JP2008250912A - Energy consumption calculation system and energy consumption calculation method - Google Patents

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JP2008250912A JP2007094680A JP2007094680A JP2008250912A JP 2008250912 A JP2008250912 A JP 2008250912A JP 2007094680 A JP2007094680 A JP 2007094680A JP 2007094680 A JP2007094680 A JP 2007094680A JP 2008250912 A JP2008250912 A JP 2008250912A
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正明 吉田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately calculate information related to energy consumption of equipment, and to display a calculation result intelligibly to a user. <P>SOLUTION: An energy consumption system 1 has: a life pattern extraction section 20 for extracting life pattern information from a life pattern database 10c based on installation information and use information; an operation status estimation section 22 for estimating the operation status of the equipment based on the life pattern information; a first calculation section 24 for calculating first prediction information based on the operation status and a first consumption model in a first consumption model database 10a; a second calculation section 26 for calculating second prediction information based on the use information and a second consumption model in a second consumption model database 10b; an image extraction section 28 for extracting various pieces of image information from an image database 10d based on the installation information and the use information; and an output section 30 for outputting an output image based on the first and second prediction information and the extracted image information. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システム及びエネルギー消費算出方法に関するものである。   The present invention relates to an energy consumption calculation system and an energy consumption calculation method for calculating information related to energy consumption of a device.

従来から、機器のエネルギー消費に関する情報を算出する手法が知られている。例えば、下記特許文献1には、顧客情報及び製品情報に基づいて製品のランニングコストを算出し、算出結果に基づいて製品の提案を行う製品情報システムが開示されている。また、下記特許文献2には、実際に計測された需要量に基づいて予測需要パターンを生成し、該パターンと、標準需要パターンとを比較することで最適な運転パターンを選定する運転計画装置が開示されている。
特開2002−288326号公報 特開2003−134664号公報
Conventionally, a method for calculating information related to energy consumption of a device is known. For example, Patent Document 1 below discloses a product information system that calculates a running cost of a product based on customer information and product information, and proposes a product based on the calculation result. Further, in Patent Document 2 below, there is an operation planning device that generates a predicted demand pattern based on an actually measured demand amount, and selects an optimum operation pattern by comparing the pattern with a standard demand pattern. It is disclosed.
JP 2002-288326 A JP 2003-134664 A

しかしながら、上記特許文献1の製品情報システム、及び上記特許文献2の運転計画装置のいずれにおいても、機器の稼働状況が十分に考慮されていないため、算出の正確性が十分に保証されない。例えば、上記製品需要システムでは、ランニングコストの基礎となる使用時間は手入力に基づくものであるとともに、エネルギー消費に密接に関係する機器の設置状況が考慮されていないため、算出の精度に限界がある。また、上記運転計画装置では、予測需要パターンを生成するために実測値を用意しなければならないため、最適な運転パターンが、特定の稼働状況のみに基づいて選定されてしまうおそれがある。また、上記特許文献1の製品情報システムでは、算出結果が文字情報で表示されるのみであり、使用者にとって必ずしも使いやすいものとはいえない。   However, neither the product information system disclosed in Patent Document 1 nor the operation planning device disclosed in Patent Document 2 fully considers the operating status of the equipment, and therefore the accuracy of calculation is not sufficiently guaranteed. For example, in the above product demand system, the usage time that is the basis of running cost is based on manual input, and the installation status of equipment that is closely related to energy consumption is not considered, so the calculation accuracy is limited. is there. Moreover, in the said operation planning apparatus, since measured value must be prepared in order to produce | generate a predicted demand pattern, there exists a possibility that an optimal driving | operation pattern may be selected only based on a specific operation condition. Moreover, in the product information system of the above-mentioned Patent Document 1, the calculation result is only displayed as character information, which is not necessarily easy for the user to use.

本発明は、上記課題を解決する為になされたものであり、機器のエネルギー消費に関する情報を精度良く算出すると共に、使用者が理解し易いように算出結果を表示することが可能なエネルギー消費算出システム及びエネルギー消費算出方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problem, and calculates energy consumption with high accuracy, and can calculate calculation results so that the user can easily understand the information. It is an object to provide a system and an energy consumption calculation method.

本発明のエネルギー消費算出システムは、機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システムであって、機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間における該機器のエネルギー消費に関する第1消費情報とが関連付けられた第1消費モデルを格納する第1消費モデルデータベースと、機器情報と、エネルギー種別情報と、該機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、該使用者が該機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費に関する第2消費情報とが関連付けられた第2消費モデルを格納する第2消費モデルデータベースと、使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、機器情報とエネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納する画像データベースと、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付手段と、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付手段と、空間情報と、使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付手段と、設置情報受付手段により受け付けられた設置情報と生活パターン受付手段により受け付けられた生活パターン情報とに基づいて、機器の稼働状況を推定する稼働状況推定手段と、稼働状況推定手段により推定された稼働状況と、第1消費モデルデータベースに格納されている第1消費モデルとに基づいて、該稼働状況におけるエネルギー消費に関する第1予測情報を算出する第1算出手段と、使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に対応する第2消費モデルを第2消費モデルデータベースから抽出し、抽出した第2消費モデルに基づいて該使用情報に対するエネルギー消費に関する第2予測情報を算出する第2算出手段と、設置情報受付手段により受け付けられた設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、使用情報受付手段より受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを画像データベースから抽出する画像抽出手段と、第1算出手段により算出された第1予測情報と、第2算出手段により算出された第2予測情報と、画像抽出手段により抽出された空間画像情報、使用者画像情報及び機器画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。   The energy consumption calculation system of the present invention is an energy consumption calculation system for calculating information related to energy consumption of a device, device information indicating a device, energy type information indicating a type of energy consumed by the device, and the device A first consumption model database for storing a first consumption model in which space information indicating a space where the device is installed and first consumption information related to energy consumption of the device in the space are associated; device information; energy type information User information indicating a user who uses the device indicated by the device information, and second consumption information related to energy consumption when the user uses the device indicated by the device information. A second consumption model database storing two consumption models, user information, and user image data indicated by the user information; User image information associated with the device information, device information, energy type information, device image information associated with the device image data indicated by the device information, and spatial image data represented by the space information and the space information. An image database that stores spatial image information associated with each other, installation information reception means that receives input of installation information in which device information, energy type information, and spatial information are associated with each other, and a calculation target device Use information receiving means for receiving input of use information in which information, energy type information, and user information are associated; spatial information; user information; and the spatial information by the user indicated by the user information. Life pattern receiving means for receiving input of life pattern information associated with the usage time of the space to be used, and installation information receiving means Based on the installed installation information and the life pattern information received by the life pattern receiving means, an operating status estimating means for estimating the operating status of the equipment, the operating status estimated by the operating status estimating means, and a first Based on the first consumption model stored in the consumption model database, the first calculation means for calculating the first prediction information related to the energy consumption in the operating situation, and the usage information received by the usage information receiving means. The second consumption model is extracted from the second consumption model database, and is received by the installation information receiving means, second calculation means for calculating second prediction information related to energy consumption for the usage information based on the extracted second consumption model. The spatial image information including the spatial information included in the installed information and the usage information received by the usage information receiving means. User image information including user information included in the operation information, device image information including device information and energy type information included in the installation information, and device including device information and energy type information included in the use information Image extraction means for extracting image information from the image database, first prediction information calculated by the first calculation means, second prediction information calculated by the second calculation means, and space extracted by the image extraction means Output means for generating an output image based on the image information, user image information, and device image information, and outputting the output image.

また、本発明のエネルギー消費算出方法は、機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間における該機器のエネルギー消費に関する第1消費情報とが関連付けられた第1消費モデルを格納する第1消費モデルデータベースと、機器情報と、エネルギー種別情報と、該機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、該使用者が該機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費に関する第2消費情報とが関連付けられた第2消費モデルを格納する第2消費モデルデータベースと、使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、機器情報とエネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納する画像データベースとを備え、機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システム、におけるエネルギー消費算出方法であって、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付ステップと、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付ステップと、空間情報と、使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付ステップと、設置情報受付ステップにおいて受け付けられた設置情報と生活パターン受付ステップにおいて受け付けられた生活パターン情報とに基づいて、機器の稼働状況を推定する稼働状況推定ステップと、稼働状況推定ステップにおいて推定された稼働状況と、第1消費モデルデータベースに格納されている第1消費モデルとに基づいて、該稼働状況におけるエネルギー消費に関する第1予測情報を算出する第1算出ステップと、使用情報受付ステップにおいて受け付けられた使用情報に対応する第2消費モデルを第2消費モデルデータベースから抽出し、抽出した第2消費モデルに基づいて該使用情報に対するエネルギー消費に関する第2予測情報を算出する第2算出ステップと、設置情報受付ステップにおいて受け付けられた設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、使用情報受付ステップにおいて受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを画像データベースから抽出する画像抽出ステップと、第1算出ステップにおいて算出された第1予測情報と、第2算出ステップにおいて算出された第2予測情報と、画像抽出ステップにおいて抽出された空間画像情報、使用者画像情報及び機器画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力ステップと、を備えることを特徴とする。   The energy consumption calculation method of the present invention includes device information indicating a device, energy type information indicating a type of energy consumed by the device, space information indicating a space in which the device is installed, and the space in the space. A first consumption model database storing a first consumption model associated with first consumption information related to energy consumption of a device, device information, energy type information, and a user who uses the device indicated by the device information A second consumption model database storing a second consumption model in which user information to be displayed is associated with second consumption information related to energy consumption when the user uses the device indicated by the device information; User image information, device information, energy type information, and device information associated with information and user image data indicated by the user information Device image information associated with image data of the device indicated, and an image database storing spatial image information associated with the space information and image data of the space indicated by the space information, and energy consumption of the device An energy consumption calculation method in an energy consumption calculation system for calculating information relating to an installation information reception step for receiving an input of installation information in which device information, energy type information, and space information are associated, and calculation A usage information reception step for receiving input of usage information in which device information, energy type information, and user information are associated, spatial information, user information, and the user indicated by the user information; Accepts input of life pattern information associated with the usage time of the space indicated by the spatial information A life pattern reception step, an operation state estimation step for estimating the operation state of the device based on the installation information received in the installation information reception step and the life pattern information received in the life pattern reception step, and an operation state estimation step A first calculation step of calculating first prediction information related to energy consumption in the operating status based on the operating status estimated in step 1 and the first consumption model stored in the first consumption model database; A second calculation that extracts a second consumption model corresponding to the usage information received in the step from the second consumption model database, and calculates second prediction information related to energy consumption for the usage information based on the extracted second consumption model. Step and installation information reception step Spatial image information including spatial information included in the attached installation information, user image information including user information included in the usage information received in the usage information receiving step, device information included in the installation information, and An image extraction step for extracting device image information including energy type information and device image information including device information and energy type information included in the usage information from the image database, and a first prediction calculated in the first calculation step An output image is generated based on the information, the second prediction information calculated in the second calculation step, and the spatial image information, user image information, and device image information extracted in the image extraction step, and the output image And an output step of outputting an image.

このようなエネルギー消費算出システム及びエネルギー消費算出方法によれば、第1消費モデル、第2消費モデル及び三種類の画像情報が予めデータベースに格納されている。まず、入力された生活パターン情報及び設置情報に基づいて機器の稼働状況が推定される。続いて、推定された稼働状況と第1消費モデルとに基づいて、その稼働状況におけるエネルギー消費に関する第1予測情報が算出される。また、入力された使用情報と第2消費モデルとに基づいて、その使用情報に対するエネルギー消費に関する第2予測情報が算出される。更に、入力された設置情報及び使用情報に基づいて三種類の画像情報が抽出される。そして、第1予測情報、第2予測情報及び抽出された画像情報に基づいて出力用画像が生成され出力される。なお、稼働状況とは、抽出された生活パターン情報で示される空間に設置された機器の稼働時間を示す情報である。   According to such an energy consumption calculation system and an energy consumption calculation method, the first consumption model, the second consumption model, and three types of image information are stored in the database in advance. First, the operating status of the device is estimated based on the input life pattern information and installation information. Subsequently, based on the estimated operating status and the first consumption model, first prediction information related to energy consumption in the operating status is calculated. Further, based on the input usage information and the second consumption model, second prediction information related to energy consumption for the usage information is calculated. Further, three types of image information are extracted based on the input installation information and usage information. Then, an output image is generated and output based on the first prediction information, the second prediction information, and the extracted image information. The operating status is information indicating the operating time of a device installed in the space indicated by the extracted life pattern information.

このように、機器が設置される空間(設置空間)、及びその空間の使用者に対応する生活パターン情報に基づいて機器の稼働状況が推定されるので、第1予測情報もその生活パターン情報を反映したものとなる。また、第2予測情報は、機器を使用する使用者を反映したものとなる。一般に、機器が消費するエネルギーの量は、設置空間やその空間の使用時間に依存して変動したり、機器を使用する使用者の属性や人数に依存して変動したりする。したがって、設置空間、その空間の使用時間、及びその空間の使用者に基づく算出手法を導入することで、機器のエネルギー消費に関する情報を精度良く算出できる。また、算出の際にエネルギー種別情報が考慮されるので、消費されるエネルギーの種別に対応した予測情報を算出できる。更に、算出結果が、入力された空間情報、使用者情報、機器情報及びエネルギー種別情報に対応する画像と共に出力されるので、使用者は算出結果を容易に理解できる。   Thus, since the operation status of the device is estimated based on the space in which the device is installed (installation space) and the life pattern information corresponding to the user of the space, the first prediction information also includes the life pattern information. It will be reflected. The second prediction information reflects the user who uses the device. In general, the amount of energy consumed by a device varies depending on the installation space and the usage time of the space, or varies depending on the attributes and number of users who use the device. Therefore, by introducing a calculation method based on the installation space, the usage time of the space, and the user of the space, information regarding the energy consumption of the device can be accurately calculated. Further, since the energy type information is taken into consideration in the calculation, it is possible to calculate the prediction information corresponding to the type of energy consumed. Furthermore, since the calculation result is output together with images corresponding to the input spatial information, user information, device information, and energy type information, the user can easily understand the calculation result.

本発明のエネルギー消費算出システムでは、生活パターン情報を格納する生活パターンデータベースを更に備え、生活パターン受付手段が、設置情報受付手段により受け付けられた設置情報に含まれる空間情報と、使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報とを含む生活パターン情報を生活パターンデータベースから抽出し、抽出した生活パターン情報を受け付けることが好ましい。   The energy consumption calculation system according to the present invention further includes a life pattern database for storing life pattern information, and the life pattern reception means includes space information included in the installation information received by the installation information reception means and use information reception means. It is preferable that life pattern information including user information included in the received use information is extracted from the life pattern database and the extracted life pattern information is received.

この場合、入力された設置情報に含まれる空間情報と、入力された使用情報に含まれる使用者情報とに基づいて生活パターン情報が抽出され受け付けられる。そのため、エネルギー消費算出システムの使用者は、生活パターン情報を入力することなく算出結果を確認できる。   In this case, life pattern information is extracted and accepted based on the spatial information included in the input installation information and the user information included in the input usage information. Therefore, the user of the energy consumption calculation system can check the calculation result without inputting life pattern information.

本発明のエネルギー消費算出システムでは、算出対象の、空間が存在する地域を示す地域情報の入力を受け付ける地域情報受付手段と、算出対象の、時期を示す時期情報の入力を受け付ける時期情報受付手段と、を更に備え、第1消費モデルが、機器情報と、エネルギー種別情報と、空間情報と、空間が存在する地域を示す地域情報と、時期を示す時期情報と、地域情報で示される地域での時期情報で示される時期における第1消費情報とが関連付けられたモデルであり、第1算出手段が、稼働状況と、地域情報受付手段により受け付けられた地域情報と、時期情報受付手段により受け付けられた時期情報と、第1消費モデルとに基づいて第1予測情報を算出することが好ましい。   In the energy consumption calculation system of the present invention, the area information receiving means for receiving the area information indicating the area where the space exists and the time information receiving means for receiving the time information indicating the time of the calculation object , And the first consumption model is a device information, energy type information, space information, region information indicating a region where the space exists, time information indicating the time, and region indicated by the region information. The model is associated with the first consumption information at the time indicated by the time information, and the first calculation means is received by the operation status, the regional information received by the regional information receiving means, and the time information receiving means. It is preferable to calculate the first prediction information based on the time information and the first consumption model.

この場合、空間が存在する地域と時期とを更に含む第1消費モデルが提供され、それら地域及び時期も考慮して第1予測情報が算出される。機器によっては、設置される地域の環境や稼働時期によって、一定時間内に消費するエネルギーの量が異なる場合がある。したがって、地域及び時期に基づく算出手法を導入することで、機器のエネルギー消費に関する情報をより精度良く算出できる。   In this case, a first consumption model that further includes the region where the space exists and the time is provided, and the first prediction information is calculated in consideration of the region and the time. Depending on the equipment, the amount of energy consumed within a certain period of time may vary depending on the local environment and operating period. Therefore, by introducing a calculation method based on the region and time, information on the energy consumption of the device can be calculated with higher accuracy.

本発明のエネルギー消費算出システムでは、第1予測情報が、稼働状況におけるエネルギー消費に基づいて課金される料金であり、第2予測情報が、使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に対するエネルギー消費に基づいて課金される料金であることが好ましい。   In the energy consumption calculation system of the present invention, the first prediction information is a fee charged based on the energy consumption in the operating state, and the second prediction information is used for the energy consumption for the usage information received by the usage information receiving means. Preferably, the fee is charged based on the fee.

この場合、機器が設置される空間、その空間の使用時間、及びその空間の使用者に基づいてエネルギー料金が予測されるので、エネルギー料金を精度良く算出できる。また、予測されたエネルギー料金が画像と共に出力されるので、使用者は予測結果を容易に理解できる。   In this case, since the energy charge is predicted based on the space where the device is installed, the usage time of the space, and the user of the space, the energy charge can be calculated with high accuracy. Moreover, since the predicted energy fee is output together with the image, the user can easily understand the prediction result.

このようなエネルギー消費算出システム及びエネルギー消費算出方法によれば、機器が設置される空間、その空間の使用時間、及びその空間の使用者に基づいてエネルギー消費に関する予測情報が算出されるので、機器のエネルギー消費に関する情報を精度良く算出できる。また、予測情報が画像と共に出力されるので、使用者は算出結果を容易に理解できる。   According to such an energy consumption calculation system and energy consumption calculation method, since prediction information related to energy consumption is calculated based on the space in which the device is installed, the usage time of the space, and the user of the space, the device Can accurately calculate information on energy consumption. Further, since the prediction information is output together with the image, the user can easily understand the calculation result.

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the description of the drawings, the same or equivalent elements are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

まず、図1を用いて、実施形態に係るエネルギー消費システム1について説明する。図1は、エネルギー消費システム1の機能構成を示す図である。エネルギー消費システム1は、算出対象のエネルギー消費を予測するコンピュータシステムである。ここで算出対象とは、機器が設置される空間の集合であり、例えば戸建やマンションの一戸に相当する。   First, the energy consumption system 1 which concerns on embodiment is demonstrated using FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating a functional configuration of the energy consumption system 1. The energy consumption system 1 is a computer system that predicts energy consumption to be calculated. Here, the calculation target is a set of spaces in which devices are installed, and corresponds to, for example, a detached house or a condominium.

エネルギー消費システム1は、機能的構成要素として、格納部10、使用情報受付部12、設置情報受付部14、地域情報受付部16、時期情報受付部18、生活パターン抽出部20、稼働状況推定部22、第1算出部24、第2算出部26、画像抽出部28及び出力部30を備えている。   The energy consumption system 1 includes, as functional components, a storage unit 10, a usage information reception unit 12, an installation information reception unit 14, a regional information reception unit 16, a time information reception unit 18, a life pattern extraction unit 20, and an operation status estimation unit. 22, a first calculation unit 24, a second calculation unit 26, an image extraction unit 28, and an output unit 30.

格納部10は、所定の情報を格納する手段であり、第1消費モデルデータベース10a、第2消費モデルデータベース10b、生活パターンデータベース10c及び画像データベース10dを備えている。この格納部10は、データベースによって実現されている。   The storage unit 10 is means for storing predetermined information, and includes a first consumption model database 10a, a second consumption model database 10b, a life pattern database 10c, and an image database 10d. The storage unit 10 is realized by a database.

第1消費モデルデータベース10aは、機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間が存在する地域を示す地域情報と、時期を示す時期情報と、該地域内の空間において該時期に該機器を稼働させた場合の単位時間当たりのエネルギー消費量(第1消費情報、以下「単位消費量」ともいう)とが関連付けられた第1消費モデルを格納するデータベースである。   The first consumption model database 10a includes device information indicating a device, energy type information indicating a type of energy consumed by the device, space information indicating a space in which the device is installed, and an area where the space exists. Area information to indicate, time information to indicate time, and energy consumption per unit time when the device is operated in the space in the area (first consumption information, hereinafter also referred to as “unit consumption”) ) Is a database that stores the first consumption model associated therewith.

機器情報は、所定のエネルギーを消費する機器の識別子である。何を機器情報とするかは限定されない。例えば、「暖房機器」などのような一般名称を機器情報としてもよいし、具体的な製品名を機器情報としてもよい。   The device information is an identifier of a device that consumes predetermined energy. What is used as device information is not limited. For example, a general name such as “heating equipment” may be used as the equipment information, and a specific product name may be used as the equipment information.

エネルギー種別情報は、機器が消費するエネルギーの種別を示す情報である。何をエネルギー種別情報とするかは限定されない。例えば、「電気」、「ガス」などのようにエネルギーの種類で定義してもよいし、「コジェネレーションシステム」などのように、エネルギー供給源をエネルギー種別情報としてもよい。   The energy type information is information indicating the type of energy consumed by the device. What is used as energy type information is not limited. For example, it may be defined by the type of energy such as “Electricity” or “Gas”, or the energy supply source may be energy type information such as “Cogeneration system”.

空間情報は、部屋、ホール、屋外の特定の場所など、機器が設置される空間を識別するための情報である。空間情報の定義方法としては、例えば、「6畳の部屋」、「20mの部屋」などのような、面積に基づく方法、「マンション8畳」、「木造モルタル6畳」などのような、建物の構造と面積とに基づく方法、「リビング(12畳)」、「寝室(6.5畳)」などのような、機能と面積とに基づく方法などが考えられる。もちろん、これらの属性を組み合わせて空間情報を定義してもよいし、面積を用いずに空間情報を定義してもよい。 The space information is information for identifying a space in which a device is installed, such as a room, a hall, or a specific outdoor location. As a definition method of the spatial information, for example, a method based on an area such as “6 tatami room”, “20 m 2 room”, “mansion 8 tatami mat”, “wooden mortar 6 tatami mat”, etc. A method based on the structure and area of the building, a method based on function and area, such as “living room (12 tatami mats)”, “bedroom (6.5 tatami mats)”, and the like are conceivable. Of course, spatial information may be defined by combining these attributes, or the spatial information may be defined without using an area.

地域情報は、機器が設置される空間が存在する地域を識別するための情報である。地域情報をどのように定義するかは限定されない。例えば、都道府県単位や、各都道府県内の地域単位に地域情報を構成することができる。   The area information is information for identifying an area where a space where the device is installed exists. How to define regional information is not limited. For example, the regional information can be configured in units of prefectures or regional units in each prefecture.

時期情報は、時期を識別するための情報であり、例えば、月単位や季節単位で定義される。   The time information is information for identifying the time and is defined, for example, in units of months or seasons.

エネルギー消費量(単位消費量)は、機器を1時間稼働させた場合に消費されるエネルギー量である。例えば、エネルギー消費量は、電気エネルギーであればワット単位で、ガスエネルギーであれば立方メートル単位で、灯油であればリットル単位で、それぞれ設定される。   The energy consumption (unit consumption) is an amount of energy consumed when the device is operated for 1 hour. For example, the energy consumption is set in units of watts for electric energy, in units of cubic meters for gas energy, and in units of liters for kerosene.

なお、機器によっては、消費するエネルギー量が空間、地域及び時期に依存しないものもある。このような機器の例として、照明器具やテレビなどが挙げられる。このような機器に対しては、例えば、空間情報を「全空間」、地域情報を「全地域」、時期情報を「通年」とした第1消費モデルや、空間情報、地域情報及び時期情報を省略した第1消費モデルを第1消費モデルデータベース10aに格納すればよい。この場合、各機器のエネルギー消費量は、全空間、全地域、全時期に共通する情報として扱われる。   In some devices, the amount of energy consumed does not depend on space, region, and time. Examples of such devices include lighting fixtures and televisions. For such devices, for example, the first consumption model with spatial information as “all spaces”, regional information as “all regions”, and time information as “year-round”, spatial information, regional information and time information as The omitted first consumption model may be stored in the first consumption model database 10a. In this case, the energy consumption of each device is treated as information common to all spaces, all regions, and all periods.

第1消費モデルの例を図2及び3に示す。なお、図2及び3では、エネルギー種別情報が機器情報の横に括弧書きで表示されている。図2では、地域情報「A県」、時期情報「1月」における第1消費モデルが示されている。この第1消費モデルにおいて、例えば、空間情報「マンション6畳」機器情報「暖房器具」及びエネルギー種別情報「電気」に対応する単位消費量は、「a12(ワット)」である。冷暖房機器が消費するエネルギーの量は、設置される場所だけでなく、地域の気候にも依存する場合が多いから、このように、地域情報及び時期情報毎に第1消費モデルを設定することは有意義である。   Examples of the first consumption model are shown in FIGS. 2 and 3, the energy type information is displayed in parentheses beside the device information. FIG. 2 shows the first consumption model in the area information “A prefecture” and the period information “January”. In the first consumption model, for example, the unit consumption corresponding to the space information “condominium 6 tatami mats” device information “heating appliance” and energy type information “electricity” is “a12 (watt)”. Since the amount of energy consumed by air-conditioning equipment often depends not only on the location where it is installed, but also on the climate of the region, setting the first consumption model for each region information and time information in this way Meaningful.

図3では、いくつかの属性を省略した第1消費モデルが示されている。図3(a)は、地域情報及び時期情報を省略した第1消費モデルである。例えば、空間情報「4.5畳」、機器情報「白熱灯」及びエネルギー種別情報「電気」に対する単位消費量は、任意の地域情報及び時期情報について「M1」である。一方、図3(b)は、更に空間情報も省略した第1消費モデルである。例えば、機器情報「液晶テレビ22型」及びエネルギー種別情報「電気」に対する単位消費量は、任意の空間情報、地域情報及び時期情報について「S1」である。このように、エネルギー消費システム1では、第1消費モデルを柔軟に設定することが可能である。   FIG. 3 shows a first consumption model in which some attributes are omitted. FIG. 3A shows a first consumption model in which regional information and time information are omitted. For example, the unit consumption for the space information “4.5 tatami mats”, the device information “incandescent lamp”, and the energy type information “electricity” is “M1” for arbitrary area information and time information. On the other hand, FIG. 3B is a first consumption model in which spatial information is further omitted. For example, the unit consumption for the device information “liquid crystal television 22 type” and the energy type information “electricity” is “S1” for arbitrary spatial information, regional information, and time information. Thus, in the energy consumption system 1, it is possible to set the 1st consumption model flexibly.

第2消費モデルデータベース10bは、機器情報と、エネルギー種別情報と、その機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、その使用者がその機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費量(第2消費情報)とが関連付けられた第2消費モデルを格納するデータベースである。   The second consumption model database 10b uses device information, energy type information, user information indicating a user who uses the device indicated by the device information, and the user using the device indicated by the device information. It is a database which stores the 2nd consumption model with which energy consumption (2nd consumption information) in the case was linked | related.

使用者情報は、空間を使用する個人又はグループを識別するための情報である。例えば、「単身者」、「大人3名」、「大人2名、子供2名」などのように使用者情報を定義できる。使用者情報をどのように定義するかは限定されず、例えば、「夫婦(熟年)」などのように年齢や配偶者の有無を示す使用者情報を定義してもよい。   User information is information for identifying an individual or a group who uses a space. For example, user information can be defined such as “single person”, “3 adults”, “2 adults, 2 children”, and the like. How to define the user information is not limited. For example, user information indicating the age and the presence or absence of a spouse such as “couple (mature)” may be defined.

図4は第2消費モデルの例である。この第2消費モデルにおいて、例えば使用者情報「大人2名、子供1名」、機器情報「調理機器」及びエネルギー種別情報「電気」に対応するエネルギー消費量は、「X3(ワット)」である。   FIG. 4 is an example of the second consumption model. In this second consumption model, for example, the energy consumption corresponding to the user information “2 adults, 1 child”, the device information “cooking device”, and the energy type information “electricity” is “X3 (watt)”. .

生活パターンデータベース10cは、空間情報と、該空間情報で示される空間の使用者を示す使用者情報と、該使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報を格納するデータベースである。   The life pattern database 10c stores life pattern information in which spatial information, user information indicating a user of the space indicated by the spatial information, and usage time of the space indicated by the user by the user are associated with each other. The database to store.

使用時間は、使用者情報で示される使用者が空間情報で示される空間を何時間使用するか(どの時間帯に利用するか)を示す情報である。使用時間の定義方法は限定されず、時間及び時間帯のどちらで表現してもよい。また、使用時間を「終日」と設定したり、曜日や日にちを用いて定義したりしてもよい。   The usage time is information indicating how many hours the user indicated by the user information uses the space indicated by the spatial information (in what time zone). The method of defining the usage time is not limited and may be expressed in either time or time zone. Further, the usage time may be set as “all day”, or may be defined using the day of the week or the date.

生活パターン情報は、例えば公的・私的機関が作成した調査データに基づいて作成できる。図5は生活パターン情報の例である。図5では、使用者「大人2名、子供2名」が空間「リビング(6畳)」を使用する時間は「7:00〜22:00」であると定義され、その使用者が空間「部屋2(6畳)」を使用する時間は「7:00〜8:00、15:00〜19:00、20:00〜22:00」と定義されている。   The life pattern information can be created based on survey data created by a public / private organization, for example. FIG. 5 is an example of life pattern information. In FIG. 5, it is defined that the user “2 adults, 2 children” uses the space “living room (6 tatami mats)” as “7: 00 to 22:00”, and the user “ The time in which “Room 2 (6 tatami mats)” is used is defined as “7: 00 to 8:00, 15: 00 to 19:00, 20: 00 to 22:00”.

画像データベース10dは、使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、機器情報とエネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納するデータベースである。   The image database 10d includes user image information in which user information is associated with user image data indicated by the user information, device information, energy type information, and device image data indicated by the device information. It is a database that stores the associated device image information and the spatial image information in which the spatial information is associated with the image data of the space indicated by the spatial information.

図6は使用者画像情報の例である。例えば、使用者情報「夫婦(熟年)」には四種類の画像データ「パターンa1〜a4」が対応付けられている。使用者情報毎に用意する画像データの個数は限定されない。図6に示す例では、年齢、性別、及び配偶者の有無を考慮した使用者情報が用いられているが、使用者画像情報における使用者情報の定義方法は限定されない。例えば、「大人2名、子供2名」のように年齢、性別に関係なく使用者情報を定義してもよい。   FIG. 6 shows an example of user image information. For example, four types of image data “patterns a1 to a4” are associated with the user information “couple (mature)”. The number of image data prepared for each user information is not limited. In the example shown in FIG. 6, user information that takes into account age, gender, and the presence or absence of a spouse is used, but the method for defining user information in the user image information is not limited. For example, user information may be defined regardless of age and gender, such as “two adults and two children”.

図7は機器画像情報の例である。図7では、エネルギー種別情報が機器情報の横に括弧書きで表示されている。例えば、機器情報「パソコン」及びエネルギー種別情報「電気」に対して、四種類の画像データ「パターンm1〜m4」が対応付けられている。機器情報及びエネルギー種別情報の組合せ毎に用意する画像データの個数は限定されない。   FIG. 7 shows an example of device image information. In FIG. 7, energy type information is displayed in parentheses next to the device information. For example, four types of image data “patterns m1 to m4” are associated with the device information “personal computer” and the energy type information “electricity”. The number of image data prepared for each combination of device information and energy type information is not limited.

図8は空間画像情報の例である。例えば、空間情報「4部屋」には四種類の画像データ「パターンq1〜q4」が対応付けられている。空間情報毎に用意する画像データの個数は限定されない。図8に示す例では、部屋数を考慮した空間情報が用いられているが、空間画像情報における空間情報の定義方法は限定されない。例えば「マンション4部屋」のように建物の構造を更に考慮した空間情報を用いてもよいし、「キッチン」、「リビング」などのように空間の機能を考慮した空間情報を用いてもよい。   FIG. 8 shows an example of spatial image information. For example, four types of image data “patterns q1 to q4” are associated with the spatial information “4 rooms”. The number of image data prepared for each spatial information is not limited. In the example shown in FIG. 8, spatial information considering the number of rooms is used, but the method of defining spatial information in the spatial image information is not limited. For example, space information that further considers the structure of the building such as “4 apartments” may be used, or space information that considers the function of the space such as “kitchen” and “living room” may be used.

使用情報受付部12は、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付手段である。例えば、使用情報受付部12は、機器情報「調理機器」とエネルギー種別情報「電気」と使用者情報「大人2名、子供1名」とが関連付けられた使用情報を受け付ける。使用情報受付部12は、受け付けた使用情報を生活パターン抽出部20、第2算出部26及び画像抽出部28に出力する。   The usage information reception unit 12 is a usage information reception unit that receives input of usage information in which device information, energy type information, and user information to be calculated are associated. For example, the usage information receiving unit 12 receives usage information in which device information “cooking equipment”, energy type information “electricity”, and user information “two adults and one child” are associated. The usage information reception unit 12 outputs the received usage information to the life pattern extraction unit 20, the second calculation unit 26, and the image extraction unit 28.

設置情報受付部14は、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付手段である。設置情報は、どの機器がどこに設置されているかを示すものである。例えば、設置情報受付部14は、機器情報「暖房機器」とエネルギー種別情報「電気」と空間情報「マンション6畳」とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける。設置情報受付部14は、受け付けた設置情報を生活パターン抽出部20、稼働状況推定部22及び画像抽出部28に出力する。   The installation information reception unit 14 is an installation information reception unit that receives an input of installation information in which device information, energy type information, and space information to be calculated are associated. The installation information indicates which device is installed where. For example, the installation information reception unit 14 receives input of installation information in which the device information “heating equipment”, the energy type information “electricity”, and the space information “condominium 6 tatami mats” are associated. The installation information reception unit 14 outputs the received installation information to the life pattern extraction unit 20, the operation status estimation unit 22, and the image extraction unit 28.

地域情報受付部16は、算出対象の、地域情報の入力を受け付ける地域情報受付手段である。地域情報受付部16は、受け付けた地域情報を第1算出部24に出力する。   The area information receiving unit 16 is an area information receiving unit that receives an input of area information to be calculated. The area information reception unit 16 outputs the received area information to the first calculation unit 24.

時期情報受付部18は、算出対象の、時期情報の入力を受け付ける時期情報受付手段である。時期情報受付部18は、受け付けた時期情報を第1算出部24に出力する。   The time information receiving unit 18 is time information receiving means for receiving time information input to be calculated. The time information reception unit 18 outputs the received time information to the first calculation unit 24.

なお、使用情報受付部12、設置情報受付部14、地域情報受付部16、及び時期情報受付部18における情報の受付方法は限定されない。例えば、各受付部が、図示しない入力装置から伝達された情報を受け付けてもよいし、データベースやメモリなどの図示しない記憶装置に予め格納されている情報を読み出すことで受け付けてもよい。   In addition, the information reception method in the usage information reception unit 12, the installation information reception unit 14, the regional information reception unit 16, and the time information reception unit 18 is not limited. For example, each receiving unit may receive information transmitted from an input device (not shown), or may be received by reading information stored in advance in a storage device (not shown) such as a database or a memory.

生活パターン抽出部20は、空間情報と、使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付手段である。特に生活パターン抽出部20は、設置情報受付部14から入力された設置情報に含まれる空間情報と、使用情報受付部12から入力された使用情報に含まれる使用者情報とを含む生活パターン情報を生活パターンデータベース10cから抽出し、抽出した生活パターン情報を受け付ける。例えば、使用者情報「大人2名、子供2名」を含む使用情報と、空間情報「建物がマンション、且つ部屋構成がキッチン(2畳)、リビング(6畳)、部屋1(4.5畳)、部屋2(6畳)及び部屋3(6畳)」を含む設置情報が入力された場合、生活パターン抽出部20は、図5で示される生活パターン情報を抽出する。なお、この生活パターン情報は図9に示すガントチャートとして表すことが可能である。生活パターン抽出部20は抽出した生活パターン情報を稼働状況推定部22に出力する。   The life pattern extraction unit 20 accepts input of life pattern information in which space information, user information, and a use time of the space indicated by the space information by the user indicated by the user information are associated with each other. It is a reception means. In particular, the life pattern extraction unit 20 obtains life pattern information including spatial information included in the installation information input from the installation information reception unit 14 and user information included in the usage information input from the use information reception unit 12. Extracted from the life pattern database 10c and accepts the extracted life pattern information. For example, usage information including user information “2 adults, 2 children” and spatial information “building is condominium and room configuration is kitchen (2 tatami mats), living room (6 tatami mats), room 1 (4.5 tatami mats) ), Room 2 (6 tatami mats) and room 3 (6 tatami mats) "is input, the life pattern extraction unit 20 extracts the life pattern information shown in FIG. This life pattern information can be expressed as a Gantt chart shown in FIG. The life pattern extraction unit 20 outputs the extracted life pattern information to the operation status estimation unit 22.

稼働状況推定部22は、設置情報受付部14から入力された設置情報と生活パターン抽出部20から入力された生活パターン情報とに基づいて、機器の稼働状況を推定する稼働状況推定手段である。   The operation status estimation unit 22 is an operation status estimation unit that estimates the operation status of the device based on the installation information input from the installation information reception unit 14 and the life pattern information input from the life pattern extraction unit 20.

具体的には、稼働状況推定部22は、設置情報に含まれる空間情報と生活パターン情報に含まれる空間情報とを関連付けることで、設置情報に含まれる機器情報で示される機器の稼働推定時間を示す稼働推定情報を生成する。稼働推定情報は、ある一つの空間に存在する一つの機器についての稼働状況を示すデータの集合である。稼働状況推定部22は、生成した稼働推定情報を第1算出部24に出力する。   Specifically, the operation state estimation unit 22 associates the spatial information included in the installation information with the spatial information included in the life pattern information, thereby calculating the estimated operation time of the device indicated by the device information included in the installation information. The operation estimation information shown is generated. The operation estimation information is a set of data indicating the operation status of one device existing in one space. The operation status estimation unit 22 outputs the generated operation estimation information to the first calculation unit 24.

例えば、図10に示す設置情報と、図5及び9で示される生活パターン情報とが入力された場合、稼働状況推定部22は、図11に示す稼働推定情報を生成する。なお、図11に示す稼働推定情報は、空間の使用時間と、該空間に設置されている機器の稼働推定時間とが等しいことを前提に生成されている。もちろん、機器の稼働推定時間を算出するための所定のプログラムを予め記憶しておき、稼働状況推定部22が、そのプログラムを用いて、機器の稼働推定時間をより詳細に算出してもよい。例えば、空間の使用時間に対する稼働時間の割合を図示しないメモリに予め格納しておき、使用時間にその割合を掛けることで稼働推定時間を算出してもよい。   For example, when the installation information illustrated in FIG. 10 and the life pattern information illustrated in FIGS. 5 and 9 are input, the operation status estimation unit 22 generates the operation estimation information illustrated in FIG. Note that the operation estimation information illustrated in FIG. 11 is generated on the assumption that the usage time of a space is equal to the operation estimation time of a device installed in the space. Of course, a predetermined program for calculating the estimated operation time of the device may be stored in advance, and the operation status estimation unit 22 may calculate the estimated operation time of the device in more detail using the program. For example, the estimated operation time may be calculated by previously storing the ratio of the operation time with respect to the use time of the space in a memory (not shown) and multiplying the use time by the ratio.

第1算出部24は、稼働状況推定部22から入力された稼働推定情報(稼働状況推定部22により推定された稼働状況)と、地域情報受付部16から入力された地域情報と、時期情報受付部18から入力された時期情報と、第1消費モデルデータベース10aに格納されている第1消費モデルとに基づいて、その稼働推定情報で示される稼働状況におけるエネルギー消費に関する第1予測情報を算出する第1算出手段である。   The first calculation unit 24 receives operation estimation information input from the operation status estimation unit 22 (operation status estimated by the operation status estimation unit 22), regional information input from the regional information reception unit 16, and time information reception Based on the time information input from the unit 18 and the first consumption model stored in the first consumption model database 10a, the first prediction information relating to the energy consumption in the operation state indicated by the operation estimation information is calculated. It is a 1st calculation means.

具体的には、第1算出部24は、稼働推定情報に含まれる機器情報、エネルギー種別情報及び空間情報と、入力された地域情報及び時期情報とを含む第1消費モデルを第1消費モデルデータベース10aから抽出する。続いて、第1算出部24は、稼働推定情報に含まれる各機器情報に対して、抽出した第1消費モデルに含まれるエネルギー消費量と、稼働推定情報に含まれる稼働推定時間とを掛け合わせ、推定されるエネルギー消費量(以下「推定消費量」ともいう)を算出する。そして、第1算出部24は、算出された一以上の推定消費量を第1予測情報として出力部30に出力する。例えば、第1算出部24は、図11に示す稼働推定情報における、空間情報「マンション、リビング(6畳)」、地域情報「A県」、時期情報「1月」、エネルギー種別情報「電気」及び機器情報「暖房機器」の組合せに対応する推定消費量E1を以下の式により算出する。
E1=a12×15.0
Specifically, the first calculation unit 24 converts the first consumption model including the device information, the energy type information, and the spatial information included in the operation estimation information, and the input region information and time information into the first consumption model database. Extract from 10a. Subsequently, the first calculation unit 24 multiplies each piece of device information included in the operation estimation information by the energy consumption included in the extracted first consumption model and the operation estimation time included in the operation estimation information. The estimated energy consumption (hereinafter also referred to as “estimated consumption”) is calculated. Then, the first calculation unit 24 outputs the calculated one or more estimated consumption amounts to the output unit 30 as the first prediction information. For example, the first calculation unit 24 includes spatial information “condominium, living (6 tatami mats)”, area information “A prefecture”, time information “January”, and energy type information “electricity” in the operation estimation information shown in FIG. And the estimated consumption E1 corresponding to the combination of the equipment information “heating equipment” is calculated by the following formula.
E1 = a12 × 15.0

また、第1算出部24は、エネルギー種別情報毎に設定された単位料金(例えば1時間あたりの料金)を図示しないメモリに予め格納し、その単位料金に基づいてエネルギー消費量に対するエネルギー料金(以下「推定料金」ともいう)を算出することも可能である。例えば、第1算出部24は、エネルギー種別情報「電気」、「ガス」、「灯油」、「コジェネレーションシステム」に対して、それぞれP、Q、R、S(円/時間)というように単位料金を設定する。そして、第1算出部24は、図11に示す稼働推定情報における、空間情報「マンション、リビング(6畳)」、地域情報「A県」、時期情報「1月」、エネルギー種別情報「電気」及び機器情報「暖房機器」の組合せに対応する推定料金C1を以下の式により算出する。
C1=a12×P×15.0
In addition, the first calculation unit 24 stores in advance a unit charge (for example, a charge per hour) set for each energy type information in a memory (not shown), and based on the unit charge, an energy charge (hereinafter referred to as an energy charge) It is also possible to calculate “estimated fee”. For example, the first calculation unit 24 uses P, Q, R, and S (yen / hour) as units for energy type information “electricity”, “gas”, “kerosene”, and “cogeneration system”, respectively. Set the price. Then, the first calculation unit 24 includes spatial information “apartment, living (6 tatami mats)”, area information “A prefecture”, time information “January”, and energy type information “electricity” in the operation estimation information shown in FIG. And the estimated charge C1 corresponding to the combination of the device information “heating device” is calculated by the following equation.
C1 = a12 × P × 15.0

なお、第1算出部24は、一のエネルギー種別情報に対して複数の単位料金を設定してもよい。例えば、第1算出部24は、エネルギー種別情報「電気」について昼間料金P1(円/時間)と夜間料金P2(円/時間)という二種類の単位料金を用いてもよい。   The first calculation unit 24 may set a plurality of unit charges for one energy type information. For example, the first calculation unit 24 may use two types of unit charges of daytime charge P1 (yen / hour) and night charge P2 (yen / hour) for the energy type information “electricity”.

また、第1算出部24は、エネルギー種別情報毎に設定される一月毎の基本料金を図示しないメモリに予め格納し、その基本料金を用いて一月のエネルギー料金を算出することも可能である。この場合、第1算出部24は、機器毎に一月のエネルギー消費量を算出し、算出した各エネルギー消費量をエネルギー種別情報毎に集計する。そして第1算出部は、集計したエネルギー消費量に単位料金を掛けることで一月当たりの従量料金を算出し、その従量料金と基本料金とを加算することで一月のエネルギー料金を算出する。第1算出部24は、機器毎の推定料金又は一月のエネルギー料金を第1予測情報として出力部30に出力することも可能である。   The first calculation unit 24 can also store a monthly basic charge set for each energy type information in a memory (not shown) in advance, and calculate the monthly energy charge using the basic charge. is there. In this case, the 1st calculation part 24 calculates the energy consumption of 1 month for every apparatus, and totals each calculated energy consumption for every energy classification information. Then, the first calculation unit calculates a metered charge per month by multiplying the total energy consumption by a unit charge, and calculates a monthly energy charge by adding the metered charge and the basic charge. The 1st calculation part 24 can also output the estimated charge for every apparatus, or the energy charge of 1 month to the output part 30 as 1st prediction information.

第2算出部26は、使用情報受付部12から入力された使用情報に対応する第2消費モデルを第2消費モデルデータベース10bから抽出し、抽出した第2消費モデルに基づいてその使用情報に対するエネルギー消費に関する第2予測情報を算出する第2算出手段である。   The second calculation unit 26 extracts a second consumption model corresponding to the usage information input from the usage information receiving unit 12 from the second consumption model database 10b, and energy for the usage information based on the extracted second consumption model. It is the 2nd calculation means which calculates the 2nd prediction information regarding consumption.

具体的には、第2算出部26は、使用情報に含まれる使用者情報、機器情報及びエネルギー種別情報を含む第2消費モデルを第2消費モデルデータベース10bから抽出する。続いて第2算出部26は、必要に応じて、抽出されたエネルギー消費量に熱効率を示す指数(以下「熱効率指数」という)を掛けることでエネルギー消費量を補正する(以下、補正後のエネルギー消費量を「補正エネルギー消費量」という)。このために第2算出部26は、エネルギー種別情報毎の熱効率指数と、算出時に熱効率指数を使用する機器情報とを図示しないメモリに予め格納する。   Specifically, the second calculator 26 extracts a second consumption model including user information, device information, and energy type information included in the usage information from the second consumption model database 10b. Subsequently, the second calculation unit 26 corrects the energy consumption by multiplying the extracted energy consumption by an index indicating thermal efficiency (hereinafter referred to as “thermal efficiency index”) as necessary (hereinafter referred to as corrected energy). Consumption is called “corrected energy consumption”). For this purpose, the second calculation unit 26 stores in advance in a memory (not shown) the thermal efficiency index for each energy type information and device information that uses the thermal efficiency index at the time of calculation.

例えば、第2算出部26は、算出時に熱効率指数を使用する機器として、機器情報「調理機器」及び「給湯機器」を格納する。また、第2算出部26は、エネルギー種別情報「電気」、「ガス」、「灯油」及び「コジェネレーションシステム」に対する熱効率指数J、K、L及び0を格納する。ここで、エネルギー種別情報「コジェネレーションシステム」の熱効率指数が0であるのは、機器がコジェネレーションシステムからの排熱エネルギーを再利用することを示している。第2消費モデルが図4で示されるものであり、使用者情報「大人2名」、機器情報「調理機器」及びエネルギー種別情報「電気」で構成される使用情報が入力された場合、第2算出部26は、その使用情報に対するエネルギー消費量X2を以下の式により補正し、補正エネルギー消費量E2を算出する。
E2=X2×J
For example, the 2nd calculation part 26 stores apparatus information "cooking apparatus" and "hot-water supply apparatus" as an apparatus which uses a thermal efficiency index | exponent at the time of calculation. Further, the second calculation unit 26 stores thermal efficiency indexes J, K, L, and 0 for the energy type information “electricity”, “gas”, “kerosene”, and “cogeneration system”. Here, the thermal efficiency index of the energy type information “cogeneration system” being 0 indicates that the equipment reuses the exhaust heat energy from the cogeneration system. When the second consumption model is as shown in FIG. 4 and the usage information including the user information “2 adults”, the device information “cooking equipment”, and the energy type information “electricity” is input, The calculation unit 26 corrects the energy consumption amount X2 with respect to the usage information by the following formula to calculate a corrected energy consumption amount E2.
E2 = X2 × J

これに対し、使用者情報「大人2名」、機器情報「洗濯機」及びエネルギー種別情報「電気」で構成される使用情報が入力された場合、第2算出部26は、第2消費モデルデータベース10bから抽出したエネルギー消費量W2をそのまま保持する。第2算出部26は、抽出したエネルギー消費量、又は算出した補正エネルギー消費量を第2予測情報として出力部30に出力する。   On the other hand, when usage information including user information “2 adults”, device information “washing machine”, and energy type information “electricity” is input, the second calculation unit 26 uses the second consumption model database. The energy consumption W2 extracted from 10b is held as it is. The second calculation unit 26 outputs the extracted energy consumption amount or the calculated corrected energy consumption amount to the output unit 30 as second prediction information.

また、第2算出部26は、算出したエネルギー消費量又は補正エネルギー消費量に対する推定料金を算出することも可能である。このために第2算出部26は、第1算出部24と同様に単位料金を格納し、必要に応じてその単位料金を読み出す。例えば、使用者情報「大人2名」、機器情報「調理機器」及びエネルギー種別情報「電気」で構成される使用情報が入力された場合、第2算出部26は、その使用情報に対する推定料金C2を以下の式で算出する。
C2=X2×J×P
The second calculator 26 can also calculate an estimated fee for the calculated energy consumption or the corrected energy consumption. For this purpose, the second calculation unit 26 stores the unit fee in the same manner as the first calculation unit 24, and reads out the unit fee as necessary. For example, when usage information including user information “2 adults”, device information “cooking equipment”, and energy type information “electricity” is input, the second calculation unit 26 estimates an estimated fee C2 for the usage information. Is calculated by the following equation.
C2 = X2 × J × P

また、第2算出部26は、第1算出部24と同様に一月毎の基本料金を格納し、その基本料金を用いて一月のエネルギー料金を算出することも可能である。第2算出部26は、機器毎の推定料金又は一月のエネルギー料金を第2予測情報として出力部30に出力できる。   In addition, the second calculation unit 26 can store a monthly basic charge in the same manner as the first calculation unit 24, and can calculate a monthly energy charge using the basic charge. The second calculator 26 can output the estimated charge for each device or the energy charge for one month to the output unit 30 as the second prediction information.

画像抽出部28は、設置情報受付部14から入力された設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、使用情報受付部12から入力された使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを画像データベース10dから抽出する画像抽出手段である。画像抽出部28は、抽出した空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報を出力部30に出力する。   The image extracting unit 28 includes a user including spatial image information including spatial information included in the installation information input from the installation information receiving unit 14 and user information included in the usage information input from the usage information receiving unit 12. Image extraction for extracting image information, device image information including device information and energy type information included in the installation information, and device image information including device information and energy type information included in the usage information from the image database 10d Means. The image extraction unit 28 outputs the extracted spatial image information, device image information, and user image information to the output unit 30.

画像データベース10dが図6〜8で示されるものであることを前提に抽出例を説明する。使用情報受付部12から使用者情報「夫婦(若年)」を含む使用情報が入力された場合、画像抽出部28は、使用者情報「夫婦(若年)」に対応する使用者画像情報「パターンb1〜b4」のうち一の使用者画像情報をランダムに抽出する。設置情報受付部14から空間情報「建物がマンション、且つ部屋構成がキッチン(2畳)、リビング(6畳)、部屋1(4.5畳)、部屋2(6畳)及び部屋3(6畳)」を含む設置情報が入力された場合、画像抽出部28は、空間情報「5部屋」に対応する空間画像情報「パターンr1〜r4」のうち一の空間画像情報をランダムに抽出する。使用情報受付部12から、機器情報「パソコン」とエネルギー種別情報「電気」との組合せを含む使用情報が入力された場合、画像抽出部28は、機器画像情報「パターンm1〜m4」のうち一の機器画像情報をランダムに抽出する。設置情報受付部14から、機器情報「暖房機器」及びエネルギー種別情報「電気」を含む設置情報が入力された場合、画像抽出部28は、機器画像情報「パターンh1〜h4」のうち一の機器画像情報をランダムに抽出する。   An extraction example will be described on the assumption that the image database 10d is as shown in FIGS. When the usage information including the user information “couple (young)” is input from the usage information receiving unit 12, the image extraction unit 28 uses the user image information “pattern b1” corresponding to the user information “couple (young)”. The user image information of one of “˜b4” is extracted at random. Spatial information from the installation information reception unit 14 “Building is condominium and room configuration is kitchen (2 tatami mats), living room (6 tatami mats), room 1 (4.5 tatami mats), room 2 (6 tatami mats) and room 3 (6 tatami mats) When the installation information including “)” is input, the image extraction unit 28 randomly extracts one of the spatial image information “patterns r1 to r4” corresponding to the spatial information “5 rooms”. When the usage information including the combination of the device information “PC” and the energy type information “Electricity” is input from the usage information receiving unit 12, the image extracting unit 28 selects one of the device image information “patterns m1 to m4”. The device image information is extracted at random. When installation information including device information “heating equipment” and energy type information “electricity” is input from the installation information receiving unit 14, the image extraction unit 28 selects one of the device image information “patterns h1 to h4”. Extract image information randomly.

なお、画像抽出部28による画像の抽出方法はランダム抽出に限定されない。例えば、図示しない入力装置から入力された、特定の画像を示す識別情報に基づいて一の画像情報を抽出してもよい。   Note that the image extraction method by the image extraction unit 28 is not limited to random extraction. For example, one piece of image information may be extracted based on identification information indicating a specific image input from an input device (not shown).

出力部30は、第1算出部24から入力された第1予測情報と、第2算出部26から入力された第2予測情報と、画像抽出部28から入力された空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力手段である。   The output unit 30 includes first prediction information input from the first calculation unit 24, second prediction information input from the second calculation unit 26, spatial image information input from the image extraction unit 28, and device image information. And output means for generating an output image based on the user image information and outputting the output image.

出力部30は、設置情報受付部14が受け付けた設置情報に基づいて空間画像情報と機器画像情報との対応付けを行う。また出力部30は、空間画像情報と使用者画像情報との対応付けを示す情報を図示しないメモリに予め格納している。そして出力部30は、入力された空間画像情報と使用者画像情報とに基づいてその対応付けを示す情報を読み出し、読み出した情報に基づいて空間画像情報と使用者画像情報との対応付けを行う。   The output unit 30 associates the spatial image information with the device image information based on the installation information received by the installation information receiving unit 14. In addition, the output unit 30 stores in advance in a memory (not shown) information indicating the association between the spatial image information and the user image information. Then, the output unit 30 reads information indicating the association based on the input spatial image information and the user image information, and associates the spatial image information and the user image information based on the read information. .

出力部30は、例えば図12に示すような出力用画像40を生成してモニタやプリンタなどの出力装置(図示せず)に出力する。出力用画像40は、四部屋41a〜41dを示す空間画像41と、機器画像42a〜42eと、使用者画像43a〜43cと、算出結果44とから構成されている。算出結果44では、エネルギーの種類毎に集計された推定料金と、それら推定料金の合計値が表示されている。なお、出力部30が生成する出力用画像は図12に示すものに限定されない。   The output unit 30 generates an output image 40 as shown in FIG. 12, for example, and outputs it to an output device (not shown) such as a monitor or a printer. The output image 40 includes a spatial image 41 showing four rooms 41a to 41d, device images 42a to 42e, user images 43a to 43c, and a calculation result 44. In the calculation result 44, the estimated charges totaled for each type of energy and the total value of the estimated charges are displayed. The output image generated by the output unit 30 is not limited to that shown in FIG.

次に、図13及び14を用いて、図1に示すエネルギー消費システム1の処理を説明するとともに本実施形態に係るエネルギー消費算出方法について説明する。図13はエネルギー消費システム1の処理を示すフローチャートである。図14は、図13に示す第2予測情報の算出処理の詳細を示すフローチャートである。   Next, the processing of the energy consumption system 1 shown in FIG. 1 will be described with reference to FIGS. 13 and 14, and the energy consumption calculation method according to the present embodiment will be described. FIG. 13 is a flowchart showing processing of the energy consumption system 1. FIG. 14 is a flowchart showing details of the calculation processing of the second prediction information shown in FIG.

エネルギー消費システム1では、予め、第1消費モデルが第1消費モデルデータベース10aに格納され(第1消費モデル格納ステップ)、第2消費モデルが第2消費モデルデータベース10bに格納され(第2消費モデル格納ステップ)、生活パターン情報が生活パターンデータベース10cに格納され(生活パターン格納ステップ)、空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報が画像データベース10dに格納されている(画像格納ステップ)。   In the energy consumption system 1, the first consumption model is stored in advance in the first consumption model database 10a (first consumption model storage step), and the second consumption model is stored in the second consumption model database 10b (second consumption model). Storage step), life pattern information is stored in the life pattern database 10c (life pattern storage step), and spatial image information, device image information, and user image information are stored in the image database 10d (image storage step).

まず、各種情報の入力が受け付けられる(ステップS10)。具体的には、使用情報受付部12が使用情報の入力を受け付け(使用情報受付ステップ)、設置情報受付部14が設置情報の入力を受け付け(設置情報受付ステップ)、地域情報受付部16が地域情報の入力を受け付け、時期情報受付部18が時期情報の入力を受け付ける。続いて、生活パターン抽出部20が、入力された使用情報に含まれる使用者情報と、入力された設置情報に含まれる空間情報とを含む生活パターン情報を抽出し、抽出した生活パターン情報を受け付ける(ステップS12、生活パターン受付ステップ)。続いて、稼働状況推定部が、抽出された生活パターン情報と入力された設置情報とに基づいて機器の稼働状況を推定する(ステップS14、稼働状況推定ステップ)。この推定は、生活パターン情報に含まれる空間情報と設置情報に含まれる空間情報とを関連付けることで行われる。   First, input of various information is accepted (step S10). Specifically, the usage information reception unit 12 receives input of usage information (use information reception step), the installation information reception unit 14 receives input of installation information (installation information reception step), and the region information reception unit 16 receives the region. The input of information is received, and the time information receiving unit 18 receives the input of time information. Subsequently, the life pattern extraction unit 20 extracts life pattern information including user information included in the input usage information and spatial information included in the input installation information, and accepts the extracted life pattern information. (Step S12, life pattern reception step). Subsequently, the operating status estimation unit estimates the operating status of the device based on the extracted life pattern information and the input installation information (step S14, operating status estimation step). This estimation is performed by associating the spatial information included in the life pattern information with the spatial information included in the installation information.

続いて、第1算出部24が、推定された稼働状況と、入力された地域情報及び時期情報に基づいてエネルギー消費量及びエネルギー料金(第1予測情報)を算出する(ステップS16、第1算出ステップ)。エネルギー消費量の算出は、入力された稼働推定情報に含まれる機器情報、エネルギー種別情報及び空間情報と、入力された地域情報及び時期情報とに対応する単位消費量を第1消費モデルデータベース10aから抽出し、抽出された単位消費量と稼動情報に含まれる稼働推定時間とを掛け合わせることにより行われる。エネルギー料金の算出は、算出されたエネルギー消費量と予め格納されている単位料金とを掛け合わせることにより行われる。   Subsequently, the first calculation unit 24 calculates an energy consumption amount and an energy fee (first prediction information) based on the estimated operation status and the input region information and time information (step S16, first calculation). Step). The energy consumption is calculated from the first consumption model database 10a by calculating the unit consumption corresponding to the device information, energy type information and space information included in the input operation estimation information, and the input regional information and time information. This is performed by extracting and multiplying the extracted unit consumption amount with the estimated operation time included in the operation information. The calculation of the energy charge is performed by multiplying the calculated energy consumption amount with the unit charge stored in advance.

続いて、第2算出部26が、入力された使用情報に基づいてエネルギー消費量及びエネルギー料金(第2予測情報)を算出する(ステップS18、第2算出ステップ)。エネルギー消費量の算出は、入力された使用情報に含まれる使用者情報、機器情報及びエネルギー種別情報に対応する単位消費量を第2消費モデルデータベース10bから抽出することで行われる。この際、エネルギー種別情報に基づいて、熱効率指数を用いた補正エネルギー消費量の算出が行われる場合もある。エネルギー料金の算出は、抽出されたエネルギー消費量又は算出された補正エネルギー消費量と単位料金とを掛け合わせることにより行われる。   Subsequently, the second calculation unit 26 calculates an energy consumption amount and an energy fee (second prediction information) based on the input usage information (step S18, second calculation step). The energy consumption is calculated by extracting the unit consumption corresponding to the user information, device information and energy type information included in the input usage information from the second consumption model database 10b. At this time, the correction energy consumption may be calculated using the thermal efficiency index based on the energy type information. The energy fee is calculated by multiplying the extracted energy consumption amount or the calculated corrected energy consumption amount and the unit fee.

図14を用いて、エネルギー種別情報に基づく補正エネルギー消費量の算出処理を説明する。第2算出部26は、算出対象の使用情報からエネルギー種別情報を抽出する(ステップS180)。そして、抽出されたエネルギー種別情報が「電気」である場合(ステップS182;YES)、第2算出部26は、抽出した単位消費量と電気の熱効率指数とを掛け合わせて補正エネルギー消費量を算出する(ステップS184)。一方、算出対象のエネルギー種別情報が「電気」でない場合(ステップS182;NO)、第2算出部26はエネルギー種別情報が「ガス」か否かを判定する(ステップS186)。ここで、エネルギー種別情報が「ガス」あれば(ステップS186;YES)、第2算出部26は、抽出した単位消費量とガスの熱効率指数とを掛け合わせて補正エネルギー消費量を算出する(ステップS188)。   The correction energy consumption calculation process based on the energy type information will be described with reference to FIG. The second calculator 26 extracts energy type information from the usage information to be calculated (step S180). When the extracted energy type information is “electricity” (step S182; YES), the second calculation unit 26 calculates the corrected energy consumption by multiplying the extracted unit consumption by the thermal efficiency index of electricity. (Step S184). On the other hand, when the energy type information to be calculated is not “electricity” (step S182; NO), the second calculation unit 26 determines whether the energy type information is “gas” (step S186). If the energy type information is “gas” (step S186; YES), the second calculation unit 26 calculates the corrected energy consumption by multiplying the extracted unit consumption and the thermal efficiency index of the gas (step S186). S188).

算出対象のエネルギー種別情報が「ガス」でない場合(ステップS186;NO)、第2算出部26はエネルギー種別情報が「灯油」か否かを判定する(ステップS190)。ここで、そのエネルギー種別情報が「灯油」あれば(ステップS190;YES)、第2算出部26は、抽出した単位消費量と灯油の熱効率指数とを掛け合わせて補正エネルギー消費量を算出する(ステップS192)。一方、エネルギー種別情報が「灯油」でない場合(ステップS190;NO)、第2算出部26は、抽出した単位消費量とコジェネレーションシステムの熱効率指数とを掛け合わせて補正エネルギー消費量を算出する(ステップS194)。   When the energy type information to be calculated is not “gas” (step S186; NO), the second calculation unit 26 determines whether the energy type information is “kerosene” (step S190). Here, if the energy type information is “kerosene” (step S190; YES), the second calculation unit 26 calculates the corrected energy consumption by multiplying the extracted unit consumption and the thermal efficiency index of kerosene ( Step S192). On the other hand, when the energy type information is not “kerosene” (step S190; NO), the second calculation unit 26 calculates the corrected energy consumption by multiplying the extracted unit consumption by the thermal efficiency index of the cogeneration system ( Step S194).

このように、コジェネレーションシステムからの排熱エネルギーを再利用する機器の補正エネルギー消費量は、コジェネレーションシステム用に設定された熱効率指数を用いて算出される。コジェネレーションシステム用の熱効率指数をガスや灯油とは別に用意するのは、その機器がガスや灯油などの燃料を直接的に消費するのではなく、あくまでもコジェネレーションシステムから供給される排熱エネルギーを再利用するからである。もちろん、コジェネレーションシステム自体はガスなどの燃料を消費する。したがって、コジェネレーションシステム自体のエネルギー消費量を算出したい場合には、コジェネレーションシステム用の第1消費モデル又は第2消費モデルを第1消費モデルデータベース10a又は第2消費モデルデータベース10bに予め格納しておけばよい。   Thus, the corrected energy consumption amount of the equipment that reuses the exhaust heat energy from the cogeneration system is calculated using the thermal efficiency index set for the cogeneration system. Preparing the thermal efficiency index for the cogeneration system separately from gas and kerosene does not directly consume fuel such as gas or kerosene, but rather uses the exhaust heat energy supplied from the cogeneration system. This is because it is reused. Of course, the cogeneration system itself consumes fuel such as gas. Therefore, when it is desired to calculate the energy consumption amount of the cogeneration system itself, the first consumption model or the second consumption model for the cogeneration system is stored in advance in the first consumption model database 10a or the second consumption model database 10b. Just keep it.

図13に戻って、第2予測情報が算出された後、画像抽出部28が、入力された使用情報及び設置情報に基づいて空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報を抽出する(ステップS20、画像抽出ステップ)。最後に、出力部30が、算出された第1予測情報及び第2予測情報と、抽出された空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報とに基づいて出力用画像を生成し出力する(ステップS22、出力ステップ)。   Returning to FIG. 13, after the second prediction information is calculated, the image extraction unit 28 extracts spatial image information, device image information, and user image information based on the input usage information and installation information (step S20, image extraction step). Finally, the output unit 30 generates and outputs an output image based on the calculated first prediction information and second prediction information, and the extracted spatial image information, device image information, and user image information ( Step S22, output step).

以上説明したように、本実施形態によれば、機器の設置場所、及びその場所の使用者に対応する生活パターン情報に基づいて機器の稼働状況が推定されるので、第1予測情報もその生活パターン情報を反映したものとなる。また、第2予測情報は、機器を使用する使用者を反映したものとなる。一般に、機器が消費するエネルギーの量は、設置場所やその場所の使用時間に依存して変動したり、機器を使用する使用者の属性や人数に依存して変動したりする。したがって、設置場所、その場所の使用時間、及びその場所の使用者に基づく算出手法を導入することで、機器のエネルギー消費量やエネルギー料金を精度良く算出できる。   As described above, according to the present embodiment, since the operation status of the device is estimated based on the installation location of the device and the life pattern information corresponding to the user of the location, the first prediction information is also the life of the device. The pattern information is reflected. The second prediction information reflects the user who uses the device. Generally, the amount of energy consumed by a device varies depending on the installation location and the usage time of the location, or varies depending on the attributes and number of users who use the device. Therefore, by introducing a calculation method based on the installation location, the usage time of the location, and the user of the location, the energy consumption amount and the energy fee of the device can be calculated with high accuracy.

また本実施形態によれば、エネルギー種別情報に基づいて推定料金の算出や補正エネルギー消費量の算出が行われるので、使用者は、使用するエネルギーに応じたエネルギー消費量やエネルギー料金を出力用画像を介して確認できる。更に、入力された空間情報、使用者情報、機器情報及びエネルギー種別情報に対応する画像と共に算出結果が出力されるので、使用者は算出結果を容易に理解でき、使用する機器やエネルギーの比較検討をより容易に行うことが可能になる。   In addition, according to the present embodiment, the estimated charge and the corrected energy consumption are calculated based on the energy type information, so the user can output the energy consumption and the energy charge according to the energy to be used for the output image. Can be confirmed. Furthermore, since the calculation results are output together with images corresponding to the input spatial information, user information, device information, and energy type information, the user can easily understand the calculation results and compare and examine the devices and energy used. Can be performed more easily.

また本実施形態によれば、入力された設置情報及び使用情報に基づいて生活パターン情報が抽出され受け付けられるので、エネルギー消費算出システム1の使用者は、生活パターン情報を入力することなく算出結果を確認できる。   Moreover, according to this embodiment, since life pattern information is extracted and received based on the input installation information and use information, the user of the energy consumption calculation system 1 can obtain the calculation result without inputting the life pattern information. I can confirm.

また本実施形態によれば、機器の設置場所が存在する地域と時期とを更に含む第1消費モデルが提供され、それら地域及び時期も考慮して第1予測情報が算出される。機器によっては、設置される地域の環境や稼働時期によって、一定時間内に消費するエネルギーの量が異なる場合がある。したがって、地域及び時期に基づく算出手法を導入することで、機器のエネルギー消費量やエネルギー料金をより精度良く算出できる。   In addition, according to the present embodiment, a first consumption model that further includes a region where the installation location of the device exists and a time is provided, and the first prediction information is calculated in consideration of the region and the time. Depending on the equipment, the amount of energy consumed within a certain period of time may vary depending on the local environment and operating period. Therefore, by introducing a calculation method based on the region and time, it is possible to calculate the energy consumption and energy charge of the device with higher accuracy.

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で以下のような様々な変形が可能である。   The present invention has been described in detail based on the embodiments. However, the present invention is not limited to the above embodiment. The present invention can be modified in various ways as described below without departing from the scope of the invention.

上記実施形態では、生活パターン抽出部20が生活パターン情報を抽出したが、エネルギー消費システム1の使用者が生活パターン情報を直接入力するようにエネルギー消費システム1を構成してもよい。この場合、エネルギー消費システム1が、生活パターン抽出部20に代えて、生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付部(図示せず)を備える。生活パターン受付部は、受け付けた生活パターン情報を稼働状況推定部22に出力する。更に、生活パターン情報を直接入力するか、生活パターンデータベース10cを用いて生活パターン情報を抽出するかを使用者が選択できるように、エネルギー消費システム1を構成してもよい。   In the said embodiment, although the life pattern extraction part 20 extracted the life pattern information, you may comprise the energy consumption system 1 so that the user of the energy consumption system 1 inputs life pattern information directly. In this case, the energy consumption system 1 includes a life pattern reception unit (not shown) that receives input of life pattern information instead of the life pattern extraction unit 20. The life pattern reception unit outputs the received life pattern information to the operation status estimation unit 22. Furthermore, the energy consumption system 1 may be configured so that the user can select whether to directly input life pattern information or to extract life pattern information using the life pattern database 10c.

また上記実施形態では、機器情報、エネルギー種別情報、空間情報、地域情報、時期情報及び消費情報が関連付けられた第1消費モデルを使用したが、第1消費モデルの構成はこれに限定されない。例えば、機器情報、エネルギー種別情報、空間情報及び消費情報のみが関連付けられた第1消費モデルを使用してもよい。   Moreover, in the said embodiment, although the 1st consumption model in which apparatus information, energy classification information, space information, area information, time information, and consumption information were linked | related was used, the structure of a 1st consumption model is not limited to this. For example, a first consumption model in which only device information, energy type information, space information, and consumption information are associated may be used.

また上記実施形態では、第1及び第2消費情報としてエネルギー消費量を用いたが、単位料金を第1及び第2消費情報としてもよい。   Moreover, in the said embodiment, although energy consumption was used as 1st and 2nd consumption information, a unit charge is good also as 1st and 2nd consumption information.

また上記実施形態では、第2算出部26が熱効率指数を用いて補正エネルギー消費量を算出したが、第1算出部24も同様に補正エネルギー消費量を算出してもよい。   Moreover, in the said embodiment, although the 2nd calculation part 26 calculated correction | amendment energy consumption using the thermal efficiency index | exponent, the 1st calculation part 24 may calculate correction | amendment energy consumption similarly.

エネルギー消費システム1のハードウェア構成は限定されない。例えば、エネルギー消費システム1を一台のコンピュータで構成したり、クライアントサーバ型のシステムで構成したりすることが考えられる。   The hardware configuration of the energy consumption system 1 is not limited. For example, the energy consuming system 1 may be configured by a single computer or a client server type system.

実施形態に係るエネルギー消費システムの機能構成を示す図である。It is a figure which shows the function structure of the energy consumption system which concerns on embodiment. 第1消費モデルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of a 1st consumption model. 第1消費モデルの例を示す図であり、(a)は地域情報及び時期情報を省略した消費モデル、(b)は更に空間情報も省略した消費モデルである。It is a figure which shows the example of a 1st consumption model, (a) is a consumption model which abbreviate | omitted area information and time information, (b) is a consumption model which also abbreviate | omitted spatial information further. 第2消費モデルの例を示す図である。It is a figure which shows the example of a 2nd consumption model. 生活パターン情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of life pattern information. 使用者画像情報の例である。It is an example of user image information. 機器画像情報の例である。It is an example of apparatus image information. 空間画像情報の例である。It is an example of space image information. 図5に示す生活パターン情報のガントチャートである。It is a Gantt chart of the life pattern information shown in FIG. 設置情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of installation information. 稼働推定情報の例を示す図である。It is a figure which shows the example of operation estimation information. 出力用画像の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the image for an output. 図1に示すエネルギー消費システムの処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of the energy consumption system shown in FIG. 図13に示す第2予測情報算出処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the 2nd prediction information calculation process shown in FIG.

符号の説明Explanation of symbols

1…エネルギー消費システム、10a…第1消費モデルデータベース、10b…第2消費モデルデータベース、10c…生活パターンデータベース、10d…画像データベース、12…使用情報受付部(使用情報受付手段)、14…設置情報受付部(設置情報受付手段)、16…地域情報受付部(地域情報受付手段)、18…時期情報受付部(時期情報受付手段)、20…生活パターン抽出部(生活パターン受付手段)、22…稼働状況推定部(稼働状況推定手段)、24…第1算出部(第1算出手段)、26…第2算出部(第2算出手段)、28…画像抽出部(画像抽出手段)、30…出力部(出力手段)。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Energy consumption system, 10a ... 1st consumption model database, 10b ... 2nd consumption model database, 10c ... Life pattern database, 10d ... Image database, 12 ... Usage information reception part (use information reception means), 14 ... Installation information Reception unit (installation information reception unit), 16 ... Regional information reception unit (Regional information reception unit), 18 ... Time information reception unit (Time information reception unit), 20 ... Life pattern extraction unit (Life pattern reception unit), 22 ... Operational state estimation unit (operational state estimation unit), 24 ... first calculation unit (first calculation unit), 26 ... second calculation unit (second calculation unit), 28 ... image extraction unit (image extraction unit), 30 ... Output unit (output means).

Claims (5)

機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システムであって、
機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間における該機器のエネルギー消費に関する第1消費情報とが関連付けられた第1消費モデルを格納する第1消費モデルデータベースと、
前記機器情報と、前記エネルギー種別情報と、該機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、該使用者が該機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費に関する第2消費情報とが関連付けられた第2消費モデルを格納する第2消費モデルデータベースと、
前記使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び前記空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納する画像データベースと、
算出対象の、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と前記空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付手段と、
前記算出対象の、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と前記使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付手段と、
前記空間情報と、前記使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付手段と、
前記設置情報受付手段により受け付けられた設置情報と前記生活パターン受付手段により受け付けられた生活パターン情報とに基づいて、前記機器の稼働状況を推定する稼働状況推定手段と、
前記稼働状況推定手段により推定された稼働状況と、前記第1消費モデルデータベースに格納されている第1消費モデルとに基づいて、該稼働状況におけるエネルギー消費に関する第1予測情報を算出する第1算出手段と、
前記使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に対応する第2消費モデルを前記第2消費モデルデータベースから抽出し、抽出した第2消費モデルに基づいて該使用情報に対するエネルギー消費に関する第2予測情報を算出する第2算出手段と、
前記設置情報受付手段により受け付けられた設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、前記使用情報受付手段より受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを前記画像データベースから抽出する画像抽出手段と、
前記第1算出手段により算出された第1予測情報と、前記第2算出手段により算出された第2予測情報と、前記画像抽出手段により抽出された空間画像情報、使用者画像情報及び機器画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするエネルギー消費算出システム。
An energy consumption calculation system for calculating information on energy consumption of equipment,
Device information indicating a device, energy type information indicating a type of energy consumed by the device, space information indicating a space in which the device is installed, and first consumption information regarding energy consumption of the device in the space A first consumption model database for storing an associated first consumption model;
The device information, the energy type information, the user information indicating the user who uses the device indicated by the device information, and the energy consumption when the user uses the device indicated by the device information. A second consumption model database storing a second consumption model associated with the two consumption information;
User image information in which the user information is associated with the user image data indicated by the user information, the device information, the energy type information, and the image data of the device indicated by the device information. Device image information, and an image database storing spatial image information in which the spatial information is associated with image data of the space indicated by the spatial information,
Installation information receiving means for receiving input of installation information in which the device information, the energy type information, and the spatial information to be calculated are associated;
Usage information receiving means for receiving input of usage information in which the device information, the energy type information, and the user information of the calculation target are associated;
Life pattern reception means for receiving input of life pattern information in which the space information, the user information, and the use time of the space indicated by the space information by the user indicated by the user information are associated;
Based on the installation information received by the installation information reception means and the life pattern information received by the life pattern reception means, an operation status estimation means for estimating the operation status of the device;
A first calculation for calculating first prediction information related to energy consumption in the operating status based on the operating status estimated by the operating status estimating means and the first consumption model stored in the first consumption model database. Means,
A second consumption model corresponding to the usage information received by the usage information receiving means is extracted from the second consumption model database, and second prediction information related to energy consumption for the usage information is extracted based on the extracted second consumption model. Second calculating means for calculating;
Spatial image information including spatial information included in the installation information received by the installation information receiving unit, user image information including user information included in the usage information received from the use information receiving unit, and the installation Image extraction means for extracting device image information including device information and energy type information included in the information, and device image information including device information and energy type information included in the use information, from the image database;
First prediction information calculated by the first calculation means, second prediction information calculated by the second calculation means, spatial image information, user image information, and device image information extracted by the image extraction means Generating an output image based on the output and outputting the output image;
An energy consumption calculation system comprising:
前記生活パターン情報を格納する生活パターンデータベースを更に備え、
前記生活パターン受付手段が、前記設置情報受付手段により受け付けられた設置情報に含まれる空間情報と、前記使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報とを含む生活パターン情報を前記生活パターンデータベースから抽出し、抽出した生活パターン情報を受け付ける、
ことを特徴とする請求項1に記載のエネルギー消費算出システム。
A life pattern database for storing the life pattern information;
The life pattern receiving means includes life pattern information including spatial information included in the installation information received by the installation information receiving means and user information included in the use information received by the use information receiving means. Extract from the life pattern database and accept the extracted life pattern information,
The energy consumption calculation system according to claim 1.
前記算出対象の、前記空間が存在する地域を示す地域情報の入力を受け付ける地域情報受付手段と、
前記算出対象の、時期を示す時期情報の入力を受け付ける時期情報受付手段と、
を更に備え、
前記第1消費モデルが、前記機器情報と、前記エネルギー種別情報と、前記空間情報と、前記空間が存在する地域を示す地域情報と、時期を示す時期情報と、前記地域情報で示される地域での前記時期情報で示される時期における前記第1消費情報とが関連付けられたモデルであり、
前記第1算出手段が、前記稼働状況と、前記地域情報受付手段により受け付けられた地域情報と、前記時期情報受付手段により受け付けられた時期情報と、前記第1消費モデルとに基づいて前記第1予測情報を算出する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のエネルギー消費算出システム。
Area information accepting means for accepting input of area information indicating the area where the space exists, the calculation target;
Time information receiving means for receiving time information indicating the time of the calculation target;
Further comprising
The first consumption model is a region indicated by the device information, the energy type information, the spatial information, regional information indicating a region where the space exists, time information indicating a time, and the region information. Is a model associated with the first consumption information at the time indicated by the time information,
The first calculation means is based on the operation status, the area information received by the area information receiving means, the time information received by the time information receiving means, and the first consumption model. Calculate forecast information,
The energy consumption calculation system according to claim 1 or 2.
前記第1予測情報が、前記稼働状況におけるエネルギー消費に基づいて課金される料金であり、
前記第2予測情報が、前記使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に対するエネルギー消費に基づいて課金される料金である、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載のエネルギー消費算出システム。
The first prediction information is a fee charged based on energy consumption in the operating situation,
The second prediction information is a fee charged based on energy consumption for the usage information received by the usage information receiving means.
The energy consumption calculation system according to any one of claims 1 to 3.
機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間における該機器のエネルギー消費に関する第1消費情報とが関連付けられた第1消費モデルを格納する第1消費モデルデータベースと、前記機器情報と、前記エネルギー種別情報と、該機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、該使用者が該機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費に関する第2消費情報とが関連付けられた第2消費モデルを格納する第2消費モデルデータベースと、前記使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び前記空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納する画像データベースとを備え、機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システム、におけるエネルギー消費算出方法であって、
算出対象の、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と前記空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付ステップと、
前記算出対象の、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と前記使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付ステップと、
前記空間情報と、前記使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付ステップと、
前記設置情報受付ステップにおいて受け付けられた設置情報と前記生活パターン受付ステップにおいて受け付けられた生活パターン情報とに基づいて、前記機器の稼働状況を推定する稼働状況推定ステップと、
前記稼働状況推定ステップにおいて推定された稼働状況と、前記第1消費モデルデータベースに格納されている第1消費モデルとに基づいて、該稼働状況におけるエネルギー消費に関する第1予測情報を算出する第1算出ステップと、
前記使用情報受付ステップにおいて受け付けられた使用情報に対応する第2消費モデルを前記第2消費モデルデータベースから抽出し、抽出した第2消費モデルに基づいて該使用情報に対するエネルギー消費に関する第2予測情報を算出する第2算出ステップと、
前記設置情報受付ステップにおいて受け付けられた設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、前記使用情報受付ステップにおいて受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを前記画像データベースから抽出する画像抽出ステップと、
前記第1算出ステップにおいて算出された第1予測情報と、前記第2算出ステップにおいて算出された第2予測情報と、前記画像抽出ステップにおいて抽出された空間画像情報、使用者画像情報及び機器画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力ステップと、
を備えることを特徴とするエネルギー消費算出方法。
Device information indicating a device, energy type information indicating a type of energy consumed by the device, space information indicating a space in which the device is installed, and first consumption information regarding energy consumption of the device in the space A first consumption model database storing the associated first consumption model, the device information, the energy type information, user information indicating a user who uses the device indicated by the device information, and the user A second consumption model database storing a second consumption model associated with second consumption information related to energy consumption when the device indicated by the device information is used, and indicated by the user information and the user information. User image information associated with the user image data to be displayed, the device information, the energy type information, and the device image indicated by the device information Device image information associated with the data, and an image database storing spatial image information associated with the spatial information and the image data of the space indicated by the spatial information, and information regarding energy consumption of the device An energy consumption calculation method in an energy consumption calculation system for calculating,
An installation information receiving step for receiving an input of installation information in which the device information, the energy type information, and the spatial information to be calculated are associated;
A usage information reception step for receiving input of usage information in which the device information, the energy type information, and the user information of the calculation target are associated;
A life pattern reception step for receiving an input of life pattern information in which the space information, the user information, and the use time of the space indicated by the space information by the user indicated by the user information are associated;
Based on the installation information received in the installation information reception step and the life pattern information received in the life pattern reception step, an operation status estimation step for estimating the operation status of the device;
A first calculation for calculating first prediction information related to energy consumption in the operating status based on the operating status estimated in the operating status estimating step and the first consumption model stored in the first consumption model database. Steps,
A second consumption model corresponding to the usage information received in the usage information receiving step is extracted from the second consumption model database, and second prediction information related to energy consumption for the usage information is extracted based on the extracted second consumption model. A second calculating step for calculating;
Spatial image information including spatial information included in the installation information received in the installation information reception step, user image information including user information included in the usage information received in the use information reception step, and the installation An image extraction step of extracting device image information including device information and energy type information included in the information and device image information including device information and energy type information included in the use information from the image database;
First prediction information calculated in the first calculation step, second prediction information calculated in the second calculation step, spatial image information, user image information, and device image information extracted in the image extraction step Generating an output image based on the output step, and outputting the output image;
An energy consumption calculation method comprising:
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010218077A (en) * 2009-03-16 2010-09-30 Mitsubishi Electric Corp Energy saving support device, and energy saving support system
KR101126631B1 (en) 2010-11-02 2012-03-27 한준수 Device for both displaying electric power consumption and supplying electric power
KR101307988B1 (en) * 2012-01-30 2013-09-12 전자부품연구원 Method for controlling energy usage according to reasoning space characteristic and state and system using the same
WO2013141094A1 (en) * 2012-03-22 2013-09-26 Kabushiki Kaisha Toshiba Behavioral model generating device and method therefor
US8818774B2 (en) 2012-03-22 2014-08-26 Kabushiki Kaisha Toshiba Behavioral model generating device and method therefor
JP2015070642A (en) * 2013-09-26 2015-04-13 Kddi株式会社 Power identification system, power identification method, and program
JP2017049784A (en) * 2015-09-01 2017-03-09 大和ハウス工業株式会社 Energy consumption prediction device and energy consumption prediction method

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04324372A (en) * 1991-04-25 1992-11-13 Hitachi Ltd Life pattern analysis and enunciation system
JPH10326294A (en) * 1997-05-23 1998-12-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd Device for preparing input data for environment analysis simulation
JP2000181967A (en) * 1998-10-06 2000-06-30 Canon Inc Distributed office system and management method therefor
JP2003125535A (en) * 2001-10-11 2003-04-25 Shimizu Corp Electrical power charge unit price change system by measurement of quantity demanded
JP2006139504A (en) * 2004-11-11 2006-06-01 Tokyo Electric Power Co Inc:The Building energy cost calculation device and computer program
JP2006139546A (en) * 2004-11-12 2006-06-01 Chugoku Electric Power Co Inc:The System, method, and program for supporting real-estate-related adviser

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04324372A (en) * 1991-04-25 1992-11-13 Hitachi Ltd Life pattern analysis and enunciation system
JPH10326294A (en) * 1997-05-23 1998-12-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd Device for preparing input data for environment analysis simulation
JP2000181967A (en) * 1998-10-06 2000-06-30 Canon Inc Distributed office system and management method therefor
JP2003125535A (en) * 2001-10-11 2003-04-25 Shimizu Corp Electrical power charge unit price change system by measurement of quantity demanded
JP2006139504A (en) * 2004-11-11 2006-06-01 Tokyo Electric Power Co Inc:The Building energy cost calculation device and computer program
JP2006139546A (en) * 2004-11-12 2006-06-01 Chugoku Electric Power Co Inc:The System, method, and program for supporting real-estate-related adviser

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010218077A (en) * 2009-03-16 2010-09-30 Mitsubishi Electric Corp Energy saving support device, and energy saving support system
KR101126631B1 (en) 2010-11-02 2012-03-27 한준수 Device for both displaying electric power consumption and supplying electric power
KR101307988B1 (en) * 2012-01-30 2013-09-12 전자부품연구원 Method for controlling energy usage according to reasoning space characteristic and state and system using the same
WO2013141094A1 (en) * 2012-03-22 2013-09-26 Kabushiki Kaisha Toshiba Behavioral model generating device and method therefor
JP2013196631A (en) * 2012-03-22 2013-09-30 Toshiba Corp Action model generator and method of the same
US8818774B2 (en) 2012-03-22 2014-08-26 Kabushiki Kaisha Toshiba Behavioral model generating device and method therefor
JP2015070642A (en) * 2013-09-26 2015-04-13 Kddi株式会社 Power identification system, power identification method, and program
JP2017049784A (en) * 2015-09-01 2017-03-09 大和ハウス工業株式会社 Energy consumption prediction device and energy consumption prediction method

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