JP2005104635A - 設備運用計画システム，方法，プログラム及び設備運用システム - Google Patents

Abstract

【課題】
建物設備の運用では、共用部なら人流量、室なら在室人数・在室率を把握すると有用な制御を行うことができるが、人検知センサなどの計測機器を新規設置せずに把握する方法が望まれる。
一方、エレベータ稼動情報を利用して照明・空調制御を行うという考えはあるが、エレベータが動くまで照明がつかない、空調は効果の遅れのため必要な時に間に合わない、などの課題が存在する。
【解決手段】
エレベータ稼動情報から人流量や在室人数・在室率を曜日・時間帯ごとなどでパターン化し、それに合わせた制御スケジュールを計画実行する。またエレベータ稼動情報を取得できない建物については、類似建物もしくはその１フロアのエレベータ稼動情報やその解析結果を流用する。
【選択図】図１

Description

本発明は建物の空調・照明などの設備に対して運用計画を立案し提示する設備運用計画システム，方法，プログラム及び立案した運用計画に基づいて建物内の設備を運用する設備運用システムに関する。

建物の設備機器に対して運用計画を立案する、もしくは実際に制御まで行う際には、共用部なら人流量、室なら在室人数・在室率を把握すると、省エネや出力適切化などの有用な制御を実施可能なことが知られている。人流量や在室人数を把握する方法としては、人検知センサや人流量測定カメラなどが用いられている。

一方、エレベータ稼動情報を利用して照明・空調制御を行うという考えがある。その内容は、かごの動作に合わせてかご内やエレベータホールの照明・空調を稼動させたり、特開平６−３４５３３９号公報や特開平８−１５１１７５号公報のように乗員が指定した行き先階や行き先部屋の照明・空調を先行稼動させたりするものである。

特開平６−３４５３３９号公報 特開平８−１５１１７５号公報

人検知センサや人流量測定カメラなどの計測機器を新規設置せず、人流量や在室人数の把握を行う手法の開発が、設備費・工事費などのコスト低減上望まれる。

上記のエレベータ稼動情報利用制御はリアルタイムの稼動情報を利用するものだが、エレベータが動くまで照明がつかない、空調は効果の遅れのため必要な時に間に合わない、かご内やエレベータホールの照明・空調のみの制御しか対象としていない、などの課題が存在する。

本発明の目的は、対象設備内の空調・照明などの機器を効果的に制御することにある。

本発明の一つの特徴は、対象建物のエレベータなど昇降機の稼動情報を取得収集する昇降機稼動情報取得手段と、前記昇降機稼動情報から人流量を算出する人流量算出手段と、前記人流量の多少を評価値として算出する人流量評価手段と、前記人流量評価値から設備稼動スケジュールを決定する設備運用計画手段とからなり、設備運用計画を立てることにある。

また、本発明の他の特徴は、前記人流量から室内の在室人数もしくは在室率を算出する在室人数算出手段を有し、前記設備運用計画手段が前記在室人数・在室率を入力として設備運用計画を立てることにある。

さらに、本発明の他の特徴は、昇降機稼動情報もしくは人流量評価値もしくは在室人数・在室率を蓄積する昇降機稼動情報データベースと、前記昇降機稼動情報データベースから対象建物の類似建物もしくは対象階の類似階における昇降機稼動情報もしくは人流量評価値もしくは在室人数・在室率を検索する昇降機稼動情報検索手段を有し、前記人流量算出手段が前記エレベータ稼動情報検索手段の検索した昇降機稼動情報を入力とするか、前記設備運用計画手段が前記昇降機稼動情報検索手段の検索した人流量評価値もしくは在室人数・在室率を入力とするかにより設備運用計画を行うことにある。

さらに、本発明の他の特徴は、設備制御手段が前記設備稼動スケジュールに基づく設備制御実施を実現することにある。

以上のように、本発明では昇降機稼動情報から人流量や在室人数・在室率を曜日・時間帯ごとなどでパターン化し、人流量や在室人数・在室率の多少を評価した上で、それに合わせた制御スケジュールを計画実行することで、リアルタイムの昇降機稼動情報を解析無しに直接的に制御に利用する手法の問題点を解決する。また昇降機稼動情報を取得できない建物については、類似建物もしくはその１フロアのエレベータ稼動情報やその解析結果を流用することにより、昇降機稼動情報が取れる建物と同様に省エネや出力適切化などの制御を実施可能とする。

本発明によれば、対象設備内の空調・照明などの機器を効果的に制御することができる。

以下に本発明を適用したシステムの一例を用いて実施形態を説明する。

図１がシステム例の構成を示す。建物１９０内において、建物のエネルギー管理を行うＢＥＭＳ（ビルエネルギーマネジメントシステム）センター装置１０１とＢＡ（ビルオートメーション）サーバ１０２がＢＡ系通信路１０５に接続されている。ＢＥＭＳセンター装置はエネルギー消費を管理し、その情報を建物内で発信するなどを行う。ＢＡサーバは建物内の設備機器の制御を行い、また計測されたエネルギー消費量を収集して、ＢＥＭＳセンター装置やインターネットを通じて建物外に送信する。コンセント器具１１０ａ，照明設備１１１ａ，空調設備１１２ａ，防災設備１１３ａ，防犯設備１１４ａ，エレベータ設備１１５ａ，環境計測装置１１６ａがそれぞれフィールドコントローラ１１０ｂ〜116bを介してＢＡ系通信路１０５に接続されている。各設備機器１１０ａ〜１１６ａは複数種複数台存在する。ＢＥＭＳセンター装置１０１もしくはＢＡサーバ１０２から制御指令がＢＡ系通信路１０５を通じてフィールドコントローラ１１０ｂ〜１１６ｂに送信されると、各設備機器１１０ａ〜１１６ａはそれに応じて稼動する。また、各設備機器１１０ａ〜１１６ａの稼動情報や内部センサの計測値は、フィールドコントローラ１１０ｂ〜116ｂからＢＡ系通信路１０５を通じてＢＥＭＳセンター装置１０１もしくはＢＡサーバ１０２に送信される。各設備機器１１０ａ〜１１６ａの消費エネルギーは、設備機器ごと又は各階ごと、又は電力であればフィーダごとなどの区切りで消費エネルギー計測機器１１０ｃ〜１１５ｃにより計測され、フィールドコントローラ１１８を通じてＢＥＭＳセンター装置１０１もしくはＢＡサーバ１０２に送信される。

ＢＡサーバ１０２はイントラネット１２０に接続しており、イントラネット１２０はゲートウェイ１３０を介してインターネット１４０に接続している。遠隔制御サーバ１５０もインターネット１４０に接続して、ＢＡサーバ１０２と通信が可能になっており、建物内の設備機器について稼動情報を取得し、制御指令を送ることができる。

一方、エレベータ設備１１５ａにはエレベータ監視装置１７０が備わっており、エレベータ監視装置１７０は構内交換設備１３５を介して公衆電話回線１４５に接続されている。またエレベータ監視サーバ１５５が公衆電話回線１４５に接続されている。エレベータ監視装置１７０はエレベータ設備１１５ａの稼動状態を監視しており、エレベータの発進・停止，ドア開閉，呼び信号発生，異常発生などを時々刻々、エレベータ監視サーバ155に送信している。かごには重量計が付いており、かご内荷重を計測することができるとする。

遠隔制御サーバ１５０とエレベータ監視サーバ１５５は専用ネットワークで接続されている。

図２に本システムの制御手順を示す。遠隔制御サーバ１５０が建物内設備機器の稼動スケジュールを作成し、制御に移すまでの流れである。

ステップ２１０でエレベータ監視サーバ１５５はエレベータ監視装置１７０からエレベータ稼動情報を取得する。これを、エレベータ監視サーバ１５５が翌日の設備運用計画を立てるまで繰り返す。例えば運用計画作成時刻を朝６時とすると、ステップ２１２で朝６時を過ぎたと判定すればステップ２１４に、そうでなければステップ２１０に戻る。

エレベータ稼動情報のうち、かご運行データは、例えば図３のような構造とすることができる。データは連続するバイナリ数値列であり、先頭からの位置とデータ長（カッコ内の数値）ごとに数値の意味が決められている。かご運行データは、「かご状態」もしくは「扉状態」に変化があった時点で生成されるとする。かごが「行き先階」に到着（停止）した時点で「行き先階」の値は「現在階」に代入され、「行き先階」には次の目的階が入る。目的階がない時点では、「行き先階」は０とする。また、扉が開いてから閉まるまでに荷重の変化があり、扉が開く直前より荷重が軽くなる時間が見受けられたときには、その間の最小荷重を「荷重」として記したデータを、扉閉時に発生するデータの前にはさむ。以上を受けて、エレベータの状態に応じてどのようにかご運行データが変わるかを示した例が図４である。

ステップ２１４〜ステップ２２０が実行されるのは朝６時から朝７時の間であり、当日の朝８時から翌２８日の朝８時までの設備の稼動スケジュールを作成するものとする。またエレベータ稼動情報の日付による区切りは朝５時から翌日朝５時までとする。

図５はステップ２１４のエレベータ稼動情報解析を説明した図である。遠隔制御サーバ１５０は、年月日ごとの稼動日種類を記したカレンダデータ５２０と、年月日ごとの運用計画の立て方を記した運用計画作成方針データ５３０を、制御建物ごともしくは建物用途ごとにもつ。建物用途ごとにデータをもつときには、制御対象の建物用途を記したデータベースを用意する。エレベータ監視サーバ１５５はエレベータ稼動情報データベース510をもつ。エレベータ稼動情報はここでは制御対象建物のデータのみとする。

遠隔制御サーバ１５０はエレベータ監視サーバ１５５内のエレベータ稼動情報データベース５１０から、運用計画作成方針データ５３０に基づき、設備稼動スケジュール作成に用いるデータを抽出する。２００３年８月２７日の稼動スケジュールを作成する場合には、運用計画作成方針は１＝過去の平日３日のデータを抽出するＳＱＬ（Structured QueryLanguage）が選択され、この実行により８月２２（金）・２５（月）・２６（火）のエレベータ稼動情報５５０が抽出される。ここで平日か休日かなど稼動日種類の分別はカレンダデータ５２０によっている。

このほか、運用計画作成方針が２だったら過去の休日３日分のデータを抽出するＳＱＬが選択される。運用計画作成方針が３だったら、ＰＡＴＴＥＲＮ−１に対応する既定の稼動スケジュールを制御対象設備に適用し、人流量解析結果から稼動スケジュールを作成する処理はこれ以上行わない。

次に遠隔制御サーバ１５０は、内蔵する計算処理装置を用いて乗降人数計算を行う。エレベータの乗り降りは大概の場合、まず降りる人が全員降りてから、次に乗る人が乗り込む、というように為される。このため扉開閉間の最小荷重を計測すれば、おおよその乗降人数が判明する。計算式は以下のとおりとなる。乗降時刻は扉閉時もしくは扉開時として一本化する。

（降りた人の合計体重）＝（扉開閉間の最小荷重）−（扉開直前の荷重）
（乗った人の合計体重）＝（扉閉直後の荷重）−（扉開閉間の最小荷重）
（降りた人数）＝（降りた人の合計体重）／（標準体重）
（乗った人数）＝（乗った人の合計体重）／（標準体重）
標準体重［kg］は、公表されている統計値を用いればよい。建物用途によって大人が使う、子供が使うなどの違いがあるときは、建物ごともしくは建物用途ごとの標準体重を用意しても良い。

次に遠隔制御サーバ１５０は、乗降人数について統計的な分析を行う。まず各階・各時間帯で乗降人数を合計する。例えば乗り人数と降り人数を合わせて１時間ごとに数えあげる。それから統計量として平均，標準偏差を求める。さらに各階・各時間帯の乗降人数を（平均）＋（係数）×（標準偏差）とする。標準偏差を考慮に入れるのは、乗降人数にばらつきがあるときに、安全側すなわち多めに見積もるためである。計算した乗降人数は、階と時間帯から検索できる形で一時記憶領域に保存する。

ステップ２１６では、各階の廊下など共用部の人流推定を行う。共用部の人流量はステップ２１４で求めた乗降人数に等しいとするのが最も簡素な方法である。しかしここではより詳細な方法を例として挙げる。

図６は制御対象建物の１フロアの平面図で、このフロアにおける人流量推定を説明するものである。フロアにはエレベータ６１０のほか、室６０１〜６０５，６２０，６２５が存在する。また共用部である廊下は、区域６５０ａ〜６５０ｈの８つに分けられている。遠隔制御サーバは共用部区域に関する人流量割振データ６９０を持っている。ステップ
２１４で求めた当フロア各時間帯の乗降人数を、人流量割振データ６９０の数値に比例して区域６５０ａ〜６５０ｈに割り振ると、各区域の各時間帯における人の通行量を算出することができる。ただし区域６５０ａの−１は「すべて」の意味で、６５０ａの人流量はエレベータ乗降人数と等しくし、この−１は割り振りの比例計算に含めない。

人流量割振データの数値は、時間帯ごとに用意してもよい。また、各区域の人検知装置の反応回数や反応継続時間に比例させてもよい。この場合、人検知装置をＢＡサーバ102と接続し、反応に関する情報をＢＡサーバ１０２経由で遠隔制御サーバ１５０が取得し、これを人流量割り振りデータに反映する。

計算した人流量は、区域と時間帯から検索できる形で一時記憶領域に保存する。

ステップ２１８では、制御対象としている設備それぞれの運用計画を立てる。図７はその説明である。遠隔制御サーバ１５０はまず、各制御対象設備とステップ２１６で求めた各区域の人流量との対応付けを行う。遠隔制御サーバ１５０は制御対象設備に関するデータベースを持ち、設備と区域との対応が表７１０のように取られている。この区域は人流量割振データ６９０の区域と１対１で取られているので、人流量を一時記憶領域から検索することが可能である。

次に遠隔制御サーバ１５０は、各設備の稼動スケジュールを決定する。ここでは共用部通路を空調しているＦＣＵ（ファンコイルユニット）を例に挙げる。また制御内容は、人が少ない時に空調設定を緩和、即ち夏は高め・冬は低めとし、快適性への影響を極力避けつつ省エネを図るものとする。

稼動スケジュール決定の１つめの処理は、各区域・各時間帯の人流量を、通行する人数そのものから通行人数が多いか少ないかの評価値に変換することである。その理由は、人流量の多少を判断する基準が区域によって変わるからである。人流量評価値は最も低い０（＝通行人数ゼロ）から最も高い１までの数値で表すとする。

人流量評価値の算出方法としては、評価関数をあらかじめ用意しておく方法がある。この評価関数に対応する変換表を用意し、人流量が変換表に記載された値の間にある場合には、加重平均により人流量評価値を求めればよい。この評価関数は、制御対象建物ごともしくは人流量算出区域ごとに用意する。グラフ７２０は人流量評価関数の例、表７２５はグラフ７２０に対応する変換表である。

もう１つの人流量評価値算出方法としては、当フロアもしくは当建物の人流量のなかで相対的に判定する方法である。ステップ２１４で求めた各階・各時間帯の乗降人数を、全階・全時間帯合わせて昇順に並べることにより、乗降人数に対する累積頻度を計算することができる。この累積頻度を乗降人数に対応する各階・各時間帯の人流量評価値とする。グラフ７３０は乗降人数の累積頻度をグラフ化した例である。この方法では、人流量評価関数を用意しておく必要がない。

稼動スケジュール決定の２つめの処理は、各ＦＣＵの温度設定スケジュールを決定することである。設定温度は下式のように、基準温度と、基準温度からの上下幅の２つに分ける。

（設定温度）＝（基準温度）＋（温度上下幅）
基準温度は、表７４０のように季節ごとに値を設定したり、グラフ７５０のように当日の予想最高外気温度と、省エネレベル（入力値）に応じた値を設定したりする。当日の予想最高外気温度の代わりに、前日の最高外気温度を使用することもできる。前日の最高外気温度は制御対象建物のビル管理システムで計測された値、当日の予想最高外気温度はインターネット上の気象情報提供サーバから取得すればよい。省エネレベルは、遠隔制御サーバ１５０がインターネット上のウェブサイトとして入力画面をサービス利用者に提供し、そこで入力された値を使用する。

温度上下幅は、人流量評価値と上記の省エネレベルから設定する。グラフ７６０は人流量評価値と省エネレベルから直接、温度上下幅を決定するグラフの例である。

温度上下幅（ここでは絶対値とする）を冷房時ならば基準温度に足し、暖房時ならば基準温度から引けば、求める設定温度となる。

設定温度を基準温度と温度上下幅に分けない方法もある。グラフ７７０では、人流量評価値をいったん予測不満足率ＰＰＤ（Predicted Percentage of Dissatisfied）に変換している。ＰＰＤはＩＳＯ−７７３０に定められている快適性指標ＰＭＶ（Predicted MeanVote）から求められる値である。省エネレベルはグラフ７７０のＰＰＤ下限値７７５の設定に使用する。ＰＰＤ下限値設定表７８０はその設定例である。ＰＰＤの最低値（＝５）に対応する室温から、冷房時は上側、暖房時は下側に温度設定域を限定すると、ＰＰＤと室温とは１対１で対応するので、ＰＰＤが決まれば室温を決定することができる。

以上で制御対象ＦＣＵの設定室温パターンが決定する。ＦＣＵ以外の空調機器も同様である。設定温度のほか、間欠運転の間欠レートも同様にして決定できる。照明機器の出力に関しても同様に決定できる。また、設備や時間帯に応じては、入力された設備出力パターンを用意し、そちらをステップ２１０〜ステップ２１８によって決定される設備出力パターンに優先して使用してもよい。

ステップ２２０で遠隔制御サーバ１５０は、ステップ２１８で決定された設定室温パターンを表す制御データを作成し、ＢＡサーバ１０２と送受信を行う。ステップ２２２で
ＢＡサーバ１０２は遠隔制御サーバ１５０から送られた制御データの解釈を行い、ステップ２２４でＢＡサーバ１０２は制御対象設備に対して制御指令を発する。

図８は制御データの例である。制御データは始端信号８０１と終端信号８９０で囲まれている。その次に制御種類８１０が記されており、この制御データが室温設定に関するものであることがわかる。ＢＡサーバは制御種類ごとのデータ構造を元に、制御データを解読する。制御対象設備データベース７１０では設備とＢＡ上の制御ポイント（タグポイント）との対応も取られているので、これをもとに制御データ内では制御ポイント８２０が指定されている。次にこの制御データが有効な期間８３０が記されている。ステップ214〜ステップ２１８で１時間ごとに人流量を解析したとき、ここも１時間ごととすることができる。次に設定温度とその設定温度を持続する時間の組８４０，８５０が入っている。

この例でＦＣＵの室温設定は、整数すなわち１℃間隔でしかできないものとする。ステップ２１８で決定した室温は少数なので、前後の２つの整数値を周期的に繰り返すことにより、近似的に少数の設定温度を実現している。ステップ２１８の設定温度をＸ［℃］、Ｘ以下の整数値をfloor(Ｘ)［℃］、Ｘ以上の整数値をceil(Ｘ)［℃］とし、floor(Ｘ)の持続時間をＴ１［分］、ceil(Ｘ)の持続時間をＴ２［分］、周期をＴｂ［分］とすると、
Ｔ１＝Ｔｂ×（ceil(Ｘ)−Ｘ）
Ｔ２＝Ｔｂ×（Ｘ−floor(Ｘ)）
図８の例では、Ｘ＝２６.７，Ｔｂ＝１０である。

次に制御遅延時間８８０が記されている。設備の始動・停止が遠隔制御サーバ１５０からではなく、ＢＥＭＳセンター装置１０１から指令される場合、設備始動後すぐに遠隔制御サーバ１５０からの指令を実行すると不具合が発生する可能性もある。このため設備始動から制御遅延時間が経過するまでは、この制御データの内容は実施しないことにする。制御遅延時間は制御対象設備データベース７１０に持つ。

ステップ２２６でＢＡサーバ１０２は、制御結果として消費エネルギー計測を行い、その値を遠隔制御サーバ１５０に送信する。消費エネルギー計測データは、本制御の効果検証や消費エネルギー予測などに必要になる。

ステップ２２８で遠隔制御サーバ１５０は制御を終了するかを判断する。あらかじめ決められていた制御期間が終了したなど、条件に応じて本制御を終了するか、そうでなければステップ２１０に戻って本制御を繰り返す。

以上が本制御の制御手順である。この例ではかご内荷重を人数に変換して使用したが、体重のまま処理しても構わない。この場合標準体重は不要となる。かごに重量計がついていない、もしくはついていてもその情報を使用できない場合には、各時間・各階のかご停止回数で代用できる。このとき人流量評価関数はかご停止回数の評価関数に替え、基準温度設定表７４０，基準温度設定グラフ７５０，温度上下幅設定グラフ７６０，室温設定用予測不満足率設定グラフ７７０もかご停止回数評価値を使用するものに替える。

以下では、人流量解析に関する工夫や、人流量の上記以外の用途について述べる。扉開閉間の時間がかかるほど、乗降人数が多いと考えられるため、かご内荷重がわからないとき、扉開閉間時間に応じて乗降人数を仮定すればよい。扉開閉間時間から乗降人数への変換は、表７２５と同様のデータや変換式を遠隔制御サーバ１５０が持つことによる。

エレベータ稼動情報にかご呼びに関するデータが含まれ、そのデータ内に呼び発生時刻がある場合に、かごに乗り込んだ人数を人流として数える時刻を、かごの扉が開閉した時刻ではなく、かご呼びが発生した時刻とすることができる。また遠隔制御サーバ１５０が、呼び発生時刻からかご到着時刻までの時間についても各階・各時間帯で平均，分散を取り、時間が長い場合には待ち時間が長いということで温度上下幅を小さくし、快適性への影響を小さくすることができる。

共用部だけではなく、専有部に関しても制御対象とできる。各室ごとに在室人数を数える記憶領域を遠隔制御サーバ１５０内に用意し、かごへの乗り人数から求めた人流量を引き、かごからの降り人数から求めた人流量を足すと、各室の在室人数を推定することができる。同一階に複数の室がある場合には、室の出入口にある共用部区域の人流量を在室人数の計算に使用すればよい。図６の場合、Ｒｏｏｍ−１ならば区域６５０ｅになる。ほかの人流量の割り振り方としては、遠隔制御サーバ１５０が室最大収容人数をデータとして持ちその値に比例させる、ビル管理システムで検知したドア開閉数や照明点灯数に比例させる、などが考えられる。また、かご内荷重を人数に変換したように、各室の平均在室人数で在室人数を割った在室率を設備運用計画に用いても良い。

人検知センサなどで室の各席に人がいるかどうかを把握できるとき、以下の式を利用できる。

（離席数）−（着席数）−（降り人数）＋（乗り人数）
＝（人検知センサのない室に行った人の数）
図６の場合トイレの在室人数を推定し、トイレ内の設備制御に利用することができる。

共用部制御の例では人体発熱量を考慮しなかったが、人が多いところで間欠制御をする場合などには考慮することが必要になってくる。この場合、人流量もしくは在室人数と、室温変化率の関係を回帰分析などで把握することができる。室温変化率は、冷房時ならば空調停止時の室温上昇速度，空調稼動時の室温下降速度をそれぞれ計算し学習する。暖房時ならば空調稼動時の室温上昇速度，空調停止時の室温下降速度をそれぞれ計算し学習する。

以下に人流量もしくは在室人数と室温変化率との関係活用例として、冷房時の間欠運転によりステップ２１８で定めた設定温度を実現する例を示す。図９においてグラフ９１０は間欠運転実施時の室温変動想定グラフである。室温軸でＺｓは人流量から決定した設定温度である。Ｚｂは空調機の設定室温で、Ｚｓよりも小さい値とし、例えばfloor(Ｚｓ)とする。ＺｕはＺｓよりも大きい値で、空調機停止時に許容する室温上限値であり、例えばfloor(Ｚｓ) ＋２と定める。時間軸でΔＴｏｆｆは空調機を停止する時間、ΔＴｏｎは空調機を稼動させる時間であり、交互に繰り返す。またΔＴｋは空調機を稼動させて室温Ｚｓを維持する時間である。室温変動では一点鎖線９２０，９２５を実際の室温変動とし、学習した室温上昇線９３０と室温下降線９３５で近似している。

グラフ９１０で、空調停止時の平均室温は、（Ｔｕ＋Ｔｂ）／２であるので、以下の式が成立する。

Ｔｓ＝｛Δｔｏｆｆ×（Ｔｕ＋Ｔｂ）／２＋Ｔｂ×ΔＴｏｎ｝／（ΔＴｏｆｆ
＋ΔＴｏｎ）
ΔＴｏｆｆはＴｕ，Ｔｂ，室温上昇線９３０，室温下降線９３５から決まるので、上の式からΔＴｏｎを求めることができる。すなわち、間欠運転の運転間隔を決定できる。

暖房時の間欠運転計画時にも、同様にして人流量もしくは在室人数と室温変化率との関係を利用することができる。

エレベータ稼動情報をオンラインで取れず、エレベータ監視装置内の記録装置に蓄えている場合には、その記録媒体の読込装置をイントラネット１２０もしくはインターネット１４０上に備え、エレベータ稼動情報を利用できるようにすればよい。

また、そもそもエレベータが制御対象建物に入っていない場合や、エレベータはあるがどうしてもその稼動情報を利用できない場合には、類似した他ビルのエレベータ稼動情報もしくは人流量解析結果を流用して設備制御を行うことができる。流用の仕方は例えば、遠隔制御サーバ１５０内にあるエレベータ稼動情報データベースから、同業種のテナントの在室人数を在室率に変換し、その平均値を使用する。または、制御対象建物と同用途，同程度の規模（差が±１０％や、設定された同じ階級に属するなどで判定）の建物で、制御対象階と同業種のテナントが入居している階（１フロア１業種とする）のかご乗降人数から得られる人流量評価値の平均値を使用する、などが考えられる。

上記実施例によれば、エレベータ稼動情報を利用することにより建物の共用部人流量や室在室率の多少を評価し、人の少ない時に照明や空調を緩和して快適性への影響をなるべく抑えた上で消費エネルギーを低減する制御や、人体発熱量を考慮して空調出力を適切化する制御を行うことができる。この際、本発明の設備運用計画方法は制御内容に根拠・裏づけを与え、制御内容の決定を自動化する。

また、エレベータ稼動情報を取得できない建物についても、類似建物もしくはその１フロアのエレベータ稼動情報やその解析結果を流用して、上記の省エネや出力の適切化を目的とした設備制御を実現することができる。

エレベータ稼動情報を利用した設備制御に関して、照明・空調以外の例を挙げる。インターネットを介した通信では、１つの建物で使用できる帯域に上限があり、建物内で帯域を割振る制御を通信機器が行っている場合がある。この帯域の割振りを、上に述べた推定の各室在室人数もしくは同様に推定した各階在室人数に比例して行えば、帯域使用量と帯域制限量とのバランスが取れる。

エレベータのほかに、エスカレータでも同様の制御が可能である。エスカレータの消費電力は、だいたいの傾向として乗員の荷重とともに増えるので、例えば１０分ごとの消費電力平均値からベース消費電力を差し引いた値を、エレベータのかご内荷重と同様に扱うことができる。エスカレータは昇り下りが分かれているので、ある階から１つ上の階へ向かう人流量，１つ下の階へ向かう人流量を推測できる。

実施例１の装置は、コンピュータに上記機能を実行させるためのプログラムをインストールすることによって構成することも可能である。

建物の設備機器を遠隔制御するシステムの構成を示す図。 設備機器制御手順を示す図。 エレベータかご運行データの構成を示す図。 かご運行データの生成例を示す図。 エレベータ乗降人数計算の説明を示す図。 制御対象フロア平面図を示す図。 設定室温決定方法の説明を示す図。 設備制御データの構成を示す図。 間欠運転時の室温変動想定グラフを示す図。

符号の説明

１０１…ＢＥＭＳセンター装置、１０２…ＢＡサーバ、１０５…ＢＡ系通信路、110ａ…コンセント器具、１１１ａ…照明設備、１１２ａ…空調設備、１１３ａ…防災設備、
１１４ａ…防犯設備、１１５ａ…エレベータ設備、１１６ａ…環境計測装置、１１０ｂ〜１１６ｂ，１１８…フィールドコントローラ、１１０ｃ〜１１５ｃ…消費エネルギー計測機器、１２０…イントラネット、１３０…ゲートウェイ、１３５…構内交換設備、１４０…インターネット、１４５…公衆電話回線、１５０…遠隔制御サーバ、１５５…エレベータ監視サーバ、１７０…エレベータ監視装置、１９０…制御対象建物、５１０…エレベータ稼動情報データベース、５２０…カレンダデータ、５２５…日付部、５２６…カレンダデータ部、５３０…運用計画作成方針データ、５５０…抽出されたエレベータ稼動情報、５６０…統計処理されたエレベータ稼動情報、６０１〜６０５，６２０，６２５…室、
６１０…エレベータ、６５０ａ〜６５０ｈ…共用部区域、６９０…人流量割振データ、
７１０…制御対象設備データベース、７２０…人流量評価関数、７２５…人流量評価値変換表、７３０…人流量評価関数（累積頻度）、７４０…基準温度設定表、７５０…基準温度設定グラフ、７６０…温度上下幅設定グラフ、７７０…室温設定用予測不満足率設定グラフ、７７５…予測不満足率下限値、７８０…予測不満足率設定表。

Claims (6)

1. 対象建物の昇降機稼動情報を受信する昇降機稼動情報受信手段と、
   前記昇降機稼動情報受信手段が受信した昇降機稼動情報に基づいて人流量を算出する人流量算出手段と、
   前記人流量算出手段が算出した人流量の多少を人流量評価値として算出する人流量評価手段と、前記人流量評価手段が算出した人流量評価値に基づいて設備稼動スケジュールを作成する設備運用計画手段とを備えることを特徴とする設備運用計画システム。
2. 請求項１において、前記人流量算出手段が算出した人流量に基づいて室内の在室人数、または在室率を算出する在室人数算出手段を備え、前記設備運用計画手段は前記在室人数算出手段が算出した在室人数または在室率に基づいて設備運用スケジュールを作成することを特徴とする設備運用計画システム。
3. 請求項１または請求項２において、前記昇降機稼動情報受信手段が受信した昇降機稼動情報，前記人流量評価手段が算出した人流量評価値もしくは前記人流量算出手段が算出した在室人数または在室率を保存する昇降機稼動情報データベースと、
   前記昇降機稼動情報データベースが保存した前記昇降機稼動情報受信手段が受信した昇降機稼動情報，前記人流量評価手段が算出した人流量評価値もしくは前記人流量算出手段が算出した在室人数または在室率に基づいて対象建物の類似建物もしくは対象階の類似階における昇降機稼動情報，人流量評価値，在室人数または在室率を検索する昇降機稼動情報検索手段とを備え、
   前記設備運用計画手段は前記エレベータ稼動情報検索手段が検索した対象建物の類似建物もしくは対象階の類似階における昇降機稼動情報，人流量評価値，在室人数または在室率に基づいて設備運用スケジュールを作成することを特徴とする設備運用計画システム。
4. 請求項１から請求項３のいずれかの設備運用計画システムを備え、前記設備運用計画手段が作成した設備稼動スケジュールに基づいて設備の制御を実施する設備制御手段を有することを特徴とする設備運用システム。
5. コンピューターを、対象建物の昇降機稼動情報を受信する昇降機稼動情報受信手段と、
   前記昇降機稼動情報受信手段が受信した昇降機稼動情報に基づいて人流量を算出する人流量算出手段と、
   前記人流量算出手段が算出した人流量の多少を評価値として算出する人流量評価手段と、
   前記人流量評価手段が算出した評価値に基づいて設備稼動スケジュールを作成する設備
   運用計画手段として機能させるための設備運用計画プログラム。
6. 対象建物の昇降機稼動情報を受信する昇降機稼動情報受信手順と、
   前記昇降機稼動情報受信手順が受信した昇降機稼動情報に基づいて人流量を算出する人流量算出手順と、
   前記人流量算出手順が算出した人流量の多少を人流量評価値として算出する人流量評価
   手順と、前記人流量評価手順が算出した評価値に基づいて設備稼動スケジュールを作成する設備運用計画手順とを備えることを特徴とする設備運用計画方法。
   

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