WO2013186932A1 - 空調管理装置、空調管理方法、および、プログラム - Google Patents

空調管理装置、空調管理方法、および、プログラム Download PDF

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data
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山彦 伊藤
繁樹 鈴木
紀之 小宮
太一 石阪
丈瑠 黒岩
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三菱電機株式会社
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    • F24F2130/10—Weather information or forecasts

Definitions

  • the present invention relates to an air conditioning management device, an air conditioning management method, and a program.
  • Patent Document 1 describes that a control schedule for an air conditioner that can achieve the annual target of the amount of power used is created taking into account weather forecasts.
  • Patent Document 1 a control schedule for an air conditioner that takes into account the weather forecast is created. However, it is unclear what method is used to create the control schedule from the weather forecast. It was difficult to create a schedule.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide an air conditioning management device, an air conditioning management method, and a program capable of creating an appropriate air conditioner operation schedule from a weather forecast. .
  • the air conditioning management device of the present invention provides: A target setting means for setting a target of energy used in the air conditioner in a predetermined period; A reference schedule creating means for creating a reference schedule for operation of the air conditioner capable of achieving the target set by the target setting means; Weather forecast data acquisition means for acquiring a plurality of weather forecast data having different forecast periods; Among the plurality of acquired weather forecast data, using in order from weather forecast data having a long forecast period, schedule update means for updating the reference schedule, Is provided.
  • an air conditioner operation schedule is created from a plurality of weather forecasts having different forecast periods, an appropriate schedule reflecting the weather forecast can be created.
  • FIG. (1) which shows the example of an electric energy calculation reference
  • FIG. (2) which shows the example of an electric energy calculation reference
  • FIG. (1) which shows the example of an electric energy calculation reference
  • FIG. (1) which shows the example of an electric energy calculation reference
  • FIG. (2) which shows the example of an electric energy calculation reference
  • FIG. (1) which shows the example of an electric energy calculation reference
  • FIG. (2) which shows the example of an electric energy calculation reference
  • daily schedule data It is a figure which shows the example of the day schedule data.
  • FIG. (1) shows the example of the table which defines the priority for determining the order which re-designates an operating condition.
  • FIG. (2) which shows the example of the table which defines the priority for determining the order which re-designates an operating condition.
  • FIG. (1) shows the example of the table which defines the priority for determining the order which re-designates an operating condition.
  • FIG. (2) shows the example of the table which defines the priority for determining the order which re-designates an operating condition.
  • the air conditioning management device 10 is a system for managing the operation of the air conditioner 20 installed in a building. As shown in FIG. 1, the air conditioning management device 10 is connected to an air conditioner 20 to be managed and a power measurement sensor 30. The power measurement sensor 30 is installed on a power line 40 that connects the air conditioner 20 and a power source (not shown), and measures the power consumption of the air conditioner 20 as needed.
  • the air conditioning management device 10 is connected to an external weather forecast system 50 via a network N1 such as the Internet.
  • the weather forecast system 50 periodically performs weather forecast in the area where the building where the air conditioner 20 is installed is located.
  • the air conditioning management device 10 is a computer such as an air conditioning controller, and includes a communication interface, RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), CPU (Centoral Processing Unit), hard disk drive, liquid crystal display, and operation buttons. Prepare.
  • the air conditioning management device 10 functionally includes an information storage unit 11, a target setting unit 12, a weather forecast acquisition unit 13, a weather forecast data storage unit 14, and a result acquisition unit. 15, a schedule creation unit 16, and an air conditioning control unit 17.
  • the information storage unit 11 stores various data, tables, and the like that are required when the air conditioning management device 10 creates a schedule for the air conditioner 20. Specifically, the information storage unit 11 stores target data 111, average temperature data 112, performance data 113, power amount calculation reference table 114, daily schedule data 115, and current day schedule data 116. To do.
  • the target data 111 is data indicating a target of the annual power consumption of the air conditioner 20.
  • the average temperature data 112 is data indicating an average value for the past plural years (for example, for the past 30 years) of the highest temperature and the lowest temperature for each day of the year as shown in FIG.
  • the average temperature data 112 may include a weighted average value that gives a greater weight to the temperatures close to the current year among the temperatures for the past multiple years.
  • the record data 113 is data indicating a record value of the amount of power used by the air conditioner 20 every day.
  • the power amount calculation reference table 114 is a table that is referred to in order to obtain the amount of power used by the air conditioner 20.
  • FIGS. 4A and 4B an example of the electric energy calculation reference table 114 is shown in FIGS. 4A and 4B.
  • FIG. 4A is a diagram showing an example of the electric energy calculation reference table 114 when the air conditioner 20 is operated for heating. For example, it can be seen from this figure that when the air conditioner 20 is heated at a set temperature of 16 ° C. when the minimum temperature is 0 ° C., the amount of power used is 7.8 kwh.
  • FIG. 4B is a diagram illustrating an example of the electric energy calculation reference table 114 when the air conditioner 20 is in a cooling operation. For example, this figure shows that when the air conditioner 20 is air-cooled at a set temperature of 24 ° C. when the maximum air temperature is 28 ° C., the amount of power used is 7.0 kwh.
  • the daily schedule data 115 and the current day schedule data 116 are data created and updated by the schedule creation unit 16, and can be used by the air conditioner 20 for each day of the year and for each time zone of the current day. This is data indicating the quantity.
  • FIG. 5A is an example showing the daily schedule data 115
  • FIG. 5B is an example showing the current day schedule data 116.
  • the target setting unit 12 creates (sets) target data 111 indicating a target value of the electric energy consumption for one year of the air conditioner 20 based on an instruction from the user, and the information storage unit 11. To store.
  • the weather forecast acquisition unit 13 acquires the latest weather forecast data from the weather forecast system 50 via the network N1, and stores the acquired weather forecast data in the weather forecast data storage unit 14.
  • the weather forecast data includes weather forecast data (three months) 141, weather forecast data (one month) 142, weather forecast data (one week) 143, and weather forecast data according to the forecast span (forecast period). There are four types of 144 (on the day). The timing at which the weather forecast acquisition unit 13 acquires the weather forecast data 141 to 144 is different.
  • Weather forecast data (three months) 141 is data indicating a weather forecast for each month in the latest three months.
  • the weather forecast data (three months) 141 as shown in FIG. 6A, the results of comparing the predicted temperatures in each month of April to June with the temperatures of the same period of normal years are shown as “Low”, “Normal” , “High” ratio (%) is included.
  • the weather forecast acquisition unit 13 acquires weather forecast data (three months) 141 every month and stores it in the weather forecast data storage unit 14. In other words, the weather forecast data (three months) 141 stored in the weather forecast data storage unit 14 is updated to the latest data every month.
  • the weather forecast data (1 month) 142 is data indicating weather forecasts for 1, 2, 3 to 4 weeks in the most recent month.
  • the weather forecast data (one month) 142 as shown in FIG. 6B, the result of comparing the predicted temperatures in April 1, 2, 3 to 4 weeks with the temperatures of the same period of normal years is “low”. , “Ordinary” and “high” ratios (%) are included.
  • the weather forecast data (one month) 142 stored in the weather forecast data storage unit 14 is updated to the latest data every week.
  • Weather forecast data (1 week) 143 is data indicating the weather forecast for each day in the most recent week.
  • the weather forecast data (one week) 143 includes data indicating the reliability, the predicted maximum temperature, and the minimum temperature for April 1 to April 7, as shown in FIG. 6C.
  • the reliability is information representing the degree to which the forecast is unlikely to change (forecast accuracy), and “A”, “B”, and “C” are set in descending order of the accuracy of the forecast.
  • the weather forecast data (one week) 143 stored in the weather forecast data storage unit 14 is updated to the latest data every day.
  • Weather forecast data (on the day) 144 is data that forecasts the weather of the day.
  • the weather forecast data (on the day) 144 includes data indicating a forecast of temperature every 3 hours on April 1 as shown in FIG. 6D.
  • the weather forecast data (on the day) 144 stored in the weather forecast data storage unit 14 is updated to the latest data at 5 o'clock, 11 o'clock, and 17 o'clock.
  • the record acquisition unit 15 calculates the amount of power used per day by integrating the power consumption of the air conditioner 20 sequentially measured by the power measurement sensor 30, and updates the record data 113.
  • the schedule creation unit 16 uses the various types of data and tables stored in the information storage unit 11 and the weather forecast data stored in the weather forecast data storage unit 14 for the annual power consumption indicated by the target data 111. An optimal schedule is created for operating the air conditioner 20 in quantity.
  • the schedule creation unit 16 includes a reference schedule creation unit 161, a seasonal schedule update unit 162, a monthly schedule update unit 163, a weekly schedule update unit 164, and a current day schedule update unit 165.
  • the reference schedule creation unit 161 creates a daily operation schedule (reference schedule) of the air conditioner 20 that can achieve the annual target, which becomes a reference (basic) for updating in each subsequent process.
  • the standard schedule is a schedule created without referring to weather forecast data.
  • the seasonal schedule update unit 162 updates the schedule for the latest three months based on the weather forecast data (three months) 141.
  • the monthly schedule update unit 163 updates the schedule for the most recent one month based on the weather forecast data (one month) 142.
  • the weekly schedule update unit 164 updates the schedule for the most recent one week based on the weather forecast data (one week) 143.
  • the current day schedule update unit 165 updates the current day schedule based on the weather forecast data (current day) 144.
  • the air conditioning control unit 17 periodically transmits a control signal to the air conditioner 20 so as to operate with the daily schedule data 115 and the usable electric energy defined in the day schedule data 116.
  • the operation of the air conditioner 20 is controlled.
  • the reference schedule creation unit 161 acquires an annual target input by the user (step S11). For example, when the user inputs an annual target such as “1500 kwh”, the reference schedule creation unit 161 may acquire the value as an annual target. Further, the reference schedule creation unit 161 may set a value obtained by subtracting a predetermined margin (for example, 10%) from a value input by the user as an annual target. In addition, when the user inputs “previous year ⁇ 10%”, the reference schedule creation unit 161 may acquire a value obtained by subtracting 10% from the actual value of the annual power consumption of the previous year as an annual target.
  • a predetermined margin for example, 10%
  • the reference schedule creation unit 161 executes a daily power consumption calculation process for obtaining a daily power consumption that can achieve the acquired annual target (step S12).
  • the reference schedule creation unit 161 specifies the operating condition of the air conditioner 20 with the highest comfort (step S121).
  • the operation condition of the air conditioner 20 with the highest comfort is the case where the air conditioner 20 is operated at a set temperature of 22 ° C. for the heating operation and 24 ° C. for the cooling operation.
  • the reference schedule creation unit 161 refers to the average air temperature data 112 and the electric energy calculation reference table 114, and each day of the year when the air conditioner 20 is operated under the specified operation condition (set temperature). Is calculated (step S122).
  • the predicted electric power consumption is obtained by assuming that the maximum temperature and the minimum temperature of each day of the year coincide with the maximum temperature and the minimum temperature indicated by the average temperature data 112.
  • the reference schedule creation unit 161 calculates the total predicted power consumption for one year when the air conditioner 20 is operated under the specified operation condition by summing the calculated predicted power consumption for each day ( Step S123).
  • the reference schedule creation unit 161 determines whether or not the obtained total predicted power consumption for one year is equal to or less than the annual target acquired in Step S11 (Step S124).
  • the reference schedule creation unit 161 redesignates (changes) the operating conditions so that the predicted power consumption is reduced (step S125). For example, the reference schedule creation unit 161 performs setting changes such as lowering the previously set heating set temperature by 1 ° C. or raising the set cooling temperature by 1 ° C. on a day that meets a predetermined condition.
  • the reference schedule creation unit 161 refers to a table that gives priority to each set of the outside air temperature and the set temperature of the air conditioner 20 as shown in FIGS. 9A and 9B and is defined in this table.
  • the days for redesignating the operating conditions may be selected in the order of priority. It should be noted that this priority order is preferably given in consideration of user comfort.
  • the reference schedule creation unit 161 obtains the predicted power consumption on the day when the operating condition is redesignated (changed) (step S ⁇ b> 126), and uses the result to calculate the total predicted power usage for one year. The amount is obtained again (step S127). Then, the reference schedule creation unit 161 determines again whether or not the total predicted electric power consumption is equal to or less than the annual target value (step S124), and repeats the above processing until it becomes equal to or less than the annual target value.
  • step S124 If the total predicted power consumption is less than or equal to the annual target value (step S124; Yes), a daily schedule that can achieve the target has been created, and the daily power consumption calculation process ends.
  • the reference schedule creation unit 161 creates daily schedule data 115 in which the power consumption obtained in step S122 is used as the available power.
  • the information is stored in the information storage unit 11 (step S13). This completes the reference schedule creation process.
  • the operation schedule of the air conditioner 20 that can achieve the set annual target is created by the reference schedule creation process.
  • the schedule created here is created based on the past average temperature data 112 and the like, and the weather forecast data for the current fiscal year has not yet been reflected.
  • the schedule creation unit 16 executes a schedule update process.
  • the seasonal schedule update unit 162 of the schedule creation unit 16 updates the schedule of the air conditioner 20 for the latest three months based on the weather forecast data (three months) 141 stored in the weather forecast data storage unit 14.
  • Schedule update processing (last 3 months) is executed (step S21).
  • the seasonal schedule update unit 162 refers to the daily schedule data 115 and obtains the usable electric energy for the latest three months (step S211).
  • the seasonal schedule update unit 162 compares the total amount of power used from the month in which the fiscal year starts (April) to the month before the current month with the total amount of usable power, and the total actual value is used. If the amount of available power is exceeded, the excess is subtracted from the total value obtained in step S211. In addition, when the total available electric energy exceeds the total actual value, the seasonal schedule update unit 162 adds the excess to the total value obtained in step S211 (step S212). The value obtained in step S212 becomes the target value of the usable electric energy of the air conditioner 20 for the latest three months.
  • step S211 and step S212 the process of step S211 and step S212 is demonstrated.
  • This figure is the figure which showed the relationship between the amount of electric power which can be used and the actual value from the beginning of the fiscal year (April) to each month.
  • what is necessary is just to acquire the electric energy which can be used for each month from the daily schedule data 115, and a performance value from the performance data 113.
  • the total available electric energy for the latest three months ie, June to August
  • the total usable electric energy is 30 kwh
  • the total actual value is 50 kwh. Therefore, in this case, since the total actual value exceeds 20 kwh from the total usable electric energy, 500 kwh obtained by subtracting the excess 20 kwh becomes the target value of the electric energy used by the air conditioner 20 in the latest three months.
  • the seasonal schedule update unit 162 corrects the average temperature of each day for the latest three months defined by the average temperature data 112 based on the weather forecast data (three months) 141 ( Step S213).
  • the seasonal schedule update unit 162 has a ratio of “low”, “normal”, and “high” in the temperature forecast for each month ( %) To obtain a correction value based on a predetermined rule, and correct the average temperature of each day for the last three months.
  • a table as shown in FIG. 13 is stored in which the ratios of “low”, “normal”, and “high” in the temperature forecast of the weather forecast data (three months) 141 are associated with the correction values.
  • the seasonal schedule update unit 162 corrects the temperature of each day of August defined by the average temperature data 112 to a value obtained by subtracting 2 ° C.
  • correction value difference + difference of difference / 2
  • the “difference” in the above equation represents the difference in temperature compared to normal.
  • the “difference” is calculated by multiplying the value obtained by subtracting the “low” value from the “high” value in the weather forecast by 0.025. However, the “difference” does not exceed the range of ⁇ 0.2 to +0.2. Also, the “difference of the difference” in the above expression represents how much the value of the “difference” is shifted. “Difference of difference” is calculated by the following equation.
  • the seasonal schedule update unit 162 uses the corrected average temperature data 112, and the daily available power amount that can achieve the target of the used power amount for the last three months obtained in step S ⁇ b> 212. Is obtained (step S214).
  • This process may be performed by the same method as the daily power consumption calculation process shown in FIG. That is, the seasonal schedule update unit 162 first designates the operating condition of the air conditioner 20 having the highest comfort, refers to the corrected average temperature data 112 and the power consumption calculation reference table 114, and determines the latest 3 Find the total amount of electricity used for a month.
  • the seasonal schedule update unit 162 re-designates the operating condition so that the used electric energy is reduced if the obtained total used electric energy is not less than or equal to the target obtained in step S212, What is necessary is just to obtain
  • the seasonal schedule update unit 162 reflects the daily available electric energy obtained in step S214 in the daily schedule data 115 (step S215). That is, this process updates the schedule for the most recent three months to the one reflecting the weather forecast data (three months) 141 in the annual schedule. This completes the schedule update process (the last three months).
  • step S ⁇ b> 21 the monthly schedule update unit 163 determines the air conditioners for the most recent month based on the weather forecast data (1 month) 142.
  • a schedule update process for updating 20 schedules (last one month) is executed (step S22).
  • the monthly schedule update unit 163 refers to the daily schedule data 115 and obtains the amount of power that can be used in the most recent one month (step S221). The value obtained in this process becomes the target value of the power consumption of the air conditioner 20 for the most recent month.
  • the monthly schedule update unit 163 corrects the average temperature of each day defined in the average temperature data 112 based on the weather forecast data (one month) 142 (step S222).
  • the weather forecast data (one month) 142 shows the temperature forecasts in the ratio (%) of “low”, “normal”, and “high”, the schedule update process ( What is necessary is just to correct
  • the monthly schedule update unit 163 obtains the daily usable electric energy that can achieve the target of the consumed electric energy for the most recent one month obtained in Step S221 from the corrected average temperature data 112 (Step S221). S223).
  • This process may be performed by the same method as the daily power consumption calculation process shown in FIG.
  • the monthly schedule update unit 163 reflects the daily available power amount obtained in step S223 in the daily schedule data 115 (step S224). That is, by this process, the schedule for the most recent one month in the annual schedule is updated to reflect the weather forecast data (one month) 142. This completes the schedule update process (last one month).
  • step S ⁇ b> 22 the weekly schedule update unit 164 subsequently determines the air conditioner 20 for the latest one week based on the weather forecast data (one week) 143.
  • the schedule update process (the latest one week) for updating the schedule is executed (step S23).
  • the weekly schedule update unit 164 refers to the daily schedule data 115 and obtains the amount of power that can be used in the most recent week as a target (step S231). The value obtained in this process becomes the target value of the power consumption of the air conditioner 20 for the most recent one week.
  • the weekly schedule update unit 164 corrects the average temperature of each day defined by the average temperature data 112 based on the weather forecast data (one week) 143 (step S232). As shown in FIG. 6C, in the weather forecast data (one week) 143, the maximum temperature and the minimum temperature of each day are indicated. Therefore, if the temperature of the average temperature data 112 is updated to the maximum temperature and the minimum temperature, Good.
  • the weekly schedule update unit 164 obtains the daily usable electric energy that can achieve the target of the electric power consumption for the most recent one week obtained in step S231 from the corrected average temperature data 112 (step S233). ). This process may be performed in the same manner as the daily power consumption calculation process shown in FIG.
  • the weekly schedule update unit 164 reflects the daily available electric energy obtained in step S233 in the daily schedule data 115 (step S234). That is, by this process, the schedule for the most recent one week in the annual schedule is updated to reflect the weather forecast data (one week) 143. This completes the schedule update process (the most recent week).
  • step S23 when the schedule update process (most recent one week) (step S23) is completed, the schedule update unit 165 of the day continues operation of the air conditioner 20 on the day based on the weather forecast data (today) 144.
  • a schedule update process (today) for updating the schedule is executed (step S24).
  • the current day schedule update unit 165 refers to the daily schedule data 115 and acquires the available power amount for the current day (step S241). The value acquired by this process becomes the target value of the power consumption of the air conditioner 20 on that day.
  • the current day schedule update unit 165 distributes the available electric energy acquired in step S241 to each time zone based on the daily temperature transition prediction indicated by the weather forecast data (current day) 144 (step S242). .
  • the current day schedule update unit 165 may assign a weight to each time slot according to the predicted temperature and distribute the available power amount at a rate according to the weight.
  • the current day schedule update unit 165 reflects the available power amount for each time zone obtained in step S242 in the current day schedule data 116 (step S243). That is, by this process, the schedule for the current day is updated to reflect the weather forecast data (the current day) 144 among the annual schedules. This completes the schedule update process (on the day).
  • the operation schedule of the air conditioner 20 that can achieve the energy saving target is automatically set using a plurality of weather forecasts having different forecast periods. Create it automatically. Accordingly, it is possible to appropriately create an operation schedule of the air conditioner 20 from the weather forecast. Moreover, the air conditioning management apparatus 10 according to the embodiment of the present invention can appropriately control the air conditioner 20 based on the created schedule.
  • the air conditioning management device 10 when creating the operation schedule, gradually tightens the conditions from the condition with the highest user comfort, and finally sets a schedule that can achieve the target. create. Therefore, it is possible to create a schedule for the operation of the air conditioner 20 in consideration of the user's comfort to the maximum. Moreover, since the air-conditioning management apparatus 10 according to the embodiment of the present invention creates a schedule for the operation of the air conditioner 20 in consideration of a long-term weather forecast, it creates a schedule that does not impair as much comfort as possible over a long-term span. It becomes possible.
  • the air-conditioning management apparatus 10 when the schedule is updated using the weather forecast data (three months) 141 having the longest forecast period, the total use amount of power until the present time is used. Taking into account the difference between the target and the target (usable power amount), the schedule for the most recent three months is created, so that the schedule reflecting the actual usage results can be created.
  • the schedule update process is started at the timing when any one of the weather forecast data 141 to 144 is acquired. Therefore, in the present invention, a schedule reflecting the latest weather forecast data can be created in real time.
  • the schedule is created using four types of data for the forecast period of 3 months, 1 month, 1 week, and the current day as the weather forecast data.
  • the present invention can also be realized using data.
  • a one-year schedule is created.
  • the present invention can also be applied to creating a schedule for operating an air conditioner for six months or two years.
  • a target for the amount of power used by the air conditioner is set, and a schedule that can achieve this target is created.
  • a target may be set for other energy consumed by the air conditioner to create a schedule for the energy.
  • the personal computer or the like functions as the air conditioning management device 10 according to the present invention. It is also possible to make it.
  • Such a program distribution method is arbitrary, for example, a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), an MO (Magneto Optical Disk), or a memory card. It may be stored and distributed in a network, or distributed via a communication network such as the Internet.
  • a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory), a DVD (Digital Versatile Disk), an MO (Magneto Optical Disk), or a memory card. It may be stored and distributed in a network, or distributed via a communication network such as the Internet.
  • the present invention can be suitably employed in an air conditioning controller that manages an air conditioner installed in a building or the like.
  • Air-conditioning management apparatus 11 Information storage part 111 Target data 112 Average temperature data 113 Performance data 114 Electric energy calculation reference

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Abstract

　基準スケジュール作成部（１６１）は、目標データ（１１１）が示す目標を達成可能な基準スケジュールを作成する。季節スケジュール更新部（１６２）、月間スケジュール更新部（１６３）、週間スケジュール更新部（１６４）、および、当日スケジュール更新部（１６５）は、対応する気象予報データを用いて、作成された基準スケジュールを更新して、気象予報を適切に反映した空調機（２０）の運転のスケジュールを作成する。

Description

空調管理装置、空調管理方法、および、プログラム
　本発明は、空調管理装置、空調管理方法、および、プログラムに関する。
　省エネの観点から、年間や月間の使用電力量の削減量や削減率などの目標を定め、かかる目標を達成できるように空調機の運転を制御することが知られている。
　例えば、特許文献１には、使用電力量の年間目標を達成可能な空調機の制御スケジュールを、気象予報を考慮に入れて作成することについて記載されている。
特開２００４－２００１９号公報
　特許文献１では、気象予報を考慮に入れた空調機の制御スケジュールを作成するが、具体的にどのような手法で気象予報から制御スケジュールを作成するのかは不明であり、目標達成可能な適切なスケジュールを作成することは困難であった。
　本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、気象予報から適切な空調機の運転のスケジュールを作成することができる空調管理装置、空調管理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明の空調管理装置は、
　所定期間における空調機で使用されるエネルギーの目標を設定する目標設定手段と、
　前記目標設定手段が設定した目標を達成可能な前記空調機の運転の基準スケジュールを作成する基準スケジュール作成手段と、
　予報期間の異なる複数の気象予報データを取得する気象予報データ取得手段と、
　前記取得した複数の気象予報データのうち、予報期間の長い気象予報データから順に用いて、前記基準スケジュールを更新するスケジュール更新手段と、
　を備える。
　本発明によれば、予報期間の異なる複数の気象予報から空調機の運転のスケジュールを作成するため、気象予報を反映した適切なスケジュールを作成することができる。
本発明の実施形態に係る空調管理装置を含んだシステムの構成を示す図である。 本発明の実施形態に係る空調管理装置の構成を示すブロック図である。 平均気温データの例を示す図である。 電力量算出基準テーブルの例を示す図（その１）である。 電力量算出基準テーブルの例を示す図（その２）である。 日別スケジュールデータの例を示す図である。 当日スケジュールデータの例を示す図である。 気象予報データ（３ヶ月）の例を示す図である。 気象予報データ（１ヶ月）の例を示す図である。 気象予報データ（１週間）の例を示す図である。 気象予報データ（当日）の例を示す図である。 基準スケジュール作成処理の動作を説明するためのフローチャートである。 日別使用電力量算出処理の動作を説明するためのフローチャートである。 運転条件を再指定する順番を決めるための優先度を定義するテーブルの例を示す図（その１）である。 運転条件を再指定する順番を決めるための優先度を定義するテーブルの例を示す図（その２）である。 スケジュール更新処理の動作を説明するためのフローチャートである。 スケジュール更新処理（直近３ヶ月）の動作を説明するためのフローチャートである。 実績値を反映させて使用可能電力量の目標値を設定することを説明するための図である。 気温を補正するために参照されるテーブルの例を示した図である。 スケジュール更新処理（直近１ヶ月）の動作を説明するためのフローチャートである。 スケジュール更新処理（直近１週間）の動作を説明するためのフローチャートである。 スケジュール更新処理（当日）の動作を説明するためのフローチャートである。
　以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付す。
　本発明の実施形態に係る空調管理装置１０について説明する。空調管理装置１０は、ビル内に設置された空調機２０の運転を管理するためのシステムである。空調管理装置１０は、図１に示すように、管理対象となる空調機２０と電力計測センサ３０と接続される。電力計測センサ３０は、空調機２０と図示せぬ電源とを繋ぐ電力線４０上に設置され、空調機２０の消費電力を随時計測する。また、空調管理装置１０は、インターネット等のネットワークＮ１を介して、外部の気象予報システム５０と接続される。気象予報システム５０は、空調機２０が設置されるビルが位置する地域内の気象予報を定期的に行う。
　空調管理装置１０は、空調コントローラなどのコンピュータであり、通信インタフェース、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＰＵ（Centoral Processing Unit）、ハードディスクドライブ、液晶ディスプレイ、および、操作ボタン等を備える。また、空調管理装置１０は、機能的には、図２に示すように、情報記憶部１１と、目標設定部１２と、気象予報取得部１３と、気象予報データ記憶部１４と、実績取得部１５と、スケジュール作成部１６と、空調制御部１７と、を備える。
　情報記憶部１１は、空調管理装置１０が空調機２０のスケジュールを作成する際に必要とされる各種のデータやテーブル等を記憶する。具体的には、情報記憶部１１は、目標データ１１１と、平均気温データ１１２と、実績データ１１３と、電力量算出基準テーブル１１４と、日別スケジュールデータ１１５と、当日スケジュールデータ１１６と、を記憶する。
　目標データ１１１は、空調機２０の年間の使用電力量の目標を示したデータである。
　平均気温データ１１２は、図３に示すような、１年の日毎の、最高気温と最低気温の過去複数年分（例えば過去３０年分）の平均値を示すデータである。なお、過去複数年分の気温のうち、現在年に近い気温により大きな重みを付した重み付け平均値が平均気温データ１１２に含まれていてもよい。
　図２に戻り、実績データ１１３は、空調機２０の使用電力量の日毎の実績値を示すデータである。
　電力量算出基準テーブル１１４は、空調機２０の使用電力量を求めるために参照されるテーブルである。
　ここで、電力量算出基準テーブル１１４の例を図４Ａ、４Ｂに示す。図４Ａは、空調機２０を暖房運転させた場合の電力量算出基準テーブル１１４の一例を示した図である。例えば、この図から、最低気温が０℃のときに設定温度１６℃で空調機２０を暖房運転した場合、使用電力量は７．８ｋｗｈであることがわかる。
　また、図４Ｂは、空調機２０を冷房運転させた場合の電力量算出基準テーブル１１４の一例を示した図である。例えば、この図から、最高気温が２８℃のときに設定温度２４℃で空調機２０を冷房運転した場合、使用電力量は７．０ｋｗｈであることがわかる。
　図２に戻り、日別スケジュールデータ１１５および当日スケジュールデータ１１６は、スケジュール作成部１６によって作成、更新されるデータであり、それぞれ１年間の日毎、当日の時間帯毎の空調機２０の使用可能電力量を示すデータである。例えば、図５Ａは、日別スケジュールデータ１１５を示す例であり、図５Ｂは、当日スケジュールデータ１１６を示す例である。
　図２に戻り、目標設定部１２は、ユーザからの指示等に基づいて、空調機２０の１年間の使用電力量の目標値を示す目標データ１１１を作成（設定）して、情報記憶部１１に格納する。
　気象予報取得部１３は、ネットワークＮ１を介して、気象予報システム５０から最新の気象予報データを取得し、取得した気象予報データを気象予報データ記憶部１４に格納する。なお、気象予報データは、予報のスパン（予報期間）に応じて、気象予報データ（３ヶ月）１４１、気象予報データ（１ヶ月）１４２、気象予報データ（１週間）１４３、および、気象予報データ（当日）１４４の４種類がある。気象予報取得部１３が、各気象予報データ１４１～１４４を取得するタイミングはそれぞれ異なる。
　気象予報データ（３ヶ月）１４１は、直近３か月の各月の気象予報を示すデータである。例えば、気象予報データ（３ヶ月）１４１には、図６Ａに示すような、４～６月の各月の予想気温を平年の同時期の気温と比較した結果を、「低」、「並」、「高」の割合（％）で示したデータが含まれる。なお、気象予報取得部１３により、気象予報データ（３ヶ月）１４１は、１ヶ月毎に取得され、気象予報データ記憶部１４に格納される。換言すると、気象予報データ記憶部１４に記憶されている気象予報データ（３ヶ月）１４１は、１ヶ月毎に、最新のデータに更新される。
　気象予報データ（１ヶ月）１４２は、直近１か月の１、２、３～４週の気象予報を示すデータである。例えば、気象予報データ（１ヶ月）１４２には、図６Ｂに示すような、４月の１、２、３～４週の予想気温を平年の同時期の気温と比較した結果を、「低」、「並」、「高」の割合（％）で示したデータが含まれる。なお、気象予報データ記憶部１４に記憶されている気象予報データ（１ヶ月）１４２は、１週間毎に、最新のデータに更新される。
　気象予報データ（１週間）１４３は、直近１週間の各日の気象予報を示すデータである。例えば、気象予報データ（１週間）１４３には、図６Ｃに示すような、４月１日～４月７日における、信頼度と最高気温、最低気温の予想とを示すデータが含まれる。なお、信頼度は、予報が変わりにくい度合（予報の確度）を表す情報であり、予報の確度が高い順に、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」が設定される。なお、気象予報データ記憶部１４に記憶されている気象予報データ（１週間）１４３は、毎日最新のデータに更新される。
　気象予報データ（当日）１４４は、当日の気象を予報したデータである。例えば、気象予報データ（当日）１４４には、図６Ｄに示すような、４月１日の３時間毎の気温の予報を示したデータが含まれる。なお、気象予報データ記憶部１４に記憶されている気象予報データ（当日）１４４は、５時、１１時、１７時に最新のデータに更新される。
　図２に戻り、実績取得部１５は、電力計測センサ３０が逐次計測した空調機２０の消費電力を積算して１日毎の使用電力量を算出し、実績データ１１３を更新する。
　スケジュール作成部１６は、情報記憶部１１に記憶されている各種のデータやテーブル、および、気象予報データ記憶部１４に格納されている気象予報データに基づいて、目標データ１１１が示す年間の使用電力量で空調機２０を運転させるために最適なスケジュールを作成する。スケジュール作成部１６は、基準スケジュール作成部１６１と、季節スケジュール更新部１６２と、月間スケジュール更新部１６３と、週間スケジュール更新部１６４と、当日スケジュール更新部１６５と、を備える。
　基準スケジュール作成部１６１は、後の各処理での更新の基準（基礎）となる、年間目標を達成可能な日別の空調機２０の運転のスケジュール（基準スケジュール）を作成する。なお、基準スケジュールは、気象予報データを参照しないで作成されるスケジュールである。
　季節スケジュール更新部１６２は、気象予報データ（３ヶ月）１４１に基づいて、直近３ヶ月間のスケジュールを更新する。
　月間スケジュール更新部１６３は、気象予報データ（１ヶ月）１４２に基づいて、直近１ヶ月間のスケジュールを更新する。
　週間スケジュール更新部１６４は、気象予報データ（１週間）１４３に基づいて、直近１週間のスケジュールを更新する。
　当日スケジュール更新部１６５は、気象予報データ（当日）１４４に基づいて、当日のスケジュールを更新する。
　図２に戻り、空調制御部１７は、日別スケジュールデータ１１５、および、当日スケジュールデータ１１６で規定されている使用可能電力量で運転するように空調機２０に制御信号を定期的に送信して、空調機２０の運転を制御する。
　続いて、空調管理装置１０の動作について説明する。
（基準スケジュール作成処理）
　始めに、基準スケジュール作成処理の動作について説明する。例えば、年度開始日（例えば、４月１日）に、ビル管理者であるユーザは、空調管理装置１０の図示せぬ操作部を操作して、今年度の空調機２０の総使用電力量の年間目標を入力する。空調管理装置１０の目標設定部１２は、ユーザにより入力された年間目標から、目標データ１１１を生成し、情報記憶部１１に格納する。目標データ１１１が情報記憶部１１に格納されると、基準スケジュール作成部１６１は、図７に示す、年間目標を達成するための基準スケジュールを作成する基準スケジュール作成処理を行う。なお、以下の説明では、各年度は４月１日に始まり、３月３１日に終了するものとする。
　まず、基準スケジュール作成部１６１は、ユーザから入力された年間目標を取得する（ステップＳ１１）。例えば、ユーザが年間目標を「１５００ｋｗｈ」等と入力し場合、基準スケジュール作成部１６１は、その値を年間目標として取得すればよい。また、基準スケジュール作成部１６１は、ユーザが入力した値から所定のマージン（例えば１０％）を減じた値を年間目標としてもよい。また、ユーザが「前年度－１０％」と入力した場合、基準スケジュール作成部１６１は、前年度の年間使用電力量の実績値から１０％を差し引いた値を年間目標として取得すればよい。
　続いて、基準スケジュール作成部１６１は、取得した年間目標を達成可能な日別の使用電力量を求める日別使用電力量算出処理を実行する（ステップＳ１２）。
　日別使用電力量算出処理の詳細について、図８を参照して説明する。
　まず、基準スケジュール作成部１６１は、最も快適性の高い空調機２０の運転条件を指定する（ステップＳ１２１）。本実施形態では、暖房運転の場合は設定温度を２２℃、冷房運転の場合は設定温度を２４℃で空調機２０を運転する場合を、最も快適性の高い空調機２０の運転条件とする。
　続いて、基準スケジュール作成部１６１は、平均気温データ１１２と電力量算出基準テーブル１１４とを参照して、指定された運転条件（設定温度）で空調機２０を運転した場合の１年間の各日の予測使用電力量を求める（ステップＳ１２２）。なお、ここでは、１年間の各日の最高気温、最低気温は、平均気温データ１１２が示す最高気温、最低気温と一致すると仮定して予測使用電力量を求める。
　続いて、基準スケジュール作成部１６１は、求めた各日の予測使用電力量を合計することで、指定された運転条件で空調機２０を運転した場合の１年間の総予測使用電力量を求める（ステップＳ１２３）。
　続いて、基準スケジュール作成部１６１は、求めた１年間の総予測使用電力量が、ステップＳ１１で取得した年間目標以下であるか否かを判別する（ステップＳ１２４）。
　総予測使用電力量が年間目標以下でない場合（ステップＳ１２４；Ｎｏ）、基準スケジュール作成部１６１は、予測使用電力量が少なくなるように、運転条件を再指定（変更）する（ステップＳ１２５）。例えば、基準スケジュール作成部１６１は、所定の条件に合致する日において、先に指定した暖房の設定温度を１℃下げたり、冷房の設定温度を１℃上げる等の設定変更を行う。
　なお、その際、基準スケジュール作成部１６１は、図９Ａ、図９Ｂに示すような外気温と空調機２０の設定温度との組毎に優先順位を付与するテーブルを参照し、このテーブルで規定されている優先順位の順番で、運転条件を再指定する日を選択してもよい。なお、この優先順位は、ユーザの快適性を考慮して付与するのが望ましい。
　図８に戻り、続いて、基準スケジュール作成部１６１は、運転条件を再指定（変更）した日の予測使用電力量を求め（ステップＳ１２６）、その結果を用いて、１年間の総予測使用電力量を再度求める（ステップＳ１２７）。そして、基準スケジュール作成部１６１は、再度、総予測使用電力量が、年間目標値以下であるか否かを判別し（ステップＳ１２４）、年間目標値以下になるまで上記処理を繰り返す。
　総予測使用電力量が年間目標値以下である場合（ステップＳ１２４；Ｙｅｓ）、目標達成可能な日別のスケジュールが作成されたこととなり、日別使用電力量算出処理は終了する。
　図７に戻り、日別使用電力量算出処理が終了すると、基準スケジュール作成部１６１は、ステップＳ１２２で求めた各日の使用電力量を使用可能電力量とした日別スケジュールデータ１１５を作成して情報記憶部１１に保存する（ステップＳ１３）。以上で基準スケジュール作成処理は終了する。
　このように、基準スケジュール作成処理により、設定した年間目標を達成可能な空調機２０の運転のスケジュールが作成される。なお、ここで作成されたスケジュールは、過去の平均気温データ１１２等に基づいて作成されたものであり、今年度の気象予報データは未だ反映されていない。
（スケジュール更新処理）
　続いて、気象予報データに基づいて空調機２０のスケジュールを更新するスケジュール更新処理について、図１０のフローチャートを参照して説明する。
　気象予報取得部１３が、気象予報システム５０から最新の気象予報データを取得し、気象予報データ記憶部１４内のデータを更新する度に、スケジュール作成部１６はスケジュール更新処理を実行する。
　まず、スケジュール作成部１６の季節スケジュール更新部１６２は、気象予報データ記憶部１４に格納されている気象予報データ（３ヶ月）１４１に基づいて、直近３ヶ月間の空調機２０のスケジュールを更新するスケジュール更新処理（直近３ヶ月）を実行する（ステップＳ２１）。
　ここで、スケジュール更新処理（直近３ヶ月）について、図１１のフローチャートを参照して説明する。
　まず、季節スケジュール更新部１６２は、日別スケジュールデータ１１５を参照して、直近３ヶ月間の使用可能電力量を求める（ステップＳ２１１）。
　続いて、季節スケジュール更新部１６２は、年度開始月（４月）から現在月より前の月までの使用電力量の通算実績値と通算使用可能電力量とを比較し、通算実績値が通算使用可能電力量を超過している場合、その超過分をステップＳ２１１で求めた合計値から減算する。また、季節スケジュール更新部１６２は、通算使用可能電力量が通算実績値を超過している場合、その超過分をステップＳ２１１で求めた合計値に加算する（ステップＳ２１２）。ステップＳ２１２で求めた値が、直近３ヶ月間の空調機２０の使用可能電力量の目標値となる。
　ここで、図１２を参照して、ステップＳ２１１とステップＳ２１２との処理について説明する。この図は、年度始め（４月）から各月の、使用可能電力量と実績値との関係を示した図である。なお、各月の使用可能電力量は日別スケジュールデータ１１５から、実績値は実績データ１１３から取得すればよい。
　この図で示される例では、現在月が６月であるとき、直近３ヶ月間（即ち６～８月）の使用可能電力量の合計は５２０ｋｗｈとなる。また、４月～５月までにおいて、通算使用可能電力量は、３０ｋｗｈであり、通算実績値は、５０ｋｗｈである。従って、この場合、通算実績値が通算使用可能電力量より２０ｋｗｈ超過しているため、この超過した２０ｋｗｈを減算した５００ｋｗｈが、直近３ヶ月の空調機２０の使用電力量の目標値となる。
　図１１に戻り、続いて、季節スケジュール更新部１６２は、気象予報データ（３ヶ月）１４１に基づいて、平均気温データ１１２で定義されている直近３ヶ月間の各日の平均気温を補正する（ステップＳ２１３）。
　例えば、気象予報データ（３ヶ月）１４１が、図６Ａに示すようなデータである場合、季節スケジュール更新部１６２は、各月の気温予報の「低」、「並」、「高」の割合（％）から所定のルールに基づいて補正値を求め、直近３ヶ月間の各日の平均気温を補正すればよい。
　より具体的には、気象予報データ（３ヶ月）１４１の気温予報の「低」、「並」、「高」の割合と、補正値とを対応付ける図１３に示すようなテーブルを保持しておき、該当する予報に対応付けられている補正値で該当月の各日の気温を補正してもよい。例えば、気象予報データ（３ヶ月）１４１で８月の気温が「低：並：高」＝「１００：０：０」と予想された場合を考える。この場合、図１３に示すテーブルを参照することにより、季節スケジュール更新部１６２は、平均気温データ１１２で定義されている８月の各日の気温を、２℃減算した値に補正する。
　なお、図１３に示す気温補正用のテーブルに記載の補正値は、以下の式に従って算出されたものである。
　補正値＝差＋差のぶれ／２
　ここで、上式の「差」は、平年と比較した気温の差を表す。「差」は、気象予報の「高」の数値から「低」の数値を減算した値に０．０２５を乗算することで算出する。但し、「差」は、－０．２～＋０．２の範囲を超えないものとする。
　また、上式の「差のぶれ」は、「差」の値がどれだけぶれるのかを表す。「差のぶれ」は、以下の式により算出される。
　・「差」がマイナスの場合：差のぶれ＝－（予報の「並」の数値＋「高」の数値＊２）／１００
　・「差」が０の場合：差のぶれ＝０
　・「差」がプラスの場合：差のぶれ＝＋（予報の「並」の数値＋「低」の数値＊２）／１００
　図１１に戻り、続いて、季節スケジュール更新部１６２は、補正済みの平均気温データ１１２から、ステップＳ２１２で求めた直近３ヶ月間の使用電力量の目標を達成可能な日別の使用可能電力量を求める（ステップＳ２１４）。なお、この処理は、図８に示す日別消費電力算出処理と同様の手法で行えばよい。即ち、季節スケジュール更新部１６２は、まず、最も快適性の高い空調機２０の運転条件を指定して、補正済みの平均気温データ１１２と使用電力量算出基準テーブル１１４とを参照して、直近３ヶ月間の総使用電力量を求める。そして、季節スケジュール更新部１６２は、求めた総使用電力量がステップＳ２１２で求めた目標以下でない場合、使用電力量が少なくなるように運転条件を再指定し、目標以下になるまで運転条件の再指定を繰り返すことで、総使用電力量が目標以下となる直近３ヶ月間の日別の使用電力量を求めればよい。
　続いて、季節スケジュール更新部１６２は、ステップＳ２１４で求めた日別の使用可能電力量を日別スケジュールデータ１１５に反映させる（ステップＳ２１５）。即ち、この処理により、年間のスケジュールのうち、直近３ヶ月間のスケジュールが気象予報データ（３ヶ月）１４１を反映したものに更新される。以上でスケジュール更新処理（直近３ヶ月）は終了する。
　図１０に戻り、スケジュール更新処理（直近３ヶ月）（ステップＳ２１）が終了すると、続いて、月間スケジュール更新部１６３は、気象予報データ（１ヶ月）１４２に基づいて、直近１ヶ月間の空調機２０のスケジュールを更新するスケジュール更新処理（直近１ヶ月）を実行する（ステップＳ２２）。
　ここで、スケジュール更新処理（直近１ヶ月）について、図１４のフローチャートを参照して説明する。まず、月間スケジュール更新部１６３は、日別スケジュールデータ１１５を参照して、対象となる直近１ヶ月間の使用可能電力量を求める（ステップＳ２２１）。この処理で求めた値が、直近１ヶ月間の空調機２０の使用電力量の目標値となる。
　続いて、月間スケジュール更新部１６３は、気象予報データ（１ヶ月）１４２に基づいて、平均気温データ１１２で定義されている直近１ヶ月間の各日の平均気温を補正する（ステップＳ２２２）。図６Ｂに示すように、気象予報データ（１ヶ月）１４２は、気温の予報が「低」、「並」、「高」の割合（％）で示されているため、前述したスケジュール更新処理（直近３ヶ月）のステップＳ２１３と同様の手法で平均気温を補正すればよい。
　続いて、月間スケジュール更新部１６３は、補正済みの平均気温データ１１２から、ステップＳ２２１で求めた直近１ヶ月間の使用電力量の目標を達成可能な、日別の使用可能電力量を求める（ステップＳ２２３）。なお、この処理は、図８に示す日別消費電力算出処理と同様の手法で行えばよい。
　続いて、月間スケジュール更新部１６３は、ステップＳ２２３で求めた日別の使用可能電力量を日別スケジュールデータ１１５に反映させる（ステップＳ２２４）。即ち、この処理により、年間のスケジュールのうち、直近１ヶ月間のスケジュールが気象予報データ（１ヶ月）１４２を反映したものに更新される。以上でスケジュール更新処理（直近１ヶ月）は終了する。
　図１０に戻り、スケジュール更新処理（直近１ヶ月）（ステップＳ２２）が終了すると、続いて、週間スケジュール更新部１６４は、気象予報データ（１週間）１４３に基づいて、直近１週間の空調機２０のスケジュールを更新するスケジュール更新処理（直近１週間）を実行する（ステップＳ２３）。
　ここで、スケジュール更新処理（直近１週間）について、図１５のフローチャートを参照して説明する。まず、週間スケジュール更新部１６４は、日別スケジュールデータ１１５を参照して、対象となる直近１週間の使用可能電力量を求める（ステップＳ２３１）。この処理で求めた値が、直近１週間の空調機２０の使用電力量の目標値となる。
　続いて、週間スケジュール更新部１６４は、気象予報データ（１週間）１４３に基づいて、平均気温データ１１２で定義されている直近１週間の各日の平均気温を補正する（ステップＳ２３２）。図６Ｃに示すように、気象予報データ（１週間）１４３では、各日の最高気温と最低気温とが示されているため、この最高気温と最低気温に平均気温データ１１２の気温を更新すればよい。
　続いて、週間スケジュール更新部１６４は、補正済みの平均気温データ１１２から、ステップＳ２３１で求めた直近１週間の使用電力量の目標を達成可能な、日別の使用可能電力量を求める（ステップＳ２３３）。なお、この処理は、図８に示す日別消費電力算出処理と同様に行えばよい。
　続いて、週間スケジュール更新部１６４は、ステップＳ２３３で求めた日別の使用可能電力量を日別スケジュールデータ１１５に反映させる（ステップＳ２３４）。即ち、この処理により、年間のスケジュールのうち、直近１週間のスケジュールが気象予報データ（１週間）１４３を反映したものに更新される。以上でスケジュール更新処理（直近１週間）は終了する。
　図１０に戻り、スケジュール更新処理（直近１週間）（ステップＳ２３）が終了すると、続いて、当日スケジュール更新部１６５は、気象予報データ（当日）１４４に基づいて、当日の空調機２０の運転のスケジュールを更新するスケジュール更新処理（当日）を実行する（ステップＳ２４）。
　ここで、スケジュール更新処理（当日）について、図１６のフローチャートを参照して説明する。まず、当日スケジュール更新部１６５は、日別スケジュールデータ１１５を参照して、対象となる当日の使用可能電力量を取得する（ステップＳ２４１）。この処理で取得した値が、当日の空調機２０の使用電力量の目標値となる。
　続いて、当日スケジュール更新部１６５は、気象予報データ（当日）１４４が示す１日の気温の推移予想に基づいて、ステップＳ２４１で取得した使用可能電力量を各時間帯に配分する（ステップＳ２４２）。例えば、当日スケジュール更新部１６５は、予想気温に応じて各時間帯に重みを付し、重みに応じた割合で使用可能電力量を配分すればよい。
　続いて、当日スケジュール更新部１６５は、ステップＳ２４２で求めた当日の時間帯毎の使用可能電力量を当日スケジュールデータ１１６に反映させる（ステップＳ２４３）。即ち、この処理により、年間のスケジュールのうち、当日のスケジュールが気象予報データ（当日）１４４を反映したものに更新される。以上でスケジュール更新処理（当日）は終了する。
　図１０に戻り、スケジュール更新処理（当日）が終了すると、スケジュール更新処理は終了する。
　以上詳細に説明したように、本発明の実施形態に係る空調管理装置１０によれば、予報期間の異なる複数の気象予報を用いて、省エネ目標を達成可能な空調機２０の運転のスケジュールを自動的に作成する。従って、気象予報から空調機２０の運転のスケジュールを適切に作成することが可能となる。また、本発明の実施形態に係る空調管理装置１０は、作成されたスケジュールに基づいて、空調機２０を適切に制御することが可能となる。
　また、本発明の実施形態に係る空調管理装置１０は、運転スケジュールを作成する際に、ユーザの快適性が最も高い条件から徐々に条件を厳しくしていき、最終的に目標達成可能なスケジュールを作成する。従って、ユーザの快適性を最大限に考慮した空調機２０の運転のスケジュールを作成することが可能となる。また、本発明の実施形態に係る空調管理装置１０は、長期の気象予報も考慮して空調機２０の運転のスケジュールを作成するため、長期的なスパンで快適性をなるべく損なわないスケジュールを作成することが可能となる。
　また、本発明の実施形態に係る空調管理装置１０によれば、予報期間の最も長い気象予報データ（３ヶ月）１４１を用いてスケジュールを更新する際に、現在までの通算の電力量の使用実績と目標（使用可能電力量）との差を加味して、直近３ヶ月のスケジュールを作成するため、実際の使用の実績を反映したスケジュールを作成することができる。
　また、本発明の実施形態に係る空調管理装置１０では、各気象予報データ１４１～１４４の何れかが取得されたタイミングでスケジュール更新処理が開始される。従って、本発明では、最新の気象予報データを反映したスケジュールをリアルタイムに作成することができる。
　なお、本発明は、上述の実施形態および図面によって限定されるものではない。本発明の要旨を変更しない範囲で実施の形態および図面に変更を加えることができるのはもちろんである。
　例えば、上述の実施形態では、気象予報データとして、予報期間が３ヶ月、１ヶ月、１週間、および、当日の４種類のデータを用いてスケジュールを作成したが、他の予報期間の異なる気象予報データを用いても本発明は実現可能である。
　また、上述の実施形態では、１年間のスケジュールを作成したが、半年間や２年間等の空調機の運転のスケジュールの作成にも、本発明は適用可能である。
　また、上述の実施形態では、空調機で使用される電力量の目標を設定し、この目標を達成可能なスケジュールを作成した。しかしながら、空調機で消費される他のエネルギーに対して目標を設定して、当該エネルギーのスケジュールを作成してもよい。
　また、例えば、本発明に係る空調管理装置１０の動作を規定する動作プログラムを既存のパーソナルコンピュータや情報端末機器等に適用することで、当該パーソナルコンピュータ等を本発明に係る空調管理装置１０として機能させることも可能である。
　このようなプログラムの配布方法は任意であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto Optical Disk）、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布してもよいし、インターネットなどの通信ネットワークを介して配布してもよい。
　本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
　本発明は、ビル等に設置された空調機を管理する空調コントローラに好適に採用され得る。
１０ 空調管理装置
１１ 情報記憶部
１１１ 目標データ
１１２ 平均気温データ
１１３ 実績データ
１１４ 電力量算出基準テーブル
１１５ 日別スケジュールデータ
１１６ 当日スケジュールデータ
１２ 目標設定部
１３ 気象予報取得部
１４ 気象予報データ記憶部
１４１ 気象予報データ（３ヶ月）
１４２ 気象予報データ（１ヶ月）
１４３ 気象予報データ（１週間）
１４４ 気象予報データ（当日）
１５ 実績取得部
１６ スケジュール作成部
１６１ 基準スケジュール作成部
１６２ 季節スケジュール更新部
１６３ 月間スケジュール更新部
１６４ 週間スケジュール更新部
１６５ 当日スケジュール更新部
１７ 空調制御部
２０ 空調機
３０ 電力計測サンサ
４０ 電力線
Ｎ１ ネットワーク

Claims (6)

  1. 　所定期間における空調機で使用されるエネルギーの目標を設定する目標設定手段と、
    　前記目標設定手段が設定した目標を達成可能な前記空調機の運転の基準スケジュールを作成する基準スケジュール作成手段と、
    　予報期間の異なる複数の気象予報データを取得する気象予報データ取得手段と、
    　前記取得した複数の気象予報データのうち、予報期間の長い気象予報データから順に用いて、前記基準スケジュールを更新するスケジュール更新手段と、
    　を備える空調管理装置。
  2. 　前記スケジュール更新手段は、予報期間の最も長い気象予報データを用いて前記基準スケジュールを更新する際に、現在までのエネルギーの使用の実績と目標との差を加味して前記基準スケジュールを更新する、
    　請求項１に記載の空調管理装置。
  3. 　前記スケジュール更新手段は、前記気象予報データ取得手段が前記気象予報データを取得したタイミングで、前記基準スケジュールを更新する、
    　請求項１又は２に記載の空調管理装置。
  4. 　前記スケジュール更新手段によって更新された基準スケジュールに基づいて、前記空調機を制御する空調制御手段を備える、
    　請求項１乃至３の何れか１項に記載の空調管理装置。
  5. 　所定期間における空調機で使用されるエネルギーの目標を設定する目標設定ステップと、
    　前記目標設定ステップで設定した目標を達成可能な前記空調機の運転の基準スケジュールを作成する基準スケジュール作成ステップと、
    　予報期間の異なる複数の気象予報データを取得する気象予報データ取得ステップと、
    　前記取得した複数の気象予報データのうち、予報期間の長い気象予報データから順に用いて、前記基準スケジュールを更新するスケジュール更新ステップと、
    　を備える空調管理方法。
  6. 　コンピュータを、
    　所定期間における空調機で使用されるエネルギーの目標を設定する目標設定手段、
    　前記目標設定手段が設定した目標を達成可能な前記空調機の運転の基準スケジュールを作成する基準スケジュール作成手段、
    　予報期間の異なる複数の気象予報データを取得する気象予報データ取得手段、
    　前記取得した複数の気象予報データのうち、予報期間の長い気象予報データから順に用いて、前記基準スケジュールを更新するスケジュール更新手段、
    　として機能させるプログラム。
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