JP6198953B2 - 管理装置、管理システム、管理方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、電気料金を抑えつつ、ユーザにとって快適に設備を運転する管理装置、管理システム、管理方法、及び、プログラムに関する。

住宅やオフィスビルディング等の建物に設置される、空調システムや照明システムといった電気を使用する設備を、集中して管理するエネルギー管理システムがある。

例えば特許文献１には、電気料金の予算に基づいて空気調和機の運転を管理する装置が開示されている。この装置は、最新の気象情報と電気料金の単価を示す情報、及び、室内外の環境情報を用いて、一ヶ月間の各日に割り当てる予算を決定し、詳細な運転計画を決定する。また、この装置は、日付が変わったり天気が変わったりすると、予算の配分を見直し、運転計画を補正する。

特開２００３−０８３５８８号公報

しかしながら、上記従来技術によれば、電気料金の単価を示す情報は、ユーザが支払うべき電気料金を計算するためにのみ用いられており、運転計画を作成するにあたり、特定の時間帯の電気料金が相対的に高い、夜間の電気料金が相対的に安い、等といった電気料金の特徴が考慮されていない。このため、例えば、特定の時間帯においてのみ電気料金が相対的に高いにもかかわらず、一日中、均等に冷房の目標温度を高めに抑えたとしても、省エネルギーや省コストの効率は高くならず、必ずしも省エネルギーや省コストに繋がらないことがあった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、電気料金を抑えつつ、ユーザにとって快適に設備を運転する管理装置、管理システム、管理方法、及び、プログラ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、この発明に係る管理装置は、
気象データと、設備が設置される建物の特性を表す建物データと、前記設備の特性を表す設備データと、前記設備を運用する際に用いられる一つ以上の制御パラメータを含む運用データと、のうち少なくともいずれか一つに基づいて、前記設備にかかる負荷を予測する負荷予測部と、
前記予測された負荷に基づいて、前記設備の消費電力量を予測する電力予測部と、
前記予測された消費電力量に基づいて、電気料金を計算する料金計算部と、
電気の料金体系を表す前記設備の運転計画の対象日時に対応する電気料金データの特徴を分析する分析部と、
前記予測された負荷と、前記計算された電気料金と、前記分析された特徴と、予め設定される予算とに基づいて、前記設備の運転計画を生成する生成部と、
前記生成された運転計画を出力する出力部と、
を備える。

電気料金を抑えつつ、ユーザにとって快適に設備を運転する管理サーバ、エネルギー管理システム、管理方法、及び、プログラムを提供することができる。

エネルギー管理システムの構成を示す図である。 管理サーバの構成を示す図である。 エネルギー管理システムの機能的な構成を示す図である。 運転プログラムを生成する生成処理を説明するフローチャートである。 パターン判別処理を説明するフローチャートである。 パターン判別処理を説明するフローチャートである。 再生成処理を説明するフローチャートである。 照合データの例を示す図である。 照合データの例を示す他の図である。 照合データの例を示す他の図である。 料金のパターンの例を示す図である。 料金のパターンの例を示す他の図である。 料金のパターンの例を示す他の図である。 料金のパターンの例を示す他の図である。 生成アルゴリズムの例を示す図である。 生成アルゴリズムの他の例を示す図である。 実施形態２におけるエネルギー管理システムの機能的な構成を示す図である。 緩和データの例を示す図である。

まず、図１を用いて、本実施形態のエネルギー管理システムの構成を説明する。

エネルギー管理システム１は、例えば戸建てやマンション、あるいはオフィスビルディング、駅、空港等の建物の中に設置される、空調システム１２０、換気システム１３０、照明システム１４０等の様々な設備を管理する。

以下の説明において、“設備”には、空調システム１２０、換気システム１３０、照明システム１４０のほか、電気を動力源にした家電機器やオフィス機器、給湯システム、床暖房システム等が含まれてもよい。

管理サーバ１００は、測定装置１５０によって測定された消費電力量を表すデータを取得する。また、管理サーバ１００は、設備による将来（例えば１時間後や明日等。）の消費電力量を予測し、予測される消費電力量や電力会社が設定した電気料金表等に基づいて、各設備の運転プログラム（以下、「運転計画」ともいう。）を生成する。そして、管理サーバ１００は、生成した運転プログラムに基づいて、各設備を制御する。管理サーバ１００は、設備を直接制御してもよいし、設備コントローラ１１０を介して間接的に設備を制御してもよい。

設備コントローラ１１０は、測定装置１５０によって測定された消費電力量を表すデータと、各設備の運転状態を示す情報（例えば、空調システム１２０の室内機の稼働状態、室内の室温、空調システム１２０の室外機の運転周波数等。）を取得し、管理サーバ１００へ送信する。また、設備コントローラ１１０は、管理サーバ１００によって生成された運転プログラムを受信し、受信した運転プログラムに基づいて、各設備を制御する。

エネルギー管理システム１には、複数の設備コントローラ１１０があってもよい。あるいは、管理サーバ１００がすべての設備を直接管理することとし、設備コントローラ１１０がない形態を採用することも可能である。

本実施形態では、管理サーバ１００が、照明システム１４０を直接制御し、設備コントローラ１１０が、受信した運転プログラムに基づいて空調システム１２０と換気システム１３０を制御する。空調システム１２０と換気システム１３０は、設備コントローラ１１０を介して管理サーバ１００によって間接的に制御される。管理サーバ１００と設備コントローラ１１０が管理する設備の組み合わせはこれに限られず、任意である。

空調システム１２０は、建物の中における空気調和を制御する。空調システム１２０の動作モードには、例えば、冷房、暖房、除湿、送風の各運転モードがある。空調システム１２０の動作モードと制御パラメータは、設備コントローラ１１０によって制御される。制御パラメータとは、例えば、冷暖房の目標温度、送風の強さと向き、運転時間の長さ、タイマー、等である。空調システム１２０は、一つ以上の室内機と、一つ以上の室外機とを含む。

換気システム１３０は、建物の中における空気の流れを制御する。換気システム１３０の制御パラメータは、設備コントローラ１１０によって制御される。制御パラメータとは、例えば、動作又は非動作、動作時の風量、運転時間の長さ、タイマー、等である。

照明システム１４０は、建物の中、建物の玄関や外壁、もしくは建物の周辺に設置される一つ以上の照明機器を制御する。照明システム１４０の制御パラメータは、設備コントローラ１１０によって制御される。制御パラメータとは、例えば、照明の点灯又は消灯、点灯時の照明の強さ、運転時間の長さ、タイマー、等である。

測定装置１５０は、各設備により消費される電力量を測定し、得られた測定データを管理サーバ１００もしくは設備コントローラ１１０へ送信する。

通信ネットワーク１７０は、典型的にはインターネットであるが、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、専用回線、電話回線を用いた通信網等でもよい。

気象データサーバ１８０は、将来の天気、温度、湿度、降水確率、風速、風向等を表す天気予報や、現在又は過去の天気、温度、湿度、降水確率、風速、風向等を表す天気実績を表す気象データを格納するデータベース（ＤＢ）を備える。気象データサーバ１８０は、管理サーバ１００からの要求に応じて、気象データを管理サーバ１００へ送信する。気象データサーバ１８０の気象データは、公的機関や民間の気象情報会社によって適宜生成され、蓄積される。

料金データサーバ１９０は、時間帯毎の電気料金の単価を表す料金データを格納するデータベースを備える。料金データサーバ１９０は、管理サーバ１００からの要求に応じて、料金データを管理サーバ１００へ送信する。料金データは、電力会社によって予め生成される。

次に、図２を用いて、管理サーバ１００の構成を説明する。

入力部２０１は、キーボード、マウス、ハードウェアボタン等の入力デバイスを備える。入力部２０１は、ユーザ（システム管理者）からの指示入力を受け付ける。

表示部２０２は、ディスプレイ等の表示デバイスを備える。

記憶部２０３は、ハードディスクドライブ等の記憶装置を備える。記憶部２０３は、制御部２０５により実行されるプログラムや、測定装置１５０によって測定される値などの様々なデータを記憶する。

通信部２０４は、設備コントローラ１００、測定装置１５０、及び、エネルギー管理システム１内の各設備と通信する。また、通信部２０４は、通信ネットワーク１７０を介して、気象データサーバ１８０及び料金データサーバ１９０と通信する。

管理サーバ１００と設備コントローラ１１０と各設備とを結ぶ通信網を内部ネットワークともいい、通信ネットワーク１７０と気象データサーバ１８０と料金データサーバ１９０を結ぶ通信網を外部ネットワークともいう。

制御部２０５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、不揮発性のメモリ領域であるＲＯＭ（Read Only Memory）、揮発性のメモリ領域でありワークエリアとなるＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成される。制御部２０５は、記憶部２０３に記憶されているプログラムを実行し、管理サーバ１００の全体を制御する。

管理サーバ１００として、一般的なサーバ、メインフレーム、クラウド型のサーバ、パーソナルコンピュータ等を採用することができる。

次に、図３を用いて、エネルギー管理システム１の機能的な構成を説明する。

気象データ取得部３０１は、通信ネットワーク１７０を介して、気象データサーバ１８０から気象データを取得する。気象データ取得部３０１は、例えば３０分毎というように、最新の気象データを定期的に取得する。あるいは、気象データ取得部３０１は、気象データサーバ１８０からプッシュ配信される気象データを逐次取得してもよい。通信部２０４と制御部２０５が協働して、気象データ取得部３０１として機能する。

気象情報データベース３０２は、気象データ取得部３０１によって取得された気象データを記憶する。気象情報データベース３０２には、取得された気象データが蓄積される。気象情報データベース３０２に記憶される気象データは、制御部２０５によって適宜更新される。記憶部２０３が気象情報データベース３０２として機能する。

建物情報データベース３０３は、各設備が設置される建物の大きさ、壁の材質、レイアウト、窓の配置等、建物の構成に関する建物情報を記憶する。ユーザは、入力部２０１を操作して建物情報を更新することができる。記憶部２０３が建物情報データベース３０３として機能する。

設備情報データベース３０４は、建物に設置されている空調システム１２０や換気システム１３０や照明システム１４０等の設備の型式、台数、構成、性能、設置条件、等の設備データを記憶する。ユーザは、入力部２０１を操作して設備データを更新することができる。記憶部２０３が設備情報データベース３０４として機能する。

運用情報データベース３０５は、設備の運転を開始する日時や設備の運転を終了する日時を表す運用スケジュール、運転する際の制御パラメータ（例えば、空調システム１２０における目標温度、照明システム１４０における光の強さ。）、建物内の各エリアにいる人数等、設備の運用に関する運用データを記憶する。ユーザは、入力部２０１を操作して運用データを更新することができる。記憶部２０３が運用情報データベース３０５として機能する。

料金データ取得部３０６は、通信ネットワーク１７０を介して、料金データサーバ１９０から料金データを取得する。制御部２０５は、定期的に、もしくは、料金表の改定が通知されるたびに、最新の料金表を表す料金データを取得して、料金情報データベース３０７を更新する。

料金情報データベース３０７は、料金データ取得部３０６によって取得された料金データを記憶する。記憶部２０３が料金情報データベース３０７として機能する。

負荷予測部３０８は、気象情報データベース３０２と建物情報データベース３０３と設備情報データベース３０４と運用情報データベース３０５に格納されているそれぞれのデータに基づいて、各設備の負荷を予測する。本実施形態では、負荷予測部３０８は、運転プログラム（運転計画）の対象期間に各設備にかかる負荷の時間推移を、単位時間毎（例えば、３０分毎、１時間毎等）に、予測する。制御部２０５が負荷予測部３０８として機能する。

負荷とは、具体的には例えば、各設備の稼働時間や稼働率である。空調システム１２０においては、負荷には、冷房・暖房・除湿・送風の各運転モードに設定される時間の長さ、目標温度と予想される室温（又は気温）との差の大きさ、等が含まれてもよい。換気システム１３０においては、負荷には、設定すべき風量、風向、等が含まれてもよい。照明システム１４０においては、負荷には、設定すべき明るさ、点灯時間、消灯時間、等が含まれてもよい。

なお、負荷予測部３０８は、気象情報データベース３０２に格納されている気象データと、建物情報データベース３０３に記憶されている建物データと、設備情報データベース３０４に記憶されている設備データと、運用情報データベース３０５に格納されている運用データとのうち、少なくともいずれか一つを用いて負荷を予測することとする。負荷予測部３０８は、これらのデータのうちの任意の組み合わせを用いて負荷を予測することができる。

生成部３０９は、負荷予測部３０８によって予測された負荷の時間推移に基づいて、負荷を予測した時間帯における運転プログラム（運転計画）を生成する。制御部２０５が生成部３０９として機能する。ただし、運転プログラムは、後述する電力予測部３１０による予測結果や、料金計算部３１１による計算結果等に基づいて変更されることがある。詳しくは後述する。

本実施形態では、生成部３０９は、設備をどの時間にどのように運転させるかを表すスケジュールを立てるだけでなく、例えば、消費電力量を抑える省エネルギー運転等の適用の有無や適用される時間等も決定することができる。そこで、生成部３０９によって生成されるデータを、運転スケジュールではなく、“運転プログラム”もしくは“運転計画”と呼ぶこととしている。

電力予測部３１０は、生成部３０９が作成した運転プログラムと、負荷予測部３０８によって予測された負荷の時間推移と、設備情報データベース３０４に記憶されている設備データとに基づいて、設備により消費される電力量を、単位時間毎（例えば３０分毎、１時間毎等）に、計算する。電力予測部３１０によって計算される消費電力量は、運転プログラムの対象期間における予測値である。制御部２０５が電力予測部３１０として機能する。

料金計算部３１１は、電力予測部３１０により計算された消費電力量と、料金情報データベース３０７に記憶される料金データとに基づいて、単位時間毎にかかる電気料金、及び／又は、一日にかかる電気料金を計算する。制御部２０５が料金計算部３１１として機能する。

予算管理部３１２は、料金計算部３１１により計算された電気料金が、予め決められた予算に対して許容されるか否かを判別し、判別結果を生成部３０９に入力する。この予算管理部３１２による判別結果に基づいて、生成部３０９が運転プログラムを変更することがある。ユーザは、入力部２０１を操作して、予算を表す予算データを更新することができる。制御部２０５が予算管理部３１２として機能する。

分析部３１３は、料金情報データベース３０７から運転プログラムの対象期間に適用される料金データを取得し、取得した料金データの特徴を抽出する。制御部２０５が分析部３１３として機能する。

判別部３１４は、分析部３１３による分析結果に基づいて、生成部３０９が運転プログラムを生成もしくは変更する際に、運転プログラムに電気料金の特徴を反映させるか否かを判別する。制御部２０５が判別部３１４として機能する。

ここで、運転プログラムに電気料金の特徴を反映させると判別された場合、生成部３０９は、料金情報データベース３０７に記憶されている、運転プログラムの対象期間に適用される料金データに基づいて、電気料金を考慮した運転プログラムを生成する。運転プログラムに電気料金の特徴を反映させないと判別された場合、生成部３０９は、電気料金を考慮せずに運転プログラムを生成する。

出力部３１５は、生成部３０９によって生成された運転プログラムを、設備コントローラ１１０へ出力する。設備コントローラ１１０は、受信した運転プログラムに基づいて、設備コントローラ１１０の制御対象であるシステム（本実施形態では空調システム１２０と換気システム１３０）を制御する。通信部２０４と制御部２０５が協働して出力部３１５として機能する。

実行部３１６は、生成部３０９によって生成された運転プログラムを実行することにより、管理サーバ１００が直接動作を制御するシステム（本実施形態では照明システム１４０）を制御する。通信部２０４と制御部２０５が協働して実行部３１６として機能する。

（生成処理）
次に、管理サーバ１００が運転プログラム（運転計画）を生成する生成処理の流れについて、図４から図７までのフローチャート等を用いて説明する。ここでは、管理サーバ１００は、翌日の天気予報を示す気象データに基づいて、翌日に空調システム１２０を冷房運転させるための運転プログラムを生成する。

上述したように、気象情報データベース３０２には、気象データサーバ１８０から取得された、翌日の天気予報を含む気象データが記憶されている。

制御部２０５は、建物情報データベース３０３に記憶されている建物データと、運用情報データベース３０５に記憶されている運用データと、気象情報データベース３０２に記憶されている気象データとに基づいて、空調システム１２０が処理すべき負荷（熱負荷）の量を予測する（ステップＳ４０１）。

より詳細には、熱負荷を予測する場合、制御部２０５は、建物情報データベース３０３に記憶されている建物データが示す、建物の立地条件、建物の広さ、壁や窓等の材質等に基づいて、建物全体あるいは建物内の各部屋における気密性能や断熱性能等、建物の熱に関する特性を取得する。

また、制御部２０５は、運用情報データベース３０５に記憶されている、空調システム１２０内の室内機の定格電力や人の配置等を示す運用データに基づいて、機器や人による内部からの発熱量を取得する。

そして、制御部２０５は、取得したこれらのデータから、熱負荷計算モデルを生成する。制御部２０５は、生成した熱負荷計算モデルに、予想される翌日の外気温の経時変化と、空調システム１２０の目標温度とを入力することにより、単位時間あたりの熱負荷を計算する。これにより、空調システム１２０が翌日に処理すべき熱負荷が、例えば１０分毎や３０分毎といった予め設定された時間毎に、計算される。

なお、外気温の経時変化は、気象情報データベース３０２を参照して取得することができ、空調システム１２０の目標温度は、運用情報データベース３０５を参照して取得することができる。

次に、制御部２０５は、運用情報データベース３０５に格納されている翌日のスケジュールに基づいて、基本となる運転プログラム（運転計画）を生成する（ステップＳ４０２）。

なお、後述する再生成処理において運転プログラムが変更されることがあるので、ステップＳ４０２で生成される運転プログラムを、基本となる運転プログラム、もしくは、一次生成された運転プログラム、という。

制御部２０５は、空調システム１２０の負荷に対する消費電力量の特性を表す設備データを設備情報データベース３０４から取得し、取得した設備データと、ステップＳ４０１で計算された負荷の予測値とに基づいて、予想される消費電力量を計算する（ステップＳ４０３）。例えば、制御部２０５は、運転プログラムの対象期間（本実施形態では翌日）での消費電力量の経時変化を計算し、消費電力量を積算することにより、翌日の消費電力量の予測値を計算する。

制御部２０５は、空調システム１２０が稼働する時間帯、及び、空調システム１２０の運転モードに基づいて、空調システム１２０の負荷に対する消費電力量の特性を取得することができる。

次に、制御部２０５は、ステップＳ４０３で計算した消費電力量と、料金情報データベース３０７に記憶されている料金データとに基づいて、消費電力に課される料金を計算する（ステップＳ４０４）。例えば、制御部２０５は、基本料金に、時間毎の単価と消費電力量から計算される従量課金部分の料金を加算する。

制御部２０５は、ステップＳ４０４で計算された料金が、予め決められた予算内に収まるか否かを判別する（ステップＳ４０５）。

計算された料金が予算内に収まると判別した場合（ステップＳ４０５；ＹＥＳ）、制御部２０５は、後述するステップＳ４０８の処理へ移る。すなわち、ステップＳ４０２で生成された運転プログラムが設備コントローラ１１０へ送信され、この運転プログラムに基づいて空調システム１２０が設備コントローラ１１０によって制御される。

なお、管理サーバ１００が運転プログラムを生成して実行することにより、管理サーバ１００が空調システム１２０を直接制御してもよい。

また、例えばファシリティセンターのようなビルディング群全体を管理する管理センターに本実施形態のエネルギー管理システム１を適用する場合、管理センター内のコンピュータが運転プログラムを生成し、インターネットや専用の広域通信網等のネットワーク網を介して、各ビルディング内の管理サーバ１００へ運転プログラムを配信する。更に、運転プログラムは、各管理サーバ１００から空調システム１２０を管理する設備コントローラ１１０へ配信される。そして、設備コントローラ１１０は、空調システム１２０の室内機と室外機を制御する。

また、例えば一般住宅等の場合、外部ネットワーク上のコンピュータがホームエネルギー管理システム（ＨＥＭＳ）のコントローラへ運転プログラムを配信することにより、家電機器を制御することができる。

計算された料金が予算内に収まらないと判別した場合（ステップＳ４０５；ＮＯ）、制御部２０５は、後述するパターン判別処理（ステップＳ４０６）及び再生成処理（ステップＳ４０７）を実行し、ステップＳ４０２で生成した運転プログラムを変更する。

なお、運転プログラムを再生成する処理の大まかな流れは次の通りである。

（１）生成アルゴリズムの選択。
（２）生成アルゴリズムによる運転プログラムの生成。
（３）負荷の予測値の再計算。
（４）電力量の再計算。
（５）電気料金の再計算。
（６）予算内に収まるか否かの判断。
（７）電気料金が予算内に収まるまで上記（１）から（６）を繰り返し。

（パターン判別処理）
次に、ステップＳ４０６で実行されるパターン判別処理の詳細について説明する。パターン登録処理が実行されるタイミングは任意であり、例えば最新の料金データが取得された際に逐次実行されてもよい。

まず、制御部２０５は、料金情報データベース３０７から最新の料金データを取得する（ステップＳ５０１）。

制御部２０５は、時間帯毎の料金データを生成する（ステップＳ５０２）。例えば、制御部２０５は、１日を１時間毎の時間帯に２４分割し、各時間帯における電気料金の単価を計算し、記憶部２０３に記憶する。

制御部２０５は、時間帯ｉにおける電気料金Ａ（ｉ）の平均値Ａ_ＡＶＥと中央値Ａ_ＭＥＤを計算する（ステップＳ５０３）。

Ａ_ＡＶＥ ＝ Σ（Ａ（ｉ））／２４ ・・・［式１］

Ａ_ＭＥＤ ＝ ｍｅｄｉａｎ（Ａ（ｉ）） ・・・［式２］

パラメータ“ｉ”は０から２３までの整数であり、２４分割された時間帯のそれぞれを表す。例えば、Ａ（０）は０時台（０時０分から０時５９分まで）の電気料金を表す。演算子“Σ”はｉ＝０からｉ＝２３までの和を表し、演算子“／”は除算を表す。

制御部２０５は、平均値が中央値の２倍以内に収まるか否かを判別する（ステップＳ５０４）。

平均値が中央値の２倍以内に収まる場合（ステップＳ５０４；ＹＥＳ）、制御部２０５は、料金パターンを照合するために用いられる照合データＸ（ｉ）を、［式３］に基づいて計算する（ステップＳ５０５）。

Ｘ（ｉ） ＝ Ａ（ｉ）／Ａ_ＡＶＥ ・・・［式３］

平均値が中央値の２倍以内に収まらない場合（ステップＳ５０４；ＮＯ）、制御部２０５は、料金パターンを照合するために用いられる照合データＸ（ｉ）を、［式４］に基づいて計算する（ステップＳ５０６）。

Ｘ（ｉ） ＝ Ａ（ｉ）／Ａ_ＭＥＤ ・・・［式４］

図８Ａ，図８Ｂ，図８Ｃに、照合データＸ（ｉ）の計算結果の例を示す。照合データＸ（ｉ）を用いることにより、変動幅の大小を、単価レベルに関係なく判断することが可能となる。

図８Ａでは、一日が五つの時間帯に分けられている。電気料金の単価Ａ（ｉ）の平均値Ａ_ＡＶＥが中央値Ａ_ＭＥＤの２倍以内であるため、平均値Ａ_ＡＶＥ（＝２１．２５）及び式［３］を用いて、各時間帯における照合データＸ（ｉ）が計算される。

図８Ｂでは、一日が三つの時間帯に分けられている。電気料金の単価Ａ（ｉ）の平均値Ａ_ＡＶＥが中央値Ａ_ＭＥＤの２倍以内であるため、平均値Ａ_ＡＶＥ（＝１６．５）及び式［３］を用いて、各時間帯における照合データＸ（ｉ）が計算される。

図８Ｃでは、一日が五つの時間帯に分けられている。電気料金の単価Ａ（ｉ）の平均値Ａ_ＡＶＥが中央値Ａ_ＭＥＤの２倍以内であるため、平均値Ａ_ＡＶＥ（＝２８．７）及び式［３］を用いて、各時間帯における照合データＸ（ｉ）が計算される。

また、制御部２０５は、統計データとして、電気料金の単価Ａ（ｉ）の最大値Ａ_ＭＡＸ、電気料金の単価Ａ（ｉ）の最小値Ａ_ＭＩＮ、電気料金の単価Ａ（ｉ）の標準偏差Ａ_ＳＤＶ、及び、［式５］により計算される標準化データＸａ（ｉ）を計算し（ステップＳ５０７）、記憶部２０３に記憶する。

Ｘａ（ｉ） ＝ （Ａ（ｉ）−Ａ_ＡＶＥ）／Ａ_ＳＤＶ ・・・［式５］

次に、制御部２０５は、合致率が予め決められた範囲内にあるか否かに基づいて、ステップＳ５０１で取得した料金データに対応するパターンを判別する。

より詳細には、まず、制御部２０５は、予め定義される料金のパターンのそれぞれを指す変数ｎを初期化する（ステップＳ６０１）。

図９Ａ，図９Ｂ，図９Ｃ，図９Ｄに、予め定義される料金のパターンの例を示す。これらの料金のパターンを定義するデータは、料金情報データベース３０７に予め記憶される。定義される料金のパターンの数は任意である。

例えば、図９Ａに示されるパターンがｎ＝０、図９Ｂに示されるパターンがｎ＝１、図９Ｃに示されるパターンがｎ＝２、図９Ｄに示されるパターンがｎ＝３、である。

制御部２０５は、ｎ＝０のパターンから順に、ステップＳ５０１で取得した料金データがパターンに合致するか否かを判別する。

すなわち、制御部２０５は、まず、ｎ＝０のパターンに対応する照合データを読み出す（ステップＳ６０２）。

制御部２０５は、照合データＸ（ｉ）のそれぞれについて、予め決められた範囲内にあるかを判別する（ステップＳ６０３）。

本実施形態では、制御部２０５は、計算された照合データＸ（ｉ）が示す値が、予め定義される料金パターンにおける下限値から上限値までの間にあるか否かを判別する。

制御部２０５は、照合データＸ（ｉ）が示す値が下限値から上限値までの間にある照合データＸ（ｉ）の個数Ｎと、［式６］とを用いて、合致率Ｒを計算する。

Ｒ ＝ Ｎ／２４ ・・・［式６］

そして、制御部２０５は、合致率が例えば１００％の場合に、ステップＳ５０１で取得した料金データが、予め定義される料金のパターンに合致すると判別する。ただし、１００％でなく、８０％等、任意の値でもよい。

あるいは、制御部２０５は、ステップＳ５０１で取得した料金データが、合致率が最も高いパターンに合致すると判別してもよい。

また、制御部２０５は、少なくとも、ある特定の時間帯ｉにおける照合データＸ（ｉ）が下限値から上限値までの間にあれば、ステップＳ５０１で取得した料金データが、予め定義される料金のパターンに合致すると判別してもよい。これは、緊急時に特別に課金する等、今後採用される可能性がある料金体系において用いられることが想定される。

例えば、図９Ｄに示されるパターンにおいて、制御部２０５は、７時台から２１時台までの間に、一つでも条件を満たす時間帯があれば、ステップＳ５０１で取得した料金データが、予め定義されるパターンに合致する、と判別してもよい。判別の対象となる時間帯は任意である。

制御部２０５は、ステップＳ５０１で取得した料金データが、ｎ番目のパターンに合致するか否かを判別する（ステップＳ６０４）。

ステップＳ５０１で取得した料金データが、ｎ番目のパターンに合致すると判別した場合（ステップ６０４；ＹＥＳ）、制御部２０５は、ステップＳ５０７で計算した統計データを、合致したパターンに対応する照合データに対応付けて料金情報データベース３０７に記憶することにより、料金情報データベース３０７を更新する（ステップＳ６０５）。

ステップＳ５０１で取得した料金データが、ｎ番目のパターンに合致しない場合（ステップＳ６０４；ＮＯ）、制御部２０５は、変数ｎをインクリメントし（ステップＳ６０６）、変数ｎがしきい値（予め定義されたパターンの数より１だけ小さい数）に達したか否かを判別する（ステップＳ６０７）。

変数ｎがしきい値に達していない場合（ステップＳ６０７；ＮＯ）、まだ比較されていないパターンが残っているので、制御部２０５は、上記ステップＳ６０２の処理に戻り、ステップＳ５０１で取得した料金データと、次のパターンとを比較する。制御部２０５は、取得した料金データとすべての料金のパターンとを比較する。

なお、変数ｎがしきい値に達した場合（ステップＳ６０７；ＹＥＳ）、ステップＳ５０１で取得した料金データは、予め定義された料金のパターンのいずれにも合致しないことになる。制御部２０５は、該当するパターンは無いと判別し（ステップＳ６０８）、料金情報データベース３０７を更新しない。

（再生成処理）
次に、ステップＳ４０７で実行される再生成処理の詳細について説明する。

制御部２０５は、運転プログラムの生成アルゴリズムに従って、省電力の効果がより大きい運転プログラムを生成し、運転プログラムの実行にかかる電気料金が予算内に収まるまで繰り返す。ただし、空調システム１２０や照明システム１４０の場合、最低限は維持しなければならない水準があるので、予算内に収まらなくても、最低限の水準を維持しつつ、超過分の電気料金が最少となる運転プログラムを採用することとする。

運転プログラムの生成アルゴリズムには、少なくとも、図１０Ａに示す電気料金の単価に連動しないものと、図１０Ｂに示す電気料金の単価に連動するものとの二種類がある。制御部２０５は、パターン判別処理における判別結果に基づいて、二種類の生成アルゴリズムを使い分ける。

図１０Ａに示す電気料金の単価に連動しない生成アルゴリズムでは、適用式と適用時刻とが決められており、適用時刻は電気料金とは関係なく任意に設定される。

詳細には、図１０Ａには、番号“１”から昇順に適用される適用式を含むアルゴリズムが定義されている。制御部２０５は、料金計算が整合するまで、番号“１”の適用式から順次追加していくことで、段階的に省エネルギーを実現する運転プログラムを生成する。

例えば、料金が整合しなかった場合には、番号“１”から“４”までのすべての適用式が運転プログラムに適用される。これらすべての適用式が適用される運転プログラムによれば、空調システム１２０は、基準の目標温度（例えば冷房で摂氏２５℃。以下、温度の単位として摂氏を用いる。）で運転することに加え、１０時から１５時までの間、予め定義される“節電モードＡ”が適用される。また、８時から１７時までの間、空調システム１２０は、番号“２”の適用式に基づき目標温度を１℃上げ、番号“４”の適用式に基づき目標温度を更に１℃上げるため、合計すると、８時から１７時までの間、目標温度を基準より２℃上げて運転する。更に、１７時から２２時までの間、空調システム１２０は、番号“３”の適用式に基づき目標温度を１℃上げて運転する。

図１０Ｂに示す電気料金の単価に連動する生成アルゴリズムでは、電気料金の単価が相対的に高い時間帯では省エネルギーモードに設定して消費電力量を抑えるといったように、電気料金に従って運転時間等が決まる。

詳細には、図１０Ａと同様に、図１０Ｂには、番号“１”から昇順に適用される適用式を含むアルゴリズムが定義されており、適用時間の設定を料金体系により可変にするように設定されている。

番号“２”の適用式は、最も料金レートが高い時間帯のうち、最も消費電力が大きい時間帯の中の１時間に、適用される。番号“３”の適用式は、最も料金レートが高い時間帯すべてに適用される。番号“４”の適用式は、料金レートが二番目に高い時間帯すべてに適用される。

番号“１”の適用式に対応付けられる適用時間の“Rate_1st, 1h”は、単位時間あたりの料金レートが最も高い時間帯のうちの１時間に適用されることを表す。番号“２”の適用式に対応付けられる適用時間の“Rate_1st, all”は、単位時間あたりの料金レートが最も高い時間帯のすべてに適用されることを表す。番号“３”の適用式に対応付けられる適用時間の“Rate_2nd, all”は、単位時間あたりの料金レートが二番目に高い時間帯のすべてに適用されることを表す。

例えば、１２時から１５時までの間の料金レートが最も高く、８時から１２時までの間の料金レートが二番目に高く、且つ、図１０Ｂに示す一番目から四番目までのすべての適用式を適用する場合は、次の通りに運転プログラムが生成される。

・１０時から１５時まで：省エネルギーモードＡ
・０時から８時まで：第１の目標温度（例えば２５℃）
・８時から１３時まで：第２の目標温度（例えば２６℃）
・１３時から１４時まで：第３の目標温度（例えば２７℃）
・１４時から１５時まで：第２の目標温度（例えば２６℃）
・１５時から２４時まで：第１の目標温度（例えば２５℃）

なお、料金情報データベース３０７に記憶される料金のパターンが二つ以上ある場合には、パターンのそれぞれに対応付けて、生成アルゴリズムが予め定義される。

制御部２０５は、パターン判別処理における判別結果に基づいて、生成アルゴリズムを選択する（ステップＳ７０１）。

本実施形態では、制御部２０５は、運転プログラムを実行する期間における電気料金を表す料金データが、予め定義されたいずれかのパターンに合致する場合（ステップＳ６０４で合致すると判別された場合）、図１０Ｂに示す電気料金の単価に連動する生成アルゴリズムを選択し、予め定義されたいずれのパターンにも合致しない場合（ステップＳ６０８で合致するパターンが無いと判別された場合）、図１０Ａに示す電気料金の単価に連動しない生成アルゴリズムを選択する。

なお、制御部２０５は、料金データが予め定義されたいずれかのパターンに合致するか否かの二値に基づいて生成アルゴリズムを選択してもよいし、上述した合致率Ｒに基づいて、例えば１０％の合致、２０％の合致、というように段階的に判別し、合致率に応じて生成アルゴリズムを選択してもよい。制御部２０５は、合致率Ｒに予め対応付けられた生成アルゴリズムを選択すればよい。

また、制御部２０５は、運転プログラムの対象日時や季節に応じて、あるいは月初か月末かそれ以外か、休日か否か、等に応じて、生成アルゴリズムを選択してもよい。制御部２０５は、日時や季節に予め対応付けられた生成アルゴリズムを選択すればよい。

また、制御部２０５は、運転プログラムの対象期間に適用される電気料金を考慮して運転プログラムを生成することによる効果（特に電気料金を安く抑える効果）の程度に基づいて、生成アルゴリズムを選択してもよい。制御部２０５は、料金データに合致するパターンに対応する生成アルゴリズムを適用するとかえって電気料金が多くかかってしまう場合、料金データが予め定義されたパターンに合致するか否かにかかわらず、一日の電気料金が最も安くなる生成アルゴリズムを選択してもよい。

次に、制御部２０５は、選択した生成アルゴリズムに基づいて、運転プログラムを生成する（ステップＳ７０２）。ここで生成される運転プログラムは、二次生成される運転プログラムとも呼ばれる。

制御部２０５は、ステップＳ７０２で生成された運転プログラムによって空調システム１２０を制御した場合に予測される空調システム１２０の負荷を、気象情報データベース３０２に記憶されている気象データと、建物情報データベース３０３に記憶されている建物データとに基づいて、再計算する（ステップＳ７０３）。

制御部２０５は、ステップＳ７０２で生成された運転プログラムによって空調システム１２０を制御した場合における消費電力量を、設備情報データベース３０４に記憶されている設備データと、ステップＳ７０３で計算された負荷の予測値とに基づいて、再計算する（ステップＳ７０４）。

制御部２０５は、ステップＳ７０２で生成された運転プログラムによって空調システム１２０を制御した場合における電気料金を、ステップＳ７０４で計算した消費電力量と、料金情報データベース３０７に記憶されている料金データとに基づいて、再計算する（ステップＳ７０５）。

制御部２０５は、ステップＳ７０５で計算された電気料金が、予め設定された予算内に収まるか否かを判別する（ステップＳ７０６）。

電気料金が予算内に収まる場合（ステップＳ７０６；ＹＥＳ）、制御部２０５は、ステップＳ７０２で生成した運転プログラムを、設備コントローラ１２０へ送信すべき運転プログラムとして決定する（ステップＳ７０７）。つまり、修正された運転プログラムが設備コントローラ１１０へ送信される。

一方、電気料金が予算内に収まらない場合（ステップＳ７０６；ＮＯ）、制御部２０５は、他の生成アルゴリズムがあるか否かを判別する（ステップＳ７０８）。

他の生成アルゴリズムがある場合（ステップＳ７０８；ＹＥＳ）、制御部２０５は、ステップＳ７０１からＳ７０６の処理を繰り返す。他の生成アルゴリズムによって生成された運転プログラムによってかかる電気料金が予算内に収まるのであれば、制御部２０５は、その予算内に収まる生成アルゴリズムを採用する。

他の生成アルゴリズムがない場合（ステップＳ７０８；ＮＯ）、制御部２０５は、生成された運転プログラムの中からいずれか一つの運転プログラムを採用する（ステップＳ７０９）。例えば、制御部２０５は、生成された運転プログラムのうち、一日の電気料金が最も安くなる運転プログラムを採用する。

そして、制御部２０５は、決定した運転プログラムを設備コントローラ１１０へ送信する。管理サーバ１００が空調システム１２０を直接制御する環境ならば、制御部２０５は、決定した運転プログラムに従って空調システム１２０を制御する。

本実施形態によれば、料金データと連携した運転プログラムを生成することにより、目標温度等の制御パラメータや、設定すべき運転モード、運転モードに設定する時間の長さ等を最適化できると共に、電気料金を低減することが可能になる。そして、決められた予算内で、ユーザにとって快適な環境を実現することができる。

（実施形態２）
次に、実施形態２について説明する。エネルギー管理システム１は、太陽光等により自家発電する発電システムを更に備えることができる。本実施形態では、エネルギー管理システム１は、建物の屋上に取り付けられた太陽光パネルにより発電する発電システムと、蓄電システムとを備える。

図１１に、本実施形態におけるエネルギー管理システム１の機能的な構成を示す。

計画部１１０１は、気象情報データベース３０２に記憶されている気象データと、建物情報データベース３０３に記憶されている建物データとに基づいて、太陽光発電の計画を作成する。計画部１１０１は、太陽光発電設備システムから発電量の時刻毎の推移予測データを取得する。もしくは、計画部１１０１は、類似する気象条件の過去発電データから発電量を予測する。

また、計画部１１０１は、蓄電システムから充電計画と放電制限値等の放電条件を取得する。計画部１１０１は、蓄電システムの充電計画と放電制限値を直接決定してもよい。もしくは、計画部１１０１は、蓄電量の設定と放電設定の時間推移、又は、蓄電池の放電量制限値を予測する。制御部２０５が計画部１１０１として機能する。

より詳細には、制御部２０５は、気象データのうち、運転プログラムの対象期間における天候の時間変化の予測に基づいて、発電可能な時間帯を計算する。制御部２０５は、発電可能な時間帯と、発電システムの過去発電データを参照し、類似気象条件、類似日時における単位時間あたりの発電実績から時刻毎の発電量の推移を予測する。

日照時間と日照量は季節によって変わることから、制御部２０５は、運転プログラムの対象期間の季節や日時に基づいて、発電可能な時間帯と発電量とを計算してもよい。

また、制御部２０５は、太陽光発電設備の発電量と各設備による消費電力量とに基づいて、蓄電システムの時刻単位の放電電力量及び蓄電量の時間推移を予測する。

日によって、あるいは時刻によって、天候はもちろんのこと、稼働させる設備、設備を稼働させる時間帯、建物内の人の数、等は異なるので、発電及び蓄電の計画は異なったものとなる。

例えば、制御部２０５は、昼間では、生成した電力を充電しつつ消費電力量に応じて放電し、夜間では、蓄えた電力を放電し、更に深夜の低料金時間帯に充電を行う、という計画を作成する。

また、制御部２０５は、料金情報データベース３０７に記憶されている料金データに基づいて、電気料金が比較的高い時間帯を判別し、蓄えた電力を電気料金が比較的高い時間帯に放電する、という計画を作成する。

緩和データ計算部１１０２は、計画対象日の発電量の推移と、計画対象日の放電量の推移、蓄電量の推移及び、計画対象日の運転プログラムの対象となる設備の消費電力量と、計画対象日のすべての設備による消費電力量とに基づいて、緩和データＰ（ｉ）を計算する。制御部２０５が緩和データ計算部１１０２として機能する。

そして、生成部３０９は、緩和データＰ（ｉ）に基づいて、運転プログラムを生成する。電力予測部３１０は、予測される消費電力量を再計算する。料金計算部３１１は、商用電源から購入する電力量に相当する料金を計算する。

緩和データＰ（ｉ）は、一日を２４分割した時間帯ｉ（ｉは０から２３までの整数）において、発電システムもしくは蓄電システムから建物内の電力線へ供給可能な電力量を表す。つまり、時間帯ｉにおいて、商用電源から買う電力を、Ｐ（ｉ）だけ減らすことができる。

ある時間帯ｉにおける緩和データＰ（ｉ）は、［式７］によって計算される。演算子“＊”は乗算を表す。

Ｐ（ｉ） ＝ （（ＰＶ（ｉ）＋ＰＢ（ｉ））＊Ｅ_ＡＩＲ／Ｅ_ＡＬＬ）＊ＲＳ
・・・［式７］

ＰＶ（ｉ）は、予め決められた期間（例えば直近の１ヶ月）における時間帯ｉの発電量の平均値である。ＰＢ（ｉ）は、予め決められた期間における時間帯ｉの蓄電池からの住放電量の平均値又は設定した値である。充電の場合にはマイナスの値であり、放電の場合にはプラスの値である。

Ｅ_ＡＩＲは、運転プログラムの対象となる設備（本実施形態では空調システム１２０）による消費電力量の標準値である。

Ｅ_ＡＬＬは、電力を消費するすべての設備（本実施形態では空調システム１２０と換気システム１３０と照明システム１４０）による消費電力量の標準値である。

典型的には、Ｅ_ＡＩＲとＥ_ＡＬＬは、運転プログラムの対象期間にかかわらず、設備によって消費される電力量の標準的な値（定格値）である。

パラメータＲＳは、緩和データＰ（ｉ）の予測精度と運用リスクに対して設定する安全率である。安全率の値を小さくすると、緩和データＰ（ｉ）が小さくなり、該当時刻に商用電源から購入する電力量を大きく試算することになり、料金管理におけるマージンが大きくなる。また、安全率の値を大きくすると、料金管理におけるマージンが小さく、料金管理としてはリスクの高い運用となる。例えば、過去運用実績での平均二乗誤差等を参考に、パラメータＲＳを設定することが想定される。

制御部２０５は、［式７］を用いて、２４分割した各時間帯における緩和データを計算する。図１２に、緩和データの計算例を示す。

本実施形態における運転プログラムの生成処理の流れは、図５、図６、図７と同様であるので、詳しい説明を省略する。

本実施形態によれば、運転プログラムを生成する際、自家発電分を考慮することにより、電力消費の予測の誤差を小さくすることができ、より快適に設備を運転できる運転プログラムを生成することが可能となる。

本発明は、上述した実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。また、上述した実施形態の各構成要素を自由に組み合わせることも可能である。

上記のエネルギー管理システム１の全部又は一部としてコンピュータを動作させるためのプログラムを、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ（Magneto Optical disk）等のコンピュータが読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、これを別のコンピュータにインストールし、上述の手段として動作させ、あるいは、上述の工程を実行させてもよい。

さらに、インターネット上のサーバ装置が有するディスク装置等にプログラムを格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロード等するものとしてもよい。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

以上説明したように、本発明によれば、電気料金を抑えつつ、ユーザにとって快適に設備を運転することができる。

１ エネルギー管理システム、１００ 管理サーバ、１１０ 設備コントローラ、１２０ 空調システム、１３０ 換気システム、１４０ 照明システム、１５０ 測定装置、１７０ 通信ネットワーク、１８０ 気象データサーバ、１９０ 料金データサーバ、２０１ 入力部、２０２ 表示部、２０３ 記憶部、２０４ 通信部、２０５ 制御部、３０１ 気象データ取得部、３０２ 気象情報データベース、３０３ 建物情報データベース、３０４ 設備情報データベース、３０５ 運用情報データベース、３０６ 料金データ取得部、３０７ 料金情報データベース、３０８ 負荷予測部、３０９ 生成部、３１０ 電力予測部、３１１ 料金計算部、３１２ 予算管理部、３１３ 分析部、３１４ 判別部、３１５ 出力部、３１６ 実行部、９０１ 下限値、９０２ 上限値

Claims (9)

1. 気象データと、設備が設置される建物の特性を表す建物データと、前記設備の特性を表す設備データと、前記設備を運用する際に用いられる一つ以上の制御パラメータを含む運用データと、のうち少なくともいずれか一つに基づいて、前記設備にかかる負荷を予測する負荷予測部と、
   前記予測された負荷に基づいて、前記設備の消費電力量を予測する電力予測部と、
   前記予測された消費電力量に基づいて、電気料金を計算する料金計算部と、
   電気の料金体系を表す前記設備の運転計画の対象日時に対応する電気料金データの特徴を分析する分析部と、
   前記予測された負荷と、前記計算された電気料金と、前記分析された特徴と、予め設定される予算とに基づいて、前記設備の運転計画を生成する生成部と、
   前記生成された運転計画を出力する出力部と、
   を備える管理装置。
2. 前記分析部は、予め決められた時間帯ごとの電気料金の特徴を表す照合データに基づいて、前記電気料金データの特徴を分析する、
   請求項１に記載の管理装置。
3. 前記分析部は、前記電気料金データに基づいて算出した一日にかかる電気料金の平均値と中央値とに基づいて、前記照合データを計算する、
   請求項２に記載の管理装置。
4. 前記計算された照合データを前記電気料金データと対応付けて記憶する記憶部、
   を更に備え、
   前記分析部は、最新の電気料金データにおける、予め決められた時間帯毎の電気料金の特徴を表す照合データを計算し、前記計算された照合データと前記記憶されている照合データとの合致度に基づいて、最新の電気料金データが前記記憶されている電気料金データと合致するか否かを分析する、
   請求項３に記載の管理装置。
5. 前記設備は、空調システムと換気システムと照明システムのうちのいずれかである、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の管理装置。
6. 発電システムと蓄電システムを更に備え、
   前記生成部は、前記発電システムの発電量の時間推移と、前記蓄電システムの蓄電量の時間推移とに基づいて、前記運転計画を生成する、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の管理装置。
7. 気象データと、設備が設置される建物の特性を表す建物データと、前記設備の特性を表す設備データと、前記設備を運用する際に用いられる一つ以上の制御パラメータを含む運用データと、のうち少なくともいずれか一つに基づいて、前記設備にかかる負荷を予測する負荷予測部と、
   前記予測された負荷に基づいて、前記設備の消費電力量を予測する電力予測部と、
   前記予測された消費電力量に基づいて、電気料金を計算する料金計算部と、
   電気の料金体系を表す前記設備の運転計画の対象日時に対応する電気料金データの特徴を分析する分析部と、
   前記予測された負荷と、前記計算された電気料金と、前記分析された特徴と、予め設定される予算とに基づいて、前記設備の運転計画を生成する生成部と、
   前記生成された運転計画を実行する実行部と、
   を備える管理システム。
8. コンピュータが、
   気象データと、設備が設置される建物の特性を表す建物データと、前記設備の特性を表す設備データと、前記設備を運用する際に用いられる一つ以上の制御パラメータを含む運用データと、のうち少なくともいずれか一つに基づいて、前記設備にかかる負荷を予測する負荷予測ステップと、
   前記予測された負荷に基づいて前記設備の消費電力量を予測する電力予測ステップと、
   前記予測された消費電力量に基づいて、電気料金を計算する料金計算ステップと、
   電気の料金体系を表す前記設備の運転計画の対象日時に対応する電気料金データの特徴を分析する分析ステップと、
   前記予測された負荷と、前記計算された電気料金と、前記分析された特徴と、予め設定される予算とに基づいて、前記設備の運転計画を生成する生成ステップと、
   前記生成された運転計画を出力する出力ステップと、
   を実行する管理方法。
9. コンピュータを、
   気象データと、設備が設置される建物の特性を表す建物データと、前記設備の特性を表す設備データと、前記設備を運用する際に用いられる一つ以上の制御パラメータを含む運用データと、のうち少なくともいずれか一つに基づいて、前記設備にかかる負荷を予測する負荷予測部、
   前記予測された負荷に基づいて前記設備の消費電力量を予測する電力予測部、
   前記予測された消費電力量に基づいて、電気料金を計算する料金計算部、
   電気の料金体系を表す前記設備の運転計画の対象日時に対応する電気料金データの特徴を分析する分析部、
   前記予測された負荷と、前記計算された電気料金と、前記分析された特徴と、予め設定される予算とに基づいて、前記設備の運転計画を生成する生成部、
   前記生成された運転計画を出力する出力部、
   として機能させるプログラム。
   

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