JP2014006011A - エネルギー管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】
基準時（非省エネ時）の実測データがなくても、省エネルギー制御を実施しないときに想定される空調エネルギー消費量を算出する。
【解決手段】
基準時の空調スケジュールと、省エネルギー制御内容である空調スケジュールとから、それぞれの相対的な空調エネルギー消費量を求め、省エネルギー制御の効果を算出する空調スケジュール省エネ率算出部と、前記空調スケジュール省エネ率算出部による省エネ率と、省エネルギー制御実施時の空調エネルギー消費量とから、基準時に想定される空調エネルギー消費量を算出する消費量換算部とを有するように構成する。
【選択図】図１

Description

本発明は建物の空調機器を制御し、エネルギー消費量を管理するシステムに関する。

建物のエネルギー消費量を低減させるために、ＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）などと呼ばれるエネルギー管理システムを建物に導入し、空調機器などの設備の動作を制御することが行われている。エネルギー管理システムを導入して省エネルギー制御を行う場合には、その省エネルギーの効果を示すことが求められる。つまり、省エネルギー制御を行なわない場合や、運用される省エネルギー制御よりも効果の小さい省エネルギー制御を行った場合のエネルギー消費量と、運用される省エネルギー制御を行う場合におけるエネルギー消費量と比較して、省エネルギー制御による定量的な効果、すなわちエネルギー消費の削減量や、省エネ率を算出することが求められている。

省エネルギー制御を行わない場合や運用される省エネルギー制御よりも効果の小さい省エネルギー制御を行う場合（以下、「基準時」と称する。）に想定されるエネルギー消費量を算出する方法として、特許文献１がある。この公報には、省エネルギー制御を行わない期間を設け、エネルギー消費量や気象などエネルギー消費量を左右する要因のデータを収集して、基準時に想定されるエネルギー消費量を算出するシミュレーションモデルを求める方法が記載されている。

また、特許文献２では、省エネルギー制御を実施した際のデータ（例えば、外気温度や消費電力など）から、省エネルギー制御実施時におけるエネルギー消費量を算出する計算式を求め、この計算式に過去の省エネルギー制御を実行していないときのデータ（外気温度）を代入することで、過去の同じ時期に省エネルギー制御を実施していた場合に想定される消費量を算出する。この消費量と、過去の同じ時期に実測されたエネルギー消費量とを比較することで、省エネルギー制御の効果を算出する。

さらに、特許文献３では、過去の非省エネ時のエネルギー消費量を算出する計算式を求め、基準時の環境条件である外気温度および室温を代入して、基準時に想定されるエネルギー消費量を計算する。このエネルギー消費量と、省エネルギー制御を実行した時のエネルギー消費量とを比較することで、省エネルギー制御の効果を算出する。

特開平１１−３２８１５２公報 特開２００３−０７０１６３公報 特開２００３−２１６７１５公報

特許文献１の方法では、エネルギー管理システムの導入または更新後に、省エネルギー制御を行わない期間を設けることになる。しかしながら、これは不必要なエネルギー消費の増加につながるため、必ずしも受け入れられる方法ではない。

特許文献２の方法では、過去の省エネルギー制御を行っていない時のデータが必要になるが、必ずしもそのようなデータが得られるとは限らない。また、この方法により算出されるエネルギー消費の削減量や省エネ率は、過去に省エネルギー制御を行っていない場合があることを前提とする値であり、現在の省エネルギー制御を行っている場合において算出できる値ではない。エネルギー消費傾向（例えば熱負荷量の大きさ）が省エネルギー制御の導入前後で同じであるならば、この方法で得られる省エネ率は、現時点でも同じであるとすることも可能である。しかし、過去に異なる省エネルギー制御や、省エネルギーとなる設備運用を行っている場合があり、この場合には、現在の省エネルギー制御による効果を算出することはできない。

特許文献３の方法では、消費量の計算式に、制御パラメータ（設定温度）に影響される値である室温が含まれている。空調機器のエネルギー消費量に関連する熱負荷の一部は、外気温度と室温との差によって生じるため、この方法は、エネルギー消費量を部屋毎など細かい区域ごとに計測できる場合には有効と考えられる。なぜならば、計測区域がある規模より小さければ、室温と熱負荷量との相関性が強くなると考えられるからである。しかし、室温には場所によるばらつきが生じるため、エネルギー消費量との相関性が低下してしまう恐れがある。また、実在のエネルギー管理システムでは、計測点を多く設けると設備費や工事費が大きくなるため、例えば電力量は建物に１点やテナント毎など、大まかな区域でしか計測されていないことが多い。さらに、エネルギー消費量の計測区域に合わせて、エネルギー消費量を算出するためのパラメータ（例えば、室温）も、場所間の平均を取るなど算出方法を工夫する必要もある。なお、この方法も過去の省エネルギー制御を行っていない期間のデータが必要であるため、不必要なエネルギー消費の増加につながる課題がある。

ところで、省エネルギー制御の効果を算出する１つの方法として、消費量のモデル（例えば、計算式または計算手順）に、外気温度などの環境に関する値のほか、省エネルギー制御で操作する値（例えば、空調機の設定温度やオンオフなど）をパラメータとして入れる方法がある。このモデルの構築には、データが計測された時の省エネルギー制御の有無に関わらずデータを利用することもでき、モデルは回帰計算などにより求めることができる。このように消費量モデルを構築すれば、過去の省エネルギー効果を算出することもできるし、将来の制御内容を仮定して、将来のエネルギー消費量や省エネルギー制御による消費削減量、省エネ率を予想することもできる。
しかしながら、一般に、設定温度などの制御パラメータをエネルギー消費量の算出モデルに組み込んでも、パラメータが統計的に有意にならないなど、有効なモデルにならない場合がある。この原因は、前述の例のように計測点が不足していることや、計測していないパラメータの方が計測している制御パラメータより消費量に対する影響が大きいことであると考えられる。

上記課題を解決するため本発明は、例えば請求項１に記載の構成を有する。

本発明では、基準時のデータがなくても、また基準時の期間を設けなくても、基準時に想定される消費量を算出し、省エネルギー効果を定量的に求めることができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明のシステム構成図である。 エネルギー管理サーバの機能構成図である。 消費量換算のためのデータフロー図である。 基準時想定消費量を算出する処理フローチャートである。 基準時および省エネルギー制御実施時における空調スケジュールである。 相対消費量算出用テーブルである。 エネルギー消費量表示部に表示される積算消費量グラフである。 基準時想定消費量の予測値を算出する処理フローチャートである。 基準時想定消費量の予測値を算出する処理フローチャートである。 補正を含む消費量予測の処理フローチャートである。 １日単位の空調エネルギー消費量を示す消費量グラフである。

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明を行う。
図１は、本発明を適用したエネルギー管理システムの構成図である。
エネルギー管理サーバ１１は、建物の一部区域または全区域を対象に、エネルギー管理を行う。具体的には、エネルギー消費に関係するデータを蓄積し、グラフ表示データを生成する。また、設備の制御内容を指令するデータを生成する。

エネルギー管理対象物件１２−ｘ（ｘ＝１〜ｎ）は、エネルギー管理サーバ１１がエネルギー管理を行う対象である。エネルギー管理対象物件１２−ｘには、エネルギー管理対象物件１２−ｘ内の設備から、エネルギー消費量などの計測データや、空調機のオンオフ状態などの稼動データを収集し、ネットワーク１５を介してエネルギー管理サーバ１１に送信するデータ計測部１２１−ｘが設けられている。また、エネルギー管理サーバ１１からネットワーク１５を介して送信される制御指令データを受信し、エネルギー管理対象物件１２−ｘ内の設備に対して実行する制御実行部１２２−ｘが備えられている。データ計測部１２１−ｘおよび制御実行部１２２−ｘはコントローラであり、同じくエネルギー管理対象物件１２−ｘ内に存在し、設備機器を制御したりデータを計測したりする１ないし複数のコントローラと、図示しないネットワークで接続されている。

対象物件管理者用装置１３−ｉ（ｉ＝１〜ｍ）は、画面表示装置と、キーボードやマウスなどの入力装置を備えており、エネルギー管理対象物件１２−ｘ内の管理者に対し、エネルギー管理対象物件１２−ｘに関するデータをエネルギー管理サーバ１１からネットワーク１５を介して取得し表示する。また、エネルギー管理対象物件１２−ｘの設備に対する制御の設定について、管理者による入力を受け付け、ネットワーク１５を介してエネルギー管理サーバ１１に送信する。
気象配信サーバ１４は、外気温度など気象に関する各地の計測データおよび予測データを蓄積しており、ネットワーク１５を介してデータを配信する。

図２は、エネルギー管理サーバ１１内の機能構成を示している。
データ収集配信部２１は、ネットワーク１５を介し、エネルギー管理対象物件１２−ｘのデータ計測部１２１−ｘから計測データを受信し、データ記録部２２に格納する。また、エネルギー管理対象物件１２−ｘの制御実行部１２２−ｘに対して、データ記録部２２に格納された制御指令データを送信する。計測データや制御指令データには、エネルギー管理対象物件１２−ｘの識別番号が付与されており、データ記録部２２上で、データ種別や日時と共に識別番号を用いて検索が可能であり、またデータ送受信先を特定することができる。

データ計測部１２１−ｘがデータ収集配信部２１に送信する計測データには、少なくとも空調エネルギー消費量が含まれる。空調消費エネルギー量の単位は、例えば［ｋＷｈ／日］とする。 本実施例では、消費量を１日単位とするが、時間間隔はこれに限定されるものではない。

データ計測部１２１−ｘがデータ収集配信部２１にデータを送信するタイミングについては、例えば１日分のデータを、翌日の決まった時刻に送信する。データ収集配信部２１が制御実行部１２２−ｘにデータを送信するタイミングについては、例えば１日分の制御スケジュールデータを、前日の決まった時刻に送信する。また、イベント的な制御指令については、データ記録部２２に格納された時点で送信する。

さらに、データ収集配信部２１は、ネットワーク１５を介し、気象データ配信サーバ１４から、各地の気象データを受信し、データ記録部２２に格納する。気象データには、少なくとも外気温度が含まれる。気象データには、地点の識別番号が付与されており、データ記録部２２上で、データ種別や日時と共に識別番号を用いて検索が可能である。

空調スケジュール省エネ率算出部２３は、データ記録部２２に格納され、制御実行部１２２−ｘに送信される省エネルギー制御内容としての空調スケジュールデータと、エネルギー管理対象物件１２−ｘについて、データ記録部２２に格納され、基準時の空調機運用方法としての空調スケジュールデータとを入力として、基準時に対する省エネルギー制御実施時の空調消費エネルギー削減率（以下、簡単に「省エネ率」と称する。）を算出する。省エネルギー制御実施時の空調スケジュールは日々変更されうるので、省エネ率は消費量の時間単位ごと（日ごと）に算出し、データ記録部２２に格納する。

消費量換算部２４は、省エネルギー制御実施時の空調消費エネルギー量を入力として、空調スケジュール省エネ率算出部２３の算出した省エネ率を利用し、基準時に想定される空調消費エネルギー量に換算する。もしくは、基準時の空調消費エネルギー量を入力として、空調スケジュール省エネ率算出部２３の算出した省エネ率を利用し、省エネルギー制御実施時に想定される空調消費エネルギー量に換算する。換算前の空調消費エネルギー量は、データ記録部２２に格納されており、換算後の空調消費エネルギー量も、データ記録部２２に格納される。

運用計画部２５は、省エネルギー制御実施時の空調スケジュールデータをエネルギー管理対象物件１２−ｘごとに生成して、データ記録部２２に格納する。省エネルギー制御方法、すなわち空調スケジュールの生成方法は、本発明外であるので、詳細は割愛する。

消費量予測部２６は、データ記録部２２に格納された過去の空調消費エネルギー量から、将来に予測される空調消費エネルギー量を算出し、データ記録部２２に格納する。予測方法として例えば、目的変数に１日単位の空調消費エネルギー量、説明変数に日平均の外気温度を用い、回帰式を求める。予測モデルは、エネルギー管理対象物件１２−ｘごとに構築する。

予測消費量補正部２７は、過去に消費量予測部２６が算出しデータ記録部２２に格納されている、ある日の省エネルギー制御実施時の予測空調消費エネルギー量と、その後に計測されデータ記録部２２に格納されている、同じ日の省エネルギー制御実施時の空調消費エネルギー量とから、予測空調消費エネルギー量の誤差率を算出し、その誤差率から、消費量予測部２６による予測消費量や、空調スケジュール省エネ率算出部２３による省エネ率に対する補正率を求め、データ記録部２２に格納する。この補正率は、予測消費量の精度を高めるためのものである。

運用報告部２８は、エネルギー管理対象物件１２−ｘに関して、データ記録部２２に格納された省エネルギー制御実施時の空調スケジュールデータや、過去の空調消費エネルギー量の実測値、将来の空調消費エネルギー量の予測値を、ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）などの形式で表示データとし、ネットワーク１５を介して、対象物件管理者用装置１３−ｉに送信する。運用報告部２８は、対象物件管理者用装置１３−ｉに入力されたエネルギー管理対象物件１２−ｘの識別番号や、表示対象日時などの指定を受け付けて、表示データを生成する。

運用設定部２９は、対象物件管理者用装置１３−ｉに入力された省エネルギー制御に関する設定を、ネットワーク１５を介して受信し、エネルギー管理対象物件１２−ｘの識別番号を付与して、データ記録部２２に格納する。省エネルギー制御に関する設定内容としては、少なくとも基準時の空調スケジュールを含む。

上記のエネルギー管理サーバ１１内の機能は、プログラムとして実現されている。当該プログラムはエネルギー管理サーバ１１のＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やハードディスクなどの記憶装置に格納されており、エネルギー管理サーバ１１のＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などの一時記憶装置を使いながら、エネルギー管理サーバ１１の演算装置によって実行され、演算結果はハードディスクなどの記憶装置に格納される。データ記録部２２が蓄積する各種データも、エネルギー管理サーバ１１のハードディスクなどの記憶装置に格納される。また、運用報告部２８や運用設定部２９は、エネルギー管理サーバ１１の通信装置を用いて、ネットワーク１５上でデータを送受信する。

図３は、空調スケジュール省エネ率算出部２３の機能構成を示している。相対消費量算出部３１は、入力された空調スケジュールデータに対応する相対的な空調エネルギー消費量を算出する。消費量比較部３２は、相対消費量算出部３１が算出する、基準時の空調スケジュールデータに対する相対的な空調エネルギー消費量と、省エネルギー制御実施時の空調スケジュールデータに対する相対的な空調エネルギー消費量とから、基準時に対する省エネルギー制御実施時の省エネ率を算出する。その後、消費量換算部２４で、算出した省エネ率と、データ記録部２２に格納されている換算前の空調消費エネルギー量である省エネルギー制御実施時の空調消費エネルギー量と、を入力として、基準時に想定される空調消費エネルギー量に換算し、データ記録部２２に格納される。

図４は、空調スケジュール省エネ率算出部２３と消費量換算部２４による、基準時に想定される空調消費エネルギー量を算出する処理フローを示している。

ステップ４１では、相対消費量算出部３１は、データ記録部２２から基準時の空調スケジュールデータを取得し、基準時の相対的な空調エネルギー消費量を算出する。

ステップ４２では、相対消費量算出部３１は、データ記録部２２から省エネルギー制御実施時の空調スケジュールデータを取得し、省エネルギー制御実施時の相対的な空調エネルギー消費量を算出する。

ステップ４３では、消費量比較部３２は、ステップ４１で算出された基準時の相対的な空調エネルギー消費量と、ステップ４２で算出された省エネルギー制御実施時の相対的な空調エネルギー消費量とから、基準時に対する省エネルギー制御実施時の省エネ率を算出する。

ステップ４４では、消費量換算部２４は、データ記録部２２から換算前の空調エネルギー消費量データを取得し、ステップ４３で算出された省エネ率から、空調エネルギー消費量を換算して、データ記録部２２に格納する。換算方法は、省エネ率を百分率とすると、換算前の空調エネルギー消費量が基準時の値であれば（１００−省エネ率）／１００を乗じ、換算前の空調エネルギー消費量が省エネルギー制御実施時の値であれば、１００／（１００−省エネ率）を乗じる。ただし後者は、省エネ率が１００％のとき、すなわち空調機を全停止するときには計算できない。空調機を全停止したときに観測される空調消費エネルギー量は、例えばベース負荷として扱い、基準時は省エネルギー制御実施時と同じ消費量とする。

図５は、空調スケジュールデータの例を示している。図５（a）は、基準時の空調スケジュールデータ、図５（ｂ）は、省エネルギー制御実施時の空調スケジュールデータを示している。

図５（a）に示す基準時の空調スケジュールデータである空調スケジュール５１は、８時から１８時まで設定温度２４℃で空調機を運転し、それ以外の時間帯では空調機を停止する設定となっている。一方、図５（ｂ）に示す省エネルギー制御実施時の空調スケジュールデータである空調スケジュール５２は、９時から１２時までは設定温度２６℃で運転し、１３時から１７までは設定温度２８℃で運転し、残りの時間帯では空調機を停止する設定となっている。このスケジュール５２は、運用計画部２５において生成される。

図６は、相対消費量算出部３１が持つ相対消費量算出テーブルの例である。図６（a）は、設定温度に基づいて相対的な空調エネルギー消費量を算出する際に用いる相対消費量算出テーブル６１である。図６（b）は、設定温度のほか、外気温度に基づいて相対的な空調エネルギー消費量を算出する際に用いる相対消費量算出テーブル６２である。

相対消費量算出部３１は、例えば図６（a）および(b)に示すような相対消費量算出テーブル６１、６２を用いて、空調スケジュールにおける相対的な空調エネルギー消費量を算出する。具体的には、相対消費量算出テーブル６１を用いる場合には、空調機がオンのときの設定温度に基づき、相対的な空調エネルギー消費量を空調スケジュールデータの各時点について算出する。そして、各時点における相対的な空調エネルギー消費量を、空調スケジュールデータの全時点について算出し、これらの値を合算することで、空調スケジュールにおける相対的な空調エネルギー消費量を算出することが出来る。

相対消費量算出テーブル６１は、相対的な空調エネルギー消費量の算出に、設定温度のみを用いる場合のデータを示している。この相対消費量算出テーブル６１を用いると、図５（a）に示す基準時の空調スケジュール５１に対する相対的な消費量は１０００、図５（ｂ）に示す省エネルギー制御実施時の空調スケジュール５２に対する相対的な消費量は５２６と算出することが出来る。これらの値から、基準時の空調スケジュール５１に対する省エネルギー制御実施時の空調スケジュール５２の省エネ率は４７．４％と算出できる。

また、相対消費量算出テーブル６２は、相対的な空調エネルギー消費量の算出に、設定温度のほか、外気温度も用いる場合のデータである。この相対消費量算出テーブル６１を用いると、日平均の外気温度が２８℃の場合、基準時の空調スケジュール５１に対する相対的な消費量は９００、省エネルギー制御実施時の空調スケジュール５２に対する相対的な消費量は４８５、省エネ率は約４６．１％となる。

相対消費量算出部３１による相対的な消費量の算出方法には、上記方法に限られず、他の方法を用いてもよい。例えば、建物の床面積や建材などに固定値を用いた熱負荷計算による空調エネルギー消費量のシミュレーションを用いてもよい。

以上の処理により、基準時と同じ条件下で計測されたデータがなくても、基準時に想定される空調エネルギー消費量を計算し、省エネルギー制御実施時の空調エネルギー消費量の計測値と比較して、省エネルギー制御の効果を定量的に求めることができる。

図７は、運用報告部２８が生成するグラフの一例である。

グラフ７０は、エネルギー管理対象物件１２−ｘに関して、横軸が日数、縦軸が1日単位の空調エネルギー消費量の積算値を示している。グラフ７０の横軸の表示対象期間は、運用計画部２５による上記省エネルギー制御の対象期間であり、当該期間はデータ記録部２２に格納されている。

この例では、運用計画部２５の取る省エネルギー制御内容が、現在の制御期間における空調消費エネルギー量の上限値７５以内に収まるように、今日以降の空調スケジュール７３を作成する、というものであるとする。ここで、一定期間における空調消費エネルギー量の上限値７５は、対象物件管理者用装置１３−ｉに入力され、運用設定部２９が受信し、データ記録部２２に格納された設定値である。

積算消費量グラフ線７１は、現在の制御対象期間の開始日から昨日までに計測され、データ記録部２２に格納されている、省エネルギー制御実施時の空調エネルギー消費量の積算値を示している。

積算消費量グラフ線７２は、同じ期間において基準時に想定される空調エネルギー消費量の積算値を示している。積算消費量グラフ線７２の日々の値は、積算消費量グラフ線７１の日々の消費量を、空調スケジュール省エネ率算出部２３により算出され、日ごとにデータ記録部２２に記録されている省エネ率を用いて、消費量換算部２４により換算されて得られる消費量である。
積算消費量グラフ線７３は、当日から現在の制御対象期間の終了日までについて予測され、データ記録部２２に格納されている省エネルギー制御実施時の予測空調エネルギー消費量の積算値を示している。

また積算消費量グラフ線７４は、同じ期間において基準時に想定される予測空調エネルギー消費量の積算値を示している。

グラフ７０では、現在の制御期間の終了時点において、省エネルギー制御を実施している場合には、積算消費量が指定の上限内に収まることがわかる。一方で、基準時に想定される積算消費量は指定の上限を超過しており、省エネルギー制御の効果が明瞭にわかる。すなわち、空調エネルギー消費量を表示するエネルギー消費量表示部を有している場合には、一定期間における空調エネルギー消費量を指定の所定値内に抑えることを目的とする上限値と、一定期間における省エネルギー制御実施時の空調エネルギー消費量の積算値と、期間における基準時の空調エネルギー消費量の積算値を表示することで、省エネルギー制御実施時の空調エネルギー消費量積算値が上限値内であり、基準時の空調エネルギー消費量積算値が上限値内でない場合には、前記の省エネルギー制御の効果が視覚的に明瞭に表示することが出来る。

図８は、積算消費量グラフ線７３および７４を生成する際に利用する将来の消費量を予測する処理フローである。

ステップ８１において、消費量予測部２６は、省エネルギー制御実施時に計測された消費量、すなわち積算消費量グラフ線７１の日々の値を利用して、データ記録部２２に格納されている同じ日の気象データ（外気温度など）と併せ、消費量予測モデルを構築する。消費量予測モデルの例として、外気温度を説明変数とする回帰式がある。

ステップ８２において、消費量予測部２６は、データ記録部２２に格納されている気象データを、ステップ８１で得られた消費量予測モデルに入力して、現在の制御対象期間の終了日までの日々の消費量を算出し、データ記録部２２に格納する。この消費量は、省エネルギー制御実施時の値であり、積算消費量グラフ線７３の日々の値である。

ステップ８３では、ステップ８２で得られた省エネルギー実施時の予測空調エネルギー消費量を、図４の処理フローにて基準時の予測空調エネルギー量に換算し、データ記録部２２に格納して、処理フローを終了する。ここで算出された基準時の予測空調エネルギー量は、積算消費量グラフ線７４の日々の値である。この際、図４のステップ４２では、運用計画部２５が生成した、当日を含め将来に適用する予定である空調スケジュールデータを利用して、省エネ率を算出する。

以上の処理により、エネルギー消費量の予測手段と、省エネルギー制御の効果を算出し消費量に反映する手段とを分離し、さらに省エネルギー制御における効果は、前述のような方法を用いて算出することで、基準時と同じ条件下で計測されたデータがなくても、将来における基準時に想定される予測空調エネルギー消費量と、省エネルギー制御実施時の予測空調エネルギー消費量を計算し、省エネルギー制御の効果を定量的に求めることができる。

図９は、図８と同様に将来の消費量を予測する処理フローであり、図８とは処理内容が異なる。
ステップ９１では、消費量予測部２６は、過去の基準時に想定される空調エネルギー消費量、すなわち積算消費量グラフ線７２の日々の値を利用して、データ記録部２２に格納されている同じ日の気象データ（外気温度など）と併せ、消費量予測モデルを構築する。

ステップ９２では、消費量予測部２６は、データ記録部２２に格納されている気象データを、ステップ９１で得られた消費量予測モデルに入力して、現在の制御対象期間の終了日までの日々の消費量を算出し、データ記録部２２に格納する。この消費量は、基準時の値であり、積算消費量グラフ線７４の日々の値である。

ステップ９３では、図４の処理フローにて、ステップ９２で得られた基準時の予測空調エネルギー消費量を、省エネルギー実施時時の予測空調エネルギー量に換算し、データ記録部２２に格納し、処理フローを終了する。この消費量は、積算消費量グラフ線７３の日々の値である。この際、ステップ４２にて運用計画部２５が生成する将来の空調スケジュールデータを利用して省エネ率を算出する点は、ステップ８３と同様である。

図９の処理フローでは、消費量予測モデルの構築に使用される消費量が基準時の値であり、予測される消費量も基準値の値である。このため、日々の空調スケジュールが変更され、省エネ率に差異が生じる場合でも、その影響を受けにくい。

図１０は、予測消費量または省エネ率の補正を含む、空調エネルギー消費量の予測処理のフローを示している。

ステップ１０１では、予測消費量補正部２７は、ある日の省エネルギー制御実施時の予測空調消費エネルギー量と、その後に計測された同じ日の省エネルギー制御実施時の空調消費エネルギー量とから、予測空調消費エネルギー量の誤差率を算出し、データ記録部２２に日ごとに格納する。例えば予測された消費量が１００で、計測された消費量が９０ならば、誤差率は―０．１である。また、誤差率は移動平均を取るなどして利用してもよい。

ステップ１０２では、予測消費量補正部２７は、ステップ１０１で得られる誤差率を利用して、将来の予測空調エネルギー消費量や、省エネルギー制御実施時の空調スケジュールデータから求められる省エネ率に対する、補正率を算出する。予測消費量を補正する場合には、補正率は例えば １＋誤差率 とする。省エネ率を補正する場合には、補正率は例えば １／（１＋誤差率） とする。

ステップ１０３では、図８または図９の処理フローで省エネ率および予測空調エネルギー消費量を求め、その後フロー処理を終了する。ただし、ステップ１０２にて予測消費量を補正するとした場合には、算出された予測消費量に補正率を乗じる。ステップ１０２にて省エネ率を補正するとした場合には、省エネ率に補正率を乗じてから、予測消費量を求める。

図１１は、図１０の処理フローに基づく補正例である。消費量グラフ１１０は、ある日の１日単位の空調エネルギー消費量を示している。グラフバー１１１は過去に予測された基準時に想定される消費量Ｃ１を、グラフバー１１２は過去に予測された省エネルギー制御実施時の消費量Ｃ２を、グラフバー１１３は後日計測された省エネルギー制御実施時の消費量Ｃ３を、グラフバー１１４はグラフバー１１３の値を消費量換算部２４が換算して得られた基準時に想定される消費量Ｃ４を示している。ここで、ステップ１０１で算出される誤差率は （Ｃ３−Ｃ２）／Ｃ２ である。ステップ１０２にて省エネ率を補正するとしたとき、補正率は Ｃ２／Ｃ３ である。もともとの省エネ率は １−Ｃ２／Ｃ１ であるので、補正後の省エネ率は、（Ｃ１−Ｃ２）／Ｃ３ となる。つまり、Ｃ４×｛１−（Ｃ１−Ｃ２）／Ｃ３｝＝Ｃ３ となる。

以上のように、相対消費量算出モデルの精度が初期設定では低い場合でも、予測消費量または省エネ率の補正を行うことで、予測消費量の算出精度が向上するため、本発明による省エネルギー効果の算出方法の実用性を高めることができる。

１１ エネルギー管理サーバ、１２ エネルギー管理対象物件、１３ 対象物件管理者用装置、１４ 気象データ配信サーバ、１５ ネットワーク

Claims (7)

1. 基準時の空調スケジュールと、省エネルギー制御実施時における空調スケジュールと、空調の設定温度に対する空調エネルギー消費量とに基づいて、前記基準時の空調スケジュールおよび前記省エネルギー制御実施時におけるそれぞれの空調エネルギー消費量を算出し、
   前記それぞれの空調エネルギー消費量に基づいて、前記基準時の空調スケジュールに対する前記省エネルギー制御実施時における空調スケジュールの空調エネルギー消費量の省エネルギー制御の効果を示す値を算出する空調スケジュール省エネ率算出部と、
   前記省エネルギー制御の効果を示す値と、省エネルギー制御実施時の空調エネルギー消費量とに基づいて、前記基準時の空調スケジュールを実施した場合の空調エネルギー消費量、又は、前記省エネルギー制御の効果を示す値と、基準時の空調エネルギー消費量とに基づいて、省エネルギー制御実施時に想定される空調エネルギー消費量の少なくとも一方を算出する換算消費量換算部と、
   を有する、エネルギー管理システム。
2. 請求項１において、
   前記省エネルギー制御の効果は、前記基準時の空調スケジュールに対する前記省エネルギー制御実施時における空調スケジュールの空調エネルギー消費量の省エネルギー率であることを特徴とするエネルギー管理システム。
3. 請求項１または２において、
   過去の空調エネルギー消費量と、外環境に関する値のデータとに基づいて、将来に予測される空調エネルギー消費量を算出する消費量予測部を有し、
   前記過去の空調エネルギー消費量は、省エネルギー制御実施時における実測値とし、
   前記消費量換算部は、前記消費量予測部が算出する省エネルギー制御実施時の予測空調エネル
   ギー消費量を、基準時の予測空調エネルギー消費量に換算することを特徴とするエネルギー管理システム。
4. 請求項１または２において、
   過去の空調エネルギー消費量と、外環境に関する値のデータとに基づいて、将来に予測される空調エネルギー消費量を算出する消費量予測部を有し、
   前記過去の空調エネルギー消費量は、省エネルギー制御実施時の実測値を前記消費量換算部に入力し得られる基準時の空調エネルギー消費量とし、
   前記消費量換算部は、前記消費量予測部が算出する基準時の予測空調エネルギー消費量を、省エネルギー制御実施時の予測空調エネルギー消費量に換算することを特徴とするエネルギー管理システム。
5. 請求項３または４において、
   前記省エネルギー制御の効果を示す値または/および前記予測される空調エネルギー消費量を補正する予測消費量補正部を有し、
   前記予測消費量補正部は、前記消費量換算部が算出する前記省エネルギー制御実施時の予測空調エネルギー消費量と、省エネルギー制御実施時に実測される空調エネルギー消費量との比較から、前記省エネルギー制御の効果を示す値または/および前記予測空調エネルギー消費量を補正することを特徴するエネルギー管理システム。
6. 請求項１から５のいずれかにおいて、
   前記空調エネルギー消費量を表示するエネルギー消費量表示部を有し、
   一定期間における省エネルギー制御実施時の空調エネルギー消費量の積算値と、
   前記一定期間における基準時の空調エネルギー消費量の積算値と、を表示することを特徴とするエネルギー管理システム。
7. 請求項６において、
   前記エネルギー消費量表示部は、前記省エネルギー制御は、空調エネルギー消費量を所定値以内に抑えるために指定する上限値を表示することを特徴とするエネルギー管理システム。