JP2006079426A - Apparatus and method for diagnosing energy consumption - Google Patents

Apparatus and method for diagnosing energy consumption Download PDF

Info

Publication number
JP2006079426A
JP2006079426A JP2004263884A JP2004263884A JP2006079426A JP 2006079426 A JP2006079426 A JP 2006079426A JP 2004263884 A JP2004263884 A JP 2004263884A JP 2004263884 A JP2004263884 A JP 2004263884A JP 2006079426 A JP2006079426 A JP 2006079426A
Authority
JP
Grant status
Application
Patent type
Prior art keywords
energy consumption
building
regression equation
data
means
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2004263884A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Mitsugi Kawamura
Hidekazu Sawada
英一 沢田
貢 河村
Original Assignee
Shimizu Corp
清水建設株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date

Links

Images

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an energy consumption diagnosis apparatus capable of reducing necessary costs without requiring much labor and time. <P>SOLUTION: The energy consumption diagnosis apparatus is provided with: a building database in which energy consumption data in a building and attribute data estimated to exert influence on the energy consumption are prestored; a regression expression identification means for setting the energy consumption data as an explained variable by performing regression analysis on the basis of the data stored in the building database and identifying a regression expression using the attribute data estimated to exert influence on the energy consumption as an explanation variable; a regression expression storage means for storing the regression expression identified by the regression expression identification means; an input means for inputting the values of the explained variable and the explanation variable; and an energy consumption diagnosing means for diagnosing the energy consumption of the building to be diagnosed from the regression expression stored in the regression expression storage means and the values inputted from the input means. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、建物のエネルギー消費量が適正な値であるかを診断するエネルギー消費量診断装置及びエネルギー消費量診断方法に関する。 The present invention relates to energy consumption diagnostic apparatus and energy consumption diagnostic method the energy consumption of the building to diagnose whether a proper value.

従来のエネルギー消費量の診断法として、診断する建物にセンサを取り付け、エネルギー使用状況を計測し、得られた計測結果を、類似した建物の使用量と比較し、診断対象の建物のエネルギー使用量が多いか、少ないかを判定するものが知られている。 As a diagnostic method for the conventional energy consumption, attaching a sensor to a building diagnosis, the energy usage is measured, the resulting measured, compared to the amount of similar buildings, energy consumption of the diagnostic object of a building or in many cases, there has been known one to determine whether less.
また、経済的な負担をかけることなく、最適な省エネ処理を行わせることができる省エネルギー診断方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。 Also, without applying economic burden, energy saving diagnostic method that can perform optimum energy saving process is known (e.g., see Patent Document 1).
特開2002−312457号公報 JP 2002-312457 JP

しかしながら、特許文献1に示す方法のように、計測機器を使用して、エネルギーの消費量を実測するには費用と時間がかかるという問題がある。 However, as in the method shown in Patent Document 1, using a measuring instrument, in actually measuring the consumption of energy has a problem that expensive and time-consuming. また、この実測した計測値を比較するための類似した建物の実測データを予め用意しなければならないが、比較対象とする建物を抽出して、実測データを用意するのは困難であるという問題もある。 Although the actually measured data of similar buildings for comparing the actually measured measurement values ​​must previously prepared, by extracting the building to be compared, even the problem that it is difficult to prepare the measured data is there.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、手間と時間をかけることなく、必要とする費用も低減することができるエネルギー消費量診断装置及びエネルギー消費量診断方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, to provide that no energy consumption can also be reduced costs required diagnostic apparatus and energy consumption diagnostic method of applying time and effort for the purpose.

本発明は、建物内のエネルギー消費量データと、該エネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータが予め記憶された建物データベースと、前記建物データベースに記憶されている前記データに基づいて、回帰分析を行うことにより前記エネルギー消費量データを被説明変数とし、該エネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータを説明変数とする回帰式を同定する回帰式同定手段と、前記回帰式同定手段により同定された回帰式を記憶する回帰式記憶手段と、診断対象の建物に関して、前記被説明変数と前記説明変数の値を入力する入力手段と、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記回帰式と、前記入力手段から入力された値から診断対象の建物のエネルギー消費量の診断を行うエネルギー消費量診断手段とを The present invention includes energy consumption data in the building, and the building database data attributes that are estimated to affect the energy consumption is stored in advance, based on the data stored in the building database , the energy consumption data and dependent variables by performing a regression analysis, the regression equation identifying means for identifying a regression equation to the attribute data and explanatory variables is presumed to affect the energy consumption, the a regression equation storage means for storing a regression equation which has been identified by the regression equation identification means, with respect to the building to be diagnosed, an input means for inputting a value of the dependent variable and the explanatory variables, stored in the regression equation storage unit and said regression equation is, the energy consumption diagnosis means for diagnosing the energy consumption of the diagnostic object of a building from the value input from said input means えたことを特徴とする。 And said that there were pictures.

本発明は、前記建物データベースには、病院の建物に関するデータが記憶され、少なくとも病院の種別または診療科の種別のデータが含まれることを特徴とする。 The present invention, wherein the building database, stored data relating to hospital building, characterized in that contains data of at least hospital type or department classification.

本発明は、建物内のエネルギー消費量データと、該エネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータが予め記憶された建物データベースと、回帰式を同定する回帰式同定手段と、前記回帰式を記憶する回帰式記憶手段と、被説明変数と説明変数の値を入力する入力手段と、診断対象の建物のエネルギー消費量の診断を行うエネルギー消費量診断手段とを備えたエネルギー消費量診断装置において、診断対象の建物のエネルギー消費量を診断するエネルギー消費量診断方法であって、前記回帰式同定手段が、前記建物データベースに記憶されている前記データに基づいて、回帰分析を行うことにより前記エネルギー消費量データを被説明変数とし、該エネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータを説明変数とする回帰 The present invention includes energy consumption data in the building, and the building database data attributes that are estimated to affect the energy consumption is stored in advance, and the regression equation identifying means for identifying the regression equation, the regression a regression equation storage means for storing a formula, input means for inputting a value of the explanatory variable and the dependent variable, the energy consumption diagnosis with an energy consumption diagnosis means for diagnosing the energy consumption of the diagnostic object of a building in the apparatus, an energy consumption diagnosis method for diagnosing the energy consumption of the building to be diagnosed, the regression equation identification means, on the basis of the data stored in the building database, by performing a regression analysis regression said energy consumption data and the dependent variable, the attribute data and explanatory variables is presumed to affect the energy consumption を同定し、同定された前記回帰式を前記回帰式記憶手段に記憶する過程と、前記入力手段が、診断対象の建物に関して、前記被説明変数と前記説明変数の値を入力する過程と、エネルギー消費量診断手段が、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記回帰式と、前記入力された値から診断対象の建物のエネルギー消費量の診断を行う過程とを有することを特徴とする。 Identified, the method comprising storing the identified said regression equation to the regression equation storage unit, the steps the input means, for building diagnostic object, to enter a value for the dependent variables and the explanatory variables, energy consumption diagnosis means, and having a step of performing said regression equation stored in the regression equation storage unit, the diagnosis of energy consumption to be diagnosed of the building from the input value.

本発明は、前記建物データベースには、病院の建物に関するデータが記憶され、少なくとも病院の種別または診療科の種別のデータが含まれることを特徴とする。 The present invention, wherein the building database, stored data relating to hospital building, characterized in that contains data of at least hospital type or department classification.

本発明によれば、計測機器等を使用して、エネルギー使用状況を計測する必要がないため、必要とする費用が少なく、時間もかかることなく、診断対象の建物のエネルギー消費量を診断することができるという効果が得られる。 According to the present invention, using a measuring instrument such as, for energy usage it is not necessary to measure, less cost of required time also take without diagnosing the energy consumption of the building to be diagnosed there is an advantage that it is. また、回帰式を同定し、信頼区間を設定して診断を行うようにしたため、診断結果のあいまいさが少なく、客観的に診断できるとともに、様々な要因を設定し、回帰分析を行うため、高い精度で信頼区間を設定できるという効果が得られる。 Further, to identify a regression equation due to set the confidence interval to perform the diagnosis, less ambiguity diagnostic results, objectively with diagnose, and configure the various factors, for performing the regression analysis, high effect that can be set a confidence interval with accuracy.

以下、本発明の一実施形態によるエネルギー消費量診断装置を図面を参照して説明する。 Hereinafter, describing the energy consumption diagnostic apparatus according to an embodiment of the present invention with reference to the drawings. 図1は同実施形態の構成を示すブロック図である。 Figure 1 is a block diagram showing the configuration of the embodiment. この図において、符号1は、使用者がデータ入力するためのキーボードやマウス等で構成される入力部である。 In this figure, reference numeral 1, the user is an input unit constituted by a keyboard, a mouse and the like for data input. 符号2は、診断結果等のデータを表示するためのディスプレイ装置等で構成される表示部である。 Reference numeral 2 denotes a display unit constituted by a display device or the like for displaying the data of the diagnosis result and the like. 符号3は、建物内のエネルギー消費量データと、このエネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータが記憶される建物データベースである。 Reference numeral 3, and energy consumption data in the building, the data of the attributes that are estimated to affect the energy consumption is building database stored. 符号4は、建物データベース3を構築するデータベース構築部である。 Reference numeral 4 is a database constructing unit for constructing a building database 3. 符号5は、建物データベース3に記憶されているデータを読み出し、読み出したデータの回帰分析を行い、回帰式を同定するデータ解析部である。 Reference numeral 5 reads the data stored in the building database 3 performs regression analysis of the read data, a data analyzing unit for identifying the regression equation. 符号6は、データ解析部5において同定した回帰式を記憶する回帰式記憶部である。 Reference numeral 6 is a regression equation storage unit that stores a regression equation which were identified in the data analysis unit 5. 符号7は、入力部1から入力される建物に関する属性データと回帰式記憶部6に記憶されている回帰式とに基づいて、診断対象の建物のエネルギー消費量の診断を行うエネルギー消費量診断部である。 Reference numeral 7, based on the attribute data relating to a building which is input from the input unit 1 and the regression equation stored in the regression equation storage unit 6, the energy consumption diagnosis unit for diagnosing the energy consumption of the diagnostic object of a building it is.

ここで、図4を参照して、データベース構築部4が構築する建物データベース3のテーブル構造を説明する。 Referring now to FIG. 4, the database constructing unit 4 will be described a table structure of a building database 3 to build. この例の建物データベース3は、入力部1から入力した病院の建物に関する情報が記憶されており、「地域」、「延床面積」、「病床数」、「年間エネルギー消費量」、「上水使用量」のフィールドを有している。 Building database 3 of this example, and information is stored on the hospital building, which was input from the input unit 1, "region", "total floor area", "number of beds", "annual energy consumption", "water supply and it has a field of use amount ". ここでは、6つの項目のデータについて示したが、7項目以上のデータが記憶されるようにしてもよい。 Although shown for six items of data, items or more data 7 may be stored. 例えば、病院種別の下位情報として、診療科の項目を設け、「延床面積」、「病床数」、「年間エネルギー消費量」、「上水使用量」の情報は、病院全体の値と診療科毎の値とに分けて記憶するようにしてもよい。 For example, as the lower information of the hospital type, the items in the department provided "total floor area", "number of beds", "annual energy consumption", information of "water usage", the hospital the entire value as medical care it may be stored separately in the value of each family.
なお、建物データベース3は、様々な団体が公開したエネルギーデータを使用して構築するようにしてもよい。 In addition, building database 3, may be constructed using the energy data to a variety of organizations has been published.

次に、図2を参照して、図1に示すデータ解析部5の動作を説明する。 Next, with reference to FIG. 2, the operation of the data analysis unit 5 shown in FIG. まず、データ解析部5は、建物データベース3に記憶されている建物データを読み込む(ステップS1)。 First, the data analysis unit 5 reads the building data stored in the building database 3 (step S1). 続いて、データ解析部5は、変数変換を施した後(ステップS2)、回帰分析を行うことにより(ステップS3)、エネルギー消費量を被説明変数、エネルギー消費量に影響を与える要因(この例では、延床面積や病院種別など)を説明変数として(ステップS4)、回帰式を同定する(ステップS5)。 Subsequently, the data analyzer 5, after performing variable conversion (step S2), and by performing a regression analysis (step S3), and the energy consumption dependent variable, factors (this example influence the energy consumption So as explanatory variables total floor like area or hospital type) (step S4), and identifies the regression equation (step S5). ステップS2〜S5の処理においては、公知の回帰分析手法を用いて(1)式を同定すればよいため、回帰式の同定処理の詳細な説明は省略する。 In the processing of step S2 to S5, since it is sufficient identified using a known regression analysis method (1), a detailed description of the process of identifying the regression equation is omitted. この処理によって同定した回帰式を(1)式に示す。 Shows a regression equation identified by this process (1). データ解析部5は、ここで同定した回帰式((1)式)を回帰式記憶部6へ記憶する(ステップS6)。 Data analyzing unit 5 stores here identified regression equation (Equation (1)) to the regression equation storage unit 6 (step S6).

log(一次エネルギー消費量)=−0.054+(1.205−0.021×X1)×log(延床面積) log (primary energy consumption) = - 0.054+ (1.205-0.021 × X1) × log (total floor area)
−0.275((冷暖房期の消費量/中間期の消費量))・・・・・・(1) -0.275 ((consumption of consumption / interim heating and cooling phase)) ...... (1)
ここに、X1=1(精神病院の場合) Here, X1 = 1 (the case of a mental hospital)
X1=0(精神病院以外の病院の場合) X1 = 0 (the case of a hospital other than a mental hospital)

(1)式で用いられている説明変数は、5%で有意となったものであり、延床面積でだけでなく、病院種別、冷暖房期(冷暖房を使用する期間)の消費量と中間期(冷暖房を使用しない期間)の消費量との比も一次エネルギー消費量に影響を与えている。 (1) are explanatory variables used in the equations are now significant at 5%, not only in floor space, hospital type, consumption and interim heating and cooling period (period of time to use the cooling and heating) also the ratio of the consumption of (the period that does not use heating and cooling) affecting primary energy consumption. 図5に、(1)式より求めた予測値の95%信頼区間を示す。 Figure 5 shows the 95% confidence interval of the predicted values ​​calculated from equation (1).

次に、図3を参照して、診断対象の建物のエネルギー消費量の診断を行う動作を説明する。 Next, with reference to FIG. 3, an operation of performing diagnosis of the energy consumption to be diagnosed of the building. まず、診断対象の建物に関して、回帰分析で有意となった要因に対応する属性を説明変数として入力部1より入力する(ステップS11)。 First, with respect to the building to be diagnosed, and inputs from the input unit 1 attributes that correspond to the factors that were significant at the regression analysis as explanatory variables (step S11). エネルギー消費量診断部7は、回帰式記憶部6に記憶されている回帰式を読み出し、この回帰式と入力された説明変数とに基づいて、信頼区間を算出する(ステップS12)。 Energy consumption diagnosis unit 7 reads the regression equation stored in the regression equation storage unit 6, based on the explanatory variables entered the regression equation to calculate the confidence interval (step S12). そして、エネルギー消費量診断部7は、診断対象の建物のエネルギー消費量の実績値がこの信頼区間内に入るか否かによってこの建物のエネルギー消費量が多いか、少ないかを判定する(ステップS13)。 The energy consumption diagnosis section 7 determines whether the actual value of the energy consumption of the diagnostic object of a building or the energy consumption of the building by whether falling within this confidence interval is large, small (step S13 ). 図6に判定する基準を示す。 It shows the determining criterion in Fig. 例えば、延床面積20、000m 、冷暖房期の消費量/中間期の消費量=1.4の一般病院の50%および95%信頼区間を求めると図7のようになる。 For example, total floor area 20,000 m 2, when obtaining the 50% and 95% confidence intervals of the general hospital consumption = 1.4 consumption / interim cooling and heating stage is as shown in FIG. 仮に、診断対象の建物のエネルギー消費量が100000GJの場合、この建物のエネルギー消費量は、「エネルギーを消費しすぎている」と判定する。 If, when the energy consumption of the building of the diagnostic target is 100000GJ, energy consumption of this building, it is determined that "are too consumed energy". エネルギー消費量診断部7は、この判定結果を表示部2へ表示する(ステップS14)。 Energy consumption diagnosis section 7 displays the determination result to the display unit 2 (step S14).

このように、計測機器等を使用して、エネルギー使用状況を計測する必要がないため、必要とする費用が少なく、時間もかかることなく、診断対象の建物のエネルギー消費量を診断することができる。 Thus, using the measurement equipment, etc., because the energy use is not necessary to measure, it is possible expense of requiring less time consuming it without diagnosing the energy consumption of the building to be diagnosed . また、回帰式を同定し、信頼区間を設定して診断を行うようにしたため、診断結果のあいまいさが少なく、客観的に診断できるとともに、様々な要因を設定し、回帰分析を行うようにしたため、高い精度で信頼区間を設定できる。 Further, to identify a regression equation due to set the confidence interval to perform the diagnosis, less ambiguity diagnostic results, objectively with diagnose, and configure the various factors, because of to perform a regression analysis It can be set a confidence interval with high accuracy.

なお、図1における処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりエネルギー消費量診断処理を行ってもよい。 Incidentally, it recorded on a computer-readable recording medium a program for realizing the functions of the processing unit in FIG. 1, to read the program recorded in this recording medium into a computer system, energy consumption diagnosis by executing processing may be performed. なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。 Here, the "computer system" includes an OS and hardware such as peripheral devices. また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)を備えたWWWシステムも含むものとする。 In addition, the "computer system" also includes a WWW system having a homepage providing environment (or display environment). また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。 The "computer-readable recording medium" refers to flexible disks, magneto-optical disks, ROM, portable media such as a CD-ROM, and a storage device such as a hard disk built in the computer system. さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。 Furthermore, the "computer-readable recording medium", as the Internet or the like networks or telephone via a communication line of the circuit, such as a server or a client when the program is sending computer system internal volatile memory (RAM) in, and also includes those that holds the program for a certain time.

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。 Further, the program from a computer system storing the program in a storage device or the like via a transmission medium or may be transmitted to another computer system by a transmission wave in the transmission medium. ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。 Here, "transmission medium" for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as the Internet or a network (communication network), a telephone line communication circuit (communication line) such as. また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。 Further, the program may be one for implementing part of the above functions. さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。 Furthermore, what can be achieved in combination with a program already recorded in the above-described functions in the computer system may be a so-called differential file (differential program).

本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。 It is a block diagram showing a configuration of an embodiment of the present invention. 図1に示す装置の動作を示すフローチャートである。 Is a flowchart showing the operation of the device shown in FIG. 図1に示す装置の動作を示すフローチャートである。 Is a flowchart showing the operation of the device shown in FIG. 図1に示す建物データベース3のテーブル構造を示す図である。 It is a diagram showing a table structure of a building database 3 shown in FIG. 予測値の95%信頼区間の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of a 95% confidence interval of the predicted value. 判定基準の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of a criterion. 一般病院の50%および95%信頼区間のエネルギー消費量の一例を示す図である。 Is a diagram illustrating an example of energy consumption in general 50% of hospitals and 95% confidence intervals.

符号の説明 DESCRIPTION OF SYMBOLS

1・・・入力部、2・・・表示部、3・・・建物データベース、4・・・データベース構築部、5・・・データ解析部、6・・・回帰式記憶部、7・・・エネルギー消費量診断部 1 ... input unit, 2 ... display unit, 3 ... building database, 4 ... database structuring unit, 5 ... data analyzer, 6 ... regression equation storage unit, 7 ... energy consumption diagnosis unit

Claims (4)

  1. 建物内のエネルギー消費量データと、該エネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータが予め記憶された建物データベースと、 And energy consumption data in the building, and the building database data attributes that are estimated to affect the energy consumption is stored in advance,
    前記建物データベースに記憶されている前記データに基づいて、回帰分析を行うことにより前記エネルギー消費量データを被説明変数とし、該エネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータを説明変数とする回帰式を同定する回帰式同定手段と、 Based on the data stored in the building database, the energy consumption data and the dependent variable by performing a regression analysis, and data explanatory variables attributes suspected of affecting the energy consumption a regression equation identifying means for identifying a regression equation that,
    前記回帰式同定手段により同定された回帰式を記憶する回帰式記憶手段と、 A regression equation storage means for storing a regression equation which has been identified by the regression equation identifying means,
    診断対象の建物に関して、前記被説明変数と前記説明変数の値を入力する入力手段と、 Respect building diagnosed, input means for inputting a value of the explanatory variable and the dependent variable,
    前記回帰式記憶手段に記憶されている前記回帰式と、前記入力手段から入力された値から診断対象の建物のエネルギー消費量の診断を行うエネルギー消費量診断手段と を備えたことを特徴とするエネルギー消費量診断装置。 Characterized by comprising said regression equation stored in the regression equation storage unit, and an energy consumption diagnosis means for diagnosing the energy consumption of the diagnostic object of a building from the value input from said input means energy consumption diagnostic equipment.
  2. 前記建物データベースには、病院の建物に関するデータが記憶され、少なくとも病院の種別または診療科の種別のデータが含まれることを特徴とする請求項1に記載のエネルギー消費量診断装置。 Wherein the building database, stored data relating to hospital building, energy consumption diagnostic apparatus according to claim 1, characterized in that it includes at least hospital type or department type of data.
  3. 建物内のエネルギー消費量データと、該エネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータが予め記憶された建物データベースと、回帰式を同定する回帰式同定手段と、前記回帰式を記憶する回帰式記憶手段と、被説明変数と説明変数の値を入力する入力手段と、診断対象の建物のエネルギー消費量の診断を行うエネルギー消費量診断手段とを備えたエネルギー消費量診断装置において、診断対象の建物のエネルギー消費量を診断するエネルギー消費量診断方法であって、 It stores the energy consumption data of the building, and the building database data attributes that are estimated to affect the energy consumption is stored in advance, and the regression equation identifying means for identifying the regression equation, the regression equation a regression equation storage unit, the energy consumption diagnostic apparatus having input means for inputting a value of the explanatory variable and the dependent variable, and an energy consumption diagnosis means for diagnosing the energy consumption of the diagnostic object of a building, diagnostic an energy consumption diagnosis method for diagnosing the energy consumption of the target building,
    前記回帰式同定手段が、前記建物データベースに記憶されている前記データに基づいて、回帰分析を行うことにより前記エネルギー消費量データを被説明変数とし、該エネルギー消費量に影響を与えると推測される属性のデータを説明変数とする回帰式を同定し、同定された前記回帰式を前記回帰式記憶手段に記憶する過程と、 The regression equation identification means, on the basis of the data stored in the building database, the energy consumption data and the dependent variable, is estimated to affect the energy consumption by performing a regression analysis a process in which the attribute data to identify regression equation as explanatory variables, and stores the identified said regression equation to the regression equation storage unit,
    前記入力手段が、診断対象の建物に関して、前記被説明変数と前記説明変数の値を入力する過程と、 A process wherein the input means, for building diagnostic object, to enter a value for the dependent variables and the explanatory variables,
    エネルギー消費量診断手段が、前記回帰式記憶手段に記憶されている前記回帰式と、前記入力された値から診断対象の建物のエネルギー消費量の診断を行う過程と を有することを特徴とするエネルギー消費量診断方法。 Energy energy consumption diagnosis means, and having a step of performing said regression equation stored in the regression equation storage unit, the diagnosis of energy consumption to be diagnosed of the building from the input value consumption diagnostic methods.
  4. 前記建物データベースには、病院の建物に関するデータが記憶され、少なくとも病院の種別または診療科の種別のデータが含まれることを特徴とする請求項3に記載のエネルギー消費量診断方法。 Wherein the building database, stored data relating to hospital building, energy consumption diagnostic method according to claim 3, characterized in that it includes at least hospital type or department type of data.
JP2004263884A 2004-09-10 2004-09-10 Apparatus and method for diagnosing energy consumption Withdrawn JP2006079426A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004263884A JP2006079426A (en) 2004-09-10 2004-09-10 Apparatus and method for diagnosing energy consumption

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004263884A JP2006079426A (en) 2004-09-10 2004-09-10 Apparatus and method for diagnosing energy consumption

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2006079426A true true JP2006079426A (en) 2006-03-23

Family

ID=36158816

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004263884A Withdrawn JP2006079426A (en) 2004-09-10 2004-09-10 Apparatus and method for diagnosing energy consumption

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2006079426A (en)

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011100255A2 (en) * 2010-02-09 2011-08-18 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for measuring and verifying energy savings in buildings
JP2012181805A (en) * 2011-03-03 2012-09-20 Osaka Gas Co Ltd Energy conservation behavior evaluation system
US8532839B2 (en) 2009-06-22 2013-09-10 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for statistical control and fault detection in a building management system
US8600556B2 (en) 2009-06-22 2013-12-03 Johnson Controls Technology Company Smart building manager
US8788097B2 (en) 2009-06-22 2014-07-22 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for using rule-based fault detection in a building management system
US20140278165A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for analyzing energy consumption model data
WO2015047636A1 (en) * 2013-09-27 2015-04-02 Siemens Industry, Inc. Gaming approach for energy efficient building control
US9390388B2 (en) 2012-05-31 2016-07-12 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for measuring and verifying energy usage in a building
US9575475B2 (en) 2009-06-22 2017-02-21 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for generating an energy usage model for a building
US9606520B2 (en) 2009-06-22 2017-03-28 Johnson Controls Technology Company Automated fault detection and diagnostics in a building management system
US9639413B2 (en) 2009-06-22 2017-05-02 Johnson Controls Technology Company Automated fault detection and diagnostics in a building management system
JP2017134478A (en) * 2016-01-26 2017-08-03 国立大学法人埼玉大学 Program, information processing method, and information processing device
US9778639B2 (en) 2014-12-22 2017-10-03 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for adaptively updating equipment models

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9429927B2 (en) 2009-06-22 2016-08-30 Johnson Controls Technology Company Smart building manager
US9575475B2 (en) 2009-06-22 2017-02-21 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for generating an energy usage model for a building
US9639413B2 (en) 2009-06-22 2017-05-02 Johnson Controls Technology Company Automated fault detection and diagnostics in a building management system
US8532839B2 (en) 2009-06-22 2013-09-10 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for statistical control and fault detection in a building management system
US8600556B2 (en) 2009-06-22 2013-12-03 Johnson Controls Technology Company Smart building manager
US8788097B2 (en) 2009-06-22 2014-07-22 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for using rule-based fault detection in a building management system
US9606520B2 (en) 2009-06-22 2017-03-28 Johnson Controls Technology Company Automated fault detection and diagnostics in a building management system
US9069338B2 (en) 2009-06-22 2015-06-30 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for statistical control and fault detection in a building management system
US9348392B2 (en) 2009-06-22 2016-05-24 Johnson Controls Technology Corporation Systems and methods for measuring and verifying energy savings in buildings
US9568910B2 (en) 2009-06-22 2017-02-14 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for using rule-based fault detection in a building management system
WO2011100255A3 (en) * 2010-02-09 2012-01-05 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for measuring and verifying energy savings in buildings
WO2011100255A2 (en) * 2010-02-09 2011-08-18 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for measuring and verifying energy savings in buildings
JP2012181805A (en) * 2011-03-03 2012-09-20 Osaka Gas Co Ltd Energy conservation behavior evaluation system
US9390388B2 (en) 2012-05-31 2016-07-12 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for measuring and verifying energy usage in a building
US20140278165A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for analyzing energy consumption model data
WO2015047636A1 (en) * 2013-09-27 2015-04-02 Siemens Industry, Inc. Gaming approach for energy efficient building control
US9778639B2 (en) 2014-12-22 2017-10-03 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for adaptively updating equipment models
JP2017134478A (en) * 2016-01-26 2017-08-03 国立大学法人埼玉大学 Program, information processing method, and information processing device

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Bobrie et al. Masked hypertension: a systematic review
Kruschke Bayesian assessment of null values via parameter estimation and model comparison
Austin et al. The number of subjects per variable required in linear regression analyses
McGaughey et al. Outreach and Early Warning Systems (EWS) for the prevention of intensive care admission and death of critically ill adult patients on general hospital wards
Dearing et al. V. Contemporary advances and classic advice for analyzing mediating and moderating variables
Little et al. Comparison of agreement between different measures of blood pressure in primary care and daytime ambulatory blood pressure
Kendall Designing a research project: randomised controlled trials and their principles
US20060136830A1 (en) System and user interface for creating and presenting forms
US20060078867A1 (en) System supporting acquisition and processing of user entered information
JP2006061278A (en) Medical image display unit
Shojania The elephant of patient safety: what you see depends on how you look
Brockwell et al. ITSM: an interactive time series modelling package for the PC
US20110125662A1 (en) Employee medical care management tool and method
Braun et al. Exploratory regression analysis: A tool for selecting models and determining predictor importance
JP2007172377A (en) Method for analyzing state transition in web page
Rubio et al. Reducing major lower extremity amputations after the introduction of a multidisciplinary team for the diabetic foot
Mayer et al. Funnel plots and their emerging application in surgery
Anderson et al. Understanding logistic regression analysis in clinical reports: an introduction
US20090178004A1 (en) Methods and systems for workflow management in clinical information systems
Brennan et al. State of the science: the relationship between nurse staffing and patient outcomes
Lamiani et al. When healthcare professionals cannot do the right thing: A systematic review of moral distress and its correlates
Rashidian et al. Sample size for regression analyses of theory of planned behaviour studies: case of prescribing in general practice
Gallivan et al. Early identification of divergent performance in congenital cardiac surgery
Veselý et al. Medical guidelines presentation and comparing with Electronic Health Record
Janke et al. Exploring the potential of predictive analytics and big data in emergency care

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20071204