JPH09210425A

JPH09210425A - 冷暖房需要量予測装置

Info

Publication number: JPH09210425A
Application number: JP8014577A
Authority: JP
Inventors: Hikari Hoshi; 光星
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1996-01-30
Filing date: 1996-01-30
Publication date: 1997-08-12

Abstract

(57)【要約】【課題】天候、季節的要因、および人的要因に左右さ
れにくい冷暖房需要予測装置を提供する。【解決手段】冷暖房需要予測手段１０は、入出力手段
９に入力された予想最低・最高気温に基づき、気温変化
データベース３に保存された対応する外気温変化の特徴
データを取出し、予想最低気温および外気温変化の特徴
データから翌日の一定時間毎の外気温を予測する。冷暖
房需要予測手段１０は、空調機器利用率テーブル８に記
録されたデータを用いて、潜在的需要量記録手段６に記
録された外気温と潜在的需要量の関係式を補正し、この
補正された関係式に基づいて翌日の一定時間当たりの冷
暖房需要量を予測する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一定地域内の空調
設備の制御に利用するための一定区域内の冷暖房需要を
予測する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】一定地域内の冷暖房を行う空調設備の運
転の制御を行うためには、当該地域の各時刻の冷暖房需
要量をできるだけ早く予測しておく必要がある。しか
し、入手可能な翌日の情報には限りがあるため、少ない
情報から冷暖房需要量の予測を行えるような方法が開発
されてきている。

【０００３】このうち最も基本的な方法は、１日分の冷
暖房需要量を予測した後に、１日分の需要量を各時刻の
需要量に分配する方法である。時刻ごとの冷暖房需要量
を求めるために利用する分配率は、毎日または同一曜日
ごとの同時刻の冷暖房需要実績の移動平均を求め、１日
の平均冷暖房需要量で割って求めている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うにまず１日の総需要量を求めてからあらためて各時刻
の需要量に分配する予測方法は、１日の最高気温等の代
表値から１日分の冷暖房需要を予測するため、代表値
（例えば最高気温）以外が平均的でない日の予測は誤差
が大きくなる傾向にある。すなわち、例えば、一般的に
晴天の日と曇の日とでは１日の気温変化の傾向に大きな
差があるが、上述した方法ではこれに対処することはで
きない。また、季節の変わり目においても気温変化の傾
向に大きな差が生じてくるが、この誤差を修正するにも
時間がかかる。

【０００５】本発明は、このようなことを考慮してなさ
れたものであり、天候や季節的要因に左右されにくい冷
暖房需要量予測装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め、請求項１記載の冷暖房需要量予測装置は、一定時間
おきに外気温を観測するとともに前記一定時間内の冷暖
房需要量を観測する観測手段と、前記観測手段により観
測された冷暖房需要量実績を外気温に対応させて保存す
る冷暖房需要実績保存手段と、前記観測手段により観測
された外気温変化の特徴データを保存する気温変化保存
手段と、外気温と冷暖房需要量の関係から外気温に対応
する潜在的需要量を分析する潜在的需要量分析手段と、
前記潜在的需要量分析手段により分析された外気温に対
応する潜在的需要量を記録する潜在的需要量記録手段
と、翌日の予想最低・最高気温が入力されるとともに冷
暖房需要量の予測結果を表示する入出力手段と、前記入
出力手段に入力された予想最低・最高気温に基づいて前
記気温変化保存手段に保存された対応する外気温変化の
特徴データを取出し、前記予想最低気温もしくは予想最
高気温および前記外気温変化の特徴データから翌日の一
定時間毎の予想外気温を求め、前記潜在的需要量記録手
段に記録された外気温に対応するに基づいて翌日の各一
定時間当たりの冷暖房需要量を求める冷暖房需要予測手
段とを備えていることを特徴としている。

【０００７】請求項１記載の発明によれば、冷暖房需要
予測手段において、入出力手段に入力された予想最低・
最高気温に基づいて気温変化保存手段に保存された対応
する外気温変化の特徴データが取出され、予想最低気温
もしくは予想最高気温および外気温変化の特徴データか
ら一定時間毎の予想外気温が求められ、潜在的需要量記
録手段に記録された外気温に対応する潜在的需要量に基
づいて翌日の各一定時間当たりの冷暖房需要量が予測さ
れる。

【０００８】また、請求項２記載の冷暖房需要量予測装
置は、一定時間ごとに外気温および相対湿度を観測する
とともに前記一定時間内の冷暖房需要量を観測する観測
手段と、前記観測手段により観測された冷暖房需要量実
績および相対湿度を外気温に対応させて保存する冷暖房
需要実績保存手段と、前記観測手段により観測された外
気温変化の特徴データを保存する気温変化保存手段と、
外気温と冷暖房需要量との関係から外気温に対応する潜
在的需要量を分析する潜在的需要量分析手段と前記潜在
的需要量分析手段により分析された外気温に対応する潜
在的需要量を記録する潜在的需要量記録手段と、翌日の
予想最低・最高気温および予想天候情報が入力されると
ともに冷暖房需要量の予測結果を表示する入出力手段
と、前記入出力手段に入力された予想最低・最高気温に
基いて前記気温変化保存手段に保存された対応する外気
温変化の特徴データを取出し、前記予想最低気温もしく
は予想最高気温および前記外気温変化の特徴データから
一定時間毎の外気温を予測し、前記潜在的需要量記録手
段に記録された分析結果に基づいて翌日の各一定時間当
たりの冷暖房需要量を求める冷暖房需要予測手段と、前
記予想天候情報から翌日の相対湿度を想定し、この想定
された相対湿度と、前記冷暖房需要実績保存手段に保存
された外気温とこれに対応する相対湿度の平均値と、を
比較することにより、前記冷暖房需要予測手段の予測結
果を判定する湿度予測手段とを備えたことを特徴として
いる。

【０００９】請求項２記載の発明によれば、湿度予測手
段において、予想天候情報から翌日の相対湿度が想定さ
れ、この想定された相対湿度と冷暖房需要実績保存手段
に保存された外気温とこれに対応する相対湿度の平均値
とが比較され、冷暖房需要予測手段の予測結果が判定さ
れる。

【００１０】また、請求項３記載の冷暖房需要量予測装
置は、請求項１または２記載の冷暖房需要量予測装置の
構成に加えて、冷暖房需要量の実績と、対応する一定時
間毎の潜在的需要量とから空調機器の一定時間毎の利用
率を曜日毎に計算する空調利用率計算手段と、前記空調
利用率計算手段による計算結果を保存する空調利用率保
存手段とを更に備え、これに加えて前記入出力手段が更
に曜日を入力する機能を有していることを特徴としてい
る。

【００１１】請求項３記載の発明によれば、冷暖房需要
予測手段において、入出力手段に入力された翌日の曜日
に対応した空調機器利用率データが取出され、この空調
機器利用率データを用いて潜在的需要量が補正され、こ
の補正された潜在的需要量に基づいて、冷暖房需要予測
手段において翌日の各一定時間当たりの冷暖房需要量が
予測される。

【００１２】また、請求項４載の冷暖房需要量予測装置
は、請求項３記載の冷暖房需要量予測装置の入出力手段
が、空調機器利用率データおよび冷暖房需要予測手段に
より予測された翌日の一定時間ごとの予想外気温を修正
する機能をさらに有していることを特徴としている。

【００１３】請求項４記載の発明によれば、冷暖房需要
予測手段において入出力手段により修正された空調機器
利用率データを用いて潜在的需要量が補正され、入出力
手段により修正された予想外気温と補正された潜在的需
要量に基づいて冷暖房需要予測手段において翌日の各一
定時間当たりの冷暖房需要量が予測される。

【００１４】

【発明の実施の形態】第１の実施の形態以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明
する。図１乃至図１２は本発明の第１の実施の形態を示
す図である。

【００１５】図１及び図１２に示すように、冷暖房需要
量予測装置１は、一定時間おきに外気温および相対温度
を観測するとともに冷暖房需要量を観測する観測手段２
と、冷暖房需要実績保存手段としての冷暖房需要実績デ
ータベース３と、気温変化保存手段としての気温変化デ
ータベース４と、潜在的需要量分析手段５と、潜在的需
要量記録手段として潜在的需要量テーブル６と、空調利
用率計算手段７と、空調利用率保存手段として空調利用
率テーブル８と、入出力手段９と、冷暖房需要予測手段
１０とを備えている。

【００１６】図１に示すように観測手段２は、冷暖房需
要量を観測するための熱量センサ１１と、外気温を観測
するための温度センサ１２を有している。また、観測手
段２には、熱量センサ１１と温度センサ１２からの冷暖
房需要量データおよび外気温データを収集するととも
に、後に詳述する図２に示すデータ処理を行い、処理し
たデータを冷暖房需要実績データベース３および気温変
化データベース４に送る情報処理部１３が設けられてい
る。情報処理部１３は、図２に示すデータ処理を行うエ
ンジニアリングワークステーション（以下「ＥＷＳ」と
いう）のデータ収集プログラムから構成されている。ま
た情報処理部１３には、１時間おきの毎正時に情報処理
部１３を起動させるためのタイマー１８が接続されてい
る。

【００１７】また冷暖房需要実績データベース３は、観
測手段２の情報処理部１３において所定時間（例えば１
時間）毎に観測された冷暖房需要量データと外気温デー
タの組を受取り保存する機能を有している。冷暖房需要
実績データベース３は、図３（ａ）に示すように第１レ
コードから第３６５レコードまでの合計３６５レコード
を備えており、過去１年分の冷暖房需要実績が保存でき
るようになっている。各レコードにおいて、図３（ｂ）
に示すように１行目に１時から２４時（０時）までの各
時刻の気温が保存され、２行目に各時刻に対応した冷房
需要実績が保存され、また、３行目に各時刻に対応した
暖房需要実績が保存されるようになっている。

【００１８】気温変化データベース４は、観測手段２の
情報処理部１３により処理された外気温変化の特徴デー
タを受取り保存する機能を有している。気温変化データ
ベース４のフォーマットは、図４（ａ）に示すようなも
のであり、第１レコードから第２０レコードまでの合計
２０のレコードを備えており、これに加えて更に当日の
外気温の変化を暫定的に記録する１次記録レコードを備
えている。１次記録レコードを除く各レコードには、図
４（ｂ）に示すように１日の外気温変化の特徴データ、
すなわち、１日の外気温の最高気温と最低気温との気温
差と、各時刻の外気温と最低気温との差の過去の平均値
が記録されるようになっている。なお、１次記録レコー
ドを除く各レコードの数が２０となっているのは、１日
の外気温の最高気温と最低気温の差は１℃刻みで考えれ
ば最大で２０通りと考えられるからであり、１日の外気
温の気温差が２０℃を超えるような地域では、さらに多
いレコードの数を準備するのが好ましい。

【００１９】また、１次記録レコードには、図４（ｃ）
に示すように本日の各時刻の外気温が２３時間分記録さ
れるようになっている。

【００２０】潜在的需要量分析手段５は、冷暖房需要実
績データベース３に保存されている所定時間毎の冷暖房
需要量と外気温のデータの組に基づいて、後に詳述する
図５および図６に示す処理により外気温に対応した冷暖
房の潜在的需要量を分析する機能を有している。

【００２１】潜在的需要量テーブル６は、潜在的需要量
分析手段５の分析結果、すなわち外気温に対応する潜在
的需要量を保存する機能を有している。潜在的需要量テ
ーブル６のフォーマットは、図７に示すようなものであ
り、第１レコードから第４０レコードまでの合計４０の
レコードを備えている。各レコードには、外気温に対応
した潜在的冷房需要量と潜在的暖房需要量とが記録され
ている。すなわち、第１レコードには外気温が１℃のと
きの潜在的冷房需要量および潜在的暖房需要量が記録さ
れている。また、第ｎレコードには外気温がｎ℃のとき
の潜在的冷房需要量および潜在的暖房需要量が記録され
ている。このように、各レコードは１℃刻みで１℃から
４０℃までの外気温に対応している。なお、本実施の形
態においては、レコード数は４０としたが、これに限定
されるものではなく、さらにレコード数を増やしてもよ
い。また、各レコードに対応する外気温についても本実
施の形態のものに限定されるものではなく、例えば−９
℃から３０℃までの外気温に対応するものであってもよ
い。すなわち、各レコードに対応する外気温は冷暖房需
要予測装置の設置される地域の気象条件に応じて変更さ
れうる。さらに各レコードは１℃刻みである必要もなく
さらに細かく分割されていてもよい。

【００２２】また、空調利用率計算手段７は、後に詳述
する図８に示す方法で、潜在的需要量に対する冷暖房需
要量の一定時間ごとの比率を、すなわち一定時間毎の空
調利用率を曜日毎に計算する機能を有している。

【００２３】また、空調利用率テーブル８は、空調利用
率計算手段７で求めた空調利用率を保存する機能を有し
ている。空調利用率テーブル８のフォーマットは、図９
に示すようなものであり、月曜、火曜、水曜、木曜、金
曜、土曜、および日曜祝日のレコードからなる全部で７
つのレコードを備えている。各レコードには各々の曜日
に対応した２４時間分の空調機器の利用率が記録されて
いる。

【００２４】なお、前述した冷暖房需要実績データベー
ス３、気温変化データベース４、潜在的需要量テーブル
６、および空調利用率テーブル８はＥＷＳのハードディ
スク上に設けられている。また、前述した潜在的需要量
分析手段５、空調利用率計算手段７、および冷暖房需要
予測手段１０は、ＥＷＳ上の予測プログラム１７で実現
されている。

【００２５】入出力手段９は、翌日の曜日、予想最低・
最高気温、および予想天候情報等を入力するためのキー
ボード１５と、冷暖房需要予測手段１０により予測され
た冷暖房需要量、および空調利用率計算手段７が求めた
空調利用率等を表示するためのディスプレイ１５とを有
している。また、入出力手段９は、制御部１６を有して
おり、この制御部１６は、予測プログラム１７からの情
報を受取りディスプレイ１４に表示したり、キーボード
１５からの情報を予測プログラム１７に伝達したりする
機能や、タイマー１８からの信号を受け予測プログラム
１７を起動させる機能などを有している。

【００２６】次に、このような構成からなる第１の実施
の形態の作用について説明する。

【００２７】まず、図１および図２を参照して、観測手
段２による観測処理について説明する。図２に示すよう
に、毎正時（例えば１時ちょうど）になると、タイマー
１８が信号を発信し、これにより観測手段２の情報処理
部１３が起動する（ステップ１００）。情報処理部１３
は、熱量センサ１１で観測された１時間前から現在まで
の熱量または電力等で表示される冷暖房需要量データを
受取る（ステップ１０１）とともに、温度センサ１２か
ら現在の外気温データを受取る（ステップ１０２）。情
報処理部１３は、受取った冷暖房需要量データおよび外
気温データを現在時刻とともに冷暖房需要実績データベ
ース３に図３に示すフォーマットで保存する（ステップ
１０３）。

【００２８】次に、情報処理部１３は、現在時刻が何時
であるかの判断を行い（ステップ１０４）、現在時刻が
２４時（午前０時）以外の場合は、気温変化データベー
ス４の１次記録レコードに現在の外気温データを現在時
刻とあわせて保存する（ステップ１０５）。その後情報
処理部１３は、１時間休止する（ステップ１０６）。上
述した、ステップ１００からステップ１０６の処理は、
１時から２３時まで１時間おきに繰り返される。

【００２９】一方、現在の時刻が午前０時の場合、情報
処理部１３は気温変化データベース４の１次記録レコー
ドを２３時間分読み込み、現在の外気温データを加えて
２４時間分の各時刻の外気温データを用意する（ステッ
プ１０７）。

【００３０】次に、情報処理部１３は、２４時間分の各
時刻の外気温データのうち最高気温と最低気温との気温
差Ａを求める（ステップ１０８）。次に、情報処理部１
３は、最低気温と各時刻の外気温との気温差Ｂ（ｔ）を
それぞれ求める（ステップ１０９）。ステップ１０８と
ステップ１０９で求められたＡおよびＢ（ｔ）が、外気
温変化の特徴データとなる。

【００３１】次に、情報処理部１３は、ステップ１０８
で求めた気温差Ａに対応したレコードＲ（Ａ）を気温変
化データベース４から読み込む。（ステップ１１０）。
次に、情報処理部１３は、ステップ１１０で読み込んだ
レコードＲ（Ａ）に記録された各時刻の外気温と最低気
温との差の過去の平均値と、ステップ１０９で求めた最
低気温と各時刻の気温との気温差Ｂ（ｔ）との各時刻毎
の加重平均を求める（ステップ１１１）。次に、ステッ
プ１１１で求めた各時刻毎の加重平均を、今まで保存さ
れていた各時刻の外気温と最低気温との差の過去の平均
値に代えて保存し、レコードＲ（Ａ）を更新する（ステ
ップ１１２）。

【００３２】以上の処理により、観測処理が完了する。

【００３３】観測処理が完了したら、情報処理部１３
は、処理終了の信号を予測プログラム１７に送る。信号
を受けとった予測プログラム１７は、潜在的需要量分析
手段５により図５に示す潜在的需要量分析処理を開始
（ステップ２００）するとともに、空調利用率計算手段
７により図８に示す空調利用率計算処理を開始（ステッ
プ４００）する。

【００３４】まず、潜在的需要量分析処理について図５
および図６により説明する。図５に示すように、初めに
潜在的需要量分析手段５は、まず冷暖房需要実績データ
ベース３から過去の冷房需要実績データを読み込む（ス
テップ２０１）。

【００３５】次に、潜在的需要量分析手段５は、冷暖房
需要実績データベース３に保存されているすべての冷房
需要実績を調査し、各外気温ｔに対応する過去の冷房需
要実績の最大値である最大冷房需要実績Ｑ（ｔ）を求め
る（ステップ２０２）。次に、潜在的需要量分析手段５
は、ステップ２０２で求めた最大冷房需要実績Ｑ（ｔ）
を気温の低い順番に並べる（ステップ２０３）。次に潜
在的需要量分析手段５は、外気温ｔと最大冷房需要実績
Ｑ（ｔ）との関係式をステップ２０６または２０７で求
めることになるが、その前に、求めるべき関係式の信頼
性を高めるため、特異点のデータを除外する操作を行
う。この操作は以下のように行われる。すなわち、外気
温がｔのときの最大冷房需要実績をＱ（ｔ）としたと
き、ｔ１〉ｔ２のときＱ（ｔ１）〈０．８×Ｑ（ｔ２）
の関係を満たす最大冷房需要実績Ｑ（ｔ１）のデータ
を、ステップ２０２で並べられた一連の最大冷房需要実
績から除外する。具体的には、上記の関係を満たすｔ１
に対応する最大冷房需要実績Ｑ（ｔ１）を０（ゼロ）と
みなす（ステップ２０４）。

【００３６】このような処理を行うのは以下の理由によ
る。すなわち、外気温が上昇すれば冷房需要は増加する
のが通常であり、最大冷暖需要実績Ｑ（ｔ）は本来、ｔ
の増加に対して増加となるはずである。しかし、過去の
冷房需要実績のデータ数は必ずしも、すべての外気温に
対して十分に揃っているとは限らない。このような場
合、特異点のデータを除外したほうが信頼性の高い関係
式を得ることができるからである。

【００３７】ステップ２０４の処理において特異点とし
て０（ゼロ）とみなされた最大冷房需要実績Ｑ（ｔ１）
は、この後のステップにおいて無視される。

【００３８】次に、潜在的需要量分析手段５は、０（ゼ
ロ）でない最大冷房需要実績のデータ数Ｎを判定し（ス
テップ２０５）、Ｎが４以上の場合はステップ２０６
へ、Ｎが３以下の場合はステップ２０７へと進む。

【００３９】Ｎが４以上の場合、潜在的需要量分析手段
５は、外気温ｔと最大冷房需要実績Ｑ（ｔ）との関係を
表す２次式Ｆ２（ｔ）を最小２乗法で求める（ステップ
２０６）。

【００４０】一方、Ｎが３以下の場合、潜在的需要量分
析手段５は、０（ゼロ）でない最大冷房需要実績Ｑ
（ｔ）のデータのうち、外気温ｔの最大値ｔmax に対応
する最大冷房需要実績Ｑ（ｔmax ）と外気温ｔの最小値
ｔmin に対応する最大冷房需要実績Ｑ（ｔmin ）とを通
る直線を表す関係式を求めることにより、外気温ｔと最
大冷房需要実績Ｑ（ｔ）との関係を表す１次式Ｆ１
（ｔ）を求める（ステップ２０７）。

【００４１】次に、潜在的需要量分析手段５は、ステッ
プ２０６またはステップ２０７において求めた外気温ｔ
と最大冷房需要実績Ｑとの関係式Ｆ２（ｔ）またはＦ１
（ｔ）により、ステップ２０４の処理において特異点と
して０（ゼロ）とみなされた最大冷房需要実績Ｑ（ｔ
１）を関係式Ｆ２（ｔ）またはＦ１（ｔ）を用いて補間
することにより求め、新たに最大冷房需要実績Ｑ（ｔ１
´）として登録する（ステップ２０８）。

【００４２】次に、潜在的需要量分析手段５は、Ｑ
（ｔ）およびＱ（ｔ１´）を潜在的需要量テーブル６に
書き込む（ステップ２０９）。このＱ（ｔ）およびＱ
（ｔ１´）が各外気温に対応する冷房の潜在的な需要量
を示す潜在的冷房需要量である。

【００４３】ステップ２０９の処理が終了すると、次に
潜在的需要量分析手段５は、図６に示すように潜在的暖
房需要量の分析を開始する。潜在的暖房需要量の分析は
潜在的冷房要量の分析と同様の手法により行われる。図
６において潜在的暖房需要量の分析における各ステップ
の番号は、図５に示す潜在的冷房需要重要量の分析にお
いて各ステップに付した番号の百の位の２を３として表
示し、詳細な説明は省略する。なお、ステップ３０４に
おいてステップ２０４と異なり、外気温がｔのときの最
大暖房需要実績をＲ（ｔ）としたとき、ｔ１〈ｔ２のと
きＲ（ｔ１）〈０．８×Ｒ（ｔ２）の関係を満たす最大
暖房需要実績Ｒ（ｔ１）のデータを、ステップ３０２で
並べられた一連の最大暖房需要実績から除外することと
したのは、外気温が上昇すれば暖房需要は減少するのが
通常であり、最大暖房需要実績Ｒ（ｔ）は本来、ｔの増
加に対して減少となるはずだからである。なお、この場
合ステップ３０６で求められた２次式をＧ２（ｔ）、ス
テップ３０７で求められた１次式をＧ１（ｔ）という。

【００４４】ステップ３０２から３０９までの処理が終
了すると潜在的需要量の分析は全て終了する。

【００４５】次に、図８を参照して空調利用率計算処理
について説明する。なお、以下、冷房に関する空調利用
率計算処理についてのみ説明するが、暖房に関する空調
利用率計算処理も同様である。

【００４６】図８に示すように、空調利用率計算手段７
は、まず現在時刻ｉを読み取る（ステップ４０１）。こ
こで、現在時刻が１時ならｉ＝１とする。

【００４７】次に、空調利用率計算手段７は、潜在的需
要量テーブル６から、外気温ｔと最大冷房需要実績Ｑと
の関係を示す情報Ｑ（ｔ）を入手する（ステップ４０
２）。

【００４８】次に、空調利用率計算手段７は、冷暖房需
要実績データベース３から現在時刻ｉに対応した冷房需
要実績Ｄ（ｉ）および現在の外気温Ｔ（ｉ）を入手する
（ステップ４０３）。

【００４９】次に、空調利用率計算手段７は、現在の外
気温Ｔ（ｉ）を潜在的需要量テーブル６から入手した情
報Ｑ（ｔ）に当てはめ、現在の外気温Ｔ（ｉ）から予測
される潜在的需要量Ｑ（Ｔ（ｉ））を求める（ステップ
４０４）とともに、Ｄ（ｉ）÷Ｑ（Ｔ（ｉ））で表され
る現在の空調利用率Ｃ（ｉ）を求める（ステップ４０
５）。

【００５０】次に、空調利用率計算手段７は、空調利用
率テーブル８に記録されている該当する曜日の時刻ｉに
おける過去の空調利用率の平均値と、ステップ４０４で
求めた現在の空調利用率Ｃ（ｉ）との加重平均を求め、
この値を新たに時刻ｉにおける空調利用率として空調利
用率テーブル８の該当するレコードを更新する（ステッ
プ４０６）。この処理は２４時に至るまで１時間おきに
くり返し行われる（ステップ４０７，４０８）。

【００５１】このようにして、予測プログラム１７の潜
在的需要量分析手段５および空調利用率計算手段７によ
るデータ処理が完了する。

【００５２】次に、上記データに基づいて、冷暖房需要
の予測を行う方法について説明する。

【００５３】図１０に示すように、冷暖房需要予測手段
１０は、まず入出力手段９の制御部１６からキーボード
１５に入力された翌日の予想最低・最高気温を受けとる
（ステップ５０１）。

【００５４】次に、冷暖房需要予測手段１０は、受けと
った翌日の予想最低・最高気温から翌日の予想気温差Ａ
（予想気温差Ａ＝予想最高気温−予想最低気温）を求
め、制御部１６を介して気温変化データベース４から気
温差がＡのレコードを読み込む（ステップ５０２）。

【００５５】このレコードには、気温差がＡの日の各時
刻の気温の絶対値ではなく、図４（ｂ）に示すように気
温差がＡの日の各時刻の気温の最低気温に対する相対値
（各時刻の相対値＝各時刻の気温−最低気温）の過去の
平均値が記録されている。ここで、冷暖房需要予測手段
１０は、このレコードの各時刻のデータに、入力された
予想最低気温を加え、（（気温差がＡの日の各時刻の気
温−最低気温）＋予想最低気温）相対値を絶対値に換算
することにより、翌日の各時刻の予想気温を算出する
（ステップ５０３）。

【００５６】次に、冷暖房需要予測手段１０は、潜在的
需要量テーブル６から外気温ｔと冷房需要量Ｑとの関係
を表す数値列（Ｑ（ｔ），ｔ）および外気温ｔと暖房需
要量Ｑとの関係を表す数値列（Ｒ（ｔ），ｔ）を受取り
（ステップ５０４）、ステップ５０３で算出した翌日の
各時刻の予想気温を数値列（Ｑ（ｔ），ｔ）および（Ｒ
（ｔ），ｔ）に当てはめて翌日の各時刻の冷暖房の潜在
的需要量を計算する（ステップ５０５）。

【００５７】さらに、冷暖房需要予測手段１０は、入出
力手段９に入力された翌日の曜日情報を受取り（ステッ
プ５０６）、空調利用率テーブル８から制御部１６を介
して翌日の曜日に対応したレコードを読み込む（ステッ
プ５０７）。

【００５８】次に、冷暖房需要予測手段１０は、ステッ
プ５０５で計算した翌日の各時刻の潜在的需要量にステ
ップ５０７で読み込まれたレコードに記録された各時刻
の空調利用率を掛け、翌日の各時刻の予想冷暖房需要量
を求める（ステップ５０８）。

【００５９】冷暖房需要予測手段１０は、求めた予想冷
暖房需要量を入出力手段９の制御部１６に送り（ステッ
プ５０９）、入出力手段９は、予想冷暖房需要量をディ
スプレイ１５に表示する。

【００６０】上述のように、本発明の冷暖房需要予測装
置１によれば、入出力手段９のキーボード１５に翌日の
予想最低・最高気温および曜日を入力するのみで、過去
の空調利用率のデータ、気温変化のデータ、および潜在
的需要量データに基づいて、翌日の各時刻の冷暖房需要
量を正確に求めることができる。なお、第１の実施の形
態においては、過去の空調利用率のデータを用いて潜在
的需要量を補正したが（とりわけステップ５０８におい
て）、このような補正は必ずしも行う必要はない。

【００６１】例えば、平日のみに人がいるオフィス街等
の冷暖房を対象とする場合において、月曜から金曜まで
の間ほとんど需要の変化がなく、土日はまったく冷暖房
が必要ない場合などがこれに該当する。この場合、空調
利用率計算手段７および空調利用率テーブルは設ける必
要はない。

【００６２】しかし、この一方で、冷暖房需要予測に用
いられる空調利用率のデータおよび気温変化のデータは
過去の平均値であり、翌日に催されるイベントや天候の
変化等により修正を加えた方が好ましい場合もある。こ
のような場合、以下に示す応用例を適用するのが好まし
い。

【００６３】以下、第１実施の形態の応用例について説
明する。本応用例は第１実施の形態の入出力手段９に、
空調利用率データおよび気温変化データを修正する機能
を付加したものである。以下、本応用例の作用について
図１１を参照して説明する。

【００６４】図１１に示すように、入出力手段９の制御
部１６は、タイマー１８からの２２時の信号を受けとる
と、ディスプレイ１４に翌日の曜日の入力を促す表示を
する（ステップ６０１）とともに、冷暖房需要予測手段
１０を始動させる。なお、信号は２２時のものに限定さ
れるものではなく、翌日の天気予報がおおむね確定する
時刻であれば何時でもかまわない。

【００６５】次に、始動した冷暖房需要予測手段１０
は、オペレータがキーボード１５から翌日の曜日を入力
する（ステップ６０２）と、空調利用率テーブル８から
該当曜日の空調利用率が記録されたレコードを読み込
む。読み込まれた空調利用率のレコードは制御部１６に
送られ、これを受けとった制御部１６はディスプレイ１
４に該当曜日の各時刻の空調利用率グラフで表示し、こ
れを修正するか否かをオペレータに問い合わせる（ステ
ップ６０３）。オペレータは、空調利用率を修正するか
否かを選択し、キーボード１５から入力する（ステップ
６０４）。例えば、翌日に大きなイベントが催される予
定があり、特定の時刻の空調利用率の増加が見込まれる
場合には、特定の時刻の空調利用率を上方に修正するよ
うな修正コマンドが入力される。

【００６６】この入力内容により、制御部１６は、空調
利用率の修正コマンドが入力されたか否かを判断し（ス
テップ６０５）、修正コマンドが入力されている場合に
は、グラフで表示された空調利用率の表示データを修正
する（ステップ６０６）。空調利用率の修正が必要ない
旨入力されている場合には、ステップ６０３において表
示された空調利用率のデータは冷暖房需要予測手段１０
においてそのまま維持される。

【００６７】次に、制御部１６は冷暖房需要予測手段１
０からの翌日の予想最低・最高気温の入力を求める指示
を受取り、ディスプレイ１４に入力を促す表示をする
（ステップ６０７）。オペレータが、キーボード１５か
ら翌日の予想最低・最高気温を入力すると（ステップ６
０８）、制御部１６は、冷暖房需要予測手段１０にこれ
を送り、冷暖房需要予測手段１０は、受けとった翌日の
予想最低・最高気温から翌日の予想気温差Ａ（予想気温
差Ａ＝予想最高気温−予想最低気温）を求める。（ステ
ップ６０９）。次に、冷暖房需要予測手段１０は、気温
変化データベース４から気温差がＡのレコードＲ（Ａ）
を読み込み（ステップ６１０）、前述したステップ５０
３と（図１０）同様の処理を行い、翌日の各時刻の予想
気温を求め（ステップ６１１）、その結果を制御部１６
に送る。

【００６８】制御部１６は、ステップ６１１で求められ
た翌日の各時刻の予想気温をディスプレイ１４にグラフ
で表示するとともに各時刻の予想気温を修正するか否か
をオペレータに問い合わせる（ステップ６１２）。同じ
気温差の日でも天候等の違いにより気温変化のパターン
が異なることもあり、これに対応するためである。

【００６９】制御部１６は、オペレータからの入力を受
付け（ステップ６１３）、予想気温を修正するコマンド
が入力されたか否かを判断し（ステップ６１４）、修正
コマンドが入力されている場合には、グラフで表示され
ている翌日の各時刻の予想気温の表示データを修正する
（ステップ６１５）。修正コマンドが入力されていない
場合には、冷暖房需要予測手段１０において翌日の各時
刻の予想気温のデータは維持される。

【００７０】次に、入出力手段９の制御部１６は、入力
された翌日の予想最低、最高気温、翌日の曜日、グラフ
ィック表示された翌日の予想気温の変化を表すデータ及
び翌日の空調利用率データを予測プログラム１７の冷暖
房需要予測手段１０へ送り（ステップ６１６）、その
後、待機状態に入る（ステップ６１７）。

【００７１】冷暖房需要予測手段１０は、求めた予想冷
暖房需要量を制御部１６に送り、これを受取った制御部
１６は、予想冷暖房需要量をディスプレイ１４に表示す
る（ステップ６１８）。

【００７２】このように、本応用例によれば、気温変化
の特徴データから冷暖房需要予測手段１０が算出した翌
日の各時刻の予想気温をオペレータが修正することがで
き、この修正された予想気温に基づいて翌日の各時刻の
予想冷暖房需要量を求めることができる。このため、平
均的な気温変化が期待できない日、例えば午前中が雨で
午後が晴れの日においても、より正確に翌日の各時刻の
予想冷暖房需要量を求めることができる。

【００７３】また、本応用例によれば、空調利用率のデ
ータをオペレータが修正することができるため、翌日に
催されるイベント等に対応して、より正確に翌日の各時
刻の予想冷暖房需要量を求めることができる。第２の実施の形態次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施
の形態は、図１３から図１６に示すように、第１の実施
の形態に対して冷暖房需要を予測するパラメータとして
湿度を追加したものである。

【００７４】まず、パラメータとして湿度を追加した意
義について説明する。第１の実施の形態においては、外
気温のみを天候に関係あるパラメータとして冷暖房需要
を求めている。しかし、空調に必要なエネルギーは、室
内の空気を所定の状態に保つために必要なエネルギー
量、すなわちエンタルピ量で表現されるものである。こ
のエンタルピは、気温と湿度と気圧の関数で表すことが
でき、乾燥空気の持つエネルギーを表す項と、水蒸気の
持つエネルギーを表す項との和で表される。特に水蒸気
の項は、気温と絶対湿度との積で表されている。従っ
て、湿度が高いほど、空気のエンタルピは高くなる。ま
た、相対湿度が等しい場合、空気のエンタルピは、飽和
水蒸気線に沿って１つの曲線上に並ぶ。

【００７５】第１の実施の形態において、潜在的需要量
分析手段５によって求められる潜在的需要量は、湿度を
無視して集めたデータを利用して得られた近似式を用
い、各外気温に対応する潜在的需要量を求めたものであ
る。このため、湿度が非常に高い日（例えば雨天の日）
については本来の需要量よりも少ない潜在的需要量の値
が求められてしまう。その一方で、図５および図６に示
す潜在的需要量分析処理は、各気温に対する最大の冷暖
房需要量のデータを用いて行っているため、潜在的需要
量分析処理に用いられているデータは、乾燥した日のデ
ータよりむしろ湿度の高い日のデータが用いられている
可能性が高い。従って、翌日の天候が通常よりも乾燥し
ている場合には、潜在的需要量分析手段５により得られ
る潜在的需要量は、本来の需要量よりも多めの値となる
可能性が高い。

【００７６】このような問題を解決するために、第２の
実施の形態においては、潜在的需要量分析手段５による
潜在的需要量分析処理において使用したデータに対応す
る平均相対湿度を求めておき、この平均相対湿度と湿度
予測手段１９により翌日の天気予報から推定される翌日
の相対湿度とを比較することにより、冷暖房需要予測手
段１０が予測した冷暖房需要の予測値の信頼性を判定す
るようになっている。

【００７７】以下、図面を参照して第２の実施の形態に
ついて具体的に説明する。なお、第１の実施の形態と同
様の部分については第１の実施の形態と同一の符号を付
し、詳細な説明は省略する。

【００７８】図１３及び図１８に示すように冷暖房需要
予測装置３０は、観測手段１と、冷暖房需要実績データ
ベース２０と、気温変化データベース４と、潜在的需要
量分析手段２１と、潜在的需要量テーブル６と、入出力
手段９と、冷暖房需要予測手段１０と、湿度予測手段１
９とを備えている。以下、第１の実施の形態に対して付
加的に設けられた機能について説明する。

【００７９】まず、観測手段２は、熱量センサ１１と温
度センサ１２に加えて、更に相対湿度を観測するための
湿度センサ２２を有している。

【００８０】また、冷暖房需要実績データベース２０
は、観測手段２の情報処理部１３で所定時間ごとに観測
された冷暖房需要量データと相対湿度データを外気温デ
ータに対応する１つの組として保存する機能を有してい
る。冷暖房需要実績データベース２１は、図１４（ａ）
に示すように合計３６５のレコードを備えており、過去
１年分の冷暖房需要実績が保存できるようになってい
る。各レコードは、図１４（ｂ）に示すように１行目に
１時から０時（２４時）までの各時刻の気温が、２行目
に各時刻に対応した相対湿度が、３行目に各時刻に対応
した冷房需要実績が、４行目に各時刻に対応した暖房需
要実績が、それぞれ保存されるようになっている。

【００８１】潜在的需要量分析手段２１は、冷暖房需要
実績データベース２０に保存されている所定時間ごとの
外気温データに対応する冷暖房需要量データと相対湿度
データの組に基づいて、後に詳述する図１５および図１
６に示す処理により冷暖房の潜在的需要量を分析すると
ともに、分析処理に用いた冷暖房需要実績と組になって
いる相対湿度の平均値を求める機能を有している。

【００８２】湿度予測手段１９は、予想天候情報から翌
日の相対湿度を想定し、この想定された相対湿度と、潜
在的需要量分析手段２１が分析を行う際に用いた冷暖房
需要実績データベース２０に保存された外気温にそれぞ
れ対応する相対湿度の平均値とを比較することにより、
潜在的需要量分析手段２１の分析結果を判定する機能を
有している。なお、湿度予測手段１９は、ＥＷＳ上の予
測プログラム１７で実現されている。

【００８３】気温変化データベース３および冷暖房需要
予測手段１０の機能は、第１の実施の形態と略同一であ
る。

【００８４】次に、このような構成からなる第２実施の
形態の作用について説明する。

【００８５】観測手段２の情報処理部１３は、タイマー
１８からの信号により起動し、各時刻の冷暖房需要実績
を熱量センサ１１で、相対湿度を湿度センサ２２で観測
して、図２と略同一の観測処理を行って、その結果を気
温変化データベース４に収納する。なお、第１の実施の
形態との相違は、図２に示すステップ１０１から１０３
までの間に、さらに相対湿度が温度センサ２２により観
測されるようになっており、この相対湿度のデータが冷
暖房需要実績データベース２０に記録されることのみで
ある。

【００８６】次に、観測手段２の情報処理部１３は、予
測プログラム１７に観測処理終了の信号を送る。観測処
理終了の信号を受けとった予測プログラム１７は、潜在
的需要量分析手段５により図１５および図１６に示す潜
在的需要量分析処理を行うとともに、空調利用率計算手
段７により図７に示す空調利用率計算処理を実施する。
なお、空調利用率計算処理は、第１の実施の形態の場合
と同一である。

【００８７】潜在的需要量分析処理は、図１５および図
１６に示すフローに従って行われる。第１の実施の形態
との相違点は、ステップ２０２がステップ７０１に、７
０２、ステップ３０２がステップ７０３に変更され、ス
テップ７０２、７０４、７０５が追加されている点であ
る。以下、ステップ７０１、７０２、７０３、７０４、
７０５についてのみ説明する。

【００８８】ステップ７０１において、潜在的需要量分
析手段２１は、冷暖房需要実績データベース２０に保存
されているすべての冷房需要実績を調査し、各外気温ｔ
に対応する過去の冷房需要実績の最大値である最大冷房
需要実績Ｑ（ｔ）を求めるとともに、外気温ｔごとに求
められた最大冷房需要実績Ｑ（ｔ）に対応する相対湿度
Ｈ（ｔ）を求める。すなわち、潜在的需要量分析手段２
１は、外気温ｔごとの（外気温ｔ、外気温がｔのときの
最大冷房需要実績Ｑ（ｔ）、最大冷房需要実績Ｑ（ｔ）
となる冷房需要実績が観測されたときの相対湿度Ｈ
（ｔ））の組を数値列として求める。

【００８９】また、ステップ７０２において、潜在的需
要量分析手段２１は、ステップ２０６またはステップ２
０７において外気温ｔと最大冷暖房需要実績Ｑとの関係
を表す式Ｆ１（ｔ）またはＦ２（ｔ）を求めるために用
いた前述した数値列に含まれる相対湿度Ｊ（ｔ）の平均
値Ｘを求める。この平均値Ｘが、後に湿度予測手段１９
が冷暖房需要予測手段１０の予測結果を判定する際の判
断基準値Ｘである。

【００９０】また、ステップ７０３において、潜在的需
要量分析手段２１は、冷暖房需要実績データベース２０
に保存されているすべての暖房需要実績を調査し、各外
気温ｔに対応する過去の暖房需要実績の最大値である最
大暖房需要実績Ｒ（ｔ）を求めるとともに、外気温ｔご
とに求められた最大暖房需要実績Ｒ（ｔ）に対応する相
対湿度Ｊ（ｔ）を求める。すなわち、潜在的需要量分析
手段２１は、外気温ｔごとの（外気温ｔ、外気温がｔの
ときの最大暖房需要実績Ｒ（ｔ）、最大暖房需要実績Ｒ
（ｔ）となる暖房需要実績が観測されたときの相対湿度
Ｊ（ｔ））の組を数値列として求める。

【００９１】また、ステップ７０４において、潜在的需
要量分析手段２１は、ステップ３０６またはステップ３
０７において、外気温ｔと最大冷暖房需要実績Ｑとの関
係を表す１次式Ｇ１（ｔ）または２次式Ｇ２（ｔ）を求
めるために用いた前述した数値列に含まれる相対湿度Ｊ
（ｔ）の平均値Ｙを求める。この平均値Ｙが、後に湿度
予測手段１９が冷暖房需要予測手段１０の予測結果を判
定する際の判断基準値Ｙである。

【００９２】なお、潜在的需要量分析手段２１は、湿度
予測手段１９からの要求があった場合に、判定基準値Ｘ
およびＹを湿度予測手段１９に送るようになっている。

【００９３】空調利用率計算処理および潜在的需要量分
析処理が終了すると、処理されたデータに基づいて冷暖
房需要予測手段１０は冷暖房需要予測処理を実行する。
冷暖房需要予測処理は第１の実施の形態の場合と同様
に、図１０に示すフローにより行われる。なお、冷暖房
需要予測処理は、第１の実施の形態の応用例と同様に、
空調利用率データおよび気温変化データを修正しながら
行ってもよい。

【００９４】冷暖房需要予測手段１０による冷暖房需要
予測処理予測が終了すると、プログラム１７はその結果
を入出力手段９の制御部１６に送り、制御部１６はその
結果をディスプレイ１４に表示する。

【００９５】ここで、オペレータが冷暖房需要予測の信
頼性を問うコマンドを入力すると、湿度予測手段１９が
起動する（ステップ８００）。まず、湿度予測手段２０
は、図１７に示すように潜在的需要量分析手段２２から
冷房用の判断基準値Ｘと暖房用の判断基準値Ｙとを受取
り（ステップ８０１）、更に、入出力手段９から翌日の
天候情報を受取り（ステップ８０２）、翌日の湿度を予
測する（ステップ８０３）。

【００９６】ここで、ステップ８０３における湿度予測
は、単に翌日の天気から予測するようにしてもよい。例
えば、翌日の天気が雨ならば、湿度８０％、晴れならば
４０％というように、翌日の天気から一律に予測しても
よい。また、さらに正確性を要求するならば、翌日の天
気、予想最高・最低気温、および季節がいつか（例えば
梅雨時、真冬の乾燥した時期）を総合的に考慮して翌日
の湿度を予測する機能を湿度予測手段１９に設けて、こ
れにより翌日の湿度を予測するようにしてもよい。さら
には、天気予報から翌日の予想湿度の情報が得られるな
らば、入出力手段９から湿度予測手段１９に直接予想湿
度の情報を入力できるようにしてもよい。

【００９７】次に、湿度予測手段１９は、冷暖房需要予
測手段１０が予測した冷暖房需要の予測値の信頼性を判
定するにあたって、判定対象が冷房か暖房かを判断する
（ステップ８０４）。

【００９８】判定対象が冷房の場合、湿度予測手段１９
は、ステップ８０１で受取った判断基準値Ｘと、ステッ
プ８０３で予測した翌日の湿度とを比較して（ステップ
８０５）、両者の差が大きい場合には「（冷暖房需要予
測手段１０が予測した冷房需要の予測値と、翌日の実際
の冷房需要量との）誤差が多めになる」というメッセー
ジを入出力手段９の制御部１６に送る（ステップ８０
７）。なお、これを受けた制御部１６はディスプレイ１
４にその旨表示する。なお、判断基準値Ｘと、ステップ
８０３で予測した翌日の湿度との差が小さい場合には、
湿度予測手段１９は何もメッセージを送らない（ステッ
プ８０９）。むろん、「誤差は小さい」旨のメッセージ
を送るようにしてもよい。

【００９９】なお、判定対象が暖房の場合も同様に、湿
度予測手段１９は、ステップ８０５と同様の処理をステ
ップ８０６で、ステップ８０７と同様の処理をステップ
８０８で行い、暖房需要の予測値の信頼性を表示するメ
ッセージを入出力手段９の制御部１６に送るようになっ
ている。

【０１００】また、本実施の形態においては、湿度予測
手段１９の機能は、冷暖房需要予測手段１０が予測した
冷暖房需要の予測値の信頼性を判定するだけのものであ
るが、湿度予測手段１９の判定をもとに、冷暖房需要予
測手段１０により予測された冷暖房需要量の予測値を補
正する手段を新たに設けることにより、補正された冷暖
房需要量の予測値を直接入出力手段９のディスプレイ１
４に表示できるようにしてもよい。

【０１０１】このように第２の実施の形態によれば、冷
暖房需要の予測に使用した過去の冷暖房需要実績に対応
した相対湿度の平均値と、翌日の天候情報から予測され
る相対湿度とを比較することにより冷暖房需要予測手段
１０により予測された冷暖房需要量の予測値の信頼性を
判定できるため、空調機器のオペレータは冷暖房需要量
の予測値の誤差を見越して熱源機器の運転ができるよう
になる。

【０１０２】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、入出力
手段に翌日の予想最低・最高気温および曜日を入力する
のみで、翌日の各時刻の冷暖房需要量を正確に予測する
ことができる。また、冷暖房需要量の予測において空調
利用率を考慮することにより、さらに正確に曜日ごとの
冷暖房需要量の予測をすることができる。さらに入出力
手段に空調機器利用率データおよび予想外気温を修正す
る機能を持たせることにより、イベント情報や特殊な天
候変化に対応した予想も可能となる。さらに、湿度を考
慮することにより、より正確に冷暖房需要量の予測をす
ることができる。また、潜在的需要量は外気温のみによ
り決定され、年間を通じて変わらないものであるため、
年間を通じて利用可能な冷暖房需要量予測モデルを構築
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施の形態の構成を示す図。

【図２】観測処理を示すフローチャート。

【図３】冷暖房需要実績データベースのフォーマットを
示す図。

【図４】気温変化データベースのフォーマットを示す
図。

【図５】潜在的冷房需要量分析処理を示すフローチャー
ト。

【図６】潜在的暖房需要量分析処理を示すフローチャー
ト。

【図７】潜在的需要量テーブルのフォーマットを示す
図。

【図８】空調利用率計算処理を示すフローチャート。

【図９】空調利用率テーブルのフォーマットを示す図。

【図１０】冷暖房需要予測処理を示すフローチャート。

【図１１】データ入出力処理を示すフローチャート。

【図１２】本発明の第１実施の形態の各構成要素の相関
を示す図。

【図１３】本発明の第２実施の形態の構成を示す図。

【図１４】冷暖房需要実績データベースのフォーマット
を示す図。

【図１５】潜在的冷房需要量分析処理を示すフローチャ
ート。

【図１６】潜在的暖房需要量分析処理を示すフローチャ
ート。

【図１７】湿度予測手段の機能を示すフローチャート。

【図１８】本発明の第２の実施の形態の各構成要素の相
関を示す図。

【符号の説明】

１冷暖房需要予測装置２観測手段３、２０冷暖房需要実績データベース（冷暖房需要実
績保存手段）４気温変化データベース（気温変化保存手段）５、２１潜在的需要量分析手段６潜在的需要量テーブル（潜在的需要量記録手段）７空調利用率計算手段８空調利用率テーブル（空調利用率保存手段）９入出力手段１０冷暖房需要予測手段１１熱量センサ（観測手段）１２温度センサ（観測手段）１３情報処理部１４ディスプレイ（入出力手段）１５キーボード（入出力手段）１６制御部１７予測プログラム１８タイマー１９湿度予測手段２２湿度センサ（観測手段）

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】一定時間おきに外気温を観測するとともに
前記一定時間内の冷暖房需要量を観測する観測手段と、前記観測手段により観測された冷暖房需要量実績を外気
温に対応させて保存する冷暖房需要実績保存手段と、前記観測手段により観測された外気温変化の特徴データ
を保存する気温変化保存手段と、外気温と冷暖房需要量の関係から外気温に対応する潜在
的需要量を分析する潜在的需要量分析手段と前記潜在的
需要量分析手段により分析された外気温に対応する潜在
的需要量を記録する潜在的需要量記録手段と、翌日の予想最低・最高気温が入力されるとともに冷暖房
需要量の予測結果を表示する入出力手段と、前記入出力手段に入力された予想最低気温および予想最
高気温に基いて前記気温変化保存手段に保存された対応
する外気温変化の特徴データを取出し、前記予想最低気
温もしくは前記予想最高気温および前記外気温変化の特
徴データから翌日の一定時間毎の予想外気温を求め、前
記潜在的需要量記録手段に記録された外気温に対応する
潜在的需要量に基づいて翌日の各一定時間当たりの冷暖
房需要量を予測する冷暖房需要予測手段と、を備えたことを特徴とする冷暖房需要量予測装置。
【請求項２】一定時間おきに外気温および相対湿度を観
測するとともに前記一定時間内の冷暖房需要量を観測す
る観測手段と、前記観測手段により観測された冷暖房需要量実績および
相対湿度を外気温に対応させて保存する冷暖房需要実績
保存手段と、前記観測手段により観測された外気温変化の特徴データ
を保存する気温変化保存手段と、外気温と冷暖房需要量との関係から外気温に対応する潜
在的需要量を分析する潜在的需要量分析手段と前記潜在
的需要量分析手段により分析された外気温に対応する潜
在的需要量を記録する潜在的需要量記録手段と、翌日の予想最低・最高気温および予想天候情報が入力さ
れるとともに冷暖房需要量の予測結果を表示する入出力
手段と、前記入出力手段に入力された予想最低気温および予想最
高気温に基いて前記気温変化保存手段に保存された対応
する外気温変化の特徴データを取出し、前記予想最低気
温もしくは前記予想最高気温および前記外気温変化の特
徴データから翌日の一定時間毎の予想外気温を求め、前
記潜在的需要量記録手段に記録された外気温ごとの潜在
的需要量に基づいて翌日の各一定時間当たりの冷暖房需
要量を予測する冷暖房需要予測手段と、前記予想天候情報から翌日の相対湿度を想定し、この想
定された相対湿度と、前記冷暖房需要実績保存手段に保
存された外気温とこれに対応する相対湿度の平均値と、
を比較することにより、前記冷暖房需要予測手段の予測
結果を判定する湿度予測手段と、を備えたことを特徴とする請求項１記載の冷暖房需要量
予測装置。
【請求項３】冷暖房需要量の実績と、対応する一定時間
毎の潜在的需要量とから空調機器の一定時間毎の利用率
を曜日毎に計算する空調利用率計算手段と、前記空調利用率計算手段による計算結果を保存する空調
利用率保存手段と、を更に備え、前記入出力手段は曜日を入力する機能を更に有し、前記冷暖房需要予測手段は、翌日の曜日に対応した空調
機器利用率データを取出し、この空調機器利用率データ
を用いて潜在的需要量を補正し、翌日の各一定時間当た
りの冷暖房需要量を求めることを特徴とする、請求項１
または２記載の冷暖房需要量予測装置。
【請求項４】前記入出力手段は、前記空調機器利用率デ
ータおよび前記冷暖房需要予測手段により予測された翌
日の一定時間ごとの予想外気温を修正する機能を更に有
し、前記冷暖房需要予測手段は、この修正された空調機器利
用率データを用いて潜在的需要量を補正し、修正された
予想外気温と補正された潜在的需要量とに基づいて翌日
の各一定時間当たりの冷暖房需要量を求めることを特徴
とする、請求項３記載の冷暖房需要予測装置。