JP2007010204A - 施設のエネルギー管理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】 内部発熱量のひとつであるＯＡ機器（パソコン、プリンタなど）の発熱量を社内ネットワークを介して効率的に推定を行い、エネルギー管理を行うことができる施設のエネルギー管理装置を得る。
【解決手段】 複数のＯＡ機器１がネットワーク接続されたものにおいて、複数のＯＡ機器の内部発熱量を算出するためのデータを収集する接続データ収集手段１５ａと、ＯＡ機器接続データからＯＡ機器の内部発熱量を算出する内部発熱量算出手段１５ｂと、施設における翌日の熱負荷予測を算出するためのエネルギー負荷算出手段１６と、施設における空調設備機器を運用するための最適設備運用計画算出手段１７とを備え、ＯＡ機器の内部発熱量を算出処理する手段として、施設のネットワーク管理装置４とエネルギー管理装置５を接続し、ネットワーク接続情報からＯＡ機器の内部発熱量を算出する。
【選択図】 図２
【解決手段】 複数のＯＡ機器１がネットワーク接続されたものにおいて、複数のＯＡ機器の内部発熱量を算出するためのデータを収集する接続データ収集手段１５ａと、ＯＡ機器接続データからＯＡ機器の内部発熱量を算出する内部発熱量算出手段１５ｂと、施設における翌日の熱負荷予測を算出するためのエネルギー負荷算出手段１６と、施設における空調設備機器を運用するための最適設備運用計画算出手段１７とを備え、ＯＡ機器の内部発熱量を算出処理する手段として、施設のネットワーク管理装置４とエネルギー管理装置５を接続し、ネットワーク接続情報からＯＡ機器の内部発熱量を算出する。
【選択図】 図２
Description
この発明は、オフィスビルなどの社内ネットワーク環境が整備されたビル施設等を対象としたエネルギー管理装置に関するものである。
省エネルギー推進の観点から、ビルの空調負荷予測を実施する場合、ビル内の内部発熱量を把握することは、予測精度向上から重要な要素の一つである。
従来のビルのエネルギーの管理装置においては、ビル内の内部発熱量を把握するために、照明、ＯＡ機器、空調、昇降機ごとに消費電力を検出し、ビル内の負荷（熱量）の推定を行っている（例えば、特許文献１参照）。
従来のビルのエネルギーの管理装置においては、ビル内の内部発熱量を把握するために、照明、ＯＡ機器、空調、昇降機ごとに消費電力を検出し、ビル内の負荷（熱量）の推定を行っている（例えば、特許文献１参照）。
オフィスビルの場合、ビル内の負荷となる熱を発生するＯＡ機器としてパソコン、プリンタなどが挙げられるが、各フロア単位でＯＡ機器の消費電力量を計量した場合、発生する熱量が異なる機器の合計熱量と消費電力量の相関をとることは困難であり、また個々の機器の消費電力量を計量することはコスト的負担が大きい。
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、内部発熱量のひとつであるＯＡ機器（パソコン、プリンタなど）の発熱量を社内ネットワークを介して効率的に推定を行い、エネルギー管理を行うことができる施設のエネルギー管理装置を提供することを目的とするものである。
この発明に係る施設のエネルギー管理装置においては、複数のＯＡ機器がネットワーク接続されたものにおいて、複数のＯＡ機器の内部発熱量を算出するためのデータを収集する接続データ収集手段と、ＯＡ機器接続データからＯＡ機器の内部発熱量を算出する内部発熱量算出手段と、施設における翌日の熱負荷予測を算出するためのエネルギー負荷算出手段と、施設における空調設備機器を運用するための最適設備運用計画算出手段とを備え、ＯＡ機器の内部発熱量を算出処理する手段として、施設のネットワーク管理装置とエネルギー管理装置を接続し、ネットワーク接続情報からＯＡ機器の内部発熱量を算出するものである。
この発明によれば、既設のネットワーク環境を利用し、ＯＡ機器の発熱量を求めることにより、新たな計測機器（電力計など）の接続を不要にするためコスト削減が可能となる。また、内部発熱量に固定的なパターンを作成して記憶している建物の熱負荷予測手法において、時刻ごとに変化するＯＡ機器の発生熱量をエネルギー管理装置の空調負荷予測処理へ渡すことにより、熱負荷予測精度を向上させることが可能となる。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１におけるビル施設のネットワーク環境とエネルギー管理装置を連携させた施設のエネルギー管理装置の全体構成を示すシステム構成図、図２はこの発明の実施の形態１におけるエネルギー管理装置の構成を示す図、図３は内部発熱量算出部における処理の流れを示すフローチャートである。
図１はこの発明の実施の形態１におけるビル施設のネットワーク環境とエネルギー管理装置を連携させた施設のエネルギー管理装置の全体構成を示すシステム構成図、図２はこの発明の実施の形態１におけるエネルギー管理装置の構成を示す図、図３は内部発熱量算出部における処理の流れを示すフローチャートである。
図１において、ＯＡ機器１は、パソコン（ノート型、ディスクトップ型）、ワークステーション、プリンタ、コピー機などビル施設等において社内ＬＡＮ等でネットワーク接続され、各階、各部屋に設置されている機器をいう。情報通信回線２は、ＬＡＮなどで使用するネットワークケーブルであり、情報通信を行う各ＯＡ機器１に接続される。情報通信回線２は、階または、あるフロアごとに集線装置３（ハブ、ルーター）にて集線され、ネットワーク管理装置４へ接続され、ビル施設のネットワーク環境を形成している。また、ネットワーク管理装置４とビル空調システム制御装置のエネルギー管理装置５とを連携することにより、ＯＡ機器１の内部発熱量の算出を行う。６は空調設備コントローラ、７は空調設備、熱源設備等からなる空調設備機器である。
図２はエネルギー管理装置の構成を示す図である。図において、１１は各ＯＡ機器１のデータ、１２は情報通信回線、１３はネットワーク管理部で、ＯＡ機器接続データを受け取る。１４はエネルギー管理部である。エネルギー管理部１４は、内部発熱量算出部１５、エネルギー消費量予測部１６、及び設備運用計画部１７から構成されており、内部発熱量算出部１５は接続データ収集手段１５ａと内部発熱量算出手段１５ｂとから構成されている。またエネルギー消費量予測部１６はエネルギー負荷計算手段で構成され、また設備運用計画部１７は最適設備運用計画算出手段で構成されている。１８は機器制御部で、各空調設備機器を制御する制御コントローラで構成されている。１９は設定データ、２０は熱負荷実績データベースである。
エネルギー管理部１４は、ネットワーク管理部１３より、ある時刻のＯＡ機器接続データを受け取り、内部発熱量算出部１５の接続データ収集手段１５ａと内部発熱量算出手段１５ｂにて、ＯＡ機器接続データからＯＡ機器１の内部発熱量を算出する。接続データとは、ＯＡ機器１が接続していることを認識できるデータで、例えば、パソコンの場合は使用者が任意に設定できるコンピュータ名などが挙げられる。内部発熱量は、エネルギー消費量予測部１６のデータとしてエネルギー負荷算出手段に渡され、設定データ９および熱負荷実績データベース１０からの過去の熱負荷実績データとともに翌日の負荷熱量を予測するために用いられる。ここで、設定データ９は、温度や湿度などの計測データや機器の設定などの固有データを示すが、予測手法により設定データ９の適用する内容は異なるものである。
建物の熱負荷予測の手法としては、統計的手法や物理モデル、ニューラルネットワークなど多くの手法が挙げられる。例えば、物理モデルにおいては、建物躯体の蓄熱負荷を組み込んだ「吉田：蓄熱槽の合理的運転管理のための冷暖房負荷予測、日本建築学会計画系論文集、第495号、pp.77〜83、1997」に記載されているモデルの場合、過去の熱負荷実績データに加えて、外気温度、室内温度、日射量などの計測データと建物外壁の情報（方位、地表面反射率、日射吸収率、表面熱伝達率、窓面積、窓以外の壁面積）、外気導入量、さらに時刻毎の室内発生熱(以下、内部発熱)のパターンを説明変数として用いる。このモデルにおいては、内部発熱のパターンは計測が困難であるデータであるため、建物設計時の設定等を参考に、固定的なパターンを作成して記憶している。
エネルギー消費量予測部１６にて算出された翌日の熱負荷量を設備運用計画部１７の最適設備運用計画算出手段に渡すことにより省エネルギーまたは省コストなど目的に応じた設備機器の最適な運用を計画し、機器制御部１８の制御コントローラにて空調設備機器を操作する。
図２はエネルギー管理装置の構成を示す図である。図において、１１は各ＯＡ機器１のデータ、１２は情報通信回線、１３はネットワーク管理部で、ＯＡ機器接続データを受け取る。１４はエネルギー管理部である。エネルギー管理部１４は、内部発熱量算出部１５、エネルギー消費量予測部１６、及び設備運用計画部１７から構成されており、内部発熱量算出部１５は接続データ収集手段１５ａと内部発熱量算出手段１５ｂとから構成されている。またエネルギー消費量予測部１６はエネルギー負荷計算手段で構成され、また設備運用計画部１７は最適設備運用計画算出手段で構成されている。１８は機器制御部で、各空調設備機器を制御する制御コントローラで構成されている。１９は設定データ、２０は熱負荷実績データベースである。
エネルギー管理部１４は、ネットワーク管理部１３より、ある時刻のＯＡ機器接続データを受け取り、内部発熱量算出部１５の接続データ収集手段１５ａと内部発熱量算出手段１５ｂにて、ＯＡ機器接続データからＯＡ機器１の内部発熱量を算出する。接続データとは、ＯＡ機器１が接続していることを認識できるデータで、例えば、パソコンの場合は使用者が任意に設定できるコンピュータ名などが挙げられる。内部発熱量は、エネルギー消費量予測部１６のデータとしてエネルギー負荷算出手段に渡され、設定データ９および熱負荷実績データベース１０からの過去の熱負荷実績データとともに翌日の負荷熱量を予測するために用いられる。ここで、設定データ９は、温度や湿度などの計測データや機器の設定などの固有データを示すが、予測手法により設定データ９の適用する内容は異なるものである。
建物の熱負荷予測の手法としては、統計的手法や物理モデル、ニューラルネットワークなど多くの手法が挙げられる。例えば、物理モデルにおいては、建物躯体の蓄熱負荷を組み込んだ「吉田：蓄熱槽の合理的運転管理のための冷暖房負荷予測、日本建築学会計画系論文集、第495号、pp.77〜83、1997」に記載されているモデルの場合、過去の熱負荷実績データに加えて、外気温度、室内温度、日射量などの計測データと建物外壁の情報（方位、地表面反射率、日射吸収率、表面熱伝達率、窓面積、窓以外の壁面積）、外気導入量、さらに時刻毎の室内発生熱(以下、内部発熱)のパターンを説明変数として用いる。このモデルにおいては、内部発熱のパターンは計測が困難であるデータであるため、建物設計時の設定等を参考に、固定的なパターンを作成して記憶している。
エネルギー消費量予測部１６にて算出された翌日の熱負荷量を設備運用計画部１７の最適設備運用計画算出手段に渡すことにより省エネルギーまたは省コストなど目的に応じた設備機器の最適な運用を計画し、機器制御部１８の制御コントローラにて空調設備機器を操作する。
図３は、図２の内部発熱量算出部１５の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ステップＳＴ１においてネットワーク管理装置にある時刻ＴのＯＡ機器の接続データリストを要求する。次にステップＳＴ２において、時刻Ｔの接続データリストが存在するかどうかを判定する。接続データリストが存在しない場合は、ステップＳＴ４に進み、欠損データとして処理を行う。欠損データの処理においては、データリストが存在しなかったことを示す記号（例えば、＊や９９９９など）で処理するか、前時刻(Ｔ−１)のデータを時刻Ｔの内部発熱量として補完処理する方法などが考えられる。また、ステップＳＴ２で接続データリストが存在する場合は、ステップＳＴ３に進み、接続しているＯＡ機器のデータを起動データとみなし、起動総数をカウントする。次に、ステップＳＴ５にて内部発熱量の算出を行う。内部発熱量の算出は、例えば１台あたりの平均的な内部発熱量と起動総数の積にて求める。ステップＳＴ６にて、算出した値を時刻Ｔの内部発熱量として登録し、ステップＳＴ７にてエネルギー負荷算出処理に必要な１日分のデータが登録されたか判定を行い、未だ必要であればステップＳＴ８にて、次の時刻も同様の処理を行う。１日分のデータが登録されていれば、ステップＳＴ９に進み、エネルギー負荷算出処理に用いる内部発熱量として登録を行う。
まず、ステップＳＴ１においてネットワーク管理装置にある時刻ＴのＯＡ機器の接続データリストを要求する。次にステップＳＴ２において、時刻Ｔの接続データリストが存在するかどうかを判定する。接続データリストが存在しない場合は、ステップＳＴ４に進み、欠損データとして処理を行う。欠損データの処理においては、データリストが存在しなかったことを示す記号（例えば、＊や９９９９など）で処理するか、前時刻(Ｔ−１)のデータを時刻Ｔの内部発熱量として補完処理する方法などが考えられる。また、ステップＳＴ２で接続データリストが存在する場合は、ステップＳＴ３に進み、接続しているＯＡ機器のデータを起動データとみなし、起動総数をカウントする。次に、ステップＳＴ５にて内部発熱量の算出を行う。内部発熱量の算出は、例えば１台あたりの平均的な内部発熱量と起動総数の積にて求める。ステップＳＴ６にて、算出した値を時刻Ｔの内部発熱量として登録し、ステップＳＴ７にてエネルギー負荷算出処理に必要な１日分のデータが登録されたか判定を行い、未だ必要であればステップＳＴ８にて、次の時刻も同様の処理を行う。１日分のデータが登録されていれば、ステップＳＴ９に進み、エネルギー負荷算出処理に用いる内部発熱量として登録を行う。
この実施の形態１による効果としては、既設のビル施設のネットワーク環境を利用し、ＯＡ機器の発熱量を求めることにより、新たな計測機器（電力計など）の接続を不要にすることができるため、コスト削減が可能となる。
例えば、電力量にてＯＡ機器の発熱量を算出するとした場合の機器コスト(本体価格のみ)は次のとおりである。
・１５階建てビル（延床面積40000ｍ２程度）
・多回路電力計測器（約１５万円／台）
各階ごとに電力計測器を設置した場合、１台当たり約１５万円とすると、本体価格のみで２００万円以上が必要となる。この発明においては、このようなＯＡ機器の発熱量を求めるための、計測機器を不要とすることができる。
また、内部発熱量に固定的なパターンを作成して記憶している建物の熱負荷予測手法において、時刻ごとに変化するＯＡ機器の発生熱量をエネルギー管理装置の空調負荷予測処理へ渡すことにより、熱負荷予測精度を向上させることが可能となる。
例えば、電力量にてＯＡ機器の発熱量を算出するとした場合の機器コスト(本体価格のみ)は次のとおりである。
・１５階建てビル（延床面積40000ｍ２程度）
・多回路電力計測器（約１５万円／台）
各階ごとに電力計測器を設置した場合、１台当たり約１５万円とすると、本体価格のみで２００万円以上が必要となる。この発明においては、このようなＯＡ機器の発熱量を求めるための、計測機器を不要とすることができる。
また、内部発熱量に固定的なパターンを作成して記憶している建物の熱負荷予測手法において、時刻ごとに変化するＯＡ機器の発生熱量をエネルギー管理装置の空調負荷予測処理へ渡すことにより、熱負荷予測精度を向上させることが可能となる。
実施の形態２．
図４はこの発明の実施の形態２におけるエネルギー管理装置の構成を示す図、図５は内部発熱量算出部の処理において、接続データにＩＰアドレスを用いた場合を示すフローチャートである。なお、図中、実施の形態１と同一又は相当部分には同一符号を付しているので、説明を省略する。
図４はこの発明の実施の形態２におけるエネルギー管理装置の構成を示す図、図５は内部発熱量算出部の処理において、接続データにＩＰアドレスを用いた場合を示すフローチャートである。なお、図中、実施の形態１と同一又は相当部分には同一符号を付しているので、説明を省略する。
この実施の形態２においては、図４の内部発熱量算出部１５において、接続データの情報として、ＩＰアドレスを用いるために機器リスト照会手段１５ｃを追加して設け、さらにデータベースとして、ＯＡ機器発熱量データベース２１と接続位置情報データベース２２を追加して設ける。そして、機器リスト照会手段１５ｃにより、ＯＡ機器発熱量データベース２１からＩＰアドレスに対応したＯＡ機器発熱量、さらに接続位置情報データベース２２よりＯＡ機器が接続している位置の情報を取得するようにしたものである。ＯＡ機器発熱量データベース２１に格納する内部発熱データは、ＯＡ機器使用者からのアンケート回答を反映させて作成する。アンケートの方法としては、例えば、紙面または、情報通信回線１２を用いて、各ＯＡ機器使用者から回答を求める方法が考えられる。アンケートの内容としては、機種種別（ノート型パソコン、ディスクトップ型パソコン、ワークステーション、プリンタ、コピー機）および、ＩＰアドレスなどである。パソコンなど社内イントラネットを用いて回答を要求する場合は、ＯＡ機器のＩＰアドレスは、ネットワーク管理者側にて自動的に把握するように設定しておけば、アンケートは機種別の回答のみでよい。
図５は図４の内部発熱量算出部１５の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ステップＳＴ１００において、接続データにおけるあるＩＰアドレスに着目する。ステップＳＴ１０１にて、着目したＩＰアドレスが接続位置情報データベース２１に登録されているか判定を行い、登録されていなければステップＳＴ１０３に進み、位置データのデフォルト値を返す。ステップＳＴ１０１にてＩＰアドレスに対する接続位置情報が登録されている場合は、ステップＳＴ１０２に進み、接続位置情報データベース２２より当該ＩＰアドレスの接続位置情報を呼び出す。次にステップ１０４に進み、当該ＩＰアドレスがＯＡ機器発熱量データベース２１に登録されているか判定を行い、登録されていなければステップＳＴ１０６にてＯＡ機器発熱量のデフォルト値を返す。ステップＳＴ１０４にてＩＰアドレスに対するＯＡ機器発熱量が登録されている場合は、ステップＳＴ１０５に進み、ＯＡ機器発熱量データベース２１より当該ＩＰアドレスのＯＡ機器発熱量を呼び出す。ステップＳＴ１０７にて、時刻Ｔにおける着目したＩＰアドレスの内部発熱量として登録する。ステップＳＴ１０８にて、接続データの全ＩＰアドレスに着目したか判定を行い、全ＩＰアドレスに着目していない場合は、ステップ１０９にて、次のＩＰアドレスも同様の処理を行う。
まず、ステップＳＴ１００において、接続データにおけるあるＩＰアドレスに着目する。ステップＳＴ１０１にて、着目したＩＰアドレスが接続位置情報データベース２１に登録されているか判定を行い、登録されていなければステップＳＴ１０３に進み、位置データのデフォルト値を返す。ステップＳＴ１０１にてＩＰアドレスに対する接続位置情報が登録されている場合は、ステップＳＴ１０２に進み、接続位置情報データベース２２より当該ＩＰアドレスの接続位置情報を呼び出す。次にステップ１０４に進み、当該ＩＰアドレスがＯＡ機器発熱量データベース２１に登録されているか判定を行い、登録されていなければステップＳＴ１０６にてＯＡ機器発熱量のデフォルト値を返す。ステップＳＴ１０４にてＩＰアドレスに対するＯＡ機器発熱量が登録されている場合は、ステップＳＴ１０５に進み、ＯＡ機器発熱量データベース２１より当該ＩＰアドレスのＯＡ機器発熱量を呼び出す。ステップＳＴ１０７にて、時刻Ｔにおける着目したＩＰアドレスの内部発熱量として登録する。ステップＳＴ１０８にて、接続データの全ＩＰアドレスに着目したか判定を行い、全ＩＰアドレスに着目していない場合は、ステップ１０９にて、次のＩＰアドレスも同様の処理を行う。
この実施の形態２による効果としては、ＩＰアドレスの入切情報をエネルギー管理装置が受け取ることにより、ＯＡ機器発熱量データベースを参照することで、現在起動しているＯＡ機器の種別ごとに内部発熱量を算出するため、精度の高い内部発熱量を得ることが可能となる。また、ビル内におけるＩＰアドレスの接続位置情報を把握することにより、ＯＡ機器の位置情報が得られるため、空調熱負荷予測手段において、予測の対象をビル全体だけでなく、細分化して実施することが可能となり、熱負荷予測精度が向上する。
実施の形態３．
図６はこの発明の実施の形態３におけるエネルギー管理装置の内部発熱量算出部の処理において、接続データにＩＰアドレスに加えてＭＡＣアドレスを用いた処理の流れを示すフローチャートである。
図６はこの発明の実施の形態３におけるエネルギー管理装置の内部発熱量算出部の処理において、接続データにＩＰアドレスに加えてＭＡＣアドレスを用いた処理の流れを示すフローチャートである。
この実施の形態３においては、図４の内部発熱量算出部１５の接続データとして、ＩＰアドレスに加えて、ＭＡＣアドレスを用いることを特徴としたものである。ＭＡＣアドレスは、ＯＡ機器のネットワークカードに設定されており、ネットワークでホストを識別するために設定されるハードウェアアドレスで、世界中に１つしかないユニークな番号である。機器リスト照会手段１５ｃにより、ＯＡ機器発熱量データベース２１からＭＡＣアドレスに対応したＯＡ機器発熱量を得る。ＭＡＣアドレスを得る方法としては、ＩＰアドレスと同様に社内イントラネットを用いて回答を要求し、ネットワーク管理者側にて自動的に入手できるように設定しておけばよい。
図６は図４にてＭＡＣアドレスを用いた場合の内部発熱量算出部５の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ステップＳＴ２００において、ＩＰアドレスに対応したＭＡＣアドレスに着目する。次にステップ２０１にて、当該ＩＰアドレスがＯＡ機器発熱量データベース２１に登録されているか判定を行い、登録されていなければステップＳＴ２０３にてＯＡ機器発熱量のデフォルト値を返す。ステップＳＴ２０１にてＩＰアドレスに対するＯＡ機器発熱量が登録されている場合は、ステップＳＴ２０２にて、ＯＡ機器発熱量データベース２１より当該ＩＰアドレスのＯＡ機器発熱量を呼び出す。次に、ステップＳＴ２０４にて、時刻Ｔにおける着目したＩＰアドレスの内部発熱量として登録する。
まず、ステップＳＴ２００において、ＩＰアドレスに対応したＭＡＣアドレスに着目する。次にステップ２０１にて、当該ＩＰアドレスがＯＡ機器発熱量データベース２１に登録されているか判定を行い、登録されていなければステップＳＴ２０３にてＯＡ機器発熱量のデフォルト値を返す。ステップＳＴ２０１にてＩＰアドレスに対するＯＡ機器発熱量が登録されている場合は、ステップＳＴ２０２にて、ＯＡ機器発熱量データベース２１より当該ＩＰアドレスのＯＡ機器発熱量を呼び出す。次に、ステップＳＴ２０４にて、時刻Ｔにおける着目したＩＰアドレスの内部発熱量として登録する。
この実施の形態３による効果としては、各ＯＡ機器のネットワークカードに設定されているＭＡＣアドレスをエネルギー管理装置が受け取ることにより、ネットワーク接続の状態が、自動ＩＰアドレス割付（ＤＨＣＰ）を使用している場合においても、現在接続しているＯＡ機器を特定することが可能となる。また起動しているＯＡ機器を特定できることにより、内部発熱算出処理の精度向上が可能となる。
１ ＯＡ機器
２ 情報通信回線、
３ 集線装置
４ ネットワーク管理装置
５ エネルギー管理装置
６ 空調設備コントローラ
７ 空調設備機器
１１ ＯＡ機器データ
１２ 情報通信回線
１３ ネットワーク管理部
１４ エネルギー管理部
１５ 内部発熱量算出部
１５ａ 接続データ収集手段
１５ｂ 内部発熱量算出手段
１５ｃ 機器リスト照会手段
１６ エネルギー消費量予測部（エネルギー負荷算出手段）
１７ 設備運用計画部（最適設備運用計画算出手段）
１８ 機器制御部（制御コントローラ）
１９ 設定データ
２０ 熱負荷実績データベース
２１ ＯＡ機器発熱量データベース
２２ 接続位置情報データベース
２ 情報通信回線、
３ 集線装置
４ ネットワーク管理装置
５ エネルギー管理装置
６ 空調設備コントローラ
７ 空調設備機器
１１ ＯＡ機器データ
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１３ ネットワーク管理部
１４ エネルギー管理部
１５ 内部発熱量算出部
１５ａ 接続データ収集手段
１５ｂ 内部発熱量算出手段
１５ｃ 機器リスト照会手段
１６ エネルギー消費量予測部（エネルギー負荷算出手段）
１７ 設備運用計画部（最適設備運用計画算出手段）
１８ 機器制御部（制御コントローラ）
１９ 設定データ
２０ 熱負荷実績データベース
２１ ＯＡ機器発熱量データベース
２２ 接続位置情報データベース
Claims (4)
- 複数のＯＡ機器がネットワーク接続された施設のエネルギー管理装置において、
前記複数のＯＡ機器の内部発熱量を算出するためのデータを収集する接続データ収集手段と、ＯＡ機器接続データからＯＡ機器の内部発熱量を算出する内部発熱量算出手段と、施設における翌日の熱負荷予測を算出するためのエネルギー負荷算出手段と、施設における空調設備機器を運用するための最適設備運用計画算出手段とを備え、ＯＡ機器の内部発熱量を算出処理する手段として、施設のネットワーク管理装置とエネルギー管理装置を接続し、ネットワーク接続情報からＯＡ機器の内部発熱量を算出することを特徴とする施設のエネルギー管理装置。 - 複数のＯＡ機器がネットワーク接続された施設のエネルギー管理装置において、
前記複数のＯＡ機器の内部発熱量を算出するためのデータを収集する接続データ収集手段と、ＯＡ機器接続データからＯＡ機器の内部発熱量を算出する内部発熱量算出手段と、ＯＡ機器の接続位置情報およびＯＡ機器の内部発熱量をデータベースから取得する機器リスト照会手段と、施設における翌日の熱負荷予測を算出するためのエネルギー負荷算出手段と、施設における空調設備機器を運用するための最適設備運用計画算出手段とを備え、ＯＡ機器の内部発熱量を算出処理する手段として、施設のネットワーク管理装置とエネルギー管理装置を接続し、ネットワーク接続情報からＯＡ機器の内部発熱量を算出することを特徴とする施設のエネルギー管理装置。 - ＯＡ機器の接続位置情報および内部発熱量を取得するための接続データ情報として、ネットワークにおける各回線に割り振られたＩＰアドレスを用いることを特徴とする請求項２記載の施設のエネルギー管理装置。
- ＯＡ機器の内部発熱量を取得するための接続データとして、各ＯＡ機器のネットワークカードに設定されているＭＡＣアドレスを用いることを特徴とする請求項２又は請求項３記載の施設のエネルギー管理装置。
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