JP2010182042A - 設備の環境負荷評価システムおよび環境負荷評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 環境負荷の低減を可能にし、設備のコストを低減することを可能にし、また、設備利用率を高めることを可能にする設備の環境負荷評価システムおよび環境負荷評価方法を提供する。
【解決手段】 設備から供給されて消費された電力量のデータと、各電力量のデータに対応すると共に電力の消費に影響を与える気温等の要因のデータと、を記憶する記憶部１４と、設備から供給されて消費されると共に予測した電力量に相当するＣＯ２の排出換算量を算出する処理部１３と、を備えている。そして、処理部１３は、消費された電力量を用いて、これから消費される電力量を予測し、消費された電力量の最新のデータと、このデータに対応する要因の最新のデータとを基にして、予測した電力量を更新する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、各種の設備が環境に与える影響を評価する設備の環境負荷評価システムおよび環境負荷評価方法に関する。

各種設備として例えば電力会社の場合には、電柱、電線、変圧器、開閉器などの配電設備がある。電力会社は、電力需要等に合わせて、配電設備の建設を行い、また、これらの設備の維持および運用を行っている。例えば、電力需要を前もって予測し、予測結果に応じて配電設備の増設を検討する場合がある。このような場合、建物あるいは都市全体についての過去のエネルギー需要データと気象データとに基づいて、階層ベイズ統計手法により、電力需要を予測するシステムがある（例えば、特許文献１参照。）。

特開平１１−１７５５０４号公報

ところで、近年、エネルギーの消費等が環境に与える影響（以下、「環境負荷」という）が重要な問題になっている。環境負荷として、例えばエネルギーの利用に伴うＣＯ２の増加などがある。配電設備を建設、維持、運用する場合にも、環境負荷の低減を考慮することが求められる。しかし、先に述べたシステムでは、電力需要の増加を予測することはできても、配電設備の建設、維持、運用に際して、環境負荷の低減を図ることができない。さらに、先に述べたシステムでは、環境負荷の低減を行うと共に配電設備の維持、運用のコスト低減を図ることもできない。

この発明の目的は、前記の課題を解決し、環境負荷の低減を可能にし、設備のコストを低減することを可能にし、また、設備利用率を高めることを可能にする設備の環境負荷評価システムおよび環境負荷評価方法を提供することにある。

前記の課題を解決するために、請求項１の発明は、設備から供給されて消費された電力量のデータと、各電力量のデータに対応すると共に電力の消費に影響を与える気温等の要因のデータとを記憶する記憶手段と、設備から供給されて消費されると共に予測した電力量に相当するＣＯ２の排出換算量を算出する処理手段と、を備え、前記処理手段は、消費された電力量を用いて、これから消費される電力量を予測し、消費された電力量の最新のデータと、このデータに対応する要因の最新のデータとを基にして、予測した電力量を更新する、ことを特徴とする設備の環境負荷評価システムである。

請求項１の発明では、設備から供給されて消費された電力量のデータと、各電力量のデータに対応すると共に電力の消費に影響を与える気温等の要因のデータとを、記憶手段があらかじめ記憶している。処理手段は、設備から供給されて消費されると共に予測した電力量に相当するＣＯ２の排出換算量を算出する。さらに、処理手段は、消費された電力量を用いて、これから消費される電力量を予測し、消費された電力量の最新のデータと、このデータに対応する要因の最新のデータとを基にして、予測した電力量を更新する。

請求項２の発明は、請求項１に記載の設備の環境負荷評価システムにおいて、前記処理手段は、電力の消費に影響を与える要因を基にして、過去に消費された電力量のデータを区分し、区分した範囲に含まれる電力量のデータの発生頻度から、区分した範囲のデータが発生する発生確率を算出し、算出した発生確率と、区分した範囲を代表する電力量の平均値等のデータとから、区分した範囲で消費される電力量を予測し、区分した範囲の電力量の最新のデータと、このデータに対応する最新の要因のデータとを用いて、ベイズの定理により発生確率を更新し、更新した発生確率を基にして、予測した電力量を更新し、各区分の更新した電力量から、設備から供給されて消費された電力量を予測する、ことを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１または２に記載の設備の環境負荷評価システムにおいて、前記処理手段は、消費された電力量の増減率を算出し、この増減率を用いて、消費された電力量を補正する、ことを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の設備の環境負荷評価システムにおいて、前記処理手段は、設備の利用状態を表す指数と、設備の費用と、ＣＯ２の排出換算量とを基にして、設備の低い費用かつ高い利用状態で、ＣＯ２の排出換算量を低く抑えているかどうかを表す環境経営指数を算出する、ことを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項４に記載の設備の環境負荷評価システムにおいて、前記処理手段は、設備の建設等のために設備について検討する際に、各設備について環境経営指数を算出し、最も環境経営指数が小さな設備を選択する、ことを特徴とする。

請求項６の発明は、設備から供給されて消費された電力量のデータと、各電力量のデータに対応すると共に電力の消費に影響を与える気温等の要因のデータとをあらかじめ記憶し、消費された電力量を用いて、これから消費される電力量を予測し、消費された電力量の最新のデータと、このデータに対応する要因の最新のデータとを基にして、予測した電力量を更新し、更新した電力量に相当するＣＯ２の排出換算量を算出する、ことを特徴とする設備の環境負荷評価方法である。

請求項１および請求項６の発明によれば、消費された電力量を用いて、これから消費される電力量を予測し、消費された電力量の最新のデータと、このデータに対応する要因の最新のデータとを基にして、予測した電力量を更新するので、精度の良いＣＯ２の排出換算量を得ることができる。また、この排出換算量を用いることにより、設備が供給する電力量による環境負荷の低減を図ることを可能にする。

請求項２の発明によれば、ベイズの定理を用いて発生確率を更新し、更新された各発生確率を基にして、予測した電力量を更新するので、設備から供給されて消費される電力量を正確に予測することができる。これにより、高精度でＣＯ２の排出換算量を得ることができる。

請求項３の発明によれば、消費された電力量の増減率を算出し、この増減率を用いて、消費された電力量を補正するので、電力需要の変化に応じたＣＯ２の排出換算量を提供することができる。

請求項４の発明によれば、設備の低い費用かつ高い利用状態で、ＣＯ２の排出換算量を低く抑えているかどうかを表す指数を算出するので、この環境経営指数を用いて、低コストかつ高利用率で、環境に対する影響が小さい設備であるかどうかの評価を可能にする。

請求項５の発明によれば、設備の建設等のために、建設する設備の複数案について検討する際に、各設備について環境経営指数を算出し、環境経営指数が最も小さな設備を選択するので、設備のコストおよび利用状態と、環境に与える影響とのバランスが取れた、最適な設備を自動で判別することができる。

この発明の実施の形態による環境負荷評価システムを示す構成図である。 消費電力量実績データベースの一例を示す図である。 ＣＯ２排出原単位データベースの一例を示す図である。 各電柱の１日当たりの使用電力量および損失電力量を示す図である。 過去の消費電力量実績データを示す図である。 ＣＯ２算出処理を示すフローチャートである。 排出換算量算出処理を示すフローチャートである。 データ範囲設定処理を示すフローチャートである。 更新処理を示すフローチャートである。 消費電力量実績データの一例を示す図である。 データ範囲のデータを示す図である。 発生頻度を示す図である。 発生確率を示す図である。 発生確率を示す図である。 更新された発生確率を示す図である。 実施の形態２による環境負荷評価システムを示す構成図である。 項目データベースの一例を示す図である。 消費電力量データベースの一例を示す図である。 実施の形態２で用いられる最小２乗法を説明する図である。 影響度算出処理を示すフローチャートである。 対象データ項目および消費電力量のデータの一例を示す図である。 最高気温によるデータをグラフにするための説明図であり、図２２（ａ）は座標データを表す図、図２２（ｂ）は座標データをグラフ化した図である。 最高気温と消費電力量の回帰直線を表す図である。 湿度によるデータをグラフにするための説明図であり、図２４（ａ）は座標データを表す図、図２４（ｂ）は座標データをグラフ化した図である。 湿度と消費電力量の回帰直線を表す図である。 景気動向指数によるデータをグラフにするための説明図であり、図２６（ａ）は座標データを表す図、図２６（ｂ）は座標データをグラフ化した図である。 景気動向指数と消費電力量との回帰直線を表す図である。 算出結果を示す図であり、図２８（ａ）は回帰直線を示す図、図２８（ｂ）は傾きの絶対値を示す図、図２８（ｃ）は影響度順位を示す図である。 対象データ項目の階層構造を示す図であり、図２９（ａ）は一般的な階層構造を示す図、図２９（ｂ）は具体例の階層構造を示す図、図２９（ｃ）は層を追加した階層構造を示す図、図２９（ｄ）は層を変更した場合の階層構造を示す図である。 配電設備の例を示す図である。 実施の形態４による環境負荷評価システムを示す構成図である。 実施の形態４による補正処理の一例を示すフローチャートである。 契約電力の実績を示す図である。 実施の形態４による環境負荷評価システムを示す構成図である。 配電設備の例を示す図である。 実施の形態５による環境経営指数算出処理を示す図である。 配電設備の例を示す図である。 フィーダーの例を示す図である。 建設計画の配電設備の例を示す図である。 実施の形態６による最適化処理を示す図である。 実施の形態６による最適化処理を示す図である。 建設計画の配電設備の例を示す図である。 ＣＯ２排出換算量データを示す図である。 環境経営指数データを示す図である。

次に、この発明の実施の形態について、電力会社の配電設備による環境負荷を評価する場合を例として説明する。

（実施の形態１）
この実施の形態による設備の環境負荷評価システム（以下、単に「環境負荷評価システム」という）を図１に示す。図１の環境負荷評価システムは、評価装置１０と、評価装置１０によるアクセスが可能な記憶装置２０とを備えている。

記憶装置２０は、電力会社に必要とするデータや、環境負荷評価に必要とする各種のデータを、データベースとして記憶している。

記憶装置２０が記憶するデータベースであり電力会社に必要とするデータベースには、需要家に請求する電気料金を記録した電気料金データベース（ＤＢ）、設備データベース（ＤＢ）、消費電力量実績データベース（ＤＢ）がある。電気料金データベースには、需要家が電力会社と契約した際の契約番号や、需要家が使用した月単位の電力量、この電力量に対応する電気料金などが記録されている。設備データベースには、電力会社が管理する電柱や電線の太さや種類のようなデータが、配電設備の設置地点などと共に記録されている。消費電力量実績データベースには、日別、月別、年別、地域別などで実際に消費された電力量が記録されている。

環境負荷評価に必要とする各種のデータを記録したデータベースには、消費電力量実績データベース（ＤＢ）がある。消費電力量実績データベースは日毎のデータであり、その日の最高気温と消費電力量とが記録されている。この消費電力量実績データベースの一例を図２に示す。この消費電力量実績データベースでは、年度別の各月における日毎の最高気温と消費電力量とが、配電系統毎に記録されている。なお、最高気温は、気象庁などの気象予測機関から得られ、かつ、各配電設備の設置点から至近の気象予測機関で得られたデータである。また、各配電系統の日毎の消費電力量は、電柱での使用電力量と損出電力との合計を表すデータであり、電気料金データベースや設備データベースから得られる。

記憶装置２０が記憶するデータには、ＣＯ２排出原単位データベース（ＤＢ）がある。ＣＯ２排出原単位データベースには、１ｋＷｈの使用電力量に対して、発生したＣＯ２の量であるＣＯ２排出原単位が年度毎に記録されている。ＣＯ２排出原単位データベースの一例を図３に示す。このＣＯ２排出原単位データベースには、該当する年度の使用電力量と、ＣＯ２排出量とが記録され、さらに、これらの値を用いて算出されたＣＯ２排出原単位が記録されている。ＣＯ２排出原単位は、各年度に、電力会社が公表しているデータである。

評価装置１０は、設備の環境負荷評価を行うコンピュータであり、表示部１１、操作部１２、処理部１３、記憶部１４およびインターフェース１５を備えている。

表示部１１は、設備のリスク評価に必要とするデータや、リスク評価の結果等を表示するＬＣＤ（液晶ディスプレイ）などの表示装置である。操作部１２は、マウスやキーボードなどのような、担当者によって操作される装置である。操作部１２の操作により、リスク評価を開始するための指示などが入力される。インターフェース１５は、処理部１３を記憶装置２０に接続して、記憶装置２０に対するアクセスを可能にする。記憶部１４は、コンピュータに必要とする各種のプログラムや、設備のリスク評価を行うためのプログラムをあらかじめ記憶している。

処理部１３は、記憶部１４に記憶されている各種のプログラムを実行する。処理部１３が実行するプログラムには、ＣＯ２算出処理がある。排出換算量算出処理は、配電設備が供給する電力量に相当するＣＯ２の量（以下、「ＣＯ２排出換算量」という）を、各種の最新のデータを基にして算出する。

ここで、処理部１３による配電設備のＣＯ２排出換算量を求める算出原理について説明する。ＣＯ２排出換算量は、消費電力量（ｋＷｈ）とＣＯ２排出原単位（ｋｇ―ＣＯ２／ｋＷｈ）とから算出される。この実施の形態では、過去の電力使用量から、ベイズの定理を用いて、将来のＣＯ２排出換算量を予測する。処理部１３により、ＣＯ２排出換算量は、配電設備の各電柱単位に算出され、電柱の区間単位あるいは配電線のフィーダー単位などで得られる。消費電力量は、日単位、月単位、年度単位などの期間で算出され、需要家の使用電力量と配電設備とで消費される損失電力量の合計で求められる。

例えば、１日当たりの使用電力量および損失電力量が、図４に示すように、フィーダーＦＡの各電柱に対して得られている。ここで、「〇幹１号」等の各電柱の使用電力量は、その電柱から供給を受けている、すべての需要家の使用電力量の合計値で、電気料金データベースなどを用いて算出される。また、各電柱の損失電力量は、電柱間に敷設された電線の抵抗で消費される電力量を表し、設備データベースなどから算出される。図４に示す配電設備の場合、「〇幹１号」の、１日当たりの消費電力量Ｓ１は、使用電力量をＷ１とし、損失電力量をＬ１とすると、

により求められる。

次に、ＣＯ２排出原単位（ｋｇ―ＣＯ２／ｋＷｈ）が、例えば、値αとして得られているものとする。ＣＯ２排出原単位は、消費電力量１キロワット時当たりのＣＯ２排出量を表し、発電方法、使用燃料などによって決まり、各電力会社が実績を公表している値である。「〇幹１号」の、１日当たりＣＯ２排出換算量Ｈ１は、

により求められる。また、「〇号」〜「△号」までといった、電柱の区間単位で、各電柱の排出換算量を合計することにより、区間の排出換算量を求めたり、各電柱の排出換算量を合計することにより、フィーダー単位の排出換算量を求めることができる。

ところで、最新の実績データがある場合、処理部１３は、ベイズの定理を用いて、将来のＣＯ２排出換算量を予測する。消費電力量の増減に影響を与える要因には、積算月、平日／休日別、気温などの外的要因や、需要家の新増設、廃止等による契約電力の増減などがある。

そこで、例えば、各年度について、電柱番号毎に、過去の消費電力量実績データが、図５のように記録されているものとする。データ中の最高気温は、該当電柱が設置されている至近の気象官署で観測された気温を用い、気象庁ホームページなどから、日最高気温、月最高気温および年度最高気温を得ることができる。なお、ＣＯ２排出換算量の予測に際して最高気温を用いているが、その他の気象データ、例えば、最低気温、平均気温、湿度などを用いてもよい。また、データ中の消費電力量は、前述の方法により算出され、日単位、月単位、年度単位の期間で合計される。

過去の消費電力量実績データでは、データ区分（曜日、気温、消費電力量区分）毎に発生確率を求め、ベイズの定理を用いることにより、最新のデータから発生確率を更新し、将来の排出換算量を予測することが可能である。ベイズの定理とは、ある事象が発生する確率（事前確率）を、調査、実験等の結果から得られる情報に基づいて、事前確率を修正（事後確率）していく方法を示す定理である。二つの事象Ａ、Ｂについて、事象Ｂを条件とする事象Ａの確率は、

によって算出される。この式で、

と定義し、事象Ｂによって事象Ａの事前確率が事後確率に修正される。

つまり、処理部１３は、ＣＯ２排出換算量を求める算出原理によって、ベイズの定理を用いて発生確率を更新し、最新の発生確率を用いて消費電力量を算出し、この消費電力量を用いてＣＯ２排出換算量を算出する。以下では、ＣＯ２排出換算量の算出について詳しく説明する。

処理部１３が行うＣＯ２算出処理を図６〜図９に示す。処理部１３は、図６に示すＣＯ２算出処理を開始すると、評価対象である配電系統や、ＣＯ２の排出量を換算する期間などを入力するための入力画面を表示する（ステップＳ１）。ステップＳ１で期間などが入力されると、処理部１３は、図７に示すＣＯ２の排出換算量算出処理を行う（ステップＳ２）。処理部１３は、排出換算量算出処理を開始すると、ステップＳ１で入力された期間に該当する消費電力量実績データを、記憶装置２０に記憶されている消費電力量実績データベースから読み出す（ステップＳＡ１）。ステップＳＡ１で読み出される消費電力量実績データの具体例を図１０に示す。このデータは、ステップＳ１で入力された配電系統の「○幹１号」におけるデータであり、かつ、ステップＳ１で入力された期間「○年度４月」、「△年度４月」、「□年度４月」の消費電力量実績を表している。

ステップＳＡ１の後、処理部１３は、発生確率を求めるための、図８に示すデータ範囲設定処理を行い（ステップＳＡ２）、ステップＳＡ１で読み出した各データを振り分ける。

処理部１３は、データ範囲設定処理を開始すると、消費電力量実績データから平日分のデータ（以下、「平日データ」という）を選択する（ステップＳＢ１）。ステップＳＢ１の後、処理部１３は、選択した平日データを用いて、最高気温の最大値、最小値および平均値を算出する（ステップＳＢ２）。そして、処理部１３は、最高気温の平均値を境界として、最高気温の各データを、
ａ．最高気温の最小値以上〜最高気温の平均値以下
ｂ．最高気温の平均値超過〜最高気温の最大値
の二つの区分に分ける（ステップＳＢ３）。

ステップＳＢ３が終了すると、処理部１３は、１つの区分を選択する（ステップＳＢ４）。この後、処理部１３は、選択した区分の各データを用いて、消費電力量の最大値、最小値および平均値を算出する（ステップＳＢ５）。そして、処理部１３は、消費電力量の平均値を境界として、消費電力量の各データを、
ｃ．消費電力量の最小値以上〜消費電力量の平均値以下
ｄ．消費電力量の平均値超過〜消費電力量の最大値
の二つの区分に分ける（ステップＳＢ６）。

ステップＳＢ６が終了すると、処理部１３は、ステップＳＢ３で分けた区分中で、未処理の区分があるかどうかを判断する（ステップＳＢ７）。ステップＳＢ７で未処理の区分（上記ｂの区分）があると、処理部１３は、未処理の区分を選択して、処理をステップＳＢ５に戻す。もし、ステップＳＢ７で未処理の区分がなければ、処理部１３は、未処理の休日データがあるかどうかを判断する（ステップＳＢ８）。なお、休日データは、土曜日、日曜日、祝日および振替休日における消費電力量のデータである。ステップＳＢ８で未処理の休日データがあると、処理部１３は、この休日データを選択して、処理をステップＳＢ２に戻す。また、ステップＳＢ８で休日データの処理が終了していると、処理部１３は、データ範囲設定処理を終了して、ステップＳＡ２を終える。

こうしたデータ範囲設定処理により、具体例（図１０）に示す消費電力量実績データを用いる場合、図１１に示すデータ範囲のデータが得られる。平日データについて、最高気温の最小値は１０．０６℃、平均値は１９．０６℃、最大値は２７．５０℃であるので、最高気温の「最小値１０．０６℃以上〜平均値１９．０６℃以下」と最高気温の「平均値１９．０６℃超過〜最大値２７．０５℃以下」の区分に２分割する。さらに、例えば最高気温が、「最小値１０．０６℃以上〜平均値１９．０６℃以下」のデータについて、消費電力量の最小値は６７．０、平均値は８５．７、最大値は１１０．０となり、このデータを「最小値以上６７．０〜平均値８５．７以下」、「平均値８５．７超過〜最大値１１０．０」の区分に２分割する。なお、図１１では、平日データであって、「平均値１９．０６℃超過〜最大値２７．０５℃以下」の消費電力量のデータ範囲と、休日データであって、「平均値２０．１４℃超過〜最大値２８．９０℃以下」の消費電力量のデータ範囲との記載を省略している。

このように、ステップＳＡ２によれば、最高気温のデータ範囲は４通りに区分され、消費電力量のデータ範囲は８通りに区分される。

ステップＳＡ２が終了すると、処理部１３は、このステップで設定した各データ範囲に対して、ステップＳＡ１で読み出した消費電力量実績データの各データを振り分けて、発生頻度を算出する（ステップＳＡ３）。具体例（図１０）の場合、平日データの個数が６１個であり、休日データの個数が２９個である。これらのデータを最高気温のデータ範囲で分け、さらに、最高気温の各データ範囲にあるデータを、消費電力量のデータ範囲で分けたものを図１２に示す。例えば、最高気温のデータ範囲が１０．０６℃以上１９．０６℃以下である場合、６１個の平日データのうち３０個がこのデータ範囲に該当する。

ステップＳＡ３が終了すると、処理部１３は、発生頻度から発生確率を算出する（ステップＳＡ４）。ステップＳＡ４で、処理部１３は、例えば平日データの場合、平日データの個数と、最高気温の各データ範囲に該当するデータの個数との比により、発生確率を算出する。具体例の場合、図１３に示すように、例えばデータ範囲が最高気温の「最小値１０．０６℃以上〜平均値１９．０６℃以下」であるとき、平日データの個数が６１個であり、「最小値１０．０６℃以上〜平均値１９．０６℃以下」に該当するデータの個数が３０個であるので、処理部１３は、これらの比３０／６１により、発生確率０．４９を算出する。

ステップＳＡ４が終了すると、処理部１３は消費電力量のデータ範囲について、各データ範囲に該当する消費電力量の平均値を算出する（ステップＳＡ５）。具体例の場合、消費電力量の平均値は図１４に示すとおりになる。

ステップＳＡ５が終了すると、処理部１３は、ステップＳ１で入力された所定期間の日消費電力量の予測値を算出する（ステップＳＡ６）。ステップＳＡ６で、処理部１３は、最大期待値利得の原理により、所定期間の日消費電力量の予測値を算出する。ステップＳＡ６で用いられる最大期待利得の原理は、行動決定を行う際に用いられる方法であって、各行動に伴う結果利得の期待値を計算し、その値が最大となるような行動を選択する手法である（参考文献：森田優三・久次智雄著「新統計概論 改訂版」日本評論社）。つまり、これは、ある事象毎の利得にその発生確率を乗じ、その総和によって求められる。

具体例の場合、「〇幹１号 ４月 平日」の日消費電力量予測値を、処理部１３は次の式を用いて算出する。

また、「〇幹１号 ４月 休日」の日消費電力量予測値を、処理部１３は次の式を用いて算出する。

ステップＳＡ６が終了すると、処理部１３は、記憶装置２０から最新のＣＯ２排出原単位を読み出し（ステップＳＡ７）、ＣＯ２の日排出換算量予測値を算出する（ステップＳＡ８）。具体的には、数５式および数６式の算出結果を用いる場合、処理部１３は、次の式を用いて、「〇幹１号 ４月 平日」の日排出換算量予測値を算出する。

また、処理部１３は、次の式を用いて、「〇幹１号 ４月 休日」の日排出換算量予測値を算出する。

こうして、処理部１３は、ステップＳＡ６〜ＳＡ８により、電柱番号毎に、かつ、平日および休日別に、１日当たりのＣＯ２排出換算量を予測する。なお、ＣＯ２排出原単位は、平日・休日ともに同一データを使用する。

ステップＳＡ８が終了すると、処理部１３はステップＳ２の排出換算量算出処理を終了する。排出換算量算出処理が終了すると、処理部１３は、消費電力量実績データベースを参照して、最新の実績データの有無を判断する（ステップＳ３）。最新の実績データがある場合、処理部１３は、このデータを読み出し（ステップＳ４）、図９に示す更新処理を行う（ステップＳ５）。この更新処理で、処理部１３は、ベイズの定理を用い、最新の実績データで消費電力量を更新する。以下では、４月の日消費電力量予測値を求める場合を算出例として説明する。処理部１３は、
過去の４月実績において、「〇幹１号」の、平日最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「６７．０以上８５．７以下」の事象をＡ
最新の４月実績において、「〇幹１号」の、平日最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「６７．０以上８５．７以下」の事象をＢ
とする。つまり、過去の４月実績で平日最高気温が「１０．６０以上１９．０６以下」の範囲、消費電力量が「６７．０以上８５．７以下」の範囲を所定のデータ範囲としている。また、事象Ａおよび事象Ｂは過去実績でもある。

処理部１３は、更新処理を開始すると、最高気温の区分から、１つのデータ範囲を選択する（ステップＳＣ１）。具体例の場合には、処理部１３は、平日の最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「６７．０以上８５．７以下」のデータ範囲を選択する。この後、処理部１３は、選択したデータ範囲での、事象の事前確率を算出する（ステップＳＣ２）。具体例の場合には、処理部１３は、平日の最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「６７．０以上８５．７以下」である場合の発生確率を、次の式を用いて算出する。

ステップＳＳＣ１が終了すると、処理部１３は、ステップＳＣ１で選択したデータ範囲を除く、残りのデータ範囲での、事象の事前確率を算出する（ステップＳＣ３）。具体例の場合には、処理部１３は、平日の最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「８５．７超過１１０．０以下」である場合の発生確率を次の式を用いて算出する。

この後、処理部１３は、選択したデータ範囲について、過去実績のうち、最新実績による事象の確率を算出する（ステップＳＣ４）。具体例の場合には、処理部１３は、過去実績で、平日の最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「６７．０以上８５．７以下」のうち、最新実績で、最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「６７．０以上８５．７以下」となる確率を次の式を用いて算出する。

この後、処理部１３は、残りのデータ範囲について、過去実績のうち、最新実績による事象の確率を算出する（ステップＳＣ５）。具体例の場合には、処理部１３は、過去実績で、平日の最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「８５．７超過１１０．０以下」のうち、最新実績で、最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量「６７．０以上８５．７以下」となる確率を次の式を用いて算出する。

ステップＳＣ５が終了すると、処理部１３は、先に述べたベイズの定理、つまり次の式を用い、

により事前確率を修正した確率、つまり事後確率を算出する（ステップＳＣ６）。具体例の場合には、処理部１３は、次の式を用いて、事後確率を算出する。

なお、最新実績の最大値および最小値が、データ範囲を逸脱する場合は、適宜、データ範囲を変更する。例えば、過去実績の消費電力量のデータ範囲を、「６７．０以上８５．７以下」と「８５．７超過１１０．０以下」に区分しているが、最新実績が、最小値６５．０、最大値１２０．０などとなる場合には、データ範囲を、「６５．０上８５．７以下」と「８５．７超過１２０．０以下」に変更して、発生確率を計算する。

ステップＳＣ６が終了すると、処理部１３は、最高気温の欄に未選択のデータ範囲があるかどうかを判断する（ステップＳＣ７）。未選択のデータ範囲があると、処理部１３は、最高気温の欄から、残りのデータ範囲を選択して処理をステップＳ２に戻す。また、ステップＳＣ７で未選択の区分がなければ、処理部１３は更新処理を終了し、ステップＳ５を終える。

こうした更新処理により、例えば図１５に示すように、平日の更新された発生確率（事後確率）を得ることができる。例えば、最高気温が、「１０．６０以上１９．０６以下」、消費電力量が、「６７．０以上８５．７以下」のデータ範囲では、値０．５７の発生確率（事前確率）が値０．５４の発生確率（事後確率）に更新されている。なお、図１５では、休日のデータは省略している。

ステップＳ５が終了すると、処理部１３は、更新された発生確率を用いて、平日および休日の日消費電力予測値を算出する（ステップＳ６）。具体例の場合には、処理部１３は、例えば平日の日消費電力量予測値を、以下のように算出する。

ステップＳ６が終了すると、処理部１３は、記憶装置２０のＣＯ２排出原単位データベースから最新のＣＯ２排出原単位を読み出す（ステップＳ７）。この後、処理部１３は、読み出したＣＯ２排出原単位を用いて、平日および休日の日排出換算量予測値を算出する（ステップＳ８）。具体例の場合には、処理部１３は、例えば平日の日排出換算量予測値を、以下のように算出する。

ステップＳ８が終了するか、また、ステップＳ３で最新の実績データがないと、処理部１３は、ＣＯ２算出処理を終了する。

次にこの実施の形態の環境負荷評価システムを利用した環境負荷評価方法について説明する。担当者は、操作部１２を操作して、環境負荷評価システムを立ち上げると、評価装置１０は、ＣＯ２算出処理を開始し、評価対象や期間等を入力するための入力画面を表示する。担当者が操作部１２を操作して、ＣＯ２の排出量を計算する期間などを入力すると、評価装置１０は、平日および休日の日排出換算量予測値を算出し、表示部１１に表示して、ＣＯ２算出処理を終了する。

こうして、この実施の形態によれば、最新の実績データを用いて発生確率を更新し、消費電力量を予測するので、ＣＯ２の正確な日排出換算量予測値を算出することができる。この結果、ＣＯ２の正確な日排出換算量予測値を基にして、配電設備が与える環境負荷の低減を可能にする。また、この実施の形態によれば、最新データが得られる都度、日排出換算量予測値を更新することが可能となる。さらに、この実施の形態では、ＣＯ２の日排出換算量を算出する具体例を示したが、同様の方法により、月排出換算量や、年排出換算量を算出することも可能である。

（実施の形態２）
実施の形態１では、データ項目として、「平日／休日」、「最高気温」を設定し、発生確率を算出したが、この実施の形態では、データ項目として、「最低気温」、「湿度」、「積雪量」、「日照時間」などの気象データを加える。これらの気象データは、気象庁ホームページなどから容易に取得可能である。さらに、政府が公表している「景気動向指数」や「住宅着工戸数」など、各年度の景気動向を示す指標などを加えてもよい。使用するデータ項目が多いほど、また、消費電力量の変動に与える影響が大きいものほど、より詳細に、かつ正確に発生確率を算出することができる。

このために、この実施の形態では、図１６に示す環境負荷評価システムを用いる。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態１と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。この実施の形態では、記憶装置２０が記憶するデータに項目データベース（ＤＢ）がある。項目データベース（ＤＢ）には、ＣＯ２排出換算量を算出する際に対象とするデータ項目の一覧が記録されている。項目データベースの一例を図１７に示す。この項目データベースには、最高気温、湿度、景気動向指数などの対象データ項目が記録されている。

記憶装置２０が記憶するデータに消費電力量データベース（ＤＢ）がある。消費電力量データベースには、各年度の項目データの値と、各年度の消費電力量が記録されている。消費電力量データベースの一例を図１８に示す。この消費電力量データベースには、項目データベースに記録されている項目データの各年度の値と、各年度の消費電力量の実績とが記録されている。

この実施の形態では、処理部１３は、データ項目の選択機能を持ち、この機能を利用して、ＣＯ２排出換算量を求める際に必要とする消費電力量に対する影響度を算出する。

ここで、処理部１３による影響度の算出原理について説明する。データ項目が消費電力量へ与える影響度を算出する方法として、与えられたデータから、最小２乗法（参考文献：「森田優三・久次智雄著『新統計概論 改訂版』日本評論社」）を用いて回帰直線を求めることにより、データ項目と消費電力量の相関関係を得る方法を用いる。

最小２乗法とは、以下のとおりである。２変数ｘ、ｙの間に、

で示される関係があるものとする。変数ｘに対する変数ｙの変化が多少とも規則的な形で起こる場合、この一次方程式で表される直線（回帰直線）がよく当てはまることが知られている。しかし、得られるデータは、必ずしも直線上になるわけではなく、この回帰直線に対して、多少のばらつきを示すのが一般的である。この得られたデータに最もよく当てはまる回帰直線を求める方法に、最小２乗法がある。最小２乗法は、得られたデータと直線との、ｙ軸方向の距離ｄの２乗和が最小になるように、直線を求めるものである。最小２乗法は、図１９に示すように、得られたデータＤ１〜Ｄ４と直線Ｌとの、ｙ軸方向の距離ｄ１〜ｄ４の和が最小になるように、直線Ｌを求める。この方法では、回帰直線の方程式を、

とすると、回帰直線からの偏差の２乗和は、

となり、このＤが最小となる値ａ、ｂを求める。値ａは数１８式の切片を表す回帰母数であり、値ｂは数１８式の傾きを表す回帰母数である。なお、数１９式では、距離ｄは、例えば図１９の距離ｄ１〜ｄ４のそれぞれを表している。回帰直線の値ａ、ｂは、次の連立方程式から求められる。

なお、数２０式の中で、値Ｎは、得られたデータｘ、ｙの個数を表す。

こうした最小２乗法を用いた算出原理により、処理部１３は、消費電力量に対する影響度を算出する影響度算出処理を行う。この影響度算出処理を図２０に示す。処理部１３は、影響度算出処理を開始すると、データ項目を選択するための選択画面を表示する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１で、処理部１３は、記憶装置２０に記憶している項目データベースを用いて、選択画面を表示する。この後、処理部１３は、ステップＳ２１で選択されたデータ項目の中から１つを選択し（ステップＳ２２）、選択したデータ項目に該当する各年度のデータ項目の値と、各年度の消費電力量とを記憶装置２０の消費電力量データベースから読み出す（ステップＳ２３）。この後、処理部１３は、ステップＳ２３で読み出された値から、最小２乗法を用いて回帰直線を算出する（ステップＳ２４）。ステップＳ２３が終了すると、処理部１３は、回帰直線が未算出である対象データ項目があるかどうかを判断する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５で、未算出のデータ項目があると、処理部１３は、次のデータ項目を選択して、処理をステップＳ２３に戻す。

ステップＳ２２〜ステップＳ２５により、すべてのデータ項目における回帰直線が算出される。例えば、ＣＯ２の日排出換算量を算出する場合、対象となるデータ項目が次の３項目であると、
ａ．最高気温
ｂ．湿度
ｃ．景気動向指数
処理部１３は、図２１に示す対象データ項目および消費電力量のデータ、つまり、「〇幹１号」電柱の「〇年度〜□年度 ４月」のデータを得る。そして、対象データ項目が項目ａの最高気温である場合、最高気温の値と消費電力量の値とは図２２（ａ）に示すようになり、これらの関係は、最高気温をｘ軸とし、消費電力量をｙ軸とすれば、図２２（ｂ）に示す状態となる。処理部１３は図２２（ａ）の座標データを利用して、次の演算を行う。

数２２式の演算結果を最小２乗法の数２０式に当てはめて、処理部１３は次の式を得る。

同じように、処理部１３は図２２（ａ）の座標データを利用して、次の演算を行う。

数２４式の演算結果を最小２乗法の数２１式に当てはめて、処理部１３は次の式を得る。

この後、処理部１３は、数２３式と数２５式とを連立方程式とし、

この連立方程式を解くと、次の解を得る。

さらに、処理部１３は、この解から次の回帰直線を得る。

この回帰直線が最高気温と消費電力量との関係を表す式であり、この直線を図２３に示す。

対象データ項目が項目ｂの湿度である場合、湿度の値と消費電力量の値とは図２４（ａ）に示すようになり、これらの関係は、湿度をｘ軸とし、消費電力量をｙ軸とすれば、図２４（ｂ）に示す状態となる。処理部１３は図２４（ａ）の座標データを利用して、次の演算を行う。

数２９式の演算結果を最小２乗法の数２０式に当てはめて、処理部１３は次の式を得る。

同じように、処理部１３は図２４（ａ）の座標データを利用して、次の演算を行う。

数３１式の演算結果を最小２乗法の数２１式に当てはめて、処理部１３は次の式を得る。

この後、処理部１３は、数３０式と数３２式とを連立方程式とし、

この連立方程式を解くと、次の解を得る。

さらに、処理部１３は、この解から次の回帰直線を得る。

この回帰直線が湿度と消費電力量との関係を表す式であり、この直線を図２５に示す。

対象データ項目が項目ｃの景気動向指数である場合、景気動向指数の値と消費電力量の値とは図２６（ａ）に示すようになり、これらの関係は、景気動向指数をｘ軸とし、消費電力量をｙ軸とすれば、図２６（ｂ）に示す状態となる。処理部１３は図２６（ａ）の座標データを利用して、次の演算を行う。

数３６式の演算結果を最小２乗法の数２０式に当てはめて、処理部１３は次の式を得る。

同じように、処理部１３は図２６（ａ）の座標データを利用して、次の演算を行う。

数３８式の演算結果を最小２乗法の数２１式に当てはめて、処理部１３は次の式を得る。

この後、処理部１３は、数３７式と数３９式とを連立方程式とし、

この連立方程式を解くと、次の解を得る。

さらに、処理部１３は、この解から次の回帰直線を得る。

この回帰直線が景気動向指数と消費電力量との関係を表す式であり、この直線を図２７に示す。

このように、具体例では、ステップＳ２２〜ステップＳ２５により、項目ａ〜項目ｃについて、図２８（ａ）に示すように、三つの回帰直線を得ている。

先のステップＳ２５で、回帰直線が未算出である対象データ項目がなければ、処理部１３は、算出した回帰直線の傾きについて、

を算出する（ステップＳ２６）。具体例では、図２８（ｂ）に示すように、三つの傾きの絶対値を算出する。この後、処理部１３は、回帰直線の傾きの絶対値が大きい順に、消費電力量への影響度の順位を決定する（ステップＳ２７）。具体例では、図２８（ｃ）に示す順位になる。ステップＳ２７が終了すると、処理部１３は影響度算出処理を終える。

このように、処理部１３は影響度算出処理を行う。具体例では、影響度の上位順に２項目を選択すると、選択項目は「最高気温」と「景気動向指数」となり、この２項目を用いて、消費電力量の発生確率を、より正確かつ迅速に算出することができる。この回帰直線の傾きは、対象データの変化に対する消費電力量の変化の割合を示しており、消費電力量への影響度を表すことになる。つまり、傾きが大きいほど、対象データのわずかな変化で、消費電力量がより大きく変化することを意味している。したがって、影響度算出処理により、消費電力量への影響度の大きいデータ項目を選択することで、消費電力量の発生確率を、より正確かつ迅速に算出することができる。

このように、この実施の形態によれば、消費電力量発生確率を算出する際に、消費電力量の変動に影響を与える対象データ項目の階層構造を考え、各階層の発生確率を乗じることにより、全体の発生確率を求めるものである。さらに、例えば図２９（ａ）に示すように、階層を追加・削除したり、あるいは、より影響度の大きい階層を選択することによって、より正確かつ迅速に発生確率を算出することができる。先に述べた具体例では、図２９（ｂ）に示すように第１階層が「最高気温」であり、第２階層が「景気動向指数」である。これに、例えば図２９（ｃ）に示すように、第３階層に「湿度」を追加したり、例えば図２９（ｄ）に示すように、第２階層を、より影響度の大きい項目、例えば「住宅着工戸数」に変更することによって、より詳細にかつ正確に、消費電力量の発生確率を算出することができる。また、この実施の形態では、最新データが得られる都度、影響度を更新することが可能となる。

（実施の形態３）
この実施の形態では、実施の形態１で説明した算出原理により、配電設備のＣＯ２排出換算量を求める際に、処理部１３は各電柱の損失電力量を次のようにして算出する。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態１および実施の形態２と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。

例えば、配電設備が図３０に示すような状態である場合、「〇幹２号」の損失電力量は、「〇幹２号」から見て電源側（電力の潮流方向と逆向き）の隣接柱間の電線、この場合、「〇幹１号」〜「〇幹２号」間の電線で消費される電力量と定義する。「〇幹１号」〜「〇幹２号」の電線の損失電力量Ｌ（ｋＷｈ）は、次の電気回路の公式

により算出される。なお、数４４式では、値Ｉは電線の負荷電流（Ａ）、値Ｒは電線の抵抗（Ω／ｍ）、値Ｄは電線の亘長（ｍ）、値Ｔは電力量の積算時間（ｈ）、値Ｐは「〇２号幹」〜末端柱の合計負荷（ｋＷ）、値Ｖは電線の線間電圧（ｋＶ）を表し、力率は１とする。ここで、積算時間Ｔ（ｈ）における、「〇２号幹」〜末端柱の合計使用電力量Ｗ（ｋＷｈ）の単位時間あたりの平均値をＰ´（ｋＷ）とすると、

から、

である。したがって、「〇２号幹」の損失電力量Ｌは、

により求めることができる。例えば、設備データベース、電気料金データベースなどから、次のデータｄ１〜データｄ３が得られているものとする。
データｄ１．〇幹２号〜末端の〇月〇日の日使用電力量Ｗ：１００ｋＷｈ
線間電圧Ｖ：６．６ｋＶ
電力量の積算時間Ｔ：２４ｈ
データｄ２．〇幹１号〜〇幹２号間の電線抵抗Ｒ：１．０×１０^−３Ω／ｍ
データｄ３．〇幹１号〜〇幹２号間の電線亘長Ｄ：５０ｍ
したがって、「〇２号幹」の損失電力量Ｌは、

により求めることができる。

こうして該当電柱の損失電力量を求め、その電柱の需要家の使用電力量と合計することにより、電柱毎に消費電力量を算出することができる。

このように、この実施の形態により、該当電柱の損失電力量を求め、その電柱の需要家の使用電力量と合計することにより、電柱毎に消費電力量を算出することができる。

（実施の形態４）
この実施の形態では消費電力量を補正する。つまり、先に述べた各実施の形態では、消費電力量は、電気料金データベースなどから得られた過去の実績から、将来の消費電力量の発生確率を求める場合について説明したが、将来の消費電力量は、過去の実績に対し、需要家の新増設や撤去等により、変動するのが一般的である。したがって、この実施の形態では、処理部１３は、得られた過去の消費電力量実績を、需要家の契約電力の増減率によって、現在の消費電力量に補正する。

このために、この実施の形態では、図３１に示す環境負荷評価システムを用いる。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態１および実施の形態２と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。実施の形態４による環境負荷評価システムでは、記憶装置２０は、電力会社に必要とするデータベースとして、契約データベース（ＤＢ）を記憶している。契約データベースには、需要家が電力会社と契約した際の契約番号、需要家に関する住所等の情報、契約種別などが記録されている。

処理部１３は、需要家の契約電力の増減率によって、現在の消費電力量を補正するための補正処理を行う。この補正処理は、先にのべたステップＳ４の後で行われる。つまり、ステップＳ５の更新処理は、補正処理が行われた実績データを用いる。この補正処理を図３２に示す。処理部１３は、補正処理を開始すると、全需要家の契約電力を調べる（ステップＳ４１）。ステップＳ４１で、処理部１３は、契約データベースなどを用いて、電柱番号毎に、該当電柱から供給している全需要家の契約電力を得ることができる。なお、電力会社によって契約種別や契約方式は異なるが、一般住宅など、契約方式が、契約電力によらない従量制の場合は、供給戸数に１戸あたりの負荷（例えば４ｋＷ／戸など）を乗じることにより算出する。

ステップＳ４１が終了すると、処理部１３は、全需要家の契約電力から、契約電力増減率を算出する（ステップＳ４２）。例えば、「〇幹１号」から供給している需要家の契約電力について、図３３に示すとおり、過去３年間の４月実績が得られているものとする。そして、処理部１３は、現在（□年度）と比較して契約電力増減率を算出する。

ステップＳ４２が終了すると、処理部１３は、算出した契約電力増減率を用いて、電気料金データベースなどから得られた過去の消費電力量の実績を補正する（ステップＳ４３）。例えば、前述した「〇幹１号 〇年度〜□年度 ４月 消費電力量実績」において、「〇年度４月１日（土）」の消費電力量３５ｋＷｈは、契約電力増減率を用いると、以下のとおりに補正される。

また、「△年度４月１日（日）」の消費電力量４６ｋＷｈは、契約電力増減率を用いると、以下のとおりに補正される。

ステップＳ４３が終了すると、処理部１３は補正処理を終了する。

このように、この実施の形態により、電力需要の増減率で過去の全データを補正し、補正後の消費電力量を用いて発生確率を求め、将来の消費電力量を予測することにより、電力需要の変化に応じたＣＯ２排出換算量を算出することができる。

（実施の形態５）
この実施の形態では、配電設備が環境に与える影響を評価する際に、ＣＯ２算出処理を用いて算出したＣＯ２排出換算量と共に、環境経営指数を利用して配電設備のコストも評価する。

このために、この実施の形態では、図３４に示す環境負荷評価システムを用いる。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態１および実施の形態２と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。実施の形態５による環境負荷評価システムでは、記憶装置２０は、電力会社に必要とするデータベースとして、工事データベース（ＤＢ）と要員データベース（ＤＢ）と人件費データベース（ＤＢ）とを用いている。工事データベースには、電力会社が過去に行った工事や、これから着工予定の工事に関する工事期間、建設コストや使用資材等が記録されている。要員データベースには、電力会社が行う巡視等の業務に必要とする要員が業務毎に記録されている。人件費データベースには、電力会社や関連する会社の要員の人件費が要員毎に記録されている。

ここで、処理部１３による配電設備の環境経営指数の算出原理について説明する。配電設備の環境経営指数は、次の式によって算出される。

この数５１式中の「コスト環境指数」は、

によって算出され、「設備利用環境指数」は、

によって算出される。数５１式によって算出される環境経営指数は、いかに低コストかつ高利用率で、ＣＯ２排出換算量を低く抑えているかを評価する指標である。そして、環境経営指数が小さいほど、低コストかつ高利用率で、環境に対する影響が小さい配電設備という評価が行える。数５１式〜数５３式により、環境経営指数ではＣＯ２排出換算量の２乗が大きな要素となる。しかし、環境経営指数として、コスト、設備利用率およびＣＯ２排出換算量の、三つの値を用いたものであれば、数５１式に限定されることはない。

こうした環境経営指数は具体的に次のようにして算出される。例えば、図３５に示すように、「○幹２号」の電柱に対して、新設設備を設ける場合がある。この場合、新設設備の建設コストをＡ（円）、「〇幹２号」のＣＯ２の年排出換算量をＢ（ｔ）、「〇幹２号」の設備利用率をＣ（％）とする。なお、建設コストは、工事データベースなどから得ることができる。また、ＣＯ２の年排出換算量は、実施の形態１で説明したＣＯ２算出処理により求めることができる。これらの値を数５２式に用いると、

として、コスト環境指数が算出される。

また、「〇幹２号」の設備利用率は、「〇幹２号」から見て電源側（電力の潮流方向と逆向き）の隣接柱間の電線（この場合、「〇幹１号」〜「〇幹２号」間の電線）の電線送電容量に対する、「〇幹２号」〜末端までの契約電力で表し、設備データベースおよび契約データベースなどから求めることができる。これらの値を数５３式に用いると、

として、設備利用環境指数が算出される。

この後、数５４式の算出結果と、数５５式の算出結果とを数５１式に用いると、

として、環境経営指数が算出される。

次に、各事例における環境経営指数の算出について説明する。まず、配電設備を新規に建設する場合、処理部１３は、図３６に示す環境経営指数算出処理を行う。処理部１３は、環境経営指数算出処理を開始すると、環境経営指数の算出対象である配電設備を指定するための入力画面を表示する（ステップＳ６１）。ステップＳ６１により、算出対象として配電設備の電柱やフィーダーなどが指定される。ステップＳ６１の後、処理部１３は、記憶装置２０を参照して、算出対象に関連するデータを収集する（ステップＳ６２）。この後、処理部１３は、算出対象について、収集したデータからＣＯ２の年排出換算量を算出する（ステップＳ６３）。ステップＳ６３で、処理部１３は、先に述べたＣＯ２算出処理を用いて、ＣＯ２の年排出換算量を算出する。

ステップＳ６３が終了すると、処理部１３は算出対象の環境経営指数を算出する（ステップＳ６４）。具体的に、ステップＳ６１での算出対象が配電設備であり、この配電設備が例えば図３７に示すものである場合、「〇幹２−１号」の新規建設における、「〇幹２号」の環境経営指数算出は次の通りである。ステップＳ６２およびステップＳ６３で次のデータｄ１１〜データｄ１４が得られているものとする。
データｄ１１．「〇幹２号」〜「〇幹２−１号」 新設設備建設コスト：１００万円
データｄ１２．「〇幹１号」〜「〇幹２号」間 電線送電容量：４．０ＭＷ
データｄ１３．「〇幹２号」〜末端 契約電力：３．５ＭＷ
データｄ１４．「〇幹２号」 ＣＯ２の年排出換算量：１０ｔ
処理部１３は、これらのデータを数５２式および数５３に適用する。これにより、処理部１３は、

の計算結果を得る。この後、処理部１３は、数５７式の計算結果を数５１式に適用し、

の計算結果を得る。こうして、ステップＳ６４により環境経営指数が得られる。

また、ステップＳ６１での算出対象がフィーダーであり、このフィーダーが例えば図３８に示すものである場合、フィーダーＦＡの環境経営指数算出は次の通りである。ステップＳ６２およびステップＳ６３で次のデータｄ２１〜データｄ３０が得られているものとする。
データｄ２１．「〇〇営業所」 全体の電柱本数：１万本
データｄ２２．「〇〇営業所」 巡視要員数 ：１０人
データｄ２３．「〇〇営業所」 運転要員数 ：３人
データｄ２４．フィーダーＦＡの電柱本数：１００本
データｄ２５．人件費単価：１万円／人・日
データｄ２６．巡視本数２０本／日
データｄ２７．巡視回数：２回／本・年
データｄ２８．フィーダーＦＡの送電容量：５．０ＭＷ
データｄ２９．フィーダーＦＡの契約電力：４．０ＭＷ
データｄ３０．フィーダーＦＡのＣＯ２年排出換算量：１００ｔ
なお、データｄ１１〜データｄ２７は、設備データベース、要員データベースおよび人件費単価データベースなどから得られる。また、配電系統の維持・運用に関わるコストは、該当設備の巡視要員数、運転要員数および人件費単価により、巡視コストおよび運転コストを求め、その合計により、維持・運用コストを算出する。また、該当設備の巡視要員数および運転要員数は、該当営業所の全電柱に対する該当設備の電柱本数比により求める。さらに、データｄ２８およびデータｄ２９は、設備データベースおよび契約データベースなどから得られる。

処理部１３は、これらのデータから次の式により、フィーダーＦＡの年間巡視コストを求める。

したがって、処理部１３は、フィーダーＦＡの年間巡視コストを次の式により算出する。

次に、処理部１３は、フィーダーＦＡの年間運転コストを算出するために、フィーダーＦＡの運転要員数およびフィーダーＦＡの運転日数を求める。

したがって、処理部１３は、フィーダーＦＡの年間運転コストを次の式から求める。

以上の結果から、処理部１３は、次の式により、フィーダーＦＡの年間の維持・運用コストを算出する。

この後、処理部１３は、数６３式の計算結果、データｄ２８、データｄ２９およびデータ３０を数５２式および数５３に適用する。これにより、処理部１３は、

の計算結果を得る。この後、処理部１３は、数６４の計算結果を数５１式に適用し、

の計算結果を得る。こうして、処理部１３は、ステップＳ６４により環境経営指数を得る。

処理部１３は、ステップＳ６４を終了すると、環境経営指数算出処理を終える。
このように、この実施の形態により、配電設備の建設や維持・運用に関わるコスト、設備利用率およびＣＯ２排出換算量から、電柱単位、フィーダー単位、あるいは営業所全体の環境経営指数を求めることができる。そして、配電設備が環境に与える影響を評価する際に、ＣＯ２排出換算量と共に環境経営指数を用いて配電設備のコストを評価することを可能にする。

（実施の形態６）
この実施の形態では、先の実施の形態で求めた環境経営指数を用いることによって、配電設備が環境へ与える影響を定量的に評価し、最適な、建設および維持・運用方法を自動選択する。

ここで、配電設備の建設および維持・運用をするための、最適な方法の原理について説明する。需要家からの電気使用申込みに伴う配電設備の建設時には、既設の配電設備から需要家までの距離が最短となるルートを検討したり、需要家の負荷に応じて、電線径の小さい電線を使用することなどにより、コスト低減を図っている。しかし、電線径が小さいほど、その電線の損失電力量は大きくなり、消費電力量を増大させ、そのことが、ＣＯ２排出換算量の増加に影響を与える。したがって、配電設備の環境負荷マネジメントを行うためには、コストおよび設備利用率と環境影響との両面から、配電設備を定量的に評価し、最適な建設ルート、使用材料を求める必要がある。

そこで、例えば、図３９に示すように、１案、２案および３案がある建設ルートに対して、各案の環境経営指数を算出し、環境経営指数が最も小さい案を、最適ルートとして選択する。このために、各案について、敷設する電線の太さ毎に、各電柱でのＣＯ２の排出換算量を求め、各フィーダー単位に合計する。この後、各案について、電線の太さ毎に、各フィーダーの環境経営指数を算出する。そして、環境経営指数が最も小さい案および電線太さを、最適な建設ルートおよび最適な電線として判定する。こうすることによって、建設ルートおよび電線の最適化を図ることが可能になり、さらに、敷設する電線の電線径毎に環境経営指数を求めることにより、最適な電線径を選択することも可能となる。

最適な建設ルートおよび最適な電線を判定するために、処理部１３は、図４０および図４１に示す最適化処理を行う。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態１、実施の形態２および実施の形態５と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。処理部１３は、最適化処理を開始すると、建設ルートなどを入力するための入力画面を表示する（ステップＳ８１）。具体的には、例えば図４２に示すように、建設ルートの１案、２案および３案が入力される。図４２は、需要家からの電気使用申込みに対して、申込み地点の至近エリアに供給しているフィーダーＦＡとフィーダーＦＢがあり、建設ルートが１案から３案まである、という状態を表している。簡潔に説明するため、この例では、フィーダーＦＡの末端柱は「Ａ幹３号」、フィーダーＦＢの末端柱は「Ｂ幹２号」とする。また、変電所〜「Ａ幹１号」および変電所〜「Ｂ幹２号」間の電力損失の影響はないものとする。

ステップＳ８１の後、処理部１３は、建設ルートに関連するデータを収集する（ステップＳ８２）。つまり、ステップＳ８２で、処理部１３は、設備データベース、契約データベース、電気料金データベース、工事データベースおよびＣＯ２排出原単位データベースを用いて、設備データ、契約データ、電気料金データ、工事データ、ＣＯ２排出原単位を得る。具体例では、処理部１３は、ステップＳ８２で、設備データベースから次の設備データを得る。
データ４１．Ａ幹１号〜３号 電線太さ：２００ｍｍ^２
データ４２．Ｂ幹１号〜２号 電線太さ：２００ｍｍ^２
データ４３．電線太さ２５ｍｍ^２ ：送電容量１．０ＭＷ、電線抵抗１．０×１０^−３Ω／ｍ
データ４４．電線太さ５８ｍｍ^２ ：送電容量２．０ＭＷ、電線抵抗０．５×１０^−３Ω／ｍ
データ４５．電線太さ２００ｍｍ^２：送電容量５．０ＭＷ、電線抵抗０．１×１０^−３Ω／ｍ
データ４６．各電柱間の亘長：５０ｍ
また、処理部１３は、ステップＳ８２で、契約データベースから次の契約データを得る。
データ４７．Ａ幹２号 合計契約電力 ：１．５ＭＷ
データ４８．Ａ幹３号 合計契約電力 ：１．０ＭＷ
データ４９．Ｂ幹２号 合計契約電力 ：２．０ＭＷ
データ５０．申込みの需要家 契約電力：１．０ＭＷ
また、処理部１３は、ステップＳ８２で、電気料金データベースから次の電気料金データを得る。
データ５１．Ａ幹２号 合計年使用電力量 ：５０ＭＷｈ
データ５２．Ａ幹３号 合計年使用電力量 ：４０ＭＷｈ
データ５３．Ｂ幹２号 合計年使用電力量 ：８０ＭＷｈ
データ５４．申込みの需要家 年計画使用電力量：３０ＭＷｈ
また、処理部１３は、ステップＳ８２で、工事データベースから次の工事データを得る。
データ５５．電線太さ２５ｍｍ^２ ：建設コスト０．１万円／ｍ
データ５６．電線太さ５８ｍｍ^２ ：建設コスト０．２万円／ｍ
データ５７．電線太さ２００ｍｍ^２：建設コスト０．５万円／ｍ
また、処理部１３は、ステップＳ８２で、建設ルートの各案について、次の亘長データを得る。
データ５８．１案：５０ｍ
データ５９．２案：４５ｍ
データ６０．３案：４０ｍ
さらに、処理部１３は、ステップＳ８２で、次のＣＯ２排出原単位データを得る。
データ６１．ＣＯ２排出原単位：０．６ｋｇ―ＣＯ２／ｋＷｈとする。

ステップＳ８２が終了すると、処理部１３は、ステップＳ８１で入力された建設ルートの案の中から１つを選択し（ステップＳ８３）、電線の太さを選択する（ステップＳ８４）。この後、処理部１３は、各電柱のＣＯ２排出換算量を算出する（ステップＳ８５）。ステップＳ８３で、処理部１３は、先の実施の形態で述べた方法により、ＣＯ２排出換算量を算出する。この後、処理部１３は、フィーダー別のＣＯ２排出換算量を算出する（ステップＳ８６）。ステップＳ８６が終了すると、処理部１３は、未選択の電線の太さがあるかどうかを判断する（ステップＳ８７）。もし、未選択の太さがあると、別の電線の太さを選択して処理をステップＳ８５に戻す。ステップＳ８７で未選択の太さがなければ、処理部１３は、未選択の建設ルートがあるかどうかを判断する（ステップＳ８８）。もし、未選択の建設ルートがあると、別の建設ルートを選択して処理をステップＳ８４に戻す。

これらの一連のステップＳ８３〜ステップＳ８８により、処理部１３は、各建設ルートの案について、敷設する電線の太さ毎に、各電柱のＣＯ２排出換算量を求め、各フィーダー単位に合計する。具体例の場合、処理部１３は次の計算を行い、算出結果を得る。建設ルートが１案であり、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２（「Ａ幹２号」〜「新設柱」間）である場合、電柱が「フィーダーＦＡ」の「Ａ幹２号」であるとき、使用電力量Ｗは５０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「Ａ幹２号」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ａ幹２号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「Ａ幹３号」であるとき、使用電力量Ｗは、４０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「Ａ幹３号」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ａ幹３号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「新設柱」であるとき、つまり、電柱が電気使用申し込みの需要家の付近に新設するものであるとき、使用電力量Ｗは、３０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「新設柱」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「新設柱」の排出換算量Ｈは、

となる。

以上の結果から、「フィーダーＦＡ」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。なお、「Ａ幹１号」については、変電所〜「Ａ幹１号」の電力損失はないものとしているため、ＣＯ２排出換算量は算出の対象外である。

一方、電柱が「フィーダーＦＢ」の「Ｂ幹２号」であるとき、使用電力量Ｗは、８０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「Ｂ幹２号」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ｂ幹２号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

「フィーダーＦＢ」においては、算出対象は、「Ｂ幹２号」のみであるため、「フィーダーＦＢ」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

建設ルートが１案であり、敷設する電線太さが５８ｍｍ^２（「Ａ幹２号」〜「新設柱」間）である場合、電柱が「フィーダーＦＡ」の「Ａ幹２号」であるとき、電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ａ幹２号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「Ａ幹３号」であるとき、電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ａ幹３号」の排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「新設柱」であるとき、使用電力量Ｗは、３０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「新設柱」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「新設柱」の排出換算量Ｈは、

となる。

以上の結果から、「フィーダーＦＡ」の排出換算量Ｈは、

となる。

一方、電柱が「フィーダーＦＢ」の「Ｂ幹２号」であるとき、電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ｂ幹２号」の排出換算量Ｈは、

となる。

この算出結果から、「フィーダーＦＢ」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

建設ルートが２案であり、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２（「Ａ幹３号」〜「新設柱」間）である場合、電柱が「フィーダーＦＡ」の「Ａ幹２号」であるとき、使用電力量Ｗは、５０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「Ａ幹２号」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ａ幹２号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「Ａ幹３号」であるとき、使用電力量Ｗは、４０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「Ａ幹３号」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ａ幹３号」の排出換算量Ｈは、

となる。

電柱が「新設柱」であるとき、使用電力量Ｗは、３０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「新設柱」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「新設柱」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

以上の結果から、「フィーダーＦＡ」の排出換算量Ｈは、

となる。

一方、電柱が「フィーダーＦＢ」の「Ｂ幹２号」であるとき、使用電力量Ｗは、８０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「Ｂ幹２号」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ｂ幹２号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

である。

以上の結果から、「フィーダーＦＢ」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

敷設する電線太さが５８ｍｍ^２（「Ａ幹３号」〜「新設柱」間）である場合、電柱が「フィーダーＦＡ」の「Ａ幹２号」であるとき、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ａ幹２号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「Ａ幹３号」であるとき、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ａ幹３号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「新設柱」であるとき、使用電力量Ｗは、３０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「新設柱」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「新設柱」の排出換算量Ｈは、

となる。

以上の結果から、「フィーダーＦＡ」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

一方、電柱が「フィーダーＦＢ」の「Ｂ幹２号」であるとき、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ｂ幹２号」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

この算出結果から、「フィーダーＦＢ」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

建設ルートが３案であり、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２（「Ｂ幹２号」〜「新設柱」間）である場合、電柱が「フィーダーＦＡ」の「Ａ幹２号」であるとき、使用電力量Ｗは、５０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「Ａ幹２号」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ａ幹２号」の排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「Ａ幹３号」であるとき、使用電力量Ｗは、４０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「Ａ幹３号」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ａ幹３号」の排出換算量Ｈは、

となる。

以上の結果から、「フィーダーＦＡ」の排出換算量Ｈは、

となる。

一方、電柱が「フィーダーＦＢ」の「Ｂ幹２号」であるとき、使用電力量Ｗは、８０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、Ｂ幹２号の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「Ｂ幹２号」の排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「新設柱」であるとき、使用電力量Ｗは、３０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「新設柱」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「新設柱」の排出換算量Ｈは、

となる。

以上の結果から、「フィーダーＦＢ」の排出換算量Ｈは、

となる。

敷設する電線太さが５８ｍｍ^２（「Ｂ幹２号」〜「新設柱」間）である場合、電柱が「フィーダーＦＡ」の「Ａ幹２号」であるとき、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ａ幹２号」の排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「Ａ幹３号」であるとき、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ａ幹３号」の排出換算量Ｈは、

となる。

以上の結果から、「フィーダーＦＡ」の排出換算量Ｈは、

となる。

一方、電柱が「フィーダーＦＢ」の「Ｂ幹２号」であるとき、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２の場合と同様にして、「Ｂ幹２号」の排出換算量Ｈは、

となる。

また、電柱が「新設柱」であるとき、使用電力量Ｗは、３０ＭＷｈであるので、損失電力量Ｌは、

となる。したがって、「新設柱」の消費電力量Ｓは、

となる。これにより、「新設柱」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

以上の結果から、「フィーダーＦＢ」のＣＯ２排出換算量Ｈは、

となる。

こうして、一連のステップＳ８３〜ステップＳ８８により、建設ルートの各案について、敷設する電線の太さ毎に、各電柱ＣＯ２排出換算量を求め、各フィーダー単位に合計すると、各算出結果からＣＯ２排出換算量データを生成する（ステップＳ８９）。具体例では、処理部１３は、図４３に示すＣＯ２排出換算量データを生成する。このデータでは、建設ルートの１案、２案および３案で電線太さが２５ｍｍ２および５８ｍｍ２である場合の各ＣＯ２排出換算量が、フィーダー単位で合計されている。

ステップＳ８９が終了すると、処理部１３は、ＣＯ２排出換算量データの各ＣＯ２排出換算量について、環境経営指数を算出する（ステップＳ９０）。ステップＳ９０で、先に述べた数５１式、数５２式および数５３式、つまり、

を用いて環境経営指数を算出する。なお、ここで、フィーダーの設備利用率は、各電柱の設備利用率に各亘長を乗じ、その総和をフィーダー全亘長で除すことにより算出したフィーダー平均設備利用率を用いる。

ステップＳ９０について、具体例の場合に、処理部１３は次の計算を行う。建設ルートが１案である場合、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２（「Ａ幹２号」〜「新設柱」間）であるとき、「フィーダーＦＡ」について、コスト環境指数は、

となる。また、設備利用環境指数は、

となる。したがって、「フィーダーＦＡ」の環境経営指数は、

により求められる。

また、「フィーダーＦＢ」については、次のとおりである。つまり、「フィーダーＦＢ」は、工事が発生しないため、環境経営指数は、０とする。

敷設する電線太さが５８ｍｍ^２（「Ａ幹２号」〜「新設柱」間）であるとき、「フィーダーＦＡ」について、コスト環境指数は、

となる。また、設備利用環境指数は、

となる。したがって、「フィーダーＦＡ」の環境経営指数は、

により求められる。

また、「フィーダーＦＢ」については次のとおりである。つまり、「フィーダーＦＢ」は、工事が発生しないため、環境経営指数は、０とする。

建設ルートが２案である場合、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２（「Ａ幹３号」〜「新設柱」間）であるとき、「フィーダーＦＡ」について、コスト環境指数は、

となる。また、設備利用環境指数は、

となる。したがって、「フィーダーＦＡ」の環境経営指数は

により求められる。

また、「フィーダーＦＢ」については、次のとおりである。つまり、「フィーダーＦＢ」は、工事が発生しないため、環境経営指数は、０とする。

敷設する電線太さが５８ｍｍ^２（「Ａ幹３号」〜「新設柱」間）であるとき、「フィーダーＦＡ」について、コスト環境指数は、

となる。また、設備利用環境指数は、

となる。したがって、「フィーダーＦＡ」の環境経営指数は、

により求められる。

また、「フィーダーＦＢ」については次のとおりである。つまり、「フィーダーＦＢ」は、工事が発生しないため、「環境経営指数」は、０とする。

建設ルートが３案である場合、敷設する電線太さが２５ｍｍ^２（「Ｂ幹２号」〜「新設柱」間）であるとき、「フィーダーＦＡ」については次のとおりである。つまり、「フィーダーＦＡ」は、工事が発生しないため、「環境経営指数」は、０とする。

また、「フィーダーＦＢ」について、コスト環境指数は、

となる。設備利用環境指数は、

となる。したがって、「フィーダーＦＡ」の環境経営指数は

により求められる。

敷設する電線太さが５８ｍｍ^２（「Ｂ幹２号」〜「新設柱」間）であるとき、「フィーダーＦＡ」については、次のとおりである。つまり、「フィーダーＦＡ」は、工事が発生しないため、環境経営指数は、０とする。

また、「フィーダーＦＢ」について、コスト環境指数は、

となる。設備利用環境指数は、

となる。したがって、「フィーダーＦＡ」の環境経営指数は、

により求められる。

こうして、ステップＳ９０により、処理部１３は、建設ルートの各案について、電線の太さ毎に、各フィーダーの環境経営指数を算出する。この後、処理部１３は、算出結果から環境経営指数データを生成する（ステップＳ９１）。具体例では、処理部１３は、図４４に示す環境経営指数データを生成する。このデータでは、ステップＳ８９で生成したＣＯ２排出換算量データの各フィーダーの値について、環境経営指数が算出されている。ステップＳ９１が終了すると、処理部１３は、環境経営指数データの中から、環境経営指数が最も小さい建設ルートの案を選択する（ステップＳ９２）。具体例では、処理部１３は、図４４に示す環境経営指数データの中から、環境経営指数が最も小さい案として、環境経営指数が０．０１３である、建設ルートの３案を選択し、この場合、電線太さが２５ｍｍ^２となる。

ステップＳ９２が終了すると、処理部１３は、選択結果を出力する（ステップＳ９３）。具体例の場合には、「最適な建設ルートおよび敷設する電線の最適な太さは、３案で、電線太さ２５ｍｍ^２である。」そして、「Ｂ幹２号から電線の太さ２５ｍｍ^２を用いて敷設する」等の内容を示すデータが出力され、また、表示される。つまり、選択結果は、例えば電力会社が保有する、配電系統図の表示画面や設計画面などに表示される。ステップＳ９３が終了すると、処理部１３は、最適化処理を終了する。

こうして、この実施の形態により、環境への影響を示す指標であるＣＯ２排出換算量に対して、コスト、設備利用率を考慮した環境経営指数を用いることによって、配電設備の環境影響度を定量的に評価できる。さらに、最適な建設方法が自動選択され、表示されることにより、担当者は、容易かつ効率的に、環境負荷低減マネジメントを考慮した設計を行うことが可能となる。また、この実施の形態では、配電設備の建設における環境経営指数の最適化の例を示したが、先の実施の形態で説明したように、配電設備の維持・運用における、フィーダー毎の環境経営指数の算出も可能である。そして、その結果を用いて、環境経営指数が最小となるように、フィーダー間で系統変更をすることにより、最適化を図ることも可能である。

この発明は、配電設備に限らず、通信、ガス、水道など、各種の環境のもとに、広範囲に敷設された設備のＣＯ２排出換算量や評価等に利用可能である。

１０ 評価装置
１１ 表示部
１２ 操作部
１３ 処理部（処理手段）
１４ 記憶部（記憶手段）
１５ インターフェース
２０ 記憶装置

Claims (6)

1. 設備から供給されて消費された電力量のデータと、各電力量のデータに対応すると共に電力の消費に影響を与える気温等の要因のデータとを記憶する記憶手段と、
   設備から供給されて消費されると共に予測した電力量に相当するＣＯ２の排出換算量を算出する処理手段と、
   を備え、前記処理手段は、消費された電力量を用いて、これから消費される電力量を予測し、消費された電力量の最新のデータと、このデータに対応する要因の最新のデータとを基にして、予測した電力量を更新する、
   ことを特徴とする設備の環境負荷評価システム。
2. 前記処理手段は、電力の消費に影響を与える要因を基にして、過去に消費された電力量のデータを区分し、区分した範囲に含まれる電力量のデータの発生頻度から、区分した範囲のデータが発生する発生確率を算出し、算出した発生確率と、区分した範囲を代表する電力量の平均値等のデータとから、区分した範囲で消費される電力量を予測し、区分した範囲の電力量の最新のデータと、このデータに対応する最新の要因のデータとを用いて、ベイズの定理により発生確率を更新し、更新した発生確率を基にして、予測した電力量を更新し、各区分の更新した電力量から、設備から供給されて消費された電力量を予測する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の設備の環境負荷評価システム。
3. 前記処理手段は、消費された電力量の増減率を算出し、この増減率を用いて、消費された電力量を補正する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の設備の環境負荷評価システム。
4. 前記処理手段は、設備の利用状態を表す指数と、設備の費用と、ＣＯ２の排出換算量とを基にして、設備の低い費用かつ高い利用状態で、ＣＯ２の排出換算量を低く抑えているかどうかを表す環境経営指数を算出する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の設備の環境負荷評価システム。
5. 前記処理手段は、設備の建設等のために設備について検討する際に、各設備について環境経営指数を算出し、最も環境経営指数が小さな設備を選択する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の設備の環境負荷評価システム。
6. 設備から供給されて消費された電力量のデータと、各電力量のデータに対応すると共に電力の消費に影響を与える気温等の要因のデータとをあらかじめ記憶し、
   消費された電力量を用いて、これから消費される電力量を予測し、
   消費された電力量の最新のデータと、このデータに対応する要因の最新のデータとを基にして、予測した電力量を更新し、
   更新した電力量に相当するＣＯ２の排出換算量を算出する、
   ことを特徴とする設備の環境負荷評価方法。

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