特許 5718073 省エネルギー制御装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5718073

(24)【登録日】2015年3月27日

(45)【発行日】2015年5月13日

(54)【発明の名称】省エネルギー制御装置

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/06 20120101AFI20150423BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/06

【請求項の数】3

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2011-8641(P2011-8641)

(22)【出願日】2011年1月19日

(65)【公開番号】特開2012-150637(P2012-150637A)

(43)【公開日】2012年8月9日

【審査請求日】2014年1月8日

(73)【特許権者】

【識別番号】597010628

【氏名又は名称】協立電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100092842

【弁理士】

【氏名又は名称】島野 美伊智

(72)【発明者】

【氏名】齋藤 彰利

【審査官】 阿部 潤

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００３−０８３５８８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−１６６６３６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１１−０４１８０８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０００−３３３３６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０７−１９１９６７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００ − ５０／３４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

過去の需要データを記憶する需要データ記憶手段と、 過去の環境要素データを記憶する環境要素データ記憶手段と、 上記需要データ記憶手段の中から予測したい時間に関連する過去の需要データを取り出す需要データ取出手段と、 上記環境要素データの中から予測したい時間に関連する過去の環境要素データを取り出す環境要素データ取出手段と、 上記取り出された需要データと環境要素データとを対比して相互の相関関係を求める需要・環境相関関係算出手段と、 上記予測したい時間の予想環境要素データを取り出す予想環境要素データ取出手段と、 上記需要・環境相関関係算出手段により算出された需要・環境相関関係と上記予想環境要素データ取出手段により取り出された予想環境要素データに基づいて上記予測したい時間の予測需要電力量を算出する予測需要電力量算出手段と、 過去の電力価格データを記憶する電力価格データ記憶手段と、 上記電力価格データ記憶手段に記憶されている電力価格データの中から予測したい時間に関連する過去の電力価格データを取り出す電力価格データ取出手段と、 上記需要データ取出手段により取り出された需要データと上記電力価格データ取出手段により取り出された電力価格データとを対比して相互の相関関係を求める需要・電力価格相関関係算出手段と、 上記予測需要電力量算出手段より算出された予測需要電力量と上記需要・電力価格相関関係算出手段により算出された需要・電力価格相関関係に基づいて予測電力価格を算出する予測電力価格算出手段と、 使用者による電力予算入力を確認する電力予算入力確認手段と、 上記電力予算入力確認手段により確認された電力予算と上記予測電力価格算出手段により算出された予測電力価格に基づいて運転状態を変更する運転状態変更手段と、 を具備したことを特徴とする省エネルギー制御装置。

【請求項2】

請求項１記載の省エネルギー制御装置において、 上記環境要素データは複数種類であり、 上記需要・環境相関関係算出手段は上記複数の環境要素データと需用データの相関関係を求めるものであることを特徴とする省エネルギー制御装置。

【請求項3】

請求項１又は請求項２記載の省エネルギー制御装置において、 上記予測したい時間に関連する過去とは、予測したい時間と同じ日付の過去の時間又は予測したい時間と同じ曜日の過去の時間又は予測したい時間と同じ日付の過去の時間を挟んだ前後一定期間又はそれらの組み合わせであることを特徴とする省エネルギー制御装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、省エネルギー制御装置に係り、特に、過去の需要データや環境要素データに基づいて、予測日（Ｄｐ：Ｄａｙ ｏｆ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）の電力需要・料金を高い精度で予測することを可能にし、それによって、快適さを徒に犠牲にすることなく、且つ、外乱の影響を受けることなく、所望の省エネルギー運転を行うことができるように工夫したものに関する。

【背景技術】

【0002】

この種の省エネルギー制御装置の構成を開示するものとして、例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４、特許文献５、等がある。これらに開示されている省エネルギー制御装置は、例えば、１００％能力の運転を一律に８０％に下げる等、需要を一定量絞り込むことによりエネルギーの削減を図るものである。

【0003】

例えば、通常であれば１３万円／１月掛かる電力料金を１０万円／１月に下げたいというユーザの希望があったと仮定する。この場合には、１３万円／１月を１０万円／１月に下げるために、空調や照明に単純に何らかの制限を加えることが行われる。例えば、空調であれば、室内の気温を冬季であれば低めのある一定温度に保つ制御を行うことにより目標の電気料金に近付けようとするものである。

【0004】

又、照明についても同様であり、室内の明るさを、低めのある一定の明るさに保つことにより目標の電気料金に近付けようとするものである。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開平６−２７６７００号公報

【特許文献2】特開２００７−１２９８７３号公報

【特許文献3】特開２００６−１５８１４６号公報

【特許文献4】特開２００３−３７９３５号公報

【特許文献5】特開２００１−３５５５１４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上記従来の構成によると次のような問題があった。
例えば、通常であれば１３万円／１月掛かる電力料金を１０万円／１月に下げたいというユーザの希望があった場合に、空調や照明に単純に一定量の制限を加えると、室温の快適さや必要な明るさ等を徒に犠牲にすることになってしまうという問題があった。
又、外乱の影響を受け易いという問題があった。例えば、外気温は天候等に左右されて変動するものであり、その外気温の変動に起因して、使用者が制御内容を変更することが予想される。そのような変更は、一定の気温を保つという制御動作を行うという観点からすれば、ある種の「外乱」として作用することになる。その結果、電力料金を１０万円／１月にするという目標達成が妨げられることになってしまう。
又、スマートメータが導入された場合には電力料金が時々刻々変動することになり、これも不確定要因となり「外乱」として作用することになる。
尚、ここでいう「スマートメータ」とは、通信機能や機器の管理機能を備えた高機能な電力メータを含むシステムを意味し、例えば、空調機器や照明機器に接続することにより、それぞれのエネルギーの利用状況をリアルタイムで把握することが可能になる。

【0007】

本発明はこのような点に基づいてなされたものでその目的とするところは、快適さを徒に犠牲にすることなく、又、外乱の影響を受けることなく、所望の省エネルギー運転を目的とした制御を予め予測して実行することが可能な省エネルギー制御装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するべく本願発明の請求項１による省エネルギー制御装置は、過去の需要データを記憶する需要データ記憶手段と、過去の環境要素データを記憶する環境要素データ記憶手段と、上記需要データ記憶手段の中から予測したい時間に関連する過去の需要データを取り出す需要データ取出手段と、上記環境要素データの中から予測したい時間に関連する過去の環境要素データを取り出す環境要素データ取出手段と、上記取り出された需要データと環境要素データとを対比して相互の相関関係を求める需要・環境相関関係算出手段と、上記予測したい時間の予想環境要素データを取り出す予想環境要素データ取出手段と、上記需要・環境相関関係算出手段により算出された需要・環境相関関係と上記予想環境要素データ取出手段により取り出された予想環境要素データに基づいて上記予測したい時間の予測需要電力量を算出する予測需要電力量算出手段と、過去の電力価格データを記憶する電力価格データ記憶手段と、上記電力価格データ記憶手段に記憶されている電力価格データの中から予測したい時間に関連する過去の電力価格データを取り出す電力価格データ取出手段と、上記需要データ取出手段により取り出された需要データと上記電力価格データ取出手段により取り出された電力価格データとを対比して相互の相関関係を求める需要・電力価格相関関係算出手段と、上記予測需要電力量算出手段より算出された予測需要電力量と上記需要・電力価格相関関係算出手段により算出された需要・電力価格相関関係に基づいて予測電力価格を算出する予測電力価格算出手段と、使用者による電力予算入力を確認する電力予算入力確認手段と、上記電力予算入力確認手段により確認された電力予算と上記予測電力価格算出手段により算出された予測電力価格に基づいて運転状態を変更する運転状態変更手段と、を具備したことを特徴とするものである。 又、請求項２による省エネルギー制御装置は、請求項１記載の省エネルギー制御装置において、上記環境要素データは複数種類であり、上記需要・環境相関関係算出手段は上記複数の環境要素データと需用データの相関関係を求めるものであることを特徴とするものである。 又、請求項３による省エネルギー制御装置は、請求項１又は請求項２記載の省エネルギー制御装置において、上記予測したい時間に関連する過去とは、予測したい時間と同じ日付の過去の時間又は予測したい時間と同じ曜日の過去の時間又は予測したい時間と同じ日付の過去の時間を挟んだ前後一定期間又はそれらの組み合わせであることを特徴とするものである。

【発明の効果】

【0009】

以上述べたように本発明の請求項１による省エネルギー制御装置によると、過去の需要データを記憶する需要データ記憶手段と、過去の環境要素データを記憶する環境要素データ記憶手段と、上記需要データ記憶手段の中から予測したい時間に関連する過去の需要データを取り出す需要データ取出手段と、上記環境要素データの中から予測したい時間に関連する過去の環境要素データを取り出す環境要素データ取出手段と、上記取り出された需要データと環境要素データとを対比して相互の相関関係を求める需要・環境相関関係算出手段と、上記予測したい時間の予想環境要素データを取り出す予想環境要素データ取出手段と、上記需要・環境相関関係算出手段により算出された需要・環境相関関係と上記予想環境データ取出手段により取り出された予想環境データに基づいて上記予測したい時間の予測需要電力量を算出する予測需要電力量算出手段と、上記予測需要電力量算出手段により算出された予測需要電力量に基づいて運転状態を変更する運転状態変更手段と、を具備したことを特徴とするものであるので、快適さを徒に犠牲にすることなく、且つ、外乱による影響を軽減させた精度の高い電力需要・料金予測が可能となり、そのような高い電力需要・料金予測に基づいた所望の省エネルギー制御が可能になる。
又、請求項２による省エネルギー制御装置によると、請求項１記載の省エネルギー制御装置において、過去の電力価格データを記憶する電力価格データ記憶手段と、上記電力価格データ記憶手段に記憶されている電力価格データの中から予測したい時間に関連する過去の電力価格データを取り出す電力価格データ取出手段と、上記需要データ取出手段により取り出された需要データと上記電力価格データ取出手段により取り出された電力価格データとを対比して相互の相関関係を求める需要・電力価格相関関係算出手段と、上記予測需要電力量算出手段より算出された予測需要電力量と上記需要・電力価格相関関係算出手段により算出された需要・電力価格相関関係に基づいて予測電力価格を算出する予測電力価格算出手段と、を具備し、上記運転状態変更手段は上記予測電力価格算出手段により算出された予測電力価格に基づいて運転状態を変更するものであることを特徴とするものであるので、上記効果をさらに高めることができる。
又、請求項３による省エネルギー制御装置は、請求項２記載の省エネルギー制御装置において、使用者による電力予算入力を確認する電力予算入力確認手段を具備し、上記運転状態変更手段は上記電力予算入力確認手段より確認された電力予算と上記予測電力価格算出手段により算出された予測電力価格とに基づいて運転状態を変更するものであることを特徴とするものであるので、上記効果をさらに高めることができる。
又、請求項４による省エネルギー制御装置は、請求項１〜請求項３の何れかに記載の省エネルギー制御装置において、上記環境要素データは複数種類であり、上記需要・環境相関関係算出手段は上記複数の環境要素データと需用データの相関関係を求めるものであることを特徴とするものであるので、上記効果をさらに高めることができる。
又、請求項５による省エネルギー制御装置は、請求項１〜請求項４の何れかに記載の省エネルギー制御装置において、上記予測したい時間に関連する過去とは、予測したい時間と同じ日付の過去の時間又は予測したい時間と同じ曜日の過去の時間又は予測したい時間と同じ日付の過去の時間を挟んだ前後一定期間又はそれらの組み合わせであることを特徴とするものであるので、上記効果をさらに高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の一実施の形態を示す図で、省エネルギー制御装置の構成を示す機能ブロック図である。

【図2】本発明の一実施の形態を示す図で、省エネルギー制御装置の作用を説明するためのフローチャートである。

【図3】本発明の一実施の形態を示す図で、省エネルギー制御装置の作用を説明するためのフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、図１乃至図３を参照して本発明の一実施の形態を説明する。図１は本実施の形態による省エネルギー制御装置の構成を示す機能ブロック図である。まず、制御回路１があり、この制御回路１には、マイクロプロセッサ（ＣＰＵ：中央演算処理装置）３が設置されている。上記制御回路１には、その他に、入力インターフェース５、出力インターフェース７、カレンダー時計９、マンマシンインターフイス１１、記憶装置１３が設置されている。

【0012】

上記記憶装置１３には、実時間運転プログラム記憶部１５、運転パターン決定プログラム記憶部１７、計算領域１９、過去電力価格記憶部２１、過去需要電力量記憶部２３、過去日照情報記憶部２５、運転パターン記憶部２７が設けられている。

【0013】

又、上記入力インターフェース５には、スマートメータ３１、電力量計３３、日照センサ３５、照度変更操作部３７から、それぞれ信号が入力されるように構成されている。上記照度変更操作部３７は使用者３９によって操作されることになる。又、照明器具３９、４１が設置されていて、これら照明器具３９、４１には、既に説明した電力量計３３及びスマートメータ３１が接続されている。上記スマートメータ３１からは現時点での電力の価格情報が入力インターフェース５を介してマイクロプロセッサ３に入力される。又、スマートメータ３１には電力料金情報が入力されるようになっている。又、上記電力量計３３からは電力使用量（需要電力量）情報が入力インターフェース５を介してマイクロプロセッサ３に入力される。又、上記日照センサ３５からは日照度情報が入力インターフェース５を介してマイクロプロセッサ３に入力される。さらに、上記照度変更操作部３７からは照度変更情報が力インターフェース５を介してマイクロプロセッサ３に入力される。一方、マイクロプロセッサ３からの調光制御信号が、上記出力インターフェース７を介して、上記照明器具３９、４１に出力されるように構成されている。
尚、図１中符号４３は管理者を示す。

【0014】

上記日照センサ３５は、上記したように、日照度情報、すなわち、環境要素の一つである気象要素としての日照時間を検出するものである。
尚、環境要素としては、例えば、予測場所における気象（同地域内、同電力会社内、同国内、等）、交通状況（渋滞の程度等、人出の多さの予測パラメータ）等が例として挙げられる。

【0015】

以上の構成を基に、図２、図３のフローチャートを参照しながら、その作用を説明する。
まず、図２を参照して通常時の運転について説明する。
尚、この通常時の運転は実時間運転プログラム記憶部１３に記憶されている実時間運転プログラムにより実行されるものである。
運転が開始されると、日照センサ３５から日照度情報が入力される（ステップＳ１）。次いで、ステップＳ２に移行して、入力された日照度情報が過去日照情報記憶部２５に書き込まれる。次いで、ステップＳ３に移行して、電力量計３３から電力使用量（需要電力量）情報が入力される。次いで、ステップＳ４に移行して、入力された電力使用量（需要電力量）情報が過去需要電力量記憶部２３に書き込まれる。

【0016】

次に、ステップＳ５に移行して、スマートメータ３１から現時点での電力の価格情報が入力される。そして、ステップＳ６に移行して、入力された現時点での電力の価格情報が過去電力価格記憶部２１に書き込まれる。次に、ステップＳ７に移行して、運転パターン記憶部２７から運転パターンが取り出されてその調光制御量が読み出される。
因みに、運転パターン記憶部２７から取り出される運転パターンは所望の省エネルギー運転を実現するために予め設定されているものである。この運転パターンの決定に関しては追って詳細に説明する。
次に、ステップＳ８に移行して、照度変更の有無が判別される。すなわち、使用者３９が照度変更操作部３７を操作して照度変更のための入力を行っているか否かの判別がなされるものである。

【0017】

そして、判別の結果、照度変更有りと判別された場合には、ステップＳ９に移行し、調光制御量の補正（増加・減少）が行われる。その後、ステップＳ１０に移行して、照明器具３９、４１に調光量制御信号が出力される。これに対して、照度変更なしと判別された場合には、ステップＳ９を迂回してステップＳ１０に直接移行する。
以下、同様のサイクルを繰り返すことにより、照明器具３９、４１の制御が実行されるものである。
尚、上記サイクルは、一定時間毎（例えば、１５分毎）に実行されるものであり、日照度情報、電力使用量（需要電力量）情報、現時点での電力の価格情報がその時点の時刻（年月日、時間）とともに、夫々の記憶部、すなわち、過去日照情報記憶部２５、過去需要電力量記憶部２５、過去電力価格記憶部２１に記憶されていくものである。

【0018】

次に、電力需要と料金予測に基づいて運転パターンを決定する作業について説明する。
尚、本実施の形態の場合には、予測したい時間の一例として、予測日（Ｄｐ）を例に挙げて説明するものである。
これは管理者４３の指示により実行されることになり、運転パターン決定プログラム記憶部１７に記憶されている運転パターン決定プログラムにより実行されるものである。又、その場合には、所望の省エネルギー運転を実現するためにある種の拘束条件が付与される。例えば、予測日（Ｄｐ）が所属する月の電力の価格を、所定の金額（例えば、１０万円／１月）以下に抑えるといったような内容の拘束である。例えば、照明器具３９、４１を１００％にて運転すると電気料金が１５万円／１月になる場合に、これを１０万円／1月以下に抑えるためには、平均消費電力が６６％になるように調光を行えば良い。

【0019】

ところが、予測日（Ｄｐ）が雨天の暗い日であれば照明を明るくしたいという使用者３９の要求が生じる。その場合には、照度変更操作を行って調光に関して６６％を超える値に設定することが行われる。これが外乱の一つとして、上記省エネルギー運転を目的とした制御に影響を与えることになる。
尚、上記照度変更操作は、図１に示す照度変更操作部３７を介して行われる。

【0020】

又、予測日（Ｄｐ）が真冬で、南中高度が低くて日照が弱い場合には、照明を明るくしたいという使用者３９の要求が生じることになる。逆に、屋外が十分に明るい場合には、照明を暗くしたいという使用者３９の要求が生じることになる。つまり、日照度が高ければ需要電力が下がり、日照度が低い場合には消費電力が上がるという相関を持つことになる。このように、予測日（Ｄｐ）の日照度が予測できれば、上記相関関係により、需要電力量を予測することができるものである。

【0021】

又、予め発生する外乱を予測することができれば、例えば、予測日（Ｄｐ）を含む月の運転パターンを生成する場合、仮に、予測日（Ｄｐ）の需要が６６％を超えるような場合においても、予測日（Ｄｐ）以外の調光度について６６％を下回る値に設定することにより、省エネルギー運転を目的とした制御に対して誤差の少ない運転パターンを生成することができるものである。

【0022】

又、過去の需要データを予測に利用することができる。例えば、予測日（Ｄｐ）が３月１６日であった場合、前年、前々年、一昨昨年の３月１６日のデータの平均を採用することが考えられる。又、前年のデータしかない場合には、例えば、前年の３月１１日〜３月２１日のデータの平均を採用することも考えられる。又、予測日（Ｄｐ）の３月１６日が水曜日である場合、前年の３月１６日に近い水曜日のデータ、例えば、３月３日、３月１０日、３月１７日、３月２４日、３月３１日のデータの平均を採用することも考えられる。

【0023】

又、需要データとともに、実際の日照度を記憶しておけば、例えば、前年の３月１１日〜３月２１日までのデータの平均を採用する場合に、天気予報から得られた予測日照度に近い日照度の日のみをさらに選択して平均値をとることも考えられる。又、需要が予測できれば、例えば、電気料金が使用電力量に比例して加算されるものであれば、電気料金についても容易に算出されることになる。

【0024】

又、例えば、「スマートグリット」が採用された場合には、電力の価格も時々刻々変化することになる。例えば、真夏の午後２時頃のように、冷房への需要が大きい時間帯では、電気料金が高くなるという傾向がある。このような変動に関しても、上記した方法と同様の方法が適用できる。例えば、気温が高ければ需要が増大するので、価格も上昇する。又、６〜９月は気温が上昇するので、同様に料金も高くなる。このような相関を調べ、天気予報や過去データから予測日（Ｄｐ）の電力の価格を予測することになる。

【0025】

以下、図３を参照して詳細に説明する。
まず、ステップＳ２１において、予測日（Ｄｐ）の指定を確認する。次に、ステップＳ２２に移行して、予測日（Ｄｐ）に相当する一年前、二年前、三年前の該当日の日照度情報を過去日照情報記憶部２５から読み出す。次いで、ステップＳ２３に移行して、予測日（Ｄｐ）に相当する一年前、二年前、三年前の該当日の需要電力量実績を、過去需要電力量記憶部２３から読み出す。

【0026】

次に、ステップＳ２４に移行して、上記読み出した過去の日照度情報と需要電力量実績とを対比して相互の相関から日照・需要回帰式１を得る。次に、ステップＳ２５に移行して、インターネットによる天気予報から予測日（Ｄｐ）の日照度情報を取得する。次に、ステップＳ２６に移行して、予測日（Ｄｐ）の日照度情報と上記日照・需要回帰式１より予測需要電力量を算出する。

【0027】

次に、ステップＳ２７に移行して、予測日（Ｄｐ）に相当する一年前、二年前、三年前の該当日の電力の価格実績を、過去電力価格情報記憶部２１から読み出す。次に、ステップＳ２８に移行して、ステップＳ２３において読み出した需要電力量実績と価格実績とを対比して相互の関係から需要・価格回帰式２を得る。次いで、ステップＳ２９に移行して、ステップＳ２６において得られた予測需要電力量と需要・価格回帰式２より予測電力価格を算出する。

【0028】

次に、ステップＳ３０に移行して、電力予算の入力を確認する。
因みに、この電力予算とは、使用者によって省エネルギー運転を目的として設定された予算である。
次に、ステップＳ３１に移行して、次の式（Ｉ）に示すように、単位時間の電力予算と単位時間の予想電力価格との比（Ｆ）を算出する。
Ｆ＝単位時間の電力予算／単位時間の予測電力価格―――（Ｉ）

【0029】

次に、ステップＳ３２に移行して、電力予算と予想電力価格との比（Ｆ）が１．０より小さいか否かを判別する。電力予算と予想電力価格との比（Ｆ）が１．０より小さくないと判別された場合には、ステップＳ３３に移行して、電力予算と予想電力価格との比（Ｆ）を「１」とする。つまり、電力予算をそのまま生かして制御することになる。そして、ステップＳ３４に移行して、電力予算と予想電力価格との比（Ｆ＝１）を調光値とする。

【0030】

これに対して、ステップＳ３２の判別において、電力予算と予想電力価格との比（Ｆ）が１．０より小さいと判別された場合には、上記ステップＳ３４に直接移行する。そして、電力予算と予想電力価格との比（Ｆ）を調光値とするものである。
尚、ステップＳ３４において決定された調光値は、０〜１．０の範囲で設定される（それによって、０〜１００％の範囲で制御する）ものであって運転パターンを決定するものであり、運転パターン記憶部２７に記憶されることになる。そして、図２のステップＳ７の処理において使用されることになる。

【0031】

本実施の形態の場合には、図３に示すように、ステップＳ２４において、日照と需要の相関から日照・需要回帰式１を求めているとともに、ステップＳ２８においても、需要と価格の相関から需要・価格回帰式２を得るようにしている。そこで、具体的にどのような手法により日照・需要回帰式１、需要・価格回帰式２を得るかについて説明する。

【0032】

尚、ここでは需要と価格の相関から需要・価格回帰式２を得る場合を例に挙げて説明する。
まず、仮に、需要電力量（ｘ_ｎ）と電力価格（ｙ_ｎ）との間に、次の表１に示すような関係があったと仮定する。

【0033】

【表1】

【0034】

このとき、相関係数ｒは次に示す式（ＩＩ）によって導き出される。

【0035】

【数1】

この相関係数ｒが「１」に近ければ相関が大きく、例えば、０．２を下回るようであれば相関がないといえる。

【0036】

次に、次に示す式（ＩＩＩ）のような単回帰式を求める。
尚、ここでは需要・価格回帰式を一次式と仮定して求める。
ｙ＝ａｘ＋ｂ―――（ＩＩＩ）
但し、ａ：比例定数
ｂ：切片

【0037】

そして、上記式（ＩＩＩ）におけるａとｂは、ｘ_ｎとｙ_ｎから、次の式（ＩＶ）に示す最小二乗法を用いた行列式を解くことにより導き出すことができる。

【0038】

【数2】

ａとｂが決まれば、上記需要・価格回帰式（ＩＩＩ）が決まることになる。
尚、ここでは、需要と価格の相関から需要・価格回帰式を得る場合を例に挙げて説明したが、需要と日照の相関から日照・需要回帰式を得る場合も同様である。

【0039】

以上、本実施の形態によると次のような効果を奏することができる。
まず、予測日（Ｄｐ）の需要・電力量を過去のデータに基づいて正確に算出し、それに基づいて、運転パターンを正確に決定することができる。その際、過去の日照データ、需要データ、価格データを参考にして決定しているので、効率の良い運転パターンを決定することができ、その結果、快適さを徒に犠牲にすることなく、又、外乱の影響を受けることなく、所望の省エネ運転を目的とした電力需要・料金予測を行うことができるものである。

【0040】

尚、本発明は前記一実施の形態に限定されるものではない。
例えば、前記一実施の形態の場合には、照明器具３９、４１を制御対象とした構成を例に挙げて説明しているが、これに限定されるものではなく、例えば、空調機器等についても同様に適用可能である。
又、相関関係を求める手法についてはこれを特に限定するものではなく、公知のあらゆる手法の適用が可能である。
又、環境要素の別の例として、例えば、不快指数を得るセンサを使用することが考えられる。このようなセンサを使用して不快指数と電力料金の相関関係を求めて、これを使用して予測するものである。
又、前記一実施の形態の場合には、様々な環境要素の中から一つの環境要素である日照度情報と需要データとの相関関係を求める用にした例を示しているが、複数の環境要素データと需用データの相関関係を求めるようにすることも考えられる。
又、前記一実施の形態の場合には、予測日（Ｄｐ）という単位での実施を例に挙げて説明したが、それに限定されるものではなく、予測したい時間という概念に入るものであればよい。
又、前記一実施の形態の場合には、予測日（Ｄｐ）に対して予測日（Ｄｐ）に相当する一年前、二年前、三年前の該当日の環境要素データを使用する場合を例に挙げて説明したが、それに限定されるものではない。例えば、予測したい時間と同じ日付の過去の時間又は予測したい時間と同じ曜日の過去の時間又は予測したい時間と同じ日付の過去の時間を挟んだ前後一定期間又はそれらの組み合わせであってもよい。
その他、図示した構成はあくまで一例である。

【産業上の利用可能性】

【0041】

本発明は、省エネルギー制御装置に係り、特に、過去の需要データや環境要素データに基づいて、予測日（Ｄｐ）の電力需要・料金を高い精度で予測することを可能にし、それによって、快適さを徒に犠牲にすることなく、且つ、外乱の影響を受けることなく、所望の省エネルギー運転を行うことができるように工夫したものに関し、例えば、照明装置や空調装置の運転制御に好適である。

【符号の説明】

【0042】

１ 制御回路
３ マイクロプロセッサ
１３ 記憶装置
１５ 実時間運転プログラム記憶部
１７ 運転パターン決定プログラム記憶部
１９ 計算領域
２１ 過去電力価格記憶部
２３ 過去需要電力量記憶部
２５ 過去日照情報記憶部
２７ 運転パターン記憶部
３１ スマートメータ
３３ 電力量計
３５ 日照センサ
３９ 照明器具
４１ 照明器具

【図1】

【図2】

【図3】