デマンド処理装置、デマンド処理装置の制御方法、制御プログラム、記録媒体
【課題】複数の契約者からなるグループのデマンドデータの合計値の最高値を効率的に抑制する。
【解決手段】デマンド処理装置１１は、複数の監視装置１７からデマンドデータを収集し、収集したデマンドデータに基づき、複数の監視装置１７のデマンドデータの合計値を計測時点毎に示した履歴情報を記憶部１１ｂに記憶する。そして、デマンド処理装置１１は、前記履歴情報に基づいて、１日のうちで前記合計値が最高値になる時間帯を予測する。
【解決手段】デマンド処理装置１１は、複数の監視装置１７からデマンドデータを収集し、収集したデマンドデータに基づき、複数の監視装置１７のデマンドデータの合計値を計測時点毎に示した履歴情報を記憶部１１ｂに記憶する。そして、デマンド処理装置１１は、前記履歴情報に基づいて、１日のうちで前記合計値が最高値になる時間帯を予測する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単位期間（例えば３０分間または１時間）の平均使用電力を示すデマンドデータを処理するデマンド処理装置、デマンド処理装置の制御方法、制御プログラム、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
使用電力に関する指標として平均使用電力という値が従来から用いられ、この平均使用電力をデマンドデータと称することがある。デマンドデータは、電力使用の契約を電力会社と締結している契約者毎に求められる値であり、単位期間（例えば３０分間または１時間）毎に計測され、前記単位期間における使用電力の平均値を意味する。ある電力会社では、契約者毎に、デマンドデータの月間最高値を月毎に求め、過去１年間の月間最高値の中で最も大きな値を契約電力として定め、契約電力に基づいて電気料金の基本料金を定めるようになっている。
【０００３】
ところで、災害によって電力会社の発電所が被災して稼動しなくなった場合、当該電力会社の管轄地域における電力使用頻度が高い時間帯での電力不足を抑制するために、政府が契約者に対して電力の使用制限のノルマを一時的に課すことがある。このノルマは、契約者のデマンドデータを、当該契約者の前年度の所定期間内のデマンドデータの最高値の所定割合（数十％）の範囲に抑制させるというものである。
【０００４】
また、複数契約者からなるグループについては、複数契約者のデマンドデータの合計値（同一の時間帯における複数契約者の各々のデマンドデータの合計値）を、当該複数契約者の前年度の所定期間内におけるデマンドデータの最高値の合計値の所定割合の範囲内に抑制させるといった共同使用制限スキームが導入されている。この共同使用制限スキーム（以下「使用制限スキーム」と称す）は２０１１年５月２５日付けで日本国の経済産業省から発表されたものである。
【０００５】
なお、前記のグループとしては、例えば、複数の工場を保有する企業等が挙げられる（前記の契約は企業単位で行われるのではなく工場単位で行われるので、複数の工場を保有する企業は複数の契約者（工場）からなるグループに相当するのである）。また、前記のグループは複数の企業からなる共同体等であってもよい。
【０００６】
前記の使用制限スキームによれば、例えば、工場α，工場β，工場γを保有する企業において、工場α〜γのデマンドデータの合計値を、前年度の所定期間内の工場α〜γのデマンドデータの最高値の合計値の所定割合の範囲に抑える必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１２０９１９号公報
【特許文献２】特開２００６−２８８０２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
そして、複数の契約者からなるグループ（例えば複数の工場を有する企業）において、前記の使用制限スキームが利用される場合、前記グループにおけるデマンドデータの合計値の最高値（１日の最高値）があまり抑制されないような意義の無い電力使用制限を行うのではなく、前記最高値が効率的に抑制されるような意義のある節電を行わなければならないという課題が生じる。
【０００９】
本発明は、前記の課題に鑑みてなされたものであり、複数の契約者（電力使用の契約者）からなるグループにおいて、前記グループにおけるデマンドデータの合計値の最高値を効率的に抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するために、本発明は、単位期間毎に設定される各計測時点において前記単位期間における計測対象の使用電力の平均値を示したデマンドデータを計測する計測装置から、前記デマンドデータを受信して処理するデマンド処理装置において、互いに計測対象を異ならせる複数の計測装置からデマンドデータを受信し、前記複数の計測装置の各々にて計測されたデマンドデータを合計した合計値を前記計測の日時毎に求め、求めた合計値を前記計測の日時毎に示した履歴情報を記憶装置に記録するデータ処理部と、前記履歴情報に基づいて、現時点よりも先の時間帯であって、前記複数の計測装置にて計測されるデマンドデータの合計値が１日のうちで最高になる可能性のある時間帯を予測時間帯として予測する予測部と、前記予測時間帯を利用者に通知する通知部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明の構成によれば、利用者は、複数の計測対象（契約者，工場）からなるグループにおけるデマンドデータの合計値が最高値になる時間帯を予測できるので、前記最高値を効率的に抑制するような節電計画を立てることが容易になる。これにより、前記最高値の抑制を効率的に行えるという効果を奏する。
【００１２】
なお、前記予測部は、前記予測時間帯を１日のなかで１つだけ設定するようになっていてもよいし、前記予測時間帯を１日のなかで２以上設定するようになっていてもよい。
【００１３】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記予測部は、予測時間帯を予測しようとしている日付を予測対象日とした場合、前記履歴情報のうち、前記予測対象日の属性と同じ属性の日付にて計測されたデマンドデータから得られた部分のみを参照して、前記予測時間帯を予測するようになっていてもよい。この構成によれば、過去の履歴情報のうち、予測時間帯を予測しようとしている日付と同じ属性（曜日等）の日付で計測されたデータから得られた情報のみから前記予測を行うことになるので、より信頼度の高い予測を行えるというメリットを有する。なお、前記属性とは、曜日、季節、年、年度のうちの少なくともいずれかである。
【００１４】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記予測部は、前記履歴情報を参照して、計測対象毎に、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を、前記予測時間帯の使用電力の予測値として出力し、前記通知部は、前記予測時間帯と共に、前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていてもよい。この構成によれば、前記の予測時間帯において使用電力が大きくなると予測される計測対象を特定できるため、前記最高値を効率的に抑制できるような節電計画を立てることが一層容易になる。
【００１５】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記記憶装置には、前記計測対象毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数が予め記憶されており、前記通知部は、前記計測対象毎に、前記予測値に対して前記削減余地係数を乗じることで、前記予測値を補正し、補正後の前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていてもよい。この構成によれば、予測使用電力が大きくても削減余地が殆どないような計測対象については利用者に通知される確率を抑制し、予測使用電力が中程度でも削減余地が大きい計測対象については利用者に通知される確率を高めることができるので、節電対応の容易な計測対象の特定が容易になる。
【００１６】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記予測部は、前記履歴情報を参照して、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を計測対象毎に出力し、計測対象毎に、全ての計測対象の前記代表値に対する各計測対象の代表値の割合を、前記予測時間帯の使用電力の予測値の大きさを示す予測割合データとして出力し、前記通知部は、前記予測時間帯と共に、前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていてもよい。この構成によれば、前記の予測時間帯において使用電力が大きくなると予測される計測対象を特定できるため、前記最高値を効率的に抑制できるような節電計画を立てることが一層容易になる。
【００１７】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記記憶装置には、前記計測対象毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数が予め記憶されており、前記予測部は、前記計測対象毎に、前記予測割合データに対して前記削減余地係数を乗じることで、前記予測割合データを補正し、前記通知部は、補正後の前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていてもよい。この構成によれば、予測使用電力（予測時間帯における使用電力の予測値）が大きくても削減余地が殆どないような計測対象については利用者に通知される確率を抑制し、予測使用電力が中程度でも削減余地が大きい計測対象については利用者に通知される確率を高めることができるので、節電対応の容易な計測対象の特定が容易になる。
【００１８】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記予測部は、前記履歴情報を参照して、デマンドデータが計測される各計測時点のうち前記合計値が一日のなかで最大値になる計測時点を抽出し、前記抽出の回数を示す抽出頻度の高さの順位が所定の位よりも高い計測時点を特定し、特定された計測時点に対応する前記単位時間の時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっていてもよい。
【００１９】
また、一日における前記合計値の推移パターンは数種類に分類されるので、本日（予測処理の対象日）のうちの一部（午前中）の前記推移パターンと過去の日付における推移パターンとをマッチングすることによって、本日のうちの残りの一部（午後）の前記推移パターンを予測でき、ひいては前記合計値が最高になる時間帯を予測できる。そこで、本発明のデマンド処理装置は、前記の構成に加えて、前記履歴情報を参照して、前記計測時点と前記合計値との関係を示したグラフを日付毎に作成するグラフ作成部と、現時点の属する日付のグラフにおける現時点までの時間範囲と同一時間範囲において、現時点の属する日付のグラフと最も類似しているグラフを、過去の日付のグラフのなかから抽出する類似グラフ抽出部とを備え、前記予測部は、前記類似グラフ抽出部にて抽出されたグラフにおいて前記合計値が最高になる計測時点に対応する前記単位時間の時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっていてもよい。この構成によれば、前記合計値の推移状況が現時点の属する日付（本日）に最も近い過去の日付のデータを参照して、前記合計値が最高になる時間帯を特定しているので、前記の予測をより正確に行えるという効果を奏する。
【００２０】
さらに、前記デマンド処理装置は、コンピュータによって実現されてもよく、この場合には、コンピュータを前記デマンド処理装置の各部として機能させるプログラム、および、このプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、デマンドデータの合計値の最高値の抑制を効率的に行えるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態に係るデマンド処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態のコンセプトを説明するための図である。
【図３】図１に示すデマンド処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】計測時点毎の各工場のデマンドデータと全工場のデマンドデータの合計値とを記録したデータベースの記録内容の一例を示す図である。
【図５】デマンドデータの計測時点と、デマンドデータの合計値が最高ピークになる頻度との関係を示したグラフである。
【図６】全ての工場のデマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯の予測結果を示す表示画像の一例を示す模式図である。
【図７】全工場のデマンドデータの合計値の推移を示した合計値グラフの一例を示す図である。
【図８】デマンドデータの変動幅を説明するための図である。
【図９】各工場のイニシャル電力を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るデマンド処理システムの概略構成を示すブロック図である。図１に示すデマンド処理システム１０は、企業Ａが保有する複数の工場の各々の過去のデマンドデータに基づき、デマンドデータの合計値が最高になる可能性の高い時間帯を予測するものである。
【００２４】
デマンド処理システム１０は、図１に示すように、端末装置１３、通信網１４、デマンド処理装置１１、通信網１５、監視装置１７ａ〜１７ｚ、電力メータ１８ａ〜１８ｚを備えている。
【００２５】
通信網１４はインターネットであり、通信網１５はＦＯＭＡ（Freedom of mobile multimedia Access)に基づく通信ネットワークである。端末装置１３とデマンド処理装置１１とは通信網１４を介して通信可能に接続されており、デマンド処理装置１１と監視装置１７ａ〜１７ｚの各々とは通信網１５を介して通信可能に接続されている。
【００２６】
ここで、上述した企業Ａは、本社ビルおよび工場ａ〜工場ｚを保有しているグループである。図１に示すように、企業Ａの本社ビルには端末装置１３が設置されている。また、工場ａには監視装置１７ａおよび電力メータ１８ａが設置され、工場ｂには監視装置１７ｂおよび電力メータ１８ｂが設置されている。さらに、図示はしないが同様に、工場ｃには監視装置１７ｃおよび電力メータ１８ｃが設置され、工場ｄには監視装置１７ｄおよび電力メータ１８ｄが設置され、工場ｅ〜工場ｙも同様の構成になっている。そして、図１に示すように、工場ｚには監視装置１７ｚおよび電力メータ１８ｚが設置されている。
【００２７】
ここで、工場（拠点）ａ〜工場ｚの各々は、個別に電力会社と電気使用契約を締結している。つまり、工場ａ〜工場ｚの各々は、単独で電力会社と電気使用契約を締結している契約者であり、工場ａ〜工場ｚを保有する企業Ａは、前述した共同使用制限スキームにおける、複数の契約者からなるグループに相当する。
【００２８】
電力メータ１８ａは、工場ａにて使用される電力の積算値を計測する機器であり、電力メータ１８ｂは、工場ｂにて使用される電力の積算値を計測する機器であり、電力メータ１８ｚは、工場ｚにて使用される電力の積算値を計測する機器である。同様に、図示しない電力メータ１８ｃ〜１８ｙは、各々に設置されている工場にて使用される電力の積算値を計測する機器である。
【００２９】
つまり、工場ａの電気料金は、電力メータ１８ａの計測値に応じて算出される電力量料金と工場ａに設定される基本料金（契約料金）との合計であり、工場ｂの電気料金は、電力メータ１８ｂの計測値に応じて算出される電力量料金と工場ｂに設定される基本料金との合計であり、工場ｚの電気料金は、電力メータ１８ｚの計測値に応じて算出される電力量料金と工場ｚに設定される基本料金との合計である。同様に、工場ｃ〜工場ｙの電気料金は、各々の工場に設置されている電力メータの計測値に応じて算出される電力量料金と各々の工場に設定される基本料金との合計である。
【００３０】
監視装置１７ａは、電力メータ１８ａに接続されていて電力メータ１８ａを監視し、この監視結果に基づいて工場ａのデマンドデータを計測する装置である。また、監視装置１７ａは、計測したデマンドデータを、通信網１５を介してデマンド処理装置１１に送信する。
【００３１】
ここで、デマンドデータとは、単位期間における計測対象の使用電力の平均値、言い換えると、単位期間（以下「計測時間帯」と称す）の工場の使用電力の平均値（平均使用電力）である。本実施形態のデマンドデータは、３０分毎の各計測時点において計測され、計測時点を含む過去３０分間の使用電力の平均値である。
【００３２】
具体的には、図４に示すように、０時３０分、１時００分、１時３０分、・・・というように３０分毎の各計測時点にてデマンドデータが計測される。そして、計測時点が０時３０分のデマンドデータは、０時０１分〜０時３０分の計測時間帯における使用電力の平均値であり、計測時点が１時００分のデマンドデータは、０時３１分〜１時００分の計測時間帯における使用電力の平均値であり、計測時点が１時３０分のデマンドデータは、１時０１分〜１時３０分の計測時間帯における使用電力の平均値であり、計測時点が２時００分のデマンドデータは、１時３１分〜２時００分の計測時間帯における使用電力の平均値である。
【００３３】
監視装置１７ｂは、電力メータ１８ｂに接続されていて電力メータ１８ｂを監視し、この監視結果に基づいて工場ｂのデマンドデータを計測する装置である。また、監視装置１７ｂは、計測したデマンドデータを、通信網１５を介してデマンド処理装置１１に送信する。
【００３４】
監視装置１７ｚは、電力メータ１８ｚに接続されていて電力メータ１８ｚを監視し、この監視結果に基づいて工場ｚのデマンドデータを計測する装置である。また、監視装置１７ｚは、計測したデマンドデータを、通信網１５を介してデマンド処理装置１１に送信する。
【００３５】
監視装置１７ｃ〜１７ｙは、監視装置１７ａ等と同様、各々が設置されている工場のデマンドデータを計測し、計測したデマンドデータを、通信網１５を介してデマンド処理装置１１に送信するようになっている。
【００３６】
なお、以下では、監視装置１７ａ〜１７ｚを総称する場合は監視装置１７と記載し、電力メータ１８ａ〜１８ｚを総称する場合は電力メータ１８と記載する。
【００３７】
デマンド処理装置１１は、監視装置１７から送信されてくるデマンドデータを処理する装置であり、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯を予測するためのものである。
【００３８】
端末装置１３は、本社ビル１２に設置されている汎用のパーソナルコンピュータであり、通信網１４を介してデマンド処理装置１１に接続されている。端末装置１３は、企業Ａの管理者によって操作されるものであり、デマンド処理装置１１から送られてくる警告メール（後述）を表示するようになっている。また、企業Ａの管理者は、端末装置１３をデマンド処理装置１１にアクセスさせ、デマンド処理装置１１にて処理された情報を端末装置１３に表示させることが可能になっている。
【００３９】
つぎに、本実施形態のコンセプトを図２に基づいて説明する。２０１１年度に導入された共同使用制限スキームによれば、複数の契約者からなるグループに関しては、計測時点毎の全契約者のデマンドデータの合計値を、全契約者の前年度の所定期間内のデマンドデータの合計値の最高値の所定割合以下にする必要がある。
【００４０】
例えば、複数の工場を有する企業（複数の契約者からなるグループ）からすれば、全工場のデマンドデータの合計値を、前年度の所定期間内の全工場のデマンドデータの最高値の合計値の所定割合の範囲に抑える必要がある。
【００４１】
そして、共同使用制限スキームが利用される場合、デマンドデータの合計値の最高値（最高ピーク）を抑制する必要が生じるが、前記合計値が最高値になる時間帯を予測できれば、前記最高値の抑制を効果的に行うことができる（つまり、当該時間帯において一斉に節電を行って前記最高ピークを抑制すればよい）。
【００４２】
つまり、図２（ａ）に示すように、各工場においてデマンドデータが最高ピークになる時間帯は互いに異なるため、工場毎にデマンドデータが最高ピークになる時間帯を予測して各最高ピークを抑制しても、前記の合計値の最高ピークはあまり抑制されず、効果的な節電とはいえない。
【００４３】
これに対し、図２（ｂ）に示すように、全工場のデマンドデータの合計値を測定時点毎に記録しておき、前日までの前記の記録の内容を統計処理すれば、前記合計値が最高ピークになる時間帯を予測でき、この時間帯において一斉に節電を行えば、前記の合計値の最高ピークの抑制を効率的に行える（なお、図２の工場Ａ〜工場Ｃは、本実施形態のコンセプトを説明するためのものであり、図１の工場ａ〜工場ｃと無関係である）。
【００４４】
つまり、一日のうち使用電力が高くなる前の時間帯において（例えば午前８時）、前日までの記録から、デマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯を予測し、当該時間帯において節電を行うことを各工場に要請すれば、デマンドデータの合計値の最高ピークの抑制を効果的に行える。
【００４５】
そこで、本実施形態では、全ての監視装置１７に接続されるデマンド処理装置１１を備え、監視装置１７の計測結果に基づいて、デマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯をデマンド処理装置１１に予測させるようになっている。以下、デマンド処理装置１１の詳細を説明する。
【００４６】
デマンド処理装置１１は、図３に示すように、情報処理部１１ａおよび記憶部１１ｂを備えている。情報処理部１１ａは、例えばＰＣ（Personal Computer）ベースのコンピュータによって構成され、プログラムをコンピュータに実行させることによって情報処理を行うようになっている。このプログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などのリムーバブルメディアに記録されているものを読み込んで使用する形態であってもよいし、ハードディスクなどにインストールされたものを読み込んで使用する形態であってもよい。また、図示しない外部Ｉ／Ｆを介して上記プログラムをダウンロードしてハードディスクなどにインストールして実行する形態なども考えられる。なお、情報処理部１１ａにおける各ブロックの詳細については後述する。
【００４７】
記憶部１１ｂは、上記したハードディスクなどの不揮発性の記憶装置によって構成される。この記憶部１１ｂに記憶される内容としては、上記したプログラム、ＯＳ（operating system）プログラム、その他各種プログラム、情報処理部１１ａによって作成・処理される各種情報やデータベースがある。
【００４８】
つぎに、情報処理部１１ａにおける各ブロックを説明する。図３に示すように、情報処理部１１ａは、データ処理部１１１、予測部１１２、表示制御部１１３、通報部１１４を備えている。
【００４９】
データ処理部１１１は、デマンドデータが計測される各計測時間において、各監視装置１７ａ〜１７ｚからデマンドデータを取得する。そして、データ処理部１１１は、取得したデータに基づき、各工場のデマンドデータと全工場のデマンドデータの合計値とを計測時間毎に示したデータベースを作成・更新する。なお、前記のデータベースは記憶部１１ｂに記憶されているものであり、データ処理部１１１は記憶部１１ｂにアクセスしてデータベースの作成・更新を行う。
【００５０】
また、上述したが、デマンドデータは、１２時００分、１２時３０分、１３時００分、１３時３０分、・・・というように３０分ごとに計測される。それゆえ、図４に示すように、前記のデータベースにおいては、３０分毎に、計測日時と、各工場における単位時間（３０分）のデマンドデータと、全工場のデマンドデータの合計値とが記録されていくことになる。
【００５１】
なお、工場ａ〜工場ｚに関するデータベースはデータが膨大であって図示が困難であるため、図４では、説明の便宜上、図１の記憶部１１ｂに記憶されているデータベースと同様のデータベースであって、工場ａ〜工場ｚとは異なる工場Ａ〜Ｃに関するデータベースを例示している。但し、本実施形態でも図４のデータベースと同様のものが使用されており、図１の記憶部１１ｂには、図４のデータベースと同様のデータベースであって、工場Ａ〜Ｃに関するデータではなく工場ａ〜ｚに関するデータベースが記憶されているものとする。
【００５２】
予測部１１２は、日が改まる度に、改まった後の日における工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピーク（最高値）になる時間帯を予測し、予測した時間帯（予測時間帯と称す）を前記のデータベースに記録する処理を行うブロックである。つまり、予測部１１２は、０時００分において、当日の工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯を予測する予測処理を毎日行うのである。
【００５３】
具体的に、予測部１１２は、前記のデータベースを参照し、直近の過去３０日の各々について、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピーク（１日のうちの最高ピーク）になった計測時点を抽出し、抽出された頻度（回数）の高い計測時点を上位３つ特定するようになっている。
【００５４】
例えば、図４に示す５月１６日においては１５時３０分が抽出される。そして、抽出頻度と計測時点との関係が図５に示すグラフのようになっている場合、８回抽出された１４時３０分と、６回抽出された１５時００分と、５回抽出された１２時００分とが特定される。
【００５５】
そして、予測部１１２は、特定した計測時点に対応する計測時間帯を、前記予測時間帯として記憶部１１ｂのデータベースに記録する。つまり、抽出頻度と計測時点との関係が図５に示すグラフのようになっている場合、計測時点が１４時３０分に対応する計測対象時間帯である１４時０１分〜１４時３０分と、計測時点が１５時００分に対応する計測対象時間帯である１４時３１分〜１５時００分と、計測時点が１２時００分に対応する計測対象時間帯である１１時３１分〜１２時００分とが、前記予測時間帯として記憶部１１ｂのデータベースに記録される（つまり、３つの予測時間帯が記録される）。以上のようにして、工場ａ〜工場ｚの平均使用電力の合計値が最高ピークになる時間帯の予測が行われ、予測結果（予測時間帯）がデータベースに記録される。
【００５６】
また、予測部１１２は、前記の予測処理を終えると、過去３０日分のデータを用いて、予測時間帯毎に、工場ａ〜ｚの各々について、デマンドデータの代表値を予測使用電力として算出する。また、予測部１１２は、予測時間帯毎に、工場ａ〜ｚの各々について、全工場の予測使用電力の合計値の代表値に対する予測使用電力の割合を予測使用割合として算出する。そして、予測部１１２は、予測時間帯毎に、工場ａ〜ｚの各々について、前記予測使用電力と予測使用割合とを、記憶部１１ｂのデータベースに記録する。なお、前記の代表値としては、平均値、中央値、最頻値等が挙げられる。
【００５７】
表示制御部１１３は、端末装置１３から送られてくるコマンドに応じて、記憶部１１ｂに記憶されているデータベースの内容を端末装置１３に表示する処理を行うブロックである。表示制御部１１３の処理内容を以下にて説明する。
【００５８】
図１に示す本社ビルにおいて、管理者（利用者）が、端末装置１３をデマンド処理装置１１にアクセスさせ、端末装置１３から予測画像の表示コマンドを入力すると、当該表示コマンドは端末装置１３からデマンド処理装置１１の表示制御部１１３に送信されるようになっている。
【００５９】
表示制御部１１３は、端末装置１３から前記予測画像の表示コマンドを入力すると、記憶部１１ｂに記憶されているデータベースの内容を参照して、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピークになる予測時間帯（前記合計値が最高ピークになる可能性の高い時間帯）を示した予測画像を作成し、当該予測画像の画像データを端末装置１３に送信して、当該予測画像を端末装置１３に表示させる。
つまり、予測部１１２が、前記予測時間帯として、１４時０１分〜１４時３０分と１４時３１分〜１５時００分と１１時３１分〜１２時００分とを挙げているので、表示制御部１１３は、図６に示すように、これらの予測時間帯を示す予測画像を端末装置１３に表示させることなる。
また、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、予測時間帯毎に、予測使用電力が高い上位３つの工場とこれら工場の予測使用電力および予測使用割合とを読み出す。そして、図６に示すように、表示制御部１１３は、予測時間帯の他に、予測時間帯毎に、予測使用電力が高い上位３つの工場と、各予測時間帯におけるこれら工場の予測使用電力および予測使用割合とを予測画像に示している。
なお、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、予測時間帯毎に、予測使用割合が高い上位３つの工場とこれら工場の予測使用電力および予測使用割合とを読み出すようになっていてもよく、この場合、表示制御部１１３は、予測時間帯の他に、予測時間帯毎に、予測使用割合が高い上位３つの工場と、各予測時間帯におけるこれら工場の予測使用電力および予測使用割合とを予測画像に示すようになっている。
【００６０】
また、図１に示す本社ビルにおいて、管理者が、電力推移グラフに関する表示コマンドを端末装置１３からデマンド処理装置１１へ送信すると、表示制御部１１３は、電力推移グラフを端末装置１３に表示させるようになっている。この点について以下詳細に説明する。
電力推移画像には、工場毎のデマンドデータに関する工場単位グラフと、全工場のデマンドデータの合計値に関する合計値グラフとがある。
工場単位グラフは、工場ａ〜工場ｚ毎に作成されるグラフであり、計測時点を横軸に示す一方で各工場のデマンドデータを縦軸に示したグラフである。例えば、工場ａの工場単位グラフには工場ａのデマンドデータが縦軸に示され、工場ｂの工場単位グラフには工場ｂのデマンドデータが縦軸に示される。
合計値グラフは、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値を示すグラフである。つまり、図７に示すように、合計値グラフにおいては、横軸に計測時点が示され、縦軸に全工場のデマンドデータの合計値が示される。
そして、管理者が、工場単位グラフの表示コマンドと管理者の選択した工場とを示した選択コマンドとを端末装置１３からデマンド処理装置１１へ送信すると、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、選択コマンドに示される工場についての工場単位グラフを示した画像データを作成し、この画像データの画像（工場単位グラフ）を端末装置１３に表示させるようになっている。また、管理者が、合計値グラフの表示コマンドを端末装置１３からデマンド処理装置１１へ送信すると、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、合計値グラフを示した画像データを作成し、この画像データの画像（合計値グラフ）を端末装置１３に表示させるようになっている。
なお、各グラフにおいて同時に示すことの可能な範囲は２４時間分のデータである。但し、管理者が各グラフを横方向にスクロールさせるコマンドを入力することにより、スクロール前には示されていなかった時間のデータが示されたグラフを表示させることが可能になっている。
また、表示制御部１１３は、利用者からの要求に応じて、複数のグラフを端末装置１３に同時に表示させるようになっていてもよい。例えば、工場ａの工場単位グラフと合計値グラフとを同時に表示させるようになっていてもよいし、工場ａの工場単位グラフと工場ｂの工場単位グラフとを同時に表示させるようになっていてもよいし、工場ａの工場単位グラフと工場ｂの工場単位グラフと合計値グラフとを同時に表示させるようになっていてもよい。
さらに、図７に示す合計値グラフは、工場毎で色を異ならせた積み上げグラフであってもよい。つまり、デマンドデータの合計値に対する各工場のデマンドデータの割合をビジュアル的に確認できるように、図７に示される棒グラフにおいて各工場のデマンドデータに相当する部分を工場毎に異なる色で表示させるようになっていてもよい。
【００６１】
つぎに、図３の通報部１１４について説明する。通報部１１４は、予測部１１２にて予測処理が行われた後、当該予測処理にて特定された予測時間帯を端末装置１３に通報する処理を行うようになっている。具体的に、通報部１１４は、日が改まった後に予測部１１２にて予測処理が行われると、この予測処理にて特定された予測時間帯を示す警告メールを端末装置１３に送信するようになっている。これにより、端末装置１３を操作する管理者がデマンド処理装置１１にアクセスしなくても、端末装置１３の管理者に対して前記の予測時間帯を毎日通報できるようになっている。
【００６２】
以上示した実施形態によれば、本社ビルの管理者は、前記の警告メール、または、デマンド処理装置１１にアクセスすることで表示される予測画像（図６）により、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピークになると予測される予測時間帯を把握できる。それゆえ、企業Ａの管理者からすれば、前記の予測時間帯において節電を促す指示を各工場に送るだけで、企業Ａ全体でのデマンドデータの最高ピークを効果的に抑制できる。
【００６３】
また、図６に示される予測画像によれば、予測時間帯が１つではなく複数挙げられているため、現実に最高ピークになる時点が１つの予測時間帯から外れても、別の予測時間帯の範囲に含まれることになることが多く、デマンドデータの最高ピークの抑制をより確実に行うことができる。
【００６４】
さらに、図６に示される予測画像によれば、予測時間帯毎に、予測使用電力の高い工場が上位３つ挙げられている。それゆえ、管理者からすれば、まず、予測使用電力の高い工場について優先的に節電を指示することができ、これにより、平均使用電力の最高ピークの抑制を効率的に行うことができる。
【００６５】
[変形例]
以上示した実施形態によれば、企業Ａの保有する全ての工場ａ〜ｚのデマンドデータの合計値が算出されるようになっているが、全ての工場ａ〜ｚのデマンドデータの合計値を算出するのではなく、管理者によって予め登録されている複数の工場のデマンドデータのみの合計値が算出されるようになっていてもよい。
例えば、管理者が端末装置１３からデマンド処理装置１１にアクセスして登録画面呼出コマンドを入力すると、企業Ａの保有する全ての工場ａ〜ｚと現時点で登録されている工場とが示されている登録画面が表示されるようになっている。この登録画面が表示されている時に、管理者が、工場ａ〜ｚのうち、登録を所望する工場を選択するコマンドを入力すると、選択された工場が登録されるようになっている。
そして、図３に示す予測部１１２は、全ての工場ａ〜ｚのデマンドデータの合計値を算出するのではなく、管理者によって予め登録されている工場のデマンドデータのみの合計値を算出するようになっている。
また、登録される工場を複数のグループに分け、グループ毎にデマンドデータの合計値が算出されるようになっていてもよい。例えば、工場ａ〜ｅが第１グループに登録され、工場ｆ〜ｋが第２グループに登録されると、予測部１１２は、工場ａ〜ｅのデマンドデータの合計値を第１グループのデマンドデータの合計値として求め、工場ｆ〜ｋのデマンドデータの合計値を第２グループのデマンドデータの合計値として求めるようになっている。
【００６６】
さらに、工場ａ〜ｚの各々に端末装置１３を設置し、前記の予測時間帯の直前に、通報部１１４が当該予測時間帯を示した警報メールを各端末装置１３に送信するようになっていてもよい。
また、通報部１１４は、予測時間帯の直前に、予測時間帯を示した警報メールを全ての端末装置１３に送信するのではなく、当該予測時間帯において予測使用電力が上位数番目までにランキングされている工場の端末装置１３のみに送信するようになっていてもよい。例えば、工場ａの端末装置を端末装置１３ａとし、工場ｂの端末装置を端末装置１３ｂとし、同様に、工場ｃ〜工場ｚの端末装置を端末装置１３ｃ〜１３ｚとする。そして、図６に示すような事例においては、各予測時間帯の直前に、予測時間帯を示した警報メールが端末装置１３ａ〜１３ｃに送信されるものの、端末装置１３ｄ〜１３ｚには送信されないのである。
また、通報部１１４は、予測時間帯の直前に、予測使用電力が高い工場の端末装置１３から順に警報メールを送信するようになっていてもよい。例えば、図６に示すように、１１時３１分〜１２時の予測時間帯において、工場ａが最も予測使用電力が高く、工場ｂが２番目に予測使用電力が高く、工場ｃが３番目に予測使用電力が高くなっている場合を想定する。この場合、通報部１１４は、最初に工場ａの端末装置１３ａに警報メールを送信し、節電可能メールが端末装置１３ａから送信されるのを待機する。これに対し、工場ａの管理者は、工場ａにおいて節電可能であれば節電可能メールを端末装置１３ａからデマンド処理装置１１へ送信させる。そして、通報部１１４は、閾値時間内に節電可能メールを受け取った場合は処理を終了し、閾値時間内に節電可能メールを受け取らなかった場合、工場ａのつぎに予測使用電力の高い工場ｂの端末装置１３ｂに対して警報メールを送信する。そして、通報部１１４は、端末装置１３ｂについても端末装置１３ａの場合と同様の処理を繰り返す。つまり、通報部１１４は、端末装置１３ｂから節電可能メールを受け取れば処理を終了し、端末装置１３ｂから節電可能メールを受信しない場合、工場ｂの次に予測使用電力が高い工場ｃの端末装置１３ｃに対して警報メールを送信する。
【００６７】
また、端末装置１３、端末装置１３ａ〜１３ｚは、汎用のパーソナルコンピュータであったが、例えば、携帯電話、携帯型通信端末等の携帯端末であってもよいし、通報部１１４から通報を受けると単に警報を示すブザー等を鳴らす警報装置等であってもよい。なお、端末装置１３、端末装置１３ａ〜１３ｚが携帯端末である場合、端末装置１３は本社の管理者が所持し、端末装置１３ａ〜１３ｚは、各々、工場ａ〜工場ｚの管理者が所持するようになっている。
【００６８】
また、通報部１１４は、データ処理部１１１にて算出（出力）されるデマンドデータの合計値の最新値を常に監視し、当該最新値と閾値とを対比して、当該最新値が閾値を超えると、全ての工場の端末装置１３ａ〜１３ｚに対して警報メールを送信するようになっていてもよい。また、通報部１１４は、デマンドデータの合計値の最新値が第１の閾値を超えた場合、可能であれば節電を行う事を促す注意メールを全ての工場の端末装置１３ａ〜１３ｚに対して送信し、前記合計値の最新値が第１の閾値よりも高い第２の閾値を超えた場合、節電を義務付ける警報メールを全ての工場の端末装置１３ａ〜１３ｚに対して送信するようになっていてもよい。
【００６９】
また、以上の実施形態によれば、予測部１１２は、過去３０日のデータ（工場ａ〜工場ｚのデマンドデータおよびデマンドデータの合計値）を参照して、前記の予測時間帯を特定している。しかし、参照するデータは過去３０日分に限定されるわけではなく、過去２月分でもよいし、過去３月分であってもよい。
また、予測部１１２は、予測処理を行う日付と同じ属性の過去の日付のデータのみを参照して、前記の予測時間帯を特定してもよい。なお、属性としては、曜日、季節、年、年度等が挙げられる。例えば、予測部１１２は、予測処理を行う日付が火曜日である場合、過去の火曜日の３０日分のデータ（工場ａ〜工場ｚのデマンドデータおよびデマンドデータの合計値）のみを参照して予測時間帯を特定してもよいし、予測処理を行う季節が夏である場合、夏に属する過去３０日分のデータのみを参照して予測時間帯を特定してもよいし、予測処理を行う日が平成２４年度である場合、平成２４年度の全ての日のデータを参照して予測時間帯を特定してもよい。なお、季節は日付で認識される。つまり、３〜５月を春とし、６月〜８月を夏とし、９月〜１１月を秋とし、１２月〜２月を冬として認識すればよい。なお、いずれの特定手法においても、参照するデータが異なるだけであり、予測時間帯の特定方法（予測処理）自体は、以上の実施形態の予測部１１２の処理内容と同様である。
【００７０】
また、以上の実施形態によれば、予測部１１２は、デマンドデータの各計測時点のなかから、デマンドデータの合計値が最高ピークになった計測時点として抽出された頻度（回数）の高い時点を上位３つ特定しているが、上位２つであってもよいし、最も頻度の高い時点のみであってもよい。但し、上位２つが特定される場合は出力される予測時間帯は２つであり、最も頻度の高い時点のみが特定される場合は出力される予測時間帯は１つになる。
【００７１】
また、以上示した実施形態において、予測部１１２は、直近の過去３０日の各々について、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピーク（一日のうちの最高ピーク）になった計測時点を抽出し、抽出された頻度（回数）の高い計測時点を上位３つ特定するようになっている。しかし、最高ピークになった計測時点のみを抽出するのではなく、複数のピーク（例えば一日のうちの最高ピークと２番目に大きなピークと３番目に大きなピーク）の各々の計測時点を抽出し、抽出された頻度（回数）の高い計測時点を上位３つ特定するようになっていてもよい。さらに、この場合、ピークの大きさの順に応じて、頻度に対して重み付けを行ってもよい。例えば、最高ピークの計測時点については抽出回数に対して３を乗じて重み付けし、２番目に大きなピークの計測時点については抽出回数に対して２を乗じて重み付けし、３番目に大きなピークの計測時点については抽出回数に対して１を乗じて重み付けし、重み付け後の抽出回数の合計の高い計測時点を特定するようになっていてもよい。
【００７２】
また、工場ａ〜工場ｚの各々について、電力使用を削減できる余地の大きさを示した削減余地データを予め設定しておき、工場毎の削減余地データを記憶部１１ｂに予め記憶させておくような構成も想定される。この削減余地データとは、システム設計者が各工場の電気設備等を調査することによって決定する値であり、他工場との関係で決定される相対的な値である。例えば、削減余地データの最高値を１００％と定め、工場ａの削減余地データを１０％とし、工場ｂの削減余地データを５％とする場合、工場ａの使用電力の削減余地は工場ｂの使用電力の削減余地よりも倍であるということになる。
そして、表示制御部１１３は、図６に示す予測画像において予測使用電力が高い上位３つの工場を示しているが、記憶部１１ｂを参照して、これら工場の各々の削減余地データをさらに予測画像に示すようになっていてもよい。
また、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂを参照して、予測時間帯毎に、各工場の予測使用電力に対して各工場の削減余地データを乗じることによって各工場の予測使用電力を補正し、各工場の予測使用割合に対して各工場の削減余地データを乗じることによって各工場の予測使用割合を補正するようになっていてもよい。そして、表示制御部１１３は、予測時間帯の他に、予測時間帯毎に、補正後の予測使用電力が高い上位３つの工場と、これら工場の補正後の予測使用電力と、これら工場の補正後の予測使用割合とを予測画像に示すようになっていてもよい。なお、表示制御部１１３は、予測時間帯の他に、予測時間帯毎に、補正後の予測使用割合が高い上位３つの工場と、これら工場の補正後の予測使用電力と、これら工場の補正後の予測使用割合とを予測画像に示すようになっていてもよい。
【００７３】
また、削減余地データは、以下に示すような定め方によって定めることも可能である。図８に示すように、各工場において、１日のうちのデマンドデータの最高値と最低値との差（絶対値）を変動幅と称す場合、変動幅が大きいほど使用電力を削減する余地が大きくなる。そこで、工場ａ〜工場ｚの各々について、過去のデータから変動幅の代表値を求め、変動幅の代表値に所定係数を乗じて得られた値を削減余地データとするようになっていてもよい。例えば、所定係数を０．１と定め、ある工場の変動幅が１１０ｋｗであるような場合、当該工場の削減余地データを１１％と定めるというようになっていてもよい。
【００７４】
また、図９に示すように、各工場の非稼動期間のデマンドデータ（イニシャル電力）は所定値以下で安定している。そこで、デマンド処理装置１１は、各工場について、過去のデマンドデータから前記所定値を特定し、直近の平均使用電力が所定値以下になった工場に対して節電を促す警報を端末装置１３に送信するようになっていてもよい。これにより、非稼動時における無駄な電力使用を抑制できる。
【００７５】
また、図７に示すような合計値グラフにおける前記合計値の推移パターンは数種類に分類される。それゆえ、予測処理が行われる日付（本日）の合計値グラフのうちの一部（午前中）の前記合計値の推移パターンと、過去の日付における合計値グラフのうちの一部（午前中）の前記合計値の推移パターンとをパターンマッチングすることによって、予測処理が行われる日付の合計値グラフのうちの残りの一部（午後）の前記合計値の推移パターンを予測でき、ひいては前記合計値が最高になる時間帯を予測できる。
【００７６】
そこで、デマンド処理装置１１は、下記に説明するグラフ作成部と類似グラフ抽出部とを備えていてもよい。グラフ作成部は、記憶部１１ｂのデータベース（履歴情報）を参照して、計測時点と前記合計値との関係を示した合計値グラフ（図７参照）を日付毎に作成するものである。類似グラフ抽出部は、現時点の属する日付の合計値グラフにおける現時点までの時間範囲と同一時間範囲において、現時点の属する日付の合計値グラフと過去の日付の合計値グラフとのパターンマッチングを行い、現時点の属する日付の合計値グラフに最も類似している合計値グラフを過去の日付の合計値グラフのなかから抽出するものである。そして、予測部１１２は、前記類似グラフ抽出部にて抽出された合計値グラフにおいて前記合計値が最高になる計測時点に対応する計測時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっている。この構成によれば、現時点の属する日付（本日）の合計値グラフに最も近い過去の日付の合計値グラフを特定し、特定した合計値グラフにおいて前記合計値が最高になる時間帯を前記予測時間帯としているので、予測時間帯の特定をより正確に行える。例えば、現在が６月１日の９時である場合、６月１日の０時〜９時までの合計値グラフと、過去の３０日分の０時〜９時までの合計値グラフとをパターンマッチングし、過去の３０日分の合計値グラフのなかから、６月１日の合計値グラフに最も近い合計値グラフを特定する。そして、特定した合計値グラフにおいて前記合計値が最高になる時間帯を、６月１日における予測時間帯（前記合計値が最高になると予想される時間帯）として特定するようになっている。
【００７７】
なお、前記のパターンマッチングとしては、グラフに対して用いられている周知のパターンマッチング手法を適宜用いることができる。一例として、第１合計値グラフの前記合計値と第２合計値グラフの前記合計値との差の絶対値を計測時点毎に求め、第２合計値グラフを交換していき、当該絶対値の合計が最も少なかった第２合計値グラフを、第１合計値グラフに最も類似していると判定するような手法であってもよい。
【００７８】
また、本実施形態のデマンド処理装置１１は、本社ビルに設置されていてもよいし、工場ａ〜工場ｚの各々に設置されていてもよい。また、デマンド処理装置１１は携帯型端末であってもよい。
【００７９】
（実施形態および変形例の総括）
以上示した実施形態のデマンド処理装置１１は、単位期間毎に設定される各計測時点において前記単位期間における計測対象（工場）の使用電力の平均値を示したデマンドデータを計測する監視装置（計測装置）１７から、前記デマンドデータを受信して処理するものである。そして、デマンド処理装置１１のデータ処理部１１１は、互いに計測対象の工場を異ならせる複数の監視装置１７ａ〜１７ｚからデマンドデータを受信し、複数の監視装置１７ａ〜１７ｚの各々にて計測されたデマンドデータを合計した合計値を前記計測の日時毎に求め、求めた合計値を前記計測の日時毎に示したデータベース（履歴情報）を記憶部１１ｂに記録するようになっている。デマンド処理装置１１の予測部１１２は、前記データベースに基づいて、現時点よりも先の時間帯であって、複数の監視装置１７ａ〜１７ｚにて計測されるデマンドデータの合計値が１日のうちで最高になる時間帯を予測時間帯として予測する。また、デマンド処理装置１１の表示制御部１１３および通報部１１４は前記予測時間帯を管理者（利用者）に通知するようになっている。
【００８０】
このようなデマンド処理装置１１の構成によれば、管理者は、複数の計測対象（工場）からなるグループにおけるデマンドデータの合計値が最高値になる時間帯を予測できるので、前記最高値を効率的に抑制するような節電計画を立てることが容易になる。
【００８１】
また、本実施形態の予測部１１２は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、計測対象の工場毎に、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値（平均値等）を、前記予測時間帯の使用電力の予測値である予測使用電力として出力している。そして、表示制御部１１３は、前記予測時間帯と共に、前記予測使用電力の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象（工場）を利用者に通知するようになっている。これにより、前記の予測時間帯において使用電力が大きくなると予測される計測対象（工場）を特定できるため、前記最高値を効率的に抑制できるような節電計画を立てることが一層容易になる。
【００８２】
また、以上にて示した変形例では、計測対象の工場毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数を記憶部１１ｂに予め記憶させておき、表示制御部１１３が、前記計測対象の工場毎に、前記の予測使用電力に対して前記削減余地係数を乗じることで前記予測使用電力を補正し、補正後の前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象（工場）を利用者に通知するようになっている。この構成によれば、前記予測使用電力が大きくても削減余地が殆どないような計測対象については利用者に通知される確率を抑制し、前記予測使用電力が中程度でも削減余地が大きい計測対象については利用者に通知される確率を高めることができるので、節電対応の容易な計測対象の特定が容易になる。
【００８３】
また、本実施形態の予測部１１２は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を計測対象毎に出力し、計測対象毎に、全ての計測対象の前記代表値に対する各計測対象の代表値の割合を、前記予測時間帯の使用電力の予測値の大きさを示す予測使用割合（予測割合データ）として出力するようになっている。そして、表示制御部１１３は、前記予測時間帯と共に、前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象（工場）を利用者に通知するようになっている。これにより、前記の予測時間帯において使用電力が大きくなると予測される計測対象を特定できるため、前記最高値を効率的に抑制できるような節電計画を立てることが一層容易になる。
【００８４】
また、以上にて示した変形例では、計測対象の工場毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数を記憶部１１ｂに予め記憶させておき、表示制御部１１３が、前記計測対象の工場毎に、前記予測使用割合に対して前記削減余地係数を乗じることで前記予測使用割合を補正し、補正後の前記予測使用割合の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象（工場）を利用者に通知するようになっている。この構成によれば、前記予測使用電力が大きくても削減余地が殆どないような計測対象については利用者に通知される確率を抑制し、前記予測使用電力が中程度でも削減余地が大きい計測対象については利用者に通知される確率を高めることができるので、節電対応の容易な計測対象の特定が容易になる。
【００８５】
また、本実施形態の予測部１１２は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、デマンドデータが計測される各計測時点のうち前記合計値が一日のなかで最大値になる計測時点を抽出し、前記抽出の回数を示す抽出頻度の高さの順位が所定の位よりも高い計測時点を特定し、特定された計測時点に対応する計測時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっている。
【００８６】
また、本実施形態の変形例によれば、通報部１１４は、前記予測時間帯を予測しようとしている日付を予測対象日とした場合、前記データベースのうち、前記予測対象日の属性と同じ属性の日付にて計測されたデマンドデータから得られた部分のみを参照して、前記予測時間帯を予測するようになっている。また、前記の属性としては、曜日、季節、年、年度のうちの少なくともいずれかが挙げられる。
【００８７】
以上の変形例によれば、例えば、予測時間帯を予測しようとしている日付（本日）が火曜日である場合、記憶部１１ｂのデータベースのうち、過去に火曜日に計測されたデマンドデータから得られた情報（計測時点が火曜日になっているデマンドデータおよび合計値）のみから前記予測を行うことになるので、より信頼度の高い予測を行えるというメリットを有する。
【００８８】
さらに、本実施形態の変形例によれば、デマンド処理装置１１は、以下に示すグラフ作成部および類似グラフ抽出部をさらに備えていてもよい。グラフ作成部は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、前記計測時点と前記合計値との関係を示した合計値グラフを日付毎に作成する。類似グラフ抽出部は、現時点の属する日付の合計値グラフにおける現時点までの時間範囲と同一時間範囲において、現時点の属する日付の合計値グラフと最も類似している合計値グラフを、過去の日付の合計値グラフのなかから抽出する。そして、予測部１１２は、前記類似グラフ抽出部にて抽出された合計値グラフにおいて前記合計値が最高になる計測時点に対応する計測時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっている。この構成によれば、前記合計値の推移状況が現時点の属する日付（本日）に最も近い過去の日付の合計値グラフを参照して、前記合計値が最高になる時間帯を特定しているので、前記の予測をより正確に行えるという効果を奏する。
【００８９】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【００９０】
なお、上記した各実施形態における情報処理部１１ａの各部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算手段が、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶手段に記憶されたプログラムを実行し、インターフェース回路などの通信手段を制御することにより実現できる。したがって、これらの手段を有するコンピュータが、上記プログラムを記録した記録媒体を読み取り、当該プログラムを実行するだけで、本実施形態の情報処理部１１ａの各種機能および各種処理を実現することができる。また、上記プログラムをリムーバブルな記録媒体に記録することにより、任意のコンピュータ上で上記の各種機能および各種処理を実現することができる。
【００９１】
この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理を行うために図示しないメモリ、例えばＲＯＭのようなものがプログラムメディアであっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することにより読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【００９２】
また、何れの場合でも、格納されているプログラムは、マイクロプロセッサがアクセスして実行される構成であることが好ましい。さらに、プログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であることが好ましい。なお、このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【００９３】
また、上記プログラムメディアとしては、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等のディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する記録媒体等がある。
【００９４】
また、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であれば、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する記録媒体であることが好ましい。
【００９５】
さらに、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであることが好ましい。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明は、単位期間（例えば３０分間または１時間）の平均使用電力を示すデマンドデータを処理するデマンド処理装置に利用できる。
【符号の説明】
【００９７】
１０ デマンド処理システム
１１ デマンド処理装置
１１ｂ 記憶部（記憶装置）
１３ 端末装置
１７ 監視装置
１１１ データ処理部
１１２ 予測部
１１３ 表示制御部（通知部）
１１４ 通報部（通知部）
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単位期間（例えば３０分間または１時間）の平均使用電力を示すデマンドデータを処理するデマンド処理装置、デマンド処理装置の制御方法、制御プログラム、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
使用電力に関する指標として平均使用電力という値が従来から用いられ、この平均使用電力をデマンドデータと称することがある。デマンドデータは、電力使用の契約を電力会社と締結している契約者毎に求められる値であり、単位期間（例えば３０分間または１時間）毎に計測され、前記単位期間における使用電力の平均値を意味する。ある電力会社では、契約者毎に、デマンドデータの月間最高値を月毎に求め、過去１年間の月間最高値の中で最も大きな値を契約電力として定め、契約電力に基づいて電気料金の基本料金を定めるようになっている。
【０００３】
ところで、災害によって電力会社の発電所が被災して稼動しなくなった場合、当該電力会社の管轄地域における電力使用頻度が高い時間帯での電力不足を抑制するために、政府が契約者に対して電力の使用制限のノルマを一時的に課すことがある。このノルマは、契約者のデマンドデータを、当該契約者の前年度の所定期間内のデマンドデータの最高値の所定割合（数十％）の範囲に抑制させるというものである。
【０００４】
また、複数契約者からなるグループについては、複数契約者のデマンドデータの合計値（同一の時間帯における複数契約者の各々のデマンドデータの合計値）を、当該複数契約者の前年度の所定期間内におけるデマンドデータの最高値の合計値の所定割合の範囲内に抑制させるといった共同使用制限スキームが導入されている。この共同使用制限スキーム（以下「使用制限スキーム」と称す）は２０１１年５月２５日付けで日本国の経済産業省から発表されたものである。
【０００５】
なお、前記のグループとしては、例えば、複数の工場を保有する企業等が挙げられる（前記の契約は企業単位で行われるのではなく工場単位で行われるので、複数の工場を保有する企業は複数の契約者（工場）からなるグループに相当するのである）。また、前記のグループは複数の企業からなる共同体等であってもよい。
【０００６】
前記の使用制限スキームによれば、例えば、工場α，工場β，工場γを保有する企業において、工場α〜γのデマンドデータの合計値を、前年度の所定期間内の工場α〜γのデマンドデータの最高値の合計値の所定割合の範囲に抑える必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１２０９１９号公報
【特許文献２】特開２００６−２８８０２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
そして、複数の契約者からなるグループ（例えば複数の工場を有する企業）において、前記の使用制限スキームが利用される場合、前記グループにおけるデマンドデータの合計値の最高値（１日の最高値）があまり抑制されないような意義の無い電力使用制限を行うのではなく、前記最高値が効率的に抑制されるような意義のある節電を行わなければならないという課題が生じる。
【０００９】
本発明は、前記の課題に鑑みてなされたものであり、複数の契約者（電力使用の契約者）からなるグループにおいて、前記グループにおけるデマンドデータの合計値の最高値を効率的に抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するために、本発明は、単位期間毎に設定される各計測時点において前記単位期間における計測対象の使用電力の平均値を示したデマンドデータを計測する計測装置から、前記デマンドデータを受信して処理するデマンド処理装置において、互いに計測対象を異ならせる複数の計測装置からデマンドデータを受信し、前記複数の計測装置の各々にて計測されたデマンドデータを合計した合計値を前記計測の日時毎に求め、求めた合計値を前記計測の日時毎に示した履歴情報を記憶装置に記録するデータ処理部と、前記履歴情報に基づいて、現時点よりも先の時間帯であって、前記複数の計測装置にて計測されるデマンドデータの合計値が１日のうちで最高になる可能性のある時間帯を予測時間帯として予測する予測部と、前記予測時間帯を利用者に通知する通知部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明の構成によれば、利用者は、複数の計測対象（契約者，工場）からなるグループにおけるデマンドデータの合計値が最高値になる時間帯を予測できるので、前記最高値を効率的に抑制するような節電計画を立てることが容易になる。これにより、前記最高値の抑制を効率的に行えるという効果を奏する。
【００１２】
なお、前記予測部は、前記予測時間帯を１日のなかで１つだけ設定するようになっていてもよいし、前記予測時間帯を１日のなかで２以上設定するようになっていてもよい。
【００１３】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記予測部は、予測時間帯を予測しようとしている日付を予測対象日とした場合、前記履歴情報のうち、前記予測対象日の属性と同じ属性の日付にて計測されたデマンドデータから得られた部分のみを参照して、前記予測時間帯を予測するようになっていてもよい。この構成によれば、過去の履歴情報のうち、予測時間帯を予測しようとしている日付と同じ属性（曜日等）の日付で計測されたデータから得られた情報のみから前記予測を行うことになるので、より信頼度の高い予測を行えるというメリットを有する。なお、前記属性とは、曜日、季節、年、年度のうちの少なくともいずれかである。
【００１４】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記予測部は、前記履歴情報を参照して、計測対象毎に、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を、前記予測時間帯の使用電力の予測値として出力し、前記通知部は、前記予測時間帯と共に、前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていてもよい。この構成によれば、前記の予測時間帯において使用電力が大きくなると予測される計測対象を特定できるため、前記最高値を効率的に抑制できるような節電計画を立てることが一層容易になる。
【００１５】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記記憶装置には、前記計測対象毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数が予め記憶されており、前記通知部は、前記計測対象毎に、前記予測値に対して前記削減余地係数を乗じることで、前記予測値を補正し、補正後の前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていてもよい。この構成によれば、予測使用電力が大きくても削減余地が殆どないような計測対象については利用者に通知される確率を抑制し、予測使用電力が中程度でも削減余地が大きい計測対象については利用者に通知される確率を高めることができるので、節電対応の容易な計測対象の特定が容易になる。
【００１６】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記予測部は、前記履歴情報を参照して、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を計測対象毎に出力し、計測対象毎に、全ての計測対象の前記代表値に対する各計測対象の代表値の割合を、前記予測時間帯の使用電力の予測値の大きさを示す予測割合データとして出力し、前記通知部は、前記予測時間帯と共に、前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていてもよい。この構成によれば、前記の予測時間帯において使用電力が大きくなると予測される計測対象を特定できるため、前記最高値を効率的に抑制できるような節電計画を立てることが一層容易になる。
【００１７】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記記憶装置には、前記計測対象毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数が予め記憶されており、前記予測部は、前記計測対象毎に、前記予測割合データに対して前記削減余地係数を乗じることで、前記予測割合データを補正し、前記通知部は、補正後の前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていてもよい。この構成によれば、予測使用電力（予測時間帯における使用電力の予測値）が大きくても削減余地が殆どないような計測対象については利用者に通知される確率を抑制し、予測使用電力が中程度でも削減余地が大きい計測対象については利用者に通知される確率を高めることができるので、節電対応の容易な計測対象の特定が容易になる。
【００１８】
また、本発明のデマンド処理装置において、前記予測部は、前記履歴情報を参照して、デマンドデータが計測される各計測時点のうち前記合計値が一日のなかで最大値になる計測時点を抽出し、前記抽出の回数を示す抽出頻度の高さの順位が所定の位よりも高い計測時点を特定し、特定された計測時点に対応する前記単位時間の時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっていてもよい。
【００１９】
また、一日における前記合計値の推移パターンは数種類に分類されるので、本日（予測処理の対象日）のうちの一部（午前中）の前記推移パターンと過去の日付における推移パターンとをマッチングすることによって、本日のうちの残りの一部（午後）の前記推移パターンを予測でき、ひいては前記合計値が最高になる時間帯を予測できる。そこで、本発明のデマンド処理装置は、前記の構成に加えて、前記履歴情報を参照して、前記計測時点と前記合計値との関係を示したグラフを日付毎に作成するグラフ作成部と、現時点の属する日付のグラフにおける現時点までの時間範囲と同一時間範囲において、現時点の属する日付のグラフと最も類似しているグラフを、過去の日付のグラフのなかから抽出する類似グラフ抽出部とを備え、前記予測部は、前記類似グラフ抽出部にて抽出されたグラフにおいて前記合計値が最高になる計測時点に対応する前記単位時間の時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっていてもよい。この構成によれば、前記合計値の推移状況が現時点の属する日付（本日）に最も近い過去の日付のデータを参照して、前記合計値が最高になる時間帯を特定しているので、前記の予測をより正確に行えるという効果を奏する。
【００２０】
さらに、前記デマンド処理装置は、コンピュータによって実現されてもよく、この場合には、コンピュータを前記デマンド処理装置の各部として機能させるプログラム、および、このプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は、デマンドデータの合計値の最高値の抑制を効率的に行えるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態に係るデマンド処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態のコンセプトを説明するための図である。
【図３】図１に示すデマンド処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】計測時点毎の各工場のデマンドデータと全工場のデマンドデータの合計値とを記録したデータベースの記録内容の一例を示す図である。
【図５】デマンドデータの計測時点と、デマンドデータの合計値が最高ピークになる頻度との関係を示したグラフである。
【図６】全ての工場のデマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯の予測結果を示す表示画像の一例を示す模式図である。
【図７】全工場のデマンドデータの合計値の推移を示した合計値グラフの一例を示す図である。
【図８】デマンドデータの変動幅を説明するための図である。
【図９】各工場のイニシャル電力を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態を詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るデマンド処理システムの概略構成を示すブロック図である。図１に示すデマンド処理システム１０は、企業Ａが保有する複数の工場の各々の過去のデマンドデータに基づき、デマンドデータの合計値が最高になる可能性の高い時間帯を予測するものである。
【００２４】
デマンド処理システム１０は、図１に示すように、端末装置１３、通信網１４、デマンド処理装置１１、通信網１５、監視装置１７ａ〜１７ｚ、電力メータ１８ａ〜１８ｚを備えている。
【００２５】
通信網１４はインターネットであり、通信網１５はＦＯＭＡ（Freedom of mobile multimedia Access)に基づく通信ネットワークである。端末装置１３とデマンド処理装置１１とは通信網１４を介して通信可能に接続されており、デマンド処理装置１１と監視装置１７ａ〜１７ｚの各々とは通信網１５を介して通信可能に接続されている。
【００２６】
ここで、上述した企業Ａは、本社ビルおよび工場ａ〜工場ｚを保有しているグループである。図１に示すように、企業Ａの本社ビルには端末装置１３が設置されている。また、工場ａには監視装置１７ａおよび電力メータ１８ａが設置され、工場ｂには監視装置１７ｂおよび電力メータ１８ｂが設置されている。さらに、図示はしないが同様に、工場ｃには監視装置１７ｃおよび電力メータ１８ｃが設置され、工場ｄには監視装置１７ｄおよび電力メータ１８ｄが設置され、工場ｅ〜工場ｙも同様の構成になっている。そして、図１に示すように、工場ｚには監視装置１７ｚおよび電力メータ１８ｚが設置されている。
【００２７】
ここで、工場（拠点）ａ〜工場ｚの各々は、個別に電力会社と電気使用契約を締結している。つまり、工場ａ〜工場ｚの各々は、単独で電力会社と電気使用契約を締結している契約者であり、工場ａ〜工場ｚを保有する企業Ａは、前述した共同使用制限スキームにおける、複数の契約者からなるグループに相当する。
【００２８】
電力メータ１８ａは、工場ａにて使用される電力の積算値を計測する機器であり、電力メータ１８ｂは、工場ｂにて使用される電力の積算値を計測する機器であり、電力メータ１８ｚは、工場ｚにて使用される電力の積算値を計測する機器である。同様に、図示しない電力メータ１８ｃ〜１８ｙは、各々に設置されている工場にて使用される電力の積算値を計測する機器である。
【００２９】
つまり、工場ａの電気料金は、電力メータ１８ａの計測値に応じて算出される電力量料金と工場ａに設定される基本料金（契約料金）との合計であり、工場ｂの電気料金は、電力メータ１８ｂの計測値に応じて算出される電力量料金と工場ｂに設定される基本料金との合計であり、工場ｚの電気料金は、電力メータ１８ｚの計測値に応じて算出される電力量料金と工場ｚに設定される基本料金との合計である。同様に、工場ｃ〜工場ｙの電気料金は、各々の工場に設置されている電力メータの計測値に応じて算出される電力量料金と各々の工場に設定される基本料金との合計である。
【００３０】
監視装置１７ａは、電力メータ１８ａに接続されていて電力メータ１８ａを監視し、この監視結果に基づいて工場ａのデマンドデータを計測する装置である。また、監視装置１７ａは、計測したデマンドデータを、通信網１５を介してデマンド処理装置１１に送信する。
【００３１】
ここで、デマンドデータとは、単位期間における計測対象の使用電力の平均値、言い換えると、単位期間（以下「計測時間帯」と称す）の工場の使用電力の平均値（平均使用電力）である。本実施形態のデマンドデータは、３０分毎の各計測時点において計測され、計測時点を含む過去３０分間の使用電力の平均値である。
【００３２】
具体的には、図４に示すように、０時３０分、１時００分、１時３０分、・・・というように３０分毎の各計測時点にてデマンドデータが計測される。そして、計測時点が０時３０分のデマンドデータは、０時０１分〜０時３０分の計測時間帯における使用電力の平均値であり、計測時点が１時００分のデマンドデータは、０時３１分〜１時００分の計測時間帯における使用電力の平均値であり、計測時点が１時３０分のデマンドデータは、１時０１分〜１時３０分の計測時間帯における使用電力の平均値であり、計測時点が２時００分のデマンドデータは、１時３１分〜２時００分の計測時間帯における使用電力の平均値である。
【００３３】
監視装置１７ｂは、電力メータ１８ｂに接続されていて電力メータ１８ｂを監視し、この監視結果に基づいて工場ｂのデマンドデータを計測する装置である。また、監視装置１７ｂは、計測したデマンドデータを、通信網１５を介してデマンド処理装置１１に送信する。
【００３４】
監視装置１７ｚは、電力メータ１８ｚに接続されていて電力メータ１８ｚを監視し、この監視結果に基づいて工場ｚのデマンドデータを計測する装置である。また、監視装置１７ｚは、計測したデマンドデータを、通信網１５を介してデマンド処理装置１１に送信する。
【００３５】
監視装置１７ｃ〜１７ｙは、監視装置１７ａ等と同様、各々が設置されている工場のデマンドデータを計測し、計測したデマンドデータを、通信網１５を介してデマンド処理装置１１に送信するようになっている。
【００３６】
なお、以下では、監視装置１７ａ〜１７ｚを総称する場合は監視装置１７と記載し、電力メータ１８ａ〜１８ｚを総称する場合は電力メータ１８と記載する。
【００３７】
デマンド処理装置１１は、監視装置１７から送信されてくるデマンドデータを処理する装置であり、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯を予測するためのものである。
【００３８】
端末装置１３は、本社ビル１２に設置されている汎用のパーソナルコンピュータであり、通信網１４を介してデマンド処理装置１１に接続されている。端末装置１３は、企業Ａの管理者によって操作されるものであり、デマンド処理装置１１から送られてくる警告メール（後述）を表示するようになっている。また、企業Ａの管理者は、端末装置１３をデマンド処理装置１１にアクセスさせ、デマンド処理装置１１にて処理された情報を端末装置１３に表示させることが可能になっている。
【００３９】
つぎに、本実施形態のコンセプトを図２に基づいて説明する。２０１１年度に導入された共同使用制限スキームによれば、複数の契約者からなるグループに関しては、計測時点毎の全契約者のデマンドデータの合計値を、全契約者の前年度の所定期間内のデマンドデータの合計値の最高値の所定割合以下にする必要がある。
【００４０】
例えば、複数の工場を有する企業（複数の契約者からなるグループ）からすれば、全工場のデマンドデータの合計値を、前年度の所定期間内の全工場のデマンドデータの最高値の合計値の所定割合の範囲に抑える必要がある。
【００４１】
そして、共同使用制限スキームが利用される場合、デマンドデータの合計値の最高値（最高ピーク）を抑制する必要が生じるが、前記合計値が最高値になる時間帯を予測できれば、前記最高値の抑制を効果的に行うことができる（つまり、当該時間帯において一斉に節電を行って前記最高ピークを抑制すればよい）。
【００４２】
つまり、図２（ａ）に示すように、各工場においてデマンドデータが最高ピークになる時間帯は互いに異なるため、工場毎にデマンドデータが最高ピークになる時間帯を予測して各最高ピークを抑制しても、前記の合計値の最高ピークはあまり抑制されず、効果的な節電とはいえない。
【００４３】
これに対し、図２（ｂ）に示すように、全工場のデマンドデータの合計値を測定時点毎に記録しておき、前日までの前記の記録の内容を統計処理すれば、前記合計値が最高ピークになる時間帯を予測でき、この時間帯において一斉に節電を行えば、前記の合計値の最高ピークの抑制を効率的に行える（なお、図２の工場Ａ〜工場Ｃは、本実施形態のコンセプトを説明するためのものであり、図１の工場ａ〜工場ｃと無関係である）。
【００４４】
つまり、一日のうち使用電力が高くなる前の時間帯において（例えば午前８時）、前日までの記録から、デマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯を予測し、当該時間帯において節電を行うことを各工場に要請すれば、デマンドデータの合計値の最高ピークの抑制を効果的に行える。
【００４５】
そこで、本実施形態では、全ての監視装置１７に接続されるデマンド処理装置１１を備え、監視装置１７の計測結果に基づいて、デマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯をデマンド処理装置１１に予測させるようになっている。以下、デマンド処理装置１１の詳細を説明する。
【００４６】
デマンド処理装置１１は、図３に示すように、情報処理部１１ａおよび記憶部１１ｂを備えている。情報処理部１１ａは、例えばＰＣ（Personal Computer）ベースのコンピュータによって構成され、プログラムをコンピュータに実行させることによって情報処理を行うようになっている。このプログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などのリムーバブルメディアに記録されているものを読み込んで使用する形態であってもよいし、ハードディスクなどにインストールされたものを読み込んで使用する形態であってもよい。また、図示しない外部Ｉ／Ｆを介して上記プログラムをダウンロードしてハードディスクなどにインストールして実行する形態なども考えられる。なお、情報処理部１１ａにおける各ブロックの詳細については後述する。
【００４７】
記憶部１１ｂは、上記したハードディスクなどの不揮発性の記憶装置によって構成される。この記憶部１１ｂに記憶される内容としては、上記したプログラム、ＯＳ（operating system）プログラム、その他各種プログラム、情報処理部１１ａによって作成・処理される各種情報やデータベースがある。
【００４８】
つぎに、情報処理部１１ａにおける各ブロックを説明する。図３に示すように、情報処理部１１ａは、データ処理部１１１、予測部１１２、表示制御部１１３、通報部１１４を備えている。
【００４９】
データ処理部１１１は、デマンドデータが計測される各計測時間において、各監視装置１７ａ〜１７ｚからデマンドデータを取得する。そして、データ処理部１１１は、取得したデータに基づき、各工場のデマンドデータと全工場のデマンドデータの合計値とを計測時間毎に示したデータベースを作成・更新する。なお、前記のデータベースは記憶部１１ｂに記憶されているものであり、データ処理部１１１は記憶部１１ｂにアクセスしてデータベースの作成・更新を行う。
【００５０】
また、上述したが、デマンドデータは、１２時００分、１２時３０分、１３時００分、１３時３０分、・・・というように３０分ごとに計測される。それゆえ、図４に示すように、前記のデータベースにおいては、３０分毎に、計測日時と、各工場における単位時間（３０分）のデマンドデータと、全工場のデマンドデータの合計値とが記録されていくことになる。
【００５１】
なお、工場ａ〜工場ｚに関するデータベースはデータが膨大であって図示が困難であるため、図４では、説明の便宜上、図１の記憶部１１ｂに記憶されているデータベースと同様のデータベースであって、工場ａ〜工場ｚとは異なる工場Ａ〜Ｃに関するデータベースを例示している。但し、本実施形態でも図４のデータベースと同様のものが使用されており、図１の記憶部１１ｂには、図４のデータベースと同様のデータベースであって、工場Ａ〜Ｃに関するデータではなく工場ａ〜ｚに関するデータベースが記憶されているものとする。
【００５２】
予測部１１２は、日が改まる度に、改まった後の日における工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピーク（最高値）になる時間帯を予測し、予測した時間帯（予測時間帯と称す）を前記のデータベースに記録する処理を行うブロックである。つまり、予測部１１２は、０時００分において、当日の工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピークになる時間帯を予測する予測処理を毎日行うのである。
【００５３】
具体的に、予測部１１２は、前記のデータベースを参照し、直近の過去３０日の各々について、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピーク（１日のうちの最高ピーク）になった計測時点を抽出し、抽出された頻度（回数）の高い計測時点を上位３つ特定するようになっている。
【００５４】
例えば、図４に示す５月１６日においては１５時３０分が抽出される。そして、抽出頻度と計測時点との関係が図５に示すグラフのようになっている場合、８回抽出された１４時３０分と、６回抽出された１５時００分と、５回抽出された１２時００分とが特定される。
【００５５】
そして、予測部１１２は、特定した計測時点に対応する計測時間帯を、前記予測時間帯として記憶部１１ｂのデータベースに記録する。つまり、抽出頻度と計測時点との関係が図５に示すグラフのようになっている場合、計測時点が１４時３０分に対応する計測対象時間帯である１４時０１分〜１４時３０分と、計測時点が１５時００分に対応する計測対象時間帯である１４時３１分〜１５時００分と、計測時点が１２時００分に対応する計測対象時間帯である１１時３１分〜１２時００分とが、前記予測時間帯として記憶部１１ｂのデータベースに記録される（つまり、３つの予測時間帯が記録される）。以上のようにして、工場ａ〜工場ｚの平均使用電力の合計値が最高ピークになる時間帯の予測が行われ、予測結果（予測時間帯）がデータベースに記録される。
【００５６】
また、予測部１１２は、前記の予測処理を終えると、過去３０日分のデータを用いて、予測時間帯毎に、工場ａ〜ｚの各々について、デマンドデータの代表値を予測使用電力として算出する。また、予測部１１２は、予測時間帯毎に、工場ａ〜ｚの各々について、全工場の予測使用電力の合計値の代表値に対する予測使用電力の割合を予測使用割合として算出する。そして、予測部１１２は、予測時間帯毎に、工場ａ〜ｚの各々について、前記予測使用電力と予測使用割合とを、記憶部１１ｂのデータベースに記録する。なお、前記の代表値としては、平均値、中央値、最頻値等が挙げられる。
【００５７】
表示制御部１１３は、端末装置１３から送られてくるコマンドに応じて、記憶部１１ｂに記憶されているデータベースの内容を端末装置１３に表示する処理を行うブロックである。表示制御部１１３の処理内容を以下にて説明する。
【００５８】
図１に示す本社ビルにおいて、管理者（利用者）が、端末装置１３をデマンド処理装置１１にアクセスさせ、端末装置１３から予測画像の表示コマンドを入力すると、当該表示コマンドは端末装置１３からデマンド処理装置１１の表示制御部１１３に送信されるようになっている。
【００５９】
表示制御部１１３は、端末装置１３から前記予測画像の表示コマンドを入力すると、記憶部１１ｂに記憶されているデータベースの内容を参照して、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピークになる予測時間帯（前記合計値が最高ピークになる可能性の高い時間帯）を示した予測画像を作成し、当該予測画像の画像データを端末装置１３に送信して、当該予測画像を端末装置１３に表示させる。
つまり、予測部１１２が、前記予測時間帯として、１４時０１分〜１４時３０分と１４時３１分〜１５時００分と１１時３１分〜１２時００分とを挙げているので、表示制御部１１３は、図６に示すように、これらの予測時間帯を示す予測画像を端末装置１３に表示させることなる。
また、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、予測時間帯毎に、予測使用電力が高い上位３つの工場とこれら工場の予測使用電力および予測使用割合とを読み出す。そして、図６に示すように、表示制御部１１３は、予測時間帯の他に、予測時間帯毎に、予測使用電力が高い上位３つの工場と、各予測時間帯におけるこれら工場の予測使用電力および予測使用割合とを予測画像に示している。
なお、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、予測時間帯毎に、予測使用割合が高い上位３つの工場とこれら工場の予測使用電力および予測使用割合とを読み出すようになっていてもよく、この場合、表示制御部１１３は、予測時間帯の他に、予測時間帯毎に、予測使用割合が高い上位３つの工場と、各予測時間帯におけるこれら工場の予測使用電力および予測使用割合とを予測画像に示すようになっている。
【００６０】
また、図１に示す本社ビルにおいて、管理者が、電力推移グラフに関する表示コマンドを端末装置１３からデマンド処理装置１１へ送信すると、表示制御部１１３は、電力推移グラフを端末装置１３に表示させるようになっている。この点について以下詳細に説明する。
電力推移画像には、工場毎のデマンドデータに関する工場単位グラフと、全工場のデマンドデータの合計値に関する合計値グラフとがある。
工場単位グラフは、工場ａ〜工場ｚ毎に作成されるグラフであり、計測時点を横軸に示す一方で各工場のデマンドデータを縦軸に示したグラフである。例えば、工場ａの工場単位グラフには工場ａのデマンドデータが縦軸に示され、工場ｂの工場単位グラフには工場ｂのデマンドデータが縦軸に示される。
合計値グラフは、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値を示すグラフである。つまり、図７に示すように、合計値グラフにおいては、横軸に計測時点が示され、縦軸に全工場のデマンドデータの合計値が示される。
そして、管理者が、工場単位グラフの表示コマンドと管理者の選択した工場とを示した選択コマンドとを端末装置１３からデマンド処理装置１１へ送信すると、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、選択コマンドに示される工場についての工場単位グラフを示した画像データを作成し、この画像データの画像（工場単位グラフ）を端末装置１３に表示させるようになっている。また、管理者が、合計値グラフの表示コマンドを端末装置１３からデマンド処理装置１１へ送信すると、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、合計値グラフを示した画像データを作成し、この画像データの画像（合計値グラフ）を端末装置１３に表示させるようになっている。
なお、各グラフにおいて同時に示すことの可能な範囲は２４時間分のデータである。但し、管理者が各グラフを横方向にスクロールさせるコマンドを入力することにより、スクロール前には示されていなかった時間のデータが示されたグラフを表示させることが可能になっている。
また、表示制御部１１３は、利用者からの要求に応じて、複数のグラフを端末装置１３に同時に表示させるようになっていてもよい。例えば、工場ａの工場単位グラフと合計値グラフとを同時に表示させるようになっていてもよいし、工場ａの工場単位グラフと工場ｂの工場単位グラフとを同時に表示させるようになっていてもよいし、工場ａの工場単位グラフと工場ｂの工場単位グラフと合計値グラフとを同時に表示させるようになっていてもよい。
さらに、図７に示す合計値グラフは、工場毎で色を異ならせた積み上げグラフであってもよい。つまり、デマンドデータの合計値に対する各工場のデマンドデータの割合をビジュアル的に確認できるように、図７に示される棒グラフにおいて各工場のデマンドデータに相当する部分を工場毎に異なる色で表示させるようになっていてもよい。
【００６１】
つぎに、図３の通報部１１４について説明する。通報部１１４は、予測部１１２にて予測処理が行われた後、当該予測処理にて特定された予測時間帯を端末装置１３に通報する処理を行うようになっている。具体的に、通報部１１４は、日が改まった後に予測部１１２にて予測処理が行われると、この予測処理にて特定された予測時間帯を示す警告メールを端末装置１３に送信するようになっている。これにより、端末装置１３を操作する管理者がデマンド処理装置１１にアクセスしなくても、端末装置１３の管理者に対して前記の予測時間帯を毎日通報できるようになっている。
【００６２】
以上示した実施形態によれば、本社ビルの管理者は、前記の警告メール、または、デマンド処理装置１１にアクセスすることで表示される予測画像（図６）により、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピークになると予測される予測時間帯を把握できる。それゆえ、企業Ａの管理者からすれば、前記の予測時間帯において節電を促す指示を各工場に送るだけで、企業Ａ全体でのデマンドデータの最高ピークを効果的に抑制できる。
【００６３】
また、図６に示される予測画像によれば、予測時間帯が１つではなく複数挙げられているため、現実に最高ピークになる時点が１つの予測時間帯から外れても、別の予測時間帯の範囲に含まれることになることが多く、デマンドデータの最高ピークの抑制をより確実に行うことができる。
【００６４】
さらに、図６に示される予測画像によれば、予測時間帯毎に、予測使用電力の高い工場が上位３つ挙げられている。それゆえ、管理者からすれば、まず、予測使用電力の高い工場について優先的に節電を指示することができ、これにより、平均使用電力の最高ピークの抑制を効率的に行うことができる。
【００６５】
[変形例]
以上示した実施形態によれば、企業Ａの保有する全ての工場ａ〜ｚのデマンドデータの合計値が算出されるようになっているが、全ての工場ａ〜ｚのデマンドデータの合計値を算出するのではなく、管理者によって予め登録されている複数の工場のデマンドデータのみの合計値が算出されるようになっていてもよい。
例えば、管理者が端末装置１３からデマンド処理装置１１にアクセスして登録画面呼出コマンドを入力すると、企業Ａの保有する全ての工場ａ〜ｚと現時点で登録されている工場とが示されている登録画面が表示されるようになっている。この登録画面が表示されている時に、管理者が、工場ａ〜ｚのうち、登録を所望する工場を選択するコマンドを入力すると、選択された工場が登録されるようになっている。
そして、図３に示す予測部１１２は、全ての工場ａ〜ｚのデマンドデータの合計値を算出するのではなく、管理者によって予め登録されている工場のデマンドデータのみの合計値を算出するようになっている。
また、登録される工場を複数のグループに分け、グループ毎にデマンドデータの合計値が算出されるようになっていてもよい。例えば、工場ａ〜ｅが第１グループに登録され、工場ｆ〜ｋが第２グループに登録されると、予測部１１２は、工場ａ〜ｅのデマンドデータの合計値を第１グループのデマンドデータの合計値として求め、工場ｆ〜ｋのデマンドデータの合計値を第２グループのデマンドデータの合計値として求めるようになっている。
【００６６】
さらに、工場ａ〜ｚの各々に端末装置１３を設置し、前記の予測時間帯の直前に、通報部１１４が当該予測時間帯を示した警報メールを各端末装置１３に送信するようになっていてもよい。
また、通報部１１４は、予測時間帯の直前に、予測時間帯を示した警報メールを全ての端末装置１３に送信するのではなく、当該予測時間帯において予測使用電力が上位数番目までにランキングされている工場の端末装置１３のみに送信するようになっていてもよい。例えば、工場ａの端末装置を端末装置１３ａとし、工場ｂの端末装置を端末装置１３ｂとし、同様に、工場ｃ〜工場ｚの端末装置を端末装置１３ｃ〜１３ｚとする。そして、図６に示すような事例においては、各予測時間帯の直前に、予測時間帯を示した警報メールが端末装置１３ａ〜１３ｃに送信されるものの、端末装置１３ｄ〜１３ｚには送信されないのである。
また、通報部１１４は、予測時間帯の直前に、予測使用電力が高い工場の端末装置１３から順に警報メールを送信するようになっていてもよい。例えば、図６に示すように、１１時３１分〜１２時の予測時間帯において、工場ａが最も予測使用電力が高く、工場ｂが２番目に予測使用電力が高く、工場ｃが３番目に予測使用電力が高くなっている場合を想定する。この場合、通報部１１４は、最初に工場ａの端末装置１３ａに警報メールを送信し、節電可能メールが端末装置１３ａから送信されるのを待機する。これに対し、工場ａの管理者は、工場ａにおいて節電可能であれば節電可能メールを端末装置１３ａからデマンド処理装置１１へ送信させる。そして、通報部１１４は、閾値時間内に節電可能メールを受け取った場合は処理を終了し、閾値時間内に節電可能メールを受け取らなかった場合、工場ａのつぎに予測使用電力の高い工場ｂの端末装置１３ｂに対して警報メールを送信する。そして、通報部１１４は、端末装置１３ｂについても端末装置１３ａの場合と同様の処理を繰り返す。つまり、通報部１１４は、端末装置１３ｂから節電可能メールを受け取れば処理を終了し、端末装置１３ｂから節電可能メールを受信しない場合、工場ｂの次に予測使用電力が高い工場ｃの端末装置１３ｃに対して警報メールを送信する。
【００６７】
また、端末装置１３、端末装置１３ａ〜１３ｚは、汎用のパーソナルコンピュータであったが、例えば、携帯電話、携帯型通信端末等の携帯端末であってもよいし、通報部１１４から通報を受けると単に警報を示すブザー等を鳴らす警報装置等であってもよい。なお、端末装置１３、端末装置１３ａ〜１３ｚが携帯端末である場合、端末装置１３は本社の管理者が所持し、端末装置１３ａ〜１３ｚは、各々、工場ａ〜工場ｚの管理者が所持するようになっている。
【００６８】
また、通報部１１４は、データ処理部１１１にて算出（出力）されるデマンドデータの合計値の最新値を常に監視し、当該最新値と閾値とを対比して、当該最新値が閾値を超えると、全ての工場の端末装置１３ａ〜１３ｚに対して警報メールを送信するようになっていてもよい。また、通報部１１４は、デマンドデータの合計値の最新値が第１の閾値を超えた場合、可能であれば節電を行う事を促す注意メールを全ての工場の端末装置１３ａ〜１３ｚに対して送信し、前記合計値の最新値が第１の閾値よりも高い第２の閾値を超えた場合、節電を義務付ける警報メールを全ての工場の端末装置１３ａ〜１３ｚに対して送信するようになっていてもよい。
【００６９】
また、以上の実施形態によれば、予測部１１２は、過去３０日のデータ（工場ａ〜工場ｚのデマンドデータおよびデマンドデータの合計値）を参照して、前記の予測時間帯を特定している。しかし、参照するデータは過去３０日分に限定されるわけではなく、過去２月分でもよいし、過去３月分であってもよい。
また、予測部１１２は、予測処理を行う日付と同じ属性の過去の日付のデータのみを参照して、前記の予測時間帯を特定してもよい。なお、属性としては、曜日、季節、年、年度等が挙げられる。例えば、予測部１１２は、予測処理を行う日付が火曜日である場合、過去の火曜日の３０日分のデータ（工場ａ〜工場ｚのデマンドデータおよびデマンドデータの合計値）のみを参照して予測時間帯を特定してもよいし、予測処理を行う季節が夏である場合、夏に属する過去３０日分のデータのみを参照して予測時間帯を特定してもよいし、予測処理を行う日が平成２４年度である場合、平成２４年度の全ての日のデータを参照して予測時間帯を特定してもよい。なお、季節は日付で認識される。つまり、３〜５月を春とし、６月〜８月を夏とし、９月〜１１月を秋とし、１２月〜２月を冬として認識すればよい。なお、いずれの特定手法においても、参照するデータが異なるだけであり、予測時間帯の特定方法（予測処理）自体は、以上の実施形態の予測部１１２の処理内容と同様である。
【００７０】
また、以上の実施形態によれば、予測部１１２は、デマンドデータの各計測時点のなかから、デマンドデータの合計値が最高ピークになった計測時点として抽出された頻度（回数）の高い時点を上位３つ特定しているが、上位２つであってもよいし、最も頻度の高い時点のみであってもよい。但し、上位２つが特定される場合は出力される予測時間帯は２つであり、最も頻度の高い時点のみが特定される場合は出力される予測時間帯は１つになる。
【００７１】
また、以上示した実施形態において、予測部１１２は、直近の過去３０日の各々について、工場ａ〜工場ｚのデマンドデータの合計値が最高ピーク（一日のうちの最高ピーク）になった計測時点を抽出し、抽出された頻度（回数）の高い計測時点を上位３つ特定するようになっている。しかし、最高ピークになった計測時点のみを抽出するのではなく、複数のピーク（例えば一日のうちの最高ピークと２番目に大きなピークと３番目に大きなピーク）の各々の計測時点を抽出し、抽出された頻度（回数）の高い計測時点を上位３つ特定するようになっていてもよい。さらに、この場合、ピークの大きさの順に応じて、頻度に対して重み付けを行ってもよい。例えば、最高ピークの計測時点については抽出回数に対して３を乗じて重み付けし、２番目に大きなピークの計測時点については抽出回数に対して２を乗じて重み付けし、３番目に大きなピークの計測時点については抽出回数に対して１を乗じて重み付けし、重み付け後の抽出回数の合計の高い計測時点を特定するようになっていてもよい。
【００７２】
また、工場ａ〜工場ｚの各々について、電力使用を削減できる余地の大きさを示した削減余地データを予め設定しておき、工場毎の削減余地データを記憶部１１ｂに予め記憶させておくような構成も想定される。この削減余地データとは、システム設計者が各工場の電気設備等を調査することによって決定する値であり、他工場との関係で決定される相対的な値である。例えば、削減余地データの最高値を１００％と定め、工場ａの削減余地データを１０％とし、工場ｂの削減余地データを５％とする場合、工場ａの使用電力の削減余地は工場ｂの使用電力の削減余地よりも倍であるということになる。
そして、表示制御部１１３は、図６に示す予測画像において予測使用電力が高い上位３つの工場を示しているが、記憶部１１ｂを参照して、これら工場の各々の削減余地データをさらに予測画像に示すようになっていてもよい。
また、表示制御部１１３は、記憶部１１ｂを参照して、予測時間帯毎に、各工場の予測使用電力に対して各工場の削減余地データを乗じることによって各工場の予測使用電力を補正し、各工場の予測使用割合に対して各工場の削減余地データを乗じることによって各工場の予測使用割合を補正するようになっていてもよい。そして、表示制御部１１３は、予測時間帯の他に、予測時間帯毎に、補正後の予測使用電力が高い上位３つの工場と、これら工場の補正後の予測使用電力と、これら工場の補正後の予測使用割合とを予測画像に示すようになっていてもよい。なお、表示制御部１１３は、予測時間帯の他に、予測時間帯毎に、補正後の予測使用割合が高い上位３つの工場と、これら工場の補正後の予測使用電力と、これら工場の補正後の予測使用割合とを予測画像に示すようになっていてもよい。
【００７３】
また、削減余地データは、以下に示すような定め方によって定めることも可能である。図８に示すように、各工場において、１日のうちのデマンドデータの最高値と最低値との差（絶対値）を変動幅と称す場合、変動幅が大きいほど使用電力を削減する余地が大きくなる。そこで、工場ａ〜工場ｚの各々について、過去のデータから変動幅の代表値を求め、変動幅の代表値に所定係数を乗じて得られた値を削減余地データとするようになっていてもよい。例えば、所定係数を０．１と定め、ある工場の変動幅が１１０ｋｗであるような場合、当該工場の削減余地データを１１％と定めるというようになっていてもよい。
【００７４】
また、図９に示すように、各工場の非稼動期間のデマンドデータ（イニシャル電力）は所定値以下で安定している。そこで、デマンド処理装置１１は、各工場について、過去のデマンドデータから前記所定値を特定し、直近の平均使用電力が所定値以下になった工場に対して節電を促す警報を端末装置１３に送信するようになっていてもよい。これにより、非稼動時における無駄な電力使用を抑制できる。
【００７５】
また、図７に示すような合計値グラフにおける前記合計値の推移パターンは数種類に分類される。それゆえ、予測処理が行われる日付（本日）の合計値グラフのうちの一部（午前中）の前記合計値の推移パターンと、過去の日付における合計値グラフのうちの一部（午前中）の前記合計値の推移パターンとをパターンマッチングすることによって、予測処理が行われる日付の合計値グラフのうちの残りの一部（午後）の前記合計値の推移パターンを予測でき、ひいては前記合計値が最高になる時間帯を予測できる。
【００７６】
そこで、デマンド処理装置１１は、下記に説明するグラフ作成部と類似グラフ抽出部とを備えていてもよい。グラフ作成部は、記憶部１１ｂのデータベース（履歴情報）を参照して、計測時点と前記合計値との関係を示した合計値グラフ（図７参照）を日付毎に作成するものである。類似グラフ抽出部は、現時点の属する日付の合計値グラフにおける現時点までの時間範囲と同一時間範囲において、現時点の属する日付の合計値グラフと過去の日付の合計値グラフとのパターンマッチングを行い、現時点の属する日付の合計値グラフに最も類似している合計値グラフを過去の日付の合計値グラフのなかから抽出するものである。そして、予測部１１２は、前記類似グラフ抽出部にて抽出された合計値グラフにおいて前記合計値が最高になる計測時点に対応する計測時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっている。この構成によれば、現時点の属する日付（本日）の合計値グラフに最も近い過去の日付の合計値グラフを特定し、特定した合計値グラフにおいて前記合計値が最高になる時間帯を前記予測時間帯としているので、予測時間帯の特定をより正確に行える。例えば、現在が６月１日の９時である場合、６月１日の０時〜９時までの合計値グラフと、過去の３０日分の０時〜９時までの合計値グラフとをパターンマッチングし、過去の３０日分の合計値グラフのなかから、６月１日の合計値グラフに最も近い合計値グラフを特定する。そして、特定した合計値グラフにおいて前記合計値が最高になる時間帯を、６月１日における予測時間帯（前記合計値が最高になると予想される時間帯）として特定するようになっている。
【００７７】
なお、前記のパターンマッチングとしては、グラフに対して用いられている周知のパターンマッチング手法を適宜用いることができる。一例として、第１合計値グラフの前記合計値と第２合計値グラフの前記合計値との差の絶対値を計測時点毎に求め、第２合計値グラフを交換していき、当該絶対値の合計が最も少なかった第２合計値グラフを、第１合計値グラフに最も類似していると判定するような手法であってもよい。
【００７８】
また、本実施形態のデマンド処理装置１１は、本社ビルに設置されていてもよいし、工場ａ〜工場ｚの各々に設置されていてもよい。また、デマンド処理装置１１は携帯型端末であってもよい。
【００７９】
（実施形態および変形例の総括）
以上示した実施形態のデマンド処理装置１１は、単位期間毎に設定される各計測時点において前記単位期間における計測対象（工場）の使用電力の平均値を示したデマンドデータを計測する監視装置（計測装置）１７から、前記デマンドデータを受信して処理するものである。そして、デマンド処理装置１１のデータ処理部１１１は、互いに計測対象の工場を異ならせる複数の監視装置１７ａ〜１７ｚからデマンドデータを受信し、複数の監視装置１７ａ〜１７ｚの各々にて計測されたデマンドデータを合計した合計値を前記計測の日時毎に求め、求めた合計値を前記計測の日時毎に示したデータベース（履歴情報）を記憶部１１ｂに記録するようになっている。デマンド処理装置１１の予測部１１２は、前記データベースに基づいて、現時点よりも先の時間帯であって、複数の監視装置１７ａ〜１７ｚにて計測されるデマンドデータの合計値が１日のうちで最高になる時間帯を予測時間帯として予測する。また、デマンド処理装置１１の表示制御部１１３および通報部１１４は前記予測時間帯を管理者（利用者）に通知するようになっている。
【００８０】
このようなデマンド処理装置１１の構成によれば、管理者は、複数の計測対象（工場）からなるグループにおけるデマンドデータの合計値が最高値になる時間帯を予測できるので、前記最高値を効率的に抑制するような節電計画を立てることが容易になる。
【００８１】
また、本実施形態の予測部１１２は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、計測対象の工場毎に、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値（平均値等）を、前記予測時間帯の使用電力の予測値である予測使用電力として出力している。そして、表示制御部１１３は、前記予測時間帯と共に、前記予測使用電力の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象（工場）を利用者に通知するようになっている。これにより、前記の予測時間帯において使用電力が大きくなると予測される計測対象（工場）を特定できるため、前記最高値を効率的に抑制できるような節電計画を立てることが一層容易になる。
【００８２】
また、以上にて示した変形例では、計測対象の工場毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数を記憶部１１ｂに予め記憶させておき、表示制御部１１３が、前記計測対象の工場毎に、前記の予測使用電力に対して前記削減余地係数を乗じることで前記予測使用電力を補正し、補正後の前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象（工場）を利用者に通知するようになっている。この構成によれば、前記予測使用電力が大きくても削減余地が殆どないような計測対象については利用者に通知される確率を抑制し、前記予測使用電力が中程度でも削減余地が大きい計測対象については利用者に通知される確率を高めることができるので、節電対応の容易な計測対象の特定が容易になる。
【００８３】
また、本実施形態の予測部１１２は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を計測対象毎に出力し、計測対象毎に、全ての計測対象の前記代表値に対する各計測対象の代表値の割合を、前記予測時間帯の使用電力の予測値の大きさを示す予測使用割合（予測割合データ）として出力するようになっている。そして、表示制御部１１３は、前記予測時間帯と共に、前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象（工場）を利用者に通知するようになっている。これにより、前記の予測時間帯において使用電力が大きくなると予測される計測対象を特定できるため、前記最高値を効率的に抑制できるような節電計画を立てることが一層容易になる。
【００８４】
また、以上にて示した変形例では、計測対象の工場毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数を記憶部１１ｂに予め記憶させておき、表示制御部１１３が、前記計測対象の工場毎に、前記予測使用割合に対して前記削減余地係数を乗じることで前記予測使用割合を補正し、補正後の前記予測使用割合の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象（工場）を利用者に通知するようになっている。この構成によれば、前記予測使用電力が大きくても削減余地が殆どないような計測対象については利用者に通知される確率を抑制し、前記予測使用電力が中程度でも削減余地が大きい計測対象については利用者に通知される確率を高めることができるので、節電対応の容易な計測対象の特定が容易になる。
【００８５】
また、本実施形態の予測部１１２は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、デマンドデータが計測される各計測時点のうち前記合計値が一日のなかで最大値になる計測時点を抽出し、前記抽出の回数を示す抽出頻度の高さの順位が所定の位よりも高い計測時点を特定し、特定された計測時点に対応する計測時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっている。
【００８６】
また、本実施形態の変形例によれば、通報部１１４は、前記予測時間帯を予測しようとしている日付を予測対象日とした場合、前記データベースのうち、前記予測対象日の属性と同じ属性の日付にて計測されたデマンドデータから得られた部分のみを参照して、前記予測時間帯を予測するようになっている。また、前記の属性としては、曜日、季節、年、年度のうちの少なくともいずれかが挙げられる。
【００８７】
以上の変形例によれば、例えば、予測時間帯を予測しようとしている日付（本日）が火曜日である場合、記憶部１１ｂのデータベースのうち、過去に火曜日に計測されたデマンドデータから得られた情報（計測時点が火曜日になっているデマンドデータおよび合計値）のみから前記予測を行うことになるので、より信頼度の高い予測を行えるというメリットを有する。
【００８８】
さらに、本実施形態の変形例によれば、デマンド処理装置１１は、以下に示すグラフ作成部および類似グラフ抽出部をさらに備えていてもよい。グラフ作成部は、記憶部１１ｂのデータベースを参照して、前記計測時点と前記合計値との関係を示した合計値グラフを日付毎に作成する。類似グラフ抽出部は、現時点の属する日付の合計値グラフにおける現時点までの時間範囲と同一時間範囲において、現時点の属する日付の合計値グラフと最も類似している合計値グラフを、過去の日付の合計値グラフのなかから抽出する。そして、予測部１１２は、前記類似グラフ抽出部にて抽出された合計値グラフにおいて前記合計値が最高になる計測時点に対応する計測時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっている。この構成によれば、前記合計値の推移状況が現時点の属する日付（本日）に最も近い過去の日付の合計値グラフを参照して、前記合計値が最高になる時間帯を特定しているので、前記の予測をより正確に行えるという効果を奏する。
【００８９】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【００９０】
なお、上記した各実施形態における情報処理部１１ａの各部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算手段が、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶手段に記憶されたプログラムを実行し、インターフェース回路などの通信手段を制御することにより実現できる。したがって、これらの手段を有するコンピュータが、上記プログラムを記録した記録媒体を読み取り、当該プログラムを実行するだけで、本実施形態の情報処理部１１ａの各種機能および各種処理を実現することができる。また、上記プログラムをリムーバブルな記録媒体に記録することにより、任意のコンピュータ上で上記の各種機能および各種処理を実現することができる。
【００９１】
この記録媒体としては、マイクロコンピュータで処理を行うために図示しないメモリ、例えばＲＯＭのようなものがプログラムメディアであっても良いし、また、図示していないが外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することにより読み取り可能なプログラムメディアであっても良い。
【００９２】
また、何れの場合でも、格納されているプログラムは、マイクロプロセッサがアクセスして実行される構成であることが好ましい。さらに、プログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、マイクロコンピュータのプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であることが好ましい。なお、このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
【００９３】
また、上記プログラムメディアとしては、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フレキシブルディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等のディスクのディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する記録媒体等がある。
【００９４】
また、インターネットを含む通信ネットワークを接続可能なシステム構成であれば、通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように流動的にプログラムを担持する記録媒体であることが好ましい。
【００９５】
さらに、このように通信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであることが好ましい。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明は、単位期間（例えば３０分間または１時間）の平均使用電力を示すデマンドデータを処理するデマンド処理装置に利用できる。
【符号の説明】
【００９７】
１０ デマンド処理システム
１１ デマンド処理装置
１１ｂ 記憶部（記憶装置）
１３ 端末装置
１７ 監視装置
１１１ データ処理部
１１２ 予測部
１１３ 表示制御部（通知部）
１１４ 通報部（通知部）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単位期間毎に設定される各計測時点において前記単位期間における計測対象の使用電力の平均値を示したデマンドデータを計測する計測装置から、前記デマンドデータを受信して処理するデマンド処理装置において、
互いに計測対象を異ならせる複数の計測装置からデマンドデータを受信し、前記複数の計測装置の各々にて計測されたデマンドデータを合計した合計値を前記計測の日時毎に求め、求めた合計値を前記計測の日時毎に示した履歴情報を記憶装置に記録するデータ処理部と、
前記履歴情報に基づいて、現時点よりも先の時間帯であって、前記複数の計測装置にて計測されるデマンドデータの合計値が１日のうちで最高になる可能性のある時間帯を予測時間帯として予測する予測部と、
前記予測時間帯を利用者に通知する通知部とを備えたことを特徴とするデマンド処理装置。
【請求項２】
前記予測部は、予測時間帯を予測しようとしている日付を予測対象日とした場合、前記履歴情報のうち、前記予測対象日の属性と同じ属性の日付にて計測されたデマンドデータから得られた部分のみを参照して、前記予測時間帯を予測するようになっていることを特徴とする請求項１に記載のデマンド処理装置。
【請求項３】
前記属性とは、曜日、季節、年、年度のうちの少なくともいずれかであることを特徴とする請求項２に記載のデマンド処理装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記履歴情報を参照して、計測対象毎に、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を、前記予測時間帯の使用電力の予測値として出力し、
前記通知部は、前記予測時間帯と共に、前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のデマンド処理装置。
【請求項５】
前記記憶装置には、前記計測対象毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数が予め記憶されており、
前記通知部は、
前記計測対象毎に、前記予測値に対して前記削減余地係数を乗じることで、前記予測値を補正し、
補正後の前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていることを特徴とする請求項４に記載のデマンド処理装置。
【請求項６】
前記予測部は、
前記履歴情報を参照して、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を計測対象毎に出力し、
計測対象毎に、全ての計測対象の前記代表値に対する各計測対象の代表値の割合を、前記予測時間帯の使用電力の予測値の大きさを示す予測割合データとして出力し、
前記通知部は、
前記予測時間帯と共に、前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のデマンド処理装置。
【請求項７】
前記記憶装置には、前記計測対象毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数が予め記憶されており、
前記予測部は、前記計測対象毎に、前記予測割合データに対して前記削減余地係数を乗じることで、前記予測割合データを補正し、
前記通知部は、補正後の前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていることを特徴とする請求項６に記載のデマンド処理装置。
【請求項８】
前記予測部は、
前記履歴情報を参照して、デマンドデータが計測される各計測時点のうち前記合計値が一日のなかで最大値になる計測時点を抽出し、
前記抽出の回数を示す抽出頻度の高さの順位が所定の位よりも高い計測時点を特定し、特定された計測時点に対応する前記単位期間の時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっていることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のデマンド処理装置。
【請求項９】
前記履歴情報を参照して、前記計測時点と前記合計値との関係を示したグラフを日付毎に作成するグラフ作成部と、
現時点の属する日付のグラフにおける現時点までの時間範囲と同一時間範囲において、現時点の属する日付のグラフと最も類似しているグラフを、過去の日付のグラフのなかから抽出する類似グラフ抽出部とを備え、
前記予測部は、前記類似グラフ抽出部にて抽出されたグラフにおいて前記合計値が最高になる計測時点に対応する前記単位期間の時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっていることを特徴する請求項１に記載のデマンド処理装置。
【請求項１０】
単位期間毎に設定される各計測時点において前記単位期間における計測対象の使用電力の平均値を示したデマンドデータを計測する計測装置から、前記デマンドデータを受信して処理するデマンド処理装置の制御方法において、
データ処理部が、互いに計測対象を異ならせる複数の計測装置からデマンドデータを受信し、前記複数の計測装置の各々にて計測されたデマンドデータを合計した合計値を前記計測の日時毎に求め、求めた合計値を前記計測の日時毎に示した履歴情報を記憶装置に記録し、
予測部が、前記履歴情報に基づいて、現時点よりも先の時間帯であって、前記複数の計測装置にて計測されるデマンドデータの合計値が１日のうちで最高になる時間帯を予測時間帯として予測し、
通知部が、前記予測時間帯を利用者に通知するようになっていることを特徴とするデマンド処理装置の制御方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１から９のいずれか１項に記載のデマンド処理装置の各部として機能させるプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１】
単位期間毎に設定される各計測時点において前記単位期間における計測対象の使用電力の平均値を示したデマンドデータを計測する計測装置から、前記デマンドデータを受信して処理するデマンド処理装置において、
互いに計測対象を異ならせる複数の計測装置からデマンドデータを受信し、前記複数の計測装置の各々にて計測されたデマンドデータを合計した合計値を前記計測の日時毎に求め、求めた合計値を前記計測の日時毎に示した履歴情報を記憶装置に記録するデータ処理部と、
前記履歴情報に基づいて、現時点よりも先の時間帯であって、前記複数の計測装置にて計測されるデマンドデータの合計値が１日のうちで最高になる可能性のある時間帯を予測時間帯として予測する予測部と、
前記予測時間帯を利用者に通知する通知部とを備えたことを特徴とするデマンド処理装置。
【請求項２】
前記予測部は、予測時間帯を予測しようとしている日付を予測対象日とした場合、前記履歴情報のうち、前記予測対象日の属性と同じ属性の日付にて計測されたデマンドデータから得られた部分のみを参照して、前記予測時間帯を予測するようになっていることを特徴とする請求項１に記載のデマンド処理装置。
【請求項３】
前記属性とは、曜日、季節、年、年度のうちの少なくともいずれかであることを特徴とする請求項２に記載のデマンド処理装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記履歴情報を参照して、計測対象毎に、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を、前記予測時間帯の使用電力の予測値として出力し、
前記通知部は、前記予測時間帯と共に、前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のデマンド処理装置。
【請求項５】
前記記憶装置には、前記計測対象毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数が予め記憶されており、
前記通知部は、
前記計測対象毎に、前記予測値に対して前記削減余地係数を乗じることで、前記予測値を補正し、
補正後の前記予測値の大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていることを特徴とする請求項４に記載のデマンド処理装置。
【請求項６】
前記予測部は、
前記履歴情報を参照して、前記予測時間帯と同じ時間帯の過去のデマンドデータの代表値を計測対象毎に出力し、
計測対象毎に、全ての計測対象の前記代表値に対する各計測対象の代表値の割合を、前記予測時間帯の使用電力の予測値の大きさを示す予測割合データとして出力し、
前記通知部は、
前記予測時間帯と共に、前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のデマンド処理装置。
【請求項７】
前記記憶装置には、前記計測対象毎に、使用電力の削減余地が多いほど値が大きくなるような削減余地係数が予め記憶されており、
前記予測部は、前記計測対象毎に、前記予測割合データに対して前記削減余地係数を乗じることで、前記予測割合データを補正し、
前記通知部は、補正後の前記予測割合データの大きさの順位が所定の位よりも高い計測対象を利用者に通知するようになっていることを特徴とする請求項６に記載のデマンド処理装置。
【請求項８】
前記予測部は、
前記履歴情報を参照して、デマンドデータが計測される各計測時点のうち前記合計値が一日のなかで最大値になる計測時点を抽出し、
前記抽出の回数を示す抽出頻度の高さの順位が所定の位よりも高い計測時点を特定し、特定された計測時点に対応する前記単位期間の時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっていることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載のデマンド処理装置。
【請求項９】
前記履歴情報を参照して、前記計測時点と前記合計値との関係を示したグラフを日付毎に作成するグラフ作成部と、
現時点の属する日付のグラフにおける現時点までの時間範囲と同一時間範囲において、現時点の属する日付のグラフと最も類似しているグラフを、過去の日付のグラフのなかから抽出する類似グラフ抽出部とを備え、
前記予測部は、前記類似グラフ抽出部にて抽出されたグラフにおいて前記合計値が最高になる計測時点に対応する前記単位期間の時間帯を前記予測時間帯として特定するようになっていることを特徴する請求項１に記載のデマンド処理装置。
【請求項１０】
単位期間毎に設定される各計測時点において前記単位期間における計測対象の使用電力の平均値を示したデマンドデータを計測する計測装置から、前記デマンドデータを受信して処理するデマンド処理装置の制御方法において、
データ処理部が、互いに計測対象を異ならせる複数の計測装置からデマンドデータを受信し、前記複数の計測装置の各々にて計測されたデマンドデータを合計した合計値を前記計測の日時毎に求め、求めた合計値を前記計測の日時毎に示した履歴情報を記憶装置に記録し、
予測部が、前記履歴情報に基づいて、現時点よりも先の時間帯であって、前記複数の計測装置にて計測されるデマンドデータの合計値が１日のうちで最高になる時間帯を予測時間帯として予測し、
通知部が、前記予測時間帯を利用者に通知するようになっていることを特徴とするデマンド処理装置の制御方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１から９のいずれか１項に記載のデマンド処理装置の各部として機能させるプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２０１３−９５３３（Ｐ２０１３−９５３３Ａ）
【公開日】平成２５年１月１０日（２０１３．１．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１４１０２２（Ｐ２０１１−１４１０２２）
【出願日】平成２３年６月２４日（２０１１．６．２４）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年１月１０日（２０１３．１．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月２４日（２０１１．６．２４）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
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