JP5816729B2 - 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
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。
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。
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)の記憶する前記気象要素データのうち前記建築物(10)の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についてのデータ(以下「建築物熱収支データ」という。)以外のデータ及び前記使用電力量データ記憶手段(32)の記憶する前記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、
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前記気象要素予測データを代入して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。)を算出する使用電力量予測データ算出手段(36)と、
前記建築物熱収支データに基づいて前記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。
「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。
「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、
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前記気象要素データのうち建築物熱収支データ以外の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前記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、
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前記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ステップと、
前記建築物熱収支データに基づいて前記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。
(第3の発明)
前記課題を解決するために、第3の発明は、
コンピュータを用いて、建築物(10)の使用電力量を予測するためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
気象要素データを記憶する気象要素データ記憶手段(31)、
使用電力量データを記憶する使用電力量データ記憶手段(32)、
前記気象要素データ記憶手段(31)の記憶する前記気象要素データのうち建築物熱収支データ以外のデータ及び前記使用電力量データ記憶手段(32)の記憶する前記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)、
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手段(35)、
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前記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)、
前記建築物熱収支データに基づいて前記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)、として機能させるためのプログラムである。
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、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2の発明によると、上記第1の発明と同様の効果を奏する。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 (3)
- 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前記気象要素データのうち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データ(以下「建築物熱収支データ」という。)以外のデータ及び前記使用電力量データ記憶手段の記憶する前記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、
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前記気象要素予測データを代入して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。)を算出する使用電力量予測データ算出手段と、
前記建築物熱収支データに基づいて前記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前記気象要素データのうち建築物熱収支データ以外の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前記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、
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前記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ステップと、
前記建築物熱収支データに基づいて前記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制御方法。 - コンピュータを用いて、建築物の使用電力量を予測するためのプログラムであって、
前記コンピュータを、
気象要素データを記憶する気象要素データ記憶手段、
使用電力量データを記憶する使用電力量データ記憶手段、
前記気象要素データ記憶手段の記憶する前記気象要素データのうち建築物熱収支データ以外のデータ及び前記使用電力量データ記憶手段の記憶する前記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、
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手段、
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前記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、
前記建築物熱収支データに基づいて前記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、として機能させるためのプログラム。
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