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特許7574923エネルギー消費量予測装置、エネルギー消費量予測方法およびエネルギー消費量予測プログラム
(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】
(24)【登録日】2024-10-21
(45)【発行日】2024-10-29
(54)【発明の名称】エネルギー消費量予測装置、エネルギー消費量予測方法およびエネルギー消費量予測プログラム
(51)【国際特許分類】
H02J 3/00 20060101AFI20241022BHJP
【ＦＩ】
H02J3/00 170
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2023525868
(86)(22)【出願日】2022-05-31
(86)【国際出願番号】 JP2022022167
(87)【国際公開番号】W WO2022255374
(87)【国際公開日】2022-12-08
【審査請求日】2023-06-29
(31)【優先権主張番号】P 2021092915
(32)【優先日】2021-06-02
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】000000099
【氏名又は名称】株式会社ＩＨＩ
(74)【代理人】
【識別番号】100088155
【弁理士】
【氏名又は名称】長谷川 芳樹
(74)【代理人】
【識別番号】100113435
【弁理士】
【氏名又は名称】黒木 義樹
(74)【代理人】
【識別番号】100170818
【弁理士】
【氏名又は名称】小松 秀輝
(74)【代理人】
【識別番号】100153040
【弁理士】
【氏名又は名称】川井 夏樹
(72)【発明者】
【氏名】小熊 祐司
(72)【発明者】
【氏名】▲濱▼口 謙一
(72)【発明者】
【氏名】稲村 彰信
(72)【発明者】
【氏名】梶倉 翔
【審査官】田中 慎太郎
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１５－１５３３４９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００３－１９９２４９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００７－０７２８４４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０２Ｊ３／００－５／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて保持する記憶部と、前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成する抽出部と、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成する、予測データ生成部と、
前記抽出部が抽出したデータに対してクラスタリング処理を行うことによって、複数のクラスタに分類したデータを準備するクラスタリング部と、
を有し、
前記予測データ生成部は、前記複数のクラスタに分類したデータも前記予測用データとして利用する、
エネルギー消費量予測装置。
【請求項2】
前記予測データ生成部は、前記ユーザからの指示に基づいて、前記複数のクラスタのうちの１つに分類したデータに基づいて、前記エネルギー消費量予測データを生成する、請求項１に記載のエネルギー消費量予測装置。
【請求項3】
対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて保持する記憶部と、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成する抽出部と、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成する予測データ生成部であって、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを作成し、統計処理を施したデータから、前記ユーザの指定に基づいて前記エネルギー消費量予測データを生成する、予測データ生成部と、
前記予測データ生成部において前記エネルギー消費量予測データに使用する統計処理の内容をユーザが指定するための入力インタフェースと、
を有する、エネルギー消費量予測装置。
【請求項4】
表示部をさらに有し、前記表示部は、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを、前記エネルギー消費量予測データの候補として表示し、
前記ユーザは、前記入力インタフェースを利用して、前記候補の中から前記エネルギー消費量予測データに使用するデータを選択する、請求項３に記載のエネルギー消費量予測装置。
【請求項5】
表示部をさらに有し、前記表示部は、前記過去のエネルギー消費量実績データに対応する付帯情報を、時系列に対応させた状態でユーザに対して提示する、請求項１～４のいずれか一項に記載のエネルギー消費量予測装置。
【請求項6】
対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、
前記予測用データの生成のために抽出された前記データに対してクラスタリング処理を行うことによって、複数のクラスタに分類したデータを準備することと、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することであって、前記複数のクラスタに分類したデータも前記予測用データとして利用する、生成することと、
を含む、エネルギー消費量予測方法。
【請求項7】
対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することであって、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを作成し、統計処理を施したデータから、前記ユーザの指定に基づいて前記エネルギー消費量予測データを生成することと、を含み、
前記エネルギー消費量予測データに使用する統計処理の内容が、入力インタフェースを介してユーザにより指定される、
エネルギー消費量予測方法。
【請求項8】
対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、
前記予測用データの生成のために抽出された前記データに対してクラスタリング処理を行うことによって、複数のクラスタに分類したデータを準備することと、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することであって、前記複数のクラスタに分類したデータも前記予測用データとして利用する、生成することと、
をコンピュータに実行させる、エネルギー消費量予測プログラム。
【請求項9】
対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することであって、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを作成し、統計処理を施したデータから、前記ユーザの指定に基づいて前記エネルギー消費量予測データを生成することと、をコンピュータに実行させ、
前記エネルギー消費量予測データに使用する統計処理の内容が、入力インタフェースを介してユーザにより指定される、
エネルギー消費量予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、エネルギー消費量予測装置、エネルギー消費量予測方法およびエネルギー消費量予測プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、エネルギーの消費量を予測する際に、過去の使用エネルギーの実績情報を利用することが検討されている。例えば、特許文献１では、過去の使用エネルギーの実績情報を表示手段に表示したときに、計画値設定手段により将来の使用エネルギーの計画値を時間帯別に設定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１１－１０４７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に記載の手法では、過去の実績情報を利用する際に日付を指定して情報を取得する。しかしながら、実際には、日付を用いただけでは、消費量を予測する対象日に適した条件が抽出できていない可能性があり、エネルギー消費量の予測精度という観点において改善の余地があった。
【0005】
本開示は上記を鑑みてなされたものであり、エネルギー消費量の予測をより精度よく行うことが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一形態に係るエネルギー消費量予測装置は、対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて保持する記憶部と、前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成する抽出部と、前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成する、予測データ生成部と、を有する。
【発明の効果】
【0007】
本開示によれば、エネルギー消費量の予測をより精度よく行うことが可能な技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【発明を実施するための形態】
【0009】
本開示の一形態に係るエネルギー消費量予測装置は、対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて保持する記憶部と、前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成する抽出部と、前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成する、予測データ生成部と、を有する。
【0010】
本開示の一形態に係るエネルギー消費量予測方法は、対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することと、を含む。
【0011】
本開示の一形態に係るエネルギー消費量予測プログラムは、対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することと、をコンピュータに実行させる。
【0012】
上記のエネルギー消費量予測装置、エネルギー消費量予測方法およびエネルギー消費量予測プログラムによれば、過去のエネルギー消費量実績データが、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部において保持される。そして、記憶部において保持されるデータから、付帯情報がユーザの指定する抽出条件に合致するデータが抽出され、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データが生成され、この予測用データを用いて、ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データが生成される。このような構成とすることで、例えば、付帯情報の中から、エネルギー消費量予測データの生成の対象日と関連の高い条件を抽出条件として指定することで、より関連の高いデータが予測用データとして抽出され得る。したがって、エネルギー消費量の予測をより精度よく行うことが可能となる。
【0013】
前記抽出部が抽出したデータに対してクラスタリング処理を行うことによって、複数のクラスタに分類したデータを準備するクラスタリング部をさらに有し、前記予測データ生成部は、前記複数のクラスタに分類したデータも前記予測用データとして利用する態様としてもよい。
【0014】
ユーザが指定する抽出条件のみでは、抽出されたデータにばらつきが多く含まれることも考えられる。これに対して、クラスタリング部によるクラスタリング処理によって、抽出部が抽出したデータを複数のクラスタに分類することで、抽出したデータの中から類似した傾向をもつデータを取りまとめることが可能となる。したがって、このデータを利用して、エネルギー消費量の予測をより精度よく行うことが可能となる。
【0015】
前記予測データ生成部は、前記ユーザからの指示に基づいて、前記複数のクラスタのうちの１つに分類したデータに基づいて、前記エネルギー消費量予測データを生成する態様としてもよい。
【0016】
上記のように、ユーザからの指示に基づいて、複数のクラスタのうちの１つに分類したデータに基づいて、エネルギー消費量予測データを生成する場合、抽出したデータの中から類似した傾向をもつデータとして取りまとめられた１つのクラスタに分類されたデータからエネルギー消費量予測データが生成される。この場合、１つのクラスタに分類された、より類似した傾向を有するデータを利用した、クラスタの傾向を反映したエネルギー消費量予測データが作成される。
【0017】
前記予測データ生成部は、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを作成し、統計処理を施したデータから、前記ユーザの指定に基づいて前記エネルギー消費量予測データを生成する態様としてもよい。
【0018】
上記のように、予測用データに対して統計処理を施したデータを作成することで、この予測用データに含まれるデータの特徴を反映したデータがエネルギー消費量予測データとして生成される。
【0019】
前記予測データ生成部において前記エネルギー消費量予測データに使用する統計処理の内容をユーザが指定するための入力インタフェースをさらに有する態様としてもよい。
【0020】
エネルギー消費量予測データを生成する際に、ユーザが統計処理の内容を指定する態様とすることで、例えば、エネルギー消費量予測データの使用条件等を考慮してユーザが柔軟に統計処理の内容を指定することが可能となる。そのため、その用途に適したエネルギー消費量予測データを精度よく作成することが可能となる。
【0021】
表示部をさらに有し、前記表示部は、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを、前記エネルギー消費量予測データの候補として表示し、前記ユーザは、前記入力インタフェースを利用して、前記候補の中から前記エネルギー消費量予測データに使用するデータを選択する態様としてもよい。
【0022】
上記の構成とした場合、ユーザは、表示部に表示された、予測用データに対して統計処理を施したデータを、エネルギー消費量予測データの候補として確認することができる。また、ユーザはこの候補を確認しながら、エネルギー消費量予測データとして使用するデータを選択することができる。したがって、ユーザにとっての利便性を高めることができる。
【0023】
表示部をさらに有し、前記表示部は、前記過去のエネルギー消費量実績データに対応する付帯情報を、時系列に対応させた状態でユーザに対して提示する態様としてもよい。
【0024】
上記の構成とした場合、付帯情報の時系列変化をユーザが把握することができる。また、ユーザは、付帯情報の入力有無も確認することができるため、ユーザによる付帯情報の入力が促進され得る。
【0025】
以下、添付図面を参照して、本開示を実施するための形態を詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【0026】
［エネルギー消費量予測装置］
まず、図１および図２を参照して、一実施形態に係るエネルギー消費量予測装置１の概略構成について説明する。一実施形態に係るエネルギー消費量予測装置１は、ユーザ（使用者）の指示に基づいて、対象となる設備等におけるエネルギーの使用量を予測する機能を有する。予測の対象となる設備等（設備・施設）とは、例えば、工場、プラント等が挙げられる。
まず、図１および図２を参照して、一実施形態に係るエネルギー消費量予測装置１の概略構成について説明する。一実施形態に係るエネルギー消費量予測装置１は、ユーザ（使用者）の指示に基づいて、対象となる設備等におけるエネルギーの使用量を予測する機能を有する。予測の対象となる設備等（設備・施設）とは、例えば、工場、プラント等が挙げられる。
【0027】
エネルギー消費量予測装置１は、図１に示すように、エネルギー需要計測器９からのエネルギー消費に係る実績情報に基づいて、将来の対象日・対象時間帯に係るエネルギー消費量を予測する。エネルギー需要計測器９は、例えば、対象となる設備全体での電力・蒸気などのエネルギー需要総量の値を計測し、その結果をエネルギー消費量予測装置１に対して継続的に伝送する。エネルギー需要計測器９からエネルギー消費量予測装置１への情報伝送のタイミングは任意であり、計測値が更新されたタイミングで都度伝送してもよいし、別途データ蓄積手段を備えておき、定期的に（例えば、１時間毎など）まとめて伝送する方法を採用してもよい。伝送の手段としてはＴＣＰ／ＩＰなど設備内のイントラネットを介するものでもよいし、いったんインターネット上のサーバに情報をアップロードし、エネルギー消費量予測装置がこれをダウンロードする方式でもよい。また、エネルギー需要計測器９に蓄積された情報をＵＳＢメモリなどの記憶媒体を介して、人手によりエネルギー消費量予測装置１に伝送する構成であってもよい。
【0028】
次に、図２を参照しながらエネルギー消費量予測装置１の各部について説明する。なお、以下の実施形態では、エネルギー消費量として、特に電力の消費量に着目した構成について説明する。
【0029】
エネルギー消費量予測装置１は、例えば、消費実績取得部１１、エネルギー消費量実績データベース１２、抽出部１３、クラスタリング部１４、統計処理部１５、付帯情報入力部２１、抽出条件指定部２２、表示切替部２３、予測値出力指定部２４、表示部３１、および、予測値出力部３２を含んで構成される。このうち、付帯情報入力部２１、抽出条件指定部２２、表示切替部２３、および予測値出力指定部２４は、ユーザが入力する情報を取得することによってユーザが指定する情報を取得する入力インタフェース２０として構成される場合がある。また、表示部３１および予測値出力部３２は、エネルギー消費量予測装置１で取り扱う情報の一部をユーザに対して出力する出力インタフェース３０を構成される場合がある。
【0030】
消費実績取得部１１は、エネルギー需要計測器９からエネルギー消費量予測装置１へ伝送されたエネルギー消費量に係る情報を取得する機能を有する。また、消費実績取得部１１は、取得したエネルギー消費実績を、後述のエネルギー消費量実績データベース１２に保存する機能を有する。また、後述の付帯情報入力部２１で入力した情報を取得し、エネルギー消費量に係る情報と対応付けてエネルギー消費量実績データベース１２に付与する役割も有する。付帯情報については後述する。
【0031】
エネルギー消費量実績データベース１２（記憶部）は、対象となる施設全体でのエネルギー消費量に関する情報（例えば、電力消費実績情報）を、日・時間帯別に格納する。ユーザが任意に付与した付帯情報もあわせて格納する。エネルギー消費量実績データベース１２で保持される情報は、将来の対象日・対象時間帯に係るエネルギー消費量を予測する際に使用される。
【0032】
付帯情報入力部２１は、エネルギー消費実績に係る情報に対して付与される、任意の付帯情報を取得する機能を有する。付帯情報を入力するのは、例えば、エネルギー消費量予測装置１のユーザ（使用者）である。付帯情報とは、エネルギー消費実績に影響を与える可能性のある情報であり、例えば、エネルギー消費実績を取得した日・時間帯毎に設定できる情報である。付帯情報としては、例えば、施設の稼働状態に係る情報、天候情報等が挙げられる。
【0033】
抽出条件指定部２２は、将来の対象日・対象時間帯に係るエネルギー消費量を予測する処理を行う際に、エネルギー消費量実績データベース１２に保存されている情報から特定のデータを抽出するための条件（抽出条件）を取得する。抽出条件の指定は、例えば、ユーザによって行われる。抽出条件には、日時の指定のほか、付帯情報に含まれる情報が含まれ得る。ユーザが、予測の対象となる対象日・対象時間帯と類似する条件を抽出条件として指定することで、エネルギー消費量実績データベース１２に保存されている情報の中から、より予測対象の条件に適した情報が抽出され得る。
【0034】
抽出部１３は、抽出条件指定部２２において、ユーザの指定によって取得された抽出条件に基づいて、エネルギー消費量実績データベース１２から過去の時間帯別エネルギー消費量に係るデータを抽出する機能を有する。抽出されたデータは、エネルギー消費量予測データのベースとなる予測用データとして使用され得る。
【0035】
クラスタリング部１４は、抽出部１３によって抽出されたデータについて、クラスタリングを行う機能を有する。クラスタリングについては後述するが、抽出条件に基づいて抽出したデータが複数ある場合に、それらをクラスタに分類する機能を有する。クラスタリング部１４によってクラスタに分類されたデータは、それぞれエネルギー消費量予測データのベースとなり得る。なお、クラスタリング部１４によるクラスタリングは必須ではなく、例えば、ユーザの指定によって行われる構成であってもよい。
【0036】
統計処理部１５（予測データ生成部）は、抽出部１３で抽出された過去の時間帯別エネルギー消費量、および／または、クラスタリング部１４でクラスタに分類された過去の時間帯別エネルギー消費量に対して、時間帯別に各種統計量を計算する機能を有する。つまり、統計処理部１５は、抽出部１３またはクラスタリング部１４において準備された予測用データに対して統計処理を施す機能を有する。統計量とは、例えば、時間帯毎のエネルギー消費量実績の平均、最大値、最小値、±ｎσ（標準偏差）等が挙げられるが、これらに限定されるものではない。計算された統計量は、エネルギー消費量の予測値として使用され得る。
【0037】
表示部３１は、抽出部１３で抽出された過去の時間帯別エネルギー消費量、クラスタリング部１４でさらに分類された過去の時間帯別エネルギー消費量、および、統計処理部１５で計算された時間帯別の各種統計量等を、画面上にグラフ、表、文字等の組み合わせで表示する。表示部３１における表示内容は、表示切替部２３が取得するユーザからの指示によって制御されてもよい。
【0038】
表示切替部２３は、表示部に表示されている内容や体裁の切替・変更の指示を取得する機能を有する。表示内容の切替えに関する指示は、例えば、ユーザによって行われる。表示切替部２３は、ユーザによって指示された内容に基づいて表示部３１による表示内容の変更を指示する。
【0039】
予測値出力指定部２４は、表示部３１において表示された時間帯別エネルギー消費量、各種統計量等、ユーザが予測値として採用するデータの候補をユーザに対して提示することで、ユーザから予測値として採用するデータを特定する情報を取得する機能を有する。予測値出力指定部２４は、一例として、「平均」「最大」「最小」「＋1σ」など、ユーザが予測値として採用しうる系列に対応するボタンとして、ユーザに対して提示する構成としてもよい。
【0040】
予測値出力部３２（予測データ生成部）は、予測値出力指定部２４が取得したユーザからの指定内容に基づいて、エネルギー消費量の予測値に係るデータを出力する機能を有する。出力方法としては、例えば、画面への表示、データファイルとしての外部装置・記憶媒体への出力等が挙げられる。
【0041】
予測値出力部３２によるエネルギー消費量の予測値に係るデータの出力先として、例えば、予測対象の設備・施設を管理する管理装置が挙げられる。この場合、出力先となる管理装置では、エネルギー消費量予測値に係るデータを用いて、対象となる設備・施設へのエネルギー調達量の調整等を行うことができる。工場またはプラントなどのように稼働を停止することが困難な設備・施設においては、安定した稼働を実現するためのエネルギー調達を重要となる場合がる。このような場合、上記のエネルギー消費量予測値に係るデータを活用することで、より適切なエネルギー調達を行うことが可能となる。
【0042】
［入力・出力インタフェースについて］
入力インタフェース２０に含まれる付帯情報入力部２１、抽出条件指定部２２、表示切替部２３、予測値出力指定部２４と、出力インタフェース３０に含まれる表示部３１、予測値出力部３２に関して、具体的な画面例を参照しながらさらに説明する。
入力インタフェース２０に含まれる付帯情報入力部２１、抽出条件指定部２２、表示切替部２３、予測値出力指定部２４と、出力インタフェース３０に含まれる表示部３１、予測値出力部３２に関して、具体的な画面例を参照しながらさらに説明する。
【0043】
（１）付帯情報入力部
付帯情報入力部２１は、上述のように、エネルギー消費量の実績と関連し得る情報である。具体的には、付帯情報としては、各日における施設で製造する製造物の生産量や、主要なエネルギー需要機器（エネルギーを消費する設備）の稼働回数、稼働時間等が挙げられる。図３（ａ）では、付帯情報の入力画面の一例を示している。図３（ａ）に示す画面例Ｘ１では、カレンダーから「２０２１／１／１３」の日付を選択し、当該日付に対して付帯情報を入力している状況を示している。また、当該日付に対して入力する付帯情報Ｄ１の項目として、生産量、熱処理炉１，２の稼働回数および蒸気プレス１，２の稼働回数が示されている。この付帯情報の項目は各日に対して共通であってもよい。また、必要に応じて新規項目追加ボタンＢ１を介してあらたな付帯情報を設定する可能な構成としてもよい。
付帯情報入力部２１は、上述のように、エネルギー消費量の実績と関連し得る情報である。具体的には、付帯情報としては、各日における施設で製造する製造物の生産量や、主要なエネルギー需要機器（エネルギーを消費する設備）の稼働回数、稼働時間等が挙げられる。図３（ａ）では、付帯情報の入力画面の一例を示している。図３（ａ）に示す画面例Ｘ１では、カレンダーから「２０２１／１／１３」の日付を選択し、当該日付に対して付帯情報を入力している状況を示している。また、当該日付に対して入力する付帯情報Ｄ１の項目として、生産量、熱処理炉１，２の稼働回数および蒸気プレス１，２の稼働回数が示されている。この付帯情報の項目は各日に対して共通であってもよい。また、必要に応じて新規項目追加ボタンＢ１を介してあらたな付帯情報を設定する可能な構成としてもよい。
【0044】
なお、付帯情報入力部２１に関して、入力日毎の入力忘れを防止することを目的とした設定を追加してもよい。例えば、図３（ａ）に示すカレンダーにおいて、付帯情報が入力されていない日付を着色して強調することによって、ユーザに対して注意喚起を行う構成としてもよい。
【0045】
また、付帯情報Ｄ１の各項目を選択した際に、入力済みの付帯情報の時系列に係る情報を併せて表示する構成としてもよい。図３（ｂ）では、ユーザが選択した１月１３日を含む、１月の各日の生産量に関する入力値を棒グラフとして示したものである。ユーザが付帯情報Ｄ１から「生産量」の項目を選択した場合、図３（ｂ）に示す画面例Ｘ２のように、グラフを表示する構成とすることで、各日の生産量の変化を視覚的にユーザに提示できる。また、図３（ｂ）に示す１月１７日のように、未入力の日については、生産量がゼロであることも併せて示される。そのため、ユーザはこのグラフを参照することで、入力忘れの可能性がある日付を認識することもできる。
【0046】
なお、付帯情報は、図３（ａ）に示すような画面をユーザに提示することによって、ユーザによって個別に入力される構成であってもよいが、外部装置等から自動的に取得される構成であってもよい。例えば、エネルギー消費量予測装置１を外部装置（例えば、施設の運転管理を管轄する装置等）と接続し、外部装置から自動的に付帯情報に対応する情報をダウンロードすることで、付帯情報入力部２１が当該情報を取得する構成としてもよい。この場合、装置構成としては複雑になり得るが、付帯情報の入力忘れ等を防ぐことができることに加えて、業務効率化も期待できる。
【0047】
なお、付帯情報としては、生産に関連する情報のほか、天候などの外的要因を入力できるようにしてもよい。対象となる施設にもよるが、気温は空調に係るエネルギー消費量との有意な相関が考えられる。したがって、天候等の情報を用いることで、エネルギー消費量の予測精度の向上が期待できる。天候情報については、例えば、インターネットで過去の実績が開示されているため、この情報を自動的にダウンロードする構成としてもよい。このように、付帯情報を取得する方法はユーザの入力に限定されず、適宜変更され得る。
【0048】
（２）抽出条件指定部
抽出条件指定部２２では、予測対象となる日付と状況が近い日の時間帯別エネルギー消費量データを抽出するため、日付・曜日・工場休業日情報や付帯情報をもとに、エネルギー消費量実績データベース１２に記憶された過去の時間帯別エネルギー消費量から、抽出対象となるデータを特定する。図４に示す画面例Ｘ３は、抽出条件を指定する画面の一例である。図４に示すように、抽出条件を指定する画面では、「日付・曜日入力条件」と「付帯情報条件」のそれぞれについて、抽出の条件を指定する項目を設けている。
抽出条件指定部２２では、予測対象となる日付と状況が近い日の時間帯別エネルギー消費量データを抽出するため、日付・曜日・工場休業日情報や付帯情報をもとに、エネルギー消費量実績データベース１２に記憶された過去の時間帯別エネルギー消費量から、抽出対象となるデータを特定する。図４に示す画面例Ｘ３は、抽出条件を指定する画面の一例である。図４に示すように、抽出条件を指定する画面では、「日付・曜日入力条件」と「付帯情報条件」のそれぞれについて、抽出の条件を指定する項目を設けている。
【0049】
ユーザが抽出に使用する条件自体を指定する方法として、例えば、入力欄に「指定」などと表記したチェックボックスを設け、各行に記載された条件を抽出に使用するか否か切り替えられるようにしてもよい。これにより、各行の項目の入力の有無に関係なく、抽出条件の有効・無効を容易に切り替えることが可能となる。また、図４に示す画面例Ｘ３では、付帯情報のうち、蒸気プレス1および蒸気プレス２の稼働回数を抽出条件から除外している。このように、「指定」のチェックを外した場合（抽出条件から除外する場合）は、各行（例えば、「値」欄）の背景色を変更することで当該条件が使用されないことを直観的に表現してもよい。また、図４の画面例に示すように、指定した期間における各付帯情報の下限値・上限値や、ユーザが指定した抽出条件に合致する日の数（図４では「該当日数」として表示している）を表示してもよい。これらの数値は、ユーザが抽出条件を指定する際の参考情報として使用することができる。つまり、ユーザは、これらの情報を頼りとして抽出条件を調整（緩和あるいは強化）することが可能となる。このように、抽出条件を指定する画面において、ユーザが参考とし得る情報を併せて表示することで、ユーザによる抽出条件の指定を補助する構成としてもよい。
【0050】
（３）表示切替部および予測値出力指定部
抽出条件の設定が行われると、エネルギー消費量実績データベース１２において保持される情報から、抽出部１３によって抽出条件に合致するデータが抽出される。この結果は、表示部３１によって表示される。図５に示す画面例Ｘ４は、表示部３１によって表示される画面の一例を示している。なお、画面例Ｘ４では、クラスタリング部１４によるクラスタリングおよび統計処理部１５による統計処理の結果も併せて表示している。
抽出条件の設定が行われると、エネルギー消費量実績データベース１２において保持される情報から、抽出部１３によって抽出条件に合致するデータが抽出される。この結果は、表示部３１によって表示される。図５に示す画面例Ｘ４は、表示部３１によって表示される画面の一例を示している。なお、画面例Ｘ４では、クラスタリング部１４によるクラスタリングおよび統計処理部１５による統計処理の結果も併せて表示している。
【0051】
図５に示す画面例Ｘ４の上部では、ユーザが指定した条件のもとで抽出された過去の時間帯別エネルギー消費量が、横軸を時刻としたグラフＡ１に表示されている。このグラフＡ１には、抽出された過去の時間帯別エネルギー消費量が、日付を特定できるかたちで描画されている。画面例Ｘ４に示す例では、４月１日～６日の時間帯別エネルギー消費量が抽出されて表示されている。また、同じグラフＡ１には、「平均」「平均＋１σ」「平均－１σ」が併記されている。この平均等の統計量は、統計処理部１５によって求められたものであり、抽出された６日分のデータから算出されたものである。
【0052】
図５では、「２０２１／４／６」のデータの一点を選択またはマウスオーバした際に、ポップアップ表示Ａ２として日付に対応する生産量等の付帯情報が示されている例を示している。このように、グラフＡ１中の各系列を選択ないしはマウスオーバした際に、日時・付帯情報等を表示可能な構成としてもよい。この場合、ユーザは、グラフＡ１として、消費量の実績の時系列に沿った変動を把握しながら、各データと当該データの付帯情報との関係についても個別に確認することが可能となる。
【0053】
上述のように、グラフＡ１中には時間帯のエネルギー消費量の平均および平均±ｎσの系列をあわせて描画している。ｎは、標準偏差に係る係数である。なお、グラフＡ１では、ｎ＝１の状態を示しているが、ｎの数値を変更可能としてもよい。画面例Ｘ４では、表示切替部２３の構成要素の一例として、標準偏差に対する係数ｎフレームＡ３が設けられていて、このフレーム内にはｎを変更可能なスライダーが設けられている。このスライダーをユーザが操作すると、グラフＡ１に表示する統計量として、スライダーの位置に応じたｎを用いて算出した「平均値±ｎσ」を表示する構成としてもよい。このように、表示切替部２３として機能するスライダーの位置に応じて、統計処理部１５による計算結果に基づいて、表示部３１がグラフＡ１に表示する表示内容を変更する構成としてもよい。
【0054】
なお、表示切替部２３は、標準偏差に対する係数ｎフレームＡ３におけるスライダーの操作を検知した段階で反映してグラフＡ１を自動的に更新する構成としてもよい。
【0055】
なお、画面例Ｘ４には、表示切替部２３の他の要素として、自動クラスタリング結果フレームＡ４が示されている。この自動クラスタリング結果フレームＡ４の内部には、ユーザが指定した条件（全データ）のほか、クラスタリング部１４により生成されたクラスタ（クラスタ１，２）の構成データ数や、各クラスタにおける全時刻平均標準偏差の値が示される。
【0056】
ここで、クラスタリング部１４によるクラスタリング処理について説明する。クラスタリング処理は、抽出条件によって抽出された消費量実績データを複数のクラスタに分類する処理である。上述のように、ユーザが種々の抽出条件を設定することによって消費量の予測に使用する消費量実績データが抽出される。しかしながら、ユーザが設定した条件の幅が広い等の条件が適切ではない場合、ユーザが特定の抽出設定条件を設定していない場合、または、そもそもエネルギー消費量予測装置１で想定されていない条件に応じてデータが大きく変化する場合等は、抽出したデータがすべて同じ傾向を示さずに、偏りが生じる可能性がある。このような場合に、クラスタリング処理を行うことで、抽出された消費量実績データを複数のクラスタに分類することで、抽出された複数の消費量実績データの偏りの存在や、分類された各クラスタをユーザに対して提示することができる。
【0057】
クラスタリング処理に使用するアルゴリズムについてとくに制限はないが、例えば教師なし機械学習手法であるｋ－ｍｅａｎｓ法を採用できる。ｋ－ｍｅａｎｓ法を採用する場合、日ごとの時間帯別エネルギー消費量と各付帯情報とをまとめたベクトルを考え、これをクラスタリングする。具体的には、例えば、１日の時間帯を１時間ずつ２４点とし、付帯情報として生産量、熱処理炉１稼働回数、熱処理炉２稼働回数、蒸気プレス１稼働回数、蒸気プレス２稼働回数の５項目を考えるとする。この場合、各データのベクトルの次元（要素数）は２４＋５＝２９次元となる。このようにして得られた各データのベクトルから、クラスタの重心を利用した分類と重心の移動とを繰り返し計算して分類することによって、クラスタ分類を行う。なお、ｋ－ｍｅａｎ法の実行に際しては、結果がデータのレンジの影響を受けることから、必要に応じて前処理（値のレンジの正規化など）を行ってもよい。また、ｋ－ｍｅａｎｓ法の実行に際してはクラスタの数を指定する必要がある。クラスタの数はプログラムパラメータとしてもよいし、ユーザが都度定めるかたちでもよい。また、抽出されたデータの分散度合いを考慮してクラスタの数を決めるように設定してもよい。なお、結果の解釈性を考慮すると、クラスタ数は２～３程度としてもよい。
【0058】
図５に示す自動クラスタリング結果フレームＡ４では、２つのクラスタ１、２が示されている。ユーザが、このフレームにおいて、特定のクラスタを選択すると、選択したクラスタの時間帯別エネルギー消費量データのみが表示されるように、グラフＡ１が再描画されてもよい。
【0059】
図６に示す画面例Ｘ５は、画面例Ｘ４に対して、自動クラスタリング結果フレームＡ４においてクラスタ１を選択した状態を示している。画面例Ｘ５では、クラスタ１を選択した結果、グラフＡ１には、クラスタ１に分類された３つのデータ（４月１日～３日）と、その平均、平均±１σに係る結果が示されている。このように、クラスタリング処理の結果得られたクラスタの表示をユーザが指示した場合、ユーザの指示に沿って、統計処理部１５による計算結果に基づいて、表示部３１がグラフＡ１に表示する表示内容を変更する構成としてもよい。
【0060】
クラスタリング部１４によるクラスタリングの結果は、ユーザが指定した抽出条件には含まれていない要素によってデータがばらついている場合に特に有効である。このような構成を有している場合、ユーザは、クラスタを形成するデータの付帯情報と対象日の状況が合致することを確認した上で、例えば、特定のクラスタに含まれるデータのみを利用して対象日の時間帯別エネルギー消費量予測値を決定することができる。つまり、ユーザが想定していなかった要素によって、抽出したデータにばらつきが生じている場合に、データのばらつきをクラスタリングによってある程度排除することができ、予測に使用するデータを作成することが可能となる。
【0061】
なお、表示切替部２３の例は、図５の画面例Ｘ４に示されたものに限定されるものではない。例えば、表示切替部２３として、グラフの視認性をあげるための種々の機能、例えば、グラフの拡大・縮小・スケール変更、特定系列の表示・非表示の切り替えが可能な機能を設けてもよい。
【0062】
図５の表示例Ｘ４には、予測値出力指定部２４に対応する表示値出力フレームＡ５がある。このフレーム内には、表示されている系列の統計量から対象日の時間帯別エネルギー消費量予測値をワンクリックで出力するためのボタン群が設けられている。一例として、表示例Ｘ４では、「平均」「最小」「最大」「平均＋ｎσ」「平均－ｎσ」が設けられている。これらのボタン群のいずれかをユーザがクリックすると、予測値出力部３２によって、対応する時間別エネルギー消費量が予測値として出力される。出力先は画面上でもよいし、ファイルでもよい。また、他のプログラムと連携させることを前提に、計算機中の主記憶に記録する構成としてもよい。
【0063】
なお、表示値出力フレームＡ５内には、図５に示す上記のボタンとは異なるボタン等を設定してもよい。例えば、エネルギー消費量予測値として、抽出されたエネルギー消費量実績データのうち、例えば、特定の日付のデータをそのまま使用することも想定される場合には、当該データを予測値として出力することが可能となるように、予測値出力指定部２４の構成等を変更してもよい。つまり、エネルギー消費量予測データとして出力するデータの種類は、表示値出力フレームＡ５内に例示されている統計処理後のデータに限定されず、予測用データのいずれをエネルギー消費量予測データとして用いてもよい。
【0064】
［エネルギー消費量予測方法］
次に、図７および図８を参照しながら、エネルギー消費量予測装置１によるエネルギー消費量予測方法について説明する。図７は、エネルギー消費量予測装置１に対して付帯情報を入力する際の手順であり、図８は、エネルギー消費量予測データを作成する際の手順である。
次に、図７および図８を参照しながら、エネルギー消費量予測装置１によるエネルギー消費量予測方法について説明する。図７は、エネルギー消費量予測装置１に対して付帯情報を入力する際の手順であり、図８は、エネルギー消費量予測データを作成する際の手順である。
【0065】
図７を参照しながら、エネルギー消費量予測装置１に対して付帯情報を入力する際の手順を説明する。まず、前提として、エネルギー消費量予測装置１には、エネルギー需要計測器９から、エネルギー消費量に係る実績データが伝送されていて、エネルギー消費量実績データベース１２において保存されているとする。その上で、ユーザ等によって付帯情報を追加する場合の手順である。
【0066】
まず、ユーザは、エネルギー消費量予測装置１を起動させる（ステップＳ０１）。次に、ユーザは、入力インタフェース２０の付帯情報入力部２１によって、エネルギー消費量実績データに対応する付帯条件を入力する（ステップＳ０２）。その後、ユーザは、エネルギー消費量予測装置１を終了させる（ステップＳ０３）。
【0067】
図８を参照しながら、エネルギー消費量予測装置１を用いて推定対象日のエネルギー消費量予測データを生成する際の手順を説明する。まず、前提として、エネルギー消費量予測装置１のエネルギー消費量実績データベース１２には、上記のエネルギー消費量実績データに付帯情報が対応付けられた状態で、データが保存されているとする。
【0068】
まず、ユーザは、エネルギー消費量予測装置１を起動させる（ステップＳ１１）。次に、ユーザは、入力インタフェース２０の抽出条件指定部２２によって、対象日のエネルギー消費量予測データを生成するための抽出条件を設定する（ステップＳ１２）。
【0069】
次に、エネルギー消費量予測装置１では、抽出条件指定部２２で指定された抽出条件に基づいて、抽出部１３によって消費量実績データを抽出した後に、クラスタリングを行い、その結果、および統計処理の結果を表示する（ステップＳ１３）。この段階では、エネルギー消費量予測装置１の抽出部１３は、予測値データの作成に必要な消費量実績データを抽出する。また、クラスタリング部１４は、必要に応じて抽出した消費量実績データについて、予め設定した条件に基づいてクラスタリングを行う。さらに、統計処理部１５は、抽出された消費量実績データ、および、クラスタリングによって分類されたデータに関して、統計処理を行い、平均、平均±ｎσ、最大、最小等の統計データを算出する。これらのデータは、表示部３１によって表示される。その結果、ユーザが抽出されたデータおよびその統計処理結果等を確認することができる。このとき、ユーザは、表示切替部２３を操作することで、表示部３１における表示内容を変更する等の操作を行ってもよい。
【0070】
このように、エネルギー消費量予測装置１では、抽出部１３およびクラスタリング部１４における予測用データの生成と、統計処理部１５における予測用データに関する統計処理と、が同時に行われる。このように、ユーザが表示部３１において表示されたデータを見ながら、エネルギー消費量予測データを生成する装置構成の場合、予測用データの生成と統計処理とは同時に行われてもよい。最終的にユーザがエネルギー消費量予測データとして出力するデータを決定する（ステップＳ１４）まで、統計処理部１５による統計処理はユーザの指示によって繰り返し行われてもよい。
【0071】
次に、ユーザは、入力インタフェース２０の予測値出力指定部２４によって、出力する予測値データの生成を指示する（ステップＳ１４）。予測値出力指定部２４による指定とは、例えば、画面例Ｘ４の表示値出力フレームＡ５をユーザが操作することによって行われる。このユーザからの指示に基づいて、エネルギー消費量予測装置１の予測値出力部３２は、予測値データを作成し、出力する。その後、ユーザは、エネルギー消費量予測装置１を終了させる（ステップＳ１５）。
【0072】
［ハードウェア構成］
図９を参照して、エネルギー消費量予測装置１のハードウェア構成について説明する。図９は、エネルギー消費量予測装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。エネルギー消費量予測装置１は、１または複数のコンピュータ１００を含む。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit)１０１と、主記憶部１０２と、補助記憶部１０３と、通信制御部１０４と、入力装置１０５と、出力装置１０６とを有する。エネルギー消費量予測装置１は、これらのハードウェアと、プログラム等のソフトウェアとにより構成された１または複数のコンピュータ１００によって構成される。
図９を参照して、エネルギー消費量予測装置１のハードウェア構成について説明する。図９は、エネルギー消費量予測装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。エネルギー消費量予測装置１は、１または複数のコンピュータ１００を含む。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit)１０１と、主記憶部１０２と、補助記憶部１０３と、通信制御部１０４と、入力装置１０５と、出力装置１０６とを有する。エネルギー消費量予測装置１は、これらのハードウェアと、プログラム等のソフトウェアとにより構成された１または複数のコンピュータ１００によって構成される。
【0073】
エネルギー消費量予測装置１が複数のコンピュータ１００によって構成される場合には、これらのコンピュータ１００はローカルで接続されてもよいし、インターネット又はイントラネットなどの通信ネットワークを介して接続されてもよい。この接続によって、論理的に１つのエネルギー消費量予測装置１が構築される。
【0074】
ＣＰＵ１０１は、オペレーティングシステムやアプリケーション・プログラムなどを実行する。主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory)及びＲＡＭ（Random Access Memory）により構成される。補助記憶部１０３は、ハードディスク及びフラッシュメモリなどにより構成される記憶媒体である。補助記憶部１０３は、一般的に主記憶部１０２よりも大量のデータを記憶する。エネルギー消費量予測装置１を構成する各部の少なくとも一部は、補助記憶部１０３によって実現される。通信制御部１０４は、ネットワークカード又は無線通信モジュールにより構成される。エネルギー消費量予測装置１を構成する各部の少なくとも一部は、通信制御部１０４によって実現されてもよい。入力装置１０５は、キーボード、マウス、タッチパネル、及び、音声入力用マイクなどにより構成される。例えば、入力インタフェース２０の少なくとも一部は、入力装置１０５によって実現される。出力装置１０６は、ディスプレイ及びプリンタなどにより構成される。出力部１９の少なくとも一部は、出力装置１０６によって実現される。例えば、出力装置１０６は、出力インタフェース３０によって出力される予測値データ等をディスプレイ等に表示してもよい。
【0075】
補助記憶部１０３は、予め、プログラム１１０及び処理に必要なデータを格納している。プログラム１１０は、エネルギー消費量予測装置１の各機能要素をコンピュータ１００に実行させる。プログラム１１０によって、例えば、上述したステップＳ０１からステップＳ０４に係る処理がコンピュータ１００において実行される。例えば、プログラム１１０は、ＣＰＵ１０１又は主記憶部１０２によって読み込まれ、ＣＰＵ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、通信制御部１０４、入力装置１０５、及び出力装置１０６の少なくとも１つを動作させる。例えば、プログラム１１０は、主記憶部１０２及び補助記憶部１０３におけるデータの読み出し及び書き込みを行う。
【0076】
プログラム１１０は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリなどの有形の記録媒体に記録された上で提供されてもよい。プログラム１１０は、データ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。
【0077】
［作用］
上記のエネルギー消費量予測装置１、エネルギー消費量予測方法およびエネルギー消費量予測プログラムによれば、過去のエネルギー消費量実績データが、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部において保持される。そして、記憶部において保持されるデータから、付帯情報がユーザの指定する抽出条件に合致するデータが抽出され、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データが生成され、この予測用データを用いて、ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データが生成される。このような構成とすることで、付帯情報の中から、例えば、エネルギー消費量予測データの生成の対象日と関連の高い条件を抽出条件として指定することで、より関連の高いデータが予測用データとして抽出され得る。したがって、エネルギー消費量の予測をより精度よく行うことが可能となる。
上記のエネルギー消費量予測装置１、エネルギー消費量予測方法およびエネルギー消費量予測プログラムによれば、過去のエネルギー消費量実績データが、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部において保持される。そして、記憶部において保持されるデータから、付帯情報がユーザの指定する抽出条件に合致するデータが抽出され、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データが生成され、この予測用データを用いて、ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データが生成される。このような構成とすることで、付帯情報の中から、例えば、エネルギー消費量予測データの生成の対象日と関連の高い条件を抽出条件として指定することで、より関連の高いデータが予測用データとして抽出され得る。したがって、エネルギー消費量の予測をより精度よく行うことが可能となる。
【0078】
従来から、日時を指定してエネルギー消費量実績データを抽出する構成は知られていたものの、日時情報だけでは、エネルギー消費量予測データを作成する対象となる状況と一致した実績データを適切に抽出することが難しい場合がある。この点について、上記のように、付帯情報を組み合わせる構成とすることで、予測用データとして抽出するデータの精度を高めることができるため、より精度のよいエネルギー消費量予測データを作成することが可能となる。
【0079】
また、ユーザが指定する抽出条件のみでは、抽出されたデータにばらつきが多く含まれることも考えられる。これに対して、抽出部１３が抽出したデータに対してクラスタリング処理を行うことによって、複数のクラスタに分類したデータを準備するクラスタリング部１４をさらに有していてもよい。また、予測データ生成部としての統計処理部１５および予測値出力部３２は、複数のクラスタに分類したデータも予測用データとして利用する態様としてもよい。クラスタリング部１４によるクラスタリング処理抽出したデータの中から類似した傾向をもつデータを取りまとめることが可能となる。したがって、このデータを利用して、エネルギー消費量の予測をより精度よく行うことが可能となる。
【0080】
予測データ生成部は、ユーザからの指示に基づいて、複数のクラスタのうちの１つに分類したデータに基づいて、エネルギー消費量予測データを生成してもよい。この場合、抽出したデータの中から類似した傾向をもつデータとして取りまとめられた１つのクラスタに分類されたデータからエネルギー消費量予測データが生成される。このような構成とすることで、１つのクラスタに分類された、より類似した傾向を有するデータを利用した、クラスタの傾向を反映したエネルギー消費量予測データが作成される。
【0081】
予測データ生成部として機能する統計処理部１５および予測値出力部３２は、予測用データに対して統計処理を施したデータを作成し、統計処理を施したデータから、ユーザの指定に基づいてエネルギー消費量予測データを生成してもよい。予測用データに対して統計処理を施したデータを作成することで、この予測用データに含まれるデータの特徴を反映したデータがエネルギー消費量予測データとして生成される。
【0082】
また、エネルギー消費量予測データに使用する統計処理の内容をユーザが指定するための入力インタフェース２０を有していてもよい。エネルギー消費量予測データを生成する際に、ユーザが統計処理の内容を指定する態様とすることで、例えば、エネルギー消費量予測データの使用条件等を考慮してユーザが柔軟に統計処理の内容を指定することが可能となる。そのため、その用途に適したエネルギー消費量予測データを精度よく作成することが可能となる。
【0083】
また、表示部３１をさらに有し、表示部３１は、予測用データに対して統計処理を施したデータを、エネルギー消費量予測データの候補として表示してもよい。また、ユーザは、入力インタフェース２０を利用して、候補の中からエネルギー消費量予測データに使用するデータを選択してもよい。この構成とした場合、ユーザは、表示部３１に表示された、予測用データに対して統計処理を施したデータを、エネルギー消費量予測データの候補として確認することができる。また、ユーザはこの候補を確認しながら、エネルギー消費量予測データとして使用するデータを選択することができる。したがって、ユーザにとっての利便性を高めることができる。
【0084】
表示部３１をさらに有し、表示部３１では、画面例Ｘ２のように過去のエネルギー消費量実績データに対応する付帯情報を、時系列に対応させた状態でユーザに対して提示してもよい。この構成とした場合、付帯情報の時系列変化をユーザが把握することができる。また、ユーザは、付帯情報の入力有無も確認することができるため、ユーザによる付帯情報の入力が促進され得る。
【0085】
［変形例］
以上、本開示は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
以上、本開示は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
【0086】
例えば、上記実施形態では、エネルギーとして電力を取り扱う場合について説明したが、例えば、複数種類のエネルギーを同時に取り扱ってもよい。一例として、電力と蒸気とを取り扱うことが考えられる。この場合、例えば、画面例Ｘ４で表示するグラフＡ１等においても、複数種類のエネルギーに関する情報を同時に表示する構成としてもよい。また、例えば、電力と蒸気の２つのエネルギーに対して予測をおこなう場合、これらのグラフを並べて示してもよいし、ボタン等により２つのグラフを切り替える構成とすることができる。このように、上記実施形態で示した画面例は一例であって、予測対象、消費量実績データ、付帯情報等に応じて柔軟に変更され得る。
【0087】
また、本開示を適用可能なエネルギーとしては、上述の電力または蒸気などのように、動力として直接活用可能なもののほか、これらに変換可能、あるいはこれらから変換可能な物質であってもよい。具体的なエネルギーの例としては、水、水素が挙げられる。さらに、メタン、アンモニアなど水素から合成された燃料も本開示におけるエネルギーに含まれる。
【0088】
また、上記実施形態で説明したエネルギー消費量予測装置１によるエネルギーの消費量予測の対象となる設備・施設は、上記実施形態で説明した工場・プラント等のように、エネルギーの消費・生成を多く扱うものであれば任意である。このような設備・施設としては、例えば、水素、メタン、アンモニアなどの需要に応じてこれらを製造する設備・施設であってもよい。また、このような対象となる設備・施設内のエネルギー機器（エネルギーを取り扱う機器）同士は、必ずしも物理的に近接していなくてもよい。例えば、太陽光発電電力をもとに水素製造をおこなう施設がエネルギー消費量予測の対象となる場合、水素製造設備と太陽光発電設備が離れた箇所にあってもよい。
【0089】
エネルギー消費量に対応する時間帯は１時間単位に限定されない。例えば、電力需給同時同量制御の基準となる３０分を１つの時間帯として設定してもよい。また、１日を１つの時間帯として、１週間分（７日）の予測を行う形式でもよい。
【0090】
上記実施形態では、ユーザが抽出条件や予測値出力の指定等を都度行う場合について説明したが、ユーザの操作内容（抽出条件や抽出結果）を記憶・呼び出しできるようにしてもよい。
【0091】
上記実施形態で説明した構成は、エネルギーマネジメントシステムの一機能として組み込んでもよい。具体的には、上記実施形態で説明した手法で得られたエネルギー消費量予測値に基づいて、エネルギー機器の運転計画の最適化をおこなってもよい。この場合、エネルギー消費量予測値をエネルギーマネジメントシステムに対して入力し、このエネルギー消費量予測値に基づいて、エネルギーマネジメントシステムが管理する発電設備における発電計画、蓄電設備における充放電計画等を立案・変更する構成としてもよい。これにより、エネルギーマネジメントシステムにおいて精度の高いエネルギー消費量予測値を用いた制御を実現することができる。また、エネルギー消費量予測装置１において得られたエネルギー消費量予測値、または、エネルギー消費量予測値に基づいて算出されたエネルギーマネジメントシステムの運転計画を、本装置から他のエネルギー機器（蓄電池やガスタービン発電機、ボイラなど）に直接伝送できるようにしてもよい。この場合、伝送先のエネルギー機器では、エネルギー消費量予測値または運転計画に基づいて、制御内容を変更してもよい。
【0092】
［その他］
エネルギー機器の運転計画の予測誤差に対しては、ガスタービン発電機などの化石燃料を調整しろとして用いる場合が多い、ただしその際には上げ・下げ両方に余裕を持たせた部分出力運転とする必要がある。これは発電効率の観点からは望ましい運転ではなく、発電単価の上昇、ＣＯ２排出量増加などを招きうる．よって本開示はマイクログリッドの経済性や事業収益のみに係るものではなく、社会全体としての経済的なエネルギー供給や環境負荷低減にも関わるものであり、国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の目標７「すべての人々の、安価かつ信頼できる持続可能な近代的エネルギーへのアクセスを確保する」及び目標１３「気候変動及びその影響を軽減するための緊急対策を講じる」に貢献するものである。
エネルギー機器の運転計画の予測誤差に対しては、ガスタービン発電機などの化石燃料を調整しろとして用いる場合が多い、ただしその際には上げ・下げ両方に余裕を持たせた部分出力運転とする必要がある。これは発電効率の観点からは望ましい運転ではなく、発電単価の上昇、ＣＯ２排出量増加などを招きうる．よって本開示はマイクログリッドの経済性や事業収益のみに係るものではなく、社会全体としての経済的なエネルギー供給や環境負荷低減にも関わるものであり、国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の目標７「すべての人々の、安価かつ信頼できる持続可能な近代的エネルギーへのアクセスを確保する」及び目標１３「気候変動及びその影響を軽減するための緊急対策を講じる」に貢献するものである。
【0093】
［付記］
本開示は、以下の構成を含む。
［１］対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて保持する記憶部と、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成する抽出部と、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成する、予測データ生成部と、
を有する、エネルギー消費量予測装置。
［２］前記抽出部が抽出したデータに対してクラスタリング処理を行うことによって、複数のクラスタに分類したデータを準備するクラスタリング部をさらに有し、
前記予測データ生成部は、前記複数のクラスタに分類したデータも前記予測用データとして利用する、［１］に記載のエネルギー消費量予測装置。
［３］前記予測データ生成部は、前記ユーザからの指示に基づいて、前記複数のクラスタのうちの１つに分類したデータに基づいて、前記エネルギー消費量予測データを生成する、［２］に記載のエネルギー消費量予測装置。
［４］前記予測データ生成部は、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを作成し、統計処理を施したデータから、前記ユーザの指定に基づいて前記エネルギー消費量予測データを生成する、［１］～［３］のいずれかに記載のエネルギー消費量予測装置。
［５］前記予測データ生成部において前記エネルギー消費量予測データに使用する統計処理の内容をユーザが指定するための入力インタフェースをさらに有する、［４］に記載のエネルギー消費量予測装置。
［６］表示部をさらに有し、
前記表示部は、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを、前記エネルギー消費量予測データの候補として表示し、
前記ユーザは、前記入力インタフェースを利用して、前記候補の中から前記エネルギー消費量予測データに使用するデータを選択する、［５］に記載のエネルギー消費量予測装置。
［７］表示部をさらに有し、
前記表示部は、前記過去のエネルギー消費量実績データに対応する付帯情報を、時系列に対応させた状態でユーザに対して提示する、［１］～［６］のいずれかに記載のエネルギー消費量予測装置。
［８］対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することと、
を含む、エネルギー消費量予測方法。
［９］対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することと、
をコンピュータに実行させる、エネルギー消費量予測プログラム。
本開示は、以下の構成を含む。
［１］対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて保持する記憶部と、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成する抽出部と、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成する、予測データ生成部と、
を有する、エネルギー消費量予測装置。
［２］前記抽出部が抽出したデータに対してクラスタリング処理を行うことによって、複数のクラスタに分類したデータを準備するクラスタリング部をさらに有し、
前記予測データ生成部は、前記複数のクラスタに分類したデータも前記予測用データとして利用する、［１］に記載のエネルギー消費量予測装置。
［３］前記予測データ生成部は、前記ユーザからの指示に基づいて、前記複数のクラスタのうちの１つに分類したデータに基づいて、前記エネルギー消費量予測データを生成する、［２］に記載のエネルギー消費量予測装置。
［４］前記予測データ生成部は、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを作成し、統計処理を施したデータから、前記ユーザの指定に基づいて前記エネルギー消費量予測データを生成する、［１］～［３］のいずれかに記載のエネルギー消費量予測装置。
［５］前記予測データ生成部において前記エネルギー消費量予測データに使用する統計処理の内容をユーザが指定するための入力インタフェースをさらに有する、［４］に記載のエネルギー消費量予測装置。
［６］表示部をさらに有し、
前記表示部は、前記予測用データに対して統計処理を施したデータを、前記エネルギー消費量予測データの候補として表示し、
前記ユーザは、前記入力インタフェースを利用して、前記候補の中から前記エネルギー消費量予測データに使用するデータを選択する、［５］に記載のエネルギー消費量予測装置。
［７］表示部をさらに有し、
前記表示部は、前記過去のエネルギー消費量実績データに対応する付帯情報を、時系列に対応させた状態でユーザに対して提示する、［１］～［６］のいずれかに記載のエネルギー消費量予測装置。
［８］対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することと、
を含む、エネルギー消費量予測方法。
［９］対象施設の過去のエネルギー消費量実績データを、当該データを取得した日時を特定する情報と、当該データを取得した際の前記対象施設の運転状況に係る情報である付帯情報と対応付けて記憶部に保持することと、
前記記憶部において保持される前記エネルギー消費量実績データから、前記付帯情報が、ユーザの指定する抽出条件に合致するデータを抽出して、エネルギー消費量の予測に使用する予測用データを生成することと、
前記予測用データに基づいて、前記ユーザからの指示に基づいてエネルギー消費量予測データを生成することと、
をコンピュータに実行させる、エネルギー消費量予測プログラム。
【符号の説明】
【0094】
１ エネルギー消費量予測装置
１１ 消費実績取得部
１２ エネルギー消費量実績データベース（記憶部）
１３ 抽出部
１４ クラスタリング部
１５ 統計処理部（予測データ生成部）
２０ 入力インタフェース
２１ 付帯情報入力部
２２ 抽出条件指定部
２３ 表示切替部
２４ 予測値出力指定部
３０ 出力インタフェース
３１ 表示部
３２ 予測値出力部
１１ 消費実績取得部
１２ エネルギー消費量実績データベース（記憶部）
１３ 抽出部
１４ クラスタリング部
１５ 統計処理部（予測データ生成部）
２０ 入力インタフェース
２１ 付帯情報入力部
２２ 抽出条件指定部
２３ 表示切替部
２４ 予測値出力指定部
３０ 出力インタフェース
３１ 表示部
３２ 予測値出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】