JP2008090828A - モデル化装置、シミュレータ装置、モデル化プログラム、シミュレーションプログラム、熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル利用システム - Google Patents

Abstract

【課題】 機器の変更や機器の設定変更を行った場合の消費エネルギー量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収支モデルを容易に構築することを可能とするモデル化装置、モデル化プログラム、熱収支モデルを用いて機器の消費エネルギー量を予測するシミュレータ装置、シミュレーションプログラム、及び、これらを含む熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル利用システムを提供する。
【解決手段】 室外機１１、室内機１２、室外機２１、室内機２２、冷凍機３１及び冷凍機４１などを収容する施設１０の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する分類部１２０と、分類条件毎に分類された計測データに基づいて、パラメータを分類条件毎に同定する同定部１３０とをモデル化装置が備える。
【選択図】 図２

Description

本発明は、複数の機器を収容する施設の熱収支モデルを構築するモデル化装置、モデル化プログラム、熱収支モデルを用いて機器の消費エネルギー量を予測するシミュレータ装置、シミュレーションプログラム、及び、これらを含む熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル利用システムに関する。

従来、複数の機器（例えば、空調機、冷蔵庫、冷凍庫、冷凍／冷蔵ショーケース）を収容する施設（例えば、スーパーマーケット、コンビニエンスストア）において、各機器の消費エネルギー量を予測する手法として、熱収支モデルを用いた手法が知られている。

熱収支モデルは、施設への熱負荷や機器への熱負荷を計算するとともに、機器の成績係数（ＣＯＰ；Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ）を計算することによって構築される。

具体的には、施設に設けられたガラス窓、外壁や屋根などを複数の区域に区分けして、熱伝達係数、太陽光の輻射熱係数、換気係数などを区域毎に計算することによって、施設への熱負荷は計算される。

機器への熱負荷は、各機器が相互に与える影響や施設への熱負荷などを考慮して計算される。機器のＣＯＰは、機器への熱負荷及び消費エネルギー量に基づいて計算される。

このように、熱収支モデルの構築では、熱伝達係数などを区域毎に計算するとともに、各機器のＣＯＰを計算する必要がある。以下では、熱伝達係数、機器のＣＯＰなどのように、熱収支モデルの構築に必要なデータをパラメータと称する。

従来の熱収支モデルでは、高精度な熱収支モデルの構築には、様々な熱負荷を考慮する必要があるため、多くのパラメータの同定が必要である。なお、様々な熱負荷とは、施設内に設置された空調機やショーケースに作用する熱負荷、施設内や施設外を小区域化して、各小区域に作用する熱負荷などである。

また、高精度な予測を行うためには、施設内外の温湿度、機器の動作モード、機器の設定値及び処理熱負荷の大きさなどに応じて変化する各機器のＣＯＰを同定する必要がある。

なお、複数の機器を収容する施設において、各機器の消費エネルギー量を予測する手法として、統計予測モデルを用いた手法も提案されている（例えば、特許文献１）。
特開２００５−１５７８２９号公報

しかしながら、上述した統計予測モデルを用いた手法では、統計予測モデルは、モデル化を行った施設や機器、モデル化を行った条件（機器の運転モードや機器の設定値）にのみ有効なモデルであるため、機器の設定や運用条件を変更した場合や類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量を予測する目的に利用できなかった。

一方で、熱収支モデルを用いた手法では、消費エネルギー量の予測精度が高い熱収支モデルを構築することが困難である。

具体的には、高精度な熱収支モデルの構築には、上述したように、施設や機器に作用する熱負荷として様々な熱負荷を考慮する必要があり、多くのパラメータを同定する必要がある。また、多くのパラメータを高精度に同定するためには、多くの計測データが必要とされる。

ここで、施設内、施設外、施設内と施設外との境界（外壁や屋根）などを小区域化して、小区域毎に計測データを計測するためには、小区域毎に計測ポイントを設けなければならない。例えば、屋根や外壁の温湿度を計測する計測ポイント、施設内の温湿度を計測する計測ポイントなどを多数設ける必要がある。

従って、実現性を考慮した上で計測可能な計測データは限られており、多くのパラメータを高精度に同定することは困難である。

また、各機器のＣＯＰは、施設内外の温湿度、機器の動作モード、機器の設定値及び処理熱負荷の大きさなどの条件に応じて変化するため、各機器のＣＯＰを高精度に同定することは困難である。

そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、機器の変更や機器の設定変更を行った場合の消費エネルギー量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収支モデルを容易に構築することを可能とするモデル化装置、モデル化プログラム、熱収支モデルを用いて機器の消費エネルギー量を予測するシミュレータ装置、シミュレーションプログラム、及び、これらを含む熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル利用システムを提供することを目的とする。

本発明に係る第１態様の特徴は、複数の機器（空調機（室外機１１及び室内機１２）、空調機（室外機２１及び室内機２２）、冷凍機３１、冷凍機４１など）を収容する施設（施設１０）の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する分類部（分類部１２０）と、前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記分類条件毎に同定する同定部（同定部１３０）とをモデル化装置が備えることを要旨とする。

かかる特徴によれば、同定部が、熱収支モデルの構築に必要なパラメータを、該パラメータに影響を与える条件である分類条件（すなわち、パラメータがばらつく要因）毎に分類された計測データに基づいて同定することによって、パラメータのばらつきを抑制しながら、従来よりも少ない計測データでパラメータを同定することができる。また、消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収支モデルの構築に必要なパラメータを従来よりも少なくできる。

計測データやパラメータを減らしても、機器の変更や機器の設定変更を行った場合の消費エネルギー量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収支モデルを容易に構築することができる。

本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記分類条件が、前記施設内の温度、前記施設内の湿度、前記施設外の温度及び前記施設外の湿度、施設入口ドアの開閉を示すセンサ情報のいずれかを少なくとも含む施設的要因に応じて設定された条件であることを要旨とする。

本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記分類条件が、時間、曜日、月及び季節のいずれかを少なくとも含む時間的要因に応じて設定された条件であることを要旨とする。

本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記分類条件が、天気、降水量及び平均気温のいずれかを少なくとも含む気象的要因に応じて設定された条件であることを要旨とする。

本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記分類条件が、前記機器が運転状態であるか否か、前記機器の運転モード、前記機器に設定された温度、前記機器に設定された風量、前記機器の温度制御におけるサーモ状態がオンかオフか、前記機器に関して取得されるセンサ情報のいずれかを少なくとも含む機器的要因に応じて設定された条件であることを要旨とする。なお、サーモ状態がオンかオフかとは、機器の周辺温度（例えば、施設内の温度）に応じて、機器の出力（冷却力や暖房力）を制御する機能がオンかオフかである。

本発明の一の特徴は、本発明の上述した特徴において、前記パラメータが、前記施設に流入出する伝導熱量若しくは前記施設に流入する輻射熱量の算出に用いる比例係数、前記施設に流入出する換気熱量の算出に用いる係数、又は、前記機器の能力と前記機器の消費エネルギーとの関係を示す係数であることを要旨とする。

本発明に係る第２態様の特徴は、複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータに影響を与える条件である分類条件毎に、前記パラメータを取得する取得部（記憶部２２０）と、シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記取得部によって前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出する抽出部（抽出部２３０）と、前記抽出部によって抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測する予測部（予測部２４０）とをシミュレータ装置が備え、前記パラメータが、前記分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されていることを要旨とする。

かかる特徴によれば、熱収支モデルの構築に必要なパラメータが、該パラメータに影響を与える分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されていることによって、熱収支モデルのパラメータの数を減らした場合であっても、パラメータのばらつきを抑制することができる。従って、熱収支モデルを容易に構築可能としながら、シミュレータ装置による消費エネルギー量の予測精度の低下を抑制することができる。

本発明に係る第３態様の特徴は、モデル化プログラムが、複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類するステップＡと、前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記分類条件毎に同定するステップＢとをコンピュータに実行させることを要旨とする。

本発明に係る第４態様の特徴は、シミュレーションプログラムが、複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータに影響を与える条件である分類条件毎に、前記パラメータを取得するステップＣと、シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記ステップＣで前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出するステップＤと、前記ステップＤで抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測するステップＥとをコンピュータに実行させ、前記パラメータは、前記分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されていることを要旨とする。

本発明に係る第５態様の特徴は、熱収支モデル利用方法が、複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類するステップＡと、前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記分類条件毎に同定するステップＢと、前記ステップＢで同定された前記パラメータを前記分類条件毎に取得するステップＣと、シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記ステップＣで前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出するステップＤと、前記ステップＤで抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測するステップＥとを含むことを要旨とする。

本発明に係る第６態様の特徴は、熱収支モデル利用システムが、複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する分類部と、前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記分類条件毎に同定する同定部と、前記同定部によって同定された前記パラメータを前記分類条件毎に取得する取得部と、シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記取得部によって前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出する抽出部と、前記抽出部によって抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測する予測部とを備えることを要旨とする。

本発明によれば、機器の変更や機器の設定変更を行った場合の消費エネルギー量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収支モデルを容易に構築することを可能とするモデル化装置、モデル化プログラム、熱収支モデルを用いて機器の消費エネルギー量を予測するシミュレータ装置、シミュレーションプログラム、及び、これらを含む熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル利用システムを提供することができる。

以下において、本発明の実施形態に係るモデル化装置及びシミュレータ装置について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。

ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。

［第１実施形態］
（熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第１実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る熱収支モデルの概要を示す図である。

図１に示すように、施設１０は、複数の機器（室外機１１、室内機１２、室外機２１、室内機２２、冷凍機３１、ショーケース３２〜ショーケース３４、冷凍機４１及びショーケース４２〜ショーケース４３）を収容する。

施設１０は、施設１０の熱収支に影響を与える複数の機器を収容しており、例えば、コンビニエンスストアやスーパーマーケットなどである。

空調機（室外機１１及び室内機１２）は、施設１０内の温度や湿度を調節する空調機である。同様に、空調機（室外機２１及び室内機２２）は、施設１０内の温度や湿度を調節する空調機である。

冷凍機３１は、ショーケース３２〜ショーケース３４を冷却するための機器である。また、ショーケース３２〜ショーケース３４としては、顧客が商品を自由に取り出せるように扉などが設けられていないオープンショーケース、冷却効率を高めるために扉が設けられたクローズドショーケースなどが挙げられる。なお、オープンショーケースは、冷却効率を高めるために扉に代えてエアカーテンを有する。また、ショーケース３２〜ショーケース３４は、商品を冷凍する冷凍ショーケースであってもよく、商品を冷蔵する冷蔵ショーケースであってもよい。

冷凍機４１は、冷凍機３１と同様に、ショーケース４２及びショーケース４３を冷却するための機器である。また、ショーケース４２及びショーケース４３としては、オープンショーケースやクローズドショーケースなどが挙げられる。なお、ショーケース４２及びショーケース４３は、冷凍ショーケースであってもよく、冷蔵ショーケースであってもよい。

ここで、施設内温度（Ｔｉ）、施設内湿度（Ｈｉ）、施設外温度（Ｔｏ）、施設外湿度（Ｈｏ）、室外機１１の消費電力（Ｅａ１）、室外機２１の消費電力（Ｅａ２）、冷凍機３１の消費電力（Ｅｒ１）及び冷凍機４１の消費電力（Ｅｒ２）は、熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測される計測データである。

また、熱収支モデルの構築に必要なパラメータは、施設１０に流入出する伝導熱量若しくは施設１０に流入する輻射熱量の算出に用いる比例係数であり、施設１０内外の温度の差分と乗算することで得られる値が伝導熱量若しくは輻射熱量となる係数（例えば、ＫＡ）、施設１０に流入出する換気熱量の算出に用いる係数であり、施設１０内外のエンタルピーの差分と乗算することで得られる値が換気熱量となる係数（例えば、Ｖｘ）、又は、施設１０に設けられた機器の能力（例えば、加熱／冷却能力）と機器の消費エネルギーとの関係を示す係数であり、機器の能力を機器の消費エネルギーで除した値となる係数（例えば、ＣＯＰ）である。

第１実施形態では、パラメータは、施設１０の内側と施設１０の外側との間における熱伝達係数（ＫＡ［ｋＪ／℃／ｓ］）、施設１０の内側と施設１０の外側との間における換気係数（Ｖｘ［ｋｇ／ｓ］）、室外機１１の成績係数（ＣＯＰａ１）、室外機２１の成績係数（ＣＯＰａ２）、冷凍機３１の成績係数（ＣＯＰｒ１）、及び冷凍機４１の成績係数（ＣＯＰｒ２）である。

ここで、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、以下の（式１）によって求められる。ここで、伝導熱負荷は、施設１０への輻射熱負荷も考慮した熱負荷とする。すなわち、熱伝達係数（ＫＡ）は、伝導熱負荷及び輻射熱負荷を考慮した係数である。

Ｈｄ＝ＫＡ（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１）
施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）は、以下の（式２）によって求められる。

Ｈｘ＝Ｖｘ｛Ｈ（Ｔｏ，Ｈｏ）−Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）｝・・・（式２）
なお、Ｈ（Ｔ，Ｈ）は、温度Ｔ及び湿度Ｈの空気のエンタルピー（［ｋＪ／ｋｇ］）である。

各ショーケースへの熱負荷（Ｈｒ［ｋＪ／ｓ］）は、以下の（式３）〜（式７）によって求められる。具体的には、ショーケース３２への熱負荷は、以下の（式３）によって求められる。

Ｈｒ１＝Ｖｒ１｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式３）
ショーケース３３への熱負荷は、以下の（式４）によって求められる。

Ｈｒ２＝Ｖｒ２｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式４）
ショーケース３４への熱負荷は、以下の（式５）によって求められる。

Ｈｒ３＝Ｖｒ３｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式５）
ショーケース４２への熱負荷は、以下の（式６）によって求められる。

Ｈｒ４＝Ｖｒ４｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式６）
ショーケース４３への熱負荷は、以下の（式７）によって求められる。

Ｈｒ５＝Ｖｒ５｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式７）
ここで、Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）は、各ショーケースが吐出する冷却空気のエンタルピーであり、例えば、ショーケースが冷蔵ショーケースである場合にはＨ（０℃，１００％）であり、ショーケースが冷凍ショーケースである場合にはＨ（−２０℃，１００％）である。また、Ｖｒ１〜Ｖｒ５は、各ショーケースの置換空気量［ｋｇ／ｓ］であり、既知の値である。

上述した（式３）〜（式７）に示したように、各ショーケースへの熱負荷は、施設内温度（Ｔｉ）及び施設内湿度（Ｈｉ）を測定すれば計算することが可能である。

冷凍機３１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式８）によって求められる。

Ｅｒ１＝（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３）／ＣＯＰｒ１・・・（式８）
冷凍機４１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式９）によって求められる。

Ｅｒ２＝（Ｈｒ４＋Ｈｒ５）／ＣＯＰｒ２・・・（式９）
上述した（式８）及び（式９）に示したように、各冷凍機の成績係数は、各冷凍機の消費電力を計測すれば計算することが可能である。すなわち、各冷凍機の成績係数は、施設内温度（Ｔｉ）、施設内湿度（Ｈｉ）及び各冷凍機の消費電力を計測すれば計算することが可能である。

空調機（室内機１２、室内機２２）への熱負荷は、以下の（式１０）によって求められる。

Ｈａ１＋Ｈａ２＝Ｈｄ＋Ｈｘ−（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３＋Ｈｒ４＋Ｈｒ５）・・・（式１０）
室外機１１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式１１）によって求められる。

Ｅａ１＝Ｈａ１／ＣＯＰａ１・・・（式１１）
室外機２１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式１２）によって求められる。

Ｅａ２＝Ｈａ２／ＣＯＰａ２・・・（式１２）
ここで、熱負荷（Ｈａ１、Ｈａ２）を用いない式となるように（式１０）〜（式１２）をまとめると、以下の（式１３）が得られる。

Ｅａ１＊ＣＯＰａ１＋Ｅａ２＊ＣＯＰａ２＝Ｈｄ＋Ｈｘ−（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３＋Ｈｒ４＋Ｈｒ５）・・・（式１３）
ここで、（式１３）に含まれるパラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＫＡ及びＶｘの４つであるため、計測データを少なくとも４セット準備すれば、各パラメータを同定することができる。

このようにして同定された各パラメータを用いることによって熱収支モデルを構築するとともに、この熱収支モデルを用いて各機器の消費電力量を予測することが可能となる。

なお、冷凍機３１及び冷凍機４１には、ショーケースが接続されているが、これに限定されるものではなく、冷蔵庫や冷凍庫が接続されていてもよい。冷蔵庫や冷凍庫への熱負荷は、ショーケースと同様の手順で計算可能である。

（モデル化装置の構成）
以下において、本発明の第１実施形態に係るモデル化装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図２は、本発明の第１実施形態に係るモデル化装置１００の構成を示すブロック図である。

図２に示すように、モデル化装置１００は、計測部１１０と、分類部１２０と、同定部１３０と、記憶部１４０とを有する。

計測部１１０は、熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測データを計測するセンサなどである。なお、計測データは、上述したように、例えば、施設内温度（Ｔｉ）、施設内湿度（Ｈｉ）、施設外温度（Ｔｏ）、施設外湿度（Ｈｏ）、室外機１１の消費電力（Ｅａ１）、室外機２１の消費電力（Ｅａ２）、冷凍機３１の消費電力（Ｅｒ１）及び冷凍機４１の消費電力（Ｅｒ２）などである。

分類部１２０は、計測部１１０によって計測された計測データを、パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する。

ここで、分類条件は、施設的要因、機器的要因、時間的要因及び気象的要因に従って設定される条件である。また、分類条件は、パラメータ毎に異なる条件であることが好ましい。なお、分類条件の詳細については後述する（図４を参照）。

同定部１３０は、分類部１２０によって分類された計測データに基づいて、熱収支モデルの構築に必要なパラメータを分類条件毎に同定する。具体的には、同定部１３０は、上述した（式１）〜（式１３）で示される熱収支モデルに計測データを代入して、各パラメータを分類条件毎に同定する。なお、パラメータは、上述したように、例えば、施設１０の内側と施設１０の外側との間における熱伝達係数（ＫＡ［ｋＪ／℃／ｓ］）、施設１０の内側と施設１０の外側との間における換気係数（Ｖｘ［ｋｇ／ｓ］）、室外機１１の成績係数（ＣＯＰａ１）、室外機２１の成績係数（ＣＯＰａ２）、冷凍機３１の成績係数（ＣＯＰｒ１）、及び冷凍機４１の成績係数（ＣＯＰｒ２）である。

記憶部１４０は、同定部１３０によって同定されたパラメータと、パラメータを同定した際に参照された分類条件とを対応付けて記憶する。

（シミュレータ装置の構成）
以下において、本発明の第１実施形態に係るシミュレータ装置の構成について、図面を参照しながら説明する。図３は、本発明の第１実施形態に係るシミュレータ装置２００の構成を示すブロック図である。

図３に示すように、シミュレータ装置２００は、受付部２１０と、記憶部２２０と、抽出部２３０と、予測部２４０とを有する。

受付部２１０は、ユーザなどによって入力されるシミュレーション条件を受け付ける。ここで、シミュレーション条件とは、分類条件と同様の条件であり、施設的要因、機器的要因、時間的要因及び気象的要因に従って設定される条件である。

また、新たな機器を導入するシミュレーションを行う場合には、受付部２１０は、新たに導入する機器のＣＯＰをシミュレーション条件としてさらに受け付ける。一方、新たな施設についてシミュレーションを行う場合には、受付部２１０は、新たな施設に対応する熱伝達係数（ＫＡ）及び換気係数（Ｖｘ）をシミュレーション条件として受け付ける。

記憶部２２０は、記憶部１４０と同様に、パラメータと分類条件とを対応付けて記憶する。ここで、記憶部２２０に記憶されたパラメータは、該パラメータに対応付けられた分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されたパラメータである。

抽出部２３０は、受付部２１０によって受け付けられたシミュレーション条件に合致する分類条件を特定するとともに、特定した分類条件に対応付けられたパラメータを記憶部２２０から抽出する。

また、新たな機器を導入するシミュレーションを行う場合には、抽出部２３０は、新たに導入する機器と入れ替えられる機器のＣＯＰを、新たに導入する機器のＣＯＰに書き換える。一方、新たな施設についてシミュレーションを行う場合には、抽出部２３０は、記憶部２２０から抽出した熱伝達係数（ＫＡ）及び換気係数（Ｖｘ）を、新たな施設に対応する熱伝達係数（ＫＡ）及び換気係数（Ｖｘ）に書き換える。

予測部２４０は、抽出部２３０によって抽出されたパラメータ及び抽出部２３０によって書き換えられたパラメータを熱収支モデルに代入して、施設に収容される機器の消費電力量を算出する。

（分類条件の一例）
以下において、本発明の第１実施形態に係る分類条件の一例について、図面を参照しながら説明する。図４は、本発明の第１実施形態に係る分類条件の一例を示す図である。

図４に示すように、分類条件は、施設的要因と、機器的要因と、時間的要因と、気象的要因とを含む。

施設的要因は、施設外温度と、施設外湿度と、施設内温度と、施設内湿度と、センサ情報とに細分化される。空調機に係る機器的要因は、空調機が運転中であるか否かと、空調機の運転モードと、空調機に設定された設定温度と、空調機の風量と、空調機のサーモ状態がオンかオフかとに細分化される。ショーケースに係る機器的要因は、ショーケースの運転モード（冷却／霜取り）と、ショーケースの設定温度と、センサ情報とに細分化される。換気機器に係る機器的要因は、換気機器の運転状態である。時間的要因は、時間と、曜日と、月と、季節とに細分化される。気象的要因は、天候と、降水量と、１日平均気温と、昼間平均気温と、夜間平均気温とに細分化される。

なお、サーモ状態がオンかオフかとは、機器の周辺温度（例えば、施設内の温度）に応じて、機器の出力（冷却力や暖房力）を制御する機能がオンかオフかである。

以下において、熱伝達係数（ＫＡ）、換気係数（Ｖｘ）、ＣＯＰ（空調機）及びＣＯＰ（冷凍機）をパラメータの一例として挙げて、各パラメータに影響を与える分類条件について順に説明する。

（１）熱伝達係数（ＫＡ）について
施設１０への伝導熱負荷は、上述した（式１）に示したように、施設外気温及び施設内気温に左右されるため、施設的要因のうち、施設外気温及び施設内気温は、熱伝達係数（ＫＡ）に影響を与える分類条件となる。

施設１０への伝導熱負荷は、太陽光の輻射熱に左右されるため、時間的要因のうち、太陽光の輻射熱と相関関係がある時間は、熱伝達係数（ＫＡ）に影響を与える分類条件となる。また、施設１０への伝導熱負荷は、施設外気温に左右されるため、時間的要因のうち、施設外気温と相関関係がある月及び季節は、熱伝達係数（ＫＡ）に影響を与える分類条件となる。

施設１０への伝導熱負荷は、太陽光の輻射熱に左右されるため、気象的要因のうち、太陽光の輻射熱と相関関係がある天候（例えば、晴れ、雨、曇り）や降水量は、熱伝達係数（ＫＡ）に影響を与える分類条件となる。また、施設１０への伝導熱負荷は、施設外気温に左右されるため、気象的要因のうち、施設外気温と相関関係がある１日平均気温、昼間平均気温及び夜間平均気温は、熱伝達係数（ＫＡ）に影響を与える分類条件となる。

（２）換気係数（Ｖｘ）について
施設１０の換気熱負荷は、上述した（式２）に示したように、施設外空気のエンタルピー及び施設内空気のエンタルピーに左右されるため、施設的要因のうち、施設外温度、施設外湿度、施設内温度及び施設内湿度は、換気係数の（Ｖｘ）に影響を与える分類条件となる。また、施設１０の換気熱負荷は、施設１０への人の出入りが頻繁であるか否かに左右されるため、施設的要因のうち、施設入口ドアの開閉を示すセンサ情報は、換気係数の（Ｖｘ）に影響を与える分類条件となる。

施設１０の換気熱負荷は、人の出入りが頻繁であるか否か、商品の搬入が行われているか否かに左右されるため、時間的要因のうち、人の出入りや商品の搬入と相関関係がある時間及び曜日は、換気係数の（Ｖｘ）に影響を与える分類条件となる。また、施設１０の換気熱負荷は、施設外空気のエンタルピーに影響を受けるため、時間的要因のうち、施設外空気のエンタルピーと相関関係がある月及び季節は、換気係数（Ｖｘ）に影響を与える分類条件となる。

施設１０の換気熱負荷は、施設外空気のエンタルピーに影響を受けるため、施設外空気のエンタルピーと相関関係がる気象的要因は、換気係数（Ｖｘ）に影響を与える分類条件となる。

施設１０の換気熱負荷は、換気機器（例えば、換気扇やデシカント空調システム）の運転状態に影響を受けるため、機器的要因のうち、換気機器の運転状態は、換気係数の（Ｖｘ）に影響を与える分類条件となる。

（３）ＣＯＰ（空調機）について
空調機への熱負荷は、上述した（式１０）に示したように、施設１０への伝導熱負荷及び施設１０の換気熱負荷に左右されるため、熱伝達係数（ＫＡ）及び換気係数（Ｖｘ）に影響を与える要因は、ＣＯＰ（空調機）に影響を与える分類条件となる。同様に、空調機への熱負荷は、他の機器（例えば、ショーケース）への熱負荷に左右されるため、他の機器（例えば、ショーケース）に影響を与える要因は、ＣＯＰ（空調機）に影響を与える分類条件となる。なお、他の機器（例えば、ショーケース）への熱負荷に影響を与える要因については後述する（ＣＯＰ（冷凍機）を参照）。

これらに加えて、空調機への熱負荷に影響を与える分類条件として以下に示す条件が考えられる。

空調機への熱負荷は、空調機に係る機器的要因に左右されるため、空調機に係る機器的要因は、ＣＯＰ（空調機）に影響を与える分類条件となる。

空調機への熱負荷は、人の出入りに影響を受けるため、時間的要因のうち、人の出入りと相関関係がある時間及び曜日は、ＣＯＰ（空調機）に影響を与える分類条件となる。また、空調機への熱負荷は、空調機の運転モードに影響を受けるため、時間的要因のうち、空調機の運転モードと相関関係がある月又は季節は、ＣＯＰ（空調機）に影響を与える分類条件となる。

空調機への熱負荷は、太陽光の輻射熱に影響を受けるため、気象的要因のうち、太陽光の輻射熱と相関関係がある天候（例えば、晴れ、雨、曇り）や降水量は、ＣＯＰ（空調機）に影響を与える分類条件となる。また、空調機への熱負荷は、施設外気温度に影響を受けるため、気象的要因のうち、１日平均温度、昼間平均温度及び夜間平均温度は、ＣＯＰ（空調機）に影響を与える分類条件となる。

なお、ＣＯＰ（空調機）は、空調機の処理熱負荷に応じて変化する値である。

（４）ＣＯＰ（冷凍機）について
ショーケースへの熱負荷は、上述した（式３）〜（式７）に示したように、施設内空気のエンタルピーに左右されるため、施設的要因のうち、施設内温度及び施設内湿度は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。また、ショーケースへの熱負荷は、施設１０への人の出入りが頻繁であるか否かに左右されるため、施設的要因のうち、施設入口ドアの開閉を示すセンサ情報は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。さらに、ＣＯＰ（冷凍機）は、冷凍機動作時の施設外温湿度に左右されるため、施設的要因のうち、施設外温湿度は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。

ショーケースへの熱負荷は、ショーケースが冷却運転中であるか、霜取り運転中であるかに左右されるため、機器的要因のうち、運転モードは、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。また、ショーケースの熱負荷は、ショーケースの設定温度に左右されるため、機器的要因のうち、設定温度は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。なお、ショーケースの設定温度は、ショーケースのメンテナンス記録（温度）などに基づいて取得可能である。

ショーケースがオープンショーケースである場合には、オープンショーケースへの熱負荷は、エアカーテンの乱れに左右されるため、機器的要因のうち、エアカーテンの乱れの検出結果を示すセンサ情報は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。さらに、ショーケースがクローズドショーケースである場合には、クローズドショーケースへの熱負荷は、機器的要因のうち、扉の開閉の検出結果を示すセンサ情報は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。

ショーケースへの熱負荷は、換気機器の運転状態に影響を受けるため、機器的要因のうち、換気機器の運転状態は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。

ショーケースへの熱負荷は、人の出入りや商品の搬入に起因するエアカーテンの乱れ、人の出入りや商品の搬入に起因する扉の開閉に左右されるため、時間的要因のうち、エアカーテンの乱れや扉の開閉と相関関係がある時間及び曜日は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。また、ショーケースへの熱負荷は、商品の搬入に左右されるため、時間的要因のうち、商品の搬入（時間帯、曜日、搬入量など）と相関関係がある時間及び曜日は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。

なお、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える時間及び曜日は、人の出入りを考慮して、顧客が施設１０を利用する日時に係るアンケート結果（時間帯や曜日）に基づいて定められる。また、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える時間及び曜日は、商品の搬入を考慮して、搬入作業記録（時間帯や曜日）に基づいて定められてもよい。

なお、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件として、商品の搬入量を考慮してもよく、商品の搬入量は、搬入作業記録に基づいて取得される。

ＣＯＰ（冷凍機）は、冷凍機動作時の施設外温湿度に左右されるため、気象的要因のうち、１日平均気温、昼間平均気温及び夜間平均気温は、ＣＯＰ（冷凍機）に影響を与える分類条件となる。

なお、ＣＯＰ（冷凍機）は、ショーケースや冷凍機の処理熱負荷に応じて変化する値である。

（モデル化装置の動作）
以下において、本発明の第１実施形態に係るモデル化装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図５は、本発明の第１実施形態に係るモデル化装置１００の動作を示すフロー図である。

図５に示すように、ステップ１０において、モデル化装置１００は、計測データを所定期間に亘って計測する。また、モデル化装置１００は、計測データとともに、計測データを計測した条件（施設的要因、機器的要因、時間的要因及び気象的要因）を記憶する。

ステップ１１において、モデル化装置１００は、ステップ１０で計測された計測データを、各パラメータに影響を与える分類条件毎に分類する。

ステップ１２において、モデル化装置１００は、熱収支モデル（上述した（式１）〜（式１３）を準備する。

ステップ１３において、モデル化装置１００は、パラメータを同定するために、該パラメータに影響を与える分類条件を設定する。

ステップ１４において、モデル化装置１００は、ステップ１３で設定された分類条件に分類された計測データを読み出す。

ステップ１５において、モデル化装置１００は、ステップ１２で読み出された熱収支モデルに、ステップ１４で読み出された計測データを代入して、熱伝達係数（ＫＡ）、換気係数（Ｖｘ）及び各機器のＣＯＰなどのパラメータを同定する。

ステップ１６において、モデル化装置１００は、全ての分類条件について、各パラメータの同定が終了したか否かを判定する。また、モデル化装置１００は、全ての分類条件について各パラメータの同定が終了した場合には一連の処理を終了し、全ての分類条件について各パラメータの同定が終了していない場合にはステップ１３の処理に戻る。

続いて、上述したパラメータの同定処理（ステップ１５）について、図面を参照しながら説明する。図６は、本発明の第１実施形態に係るパラメータの同定処理を示すフロー図である。

図６に示すように、ステップ２０において、モデル化装置１００は、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ）を上述した（式１）に従って計算する。

ステップ２１において、モデル化装置１００は、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ）を上述した（式２）に従って計算する。

ステップ２２において、モデル化装置１００は、ショーケースの熱負荷（Ｈｒ１〜Ｈｒ５）を上述した（式３）〜（式７）に従って計算する。

ステップ２３において、モデル化装置１００は、ステップ２２で計算した熱負荷（Ｈｒ１〜Ｈｒ３）及び冷凍機３１の消費電力を用いて、上述した（式８）に従って冷凍機３１のＣＯＰｒ１を同定する。

ステップ２４において、モデル化装置１００は、ステップ２２で計算した熱負荷（Ｈｒ４〜Ｈｒ５）及び冷凍機４１の消費電力を用いて、上述した（式９）に従って冷凍機４１のＣＯＰｒ２を同定する。

ステップ２５において、モデル化装置１００は、空調機（室内機１２、室内機２２）への熱負荷（Ｈａ１及びＨａ２）について、上述した（式１０）を立てる。

ステップ２６において、モデル化装置１００は、空調機（室外機１１）のＣＯＰａ１について、上述した（式１１）を立てる。また、モデル化装置１００は、空調機（室外機２１）のＣＯＰａ２について、上述した（式１２）を立てる。

ステップ２７において、モデル化装置１００は、ステップ２５〜ステップ２６で立てた方程式をまとめて、上述した（式１３）を立てる。ここで、モデル化装置１００は、少なくとも４セットの計測データを用いて、少なくとも４つの（式１３）を立てる。

ステップ２８において、モデル化装置１００は、ステップ２７で立てた連立方程式を解いて、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＫＡ及びＶｘを同定する。

このようにして、熱収支モデルの構築に必要なパラメータ（ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＫＡ及びＶｘ）が同定される。

（シミュレータ装置の動作）
以下において、本発明の第１実施形態に係るシミュレータ装置の動作について、図面を参照しながら説明する。図７は、本発明の第１実施形態に係るシミュレータ装置２００の動作を示すブロック図である。

図７に示すように、ステップ３０において、シミュレータ装置２００は、シミュレーションを開始する開始日をタイマに設定する。

ステップ３１において、シミュレータ装置２００は、シミュレーション条件を受け付ける。

ステップ３２において、シミュレータ装置２００は、ステップ３１で受け付けたシミュレーション条件に合致する分類条件を特定するとともに、特定された分類条件に対応付けられたパラメータを読み出す。

ステップ３３において、シミュレータ装置２００は、シミュレーションの目的に沿ってパラメータを変更する。具体的には、新たな機器を導入するシミュレーションを行う場合には、シミュレータ装置２００は、ステップ３２で読み出されたＣＯＰを、新たに導入する機器のＣＯＰに変更する。一方、新たな施設についてシミュレーションを行う場合には、シミュレータ装置２００は、ステップ３２で読み出された熱伝達係数（ＫＡ）及び換気係数（Ｖｘ）を、新たな施設に対応する熱伝達係数（ＫＡ）及び換気係数（Ｖｘ）に変更する。

ステップ３４において、シミュレータ装置２００は、ステップ３２で読み出されたパラメータ及びステップ３３で変更されたパラメータに基づいて、各機器の消費電力量を予測する。

具体的には、シミュレータ装置２００は、上述した（式１）〜（式１２）に示した熱収支モデルにおいて、熱伝達係数（ＫＡ）、換気係数（Ｖｘ）、ＣＯＰ（空調機）、ＣＯＰ（冷凍機）、施設外温度／湿度及び施設内温度／湿度を代入して、各機器の消費電力量を１時間単位で算出する。なお、シミュレータ装置２００は、１時間単位で算出された消費電力量を合算して、開始日〜終了日までの消費電力量を算出する。

ステップ３５において、シミュレータ装置２００は、タイマの値を１時間だけ進める。

ステップ３６において、シミュレータ装置２００は、タイマの値が終了日時に達しているか否かを判定する。また、シミュレータ装置２００は、タイマの値が終了日時に達している場合には一連の処理を終了し、シミュレータ装置２００は、タイマの値が終了日時に達していない場合にはステップ３１の処理に戻る。

なお、第１実施形態では、各機器の消費電力量を１時間単位で算出するが、これに限定されるものではなく、シミュレーションの目的などに応じて消費電力量の算出間隔を変更してもよいことは勿論である。

（モデル化装置に記憶されたテーブルの一例）
以下において、モデル化装置１００の記憶部１４０に記憶されたテーブルの一例について、図面を参照しながら説明する。図８は、本発明の第１実施形態に係る記憶部１４０に記憶されたテーブルの一例を示す図である。

図８に示すように、記憶部１４０に記憶されたテーブルは、パラメータの種類と、パラメータを分類する際に参照される分類条件とによって構成される。また、図８では、パラメータを分類する際に参照される分類条件は「○」で示されており、パラメータを分類する際に参照されない分類条件は「−」で示されている。

例えば、施設的要因については、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２、ＫＡ及びＶｘの全てを分類する際に参照される。一方で、機器的要因については、ＣＯＰａ１及びＣＯＰａ２を分類する際には、空調機に係る機器的要因のみが参照され、ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２を分類する際には、ショーケースに係る機器的要因のみが参照される。

なお、図８で示すパラメータの分類方法は、テーブルの一例を示しているに過ぎず、施設１０の種類（例えば、スーパーマーケットやコンビニエンスストア）や熱収支モデルの構築目的によって、パラメータを分類する際に参照される分類条件が適宜変更されてもよいことは勿論である。すなわち、図４に示した分類条件の中から、施設１０の種類や熱収支モデルの構築目的に応じて、パラメータを分類する際に参照される分類条件が適宜選択される。

（作用及び効果）
本発明の第１実施形態に係るモデル化装置１００によれば、同定部１３０が、熱収支モデルの構築に必要なパラメータを、該パラメータに影響を与える条件である分類条件（すなわち、パラメータがばらつく要因）毎に分類された計測データに基づいて同定することによって、パラメータのばらつきを抑制しながら、従来よりも少ない計測データでパラメータを同定することができる。また、消費電力量の予測を高精度に行う熱収支モデルの構築に必要なパラメータを従来よりも少なくできる。

計測データやパラメータを減らしても、機器の変更や機器の設定変更を行った場合の消費エネルギー量又は類似施設に設けられる機器の消費エネルギー量の予測を高精度に行う熱収支モデルを容易に構築することができる。

また、本発明の第１実施形態に係るシミュレータ装置２００によれば、記憶部２２０に記憶されたパラメータが、該パラメータに影響を与える分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されていることによって、熱収支モデルのパラメータの数を減らして、従来よりも少ない計測データでパラメータを同定した場合であっても、パラメータのばらつきを抑制することができる。従って、熱収支モデルを容易に構築可能としながら、シミュレータ装置２００による消費電力量の予測精度の低下を抑制することができる。

（実施例）
以下において、本発明の実施例について図面を参照しながら説明する。具体的には、モデル化装置１００が記憶する各種テーブルの一例に係る説明、パラメータの同定の一例に係る説明、及び、施設１０の種類に応じて分類条件を選択する方法の考え方の一例に係る説明について順に行う。なお、以下に示す実施例は一例であって、これに限定されないことに留意すべきである。

（テーブルの一例）
図９は、実施例に係るテーブルの一例を示す図である。図９に示すように、モデル化装置１００は、計測データテーブル、曜日／季節テーブル、天候テーブル、気象情報テーブル、機器動作モードテーブルなどを記憶する。

計測データテーブルは、上述した計測部１１０によって計測された計測データ（施設内温度／湿度、施設外温度／湿度、各機器の消費電力）を日付及び時間と対応付けるテーブルである。なお、計測データは、例えば、１分間隔で測定される。

曜日／季節テーブルは、曜日及び季節を日付と対応付けるテーブルである。なお、曜日／季節テーブルは、予めモデル化装置１００に記憶されていることが好ましい。

天候テーブルは、時間、天候及び降水量などと日付とを対応付けるテーブルである。なお、天候テーブルは、気象庁が発行する気象データなどに基づいて生成される。

気象情報テーブルは、１日平均気温、昼間平均気温及び夜間平均気温を日付と対応付けるテーブルである。なお、気象情報テーブルは、天候テーブルと同様に、気象庁が発行する気象データなどに基づいて生成される。

機器動作モードテーブルは、各機器の動作状態（空調機：設定温度、運転／停止、運転モード、サーモＯＮ／ＯＦＦ、風量など、ショーケース：運転モードなど）と日付及び時間を対応付けるテーブルである。なお、各機器の動作状態は、機器の動作情報として各機器から直接取得されてもよく、各機器のメンテナンス記録に応じて取得されてもよい。

図１０は、実施例に係るテーブルの一例を示す図である。図１０に示すように、モデル化装置１００は、分類条件毎に分類された計測データを分類条件と対応付けるテーブルを記憶する。なお、図１０では、施設内温度（範囲）、施設外温度（範囲）、運転／停止（空調機）、運転モード（空調機）及び運転モード（ショーケース）が分類条件の一例として示されている。また、施設内温度／湿度、施設外温度／湿度及び各機器の消費電力が計測データの一例として示されている。なお、図１０に示すテーブルは、図９に示すテーブルの情報を用いて生成される。

（パラメータの同定の一例）
図１１は、実施例に係るパラメータの同定方法について説明するための図である。図１１に示すように、モデル化装置１００は、計測データを測定した条件と計測データとを対応付けるテーブル（計測データテーブル（分類前））を記憶する。なお、図１１では、計測データを測定した条件として、日付、時間、曜日及び季節を例示しているが、これに限定されるものではない。すなわち、計測データテーブル（分類前）は、施設１０に設けられた各機器の動作状態や気象情報などと計測データとを対応付けていてもよいことは勿論である。

図１１に示すように、モデル化装置１００は、分類条件と分類条件毎に分類された計測データとを対応付けるテーブル（計測データテーブル（分類後））を記憶する。なお、図１１では、分類条件として、季節、時間、施設内温度及び施設外温度を例示しているが、これに限定されるものではない。すなわち、計測データテーブル（分類後）は、施設１０の種類などに応じて適宜選択された分類条件と計測データとを対応付けていてもよいことは勿論である。

また、図１１に示すように、計測データテーブル（分類後）は、分類条件とパラメータとを対応付ける。なお、パラメータとは、例えば、熱伝達係数（ＫＡ）、換気係数（Ｖｘ）、各機器のＣＯＰなどである。また、各パラメータは、分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定される。

（分類条件の選択方法の考え方）
以下において、分類条件の選択方法の考え方について、施設１０がコンビニエンスストアである場合と、施設１０がスーパーマーケットである場合とを例に挙げて説明する。

（コンビニエンスストア）
以下において、図１２に示す特徴を有するコンビニエンスストアを例に挙げて説明する。図１２は、実施例に係るコンビニエンスストアの特徴を説明するための図である。具体的には、このコンビニエンスストアは、図１２に示すように、人の出入りが比較的少ない、商品の搬入量が少ない、ショーケースの霜取り運転がある、２４時間営業であるといった特徴を有する。また、図１２では、コンビニエンスストアに設けられた機器の動作状態や気象情報を取得できない場合を例に挙げる。

ここで、コンビニエンスストアに対応する分類条件は、コンビニエンスストアの特徴を踏まえて選択される。

例えば、コンビニエンスストアについて簡略化した熱収支モデルを考える場合には、図１３に示すように、施設外温度／湿度、施設内温度／湿度、時間、月及び季節などが分類条件として選択される。図１３は、実施例に係るコンビニエンスストアの分類条件について説明するための図である。

具体的には、ＣＯＰ（空調機）については、空調機が２４時間運転であり、人の出入りも少ないため、時間を分類条件として選択しなくても差し支えない。一方で、施設外温度などの影響を受けるため、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。また、空調機の動作状態（運転モード）を取得できないので、空調機の運転モードと相関関係がある月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。

ＣＯＰ（冷凍機）については、月や季節の影響を受けないため、月や季節を分類条件として選択しなくても差し支えないが、商品の搬入などの影響を受けるため、時間を分類条件として選択する方が好ましい。また、ショーケースの動作状態（運転モード）を取得できないので、ショーケースの運転モードと相関関係がある時間を分類条件として選択する方が好ましい。

熱伝達係数（ＫＡ）については、施設内温度や施設外温度の影響を受けるため、施設内温度や施設外温度を分類条件として選択する方が好ましい。施設の各部における温度分布や太陽光の輻射熱の影響を考慮して、温度分布や輻射熱と相関関係がある時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。

換気係数（Ｖｘ）については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響を受けるため、施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。施設外温湿度の影響を考慮して、施設外温湿度と相関関係がある時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。

（スーパーマーケット）
以下において、図１４に示す特徴を有するスーパーマーケットを例に挙げて説明する。図１４は、実施例に係るスーパーマーケットの特徴を説明するための図である。具体的には、このスーパーマーケットは、図１４に示すように、コンビニエンスストアと比べて、特定の時間帯／曜日に人の出入りが多い、商品の搬入量が多い、空調機の動作状態に変更がある、施設内に設けられた機器が多いといった特徴を有する。また、図１４では、スーパーマーケットに設けられた機器の動作状態については取得できるが、気象情報については取得できない場合を例に挙げる。

ここで、スーパーマーケットに対応する分類条件は、スーパーマーケットの特徴を踏まえて選択される。

例えば、スーパーマーケットについて熱収支モデルを考える場合には、図１５に示すように、コンビニエンスストアよりも多くの条件が分類条件として選択される。図１５は、実施例に係るスーパーマーケットの分類条件について説明するための図である。

具体的には、スーパーマーケットでは、空調機（ＣＯＰ）については、特定の曜日に人の出入りが多いため、曜日が分類条件として選択されることが好ましい。また、特定の時間帯に人の出入りが多くなり、人の熱気による影響を受けるため、時間が分類条件として選択されることが好ましい。

また、空調機（ＣＯＰ）については、空調機の動作状態（運転／停止、運転モード、設定温度、風量、サーモＯＮ／ＯＦＦ）の影響を受けるため、空調機の動作状態が分類条件として選択されることが好ましい。

さらに、空調機（ＣＯＰ）については、発熱機器が生じる熱が空調機の熱負荷に与える影響を考慮して、発熱機器の使用時期と相関関係がある時間、月又は季節が分類条件として選択されることが好ましい。例えば、発熱機器が冬季にのみ使用されるおでん機器である場合には、月又は季節を分類条件として選択する。発熱機器がフライヤー（調理機器）である場合には、フライヤー（調理機器）の使用スケジュールと相関関係がある時間や曜日を分類条件として選択する。

ＣＯＰ（冷凍機）については、ショーケースの動作状態（運転モード）の影響を受けるため、運転モード（冷却／霜取り）が分類条件として選択されることが好ましい。また、ＣＯＰ（冷凍機）については、プレハブ冷蔵庫などに商品を搬入した際における一時的な熱負荷の増大を考慮して、商品の搬入と相関関係がある時間が分類条件として選択されることが好ましい。さらに、ＣＯＰ（冷凍機）については、オープンショーケースのエアカーテンの乱れやクローズショーケースの扉開閉などが人の出入りに影響を受けるため、人の出入りと相関関係がある時間や曜日が分類条件として選択されることが好ましい。

熱伝達係数（ＫＡ）については、施設内温度や施設外温度の影響を受けるため、施設内温度や施設外温度を分類条件として選択する方が好ましい。施設の各部における温度分布や太陽光の輻射熱の影響を考慮して、温度分布や輻射熱と相関関係がある時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。

換気係数（Ｖｘ）については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響を受けるため、施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。施設外温湿度の影響を考慮して、施設外温湿度と相関関係がある時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。また、換気係数（Ｖｘ）については、人の出入りを考慮して、人の出入りと相関関係がある時間や曜日が分類条件として選択されることが好ましい。

さらに、換気機器（換気扇やデシカント空調システム）が運転状態であるか否か（換気機器（ＯＮ／ＯＦＦ））は、施設内温度／湿度に影響を与えるため、全てのパラメータについて、換気機器（ＯＮ／ＯＦＦ）が分類条件として選択されることが好ましい。

なお、換気機器（ＯＮ／ＯＦＦ）をデータとして取得できない場合には、換気機器の動作記録を参照して、換気機器が運転状態である時間などを取得し、その時間が分類条件として選択されてもよい。

［第２実施形態］
以下において、本発明の第２実施形態について図面を参照しながら説明する。以下においては、上述した第１実施形態と第２実施形態との相違点について主として説明する。

具体的には、上述した第１実施形態では、施設１０に空調機、冷凍機及びショーケースが設けられている。これに対して、第２実施形態では、施設１０に空調機のみが設けられており、冷凍機及びショーケースが設けられていない。

（熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第２実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面を参照しながら説明する。図１６は、本発明の第２実施形態に係る熱収支モデルの概要を示す図である。

図１６に示すように、施設１０は、複数の機器（室外機１１、室内機１２、室外機２１、室内機２２）を収容する。なお、施設１０は、空調機のみが設けられた施設であり、例えば、オフィスなどである。

ここで、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式１）によって求められる。

Ｈｄ＝ＫＡ（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１）
施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式２）によって求められる。

Ｈｘ＝Ｖｘ｛Ｈ（Ｔｏ，Ｈｏ）−Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）｝・・・（式２）
空調機（室内機１２、室内機２２）への熱負荷は、以下の（式１０ａ）によって求められる。

Ｈａ１＋Ｈａ２＝Ｈｄ＋Ｈｘ・・・（式１０ａ）
室外機１１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式１１）によって求められる。

Ｅａ１＝Ｈａ１／ＣＯＰａ１・・・（式１１）
室外機２１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式１２）によって求められる。

Ｅａ２＝Ｈａ２／ＣＯＰａ２・・・（式１２）
ここで、熱負荷（Ｈａ１、Ｈａ２）を用いない式となるように（式１０ａ）〜（式１２）をまとめると、以下の（式１３ａ）が得られる。

Ｅａ１＊ＣＯＰａ１＋Ｅａ２＊ＣＯＰａ２＝Ｈｄ＋Ｈｘ・・・（式１３ａ）
ここで、（式１３ａ）に含まれるパラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＫＡ及びＶｘの４つであるため、計測データを少なくとも４セット準備すれば、各パラメータを同定することができる。

［第３実施形態］
以下において、本発明の第３実施形態について図面を参照しながら説明する。以下においては、上述した第１実施形態と第３実施形態との相違点について主として説明する。

具体的には、上述した第１実施形態では、施設１０に空調機、冷凍機及びショーケースが設けられている。これに対して、第３実施形態では、施設１０に冷凍機及びショーケースのみが設けられており、空調機が設けられていない。

（熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第３実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面を参照しながら説明する。図１７は、本発明の第３実施形態に係る熱収支モデルの概要を示す図である。

図１７に示すように、施設１０は、複数の機器（冷凍機３１、ショーケース３２〜ショーケース３４、冷凍機４１、ショーケース４２〜ショーケース４３）を収容する。なお、施設１０は、冷凍機及び冷凍機に接続された機器（ショーケース、プレハブ冷蔵庫、プレハブ冷凍庫）が設けられた施設であり、例えば、冷蔵倉庫などである。

ここで、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式１）によって求められる。

Ｈｄ＝ＫＡ（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１）
施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式２）によって求められる。

Ｈｘ＝Ｖｘ｛Ｈ（Ｔｏ，Ｈｏ）−Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）｝・・・（式２）
次に、伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）及び換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）を考慮したショーケース３２〜ショーケース３４及びショーケース４２〜ショーケース４３への熱負荷の合計は、以下の（式１４）によって求められる。

（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３＋Ｈｒ４＋Ｈｒ５）＝Ｈｄ＋Ｈｘ・・・（式１４）
ここで、Ｈｒ１〜Ｈｒ５は、伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）及び換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）を考慮したショーケース３２〜ショーケース３４及びショーケース４２〜ショーケース４３への熱負荷であることに留意すべきである。

冷凍機３１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式８ｂ）によって求められる。

Ｅｒ１＝（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３）／ＣＯＰｒ１・・・（式８ｂ）
冷凍機４１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式９ｂ）によって求められる。

Ｅｒ２＝（Ｈｒ４＋Ｈｒ５）／ＣＯＰｒ２・・・（式９ｂ）
ここで、熱負荷（Ｈｒ１〜Ｈｒ５）を用いない式となるように（式３ｂ）〜（式９ｂ）及び（式１４）をまとめると、以下の（式１５）が得られる。

Ｅｒ１＊ＣＯＰｒ１＋Ｅｒ２＊ＣＯＰｒ２＝Ｈｄ＋Ｈｘ・・・（式１５）
ここで、（式１５）に含まれるパラメータは、ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２、ＫＡ及びＶｘの４つであるため、計測データを少なくとも４セット準備すれば、各パラメータを同定することができる。

［第４実施形態］
以下において、本発明の第４実施形態について図面を参照しながら説明する。以下においては、上述した第１実施形態と第４実施形態との相違点について主として説明する。

具体的には、上述した第１実施形態では、パラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２、ＫＡ及びＶｘである。これに対して、第４実施形態では、パラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２及びＫＡである。これに伴って、パラメータの同定では、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）が考慮されていない。

（熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第４実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面を参照しながら説明する。図１８は、本発明の第４実施形態に係る熱収支モデルの概要を示す図である。図１８に示すように、施設１０は、上述した図１と同様の構成を有している。なお、図１との相違点は、上述したように、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）が考慮されない点である。

ここで、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式１）によって求められる。

Ｈｄ＝ＫＡ（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１）
各ショーケースへの熱負荷（Ｈｒ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式３）〜（式７）によって求められる。

Ｈｒ１＝Ｖｒ１｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式３）
Ｈｒ２＝Ｖｒ２｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式４）
Ｈｒ３＝Ｖｒ３｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式５）
Ｈｒ４＝Ｖｒ４｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式６）
Ｈｒ５＝Ｖｒ５｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式７）
冷凍機３１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式８）によって求められる。

Ｅｒ１＝（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３）／ＣＯＰｒ１・・・（式８）
冷凍機４１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式９）によって求められる。

Ｅｒ２＝（Ｈｒ４＋Ｈｒ５）／ＣＯＰｒ２・・・（式９）
空調機（室内機１２、室内機２２）への熱負荷は、以下の（式１０ｃ）によって求められる。

Ｈａ１＋Ｈａ２＝Ｈｄ−（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３＋Ｈｒ４＋Ｈｒ５）・・・（式１０ｃ）
室外機１１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式１１）によって求められる。

Ｅａ１＝Ｈａ１／ＣＯＰａ１・・・（式１１）
室外機２１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式１２）によって求められる。

Ｅａ２＝Ｈａ２／ＣＯＰａ２・・・（式１２）
ここで、熱負荷（Ｈａ１、Ｈａ２）を用いない式となるように（式１０ｃ）〜（式１２）をまとめると、以下の（式１３ｃ）が得られる。

Ｅａ１＊ＣＯＰａ１＋Ｅａ２＊ＣＯＰａ２＝Ｈｄ−（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３＋Ｈｒ４＋Ｈｒ５）・・・（式１３ｃ）
ここで、（式１３ｃ）に含まれるパラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２及びＫＡの３つであるため、計測データを少なくとも３セット準備すれば、各パラメータを同定することができる。

［第５実施形態］
以下において、本発明の第５実施形態について図面を参照しながら説明する。以下においては、上述した第２実施形態と第５実施形態との相違点について主として説明する。

具体的には、上述した第２実施形態では、パラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＫＡ及びＶｘである。これに対して、第５実施形態では、パラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２及びＫＡである。これに伴って、パラメータの同定では、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）が考慮されていない。

（熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第５実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面を参照しながら説明する。図１９は、本発明の第５実施形態に係る熱収支モデルの概要を示す図である。図１９に示すように、施設１０は、上述した図１６と同様の構成を有している。なお、図１６との相違点は、上述したように、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）が考慮されない点である。

ここで、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、第２実施形態と同様に、以下の（式１）によって求められる。

Ｈｄ＝ＫＡ（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１）
空調機（室内機１２、室内機２２）への熱負荷は、以下の（式１０ｄ）によって求められる。

Ｈａ１＋Ｈａ２＝Ｈｄ・・・（式１０ｄ）
室外機１１の消費電力［ｋＷ］は、第２実施形態と同様に、以下の（式１１）によって求められる。

Ｅａ１＝Ｈａ１／ＣＯＰａ１・・・（式１１）
室外機２１の消費電力［ｋＷ］は、第２実施形態と同様に、以下の（式１２）によって求められる。

Ｅａ２＝Ｈａ２／ＣＯＰａ２・・・（式１２）
ここで、熱負荷（Ｈａ１、Ｈａ２）を用いない式となるように（式１０ｄ）〜（式１２）をまとめると、以下の（式１３ｄ）が得られる。

Ｅａ１＊ＣＯＰａ１＋Ｅａ２＊ＣＯＰａ２＝Ｈｄ・・・（式１３ｄ）
ここで、（式１３ｄ）に含まれるパラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２及びＫＡの３つであるため、計測データを少なくとも３セット準備すれば、各パラメータを同定することができる。

［第６実施形態］
以下において、本発明の第６実施形態について図面を参照しながら説明する。以下においては、上述した第３実施形態と第６実施形態との相違点について主として説明する。

具体的には、上述した第３実施形態では、パラメータは、ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２、ＫＡ及びＶｘである。これに対して、第６実施形態では、パラメータは、ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２及びＫＡである。これに伴って、パラメータの同定では、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）が考慮されていない。

（熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第６実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面を参照しながら説明する。図２０は、本発明の第６実施形態に係る熱収支モデルの概要を示す図である。図２０に示すように、施設１０は、上述した図１７と同様の構成を有している。なお、図１７との相違点は、上述したように、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）が考慮されない点である。

ここで、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、第３実施形態と同様に、以下の（式１）によって求められる。

Ｈｄ＝ＫＡ（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１）
伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）を考慮したショーケース３２〜ショーケース３４及びショーケース４２〜ショーケース４３への熱負荷の合計は、以下の（式１４ｅ）によって求められる。

（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３＋Ｈｒ４＋Ｈｒ５）＝Ｈｄ・・・（式１４ｅ）
ここで、Ｈｒ１〜Ｈｒ５は、伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）を考慮したショーケース３２〜ショーケース３４及びショーケース４２〜ショーケース４３への熱負荷であることに留意すべきである。

冷凍機３１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式８ｂ）によって求められる。

Ｅｒ１＝（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３）／ＣＯＰｒ１・・・（式８ｂ）
冷凍機４１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式９ｂ）によって求められる。

Ｅｒ２＝（Ｈｒ４＋Ｈｒ５）／ＣＯＰｒ２・・・（式９ｂ）
ここで、熱負荷（Ｈｒ１〜Ｈｒ５）を用いない式となるように（式３ｂ）〜（式９ｂ）及び（式１４ｅ）をまとめると、以下の（式１５ｅ）が得られる。

Ｅｒ１＊ＣＯＰｒ１＋Ｅｒ２＊ＣＯＰｒ２＝Ｈｄ・・・（式１５ｅ）
ここで、（式１５e）に含まれるパラメータは、ＣＯＰｒ１、ＣＯＰｒ２及びＫＡの３つであるため、計測データを少なくとも３セット準備すれば、各パラメータを同定することができる。

［第７実施形態］
以下において、本発明の第７実施形態について図面を参照しながら説明する。以下においては、上述した第２実施形態と第７実施形態との相違点について主として説明する。

具体的には、上述した第２実施形態では、フロアーが単数である。これに対して、第７実施形態では、フロアーが複数である。

（熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第７実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面を参照しながら説明する。図２１は、本発明の第７実施形態に係る熱収支モデルの概要を示す図である。

図２１に示すように、施設１０は、複数の機器（室外機１１Ａ、室内機１２Ａ、室外機２１Ａ、室内機２２Ａ、室外機１１Ｂ、室内機１２Ｂ、室外機２１Ｂ、室内機２２Ｂ）を収容する。なお、施設１０は、空調機のみが設けられた施設であり、例えば、オフィスなどである。

なお、室外機１１Ａ、室内機１２Ａ、室外機２１Ａ及び室内機２２Ａは、下位フロアーに設けられており、室外機１１Ｂ、室内機１２Ｂ、室外機２１Ｂ及び室内機２２Ｂは、上位フロアーに設けられている。

このように、施設１０が複数のフロアーによって構成されている場合には、フロアー毎に各パラメータを同定する。各パラメータの同定は、上述した第２実施形態と同様である。

すなわち、下位フロアーに対応する各パラメータは、ＣＯＰａ１１、ＣＯＰａ２１、ＫＡ１及びＶｘ１であり、上位フロアーに対応する各パラメータは、ＣＯＰａ１２、ＣＯＰａ２２、ＫＡ２及びＶｘ２である。

なお、ＣＯＰａ１１及びＣＯＰａ２１は、下位フロアーに設けられた室外機１１Ａ及び室外機２１Ａの成績係数であり、ＣＯＰａ１２及びＣＯＰａ２２は、上位フロアーに設けられた室外機１１Ｂ及び室外機２１Ｂの成績係数である。

［第８実施形態］
以下において、本発明の第８実施形態について図面を参照しながら説明する。以下においては、上述した第１実施形態と第８実施形態との相違点について主として説明する。

具体的には、上述した第１実施形態では、冷凍機に接続された機器は、ショーケースである。これに対して、第８実施形態では、プレハブ冷蔵庫が冷凍機に接続されている。

（熱収支モデルの概要）
以下において、本発明の第８実施形態に係る熱収支モデルの概要について、図面を参照しながら説明する。図２２は、本発明の第８実施形態に係る熱収支モデルの概要を示す図である。

図２２に示すように、施設１０は、図１と類似する機器を収容しており、ショーケース４２及びショーケース４３に代えて、プレハブ庫５２及びプレハブ庫５３とを有する。

プレハブ庫５２及びプレハブ庫５３としては、商品を冷蔵するプレハブ冷蔵庫や商品を冷凍するプレハブ冷凍庫などが挙げられる。プレハブ冷蔵庫やプレハブ冷凍庫には、庫内に入るための扉や商品を取り出すための扉などが別々に設けられている。

ここで、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式１）によって求められる。

Ｈｄ＝ＫＡ（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１）
施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式２）によって求められる。

Ｈｘ＝Ｖｘ｛Ｈ（Ｔｏ，Ｈｏ）−Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）｝・・・（式２）
ショーケース３２〜ショーケース３４への熱負荷（Ｈｒ［ｋＪ／ｓ］）は、第１実施形態と同様に、以下の（式３）〜（式５）によって求められる。

Ｈｒ１＝Ｖｒ１｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式３）
Ｈｒ２＝Ｖｒ２｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式４）
Ｈｒ３＝Ｖｒ３｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式５）
プレハブ庫５２への熱負荷（Ｈｒ［ｋＪ／ｓ］）は、以下の（式６ｈ）〜（式７ｈ）によって求められる。

Ｈｒｐ１＝Ｖｒｐ１｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式６ｈ）
プレハブ庫５３への熱負荷は、以下の（式７）によって求められる。

Ｈｒｐ２＝Ｖｒｐ１｛Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）−Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）｝・・・（式７ｈ）
ここで、Ｈ（Ｔｔ，Ｈｔ）は、各プレハブ冷蔵庫が吐出する冷却空気のエンタルピーであり、例えば、プレハブ庫がプレハブ冷蔵庫である場合にはＨ（０℃，１００％）であり、プレハブ庫がプレハブ冷凍庫である場合にはＨ（−２０℃，１００％）である。また、Ｖｒｐ１〜Ｖｒｐ２は、各プレハブ庫の置換空気量［ｋｇ／ｓ］であり、既知の値である。

冷凍機３１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式８）によって求められる。

Ｅｒ１＝（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３）／ＣＯＰｒ１・・・（式８）
冷凍機４１の消費電力［ｋＷ］は、以下の（式９ｈ）によって求められる。

Ｅｒ２＝（Ｈｒｐ１＋Ｈｒｐ２）／ＣＯＰｒ２・・・（式９ｈ）
空調機（室内機１２、室内機２２）への熱負荷は、以下の（式１０ｈ）によって求められる。

Ｈａ１＋Ｈａ２＝Ｈｄ＋Ｈｘ−（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３＋Ｈｒｐ１＋Ｈｒｐ２）・・・（式１０ｈ）
室外機１１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式１１）によって求められる。

Ｅａ１＝Ｈａ１／ＣＯＰａ１・・・（式１１）
室外機２１の消費電力［ｋＷ］は、第１実施形態と同様に、以下の（式１２）によって求められる。

Ｅａ２＝Ｈａ２／ＣＯＰａ２・・・（式１２）
ここで、熱負荷（Ｈａ１、Ｈａ２）を用いない式となるように（式１０ｈ）〜（式１２）をまとめると、以下の（式１３ｈ）が得られる。

Ｅａ１＊ＣＯＰａ１＋Ｅａ２＊ＣＯＰａ２＝Ｈｄ＋Ｈｘ−（Ｈｒ１＋Ｈｒ２＋Ｈｒ３＋Ｈｒｐ１＋Ｈｒｐ２）・・・（式１３ｈ）
ここで、（式１３ｈ）に含まれるパラメータは、ＣＯＰａ１、ＣＯＰａ２、ＫＡ及びＶｘの４つであるため、計測データを少なくとも４セット準備すれば、各パラメータを同定することができる。

（分類条件の選択方法の考え方）
以下において、分類条件の選択方法の考え方について、施設１０がオフィスである場合と、施設１０が冷蔵倉庫である場合とを例に挙げて説明する。

（オフィス）
以下において、図２３に示す特徴を有するオフィスを例に挙げて説明する。オフィスは、空調機のみが設けられており、冷凍機が設けられていない施設１０の一例である。図２３は、実施例に係るオフィスの特徴を説明するための図である。

具体的には、このオフィスは、図２３に示すように、平日と休日とでは、オフィス内に在室する人数（在室人数）に差がある、平日の出勤時間及び退勤時間において、人の出入りが多いといった特徴を有する。また、図２３では、オフィスに設けられた機器の動作状態や気象情報を取得できる場合を例に挙げる。

ここで、オフィスに対応する分類条件は、オフィスの特徴を踏まえて選択される。

例えば、オフィスについて簡略化した熱収支モデルを考える場合には、図２４に示すように、施設的要因、機器的要因、時間的要因及び気象的要因が分類条件として選択される。図２４は、実施例に係るオフィスの分類条件について説明するための図である。

具体的には、ＣＯＰ（空調機）については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響などの影響を受けるため、施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。空調機の動作モードによってＣＯＰ（空調機）が影響を受けるため、運転／停止、運転モード、設定温度、風量、サーモＯＮ／ＯＦＦを分類条件として選択する方が好ましい。

平日と休日とでは在室人数に差があり、在室人数の差が空調機への熱負荷に影響を与えるため、曜日を分類条件として選択する方が好ましい。平日の出勤時間及び退勤時間において人の出入りが多いため、人の出入りと相関がある時間及び曜日を分類条件として選択する方が好ましい。

熱伝達係数（ＫＡ）については、施設内温度や施設外温度の影響を受けるため、施設内温度や施設外温度を分類条件として選択する方が好ましい。施設の各部における温度分布や太陽光の輻射熱の影響を考慮して、温度分布や輻射熱と相関関係がある時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。太陽光の輻射熱の影響を考慮して、輻射熱と相関関係がある天候、降水量、１日平均温度を分類条件として選択する方が好ましい。

換気係数（Ｖｘ）については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響を受けるため、施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。平日の出勤時間及び退勤時間において人の出入りが多いため、人の出入りと相関がある時間及び曜日を分類条件として選択する方が好ましい。

（冷蔵倉庫）
以下において、図２５に示す特徴を有する冷蔵倉庫を例に挙げて説明する。なお、冷蔵倉庫は、プレハブ冷蔵庫と、プレハブ冷蔵庫に接続された冷蔵用冷凍機と、プレハブ冷凍庫と、プレハブ冷凍庫に接続された冷凍用冷凍機とを有する。冷蔵倉庫は、冷凍機のみが設けられており、空調機が設けられていない施設１０の一例である。図２５は、実施例に係る冷蔵倉庫の特徴を説明するための図である。

具体的には、この冷蔵倉庫は、図２５に示すように、特定の曜日／時間帯に倉庫への人の出入りが多くなる、特定の曜日／時間帯にプレハブ冷蔵庫／冷凍庫への人の出入りが多くなる、プレハブ冷蔵庫／冷凍庫の霜取り運転が定期的に行われるといった特徴を有する。また、図２５では、冷蔵倉庫に設けられた機器の動作状態を取得できる場合を例に挙げる。一方で、図２５では、気象情報を取得できない場合を例に挙げる。

ここで、冷蔵倉庫に対応する分類条件は、冷蔵倉庫の特徴を踏まえて選択される。

例えば、冷蔵倉庫について簡略化した熱収支モデルを考える場合には、図２６に示すように、施設的要因、機器的要因及び時間的要因が分類条件として選択される。図２６は、実施例に係る冷蔵倉庫の分類条件について説明するための図である。

ＣＯＰ（冷蔵用／冷凍用冷凍機）については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響などの影響を受けるため、施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。プレハブ冷蔵庫／冷凍庫の動作状態（運転モード）の影響を受けるため、プレハブ冷蔵庫／冷凍庫の運転モード（冷却／霜取り）が分類条件として選択されることが好ましい。

特定の曜日／時間帯において、冷蔵倉庫への人の出入りが多いため、人の出入りと相関がある時間及び曜日を分類条件として選択する方が好ましい。プレハブ冷蔵庫／冷凍庫などに商品を搬入した際における一時的な熱負荷の増大を考慮して、商品の搬入と相関関係がある時間及び曜日が分類条件として選択されることが好ましい。

熱伝達係数（ＫＡ）については、施設内温度や施設外温度の影響を受けるため、施設内温度や施設外温度を分類条件として選択する方が好ましい。施設の各部における温度分布や太陽光の輻射熱の影響を考慮して、温度分布や輻射熱と相関関係がある時間、月又は季節を分類条件として選択する方が好ましい。

換気係数（Ｖｘ）については、施設内温湿度や施設外温湿度の影響を受けるため、施設内温湿度や施設外温湿度を分類条件として選択する方が好ましい。特定の曜日／時間帯に冷蔵倉庫への人の出入りが多いため、人の出入りと相関がある時間及び曜日を分類条件として選択する方が好ましい。

［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

例えば、熱収支モデルの構築に必要なパラメータは、上述した実施形態で例示したパラメータに限定されるものではない。具体的には、パラメータは、施設１０の種類（コンビニエンスストアやスーパーなど）に応じて適宜選択されてもよい。

パラメータの同定に必要な計測データは、上述した実施形態で例示した計測データに限定されるものではない。具体的には、計測データは、施設１０の種類（コンビニエンスストアやスーパーなど）に応じて適宜選択されてもよい。

さらに、パラメータに影響を与える分類条件は、上述した実施形態で例示した分類条件に限定されるものではない。具体的には、分類条件は、施設１０の種類（コンビニエンスストアやスーパーなど）に応じて適宜選択されてもよい。

上述した実施形態では、冷蔵ショーケース又は冷凍ショーケースをショーケースの例として挙げたが、これに限定されるものではない。具体的には、ホット用ショーケースなどの発熱機器が施設１０に収容されていてもよい。この場合において、発熱機器（例えば、おでん機器、フライヤー（調理機器）、コピー機）が用いられる時期と相関関係がある時間、月又は季節は、ＣＯＰ（空調機）に影響を与える分類条件として考慮されることが好ましい。

発熱機器が冬季にのみ使用されるおでん機器である場合には、月又は季節を分類条件として選択する。発熱機器が天井照明やフライヤー（調理機器）である場合には、天井照明やフライヤー（調理機器）の使用スケジュールと相関関係がある時間、曜日、月又は季節を分類条件として選択する。発熱機器がコピー機である場合には、コピー機の利用時間（人の出入り）と相関関係がある時間や曜日を分類条件として選択する。

上述した実施形態では、消費エネルギー量として、消費電力量を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。具体的には、消費エネルギーとして消費ガス量を考慮してもよく、消費電力量及び消費ガス量の双方を考慮してもよい。

上述した実施形態に係るモデル化装置１００の動作（図５及び図６を参照）を実現するモデル化プログラムが提供されてもよい。同様に、上述した実施形態に係るシミュレータ装置２００の動作（図７を参照）を実現するシミュレーションプログラムが提供されてもよい。

ここで、モデル化プログラム及びシミュレーションプログラムは、ＲＯＭやＲＡＭなどの読出し可能な媒体に格納され、ＣＰＵなどを有するコンピュータによって実行されることは勿論である。

上述した実施形態に係るモデル化装置１００及びシミュレータ装置２００を含む熱収支モデル利用システムが提供されてもよい。ここで、熱収支モデル利用システムでは、モデル化装置１００に設けられた各構成及びシミュレータ装置２００に設けられた各構成は、有線回線又は無線回線によって接続された複数の装置に分散して配置されていてもよい。さらに、モデル化装置１００及びシミュレータ装置２００の動作を含む熱収支モデル利用方法が提供されてもよい。

熱収支モデル利用システム又は熱収支モデル利用方法によれば、上述したモデル化装置１００及びシミュレータ装置２００が奏する効果が得られることは勿論である。

上述した実施形態では、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、以下の（式１）によって求められるが、これに限定されるものではない。

Ｈｄ＝ＫＡ（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１）
具体的には、施設１０への伝導熱負荷（Ｈｄ［ｋＪ／ｓ］）は、以下の（式１ａ）によって求められてもよい。

Ｈｄ＝ｋ×Ｓ×（Ｔｏ−Ｔｉ）・・・（式１ａ）
ここで、ｋは、熱通過率又は熱貫流率［ｋＪ／ｍ^２／℃／ｓ］であり、Ｓは、施設１０の壁、屋根、ガラスなどの総面積である。

すなわち、パラメータとしては、熱伝達係数（ＫＡ）に代えて、熱通過率又は熱貫流率（ｋ）を用いてもよい。

上述した実施形態では、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）の算出では、以下の（式２）に示すように、換気係数（Ｖｘ［ｋｇ／ｓ］）が用いられるが、これに限定されるものではない。

Ｈｘ＝Ｖｘ｛Ｈ（Ｔｏ，Ｈｏ）−Ｈ（Ｔｉ，Ｈｉ）｝・・・（式２）
具体的には、施設１０の換気熱負荷（Ｈｘ［ｋＪ／ｓ］）は、換気係数（Ｖｘ［ｋｇ／ｓ］）に代えて、施設１０への空気流量（Ｖｘ［ｋｇ／ｓ］）であってもよい。

すなわち、パラメータとしては、換気係数（Ｖｘ［ｋｇ／ｓ］）に代えて、空気流量（Ｖｘ［ｋｇ／ｓ］）を用いてもよい。

上述した実施形態では、機器の能力（例えば、加熱／冷却能力）と機器の消費エネルギーとの関係を示すパラメータとして、機器の成績係数（ＣＯＰ）を用いる。成績係数（ＣＯＰ）の具体例としては、以下に示す値が考えられる。

（１） 空調機（室外機）がＥＨＰ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｈｅａｔ Ｐｕｍｐ）である場合には、冷房／暖房能力と消費電力との比。

（２） 空調機（室外機）がＧＨＰ（Ｇａｓ Ｈｅａｔ Ｐｕｍｐ）である場合には、冷房／暖房能力と消費エネルギー（消費電力＋消費ガス）との比。

（３） 空調機が吸収式冷温水機である場合には、冷房／暖房能力と消費エネルギー（消費電力＋消費ガス）との比。

（４） 冷凍機がモータ駆動である場合には、冷凍能力と消費電力（又は、入力電力）との比。

（５） 冷凍機がガスエンジン駆動である場合には、冷凍能力と消費エネルギー（消費電力（又は、入力電力）＋消費ガス）との比。

本発明の第１実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係るモデル化装置１００の構成を示すブロック図である。 本発明の第１実施形態に係るシミュレータ装置２００の構成を示すブロック図である。 本発明の第１実施形態に係る分類条件の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態に係るモデル化装置１００の動作を示すフロー図である（その１）。 本発明の第１実施形態に係るモデル化装置１００の動作を示すフロー図である（その２）。 本発明の第１実施形態に係るシミュレータ装置２００の動作を示すフロー図である。 本発明の第１実施形態に係るテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の第２実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。 本発明の第４実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。 本発明の第５実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。 本発明の第６実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。 本発明の第７実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。 本発明の第８実施形態に係る熱収支モデルの一例を示す図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。 本発明の実施例について説明するための図である。

符号の説明

１０・・・施設、１１・・・室外機、１２・・・室内機、２１・・・室外機、２２・・・室内機、３１・・・冷凍機、３２・・・ショーケース、３３・・・ショーケース、３４・・・ショーケース、４１・・・冷凍機、４２・・・ショーケース、４３・・・ショーケース、５２・・・プレハブ庫、５３・・・プレハブ庫、１００・・・モデル化装置、１１０・・・計測部、１２０・・・分類部、１３０・・・同定部、１４０・・・記憶部、２００・・・シミュレータ装置、２１０・・・受付部、２２０・・・記憶部、２３０・・・抽出部、２４０・・・予測部

Claims (11)

1. 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する分類部と、
   前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記分類条件毎に同定する同定部とを備えることを特徴とするモデル化装置。
2. 前記分類条件は、前記施設内の温度、前記施設内の湿度、前記施設外の温度及び前記施設外の湿度、施設入口ドアの開閉を示すセンサ情報のいずれかを少なくとも含む施設的要因に応じて設定された条件であることを特徴とする請求項１に記載のモデル化装置。
3. 前記分類条件は、時間、曜日、月及び季節のいずれかを少なくとも含む時間的要因に応じて設定された条件であることを特徴とする請求項１に記載のモデル化装置。
4. 前記分類条件は、天気、降水量及び平均気温のいずれかを少なくとも含む気象的要因に応じて設定された条件であることを特徴とする請求項１に記載のモデル化装置。
5. 前記分類条件は、前記機器が運転状態であるか否か、前記機器の運転モード、前記機器に設定された温度、前記機器に設定された風量、前記機器の温度制御におけるサーモ状態がオンかオフか、前記機器に関して取得されるセンサ情報のいずれかを少なくとも含む機器的要因に応じて設定された条件であることを特徴とする請求項１に記載のモデル化装置。
6. 前記パラメータは、前記施設に流入出する伝導熱量若しくは前記施設に流入する輻射熱量の算出に用いる比例係数、前記施設に流入出する換気熱量の算出に用いる係数、又は、前記機器の能力と前記機器の消費エネルギーとの関係を示す係数であることを特徴とする請求項１に記載のモデル化装置。
7. 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータに影響を与える条件である分類条件毎に、前記パラメータを取得する取得部と、
   シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記取得部によって前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出する抽出部と、
   前記抽出部によって抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測する予測部とを備え、
   前記パラメータは、前記分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されていることを特徴とするシミュレータ装置。
8. 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類するステップＡと、
   前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記分類条件毎に同定するステップＢとをコンピュータに実行させることを特徴とするモデル化プログラム。
9. 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータに影響を与える条件である分類条件毎に、前記パラメータを取得するステップＣと、
   シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記ステップＣで前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出するステップＤと、
   前記ステップＤで抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測するステップＥとをコンピュータに実行させ、
   前記パラメータは、前記分類条件毎に分類された計測データに基づいて同定されていることを特徴とするシミュレーションプログラム。
10. 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類するステップＡと、
    前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記分類条件毎に同定するステップＢと、
    前記ステップＢで同定された前記パラメータを前記分類条件毎に取得するステップＣと、
    シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記ステップＣで前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出するステップＤと、
    前記ステップＤで抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測するステップＥとを含むことを特徴とする熱収支モデル利用方法。
11. 複数の機器を収容する施設の熱収支モデルの構築に必要なパラメータを同定するために計測された計測データを、前記パラメータに影響を与える条件である分類条件毎に分類する分類部と、
    前記分類条件毎に分類された前記計測データに基づいて、前記パラメータを前記分類条件毎に同定する同定部と、
    前記同定部によって同定された前記パラメータを前記分類条件毎に取得する取得部と、
    シミュレーション条件を受け付けるとともに、前記取得部によって前記分類条件毎に取得された前記パラメータの中から、前記シミュレーション条件に合致する前記パラメータを抽出する抽出部と、
    前記抽出部によって抽出された前記パラメータを用いて、前記機器の消費エネルギー量を予測する予測部とを備えることを特徴とする熱収支モデル利用システム。

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