JP2012018521A - Energy management system - Google Patents
Energy management system Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012018521A JP2012018521A JP2010154952A JP2010154952A JP2012018521A JP 2012018521 A JP2012018521 A JP 2012018521A JP 2010154952 A JP2010154952 A JP 2010154952A JP 2010154952 A JP2010154952 A JP 2010154952A JP 2012018521 A JP2012018521 A JP 2012018521A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- energy
- year
- building
- target
- energy saving
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 27
- 230000010365 information processing Effects 0.000 abstract description 37
- 230000010354 integration Effects 0.000 abstract description 20
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 description 18
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 10
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 238000012552 review Methods 0.000 description 8
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
- Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、ビル等の建物(建造物)におけるエネルギー管理業務に用いられるエネルギー管理システムに係り、特に、対象となる建物でのエネルギー消費状況や省エネルギー(いわゆる省エネ)施策の実施状況などに基づき省エネ計画を立案する際に用いて好適なエネルギー管理システムに関する。 The present invention relates to an energy management system used for energy management work in a building (building) such as a building, and in particular, energy saving based on the energy consumption status in a target building or the implementation status of energy saving (so-called energy saving) measures. The present invention relates to an energy management system suitable for use in planning.
平成20年の省エネ法改正によって、規制の対象がビルや工場などの建物単位(事業所単位)から事業者単位(企業単位)に変更されたため、企業等が所有もしくは使用している複数の建物全体でのエネルギー使用量やエネルギー削減率を管理しなければならなくなっている。具体的には、これら複数の建物全体でのエネルギー使用量の目標と実績を管理してエネルギー使用量を削減すると共に、こうしたエネルギー関連情報を定期的に報告することが義務付けられており、法令で定められたエネルギー使用量の削減を達成できなかった場合には罰則が課せられる。 Due to the revision of the Energy Conservation Law in 2008, the object of regulation was changed from building units (building units) such as buildings and factories to business units (enterprise units), so multiple buildings owned or used by companies etc. The total energy consumption and energy reduction rate must be managed. Specifically, it is obliged to manage energy usage targets and results across these multiple buildings to reduce energy usage and to regularly report such energy-related information. Penalties will be imposed if the specified reduction in energy usage is not achieved.
したがって、規制の対象となる企業等の事業者は、各建物でのエネルギー消費状況や省エネ施策の実施状況などに基づく省エネ計画を立案しておく必要がある。こうした省エネ計画の立案を支援する従来技術として、各建物でのエネルギー関連データを取得して作成した統計データを利用して、エネルギー使用量の削減目標を達成するための評価値を算出できるようにしたエネルギー管理システムが提案されている(例えば、特許文献1参照)。かかる従来技術によれば、エネルギー使用量の削減目標が達成されていない場合に、どのような省エネ施策を適用すれば有効であるのかが評価値に基づいて判断できるようになっている。 Accordingly, businesses such as companies subject to regulations need to formulate an energy saving plan based on the energy consumption status in each building and the implementation status of energy saving measures. As a conventional technology that supports the creation of such energy-saving plans, statistical data created by acquiring energy-related data at each building can be used to calculate evaluation values for achieving energy usage reduction targets. An energy management system has been proposed (see, for example, Patent Document 1). According to such a conventional technique, when an energy consumption reduction target is not achieved, it can be determined based on the evaluation value what kind of energy saving measure is effective.
しかしながら、特許文献1に開示されている技術では、省エネ施策を適用した場合の省エネ効果が必ずしも正確に把握できず、特に、対象となる建物で過去に事例のない抜本的な省エネ施策については省エネ効果が正確に判断できないため、信頼性の高い省エネ計画を立案しにくいという問題があった。また、省エネ施策の導入予定のなかった年度に追加的に省エネ施策を導入する場合や、予定していた省エネ施策を取り止める場合には、翌年度以降の省エネ計画を見直さなければならないが、特許文献1に開示されている技術では、こうした省エネ計画の見直し作業を簡便に行うことが困難なため、使い勝手が悪いという問題もあった。 However, with the technology disclosed in Patent Document 1, the energy saving effect when applying the energy saving measure cannot always be accurately grasped, especially for the drastic energy saving measure that has no examples in the past in the target building. Since the effect cannot be determined accurately, there is a problem that it is difficult to make a highly reliable energy saving plan. In addition, if additional energy conservation measures are introduced in the year when the energy conservation measures were not planned, or if the planned energy conservation measures are canceled, the energy conservation plans for the following fiscal year must be reviewed. The technique disclosed in No. 1 has a problem that it is difficult to use because it is difficult to easily perform the review work of such an energy saving plan.
本発明は、このような従来技術の実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、信頼性の高い省エネ計画の立案を支援できて省エネ計画の見直し作業も簡便に行えるエネルギー管理システムを提供することにある。 The present invention has been made in view of such a state of the art, and an object of the present invention is to provide an energy management system that can support the creation of a highly reliable energy saving plan and can easily review the energy saving plan. There is to do.
上記の目的を達成するために、本発明は、対象となる建物のエネルギー消費状況等に基づく省エネ計画の立案を支援するエネルギー管理システムにおいて、基準年度のエネルギー使用量と該基準年度の翌年度以降に適用されるエネルギー削減率の目標値とに基づいて前記翌年度以降の年度ごとのエネルギー使用量目標値を算出する目標値算出手段と、省エネ施策が適用される特定年度に予測されるエネルギー使用量を、その省エネ施策を適用済みの類似建物での実績値に基づいて算出することによって、前記特定年度以降の年度ごとのエネルギー使用量予測値を算出する予測値算出手段と、前記目標値算出手段と前記予測値算出手段のそれぞれの算出結果を表示するための表示情報を生成する表示情報生成部とを備えているシステム構成にした。 In order to achieve the above object, the present invention provides an energy management system that supports the drafting of an energy saving plan based on the energy consumption status of a target building, and uses the energy consumption in the base year and the subsequent year of the base year. Target value calculation means for calculating the energy usage target value for each year from the following year on the basis of the target value of the energy reduction rate applied to the energy consumption, and the energy usage predicted for the specific year when the energy-saving measures are applied A predicted value calculating means for calculating an energy usage predicted value for each year after the specific year by calculating the amount based on the actual value in a similar building to which the energy saving measure has been applied; and the target value calculating And a display information generation unit that generates display information for displaying the calculation results of the predicted value calculation unit. .
このようなシステム構成のエネルギー管理システムでは、年度ごとのエネルギー使用量目標値と、省エネ施策を適用した場合のエネルギー使用量予測値とを算出して、それぞれの算出結果が表示できるのみならず、エネルギー使用量予測値を算出する際に予測値算出手段が類似建物での実績値を利用するため、信頼性の高い省エネ計画が立案しやすくなる。また、省エネ施策の導入予定を変更して省エネ計画を見直す場合にも、見直す年度以降のエネルギー使用量予測値を予測値算出手段が算出し、その際も類似建物での実績値を利用するため、省エネ計画の見直し作業を信頼性を損なわずに簡便に行うことができる。 In the energy management system with such a system configuration, not only can the target value of energy usage for each year and the predicted value of energy usage when energy-saving measures are applied be calculated, and each calculation result can be displayed, Since the predicted value calculation means uses the actual value in the similar building when calculating the predicted energy usage, it is easy to make a highly reliable energy saving plan. In addition, when changing the schedule for introducing energy-saving measures and reviewing the energy-saving plan, the predicted value calculation means calculates the predicted energy usage for the year after the review, and the actual values in similar buildings are also used at that time. The energy saving plan can be reviewed easily without impairing the reliability.
上記のエネルギー管理システムにおいて、予測値算出手段には、データベースから所定の省エネ施策を適用済みの類似建物のデータを抽出する類似建物抽出手段が含まれており、この類似建物抽出手段が抽出した類似建物におけるエネルギー削減率に基づいて、対象となる建物における特定年度のエネルギー使用量予測値を算出するようにしてあると、類似建物での実績値であるエネルギー削減率を利用することによって、対象となる建物で特定年度に削減すると見込まれるエネルギー使用量が高い確度で予測できるようになるため好ましい。この場合において、予測値算出手段が、類似建物抽出手段が抽出した複数の類似建物におけるエネルギー削減率の平均値を、対象となる建物における特定年度のエネルギー削減率として設定するようにしてあれば、対象となる建物で該特定年度に削減すると見込まれるエネルギー使用量を非常に高い確度で予測することができる。 In the energy management system described above, the predicted value calculation means includes similar building extraction means for extracting data of similar buildings to which a predetermined energy saving measure has been applied from the database, and the similar building extracted by the similar building extraction means Based on the energy reduction rate in the building, if the predicted amount of energy consumption for a specific year in the target building is calculated, the target value can be obtained by using the energy reduction rate that is the actual value in a similar building. It is preferable because the energy usage expected to be reduced in a specific fiscal year can be predicted with high accuracy. In this case, if the predicted value calculation means sets the average value of the energy reduction rate in a plurality of similar buildings extracted by the similar building extraction means as the energy reduction rate for a specific year in the target building, It is possible to predict with a very high degree of accuracy the energy consumption expected to be reduced in the specific year in the target building.
上記の類似建物抽出手段を備えたシステム構成のエネルギー管理システムにおいて、類似建物抽出手段によって抽出された類似建物の延床面積が、対象となる建物の延床面積と略同等であると、対象となる建物と比較してエネルギー消費状況の類似性が高い建物が類似建物として抽出されることになるため、対象となる建物におけるエネルギー使用量の予測に類似建物での実績値を利用するうえでの信頼性が高まる。この場合において、類似建物抽出手段は、類似建物の延床面積と対象となる建物の延床面積との差を±20%以内に設定していることが好ましい。 In the energy management system having the system configuration including the similar building extracting unit, the total floor area of the similar building extracted by the similar building extracting unit is approximately equal to the total floor area of the target building. Buildings that have a high similarity in energy consumption compared to other buildings will be extracted as similar buildings, so when using actual values in similar buildings to predict energy usage in the target building Increased reliability. In this case, it is preferable that the similar building extracting unit sets the difference between the total floor area of the similar building and the total floor area of the target building within ± 20%.
また、上記の類似建物抽出手段を備えたシステム構成のエネルギー管理システムにおいて、類似建物抽出手段によって抽出された類似建物での省エネ施策を適用した前年度のエネルギー使用量が、対象となる建物での該省エネ施策が適用される前年度のエネルギー使用量またはエネルギー使用量予測値と略同等であると、対象となる建物と比較してエネルギー消費状況の類似性が高い建物が類似建物として抽出されることになるため、対象となる建物におけるエネルギー使用量の予測に類似建物での実績値を利用するうえでの信頼性が高まる。この場合において、類似建物抽出手段は、類似建物での省エネ施策を適用した前年度のエネルギー使用量と、対象となる建物での該省エネ施策が適用される前年度のエネルギー使用量またはエネルギー使用量予測値との差を、±20%以内に設定していることが好ましい。 In addition, in the energy management system having the system configuration including the similar building extracting means, the energy consumption amount of the previous year when the energy saving measure in the similar building extracted by the similar building extracting means is applied is the target building. If the energy consumption amount or the estimated energy consumption amount of the previous year when the energy-saving measure is applied is almost the same as the predicted value, a building with a high similarity in energy consumption compared to the target building is extracted as a similar building Therefore, the reliability in using the actual value in the similar building for the prediction of the energy consumption in the target building is increased. In this case, the similar building extraction means uses the energy consumption of the previous year when the energy-saving measures at similar buildings are applied and the energy consumption or energy usage of the previous year when the energy-saving measures are applied at the target building. The difference from the predicted value is preferably set within ± 20%.
また、上記の類似建物抽出手段を備えたシステム構成のエネルギー管理システムにおいて、省エネ施策ごとに見込まれるエネルギー削減データを予め格納しておき、類似建物抽出手段が類似建物を抽出できない場合には、予測値算出手段が、該エネルギー削減データから取得したエネルギー削減率に基づいて、対象となる建物での省エネ施策が適用される特定年度のエネルギー使用量予測値を算出するようにしてあると、該特定年度のエネルギー使用量の予測に好適な類似建物のデータが存しない場合にも、信頼性を確保しつつ省エネ計画の立案や見直し作業を簡便に行うことができる。 In addition, in the energy management system having the system configuration including the similar building extracting unit, the energy reduction data expected for each energy saving measure is stored in advance, and when the similar building extracting unit cannot extract the similar building, the prediction is performed. If the value calculation means calculates an energy usage predicted value for a specific year in which the energy saving measures in the target building are applied based on the energy reduction rate acquired from the energy reduction data, Even when there is no similar building data suitable for the prediction of energy consumption for the year, it is possible to easily carry out drafting and reviewing of energy saving plans while ensuring reliability.
また、上記のエネルギー管理システムにおいて、目標値算出手段が、基準年度のエネルギー使用量と毎年度適用される予定の第1の削減率目標値とに基づいて翌年度以降の年度ごとのエネルギー使用量の基本目標値を算出すると共に、第1の削減率目標値とは数値が異なる第2の削減率目標値が特定年度に適用された場合には該特定年度の翌年度以降の基本目標値を訂正するようにしてあると、任意の年度に任意の削減率目標値(第2の削減率目標値)を設定したときに翌年度以降のエネルギー使用量目標値が自動的に変更されることになるため、省エネ計画の目標値設定作業が極めて容易に行える。 In the energy management system described above, the target value calculation means uses the energy usage amount in the base year and the first reduction rate target value scheduled to be applied every year for the following year and subsequent year. When the second reduction rate target value, which is different from the first reduction rate target value, is applied to a specific year, the basic target value for the year following the specific year is calculated. If the correction is made, when an arbitrary reduction rate target value (second reduction rate target value) is set for an arbitrary year, the energy usage target value for the following year or later is automatically changed. Therefore, the target value setting work of the energy saving plan can be performed very easily.
本発明のエネルギー管理システムによれば、年度ごとのエネルギー使用量目標値と、省エネ施策を適用した場合のエネルギー使用量予測値とが表示できると共に、エネルギー使用量予測値を算出する際に予測値算出手段が類似建物での実績値を利用するため、信頼性の高い省エネ計画が立案しやすくなり、その省エネ計画を表示画面等に表示して顧客に理解してもらうことも容易となる。また、省エネ計画を見直す場合にも、見直す年度以降のエネルギー使用量予測値を予測値算出手段が算出するため、省エネ計画の見直し作業を信頼性を損なわずに簡便に行うことができて使い勝手がよい。 According to the energy management system of the present invention, it is possible to display an energy usage target value for each fiscal year and an energy usage prediction value when an energy saving measure is applied, and a predicted value when calculating the energy usage prediction value. Since the calculation means uses the actual value in a similar building, it becomes easy to make a highly reliable energy saving plan, and it becomes easy to display the energy saving plan on a display screen or the like and have the customer understand it. In addition, when reviewing an energy saving plan, the predicted value calculation means calculates the energy consumption predicted value for the year after the review, so the review work of the energy saving plan can be easily performed without impairing reliability and ease of use. Good.
以下、本発明の実施形態例について図面を参照しつつ説明する。まず、図1を参照しつつ、本実施形態例に係るエネルギー管理システムの全体構成について説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. First, the overall configuration of the energy management system according to the present embodiment will be described with reference to FIG.
このエネルギー管理システムは、複数の顧客ビル4に対して設備機器で消費されるエネルギーを管理するためのシステムであり、電力積算管理センター1が一般回線2やインターネット3を介して顧客ビル4と接続されている。そして、電力積算管理センター1が、各顧客ビル4のエネルギー消費状況に関するデータを一般回線2を介して取得して解析し、その解析結果をインターネット3を介して各顧客ビル4に送信するようになっている。
This energy management system is a system for managing energy consumed by equipment for a plurality of customer buildings 4. The power integration management center 1 is connected to the customer building 4 via the
各顧客ビル4においては、電力計6やガス計8等の消費エネルギー計測機が複数設けられており、それぞれの計測結果がパルス信号としてパルス積算装置5に入力される。パルス積算装置5は、これらの消費エネルギー計測機から入力されたパルス信号を積算してパルスデータを生成する。こうして生成されたパルスデータは、一般回線2を介して電力積算管理センター1にて取得される。また、各顧客ビル4には、情報処理機能および表示機能を有するパソコン等の情報処理端末7が備えられている。この情報処理端末7は、電力積算管理センター1からインターネット3を介して送信された解析結果を表示することができる。なお、本実施形態例では、各顧客ビル4に情報処理端末7が備えられている場合を例示しているが、別の建物に設置されたパソコン等を情報処理端末7として使用することも可能である。
Each customer building 4 is provided with a plurality of energy consumption measuring devices such as a
図1に示すように、電力積算管理センター1には、制御装置11と通信インターフェース12と収集装置13とスケジュール管理装置14と演算装置15と画面作成装置16と記憶装置17とが備えられている。このうち制御装置11は、電力積算管理センター1における装置全体の動作を制御するためのものである。
As shown in FIG. 1, the power integration management center 1 includes a control device 11, a
通信インターフェース12は、一般回線2を介して顧客ビル4のパルス積算装置5と接続されていると共に、インターネット3を介して顧客ビル4の情報処理端末7と接続されており、これら外部機器との送受信を行う。前述したように、顧客ビル4では電力計6やガス計8等の計測結果がパルス積算装置5に入力されるため、顧客ビル4のエネルギー消費状況に関するデータをパルス積算装置5から通信インターフェース12へ送信することができる。
The
収集装置13は、顧客ビル4における消費エネルギーの計測値を収集する。スケジュール管理装置14は、収集装置13が該計測値を収集するタイミングを管理する。演算装置15は、該計測値や他のデータに基づいて顧客ビル4におけるエネルギー使用量の目標値や予測値などを演算する。画面作成装置16は、演算装置15等で処理されて顧客ビル4へ通知される画面表示情報を生成する。
The
記憶装置17は、収集装置13で収集されたデータを含む各種データを格納する記憶媒体である。図1に示すように、この記憶装置17には、顧客テーブル、建物テーブル、年次データテーブル、基準年度テーブル、年間削減率目標値テーブル、当年削減率目標値テーブル、省エネ施策テーブル、省エネ施策一覧テーブル、省エネ施策適用実績テーブル、予測値表示有無テーブル等が記憶されている。
The
これら各テーブルの内容について簡単に説明すると、顧客テーブルには、顧客名と顧客番号とが関連付けられた情報が格納されている。建物テーブルには、顧客番号、建物名、建物番号、延床面積などが関連付けられた情報が格納されている。年次データテーブルには、建物番号と年度、およびその年度のエネルギー使用量とが関連付けられた情報が格納されており、収集装置13が収集した顧客ビル4における消費エネルギーの計測値は、この年次データテーブルに当該ビルの当年度のエネルギー使用量として記憶される。基準年度テーブルには、建物番号とその建物に設定された基準年度とが関連付けられた情報が格納されている。年間削減率目標値テーブルには、建物番号と年間削減率目標値とが関連付けられた情報が格納されている。当年削減率目標値テーブルには、建物番号と年度、および当年削減率目標値とが関連付けられた情報が格納されている。
The contents of each table will be briefly described. In the customer table, information in which a customer name and a customer number are associated is stored. The building table stores information in which a customer number, building name, building number, total floor area, and the like are associated. The annual data table stores information in which the building number, the year, and the energy usage amount of the year are associated with each other. The measured value of the energy consumption in the customer building 4 collected by the
また、省エネ施策テーブルには、建物番号と年度、およびその年度に適用のシミュレーションを行う省エネ施策番号とが関連付けられた情報が格納されている。省エネ施策一覧テーブルには、省エネ施策名、省エネ施策番号、省エネ施策による消費エネルギー削減率などが関連付けられた情報が格納されており、この省エネ施策一覧テーブルが記憶装置17の省エネ施策情報記憶部として機能する。省エネ施策適用実績テーブルには、建物番号と年度、およびその年度に適用実績のある省エネ施策番号とが関連付けられた情報が格納されている。予測値表示有無テーブルには、建物番号とその建物についての予測値表示有無のフラグとが関連付けられた情報が格納されている。
In addition, the energy saving measure table stores information in which the building number, the year, and the energy saving measure number for which simulation is applied in the year are associated. The energy saving measure list table stores information associated with the name of the energy saving measure, the energy saving measure number, the energy consumption reduction rate due to the energy saving measure, etc., and this energy saving measure list table is used as the energy saving measure information storage unit of the
このようなシステム構成のエネルギー管理システムにおいて、情報処理端末7がインターネット3を介して電力積算管理センター1に対して省エネ計画画面の画面要求を行うと、電力積算管理センター1が例えば図2〜図5に示すような省エネ計画画面を情報処理端末7に提供できるようになっている。この一連の動作の概略について説明すると、まず、情報処理端末7が省エネ計画画面の画面要求を行う際には、図6に示すような項目別の情報を電力積算管理センター1に送信する。すなわち、情報処理端末7は、画面要求を行う際に、顧客名、建物名、基準年度、年間削減率目標、当年削減率目標、予測値表示要否、適用する省エネ施策、その施策の適用年度などに関する情報を電力積算管理センター1に送信する。
In the energy management system having such a system configuration, when the
電力積算管理センター1では、通信インターフェース12が受信した情報に基づき、演算装置15において、基準年度から表示最終年度までの年度ごとのエネルギー使用量目標値や、当年度から表示最終年度までの年度ごとのエネルギー使用量予測値などを演算する。なお、図2〜図5に例示する省エネ計画画面では、基準年度から10年後を表示最終年度としている。
In the power accumulation management center 1, based on information received by the
そして、通信インターフェース12が受信した情報や演算装置15が演算した演算結果に基づいて、電力積算管理センター1の画面作成装置16が顧客に提供する省エネ計画画面の表示情報を生成する。こうして画面作成装置16が生成した情報は、通信インターフェース12からインターネット3を介して、画面要求元である情報処理端末7へ送信される。
Then, based on the information received by the
ただし、情報処理端末7に画面作成装置16と同様の画面生成機能が備わっている場合には、画面作成装置16が生成すると説明した表示情報を情報処理端末7にて生成させることもできる。その場合、通信インターフェース12は、この情報処理端末7に対して演算装置15が演算した演算結果を送信すればよい。
However, when the
次に、情報処理端末7から省エネ計画画面の画面要求があったときに電力積算管理センター1で行われる処理について詳しく説明する。電力積算管理センター1では、図6に示すような項目別の情報を通信インターフェース12が受信すると、制御装置11が、受信した顧客名に合致する記録情報を記憶装置17の顧客テーブルから検索して顧客番号を取得する。また、制御装置11は、この顧客番号および建物名と合致する記録情報を記憶装置17の建物テーブルから検索して建物番号を取得すると共に、受信した適用施策に合致する記録情報を記憶装置17の省エネ施策一覧テーブルから検索して省エネ施策番号および消費エネルギー削減率を取得する。さらに、制御装置11は、受信した基準年度、年間削減率目標、当年削減率目標、予測値表示要否の情報と、取得した省エネ施策番号および適用年度の情報を、それぞれ、記憶装置17の基準年度テーブル、年間削減率目標値テーブル、当年削減率目標値テーブル、予測値表示有無テーブル、省エネ施策テーブルに格納する。こうして情報を記憶させた後、制御装置11は、演算装置15を制御して基準年度から表示最終年度までの年度ごとのエネルギー使用量目標値を演算させる。
Next, the process performed in the power integration management center 1 when a screen request for an energy saving plan screen is received from the
次に、図7のフローチャートを参照しつつ、省エネ計画画面に表示するエネルギー使用量目標値の演算処理について説明する。このフローチャートは、演算装置15が制御装置11の制御に従って目標値の演算を実行する処理過程を示している。まず、演算装置15は、記憶装置17の基準年度テーブルから、グラフ表示に使用する基準年度を取得(ステップS701)した後、記憶装置17の年次データテーブルから、基準年度のエネルギー使用量のデータを取得(ステップS702)する。この後、演算装置15は、記憶装置17の年間削減率目標値テーブルから取得したデータに基づき、以下の式(1)を用いて、エネルギー使用量の年度ごとの基本目標値を演算(ステップS703)する。すなわち、毎年度適用される予定の年間削減率目標値をR(%)とすると、「基準年度からN年目の基本目標値」は、
(基準年度のエネルギー使用量)×(1−N・R/100) …(1)
として表される。こうして基準年度からN年目の基本目標値を算出した後、演算装置15は、記憶装置17の当年削減率目標値テーブルに当年削減率目標値が記憶されているか否かを判断(ステップS704)し、当年削減率目標値が記憶されていない場合(ステップS704/NO)には、ステップS703において算出した年度ごとの基本目標値をエネルギー使用量目標値に設定して、処理を終了する。
Next, the calculation process of the energy usage target value displayed on the energy saving plan screen will be described with reference to the flowchart of FIG. This flowchart shows a processing process in which the arithmetic device 15 calculates a target value according to the control of the control device 11. First, the arithmetic unit 15 acquires the reference year used for the graph display from the reference year table of the storage device 17 (step S701), and then stores the energy usage data of the reference year from the annual data table of the
(Energy consumption in the base year) x (1-N · R / 100) (1)
Represented as: After calculating the basic target value for the Nth year from the reference year in this way, the arithmetic unit 15 determines whether or not the current year reduction rate target value is stored in the current year reduction rate target value table of the storage device 17 (step S704). If the current year reduction rate target value is not stored (step S704 / NO), the basic target value for each year calculated in step S703 is set as the energy usage target value, and the process ends.
一方、演算装置15がステップS704で当年削減率目標値が記憶されていると判断した場合(ステップS704/YES)には、ステップS703において算出した基本目標値と当年削減率目標値とに基づき、年度ごとのエネルギー使用量目標値を演算(ステップS705)する。このステップS705において、当年度のエネルギー使用量目標値E0は以下の式(2)を用いて算出し、当年度の翌年度以降のエネルギー使用量目標値は以下の式(3)を用いて算出する。すなわち、当年度を基準年度からn年目、当年削減率目標値をr(%)とすると、「当年度のエネルギー使用量目標値E0」は、
(前年度の基本目標値)−(基準年度のエネルギー使用量)×(r/100) …(2)
として表される。また、「当年度の翌年度以降のエネルギー使用量目標値」は、その年度を基準年度からN年目(ただしN>n)とすると、
E0−(N−n)×(E0−表示最終年度の基本目標値)/(表示年度数−n) …(3)
として表される。演算装置15は、これらの式(2)および式(3)によって当年度とその翌年度以降のエネルギー使用量目標値を算出すると共に、当年度の前年度以前のエネルギー使用量目標値としては式(1)によって算出した基本目標値を適用し、処理を終了する。このようにしてエネルギー使用量目標値の演算処理が完了するため、本実施形態例において、演算装置15は年度ごとのエネルギー使用量目標値を算出する目標値算出手段として機能する。
On the other hand, when the arithmetic unit 15 determines that the current year reduction rate target value is stored in step S704 (step S704 / YES), based on the basic target value calculated in step S703 and the current year reduction rate target value, An energy usage target value for each year is calculated (step S705). In this step S705, the energy usage target value E0 for the current year is calculated using the following equation (2), and the energy usage target value for the following year of the current year is calculated using the following equation (3). To do. In other words, if the current year is the nth year from the base year, and the current year reduction rate target value is r (%), then “energy usage target value E0 for the current year”
(Basic target value for the previous year)-(Energy consumption for the base year) x (r / 100) (2)
Represented as: In addition, the target value of energy consumption for the following year of the current year is N years from the base year (where N> n).
E0− (N−n) × (E0−basic target value for the last displayed year) / (number of displayed years−n) (3)
Represented as: The arithmetic unit 15 calculates the energy usage target value for the current year and the following year using these formulas (2) and (3), and the energy usage target value for the previous year of the current year is expressed by the formula The basic target value calculated in (1) is applied, and the process ends. Since the calculation processing of the energy usage target value is completed in this way, in this embodiment, the calculation device 15 functions as target value calculation means for calculating the energy usage target value for each year.
エネルギー使用量目標値の演算処理が完了したなら、制御装置11は、演算装置15を制御して、年度ごとのエネルギー使用量予測値を演算させる。図8のフローチャートは、演算装置15が制御装置11の制御に従って、省エネ計画画面に表示する予測値の演算を実行する処理過程を示している。まず、演算装置15は、記憶装置17の省エネ施策テーブルを参照し、演算対象の年度に省エネ施策が適用されるか否かを判断(ステップS801)する。
When the calculation processing of the energy usage target value is completed, the control device 11 controls the calculation device 15 to calculate the predicted energy usage for each year. The flowchart of FIG. 8 shows a process in which the calculation device 15 calculates a predicted value displayed on the energy saving plan screen according to the control of the control device 11. First, the computing device 15 refers to the energy saving measure table in the
演算装置15がステップS801において、演算対象の年度に省エネ施策が適用されると判断した場合(ステップS801/YES)には、その省エネ施策によって見込める消費エネルギーの削減率を算出(ステップS802)する。このステップS802で行われる処理の詳細については後述(図9参照)するが、次なるステップS803では、ステップS802で算出した削減率(%)に基づき、以下の式(4)を用いて、その年度のエネルギー使用量予測値を算出する。すなわち、「演算対象の年度のエネルギー使用量予測値」は、
(前年度のエネルギー使用量)−(基準年度のエネルギー使用量)×(省エネ施策で見込める削減率/100) …(4)
として表される。なお、式(4)において、該当する前年度のエネルギー使用量が記憶装置17の年次データテーブルに記憶されていない場合には、その年度のエネルギー使用量予測値で代用する。
When the computing device 15 determines in step S801 that the energy saving measure is applied in the calculation target year (step S801 / YES), the reduction rate of the energy consumption expected by the energy saving measure is calculated (step S802). Details of the processing performed in step S802 will be described later (see FIG. 9). In the next step S803, based on the reduction rate (%) calculated in step S802, the following equation (4) is used. Calculate the energy usage forecast for the year. In other words, the “predicted energy consumption amount for the calculation target year” is
(Energy consumption in the previous year)-(Energy consumption in the base year) x (Reduction rate expected by energy saving measures / 100) ... (4)
Represented as: In addition, in Formula (4), when the energy usage amount of a corresponding previous year is not memorize | stored in the annual data table of the memory |
また、演算装置15がステップS801において、演算対象の年度に省エネ施策が適用されないと判断した場合(ステップS801/NO)には、式(4)中の「前年度のエネルギー使用量」をそのまま「演算対象の年度のエネルギー使用量予測値」とする(ステップS804)。これは、式(4)中の「省エネ施策で見込める削減率」がゼロの場合に相当する。演算装置15は、こうしてステップS803もしくはステップS804で各年度のエネルギー使用量予測値を算出して処理を終了する。したがって、本実施形態例において、演算装置15は年度ごとのエネルギー使用量予測値を算出する予測値算出手段としても機能する。 In addition, when the computing device 15 determines in step S801 that the energy saving measure is not applied in the fiscal year to be computed (step S801 / NO), the “energy usage of the previous year” in the equation (4) is directly “ The calculation target year energy consumption predicted value ”is set (step S804). This corresponds to the case where the “reduction rate expected by the energy saving measure” in the equation (4) is zero. In this way, the arithmetic unit 15 calculates the predicted energy usage amount for each year in step S803 or step S804, and ends the process. Therefore, in this embodiment, the arithmetic unit 15 also functions as a predicted value calculation unit that calculates a predicted energy usage amount for each year.
図9は、ステップS802で行われる削減率算出動作の概要を示すフローチャートである。すなわち、特定の年度に適用される省エネ施策によって見込める消費エネルギーの削減率を算出する際には、まず、対象となる建物(対象建物)において適用される省エネ施策を既に適用済みの類似建物を抽出(ステップS901)する。このステップS901で行われる処理の詳細については後述(図10参照)するが、次なるステップS902では、ステップS901で類似建物の抽出結果が1件以上存在するか否かを判断する。そして、抽出結果が1件以上存在すると判断された場合(ステップS902/YES)には、以下の式(5)を用いて「類似建物における省エネ施策適用後の消費エネルギー削減率」を算出する。この削減率(%)は、類似建物での当該省エネ施策の実績値であり、
100−(類似建物での当該省エネ施策適用年度のエネルギー使用量/類似建物での当該省エネ施策適用前年度のエネルギー使用量)×100 …(5)
として表される。抽出したすべての類似建物の消費エネルギー削減率を式(5)によって算出したなら、次に、これら算出結果の平均値を演算(ステップS904)する。また、ステップS902において類似建物が1件も抽出されなかった場合(ステップS902/NO)には、記憶装置17の省エネ施策一覧テーブルから当該省エネ施策に規定の消費エネルギー削減率を取得(ステップS905)する。
FIG. 9 is a flowchart showing an outline of the reduction rate calculation operation performed in step S802. In other words, when calculating the reduction rate of energy consumption that can be expected by energy saving measures applied in a specific year, first extract similar buildings that have already applied the energy saving measures applied to the target building (target building). (Step S901). The details of the process performed in step S901 will be described later (see FIG. 10). In the next step S902, it is determined whether or not there are one or more similar building extraction results in step S901. If it is determined that one or more extraction results exist (step S902 / YES), the “energy consumption reduction rate after application of energy saving measures in similar buildings” is calculated using the following equation (5). This reduction rate (%) is the actual value of the energy-saving measures in similar buildings,
100- (Energy usage in the year when the energy-saving measure is applied in a similar building / Energy usage in the previous year when the energy-saving measure is applied in a similar building) × 100 (5)
Represented as: If the energy consumption reduction rates of all the extracted similar buildings are calculated by the equation (5), next, the average value of these calculation results is calculated (step S904). If no similar building is extracted in step S902 (step S902 / NO), the energy consumption reduction rate prescribed for the energy saving measure is acquired from the energy saving measure list table in the storage device 17 (step S905). To do.
図10は、ステップS901で行われる類似建物の抽出動作を示すフローチャートである。すなわち、類似建物を抽出する際には、まず抽出条件として、適用される省エネ施策の内容と、当該省エネ施策の適用がシミュレーションされる対象建物とを入力(ステップS1001)する。そして、当該省エネ施策を過去に適用したことのあるサンプル建物を、記憶装置17の省エネ施策適用実績テーブルから抽出(ステップS1002)する。次なるステップS1003では、ステップS1002での抽出結果が1件以上存在するか否かを判断し、1件も抽出されなかった場合(ステップS1003/NO)には、類似建物の抽出結果を0件として処理を終了する。 FIG. 10 is a flowchart showing the similar building extraction operation performed in step S901. That is, when extracting a similar building, first, as an extraction condition, the content of the energy saving measure to be applied and the target building to which the application of the energy saving measure is simulated are input (step S1001). And the sample building which has applied the said energy saving measure in the past is extracted from the energy saving measure application performance table of the memory | storage device 17 (step S1002). In the next step S1003, it is determined whether or not one or more extraction results in step S1002 exist, and if none is extracted (step S1003 / NO), the extraction result of similar buildings is zero. To finish the process.
また、ステップS1002での抽出結果が1件以上存在すると判断された場合(ステップS1003/YES)には、ステップS1002で抽出されたサンプル建物のうち対象建物との比較で延床面積の差が±20%以内の建物を絞り込んで抽出(ステップS1004)する。なお、多数の顧客ビル4が広範囲な地域に分散しているような場合には、ステップS1004で別の抽出条件を追加しておいてもよい。例えば、気象条件が略同等な地域であるという抽出条件や、建物用途(事務所や店舗、病院など)が同等であるという抽出条件などを、延床面積が略同等であるという抽出条件に追加しておけば、エネルギー消費に関して対象建物との類似性が高いと見込める建物を抽出することができる。 Further, when it is determined that there is one or more extraction results in step S1002 (step S1003 / YES), the difference in the total floor area is ± in comparison with the target building among the sample buildings extracted in step S1002. Buildings within 20% are narrowed down and extracted (step S1004). If many customer buildings 4 are dispersed in a wide area, another extraction condition may be added in step S1004. For example, an extraction condition that the weather conditions are approximately the same area, an extraction condition that the building usage (office, store, hospital, etc.) is equivalent are added to the extraction condition that the total floor area is approximately the same. By doing so, it is possible to extract a building that can be expected to have high similarity to the target building in terms of energy consumption.
次なるステップS1005では、ステップS1004での抽出結果が1件以上存在するか否かを判断し、1件も抽出されなかった場合(ステップS1005/NO)には、類似建物としてステップS1002の抽出結果(当該省エネ施策を過去に適用したことのある建物)を採用(ステップS1006)して、処理を終了する。 In the next step S1005, it is determined whether or not there are one or more extraction results in step S1004. If none is extracted (step S1005 / NO), the extraction result in step S1002 is a similar building. (Building in which the energy saving measure has been applied in the past) is adopted (step S1006), and the process is terminated.
また、ステップS1004での抽出結果が1件以上存在すると判断された場合(ステップS1005/YES)、つまり、当該省エネ施策を過去に適用したことがあって延床面積が対象建物と類似(差が±20%以内)している建物が1件以上抽出された場合には、エネルギー使用量のデータに基づき、ステップS1004で抽出されたサンプル建物をさらに絞り込んで抽出(ステップS1007)する。このステップS1007における抽出条件は、ステップS1004で抽出されたサンプル建物のうち当該省エネ施策を適用した前年度のエネルギー使用量と、対象建物で当該省エネ施策を適用する前年度のエネルギー使用量(またはエネルギー使用量予測値)との差が、±20%以内の建物を抽出するというものである。 Also, if it is determined that there is one or more extraction results in step S1004 (step S1005 / YES), that is, the energy saving measure has been applied in the past, and the total floor area is similar to the target building (the difference is If one or more buildings within ± 20% are extracted, the sample buildings extracted in step S1004 are further narrowed down and extracted based on the energy usage data (step S1007). The extraction conditions in this step S1007 are the energy consumption of the previous year when the energy saving measure is applied to the sample building extracted in step S1004 and the energy consumption (or energy consumption) of the previous year when the energy saving measure is applied to the target building. The difference with the predicted amount of use) is to extract buildings within ± 20%.
次なるステップS1008では、ステップS1007での抽出結果が1件以上存在するか否かを判断し、1件も抽出されなかった場合(ステップS1008/NO)には、類似建物としてステップS1004の抽出結果、つまり、当該省エネ施策を過去に適用したことがあって延床面積が対象建物と類似(差が±20%以内)している建物を採用(ステップS1009)して、処理を終了する。 In the next step S1008, it is determined whether or not there are one or more extraction results in step S1007. If none is extracted (NO in step S1008), the extraction result in step S1004 is a similar building. In other words, a building whose total floor area is similar to the target building (difference is within ± 20%) because the energy saving measure has been applied in the past is adopted (step S1009), and the process is terminated.
また、ステップS1007での抽出結果が1件以上存在すると判断された場合(ステップS1008/YES)、つまり、当該省エネ施策を過去に適用したことがあって延床面積が対象建物と類似(差が±20%以内)しており、かつ省エネ施策適用前年度のエネルギー使用量が対象建物と類似(差が±20%以内)している建物が1件以上抽出された場合には、その建物を類似建物として採用(ステップS1010)して、処理を終了する。 If it is determined that there is one or more extraction results in step S1007 (step S1008 / YES), that is, the energy saving measure has been applied in the past and the total floor area is similar to the target building (the difference is If one or more buildings that are similar to the target building (difference is within ± 20%) are extracted, the Adopting as a similar building (step S1010), the process is terminated.
このようにして、対象建物で省エネ施策を適用した場合のエネルギー使用量予測値を、類似建物での実績値を利用して算出した後、演算装置15は、当該省エネ施策が適用される当年度以降のエネルギー使用量予測値をグラフ化する際に強調表示が必要か否かを判断する。すなわち、省エネ計画をグラフ化する際には、年度ごとに予測値が目標値以下であるか否かを明示することが重要であり、予測値が目標値を超えている場合には、何らかの改善策を講じる必要が生じる。そこで本実施形態例では、演算装置15が図11のフローチャートに従って強調表示要否の判断動作を行うようにしている。図11に示すように、演算装置15は、まず、図7のフローチャートに従って算出されたエネルギー使用量目標値と、図8のフローチャートに従って算出されたエネルギー使用量予測値とを比較する(ステップS1101)。そして、エネルギー使用量予測値がエネルギー使用量目標値と同等かそれ以下である場合(ステップS1101/NO)には、強調表示の設定を行わずに処理を終了する。しかるに、エネルギー使用量予測値がエネルギー使用量目標値よりも大きい場合(ステップS1101/YES)には、その年度の予測値をグラフで強調表示するように指定(ステップS1102)してから処理を終了する。なお、こうした処理は各年度の予測値について個別に行われる。 In this way, after calculating the energy usage prediction value when the energy saving measure is applied in the target building using the actual value in the similar building, the arithmetic unit 15 calculates the current year in which the energy saving measure is applied. It is determined whether or not highlighting is necessary when graphing subsequent predicted energy usage. In other words, when graphing an energy conservation plan, it is important to clearly indicate whether the predicted value is below the target value for each fiscal year, and if the predicted value exceeds the target value, some improvement It is necessary to take measures. Therefore, in this embodiment, the arithmetic unit 15 performs an operation for determining whether or not highlighting is necessary according to the flowchart of FIG. As shown in FIG. 11, the arithmetic device 15 first compares the energy usage target value calculated according to the flowchart of FIG. 7 with the energy usage predicted value calculated according to the flowchart of FIG. 8 (step S1101). . If the predicted energy usage amount is equal to or less than the target energy usage value (step S1101 / NO), the process is terminated without setting highlighting. However, if the predicted energy usage is larger than the target energy usage (step S1101 / YES), the predicted value for the year is designated to be highlighted on the graph (step S1102), and the process ends. To do. Such processing is performed individually for each year's forecast value.
制御装置11の制御で演算装置15等に上述した各動作を行わせることにより、省エネ計画画面を生成するための情報が用意される。これらの情報に基づき、電力積算管理センター1では画面作成装置16が省エネ計画画面を生成する。すなわち、画面作成装置16は、通信インターフェース12が情報処理端末7から受信して記憶装置17に格納した情報と、図7〜図11の処理によって取得された情報と、記憶装置17の年次データテーブルに格納されている前年度までのエネルギー使用量に関する情報とによって、省エネ計画画面を生成する。したがって、本実施形態例において、画面作成装置16は表示情報生成部として機能する。
Information for generating an energy saving plan screen is prepared by causing the arithmetic device 15 to perform the above-described operations under the control of the control device 11. Based on these pieces of information, the
次に、本実施形態例に係るエネルギー管理システムによって立案された省エネ計画の具体例について説明する。図2は省エネ計画の一例を示す画面表示図であり、顧客ビル4の情報処理端末7を操作することによって、その表示画面に表示された画像を示している。図2に示す画面表示例では、基準年度が2009年度、当年度が2010年度、年間削減率目標が1%、当年削減率目標が指定なし、予測値グラフ表示の要否が否、適用する省エネ施策が指定なし、という設定になっている。図2において、グラフ表示を指令するボタン68がオン操作されると、情報処理端末7は、建物名称と基準年のプルダウン63,64、年間削減率目標と当年削減率目標のテキストボックス65,66、予測値グラフ表示要否のチェックボックス67、適用施策のプルダウン610a〜610k等に予め入力した情報(「指定なし」や「チェックなし」も含む)を、インターネット3を介して電力積算管理センター1へ送信する。電力積算管理センター1においては、情報処理端末7から送信された情報を通信インターフェース12が受信し、制御装置11の制御により受信内容に基づく設定条件で省エネ計画画面の表示情報を生成する。そして、こうして生成された省エネ計画画面の表示情報が通信インターフェース12から情報処理端末7へ送信され、情報処理端末7の表示画面にその省エネ計画が画面表示される。なお、図2において、符号61a〜61kは各年度のエネルギー使用量目標値、符号62aは基準年度のエネルギー使用量実績値を示しており、基準年度の実績値が次年度以降の省エネ計画の基準となるため、基準年度については目標値が実績値と同じであるものとしている。
Next, a specific example of an energy saving plan designed by the energy management system according to the present embodiment will be described. FIG. 2 is a screen display diagram showing an example of the energy saving plan, and shows an image displayed on the display screen by operating the
図3は、省エネ計画の他の例を示す画面表示図であり、図2と対応する部分には同一符号を付してある。図3に示す画面表示例では、基準年度が2009年度、当年度が2010年度、年間削減率目標が1%、当年削減率目標が3%、予測値グラフ表示の要否が否、適用する省エネ施策が指定なし、という設定になっている。すなわち、この画面表示例では、当年度(2010年度)に達成すべき短期的な削減率の目標値(当年削減率目標)が指定されているため、図2の省エネ計画と比べて、当年度以降のエネルギー使用量目標値61b〜61kが変更されている。このように当年度のエネルギー使用量目標値61bは自由に変更することができ、それに応じて次年度以後のエネルギー使用量目標値も自動的に変更されるため、省エネ計画の目標値設定作業が極めて容易に行える。
FIG. 3 is a screen display diagram showing another example of the energy saving plan, and parts corresponding to those in FIG. In the screen display example shown in FIG. 3, the base year is 2009, the current year is 2010, the annual reduction rate target is 1%, the current year reduction rate target is 3%, and whether or not the predicted value graph display is necessary or not is applied. The policy is not specified. That is, in this screen display example, the target value for the short-term reduction rate (current year reduction rate target) to be achieved in the current fiscal year (fiscal 2010) is specified. Subsequent energy usage target values 61b to 61k are changed. In this way, the energy
図4は、省エネ計画のさらに他の例を示す画面表示図であり、図2と対応する部分には同一符号を付してある。図4に示す画面表示例では、基準年度が2009年度、当年度が2010年度、年間削減率目標が1%、当年削減率目標が指定なし、予測値グラフ表示の要否が要、当年度(2010年度)に適用する省エネ施策がエアコン間欠運転、2014年度に適用する省エネ施策が高効率LED照明、2017年度に適用する省エネ施策が高効率パッケージエアコン、という設定になっている。すなわち、この画面表示例では、予測値グラフ表示の要否が要となっているため、当年度以降の各年度のエネルギー使用量予測値62b〜62kが表示されている。これらのエネルギー使用量予測値は、適用する省エネ施策に応じて前述した演算処理にて算出されるため、適用する省エネ施策の内容やその適用年度を変更したうえで、グラフ表示を指令するボタン68をオン操作すれば、変更した条件で新たに省エネ計画画面が表示される。したがって、各年度のエネルギー使用量予測値をエネルギー使用量目標値との比較で的確に把握できると共に、省エネ計画の見直し作業が簡便に行えて使い勝手がよい。
FIG. 4 is a screen display diagram showing still another example of the energy saving plan, and parts corresponding to those in FIG. In the screen display example shown in FIG. 4, the base year is 2009, the current year is 2010, the annual reduction rate target is 1%, the current reduction rate target is not specified, the necessity of displaying the predicted value graph is required, The energy-saving measures applied in FY2010) are intermittent operation of the air conditioner, the energy-saving measures applied in FY2014 are high-efficiency LED lighting, and the energy-saving measures applied in FY2017 are high-efficiency packaged air conditioners. That is, in this screen display example, since it is necessary to display the predicted value graph, the energy usage predicted
図5は、省エネ計画のさらに他の例を示す画面表示図であり、図4と対応する部分には同一符号を付してある。図5に示す画面表示例では、基準年度が2009年度、当年度が2010年度、年間削減率目標が1%、当年削減率目標が指定なし、予測値グラフ表示の要否が要、当年度(2010年度)に適用する省エネ施策がエアコン間欠運転、2014年度に適用する省エネ施策が高効率LED照明、という設定になっている。すなわち、この画面表示例では、2017年度〜2019年度のエネルギー使用量予測値62i〜62kがそれぞれエネルギー使用量目標値61i〜61kを超えてしまっているため、これらの予測値62i〜62kが強調表示されて画面上で目立っている。これにより、例えば図4の画面表示例で示したように、2017年度に何らかの省エネ施策を導入すべきであることが即座に判明する。なお、強調表示の仕方は特に限定されないが、例えば、該当する年度の予測値グラフを点滅させたり、該予測値グラフを他年度の予測値グラフとは異なる色で彩色すればよい。
FIG. 5 is a screen display diagram showing still another example of the energy saving plan, and parts corresponding to those in FIG. In the screen display example shown in FIG. 5, the base year is 2009, the current year is 2010, the annual reduction rate target is 1%, the current year reduction rate target is not specified, the necessity of displaying the predicted value graph is necessary, The energy saving measure applied in FY2010) is intermittent operation of the air conditioner, and the energy saving measure applied in FY2014 is high-efficiency LED lighting. That is, in this screen display example, since the energy usage predicted values 62i to 62k in the
以上説明したように、本実施形態例に係るエネルギー管理システムでは、対象建物である顧客ビル4の情報処理端末7を操作して省エネ施策やその適用年度等を入力し、これら入力データを電力積算管理センター1へ送信することにより、電力積算管理センター1で生成された省エネ計画画面が情報処理端末7の表示画面に表示されるようになっている(図2〜図5参照)。そして、電力積算管理センター1では、この省エネ計画画面を生成する処理過程で、年度ごとのエネルギー使用量目標値と、省エネ施策を導入した場合のエネルギー使用量予測値とを算出して、それぞれの算出結果が表示できるようにしてあるため、該予測値を該目標値との比較で的確に把握することができる。しかも、電力積算管理センター1では、エネルギー使用量予測値を算出する際に類似建物での実績値を利用するため、信頼性の高い省エネ計画が立案しやすくなっている。また、省エネ施策の導入予定を変更して省エネ計画を見直す場合にも、見直す年度以降のエネルギー使用量予測値を電力積算管理センター1が算出し、その際も類似建物での実績値を利用するため、省エネ計画の見直し作業を信頼性を損なわずに簡便に行うことができる。なお、本実施形態例では、図2〜図5に示すようなGUI(Graphical User Interface)を用いているため、情報処理端末7に対する簡単な操作でさまざまな省エネ計画を容易に立案することができる。
As described above, in the energy management system according to the present embodiment, the
また、本実施形態例に係るエネルギー管理システムでは、対象建物のエネルギー使用量予測値を算出する際に用いる類似建物の抽出条件として、対象建物に適用される省エネ施策と同じ省エネ施策の適用実績があることに加えて、エネルギー使用量や延床面積が対象建物と略同等であるという条件を付加しているため、対象建物と類似建物とでエネルギー消費状況の類似性が高い。それゆえ、対象建物で省エネ施策を適用した場合のエネルギー使用量を高い確度で予測することができる。 In addition, in the energy management system according to the present embodiment example, the same energy-saving measure application results as the energy-saving measure applied to the target building are used as the extraction condition of the similar building used when calculating the predicted energy usage of the target building. In addition to this, since the condition that the amount of energy used and the total floor area are substantially the same as that of the target building is added, the similarity of the energy consumption status between the target building and the similar building is high. Therefore, it is possible to predict with high accuracy the amount of energy used when the energy saving measure is applied to the target building.
また、本実施形態例に係るエネルギー管理システムでは、類似建物を抽出できない場合に、予め記憶装置17に格納されている各省エネ施策ごとのデータを利用して対象建物のエネルギー使用量を予測するので、好適な類似建物のデータが存しない場合にも、信頼性を確保しつつ省エネ計画の立案や見直し作業を簡便に行うことができる。
In addition, in the energy management system according to this embodiment, when similar buildings cannot be extracted, the energy usage amount of the target building is predicted using data for each energy saving measure stored in the
なお、本実施形態例では、電力積算管理センター1に図1に示すような複数の装置11〜17が備えられている場合について説明したが、これら各装置の機能はサーバやパソコン等によって実現されるものなので、これらの機能を併せ持つ単一の情報処理装置が電力積算管理センター1に備えられていてもよい。図12は、かかる単一の情報処理装置のハードウェア構成を説明するための機能ブロック図である。ただし、顧客ビル4に備えられた情報処理端末7のハードウェア構成も同様の機能ブロック図で表すことができる。
In this embodiment, the case where the power integration management center 1 includes a plurality of devices 11 to 17 as shown in FIG. 1 has been described. However, the functions of these devices are realized by a server, a personal computer, or the like. Therefore, a single information processing apparatus having both of these functions may be provided in the power integration management center 1. FIG. 12 is a functional block diagram for explaining the hardware configuration of such a single information processing apparatus. However, the hardware configuration of the
図12に示すように、かかる情報処理装置においては、CPU(Central Processing Unit)71、RAM(Randam Access Memory)72、ROM(Read Only Memory)73、HDD(Hard Disk Drive)74およびI/F(Interface)75がバス78を介して接続されている。CPU71は演算手段であり、情報処理装置全体の動作を制御する。RAM72は、情報の高速な読み書きが可能な揮発性の記憶媒体であり、CPU71が情報を処理する際の作業領域として用いられる。ROM73は、読み出し専用の不揮発性の記憶媒体であり、ファームウェア等のプログラムが格納されている。HDD74は、情報の読み書きが可能な不揮発性の記憶媒体であり、OS(Operating System)や各種の制御プログラム、アプリケーションプログラム等が格納される。I/F75は、バス78と各種のハードウェアやネットワーク等との接続を制御する。LCD(Liquid Crystal Display)76は、ユーザが情報処理装置の状態を視覚的に確認するためのユーザインターフェースである。操作部77は、ユーザが情報処理装置を操作して情報を入力するためのユーザインターフェースであり、具体的にはキーボードやマウスなどである。ただし、電力積算管理センター1に備えられた情報処理装置の場合、該装置をユーザが直接操作することはないので、LCD76や操作部77等のユーザインターフェースは省略可能である。
As shown in FIG. 12, in this information processing apparatus, a CPU (Central Processing Unit) 71, a RAM (Randam Access Memory) 72, a ROM (Read Only Memory) 73, an HDD (Hard Disk Drive) 74, and an I / F ( Interface) 75 is connected via a
このようなハードウェア構成においては、CPU71の制御により、ROM73やHDD74もしくは図示せぬ光学ディスク等の記憶媒体に格納されているプログラムがRAM72に読み出されて、ソフトウェア制御部が構成される。そして、かかるソフトウェア制御部と各種のハードウェアとの組み合わせによって、前述した各装置11〜17と同等の機能が実現される。
In such a hardware configuration, under the control of the CPU 71, a program stored in a storage medium such as the
1 電力積算管理センター
2 一般回線
3 インターネット
4 顧客ビル
5 パルス積算装置
6 電力計
7 情報処理端末
8 ガス計
11 制御装置
12 通信インターフェース
13 収集装置
14 スケジュール管理装置
15 演算装置
16 画面作成装置
17 記憶装置
61b〜61k エネルギー使用量目標値
62b〜62k エネルギー使用量予測値
63 建物名称のプルダウン
64 基準年のプルダウン
65 年間削減率目標のテキストボックス
66 当年削減率目標のテキストボックス
610a〜610k 適用施策のプルダウン
1 Power
Claims (9)
基準年度のエネルギー使用量と該基準年度の翌年度以降に適用されるエネルギー削減率の目標値とに基づいて前記翌年度以降の年度ごとのエネルギー使用量目標値を算出する目標値算出手段と、
省エネルギー施策が適用される特定年度に予測されるエネルギー使用量を、その省エネルギー施策を適用済みの類似建物での実績値に基づいて算出することによって、前記特定年度以降の年度ごとのエネルギー使用量予測値を算出する予測値算出手段と、
前記目標値算出手段と前記予測値算出手段のそれぞれの算出結果を表示するための表示情報を生成する表示情報生成部とを備えていることを特徴とするエネルギー管理システム。 In the energy management system that supports the drafting of energy saving plans based on the energy consumption status of the target building,
A target value calculating means for calculating an energy usage target value for each year after the next year based on an energy usage amount of the reference year and a target value of an energy reduction rate applied after the next year of the reference year;
By calculating the energy usage predicted for a specific year when energy-saving measures are applied based on the actual values of similar buildings to which the energy-saving measures have been applied, energy consumption forecasts for each year after the specified year Predicted value calculation means for calculating a value;
An energy management system comprising: a display information generation unit that generates display information for displaying respective calculation results of the target value calculation unit and the predicted value calculation unit.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010154952A JP2012018521A (en) | 2010-07-07 | 2010-07-07 | Energy management system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010154952A JP2012018521A (en) | 2010-07-07 | 2010-07-07 | Energy management system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012018521A true JP2012018521A (en) | 2012-01-26 |
Family
ID=45603732
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010154952A Pending JP2012018521A (en) | 2010-07-07 | 2010-07-07 | Energy management system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2012018521A (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014082810A (en) * | 2012-10-12 | 2014-05-08 | Panasonic Corp | Energy management apparatus, management unit and remote management device |
CN104898618A (en) * | 2015-05-08 | 2015-09-09 | 无锡中粮工程科技有限公司 | Grain and oil processing production line energy management system and management method |
KR20160097071A (en) * | 2015-02-06 | 2016-08-17 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and Method for Managing Energy of Public Residence using Social Network |
JPWO2015145978A1 (en) * | 2014-03-28 | 2017-04-13 | 日本電気株式会社 | Energy amount estimation device, energy amount estimation method, and energy amount estimation program |
JP2021082007A (en) * | 2019-11-19 | 2021-05-27 | 三菱電機株式会社 | Energy-saving effect estimation device, energy-saving effect estimation system, energy-saving effect estimation method and program |
JP7021388B1 (en) | 2021-08-17 | 2022-02-16 | booost technologies株式会社 | Decision-making devices, decision-making methods, and programs for building a carbon-free society |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001056804A (en) * | 1999-08-18 | 2001-02-27 | Yusuke Kojima | Method and device for supporting home energy saving |
JP2001344412A (en) * | 2000-03-31 | 2001-12-14 | Yusuke Kojima | Method and system for supporting energy saving at home |
JP2002063314A (en) * | 2000-08-23 | 2002-02-28 | Hiroaki Kobayashi | Energy-saving site |
JP2010108108A (en) * | 2008-10-29 | 2010-05-13 | Sekisui Chem Co Ltd | System for managing measurement relating to house |
-
2010
- 2010-07-07 JP JP2010154952A patent/JP2012018521A/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001056804A (en) * | 1999-08-18 | 2001-02-27 | Yusuke Kojima | Method and device for supporting home energy saving |
JP2001344412A (en) * | 2000-03-31 | 2001-12-14 | Yusuke Kojima | Method and system for supporting energy saving at home |
JP2002063314A (en) * | 2000-08-23 | 2002-02-28 | Hiroaki Kobayashi | Energy-saving site |
JP2010108108A (en) * | 2008-10-29 | 2010-05-13 | Sekisui Chem Co Ltd | System for managing measurement relating to house |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014082810A (en) * | 2012-10-12 | 2014-05-08 | Panasonic Corp | Energy management apparatus, management unit and remote management device |
JPWO2015145978A1 (en) * | 2014-03-28 | 2017-04-13 | 日本電気株式会社 | Energy amount estimation device, energy amount estimation method, and energy amount estimation program |
KR20160097071A (en) * | 2015-02-06 | 2016-08-17 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and Method for Managing Energy of Public Residence using Social Network |
KR102315429B1 (en) * | 2015-02-06 | 2021-10-21 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and Method for Managing Energy of Public Residence using Social Network |
CN104898618A (en) * | 2015-05-08 | 2015-09-09 | 无锡中粮工程科技有限公司 | Grain and oil processing production line energy management system and management method |
JP2021082007A (en) * | 2019-11-19 | 2021-05-27 | 三菱電機株式会社 | Energy-saving effect estimation device, energy-saving effect estimation system, energy-saving effect estimation method and program |
JP7475128B2 (en) | 2019-11-19 | 2024-04-26 | 三菱電機株式会社 | Energy saving effect estimation device, energy saving effect estimation system, energy saving effect estimation method and program |
JP7021388B1 (en) | 2021-08-17 | 2022-02-16 | booost technologies株式会社 | Decision-making devices, decision-making methods, and programs for building a carbon-free society |
JP2023027713A (en) * | 2021-08-17 | 2023-03-02 | booost technologies株式会社 | Determination device, determination method, and program toward construction of decarbonized society |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Ruan et al. | A cross-domain approach to analyzing the short-run impact of COVID-19 on the US electricity sector | |
Rahman et al. | The nursing home Minimum Data Set assessment instrument: manifest functions and unintended consequences—past, present, and future | |
US11113705B2 (en) | Business forecasting using predictive metadata | |
Betihavas et al. | An absolute risk prediction model to determine unplanned cardiovascular readmissions for adults with chronic heart failure | |
JP2012018521A (en) | Energy management system | |
CN109461023B (en) | Loss user retrieval method and device, electronic equipment and storage medium | |
CN110782129A (en) | Business progress monitoring method, device and system and computer readable storage medium | |
CN105247374B (en) | Using the measurement of Temperature Distribution weighting and the method and system of checking | |
JP2012205385A (en) | Reserve power calculation device and method, and computer program | |
EP3107046A1 (en) | Population projection method, population projection program, and population projection apparatus | |
EP3163897A1 (en) | Building management device, wide-area management system, data acquisition method, and program | |
CN107577648A (en) | For handling the method and device of multivariate time series data | |
JP2017034797A (en) | Baseline load estimation device and baseline load estimation program | |
JP2013101057A (en) | Electric energy management method, electric energy management device, and electric energy management program | |
JP5283143B1 (en) | Operation status diagnosis device, operation status diagnosis method, and operation status diagnosis program for diagnosing operation status for equipment and facilities | |
JP2021128478A (en) | Data processing system and data processing method | |
Soorapanth et al. | Towards a framework for evaluating the costs and benefits of simulation modelling in healthcare | |
JP2012027919A (en) | Evaluation support system, method and program | |
KR102293466B1 (en) | Energy management apparatus and method thereof | |
CN106469331A (en) | A kind of prognoses system of electrical network electricity sales amount and its method | |
Chin et al. | A CIMOSA presentation of an integrated product design review framework | |
JP7435047B2 (en) | Information management device and program | |
JP2005063383A (en) | Energy management system for building, and computer program | |
JP6107211B2 (en) | Analysis support apparatus and program | |
JP5139394B2 (en) | Energy management system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120216 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20130521 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130528 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20131001 |