算出装置、算出プログラムおよび算出方法
【課題】制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出すること。
【解決手段】算出装置１０は、複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成するとともに、複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成する。算出装置１０は、複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出する。算出装置１０は、複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出する。算出装置１０は、算出された第一の評価値と、算出された第二の評価値との差が小さいほど、複数の時系列データの類似度が大きくなるように類似度を算出する。
【解決手段】算出装置１０は、複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成するとともに、複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成する。算出装置１０は、複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出する。算出装置１０は、複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出する。算出装置１０は、算出された第一の評価値と、算出された第二の評価値との差が小さいほど、複数の時系列データの類似度が大きくなるように類似度を算出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、算出装置、算出プログラムおよび算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在までの様々な事象を観測し、その観測結果に基づいて、一定期間の予測を行い、予測結果に対して最適な制御計画を作成し、作成した制御計画を実行することで、企業の利益を最大化する技術がある。
【０００３】
例えば、工場の生産計画では、過去の売上データから今後１ヶ月分の各商品の売上を予測し、その予測結果に基づいて、原材料の調達や工場の生産計画を最適化し、余分な在庫を最小限に抑えて、利益を増大させる技術がある。
【０００４】
また、企業や家庭などで蓄電池を使用し、夕方から朝にかけて蓄電池を充電し、昼間の消費電力のピークとなる時間帯で蓄電池を放電することで、ピークとなる時間帯における企業や家庭などでの蓄電池以外の消費電力量を抑えるために、同様の技術が用いられる。すなわち、過去の消費電力の実績値から、消費電力を予測する日の消費電力の推移を予測し、その予測結果に基づいて、蓄電池の充電／放電、換言すると、蓄電池の制御計画を作成する。なお、以下の説明では、各種データの予測を行う日を「予測対象日」と表記する。
【０００５】
ここで、予測対象日の８時台から１０時台までの時間帯の消費電力の実績値を用いて、１１時台から１５時台までの消費電力の推移を予測し、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成する場合について説明する。なお、１時間あたりの蓄電池の最大放電量は５００Ｗｈ、１時間あたりの最大充電量は、２００Ｗｈである。この制御計画では、１１時台から１５時台までの蓄電池の放電／充電が計画される。また、１１時の段階で、蓄電池は、５００Ｗｈに充電されている。
【０００６】
図１２〜図１５は、従来の技術の一例を説明するための図である。図１２の例は、予測対象日の８時台から１０時台までの消費電力の実績値を示す。また、図１２の例は、予測対象日の１１時台から１５時台までの消費電力の予測値を示す。図１３は、図１２の例における各時間帯の消費電力の実績値および予測値を示す図である。図１３の例は、１３時台の消費電力が１０００Ｗｈである場合を示す。また、図１３の例では、１３時台が消費電力のピークの時間帯であることを示す。
【０００７】
図１４は、図１２および図１３の場合において、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成し、作成した制御計画を実行する場合の一例を示す。また、図１５は、図１４の例において、作成した制御計画が示す各時刻の蓄電池の放電量、および、制御計画を実行した場合における各時刻の実効消費電力の予測値を示す。なお、実効消費電力は、消費電力の予測値から、蓄電池の放電量を減じた値である。図１４および図１５の例では、消費電力のピークが来ると予測した１３時台に、蓄電池を５００Ｗｈ分放電させることを示す。これにより、図１４および図１５の例では、１３時台の実効消費電力が５００Ｗｈ（１０００Ｗｈ−５００Ｗｈ）となる。そのため、図１４および図１５の例では、消費電力のピークとなる時間の実効消費電力が削減される。
【０００８】
また、過去の観測（上記の例では、売上データや、消費電力量の実績値）から将来を予測するための技術として、最小近傍法がある。なお、最小近傍法は、最近傍法とも称される。最近傍法を用いて、消費電力の推移を予測する場合の一例について説明する。この場合では、例えば、予測対象日の１１時台から１５時台までの消費電力の推移を予測するときには、次のような手法を採用する。すなわち、まず、予測対象日の８時台から１０時台までの時間帯における消費電力の実績値の推移と、過去の消費電力の８時台から１０時台までの時間帯における実績値のパターンのそれぞれとの類似度を算出する。そして、算出した類似度を用いて、予測対象日の８時台から１０時台までの時間帯における消費電力の実績値の推移に類似する、８時台から１０時台までの時間帯における過去の消費電力の実績値のパターンを複数選択する。そして、選択した複数のパターンについて、１１時台から１５時台までの消費電力の複数の実績値を予測結果として出力するか、または、実績値の平均値を算出し、算出した結果を予測結果として出力する。なお、以下の説明では、予測対象日の実績値との比較が行われる過去の実績値の時間帯、例えば、上述した例では、８時台から１０時台までの時間帯を、「比較対象時間帯」と表記する。また、予測対象日のデータを予測する時間帯、例えば、上述した例では、１１時台から１５時台までの時間帯を、「予測対象時間帯」と表記する。
【０００９】
ここで、複数のパターンの予測対象時間帯における類似度を算出し、複数のパターンについて算出した類似度を、比較対象時間帯における複数のパターンの類似性を判断する際に加味する技術がある。
【００１０】
なお、ある時系列データと時系列データとの類似性を判断する技術として、種々の技術がある。例えば、一方の時系列データのある時点のデータの値と、他方の時系列データの中の対応する時点のデータとの値との差分を時点ごとに算出し、算出した差分の総和を類似度として用いることで類似性を判断する技術がある。なお、かかる差分の総和は、マンハッタン距離と称される。マンハッタン距離を用いて類似性を判断する技術では、差の大きさが同じであれば、その差がどの時点で発生していても類似度は同一となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】D. Randall Wilson and Tony R. Martinez, Value Difference Metrics for Continuously Valued Attributes, Proceedings of the International Conference On Artificial Intelligence, Experts Systems and Neural Networks (AIE’96), pp.11-14, 1996
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、上記の複数のパターンの予測対象時間帯における類似度を算出し、複数のパターンについて算出した類似度を、比較対象時間帯における複数のパターンの類似性を比較する際に加味する技術では、次のような問題がある。すなわち、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出できないという問題がある。
【００１３】
具体例について説明する。図１６〜図２１は、従来の技術の問題点を説明するための図である。図１６〜図１８は、予測対象日の１１時台から１５時台までの消費電力の予測値のパターンの一例を示す図である。また、図１９〜図２１は、それぞれ、図１６〜図１８の例に示す各パターンの各時刻の消費電力の予測値を示す。図１６の例に示すパターン９５は、１１時台に消費電力のピークを有し、図１９に示すように、１１時台の消費電力が１０００Ｗｈである場合を示す。また、パターン９５は、図１９に示すように、１２時台から１５時台までの各時間帯の消費電力が５００Ｗｈである場合を示す。また、図１７の例に示すパターン９６は、１２時台に消費電力のピークを有し、図２０に示すように、１２時台の消費電力が１０００Ｗｈである場合を示す。また、パターン９６は、図２０に示すように、１１時台、および１３時台から１５時台までの各時間帯の消費電力が５００Ｗｈである場合を示す。また、図１８の例に示すパターン９７は、１５時台に消費電力のピークを有し、図２１に示すように、１５時台の消費電力が１０００Ｗｈである場合を示す。また、パターン９７は、図２１に示すように、１１時台から１４時台までの各時間帯の消費電力が５００Ｗｈである場合を示す。
【００１４】
図１６〜図１８に示すように、予測対象日の１１時台から１５時台までの消費電力の推移を示す予測パターンとして、３つのパターン９５〜９７の候補が得られる場合がある。ここで、パターン９５を消費電力の推移を示すパターンと予測した場合を説明する。パターン９５を予測した場合には、パターン９５が示す消費電力のピークの時刻は、１１時台であるため、１１時台の実効消費電力が小さくなるように蓄電池の制御計画が、作成される。なお、蓄電池の最大放電量は１時間あたり５００Ｗｈ、充電量は、２００Ｗｈである。また、制御計画では、１１時台から１５時台までの蓄電池の放電／充電が計画される。また、１１時の段階で、蓄電池は、５００Ｗｈに充電されている。
【００１５】
図２２は、消費電力のピークの時間帯を１１時台と予測した場合に作成され、そして、１１時台に消費電力のピークが来なかった場合に、再度予測を行い、その結果１５時に消費電力のピークが来ると予測して再作成された制御計画の一例を示す図である。図２２の例は、各時間帯の消費電力、蓄電池の放電量／充電量、蓄電池の残量である蓄電池残量、実効消費電力を示す。なお、蓄電池の放電量の値が負の値である場合には、この値は、充電量であることを示す。図２２の例では、１１時台に蓄電池が５００Ｗｈの放電を行い、１２時台から１４時台にかけて、１時間に１２５Ｗｈずつ充電を行い、１５時台に、３７５Ｗｈの放電を行う場合が示されている。すなわち、パターン９５を予測し、実際は、消費電力のピークの時間帯が１５時台となるパターン９７が発生しても、図２２の例に示すように、実際に消費電力のピークが来ないことを認識した１２時以降に制御計画を再作成することで、次の結果が得られる。すなわち、図２２の例に示すように、１２時以降に蓄電池を充電し、１５時台に蓄電池の放電を行うことで、実効消費電力を抑制することができる。この場合、図２２の例に示すように、実効消費電力の最大値は、６２５Ｗｈである。
【００１６】
図２３は、制御計画が、消費電力のピークの時間帯を１１時台と予測した場合に作成され、そして、１１時台ではなく、１２時台に消費電力のピークが来た場合の一例を示す図である。図２３の例は、各時間帯の消費電力、蓄電池の放電量、蓄電池の残量である蓄電池残量、実効消費電力を示す。図２３の例では、１１時台に蓄電池から５００Ｗｈの放電を行う。また、図２３の例は、１１時台に消費電力のピークが来なかったため、制御計画を再作成しても、１２時台の消費電力のピークに蓄電池の放電を行うための蓄電池の充電が間に合わない場合を示す。この場合、図２３の例に示すように、実効消費電力の最大値は、１０００Ｗｈである。
【００１７】
すなわち、図２２および図２３の例に示すように、パターン９５に対応するように蓄電池の制御計画を作成した場合において、実際は、パターン９７が出現したときには、制御計画を再作成することで、パターン９７が示す消費電力のピークに対応できる。このため、パターン９５と予測し、実際は、パターン９７が出現しても、制御計画を再作成することで消費電力のピークを抑制して、実効消費電力を抑制させることができる。
【００１８】
しかしながら、パターン９５に対応するように蓄電池の制御計画を作成した場合において、実際は、パターン９６が出現したときには、ピークの１２時台までに、蓄電池の放電を行うための蓄電池の充電が間に合わない。この場合には、パターン９６の消費電力のピークを抑制することが困難である。
【００１９】
このような場合に、上記の複数のパターンの予測対象時間帯における類似度を算出し、算出した類似度を、比較対象時間帯における複数のパターンの類似性を比較する際に加味する技術において、算出される類似度の値は、次のようになることが好ましい。すなわち、予測対象時間帯におけるパターン９５とパターン９６との類似度より、パターン９５とパターン９７との類似度が高くなることが好ましい。これは、制御計画を見直すことで、消費電力のピークを抑制することが可能なパターン同士の類似度が高くなることが好ましいからである。しかしながら、上記のマンハッタン距離などを用いた技術によって、パターン９５とパターン９６との類似度、および、パターン９５とパターン９７との類似度を算出すると、算出した２つの類似度の値が、同一となってしまう。そのため、算出した類似度の値は、上記で説明したような好ましい類似度の値とならない。
【００２０】
また、予測された消費電力量ではなく、そこから算出される制御計画の類似性を使うことも考えられる。ここで、パターンごとに作成された予測対象時間帯における制御計画の類似度についても、同様の理由により、パターン９５とパターン９６との間で算出された類似度より、パターン９５とパターン９７との間で算出された類似度が高くなることが好ましい。図２４は、各パターンに対応して作成された制御計画の一例を示す図である。図２４の例は、各時間帯の消費電力、蓄電池の放電量、蓄電池の残量である蓄電池残量、実効消費電力を示す。しかしながら、予測対象時間帯における制御計画について、マンハッタン距離などを用いた技術により算出されたパターン９５とパターン９６との間で算出された類似度、および、パターン９５とパターン９７との間で算出された類似度の値は、同一となってしまう。そのため、算出した類似度の値は、上記で説明したような好ましい類似度の値とならない。
【００２１】
以上、説明したように、従来の技術では、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出できないという問題がある。
【００２２】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出することができる算出装置、算出プログラムおよび算出方法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】
【００２３】
本願の開示する算出装置は、作成部と、第一の算出部と、第二の算出部と、第三の算出部とを有する。作成部は、複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成するとともに、複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成する。第一の算出部は、複数の時系列データのそれぞれに対して、作成部により作成された第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出する。第二の算出部は、複数の時系列データのそれぞれに対して、作成部により作成された第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出する。第三の算出部は、第一の算出部により算出された第一の評価値と、第二の算出部により算出された第二の評価値との差が小さいほど、複数の時系列データの類似度が大きくなるように類似度を算出する。
【発明の効果】
【００２４】
本願の開示する算出装置の一つの態様によれば、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、実施例に係る算出装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第一のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】図３は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。
【図４】図４は、作成部により算出された最適解が登録された第二のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。
【図６】図６は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。
【図７】図７は、作成部により算出された最適解が登録された第三のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、作成部により算出された他の最適解が登録された第三のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例に係る算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、他の算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、算出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図１２】図１２は、従来の技術の一例を説明するための図である。
【図１３】図１３は、従来の技術の一例を説明するための図である。
【図１４】図１４は、従来の技術の一例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、従来の技術の一例を説明するための図である。
【図１６】図１６は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図１７】図１７は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図１８】図１８は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図１９】図１９は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図２０】図２０は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図２１】図２１は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図２２】図２２は、消費電力のピークの時間帯を１１時台と予測した場合に作成され、そして、１１時台に消費電力のピークが来なかった場合に、再度予測を行い、その結果１５時に消費電力のピークが来ると予測して再作成された制御計画の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、制御計画が、消費電力のピークの時間帯を１１時台と予測した場合に作成され、そして、１１時台ではなく、１２時台に消費電力のピークが来た場合の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、各パターンに対応して作成された制御計画の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下に、本願の開示する算出装置、算出プログラムおよび算出方法の各実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例は開示の技術を限定するものではない。
【実施例】
【００２７】
［算出装置の機能構成］
実施例に係る算出装置について説明する。図１は、実施例に係る算出装置の機能構成の一例を示す図である。
【００２８】
本実施例に係る算出装置１０は、消費電力を予測する外部の装置から取得した２つの消費電力の予測パターンのそれぞれについて、蓄電池の放電／充電についての制御計画を作成する。ここで、以下の説明において、この制御計画を第一の制御計画と表記する場合がある。また、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンの組み合わせに対応する制御計画を作成する。ここで、以下の説明において、この制御計画を第二の制御計画と表記する場合がある。そして、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、第一の制御計画が実行された場合の消費電力のピークにおける電力の削減量を第一の評価値として算出する。また、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、第二の制御計画が実行された場合の消費電力の２つのピークにおける電力の削減量を第二の評価値として算出する。そして、算出装置１０は、第一の評価値と、第二の評価値との差が小さいほど、２つの消費電力の予測パターンについての類似度が大きくなるように類似度を算出する。このように、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、次のような処理を行う。すなわち、算出装置１０は、第一の制御計画が実行された場合の消費電力のピークにおける電力の削減量と、第二の制御計画が実行された場合の消費電力の２つのピークにおける電力の削減量との差が小さいほど、大きくなるように類似度を算出する。よって、算出装置１０は、第二の制御計画を実行した場合の消費電力のピークにおける電力の削減量が、第一の制御計画を実行した場合の消費電力のピークにおける電力の削減量に近いほど、大きくなるように類似度を算出する。したがって、算出装置１０によれば、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出することができる。
【００２９】
図１に示すように、算出装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、通信部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを有する。
【００３０】
入力部１１は、各種情報を制御部１５に入力する。例えば、入力部１１は、ユーザから、後述の算出処理の処理対象である２つの消費電力の予測パターンの指定を受け付けて、受け付けた指定を制御部１５に入力する。入力部１１のデバイスの一例としては、マウスやキーボードなどのユーザの操作を受け付けるデバイスなどが挙げられる。
【００３１】
出力部１２は、各種の情報を出力する。例えば、出力部１２は、後述の出力制御部１５ｆの制御により、ユーザが指定した２つの消費電力の予測パターンの類似度を表示する。出力部１２のデバイスの一例としては、液晶ディスプレイなどが挙げられる。
【００３２】
通信部１３は、通信を行うためのインターフェースである。例えば、通信部１３は、消費電力を予測する外部の装置に接続される。これにより、算出装置１０と、外部の装置とが通信を行うことができる。例えば、通信部１３は、制御部１５から、指定された２つの消費電力の予測パターンを送信する旨の指示を受信すると、受信した指示を外部の装置へ送信する。また、通信部１３は、外部の装置から、２つの消費電力の予測パターンを受信すると、受信した２つの消費電力の予測パターンを制御部１５へ送信する。
【００３３】
記憶部１４は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部１４は、第一のテーブル１４ａ、複数の第二のテーブル１４ｂ、第三のテーブル１４ｃ、複数の問題１４ｄを記憶する。
【００３４】
第一のテーブル１４ａには、後述の算出処理の処理対象となる複数の消費電力の予測パターンが登録される。なお、以下の説明では、消費電力の予測パターンを、単に、パターンと略記する場合がある。ここで、パターンは、各時間帯の消費電力の予測値を含む時系列データである。図２は、第一のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。第一のテーブル１４ａは、パターンごとに、各時間帯の消費電力の予測値が登録される項目を有する。図２の例は、第一のテーブル１４ａには、パターン１について、１１時台の消費電力の予測値「１０００Ｗｈ」、１２時台から１５時台までの消費電力の予測値「５００Ｗｈ」が登録された場合を示す。なお、パターン１および後述するパターン２、３のそれぞれは、上述したパターン９５、９６、９７のそれぞれに対応する。また、図２の例は、第一のテーブル１４ａには、パターン３について、１１時台から１４時台までの消費電力の予測値「５００Ｗｈ」、１５時台の消費電力の予測値「１０００Ｗｈ」が登録された場合を示す。第一のテーブル１４ａには、後述の取得部１５ａにより複数の消費電力の予測パターンが登録される。
【００３５】
複数の第二のテーブル１４ｂのそれぞれには、後述の作成部１５ｂにより算出された、パターンごとの最適解が登録される。第二のテーブル１４ｂに登録される最適解については、後述する。
【００３６】
第三のテーブル１４ｃには、後述の作成部１５ｂにより算出された、２つのパターンの組み合わせに対応する最適解が登録される。第三のテーブル１４ｃに登録される最適解については、後述する。
【００３７】
複数の問題１４ｄのそれぞれは、制御計画を作成するための問題である。かかる問題１４ｄには、後述の作成部１５ｂにより各時間帯の消費電力の予測値が登録される。問題１４ｄについては、後述する。
【００３８】
記憶部１４は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１４は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory)であってもよい。
【００３９】
制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。図１に示すように、制御部１５は、取得部１５ａと、作成部１５ｂと、第一の算出部１５ｃと、第二の算出部１５ｄと、第三の算出部１５ｅと、出力制御部１５ｆとを有する。
【００４０】
取得部１５ａは、処理対象であるパターンを取得する。例えば、取得部１５ａは、入力部１１から送信された、後述の算出処理の処理対象である２つのパターンの指定を受信した場合には、指定された２つのパターンを送信する旨の指示を通信部１３に送信する。これにより、外部の装置へ指示が送信され、そして、外部の装置から、２つのパターンが、算出装置１０へ送信される。そして、取得部１５ａは、通信部１３により受信された２つのパターンを取得する。続いて、取得部１５ａは、取得した２つのパターンを第一のテーブル１４ａに登録する。例えば、取得部１５ａは、パターン１とパターン３とを取得した場合には、図２に示すように、第一のテーブル１４ａにパターン１とパターン３とを登録する。
【００４１】
作成部１５ｂは、処理対象の２つのパターンのそれぞれについて、制御計画を作成するとともに、２つのパターンの組み合わせに対応する制御計画を作成する。
【００４２】
例えば、作成部１５ｂは、まず、２つのパターンのうち、下記で説明する評価値を算出する処理が未処理のパターンを選択する。そして、作成部１５ｂは、選択したパターンに対する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する。
【００４３】
図３は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。図３の例の問題１４ｄは、パターン１に対する制御計画を作成するための問題である。図３の例では、Ｐｔは、ｔ（＝１１、１２、１３、１４、１５）が示す時間帯、すなわちｔ時台の消費電力の予測値を示す。すなわち、図３の例では、パターンＰ１１は、１１時台の消費電力の予測値が「１０００Ｗｈ」であることを示す。また、図３の例では、パターンＰ１２〜Ｐ１５のそれぞれは、１２時台から１５時台のそれぞれの消費電力の予測値が「５００Ｗｈ」であることを示す。また、図３の例では、ｘｔは、ｔが示す時間帯の蓄電池の放電量を示す。すなわち、図３の例では、１１時台から１５時台までの各時間帯における蓄電池の放電量の最大値が５００Ｗｈであることを示す。また、ｘｔが負の値である場合には、その値の絶対値は、各時間帯における蓄電池の充電量を示す。すなわち、図３の例では、１１時台から１５時台までの各時間帯における蓄電池の充電量の最大値が２００Ｗｈであることを示す。
【００４４】
また、図３の例では、ｚｔは、ｔが示す時間帯における蓄電池の残量を示す。すなわち、図３の例では、１０時台に、蓄電池は、５００Ｗｈの残量を有することを示す。また、図３の例では、ｔ時台の蓄電池の残量ｚｔは、（ｔ−１）時台の蓄電池の残量ｚｔ−１から、ｔ時台の蓄電池の放電量ｘｔを減じた値であることを示す。また、図３の例では、１１時台から１５時台までの各時間帯において、蓄電池の残量ｚｔは、０以上、かつ、５００Ｗｈ以下であることを示す。また、図３の例では、ｗｔは、ｔ時台の消費電力の予測値Ｐｔから、ｔ時台の蓄電池の放電量ｘｔを減じた値であることを示す。ここで、ｗｔは、実質的な消費電力であるといえる。なお、実質的な消費電力は、実効消費電力とも称される。すなわち、図３の例では、１１時台から１５時台の各時間帯において、各時間帯における消費電力の予測値から、各時間帯における蓄電池の放電量を減じた値が、実質的な消費電力であることを示す。
【００４５】
また、図３の例では、問題１４ｄは、ｔ時台の消費電力の予測値のうち、最大値となる予測値ｍａｘ（Ｐｔ）から、蓄電池の充放電を考慮した実行消費電力の最大値ｍａｘ（ｗｔ）を減じた値ｙが最大となるように、制御計画を作成することを示す。なお、ここでいう制御計画とは、蓄電池の放電／充電の計画を指す。
【００４６】
ここで、問題１４ｄには、ｔ時台の消費電力の予測値Ｐｔについては、予め登録されておらず、上述した、その他の各種内容については、予め登録されている。そこで、作成部１５ｂは、下記のようにして、予測値Ｐｔを問題１４ｄに登録することで、問題１４ｄを生成する。すなわち、作成部１５ｂは、パターン１に対する制御計画を作成するための問題を生成する場合には、記憶部１４に記憶された第一のテーブル１４ａを参照し、パターン１を取得する。そして、作成部１５ｂは、パターン１が示す各時間帯の消費電力の予測値を問題１４ｄに登録して、問題１４ｄを生成する。続いて、作成部１５ｂは、生成した問題１４ｄを記憶部１４に格納する。
【００４７】
そして、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、選択したパターンに対応する問題１４ｄの最適解、すなわち、値ｙが最大となる場合の最適解を算出して、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成する。また、作成部１５ｂは、算出した最適解を第二のテーブル１４ｂに登録する。
【００４８】
図４は、作成部により算出された最適解が登録された第二のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図４の例では、第二のテーブル１４ｂは、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐｔ、蓄電池の放電量ｘｔ、蓄電池の残量ｚｔ、実効消費電力ｗｔが登録される項目を有する。ここで、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、問題１４ｄに登録された内容が示す各種の制約条件に従って、値ｙが最大となる場合の時間帯ごとの放電量ｘｔ、蓄電池の残量ｚｔ、実効消費電力ｗｔを算出する。続いて、作成部１５ｂは、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐｔ、蓄電池の放電量ｘｔ、蓄電池の残量ｚｔ、実効消費電力ｗｔを第二のテーブル１４ｂに登録する。図４の例では、第二のテーブル１４ｂに、１１時台の蓄電池の放電量「５００Ｗｈ」が登録された場合が示されている。また、図４の例では、第二のテーブル１４ｂに、１２時台〜１５時台までの各時間帯において、蓄電池の放電量「０Ｗｈ」が登録された場合が示されている。すなわち、図４の例では、作成部１５ｂは、１１時台の消費電力の予測値のピークを抑制するために、１１時台に、蓄電池を最大値５００Ｗｈ分放電し、その後、蓄電池を充電しないような制御計画を作成した場合が示されている。この結果、図４の例では、１１時台が消費電力の予測値のピークであるにも関わらず、１１時台の実効消費電力が５００Ｗｈに抑えられている。
【００４９】
なお、他のパターンについても同様にして、作成部１５ｂは、問題１４ｄを生成し、生成した問題１４ｄを記憶部１４に格納し、問題１４ｄの登録内容が示す制約条件に基づいて、最適解を算出して、制御計画を作成する。そして、作成部１５ｂは、算出した最適解を第二のテーブル１４ｂに登録する。図５は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。図５の例は、上述したパターン１以外のパターン３に対する制御計画を作成するための問題１４ｄを示す。図５の例に示す問題１４ｄの登録内容は、図３の例に示す問題１４ｄの登録内容と比較して、１１時台および１５時台の消費電力の予測値が異なる。すなわち、図５の例では、１５時台の消費電力の予測値が「１０００Ｗｈ」であることを示す。また、図５の例では、１１時台の消費電力の予測値が「５００Ｗｈ」であることを示す。図５の例に示す問題１４ｄのその他の登録内容については、図３の例に示す問題１４ｄの登録内容と同様である。
【００５０】
次に、作成部１５ｂは、２つのパターンのそれぞれについて、それぞれのパターンに対応する制御計画を作成した後に、２つのパターンの組み合わせについての制御計画、すなわち、２つのパターンに対応する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する。ここでは、２つのパターンが、パターン１およびパターン３である場合を例に挙げて説明する。図６は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。図６の例は、パターン１およびパターン３の両方のパターンに対応する制御計画を作成するための問題１４ｄを示す。作成部１５ｂは、まず、パターン１に対応する制御計画を作成するための問題１４ｄを記憶部１４から取得する。そして、作成部１５ｂは、取得した問題１４ｄに登録された各変数ｙ、Ｐ、ｘ、ｚ、ｗのそれぞれに対して、パターン１に対応する変数であることを示すために、パターン１の識別子「１」を付す。同様に、作成部１５ｂは、パターン３に対応する制御計画を作成するための問題１４ｄを記憶部１４から取得する。そして、作成部１５ｂは、取得した問題１４ｄに登録された各変数ｙ、Ｐ、ｘ、ｚ、ｗのそれぞれに対して、パターン３に対応する変数であることを示すために、パターン３の識別子「３」を付す。
【００５１】
続いて、作成部１５ｂは、図６の例に示すように、それぞれ識別子「１」、「３」が変数に付された２つの問題１４ｄを１つの問題１４ｄにまとめる。また、図６の例に示すように、作成部１５ｂは、新たな制約条件として、全ての時間帯について、放電量ｘ１ｔと放電量ｘ３ｔとが同一である条件を問題１４ｄに設ける。また、図６の例に示すように、作成部１５ｂは、新たな条件として、値ｙ１と値ｙ３との和ｙが最大となるように、制御計画を作成する条件を問題１４ｄに設ける。なお、ここでいう制御計画とは、蓄電池の放電／充電の計画を指す。このようにして、作成部１５ｂは、２つのパターンの組み合わせに対する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する。そして、作成部１５ｂは、生成した問題１４ｄを記憶部１４に格納する。なお、作成部１５ｂは、他の２つのパターンの組み合わせについても同様にして、問題１４ｄを生成し、生成した問題１４ｄを記憶部１４に格納する。
【００５２】
そして、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、２つのパターンに対応する問題１４ｄの最適解、すなわち、和ｙが最大となる場合の最適解を算出して、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成する。また、作成部１５ｂは、算出した最適解を第三のテーブル１４ｃに登録する。
【００５３】
図７は、作成部により算出された最適解が登録された第三のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図７の例では、第三のテーブル１４ｃは、パターン１の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ１ｔ、蓄電池の放電量ｘ１ｔ、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔが登録される項目を有する。また、図７の例では、第三のテーブル１４ｃは、パターン３の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ３ｔ、蓄電池の放電量ｘ３ｔ、蓄電池の残量ｚ３ｔ、実効消費電力ｗ３ｔが登録される項目を有する。ここで、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、問題１４ｄに登録された内容が示す各種の制約条件に従って、和ｙが最大となる場合の時間帯ごとの放電量ｘ１ｔ（＝ｘ３ｔ）を算出する。
【００５４】
また、作成部１５ｂは、放電量ｘ１ｔとともに、パターン１の場合について、時間帯ごとに、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔを算出する。また、作成部１５ｂは、放電量ｘ３ｔとともに、パターン３の場合について、時間帯ごとに、蓄電池の残量ｚ３ｔ、実効消費電力ｗ３ｔを算出する。続いて、作成部１５ｂは、パターン１の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ１ｔ、蓄電池の放電量ｘ１ｔ、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔを第三のテーブル１４ｃに登録する。また、作成部１５ｂは、パターン３の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ３ｔ、蓄電池の放電量ｘ３ｔ、蓄電池の残量ｚ３ｔ、実効消費電力ｗ３ｔを第三のテーブル１４ｃに登録する。
【００５５】
図７の例では、第三のテーブル１４ｃに、１１時台の蓄電池の放電量「４００Ｗｈ」が登録された場合が示されている。また、図７の例では、第三のテーブル１４ｃに、１２時台〜１４時台までの各時間帯の蓄電池の充電量「１００Ｗｈ」が登録された場合が示されている。また、図７の例では、第三のテーブル１４ｃに、１５時台の蓄電池の放電量「４００Ｗｈ」が登録された場合が示されている。すなわち、図７の例は、作成部１５ｂが、１１時台、１５時台のピークを抑制するために、１１時台に、蓄電池を４００Ｗｈ分放電し、その後、蓄電池を１００Ｗｈで充電し、１５時台に、蓄電池を４００Ｗｈ分放電するような制御計画を作成した場合を示す。この結果、図７の例では、１１時台および１５時台が消費電力の予測値のピークであるにも関わらず、１１時台および１５時台の実効消費電力が６００Ｗｈに抑えられている。
【００５６】
なお、他のパターンの組み合わせについても同様にして、作成部１５ｂは、問題１４ｄの登録内容が示す制約条件に基づいて、最適解を算出して、制御計画を作成し、算出した最適解を第三のテーブル１４ｃに登録する。
【００５７】
図８は、作成部により算出された他の最適解が登録された第三のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図８の例では、第三のテーブル１４ｃは、パターン１の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ１ｔ、蓄電池の放電量ｘ１ｔ、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔが登録される項目を有する。また、図８の例では、第三のテーブル１４ｃは、パターン２の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ２ｔ、蓄電池の放電量ｘ２ｔ、蓄電池の残量ｚ２ｔ、実効消費電力ｗ２ｔが登録される項目を有する。ここで、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、問題１４ｄに登録された内容が示す各種の制約条件に従って、和ｙが最大となる場合の時間帯ごとの放電量ｘ１ｔ（＝ｘ２ｔ）を算出する。
【００５８】
また、作成部１５ｂは、放電量ｘ１ｔとともに、パターン１の場合について、時間帯ごとに、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔを算出する。また、作成部１５ｂは、放電量ｘ２ｔとともに、パターン２の場合について、時間帯ごとに、蓄電池の残量ｚ２ｔ、実効消費電力ｗ２ｔを算出する。続いて、作成部１５ｂは、パターン１の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ１ｔ、蓄電池の放電量ｘ１ｔ、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔを第三のテーブル１４ｃに登録する。また、作成部１５ｂは、パターン２の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ２ｔ、蓄電池の放電量ｘ２ｔ、蓄電池の残量ｚ２ｔ、実効消費電力ｗ２ｔを第三のテーブル１４ｃに登録する。
【００５９】
図８の例では、第三のテーブル１４ｃに、１１時台および１２時台の蓄電池の放電量「２５０Ｗｈ」が登録された場合が示されている。また、図８の例では、第三のテーブル１４ｃに、１３時台〜１５時台までの各時間帯の蓄電池の放電量「０Ｗｈ」が登録された場合が示されている。すなわち、図８の例は、作成部１５ｂが、１１時台、１２時台のピークを抑制するために、１１時台に、蓄電池を２５０Ｗｈ分放電し、その後、１２時台に、蓄電池を２５０Ｗｈ分放電するような制御計画を作成した場合を示す。この結果、図８の例では、１１時台および１２時台の消費電力の予測値のピークを、図７の例ほど削減することができず、１１時台および１２時台の実効消費電力が７５０Ｗｈとなる。
【００６０】
第一の算出部１５ｃは、２つのパターンのそれぞれに対して、２つのパターンのそれぞれに対応する制御計画が実行された場合の消費電力のピークにおける時間帯の電力の削減量を評価値として算出する。
【００６１】
例えば、第一の算出部１５ｃは、作成部１５ｂにより、選択したパターンに対応する問題１４ｄの最適解、すなわち、値ｙが最大となる場合の最適解が算出されて、蓄電池の放電／充電の制御計画が作成されるたびに、次のような処理を行う。すなわち、第一の算出部１５ｃは、最適解が算出された場合の値ｙを評価値として算出する。図４の例に示す第二のテーブル１４ｂの登録内容が作成部１５ｂにより登録される場合には、第一の算出部１５ｃは、評価値５００（１０００−５００）を算出する。
【００６２】
第二の算出部１５ｄは、２つのパターンのそれぞれに対して、２つのパターンに対応する制御計画が実行された場合の消費電力の２つのピークにおける時間帯の電力の削減量を評価値として算出する。
【００６３】
例えば、第二の算出部１５ｄは、作成部１５ｂにより、２つのパターンに対応する問題１４ｄの最適解、すなわち、和ｙが最大となる場合の最適解が算出されて、蓄電池の放電／充電の制御計画が作成された場合に、次のような処理を行う。すなわち、２つのパターンの識別子をそれぞれ、「ＩＤ１」「ＩＤ２」とすると、第二の算出部１５ｄは、最適解が算出された場合の値ｙＩＤ１、ｙＩＤ２を、各パターンに対する評価値として算出する。図７の例に示す第三のテーブル１４ｃの登録内容が作成部１５ｂにより登録される場合には、第二の算出部１５ｄは、パターン１について評価値４００（１０００−６００）を算出し、パターン３について評価値４００（１０００−６００）を算出する。また、図８の例に示す第三のテーブル１４ｃの登録内容が作成部１５ｂにより登録される場合には、第二の算出部１５ｄは、パターン１について評価値２５０（１０００−７５０）を算出し、パターン２について評価値２５０（１０００−７５０）を算出する。
【００６４】
第三の算出部１５ｅは、２つのパターンについて、第一の算出部１５ｃにより算出された評価値と、第二の算出部１５ｄにより算出された評価値との差が小さいほど、２つのパターンの類似度が大きくなるように類似度を算出する。
【００６５】
ここで、２つのパターン１、３のうち、パターン１について、第一の算出部１５ｃにより評価値５００が算出され、第二の算出部１５ｄにより評価値４００が算出された場合を説明する。また、この場合において、パターン３について、第一の算出部１５ｃにより評価値５００が算出され、第二の算出部１５ｄにより評価値４００が算出されたものとする。この場合、第三の算出部１５ｅは、パターン１に対してパターン１に対応する制御計画を実行した場合の評価値、換言すると、パターン１に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００を用いて、次のような値Ｑを算出する。すなわち、第三の算出部１５ｅは、パターン１に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００から、パターン１に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値４００を減じた値Ｑ１００（５００−４００）を算出する。ここで、パターン１に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値４００は、パターン１に対してパターン１および３に対応する制御計画を実行した場合の評価値である。
【００６６】
また、第三の算出部１５ｅは、パターン３に対してパターン３に対応する制御計画を実行した場合の評価値、換言すると、パターン３に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００を用いて、次のような値Ｌを算出する。すなわち、第三の算出部１５ｅは、パターン３に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００から、パターン３に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値４００を減じた値Ｌ１００（５００−４００）を算出する。ここで、パターン３に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値４００は、パターン３に対してパターン１および３に対応する制御計画を実行した場合の評価値である。
【００６７】
ここで、値Ｑ１００は、パターン１に対してパターン１に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量に対する、パターン１に対して２つのパターン１、３に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量の悪化を示す数値と考えられる。同様に、値Ｌ１００は、パターン３に対してパターン３に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量に対する、パターン３に対して２つのパターン１、３に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量の悪化を示す数値と考えられる。そこで、第三の算出部１５ｅは、所定の類似度の最大値、例えば、１０００から、値Ｑ１００および値Ｌ１００の和２００を減じた値８００（１０００−２００）を類似度として算出する。また、第三の算出部１５ｅは、他の２つのパターンについても、同様にして、類似度を算出する。
【００６８】
例えば、２つのパターン１、２のうち、パターン１について、第一の算出部１５ｃにより評価値５００が算出され、第二の算出部１５ｄにより評価値２５０が算出された場合を説明する。また、この場合において、パターン２について、第一の算出部１５ｃにより評価値５００が算出され、第二の算出部１５ｄにより評価値２５０が算出されたものとする。この場合、第三の算出部１５ｅは、パターン１に対してパターン１に対応する制御計画を実行した場合の評価値、換言すると、パターン１に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００を用いて、次のような値Ｑを算出する。すなわち、第三の算出部１５ｅは、パターン１に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００から、パターン１に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値２５０を減じた値Ｑ２５０（５００−２５０）を算出する。ここで、パターン１に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値２５０は、パターン１に対してパターン１および２に対応する制御計画を実行した場合の評価値である。
【００６９】
また、第三の算出部１５ｅは、パターン２に対してパターン２に対応する制御計画を実行した場合の評価値、換言すると、パターン２に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００を用いて、次のような値Ｌを算出する。すなわち、第三の算出部１５ｅは、パターン２に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００から、パターン２に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値２５０を減じた値Ｌ２５０（５００−２５０）を算出する。ここで、パターン２に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値２５０は、パターン２に対してパターン１および２に対応する制御計画を実行した場合の評価値である。
【００７０】
ここで、値Ｑ２５０は、パターン１に対してパターン１に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量に対する、パターン１に対して２つのパターン１、２に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量の悪化を示す数値と考えられる。同様に、値Ｌ２５０は、パターン２に対してパターン２に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量に対する、パターン２に対して２つのパターン１、２に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量の悪化を示す数値と考えられる。そこで、第三の算出部１５ｅは、所定の類似度の最大値、例えば、１０００から、値Ｑ２５０および値Ｌ２５０の和５００を減じた値５００（１０００−５００）を類似度として算出する。
【００７１】
出力制御部１５ｆは、出力部１２による出力を制御する。例えば、出力制御部１５ｆは、第三の算出部１５ｅにより算出された類似度を表示するように、出力部１２の表示を制御する。
【００７２】
制御部１５は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路またはＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路である。
【００７３】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る算出装置１０の処理の流れについて説明する。図９は、実施例に係る算出処理の手順を示すフローチャートである。算出処理は、例えば、入力部１１から、算出処理の処理対象である２つのパターンの指定を制御部１５が受け付けたタイミングで、実行される。
【００７４】
図９に示すように、取得部１５ａは、指定された２つのパターンを送信する旨の指示を通信部１３に送信する（Ｓ１０１）。続いて、取得部１５ａは、外部の装置から、２つのパターンを受信したか否かを判定する（Ｓ１０２）。受信していない場合（Ｓ１０２否定）には、取得部１５ａは、再び、Ｓ１０２の判定を行う。一方、受信した場合（Ｓ１０２肯定）には、取得部１５ａは、受信した２つのパターンを第一のテーブル１４ａに登録する（Ｓ１０３）。
【００７５】
そして、作成部１５ｂは、第一のテーブル１４ａを参照し、２つのパターンのうち、下記のＳ１０８において評価値を算出する処理が未処理のパターンがあるか否かを判定する（Ｓ１０４）。未処理のパターンがある場合（Ｓ１０４肯定）には、作成部１５ｂは、２つのパターンのうち、未処理のパターンを１つ選択し、選択したパターンを第一のテーブル１４ａから取得する（Ｓ１０５）。
【００７６】
そして、作成部１５ｂは、選択したパターンに対する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する（Ｓ１０６）。続いて、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、選択したパターンに対応する問題１４ｄの最適解を算出して、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成し、算出した最適解を第二のテーブル１４ｂに登録する（Ｓ１０７）。続いて、第一の算出部１５ｃは、Ｓ１０７において最適解が算出された場合の値ｙを評価値として算出し（Ｓ１０８）、Ｓ１０４に戻る。
【００７７】
一方、未処理のパターンがない場合（Ｓ１０４否定）には、作成部１５ｂは、２つのパターンに対する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する（Ｓ１０９）。そして、作成部１５ｂは、２つのパターンに対応する問題１４ｄの最適解を算出して、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成し、算出した最適解を第三のテーブル１４ｃに登録する（Ｓ１１０）。続いて、第二の算出部１５ｄは、Ｓ１１０で最適解が算出された場合の値ｙＩＤ１、ｙＩＤ２を、各パターンに対する評価値として算出する（Ｓ１１１）。
【００７８】
そして、第三の算出部１５ｅは、類似度を算出する（Ｓ１１２）。その後、出力制御部１５ｆは、第三の算出部１５ｅにより算出された類似度を表示するように、出力部１２の表示を制御し（Ｓ１１３）、処理を終了する。
【００７９】
上述してきたように、本実施例に係る算出装置１０は、消費電力を予測する外部の装置から取得した２つの消費電力の予測パターンのそれぞれについて、蓄電池の放電／充電についての第一の制御計画を作成する。また、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンの組み合わせに対応する第二の制御計画を作成する。そして、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、第一の制御計画が実行された場合の消費電力のピークにおける電力の削減量を評価値として算出する。なお、この評価値を以下の説明では、第一の評価値と表記する。また、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、第二の制御計画が実行された場合の消費電力の２つのピークにおける電力の削減量を評価値として算出する。なお、この評価値を以下の説明では、第二の評価値と表記する。そして、算出装置１０は、第一の評価値と、第二の評価値との差が小さいほど、２つの消費電力の予測パターンについての類似度が大きくなるように類似度を算出する。よって、算出装置１０は、第二の制御計画を実行した場合の消費電力のピークにおける電力の削減量が、第一の制御計画を実行した場合の消費電力のピークにおける電力の削減量に近いほど、大きくなるように類似度を算出する。したがって、算出装置１０によれば、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出することができる。
【００８０】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００８１】
例えば、作成部１５ｂは、第一の時間、例えば、１２時台まで、２つのパターンに対応するとともに、第一の時間以降では、２つのパターンのそれぞれに対応する放電量ｘｔを最適解として算出して、第二の制御計画を作成することもできる。
【００８２】
この場合における他の算出処理の手順について説明する。図１０は、他の算出処理の手順を示すフローチャートである。算出処理は、例えば、入力部１１から、算出処理の処理対象である２つのパターンの指定を制御部１５が受け付けたタイミングで、実行される。なお、図１０に示すＳ１０１〜Ｓ１０９、Ｓ１１１〜Ｓ１１３の各処理は、図９に示すＳ１０１〜Ｓ１０９、Ｓ１１１〜Ｓ１１３の各処理と同様であるので、説明を省略する。
【００８３】
図１０に示すように、作成部１５ｂは、第一の時間、例えば、１２時台まで、２つのパターンに対応するとともに、第一の時間以降では、２つのパターンのそれぞれに対応する放電量ｘｔを最適解として算出して、第二の制御計画を作成する（Ｓ１１０´）。
【００８４】
また、上記の実施例では、第一の算出部１５ｃおよび第二の算出部１５ｄのそれぞれは、消費電力の予測値がピークとなる時間帯ごとに、第一の評価値および第二の評価値のそれぞれを算出する。そこで、上記の実施例の場合では、作成部１５ｂは、次のような処理を行って類似度を算出することもできる。すなわち、作成部１５ｂは、まず、１１時台から１５時台までの時間帯ごとに、第一の評価値と第二の評価値との差分を算出し、算出した差分を１１時台から１５時台までの時間帯の順番で加算する。そして、作成部１５ｂは、加算値が閾値を超えた場合の時間帯を特定する。続いて、作成部１５ｂは、１１時台から、特定した時間帯までの期間を算出する。例えば、作成部１５ｂは、特定した時間帯が１３時台である場合には、１１時台から１３時台までの期間２時間を算出する。そして、作成部１５ｂは、類似度の最大値、例えば、１０から、算出した期間が示す値「２」を減じた値８（１０−２）を類似度として算出する。
【００８５】
また、実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。また、本実施例において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【００８６】
また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理を任意に細かくわけたり、あるいはまとめたりすることができる。また、ステップを省略することもできる。
【００８７】
また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理の順番を変更できる。例えば、開示の装置は、Ｓ１０４〜Ｓ１０８の処理を行う前に、Ｓ１０９〜Ｓ１１１の処理を行うこともできる。
【００８８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００８９】
［算出プログラム］
また、上記の実施例で説明した算出装置１０の各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例で説明した算出装置１０と同様の機能を有する算出プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１１は、算出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００９０】
図１１に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４０を有する。各部３１０〜３４０は、バス３５０を介して接続されている。
【００９１】
ＲＯＭ３２０には、ＯＳなどの基本プログラムが記憶されている。また、ＨＤＤ３３０には、上記の実施例で示す取得部１５ａと、作成部１５ｂと、第一の算出部１５ｃと、第二の算出部１５ｄと、第三の算出部１５ｅと、出力制御部１５ｆと同様の機能を発揮する算出プログラム３３０ａが予め記憶される。なお、算出プログラム３３０ａについては、適宜分離しても良い。また、ＨＤＤ３３０には、第一のテーブル、第二のテーブル、第三のテーブル、問題が設けられる。これらの第一のテーブル、第二のテーブル、第三のテーブル、問題は、上述した第一のテーブル１４ａ、第二のテーブル１４ｂ、第三のテーブル１４ｃ、問題１４ｄに対応する。
【００９２】
そして、ＣＰＵ３１０が、算出プログラム３３０ａをＨＤＤ３３０から読み出して実行する。
【００９３】
そして、ＣＰＵ３１０は、第一のテーブル、第二のテーブル、第三のテーブル、問題を読み出してＲＡＭ３４０に格納する。さらに、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３４０に格納された第一のテーブル、第二のテーブル、第三のテーブル、問題を用いて、算出プログラム３３０ａを実行する。なお、ＲＡＭ３４０に格納される各データは、常に全てのデータがＲＡＭ３４０に格納されなくともよい。処理に用いられるデータがＲＡＭ３４０に格納されれば良い。
【００９４】
なお、上記した算出プログラム３３０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３３０に記憶させておく必要はない。
【００９５】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００９６】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１０ 算出装置
１４ 記憶部
１４ａ 第一のテーブル
１４ｂ 第二のテーブル
１４ｃ 第三のテーブル
１４ｄ 問題
１５ 制御部
１５ｂ 作成部
１５ｃ 第一の算出部
１５ｄ 第二の算出部
１５ｅ 第三の算出部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、算出装置、算出プログラムおよび算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在までの様々な事象を観測し、その観測結果に基づいて、一定期間の予測を行い、予測結果に対して最適な制御計画を作成し、作成した制御計画を実行することで、企業の利益を最大化する技術がある。
【０００３】
例えば、工場の生産計画では、過去の売上データから今後１ヶ月分の各商品の売上を予測し、その予測結果に基づいて、原材料の調達や工場の生産計画を最適化し、余分な在庫を最小限に抑えて、利益を増大させる技術がある。
【０００４】
また、企業や家庭などで蓄電池を使用し、夕方から朝にかけて蓄電池を充電し、昼間の消費電力のピークとなる時間帯で蓄電池を放電することで、ピークとなる時間帯における企業や家庭などでの蓄電池以外の消費電力量を抑えるために、同様の技術が用いられる。すなわち、過去の消費電力の実績値から、消費電力を予測する日の消費電力の推移を予測し、その予測結果に基づいて、蓄電池の充電／放電、換言すると、蓄電池の制御計画を作成する。なお、以下の説明では、各種データの予測を行う日を「予測対象日」と表記する。
【０００５】
ここで、予測対象日の８時台から１０時台までの時間帯の消費電力の実績値を用いて、１１時台から１５時台までの消費電力の推移を予測し、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成する場合について説明する。なお、１時間あたりの蓄電池の最大放電量は５００Ｗｈ、１時間あたりの最大充電量は、２００Ｗｈである。この制御計画では、１１時台から１５時台までの蓄電池の放電／充電が計画される。また、１１時の段階で、蓄電池は、５００Ｗｈに充電されている。
【０００６】
図１２〜図１５は、従来の技術の一例を説明するための図である。図１２の例は、予測対象日の８時台から１０時台までの消費電力の実績値を示す。また、図１２の例は、予測対象日の１１時台から１５時台までの消費電力の予測値を示す。図１３は、図１２の例における各時間帯の消費電力の実績値および予測値を示す図である。図１３の例は、１３時台の消費電力が１０００Ｗｈである場合を示す。また、図１３の例では、１３時台が消費電力のピークの時間帯であることを示す。
【０００７】
図１４は、図１２および図１３の場合において、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成し、作成した制御計画を実行する場合の一例を示す。また、図１５は、図１４の例において、作成した制御計画が示す各時刻の蓄電池の放電量、および、制御計画を実行した場合における各時刻の実効消費電力の予測値を示す。なお、実効消費電力は、消費電力の予測値から、蓄電池の放電量を減じた値である。図１４および図１５の例では、消費電力のピークが来ると予測した１３時台に、蓄電池を５００Ｗｈ分放電させることを示す。これにより、図１４および図１５の例では、１３時台の実効消費電力が５００Ｗｈ（１０００Ｗｈ−５００Ｗｈ）となる。そのため、図１４および図１５の例では、消費電力のピークとなる時間の実効消費電力が削減される。
【０００８】
また、過去の観測（上記の例では、売上データや、消費電力量の実績値）から将来を予測するための技術として、最小近傍法がある。なお、最小近傍法は、最近傍法とも称される。最近傍法を用いて、消費電力の推移を予測する場合の一例について説明する。この場合では、例えば、予測対象日の１１時台から１５時台までの消費電力の推移を予測するときには、次のような手法を採用する。すなわち、まず、予測対象日の８時台から１０時台までの時間帯における消費電力の実績値の推移と、過去の消費電力の８時台から１０時台までの時間帯における実績値のパターンのそれぞれとの類似度を算出する。そして、算出した類似度を用いて、予測対象日の８時台から１０時台までの時間帯における消費電力の実績値の推移に類似する、８時台から１０時台までの時間帯における過去の消費電力の実績値のパターンを複数選択する。そして、選択した複数のパターンについて、１１時台から１５時台までの消費電力の複数の実績値を予測結果として出力するか、または、実績値の平均値を算出し、算出した結果を予測結果として出力する。なお、以下の説明では、予測対象日の実績値との比較が行われる過去の実績値の時間帯、例えば、上述した例では、８時台から１０時台までの時間帯を、「比較対象時間帯」と表記する。また、予測対象日のデータを予測する時間帯、例えば、上述した例では、１１時台から１５時台までの時間帯を、「予測対象時間帯」と表記する。
【０００９】
ここで、複数のパターンの予測対象時間帯における類似度を算出し、複数のパターンについて算出した類似度を、比較対象時間帯における複数のパターンの類似性を判断する際に加味する技術がある。
【００１０】
なお、ある時系列データと時系列データとの類似性を判断する技術として、種々の技術がある。例えば、一方の時系列データのある時点のデータの値と、他方の時系列データの中の対応する時点のデータとの値との差分を時点ごとに算出し、算出した差分の総和を類似度として用いることで類似性を判断する技術がある。なお、かかる差分の総和は、マンハッタン距離と称される。マンハッタン距離を用いて類似性を判断する技術では、差の大きさが同じであれば、その差がどの時点で発生していても類似度は同一となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】D. Randall Wilson and Tony R. Martinez, Value Difference Metrics for Continuously Valued Attributes, Proceedings of the International Conference On Artificial Intelligence, Experts Systems and Neural Networks (AIE’96), pp.11-14, 1996
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
しかしながら、上記の複数のパターンの予測対象時間帯における類似度を算出し、複数のパターンについて算出した類似度を、比較対象時間帯における複数のパターンの類似性を比較する際に加味する技術では、次のような問題がある。すなわち、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出できないという問題がある。
【００１３】
具体例について説明する。図１６〜図２１は、従来の技術の問題点を説明するための図である。図１６〜図１８は、予測対象日の１１時台から１５時台までの消費電力の予測値のパターンの一例を示す図である。また、図１９〜図２１は、それぞれ、図１６〜図１８の例に示す各パターンの各時刻の消費電力の予測値を示す。図１６の例に示すパターン９５は、１１時台に消費電力のピークを有し、図１９に示すように、１１時台の消費電力が１０００Ｗｈである場合を示す。また、パターン９５は、図１９に示すように、１２時台から１５時台までの各時間帯の消費電力が５００Ｗｈである場合を示す。また、図１７の例に示すパターン９６は、１２時台に消費電力のピークを有し、図２０に示すように、１２時台の消費電力が１０００Ｗｈである場合を示す。また、パターン９６は、図２０に示すように、１１時台、および１３時台から１５時台までの各時間帯の消費電力が５００Ｗｈである場合を示す。また、図１８の例に示すパターン９７は、１５時台に消費電力のピークを有し、図２１に示すように、１５時台の消費電力が１０００Ｗｈである場合を示す。また、パターン９７は、図２１に示すように、１１時台から１４時台までの各時間帯の消費電力が５００Ｗｈである場合を示す。
【００１４】
図１６〜図１８に示すように、予測対象日の１１時台から１５時台までの消費電力の推移を示す予測パターンとして、３つのパターン９５〜９７の候補が得られる場合がある。ここで、パターン９５を消費電力の推移を示すパターンと予測した場合を説明する。パターン９５を予測した場合には、パターン９５が示す消費電力のピークの時刻は、１１時台であるため、１１時台の実効消費電力が小さくなるように蓄電池の制御計画が、作成される。なお、蓄電池の最大放電量は１時間あたり５００Ｗｈ、充電量は、２００Ｗｈである。また、制御計画では、１１時台から１５時台までの蓄電池の放電／充電が計画される。また、１１時の段階で、蓄電池は、５００Ｗｈに充電されている。
【００１５】
図２２は、消費電力のピークの時間帯を１１時台と予測した場合に作成され、そして、１１時台に消費電力のピークが来なかった場合に、再度予測を行い、その結果１５時に消費電力のピークが来ると予測して再作成された制御計画の一例を示す図である。図２２の例は、各時間帯の消費電力、蓄電池の放電量／充電量、蓄電池の残量である蓄電池残量、実効消費電力を示す。なお、蓄電池の放電量の値が負の値である場合には、この値は、充電量であることを示す。図２２の例では、１１時台に蓄電池が５００Ｗｈの放電を行い、１２時台から１４時台にかけて、１時間に１２５Ｗｈずつ充電を行い、１５時台に、３７５Ｗｈの放電を行う場合が示されている。すなわち、パターン９５を予測し、実際は、消費電力のピークの時間帯が１５時台となるパターン９７が発生しても、図２２の例に示すように、実際に消費電力のピークが来ないことを認識した１２時以降に制御計画を再作成することで、次の結果が得られる。すなわち、図２２の例に示すように、１２時以降に蓄電池を充電し、１５時台に蓄電池の放電を行うことで、実効消費電力を抑制することができる。この場合、図２２の例に示すように、実効消費電力の最大値は、６２５Ｗｈである。
【００１６】
図２３は、制御計画が、消費電力のピークの時間帯を１１時台と予測した場合に作成され、そして、１１時台ではなく、１２時台に消費電力のピークが来た場合の一例を示す図である。図２３の例は、各時間帯の消費電力、蓄電池の放電量、蓄電池の残量である蓄電池残量、実効消費電力を示す。図２３の例では、１１時台に蓄電池から５００Ｗｈの放電を行う。また、図２３の例は、１１時台に消費電力のピークが来なかったため、制御計画を再作成しても、１２時台の消費電力のピークに蓄電池の放電を行うための蓄電池の充電が間に合わない場合を示す。この場合、図２３の例に示すように、実効消費電力の最大値は、１０００Ｗｈである。
【００１７】
すなわち、図２２および図２３の例に示すように、パターン９５に対応するように蓄電池の制御計画を作成した場合において、実際は、パターン９７が出現したときには、制御計画を再作成することで、パターン９７が示す消費電力のピークに対応できる。このため、パターン９５と予測し、実際は、パターン９７が出現しても、制御計画を再作成することで消費電力のピークを抑制して、実効消費電力を抑制させることができる。
【００１８】
しかしながら、パターン９５に対応するように蓄電池の制御計画を作成した場合において、実際は、パターン９６が出現したときには、ピークの１２時台までに、蓄電池の放電を行うための蓄電池の充電が間に合わない。この場合には、パターン９６の消費電力のピークを抑制することが困難である。
【００１９】
このような場合に、上記の複数のパターンの予測対象時間帯における類似度を算出し、算出した類似度を、比較対象時間帯における複数のパターンの類似性を比較する際に加味する技術において、算出される類似度の値は、次のようになることが好ましい。すなわち、予測対象時間帯におけるパターン９５とパターン９６との類似度より、パターン９５とパターン９７との類似度が高くなることが好ましい。これは、制御計画を見直すことで、消費電力のピークを抑制することが可能なパターン同士の類似度が高くなることが好ましいからである。しかしながら、上記のマンハッタン距離などを用いた技術によって、パターン９５とパターン９６との類似度、および、パターン９５とパターン９７との類似度を算出すると、算出した２つの類似度の値が、同一となってしまう。そのため、算出した類似度の値は、上記で説明したような好ましい類似度の値とならない。
【００２０】
また、予測された消費電力量ではなく、そこから算出される制御計画の類似性を使うことも考えられる。ここで、パターンごとに作成された予測対象時間帯における制御計画の類似度についても、同様の理由により、パターン９５とパターン９６との間で算出された類似度より、パターン９５とパターン９７との間で算出された類似度が高くなることが好ましい。図２４は、各パターンに対応して作成された制御計画の一例を示す図である。図２４の例は、各時間帯の消費電力、蓄電池の放電量、蓄電池の残量である蓄電池残量、実効消費電力を示す。しかしながら、予測対象時間帯における制御計画について、マンハッタン距離などを用いた技術により算出されたパターン９５とパターン９６との間で算出された類似度、および、パターン９５とパターン９７との間で算出された類似度の値は、同一となってしまう。そのため、算出した類似度の値は、上記で説明したような好ましい類似度の値とならない。
【００２１】
以上、説明したように、従来の技術では、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出できないという問題がある。
【００２２】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出することができる算出装置、算出プログラムおよび算出方法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】
【００２３】
本願の開示する算出装置は、作成部と、第一の算出部と、第二の算出部と、第三の算出部とを有する。作成部は、複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成するとともに、複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成する。第一の算出部は、複数の時系列データのそれぞれに対して、作成部により作成された第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出する。第二の算出部は、複数の時系列データのそれぞれに対して、作成部により作成された第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出する。第三の算出部は、第一の算出部により算出された第一の評価値と、第二の算出部により算出された第二の評価値との差が小さいほど、複数の時系列データの類似度が大きくなるように類似度を算出する。
【発明の効果】
【００２４】
本願の開示する算出装置の一つの態様によれば、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、実施例に係る算出装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第一のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】図３は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。
【図４】図４は、作成部により算出された最適解が登録された第二のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。
【図６】図６は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。
【図７】図７は、作成部により算出された最適解が登録された第三のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、作成部により算出された他の最適解が登録された第三のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例に係る算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、他の算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、算出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図１２】図１２は、従来の技術の一例を説明するための図である。
【図１３】図１３は、従来の技術の一例を説明するための図である。
【図１４】図１４は、従来の技術の一例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、従来の技術の一例を説明するための図である。
【図１６】図１６は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図１７】図１７は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図１８】図１８は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図１９】図１９は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図２０】図２０は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図２１】図２１は、従来の技術の問題点を説明するための図である。
【図２２】図２２は、消費電力のピークの時間帯を１１時台と予測した場合に作成され、そして、１１時台に消費電力のピークが来なかった場合に、再度予測を行い、その結果１５時に消費電力のピークが来ると予測して再作成された制御計画の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、制御計画が、消費電力のピークの時間帯を１１時台と予測した場合に作成され、そして、１１時台ではなく、１２時台に消費電力のピークが来た場合の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、各パターンに対応して作成された制御計画の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下に、本願の開示する算出装置、算出プログラムおよび算出方法の各実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例は開示の技術を限定するものではない。
【実施例】
【００２７】
［算出装置の機能構成］
実施例に係る算出装置について説明する。図１は、実施例に係る算出装置の機能構成の一例を示す図である。
【００２８】
本実施例に係る算出装置１０は、消費電力を予測する外部の装置から取得した２つの消費電力の予測パターンのそれぞれについて、蓄電池の放電／充電についての制御計画を作成する。ここで、以下の説明において、この制御計画を第一の制御計画と表記する場合がある。また、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンの組み合わせに対応する制御計画を作成する。ここで、以下の説明において、この制御計画を第二の制御計画と表記する場合がある。そして、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、第一の制御計画が実行された場合の消費電力のピークにおける電力の削減量を第一の評価値として算出する。また、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、第二の制御計画が実行された場合の消費電力の２つのピークにおける電力の削減量を第二の評価値として算出する。そして、算出装置１０は、第一の評価値と、第二の評価値との差が小さいほど、２つの消費電力の予測パターンについての類似度が大きくなるように類似度を算出する。このように、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、次のような処理を行う。すなわち、算出装置１０は、第一の制御計画が実行された場合の消費電力のピークにおける電力の削減量と、第二の制御計画が実行された場合の消費電力の２つのピークにおける電力の削減量との差が小さいほど、大きくなるように類似度を算出する。よって、算出装置１０は、第二の制御計画を実行した場合の消費電力のピークにおける電力の削減量が、第一の制御計画を実行した場合の消費電力のピークにおける電力の削減量に近いほど、大きくなるように類似度を算出する。したがって、算出装置１０によれば、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出することができる。
【００２９】
図１に示すように、算出装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、通信部１３と、記憶部１４と、制御部１５とを有する。
【００３０】
入力部１１は、各種情報を制御部１５に入力する。例えば、入力部１１は、ユーザから、後述の算出処理の処理対象である２つの消費電力の予測パターンの指定を受け付けて、受け付けた指定を制御部１５に入力する。入力部１１のデバイスの一例としては、マウスやキーボードなどのユーザの操作を受け付けるデバイスなどが挙げられる。
【００３１】
出力部１２は、各種の情報を出力する。例えば、出力部１２は、後述の出力制御部１５ｆの制御により、ユーザが指定した２つの消費電力の予測パターンの類似度を表示する。出力部１２のデバイスの一例としては、液晶ディスプレイなどが挙げられる。
【００３２】
通信部１３は、通信を行うためのインターフェースである。例えば、通信部１３は、消費電力を予測する外部の装置に接続される。これにより、算出装置１０と、外部の装置とが通信を行うことができる。例えば、通信部１３は、制御部１５から、指定された２つの消費電力の予測パターンを送信する旨の指示を受信すると、受信した指示を外部の装置へ送信する。また、通信部１３は、外部の装置から、２つの消費電力の予測パターンを受信すると、受信した２つの消費電力の予測パターンを制御部１５へ送信する。
【００３３】
記憶部１４は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部１４は、第一のテーブル１４ａ、複数の第二のテーブル１４ｂ、第三のテーブル１４ｃ、複数の問題１４ｄを記憶する。
【００３４】
第一のテーブル１４ａには、後述の算出処理の処理対象となる複数の消費電力の予測パターンが登録される。なお、以下の説明では、消費電力の予測パターンを、単に、パターンと略記する場合がある。ここで、パターンは、各時間帯の消費電力の予測値を含む時系列データである。図２は、第一のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。第一のテーブル１４ａは、パターンごとに、各時間帯の消費電力の予測値が登録される項目を有する。図２の例は、第一のテーブル１４ａには、パターン１について、１１時台の消費電力の予測値「１０００Ｗｈ」、１２時台から１５時台までの消費電力の予測値「５００Ｗｈ」が登録された場合を示す。なお、パターン１および後述するパターン２、３のそれぞれは、上述したパターン９５、９６、９７のそれぞれに対応する。また、図２の例は、第一のテーブル１４ａには、パターン３について、１１時台から１４時台までの消費電力の予測値「５００Ｗｈ」、１５時台の消費電力の予測値「１０００Ｗｈ」が登録された場合を示す。第一のテーブル１４ａには、後述の取得部１５ａにより複数の消費電力の予測パターンが登録される。
【００３５】
複数の第二のテーブル１４ｂのそれぞれには、後述の作成部１５ｂにより算出された、パターンごとの最適解が登録される。第二のテーブル１４ｂに登録される最適解については、後述する。
【００３６】
第三のテーブル１４ｃには、後述の作成部１５ｂにより算出された、２つのパターンの組み合わせに対応する最適解が登録される。第三のテーブル１４ｃに登録される最適解については、後述する。
【００３７】
複数の問題１４ｄのそれぞれは、制御計画を作成するための問題である。かかる問題１４ｄには、後述の作成部１５ｂにより各時間帯の消費電力の予測値が登録される。問題１４ｄについては、後述する。
【００３８】
記憶部１４は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１４は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory)であってもよい。
【００３９】
制御部１５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。図１に示すように、制御部１５は、取得部１５ａと、作成部１５ｂと、第一の算出部１５ｃと、第二の算出部１５ｄと、第三の算出部１５ｅと、出力制御部１５ｆとを有する。
【００４０】
取得部１５ａは、処理対象であるパターンを取得する。例えば、取得部１５ａは、入力部１１から送信された、後述の算出処理の処理対象である２つのパターンの指定を受信した場合には、指定された２つのパターンを送信する旨の指示を通信部１３に送信する。これにより、外部の装置へ指示が送信され、そして、外部の装置から、２つのパターンが、算出装置１０へ送信される。そして、取得部１５ａは、通信部１３により受信された２つのパターンを取得する。続いて、取得部１５ａは、取得した２つのパターンを第一のテーブル１４ａに登録する。例えば、取得部１５ａは、パターン１とパターン３とを取得した場合には、図２に示すように、第一のテーブル１４ａにパターン１とパターン３とを登録する。
【００４１】
作成部１５ｂは、処理対象の２つのパターンのそれぞれについて、制御計画を作成するとともに、２つのパターンの組み合わせに対応する制御計画を作成する。
【００４２】
例えば、作成部１５ｂは、まず、２つのパターンのうち、下記で説明する評価値を算出する処理が未処理のパターンを選択する。そして、作成部１５ｂは、選択したパターンに対する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する。
【００４３】
図３は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。図３の例の問題１４ｄは、パターン１に対する制御計画を作成するための問題である。図３の例では、Ｐｔは、ｔ（＝１１、１２、１３、１４、１５）が示す時間帯、すなわちｔ時台の消費電力の予測値を示す。すなわち、図３の例では、パターンＰ１１は、１１時台の消費電力の予測値が「１０００Ｗｈ」であることを示す。また、図３の例では、パターンＰ１２〜Ｐ１５のそれぞれは、１２時台から１５時台のそれぞれの消費電力の予測値が「５００Ｗｈ」であることを示す。また、図３の例では、ｘｔは、ｔが示す時間帯の蓄電池の放電量を示す。すなわち、図３の例では、１１時台から１５時台までの各時間帯における蓄電池の放電量の最大値が５００Ｗｈであることを示す。また、ｘｔが負の値である場合には、その値の絶対値は、各時間帯における蓄電池の充電量を示す。すなわち、図３の例では、１１時台から１５時台までの各時間帯における蓄電池の充電量の最大値が２００Ｗｈであることを示す。
【００４４】
また、図３の例では、ｚｔは、ｔが示す時間帯における蓄電池の残量を示す。すなわち、図３の例では、１０時台に、蓄電池は、５００Ｗｈの残量を有することを示す。また、図３の例では、ｔ時台の蓄電池の残量ｚｔは、（ｔ−１）時台の蓄電池の残量ｚｔ−１から、ｔ時台の蓄電池の放電量ｘｔを減じた値であることを示す。また、図３の例では、１１時台から１５時台までの各時間帯において、蓄電池の残量ｚｔは、０以上、かつ、５００Ｗｈ以下であることを示す。また、図３の例では、ｗｔは、ｔ時台の消費電力の予測値Ｐｔから、ｔ時台の蓄電池の放電量ｘｔを減じた値であることを示す。ここで、ｗｔは、実質的な消費電力であるといえる。なお、実質的な消費電力は、実効消費電力とも称される。すなわち、図３の例では、１１時台から１５時台の各時間帯において、各時間帯における消費電力の予測値から、各時間帯における蓄電池の放電量を減じた値が、実質的な消費電力であることを示す。
【００４５】
また、図３の例では、問題１４ｄは、ｔ時台の消費電力の予測値のうち、最大値となる予測値ｍａｘ（Ｐｔ）から、蓄電池の充放電を考慮した実行消費電力の最大値ｍａｘ（ｗｔ）を減じた値ｙが最大となるように、制御計画を作成することを示す。なお、ここでいう制御計画とは、蓄電池の放電／充電の計画を指す。
【００４６】
ここで、問題１４ｄには、ｔ時台の消費電力の予測値Ｐｔについては、予め登録されておらず、上述した、その他の各種内容については、予め登録されている。そこで、作成部１５ｂは、下記のようにして、予測値Ｐｔを問題１４ｄに登録することで、問題１４ｄを生成する。すなわち、作成部１５ｂは、パターン１に対する制御計画を作成するための問題を生成する場合には、記憶部１４に記憶された第一のテーブル１４ａを参照し、パターン１を取得する。そして、作成部１５ｂは、パターン１が示す各時間帯の消費電力の予測値を問題１４ｄに登録して、問題１４ｄを生成する。続いて、作成部１５ｂは、生成した問題１４ｄを記憶部１４に格納する。
【００４７】
そして、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、選択したパターンに対応する問題１４ｄの最適解、すなわち、値ｙが最大となる場合の最適解を算出して、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成する。また、作成部１５ｂは、算出した最適解を第二のテーブル１４ｂに登録する。
【００４８】
図４は、作成部により算出された最適解が登録された第二のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図４の例では、第二のテーブル１４ｂは、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐｔ、蓄電池の放電量ｘｔ、蓄電池の残量ｚｔ、実効消費電力ｗｔが登録される項目を有する。ここで、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、問題１４ｄに登録された内容が示す各種の制約条件に従って、値ｙが最大となる場合の時間帯ごとの放電量ｘｔ、蓄電池の残量ｚｔ、実効消費電力ｗｔを算出する。続いて、作成部１５ｂは、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐｔ、蓄電池の放電量ｘｔ、蓄電池の残量ｚｔ、実効消費電力ｗｔを第二のテーブル１４ｂに登録する。図４の例では、第二のテーブル１４ｂに、１１時台の蓄電池の放電量「５００Ｗｈ」が登録された場合が示されている。また、図４の例では、第二のテーブル１４ｂに、１２時台〜１５時台までの各時間帯において、蓄電池の放電量「０Ｗｈ」が登録された場合が示されている。すなわち、図４の例では、作成部１５ｂは、１１時台の消費電力の予測値のピークを抑制するために、１１時台に、蓄電池を最大値５００Ｗｈ分放電し、その後、蓄電池を充電しないような制御計画を作成した場合が示されている。この結果、図４の例では、１１時台が消費電力の予測値のピークであるにも関わらず、１１時台の実効消費電力が５００Ｗｈに抑えられている。
【００４９】
なお、他のパターンについても同様にして、作成部１５ｂは、問題１４ｄを生成し、生成した問題１４ｄを記憶部１４に格納し、問題１４ｄの登録内容が示す制約条件に基づいて、最適解を算出して、制御計画を作成する。そして、作成部１５ｂは、算出した最適解を第二のテーブル１４ｂに登録する。図５は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。図５の例は、上述したパターン１以外のパターン３に対する制御計画を作成するための問題１４ｄを示す。図５の例に示す問題１４ｄの登録内容は、図３の例に示す問題１４ｄの登録内容と比較して、１１時台および１５時台の消費電力の予測値が異なる。すなわち、図５の例では、１５時台の消費電力の予測値が「１０００Ｗｈ」であることを示す。また、図５の例では、１１時台の消費電力の予測値が「５００Ｗｈ」であることを示す。図５の例に示す問題１４ｄのその他の登録内容については、図３の例に示す問題１４ｄの登録内容と同様である。
【００５０】
次に、作成部１５ｂは、２つのパターンのそれぞれについて、それぞれのパターンに対応する制御計画を作成した後に、２つのパターンの組み合わせについての制御計画、すなわち、２つのパターンに対応する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する。ここでは、２つのパターンが、パターン１およびパターン３である場合を例に挙げて説明する。図６は、作成部により生成される問題の一例を示す図である。図６の例は、パターン１およびパターン３の両方のパターンに対応する制御計画を作成するための問題１４ｄを示す。作成部１５ｂは、まず、パターン１に対応する制御計画を作成するための問題１４ｄを記憶部１４から取得する。そして、作成部１５ｂは、取得した問題１４ｄに登録された各変数ｙ、Ｐ、ｘ、ｚ、ｗのそれぞれに対して、パターン１に対応する変数であることを示すために、パターン１の識別子「１」を付す。同様に、作成部１５ｂは、パターン３に対応する制御計画を作成するための問題１４ｄを記憶部１４から取得する。そして、作成部１５ｂは、取得した問題１４ｄに登録された各変数ｙ、Ｐ、ｘ、ｚ、ｗのそれぞれに対して、パターン３に対応する変数であることを示すために、パターン３の識別子「３」を付す。
【００５１】
続いて、作成部１５ｂは、図６の例に示すように、それぞれ識別子「１」、「３」が変数に付された２つの問題１４ｄを１つの問題１４ｄにまとめる。また、図６の例に示すように、作成部１５ｂは、新たな制約条件として、全ての時間帯について、放電量ｘ１ｔと放電量ｘ３ｔとが同一である条件を問題１４ｄに設ける。また、図６の例に示すように、作成部１５ｂは、新たな条件として、値ｙ１と値ｙ３との和ｙが最大となるように、制御計画を作成する条件を問題１４ｄに設ける。なお、ここでいう制御計画とは、蓄電池の放電／充電の計画を指す。このようにして、作成部１５ｂは、２つのパターンの組み合わせに対する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する。そして、作成部１５ｂは、生成した問題１４ｄを記憶部１４に格納する。なお、作成部１５ｂは、他の２つのパターンの組み合わせについても同様にして、問題１４ｄを生成し、生成した問題１４ｄを記憶部１４に格納する。
【００５２】
そして、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、２つのパターンに対応する問題１４ｄの最適解、すなわち、和ｙが最大となる場合の最適解を算出して、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成する。また、作成部１５ｂは、算出した最適解を第三のテーブル１４ｃに登録する。
【００５３】
図７は、作成部により算出された最適解が登録された第三のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図７の例では、第三のテーブル１４ｃは、パターン１の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ１ｔ、蓄電池の放電量ｘ１ｔ、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔが登録される項目を有する。また、図７の例では、第三のテーブル１４ｃは、パターン３の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ３ｔ、蓄電池の放電量ｘ３ｔ、蓄電池の残量ｚ３ｔ、実効消費電力ｗ３ｔが登録される項目を有する。ここで、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、問題１４ｄに登録された内容が示す各種の制約条件に従って、和ｙが最大となる場合の時間帯ごとの放電量ｘ１ｔ（＝ｘ３ｔ）を算出する。
【００５４】
また、作成部１５ｂは、放電量ｘ１ｔとともに、パターン１の場合について、時間帯ごとに、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔを算出する。また、作成部１５ｂは、放電量ｘ３ｔとともに、パターン３の場合について、時間帯ごとに、蓄電池の残量ｚ３ｔ、実効消費電力ｗ３ｔを算出する。続いて、作成部１５ｂは、パターン１の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ１ｔ、蓄電池の放電量ｘ１ｔ、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔを第三のテーブル１４ｃに登録する。また、作成部１５ｂは、パターン３の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ３ｔ、蓄電池の放電量ｘ３ｔ、蓄電池の残量ｚ３ｔ、実効消費電力ｗ３ｔを第三のテーブル１４ｃに登録する。
【００５５】
図７の例では、第三のテーブル１４ｃに、１１時台の蓄電池の放電量「４００Ｗｈ」が登録された場合が示されている。また、図７の例では、第三のテーブル１４ｃに、１２時台〜１４時台までの各時間帯の蓄電池の充電量「１００Ｗｈ」が登録された場合が示されている。また、図７の例では、第三のテーブル１４ｃに、１５時台の蓄電池の放電量「４００Ｗｈ」が登録された場合が示されている。すなわち、図７の例は、作成部１５ｂが、１１時台、１５時台のピークを抑制するために、１１時台に、蓄電池を４００Ｗｈ分放電し、その後、蓄電池を１００Ｗｈで充電し、１５時台に、蓄電池を４００Ｗｈ分放電するような制御計画を作成した場合を示す。この結果、図７の例では、１１時台および１５時台が消費電力の予測値のピークであるにも関わらず、１１時台および１５時台の実効消費電力が６００Ｗｈに抑えられている。
【００５６】
なお、他のパターンの組み合わせについても同様にして、作成部１５ｂは、問題１４ｄの登録内容が示す制約条件に基づいて、最適解を算出して、制御計画を作成し、算出した最適解を第三のテーブル１４ｃに登録する。
【００５７】
図８は、作成部により算出された他の最適解が登録された第三のテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図８の例では、第三のテーブル１４ｃは、パターン１の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ１ｔ、蓄電池の放電量ｘ１ｔ、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔが登録される項目を有する。また、図８の例では、第三のテーブル１４ｃは、パターン２の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ２ｔ、蓄電池の放電量ｘ２ｔ、蓄電池の残量ｚ２ｔ、実効消費電力ｗ２ｔが登録される項目を有する。ここで、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、問題１４ｄに登録された内容が示す各種の制約条件に従って、和ｙが最大となる場合の時間帯ごとの放電量ｘ１ｔ（＝ｘ２ｔ）を算出する。
【００５８】
また、作成部１５ｂは、放電量ｘ１ｔとともに、パターン１の場合について、時間帯ごとに、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔを算出する。また、作成部１５ｂは、放電量ｘ２ｔとともに、パターン２の場合について、時間帯ごとに、蓄電池の残量ｚ２ｔ、実効消費電力ｗ２ｔを算出する。続いて、作成部１５ｂは、パターン１の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ１ｔ、蓄電池の放電量ｘ１ｔ、蓄電池の残量ｚ１ｔ、実効消費電力ｗ１ｔを第三のテーブル１４ｃに登録する。また、作成部１５ｂは、パターン２の場合について、時間帯ごとに、消費電力の予測値Ｐ２ｔ、蓄電池の放電量ｘ２ｔ、蓄電池の残量ｚ２ｔ、実効消費電力ｗ２ｔを第三のテーブル１４ｃに登録する。
【００５９】
図８の例では、第三のテーブル１４ｃに、１１時台および１２時台の蓄電池の放電量「２５０Ｗｈ」が登録された場合が示されている。また、図８の例では、第三のテーブル１４ｃに、１３時台〜１５時台までの各時間帯の蓄電池の放電量「０Ｗｈ」が登録された場合が示されている。すなわち、図８の例は、作成部１５ｂが、１１時台、１２時台のピークを抑制するために、１１時台に、蓄電池を２５０Ｗｈ分放電し、その後、１２時台に、蓄電池を２５０Ｗｈ分放電するような制御計画を作成した場合を示す。この結果、図８の例では、１１時台および１２時台の消費電力の予測値のピークを、図７の例ほど削減することができず、１１時台および１２時台の実効消費電力が７５０Ｗｈとなる。
【００６０】
第一の算出部１５ｃは、２つのパターンのそれぞれに対して、２つのパターンのそれぞれに対応する制御計画が実行された場合の消費電力のピークにおける時間帯の電力の削減量を評価値として算出する。
【００６１】
例えば、第一の算出部１５ｃは、作成部１５ｂにより、選択したパターンに対応する問題１４ｄの最適解、すなわち、値ｙが最大となる場合の最適解が算出されて、蓄電池の放電／充電の制御計画が作成されるたびに、次のような処理を行う。すなわち、第一の算出部１５ｃは、最適解が算出された場合の値ｙを評価値として算出する。図４の例に示す第二のテーブル１４ｂの登録内容が作成部１５ｂにより登録される場合には、第一の算出部１５ｃは、評価値５００（１０００−５００）を算出する。
【００６２】
第二の算出部１５ｄは、２つのパターンのそれぞれに対して、２つのパターンに対応する制御計画が実行された場合の消費電力の２つのピークにおける時間帯の電力の削減量を評価値として算出する。
【００６３】
例えば、第二の算出部１５ｄは、作成部１５ｂにより、２つのパターンに対応する問題１４ｄの最適解、すなわち、和ｙが最大となる場合の最適解が算出されて、蓄電池の放電／充電の制御計画が作成された場合に、次のような処理を行う。すなわち、２つのパターンの識別子をそれぞれ、「ＩＤ１」「ＩＤ２」とすると、第二の算出部１５ｄは、最適解が算出された場合の値ｙＩＤ１、ｙＩＤ２を、各パターンに対する評価値として算出する。図７の例に示す第三のテーブル１４ｃの登録内容が作成部１５ｂにより登録される場合には、第二の算出部１５ｄは、パターン１について評価値４００（１０００−６００）を算出し、パターン３について評価値４００（１０００−６００）を算出する。また、図８の例に示す第三のテーブル１４ｃの登録内容が作成部１５ｂにより登録される場合には、第二の算出部１５ｄは、パターン１について評価値２５０（１０００−７５０）を算出し、パターン２について評価値２５０（１０００−７５０）を算出する。
【００６４】
第三の算出部１５ｅは、２つのパターンについて、第一の算出部１５ｃにより算出された評価値と、第二の算出部１５ｄにより算出された評価値との差が小さいほど、２つのパターンの類似度が大きくなるように類似度を算出する。
【００６５】
ここで、２つのパターン１、３のうち、パターン１について、第一の算出部１５ｃにより評価値５００が算出され、第二の算出部１５ｄにより評価値４００が算出された場合を説明する。また、この場合において、パターン３について、第一の算出部１５ｃにより評価値５００が算出され、第二の算出部１５ｄにより評価値４００が算出されたものとする。この場合、第三の算出部１５ｅは、パターン１に対してパターン１に対応する制御計画を実行した場合の評価値、換言すると、パターン１に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００を用いて、次のような値Ｑを算出する。すなわち、第三の算出部１５ｅは、パターン１に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００から、パターン１に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値４００を減じた値Ｑ１００（５００−４００）を算出する。ここで、パターン１に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値４００は、パターン１に対してパターン１および３に対応する制御計画を実行した場合の評価値である。
【００６６】
また、第三の算出部１５ｅは、パターン３に対してパターン３に対応する制御計画を実行した場合の評価値、換言すると、パターン３に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００を用いて、次のような値Ｌを算出する。すなわち、第三の算出部１５ｅは、パターン３に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００から、パターン３に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値４００を減じた値Ｌ１００（５００−４００）を算出する。ここで、パターン３に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値４００は、パターン３に対してパターン１および３に対応する制御計画を実行した場合の評価値である。
【００６７】
ここで、値Ｑ１００は、パターン１に対してパターン１に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量に対する、パターン１に対して２つのパターン１、３に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量の悪化を示す数値と考えられる。同様に、値Ｌ１００は、パターン３に対してパターン３に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量に対する、パターン３に対して２つのパターン１、３に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量の悪化を示す数値と考えられる。そこで、第三の算出部１５ｅは、所定の類似度の最大値、例えば、１０００から、値Ｑ１００および値Ｌ１００の和２００を減じた値８００（１０００−２００）を類似度として算出する。また、第三の算出部１５ｅは、他の２つのパターンについても、同様にして、類似度を算出する。
【００６８】
例えば、２つのパターン１、２のうち、パターン１について、第一の算出部１５ｃにより評価値５００が算出され、第二の算出部１５ｄにより評価値２５０が算出された場合を説明する。また、この場合において、パターン２について、第一の算出部１５ｃにより評価値５００が算出され、第二の算出部１５ｄにより評価値２５０が算出されたものとする。この場合、第三の算出部１５ｅは、パターン１に対してパターン１に対応する制御計画を実行した場合の評価値、換言すると、パターン１に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００を用いて、次のような値Ｑを算出する。すなわち、第三の算出部１５ｅは、パターン１に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００から、パターン１に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値２５０を減じた値Ｑ２５０（５００−２５０）を算出する。ここで、パターン１に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値２５０は、パターン１に対してパターン１および２に対応する制御計画を実行した場合の評価値である。
【００６９】
また、第三の算出部１５ｅは、パターン２に対してパターン２に対応する制御計画を実行した場合の評価値、換言すると、パターン２に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００を用いて、次のような値Ｌを算出する。すなわち、第三の算出部１５ｅは、パターン２に対して第一の算出部１５ｃにより算出された評価値５００から、パターン２に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値２５０を減じた値Ｌ２５０（５００−２５０）を算出する。ここで、パターン２に対して第二の算出部１５ｄにより算出された評価値２５０は、パターン２に対してパターン１および２に対応する制御計画を実行した場合の評価値である。
【００７０】
ここで、値Ｑ２５０は、パターン１に対してパターン１に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量に対する、パターン１に対して２つのパターン１、２に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量の悪化を示す数値と考えられる。同様に、値Ｌ２５０は、パターン２に対してパターン２に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量に対する、パターン２に対して２つのパターン１、２に対応する制御計画を実行した場合のピークの削減量の悪化を示す数値と考えられる。そこで、第三の算出部１５ｅは、所定の類似度の最大値、例えば、１０００から、値Ｑ２５０および値Ｌ２５０の和５００を減じた値５００（１０００−５００）を類似度として算出する。
【００７１】
出力制御部１５ｆは、出力部１２による出力を制御する。例えば、出力制御部１５ｆは、第三の算出部１５ｅにより算出された類似度を表示するように、出力部１２の表示を制御する。
【００７２】
制御部１５は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路またはＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路である。
【００７３】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る算出装置１０の処理の流れについて説明する。図９は、実施例に係る算出処理の手順を示すフローチャートである。算出処理は、例えば、入力部１１から、算出処理の処理対象である２つのパターンの指定を制御部１５が受け付けたタイミングで、実行される。
【００７４】
図９に示すように、取得部１５ａは、指定された２つのパターンを送信する旨の指示を通信部１３に送信する（Ｓ１０１）。続いて、取得部１５ａは、外部の装置から、２つのパターンを受信したか否かを判定する（Ｓ１０２）。受信していない場合（Ｓ１０２否定）には、取得部１５ａは、再び、Ｓ１０２の判定を行う。一方、受信した場合（Ｓ１０２肯定）には、取得部１５ａは、受信した２つのパターンを第一のテーブル１４ａに登録する（Ｓ１０３）。
【００７５】
そして、作成部１５ｂは、第一のテーブル１４ａを参照し、２つのパターンのうち、下記のＳ１０８において評価値を算出する処理が未処理のパターンがあるか否かを判定する（Ｓ１０４）。未処理のパターンがある場合（Ｓ１０４肯定）には、作成部１５ｂは、２つのパターンのうち、未処理のパターンを１つ選択し、選択したパターンを第一のテーブル１４ａから取得する（Ｓ１０５）。
【００７６】
そして、作成部１５ｂは、選択したパターンに対する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する（Ｓ１０６）。続いて、作成部１５ｂは、公知の内点法などを用いて、選択したパターンに対応する問題１４ｄの最適解を算出して、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成し、算出した最適解を第二のテーブル１４ｂに登録する（Ｓ１０７）。続いて、第一の算出部１５ｃは、Ｓ１０７において最適解が算出された場合の値ｙを評価値として算出し（Ｓ１０８）、Ｓ１０４に戻る。
【００７７】
一方、未処理のパターンがない場合（Ｓ１０４否定）には、作成部１５ｂは、２つのパターンに対する制御計画を作成するための問題１４ｄを生成する（Ｓ１０９）。そして、作成部１５ｂは、２つのパターンに対応する問題１４ｄの最適解を算出して、蓄電池の放電／充電の制御計画を作成し、算出した最適解を第三のテーブル１４ｃに登録する（Ｓ１１０）。続いて、第二の算出部１５ｄは、Ｓ１１０で最適解が算出された場合の値ｙＩＤ１、ｙＩＤ２を、各パターンに対する評価値として算出する（Ｓ１１１）。
【００７８】
そして、第三の算出部１５ｅは、類似度を算出する（Ｓ１１２）。その後、出力制御部１５ｆは、第三の算出部１５ｅにより算出された類似度を表示するように、出力部１２の表示を制御し（Ｓ１１３）、処理を終了する。
【００７９】
上述してきたように、本実施例に係る算出装置１０は、消費電力を予測する外部の装置から取得した２つの消費電力の予測パターンのそれぞれについて、蓄電池の放電／充電についての第一の制御計画を作成する。また、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンの組み合わせに対応する第二の制御計画を作成する。そして、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、第一の制御計画が実行された場合の消費電力のピークにおける電力の削減量を評価値として算出する。なお、この評価値を以下の説明では、第一の評価値と表記する。また、算出装置１０は、２つの消費電力の予測パターンのそれぞれに対して、第二の制御計画が実行された場合の消費電力の２つのピークにおける電力の削減量を評価値として算出する。なお、この評価値を以下の説明では、第二の評価値と表記する。そして、算出装置１０は、第一の評価値と、第二の評価値との差が小さいほど、２つの消費電力の予測パターンについての類似度が大きくなるように類似度を算出する。よって、算出装置１０は、第二の制御計画を実行した場合の消費電力のピークにおける電力の削減量が、第一の制御計画を実行した場合の消費電力のピークにおける電力の削減量に近いほど、大きくなるように類似度を算出する。したがって、算出装置１０によれば、制御計画を考慮した上で精度の良い類似度を算出することができる。
【００８０】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００８１】
例えば、作成部１５ｂは、第一の時間、例えば、１２時台まで、２つのパターンに対応するとともに、第一の時間以降では、２つのパターンのそれぞれに対応する放電量ｘｔを最適解として算出して、第二の制御計画を作成することもできる。
【００８２】
この場合における他の算出処理の手順について説明する。図１０は、他の算出処理の手順を示すフローチャートである。算出処理は、例えば、入力部１１から、算出処理の処理対象である２つのパターンの指定を制御部１５が受け付けたタイミングで、実行される。なお、図１０に示すＳ１０１〜Ｓ１０９、Ｓ１１１〜Ｓ１１３の各処理は、図９に示すＳ１０１〜Ｓ１０９、Ｓ１１１〜Ｓ１１３の各処理と同様であるので、説明を省略する。
【００８３】
図１０に示すように、作成部１５ｂは、第一の時間、例えば、１２時台まで、２つのパターンに対応するとともに、第一の時間以降では、２つのパターンのそれぞれに対応する放電量ｘｔを最適解として算出して、第二の制御計画を作成する（Ｓ１１０´）。
【００８４】
また、上記の実施例では、第一の算出部１５ｃおよび第二の算出部１５ｄのそれぞれは、消費電力の予測値がピークとなる時間帯ごとに、第一の評価値および第二の評価値のそれぞれを算出する。そこで、上記の実施例の場合では、作成部１５ｂは、次のような処理を行って類似度を算出することもできる。すなわち、作成部１５ｂは、まず、１１時台から１５時台までの時間帯ごとに、第一の評価値と第二の評価値との差分を算出し、算出した差分を１１時台から１５時台までの時間帯の順番で加算する。そして、作成部１５ｂは、加算値が閾値を超えた場合の時間帯を特定する。続いて、作成部１５ｂは、１１時台から、特定した時間帯までの期間を算出する。例えば、作成部１５ｂは、特定した時間帯が１３時台である場合には、１１時台から１３時台までの期間２時間を算出する。そして、作成部１５ｂは、類似度の最大値、例えば、１０から、算出した期間が示す値「２」を減じた値８（１０−２）を類似度として算出する。
【００８５】
また、実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。また、本実施例において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【００８６】
また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理を任意に細かくわけたり、あるいはまとめたりすることができる。また、ステップを省略することもできる。
【００８７】
また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理の順番を変更できる。例えば、開示の装置は、Ｓ１０４〜Ｓ１０８の処理を行う前に、Ｓ１０９〜Ｓ１１１の処理を行うこともできる。
【００８８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００８９】
［算出プログラム］
また、上記の実施例で説明した算出装置１０の各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例で説明した算出装置１０と同様の機能を有する算出プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１１は、算出プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００９０】
図１１に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３３０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４０を有する。各部３１０〜３４０は、バス３５０を介して接続されている。
【００９１】
ＲＯＭ３２０には、ＯＳなどの基本プログラムが記憶されている。また、ＨＤＤ３３０には、上記の実施例で示す取得部１５ａと、作成部１５ｂと、第一の算出部１５ｃと、第二の算出部１５ｄと、第三の算出部１５ｅと、出力制御部１５ｆと同様の機能を発揮する算出プログラム３３０ａが予め記憶される。なお、算出プログラム３３０ａについては、適宜分離しても良い。また、ＨＤＤ３３０には、第一のテーブル、第二のテーブル、第三のテーブル、問題が設けられる。これらの第一のテーブル、第二のテーブル、第三のテーブル、問題は、上述した第一のテーブル１４ａ、第二のテーブル１４ｂ、第三のテーブル１４ｃ、問題１４ｄに対応する。
【００９２】
そして、ＣＰＵ３１０が、算出プログラム３３０ａをＨＤＤ３３０から読み出して実行する。
【００９３】
そして、ＣＰＵ３１０は、第一のテーブル、第二のテーブル、第三のテーブル、問題を読み出してＲＡＭ３４０に格納する。さらに、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３４０に格納された第一のテーブル、第二のテーブル、第三のテーブル、問題を用いて、算出プログラム３３０ａを実行する。なお、ＲＡＭ３４０に格納される各データは、常に全てのデータがＲＡＭ３４０に格納されなくともよい。処理に用いられるデータがＲＡＭ３４０に格納されれば良い。
【００９４】
なお、上記した算出プログラム３３０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３３０に記憶させておく必要はない。
【００９５】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【００９６】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９７】
１０ 算出装置
１４ 記憶部
１４ａ 第一のテーブル
１４ｂ 第二のテーブル
１４ｃ 第三のテーブル
１４ｄ 問題
１５ 制御部
１５ｂ 作成部
１５ｃ 第一の算出部
１５ｄ 第二の算出部
１５ｅ 第三の算出部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成するとともに、複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成する作成部と、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、前記作成部により作成された第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出する第一の算出部と、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、前記作成部により作成された第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出する第二の算出部と、
前記第一の算出部により算出された第一の評価値と、前記第二の算出部により算出された第二の評価値との差が小さいほど、前記複数の時系列データの類似度が大きくなるように該類似度を算出する第三の算出部と、
を有することを特徴とする算出装置。
【請求項２】
前記作成部は、前記複数の時系列データにおいて第一の時間まで共通の制御計画を作成するとともに、該第一の時間以降では前記複数の時系列データのそれぞれに対応する制御計画を作成することで、前記第二の制御計画を作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
【請求項３】
前記第一の算出部は、前記複数の時系列データのそれぞれに対して、時間帯ごとに、前記第一の評価値を算出し、
前記第二の算出部は、前記複数の時系列データのそれぞれに対して、時間帯ごとに、前記第二の評価値を算出し、
前記第三の算出部は、前記第一の評価値と、前記第二の評価値との差の和が閾値以上となる場合の第一の時間から第二の時間までの期間が長いほど、前記類似度が大きくなるように該類似度を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の算出装置。
【請求項４】
コンピュータに、
複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成し、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された前記第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出し、
前記複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成し、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された前記第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出し、
算出された前記第一の評価値と、算出された前記第二の評価値との差が小さいほど、前記複数の時系列データの類似度が大きくなるように該類似度を算出する
各処理を実行させるための算出プログラム。
【請求項５】
コンピュータが実行する算出方法であって、
複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成し、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された前記第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出し、
前記複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成し、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された前記第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出し、
算出された前記第一の評価値と、算出された前記第二の評価値との差が小さいほど、前記複数の時系列データの類似度が大きくなるように該類似度を算出する
各処理を実行することを特徴とする算出方法。
【請求項１】
複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成するとともに、複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成する作成部と、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、前記作成部により作成された第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出する第一の算出部と、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、前記作成部により作成された第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出する第二の算出部と、
前記第一の算出部により算出された第一の評価値と、前記第二の算出部により算出された第二の評価値との差が小さいほど、前記複数の時系列データの類似度が大きくなるように該類似度を算出する第三の算出部と、
を有することを特徴とする算出装置。
【請求項２】
前記作成部は、前記複数の時系列データにおいて第一の時間まで共通の制御計画を作成するとともに、該第一の時間以降では前記複数の時系列データのそれぞれに対応する制御計画を作成することで、前記第二の制御計画を作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の算出装置。
【請求項３】
前記第一の算出部は、前記複数の時系列データのそれぞれに対して、時間帯ごとに、前記第一の評価値を算出し、
前記第二の算出部は、前記複数の時系列データのそれぞれに対して、時間帯ごとに、前記第二の評価値を算出し、
前記第三の算出部は、前記第一の評価値と、前記第二の評価値との差の和が閾値以上となる場合の第一の時間から第二の時間までの期間が長いほど、前記類似度が大きくなるように該類似度を算出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の算出装置。
【請求項４】
コンピュータに、
複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成し、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された前記第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出し、
前記複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成し、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された前記第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出し、
算出された前記第一の評価値と、算出された前記第二の評価値との差が小さいほど、前記複数の時系列データの類似度が大きくなるように該類似度を算出する
各処理を実行させるための算出プログラム。
【請求項５】
コンピュータが実行する算出方法であって、
複数の時系列データのそれぞれについて、第一の制御計画を作成し、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された前記第一の制御計画が実行された場合の第一の評価値を算出し、
前記複数の時系列データの組み合わせについて、第二の制御計画を作成し、
前記複数の時系列データのそれぞれに対して、作成された前記第二の制御計画が実行された場合の第二の評価値を算出し、
算出された前記第一の評価値と、算出された前記第二の評価値との差が小さいほど、前記複数の時系列データの類似度が大きくなるように該類似度を算出する
各処理を実行することを特徴とする算出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【公開番号】特開２０１３−１１４６３０（Ｐ２０１３−１１４６３０Ａ）
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２６３０６６（Ｐ２０１１−２６３０６６）
【出願日】平成２３年１１月３０日（２０１１．１１．３０）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年６月１０日（２０１３．６．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１１月３０日（２０１１．１１．３０）
【出願人】（０００００５２２３）富士通株式会社 (25,993)
【Ｆターム（参考）】
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