JP2021189681A - エネルギー管理システムおよびエネルギー管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の満足度に対し適切な空調制御を実現すること。【解決手段】エネルギー管理システムは、建物ごとに建物の利用者の滞在空間での温冷に関する満足感を示す申告データを複数の端末から受け付け、申告データに基づいて統計的な手法で滞在空間内の母集団となる利用者数に占める満足を示した利用者の推計数の比で満足感を表す満足度を建物ごとに算出し、満足度と所定の目標満足度に基づいて空調設備を稼働する計画を建物ごとに作成し、第１データに基づいて複数の建物に分配された計画により複数の建物の空調設備を稼働した場合の第１消費エネルギー量を算出し、第２データ、第３データおよび第４データに基づいて所定時間経過後に各々の空調設備を稼働した場合の第２消費エネルギー量を算出し、第１消費エネルギー量が第２消費エネルギー量よりも大きい場合、第２消費エネルギー量となるように各々の空調設備の稼働を制御する。【選択図】図２

Description

本発明は、エネルギーを管理するエネルギー管理システムおよびエネルギー管理方法に関する。

近年、温室効果ガスの削減に向けた再生可能エネルギーの普及拡大が続いている。再生可能エネルギーのうち、特に風力発電や太陽光発電といった変動再生可能エネルギー（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ Ｅｎｅｒｇｙ，ＶＲＥ）はエネルギー供給の変動に伴い、従来の火力発電といった化石燃料に頼らない形式での需給バランスの調整が必要であると指摘されている。

電力需要のうちオフィスビルや商業施設、公共施設等の業務部門では、近年、全体に占める電力需要の割合が増加傾向にある。業務部門の電力需要の特徴は需要家が多様であるため、電力消費傾向にも多様性があり、その需要予測が困難である点があげられる。

電力消費傾向の予測が困難であるため、個々のオフィスビルや商業施設、公共施設等が立地する一定の区域を包括し、その区域に含まれる建物群の電力需要の合計値を求め、区域における電力消費の上限値を一定以下にする「エリアエネルギーマネジメント」があり、個々のオフィスビルや商業施設、公共施設等の電力需要予測の不確実性を回避する方法として提案されている。

また、ＶＲＥと協調するためには、エネルギー消費量を抑えたり、余剰のエネルギーを積極的に使用するといった、需要家側の調整が不可欠となるとともに、需要家側である居住者、オフィスビル就労者、および商業施設の従業員や顧客（以下、これらの者を利用者）が、温度や湿度などから規定される快適性を満足し続ける必要がある。快適性の低下を招くと、オフィスにおける生産性が低下したり、商業施設の売り上げに影響が及んだりする可能性がある。

特許文献１は、室内環境改善の必要性が高い場合に室内環境を確実に改善すると共に特定の個人の申告の継続による極端な室内環境への推移を回避する要望判別装置を開示する。この要望判別装置は、申告者からの周囲環境に対する要望を受け付ける要望保持部と、申告者の在席空間から収集した環境要素計測値に基づいて申告者の周囲環境の状態を示す環境状態量を算出し、環境状態量から申告者の周囲環境に対する不満足度を求める環境状態量管理部と、不満足度に基づいて、申告者からの要望が一時的要望か定時的要望かを判別する判別処理部とを備える。

特許文献２は、所定期間の電力量に目標値を定めて電力設備を運転制御するシステムを開示する。このシステムは、電力設備を制御する電力管理装置と、該電力管理装置から転送されるデータなどにより制御データを作成する制御端末装置とを、データ交換可能に接続し、電力管理装置は、電力設備の電力使用量を検出する電力データ作成手段、電力設備を設置した施設の稼働データ作成手段、環境データ作成手段を備え、制御端末装置は、前記電力管理装置から転送されてくる前記各データにもとづいて電力設備の過去の稼働状況を解析する過去データ解析手段と、該過去データ解析手段の解析結果にもとづいて予測電力量を算出する予測電力量演算手段と、前記予測電力量から目標電力量を算出する目標電力量演算手段とを備え、目標電力量演算手段により得られた目標電力量に応じたデータを電力管理装置へ転送し、電力設備の制御を行う。

特開２０１５−４４８０公報 特開２００２−１３５９７７公報

Jongyeon Lim, Yasunori Akashi, Doosam Song, Hyokeun Hwang, Yasuhiro Kuwahara, Shinji Yamamura, Naoki Yoshimoto, Kazuo Itahashi, "Hierarchical Bayesian modeling for predicting ordinal responses of personalized thermal sensation: Application to outdoor thermal sensation data", Building and Environment Volume 142, September 2018, Pages 414-426

オフィスビルや商業施設、公共施設等の業務部門における電力需要の特徴は需要家が多様であるため、電力消費傾向にも多様性があり、その需要予測が困難である。これまで一定の区域を包括し、その区域に含まれる建物群の電力需要の合計値を一定値以下に制御する「エリアエネルギーマネジメント」では、個々の建物におけるエネルギー利用が居住者の快適性を損なう形で運用される懸念がある。

一方、利用者の快適性を得るためには、利用者からの快適性の申告が状況把握として利用可能であるが、その居住空間全体における利用者の快適性を最大化することは未だ困難である。利用者は不満足な場合には積極的に申告するが、最適な場合には申告しない傾向となり、単純に申告情報だけに依存することができないためである。

また、利用者の快適性を最大化するように滞在空間の空調を制御すると、空調制御によるエネルギー消費が従来に対して増加または減少する可能性がある。したがって、利用者の不満足度が一定以内に収まるように居住空間の空調を制御しながら、エネルギー利用の面で再生可能エネルギーと協調するためには、利用者の快適性とエネルギー消費の関係を予測可能とすることが不可欠となる。

さらに、居住者の快適性を維持した状態で、ＶＲＥをできるだけ利用するエネルギー消費を実現するためには、居住する建築物の設備制御のみならず、運転モードおよび需要スケジュール等を加味した統合的な制御を行う具体的施策が不可欠となる。

本発明は、利用者の満足度に対し、建物群に対して、適切なエネルギー需要計画を配し、そのエネルギー需要計画に基づいて適切な空調制御を実現することを目的とする。

本願において開示される発明の一側面となるエネルギー管理システムは複数の建物内の空調設備の稼働を制御するエネルギー管理システムであって、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、複数の端末と通信可能なインタフェースと、を有し、前記記憶デバイスは、前記複数の建物の建物ごとに、前記空調設備の稼働と前記空調設備の消費エネルギー量との関係を示す第１データと、前記空調設備の稼働状況を示す第２データと、天候を示す第３データと、前記建物内の温冷を示す第４データと、を記憶し、前記プロセッサは、前記建物ごとに、前記建物の利用者の滞在空間での温冷に関する満足感を示す申告データを前記複数の端末の各々から受け付け、前記申告データに基づいて、統計的な手法によって前記滞在空間内の母集団となる利用者数に占める満足を示した利用者の推計数の比で前記満足感を表す満足度を前記建物ごとに算出し、前記満足度と、所定の目標満足度と、に基づいて、前記空調設備を稼働する計画を前記建物ごとに作成し、前記第１データに基づいて、前記複数の建物に分配された前記計画により前記複数の建物の各々の前記空調設備を稼働した場合の第１消費エネルギー量を算出し、前記第２データ、前記第３データおよび前記第４データに基づいて、所定時間経過後に前記各々の空調設備を稼働した場合の第２消費エネルギー量を算出し、前記第１消費エネルギー量が前記第２消費エネルギー量よりも大きい場合、前記第２消費エネルギー量となるように前記各々の空調設備の稼働を制御する、ことを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、利用者の満足度に対し適切な空調制御を実現することができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、実施例１にかかるエネルギー管理システムによるエネルギー管理例を示す説明図である。 図２は、実施例１にかかるエネルギー管理システムによるエネルギー管理例のうち、図１に示した建物群のうち、一つの建物に着眼して、建物内部のエネルギー管理を示す説明図である。 図３は、コンピュータ（エネルギー管理システムおよび端末）のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、実施例１における、複数の建物に対するエネルギー需要分配を示す説明図である。 図５は、端末に表示される申告画面の一例を示す説明図である。 図６は、エネルギー管理システムの機能的構成例を示すブロック図である。 図７は、エネルギー管理システムの基本的な動作例を示すフローチャートである。 図８は、満足の申告による作用温度の相関の一例を示すグラフである。 図９は、空調設備の稼働と消費電力との関係を示すグラフである。 図１０は、申告データに対する利用者全体の意見推計を示す説明図である。 図１１は、実施例２にかかるエネルギー管理システムによる利用者の満足度と建物の電力需要調整および脱炭素の統合制御例を示すフローチャートである。 図１２は、実施例３にかかるエネルギー管理システムによるエネルギー管理例を示す説明図である。

以下、図面に基づいて、本開示の実施例を説明する。なお、本開示の実施例は、後述する実施例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。また、後述する各実施例の説明に使用する各図の対応部分には同一の符号を付して示し、重複する説明を省略する。

＜エネルギー管理システムによるエネルギー管理例＞
図１は、実施例１にかかるエネルギー管理システムによるエネルギー管理例のうち、複数の建物群を管理することを示す説明図である。エネルギー管理システム１００は、複数の建物１０１（例として建物１０１−１、１０１−２、１０１−３。これらを区別しない場合は、単に建物１０１と表記する。建物１０１は２棟でもよく４棟以上でもよい。）を有する建物群１０１ｓであり、これらは電力系統でエネルギー的に接続されている。電力系統でエネルギー的に接続されていれば、建物１０１−１、１０１−２、１０１−３は物理的に遠距離であっても構わない。建物１０１は、たとえば、オフィスビル、複合ビル、学校、商業施設、マンションのような複数の部屋を有する建造物である。

図２は、実施例１にかかるエネルギー管理システム１００によるエネルギー管理例のうち、図１に示した建物群１０１ｓのうち、一つの建物１０１に着眼して、建物１０１内部のエネルギー管理を示す説明図である。エネルギー管理システム１００は、建物１０１内に設置された空調設備１０２を制御して、快適な環境を建物内の利用者１３０に提供する。

空調設備１０２は、冷却塔１２１と、冷凍機１２２と、送水ポンプ１２３と、熱交換器１２４と、を有する。冷却塔１２１は、冷却水を入力して冷却水を放熱させ、放熱した冷却水を冷凍機１２２に出力する装置である。冷凍機１２２は、冷媒を用いて冷却塔１２１からの冷却水を冷却して冷水を作る装置である。送水ポンプ１２３は、冷凍機１２２からの冷水を熱交換器１２４に出力する。熱交換器１２４は、送水ポンプ１２３によって送水されてきた冷凍機１２２の冷水で空調用の空気を冷却する。この冷却した空気が建物１０１内に送風される。

また、利用者１３０は、上述したように、建物１０１の居住者、就労者、および商業施設の従業員や顧客である。利用者１３０は、端末１０３を使用する。端末１０３は、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１１０を介して、エネルギー管理システム１００と通信可能である。

また、建物１０１内には、パーソナルコンピュータや複写機、プリンタ、冷蔵庫などの電子機器１０４や照明器具１０５、１０６が設けられている。照明器具１０５は、利用者１３０が存在する滞在空間を照明しており、照明器具１０６は、電子機器１０４が置かれている空間を照明しているものとする。

（１）端末１０３は、利用者１３０の操作入力により、建物１０１内の滞在空間における温度、湿度、利用者１３０の着衣量や代謝量で特徴づけられる満足感を示す申告データを、エネルギー管理システム１００に送信する。また、エネルギー管理システム１００は、利用者１３０や電子機器１０４、照明器具１０５，１０６、床からの輻射温度を検出するセンサ（不図示）と通信可能に接続されており、申告データとは別に、輻射温度を取得する。また、エネルギー管理システム１００は、空調設備１０２から出力される風の風速を検出するセンサ（不図示）を空調設備１０２から取得可能であり、申告データとは別に、風速を取得する。なお、以降、申告データという用語には、輻射温度や風速を含むことがある。

（２）エネルギー管理システム１００は、端末１０３からの申告データを受信して、利用者１３０の満足感を解析し、空調設備１０２に関する制御の運用方針を決定し、空調設備１０２の制御を実行する。（３）また、空調設備１０２の制御のみで目標とするエネルギー削減量に到達しないと予想される場合は、利用者１３０に対して省エネ行動を促す省エネ行動情報を発信し、省エネ行動によって消費エネルギー量の削減を促す。省エネ行動情報とは、たとえば、電源が投入されたにもかかわらず使用されていない電子機器１０４や照明器具１０６の電源をＯＦＦにするというような省エネ行動を促す情報である。

＜コンピュータのハードウェア構成例＞
図３は、コンピュータ（エネルギー管理システム１００および端末１０３）のハードウェア構成例を示すブロック図である。コンピュータ２００は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インタフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、コンピュータ２００を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワーク１１０と接続し、データを送受信する。

＜建物群の需要分配＞
複数の建物１０１−１、１０１−２、１０１−３からなる建物群１０１ｓにおいて、個々の建物１０１が再生可能エネルギーを可能な限り利用して脱炭素を実現するためには、建物１０１の電力需要の把握と適切な電力需要計画の分配が必要である。電力需要計画とは、再生可能エネルギーの分配と連動するビル全体の電力消費に関する計画であり、空調計画も含まれる。電力需要計画の各建物１０１への配分は、温室効果ガスの排出量といったエネルギー消費に関わる指標、各建物の空調設備の性能および規模、各建物で予想される電力需要量などを参考にして決定される。例えば、各建物１０１の空調設備１０２の性能や規模を考慮して電力需要計画を施すと、高性能の空調設備１０２を有する建物１０１に適切な電力需要を促すなど、利用者１３０に配慮した形の計画が可能となる。

電力需要計画の各建物１０１への分配の具体的方法は、図４に示すように再生可能エネルギーの発電動向や電力卸価格の時間動向、供給される電力の排出原単位の時間動向、再生可能エネルギーをはじめとする電力卸単価の時間動向など、脱炭素に関わる種々の要因を背景として、脱炭素、電力消費コストなどを目標設定することである。電力需要計画の各建物１０１への分配は、電力需要の予測技術や再生可能エネルギーの発電量予測など電力需給の既知の予測技術を用いることができる。

＜申告画面＞
次に、居住者が自己の満足度を申告する手法について説明する。図５は、端末１０３に表示される申告画面の一例を示す説明図である。申告画面３００は、温冷感申告領域３０１と、満足感申告領域３０２と、ストレス申告領域３０３と、送信ボタン３０４と、を有する。温冷感申告領域３０１は、第１スライダ３１１と第１横軸３１２とを含む。第１スライダ３１１を第１横軸３１２の方向に操作することで、利用者１３０の空調設備１０２による温冷感が指定される。満足感申告領域３０２は、第２スライダ３２１と第２横軸３２２とを含む。第２スライダ３２１を第２横軸３２２の方向に操作することで、空調設備１０２によって空調された環境について利用者１３０の満足感が指定される。ストレス申告領域３０３は、第３スライダ３３１と第３横軸３３２とを含む。第３スライダ３３１を第３横軸３３２の方向に操作することで、利用者１３０のストレスの大きさが指定される。

送信ボタン３０４は、利用者１３０の押下により、第１スライダ３１１〜第３スライダ３３１で指定された温冷感、満足感、およびストレスの各値を申告データとして、端末１０３からエネルギー管理システム１００に送信するためのボタンである。

なお、申告画面３００では、一例として、温冷感申告領域３０１は、暑いから寒いまでを複数段階で第１スライダ３１１により指定可能としたが、暑い、寒いといった温度、湿度、輻射温度、風速および居住者の着衣量、代謝量で温冷感を指定可能な領域としてもよい。

また、満足感申告領域３０２は、利用者１３０の滞在空間に対する満足または不満足という２択の形式で第２スライダ３２１により指定可能としたが、滞在空間の温度、湿度、輻射温度、風速、および居住者の着衣量、代謝量で満足感を指定可能な領域としてもよい。

また、エネルギー管理システム１００は、利用者１３０の滞在空間の基礎データである温度、湿度の逐次データを端末１０３から取得してもよい。なお、エネルギー管理システム１００は、温度、湿度の逐次データを、利用者１３０の滞在空間をできるだけ網羅するように複数点取得することが望ましい。

輻射温度や風速は現状、そのセンサが高価であるなどの事情により、必ずしも逐次データとして検出できない可能性があるが、エネルギー管理システム１００は、典型的な運用時における輻射温度や風速のデータを端末１０３から取得し、参照することが望ましい。さらに、エネルギー管理システム１００は、利用者１３０の満足に影響を与える着衣量や代謝量も端末１０３から取得できれば望ましいが、従来技術により固定値であっても満足の評価への影響は小さいことが知られているので、固定値であっても問題はない。

＜エネルギー管理システム１００の機能的構成例＞
図６は、エネルギー管理システム１００の機能的構成例を示すブロック図である。エネルギー管理システム１００は、複数の建物１０１−１、１０１−２、１０１−３で個々の電力需要計画が策定され、その需要計画に従って、利用者１３０の満足度の申告を受け入れ、目標となる温熱感を算出する。

エネルギー管理システム１００は、受付部４０１と、解析部４０２と、設定部４０３と、空調制御部４０４と、生成部４０５と、出力部４０６と、統合演算部４０７と、を有する。受付部４０１〜統合演算部４０７は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることにより実現される。

受付部４０１は、利用者１３０からの申告データや気象状況データ４１１〜生体データ４１８などの各種データを、端末１０３やネットワーク１１０から建物１０１ごとに受け付ける。解析部４０２は、滞在空間にいる利用者１３０の満足度を解析する。設定部４０３は、空調制御の条件を設定する。これにより、空調設備１０２の制御方法が決定される。

空調制御部４０４は、設定部４０３の設定に基づいて、空調設備１０２の運転を制御する。生成部４０５は、空調設備１０２の運転に必要な消費エネルギー量が不足した場合に、省エネ行動情報を建物１０１ごとに生成する。出力部４０６は、生成部４０５によって生成された省エネ行動情報を端末１０３に出力する。統合演算部４０７は、設定した目標満足度に対応して、空調計画を建物１０１ごとに作成したり、後述する複数の建物１０１−１、１０１−２、１０１−３全体の消費エネルギー量Ａや目標消費エネルギー量Ｂを算出したりする。

また、エネルギー管理システム１００は、建物１０１ごとに、気象状況データ４１１と、天気予報データ４１２と、建物運用カレンダー４１３と、建物過去運用データ４１４と、設備稼働データ４１５と、省エネカテゴリデータ４１６と、室内温冷データ４１７と、生体データ４１８と、を記憶デバイス２０２に記憶する。

気象状況データ４１１は、現在の天候（晴れ、曇り、雨、雪など）、気温、湿度などの気象データを含む。気象状況データ４１１は、当該建物１０１において計測されたり、気象予報会社（予報業務許可事業者）のサイトから取得可能なデータである。

天気予報データ４１２は、所定時間後の気象（天候、気温、湿度など）の予報データであり、気象庁や気象予報会社のサイトから取得可能なデータである。

建物運用カレンダー４１３は、建物１０１におけるイベントの内容や日時のデータを含む。

建物過去運用データ４１４は、過去において建物１０１内で空調設備１０２を運用した時の建物１０１内の温度、輻射温度、湿度および風速を記録した実績データである。建物過去運用データ４１４は、過去の運用データがログ形式で蓄積されるが、エネルギー管理システム１００は、建物過去運用データ４１４を分類して、運用パターンを複数作成してもよい。なお、エネルギー管理システム１００は、運用パターンを予め作成せず、その都度、類似するログデータを検索して運用パターンを作成してもよい。

設備稼働データ４１５は、建物１０１における空調設備１０２の稼働状況を示し、送水温度、冷却水温度、弁やポンプの動作状態、冷凍機１２２の稼働台数などのデータを含む。

省エネカテゴリデータ４１６は、省エネ行動情報とその省エネ行動で削減される消費エネルギー量との対応関係を示すデータである。省エネ行動情報とは、たとえば、照明器具の消灯、残業の削減、休憩の提案といった省エネ行動と、当該省エネ行動の対象となる設備（たとえば、照明器具の消灯であれば照明器具）とを関連付けた情報である。これにより、生成部４０５は、空調設備１０２の運転でのエネルギー量が不足した場合に、省エネカテゴリデータ４１６を参照して、不足分についての省エネ行動情報を生成することができる。

室内温冷データ４１７は、建物１０１における室内温度や湿度のデータを含み、人の感覚や行動に関するデータ（たとえば、温熱指標（有効温度、不快指数、温冷感指数など）、体感温度、温冷感、快適性、季節感、着衣量など）を含んでもよい。

生体データ４１８は、たとえば、利用者１３０の心拍数、Ｗｅｂカメラで撮影された利用者１３０の顔の毛細血管データ、利用者１３０が着席している椅子の座面に設けられた振動センサの観測値である。なお、心拍数は、利用者１３０に取り付けられたウェアラブル機器から利用者１３０の端末１０３を介してエネルギー管理システム１００に送信される。また、Ｗｅｂカメラおよび振動センサは、建物１０１内に設置され、エネルギー管理システム１００に、毛細血管データや観測値を送信可能である。

個々の建物１０１は、オフィスビル、複合ビル、学校、商業施設、マンションなどによって、一日のエネルギー需要のピークが異なり、空調設備１０２の運用制御も異なる。このような異なるエネルギー需要の建物１０１を一つの建物群１０１ｓとして取り扱い、この建物群１０１ｓにおいてエネルギー消費を最小化することによって、エネルギー管理システム１００は、建物１０１の性能や機器の規模に応じた適切な制御に基づくエネルギー運用を可能とする。

＜エネルギー管理システム１００の基本的な動作＞
図７は、エネルギー管理システム１００の基本的な動作例を示すフローチャートである。空調計画は、各建物１０１に分配された電力需要計画に基づいて、エネルギー管理を施す。エネルギー管理システム１００は、受付部４０１により、利用者１３０の滞在空間に対する温冷感について「満足」または「不満足」、「暑い」または「寒い」という申告データ５００を受け付けて、解析部４０２により、温冷感と満足との相関を推計する（ステップＳ５０１）。温冷感と満足との相関を推計方法としては、ベイズ推計など温冷感の満足という結果因子が明らかである場合の温冷感という満足の原因を推計する手法（たとえば、非特許文献１を参照）などが適切であるが、特に制限はない。ここで、満足の申告による作用温度の相関の一例を示す。

図８は、満足の申告による作用温度の相関の一例を示すグラフである。グラフ６００において、横軸が作用温度、縦軸が満足度である。作用温度は、室内の温度と、輻射温度とに基づいて決まる温度である。第１相関データ６０１は、従来理論値を示す。第２相関データ６０２は、申告データ５００により決まる観測値６０３に基づく推計値である。一般に、利用者１３０の滞在空間の温冷感について満足の割合である満足度は、多くて７０％程度であり、７０％の満足を以って、温冷感を制御して、できるだけ不満足という利用者１３０の数を少なくすることが求められる。

ここで、母集団の一例となる滞在空間の全体の利用者１３０に対して、満足を申告した人の割合を満足度と定義する。

満足度＝（満足と申告した利用者１３０の推計数）／（利用者１３０の全人数）
・・・（１）

図７を事例にして考えると、第２相関データ６０２の最大温度（２２℃）以降、滞在空間の設定温度の上昇に伴い、満足度は低下する。図５において、エネルギー管理システム１００は、設定部４０３により、上記式（１）で求めた満足度と、目標満足度と、に基づいて、空調設備１０２の稼働制御に適用する制御対象満足度を設定する（ステップＳ５０２）。

目標満足度が未入力である場合には、エネルギー管理システム１００は、システム管理者に目標満足度の入力を要求（たとえば、表示画面に表示したり、システム管理者の端末１０３に送信）して、目標満足度の入力を促す。目標満足度が入力済みである場合には、エネルギー管理システム１００は、目標満足度を記憶デバイス２０２から読み込む。

満足度が目標満足度以上である場合、エネルギー管理システム１００は、目標満足度を制御対象満足度に決定する。満足度が目標満足度以上でない場合、エネルギー管理システム１００は、満足度と目標満足度との差分が許容範囲内であれば、満足度を制御対象満足度に決定し、許容範囲外であれば、強制的に目標満足度を制御対象満足度に決定する。

エネルギー管理システム１００は、制御対象満足度が設定されると、図６を参照して、制御対象満足度に対応する建物１０１内の制御対象作用温度を決定する。エネルギー管理システム１００は、制御対象作用温度から制御対象温度および制御対象輻射温度を逆算する。さらに、エネルギー管理システム１００は、予測平均申告（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ、ＰＭＶ）などの任意の温冷感指標に、制御対象温度、制御対象輻射温度および制御対象風速（固定値）を与えることによって、制御対象湿度を決定する。そして、エネルギー管理システム１００は、制御対象温度、制御対象輻射温度、制御対象湿度、および制御対象風速を含む特定の運用パターン５０１を複数の運用パターン５０１から特定する。

そして、エネルギー管理システム１００は、空調制御部４０４により、外的要因である天気予報データ４１２、建物過去運用データ４１４、運用パターン５０１、および建物運用カレンダー４１３を参照して、空調計画を作成する。

空調計画は、制御対象満足度の設定によって得られたパラメータである制御対象温度、制御対象輻射温度、制御対象湿度、および制御対象風速についてのシミュレーションに基づき算出することも可能であるが、計算量が多く、現実的ではない。したがって、エネルギー管理システム１００は、運用パターン５０１を選択することで空調計画を作成する。つぎに、エネルギー管理システム１００は、選択した運用パターンで空調設備１０２を運用した場合の空調設備１０２の消費エネルギー量Ａを推計する（ステップＳ５０３）。

図９は、空調設備１０２の稼働と消費電力との関係を示すグラフである。グラフ７００は、建物過去運用データ４１４および建物運用カレンダー４１３に基づいて作成されたグラフである。グラフ７００の曲線は、天気予報データ４１２に応じて変動する。エネルギー管理システム１００は、空調設備１０２を構成する冷凍機１２２（送水温度の制御）、送水ポンプ１２３（ヘッダ間差圧や送水量の制御）、冷却塔１２１（冷却水温度の制御）の稼働のバランスによって、消費エネルギー量の一例である消費電力を制御する。

図９では、空調設備１０２の冷却塔１２１、冷凍機１２２、および送水ポンプ１２３の各々について、目標負荷に対する固有の消費エネルギー量（消費電力）が示されている。これらの消費エネルギー量の合計が、推計したい空調設備１０２の消費エネルギー量Ａとなる。したがって、冷却塔１２１、冷凍機１２２、および送水ポンプ１２３が目標負荷に対して最適となるように、エネルギー管理システム１００は、後述するステップＳ５０６において、冷凍機１２２の運用台数および出力、冷水を送水する送水ポンプ１２３の圧力、室内を空調する送風を制御することになる。これによって、詳細な制御条件ではなく、利用者１３０の満足度と制御方針の決定時間の短縮の両立が実現できる。

このように、申告データ５００に基づいて、統合演算部４０７により、消費エネルギー量Ａが推計される。消費エネルギー量Ａは、利用者１３０の満足を一定に保った状態で推計されるため、従来のような、たとえば、夏季２８℃の室温設定のような画一的な温度設定による消費エネルギー量より小さくなるのが一般的である。

エネルギー管理システム１００は、統合演算部４０７により、Ａ−Ｂ＞０であるか否か（すなわち、ＡがＢより大きいか否か）を判断する。Ｂとは、目標消費エネルギー量である。エネルギー管理システム１００は、統合演算部４０７により、気象状況データ４１１、天気予報データ４１２、設備稼働データ４１５、室内温冷データ４１７に基づいて、所定時間後（たとえば、３０分後）の目標消費エネルギー量Ｂを算出する（ステップＳ５０４）。ステップＳ５０４は、たとえば、エネルギー管理システム１００が建物１０１を使用する需要家からデマンドレスポンスを受け付けた場合に実行される。また、目標消費エネルギー量Ｂは、あらかじめ設定された消費エネルギー量でもよい。

つぎに、エネルギー管理システム１００は、Ａ−Ｂ＞０である場合（ステップＳ５０５：Ｙｅｓ）、目標消費エネルギー量Ｂとなるように、冷凍機１２２の運用台数および出力、冷水を送水するポンプ圧力、室内を空調する送風を制御する（ステップＳ５０６）。

一方、Ａ−Ｂ＞０でない場合（ステップＳ５０５：Ｎｏ）、空調設備１０２の稼働制御によるエネルギー削減量だけでは、空調設備１０２の消費エネルギー量が不足する。したがって、エネルギー管理システム１００は、不足分を補うため、生成部４０５により、省エネカテゴリデータ４１６から、当該不足分に対応する省エネ行動情報を選択する（ステップＳ５０７）。

そして、エネルギー管理システム１００は、出力部４０６により、選択した省エネ行動情報を端末１０３に送信する（ステップＳ５０８）。これにより、不足時には利用者１３０に対する省エネ行動によって、エネルギー削減量の補充を可能とする。

省エネ行動に関しては、複数の選択肢を与えることが効果的であることが行動心理学の分野から知られている。実施例１においても、エネルギー管理システム１００は、スマートフォンや執務用のパソコンなどの端末１０３を利用して、複数の省エネ行動情報を送信することが望ましい。つまり、送信時間帯、天候、目標満足度によって許容しやすい省エネ行動があることが明らかであり、実施例１でも、エネルギー管理システム１００は、生成部４０５により、送信時間帯、天候、目標満足度を参照して、省エネ行動情報を選択してもよい。

たとえば、送信時間帯が就労時間帯（天候により変動してもよい）であれば、生成部４０５は、給湯など共用部の熱源の一時的な利用自粛といった省エネ行動を選択してもよい。また、送信時間帯が就労時間外（天候により変動してもよい）であれば、生成部４０５は、オフィスの照明器具の消灯、共用部の照明器具の消灯など消灯に関する省エネ行動や、残業の抑制、業務効率の低下など集中度の低下に関する省エネ行動を選択してもよい。これにより、帰宅や休憩を促して消費エネルギー量を抑制することが可能である。また、目標満足度が複数設定されている場合には、生成部４０５は、当該複数の目標満足度ごとに省エネ行動情報を選択してもよい。

また、エネルギー管理システム１００は、生成部４０５により、省エネ行動情報を送信した端末１０３の台数のうち利用者１３０が省エネ行動に応じた応答をエネルギー管理システム１００に返した割合を成功率とし、省エネ行動情報とともに記録しておく。生成部４０５は、成功率の高い順に省エネカテゴリデータ４１６をソートすることで、省エネカテゴリデータ４１６、すなわち、省エネ行動を評価する。エネルギー管理システム１００は、生成部４０５により、複数の省エネ行動が選択可能である場合、複数の省エネ行動のうち成功率が高い省エネ行動や成功率が閾値以上の省エネ行動を選択してもよい。これにより、実績を重視した省エネ行動が選択される。このように、省エネカテゴリデータ４１６は、省エネ行動情報の送信時間帯、天候、目標満足度と関連性の高いカテゴリに分類される。

このように、温室効果ガスの排出最小化と利用者個人の満足と両立するために、エネルギー管理システム１００は、申告データ５００に基づいて、滞在空間全体に占める満足を得ている利用者の割合を示す満足度が一定以上確保されるように空調計画を立案し、さらに消費エネルギー量の不足が生じる際には利用者に対して省エネ行動情報を発信することができる。

＜申告データ５００に対する利用者１３０全体の意見推計＞
利用者１３０は、不満足と感じた場合に頻繁にエネルギー管理システム１００に申告データ５００を送信するが、満足と感じた場合は申告データ５００を送信しない場合が多い。したがって、単純な申告データ５００の蓄積では利用者１３０全体の満足度を把握しているか不明な場合も多い。このため、エネルギー管理システム１００は、一定数の利用者群を異なる時刻に複数抽出し、利用者群の各々について上記式（１）で満足度を算出して比較することによって、適切な満足度の推計が可能となる。

図１０は、申告データ５００に対する利用者１３０全体の意見推計を示す説明図である。なお、縦の点線は時間軸を示し、上から下への方向に時間が進むものとする。解析部４０２は、対象となる利用者１３０の一定数と、当該一定数の利用者１３０に対して申告データ５００を送信してもらう時刻、周期を設定する（ステップＳ８０１）。ステップＳ８０１については、システム管理者が入力して設定してもよく、解析部４０２が過去の設定例から選択してもよい。また、利用者１３０の偏りが出ないように、申告データ５００を促す人数は、利用者１３０全体の一部、たとえば、１割程度に留めるのが望ましい。また、申告データ５００を促す時刻も偏らないように、午前、午後、夕方といったバランスをとることが望ましい。

解析部４０２は、申告データ５００の要求を端末１０３に送信する（ステップＳ８０２）。これにより、端末１０３のディスプレイに申告画面３００が表示される。利用者１３０は、申告画面３００に温冷感、満足感、ストレスといった申告データ５００を入力し（ステップＳ８０３）、申告データ５００をエネルギー管理システム１００に送信する（ステップＳ８０４）。

解析部４０２は、このように利用者１３０を一定数抽出した後に、申告データ５００に基づいて満足度の解析を実行するが、この際これまでに蓄積された申告データ５００に対して不満足が極端に多くないか、満足と不満足との分布が正常であるか否かを判断する（ステップＳ８０５）。「極端に多い」とは、たとえば、全体の半数よりも大きい所定のしきい値以上であることである。

不満足が極端に多くない場合は、解析部４０２は、満足と不満足との分布が正常であると判断し（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）、設定部４０３は、正常な分布で算出された満足度を、目標満足度との比較対象となる満足度に決定する（ステップＳ８０６）。

一方、不満足の申告データ５００が極端に多い、すなわち、全体の半数よりも大きい所定のしきい値以上である場合は、不満足への一定の偏りがあるため、解析部４０２は、正常な分布でないと判断する（ステップＳ８０５：Ｎｏ）。たとえば、満足および不満足の申告データ５００の件数の比が、７：３〜３：７までは正常とし（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）、それ以外は異常とする（ステップＳ８０５：Ｎｏ）。

つぎに、解析部４０２は、不満足の申告データ５００の件数が一定数以上であるか否かを判断する（ステップＳ８０７）。一定数以上あれば（ステップＳ８０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ８０５：Ｎｏの場合であっても、設定部４０３は、解析部４０２で算出された満足度を目標満足度との比較対象となる満足度に仮決定する（ステップＳ８０８）。

また、ステップＳ８０５：Ｎｏの場合、特定の不満足な利用者１３０が多数申告している場合と、真に不満足な利用者１３０が多い場合と、がある。したがって、解析部４０２は、複数の利用者群を異なる時刻に選択し、各利用者群の各々の利用者１３０の端末１０３に申告データ５００の要求を端末１０３に送信する（ステップＳ８１０）。これにより、端末１０３のディスプレイに申告画面３００が表示される。利用者１３０は、申告画面３００に温冷感、満足感、ストレスといった申告データ５００を入力し（ステップＳ８１１）、申告データ５００をエネルギー管理システム１００に送信する（ステップＳ８１２）。

解析部４０２は、各利用者群について満足度を算出する（ステップＳ８１３）。特定の不満足な利用者１３０が多数申告している利用者群では、式（１）の分母の値が、後者に比べて小さくなる。したがって、特定の不満足な利用者１３０からの多数の申告データ５００を受け付けた利用者群と、真に不満足者が多数いる利用者群とを区別し、前者の利用者群の満足度を除外し、後者の利用者群の満足度を設定部４０３に出力する。後者の利用者群が複数存在する場合は、解析部４０２は、いずれかの満足度を出力してもよく、満足度の最大値、最小値、平均値、中央値といった統計値を出力してもよい。設定部４０３は、解析部４０２で算出された満足度を目標満足度との比較対象となる満足度に決定する（ステップＳ８０８）。

空調制御部４０４は、ステップＳ８０６、Ｓ８０８、またはＳ８１４で決定または仮決定された満足度を用いて、空調計画を作成する（ステップＳ８１５）。具体的には、たとえば、ステップＳ５０３で示したように、エネルギー管理システム１００は、運用パターンを選択し、消費エネルギー量Ａを推計する。

このあと、生成部４０５は、ステップＳ５０７で示したように省エネ行動を選択し（ステップＳ８１７）、ステップＳ５０９に示したように、成功率を記録する（ステップＳ８１８）。

このように、実施例１によれば、空調設備１０２の運転制御のみでは、空調計画の目標値を満足しない場合に、利用者１３０に滞在空間の省エネ行動を促すことで、消費エネルギー量の不足分を補てんすることができる。また、不満足の申告データ５００数の偏りを抑制することにより、利用者１３０全体の満足度を高精度に算出することができ、利用者１３０の満足度に応じた空調設備１０２の適切な制御をおこなうことができる。

＜利用者の満足度と建物の電力需要調整および脱炭素の統合制御＞
実施例１による利用者の満足度を維持した空調設備１０２の制御を施した場合、建物１０１における温室効果ガスの排出量削減やエネルギー消費の削減といった環境負荷低減に関しても同時実現すべきである。利用者の満足度を維持した空調設備の制御は、利用者の要求のみに基づくと、高温多湿の夏季や厳寒期などは電力需要がむしろ増大する可能性もある。

実施例２では、このような課題に対して、利用者の満足度、エネルギー消費量、利用者数、温室効果ガス排出量をパラメータとして、これらのパラメータを積の形で定式化し、個々の項の目標値を定めることによって、エネルギー管理システム１００は、利用者の満足度、温室効果ガスの排出、エネルギー消費について、それぞれの適正な制御を可能にする。なお、実施例２では、実施例１との相違点を中心に説明するため、実施例１と同一内容については同一符号を用いて説明を省略する。

利用者の目標満足度５０６、目標エネルギー消費量５０７、利用者数および温室効果ガス排出量５０５をパラメータとして積の形で定式化する具体例は、次の式（２）に示される。

[（温室効果ガス排出量）／（利用者満足度）]
＝[（温室効果ガス排出量）／（エネルギー消費量）]×
[（エネルギー消費量）／（利用者数）]×［１／（満足度の総計／利用者数）]
・・・（２）

ここで、左辺にある[（温室効果ガス排出量）／（利用者満足度）]は、建物利用者の満足度を最大化し温室効果ガスを最小化する目標値であって、その値は小さいほど望ましい。従来は左辺を[（温室効果ガス排出量）／（利用者数）］とする考え方が一般的であるが、この場合、単に温室効果ガス排出量を削減したいのであれば、満足度を犠牲にする、すなわち、夏季の暑さや冬季の寒さを一時的にせよ我慢すればよいという解も成り立つ。したがって、利用者の満足度を維持するため、右辺の各項について、それぞれの数値目標が設定される。

右辺の各項は積の形で表すことによって、各項の示す効果が連動し、個別最適ではなく、全体最適を実現できるものである。式（２）で表す積の形の表示は一例であって、この内容に限定されない。

右辺の第１項［（温室効果ガス排出量）／（エネルギー消費量）］は、再生可能エネルギーの利用促進を制御できる項であり、数値は小さいほど望ましい。第１項の数値の減少化には、エネルギー消費量のみを減少させる、すなわち利用者の満足度を犠牲にする解も成り立つため、温室効果ガス排出量の減少、すなわち再生可能エネルギーの利用促進を考慮する必要がある。

右辺の第２項［（エネルギー消費量）／（利用者数）］は、利用者ひとり当たりのエネルギー消費量に相当し、数値は小さいほど望ましい。このエネルギー消費量は第１項と連動して規定されているが、利用者当たりの数値であるため、各建物１０１の建築設備や運用状況を反映することが望ましく、この第２項で各建物１０１の適正なエネルギー消費が指標化される。

右辺の第３項［１／（満足度の総計/利用者数）］は、ひとり当たりの満足度の逆数となり、数値は小さいほど望ましい。第３項は、エネルギー管理システム１００によって最適化されるが、式（２）に示す第１項および第２項と連動するため、満足度を満たしながら、温室効果ガスの排出量の削減とエネルギー消費の削減とを実現することが可能である。

一例として、実施例１に基づき、実際のビルのデータを活用して効果を見積もると、［（温室効果ガス排出量）／（利用者満足度）］の数値は、実施例１のエネルギー管理システム１００を実装していない場合と比較して、２０％から３０％改善することが可能であり、右辺の第１項に関連する温室効果ガスの排出量は平均して５％から１０％削減可能である。また、エネルギー使用量は実施例１のエネルギー管理システム１００で見出される需要計画と適切な制御によって、平均して１０％から１５％のロス削減が実現できる。

図１１は、実施例２にかかるエネルギー管理システム１００による利用者の満足度と建物の電力需要調整および脱炭素の統合制御例を示すフローチャートである。エネルギー管理システム１００は、上記式（２）の左辺にある[（温室効果ガス排出量）／（利用者満足度）]を検証指標として算出する（ステップＳ６０１）。つぎに、エネルギー管理システム１００は、上記式（２）の右辺の各項を指標として算出する（ステップＳ６０２）。

式（２）の右辺の計算結果が左辺の検証指標以下であれば、エネルギー管理システム１００は、建物群１０１ｓを適正に運用していると判断する。上記式（２）の右辺の各項の指標は満足度や温室効果ガス排出量の基準となる再生可能エネルギーの利用量など複雑な関連性がある。したがって、式（２）の右辺の計算結果が左辺の検証指標以下でなければ、エネルギー管理システム１００は、個々の指標を設備管理者等に通知する。これにより、設備管理者等が指標の結果を反映して、手動でエネルギー管理システム１００の求める目標満足度、消費エネルギー量Ａ、目標消費エネルギー量Ｂを修正することもできる。

このように、民生業務部門のエネルギー消費の削減、温室効果ガスの排出量の削減を建物利用者の満足度を維持する形で実現可能となる。

実施例３について説明する。実施例１では、エネルギー管理システム１００は、申告データ５００に基づいて、空調設備１０２の制御および省エネ行動情報の発信を実行した。申告データ５００は、温冷感、すなわち温度、湿度、輻射温度、風速および着衣量、代謝量で特徴づけられるが、実施例３では、申告データ５００は、執務の集中度、ストレスといった個人の生体データ４１８と関連付けられる。なお、実施例３では、実施例１との相違点を中心に説明するため、実施例１と同一構成には同一符号を付し、その説明を省略する。

図１２は、実施例３にかかるエネルギー管理システム１００によるエネルギー管理例を示す説明図である。（１）では、申告データ５００とともに、生体データ４１８もエネルギー管理システム１００に送信される。また、（３）では、省エネ行動のほかに、建物１０１の利用に関するサポート情報も端末１０３に送信される。

サポート情報とは、利用者１３０個人の集中度、ストレスといった建物１０１での就労を支援する情報である。温冷感に基づく満足感の申告データ５００は、温冷感以外に利用者１３０個人の集中度、ストレス、疲労といった生体情報も間接的に反映される。したがって、実施例２では、利用者１３０個人の生体データ４１８を追加することによって、利用者１３０個人の集中度、ストレス、疲労を把握し、サポート情報として端末１０３に送信される。

生体データ４１８については、特に制約はないが、執務に影響の少ない方法で取得することが望ましい。たとえば、心拍数の強度比を継続的にモニタすることによって、利用者１３０個人の集中度を把握することができる。心拍数は心電図測定によって得ることができるが、より手軽である簡易的な取得方法としては、たとえば、ｗｅｂカメラを用いた顔面の毛細血管の観察によって心拍数が得られることが知られている。また、執務中の眠気についてはＷｅｂカメラによって瞳孔観察し、それによる眠気の把握を行えることが知られている。エネルギー管理システム１００は、各利用者１３０から継続的に生体データ４１８を取得する。

解析部４０２は、申告データ５００のうち、不満足を示す申告データ５００の送信元端末１０３の利用者１３０の生体データ４１８を記憶デバイス２０２から取得する。そして、解析部４０２は、生体データ４１８の種類ごとに、第１観測値から、第１観測値よりも過去の第２観測値を引いた差分値が正のしきい値以上になったか否かを判断する。たとえば、生体データ４１８が顔面の毛細血管の観察によって得られた心拍数である場合、差分値が性のしきい値以上になると、その利用者１３０の緊張感が増加していることを示す。

したがって、エネルギー管理システム１００は、緊張感が増加している旨のサポート情報をその利用者１３０の端末１０３に送信する。また、差分値が負のしきい値以下となると、その利用者１３０の集中度が切れていたり、その利用者１３０が眠い状態にあることを示す。したがって、エネルギー管理システム１００は、集中度が切れていたり眠気が増加したりしている旨のサポート情報をその利用者１３０の端末１０３に送信する。

また、生体データ４１８の種類が利用者１３０が着席している椅子の座面に設けられた振動センサの観測値である場合、所定範囲（たとえば、１〜４Ｈｚ）の観測値が得られると、その利用者１３０の集中度が切れていたり、その利用者１３０に疲労が蓄積していることを示す。したがって、エネルギー管理システム１００は、集中度が切れていたり疲労が蓄積したりしている旨のサポート情報をその利用者１３０の端末１０３に送信する。

このように、エネルギー管理システム１００は、執務の集中度、ストレス、疲労を把握し、サポート情報として発信することができ、一定時間の休息を促すなど、生産性の向上に寄与するサービスを付与することができる。この場合、得られる生体データ４１８はデマンドで取得しているものの、簡易的な取得方法であり、そのデータは相対的な評価によって解析されることが望ましく、かつ完全な正確度を補償するものではなく、あくまで相対的な集中度の低下、著しいストレスの増加、疲労の増加の情報を与えるものである。このように、利用者１３０にサポート情報を与えることによって、利用者１３０自身の申告データ５００を入力する動機づけにつながり、申告データ５００取得の促進につながる。

以上説明したように、実施例１〜実施例３によれば、変動再生可能エネルギーの導入が拡大された地域内のエネルギー需給を最適化するために、需要家である居住者が快適性を満足する状態を維持可能しながら、変動する再生可能エネルギーに対応する需要を需要家側のエネルギー消費で地域全体でエネルギー協調するエネルギーマネジメントサービスを提供することができる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。たとえば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、たとえば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサ２０１がそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１００ エネルギー管理システム
１０１，１０１−１，１０１−２，１０１−３ 建物
１０２ 空調設備
１０３ 端末
１０４ 電子機器
１０５，１０６ 照明器具
１２１ 冷却塔
１２２ 冷凍機
１２３ 送水ポンプ
１２４ 熱交換器
１３０ 利用者
４０１ 受付部
４０２ 解析部
４０３ 設定部
４０４ 空調制御部
４０５ 生成部
４０６ 出力部
４０７ 統合演算部
４１１ 気象状況データ
４１２ 天気予報データ
４１３ 建物運用カレンダー
４１４ 建物過去運用データ
４１５ 設備稼働データ
４１６ 省エネカテゴリデータ
４１７ 室内温冷データ
４１８ 生体データ
５００ 申告データ
５０１ 運用パターン

Claims (7)

1. 複数の建物内の空調設備の稼働を制御するエネルギー管理システムであって、
   プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、複数の端末と通信可能なインタフェースと、を有し、
   前記記憶デバイスは、前記複数の建物の建物ごとに、前記空調設備の稼働と前記空調設備の消費エネルギー量との関係を示す第１データと、前記空調設備の稼働状況を示す第２データと、天候を示す第３データと、前記建物内の温冷を示す第４データと、を記憶し、
   前記プロセッサは、
   前記建物ごとに、前記建物の利用者の滞在空間での温冷に関する満足感を示す申告データを前記複数の端末の各々から受け付け、
   前記申告データに基づいて、統計的な手法によって前記滞在空間内の母集団となる利用者数に占める満足を示した利用者の推計数の比で前記満足感を表す満足度を前記建物ごとに算出し、
   前記満足度と、所定の目標満足度と、に基づいて、前記空調設備を稼働する計画を前記建物ごとに作成し、
   前記第１データに基づいて、前記複数の建物に分配された前記計画により前記複数の建物の各々の前記空調設備を稼働した場合の第１消費エネルギー量を算出し、
   前記第２データ、前記第３データおよび前記第４データに基づいて、所定時間経過後に前記各々の空調設備を稼働した場合の第２消費エネルギー量を算出し、
   前記第１消費エネルギー量が前記第２消費エネルギー量よりも大きい場合、前記第２消費エネルギー量となるように前記各々の空調設備の稼働を制御する、
   ことを特徴とするエネルギー管理システム。
2. 請求項１に記載のエネルギー管理システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記第１消費エネルギー量が前記第２消費エネルギー量以下である場合、前記第１消費エネルギー量と前記第２消費エネルギー量との差分に対応する省エネ行動を選択し、
   選択した前記省エネ行動を促す省エネ行動情報を前記複数の端末に送信する、
   ことを特徴とするエネルギー管理システム。
3. 請求項１に記載のエネルギー管理システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記満足感が満足であることを示す前記申告データの件数と、前記満足感が不満足であることを示す前記申告データの件数と、の分布に基づいて、前記満足度を前記建物ごとに算出する、
   ことを特徴とするエネルギー管理システム。
4. 請求項１に記載のエネルギー管理システムであって、
   前記記憶デバイスは、前記建物内の温度、輻射温度、湿度および風速を記録した実績データをカテゴリ化した複数の運用パターンを前記建物ごとに記憶し、
   前記プロセッサは、
   前記複数の運用パターンから、前記満足度と、所定の目標満足度と、に基づいて、特定の運用パターンを前記計画として前記建物ごとに選択する、
   ことを特徴とするエネルギー管理システム。
5. 請求項２に記載のエネルギー管理システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記省エネ行動情報を送信した前記端末からの前記利用者が前記省エネ行動をした旨の応答の件数に基づいて、前記省エネ行動を評価し、
   前記第１消費エネルギー量が前記第２消費エネルギー量以下である場合、前記省エネ行動の評価結果に基づいて、前記第１消費エネルギー量と前記第２消費エネルギー量との差分に対応する省エネ行動を選択する、
   ことを特徴とするエネルギー管理システム。
6. 請求項１に記載のエネルギー管理システムであって、
   前記プロセッサは、
   前記利用者の経時的な生体データを取得し、
   前記満足感が不満足であることを示す前記申告データを送信した特定の端末の利用者の前記経時的な生体データに基づいて、前記特定の端末の利用者に対する前記建物の利用に関するサポート情報を生成し、
   前記サポート情報を前記特定の端末に送信する、
   ことを特徴とするエネルギー管理システム。
7. 建物内の空調設備の稼働を制御するエネルギー管理システムが実行するエネルギー管理方法であって、
   前記エネルギー管理システムは、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、複数の端末と通信可能なインタフェースと、を有し、
   前記記憶デバイスは、前記空調設備の稼働と前記空調設備の消費エネルギー量との関係を示す第１データと、前記空調設備の稼働状況を示す第２データと、天候を示す第３データと、前記建物内の温冷を示す第４データと、を記憶し、
   前記エネルギー管理方法は、
   前記プロセッサが、
   前記建物の利用者の滞在空間での温冷に関する満足感を示す申告データを前記複数の端末の各々から受け付け、
   前記申告データに基づいて、統計的な手法によって前記滞在空間内の母集団となる利用者数に占める満足を示した利用者の推計数の比で前記満足感を表す満足度を算出し、
   前記満足度と、所定の目標満足度と、に基づいて、前記空調設備を稼働する計画を作成し、
   前記第１データに基づいて、前記計画により前記空調設備を稼働した場合の第１消費エネルギー量を算出し、
   前記第２データ、前記第３データおよび前記第４データに基づいて、所定時間経過後に前記空調設備を稼働した場合の第２消費エネルギー量を算出し、
   前記第１消費エネルギー量が前記第２消費エネルギー量よりも大きい場合、前記第２消費エネルギー量となるように前記空調設備の稼働を制御する、
   ことを特徴とするエネルギー管理方法。

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