JP2005141403A - Energy saving effect evaluation method and device, system and its program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、冷熱、温熱、蒸気、電力、を含むグループの中から選択された１種類以上のエネルギーを供給するエネルギープラントにおいて、省エネルギー手段を適用したときのプラント全体のエネルギーコスト低減効果（省エネルギー効果）を簡易に精度よく評価する方法と装置、システム、プログラム、に関する。 The present invention is an energy plant that supplies one or more types of energy selected from a group including cold, hot, steam, and electric power. When energy saving means is applied, the energy cost reduction effect of the entire plant (energy saving effect) ) Simply and accurately, a method, an apparatus, a system, and a program.
一般に、エネルギープラントにおける省エネルギー効果の評価においては、省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストと省エネルギー手段適用時のエネルギーコストを比較して省エネルギー効果を計算している。図８は、このような省エネルギー効果システムの従来例を示すブロック図である。 Generally, in the evaluation of the energy saving effect in an energy plant, the energy saving effect is calculated by comparing the energy cost when the energy saving means is not applied and the energy cost when the energy saving means is applied. FIG. 8 is a block diagram showing a conventional example of such an energy saving effect system.
この図８に示すように、従来、エネルギープラントＰにおける省エネルギー機器、省エネルギー装置、省エネルギーシステム、等の省エネルギー手段適用による省エネルギー効果を評価する省エネルギー効果評価システム８００は、基本的に、プラントデータベース８０１とエネルギーコスト計算・比較手段Ｙ０２を備えている。すなわち、プラントデータベース８０１には、エネルギープラントＰの実績データとして、省エネルギー手段非適用時の実績データと省エネルギー手段適用時の実績データが蓄積されている。そして、エネルギーコスト計算・比較手段８０２は、省エネルギー手段非適用時の実績データから省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算すると共に、省エネルギー手段適用時の実績データから省エネルギー手段適用時のエネルギーコストを計算し、算出した省エネルギー手段非適用時と適用時のエネルギーコストを比較して省エネルギー効果を評価し、評価結果を出力する（例えば、特許文献１参照）。 As shown in FIG. 8, conventionally, an energy saving effect evaluation system 800 for evaluating an energy saving effect by applying energy saving means such as an energy saving device, an energy saving device, an energy saving system, etc. in an energy plant P basically includes a plant database 801 and an energy saving effect. Cost calculation / comparison means Y02 is provided. That is, in the plant database 801, as actual data of the energy plant P, actual data when the energy saving means is not applied and actual data when the energy saving means is applied are accumulated. The energy cost calculating / comparing means 802 calculates the energy cost when the energy saving means is not applied from the actual data when the energy saving means is not applied, and calculates the energy cost when the energy saving means is applied from the actual data when the energy saving means is applied. Then, the energy saving effect is evaluated by comparing the calculated energy costs when the energy saving means is not applied and when the energy saving means is applied, and an evaluation result is output (for example, see Patent Document 1).
なお、プラントデータベース８０１に蓄積される実績データは、エネルギープラントＰに入力される運転条件、気候条件、エネルギー原料（燃料、電力等）の入力量、を含むプラント入力データと、エネルギープラントＰに対して要求される各エネルギー（冷熱、温熱、蒸気、電力等）の需要量を含む需要量データと、エネルギープラントを構成する各機器に関する機器運転データを、運転日の日付と対応付けて構成されたデータである。 The actual data accumulated in the plant database 801 includes plant input data including operating conditions, climatic conditions, and input amounts of energy raw materials (fuel, electric power, etc.) input to the energy plant P. Demand data including demand for each energy required (cold heat, heat, steam, electric power, etc.) and device operation data related to each device constituting the energy plant are associated with the date of operation. It is data.
また、プラントデータベース８０１とエネルギーコスト計算・比較手段８０２に加えて、最適運転パターン計算手段８０３、従来運転パターン計算手段８０４、運転シミュレーション手段８０５、等を使用することにより、省エネルギー手段非適用時の実績データと省エネルギー手段適用時の実績データを、運転条件に応じた運転シミュレーションによってそれぞれ求める手法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。 In addition to the plant database 801 and the energy cost calculation / comparison means 802, by using the optimum operation pattern calculation means 803, the conventional operation pattern calculation means 804, the operation simulation means 805, etc., results when the energy saving means is not applied. There has also been proposed a method for obtaining data and actual data when energy-saving means are applied by an operation simulation according to the operation conditions (see, for example, Patent Document 2).
この手法においては、最適運転パターン計算手段８０３でエネルギーコストを最小化するなどの目的に応じた運転条件を計算し、同運転条件での運転シミュレーションを運転シミュレーション手段８０５で行い、同手段８０５から得られるシミュレーション結果、すなわち、燃料・電力データ、機器運転データ、同シミュレーションで用いた需要量データ、気候条件データ、運転条件データ、等から省エネルギー手段適用時の実績データを生成する。そして、従来運転パターン計算手段８０４で従来の運転条件を計算し、同運転条件での運転シミュレーションを運転シミュレーション手段８０５で行い、同手段８０５から得られるシミュレーション結果により、省エネルギー手段非適用時の実績データを生成する。 In this method, the optimum driving pattern calculation means 803 calculates the driving conditions according to the purpose such as minimizing the energy cost, and the driving simulation means 805 performs the driving simulation under the same driving conditions. Result data when the energy saving means is applied is generated from the simulation results obtained, that is, fuel / power data, equipment operation data, demand data used in the simulation, climate condition data, operation condition data, and the like. Then, the conventional operation condition is calculated by the conventional operation pattern calculation means 804, the operation simulation under the same operation condition is performed by the operation simulation means 805, and the result data obtained when the energy saving means is not applied is obtained from the simulation result obtained from the means 805. Is generated.
また、別の手法として、個々の省エネルギー機器のエネルギーコスト低減効果に着目して、各省エネルギー機器による単位時間あたりのエネルギーコスト低減効果に各機器の稼働時間をそれぞれ乗じて省エネルギー効果を計算する手法等も一般に用いられている。 Also, as another method, paying attention to the energy cost reduction effect of each energy saving device, the energy cost reduction effect per unit time of each energy saving device is multiplied by the operating time of each device, etc. Are also commonly used.
しかしながら、特許文献１の手法では、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データに対して、需要量が一致する省エネルギー手段非適用時の実績データがプラントデータベース８０１に存在しない限り、評価対象実績データの省エネルギー効果を評価することができない。 However, in the method of Patent Document 1, the actual performance data of the evaluation target is obtained as long as there is no actual data when the energy saving means not applied that matches the demand amount exists in the plant database 801 with respect to the actual data when the energy saving means is the evaluation target. The energy saving effect cannot be evaluated.
また、特許文献２の手法では、エネルギーの出力量および気候条件に合わせて運転員が決定していた運転条件を模擬するために、従来運転パターン計算手段８０４において運転方針を表すロジックを複雑にする必要があった。この特許文献２においては、従来型運転方針として「発停優先順序有あり・起動後の機器は定格運転する」方針と「発停優先順序あり・起動後の機器は機器間で等負荷運転する」方針を代表的な２方針としているが、季節や出力量に応じて複雑に変化する運転員の運転方針と発停優先順序の関係については示されていない。また、省エネルギー効果を評価する際にどの運転方針を採用するかについても示されていない。 Further, in the method of Patent Document 2, in order to simulate the driving conditions determined by the operator according to the energy output amount and the climatic conditions, the conventional driving pattern calculation unit 804 complicates the logic representing the driving policy. There was a need. In this Patent Document 2, as a conventional operation policy, there is a policy of “There is a start / stop priority order and the device after start-up is rated operation” and “A start / stop priority order and the device after start-up is operated with equal load between the devices. “The two policies are representative, but the relationship between the driving policy of the operator and the start / stop priority order that changes in a complex manner depending on the season and output amount is not shown. In addition, it does not indicate which operation policy is adopted when evaluating the energy saving effect.
一方、個々の省エネルギー機器のエネルギーコスト低減効果に着目した前記の手法では、エネルギープラントＰ全体の省エネルギー効果を計算することはできない。例えば、蒸気を用いて冷熱を生成する吸収冷凍機を効率の良い機種に変更した場合、機器の効率向上によって余った蒸気が有効活用されない限り、エネルギープラントＰ全体として省エネルギー効果が得られるとは言えないからである。 On the other hand, the above-described method focusing on the energy cost reduction effect of individual energy saving devices cannot calculate the energy saving effect of the entire energy plant P. For example, when an absorption refrigerator that generates cold using steam is changed to an efficient model, it can be said that the energy plant P as a whole can obtain an energy saving effect unless the remaining steam is effectively utilized by improving the efficiency of the equipment. Because there is no.
本発明は、上記のような従来技術の問題点を解決するために提案されたものであり、その目的は、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データに対して、需要量が一致する省エネルギー手段非適用時の実績データがない場合であっても、エネルギープラント全体の省エネルギー効果を簡易に精度よく評価可能な、省エネルギー効果評価方法と装置、システム、プログラムを提供することである。 The present invention has been proposed in order to solve the above-described problems of the prior art, and the purpose of the present invention is to save energy in which the amount of demand matches the actual data when applying the energy saving means to be evaluated. To provide an energy saving effect evaluation method, apparatus, system, and program capable of easily and accurately evaluating the energy saving effect of the entire energy plant even when there is no actual data when means are not applied.
本発明は、上記のような目的を達成するために、蓄積された省エネルギー手段非適用時の実績データから生成したエネルギーコストモデルを用いて省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算することにより、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データに対して、需要量が一致する省エネルギー手段非適用時の実績データがない場合であっても、エネルギープラント全体の省エネルギー効果を簡易に精度よく評価できるようにしたものである。 In order to achieve the above object, the present invention evaluates by calculating the energy cost when the energy saving means is not applied using the energy cost model generated from the accumulated performance data when the energy saving means is not applied. Even if there is no actual data at the time of non-application of energy-saving means corresponding to the demand data, the energy-saving effect of the entire energy plant can be easily and accurately evaluated. It is a thing.
なお、本発明において重要な用語の定義は次の通りである。
「エネルギープラント」は、冷熱、温熱、蒸気、電力、等の複数種類のエネルギーを供給するものに限らず、１種類のエネルギーを供給するプラントも含む広い概念である。
「省エネルギー手段」は、エネルギープラントに適用した場合に省エネルギーの効果があると想定される各種の手段を意味しており、単数または複数の省エネルギー機器、単数または複数の省エネルギー装置、単数または複数の省エネルギーシステム、またはそれらの組み合わせ、を含む広い概念である。
The definitions of important terms in the present invention are as follows.
“Energy plant” is a broad concept including not only a plant that supplies a plurality of types of energy such as cold, hot, steam, and electric power but also a plant that supplies one type of energy.
"Energy saving means" means various means that are expected to have an energy saving effect when applied to an energy plant. One or more energy saving devices, one or more energy saving devices, one or more energy savings It is a broad concept that includes systems, or combinations thereof.
「エネルギー」は、冷熱、温熱、蒸気、電力、等の各種のエネルギーを含む広い概念である。
「エネルギー原料」は、エネルギーを生成するためにエネルギープラントレベルまたはそれを構成する各機器レベルで供給される原料を意味しており、燃料等の一般的に原料と呼ばれる物質に限らず、電力や蒸気等の機器を通じて別のエネルギーに変換されるエネルギー自身も含む広い概念である。
“Energy” is a broad concept including various energies such as cold, hot, steam, and electric power.
“Energy raw material” means a raw material supplied at the energy plant level or each equipment level constituting the energy generation to generate energy, and is not limited to a substance generally called a raw material such as fuel, It is a broad concept that includes energy itself that is converted into other energy through equipment such as steam.
請求項１の発明は、コンピュータを利用して、エネルギープラントに対して省エネルギー手段を適用する前後のエネルギープラントの実績データを用いて省エネルギー効果を評価する方法において、モデル生成ステップ、非適用時コスト計算ステップ、適用時コスト計算ステップ、評価ステップ、を含むことを特徴としている。ここで、モデル生成ステップは、予め蓄積された省エネルギー手段非適用時の実績データを用いてエネルギーコストモデルを生成するステップである。そして、非適用時コスト計算ステップは、エネルギーコストモデルと評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データを用いて省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算するステップである。また、適用時コスト計算ステップは、前記評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データを用いて省エネルギー手段適用時のエネルギーコストを計算するステップである。さらに、評価ステップは、非適用時のエネルギーコストと適用時のエネルギーコストを比較して、省エネルギー効果を評価するステップである。 The invention of claim 1 is a method for evaluating an energy saving effect using actual data of energy plants before and after applying energy saving means to an energy plant using a computer. It includes a step, an application cost calculation step, and an evaluation step. Here, the model generation step is a step of generating an energy cost model using performance data stored in advance when energy saving means is not applied. The non-application cost calculation step is a step of calculating the energy cost when the energy saving means is not applied using the energy cost model and the actual data when the energy saving means that is the evaluation target is applied. The application cost calculation step is a step of calculating an energy cost when the energy saving means is applied, using actual data when the energy saving means is applied as the evaluation target. Furthermore, the evaluation step is a step of comparing the energy cost when not applied and the energy cost when applied to evaluate the energy saving effect.
以上のような発明によれば、予め蓄積された省エネルギー手段非適用時の実績データから、省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストモデルを生成することにより、生成したエネルギーコストモデルと省エネルギー手段適用時の実績データを用いて、省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストが計算できる。そのため、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データに対して、需要量が一致する省エネルギー手段非適用時の実績データがない場合であっても、予め生成したエネルギーコストモデルと当該適用時の実績データを用いるだけで、比較対象として適切な非適用時のエネルギーコストを計算することができる。したがって、非適用時のエネルギーコストと適用時のエネルギーコストを比較して、エネルギープラント全体の省エネルギー効果を簡易に精度よく評価することができる。 According to the invention as described above, the energy cost model generated when the energy saving means is not applied is generated from the previously accumulated data when the energy saving means is not applied, so that the generated energy cost model and the results when the energy saving means are applied are generated. Using the data, the energy cost when the energy saving means is not applied can be calculated. Therefore, even if there is no actual data at the time of non-application of energy-saving means corresponding to the demand data, there is no actual data at the time of application of the energy-saving means and the actual results at the time of application. By simply using the data, it is possible to calculate a non-application energy cost suitable as a comparison target. Therefore, the energy cost at the time of non-application and the energy cost at the time of application can be compared, and the energy saving effect of the whole energy plant can be evaluated easily and accurately.
本発明によれば、蓄積された省エネルギー手段非適用時の実績データから生成したエネルギーコストモデルを用いて省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算することにより、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データに対して、需要量が一致する省エネルギー手段非適用時の実績データがない場合であっても、エネルギープラント全体の省エネルギー効果を簡易に精度よく評価可能な、省エネルギー効果評価方法と装置、システム、プログラムを提供することができる。 According to the present invention, by calculating the energy cost when the energy saving means is not applied using the energy cost model generated from the accumulated data when the energy saving means is not applied, the results when the energy saving means that is the evaluation target is applied. Energy saving effect evaluation method and apparatus, system, which can easily and accurately evaluate the energy saving effect of the entire energy plant even if there is no actual data when the energy saving means is not applied with the same amount of demand for the data, A program can be provided.
以下には、本発明を適用した省エネルギー効果評価システムの実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。 Hereinafter, embodiments of an energy saving effect evaluation system to which the present invention is applied will be specifically described with reference to the drawings.
［１．システム構成］
図１は、本実施形態の省エネルギー効果評価システムを示すブロック図である。この図１に示すように、エネルギープラントＰにおける省エネルギー手段適用による省エネルギー効果を評価する省エネルギー効果評価システム１００は、プラントデータベース１０１と省エネルギー効果評価装置１１０を備えており、省エネルギー効果評価装置１１０は、モデル生成手段１１１、モデルデータベース１１２、非適用時コスト計算手段１１３、適用時コスト計算手段１１４、評価手段１１５、ヒューマンインタフェース１１６、を備えている。以下には、各部の詳細について順次説明する。
[1. System configuration]
FIG. 1 is a block diagram showing an energy saving effect evaluation system of the present embodiment. As shown in FIG. 1, an energy saving effect evaluation system 100 that evaluates an energy saving effect by applying energy saving means in an energy plant P includes a plant database 101 and an energy saving effect evaluation device 110. The energy saving effect evaluation device 110 is a model. A generation unit 111, a model database 112, a non-application time cost calculation unit 113, an application time cost calculation unit 114, an evaluation unit 115, and a human interface 116 are provided. Below, the detail of each part is demonstrated sequentially.
図２は、本実施形態の省エネルギー効果評価システム１００が対象とするエネルギープラントＰの一例を示すブロック図である。この図２に示すエネルギープラントＰは、石油やガスなどの燃料を入力して蒸気を発生するボイラ２０１、燃料を入力して蒸気と電力を発生するコージェネレーション機器２０２、蒸気を入力して電力を発生するタービン発電機２０３、蒸気を入力して冷熱を発生する吸収冷凍機２０４、電力を入力して冷熱を発生するターボ冷凍機２０５、電力を入力して冷熱および温熱を発生するダブルバンドル冷凍機２０６、を備えている。エネルギープラントＰを構成する各機器２０１〜２０６は、冷熱、温熱、蒸気、電力、という４種類のエネルギーの需要を満たすように運転条件をそれぞれ与えられている。また、エネルギープラントＰを構成する各機器２０１〜２０６の特性は、気温や湿度等の気候条件で変化する。 FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the energy plant P targeted by the energy saving effect evaluation system 100 of the present embodiment. The energy plant P shown in FIG. 2 includes a boiler 201 that inputs steam such as oil or gas to generate steam, a cogeneration device 202 that inputs fuel to generate steam and power, and inputs steam to generate power. Turbine generator 203 that generates steam, absorption refrigerator 204 that generates cold by inputting steam, turbo refrigerator 205 that generates cold by inputting electric power, double bundle refrigerator that generates cold and hot by inputting electric power 206. Each apparatus 201-206 which comprises the energy plant P is each provided with the operating condition so that the demand of four types of energy, cold energy, warm temperature, steam, and electric power, may be satisfied. Moreover, the characteristic of each apparatus 201-206 which comprises the energy plant P changes with climatic conditions, such as temperature and humidity.
また、図１において、プラントデータベース１０１は、エネルギープラントＰの入力に関するプラント入力データ、エネルギープラントＰに対して要求されるエネルギーの需要量に関する需要量データ、エネルギープラントＰを構成する各機器に関する機器運転データ、およびコスト計算用の単価、係数を、運転日の日付と対応付けてなる実績データを収集・蓄積するようになっている。 In FIG. 1, the plant database 101 includes plant input data relating to the input of the energy plant P, demand data relating to the demand amount of energy required for the energy plant P, and equipment operation relating to each device constituting the energy plant P. The data, the unit price for cost calculation, and the coefficient data are collected and stored in association with the date of operation.
ここで、プラント入力データは、エネルギープラントＰに入力される運転条件、気候条件、エネルギー原料の入力量（図１、図２の例では、燃料量、電力量）、を含むデータである。また、需要量データは、エネルギープラントＰに対して要求される各エネルギーの需要量（図１、図２の例では、冷熱量、温熱量、蒸気量、電力量）、を含むデータである。また、機器運転データは、エネルギープラントＰを構成する各機器の起動停止状態、エネルギー原料の入力量（図１、図２の例では、燃料量、電力量、蒸気量）、各エネルギーの出力量（図１、図２の例では、冷熱量、温熱量、蒸気量、電力量）、を含むデータである。さらに、コスト計算用の係数は、ＣＯ2換算係数、原油換算係数、等を含む。なお、プラントデータベース１０１は、モデル生成手段１１１などの外部からの要求に応じて蓄積した実績データを提供するようになっている。 Here, the plant input data is data including operating conditions, climatic conditions, and input amounts of energy raw materials (in the examples of FIGS. 1 and 2, fuel amount and electric power amount) input to the energy plant P. The demand amount data is data including the demand amount of each energy required for the energy plant P (in the examples of FIGS. 1 and 2, the amount of cold, the amount of heat, the amount of steam, and the amount of power). In addition, the device operation data includes the start / stop state of each device constituting the energy plant P, the input amount of the energy raw material (in the example of FIGS. 1 and 2, the amount of fuel, the amount of power, the amount of steam), and the output amount of each energy (In the examples of FIGS. 1 and 2, the data includes the amount of cold, the amount of heat, the amount of steam, and the amount of power). Further, the cost calculation coefficient includes a CO 2 conversion coefficient, a crude oil conversion coefficient, and the like. In addition, the plant database 101 provides the performance data accumulated according to the request | requirement from the outside, such as the model production | generation means 111. FIG.
モデル生成手段１１１は、省エネルギー効果を評価しようとする（評価対象である）省エネルギー手段適用時の実績データの区分に応じて決定される「区分条件」の省エネルギー手段非適用時の実績データを、プラントデータベース１０１に対して要求するようになっている。ここで、「区分条件」は、実績データの運転日を、予め設定された「季節」、「曜日」、「負荷」、等の区分属性で表される運転区分、および、予め設定された「電力単価」、「燃料単価」、「契約電力」、等の区分属性で表される契約区分に基づいて区分した場合に、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データの区分に応じて決定される。モデル生成手段１１１は、ヒューマンインタフェース１１６あるいは非適用時コスト計算手段１１３からそのような「区分条件」が与えられた場合に、その「区分条件」に該当する省エネルギー手段非適用時の実績データを選択するようになっている。 The model generation unit 111 evaluates the energy saving effect (which is an evaluation target) and records the actual data when the energy saving means is not applied to the “classification condition” determined according to the classification of the actual data when the energy saving means is applied. Requests are made to the database 101. Here, the “category condition” is the operation date represented by the category attribute such as “season”, “day of the week”, “load”, etc. set in advance, and the preset “ Determined according to the category of performance data when applying the energy-saving means that is the target of evaluation, when classified based on the contract category represented by category attributes such as “Unit price of electricity”, “Unit price of fuel”, “Contract power”, etc. The When such a “classification condition” is given from the human interface 116 or the non-application cost calculation unit 113, the model generation unit 111 selects the actual data when the energy saving means is not applied corresponding to the “classification condition”. It is supposed to be.
そして、モデル生成手段１１１は、要求に応じてプラントデータベースから得られた省エネルギー手段非適用時の実績データから、「区分条件」に対応する「区分」の省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストモデルを生成してモデルデータベース１１２に提供するようになっている。なお、モデル生成手段１１１の詳細な構成については後述する。 Then, the model generation unit 111 generates an energy cost model when the energy-saving means of the “category” corresponding to the “classification condition” is not applied from the actual data obtained when the energy-saving means is not applied obtained from the plant database upon request. And provided to the model database 112. The detailed configuration of the model generation unit 111 will be described later.
モデルデータベース１１２は、モデル生成手段１１１から提供されるエネルギーコストモデルを蓄積し、かつ、非適用時コスト計算手段１１３から要求される運転区分および契約区分に対応するエネルギーコストモデルを提供するようになっている。 The model database 112 stores the energy cost model provided from the model generation unit 111 and provides an energy cost model corresponding to the operation category and contract category required by the non-application cost calculation unit 113. ing.
非適用時コスト計算手段１１３は、プラントデータベース１０１に対して、省エネルギー効果を評価しようとする（評価対象である）省エネルギー手段適用時の実績データを要求して、得られた実績データから「（運転日の）区分条件」を自動的あるいはヒューマンインタフェース１１６からの入力に基づいて判定し、対応する区分のエネルギーコストモデルをモデルデータベース１１２に要求するようになっている。非適用時コスト計算手段１１３は、モデルデータベース１１２から得られるエネルギーコストモデルと評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データから、省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算し、得られたエネルギーコストを評価手段１１５に提供するようになっている。 The non-application-time cost calculation means 113 requests the plant database 101 for actual data when applying the energy-saving means (which is an evaluation target) to evaluate the energy-saving effect, and from the obtained actual data, “(operation The “division condition of the day” is determined automatically or based on input from the human interface 116, and the energy cost model of the corresponding division is requested from the model database 112. The non-application cost calculation means 113 calculates the energy cost when the energy saving means is not applied from the energy cost model obtained from the model database 112 and the actual data when the energy saving means that is the evaluation target is applied, and calculates the obtained energy cost. The evaluation means 115 is provided.
適用時コスト計算手段１１４は、プラントデータベース１０１に対して、省エネルギー効果を評価しようとする（評価対象である）省エネルギー手段適用時の実績データを要求して、得られた実績データから省エネルギー手段適用時のエネルギーコストを計算し、得られたエネルギーコストを評価手段１１５に提供するようになっている。 The application-time cost calculation means 114 requests the plant database 101 for actual data when applying the energy-saving means (which is an evaluation target) to evaluate the energy-saving effect, and when the energy-saving means is applied from the obtained actual data. And the obtained energy cost is provided to the evaluation means 115.
評価手段１１５は、非適用時コスト計算手段１１３および適用時コスト計算手段１１４から提供される省エネルギー手段非適用時および適用時のエネルギーコストを比較して、省エネルギー効果を評価し、評価結果を出力するようになっている。 The evaluation means 115 compares the energy costs when the energy saving means not applied and the energy saving means provided from the non-application cost calculation means 113 and the application cost calculation means 114 are compared, evaluates the energy saving effect, and outputs an evaluation result. It is like that.
省エネルギー効果評価装置１１０における以上のような各手段１１１〜１１５は、メインメモリとそれに記憶された省エネルギー効果評価用として特化されたプログラム、そのプログラムによって制御されるＣＰＵなどの演算処理部、必要なデータを記憶する補助記憶装置、等により実現される。ヒューマンインタフェース１１６は、ユーザとの対話を行うための入出力手段であり、ディスプレイ等の表示手段、キーボードやマウス等の入力手段、および入出力されるデータを翻訳・変換する手段を含む。なお、ここで挙げたメインメモリ、ＣＰＵ、補助記憶装置、ディスプレイ、キーボードやマウス、等のハードウェア資源は、コンピュータが一般的に備えている基本的な構成要素であるため、これ以上の説明は省略する。 The means 111 to 115 as described above in the energy saving effect evaluation apparatus 110 include a main memory, a program specialized for energy saving effect evaluation stored in the main memory, an arithmetic processing unit such as a CPU controlled by the program, a necessary This is realized by an auxiliary storage device that stores data. The human interface 116 is input / output means for interacting with a user, and includes display means such as a display, input means such as a keyboard and a mouse, and means for translating and converting input / output data. Note that the hardware resources such as the main memory, CPU, auxiliary storage device, display, keyboard, and mouse listed here are basic components that are generally provided in computers, so further explanation will be given. Omitted.
［２．モデル生成手段の詳細］
図３は、モデル生成手段１１１の構成の詳細を示すブロック図である。この図３に示すように、モデル生成手段１１１は、エネルギープラントＰの運転日を区分する区分データを蓄積する区分データベース３０１、運転日の区分を検索して得られた日付の実績データを要求する区分検索手段３０２、要求に応じて得られた実績データを用いてエネルギーコストを計算するコスト計算手段３０３、エネルギーコストを用いてエネルギーコストモデルのパラメータを計算するパラメータ計算手段３０４、を備えている。
[2. Details of model generation means]
FIG. 3 is a block diagram showing details of the configuration of the model generation unit 111. As shown in FIG. 3, the model generation unit 111 requests the division database 301 for storing the division data for dividing the operation date of the energy plant P, and the actual data of the date obtained by searching the operation date division. A category search unit 302, a cost calculation unit 303 that calculates an energy cost using actual data obtained in response to a request, and a parameter calculation unit 304 that calculates parameters of an energy cost model using the energy cost are provided.
ここで、区分データベース３０１は、エネルギープラントＰの運転日を区分する運転区分および契約区分に関する区分データを蓄積すると共に、区分検索手段３０２などの外部からの要求に応じて区分データを提供するようになっている。なお、運転区分は、エネルギープラントＰの運転状態を示す情報であり、契約区分は、エネルギープラントＰの入力である電力や燃料の単価や使用量上限などを示す情報である。 Here, the classification database 301 stores the classification data related to the operation classification and contract classification for classifying the operation date of the energy plant P, and provides the classification data in response to a request from the outside such as the classification search means 302. It has become. The operation category is information indicating the operating state of the energy plant P, and the contract category is information indicating the unit price of power and fuel that are inputs to the energy plant P, the upper limit of usage, and the like.
また、区分検索手段３０２は、非適用時コスト計算手段１１３あるいはヒューマンインタフェース１１６から与えられる区分条件に該当する日付を区分データベース３０１中で検索し、かつ、検出した日付の実績データをプラントデータベース１０１に要求するようになっている。また、パラメータ計算手段３０４は、コスト計算手段３０３で計算したエネルギーコストを用いてエネルギーコストモデルのパラメータを計算し、かつ、同モデルパラメータおよび前記区分条件から構成されるエネルギーコストモデルを生成してモデルデータベース１１２に提供するようになっている。 Further, the category search unit 302 searches the category database 301 for a date corresponding to the category condition given from the non-application cost calculation unit 113 or the human interface 116, and stores the actual data of the detected date in the plant database 101. It comes to require. Further, the parameter calculation unit 304 calculates parameters of the energy cost model using the energy cost calculated by the cost calculation unit 303, and generates an energy cost model composed of the model parameters and the classification conditions. It is provided to the database 112.
図４は、図３に示すモデル生成手段１１１の区分データベース３０１に蓄積される区分データのデータ構造の一例を示す図である。この図４に示すように、区分データは、プラントデータベース１０１に蓄積されている実績データの日付に対応するエントリをもっている。各エントリには、エネルギープラントＰの運転状態を表す運転区分として、「季節」、「曜日」、「負荷」、「停止」、等の区分属性の属性値がそれぞれ対応付けられると共に、エネルギープラントＰの単価や使用量に関する契約内容を表す契約区分として、「電力単価」、「契約区分（使用量上限）」、「燃料１（の燃料単価）」、「燃料２（の燃料単価）」、等の区分属性の属性値がそれぞれ対応付けられている。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the division data stored in the division database 301 of the model generation unit 111 shown in FIG. As shown in FIG. 4, the classification data has an entry corresponding to the date of the performance data accumulated in the plant database 101. Each entry is associated with an attribute value of a category attribute such as “season”, “day of the week”, “load”, “stop”, etc. as an operation category representing the operation state of the energy plant P, and the energy plant P The contract categories that indicate the contract details related to the unit price and usage amount are “unit price of electricity”, “contract category (maximum usage amount)”, “fuel 1 (unit price of fuel)”, “fuel 2 (unit price of fuel)”, etc. The attribute values of the category attributes are associated with each other.
図４に示すような区分データを検索するために、ヒューマンインタフェース１１６や非適用時コスト計算手段１１３から区分検索手段３０２を通じて区分データベース３０１に与えられる「区分条件」は、単数または複数の区分属性の属性値により構成される。例えば、図４に示す区分データに対して、「区分条件」として、３つの区分属性の属性値の組み合わせ「電力単価：Ａ、季節：中間期、負荷：通常運転時」が与えられた場合に、区分データベース３０１は、日付「○年○月２日」、「○年○月３日」、「○年○月４日」、「○年○月５日」、を抽出する。また、区分条件として、４つの区分属性の属性値の組み合わせ「電力単価：Ｂ、季節：夏期、曜日：日祝日、負荷：通常運転時」が与えられた場合に、区分データベース３０１は、日付「○年○月７日」を抽出する。 In order to search for category data as shown in FIG. 4, the “category condition” given to the category database 301 from the human interface 116 or the non-application cost calculation unit 113 through the category search unit 302 is one or more category attributes. Consists of attribute values. For example, for the category data shown in FIG. 4, a combination of attribute values of three category attributes “unit price of electricity: A, season: intermediate period, load: during normal operation” is given as the “category condition”. The classification database 301 extracts the dates “○ year ○ month 2”, “○ year ○ month 3”, “○ year ○ month 4”, and “○ year ○ month 5”. In addition, when the combination of attribute values of the four category attributes “power unit price: B, season: summer, day of week: day / holiday, load: normal operation” is given as the category condition, the category database 301 stores the date “ “Year ○ Month 7” is extracted.
［３．システム動作］
図５は、以上のような構成を有する本実施形態の省エネルギー効果評価システム１００における動作の概略を示すフローチャートである。
[3. System operation]
FIG. 5 is a flowchart showing an outline of the operation in the energy saving effect evaluation system 100 of the present embodiment having the above-described configuration.
この図５に示すように、省エネルギー効果評価装置１１０において、ヒューマンインタフェース１１６からの入力あるいは非適用時コスト計算手段１１３により、実績データの「区分条件」が指定された場合（Ｓ５０１のＹＥＳ）には、モデル生成手段１０１により、モデル生成処理を行う。すなわち、モデル生成手段１０１は、「区分条件」に該当する省エネルギー手段非適用時の実績データをプラントデータベース１０１から取得して、「区分条件」に対応する「区分」の省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストモデルを生成し、モデルデータベース１１２に蓄積する（Ｓ５０２）。なお、モデル生成処理の詳細については後述する。 As shown in FIG. 5, in the energy saving effect evaluation apparatus 110, when the “classification condition” of the performance data is designated by the input from the human interface 116 or the non-application cost calculation means 113 (YES in S501). The model generation unit 101 performs model generation processing. That is, the model generation unit 101 obtains the actual data when the energy saving means corresponding to the “classification condition” is not applied from the plant database 101, and the energy when the energy saving means of the “classification” corresponding to the “classification condition” is not applied. A cost model is generated and stored in the model database 112 (S502). Details of the model generation process will be described later.
また、省エネルギー効果評価装置１１０において、ヒューマンインタフェース１１６からの入力により省エネルギー効果を評価しようとする（評価対象である）省エネルギー手段適用時の実績データが指定された場合（Ｓ５０３のＹＥＳ）には、非適用時コスト計算手段１１３により、非適用時コスト計算処理を行う（Ｓ５０４〜Ｓ５０７）。 Further, in the energy saving effect evaluation apparatus 110, when actual data at the time of applying the energy saving means for which the energy saving effect is to be evaluated (an evaluation target) is specified by an input from the human interface 116 (YES in S503), non- A non-application cost calculation process is performed by the application cost calculation means 113 (S504 to S507).
この非適用時コスト計算処理において、非適用時コスト計算手段１１３はまず、指定された評価対象の省エネルギー手段適用時の実績データから「区分条件」を、自動的に抽出、あるいはヒューマンインタフェースからの入力に基づいて抽出し、「区分条件」に一致する「区分」のエネルギーコストモデルを、モデルデータベース１１２に要求する（Ｓ５０４）。この場合、「区分条件」は、予め設定された全ての区分属性、例えば、図４における運転区分の区分属性「季節」、「曜日」、「負荷」、「停止」の各属性値、および契約区分の区分属性「電力単価」、「契約区分」、「燃料１」、「燃料２」、の各属性値からなる厳密な条件とする。 In this non-application cost calculation process, the non-application cost calculation means 113 first automatically extracts “classification conditions” from the actual data when the specified energy-saving means to be evaluated is applied, or inputs it from the human interface. The model database 112 is requested for an energy cost model of “classification” that matches the “classification condition” (S504). In this case, the “category condition” includes all preset category attributes, for example, the category attributes “season”, “day of the week”, “load”, and “stop” attribute values of the operation category in FIG. Strict conditions consisting of attribute values of category attributes “unit price of electricity”, “contract category”, “fuel 1”, and “fuel 2” are assumed.
「区分条件」に対応する「区分」、すなわち、評価対象の実績データに対して、各区分属性の属性値が一致する「区分」のエネルギーコストモデルがモデルデータベース１１２に蓄積されていない場合（Ｓ５０５のＹＥＳ）には、非適用時コスト計算手段１１３は、モデル生成手段１１１に同「区分条件」を提供して、必要に応じて区分条件を緩和する条件緩和型のモデル生成処理を行わせる。この条件緩和型のモデル生成処理として、モデル生成手段１１１は、与えられた「区分条件」を必要に応じて傾斜的に緩和しながら、「区分条件」に応じた「区分」の省エネルギー手段非適用時の実績データからエネルギーコストモデルを生成し、モデルデータベース１１２に蓄積する（Ｓ５０６）。なお、この条件緩和型のモデル生成処理の詳細については後述する。 When the energy cost model of “category” corresponding to the “category condition”, that is, the “category” with the attribute value of each category attribute corresponding to the performance data to be evaluated is not accumulated in the model database 112 (S505) NO), the non-application-time cost calculation unit 113 provides the model generation unit 111 with the same “classification condition”, and causes the model generation process of the condition relaxation type to relax the classification condition as necessary. As this condition relaxation type model generation process, the model generation unit 111 applies the “category condition” according to the “category condition” while applying the “category condition” in a gradual manner as necessary. An energy cost model is generated from the actual performance data and stored in the model database 112 (S506). Details of the condition relaxation type model generation processing will be described later.
非適用時コスト計算手段１１３は、モデルデータベース１１２から得られる「区分条件」に応じた「区分」のエネルギーコストモデルと評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データから、省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算する（Ｓ５０７）。 The non-application-time cost calculation means 113 calculates the energy when the energy-saving means is not applied from the energy cost model of the “category” corresponding to the “classification condition” obtained from the model database 112 and the actual data when the energy-saving means to be evaluated is applied. The cost is calculated (S507).
省エネルギー効果評価装置１１０においては、非適用時コスト計算手段１１３により、以上のような非適用時コスト計算処理を行う（Ｓ５０４〜Ｓ５０７）と共に、適用時コスト計算手段１１４により、適用時コスト計算処理を行う（Ｓ５０８）。すなわち、適用時コスト計算手段１１４は、プラントデータベース１０１に対して、省エネルギー効果を評価しようとする（評価対象である）省エネルギー手段適用時の実績データを要求して、得られた実績データから省エネルギー手段適用時のエネルギーコストを計算する。 In the energy saving effect evaluation apparatus 110, the non-application cost calculation unit 113 performs the non-application cost calculation process as described above (S504 to S507), and the application cost calculation unit 114 performs the application cost calculation process. This is performed (S508). That is, the application-time cost calculation unit 114 requests the plant database 101 for actual data when applying the energy-saving unit (which is an evaluation target) to evaluate the energy-saving effect, and uses the obtained actual data to save the energy. Calculate the energy cost at the time of application.
省エネルギー効果評価装置１１０においては、以上のような非適用時コスト計算処理（Ｓ５０４〜Ｓ５０７）および適用時コスト計算処理（Ｓ５０８）で得られた省エネルギー手段非適用時および適用時のエネルギーコストを、評価手段１１５により比較して省エネルギー効果を評価し、評価結果を出力する（Ｓ５０９）。 The energy saving effect evaluation apparatus 110 evaluates the energy costs when the energy saving means is not applied and when the energy saving means is not applied and applied, obtained by the non-application cost calculation processing (S504 to S507) and the application cost calculation processing (S508) as described above. The energy saving effect is evaluated by the comparison by means 115, and the evaluation result is output (S509).
［４．モデル生成処理の詳細］
図６は、図５に示すモデル生成処理（Ｓ５０２）のサブルーチンを示すフローチャートである。この図６に示すように、モデル生成処理において、モデル生成手段１１１はまず、区分検索手段３０２により、「区分条件」に一致する区分データを区分データベース３０１中で検索する（Ｓ６０１）。区分データベース３０１中で「区分条件」に一致する区分データが検出された場合（Ｓ６０２のＹＥＳ）には、その区分データに対応する「日付」の省エネルギー手段非適用時の実績データをプラントデータベース１０１に要求して、得られた同「日付」の省エネルギー手段非適用時の実績データから、コスト計算手段３０３によりエネルギーコストを計算する（Ｓ６０３）。
[4. Details of model generation process]
FIG. 6 is a flowchart showing a subroutine of the model generation process (S502) shown in FIG. As shown in FIG. 6, in the model generation process, the model generation unit 111 first searches the category database 301 for category data matching the “category condition” by the category search unit 302 (S601). When the classification data matching the “classification condition” is detected in the classification database 301 (YES in S602), the actual data of the “date” corresponding to the classification data when the energy saving means is not applied is stored in the plant database 101. The cost calculation means 303 calculates the energy cost from the obtained actual data when the energy saving means is not applied on the “date” obtained (S603).
モデル生成手段１１１は次に、得られたエネルギーコストを用いて、パラメータ計算手段３０４によりエネルギーコストモデルのパラメータを計算する（Ｓ６０４）。パラメータ計算手段３０４は、得られたパラメータと「区分条件」からエネルギーコストモデルを生成し、モデルデータベース１１２に蓄積する（Ｓ６０５）。モデル生成用として与えられた次の「区分条件」がある場合（Ｓ６０６のＹＥＳ）には、その区分条件について、Ｓ６０１〜Ｓ６０５の処理を繰り返す。また、区分データベース３０１中に「区分条件」に一致する区分データが存在しない場合（Ｓ６０２のＮＯ）には、そのままＳ６０６に進む。最終的に、与えられた全ての区分条件についての処理を行い、未処理の区分条件がなくなった時点で、モデル生成処理を終了する。 Next, the model generation unit 111 calculates the parameters of the energy cost model by the parameter calculation unit 304 using the obtained energy cost (S604). The parameter calculation unit 304 generates an energy cost model from the obtained parameters and the “category condition”, and stores the energy cost model in the model database 112 (S605). When there is the next “classification condition” given for model generation (YES in S606), the processes of S601 to S605 are repeated for the classification condition. If there is no category data matching the “category condition” in the category database 301 (NO in S602), the process directly proceeds to S606. Finally, processing is performed for all given classification conditions, and when there is no unprocessed classification condition, the model generation process is terminated.
このようなモデル生成処理によれば、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データに対して、需要量が一致する省エネルギー手段非適用時の実績データがない場合であっても、「区分条件」として与えられた運転区分および契約区分の各区分属性が一致する「区分」の省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストモデルを生成できる。したがって、このようなモデル生成処理で生成されたエネルギーコストモデルを用いて、非適用時コスト計算処理を行うことにより、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データの運転区分および契約区分に対応した、比較対象として適切な省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを容易に計算できる。 According to such a model generation process, even if there is no actual data at the time of non-application of the energy saving means corresponding to the demand amount with respect to the actual data at the time of applying the energy saving means to be evaluated, the “classification condition” It is possible to generate an energy cost model when the energy saving means is not applied to the “section” in which the section attributes of the operation section and the contract section given as Therefore, by using the energy cost model generated by such model generation processing, non-application cost calculation processing is performed, so that it corresponds to the operation category and contract category of the performance data when applying the energy saving means that is the object of evaluation. Therefore, it is possible to easily calculate the energy cost when the energy saving means suitable for comparison is not applied.
なお、図６に示すモデル生成処理において生成されるエネルギーコストモデルの具体的なモデル構造は、以下の数１、数２に示すような関数から構成される。すなわち、数１に示す関数「ｆ」、「ｇ」は、エネルギープラントＰから需要を満たすように出力される冷熱などの需要に関する「需要量データ」と、エネルギープラントＰを構成する各機器の「機器運転データ」を説明変数とし、エネルギープラントＰの入力である「燃料量データ」および「電力量データ」を被説明変数とする関数である。
また、数２に示す関数「ｈ」は、「燃料量データ」、「電力量データ」、「単価」、「ＣＯ2換算係数」、「原油換算係数」、を説明変数とし、「エネルギーコスト」を被説明変数とする関数である。数２は、「エネルギーコスト」を「運転コスト」とした場合の一例を示している。また、「エネルギーコスト」として「ＣＯ2換算量」と「原油換算量」を採用する場合も同様である。
このような関数のうち、まず、関数「ｆ」と関数「ｇ」の関数形として多項式を採用した場合には、パラメータ計算手段３０４において最小二乗法などの一般的な計算手法でパラメータを容易に決定できる。また、関数「ｆ」、関数「ｇ」、および関数「ｈ」を統合して一つの関数とした場合には、エネルギープラントＰの機器運転データを用いて、最小二乗法だけでなく、各エネルギー需要の単位あたりのエネルギーコストを計算することができる。 Of these functions, first, when a polynomial is adopted as the function form of the function “f” and the function “g”, the parameter calculation unit 304 can easily set parameters by a general calculation method such as the least square method. Can be determined. Further, when the function “f”, the function “g”, and the function “h” are integrated into one function, not only the least square method but also each energy is used using the equipment operation data of the energy plant P. The energy cost per unit of demand can be calculated.
例えば、図２に示すエネルギープラントにおいて、「需要側の電力単価」は、エネルギープラントＰが購入する電力単価と等しいとする。そして、「蒸気単価」については、「ボイラ２０１およびコージェネレーション機器２０２が消費する燃料使用量に燃料単価を乗じた燃料コスト」から「コージェネレーション機器２０２が発電する電力量に電力単価を乗じたコージェネレーション発電コスト」を引いた「運転コスト」を、「ボイラ２０１およびコージェネレーション機器２０２の発生蒸気量」で割り、「蒸気単価」とする。 For example, in the energy plant shown in FIG. 2, it is assumed that the “demand-side power unit price” is equal to the power unit price purchased by the energy plant P. The “steam unit price” is derived from “the fuel cost obtained by multiplying the fuel consumption consumed by the boiler 201 and the cogeneration equipment 202 by the fuel unit price” to “the power consumption generated by the cogeneration equipment 202 multiplied by the power unit price”. The “operating cost” obtained by subtracting the “generation power generation cost” is divided by “the amount of steam generated by the boiler 201 and the cogeneration device 202” to obtain “steam unit price”.
また、「冷熱単価」は、次のようにして求める。まず、「吸収冷凍機２０４の運転コスト」は、使用蒸気量に蒸気単価を乗じた値とし、「ターボ冷凍機２０５およびダブルバンドル冷凍機２０６の運転コスト」は、消費電力量に電力単価を乗じた値とする。そして、「吸収冷凍機２０４およびターボ冷凍機２０５およびダブルバンドル冷凍機２０６の運転コストの合計」を、生成した冷熱で割り、「冷熱単価」とする。 In addition, the “cooling unit price” is obtained as follows. First, the “operating cost of the absorption chiller 204” is a value obtained by multiplying the amount of steam used by the unit price of steam, and the “operating cost of the turbo chiller 205 and double bundle refrigerator 206” is calculated by multiplying the power consumption by the unit price of power. Value. Then, “the total operation cost of the absorption refrigerator 204, the turbo refrigerator 205, and the double bundle refrigerator 206” is divided by the generated cold energy to obtain the “cooling unit price”.
また、「温熱単価」については、「ダブルバンドル冷凍機２０６の消費電力量に電力単価を乗じた値」から「発生冷熱量に冷熱単価を乗じた値」を引いて、「温熱生成に要したダブルバンドル冷凍機２０６の運転コスト」を求める。そして、この「温熱生成に要したダブルバンドル冷凍機２０６の運転コスト」を温熱発生量で割り、「温熱単価」とする。 In addition, as for “thermal unit price”, subtract “value obtained by multiplying the generated cold heat amount by the cold unit price” from “the value obtained by multiplying the power consumption amount of the double bundle refrigerator 206 by the power unit price” to obtain “the required heat generation. "Operating cost of double bundle refrigerator 206" is obtained. Then, the “operating cost of the double bundle refrigerator 206 required for generating heat” is divided by the amount of generated heat to obtain “heat unit price”.
このように、エネルギープラントＰの内部構造に基づいて、機器運転データを用いて各需要の単価を計算することにより、各需要量に相関が高い場合に最小二乗法の計算で発生する多重共線性の問題を回避して、安定的にモデルパラメータを計算することができる。 Thus, by calculating the unit price of each demand using the equipment operation data based on the internal structure of the energy plant P, the multicollinearity that occurs in the calculation of the least square method when the correlation is high in each demand amount The model parameter can be calculated stably while avoiding the above problem.
さらに、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データと同じ「単価」、「ＣＯ2換算係数」、および「原油換算係数」を、モデル生成手段１１１のコスト計算手段３０３に与えることにより、評価対象である省エネルギー手段適用時と同じ単価あるいは換算係数である場合のエネルギーコストモデルを計算させることもできる。 Further, the same “unit price”, “CO 2 conversion coefficient”, and “crude oil conversion coefficient” as the actual data when applying the energy saving means, which is the evaluation target, are given to the cost calculation means 303 of the model generation means 111 to be evaluated. It is also possible to calculate an energy cost model when the unit price or conversion coefficient is the same as when the energy saving means is applied.
［５．条件緩和型モデル生成処理の詳細］
図７は、図５に示す非適用時コスト計算処理における条件緩和型モデル生成処理（Ｓ５０６）のサブルーチンを示すフローチャートである。この図７に示すように、与えられた「区分条件」に一致する区分データを検索して（Ｓ７０１）、「区分条件」に一致する区分データが検出された場合（Ｓ７０２のＹＥＳ）に、その区分データに対応する「日付」の省エネルギー手段非適用時の実績データからエネルギーコストを計算し（Ｓ７０４）、パラメータを計算し（Ｓ７０５）、エネルギーコストモデルを生成、蓄積する（Ｓ７０６）までの一連の処理は、図６に示したモデル生成処理と同様である。
[5. Details of the relaxed model generation process]
FIG. 7 is a flowchart showing a subroutine of condition relaxation type model generation processing (S506) in the non-application time cost calculation processing shown in FIG. As shown in FIG. 7, when segment data matching the given “segment condition” is searched (S701), and segment data matching the “segment condition” is detected (YES in S702), The energy cost is calculated from the actual data when the energy saving means corresponding to the category data is not applied (S704), the parameter is calculated (S705), and the energy cost model is generated and stored (S706). The process is the same as the model generation process shown in FIG.
図７に示す条件緩和型モデル生成処理において、図６に示したモデル生成処理と異なる点は、区分データベース３０１中に「区分条件」に一致する区分データが存在しない場合（Ｓ７０２のＮＯ）に、自動的あるいはヒューマンインタフェース１１６からの指示に基づいて、一致する区分データが検出されるまで、「区分条件」中の区分属性を１つずつ減らして「区分条件」を緩和する（Ｓ７０３）点である。そして、緩和された「区分条件」に一致する区分データが検出された時点（Ｓ７０２のＹＥＳ）で、その区分データに対応する「日付」の省エネルギー手段非適用時の実績データからエネルギーコストを計算し（Ｓ７０４）、パラメータを計算し（Ｓ７０５）、エネルギーコストモデルを生成、蓄積する（Ｓ７０６）。 The condition relaxation type model generation process shown in FIG. 7 is different from the model generation process shown in FIG. 6 in the case where there is no category data that matches the “category condition” in the category database 301 (NO in S702). The point is that the “category condition” is relaxed by reducing the category attribute in the “category condition” one by one until the matching category data is detected automatically or based on an instruction from the human interface 116 (S703). . Then, at the time when the category data matching the relaxed “category condition” is detected (YES in S702), the energy cost is calculated from the actual data when the energy saving means is not applied on the “date” corresponding to the category data. (S704), parameters are calculated (S705), and an energy cost model is generated and stored (S706).
このような条件緩和型モデル生成処理によれば、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データに対して、「区分条件」として与えられた運転区分および契約区分の各区分属性が一致する「区分」のエネルギーコストモデルが、モデルデータベース１１２に蓄積されていない場合でも、「区分条件」を緩和したエネルギーコストモデルを構築できる。したがって、非適用時コスト計算処理中で、この条件緩和型モデル生成処理を行うことにより、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データの運転区分および契約区分にある程度対応した、比較対象として適切な省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを容易に計算できる。 According to such a relaxed model generation process, the “category” in which the category attributes of the operation category and the contract category given as the “category condition” match the actual data when the energy-saving means to be evaluated is applied. Even if the energy cost model “” is not stored in the model database 112, an energy cost model in which the “classification condition” is relaxed can be constructed. Therefore, by performing this condition relaxation model generation process during the non-applicable cost calculation process, it is suitable as a comparison target that corresponds to some extent to the operation category and contract category of the performance data when applying the energy-saving means that is the evaluation target. The energy cost when energy saving means is not applied can be easily calculated.
［６．実施形態の作用効果］
以上のような本実施形態によれば、予め蓄積された省エネルギー手段非適用時の実績データから、省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストモデルを生成することにより、生成したエネルギーコストモデルと省エネルギー手段適用時の実績データを用いて、省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストが計算できる。そのため、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データに対して、需要量が一致する省エネルギー手段非適用時の実績データがない場合であっても、予め生成したエネルギーコストモデルと当該適用時の実績データを用いるだけで、比較対象として適切な非適用時のエネルギーコストを計算することができる。したがって、非適用時のエネルギーコストと適用時のエネルギーコストを比較して、エネルギープラント全体の省エネルギー効果を簡易に精度よく評価することができる
[6. Effects of Embodiment]
According to the present embodiment as described above, the energy cost model generated when the energy saving means is not applied is generated from the actual data stored when the energy saving means is not applied, so that the generated energy cost model and the energy saving means are applied. Can be used to calculate the energy cost when energy-saving means are not applied. Therefore, even if there is no actual data at the time of non-application of energy-saving means corresponding to the demand data, there is no actual data at the time of application of the energy-saving means and the actual results at the time of application. By simply using the data, it is possible to calculate a non-application energy cost suitable as a comparison target. Therefore, the energy cost at the time of non-application and the energy cost at the time of application can be compared to easily and accurately evaluate the energy saving effect of the entire energy plant.
また、本実施形態においては、エネルギーコストモデルを、容易に判別可能な運転区分および契約区分で切り替えるので、特許文献２について前述したように運転方針を表すロジックを複雑にする必要なく、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データの運転区分および契約区分に対応した、比較対象として適切な省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを容易に計算できる。 In this embodiment, since the energy cost model is switched between the operation category and the contract category that can be easily discriminated, the logic representing the operation policy does not need to be complicated as described above in Patent Document 2, and the evaluation target is It is possible to easily calculate an energy cost when the energy saving means is not applied, which is suitable for comparison, corresponding to the operation category and contract category of the performance data when a certain energy saving measure is applied.
また、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データの運転区分および契約区分の区分条件に一致したエネルギーコストモデルが蓄積されていない場合でも、区分条件を緩和することにより、評価対象の実績データの運転区分および契約区分にある程度対応したエネルギーコストモデルを構築できるので、比較対象として適切な省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを確実に計算できる。 Even if energy cost models that match the classification conditions of the operation category and contract category of the performance data when applying the energy-saving measures to be evaluated are not accumulated, the classification condition is relaxed, so that the performance data of the evaluation target Since an energy cost model corresponding to the operation category and contract category can be constructed to some extent, it is possible to reliably calculate the energy cost when the appropriate energy saving means is not applied as a comparison target.
また、エネルギーコストモデルとして、エネルギープラントＰが供給する、冷熱、温熱、蒸気、電力、等の種類の異なるエネルギーに対して、各エネルギーの単位あたりのエネルギーコストを用いるので、単価比較により省エネルギー効果を容易に評価することができる。そしてまた、エネルギープラントＰの内部構造に基づいて、機器運転データを用いて各需要の単価を計算することにより、各需要量に相関が高い場合に最小二乗法の計算で発生する多重共線性の問題を回避して、安定的にモデルパラメータを計算することができる。 In addition, as the energy cost model, energy costs per unit of energy are used for different types of energy supplied by the energy plant P, such as cold, hot, steam, and electric power. Can be easily evaluated. In addition, by calculating the unit price of each demand using the equipment operation data based on the internal structure of the energy plant P, the multicollinearity that occurs in the calculation of the least square method when there is a high correlation with each demand amount By avoiding the problem, the model parameters can be calculated stably.
また、評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データと同じ「単価」、「ＣＯ2換算係数」、「原油換算係数」、を用いて省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストモデルを生成できるので、単価変動後も、評価対象の実績データと単価条件の等しい省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを確実に計算できる。 In addition, the same unit price, “CO 2 conversion coefficient”, and “crude oil conversion coefficient” as the actual data when applying the energy-saving means to be evaluated can be used to generate an energy cost model when the energy-saving means is not applied. Even after the change, it is possible to reliably calculate the energy cost when the energy saving means not applied is the same as the evaluation target performance data and the unit price condition.
［７．他の実施形態］
なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で他にも多種多様な変形例が実施可能である。まず、前記実施形態で示した省エネルギー効果評価システムの構成や処理手順は、一例にすぎない。
[7. Other Embodiments]
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various other variations can be implemented within the scope of the present invention. First, the configuration and processing procedure of the energy saving effect evaluation system shown in the embodiment are only examples.
例えば、前記実施形態においては、ヒューマンインタフェースあるいは非適用時コスト計算手段から「区分条件」をモデル生成手段に与えることにより、モデル生成手段でその「区分条件」に応じたエネルギーコストモデルを生成するという手順を説明したが、この手順は、一例にすぎない。変形例として、ヒューマンインタフェースあるいは非適用時コスト計算手段から評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データまたはそれを特定する情報をモデル生成手段に与えることにより、モデル生成手段でその実績データから「区分条件」を抽出し、抽出した「区分条件」に応じたエネルギーコストモデルを生成する手順も可能である。 For example, in the above-described embodiment, the model generation unit generates an energy cost model corresponding to the “classification condition” by giving the “classification condition” to the model generation unit from the human interface or the non-application cost calculation unit. Although the procedure has been described, this procedure is only an example. As a modification, by giving the model generation means the actual data at the time of applying the energy saving means to be evaluated or the information specifying it from the human interface or the non-application cost calculation means, It is also possible to extract a “condition” and generate an energy cost model according to the extracted “category condition”.
これに関連して、予め区分データベースを用意することなく、モデル生成処理を行う都度、属性区分の属性値を判別して区分条件を作成する手順も可能である。さらに、区分データベースとして使用する区分データとして図４に示したデータ構造は一例にすぎず、区分データを構成する具体的な属性区分やその属性値の設定は、対象となるエネルギープラントの具体的な構成や、入力するエネルギー原料、出力するエネルギー等に応じて自由に変更可能である。 In connection with this, it is possible to prepare a classification condition by determining the attribute value of the attribute classification every time the model generation processing is performed without preparing a classification database in advance. Furthermore, the data structure shown in FIG. 4 as the category data used as the category database is merely an example, and the specific attribute categories and the attribute values that constitute the category data are set according to the specific energy plant. It can be freely changed according to the configuration, the input energy raw material, the output energy, and the like.
また、前記実施形態においては、予めエネルギーコストモデルを蓄積する際に、与えられた区分条件に一致する区分データがない場合には、当該区分条件を緩和することなく当該区分条件の処理を終了する手順について説明したが、変形例として、予めエネルギーコストモデルを蓄積する際に、区分条件に一致する区分データがない場合に区分条件を傾斜的に緩和する条件緩和型モデル生成処理を適用することも可能である。この変形例により、省エネルギー手段非適用時の実績データに対して、多様な区分のエネルギーコストモデルを予め生成しておけば、非適用時コスト計算処理時において、概して既存のエネルギーコストモデルをそのまま利用できるため、リアルタイムの処理効率を向上でき、処理時間を短縮できる。逆に、予めエネルギーコストモデルを蓄積せず、非適用時コスト計算処理時にリアルタイムで必要なエネルギーコストモデルを作成しながら蓄積する変形例も可能である。 In the embodiment, when the energy cost model is stored in advance, if there is no classification data that matches the given classification condition, the processing of the classification condition is terminated without relaxing the classification condition. Although the procedure has been described, as a modified example, when an energy cost model is stored in advance, if there is no classification data that matches the classification condition, a condition relaxation type model generation process that gradually relaxes the classification condition may be applied. Is possible. With this modification, if the energy cost model of various categories is generated in advance for the actual data when the energy saving means is not applied, the existing energy cost model is generally used as it is when calculating the non-application cost. Therefore, real-time processing efficiency can be improved and processing time can be shortened. On the other hand, a modification is possible in which the energy cost model is not stored in advance and is stored while creating a necessary energy cost model in real time during non-application cost calculation processing.
Ｐ…エネルギープラント
１００…省エネルギー効果評価システム
１０１…プラントデータベース
１１０…省エネルギー効果評価装置
１１１…モデル生成手段
１１２…モデルデータベース
１１３…非適用時コスト計算手段
１１４…適用時コスト計算手段段
１１５…評価手段
１１６…ヒューマンインタフェース
２０１…ボイラ
２０２…コージェネレーション機器
２０３…タービン発電機
２０４…吸収冷凍機
２０５…ターボ冷凍機
２０６…ダブルバンドル冷凍機
３０１…区分データベース
３０２…区分検索手段
３０３…コスト計算手段
３０４…パラメータ計算手段
P ... Energy plant 100 ... Energy saving effect evaluation system 101 ... Plant database 110 ... Energy saving effect evaluation device 111 ... Model generation means 112 ... Model database 113 ... Non-application cost calculation means 114 ... Application time cost calculation means stage 115 ... Evaluation means 116 ... Human interface 201 ... Boiler 202 ... Cogeneration equipment 203 ... Turbine generator 204 ... Absorption refrigerator 205 ... Turbo refrigerator 206 ... Double bundle refrigerator 301 ... Division database 302 ... Division search means 303 ... Cost calculation means 304 ... Parameter calculation means
Claims (14)
予め蓄積された省エネルギー手段非適用時の実績データを用いてエネルギーコストモデルを生成するモデル生成ステップと、
前記エネルギーコストモデルと評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データを用いて省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算する非適用時コスト計算ステップと、
前記評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データを用いて省エネルギー手段適用時のエネルギーコストを計算する適用時コスト計算ステップと、
前記非適用時のエネルギーコストと前記適用時のエネルギーコストを比較して、省エネルギー効果を評価する評価ステップ、
を含むことを特徴とする省エネルギー効果評価方法。 In the method of evaluating the energy saving effect using the actual data of the energy plant before and after applying the energy saving means to the energy plant using a computer,
A model generation step for generating an energy cost model using performance data stored in advance when energy saving means is not applied;
A non-application cost calculation step of calculating an energy cost when the energy saving means is not applied using the energy cost model and the actual data when the energy saving means is an evaluation target;
An application cost calculation step for calculating an energy cost when applying the energy saving means using the actual data when applying the energy saving means that is the evaluation target;
An evaluation step for evaluating the energy saving effect by comparing the energy cost at the time of non-application and the energy cost at the time of application;
An energy-saving effect evaluation method comprising:
ことを特徴とする請求項１に記載の省エネルギー効果評価方法。 When the non-application cost calculation step classifies the operation date of the actual data based on a preset attribute value of the classification attribute as the energy cost model used for the calculation, “the energy saving means as the evaluation target” Including a model selection step of selecting an energy cost model generated from the actual data when the energy saving means is not applied, which corresponds to the “classification condition determined according to the classification of the actual data at the time of application”,
The energy saving effect evaluation method according to claim 1.
前記区分条件に該当する前記省エネルギー手段非適用時の実績データから生成されたエネルギーコストモデルを検索するステップと、
前記区分条件に該当する前記実績データから生成された前記エネルギーコストモデルが検出されない場合に、当該区分条件に該当する実績データを用いてエネルギーコストモデルを生成するステップを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の省エネルギー効果評価方法。 The model selection step includes:
Searching for an energy cost model generated from actual data when the energy saving means is not applied, corresponding to the classification condition;
When the energy cost model generated from the actual data corresponding to the classification condition is not detected, including the step of generating an energy cost model using the actual data corresponding to the classification condition;
The energy saving effect evaluation method according to claim 2.
「前記評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データと前記運転日の区分属性の属性値が一致する」ことを前記区分条件として、該当する前記省エネルギー手段非適用時の実績データから生成された前記エネルギーコストモデルを検索するステップと、
前記区分条件に該当する前記実績データから生成された前記エネルギーコストモデルが検出されず、かつ、当該区分条件に該当する実績データが検出されない場合に、区分条件を緩和して更新し、更新した区分条件に該当する実績データが検出されるまで区分条件を傾斜的に緩和、更新しながら検索を繰り返すステップと、
前記緩和された区分条件に該当する前記実績データが検出された場合に、当該実績データを用いてエネルギーコストモデルを生成するステップを含む、
を含む、
ことを特徴とする請求項３に記載の省エネルギー効果評価方法。 The model selection step includes:
The above-mentioned classification condition is that the actual data when applying the energy saving means to be evaluated and the attribute value of the attribute attribute of the operation day coincide with each other. Searching for an energy cost model;
When the energy cost model generated from the actual data corresponding to the classification condition is not detected and the actual data corresponding to the classification condition is not detected, the classification condition is relaxed and updated, and the updated classification Repeating the search while gradually relaxing and updating the classification condition until actual data matching the condition is detected,
When the actual data corresponding to the relaxed classification condition is detected, including generating an energy cost model using the actual data;
including,
The energy saving effect evaluation method according to claim 3.
前記モデル生成ステップは、前記省エネルギー手段非適用時の実績データ中の前記エネルギー原料単価の属性値を、前記評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データ中の属性値と等しくするステップを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の省エネルギー効果評価方法。 The performance data when the energy saving means is not applied and when the energy saving means is applied is configured by associating attribute values relating to a plurality of attributes including energy raw material unit price for each operation day,
The model generation step includes a step of making the attribute value of the energy raw material unit price in the actual data when the energy saving means non-applied equal to the attribute value in the actual data when applying the energy saving means that is the evaluation target.
The energy-saving effect evaluation method according to any one of claims 1 to 4, wherein the energy-saving effect is evaluated.
ことを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の省エネルギー効果評価方法。 The model generation step generates, as the energy cost model, an energy cost model per unit for one or more types of energy selected from a group including cold, heat, steam, and electric power output from the energy plant. Including the step of
6. The energy saving effect evaluation method according to claim 1, wherein the energy saving effect is evaluated.
予め蓄積された省エネルギー手段非適用時の実績データを用いてエネルギーコストモデルを生成するモデル生成手段と、
前記エネルギーコストモデルと評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データを用いて省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算する非適用時コスト計算手段と、
前記評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データを用いて省エネルギー手段適用時のエネルギーコストを計算する適用時コスト計算手段と、
前記非適用時のエネルギーコストと前記適用時のエネルギーコストを比較して、省エネルギー効果を評価する評価手段、
を備えることを特徴とする省エネルギー効果評価装置。 In an apparatus for evaluating the energy saving effect using the actual data of the energy plant before and after applying the energy saving means to the energy plant using a computer,
A model generation means for generating an energy cost model using the performance data stored in advance when energy saving means is not applied;
A non-application cost calculating means for calculating an energy cost when the energy saving means is not applied using the energy cost model and the actual data when the energy saving means is an evaluation target;
An application cost calculation means for calculating an energy cost at the time of energy saving means application using actual data at the time of application of the energy saving means to be evaluated;
An evaluation means for evaluating the energy saving effect by comparing the energy cost at the time of non-application and the energy cost at the time of application,
An energy-saving effect evaluation apparatus comprising:
ことを特徴とする請求項７に記載の省エネルギー効果評価装置。 The non-application time cost calculation means, when the operation date of the actual data is classified based on the attribute value of the preset classification attribute as the energy cost model used for the calculation, “the energy saving means to be evaluated” Configured to select an energy cost model generated from the actual data when the energy saving means is not applied, corresponding to the “category condition determined according to the classification of the actual data when applied”,
The energy-saving effect evaluation apparatus according to claim 7.
前記区分条件に該当する前記省エネルギー手段非適用時の実績データから生成されたエネルギーコストモデルを検索し、
前記区分条件に該当する前記実績データから生成された前記エネルギーコストモデルが検出されない場合に、前記モデル生成手段により、当該区分条件に該当する実績データを用いてエネルギーコストモデルを生成させるように構成された、
ことを特徴とする請求項８に記載の省エネルギー効果評価装置。 The non-application time cost calculating means is:
Search the energy cost model generated from the actual data when the energy saving means not applied corresponding to the classification condition,
When the energy cost model generated from the actual data corresponding to the classification condition is not detected, the model generation unit is configured to generate an energy cost model using the actual data corresponding to the classification condition. The
The energy saving effect evaluation apparatus according to claim 8.
「前記評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データと前記運転日の区分属性の属性値が一致する」ことを前記区分条件として、該当する前記省エネルギー手段非適用時の実績データから生成された前記エネルギーコストモデルを検索し、
前記区分条件に該当する前記実績データから生成された前記エネルギーコストモデルが検出されない場合に、前記モデル生成手段に当該区分条件を与えるように構成され、
前記モデル生成手段は、
前記与えられた区分条件に該当する前記実績データを検索し、当該区分条件に該当する実績データが検出されない場合に、区分条件を緩和して更新し、更新した区分条件に該当する実績データが検出されるまで区分条件を傾斜的に緩和、更新しながら検索を繰り返し、
前記緩和された区分条件に該当する前記実績データが検出された場合に、当該実績データを用いてエネルギーコストモデルを生成するように構成された、
ことを特徴とする請求項９に記載の省エネルギー効果評価装置。 The non-application time cost calculating means is:
The above-mentioned classification condition is that the actual data when applying the energy saving means to be evaluated and the attribute value of the attribute attribute of the operation day coincide with each other. Search for energy cost models,
When the energy cost model generated from the actual data corresponding to the classification condition is not detected, the model generation unit is configured to give the classification condition,
The model generation means includes
The actual data corresponding to the given classification condition is searched, and if actual data corresponding to the classification condition is not detected, the classification condition is relaxed and updated, and the actual data corresponding to the updated classification condition is detected. Until it is done, the search is repeated while gradually relaxing and updating the classification conditions,
When the actual data corresponding to the relaxed classification condition is detected, an energy cost model is generated using the actual data,
The energy saving effect evaluation apparatus according to claim 9.
前記モデル生成手段は、前記省エネルギー手段非適用時の実績データ中の前記エネルギー原料単価の属性値を、前記評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データ中の属性値と等しくするように構成された、
ことを特徴とする請求項７乃至請求項１０のいずれかに記載の省エネルギー効果評価装置。 The performance data when the energy saving means is not applied and when the energy saving means is applied is configured by associating attribute values relating to a plurality of attributes including energy raw material unit price for each operation day,
The model generating means is configured to make the attribute value of the energy raw material unit price in the actual data when the energy saving means is not applied equal to the attribute value in the actual data when the energy saving means that is the evaluation target is applied. ,
The energy-saving effect evaluation apparatus according to any one of claims 7 to 10, wherein
ことを特徴とする請求項７乃至請求項１１のいずれかに記載の省エネルギー効果評価装置。 The model generation means generates, as the energy cost model, an energy cost model per unit relating to one or more types of energy selected from a group including cold, heat, steam, and electric power output from the energy plant. Configured to
The energy-saving effect evaluation apparatus according to any one of claims 7 to 11, wherein
前記エネルギープラントに入力される運転条件、気候条件、エネルギー原料の入力量、を含むプラント入力データと、エネルギープラントに対して要求される各エネルギーの需要量を含む需要量データと、エネルギープラントを構成する各機器の起動停止状態、エネルギー原料の入力量、各エネルギーの出力量、を含む機器運転データを、運転日の日付と対応付けてなる実績データを収集・蓄積するプラントデータベースと、
前記プラントデータベースに蓄積された前記実績データを用いて省エネルギー効果を評価する省エネルギー効果評価装置を備え、
前記省エネルギー効果評価装置は、請求項７乃至請求項１２のいずれかに記載された省エネルギー効果評価装置である、
ことを特徴とする省エネルギー効果評価システム。 In a system for evaluating the energy saving effect using the actual data of the energy plant before and after applying the energy saving means to the energy plant using a computer,
A plant input data including operating conditions, climate conditions, and input amounts of energy raw materials input to the energy plant, demand data including a demand amount of each energy required for the energy plant, and an energy plant are configured. A plant database that collects and accumulates performance data associated with the date of operation, including device operation data including start / stop status of each device, input amount of energy raw material, output amount of each energy,
An energy saving effect evaluation device that evaluates an energy saving effect using the actual data accumulated in the plant database,
The energy saving effect evaluation device is the energy saving effect evaluation device according to any one of claims 7 to 12.
An energy-saving effect evaluation system characterized by that.
予め蓄積された省エネルギー手段非適用時の実績データを用いてエネルギーコストモデルを生成するモデル生成機能と、
前記エネルギーコストモデルと評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データを用いて省エネルギー手段非適用時のエネルギーコストを計算する非適用時コスト計算機能と、
前記評価対象である省エネルギー手段適用時の実績データを用いて省エネルギー手段適用時のエネルギーコストを計算する適用時コスト計算機能と、
前記非適用時のエネルギーコストと前記適用時のエネルギーコストを比較して、省エネルギー効果を評価する評価機能、
をコンピュータに実現させることを特徴とする省エネルギー効果評価プログラム。 In a program for evaluating the energy saving effect using the actual data of the energy plant before and after applying the energy saving means to the energy plant using a computer,
A model generation function for generating an energy cost model using performance data stored in advance when energy saving means is not applied;
A non-application cost calculation function for calculating an energy cost when the energy saving means is not applied using the energy cost model and actual data when the energy saving means is an evaluation target;
An application cost calculation function for calculating an energy cost at the time of applying the energy saving means using the actual data at the time of applying the energy saving means that is the evaluation target;
An evaluation function for evaluating the energy saving effect by comparing the energy cost at the time of non-application and the energy cost at the time of application,
An energy-saving effect evaluation program characterized by having a computer realize this.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003375998A JP2005141403A (en) | 2003-11-05 | 2003-11-05 | Energy saving effect evaluation method and device, system and its program |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (1)
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|---|---|
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Family Applications (1)
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- 2003-11-05 JP JP2003375998A patent/JP2005141403A/en active Pending
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