JP7048097B2 - サーバ及び省エネルギー寄与システム - Google Patents
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Description
本発明は、サーバ、店舗に対する省エネルギー寄与システムに関する。
高圧電力で契約する電力利用者が支払う電気料金は、基本料金と電力量料金との合計から算出される。この基本料金を算出するための一要素には、契約電力があり、この契約電力の決定には、過去１２ヶ月間で最も大きいデマンド値（最大デマンド値）が使用される。このデマンド値は、３０分毎の使用電力量を計測して求めた平均需用電力（ｋＷ）である。
最大デマンド値を上回るデマンド値が出ると、翌月からは、そのデマンド値が適用され、基本料金が値上がりしてしまう。また、契約電力を上回るデマンド値が出た場合には、電力会社に超過違約金を支払うこともある。したがって、デマンド値を抑制することは、基本料金の値上がりを回避することに繋がる。
特許文献１には、デマンド値を常時監視するとともに、ネットワークを介してデマンド値に関する情報を電力利用者に提供するデマンド監視システムが開示されている。
しかし、特許文献１に記載のデマンド監視システムは、デマンド値に関する情報を電力利用者に提供するだけであり、どのような行動を取ればデマンド値を抑制できるのかを電力利用者が把握することができなかった。
そこで、本発明は、店舗毎の電力の予測使用量に基づいて、省エネルギー行動に関するアドバイス情報の中から特定の時間帯に応じた特定のアドバイス情報を選択し、外部に送信することで、電力利用者の省エネルギー行動を促進することを目的とする。
上記課題を解決するため、本発明は以下のような構成を有する。
第１の発明に係るサーバは、店舗毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報を外部の端末から受信するとともに、外部の気象データベースから前記店舗毎の所在地に応じた気象情報を受信するサーバであって、前記サーバは、省エネルギー行動に関する情報であって、前記店舗の店員に当該情報に基づいた行動を取らせるためのアドバイス情報が記憶された省エネアドバイスデータベースを少なくとも含む記憶部と、受信した前記電力使用情報及び前記気象情報に基づいて、所定時間毎の電力の予測使用量を算出する算出部と、算出した前記予測使用量に基づいて、前記省エネアドバイスデータベースから時間帯に応じた特定の前記アドバイス情報を選択する選択部と、選択した特定の前記アドバイス情報を外部に送信するサーバ側送信部と、を備え、前記選択部は、前記予測使用量が算出される算出日における、前記算出日を基準とした直近数ヶ月間で最も大きいデマンド値である最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が所定範囲内にある第１時間帯と、前記算出日における前記最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が前記所定範囲を超えている第２時間帯とで、特定の前記アドバイス情報を選択する選択条件を異ならせ、前記第１時間帯においては、省エネ効果が最も高いと想定される前記アドバイス情報を選択する。
第１の発明に係るサーバは、店舗毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報を外部の端末から受信するとともに、外部の気象データベースから前記店舗毎の所在地に応じた気象情報を受信するサーバであって、前記サーバは、省エネルギー行動に関する情報であって、前記店舗の店員に当該情報に基づいた行動を取らせるためのアドバイス情報が記憶された省エネアドバイスデータベースを少なくとも含む記憶部と、受信した前記電力使用情報及び前記気象情報に基づいて、所定時間毎の電力の予測使用量を算出する算出部と、算出した前記予測使用量に基づいて、前記省エネアドバイスデータベースから時間帯に応じた特定の前記アドバイス情報を選択する選択部と、選択した特定の前記アドバイス情報を外部に送信するサーバ側送信部と、を備え、前記選択部は、前記予測使用量が算出される算出日における、前記算出日を基準とした直近数ヶ月間で最も大きいデマンド値である最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が所定範囲内にある第１時間帯と、前記算出日における前記最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が前記所定範囲を超えている第２時間帯とで、特定の前記アドバイス情報を選択する選択条件を異ならせ、前記第１時間帯においては、省エネ効果が最も高いと想定される前記アドバイス情報を選択する。
第２の発明に係るサーバは、店舗毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報を外部の端末から受信するとともに、外部の気象データベースから前記店舗毎の所在地に応じた気象情報を受信するサーバであって、前記サーバは、省エネルギーに寄与する情報であって、当該情報に基づいて前記店舗の設備機器の設定内容を変更させるための制御情報が記憶された制御データベースを少なくとも含む記憶部と、受信した前記電力使用情報及び前記気象情報に基づいて、所定時間毎の電力の予測使用量を算出する算出部と、算出した前記予測使用量に基づいて、前記制御データベースから時間帯に応じた特定の前記制御情報を選択する選択部と、選択した特定の前記制御情報を外部に送信するサーバ側送信部と、を備え、前記選択部は、前記予測使用量が算出される算出日における、前記算出日を基準とした直近数ヶ月間で最も大きいデマンド値である最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が所定範囲内にある第１時間帯と、前記算出日における前記最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が前記所定範囲を超えている第２時間帯とで、特定の前記制御情報を選択する選択条件を異ならせ、前記第１時間帯においては、省エネ効果が最も高いと想定される前記制御情報を選択する。
第３の発明に係るサーバは、前記算出部は、前記電力使用情報として、前記予測使用量が算出される前記店舗に対応した、前記算出日を基準とした昨年同日における過去電力使用情報と、前記算出日を基準とした直近数週間における直近電力使用情報と、を取得し、前記過去電力使用情報に含まれる使用電力量を、前記予測使用量を算出するためのベース値として用い、前記直近電力使用情報及び前記気象情報に基づいて、前記ベース値を増減させるための調整値を算出し、前記ベース値に前記調整値を加算することにより前記予測使用量を算出する。
第４の発明に係るサーバは、前記算出部は、前記算出日を基準とした直近数週間における前記使用電力量が、直近数週間を基準とした昨年同日における前記使用電力量と比べて、多い傾向にあるか少ない傾向にあるかによって、前記調整値として前記ベース値に加算する前記直近電力使用情報に基づく第１調整値を決定し、前記算出日の数十分毎の時間帯において予想される暑さ指数が、前記算出日を基準とした昨年同日の数十分毎の時間帯における暑さ指数と比べて、高い傾向にあるか低い傾向にあるかによって、前記調整値として前記ベース値に加算する前記気象情報に基づく第２調整値を決定し、前記ベース値に前記第１調整値及び前記第２調整値を加算することにより前記予測使用量を算出する。
第３の発明に係るサーバは、前記算出部は、前記電力使用情報として、前記予測使用量が算出される前記店舗に対応した、前記算出日を基準とした昨年同日における過去電力使用情報と、前記算出日を基準とした直近数週間における直近電力使用情報と、を取得し、前記過去電力使用情報に含まれる使用電力量を、前記予測使用量を算出するためのベース値として用い、前記直近電力使用情報及び前記気象情報に基づいて、前記ベース値を増減させるための調整値を算出し、前記ベース値に前記調整値を加算することにより前記予測使用量を算出する。
第４の発明に係るサーバは、前記算出部は、前記算出日を基準とした直近数週間における前記使用電力量が、直近数週間を基準とした昨年同日における前記使用電力量と比べて、多い傾向にあるか少ない傾向にあるかによって、前記調整値として前記ベース値に加算する前記直近電力使用情報に基づく第１調整値を決定し、前記算出日の数十分毎の時間帯において予想される暑さ指数が、前記算出日を基準とした昨年同日の数十分毎の時間帯における暑さ指数と比べて、高い傾向にあるか低い傾向にあるかによって、前記調整値として前記ベース値に加算する前記気象情報に基づく第２調整値を決定し、前記ベース値に前記第１調整値及び前記第２調整値を加算することにより前記予測使用量を算出する。
他の発明に係る店舗端末は、省エネルギー行動に関するアドバイス情報をサーバから受信可能な店舗端末であって、前記店舗端末は、店舗毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報、及び、前記店舗毎の所在地に応じた気象情報に基づき前記サーバにより算出された所定時間毎の電力の予測使用量を用いて、前記アドバイス情報の中から前記サーバにより選択された特定の前記アドバイス情報を受信する店舗側受信部と、前記店舗側受信部が受信した特定の前記アドバイス情報を表示する表示部と、を備える。
他の発明に係る店舗端末は、省エネルギーに寄与する制御情報をサーバから受信可能な店舗端末であって、前記店舗端末は、店舗毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報、及び、前記店舗毎の所在地に応じた気象情報に基づき前記サーバにより算出された所定時間毎の電力の予測使用量を用いて、前記制御情報の中から前記サーバにより選択された特定の前記制御情報を受信する店舗側受信部と、前記店舗側受信部が受信した特定の前記制御情報を店舗の設備機器に送信する店舗側送信部と、を備える。
第５の発明に係る省エネルギー寄与システムは、第１、第３又は第４の発明に係るサーバと、省エネルギー行動に関する情報であって、店舗の店員に当該情報に基づいた行動を取らせるためのアドバイス情報を前記サーバから受信し、受信した前記アドバイス情報を表示する店舗端末と、を備える省エネルギー寄与システムであって、前記店舗端末は、前記アドバイス情報を受信した後の前記電力使用情報を前記サーバに送信する店舗側送信部を備え、前記サーバは、前記店舗側送信部から送信された前記アドバイス情報を受信した後の前記電力使用情報と、前記算出部が算出した前記予測使用量と、を比較し、前記選択部が前記省エネアドバイスデータベースから特定の前記アドバイス情報を選択する選択条件を更新する更新部を備える。
第６の発明に係る省エネルギー寄与システムは、第２、第３又は第４の発明に係るサーバと、省エネルギーに寄与する情報であって、当該情報に基づいて店舗の設備機器の設定内容を変更させるための制御情報を前記サーバから受信し、受信した前記制御情報に基づく制御条件で前記設備機器を制御する店舗端末と、を備える省エネルギー寄与システムであって、前記店舗端末は、前記制御条件下で前記設備機器の制御が行われた後の前記電力使用情報を外部に送信する店舗側送信部を備え、前記サーバは、前記制御条件下で前記設備機器の制御が行われる前の前記電力使用情報と、前記制御条件下で前記設備機器の制御が行われた後の前記電力使用情報と、を比較し、前記制御情報に基づく省エネルギーの効果を導出する導出部と、前記導出部が導出した前記制御情報に基づく省エネルギーの効果に基づいて、前記選択部が前記制御データベースから特定の前記制御情報を選択する選択条件を更新する更新部と、を備える。
第１の発明によれば、店舗毎の電力の予測使用量に基づいて、省エネルギー行動に関するアドバイス情報の中から特定の時間帯に応じた特定のアドバイス情報を選択し、外部に送信することで、電力利用者の省エネルギー行動を促進することができる。
第２の発明によれば、店舗毎の電力の予測使用量に基づいて、省エネルギーに寄与する制御情報の中から特定の時間帯に応じた特定の制御情報を選択し、外部に送信することで、省エネルギーを促進することができる。
他の発明によれば、店舗毎の電力の予測使用量に基づいて、省エネルギー行動に関するアドバイス情報の中から特定のアドバイス情報を表示することで、電力利用者の省エネルギー行動を促進することができる。
他の発明によれば、店舗毎の電力の予測使用量に基づいて、省エネルギーに寄与する特定の制御情報に基づく制御条件で店舗の設備機器を制御することで、省エネルギーを促進することができる。
第５の発明によれば、アドバイス情報を受信した後の電力使用情報と予測使用量との比較結果に基づいて、特定のアドバイス情報を選択する選択条件を更新することで、省エネルギーの効果を高めることができる。
第６の発明によれば、省エネルギーに寄与する制御情報に基づく省エネルギーの効果に基づいて、特定の制御情報を選択する選択条件を更新することで、省エネルギーの効果を高めることができる。
（第１の実施形態）
（全体構成）
以下、第１の実施形態に係る省エネルギー行動を行うためのシステム（以下、「本システム１００」とする）の全体構成について説明する。
図１に示すように、本システム１００は、サーバ１０と、複数の店舗Ｓ毎に各々使用される制御端末３０、計測端末５０、及び空調機器７０と、気象データベース９０と、から構成されている。なお、図１において「Ｎ」は、ネットワークを示す。
（全体構成）
以下、第１の実施形態に係る省エネルギー行動を行うためのシステム（以下、「本システム１００」とする）の全体構成について説明する。
図１に示すように、本システム１００は、サーバ１０と、複数の店舗Ｓ毎に各々使用される制御端末３０、計測端末５０、及び空調機器７０と、気象データベース９０と、から構成されている。なお、図１において「Ｎ」は、ネットワークを示す。
ここで、第１の実施形態における「店舗Ｓ」は、百貨店、スーパーマーケット、及び専門店等の「小売店」、レストラン、居酒屋等の「飲食店」、金融業務を行う銀行や保険代理店等の「金融店舗」が挙げられ、業種に限らず、高圧電力を使用する施設が含まれる。なお、以下では、季節は「夏（８月）」、場所は「東京」、店舗Ｓは「スーパーマーケット」である場合を想定して記載する。
（サーバ１０）
サーバ１０は、図２に示すように、サーバ側ＣＰＵ１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、サーバ側ＲＯＭ１３（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、サーバ側ＲＡＭ１５（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、及び入出力インターフェース（サーバ側Ｉ／Ｏ１７）がバスを介して各々接続されたコンピュータである。そして、サーバ１０では、サーバ側ＣＰＵ１１がサーバ側ＲＯＭ１３やサーバ側ＲＡＭ１５に記憶されたプログラムを実行することで、種々の処理が行われる。また、サーバ１０では、サーバ側Ｉ／Ｏ１７により同一のネットワークＮ上の制御端末３０、計測端末５０及び気象データベース９０と接続され、少なくともこれらとの間で双方向通信が可能となっている。
サーバ１０は、図２に示すように、サーバ側ＣＰＵ１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、サーバ側ＲＯＭ１３（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、サーバ側ＲＡＭ１５（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、及び入出力インターフェース（サーバ側Ｉ／Ｏ１７）がバスを介して各々接続されたコンピュータである。そして、サーバ１０では、サーバ側ＣＰＵ１１がサーバ側ＲＯＭ１３やサーバ側ＲＡＭ１５に記憶されたプログラムを実行することで、種々の処理が行われる。また、サーバ１０では、サーバ側Ｉ／Ｏ１７により同一のネットワークＮ上の制御端末３０、計測端末５０及び気象データベース９０と接続され、少なくともこれらとの間で双方向通信が可能となっている。
（店舗Ｓ）
各店舗Ｓに設けられる装置としては、制御端末３０及び計測端末５０から構成される店舗端末６０、並びに空調機器７０がある。
各店舗Ｓに設けられる装置としては、制御端末３０及び計測端末５０から構成される店舗端末６０、並びに空調機器７０がある。
（店舗端末６０）
店舗端末６０は、後述するアドバイス情報が表示される制御端末３０と、各店舗Ｓで使用された使用電力量を計測する計測端末５０と、を備えている。
店舗端末６０は、後述するアドバイス情報が表示される制御端末３０と、各店舗Ｓで使用された使用電力量を計測する計測端末５０と、を備えている。
（制御端末３０）
制御端末３０は、図６に示すように、店舗側ＣＰＵ３１、店舗側ＲＯＭ３３、店舗側ＲＡＭ３５、及び店舗側Ｉ／Ｏ３７がバスを介して各々接続されたコンピュータである。そして、制御端末３０では、店舗側ＣＰＵ３１が店舗側ＲＯＭ３３や店舗側ＲＡＭ３５に記憶されたプログラムを実行することで、種々の処理が行われる。また、制御端末３０では、店舗側Ｉ／Ｏ３７により同一のネットワークＮ上のサーバ１０、及び気象データベース９０と接続され、少なくともこれらとの間で双方向通信が可能となっている。また、制御端末３０は、自店に対応する計測端末５０との間で双方向通信が可能となっている。
なお、制御端末３０としては、例えば、パソコン、スマートフォン又はタブレット端末が挙げられる。
制御端末３０は、図６に示すように、店舗側ＣＰＵ３１、店舗側ＲＯＭ３３、店舗側ＲＡＭ３５、及び店舗側Ｉ／Ｏ３７がバスを介して各々接続されたコンピュータである。そして、制御端末３０では、店舗側ＣＰＵ３１が店舗側ＲＯＭ３３や店舗側ＲＡＭ３５に記憶されたプログラムを実行することで、種々の処理が行われる。また、制御端末３０では、店舗側Ｉ／Ｏ３７により同一のネットワークＮ上のサーバ１０、及び気象データベース９０と接続され、少なくともこれらとの間で双方向通信が可能となっている。また、制御端末３０は、自店に対応する計測端末５０との間で双方向通信が可能となっている。
なお、制御端末３０としては、例えば、パソコン、スマートフォン又はタブレット端末が挙げられる。
（計測端末５０）
計測端末５０は、各店舗Ｓで使用された使用電力量を計測し、その計測した使用電力量を店舗Ｓ毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報として外部に送信するものである。
計測端末５０は、使用電力量を計測する取引メーターに装着されている。なお、この取引メーターは、電力会社から供給される電力を受電する機器を備えるキュービクル（Ｃｕｂｉｃｌｅ）内に設けられている。そして、計測端末５０は、取引メーターの一次側に接続されている。
計測端末５０は、各店舗Ｓで使用された使用電力量を計測し、その計測した使用電力量を店舗Ｓ毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報として外部に送信するものである。
計測端末５０は、使用電力量を計測する取引メーターに装着されている。なお、この取引メーターは、電力会社から供給される電力を受電する機器を備えるキュービクル（Ｃｕｂｉｃｌｅ）内に設けられている。そして、計測端末５０は、取引メーターの一次側に接続されている。
ここで、取引メーターの二次側に接続される空調機器７０等の電気機器が作動すると、その電気機器には、取引メーターを介して電力が流れる。そのため、計測端末５０は、取引メーターの一次側に接続されることで各電気機器の作動に基づく使用電力量を計測することができる。
そして、計測端末５０は、計測した各店舗Ｓの使用電力量を過去の電力の使用状況に関する電力使用情報として１分単位でサーバ１０に送信する。
そして、計測端末５０は、計測した各店舗Ｓの使用電力量を過去の電力の使用状況に関する電力使用情報として１分単位でサーバ１０に送信する。
（空調機器７０）
空調機器７０としては、例えば、エアコン、空気清浄機、及び給湯機が挙げられる。なお、この空調機器７０は、例えば、サーバ１０や制御端末３０等と双方向通信が可能なＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）機器とされてもよい。そして、この空調機器７０は、本発明における「設備機器」の一例である。
空調機器７０としては、例えば、エアコン、空気清浄機、及び給湯機が挙げられる。なお、この空調機器７０は、例えば、サーバ１０や制御端末３０等と双方向通信が可能なＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）機器とされてもよい。そして、この空調機器７０は、本発明における「設備機器」の一例である。
（気象データベース９０）
気象データベース９０は、気象側ＣＰＵ９１、書き換え可能な気象側ＲＯＭ９３、気象側ＲＡＭ９５、及び気象側Ｉ／Ｏ９７がバスを介して各々接続されたコンピュータである。そして、気象データベース９０では、気象側ＣＰＵ９１が気象側ＲＯＭ９３や気象側ＲＡＭ９５に記憶されたプログラムを実行することで、種々の処理が行われる。また、気象データベース９０では、気象側Ｉ／Ｏ９７により同一のネットワークＮ上のサーバ１０及び制御端末３０と接続され、これらとの間で双方向通信が可能となっている。
気象データベース９０は、気象側ＣＰＵ９１、書き換え可能な気象側ＲＯＭ９３、気象側ＲＡＭ９５、及び気象側Ｉ／Ｏ９７がバスを介して各々接続されたコンピュータである。そして、気象データベース９０では、気象側ＣＰＵ９１が気象側ＲＯＭ９３や気象側ＲＡＭ９５に記憶されたプログラムを実行することで、種々の処理が行われる。また、気象データベース９０では、気象側Ｉ／Ｏ９７により同一のネットワークＮ上のサーバ１０及び制御端末３０と接続され、これらとの間で双方向通信が可能となっている。
気象データベース９０は、本システム１００を構成する各制御端末３０に対応する店舗Ｓの所在地における気象要素に関する観測データ（以下「気象情報」という。）を気象側ＲＯＭ９３及び気象側ＲＡＭ９５に記憶している。
まず、気象データベース９０は、各店舗Ｓの所在地から１ｋｍメッシュにおける０時００分から２３時５９分までの過去、現在、及び未来の気象情報を気象側ＲＡＭ９５に記憶している。この気象情報は、気象庁により公表された観測データであって、例えば、気温、湿度、日射量、風速及び暑さ指数等の要素が含まれている。
まず、気象データベース９０は、各店舗Ｓの所在地から１ｋｍメッシュにおける０時００分から２３時５９分までの過去、現在、及び未来の気象情報を気象側ＲＡＭ９５に記憶している。この気象情報は、気象庁により公表された観測データであって、例えば、気温、湿度、日射量、風速及び暑さ指数等の要素が含まれている。
また、気象データベース９０は、直近の２年分の過去の気象情報を気象側ＲＯＭ９３に記憶し、１日毎に最新のデータに更新している。つまり、気象データベース９０には、０時００分から２３時５９分までの各時刻について、直近の２年分の過去の気象情報が記憶されている。
（要部構成）
次に、本システム１００の要部構成について説明する。
まず、サーバ１０の要部構成について説明する。
次に、本システム１００の要部構成について説明する。
まず、サーバ１０の要部構成について説明する。
図２に示すように、サーバ１０は、サーバ側Ｉ／Ｏ１７として、サーバ側送信部１２及びサーバ側受信部１４を備えている。また、サーバ１０は、サーバ側ＲＯＭ１３及びサーバ側ＲＡＭ１５を有する記憶部１６を備えている。さらに、サーバ１０は、サーバ側ＣＰＵ１１として、算出部１８、生成部２０、及び選択部２２を備えている。
（サーバ側送信部１２）
サーバ側送信部１２は、サーバ１０から外部へ情報（信号）を送信するものである。
サーバ側送信部１２は、サーバ１０から外部へ情報（信号）を送信するものである。
（サーバ側受信部１４）
サーバ側受信部１４は、外部からの情報（信号）を受信するものである。
サーバ側受信部１４は、外部からの情報（信号）を受信するものである。
（記憶部１６）
記憶部１６は、種々の情報を記憶する記憶領域である。
この記憶部１６の記憶領域には、図３に示すように、電力使用データベース１６Ａと、行動データベース１６Ｂと、省エネアドバイスデータベース１６Ｃと、が設けられている。これら電力使用データベース１６Ａ、行動データベース１６Ｂ、及び省エネアドバイスデータベース１６Ｃは、各々対応するサーバ側ＲＯＭ１３及びサーバ側ＲＡＭ１５を有しており、一旦サーバ側ＲＡＭ１５に情報が入力され、例えば、１日に１回、サーバ側ＲＡＭ１５に入力した情報がサーバ側ＲＯＭ１３に書き込まれるよう設定されている。
記憶部１６は、種々の情報を記憶する記憶領域である。
この記憶部１６の記憶領域には、図３に示すように、電力使用データベース１６Ａと、行動データベース１６Ｂと、省エネアドバイスデータベース１６Ｃと、が設けられている。これら電力使用データベース１６Ａ、行動データベース１６Ｂ、及び省エネアドバイスデータベース１６Ｃは、各々対応するサーバ側ＲＯＭ１３及びサーバ側ＲＡＭ１５を有しており、一旦サーバ側ＲＡＭ１５に情報が入力され、例えば、１日に１回、サーバ側ＲＡＭ１５に入力した情報がサーバ側ＲＯＭ１３に書き込まれるよう設定されている。
電力使用データベース１６Ａは、店舗Ｓ毎の電力の使用状況を累積的に記憶する記憶領域である。この電力使用データベース１６Ａには、計測端末５０から送信された電力使用情報が、各計測端末５０に対応する店舗Ｓ名、日付、及び時刻と紐付けられ、店舗Ｓ毎の個別電力使用情報として累積的に記憶される。
行動データベース１６Ｂは、店舗Ｓ毎の省エネルギー行動の実施状況に関する行動情報を記憶する記憶領域である。行動情報は、サーバ１０から制御端末３０に送信された省エネルギー行動に関するアドバイス情報を、店舗Ｓ側が制御端末３０を通じて確認した回数を示す。なお、制御端末３０からは、後述するＯＫボタン３８Ａ（図７参照）が操作される都度、ＯＫボタン３８Ａが操作されたことを示す操作情報がサーバ１０に送信される。そして、行動データベース１６Ｂには、制御端末３０から送信された操作情報が、各制御端末３０に対応する店舗Ｓ名、日付、及び時刻と紐付けられ、店舗Ｓ毎の行動情報として累積的に記憶される。
省エネアドバイスデータベース１６Ｃは、省エネルギー行動に関するアドバイス情報を記憶する記憶領域である。このアドバイス情報は、省エネアドバイスデータベース１６Ｃに予め記憶されており、例えば、以下のような内容がある。
図４は、省エネアドバイスデータベース１６Ｃに記憶されたアドバイス情報の一例を示している。図４に示すように、アドバイス情報は、作業室及び事務所における省エネルギー行動が考慮された項目Ａから項目Ｄまでの４項目が省エネアドバイスデータベース１６Ｃに記憶されている。また、アドバイス情報は、省エネルギーの効果（以下、「省エネ効果」とする）が高いと想定される順序で配置されており、項目Ａが最も効果が高いと想定されている。なお、省エネアドバイスデータベース１６Ｃにおいて、項目Ａから項目Ｄまでのアドバイス情報の順序は、任意に並べ替えることが可能であってもよい。
そして、図４は、初期設定として、サーバ１０の管理者により、省エネ効果が高いと想定される順序で配置されたアドバイス情報である。つまり、図４においては、項目Ａの「作業室の空調機器７０は「送風」に設定しましょう」、項目Ｂの「事務所の空調機器７０は「送風」に設定しましょう」、項目Ｃの「作業室の空調機器７０の設定温度を１℃上げましょう」、項目Ｄの「事務所の空調機器７０の設定温度を１℃上げましょう」の順に、省エネ効果が低くなると想定されている。
（算出部１８）
算出部１８は、サーバ側受信部１４が受信した電力使用情報及び気象情報に基づいて、対応する店舗Ｓにおける３０分毎の電力の予測使用量を算出するものである。この算出部１８は、毎日０時００分において、その時刻から２４時間後まで（翌日の０時００分まで）の３０分毎の時間帯についての予測使用量を算出する。このように、算出部１８が３０分毎の時間帯についての予測使用量を算出することで、例えば、予測使用量の少ない時間帯や多い時間帯を容易に区分することができる。
算出部１８は、サーバ側受信部１４が受信した電力使用情報及び気象情報に基づいて、対応する店舗Ｓにおける３０分毎の電力の予測使用量を算出するものである。この算出部１８は、毎日０時００分において、その時刻から２４時間後まで（翌日の０時００分まで）の３０分毎の時間帯についての予測使用量を算出する。このように、算出部１８が３０分毎の時間帯についての予測使用量を算出することで、例えば、予測使用量の少ない時間帯や多い時間帯を容易に区分することができる。
算出部１８により予測使用量が算出される流れは以下の通りである。
算出部１８は、予測使用量の算出に用いる電力使用情報として、算出される店舗Ｓに対応した、予測使用量が算出される日（以下、「算出日」とする）を基準とした昨年同日における「過去電力使用情報」と、算出日を基準とした直近２週間における「直近電力使用情報」と、を電力使用データベース１６Ａから取得する。
算出部１８は、予測使用量の算出に用いる電力使用情報として、算出される店舗Ｓに対応した、予測使用量が算出される日（以下、「算出日」とする）を基準とした昨年同日における「過去電力使用情報」と、算出日を基準とした直近２週間における「直近電力使用情報」と、を電力使用データベース１６Ａから取得する。
過去電力使用情報に含まれる使用電力量は、予測使用量を算出するためのベース値として用いられる。
例えば、算出部１８は、算出日を基準とした昨年同日における１４時００分から１４時３０分までの過去電力使用情報に含まれる使用電力量が「１４０（ｋＷ）」であった場合、同時間帯である算出日の１４時００分から１４時３０分までのベース値を「１４０（ｋＷ）」に設定する。
例えば、算出部１８は、算出日を基準とした昨年同日における１４時００分から１４時３０分までの過去電力使用情報に含まれる使用電力量が「１４０（ｋＷ）」であった場合、同時間帯である算出日の１４時００分から１４時３０分までのベース値を「１４０（ｋＷ）」に設定する。
また、算出部１８は、直近電力使用情報及び気象情報に基づいて、ベース値を増減させるための調整値を算出する。なお、以下では、直近電力使用情報に基づく調整値を「第１調整値」と称し、気象情報に基づく調整値を「第２調整値」と称する。
算出部１８は、以下のようにして第１調整値を算出する。
算出部１８は、算出日を基準とした直近２週間の１日２４時間を３０分毎の時間帯に区切り、各時間帯における使用電力量を時間帯毎に合計した値と、上記の直近２週間を基準とした昨年同日の３０分毎の時間帯における使用電力量を時間帯毎に合計した値との差分を算出する。さらに、算出部１８は、上記で算出した差分を１４で除算し、１日あたりの差分を算出し、その差分の範囲に応じて第１調整値の数値を決定する。
算出部１８は、算出日を基準とした直近２週間の１日２４時間を３０分毎の時間帯に区切り、各時間帯における使用電力量を時間帯毎に合計した値と、上記の直近２週間を基準とした昨年同日の３０分毎の時間帯における使用電力量を時間帯毎に合計した値との差分を算出する。さらに、算出部１８は、上記で算出した差分を１４で除算し、１日あたりの差分を算出し、その差分の範囲に応じて第１調整値の数値を決定する。
例えば、算出部１８は、上記で算出した差分が「－５～＋５（ｋＷ）」である場合には、第１調整値を「０（ｋＷ）」とし、上記で算出した差分の負の絶対値が「－５」よりも大きい場合には、第１調整値を「－５（ｋＷ）」とし、上記で算出した差分の正の絶対値が「＋５」よりも大きい場合には、第１調整値を「＋５（ｋＷ）」とする。
つまり、算出部１８は、算出日を基準とした直近２週間における使用電力量が、この直近２週間を基準とした昨年同日における使用電力量と比べて、多い傾向にあるか少ない傾向にあるかによってベース値から増減させる数値を決定している。
例えば、算出部１８は、算出日における１４時００分から１４時３０分までの第１調整値を算出する場合、まず、電力使用データベース１６Ａから取得した直近電力使用情報を用いて、直近２週間の１４時００分から１４時３０分までの使用電力量を合計した値を算出する（例：「２０５０（ｋＷ）」）。また、算出部１８は、上記の直近２週間を基準とした昨年同日の１４時００分から１４時３０分までの使用電力量を電力使用データベース１６Ａから取得し、その値を合計する（例：「１９６０（ｋＷ）」）。そして、算出部１８は、上記で算出した２つの値の差分（２週間あたりの差分）を算出する「２０５０－１９６０＝９０（ｋＷ）」。さらに、算出部１８は、上記で算出した２つの値の差分を１４で除算し、１日あたりの差分を算出する「９０／１４＝６（ｋＷ）」。なお、算出部１８は、小数点以下は切り捨てることとしている。
この場合、算出部１８は、上記で算出した差分の正の絶対値が「＋５」よりも大きいため、第１調整値を「＋５（ｋＷ）」とする。
また、算出部１８は、以下のようにして第２調整値を算出する。
算出部１８は、算出日の１日２４時間を３０分毎の時間帯に区切り、各時間帯において予想される暑さ指数と、算出日を基準とした昨年同日の３０分毎の時間帯における暑さ指数との差分を算出する。そして、算出部１８は、算出した差分の範囲に応じて第２調整値の数値を決定する。
算出部１８は、算出日の１日２４時間を３０分毎の時間帯に区切り、各時間帯において予想される暑さ指数と、算出日を基準とした昨年同日の３０分毎の時間帯における暑さ指数との差分を算出する。そして、算出部１８は、算出した差分の範囲に応じて第２調整値の数値を決定する。
例えば、算出部１８は、上記で算出した差分が「－２～＋２（℃）」である場合には、第２調整値を「０（ｋＷ）」とし、上記で算出した差分の負の絶対値が「－２」よりも大きい場合には、第２調整値を「－５（ｋＷ）」とし、上記で算出した差分の正の絶対値が「＋２」よりも大きい場合には、第２調整値を「＋５（ｋＷ）」とする。
つまり、算出部１８は、算出日の３０分毎の時間帯において予想される暑さ指数が、算出日を基準とした昨年同日の３０分毎の時間帯における暑さ指数と比べて、高い傾向にあるか低い傾向にあるかによってベース値から増減させる数値を決定している。
例えば、算出部１８は、算出日における１４時００分から１４時３０分までの第２調整値を算出する場合、まず、算出日の１４時００分から１４時３０分までの時間帯において予想される未来の暑さ指数を気象データベース９０から取得する（例：「３１（℃）」）。また、算出部１８は、算出日を基準とした昨年同日の１４時００分から１４時３０分までの時間帯における過去の暑さ指数を気象データベース９０から取得する（例：「２７（℃）」）。そして、算出部１８は、上記で算出した２つの値の差分を算出する「３１－２７＝４（℃）」。
この場合、算出部１８は、上記で算出した差分の正の絶対値が「＋２」よりも大きいため、第２調整値を「＋５（ｋＷ）」とする。
以上のように、算出部１８は、ベース値に、第１調整値及び第２調整値を加算することにより予測使用量を算出する。例えば、上記の１４時００分から１４時３０分までの時間帯を例にすると、算出部１８は、当該時間帯における予測使用量を「１５０（ｋＷ）」と算出する（１４０＋５＋５＝１５０（ｋＷ））。
（生成部２０）
生成部２０は、算出日における電力の使用状況をグラフで示した画面データである電力使用状況データを生成するものである。この電力使用状況データには、以下の予測使用量データと、デマンド値データと、最大デマンド値データと、が含まれている。
生成部２０は、算出日における電力の使用状況をグラフで示した画面データである電力使用状況データを生成するものである。この電力使用状況データには、以下の予測使用量データと、デマンド値データと、最大デマンド値データと、が含まれている。
生成部２０は、毎日０時００分において、算出部１８により算出された予測使用量を用いて、算出日における３０分の時間帯毎の予測使用量を折れ線グラフで示す予測使用量データを生成する。なお、生成部２０は、この予測使用量データとして、算出部１８により算出された予測使用量を示した基準データと、基準データよりも使用電力量が多い場合を想定した上振れデータと、基準データよりも使用電力量が低い場合を想定した下振れデータと、の３つのデータを折れ線グラフで示している。
また、生成部２０は、算出日における３０分毎の時間帯が経過する都度、計測端末５０から送信された電力使用情報を用いて、当該３０分の時間帯の使用電力量を計測して求めた平均需用電力（ｋＷ）であるデマンド値を棒グラフで示すデマンド値データを生成する。
さらに、生成部２０は、毎日０時００分において、算出日を基準とした直近１２ヶ月間で最も大きいデマンド値である最大デマンド値を横線で示す最大デマンド値データを生成する。
さらに、生成部２０は、毎日０時００分において、算出日を基準とした直近１２ヶ月間で最も大きいデマンド値である最大デマンド値を横線で示す最大デマンド値データを生成する。
例えば、生成部２０により生成された電力使用状況データを可視化したものは、図５に示すものとなる。すなわち、図５は、生成部２０により生成された電力使用状況データが制御端末３０に表示された際の表示例を示している。なお、図５に示す横線が最大デマンド値データを示し、実線の折れ線グラフが基準データを示し、一点鎖線の折れ線グラフが上振れデータを示し、破線の折れ線グラフが下振れデータを示し、棒グラフがデマンド値データを示している。また、図５は、生成部２０により生成された１日分の電力使用状況データを示している。
（選択部２２）
選択部２２は、算出部１８が算出した予測使用量に基づいて、省エネアドバイスデータベース１６Ｃから時間帯に応じた特定のアドバイス情報を選択するものである。この選択部２２は、毎日０時００分において、算出部１８が算出した予測使用量に基づいて、その時刻から２４時間後まで（翌日の０時００分まで）の３０分毎の時間帯についての特定のアドバイス情報を選択する。
選択部２２は、算出部１８が算出した予測使用量に基づいて、省エネアドバイスデータベース１６Ｃから時間帯に応じた特定のアドバイス情報を選択するものである。この選択部２２は、毎日０時００分において、算出部１８が算出した予測使用量に基づいて、その時刻から２４時間後まで（翌日の０時００分まで）の３０分毎の時間帯についての特定のアドバイス情報を選択する。
選択部２２は、算出日における最大デマンド値（最大デマンド値データ）と、算出日における３０分毎の時間帯の予測使用量（基準データ）との差分が所定範囲内にある「第１時間帯」と、算出日における最大デマンド値（最大デマンド値データ）と、算出日における３０分毎の時間帯の予測使用量（基準データ）との差分が所定範囲を超えている「第２時間帯」とで、特定のアドバイス情報を選択する選択条件を異ならせている。
ここで、高圧電力で契約する電力利用者が支払う電気料金は、基本料金と電力量料金との合計から算出される。この基本料金を算出するための一要素には、契約電力があり、この契約電力の決定には、算出日を基準とした直近１２ヶ月間における最大デマンド値が使用される。
最大デマンド値を上回るデマンド値が出ると、翌月からは、そのデマンド値が適用され、基本料金が値上がりしてしまう。また、契約電力を上回るデマンド値が出た場合には、電力会社に超過違約金を支払うこともある。したがって、デマンド値を抑制することは、基本料金の値上がりを回避することに繋がる。
そのため、選択部２２は、第１時間帯においては、当該時間帯におけるデマンド値が最大デマンド値を超えないようにすべく、省エネ効果が最も高いと想定される項目Ａに対応するアドバイス情報を選択する。一方、選択部２２は、第２時間帯においては、項目Ａから項目Ｄの何れか１つの項目に対応するアドバイス情報をランダムに選択する。
次に、制御端末３０の要部構成について説明する。
図６に示すように、制御端末３０は、店舗側Ｉ／Ｏ３７として、店舗側送信部３２及び店舗側受信部３４を備えている。また、制御端末３０は、店舗側ＣＰＵ３１として、制御部３６を備えている。さらに、制御端末３０は、種々の情報が表示されるタッチパネル式のディスプレイである表示部３８を備えている。
図６に示すように、制御端末３０は、店舗側Ｉ／Ｏ３７として、店舗側送信部３２及び店舗側受信部３４を備えている。また、制御端末３０は、店舗側ＣＰＵ３１として、制御部３６を備えている。さらに、制御端末３０は、種々の情報が表示されるタッチパネル式のディスプレイである表示部３８を備えている。
（店舗側送信部３２）
店舗側送信部３２は、制御端末３０から外部へ情報（信号）を送信するものである。
店舗側送信部３２は、制御端末３０から外部へ情報（信号）を送信するものである。
（店舗側受信部３４）
店舗側受信部３４は、外部からの情報（信号）を受信するものである。
店舗側受信部３４は、外部からの情報（信号）を受信するものである。
（制御部３６）
制御部３６は、制御端末３０の動作を制御するものである。
制御部３６は、制御端末３０の動作を制御するものである。
（表示部３８）
表示部３８は、例えば、液晶ディスプレイ(ＬＣＤ:Liquid Crystal Display)や有機ＥＬ(Electro Luminescence)ディスプレイ等が用いられている。この表示部３８は、上記のように、店員が制御端末３０の操作を行うためのタッチパネル式のディスプレイとなっている。
表示部３８は、例えば、液晶ディスプレイ(ＬＣＤ:Liquid Crystal Display)や有機ＥＬ(Electro Luminescence)ディスプレイ等が用いられている。この表示部３８は、上記のように、店員が制御端末３０の操作を行うためのタッチパネル式のディスプレイとなっている。
図７は、表示部３８に表示されたアドバイス情報の一例を示している。図７に示すように、表示部３８には、１４時００分から１４時３０分までの時間帯の間、選択部２２により選択された項目Ｂに対応するアドバイス情報（図４参照）が可視化され、「事務所の空調機器７０は「送風」に設定しましょう」との文字が表示される。
また、表示部３８における下方部分には、ＯＫボタン３８Ａが表示されている。このＯＫボタン３８Ａが店員により操作された場合には、ＯＫボタン３８Ａが操作されたことを示す操作情報が店舗側送信部３２からサーバ１０に送信される。
（図８を用いたサーバ１０の処理の流れ）
次に、図８に示すフローチャートを用いて、サーバ１０の処理として、特定のアドバイス情報が制御端末３０に送信される流れについて説明する。
ステップＳ１０において、算出部１８は、記憶部１６の電力使用データベース１６Ａから予測使用量の算出に用いる電力使用情報を取得する。具体的には、算出部１８は、予測使用量の算出に用いる電力使用情報として、算出日を基準とした昨年同日における「過去電力使用情報」と、算出日を基準とした直近２週間における「直近電力使用情報」と、を電力使用データベース１６Ａから取得する。その後、ステップＳ１１に進む。
次に、図８に示すフローチャートを用いて、サーバ１０の処理として、特定のアドバイス情報が制御端末３０に送信される流れについて説明する。
ステップＳ１０において、算出部１８は、記憶部１６の電力使用データベース１６Ａから予測使用量の算出に用いる電力使用情報を取得する。具体的には、算出部１８は、予測使用量の算出に用いる電力使用情報として、算出日を基準とした昨年同日における「過去電力使用情報」と、算出日を基準とした直近２週間における「直近電力使用情報」と、を電力使用データベース１６Ａから取得する。その後、ステップＳ１１に進む。
ステップＳ１１において、算出部１８は、気象データベース９０から予測使用量の算出に用いる過去及び未来の気象情報を取得する。具体的には、算出部１８は、予測使用量の算出に用いる過去及び未来の気象情報として、過去及び未来の「暑さ指数」を気象データベース９０から取得する。その後、ステップＳ１２に進む。
ステップＳ１２において、算出部１８は、当該時刻（０時００分）から２４時間後まで（翌日の０時００分まで）の３０分毎の時間帯についての予測使用量を算出する。
例えば、算出日における１４時００分から１４時３０分までの時間帯を例にすると、算出部１８は、上記のように、過去電力使用情報に含まれる使用電力量「１４０（ｋＷ）」をベース値に設定する。また、算出部１８は、上記のように、直近電力使用情報に基づく第１調整値（＋５（ｋＷ））を設定する。さらに、算出部１８は、上記のように、気象情報に基づく第２調整値（＋５（ｋＷ））を設定する。
そして、算出部１８は、ベース値に、第１調整値及び第２調整値を加算することにより、算出日における１４時００分から１４時３０分までの時間帯の予測使用量を算出する（１４０＋５＋５＝１５０（ｋＷ））。その後、ステップＳ１３に進む。
ステップＳ１３において、生成部２０は、電力使用状況データを生成する。具体的には、生成部２０は、ステップＳ１２にて算出部１８が算出した予測使用量を用い、電力使用状況データとして、基準データ、上振れデータ、及び下振れデータの３つのデータから構成される予測使用量データを生成する。また、生成部２０は、電力使用状況データとして、最大デマンド値データを生成する。その後、ステップＳ１４に進む。
ステップＳ１４において、選択部２２は、省エネアドバイスデータベース１６Ｃから時間帯に応じた特定のアドバイス情報を選択する。具体的には、選択部２２は、まず、ステップＳ１３にて生成部２０が生成した予測使用量データ（基準データ）と最大デマンド値データとの差分に基づいて、３０分の時間帯毎に、第１時間帯に該当するか第２時間帯に該当するかを判定する。そして、選択部２２は、第１時間帯に該当する３０分の時間帯には、特定のアドバイス情報として、項目Ａに対応するアドバイス情報を選択し、第２時間帯に該当する３０分の時間帯には、特定のアドバイス情報として、項目Ａから項目Ｄの何れか１つの項目に対応するアドバイス情報をランダムに選択する。その後、ステップＳ１５に進む。
ステップＳ１５において、サーバ側送信部１２は、ステップＳ１４にて選択部２２が選択した特定のアドバイス情報を制御端末３０に送信する。そして、当該処理を終了する。
（図９を用いた制御端末３０の処理の流れ）
次に、図９に示すフローチャートを用いて、制御端末３０の処理として、受信した特定のアドバイス情報が表示部３８に表示される流れについて説明する。
ステップＳ２０において、店舗側受信部３４は、サーバ側送信部１２から送信された、算出日における０時００分から２４時間後まで（翌日の０時００分まで）の３０分毎の時間帯についての特定のアドバイス情報を受信する。その後、ステップＳ２１に進む。
次に、図９に示すフローチャートを用いて、制御端末３０の処理として、受信した特定のアドバイス情報が表示部３８に表示される流れについて説明する。
ステップＳ２０において、店舗側受信部３４は、サーバ側送信部１２から送信された、算出日における０時００分から２４時間後まで（翌日の０時００分まで）の３０分毎の時間帯についての特定のアドバイス情報を受信する。その後、ステップＳ２１に進む。
ステップＳ２１において、制御部３６は、特定のアドバイス情報を表示する表示時間になったか否かを判定する。ここで、制御部３６が、特定のアドバイス情報を表示する表示時間になったと判定すると、ステップＳ２２に進む。一方、制御部３６が、特定のアドバイス情報を表示する表示時間になったと判定しないと、再度ステップＳ２１となる。
なお、第１の実施形態における「表示時間」とは、店舗Ｓの開店時間である１０時００分の１時間前の９時００分から、店舗Ｓの閉店時間である２２時００分の１時間後の２３時００分までの３０分毎の時刻である（９時００分、９時３０分、１０時００分・・・２３時００分）。
ステップＳ２２において、制御部３６は、当該表示時間帯に対応する特定のアドバイス情報を表示部３８に表示する。例えば、ステップＳ２１において「９時００分」になった場合、制御部３６は、９時００分から９時３０分までの時間帯に対応する特定のアドバイス情報を表示部３８に表示する。その後、ステップＳ２３に進む。
ステップＳ２３において、制御部３６は、特定のアドバイス情報を表示する次の表示時間になったか否かを判定する。ここで、制御部３６が、特定のアドバイス情報を表示する次の表示時間になったと判定すると、ステップＳ２４に進む。一方、制御部３６が、特定のアドバイス情報を表示する次の表示時間になったと判定しないと、再度ステップＳ２３となる。
ステップＳ２４において、制御部３６は、表示部３８に表示する特定のアドバイス情報を更新する。例えば、ステップＳ２３において「９時３０分」になった場合、制御部３６は、９時３０分から１０時００分までの時間帯に対応する特定のアドバイス情報を表示部３８に表示するよう更新する。その後、ステップＳ２５に進む。
ステップＳ２５において、制御部３６は、次の表示時間がないか否かを判定する。ここで、制御部３６が、次の表示時間がないと判定すると、当該処理を終了する。つまり、第１の実施形態における制御部３６は、ステップＳ２５において「２３時００分」になった場合、次の表示時間がないと判定し、当該処理を終了する。一方、制御部３６が、次の表示時間がないと判定しないと、ステップＳ２３に戻る。
（作用効果）
算出部１８は、サーバ側受信部１４が受信した電力使用情報及び気象情報に基づいて、対応する店舗Ｓにおける３０分毎の電力の予測使用量を算出する。この算出された予測使用量は、省エネルギー行動に関するアドバイス情報の中から時間帯に応じた特定のアドバイス情報を選択部２２が選択する際に用いられる。
算出部１８は、サーバ側受信部１４が受信した電力使用情報及び気象情報に基づいて、対応する店舗Ｓにおける３０分毎の電力の予測使用量を算出する。この算出された予測使用量は、省エネルギー行動に関するアドバイス情報の中から時間帯に応じた特定のアドバイス情報を選択部２２が選択する際に用いられる。
そのため、選択部２２は、店舗Ｓ毎の電力の予測使用量に応じ、好適な特定のアドバイス情報を時間帯に合わせて選択することができる。そして、この選択された特定のアドバイス情報は、サーバ側送信部１２により制御端末３０に送信される。
制御端末３０は、店舗側受信部３４が受信した特定のアドバイス情報を、制御部３６の制御に基づき対応する表示時間に合わせて表示部３８に表示する。
したがって、店舗Ｓの店員は、表示部３８に表示されたアドバイス情報に基づいた行動を取ることができる。そして、上記のように、表示部３８に表示されたアドバイス情報は、選択部２２により選択された、店舗Ｓ毎の電力の予測使用量に応じた好適な特定のアドバイス情報であるため、このアドバイス情報に基づいた行動を取ることで、店舗Ｓにおける省エネルギー行動を促進することができる。
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について第１の実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
第２の実施形態における本システム１００では、図１０に示すように、記憶部１６の記憶領域として、電力使用データベース１６Ａと、行動データベース１６Ｂと、省エネアドバイスデータベース１６Ｃと、制御データベース１６Ｄと、が設けられている。なお、第２の実施形態おける記憶部１６の記憶領域として、省エネアドバイスデータベース１６Ｃを設けなくてもよい。
次に、第２の実施形態について第１の実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
第２の実施形態における本システム１００では、図１０に示すように、記憶部１６の記憶領域として、電力使用データベース１６Ａと、行動データベース１６Ｂと、省エネアドバイスデータベース１６Ｃと、制御データベース１６Ｄと、が設けられている。なお、第２の実施形態おける記憶部１６の記憶領域として、省エネアドバイスデータベース１６Ｃを設けなくてもよい。
制御データベース１６Ｄは、省エネルギーに寄与する制御情報を記憶する記憶領域である。この制御情報は、制御データベース１６Ｄに予め記憶されており、例えば、以下のような内容がある。
図１１は、制御データベース１６Ｄに記憶された制御情報の一例を示している。図１１に示すように、制御情報は、作業室及び事務所における省エネルギーに寄与する項目Ａから項目Ｄまでの４項目が制御データベース１６Ｄに記憶されている。また、制御情報は、省エネ効果が高いと想定される順序で配置されており、項目Ａが最も効果が高いと想定されている。なお、制御データベース１６Ｄにおいて、項目Ａから項目Ｄまでの制御情報の順序は、任意に並べ替えることが可能であってもよい。
そして、図１１は、初期設定として、サーバ１０の管理者により、省エネ効果が高いと想定される順序で配置された制御情報である。つまり、図１１においては、項目Ａの「作業室の空調機器７０を「送風」に設定する」、項目Ｂの「事務所の空調機器７０を「送風」に設定する」、項目Ｃの「作業室の空調機器７０の設定温度を１℃上げる」、項目Ｄの「事務所の空調機器７０の設定温度を１℃上げる」の順に、省エネ効果が低くなると想定されている。
第２の実施形態では、算出部１８が算出した予測使用量に基づいて、制御データベース１６Ｄから時間帯に応じた特定の制御情報が選択部２２により選択され、選択部２２により選択された特定の制御情報がサーバ側送信部１２により制御端末３０に送信される。
そして、制御端末３０では、サーバ側送信部１２により送信された特定の制御情報を店舗側受信部３４が受信し、その特定の制御情報を店舗側送信部３２が制御対象の空調機器７０に送信する。これにより、制御対象の空調機器７０は、受信した制御情報の内容に基づいて設定内容が変更される（例：運転内容が「冷房」から「送風」に変更される）。なお、第２の実施形態における空調機器７０は、例えば、サーバ１０や制御端末３０等の同一のネットワークＮ上の構成と双方向通信が可能なＩｏＴ機器とされている。
（作用効果）
算出部１８は、サーバ側受信部１４が受信した電力使用情報及び気象情報に基づいて、対応する店舗Ｓにおける３０分毎の電力の予測使用量を算出する。この算出された予測使用量は、省エネルギーに寄与する制御情報の中から時間帯に応じた特定の制御情報を選択部２２が選択する際に用いられる。
算出部１８は、サーバ側受信部１４が受信した電力使用情報及び気象情報に基づいて、対応する店舗Ｓにおける３０分毎の電力の予測使用量を算出する。この算出された予測使用量は、省エネルギーに寄与する制御情報の中から時間帯に応じた特定の制御情報を選択部２２が選択する際に用いられる。
そのため、選択部２２は、店舗Ｓ毎の電力の予測使用量に応じ、好適な特定の制御情報を時間帯に合わせて選択することができる。そして、この選択された特定の制御情報は、サーバ側送信部１２により制御端末３０に送信される。
制御端末３０では、店舗側受信部３４が受信した特定の制御情報を店舗側送信部３２が制御対象の空調機器７０に送信する。
これにより、制御対象の空調機器７０は、受信した制御情報の内容に基づいて設定内容が変更される（例：運転内容が「冷房」から「送風」に変更される）。そして、空調機器７０に送信された制御情報は、選択部２２により選択された、店舗Ｓ毎の電力の予測使用量に応じた好適な特定の制御情報であるため、この制御情報に基づいて空調機器７０の設定内容が変更されることで、店舗Ｓにおける省エネルギーを促進することができる。
これにより、制御対象の空調機器７０は、受信した制御情報の内容に基づいて設定内容が変更される（例：運転内容が「冷房」から「送風」に変更される）。そして、空調機器７０に送信された制御情報は、選択部２２により選択された、店舗Ｓ毎の電力の予測使用量に応じた好適な特定の制御情報であるため、この制御情報に基づいて空調機器７０の設定内容が変更されることで、店舗Ｓにおける省エネルギーを促進することができる。
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について第１、第２の実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。この第３の実施形態における記憶部１６のブロック図は、第１の実施形態と同様の図３が用いられる。
第３の実施形態における店舗Ｓの省エネルギーに寄与する省エネルギー寄与システム１５０は、図１に示すように、第１、第２の実施形態と同様に、サーバ１０と、複数の店舗Ｓ毎に各々使用される制御端末３０、計測端末５０、及び空調機器７０と、気象データベース９０と、から構成されている。なお、第３の実施形態における空調機器７０は、例えば、サーバ１０や制御端末３０等の同一のネットワークＮ上の構成と双方向通信が可能なＩｏＴ機器とされている。
次に、第３の実施形態について第１、第２の実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。この第３の実施形態における記憶部１６のブロック図は、第１の実施形態と同様の図３が用いられる。
第３の実施形態における店舗Ｓの省エネルギーに寄与する省エネルギー寄与システム１５０は、図１に示すように、第１、第２の実施形態と同様に、サーバ１０と、複数の店舗Ｓ毎に各々使用される制御端末３０、計測端末５０、及び空調機器７０と、気象データベース９０と、から構成されている。なお、第３の実施形態における空調機器７０は、例えば、サーバ１０や制御端末３０等の同一のネットワークＮ上の構成と双方向通信が可能なＩｏＴ機器とされている。
この省エネルギー寄与システム１５０では、サーバ１０から送信された特定のアドバイス情報に基づく制御条件で店舗Ｓの空調機器７０を制御することができる。
具体的には、第３の実施形態における制御端末３０では、特定のアドバイス情報に記載の内容を制御条件とし、その制御条件を制御部３６が空調機器７０の動作を制御する制御情報に変換する。つまり、第３の実施形態では、第２の実施形態と異なり、記憶部１６の記憶領域として制御情報を記憶する制御データベース１６Ｄが設けられていない。そして、制御端末３０では、制御部３６が変換した制御情報を店舗側送信部３２が制御対象の空調機器７０に送信する。これにより、制御対象の空調機器７０は、受信した制御情報の内容に基づいて設定内容が変更される（例：運転内容が「冷房」から「送風」に変更される）。なお、制御部３６がアドバイス情報を制御情報に変換する時間帯は、全ての時間帯でもよいし、一部の時間帯でもよい。
具体的には、第３の実施形態における制御端末３０では、特定のアドバイス情報に記載の内容を制御条件とし、その制御条件を制御部３６が空調機器７０の動作を制御する制御情報に変換する。つまり、第３の実施形態では、第２の実施形態と異なり、記憶部１６の記憶領域として制御情報を記憶する制御データベース１６Ｄが設けられていない。そして、制御端末３０では、制御部３６が変換した制御情報を店舗側送信部３２が制御対象の空調機器７０に送信する。これにより、制御対象の空調機器７０は、受信した制御情報の内容に基づいて設定内容が変更される（例：運転内容が「冷房」から「送風」に変更される）。なお、制御部３６がアドバイス情報を制御情報に変換する時間帯は、全ての時間帯でもよいし、一部の時間帯でもよい。
また、第３の実施形態における店舗側送信部３２は、上記の制御条件下で空調機器７０の制御が行われた後に計測端末５０により計測された使用電力量を、店舗Ｓ毎の制御後の電力の使用状況を示す制御後電力使用情報としてサーバ１０に送信する。
ここで、第３の実施形態におけるサーバ１０は、図１２に示すように、第１、第２の実施形態におけるサーバ側ＣＰＵ１１の構成に、導出部２４と、更新部２６と、を更に備えている。
導出部２４は、上記の制御条件下で空調機器７０の制御が行われる前の電力使用情報と、サーバ側受信部１４が受信した上記の制御後電力使用情報と、を比較し、サーバ１０から送信された特定のアドバイス情報に基づく省エネルギー行動の効果（以下、「アドバイス後省エネ効果」とする）を導出するものである。ここで、「上記の制御条件下で空調機器７０の制御が行われる前の電力使用情報」とは、サーバ側受信部１４が受信した制御後電力使用情報より前の時間帯における使用電力量が含まれる情報であり、以下、「制御前電力使用情報」と称する。
例えば、上記の制御条件下で空調機器７０の制御が行われる前の１３時３０分から１４時００分までの時間帯における使用電力量が制御前電力使用情報となり、電力使用データベース１６Ａから取得可能となっている。また、上記の制御条件下で空調機器７０の制御が行われた１４時００分から１４時３０分までの時間帯における使用電力量が制御後電力使用情報となる。
そして、導出部２４は、制御前電力使用情報に含まれる使用電力量と、制御後電力使用情報に含まれる使用電力量との差分から、アドバイス後省エネ効果を導出する。例えば、導出部２４は、制御前電力使用情報に含まれる使用電力量が「１４０（ｋＷ）」であり、制御後電力使用情報に含まれる使用電力量が「１２０（ｋＷ）」である場合、アドバイス後省エネ効果を「２０（ｋＷ）」と導出する。
更新部２６は、導出部２４が導出したアドバイス後省エネ効果に基づいて、選択部２２が省エネアドバイスデータベース１６Ｃから特定のアドバイス情報を選択する選択条件を更新するものである。
例えば、更新部２６は、導出部２４が導出したアドバイス後省エネ効果の正の絶対値が「１０」以上の場合に選択条件を更新する。
例えば、更新部２６は、導出部２４が導出したアドバイス後省エネ効果の正の絶対値が「１０」以上の場合に選択条件を更新する。
具体的には、更新部２６は、１日の中においてアドバイス後省エネ効果の「１０」以上の最大値を導出したアドバイス情報が、翌日の第１時間帯におけるアドバイス情報として選択部２２が選択するよう、選択条件を更新する。例えば、更新部２６は、１日の中におけるアドバイス後省エネ効果の最大値が「２０（ｋＷ）」であり、この最大値を導出した特定のアドバイス情報が項目Ｂに対応するものであった場合、翌日の第１時間帯におけるアドバイス情報を、項目Ａに対応するアドバイス情報に代えて、項目Ｂに対応するアドバイス情報を選択部２２が選択するよう選択条件を更新する。すなわち、この場合、翌日の第１時間帯におけるアドバイス情報は、元々項目Ａに対応するものであったアドバイス情報に代えて、項目Ｂに対応するアドバイス情報が選択部２２により選択される。
（作用効果）
第３の実施形態における制御端末３０では、店舗側受信部３４が受信した特定のアドバイス情報を制御部３６が空調機器７０の動作を制御する制御情報に変換し、制御部３６が変換した制御情報を店舗側送信部３２が制御対象の空調機器７０に送信する。
第３の実施形態における制御端末３０では、店舗側受信部３４が受信した特定のアドバイス情報を制御部３６が空調機器７０の動作を制御する制御情報に変換し、制御部３６が変換した制御情報を店舗側送信部３２が制御対象の空調機器７０に送信する。
これにより、制御対象の空調機器７０は、受信した制御情報の内容に基づいて設定内容が変更される（例：運転内容が「冷房」から「送風」に変更される）。そして、空調機器７０に送信された制御情報は、選択部２２により選択された、店舗Ｓ毎の電力の予測使用量に応じた好適な特定のアドバイス情報から変換された制御情報であるため、この制御情報に基づいて空調機器７０の設定内容が変更されることで、店舗Ｓの省エネルギーに寄与することができる。
また、第３の実施形態におけるサーバ１０は、導出部２４及び更新部２６を備え、導出部２４は、制御前電力使用情報と制御後電力使用情報とを比較し、アドバイス後省エネ効果を導出し、更新部２６は、導出部２４が導出したアドバイス後省エネ効果に基づいて、選択部２２が省エネアドバイスデータベース１６Ｃから特定のアドバイス情報を選択する選択条件を更新する。
つまり、サーバ１０では、追加入力されるデータに基づいて、特定のアドバイス情報を選択する選択条件を更新することで、店舗Ｓにおける省エネ効果を高めることができる。
（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について第１、第２、第３の実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。この第４の実施形態における記憶部１６のブロック図は、第２の実施形態と同様の図１０が用いられる。
第４の実施形態における省エネルギー寄与システム１５０は、図１に示すように、第１、第２、第３の実施形態と同様に、サーバ１０と、複数の店舗Ｓ毎に各々使用される制御端末３０、計測端末５０、及び空調機器７０と、気象データベース９０と、から構成されている。なお、第４の実施形態における空調機器７０は、例えば、サーバ１０や制御端末３０等の同一のネットワークＮ上の構成と双方向通信が可能なＩｏＴ機器とされている。
次に、第４の実施形態について第１、第２、第３の実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。この第４の実施形態における記憶部１６のブロック図は、第２の実施形態と同様の図１０が用いられる。
第４の実施形態における省エネルギー寄与システム１５０は、図１に示すように、第１、第２、第３の実施形態と同様に、サーバ１０と、複数の店舗Ｓ毎に各々使用される制御端末３０、計測端末５０、及び空調機器７０と、気象データベース９０と、から構成されている。なお、第４の実施形態における空調機器７０は、例えば、サーバ１０や制御端末３０等の同一のネットワークＮ上の構成と双方向通信が可能なＩｏＴ機器とされている。
第４の実施形態におけるサーバ１０は、図１２に示すように、第３の実施形態と同様に、第１、第２の実施形態におけるサーバ側ＣＰＵ１１の構成に、導出部２４と、更新部２６と、を更に備えている。
導出部２４は、制御前電力使用情報と制御後電力使用情報とを比較し、サーバ１０から送信された特定の制御情報に基づく省エネルギーの効果（以下、「制御後省エネ効果」とする）を導出するものである。
更新部２６は、導出部２４が導出した制御後省エネ効果に基づいて、選択部２２が制御データベース１６Ｄから特定の制御情報を選択する選択条件を更新するものである。
例えば、更新部２６は、導出部２４が導出した制御後省エネ効果の正の絶対値が「１０」以上の場合に選択条件を更新する。
例えば、更新部２６は、導出部２４が導出した制御後省エネ効果の正の絶対値が「１０」以上の場合に選択条件を更新する。
具体的には、更新部２６は、１日の中において制御後省エネ効果の「１０」以上の最大値を導出した制御情報が、翌日の第１時間帯における制御情報として選択部２２が選択するよう、選択条件を更新する。例えば、更新部２６は、１日の中における制御後省エネ効果の最大値が「２０（ｋＷ）」であり、この最大値を導出した特定の制御情報が項目Ｂに対応するものであった場合、翌日の第１時間帯における制御情報を、項目Ａに対応する制御情報に代えて、項目Ｂに対応する制御情報を選択部２２が選択するよう選択条件を更新する。すなわち、この場合、翌日の第１時間帯における制御情報は、元々項目Ａに対応するものであった制御情報に代えて、項目Ｂに対応する制御情報が選択部２２により選択される。
（作用効果）
第４の実施形態におけるサーバ１０は、導出部２４及び更新部２６を備え、導出部２４は、制御前電力使用情報と制御後電力使用情報とを比較し、制御後省エネ効果を導出し、更新部２６は、導出部２４が導出した制御後省エネ効果に基づいて、選択部２２が制御データベース１６Ｄから特定の制御情報を選択する選択条件を更新する。
第４の実施形態におけるサーバ１０は、導出部２４及び更新部２６を備え、導出部２４は、制御前電力使用情報と制御後電力使用情報とを比較し、制御後省エネ効果を導出し、更新部２６は、導出部２４が導出した制御後省エネ効果に基づいて、選択部２２が制御データベース１６Ｄから特定の制御情報を選択する選択条件を更新する。
つまり、サーバ１０では、追加入力されるデータに基づいて、特定の制御情報を選択する選択条件を更新することで、店舗Ｓにおける省エネ効果を高めることができる。
（その他）
上記の第１、第２の実施形態では、１つのサーバ１０が、サーバ側送信部１２、サーバ側受信部１４、記憶部１６、算出部１８、生成部２０、及び選択部２２を備え、これら各部の機能を実現していた。また、上記の第３、第４の実施形態では、１つのサーバ１０が、サーバ側送信部１２、サーバ側受信部１４、記憶部１６、算出部１８、生成部２０、選択部２２、導出部２４、及び更新部２６を備え、これら各部の機能を実現していた。しかし、これに限らず、複数のサーバ１０を設けて、上記の第１、第２、第３、第４の実施形態における１つのサーバ１０で実現していた上記の各部の機能を複数のサーバ１０に分散してもよい。
上記の第１、第２の実施形態では、１つのサーバ１０が、サーバ側送信部１２、サーバ側受信部１４、記憶部１６、算出部１８、生成部２０、及び選択部２２を備え、これら各部の機能を実現していた。また、上記の第３、第４の実施形態では、１つのサーバ１０が、サーバ側送信部１２、サーバ側受信部１４、記憶部１６、算出部１８、生成部２０、選択部２２、導出部２４、及び更新部２６を備え、これら各部の機能を実現していた。しかし、これに限らず、複数のサーバ１０を設けて、上記の第１、第２、第３、第４の実施形態における１つのサーバ１０で実現していた上記の各部の機能を複数のサーバ１０に分散してもよい。
上記の第１、第２、第３、第４の実施形態では、計測端末５０が計測した各店舗Ｓの使用電力量を電力使用情報としてサーバ１０に送信することとしたが、これに限らず、店舗側送信部３２が計測端末５０により計測された使用電力量を電力使用情報としてサーバ１０に送信してもよい。
上記の第１、第２、第３、第４の実施形態では、電力使用情報は、１分単位でサーバ１０に送信することとしたが、これに限らず、計測端末５０により計測された使用電力量を１分毎に積算し、所定時間（例えば、３分、５分等）が経過した後、積算された使用電力量を電力使用情報としてサーバ１０に送信してもよい。
上記の第１、第２、第３、第４の実施形態では、省エネアドバイスデータベース１６Ｃに記憶されたアドバイス情報は、項目Ａから項目Ｄまでの４項目としたが、これに限らず、４項目より多くても少なくてもよい。また、上記の第２、第４の実施形態では、制御データベース１６Ｄに記憶された制御情報は、項目Ａから項目Ｄまでの４項目としたが、これに限らず、４項目より多くても少なくてもよい。
上記の第１、第２、第３、第４の実施形態では、アドバイス情報や制御情報は、省エネ効果が高いと想定される順序で配置されていたが、これに限らず、省エネルギー行動の取り組みやすさを指標として用いた順序で配置してもよいし、省エネ効果及び省エネルギー行動の取り組みやすさの双方を考慮した順序で配置してもよい。
上記の第１、第２、第３、第４の実施形態では、本発明における「設備機器」の一例として、空調機器７０を例にして説明したが、「設備機器」の概念には、「冷凍冷蔵機器」や「照明」等も含まれる。そのため、上記の第１、第２、第３、第４の実施形態で説明した空調機器７０に関する内容を、「設備機器」の概念に含まれる「冷凍冷蔵機器」や「照明」等に置き換えて実現することも可能である。
上記の第１の実施形態では、店舗Ｓを「スーパーマーケット」としたため、図４に示すアドバイス情報の内容は、「スーパーマーケット」に対応したものとなっていた。また、上記の第１の実施形態では、季節を「夏（８月）」、場所を「東京」としたため、図４に示すアドバイス情報の内容は、「東京の夏」に対応したものとなっていた。ただし、省エネアドバイスデータベース１６Ｃには、店舗Ｓの業種（例：小売店、飲食店、金融店舗）、季節（例：春、夏、秋、冬）、及び場所（例：北海道、東京、沖縄）に対応する、図４に図示されていない他のアドバイス情報が記憶されている。例えば、「東京の冬」に対応したものであれば、「作業室の空調機器７０の設定温度を１℃下げましょう」等のアドバイス情報が記憶されている。
また、図４に示すアドバイス情報の内容は、「作業室の空調機器７０は「送風」に設定しましょう」等、空調機器７０に関するものであるが、これに限らず、例えば、「売り場の照明は開店５分前に全点灯しましょう」のように、照明に関する内容でもよい。さらに、アドバイス情報の内容は、作業室及び事務所に対応するものに限らず、例えば、売り場等の別の場所に対応するものでもよい。
さらに、アドバイス情報と同様に、第２、第４の実施形態における制御データベース１６Ｄには、店舗Ｓの業種（例：小売店、飲食店、金融店舗）、季節（例：春、夏、秋、冬）、及び場所（例：北海道、東京、沖縄）に対応する他の制御情報が記憶されている。例えば、「東京の冬」に対応したものであれば、「作業室の空調機器７０の設定温度を１℃下げる」等の制御情報が記憶されている。
上記の第１、第２、第３、第４の実施形態では、算出部１８は、毎日０時００分において、その時刻から２４時間後まで（翌日の０時００分まで）の３０分毎の時間帯についての予測使用量を算出することとした。つまり、算出部１８が予測使用量を算出する契機は、１日の中で１回とした。しかし、これに限らず、算出部１８が１日の中で複数回、予測使用量を算出してもよい。例えば、算出部１８は、毎日０時００分に１回目の予測使用量を算出し、その後、３時間毎に予測使用量を算出してもよい。
算出部１８が１日の中で複数回、予測使用量を算出する構成とした場合には、生成部２０は、算出部１８により算出された最新の予測使用量を用いて予測使用量データを生成し、選択部２２は、算出部１８により算出された最新の予測使用量を用いて特定のアドバイス情報や制御情報を選択することとなる。
つまり、算出部１８が１日の中で複数回、予測使用量を算出する構成とすることで、所定時間毎に予測使用量を更新することができ、１日の中における急な使用電力量の変化に対応して選択部２２が特定のアドバイス情報や制御情報を選択することができる。
上記の第１の実施形態では、選択部２２は、第１時間帯においては項目Ａに対応するアドバイス情報を選択し、第２時間帯においては項目Ａから項目Ｄの何れか１つの項目に対応するアドバイス情報をランダムに選択することとした。
しかし、これに限らず、選択部２２は、第１時間帯においては項目Ａを含んだ複数の項目に対応するアドバイス情報を選択してもよい。つまり、この場合、第１時間帯においては、表示部３８に複数のアドバイス情報が表示されることとなる。
また、選択部２２は、第２時間帯においてはアドバイス情報を選択しなくてもよい。つまり、この場合、第２時間帯においては、表示部３８にアドバイス情報が表示されないこととなる。
しかし、これに限らず、選択部２２は、第１時間帯においては項目Ａを含んだ複数の項目に対応するアドバイス情報を選択してもよい。つまり、この場合、第１時間帯においては、表示部３８に複数のアドバイス情報が表示されることとなる。
また、選択部２２は、第２時間帯においてはアドバイス情報を選択しなくてもよい。つまり、この場合、第２時間帯においては、表示部３８にアドバイス情報が表示されないこととなる。
上記の第１の実施形態では、制御端末３０は、制御部３６の制御に基づき対応する表示時間帯になる都度、表示部３８に表示する特定のアドバイス情報を更新することとした。しかし、これに限らず、制御端末３０は、制御部３６の制御に基づき、店舗Ｓの開店時間に合わせて、当日の時間帯毎の特定のアドバイス情報を一覧で表示部３８に表示してもよい。
上記の第１、第２、第３、第４の実施形態では、算出部１８は、予測使用量の算出に用いる電力使用情報として、算出日を基準とした昨年同日における「過去電力使用情報」と、算出日を基準とした直近２週間における「直近電力使用情報」とを用いることとした。しかし、これに限らず、算出部１８は、予測使用量の算出に用いる電力使用情報として、算出日を基準とした昨年同日における「過去電力使用情報」、又は、算出日を基準とした直近２週間における「直近電力使用情報」の何れか一方のみを用いてもよい。
上記の第２、第４の実施形態では、選択部２２により選択された特定の制御情報が制御端末３０に送信され、その特定の制御情報を制御端末３０が制御対象の空調機器７０に送信することで、制御対象の空調機器７０の設定内容を変更することとした。しかし、これに限らず、制御端末３０を経由せず、サーバ１０から直接制御対象の空調機器７０に選択部２２により選択された特定の制御情報を送信し、制御対象の空調機器７０の設定内容を変更することとしてもよい。
上記の第１、第２、第３、第４の実施形態では、本システム１００及び省エネルギー寄与システム１５０は、サーバ１０と、複数の店舗Ｓ毎に各々使用される制御端末３０、計測端末５０、及び空調機器７０と、気象データベース９０と、から構成されているとした。しかし、これに限らず、店舗Ｓをチェーン展開されているチェーン店とした場合には、図１３に示すように、チェーン展開されている複数の店舗Ｓを統括する統括店舗で使用される本部端末４０を更に備えてもよい。この本部端末４０は、本部側ＣＰＵ４１、本部側ＲＯＭ４３、本部側ＲＡＭ４５、及び本部側Ｉ／Ｏ４７がバスを介して各々接続されたコンピュータであり、例えば、パソコン、スマートフォン又はタブレット端末が該当する。
この場合、本部端末４０は、少なくとも、同一のネットワークＮ上にあるサーバ１０及び各制御端末３０との間で双方向通信が可能となっている。
そして、本部端末４０は、サーバ１０から、電力使用データベース１６Ａに累積的に記憶されている複数の店舗Ｓの個別電力使用情報を受信する。そのため、受信した個別電力使用情報が本部端末４０に表示されることで、複数の店舗Ｓの電力の使用状況を把握することができる。
そして、本部端末４０は、サーバ１０から、電力使用データベース１６Ａに累積的に記憶されている複数の店舗Ｓの個別電力使用情報を受信する。そのため、受信した個別電力使用情報が本部端末４０に表示されることで、複数の店舗Ｓの電力の使用状況を把握することができる。
また、本部端末４０には、複数の店舗Ｓの電力の使用状況を容易に把握すべく、任意の項目でソート可能なソート機能を設けてもよい。例えば、使用電力量の多い順にソートすることで、複数の店舗Ｓの電力の使用状況をランキング形式で表示可能となる。
さらに、本部端末４０には、使用電力量が予測使用量を超える店舗Ｓに対して、改善を通知する通知機能を設けてもよい。
さらに、本部端末４０には、使用電力量が予測使用量を超える店舗Ｓに対して、改善を通知する通知機能を設けてもよい。
また、上記の省エネルギー寄与システム１５０は、以下のように構成してもよい。
店舗側送信部３２は、サーバ１０からアドバイス情報を受信した後の電力使用情報をサーバ１０に送信する。つまり、店舗側送信部３２は、サーバ１０からアドバイス情報を受信した後に、計測端末５０が計測した各店舗Ｓの使用電力量を取得し、取得した使用電力量を電力使用情報としてサーバ１０に送信する。
店舗側送信部３２は、サーバ１０からアドバイス情報を受信した後の電力使用情報をサーバ１０に送信する。つまり、店舗側送信部３２は、サーバ１０からアドバイス情報を受信した後に、計測端末５０が計測した各店舗Ｓの使用電力量を取得し、取得した使用電力量を電力使用情報としてサーバ１０に送信する。
更新部２６は、店舗側送信部３２から送信されたアドバイス情報を受信した後の電力使用情報と、算出部１８が算出した予測使用量と、を比較し、選択部２２が省エネアドバイスデータベースから特定のアドバイス情報を選択する選択条件を更新する。例えば、更新部２６は、上記の電力使用情報と予測使用量とを比較し、電力使用情報と予測使用量との差分が予め定めた所定範囲を超える場合に選択条件を更新する。
サーバ側送信部１２は、更新部２６により更新された後の特定のアドバイス情報を制御端末３０に送信する。
制御端末３０は、受信した特定のアドバイス情報を表示部３８に表示する。
制御端末３０は、受信した特定のアドバイス情報を表示部３８に表示する。
以上のように構成されることで、例えば、１日の中において、アドバイス情報を受信した後の電力使用情報（使用電力量の実績）と、予測使用量（使用電力量の予測）との間に大きなずれがある場合には、制御端末３０に表示させる特定のアドバイス情報を更新することができる。そのため、以上のように構成すれば、アドバイス情報を受信した後の電力使用情報（使用電力量の実績）と予測使用量（使用電力量の予測）との比較結果に基づいて、特定のアドバイス情報を選択する選択条件を更新することで、省エネルギーの効果を高めることができる。
１０ サーバ
１１ サーバ側ＣＰＵ １２ サーバ側送信部
１３ サーバ側ＲＯＭ １４ サーバ側受信部
１５ サーバ側ＲＡＭ
１６ 記憶部 １６Ａ 電力使用データベース
１６Ｂ 行動データベース １６Ｃ 省エネアドバイスデータベース
１６Ｄ 制御データベース １７ サーバ側Ｉ／Ｏ
１８ 算出部 ２０ 生成部
２２ 選択部 ２４ 導出部
２６ 更新部
３０ 制御端末
３１ 店舗側ＣＰＵ ３２ 店舗側送信部
３３ 店舗側ＲＯＭ ３４ 店舗側受信部
３５ 店舗側ＲＡＭ ３６ 制御部
３７ 店舗側Ｉ／Ｏ
３８ 表示部 ３８Ａ ＯＫボタン
４０ 本部端末 ４１ 本部側ＣＰＵ
４３ 本部側ＲＯＭ ４５ 本部側ＲＡＭ
４７ 本部側Ｉ／Ｏ
５０ 計測端末 ６０ 店舗端末
７０ 空調機器
９０ 気象データベース ９１ 気象側ＣＰＵ
９３ 気象側ＲＯＭ ９５ 気象側ＲＡＭ
９７ 気象側Ｉ／Ｏ
１００ 本システム １５０ 省エネルギー寄与システム
１１ サーバ側ＣＰＵ １２ サーバ側送信部
１３ サーバ側ＲＯＭ １４ サーバ側受信部
１５ サーバ側ＲＡＭ
１６ 記憶部 １６Ａ 電力使用データベース
１６Ｂ 行動データベース １６Ｃ 省エネアドバイスデータベース
１６Ｄ 制御データベース １７ サーバ側Ｉ／Ｏ
１８ 算出部 ２０ 生成部
２２ 選択部 ２４ 導出部
２６ 更新部
３０ 制御端末
３１ 店舗側ＣＰＵ ３２ 店舗側送信部
３３ 店舗側ＲＯＭ ３４ 店舗側受信部
３５ 店舗側ＲＡＭ ３６ 制御部
３７ 店舗側Ｉ／Ｏ
３８ 表示部 ３８Ａ ＯＫボタン
４０ 本部端末 ４１ 本部側ＣＰＵ
４３ 本部側ＲＯＭ ４５ 本部側ＲＡＭ
４７ 本部側Ｉ／Ｏ
５０ 計測端末 ６０ 店舗端末
７０ 空調機器
９０ 気象データベース ９１ 気象側ＣＰＵ
９３ 気象側ＲＯＭ ９５ 気象側ＲＡＭ
９７ 気象側Ｉ／Ｏ
１００ 本システム １５０ 省エネルギー寄与システム
Claims (6)
- 店舗毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報を外部の端末から受信するとともに、外部の気象データベースから前記店舗毎の所在地に応じた気象情報を受信するサーバであって、
前記サーバは、
省エネルギー行動に関する情報であって、前記店舗の店員に当該情報に基づいた行動を取らせるためのアドバイス情報が記憶された省エネアドバイスデータベースを少なくとも含む記憶部と、
受信した前記電力使用情報及び前記気象情報に基づいて、所定時間毎の電力の予測使用量を算出する算出部と、
算出した前記予測使用量に基づいて、前記省エネアドバイスデータベースから時間帯に応じた特定の前記アドバイス情報を選択する選択部と、
選択した特定の前記アドバイス情報を外部に送信するサーバ側送信部と、
を備え、
前記選択部は、
前記予測使用量が算出される算出日における、前記算出日を基準とした直近数ヶ月間で最も大きいデマンド値である最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が所定範囲内にある第１時間帯と、前記算出日における前記最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が前記所定範囲を超えている第２時間帯とで、特定の前記アドバイス情報を選択する選択条件を異ならせ、
前記第１時間帯においては、省エネ効果が最も高いと想定される前記アドバイス情報を選択する、
サーバ。 - 店舗毎の過去の電力の使用状況に関する電力使用情報を外部の端末から受信するとともに、外部の気象データベースから前記店舗毎の所在地に応じた気象情報を受信するサーバであって、
前記サーバは、
省エネルギーに寄与する情報であって、当該情報に基づいて前記店舗の設備機器の設定内容を変更させるための制御情報が記憶された制御データベースを少なくとも含む記憶部と、
受信した前記電力使用情報及び前記気象情報に基づいて、所定時間毎の電力の予測使用量を算出する算出部と、
算出した前記予測使用量に基づいて、前記制御データベースから時間帯に応じた特定の前記制御情報を選択する選択部と、
選択した特定の前記制御情報を外部に送信するサーバ側送信部と、
を備え、
前記選択部は、
前記予測使用量が算出される算出日における、前記算出日を基準とした直近数ヶ月間で最も大きいデマンド値である最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が所定範囲内にある第１時間帯と、前記算出日における前記最大デマンド値と、前記算出日における前記所定時間毎の時間帯の前記予測使用量との差分が前記所定範囲を超えている第２時間帯とで、特定の前記制御情報を選択する選択条件を異ならせ、
前記第１時間帯においては、省エネ効果が最も高いと想定される前記制御情報を選択する、
サーバ。 - 前記算出部は、
前記電力使用情報として、前記予測使用量が算出される前記店舗に対応した、前記算出日を基準とした昨年同日における過去電力使用情報と、前記算出日を基準とした直近数週間における直近電力使用情報と、を取得し、
前記過去電力使用情報に含まれる使用電力量を、前記予測使用量を算出するためのベース値として用い、
前記直近電力使用情報及び前記気象情報に基づいて、前記ベース値を増減させるための調整値を算出し、
前記ベース値に前記調整値を加算することにより前記予測使用量を算出する、
請求項１又は２に記載のサーバ。 - 前記算出部は、
前記算出日を基準とした直近数週間における前記使用電力量が、直近数週間を基準とした昨年同日における前記使用電力量と比べて、多い傾向にあるか少ない傾向にあるかによって、前記調整値として前記ベース値に加算する前記直近電力使用情報に基づく第１調整値を決定し、
前記算出日の数十分毎の時間帯において予想される暑さ指数が、前記算出日を基準とした昨年同日の数十分毎の時間帯における暑さ指数と比べて、高い傾向にあるか低い傾向にあるかによって、前記調整値として前記ベース値に加算する前記気象情報に基づく第２調整値を決定し、
前記ベース値に前記第１調整値及び前記第２調整値を加算することにより前記予測使用量を算出する、
請求項３に記載のサーバ。 - 請求項１、請求項１に従属する請求項３、又は前記請求項３に従属する請求項４に記載のサーバと、省エネルギー行動に関する情報であって、店舗の店員に当該情報に基づいた行動を取らせるためのアドバイス情報を前記サーバから受信し、受信した前記アドバイス情報を表示する店舗端末と、を備える省エネルギー寄与システムであって、
前記店舗端末は、
前記アドバイス情報を受信した後の前記電力使用情報を前記サーバに送信する店舗側送信部を備え、
前記サーバは、
前記店舗側送信部から送信された前記アドバイス情報を受信した後の前記電力使用情報と、前記算出部が算出した前記予測使用量と、を比較し、前記選択部が前記省エネアドバイスデータベースから特定の前記アドバイス情報を選択する選択条件を更新する更新部を備える省エネルギー寄与システム。 - 請求項２、請求項２に従属する請求項３、又は前記請求項３に従属する請求項４に記載のサーバと、省エネルギーに寄与する情報であって、当該情報に基づいて店舗の設備機器の設定内容を変更させるための制御情報を前記サーバから受信し、受信した前記制御情報に基づく制御条件で前記設備機器を制御する店舗端末と、を備える省エネルギー寄与システムであって、
前記店舗端末は、
前記制御条件下で前記設備機器の制御が行われた後の前記電力使用情報を外部に送信する店舗側送信部を備え、
前記サーバは、
前記制御条件下で前記設備機器の制御が行われる前の前記電力使用情報と、前記制御条件下で前記設備機器の制御が行われた後の前記電力使用情報と、を比較し、前記制御情報に基づく省エネルギーの効果を導出する導出部と、
前記導出部が導出した前記制御情報に基づく省エネルギーの効果に基づいて、前記選択部が前記制御データベースから特定の前記制御情報を選択する選択条件を更新する更新部と、
を備える省エネルギー寄与システム。
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