JP5813572B2 - 電力管理支援装置、電力管理支援方法、電力管理支援プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、施設内の電気機器の制御を管理するための電力管理支援装置、電力管理支援方法、電力管理支援プログラムに関する。

デマンドレスポンス（以下、ＤＲとする）は、各需要家への消費電力の削減要求に応じて、電力需要を削減する仕組みである。つまり、電力需要が非常に高く、電力供給が逼迫する時間帯に、地域のエネルギー管理システムや電力会社のシステム等が、各需要家へ削減要請を発行する。これに応じて、需要家は、電力消費機器を制御することにより、電力需要を削減する。このＤＲは、次世代送電線網であるスマートグリッドを構成する要素の一つである。

このようなＤＲの制御方法の一つに、制御優先度に従った制御ルールによる制御がある。制御優先度とは、削減要求に応じて、どの電力消費機器を優先して、消費電力を削減するかを示す指標である。この制御優先度に従った制御では、たとえば、削減要求を満たすまで、制御優先度の高い電力消費機器から順に、消費電力を削減する。

特開２０１０−７５０１５号公報

ところで、ビル等の建物内には、多数の電力消費機器が設置されている。そして、建物の内部における現在の状況は、時々刻々と変化する。現在の状況としては、フロア内の人数や明るさ等が考えられる。たとえば、在室人数によって、適切な温度や明るさは異なる。

このため、建物内の電力消費機器の制御優先度についても、現在の状況に応じて変化させる必要がある。これに対処するため、人数や明るさをセンサで検知したセンシング情報を用いて、制御優先度を求める方法も考えられる。

しかし、従来のシステムでは、実際のＤＲによる制御を実施する前に、制御ルールの適用結果を知ることができなかった。このため、ユーザは適切な準備ができず、実際にＤＲが実施された際に、不都合が生じる場合があった。

さらに、あらかじめ制御ルールの適用結果を知ることができないため、人数と明るさのどちらを重要視するかを決定するパラメータについて、適切な値を設定することは困難であった。

本発明の実施形態は、上記のような従来技術の問題を解決するために提案されたものであり、その目的は、ＤＲにおける電力削減目標量を満たすように、制御ルールを適用して演算した場合の制御結果を、あらかじめ提示することができる電力調整支援装置、電力調整支援方法、電力調整支援プログラムを提供することにある。

上記の目的を達成するため、本発明の実施形態は、以下のような技術的特徴を有している。
(1) 建物のフロア内における備品の配置を示すフロアレイアウトと、前記フロアにおける電力消費機器の位置を示す機器レイアウトとを結び付けた機器マッピング情報を生成する機器マッピング部
(2) 前記機器マッピング情報に基づいて、各フロアを複数に区切った各エリアに属する電力消費機器を決定する制御区分決定部
(3) 電力消費機器の制御優先度を算出するための制御ルール及びこれに適用するパラメータに基づいて、制御結果を求めるための演算ルールを形成する演算ルール形成部
(4) 電力削減目標量、前記制御区分、前記演算ルール、前記フロア内の状況を示すセンシング情報に基づいて、制御結果をシミュレートする演算を行うシミュレート演算部
(5) 前記シミュレート演算部による演算結果を出力するシミュレート結果出力部
(6) 前記シミュレート結果出力部が出力する演算結果を、文字、図形及び色の少なくとも一つによって、表示装置に識別表示させる表示制御部

なお、他の態様として、上記の各部の機能をコンピュータ又は電子回路により実現するための方法及びコンピュータに実行させるプログラムとして捉えることもできる。

第１の実施形態を示すブロック図 フロアレイアウトの一例を示す図 機器レイアウトの一例を示す図 制御区分の例を示す図 第１の実施形態の処理を示すフローチャート 人数と明るさの制御優先度の一例を示す図 出力部に表示されるシミュレーション結果の画面例を示す図 出力部に表示されるシミュレーション結果の画面例を示す図 第２の実施形態を示すブロック図 第２の実施形態の処理を示すフローチャート 制御ルールパラメータの変更パタンの一例を示す図 第３の実施形態を示すブロック図 制御ルールパラメータの変更パタンと、制御量の変更パタンの一例を示す図。 制御ルールパラメータと制御量を一体化した変更パタンの一例を示す図。 第４の実施形態を示すブロック図 第４の実施形態の処理を示すフローチャート 第５の実施形態を示すブロック図 第５の実施形態の処理を示すフローチャート 第６の実施形態を示すブロック図 第７の実施形態を示すブロック図

［Ａ．第１の実施形態］
［１．構成］
本実施形態が適用される電力調整支援システムを、図１を参照して説明する。本システムは、記憶部１００、調整支援部２００、入出力制御部３００、出力部４００、入力部５００を有する。

［１−１．記憶部］
記憶部１００は、本実施形態の処理に必要な各種の情報を記憶する処理部である。この記憶部１００は、フロアレイアウト記憶部１１、機器情報記憶部１２、制御ルール記憶部１３、制御ルールパラメータ記憶部１４、電力削減目標量記憶部１５、センシング情報記憶部１６を有する。

フロアレイアウト記憶部１１はフロアレイアウトのデータを記憶する。フロアレイアウトは、シミュレーショの対象となるビル等の建物の各フロアにおけるデスクや座席等の備品の配置を示す情報である。なお、ここでいう備品には、柱、仕切り壁、窓等の内装を含めてもよい。

フロアレイアウトのデータの構造は、ＣＡＤ（Computer Aided Design）といった既存のものと同様であってもよいし、デスクや座席のサイズや位置座標を記述した独自のものであってもよい。

このようなフロアレイアウトの一例を、図２に示す。図中、横長の長方形がデスク１、円形が座席２、縦長の長方形がロッカー３である。なお、フロアレイアウトには、フロア内における各エリアを意味付けた属性情報を含めてもよい。たとえば、デスク１及び座席２は、人が存在する可能性が高い。フロアに存在する部門が、営業職が在席する部門か、技術職が在席する部門か、担当者の在席する部門か、役職者の在席する部門かで、在席率は異なる。人が滞在する在室エリアか、人が通過する通路エリアかによっても、制御の必要性の度合いは異なる。

機器情報記憶部１２は機器情報を記憶する処理部である。機器情報は、機器レイアウト及び機器のスペック情報である。機器レイアウトは、建物の各フロアにおける電力消費機器の位置を示す情報である。電力消費器機器としては、たとえば、空調機や照明器具、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やコピー機等のＯＡ機器を含む。

機器レイアウトのデータの構造も、ＣＡＤ等の既存のものと同様であってもよいし、空調機や照明器具のサイズや位置座標を記述した独自のものであってもよい。このような機器レイアウトの一例を、図３に示す。図中、正方形が空調機４、縦長の長方形が照明器具５である。

また、スペック情報は、各電力消費機器の性能や特性を示す情報である。スペック情報は、たとえば、定格電力、照明器具の電力−光量特性、空調機の電力−出力特性を含む。

制御ルール記憶部１３は、制御ルールを記憶する処理部である。制御ルールは、各電力消費機器の制御優先度を算出するためのルールである。制御ルールパラメータ記憶部１４は、制御ルールパラメータを記憶する処理部である。制御ルールパラメータは、制御ルールに適用されるパラメータである。制御ルール及び制御ルールパラメータの具体例は、後述するが、本実施形態はこれには限定されない。

電力削減目標量記憶部１５は、電力削減目標量を記憶する処理部である。電力削減目標量は、ＤＲにおける要求に相当する。つまり、電力削減目標量は、需要家が目標とする消費電力を示す値である。たとえば、電力削減目標量記憶部１５は、地域のエネルギー管理システム、需要家のビル管理システム、電力会社の管理システム等が出力した電力削減目標量を記憶する。

センシング情報記憶部１６は、センシング情報を記憶する処理部である。センシング情報は、各フロア内の人物及び環境に関する情報である。人物に関する人物情報としては、たとえば、人物の位置、人数、行動、属性、性別、活動量、着衣量を含む。属性の例は、職種、従業員、客等である。環境に関する環境情報としては、照度、ブラインドの状態を含む。

センシング情報の取得は、たとえば、建物に設置した各種のセンサから行う。また、センシング情報を管理しているビル管理システムから取得することもできる。センサとしては、入退出センサ、赤外線センサ、明るさセンサ、画像センサなどが考えられる。入退出センサや、画像センサからの画像解析により、人物情報を得ることができる。人物情報を得るために、画像認識（顔称号、歩容照合など）、生体認証、ＲＦＩＤ、モバイル端末、パーソナルコンピュータからのログイン情報を利用できる。

また、センシング情報は、システムの利用者がｃｓｖファイルなどにより、入力できる。若しくは、シミュレータの画面から人手で入力することも可能である。また、既存のセンシング情報を人手にて微調整することもできる。さらに、センシング情報は、シミュレーション用に仮想的に作成したデータでもよい。その他、過去のセンシング情報の履歴を、ビル管理システムなどから受け取ることもできる。

センシング情報としては、センサやビル管理システムからのリアルタイム値を得ることができる。センサから入力されたリアルタイム値を、センシング情報記憶部１６が、過去の履歴として保持しておいて利用してもよい。このような履歴から、人がいつもいる場所、人のいない場所、人の出入りの多い場所、人の出入りの少ない場所、日当たりの良い場所、日当たりの悪い場所等が分かる。

［１−２．調整支援部］
調整支援部２００は、マッピング部２１０、演算ルール形成部２２０、情報更新部２３０、シミュレート部２４０を有する。マッピング部２１０は、フロアレイアウトと機器情報を関連付けて、制御区分を決定する処理部である。このマッピング部２１０は、機器マッピング部２１１、制御区分決定部２１２を有する。

機器マッピング部２１１は、建物における各フロアレイアウトと、各電力消費機器の位置を結び付けた機器マッピング情報を生成する処理部である。制御区分決定部２１２は、機器マッピング情報に基づいて、電力消費機器の制御区分を求める処理部である。制御区分とは、各フロアを複数に区切った各エリアに属する電力消費機器のグループである。この制御区分が、電力消費機器を制御する単位となる。

制御区分決定部２１２による制御区分を求める処理は、所定の基準に従って、各フロアを複数のエリアに区切り、各電力消費機器の位置座標が、どのエリア内に存在するかを調べて対応付けることにより行う。所定の基準としては、種々のものが考えられ、たとえば、以下の例が挙げられる。

・一定数のデスクのまとまりである島単位に分ける
・部屋単位で分ける
・照明や空調の制御可能な最小単位で分ける
・空調を基準にその周囲の一定数の照明を単位に分ける
・柱で囲まれた領域を単位に分ける
・部門で分ける
・在室エリアか通路エリアか等の属性で分ける
・複数の基準の組み合わせで分ける

また、各制御区分は、均等な大きさの領域に属する消費機器としても、異なる大きさの領域に属する電力消費機器としてもよい。１つのデスク若しくは１つの電力消費機器について、１つの制御区分としてもよい。

また、在室者の作業内容、職種や立場、出入りの頻度など、フロアの利用情報を加味して、制御区分を設定することもできる。フロアの利用情報としては、ユーザが予め入力した情報や、センシング情報を含む。たとえば、在席者が営業職か、技術職か、担当者か、役職者か等によって在席率が異なるので、かかる情報に基づいて、制御区分を決定してもよい。なお、制御区分を決定するための所定の基準は、図示はしないが、記憶部１００における設定記憶部などの記憶領域に記憶されているものとする。

この制御区分を、実際の建物内のレイアウトに対応して図示した例が、図４である。制御区分(1)、(2)には、それぞれ空調機４が１つ、照明器具５が４つ属している。制御区分(1)におけるデスク１は２つ、在室している人物６の人数は２人である。制御区分(2)におけるデスク１は３つ、在室している人物６の人数は７人である。

演算ルール形成部２２０は、制御ルール及び制御ルールパラメータに基づいて、シミュレート部２４０が制御結果を演算するための演算ルールを形成する処理部である。演算ルールの具体例は、後述するが、本実施形態はこれには限定されない。

情報更新部２３０は、シミュレートする時刻に対応して、センシング情報を更新する処理部である。たとえば、情報更新部２３０は、直近の時刻のシミュレートのために、最新のセンシング情報に更新する。

シミュレート部２４０は、機器マッピング情報、制御区分、機器スペック、演算ルール、電力削減目標量、センシング情報等に基づいて、ＤＲの動作をシミュレートする処理部である。このシミュレート部２４０は、シミュレート演算部２４１、シミュレート結果出力部２４２、表示制御部２４３を有している。

シミュレート演算部２４１は、演算ルールに従って、制御結果を演算する処理部である。なお、シミュレート演算部による演算は、たとえば、下記に例示した演算ルールにより制御優先度を求め、電力削減目標量を満たすように、制御優先度の高い電力消費機器をオフ若しくは出力を低減するように行われる。ただし、本実施形態はこれに限定されるものではなく、他の手法を用いてもよい。シミュレート結果出力部２４２は、シミュレート演算部２４１の演算結果を出力する処理部である。表示制御部２４３は、演算結果の表示態様を制御する処理部である。

［１−３．入出力制御部］
入出力制御部３００は、記憶部１００、調整支援部２００と外部との間における情報の入出力を制御する処理部である。たとえば、入出力制御部３００は、地域のエネルギー管理システム、需要家の管理システム、電力会社の管理システム、建物に設置された各種のセンサ等と、図示しないネットワークを介して接続されている。また、他の需要家の管理システム、外部のデータベース等と接続されていてもよい。これにより、入出力制御部３００は、上記の各種の情報を、ネットワークを介して記憶部１００に入力することができる。

［１−４．出力部］
出力部４００は、シミュレートの演算結果等を、電力調整支援システムの管理者、建物の管理者、需要家、オペレータ等を含むユーザが認識可能となるように、出力する構成部である。この出力部４００としては、たとえば、表示装置、プリンタ等が考えられる。

［１−５．入力部］
入力部５００は、電力調整支援システムに必要な情報、処理の選択や指示を入力する構成部である。この入力部２００としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル等が考えられる。タッチパネルは、表示装置に構成されたものを含む。画像データを入力するスキャナ、記録媒体からの情報を読み取る読み取り装置等も、入力部５００に含まれる。入力部５００は、上記の記憶部１００に記憶される情報を入力することができる。なお、出力部４００及び入力部５００は、典型的には、ユーザのコンピュータにより構成できる。

［２．作用］
以上のような本実施形態の作用を、図５のフローチャートに沿って、図６〜８を参照して説明する。まず、マッピング部２１０が、マッピング処理を行う（ステップＳ１１）。つまり、機器マッピング部２１１が、フロアレイアウトと電力消費機器の位置を結び付ける。これにより、各フロアにおける各電力消費機器の位置座標が定まる。そして、制御区分決定部２１２が、制御区分を求める。

次に、演算ルール形成部２２０が、制御ルールに制御ルールパラメータを適用することにより、演算ルールを形成する（ステップＳ１２）。制御区分ｘの制御ルールの一例を式(1)に示し、制御ルールパラメータの一例を図６のテーブルに示す。

制御区分ｘの制御優先度＝制御区分ｘの人数に応じた優先度×α＋制御区分ｘの明るさに応じた優先度×β …式(1)

制御ルールパラメータは、上記の式(1)のα、βである。ここでの制御ルールパラメータは、人数に応じた優先度と明るさに応じた優先度の重み付けである。この重み付けは、たとえば、α＝０．６、β＝０．４といった比率で表すことができる。なお、図６の(a)は、人数に応じた優先度テーブル、(b)は、明るさに応じた優先度テーブルである。テーブルではなく、人数や明るさの値を引数として、戻り値として優先度を求める関数を用いてもよい。

制御ルールに上記の制御ルールパラメータを適用した結果、優先度テーブルを含めて、以下の式(2)に示すような制御優先度を決める演算ルールが形成される。

制御区分ｘの制御優先度＝制御区分ｘの人数に応じた優先度×0.6＋制御区分ｘの明るさに応じた優先度×0.4 …式(2)

情報更新部２３０は、シミュレートする時刻に応じて、センシング情報を最新の情報に更新する（ステップＳ１３）。たとえば、各制御区分における人数及び明るさについて、最新の値を取得して、シミュレート部２４０に入力する。

そして、シミュレート演算部２４１が、機器マッピング情報、制御区分、機器スペック、演算ルール、センシング情報及び電力目標量に基づいて、電力消費機器の制御動作をシミュレート演算する（ステップＳ１４）。

この演算は、上記の演算ルールに基づいて決定された制御優先度に従って、電力目標値を満たすように、電力消費機器の出力を制御する。このとき、在室エリアか通路エリアかといった制御区分が属するエリアの属性、在室人物が従業員か顧客かといった在室人物の属性等を含めて、制御優先度を調整してもよい。また、機器のスペックによって、制限できる電力量が決まるので、これに従って、制御優先度を調整してもよい。

さらに、シミュレート結果出力部２４２は、シミュレート演算部２４１による演算結果を出力する（ステップＳ１５）。この演算結果は、入出力制御部３００が、出力部４００に送信する。出力部４００は、演算結果を表示する。表示制御部２４３は、出力部４００による表示態様を制御する。

たとえば、表示制御部２４３は、出力部４００である表示装置に、図７及び図８に示すように、ユーザが結果を閲覧可能となる画像を表示させる。図７及び図８では、１階、２階等のフロアごとに方形の枠を表示して、各枠内を制御区分ごとに区切り、制御区分ごとに人数、照明の光量、空調の設定温度を表示している。

また、表示制御部２４３は、フロアごとの消費電力、建物の合計消費電力に加えて、制限を受ける制御区分に存在する人数を、制限により影響を受ける人数として、表示装置に表示させる。また、制限としての条件を、照度が一定値以下の制御区分に存在する人数、温度が一定値以上、ＰＭＶが一定値以上など、任意に設定することも可能である。このような情報は、ユーザによる制御結果の検討に有益となる。

なお、図７は、各フロアにおける各制御区分の人数、照明の光量、空調の温度設定を、テキストベースで表示した例である。図８は、図７と同様の内容を、図形、色分け等を使って、グラフィカルに表示した例である。図８では、人間一人を三角形と円形を組み合わせた形とし、光量を細長の平行四辺形のインジケータの色分けで表示し、設定温度を温度計の形状の色分けで表示している。図２や図３の平面図に重畳して、テキストベースで表示したり、グラフィカルに表示したりすることもできる。

以上のように、ある時刻での演算結果を出力した後、次の時刻のセンシング情報が入力された場合には（ステップＳ１６のＹＥＳ）、ステップＳ１３以降の処理を繰り返し行う。シミュレート演算部２４１は、次の時刻のセンシング情報が入力されない場合には（ステップ１６のＮＯ）、シミュレート演算を終了する。

［３．効果］
以上のような本実施形態によれば、ユーザは、実際のＤＲの制御を実施する前に、あらかじめ、制御ルール、センシング情報に基づいた演算結果を知ることができる。このため、ユーザは、たとえば、温度や明るさが制限されるエリアから移動する、在室時間を変える、着衣量を変えるといった対処が可能となる。

また、フロアレイアウトと機器レイアウトのデータがあれば、機器マッピング情報を求め、制御区分を決定することができるので、制御区分の決定が容易となる。特に、既存のＣＡＤ等のデータが存在すれば、制御区分を決定できるので、汎用性が高い。

また、シミュレーションの時刻に応じて、センサ等により検出されたセンシング情報に基づいて演算するため、状況に適した制御結果が得られる。

また、フロアごと、制御区分ごとに、制御結果のシミュレーションを画面表示するので、ユーザは制御結果に基づく判断がし易い。特に、グラフィカルに表示することにより、ユーザは制御結果を直感的に認識できる。

［Ｂ．第２の実施形態］
［１．構成］
本実施形態の構成を、図９を参照して説明する。本実施形態は、基本的には上記の第１の実施形態と同様であるため、同様の構成部については説明を省略する。ただし、本実施形態は、パラメータ変更部２５０、網羅判定部２４４を有する点が異なる。

パラメータ変更部２５０は、所定の条件により、制御ルールに適用する制御ルールパラメータを変更する処理部である。たとえば、パラメータ変更部２５０は、上記の式(1)におけるα、βの値を、α＝０．０ β＝１．０、α＝０．１ β＝０．９、α＝０．２ β＝０．８…のように変更する。

なお、所定の条件は、図示はしないが、記憶部１００における設定記憶部などの記憶領域に記憶されているものとする。この所定の条件は、α、βの増分及び減分としてもよいし、図１１に示すように、α、βの組み合わせパタンをテーブル化したものであってもよい。

網羅判定部２４４は、シミュレート演算部２４１が全ての演算ルールを網羅して演算したか否かを判定する処理部である。上記のパラメータ変更部２５０により、制御ルールパラメータを変更する度に、演算ルール形成部２２０が形成する演算ルールも変わる。このため、網羅判定部２４４は、変更された制御ルールパラメータに応じた全ての演算ルールにより、シミュレート演算部２４１が演算を行ったか否かを判定する。

［２．作用］
以上のような本実施形態の作用を、図１０のフローチャートに沿って、図１１を参照して説明する。図１１は、制御ルールパラメータを変更するパタンの一例である。まず、マッピング処理からセンシング情報判定処理までは、上記の第１の実施形態と同様である（ステップＳ２１〜２６）。なお、演算ルール形成部２２０は、最初の制御ルールパラメータとして、たとえば、図１１のパタン１を用いる。

網羅判定部２４４は、全ての演算ルールによるシミュレートを実行し終えたか否かを判定する（ステップ２７）。たとえば、図１１のパタン１による演算ルールによるシミュレート結果出力後は、パタン２が存在する。このため、網羅判定部２４４は、全ての演算ルールによるシミュレートを実行し終えていないと判定する（ステップ２７のＮＯ）。

そして、パラメータ変更部２５０は、制御ルールパラメータを変更する（ステップ２８）。たとえば、パラメータ変更部２５０は、図１１のパタン２を選択する。演算ルール形成部２２０は、変更された制御ルールパラメータに応じた演算ルールを形成する（ステップ２２）。以降の処理は、上記と同様である（ステップ２３〜ステップ２８）。

網羅判定部２４４が、全ての演算ルールによるシミュレートを実行し終えたと判定した場合に（ステップ２７のＹＥＳ）、処理を終了する。たとえば、図１１のパタン６の制御ルールパラメータに基づく演算ルールによる演算を終えた場合に、シミュレート演算部２４１は処理を終了する。

表示制御部２４３は、このような複数のパタンのパラメータによるシミュレート演算の結果を、表示装置に複数表示させる。たとえば、ユーザが入力部５００を用いて、図７及び図８のような表示画面の切り替え指示を入力すると、表示制御部２４３が表示装置に複数の結果を表示させる。

表示制御部２４３が、複数の結果を表示装置にボタン表示させ、ユーザが入力部５００を用いていずれかのボタンを選択すると、表示装置にそれぞれの結果内容を表示させることもできる。ユーザが、入力部５００を用いていずれかの結果を選択した場合、その結果の演算に用いたパラメータ及び演算ルールを、最適なパラメータとすることができる。

さらに、ユーザが入力部５００を用いて条件を入力し、パラメータ変更部２５０が制御ルールパラメータを変更しながら、上記のようにシミュレート演算を行うことにより、当該条件に適合する制御結果を発見することができる。条件としては、たとえば、機器に対する制御指示の回数の最小化、フロアごとの消費電力の最小化、建物の合計消費電力の最小化、制限を受ける制御区分に存在する人数等の最小化等が挙げられる。この条件は、入力部５００から入力されたものを、記憶部１００が設定記憶部等に記憶して用いることができる。

表示制御部２４３が、複数種の条件ごとに選択ボタンを表示して、変更したパラメータによる複数の演算結果の中から、ユーザが入力部５００を用いて選択したボタンの条件に適合する制御結果を、表示装置に表示させるようにしてもよい。

なお、網羅判定部２４４による判定は、全パラメータの全数値の組み合わせの全てについて、シミュレート演算を実行し終えた場合に、網羅したと判定してもよい。ただし、全てのパラメータのうちの一部のパラメータのみを変化させて、シミュレート演算を行なって、当該パラメータについて最適な値を求めてもよい。その後、残りのパラメータを変化させて、シミュレート演算を行って、当該残りのパラメータについて、最適な値を求めてもよい。これにより、パラメータ数が多い場合であっても、演算量を節約することができる。

［３．効果］
以上のような本実施形態によれば、異なる制御ルールパラメータに基づくシミュレート演算の制御結果をユーザに提示できるので、ユーザ側では、それぞれの建物に適した演算ルール、制御ルールパラメータの検討を行うことができる。

特に、単に演算ルール、制御ルールパラメータを提示するのではなく、ユーザにとって認識し易い制御結果で提示することができるので、ユーザは最適な演算ルール、制御ルールパラメータを選択し易い。

［Ｃ．第３の実施形態］
［１．構成］
本実施形態の構成を、図１２を参照して説明する。本実施形態は、基本的には上記の第２の実施形態と同様であるため、同様の構成部については説明を省略する。ただし、本実施形態は、制御量変更部２４５を有する点が異なる。

制御量変更部２４５は、シミュレート演算のために、パラメータ変更部２５０により制御ルールパラメータを変更することに加えて、電力消費機器の制御量を変化させる処理部である。制御量とは、たとえば、照明において調光する程度、夏季に空調において上げる設定温度の程度を含む。

［２．作用］
以上のような本実施形態の作用を、図１３及び図１４を参照して説明する。なお、制御量の変更処理以外の処理については、第２の実施形態と同様である。このため、制御量の変更処理についてのみ説明する。

すなわち、本実施形態のシミュレート演算部２４１は、上記の第２の実施形態と同様に、制御ルールパラメータの変更により、様々な演算ルールによるシミュレーショト演算を行う。ただし、シミュレート演算部２４１は、制御量変更部２４５により変更される制御量に基づいて演算を行う。

制御量の具体例は、制御優先度が最も低い制御区分に対して、現状から照明の光量を３０％削減する、空調の夏季の設定温度を２９℃に設定する、現状の空調の設定から＋２℃にする、などが挙げられる。空調については、設定温度ではなく、ＰＭＶの設定値でもよいし、空調の消費電力の指示値であてもよい。

ＰＭＶは、Predicted Mean Voteの略であり、空調の温熱指標ＩＳＯ７７３０が規定している。ＰＭＶは、人の寒冷の感じ方を数値化したものであり、０が快適、−が寒い、＋が暖かいを示す。ＰＭＶの算出に用いるパラメータは、温度、湿度、平均輻射温度、着衣量、活動量、風速等である。

制御ルールパラメータと制御量のパタンのテーブルの一例を、図１３に示す。図１３（ａ）は制御ルールパラメータの変更パタン、図１３（ｂ）は、制御量の変更パタンである。このパタンに従った場合、シミュレート演算部２４１は、パタン１−１〜１−６により、シミュレート演算を行なって、α・βの最適パラメータを求める。その後、この最適パラメータのα・βを用いて、シミュレート演算部２４１は、パタン２−１〜２−４の制御量を満たすように、シミュレート演算を実施する。

なお、図１４に示すように、制御ルールパラメータと制御量とを一体化させたテーブルを用いてもよい。つまり、かかるテーブルに従って、パラメータ変更部２５０がパタン１〜６にパラメータを変化させながら、該当する制御量を満たすように、シミュレート演算部２４１がシミュレート演算を実行してもよい。このような変更パタンは、図示はしないが、記憶部１００における設定記憶部などの記憶領域に記憶されているものとする。

［３．効果］
以上のような本実施形態によれば、最終的に、電力消費機器からユーザが受ける快適さ等の感覚に繋がる制御量に従って、シミュレート演算を実施する。このため、建物及びユーザにとって適したシミュレーション結果が得られる。

［Ｄ．第４の実施形態］
［１．構成］
本実施形態の構成を、図１５を参照して説明する。本実施形態は、基本的には上記の第１の実施形態と同様であるため、同様の構成部については説明を省略する。ただし、本実施形態は、レイアウト変更部２６０、網羅判定部２４４を有する点が異なる。

レイアウト変更部２６０は、フロアレイアウトを変更する処理部である。フロアレイアウトの変更には、オフィスにおける部門内での席替え、部門単位での入れ替えや引っ越し、デスクの位置や向きの変更などが含まれる。また、席替えには、デスク及び座席の位置を変えなくても、個々人の座席を入れ替える場合がある。

このような変更のパタンは、入力部５００から入力され、フロアレイアウト記憶部１１に記憶されたものを用いることができる。網羅判定部２４４は、変更によるフロアレイアウトを全て網羅して、シミュレート演算部２４１が演算したか否かを判定する処理部である。

［２．作用］
以上のような本実施形態の作用を、図１６のフローチャートに沿って説明する。まず、マッピング処理からセンシング情報判定処理までは、上記の第１の実施形態と同様である（ステップＳ３１〜３６）。網羅判定部２４４は、全てのフロアレイアウトによるシミュレート演算を実行し終えたか否かを判定する（ステップ３７）。

そして、網羅判定部２４４が、全てのフロアレイアウトによるシミュレート演算を実行し終えていないと判定した場合（ステップＳ３７のＮＯ）、レイアウト変更部２６０が、フロアレイアウトを変更する（ステップＳ３８）。以降、変更後のフロアレイアウトに基づいて、上記と同様の処理が行われる（ステップＳ３１〜３６）。網羅判定部２４４が、全てのフロアレイアウトによるシミュレートを実行し終えたと判定した場合に（ステップＳ３７のＹＥＳ）、処理を終了する。

［３．効果］
以上のような本実施形態によれば、フロアレイアウトの様々なパタンに応じた種々のシミュレート結果を得ることができる。このため、ユーザがフロアレイアウトを選択したり、フロアレイアウトを変更した後の制御を予測する際に役立つ。特に、ユーザは、より電力削減量が高く、快適性の低下を抑制できるフロアレイアウトを選択することができる。

［Ｅ．第５の実施形態］
［１．構成］
本実施形態の構成を、図１７を参照して説明する。本実施形態は、基本的には上記の第１の実施形態と同様であるため、同様の構成については説明を省略する。ただし、本実施形態は、予測情報生成部２７０を有する点が異なる。

予測情報生成部２７０は、過去のセンシング情報の履歴に基づいて、将来のセンシング結果を予測する処理部である。たとえば、予測情報生成部２７０は、時刻００：００に、翌００：００までの２４時間の予測を行う。予測の方法としては、たとえば、既存の統計的手法を用いることができる。一例としては、過去一週間分の平均値を、予測値とすることができる。

［２．作用］
以上のような本実施形態の作用を、図１８のフローチャートに沿って説明する。まず、マッピング処理から演算ルール形成処理までは、上記の第１の実施形態と同様である（ステップＳ４１、Ｓ４２）。

そして、予測情報生成部２７０が、予測情報を生成する（ステップＳ４３）。たとえば、予測情報生成部２７０は、制御区分ごとの過去の人数の変化や明るさの変化の傾向に基づいて、シミュレート演算を行う当日の人数の変化や明るさの変化を予測する。

この予測情報に基づいて、第１の実施形態と同様に、各部がシミュレート演算処理を行う（ステップＳ４４）。予測情報が有る場合（ステップＳ４５のＹＥＳ）、シミュレート演算を継続し（ステップＳ４４）、予測情報が無くなると（ステップＳ４５のＮＯ）、シミュレート結果を出力する（ステップＳ４６）。このため、当日に行われる照明・空調の具体的な制御内容を予測できる。なお、センシング情報に基づいて、予測情報を補正する補正部を備え、この補正部が予測情報のずれを補正することにより、精度の良い予測結果を得ることができる。

なお、予測結果で得られた合計消費電力と、現在の合計消費電力に基づいて、電力削減量を求める削減量算出部、電気料金と削減量から削減額を求める削減額算出部を備えてもよい。削減量を求める期間は、たとえば、１年、１ヶ月など任意である。

この削減額が、投資の回収額に達するまで、シミュレート部２４０によるシミュレート演算を行う。これにより、削減額が投資の回収額に達した期間を、投資回収期間とすることができる。投資額には、ＤＲを実施するためのシステムの導入費及び運用費が含まれる。導入費は、センサ導入や工事に係る費用を含む。運用費は、保守・管理に必要な費用を含む。

［３．効果］
以上のような本実施形態によれば、ユーザである建物管理者が、電力消費機器の使用計画を立てたり、業務内容の計画を立てる際に、予測結果を参考にすることができる。さらに、ＤＲのシステムの導入に当たって、投資対効果や投資回収のシミュレーションを行うことができる。

［Ｆ．第６の実施形態］
本実施形態の構成を、図１９を参照して説明する。本実施形態は、基本的には、上記の第１の実施形態と同様であるため、同様の構成部については説明を省略する。ただし、本実施形態は、レイアウト生成部２８０を有する点が異なる。

レイアウト生成部２８０は、外部から入力された情報から、画像認識処理により、フロアレイアウトを生成する処理部である。たとえば、レイアウト生成部２８０は、ビルの設計図面に含まれるフロアの平面図等から、画像認識により、フロアレイアウトを生成することができる。設計図面は、入力部５００のスキャナ若しくは入出力制御部３００を介して入力することができる。

また、レイアウト生成部２８０は、センシング情報に基づいて、フロアレイアウトを補正することもできる。たとえば、レイアウト生成部２８０は、統計的に人物が多く通過する領域を通路、人物が滞留することが多い領域をデスクとして記録することができる。特に、画像センサを用いた場合には、画像認識により、デスクやロッカー、柱などを自動で認識し、フロアレイアウトを補正できる。さらに、レイアウト生成部２８０は、設計図面等に、電力消費機器の位置が記載されている場合には、機器レイアウトを生成することもできる。

以上のような本実施形態では、既存の図面等からフロアレイアウトや機器レイアウトを作成することができるので、データの作成の手間を削減できる。

［Ｇ．第７の実施形態］
本実施形態の構成を、図２０を参照して説明する。本実施形態は、基本的には、上記の第１の実施形態と同様であるため、同様の構成部については説明を省略する。ただし、本実施形態は、情報推定部２９０を有する点が異なる。

情報推定部２９０は、シミュレート部２４０による演算に必要なセンシング情報を推定する処理部である。たとえば、センサにより明るさを直接計測できないエリアがあっても、情報推定部２９０が、他のデータに基づいて推定することができる。この推定は、たとえば、明るさを直接計測できるエリアの計測結果から、線形補間などによって行なう。

また、入出力制御部３００に接続された他のシステムからの情報に基づいて、情報を推定してもよい。たとえば、太陽光発電システムの発電量から、日射量を推定し、フロアレイアウトと日時に基づいて、フロアへの日射量をモデル化して、各エリアの明るさを推定してもよい。ここでいう太陽光発電システムは、シミュレーション対象の建物に設置されたものであってもよいし、日射量が近似した近隣のビルに設置されたものであってもよい。

近隣のビルに設置された太陽光発電システムの発電量を用いる場合には、ネットワークを介して、入出力制御部３００が、発電量若しくは発電量から推定された日射量を取得する方法がある。また、発電量若しくは発電量から推定された日射量をデータファイルに記録したものを、入力部５００を介して入力する方法がある。

以上のような本実施形態によれば、センシング情報を取得できない若しくは取得し難い環境であっても、シミュレート演算による制御結果を得ることができる。このため、たとえば、センサが未設置の箇所についても、シミュレーション結果を得ることができる。また、設置するセンサの数を少なくして、設置費用を節約することもできる。

［Ｈ．他の実施形態］
本実施形態は、上記の態様に限定されるものではない。
（１）たとえば、上記の実施形態をどのように組み合わせてもよい。つまり、第２の実施形態と第４の実施形態を組み合わせても、第３の実施形態と第４の実施形態を組み合わせてもよい。また、第５〜７の実施形態の全て若しくはいずれか２つを組み合わせてもよい。さらに、第２〜４の実施形態のいずれか若しくはその組み合わせと、第５〜７の実施形態のいずれか若しくはその組み合わせとを組み合わせてもよい。

（２）本実施形態は、ビル等の所定の建物内に設置された電力消費機器を管理するシステムであるビルエネルギー管理システムに適している。ただし、電力消費機器の設置位置は、単一の建物か複数の建物かには限定されず、屋外を含んでいてもよい。つまり、所定の領域に設置された電力消費機器を制御するエネルギー管理システムとして、広く適用可能である。

（３）調整支援部、入出力制御部等は、ＣＰＵ等を含むコンピュータを所定のプログラムで制御することによって実現できる。この場合のプログラムは、コンピュータのハードウェアを物理的に活用することで、上記のような各部の処理を実現するものである。なお、上記の各部の処理を実行する方法、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体も、実施形態の一態様である。

ハードウェアで処理する範囲、プログラムを含むソフトウェアで処理する範囲をどのように設定するかは、特定の態様には限定されない。たとえば、上記の各部のいずれかを、それぞれの処理を実現する回路として構成することも可能である。

さらに、記憶部、調整支援部、入出力制御部、入力部、出力部は、共通のコンピュータにおいて実現してもよいし、ネットワークで接続された複数のコンピュータによって実現してもよい。

（４）記憶部は、典型的には、内蔵された若しくは外部接続された各種メモリ、ハードディスク等により構成できる。演算に用いるレジスタ等も、記憶部として捉えることができる。すでに情報が記憶された記憶媒体を、読み取り装置に装着することにより、演算に利用可能となる態様でもよい。記憶の態様も、長期間記憶が保持される態様のみならず、処理のために一時的に記憶され、短時間で消去若しくは更新される態様も含まれる。

（５）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。

１…デスク
２…座席
３…ロッカー
４…空調機
５…照明器具
６…人物
１１…フロアレイアウト記憶部
１２…機器情報記憶部
１３…制御ルール記憶部
１４…制御ルールパラメータ記憶部
１５…電力削減目標量記憶部
１６…センシング情報記憶部
１００…記憶部
２００…調整支援部
２１０…マッピング部
２１１…機器マッピング部
２１２…制御区分決定部
２２０…演算ルール形成部
２３０…情報更新部
２４０…シミュレート部
２４１…シミュレート演算部
２４２…シミュレート結果出力部
２４３…表示制御部
２４４…網羅判定部
２４５…制御量変更部
２５０…パラメータ変更部
２６０…レイアウト変更部
２７０…予測情報生成部
３００…入出力制御部
４００…出力部
５００…入力部

Claims (12)

1. 建物のフロア内における備品の配置を示すフロアレイアウトと、前記フロアにおける電力消費機器の位置を示す機器レイアウトとを結び付けた機器マッピング情報を生成する機器マッピング部と、
   前記機器マッピング情報に基づいて、各フロアを複数に区切った各エリアに属する電力消費機器を決定する制御区分決定部と、
   電力消費機器の制御優先度を算出するための制御ルール及びこれに適用するパラメータに基づいて、制御結果を求めるための演算ルールを形成する演算ルール形成部と、
   電力削減目標量、前記制御区分、前記演算ルール、前記フロア内の状況を示すセンシング情報に基づいて、制御結果をシミュレートする演算を行うシミュレート演算部と、
   前記シミュレート演算部による演算結果を出力するシミュレート結果出力部と、
   前記シミュレート結果出力部が出力する演算結果を、文字、図形及び色の少なくとも一つによって、表示装置に識別表示させる表示制御部と、
   を有することを特徴とする電力調整支援装置。
2. 前記パラメータを変化させるパラメータ変更部を有し、
   変化した前記パラメータに基づいて、前記演算ルール形成部により形成される演算ルールが変化することにより、変化した各演算ルールに基づいて、前記シミュレート演算部がシミュレート演算を行うことを特徴とする請求項１記載の電力調整支援装置。
3. 電力消費機器の制御量を変化させる制御量変更部を有し、
   変化した各制御量に基づいて、前記シミュレート演算部が演算を行うことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の電力調整支援装置。
4. 前記フロアレイアウトを変化させるフロアレイアウト変更部を有し、
   変化した各フロアレイアウトに基づいて、前記シミュレート演算部がシミュレート演算を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の電力調整支援装置。
5. 過去のセンシング情報に基づいて、将来のセンシング情報を予測する予測情報生成部を有し、
   予測されたセンシング情報に基づいて、前記シミュレート演算部が演算を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の電力調整支援装置。
6. 前記シミュレート演算部による演算によって得られた電力削減量に基づいて、電気料金の削減額を求める削減額算出部を有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の電力調整支援装置。
7. 外部から入力された情報に基づいて、フロアレイアウトを生成するレイアウト生成部を有することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の電力調整支援装置。
8. 前記表示制御部は、制限を受ける制御区分における人数を、制限により影響を受けた人数として表示させることを特徴とする請求項７記載の電力調整支援装置。
9. 前記センシング情報は、前記フロア内の人物若しくは環境に関する情報を含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の電力調整支援装置。
10. 外部から入力された情報に基づいて、前記センシング情報を推定する情報推定部を有することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の電力調整支援装置。
11. コンピュータ又は電子回路が、
    建物のフロア内における備品の配置を示すフロアレイアウトと、前記フロアにおける電力消費機器の位置を示す機器レイアウトとを結び付けた機器マッピング情報を生成する機器マッピング処理と、
    前記機器マッピング情報に基づいて、各フロアを複数に区切った各エリアに属する電力消費機器を決定する制御区分決定処理と、
    電力消費機器の制御優先度を算出するための制御ルール及びこれに適用されるパラメータに基づいて、制御結果を求めるための演算ルールを形成する演算ルール形成処理と、
    電力削減目標量、前記制御区分、前記演算ルール、前記フロア内の状況を示すセンシング情報に基づいて、制御結果をシミュレートする演算を行うシミュレート演算処理と、
    前記シミュレート演算処理による制御結果を出力するシミュレート結果出力処理と、
    前記シミュレート結果出力部が出力する演算結果を、文字、図形及び色の少なくとも一つによって、表示装置に識別表示させる表示制御処理と、
    を実行することを特徴とする電力調整支援方法。
12. コンピュータに、
    建物のフロア内における備品の配置を示すフロアレイアウトと、前記フロアにおける電力消費機器の位置を示す機器レイアウトとを結び付けた機器マッピング情報を生成する機器マッピング処理と、
    前記機器マッピング情報に基づいて、各フロアを複数に区切った各エリアに属する電力消費機器を決定する制御区分決定処理と、
    電力消費機器の制御優先度を算出するための制御ルール及びこれに適用されるパラメータに基づいて、制御結果を求めるための演算ルールを形成する演算ルール形成処理と、
    電力削減目標量、前記制御区分、前記演算ルール、前記フロア内の状況を示すセンシング情報に基づいて、制御結果をシミュレートする演算を行うシミュレート演算処理と、
    前記シミュレート演算処理による制御結果を出力するシミュレート結果出力処理と、
    前記シミュレート結果出力部が出力する演算結果を、文字、図形及び色の少なくとも一つによって、表示装置に識別表示させる表示制御処理と、
    を実行させることを特徴とする電力調整支援プログラム。

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