JP2012027597A - エネルギー監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】エネルギー計測データから無駄を定量的に算出して顕在化するようにしたエネルギー監視システムを提供する。
【解決手段】対象設備の消費エネルギーを計測し、エネルギー計測データとして格納する手段と、前記対象設備の稼働状態ごとに予め記録または入力した理想的なエネルギー消費パターンを、前記対象設備の稼働状態に当てはめることによりエネルギーの最低使用量を求める手段と、前記エネルギー計測データと前記最低使用量との差分を定量的に算出する算出手段と、前記算出手段により算出した差分をエネルギーの無駄として出力する出力手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、エネルギー計測データから無駄を定量的に算出して顕在化（見える化）させるようにしたエネルギー監視システムに関するものである。

近年、省エネを目的に「エネルギー使用量の見える化」といった目的で、エネルギー計測が盛んに行われてきており、最新の計測技術、計算機技術により、エネルギーの使用状況を人間がある程度正確に把握できるようになってきている。
このように、エネルギーの使用状況については確かに把握可能となっている、そこに潜む無駄はエネルギーを計測しただけでは見えてこない。そのため、的確な対策を打つことができず、省エネが円滑、迅速に進まないという問題があった。

ここで、特許文献１には、エネルギーの消費状況やエネルギー消費量の目標値を、アイコン、グラフ、表等によって表示することにより、省エネの達成状況や機器の動作状況を一目で把握できるようにしたエネルギー監視システムが開示されている。
また、特許文献２には、省エネ対策を講じない場合のエネルギー消費量をベースラインとして設定し、省エネ対策実施後のエネルギー消費量をベースラインと比較する場合において、ベースラインモデルの作成に要する手間と時間を削減して省エネ制御の効果を評価可能とした建物エネルギー監視評価装置が開示されている。
更に、非特許文献１には、コントローラを現場に分散配置してエネルギー及び生産指標のデータを収集、蓄積し、前記コントローラをイントラネットに接続して任意のパソコンからＷｅｂブラウザを介して総合的に捜査、監視することにより、エネルギー消費量の無駄を顕在化させる分散型エネルギー管理システムが開示されている。

特開２００２−１７５１７２号公報（段落[０００７]〜[００１７]、図１，図２等） 特開２００６−９８３６１号公報（図１等）

井上賢一，小島 靖広，鈴木 猛，「無駄の「見える化」から省エネ対策まで実現」，月刊計装，２００７年４月号，ｐ.１〜ｐ.４，横河電機

特許文献１に係る従来技術は、もっぱらエネルギー消費状況やエネルギー消費量の目標値を表示して省エネの達成状況や機器の動作状況を把握可能としたものであると共に、特許文献２に係る従来技術は、主としてベースラインを作成するための数式モデルを開示するのみであり、例えばエネルギー効率等の観点から対象設備を評価することまで目的としたものではない。
また、非特許文献１に係る従来技術は、データサーバ兼コントローラを現場に複数、分散配置し、これらのデータサーバ兼コントローラをイントラネットに接続して任意のクライアントからブラウザ経由でエネルギーを管理するものであり、主として大規模のオンラインシステムを対象としている。

そこで、本発明の解決課題は、エネルギー計測データから無駄を定量的に算出して顕在化すると共に、エネルギー効率等の観点から対象設備の評価も可能にし、更に、オフラインシステムにも適用可能としたエネルギー監視システムを提供することにある。

上記課題を解決するため、請求項１に係るエネルギー監視システムは、対象設備の消費エネルギーを計測し、エネルギー計測データとして格納する手段と、前記対象設備の稼働状態ごとに予め記録または入力した理想的なエネルギー消費パターンを、前記対象設備の稼働状態に当てはめることによりエネルギーの最低使用量を求める手段と、前記エネルギー計測データと前記最低使用量との差分を定量的に算出する算出手段と、前記算出手段により算出した差分をエネルギーの無駄として出力する出力手段と、を備えたものである。

本発明によれば、エネルギー計測データから無駄を定量的に把握することにより、いわゆる省エネのＰＤＣＡ（Ｐｌａｎ−Ｄｏ−Ｃｈｅｃｋ−Ａｃｔ）を回していくことが可能となり、従来に比べて、エネルギー計測による省エネの推進に大きく貢献することができる。
また、設備の稼働状態を条件判定し、稼働状態ごとに予め記録または入力した理想のエネルギー消費パターンをあてはめていく方法により、時々刻々変化する設備の稼働状態に追従させて、無駄を定量的に算出し、評価することができる。

対象設備に対して評価モデルを一旦作成すれば、オフライン評価により任意期間のエネルギー計測データから無駄を定量的に算出することができる。従って、例えば毎日、毎月、毎年といった周期で、無駄の定量化を自動的かつ繰り返し行い、その結果を日報、月報、年報といった形式で計算機のディスプレイ画面に表示したり、帳票としてプリンタに出力することが可能になる。
更に、本発明は、設備稼働状態をエネルギー計測データから判定し、判定した設備稼働状態ごとに理想のエネルギー消費パターンをあてはめるのではなく、目的の設備稼働状態におけるエネルギー計測データに対して各種データ処理を実施するものである。このため、例えば生産稼働状態におけるエネルギー効率（生産物１個当たりに使用したエネルギー量）の算出等も可能であり、エネルギー効率という観点から対象設備を評価することもできる。

本発明において、無駄を定量化する手順を示す概念図である。 本発明の実施形態において、無駄を定量評価するまでの手順を示す概念図である。 実施形態に係るエネルギー監視システムの機能を概念的に示した図である。 実施形態における計測データと遷移状態判定結果との関係を示す図である。 実施形態における計測データからの状態判定条件の統一化を説明するための図である。 実施形態における計測データと遷移状態判定結果との関係を示す図である。 実施形態におけるエネルギー消費効率及びエネルギー消費特性の説明図である。 実施形態においてエネルギー消費特性を求める様子を説明するための図である。 実施形態において理想のエネルギー消費パターンが特性表である場合の動作説明図である。 実施形態における特性因子の変換動作を説明するための図である。

以下、図に沿って本発明の実施形態を説明する。
まず、本実施形態では、エネルギーを使用しているオフィス等の設備の理想的な稼働状態をエネルギー消費の観点からモデル化し、エネルギー計測データから理想的な最低使用量を作成する。そして、図１に示すように、計測データと評価モデルとの差分（計測データ−最低使用量）を算出することにより、無駄を定量化させる。
ここで、エネルギー計測データとは、設備が使用するエネルギー（電力、ガス、液体等）に加え、その設備の状態を把握するための計測値（生産数、温度、圧力等）も含み、これら計測値を一定周期で連続的に計測したデータ列とデータ列中の各計測値の時刻とを組み合わせたものであり、以下では単に計測データともいう。

無駄を定量評価するまでの手順は、大きく２つのステップからなる。以下、図２に基づいて、各ステップの目的・処理の概要を説明する。
（１）評価モデルの作成（ステップＳ１）
最低使用量は、対象設備の稼働状態ごとに予め記録または入力した理想的なエネルギー消費パターンを、設備の稼働状態に当てはめることにより作成する。
ここで、理想的なエネルギー消費パターンとは、当該設備がある稼働状態にあるとき、その稼働状態における理想的なエネルギー消費推移を示すデータ列をいう。

最低使用量を作成するには設備の稼働状態を識別する必要があるが、この場合、以下のような課題がある。
例えば、事務所の昼休み時間帯等であれば、事務所の稼働日カレンダー情報、昼休み時間帯情報、現在の日付時刻等に基づいて、設備の稼働状態を判断でき、仮に現在が昼休み時間帯であれば、昼休みに停止できる設備を全て停止した時の待機電力等を、理想的なエネルギー消費パターンとして当てはめることができる。しかし、実際の運用では、残業時間の発生に代表されるように、設備の稼働状態を単に時刻だけから判断できない場合が多々ある。

このため、本実施形態では、設備の稼働状態を時刻で判断するのではなく、設備の稼働状態をエネルギー計測データから条件判定し、判定した設備の稼働状態ごとに予め記録または入力した理想のエネルギー消費パターンを当てはめるという方法をとる。なお、設備の稼動状態の条件判定では、実際の設備の稼動／停止を目的として判定する場合と、実際の設備の状態とは無関係に、当該設備はこの時どの状態にあるべきかを判定する場合とがある。
以上のような方法により、現在の時刻からは決定できず随時変動する設備の稼働状態に追従させて、理想のエネルギー消費パターンを当てはめていくことが可能となる。
また、エネルギー計測データに対し必要な基本データ処理を選択し、そのデータ処理を施したデータに対し、設備稼働状態の判定を行う場合もある。

上記のように、基本データ処理の選択結果、設備稼働状態の判定条件、設備稼働状態ごとに記録または入力した理想のエネルギー消費パターン、後述する理想のエネルギー消費パターンの当てはめ方、及び、計測データと最低使用量との差分の算出方法を、本実施形態では評価モデルと総称し、上記のどの処理をどのような順番で、どのようなパラメータで処理していくのかを設定していくことを、評価モデルの作成、または単にモデル化という。
なお、評価モデルの作成手順については後述する。

（２）無駄の定量評価（ステップＳ２）
無駄の定量評価では、エネルギー計測データと（１）で作成した評価モデルとにより指定された各種処理を実施し、最低使用量を作成する。そして評価モデルにより指定された方法によりエネルギー計測データと最低使用量との差分を算出する。
この無駄の定量評価は、１日・１ヶ月・１年といった期間を対象として、オフラインにて実行する。

次に、この実施形態に係るエネルギー監視システムの機能について説明する。なお、このエネルギー監視システムは、コンピュータシステムを構成するハードウェア及びソフトウェアにより実現されるものである。
図３は、エネルギー監視システムの機能を概念的に示したものであり、大別すると、評価モデル作成機能、無駄の定量評価機能から構成されている。これらの機能は、エネルギー計測データ格納部１０、対象計測データ設定部２０、評価モデル作成部３０、評価モデル格納部４０、評価モデル実行部５０、処理結果データ列格納部６０、コマンド処理実行部７０、処理結果表示部８０により実行される。

無駄の定量評価機能は、主としてコマンド処理実行部７０により実現されるものであり、エネルギー計測データ格納部１０内のエネルギー計測データと、評価モデル格納部４０内の評価モデルとを用いて、無駄を定量的に算出する。この無駄を定量的に算出する処理は、コマンド処理実行部７０において大きく４つに分類された各処理（以降「コマンド」と略称する）の中で、評価モデルにより指定されたコマンドを、指定された順に指定されたパラメータを渡して処理していく構成となる。

なお、評価モデルの構成を表１に示し、上記コマンドの構成を表２に示す。

すなわち、無駄の定量評価機能がエネルギー計測データから無駄を定量的に算出するまでに実行するコマンド、そのパラメータ、そのコマンドの実行順を定義した定義体が評価モデルであり、更に、この定義体を作成する機能が、評価モデル作成部３０による評価モデルの作成機能となる。

以下、評価モデルの作成手順について説明する。
（１）基本データ処理の選択
前述したように、計測データに基づいて設備の稼働状態を条件判定する必要があるが、例えばある設備の稼働／停止を判定する場合に、稼動のしきい値を設定しておいてそのしきい値を超過した場合に稼働し、停止のしきい値を設定しておいてそのしきい値を下回った場合に停止する、という判定方法が考えられる。
しかし、例えば当該設備の特性から設備停止時にエネルギー消費量を完全に０にはできず、しかもその停止時のエネルギー消費量が常時大きく変動する設備等では、しきい値の上限超過や下限超過が頻繁に発生し、計測データをしきい値によって直接、条件判定しても、当該設備の稼働／停止状態を判定できない場合がある。
そこで、本実施形態では、計測データに対して、必要に応じ、図３におけるコマンド処理実行部７０内で移動平均等の基本データ処理を事前に実施してから設備稼働状態の条件判定を行うようにした。

すなわち、図３のコマンド処理実行部７０内の基本データ処理において、必要に応じて計測データに対する目的のデータ処理を行うコマンドを選択し、評価モデル作成部３０に送る。評価モデル作成部３０では、目的のデータ処理を行うコマンドを選択し、その起動パラメータを設定する。データ処理が不要な場合には、評価モデル作成部３０においてコマンドを選択しないものとする。

（２）設備稼働状態の判定条件の決定
コマンド処理実行部７０内の設備稼働状態判定処理では、実際の設備の稼働／停止、生産中／生産停止中等を判定する場合や、当該設備はこのときどの状態にあるべきか等を判定する場合がある。
具体例としては、以下のようなものがある。
・事務所の昼休み時間帯等、日付と時刻で固定的に設備を止めるべき時間帯が決定できる場合、当該事務所の稼働日カレンダー情報、昼休み時間帯情報、現在の日付時刻から昼休み時間帯を判断し、設備を停止すべき対象期間と判定する。
・オフィスの残業時間帯等では、部屋の電灯の消費電力より、消灯されたタイミングを壁コンセントに接続した事務機器の運転を停止（給電を停止）するべき対象期間と判定する。
・例えばセキュリティカード等でオフィスへの入退場が管理されている場合、最終退場から最終退場後の初入場までを、当該オフィスの各種事務機器の運転を停止すべき対象期間と判定する。
・製造ライン等で生産数が計測できている場合、生産数０の状態が例えば２０分以上継続した場合、設備の運転を停止すべき対象期間として判定する。
・対象設備の消費電力がある一定値以下になった時、設備停止中として判定する。
・対象設備の消費電力がある一定値以上となった場合、設備稼働時のチャンピオンデータをあてはめるべき対象期間として判定する。

なお、以上のように設備稼働状態の判定処理では、設備ごとに様々な条件判定を行う必要があり、各ケースで個別にプログラム開発を行うという方法では非常に効率が悪くなってしまう。そこで、本実施形態では、設備稼働状態の条件判定方法を統一化しておき、その統一化された手順で設備稼働状態の判定条件を設定できるように準備しておくこととした。

以下、その具体的な方法を説明する。
（Ａ）状態判定処理構成の統一化
例えば、停止／稼働／準備／生産中の４つの状態に遷移可能な設備に対し、計測データからの状態判定処理を１つで準備してしまうと、遷移可能な状態が増えた場合、準備した処理はそのままでは使用できず統一化ができなくなってしまう。そこで、計測データからの状態判定処理構成を以下のようにした。

通常、設備は時間とともに状態が遷移していく。一般の設備はある瞬間には１つの状態に遷移している。そこで１つの計測データ（１つのデータ列）に対し、「目的の状態に遷移しているか、または目的の状態以外の状態に遷移しているか」をデータ列中の各計測値に対して判定し、判定結果を計測値ごとに記録する処理（以下、「遷移状態判定コマンド」という）を１つ準備する。このコマンドは、１回の起動により、パラメータで指定された１つの状態のみを判定する。複数の状態に遷移可能な設備であれば、判定する状態をパラメータにより指定し、このコマンドを複数回起動する。
ここで、図４は、計測データと遷移状態判定結果との関係を示す図であり、状態Ａ→Ｂ→Ｄ→Ｃ→Ａと遷移する計測データに対して、図示するような遷移状態判定結果が得られる。

これにより、判定する状態が増えた場合、遷移状態判定コマンドによる状態判定を、パラメータを変えてその数を増加させることで対応可能である。すなわち、図４の例では、１回の状態判定処理によって１つの状態を判定する構成とし、Ａ〜Ｄの４回、常態判定処理を実行する。
また、複数の状態判定結果から、更に上位の状態を判定したい場合が想定されるが、これについては、後述する（Ｃ）判定処理の階層化において説明する。

（Ｂ）状態判定条件の統一化
状態判定条件について、以下の３パターンに統一する。
ｉ 計測データがしきい値を超過しているか、または、しきい値以上の状態が一定時間継続している場合、目的の状態に遷移している。
ii 計測データがしきい値を下回っているか、または、しきい値以下の状態が一定時間継続している場合、目的の状態に遷移している。
iii 計測データが下限値を超過しているか、または、下限値以上であり、かつ、上限値を下回っているか、または上限値以下の状態が一定時間継続している場合、目的の状態に遷移している。

上記ｉ〜iiiのどのパターンを使用するのか、どのしきい値を使用するか、しきい値に対して「超過している」・「以上」・「下回っている」・「以下」のどの判定を行うか、更に、継続判定する時間については、パラメータにより指定する。
ここで、単純なしきい値判定では判定できない場合も当然、考えられるが、前述した（１）基本データ処理の選択において説明したように、しきい値により判定できるように基本データ処理を選択することが望ましい。
なお、図５は、上述した、計測データからの状態判定条件の統一化を説明するための図であり、二つの計測データ１，２に対して、遷移状態を判定する目的の状態を「設備稼働中」とした場合のものである。

（Ｃ）判定処理の階層化
例えば、エネルギー消費量から稼働／停止、生産数から生産中／生産停止を状態判定できる設備があり、ここで「設備が稼働中であり、かつ生産数０が２０分以上継続した状態（生産待機中状態）」を判定する場合、図６に示すように、最初に２つの計測データ１，計測データ２に対して遷移状態判定コマンドにより状態判定を行う。そして、その判定結果（稼働／停止、生産中／生産停止）の組み合わせをＡＮＤ論理またはＯＲ論理またはＸＯＲ論理等によって判定する処理（以降「判定結果統合コマンド」と略称する）を準備し、最終的にこの判定結果統合コマンドにより生産待機中状態を判定するような階層構造とする。
図６の例では、計測データ１に対する判定結果「状態Ｂ」と計測データ２に対する判定結果「状態α」とのＡＮＤ論理により、「生産待機中」と判定される。

この判定結果統合コマンドでは、判定を行う対象の判定結果をパラメータにより複数指定できるものとし、判定結果統合コマンドの判定結果を更に判定結果統合コマンドによって判定できるようにした。
この構成により、最初に計測データから判定する状態が３つ、４つと増えた場合、またその判定結果の組み合わせを判定する階層が３階層、４階層と増えた場合でも、遷移状態判定コマンド及び判定結果統合コマンドの２つのコマンドを複数、階層的に組み合わせていくことで、設備稼働状態の判定が可能になる。

ここで、以上の設備稼働状態の条件判定方法の統一化は、下記条件を前提条件とする。
ｉ 対象設備の稼動状態が、同時に２つの状態（人間ならば、笑いながら泣いている状態）に遷移しない。
ii 前述した（１）の基本データ処理機能において不足のデータ処理機能が発生した場合、そこでのプログラム開発は止むを得ないものとする。
iii 統一化した判定方法で判定するために不足の計測点が発生した場合、その計測点の追加が可能である。
以上の方法により、設備稼働状態の条件判定方法を統一化した。従って、この設備稼働状態の判定条件の決定では、目的の設備稼働状態を判定するために、どのように遷移状態判定、判定結果統合を行っていくのかを設定する。

（３）理想のエネルギー消費パターンの記録または入力
理想のエネルギー消費パターンの記録または入力では、（２）設備稼働状態の条件判定で判定する対象設備の稼働状態ごとに、設備が理想的に稼働できている状態を確認し、そのときのエネルギー消費パターンを記録または入力する。以下、設備の理想的な稼働状態の確認方法及び理想のエネルギー消費パターンの記録または入力方法を説明する。

（Ａ）設備の理想的な稼働状態の判断方法
対象設備の稼働状態ごとに、設備が理想的に稼働できているか否かについては、一般的に当該設備の専門家が計測データを確認すれば通常、判断可能である。しかし、計測データを確認しただけでは判断できず、例えばエネルギー消費効率といった判断指標となる数値を算出し、その数値を確認しないと判断できない場合がある。本実施形態では、この課題に対し、統一的な判断方法を導出した。

通常の設備は、ある目的のためにエネルギーを消費する。従って、達成した目標を定量的に把握できれば（以下、定量的に把握した目的の量を「目的量」という）、（エネルギー消費量／達成した目的量）を算出することにより、効率（以下、エネルギー消費効率ともいう）を把握することができる。ここで、目的量としては、例えば生産数、処理しなければならない原材料の個数や原料の量等が挙げられる。
このエネルギー消費効率がある要因で変動する場合（その要因を、以下では特性因子という）、特性因子の変動とエネルギー消費効率との変動の相関関係（以下、エネルギー消費特性という）を取得できれば、エネルギー消費効率が最も良い特性因子の状態で稼働できている期間を、設備が理想的に稼働できている状態として把握することができる。
なお、図７（ａ）はエネルギー消費効率の説明図であり、対象設備に資材・原料・パーツ、エネルギー及び時間が投入されて所定の目的量の製品が生産されることを示している。また、図７（ｂ）は特性因子とエネルギー消費効率との関係を示すエネルギー消費特性図である。

ここで、特性因子を無視し、エネルギー消費効率の最も良い期間を抽出するという方法も考えられるが、たまたま偶然、エネルギー消費効率が良かった期間である可能性がある。これを避けるため、エネルギー消費特性を取得し、どのような特性因子の状態のときにエネルギー消費効率が最良となるのか、その傾向を把握した上で、最良の特性因子の状態を決定し、その特性因子の状態で稼働できていた期間を理想的な稼働状態であった期間として判断する。なお、特性因子の状態には、計測データの場合と設定温度といった設定値の場合がある。更に計測データの場合であれば、その期間の積算値であったり、最大値、最小値、平均値といた場合がある。

以下、このエネルギー消費特性の取得方法について説明する。
エネルギー消費特性を、例えば１日の生産量と総エネルギー消費量とから把握（いわゆる「原単位」）しても、問題点は大雑把にしか見えてこない。通常、設備には複数の稼働状態があり、各々の稼働状態ごとにエネルギー消費特性をもつ。そこで、よりきめ細かく無駄の定量評価を行うために、設備の稼働状態ごとにエネルギー消費特性を取得する。
具体的には、本実施形態によれば、計測データから設備の稼働状態を判定することができる。仮に１ヶ月間といった長期間であれば、その期間中に例えば生産稼働中といった状態が、通常、数回〜数１０回発生している。そこで、各回のエネルギー消費量、目的量、特性因子の状態を取得し、エネルギー消費効率を算出することにより、エネルギー消費特性を取得することができる。このエネルギー消費特性から、エネルギー消費効率が最も良い期間を、当該設備が理想的に稼働できた期間と判断することができる。
なお、図８は、計測データに基づく設備稼働状態期間（期間１〜期間１７）について、目的量、エネルギー消費量、特性因子の状態を取得してエネルギー消費効率を算出し、エネルギー消費特性を求める様子を示している。

（Ｂ）理想のエネルギー消費パターンの記録または入力方法
理想エネルギー消費パターンは、具体的には１つの固定値または１つのデータ列（データパターン）または後述する１つの特性表となる。この３つによる記録または入力方法を説明する。
ｉ １つの固定値の記録または入力
例えば、設備停止時にブレーカーから完全に電力供給を切断できない設備等で、「設備を止めるべき状態」であるときに、止められるものは全て止めている状態の計測データ（この場合、待機電力となる）を確認し、変動が小さければ当該期間中の平均値（１つの固定値）を記録する。止められるものは全て止めている状態が無いのならば、目標値を手入力する。仮に変動が大きければ、次に述べるように、１つのデータ列を記録または入力することになる。
設備停止中にブレーカーから完全に電力供給を切断することが可能な設備ならば、例えば０[ｋＷ]を手入力する。

ii １つのデータ列（データパターン）の記録または入力
ａ 待機運転中の理想エネルギー消費パターン
例えば、当該設備が「待機運転となるべき状態」のときに、理想的に待機運転状態となっているときの計測データを確認し、その変動が大きく、ある程度同じパターンを繰り返しているのであれば、その１パターン（データ列）を記録する（通常、待機運転中はある程度同じパターンを繰り返す設備が多い）。変動が大きく、パターンの繰り返しが見受けられない場合、その計測データの中に、待機運転中の設備と稼働中の設備とが混在している可能性があり、この場合、計測点を分ける必要がある。
理想的な待機運転状態となっている状態が無いのであれば、目標となる１つのデータ列（データパターン）を手入力する。
ｂ 稼働中の理想のエネルギー消費パターン
いわゆるチャンピオンデータと呼ばれるもので、過去の生産稼働中状態等において、理想的な設備稼働ができたときのエネルギー消費パターンを記録する。
理想的な設備稼働中状態となっている状態が無いのであれば、目標となる１つのデータ列（データパターン）を手入力する。

iii 特性表の入力
理想のエネルギー消費パターンが、１つの固定値または１つのデータ列（データパターン）には特定できず、ある計測データを特性表に従ってデータ変換したデータが理想のエネルギー消費パターンとなる場合がある。この場合、その特性表を入力する。
図９は、理想のエネルギー消費パターンが特性表である場合の動作説明図である。

（Ｃ）設備稼働状態の判定条件の決定で設定した、当該設備がとり得る、もしくはとるべき稼働状態の中で、最低１つの稼働状態に対して理想のエネルギー消費パターンを記録または入力する必要がある。全稼働状態に対して理想のエネルギー消費パターンの記録または入力を行わなかった場合、最低使用量は作成できない。

（４）理想のエネルギー消費パターンのあてはめ方の決定
理想のエネルギー消費パターンのあてはめ方の決定では、最低使用量を作成するために、（２）設備稼働状態の条件判定の決定で設定した、対象設備の稼働状態ごとに、前述した理想のエネルギー消費パターンの記録または入力により設定した、理想のエネルギー消費パターンのあてはめ方を設備稼働状態ごとに決定する。
このとき、計測データから判定した各設備稼働状態の期間に、特に時間的な変更なしであてはめる場合と、設備稼働状態の期間を時間的に理想の姿に変更してからあてはめる場合がある。最初に、この設備稼働状態の期間を時間的に理想の姿に変更してからあてはめる場合について説明する。

前述した特性因子から理想のエネルギー消費パターンが記録されており、特性因子の値が単位時間当たりの処理量でその処理量が計測できている場合、計測した処理量を最も良い単位時間当たりの処理量（最も良い特性因子の状態）で稼働した形に変換し、そのうえで設備稼働状態を再度、判定し、理想のエネルギー消費パターンをあてはめなければならない。なぜならば、特性因子が時間当たりの処理量で、その特性因子が最良の状態で稼働したとすると、その設備稼働状態の期間が変動するためである。
なお、図１０は、特性因子の変換動作を説明するための図である。

そこで、本実施形態では、基本データ処理に特性因子によるデータ変換コマンド（以下、特性因子変換コマンドという）を実装しており、特性因子が単位時間あたりの処理量であった場合、理想のエネルギー消費パターンのあてはめ方の決定の前に、前述の基本データ処理の選択で対象の計測データに対する特性因子によるデータ変換方法を決定し、再度、その計測データから変換されたデータに対し、設備稼働状態の判定条件を決定する。

次に、理想のエネルギー消費パターンのあてはめ方の決定を行う。理想のエネルギー消費パターンには、１つの固定値の場合、１つのデータ列の場合、特性表の場合がある。以下、それぞれの場合について、あてはめ方を説明する。
（Ａ）理想のエネルギー消費パターンが１つの固定値であれば、その固定値をはてはめていく。
（Ｂ）理想のエネルギー消費パターンがデータ列（パターンデータ）の場合。
ｉ チャンピオンデータのように、当該設備稼働状態の先頭から、理想のエネルギー消費パターンとして、特に記録または入力したデータ列（パターンデータ）の変形を必要とせず、固定的にあてはめることができる場合は、先頭からあてはめてゆく。
ii 例えば稼働中状態を一定周期で繰り返す設備で、稼働中の理想的なエネルギー消費パターンをあてはめたい場合がある。この場合、エネルギー計測の周期上で記録した理想的なエネルギー消費パターンの周期（データ個数）と、実際の設備の稼働中の周期が合わないことが多々ある。この場合、記録した理想のエネルギー消費パターンを時間軸上で、実際の設備の稼働時間に合わせて拡張・縮小しながらあてはめてゆく。なお、パターンデータの拡張・縮小アルゴリズムについては、実用化レベルの方法がいくつも提案されているので、ここでは説明を省略する。

iii 例えば、生産待機運転中、エネルギー消費量が大きく変動しながらあるパターンを繰り返す場合等で、計測データの形に追従して記録した理想のエネルギー消費パターンをあてはめたい場合がある。この場合、いわゆる「パターンマッチング」といったアルゴリズムで、計測データの形に合わせ、あてはめてゆく。このパターンマッチングのアルゴリズムについては、実用化レベルの方法がいくつも提案されているので、ここでは説明を省略する。

（Ｃ）理想のエネルギー消費パターンが特性表であれば、対象の計測データを特性表に従い、データ変換していく。
本手順では、上記のどのあてはめ方を行うのか、対象の設備稼働状態ごとにパラメータを設定する。最後に、設備状態ごとに理想のエネルギー消費パターンをあてはめた結果を１つのデータ列に統合する設定を行う。

２．次に、無駄の定量評価機能について説明する。
無駄の定量評価では、前述したように、エネルギー計測データから評価モデルに従い最低使用量を作成し、エネルギー計測データと最低使用量との差分を算出する。
評価モデルは、最低使用量を作成するための手順（パラメータ設定内容等の定義体）であり、最低使用量を作成する基本データ処理、設備稼働状態の条件判定処理、理想のエネルギー消費パターンのあてはめ処理及びエネルギー計測データと最低使用量との差分を算出する処理は、この無駄の定量評価において実行する。

１０：エネルギー計測データ格納部
２０：対象計測データ設定部
３０：評価モデル作成部
４０：評価モデル格納部
５０：評価モデル実行部
６０：処理結果データ列格納部
７０：コマンド処理実行部
８０：処理結果表示部

Claims (1)

1. 対象設備の消費エネルギーを計測し、エネルギー計測データとして格納する手段と、
   前記対象設備の稼働状態ごとに予め記録または入力した理想的なエネルギー消費パターンを、前記対象設備の稼働状態に当てはめることによりエネルギーの最低使用量を求める手段と、
   前記エネルギー計測データと前記最低使用量との差分を定量的に算出する算出手段と、
   前記算出手段により算出した差分をエネルギーの無駄として出力する出力手段と、
   を備えたことを特徴とするエネルギー監視システム。

Images