JP7475128B2 - Energy saving effect estimation device, energy saving effect estimation system, energy saving effect estimation method and program - Google Patents
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Description
本発明は、省エネ効果推定装置、省エネ効果推定システム、省エネ効果推定方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an energy saving effect estimation device, an energy saving effect estimation system, an energy saving effect estimation method, and a program.
オフィスビル、商業施設等の物件において設置された空気調和機は、空気調和機又は物件の管理者により、運転の制御、保守点検等が行われる。このような管理者は、物件の所有者である顧客に、空気調和機を省エネ制御、或いは、空気調和機の機能拡張を行うためのライセンスを有料で提供している。例えば、空気調和機の管理者は、顧客に、空気調和機の省エネ制御のライセンスを取得するよう勧めることがある。 Air conditioners installed in properties such as office buildings and commercial facilities are operated and maintained and inspected by the manager of the air conditioner or the property. Such managers provide customers, who are the owners of the properties, with licenses to control the air conditioner in an energy-saving manner or to expand the functions of the air conditioner for a fee. For example, the air conditioner manager may recommend to the customer that they obtain a license for energy-saving control of the air conditioner.
しかしながら、空気調和機の省エネ制御のライセンスを取得する前は、省エネ制御を行っていないので、省エネ制御を実行した場合に得られる省エネ効果を求めることはできない。このため、顧客にとっては、ライセンスを取得すべきか否かの判断ができないという問題があった。 However, before obtaining a license for energy saving control of air conditioners, energy saving control is not performed, so it is not possible to estimate the energy saving effect that would be obtained if energy saving control were performed. This creates a problem for customers in that they are unable to determine whether or not to obtain a license.
一方、空気調和機の管理者は、顧客が省エネ制御のライセンスを取得していなくても、保守は行っているので、空気調和機の空調データを収集することができる。空調データからは、空調対象空間の特徴量を求めることができ、例えば、特許文献1には、空気調和機が設置された空調対象空間の熱負荷量を測定する技術が開示されている。
On the other hand, the manager of the air conditioner can collect air conditioning data from the air conditioner, since maintenance is performed even if the customer has not obtained a license for energy saving control. From the air conditioning data, it is possible to obtain the characteristics of the air conditioned space. For example,
しかしながら、上記のような従来技術では、空調対象空間の特徴量は分かるものの、顧客の物件に設置された空気調和機に対して省エネ制御を行った場合に得られる、省エネ効果を知ることはできない。 However, while the above-mentioned conventional technologies can identify the characteristics of the space to be air-conditioned, they cannot identify the energy-saving effects that can be achieved by implementing energy-saving control on the air conditioners installed in the customer's property.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、特定の物件に設置されている空気調和機について、省エネ制御を行った場合に得られる省エネ効果を推定することが可能な省エネ効果推定装置、省エネ効果推定システム、省エネ効果推定方法及びプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of the above problems, and aims to provide an energy saving effect estimation device, an energy saving effect estimation system, an energy saving effect estimation method, and a program that are capable of estimating the energy saving effect obtained when energy saving control is performed for an air conditioner installed in a specific property.
上記目的を達成するために、本発明に係る省エネ効果推定装置は、
複数の物件に設置された空気調和機から収集された空調データに基づいて、前記複数の物件について算出された熱負荷特徴量を取得する熱負荷特徴量取得手段と、
前記複数の物件のうち、前記空気調和機に対し省エネ制御を実施するためのライセンスが取得され、前記省エネ制御を実施している物件について、前記省エネ制御による省エネ効果を示す値を取得し、前記省エネ制御を実施している物件の前記熱負荷特徴量と、前記省エネ制御を実施するためのライセンスが取得されておらず、前記省エネ制御を実施していない物件の前記熱負荷特徴量と、を比較することにより、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値から、前記省エネ制御を実施していない物件における省エネ効果の推定値を算出する省エネ効果推定手段と、
前記複数の物件を、前記熱負荷特徴量に基づいて、1以上のクラスタに分類する物件分類手段と、を備え、
前記省エネ効果推定手段は、前記省エネ効果を実施していない物件が含まれるクラスタに含まれる物件であって、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値の代表値を、前記省エネ制御を実施していない物件の省エネ効果の推定値とする。
In order to achieve the above object, an energy saving effect estimation device according to the present invention comprises:
a heat load feature amount acquisition means for acquiring heat load feature amounts calculated for a plurality of properties based on air conditioning data collected from air conditioners installed in the plurality of properties;
an energy saving effect estimation means for acquiring a value indicating the energy saving effect of the energy saving control for a property among the plurality of properties for which a license to implement energy saving control for the air conditioner has been acquired and the energy saving control is being implemented, and for which the heat load feature amount of the property implementing the energy saving control is compared with the heat load feature amount of a property for which a license to implement the energy saving control has not been acquired and the energy saving control is not being implemented, thereby calculating an estimate of the energy saving effect of the property not implementing the energy saving control from the value indicating the energy saving effect of the property implementing the energy saving control ;
and a property classification means for classifying the plurality of properties into one or more clusters based on the thermal load feature amount,
The energy saving effect estimation means estimates the energy saving effect of a property that is not implementing the energy saving control as a representative value of the value indicating the energy saving effect of the property that is implementing the energy saving control, which is included in a cluster that includes properties that are not implementing the energy saving effect .
本発明によれば、特定の物件に設置されている空気調和機について、省エネ制御を行った場合に得られる省エネ効果を推定することが可能な省エネ効果推定装置、省エネ効果推定システム、省エネ効果推定方法及びプログラムを提供することができる。 The present invention provides an energy saving effect estimation device, an energy saving effect estimation system, an energy saving effect estimation method, and a program that can estimate the energy saving effect obtained when energy saving control is performed for an air conditioner installed in a specific property.
(実施形態)
実施形態に係る省エネ効果推定システム1は、空気調和機に対し省エネ制御を行っていない物件において、省エネ制御を行った場合に得られる省エネ効果を推定することが可能なシステムである。図1に示すように、省エネ効果推定システム1は、省エネ効果を推定する省エネ効果推定装置100と、複数の物件に設置された空気調和機200-1,・・・,200-i(i:2以上の自然数)と、推定された省エネ効果を提示する端末装置300と、を備える。以下では、特定の空気調和機について説明する場合を除き、空気調和機200-1,・・・,200-iを総称して空気調和機200と表記する。
(Embodiment)
The energy saving
省エネ効果推定装置100は、ネットワーク400-1を介して、複数の物件に設置された空気調和機200と通信する。物件とは、例えば、オフィスビル、商業施設、マンションである。また、省エネ効果推定装置100は、ネットワーク400-2を介して、端末装置300と通信する。省エネ効果推定装置100は、空気調和機200から、後述する空調データを収集し、収集した空調データに基づき、省エネ効果を推定する。また、省エネ効果推定値100は、端末装置300からの要求に応じて、要求に係る物件についての省エネ効果の推定値を端末装置300に送信する。
The energy saving
空気調和機200は、複数の物件に設置されている空気調和機である。例えば、空気調和機200-1は、物件Aに設置されており、空気調和機200-2は、物件Bに空気調和機200に設置されている。また、空気調和機200は、それぞれ、室内機と、室外機と、空調制御装置と、を備えている。例えば、空気調和機200-1は、室内機210-1,・・・,210-m1(m1:1以上の自然数)と、室外機220-1,・・・,220-n1(n1:1以上の自然数)と、空調制御装置230と、を備える。また、空気調和機200-iは、室内機210-1,・・・,210-mi(mi:1以上の自然数)と、室外機220-1,・・・,220-ni(ni:1以上の自然数)と、空調制御装置230と、を備える。空気調和機200の空調制御装置230は、空調データを省エネ効果推定装置100に送信する。以下では、空気調和機200のそれぞれが備える室内機を総称して、室内機210と表記し、空気調和機200のそれぞれが備える室外機を総称して、室外機220と表記する。
空気調和機200が設置された物件には、空気調和機200について省エネ制御を実施するためのライセンスが取得された物件と、省エネ制御を実施するためのライセンスが取得されていない物件と、がある。省エネ制御を実施するためのライセンスは、顧客が、空気調和機200の管理者から取得するものである。顧客は、典型的には、物件の所有者である。以下では、顧客を、物件の所有者として説明する。空気調和機200の管理者は、空気調和機の運転制御、保守点検等のサービスを提供する者であり、顧客と保守契約を結んでいる。したがって、空気調和機200の管理者は、顧客の物件に設置された空気調和機200の空調データを収集することができる。なお、空気調和機200の管理者は、物件全体の管理者である場合もある。
The properties in which the
ここで、省エネ制御とは、空気調和機200が消費する電力を抑制する制御であり、例えば、ローテーション制御、能力セーブ制御がある。ローテーション制御とは、ある物件における複数台の室内機210を1つのグループとみなし、グループ内の少なくとも1台の室内機を停止、送風、温度を上方又は下方設定のように消費電力を抑える任意の運転内容に変更し、運転内容を変更する室内機210をグループ内で、3分、6分、9分、15分などの指定された時間間隔でローテーションする制御をいう。また、能力セーブ制御とは、室外機220の圧縮機周波数のような能力の最大値に制限をかける制御であり、例えば、能力セーブ率を80%とすると、室外機220は能力の最大値の80%までしか動作しない。この他、省エネ制御には、廊下側の空気調和機200の設定温度を上げる又は下げるといった、空気調和機200の設置位置を考慮した制御など、消費電力を抑制する種々の制御が含まれる。
Here, energy saving control is control that suppresses the power consumed by the
端末装置300は、省エネ効果の推定値の提示を求める指示を受け付け、省エネ効果の推定値を提示する装置である。端末装置300は、例えば、パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等である。
The
ネットワーク400-1,400-2は、無線又は有線による通信ネットワークであり、例えば、インターネット、イントラネット、エクストラネット、LAN(Local Area Network)、VPN(Virtual Private Network)、電話回線網等である。 Networks 400-1 and 400-2 are wireless or wired communication networks, such as the Internet, an intranet, an extranet, a LAN (Local Area Network), a VPN (Virtual Private Network), a telephone network, etc.
次に、図2を参照して省エネ効果推定装置100のハードウェア構成について説明する。省エネ効果推定装置100は、省エネ効果の推定値を求めるための処理を行うプロセッサ11と、プロセッサ11の作業領域として用いられる主記憶部12と、プロセッサ11の処理に用いられる種々のデータを記憶する補助記憶部13と、外部の装置と通信するための通信部14と、計時を行うRTC(Real Time Clock)15と、を有する。主記憶部12、補助記憶部13、通信部14及びRTC15はいずれも、バス16を介してプロセッサ11に接続される。
Next, the hardware configuration of the energy saving
プロセッサ11は、CPU(Central Processing Unit)を含む。プロセッサ11は、補助記憶部13に記憶されるプログラムを実行することにより、省エネ効果推定装置100の種々の機能を実現する。
The
主記憶部12は、RAM(Random Access Memory)を含む。主記憶部12には、補助記憶部13からプログラムがロードされる。そして、主記憶部12は、プロセッサ11の作業領域として用いられる。
The
補助記憶部13は、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)に代表される不揮発性メモリを含む。補助記憶部13は、プログラムの他に、プロセッサ11の処理に用いられる種々のデータを記憶する。補助記憶部13は、プロセッサ11の指示に従って、プロセッサ11によって利用されるデータをプロセッサ11に供給し、プロセッサ11から供給されたデータを記憶する。
The
通信部14は、外部の装置と通信するためのネットワークインタフェース回路を含む。通信部14は、外部の装置から信号を受信して、この信号により示されるデータをプロセッサ11へ出力する。また、通信部14は、プロセッサ11から出力されたデータを示す信号を外部の装置へ送信する。
The
RTC15は、水晶発振子による発振回路を備えた計時用のデバイスである。RTC15は、例えば、電池を内蔵し、省エネ効果推定装置100の電源がオフの間も計時を継続する。
The
次に、図3を参照して空気調和機200のハードウェア構成について説明する。空気調和機200は、物件の室内に設置される室内機210と、物件の室外に設置される室外機220と、室内機210及び室外機220を制御する空調制御装置230と、を備える。
Next, the hardware configuration of the
室内機210は、冷媒を凝縮させる凝縮器又は冷媒を蒸発させる蒸発器として機能する熱交換器211と、室内の空気を取り込むファン212と、吹出風の向きを調整するための風向制御板213と、室内の温度を測る温度センサ214と、室内の湿度を測る湿度センサ215と、を備える。
The
熱交換器211は、冷房運転時においては、蒸発器として機能し、暖房運転時においては、凝縮器として機能する。熱交換器211は、ファン212により取り込まれた空気と、熱交換器211を流れる冷媒との熱交換を行う。
The
ファン212は、室内の空気を吸入口から取り込み、熱交換器211によって熱交換された空気を吹出口から吹き出す。ファン212として、例えば、シロッコファン、ターボファン等が採用される。
The
風向制御板213は、その傾きにより温度調整された空気の向き、すなわち、風向を調整する。
The wind
温度センサ214は、空調対象空間である室内の温度を検知する。例えば、温度センサ214は、室内機210の吸入口から吸い込まれた空気の温度を検知する。
The
湿度センサ215は、空調対象空間である室内の湿度を検知する。
The
室外機220は、冷媒を凝縮させる凝縮器又は冷媒を蒸発させる蒸発器として機能する熱交換器221と、室外から空気を取り込むファン222と、室外の温度を測る温度センサ223と、を備える。
The
熱交換器221は、冷房運転時においては、凝縮器として機能し、暖房運転時においては、蒸発器として機能する。熱交換器221は、ファン222により取り込まれた空気と、熱交換器221を流れる冷媒との熱交換を行う。
The
ファン222は、室外の空気を吸入口から取り込み、熱交換器221によって熱交換された空気を吹出口から吹き出す。
The
温度センサ223は、空調対象空間の外である室外の温度を検知する。
The
空調制御装置230は、空気調和機200を制御するための処理を行うプロセッサ231と、プロセッサ231の作業領域として用いられる主記憶部232と、プロセッサ231の処理に用いられる種々のデータを記憶する補助記憶部233と、外部の装置と通信するための通信部234と、計時を行うRTC235と、空気調和機200が消費する電力を計測する電力計236と、を有する。主記憶部232、補助記憶部233、通信部234、RTC235及び電力計236はいずれも、バス237を介してプロセッサ231に接続される。
The air
プロセッサ231、主記憶部232、補助記憶部233、通信部234及びRTC235は、それぞれ、プロセッサ11、主記憶部12、補助記憶部13、通信部14及びRTC15と同様の機能を有する。
The
電力計236は、電力線を介して空気調和機200に供給される電力を計測する。プロセッサ231は、計測された電力に基づいて、単位期間における電力量を算出する。算出された電力量は、通信部234を介して、省エネ効果推定装置100に送信される。
The
次に、図4を参照して端末装置300のハードウェア構成について説明する。端末装置300は、ユーザからの入力に従い処理を行うプロセッサ31と、プロセッサ31の作業領域として用いられる主記憶部32と、プロセッサ31の処理に用いられる種々のデータを記憶する補助記憶部33と、外部の装置と通信するための通信部34と、ユーザによって入力された情報を取得する入力部35と、種々の情報をユーザに提示する出力部36と、計時を行うRTC37と、を有する。主記憶部32、補助記憶部33、通信部34、入力部35、出力部36及びRTC37はいずれも、バス38を介してプロセッサ31に接続される。
Next, the hardware configuration of the
プロセッサ31、主記憶部32、補助記憶部33、通信部34及びRTC37は、それぞれ、プロセッサ11、主記憶部12、補助記憶部13、通信部14及びRTC15と同様の機能を有する。
The
入力部35は、入力キー、ポインティングデバイス等の入力デバイスを含む。入力部35は、ユーザによって入力された情報を取得して、取得した情報をプロセッサ31に通知する。
The
出力部36は、LCD(Liquid Crystal Display)、スピーカ等の出力デバイスを含む。出力部36は、入力部35を構成するポインティングデバイスと一体的に形成されたタッチスクリーンを構成してもよい。出力部36は、プロセッサ31の指示に従って、種々の情報をユーザに提示する。
The
次に、図5を参照して、省エネ効果推定装置100の機能について説明する。省エネ効果推定装置100は、機能的には、空気調和機200から空調データを収集する収集部101と、空調データを記憶する空調データ記憶部102と、空調データを用いて物件の熱負荷特徴量を算出する熱負荷特徴量算出部103と、熱負荷特徴量を記憶する熱負荷特徴量記憶部104と、空調データを用いて省エネ効果を示す値を算出する省エネ効果算出部105と、省エネ効果を示す値を記憶する省エネ効果記憶部106と、空気調和機200が設置される物件を分類する物件分類部107と、省エネ効果を示す値を推定する省エネ効果推定部108と、を備える。
Next, the functions of the energy saving
収集部101は、複数の物件に設置された空気調和機200から、空調データを周期的に収集する。収集部101は、プロセッサ11と、通信部14とが協働することにより実現される。なお、収集部101は、収集手段の一例である。
The
空調データとは、空気調和機200に設定される設定温度、運転モード等の設定値と、空気調和機200が計測及び算出した測定値とを含む情報である。
Air conditioning data is information that includes settings such as the set temperature and operation mode set in the
また、周期的に収集する、とは、収集部101が繰り返し空調データを収集することを指し、収集する間隔は一定に限らない。間隔は、省エネ効果推定装置100の管理者により任意に定められる。間隔は、予め定められた規則に従って設定されてもよいし、不規則な値に設定されてもよい。
In addition, "collect periodically" means that the
収集部101は、収集した空調データを、空調データ記憶部102に書き込む。図6に、空調データ記憶部102が記憶する空調データの例を示す。
The
図6のテーブルは、例えば、空気調和機200-1から収集した空調データである。空気調和機200-1の空気調和機IDを“00001”とする。空調データ記憶部102には、省エネ効果推定装置100と接続されており、且つ、空調データの収集が許可されている全ての空気調和機200の空調データが登録され、空気調和機200毎に図6のような空調データのテーブルが格納される。本実施形態では、空調データは、1分毎に収集される。図6のテーブルには、空調データを収集した日時と、空気調和機に設定されている設定温度と、室内機210の吸入口から吸い込まれた空気の吸込温度と、空気調和機200の運転状態と、室外機220の温度センサ223が計測した外気温と、空気調和機200の制御内容と、空気調和機200の運転モードと、空気調和機200の消費電力量と、が対応付けて登録されている。
The table in FIG. 6 is, for example, air conditioning data collected from the air conditioner 200-1. The air conditioner ID of the air conditioner 200-1 is "00001". The air conditioning data of all the
運転状態には、室温が設定温度に達していない場合の運転状態を示す“サーモオン”、室温が設定温度に達した場合の運転状態を示す“サーモオフ”、及び、サーモオンの運転状態に移行する前の運転状態を示す“準備中”があるとする。また、制御内容には、“通常”、“省エネ制御1”、“省エネ制御2”、及び、“省エネ制御3”があるとする。制御内容の“通常”とは、省エネ効果が得られる空調制御が行われていない空調制御を示す。また、“省エネ制御1”、“省エネ制御2”、“省エネ制御3”とは、省エネ効果が得られる空調制御を示す。省エネ制御のライセンスを取得していない物件に設置された空気調和機200の空調データにおいて、制御内容の欄には“通常”のみが記載される。消費電力量は、電力計236が計測した電力量であり、空気調和機200が、予め定められた単位期間に消費した電力量を示す。本実施形態では、単位期間は1分であり、空調データが収集された日時の直近の1分間に計測された電力量である。
The operating states include "Thermo On", which indicates the operating state when the room temperature has not reached the set temperature, "Thermo Off", which indicates the operating state when the room temperature has reached the set temperature, and "Preparing", which indicates the operating state before transitioning to the Thermo On operating state. The control contents include "Normal", "
図6のテーブルの1行目のレコードは、“2019年8月26日14時00分”に空調データを収集し、空気調和機200-1の設定温度が“26℃”、吸込温度は“26.5℃”、運転状態は“サーモオン”、空気調和機200-1の空調対象空間外の外気温は“28.2℃”、空気調和機200-1の制御内容は“通常”、運転モードは“冷房”、消費電力量が“0.3kWh”であることを示している。 The record in the first row of the table in Figure 6 indicates that air conditioning data was collected at "August 26, 2019, 14:00", the set temperature of air conditioner 200-1 is "26°C", the intake temperature is "26.5°C", the operating state is "Thermo On", the outside temperature outside the space to be air-conditioned by air conditioner 200-1 is "28.2°C", the control content of air conditioner 200-1 is "Normal", the operating mode is "Cooling", and the power consumption is "0.3 kWh".
図5の熱負荷特徴量算出部103は、空調データに基づいて、空気調和機200が設置される物件の熱負荷特徴量を算出し、後述するように、熱負荷特徴量記憶部104に書き込む。また、熱負荷特徴量算出部103は、算出された熱負荷特徴量を、熱負荷特徴量記憶部104から取得する。熱負荷特徴量算出部103が行う、後述する熱負荷算出処理は、収集部101が行う収集処理とは、同じタイミングで行われてもよいし、異なるタイミングで行われてもよい。例えば、収集部101は、1分毎に空調データを収集し、熱負荷特徴量算出部103は、収集された空調データに基づいて、1時間毎に、熱負荷特徴量を算出する。或いは、熱負荷特徴量算出部103は、省エネ制御推定装置100の管理者の操作に従い、熱負荷特徴量算出処理を行う。熱負荷特徴量算出は、プロセッサ11により実現される。なお、熱負荷特徴量算出部103は、熱負荷特徴量取得手段及び熱負荷特徴量算出手段の一例である。
The heat load feature
熱負荷特徴量算出部103は、まず、各空気調和機200の空調データを運転状態毎に分類する。次に、熱負荷特徴量算出部103は、運転状態毎に分類した空調データを、予め指定された間隔の外気温帯毎に分類する。そして、熱負荷特徴量算出部103は、分類した空調データのそれぞれについて、空気調和機200の吸込温度から設定温度を引いた差分を求め、外気温帯毎に平均値を求める。さらに、熱負荷特徴量算出部103は、外気温帯毎に求めた差分の平均値を、運転状態毎に平均を求め、これを空気調和機200が設置された物件の熱負荷特徴量とする。すなわち、物件の熱負荷特徴量は、運転状態の数をkとすると、k個の熱負荷特徴量で表される多次元のベクトルである。熱負荷特徴量は、後述するように、物件同士の類似度を求める際に用いられる指標である。
The thermal load feature
図6のテーブルを例にとると、熱負荷特徴量算出部103は、まず、空調データを“サーモオン”、“サーモオフ”、“準備中”の運転状態毎に分類する。熱負荷特徴量算出部103は、次に、運動状態毎に分類した空調データのそれぞれについて、さらに、0℃~5℃、6℃~10℃、・・・、36℃~40℃のように5℃間隔で設定された外気温帯毎に空調データを分類する。熱負荷特徴量算出部103は、外気温帯毎に分類された空調データについて、収集部101が空調データを収集した間隔、すなわち、1分毎に、吸込温度から設定温度を差し引いた差分を求め、外気温帯毎に平均値を求める。以下、この値を外気温帯熱負荷特徴量という。外気温帯が8個ある場合、8個の外気温帯熱負荷特徴量が求められる。そして、熱負荷特徴量算出部103は、さらに、外気温帯熱負荷特徴量の平均値を求め、これを、運転状態毎の熱負荷特徴量として、熱負荷特徴量記憶部104に書き込む。なお、外気温帯の間隔は、省エネ効果推定装置の管理者が任意に設定することができる。また、上記差分が求められる空調データの間隔は、収集部101が空調データを収集した間隔に応じて、30秒、5分、10分等に変更してもよい。図7に、熱負荷特徴量記憶部104が記憶する熱負荷特徴量のデータの例を示す。
Taking the table in FIG. 6 as an example, the heat load feature
図7のテーブルには、空気調和機200を識別するための空気調和機IDと、空気調和機200の運転状態と、外気温帯と、外気温帯熱負荷特徴量と、熱負荷特徴量と、が対応付けて登録されている。このテーブルには、空調データが収集されている全ての空気調和機200についてのデータが登録される。外気温帯熱負荷特徴量及び熱負荷特徴量が算出されていない空気調和機200のレコードは、外気温帯熱負荷特徴量及び熱負荷特徴量の欄が空欄となる。
In the table of FIG. 7, an air conditioner ID for identifying the
例えば、図7のテーブルの1行目は、空気調和機ID“00001”の空気調和機が“サーモオン”の運転状態で、外気温帯が“0℃~5℃”の場合の外気温帯熱負荷特徴量が“+0.3℃”であり、“サーモオン”の運転状態の熱負荷特徴量は“+0.4℃”であることを示している。 For example, the first row of the table in Figure 7 shows that when an air conditioner with air conditioner ID "00001" is in the "Thermo On" operating state and the outdoor temperature range is "0°C to 5°C", the outdoor temperature range heat load feature value is "+0.3°C", and the "Thermo On" operating state heat load feature value is "+0.4°C".
図5の省エネ効果算出部105は、収集部101により収集された空調データに基づいて、空気調和機200を省エネ制御したことによる省エネ効果を示す値を算出する。以下、空気調和機200を省エネ制御したことによる省エネ効果を示す値を「省エネ効果値」という。ここで、省エネ効果値が算出される空気調和機200は、物件の所有者が省エネ制御のライセンスを取得して、省エネ制御が導入された物件に設置されたものに限られる。省エネ効果算出部105は、算出した省エネ効果値を、後述するように、省エネ効果記憶部106に書き込む。また、省エネ効果算出部105は、省エネ効果値を、省エネ効果記憶部106から取得する。省エネ効果算出部105は、プロセッサ11により実現される。なお、省エネ効果算出部105は、省エネ効果算出手段の一例である。
The energy saving
空調データ記憶部102には、物件と、物件に設置された空気調和機200との対応関係を示す物件データのテーブルが格納されている。図8に、物件データを示すテーブルの例を示す。
The air conditioning
図8のテーブルは、物件を識別するための物件IDと、空気調和機200を識別するための空気調和機IDと、物件において省エネ制御のライセンスが取得されているか否かを示す省エネ制御ライセンスの有無情報と、が対応付けて登録されている。省エネ制御ライセンスの有無情報“有”は、物件の所有者が、空気調和機200の省エネ制御のライセンスを取得しており、空気調和機200を省エネ制御できることを示している。また、省エネ制御ライセンスの有無情報“無”は、物件の所有者が、空気調和機200の省エネ制御のライセンスを取得しておらず、空気調和機200を省エネ制御できないことを示している。
In the table of FIG. 8, a property ID for identifying the property, an air conditioner ID for identifying the
例えば、図8のテーブルの1行目は、物件ID“A”の物件には、空気調和機ID“00001”の空気調和機200が設置されており、空気調和機ID“00001”の空気調和機200は、省エネ制御が可能であることを示している。また、図8のテーブルの4行目は、物件ID“X”の物件には、空気調和機ID“00010”の空気調和機200が設置されており、空気調和機ID“00010”の空気調和機200は、省エネ制御が行えないことを示している。
For example, the first row of the table in Figure 8 indicates that an
省エネ制御効果算出部105は、まず、図8の物件データを参照して、省エネ効果値を算出することができる空気調和機200、つまり、省エネ制御ライセンスの有無情報“有”が対応付けられている空気調和機IDを特定する。省エネ効果算出部105は、空調データ記憶部102に記憶された、特定された空気調和機IDに対応付けられる空調データを参照して、外気温帯毎及び運転モード毎に、空気調和機200について通常制御が行われている場合の平均消費電力量と、省エネ制御が行われている場合の平均消費電力量と、を求める。次に、省エネ効果算出部105は、外気温帯毎及び運転モード毎に、省エネ効果値を求める。
The energy saving control
本実施形態では、省エネ効果値を、消費電力量削減率とする。通常制御時の平均消費電力量と省エネ制御時の平均消費電力量とを用い、以下に示す(式1)基づいて、消費電力量削減率を求める。 In this embodiment, the energy saving effect value is the power consumption reduction rate. Using the average power consumption during normal control and the average power consumption during energy saving control, the power consumption reduction rate is calculated based on the following (Equation 1).
消費電力量削減率(%)=(1-省エネ制御時の平均消費電力量/通常制御時の平均消費電力量)×100 ・・・(式1) Power consumption reduction rate (%) = (1 - average power consumption during energy saving control / average power consumption during normal control) x 100 ... (Formula 1)
そして、省エネ効果算出部105は、さらに、外気温帯毎及び運転モード毎に求めた消費電力量削減率を、運転モード毎の平均値を求める。求めた消費電力量削減率の平均値を、省エネ制御により得られた消費電力量削減率とする。
The energy saving
具体的には、省エネ効果算出部105は、図6のテーブルの制御内容が“通常”の空調データの消費電力量について、0℃~5℃、・・・、36℃~40℃のように5℃間隔の外気温帯毎、及び、“冷房”、“暖房”の運転モード毎に平均値を求める。また、省エネ効果算出部105は、図6のテーブルの制御内容が“省エネ制御1”、“省エネ制御2”、“省エネ制御3”の空調データそれぞれについて、上記の外気温帯毎及び運転モード毎に、消費電力量の平均値を求める。
Specifically, the energy saving
次に、省エネ効果算出部105は、“省エネ制御1”、“省エネ制御2”、“省エネ制御3”のそれぞれについて、上記の外気温帯毎及び運転モード毎に、消費電力削減率を求める。例えば、“省エネ制御1”についての、外気温帯が0℃~5℃及び運転モード“冷房”の消費電力削減率は、“省エネ制御1”の外気温帯が0℃~5℃及び運転モード“冷房”の平均消費電力量と、“通常”の外気温帯が0℃~5℃及び運転モード“冷房”の平均消費電力量とを用いて、(式1)に従い求める。省エネ効果算出部105は、“省エネ制御1”、“省エネ制御2”、“省エネ制御3”のそれぞれについて、上記の外気温帯毎及び運転モード毎に、消費電力削減率を求めた後、さらに、運転モード毎の平均を求める。つまり、省エネ効果算出部105は、運転モード“冷房”、“暖房”のそれぞれについて、“省エネ制御1”の外気温帯“0℃~5℃”の消費電力削減率、“省エネ制御1”の外気温帯“6℃~10℃”の消費電力削減率、・・・、“省エネ制御1”の外気温帯“36℃~40℃”の消費電力削減率、の平均値を求め、求めた値のそれぞれを、空気調和機ID“00001”の空気調和機200の“省エネ制御1”の“冷房”運転時の消費電力量、“省エネ制御1”の“暖房”運転時の消費電力量とする。省エネ効果算出部105は、求めた消費電力量削減率を、省エネ効果記憶部106に書き込む。図9に、省エネ効果記憶部106が記憶する消費電力量削減率のデータの例を示す。
Next, the energy saving
図9のテーブルには、空気調和機200を識別するための空気調和機IDと、省エネ制御の制御名と、運転モードと、省エネ制御により達成される消費電力量削減率と、が対応づけて登録されている。
In the table in Figure 9, the air conditioner ID for identifying the
例えば、図9のテーブルの1行目は、空気調和機ID“00001”の空気調和機が“省エネ制御1”の空調制御が行われており、運転モードが“冷房”の時に、“通常”の空調制御が行われている場合に比べて“5%”の消費電力量が削減されることを示している。
For example, the first row of the table in Figure 9 shows that when the air conditioner with air conditioner ID "00001" is performing "
図5の物件分類部107は、熱負荷特徴量記憶部104に格納された熱負荷特徴量のデータ及び空調データ記憶部102に格納された物件データを参照して、物件を1以上のクラスタに分類する。物件分類部107は、プロセッサ11により実現される。なお、物件分類部107は、物件分類手段の一例である。
The
具体的には、物件分類部107は、図7の熱負荷特徴量のデータ及び図8の物件データを参照して、空気調和機200の運転状態毎の熱負荷特徴量のデータを、物件の特徴を示すデータとして取得する。例えば、物件Aの特徴量は、空気調和機ID“00001”の“サーモオン”の熱負荷特徴量“+0.4”、“サーモオフ”の熱負荷特徴量“-0.3”、“準備中”の熱負荷特徴量“+0.6”であるとする。物件分類部107は、物件の特徴量に基づいて物件間の類似度を求める。
Specifically, the
物件分類部107は、まず、1つの物件を1つのクラスタと見なし、クラスタ数を算出する。クラスタ数が予め定められた閾値よりも多い場合は、クラスタ間の類似度に基づいてクラスタを結合する。クラスタ間の類似度は、例えば、クラスタに含まれる物件間の熱負荷特徴量のユークリッド距離とし、ユークリッド距離が短い程、類似度が大きいとみなす。物件分類部107は、2つのクラスタ間の類似度を求め、最も類似度が大きいクラスタ対を1つのクラスタに結合する。結合後のクラスタ数が、閾値よりも多い場合は、結合後のクラスタ間の類似度をさらに求め、クラスタの結合を進める。
The
類似度は、省エネ効果推定装置の管理者により任意に決定される。例えば、クラスタ1に含まれる物件の熱負荷特徴量と、クラスタ2に含まれる物件の熱負荷特徴量とのユークリッド距離のうち、最も小さいもの、或いは、最も大きいものを、クラスタ1とクラスタ2との類似度としてもよいし、クラスタ1の重心とクラスタ2の重心のユークリッド距離を、クラスタ1とクラスタ2との類似度としてもよい。また、クラスタ1の重心とクラスタ1内に含まれる物件の熱負荷特徴量とのユークリッド距離の二乗和から、クラスタ2の重心とクラスタ2に含まれる物件の熱負荷特徴量とのユークリッド距離の二乗和を引いた値を、クラスタ1とクラスタ2との類似度としてもよい。クラスタ間の物件の熱負荷特徴量の内積により定義されてもよい。
The similarity is determined arbitrarily by the administrator of the energy saving effect estimation device. For example, the smallest or largest Euclidean distance between the thermal load feature of the property included in
物件分類部107は、クラスタ数が予め定められた閾値以下になると、物件の分類を終了する。例えば、クラスタ数の閾値が“3”と定められており、図7の熱負荷特徴量データが求められている空気調和機を有する物件が、クラスタ1、クラスタ2、クラスタ3に分類されたとすると、物件分類部107は、分類を終了する。分類結果の例を図10に示す。
The
図10は、“サーモオン”、“サーモオフ”、“準備中”の運転状態毎に求められた熱負荷特徴量から、物件が分類された結果を示している。図10の例は、物件A及び物件Xは、クラスタ1に分類され、物件Bは、クラスタ2に分類された様子を示している。
Figure 10 shows the results of classifying properties based on the heat load features calculated for each operating state: "Thermo on", "Thermo off", and "Preparation". The example in Figure 10 shows that properties A and X are classified into
図5の省エネ効果推定部108は、省エネ制御を実施している物件の熱負荷特徴量と、省エネ制御を実施していない物件の熱負荷特徴量と、を比較することにより、省エネ制御を実施していない物件における省エネ効果の推定値を算出する。省エネ制御を実施していない物件における省エネ効果の推定値を、「省エネ効果推定値」という。省エネ効果推定部108は、省エネ効果推定装置100の管理者による操作、或いは、後述するように、端末装置300のユーザによる操作に基づき、指定された物件の省エネ効果推定値を算出する。省エネ効果推定部108は、プロセッサ11により実現される。なお、省エネ効果推定部108は、省エネ効果推定手段の一例である。
The energy saving
具体的には、物件Xがクラスタ1に含まれるとすると、省エネ制御を実施していない物件Xにおける省エネ効果の推定値は、クラスタ1に含まれる物件X以外の、省エネ制御が実施されている物件の省エネ効果値に基づいて求める。例えば、省エネ効果推定部108は、クラスタ1内の物件に設置された空気調和機200の消費電力量削減率の代表値を、物件Xの省エネ効果推定値とする。代表値は、クラスタ内の平均値、中央値、最頻値等、省エネ効果推定装置100の管理者が任意に指定することができる。例えば、クラスタ1内の物件が備える空気調和機200に対して、暖房運転時に“省エネ制御1”、“省エネ制御2”、“省エネ制御3”を実施した時の消費電力量削減率の平均値がそれぞれ、“5%”、“10%”、“15%”であった場合、省エネ効果推定部108は、物件Xに設置される空気調和機200に対し、暖房運転時に“省エネ制御1”、“省エネ制御2”、“省エネ制御3”を実施した時の省エネ効果推定値を、“5%”、“10%”、“15%”と求める。
Specifically, if property X is included in
次に、図11を参照して、端末装置300の機能について説明する。端末装置300は、省エネ効果推定値を求める要求を送信する送信部301と、省エネ効果推定値に関する情報を含む応答を受信する受信部302と、省エネ効果推定値に関する情報を表示する表示部303と、を備える。
Next, the functions of the
送信部301は、ユーザの操作に基づき、省エネ効果推定装置100に、空気調和機200について省エネ制御が行われていない物件について省エネ効果推定値を求める要求を送信する。送信部301は、プロセッサ31と、通信部34と、入力部35とが協働することにより実現される。なお、送信部301は、送信手段の一例である。
The
例えば、省エネ制御のライセンスを取得していない物件Xの所有者に、ライセンスを取得するよう営業を行っているユーザが、端末装置300において、物件Xの省エネ効果推定値を求める操作を行うと、送信部301は、物件Xが指定された省エネ効果推定値を求める要求を、省エネ効果推定装置100に送信する。
For example, when a user who is selling to the owner of property X, who does not have a license for energy saving control, to obtain a license performs an operation on the
受信部302は、省エネ効果推定装置100から、省エネ効果推定値に関する情報を含む応答を受信する。受信部302は、プロセッサ31と、通信部34とが協働することにより実現される。なお、受信部302は、受信手段の一例である。
The receiving
例えば、受信部302は、省エネ効果推定装置100から、物件Xにおいて“省エネ制御1”、“省エネ制御2”、“省エネ制御3”を実施した時の省エネ効果推定値が“5%”、“10%”、“15%”と記されたデータを受信する。
For example, the receiving
また、受信部302は、省エネ効果推定装置100から、物件分類部107が分類した分類結果の情報を受信する。
The receiving
例えば、図10に示す3軸のグラフを示す情報を受信する。 For example, information showing the three-axis graph shown in Figure 10 is received.
表示部303は、受信部302が受信したデータに基づいて、省エネ効果推定値と、分類結果とを表示する。分類結果は多次元空間上に各物件のデータがプロットされる。表示部303は、プロセッサ31と、出力部36とが協働することにより実現される。なお、表示部303は、表示手段の一例である。
The
図12に、表示部303が表示する画像の例を示す。画像310には、省エネ効果推定値と、物件の分類結果の3軸のグラフと、が含まれる。3軸のグラフでは、クラスタ毎に異なる色が付される。
Figure 12 shows an example of an image displayed by the
次に、本実施形態に係る省エネ効果推定装置100及び省エネ効果推定システム1が実行する種々の処理について、フローチャートを用いて説明する。
Next, various processes executed by the energy saving
まず、本実施形態に係る省エネ効果推定装置100の熱負荷特徴量算出部103が実行する熱負荷特徴量算出処理を、図13のフローチャートを用いて説明する。省エネ効果推定装置100は、例えば、省エネ効果推定装置100の管理者からの操作に基づき、図13の熱負荷特徴量算出処理を開始する。
First, the heat load feature amount calculation process executed by the heat load feature
熱負荷特徴量算出部103は、熱負荷特徴量記憶部104に格納された図7のテーブルを参照して、熱負荷特徴量が算出されていない空気調和機があるか否かを判断する(ステップS101)。熱負荷特徴量算出部103が、熱負荷特徴量が算出されていない空気調和機があると判断すると(ステップS101;YES)、熱負荷特徴量算出部103は、熱負荷特徴量が算出されていない空気調和機の空気調和機IDを特定し、空調データ記憶部102から特定した空気調和機IDの空調データを読み込む(ステップS102)。一方、熱負荷特徴量算出部103が、熱負荷特徴量が算出されていない空気調和機がないと判断すると(ステップS101;NO)、熱負荷特徴量算出処理を終了する。
The thermal load feature
熱負荷特徴量算出部103は、読み込んだ空調データを運転状態毎に分類する(ステップS103)。次に、熱負荷特徴量算出部103は、運転状態毎に分類した空調データを外気温帯毎に分類する(ステップS104)。そして、熱負荷特徴量算出部103は、外気温帯毎に分類された空調データについて、収集部101が空調データを収集した間隔毎に、吸込温度から設定温度を差し引いた差分を求め、外気温帯毎に差分を平均し、外気温帯熱負荷特徴量を求める(ステップS105)。
The heat load feature
熱負荷特徴量算出部103は、外気温帯熱負荷特徴量を運転状態毎に平均し、熱負荷特徴量を求める(ステップS106)。熱負荷特徴量算出部103は、求めた熱負荷特徴量を、熱負荷特徴量記憶部104に格納された図7のテーブルにおいて、ステップS102で特定した空気調和機IDのレコードに対応付けて登録する(ステップS107)。
The heat load feature
次に、本実施形態に係る省エネ効果推定装置100の省エネ効果算出部105が実行する省エネ効果算出処理を、図14のフローチャートを用いて説明する。省エネ効果推定装置100は、例えば、省エネ効果推定装置100の管理者からの操作に基づき、図14の省エネ効果算出処理を開始する。
Next, the energy saving effect calculation process executed by the energy saving
まず、省エネ効果算出部105は、図8の物件データのテーブルを参照して、省エネ制御のライセンスを取得された物件の空気調和機IDを特定し、特定した空気調和機IDの空調データを空調データ記憶部102から読み込む(ステップS201)。
First, the energy saving
省エネ効果算出部105は、外気温帯毎及び運転モード毎に、空気調和機200について通常制御時の平均消費電力量を算出する(ステップS202)。また、熱負荷特徴量算出部103は、外気温帯毎及び運転モード毎に、空気調和機200について省エネ制御時の平均消費電力量を算出する(ステップS203)。次に、省エネ効果算出部105は、省エネ効果算出部105は、外気温帯毎及び運転モード毎に、消費電力量削減率を求める(ステップS204)。そして、省エネ効果算出部105は、求めた消費電力量削減率を、省エネ効果記憶部106に格納された図9のテーブルにおいて、ステップS201で特定した空気調和機IDのレコードに対応付けて登録する(ステップS205)。
The energy saving
次に、本実施形態に係る省エネ効果推定システム1が実行する省エネ効果提示処理を、図15のフローチャートを用いて説明する。省エネ効果推定システム1は、例えば、端末装置300のユーザが省エネ効果を提示するためのアプリを起動すると、図15の省エネ効果提示処理を開始する。
Next, the energy saving effect presentation process executed by the energy saving
省エネ効果推定装置100は、端末装置300から、空気調和機200について省エネ制御が行われていない物件が指定された、省エネ効果推定値を求める要求を受信したか否かを判断する(ステップS301)。省エネ効果推定装置100が、要求を受信したと判断すると(ステップS301;YES)、物件分類部107は、図16に示す物件分類処理を開始する(ステップS302)。一方、省エネ効果推定装置100が、要求を受信していないと判断すると(ステップS301;NO)、そのまま待機する。
The energy saving
本実施形態に係る省エネ効果推定装置100の物件分類部107が実行する物件分類処理を、図16のフローチャートを用いて説明する。
The property classification process executed by the
物件分類部107は、まず、図7に示す、3つの運転状態の熱負荷特徴量を特徴量として有する各物件を、運転状態の3軸で表されるグラフにおいてプロットし、1つの物件を1つのクラスタとみなす(ステップS401)。次に、物件分類部107は、3軸のグラフ内のクラスタ数が予め定められた閾値を超えるか否かを判断する(ステップS402)。物件分類部107が、クラスタ数が閾値を超えると判断すると(ステップS402;YES)、物件分類部107は、熱負荷特徴量に基づいてクラスタ間の類似度を求める(ステップS403)。一方、物件分類部107が、クラスタ数が閾値以下と判断すると(ステップS402;NO)、物件分類処理を終了する。
First, the
物件分類部107は、求められた類似度が最も大きいクラスタ対を1つのクラスタに結合する(ステップS404)。そして、ステップS402に戻る。クラスタ数が閾値以下となるまで、ステップS402,403,S404の処理が繰り返される。
The
図15の省エネ効果提示処理において、ステップS302の処理が終了すると、省エネ効果推定部108は、図17に示す省エネ効果推定処理を開始する(ステップS303)。
When the processing of step S302 in the energy saving effect presentation processing of FIG. 15 is completed, the energy saving
本実施形態に係る省エネ効果推定装置100の省エネ効果推定部108が実行する省エネ効果推定処理を、図17のフローチャートを用いて説明する。
The energy saving effect estimation process executed by the energy saving
省エネ効果推定部108は、ステップS301で指定された物件の情報を取得する(ステップS501)。例えば、端末装置300のユーザが物件Xを指定したとすると、省エネ効果推定部108は、物件Xを特定する情報を取得する。そして、省エネ効果推定部108は、物件の分類結果を参照して、指定された物件が属するクラスタを特定し、特定したクラスタに含まれる他の物件うち、省エネ制御が実施されている他の物件の省エネ効果値の代表値を省エネ効果推定値として算出する(ステップS502)。例えば、省エネ効果推定部108は、物件Xが属するクラスタをクラスタ1と特定し、図9のテーブルを参照して、クラスタ1に含まれる他の物件の消費電力量削減率の代表値を省エネ効果推定値として算出する。省エネ効果推定部108は、省エネ効果推定値が算出されると、省エネ効果推定処理を終了する。
The energy saving
図15の省エネ効果提示処理において、ステップS303の処理が終了すると、省エネ効果推定装置100は、省エネ効果推定値と、物件の分類結果とを、端末装置300に送信する(ステップS304)。
In the energy saving effect presentation process of FIG. 15, when the process of step S303 is completed, the energy saving
端末装置300は、 省エネ効果推定装置100から、省エネ効果推定値と、物件の分類結果とを受信し、端末装置300の画面に、省エネ効果推定値と、物件の分類結果とを表示する(ステップS305)。端末装置300は、例えば、図12の画像310を画面に表示する。
The
オフィスビル、商業施設等の物件において、空気調和機の省エネ制御を実施するためには、顧客は、空気調和機の管理者からライセンスを取得する、或いは、省エネ制御が可能な空気調和機を導入する必要がある。しかし、実際に省エネ制御を行っていない場合は、省エネ制御による省エネ効果を正確に把握することができない。また、カタログスペックから省エネ効果を試算する場合もあるが、試験条件が顧客の物件と異なることが多く、顧客の物件での省エネ効果と見なすことができない場合が多かった。 To implement energy-saving control of air conditioners in properties such as office buildings and commercial facilities, customers must either obtain a license from the air conditioner manager or install air conditioners that are capable of energy-saving control. However, if energy-saving control is not actually implemented, it is not possible to accurately grasp the energy-saving effects of energy-saving control. Also, while energy-saving effects are sometimes estimated from catalog specifications, the test conditions often differ from those of the customer's property, and it is often the case that the energy-saving effects cannot be considered to be those of the customer's property.
しかし、本実施形態によれば、顧客の物件に設置された空気調和機から収集した空調データに基づいて、空気調和機が設置される物件における熱負荷特徴量を求め、省エネ制御が行われている物件であって、熱負荷特徴量が顧客の物件と類似する物件の省エネ効果値から、顧客の物件における省エネ効果を推定することができる。これにより、省エネ制御の省エネ効果について、説得力のある値を提示することができる。また、物件の分類結果をグラフで示すことにより、顧客の物件と他の物件との関係を相対的に示すことができ、省エネ効果の推定値が適当か否かを、視覚的に判断可能に示すことができる。 However, according to this embodiment, the heat load feature of the property in which the air conditioner is installed is calculated based on the air conditioning data collected from the air conditioner installed in the customer's property, and the energy saving effect of the customer's property can be estimated from the energy saving effect value of a property where energy saving control is performed and whose heat load feature is similar to that of the customer's property. This makes it possible to present a convincing value for the energy saving effect of energy saving control. Furthermore, by showing the property classification results in a graph, the relationship between the customer's property and other properties can be shown relatively, and it is possible to visually determine whether the estimated value of the energy saving effect is appropriate.
(変形例)
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明を実施するにあたっては、種々の形態による変形及び応用が可能である。
(Modification)
Although the embodiment of the present invention has been described above, various modifications and applications are possible in carrying out the present invention.
上記実施形態において、1つの空気調和機200には1つの空調制御装置230が備わる構成を示したが、これに限らない。空気調和機200に複数の空調制御装置230が備えられていてもよい。その場合は、複数の空調制御装置230のうちいずれかが代表して、省エネ効果推定装置100に空調データを送信するようにしてもよい。
In the above embodiment, one
また、上記実施形態において、1つの物件には1つの空気調和機200が備えられる例を示したが、これに限らない。1つの物件に複数の空気調和機200が含まれる構成であってもよい。その場合は、熱負荷特徴量及び消費電力削減率は、物件毎に、代表値を求めるようにしてもよい。
In addition, in the above embodiment, an example was shown in which one property is equipped with one
また、上記実施形態において、空気調和機200が電力計236を備える構成を示したが、これに限らない。空気調和機200は電力計236を備えておらず、空気調和機200の消費電力量は、空気調和機200の外部に設置された電力計測装置が計測し、空気調和機200に送信するようにしてもよい。
In addition, in the above embodiment, the
また、上記実施形態において、空調データ記憶部102、熱負荷特徴量記憶部104及び省エネ効果記憶部106は、省エネ効果推定装置100に含まれているが、これに限らない。これらの記憶部は、クラウドサーバ上に設けられてもよい。
In addition, in the above embodiment, the air conditioning
また、上記実施形態において、熱負荷特徴量は、“サーモオン”、“サーモオフ”、“準備中”の3つの運転状態毎に求められるとしたがこれに限らない。運転状態は、省エネ効果推定装置100の管理者が任意に定義することができ、運転状態の数はいくつであっても良い。また、熱負荷特徴量は運転状態毎及び外気温帯毎に求められてもよい。すなわち、運転状態数がkであり、外気温帯数がjの場合、ある空気調和機200の熱負荷特徴量は、k×j個の熱負荷特徴量により表されてもよい。熱負荷特徴量を、例えば、4以上の高次元のベクトルで表す場合は、主成分分析のような次元圧縮法に基づいて、任意の次元数に落とし込んでから、物件の分類結果を表示してもよい。これにより、分類結果の内容を直感的に理解することができ、物件がどのクラスタに属するかを分かりやすく提示することができる。なお、任意の次元数は、省エネ効果推定装置100の管理者が指定してもよいし、端末装置300のユーザが指定してもよい。
In the above embodiment, the heat load feature is obtained for each of the three operating states, "Thermo On", "Thermo Off", and "Preparation", but this is not limited to the above. The operating states can be arbitrarily defined by the administrator of the energy saving
また、上記実施形態において、熱負荷特徴量は、吸込温度から設定温度を差し引いた差分を用いて求めたがこれに限らない。例えば、吸込温度から設定温度を差し引いた差分の時間微分を用いて外気温帯熱負荷特徴量を求め、求めた外気温帯熱負荷特徴量の平均値を、熱負荷特徴量としてもよい。 In the above embodiment, the heat load feature is calculated using the difference obtained by subtracting the set temperature from the suction temperature, but this is not limited to the above. For example, the outdoor temperature zone heat load feature may be calculated using the time derivative of the difference obtained by subtracting the set temperature from the suction temperature, and the average value of the calculated outdoor temperature zone heat load feature may be used as the heat load feature.
また、上記実施形態において、図13の熱負荷特徴量算出処理及び図14の省エネ効果算出処理は、管理者の操作に基づき実行さるとしたが、これに限らない。例えば、図13の熱負荷特徴量算出処理及び図14の省エネ効果算出処理は、予め定められたタイミングで、周期的に実行されるようにしてもよい。 In addition, in the above embodiment, the heat load feature amount calculation process in FIG. 13 and the energy saving effect calculation process in FIG. 14 are executed based on the operation of the administrator, but this is not limited to the above. For example, the heat load feature amount calculation process in FIG. 13 and the energy saving effect calculation process in FIG. 14 may be executed periodically at a predetermined timing.
また、上記実施形態において、省エネ効果算出部105が実行する省エネ効果算出処理のステップの順序は、図14の順序に限らず、ステップS202とステップS203とは、順序を入れ替えることが可能である。
In addition, in the above embodiment, the order of steps in the energy saving effect calculation process executed by the energy saving
また、上記実施形態において、省エネ効果推定装置100及び空気調和機200はネットワーク400-1を介して接続し、省エネ効果推定装置100及び端末装置300はネットワーク400-2を介して接続するとしているが、これに限らない。省エネ効果推定装置100と空気調和機200と端末装置300とは同じネットワークに接続されていてもよい。
In addition, in the above embodiment, the energy saving
また、上記実施形態に係る省エネ効果推定装置100の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータ又は情報端末装置に適用することで、当該パーソナルコンピュータ又は情報端末装置を実施形態に係る省エネ効果推定装置100として機能させることも可能である。
In addition, by applying an operating program that specifies the operation of the energy saving
また、このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、CD-ROM(Compact Disk Read-Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disk)、メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネットのような通信ネットワークを介して配布してもよい。 In addition, such programs may be distributed in any manner, for example, by storing them on a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), or a memory card, or by distributing them via a communications network such as the Internet.
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。 The present invention allows for various embodiments and modifications without departing from the broad spirit and scope of the present invention. Furthermore, the above-described embodiments are intended to explain the present invention and do not limit the scope of the present invention. In other words, the scope of the present invention is indicated by the claims, not the embodiments. Various modifications made within the scope of the claims and within the scope of the meaning of the invention equivalent thereto are considered to be within the scope of the present invention.
本発明は、特定の物件に設置されている空気調和機について、省エネ制御を行った場合に得られる省エネ効果を推定することが可能な省エネ効果推定装置、省エネ効果推定システム、省エネ効果推定方法及びプログラムを提供することができる。 The present invention can provide an energy saving effect estimation device, an energy saving effect estimation system, an energy saving effect estimation method, and a program that can estimate the energy saving effect obtained when energy saving control is performed for an air conditioner installed in a specific property.
1 省エネ効果推定システム、11,231,31 プロセッサ、12,232,32 主記憶部、13,233,33 補助記憶部、14,234,34 通信部、15,235,37 RTC、16,237,38 バス、35 入力部、36 出力部、100 省エネ効果推定装置、101 収集部、102 空調データ記憶部、103 熱負荷特徴量算出部、104 熱負荷特徴量記憶部、105 省エネ効果算出部、106 省エネ効果記憶部、107 物件分類部、108 省エネ効果推定部、200,200-1,・・・,200-i 空気調和機、210,210-1,・・・,210-m1,210-mi 室内機、220,220-1,・・・,220-n1,220-ni 室外機、211,221 熱交換器、212,222 ファン、213 風向制御板、214,223 温度センサ、215 湿度センサ、230 空調制御装置、236 電力計、300 端末装置、301 送信部、302 受信部、303 表示部、310 画像、400-1,400-2 ネットワーク。 1 Energy saving effect estimation system, 11, 231, 31 Processor, 12, 232, 32 Main memory unit, 13, 233, 33 Auxiliary memory unit, 14, 234, 34 Communication unit, 15, 235, 37 RTC, 16, 237, 38 Bus, 35 Input unit, 36 Output unit, 100 Energy saving effect estimation device, 101 Collection unit, 102 Air conditioning data storage unit, 103 Thermal load feature amount calculation unit, 104 Thermal load feature amount storage unit, 105 Energy saving effect calculation unit, 106 Energy saving effect storage unit, 107 Property classification unit, 108 Energy saving effect estimation unit, 200, 200-1, ..., 200-i Air conditioner, 210, 210-1, ..., 210-m1, 210-mi Indoor unit, 220, 220-1, ..., 220-n1, 220-ni Outdoor unit, 211, 221 Heat exchanger, 212, 222 Fan, 213 Air direction control plate, 214, 223 Temperature sensor, 215 Humidity sensor, 230 Air conditioning control device, 236 Power meter, 300 Terminal device, 301 Transmitter, 302 Receiver, 303 Display, 310 Image, 400-1, 400-2 Network.
Claims (16)
前記複数の物件のうち、前記空気調和機に対し省エネ制御を実施するためのライセンスが取得され、前記省エネ制御を実施している物件について、前記省エネ制御による省エネ効果を示す値を取得し、前記省エネ制御を実施している物件の前記熱負荷特徴量と、前記省エネ制御を実施するためのライセンスが取得されておらず、前記省エネ制御を実施していない物件の前記熱負荷特徴量と、を比較することにより、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値から、前記省エネ制御を実施していない物件における省エネ効果の推定値を算出する省エネ効果推定手段と、
前記複数の物件を、前記熱負荷特徴量に基づいて、1以上のクラスタに分類する物件分類手段と、を備え、
前記省エネ効果推定手段は、前記省エネ効果を実施していない物件が含まれるクラスタに含まれる物件であって、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値の代表値を、前記省エネ制御を実施していない物件の省エネ効果の推定値とする、
省エネ効果推定装置。 a heat load feature amount acquisition means for acquiring heat load feature amounts calculated for a plurality of properties based on air conditioning data collected from air conditioners installed in the plurality of properties;
an energy saving effect estimation means for acquiring a value indicating the energy saving effect of the energy saving control for a property among the plurality of properties for which a license to implement energy saving control for the air conditioner has been acquired and the energy saving control is being implemented, and for which the heat load feature amount of the property implementing the energy saving control is compared with the heat load feature amount of a property for which a license to implement the energy saving control has not been acquired and the energy saving control is not being implemented, thereby calculating an estimate of the energy saving effect of the property not implementing the energy saving control from the value indicating the energy saving effect of the property implementing the energy saving control ;
and a property classification means for classifying the plurality of properties into one or more clusters based on the thermal load feature amount,
The energy saving effect estimation means sets a representative value indicating the energy saving effect of the property that is included in the cluster including the property that is not implementing the energy saving control as an estimated value of the energy saving effect of the property that is not implementing the energy saving control.
Energy saving effect estimation device.
前記空調データに基づいて、前記空気調和機が設置された前記複数の物件の前記熱負荷特徴量を算出する熱負荷特徴量算出手段と、
前記複数の物件のうち、前記空気調和機に対し省エネ制御を実施している物件について、前記空調データに基づいて、前記省エネ制御による省エネ効果を示す値を算出する省エネ効果算出手段と、をさらに備える
請求項1に記載の省エネ効果推定装置。 a collection means for collecting the air conditioning data from the air conditioners installed in the plurality of properties;
a heat load feature amount calculation means for calculating the heat load feature amount of the properties in which the air conditioners are installed based on the air conditioning data;
The energy saving effect estimation device according to claim 1, further comprising: an energy saving effect calculation means for calculating, for a property among the plurality of properties in which energy saving control is being implemented for the air conditioner, a value indicating the energy saving effect achieved by the energy saving control based on the air conditioning data.
前記熱負荷特徴量算出手段は、前記設定温度の値と、前記吸込温度の値とを用いて、前記空気調和機の運転状態毎に、前記熱負荷特徴量を算出する、
請求項2に記載の省エネ効果推定装置。 The air conditioning data includes a set temperature value of the air conditioner and a suction temperature value of the air conditioner,
the thermal load feature amount calculation means calculates the thermal load feature amount for each operating state of the air conditioner by using the set temperature value and the suction temperature value;
The energy saving effect estimation device according to claim 2 .
請求項3に記載の省エネ効果推定装置。 the thermal load feature amount calculation means calculates the thermal load feature amount for each outside air temperature at the time when the air conditioning data is acquired, using the value of the set temperature and the value of the suction temperature.
The energy saving effect estimation device according to claim 3 .
1つの物件を1つのクラスタとみなし、当該クラスタの数が閾値を超える場合、当該クラスタ間の類似度を求め、当該類似度が最も大きいクラスタ対を1つのクラスタに結合し、
前記結合したクラスタを含むクラスタの数が閾値以下の数になるまで、前記クラスタ間の類似度を求め、前記クラスタの結合を繰り返す、
請求項1に記載の省エネ効果推定装置。 The object classification means includes:
Each property is regarded as one cluster, and if the number of clusters exceeds a threshold, the similarity between the clusters is calculated, and the cluster pair with the largest similarity is combined into one cluster;
the process of calculating the similarity between the clusters and repeating the process of combining the clusters until the number of clusters including the combined cluster becomes equal to or less than a threshold value;
The energy saving effect estimation device according to claim 1 .
請求項5に記載の省エネ効果推定装置。 The similarity between the clusters is determined as the smallest Euclidean distance between the thermal load feature of a property included in one of the clusters and the thermal load feature of a property included in the other of the clusters.
The energy saving effect estimation device according to claim 5 .
請求項5に記載の省エネ効果推定装置。 The similarity between the clusters is defined as the largest Euclidean distance between the thermal load feature of a property included in one of the clusters and the thermal load feature of a property included in the other of the clusters.
The energy saving effect estimation device according to claim 5 .
請求項5に記載の省エネ効果推定装置。 The similarity between the clusters is defined as the Euclidean distance between the centers of gravity of the thermal load features between the clusters.
The energy saving effect estimation device according to claim 5 .
請求項5に記載の省エネ効果推定装置。 The similarity between the clusters is calculated by subtracting the sum of squares of the Euclidean distance between the center of gravity of the thermal load features of one of the clusters and the thermal load features of the properties included in the one cluster from the sum of squares of the Euclidean distance between the center of gravity of the thermal load features of the other of the clusters and the thermal load features of the properties included in the other cluster.
The energy saving effect estimation device according to claim 5 .
請求項1から9のいずれか1項に記載の省エネ効果推定装置。 the energy saving effect estimation means sets the estimated value of the energy saving effect of the property not implementing the energy saving control to any one of an average value, a median value, and a mode value of the values indicating the energy saving effect of the properties implementing the energy saving control and classified into the same cluster as the property not implementing the energy saving control;
The energy saving effect estimation device according to any one of claims 1 to 9 .
請求項2から4のいずれか1項に記載の省エネ効果推定装置。 The energy saving effect calculation means sets the value indicating the energy saving effect as a reduction rate of the amount of power consumption when the air conditioner is under energy saving control relative to when the air conditioner is under normal control.
The energy saving effect estimation device according to any one of claims 2 to 4 .
前記省エネ効果推定装置は、
前記空気調和機から空調データを収集する収集手段と、
前記空調データに基づいて、前記空気調和機が設置された物件の熱負荷特徴量を算出する熱負荷特徴量算出手段と、
前記複数の物件のうち、前記空気調和機に対し省エネ制御を実施するためのライセンスが取得され、前記省エネ制御を実施している物件について、前記空調データに基づいて、前記省エネ制御による省エネ効果を示す値を算出する省エネ効果算出手段と、
前記省エネ制御を実施している物件の前記熱負荷特徴量と、前記省エネ制御を実施するためのライセンスが取得されておらず、前記省エネ制御を実施していない物件の前記熱負荷特徴量と、を比較することにより、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値から、前記省エネ制御を実施していない物件における省エネ効果の推定値を算出する省エネ効果推定手段と、
前記複数の物件を、前記熱負荷特徴量に基づいて、1以上のクラスタに分類する物件分類手段と、を備え、
前記省エネ効果推定手段は、前記省エネ効果を実施していない物件が含まれるクラスタに含まれる物件であって、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値の代表値を、前記省エネ制御を実施していない物件の省エネ効果の推定値とし、
前記端末装置は、
前記省エネ制御を実施していない物件の省エネ効果の推定値の送信を要求する要求を、前記省エネ効果推定装置に送信する送信手段と、
前記省エネ効果推定装置から、前記要求に係る省エネ制御を実施していない物件の前記省エネ効果の推定値を受信する受信手段と、
前記受信した省エネ効果の推定値を表示する表示手段と、を備え、
前記省エネ効果推定装置は、前記端末装置から前記要求を受信すると、当該要求に係る物件の省エネ効果の推定値を前記省エネ効果推定手段に算出させ、算出された省エネ効果の推定値を前記端末装置に送信する、
省エネ効果推定システム。 An energy saving effect estimation system including air conditioners installed in a plurality of properties, an energy saving effect estimation device that estimates energy saving effects obtained by energy saving control of the air conditioners, and a terminal device that displays the results of the estimated energy saving effects,
The energy saving effect estimation device includes:
A collection means for collecting air conditioning data from the air conditioner;
a heat load feature amount calculation means for calculating a heat load feature amount of the property in which the air conditioner is installed based on the air conditioning data;
an energy saving effect calculation means for calculating, for a property among the plurality of properties in which a license to implement energy saving control for the air conditioner has been acquired and the energy saving control is being implemented, a value indicating an energy saving effect achieved by the energy saving control based on the air conditioning data;
an energy saving effect estimation means for calculating an estimated value of the energy saving effect in a property not implementing the energy saving control from a value indicating the energy saving effect of the property implementing the energy saving control by comparing the heat load feature amount of the property implementing the energy saving control with the heat load feature amount of a property for which a license for implementing the energy saving control has not been acquired and which does not implement the energy saving control ;
and a property classification means for classifying the plurality of properties into one or more clusters based on the thermal load feature amount,
the energy saving effect estimation means sets a representative value of a value indicating the energy saving effect of a property that is included in a cluster including a property that is not implementing the energy saving effect and that is implementing the energy saving control as an estimated value of the energy saving effect of the property that is not implementing the energy saving control;
The terminal device
a transmission means for transmitting a request to the energy saving effect estimation device to request transmission of an estimated value of the energy saving effect of the property for which the energy saving control is not being implemented;
a receiving means for receiving an estimated value of the energy saving effect of a property that is not implementing the energy saving control related to the request from the energy saving effect estimation device;
a display means for displaying the received estimated value of the energy saving effect,
When the energy saving effect estimation device receives the request from the terminal device, the energy saving effect estimation means calculates an estimated value of the energy saving effect of the property related to the request, and transmits the calculated estimated value of the energy saving effect to the terminal device.
Energy saving effect estimation system.
前記受信手段は、前記物件分類手段による分類結果の情報を受信し、
前記表示手段は、前記熱負荷特徴量を多次元空間にプロットし、前記分類結果に基づき、クラスタ毎に異なる色を付する、
請求項12に記載の省エネ効果推定システム。 The thermal load feature amount is a multidimensional vector represented by a thermal load feature amount for each operating state of the air conditioner and for each outdoor temperature zone ,
The receiving means receives information on the classification result by the property classification means,
The display means plots the heat load feature amount in a multidimensional space and assigns a different color to each cluster based on the classification result.
The energy saving effect estimation system according to claim 12 .
請求項13に記載の省エネ効果推定システム。 The display means reduces the number of dimensions of the heat load feature amount to a number of dimensions specified by a user of the terminal device by principal component analysis, and plots the reduced number of dimensions in a multidimensional space.
The energy saving effect estimation system according to claim 13 .
前記省エネ効果推定装置おいて、
熱負荷特徴量取得手段は、複数の物件に設置された空気調和機から収集された空調データに基づいて、前記複数の物件について算出された熱負荷特徴量を取得し、
省エネ効果推定手段は、前記複数の物件のうち、前記空気調和機に対し省エネ制御を実施するためのライセンスが取得され、前記省エネ制御を実施している物件について、前記省エネ制御による省エネ効果を示す値を取得し、前記省エネ制御を実施するためのライセンスが取得されておらず、前記省エネ制御を実施している物件の前記熱負荷特徴量と、前記省エネ制御を実施していない物件の前記熱負荷特徴量と、を比較することにより、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値から、前記省エネ制御を実施していない物件における省エネ効果の推定値を算出し、
物件分類手段は、前記複数の物件を、前記熱負荷特徴量に基づいて、1以上のクラスタに分類し、
前記省エネ効果推定手段は、前記省エネ効果を実施していない物件が含まれるクラスタに含まれる物件であって、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値の代表値を、前記省エネ制御を実施していない物件の省エネ効果の推定値とする、
省エネ効果推定方法。 An energy saving effect estimation method executed by an energy saving effect estimation device,
In the energy saving effect estimation device,
The thermal load feature amount acquisition means acquires thermal load feature amounts calculated for the plurality of properties based on air conditioning data collected from air conditioners installed in the plurality of properties;
the energy saving effect estimation means acquires a value indicating the energy saving effect achieved by the energy saving control for a property among the plurality of properties for which a license to implement energy saving control for the air conditioner has been obtained and the energy saving control is being implemented, and compares the heat load feature amount of a property for which a license to implement the energy saving control has not been obtained and the energy saving control is being implemented with the heat load feature amount of a property not implementing the energy saving control, thereby calculating an estimated value of the energy saving effect in the property not implementing the energy saving control from the value indicating the energy saving effect of the property implementing the energy saving control ;
The property classification means classifies the plurality of properties into one or more clusters based on the thermal load feature amount,
The energy saving effect estimation means sets a representative value indicating the energy saving effect of the property that is included in the cluster including the property that is not implementing the energy saving control as an estimated value of the energy saving effect of the property that is not implementing the energy saving control.
Method for estimating energy saving effects.
複数の物件に設置された空気調和機から収集された空調データに基づいて、前記複数の物件について算出された熱負荷特徴量を取得する熱負荷特徴量取得手段、
前記複数の物件のうち、前記空気調和機に対し省エネ制御を実施している物件について、前記省エネ制御による省エネ効果を示す値を取得し、前記省エネ制御を実施している物件の前記熱負荷特徴量と、前記省エネ制御を実施していない物件の前記熱負荷特徴量と、を比較することにより、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値から、前記省エネ制御を実施していない物件における省エネ効果の推定値を算出する省エネ効果推定手段、
前記複数の物件を、前記熱負荷特徴量に基づいて、1以上のクラスタに分類する物件分類手段、として機能させ、
前記省エネ効果推定手段は、前記省エネ効果を実施していない物件が含まれるクラスタに含まれる物件であって、前記省エネ制御を実施している物件の省エネ効果を示す値の代表値を、前記省エネ制御を実施していない物件の省エネ効果の推定値とする、
プログラム。 Computer,
a thermal load feature amount acquisition means for acquiring thermal load feature amounts calculated for a plurality of properties based on air conditioning data collected from air conditioners installed in the plurality of properties;
an energy saving effect estimation means for acquiring a value indicating an energy saving effect due to the energy saving control for a property among the plurality of properties in which energy saving control is being implemented for the air conditioner, and calculating an estimated value of the energy saving effect in the property not implementing the energy saving control from the value indicating the energy saving effect of the property in which energy saving control is being implemented by comparing the heat load feature amount of the property in which the energy saving control is being implemented with the heat load feature amount of a property in which the energy saving control is not being implemented ;
a property classification means for classifying the plurality of properties into one or more clusters based on the thermal load feature amount;
The energy saving effect estimation means sets a representative value indicating the energy saving effect of the property that is included in the cluster including the property that is not implementing the energy saving control as an estimated value of the energy saving effect of the property that is not implementing the energy saving control.
program.
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