数値を算出することを特徴とする付記２〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記６）前記算出部は、前記設定温度の変更幅の第１の実数値に基づいて、前記設定温度の変更幅を前記空調機器毎に算出することを特徴とする付記２〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（付記７）前記算出部は、前記第１の実数値に基づいて、前記設定温度の変更幅の整数値を前記空調機器毎に算出し、
前記設定温度の変更幅の整数値は、前記近似値を超えない最大の整数で表される第１の温度、または前記第１の温度に一単位温度を加算して得られる第２の温度であることを特徴とする付記６に記載の情報処理装置。
（付記８）前記算出部は、前記第１の実数値に基づいて、前記設定温度の変更幅の第２の実数値を前記空調機器毎に算出し、
前記第２の実数値は、前記近似値を超えない最大の第１の温度の値、または１よりも小さい温度幅を前記第１の温度に加算して得られる第２の温度の値であることを特徴とする付記６に記載の情報処理装置。
（付記９）空調機器の特性又は前記空調機器が設置される部屋に基づいて、前記空調機器の設定温度を制御する情報処理システムであって、
複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一単位温度以下になるように算出する算出部と、
前記変更幅に基づいて、前記複数の空調機器の設定温度を制御するための指示信号を送信する制御実行部と、
前記制御実行部から受信した前記指示信号に基づいて、前記複数の空調機器の各々の設定温度を変更する制御装置と、
を有することを特徴とする情報処理装置システム。
（付記１０）空調機器の特性又は前記空調機器が設置される部屋に基づいて、前記空調機器の設定温度を制御する情報処理装置によって実行される情報処理方法であって、
複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一単位温度以下になるように算出し、
前記変更幅に基づいて、前記複数の空調機器の各々の設定温度を変更する、
ことを特徴とする情報処理方法。
（付記１１）空調機器の特性又は前記空調機器が設置される部屋に基づいて、前記空調機器の設定温度を制御する情報処理装置に、
複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一単位温度以下になるように算出する処理と、
前記変更幅に基づいて、前記複数の空調機器の各々の設定温度を変更する処理と、
を実行させるためのプログラム。

１０：情報処理装置
１１：第１記憶部
１２：第２記憶部
１３：電力情報取得部
１４：判定部
１５：温度情報取得部
１６：係数算出部
１７：設定温度算出部
１８：出力部
１９：制御実行部
２０：電力データ提供装置
３０：気温データ提供装置
４０：ネットワーク
５０，５０ａ，５０ｂ，５０ｃおよび５０ｄ：空調制御装置
６０，６０ａ，６０ｂ，６０ｃおよび６０ｄ：スマートメータ
７０，７０ａ，７０ｂ，７０ｃおよび７０ｄ：空調機器
８１：ＣＰＵ
８２：ＲＯＭ
８３：ＲＡＭ
８４：ストレージ装置
８５：ネットワークインタフェース
８６：可搬型記憶媒体用ドライブ

Claims (11)

1. 複数の空調機器それぞれが設置された空間内の温度と、当該各空間の外側の温度と、前記複数の空調機器の消費電力とを含むデータを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記データに基づいて、各空調機器に関する空間内の温度と空間の外側の温度と消費電力との関係を求めるための係数を算出する係数算出部と、
   前記複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、電力供給者のコストを示す目的関数と前記算出部により算出された前記係数とを用いて、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一制御単位になるように算出する設定温度算出部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、前記複数の空調機器に供給する電力の総和の上限量の情報と、前記複数の空調機器が消費する電力の需要予測量の情報とを取得し、
   前記設定温度算出部は、前記電力の総和の上限量の情報と、前記電力の需要予測量の情報との差分に基づいて、前記設定温度の変更幅の第１の実数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. 前記複数の空調機器は、複数の需要家の部屋に設置されてい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. 前記設定温度算出部は、前記変更幅の分散が最小に近づくように、前記変更幅を算出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. 前記取得部は、前記複数の空調機器が設置された各々の部屋の温度と、各々の前記部屋の外側の温度とを取得し、
   前記係数算出部は、前記複数の空調機器の各々の消費電力を前記部屋の外側の温度を関数とした線形モデルで表したときの、前記部屋の外側の温度に係る一次係数を、前記複数の空調機器毎に算出し、
   前記設定温度算出部は、前記一次係数に基づいて、前記設定温度の変更幅の第１の実数値を算出することを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記算出部は、前記設定温度の変更幅の第１の実数値に基づいて、前記設定温度の変更幅を前記空調機器毎に算出することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記算出部は、前記第１の実数値に基づいて、前記設定温度の変更幅の整数値を前記空調機器毎に算出し、
   前記設定温度の変更幅の整数値は、前記設定温度の実数値を超えない最大の整数で表される第１の温度、または前記第１の温度に一単位温度を加算して得られる第２の温度であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記算出部は、前記第１の実数値に基づいて、前記設定温度の変更幅の第２の実数値を前記空調機器毎に算出し、
   前記第２の実数値は、前記設定温度の実数値を超えない最大の第１の温度の値、または１よりも小さい温度幅を前記第１の温度に加算して得られる第２の温度の値であることを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
9. 複数の空調機器それぞれが設置された空間内の温度と、当該各空間の外側の温度と、前記複数の空調機器の消費電力とを含むデータを取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記データに基づいて、各空調機器に関する空間内の温度と空間の外側の温度と消費電力との関係を求めるための係数を算出する係数算出部と、
   前記複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、前記係数算出部により算出された前記各空調機器の前記係数を用いて、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一制御単位になるように算出する設定温度算出部と、
   前記変更幅に基づいて、前記複数の空調機器の設定温度を制御するための指示信号を送信する制御実行部と、
   前記制御実行部から受信した前記指示信号に基づいて、前記複数の空調機器の設定温度を制御する制御装置と、
   を有することを特徴とする情報処理システム。
10. 複数の空調機器それぞれが設置された空間内の温度と、当該各空間の外側の温度と、前記複数の空調機器の消費電力とを含むデータを取得し、
    前記データに基づいて、各空調機器に関する空間内の温度と空間の外側の温度と消費電力との関係を求めるための係数を算出し、
    前記複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、前記各空調機器の前記係数を用いて、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一制御単位になるように算出し、
    前記変更幅に基づいて、前記複数の空調機器の設定温度を制御する、
    ことを特徴とする情報処理方法。
11. 情報処理装置に含まれるプロセッサに、
    複数の空調機器それぞれが設置された空間内の温度と、当該各空間の外側の温度と、前記複数の空調機器の消費電力とを含むデータを取得する処理と、
    前記データに基づいて、各空調機器に関する空間内の温度と空間の外側の温度と消費電力との関係を求めるための係数を算出する処理と、
    前記複数の空調機器の設定温度を変更する場合に、前記各空調機器の前記係数を用いて、前記複数の空調機器の設定温度の各々の変更幅を、前記変更幅のばらつきが一制御単位になるように算出する処理と、
    前記変更幅に基づいて、前記複数の空調機器の設定温度を制御する処理と、
    を実行させるためのプログラム。
    

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