WO2022113201A1 - 消費電力監視装置及びプログラム - Google Patents

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智祐 成井
修一 村山
冬樹 佐藤
玄太 吉村
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    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Definitions

  • the present invention relates to a power consumption monitoring device and a program, particularly to detect changes in power consumption.
  • the power consumption for the next year may be predicted and an energy saving control plan may be formulated by referring to the past results of the property, for example, the power consumption for the past year and the equipment operation history.
  • the equipment such as a change in the equipment, an update of the equipment, or a change in the operation pattern
  • the power consumption or the operation pattern of the equipment may change. Therefore, if such changes are not reflected in the prediction of power consumption, it may not be possible to formulate an energy saving control plan with high accuracy.
  • the power consumption of the equipment may also change.
  • the prior art in order to recognize the change in the power consumption of each equipment, it is premised that the power consumption of each equipment can be measured, but the equipment cost for the measurement is incurred.
  • the power consumption monitoring device generates a predetermined event in each of the reference period as a reference for analyzing the power consumption of the equipment and the target period to be analyzed by referring to the equipment operation history information.
  • the equipment obtained from the distribution of the occurrence time of the predetermined event in the target period with respect to the operation pattern of the equipment obtained from the occurrence time extraction means for extracting the time and the distribution of the occurrence time of the predetermined event in the reference period. It has a change degree calculating means for calculating the change degree of the operation pattern of the above, and an output control means for outputting the change degree calculated by the change degree calculation means.
  • the predetermined event shall be when the power of the equipment is turned on or off.
  • the predetermined event is assumed to be a case where the equipment is an air-conditioning equipment and the setting of the air-conditioning equipment is changed so as to meet the predetermined generation conditions.
  • the change degree calculation means calculates KL divergence or JS divergence as the change degree.
  • the change degree calculation means calculates the KS test statistic or the Anderson-Darling test statistic as the change degree.
  • the change degree calculation means calculates the change degree for each event, weights the calculated change degree of each event, and makes a single change. It calculates the degree.
  • a predetermined event occurs in each of the reference period for analyzing the power consumption of the equipment and the target period for the analysis by referring to the equipment operation history information of the computer.
  • Occurrence time extraction means for extracting time, equipment obtained from the distribution of the occurrence time of the predetermined event in the target period with respect to the operation pattern of the equipment obtained from the distribution of the occurrence time of the predetermined event in the reference period.
  • the purpose is to function as a change degree calculating means for calculating the change degree of the operation pattern and an output control means for outputting the change degree calculated by the change degree calculation means.
  • FIG. 1 is a block configuration diagram showing an energy saving support device 10 according to the present embodiment.
  • the energy-saving support device 10 in the present embodiment is an embodiment of the power consumption monitoring device according to the present invention, and uses the functions of the power consumption monitoring device to plan information useful for energy-saving control planning. It is a device provided to people and the like.
  • the energy saving support device 10 in the present embodiment can be realized by a conventional general-purpose hardware configuration such as a personal computer (PC).
  • PC personal computer
  • FIG. 2 is a hardware configuration diagram of a computer forming the energy saving support device 10 in the present embodiment.
  • the energy saving support device 10 includes a CPU 1, a ROM 2, a RAM 3, a hard disk drive (HDD) 4 as a storage means, a network interface (IF) 5 provided as a communication means, input means such as a mouse and a keyboard, and an input means such as a mouse and a keyboard.
  • a user interface 6 including a display means such as a display is connected to an internal bus 7.
  • FIG. 1 shows an energy saving support device 10 and an equipment management device 20.
  • the energy saving support device 10 and the equipment management device 20 are communicably connected by a network (not shown).
  • the equipment management device 20 collects and manages data obtained directly from each equipment such as air conditioning and lighting installed in a facility such as a building, or measurement data and the like from sensors installed corresponding to the equipment.
  • the data to be collected includes power on / off, data showing the state of each facility and set values, and the like.
  • equipment operation history information indicating the operation state of the equipment is generated and stored in the equipment operation history information storage unit 21.
  • the equipment operation history information includes data collection date and time, corresponding equipment identification information, equipment type, data type, state value, set value, measured value and other data values.
  • the energy-saving support device 10 generates planning support information by analyzing equipment operation history information, and provides it to users such as planners as support information useful for planning energy-saving control plans.
  • the energy saving support device 10 has an equipment operation history information acquisition unit 11, an event occurrence time extraction unit 12, a change degree calculation unit 13, and a display control unit 14. The components not used in the description of the present embodiment are omitted from the drawings.
  • the equipment operation history information acquisition unit 11 acquires the equipment operation history information included in the reference period and the designated period specified by the user from the equipment management device 20.
  • the event occurrence time extraction unit 12 extracts the occurrence time of a predetermined event in each of the reference period and the target period with reference to the acquired equipment operation history information.
  • the change degree calculation unit 13 calculates the degree of change of the equipment operation pattern obtained from the distribution of the occurrence time of the predetermined event in the target period with respect to the operation pattern of the equipment obtained from the distribution of the occurrence time of the predetermined event in the reference period. do.
  • the display control unit 14 controls the display on the display so that the degree of change calculated by the degree of change calculation unit 13 can be visualized.
  • the "reference period” in the present embodiment is a period for obtaining the operation pattern of the equipment as a reference when calculating the degree of change.
  • the "target period” is a period for obtaining an operation pattern to be compared with the operation pattern of the reference period when calculating the degree of change. That is, the reference period is a reference period for analyzing the power consumption of the equipment based on the operation pattern of the equipment.
  • the target period is a period for analyzing the power consumption of the equipment based on the operation pattern of the equipment.
  • both the reference period and the target period are in the past because the equipment operation history information is obtained. Then, in the present embodiment, since the degree of change in the power consumption of the target period with respect to the reference period is obtained, the reference period is past the target period. For example, if the target period is this week, this month, or this year, the base period may be the previous week, the previous month, or the previous year. Further, the reference period and the target period do not have to be continuous. For example, if the target period is this month, the base period may be the same month of the previous year. Further, it is preferable that the target period has the same period length as the reference period for comparison, but it does not necessarily have to be the same period length. For example, the period length of each period may be specified according to the setting conditions of a predetermined period, such as a period in which specific control is performed and a period in which specific control is not performed.
  • Each component 11 to 14 in the energy saving support device 10 is realized by a cooperative operation between the computer forming the energy saving support device 10 and the program operated by the CPU 1 mounted on the computer.
  • the program used in the present embodiment can be provided not only by communication means but also by storing it in a computer-readable recording medium such as a CD-ROM or a USB memory.
  • Programs provided from communication means and recording media are installed in a computer, and various processes are realized by sequentially executing the programs by the CPU of the computer.
  • the user inputs and specifies a reference period and a target period for which the degree of change in power consumption is desired to be confirmed from a predetermined period designation screen (not shown) displayed on the display of the energy saving support device 10.
  • the equipment operation history information acquisition unit 11 receives the reference period and the target period specified by the user (step 110)
  • the equipment operation history information acquisition unit 11 acquires the equipment operation history information included in each of the reference period and the target period from the equipment management device 20 (step 110). Step 120).
  • the event occurrence time extraction unit 12 extracts the occurrence time of a predetermined event in each of the reference period and the target period with reference to the acquired equipment operation history information (step 130).
  • the predetermined event can be specified from the data type and data value included in the equipment operation history information.
  • the predetermined event is, for example, turning on or off the power of the equipment. Specifically, it is a change in the state in which the power supply is switched from off to on and vice versa.
  • the equipment is an air-conditioning equipment
  • it is an event in which the setting of the air-conditioning equipment is changed so as to meet a predetermined generation condition.
  • the predetermined generation condition referred to here is, for example, when the set temperature of the air conditioning equipment is raised or lowered, or when the set temperature is higher than the predetermined temperature, for example, when the temperature is raised or lowered by 2 degrees or more.
  • the set temperature of the air conditioning equipment is set to 25 degrees.
  • the air volume of the air conditioner is also set to be higher, lower, or stronger than a predetermined threshold value.
  • the occurrence of the predetermined event exemplified above can be detected by analyzing the equipment operation history information.
  • the predetermined event does not have to be only one, and may be composed of a plurality of events. However, the events to be extracted are the same for the reference period and the target period for comparison.
  • the predetermined event may be set in advance.
  • the user may be made to specify it together with the reference period and the target period.
  • equipment for confirming the occurrence of a predetermined event may be specified.
  • the equipment to be processed is set by being incorporated in a predetermined event (for example, "equipment A is set to be on” as a predetermined event), or is specified by a user. It will be described as being limited to the device.
  • the change degree calculation unit 13 obtains the distribution of the time of occurrence of the extracted event for each reference period and the target period (step 140).
  • FIG. 4 is a diagram showing the number of occurrences of events in each period of the reference period and the target period as a probability density distribution.
  • the horizontal axis is time and the vertical axis is the probability density distribution.
  • the change degree calculation unit 13 can obtain an operation pattern (broken line shown in FIG. 4) in the equipment to be processed from the distribution of the occurrence time of a predetermined event in the reference period. Similarly, the change degree calculation unit 13 can obtain an operation pattern (solid line shown in FIG. 4) in the equipment to be processed from the distribution of the occurrence time of a predetermined event in the target period.
  • the change degree calculation unit 13 calculates the change degree of the operation pattern corresponding to the target period with respect to the operation pattern corresponding to the reference period by comparing the operation patterns of each period (step 150).
  • the KL (Kullback-Leibler) divergence of the distribution is calculated as the degree of change.
  • the change degree calculation unit 13 may calculate the JS (Jensen-Shannon) divergence of the distribution as the change degree.
  • q)) is JS (p
  • q) (KL (p
  • the change degree calculation unit 13 may calculate the KS (Kolmogorov-Smirnov) test statistic of the cumulative distribution as the change degree.
  • FIG. 5 is a diagram showing the number of occurrences of events in each period of the reference period and the target period as a cumulative probability distribution. In FIG. 5, the horizontal axis is time and the vertical axis is the cumulative probability distribution.
  • the change degree calculation unit 13 can obtain an operation pattern (broken line shown in FIG. 5) in the equipment to be processed from the cumulative distribution of the occurrence time of a predetermined event in the reference period. Similarly, the change degree calculation unit 13 can obtain an operation pattern (solid line shown in FIG. 5) in the equipment to be processed from the cumulative distribution of the occurrence times of predetermined events in the target period.
  • the Anderson-Darling test statistic may be calculated as the degree of change.
  • a plurality of events can be set as predetermined events.
  • the change degree calculation unit 13 calculates the change degree for each event. Then, a single degree of change is calculated for the equipment by calculating the average value, the median value, the maximum value, the minimum value, and the like of the calculated degree of change of each event.
  • weighting may be performed according to the event. For example, the on / off event of the power supply of the equipment has a relatively large influence on the power consumption, so the weighting is relatively large. Further, since the event of raising the temperature setting of the air conditioning equipment once has a relatively small effect on the power consumption, the weighting is relatively small.
  • the fact that the degree of change shows a relatively large value means that the operation pattern in the target period has changed relatively significantly with respect to the operation pattern of the equipment in the reference period. Changes in the operation pattern can occur due to changes in the time and number of events that occur. If only the change in the event occurrence time does not change the number of occurrences, the power consumption of the equipment may not change significantly. However, changes in the number of occurrences of events bring about changes in the power consumption of the equipment. For example, when the equipment is an air-conditioning equipment, if the number of events for lowering the set temperature increases in the summer, it is considered that the power consumption increases. On the contrary, if the number of events to lower the set temperature increases in winter, it is considered that the power consumption decreases. In such a case, the power consumption changes relatively significantly.
  • the display control unit 14 determines that the power consumption has changed significantly and notifies the user. As a result, the user can start to consider whether or not the energy saving control plan needs to be reviewed.
  • the display control unit 14 is made to display information on the degree of change on the display (step 160). ..
  • the information output destination does not have to be limited to the display.
  • the information may be stored in a file and stored by outputting it to a storage means such as HDD 4.
  • the information may be transmitted to another device via the network.
  • the display control unit 14 since the information is displayed on the display, the display control unit 14 is provided, but an output control means according to the output destination of the information may be provided.
  • FIGS. 6 to 8 are diagrams showing a display example of information regarding the degree of change presented to the user (hereinafter, simply "information").
  • FIG. 6 shows the probability density distribution of the occurrence time of the power-on event of a certain facility (for example, facility A) in each of the reference period and the target period.
  • FIG. 7 shows the probability density distribution of the occurrence time of the power-off event of the equipment A for each of the reference period and the target period.
  • FIG. 8 shows the cumulative distribution of the occurrence time of the power-on event of the equipment A for each of the reference period and the target period.
  • the horizontal axis is time, and as explained with reference to FIG. 4, 24 hours a day is shown.
  • the vertical axis of FIGS. 6 and 7 is the probability density distribution
  • the vertical axis of FIG. 8 is the cumulative distribution.
  • FIG. 6 is a diagram corresponding to FIG. 4 showing a probability distribution when the above-mentioned KL divergence is calculated as a degree of change.
  • the user can know the degree of change in power consumption by presenting the numerical value of the degree of change, but specifically, it is not known what kind of change is occurring. Therefore, in the present embodiment, as illustrated in FIGS. 6 to 8, the specific changes in the operation pattern are displayed so as to be visible.
  • FIG. 9 is a diagram showing a display example when the degree of change for each equipment is shown in the form of a bar graph.
  • the user who referred to the graph shown in FIG. 9 can know that the operation pattern in the equipment B has changed significantly as compared with the previous month.
  • FIG. 10 is a diagram showing a display example when the degree of change from the previous month for each facility is shown on a heat map.
  • the user who referred to the graph shown in FIG. 10 can know the degree of change in the operation pattern with respect to the same month of the previous year in each facility.
  • the present embodiment it is possible to present to the user information that can support the formulation of the energy saving control plan.
  • the user who refers to the presented display information can take measures such as reviewing the energy saving control plan mainly for the equipment having a large degree of change.

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Abstract

設備毎の消費電力を計測しなくても各設備の消費電力の変化の可能性を通知できるようにする。省エネ支援装置（１０）は、設備管理装置（２０）から取得した基準期間及び指定期間に含まれる設備稼働履歴情報を参照して、基準期間及び対象期間それぞれにおいて、所定のイベントの発生時刻を抽出するイベント発生時刻抽出部（１２）と、基準期間における所定のイベントの発生時刻の分布から得られる設備の稼働パターンに対する、対象期間における所定のイベントの発生時刻の分布から得られる設備の稼働パターンの変化度を算出する変化度算出部（１３）と、変化度に関する情報をユーザに提示する表示制御部（１４）と、有する。

Description

消費電力監視装置及びプログラム
　本発明は、消費電力監視装置及びプログラム、特に消費電力の変化の検出に関する。
　オフィスビルでは、自物件の過去の実績、例えば過去１年間の消費電力や設備稼働履歴等を参考にして、今後１年間の消費電力を予測し、省エネ制御計画を立案する場合がある。ただ、設備の変更、例えば設備の更新や運用パターンの変更等、設備に対して何らかの変更があると、設備の消費電力や稼働パターンが変わる可能性が生じうる。従って、このような変化を消費電力の予測に反映させないと、省エネ制御計画を高精度に立案できなくなってしまう場合がある。
　そこで、従来では、設備毎に消費電力の電流波形と電圧波形とを計測するようにし、その計測値から推定により得られた電力に、消費電力の変動量の特徴を表す電力消費パターンと一致しない変化が表れた場合、推定した電力を補正する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
特開２０１５－１０２５２６号公報 特開２０１７－０６７４２７号公報 特開２０１６－０５８０２９号公報 特開２０１９－０４９４０４号公報 特開２０１７－０９７５７８号公報 特開２００７－２２６４１５号公報 特開２０１４－０１７５４２号公報 国際公開第２０１７／０９０１７２号
　前述したように、設備の稼働パターンが変化すると、設備の消費電力にも変化が表れてくる可能性がある。しかしながら、従来技術においては、各設備の消費電力の変化を認識するためには、設備毎の消費電力を計測できるということが前提となるが、その計測のための設備コストがかかってしまう。
　本発明は、設備毎の消費電力を計測しなくても各設備の消費電力の変化の可能性を通知できるようにすることを目的とする。
　本発明に係る消費電力監視装置は、設備稼働履歴情報を参照することにより、設備の消費電力を解析するための基準となる基準期間及び解析の対象となる対象期間それぞれにおいて、所定のイベントの発生時刻を抽出する発生時刻抽出手段と、前記基準期間における前記所定のイベントの発生時刻の分布から得られる前記設備の稼働パターンに対する、前記対象期間における前記所定のイベントの発生時刻の分布から得られる設備の稼働パターンの変化度を算出する変化度算出手段と、前記変化度算出手段により算出された変化度を出力する出力制御手段と、を有するものである。
　また、前記所定のイベントは、前記設備の電源がオン又はオフされた場合であるものとする。
　また、前記所定のイベントは、前記設備が空調設備の場合、前記空調設備の設定が所定の発生条件に合致するよう変更された場合であるものとする。
　また、前記変化度算出手段は、ＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスを変化度として算出するものである。
　また、前記変化度算出手段は、ＫＳ検定統計量又はアンダーソン・ダーリング検定統計量を変化度として算出するものである。
　また、前記変化度算出手段は、前記所定のイベントとして複数のイベントが設定されている場合、イベント毎に変化度を算出し、算出した各イベントの変化度に重み付けをして、単一の変化度を算出するものである。
　本発明に係るプログラムは、コンピュータを、設備稼働履歴情報を参照することにより、設備の消費電力を解析するための基準となる基準期間及び解析の対象となる対象期間それぞれにおいて、所定のイベントの発生時刻を抽出する発生時刻抽出手段、前記基準期間における前記所定のイベントの発生時刻の分布から得られる前記設備の稼働パターンに対する、前記対象期間における前記所定のイベントの発生時刻の分布から得られる設備の稼働パターンの変化度を算出する変化度算出手段、前記変化度算出手段により算出された変化度を出力する出力制御手段、として機能させるためのものである。
　本発明によれば、設備毎の消費電力を計測しなくても各設備の消費電力の変化の可能性を通知することができる。
本実施の形態における省エネ支援装置を示すブロック構成図である。 本実施の形態における省エネ支援装置のハードウェア構成図である。 本実施の形態における省エネ支援処理を示すフローチャートである。 本実施の形態において、基準期間及び対象期間の各期間におけるイベントの発生回数を確率密度分布で示す図である。 本実施の形態において、基準期間及び対象期間の各期間におけるイベントの発生回数を累積確率分布で示す図である。 本実施の形態において、ユーザに提示する変化度に関する情報の表示の一例を示す図である。 本実施の形態において、ユーザに提示する変化度に関する情報の表示の他の例を示す図である。 本実施の形態において、ユーザに提示する変化度に関する情報の表示の他の例を示す図である。 本実施の形態において、ユーザに提示する変化度に関する情報の表示の他の例を示す図である。 本実施の形態において、ユーザに提示する変化度に関する情報の表示の他の例を示す図である。
　以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
　図１は、本実施の形態における省エネ支援装置１０を示すブロック構成図である。本実施の形態における省エネ支援装置１０は、本発明に係る消費電力監視装置の一実施の形態であり、消費電力監視装置が有する機能を利用して、省エネ制御計画立案に有用な情報を計画立案者等に提供する装置である。本実施の形態における省エネ支援装置１０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等の従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。
　図２は、本実施の形態における省エネ支援装置１０を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。省エネ支援装置１０は、図２に示すようにＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３、記憶手段としてのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）４、通信手段として設けられたネットワークインタフェース（ＩＦ）５、マウスやキーボード等の入力手段及びディスプレイ等の表示手段を含むユーザインタフェース６を内部バス７に接続して構成される。
　図１には、省エネ支援装置１０及び設備管理装置２０が示されている。省エネ支援装置１０及び設備管理装置２０は、図示しないネットワークにより通信可能に接続される。
　設備管理装置２０は、ビル等の施設に設置されている空調、照明等の各設備から直接得られるデータ又は設備に対応させて設置されているセンサ等から計測データ等を収集し、管理する。収集するデータには、電源のオンオフ、各設備の状態や設定値を示すデータ等が含まれている。収集されたデータは、適宜処理されることによって、設備の稼働状態を示す設備稼働履歴情報が生成され、設備稼働履歴情報記憶部２１に蓄積される。設備稼働履歴情報は、データの収集日時、対応する設備の識別情報、設備種別、データの種別、状態値、設定値、計測値等のデータ値等を含む。
　省エネ支援装置１０は、設備稼働履歴情報を解析することによって計画立案支援情報を生成し、省エネ制御計画の立案に役立つ支援情報として計画立案者等のユーザに提供する。省エネ支援装置１０は、設備稼働履歴情報取得部１１、イベント発生時刻抽出部１２、変化度算出部１３及び表示制御部１４を有している。なお、本実施の形態の説明に用いない構成要素については、図から省略している。
　設備稼働履歴情報取得部１１は、ユーザにより指定された基準期間及び指定期間に含まれる設備稼働履歴情報を設備管理装置２０から取得する。イベント発生時刻抽出部１２は、取得された設備稼働履歴情報を参照して、基準期間及び対象期間それぞれにおいて、所定のイベントの発生時刻を抽出する。変化度算出部１３は、基準期間における所定のイベントの発生時刻の分布から得られる設備の稼働パターンに対する、対象期間における所定のイベントの発生時刻の分布から得られる設備の稼働パターンの変化度を算出する。表示制御部１４は、変化度算出部１３により算出された変化度を可視化できるようにディスプレイへの表示制御を行う。
　本実施の形態では、消費電力の変化を検出するために、基準期間における設備の稼働パターンを基準にして、対象期間における設備の稼働パターンがどれだけ変化しているのかということを「変化度」という指標にて表すことを特徴としている。従って、本実施の形態でいう「基準期間」というのは、変化度を算出する際の基準となる設備の稼働パターンを求める期間である。一方、「対象期間」は、変化度を算出する際に基準期間の稼働パターンと比較対象となる稼働パターンを得る期間である。つまり、基準期間は、設備の稼働パターンに基づき設備の消費電力を解析するための基準となる期間である。対象期間は、設備の稼働パターンに基づき設備の消費電力を解析するため期間である。
　基準期間及び対象期間は、共に設備稼働履歴情報が得られていることから過去であることは明らかである。そして、本実施の形態では、基準期間に対する対象期間の消費電力の変化の度合いを得るので、基準期間は、対象期間より過去である。例えば、対象期間が今週、今月、今年の場合、基準期間は前週、前月、前年としてもよい。また、基準期間と対象期間は連続していなくてもよい。例えば、対象期間が今月の場合、基準期間を前年の同月としてもよい。また、対象期間は、比較する上で基準期間と同じ期間長とするのが好適であるが、必ずしも同じ期間長とする必要はない。例えば、特定の制御がされている期間とされていない期間などのように所定の期間の設定条件に従って各期間の期間長が特定されるようにしてもよい。
　省エネ支援装置１０における各構成要素１１～１４は、省エネ支援装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。
　また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ－ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。
　次に、本実施の形態における省エネ支援処理について、図３に示すフローチャートを用いて説明する。
　まず、ユーザは、省エネ支援装置１０のディスプレイに表示されている所定の期間指定画面（図示せず）から、消費電力の変化の程度を確認したい基準期間及び対象期間を入力指定する。設備稼働履歴情報取得部１１は、ユーザにより指定された基準期間及び対象期間を受け付けると（ステップ１１０）、設備管理装置２０から、基準期間及び対象期間それぞれに含まれる設備稼働履歴情報を取得する（ステップ１２０）。
　続いて、イベント発生時刻抽出部１２は、取得された設備稼働履歴情報を参照して、基準期間及び対象期間それぞれにおいて、所定のイベントの発生時刻を抽出する（ステップ１３０）。
　所定のイベントは、設備稼働履歴情報に含まれるデータの種別及びデータ値から特定できる。所定のイベントとしては、例えば、設備の電源のオン又はオフである。具体的には、電源がオフからオンに、また、その逆にオンからオフに切り替わったという状態の変化である。また、設備が空調設備の場合、空調設備の設定が所定の発生条件に合致するよう変更されるイベントである。ここでいう所定の発生条件というのは、例えば空調設備の設定温度が上げられた若しくは下げられた場合、あるいは所定の温度以上、例えば２度以上、上げられた若しくは下げられた場合などである。また、空調設備の設定温度が２５度に設定される場合などである。また、空調設備の風量においても同様に、所定の閾値以上、上げられた、若しくは下げられた、あるいは強に設定された場合などである。上記例示した所定のイベントの発生は、設備稼働履歴情報を解析することで検出できる。
　なお、所定のイベントは、１つのみとする必要はなく、複数のイベントにより構成されていてもよい。ただ、抽出するイベントは、比較のために基準期間及び対象期間で同じにする。
　所定のイベントは、予め設定しておいてもよい。あるいは、省エネ支援処理を実施させる際に、基準期間及び対象期間と合わせてユーザに指定させるようにしてもよい。また、所定のイベントの発生を確認する設備を指定させるようにしてもよい。ここでは、処理対象となる設備は、所定のイベントに組み込まれて設定されているか（たとえば、所定のイベントとして「設備Ａがオン」と設定）、あるいはユーザによって指定されるなどして、１つの機器に限定されているものとして説明する。
　続いて、変化度算出部１３は、基準期間及び対象期間毎に、抽出したイベントの発生時刻の分布を得る（ステップ１４０）。
　図４は、基準期間及び対象期間の各期間におけるイベントの発生回数を確率密度分布で示す図である。図４において、横軸は時間であり、縦軸は確率密度分布である。横軸の時間は、１日２４時間で示している。つまり、各期間においてイベントの発生を時刻毎に集計し、その集計値が各時刻のイベント発生回数となる。そして、各時刻のイベント発生回数の当該期間におけるイベント発生回数を占める割合が確率密度分布となる。従って、確率密度分布を時刻ｔ（＝０～２４）で積分すると１．０になる。
　変化度算出部１３は、基準期間における所定のイベントの発生時刻の分布から、処理対象の設備における稼働パターン（図４に示す破線）を得ることができる。同様に、変化度算出部１３は、対象期間における所定のイベントの発生時刻の分布から、処理対象の設備における稼働パターン（図４に示す実線）を得ることができる。
　続いて、変化度算出部１３は、各期間の稼働パターンを対比することによって、基準期間に対応する稼働パターンに対する、対象期間に対応する稼働パターンの変化度を算出する（ステップ１５０）。本実施の形態では、分布のＫＬ（Ｋｕｌｌｂａｃｋ－Ｌｅｉｂｌｅｒ）ダイバージェンスを変化度として算出する。基準期間におけるイベントの発生時刻の分布（稼働パターン）をｐ（ｔ）、対象期間におけるイベントの発生時刻の分布（稼働パターン）をｑ（ｔ）とすると、変化度（ＫＬダイバージェンスＫＬ（ｐ｜｜ｑ））は、
ＫＬ（ｐ｜｜ｑ）＝Σｔｐ（ｔ）ｌｏｇ（ｐ（ｔ）／ｑ（ｔ））
という計算式にて算出できる。
　また、変化度算出部１３は、分布のＪＳ（Ｊｅｎｓｅｎ－Ｓｈａｎｎｏｎ）ダイバージェンスを変化度として算出してもよい。この場合、変化度（ＪＳダイバージェンスＪＳ（ｐ｜｜ｑ））は、
ＪＳ（ｐ｜｜ｑ）＝（ＫＬ（ｐ｜｜ｑ）＋ＫＬ（ｑ｜｜ｐ））／２
という計算式にて算出できる。
　また、変化度算出部１３は、累積分布のＫＳ（Ｋｏｌｍｏｇｏｒｏｖ－Ｓｍｉｒｎｏｖ）検定統計量を変化度として算出してもよい。図５は、基準期間及び対象期間の各期間におけるイベントの発生回数を累積確率分布で示す図である。図５において、横軸は時間であり、縦軸は累積確率分布である。
　変化度算出部１３は、基準期間における所定のイベントの発生時刻の累積分布から、処理対象の設備における稼働パターン（図５に示す破線）を得ることができる。同様に、変化度算出部１３は、対象期間における所定のイベントの発生時刻の累積分布から、処理対象の設備における稼働パターン（図５に示す実線）を得ることができる。
　基準期間におけるイベントの発生時刻の累積分布（稼働パターン）をＰ（ｔ）、対象期間におけるイベントの発生時刻の分布（稼働パターン）をＱ（ｔ）とすると、変化度（ＫＳ検定統計量ＫＳ（Ｐ，Ｑ））は、
ＫＳ（Ｐ，Ｑ）＝ｓｕｐｔ｜Ｐ（ｔ）－Ｑ（ｔ）｜
という計算式にて算出できる。
　また、その他にもアンダーソン・ダーリング検定統計量を変化度として算出してもよい。
　ところで、前述したように、所定のイベントとして複数のイベントが設定可能である。複数のイベントが設定されている場合、変化度算出部１３は、イベント毎に変化度を算出する。そして、算出した各イベントの変化度の平均値、中央値、最大値、最小値等を算出することによって、当該設備に対して単一の変化度を算出する。この際、イベントによって重み付けをしてもよい。例えば、設備の電源のオンオフのイベントは、消費電力に対する影響が相対的に大きいので、相対的に大きい重み付けとする。また、空調設備の温度設定を１度上げるイベントは、消費電力に対する影響が相対的に小さいので、相対的に小さい重み付けとする。
　変化度が相対的に大きい値を示すということは、基準期間における設備の稼働パターンに対して、対象期間における稼働パターンが相対的に大きく変化したということである。稼働パターンの変化は、イベントの発生時刻や発生回数が変わったことによって起こりうる。イベントの発生時刻の変化だけだと、発生回数に変化がないので、設備の消費電力は、大きく変化しないかもしれない。しかしながら、イベントの発生回数の変化は、設備の消費電力に変化をもたらす。例えば、設備が空調設備の場合、夏場において設定温度を下げるイベントの回数が増えたとすると、消費電力が増加すると考えられる。その反対に、冬場において設定温度を下げるイベントの回数が増えたとすると、消費電力が減少すると考えられる。このような場合、消費電力が相対的に大きく変化する。
　そこで、表示制御部１４は、変化度が所定の閾値以上の場合、消費電力が大きく変化したことと判断し、ユーザに通知するようにする。これにより、ユーザは、省エネ制御計画の見直しが必要か否かの検討に入ることができる。ただ、本実施の形態では、変化度の大小に限らず、変化度算出部１３が変化度を算出すると、表示制御部１４に、変化度に関する情報をディスプレイに表示させるようにした（ステップ１６０）。
　なお、情報の出力先は、ディスプレイに限る必要はない。例えば、情報をファイルに保存して、ＨＤＤ４などの記憶手段に出力することによって記憶させるようにしてもよい。あるいは、情報をネットワーク経由で他の装置に送信するようにしてもよい。本実施の形態では、情報をディスプレイに表示させるので、表示制御部１４を設けたが、情報の出力先に応じた出力制御手段を設ければよい。
　図６～８は、ユーザに提示する変化度に関する情報（以下、単に「情報」）の表示例を示す図である。図６には、基準期間及び対象期間それぞれの、ある設備（例えば、設備Ａ）の電源オンイベントの発生時刻の確率密度分布が示されている。図７には、基準期間及び対象期間それぞれの、設備Ａの電源オフイベントの発生時刻の確率密度分布が示されている。図８には、基準期間及び対象期間それぞれの、設備Ａの電源オンイベントの発生時刻の累積分布が示されている。各図とも横軸は時間であり、図４で説明したように、１日２４時間を示している。図６，７の縦軸は確率密度分布であり、図８の縦軸はその累積分布である。
　図６は、前述したＫＬダイバージェンスを変化度として算出する場合において確率分布を示した図４に対応する図である。ユーザは、変化度の数値が提示されることによって消費電力の変化の程度を知ることができるが、具体的には、どのような変化が発生しているのはわからない。そこで、本実施の形態では、図６～８に例示するように、稼働パターンの具体的な変化を視認できるように表示するようにした。
　また、図９は、設備毎の変化度を棒グラフの形式にて示す場合の表示例を示す図である。図９に示すグラフを参照したユーザは、設備Ｂにおける稼働パターンが前月と比較して大きく変化したことを知ることができる。
　図１０は、設備ごとの前月からの変化度をヒートマップにて示す場合の表示例を示す図である。図１０に示すグラフを参照したユーザは、各設備において、前年同月に対する稼働パターンの変化の程度を知ることができる。
　以上説明したように、本実施の形態によれば、省エネ制御計画の立案を支援しうる情報をユーザに提示することができる。これにより、提示した表示情報を参照したユーザは、主に変化度の大きい設備に対して省エネ制御計画を見直すなどの対策を講じることができる。
　１　ＣＰＵ、２　ＲＯＭ、３　ＲＡＭ、４　ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、５　ネットワークインタフェース（ＩＦ）、６　ユーザインタフェース（ＵＩ）、７　内部バス、１０　省エネ支援装置、１１　設備稼働履歴情報取得部、１２　イベント発生時刻抽出部、１３　変化度算出部、１４　表示制御部、２０　設備管理装置、２１　設備稼働履歴情報記憶部。
 

Claims (7)

  1. 　設備稼働履歴情報を参照することにより、設備の消費電力を解析するための基準となる基準期間及び解析の対象となる対象期間それぞれにおいて、所定のイベントの発生時刻を抽出する発生時刻抽出手段と、
    　前記基準期間における前記所定のイベントの発生時刻の分布から得られる前記設備の稼働パターンに対する、前記対象期間における前記所定のイベントの発生時刻の分布から得られる設備の稼働パターンの変化度を算出する変化度算出手段と、
    　前記変化度算出手段により算出された変化度を出力する出力制御手段と、
    　を有することを特徴とする消費電力監視装置。
  2. 　前記所定のイベントは、前記設備の電源がオン又はオフされた場合であることを特徴とする請求項１に記載の消費電力監視装置。
  3. 　前記所定のイベントは、前記設備が空調設備の場合、前記空調設備の設定が所定の発生条件に合致するよう変更された場合であることを特徴とする請求項１に記載の消費電力監視装置。
  4. 　前記変化度算出手段は、ＫＬダイバージェンス又はＪＳダイバージェンスを変化度として算出することを特徴とする請求項１に記載の消費電力監視装置。
  5. 　前記変化度算出手段は、ＫＳ検定統計量又はアンダーソン・ダーリング検定統計量を変化度として算出することを特徴とする請求項１に記載の消費電力監視装置。
  6. 　前記変化度算出手段は、前記所定のイベントとして複数のイベントが設定されている場合、イベント毎に変化度を算出し、算出した各イベントの変化度に重み付けをして、単一の変化度を算出することを特徴とする請求項１に記載の消費電力監視装置。
  7. 　コンピュータを、
    　設備稼働履歴情報を参照することにより、設備の消費電力を解析するための基準となる基準期間及び解析の対象となる対象期間それぞれにおいて、所定のイベントの発生時刻を抽出する発生時刻抽出手段、
    　前記基準期間における前記所定のイベントの発生時刻の分布から得られる前記設備の稼働パターンに対する、前記対象期間における前記所定のイベントの発生時刻の分布から得られる設備の稼働パターンの変化度を算出する変化度算出手段、
    　前記変化度算出手段により算出された変化度を出力する出力制御手段、
    　として機能させるためのプログラム。
     
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