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公開番号2025109088
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-24
出願番号2024002796
出願日2024-01-11
発明の名称情報処理装置、充電システム、電力制御方法、およびプログラム
出願人東京瓦斯株式会社
代理人個人,個人
主分類G06Q 50/06 20240101AFI20250716BHJP(計算;計数)
要約【課題】本発明は、電力消費量の予測値の確率分布を求め、予測値の確度の情報を提供し、負荷設備を制御することを目的とする。
【解決手段】負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得する取得部と、過去の電力消費時における関連情報を説明変数とし、過去の電力消費時における負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の関連情報を入力することにより、予測の結果が適用される予測対象時における負荷設備の電力消費量の確率分布を予測する予測部と、予測対象時における負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、予測対象時における負荷設備の電力消費を制限する制御部とを備えることを特徴とする情報処理装置。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得する取得部と、
過去の電力消費時における前記関連情報を説明変数とし、当該過去の電力消費時における前記負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の前記関連情報を入力することにより、当該予測の結果が適用される予測対象時における当該負荷設備の電力消費量の確率分布を予測する予測部と、
前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、当該予測対象時における当該負荷設備の電力消費を制限する制御部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記関連情報は、季節、月日、曜日、時刻、気象情報、前記負荷設備の属する地域のイベント情報、前記負荷設備の属する施設の利用状況、前記負荷設備の利用状況のうち、少なくともいずれか一つを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記関連情報を予測実行時に取得する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
充電設備を含む負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得する取得手段と、
過去の電力消費時における前記関連情報を説明変数とし、当該過去の電力消費時における前記負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の前記関連情報を入力することにより、当該予測の結果が適用される予測対象時における当該負荷設備の電力消費量の確率分布を予測する予測手段と、
前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、前記充電設備の充電電力を決定する制御手段と
を備えることを特徴とする充電システム。
【請求項５】
前記制御手段は、前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、予め定められた前記充電設備を動作させる
ことを特徴とする請求項４に記載の充電システム。
【請求項６】
前記制御手段は、前記充電設備により充電が行われる電気車両の電池残量が予め定められた充電量に満たない場合、当該充電設備を制限しない
ことを特徴とする請求項４に記載の充電システム。
【請求項７】
負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得するステップと、
過去の電力消費時における前記関連情報を説明変数とし、当該過去の電力消費時における前記負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の前記関連情報を入力することにより、当該予測の結果が適用される予測対象時における当該負荷設備の電力消費量の確率分布を予測するステップと、
前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、当該予測対象時における当該負荷設備の電力消費を制限するステップと
を有する電力制御方法。
【請求項８】
コンピュータに、
負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得する機能と、
過去の電力消費時における前記関連情報を説明変数とし、当該過去の電力消費時における前記負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の前記関連情報を入力することにより、当該予測の結果が適用される予測対象時における当該負荷設備の電力消費量の確率分布を予測する機能と、
前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、当該予測対象時における当該負荷設備の電力消費を制限する機能と
を実現させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、充電システム、電力制御方法、およびプログラムに関する。
続きを表示（約 3,300 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、対象需要家における電力消費量を予測する精度を高めることを目的として、コンピュータに、予測対象期間を示す第１カレンダー情報を取得するステップと、少なくとも一の需要家において制御装置により動作が制御される第１電力負荷又は前記第１電力負荷とは異なる第２電力負荷により電力が消費された日時を示す第２カレンダー情報を説明変数とし、前記日時における前記第１電力負荷の消費電力量と前記第２電力負荷の消費電力量との合計から前記第１電力負荷の前記消費電力量を差し引いて得られる消費電力量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに前記第１カレンダー情報を入力することにより、前記予測対象期間における対象需要家の電力消費量を予測するステップとを実行させるためのプログラムに関する発明が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－１０２１２８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
需要家における電力消費量の制御を機械学習等を用いた予測に基づいて行う場合、予測の確度が低いと、実際の消費電力が閾値よりも少ないにもかかわらず電力消費量を制限する制御が実施される、あるいは実際の消費電力が閾値よりも大きいにもかかわらず電力消費量を制限しない制御が実施される可能性が高くなる。
【０００５】
本発明は、電力消費量の予測値の確率分布を求め、予測値の確度の情報を提供し、負荷設備を制御することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載された発明は、負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得する取得部と、過去の電力消費時における前記関連情報を説明変数とし、当該過去の電力消費時における前記負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の前記関連情報を入力することにより、当該予測の結果が適用される予測対象時における当該負荷設備の電力消費量の確率分布を予測する予測部と、前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、当該予測対象時における当該負荷設備の電力消費を制限する制御部とを備えることを特徴とする情報処理装置である。
請求項２に記載された発明は、前記関連情報は、季節、月日、曜日、時刻、気象情報、前記負荷設備の属する地域のイベント情報、前記負荷設備の属する施設の利用状況、前記負荷設備の利用状況のうち、少なくともいずれか一つを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に記載された発明は、前記取得部は、前記関連情報を予測実行時に取得することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置である。
請求項４に記載された発明は、充電設備を含む負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得する取得手段と、過去の電力消費時における前記関連情報を説明変数とし、当該過去の電力消費時における前記負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の前記関連情報を入力することにより、当該予測の結果が適用される予測対象時における当該負荷設備の電力消費量の確率分布を予測する予測手段と、前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、前記充電設備の充電電力を決定する制御手段とを備えることを特徴とする充電システムである。
請求項５に記載された発明は、前記制御手段は、前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、予め定められた前記充電設備を動作させることを特徴とする請求項４に記載の充電システムである。
請求項６に記載された発明は、前記制御手段は、前記充電設備により充電が行われる電気車両の電池残量が予め定められた充電量に満たない場合、当該充電設備を制限しないことを特徴とする請求項４に記載の充電システムである。
請求項７に記載された発明は、負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得するステップと、過去の電力消費時における前記関連情報を説明変数とし、当該過去の電力消費時における前記負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の前記関連情報を入力することにより、当該予測の結果が適用される予測対象時における当該負荷設備の電力消費量の確率分布を予測するステップと、前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、当該予測対象時における当該負荷設備の電力消費を制限するステップとを有する電力制御方法である。
請求項８に記載された発明は、コンピュータに、負荷設備の電力消費に影響する情報として予め定められた情報である関連情報を取得する機能と、過去の電力消費時における前記関連情報を説明変数とし、当該過去の電力消費時における前記負荷設備の電力消費量を目的変数として機械学習を行って生成された機械学習モデルに、予測を行う予測実行時の前記関連情報を入力することにより、当該予測の結果が適用される予測対象時における当該負荷設備の電力消費量の確率分布を予測する機能と、前記予測対象時における前記負荷設備の電力消費量の確率分布に基づいて、当該予測対象時における当該負荷設備の電力消費を制限する機能とを実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、電力消費量の予測値の確率分布を求め、予測値の確度の情報を提供し、負荷設備を制御することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態が適用されるシステムの構成を示す図である。
情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。
情報処理装置の機能構成例を示す図である。
電力消費量の確率分布の一例を示す図である
制御装置のハードウェア構成例を示す図である。
制御装置の機能構成例を示す図である。
一の時点における電力消費量の確率分布の第１態様を示す図である。
一の時点における電力消費量の確率分布の第２態様を示す図である。
一の時点における電力消費量の確率分布の第３態様を示す図である。
一の時点における電力消費量の確率分布の第４態様を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
まず、電気料金について説明する。電気料金は、主に電力量料金と基本料金とによって構成される。そのうち、基本料金は、基本料金単価と契約電力とに基づいて計算される。契約電力は、当月から遡って１年以内の最大需要電力の最大値とされる。最大需要電力とは、月間の時限（デマンド時限：３０分）ごとの平均使用電力の最大値である。平均使用電力とは、各時限における使用電力の平均値である。
【００１０】
上述したように、契約電力は、過去１年以内の最大需要電力の最大値である。したがって、ある月の最大需要電力が契約電力となると、その月以後、その契約電力よりも低い最大需要電力を維持し続けたとしても、１年間にわたり、この契約電力に基づく基本料金が課されることとなる。また、ある時限において平均使用電力がそれまでの契約電力の値を上回り、その時限が含まれる月の最大需要電力となると、この時限の平均使用電力（最大需要電力）が、新たな契約電力として、それ以降の基本料金の計算に用いられる。
（【００１１】以降は省略されています）

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