JP2006214673A - Energy demand estimating device and method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、集合住宅のエネルギ需要を予測するエネルギ需要予測技術に関する。 The present invention relates to an energy demand prediction technique for predicting energy demand of an apartment house.
従来、戸建住宅や集合住宅において、住宅への電力供給を行うコージェネレーションシステム等の分散型発電システムを適切に制御するために、１日の電力需要パターンや１年での電力需要量の最大値等、住宅内の電力需要を評価することが行われている。 Conventionally, in detached houses and apartment houses, the maximum power demand pattern in a day and the annual power demand in order to properly control a distributed generation system such as a cogeneration system that supplies power to the house. Evaluation of electricity demand in the house, such as value.
住宅内の電力需要等のエネルギ需要を評価するための技術には、例えば、過去のエネルギ需要のデータに基づいて、入居者の特性を推定し、これに基づいて予測対象となる住戸のエネルギ需要を予測する装置がある（例えば、特許文献１参照）。この装置は、入居者の実際の生活行動から得られるエネルギ需要のデータから、入居者の人数や生活行動のパターン等、各住戸の特性に基づいてエネルギ需要を予測することができる。つまり、入居者の特性等が分かっている集合住宅におけるエネルギ需要量の予測にあたって有用である。 The technology for evaluating energy demand such as power demand in a house includes, for example, estimating the characteristics of a resident based on past energy demand data, and based on this, the energy demand of the dwelling unit to be predicted There is a device that predicts (see, for example, Patent Document 1). This device can predict the energy demand based on the characteristics of each dwelling unit such as the number of residents and the pattern of living behavior from the data of energy demand obtained from the actual living behavior of the resident. That is, it is useful in predicting the energy demand in an apartment house where the characteristics of the tenants are known.
ここで、計画段階の集合住宅においても、エネルギ消費設備を適切に導入するために、集合住宅全体のエネルギ需要を予測する必要がある。例えば、これから建設を行うマンションにコージェネレーションシステムを導入する場合、１日の電力需要パターン及び１年での電力需要量の最大値を推定する必要があり、電力会社との契約電力の見積り等においても電力需要量の最大値を推定する必要がある。しかし、特許文献１に記載の装置では、入居者が決まっていない計画段階のマンション等の集合住宅の場合、入居者の特性、エネルギの使用実績や実測データが存在しないため、エネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値の予測が困難になる。このため、従来は、過去に建設したマンションのエネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値を参考にしたり、人の生活行動とエネルギ需要量との関係からエネルギ需要量を予測して積み上げていくシミュレーション装置等を用いて、建設する集合住宅のエネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値を推定していた。 Here, it is necessary to predict the energy demand of the entire housing complex in order to appropriately introduce energy consuming equipment even in the housing complex at the planning stage. For example, when a cogeneration system is to be introduced into a condominium that will be constructed in the future, it is necessary to estimate the daily power demand pattern and the maximum value of power demand in one year. It is also necessary to estimate the maximum power demand. However, in the apparatus described in Patent Document 1, in the case of an apartment house such as a condominium at a planning stage where the resident is not determined, there are no characteristics of the resident, actual use of energy, and actual measurement data. It becomes difficult to predict the maximum value of demand. For this reason, in the past, a simulation that refers to the energy demand pattern and the maximum value of energy demand of condominiums constructed in the past, or predicts and accumulates energy demand from the relationship between human life behavior and energy demand. The maximum value of the energy demand pattern and energy demand amount of the housing complex to be constructed has been estimated using a device or the like.
しかしながら、過去に建設したマンションのエネルギ需要を参考にする場合、マンションの戸数や建設された地域等の条件によりエネルギ需要が変化するため、参考にできるデータ数が限られたものとなり、信頼性を担保することが困難となる。また、計画段階の集合住宅では、入居者が決まっておらず人の生活行動のデータを得ることができないため、前記シミュレーション装置によるエネルギ需要の予測は困難である。従って、計画段階の集合住宅についても、計画段階で取得可能な情報からエネルギ需要を適切に推定する技術が求められている。 However, when referring to the energy demand of condominiums constructed in the past, the energy demand changes depending on conditions such as the number of condominium units and the area where the condominium was constructed. It is difficult to secure. In addition, in a housing complex at the planning stage, it is difficult to predict energy demand by the simulation device because no resident has been decided and data on human life behavior cannot be obtained. Accordingly, there is a need for a technique for appropriately estimating energy demand from information that can be acquired at the planning stage for apartment houses at the planning stage.
本発明は上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、集合住宅の計画段階で取得可能な情報から、集合住宅全体のエネルギ需要を適切に推定することができるエネルギ需要推定装置を提供する点にある。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide an energy demand estimation device capable of appropriately estimating the energy demand of the entire apartment house from information that can be acquired at the planning stage of the apartment house. The point is to provide.
この目的を達成するための本発明に係るエネルギ需要予測装置は、集合住宅のエネルギ需要を予測するエネルギ需要予測装置であって、１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日のエネルギ需要の相対的な推移を示す負荷変動パターンを、集合住宅の戸数に応じて複数記憶したパターンデータベースを備え、エネルギ需要の予測を行う対象住宅の戸数、及び前記パターンデータベースに記憶した前記負荷変動パターンに基づいて、前記対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定手段と、前記対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、前記標準期間における前記対象住宅の１日の日標準エネルギ需要量を算出するエネルギ需要量算出手段と、前記日標準エネルギ需要量と前記標準負荷変動パターンとを用いて、前記対象住宅の前記標準期間における１日のエネルギ需要パターンを生成する標準エネルギ需要パターン作成手段と、前記期間夫々の気温データに基づいて前記標準期間のエネルギ需要パターンを補正し、前記期間毎のエネルギ需要パターンを生成するエネルギ需要パターン補正手段と、を備えることを特徴とする。 An energy demand prediction apparatus according to the present invention for achieving this object is an energy demand prediction apparatus for predicting energy demand of an apartment house, and in a standard period selected from a plurality of periods obtained by dividing one year. A pattern database that stores a plurality of load fluctuation patterns indicating relative changes in energy demand for one day according to the number of apartment houses is stored in the pattern database, and the number of target houses for which energy demand is predicted. Based on the load fluctuation pattern, pattern setting means for setting the standard load fluctuation pattern of the target house, and an index indicating the scale of the residential portion of the target house, the daily of the target house in the standard period Energy demand amount calculating means for calculating a daily standard energy demand amount, the daily standard energy demand amount and the standard load fluctuation pattern And standard energy demand pattern creating means for generating a daily energy demand pattern in the standard period of the target house, and correcting the energy demand pattern of the standard period based on the temperature data of each period, Energy demand pattern correction means for generating an energy demand pattern for each period.
上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、集合住宅の戸数及び住居部の規模、建設する地域の気温等、集合住宅の計画段階で取得できる情報に基づいてエネルギ需要パターンを予測することができる。尚、集合住宅の１日のエネルギ需要パターンは、住戸が一定の戸数、例えば６０戸集まると一般化されるという特性があり、戸数が多くなる程、ピークが緩やかになるという特性がある。これらの特性を利用することにより、家族構成や生活パターン等、各住戸の入居者の特性に係る情報を得ることができない場合であっても、戸数等の計画段階で取得可能な情報によって集合住宅のエネルギ需要を適切に予測することができる。従って、本発明によれば、計画段階の集合住宅におけるエネルギ需要の予測を適切且つ容易に行うことができ、集合住宅におけるコージェネレーション等のエネルギ消費設備の導入を適切に行うことができる。 The energy demand prediction apparatus according to the present invention having the above characteristics can predict an energy demand pattern based on information that can be acquired at the planning stage of an apartment house, such as the number of apartment houses, the size of a residential part, and the temperature of an area to be constructed. it can. Note that the daily energy demand pattern of an apartment house has a characteristic that it is generalized when a certain number of dwelling units are gathered, for example, 60 units, and has a characteristic that the peak becomes gentler as the number of dwelling units increases. Even if it is not possible to obtain information on the characteristics of tenants such as family structure and lifestyle patterns by using these characteristics, collective housing based on information that can be acquired at the planning stage such as the number of houses It is possible to appropriately predict the energy demand. Therefore, according to the present invention, it is possible to appropriately and easily predict the energy demand in the apartment house at the planning stage, and it is possible to appropriately introduce energy consuming equipment such as cogeneration in the apartment house.
上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、更に、前記負荷変動パターンは夫々、ピーク値に対する信頼度が設定されていることを特徴とする。また、上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、前記エネルギ需要パターンを用いて、１年でのエネルギ需要量の最大値を抽出する最大エネルギ需要量推定手段を備えていても良いし、更に、前記負荷変動パターンは夫々、ピーク値に対する信頼度が設定され、前記最大エネルギ需要量推定手段は、前記標準負荷変動パターンの前記信頼度を用いて前記最大値を補正しても良い。 The energy demand prediction apparatus according to the present invention having the above characteristics is further characterized in that the load fluctuation pattern is set with a reliability for a peak value. Moreover, the energy demand prediction apparatus according to the present invention having the above features may include a maximum energy demand estimation means for extracting a maximum value of energy demand in one year using the energy demand pattern, Further, the load fluctuation pattern may be set with a reliability for a peak value, and the maximum energy demand estimation means may correct the maximum value using the reliability of the standard load fluctuation pattern.
上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置によれば、１年でのエネルギ需要量の最大値を客観的に求めることができる。また、信頼度に基づいて補正するので、エネルギ需要のピーク値の信頼性を高めることができる。 According to the energy demand prediction apparatus according to the present invention having the above characteristics, the maximum value of energy demand in one year can be objectively obtained. Moreover, since it correct | amends based on reliability, the reliability of the peak value of energy demand can be improved.
更に、上記何れかの特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、前記パターン設定手段は、前記対象住宅の戸数に対応する前記負荷変動パターンが存在しない場合に、前記パターンデータベースに記憶された既存の前記負荷変動パターンに基づいて、前記標準負荷変動パターンを作成する補完処理を行うパターン補完手段を備えることを特徴とする。 Furthermore, in the energy demand prediction apparatus according to the present invention of any one of the above features, the pattern setting means stores the existing data stored in the pattern database when the load variation pattern corresponding to the number of houses in the target house does not exist. A pattern complementing unit that performs a complementing process for creating the standard load variation pattern based on the load variation pattern is provided.
上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置によれば、パターン補完手段を備えることで、パターンデータベースに記憶されていない戸数の集合住宅に対応することができ、本発明に係るエネルギ需要予測装置の適用範囲を広げることができる。また、予めパターンデータベースに記憶しておく負荷変動パターンの数を軽減できることから、本発明に係るエネルギ需要予測装置の作製が容易になるとともに、パターンデータベースの記憶容量を少なくすることができる。 According to the energy demand prediction apparatus according to the present invention having the above characteristics, by providing the pattern complementing means, it is possible to correspond to the apartment house with the number of houses not stored in the pattern database, and the energy demand prediction apparatus according to the present invention The application range can be expanded. Moreover, since the number of load fluctuation patterns stored in advance in the pattern database can be reduced, the energy demand prediction apparatus according to the present invention can be easily manufactured, and the storage capacity of the pattern database can be reduced.
また、上記何れかの特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置は、前記期間は、暖房機を稼動させる暖房期と冷房機を稼動させる冷房期と冷房機及び暖房機を稼動させない中間期とを含み、前記中間期を前記標準期間とすることを特徴とする。 In the energy demand prediction apparatus according to the present invention having any one of the above characteristics, the period includes a heating period in which the heater is operated, a cooling period in which the air conditioner is operated, and an intermediate period in which the air conditioner and the heater are not operated. Including the intermediate period as the standard period.
上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測装置によれば、暖房機及び冷房機を稼動させない中間期を標準期間とするので、暖房期及び冷房期におけるエネルギ需要パターンの作成を簡素化することができる。 According to the energy demand prediction apparatus according to the present invention having the above characteristics, since the intermediate period in which the heater and the air conditioner are not operated is set as the standard period, the creation of the energy demand pattern in the heating period and the cooling period can be simplified. .
この目的を達成するための本発明に係るエネルギ需要予測方法は、集合住宅のエネルギ需要を予測するエネルギ需要予測方法であって、１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日のエネルギ需要の相対的な推移を示す負荷変動パターンを用い、エネルギ需要の予測を行う対象住宅の戸数及び前記負荷変動パターンに基づいて、前記対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定工程と、前記対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、前記標準期間における前記対象住宅の１日の日標準エネルギ需要量を算出するエネルギ需要量算出工程と、前記日標準エネルギ需要量と前記標準負荷変動パターンとを用いて、前記対象住宅の前記標準期間における１日のエネルギ需要パターンを作成する標準エネルギ需要パターン作成工程と、前記期間夫々の気温データに基づいて前記標準期間のエネルギ需要パターンを補正し、前記期間毎のエネルギ需要パターンを作成するエネルギ需要パターン補正工程と、を実行することを特徴とする。 An energy demand prediction method according to the present invention for achieving this object is an energy demand prediction method for predicting energy demand of an apartment house, in a standard period selected from a plurality of periods obtained by dividing one year. A pattern setting for setting a standard load fluctuation pattern of the target house based on the number of target houses for which energy demand is predicted and the load fluctuation pattern, using a load fluctuation pattern indicating a relative transition of the energy demand of one day An energy demand amount calculating step for calculating a daily standard energy demand amount of the target house in the standard period based on an index indicating a scale of a housing part of the target house, and the daily standard energy demand amount And the standard load fluctuation pattern to create a daily energy demand pattern for the target house in the standard period. Performing a demand pattern creation step, and an energy demand pattern correction step of correcting the energy demand pattern of the standard period based on the temperature data for each period and creating an energy demand pattern for each period. To do.
この目的を達成するための本発明に係るエネルギ需要予測プログラムは、上記特徴の本発明に係るエネルギ需要予測方法の各工程を所定のコンピュータ上でソフトウェア処理により実現させるためのプログラムステップを含むことを特徴とする。 In order to achieve this object, an energy demand prediction program according to the present invention includes a program step for realizing each step of the energy demand prediction method according to the present invention having the above characteristics by software processing on a predetermined computer. Features.
上記特徴の本発明にかかるエネルギ需要予測方法及びエネルギ需要予測プログラムは、上記本発明に係るエネルギ需要予測装置と同様の作用効果を奏することができ、計画段階で取得できる情報に基づいてエネルギ需要を適切且つ容易に予測することができる。 The energy demand forecasting method and the energy demand forecasting program according to the present invention having the above characteristics can achieve the same operational effects as the energy demand forecasting apparatus according to the present invention, and can calculate the energy demand based on information that can be acquired at the planning stage. It can be predicted appropriately and easily.
以下、本発明に係るエネルギ需要予測装置（以下、適宜「本発明装置」と略称する）、エネルギ需要予測方法（以下、適宜「本発明方法」と略称する）及びエネルギ需要予測プログラムの実施形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments of an energy demand prediction apparatus (hereinafter, simply referred to as “present apparatus”), an energy demand prediction method (hereinafter, appropriately referred to as “present method”), and an energy demand prediction program according to the present invention will be described. This will be described with reference to the drawings.
本発明装置１は、コンピュータのハードウェアとそのハードウェア上で実行されるアプリケーションソフトウェアで構成され、特に、計画段階における集合住宅のエネルギ需要を予測するものである。本実施形態では、本発明装置１がパーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の汎用の小型コンピュータに適用される場合について説明する。 The device 1 of the present invention is composed of computer hardware and application software executed on the hardware, and in particular, predicts the energy demand of the housing complex at the planning stage. In the present embodiment, a case where the device 1 of the present invention is applied to a general-purpose small computer such as a personal computer (PC) will be described.
本発明装置１は、図１に示すように、パターンデータベース１０、パターン設定手段１１、エネルギ需要量算出手段１３、標準エネルギ需要パターン作成手段１４、及び、エネルギ需要パターン補正手段１５を備えて構成される。本実施形態では、更に、パターン設定手段１１がパターン補完手段１２を備えると共に、最大エネルギ需要量推定手段１６を備えている。また、本発明装置１は、キーボードやマウス等の入力手段２を介して、集合住宅の戸数や集合住宅の住居部の規模を示す指標値等の情報を入力し、エネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値等をディスプレイ等の表示手段３に対して出力するように構成してある。尚、以下の説明では、エネルギ種別として電力を想定して説明する。また、本実施形態では、集合住宅の住居部及び共用部のエネルギ需要を個別に分離して求める。 As shown in FIG. 1, the device 1 of the present invention includes a pattern database 10, a pattern setting unit 11, an energy demand amount calculating unit 13, a standard energy demand pattern creating unit 14, and an energy demand pattern correcting unit 15. The In the present embodiment, the pattern setting unit 11 further includes a pattern complementing unit 12 and a maximum energy demand estimation unit 16. Further, the device 1 of the present invention inputs information such as an index value indicating the number of apartment houses and the size of a housing part of the apartment house via the input means 2 such as a keyboard and a mouse, and the energy demand pattern and the energy demand amount. Is output to the display means 3 such as a display. In the following description, power is assumed as an energy type. Moreover, in this embodiment, the energy demand of the dwelling part of a collective housing and a common use part is isolate | separated separately, and it calculates | requires.
パターンデータベース１０（以下、パターンＤＢ１０と称す）は、図２に示すように、１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日の電力需要の相対的な推移を示す負荷変動パターン１０ａ乃至１０ｇを、集合住宅の戸数に応じて複数記憶してある。ここでは、１年を、暖房を行う暖房期と冷房を行う冷房期と冷暖房を行わない中間期とに分割し、中間期を標準期間として設定している。具体的には、本実施形態では、月毎に、平均最低気温が１４℃未満の月を暖房期とし、平均最高気温が２４℃以上となる月を冷房期とし、これ以外の月を中間期としている。また、本実施形態では、中間期の負荷変動パターンとして、平日の負荷変動パターンと休日の負荷変動パターンとを記憶してある。 As shown in FIG. 2, the pattern database 10 (hereinafter referred to as the pattern DB 10) is a load indicating a relative transition of the daily power demand in a standard period selected from a plurality of periods obtained by dividing one year. A plurality of variation patterns 10a to 10g are stored according to the number of apartment houses. Here, one year is divided into a heating period in which heating is performed, a cooling period in which cooling is performed, and an intermediate period in which cooling and heating is not performed, and the intermediate period is set as a standard period. Specifically, in this embodiment, for each month, a month with an average minimum temperature of less than 14 ° C is set as a heating period, a month with an average maximum temperature of 24 ° C or higher is set as a cooling period, and other months are set as intermediate periods. It is said. In the present embodiment, a weekday load fluctuation pattern and a holiday load fluctuation pattern are stored as the load fluctuation pattern in the intermediate period.
詳細には、本実施形態のパターンＤＢ１０は、図２に示すように、５０戸、７５戸、１００戸、１５０戸、２００戸、３００戸及び５００戸の７通りの負荷変動パターン１０ａ乃至１０ｇを備えている。これらの負荷変動パターンは、１日（０時から２４時）を３０分毎に４８分割し、各時間帯内での電力需要量を、１日の日標準電力需要量（日標準エネルギ需要量）を１００％としたときの負荷率で示している。更に、負荷変動パターン毎に、ピーク値に対する信頼度が設定されている。 Specifically, as shown in FIG. 2, the pattern DB 10 of the present embodiment includes seven load variation patterns 10 a to 10 g of 50, 75, 100, 150, 200, 300, and 500. I have. In these load fluctuation patterns, one day (from 0:00 to 24:00) is divided into 48 every 30 minutes, and the power demand in each time zone is converted into the daily standard power demand (daily standard energy demand). ) Is shown as a load factor with 100%. Furthermore, the reliability with respect to the peak value is set for each load variation pattern.
以下、本発明方法の各工程を実行する本発明装置１の各手段について、機能及び動作を図３に基づいて説明する。 Hereinafter, functions and operations of each means of the device 1 of the present invention for executing the steps of the method of the present invention will be described with reference to FIG.
パターン設定手段１１は、電力需要の予測を行う対象住宅の戸数及びパターンＤＢ１０に記憶した負荷変動パターンに基づいて、対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定工程を実行する。 The pattern setting means 11 executes a pattern setting step for setting a standard load fluctuation pattern of the target house based on the number of target houses whose power demand is predicted and the load fluctuation pattern stored in the pattern DB 10.
具体的には、入力手段２から対象住宅の戸数を取得し、取得した対象住宅の戸数に基づいてパターンＤＢ１０を検索する（ステップＳ１）。そして、対象住宅の戸数に対応する負荷変動パターンがパターンＤＢ１０に記憶されている場合には、この負荷変動パターンを標準負荷変動パターンとして設定する（ステップＳ２）。対象住宅の戸数に対応する負荷変動パターンがパターンＤＢ１０に記憶されていない場合には、パターン補完手段１２により、対象住宅の戸数に対応する標準負荷変動パターンを作成する（ステップＳ３）。 Specifically, the number of target houses is acquired from the input means 2, and the pattern DB 10 is searched based on the acquired number of target houses (step S1). And when the load fluctuation pattern corresponding to the number of houses of the target house is stored in the pattern DB 10, this load fluctuation pattern is set as the standard load fluctuation pattern (step S2). If the load fluctuation pattern corresponding to the number of houses of the target house is not stored in the pattern DB 10, the pattern complementing means 12 creates a standard load fluctuation pattern corresponding to the number of houses of the target house (step S3).
パターン補完手段１２は、パターンＤＢ１０に記憶された既存の負荷変動パターンに基づいて、標準負荷変動パターンを作成する補完処理を行う。 The pattern complementing means 12 performs a complementing process for creating a standard load variation pattern based on the existing load variation pattern stored in the pattern DB 10.
本実施形態におけるパターン補完手段１２による補完処理について説明する。ここでは、１７０戸の標準パターンを作成する場合を例に説明する。パターン補完手段１２は、先ず、パターンＤＢ１０から、１７０戸の前後の戸数に対応する１５０戸の負荷変動パターンと２００戸の負荷変動パターンとを取得する。次に、これらの負荷変動パターンを用い、時間帯毎に負荷率を求め、１７０戸の負荷変動パターンを作成する。具体的には、時間帯毎の１７０戸の負荷率は、｛（２００−１７０）×１５０戸の負荷率＋（１７０−１５０）×２００戸の負荷率）｝／（２００−１５０）で求める。 The complementing process by the pattern complementing unit 12 in this embodiment will be described. Here, a case where a standard pattern of 170 units is created will be described as an example. First, the pattern complementing means 12 acquires 150 load fluctuation patterns and 200 load fluctuation patterns corresponding to the number of houses before and after 170 houses from the pattern DB 10. Next, using these load fluctuation patterns, a load factor is obtained for each time period, and a load fluctuation pattern of 170 units is created. Specifically, the load factor of 170 units for each time zone is obtained by {(200−170) × 150 load factor + (170−150) × 200 load factor)} / (200−150). .
エネルギ需要量算出手段１３は、対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、中間期における対象住宅の１日の日標準電力需要量（日標準エネルギ需要量）を算出するエネルギ需要量算出工程を実行する（ステップＳ４）。ここでの対象住宅の住居部の規模を示す指標値は少なくとも住居面積等を含み、入力手段２から入力するように構成してある。日標準電力需要量は、下記の数１の回帰式で与えられる。 The energy demand amount calculation means 13 calculates the energy demand amount for calculating the daily standard power demand amount (daily standard energy demand amount) of the target house in the intermediate period based on the index indicating the scale of the housing part of the target house. A process is executed (step S4). Here, the index value indicating the scale of the residential portion of the target house includes at least a residential area and the like, and is input from the input means 2. The daily standard power demand is given by the following regression equation.
［数１］
中間期の日標準電力需要量＝指標値×回帰係数＋切片
[Equation 1]
Daily standard power demand in the interim period = index value x regression coefficient + intercept
数１において、例えば、回帰係数は、相関係数×（（日標準電力需要量の標準偏差）／（指標値の標準偏差））で求められ、相関係数は、偏差積の平均値／（指標値の標準偏差×日標準電力需要量の標準偏差）で求められ、切片は、日標準電力需要量の平均値−（回帰係数×指標値の平均値）で求められる。 In Equation 1, for example, the regression coefficient is obtained by correlation coefficient × ((standard deviation of daily standard power demand) / (standard deviation of index value)), and the correlation coefficient is the average value of deviation products / ( The standard deviation of the index value × the standard deviation of the daily standard power demand) is obtained, and the intercept is obtained by the average value of the daily standard power demand− (regression coefficient × average value of the index value).
標準エネルギ需要パターン作成手段１４は、日標準電力需要量と標準負荷変動パターンとを用いて、対象住宅の中間期における１日の電力需要パターンを生成する標準エネルギ需要パターン作成工程を実行する（ステップＳ５）。本実施形態では、標準負荷変動パターンは、１日の日標準電力需要量に対する負荷率で表されていることから、各時間帯毎に、日標準電力需要量と負荷率とを掛け合わせることで電力需要パターンを作成することができる。 The standard energy demand pattern creation means 14 executes a standard energy demand pattern creation process for generating a daily power demand pattern in the intermediate period of the target house by using the daily standard power demand and the standard load fluctuation pattern (step) S5). In the present embodiment, since the standard load fluctuation pattern is represented by the load factor with respect to the daily standard power demand amount for one day, by multiplying the daily standard power demand amount and the load factor for each time zone. A power demand pattern can be created.
エネルギ需要パターン補正手段１５は、図４に示すように、各期間の気温データに基づいて中間期の電力需要パターンを補正し、期間毎の電力需要パターンを生成するエネルギ需要パターン補正工程を実行する（ステップＳ６）。本実施形態のエネルギ需要パターン補正手段１５は、月毎の平均最低気温及び平均最高気温を記録した気温データを用い、月毎に電力需要パターンを作成するように構成されており、中間期を除く暖房期及び冷房期に相当する月夫々について電力需要パターンを作成する。 As shown in FIG. 4, the energy demand pattern correction unit 15 corrects the power demand pattern in the intermediate period based on the temperature data of each period, and executes an energy demand pattern correction process for generating a power demand pattern for each period. (Step S6). The energy demand pattern correction means 15 of the present embodiment is configured to create a power demand pattern for each month using temperature data in which the average minimum temperature and the average maximum temperature for each month are recorded, excluding the interim period. A power demand pattern is created for each month corresponding to the heating period and the cooling period.
本実施形態のエネルギ需要パターン補正手段１５は、先ず、中間期の電力需要パターンの補正に先立って、気象情報データベース１７から気温データを取得する。ここでの気温データは、対象住宅を建設する地域のアメダス等のデータである。ここで、図５は、気温データの一例を示している。この気温データにおいては、平均最低気温が１４℃未満である１月から４月、１１月及び１２月が暖房期となり、平均最高気温が２４℃以上である７月から９月が冷房期となり、５月、６月及び１０月が中間期となる。 The energy demand pattern correction means 15 of this embodiment first acquires temperature data from the weather information database 17 prior to correction of the power demand pattern in the intermediate period. The temperature data here is data such as AMeDAS of the area where the target house is constructed. Here, FIG. 5 shows an example of the temperature data. In this temperature data, the average minimum temperature is below 14 ° C from January to April, November and December are the heating season, and the average maximum temperature is above 24 ° C from July to September is the cooling season, May, June and October are interim periods.
続いて、エネルギ需要パターン補正手段１５は、暖房期及び冷房期夫々について、月毎に、電力需要パターンを作成する。エネルギ需要パターン補正手段１５は、中間期に対する倍率を、０時から３０分毎の各時間帯の各時間帯毎に、対応する月の気温データに基づいて算出する。各時間帯毎の中間期に対する倍率は、下記の数２及び数３の回帰式で与えられる。 Subsequently, the energy demand pattern correction unit 15 creates a power demand pattern for each month for each of the heating period and the cooling period. The energy demand pattern correction means 15 calculates the magnification with respect to the intermediate period based on the temperature data of the corresponding month for each time zone of each time zone from 0 o'clock every 30 minutes. The magnification with respect to the intermediate period for each time zone is given by the following regression equations (2) and (3).
［数２］
暖房期の中間期に対する倍率＝気温×暖房期回帰係数＋暖房期切片
[Equation 2]
Ratio of heating period to intermediate period = temperature x heating period regression coefficient + heating period intercept
［数３］
冷房期の中間期に対する倍率＝気温×冷房期回帰係数＋冷房期切片
[Equation 3]
Magnification of cooling period to intermediate period = temperature x cooling period regression coefficient + cooling period intercept
ここで、数２及び数３における気温は、図５における下線部の気温である。そして、算出した倍率を夫々、中間期の電力需要パターンの対応する時間帯の電力需要量に掛け合わせることで、１２ヶ月の電力需要パターン（暖房期の電力需要パターン及び冷房期の電力需要パターン）を作成する。また、中間期の電力需要パターンは、平日及び休日について作成されていることから、暖房期及び冷房期についても平日の電力需要パターン及び休日の電力需要パターンを作成する。 Here, the temperature in Equations 2 and 3 is the temperature of the underlined portion in FIG. Then, by multiplying the calculated magnification by the power demand amount corresponding to the power demand pattern in the intermediate period, the power demand pattern for 12 months (the power demand pattern in the heating period and the power demand pattern in the cooling period) Create In addition, since the power demand pattern in the intermediate period is created for weekdays and holidays, a power demand pattern for weekdays and a power demand pattern for holidays are created for the heating period and the cooling period.
最大エネルギ需要量推定手段１６は、１２ヶ月（中間期、暖房期及び冷房期）夫々における平日の電力需要パターン及び休日の電力需要パターンを用いて、１年での電力需要量の最大値を抽出する（ステップＳ７）。更に、本実施形態では、図６に示す信頼度を用いて電力需要量の最大値を補正する。ここで、本実施形態の信頼度は、電力需要量の最大値の分布範囲を示している。具体的には、例えば、図６に示すように、対象住宅の戸数が５００戸の場合に信頼度として１．５％が設定されているが、これは、５００戸の電力需要量の最大値が±１．５％の幅を持つことを示している。本実施形態では、信頼度分の値を電力需要量の最大値に加算する補正を行う。尚、電力需要パターンのピーク値に対する信頼度は、電力需要量の最大値の分布が正規分布に従うことを前提として、例えば、平均値に対する±１σ（σ：標準偏差）の変動率を基準に設定されている。 The maximum energy demand estimation means 16 extracts the maximum value of the power demand in one year using the weekday power demand pattern and the holiday power demand pattern in each of 12 months (intermediate period, heating period and cooling period). (Step S7). Furthermore, in this embodiment, the maximum value of power demand is corrected using the reliability shown in FIG. Here, the reliability of the present embodiment indicates the distribution range of the maximum value of the power demand. Specifically, for example, as illustrated in FIG. 6, when the number of target houses is 500, the reliability is set to 1.5%, which is the maximum value of the power demand of 500 houses. Has a width of ± 1.5%. In this embodiment, the correction for adding the value for the reliability to the maximum value of the power demand is performed. The reliability for the peak value of the power demand pattern is set on the basis of, for example, a fluctuation rate of ± 1σ (σ: standard deviation) with respect to the average value, assuming that the distribution of the maximum value of power demand follows a normal distribution. Has been.
ここで、パターン設定手段１１、エネルギ需要量算出手段１３、標準エネルギ需要パターン作成手段１４、及び、エネルギ需要パターン補正手段１５は機能的手段であり、本発明装置１を構成するコンピュータのハードウェア資源を利用して、各機能を実現する各コンピュータプログラムを当該コンピュータの中央演算処理装置が実行することによってソフトウェア的に実現されるものである。ここで、本発明装置１をソフトウェア的に実現する本発明に係るエネルギ需要予測プログラムは、上記各プログラムを具備して構成される。 Here, the pattern setting means 11, the energy demand calculation means 13, the standard energy demand pattern creation means 14, and the energy demand pattern correction means 15 are functional means, and the hardware resources of the computer constituting the device 1 of the present invention. The computer program that realizes each function is executed by the central processing unit of the computer, and is realized in software. Here, the energy demand prediction program according to the present invention that implements the device 1 of the present invention in software is configured to include the above-described programs.
本実施形態のエネルギ需要予測装置１は、上述した１２ヶ月の（中間期、暖房期、冷房期夫々の）電力需要パターン及び電力需要量の最大値に加え、更に、共有部の電力需要を算出する（ステップＳ８）。具体的には、共用部の電力需要は、照明に係る電力需要と昇降機や水道ポンプ等の動力に係る電力需要とで分離して推定する。共用部の照明の電力需要は、対象住宅の共用部の規模を示す指標値から求められる。また、共有部の動力の電力需要は、中間期の住居部の負荷変動パターンから推定することができる。尚、共用部の電力需要量について、住居部の電力需要量の最大値の場合と同様に、信頼度を用いて補正するのも好適である。 The energy demand prediction apparatus 1 according to the present embodiment calculates the power demand of the shared unit in addition to the above-described 12-month power demand pattern (each of the intermediate period, heating period, and cooling period) and the maximum value of power demand. (Step S8). Specifically, the power demand of the common part is estimated separately from the power demand related to lighting and the power demand related to power such as elevators and water pumps. The electric power demand for lighting in the common area is obtained from an index value indicating the scale of the common area in the target house. Moreover, the electric power demand of the motive power of a common part can be estimated from the load fluctuation pattern of the dwelling part in an intermediate period. In addition, it is also suitable to correct | amend the electric power demand of a common part using reliability like the case of the maximum value of the electric power demand of a residence part.
尚、本実施形態では、エネルギ種別として電力を想定して説明したが、本発明装置１を、ガスや水道等、他のエネルギのエネルギ需要パターン及びエネルギ需要量の最大値を予測するように構成するのも好適である。また、負荷変動パターンは、日標準エネルギ需要量を１００％としたときの負荷率に限られるものではなく、正規化されていない負荷率であっても良いし、標準的な住宅規模におけるエネルギ需要の変動を示すものであっても良い。負荷変動パターンは、図２に示す７パターンに限られるものではなく、戸数も任意に設定可能である。更に、本実施形態のエネルギ需要予測装置１は、中間期の日標準エネルギ需要量を住居面積を用いて求めたが、これに限るものではなく、他の指標を用いても良い。また、本実施形態のエネルギ需要予測装置１は、共用部のエネルギ需要量についても算出する構成としたが、共用部のエネルギ需要量は戸数に応じて容易に定まることから、他の装置を用いて算出する構成としても良い。 In the present embodiment, description has been made assuming that electric power is used as the energy type. However, the apparatus 1 of the present invention is configured to predict the energy demand pattern of other energy such as gas or water and the maximum value of the energy demand. It is also suitable to do. Also, the load fluctuation pattern is not limited to the load factor when the daily standard energy demand is 100%, but may be a non-normalized load factor, or the energy demand in a standard residential scale. It is also possible to show fluctuations of The load variation pattern is not limited to the seven patterns shown in FIG. 2, and the number of houses can be arbitrarily set. Furthermore, although the energy demand prediction apparatus 1 of this embodiment calculated | required the daily standard energy demand amount of the interim period using the residential area, it is not restricted to this, You may use another parameter | index. Moreover, although the energy demand prediction apparatus 1 of this embodiment was set as the structure which calculates also about the energy demand of a shared part, since the energy demand of a shared part is easily determined according to the number of houses, other apparatuses are used. It is good also as a structure to calculate by.
１ エネルギ需要予測装置
２ 入力手段
３ 出力手段
１０ パターンデータベース
１０ａ〜１０ｇ 戸数別の負荷変動パターン
１１ パターン設定手段
１２ パターン補完手段
１３ エネルギ需要量算出手段
１４ 標準エネルギ需要パターン作成手段
１５ エネルギ需要パターン補正手段
１６ 最大エネルギ需要量推定手段
１７ 気象情報データベース
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Energy demand prediction apparatus 2 Input means 3 Output means 10 Pattern database 10a-10g Load fluctuation pattern 11 by number of houses 11 Pattern setting means 12 Pattern complementing means 13 Energy demand calculation means 14 Standard energy demand pattern creation means 15 Energy demand pattern correction means 16 Maximum energy demand estimation means 17 Weather information database
Claims (8)
１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日のエネルギ需要の相対的な推移を示す負荷変動パターンを、集合住宅の戸数に応じて複数記憶したパターンデータベースを備え、
エネルギ需要の予測を行う対象住宅の戸数、及び前記パターンデータベースに記憶した前記負荷変動パターンに基づいて、前記対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定手段と、
前記対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、前記標準期間における前記対象住宅の１日の日標準エネルギ需要量を算出するエネルギ需要量算出手段と、
前記日標準エネルギ需要量と前記標準負荷変動パターンとを用いて、前記対象住宅の前記標準期間における１日のエネルギ需要パターンを生成する標準エネルギ需要パターン作成手段と、
前記期間夫々の気温データに基づいて前記標準期間のエネルギ需要パターンを補正し、前記期間毎のエネルギ需要パターンを生成するエネルギ需要パターン補正手段と、を備えることを特徴とするエネルギ需要予測装置。 An energy demand prediction device for predicting energy demand of an apartment house,
A pattern database that stores a plurality of load fluctuation patterns indicating relative changes in daily energy demand in a standard period selected from a plurality of periods obtained by dividing a year according to the number of apartment houses,
Pattern setting means for setting a standard load fluctuation pattern of the target house based on the number of houses of the target house for which energy demand is predicted and the load fluctuation pattern stored in the pattern database;
An energy demand amount calculation means for calculating a daily standard energy demand amount of the target house in the standard period based on an index indicating a scale of a housing part of the target house;
Standard energy demand pattern creating means for generating a daily energy demand pattern in the standard period of the target house using the daily standard energy demand and the standard load fluctuation pattern;
An energy demand prediction device comprising: energy demand pattern correction means for correcting an energy demand pattern of the standard period based on temperature data for each period and generating an energy demand pattern for each period.
前記最大エネルギ需要量推定手段は、前記標準負荷変動パターンの前記信頼度を用いて前記最大値を補正することを特徴とする請求項３に記載のエネルギ需要予測装置。 Each of the load variation patterns is set with a reliability for a peak value,
The energy demand prediction apparatus according to claim 3, wherein the maximum energy demand estimation unit corrects the maximum value using the reliability of the standard load variation pattern.
１年を分割してなる複数の期間から選択される標準期間における１日のエネルギ需要の相対的な推移を示す負荷変動パターンを用い、
エネルギ需要の予測を行う対象住宅の戸数及び前記負荷変動パターンに基づいて、前記対象住宅の標準負荷変動パターンを設定するパターン設定工程と、
前記対象住宅の住居部の規模を示す指標に基づいて、前記標準期間における前記対象住宅の１日の日標準エネルギ需要量を算出するエネルギ需要量算出工程と、
前記日標準エネルギ需要量と前記標準負荷変動パターンとを用いて、前記対象住宅の前記標準期間における１日のエネルギ需要パターンを作成する標準エネルギ需要パターン作成工程と、
前記期間夫々の気温データに基づいて前記標準期間のエネルギ需要パターンを補正し、前記期間毎のエネルギ需要パターンを作成するエネルギ需要パターン補正工程と、を実行することを特徴とするエネルギ需要予測方法。 An energy demand prediction method for predicting energy demand of an apartment house,
Using a load fluctuation pattern that shows the relative transition of the daily energy demand in a standard period selected from a plurality of periods divided into one year,
A pattern setting step of setting a standard load fluctuation pattern of the target house based on the number of houses of the target house where the energy demand is predicted and the load fluctuation pattern;
An energy demand amount calculating step for calculating a daily standard energy demand amount of the target house in the standard period based on an index indicating a scale of a housing part of the target house;
Using the daily standard energy demand and the standard load fluctuation pattern, a standard energy demand pattern creating step of creating a daily energy demand pattern in the standard period of the target house;
An energy demand pattern correction step of correcting an energy demand pattern of the standard period based on temperature data for each period and creating an energy demand pattern for each period.
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