JP2016019450A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム Download PDF

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征邦 明石
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正明 齋藤
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Abstract

【課題】負荷における一次エネルギー正味消費量の積算値を算出することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することである。
【解決手段】実施形態の情報処理装置は、算出部を持つ。算出部は、負荷に対してエネルギーを供給する複数のエネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー消費量と、前記複数の前記エネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー生産量とを取得し、取得した前記一次エネルギー消費量と前記一次エネルギー生産量とに基づいて、所定のタイミング毎の一次エネルギー正味消費量を算出し、算出した所定のタイミング毎の前記一次エネルギー正味消費量に基づいて、所定の期間における前記一次エネルギー正味消費量の積算値を算出する。
【選択図】図2

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
近年、環境への配慮から、建築物のゼロ・エネルギー・ビル(ZEB)化が推進されている。経済産業省の定義によると、ZEBとは、「建築物における一次エネルギー消費量を、建築物・設備の省エネ性能の向上、エネルギーの面的利用、オンサイトでの再生可能エネルギーの活用等により削減し、年間での一次エネルギー消費量が正味(ネット)でゼロ又は概ねゼロとなる建築物」である。
しかしながら、従来の建築物の多くはエネルギーを生産せずに購入していたため、これらの建築物において正味の一次エネルギー消費量(以下、「一次エネルギー正味消費量」という。)を知ることに対する需要は必ずしも明確ではなかった。従って、一次エネルギー正味消費量を分かり易く提示することができず、建築物がZEBを達成可能かどうか判断しにくい場合があった。
特開2012−103811号公報
本発明が解決しようとする課題は、負荷における一次エネルギー正味消費量の積算値を算出することができる情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することである。
実施形態の情報処理装置は、算出部を持つ。算出部は、負荷に対してエネルギーを供給する複数のエネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー消費量と、前記複数の前記エネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー生産量とを取得し、取得した前記一次エネルギー消費量と前記一次エネルギー生産量とに基づいて、所定のタイミング毎の一次エネルギー正味消費量を算出し、算出した所定のタイミング毎の前記一次エネルギー正味消費量に基づいて、所定の期間における前記一次エネルギー正味消費量の積算値を算出する。
第1の実施形態のエネルギー管理システムの概略構成を示すブロック図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置の概略構成を示すブロック図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置が演算する電力負荷の予測値と実績値との関係の一例を示す図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置が算出する電力負荷の予測値と実績値との差の絶対値の経時変化の一例を示す図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置が算出するエネルギー供給装置の性能評価指標の経時変化の一例を示す図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置が算出するエネルギー供給装置の性能評価指標について、実績値と予定値との差の絶対値の経時変化の一例を示す図。 第1の実施形態の端末装置の概略構成を示すブロック図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置の動作の第1例を示すフローチャート。 第1の実施形態のエネルギー管理装置が算出する一次エネルギーについて、消費量の実績値、生産量の実績値、及び正味の消費量の実績積算値の関係の一例を示す図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置の動作の第2例を示すフローチャート。 第1の実施形態のエネルギー管理装置が算出する一次エネルギーについて、生産量の予測値、消費量の予測値、及び正味の消費量の予測積算値の関係の一例を示す図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置の動作の第3例を示すフローチャート。 第1の実施形態のエネルギー管理装置が算出する一次エネルギーについて、生産量の予測値、消費量の予測値、及び正味の消費量の予測積算値に対する実績値に基づく更新の一例を示す図。 第1の実施形態のエネルギー管理装置が算出する一次エネルギー正味消費量の予測積算値の別例を示す図。 第1の実施形態のエネルギー管理システムの変形例の概略構成を示すブロック図。
以下、実施形態の情報処理装置を、図面を参照して説明する。
(第1の実施形態)
本実施形態に係る情報処理装置は、負荷に対してエネルギーを供給する複数のエネルギー供給装置による一次エネルギー正味消費量(生産量)の積算値を算出する機能を有する。そして、情報処理装置又は情報処理装置と通信する端末装置は、情報処理装置により算出された一次エネルギー正味消費量(生産量)の積算値を表示する機能を有してもよい。これにより、情報処理装置又は端末装置は、例えば、建築物などによる年間での一次エネルギー消費量(生産量)が正味でどの程度であるかを提示することができるため、ユーザは、建築物がZEBを達成可能かどうかを容易に判断することができる。
なお、負荷とは、エネルギーを受容し、消費する建築物、建造物、施設、及び設備などのことをいい、例えば、ビルや住宅などを含む。
なお、一次エネルギーとは、石炭、石油、天然ガス、薪、水力、原子力、風力、潮流、地熱、及び太陽エネルギーなど自然から直接採取されるエネルギーのことである。一次エネルギー量は、消費又は生産された電力、温熱、及び温熱のエネルギー量や燃料の消費量などに対して、それぞれの一次エネルギー換算係数を乗じることにより算出される。
なお、一次エネルギー正味消費量とは、電力、温熱、及び冷熱などの生成においてエネルギー供給装置により消費された一次エネルギー量から、エネルギー供給装置により生産された一次エネルギー量を差し引いた量である。一次エネルギー生産量は、太陽光発電やバイオマスコジェネなどにより生産された再生可能エネルギーの量に一次エネルギー換算係数を乗じて算出される。以下では、エネルギー管理装置1は、一次エネルギー正味消費量を算出するものとして説明するが、一次エネルギー正味消費量の代わりに、一次エネルギー正味生産量を算出してよい。一次エネルギー正味生産量は、正味の一次エネルギー産出量の符号のプラスとマイナスとを反転させることにより得られる。すなわち、一次エネルギー正味消費量と、一次エネルギー正味生産量とは、互いに置換可能であり、例えば、建築物がZEBを達成可能か否かなどについて同様の情報を示す。
以下、図1を参照して、情報処理装置を含むエネルギー管理システム0の構成について説明する。
図1は、エネルギー管理装置1の概略構成を示すブロック図である。
本実施形態に係るエネルギー管理システム0は、エネルギー管理装置1と、端末装置2と、複数のエネルギー供給装置と、監視制御装置5と、外部通信サーバ6と、を備える。これらの装置は、内部ネットワーク4を介して有線又は無線により互いに通信可能に接続されている。
エネルギー管理装置1は、本実施形態の情報処理装置であり、複数のエネルギー供給装置による一次エネルギー正味消費量の積算値を算出する。エネルギー管理装置1は、例えば、サーバ装置である。
端末装置2は、例えば、パーソナルコンピュータ、携帯電話、タブレット、スマートフォン、PHS(Personal Handy-phone System)端末装置、又はPDA(Personal Digital Assistant)などの電子機器である。端末装置2は、例えば、本実施形態の負荷である建築物B内に設置されてもよい。
エネルギー供給装置は、負荷に対して電力、温熱、及び冷熱のエネルギーを供給する装置である。エネルギー供給装置の種類、数、及び接続態様などは、任意であり、負荷に応じて変更されてもよい。本実施形態において、エネルギー供給装置は、一例として、エネルギー供給プラントP内に設置されるが、エネルギー供給装置は、複数の施設に分散されて設置されてもよい。また、エネルギー供給装置は、建築物Bに対して、当該建築物Bにおける電力負荷B1、温熱負荷B2、及び冷熱負荷B3の需要量に応じた電力、冷熱、及び温熱を供給する。温熱や冷熱のエネルギーは、例えば、水を媒体として供給される。
エネルギー供給プラントP内には、受電設備311と、PV(PhotoVoltaics、太陽光発電設備)312と、蓄電池313と、CGS(Co-Generation System、コジェネ)321と、ボイラ322と、温熱槽323と、空冷冷凍機331と、水冷冷凍機332と、冷熱槽333と、吸収式冷凍機334と、が設置される。
受電設備311は、電力会社から電力を受電し、施設に適した電圧に変換する。
PV312は、太陽光のエネルギーを電気エネルギーに変換する太陽光パネルを備えた発電設備である。PV312が供給する電気エネルギーの量は、天候などの気象条件により変化する。
蓄電池313は、充電及び放電の双方を行うことが可能な二次電池を利用した設備である。
CGS321は、内燃機関や外燃機関によって発電を行うとともに、その排熱を温熱として利用可能なシステムである。本実施形態においてCGS321は、バイオマス燃料をエネルギー源とするが、例えば、ガスをエネルギー源として用いてもよい。
ボイラ322は、ガスをエネルギー源として温熱を供給する。
温熱槽323は、貯留した熱媒により蓄熱を行う。温熱槽323は、例えば、水蓄熱槽である。
空冷冷凍機331は、空気を熱源として冷媒の相変化により冷水を供給する機器である。
水冷冷凍機332は、水を熱源として冷媒の相変化により冷水を供給する機器である。
冷熱槽333は、貯留した熱媒により蓄熱を行う。冷熱槽333は、例えば、水蓄熱槽や氷蓄熱槽である。
吸収式冷凍機334は、冷媒の凝縮器と蒸発器との間に、水蒸気の吸収と熱源による再生プロセスとを介在させて、冷水を供給する機器である。
図1に示されるように、受電設備311、PV312、蓄電池313、及びCGS321が電力負荷B1に対して電力を供給する。また、CGS321、ボイラ322、及び温熱槽323が温熱負荷B2に対して温熱を供給する。また、空冷冷凍機331、水冷冷凍機332、冷熱槽333、及び吸収式冷凍機334が冷熱負荷B3に対して冷熱を供給する。
監視制御装置5は、例えば、サーバ装置であり、時々刻々と変化する建築物Bの電力負荷B1、温熱負荷B2、及び冷熱負荷B3に応じた電力、温熱、及び冷熱を供給するように、エネルギー供給プラントP内に設置されたエネルギー供給装置を制御する。また、監視制御装置5は、エネルギー供給装置のプロセスデータを保存するとともに、エネルギー供給装置が正常に動作しているか否かなどの運転状態を監視する。
外部通信サーバ6は、内部ネットワーク4及び外部ネットワーク7に接続され、内部ネットワーク4に接続された各種装置と、外部ネットワーク7に接続された各種装置との間における各種データの送受信を中継するサーバ装置である。例えば、外部通信サーバ6は、エネルギー管理装置1からの要求に応じて、気象情報サーバ8と通信を行う。そして、外部通信サーバ6は、気象情報サーバ8から取得したデータをエネルギー管理装置1に送信する。
気象情報サーバ8は、過去の気象記録の情報と未来の気象予測の情報とを管理する。気象情報サーバ8は、外部ネットワーク7に接続し、外部通信サーバ6と通信する。気象情報サーバ8は、例えば、外部通信サーバ6からのデータの取得要求に応じて、自装置が管理する過去の気象記録の情報と未来の気象予測の情報とを含む気象データを送信する。
内部ネットワーク4及び外部ネットワーク7は、WAN(Wide Area Network)及びLAN(Local Area Network)などによって構成される情報通信ネットワークである。WANは、例えば、携帯電話網、PHS網、PSTN(Public Switched Telephone Network;公衆交換電話網)、専用通信回線網、及びVPN(Virtual Private Network)などによって構成される。
次に、図2を参照して、エネルギー管理装置1の構成について説明する。
図2は、エネルギー管理装置1の概略構成を示すブロック図である。
エネルギー管理装置1は、通信部11と、入力部12と、記憶部と、制御部と、を備える。
通信部11は、通信用インターフェイスを備える。通信部11は、内部ネットワーク4を介して監視制御装置5(図1)及び外部通信サーバ6(図1)と通信を行う。
入力部12は、例えば、タッチパネルやマウス、キーボードなどの入力装置を備え、ユーザによるデータの入力を受け付ける。入力部12は、例えば、評価期間データ、エネルギー供給プラントPのプラントモデルデータ、及びエネルギー供給プラントP内に設置されたエネルギー供給装置のモデルパラメータデータの入力を受け付ける。評価期間データ、プラントモデルデータ、及びモデルパラメータデータについては後述する。また、入力部12は、評価期間データ、プラントモデルデータ、又はモデルパラメータデータを記憶する外部記憶装置と通信するための通信用インターフェイスを備え、当該外部記憶装置から評価期間データ、プラントモデルデータ、又はモデルパラメータデータを受信してもよい。
エネルギー管理装置1の記憶部は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、又はEEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)などを備える。また、この記憶部は、HDD(Hard Disc Drive)、フラッシュメモリなどの外部記憶装置を備えてもよい。この記憶部は、エネルギー管理装置1が備えるCPU(不図示)が実行するための各種プログラムや当該CPUが実行した処理の結果などを記憶する。また、この記憶部は、プロセスデータ記憶部131、気象データ記憶部132、設定入力データ記憶部133、及び演算結果記憶部134として機能する。
以下、プロセスデータ記憶部131、気象データ記憶部132、設定入力データ記憶部133、及び演算結果記憶部134と、これらが記憶するデータについて説明する。
プロセスデータ記憶部131は、プロセスデータD1を記憶する。
プロセスデータD1は、エネルギー供給プラントP(図1)内のエネルギー供給装置の運転記録、建築物Bのエネルギー需要量(電力負荷B1、温熱負荷B2、及び冷熱負荷B3)の記録などの情報を含む。これらの情報は、日時と対応付けられて記憶され、その時間間隔は、例えば、1時間単位である。
なお、本実施形態において、日時とは、年月日と時刻(時、分、秒など)とからなる時間のことをいう。また、日時は、例えば、分及び秒など、その一部が省略されてもよい。
気象データ記憶部132は、気象データD2を記憶する。
気象データD2は、天候や日照量、日照時間、気温、湿度など、建築物B(図1)のエネルギー需要、又はエネルギー供給プラントP(図1)内のエネルギー供給装置によるエネルギー生成効率などに影響しうる気象の情報を含む。これらの情報は日時と対応付けられて記憶され、その時間間隔は、例えば、1時間単位である。また、気象データD2は、過去の気象記録の情報の他、天気予報などの未来の気象予測の情報を含む。
設定入力データ記憶部133は、評価期間データD3と、プラントモデルデータD4と、モデルパラメータデータD5と、を記憶する。
評価期間データD3は、エネルギー管理装置1の演算処理部15による各種処理における評価期間を定めるデータである。評価期間とは、演算処理部15による各種処理において、参照するデータの範囲を定めるものであり、例えば、一次エネルギー正味消費量を積算する場合に、積算する期間を定めるものである。評価期間データD3が、例えば、評価期間として2014年4月1日から2015年3月31日までの期間を定める場合、演算処理部15は、当該期間内の日時と対応付けられているプロセスデータD1、気象データD2、一次エネルギー実績データD6、需要予測データD7、運転計画データD8、及び一次エネルギー予測データD9などを参照して処理を行う。評価期間は、ユーザの任意に定めてよい。例えば、建築物BについてZEBを達成可能か否かを評価する場合には、年間での一次エネルギー正味消費量の積算値を算出する必要があるため、評価期間は1年間である。
プラントモデルデータD4は、エネルギー供給プラントP(図1)の態様を示すデータである。プラントモデルデータD4は、例えば、エネルギー供給プラントPが備えるエネルギー供給装置の種類とその接続態様とを示す。
モデルパラメータデータD5は、エネルギー供給プラントP(図1)内に設置されたエネルギー供給装置の詳細を示すデータである。モデルパラメータデータD5は、例えば、各エネルギー供給装置が供給するエネルギーの最大出力や、各エネルギー供給装置の入力エネルギーに対する出力エネルギーの変換効率などの情報を含む。
なお、この変換効率には、例えば、空冷冷凍機331、水冷冷凍機332、及び吸収式冷凍機334のCOP(Coefficient Of Performance;成績係数)、CGS321の発電効率、排熱回収効率、及び総合効率、並びにボイラ322のボイラ効率などがある。
また、モデルパラメータデータD5は、気象条件によってエネルギー生成効率の変化するPV312などについて、気象条件に応じたエネルギーの出力値を示す情報を含む。これらエネルギーの変換効率及びエネルギーの生成効率は、各エネルギー供給装置の性能を評価する指標(性能評価指標)である。
また、モデルパラメータデータD5は、蓄電池313、温熱槽323、冷熱槽333が蓄積可能なエネルギー量のデータを含む。また、モデルパラメータデータD5は、受電設備311が受電する電力、CGS321が消費するバイオマス燃料、及びボイラ322が消費するガスの各日時におけるエネルギー単価の情報を含む。また、モデルパラメータデータD5は、電力、ガス、及びバイオマス燃料の一次エネルギー換算係数などのデータを含む。
演算結果記憶部134は、演算処理部15による演算処理の結果を記憶する。具体的には、一次エネルギー実績データD6と、需要予測データD7と、運転計画データD8と、一次エネルギー予測データD9と、ZEB評価データD10と、性能評価データD11と、を記憶する。
一次エネルギー実績データD6は、エネルギー供給プラントP(図1)内に設置された全エネルギー供給装置による一次エネルギー消費量の実績値、一次エネルギー生産量の実績値、及び一次エネルギー正味消費量の積算値の実績値(以下「実績積算値」という。)の情報を含む。これら各種実績値は、日時と対応付けられて記憶され、その時間間隔は、例えば、1時間単位である。
なお、実績値とは、エネルギー供給装置の運転記録に基づいて算出された値である。すなわち、一次エネルギー消費量の実績値、一次エネルギー生産量の実績値、及び一次エネルギー正味消費量の実績積算値は、それぞれ、実際に消費された一次エネルギー量、実際に生産された一次エネルギー量、及び実際に消費された正味の一次エネルギー量の積算値を示す。
需要予測データD7は、建築物Bの年間の需要予測データを示す。需要予測データD7は、例えば、電力負荷B1、温熱負荷B2、及び冷熱負荷B3の予測値の情報を含む。電力負荷B1、温熱負荷B2、及び冷熱負荷B3の予測値は、日時と対応付けられて記憶され、その時間間隔は、例えば、1時間単位である。
運転計画データD8は、エネルギー供給プラントPが備えるエネルギー供給装置の年間の運転計画を示す。運転計画データD8は、例えば、エネルギー供給装置の起動、停止、及び運転時の出力レベルなどを示す制御設定値を示す。制御設定値は、例えば、日時と対応付けられて記憶され、その時間間隔は、例えば、1時間単位である。
一次エネルギー予測データD9は、エネルギー供給プラントP内に設置された全エネルギー供給装置による一次エネルギー消費量の予測値、一次エネルギー生産量の予測値、及び一次エネルギー正味消費量の積算値の予測値(以下「予測積算値」という。)を示す。これら各種予測値は、日時と対応付けられて記憶され、その時間間隔は、例えば、1時間単位である。
ZEB評価データD10は、建築物B(図1)について、ZEBを達成可能か否かについての評価結果を示す。
性能評価データD11は、エネルギー供給プラントP(図1)内に設置されたエネルギー供給装置の性能について、予定された性能を発揮しているか否かの評価結果を示す。
次に、エネルギー管理装置1の制御部について説明する。
エネルギー管理装置1の制御部が有する機能の一部又は全ては、例えば、エネルギー管理装置1が備えるCPU(不図示)がエネルギー管理装置1の記憶部に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
また、エネルギー管理装置1の制御部は、プロセスデータ取得部141、気象データ取得部142、データ送信部143、入力制御部144、及び演算処理部15として機能する。
プロセスデータ取得部141は、通信部11を介して、監視制御装置5(図1)からエネルギー供給プラントP(図1)内に設置されたエネルギー供給装置のプロセスデータを取得する。ここで、プロセスデータ取得部141は、エネルギー供給プラントP内に設置されたエネルギー供給装置から直接プロセスデータを取得してもよい。プロセスデータ取得部141は、取得したプロセスデータをプロセスデータ記憶部131に記憶させる。
気象データ取得部142は、通信部11を介して、外部通信サーバ6(図1)と通信を行い、外部通信サーバ6を介して、気象情報サーバ8(図1)から気象データD2を取得する。気象データ取得部142は、取得した気象データD2を気象データ記憶部132に記憶させる。
データ送信部143は、例えば、端末装置2(図1)から受け付けたデータの送信要求に応じて、演算結果記憶部134から一次エネルギー実績データD6、需要予測データD7、運転計画データD8、一次エネルギー予測データD9、及び性能評価データD11などを読み出す。データ送信部143は、通信部11を介して、読み出した各種データを要求元の端末装置2に送信する。
入力制御部144は、入力部12が受け付けた評価期間データD3、プラントモデルデータD4及びモデルパラメータデータD5を、それぞれ、設定入力データ記憶部133に記憶させる。
演算処理部15は、プロセスデータ記憶部131が記憶するプロセスデータD1、気象データ記憶部132が記憶する気象データD2、並びに設定入力データ記憶部133が記憶する評価期間データD3、プラントモデルデータD4、及びモデルパラメータデータD5を参照して、一次エネルギー実績データD6、需要予測データD7、運転計画データD8、一次エネルギー予測データD9、及び性能評価データD11を生成し、演算結果記憶部134に記憶させる。
より具体的には、演算処理部15は、建築物B(図1)及びエネルギー供給プラントP(図1)内に設置された全エネルギー供給装置による一次エネルギー消費量、一次エネルギー生産量、及び一次エネルギー正味消費量の実績積算値を算出する。また、演算処理部15は、建築物Bによるエネルギー需要の予測を行い、予測したエネルギー需要に応じたエネルギー量を供給するために、エネルギー供給プラントPが備えるエネルギー供給装置の運転計画を作成する。また、演算処理部15は、予測したエネルギー需要と作成した運転計画とに基づいて、一次エネルギー消費量、一次エネルギー生産量、及び一次エネルギー正味消費量の予測積算値を算出する。また、算出した一次エネルギー正味消費量の実績値及び予測値から、ZEBの達成可能性を評価し、結果を出力する。
演算処理部15は、需要予測部151と、運転計画作成部152と、算出部153と、ZEB可能性評価部(一次エネルギー評価部)154と、性能評価部155と、を備える。
需要予測部151は、プロセスデータD1及び気象データD2を取得する。需要予測部151は、取得したプロセスデータD1及び気象データD2に基づいて、建築物B(図1)によるエネルギー需要量の予測を行う。
ここで、需要予測部151による建築物Bのエネルギー需要量の予測における具体的な処理について説明する。
需要予測部151は、例えば、過去のエネルギー需要の平均値を、例えば1時間毎など、所定のタイミング毎に算出し、1年間の平均的な1日のエネルギー需要の経時変化を算出する。各時刻に対応する建築物Bのエネルギー需要量は、例えば、プロセスデータD1において各時刻に対応付けられているエネルギー供給装置各々の出力エネルギー量の総和を算出することにより取得される。ここで、例えば、0時〜23時の各時刻に対応する建築物Bの電力負荷B1をB1(0)〜B1(23)とする。1年間分のプロセスデータD1に基づいて需要予測を行う場合、需要予測部151は、1日目〜365日目までの各日に対応する電力負荷B1(0)〜B1(23)を算出する。需要予測部151は、算出した電力負荷B1(0)〜B1(23)について、各時刻における平均値を算出することにより各時刻における需要予測値を取得する。需要予測部151は、例えば、0時、1時、…、23時に対応する電力負荷B1の予測値を、それぞれ、1日目〜365日目までの電力負荷B1(0)、B1(1)、…B1(23)の平均値を算出することにより取得する。
需要予測部151は、温熱負荷B2及び冷熱負荷B3の予測値についても、電力負荷B1と同様の処理を行い、取得してもよい。このように算出した1日間におけるエネルギー需要の経時変化が365日繰り返されるとみなすことで、需要予測部151は、1年間のエネルギー需要の経時変化を予測してもよい。
また、需要予測部151は、例えば、過去1年間について、各時刻における月間のエネルギー需要の平均値を算出し、1ヶ月間の平均的な1日のエネルギー需要の経時変化を算出する。そして、この計算を各月について行い、需要予測部151は、12の月各々の平均的な1日について、エネルギー需要の時間変化を算出してもよい。このように算出した1日間のエネルギー需要の時間変化が1ヶ月毎に繰り返されるとみなすことで、需要予測部151は、1年間のエネルギー需要の経時変化を予測してもよい。需要予測部151は、予測した1年間のエネルギー需要の経時変化を示す需要予測データD7を演算結果記憶部134に記憶させる。
なお、上述したエネルギー需要量の予測における具体的な処理の例では、説明を簡略にするため気象データD2を用いていないが、需要予測部151は、気象データD2に基づいて、建築物Bによるエネルギー需要量の予測を行ってもよい。
エネルギー管理装置1の構成について説明を続ける。
運転計画作成部152は、プラントモデルデータD4、モデルパラメータデータD5、及び需要予測データD7に基づいて、エネルギー供給プラントP内に設置されたエネルギー供給装置の運転計画を作成する。運転計画作成部152は、例えば、エネルギー供給プラントP(図1)の運転における制約条件を満足する中で、エネルギーコストを最小化する運転計画を作成する。ここで、制約条件とは、例えば、1年間において、建築物B(図1)に対してエネルギーを供給する全エネルギー供給装置による一次エネルギー正味消費量の積算値がゼロ又はマイナスの値になること、すなわち一次エネルギー正味生産量の積算値がゼロ又はプラスの値になることである。エネルギーコストを最小化する方法には、数理計画法やヒューリスティクスなどが採用可能である。運転計画作成部152は、作成した運転計画を示す運転計画データD8を演算結果記憶部134に記憶させる。
算出部153は、評価期間における一次エネルギー正味消費量の積算値について、実績値及び予測値を算出する処理を行う。算出部153による当該実績値の算出と当該予測値の算出とについて、順に説明する。
算出部153は、一次エネルギー消費量などの実績値を算出する場合、評価期間データD3を取得し、取得した評価期間データD3が示す評価期間に対応するプロセスデータD1を取得する。また、算出部153は、プラントモデルデータD4及びモデルパラメータデータD5を取得する。算出部153は、取得したプロセスデータD1、プラントモデルデータD4、及びモデルパラメータデータD5に基づいて、エネルギー供給プラントP(図1)内に設置された全エネルギー供給装置による一次エネルギー消費量の実績値と、一次エネルギー生産量の実績値と、一次エネルギー正味消費量の実績積算値とを算出する。
このように、算出部153は、一次エネルギー正味消費量の実績積算値を算出するため、後述するように、端末装置2は一次エネルギー正味消費量の実績積算値を表示することができる。従って、エネルギー管理システム0は、例えば、建築物Bについて実際にZEBを達成できたか否かを分かり易くユーザに提示することができる。
なお、一次エネルギー消費量の実績値と、一次エネルギー生産量の実績値とは、例えば、他の装置により算出されてもよい。そして、算出部153は、当該他の装置により算出された一次エネルギー消費量の実績値と、一次エネルギー生産量の実績値との情報を取得して、取得した情報に基づいて、一次エネルギー正味消費量の実績積算値を算出してもよい。
また、算出部153は、一次エネルギー消費量などの予測値を算出する場合、評価期間データD3を取得し、取得した評価期間データD3が示す評価期間に対応する需要予測データD7及び運転計画データD8を取得する。また、算出部153は、プラントモデルデータD4及びモデルパラメータデータD5を取得する。算出部153は、取得したプラントモデルデータD4、モデルパラメータデータD5、需要予測データD7、及び運転計画データD8に基づいて、エネルギー供給プラントP内に設置された全エネルギー供給装置による一次エネルギー消費量の予測値と、一次エネルギー生産量の予測値と、一次エネルギー正味消費量の予測積算値とを算出する。算出部153は、算出した各種実績値及び各種予測値を示す情報を含む一次エネルギー実績データD6を生成し、生成した一次エネルギー実績データD6を演算結果記憶部134に記憶させる。
このように、算出部153は、一次エネルギー正味消費量の予測積算値を算出するため、後述するように、端末装置2は一次エネルギー正味消費量の予測積算値を表示することができる。従って、エネルギー管理システム0は、例えば、建築物Bについて評価期間の終了時にZEBを達成できるか否かを分かり易くユーザに提示することができる。
なお、一次エネルギー消費量の予測値と、一次エネルギー生産量の予測値とは、例えば、他の装置により算出されてもよい。そして、算出部153は、当該他の装置により算出された一次エネルギー消費量の予測値と、一次エネルギー生産量の予測値との情報を取得して、取得した情報に基づいて、一次エネルギー正味消費量の実績積算値を算出してもよい。
ここで、算出部153による一次エネルギー正味消費量の実績積算値と、一次エネルギー正味消費量の予測積算値との算出に用いる数式について説明する。
評価開始からd日目の時刻tにおける一次エネルギー消費量E(d,t)は、需要電力量および冷凍機消費電力量に電力の一次エネルギー換算係数を乗じた値と、ボイラのガス消費量にガスの一次エネルギー換算係数を乗じた値と、コジェネの燃料消費量にバイオマス燃料の一次エネルギー換算係数を乗じた値と、の和であり、以下の式(1)により計算される。
Figure 2016019450
ここで、各パラメータが示す値は、以下の通りである。
(d,t):評価開始からd日目の時刻tの需要電力量(1時間積算値)[kWh]
(d,t):評価開始からd日目の時刻tの冷凍機消費電力量(1時間積算値)[kWh]
(d,t):評価開始からd日目の時刻tのコジェネの燃料消費量(1時間積算値)[kWh]
(d,t):評価開始からd日目の時刻tのボイラのガス消費量(1時間積算値)[kWh]
α:電力の一次エネルギー換算係数[−]
α:ガスの一次エネルギー換算係数[−]
α:バイオマス燃料の一次エネルギー換算係数[−]
また、評価開始からd日目の時刻tの一次エネルギー生産量E(d,t)は、コジェネの発電電力量と太陽光発電電力量の和の一次エネルギー換算値であり、以下の式(2)により計算される。
Figure 2016019450
ここで、各パラメータが示す値は、以下の通りである。
CGS(d,t):評価開始からd日目の時刻tのコジェネ発電電力量(1時間積算値)[kWh]
PV(d,t):評価開始からd日目の時刻tの太陽光発電電力量(1時間積算値)[kWh]
一次エネルギー正味消費量の積算値EENT(D,T)は、式(1)が示す一次エネルギー消費量E(d,t)と式(2)が示す一次エネルギー生産量E(d,t)とに基づいて、以下の式(3)により計算される。
Figure 2016019450
ここで、各パラメータが示す値は、以下の通りである。
D:評価期間の日数
T:評価期間の各日のデータ数
本実施形態において、プロセスデータD1、需要予測データD7、及び運転計画データD8は、一例として1時間単位で記録されている。従って、1日当り各時の24個のデータがあるため、Tは24である。算出部153は、式(1)〜式(3)により、実績値ベースの場合には一次エネルギー正味消費量の実績積算値を、予測値ベースの場合には一次エネルギー正味消費量の予測積算値を算出する。
エネルギー管理装置1の構成について説明を続ける。
ZEB可能性評価部154は、演算結果記憶部134が記憶する一次エネルギー実績データD6又は一次エネルギー予測データD9がそれぞれ示す一次エネルギー正味消費量の積算値の実績値又は予測値を所定の閾値と比較する処理を行う。ここでは、一例として建築物B(図1)についてZEBを達成可能か否かを評価するために、当該所定の閾値をゼロとするが、所定の閾値はこれには限定されない。
具体的には、ZEB可能性評価部154は、例えば、実績値が算出されている範囲において、一次エネルギー実績データD6が示す一次エネルギー正味消費量の実績積算値と、一次エネルギー予測データD9が示す一次エネルギー消費量の予測積算値とを取得する。ZEB可能性評価部154は、各日時に対応する一次エネルギー正味消費量の予測積算値に対する一次エネルギー正味消費量の実績積算値の比率を算出する。ZEB可能性評価部154は、算出した比率の平均値を算出し、算出した平均値を、各タイミングの一次エネルギー消費量の予測積算値に乗算することにより、一次エネルギー正味消費量の予測積算値を補正する。ZEB可能性評価部154は、補正した一次エネルギー正味消費量の予測積算値のうち、365日目に対応する予測積算値を参照し、ゼロ又はマイナスの値であるか否かを判定する。365日目に対応する予測積算値がゼロ又はマイナスの値である場合、ZEB可能性評価部154は、ZEBを達成可能であると評価する。また、365日目に対応する予測積算値が正の値である場合、ZEBが達成されないと評価する。
なお、ZEB可能性評価部154による予測積算値の補正のための処理は上述したものに限られない。ZEB可能性評価部154は、例えば、一次エネルギー正味消費量の実績積算値について、一次エネルギー正味消費量の予測積算値に対する比率のうち、最新の日時に対応する比率に基づいて、365日目に対応する予測積算値を補正してもよい。そして、このようにして補正した365日目に対応する予測積算値に基づいて、建築物BについてZEBを達成可能か否かを評価してもよい。
ZEB可能性評価部154は、365日目に対応する予測積算値がゼロ又はマイナスの値である場合に、建築物BについてZEBを達成可能であると評価する。また、ZEB可能性評価部154は、365日目に対応する予測積算値がプラスの値である場合に、建築物BについてZEBを達成できないと評価する。ZEB可能性評価部154は、建築物BについてZEBを達成可能か否かの評価結果を示すZEB評価データD10を演算結果記憶部134に記憶させる。建築物BについてZEBを達成できないと評価した場合、ZEB可能性評価部154は、その旨を示す情報を性能評価部155に出力する。
性能評価部155は、ZEB可能性評価部154から建築物BについてZEBを達成できない旨の通知を受けると、プロセスデータD1と、プラントモデルデータD4と、モデルパラメータデータD5と、需要予測データD7と、に基づいて、エネルギー供給プラントP(図1)内に設置されたエネルギー供給装置が予定された性能を発揮しているか否かを評価する性能評価を行う。これにより、例えば、エネルギー管理装置1は、一次エネルギー実績データD6と一次エネルギー予測データD9とがそれぞれ示す一次エネルギー正味消費量の実績値と予測値とにおいてずれが生じている場合に、その原因のエネルギー供給装置を特定することができる。
以下、図3〜図5を参照して、性能評価部155による処理について説明する。
図3及び図4は、算出部153が算出する電力負荷B1の予測値と実績値との関係の例を示す図である。
図3及び図4において、縦軸は、電力負荷[kWh]を示す。また、横軸は、日時[月日]を示す。図3において、グラフG11は、建築物Bの電力負荷B1の実績値の経時変化を示す。図3において、グラフG12は、建築物Bの電力負荷B1の予測値の経時変化を示す。図4において、グラフG13は、建築物Bの電力負荷B1について実績値と予測値との差の経時変化を示す。図3及び図4に示すグラフG11〜G13及び閾値などは、例えば端末装置2(図1)により表示されてもよい。
性能評価部155は、例えば、プロセスデータD1が示す負荷(電力負荷B1、温熱負荷B2、及び冷熱負荷B3)の実績値(例えば、図3のグラフG11)と、需要予測データD7が示す負荷(電力負荷B1、温熱負荷B2、及び冷熱負荷B3)の予測値(例えば、図3のグラフG12)とを比較する。性能評価部155は、比較の結果、その差の絶対値(例えば、図4のグラフG13)が予め定められた閾値(例えば、図4)よりも大きい場合、その負荷に対してエネルギーを供給するエネルギー供給装置のいずれか又は複数について、予定された性能を発揮していないと評価する。性能評価部155は、当該評価結果を示す性能評価データD11を演算結果記憶部134に記憶させる。
なお、性能評価部155は、負荷の実績値と予測値との比較する前に、各日時に対応する負荷の実績値と予測値とについて、それぞれ、移動平均を算出し、負荷の実績値と予測値とを平滑化してから比較してもよい。
また、性能評価部155は、エネルギー供給プラントP内に設置されたエネルギー供給装置各々についても性能評価を行う。
図5及び図6は、エネルギー供給装置の性能評価指標について、予定値と、算出部153が算出する実績値との関係の例を示す図である。
図5及び図6において、縦軸は、COPを示す。また、横軸は、日時[月日]を示す。図5において、グラフG21は、COPの実績値の経時変化を示す。図5において、グラフG22は、COPの予定値(設計値)を示す。図6において、グラフG23は、COPの実績値と予定値との差を示す。図5又は図6に示すグラフG21〜G23、及び閾値などは、例えば端末装置2(図1)により表示されてもよい。
なお、性能評価部155は、COPの実績値と予定値とを比較する前に、各日時に対応するCOPの実績値について移動平均を算出し、COPの実績値を平滑化してから比較してもよい。
性能評価部155は、例えば、プロセスデータD1が示す各エネルギー供給装置の入出力の実績値から、性能評価指標(入力エネルギーに対する出力エネルギーの変換効率、エネルギーの生成効率、例えば、図5のグラフG21)を算出する。性能評価部155は、モデルパラメータデータD5が示す各エネルギー供給装置の性能評価指標を取得し、プロセスデータD1に基づいて算出した性能評価指標(例えば、図5のグラフG22)と比較する。性能評価部155は、比較の結果、その差の絶対値(例えば、図6のグラフG23)が予め定められた閾値よりも大きい場合、そのエネルギー供給装置について、予定された性能を発揮していないと評価する。性能評価部155は、当該評価結果を示す性能評価データD11を演算結果記憶部134に記憶させる。
また、性能評価部155は、エネルギー供給装置について予定された性能を発揮していないと評価した場合、プロセスデータD1が示す各エネルギー供給装置の入出力の実績値から算出した性能評価指標(入力エネルギーに対する出力エネルギーの変換効率、エネルギーの生成効率)を、そのエネルギー供給装置の性能評価指標として、モデルパラメータデータD5の情報を更新する。そして、性能評価部155は、例えば、運転計画作成部152に対して、更新したモデルパラメータデータD5に基づく運転計画データD8の再生成要求を出力する。さらに、性能評価部155は、算出部153に対して、運転計画作成部152が再生成した運転計画データD8に基づく一次エネルギー予測データD9の再生成要求を出力する。
次に、図7を参照して、端末装置2の構成について説明する。
図7は、端末装置2の概略構成を示すブロック図である。
端末装置2は、通信部21と、入力部22と、表示部23と、記憶部24と、制御部25と、を備える。
通信部21は、通信用インターフェイスを備える。通信部21は、内部ネットワーク4を介してエネルギー管理装置1(図1)と通信を行う。
入力部22は、例えば、タッチパネルやマウス、キーボードなどの入力装置を備え、ユーザによる操作を受け付ける。入力部22が受け付ける操作は、例えば、表示部23により表示される。
表示部23は、例えば、液晶ディスプレイや有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイなどの表示装置を備える。
記憶部24は、例えば、ROM、RAM、又はEEPROMなどを備える。また、記憶部24は、HDD、フラッシュメモリなどの外部記憶装置を備えてもよい。記憶部24は、端末装置2が備えるCPU(不図示)が実行するための各種プログラムや当該CPUが実行した処理の結果などを記憶する。
制御部25が有する機能の一部又は全ては、例えば、端末装置2が備えるCPUが記憶部24に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。
制御部25は、表示処理部251を備える。
表示処理部251は、入力部22がユーザから受け付けた操作に基づいて、表示部23に各種情報を表示させる。例えば、入力部22がユーザから建築物B(図1)の一次エネルギー正味消費量の実績積算値の表示要求を受け付けた場合、表示処理部251は、通信部21を介して、エネルギー管理装置1に一次エネルギー実績データD6の送信要求を送信する。表示処理部251は、当該送信要求に応じてエネルギー管理装置1から送信された一次エネルギー実績データD6を取得すると、取得した一次エネルギー実績データD6が示す一次エネルギー正味消費量の実績積算値を表示部23に表示させる。
また、例えば、入力部22がユーザから建築物B(図1)の一次エネルギー正味消費量の予測積算値の表示要求を受け付けた場合、表示処理部251は、通信部21を介して、エネルギー管理装置1に一次エネルギー予測データD9の送信要求を送信する。表示処理部251は、当該送信要求に応じてエネルギー管理装置1から送信された一次エネルギー予測データD9を取得すると、取得した一次エネルギー予測データD9が示す一次エネルギー正味消費量の予測積算値を表示部23に表示させる。
次に、図8〜図13を参照して、エネルギー管理装置1の動作について説明する。
図8は、エネルギー管理装置1(図2)の動作の第1例を示すフローチャートである。
ここでは、一次エネルギー消費量の実績値、一次エネルギー生産量の実績値、及び一次エネルギー正味消費量の実績積算値の算出処理の流れについて説明する。
(ステップS101)まず、入力制御部144(図2)は、入力部12が受け付けた評価期間データD3を設定入力データ記憶部133に記憶させる。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS102に処理を進める。
(ステップS102)次に、算出部153(図2)は、設定入力データ記憶部133に記憶されている評価期間データD3が示す評価期間内において、その日時を評価期間の開始から1時間ずつ進めながら、ステップS103〜ステップS107の処理を実行する。エネルギー管理装置1の制御部は、評価期間の終了に至るまで、ステップS103〜S107の処理を繰り返す。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、図8に示される処理を終了する。
(ステップS103)次に、算出部153は、プロセスデータ記憶部131から評価期間内の日時に対応するプロセスデータD1を読み込み、設定入力データ記憶部133からプラントモデルデータD4及びモデルパラメータデータD5を読み込む。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS104に処理を進める。
(ステップS104)次に、算出部153は、式(1)に基づいて、その日時における一次エネルギー消費量の実績値を算出する。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS105に処理を進める。
(ステップS105)次に、算出部153は、式(2)に基づいて、その日時における一次エネルギー生産量の実績値を算出する。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS106に処理を進める。
(ステップS106)次に、算出部153は、式(3)に基づいて、その日時における一次エネルギー正味消費量の実績値を算出する。さらに、算出部153は、算出した一次エネルギー正味消費量の実績値を、それまでに算出した一次エネルギー正味消費量の実績積算値に加算することにより、一次エネルギー正味消費量の実績積算値を更新する。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS107に処理を進める。
(ステップS107)次に、算出部153は、その日時における一次エネルギー消費量の実績値、一次エネルギー生産量の実績値、及び一次エネルギー正味消費量の実績積算値の情報を含む一次エネルギー実績データD6を演算結果記憶部134に記憶させる。
図9は、エネルギー管理装置1(図2)が算出する一次エネルギー消費量の実績値、一次エネルギー生産量の実績値、及び正味の消費量の実績積算値の関係の一例を示す図である。
図9に示される各値は、図8を参照して説明した処理により算出される。図9に示されるグラフG31〜グラフG33は、例えば、端末装置2(図7)により表示される。図9において、縦軸は、一次エネルギー量[kWh]を示し、横軸は、日付[月日]を示す。図9に示される例において、評価期間は4月1日から3月31日までの1年間であり、横軸の日時は、4月1日から3月31日までの期間を示す。また、グラフG31は、一次エネルギー生産量の実績値の経時変化を示す。また、グラフG32は、一次エネルギー消費量の実績値の経時変化を示す。また、グラフG33は、マイナスの一次エネルギー正味消費量の実績積算値(すなわち、一次エネルギー正味生産量の実績積算値)の経時変化を示す。図9に示される例において、「現在」は、評価期間内であるため、各種実績値は、4月1日から「現在」までについてのみ算出されており、グラフG31〜グラフG33も、4月1日から「現在」までの実績値の経時変化を示す。
図10は、エネルギー管理装置1(図2)の動作の第2例を示すフローチャートである。
ここでは、一次エネルギー消費量の予測値、一次エネルギー生産量の予測値、及び一次エネルギー正味消費量の予測積算値の算出処理の流れについて説明する。
(ステップS201)まず、入力制御部144(図2)は、入力部12が受け付けた評価期間データD3を設定入力データ記憶部133に記憶させる。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS202に処理を進める。
(ステップS202)次に、需要予測部151(図2)は、評価期間データD3が示す評価期間の日時に対応するプロセスデータD1及び気象データD2を、それぞれ、プロセスデータ記憶部131及び気象データ記憶部132から読み込む。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS203に処理を進める。
(ステップS203)次に、需要予測部151は、読み込んだプロセスデータD1及び気象データD2に基づいて、評価期間内における所定のタイミング毎の建築物B(図1)によるエネルギー需要量を予測する。需要予測部151は、エネルギー需要量の予測結果を示す情報を含む需要予測データD7を演算結果記憶部134に記憶させる。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS204に処理を進める。
(ステップS204)次に、運転計画作成部152(図2)は、設定入力データ記憶部133に記憶されているプラントモデルデータD4及びモデルパラメータデータD5、及び演算結果記憶部134に記憶されている需要予測データD7に基づいて、エネルギー供給プラントP内に設置されたエネルギー供給装置各々の運転計画を作成する。運転計画作成部152は、作成した運転計画を示す情報を含む運転計画データD8を演算結果記憶部134に記憶させる。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS205に処理を進める。
(ステップS205)次に、算出部153(図2)は、式(1)〜式(3)に基づいて、評価期間内の各日時における一次エネルギー消費量の予測値、一次エネルギー生産量の予測値、及び一次エネルギー正味消費量の予測積算値を算出する。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS206に処理を進める。
(ステップS206)次に、算出部153は、評価期間内の各日時における一次エネルギー消費量の予測値、一次エネルギー生産量の予測値、及び一次エネルギー正味消費量の予測積算値を示す情報を含む一次エネルギー実績データD6を演算結果記憶部134に記憶させる。
図11は、エネルギー管理装置1(図2)が算出する一次エネルギー消費量の予測値、一次エネルギー生産量の予測値、及び一次エネルギー正味消費量の予測積算値の関係の一例を示す図である。
図11に示される各値は、図10を参照して説明した処理により算出される。また、図11に示されるグラフG41〜グラフG43は、例えば、端末装置2(図7)により表示される。図11において、縦軸は、一次エネルギー量[kWh]を示し、横軸は、日付[月日]を示す。また、図11に示される例において、評価期間は4月1日から3月31日までの1年間であり、横軸の日時は、4月1日から3月31日までの期間を示す。また、グラフG41は、一次エネルギー生産量の予測値の経時変化を示す。また、グラフG42は、一次エネルギー消費量の予測値の経時変化を示す。また、グラフG43は、マイナスの一次エネルギー正味消費量の予測積算値(すなわち、一次エネルギー正味生産量の予測積算値)の経時変化を示す。
図12は、エネルギー管理装置1(図2)の動作の第3例を示すフローチャートである。
ここでは、図10を参照して説明した処理により算出した一次エネルギーについての各種予測値を更新する処理の流れについて説明する。
(ステップS301)まず、ZEB可能性評価部154(図2)は、演算結果記憶部134から一次エネルギー予測データD9を読み込む。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS302に処理を進める。
(ステップS302)次に、ZEB可能性評価部154は、演算結果記憶部134から一次エネルギー実績データD6を読み込む。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS303に処理を進める。
(ステップS303)次に、ZEB可能性評価部154は、一次エネルギー予測データD9が示す一次エネルギー正味消費量の予測積算値を、一次エネルギー実績データD6が示す一次エネルギー正味消費量の実績積算値に基づいて補正する。次に、ZEB可能性評価部154は、補正した一次エネルギー正味消費量の予測積算値に基づいて、建築物BについてZEBが達成可能か否かを評価する。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS304に処理を進める。
(ステップS304)次に、ZEB可能性評価部154は、建築物BについてZEBが達成可能か否かの評価結果を示す情報を含むZEB評価データD10を生成する。次に、ZEB可能性評価部154は、生成したZEB評価データD10を演算結果記憶部134に記憶させる。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS305に処理を進める。
(ステップS305)次に、建築物BについてZEBが達成可能である場合(YES)、エネルギー管理装置1の制御部は、図12に示される処理を終了する。また、建築物BについてZEBが達成可能でない場合(NO)、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS306に処理を進める。
(ステップS306)次に、性能評価部155(図2)は、エネルギー供給プラントP(図1)内に設置されたエネルギー供給装置の性能評価を行う。次に、性能評価部155は、性能評価の結果、予定された性能を発揮していないと評価されたエネルギー供給装置について、プロセスデータD1が示す当該エネルギー供給装置の入出力の実績値から算出した性能評価指標により、設定入力データ記憶部133が記憶するモデルパラメータデータD5における当該エネルギー供給装置の性能評価指標の情報を更新する。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS307に処理を進める。
(ステップS307)次に、運転計画作成部152(図2)は、プラントモデルデータD4、ステップS306において更新されたモデルパラメータデータD5、及び需要予測データD7に基づいて、エネルギー供給プラントP内に設置されたエネルギー供給装置の運転計画を作成する。次に、運転計画作成部152は、作成した運転計画の情報により、演算結果記憶部134が記憶する運転計画データD8を更新する。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、ステップS308に処理を進める。
(ステップS308)次に、算出部153(図2)は、プラントモデルデータD4、ステップS306において更新されたモデルパラメータデータD5、需要予測データD7、及びステップS307において更新された運転計画データD8に基づいて、エネルギー供給プラントP内に設置された全エネルギー供給装置の一次エネルギー消費量の予測値と、一次エネルギー生産量の予測値と、一次エネルギー正味消費量の予測積算値とを算出する。次に、算出部153は、算出した各種予測値を示す情報により、演算結果記憶部134に記憶されている一次エネルギー予測データD9を更新する。その後、エネルギー管理装置1の制御部は、この図に示される処理を終了する。
図13は、エネルギー管理装置1(図1)が演算する一次エネルギー生産量の予測値、消費量の予測値、及び正味の消費量の予測積算値に対する実績値に基づく更新の一例を示す図である。
図13に示される各値は、図8、図10、図12を参照して説明した処理により算出される。また、図13に示されるグラフG31〜G33、G41〜G43、G51〜G53は、例えば、端末装置2(図7)により表示される。図13において、縦軸は、一次エネルギー量[kWh]を示し、横軸は、日付[月日]を示す。また、図13に示される例において、評価期間は4月1日から3月31日までの1年間であり、横軸の日時は、4月1日から3月31日までの期間を示す。
グラフG31〜G33は、それぞれ、図9と同様に、一次エネルギー生産量の実績値の経時変化、一次エネルギー消費量の実績値の経時変化、及びマイナスの一次エネルギー正味消費量の実績積算値(すなわち、一次エネルギー正味生産量の実績積算値)の経時変化を示す。グラフG41〜G43は、それぞれ、図11と同様に、一次エネルギー生産量の予測値の経時変化、一次エネルギー消費量の予測値の経時変化、及びマイナスの一次エネルギー正味消費量の予測積算値(すなわち、一次エネルギー正味生産量の予測積算値)の経時変化を示す。グラフG51〜G53は、それぞれ、ステップS308の処理により更新された一次エネルギー予測データD9が示す各種予測値を示す。グラフG51は、更新後の一次エネルギー生産量の予測値の経時変化を示す。グラフG52は、一次エネルギー消費量の予測値の経時変化を示す。グラフG53は、マイナスの一次エネルギー正味消費量の予測積算値の経時変化を示す。
図13に示される例において、マイナスの一次エネルギー正味消費量の積算値は、予測値に比して実績値が低くなっており、建築物BについてZEBが達成されない可能性がある。この原因の1つとして、エネルギー供給プラントP(図1)内に設置されたエネルギー供給装置のいずれか又は複数について、予定された性能が発揮されていない可能性がある。そこで、エネルギー管理装置1は、モデルパラメータデータD5において予め設定されている性能評価指標と、プロセスデータD1から算出した性能評価指標とを比較し、エネルギー供給装置が予定された性能を発揮しているか否かを評価する。そして、エネルギー供給装置が予定された性能を発揮していないと評価した場合、エネルギー管理装置1は、プロセスデータD1から算出した性能評価指標に基づいて、運転計画を改めて作成する。この運転計画は、より確度の高い性能評価指標に基づいて作成される。そして、算出部153は、この再作成された運転計画に基づいて、一次エネルギー正味消費量の予測積算値を算出する。これにより、エネルギー管理装置1は、例えば、より確実に建築物BについてZEBを達成させることができる。
図14は、エネルギー管理装置1が算出する一次エネルギー正味消費量の予測積算値の別例を示す図である。
図14において、縦軸は、一次エネルギー[kWh]を示す。横軸は、日時[月日]を示す。図14に示される例において、評価期間は4月1日から3月31日までの1年間であり、横軸の日時は、4月1日から3月31日までの期間を示す。図14に示されるグラフG61〜グラフG63、第1の閾値、及び第2の閾値は、例えば、端末装置2(図7)により表示される。グラフG61〜G63は、それぞれ、マイナスの一次エネルギー正味消費量の予測積算値(すなわち、一次エネルギー正味生産量の予測積算値)の経時変化を示す。
グラフG61は、建築物Bについて評価期間の1年間の終了時点において、一次エネルギー正味消費量の積算値をゼロ又はマイナスとする制約条件の下で生成された運転計画に基づいて予測されるマイナスの一次エネルギー正味消費量の予測積算値の経時変化を示す。グラフG62は、建築物Bについて評価期間の1年間の終了時点において、一次エネルギー正味消費量の積算値を第1の閾値以下とする制約条件の下で生成された運転計画に基づいて予測されるマイナスの一次エネルギー正味消費量の予測積算値の経時変化を示す。グラフG63は、建築物Bについて評価期間の1年間の終了時点において、一次エネルギー正味消費量の積算値を第2の閾値以下とする制約条件の下で生成された運転計画に基づいて予測されるマイナスの一次エネルギー正味消費量の予測積算値の経時変化を示す。
このように、エネルギー管理装置1は、建築物Bについて、例えば、一次エネルギー正味消費量積算値がゼロ以外の所定の閾値よりも小さくなるように運転計画を作成してもよい。これにより、エネルギー管理装置1は、建築物Bについて、一次エネルギー正味消費量の積算値を、評価期間の終了時点でより小さくしたり、大きくしたりすることができる。そして、例えば、一次エネルギー正味消費量を所定の量以上とすることが補助金などの特典の付与条件である場合にも、エネルギー管理装置1は、その条件を達成するように運転計画を作成し、エネルギー供給プラントP内に設置されたエネルギー供給装置を制御することができる。そして、端末装置2は、当該条件を達成可能か否かを分かり易く表示することができる。
次に、図15を参照して、エネルギー管理装置1の動作について説明する。
変形例に係るエネルギー管理システム0aは、エネルギー管理システム0と同様に、エネルギー管理装置1と、端末装置2と、複数のエネルギー供給装置と、監視制御装置5と、外部通信サーバ6と、を備える。ただし、エネルギー管理システム0aでは、各装置の接続態様がエネルギー管理システム0と異なっている。具体的には、エネルギー管理システム0において、エネルギー管理装置1及び端末装置2は、内部ネットワーク4に接続されるのに対し、エネルギー管理システム0aにおいて、エネルギー管理装置1及び端末装置2は、外部ネットワーク7に接続される。エネルギー管理システム0aにおいて、エネルギー管理装置1は、外部通信サーバ6を介して、監視制御装置5から各種データを受信し、上述した各種処理を実行する。
このように、エネルギー管理装置1と端末装置2とのうちのいずれか又は両方が、外部ネットワーク7に接続されてもよく、エネルギー管理システム0aは、いわゆるクラウドサービスをユーザに提供してもよい。
なお、上述した実施形態において、各装置が備える構成は、異なる装置に分離して備えられてもよい。例えば、エネルギー管理装置1が備える需要予測部151、運転計画作成部152、算出部153、ZEB可能性評価部154、及び性能評価部155は、それぞれ、異なる装置に備えられていてもよい。また、プロセスデータ記憶部131、気象データ記憶部132、設定入力データ記憶部133、及び演算結果記憶部134は、それぞれ、異なる装置に備えられていてもよい。これらの構成が異なる装置に備えられている場合、上述したエネルギー管理装置1の機能は、当該各構成に入力される情報及び出力する情報を、装置間の通信を介して伝達することにより、実現されてもよい。また、上述した実施形態において、エネルギー管理システム0が備える複数の装置が有する機能を一体の装置により実現してもよい。例えば、端末装置2の表示部23及び表示処理部251はエネルギー管理装置1に備えられていてもよい。そして、エネルギー管理装置1は、例えば、演算結果記憶部134に記憶されている各種データに基づく任意の情報を表示してもよい。
なお、上述した実施形態において、端末装置2の表示部23による表示の態様は上述したものに限定されない。例えば、端末装置2は、図3〜図6、図9、図11、図13、図14に示される各種グラフに示される情報を、例えば、表形式などで表示してもよい。また、例えば、端末装置2は、上述した任意の各種グラフを重ね合わせて表示してもよい。また、上述した実施形態において、端末装置2の表示部23が表示する情報は上述したものに限定されない。例えば、端末装置2は、上述した各種閾値を表示してもよい。また、例えば、端末装置2は、エネルギー管理装置1が記憶するプロセスデータD1、気象データ記憶部132が記憶する気象データD2、設定入力データ記憶部133が記憶する評価期間データD3、プラントモデルデータD4、及びモデルパラメータデータD5、並びに演算結果記憶部134が記憶する一次エネルギー実績データD6、需要予測データD7、運転計画データD8、一次エネルギー予測データD9、ZEB評価データD10、及び性能評価データD11のうちの任意のデータに含まれる任意の情報を表示してもよい。例えば、端末装置2は、エネルギー管理装置1からZEB評価データD10を取得して、建築物BについてZEBを達成可能か否かについての評価結果を文字列により表示してもよい。また、例えば、端末装置2は、性能評価データD11を取得して、予定された性能を発揮していないと評価されたエネルギー供給装置を表示により示してもよい。
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、所定の期間における一次エネルギー正味消費量の積算値について、実績値及び予測値を算出する算出部を持つことにより、一次エネルギー正味消費量の積算値を分かり易く提示することができる。
なお、上述した各実施形態におけるエネルギー管理装置1(図2)及び端末装置2(図7)の一部、例えば、エネルギー管理装置1の制御部及び端末装置2の制御部25(図7)などの一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、エネルギー管理装置1又は端末装置2に内蔵されたコンピュータシステムであって、OS(Operating System)や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
また、上述した実施形態におけるエネルギー管理装置1及び端末装置2の一部、又は全部を、LSI(Large Scale Integration)等の集積回路として実現してもよい。エネルギー管理装置1及び端末装置2の各機能部は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はLSIに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりLSIに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
0、0a…エネルギー管理システム、1…エネルギー管理装置、2…端末装置、4…内部ネットワーク、5…監視制御装置、6…外部通信サーバ、7…外部ネットワーク、8…気象情報サーバ、B…建築物、P…エネルギー供給プラント、11…通信部、12…入力部、131…プロセスデータ記憶部、132…気象データ記憶部、133…設定入力データ記憶部、134…演算結果記憶部、141…プロセスデータ取得部、142…気象データ取得部、143…データ送信部、144…入力制御部、15…演算処理部、151…需要予測部、152…運転計画作成部、153…算出部、154…ZEB可能性評価部、155…性能評価部、21…通信部、22…入力部、23…表示部、24…記憶部、25…制御部、251…表示処理部、311…受電設備、312…PV、313…蓄電池、321…CGS、322…ボイラ、323…温熱槽、331…空冷冷凍機、332…水冷冷凍機、333…冷熱槽、334…吸収式冷凍機、B1…電力負荷、B2…温熱負荷、B3…冷熱負荷

Claims (7)

  1. 負荷に対してエネルギーを供給する複数のエネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー消費量と、前記複数の前記エネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー生産量とを取得し、取得した前記一次エネルギー消費量と前記一次エネルギー生産量とに基づいて、所定のタイミング毎の一次エネルギー正味消費量を算出し、算出した所定のタイミング毎の前記一次エネルギー正味消費量に基づいて、所定の期間における前記一次エネルギー正味消費量の積算値を算出する算出部、
    を備える情報処理装置。
  2. 前記算出部が算出する前記一次エネルギー正味消費量の積算値が所定の閾値以上か否かを評価する一次エネルギー評価部、
    を備える請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記算出部は、所定の期間における前記一次エネルギー正味消費量の積算値について、予測値と実績値とを算出し、
    前記一次エネルギー評価部は、前記算出部が算出した前記一次エネルギー正味消費量の積算値の予測値を、前記算出部が算出した一次エネルギー正味消費量の積算値の実績値に基づいて補正し、補正した前記一次エネルギー正味消費量の積算値が所定の閾値以上か否かを評価する、
    請求項2に記載の情報処理装置。
  4. 前記複数のエネルギー供給装置各々の運転状態を示すプロセスデータを取得するプロセスデータ取得部と、
    前記プロセスデータ取得部が取得するプロセスデータに基づいて、前記エネルギー供給装置が予定された性能を発揮しているか否かを評価する性能評価部と、
    を備える請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 前記性能評価部は、前記プロセスデータ取得部が取得するプロセスデータに基づいて、前記エネルギー供給装置のエネルギー変換効率又はエネルギー生成効率を算出し、
    前記情報処理装置は、
    前記性能評価部が算出した前記エネルギー供給装置の前記エネルギー変換効率又は前記エネルギー生成効率に基づいて、前記複数のエネルギー供給装置各々の運転計画を作成する運転計画作成部、
    を備える請求項4に記載の情報処理装置。
  6. 情報処理装置が、負荷に対してエネルギーを供給する複数のエネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー消費量と、前記複数の前記エネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー生産量とを取得する取得過程と、
    前記情報処理装置が、前記取得過程において取得した前記一次エネルギー消費量と前記一次エネルギー生産量とに基づいて、所定のタイミング毎の一次エネルギー正味消費量を算出する第1の算出過程と、
    前記情報処理装置が、前記第1の算出過程において算出した所定のタイミング毎の前記一次エネルギー正味消費量に基づいて、所定の期間における前記一次エネルギー正味消費量の積算値を算出する第2の算出過程と、
    を含む情報処理方法。
  7. 情報処理装置のコンピュータに、
    負荷に対してエネルギーを供給する複数のエネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー消費量と、前記複数の前記エネルギー供給装置による所定のタイミング毎の一次エネルギー生産量とを取得手順、
    前記取得手順において取得した前記一次エネルギー消費量と前記一次エネルギー生産量とに基づいて、所定のタイミング毎の一次エネルギー正味消費量を算出する第1の算出手順、
    前記第1の算出手順において算出した所定のタイミング毎の前記一次エネルギー正味消費量に基づいて、所定の期間における前記一次エネルギー正味消費量の積算値を算出する第2の算出手順、
    を実行させるためのプログラム。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017220068A (ja) * 2016-06-08 2017-12-14 株式会社東芝 エネルギー管理装置、エネルギー管理方法及びエネルギー管理プログラム
WO2020079837A1 (ja) * 2018-10-19 2020-04-23 三菱電機株式会社 エネルギー収支の可視化システム

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6732676B2 (ja) * 2017-02-10 2020-07-29 三菱日立パワーシステムズ株式会社 シミュレーション結果の評価装置及び方法
US20210376612A1 (en) * 2020-05-26 2021-12-02 University Of Florida Research Foundation, Incorporated Smart energy management systems and methods for power system resiliency

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007207488A (ja) * 2006-01-31 2007-08-16 Nissan Motor Co Ltd 燃料電池システムの制御装置及び燃料電池システムの制御方法
JP2007336656A (ja) * 2006-06-14 2007-12-27 Toyota Motor Corp 建物の電力監視システム
JP2010108339A (ja) * 2008-10-31 2010-05-13 Sekisui Chem Co Ltd 資源表示システム
JP2011180807A (ja) * 2010-03-01 2011-09-15 Sekisui Chem Co Ltd エネルギー消費量の表示装置及びエネルギー消費量の管理システム
JP2014050275A (ja) * 2012-09-03 2014-03-17 Toshiba Corp エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011061992A (ja) * 2009-09-10 2011-03-24 Panasonic Electric Works Co Ltd 電力制御システム並びに電気機器

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007207488A (ja) * 2006-01-31 2007-08-16 Nissan Motor Co Ltd 燃料電池システムの制御装置及び燃料電池システムの制御方法
JP2007336656A (ja) * 2006-06-14 2007-12-27 Toyota Motor Corp 建物の電力監視システム
JP2010108339A (ja) * 2008-10-31 2010-05-13 Sekisui Chem Co Ltd 資源表示システム
JP2011180807A (ja) * 2010-03-01 2011-09-15 Sekisui Chem Co Ltd エネルギー消費量の表示装置及びエネルギー消費量の管理システム
JP2014050275A (ja) * 2012-09-03 2014-03-17 Toshiba Corp エネルギー管理システム、エネルギー管理方法、プログラムおよびサーバ装置

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017220068A (ja) * 2016-06-08 2017-12-14 株式会社東芝 エネルギー管理装置、エネルギー管理方法及びエネルギー管理プログラム
WO2020079837A1 (ja) * 2018-10-19 2020-04-23 三菱電機株式会社 エネルギー収支の可視化システム
CN112823370A (zh) * 2018-10-19 2021-05-18 三菱电机株式会社 能量收支的可视化系统

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