JP2018206291A - 省エネルギー効果算出装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】新たな施策を長期にわたり実施することなく、説得性があって信頼が得られる省エネルギー効果を算出する、省エネルギー効果算出装置および方法を提供する。【解決手段】省エネルギー効果算出装置１０は、事例選択部１７が、運転履歴ＤＢ１４から基準日に関する運転履歴データを基準事例として選択するとともに、運転履歴ＤＢ１４から算出対象期間の各日に関する運転履歴データを算出対象事例として選択する。候補事例特定部１８が、算出対象事例ごとに、算出対象事例と基準事例とに含まれる、エネルギー消費量または外的要因データの時系列データに関する類似度を計算し、算出対象事例のうちから、類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する。省エネルギー効果算出部１９が、候補事例ごとに、候補事例に含まれるエネルギー消費量を基準事例に含まれるエネルギー消費量と比較することにより、省エネルギー効果を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、エネルギー管理技術に関し、特に設備で実施した省エネルギー効果を算出するための省エネルギー効果算出技術に関する。

ビル、工場やプラントなどエネルギーを消費する施設においては、エネルギー使用量やＣＯ２削減に向けて、空調設備や生産設備について、さまざまな省エネルギー施策を実施している。このような省エネルギー施策を実施し、もしくは、設備導入した場合の課題として、当初に想定した通りに省エネルギー効果が得られているか、すぐに確認したいというニーズがある。このような効果検証を行うことで、省エネルギー施策を継続的に実施するかどうかの判断や、今後、設備を追加導入するか、投資対効果の検証などを行うためである。

一般に、省エネルギー量を正しく求めるには、外気条件や設備運転の影響など着目しているエネルギー源以外のこれらの外的要因を考慮する必要がある。従来、このような外的要因を考慮した、省エネルギー量を把握する技術としては、省エネルギー制御が無効であるときの実績データと有効である時の実績データを用いて、近似式や平均値を求め、同じ外的条件での省エネルギー効果を統計的に求める技術が提案されている（例えば、特許文献１−３など参照）。

特開平１１−３２８１５２号公報 特開２００３−０７０１６３号公報 特開２０１５−２１８９９５号公報

しかしながら、このような従来技術では、対象期間の省エネルギー効果を、より正確に算出することを目的としているため、省エネルギー施策が実施される前後の運転履歴データ、もしくは施策が無効有効である運転履歴データを、ある程度の期間にわたって収集することを前提としている。したがって、省エネルギー効果を算出するには、前もって省エネルギー施策を長期間実施して運転履歴データを蓄積する必要がある。このため、省エネルギー施策の実施後、すぐに省エネルギー効果を算出することができないという問題点があった。

また、従来技術では、評価の条件を合わせるために、他の変数で層別をして条件合わせを行う必要がある。この方法では、多数の運転履歴データが集まった段階で統計的に省エネルギー量を評価する場合には向いているが、新しい施策を行ったときに省エネルギー評価をすぐに検証したい場合などには不向きである。前日の運転履歴データを利用する方法などもあるが、必ずしも同じ条件でない場合も多い。また、複数日で比較、評価したいということもある。

また、従来技術のようなシミュレーションモデルを用いる手法は、長期間の運転履歴データが登録されている場合に、ある特定の期間に得られた運転履歴データから、種々の異なる運転環境下における省エネルギー効果を算出できる。しかしながら、省エネエネルギー施策後の運転履歴データが少ない場合においては、限られた運転履歴データでは、高い精度のモデルを構築するのは難しく、得られる省エネルギー効果には、ある程度の誤差が含まれることになる。したがって、省エネルギー施策直後の運転履歴データが少ない場合には、現場の設備管理者に対して、説得性があって信頼が得られる省エネルギー効果を算出することは難しいという問題点があった。

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、新たな施策を長期にわたり実施することなく、説得性があって信頼が得られる省エネルギー効果を算出できる省エネルギー効果算出技術を提供することを目的としている。

このような目的を達成するために、本発明にかかる省エネルギー効果算出装置は、設備の運転履歴データに基づいて、前記設備で新たに実施した施策により得られる省エネルギー効果を算出する省エネルギー効果算出装置であって、過去の運転日ごとに前記設備から得られた、前記設備の運転で消費したエネルギー消費量と前記エネルギー消費量を左右する外的要因を示す外的要因データとの時系列データを、前記運転履歴データとして蓄積する運転履歴ＤＢと、前記施策の実施期間から選択した基準日と、前記施策の非実施期間から選択した算出対象期間とを、省エネルギー効果の算出条件として取得する算出条件取得部と、前記運転履歴ＤＢから前記基準日に関する運転履歴データを基準事例として選択するとともに、前記運転履歴ＤＢから前記算出対象期間の各日に関する運転履歴データを算出対象事例として選択する事例選択部と、前記算出対象事例ごとに、当該算出対象事例と前記基準事例とに含まれる、前記エネルギー消費量または前記外的要因データの時系列データに関する類似度を計算し、前記算出対象事例のうちから、前記類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する候補事例特定部と、前記候補事例ごとに、当該候補事例に含まれるエネルギー消費量を前記基準事例に含まれるエネルギー消費量と比較することにより、前記省エネルギー効果を算出する省エネルギー効果算出部とを備えている。

また、本発明にかかる上記省エネルギー効果算出装置の一構成例は、前記算出条件取得部が、省エネルギー効果の算出対象となる曜日を曜日条件として取得し、前記事例選択部は、前記算出対象事例を選択する際、前記算出対象期間の各日に関する運転履歴データのうち、前記曜日条件に該当する曜日の運転履歴データを前記算出対象事例として選択するようにしたものである。

また、本発明にかかる上記省エネルギー効果算出装置の一構成例は、前記算出条件取得部が、省エネルギー効果の算出対象となる時刻を時刻条件として取得し、前記候補事例特定部は、前記類似度を計算する際、前記時系列データのうち前記時刻条件に該当する時刻の時系列データに基づいて前記類似度を計算し、前記省エネルギー効果算出部は、前記省エネルギー効果を算出する際、前記エネルギー消費量のうち前記時刻条件に該当する時刻のエネルギー消費量に基づいて前記省エネルギー効果を算出するようにしたものである。

また、本発明にかかる上記省エネルギー効果算出装置の一構成例は、前記算出条件取得部が、前記時系列データの値に関する判定基準を、省エネルギー効果の算出対象から除外すべき除外条件として取得し、前記候補事例特定部は、前記算出対象事例のうち、当該算出対象事例に含まれる時系列データが前記除外条件の判定基準に該当する事例を、前記算出対象事例から除外するようにしたものである。

また、本発明にかかる上記省エネルギー効果算出装置の一構成例は、前記候補事例特定部が、前記算出対象事例と対応する前記類似度として、エネルギー種別ごとに、前記算出対象事例と前記基準事例に含まれるエネルギー消費量の時系列データに関する種別類似度を計算し、前記算出対象事例ごとに、当該算出対象事例の前記種別類似度を統合することにより統合類似度を算出し、前記算出対象事例のうちから、前記統合類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定するようにしたものである。

また、本発明にかかる省エネルギー効果算出方法は、設備の運転履歴データに基づいて、前記設備で新たに実施した施策により得られる省エネルギー効果を算出する省エネルギー効果算出装置で用いられる省エネルギー効果算出方法であって、過去の運転日ごとに前記設備から得られた、前記設備の運転で消費したエネルギー消費量と前記エネルギー消費量を左右する外的要因を示す外的要因データとの時系列データを、前記運転履歴データとして蓄積する運転履歴ＤＢと、算出条件取得部が、前記施策の実施期間から選択した基準日と、前記施策の非実施期間から選択した算出対象期間とを、省エネルギー効果の算出条件として取得する算出条件取得ステップと、事例選択部が、前記運転履歴ＤＢから前記基準日に関する運転履歴データを基準事例として選択するとともに、前記運転履歴ＤＢから前記算出対象期間の各日に関する運転履歴データを算出対象事例として選択する事例選択ステップと、候補事例特定部が、前記算出対象事例ごとに、当該算出対象事例と前記基準事例とに含まれる前記エネルギー消費量または前記外的要因データの時系列データに関する類似度を計算し、前記算出対象事例のうちから、前記類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する候補事例特定ステップと、省エネルギー効果算出部が、前記候補事例ごとに、当該候補事例に含まれるエネルギー消費量を前記基準事例に含まれるエネルギー消費量と比較することにより、前記省エネルギー効果を算出する省エネルギー効果算出ステップとを備えている。

本発明によれば、例えば現場の設備管理者が、任意に選択した省エネルギー施策実施日である基準日において、省エネルギー施策を実施していない候補日より、どの程度エネルギー消費量が削減されているか、すなわちどの程度の省エネルギー効果が得られているを、実際の運転履歴データに基づいて具体的かつ容易に確認することができる。

また、設備管理者が、設備の省エネルギー効果を検証する上で、特定の運転環境下、例えば外気温度が高い日、低い日、ほぼ一定の日など、検証したい運転環境を想定している場合、さらには検証したい運転環境として具体的な日付を想定している場合であっても、その想定した日を基準日として指定するだけで、設備管理者が検証したい運転環境下における省エネルギー効果を容易に確認できる。
したがって、新たな施策を長期にわたり実施することなく、説得性があって信頼が得られる省エネルギー効果を算出することが可能となる。

省エネルギー効果算出装置の構成を示すブロック図である。 運転履歴ＤＢの構成例である。 省エネルギー効果算出処理を示すフローチャートである。 省エネルギー効果算出例である。 算出条件設定画面の画面表示例である。 第１の実施の形態にかかる省エネルギー効果算出結果を示す画面表示例である。 第２の実施の形態にかかる省エネルギー効果算出結果を示す画面表示例である。

［発明の原理］
まず、本発明の原理について説明する。ビル、工場やプラントなどエネルギーを消費する施設の空調設備や生産設備について、実施した省エネルギー施策の省エネルギー効果を算出するには、施策の実施前後におけるエネルギー消費量を比較することが、基本的な考え方となる。一方、現場の設備管理者は、設備の省エネルギー効果を検証する上で、特定の運転環境下、例えば外気温度が高い日、低い日、ほぼ一定の日など、検証したい運転環境を想定している。設備を熟知している設備管理者であれば、検証したい運転環境として具体的な日付を想定している場合もある。

本発明は、このような現場の設備管理者が望む省エネルギー効果が、年間を通して統計処理された省エネルギー効果や、シミュレーションモデルにより推定された省エネルギー効果ではなく、具体的な運転環境下における省エネルギー効果であることに着目し、指定した運転環境下における省エネルギー効果を算出するようにしたものである。

より具体的には、省エネルギー施策の実施期間から、省エネルギー効果を算出したい運転環境に相当する基準日を選択可能とし、施策の非実施期間から選択した算出対象期間のうち、基準日の運転環境と類似する候補日のエネルギー消費量を、基準日のエネルギー消費量と比較するようにしたものである。
これにより、新たな施策を長期にわたり実施することなく、説得性があって信頼が得られる省エネルギー効果を算出することが可能となる。

次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる省エネルギー効果算出装置１０について説明する。図１は、省エネルギー効果算出装置の構成を示すブロック図である。
この省エネルギー効果算出装置１０は、全体としてサーバ装置などの情報処理装置からなり、設備Ｆを管理する設備管理システムＳから取得した運転履歴データに基づいて、設備Ｆで新たに実施した施策により得られる省エネルギー効果を算出する装置である。

図１に示すように、省エネルギー効果算出装置１０には、主な機能部として、通信Ｉ／Ｆ部１１、操作入力部１２、画面表示部１３、運転履歴ＤＢ１４、データ収集部１５、算出条件取得部１６、事例選択部１７、候補事例特定部１８、および省エネルギー効果算出部１９が設けられている。これら機能部のうち、データ収集部１５、算出条件取得部１６、事例選択部１７、候補事例特定部１８、および省エネルギー効果算出部１９は、中央処理装置（ＣＰＵ）とプログラムとが協働することにより実現される。

通信Ｉ／Ｆ部１１は、通信ネットワークＮＷを介して設備管理システムＳや利用者端末ＵＥとの間でデータ通信を行う機能を有している。
操作入力部１２は、キーボード、マウス、タッチパネルなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出し、各機能部へ出力する機能を有している。
画面表示部１３は、ＬＣＤなどの画面表示装置からなり、処理メニュー、設定入力画面、省エネルギー効果算出結果画面など、各種の情報を画面表示する機能を有している。

運転履歴ＤＢ１４は、過去の運転日ごとに設備Ｆから得られた、設備Ｆの運転で消費したエネルギー消費量とエネルギー消費量を左右する外的要因を示す外的要因データとの時系列データを、運転履歴データとして蓄積するデータベースである。
データ収集部１５は、通信Ｉ／Ｆ部１１および通信ネットワークＮＷを介して設備管理システムＳから設備Ｆの運転履歴データを収集し、運転履歴ＤＢ１４に登録する機能を有している。

図２は、運転履歴ＤＢの構成例である。ここでは、運転データを検出した日時ごとに、設備Ｆの運転に関係する当該日時における外的要因を示す外的要因データと、設備Ｆで消費した当該日時におけるエネルギー消費量とが登録されている。外的要因については、設備Ｆを取り巻く外気の外気温度や設備Ｆで用いる水の水温などの環境データがある。エネルギー消費量については、設備Ｆの運転に用いるガスや電力などのエネルギーに関する消費量のほか、設備Ｆの運転で消費する消費熱量や消費蒸気量がある。

算出条件取得部１６は、操作入力部１２で検出されたオペレータ操作や、通信Ｉ／Ｆ部１１で受信した利用者端末ＵＥからの指示に応じて、省エネルギー施策の実施期間から選択した基準日と、施策の非実施期間から選択した算出対象期間とを、省エネルギー効果の算出条件として取得する機能を有している。

また、算出条件取得部１６は、操作入力部１２で検出されたオペレータ操作や、通信Ｉ／Ｆ部１１で受信した利用者端末ＵＥからの指示に応じて、算出対象期間から省エネルギー効果の算出に用いる運転履歴データを特定するための対象条件として、算出対象となる時刻を示す時刻条件と曜日を示す曜日条件とを取得する機能と、算出対象期間から省エネルギー効果の算出に用いない運転履歴データを除外するための除外条件として、類似度の計算に用いる、エネルギー消費量または外的要因データの時系列データの値に関する判定基準を取得する機能とを有している。

事例選択部１７は、運転履歴ＤＢ１４から基準日に関する運転履歴データを基準事例として選択する機能と、運転履歴ＤＢ１４から算出対象期間の各日に関する運転履歴データのうちから、曜日条件に該当する曜日の運転履歴データを算出対象事例として選択する機能とを有している。

候補事例特定部１８は、事例選択部１７で選択された算出対象事例ごとに、当該算出対象事例に含まれる時系列データを除外条件の判定基準で判定し、時系列データが判定基準に該当する事例を算出対象事例から除外する機能と、算出対象事例に含まれる時系列データを基準事例に含まれる時系列データとの類似度を計算し、算出対象事例のうちから、類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する機能とを有している。

この際、時系列データから類似度を計算する計算手法としては、算出対象事例および基準事例に含まれる時系列データに関する、ユークリッド距離や相関値などを計算すればよく、時間的ずれを吸収する動的計画法を適用して計算してもよい。

省エネルギー効果算出部１９は、候補事例特定部１８で選択された候補事例ごとに、当該候補事例に含まれるエネルギー消費量を基準事例に含まれるエネルギー消費量と比較することにより、省エネルギー効果を算出する機能を有している。

［第１の実施の形態の動作］
次に、図３を参照して、本実施の形態にかかる省エネルギー効果算出装置１０の動作について説明する。図３は、省エネルギー効果算出処理を示すフローチャートである。ここでは、候補事例の特定に用いる類似度として、外的要因データの時系列データに関する類似度を用いる場合を例として説明するが、エネルギー消費量の時系列データに関する類似度を用いる場合も同様である。

省エネルギー効果算出装置１０は、操作入力部１２で検出されたオペレータ操作や、通信Ｉ／Ｆ部１１で受信した利用者端末ＵＥからの指示に応じて、図３の省エネルギー効果算出処理を実行する。なお、省エネルギー効果算出処理の実行に際し、省エネルギー施策の実施期間および非実施期間に関する設備Ｆの運転履歴データが、予め運転履歴ＤＢ１４に登録されているものとする。

まず、算出条件取得部１６は、操作入力部１２で検出されたオペレータ操作や、通信Ｉ／Ｆ部１１で受信した利用者端末ＵＥからの指示に応じて、省エネルギー施策の実施期間から選択した基準日Ｄｓおよび施策の非実施期間から選択した算出対象期間を、省エネルギー効果の算出条件として取得する（ステップ１００）。

また、算出条件取得部１６は、操作入力部１２で検出されたオペレータ操作や、通信Ｉ／Ｆ部１１で受信した利用者端末ＵＥからの指示に応じて、省エネルギー効果の算出対象となる時刻を時刻条件と、省エネルギー効果の算出対象となる曜日を曜日条件とを取得するとともに（ステップ１０１）、時系列データの値に関する判定基準を、省エネルギー効果の算出に用いない運転履歴データを除外するための除外条件として取得する（ステップ１０２）。

次に、事例選択部１７は、運転履歴ＤＢ１４から基準日Ｄｓに関する運転履歴データを基準事例として選択するとともに（ステップ１０３）、運転履歴ＤＢ１４から算出対象期間の各日に関する運転履歴データであって、かつ、曜日条件と合致する運転履歴データを算出対象事例として選択する（ステップ１０４）。

続いて、候補事例特定部１８は、事例選択部１７で選択された算出対象事例ごとに、当該算出対象事例に含まれる時系列データを除外条件の判定基準で判定し、時系列データが判定基準に該当する事例を算出対象事例から除外する（ステップ１０５）。
この後、候補事例特定部１８は、残りの算出対象事例および基準事例に含まれる時系列データのうち、時刻条件に該当する時刻の時系列データに基づいて、算出対象事例ごとに基準事例との類似度を計算し（ステップ１０６）、算出対象事例のうちから、類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する（ステップ１０７）。

この後、省エネルギー効果算出部１９は、候補事例特定部１８で選択された候補事例ごとに、当該候補事例に含まれるエネルギー消費量を基準事例に含まれるエネルギー消費量と比較することにより、省エネルギー効果を算出し（ステップ１０８）、得られた省エネルギー効果算出結果を、画面表示部１３あるいは利用者端末ＵＥへ出力し（ステップ１０９）、一連の省エネルギー効果算出処理を終了する。

図４は、省エネルギー効果算出例である。ここでは、２０１７年６月から省エネルギー施策が実施されており、基準日として施策実施期間のうち「２０１７／０６／０２」が指定されている。また、算出対象期間として２０１７年５月末日までの非施策実施期間のうち、「２０１３／０１／０１」から「２０１７／０５／３１」までの期間が選択されている。
続いて、算出対象期間の各日のうち曜日条件に回答する曜日の運転履歴データが算出対象事例＃１，＃２，…，＃Ｍが選択され、さらに時系列データが除外条件の判定基準に該当する算出対象事例が除外される。

次に、時刻条件に基づいて残りの算出対象事例＃１，＃２，…，＃Ｎと基準事例との間でそれぞれ類似度が計算され、規定数＝３の場合には、類似度が高い上位３つの算出対象事例が候補事例＃１，＃２，＃３として特定される。
この後、候補事例＃１，＃２，＃３と基準事例とが比較され、それぞれについて省エネルギー効果が算出される。

図５は、算出条件設定画面の画面表示例である。算出条件取得部１６は、省エネルギー効果の算出条件を取得する際、画面表示部１３または利用者端末ＵＥにおいて、図５の算出条件設定画面を画面表示する。この算出条件設定画面は、例えばＨＴＭＬを用いて記述されたＷｅｂ画面からなり、基準日および算出対象期間を入力する入力欄のほか、時刻条件や曜日条件を設定するためのチェック欄や、除外条件を設定するための設定欄が設けられている。これら入力欄、チェック欄、および設定欄を設定操作した後、実行ボタンを押下することにより、省エネルギー効果の算出処理が実行される。

また、算出条件設定画面には、省エネルギー効果の算出結果をグラフ表示する場合に用いるグラフのグラフ書式を設定するための設定欄が設けられている。また、グラフ表示例欄には、基準日として指定された日の運転履歴データが、設定されたグラフ書式に基づいてグラフ表示されている。

図６は、第１の実施の形態にかかる省エネルギー効果算出結果を示す画面表示例である。ここでは、３つの候補事例（ＴＯＰ３）に関する省エネルギー効果の算出結果がグラフ表示されている。このグラフは、横軸が１日における時刻を示しており、左縦軸が外気温度（外的要因データ）、右縦軸がガス消費量（エネルギー消費量）を示しており、基準事例と候補事例の外気温度とガス消費量が、トレンドグラフおよび棒グラフを用いて比較表示されている。また、グラフ上部には、基準事例と候補事例との間における、外気温度の距離（類似度）と、ガス消費量の省エネルギー量および省エネルギー率とが数値で表示されている。

このうち、省エネルギー量については、時刻ごとの差分の絶対値の総和からなる省エネルギー量Ａと、１日分の総和の差からなる省エネルギー量Ｂとが示されている。
基準事例の時刻ｔにおけるエネルギー消費量をｘ（ｔ）とし、候補事例の時刻ｔにおけるエネルギー消費量をｙ（ｔ）とした場合、省エネルギー量Ａ，Ｂは次の式（１）および式（２）で求められ、省エネルギー率Ｒは次の式（３）で求められる。

例えば、候補事例＃１（ＴＯＰ１）では、基準日「２０１７／０６／０２」との距離が「２１．８」と最も近い（類似性の高い）候補日「２０１６／０５／１０」が選択されており、省エネルギー量Ａ，Ｂがそれぞれ「１０９．８」と「９１．８」で、省エネルギー率Ｒが「７０．４」であることが表示されている。

これにより、現場の設備管理者は、自己が選択した省エネルギー施策実施日である基準日において、省エネルギー施策を実施していない候補日より、どの程度エネルギー消費量が削減されているかを、実際の運転履歴データに基づいて具体的かつ容易に確認することができる。
また、１つの候補日に関する省エネルギー効果だけではなく、異なる候補日に関する省エネルギー効果を複数表示することにより、設備管理者は、条件が異なる場合の省エネルギー効果も確認することができる。

［第１の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、算出条件取得部１６が、施策の実施期間から選択した基準日と、施策の非実施期間から選択した算出対象期間とを、省エネルギー効果の算出条件として取得し、事例選択部１７が、運転履歴ＤＢ１４から基準日に関する運転履歴データを基準事例として選択するとともに、運転履歴ＤＢ１４から算出対象期間の各日に関する運転履歴データを算出対象事例として選択し、候補事例特定部１８が、算出対象事例ごとに、当該算出対象事例と基準事例とに含まれる、エネルギー消費量または外的要因データの時系列データに関する類似度を計算し、算出対象事例のうちから、類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定し、省エネルギー効果算出部１９が、候補事例ごとに、当該候補事例に含まれるエネルギー消費量を基準事例に含まれるエネルギー消費量と比較することにより、省エネルギー効果を算出するようにしたものである。

これにより、例えば現場の設備管理者が、任意に選択した省エネルギー施策実施日である基準日において、省エネルギー施策を実施していない候補日より、どの程度エネルギー消費量が削減されているか、すなわちどの程度の省エネルギー効果が得られているを、実際の運転履歴データに基づいて具体的かつ容易に確認することができる。

また、設備管理者が、設備Ｆの省エネルギー効果を検証する上で、特定の運転環境下、例えば外気温度が高い日、低い日、ほぼ一定の日など、検証したい運転環境を想定している場合、さらには検証したい運転環境として具体的な日付を想定している場合であっても、その想定した日を基準日として指定するだけで、設備管理者が検証したい運転環境下における省エネルギー効果を容易に確認できる。
したがって、新たな施策を長期にわたり実施することなく、説得性があって信頼が得られる省エネルギー効果を算出することが可能となる。

また、本実施の形態において、算出条件取得部１６が、省エネルギー効果の算出対象となる曜日を曜日条件として取得し、事例選択部１７が、算出対象事例を選択する際、算出対象期間の各日に関する運転履歴データのうち、曜日条件に該当する曜日の運転履歴データを算出対象事例として選択するようにしてもよい。
これにより、他の曜日の影響を排除した、特定の曜日に関する省エネルギー効果を精度よく算出することができる。

また、本実施の形態において、算出条件取得部１６が、省エネルギー効果の算出対象となる時刻を時刻条件として取得し、候補事例特定部１８が、類似度を計算する際、時系列データのうち時刻条件に該当する時刻の時系列データに基づいて類似度を計算し、省エネルギー効果算出部１９が、省エネルギー効果を算出する際、エネルギー消費量のうち時刻条件に該当する時刻のエネルギー消費量に基づいて省エネルギー効果を算出するようにしてもよい。
これにより、他の時刻の影響を排除した、特定の時刻や時間帯に関する省エネルギー効果を精度よく算出することができる。

また、本実施の形態において、算出条件取得部１６が、時系列データの値に関する判定基準を、省エネルギー効果の算出対象から除外すべき除外条件として取得し、事例選択部１７が、算出対象事例のうち、当該算出対象事例に含まれる時系列データが除外条件の判定基準に該当する事例を、算出対象事例から除外するようにしてもよい。
これにより、外的要因データやエネルギー消費量が任意の特徴を持つ事例を算出対象事例から除外することができ、ノイズの影響を抑えた省エネルギー効果を算出することができる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態にかかる省エネルギー効果算出装置１０について説明する。本実施の形態では、複数のエネルギー種別のエネルギー消費量に関する時系列データに基づいて、類似度を計算する場合について説明する。

本実施の形態において、候補事例特定部１８は、算出対象事例と対応する類似度として、エネルギー種別ごとに、算出対象事例と基準事例に含まれるエネルギー消費量の時系列データに関する種別類似度を計算する機能と、算出対象事例ごとに、当該算出対象事例の種別類似度を統合することにより統合類似度を算出する機能と、算出対象事例のうちから、統合類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する機能とを有している。

算出対象事例の数をｍ（ｍは２以上の整数）とし、エネルギー種別の数をｎ（ｎは２以上の整数）とした場合、算出対象事例と基準事例とのエネルギー消費量に関する類似度、すなわち種別類似度は、エネルギー種別ごとに求められる。この際、種別類似度の算出手法については、算出対象事例および基準事例に含まれるエネルギー消費量の時系列データに関する、ユークリッド距離や相関値などを計算すればよく、時間的ずれを吸収する動的計画法を適用して計算してもよい。

ここで、候補事例の特定に用いる算出対象事例Ｘｉ（ｉは１〜ｍの整数）のエネルギー消費量に関する類似度を計算するには、これらエネルギー種別（ｊは１〜ｎの整数）に関する種別類似度ｘｉｊを統合すればよい。この際、各エネルギー種別に関するエネルギー消費量は、互いの尺度が異なるため、各種別類似度ｘｉｊを標準化して統合する必要がある。標準化手法としては、例えば標準偏差σで類似度を正規化する標準化ユークリッド距離を計算する方法がある。

算出対象事例Ｘｉに関するエネルギー種別Ｐｊの種別類似度をｘｉｊとすると、これらｘｉｊを示す類似度行列Ｘは、次の式（４）で表される。

したがって、エネルギー種別Ｐｊのエネルギー消費量に関する標準偏差をσｊとし、基準事例Ｙに関する類似度をｙ（＝０）とした場合、算出対象事例Ｘｉと基準事例Ｙとの間の標準化ユークリッド距離ｄ（Ｘｉ，Ｙ）は、次の式（５）で求められる。

したがって、本実施の形態では、前述した図３において、候補事例特定部１８は、算出対象事例ごとに基準事例との統合類似度を標準化ユークリッド距離ｄ（Ｘｉ，Ｙ）計算し（ステップ１０６）、算出対象事例のうちから、統合類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する（ステップ１０７）、ことになる。なお、この他の処理動作については、図３と同様であり、ここでの詳細な説明は省略する。

図７は、第２の実施の形態にかかる省エネルギー効果算出結果を示す画面表示例である。ここでは、３つの候補事例（ＴＯＰ３）に関する省エネルギー効果の算出結果が、エネルギー種別ごとにグラフ表示されている。このグラフは、横軸が１日における時刻を示しており、縦軸が各エネルギー種別のエネルギー消費量を示しており、基準事例と候補事例のエネルギー消費量が、トレンドグラフを用いて比較表示されている。また、グラフとして、基準事例と候補事例のエネルギー消費量をコスト換算して表示してもよい。

［第２の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、候補事例特定部１８が、算出対象事例と対応する類似度として、エネルギー種別ごとに、算出対象事例と基準事例に含まれるエネルギー消費量の時系列データに関する種別類似度を計算し、算出対象事例ごとに、当該算出対象事例の種別類似度を統合することにより統合類似度を算出し、算出対象事例のうちから、統合類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定するようにしたものである。

これにより、複数のエネルギー種別のエネルギー消費量に関する時系列データに基づいて、類似度を計算することができる。したがって、これらエネルギー種別のエネルギー消費量の時系列変化が、基準日と類似する算出対象日を、算出対象期間から容易に検索することができる。これにより、より高い精度で省エネルギー効果を算出することが可能となる。

［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施形態については、矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実施することができる。

１０…省エネルギー効果算出装置、１１…通信Ｉ／Ｆ部、１２…操作入力部、１３…画面表示部、１４…運転履歴ＤＢ、１５…データ収集部、１６…算出条件取得部、１７…事例選択部、１８…候補事例特定部、１９…省エネルギー効果算出部、Ｓ…設備管理システム、Ｆ…設備、ＵＥ…利用者端末、ＮＷ…通信ネットワーク。

Claims (6)

1. 設備の運転履歴データに基づいて、前記設備で新たに実施した施策により得られる省エネルギー効果を算出する省エネルギー効果算出装置であって、
   過去の運転日ごとに前記設備から得られた、前記設備の運転で消費したエネルギー消費量と前記エネルギー消費量を左右する外的要因を示す外的要因データとの時系列データを、前記運転履歴データとして蓄積する運転履歴ＤＢと、
   前記施策の実施期間から選択した基準日と、前記施策の非実施期間から選択した算出対象期間とを、省エネルギー効果の算出条件として取得する算出条件取得部と、
   前記運転履歴ＤＢから前記基準日に関する運転履歴データを基準事例として選択するとともに、前記運転履歴ＤＢから前記算出対象期間の各日に関する運転履歴データを算出対象事例として選択する事例選択部と、
   前記算出対象事例ごとに、当該算出対象事例と前記基準事例とに含まれる、前記エネルギー消費量または前記外的要因データの時系列データに関する類似度を計算し、前記算出対象事例のうちから、前記類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する候補事例特定部と、
   前記候補事例ごとに、当該候補事例に含まれるエネルギー消費量を前記基準事例に含まれるエネルギー消費量と比較することにより、前記省エネルギー効果を算出する省エネルギー効果算出部と
   を備えることを特徴とする省エネルギー効果算出装置。
2. 請求項１に記載の省エネルギー効果算出装置において、
   前記算出条件取得部は、省エネルギー効果の算出対象となる曜日を曜日条件として取得し、
   前記事例選択部は、前記算出対象事例を選択する際、前記算出対象期間の各日に関する運転履歴データのうち、前記曜日条件に該当する曜日の運転履歴データを前記算出対象事例として選択する
   ことを特徴とする省エネルギー効果算出装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の省エネルギー効果算出装置において、
   前記算出条件取得部は、省エネルギー効果の算出対象となる時刻を時刻条件として取得し、
   前記候補事例特定部は、前記類似度を計算する際、前記時系列データのうち前記時刻条件に該当する時刻の時系列データに基づいて前記類似度を計算し、
   前記省エネルギー効果算出部は、前記省エネルギー効果を算出する際、前記エネルギー消費量のうち前記時刻条件に該当する時刻のエネルギー消費量に基づいて前記省エネルギー効果を算出する
   ことを特徴とする省エネルギー効果算出装置。
4. 請求項１〜請求項３のいずれかに記載の省エネルギー効果算出装置において、
   前記算出条件取得部は、前記時系列データの値に関する判定基準を、省エネルギー効果の算出対象から除外すべき除外条件として取得し、
   前記候補事例特定部は、前記算出対象事例のうち、当該算出対象事例に含まれる時系列データが前記除外条件の判定基準に該当する事例を、前記算出対象事例から除外する
   ことを特徴とする省エネルギー効果算出装置。
5. 請求項１または請求項２に記載の省エネルギー効果算出装置において、
   前記候補事例特定部は、前記算出対象事例と対応する前記類似度として、エネルギー種別ごとに、前記算出対象事例と前記基準事例に含まれるエネルギー消費量の時系列データに関する種別類似度を計算し、前記算出対象事例ごとに、当該算出対象事例の前記種別類似度を統合することにより統合類似度を算出し、前記算出対象事例のうちから、前記統合類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定することを特徴とする省エネルギー効果算出装置。
6. 設備の運転履歴データに基づいて、前記設備で新たに実施した施策により得られる省エネルギー効果を算出する省エネルギー効果算出装置で用いられる省エネルギー効果算出方法であって、
   過去の運転日ごとに前記設備から得られた、前記設備の運転で消費したエネルギー消費量と前記エネルギー消費量を左右する外的要因を示す外的要因データとの時系列データを、前記運転履歴データとして蓄積する運転履歴ＤＢと、
   算出条件取得部が、前記施策の実施期間から選択した基準日と、前記施策の非実施期間から選択した算出対象期間とを、省エネルギー効果の算出条件として取得する算出条件取得ステップと、
   事例選択部が、前記運転履歴ＤＢから前記基準日に関する運転履歴データを基準事例として選択するとともに、前記運転履歴ＤＢから前記算出対象期間の各日に関する運転履歴データを算出対象事例として選択する事例選択ステップと、
   候補事例特定部が、前記算出対象事例ごとに、当該算出対象事例と前記基準事例とに含まれる前記エネルギー消費量または前記外的要因データの時系列データに関する類似度を計算し、前記算出対象事例のうちから、前記類似度が高い順に規定数分の事例を候補事例として特定する候補事例特定ステップと、
   省エネルギー効果算出部が、前記候補事例ごとに、当該候補事例に含まれるエネルギー消費量を前記基準事例に含まれるエネルギー消費量と比較することにより、前記省エネルギー効果を算出する省エネルギー効果算出ステップと
   を備えることを特徴とする省エネルギー効果算出方法。