JP2005514694A - 取引可能な住宅排出物削減のための測定および検証プロトコル - Google Patents

Abstract

本発明は、住宅排出物削減量を定量化するためのシステムおよび方法に関する。特に、当該システムおよび方法は、住宅物件内のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を測定するステップと、エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップと、複数の排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップと、住宅エネルギー節減機会を監視するステップと、排出物削減量の定量化を監視するステップと、排出物削減量の定量化を検証するステップとを含むことができる。当該システムはこれらのステップの各々を実行する手段を含むことができる。

Description

（関連出願の相互参照）
本発明は、引用により本明細書の記載に援用する２００１年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６０／３４２，８４３号に関連し、その先行出願日および優先権の利益を享受する。また、本発明は、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｔｒａｄｉｎｇ」と題された２００１年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６０／３４２，８５３号に関連する。

本発明は、取引可能な住宅排出物削減を定量化するシステムおよび方法に関する。

米国の環境立法および／または規制に応えて、排出量クレジットを定量化し、取引するさまざまなシステムおよびプログラムが開発されてきた。例えば、工業団地全体を１つの排出源として１つの可能な排出係数で扱う「バブル概念」が１９７０年代末の米国鉄鋼業界によって推進された。この手法は、当該施設の全体の環境目標を達成するのに最も費用効果が高い規制の組み合わせを企業に選択させた。これとは対照的に、当時の支配的な規制枠は、上記工業団地内の各排出源について個々の排出制限を課していた。米国環境保護局（ＥＰＡ）は後に大気内排出量および排水量について上記「バブル政策」を採用した。

１９９０年の大気清浄化法改正により、正式に排出量取引が成文化された。ＥＰＡ酸性雨プログラムに関して、シカゴ商工会議所は、１９９８年以来、規制対象企業、仲介業者、環境団体、および一般公衆への個人の許容量（ａｌｌｏｗａｎｃｅ）保持者（公共設備または仲介業者）からのＳＯ_２（二酸化硫黄）の許容量の年次競売を行っている。１９９９年以降、ＥＰＡのオゾン移動委員会ＮＯ_Ｘ予算プログラムは、米国各州のグループ内の窒素酸化物（ＮＯ_Ｘ）クレジットの取引を許可し、夏季のスモッグを低減している。

その後、プラント内のバブル概念は進化して企業間の排出量クレジットの取引を認めるようになった。１９９７年の大気清浄化法改正に従って、ＥＰＡは、企業が１つのプラントでの排出量の増加を別のプラントでの節減と差し引く、または排出量クレジットを企業間で取り引きすることを認める新しい排出源の建設を管理する規則を採択した。その結果、排出量クレジットの市場が形成された。仲介企業は、通常、排出物削減クレジットを有する企業とクレジットを獲得したい企業との間での売買を扱う。

州または行政区レベルでその他の国内排出量クレジット・プログラムが提案または実施されている。ＲＥＣＬＡＩＭプログラム（大気清浄化地域市場制度）は南カリフォルニアの固定排出源に適用され、カリフォルニア州南海岸大気環境保全管理局（ＳＣＡＱＭＤ）によって実施されている。当該地域の深刻なスモッグを低減するために、硫黄酸化物（ＳＯ_Ｘ）および窒素酸化物（ＮＯ_Ｘ）のＲＥＣＬＡＩＭ取引クレジット（ＲＴＣ）の取引が１９９４年に開始された。排出量が許容範囲内であれば、その差分のＲＴＣを他に売却するか将来使用するために蓄積することができる。

メーン州は、メーン州自動車排出量検査プログラムと関連してオゾン移動地域を提案し、低減された自動車排出量からＮＯ_Ｘ汚染クレジットを交換して工業発展を成し遂げた。ユタ州大気環境プログラムは各企業がＳＯ_２および二酸化炭素（ＣＯ_２）削減の排出量クレジットを蓄積することを認めている。マサチューセッツ州は、太陽発電および汚染が少ない電力発電所から「グリーンパワー」を購入した住宅および小企業カスタマに対して小売選択パイロット・プログラムを実施した。カスタマがグリーンパワーに支払う価格によって、サプライヤは一定量のＳＯ_２排出量クレジットを回収するであろう。

ＰＥＲＴプロジェクト（排出物削減量取引パイロット事業）が１９９６年にカナダのオンタリオで始まり、このプログラムは産業、政府、および公益の各組織を含む。ＰＥＲＴの下では、汚染源が実際のレベルまたは規制レベルより下に排出量を低減すると排出物削減クレジット（ＥＲＣ）が作成される。ＥＲＣを用いて排出源は現在または将来の排出キャップを守ってもよく、またＥＲＣを売却してもよい。ＥＲＣはＳＯ_２、ＮＯ_Ｘ、ＣＯ_２、温室効果ガス（ＧＨＧ）またはその他の汚染物質である。

本発明の測定および検証（Ｍ＆Ｖ）システムは、電気使用量（ｋＷｈ）、電気需要量（ｋＷ）、または熱単位（Ｂｔｕ）の実際の削減量および個々の住宅消費者のレベルでのエネルギー使用量の削減などのエネルギー節減の拡大を推進する新規のシステムおよび方法を提供する。住宅エネルギーの効率が高まれば、電気、天然ガス、石油、およびその他のエネルギー源のエネルギー消費を低減できる。エネルギー需要が低下すれば公共設備によるエネルギー生成および現場での燃焼は低減され、これにより、窒素酸化物（ＮＯ_Ｘ）、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）、硫黄酸化物（ＳＯ_Ｘ）、粒子物質（ＰＭ）、一酸化炭素（ＣＯ）、ならびに二酸化炭素（ＣＯ_２）およびメタン（ＣＨ_４）などの温室効果ガス（ＧＨＧ）を含むさまざまな汚染物質の排出が低減されるが、低減される汚染物質はこれらに限定されない。

ＳＣＱＡＭＤプログラムは、ローカルな排出物削減量規制に適合する別の方法を提供する。例えば、１９９７年に、規則２５０６は旧式の排出量が多い装置（地域排出源）を汚染が少ない技術と入れ替えることを推奨する非強制プログラムを確立した。規則２５０６プログラムはＡｒｅａ Ｓｏｕｒｃｅ Ｃｒｅｄｉｔ（ＡＳＣ）と呼ばれる低コスト排出量クレジットを生成する。地域排出源は、温水器、家庭用暖房、衣類乾燥機および小型ボイラを含む。

本発明の一実施形態は、また、上記住宅地域排出源の入れ替えを企図しているが、規則２５０６プログラムとは対照的に、家屋の持ち主が資格を満たすための複雑な計画を提出することを求めていない。規則２５０６計画は、構成要素の中で特に偽証は制裁されるという条件の下に毎年認証署名した排出物削減量定量化のプロトコル、排出物削減量の発生および程度の文書化、クレジット算出、および適合検証報告書を要求する。本発明はそのような複雑さを行政レベルで扱うことで家屋の持ち主の上記取引コストを大幅に削減する。

上記さまざまな方法は、公共設備および工業プラントなどのある種の産業による汚染源にその排出量を低減させる大きな動機を提供する。しかし、これらの方法には、施設のエネルギー効率を高めるように意図された活動である潜在的なエネルギー効率措置とその結果としての居住消費者による排出物削減の利益を享受するプログラムが明らかに欠けている。

理論的には、住宅排出物削減量はさまざまな排出量取引プログラムの下で認識できるであろう。しかし、これまで市場で住宅排出源からの削減ができなかった理由として５つのハードルがあった。
１．住宅排出節減量は市場が求める量と比較してごくわずかの量しか実現できない。
２．住宅排出節減量は従来周知の規制体制によってまだ十分に認識されていない。
３．住宅排出節減量は集団行動の手段も動機もない多数の多様な家屋の持ち主によって実行される。
４．取引コスト（削減量の認証、売買、売却、および移転に伴うコスト）が問題になっている。
５．これまで電力業者は規制主体からの排出量クレジットの授与以前に通常必要な排出制限を受け入れようとはしなかった。ユーティリティ排出量クレジットは、政府の規制当局によってその公共設備が電力送達を回避するための活動をするエンティティに授与される排出量クレジットの１つのタイプである。大気清浄化法プログラムの下で先例がある。例えば、専用の電力を生成する住宅または工業活動はその需要を電源回路網から除去する。この削減によって公共設備は電力生成を段階的に削減し、公共設備の電力生成源から段階的に排出量が削減される。

これらのハードルを低減または解消する住宅排出量取引プログラムが、引用により本明細書の記載に援用する、譲受人の同時出願の、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｔｒａｄｉｎｇ」と題された２００１年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６０／３４２８５３号に開示されている。このシステムおよび方法は、本発明のＭ＆Ｖプロトコルを採用することができる。Ｍ＆Ｖは定量化方法を用いて節減量を決定するプロセスである。あるいは、その他の任意の適した定量化、測定、および／または検証手段を採用することができる。このプログラムは、エネルギー効率が高い家屋の抵当化への二次的取引としての家屋の持ち主からの直接購入、またはカスタマ（すなわち、複数の家族の建物の持ち主、エネルギー・サービス企業、および公共設備）を合算する役割をすでに担っているその他のエンティティとの協働などのいくつかの機構によって排出物削減量を合算することができる。単独で測定した場合、個々の家庭からの排出物削減量は重要ではないが、合算されると大きな環境上および財政的な価値を持つことができる。合算によって個々の家屋の持ち主は集団的活動で個々の活動に価値を与える機構を獲得する。また、排出物削減量の合算によって、排出物削減プログラムのポンド当たりの取引コストが節減され、ユーティリティ削減量クレジットおよび住宅排出節減量の認識を確実にする可能性が高まる。

米国の温室効果ガス（ＧＨＧ）排出量全体の約５分の１を住宅部分が占める。より効率が高い家屋を建造し、既存の家屋を改修し、その他の構造および燃料の変更および／またはその他の改良を行うことで使用エネルギーの量を大幅に削減することができる。場合によっては、エネルギー企業の需要側管理プログラム、消費者側の改善、および／または建築業者の意欲に応じて住宅部分のエネルギー効率の改善が実行される。

とはいえ、個々の家屋でのエネルギー節減のもたらす発電プラントでの影響は重要ではないものにとどまる。しかし、数千の家屋でのエネルギー効率向上の全体の影響は、ピーク負荷の測定可能な低減などの大きな効果をもたらすであろう。

エネルギー消費の削減は、当然ながら汚染物質排出量（すなわち、基準汚染物質および温室効果ガス）の削減に通じる。低ＶＯＣ塗料への切り替え、道路の舗装、および家屋デザインの改良などのその他の手段も大気汚染に大きな効果がある。エネルギー効率が高い家屋一戸による大気環境への効果は比較的小さいが、多数の家屋の排出物削減が合算されると、その結果は極めて大きくなる。個々の住宅エネルギー節減が十分な量にまとまると、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｔｒａｄｉｎｇ」のプログラムはこの合算が現在および将来の排出量取引市場での取引可能な商品を含むことを企図している。

本発明の実施形態は、以下の目的でさまざまな潜在的なエネルギー効率プログラムのための信頼できる監視および検証手順を提供する。
・住宅排出量取引プログラムの参加者が使用するＭ＆Ｖの共通言語の定義
・エネルギー節減量から排出量削減量を引き出す受け入れ可能な方法の定義
・エネルギー節減量および排出物削減量を定量化するための受け入れ可能な方法の定義
・エネルギー節減および排出物削減のための既存のＭ＆Ｖ技法の技術的厳格さの評価と、取引可能な排出物削減量の算出に用いる技術的信頼係数（「ＴＣＦ」）の決定、および
・既存および計画中のＭ＆Ｖプロトコルの技術的厳格さと経済的実現可能性との関係の説明。

本発明の一実施形態では、住宅エネルギー節減量は、電力を削減する電力公共設備による排出物削減量で獲得される。別の実施形態では、住宅用器具の改良、例えば燃料油動力源装置からソーラー・パワー装置への転換によって直接の排出物削減量が生成される。ＳＯ_Ｘ、ＮＯ_Ｘ、ＣＯ_２、ＶＯＣ排出量などの住宅排出物削減量は、取引可能なクレジットで獲得できる。第３の実施形態では、排出物削減量は住宅の改良および公共設備の電力削減の両方によって生成される。

住宅排出量の取引プログラムでは、公共設備、建設業者、および家屋の持ち主は協力して、効率化によって生成されるＳＯ_Ｘ、ＮＯ_Ｘ、またはその他の汚染物質の削減と引き換えに住宅物件のエネルギー効率の改善を促進する。あるいは、排出量取引イニシアティブ（ＥＴＩ）は、住宅建物内での効率が高いエネルギー使用および燃料の転換による排出物削減量のためのＧＨＧ排出量取引市場をサポートすることができる。その結果の住宅排出物削減量は排出量プール内に結合し、排出量取引市場に売却できる。

住宅排出量取引のプログラムの一環として、Ｍ＆Ｖプロトコルは、エネルギー効率手段によるエネルギー削減が実行可能な程度に正確に定量化されることを確保する。定量化プロトコルは、排出物削減量の確認が信頼に足ることを確保する。厳格なＭ＆Ｖプログラムは、削減量と最も重要なクレジットが、両方とも現実のもので定量化できることを排出量取引市場内の潜在的な当事者に対して確保する。したがって、Ｍ＆Ｖプロトコルは多くの排出量取引市場の重要な部分になっている。

エネルギー節減機会またはエネルギー効率プログラムごとに、エネルギー効率プログラムを実施しない場合のエネルギー消費量からエネルギー効率プログラムによるエネルギー消費量が減算されて、プログラムによるエネルギー節減量が算出される。エネルギー消費量はいくつかの測定可能な変数とそれに関連する測定技法から計算される。

本発明の一実施形態は、所与のエネルギー効率（または排出物削減量）プロジェクトの以下の態様の定量化を企図する。
１．プロジェクト期間の毎年のベースラインの家屋（改良なし）内の年間エネルギー使用量
２．プロジェクト期間の毎年の改良家屋（エネルギー効率手段を設置）内の年間エネルギー使用量
３．プロジェクト期間の毎年のエネルギー消費量の適当な排出係数
４．プロジェクトによる排出物削減量の総計
５．上記排出物削減量の取引可能な部分。

各タイプのエネルギー効率プロジェクトについて、特定のデータ型および分析手順を識別することができる。排出量取引プログラム内の協力エンティティはそのエネルギー効率プログラムのためのデータ収集（すなわち測定）の責任がある。本発明のＭ＆Ｖ手順を用いて、データが集計され、住宅エネルギー効率機会ごとに潜在的排出物削減量が評価される。

本発明は多くの潜在的な利益を有する。エネルギー・コストは家屋の持ち主にとっては通常２番目に大きいコストである。本発明は、譲受人の同時出願の、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｔｒａｄｉｎｇ」で開示されたような排出量取引プログラムで実施される時には、家屋の持ち主の金銭を節減するエネルギー効率に投資する動機付けを提供する。例えば、効率的な家屋は年間のエネルギー料金の３０％を節減できると推定されている。さらに、本発明は、価値がある新しい商品である排出量クレジットの安定性を改善し、エネルギー効率に関連するコストの低減にも役立つ。

したがって、本発明のすべてでないにせよいくつかの実施形態の効果として、住宅排出物量取引のシステムおよび方法が提供される。

また、本発明のすべてでないにせよいくつかの実施形態の効果として、住宅エネルギー節減量から生じる排出物削減量を決定するシステムおよび方法が提供される。

また、本発明のすべてでないにせよいくつかの実施形態の効果として、排出物削減量の確認が信頼できるＭ＆Ｖプロトコルが提供される。

本発明のさまざまな実施形態の別の効果は、一部は以下の説明に記載され、また一部は以下の説明および／または本発明の実施から当業者には明らかであろう。

上記課題を解決するため、１つまたは複数の住宅物件内の１つまたは複数のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を測定するステップと、当該エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップと、当該複数の排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップとを含む住宅排出物削減量を定量化する新規の方法が提供される。

当該排出物削減量を算出するステップは、１つまたは複数の化合物の排出物削減量を算出するステップをさらに含む。当該１つまたは複数の化合物は、ＳＯ_２、ＮＯ_Ｘ、およびＧＨＧからなるグループから選択することができる。この方法は住宅エネルギー節減機会を監視するステップをさらに含むことができる。この方法は、排出物削減量の定量化を監視するステップをさらに含むことができる。この方法は排出物削減量の定量化を検証するステップをさらに含むことができる。

本発明の別の実施形態によれば、当該住宅排出物削減量を定量化する方法は、１つまたは複数の住宅物件内の１つまたは複数のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を推定するステップと、当該エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップと、当該複数の排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップと、当該住宅エネルギー節減機会を監視するステップと、当該排出物削減量の定量化を監視するステップと、当該排出物削減量の定量化を検証するステップとを含む。

当該エネルギー節減量を推定するステップは、機器の交換と、家庭用温水システムの改良と、暖房システムの改良と、空調システムの改良と、照明の変更と、燃料の切り替えと、全体の家屋の改修とからなるグループから選択される１つまたは複数のエネルギー効率改良策によって節減されるエネルギーを推定するステップをさらに含むことができる。当該複数の排出物削減量を合算するステップは、当該１つまたは複数のエネルギー効率改良策によって発生する排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップをさらに含むことができる。

当該排出物削減量を合算するステップは、当該排出物削減量をプールするステップ、または別の方法としては、当該排出物削減量を１つまたは複数の排出量取引クレジットに転換するステップをさらに含むことができる。

当該エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップは、予測排出物削減量を算出するステップをさらに含むことができる。当該予測排出物削減量を算出するステップは、エネルギー節減機会の予測ベースライン・エネルギー使用量を推定するステップと、当該エネルギー節減機会の予測ベースライン排出係数を推定するステップと、当該予測ベースライン・エネルギー使用量に当該予測ベースライン排出係数を乗算することで予測ベースライン排出量を算出するステップと、当該エネルギー節減機会の予測プログラム・エネルギー使用量を推定するステップと、当該エネルギー節減機会の予測プログラム排出係数を推定するステップと、当該予測プログラム・エネルギー使用量に当該予測プログラム排出係数を乗算することで予測プログラム排出量を算出するステップと、当該予測ベースライン排出量から当該予測プログラム排出量を減算することで予測排出物削減量を算出するステップとをさらに含むことができる。

この方法は、当該予測排出物削減量の取引可能な部分を算出するステップをさらに含むことができる。当該予測排出物削減量の取引可能な部分を算出するステップは、当該エネルギー節減機会のＴＣＦを定量化するステップをさらに含むことができる。当該ＴＣＦを定量化するステップは、エネルギー節減推定量のリスク係数を識別するステップと、排出係数推定のリスク係数を識別するステップと、調整係数を識別するステップと、エネルギー節減推定量のリスク係数と排出係数推定のリスク係数と調整係数の総計との関係によってＴＣＦを決定するステップとをさらに含むことができる。

当該方法は、当該ＴＣＦに当該排出物削減量を乗算して当該排出物削減量の取引可能な部分を得るステップであって、当該排出物削減量の残りの部分が非取引可能であるステップと、当該非取引可能な部分を取引可能な商品への可能な転換のために貯蔵するステップとをさらに含むことができる。この方法は、また、当該非取引可能な部分の任意の部分を取引可能な商品に転換するステップをさらに含むことができる。

当該予測排出物削減量を算出するステップは、住宅エネルギー節減機会の複数の年間の予測排出物削減量を算出するステップと、複数の毎年の予測排出物削減量を合算して当該住宅節減機会の期間内の排出物削減量予測を決定するステップとをさらに含むことができる。

当該住宅節減機会を監視するステップは、施設で収集されたエネルギー節減量についてのデータを集計するステップと、当該エネルギー節減データを管理するステップとをさらに含むことができる。

当該排出物削減量の定量化を検証するステップは、実測排出物削減量を算出するステップと、当該実測排出物削減量を予測排出物削減量と比較するステップとをさらに含むことができる。当該実測排出物削減量を算出するステップは、当該エネルギー節減機会のデータを収集するステップをさらに含むことができる。当該実測排出物削減量を算出するステップは、当該エネルギー節減機会の実測ベースライン・エネルギー使用量を推定するステップと、当該エネルギー節減機会の実測ベースライン排出係数を推定するステップと、当該実測ベースライン・エネルギー使用量に当該実測ベースライン排出係数を乗算することで実測ベースライン排出量を算出するステップと、当該エネルギー節減機会の実測プログラム・エネルギー使用量を推定するステップと、当該エネルギー節減機会の実測プログラム排出係数を推定するステップと、当該実測プログラム・エネルギー使用量に当該実測プログラム排出係数を乗算することで実測プログラム排出量を算出するステップと、当該実測ベースライン排出量から当該実測プログラム排出量を減算することで実測排出物削減量を算出するステップとをさらに含むことができる。

当該実測ベースライン・エネルギー使用量を推定するステップと、実測プログラム・エネルギー使用量を推定するステップは、現場での検査、計測、補助計測、公共設備請求書分析、およびエンジニアリング・モデル化を実行するステップからなるグループの１つまたは複数のステップから選択できる。当該エンジニアリング・モデル化を実行するステップは、エンジニアリング算出およびコンピュータ・シミュレーションの１つまたは複数を活用するステップをさらに含むことができる。当該エンジニアリング・モデル化を実行するステップは、度日分析（ｄｅｇｒｅｅ ｄａｙ ａｎａｌｙｓｉｓ）、ビン分析（ｂｉｎ ａｎａｌｙｓｉｓ）、毎時分析（ｈｏｕｒｌｙ ａｎａｌｙｓｉｓ）、および時間刻み分析（ｔｉｍｅ−ｓｔｅｐ ａｎａｌｙｓｉｓ）の１つまたは複数を実行するステップをさらに含むことができる。

本発明の別の実施形態によれば、当該取引可能な排出量商品を定量化する方法は、複数の住宅エネルギー節減機会を含む複数の住宅エネルギー効率プログラムを提供するステップと、当該複数の住宅エネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を推定するステップと、当該エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップと、当該排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップと、当該住宅エネルギー節減機会を監視するステップと、当該排出物削減量の定量化を監視するステップと、当該取引可能な排出物削減量の定量化を検証して取引可能な商品を生産するステップとを含む。

当該複数の住宅エネルギー効率プログラムは、１人または複数の排出量取引パートナーが提供することができる。当該取引可能な排出物削減量の定量化を検証するステップは、国内および国際排出量取引市場で取引可能な商品を生産するステップをさらに含むことができる。この方法は市場に１つまたは複数の当該取引可能な商品を提供するステップをさらに含むことができる。当該市場に１つまたは複数の当該取引可能な商品を提供するステップは、当該市場内の当該取引可能な商品の１つまたは複数の取引を管理するステップをさらに含むことができる。

上記概要と下記の詳細な説明は両方とも単に例示としてのものであり、特許請求の範囲に記載する本発明の範囲を限定するものではない。引用により本明細書の記載に援用する、本明細書の一部をなす添付の図面は、本発明のある実施形態を示し、詳細な説明と共に、本発明の原理を説明するものである。

本発明の理解を助けるため、添付の図面を参照する。添付の図面では、同じ参照文字は同じ要素を指す。添付の図面は例示としてのものに過ぎず、本発明を限定するものではない。

添付の図面に例を示す本発明のシステムおよび方法の実施形態を以下に詳述する。

図１を参照すると、住宅排出物削減量を定量化する方法１０は、１つまたは複数の住宅物件内の１つまたは複数のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を測定するステップ１００と、当該エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップ２００と、当該複数の排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップ３００とを含む。当該取引可能な商品は、取引可能な排出物削減量、取引可能な排出量クレジット、または任意の排出量取引市場内のその他の任意の適した取引商品を含む。

図２に示す別の実施形態によれば、方法２０は、１つまたは複数の住宅物件内の１つまたは複数のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を推定するステップ１００と、当該エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップ２００と、当該複数の排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップ３００と、当該住宅エネルギー節減機会を監視するステップ４００と、当該排出物削減量の定量化を監視するステップ５００と、当該排出物削減量の定量化を検証するステップ６００とを含むことができる。

本明細書に具体化されているように、また図３に示すように、１つまたは複数の住宅物件内の１つまたは複数のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を測定するステップ１００は、ベースライン・エネルギー使用量を定量化するステップ１０１と、プログラム・エネルギー使用量を定量化するステップ１０２と、年間のエネルギー節減量を算出するステップ１０３と、期間内のエネルギー節減量を算出するステップ１０４と、全プログラム・エネルギー節減量を算出するステップ１０５とを含むことができる。式を以下に示す（式１ａ〜１ｆ）。

排出物削減量を算出するステップは、１つまたは複数の化合物、例えば、汚染物質の排出物削減量を算出するステップを含むことができる。このような化合物は、ＳＯ_２、ＮＯ_Ｘ、ＧＨＧ、および任意の排出量取引市場内で取引可能な商品に転換できるその他の任意の適した化合物を含むことができるが、これらに限定されない。本明細書に具体化されているように、また図４に示すように、排出物削減量を算出するステップ２００は、ベースライン排出係数を算出するステップ２０１と、プログラム排出係数を算出するステップ２０２と、ベースライン排出量を算出するステップ２０３と、プログラム排出量を算出するステップ２０４と、年間の排出物削減量を算出するステップ２０５と、期間内の排出物削減量を算出するステップ２０６とをさらに含むことができる。式を以下に示す（式１ｇ〜１ｌ）。

本発明の実施形態は、また、プログラム・パートナー、プログラム運営スタッフ、第三者の監査役、およびプログラムへの投資家を含む住宅排出量取引プログラムへの参加者のためのＭ＆Ｖプロトコルを含むことができるが、これらに限定されない。

本発明の一実施形態では、当該Ｍ＆Ｖプロトコルは、当該プログラム・パートナーが実施できる測定プロトコルの仕様に集中することができる。しかし、Ｍ＆Ｖプロトコルは、また、プログラム運営スタッフが実施できる監視プロトコルと、第三者の監査役が実施できる検証プロトコルを含むことができる。監視は、例えば、エネルギーおよび水の消費、温度、湿度、および動作時間などの施設のデータの経時的収集を含むことができる。監視プロトコルの目的は、プログラム・パートナーによって収集されたデータを集計し管理することである。検証は、他者の報告書を検討してそれが所期の目的に適っているか否かをコメントするプロセスを含むことができる。検証プロトコルは、公共設備パートナーが提出するデータについて品質保証機構としての役割を果たすことができる（プログラムへの投資家の利益のために）。

プログラム・パートナーの主たる責任は、エネルギー効率プログラムまたは改善策を定量化して排出物削減量を測定することである。プログラム運営スタッフの主たる責任は、データ収集および管理である。第三者の監査役の主たる責任はプログラムへの投資家のための品質保証および品質管理（プログラム・パートナーが供給したデータについての）である。プログラムへの投資家の主たる責任は、排出量取引プログラムへの主要な資金源の提供である。

本明細書に具体化されているように、Ｍ＆Ｖプロトコルは住宅建物内のエネルギー効率を改善することを目的とするいくつかのタイプのプロジェクトについて変更することができる。本発明の一実施形態は、推定節減量と排出物削減量とを確立し、任意の所与のエネルギー効率プログラムによる実際の節減量および排出物削減量を検証する際に通常実行する以下の一連のステップを含むことができる。
１．エネルギー節減量の測定
２．排出物削減量の定量化および取引可能な排出物削減量の割り当て
３．エネルギー節減量のためのデータ収集の監視
４．排出物削減量の定量化の監視
５．排出物削減量の定量化の検証

本発明の一実施形態は、住宅排出量取引プログラムの多様な参加者のニーズを対象とするように意図されている。市場内で取引可能な排出量への需要が増加するにつれて（また取引可能な排出量の価値が増大するにつれて）、Ｍ＆Ｖへのより堅固な（より柔軟でない）手法を保証することができると予想される。図５に示すように、既存のプログラムのサンプリングの厳格さは生成されるクレジット可能な排出量（この例では温室効果ガス・プログラムの）に直接関連する。

本発明の実施形態による排出量取引イニシアティブは、エネルギー効率プログラムから発生する排出物削減量の取引のための市場を形成するように意図されている。エネルギー効率プログラムは、より効率が高い技術の実施または家屋内の既存の装置の保守によって家庭のエネルギー消費を低減することができる。

エネルギー効率プログラムから排出物削減量を算出するために、ベースライン・エネルギー使用量とその結果の削減量を算出することができる。ベースライン排出量は、エネルギー効率プロジェクトが実施されなかったか、またはエネルギー効率プロジェクトによって現状が変わらなかった場合の排出量である。このベースラインは経時的に一定でなくてもよい。これは、居住者の行動、天候、および／またはその他の要因の変化がベースライン・エネルギー使用量および排出量に影響するからである。

ベースライン排出量が算出されると、プログラム排出量を算出できる。プログラム排出量は、エネルギー効率プロジェクトが設置または完了した後の排出量である。プログラム排出量は、また、居住者の行動、天候、および／またはその他の要因の影響によって経時的に変化することがある。

ベースライン排出量とプログラム排出量が算出されると、ベースライン排出量とプログラム排出量との差として排出物削減量が算出される。図６に示す排出物削減量は、エネルギー効率プロジェクトによって回避された排出量である。

（住宅エネルギー節減量の測定）
１つまたは複数の住宅物件内の１つまたは複数のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を測定するステップ１００は、１つまたは複数のさまざまな改善策を含むことができる。エネルギー効率改善策の例としては、旧式の装置をよりエネルギー効率が高い装置と交換するステップと、家庭用温水（ＤＨＷ）暖房システム、電気またはガスを改良するステップと、暖房、換気、および／または空調（ＨＶＡＣ）システムを改良するステップと、照明を変更するステップと、燃料を切り替えるステップと、家屋全体を改修するステップと、多数のその他の家屋の改良ステップとを含むことができるが、これらに限定されない。よりエネルギー効率が高いシステムを備えた新しい家屋の購入、または既存のシステムからよりエネルギー効率が高いシステムへの改良を本発明は共に企図している。

（データ収集）
本明細書に具体化されているように、エネルギー節減量を測定するステップ１００は、特定のタイプのエネルギー効率プログラムまたはエネルギー節減機会のデータを測定し収集するステップを含むことができる。エネルギー節減量を測定する手段は、以下の「測定手法」の項に記載する。プログラムのタイプごとに、いくつかの異なるデータ収集方法が使用できる。収集されたデータを使用してエネルギー節減量および関連する排出物削減量を算出し、究極的に、取引可能な排出物削減量を算出できる。

データ収集努力を行う前に、使用する計算タイプを識別することが有利であろう。データ収集のさまざまな方法は、種々の入力を含むことができる。場合によっては、データ収集努力（調査、補助計測、公共料金請求書の収集、またはその他の手段）のわずかな増加が取引可能な排出物削減量の部分の大幅な増加を生むことがある。

現場での検査、計測、補助計測、公共料金請求書分析、エンジニアリング・モデル化、あるいはこれらの任意の組み合わせを用いてエネルギー節減量を評価することができる。現場での検査は無作為でよく、報告書の審査、目視点検、および装置定格の検証を含むことができる。計測は、測定装置を用いた、施設での経時的なエネルギーおよび水の消費データの収集ステップを含むことができる。公共料金請求書分析は、住宅物件からのエネルギー節減の実測データのサンプルを分析するステップと、住宅エネルギー使用の対照データのサンプルを分析するステップと、生データを分析するステップと、天候によって正規化されたデータを分析するステップと、階層化されたデータを分析するステップと、階層化されかつ天候によって正規化されたデータを分析するステップと、これらの組み合わせとを含むことができる。

追加の測定方法は、エネルギー節減量を評価するエンジニアリング算出ステップまたはコンピュータ・シミュレーションを含むことができる。コンピュータ・シミュレーションはコンピュータ・ベースの建物エネルギー・ソフトウェアを使用することができる。エンジニアリング・モデル化ステップは、暖房度日分析、ビン分析、毎時分析、時間刻み分析、またはこれらの任意の組み合わせを使用することができる。

（エネルギー節減量）
所与のエネルギー節減機会またはエネルギー効率改善プログラムについて、エネルギー節減量は図３に示すように、ベースライン・エネルギー使用量と実施後のまたはプログラム・エネルギー使用量との差としてステップ１００で算出できる。ベースライン・エネルギー使用量は、エネルギーの瞬間的な需要をいかなるエネルギー効率改善策も実施せずに該当するエネルギー消費装置の稼働時間で乗算した積として算出できる（式１ａを参照）。算出はエネルギー節減措置の実施前の任意の長さの定義された期間であるベースライン年でよい。プログラム・エネルギー使用量（エネルギー効率改善策の設置後の）も同様の方法で算出できる（式１ｂを参照）。次に、年間エネルギー節減量は、ベースライン・エネルギー使用量とプログラム・エネルギー使用量との差として算出できる（式１ｃを参照）。

ここで、
ＫＷ_ｉ＝エネルギー効率手段なしの、ｋＷ（キロワット）で表される時間「ｉ」のエネルギーの瞬間的需要
ｈ＝エネルギー効率手段なしのエネルギー消費装置の年間稼働時間数（時間／年）

ここで、
ＫＷ_ｉｐ＝エネルギー効率プログラム完了時の、ｋＷ（キロワット）で表される時間「ｉ」のエネルギーの瞬間的需要
ｈ＝エネルギー効率プログラム完了時のエネルギー消費装置の年間稼働時間数（時間／年）

（式１ｃ） 年間エネルギー節減量＝ベースライン・エネルギー使用量−プログラム・エネルギー使用量

ベースライン・エネルギー使用量は、エネルギー効率プログラムの予想期間内の各年に１件づつ、一連の年間のエネルギー使用量推定として表すことができる。例えば、エネルギー効率プログラムが１０年の期間を有すると予想される場合、ベースライン・エネルギー使用量は一連の１０件のエネルギー使用量推定になる。この一連の各値は、所与の年の（エネルギー効率改善策なしの）年間エネルギー使用量推定を表す。同様に、プログラム・エネルギー使用量および年間のエネルギー節減量も、プログラム期間の各年に１件づつ、時系列の値として表すことができる。

ここで、
ベースライン・エネルギー使用量_ｊ＝「ｊ」年のエネルギー効率手段を実施しない場合のエネルギー使用量
プログラム・エネルギー使用量_ｊ＝「ｊ」年のエネルギー効率手段（すなわち、プログラム）を実施した場合のエネルギー使用量
ｙ＝プログラム期間内の年数

プログラム実施に先立って、ベースライン・エネルギー使用量、プログラム・エネルギー使用量、および年間エネルギー節減量の初期推定（プログラム期間の各年の）を行うことができる。これらの初期推定はエンジニアリング演算またはその他の任意の適した方法に基づくことができる。エネルギー効率プログラムが実施された後で、これらの初期推定は現場プログラムからの監視データで更新できる。

エネルギー効率プログラムによる総計の純エネルギー節減量はすべての該当する家庭についてエネルギー節減量の総計を合算することで（式１ｄから）決定できる。

ここで、
ＥＳ＝式１ｄから得られる期間中のエネルギー節減量
_ｈ＝家庭数を表す添え字

家庭のタイプが異なる場合、類似の特徴に従ってグループ分けし、以下のようにグループごとに合算できる。

ここで、
_ｇ＝類似の特徴を有する家庭のグループを表す添え字
ＨＨ＝特定のグループ内の家庭数
ＡＥＳ＝グループ_ｇ内の一家庭の平均エネルギー節減量

（排出係数）
排出係数はエネルギー消費節減量を対応する排出物削減量に関連付けるためにステップ２００で使用できる。排出係数はエネルギー単位当たりの発生する排出量を示すことができる。それらは基本的にエネルギー測定値（ｋＷｈまたはその他の適当な単位）を炭素等量（ＴＣＥ）またはその他の汚染物質排出量当たりのトン単位の定量化可能な排出物削減量に変換する変換係数である。

下記の住宅エネルギー効率プログラムまたはエネルギー節減機会は、燃料を生産エネルギーおよび汚染物質排出量に変換することができる。発生する排出量およびエネルギー量は装置の特徴（装置のタイプ、効率、汚染削減量など）および燃料のタイプ（または電源）に依存することがある。本発明で考慮する機器、システムおよび装置に特有の効率レベルおよびその他の主要な変数を定量化することで、それらを使用することで発生する排出量を算出してこの変換のために使用する簡単な係数を作成することができる。

ＥＰＡは、排出係数に関する大量の情報を引用により本明細書の記載に援用する、「空気汚染物質排出係数の集計」（ＡＰ４２としても知られている）に集計している。この集計はＥＰＡのウェブサイト（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｐａ．ｇｏｖ／ｔｔｎ／ｃｈｉｅｆ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌ）にある。データは国内、州および公共設備レベルでの排出係数を含むＥＰＡのＥ−Ｇｒｉｄデータベース内に集計されている。ＥＰＡの係数のいくつかの例は以下を含む。
・現場外で消費される天然ガス、石油燃料、および石炭。したがって、排出係数は燃料を消費する装置および使用する燃料の特徴に依存する。例えば、さまざまな種類の石油燃料がある。石炭の硫黄分は産出地によって異なる。これらの変数が集計されると、適当な排出係数は、出版されている参照文献から入手できる。
・電気排出係数は現場ベースの情報では算出されない。発電の排出は電気を生成する発電所で発生する。したがって、排出係数は、発電所の排出係数に依存する。多くの場合、電気は送電網から供給され、したがって、排出係数は複数の発電所の個々の排出係数の関数である。

図４のステップ２０１および２０２で、下式を用いて排出係数を算出することができる。

（式１ｇ）ベースライン排出係数＝平均（ＥＦ_ｉ＝_{１．．．ｈ}）
ここで、
ＥＦ_ｉ＝「ｉ」年の所与の時間のベースラインの限界排出係数
_ｈ＝年間の装置の稼働時間数を表す添え字

（式１ｈ）プログラム排出係数＝平均（ＥＦ_ｉ＝_{１．．．ｈ}）
ここで、
ＥＦ_ｉ＝「ｉ」年の所与の時間のプログラムの限界排出係数
_ｈ＝年間の装置の稼働時間数を表す添え字

本発明の一実施形態によれば、現在の、または更新したＥＰＡ排出係数を用いて排出物削減量を決定することができ、またはプログラムへの参加者は自分の排出係数を提供することができる。

（排出量）
ステップ２０３で、ベースライン排出量は、適当な燃料源のベースライン・エネルギー消費量と排出係数の積として算出できる（式１ｉを参照）。同様に、ステップ２０４で、プログラム排出量は適当な燃料源のプログラム・エネルギー消費量と排出係数の積として算出できる（式１ｊを参照）。

ここで、
ＥＦ_i＝「ｉ」年の所与の時間のベースラインの排出係数
ｈ＝年間の装置の稼働時間数

ここで、
ＥＦ_i＝「ｉ」年の所与の時間のプログラムの排出係数
ｈ＝年間の装置の稼働時間数

（排出物削減量）
ステップ２００で、排出物削減量はベースライン汚染物質排出量（所与の汚染物質の）とプログラム（実施後の）汚染物質排出量の差として算出できる。年間の排出物削減量はステップ２０５で算出できる。（式１ｋを参照）。

（式１ｋ）年間の排出物削減量＝ベースライン排出量−プログラム排出量

また、ベースライン排出量は、エネルギー効率プログラムの予想期間内の１年ごとに１件ずつ（年間エネルギー節減量について上に記述したように）、一連の年間排出量推定として表すことができる。この一連の各値は、所与の年の予想年間排出量（エネルギー効率改善策なしの）を表す。同様に、プログラム排出量および年間の排出物削減量は、プロジェクト期間の各年（またはその他の適当な期間）に１件づつ、時系列の値として表すことができる。これらの年間の値が、下式に示すように合算され、ステップ２０６で期間排出物削減量が算出される。

ここで、
ベースライン排出量_ｊ＝「ｊ」年のベースライン排出量
プロジェクト排出量_ｊ＝「ｊ」年のプログラム排出量
ｙ＝プログラム期間の年数

エネルギー効率を高めるための措置から得られる排出物削減量の定量化は、エネルギー節減量と、各措置、機会、またはプログラムに固有の排出係数に関するデータ、およびそれらの積を必要とする。これらの推定はそのような２つの変数が式１ｉおよび１ｊに示されている式を含むことができる。両方の式と以下の各節に掲げる式は将来のベースライン予測とプログラム推定について基本的に同じである。変数の変化の重要性は、エネルギー効率を高めるための特定の活動に依存することがある。

本明細書内に具体化されているように、エネルギー節減機会またはエネルギー効率プログラムのためのエネルギー消費および節減量を定量化する方法は上記のベースライン・データを算出する方法に類似している。これに限定はされないが、エネルギー効率機器、家庭温水暖房、ＨＶＡＣ、照明、燃料の切り替え、および家屋全体のプログラムを含む潜在的なエネルギー効率改善策のさまざまな領域を算出する手順について以下に説明する。その他の適したエネルギー効率改善策も本発明の範囲内である。

「データ収集」の項に記載したように、現場での検査、エンジニアリング演算、請求書分析、計測、補助計測、およびその他の任意の適当な手段を含むこれらの各プログラム・タイプのエネルギー節減量を推定および／または測定するいくつかの方法がある。

全体のエネルギー節減量の評価の品質は使用する推定または（測定）手法に依存することがある。ＴＣＦは、エネルギー節減量の推定にさまざまな信頼度を割り当てることができる。ＴＣＦの定量化は、下記の「技術的信頼係数の算出」に記載する。

（エネルギー効率機器プログラム）
平均の家屋エネルギー効率は、より効率が低い機器をより効率が高い機器と入れ替えることで増加することができる。より新しくよりエネルギー効率が高い機器は一般に、性能を犠牲にせずに、エネルギー使用量を削減する。また、エネルギー効率が高い製品はより高速で稼働することでエネルギー節減効果を提供し、それによってエネルギーをより少ない時間だけ使用する。機器の改善策は、ストーブおよびオーブン、洗濯機および乾燥機、食器洗い機、およびその他の任意の適当な機器を含む。

（機器プログラムのためのエネルギー節減式）
機器の改善によるエネルギー節減は以下のように算出できる。

ここで、
Ｄ＝エネルギー消費量を推定する期間（時間）
ｋＷ＝機器の電力需要（単位：キロワット）
_ｉ＝電力需要が一定である期間を表す添え字
_ｂ＝ベースライン・シナリオを表す添え字
_ｐｉ＝実施後のシナリオを表す添え字
ＯＢＩ＝居住者の行動指標

式２ａは従属変数と時間の関係としてのキロワット時のグラフの領域を決定する。エネルギー消費量は実施前および実施後に算出可能で、ベースライン・シナリオの消費の定量化とエネルギー効率プログラム・シナリオの下で有用である。機器は時間の経過と共に一般に異なる電力需要で稼働するので、電力需要とその電力需要での継続時間の積を合算して特定の機器の総エネルギー消費量を得ることができる。時間の経過に伴う居住者行動に関する追加情報がある時には（価格変化または移設によって）居住者行動指標（ＯＢＩ）が有用である。ＯＢＩは居住者行動の指標変数であり、０〜１の範囲である。ＯＢＩを用いて居住者行動または存在の変化に基づいて、居住者行動が直接にエネルギー消費量に影響する場合のエネルギー消費量を正規化することができる。

エネルギー効率プログラムによる総計の純エネルギー節減量はプログラムに参加する全ての家庭にわたって合算した総エネルギー節減量（式２ｂで得た）を含むことができる。

ここで、
ＥＳ＝エネルギー節減量
_ｈ＝プログラムに参加する家庭数を示す添え字

家庭のタイプが異なる場合、類似の特徴に従ってグループ分けし、以下のようにグループ別に合算することができる。

ここで、
_ｇ＝類似の特徴を有する家庭のグループを表す添え字
ＨＨ＝特定のグループ内の家庭数
ＡＥＳ＝グループ_ｇ内の家庭の平均エネルギー節減量

（機器プログラムのためのデータ収集、試験、および末端使用測定）
使用する算出方法に応じて、異なる情報セットが必要になる。したがって、データ収集方法は演算の入力要件に依存することがある。主要な入力変数は以下の通りである。
１．エネルギー：装置のエネルギー消費量は、エネルギー消費メータ（現場検査または補助計測）で測定でき、公共料金の請求書で収集でき、または他の適当な情報源から引き出すことができる。
２．ワット数：所与の時間および使用単位当たりの装置の電力需要（ｋＷ）は電力計（機器の現場検査または補助計測）を用いて、装置の定格容量から、またはその他の適当な手段から測定できる。
３．使用量：装置が「オン」になっている時間数は、使用時間記録器またはその他の適当な手段で測定できる。

測定値は、業界が認める標準／方法に従って記録することができる。使用する試験または測定標準を示す記録を保持することができる。該当する標準および規則は、以下の旧、現行、より最新の、または更新バージョンを含むことができる。
・家庭用冷蔵庫、冷凍冷蔵庫、および家庭用冷凍庫（ＡＨＡＭ、米規格協会（ＡＮＳＩ）／ＡＨＡＭ；ＨＲＦ１）；
・家庭用冷蔵庫および冷凍庫（カナダ標準規格協会（ＣＳＡ）Ｃ２２．２ Ｎｏ．６３−Ｍ１９８７）；および
・冷蔵庫、冷凍冷蔵庫、および冷凍庫の収容能力測定およびエネルギー消費試験方法（ＣＳＡ、ＣＡＮ／ＣＳＡ Ｃ３ ＯＯ−Ｍ９１）；
上記の各々は引用により本明細書の記載に援用する。

（エネルギー効率家庭温水プログラム）
電気またはガスなどの家庭温水（ＤＨＷ）はシャワー、風呂、およびその他の家庭での使用による水の加熱によってエネルギーを消費する。家庭の家庭温水システムを改良すれば大幅なエネルギー節減になる。例えば、油だきボイラーを天然ガス温水暖房機に交換することができる。

ここで、
ＷＣ＝検討期間中の消費水量（単位：ｋｇ）
ＳｐＨ＝水の固有熱容量（４．１８４Ｊｇ^−１℃^−１）
ΔＴ＝入口および出口の水温の差（単位：摂氏温度）
Ｅｆｆ＝温水装置の全体の稼働効率

全体の家庭用ＤＨＷの改善策による純エネルギー節減量は式１ｄで算出できる。特に、ベースラインおよび実施後の家庭のエネルギー消費量を算出できる。純エネルギー節減量は両者の差として算出できる。プログラム全体でのエネルギー節減量は、式１ｅまたは１ｆに示すように、各家庭の節減量を合算することで決定できる。

（家庭用温水プログラムのためのデータ収集、試験、および末端使用量計測）
使用する算出方法に応じて、異なる情報セットが必要になる。したがって、データ収集方法は演算の入力要件に基づくことができる。主要な入力変数は以下の通りである。
１．エネルギー：装置のエネルギー消費量はｋＷｈメータ（現場検査または補助計測）、公共料金の請求書、サブシステム消費監視、または他の適当な手段から測定することができる。
２．効率：システム効率は、下記の適当な米国冷暖房空調工業会（ＡＳＨＲＡＥ）標準、またはその他の適当な手段に従って試験された製造業者の仕様に記載されている。
３．消費量：家庭用温水の消費量は流量計を用いて監視でき、ＡＳＨＲＡＥ推定値またはその他の適当な手段に基づくことができる。
４．温度：水温は温度計を用いて測定でき、ＡＳＨＲＡＥ基本ハンドブックの推定値またはその他の適当な手段に基づくことができる。

測定値は業界が認める標準／方法に従って記録することができる。使用する試験または測定標準を含む記録を保持することができる。該当する標準およびコードは以下の旧、現行、より最新の、または更新バージョンを含むことができる。
・家庭用油だき蒸気および温水ボイラー（ＣＳＡ．Ｂ１４０．７．１−１９７６（Ｒ １９９１）；
・ガス機器用サーモスタット（ＡＧＡ、ＡＮＳＩ Ｚ２１．２３−１９８９；Ｚ２１．２３ａ−１９９１）；
・温水投げ込み制御（ＮＥＭＡ、ＮＥＭＡ ＤＣ−１２−１９８５（Ｒ １９９１））；
・太陽熱収集装置の熱性能を決定する試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ ９３−１９８６（ＲＡ ９１））；
・太陽熱家庭用温水システムの熱性能を決定する試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＳＨＲＡＥ ９５−１９８１（ＲＡ ８７））；
・家庭用温水器の評価のための試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ １１８．１−１９９３）；および
・暖房兼温水機器の評価のための試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ １２４−１９９１）；
上記の各々は引用により本明細書の記載に援用する。

（エネルギー効率ＨＶＡＣプログラム）
家庭用暖房、換気、および／または空調（ＨＶＡＣ）システムは快適な温度を維持する。特定のＨＶＡＣシステムの需要は天候だけでなく家屋の断熱の程度と居住者の行動にも依存する。外部環境が１年の大半で不快な（暑いか寒い）地理的領域では、ＨＶＡＣシステムの改良によって、潜在的な大幅なエネルギー節減量が見込まれる。

（ＨＶＡＣプログラムのエネルギー節減量の式）
ＨＶＡＣのエネルギー末端使用消費量が計測される場合、エネルギー節減量は下式から算出できる。

ここで、
ＥＣ＝家屋のエネルギー消費量（単位：ｋＷｈ）
ＷＩ＝天候指標
ＯＢＩ＝居住者の行動指標
_ｂ＝ベースライン（ＥＥプログラムなし）のシナリオを表す添え字
_ｐｉ＝実施後（ＥＥプログラムあり）のシナリオを表す添え字

補助計測されたエネルギー消費量が入手できない場合、代替策としてエネルギー消費量とおよび家屋のエネルギー節減量を以下の２つの式を基づいて算出できる。

ここで、
ＤＤ＝暖房デグリーデイ（ＨＤＤ）または冷房デグリーデイ（ＣＤＤ）を適宜表す。
Ｅｆｆ＝全体の装置効率定格
ＲＣ＝装置の定格容量
ＤＴ＝設計温度
ＥＣ＝家屋のエネルギー消費量（ｋＷｈで測定）
_ｂ＝ベースライン（ＥＥプログラムなし）のシナリオを表す添え字
_ｐｉ＝実施後（ＥＥプログラムあり）のシナリオを表す添え字

エネルギー効率プログラムによる総計の純エネルギー節減量は、式１ｅおよび１ｆに示すように算出される各家屋の節減量を合算することで決定できる。

（ＨＶＡＣプログラムのためのデータ収集、試験および末端使用量計測）
使用する算出方法に応じて、異なる情報セットが必要になる。したがって、データ収集方法は演算の入力要件に依存することがある。主要な入力変数は以下の通りである。
１．エネルギー：装置のエネルギー消費量はｋＷｈメータ（現場検査または補助計測）で測定でき、公共設備の請求書または他の適当な手段から収集することができる。
２．ワット数：所与の時間および使用単位当たりの装置の電力需要（ｋＷ）は電力計（機器の現場検査または補助計測）を用いて、または装置の定格能容量から、またはその他の適当な手段から測定できる。
３．使用量：装置が「オン」になっている時間数は使用時間記録器またはその他の適当な手段で測定できる。
４．暖房デグリーデイおよび冷房デグリーデイ：戸外温度によって生成される施設への暖房または冷房負荷の尺度。毎日の平均屋外温度が１日に１℃などと明記された基準温度より１度低い場合、暖房デグリーデイが１日あると定義される。この温度差が１０日あると、カウントされる暖房デグリーデイが全期間で１０日になる。温度差が１０日で１２℃であれば、１２０暖房デグリーデイがカウントされる。周囲温度が基準温度より低い場合、暖房デグリーデイがカウントされる。周囲温度が基準温度より高い場合、冷房デグリーデイがカウントされる。デグリーデイを記録するため、普通、暖房も冷房も不要な温度を反映するように選択された任意の基準温度を使用することができる。多数の公共設備はこの情報を記録する気象観測定点を運用する。アメリカ海洋大気庁もこの情報を収集する（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｎｃｄｃ．ｎｏａａ．ｇｏｖ／）。
５．定格容量（Ｂｔｕ／ｈｒ）：定格容量は製造業者の仕様に記載されているか、または下記の適当なＡＳＨＲＡＥ標準、またはその他の適当な手段に従って試験できる。
６：効率：システム効率（ＡＦＵＥまたはＳＥＥＲ）は製造業者の仕様に記載されているか、または下記の適当なＡＳＨＲＡＥ標準、またはその他の適当な手段に従って試験できる。
７．設計温度（Ｔ_{ｄｅｓｉｇｎ，ｉｎｄｏｏｒ}およびＴ_{ｄｅｓｉｇｎ，ｏｕｔｄｏｏｒ}）：設計温度はＡＳＨＲＡＥ基本ハンドブックに規定されているか、地方規則集（州の建物条例など）に規定され、またはその他の適当な手段から入手できる。

測定値は一般に受け入れられる標準および／または方法に従って記録することができる。使用する試験または測定標準を含む記録を保持することができる。該当する標準および規則は以下の旧、現行、より最新の、または更新バージョンを含むことができる。
空調
・ＨＶＡＣシステム−試験、調整およびバランシング（１９９３）（全国板金および空調契約者協会（ＳＭＡＣＮＡ））；
・住宅空間の暖房および冷房機器に必要な容量の決定（ＣＳＡ、ＣＡＮ／ＣＳＡ−Ｆ２８０−Ｍ９０）；
・住宅の冬季および夏季の空調の負荷算出、第７版（１９８６）（ＡＣＣＡ、ＡＣＣＡマニュアルＪ）；
・ユニット式空調機およびヒートポンプの季節ごとの効率の試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ １１６−１９８３）；
・ヒートポンプ・システム：原理と応用（商用および住宅用）（ＡＣＣＡ、マニュアルＨ）；
・室内空調機およびパッケージ化端末空調機の評価のための試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳ１／ＡＳＨＲＡＥ １６−１９８３（ＲＡ ８８））；
・室内空調機およびパッケージ化端末空調機の暖房容量の評価のための試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ ５８−１９８６（ＲＡ ９０））；
・室内ファンコイル空調機の評価のための試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ、７９−１９８４（ＲＡ９１））；
・ユニット式空調の評価のための試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ ３７−１９８８）；
・室内空調機（米国火災保険協会（ＵＬ）、ＵＬ ４８４）；
ダクト
・住宅の冬季および夏季の空調のダクト設計（ＡＣＣＡ、マニュアルＤ）；
・ＨＶＡＣ空気ダクト漏れ試験マニュアル（１９８５）（ＳＭＡＣＮＡ、ＳＭＡＣＮＡ）；
・住宅タイプの空調システムのパイプ、ダクトおよび取り付け具（ＣＳＡ、Ｂ２２８．１−１９６８）
暖房
・ＨＶＡＣシステム − 試験、調整およびバランシング（１９９３）（ＳＭＡＣＮＡ、ＳＭＡＣＮＡ）；
・住居の暖房および空調システムの設置標準（１９８８）（ＳＭＡＣＮＡ、ＳＭＡＣＮＡ）；
・住宅の装置選択（ＡＣＣＡ、マニュアルＳ）；
・住宅空間の暖房および冷房機器に必要な容量の決定（ＣＳＡ、ＣＡＮ／ＣＳＡ−Ｆ２８０−Ｍ９０）；
・住宅用油だきスチームおよび温水ボイラー（ＣＳＡ、Ｂ１４０．７．１−１９７６（Ｒ １９９１））；
・ガス機器サーモスタット（ＡＧＡ、ＡＮＳＩ Ｚ２１．２３−１９８９；Ｚ２１．２３ａ−１９９１）；
・ヒートポンプ・システム：原理と応用（商用および住宅用）（ＡＣＣＡ、マニュアルＨ）；
・住宅の中央暖炉およびボイラーの年間燃料使用効率の試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ １０３−１９９３）；
・ユニット式空調機器およびヒートポンプ機器の評価のための試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ ３７−１９８８）；
・住宅の輻射式チューブ暖房の要件（ＡＧＡ、７−８９）
・住宅の温水暖房システムの設置ガイド、第６版（１９８８）（ＨＹＤＩ、ＩＢＲ ２００）；および
・木材燃焼機器の性能定格の試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ １０６−１９８４）；
上記の各々は引用により本明細書の記載に援用する。

（エネルギー効率照明プログラム）
居住環境と労働環境には適切な照明が通常必要である。廊下などの多くの空間は２４時間照明を必要とすることがある。したがって、特に照明が長時間点灯している状況では、照明の改善はエネルギー消費量を大幅に低減する潜在的な効果がある。照明効率の改善策は、また冷却負荷を低減することができる。これは、効率が低い照明は電気エネルギーを光ではなく熱に変換するからである。

ワット数が一定である（すなわち、非可変照明システム）場合、エネルギー消費量は下式から算出できる。

ここで、
ｋＷ＝報告されたエネルギー需要（単位：キロワット）
_ｂ＝ベースラインのシナリオを表す添え字
_ｐｉ＝実施後のシナリオを表す添え字
ｔ＝照明システムが稼働している期間

照明改善プログラムのベースライン・シナリオは、現在の照明システムの継続使用またはそれに匹敵する標準の代替システムの使用を含むことができる（エネルギー効率プログラムを実施しないとして）。実施後のエネルギー消費量は、使用継続時間に特定のシステムの受け入れられている標準エネルギー消費量を乗算することで、またはその他の適当な手段での正確な現場の計測から算出できる。式５ａは照明のワット数が固定されていて（照明は照度を落とせない）時間数が分かっている時に限って算出できる。

照明が照度を落とせるか、システム固有のエネルギー消費量を監視することができる時には、エネルギー消費量（実施前または実施後）を式１ｃに示すように算出できる。純家屋エネルギー節減量は式１ｄに示すように算出でき、プログラム全体のエネルギー節減量は式１ｅおよび１ｆに示すように算出できる。

（照明プログラムのためのデータ収集、試験、および補助計測）
使用する算出方法に応じて、異なる情報セットが必要になる。したがって、データ収集方法は演算の入力要件に依存することがある。主要な入力変数は以下の通りである。
１．エネルギー：装置のエネルギー消費量は、ｋＷｈメータ（現場検査または補助計測）、サブシステム消費監視、または他の適当な手段で測定することができる。
２．ワット数：所与の時間および使用単位当たりの装置の電力需要（ｋＷ）は電力計（機器の現場検査または補助計測）を用いて、または設置されたバルブとバラストの定格容量から、またはその他の適当な手段から測定できる。
３．使用量：装置が「オン」になっている時間数は使用時間記録器またはその他の適当な手段で測定できる。

測定値は一般に認められた標準および／または方法に従って記録することができる。使用する試験または測定標準を示す記録を保持することができる。該当する標準および規則は以下の旧、現行、より最新の、または更新バージョンを含むことができる。
・照明学会照明ハンドブック、第８版、北米照明学会、１９９３；
・照明の経済学的分析、北米照明学会；
・ＡＳＨＲＡＥ／ＩＥＳ標準９０．１−１９８９、米国冷暖房空調工業会（ＡＳＨＲＡＥ）および照明学会（ＩＥＳ）、１９８９；
・先進の照明ガイドライン：１９９３、電力研究所（ＥＰＲＩ）／カリフォルニア州エネルギー委員会（ＣＥＣ）／連邦エネルギー省（ＤＯＥ）、１９９３年５月；
・照明改良マニュアル。大気および輻射の米国ＥＰＡ局 ６２０２Ｊ．ＥＰＡ ４３０−Ｂ−９５−００３ １９９５年１月；
・照明演算のための演算手順および基準仕様、北米照明学会；
・室内照明器具の平均輝度の決定、北米照明学会；
・ＡＮＳＩ承認の室内居間空間の設計基準、北米照明学会；
・照明基本ハンドブック、電力研究所、ＴＲ−１０１７１０、１９９３年３月
上記の各々は引用により本明細書の記載に援用する。

（燃料切り替えプログラム）
燃料切り替えはより汚染物質が多い燃料からより汚染物質が少ない燃料への転換を含むことができる。大半の可燃性燃料は、エネルギーを生産する一方で、さまざまな大気汚染物質を排出する。装置またはシステムの効率を増すと排出量が低減され、したがって、「より清浄な」燃料への転換は排出量を低減することができる。燃料切り替えの改善策は特定の燃料の使用（例えば、硫黄分が多い石炭から硫黄分が少ない石炭への切り替えなど）または異なる燃料タイプへの切り替え（例えば、石油燃料から天然ガスへの切り替え）を含むことができる。その他のより清浄な燃料源は、太陽、熱ポンプ、地熱、メタン、その他のさまざまな燃料源を含むことができる。燃料の切り替えによって当該装置の排出係数は変化し、また稼働効率が増すことがある。これは燃料転換の実行中に装置の保守を行うことができるからである。

燃料切り替えによる排出物削減量は下式から算出できる。

ここで、
ＥＣ_ｂｉ＝ベースラインのエネルギー消費量
ＥＣ_ｐｉ＝プログラム実施後のエネルギー消費量
ＥＦ_ｂｉ＝ベースラインの限界排出係数
ＥＦ_ｐｉ＝プログラム実施後の限界排出係数

排出係数はベースラインのケースと改善策の両方について算出できる。これは稼働効率と汚染物質の排出率が両者で異なるためである

（燃料切り替えプログラムのためのデータ収集、試験、および末端使用測定）
燃料源の変更は通常家屋空間の暖房および冷房システム（ＨＶＡＣ）ならびに関連する排出係数に影響を与える。この排出係数は先に「排出係数」の項で述べたように算出できる。

（エネルギー効率全家屋プログラム）
家屋の全改修によって、家屋の断熱効果は高まり、外気（冬の冷気と夏の暖気）の浸透と内部空気（冬の暖気と夏の冷気）の漏れはともに低減する。このような改修は、屋根裏および外壁の断熱材の設置と、より効率が高い窓および／またはドアの設置と、浸透の低減と、その他のすべての適当な改善策とを含むことができるが、これらに限定されない。家屋全体のエネルギー消費は外部環境に大きく依存し、したがって、可能であれば、地域環境の天候指標を用いて結果を正規化することが有利である場合がある。

家屋の全面改修から得られる純エネルギー節減量は式７ａに示すように算出できる。プログラム全体でのエネルギー節減量は式７ｂに示すように、各家庭の節減量を合算することで決定できる。

ここで、
ＥＣ＝エネルギー消費量
_ｂ＝ベースライン・シナリオを表す添え字
_ｐｉ＝実施後のシナリオを表す添え字
ＯＢＩ＝居住者の行動指標

ここで、
_ｇ＝類似の特徴を有する家庭のグループを表す添え字
ＨＨ＝特定のグループ内の家庭数
ＡＥＳ＝グループ_ｇ内の家庭の平均エネルギー節減量

（家屋全体のプログラムのためのデータ収集、試験、および補助計測）
使用する算出方法に応じて、異なる情報セットが必要になる。したがって、データ収集方法は演算の入力要件に依存することがある。主要な入力変数は以下の通りである。
１．エネルギー：装置のエネルギー消費量はｋＷｈメータ（現場検査または補助計測）、公共料金の請求書、サブシステム消費監視、または他の適当な手段で測定することができる。
２．建物の断熱：断熱レベルは建築記録から収集でき、または建物の築年数、建物のタイプ、またはその他の適当な手段に基づいて推定することができる。
３．浸透：浸透試験をミネアポリス・ブロア・ドアまたはその他の適した製品で実行することができる。試験は該当する標準に従って訓練を受けた経験豊かな技術者の手で実行することができる。

建物の熱包絡線の変更は、第１に家屋の空間の暖房および空間の冷房の負荷に影響を与えることができる。

測定値は一般に認められた標準および／または方法に従って記録することができる。使用する試験または測定標準を示す記録を保持することができる。該当する標準および規則は以下の旧、現行、より最新の、または更新バージョンを含むことができる。
・切り離した一家族の住宅建物の空気漏洩性能（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ １１９−１９８８）；
・切り離した住居内の空気交換率の決定方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ １３６−１９９３）；
・室内空気拡散の試験方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ １１３−１９９０）；
・許容できる室内空気品質のための換気（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ ６２−１９８９）；
・モデル・エネルギー規則（１９９２）（米国建築審議会（ＣＡＢＯ））；
・人間が居住するための熱環境条件（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ ５５−１９２）；
・新築建物の設計のエネルギー保存（居住用専用）（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ／ＩＥＳ ９０Ａ−１９８０）；
上記の各々は引用により本明細書の記載に援用する。その他のエネルギー効率改善策または改良策は本発明の範囲内にある。

（排出物削減量の定量化）
排出物削減量は、それに関連する排出係数とエネルギー節減量との関数である。ガスの排出物削減量は下式から算出できる。

ここで、
_ｐ＝実施されたプロジェクトまたは特定の効率改善措置を表す添え字
_ｎ＝使用するエネルギー効率プログラムの数
ＥＳ＝ｋＷｈ（キロワット時）で表されるプロジェクト_ｐの節減エネルギー
ＥＦ＝ｋＷｈ当たりの炭素等量（ＴＣＥ）当たりのトンで表されるｇに関連する排出係数
ｇ＝ガス

関連する排出係数は時間の経過と共に変化することがある。本発明の実施形態は、また、変化する排出係数を上式に組み込むことを企図している。

（取引可能な排出物削減量の定量化）
エネルギー効率プログラムから生まれる排出物削減量は予測エネルギー節減量とそれに関連する排出係数に基づいてステップ２００で算出できる。エネルギー節減量と排出係数の推定には不確実性が付きまとっている。本発明の実施形態は、これらの推定の不確実性レベルの評価手順のセットと各々へのＴＣＦの割り当てを含む（以下を参照）。ＴＣＦの目的は、不確実である（または取引不可能な）部分から確実な（または取引可能な）算出された排出物削減量の部分を決定することである。排出物削減量の不確実な部分は貯蔵し、将来検証されたら蔵出しすることができる。

規定された不確実性の程度（例えば、メートル法による１０００トンのＣＯ_２±１０％）を有する本発明の範囲内の取引可能な排出物削減量を提供することは可能であるが、本発明の実施形態は、不確実性がない取引可能な排出物削減（例えば、メートル法による１０００トンのＣＯ_２）を提供することも企図している。算出（または推定プロセス）の不確実性にもかかわらず、発生することが保証されている排出物削減量を算出することが望ましい。例えば、所与のエネルギー効率プログラムの算出された排出物削減量が±１０％の不確実性があるメートル法による１０００トンであった場合、メートル法による９００トンしか取引可能と考えられない可能性がある。本発明の一実施形態によれば、排出量の取引可能な部分を算出する方法が式９ａに示されている。

（式９ａ）取引可能な排出物削減量＝排出物削減量＊ＴＣＦ
ここで、
ＴＣＦ＝技術的信頼係数

ＴＣＦはエネルギー節減量と排出係数推定の両方の不確実性を表す０から１の（またはその他の適当な尺度の）数字である。大きいＴＣＦ（１に近い）は、算出された排出物削減量の不確実性がきわめて小さく、したがって、取引可能な排出物削減量プールのサイズは算出された排出物削減量とほぼ同じサイズであることを示す。小さいＴＣＦ（０に近い）は、かなりの不確実性があり、したがって、取引可能な排出物削減量は算出された排出物削減量のきわめて小さい部分であることを示す。

図９のグラフは演算（上式２〜７）から得られた予測排出物削減量と取引可能な排出物削減量の一例を示す。垂直の誤差バーは不確実性を示す。算出された排出物削減量についてＴＣＦを識別し、使用して取引可能な排出物削減量（図９の水平の破線）を生産することができる。

Ｍ＆Ｖプロセスの予測段階では、潜在的な排出物削減量は予測または推定することができる。これを図９の水平の実線に示す。Ｍ＆Ｖプロセスのプログラム段階で使用する予測測定手法に基づいて、実測排出物削減量の不確実性を推定することができる。この不確実性を垂直の誤差バーで示している。この不確実性バーは確実である推定排出物削減量の部分（すなわち、誤差バーの下側の領域）と、不確実である推定排出物削減量の部分（誤差バーの内側の領域）を示す。この一般的な手法はいくつかのＭ＆Ｖ手法の各々のＴＣＦを決定するために使用できる。

Ｍ＆Ｖプロセスのプログラム段階で所与のエネルギー効率プログラムから得られる排出物削減量に関するデータが収集されるにつれ、ある程度の変動があるにしても実測データが予測段階で予測される予測排出物削減量と一致すると予想される。ＴＣＦの目的は、実測排出物削減量（図１０の変動する点線）が常に「取引可能な排出物削減量」を確実に超える（すなわち、信頼できる推定である）ようにすることである。

本発明の一実施形態では、データはプログラムの参加者（例えば、プログラム・パートナー）によって、プログラムの排出物削減量および取引可能な排出物削減量を自動的に算出する電子スプレッドシートに記入される。電子スプレッドシートに記入されたデータは、エネルギー消費量、排出係数、およびＭ＆Ｖオプションを含むが、これらに限定されない。スプレッドシートはいくつかのオプションを参加者に提供して参加者に最も該当するオプションを選択させるように構成できる。例えば、参加者はデフォルトの排出係数を選択し、または自分の排出係数を記入することができる。適用データが記入されると、リンクされたアルリズムによってスプレッドシートは自動的にさまざまな演算を実行することができる。電子スプレッドシートは、例えば、エクセル・スプレッドシートなどの適したソフトウェアで提供できる。あるいは、データは排出物削減量と取引可能な排出物削減量の自動演算によらずにハードコピー版のスプレッドシートに記入することもできる。

（将来のオプション）
一連のエネルギー効率プログラムの「期間」の中間点で、またはその他の任意の適当な時点で、実際の排出物削減量は常に取引可能な排出量を超える場合がある。この場合、予測排出物削減量およびＴＣＦは過剰に保守的になることがある。その結果、取引可能な排出物削減量のプール内に提供される以上の排出物削減量が実現された。図１１は、取引可能な排出物削減量の新しいプール（取引可能な排出物削減量２として示す）がこれらのエネルギー効率プログラムからの非取引（または未開発）排出物削減量から形成される様子を示す。新しいプールはエネルギー節減量およびその結果の排出物削減量の実際の現場の測定から形成できる。

（ＴＣＦの算出）
取引可能な排出量を評価する方法を式９ａに示す。ＴＣＦは下式の３つの他の係数の合算に基づいて決定できる。

（式９ｂ）ＴＣＦ＝技術的信頼係数
ＴＣＦ＝１−（ＲＦ_ＥＳ＋ＲＦ_ＥＦ＋ＡＦ）
ここで、
ＲＦ_ＥＳ＝エネルギー節減量推定のリスクファクタ
ＲＦ_ＥＦ＝排出係数推定のリスクファクタ
ＡＦ＝調整係数
これらの係数について以下に定義する。

（エネルギー消費量のリスクファクタ（ＲＦ_ＥＳ）の識別）
リスクファクタは、算出された排出物削減量を導出するための演算の不確実性の係数である。したがって、リスクファクタは、プログラムのタイプ（ＨＶＡＣまたは照明などの）とエネルギー節減量および排出係数を検証するための厳格さの関数である。エネルギー節減プログラムの厳格さは測定する手法のタイプと、これらの方法が実行される規模とに依存する。可能な測定手法は、エネルギー・スター、エンジニアリング演算／モデル化、請求書分析、計測／補助計測および／またはその他の適当な手段を含む。

エネルギー・スター・ラベルを用いて対象とするさまざまなプログラム（機器、家屋など）の各々について信頼できる監視および検証手順を提供することができる。異なるプログラムのデフォルト値を提供することができる。参加者のプログラムがエネルギー・スターに基づく場合、デフォルト値とそれに関連するリスクファクタを使用することができる。

エネルギー節減値は、例えば、すでに発行されている研究または統計などの他の情報源に基づいていてもよい。これらの推定は地域的すなわち局所的であってよく、政府、研究者、個人、その他の情報源などのいくつかの異なる情報源から入手してもよい。いくつかのタイプの外部の情報源に関連するリスクファクタを表１に示す。

エネルギー節減量および排出物削減量は、また、エンジニアリング推定、またはコンピュータ・モデル、またはその他の適当な手段を用いて定量化することができる。これは、建物エネルギー・ソフトウェア（ＤＯＥ−２、ＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ、またはその他の任意の適したソフトウェア）を用いた簡単なデグリーデイ分析、ビン分析、毎時分析、および／または時間刻み分析を使用することができる。異なる測定規模（検討する家庭数および天候シナリオ）での異なるエンジニアリング演算方法のサンプルのリスクファクタを表２に示す。

請求書分析は、プログラム参加者からの実測データの大規模なサンプルと対象グループを分析してプログラム参加によるエネルギー消費量の変化を定量化することで実行できる。この分析方法は生データまたは正規化され該当係数（天候およびグループの特徴など）によって階層化されたデータについて実行できる。異なる検査規模（検討する家庭数）での異なる請求書分析方法のサンプルのリスクファクタを表３に示す。

計測および補助計測を用いて所与のエネルギー効率プログラムによって影響される末端ユーザの消費量を測定することができる。異なる検査規模（検討する家庭のパーセンテージ）での異なる計測および補助計測分析方法のサンプルのリスクファクタを表４に示す。

（排出係数のリスクファクタ（ＲＦ_ＥＦ）の識別）
エネルギー節減量が算出されると、排出係数を用いてこれらの節減量を排出物削減量に変換することができる。排出係数は通常、測定方法およびデータ（国内、州、公共設備、またはプラント固有の）の解決に基づくある程度の不確実性を有する。異なる定量化方法に基づく排出係数のサンプルのリスクファクタを図５に示す。

（調整係数（ＡＦ）の識別）
不確実性は将来のエネルギー使用パターンの予期しない変化（エネルギー・コストまたは天候の予期しない変化によるなどの）および排出係数の予期しない変化（規制の予期しない変化によるなどの）に関連する場合がある。そのような変化は予期することが困難で、所与の年に達成される排出物削減量に影響することがある。これらの将来の可能性の緩衝策を設けるため、調整係数（ＡＦ）をＴＣＦに組み込んでもよい。ＡＦには１５％などの利用可能な全排出物削減量に対応する値を割り当てることができる。割り当てられた値は定期的に再訪し、更新することができる。ＡＦによって、取引可能な排出物削減量がプログラムによって達成される実際の排出物削減量を確実に超えないようにすることができる。全体のＴＣＦがあまりに保守的と思われる場合、過剰な排出物削減量を将来の排出プールに含めることができる。あるいは、実際の排出物削減量が取引可能な排出物削減量と一致すると思われる場合、全体のＴＣＦはＥＴＩの参加者の財政的な利益を保護するというその機能を効果的に実行したことになる。

（エネルギー節減量の監視および排出物削減量の定量化）
エネルギー節減量プログラムの初期の段階では、排出物削減量は将来数年にわたって予測できる。これはエネルギー消費量および排出係数に関するいくつかの前提を含む。この予測段階の概略を図７に示す。

１つまたは複数のエネルギー節減機会が実施されると、実際のエネルギー消費量および排出係数が測定でき、実際の排出物削減量の推定が提供される。この測定段階を図８に示す。住宅エネルギー節減機会を監視するステップ４００および排出物削減量の定量化を監視するステップ５００で、図２に示すように、プログラム運営スタッフなどのプログラム参加者は、プログラム・パートナーによって測定され収集されたエネルギー節減量および排出物削減量データを集計し管理することができる。

（エネルギー節減量の検証）
図２に示すように、ステップ６００で、排出物削減量の定量化を検証できる。上記のように、ベースライン・エネルギー使用量と実施後または実測エネルギー使用量との差の評価に基づいて、エネルギー節減量の初期推定を算出することができる。

ベースライン予測はエネルギー消費量および使用量の履歴から構築できる。履歴情報が入手できない時には、現場の監視またはその他の適当な手段を使用できる。実施後のエネルギー使用量を測定でき、またはエンジニアリング演算、みなし節減推定、またはその他の適当な手段によって推定することができる。よく知られている、エネルギー使用量と達成可能なエネルギー節減量（例えば、多数の電化製品）について一般に合意があるエネルギー効率技術のためにみなし節減推定を使用することができる。みなし節減推定は装置の動力出力および使用時間を用いて算出することができる。予測可能な期間のために装置を使用し、エネルギー消費量が変わらない時には、みなし節減推定を使用できる。例えば、１日２４時間、１年３６５日点灯している照明について、みなし節減推定を使用することができる（エネルギー消費量は継続的な需要および使用期間のために合理的な確実性で算出できる）。

対策の導入後、ベースライン・エネルギー使用量および実施後のエネルギー使用量を、現場での監視、みなし節減推定、またはその他の適当な手段によって検証することができる。純エネルギー節減量はベースライン・エネルギー使用量から実施後のエネルギー使用量を減算することで算出できる。エネルギー消費量が外部変数（ＨＶＡＣシステムの天候への依存度などの）に大きく依存している場合には、そのような変数についてエネルギー消費量を正規化することができる。

（排出物削減量の検証）
ステップ６００は、エネルギー節減機会またはエネルギー効率プログラムの排出物削減量を検証するステップをさらに含むことができる。ベースライン排出量およびプロジェクトの実施の結果としての排出物削減量はエネルギー消費量および節減量データから算出できる。エネルギー使用量／節減量から排出量／排出物削減量への変換は当該装置および燃料源（ガス、石油、電気など）にふさわしい排出係数に基づいて実行することができる。本発明の一実施形態では、米国ＥＰＡの「大気汚染物質排出係数」（ＡＰ−４２）に基づいて排出係数を決定する方法、または任意のその後の改訂または交換策が使用される。エネルギー消費量がベースラインおよび改善シナリオについて算出されると、排出係数データベースを用いてプログラムの排出物削減量を求めることができる。

ステップ６００で、測定段階で実行する演算および推定を用いて、予測段階で予測した排出物削減量が達成されたことが検証される。この検証によって排出物削減量の購入者は排出物削減量が真正であることを確認できる。このプロセスは市場での排出物削減量の価値を支える。プログラム参加者による自己検証および／または第三者による検証も使用できる。実測排出物削減量が予測排出物削減量と大幅に異なる場合、調停が必要になる。例えば、プログラム・パートナーはその取引可能な排出物削減量の新しい推定を再計算して再提出することができる。

エネルギー節減量はエネルギー消費履歴の分析および将来の消費量のモデル化から算出できる。これらの演算はある程度の不確実性を有するが、プログラムが一定期間実施された後で検証することができる。それによって、公共料金の請求書、計測装置、および／またはその他の適当な手段で実際の消費量を測定できる。

（不確実性）
上記のように、エネルギー節減量、それ故排出物削減量の計算にはある程度の不確実性が含まれる。ステップ２００で統計的方法を用いてエネルギー節減量を計算して特定の住宅エネルギー節減プログラムの結果を決定し、本発明を具体化する住宅排出量取引クレジット・プログラムの信頼と財政管理が確保される。本発明のＭ＆Ｖプロトコルは、信頼レベルおよびサンプリングなどの統計手段をさらに含むことができる。以下の統計式を起用する方法は、誤差リスク分析の分野でよく知られている。また、不確実性分析のために、引用により本明細書の記載に援用する付録Ｂの国際性能測定および検証プロトコルに記載する方法を使用することができる。

ある程度の不確実性は、多くの測定、推定、および予測値にはつきものである。不確実性の源泉は、例えば、計測誤差、モデル化誤差、サンプリング誤差、およびその他の体系的および／または確率的誤差を含む。誤差の大きさは、通常、製造業者の仕様書に記載されている。通常、計測誤差は節減量の推定では大きな誤差源とは考えられていない。ただし、計測誤差も適宜考慮することができる。

モデル化誤差は当該のパラメータを推定する時のモデルの誤差を指す。これらに限定はされないが、モデルの重要な条件の欠落、「知られている」係数に誤った値を割り当てた、有効範囲を超えたモデル結果の外挿を含むモデルの指定誤りから偏りが発生することがある。モデル変数によって説明できない係数のランダムな効果は非体系的誤差である。

本発明のモデルにさまざまな回帰（線形および／または非線形）および／または相関関数を用いることができる。回帰モデルは、独立および従属変数の相関を記述する逆数学的モデルである。以下の形式の線形回帰を使用できる。

ここで、
ｙおよびｘ_ｋ，ｋ＝１，２，３，．．．，ｐ個の観察される変数
ｂ_ｋ，ｋ＝回帰によって推定される０，１，２，．．．，ｐ個の係数
ｅ＝回帰式によって説明できない残差

この式と以下の式、およびその中で使用される変数を適用する方法は当業者には周知である。このタイプのモデルは２つの方法で使用できる。
１．ｘの値の所与の組についてｙの値を推定する。この適用例は、特定の１年または１年の特定の部分のデータから推定されたモデルを使用して正規化された年の消費量を推定することである。
２．１つまたは複数の個々の係数ｂ_ｋを推定する。

第１のケースでは、ｘ_ｋの値が与えられた時にモデルを用いてｙの値を予測し、推定の精度は予測平均の二乗平均誤差の平方根（ＲＭＳＥ）によって測定できる。この精度手段は大半の標準回帰パッケージによって提供される。予測のＭＳＥは下式の予想値で、予測のＲＭＳＥはＭＳＥの平方根である。

ここで、
ｙ｜_Ｘ＝ｘの所与の値におけるｙの真の平均値
ｙ｜_{Ｘ，ｌｉｎｅ}＝適合する回帰線によって推定される値

第２のケースでは、モデルを用いて特定の係数ｂ_ｋが推定され、推定値の精度は推定された係数の標準誤差によって測定される。この標準誤差は、また、標準回帰パッケージによっても提供される。推定値ｂの変化は以下の値の推定値である。

ここで、
ｂ＝係数の真の値
ｂ’＝回帰によって推定される値
標準誤差は変化の平方根である。

本発明の実施形態では、以下に示す３つの統計指標を用いて回帰モデルを評価することができる（ＳＡＳ １９９０）。

１．決定係数、Ｒ^２（％）

２．変化の係数、ＣＶ（％）

３．平均偏り誤差、ＭＢＥ（％）

本発明の実施形態で考慮する誤差の他の形式はサンプリング誤差である。サンプリング誤差は、検討中の単位のセット一式ではなく、単位のサンプルが観察されたという事実に起因する誤差を指す。サンプリング誤差の最も簡単な形式は確率的誤差である。単位の固定番号ｎは、Ｎ個の単位の母集団全体からランダムに選択される。各単位はサンプル内に含まれる同じ確立を有する。

これらの式およびその中で使用される変数を適用する方法は当業者には周知である。より複雑なランダム・サンプルの場合、当技術分野で周知のタイプのより複雑な式を使用することができる。ただし、一般的には、標準誤差は（１／ｎ^０．５）に比例する。すなわち、サンプル・サイズを係数「ｆ」だけ増やすと標準誤差が係数ｆ^０．５だけ減少する（推定値の精度が改善される）。

（不確実性成分の結合）
節減量（Ｓ）の推定値はいくつかの別々に推定された成分（Ｃ）の合計である。

次に、推定値の標準誤差が次式で与えられる。

節減量（Ｓ）の推定値がいくつかの別々に推定された成分（Ｃ）の積の場合、

次に、推定値の相対標準誤差が次式で近似される。

上式およびその中で使用される変数を適用する方法は当業者には周知である。

各成分は独立して推定してもよい。独立とは、成分の１つに影響するどのような確率的誤差も他の成分に影響する誤差に関係がないという意味である。特に、異なる成分は同じ回帰適用によって、または同じ観察サンプルによって推定されない。

上式およびその中で使用される変数を適用する方法は当業者には周知である。異なる成分の誤差推定値を組み合わせる上式は誤差伝搬分析の基礎の役割を果たす。このタイプの分析を用いて１つの成分内の誤差が推定値全体の精度に影響する様子を推定することができる。次に、監視リソースをコスト効率よく設計して最終的な節減量推定値の誤差を低減することができる。この評価は以下を考慮できる。
・各成分の精度の改善による節減量推定精度に与える影響
・各成分の精度の改善コスト

（定量化可能な不確実性レベルの確立）
節減量の決定は、直接消費量レベルを測定するのではなくレベルの差を推定するステップを含むことができる。一般的に、所与の相対精度で差を計算するには消費量レベルの測定に用いるより高い絶対精度が必要である。したがって、同じ相対精度でのレベル測定の場合よりも大きいサンプルが必要になろう。例えば、平均負荷が約５００ｋＷ、予想節減量が約１００ｋＷとする。負荷に適用される９０％の信頼で１０％の誤差（９０／１０）基準では、９０％の信頼で５０ｋＷの絶対精度が必要である。節減量に適用される９０／１０基準では、同じ信頼レベルで１０ｋＷの絶対精度が必要である。

精度基準は、需要またはエネルギー節減量だけでなく節減量を決定するパラメータにも適用される。例えば、節減量は単位の数（Ｎ）、稼働時間（Ｈ）およびワットの変化（Ｃ）の積を含むことができる。

（式１０ｌ）節減量＝Ｎ＊Ｈ＊Ｃ
ここで、
Ｎ＝単位数
Ｈ＝稼働時間数
Ｃ＝ワットの変化

９０／１０基準はこれらの各パラメータに別々に適用することができる。これらの各パラメータについて別々に９０／１０精度を達成するということは、節減量について９０／１０基準が達成されたという意味ではない。逆に、単位数とワットの変化に誤差がないと考えられる場合、時間についての９０／１０精度は節減量についての９０／１０精度を意味する。

本発明のＭ＆Ｖプロトコルではさまざまなレベルで精度標準を課すことができる。分離レベルの選択は所望のサンプル・サイズおよびそれに関連する監視コストに影響することがある。可能なレベル選択は以下の１つまたは複数を含む。
・各サイト内でサンプリングが実行される個々のサイト
・サイトとサイト内の単位の両方がサンプリングされる、所与のプロジェクトの複数のサイトにまたがった特定のタイプの技術に関連するすべての節減量
・プロジェクトのいくつかのサイトにまたがった特定のタイプの技術に関連するすべての節減量
・所与のエネルギー節減機会のすべての技術およびサイトに関連するすべての節減量

一般に、精度が高いほど、データ収集要件は高くなる。一次的目標がプロジェクトまたはプロジェクトのグループ全体の節減量の精度を確保することである場合、同じ精度要件は各サブセットに課されない。各サブセットについて一様の相対精度目標は全体としてのプロジェクトの可能な最大精度を得る目標と矛盾する可能性がある。

（正規化係数の使用）
正規化をさらにエネルギー節減量の測定および算出に用いて、居住者の行動、天候、およびその他の要因などの環境変数への依存を補償することができる。これは、これらの要因への依存度が高い場合に実行できる。

（天候指標）
エネルギー消費量は外部環境に依存することがある。この依存のために、システムのエネルギー効率を算出する場合には天候を考慮したほうが好ましい。このプロセスを正規化と呼ぶ。天候正規化は天候に左右されるエネルギー消費量のプログラム（例えば、ＨＶＡＣシステム、燃料の切り替え、および家屋の全改修）に使用できる。正規化の第１のステップは天候の定量化である。例えば、ＨＶＡＣによる予測エネルギー節減量は年間の暖房デグリーデイ（ＨＤＤ）または冷房デグリーデイ（ＣＤＤ）の数に基づくことができる。エネルギー消費量とＨＤＤの関係を比較することで、ベースライン・エネルギー消費量を算出するために使用した同じ天候で改善された建物のエネルギー消費量を決定することが可能になる。

天候の影響は過去のエネルギー消費パターンを分析する際にも考慮できる。例えば、天候がより厳しい場合、エネルギー効率改善策の後でも家庭のエネルギー消費量は高いが、エネルギー消費量は改善策を実施しなくても高かったはずである。

天候の正規化はいくつかの異なる天候シナリオの下での家庭のエネルギー消費量のモデル化を含むことができる。このモデル化は米国エネルギー省が提供するソフトウェアまたはその他の適当な建物エネルギー・モデル化ソフトウェアを用いて達成できる。また、エンジニアリング推定値を用いてエネルギー消費量を推定できるが、この方法は、通常、精度が低い。

モデル化またはエンジニアリング推定値に基づいて、暖房デグリーデイ（ＨＤＤ）と冷房デグリーデイ（ＣＤＤ）とエネルギー消費量との相関関係を構築できる。例えば、図１２は、ＨＤＤ想定値の総数が異なる場合の同じ家庭のモデル化の結果を示す。

関係が構築された後で、年間の暖房デグリーデイに関して将来の天候を算出できる。この予測は、３０年平均気温、または、別の方法としては、最近の天気傾向履歴に基づいた別の推定でよい。将来の天候パターンに関する相関計算値および想定値は明示的に定義できる。例えば、図１２に示すグラフは０．０１５９（ＨＤＤ）−１０．６に等しい暖房エネルギー消費量（単位：ＭＭＢｔｕ）を示す。

エネルギー消費量算出に天候正規化を含めることで、将来のエネルギー消費量を算出でき、エネルギー節減量履歴を天候の影響を無視した場合と比べてより正確に分析することができる。

所与のエネルギー効率プログラムの地理領域では、さまざまな計画対象期間について暖房デグリーデイ（ＨＤＤ）／冷房デグリーデイ（ＣＤＤ）の履歴平均と標準偏差とを算出することが好ましい。これらの算出によって天候が引き起こす不確実性が理解できる。例えば、以下の基準を使用できる。
・５年平均ＨＤＤ
・５年標準偏差ＨＤＤ
・５年平均ＣＤＤ
・５年標準偏差ＣＤＤ
・１０年平均ＨＤＤ
・１０年標準偏差ＨＤＤ
・１０年平均ＣＤＤ
・１０年標準偏差ＣＤＤ

（居住者行動指標）
家庭内の居住者の数と行動は家庭のエネルギー消費量に大幅に影響する。エネルギーに関心がある人々は部屋を出るとき明かりを消すが、そうでない居住者もいる。他の要素もすべて等しいとして２人の家族は６人の家族より使用するエネルギーははるかに少ない。その結果、改善策を採用してもしなくても家庭の居住者数が変わればエネルギー消費量は変化する。この影響を補償するため、可能であれば居住者の特徴を収集してモデルを正規化するのに使用できる。この追加の分析はサンプル・サイズが小さい場合に採用できる。所与のプログラムに参加する数千の家庭がある場合、１つの家庭での居住者の変化はプログラム内の別の箇所の変化によって相殺される傾向がある。

いくつかの居住者シナリオの下で雛形の家屋をモデル化することで居住者行動指標を作成することができる。例えば、１つの家庭のエネルギー消費量を夫婦、３人家族、および７人家族について決定できる。この分析を用いて居住者とエネルギー消費量との関係（式などの）を構築することができる。その結果、この関係を用いて所与の世帯または世帯の組の生の消費量データを正規化することで居住者の変化を補償することができる。

例えば、家庭の温水消費量は居住者数と高い相関関係にあり、したがって、居住者数について温水消費量を正規化する式を作成することができる。

さらに、家庭のエネルギー消費量はエネルギーの価格に対して敏感であることが多い。その結果、エネルギー消費量の算出は大幅な価格の変化を生むことがある。消費者の行動とエネルギー価格との関係を表す式を作成して価格の変化による居住者行動の変化に基づいてエネルギー消費量データの正規化を実行することができる。

本発明の範囲または精神を逸脱することなく、本発明の構造、構成、ステップ、および／または作用をさまざまに修正および変更することができることは当業者には明らかであろう。

本発明は、既存の新しい排出源の検証、オープン市場、およびＮＯ_Ｘ、ＶＯＣ、ＳＯ_Ｘ、ＰＭおよびＣＯなどの他の汚染物質の排出物削減量ならびにＣＯ_２排出物削減量が取引される地域排出源の排出量取引市場への参入を企図している。さらに、排出規制への４種類の汚染物質（ＮＯ_２、ＳＯ_Ｘ、ＣＯ_２および水銀）のアプローチが立法府内で現在検討されている。上記およびその他の未決定の汚染物質も本発明の範囲内であるということが明確に企図される。

さらに、本発明のさまざまな実施形態の方法ステップは参加者のガイドライン内で開示でき、この指令はＥＴＩのすべてのプログラム参加者が遵守する。方法ステップはさらにデータ処理手段によっても実施できる。特に、住宅排出物削減量を定量化するシステムは、住宅エネルギー節減機会に関連するエネルギー節減量データおよびその他のデータを入力するためのクライアント装置を備えることができる。クライアント装置は、１つまたは複数のコンピュータまたはその他の任意の適したハードウェア装置を含むことができるが、これに限定されない。クライアント装置は、インターネットなどのネットワークを介して１つまたは複数のサーバと通信することができるが、これらに限定されない。サーバ上には入力されたエネルギー節減量データおよびその他の関連データを記憶するための１つまたは複数のデータベースが常駐することができる。データベース上に記憶されたデータは本明細書に開示された排出物削減量を定量化し合算するさまざまな演算に従って処理できる。データベース上に含まれるソフトウェアはさまざまな演算を実行するプログラム命令を含むことができる。

それ故、添付の特許請求の範囲およびその同等物から逸脱しない限り、本発明をさまざまに修正および変更することができる。

（付録Ａ−測定技術 電気）
本発明は、エネルギー節減量を測定するためのいくつかの異なる手段を使用することができる。エネルギー効率および節減量の応用例のために交流（ＡＣ）を感知する方法は、変流器または電流トランスデューサ（ＣＴ）を備えた感知回路を備えることができる。ＣＴは、モータ、ポンプまたは照明などの特定の負荷に接続されたワイヤ上に配置され、電流計、電力メータ、またはその他の適した計測装置に接続できる。ＣＴは、スプリット・コアまたはソリッド・トロイド構成である。トロイドは、通常、スプリット・コアＣＴより安価であるが、設置時に短い時間だけ負荷を切り離す必要がある。スプリット・コアＣＴは負荷を切り離さずに設置が可能である。両方のタイプのＣＴは±１パーセント未満の精度を有する。

電圧は電源に直結して感知できる。本発明の一実施形態では、電圧計および電力測定装置は計器用トランスデューサ（ＰＴ）などの中間装置を使用してメータで電圧を安全なレベルまで下げることができる。

本発明の一実施形態では、真のＲＭＳ電力ディジタル・サンプリング・メータをモータまたは磁気バラストなどの誘導性負荷に使用できる。電気負荷は電圧と電流の積であるが、これらの負荷については電圧と電流を別々に測定することは好ましくない。可変周波数駆動装置またはその他の高調波生成装置が同じ回路内にあり、モータの端子で同様の高調波電圧が得られる場合、そのようなメータは特に重要である。ディジタル・サンプリング原理に基づく真のＲＭＳ電力およびエネルギー計測技術が好ましい。何故なら、これは、その技術が歪んだ波形を正確に測定し負荷の形状を正しく記録する能力があるからである。

高調波の問題がある場合、サンプリング・レートが３ｋＨｚのＩＥＥＥ標準５１９−１９９２準拠の電力測定装置を使用できる。当該技術分野で知られているタイプの大半の計測装置はこの問題に対処するサンプリング戦略を含む。装置が波形の歪みの下で正確に電気使用量を測定できることを確認するために、メータの製造業者からマニュアルを入手することが好ましい。

また、ワット・トランスデューサを用いて電力を直接測定することができる。時間の経過と共に電力を積分する積算エネルギー・トランスデューサは、経時負荷の変動を想定または無視する際の固有の誤差を解消する。積算トランスデューサのパルスは記憶とその後の検索および分析のためのパルス・カウント・データ・記録器によって記録できる。別の技術は、計測とデータ記録機能を１つのハードウェアに結合するステップを含む。

本発明の一実施形態では、電流計の代わりに携帯電力計を用いて、ワット、ボルト、アンペア、電力係数、または波形のスポット測定を実行する。使用するソリッド・ステート電気計測装置のタイプにかかわらず、装置は、電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）が発行するソリッド・ステート電気計測装置のための米規格協会標準（ＡＮＳＩ Ｃ１２．１６−１９９１）の精度に関する最小性能要件を満足しなければならない。この標準は基本的に電力計として使用されるソリッド・ステート電気計測装置であり、通常、負荷、電力係数、および電圧の変動に基づく１〜２パーセントの精度を要求する。

（実行時間）
一定負荷モータおよび照明など、装置によっては記録電力計で連続して計測してエネルギー消費量を計算できないものがある。そのような装置の場合、エネルギー節減量の決定は装置がオンの時間を測定し、それを短時間の電力測定で乗算するステップを含むことができる。内蔵型電池式監視装置を用いて装置の実行時間を記録し、場合によっては、使用時間情報を記録して、低価格で設置が容易なエネルギー節減量算出方法を提供することができる。

（温度）
コンピュータ温度測定装置は、抵抗温度検出器（ＲＴＤ）、熱電対、サーミスタ、集積回路（ＩＣ）温度センサ、およびその他の温度測定の任意の適当な装置を備えることができる。

抵抗温度検出器（ＲＴＤ）は、エネルギー管理分野で周知の大気温度および水温の測定のための手段である。ＲＴＤは物質内部の電気抵抗の変化を測定する。一般的にＲＴＤは正確で、再現可能で、安定し、高感度であると考えられる。

ＲＴＤは、経済的でさまざまな構成で屋内および屋外温度と冷水または暖房システム内の流体温度を測定する。ＲＴＤはさまざまなパッケージ構成に１００および１０００オームの白金素子を備え、さらにセラミック製チップ、可撓ストリップ、およびサーモウェルの設置を含む。

用途に応じて、２線式、３線式、および４線式ＲＴＤを使用できる。精度、ＲＴＤ間の距離および引き回し、ならびにデータ記録装置がプロジェクトの特定のＲＴＤタイプを決定できる。４線式ＲＴＤは高レベルの精度を提供する。３線式ＲＴＤは、ＲＴＤが変化する周囲条件にさらされる長いリード線を必要とする用途を補償する。長さと材質が同じリード線は類似の抵抗温度特性を示し、適当に設計されたブリッジ回路内の長いリード線の影響を打ち消すことができる。２線式ＲＴＤは現場で校正してリード長を補償でき、被測定装置と比べて大幅に変動する条件にさらされるリード線を備えなくてもよい。

ＲＴＤを設置する場合、より高価な熱電対リード線でなく、従来の銅のリード線を使用することができる。計測装置は、内部信号処理とオフセットおよび校正係数を設定する機能によってＲＴＤを直接接続することができる。

熱電対は、所与の温度で小さい一様な電圧を発生する、一端で結合した２つの異質な金属を用いて温度を測定する。この電圧は熱電対温度計によって測定および判断される。熱電対は温度範囲が異なる別々の金属の組み合わせを含むことができる。熱電対を選択する場合、温度範囲に加えて、化学的磨耗、耐振性、および設置要件を考慮することができる。

熱エネルギー計測など、相当に正確な温度データが必要な時に熱電対を使用することができる。熱電対の主な欠点は出力信号が弱いことである。その結果、熱電対は電気的雑音に弱く、場合によっては増幅器を必要とする。熱電対技術はその改良によってさまざまな応用分野にとって魅力的でありえるが、現在の熱電対技術の精度および複雑さを保証するエネルギー節減量の試験はほとんどない。

サーミスタは、マンガン、ニッケル、コバルト、またはいくつかのその他の適した材料の酸化物を含む半導体温度センサである。サーミスタとＲＴＤの１つの相違点は、サーミスタは温度に応じて抵抗値が比較的大きく変動するという点である。サーミスタは相互に交換不可能で、その温度抵抗関係は非線形である。サーミスタは比較的破損しやすいので、シールド電力ケーブル、フィルタ、または直流電圧を含むことができる。サーミスタは節減量試験ではあまり使用されない。

集積回路温度センサは、再現可能な温度感度を示す半導体ダイオードおよびトランジスタを備えることができる。ＩＣセンサはさらに外部電源を備えることができる。これらの装置は低コストで強力な線形出力が必要なＨＶＡＣの用途で時折見かける。ＩＣセンサはかなり良好な絶対誤差を有するが、壊れやすく、自己加熱による誤差が発生する。

（湿度）
正確で、低価格で、信頼できる湿度測定はこれまで常に困難かつ時間がかかった。今では、相対湿度を測定する装置が市販され、設置は比較的簡単である。湿度センサの校正は重要な問題になることがあり、本発明のＭ＆Ｖプロトコルと共にレポートの形で文書化することができる。

（流量）
とりわけ、天然ガス、石油、蒸気、復水、水、および圧縮空気の流量を測定することができる。液体流量測定装置は本発明以前に周知である。流量センサは、貫入式流量計（差圧および障害物センサを用いた）と、非貫入式流量計（超音波および磁気センサを用いた）の２つの一般的タイプに分類できる。

特定の用途のための適当な流量計は、測定する流体のタイプ、流体が汚れているか清浄か、最大および最小予測流体速度、および予算によって異なる。

差圧流量計は、絞り穴を通過する際の圧力低下を測定することで流体の流量を算出する。この技法は建物および工業分野で一般に使用されている。さまざまな形状の絞り穴によって生成される圧力低下は年月と共に特徴付けられ、当業者には周知であろう。これらの「ヘッド」フロー要素として多種多様の構成が入手でき、各々が利点と欠点を備えている。差圧フロー測定の概念を利用する流量計の例としては、オリフィス・プレート計、ベンチュリ計、およびパイロット・チューブ計がある。本発明で採用できる差圧流量計の精度は、通常、各メータが校正される最大流量の約１〜約５パーセントである。

障害物流量計は幅広い範囲の流量にわたって線形の出力信号を提供し、オリフィス・プレート計またはベンチュリ計で圧力低下が発生しない場合が多い。これらのメータは、流れの中に小型の標的、錘、または糸車を備えている。流体速度は、メータ（タービン）の回転速度またはメータ本体上の力（渦）によって決定される。

タービン流量計は、流れの中に置かれたロータの回転数をカウントして流体の流量を測定することができる。その結果、流量に対して線形の出力を提供する。タービン流量計は軸タイプまたは挿入タイプである。軸タービン流量計は、軸ロータと設置を適切にするためのサイズのハウジングを含む。挿入タービン流量計では、軸タービンを流体の流れの中に挿入し、既存のパイプをメータの本体として使用できる。挿入タービン流量計はパイプの断面の１つの点で流体速度を測定できる。パイプの総容積測定流量は測定から推定できる。挿入タービン流量計は、内部の流れの乱水流から離れた位置にパイプの断面にまっすぐに設置できる。

渦流量計は、流れを測定するためのとがっていない物体の周りに流れを２つに分割した後で低圧部分での振動不安定性を利用する。渦流量計は最小限の保守のみを必要とし、高い精度と長期にわたる反復性を有する。渦流量計は、メータ／監視装置が取り込む線形の出力信号を提供することができる。

非干渉流量計は貫入式流量計の圧力低下がきわめて重要な問題であるか、または下水、スラリー、原油、化学薬品、一部の酸、処理水、およびその他の類似の流体などの、流体が汚れている場合に使用できる。

超音波流量計を使用して、流体の流れに対してある角度で発射された音波の通過時間のわずかな差を検出することで清浄な流体速度を測定できる。超音波流量計によってさまざまなサイズのパイプ内の流体速度の迅速な測定が容易にできる。精度は実際の流れの１パーセントからフル・スケールの２パーセントの間である。別の実施形態では、通過時間の代わりにドップラー原理を利用する超音波流量計を使用する。そのようなメータでは、信号が跳ね返り、受信機に検出されるために一定量の粒子と空気が必要である。フル・スケールの約２パーセントから約５パーセントの間の精度を備え、標準の通過時間効果超音波装置よりやや安価なドップラー効果流量計が利用できる。メータの価格はパイプのサイズとは無関係である。

磁気流量計は、動いている液体が強磁界で発生させる擾乱を測定できる。磁気流量計は、普通、他のタイプのメータより高価である。そのようなメータは可動部品がなく、実際の流れの約１〜約２パーセントの精度を有する。

（圧力）
圧力を測定する機械的な方法は周知である。Ｕ字管マノメータは最初の圧力インジケータの１つであった。マノメータは大型で、運び辛く、自動制御ループ内に組み込むには適していなかった。マノメータは、普通、研究所にあるか、または局部インジケータとして使われる。使用する基準圧力に応じて、マノメータは、絶対圧力、ゲージ圧力、または差圧を表示できる。精度、圧力範囲、温度の影響、出力（ミリボルト、電圧、または電流信号）、および使用環境に基づいてさまざまな圧力測定装置を選択できる。

流量計内で使用する差圧トランスデューサから現代の各種圧力伝送機が開発されている。それらは施設内のエネルギー消費装置の稼働を制御および／または監視するようにプログラミングされたコンピュータである建物のエネルギー管理システムで使用され、建物内の圧力と空気の流れを適正に保つために、必要な精度で圧力を測定する。

（熱エネルギー）
熱エネルギーの流れを測定する場合、流れと温度の差が含まれる。例えば、深冷器が提供する冷却はＢｔｕｓ内に記録され、冷却水の流れと、冷却水の供給ラインと還流ラインの温度差を測定することで計算される。エネルギー流量計は、流量計と温度センサからの入力に基づいてリアル・タイムに内部Ｂｔｕ演算を実行する。電気エネルギー流量計は、通常、１パーセントより優れた精度を有する。また、この流量計は、流量および温度についての他の有用なデータ（供給および還流の）も提供する。

加熱または冷却プラントがその容量と比較し負荷が低い場合、２つの流れの間にはわずか５°Ｆの差しかない。熱エネルギー測定値の大きな誤差を回避するため、２つの温度センサを整合するか校正することができる。センサは標準に対してでなく、互いに整合または校正できる。ＲＴＤのサプライヤは整合済み装置のセットを提供する。

通常の購入仕様は、同じ温度、例えば、２５°Ｆ〜７５°Ｆの範囲で許容差が０．１°Ｆ以内を示すように校正されたＲＴＤの整合アセンブリのセット（各々がＲＴＤプローブ、ホルダー、端子ストリップ付き接続ヘッド、およびステンレス・スチール製サーモウェルから成り）について記述される。各セットには、通常、校正データ・シートが提供される。熱エネルギー測定に使用される温度センサの設計と設置は、パイプ内のセンサの交換、サーモウェルの伝導、および任意の伝送機、電源、またはアナログ−ディジタル変換器による誤差を考慮することができる。測定システム全体にわたる完全な誤差分析が好ましい。

蒸気の熱エネルギー測定は、蒸気流の測定値（例えば、蒸気流または復水流）、蒸気圧、温度、および給水温度を必要とする。ここで、蒸気のエネルギー内容が蒸気テーブルを用いて計算される。蒸気の生産が一定である瞬間には、測定値は蒸気または復水流の温度または圧力と共に、蒸気流または復水流の測定値に低減できる（すなわち、一定の蒸気温度−圧力ならびに給水の温度−圧力を想定する）。

測定の該当する標準および規則は以下の旧、現行、より最新の、または更新バージョンを含むことができる。
・温度測定の標準方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ ４１．１９８６（ＲＡ ９１））；
・圧力測定の標準方法（ＡＳＨＲＡＥ、ＡＮＳＩ／ＡＳＨＲＡＥ ４１．３−１９８９（ＲＡ ９１））；および
・測定の不確実性（アメリカ機械学会（ＡＳＭＥ）、ＡＮＳＩ／ＡＳＭＥ ＰＴＣ １９．１−１９８５（Ｒ １９９０））；
上記の各々は引用により本明細書の記載に援用する。

（付録Ｂ−用語集）
本明細書では以下の略語と定義を使用する。
ＡＣＣＡ−アメリカ空調業者協会
ＡＧＡ−アメリカガス協会
ＡＮＳＩ−米国規格協会
ＡＳＨＲＡＥ−米国冷暖房空調工業会
ＡＳＭＥ−アメリカ機械学会
ベースライン調整−予測できない、カスタム・エンジニアリング分析を必要とするレトロフィット後の期間内の不定期の調整
ベースライン年条件−ベースライン年のエネルギー使用量／需要を生んだ条件のセット
ベースライン年エネルギー・データ−基本年内のエネルギー消費量または需要
ベースライン年−エネルギー保存手段（ＥＣＭ）の実施前の任意の長さの定義された期間
ＣＡＢＯ−米国建築審議会
ＣＳＡ−カナダ標準規格協会
ＣＶ（ＲＭＳＥ）−ＲＭＳＥの変動係数
デグリーデイ−屋外温度が生成する施設への暖房または冷房負荷の尺度。毎日の平均屋外温度が１日に１℃などの明記された基準温度より１度低い場合、暖房デグリーデイが１日あると定義される。この温度差が１０日あると、カウントされる暖房デグリーデイが全期間で１０日になる。温度差が１０日で１２℃であれば、１２０暖房デグリーデイがカウントされる。周囲温度が基準温度より低い場合、暖房デグリーデイがカウントされる。周囲温度が基準温度より高い場合、冷房デグリーデイがカウントされる。デグリーデイを記録するため、普通、暖房も冷房も不要な温度を反映するように選択された任意の基準温度を使用することができる。
みなし節減−装置の動力出力および使用時間を用いて算出されるエネルギー消費量。予測可能な期間のために装置を使用し、エネルギー消費量が変わらない時には、みなし節減が使用される。例えば、１日２４時間、１年３６５日点灯している照明について、みなし節減を使用することができる（エネルギー消費量は継続的な需要および使用期間のために合理的な確実性で算出できる）。
エネルギー保存／効率手段（ＥＣＭまたはＥＥＭ）−施設のエネルギー効率を高めるために設計されたアクティビティ・セット。それぞれ異なる目的のために、施設内で同時にいくつかのＥＣＭを実行できる。ＥＣＭは、施設装置の物理的変更、操作および保守手順の改訂、ソフトウェアの変更、または空間のユーザまたは運営および保守スタッフの教育または管理の新しい手段の１つまたは複数を含むことができる。
ＥＭＳまたはエネルギー管理システム−施設内のエネルギー消費装置の稼働を制御および／または監視するようにプログラミングできるコンピュータ。
エネルギー性能契約−指定の結果、通常はエネルギー消費量および／または稼働コストの保証された削減の達成に基づいて報酬が支払われる２またはそれ以上の当事者間の契約。
エネルギー節減量−電気使用量（ｋＷｈ）、電気需要（ｋＷ）、または熱単位（Ｂｔｕ）の実際の削減量。
Ｍ＆Ｖまたは測定および検証−定量化方法を用いて節減量を決定するプロセス。
計測−測定装置を用いて施設での経時的なエネルギーおよび水の消費量データの収集。
監視−節減量分析のための施設での経時的なデータ収集（すなわち、エネルギーおよび水の消費量、温度、湿度、稼働時間など）。
居住者行動指標（ＯＢＩ）−居住者行動の指標変数（０〜１の範囲）。この指標を用いて居住者行動または存在の変化に基づいて、エネルギー消費量を正規化することができる。例えば、居住者が増えればＨＶＡＣシステムの需要は増える。これは居住者の行動がエネルギー消費量に直接影響する場合に使用される。
レトロフィット後期間−エネルギー効率プログラムの完了に続く任意の期間。
回帰モデル−独立および従属変数の相関を記述する逆数学的モデル。
蓄積係数−算出された全排出物削減量に対する蓄積した排出量クレジットの量の割合。この係数を用いてエネルギー削減量および排出係数の演算および監視の不確実性を補償する。
ＲＭＳＥ−二乗平均誤差の平方根
シミュレーション・モデル−エンジニアリング式およびユーザ定義パラメータに基づいてエネルギー使用量を算出するアルゴリズムの集成。
ＳＭＡＣＮＡ−全国板金および空調契約者協会
ＵＬ−米国火災保険協会
検証−他人のレポートを検証して所期の目的に適しているかをコメントするプロセス。
天候指標−エネルギー消費量は外部環境に大幅に依存することがある。例えば、暖冬だと寒い冬よりも暖房エネルギー使用量は少ない。この依存のために、システムのエネルギー効率を算出する場合には天候を考慮することが重要な場合が多い。このプロセスを正規化と呼ぶ。正規化の第１のステップは天候の定量化である。暖房デグリーデイ（ＨＤＤ）および冷房デグリーデイ（ＣＤＤ）などの指標変数をこのためにしばしば使用する。エネルギー消費量とＨＤＤの関係を比較することで、ベースライン・エネルギー消費量を算出するために使用した同じ天候で改善された建物のエネルギー消費量を決定することが可能になる。

本発明の一実施形態による住宅汚染排出物削減量を定量化する方法を示す流れ図である。 本発明の別の実施形態によるエネルギー節減量を推定し、排出物削減量を算出し、排出物削減量を合算し、住宅エネルギー節減機会を監視し、当該排出物削減量の定量化を監視し、検証する方法を示す流れ図である。 本発明の一実施形態によるエネルギー節減量を測定するステップを示す流れ図である。 本発明の一実施形態によるエネルギー節減量から排出物削減量を算出するステップを示す流れ図である。 従来技術のＭ＆Ｖプログラムによる温室効果ガス追加サンプリングとクレジット可能な排出量の関係を示すグラフである。 本発明の一実施形態によるベースラインおよびプログラム排出量と排出物削減量を示すグラフである。 本発明の一実施形態による予測ベースラインおよびプログラム排出量を示す流れ図である。 本発明の一実施形態による実測ベースラインおよびプログラム排出量を示す流れ図である。 本発明の一実施形態による算出された予測排出物削減量および取引可能な排出物削減量とプログラム年度の関係を示すグラフである。 本発明の一実施形態による算出された予測および実測排出物削減量と取引可能な排出物削減量とプログラム年度の関係を示すグラフである。 本発明の別の実施形態による算出された予測排出物削減量、実測排出物削減量、および取引可能な排出物削減量とプログラム年度の関係を示すグラフである。 本発明の別の実施形態による暖房デグリーデイと暖房エネルギー消費の相関関係を示すグラフである。

Claims (37)

1. 住宅排出物削減量を定量化するための方法であって、
   １つまたは複数の住宅物件内の１つまたは複数のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を測定するステップと、
   前記エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップと、
   前記複数の排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップとを含む方法。
2. 前記排出物削減量を算出するステップが、１つまたは複数の化合物の排出物削減量を算出するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記１つまたは複数の化合物が、ＳＯ₂、ＮＯ_X、およびＧＨＧからなるグループから選択される、請求項２に記載の方法。
4. 住宅エネルギー節減機会を監視するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 排出物削減量の定量化を監視するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 排出物削減量の定量化を検証するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. 住宅排出物削減量を定量化する方法であって、
   １つまたは複数の住宅物件内の１つまたは複数のエネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を推定するステップと、
   前記エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップと、
   前記複数の排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップと、
   前記住宅エネルギー節減機会を監視するステップと、
   前記排出物削減量の定量化を監視するステップと、
   前記排出物削減量の定量化を検証するステップとを含む方法。
8. 前記エネルギー節減量を推定するステップが、機器の交換と、家庭用温水システムの改良と、暖房システムの改良と、空調システムの改良と、照明の変更と、燃料の切り替えと、全体の家屋の改修とからなるグループから選択される１つまたは複数のエネルギー効率改良策によって節減されるエネルギーを推定するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記複数の排出物削減量を合算するステップが、前記１つまたは複数のエネルギー効率改良策によって発生する排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記排出物削減量を合算するステップが、前記排出物削減量をプールするステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
11. 前記排出物削減量を合算するステップが、前記排出物削減量を１つまたは複数の排出量取引クレジットに転換するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
12. 前記排出物削減量を算出するステップが、１つまたは複数の化合物の排出物削減量を算出するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
13. 前記１つまたは複数の化合物が、ＳＯ₂、ＮＯ_X、およびＧＨＧからなるグループから選択される、請求項１２に記載の方法。
14. 前記エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップが、予測排出物削減量を算出するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
15. 前記予測排出物削減量を算出するステップが、
    エネルギー節減機会の予測ベースライン・エネルギー使用量を推定するステップと、
    前記エネルギー節減機会の予測ベースライン排出係数を推定するステップと、
    前記予測ベースライン・エネルギー使用量に前記予測ベースライン排出係数を乗算することで予測ベースライン排出量を算出するステップと、
    前記エネルギー節減機会の予測プログラム・エネルギー使用量を推定するステップと、
    前記エネルギー節減機会の予測プログラム排出係数を推定するステップと、
    前記予測プログラム・エネルギー使用量に前記予測プログラム排出係数を乗算することで予測プログラム排出量を算出するステップと、
    前記予測ベースライン排出量から前記予測プログラム排出量を減算することで予測排出物削減量を算出するステップとをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記予測排出物削減量の取引可能な部分を算出するステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
17. 前記予測排出物削減量の取引可能な部分を算出するステップが、前記エネルギー節減機会の技術的信頼係数を定量化するステップをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
18. 前記技術的信頼係数を定量化するステップが、
    エネルギー節減推定量のリスクファクタを識別するステップと、
    排出係数推定のリスクファクタを識別するステップと、
    調整係数を識別するステップと、
    エネルギー節減推定量のリスクファクタと、排出係数推定のリスクファクタと、調整係数の総計との関係によって前記技術的信頼係数を決定するステップとをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記技術的信頼係数に前記排出物削減量を乗算して前記排出物削減量の取引可能な部分を得るステップであって、前記排出物削減量の残りの部分が非取引可能であるステップと、
    前記非取引可能な部分を取引可能な商品への可能な転換のために保持するステップとをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
20. 前記非取引可能な部分の任意の部分を取引可能な商品に転換するステップをさらに含む、請求項１９に記載の方法。
21. 前記予測排出物削減量を算出するステップが、
    住宅エネルギー節減機会の複数の年間予測排出物削減量を算出するステップと、
    複数の年間予測排出物削減量を合算して前記住宅節減機会の期間内の排出物削減量推定量を決定するステップとをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
22. 前記住宅節減機会を監視するステップが、
    施設で収集されたエネルギー節減量についてのデータを集計するステップと、
    前記エネルギー節減データを管理するステップとをさらに含む、請求項７に記載の方法。
23. 前記排出物削減量の定量化を検証するステップが、
    実測排出物削減量を算出するステップと、
    前記実測排出物削減量を予測排出物削減量と比較するステップとをさらに含む、請求項７に記載の方法。
24. 前記実測排出物削減量を算出するステップが、前記エネルギー節減機会のデータを収集するステップをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
25. 前記実測排出物削減量を算出するステップが、
    前記エネルギー節減機会の実測ベースライン・エネルギー使用量を推定するステップと、
    前記エネルギー節減機会の実測ベースライン排出係数を推定するステップと、
    前記実測ベースライン・エネルギー使用量に前記実測ベースライン排出係数を乗算することで実測ベースライン排出量を算出するステップと、
    前記エネルギー節減機会の実測プログラム・エネルギー使用量を推定するステップと、
    前記エネルギー節減機会の実測プログラム排出係数を推定するステップと、
    前記実測プログラム・エネルギー使用量に前記実測プログラム排出係数を乗算することで実測プログラム排出量を算出するステップと、
    前記実測ベースライン排出量から前記実測プログラム排出量を減算することで実測排出物削減量を算出するステップとをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
26. 前記実測ベースライン・エネルギー使用量を推定するステップが、現場での検査、計測、補助計測、公共料金請求書分析、およびエンジニアリング・モデル化を実行するステップからなるグループの１つまたは複数のステップから選択される、請求項２５に記載の方法。
27. 前記エンジニアリング・モデル化を実行するステップが、エンジニアリング算出およびコンピュータ・シミュレーションの１つまたは複数を活用するステップをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
28. 前記エンジニアリング・モデル化を実行するステップが、デグリーデイ分析、ビン分析、毎時分析、および時間刻み分析の１つまたは複数を実行するステップをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
29. 前記実測プログラム・エネルギー使用量を推定するステップが、現場での検査、計測、補助計測、公共料金請求書分析、およびエンジニアリング・モデル化を実行するステップからなるグループの１つまたは複数のステップから選択される、請求項２５に記載の方法。
30. 前記エンジニアリング・モデル化を実行するステップが、エンジニアリング算出およびコンピュータ・シミュレーションの１つまたは複数を活用するステップをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
31. 前記エンジニアリング・モデル化を実行するステップが、デグリーデイ分析、ビン分析、毎時分析、および時間刻み分析の１つまたは複数を実行するステップをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
32. 取引可能な排出量商品を定量化するための方法であって、
    複数の住宅エネルギー節減機会を含む複数の住宅エネルギー効率プログラムを提供するステップと、
    前記複数の住宅エネルギー節減機会から発生するエネルギー節減量を推定するステップと、
    前記エネルギー節減量から発生する排出物削減量を算出するステップと、
    前記排出物削減量を合算して取引可能な商品にするステップと、
    前記住宅エネルギー節減機会を監視するステップと、
    前記排出物削減量の定量化を監視するステップと、
    前記取引可能な排出物削減量の定量化を検証して取引可能な商品を生産するステップとを含む方法。
33. 前記複数の住宅エネルギー効率プログラムが１つまたは複数の排出量取引パートナーによって提供される、請求項３２に記載の方法。
34. 前記取引可能な排出物削減量の定量化を検証するステップが、国内および国際排出量取引市場で取引可能な商品を生産するステップをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
35. 市場に１つまたは複数の前記取引可能な商品を提供するステップをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
36. 前記市場に１つまたは複数の前記取引可能な商品を提供するステップが、前記市場内の前記取引可能な商品の１つまたは複数の取引を管理するステップをさらに含む、請求項３５に記載の方法。
37. 住宅排出物削減量を定量化するためのシステムであって、
    １つまたは複数の住宅エネルギー節減機会に関連するデータを前記システムに入力するための１つまたは複数のクライアント装置と、
    ネットワークを介して前記１つまたは複数のクライアント装置と通信する１つまたは複数のサーバと、
    １つまたは複数のサーバ上に常駐する前記入力データを記憶するための１つまたは複数のデータベースと、
    前記入力データを処理して前記１つまたは複数のエネルギー節減機会によって発生する排出物削減量を定量化し、前記排出物削減量を合算して取引可能な商品にする手段とを含むシステム。

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