JP2006098361A - 建物エネルギー監視評価装置 - Google Patents

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Minoru Iino
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隆和 佐藤
Nobutaka Nishimura
信孝 西村
Takuya Takemura
卓哉 竹村
Naoki Makino
直樹 牧野
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Abstract

【課題】各用途で使用される建物の省エネ化を行うとき、エネルギー消費量の基準となるベースラインモデルを作成して、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価する。
【解決手段】 日毎平均外気温データベース７に格納されている過去の平均外気温データ、月別エネルギー使用量データベース８に格納されている過去の月別エネルギー使用量データに基づき、（５）式に示すベースラインモデルを用いた計算を行わせ、対象建物２で使用される日毎の標準的なエネルギー消費量の標準値（ベースラインエネルギー消費量）を求めながら、省エネルギー評価部１３ａに、ベースラインエネルギー消費量と実エネルギー消費量演算部１２で得られる実エネルギー消費量とを比較し、省エネ制御を評価する。
【選択図】図１

Description

本発明は、建物などの消費エネルギーを集中的に管理し、解析する建物エネルギー監視評価装置に関する。
近年、環境保全への国民の関心が高まり、ＣＯ２排出量の１／３を占める建築設備分野などで、排出量抑制問題が検討されている。さらに、建築設備全体の消費エネルギーの約半分を空調関連のエネルギー消費が占めており、空調制御面で省エネルギーを推進することは、建築設備全体の省エネルギー効果に大きく貢献するものと考えられる。また、ビル省エネルギー対策の有効性を継続的に維持するためには、対策がどの程度の効果を生むのかを正しく評価することが重要である。
とりわけ、その達成率がサービス料の支払いに直接的に結びつくＥＳＣＯ（Enerey Service Company）事業においては、顧客とＥＳＣＯ事業者との間のトラブル回避のためにも、適切な「計測、検証」（Ｍ＆Ｖ：Measurement Verificadtion）が必要になる。
このような評価のためには、「もし、対策を実施していなかったら、どれくらいのエネルギー消費になるか」という値、すなわちベースラインを設定し、対策実施後に計測したエネルギー消費量と比較することが必要である。
ベースラインの設定は、照明などのように、外部条件にかかわらず、単位時間当たりのエネルギー消費がほぼ一定になる設備では、機器の定格、運用時間から比較的容易に実施できる。
特開２００４−１２３４２号
しかし、空調設備に関してベースラインを設定する場合、外気温度など変動要因の影響が大きいことから、非常に難しく、過去３年間の平均エネルギー消費量などからベースラインを求めなければならない。
さらに、このようにして求めたベースラインは、マクロ的な気候変動の影響を排除することができないことから、適切なベースラインを求めることができないという問題があった
また、現在のリモートエネルギー管理システムでは、各建物のエネルギー消費量の実績を見易く、かつ分かり易く表示するだけの機能しか持っていないことから、省エネルギー空調制御を含む各種建物の省エネルギー制御がうまく実施されているかどうかの評価や診断を行うことが容易でないという問題があった。
本発明は上記の事情に鑑み、建物の省エネ化を行うとき、ベースラインモデル作成に必要な手間と、時間とを大幅に削減しつつ、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる建物エネルギー監視評価装置を提供することを目的としている。
上記の目的を達成するために本発明は、建物側に設置されたエネルギー消費設備のエネルギー消費量、およびプロセス値を監視している計測監視装置から定期的に計測データを取り込んで蓄積するデータ収集記憶部と、このデータ収集記憶部で収集蓄積された計測データを用いて、前記建物で使用された実績エネルギー消費量を演算する実績エネルギー消費量演算部と、省エネ対策を実施していないときのエネルギー消費量を推定するのに必要なベースラインモデルを作成するベースラインモデル作成部と、このベースラインモデル作成部で作成されたベースラインモデルに対し、前記データ収集記憶部で収集蓄積された計測データを適用して、ベースラインエネルギー消費量を求めるとともに、このベースラインエネルギー消費量と前記実績エネルギー消費量演算部で得られた前記実績エネルギー消費量とを比較して省エネ率を評価する省エネルギー評価部とを備えたことを特徴としている。
本発明によれば、ベースラインモデル作成に必要な手間と、時間とを大幅に削減しつつ、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる。
《第１の実施形態》
図１は本発明による建物エネルギー監視評価装置の実施形態を示す建物エネルギー評価監視システムのブロック図である。
この図に示す建物エネルギー監視評価システム１ａは、各建物２に設置され、各建物２で使用される空調・照明・エレベータ等の設備の稼働内容や消費電力などを計測監視する複数の計測監視装置３と、各建物２毎にベースラインモデルを作成し、ネットワーク４を介して各計測監視装置３から出力される計測結果を各ベースラインモデルに適用して各建物２のベースラインエネルギー消費量を求めるとともに、各建物２で使用された実績エネルギー消費量を求め、これらベースラインエネルギー消費量と実績エネルギー消費量とを比較し、省エネルギー率などを評価する建物エネルギー監視評価装置５と、オペレータによって入力された内容に基づき、建物エネルギー監視評価装置５の動作を監視・制御しつつ、建物エネルギー監視評価装置５の評価結果などを表示する端末装置６とを備えている。
そして、端末装置６から入力された指令、データなどに基づき、建物エネルギー監視評価装置５では各建物２毎のベースラインモデルを作成した後、ネットワーク４を介して、各建物２側の計測監視装置３から出力される計測結果を取り込み、各計測結果を各建物２毎のベースラインモデルに適用して各建物２のベースラインエネルギー消費量を求める。また、各建物２で使用された実績エネルギー消費量を求め、これらベースラインエネルギー消費量と実績エネルギー消費量との比較結果に基づき、各建物の省エネルギー効果を評価し、端末装置６に評価結果を表示する。
各計測監視装置３は、各建物２に設けられた空調、エレベータなどを制御しつつ、各センサからの出力に基づき、空調設備の稼働状態、消費電力、外気温、室温、室内湿度なとを測定し、建物エネルギー監視評価装置５から送信要求が出力され、建物エネルギー監視評価装置５→ネットワーク４→計測監視装置３なる経路で、計測監視装置３に供給されたとき、測定結果をまとめ、計測監視装置３→ネットワーク４→建物エネルギー監視評価装置５なる経路で、建物エネルギー監視評価装置５に供給する。
建物エネルギー監視評価装置５は、過去の日毎平均外気温データが蓄積される日毎平均外気温データベース７と、過去の月別エネルギー使用量データが蓄積される月別エネルギー使用量データ８と、月別エネルギー使用量データ８に蓄積されている月別エネルギー使用量データ、日毎平均外気温データベース７に蓄積されている日毎平均外気温データに基づき、各建物２のベースラインモデルを作成するベースラインモデル作成部９と、１回／１日、または１回／１０分など、予め設定されている周期で、各計測監視装置３に順次、送信要求を出して、各計測監視装置３から計測結果を取り込みながら、各建物２毎に編集処理を行って実績データを生成するデータ収集記憶部１０と、データ収集記憶部１０によって得られた各建物２の実績データを記憶する実績データベース１１と、データ収集記憶部１０で得られた実績データに基づき、各建物２で使用された実際のエネルギー量（実績エネルギー消費量）を求める実績エネルギー消費量演算部１２と、実績データベース１１に格納されている実績データ、データ収集記憶部１０で収集された実績データなどをベースラインモデルに適用して得られたエネルギー消費量（ベースラインエネルギー消費量）と実績エネルギー消費量演算部１２で得られた実績エネルギー消費量とを比較し、省エネルギー効果を評価する省エネルギー評価部１３と、省エネルギー評価部１３の評価内容に基づき、各建物の空調設備、エレベータ設備などの運転内容を総合的に診断するシステム診断部１４とを備えている。
端末装置６は、キーボードやマウス、またベースラインモデル作成画面や省エネルギー評価表示画面、システム診断画面などを表示するＣＲＴなどを備えており、キーボード、マウスなどが操作されて、ベースラインモデル作成に必要な指令、パラメータなどが入力されたとき、これを建物エネルギー監視評価装置５に供給し、また建物エネルギー監視評価装置５から処理結果が供給されたとき、省エネルギー効果表示画面、稼働状況表示画面などに処理結果を表示する。
次に、図１に示すブロック図、図２に示すグラフを参照しつつ、建物エネルギー監視評価システム１ａで使用されるベースラインモデルを説明する。なお、以下の実施形態においては、使用エネルギーは電力とし、所定期間Ｄとして「ｊ月の日数（ｎｊ）」、所定期間Ｄにおける各日の電力消費量として「ｊ月ｉ日の電力消費量（Ｙｉｊ）、所定期間Ｄにおける建物の電力消費量ＥＤとして「ｊ月の電力消費量（Ｅｊ）」、所定期間Ｄにおける電力消費量所定期間Ｄにおける各日の平均外気温として「ｊ月ｉ日の平均外気温（Ｔｉｊ）」、所定期間Ｄにおける各日の平均外気エンタルピーとして「ｊ月ｉ日の平均外気エンタルピー（ｈｉｊ）」をそれぞれ使用する。
まず、年間を通して、いくつかの建物で、日毎の電力消費量を測定したところ、図２に黒丸で示すデータが得られた。図２中に示すように、平均外気温度と、電力消費量（エネルギー消費量）との間に相関関係があり、下式に示す２次曲線１５で近似できることが分かった。なお、図２に示す２次曲線１５は、各定数ａ２＝０．３３７８、ａ１＝−４．８２１５、α＝２７３．３６の場合の式を示している。ａ２，ａ１，αの各定数は重回帰の手法で求めた。また、Ｒ２は決定係数である。また、第１の実施形態ではＸ＝Ｔ（１日の平均外気温［℃］）であるが、第５の実施形態に示すように、Ｘ＝ｈ（１日の平均外気エンタルピー［Ｊ／ｋｇ］）の場合についても同様に２次曲線１５で近似できる。
Ｙ＝ａ２・Ｔ２＋ａ１・Ｔ＋α …（１）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
Ｔ：１日の平均外気温［℃］
α：定数
ａ２：定数
ａ１：定数
そして、対象建物２の日毎の電力消費量を調べたところ、前記（１）式が適用される建物２と用途（例えば、事務所、デパート、病院など）が同じで、規模のみが異なるとき、図２の２次曲線１６に示すように、前記（１）式を平行移動させるだけで、曲線の形状が同じになることから、定数“ａ２”、“ａ１”を同じ値にし、定数“α”だけを異ならせ、各建物２毎に定数“αｘ”を決めれば、同じ用途の各建物２に対し、前記（１）式を適用できることが分かった。
そこで、電気会社から提供される過去の請求書に記載されている１ヶ月毎の電気使用量に基づき、月別エネルギー使用量データを求めて、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積するとともに、気象庁などから提供される過去の平均外気温情報に基づき、一日毎の平均外気温データを求めて、日毎平均外気温データベース７に蓄積する。
この際、前記（１）式から明らかなように、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積されている月別エネルギー使用量データと、日毎平均外気温データベース７に蓄積されている１日毎の平均外気温データとの間に、下記に示す式が成り立つ。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
Ｔｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気温
ここで、この（２）式に次式を代入し、
Figure 2006098361
但し、Ｅｊ：ｊ月の電力消費量
代入結果を“αｘ”について整理すると、次式が得られる。
Figure 2006098361
そして、複数の所定期間として数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”を（４）式に代入して求まる定数“αｘ”の平均値を採用する。このようにして対象建物２の用途、規模などに応じた定数“αｘ”を求め、この定数“αｘ”と、同じ用途の建物２で使用されている定数“ａ２”、“ａ１”とを用いて、次式に示すベースラインモデルを完成する。
Ｙ＝ａ２・Ｔ２＋ａ１・Ｔ＋αｘ …（５）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
Ｔ：１日の平均外気温［℃］
αｘ：定数
ａ２：定数
ａ１：定数
このように、第１の実施形態では、他の同じ用途の建物２で使用されている定数“ａ２”、“ａ１”と、対象建物２の規模に応じて決まる定数“αｘ”を組み合わせて、前記（５）式に示すベースラインモデルを求め、対象建物２で使用される日毎のエネルギー消費量“Ｙ”の標準値（ベースラインエネルギー消費量）を求めるようにしているので、事務所、デパート、病院、工場、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの各用途で使用される建物２の省エネ化を行うとき、エネルギー消費量の基準となる各ベースラインモデルのうち、同じ用途の建物２で使用されているベースラインモデルの定数“ａ２”、“ａ１”を援用しつつ、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気温“Ｔｉｊ”から対象建物２に対応するベースラインモデルを作成することができ、これによってベースラインモデル作成に必要な手間と、時間とを大幅に削減しつつ、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる。
《第２の実施形態》
次に、本発明による建物エネルギー監視評価システムの第２の実施形態を説明する。なお、システム構成図は、図１を援用する。
第１の実施形態では、他の建物２に対するベースラインモデルで使用される定数“ａ２”、“ａ１”を援用して、同じ用途の建物２に対するベースラインモデルを作成するようにしたが、第２の実施形態では、各建物２毎に定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を求めて、ベースラインモデルを作成するようにしている。
この場合、図１に示す建物エネルギー監視評価システム１ａでの説明から明らかなように、年間を通して、いくつかの建物で、日毎の電力消費量を測定したところ、平均外気温度と、電力消費量との間に相関関係があり、下式に示す２次曲線で、近似できることが分かった。
Ｙ＝ａ２・Ｔ２＋ａ１・Ｔ＋α …（６）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
Ｔ：１日の平均外気温［℃］
α：定数
ａ２：定数
ａ１：定数
そこで、電気会社から提供される過去の請求書に記載されている１ヶ月毎の電気使用量に基づき、月別エネルギー使用量データを求めて、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積するとともに、気象庁などから提供される過去の平均外気温情報に基づき、１日毎の平均外気温データを求めて、日毎平均外気温データベース７に蓄積する。
この際、前記（６）式から明らかなように、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積されている月別エネルギー使用量データと、日毎平均外気温データベース７に蓄積されている１日毎の平均外気温データとの間に、下記に示す式が成り立つ。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
Ｔｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気温
ここで、この（７）式に次式を代入し、
Figure 2006098361
但し、Ｅｊ：ｊ月の電力消費量
整理すると、次式が得られる。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
Ｔｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気温
そして、複数の所定期間として最低でも数ヶ月分、できれば１２ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、平均外気温“Ｔｉｊ”に対し、重回帰処理を行って、定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を算出し、前記（６）式に示すベースラインモデルを完成する。
このように、第２の実施形態では、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気温“Ｔｉｊ”に対し、重回帰処理を行って、定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を算出し、これら定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を使用して前記（６）式に示すベースラインモデルを求め、対象建物２で使用される日毎のエネルギー消費量“Ｙ”の標準値を求めるようにしているので、事務所、デパート、病院、工場、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの各用途で使用される建物の省エネ化を行うとき、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気温“Ｔｉｊ”から各定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を算出して、対象建物２に対応するベースラインモデルを作成することができ、これによって特別な用途の建物２であっても、正確なベースラインモデルを作成し、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる
《第３の実施形態》
次に、本発明による建物エネルギー監視評価システムの第３の実施形態を説明する。なお、システム構成図は、図１を援用する。
第１の実施形態では、ベースラインモデル作成部９ａは、２次曲線形式のベースラインモデルを作成するようにしたが、第３の実施形態では、直線形式のベースラインモデルを作成して、省エネルギー評価部１３ａに省エネルギー評価を行わせるようにしている。
この場合、季節（冬季、中間期、夏期）を通して、日毎の電力消費量を測定し、測定結果を調べたところ、一般的な建物２については、平均外気温度と、電力消費量との間に２次曲線形式の相関関係があるものの、いくつかの建物２については、図３に示すように平均外気温度と、電力消費量との間に直線１７で示すような相関関係をもつものがあり、下式で近似できることが分かった。
Ｙ＝ａ１・Ｔ＋α …（１０）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
Ｔ：１日の平均外気温［℃］
α：定数
ａ１：定数
そして、対象建物２の日毎の電力消費量を調べたところ、前記（１０）式が適用される建物２と用途（例えば、事務所、デパート、病院など）が同じで、規模のみが異なるとき、図３に示す直線１７が平行移動するだけで、これら直線１７の傾きが同じになることから、定数“ａ１”を同じ値にし、定数“α”だけを異ならせ、各建物２毎に定数“αｘ”を決めれば、同じ用途の各建物２に対し、前記（１０）式を適用できることが分かった。
そこで、電気会社から提供される過去の請求書に記載されている１ヶ月毎の電気使用量に基づき、月別エネルギー使用量データを求めて、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積するとともに、気象庁などから提供される過去の平均外気温情報に基づき、１日毎の平均外気温データを求めて、日毎平均外気温データベース７に蓄積する。
この際、前記（１０）式から明らかなように、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積されている月別エネルギー使用量データと、日毎平均外気温データベース７に蓄積されている１日毎の平均外気温データとの間に、下記に示す式が成り立つ。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
Ｔｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気温
ここで、この（１１）式に次式を代入し、
Figure 2006098361
但し、Ｅｊ：ｊ月の電力消費量
代入結果を“αｘ”について整理すると、次式が得られる。
Figure 2006098361
そして、数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”を（１３）式に代入して、対象建物２の用途、規模などに応じた定数“αｘ”を求め、この定数“αｘ”と、同じ用途の建物２で使用されている定数“ａ１”とを用いて、次式に示すベースラインモデルを完成する。
Ｙ＝ａ１・Ｔ＋αｘ …（１４）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
Ｔ：１日の平均外気温［℃］
αｘ：定数
ａ１：定数
このように、第３の実施形態では、他の同じ用途の建物２で使用されている定数“ａ１”と、対象建物２の規模に応じて決まる定数“αｘ”を組み合わせて、前記（１４）式に示すベースラインモデルを求め、対象建物２で使用される日毎のエネルギー消費量“Ｙ”の標準値を求めるようにしているので、事務所、デパート、病院、工場、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの各用途で使用される建物２の省エネ化を行うとき、エネルギー消費量の基準となる各ベースラインモデルのうち、同じ用途の建物２で使用されている、ベースラインモデルの定数“ａ１”を援用しつつ、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気温“Ｔｉｊ”から対象建物２に対応するベースラインモデルを作成することができ、これによってベースラインモデル作成に必要な手間と、時間とを大幅に削減しつつ、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる。
《第４の実施形態》
次に、本発明による建物エネルギー監視評価システムの第４の実施形態を説明する。なお、システム構成図は、図１を援用する。
第３の実施形態では、他の建物２に対するベースラインモデルで使用される定数“ａ１”を援用して、同じ用途の建物２に対するベースラインモデルを作成するようにしたが、第４の実施形態では、各建物２毎に定数“ａ１”、“α”を求めて、ベースラインモデルを作成するようにしている。
この場合、図１に示す建物エネルギー監視評価システム１ａでの説明したように、年間を通して、いくつかの建物で、日毎の電力消費量を測定したところ、一般的な建物２については、平均外気温度と、電力消費量との間に２次曲線形式の相関関係があるものの、いくつかの建物２については、平均外気温度と、電力消費量とが直線的な相関関係をもち、下式で近似できるものがある。
Ｙ＝ａ１・Ｔ＋α …（１５）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
Ｔ：１日の平均外気温［℃］
α：定数
ａ１：定数
そこで、電気会社から提供される過去の請求書に記載されている１ヶ月毎の電気使用量に基づき、月別エネルギー使用量データを求めて、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積するとともに、気象庁などから提供される過去の平均外気温情報に基づき、１日毎の平均外気温データを求めて、日毎平均外気温データベース７に蓄積する。
この際、前記（１５）式から明らかなように、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積されている月別エネルギー使用量データと、日毎平均外気温データベース７に蓄積されている１日毎の平均外気温データとの間に、下記に示す式が成り立つ。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
Ｔｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気温
ここで、この（１６）式に次式を代入し、
Figure 2006098361
但し、Ｅｊ：ｊ月の電力消費量
整理すると、次式が得られる。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
Ｔｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気温
そして、最低でも数ヶ月分、できれば１２ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、平均外気温“Ｔｉｊ”に対し、重回帰処理を行って、定数“ａ１”、“α”を算出し、前記（１５）式に示すベースラインモデルを完成する。
このように、第４の実施形態では、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気温“Ｔｉｊ”に対し、重回帰処理を行って、定数“ａ１”、“α”を算出し、これら定数“ａ１”、“α”を使用して、前記（１５）式に示すベースラインモデルを求め、対象建物２で使用される日毎のエネルギー消費量“Ｙ”の標準値を求めるようにしているので、事務所、デパート、病院、工場、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの各用途で使用される建物２の省エネ化を行うとき、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気温“Ｔｉｊ”から各定数“ａ１”、“α”を算出して、対象建物２に対応するベースラインモデルを作成することができ、これによって特別な用途の建物２であっても、正確なベースラインモデルを作成し、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる。
《第５の実施形態》
図４は本発明による建物エネルギー監視評価装置の第５の実施形態を示す建物エネルギー監視評価システムのブロック図である。なお、この図において、図１の各部と同じ部分には、同じ符号が付してある。
この図に示す建物エネルギー監視評価システム１ｂが図１に示す建物エネルギー監視評価システム１ａと異なる点は、過去の平均外気温データが格納される日毎平均外気温データベース７に代えて、過去の平均外気温データ、過去の外気湿度データが格納される日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８と、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に格納されている過去の平均外気温データ、過去の外気湿度データから平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”を演算する日平均エンタルピー演算部１９とを配置するとともに、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気温“Ｔｉｊ”から各定数を算出し、対象建物２に対応したベースラインモデルを作成するベースラインモデル作成部９ａに代えて、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”から各定数“ａ２”、“ａ１”、“αｘ”を算出し、対象建物２に対応したベースラインモデルを作成するベースラインモデル作成部９ｂを配置し、省エネルギー評価部１３ｂに省エネルギー評価を行わせるようにしたことである。
以下、平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”を用いる理由と、ベースラインモデル作成手順とを順次、説明する。
まず、年間を通して、いくつかの建物で、日毎の電力消費量を測定したところ、平均外気温度“Ｔ”、平均外気湿度“Ｈ”から状態値計算法で演算される平均外気エンタルピー“ｈ”と、電力消費量“Ｙ”との間に相関関係があり、下式に示す２次曲線で、近似できることが分かった。
Ｙ＝ａ２・ｈ２＋ａ１・ｈ＋α …（１９）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
ｈ：１日の平均外気エンタルピー［Ｊ／ｋｇ］
α：定数
ａ２：定数
ａ１：定数
そして、対象建物２の日毎の電力消費量を調べたところ、前記（１９）式が適用される建物２と用途（例えば、事務所、デパート、病院など）が同じで、規模のみが異なるとき、前記（１９）式で示される２次曲線が平行移動するだけで、曲線の形状が同じになることから、定数“ａ２”、“ａ１”を同じ値にし、定数“α”だけを異ならせ、各建物２毎に定数“αｘ”を決めれば、同じ用途の各建物２に対し、前記（１９）式を適用できることが分かった。
そこで、電気会社から提供される過去の請求書に記載されている１ヶ月毎の電気使用量に基づき、月別エネルギー使用量データを求めて、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積するとともに、気象庁などから提供される過去の平均外気温情報、平均外気湿度情報に基づき、１日毎の平均外気温データ、１日毎の平均外気湿度データを求めて、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に蓄積する。
そして、日平均エンタルピー演算部１９に湿り空気の状態値計算法を使用して、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に蓄積されている１日毎の平均外気温データ、１日毎の平均外気湿度データから１日毎の平均外気エンタルピーデータを求める。
この際、前記（１９）式から明らかなように、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積されている月別エネルギー使用量データと、日平均エンタルピー演算部１９で得られる１日毎の平均外気エンタルピーデータとの間に、下記に示す式が成り立つ。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
ｈｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気エンタルピー
ここで、この（２０）式に次式を代入し、
Figure 2006098361
但し、Ｅｊ：ｊ月の電力消費量
代入結果を“αｘ”について整理すると、次式が得られる。
Figure 2006098361
そして、数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”を（２２）式に代入して、対象建物２の用途、規模などに応じた定数“αｘ”を求め、この定数“αｘ”と、同じ用途の建物２で使用されている定数“ａ２”、“ａ１”とを用いて、次式に示すベースラインモデルを完成する。
Ｙ＝ａ２・ｈ２＋ａ１・ｈ＋αｘ …（２３）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
ｈ：１日の平均外気エンタルピー［Ｊ／ｋｇ］
αｘ：定数
ａ２：定数
ａ１：定数
このように、第５の実施形態では、他の同じ用途の建物２で使用されている定数“ａ２”、“ａ１”と、対象建物２の規模に応じて決まる定数“αｘ”を組み合わせて、前記（２３）式に示すベースラインモデルを求め、対象建物２で使用される日毎のエネルギー消費量“Ｙ”の標準値（ベースラインエネルギー消費量）を求めるようにしているので、事務所、デパート、病院、工場、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの各用途で使用される建物２の省エネ化を行うとき、エネルギー消費量の基準となる各ベースラインモデルのうち、同じ用途の建物２で使用されている、ベースラインモデルの定数“ａ２”、“ａ１”を援用しつつ、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”から対象建物２に対応するベースラインモデルを作成することができ、これによってベースラインモデル作成に必要な手間と、時間とを大幅に削減しつつ、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる。
《第６の実施形態》
次に、本発明による建物エネルギー監視装置の第６の実施形態を説明する。
なお、システム構成図は、図４を援用する。
第６の実施形態では、他の建物２に対するベースラインモデルで使用される定数“ａ２”、“ａ１”を援用して、同じ用途の建物２に対するベースラインモデルを作成するようにしたが、第７の実施形態では、各建物２毎に定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を求めて、ベースラインモデルを作成するようにしている。
この場合、図４に示す建物エネルギー監視評価システム１ｂでの説明から明らかなように、年間を通して、いくつかの建物２で、日毎の電力消費量を測定したところ、平均外気温エントロピーと、電力消費量との間に相関関係があり、下式に示す２次曲線で、近似できることが分かった。
Ｙ＝ａ２・ｈ２＋ａ１・ｈ＋α …（２４）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
ｈ：１日の平均外気エンタルピー［Ｊ／ｋｇ］
α：定数
ａ２：定数
ａ１：定数
そこで、電気会社から提供される過去の請求書に記載されている１ヶ月毎の電気使用量に基づき、月別エネルギー使用量データを求めて、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積するとともに、気象庁などから提供される過去の平均外気温情報、平均外気湿度情報に基づき、１日毎の平均外気温データ、１日毎の平均外気湿度データを求めて、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に蓄積する。
そして、日平均エンタルピー演算部１９に湿り空気の状態値計算法を使用して、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に蓄積されている１日毎の平均外気温データ、１日毎の平均外気湿度データから１日毎の平均外気エンタルピーデータを求める。
この際、前記（２４）式から明らかなように、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積されている月別エネルギー使用量データと、日平均エンタルピー演算部１９で得られる１日毎の平均外気エンタルピーデータとの間に、下記に示す式が成り立つ。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
ｈｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気エンタルピー
ここで、この（２５）式に次式を代入し、
Figure 2006098361
但し、Ｅｊ：ｊ月の電力消費量
整理すると、次式が得られる。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
ｈｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気エンタルピー
そして、最低でも数ヶ月分、できれば１２ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”に対し、重回帰処理を行って、定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を算出し、前記（２４）式に示すベースラインモデルを完成する。
このように、第６の実施形態では、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”に対し、重回帰処理を行って、定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を算出し、これら定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を使用して前記（２４）式に示すベースラインモデルを求め、対象建物２で使用される日毎のエネルギー消費量“Ｙ”の標準値を求めるようにしているので、事務所、デパート、病院、工場、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの各用途で使用される建物２の省エネ化を行うとき、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”から各定数“ａ２”、“ａ１”、“α”を算出して、対象建物２に対応するベースラインモデルを作成することができ、これによって特別な用途の建物２であっても、正確なベースラインモデルを作成し、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる。
《第７の実施形態》
次に、本発明による建物エネルギー監視評価システムの第７の実施形態を説明する。なお、システム構成図は、図４を援用する。
第７の実施形態では、２次曲線形式のベースラインモデルに代えて、直線形式のベースラインモデルを作成するようにしている。
この場合、季節（冬季、中間期、夏期）を通して、日毎の電力消費量を測定し、測定結果を調べたところ、一般的な建物２については、平均外気温度と、電力消費量との間に２次曲線形式の相関関係があるものの、いくつかの建物２については、平均外気エンタルピーと、電力消費量との間に直線で示すような相関関係をもつものがあり、下式で近似できることが分かった。
Ｙ＝ａ１・ｈ＋α …（２８）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
ｈ：１日の平均外気エンタルピー［Ｊ／ｋｇ］
α：定数
ａ１：定数
そして、対象建物２の日毎の電力消費量を調べたところ、前記（２８）式が適用される建物２と用途（例えば、事務所、デパート、病院など）が同じで、規模のみが異なるとき、（２８）式で示される直線が平行移動するだけで、これら直線の傾きが同じになることから、定数“ａ１”を同じ値にし、定数“α”だけを異ならせ、各建物２毎に定数“αｘ”を決めれば、同じ用途の各建物２に対し、前記（２８）式を適用できることが分かった。
そこで、電気会社から提供される過去の請求書に記載されている１ヶ月毎の電気使用量に基づき、月別エネルギー使用量データを求めて、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積するとともに、気象庁などから提供される過去の平均外気温情報、平均外気湿度情報に基づき、１日毎の平均外気温データ、１日毎の平均外気湿度データを求めて、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に蓄積する。
そして、日平均エンタルピー演算部１９に湿り空気の状態値計算法を使用して、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に蓄積されている１日毎の平均外気温データ、１日毎の平均外気湿度データから１日毎の平均外気エンタルピーデータを求める。
この際、前記（２８）式から明らかなように、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積されている月別エネルギー使用量データと、日平均エンタルピー演算部１９で得られる１日毎の平均外気エンタルピーデータとの間に、下記に示す式が成り立つ。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
ｈｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気エンタルピー
ここで、この（２９）式に次式を代入し、
Figure 2006098361
但し、Ｅｊ：ｊ月の電力消費量
代入結果を“αｘ”について整理すると、次式が得られる。
Figure 2006098361
そして、数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”を（３１）式に代入して、対象建物２の用途、規模などに応じた定数“αｘ”を求め、この定数“αｘ”と、同じ用途の建物２で使用されている定数“ａ１”とを用いて、次式に示すベースラインモデルを完成する。
Ｙ＝ａ１・ｈ＋αｘ …（３２）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
ｈ：１日の平均外気エンタルピー［Ｊ／ｋｇ］
αｘ：定数
ａ１：定数
このように、第７の実施形態では、他の同じ用途の建物２で使用されている定数“ａ１”と、対象建物２の規模に応じて決まる定数“αｘ”を組み合わせて、前記（３２）式に示すベースラインモデルを求め、対象建物２で使用される日毎のエネルギー消費量“Ｙ”の標準値を求めるようにしているので、事務所、デパート、病院、工場、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの各用途で使用される建物２の省エネ化を行うとき、エネルギー消費量の基準となる各ベースラインモデルのうち、同じ用途の建物２で使用されている、ベースラインモデルの定数“ａ１”を援用して、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”から対象建物２に対応するベースラインモデルを作成することができ、これによってベースラインモデル作成に必要な手間と、時間とを大幅に削減しつつ、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる。
《第８の実施形態》
次に、本発明による建物エネルギー監視装置の第６の実施形態を説明する。
なお、システム構成図は、図４を援用する。
第７の実施形態では、他の建物２に対するベースラインモデルで使用される定数“ａ１”を援用して、同じ用途の建物２に対するベースラインモデルを作成するようにしたが、第８の実施形態では、各建物２毎に定数“ａ１”、“α”を求めて、ベースラインモデルを作成するようにしている。
この場合、図４に示す建物エネルギー監視評価システム１ｂでの説明から明らかなように、年間を通して、いくつかの建物で、日毎の電力消費量を測定したところ、一般的な建物２については、平均外気温エンタルピーと、電力消費量との間に２次曲線形式の相関関係があるものの、いくつかの建物２については、平均外気温エンタルピーと、電力消費量とが直線的な相関関係をもち、下式で近似できるものがある。
Ｙ＝ａ１・ｈ＋α …（３３）
但し、Ｙ：日毎の電力消費量［ｋＷｈ］
ｈ：１日の平均外気エンタルピー［Ｊ／ｋｇ］
α：定数
ａ１：定数
そこで、電気会社から提供される過去の請求書に記載されている１ヶ月毎の電気使用量に基づき、月別エネルギー使用量データを求めて、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積するとともに、気象庁などから提供される過去の平均外気温情報、平均外気湿度情報に基づき、１日毎の平均外気温データ、１日毎の平均外気湿度データを求めて、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に蓄積する。
そして、日平均エンタルピー演算部１９に湿り空気の状態値計算法を使用して、日毎平均外気温／日毎平均外気湿度データベース１８に蓄積されている１日毎の平均外気温データ、１日毎の平均外気湿度データから１日毎の平均外気エンタルピーデータを求める。
この際、前記（３３）式から明らかなように、月別エネルギー使用量データベース８に蓄積されている月別エネルギー使用量データと、日平均エンタルピー演算部１９で得られる１日毎の平均外気エンタルピーデータとの間に、下記に示す式が成り立つ。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
ｈｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気エンタルピー
ここで、この（３４）式に次式を代入し、
Figure 2006098361
但し、Ｅｊ：ｊ月の電力消費量
整理すると、次式が得られる。
Figure 2006098361
但し、ｎｊ：ｊ月の日数
Ｙｉｊ：ｊ月ｉ日の電力消費量
ｈｉｊ：ｊ月ｉ日の平均外気エンタルピー
そして、最低でも数ヶ月分、できれば１２ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”に対し、重回帰処理を行って、定数“ａ１”、“α”を算出し、前記（３３）式に示すベースラインモデルを完成する。
このように、第８の実施形態では、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気温“ｈｉｊ”に対し、重回帰処理を行って、定数“ａ１”、“α”を算出し、これら定数“ａ１”、“α”を使用して、前記（３３）式に示すベースラインモデルを求め、対象建物２で使用される日毎のエネルギー消費量“Ｙ”の標準値を求めるようにしているので、事務所、デパート、病院、工場、スーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの各用途で使用される建物２の省エネ化を行うとき、対象建物２で使用された数ヶ月分の電力消費量“Ｅｊ”、数ヶ月分の平均外気エンタルピー“ｈｉｊ”から各定数“ａ１”、“α”を算出して、対象建物２に対応するベースラインモデルを作成することができ、これによって特別な用途の建物２であっても、正確なベースラインモデルを作成し、省エネ制御がうまく行われているかどうかを評価することができる。
《第９の実施形態》
次に、本発明による建物エネルギー監視装置の第９の実施形態を説明する。なお、システム構成図は、図１を援用する。
第９の実施形態では、実績データベース１１に格納されている実績データ、データ収集記憶部１０で収集された実績データなどをベースラインモデルに適用して得られた日毎のエネルギー消費量（ベースラインエネルギー消費量）と実績エネルギー消費量演算部１２で得られた日毎の実績エネルギー消費量とを週単位、月単位で比較し、省エネルギー効果を評価する省エネルギー評価部１３ｉを配置し、週単位、月単位で省エネルギー評価を行わせるようにしている。
省エネルギー評価部１３ｉは、実績データベース１１に格納されている日毎の実績データ、データ収集記憶部１０で収集された日毎の実績データなどをベースラインモデルに適用して日毎のエネルギー消費量（ベースラインエネルギー消費量）を求めながら、実績エネルギー消費量演算部１２で得られる日毎の実績エネルギー消費量を取り込み、週末毎に、次式に示す演算を行って、日毎のエネルギー消費量（ベースラインエネルギー消費量）を１週間単位でまとめ、週間総ベースラインエネルギー消費量を求めるとともに、日毎の実績エネルギー消費量を１週間単位でまとめて、週間総実績エネルギー消費量を求めた後、次式に示す演算を行い、週間の省エネ率を求めて、図５に示すように、端末装置装置６の省エネ効果表示画面上に週間の週間総ベースラインエネルギー消費量、週間の週間総実績エネルギー消費量、週間の省エネ率、週間の平均外気温度を表示する。
Figure 2006098361
但し、ＥＷ：Ｗ週目の週間総ベースラインエネルギー消費量
Ｋ：Ｗ週の日数
ＹＫ：Ｗ週Ｋ日目のベースラインエネルギー消費量
ＲＥＷ：Ｗ週目の週間総実績エネルギー消費量
ＲＹＫ：Ｗ週Ｋ日目の実績エネルギー消費量
ＥＣＷ：Ｗ週目の省エネ率［％］
さらに、省エネルギー評価部１３ｉは、月末毎に、次式に示す演算を行って、日毎のエネルギー消費量（ベースラインエネルギー消費量）を１ヶ月単位でまとめ、月間総ベースラインエネルギー消費量を求めるとともに、日毎の実績エネルギー消費量を１ヶ月単位でまとめて、月間総実績エネルギー消費量を求めた後、月間の省エネ率を求めて、図５に示すように、端末装置装置６の省エネ効果表示画面上に、月間の週間総ベースラインエネルギー消費量、月間の週間総実績エネルギー消費量、月間の省エネ率を表示する。
Figure 2006098361
但し、ＥＬ：Ｌ月の月間総ベースラインエネルギー消費量
ｎＬ：Ｌ月の日数
ＹnL：Ｌ月Ｋ日目のベースラインエネルギー消費量
ＲＥnL：Ｌ月の月間総実績エネルギー消費量
ＲＹnL：Ｌ月Ｋ日目の実績エネルギー消費量
ＥＣＬ：Ｌ月の省エネ率［％］
このように、第９の実施形態では、各週末毎に、週間の週間総ベースラインエネルギー消費量、週間の週間総実績エネルギー消費量、週間の省エネ率を計算して、週間の平均外気温度とともに、端末装置６に表示するとともに、各月末毎に、月間の週間総ベースラインエネルギー消費量、月間の週間総実績エネルギー消費量、月間の省エネ率を計算して、端末装置６に表示するようにしているので、日々、発生するベースラインエネルギー消費量の誤差、実績エネルギー消費量の誤差を相殺して、省エネ評価の精度を高めることができるとともに、ＥＳＣＯ事業などで省エネ制御を行ったときの省エネルギー効果を週単位、月単位で表示して省エネ効果を理解させることができる。
《第１０の実施形態》
次に、本発明による建物エネルギー監視装置の第１０の実施形態を説明する。なお、システム構成図は、図１を援用する。
第１０の実施形態では、各建物２の空調設備、エレベータ設備などに何らかの異常が発生したとき、プロセス単位で異常箇所を見つけ出して、端末装置６に表示するようにしている。
この場合、システム診断部１４ａは、図６のフローチャートに示すように、省エネルギー評価部１３ａから日毎のベースラインエネルギー消費量と、日毎の実績エネルギー消費量とを取り込み、ベースラインエネルギー消費量に対し、実績エネルギー消費量が予め設定されているしきい値“α％”以下であるかどうかをチェックする。しきい値“α％”以下であるときには、各建物２の空調設備、エレベータ設備などが正常に稼働していると判定して、端末装置６の稼働状況表示画面上に正常に動作していることを示すメッセージを表示する（ステップＳ１）。
また、しきい値“α％”を超えているとき（ステップＳ１）、システム診断部１４ａは、各建物２の空調設備、エレベータ設備などに何らかの異常が発生したと判定して、データ収集記憶部１０で収集された全項目についてプロセス値を取り込み、過去の平均値から大きく外れている項目があるかどうかをチェックする（ステップＳ２）。過去の平均値から大きく外れている項目が無ければ（ステップＳ３）、端末装置６の稼働状況表示画面上に異常発生メッセージとともに、異常データ項目が見つからないことを示すメッセージを表示する（ステップＳ４）。
また、過去の平均値から大きく外れている項目があれば（ステップＳ３）、システム診断部１４ａは、この項目が異常項目であると判定して、端末装置６の稼働状況表示画面上に異常発生メッセージとともに、データが異常になっている項目名を示すメッセージを表示する（ステップＳ５）。
このように、第１０の実施形態では、各建物２の空調設備、エレベータ設備などに何らかの異常が発生したとき、プロセス単位で、異常原因を見つけ出して、異常内容を表示するようにしているので、各建物２の空調設備、エレベータ設備などに何らかの異常が発生したとき、異常項目を知らせて、空調設備、エレベータ設備に対する豊富な知識、豊富な経験を持つオペレータに、どの設備に異常があるかを容易に推定させ、設備異常などに迅速に対処させることができる。
なお、第１０の実施形態では、比較処理などの簡単な処理で、異常項目を見つけ出すようにしているが、システム診断部１４ａ内に、対話形式で異常原因を推定する推論エンジンと、専門家、経験者などの知識が格納された知識ベースとを組み合わせたエキスパートシステムを入れて、異常データ項目などから、対話形式で、設備の異常箇所と原因とを推定するようにしても良い。
このようにすることにより、異常箇所の発見と、異常原因とを容易にして、設備異常などが発生しても、これを早期に復旧して、設備稼働率を高めることができる。
《他の実施形態》
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できるものである。
例えば、本発明装置は複数の建物に対してのリモート・エネルギー管理システムについてのものであるが、もちろん同様のアルゴリズムを建物単独で実施しても良い。この場合はリモートでなく、その建物に本発明装置が設置される。
また、日毎のエネルギー消費量（電力消費量）を一日の平均外気温Ｔあるいは、一日の平均外気エンタルピーｈの式で表したが、一日の平均外気温Ｔの替わりにＴＸ＝（一日の平均外気温 − 一日の平均室温）（℃）、あるいは一日の平均外気エンタルピーｈの替わりにｈＸ＝（一日の平均外気エンタルピー − 一日の平均室内エンタルピー） (J/kg)で置き換えても良い。
また、上述した各実施形態では、使用エネルギーを電力として説明したが、これに限られず、ガスエネルギー等を含めても良いことは勿論である。
さらに、各実施形態は可能な限り組合わせて実施することが可能であり、その場合には組合せによる効果が得られる。
本発明による建物エネルギー監視評価装置の一実施形態を示す建物エネルギー監視評価システムのブロック図である。 図１に示すベースラインモデル作成部で作成されるベースラインモデルと、平均外気温度と、消費電力量との関係例を示すグラフである。 第３の実施形態のベースラインモデル作成部で作成されるベースラインモデルと、平均外気温度と、消費電力量との関係例を示すグラフである。 本発明による建物エネルギー監視評価装置の他の実施形態を示す建物エネルギー監視評価システムのブロック図である。 第９の実施形態の端末装置に表示される省エネ効果表示画面の一例を示す模式図である。 第１０の実施形態のシステム診断部の診断動作例を示すフローチャートである。
符号の説明
１ａ，１ｂ：建物エネルギー監視評価システム
２：建物
３：計測監視装置
４：ネットワーク
５ａ，５ｂ：建物エネルギー監視評価装置
６：端末装置
７：日毎平均外気温データベース
８：月別エネルギー使用量データ
９ａ，９ｂ：ベースラインモデル作成部
１０：データ収集記憶部
１１：実績データベース
１２：実績エネルギー消費量演算部
１３ａ，１３ｂ：省エネルギー評価部
１４ａ，１４ｂ：システム診断部
１５，１６：２次曲線
１７：直線

Claims (11)

  1. 建物側に設置されたエネルギー消費設備のエネルギー消費量、およびプロセス値を監視している計測監視装置から定期的に計測データを取り込んで蓄積するデータ収集記憶部と、
    このデータ収集記憶部で収集蓄積された計測データを用いて、前記建物で使用された実績エネルギー消費量を演算する実績エネルギー消費量演算部と、
    省エネ対策を実施していないときのエネルギー消費量を推定するのに必要なベースラインモデルを作成するベースラインモデル作成部と、
    このベースラインモデル作成部で作成されたベースラインモデルに対し、前記データ収集記憶部で収集蓄積された計測データを適用して、ベースラインエネルギー消費量を求めるとともに、このベースラインエネルギー消費量と前記実績エネルギー消費量演算部で得られた前記実績エネルギー消費量とを比較して省エネ率を評価する省エネルギー評価部と、
    を備えたことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  2. 請求項１に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記ベースラインモデル作成部の前記ベースラインモデルとして、下記式で示されるモデルを使用し、
    Ｙ＝ａ２・Ｔ２＋ａ１・Ｔ＋αｘ
    但し、Ｙ：日毎のエネルギー消費量
    Ｔ：１日の平均外気温
    ａ２：同じ用途で使用される他の建物と共用される定数
    ａ１：同じ用途で使用される他の建物と共用される定数
    定数αｘとして、下記式で示される複数の所定期間の平均値を使用する、
    Figure 2006098361
     但し、Ｄ：所定期間（日数）
    ＥＤ：所定期間Ｄにおける建物のエネルギー消費量
    Ｔｉ：所定期間Ｄにおける各日の平均外気温
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  3. 請求項１に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記ベースラインモデル作成部の前記ベースラインモデルとして、下記式で示されるモデルを使用し、
    Ｙ＝ａ２・Ｔ２＋ａ１・Ｔ＋α
    但し、Ｙ：日毎のエネルギー消費量
    Ｔ：１日の平均外気温
    定数ａ２、ａ１、αとして、下記式で示される複数の所定期間のデータから重回帰で求める、
    Figure 2006098361
     但し、Ｄ：所定期間（日数）
    ＥＤ：所定期間Ｄにおける建物のエネルギー消費量
    Ｔｉ：所定期間Ｄにおける各日の平均外気温
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  4. 請求項１に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記ベースラインモデル作成部の前記ベースラインモデルとして、下記式で示されるモデルを使用し、
    Ｙ＝ａ１・Ｔ＋αｘ
    但し、Ｙ：日毎のエネルギー消費量
    Ｔ：１日の平均外気温
    ａ１：同じ用途で使用される他の建物と共用される定数
    定数αｘとして、下記式で示される複数の所定期間の平均値を使用する、
    Figure 2006098361
     但し、Ｄ：所定期間（日数）
    ＥＤ：所定期間Ｄにおける建物のエネルギー消費量
    Ｔｉ：所定期間Ｄにおける各日の平均外気温
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  5. 請求項１に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記ベースラインモデル作成部の前記ベースラインモデルとして、下記式で示されるモデルを使用し、
    Ｙ＝ａ１・Ｔ＋α
    但し、Ｙ：日毎のエネルギー消費量
    Ｔ：１日の平均外気温
    定数ａ１、αとして、下記式で示される複数の所定期間のデータから重回帰で求める、
    Figure 2006098361
     但し、Ｄ：所定期間（日数）
    ＥＤ：所定期間Ｄにおける建物のエネルギー消費量
    Ｔｉ：所定期間Ｄにおける各日の平均外気温
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  6. 請求項１に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記ベースラインモデル作成部の前記ベースラインモデルとして、下記式で示されるモデルを使用し、
    Ｙ＝ａ２・ｈ２＋ａ１・ｈ＋αｘ
    但し、Ｙ：日毎のエネルギー消費量
    ｈ：１日の平均外気エンタルピー
    ａ２：同じ用途で使用される他の建物と共用される定数
    ａ１：同じ用途で使用される他の建物と共用される定数
    定数αｘとして、下記式で示される複数の所定期間の平均値を使用する、
    Figure 2006098361
     但し、Ｄ：所定期間（日数）
    ＥＤ：所定期間Ｄにおける建物のエネルギー消費量
    ｈｉ：所定期間Ｄにおける各日の平均外気エンタルピー
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  7. 請求項１に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記ベースラインモデル作成部の前記ベースラインモデルとして、下記式で示されるモデルを使用し、
    Ｙ＝ａ２・ｈ２＋ａ１・ｈ＋α
    但し、Ｙ：日毎のエネルギー消費量
    ｈ：１日の平均外気エンタルピー
    定数ａ２、ａ１、αとして、下記式で示される複数の所定期間のデータから重回帰で求める、
    Figure 2006098361
     但し、Ｄ：所定期間（日数）
    ＥＤ：所定期間Ｄにおける建物のエネルギー消費量
    ｈｉ：所定期間Ｄにおける各日の平均外気エンタルピー
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  8. 請求項１に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記ベースラインモデル作成部の前記ベースラインモデルとして、下記式で示されるモデルを使用し、
    Ｙ＝ａ１・ｈ＋αｘ
    但し、Ｙ：日毎のエネルギー消費量
    ｈ：１日の平均外気エンタルピー
    ａ１：同じ用途で使用される他の建物と共用される定数
    定数αｘとして、下記式で示される複数の所定期間の平均値を使用する、
    Figure 2006098361
     但し、Ｄ：所定期間（日数）
    ＥＤ：所定期間Ｄのエネルギー消費量
    ｈｉ：所定期間Ｄにおける各日の平均外気エンタルピー
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  9. 請求項１に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記ベースラインモデル作成部の前記ベースラインモデルとして、下記式で示されるモデルを使用し、
    Ｙ＝ａ１・ｈ＋α
    但し、Ｙ：日毎のエネルギー消費量
    ｈ：１日の平均外気エンタルピー
    定数ａ１、αとして、下記式で示される複数の所定期間のデータから重回帰で求める、
    Figure 2006098361
     但し、Ｄ：所定期間（日数）
    ＥＤ：所定期間Ｄのエネルギー消費量
    ｈｉ：所定期間Ｄにおける各日の平均外気エンタルピー
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  10. 請求項１乃至９のいずれか１項に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    省エネルギー評価部は、下記に示す式を用いて、所定期間毎に、日毎のベースラインエネルギー消費量をまとめ、所定期間の総ベースラインエネルギー消費量を求めるとともに、日毎の実績エネルギー消費量を所定期間単位でまとめて、所定期間の総実績エネルギー消費量を求め、これら所定期間の総ベースラインエネルギー消費量、総実績エネルギー消費量を比較して、所定期間の省エネ率を求める、
    Figure 2006098361
     但し、ＥＤ：所定期間Ｄの総ベースラインエネルギー消費量
    Ｄ：所定期間（日数）
    ＹＫ：所定期間Ｄにおける各日のベースラインエネルギー消費量
    ＲＥＤ：所定期間Ｄの月間総実績エネルギー消費量
    ＲＹＫ：所定期間Ｄにおける各日の実績エネルギー消費量
    ＥＣＤ：所定期間Ｄの省エネ率
    ことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
  11. 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の建物エネルギー監視評価装置において、
    前記建物側に設置された前記エネルギー消費設備に何らかの異常が発生したとき、プロセス単位、または項目単位で、異常原因を判定して、異常内容を表示するシステム診断部、
    を備えたことを特徴とする建物エネルギー監視評価装置。
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Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006292282A (ja) * 2005-04-11 2006-10-26 Fuji Electric Holdings Co Ltd 省エネルギー効果算出装置
JP2007133596A (ja) * 2005-11-09 2007-05-31 Mitsubishi Electric Corp エネルギー変動費推定装置およびエネルギー変動費推定プログラム
JP2007240067A (ja) * 2006-03-09 2007-09-20 Hitachi Ltd 空調制御システム
JP2008040865A (ja) * 2006-08-08 2008-02-21 Takasago Thermal Eng Co Ltd 建物運用状態最適化支援システム
JP2008225826A (ja) * 2007-03-13 2008-09-25 Osaka Gas Co Ltd 省エネ行動支援システム
JP2010208734A (ja) * 2009-03-09 2010-09-24 Toshiba Elevator Co Ltd エレベータシステム
CN102135564A (zh) * 2011-01-21 2011-07-27 深圳市富利臻环保科技有限公司 节电器的节电率验证方法和系统
JP2011227815A (ja) * 2010-04-22 2011-11-10 Yamatake Corp 施設管理装置および施設管理方法
JP2012027597A (ja) * 2010-07-21 2012-02-09 Fuji Electric Co Ltd エネルギー監視システム
WO2012090522A1 (ja) * 2010-12-28 2012-07-05 オムロン株式会社 空調情報推定装置、空調情報推定装置の制御方法、および制御プログラム
US20130050511A1 (en) * 2011-08-23 2013-02-28 Honeywell International Inc. Mobile energy audit system and method
JP2013088047A (ja) * 2011-10-19 2013-05-13 Azbil Corp 空調熱量消費評価装置および方法
JP2013105313A (ja) * 2011-11-14 2013-05-30 Oji Holdings Corp 製造プロセス変更に起因する変化量の算出方法
JP2013153567A (ja) * 2012-01-24 2013-08-08 Panasonic Corp エネルギー管理装置、プログラム
WO2013130627A1 (en) * 2012-02-27 2013-09-06 CodeCycle LLC Method and apparatus for optimizing and simplifying the enforcement of building energy efficiency regulations
KR101433887B1 (ko) * 2012-12-14 2014-09-23 현대건설 주식회사 나이트 퍼지 시스템의 제어방법
KR20150007330A (ko) * 2012-05-04 2015-01-20 지멘스 인더스트리, 인크. 기온 분포를 사용한 측정 및 검증 가중 방법 및 시스템
CN106247546A (zh) * 2016-08-10 2016-12-21 立天节能环保（深圳）有限公司 一种中央空调用能精细化定额的实现方法及调节装置
JP2017050971A (ja) * 2015-09-01 2017-03-09 株式会社Ｌｏｏｏｐ 電力消費量予測制御装置、電力消費量予測方法および電力消費量予測プログラム
US9916630B2 (en) 2012-11-09 2018-03-13 Kabushiki Kaisha Toshiba Electricity suppressing type electricity and heat optimizing control device, optimizing method, and optimizing program
CN108090663A (zh) * 2017-12-11 2018-05-29 囯网河北省电力有限公司电力科学研究院 供热机组深度调峰最低出力的评估方法及系统
JP2018206194A (ja) * 2017-06-07 2018-12-27 東京電力ホールディングス株式会社 学習装置、属性推定装置、学習方法、属性推定方法及びプログラム
JP2019505907A (ja) * 2016-01-22 2019-02-28 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニーＪｏｈｎｓｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｐａｎｙ エネルギー解析およびアドホックダッシュボードを備えたビルディングエネルギー管理システム
US10345766B2 (en) 2012-12-11 2019-07-09 Kabushiki Kaisha Toshiba Energy management server, energy management method, and medium
CN112611077A (zh) * 2020-12-14 2021-04-06 中国联合网络通信集团有限公司 一种确定方法和设备

Cited By (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006292282A (ja) * 2005-04-11 2006-10-26 Fuji Electric Holdings Co Ltd 省エネルギー効果算出装置
JP4579137B2 (ja) * 2005-11-09 2010-11-10 三菱電機株式会社 エネルギー変動費推定装置およびエネルギー変動費推定プログラム
JP2007133596A (ja) * 2005-11-09 2007-05-31 Mitsubishi Electric Corp エネルギー変動費推定装置およびエネルギー変動費推定プログラム
JP2007240067A (ja) * 2006-03-09 2007-09-20 Hitachi Ltd 空調制御システム
JP4661640B2 (ja) * 2006-03-09 2011-03-30 株式会社日立製作所 空調制御システム
JP2008040865A (ja) * 2006-08-08 2008-02-21 Takasago Thermal Eng Co Ltd 建物運用状態最適化支援システム
JP2008225826A (ja) * 2007-03-13 2008-09-25 Osaka Gas Co Ltd 省エネ行動支援システム
JP2010208734A (ja) * 2009-03-09 2010-09-24 Toshiba Elevator Co Ltd エレベータシステム
JP2011227815A (ja) * 2010-04-22 2011-11-10 Yamatake Corp 施設管理装置および施設管理方法
JP2012027597A (ja) * 2010-07-21 2012-02-09 Fuji Electric Co Ltd エネルギー監視システム
JP5482913B2 (ja) * 2010-12-28 2014-05-07 オムロン株式会社 空調情報推定装置、空調情報推定装置の制御方法、および制御プログラム
WO2012090522A1 (ja) * 2010-12-28 2012-07-05 オムロン株式会社 空調情報推定装置、空調情報推定装置の制御方法、および制御プログラム
CN103221755A (zh) * 2010-12-28 2013-07-24 欧姆龙株式会社 空调信息推定装置、空调信息推定装置的控制方法、以及控制程序
CN102135564A (zh) * 2011-01-21 2011-07-27 深圳市富利臻环保科技有限公司 节电器的节电率验证方法和系统
US20130050511A1 (en) * 2011-08-23 2013-02-28 Honeywell International Inc. Mobile energy audit system and method
US8805000B2 (en) * 2011-08-23 2014-08-12 Honeywell International Inc. Mobile energy audit system and method
JP2013088047A (ja) * 2011-10-19 2013-05-13 Azbil Corp 空調熱量消費評価装置および方法
JP2013105313A (ja) * 2011-11-14 2013-05-30 Oji Holdings Corp 製造プロセス変更に起因する変化量の算出方法
JP2013153567A (ja) * 2012-01-24 2013-08-08 Panasonic Corp エネルギー管理装置、プログラム
US9245066B2 (en) 2012-02-27 2016-01-26 CodeCycle LLC Method and apparatus for optimizing and simplifying the enforcement of building energy efficiency regulations
WO2013130627A1 (en) * 2012-02-27 2013-09-06 CodeCycle LLC Method and apparatus for optimizing and simplifying the enforcement of building energy efficiency regulations
US10062080B2 (en) 2012-02-27 2018-08-28 CodeCycle LLC Method and apparatus for optimizing and simplifying the enforcement of building energy efficiency regulations
KR102041417B1 (ko) * 2012-05-04 2019-11-06 지멘스 인더스트리, 인크. 기온 분포를 사용한 측정 및 검증 가중 방법 및 시스템
KR20150007330A (ko) * 2012-05-04 2015-01-20 지멘스 인더스트리, 인크. 기온 분포를 사용한 측정 및 검증 가중 방법 및 시스템
US9916630B2 (en) 2012-11-09 2018-03-13 Kabushiki Kaisha Toshiba Electricity suppressing type electricity and heat optimizing control device, optimizing method, and optimizing program
US10345766B2 (en) 2012-12-11 2019-07-09 Kabushiki Kaisha Toshiba Energy management server, energy management method, and medium
KR101433887B1 (ko) * 2012-12-14 2014-09-23 현대건설 주식회사 나이트 퍼지 시스템의 제어방법
JP2017050971A (ja) * 2015-09-01 2017-03-09 株式会社Ｌｏｏｏｐ 電力消費量予測制御装置、電力消費量予測方法および電力消費量予測プログラム
JP2019505907A (ja) * 2016-01-22 2019-02-28 ジョンソン コントロールズ テクノロジー カンパニーＪｏｈｎｓｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｍｐａｎｙ エネルギー解析およびアドホックダッシュボードを備えたビルディングエネルギー管理システム
CN106247546A (zh) * 2016-08-10 2016-12-21 立天节能环保（深圳）有限公司 一种中央空调用能精细化定额的实现方法及调节装置
JP2018206194A (ja) * 2017-06-07 2018-12-27 東京電力ホールディングス株式会社 学習装置、属性推定装置、学習方法、属性推定方法及びプログラム
CN108090663A (zh) * 2017-12-11 2018-05-29 囯网河北省电力有限公司电力科学研究院 供热机组深度调峰最低出力的评估方法及系统
CN108090663B (zh) * 2017-12-11 2020-06-26 囯网河北省电力有限公司电力科学研究院 供热机组深度调峰最低出力的评估方法及系统
CN112611077A (zh) * 2020-12-14 2021-04-06 中国联合网络通信集团有限公司 一种确定方法和设备
CN112611077B (zh) * 2020-12-14 2022-04-22 中国联合网络通信集团有限公司 一种确定方法和设备

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