JP6514829B1

JP6514829B1 - ビルの省エネ制御装置及びビルの省エネ制御方法

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Publication number: JP6514829B1
Application number: JP2018535181A
Authority: JP
Inventors: 利宏妻鹿
Original assignee: Mitsubishi Electric Building Techno-Service Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Electric Building Techno-Service Co Ltd
Priority date: 2018-03-22
Filing date: 2018-03-22
Publication date: 2019-05-15
Anticipated expiration: 2038-03-22
Also published as: WO2019180865A1; JPWO2019180865A1; CN111656638B; CN111656638A

Abstract

省エネ制御ごとに、実行条件と、実行効果とを関連づけた省エネ制御リストを格納する記憶部（１５）と、省エネ制御リストと、ビルの設備情報とに基づいて実行可能な候補省エネ制御を抽出する候補抽出部（１６）と、ビル（３０）の予測使用電力を算出する予測使用電力算出部（１７）と、省エネ制御を実行した場合のビル（３０）の予測使用電力を算出する省エネ制御時予測使用電力算出部（１８）と、省エネ制御を実行した場合のビル（３０）の削減電力を算出する削減電力算出部（１９）と、迷惑値算出部（２０）と、削減電力が削減要求電力以上で、且つ、迷惑値が最小となる、候補省エネ制御と省エネ制御対象エリアの組み合わせを抽出して省エネ制御を実行する省エネ制御実行部（２１）と、を有する省エネ制御装置（１０）。これにより、快適度の低下を抑制しつつ削減要求量だけ使用電力を削減できる。

Description

本発明は、ビルの省エネ制御方法、特に、使用電力の削減要求があった際のビル設備の省エネ制御を実行する省エネ制御装置及び省エネ制御方法に関する。

近年、電力供給が逼迫した場合に、需要家による電力需要を一時的に抑制することにより、電力の安定供給および電力料金の安定化を実現するデマンドレスポンスが注目されている。

デマンドレスポンスでは、使用電力の削減要求のあった際に要求量だけ使用電力を削減できることが必要となる。このため、電力を削減する対象領域の外気温の予報値と実測値の差分から外気温の予測誤差を算出し、目標削減量と外気温の予測誤差の分散に基づいて各領域に削減量を割り当てることにより、外気温の予想誤差によって電力の削減目標を達成できなくなることを抑制する方法が提案されている。

特許第６１７５８７１号明細書

ところで、使用電力の削減要求があった際、電力を削減する省エネ制御によっては快適度が損なわれる場合がある。このため、使用電力の削減要求のあった際に要求量だけ使用電力を削減できることと快適度を大きく損ねないことのバランスをとった省エネ制御装置が要求されている。

そこで、本発明は、快適度の低下を抑制しつつ使用電力の削減要求のあった際に削減要求量だけ使用電力を削減できる省エネ制御装置を提供することを目的とする。

本発明のビルの省エネ制御装置は、ビルの設備に対して実行可能な省エネ制御ごとに、実行条件と、実行効果とを関連づけた省エネ制御リストを格納する記憶部と、前記省エネ制御リストと、前記ビルの設備情報とに基づいて使用電力の削減要求のあった際に、前記ビルの前記設備に対して実行可能な候補省エネ制御を抽出する候補抽出部と、使用電力と環境状態とに基づいて線形回帰を用いて前記ビルの中のエリア毎のエリア別使用電力予測モデルを生成し、前記エリア別使用電力予測モデルを統合してビル使用電力予測モデルを生成し、生成したビル使用電力予測モデルを用いて前記ビルの予測使用電力を算出する予測使用電力算出部と、使用電力と環境状態と前記候補抽出部で抽出した前記候補省エネ制御と省エネ制御が実行される複数の設備が配置されるビルの中の部屋或いはフロアであるエリアを１つまたは複数含む省エネ制御対象エリアとに基づいて線形回帰を用いて前記ビルの中の前記エリア毎に前記候補省エネ制御を実行した場合のエリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成し、前記エリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを統合して前記候補省エネ制御を実行した場合の省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成し、前記省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを用いて前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの予測使用電力を算出する省エネ制御時予測使用電力算出部と、前記予測使用電力算出部で算出した前記ビルの予測使用電力と、前記省エネ制御時予測使用電力算出部で算出した前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの予測使用電力との差から前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの削減電力を算出する削減電力算出部と、省エネ制御を実行したことによる前記ビル内の環境への影響度合を示す迷惑値を算出する迷惑値算出部と、前記削減電力が削減要求電力以上で、且つ、前記迷惑値が最小となる、前記候補省エネ制御と前記省エネ制御対象エリアの組み合わせを抽出して省エネ制御を実行する省エネ制御実行部と、を有し、前記迷惑値は、前記省エネ制御対象エリアに含まれる１つまたは複数の前記ビルの中の前記エリアそれぞれに対する環境悪化指標の内の最大値であること、を特徴とする。

本発明のビルの省エネ制御装置において、前記環境悪化指標は、前記エリアそれぞれに対する省エネ制御回数の累積値、または、省エネ制御を実行した際の前記エリアそれぞれの温度変化の累積値、または、省エネ制御を実行した際の前記エリアそれぞれの在籍人数と前記エリアそれぞれの温度変化との積の累積値であること、としてもよい。

本発明のビルの省エネ制御方法は、ビルの設備に対して実行可能な省エネ制御ごとに、実行条件と、実行効果とを関連づけた省エネ制御リストを準備するリスト準備ステップと、前記省エネ制御リストと、前記ビルの設備情報とに基づいて使用電力の削減要求のあった際に、前記ビルの前記設備に対して実行可能な候補省エネ制御を抽出する候補抽出ステップと、使用電力と環境状態とに基づいて線形回帰を用いて前記ビルの中のエリア毎のエリア別使用電力予測モデルを生成し、前記エリア別使用電力予測モデルを統合してビル使用電力予測モデルを生成し、生成したビル使用電力予測モデルを用いて前記ビルの予測使用電力を算出する予測使用電力算出ステップと、使用電力と環境状態と前記候補抽出ステップで抽出した前記候補省エネ制御と省エネ制御が実行される複数の設備が配置されるビルの中の部屋或いはフロアであるエリアを１つまたは複数含む省エネ制御対象エリアとに基づいて線形回帰を用いて前記ビルの中の前記エリア毎に前記候補省エネ制御を実行した場合のエリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成し、前記エリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを統合して前記候補省エネ制御を実行した場合の省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成し、前記省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを用いて前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの予測使用電力を算出する省エネ制御時予測使用電力算出ステップと、前記予測使用電力算出ステップで算出した前記ビルの予測使用電力と、前記省エネ制御時予測使用電力算出ステップで算出した前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの予測使用電力との差から前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの削減電力を算出する削減電力算出ステップと、省エネ制御を実行したことによる前記ビル内の環境への影響度合を示す迷惑値を算出する迷惑値算出ステップと、を含み、前記削減電力が削減要求電力以上で、且つ、前記迷惑値が最小となる、前記候補省エネ制御と前記省エネ制御対象エリアの組み合わせを抽出して省エネ制御を実行し、前記迷惑値は、前記省エネ制御対象エリアに含まれる１つまたは複数の前記ビルの中の前記エリアそれぞれに対する環境悪化指標の内の最大値であること、を特徴とする。

本発明のビルの省エネ制御方法において、前記環境悪化指標は、前記エリアそれぞれに対する省エネ制御回数の累積値、または、省エネ制御を実行した際の前記エリアそれぞれの温度変化の累積値、または、省エネ制御を実行した際の前記エリアそれぞれの在籍人数と前記エリアそれぞれの温度変化との積の累積値であること、としてもよい。

本発明は、快適度の低下を抑制しつつ使用電力の削減要求のあった際に削減要求量だけ使用電力を削減できる省エネ制御方法を提供することができる。

実施形態のビルの省エネ制御装置を用いたビルの省エネ制御システムの構成を示す系統図である。図１に示すビルの省エネ制御装置のハードウェアの構成を示す系統図である。図１に示す省エネ制御装置の機能ブロック図である。省エネ制御リストの一例を示す図である。他の省エネ制御リストを示す図である。ビル使用電力予測モデル式の係数の例を示す図である。実施形態の省エネ制御装置の動作を示すフローチャートである。

発明を実行するための形態

＜ビル省エネ制御システムの構成＞
以下、図面を参照しながら、実施形態の省エネ制御装置１０について説明する。本実施形態の省エネ制御装置１０は、２つのビル３０、４０の各ビル管理装置３１、４１、及び、削減電力指定装置６０、気温データ提供装置５０とネットワークで接続されてビル省エネ制御システム１００を構成する。

ビル３０，４０は、設備である複数の空調装置３２，４２、照明装置３３，４３を備えている。各空調装置３２，４２、照明装置３３，４３はビル管理装置３１，４１に接続され、ビル管理装置３１，４１によって制御される。各空調装置３２，４２、照明装置３３，４３は、例えば、フロア、或いは、部屋のようなエリア３６，４６毎に区分されている。各エリア３６、４６には各エリア３６，４６の在室人数をカウントしてビル管理装置３１に出力する在室人数提供装置３４，４４、各エリア３６，４６の使用電力データを検出してビル管理装置３１に出力する電力データ提供装置３５，４５が設けられている。このように、ビル管理装置３１，４１は、エリア３６、４６毎に各空調装置３２，４２、照明装置３３，４３の制御を行うと共に、各エリアの在室人数と使用電力の情報が入力される。また、ビル管理装置３１，４１は、各エリア３６，４６に設置されている各空調装置３２，４２、照明装置３３，４３の形式、数等の設備情報等が格納されている。

削減電力指定装置６０は、電力事業者、または、電力事業者と需要者との間に入って電力需給を調整するアグリゲータと呼ばれる事業者に設置されている。削減電力指定装置６０は、電力需給が逼迫すると予想される際に省エネ制御装置１０に対して削減要求電力を指定するものである。

気温データ提供装置５０は、例えば気象庁や気象協会など、天気や気温の予測をする団体、会社などに設置される装置である。気温データ提供装置５０は、ビル３０，４０の設置されている地域の外気温の予報値、外気温の実測値、および外気温を実測した時刻（日時）の情報を省エネ制御装置１０に対して送信することができる。

＜省エネ制御装置のハード構成＞
図２に示すように、省エネ制御装置１０は、内部にＣＰＵ２５、ＲＡＭ２６、ＲＯＭ２７、記憶部２８がデータバス２４で接続されたコンピュータである。データバス２４には、外部のネットワークに接続するためのネットワークインターフェース２９が接続されている。省エネ制御装置１０は、記憶部２８に格納したプログラムをＣＰＵ２５が実行することにより、図３に示す各機能ブロックの機能が実現される。

＜省エネ制御装置の機能ブロックの構成＞
省エネ制御装置１０は、図３に示すように、設備情報取得部１２、電力情報取得部１３、環境情報取得部１４、記憶部１５、候補抽出部１６、予測使用電力算出部１７、省エネ制御時予測使用電力算出部１８、削減電力算出部１９、迷惑値算出部２０、省エネ制御実行部２１の機能ブロックを含んでいる。

設備情報取得部１２は、ビル管理装置３１，４１から各ビル３０，４０の各エリア３６，４６に設置されている各空調装置３２，４２、照明装置３３，４３の形式、数等の設備情報を取得するものである。

電力情報取得部１３は、電力データ提供装置３５，４５からビル管理装置３１，４１に入力される各エリア３６，４６の使用電力の情報を取得するものである。

環境情報取得部１４は、ビル管理装置３１，４１に入力される各エリア３６，４６の在室人数のデータを取得すると共に、気温データ提供装置５０からビル３０，４０の設置されている地域の外気温の実測値、および外気温を実測した時刻（日時）の情報を取得するものである。

記憶部１５には、動作プログラムと、後で図４、図５を参照して説明する省エネ制御リスト２２，２３が格納されている。

候補抽出部１６は、省エネ制御リスト２２，２３と、ビル３０，４０の設備情報とに基づいて使用電力の削減要求のあった際に、ビル３０，４０の設備に対して実行可能な省エネ制御の候補を抽出するものである。

予測使用電力算出部１７は、線形回帰を用いてビル３０，４０の中の各エリア３６，４６のエリア別使用電力予測モデルを生成し、エリア別使用電力予測モデルを統合してビル使用電力予測モデルを生成し、生成したビル使用電力予測モデルを用いてビルの予測使用電力を算出するものである。なお、使用電力予測モデルについては、後で詳細に説明する。

省エネ制御時予測使用電力算出部１８は、線形回帰を用いてビル３０，４０の中の各エリア３６，４６に候補として抽出した省エネ制御を実行した場合のエリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成し、エリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを統合して省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成し、省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを用いて候補として抽出した省エネ制御を実行した場合のビル３０，４０の予測使用電力を算出するものである。

削減電力算出部１９は、予測使用電力算出部１７で算出したビル３０，４０の予測使用電力と、省エネ制御時予測使用電力算出部で算出した候補として抽出した省エネ制御を実行した場合のビル３０，４０の予測使用電力との差から候補として抽出した省エネ制御を実行した場合のビル３０，４０の削減電力を算出するものである。

省エネ制御実行部２１は、削減電力が削減要求電力以上で、且つ、ビル３０，４０内の環境への影響度合を示す指標である迷惑値が最小となる、省エネ制御と省エネ制御対象エリアの組み合わせを抽出してビル３０，４０の省エネ制御を実行するものである。なお、迷惑値については後で説明する。

＜省エネ制御リスト＞
次に図４、図５を参照しながら省エネ制御リスト２２，２３について説明する。省エネ制御リストは、一般的なビルの空調、照明等の設備に対して実行可能な省エネ制御ごとに、実行条件と、実行効果とを関連づけたデータベースである。図４、図５に示す省エネ制御リスト２２，２３は、空調機の省エネ制御リストであり、（Ａ）欄から（Ｆ）欄には、それぞれ省エネ制御名、実行条件１、実行条件２、制御ポリシー、制御内容、実行効果が入力されている。

（Ｂ）欄の実行条件１には、（Ａ）欄に記載されている各省エネ制御が実行可能な（Ｂ１）期間と（Ｂ２）時間帯と（Ｂ３）外部条件が入力されている。省エネ制御リスト２２では、（Ｂ１）期間、（Ｂ２）時間帯には、「冷房期」、「就業時間帯」と入力されていことから、省エネ制御リスト２２は、ビル３０，４０の空調装置３２，４２が冷房運転される期間で、就業時間帯、例えば、１３時から１５時の間に省エネ制御を実行する際に適用可能である。

（Ｃ）欄の実行条件２には、（Ａ）欄に入力されている省エネ制御を実行するのに必要な機器の仕様（Ｃ１）、機器の運用による制約（Ｃ２）が入力されている。

（Ｄ）欄の制御ポリシーには、どのような制御をしたいときに（Ａ）欄の制御を選択すればよいかが入力されている。（Ｅ）欄の制御内容には、具体的な制御内容が入力されている。（Ｆ）欄の実行効果の欄には、（Ａ）欄の省エネ制御を行った場合の効果として消費電力が削減されることが入力されている。

以下、設定温度変更制御とローテーション制御を例に省エネ制御リストについて詳しく説明する。

＜設定温度変更制御＞
図４の省エネ制御リスト２２の（Ｂ１），（Ｂ２）、（Ｃ１）欄から、設定温度設定変更制御は、冷房期の就業時間帯に適用され、設定温度をシステムから制御可能になっている空調機の省エネ制御に適用されるもので、（Ｄ）欄から冷房負荷を下げたいが温度の上限は守りたいという制御ポリシーの場合に実行する制御であることがわかる。また、（Ｅ）欄より、設定温度変更制御は、空調機の設定温度を上げる制御であり、（Ｆ）欄より、実行により消費電力を削減することができることがわかる。

＜ローテーション制御＞
図４の省エネ制御リスト２２の（Ｂ１），（Ｂ２）、（Ｃ１）欄から、ローテーション制御は、冷房期の就業時間帯に適用され、空調機のＯＮ／ＯＦＦをシステムから制御可能になっている空調機の省エネ制御に適用されるもので、（Ｄ）欄から一箇所に対する省エネ制御時間を短くして公平に制御したいという制御ポリシーの場合に実行する制御であることがわかる。また、（Ｅ）欄より、ローテーション制御は、空調機を順送りに送風モードに切替える制御であり、（Ｆ）欄より、実行により消費電力を削減することができることがわかる。

図５に示す省エネ制御リスト２３は、（Ｂ１），（Ｂ２）欄から、ビル３０，４０の空調装置３２，４２が冷房運転される期間で、始業開始直前、例えば、８時から９時の間に省エネ制御を実行する際に適用可能な省エネ制御をリストアップしたものである。その他の点は、図４に示す省エネ制御リスト２２と同様なので、説明は省略する。

以上の説明では、空調装置３２，４２に適用される省エネリストについて説明したが、記憶部１５には、ビル３０，４０の他の設備、例えば、照明装置３３，４３に適用される省エネリストも格納されている。

＜使用電力予測モデル＞
使用電力予測モデルは、線形回帰によって生成する。線形回帰式は、一般的に下記のような式（１）で表される。
Ｙ＝ β0 +β1*Ｘ1 + β2*Ｘ2 + ・・・ + βn*Ｘn −−−−−（１）
式（１）において、
Ｙ：目的変数
Ｘn：説明変数
βn：偏回帰係数(重み)
である。
使用電力予測モデルでは、目的変数が予測使用電力、説明変数として空調装置３２，４２や照明装置３３，４３等の設備の使用電力と、外気温や在室人数などの環境状態を用い、線形回帰によって偏回帰係数（重み）を決定する。

予測使用電力を目的変数、時間と、外気温と、在室人数とを説明変数として線形回帰によって使用電力予測モデルを生成すると下記の式（２）のようなモデルとなる。
予測使用電力＝時間の係数＋外気温×外気温の係数＋
在室人数×在室人数の係数＋切片 −−−−（２）
ここで、時間の係数は、各エリア３６，４６に配置されている空調装置３２，４２や照明装置３３，４３等の設備の時間毎の使用電力に基づく係数で、図６（ａ）,（ｂ）に示すように、時間毎に設定される。また、図６（ｃ）に外気温の係数、在室人数の係数、切片の例を示す。

式（２）と図６（ａ）〜図６（ｃ）に示す係数を用いて、時間がｔ時における予測使用電力は下記の式（３）のように計算される。
ｔ時の予測使用電力＝ｔ時の時間の係数＋
ｔ時の外気温×外気温の係数＋
ｔ時の在室人数×在室人数の係数＋切片
−−−−（３）

＜迷惑値＞
迷惑値とは、ビル３０，４０内の環境への影響度合を示す指標であり、省エネ制御対象エリアに含まれる１つまたは複数のエリア３６，４６それぞれに対する環境悪化指標の内の最大値とすることができる。ここで、省エネ制御対象エリアとは、空調装置３２，４２、照明装置３３，４３等の設備に対して設定温度変更制御、ローテーション制御などの省エネ制御が実行される部屋、或いは、フロア等のエリア３６，４６である。たいていの場合、省エネ制御は、複数の部屋、或いは、フロアにまたがって実行される。この際、部屋、フロア毎に室温が上昇する等の環境の悪化が発生する。迷惑値は、各部屋、フロアの温度上昇値等の環境悪化指標の内の最大値である。

各エリア３６，４６の環境悪化指数として、そのエリア３６，４６に対する省エネ制御の実行回数の累積値を用いることができる。例えば、省エネ制御対象エリアとして省エネ制御の実行回数の累積値が３回のエリアＡと、５回のエリアＢの２つのエリアが選択された場合、迷惑値は、エリアＡとエリアＢの累積値の大きい方の５回となる。
省エネ制御回数の累積値
エリアＡ：３回
エリアＢ：５回
迷惑値＝３回と５回の最大値＝５回

また、各エリア３６，４６の環境悪化指数として、省エネ制御に伴うそのエリア３６，４６の温度変化の累積値を用いることができる。例えば、エリアＡでの省エネ制御による室温の上昇は、１回目の省エネ制御の場合が２℃、２回目の省エネ制御の場合が０℃、累積値が２℃、エリアＢでは、１回目が０℃、２回目が１℃、累積値が１℃の場合、迷惑値は、最大値の２℃となる。
省エネ制御に伴う温度変化の累積値
エリアＡ：＋２℃(１回目) ＋０℃(２回目) = ２℃
エリアＢ：＋０℃(１回目) ＋１℃(２回目) = １℃
迷惑値＝２℃と１℃との最大値＝２℃

また、迷惑値として省エネ制御に伴うそのエリア３６，４６の温度変化とそのエリア３６，４６の在室人数積の累積値を用いることができる。先に説明した例で、１回目、２回目の省エネ制御の際の在室人数がエリアＡでは、５０人、３０人、エリアＢでは２０人、３０人の場合、エリアＡの累積値は１００（℃人）、エリアＢの累積値は３０（℃人）となる。この場合、迷惑値は、最大値の１００（℃人）となる。
エリアＡ：［２℃］×５０人（１回目）＋［０℃］×３０人（２回目）
＝１００（℃人）
エリアＢ：［０℃］×２０人（１回目）＋［１℃］×３０人（２回目）
＝３０（℃人）
迷惑値＝１００（℃人）と３０（℃人）の最大値＝１００（℃人）

＜省エネ制御装置の動作＞
次に図７、図３を参照しながら省エネ制御装置１０の動作について説明する。

図７のステップＳ１０１に示すように、省エネ制御装置１０の設備情報取得部１２は、図３に示すビル３０，４０のビル管理装置３１，４１にアクセスして各ビル３０，４０の各エリア３６，４６に設置されている空調装置３２，４２、照明装置３３，４３の形式、数等の設備情報を取得する。設備情報には、空調装置３２，４２が省エネ制御装置１０によって設定温度の制御が可能か、運転モードの切替えが可能か、ＯＮ／ＯＦＦ制御が可能か、或いは、換気機器が省エネ制御装置１０からＯＮ／ＯＦＦ可能か、ＣＯ２センサーが設置されているか等、図４、図５を参照して説明した省エネ制御リスト２２、２３の（Ｃ）欄の実行条件２を満たすかどうかの判断を可能にする情報を含む。

図７のステップＳ１０２、図３に示すように、省エネ制御装置１０の候補抽出部１６は、図７のステップＳ１０１で取得した設備情報と記憶部１５に格納されている省エネ制御リスト２２，２３とに基づいて使用電力の削減要求があった際にビル３０，４０の各設備に対して実行可能な省エネ制御の候補を抽出する。

例えば、夏の平日の日中に省エネ制御を実行しようとする場合、候補抽出部１６は、記憶部１５から冷房期の就業時間帯に適用される省エネ制御リスト２２に基づいて、空調装置３２，４２の候補省エネ制御を抽出する。ここで、空調装置３２，４２は、省エネ制御装置１０によって設定温度制御、運転モードの切替え、ＯＮ／ＯＦＦ制御が可能であるが、蒸発温度制御に対応しておらず、換気機器は省エネ制御装置１０からＯＮ／ＯＦＦ制御が不可能とする。この場合、候補抽出部１６は、外気取り入れ抑制制御と蒸発温度制御とは（Ｃ）欄の実行条件２の（Ｃ１）の条件を満たさないとして候補省エネ制御から除外する。ここで、温度の上限を守り、公平に制御したいという制御ポリシーによって省エネ制御を行う場合、候補抽出部１６は、（Ｄ）欄の制御ポリシーを参照して、設定温度変更制御、ローテーション制御の２つの省エネ制御を候補省エネ制御として抽出する（候補抽出ステップ）。

図７のステップＳ１０３、図３に示すように、予測使用電力算出部１７は、電力情報取得部１３が取得した各エリア３６，４６の時間に対する使用電力の情報と、環境情報取得部１４が取得した各エリア３６，４６の在室人数のデータと、外気温の実測値、および外気温を実測した時刻（日時）の情報とに基づいて、線形回帰を用いて、各エリア３６，４６別のエリア別使用電力モデルを生成する。そして、ビル３０の各エリア３６のエリア別使用電力予測モデルを足し合わせて統合してビル３０のビル使用電力予測モデルを生成する。同様に、ビル４０の各エリア４６のエリア別使用電力予測モデルを足し合わせて統合してビル４０のビル使用電力予測モデルを生成する。更に、これら２つのビル使用電力予測モデルを足し合わせて統合してビル３０，４０全体の予測使用電力を算出するビル使用電力予測モデルを生成する。生成したビル使用電力予測モデルは、先に説明した式（２）のようになる。

そして、図７のステップＳ１０４、図３に示すように、予測使用電力算出部１７は、生成したビル使用電力予測モデルを用いて式（３）に示すように時間に対するビル３０，４０の予測使用電力を算出して削減電力算出部１９に出力する（予測使用電力算出ステップ）。

図７のステップＳ１０５、図３に示すように、省エネ制御時予測使用電力算出部１８は、図7のステップＳ１０２で抽出した候補省エネ制御を実行する省エネ制御対象エリアを選択する。省エネ制御対象エリアは、各ビル３０，４０の中の１つまたは複数のエリア３６，４６であり、具体的には、各ビル３０，４０の１つまたは複数の部屋、またはフロアを選択する。

図７のステップＳ１０６において、省エネ制御時予測使用電力算出部１８は、電力情報取得部１３が取得した各エリア３６，４６の時間に対する使用電力の情報と、環境情報取得部１４が取得した各エリア３６，４６の在室人数のデータと、外気温の実測値、および外気温を実測した時刻（日時）の情報と、候補抽出部１６が抽出した候補省エネ制御（例えば、設定温度変更制御、ローテーション制御）と、選択した省エネ対象エリアとに基づいて、各エリア３６，４６別のエリア別省エネ制御時使用電力モデルを生成する。

例えば、空調装置３２，４２の設定温度変更制御を実行する場合のモデル式は、下記の式（４）のように、式（２）のモデルに設定温度の説明変数を追加したものとなる。
予測使用電力＝時間の係数＋外気温×外気温の係数＋
在室人数×在室人数の係数＋
設定温度×設定温度の係数＋切片 −−−−（４）

また、ローテーション制御を実行する場合のモデル式は、下記の式（５）に示すように、式（２）の時間の係数をローテーション制御によってそのエリア３６，４６の空調装置３２，４２を送風モードとした際の時間の係数としたものである。
予測使用電力＝［送風モード運転状態の時間の係数、または、
通常運転状態の時間の係数］＋外気温×
外気温の係数＋在室人数×在室人数の係数＋
切片 −−−−（５）

そして、省エネ制御時予測使用電力算出部１８は、省エネ制御対象エリアに選択されているエリア３６，４６については、式（４）または式（５）によってエリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成し、省エネ制御対象エリアに選択されていないエリア３６，４６については、先に説明した式（２）によってエリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成し、これらを足し合わせて統合してビル３０，４０の各省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成する。更に、これらを足し合わせて統合して候補省エネ制御を実行した場合のビル３０，４０全体の予測使用電力を算出する省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成する。候補省エネ制御の内の設定温度変更制御を実行した際の省エネ制御時ビル使用電力予測モデルは式（４）に示すようなモデルとなり、ローテーション制御を実行した際の省エネ制御時ビル使用電力予測モデルは式（５）に示すようなモデルとなる。

図７のステップＳ１０７、図３に示すように、省エネ制御時予測使用電力算出部１８は、生成した省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを用いて式（６）、式（７）に示すように候補省エネ制御を実行した場合の時間に対するビル３０，４０の予測使用電力を算出して削減電力算出部１９に出力する（省エネ制御時予測使用電力算出ステップ）。
＜設定温度変更制御の場合＞
ｔ時の予測使用電力＝ｔ時の時間の係数＋
ｔ時の外気温×外気温の係数＋
ｔ時の在室人数×在室人数の係数＋
ｔ時の設定温度×設定温度の係数＋切片 −−−−（６）
＜ローテーション制御の場合＞
ｔ時の予測使用電力＝
［送風モード運転状態のｔ時時間の係数、または、
通常運転状態のｔ時時間の係数］＋
ｔ時の外気温×外気温の係数＋
ｔ時の在室人数×在室人数の係数＋切片 −−−−− (７）

削減電力算出部１９は、予測使用電力算出部１７から入力された時間に対するビル３０，４０全体の予測使用電力と省エネ制御時予測使用電力算出部１８から入力された時間に対する候補省エネ制御を実行した場合のビル３０，４０全体の予測使用電力との差から時間に対する削減電力を算出して省エネ制御実行部２１に出力する（削減電力算出ステップ）。

また、迷惑値算出部２０は、先に説明したように、迷惑値を算出して省エネ制御実行部２１に出力する（迷惑値算出ステップ）。

省エネ制御実行部２１は、一つの候補省エネ制御である設定温度変更制御について、削減電力算出部１９から入力された各時間に対する削減電力が削減電力指定装置６０から入力された要求削減電力以上であるか確認する。削減電力が要求削減電力以上である場合には、省エネ制御実行部２１は、省エネ対象エリアとして選択するエリア３６，４６の数を減らして図７のステップＳ１０５に戻る。ステップＳ１０５で省エネ制御時予測使用電力算出部１８は、省エネ対象エリアを減らして、ステップＳ１０６で省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成し、ステップＳ１０８でビル３０，４０の予測使用電力を算出して削減電力算出部１９に出力する。削減電力算出部１９は、ステップＳ１０８で削減電力を算出して省エネ制御実行部２１に出力する。また、迷惑値算出部２０は、迷惑値を再算出して省エネ制御実行部２１に出力する。

また逆に、削減電力が要求削減電力未満である場合には、省エネ制御実行部２１は、省エネ対象エリアとして選択するエリア３６，４６の数を増やしてステップＳ１０５に戻り、ステップＳ１０５で省エネ制御時予測使用電力算出部１８は、省エネ対象エリアを増やして、ステップＳ１０６で省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成し、ステップＳ１０８でビル３０，４０の予測使用電力を算出して削減電力算出部１９に出力する。削減電力算出部１９は、ステップＳ１０８で削減電力を算出して省エネ制御実行部２１に出力する。また、迷惑値算出部２０は、迷惑値を再算出して省エネ制御実行部２１に出力する。

このように、一つの候補省エネ制御である設定温度変更制御について、省エネ制御実行部２１で省エネ対象エリアの数を増減させて、省エネ制御時予測使用電力算出部１８と、削減電力算出部１９と、迷惑値算出部２０とにより削減電力と迷惑値とを繰り返し算出し、削減電力が削減要求電力以上で、且つ、迷惑値が最小となる省エネ対象エリアを見つける。

また、他の候補省エネ制御であるローテーション制御についても同様の計算を行い、削減電力が削減要求電力以上で、且つ、迷惑値が最小となる省エネ制御対象エリアを見つける。そして、省エネ制御実行部２１は、図７のステップＳ１１０でいくつかの候補省エネ制御の内、迷惑値が最小となる省エネ制御と省エネ制御対象エリアの組み合わせを選択して図７のステップＳ１１１に進み、選択した省エネ制御対象エリアに対して選択した省エネ制御を実行して電力の削減を行う。

例えば、設定温度変更制御が選択された場合には、省エネ制御装置１０は、ビル管理装置３１，４１を介して省エネ制御対象エリアの空調装置３２，４２の設定温度を上昇させて使用電力を削減する。

以上説明したように、本実施形態の省エネ制御装置１０は、省エネ制御リストと線形回帰を用いた使用電力の予測式とを組み合わせて、削減電力が削減要求電力以上で、且つ、環境への影響度合を示す指標である迷惑値が最小となる省エネ制御と省エネ制御対象エリアの組み合わせを選択して省エネ制御を行うので、快適度の低下を抑制しつつ使用電力の削減要求のあった際に削減要求量だけ使用電力を削減できる。

以上説明した実施形態の省エネ制御装置１０の動作では、各エリア３６，４６別のエリア別使用電力モデルを足し合わせて統合してビル３０、４０のビル使用電力予測モデルを生成し、エリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成し、これらを足し合わせて統合してビル３０，４０の省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成することとして説明したが、これに限らず、ビル３０，４０を一つのエリア３６，４６とし、エリア別使用電力モデル、エリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成せずに、ビル使用電力予測モデル、省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成してもよい。

１０省エネ制御装置、１２設備情報取得部、１３電力情報取得部、１４環境情報取得部、１５記憶部、１６候補抽出部、１７予測使用電力算出部、１８省エネ制御時予測使用電力算出部、１９削減電力算出部、２０迷惑値算出部、２１省エネ制御実行部、２２，２３省エネ制御リスト、２４データバス、２５ＣＰＵ、２６ＲＡＭ、２７ＲＯＭ、２８記憶部、２９ネットワークインターフェース、３０，４０ビル、３１，４１ビル管理装置、３２，４２空調装置、３３，４３照明装置、３４，４４在室人数提供装置、３５，４５電力データ提供装置、３６，４６エリア、５０気温データ提供装置、６０減電力指定装置、１００ビル省エネ制御システム。

Claims

ビルの省エネ制御装置であって、
前記ビルの設備に対して実行可能な省エネ制御ごとに、実行条件と、実行効果とを関連づけた省エネ制御リストを格納する記憶部と、
前記省エネ制御リストと、前記ビルの設備情報とに基づいて使用電力の削減要求のあった際に、前記ビルの前記設備に対して実行可能な候補省エネ制御を抽出する候補抽出部と、
使用電力と環境状態とに基づいて線形回帰を用いて前記ビルの中のエリア毎のエリア別使用電力予測モデルを生成し、前記エリア別使用電力予測モデルを統合してビル使用電力予測モデルを生成し、生成したビル使用電力予測モデルを用いて前記ビルの予測使用電力を算出する予測使用電力算出部と、
使用電力と環境状態と前記候補抽出部で抽出した前記候補省エネ制御と省エネ制御が実行される複数の設備が配置されるビルの中の部屋或いはフロアであるエリアを１つまたは複数含む省エネ制御対象エリアとに基づいて線形回帰を用いて前記ビルの中の前記エリア毎に前記候補省エネ制御を実行した場合のエリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成し、前記エリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを統合して前記候補省エネ制御を実行した場合の省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成し、前記省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを用いて前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの予測使用電力を算出する省エネ制御時予測使用電力算出部と、
前記予測使用電力算出部で算出した前記ビルの予測使用電力と、前記省エネ制御時予測使用電力算出部で算出した前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの予測使用電力との差から前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの削減電力を算出する削減電力算出部と、
省エネ制御を実行したことによる前記ビル内の環境への影響度合を示す迷惑値を算出する迷惑値算出部と、
前記削減電力が削減要求電力以上で、且つ、前記迷惑値が最小となる、前記候補省エネ制御と前記省エネ制御対象エリアの組み合わせを抽出して省エネ制御を実行する省エネ制御実行部と、を有し、
前記迷惑値は、前記省エネ制御対象エリアに含まれる１つまたは複数の前記ビルの中の前記エリアそれぞれに対する環境悪化指標の内の最大値であること、
を特徴とするビルの省エネ制御装置。
請求項１に記載のビルの省エネ制御装置であって、
前記環境悪化指標は、
前記エリアそれぞれに対する省エネ制御回数の累積値、または、省エネ制御を実行した際の前記エリアそれぞれの温度変化の累積値、または、省エネ制御を実行した際の前記エリアそれぞれの在籍人数と前記エリアそれぞれの温度変化との積の累積値であること、
を特徴とするビルの省エネ制御装置。
ビルの省エネ制御方法であって、
前記ビルの設備に対して実行可能な省エネ制御ごとに、実行条件と、実行効果とを関連づけた省エネ制御リストを準備するリスト準備ステップと、
前記省エネ制御リストと、前記ビルの設備情報とに基づいて使用電力の削減要求のあった際に、前記ビルの前記設備に対して実行可能な候補省エネ制御を抽出する候補抽出ステップと、
使用電力と環境状態とに基づいて線形回帰を用いて前記ビルの中のエリア毎のエリア別使用電力予測モデルを生成し、前記エリア別使用電力予測モデルを統合してビル使用電力予測モデルを生成し、生成したビル使用電力予測モデルを用いて前記ビルの予測使用電力を算出する予測使用電力算出ステップと、
使用電力と環境状態と前記候補抽出ステップで抽出した前記候補省エネ制御と省エネ制御が実行される複数の設備が配置されるビルの中の部屋或いはフロアであるエリアを１つまたは複数含む省エネ制御対象エリアとに基づいて線形回帰を用いて前記ビルの中の前記エリア毎に前記候補省エネ制御を実行した場合のエリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを生成し、前記エリア別省エネ制御時使用電力予測モデルを統合して前記候補省エネ制御を実行した場合の省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを生成し、前記省エネ制御時ビル使用電力予測モデルを用いて前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの予測使用電力を算出する省エネ制御時予測使用電力算出ステップと、
前記予測使用電力算出ステップで算出した前記ビルの予測使用電力と、前記省エネ制御時予測使用電力算出ステップで算出した前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの予測使用電力との差から前記候補省エネ制御を実行した場合の前記ビルの削減電力を算出する削減電力算出ステップと、
省エネ制御を実行したことによる前記ビル内の環境への影響度合を示す迷惑値を算出する迷惑値算出ステップと、を含み、
前記削減電力が削減要求電力以上で、且つ、前記迷惑値が最小となる、前記候補省エネ制御と前記省エネ制御対象エリアの組み合わせを抽出して省エネ制御を実行し、
前記迷惑値は、
前記省エネ制御対象エリアに含まれる１つまたは複数の前記ビルの中の前記エリアそれぞれに対する環境悪化指標の内の最大値であること、
を特徴とするビルの省エネ制御方法。
請求項３に記載のビルの省エネ制御方法であって、
前記環境悪化指標は、
前記エリアそれぞれに対する省エネ制御回数の累積値、または、省エネ制御を実行した際の前記エリアそれぞれの温度変化の累積値、または、省エネ制御を実行した際の前記エリアそれぞれの在籍人数と前記エリアそれぞれの温度変化との積の累積値であること、
を特徴とするビルの省エネ制御方法。