WO2013039171A1 - 省エネ評価装置、省エネ評価方法、サーバ装置、プログラム - Google Patents

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WO2013039171A1
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unit
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period
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浩一 高岡
弘記 西川
孝 栗尾
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パナソニック株式会社
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    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"

Definitions

  • the present invention relates to an energy-saving evaluation device, an energy-saving evaluation method, a server device, and a program for classifying actual values of energy usage at target consumers according to energy usage.
  • Document 1 describes that, in designing an energy saving system, estimating the amount of energy used for each application of energy (for electric energy, for each item such as air conditioning, lighting, and outlet).
  • energy for electric energy, for each item such as air conditioning, lighting, and outlet.
  • the system described in Document 1 preliminarily estimates the composition ratio of the energy usage by use with respect to the total energy consumption from the composition ratio data by use stored in the storage means, and uses this composition ratio for each application ( Estimate (calculate) the energy usage for each device.
  • the amount of energy used for heating and cooling varies greatly depending on the season.
  • the composition ratio of energy usage by application to the total energy usage is not the same throughout the year, but varies from month to month. Become. Therefore, in a simple simulation that classifies the overall energy usage by application according to the composition ratio data by application, the deviation from the estimated actual energy usage by application is relatively large depending on the month. There is a possibility.
  • the amount of energy used in summer when the overall amount of energy used is relatively large, such as a refrigerator-freezer, in addition to an air conditioning load.
  • the amount of energy used for loads other than air conditioning is calculated up to the month with the lowest amount of energy used in one year. It is regarded.
  • the energy usage increased by the refrigerator-freezer in the summer as described above is erroneously determined as the energy usage in the cooling / heating load.
  • the present invention has been made in view of the above reasons, and without using individual measurement equipment for each energy application, can improve the estimation accuracy of energy usage by application, energy-saving evaluation method, server
  • An object is to provide a device and a program.
  • the energy-saving evaluation apparatus of the present invention includes an actual value input unit that inputs an actual value of energy usage at a target consumer for each unit period into which a predetermined target period is divided into a plurality of target periods, and the actual result input unit.
  • a classification estimation unit that classifies the input actual value according to use of energy, the classification estimation unit using a model case in which the energy usage for each unit period in the target period is classified according to the use,
  • a first processing unit that obtains a composition ratio for each application of energy usage over the entire target period, and an actual value of the energy usage over the entire target period for each application with the composition ratio obtained by the first processing unit.
  • a second processing unit that apportions to each other, and an energy usage amount of the remaining usages excluding one usage among the energy usage amounts for each usage apportioned by the second processing unit,
  • a third processing unit that apportions each unit period with a constituent ratio of the energy usage of the same use in Dell Case for each unit period, and the third processing unit from the actual value of energy usage for each unit period.
  • a fourth processing unit that estimates the remaining amount obtained by subtracting the amount of energy used divided in step 1 as the amount of energy used for the one application in the same unit period.
  • condition input unit that inputs condition information about the target consumer including the scale and usage pattern of the target consumer, and a model generation unit that obtains the model case based on the condition information It is desirable to provide.
  • the one application is for operation of an air conditioner.
  • the target is obtained by using the effect storage unit that stores in advance the reduction rate of the energy consumption when energy saving measures are taken, and the reduction rate and the classification result of the classification estimation unit. It is more desirable to further include an effect estimating unit that estimates an energy saving effect when the energy saving measure is applied to a consumer.
  • the effect estimation unit is configured to estimate the energy saving effect for each application.
  • the actual value of energy consumption at the target customer for each unit period divided into a plurality of predetermined target periods is input for the target period, and in the actual record input process A classification estimation process for classifying the input actual value according to the use of energy, the classification estimation process using a model case in which the energy usage for each unit period in the target period is classified according to the use, A first processing step for obtaining a composition ratio for each application of the energy usage amount in the entire target period, and an actual value of the energy usage amount in the entire target period for each application in the composition ratio obtained in the first processing step.
  • the energy of the remaining uses except for one use among the second treatment process that is apportioned and the energy usage amount for each use apportioned in the second process.
  • a third processing step that apportions the usage amount for each unit period by the composition ratio for each unit period of the energy usage of the same use in the model case.
  • a fourth processing step of estimating a residual amount obtained by subtracting the energy usage apportioned in the third processing step as the energy usage amount of the one application in the same unit period.
  • the server device includes a communication unit capable of communicating with a user terminal, and an actual value of energy usage at a target consumer for each unit period obtained by dividing a predetermined target period into a plurality of the user terminals.
  • a classification estimation unit that classifies the actual value according to use of energy when input for the target period at the terminal, and the classification estimation unit classifies the energy usage for each unit period in the target period according to the use Using the model case, the first processing unit for obtaining the composition ratio of the energy usage amount for the entire target period for each application, and the actual value of the energy usage amount for the entire target period in the first processing unit
  • a second processing unit that apportions for each use with the obtained composition ratio, and an energy for the remaining uses excluding one use out of the energy usage for each application apportioned by the second processing unit.
  • -A third processing unit that apportions the usage amount for each unit period by the composition ratio of the energy usage of the same use in the model case for each unit period, and the actual value of the energy usage for each unit period.
  • a fourth processing unit that estimates the remaining amount obtained by subtracting the amount of energy usage apportioned by the third processing unit as the energy usage amount of the one application in the same unit period.
  • the program according to the present invention includes a result input unit that inputs a result value of energy usage at a target consumer for each unit period obtained by dividing a predetermined target period into a plurality of target periods; A first processing unit that obtains a composition ratio for each usage of energy usage in the entire target period using a model case in which the energy usage for each unit period is classified by energy usage, and energy usage in the entire target period The second processing unit that apportions the actual value of the amount for each use with the composition ratio obtained by the first processing unit, and one use among the energy usage for each use apportioned by the second processing unit The energy usage of the remaining uses excluding the unit period is the component ratio of the energy usage of the same use in the model case for each unit period.
  • the third processing unit that apportions to each other, and for each unit period, the remaining amount obtained by subtracting the energy usage apportioned by the third processing unit from the actual value of the energy usage amount is used in the one unit period. It functions as a fourth processing unit that estimates the amount of energy used.
  • FIG. It is a block diagram which shows schematic structure of the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows operation
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is explanatory drawing which shows the specific example which estimates the energy-saving effect with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. 2 It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 2 It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 2 It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 2 It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 1 It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 2 It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 2.
  • FIG. 1 It is explanatory drawing which shows the specific example which classifies energy usage according to an application with the energy-saving evaluation apparatus which concerns on Embodiment 2.
  • the energy-saving evaluation apparatus is used to evaluate the amount of energy such as electricity and gas used by a target consumer, for example, in offices, factories, stores such as convenience stores and supermarkets.
  • the energy saving evaluation apparatus 1 includes a result input unit 11 that inputs a result value of energy usage in a target consumer, a classification estimation unit 10 that classifies the input result value according to use of energy, and It has. Furthermore, the energy-saving evaluation apparatus 1 of the present embodiment includes a condition input unit 12 that inputs condition information described later and a model generation unit 13 that generates a model case described later. Furthermore, in this embodiment, the effect storage part 14, the effect estimation part 15, and the presentation part 16 mentioned later are provided in the energy-saving evaluation apparatus 1. FIG.
  • the energy-saving evaluation device 1 is composed of a computer having a CPU and a memory as main components and having various interfaces of a display device and an input device (keyboard, mouse, etc.).
  • the computer executes the above-mentioned program by executing a predetermined program. Implement the functions of each part.
  • a server device connected to a network such as the Internet and configured to be able to communicate with a user terminal may be used instead of the energy saving evaluation device 1.
  • the actual record input unit 11 records the actual value of energy usage at the target consumer for each unit period (referred to as “one month” here) divided into a predetermined target period (referred to as “one year” here). Are input for the target period.
  • the amount of energy used here is the amount of energy used by the entire target consumer, that is, the amount used in a state that is not divided by application. That is, for example, the user inputs the actual value of the amount of energy used for each month described in, for example, an electricity bill or a gas bill for the target period (one year).
  • the achievement input unit 11 uses a computer display (not shown) and an input device (not shown) for the user interface. Therefore, the user can input the actual value of energy usage into the actual result input unit 11 by inputting the actual value of energy usage from the input device in an interactive manner according to the display on the display.
  • the record input unit 11 outputs the record value of the energy usage input in this manner to the classification estimation unit 10.
  • the classification estimation unit 10 classifies the actual energy usage value for each month according to the use by using the actual energy usage value input by the actual input unit 11 and the model case generated by the model generation unit 13. And estimate the breakdown of usage.
  • the use here means how energy is used, that is, what kind of load (facility, device, equipment) is used (consumed) by the target consumer.
  • the energy is electricity and “air conditioning” for operating the air conditioner, “lighting” for lighting the lighting device, “outlet” consumed by the equipment connected to the outlet, and the rest
  • An example will be described in which actual values are classified into four uses of “others” that are consumed by a load of “1”.
  • the classification estimation unit 10 estimates the breakdown of the usage from the actual value of the energy usage of the entire target consumer, compared to the case of introducing individual measuring equipment for each usage, The burden on the user in terms of cost and management is reduced.
  • the classification estimation unit 10 includes a first processing unit 101, a second processing unit 102, a third processing unit 103, and a fourth processing unit 104.
  • the classification estimation unit 10 classifies the actual value of energy usage in the entire target consumer by use by performing calculations in the first to fourth processing units 101 to 104. The method by which the classification estimation unit 10 classifies the actual value into the amount of energy used for each application will be described in detail later.
  • the condition input unit 12 receives an input of condition information about the target consumer necessary for generating a model case.
  • the condition information here includes at least the scale (total floor area and number of floors) of the target consumer and the usage pattern (office, factory, convenience store, etc.).
  • the condition information is roughly classified into building information related to a building and facility information related to facilities / devices installed in the building. Building information includes area, usage time (business hours), average number of people in the building, floor area by department, etc., and facility information includes the type of equipment and devices that are operating, and the type of air conditioning (hot water type floor heating, air conditioner) Etc.) and water heater systems (electric heating, heat pump, etc.).
  • the condition input unit 12 uses a computer display and an input device for a user interface. Therefore, the user can input the condition information necessary for the target consumer to the condition input unit 12 by inputting the condition information from the input device interactively according to the display on the display.
  • the condition input unit 12 outputs the condition information input in this way to the model generation unit 13.
  • the condition input unit 12 may be divided into a building condition input unit used for inputting building information and an equipment condition input unit used for inputting facility information.
  • the model generation unit 13 obtains a model case in which the energy usage for each unit period in the target period is classified according to the use of energy based on the condition information input by the condition input unit 12.
  • the model case here is the result of simulating the energy usage by application based on statistical data for model customers whose conditions (scale, usage, etc.) specified in the condition information are the same as the target customer Consists of.
  • the target period is one year
  • the unit period is one month
  • the classification estimation unit 10 sets the actual value of energy usage for each month (unit period) for one year (target period) to “air conditioning”. , “Lighting”, “outlet”, and “other”. Therefore, the model generation unit 13 obtains, as a model case, a simulation result obtained by classifying the energy usage of each month for one year by the model consumer into the above four uses in accordance with the classification estimation unit 10.
  • the model generation unit 13 in the present embodiment uses energy in each application estimated from various conditions for each month for the model consumer corresponding to the input condition information of the target consumer. Simulate quantity. For example, for the “air conditioning” application that is used for operating an air conditioner (cooling and heating), the model generation unit 13 provides details such as the average sunshine hours and average temperature of the corresponding month in the model customer area (target consumer area). Use this information to simulate energy usage.
  • the model generation unit 13 uses detailed information related to the usage status of the lighting device and the outlet in the corresponding month for the model consumer. Execute energy consumption simulation. For example, the model generation unit 13 uses the energy of the “lighting” and “outlet” in each department according to the use of, for example, the product of the floor area, the basic unit, and the usage time for each department of the model consumer. Ask for.
  • the model generation unit 13 performs an energy usage simulation using information such as the type of load (equipment, device, equipment) actually operated by the model consumer. That is, the model generation unit 13 depends on whether there is a load such as a hot water supply facility, a ventilation fan, a lifting / lowering facility (elevator), a water supply / drainage facility, and a vending machine, in addition to an air conditioner, a lighting device, and an electrical device connected to an outlet. Find the energy consumption of “Others”.
  • the model generation unit 13 is a product of, for example, the average number of people in a model customer in the corresponding month, the average amount of hot water used per person, and the basic unit (energy required for boiling water in a unit amount). To obtain the amount of energy used in the hot water supply system.
  • the model generation unit 13 determines the energy usage for each usage of “air conditioning”, “lighting”, “outlet”, and “others” for each month for the model consumer having the same conditions as the target consumer. Simulate.
  • the model generation unit 13 repeats such monthly simulation for one year, thereby generating a model case in which the monthly energy usage for one year at the model consumer is classified into the above four applications.
  • the model generation unit 13 outputs the obtained model case to the classification estimation unit 10.
  • the model generation unit 13 when generating the model case, sums up the energy usage of the model consumer for one year for each usage, thereby obtaining the energy consumption of the model customer for each year for each usage. (Annual energy consumption) is also calculated along with the model case. That is, the model generation unit 13 obtains the energy usage for each usage in the model consumer for each of the month (monthly) and the year (full year).
  • the model generation unit 13 actually measures and aggregates the energy usage by use for each month for a plurality of consumers having different conditions such as the scale and the usage pattern. A model case with conditions suitable for the house may be obtained. In this case, since the model case is generated based on the energy usage actually measured by the consumer, the model generation unit 13 obtains a highly reliable model case that also reflects circumstances that are difficult to reflect in the simulation. be able to.
  • the model generation unit 13 stores the generated model case in a memory (not shown) in association with the target consumer, and thereafter, the model case corresponding to the target consumer only by specifying the target consumer. May be configured to read out.
  • the model case necessary for the classification of the energy usage amount at the classification estimation unit 10 is specified only by inputting the user ID and the like thereafter. There is an advantage that it does not take time to re-input condition information.
  • the model generation unit 13 since the model generation unit 13 may generate a model case to be applied to the same target consumer only once, the model generation unit 13 is compared with a case where a model case is generated many times for the same consumer. The processing load is reduced.
  • the energy saving evaluation device 1 includes the condition input unit 12 and the model generation unit 13.
  • the configuration is not limited to this, and the condition input unit 12 and the model generation unit 13 are omitted from the energy saving evaluation device 1.
  • the energy-saving evaluation device 1 takes in a model case generated by an external simulation device and uses it in the classification estimation unit 10 or uses a specific model case registered in advance before product shipment in the classification estimation unit 10. It may also be a configuration. Or when the service which produces
  • the classification estimation unit 10 classifies the actual value according to the application by the configuration described below, using the actual value and model case of the monthly energy consumption.
  • the classification estimation unit 10 uses the model case in the first processing unit 101 to obtain the composition ratio for each usage of the energy usage over the entire target period (one year).
  • the classification estimation unit 10 since the model generation unit 13 has already obtained the energy consumption of the model consumer for the entire year for each use, the classification estimation unit 10 uses the result to determine the year-round energy consumption for the model consumer. The composition ratio of each energy usage is determined.
  • the classification estimation unit 10 uses the second processing unit 102 to obtain the actual value of the energy usage (the energy usage of the entire target consumer that is not divided according to the usage) over the entire target period (one year) as the first value. It is prorated according to the application using the composition ratio obtained by the processing unit 101. That is, the 2nd process part 102 apportions the actual value of the energy usage in the whole target consumer for the whole year for every use according to the composition ratio for every use of the energy usage in the model consumer for the whole year. In addition, the classification estimation part 10 totals the energy usage amount for every month input by the performance input part 11 before or after calculating
  • the classification estimation unit 10 determines the energy usage of the remaining usages except for one usage among the energy usages for each usage apportioned by the second processing unit 102 in the third processing unit 103 according to the model case. Prorate for each unit period (1 month). That is, the third processing unit 103 uses the energy usage of each application except for one application among the energy usages of each application allocated by the second processing unit 102 as the energy usage of the same application in the model case. Proportion is made for each month (unit period) by the composition ratio of each month (unit period). In other words, the actual energy usage for each application, except for the one application above, is distributed on a monthly basis at the same composition ratio as the model case. The remaining usages other than the one usage are assigned to the value.
  • the third processing unit 103 corrects the distribution of the energy usage amount of each application while maintaining the composition ratio for each application except the one application in the month to be corrected.
  • the classification estimation unit 10 causes the fourth processing unit 104 to subtract the energy usage amount prorated by the third processing unit 103 from the actual energy usage value for each unit period (one month). Is estimated to be the amount of energy used for the one application in the same unit period (same month). In other words, when the fourth processing unit 104 assigns each use other than the one use to the actual value of the energy usage amount of each month for the entire target consumer, the remaining amount to which no use has been assigned is assigned. The actual value is estimated as the amount of energy used for the one application. In other words, the fourth processing unit 104 assigns the one usage to the actual value of the remaining energy usage that was not assigned any usage by the third processing unit 103.
  • the classification estimation unit 10 first estimates the energy usage amount of each application except for one application for each unit period by the third processing unit 103, and the fourth processing unit 104 calculates the remaining amount as above. By estimating the amount of energy used for each application, the actual value of energy consumption is classified by application.
  • the one application assigned to the actual value of the remaining energy usage by the fourth processing unit 104 is “air conditioning”. That is, the amount of energy used for the “air conditioning” application varies greatly depending on the operation of the load (air conditioner), such as a change in set temperature, and is considered to be variable. Compared to this, the energy consumption of “lighting”, “outlet”, and “other” applications varies slightly depending on the load operation, but is not as large as that of “air conditioning” applications. It is considered fixed. Therefore, in this embodiment, the classification estimation unit 10 apportions energy usage for fixed “lighting”, “outlet”, and “other” applications first, and uses the remaining energy for variable “air conditioning” applications. By considering the amount used, the energy usage is classified with high accuracy.
  • the user inputs necessary condition information for the target consumer using the condition input unit 12 (S1 in FIG. 2). Furthermore, a user inputs the actual value of the energy usage of each month as shown in FIG. 3A using the actual result input unit 11 (S2 in FIG. 2). The actual value input at this time is the actual value of the energy usage amount of the entire target consumer that is not divided by use. As shown in FIG. 3B, the classification estimation unit 10 sums up the actual values for each month input in this manner, and as shown in FIG. ]).
  • the model generation unit 13 determines the energy usage amount for each month of the model consumer for one year based on the condition information input by the condition input unit 12, as shown in FIG. 4A. Then, model cases classified into four uses of outlet A3 and other A4 are obtained (S3 in FIG. 2). Further, the model generation unit 13 sums up the energy usage of the model case for one year for each usage, thereby obtaining the annual energy usage at the model consumer for each usage as shown in FIG. 4B (S4 in FIG. 2). ).
  • the breakdown of annual energy consumption in the model case is as follows: air conditioning A1 is 3878 [GJ], lighting A2 is 2856 [GJ], outlet A3 is 2059 [GJ], and other A4 is 1500 [GJ]. Illustrated.
  • the classification estimation unit 10 first obtains the composition ratio for each application as shown in FIG. 5A for the annual energy consumption (see FIG. 4B) at the model consumer in the first processing unit 101 (S5 in FIG. 2). : First processing step).
  • the “air conditioning” application is 37%
  • the “lighting” application is 28%
  • the “outlet” application is 20%
  • the “other” application is 15%.
  • the classification estimation unit 10 causes the second processing unit 102 to show the actual value of energy consumption for the full year (see FIG. 3B) in the configuration ratio obtained in the first processing step (S5) in FIG. 5B. As shown in FIG. 2, distribution is made according to usage (S6 in FIG. 2: second processing step).
  • the breakdown of the actual value of the annual energy consumption is 2721 [GJ] for air conditioning A1, 1994 [GJ] for lighting A2, 1440 [GJ] for outlet A3, and 1044 [GJ] for other A4. .
  • the classification estimation unit 10 has the same configuration as the model case for each application except the air conditioning A1 in the annual energy usage for each application obtained in the second processing step (S6) in the third processing unit 103. Proportion is made monthly by ratio (S7 in FIG. 2: third processing step). Then, the classification estimation unit 10 causes the fourth processing unit 104 to subtract the energy usage amount prorated in the third processing step (S7) from the actual energy usage value for each month (see FIG. 3A). Minutes are classified into air conditioning A1 (S8 in FIG. 2: fourth processing step). That is, the classification estimation unit 10 classifies the actual value of the energy usage amount for each month according to the usage (A1 to A4) as shown in FIG. 5C in the third processing step (S7) and the fourth processing step (S8). Then, the breakdown of the usage in the actual value is estimated.
  • the energy-saving evaluation apparatus 1 of this embodiment is provided with the effect memory
  • the actual performance value can be used for estimating the energy saving effect at the target consumer.
  • the effect storage unit 14 classifies and stores in advance the reduction rate of the energy consumption when energy saving measures are taken.
  • a number of energy saving measures are defined for each application, and based on the statistical data of model customers, the energy saving effect that can be expected from each energy saving measure is calculated by simulation and a list of measures is created as a reduction rate database. 14.
  • energy saving measures here include the operation of loads that do not require special investment (for example, “lights off during lunch breaks for lighting devices”) and the repair / update of loads that involve investments (for example, lighting devices). "Introduction of human sensor").
  • the countermeasure list can be displayed on a display device (not shown) by the presentation unit 16, and the user operates the input device (not shown) while viewing the displayed countermeasure list to display the countermeasure list.
  • a desired energy saving measure can be selected from among them.
  • the presenting unit 16 recognizes the energy saving measure selected according to the operation input to the input device in a state where the measure list is displayed, and outputs the result (the selected energy saving measure) to the effect estimating unit 15. To do.
  • the presentation unit 16 is configured to be able to simultaneously select a plurality of energy saving measures and reselect energy saving measures.
  • the effect estimation unit 15 estimates the energy saving effect when the user selects the energy saving measure from the measure list and applies the selected energy saving measure to the target consumer.
  • the effect estimation unit 15 estimates the energy saving effect by the energy saving measure using the reduction rate stored in the effect storage unit 14 and the classification result in the classification estimation unit 10.
  • the effect estimator 15 uses the energy consumption for each application of “air conditioning”, “lighting”, “outlet”, and “others” classified by the classification estimator 10 and energy saving measures selected by the user. Energy saving effects are calculated individually for each application using the corresponding reduction rate on the countermeasure list.
  • the effect estimation part 15 calculates the energy-saving effect in the whole object consumer by totaling the energy-saving effect for every use.
  • the effect estimation unit 15 calculates an energy saving effect for each use as shown in FIG. Calculate the energy saving effect for the entire target consumer by summing up the energy saving effect. That is, the effect estimation unit 15 reads the reduction rate corresponding to the energy saving measure selected by the user for each use of “air conditioning”, “lighting”, and “outlet” from the effect storage unit 14 and uses these reduction rates. Calculate the energy saving effect for each application.
  • the effect estimation unit 15 uses the energy usage amount a estimated by the classification estimation unit 10 for each use of “air conditioning”, “lighting”, and “outlet”, and a ⁇ [1 ⁇ reduction rate] Calculate the energy consumption (energy saving effect) after reduction and estimate the calculation result as the energy saving effect.
  • the presentation unit 16 presents the energy saving effect estimated by the effect estimation unit 15 to the user by displaying it on a display (not shown).
  • the form in which the presentation unit 16 presents the energy saving effect is not particularly limited.
  • the energy saving effect (energy consumption that can be reduced) may be presented as numerical values for each use and for the entire consumer, as shown in FIG. Simple graphs may be displayed.
  • the presentation part 16 may show an energy-saving effect to a user by methods other than a display. Thereby, the user can know the standard of how much energy consumption can be reduced by the energy saving measure selected by the user.
  • the effect estimation unit 15 estimates the energy saving effect every time the energy saving measure is reselected, and presents the result to the user from the presentation unit 16. Thereby, the user can compare and examine a plurality of energy saving measures.
  • the presentation unit 16 is configured to present not only the energy saving effect estimated by the effect estimation unit 15 but also the classification result of the classification estimation unit 10 to the user.
  • the presentation unit 16 switches between a breakdown by use for the annual energy use as shown in FIG. 5B and a breakdown by use for the monthly energy use as shown in FIG. 5C. Configured to be presented.
  • the classification estimation unit 10 classifies the actual energy usage amount of the entire target consumer in the target period and the energy usage amount for each unit period in the target period according to usage. Using actual model cases, the actual values are classified by use. That is, the classification estimation unit 10 first classifies the actual values in the target period for each application in the first processing unit 101 and the second processing unit 102, and determines the energy usage amount of each application excluding one application, In the third processing unit 103, distribution is made for each unit period according to the model case.
  • the classification estimation part 10 estimates the breakdown of a use using the actual value of the energy usage of the whole object consumer input with the performance input part 11, it introduces a measuring device according to a use. Compared to the case, the burden on the user in terms of cost and management is reduced.
  • this embodiment is different from the simple simulation that classifies the energy usage of the entire target customer in the target period according to the use according to the composition ratio data according to the use. The deviation from the actual value of the energy consumption of is less.
  • the classification estimation unit 10 apportions the amount of energy used for each application for each unit period at the same configuration ratio as the model case. Therefore, the upper limit is not set by the actual value of a specific unit period, and the deviation
  • a method of classifying the actual value of energy usage for every application by the unit period by the composition ratio for each application unit period in the model case may be considered.
  • the energy usage for the entire target consumer is prorated for each unit period at the same composition ratio as the model case, so the energy usage for each unit period after prorated is It may not match the actual value entered for each unit period, and it lacks reliability.
  • the energy-saving evaluation apparatus 1 of the present embodiment first classifies the energy usage of each remaining application except for one application in the third processing unit 103, and then the remainder in the fourth processing unit 104. It is estimated that the amount of energy used for the above one purpose. Therefore, the energy usage amount in each unit period after the prorated amount coincides with the input actual value in each unit period, and the reliability is increased.
  • the energy-saving evaluation apparatus 1 since the energy-saving evaluation apparatus 1 according to the present embodiment includes the model generation unit 13 that obtains a model case based on the condition information input by the condition input unit 12, the condition of the target consumer input by the user himself / herself It is possible to apply model cases that fall under. Therefore, the classification estimation unit 10 can classify the energy usage according to the use by using the model case corresponding to the actual scale and usage pattern of the target consumer, and the reliability of the classification result becomes high.
  • the energy-saving evaluation apparatus 1 is provided with the effect estimation part 15 which estimates the energy-saving effect at the time of applying an energy-saving measure to an object consumer, a user refers to the estimated energy-saving effect and performs an energy-saving measure. There is an advantage that it becomes easy to imagine the merit by applying.
  • the effect estimation part 15 estimates the energy-saving effect at the time of taking an energy-saving measure for every use of energy. Therefore, the effect estimation unit 15 estimates an energy saving effect close to the effect obtained when the energy saving measure is actually taken even if the energy saving effect that can be actually expected by the energy saving measure is not uniform for all uses and differs for each use. be able to.
  • the unit period is not limited to one month, and may be a period in which the target period is divided into a plurality of periods, for example, three months, two weeks, one week, or the like. Further, the target period is not limited to one year, and may be a set of a plurality of unit periods, and may be, for example, half a year, three months, one month, or the like.
  • category estimation part 10 simulates the energy usage in each use about the model consumer with a common condition with an object consumer, when classifying the actual value of energy usage according to a use.
  • the model case obtained is used.
  • the classification estimation unit 10 may use a simpler model case when a very high accuracy is not required, such as when obtaining a guideline for energy usage by application.
  • the classification estimation unit 10 when the classification estimation unit 10 obtains a guideline for energy consumption for each month for “air-conditioning”, “lighting”, “outlet”, and “others”, it is used per business day for applications other than “air-conditioning”.
  • a model case assuming that the amount of energy used is constant can be used.
  • energy usage per business day is defined for each application of “lighting”, “outlet”, and “other”, and the energy usage by application depends on the number of business days in each month. Decide on a monthly basis.
  • the classification estimation unit 10 will apportion the energy usage for each application of “lighting”, “outlet”, and “other” according to the number of business days of each month in the third processing unit 103. Become.
  • the classification estimation unit 10 is the same as the above-described embodiment in that the fourth processing unit 104 estimates the remaining amount as the energy usage amount for “air conditioning”.
  • the classification estimation unit 10 uses the actual values of energy consumption as “air conditioning”, “lighting”, “outlet”, and “others” for the operation of the freezer / refrigeration facility. It is different from the energy-saving evaluation apparatus of Embodiment 1 in that it is classified into a total of five applications including “refrigeration”. In the present embodiment, it is assumed that a store such as a convenience store or a supermarket having a freezing / refrigeration facility is a target consumer.
  • the same configurations as those of the first embodiment are denoted by common reference numerals, and description thereof will be omitted as appropriate.
  • the model generation unit 13 sets the energy consumption of each month for the model consumer to “air conditioning”, “lighting”, “outlet”, “refrigeration / refrigeration” in accordance with the classification estimation unit 10. ”And“ Other ”are obtained as model cases. More specifically, the model generation unit 13 uses the floor area and the basic unit for each department (such as meat and fresh fish departments in a supermarket) with a freezing and refrigeration facility in a model customer, for example, for “freezing and refrigeration” applications. The energy consumption is obtained by the product of
  • the model generation unit 13 uses energy for each usage of “air conditioning”, “lighting”, “outlet”, “refrigeration / refrigeration”, and “others” for model consumers that have the same conditions as the target consumer. Simulate quantity monthly.
  • the model generation unit 13 repeats such monthly simulation for one year, thereby generating a model case in which the monthly energy usage for one year at the model consumer is classified into the above five uses.
  • the model generation unit 13 outputs the obtained model case to the classification estimation unit 10.
  • the one application assigned to the actual value of the remaining energy usage by the fourth processing unit 104 is “air conditioning” as in the first embodiment.
  • the amount of energy used for the “refrigeration” application varies slightly depending on the load operation, but does not change as much as the “air conditioning” application, and is considered to be fixed compared to the “air conditioning” application. Therefore, in the present embodiment, the classification estimation unit 10 apportions the energy usage amount for fixed “lighting”, “outlet”, “refrigeration / refrigeration”, and “others” first, and the remaining variable “ By considering energy usage for “air conditioning” applications, it is possible to classify energy usage with high accuracy.
  • the user inputs necessary condition information about the target consumer using the condition input unit 12. Furthermore, the user inputs the actual value of the energy usage amount for each month as shown in FIG.
  • the actual value input at this time is the actual value of the energy usage amount of the entire target consumer that is not divided by use.
  • the classification estimation unit 10 sums up the actual values for each month input in this way, and as shown in FIG. 7B, the actual value of energy consumption for the entire year of the target consumer (here, 17941 [GJ ]).
  • model generation unit 13 calculates the energy usage amount of each month for the model consumer for one year based on the condition information input by the condition input unit 12 as shown in FIG. 8A. Then, model cases classified into five uses of outlet A3, refrigerated refrigerator A5, and other A4 are obtained. Furthermore, the model generation unit 13 obtains the annual energy usage at the model consumer for each usage as shown in FIG. 8B by summing the energy usage of the model case for one year for each usage. In FIG.
  • air conditioner A1 is 3962 [GJ]
  • illumination A2 is 3865 [GJ]
  • outlet A3 is 1051 [GJ]
  • refrigerated refrigerator A5 is 7334 [GJ]
  • other A4 Exemplifies a case where 3 is 3150 [GJ].
  • the classification estimation unit 10 first obtains the composition ratio for each application as shown in FIG. 9A for the annual energy consumption (see FIG. 8B) in the model consumer in the first processing unit 101 (first processing step). ).
  • the “air conditioning” application is 21%
  • the “lighting” application is 19%
  • the “outlet” application is 5%
  • the “refrigeration” application is 39%
  • the “others”. The usage is 16%.
  • the classification estimation unit 10 uses the second processing unit 102 as shown in FIG. 9B with the actual value (see FIG. 7B) of the energy consumption amount for the full year as a component ratio obtained in the first processing step. Proportionately (second processing step).
  • the breakdown of the actual value of annual energy consumption is 3706 [GJ] for air conditioning A1, 3447 [GJ] for lighting A2, 983 [GJ] for outlet A3, 6884 [GJ] for freezing and refrigeration A5,
  • A4 is 2921 [GJ].
  • the classification estimation unit 10 in the third processing unit 103 at the same composition ratio as the model case for each use excluding the air conditioning A1 among the annual energy usage for each use obtained in the second processing process. Proportionately for each (third processing step). Then, in the fourth processing unit 104, the classification estimation unit 10 subtracts the remainder obtained by subtracting the energy usage prorated in the third processing process from the actual value of energy usage for each month (see FIG. 7A). It classify
  • the application of energy to be classified by the classification estimation unit 10 can be easily changed by changing the model case to be applied. Therefore, for example, the user can estimate the energy usage for each application by using the energy saving evaluation apparatus 1 having the same specifications in an office without a freezing / refrigeration facility and a supermarket having a freezing / refrigeration facility.
  • the server device (not shown) is connected to a network such as the Internet, and is configured to be capable of bidirectional communication with a user terminal (not shown) composed of a personal computer or the like.
  • This server device includes functions of a classification estimation unit, a model generation unit, an effect storage unit, an effect estimation unit, and a presentation unit, as in the energy saving evaluation device 1 described above.
  • the classification estimation unit includes a first processing unit, a second processing unit, and a second processing unit. It functions as a processing unit, a third processing unit, and a fourth processing unit.
  • the server device includes a communication unit capable of bidirectional communication with the user terminal.
  • This server device when the actual value of energy usage at the target consumer is input for the target period at the user terminal, acquires this actual value at the communication unit and inputs it to the classification estimation unit. Further, when the condition information is input at the user terminal, the server device acquires the condition information at the communication unit and inputs it to the model generation unit. Since the operations of the classification estimation unit and the model generation unit are the same as those described in the above embodiments, description thereof is omitted here.
  • the presentation unit of the server device presents the classification result in the classification estimation unit and the estimation result in the effect estimation unit to the user terminal through the communication unit.
  • the server device preferably has a function as a Web server.
  • the user can be provided with the above-described services (presentation of the classification result in the classification estimation unit and the estimation result in the effect estimation unit) using a general computer having a function as a Web browser as a user terminal. it can.
  • a server device when a server device is used in place of the energy saving evaluation device 1, a change in service content provided by the server device, for example, addition of a model case, addition or correction of energy saving measures, etc. Has the advantage that it can be done easily.

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Abstract

　分類推定部１０は、第１処理部１０１にて、モデルケースから通年でのエネルギー使用量の用途ごとの構成比率を求め、第２処理部１０２にて、通年でのエネルギー使用量の実績値を第１処理部１０１で求めた構成比率で用途ごとに案分する。さらに、分類推定部１０は、第３処理部１０３にて、第２処理部１０２で求めたエネルギー使用量のうち一の用途を除く用途のエネルギー使用量を、モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の月ごとの構成比率で月ごとに案分する。さらに、分類推定部１０は、第４処理部１０４にて、月ごとに、エネルギー使用量の実績値から第３処理部１０３で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同月における上記一の用途のエネルギー使用量と推定する。これにより、省エネ評価装置１は、エネルギーの用途別に個別の計測機器を用いることなく、用途別のエネルギー使用量の推定精度を向上させることができる。

Description

省エネ評価装置、省エネ評価方法、サーバ装置、プログラム
　本発明は、対象需要家でのエネルギー使用量の実績値をエネルギーの用途別に分類する省エネ評価装置、省エネ評価方法、サーバ装置、プログラムに関する。
　従来から、たとえばコンビニエンスストアやスーパーマーケット等の店舗において、空調機や冷凍機等の機器のエネルギーの有効利用を図り、店舗全体のエネルギー使用量（消費量）を削減、最適化した省エネシステムが提供されている。この種の省エネシステムをユーザ（顧客）に提案するために、その省エネ効果を算出（試算）することが考えられている（文献１：日本国特許公開２００２－２０２９９８号公報参照）。
　文献１には、省エネシステムの設計にあたり、エネルギーの用途別（電気エネルギーであれば、空調、照明、コンセントなどの項目別）のエネルギー使用量を推定することが記載されている。用途別のエネルギー使用量を推定するためには用途別に個別の計測機器を用いてエネルギー使用量を用途ごとに計測することも考えられるが、この場合、用途別に計測機器の導入が必要であるため、費用面、管理面でのユーザの負担が大きくなる。文献１に記載のシステムは、記憶手段に記憶された用途別構成比データから、全体のエネルギー使用量に対する用途別のエネルギー使用量の構成比を予め推定し、この構成比を用いて用途別（機器毎）のエネルギー使用量を推定（算出）する。
　ただし、たとえば冷暖房でのエネルギー使用量は季節によって大きく変わるので、実際には、全体のエネルギー使用量に対する用途別のエネルギー使用量の構成比は、１年中同じではなく月ごとに変動することになる。したがって、全体でのエネルギー使用量を用途別の構成比データに応じて用途別に分類する単純なシミュレーションでは、月によっては、推定された用途別のエネルギー使用量の実績値からのずれが比較的大きくなる可能性がある。
　一方、月ごとの全体のエネルギー使用量（消費量）から、用途（負荷種類）別のエネルギー使用量を算出する方法も提案されている（文献２：日本国特許公開２０００－１６２２５３号公報参照）。文献２には、１年間で最低となる月の全体のエネルギー使用量を、冷暖房負荷以外の負荷でのエネルギー使用量とし、他の月の冷暖房以外の負荷のエネルギー使用量を統計的データに基づいて算出することが記載されている。文献２に記載の方法は、冷暖房以外の負荷によるエネルギー使用量を算出し、残りを、冷暖房（冷房または暖房）負荷によるエネルギー使用量として、月ごとの全体のエネルギー使用量から用途別のエネルギー使用量を算出する方法である。
　ところで、文献２に記載の方法では、エネルギー使用量が１年間で最低となる月の実績値によって、冷暖房以外の負荷のエネルギー使用量の上限が決まるので、依然として、用途別のエネルギー使用量の算出値の実績値からのずれは大きくなる可能性がある。
　たとえば、コンビニエンスストアなどで使用される負荷の中には、冷暖房負荷以外でも冷凍冷蔵庫のように、全体のエネルギー使用量が比較的多い夏季にエネルギー使用量が大きくなる負荷がある。しかし、上記方法では、１年間でエネルギー使用量が最低の月を上限として冷暖房以外の負荷のエネルギー使用量が算出されるので、同月を超える分のエネルギー使用量は全て冷暖房負荷のエネルギー使用量とみなされる。その結果、上述のように夏季に冷凍冷蔵庫により増加したエネルギー使用量が、冷暖房負荷でのエネルギー使用量として誤って判断されることになる。
　本発明は上記事由に鑑みて為されており、エネルギーの用途別に個別の計測機器を用いることなく、用途別のエネルギー使用量の推定精度を向上させることができる省エネ評価装置、省エネ評価方法、サーバ装置、プログラムを提供することを目的とする。
　本発明の省エネ評価装置は、所定の対象期間を複数に区分した単位期間ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値を、前記対象期間分入力する実績入力部と、前記実績入力部で入力された実績値をエネルギーの用途別に分類する分類推定部とを備え、前記分類推定部は、前記対象期間における前記単位期間ごとのエネルギー使用量が前記用途別に分類されたモデルケースを用いて、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の前記用途ごとの構成比率を求める第１処理部と、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の実績値を、前記第１処理部で求めた構成比率で前記用途ごとに案分する第２処理部と、前記第２処理部で案分した前記用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、前記モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の前記単位期間ごとの構成比率で前記単位期間ごとに案分する第３処理部と、前記単位期間ごとに、エネルギー使用量の実績値から前記第３処理部で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間における前記一の用途のエネルギー使用量と推定する第４処理部とを有することを特徴とする。
　この発明によれば、エネルギーの用途別に個別の計測機器を用いることなく、用途別のエネルギー使用量の推定精度を向上させることができるという利点がある。
　この省エネ評価装置において、前記対象需要家の規模および使用形態を含む前記対象需要家についての条件情報を入力する条件入力部と、前記条件情報に基づいて前記モデルケースを求めるモデル生成部とをさらに備えることが望ましい。
　この省エネ評価装置において、前記一の用途は、空調装置の運転用であることがより望ましい。
　この省エネ評価装置において、省エネ対策を施した場合のエネルギー使用量の削減率を前記用途ごとに予め記憶している効果記憶部と、当該削減率および前記分類推定部の分類結果を用いて前記対象需要家に前記省エネ対策を施した場合の省エネ効果を推定する効果推定部とをさらに備えることがより望ましい。
　この省エネ評価装置において、前記効果推定部は、前記用途ごとに前記省エネ効果を推定するように構成されていることがより望ましい。
　本発明の省エネ評価方法は、所定の対象期間を複数に区分した単位期間ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値を、前記対象期間分入力する実績入力過程と、前記実績入力過程で入力された実績値をエネルギーの用途別に分類する分類推定過程とを備え、前記分類推定過程は、前記対象期間における前記単位期間ごとのエネルギー使用量が前記用途別に分類されたモデルケースを用いて、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の前記用途ごとの構成比率を求める第１処理過程と、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の実績値を、前記第１処理過程で求めた構成比率で前記用途ごとに案分する第２処理過程と、前記第２処理過程で案分した前記用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、前記モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の前記単位期間ごとの構成比率で前記単位期間ごとに案分する第３処理過程と、前記単位期間ごとに、エネルギー使用量の実績値から前記第３処理過程で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間における前記一の用途のエネルギー使用量と推定する第４処理過程とを有することを特徴とする。
　本発明のサーバ装置は、利用者端末との間で通信可能な通信部と、所定の対象期間を複数に区分した単位期間ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値が、前記利用者端末で前記対象期間分入力されると当該実績値をエネルギーの用途別に分類する分類推定部とを備え、前記分類推定部は、前記対象期間における前記単位期間ごとのエネルギー使用量が前記用途別に分類されたモデルケースを用いて、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の前記用途ごとの構成比率を求める第１処理部と、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の実績値を、前記第１処理部で求めた構成比率で前記用途ごとに案分する第２処理部と、前記第２処理部で案分した前記用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、前記モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の前記単位期間ごとの構成比率で前記単位期間ごとに案分する第３処理部と、前記単位期間ごとに、エネルギー使用量の実績値から前記第３処理部で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間における前記一の用途のエネルギー使用量と推定する第４処理部とを有することを特徴とする。
　本発明のプログラムは、コンピュータを、所定の対象期間を複数に区分した単位期間ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値を、前記対象期間分入力する実績入力部、前記対象期間における前記単位期間ごとのエネルギー使用量がエネルギーの用途別に分類されたモデルケースを用いて、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の前記用途ごとの構成比率を求める第１処理部、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の実績値を、前記第１処理部で求めた構成比率で前記用途ごとに案分する第２処理部、前記第２処理部で案分した前記用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、前記モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の前記単位期間ごとの構成比率で前記単位期間ごとに案分する第３処理部、前記単位期間ごとに、エネルギー使用量の実績値から前記第３処理部で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間における前記一の用途のエネルギー使用量と推定する第４処理部として機能させる。
実施形態１に係る省エネ評価装置の概略構成を示すブロック図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置の動作を示す説明図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態１に係る省エネ評価装置によって省エネ効果を推定する具体的例を示す説明図である。 実施形態２に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態２に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態２に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態２に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態２に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態２に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。 実施形態２に係る省エネ評価装置によってエネルギー使用量を用途別に分類する具体的例を示す説明図である。
　（実施形態１）
　本実施形態の省エネ評価装置は、たとえばオフィスや工場、コンビニエンスストアやスーパーマーケット等の店舗などを対象需要家として、対象需要家における電気やガス等のエネルギーの使用量を評価するために用いられる。
　この省エネ評価装置１は、図１に示すように、対象需要家におけるエネルギー使用量の実績値を入力する実績入力部１１と、入力された実績値をエネルギーの用途別に分類する分類推定部１０とを備えている。さらに、本実施形態の省エネ評価装置１は、後述の条件情報を入力する条件入力部１２と、後述のモデルケースを生成するモデル生成部１３とを備えている。さらにまた、本実施形態では、後述する効果記憶部１４と、効果推定部１５と、提示部１６とが省エネ評価装置１に設けられている。
　ここでは、省エネ評価装置１は、ＣＰＵおよびメモリを主構成とし、表示器、入力装置（キーボード、マウス等）の各種インタフェースを具備するコンピュータからなり、コンピュータにて所定のプログラムを実行することにより上記各部の機能を実現する。あるいは、詳しくは後述するが、インターネットなどのネットワークに接続され利用者端末と通信可能に構成されたサーバ装置が、省エネ評価装置１の代わりに用いられてもよい。
　実績入力部１１は、所定の対象期間（ここでは「１年」とする）を複数に区分した単位期間（ここでは「１ヶ月」とする）ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値を、対象期間分入力するように構成されている。ここでいうエネルギー使用量は、対象需要家全体でのエネルギー使用量、つまり用途別に分かれていない状態の使用量である。つまり、ユーザは、たとえば電気やガスの料金の請求書などに記載されている各月のエネルギー使用量の実績値を、実績入力部１１から対象期間（１年）分入力する。
　実績入力部１１は、コンピュータの表示器（図示せず）および入力装置（図示せず）をユーザインタフェースに用いている。そのため、ユーザは、表示器の表示に従って対話方式で入力装置からエネルギー使用量の実績値を入力することにより、実績入力部１１にエネルギー使用量の実績値を入力することができる。実績入力部１１は、このようにして入力されたエネルギー使用量の実績値を分類推定部１０に出力する。
　分類推定部１０は、実績入力部１１で入力されたエネルギー使用量の実績値と、モデル生成部１３で生成されるモデルケースとを用いて、月ごとのエネルギー使用量の実績値を用途別に分類し、用途の内訳を推定する。ここでいう用途とは、エネルギーの使い道、つまりエネルギーが対象需要家においてどのような種類の負荷（設備、装置、機器）によって使用（消費）されるかを意味している。本実施形態では、エネルギーが電気で、且つ、空調装置の運転用である「空調」、照明装置の点灯用である「照明」、コンセントに接続された機器で消費される「コンセント」、その余の負荷で消費される「その他」の４用途に実績値を分類する場合を例に説明する。
　ところで、エネルギー使用量の実績値を用途別に分類する方法としては、用途別に個別の計測機器を用いてエネルギー使用量の実績値を用途ごとに計測する方法も考えられる。しかし、この場合、用途別に計測機器の導入が必要であるため、費用面、管理面でのユーザの負担は大きくなる。つまり、「空調」、「照明」、「コンセント」、「その他」の用途ごとに個別の電力量計（計測機器）を用いれば、エネルギー使用量の実績値を用途ごとに計測可能である。ただし、この場合、ユーザは複数の電力量計を導入し、且つ個々の電力量計の計測値を集計する必要があるため、ユーザの負担が大きくなる。これに対して、本実施形態では、分類推定部１０が対象需要家全体のエネルギー使用量の実績値から用途の内訳を推定するので、用途ごとに個別の計測機器を導入する場合に比べて、費用面、管理面でのユーザの負担は軽減される。
　この分類推定部１０は、第１処理部１０１と、第２処理部１０２と、第３処理部１０３と、第４処理部１０４とを有している。分類推定部１０は、これら第１～４処理部１０１～１０４にて演算を行うことにより、対象需要家全体でのエネルギー使用量の実績値を用途別に分類する。分類推定部１０が実績値を用途別のエネルギー使用量へ分類する方法については、後に詳しく説明する。
　条件入力部１２は、モデルケースを生成するために必要な、対象需要家についての条件情報の入力を受け付ける。ここでいう条件情報は、少なくとも対象需要家の規模（延床面積やフロア数）および使用形態（オフィス、工場、コンビニエンスストア等）を含む。本実施形態では、条件情報は、建物に関する建物情報と、建物に設置されている設備・装置に関する設備情報とに大別される。建物情報は、地域、利用時間（営業時間）、平均在館人数、部門別床面積などを含み、設備情報は、稼働している設備・装置の種類、冷暖房の方式（温水式床暖房、エアコン等）や給湯器の方式（電熱式、ヒートポンプ式等）などを含んでいる。
　条件入力部１２は、コンピュータの表示器および入力装置をユーザインタフェースに用いている。そのため、ユーザは、表示器の表示に従って対話方式で入力装置から条件情報を入力することにより、対象需要家について必要な条件情報を条件入力部１２に入力することができる。条件入力部１２は、このようにして入力された条件情報をモデル生成部１３に出力する。なお、条件入力部１２は、建物情報の入力に用いられる建物条件入力部と、設備情報の入力に用いられる設備条件入力部とに分かれていてもよい。
　モデル生成部１３は、条件入力部１２で入力された条件情報に基づいて、対象期間における単位期間ごとのエネルギー使用量がエネルギーの用途別に分類されたモデルケースを求める。ここでいうモデルケースは、条件情報にて特定される条件（規模、使用形態等）が対象需要家と同一であるモデル需要家について、統計データに基づいて用途別のエネルギー使用量をシミュレーションした結果からなる。本実施形態では、対象期間を１年、単位期間を１ヶ月とし、分類推定部１０は、１年（対象期間）分の各月（単位期間）のエネルギー使用量の実績値を、「空調」、「照明」、「コンセント」、「その他」の４つの用途に分類する。そのため、モデル生成部１３は、分類推定部１０に合わせて、モデル需要家での１年分の各月のエネルギー使用量を上記４つの用途に分類したシミュレーション結果を、モデルケースとして求める。
　具体的に説明すると、本実施形態におけるモデル生成部１３は、入力された対象需要家の条件情報に該当するモデル需要家について、月ごとに、種々の条件から推定される各用途でのエネルギー使用量をシミュレーションする。たとえば、空調装置（冷暖房）の運転用である「空調」用途に関しては、モデル生成部１３は、モデル需要家の地域（対象需要家の地域）における該当月の平均日照時間、平均気温などの詳細な情報を用いて、エネルギー使用量のシミュレーションを実施する。
　照明装置の点灯用である「照明」用途、並びに「コンセント」用途に関しては、モデル生成部１３は、モデル需要家での該当月の照明装置およびコンセントの使用状況に関連する詳細な情報を用いて、エネルギー使用量のシミュレーションを実施する。一例を挙げると、モデル生成部１３は、たとえばモデル需要家の部門別の床面積と原単位と利用時間との積によって、各部門での「照明」、「コンセント」の用途別のエネルギー使用量を求める。
　また、「その他」用途に関しては、モデル生成部１３は、モデル需要家で実際に稼働した負荷（設備、装置、機器）の種類などの情報を用いて、エネルギー使用量のシミュレーションを実施する。つまり、モデル生成部１３は、空調装置、照明装置、コンセントに接続される電気機器の他、たとえば給湯設備、換気扇、昇降設備（エレベータ）、給排水設備、自動販売機などの負荷の有無に応じて、「その他」のエネルギー使用量を求める。一例としては、モデル生成部１３は、たとえばモデル需要家における該当月の平均在館人数と１人当たりの湯の平均使用量と原単位（単位量の水の沸上に必要なエネルギー）との積によって、給湯設備でのエネルギー使用量を求める。
　このようにして、モデル生成部１３は、対象需要家と条件が共通するモデル需要家について、「空調」、「照明」、「コンセント」、「その他」の用途別のエネルギー使用量を月ごとにシミュレーションする。モデル生成部１３は、このような月ごとのシミュレーションを１年分繰り返すことにより、モデル需要家での１年分の月ごとのエネルギー使用量を上記４つの用途に分類したモデルケースを生成する。モデル生成部１３は、求めたモデルケースを分類推定部１０に出力する。
　さらに本実施形態では、モデル生成部１３は、モデルケースを生成する際、用途別にモデル需要家のエネルギー使用量を１年分合計することにより、用途ごとの通年でのモデル需要家のエネルギー使用量（年間エネルギー使用量）もモデルケースと併せて求める。つまり、モデル生成部１３は、月間（月別）と年間（通年）との各々について、モデル需要家での用途別のエネルギー使用量を求める。
　また、モデル生成部１３は、規模および使用形態等の条件が異なる複数の需要家を対象に、月ごとに用途別のエネルギー使用量を実際に計測して集計し、この集計結果から、対象需要家に合う条件のモデルケースを求めてもよい。この場合、モデルケースは、需要家で実際に計測されたエネルギー使用量に基づいて生成されるので、モデル生成部１３は、シミュレーションでは反映されにくい事情も反映された信頼性の高いモデルケースを求めることができる。
　ここにおいて、上述したモデルケースは、モデル生成部１３で一旦生成されると、同一の対象需要家に対しては繰り返し適用することができる。そこで、モデル生成部１３は、生成したモデルケースを対象需要家に対応付けてメモリ（図示せず）に記憶し、以降、対象需要家が指定されるだけでその対象需要家に対応するモデルケースを読み出すように構成されていてもよい。この構成では、ユーザは、条件入力部１２にて条件情報を一度入力すれば、以降はユーザＩＤなどを入力するだけで分類推定部１０でのエネルギー使用量の分類に必要なモデルケースを特定することができ、条件情報の再入力の手間が掛からないという利点がある。また、モデル生成部１３においても同一の対象需要家に適用するモデルケースの生成は一度で済むから、同一の需要家に対してモデルケースを何度も生成する場合に比べて、モデル生成部１３の処理負荷が軽くなる。
　なお、本実施形態では、省エネ評価装置１が条件入力部１２およびモデル生成部１３を有しているが、この構成に限らず、条件入力部１２、モデル生成部１３は省エネ評価装置１から省略されていてもよい。すなわち、省エネ評価装置１は、たとえば外部のシミュレーション装置で生成されたモデルケースを取り込んで分類推定部１０で用いたり、製品出荷前に予め登録されている特定のモデルケースを分類推定部１０で用いたりする構成であってもよい。あるいは、この種のモデルケースをシミュレーションにより生成するサービスが提供されている場合、省エネ評価装置１は、このサービスを利用して得られたモデルケースを入力し分類推定部１０で用いてもよい。
　ところで、分類推定部１０は、月ごとのエネルギー使用量の実績値とモデルケースとを用いて、以下に説明する構成により実績値を用途別に分類する。
　すなわち、分類推定部１０は、第１処理部１０１にてモデルケースを用いて、対象期間（１年間）全体におけるエネルギー使用量の用途ごとの構成比率を求める。本実施形態では、モデル生成部１３で、用途ごとにモデル需要家の通年でのエネルギー使用量が既に求められているので、分類推定部１０は、この結果を用いて、モデル需要家における通年でのエネルギー使用量の用途ごとの構成比率を求める。
　さらに、分類推定部１０は、第２処理部１０２にて、対象期間（１年間）全体におけるエネルギー使用量（用途別に分かれていない対象需要家全体でのエネルギー使用量）の実績値を、第１処理部１０１で求めた構成比率で用途ごとに案分する。つまり、第２処理部１０２は、対象需要家全体における通年でのエネルギー使用量の実績値を、モデル需要家における通年でのエネルギー使用量の用途ごとの構成比率に従って、用途ごとに案分する。なお、分類推定部１０は、第１処理部１０１で構成比率を求める前あるいは後に、実績入力部１１で入力された月ごとのエネルギー使用量を合計することにより、対象需要家全体における通年でのエネルギー使用量の実績値を求めるように構成されている。
　さらに、分類推定部１０は、第３処理部１０３にて、第２処理部１０２で案分した用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、モデルケースに従って単位期間（１ヶ月）ごとに案分する。つまり、第３処理部１０３は、第２処理部１０２で案分された各用途のエネルギー使用量のうち、一つの用途を除いた各用途のエネルギー使用量を、モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の月（単位期間）ごとの構成比率で月（単位期間）ごとに案分する。言い換えれば、上記一の用途を除く各用途のエネルギー使用量の実績値がモデルケースと同じ構成比率で月ごとに案分されることにより、対象需要家全体での月ごとのエネルギー使用量の実績値に、上記一の用途を除く残りの各用途が割り当てられることになる。
　なお、第３処理部１０３はエネルギー使用量を案分した結果、ある月のエネルギー使用量の合計がその月の実績値を超えた場合、この月に関しては、一の用途を除く用途のエネルギー使用量の合計が実績値に一致するように、エネルギー使用量の分配を補正する。このとき、第３処理部１０３は、補正対象となる月において、上記一の用途を除く用途ごとの構成比率は維持したまま、各用途のエネルギー使用量の分配を補正する。
　さらに、分類推定部１０は、第４処理部１０４にて、単位期間（１カ月）ごとに、エネルギー使用量の実績値から、第３処理部１０３で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間（同月）における上記一の用途のエネルギー使用量と推定する。つまり、第４処理部１０４は、対象需要家全体での各月のエネルギー使用量の実績値に上記一の用途を除く各用途を割り当てたときに、いずれの用途も割り当てられなかった残余分の実績値を上記一の用途のエネルギー使用量と推定する。言い換えれば、第４処理部１０４は、第３処理部１０３ではいずれの用途も割り当てられなかった残余分のエネルギー使用量の実績値に対して、上記一の用途を割り当てることになる。
　このように、分類推定部１０は、単位期間ごとに、一の用途を除く各用途のエネルギー使用量を第３処理部１０３で先に推定し、第４処理部１０４にて残余分を上記一の用途のエネルギー使用量と推定することにより、エネルギー使用量の実績値を用途別に分類する。
　ここにおいて、本実施形態では、第４処理部１０４で残余分のエネルギー使用量の実績値に対して割り当てられる上記一の用途は「空調」であると仮定する。つまり、「空調」用途のエネルギー使用量は、たとえば設定温度の変更など、その負荷（空調装置）の運用によって大幅に変動するので、変動的と考えられる。これに比べると、「照明」、「コンセント」、「その他」用途のエネルギー使用量は、負荷の運用によって多少の変動があるものの「空調」用途ほど大きな変動はなく、「空調」用途に比べて固定的と考えられる。そこで、本実施形態では、分類推定部１０は、固定的な「照明」、「コンセント」、「その他」用途のエネルギー使用量を先に案分し、残りを変動的な「空調」用途のエネルギー使用量とみなすことにより、エネルギー使用量の分類を高精度に実現している。
　以下、上述した省エネ評価装置１を用いて対象需要家のエネルギー使用量を用途別に分類する具体的な方法（省エネ評価方法）について、図２～５Ｃを参照して説明する。
　ユーザは、まず条件入力部１２を用いて対象需要家について必要な条件情報を入力する（図２のＳ１）。さらに、ユーザは、実績入力部１１を用いて図３Ａに示すような各月のエネルギー使用量の実績値を入力する（図２のＳ２）。このとき入力される実績値は、用途別に分かれていない対象需要家全体でのエネルギー使用量の実績値である。分類推定部１０は、このようにして入力された各月の実績値を合計することにより、図３Ｂに示すように対象需要家全体における通年でのエネルギー使用量の実績値（ここでは７１９８〔ＧＪ〕）を求める。
　また、モデル生成部１３は、条件入力部１２で入力された条件情報に基づいて、図４Ａに示すように１年分のモデル需要家での各月のエネルギー使用量を、空調Ａ１、照明Ａ２、コンセントＡ３、その他Ａ４の４用途に分類したモデルケースを求める（図２のＳ３）。さらに、モデル生成部１３は、モデルケースのエネルギー使用量を用途別に１年分合計することにより、図４Ｂに示すように用途ごとのモデル需要家での年間エネルギー使用量を求める（図２のＳ４）。図４Ｂでは、モデルケースの年間エネルギー使用量の内訳として、空調Ａ１が３８７８〔ＧＪ〕、照明Ａ２が２８５６〔ＧＪ〕、コンセントＡ３が２０５９〔ＧＪ〕、その他Ａ４が１５００〔ＧＪ〕となる場合を例示している。
　それから、分類推定部１０は、まず第１処理部１０１にて、モデル需要家での年間エネルギー使用量（図４Ｂ参照）について図５Ａに示すように用途ごとの構成比率を求める（図２のＳ５：第１処理過程）。図５Ａの例では、「空調」用途が３７〔％〕、「照明」用途が２８〔％〕、「コンセント」用途が２０〔％〕、「その他」用途が１５〔％〕である。
　次に、分類推定部１０は、第２処理部１０２にて、通年でのエネルギー使用量の実績値（図３Ｂ参照）を、第１処理過程（Ｓ５）で求めた構成比率で図５Ｂに示すように用途ごとに案分する（図２のＳ６：第２処理過程）。図５Ｂの例では、年間エネルギー使用量の実績値の内訳は、空調Ａ１が２７２１〔ＧＪ〕、照明Ａ２が１９９４〔ＧＪ〕、コンセントＡ３が１４４０〔ＧＪ〕、その他Ａ４が１０４４〔ＧＪ〕となる。
　その後、分類推定部１０は、第３処理部１０３にて、第２処理過程（Ｓ６）で求めた用途ごとの年間エネルギー使用量のうち空調Ａ１を除く各用途を対象に、モデルケースと同じ構成比率で月ごとに案分する（図２のＳ７：第３処理過程）。それから、分類推定部１０は、第４処理部１０４にて、各月のエネルギー使用量の実績値（図３Ａ参照）から第３処理過程（Ｓ７）で案分されたエネルギー使用量を差し引いた残余分を、空調Ａ１に分類する（図２のＳ８：第４処理過程）。つまり、分類推定部１０は、第３処理過程（Ｓ７）および第４処理過程（Ｓ８）にて、図５Ｃに示すように各月のエネルギー使用量の実績値を用途（Ａ１～Ａ４）別に分類し、実績値における用途の内訳を推定する。
　また、本実施形態の省エネ評価装置１は、図１に示すように効果記憶部１４、効果推定部１５、提示部１６を備えており、上述のようにして分類推定部１０で用途別に分類された実績値を、対象需要家での省エネ効果の推定に活用することができる。
　すなわち、効果記憶部１４は、省エネ対策を施した場合のエネルギー使用量の削減率を用途ごとに分類して予め記憶している。ここでは、用途別に省エネ対策の内容を複数規定し、モデル需要家の統計データに基づいて、各省エネ対策により期待できる省エネ効果をシミュレーションにより算出し削減率としてデータベース化した対策リストが、効果記憶部１４に格納されている。つまり、効果記憶部１４の対策リスト上では、用途別に省エネ対策の内容とこれにより期待できるエネルギー使用量の削減率とが対応付けて記憶されている。なお、ここでいう省エネ対策には、特別な投資を伴わない負荷の運用（たとえば照明装置であれば「昼休み中の消灯」など）と、投資を伴う負荷の改修・更新（たとえば照明装置であれば「人感センサの導入」など）とを含んでいる。
　上記対策リストは、提示部１６により表示器（図示せず）に表示可能であって、ユーザは、表示された対策リストを見ながら、入力装置（図示せず）を操作して、対策リストの中から所望の省エネ対策を選択することができる。そして、提示部１６は、対策リストを表示している状態で、入力装置に対する操作入力に応じて選択された省エネ対策を認識し、その結果（選択された省エネ対策）を効果推定部１５に出力する。なお、提示部１６は、複数の省エネ対策の同時選択や、省エネ対策の再選択が可能に構成されている。
　効果推定部１５は、対策リストの中からユーザが省エネ対策を選択すると、選択された省エネ対策を対象需要家に施した場合の省エネ効果を推定する。ここで、効果推定部１５は、効果記憶部１４に記憶されている削減率と、分類推定部１０での分類結果とを用いて、省エネ対策による省エネ効果を推定する。具体的には、効果推定部１５は、分類推定部１０で分類された「空調」、「照明」、「コンセント」、「その他」の各用途のエネルギー使用量と、ユーザが選択した省エネ対策に対策リスト上で対応する削減率とを用いて、用途ごとに省エネ効果を個別に算出する。さらに、効果推定部１５は、用途ごとの省エネ効果を合計することにより、対象需要家全体での省エネ効果を算出する。
　たとえば、「空調」、「照明」、「コンセント」の各用途について、何らかの省エネ対策が選択された場合、効果推定部１５は、図６に示すように各用途について省エネ効果を算出し、これらの省エネ効果を合計することにより対象需要家全体での省エネ効果を算出する。すなわち、効果推定部１５は、「空調」、「照明」、「コンセント」の各用途について、ユーザが選択した省エネ対策に対応する削減率を効果記憶部１４から読み出し、これらの削減率を用いて各用途の省エネ効果を算出する。ここで、効果推定部１５は、「空調」、「照明」、「コンセント」の各用途について、分類推定部１０で推定されたエネルギー使用量ａを用いて、ａ×〔１－削減率〕により削減後のエネルギー使用量（省エネ効果）を算出し、算出結果を省エネ効果と推定する。
　提示部１６は、効果推定部１５で推定された省エネ効果を表示器（図示せず）に表示することによってユーザに提示する。ここで、提示部１６が省エネ効果を提示する形態は特に限定されず、たとえば省エネ効果（削減できるエネルギー使用量）を用途別および需要家全体について数値として提示してもよいし、図６のようなグラフを表示してもよい。また、提示部１６は表示以外の方法で省エネ効果をユーザに提示してもよい。これにより、ユーザは、自身の選択した省エネ対策により、どの程度のエネルギー使用量の削減を見込めるかという目安を知ることができる。なお、効果推定部１５は省エネ対策が再選択される度に省エネ効果を推定し、その結果を提示部１６からユーザに提示する。これにより、ユーザは複数の省エネ対策を比較検討することができる。
　提示部１６は、効果推定部１５で推定された省エネ効果だけでなく、分類推定部１０の分類結果についてもユーザに提示するように構成されている。ここで、提示部１６は、たとえば図５Ｂに示すような年間エネルギー使用量についての用途別の内訳と、図５Ｃに示すような各月のエネルギー使用量についての用途別の内訳とを、切り替えて提示できるように構成される。
　以上説明した構成の省エネ評価装置１によれば、分類推定部１０は、対象期間における対象需要家全体のエネルギー使用量の実績値と、対象期間における単位期間ごとのエネルギー使用量が用途別に分類されたモデルケースとを用いて、実績値を用途別に分類する。すなわち、分類推定部１０は、まず第１処理部１０１および第２処理部１０２にて、対象期間における実績値を用途ごとに分類し、そのうち一つの用途を除いた各用途のエネルギー使用量を、第３処理部１０３にて、モデルケースに従って単位期間ごとに案分する。
　これにより、本実施形態では、分類推定部１０は実績入力部１１で入力される対象需要家全体のエネルギー使用量の実績値を用いて用途の内訳を推定するので、用途別に計測機器を導入する場合に比べて、費用面、管理面でのユーザの負担が軽減される。
　さらに、分類推定部１０にて用途別に分類されたエネルギー使用量の内訳は、単位期間ごとに求められるので、対象期間に亘って一定ではなく単位期間ごとに変動する実際の内訳に近くなる。そのため、本実施形態は、対象期間における対象需要家全体でのエネルギー使用量を用途別の構成比データに応じて用途別に分類する単純なシミュレーションに比べると、各単位期間において、推定される用途別のエネルギー使用量の実績値からのずれが小さくなる。
　ここで、分類推定部１０は、第３処理部１０３にて、各用途のエネルギー使用量をモデルケースと同じ構成比率で単位期間ごとに案分する。そのため、分類推定部１０で推定される各用途の単位期間ごとのエネルギー使用量は、特定の単位期間の実績値によって上限が設定されることもなく、実績値からのずれは小さくなる。したがって、本実施形態の構成によれば、用途別のエネルギー使用量の推定精度が向上するという利点がある。
　また、本実施形態とは別の方法として、全ての用途について、エネルギー使用量の実績値を、モデルケースにおける各用途の単位期間ごとの構成比率で単位期間ごとに分類する方法も考えられる。しかし、この方法では、対象需要家全体でのエネルギー使用量が、モデルケースと同じ構成比率で単位期間ごとに案分されることになるので、案分後の各単位期間のエネルギー使用量は、入力された各単位期間の実績値と一致しないことがあり、信頼性を欠く。これに対して、本実施形態の省エネ評価装置１は、第３処理部１０３で一の用途を除く残りの各用途のエネルギー使用量を先に分類した後、第４処理部１０４で残余分を上記一の用途のエネルギー使用量と推定している。したがって、案分後の各単位期間のエネルギー使用量は、入力された各単位期間の実績値と一致することになり、信頼性が高くなる。
　さらにまた、本実施形態の省エネ評価装置１は、条件入力部１２で入力された条件情報に基づいてモデルケースを求めるモデル生成部１３を備えているので、ユーザが自ら入力した対象需要家の条件に該当するモデルケースを適用することができる。したがって、分類推定部１０は、対象需要家の実際の規模、使用形態に相応したモデルケースを用いてエネルギー使用量を用途別に分類することができ、分類結果の信頼性が高くなる。
　また、省エネ評価装置１は、対象需要家に省エネ対策を施した場合の省エネ効果を推定する効果推定部１５を備えているので、ユーザは、推定された省エネ効果を参照して、省エネ対策を施すことによるメリットをイメージしやすくなるという利点がある。しかも、効果推定部１５は、省エネ対策を施した場合の省エネ効果を、エネルギーの用途ごとに推定する。したがって、効果推定部１５は、省エネ対策により実際に期待できる省エネ効果が全用途について一律でなく用途ごとに異なるとしても、実際に省エネ対策を施した場合に得られる効果に近い省エネ効果を推定することができる。
　なお、単位期間は１ヶ月に限らず、対象期間を複数に区分した期間であればよく、たとえば３ヶ月、２週間、１週間等であってもよい。また、対象期間は１年に限らず、複数の単位期間の集合であればよく、たとえば半年、３ヶ月、１ヶ月等であってもよい。
　ところで、上記実施形態では、分類推定部１０は、エネルギー使用量の実績値を用途別に分類するに当たって、対象需要家と条件が共通するモデル需要家について、各用途でのエネルギー使用量をシミュレーションして得られたモデルケースを用いている。ただし、分類推定部１０は、用途別のエネルギー使用量の目安を求める場合など、あまり高い精度が要求されていない場合には、より単純なモデルケースを用いてもよい。
　たとえば、分類推定部１０は、「空調」、「照明」、「コンセント」、「その他」の各用途について、各月のエネルギー使用量の目安を求める場合、「空調」以外の用途では１営業日当たりのエネルギー使用量が一定であると仮定したモデルケースを用いることができる。すなわち、このモデルケースでは、「照明」、「コンセント」、「その他」の各用途について１営業日当たりのエネルギー使用量が規定されており、各月の営業日数に応じて用途別のエネルギー使用量が月ごとに決定する。この場合、分類推定部１０は、「照明」、「コンセント」、「その他」の各用途のエネルギー使用量については、第３処理部１０３にて各月の営業日数に応じて案分することになる。なお、この場合でも、分類推定部１０は、第４処理部１０４にて残余分を「空調」用途のエネルギー使用量と推定する点では、上記実施形態と同様である。
　（実施形態２）
　本実施形態の省エネ評価装置１は、分類推定部１０が、エネルギー使用量の実績値を、「空調」、「照明」、「コンセント」、「その他」に、冷凍冷蔵設備の運転用である「冷凍冷蔵」を加えた計５つの用途に分類する点で、実施形態１の省エネ評価装置と相違する。本実施形態では、冷凍冷蔵設備があるコンビニエンスストアやスーパーマーケット等の店舗を対象需要家と仮定する。以下、実施形態１と同様の構成については共通の符号を付して適宜説明を省略する。
　本実施形態では、モデル生成部１３は、分類推定部１０に合わせて、モデル需要家での１年分の各月のエネルギー使用量を「空調」、「照明」、「コンセント」、「冷凍冷蔵」、「その他」の５つの用途に分類したシミュレーション結果を、モデルケースとして求める。具体的に説明すると、モデル生成部１３は、「冷凍冷蔵」用途に関しては、たとえばモデル需要家における冷凍冷蔵設備が備わっている部門（スーパーマーケットでは精肉、鮮魚部門など）別の床面積と原単位との積によって、エネルギー使用量を求める。
　このようにして、モデル生成部１３は、対象需要家と条件が共通するモデル需要家について、「空調」、「照明」、「コンセント」、「冷凍冷蔵」、「その他」の用途別のエネルギー使用量を月ごとにシミュレーションする。モデル生成部１３は、このような月ごとのシミュレーションを１年分繰り返すことにより、モデル需要家での１年分の月ごとのエネルギー使用量を上記５つの用途に分類したモデルケースを生成する。モデル生成部１３は、求めたモデルケースを分類推定部１０に出力する。
　また、本実施形態では、第４処理部１０４で残余分のエネルギー使用量の実績値に対して割り当てられる上記一の用途は実施形態１と同様に「空調」であると仮定する。つまり、「冷凍冷蔵」用途のエネルギー使用量は、負荷の運用によって多少の変動があるものの「空調」用途ほど大きな変動はなく、「空調」用途に比べて固定的と考えられる。そこで、本実施形態では、分類推定部１０は、固定的な「照明」、「コンセント」、「冷凍冷蔵」、「その他」用途のエネルギー使用量を先に案分し、残りを変動的な「空調」用途のエネルギー使用量とみなすことにより、エネルギー使用量の分類を高精度に実現する。
　以下、上述した省エネ評価装置１を用いて対象需要家のエネルギー使用量を用途別に分類する具体的な方法（省エネ評価方法）について、図７Ａ～９Ｃを参照して説明する。
　ユーザは、まず条件入力部１２を用いて対象需要家について必要な条件情報を入力する。さらに、ユーザは、実績入力部１１を用いて図７Ａに示すような各月のエネルギー使用量の実績値を入力する。このとき入力される実績値は、用途別に分かれていない対象需要家全体でのエネルギー使用量の実績値である。分類推定部１０は、このようにして入力された各月の実績値を合計することにより、図７Ｂに示すように対象需要家全体における通年でのエネルギー使用量の実績値（ここでは１７９４１〔ＧＪ〕）を求める。
　また、モデル生成部１３は、条件入力部１２で入力された条件情報に基づいて、図８Ａに示すように１年分のモデル需要家での各月のエネルギー使用量を、空調Ａ１、照明Ａ２、コンセントＡ３、冷凍冷蔵Ａ５、その他Ａ４の５用途に分類したモデルケースを求める。さらに、モデル生成部１３は、モデルケースのエネルギー使用量を用途別に１年分合計することにより、図８Ｂに示すように用途ごとのモデル需要家での年間エネルギー使用量を求める。図８Ｂでは、モデルケースの年間エネルギー使用量の内訳として、空調Ａ１が３９６２〔ＧＪ〕、照明Ａ２が３６８５〔ＧＪ〕、コンセントＡ３が１０５１〔ＧＪ〕、冷凍冷蔵Ａ５が７３３４〔ＧＪ〕、その他Ａ４が３１５０〔ＧＪ〕となる場合を例示している。
　それから、分類推定部１０は、まず第１処理部１０１にて、モデル需要家での年間エネルギー使用量（図８Ｂ参照）について図９Ａに示すように用途ごとの構成比率を求める（第１処理過程）。図９Ａの例では、「空調」用途が２１〔％〕、「照明」用途が１９〔％〕、「コンセント」用途が５〔％〕、「冷凍冷蔵」用途が３９〔％〕、「その他」用途が１６〔％〕である。
　次に、分類推定部１０は、第２処理部１０２にて、通年でのエネルギー使用量の実績値（図７Ｂ参照）を、第１処理過程で求めた構成比率で図９Ｂに示すように用途ごとに案分する（第２処理過程）。図９Ｂの例では、年間エネルギー使用量の実績値の内訳は、空調Ａ１が３７０６〔ＧＪ〕、照明Ａ２が３４４７〔ＧＪ〕、コンセントＡ３が９８３〔ＧＪ〕、冷凍冷蔵Ａ５が６８８４〔ＧＪ〕、その他Ａ４が２９２１〔ＧＪ〕となる。
　その後、分類推定部１０は、第３処理部１０３にて、第２処理過程で求めた用途ごとの年間エネルギー使用量のうち空調Ａ１を除く各用途を対象に、モデルケースと同じ構成比率で月ごとに案分する（第３処理過程）。それから、分類推定部１０は、第４処理部１０４にて、各月のエネルギー使用量の実績値（図７Ａ参照）から第３処理過程で案分されたエネルギー使用量を差し引いた残余分を、空調Ａ１に分類する（第４処理過程）。つまり、分類推定部１０は、第３処理過程および第４処理過程にて、図９Ｃに示すように各月のエネルギー使用量の実績値を用途（Ａ１～Ａ５）別に分類し、実績値における用途の内訳を推定する。
　以上説明したように、本実施形態の省エネ評価装置１によれば、適用するモデルケースを変更することにより、分類推定部１０で分類対象とするエネルギーの用途を簡単に変更することができる。したがって、ユーザは、たとえば冷凍冷蔵設備がないオフィスと、冷凍冷蔵設備があるスーパーマーケットとで、同じ仕様の省エネ評価装置１を使用して、用途別のエネルギー使用量を推定することができる。
　その他の構成および機能は実施形態１と同様である。
　ところで、上述した各実施形態では、コンピュータからなる省エネ評価装置１を用いて、用途別のエネルギー使用量の推定や省エネ効果の推定を行う場合について説明したが、この構成に限らず、たとえばサーバ装置が省エネ評価装置１に代えて用いられてもよい。
　サーバ装置（図示せず）は、インターネットなどのネットワークに接続され、パーソナルコンピュータ等からなる利用者端末（図示せず）との間で、双方向通信可能に構成されている。このサーバ装置は、上述した省エネ評価装置１と同じく、分類推定部とモデル生成部と効果記憶部と効果推定部と提示部との機能を備え、分類推定部には第１処理部、第２処理部、第３処理部、第４処理部としての機能を有している。さらに、サーバ装置は、利用者端末との間で双方向通信可能な通信部を備えている。
　このサーバ装置は、対象需要家でのエネルギー使用量の実績値が利用者端末で対象期間分入力されると、この実績値を通信部にて取得し分類推定部に入力する。また、サーバ装置は、利用者端末で条件情報が入力されると、この条件情報を通信部にて取得しモデル生成部に入力する。分類推定部およびモデル生成部の動作は、上記各実施形態で説明した通りであるから、ここでは説明を省略する。
　サーバ装置の提示部は、分類推定部での分類結果や効果推定部での推定結果を、通信部を通して利用者端末に提示する。なお、サーバ装置は、Ｗｅｂサーバとしての機能を有していることが望ましい。これにより、Ｗｅｂブラウザとしての機能を有する一般的なコンピュータを利用者端末として、ユーザは上述したサービス（分類推定部での分類結果や効果推定部での推定結果の提示）の提供を受けることができる。
　このように、省エネ評価装置１に代えてサーバ装置が用いられている場合、サーバ装置の提供するサービス内容の変更、たとえばモデルケースの追加や省エネ対策の追加、修正などを、サーバ装置の管理者が容易に行うことができるという利点がある。

Claims (10)

  1. 　所定の対象期間を複数に区分した単位期間ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値を、前記対象期間分入力する実績入力部と、前記実績入力部で入力された実績値をエネルギーの用途別に分類する分類推定部とを備え、
    　前記分類推定部は、
    　前記対象期間における前記単位期間ごとのエネルギー使用量が前記用途別に分類されたモデルケースを用いて、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の前記用途ごとの構成比率を求める第１処理部と、
    　前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の実績値を、前記第１処理部で求めた構成比率で前記用途ごとに案分する第２処理部と、
    　前記第２処理部で案分した前記用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、前記モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の前記単位期間ごとの構成比率で前記単位期間ごとに案分する第３処理部と、
    　前記単位期間ごとに、エネルギー使用量の実績値から前記第３処理部で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間における前記一の用途のエネルギー使用量と推定する第４処理部とを有する
    　ことを特徴とする省エネ評価装置。
  2. 　前記対象需要家の規模および使用形態を含む前記対象需要家についての条件情報を入力する条件入力部と、前記条件情報に基づいて前記モデルケースを求めるモデル生成部とをさらに備える
    　ことを特徴とする請求項１に記載の省エネ評価装置。
  3. 　前記一の用途は、空調装置の運転用である
    　ことを特徴とする請求項１または２に記載の省エネ評価装置。
  4. 　省エネ対策を施した場合のエネルギー使用量の削減率を前記用途ごとに予め記憶している効果記憶部と、当該削減率および前記分類推定部の分類結果を用いて前記対象需要家に前記省エネ対策を施した場合の省エネ効果を推定する効果推定部とをさらに備える
    　ことを特徴とする請求項１または２に記載の省エネ評価装置。
  5. 　省エネ対策を施した場合のエネルギー使用量の削減率を前記用途ごとに予め記憶している効果記憶部と、当該削減率および前記分類推定部の分類結果を用いて前記対象需要家に前記省エネ対策を施した場合の省エネ効果を推定する効果推定部とをさらに備える
    　ことを特徴とする請求項３に記載の省エネ評価装置。
  6. 　前記効果推定部は、前記用途ごとに前記省エネ効果を推定するように構成されている
    　ことを特徴とする請求項４に記載の省エネ評価装置。
  7. 　前記効果推定部は、前記用途ごとに前記省エネ効果を推定するように構成されている
    　ことを特徴とする請求項５に記載の省エネ評価装置。
  8. 　所定の対象期間を複数に区分した単位期間ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値を、前記対象期間分入力する実績入力過程と、前記実績入力過程で入力された実績値をエネルギーの用途別に分類する分類推定過程とを備え、
    　前記分類推定過程は、
    　前記対象期間における前記単位期間ごとのエネルギー使用量が前記用途別に分類されたモデルケースを用いて、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の前記用途ごとの構成比率を求める第１処理過程と、
    　前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の実績値を、前記第１処理過程で求めた構成比率で前記用途ごとに案分する第２処理過程と、
    　前記第２処理過程で案分した前記用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、前記モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の前記単位期間ごとの構成比率で前記単位期間ごとに案分する第３処理過程と、
    　前記単位期間ごとに、エネルギー使用量の実績値から前記第３処理過程で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間における前記一の用途のエネルギー使用量と推定する第４処理過程とを有する
    　ことを特徴とする省エネ評価方法。
  9. 　利用者端末との間で通信可能な通信部と、所定の対象期間を複数に区分した単位期間ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値が、前記利用者端末で前記対象期間分入力されると当該実績値をエネルギーの用途別に分類する分類推定部とを備え、
    　前記分類推定部は、
    　前記対象期間における前記単位期間ごとのエネルギー使用量が前記用途別に分類されたモデルケースを用いて、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の前記用途ごとの構成比率を求める第１処理部と、
    　前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の実績値を、前記第１処理部で求めた構成比率で前記用途ごとに案分する第２処理部と、
    　前記第２処理部で案分した前記用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、前記モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の前記単位期間ごとの構成比率で前記単位期間ごとに案分する第３処理部と、
    　前記単位期間ごとに、エネルギー使用量の実績値から前記第３処理部で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間における前記一の用途のエネルギー使用量と推定する第４処理部とを有する
    　ことを特徴とするサーバ装置。
  10. 　コンピュータを、
    　所定の対象期間を複数に区分した単位期間ごとの対象需要家でのエネルギー使用量の実績値を、前記対象期間分入力する実績入力部、
    　前記対象期間における前記単位期間ごとのエネルギー使用量がエネルギーの用途別に分類されたモデルケースを用いて、前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の前記用途ごとの構成比率を求める第１処理部、
    　前記対象期間全体におけるエネルギー使用量の実績値を、前記第１処理部で求めた構成比率で前記用途ごとに案分する第２処理部、
    　前記第２処理部で案分した前記用途ごとのエネルギー使用量のうち一の用途を除く残りの用途のエネルギー使用量を、前記モデルケースにおける同用途のエネルギー使用量の前記単位期間ごとの構成比率で前記単位期間ごとに案分する第３処理部、
    　前記単位期間ごとに、エネルギー使用量の実績値から前記第３処理部で案分したエネルギー使用量を差し引いた残余分を、同単位期間における前記一の用途のエネルギー使用量と推定する第４処理部
    　として機能させるためのプログラム。
     
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Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013158134A2 (en) 2012-04-18 2013-10-24 Ney-Li Funding, Llc Sensing and control for improving switched power supplies
US20150153755A1 (en) * 2012-05-15 2015-06-04 Arevs, Llc Method and System for Rating Building Energy Performance
KR20140084918A (ko) * 2012-12-27 2014-07-07 한국전자통신연구원 시뮬레이션 기반 에너지 절감 평가장치 및 방법
US9710863B2 (en) * 2013-04-19 2017-07-18 Strategic Patent Management, Llc Method and apparatus for optimizing self-power consumption of a controller-based device
TWI479442B (zh) * 2013-06-26 2015-04-01 China Steel Corp Central air conditioning user usage estimation method
JP6104116B2 (ja) * 2013-09-26 2017-03-29 アズビル株式会社 エネルギー削減量予測方法および装置
CN110264074B (zh) * 2014-03-19 2023-07-11 日产自动车株式会社 电动汽车共享确定方法以及电动汽车共享系统
JP6498976B2 (ja) 2015-03-20 2019-04-10 株式会社東芝 推定装置、推定方法およびコンピュータプログラム
US9705327B2 (en) * 2015-07-14 2017-07-11 Restore Nv Self-learning, real-time, data-driven power metering system
JP6641235B2 (ja) * 2016-06-15 2020-02-05 三菱電機株式会社 負荷推定装置及び負荷推定方法
JP6508537B2 (ja) * 2016-11-29 2019-05-08 日本テクノ株式会社 省エネ推進実績評価装置
JP6134458B1 (ja) * 2017-02-15 2017-05-24 東京瓦斯株式会社 通知システム、サーバ、通知方法
CN106845864A (zh) * 2017-02-23 2017-06-13 深圳万智联合科技有限公司 一种基于节能评价的电器分类装置
US20200034768A1 (en) * 2017-03-10 2020-01-30 Bizen Green Energy Corporation Energy conservation diagnostic system, method and program
WO2019235272A1 (ja) * 2018-06-09 2019-12-12 備前グリーンエネルギー株式会社 省エネ診断プログラム
US11880250B2 (en) * 2021-07-21 2024-01-23 Accenture Global Solutions Limited Optimizing energy consumption of production lines using intelligent digital twins
TWI825844B (zh) * 2022-07-13 2023-12-11 緯創資通股份有限公司 工廠用電的節能預估方法及電子裝置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000162253A (ja) 1998-11-30 2000-06-16 Osaka Gas Co Ltd 負荷種類分析方法及び装置、消費性向診断方法、装置及びシステム並びに記録媒体
JP2002202998A (ja) 2000-12-28 2002-07-19 Mitsubishi Electric Corp 省エネルギー効果演算システム、その演算方法、及び、省エネルギーシステムの電子的提案方法
JP2005158020A (ja) * 2003-10-30 2005-06-16 Hitachi Ltd エネルギー管理方法，装置及びプログラム
JP2007120089A (ja) * 2005-10-26 2007-05-17 Matsushita Electric Works Ltd 日射遮蔽制御装置
JP2008250637A (ja) * 2007-03-30 2008-10-16 Mitsubishi Electric Corp 情報処理装置
JP2010146387A (ja) * 2008-12-19 2010-07-01 Toshiba Corp 省エネ行動評価装置及び方法
JP2011108173A (ja) * 2009-11-20 2011-06-02 Asahi Kasei Homes Co 用途分解装置、用途分解方法、及び用途分解プログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1751535B (zh) * 2002-12-19 2011-04-20 印度科学工业研究所 能量有效的数据采集系统及其计算机控制的能量监测系统
TWI277506B (en) * 2004-06-11 2007-04-01 Univ Nat Cheng Kung Method for rapid prototyping by using linear light as sources
US7274975B2 (en) * 2005-06-06 2007-09-25 Gridpoint, Inc. Optimized energy management system
TW200805195A (en) * 2006-07-03 2008-01-16 Univ Chung Yuan Christian Luminaries design platform and the method of processing the same
JP2008090828A (ja) * 2006-09-08 2008-04-17 Sanyo Electric Co Ltd モデル化装置、シミュレータ装置、モデル化プログラム、シミュレーションプログラム、熱収支モデル利用方法及び熱収支モデル利用システム
JP5420430B2 (ja) * 2010-01-07 2014-02-19 旭化成ホームズ株式会社 用途分解装置及び用途分解プログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000162253A (ja) 1998-11-30 2000-06-16 Osaka Gas Co Ltd 負荷種類分析方法及び装置、消費性向診断方法、装置及びシステム並びに記録媒体
JP2002202998A (ja) 2000-12-28 2002-07-19 Mitsubishi Electric Corp 省エネルギー効果演算システム、その演算方法、及び、省エネルギーシステムの電子的提案方法
JP2005158020A (ja) * 2003-10-30 2005-06-16 Hitachi Ltd エネルギー管理方法，装置及びプログラム
JP2007120089A (ja) * 2005-10-26 2007-05-17 Matsushita Electric Works Ltd 日射遮蔽制御装置
JP2008250637A (ja) * 2007-03-30 2008-10-16 Mitsubishi Electric Corp 情報処理装置
JP2010146387A (ja) * 2008-12-19 2010-07-01 Toshiba Corp 省エネ行動評価装置及び方法
JP2011108173A (ja) * 2009-11-20 2011-06-02 Asahi Kasei Homes Co 用途分解装置、用途分解方法、及び用途分解プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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