JP5735283B2 - 使用電力量予測システム、及び使用電力量予測システムの制御方法 - Google Patents
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Description
本発明は、建築物の使用電力量を予測する使用電力量予測システム、及び使用電力量予測システムを制御するための制御方法に関する。
高圧電力で契約する電力利用者が支払う電気料金は、基本料金と電力量料金とからなっている。この基本料金は、過去１２ヶ月間で最も大きいデマンド値（最大デマンド値）に基づいて決定される。このデマンド値は、３０分間の使用電気量を計測して求めた平均需用電力（ｋＷ）である。
最大デマンド値を上回るデマンド値が出ると、このデマンド値が適用されることになる。または、契約電力を上回るデマンド値が出ると、電力会社に超過違約金を支払うこともある。つまり、デマンド値を抑制することで、基本料金の値上がりを回避できる。
そのため、デマンド値抑制の対策を適切に講じるには、時間帯ごとに使用電力量を予測することが有効である。
最大デマンド値を上回るデマンド値が出ると、このデマンド値が適用されることになる。または、契約電力を上回るデマンド値が出ると、電力会社に超過違約金を支払うこともある。つまり、デマンド値を抑制することで、基本料金の値上がりを回避できる。
そのため、デマンド値抑制の対策を適切に講じるには、時間帯ごとに使用電力量を予測することが有効である。
ところが、特許文献１に記載の発明では、デマンド値抑制の観点において予測した使用電力量と実際の使用電力量との誤差が大きく、適切なデマンド値抑制の対策を講じることができないおそれがある。
そこで、本発明は、精度の高い使用電力量の予測が可能な使用電力量予測システムを提供することを課題とする。
そこで、本発明は、精度の高い使用電力量の予測が可能な使用電力量予測システムを提供することを課題とする。
（第１の発明）
前記課題を解決するために、第１の発明は、
建築物(10)の使用電力量を予測する使用電力量予測システムであって、
前記建築物(10)の位置する地域における気象要素に関する観測データ（以下「気象要素データ」という。）を記憶する気象要素データ記憶手段(31)と、
前記建築物(10)における所定時間毎の使用電力量についての測定データ（以下「使用電力量データ」という。）を記憶する使用電力量データ記憶手段(32)と、
前記気象要素データ記憶手段(31)の記憶する気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶手段(32)の記憶する使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめ手段(33)と、
前記建築物(10)の位置する地域における将来の気象要素に関する予測データ（以下「気象要素予測データ」という。）を取得する気象要素予測データ取得手段(35)とを備え、
指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた将来の所定時間帯における前記建築物(10)の使用電力量についての予測データ（以下「使用電力量予測データ」という。）とするとともに、
前記気象要素データ記憶手段(31)は、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶し、
前記曲線あてはめ手段(33)は、前記複数種類の気象要素の内のいずれか１種類の気象要素と使用電力量との相関を表す回帰曲線を求め、且つ、１の指定時刻に関し前記複数種類の気象要素の内の少なくとも２種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、
１の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択手段(34)を備え、
前記回帰曲線選択手段(34)の選択した回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出することを特徴とする。
前記課題を解決するために、第１の発明は、
建築物(10)の使用電力量を予測する使用電力量予測システムであって、
前記建築物(10)の位置する地域における気象要素に関する観測データ（以下「気象要素データ」という。）を記憶する気象要素データ記憶手段(31)と、
前記建築物(10)における所定時間毎の使用電力量についての測定データ（以下「使用電力量データ」という。）を記憶する使用電力量データ記憶手段(32)と、
前記気象要素データ記憶手段(31)の記憶する気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶手段(32)の記憶する使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめ手段(33)と、
前記建築物(10)の位置する地域における将来の気象要素に関する予測データ（以下「気象要素予測データ」という。）を取得する気象要素予測データ取得手段(35)とを備え、
指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた将来の所定時間帯における前記建築物(10)の使用電力量についての予測データ（以下「使用電力量予測データ」という。）とするとともに、
前記気象要素データ記憶手段(31)は、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶し、
前記曲線あてはめ手段(33)は、前記複数種類の気象要素の内のいずれか１種類の気象要素と使用電力量との相関を表す回帰曲線を求め、且つ、１の指定時刻に関し前記複数種類の気象要素の内の少なくとも２種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、
１の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択手段(34)を備え、
前記回帰曲線選択手段(34)の選択した回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出することを特徴とする。
「気象要素」とは、例えば、気温、湿度、気圧、日射量、日照時間、降水量、風速、雲量、体感温度、快適性指標などが挙げられる。
「気象要素データ記憶手段(31)」は、１種類の気象要素について気象要素データを記憶するようにしてもよいし、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶するようにしてもよい。
「曲線あてはめ手段(33)」は、例えば、指定時刻Ｎ時３０分における気象要素と、「Ｎ時３０分」から「Ｎ＋１時００分」までの時間帯における使用電力量との相関を求めるように形成されてもよい。また、例えば、指定時刻Ｎ時００分における気象要素と、「Ｎ−１時３０分」から「Ｎ時３０分」までの時間帯における使用電力量との相関を求めるように形成されてもよい。
「気象要素データ記憶手段(31)」は、１種類の気象要素について気象要素データを記憶するようにしてもよいし、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶するようにしてもよい。
「曲線あてはめ手段(33)」は、例えば、指定時刻Ｎ時３０分における気象要素と、「Ｎ時３０分」から「Ｎ＋１時００分」までの時間帯における使用電力量との相関を求めるように形成されてもよい。また、例えば、指定時刻Ｎ時００分における気象要素と、「Ｎ−１時３０分」から「Ｎ時３０分」までの時間帯における使用電力量との相関を求めるように形成されてもよい。
「曲線あてはめ手段(33)」は、数日間以上３ヶ月間以下（好ましくは１ヶ月間）の指定時刻の気象要素データ及び所定時間帯の使用電力量データに基づいて回帰曲線を求めることが望ましい。
「複数種類の気象要素」は、例えば、気温、湿度、体感温度など異なるカテゴリーの気象要素であってもよい。また、例えば、気温及び湿度から算出する所謂「ミスナール体感温度」、気温及び風速から算出する所謂「リンケ体感温度」など同じカテゴリーの気象要素であってもよい。
例えば、「曲線あてはめ手段(33)」は、例えば、指定時刻Ｎ時００分におけるミスナール体感温度と「Ｎ時００分〜Ｎ時３０分」の時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線Ａ、指定時刻Ｎ時００分におけるリンケ体感温度と「Ｎ時００分〜Ｎ時３０分」までの時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線Ｂ、指定時刻Ｎ時００分における不快指数と「Ｎ時００分〜Ｎ時３０分」までの時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線Ｃを求める。そして、「回帰曲線選択手段(34)」は、例えば、回帰曲線Ａ、Ｂ及びＣの内から最も相関の強い回帰曲線を選択する。
例えば、「曲線あてはめ手段(33)」は、例えば、指定時刻Ｎ時００分におけるミスナール体感温度と「Ｎ時００分〜Ｎ時３０分」の時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線Ａ、指定時刻Ｎ時００分におけるリンケ体感温度と「Ｎ時００分〜Ｎ時３０分」までの時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線Ｂ、指定時刻Ｎ時００分における不快指数と「Ｎ時００分〜Ｎ時３０分」までの時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線Ｃを求める。そして、「回帰曲線選択手段(34)」は、例えば、回帰曲線Ａ、Ｂ及びＣの内から最も相関の強い回帰曲線を選択する。
（第２の発明）
前記課題を解決するために、第２の発明は、前記第１の発明の特徴に加え、
前記気象要素データ記憶手段(31)は、前記建築物(10)の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ（以下「建築物熱収支データ」という。）を記憶し、
前記建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正手段(39)を備えたことを特徴とする。
「建築物熱収支データ」は、例えば、建築物10の蓄熱に関与する「日射量」や「日照時間」、建築物10の放熱に関与する「風速」や「降水量」などが挙げられる。
前記課題を解決するために、第２の発明は、前記第１の発明の特徴に加え、
前記気象要素データ記憶手段(31)は、前記建築物(10)の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ（以下「建築物熱収支データ」という。）を記憶し、
前記建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正手段(39)を備えたことを特徴とする。
「建築物熱収支データ」は、例えば、建築物10の蓄熱に関与する「日射量」や「日照時間」、建築物10の放熱に関与する「風速」や「降水量」などが挙げられる。
（第３の発明）
前記課題を解決するために、第３の発明は、
建築物(10)の使用電力量を予測する使用電力量予測システムを制御するための制御方法であって、
気象要素データを記憶する気象要素データ記憶ステップと、
使用電力量データを記憶する使用電力量データ記憶ステップと、
前記気象要素データ記憶ステップで記憶した気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶ステップで記憶した使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめステップと、
気象要素予測データを取得する気象要素予測データ取得ステップとを備え、
指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、使用電力量予測データとするとともに、
前記気象要素データ記憶ステップでは、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶し、
前記曲線あてはめステップでは、前記複数種類の気象要素の内のいずれか１種類の気象要素と使用電力量との相関を表す回帰曲線を求め、且つ、１の指定時刻に関し前記複数種類の気象要素の内の少なくとも２種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、
１の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択ステップを備え、
前記回帰曲線選択ステップで選択した回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出することを特徴とする。
（第４の発明）
前記課題を解決するために、第４の発明は、前記第３の発明の特徴に加え、
前記気象要素データ記憶ステップでは、建築物熱収支データを記憶し、
前記建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正ステップを備えたことを特徴とする。
前記課題を解決するために、第３の発明は、
建築物(10)の使用電力量を予測する使用電力量予測システムを制御するための制御方法であって、
気象要素データを記憶する気象要素データ記憶ステップと、
使用電力量データを記憶する使用電力量データ記憶ステップと、
前記気象要素データ記憶ステップで記憶した気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶ステップで記憶した使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめステップと、
気象要素予測データを取得する気象要素予測データ取得ステップとを備え、
指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、使用電力量予測データとするとともに、
前記気象要素データ記憶ステップでは、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶し、
前記曲線あてはめステップでは、前記複数種類の気象要素の内のいずれか１種類の気象要素と使用電力量との相関を表す回帰曲線を求め、且つ、１の指定時刻に関し前記複数種類の気象要素の内の少なくとも２種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、
１の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択ステップを備え、
前記回帰曲線選択ステップで選択した回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出することを特徴とする。
（第４の発明）
前記課題を解決するために、第４の発明は、前記第３の発明の特徴に加え、
前記気象要素データ記憶ステップでは、建築物熱収支データを記憶し、
前記建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正ステップを備えたことを特徴とする。
本発明は、上述のように構成されているので、以下に記す効果を奏する。
すなわち、第１の発明によると、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を取得し、この回帰曲線を用いて使用電力量予測データを算出する。これにより、従来よりも精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。
また、複数種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、最も相関の強い回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出する。これにより、より精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。
すなわち、第１の発明によると、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を取得し、この回帰曲線を用いて使用電力量予測データを算出する。これにより、従来よりも精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。
また、複数種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、最も相関の強い回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出する。これにより、より精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。
また、第２の発明によると、上記第１の発明の効果に加え、以下に記す効果を奏する。すなわち、建築物の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ（建築物熱収支データ）に基づいて使用電力量予測データを補正する。これにより、使用電力量予測データの精度を高めることができる。
また、第３の発明によると、上記第１の発明と同様の効果を奏する。
また、第４の発明によると、上記第２の発明と同様の効果を奏する。
また、第３の発明によると、上記第１の発明と同様の効果を奏する。
また、第４の発明によると、上記第２の発明と同様の効果を奏する。
本発明の実施の形態を、図面を参照しつつ説明する。
図１は、使用電力量予測システムの全体の構成を示している。使用電力量予測システムのサーバー30は、通信ネットワーク20を介して複数の建築物10と接続されている。この通信ネットワーク20を介してサーバー30から建築物10のクライアント13（例えば、パーソナルコンピューターや携帯情報端末など）へ情報が送信される。また、各建築物10の電力設備11には、使用電力量をリアルタイムで計測する電力量計測装置12が設置される。電力量計測装置12の計測した計測データは、通信ネットワーク20を介して一定の周期でサーバー30へ送信される。
図１は、使用電力量予測システムの全体の構成を示している。使用電力量予測システムのサーバー30は、通信ネットワーク20を介して複数の建築物10と接続されている。この通信ネットワーク20を介してサーバー30から建築物10のクライアント13（例えば、パーソナルコンピューターや携帯情報端末など）へ情報が送信される。また、各建築物10の電力設備11には、使用電力量をリアルタイムで計測する電力量計測装置12が設置される。電力量計測装置12の計測した計測データは、通信ネットワーク20を介して一定の周期でサーバー30へ送信される。
サーバー30は、ＣＰＵを中心に構成され、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、バス、Ｉ／Ｏ等を備えている。サーバーは、ＨＤＤに記憶されたプログラムを実行することにより、後述の各種手段として機能する（図２参照）。なお、サーバー30は、単独のハードウェアで構成されてもよいし、通信ネットワークに接続した複数のハードウェアで構成されてもよい。
サーバー30は、建築物10の位置する地域における気象要素に関する観測データ（以下「気象要素データ」という。）を記憶する「気象要素データ記憶手段31」として機能する。
本実施の形態では、気象要素データ記憶手段31は、各建築物10の位置する１ｋｍメッシュにおけるＸ時００分（Ｘ＝１〜２４）の気象要素データをＲＡＭに記憶する。また、気象要素データとして気温、湿度、日射量、風速及び体感温度の観測データを記憶する。また、直近の過去１月分の気象要素データを記憶しており、１時間毎に最新のデータに更新している。つまり、それぞれの時刻について直近の過去１月分の気象要素データを記憶している。
サーバー30は、建築物10の位置する地域における気象要素に関する観測データ（以下「気象要素データ」という。）を記憶する「気象要素データ記憶手段31」として機能する。
本実施の形態では、気象要素データ記憶手段31は、各建築物10の位置する１ｋｍメッシュにおけるＸ時００分（Ｘ＝１〜２４）の気象要素データをＲＡＭに記憶する。また、気象要素データとして気温、湿度、日射量、風速及び体感温度の観測データを記憶する。また、直近の過去１月分の気象要素データを記憶しており、１時間毎に最新のデータに更新している。つまり、それぞれの時刻について直近の過去１月分の気象要素データを記憶している。
なお、気象要素データの入手方法は特に問わない。例えば、気象要素データは、気象庁の公表する観測データを取得して、気象要素データとして記憶してもよい。また、気象要素を観測する気象観測装置を各建築物10に設置し、この気象観測装置の観測データを気象要素データとして記憶してもよい。
また、サーバー30は、建築物10における所定時間毎の使用電力量についての測定データ（以下「使用電力量データ」という。）を記憶する「使用電力量データ記憶手段32」としても機能する。
具体的には、使用電力量データ記憶手段32は、各建築物10の電力量計測装置12による測定データに基づき、「Ｘ時００分」から「Ｘ＋１時００分」までの間に使用された使用電力量をそれぞれＲＡＭに記憶する。また、直近の過去１月分の使用電力量データを記憶しており、１時間毎に最新のデータに更新している。つまり、それぞれの時刻について直近の過去１月分の使用電力量データを記憶している。
また、サーバー30は、建築物10における所定時間毎の使用電力量についての測定データ（以下「使用電力量データ」という。）を記憶する「使用電力量データ記憶手段32」としても機能する。
具体的には、使用電力量データ記憶手段32は、各建築物10の電力量計測装置12による測定データに基づき、「Ｘ時００分」から「Ｘ＋１時００分」までの間に使用された使用電力量をそれぞれＲＡＭに記憶する。また、直近の過去１月分の使用電力量データを記憶しており、１時間毎に最新のデータに更新している。つまり、それぞれの時刻について直近の過去１月分の使用電力量データを記憶している。
また、サーバー30は、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯（以下「指定時間帯」という。）における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める「曲線あてはめ手段33」としても機能する。
本実施の形態では、気象要素データ記憶手段31の記憶する過去１月分の指定時刻の気象要素データと、使用電力量データ記憶手段32の記憶する過去１月分の指定時間帯の使用電力量データとに基づいて回帰曲線を求める。
具体的には、指定時刻の「気温」についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線（以下「第１回帰曲線」という。）、指定時刻の「湿度」についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線（以下「第２回帰曲線」という。）、及び、指定時刻の「体感温度」についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線（以下「第３回帰曲線」という。）をそれぞれ回帰分析によって導き出す。
本実施の形態では、気象要素データ記憶手段31の記憶する過去１月分の指定時刻の気象要素データと、使用電力量データ記憶手段32の記憶する過去１月分の指定時間帯の使用電力量データとに基づいて回帰曲線を求める。
具体的には、指定時刻の「気温」についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線（以下「第１回帰曲線」という。）、指定時刻の「湿度」についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線（以下「第２回帰曲線」という。）、及び、指定時刻の「体感温度」についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線（以下「第３回帰曲線」という。）をそれぞれ回帰分析によって導き出す。
また、指定時刻はＸ時００分（Ｘ＝１〜２４）の２４つに設定している。したがって、指定時刻毎に第１回帰曲線、第２回帰曲線及び第３回帰曲線を求める。
具体的には、過去１月分の１時００分の「気温」についての気象要素データと、過去１月分の１時００分から２時００分までの間の時間帯の使用電力量データとに基づいて、１時００分の第１回帰曲線を回帰分析によって導き出す（図３参照）。２時００分〜２４時００分の各指定時刻についても、対応するデータに基づいて第１回帰曲線を求める。
また、過去１月分の１時００分の「湿度」についての気象要素データと、過去１月分の１時００分から２時００分までの間の時間帯の使用電力量データとに基づいて、１時００分の第２回帰曲線を回帰分析によって導き出す。２時００分〜２４時００分の各指定時刻についても、対応するデータに基づいて第２回帰曲線を求める。
具体的には、過去１月分の１時００分の「気温」についての気象要素データと、過去１月分の１時００分から２時００分までの間の時間帯の使用電力量データとに基づいて、１時００分の第１回帰曲線を回帰分析によって導き出す（図３参照）。２時００分〜２４時００分の各指定時刻についても、対応するデータに基づいて第１回帰曲線を求める。
また、過去１月分の１時００分の「湿度」についての気象要素データと、過去１月分の１時００分から２時００分までの間の時間帯の使用電力量データとに基づいて、１時００分の第２回帰曲線を回帰分析によって導き出す。２時００分〜２４時００分の各指定時刻についても、対応するデータに基づいて第２回帰曲線を求める。
さらに、過去１月分の１時００分の「体感温度」についての気象要素データと、過去１月分の１時００分から２時００分までの間の時間帯の使用電力量データとに基づいて、１時００分の第３回帰曲線を回帰分析によって導き出す。２時００分〜２４時００分の各指定時刻についても、対応するデータに基づいて第３回帰曲線を求める。
以上のようにして各指定時刻の第１ないし第３回帰曲線を導き出す。曲線あてはめ手段33は、この処理を１日１回所定時刻に行い、前日に求めた回帰曲線から最新の回帰曲線へ更新する。
また、サーバー30は、１の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する「回帰曲線選択手段34」としても機能する。
以上のようにして各指定時刻の第１ないし第３回帰曲線を導き出す。曲線あてはめ手段33は、この処理を１日１回所定時刻に行い、前日に求めた回帰曲線から最新の回帰曲線へ更新する。
また、サーバー30は、１の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する「回帰曲線選択手段34」としても機能する。
本実施の形態では、曲線あてはめ手段33により各指定時刻の第１ないし第３回帰曲線を導き出されると、それぞれの回帰曲線について相関係数を算出する。そして、算出した相関係数に基づき、指定時刻毎に第１ないし第３回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する。
また、サーバー30は、建築物10の位置する地域における将来の気象要素に関する予測データ（以下「気象要素予測データ」という。）を取得する「気象要素予測データ取得手段35」としても機能する。
本実施の形態では、サーバー30には、１ｋｍメッシュにおける将来の気象要素を予測する「気象要素予測手段40」を備えている。具体的には、気象要素予測手段40は、予測を行う時点から２４時間後までの間の各指定時刻について、日本全国の１ｋｍメッシュの気象要素を予測する、つまり気象要素予測データを算出して記憶する。また、この処理を３時間毎に行い、最新の気象要素予測データに更新する。そして、気象要素予測データ取得手段35は、この気象要素予測手段40から建築物10の地域の気象要素予測データを取得する。
また、サーバー30は、建築物10の位置する地域における将来の気象要素に関する予測データ（以下「気象要素予測データ」という。）を取得する「気象要素予測データ取得手段35」としても機能する。
本実施の形態では、サーバー30には、１ｋｍメッシュにおける将来の気象要素を予測する「気象要素予測手段40」を備えている。具体的には、気象要素予測手段40は、予測を行う時点から２４時間後までの間の各指定時刻について、日本全国の１ｋｍメッシュの気象要素を予測する、つまり気象要素予測データを算出して記憶する。また、この処理を３時間毎に行い、最新の気象要素予測データに更新する。そして、気象要素予測データ取得手段35は、この気象要素予測手段40から建築物10の地域の気象要素予測データを取得する。
なお、本実施の形態では独自の気象要素予測手段40から気象要素予測データを取得するように形成したが、気象庁などの公表する気象予報から気象要素予測データを取得するように形成してもよい。
ここで、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた将来の所定時間帯における建築物10の使用電力量についての予測データ（以下「使用電力量予測データ」という。）とする。サーバー30は、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して使用電力量予測データを算出する「使用電力量予測データ算出手段36」としても機能する。
ここで、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた将来の所定時間帯における建築物10の使用電力量についての予測データ（以下「使用電力量予測データ」という。）とする。サーバー30は、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して使用電力量予測データを算出する「使用電力量予測データ算出手段36」としても機能する。
本実施の形態では、使用電力量予測データ算出手段36は、予測を行う時点から２５時間後までの間の各指定時間帯について、建築物10の使用電力量を予測する、つまり使用電力量予測データを算出する。また、この処理を３時間毎に行い、最新の使用電力量予測データに更新する。
具体的には、使用電力量予測データ算出手段36は、指定時刻Ｘ時００分に対応する回帰曲線に将来の指定時刻Ｘ時００分の気象要素予測データを代入することにより、将来の「Ｘ時００分」から「Ｘ＋１時００分」までの間の指定時間帯の使用電力量予測データを算出する。
具体的には、使用電力量予測データ算出手段36は、指定時刻Ｘ時００分に対応する回帰曲線に将来の指定時刻Ｘ時００分の気象要素予測データを代入することにより、将来の「Ｘ時００分」から「Ｘ＋１時００分」までの間の指定時間帯の使用電力量予測データを算出する。
例えば、回帰曲線選択手段34が第１回帰曲線を選択した場合には、この第１回帰曲線に「気温」についての気象要素予測データを代入し、または回帰曲線選択手段34が第２回帰曲線を選択した場合には、この第２回帰曲線に「湿度」についての気象要素予測データを代入し、または回帰曲線選択手段34が第３回帰曲線を選択した場合には、この第３回帰曲線に「体感温度」についての気象要素予測データを代入することにより、使用電力量予測データを算出する。
ここで、指定時刻に関する回帰曲線に過去の当該指定時刻についての気象要素データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた過去の所定時間帯における建築物10の使用電力量についての推定データ（以下「使用電力量推定データ」という。）とする。つまり、前述の「使用電力量予測データ」は、将来の気象要素を予測した気象要素予測データを回帰曲線に代入して算出するのに対し、「使用電力量推定データ」は、実際に気象要素を観測した気象要素データを回帰曲線に代入して算出する。
ここで、指定時刻に関する回帰曲線に過去の当該指定時刻についての気象要素データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた過去の所定時間帯における建築物10の使用電力量についての推定データ（以下「使用電力量推定データ」という。）とする。つまり、前述の「使用電力量予測データ」は、将来の気象要素を予測した気象要素予測データを回帰曲線に代入して算出するのに対し、「使用電力量推定データ」は、実際に気象要素を観測した気象要素データを回帰曲線に代入して算出する。
そして、サーバー30は、指定時刻に関する回帰曲線に過去の当該指定時刻についての気象要素データを代入して使用電力量推定データを算出する「使用電力量推定データ算出手段37」としても機能する。
本実施の形態では、使用電力量推測データ算出手段37は、気象要素データ記憶手段31のデータが更新された場合に、新たに記憶された気象要素データの指定時刻に応じた所定時間帯における建築物10の使用電力量を推定する、つまり使用電力量推定データを算出する。また、気象要素データ記憶手段31は１時間毎に最新のデータに更新していることから、使用電力量推定データ算出手段37は１時間毎に使用電力量推定データを算出することになる。
本実施の形態では、使用電力量推測データ算出手段37は、気象要素データ記憶手段31のデータが更新された場合に、新たに記憶された気象要素データの指定時刻に応じた所定時間帯における建築物10の使用電力量を推定する、つまり使用電力量推定データを算出する。また、気象要素データ記憶手段31は１時間毎に最新のデータに更新していることから、使用電力量推定データ算出手段37は１時間毎に使用電力量推定データを算出することになる。
具体的には、使用電力量推定データ算出手段37は、指定時刻Ｘ時００分について回帰曲線選択手段により選択された回帰曲線に過去の指定時間Ｘ時００分の気象要素データを代入して、過去の「Ｘ時００分」から「Ｘ＋１時００分」までの間の指定時間帯における使用電力量推定データを算出する。
また、サーバー30は、使用電力量推定データを記憶する「使用電力量推定データ記憶手段38」としても機能する。
具体的には、使用電力量推定データ記憶手段38は、直近の過去１月分の使用電力量データを記憶している。そして、使用電力量推定データ算出手段37は１時間毎に使用電力量推定データを算出していることから、使用電力量推定データ記憶手段38はそれぞれの指定時刻について直近の過去１月分の使用電力量データを記憶することとなる。
また、サーバー30は、使用電力量推定データを記憶する「使用電力量推定データ記憶手段38」としても機能する。
具体的には、使用電力量推定データ記憶手段38は、直近の過去１月分の使用電力量データを記憶している。そして、使用電力量推定データ算出手段37は１時間毎に使用電力量推定データを算出していることから、使用電力量推定データ記憶手段38はそれぞれの指定時刻について直近の過去１月分の使用電力量データを記憶することとなる。
また、サーバー30は、後述の建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する「使用電力量予測データ補正手段39」としても機能する。
ここで、「建築物熱収支データ」は、建築物10の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データを意味する。例えば、日光などは建築物10の蓄熱に作用し、風、雨、雪などは建築物10の放熱に作用する。そして、本実施の形態では、「日射量」及び「風速」についての観測データが建築物熱収支データであり、これらは気象要素予測データでもある。前述のように、日射量及び風速についての観測データは、気象要素データ記憶手段31によって記憶されている。
ここで、「建築物熱収支データ」は、建築物10の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データを意味する。例えば、日光などは建築物10の蓄熱に作用し、風、雨、雪などは建築物10の放熱に作用する。そして、本実施の形態では、「日射量」及び「風速」についての観測データが建築物熱収支データであり、これらは気象要素予測データでもある。前述のように、日射量及び風速についての観測データは、気象要素データ記憶手段31によって記憶されている。
次に、使用電力量予測データ補正手段39による使用電力量予測データの補正について説明する。まず、過去１ヶ月分のそれぞれの時間帯について、使用電力量推定データ記憶手段38の記憶する「使用電力量推定データ」と、使用電力量データ記憶手段32の記憶する「使用電力量データ」との誤差を求める。そして、この誤差と日射量及び風速についての建築物熱収支データとの相関を表す回帰曲線（以下「第４回帰曲線」という。）を求める。この第４回帰曲線に日射量及び風速についての気象要素予測データを代入して算出した値を「補正値」とする。この補正値を使用電力量予測データに加算することにより、使用電力量予測データを最適な値に補正する。
また、サーバー30は、クライアント13の表示装置に表示させる画面についての画面データを作成する画面データ作成手段（図示せず）としても機能する。画面データ作成手段は、気象要素データ記憶手段31により記憶される気象要素データ、使用電力量データ記憶手段32により記憶される使用電力量データ、気象要素予測データ取得手段35により取得された気象要素予測データ、使用電力量予測データ算出手段36により算出された使用電力量予測データ、使用電力量推定データ記憶手段38により記憶される使用電力量推定データを表やグラフ等で示した画面の画面データを作成することができる。
例えば、使用電力量推定データを折れ線グラフで示すとともに、使用電力量データを棒グラフで示した画面としてもよい。この画面を参照することにより、使用電力量推定データと使用電力量データとの比較や省エネ活動の検証が容易になる。
例えば、使用電力量推定データを折れ線グラフで示すとともに、使用電力量データを棒グラフで示した画面としてもよい。この画面を参照することにより、使用電力量推定データと使用電力量データとの比較や省エネ活動の検証が容易になる。
以上のように、本実施の形態によれば、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を取得し、この回帰曲線を用いて使用電力量予測データを算出する。具体的には、指定時間Ｘ時００分における気象要素と「Ｘ時００分」から「Ｘ＋１時００分」までの間の時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を取得する。そして、この回帰曲線にＸ時００分の気象要素予測データを代入して、Ｘ時００分についての使用電力量予測データを算出する。これにより、従来よりも精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。
また、複数種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、最も相関の強い回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出する。具体的には、気温に関する第１回帰曲線、湿度に関する第２回帰曲線、及び体感温度に関する第３回帰曲線を求める。そして、第１ないし第３回帰曲線のうちで最も相関の強い回帰曲線に対し、対応する気象要素についての気象要素予測データを代入することにより、使用電力量予測データを算出する。これにより、より精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。
また、複数種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、最も相関の強い回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出する。具体的には、気温に関する第１回帰曲線、湿度に関する第２回帰曲線、及び体感温度に関する第３回帰曲線を求める。そして、第１ないし第３回帰曲線のうちで最も相関の強い回帰曲線に対し、対応する気象要素についての気象要素予測データを代入することにより、使用電力量予測データを算出する。これにより、より精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。
また、建築物の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ（建築物熱収支データ）に基づいて使用電力量予測データを補正する。具体的には、使用電力量推定データと使用電力量データとの誤差を求め、この誤差と日射量及び風速についての建築物熱収支データとの相関を表す第４回帰曲線を求める。この第４回帰曲線に日射量及び風速についての気象要素予測データを代入して、使用電力量予測データを補正する補正値を算出する。これにより、使用電力量予測データの精度を高めることができる。
10 建築物 11 電力設備
12 電力量計測装置 13 クライアント
20 通信ネットワーク
30 サーバー 31 気象要素データ記憶手段
32 使用電力量データ記憶手段 33 曲線あてはめ手段
34 回帰曲線選択手段 35 気象要素予測データ取得手段
36 使用電力量予測データ算出手段 37 使用電力量推定データ算出手段
38 使用電力量推定データ記憶手段 39 使用電力量予測データ補正手段
40 気象要素予測手段
12 電力量計測装置 13 クライアント
20 通信ネットワーク
30 サーバー 31 気象要素データ記憶手段
32 使用電力量データ記憶手段 33 曲線あてはめ手段
34 回帰曲線選択手段 35 気象要素予測データ取得手段
36 使用電力量予測データ算出手段 37 使用電力量推定データ算出手段
38 使用電力量推定データ記憶手段 39 使用電力量予測データ補正手段
40 気象要素予測手段
Claims (4)
- 建築物の使用電力量を予測する使用電力量予測システムであって、
前記建築物の位置する地域における気象要素に関する観測データ（以下「気象要素データ」という。）を記憶する気象要素データ記憶手段と、
前記建築物における所定時間毎の使用電力量についての測定データ（以下「使用電力量データ」という。）を記憶する使用電力量データ記憶手段と、
前記気象要素データ記憶手段の記憶する気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶手段の記憶する使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめ手段と、
前記建築物の位置する地域における将来の気象要素に関する予測データ（以下「気象要素予測データ」という。）を取得する気象要素予測データ取得手段とを備え、
指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた将来の所定時間帯における前記建築物の使用電力量についての予測データ（以下「使用電力量予測データ」という。）とするとともに、
前記気象要素データ記憶手段は、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶し、
前記曲線あてはめ手段は、前記複数種類の気象要素の内のいずれか１種類の気象要素と使用電力量との相関を表す回帰曲線を求め、且つ、１の指定時刻に関し前記複数種類の気象要素の内の少なくとも２種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、
１の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択手段を備え、
前記回帰曲線選択手段の選択した回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出することを特徴とする使用電力量予測システム。 - 前記気象要素データ記憶手段は、前記建築物の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ（以下「建築物熱収支データ」という。）を記憶し、
前記建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正手段を備えたことを特徴とする請求項１記載の使用電力量予測システム。 - 建築物の使用電力量を予測する使用電力量予測システムを制御するための制御方法であって、
気象要素データを記憶する気象要素データ記憶ステップと、
使用電力量データを記憶する使用電力量データ記憶ステップと、
前記気象要素データ記憶ステップで記憶した気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶ステップで記憶した使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめステップと、
気象要素予測データを取得する気象要素予測データ取得ステップとを備え、
指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、使用電力量予測データとするとともに、
前記気象要素データ記憶ステップでは、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶し、
前記曲線あてはめステップでは、前記複数種類の気象要素の内のいずれか１種類の気象要素と使用電力量との相関を表す回帰曲線を求め、且つ、１の指定時刻に関し前記複数種類の気象要素の内の少なくとも２種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、
１の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択ステップを備え、
前記回帰曲線選択ステップで選択した回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出することを特徴とする制御方法。 - 前記気象要素データ記憶ステップでは、建築物熱収支データを記憶し、
前記建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正ステップを備えたことを特徴とする請求項３記載の制御方法。
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