JP5943255B2 - エネルギー管理装置及びエネルギー管理システム - Google Patents

Description

本発明は、建築物内のエネルギー消費量を推定して効率的なエネルギー管理を行うエネルギー管理装置及びエネルギー管理システムに関する。

近年、業務用ビルや商業用ビル等の建築物内においてエネルギー管理システム(ＥＭＳ：Energy Management System)が導入されるようになっている。ＥＭＳは、建築物（例えばビル）内における空調設備、照明設備、防災設備、防犯設備等の建築設備を対象とし、各種センサ、メータにより室内環境やエネルギー消費の状況、各設備機器の運転状況等を監視し、各設備機器の最適な運転管理や制御を行うものとして知られている。

また、近年では地球環境への配慮から省エネルギー（省エネとも略す）の重要性と共にＥＭＳによるエネルギー管理の重要性が高まっている。
例えば、特許文献１において、ビルの施設内の様々な設備機器のエネルギーデータや運転状況を収集してリアルタイムにモニタリングし、或いは履歴からエネルギー消費傾向を解析して表示することで、エネルギー管理を効果的に行う方法が提案されている。

一方、特許文献２には、室内環境や空調機器の熱負荷を物理モデルに基いて計算し、空調負荷の見積り、空調システムの設計等に利用する室内環境・空調シミュレーション（非特許文献参照）を用い、効率的な空調制御を行う方法が提案されている。
更に、特許文献２には、気象条件の情報や室内環境の測定値と空調機器の運用スケジュールに基き、数時間〜１日のシミュレーションを実行することにより、エネルギー消費、快適性、コスト等の評価を行い、管理者の運用スケジュール策定を支援する方法が記載されている。この方法によれば、快適性と、省エネ及び省コスト性とを両立した制御が可能となっている。

特開２０１１−２４８５６８号公報 特開２０１１−１４１０９２号公報 空気調和・衛生工学会「空気調和・衛生工学便覧第１４版」ｐ４４３−ｐ４６９

しかし、特許文献２の方法で空調機器の制御を行う場合、室内環境・空調負荷シミュレーションを精度良く行うには、シミュレーションを行うコンピュータに、内部熱負荷を正しく設定することが必要である。照明装置やＯＡ(Office Automation)機器等の室内機器は大きな熱負荷を発生するが、これらの熱負荷を精度良く同定するには、特許文献１にあるようなＥＭＳにより、室内の各機器の稼働状況や消費電力を計測して把握することが必要である。しかし、室内の各機器の稼働状況や消費電力を全て個別に計測することは、高価格の電力計等が多数必要であることから大幅なコスト高となって実現が困難であるという問題がある。
このため、一般的にはビル全体の電力消費のみを電力計で計測する構成となっている。やや付加価値の高いビルでも、フロア毎に電力計を備えて電力消費を計測するに留まる構成となっている。

また、一般的な事務所ビルの場合、室内機器の発熱量と同程度に在室者の人体熱負荷が大きな影響を与えるが、人体熱負荷は直接計測する手段がないという問題がある。
近年、セキュリティー上の理由から導入される入退室管理システム等と組み合わせて人体熱負荷を推定する方法もあるが、やはりコストが高い。また、入退室管理システムは何処の施設でも導入するような物ではないため、特に大規模なビル管理システム等を導入することが無い中小規模のビルでは、人体熱負荷を同定することが困難であるという問題がある。
これら問題のため、建築物内のエネルギー需要予測を行う場合、低コストで適正に行うことができないという問題があった。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、建築物内の各機器や人体等の内部熱負荷を低コストで精度良く推定することを可能として建築物内のエネルギー需要予測を低コストで適正に行うことができるエネルギー管理装置及びエネルギー管理システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、建築物に設置された空調機器の負荷電流と、当該建築物の建立地域の気象条件の情報とを取得する取得手段と、前記取得された気象条件の情報を用いて前記建築物の外部から内部へ流入する外部熱負荷を計算する外部熱負荷計算部と、前記取得された空調機器の負荷電流から当該空調機器の熱負荷である空調熱負荷を推定し、この空調熱負荷と前記計算された外部熱負荷との差分から前記建築物の内部における当該空調熱負荷を除く内部熱負荷を推定する内部熱負荷推定部とを備えるようにした。

本発明によれば、建築物内の各機器や人体等の内部熱負荷を低コストで精度良く推定することを可能として建築物内のエネルギー需要予測を低コストで適正に行うことができるエネルギー管理装置及びエネルギー管理システムを提供することができる。

本発明の実施形態に係るエネルギー管理システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態のエネルギー管理システムにおけるエネルギー管理装置の構成例を示すブロック図である。 ビル内の一事務室において室内環境に影響を与える代表的な熱負荷を示すビル事務室部分の断面図である。 エネルギー管理装置で推定される内部熱負荷及び外部熱負荷、空調熱負荷の一例を表すグラフ図である。 エネルギー管理装置で求められる内部熱負荷（推定値）、室内機器消費電力（計測値）及び人体熱負荷（推定値）の一例を表すグラフ図である。 室内機器消費電力の変動パターン例を表すグラフ図である。 室内の人体熱負荷の変動パターン例を表すグラフ図である。 エネルギー管理装置で求められるエネルギー需要予測結果と、現在の各種消費電力の変動とを併せて表わすグラフ図である。 エネルギー管理システムによりビルのエネルギー需要予測を行う動作を説明するための第１フローチャートである。 エネルギー管理システムによりビルのエネルギー需要予測を行う動作を説明するための第２フローチャートである。

以下、本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。
＜実施形態の構成＞
図１は、本発明の実施形態に係るエネルギー管理システム１０の構成を示すブロック図である。
エネルギー管理システム１０は、建築物（例えばビル）内の空調機器、照明器具やＯＡ機器等の室内機器や人体等の熱負荷を低コストで精度良く推定して、ビル内のエネルギー需要予測を適切に行うものである。このエネルギー管理システム１０は、エネルギー管理装置１１と、エネルギー管理装置１１にローカルネットワーク１２を介して接続された電力計測装置１３及び空調機器コントローラ１４と、エネルギー管理装置１１に公衆ネットワーク１５を介して接続された気象情報提供装置１６とを備えて構成されている。

電力計測装置１３は、ビル内の配電盤３１に設置されており、少なくともビル全体の電器設備の消費電力（ビル全体消費電力）を計測する。この計測されたビル全体消費電力値である電力計測データは、ローカルネットワーク１２を介してエネルギー管理装置１１へ送信されるようになっている。

空調機器コントローラ１４は、ｎ（ｎは自然数）台の空調機器４１ａ〜４１ｎが接続されており、各空調機器４１ａ〜４１ｎの運転状況の情報である空調機器運用データを取得して、ローカルネットワーク１２を介してエネルギー管理装置１１へ送信する。但し、運転状況の情報とは、各空調機器４１ａ〜４１ｎの動作情報としての負荷電流や、空調時の吸引及び排出空気の各温度等の計測値を含む情報である。但し、動作情報は、負荷電流の他に、各空調機器４１ａ〜４１ｎにおけるモータ回転速度等の動作に係る情報を含む。

但し、各空調機器４１ａ〜４１ｎは、室外機と室内機とを組み合わせたパッケージ空調機であるとする。従って、１台目の空調機器４１ａは、空調機器コントローラ１４に接続された室外機４２と、この室外機４２に接続された複数の室内機４２ａ，４２ｂ…４２ｎとを備えて構成されている。ｎ台目の空調機器４１ｎも同様に、空調機器コントローラ１４に接続された室外機４３と、この室外機４３に接続された複数の室内機４３ａ，４３ｂ…４３ｎとを備えて構成されている。
なお、パッケージ空調機は、室外機４２（又は４３）及び各室内機４２ａ〜４２ｍ（又は４３ａ〜４３ｍ）の双方で冷暖房を行うための冷凍サイクルが構成されており、図示せぬ圧縮器、蒸発器、凝縮器、送風機等をその双方に適時組み込んだユニットとなっている。

気象情報提供装置１６は、気象会社等に備えられており、上記ビルの建立地域で計測される外気の気温、湿度、風速、日射量等の気象データや、気象予報士等の操作によるコンピュータで予測された気象予報データを、公衆ネットワーク１５を介してエネルギー管理装置１１へ送信する。
エネルギー管理装置１１は、エネルギー需要予測部１１ａと、内部熱負荷推定部１１ｂと、運用データベース部１１ｃと、外部熱負荷計算部１１ｄとを備えて構成されている。

運用データベース部１１ｃは、電力計測装置１３から受信した電力計測データと、空調機器コントローラ１４から受信した空調機器運用データと、気象情報提供装置１６から受信した気象条件の情報である気象データ及び気象予報データとを、その計測日時や予め定められた日時毎に記憶して蓄積する。但し、各データの受信は、エネルギー管理装置１１の図示せぬデータ及び信号の送受信機能（取得手段）により行われる。
外部熱負荷計算部１１ｄは、後述のようにビルの室外から室内に流入する外部熱負荷の計算を行う。内部熱負荷推定部１１ｂは、後述のようにビルの室内の内部熱負荷の推定を行う。外部熱負荷の計算には幾つかの方法があるが、本例では熱負荷シミュレーションを利用した計算を行い、この際、内部熱負荷の推定も実施するようになっている。

このような構成のエネルギー管理装置１１は、図２に示すようにＣＰＵ(Central Processing Unit)１０１ａ、ＲＯＭ(Read Only Memory)１０１ｂ、ＲＡＭ(Random Access Memory)１０１ｃ、運用データベース部１１ｃが構築される記憶装置(HDD：Hard Disk Drive等)１０１ｄを備え、これら１０１ａ〜１０１ｄがバス１０２に接続された一般的な構成となっている。このような構成において、例えばＣＰＵ１０１ａがＲＯＭ１０１ｂに書き込まれたプログラム１０１ｆを実行して、後述するエネルギー管理装置１１の各処理制御を実現するようになっている。

図３はビル内の一事務室１１０において室内環境に影響を与える代表的な熱負荷を示すビル事務室部分の断面図である。
事務室１１０において、１１１はビル外に面したガラス窓、１１２は外壁、１１３は内壁、１１４は床（又は下の階の天井）、１１５は空調機器の室内機、１１６は照明機器、１１７はＯＡ機器等の各種電気機器である事務機器、１１８は在室者である。但し、室内機１１５は、図１に示した各室内機４２ａ〜４２ｍ，４３ａ〜４３ｍの何れかであるとする。なお、符号１２０で太陽を示している。

また、矢印Ｑ_ＥＷは外壁１１２から事務室１１０に入り込む熱負荷（外壁熱負荷）、矢印Ｑ_ＳＲはガラス窓１１１から事務室１１０に射し込む日射の熱負荷（日射熱負荷）、矢印Ｑ_Ｇはガラス窓１１１から熱伝達で事務室１１０に入り込む熱負荷（窓熱伝達熱負荷）、矢印Ｑ_ＩＮＦは換気や隙間風により事務室１１０に入り込む熱負荷（換気隙間風熱負荷）、矢印Ｑ_ＩＷは内壁１１３や床（又は下の階の天井）１１４から事務室１１０に入り込む熱負荷（内壁床熱負荷）、矢印Ｑ_Ｅは事務室１１０内の照明機器１１６や事務機器１１７から発生する熱負荷（室内機器熱負荷）、矢印Ｑ_Ｈは事務室１１０内の在室者１１８から発生する人体熱負荷、矢印Ｑ_ＡＣは室内機１１５から発生する空調熱負荷である。
なお、図３において、ドット（黒丸）の横に示す符号θ_Ｏは外気温度、θ_ＲＳは事務室１１０の室内温度、θ_Ａは事務室１１０の上下左右に隣接する室内の隣室温度、ＳＡＴ(Sol-air temperature)は相当外気温度を表している。

熱負荷シミュレーションでは、各矢印で示した各熱負荷Ｑ_ＥＷ，Ｑ_ＳＲ，Ｑ_Ｇ，Ｑ_ＩＮＦ，Ｑ_ＩＷ，Ｑ_Ｅ，Ｑ_Ｈ，Ｑ_ＡＣの要素を基に、所定時刻間隔で、気象条件（外気温度、湿度、風速、日射量等）、建築物緒元（壁、ガラス等）及び空調機器の運転条件（室温設定、風量等）の情報に基き計算を行うことで、室内の熱負荷環境や空調熱負荷の変化等を求めることができる。なお、各熱負荷Ｑ_ＥＷ，Ｑ_ＳＲ，Ｑ_Ｇ，Ｑ_ＩＮＦ，Ｑ_ＩＷ，Ｑ_Ｅ，Ｑ_Ｈ，Ｑ_ＡＣの算出方法は、前述した非特許文献等に記載されている周知の方法なのでここでは説明を省略する。

但し、本例のビルにおける建築物緒元のデータは、ガラス窓１１１や内外壁１１２，１１３、ドア等の隙間や断熱状態、コンクリート厚、窓のサイズや向き（方位）、建築物自体の方位等であり、これら建築物緒元データが、運用データベース部１１ｃに予め記憶されているものとする。

また、各熱負荷Ｑ_ＥＷ，Ｑ_ＳＲ，Ｑ_Ｇ，Ｑ_ＩＮＦ，Ｑ_ＩＷ，Ｑ_Ｅ，Ｑ_Ｈ，Ｑ_ＡＣの内、室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ、人体熱負荷Ｑ_Ｈ、及び空調熱負荷Ｑ_ＡＣが事務室１１０内部の内部熱負荷であり、これ以外の熱負荷、即ち外壁熱負荷Ｑ_ＥＷ、日射熱負荷Ｑ_ＳＲ、窓熱伝達熱負荷Ｑ_Ｇ、換気隙間風熱負荷Ｑ_ＩＮＦ、内壁床熱負荷Ｑ_ＩＷが事務室１１０の外部からの外部熱負荷に相当する。但し、以降の説明では、内部熱負荷は、空調熱負荷Ｑ_ＡＣを除く、室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ及び人体熱負荷Ｑ_Ｈの双方であるとする。空調熱負荷Ｑ_ＡＣは、空調機器コントローラ１４による負荷電流等の計測値から消費電力を求めることで実測値として取得できるので、単独で用いる。

ここで、熱負荷シミュレーションを行う際に、事務室１１０における空調が適正に行われ、室内環境が一定条件に維持されていると仮定すると、図３にも記載した次式（１）が成立する。
Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ＋Ｑ_Ｅ＋Ｑ_Ｈ＋Ｑ_ＡＣ＝０ …（１）
ここで、空調熱負荷Ｑ_ＡＣは、外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）＋内部負荷熱（Ｑ_Ｅ＋Ｑ_Ｈ）と等しいことから、Ｑ_ＡＣ−（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）の計算によって、（Ｑ_Ｅ＋Ｑ_Ｈ）＝内部熱負荷を算出する次式（２）が得られる。
Ｑ_Ｅ＋Ｑ_Ｈ＝Ｑ_ＡＣ−（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ） …（２）

図１に示す外部熱負荷計算部１１ｄは、ビルの全室について予め定められた時間毎に、運用データベース部１１ｃに記憶された気象条件である気象データと、建築物緒元データに基いて、上述した周知の方法で外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）を計算する。但し、外部熱負荷計算部１１ｄによって、今後（未来）の日時における外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）の計算を行う場合は、気象条件として気象データに代え、気象予報データを使用する。

内部熱負荷推定部１１ｂは、運用データベース部１１ｃに記憶された空調機器運用データにおける空調機器４１ａ〜４１ｎの負荷電流値等を用いて空調機器消費電力を求めることで、実測値として空調熱負荷Ｑ_ＡＣを求める。更に、内部熱負荷推定部１１ｂは、その空調熱負荷Ｑ_ＡＣと、外部熱負荷計算部１１ｄで計算された外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）とを、上式（２）に当て嵌めることにより、室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ＋人体熱負荷Ｑ_Ｈの内部熱負荷を求める推定を行う。

このように推定される内部熱負荷及び外部熱負荷、空調熱負荷Ｑ_ＡＣの一例を図４にグラフで表す。図４は横軸に１日の時間（０時〜２４時）を表し、縦軸にＰ０〜Ｐ９で均等割りした熱負荷（ｋｗ）を表しており、この横軸と縦軸において、空調熱負荷（計測値）をグラフ１０１で表し、外壁熱負荷（計算値）をグラフ１０２で、内部熱負荷（推定値）をグラフ１０３で表している。

これら熱負荷１０１〜１０３の関係は次式（３）のようになっている。
空調熱負荷１０１−外部熱負荷１０２＝内部熱負荷１０３ …（３）
従って、内部熱負荷推定部１１ｂは、運用データベース部１１ｃに蓄積された所定期間、例えば０時から２４時までの１日の期間における電力計測データによるビル全体消費電力から、実計測に応じた空調機器消費電力を減算して、室内機器消費電力（＝室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ）を求める。この計算は下式（４）で表される。
ビル全体消費電力−空調熱負荷１０１＝室内機器消費電力 …（４）
この式（４）の室内機器消費電力は、図１に示す電力計測装置１３による実計測値のビル全体消費電力及び空調熱負荷１０１から得られるので、計測値でもある。
なお、空調機器消費電力は、実計測値がなければ、空調熱負荷Ｑ_ＡＣを空調機器の成績係数（ＣＯＰ）で除算して求めることもできる。

ここで、室内機器消費電力＝室内機器熱負荷Ｑ_Ｅなので、Ｑ_Ｅを既知とすると、上式（２）から、直接求めることが困難な人体熱負荷Ｑ_Ｈを下式（５）のように求めることができる。
Ｑ_Ｈ＝Ｑ_ＡＣ−（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）−Ｑ_Ｅ …（５）
図５に一例として、上式（５）により求められる人体熱負荷（推定値）Ｑ_Ｈのグラフ１０５を、上式（３）による内部熱負荷（推定値）１０３と、上式（４）で表した室内機器消費電力（計測値）１０４と共に表わす。但し、図５は縦軸が熱負荷（ｋＷ）、横軸が時刻である。

これら熱負荷１０３，１０５及び室内機器消費電力１０４の関係は、上式（５）と等価な下式（５ａ）で表される。
内部熱負荷１０３−室内機器消費電力１０４＝人体熱負荷１０５ …（５ａ）
このように求められる室内機器消費電力１０４（＝室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ）と人体熱負荷Ｑ_Ｈは、運用データベース部１１ｃに、日時を共通条件（パラメータともいう）として記憶される。

次に、図１に示すエネルギー需要予測部１１ａは、運用データベース部１１ｃに記憶された各データに基き、次のようにエネルギー需要の予測処理を行う。
前提条件として、図５に示す室内機器消費電力１０４及び室内の人体熱負荷１０５は、通常、日々の気象条件の変動の影響を受けず、ビルの運用状況に依存して変動するため、運用条件の等しい期間、例えば平日や休日といった区分毎の期間で整理すると、略同じ傾向を示すことになる。

この同じ傾向を示す室内機器消費電力１０４の変動パターン例を図６に示し、室内の人体熱負荷１０５の変動パターン例を図７に示す。
図６は運用状況の等しい平日３日間の室内における室内機器消費電力１０４の推定データ１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃと、その３日分の平均の室内機器消費電力パターン１０４Ｍとのグラフを示す図である。但し、図６は縦軸が熱負荷（ｋＷ）、横軸が時刻である。

即ち、平日３日間の１日毎において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、室内の室内機器消費電力１０４を推定し、１日目の推定値を第１の室内機器消費電力１０４ａとしてグラフ化し、２日目の推定値を第２の室内機器消費電力１０４ｂとしてグラフ化し、３日目の推定値を第３の室内機器消費電力１０４ｃとしてグラフ化する。更に、内部熱負荷推定部１１ｂにより、３日分の室内機器消費電力１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの平均を計算して、室内機器消費電力パターン（単に、パターンともいう）１０４Ｍを得る。

図７は運用状況の等しい平日３日間の室内における人体熱負荷１０５の推定データ１０５ａ，１０５ｂ，１０５ｃと、その３日分の平均の人体熱負荷パターン１０５Ｍとのグラフを示す図である。但し、図７は縦軸が熱負荷（ｋＷ）、横軸が時刻である。
即ち、平日３日間の１日毎において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、室内の人体熱負荷１０５を推定し、１日目の推定値を第１の人体熱負荷１０５ａとしてグラフ化し、２日目の推定値を第２の人体熱負荷１０５ｂとしてグラフ化し、３日目の推定値を第３の人体熱負荷１０５ｃとしてグラフ化する。更に、内部熱負荷推定部１１ｂにより、３日分の人体熱負荷１０５ａ，１０５ｂ，１０５ｃの平均を計算して、人体熱負荷パターン（単に、パターンともいう）１０５Ｍを得る。

このように各１０４Ｍ，１０５Ｍを得るために次のような設定が行われる。即ち、内部熱負荷推定部１１ｂにおいて、例えば１日１回など定期的に自動で１日分の室内機器消費電力１０４及び人体熱負荷１０５を推定するように設定し、更に、３日分の平均計算を行うことで、各パターン１０４Ｍ，１０５Ｍを得るように設定しておく。この設定は、エネルギー管理装置１１の図示せぬ設定手段において行われる。

更に、その設定に応じて得られた各パターン１０４Ｍ，１０５Ｍは、運用データベース部１１ｃに、日時をパラメータとして関連データに対応付けられて記憶される。
ここで、図１に示すエネルギー管理装置１１のエネルギー需要予測部１１ａが、運用データベース部１１ｃに記憶された各データに基き、１日分のエネルギー需要予測を行う場合、次の演算処理を行う。

エネルギー管理装置１１は、公衆ネットワーク１５を介して気象情報提供装置１６から、エネルギー需要予測を行う日の気象予報データを取得し、外部熱負荷計算部１１ｄの熱負荷シミュレーションにより、取得した気象予報データと建築物緒元データに基いて、外部熱負荷を計算する。
次に、エネルギー需要予測部１１ａでエネルギー需要予測を行う場合、エネルギー需要予測を行う日（需要予測日）と運用状況が同じ日（同運用状況日）から得られた各パターン１０４Ｍ，１０５Ｍを、運用データベース部１１ｃから検索し、これら検索パターン１０４Ｍ，１０５Ｍを、室内機器熱負荷Ｑ_Ｅと人体熱負荷Ｑ_Ｈとして用いる。

ここで、熱負荷シミュレーションにより成立する上式（１）の関係から、空調熱負荷Ｑ_ＡＣを求めるために当該式（１）の変形を行うと、下式（６）となる。
Ｑ_ＡＣ＝−（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ＋Ｑ_Ｅ＋Ｑ_Ｈ） …（６）

この式（６）のように、予め設定する室内環境や、空調の実施日時等の条件を定めておけば、必要な空調熱負荷Ｑ_ＡＣが、内部熱負荷推定部１１ｂにより推定される。
次に、エネルギー需要予測部１１ａで、その求められた空調熱負荷Ｑ_ＡＣをＣＯＰで除算することで、空調機器消費電力の予測値が求められる。但し、ＣＯＰは空調熱負荷Ｑ_ＡＣに応じた関数で表すこともできる。事前に空調機器運用データからＣＯＰの関数を作成しておくことで、より精度が向上する。

ここで、室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ＝室内機器消費電力であるから、エネルギー需要予測部１１ａで、次式（７）のようにビル全体消費電力予測値を算出してエネルギー需要予測を行うことができる。
ビル全体消費電力予測値（エネルギー需要予測結果）＝空調機器消費電力＋Ｑ_Ｅ …（７）

更に、エネルギー需要予測部１１ａは、そのエネルギー需要予測結果を、図示せぬディスプレイに現在の各種消費電力の変動と併せて、例えば図８に示すグラフのように表示する。但し、図８は縦軸が消費電力（ｋＷ）、横軸が時刻である。図８には、予想外気温１２１と、予測空調機器消費電力１２２と、予測ビル全体消費電力（エネルギー需要予測結果）１２３と共に、現在（図中の１４時）までの実際の空調機器消費電力１２４及びビル全体消費電力１２５を表している。但し、予想外気温１２１は、気象情報提供装置１６から、エネルギー需要予測を行う日の気象予報データが取得された際に、外部熱負荷計算部１１ｄがその気象予報データに基いて求める。

＜実施形態の動作＞
次に、上記構成のエネルギー管理システム１０によりビルのエネルギー需要予測を行う動作を、図９及び図１０に示すフローチャートを参照して説明する。但し、図１に示す運用データベース部１１ｃには、図３に示す本例ビルの建築物緒元データが予め記憶されているものとする。

図９に示すステップＳ１において、図１に示すエネルギー管理装置１１により、ビル内の配電盤３１に設置された電力計測装置１３により時々刻々と計測されるビル全体消費電力が、ローカルネットワーク１２を介して受信される。この受信されたビル全体消費電力が電力計測データとして、運用データベース部１１ｃに日時に対応付けられて記憶される。但し、本動作説明における日時には、年月も対応付けられるとする。

また、ステップＳ２において、エネルギー管理装置１１では、空調機器コントローラ１４で取得される各空調機器４１ａ〜４１ｎの空調機器運用データが、ローカルネットワーク１２を介して受信され、この受信された空調機器運用データが運用データベース部１１ｃに日時に対応付けられて記憶される。

更に、ステップＳ３において、エネルギー管理装置１１では、公衆ネットワーク１５を介して気象情報提供装置１６から気象データが受信され、この受信された気象データが運用データベース部１１ｃに日時に対応付けられて記憶される。
次に、ステップＳ４において、外部熱負荷計算部１１ｄにより、ビル全室について予め定められた時間毎に、運用データベース部１１ｃに記憶された気象データと建築物緒元データに基き、熱負荷シミュレーションにより外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）が計算される。即ち、図３に矢印で示す外壁熱負荷Ｑ_ＥＷ、日射熱負荷Ｑ_ＳＲ、窓熱伝達熱負荷Ｑ_Ｇ、換気隙間風熱負荷Ｑ_ＩＮＦ、内壁床熱負荷Ｑ_ＩＷが計算される。

また、ステップＳ５において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、運用データベース部１１ｃに記憶された空調機器運用データから空調機器消費電力が求められることで、実測値としての空調熱負荷Ｑ_ＡＣが推定される。
更に、ステップＳ６において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、上記ステップＳ５で推定された空調熱負荷Ｑ_ＡＣと、上記ステップＳ４で計算された外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）とが、上式（２）に当て嵌められることにより、室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ＋人体熱負荷Ｑ_Ｈによる内部熱負荷が推定される。

これらステップＳ４〜Ｓ６により、例えば図４にグラフで示すように、１日分（２４時間分）の空調熱負荷（計測値）１０１と、外部熱負荷（計算値）１０２と、内部熱負荷（推定値）１０３とが得られる。これら熱負荷１０１〜１０３の関係は上式（３）の通りである。

次に、ステップＳ７において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、運用データベース部１１ｃに蓄積された１日分のビル全体消費電力（電力計測データ）から、上記ステップＳ５で得られた空調機器消費電力が減算され、室内機器消費電力（＝室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ）が求められる。この計算式は上式（４）の通りである。
ここで、室内機器消費電力＝室内機器熱負荷Ｑ_Ｅなので、ステップＳ８において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、そのＱ_Ｅが上式（２）に当て嵌められ、更に上式（５）のように人体熱負荷Ｑ_Ｈが推定される。

これらステップＳ７，Ｓ８により、例えば図５にグラフで示すように、１日の室内機器消費電力（計測値）１０４と、人体熱負荷（推定値）１０５とが得られる。これらに上記内部熱負荷（推定値）１０３を加えて図５に表した場合の、各熱負荷１０３，１０５及び室内機器消費電力１０４の関係が、上式（５）と等価な上式（５ａ）で表される。

次に、ステップＳ９において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、上記ステップＳ７で得られた室内機器消費電力１０４（＝室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ）と、上記ステップＳ８で得られた人体熱負荷１０５とが、運用データベース部１１ｃに、日時をパラメータとして記憶される。

次に、ステップＳ１０において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、室内の室内機器消費電力１０４が所定時間毎に推定され、この推定により一日単位で、図６に示す各々の推定データ１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃが得られ、これらが運用データベース部１１ｃに日時をパラメータとして記憶される。

また、図１０に示すステップＳ１１において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、室内の人体熱負荷１０５が所定時間毎に推定され、この推定により一日単位で、図７に示す各々の推定データ１０５ａ，１０５ｂ，１０５ｃが得られ、これらが運用データベース部１１ｃに日時をパラメータとして記憶される。

更に、ステップＳ１２において、内部熱負荷推定部１１ｂにより、運用データベース部１１ｃに記憶された例えば３日分の室内機器消費電力１０４の推定データ１０４ａ，１０４ｂ，１０４ｃの平均が計算され、図６に示す室内機器消費電力パターン１０４Ｍが得られる。更に、同じく記憶された上記と同じ３日分の人体熱負荷１０５の推定データ１０５ａ，１０５ｂ，１０５ｃの平均が計算され、図７に示す人体熱負荷パターン１０５Ｍが得られる。この得られた各パターン１０４Ｍ，１０５Ｍが、運用データベース部１１ｃに、日時をパラメータとして記憶される。

次に、ステップＳ１３において、図１に示すエネルギー需要予測部１１ａにより、１日分のエネルギー需要予測が開始される。
この場合、ステップＳ１４において、エネルギー管理装置１１で、公衆ネットワーク１５を介して気象情報提供装置１６から、エネルギー需要予測を行う日の気象予報データが取得される。

次に、ステップＳ１５において、外部熱負荷計算部１１ｄの熱負荷シミュレーションにより、上記ステップＳ１４で取得された気象予報データと、運用データベース部１１ｃに記憶された建築物緒元データとに基き、外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）が計算される。この際、気象予報データから外気温の予想値（予想外気温）も求められる。
次に、ステップＳ１６において、内部熱負荷推定部１１ｂで、運用データベース部１１ｃから、需要予測日と同運用状況日の室内機器消費電力パターン１０４Ｍ及び人体熱負荷パターン１０５Ｍが検索される。

これら検索パターン１０４Ｍ，１０５Ｍは、ステップＳ１７において、内部熱負荷推定部１１ｂにて、室内機器熱負荷Ｑ_Ｅと人体熱負荷Ｑ_Ｈとして用いられ、これらＱ_Ｅ及びＱ_Ｈと、上記ステップＳ１５で計算された外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）とが、上式（６）に当て嵌められることにより、空調熱負荷Ｑ_ＡＣが求められる。

次に、ステップＳ１８において、エネルギー需要予測部１１ａで、上記ステップＳ１７で求められた空調熱負荷Ｑ_ＡＣがＣＯＰで除算されることで、空調機器消費電力の予測値（予測空調機器消費電力）が求められる。
ここで、室内機器熱負荷Ｑ_Ｅ＝室内機器消費電力であるから、ステップＳ１９において、エネルギー需要予測部１１ａで、上式（７）に予測空調機器消費電力と室内機器熱負荷Ｑ_Ｅとが当て嵌められることで、ビル全体消費電力の予測値（予測ビル全体消費電力）が算出されてエネルギー需要予測結果が求められる。

次に、ステップＳ２０において、エネルギー需要予測部１１ａにより、図示せぬディスプレイに図８に示すように、上記ステップＳ１５で求められた予想外気温１２１と、上記ステップＳ１８で求められた予測空調機器消費電力１２２と、上記ステップＳ１９で求められた予測ビル全体消費電力（エネルギー需要予測結果）１２３と共に、現在（図中の１４時）までの実際の空調機器消費電力１２４及びビル全体消費電力１２５が表される。

＜実施形態の効果＞
以上説明したように、本実施形態のエネルギー管理装置１１は、ビルに設置された空調機器４１ａ〜４１ｎの動作情報としての負荷電流と、ビルの建立地域の気象条件の情報とを取得する取得手段（送受信機能）と、取得された気象条件の情報を用いてビルの外部から内部へ流入する外部熱負荷（Ｑ_ＥＷ＋Ｑ_ＳＲ＋Ｑ_Ｇ＋Ｑ_ＩＮＦ＋Ｑ_ＩＷ）を計算する外部熱負荷計算部１１ｄと、取得された負荷電流から空調機器４１ａ〜４１ｎの熱負荷である空調熱負荷Ｑ_ＡＣを推定し、この空調熱負荷Ｑ_ＡＣと計算された外部熱負荷との差分からビルの内部における空調熱負荷Ｑ_ＡＣを除く内部熱負荷（＝室内機器熱負荷（機器熱負荷）Ｑ_Ｅ＋人体熱負荷Ｑ_Ｈ）を推定する内部熱負荷推定部１１ｂとを備える構成とした。

この構成によれば、ビルの各機器の消費電力をグループ毎や個別に計測する電力計を用いなくても、エネルギー管理装置１１によって、必要な情報である空調機器４１ａ〜４１ｎの負荷電流と、ビル建立地域の気象条件とを取得することで、ビル内の各機器や人体等の内部熱負荷を推定することができる。従って、低コストで精度良くビル内の内部熱負荷を推定することができる。

また、エネルギー管理装置１１において、取得手段は、ビルに設置された電器設備全体の消費電力であるビル全体消費電力（全体消費電力）を取得し、内部熱負荷推定部１１ｂは、取得されたビル全体消費電力と、空調機器４１ａ〜４１ｎの負荷電流から計算した空調機器消費電力との差分から、ビルにおける当該空調機器以外の電気機器の室内機器消費電力（機器消費電力）１０４を求め、この室内機器消費電力１０４に対応する室内機器熱負荷を、内部熱負荷から減算してビル内部の人体の熱負荷である人体熱負荷Ｑ_Ｈを推定する構成とした。

この構成によれば、ビル内の人体熱負荷Ｑ_Ｈを直接計測する計測手段が無く、更に同定が困難な人体熱負荷Ｑ_Ｈを、ビル全体消費電力と空調機器４１ａ〜４１ｎの負荷電流とを用いて、エネルギー管理装置１１で推定することができる。従って、低コストで精度良くビル内の人体熱負荷Ｑ_Ｈを推定することができる。

また、エネルギー管理装置１１において、内部熱負荷推定部１１ｂは、室内機器消費電力及び人体熱負荷を履歴情報として記録し、この記録された室内機器消費電力及び人体熱負荷の各々の平均を取って、室内機器消費電力及び人体熱負荷の各々の予め定められた期間の変動パターンを求める構成とした。
この構成によれば、例えば、ある１日の室内機器消費電力及び人体熱負荷の各々の変動パターンを、容易に求めることができる。

また、エネルギー管理装置１１において、取得手段は、気象条件としてエネルギー需要予測を行う予測期間の気象予報データを取得し、外部熱負荷計算部１１ｄは、取得された気象予報データを用いて外部熱負荷を計算し、内部熱負荷推定部１１ｂは、予測期間と同じ運用状況の履歴情報から室内機器消費電力及び人体熱負荷の各々の変動パターンを求め、これら変動パターンと、計算された外部熱負荷とから空調熱負荷を求める処理を行う。そして、その空調熱負荷から求めた空調機器消費電力と室内機器消費電力の変動パターンとを加算して、予測期間の全体消費電力の予測値を推定する需要予測部としてのエネルギー需要予測部１１ａを備える構成とした。

この構成によれば、ある一日のビル内のエネルギー需要予測を低コストで適正且つ容易に行うことができる。従って、例えば今日は熱負荷が上がりそうなので、高くならないようにどこかで絞るといった省エネ対策を容易に行うことができる。具体例として、今日は午後２時がビル全体消費電力の上限負荷を超えそうなので、１２時位から例えば図８のエネルギー需要予測のグラフを見て監視し、超えそうな時点で、優先順位の低い電気機器から停止するといった対策を講じることができる。

また、上記のエネルギー管理装置１１と、ビルに設置された電器設備全体の消費電力を計測する電力計測装置１３と、ビルに設置された空調機器４１ａ〜４１ｎの動作時の負荷電流を取得する空調情報取得手段としての空調機器コントローラ１４と、ビルの建立地域の気象条件を測定及び予測して提供する気象情報提供装置１６とを備えてエネルギー管理システム１０が構成されている。
このエネルギー管理システム１０においても、上述したエネルギー管理装置１１と同様の効果を得ることができる。

なお、気象情報提供装置１６は、ビルに付属設備として設けても良い。また、室内機器消費電力１０４及び室内の人体熱負荷１０５が同パターンに変動する運用条件としては、平日や休日といった区分の他に、ビルが商業施設であれば、閑散期、繁忙期等でもパターン化される。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態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限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例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い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサ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エ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、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ(Solid State Drive)等の記録装置、又は、ＩＣ(Integrated Circuit)カード、ＳＤ(Secure Digital memory)カード、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)等の記録媒体に置くことができる。
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、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１０ エネルギー管理システム
１１ エネルギー管理装置
１１ａ エネルギー需要予測部（需要予測部）
１１ｂ 内部熱負荷推定部
１１ｃ 運用データベース部
１１ｄ 外部熱負荷計算部
１２ ローカルネットワーク
１３ 電力計測装置
１４ 空調機器コントローラ（空調情報取得手段）
１５ 公衆ネットワーク
１６ 気象情報提供装置
３１ 配電盤
４１ａ〜４１ｎ 空調機器
４２，４３ 室外機
４２ａ，４２ｂ…４２ｍ，４３ａ，４３ｂ…４３ｍ 室内機
Ｑ_ＥＷ 外壁熱負荷
Ｑ_ＳＲ 日射熱負荷
Ｑ_Ｇ 窓熱伝達熱負荷
Ｑ_ＩＮＦ 換気隙間風熱負荷
Ｑ_ＩＷ 内壁床熱負荷
Ｑ_Ｅ 室内機器熱負荷（機器熱負荷）
Ｑ_Ｈ，１０５人体熱負荷
Ｑ_ＡＣ，１０１ 空調熱負荷
１０２ 外部熱負荷
１０３ 内部熱負荷
１０４ 室内機器消費電力（機器消費電力）
１０４Ｍ 室内機器消費電力パターン（室内機器消費電力の変動パターン）
１０５ 人体熱負荷パターン（人体熱負荷の変動パターン）
１２１ 予想外気温
１２２ 予測空調機器消費電力
１２３ 予測ビル全体消費電力
１２４ 空調機器消費電力
１２５ ビル全体消費電力（全体消費電力）

Claims (5)

1. 建築物に設置された空調機器の動作情報と、当該建築物の建立地域の気象条件の情報とを取得する取得手段と、
   前記取得された気象条件の情報を用いて前記建築物の外部から内部へ流入する外部熱負荷を計算する外部熱負荷計算部と、
   前記取得された空調機器の動作情報から当該空調機器の熱負荷である空調熱負荷を推定し、この空調熱負荷と前記計算された外部熱負荷との差分から前記建築物の内部における当該空調熱負荷を除く内部熱負荷を推定する内部熱負荷推定部と
   を備えることを特徴とするエネルギー管理装置。
2. 請求項１に記載のエネルギー管理装置にあって、
   前記取得手段は、前記建築物に設置された電器設備全体の消費電力である全体消費電力を取得し、
   前記内部熱負荷推定部は、前記取得された全体消費電力と、前記動作情報から計算した空調機器消費電力との差分から、前記建築物における当該空調機器以外の電気機器の機器消費電力を求め、この機器消費電力に対応する機器熱負荷を、前記内部熱負荷から減算して前記建築物内部の人体の熱負荷である人体熱負荷を推定する
   ことを特徴とするエネルギー管理装置。
3. 請求項２に記載のエネルギー管理装置にあって、
   前記内部熱負荷推定部は、前記機器消費電力及び前記人体熱負荷を履歴情報として記録し、この記録された機器消費電力及び人体熱負荷の各々の平均を取って、機器消費電力及び人体熱負荷の各々の予め定められた期間の変動パターンを求める
   ことを特徴とするエネルギー管理装置。
4. 請求項３に記載のエネルギー管理装置にあって、
   前記取得手段は、前記気象条件の情報としてエネルギー需要予測を行う予測期間の気象予報データを取得し、
   前記外部熱負荷計算部は、前記取得された気象予報データを用いて外部熱負荷を計算し、
   前記内部熱負荷推定部は、前記予測期間と同じ運用状況の前記履歴情報から前記機器消費電力及び前記人体熱負荷の各々の変動パターンを求め、これら変動パターンと、前記計算された外部熱負荷とから空調熱負荷を求める処理を行い、
   前記空調熱負荷から求められた空調機器消費電力と前記機器消費電力の変動パターンとを加算して、前記予測期間の全体消費電力の予測値を推定する需要予測部
   を備えることを特徴とするエネルギー管理装置。
5. 請求項２〜４の何れか１項に記載のエネルギー管理装置と、
   建築物に設置された電器設備全体の消費電力を計測する電力計測装置と、
   当該建築物に設置された空調機器の動作情報を取得する空調情報取得手段と、
   当該建築物の建立地域の気象条件を測定及び予測して提供する気象情報提供装置と
   を備えることを特徴とするエネルギー管理システム。

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