WO2019167138A1 - エネルギー削減支援装置、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

従来に比して効率的なエネルギー削減対策を実現することが可能なエネルギー削減技術を提供する。エネルギー削減効果解析部７２０は、施設内の各空調機器２００の過去の運用実績を示す運用実績情報などを解析することで、各空調機器２００のエネルギー削減効果を導出する。優先順位設定部７３０は、優先順位の高いた空調機器２００についてのみ、運用の見直しを図るべき指示を、対策設定部７４０に送る。対策設定部７４０は、優先順位設定部７３０からの指示に従い、特定された優先順位の高い各空調機器２００に対して、エネルギー削減対策を設定する。

Description

エネルギー削減支援装置、プログラム及びプログラムを記録した記録媒体

　本発明は、ビルなどの建物のエネルギー管理に用いて好適な、空調機器のエネルギー削減支援技術に関する。

　近年、オフィスビル、商業施設、ホテル、病院などの大型のビルでは、エネルギー削減（すなわち省エネルギー）の取り組みに強い関心が寄せられている。
　これらビルの空調管理においては、ビル管理会社が中央監視システム（以下、「ＢＥＭＳシステム」という。）で集中管理することが行われている。

　例えば特許文献１に開示されているＢＥＭＳシステムは、施設のエネルギー管理を実施する上で必要な種々の管理項目を包括的に取り扱うことにより、施設のエネルギー管理を適正に行って大きな省エネルギー効果を得る技術が開示されている。

特開２００３－１６２５７３号公報

　ＢＥＭＳシステムを導入したビルでは、構内に分散設置された設備を、集中管理室からリモート操作を行うことで保守・管理することが可能になり、省エネルギー化に一定の効果がある。しかしながら、現状のＢＥＭＳシステムは、エネルギー削減の可能性があるすべての対策を一律に実施しようとするため、例えば過剰な温度・空調の調整作業の発生により、逆に無駄なエネルギー等を消費してしまう場合等も想定され、効率的なエネルギー削減対策ができていないという問題が指摘されていた。

　本発明は、以上説明した事情を鑑みてなされたものであり、従来に比して効率的なエネルギー削減対策を実現することが可能なエネルギー削減支援技術を提供することを目的とする。

　本実施の一態様に係るエネルギー削減支援装置は、対象施設内の各空調機器の動作を制御し、エネルギー管理を行うＢＥＭＳの運用をサポートするエネルギー削減支援装置であって、対象施設内の各空調機器の運用実績を解析することで、各空調機器のエネルギー削減効果を導出し、各空調機とエネルギー削減効果の大きさとを対応づけた解析結果情報を供給するエネルギー削減効果解析部と、解析結果情報に基づいて、各空調機器に対してエネルギー削減対策の優先順位を設定し、優先順位の高い各空調機器についてのみ、運用の見直しを図るべき指示を送る優先順位設定部と、指示に従って、対象となる各空調機器にエネルギー削減対策を設定し、エネルギー削減対策情報としてＢＥＭＳに出力する対策設定部とを具備することを要旨とする。

　本発明によれば、従来に比して効率的なエネルギー削減対策を実現することが可能となる。

エネルギー削減支援システムの概略構成を示す図である。 エネルギー削減支援装置のハードウェア構成を示す図である。 冷房におけるベースラインＢｌのサンプルを例示した図である。 ベースライン関連情報含まれる各種情報を例示した図である。 ある施設における各空調機器の運用実績を例示したエネルギーコスト管理テーブルである。 エネルギー削減対策処理を示すフローチャートである。 ある施設における温水２次側熱需要量と暖房デグリーデイＨＤＤの相関を示す図である。

　以下、図面を参照して本発明に係る実施形態について説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。

Ａ．本実施形態
[省エネルギー運転支援技術の概要]
　本願発明者らは、省エネルギー量を客観的かつ科学的に評価するため、空調機器等の運用を診断する国際的な基準の１つであるＩＰＭＶＰ（International Performance Measurement ＆ Verification Protocol）を利用するとともに、ＩＰＭＶＰで定義されていない説明変数（詳細は後述）を活用してエネルギー使用量の予測精度の向上を図っている。なお、詳細は後述するが、本実施形態では、エネルギー使用量に関するデータ（以下、「エネルギーデータ」ともいう。）と外気温度に関するデータ（以下、「外気温データ」ともいう。）を以下（１）、（２）の方法で取得し、基礎統計で分析を行う。
（１）ＢＥＭＳシステムから、過去１年分のエネルギーデータを取得。
（２）気象庁のシステムから、評価対象のビルが存在する地域の過去１年分の外気温データを取得。

　図１は、エネルギー削減支援システム１０００の概略構成を示す図である。本実施形態に係るエネルギー削減支援システム１０００は、例えばビルに設けられた空調機器の運転を管理することにより、空調機器の運転に伴う消費エネルギーを効率的に削減するシステムである。
　エネルギー削減支援システム１０００は、対象施設（ビルなど）機器の動作を制御し、エネルギー管理を統括的に行うＢＥＭＳシステム１００と、対象施設の空調管理に伴うエネルギーの削減を支援するエネルギー削減支援装置７００とを備えている。

[エネルギー削減支援装置７００]
　図２は、エネルギー削減支援装置７００のハードウェア構成を示す図である。
　エネルギー削減支援装置７００は、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって構成されている。エネルギー削減支援装置７００は、ＣＰＵ７０１によって実行される様々な制御プログラムを記憶するＲＯＭやＲＡＭなどのメモリ７０２、キーボードやマウス、操作ボタンなどを備えた入力装置７０３、液晶パネルなどを備えた出力装置７０４、ハードディスク等の記憶装置７０５、各通信インタフェースを備えた通信装置７０６などを備えている。

　エネルギー削減支援装置７００は、ＣＰＵ７０１がメモリ７０２などに記憶されたソフトウェアを読み込み、解釈／実行することにより、ベースライン算出部７１０、エネルギー削減効果解析部７２０、優先順位設定部７３０及び対策設定部７４０の機能を提供する。また、エネルギー関連情報ＤＢ８１０や施設利用関連情報ＤＢ８２０、気象情報ＤＢ８３０は、メモリ７０２などに格納される。

　ベースライン算出部７１０は、現状のエネルギーの使用状況に基づいてエネルギー消費の予測値（ベースライン）Ｂｌを算出するものである。
　一方、エネルギー削減効果解析部７２０、優先順位設定部７３０及び対策設定部７４０は、建物の特徴や過去の実績などに基づき、ＲＰＡ（Robotic Process Automation）を活用することで、エネルギーコストの削減効果を解析するとともに、エネルギー削減対策に優先順位を設定し、優先順位の高いエネルギー削減対策を実施する。

[ベースライン算出部７１０]
　ベースライン算出部７１０は、下記式（１）を利用してエネルギーの予測値（ベースライン）Ｂｌを算出する。
　（ベースライン）Ｂｌ＝α＊（冷房デグリーデイ）ＣＤＤ＋β＊（暖房デグリーデイ）ＨＤＤ＋γ＊（営業状況）Ｂｃ＋δ＊（稼働状況補正）Ａ１＋ε＊（設備負荷補正）Ａ２＋Ｃｏｎｓｔ      ・・・（１）

　このように、本実施形態では、ベースラインＢｌの算定に際し、ＩＰＭＶＰに準拠した変数（具体的には、冷房デグリーデイＣＤＤや暖房デグリーデイＨＤＤ）を活用するだけでなく、ＩＰＭＶＰで定義されていない説明変数（具体的には、営業状況Ｂｃ、稼働状況補正Ａ１、設備負荷補正Ａ２）を活用することで、ベースラインＢｌの精度の向上を図っている。なお、本願発明者らは、本実施形態で求めたベースラインＢｌを活用してエネルギー削減を支援することで、他のエネルギー削減コンサルティングでは、エネルギー削減不可能と判断された事案について、１４％（従来比）ものエネルギー削減を可能とした（２０１７年５月）。

　ここで、「冷房デグリーデイＣＤＤ」とは、室内を冷却する基準温度（具体的には、過去一定期間分のエネルギー使用データを利用して求める）と日平均気温の差を積算したものであり、「暖房デグリーデイＨＤＤ」とは、暖房を開始する基準温度（具体的には、過去一定期間分のエネルギー使用データを利用して求める）を決め、基準温度より日平均気温が低い期間を暖房期間として、この期間内に出現した日平均気温が基準温度より低い日について、基準温度と日平均気温の差を積算したものをいう。ここで、冷房デグリーデイＣＤＤが等しい日というのは、対象施設において同じ冷房エネルギー量が必要とされることを意味する。したがって、冷房デグリーデイＣＤＤが等しい日において、冷房エネルギーが異なる場合というのは、冷房エネルギーを削減できる可能性（ポテンシャル）があると考えることができる。よって、そのような日の条件（コンディション）を分析し、特定することにより、効果的に空調エネルギーを削減することができる。なお、冷房デグリーデイＣＤＤのみならず、暖房デグリーデイＨＤＤについても同様のことが言える。すなわち、暖房デグリーデイＨＤＤが等しい日というのは、対象施設において同じ暖房エネルギー量が必要とされることを意味する。したがって、暖房デグリーデイＨＤＤが等しい日において、暖房エネルギーが異なる場合というのは、冷房エネルギーを削減できる可能性（ポテンシャル）があると考えることができる。

　また、「営業状況Ｂｃ」とは、営業日、非営業日を区別するものであり、例えば営業日（原則、月曜日～金曜日）の値を「１」と定義し、非営業日（原則、土曜日、日曜日、祝日）を「０」と定義する。営業状況Ｂｃを示す営業状況データは、後述するように、対象施設の管理者などから入手され、当該データは施設利用関連情報ＤＢ８２０に格納される。

　また、「稼働状況補正Ａ１」とは、入館者数等の増減により、エネルギー使用量が変動することを補正する項目を示す。例えば、対象施設がオフィスビルである場合には、大型連休情報（ゴールデンウィークやお盆、年末年始など）に基づき、稼働状況補正Ａ１を設定する。なお、大型連休情報は、対象施設の管理者などから入手され、当該データは施設利用関連情報ＤＢ８２０に格納される。もっとも、入館者数等に影響を与えるパラメータは、大型連休情報に限る趣旨ではなく、対象施設や周辺地域でのイベント情報（国際的な展示会など）や、トラブル情報（例えば、大規模災害の発生など）、様々なパラメータを採用することができる。

　また、「設備負荷補正Ａ２」とは、設備保全等の理由により、エネルギー使用量が変動することを補正する項目を示す。例えば、対象施設の定期メンテナンス情報（例えば、３か月に１回、２３:００～０３:００の間にメンテナンスを行うなど）に基づき、設備負荷補正Ａ２を設定する。なお、設備保全等の理由としては、定期メンテナンス以外にも、緊急メンテナンス（設備故障発生による診断など）や各種機器（センサなど）の交換、メンテナンスソフトウェアのアップデートなど、様々な要因が挙げられる。以下の説明では、これらをまとめて「設備保全情報」と総称する。設備保全情報は、対象施設の管理者などから入手され、当該データは施設利用関連情報ＤＢ８２０に格納される。

　図３は、冷房におけるベースラインＢｌのサンプルを例示した図である。
　図３では、冷房デグリーデイＣＤＤを折れ線グラフ、冷水使用量を縦棒グラフ（ハッチング有り）、冷水使用量のベースラインＢｌを縦棒グラフ（ハッチングなし）で示す。なお、以上説明したベースラインＢｌを求めるために必要な各種情報は、エネルギー関連情報ＤＢ８１０、施設利用関連情報ＤＢ８２０、気象データＤＢ８３０などに格納される。また、以下の説明では、ベースラインＢｌを求めるために必要な各種情報を特に区別する必要がない場合には、これらの情報をまとめて「ベースライン関連情報Ｂｒ」と呼ぶ。

＜ベースライン関連情報Ｂｒ＞
　図４は、ベースライン関連情報Ｂｒに含まれる各種情報を例示した図である。
　図４に示すように、ベースライン関連情報Ｂｒは、エネルギー関連情報Ｉｒと、施設利用関連情報Ｉｆと、気象情報Ｉｗとを含んで構成される。

＜エネルギー関連情報Ｉｒ＞
　エネルギー関連情報Ｉｒは、過去一定期間分（本実施形態では過去１年分を想定）の空調管理に費やしたエネルギーに関連する情報であり、日別エネルギー使用量データＤ１、空調稼働時間データＤ２、室温データＤ３、ＣＯ₂データＤ４、湿度データＤ５、エネルギー単価情報Ｄ６を含んで構成される。なお、以下の説明では、各エネルギー関連情報Ｉｒを特に区別する必要がない場合には、これらの情報をまとめて「エネルギーデータ」と呼ぶ。

　日別エネルギー使用量データＤ１は、対象施設が存在する地域（例えば、東京）の日平均外気温度、電力使用量、冷水使用量、蒸気使用量のほか、最高気温、最低気温、冷房理想値（上限、下限）、暖房理想値（上限、下限）などを含んで構成される。日別エネルギー使用量データＤ１は、エネルギー使用量測定器６００によって生成され、ＢＥＭＳシステム１００に供給される。ＢＥＭＳシステム１００に蓄積された日別エネルギー使用量データＤ１は、対象施設の管理者などから許諾を得た後、ＢＥＭＳシステム１００からエネルギー削減支援装置７００に送信される。

　空調稼働時間データＤ２は、空調の稼働時間を示すデータであり、ＢＥＭＳシステム１００から、例えば１時間単位でエネルギー削減支援装置７００に送信される。室温データＤ３は、室温センサ４００によって検知される室内温度を示すデータであり、室温センサ４００から、例えば１時間単位でエネルギー削減支援装置７００に送信される。室温センサ４００は、対象施設の各部屋等に設置されている。エネルギー削減支援装置７００は、すべての部屋の室温センサ４００を利用して室温推移の分析を行うこともできるが、特定の室温センサ４００のみを利用して室温推移を分析することも可能である。

　ＣＯ₂データＤ４は、例えばビル管理法などの法令を遵守する目的及び空調環境を分析するために必要なＣＯ₂濃度を示すデータであり、ＣＯ₂センサ３００によって検知される。ＣＯ₂センサ３００は、例えば各フロアの出入り口近傍に設けられている。ＣＯ₂センサ３００によって検知されたＣＯ₂濃度は、ＣＯ₂データＤ４としてＣＯ₂センサ３００から、例えば１時間単位でエネルギー削減支援装置７００に送信される。湿度データＤ５は、湿度センサ５００によって検知される湿度を示すデータであり、湿度センサ５００から、例えば１時間単位でエネルギー削減支援装置７００に送信される。湿度センサ５００は、対象施設の各部屋等に設置されている。

　エネルギー単価情報Ｄ６は、エネルギーコストを算出するために必要な情報であり、蒸気、冷水、電力、蒸気といった区分ごとに、それぞれの単価が示されている。エネルギー単価情報Ｄ６は、各エネルギー会社からの請求書データに記載されている。エネルギー削減支援装置７００は、各エネルギー会社から、インターネット等を介してエネルギー単価情報Ｄ６を含む請求書データを受信する。なお、請求書データは、対象施設の管理者などから許諾を得ることで、各エネルギー会社から受け取ることが可能となる。

＜施設利用関連情報Ｉｆ＞
　施設利用関連情報Ｉｆは、過去一定期間分（本実施形態では過去１年分を想定）の対象施設に関連する情報であり、稼働状況データＤ２１、設備負荷状況データＤ２２、営業状況データＤ２３、日別の入館者数データＤ２４、入居率データＤ２５を含んで構成される。以下に示す施設利用関連情報Ｉｆは、対象施設の管理者などから許諾を得ることで、対象施設のコントロールセンタ（図示略）からエネルギー削減支援装置７００に送信される。なお、以下の説明では、各施設利用関連情報Ｉｆを特に区別する必要がない場合には、これらの情報をまとめて「施設利用データ」と呼ぶ。

　稼働状況データＤ２１は、対象施設の稼働状況をあらわすデータであり、例えばエネルギー使用量の大幅な増加を伴う日時を特定するための情報や、エネルギー使用量の大幅な減少を伴う大型連休（例えば、ゴールデンウィーク、お盆、年末年始）などの日時を特定するための情報を含んで構成される。

　設備負荷状況データＤ２２は、設備保全等の理由でエネルギー使用量の大幅な減少を伴う日時を特定するための情報である。営業状況データＤ２３は、対象施設の営業日、非営業日を特定するための情報であり、営業日（月曜日～金曜日）の値を「１」とし、非営業日（土曜日、日曜日、祝日）の値を「０」と定義する。日別の入館者数データＤ２４は、対象施設に入館した人の数をあらわすデータであり、入居率データＤ２５は、施設全体で入居可能なテナント数に対する、実際に入居しているテナント数の割合をあらわすデータである。

＜気象情報Ｉｗ＞
　気象情報Ｉｗは、対象施設が存在する地域（以下、「対象地域」ともいう。）の過去一定期間分（本実施形態では過去１年分を想定）の気象情報であり、例えば１時間単位の最高気温、最低気温、平均気温を示す情報が含まれる。エネルギー削減支援装置７００は、例えば気象庁のデータベースにアクセスすることで、対象地域の過去一定期間分の気象情報を取得する。なお、いずれの情報源から気象情報を入手するかは任意である。

[エネルギー削減効果解析部７２０]
　エネルギー削減効果解析部７２０は、施設内の各空調機器２００の過去の運用実績を示す運用実績情報などを解析することで、各空調機器２００のエネルギー削減効果を導出する。
　図５は、ある施設における各空調機器２００（図５では「空調機」と表示）の運用実績を例示したエネルギーコスト管理テーブルＴＡである。図５に示すエネルギーコスト管理テーブルＴＡにおいては、機器番号及び系統名が各行に設定され、運用期のエネルギーコストが列に設定されている。

　図５に示すように、エネルギーコスト管理テーブルＴＡにおいては、エネルギーコストの大きさに応じて５つのコスト領域が設定されており、最もエネルギーコストの高い領域が第１優先領域、次にエネルギーコストの高い領域が第２優先領域、・・・、最もエネルギーコストの低い領域が第５優先領域として設定されている。なお、各領域のコスト範囲や、設定する領域の数は、システム設計等に応じて適宜設定・変更可能である。

　エネルギーコスト管理テーブルＴＡ５の登録内容について、一例を挙げて説明すると、２０１７年１２月度においては、「地下系空調機」や「多目的ホール系空調機」、「バイキングホール系空調機」などのエネルギーコストが、もっとも高くなっている（図５に示す「第１優先領域」参照）。エネルギー削減効果解析部７２０は、図５に示すエネルギーコスト管理テーブルＴＡなどを利用して、各空調機器２００のエネルギー削減効果を導出する。一例として、エネルギーコストが高いものほど、エネルギー削減効果が高いと判断してもよいが、これに限る趣旨ではなく、エネルギーコスト以外の他のパラメータ（対象施設の構造的な特徴をあらわす構造情報など）を考慮して、エネルギー削減効果を導出してもよい。例えば、対象施設内の特定エリアは他のエリアよりも気密性が高いという構造情報がある場合には、これらを考慮してエネルギー削減効果を導出してもよい。そして、エネルギー削減効果解析部７２０は、エネルギー削減効果の高いものから順番に、空調機器２００の並べ替え（ソート）を行う。エネルギー削減効果の高い空調機器２００を並べ替える方法としては、単純に、エネルギーコストが高い空調機器２００（第１優先領域～第５優先領域参照）から順番に並べ替えていく方法が考えられるが、これに限る趣旨ではない。エネルギー削減効果解析部７２０は、エネルギー削減効果の高いものから並び替えを行うと、並べ替えられた空調機器２００の情報（以下、「解析結果情報」ともいう。）を優先順位設定部７３０に通知する。なお、並べ替えられた空調機器２００の情報を解析結果情報とする代わりに、各空調機器２００とエネルギー削減効果の大きさとを対応づけたものを解析結果情報としてもよい。

[優先順位設定部７３０]
　優先順位設定部７３０は、エネルギー削減効果解析部７２０から供給される解析結果情報をもとに、エネルギー削減効果の高い空調機器２００から順番に、エネルギー削減対策の優先順位を設定する。そして、優先順位設定部７３０は、優先順位の高いＮ個（例えば、Ｎ＝２０）の空調機器２００を特定した後、特定した空調機器２００についてのみ、運用の見直しを図るべき指示を、対策設定部７４０に送る。ここで、本実施形態では、エネルギー削減効果のみに基づいてエネルギー削減対策の優先順位を設定したが、他のパラメータ（単数、複数を問わない）を考慮してエネルギー削減対策の優先順位を決定してもよい。例えば、周囲環境の変化に敏感な美術工芸品などが設置されているエリアの空調機器２００に関しては、エネルギー削減効果が高いと見込まれても、運用を変更しない方がよいと考えられる。このような事情を考慮し、各空調機器２００に対して運用変更の許容レベルＬ（例えば、５段階など）を設定し、エネルギー削減効果とともに、運用変更の許容レベルＬなどを総合考慮してエネルギー削減対策の優先順位を決定してもよい。なお、運用変更の許容レベルＬについては、システム管理者等が入力装置７０３を操作などして設定・変更すればよい。

[対策設定部７４０]
　対策設定部７４０は、優先順位設定部７３０からの指示に従い、特定された優先順位の高い各空調機器２００に対して、エネルギー削減対策を設定する。例えば、エネルギー削減効果の最も高い空調機器２００については、エネルギーコスト管理テーブルＴＡ５の過去数年分の履歴データを参照し、エネルギーコストを大幅に削減しつつも、快適な温度が得られる室内の温度プロファイルや、外気の取り入れ量を調整する調整プロファイルなどを作成し、これらをエネルギー削減対策情報としてＢＥＭＳシステム１００に送る。対策設定部７４０は、ベースライン算出部７１０によって算出されたエネルギーの予測値（ベースライン）を利用して、ＢＥＭＳシステム１００によるエネルギー削減対策の効果を算定したり、各空調機器２００の運用状況を確認する。対策設定部７４０は、これらの結果を考慮してエネルギー削減対策情報を生成する。

　ＢＥＭＳシステム１００は、対策設定部７４０から供給されるエネルギー削減対策情報に従って、対象となる空調機器２００の運用変更（すなわち、空調制御）を行う。

　以下、図６を参照しながら、エネルギー削減効果解析部７２０、優先順位設定部７３０及び対策設定部７４０によって実行されるエネルギー削減対策処理の詳細を説明する。

＜エネルギー削減対策処理＞
　エネルギー削減効果解析部７２０は、施設構造の特徴を示す構造情報や施設内の各空調機器２００の過去の運用実績を示す運用実績情報などを解析することで、各空調機器２００のエネルギー削減効果を導出する。（ステップＳ１００）。エネルギー削減効果解析部７２０は、各空調機器２００とエネルギー削減効果の大きさとを対応づけた解析結果情報を生成し、優先順位設定部７３０に通知する。

　優先順位設定部７３０は、エネルギー削減効果解析部７２０からの通知を受け、エネルギー削減効果の高い空調機器２００から順番に、エネルギー削減対策の優先順位を設定する。そして、優先順位設定部７３０は、優先順位の高いＮ個（例えば、Ｎ＝２０）の空調機器２００を特定した後、特定した空調機器２００についてのみ、運用の見直しを図るべき指示を、対策設定部７４０に送る（ステップＳ２００）。

　対策設定部７４０は、優先順位設定部７３０からの指示に従い、特定された優先順位の高い各空調機器２００に対して、エネルギー削減対策を設定する（ステップＳ３００）。例えば、優先順位の高いＮ個（例えば、Ｎ＝２０）の空調機器２００については、エネルギーコスト管理テーブルＴＡ５の過去数年分の履歴データを参照し、エネルギーコストを大幅に削減しつつも、快適な温度が得られる室温の温度プロファイルや、外気の取り入れ量を調整する調整プロファイルなどを作成し、これらをエネルギー削減対策情報としてＢＥＭＳシステム１００に送る。この際、対策設定部７４０は、ベースライン算出部７１０によって算出されたエネルギーの予測値（ベースライン）を利用して、ＢＥＭＳシステム１００によるエネルギー削減対策の効果を算定したり、各空調機器２００の運用状況を確認する。対策設定部７４０は、これらの結果を考慮してエネルギー削減対策情報を生成する。

　ＢＥＭＳシステム１００は、対策設定部７４０から供給されるエネルギー削減対策情報に従って、対象となる空調機器２００の運用変更を行い（ステップＳ４００）、処理を終了する。

　このように、施設内にある各空調機器２００についてエネルギー削減効果を解析し、エネルギー削減効果の高い空調機器２００のみ、優先的に運用改善を行う。これにより、エネルギー削減効果の大きさを考慮することなく、可能性として考えられるすべての対策を各空調機器２００に対して施していた従来方法に比べて、効率的なエネルギー削減効果を得ることができる。

　図７は、ある施設Ａにおける、２０１５年２月と２０１４年２月における温水２次側熱需要量と暖房デグリーデイＨＤＤの相関を示す図である。２０１５年２月は、本実施形態に係るエネルギー対策処理を実行した結果の一例を示し、２０１４年２月は、本実施形態に係るエネルギー対策処理を実行する前の結果の一例を示す。なお、図６では、２０１５年２月の結果を菱形でプロットし、２０１４年２月結果を四角形でプロットしている。

　図７に示すように、２０１４年２月は、暖房デグリーデイＨＤＤの上下に対して、温水２次側熱需要の分布にばらつきが大きく、相関性が低い傾向であったのに対し、２０１５年２月は、暖房デグリーデイＨＤＤと温水２次側熱需要に高い相関性が認められ、外気条件に適した暖房運用が行われていたと考えられる。
　特に、暖房デグリーデイＨＤＤが高い（すなわち外気温度が低い）範囲では、２０１５年２月の温水２次側熱需要が低く分布しているため、２０１４年２月に比べて温水２次側熱需要が低減し、暖房システムの稼働時間の削減につながったと考えられる。
　これらの結果から明らかなように、本実施形態に係るエネルギー対策処理を実行することで、効率的なエネルギー削減効果を得ることが可能となった。

Ｂ．その他
　上記実施形態では、空調機器２００に優先順位を設定する場合を例示したが、例えば温度や空調などの設定タイミング（曜日や時間帯など）、設定条件（外気温や室内人数）などに優先順位を設定してもよい。
　また、上記実施形態では、暖房時における効率的なエネルギー削減を実現する場合について説明したが、冷房時における効率的なエネルギー削減を実現する場合にも同様に適用可能である。

　また、本明細書において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その「部」が実行する処理をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの「部」や装置が実行する処理を２つ以上の物理的構成や装置により実現されても、２つ以上の「部」や装置が実行する処理を１つの物理的手段や装置により実現されてもよい。

　本明細書において上述した各処理におけるステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更し、または並列に実行することができる。

　本明細書において説明した各処理を実施するプログラムは、記録媒体に記憶させてもよい。この記録媒体を用いれば、エネルギー削減支援システム１０００を構成するコンピュータ（エネルギー削減支援装置７００など）に、上記プログラムをインストールすることができる。ここで、上記プログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体は特に限定されないが、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体であっても良い。

１０００…エネルギー削減支援システム、１００…ＢＥＭＳシステム、２００…空調機器、３００…ＣＯ₂センサ、４００…室温センサ、５００…温度センサ、６００…エネルギー使用量測定器、７００…エネルギー削減支援装置、７１０…ベースライン算出部、７２０…エネルギー削減効果解析部、ＴＡ…エネルギーコスト管理テーブル、７３０…優先順位設定部、７４０…対策設定部、８１０…エネルギー関連情報ＤＢ、８２０…施設利用関連情報ＤＢ、８３０…気象情報ＤＢ。

Claims (10)

1. 　対象施設内の各空調機器の動作を制御し、エネルギー管理を行うＢＥＭＳの運用をサポートするエネルギー削減支援装置であって、
   　対象施設内の前記各空調機器の運用実績を解析することで、前記各空調機器のエネルギー削減効果を導出し、前記各空調機とエネルギー削減効果の大きさとを対応づけた解析結果情報を供給するエネルギー削減効果解析部と、
   　前記解析結果情報に基づいて、前記各空調機器に対してエネルギー削減対策の優先順位を設定し、優先順位の高い前記各空調機器についてのみ、運用の見直しを図るべき指示を送る優先順位設定部と、
   　前記指示に従って、対象となる前記各空調機器にエネルギー削減対策を設定し、エネルギー削減対策情報として前記ＢＥＭＳに出力する対策設定部と
   　を具備するエネルギー削減支援装置。
2. 　前記優先順位設定部は、前記解析結果情報とともに、前記各空調機器に対して設定された運用変更の許容レベルに基づき、前記エネルギー削減対策の優先順位を設定する、請求項１に記載のエネルギー削減支援装置。
3. 　前記エネルギー削減効果解析部は、前記各空調機器のエネルギーコストに基づき、前記各空調機器のエネルギー削減効果を導出する、請求項２に記載のエネルギー削減支援装置。
4. 　前記エネルギー削減効果解析部は、前記各空調機器のエネルギーコストとともに、前記対象施設の構造的な特徴をあらわす構造情報に基づき、前記各空調機器のエネルギー削減効果を導出する、請求項３に記載のエネルギー削減支援装置。
5. 　前記エネルギー削減対策には、室内の温度プロファイル、または外気の取り入れ量を調整する調整プロファイルの少なくともいずれかが含まれている、請求項２に記載のエネルギー削減支援装置。
6. 　現状のエネルギーの使用状況に基づいてエネルギー消費の予測値であるベースラインを算出するベースライン算出部をさらに具備し、
   　前記対策設定部は、
   　前記ベースライン算出部によって算出された前記ベースラインを利用して、前記ＢＥＭＳによる前記エネルギー削減対策の効果を算出する、請求項２に記載のエネルギー削減支援装置。
7. 　前記ベースライン算出部は、前記ベースラインの算出に際し、ＩＰＭＶＰに準拠した変数を利用するとともに、前記ＩＰＭＶＰで定義されていない説明変数を利用する、請求項６に記載のエネルギー削減支援装置。
8. 　前記説明変数には、対象施設の営業日、非営業日の区別を明示した営業状況データが含まれる、請求項７に記載エネルギー削減支援装置。
9. 　対象施設内の各空調機器の動作を制御し、エネルギー管理を行うＢＥＭＳの運用をサポートするコンピュータを、
   　対象施設内の前記各空調機器の運用実績を解析することで、前記各空調機器のエネルギー削減効果を導出し、前記各空調機とエネルギー削減効果の大きさとを対応づけた解析結果情報を供給するエネルギー削減効果解析部と、
   　前記解析結果情報に基づいて、前記各空調機器に対してエネルギー削減対策の優先順位を設定し、優先順位の高い前記各空調機器についてのみ、運用の見直しを図るべき指示を送る優先順位設定部と、
   　前記指示に従って、対象となる前記各空調機器にエネルギー削減対策を設定し、エネルギー削減対策情報として前記ＢＥＭＳに出力する対策設定部と
   　して機能させるためのプログラム。
10. 　対象施設内の各空調機器の動作を制御し、エネルギー管理を行うＢＥＭＳの運用をサポートするコンピュータを、
    　対象施設内の前記各空調機器の運用実績を解析することで、前記各空調機器のエネルギー削減効果を導出し、前記各空調機とエネルギー削減効果の大きさとを対応づけた解析結果情報を供給するエネルギー削減効果解析部と、
    　前記解析結果情報に基づいて、前記各空調機器に対してエネルギー削減対策の優先順位を設定し、優先順位の高い前記各空調機器についてのみ、運用の見直しを図るべき指示を送る優先順位設定部と、
    　前記指示に従って、対象となる前記各空調機器にエネルギー削減対策を設定し、エネルギー削減対策情報として前記ＢＥＭＳに出力する対策設定部と
    　して機能させるためのプログラムを記録した非一過性の記録媒体。

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