(57)【要約】      （修正有）【課題】建物において、高い精度で最適なエネルギー管理を行うことが可能なエネルギー使用管理システムを提供する。【解決手段】エネルギー使用管理システムは、環境に関する複数のデータを取得するセンサーユニット１０と、エネルギーの使用量を計量する電力計６０と、エネルギー使用機器の制御を行う空調系統制御部２００、照明系統制御部３００と、センサーユニットと電力計とからデータを取得し、演算処理を実行し、空調系統制御部、照明系統制御部に対して制御信号を出力し、記憶部１１０と計時部とを有する情報処理装置１００と、からなる。情報処理装置は、計時により通常使用時間帯であると判断すると、センサーユニットにより取得されるデータと、電力計とに基づいて、教師あり学習を行い、学習結果を記憶部に記憶し、計時により使用抑制時間帯であると判断すると、記憶部に記憶された学習結果に基づいて、空調系統制御部、照明系統制御部を制御する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギー使用の抑制が求められる時間帯である使用抑制時間帯と、エネルギー使用の抑制が求められない時間帯である、前記使用抑制時間帯以外の通常使用時間帯とが区別されて運用される建物内のエネルギー使用の管理を行うエネルギー使用管理システムであって、
建物内における環境に関する複数のデータを取得するセンサーユニットと、
建物におけるエネルギーの使用量を計量するエネルギー使用量計と、
エネルギー使用機器の制御を行うエネルギー使用機器制御部と、
前記センサーユニットと前記エネルギー使用量計とからデータを取得し、演算処理を実行し、前記エネルギー使用機器制御部に対して制御信号を出力し、データ記憶を行う記憶部と時間を計時する計時部とを有する情報処理装置と、からなり、
前記情報処理装置は、
前記計時部における計時により通常使用時間帯であると判断すると、前記センサーユニットにより取得されるデータと、前記エネルギー使用量計とに基づいて、教師あり学習を行い、学習結果を前記記憶部に記憶し、
前記計時部における計時により使用抑制時間帯であると判断すると、前記記憶部に記憶された学習結果に基づいて、前記エネルギー使用機器制御部を制御することを特徴とするエネルギー使用管理システム。
【請求項２】
前記使用抑制時間帯では、前記エネルギー使用量計で計量されるエネルギー使用量が特定閾値未満であることが求められ、
前記教師あり学習では、
前記センサーユニットにより取得されるデータが入力層で、
エネルギー使用量が特定閾値未満であるか否かが出力層であることを特徴とする請求項１に記載のエネルギー使用管理システム。
【請求項３】
前記エネルギー使用量計が電力計であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のエネルギー使用管理システム。
【請求項４】
前記エネルギー使用機器が空調機器であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のエネルギー使用管理システム。
【請求項５】
前記エネルギー使用機器が照明機器であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のエネルギー使用管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギー使用の抑制が求められる時間帯を有するビルディングにおけるエネルギー使用の管理などに好適なエネルギー使用管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、特に夏季において電力需要がひっ迫することを受けて、ビルディングなどの大口需要家に対しては、需要がピークとなる時間帯における消費エネルギーを削減するピークカットが推奨されるケースがある。すなわち、電力需要のひっ迫を受けて、電力会社などの外部から、ビルディングなどの需要家に対し、使用電力抑制を働きかけるデマンドレスポンスの導入が検討されている。
【０００３】
デマンドレスポンスには、所定の条件で電力料金を割り引くインセンティブ型デマンドレスポンス、という形態がある。ここで、インセンティブは、需要家に電力の抑制を動機付けするために、需要家が抑制した電力量に対応した料金割引である。
【０００４】
このようなインセンティブ型デマンドレスポンスにおいては、需要家の過去の一定期間の使用電力量に基づいて、インセンティブの有無を決定する使用電力量の閾値であるベースラインを設定し、需要家の使用電力量がベースラインを下回った場合にインセンティブが付与される仕組みとなっている。
【０００５】
このようなインセンティブ型デマンドレスポンスに対応するために、例えば、特許文献１（特開２０１４−９６９４６号公報）では、将来の所定の期間における制御対象機器のエネルギーの予測値を設定するエネルギー予測部と、所定の期間における制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化するスケジュール最適化部と、インセンティブを受け取れる可能性のある時刻を判定するインセンティブ受取可否判定部と、インセンティブを受け取れる可能性のある時刻について、インセンティブを算定する単価を加味した電力料金の単価に基づいて、制御対象機器の運転スケジュールを、所定の評価指標により最適化する電力抑制スケジュール最適化部と、前記運転スケジュールのいずれか一方を選択する採用スケジュール選択部を有する最適化装置が提案されている。
【特許文献１】特開２０１４−９６９４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記特許文献１記載の従来技術においては、電力抑制スケジュール最適化部が所定の評価指標により最適化する構成となっており、このような評価指標としては、例えば、制御対象機器を作動させた場合のエネルギーに要するコストとされている。
【０００７】
しかしながら、評価指標が例えばコストであるとすると、従来技術においては、コストのみの観点から電力抑制スケジュールを最適化するものであるので、必ずしも高い精度で建物内の最適なエネルギー管理を行い得るものではなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、上記課題を解決するものであって、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、エネルギー使用の抑制が求められる時間帯である使用抑制時間帯と、エネルギー使用の抑制が求められない時間帯である、前記使用抑制時間帯以外の通常使用時間帯とが区別されて運用される建物内のエネルギー使用の管理を行うエネルギー使用管理システムであって、建物内における環境に関する複数のデータを取得するセンサーユニットと、建物におけるエネルギーの使用量を計量するエネルギー使用量計と、エネルギー使用機器の制御を行うエネルギー使用機器制御部と、前記センサーユニットと前記エネルギー使用量計とからデータを取得し、演算処理を実行し、前記エネルギー使用機器制御部に対して制御信号を出力し、データ記憶を行う記憶部と時間を計時する計時部とを有する情報処理装置と、からなり、前記情報処理装置は、前記計時部における計時により通常使用時間帯であると判断すると、前記センサーユニットにより取得されるデータと、前記エネルギー使用量計とに基づいて、教師あり学習を行い、学習結果を前記記憶部に記憶し、前記計時部における計時により使用抑制時間帯であると判断すると、前記記憶部に記憶された学習結果に基づいて、前記エネルギー使用機器制御部を制御することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、前記使用抑制時間帯では、前記エネルギー使用量計で計量されるエネルギー使用量が特定閾値未満であることが求められ、前記教師あり学習では、前記センサーユニットにより取得されるデータが入力層で、エネルギー使用量が特定閾値未満であるか否かが出力層であることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、前記エネルギー使用量計が電力計であることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、前記エネルギー使用機器が空調機器であることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係るエネルギー使用管理システムは、前記エネルギー使用機器が照明機器であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係るエネルギー使用管理システムは、計時により使用抑制時間帯であると判断すると、記憶部に記憶された、これまでの教師あり学習による学習結果に基づいて、エネルギー使用機器制御部を制御するので、このようなエネルギー使用管理システムによれば、建物において、高い精度で最適なエネルギー管理を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム１のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム１で用いるセンサーユニット１０のシステム構成を示すブロック図である。
【図３】建物内におけるセンサーユニット１０の設置例を説明する図である。
【図４】本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム１における制御処理のフローチャートを示す図である。
【図５】建物のエネルギー使用における使用抑制時間帯と通常使用時間帯を説明する図である。
【図６】本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム１によるディープラーニングのアルゴリズムの概要を説明する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム１のシステム構成を示すブロック図である。本発明に係るエネルギー使用管理システム１は、ビルディングなどの建物内で用いられるエネルギー使用の管理を行うために用いられるものであり、図１に示すブロック図に係るシステムは基本的に建物内に配されることが想定されるものである。
【００１６】
なお、以下の本実施形態においては、エネルギー使用管理システム１で扱うエネルギーが電力である場合について説明するが、本発明の考え方は、建物内におけるガスといった他のエネルギーや、水道などといったリソースに対しても適用することが可能である。
【００１７】
図１において、センサーユニット１０（略して「ＳＵ」とも表記する。）は、建物内における各所における環境情報を取得する構成である。本実施形態では、センサーユニット１０はセンサーユニット１０が設置された周辺の温度データ、湿度データ、照度データ、人の密度に関する人検出データを環境情報として取得する構成となっている。このようなセンサーユニット１０は、建物における管理対象とするフロア及びフロア内の各エリアに略均等の頻度で配されていることが好ましい。
【００１８】
ここで、センサーユニット１０の具体的な構成について説明する。図２は本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム１で用いるセンサーユニット１０のシステム構成を示すブロック図である。センサーユニット１０には温度データを取得する温度センサー１３が設けられており、当該温度センサー１３で取得されるデータは、制御部１１に対して送信される。
【００１９】
制御部１１は、例えば汎用のマイクロコンピューターを用いることができる。制御部１１は、各センサーからの各データを受信すると共に各種演算・データ処理を行い、各データを通信部２０に転送することが可能とされている。
【００２０】
湿度センサー１４は、センサーユニット１０が設置される周囲の湿度に係るデータを取得して、これを制御部１１に対して送信する。また、照度センサー１６は、センサーユニット１０が設置される周囲の照度に係るデータを取得して、これを制御部１１に対して送信する。
【００２１】
人検出センサー１８は、センサーユニット１０が設置される周囲における人の密度を検出する。このために人検出センサー１８は、人感センサーを用いることができる。さらに、人検出センサー１８は、カメラなどで取得される画像を画像認識技術により人の密度を検出するものであってもよい。人検出センサー１８で取得されたデータは、制御部１１に対して転送される。
【００２２】
センサーユニット１０において通信部２０は、制御部１１から受信した温度データ、湿度データ、照度データ、人の密度に関する人検出データを無線によって外部に対して送信するものである。
【００２３】
なお、本実施形態ではセンサーユニット１０は、温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データを検出する構成に基づいて説明を行ったが、センサーユニット１０が他の環境データを取得するようにしてもよい。他の環境データとしては、例えば、気圧に係るデータや、或いは騒音に係るデータなどを挙げることができる。
【００２４】
図３は建物内におけるセンサーユニット１０の設置例を説明する図である。この図３は建物内のあるフロアを鳥瞰的にみた図である。センサーユニット１０を取り付ける対象物に特に制限があるわけではないが、センサーユニット１０は建物のオフィス内で可搬型の対象物に取り付けられていることが好ましい。
【００２５】
図３における（Ａ）では、デスクに置かれたデスクライトに対してセンサーユニット１０が取り付けられている例を示している。また、図３における（Ｂ）の場合のセンサーユニット１０は、額縁に内蔵されている。また、図３における（Ｃ）は、掲示板にセンサーユニット１０が取り付けられている例を示している。図３における（Ｄ）は、植栽にセンサーユニット１０が取り付けられている例を示している。なお、センサーユニット１０は壁面や天井などの建物の部位に取り付けることもできる。
【００２６】
さて上記のようにフロアの各所に配されているセンサーユニット１０は、先に説明したように、通信部２０を有している。当該通信部２０からは温度データ、湿度データ、照度データ、人の密度に関する人検出データを無線による送信することができるようになっている。一方、建物内の各所には図３にも示すように通信中継装置５０が配されており、センサーユニット１０から送信されるデータを受信し、受信したデータを情報処理装置１００に対して転送するようになっている。
【００２７】
情報処理装置１００は、計時機能、演算処理機能、インターフェイス機能、通信機能などを有する汎用のサーバーが用いられる。情報処理装置１００は当該通信機能によって、通信中継装置５０からの全てのセンサーユニット１０で取得されたデータを受信する。この情報処理装置１００は、センサーユニット１０から送信される全データ等が記憶され、記憶されたデータに基づいた学習を行う関係上、比較的大容量の記憶部１１０を有することが好ましい。
【００２８】
上記のような情報処理装置１００は、センサーユニット１０から転送されてくる情報の他に、建物内で消費されるエネルギー量（本例の場合では、電力量）を検出する電力計６０からの電力データも受信することができるようになっている。
【００２９】
また、建物内には電力を消費し、建物内の空気の温湿度調整を行う複数の空調機器２１０が設けられている。また、建物内には電力を消費し、建物内を照明する複数の照明機器３１０が設けられている。
【００３０】
空調系統制御部２００は、複数の空調機器２１０それぞれを制御する制御信号を発することで、それぞれの空調機器２１０の運転の制御をすることができるようになっている。また、空調系統制御部２００は、上位の装置である情報処理装置１００からの指令に基づいて個々の空調機器２１０の運転を制御する。
【００３１】
ここで、空調系統制御部２００は、個々の空調機器２１０に対して運転制御指令を発するが、エネルギー消費量（消費電力）を抑制するための空調機器２１０の運転としては、以下のような運転を挙げることができる。
（１）まびき運転；稼働する室内機（空調機器２１０の室内側構成）を間引くことで、消費電力を削減する。
（２）設定温度変更運転；設定温度を変更することで、消費で電力を削減する。
（３）送風運転；単なる送風運転へと切り替えることで消費電力を落とすようにする。
（４）消し忘れ防止運転；手動で起動された空調機器２１０の場合、その消し忘れを防止する。
（５）デマンド制御運転；電力のひっ迫状況に応じて、例えば３段階のレベルで消費電力量を適宜抑制するようにした運転形態。
【００３２】
照明系統制御部３００は、複数の照明機器３１０それぞれを制御する制御信号を発することで、それぞれの照明機器３１０の発光の制御をすることができるようになっている。また、照明系統制御部３００は、上位の装置である情報処理装置１００からの指令に基づいて個々の照明機器３１０の発光を制御する。すなわち、照明系統制御部３００は、個々の照明機器３１０に対してそれぞれの発光レベルを調整するよう制御を行うことができ、必要に応じてエネルギー消費量をコントロールすることができるようになっている。
【００３３】
なお、本実施形態では、電力量の抑制や削減を空調系統と照明系統とで行うような構成としているが、本発明においては、その他の電力利用系統によって電力量の抑制や削減を行うことを妨げるものではない。
【００３４】
また、空調機器２１０や照明機器３１０は、本明細書ではエネルギー使用機器とも称する。
【００３５】
次に、以上のように構成されるエネルギー使用管理システム１の制御について説明する。図４は本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム１における制御処理のフローチャートを示す図である。
【００３６】
図４において、ステップＳ１００で開始される制御処理は基本的に常時実行されるものである。ステップＳ１０１では、時間を計時する情報処理装置１００内蔵の計時機能により時間データを取得する。
【００３７】
続いて、ステップＳ１０２では、建物内の全てのセンサーユニット１０から温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データを取得し、ステップＳ１０３では、電力計６０から電力データを取得する。
【００３８】
次のステップＳ１０４では、取得した時間データに基づいて、現在がエネルギーの使用抑制時間帯であるか否かを判定する。このような使用抑制時間帯とは、ビルディングなどの建物の大口需要家に対して、消費エネルギーを削減するよう推奨される時間帯のことを想定している。
【００３９】
本発明に係るエネルギー使用管理システム１では、エネルギー使用の抑制が求められる時間帯である使用抑制時間帯と、エネルギー使用の抑制が求められない時間帯である、前記使用抑制時間帯以外の通常使用時間帯とが区別されて運用される建物に適用される前提となっている。
【００４０】
図５は建物のエネルギー使用における使用抑制時間帯と通常使用時間帯を説明する図である。図５の横軸は１日における時刻がとられており、縦軸には建物の電力使用量がとられている。本例では、１２時から１３時の時間帯が使用抑制時間帯とされており、その使用抑制時間帯における電力使用の上限は１０００ｋＷとなっている。本発明に係るエネルギー使用管理システム１では、使用抑制時間帯において適切に空調系統制御部２００によって空調機器２１０でエネルギー使用抑制を行い、また、照明系統制御部３００によって照明機器３１０でエネルギー使用抑制を行うために、使用抑制時間帯でない時間帯である通常使用時間帯において機械学習を図るものである。
【００４１】
ステップＳ１０４における判定がＮＯの場合は、ステップＳ１０５に進む。ステップＳ１０５では、時間データと共に各データ（温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データ、電力データ）に基づいて教師あり学習を実行する。そして、この学習結果を記憶部１１０に記憶する。
【００４２】
本発明に係るエネルギー使用管理システム１における教師あり学習においては、ディープラーニング技術を用いることを想定している。このようなディープラーニング技術について、図６を参照して概要を説明する。
【００４３】
図６は本発明の実施形態に係るエネルギー使用管理システム１によるディープラーニングのアルゴリズムの概要を説明する模式図である。図６において、○はノードを示しており、矢印はエッジを示している。なお、本図は全てのセンサーユニット１０からのデータを図に反映するものではなく、仮りに１つのセンサーユニット１０から得られる温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データからなるデータセット（入力層）と、それらのデータセットに基づいた電力量が閾値を越えない（すなわち、使用抑制時間帯の「使用抑制」状態に相当）か、閾値以上となってしまう（すなわち、通常使用時間帯の「通常使用」状態に相当）かの結果（出力層）の関係のみを示したものとなっている。
【００４４】
ここで電力量の閾値とは、使用抑制時間帯で当該建物において使用可能な電力量の上限である。
【００４５】
最左欄のノード（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３、Ｎ４）は入力層を示しており、最右欄のノード（Ｎ８、Ｎ９）は出力層を示しており、その間のノードは中間層（Ｎ５、Ｎ６、Ｎ７）を示している。本実施形態では、中間層が１層でそのノード数が３つの場合を例に説明しているが、本発明がこれらに限定されるものではない。
【００４６】
各エッジにおける重み、及び、中間層（Ｎ５、Ｎ６、Ｎ７）のノードの入力と出力との間の関係を規定する活性化関数は、学習を通じて算出することが可能となる。
【００４７】
エネルギー使用の抑制が求められない通常使用時間帯においては、電力量が閾値を越えない場合（すなわち、「使用抑制時間帯」に対応している場合）、及び、電力量が閾値以上となってしまう場合（すなわち、「使用抑制時間帯」に対応していない場合）のいずれも取り得る。
【００４８】
すなわち、通常使用時間帯においては、
（温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データ）→（電力量が閾値を越えない）、又は、
（温度データ、湿度データ、照度データ、人検出データ）→（電力量が閾値以上となる）
の各データセットを取得することができ、これらのデータセットを教師あり学習における教師データとして利用する。このような教師あり学習を通じて、本発明に係るエネルギー使用管理システム１では、図６における全てのエッジにおける重みの最適数値、及び、活性化関数としての最適な関数を求めることが可能となる。このような重み及び活性化関数の具体的な数値結果、最適な関数の結果が、本発明では学習結果となる。
【００４９】
さて、ステップＳ１０４における判定がＹＥＳの場合は、現在時刻が使用抑制時間帯に相当する場合には、ステップＳ１０６に進む。そして、ステップＳ１０６では、先の学習結果に基づいて、空調系統制御部２００及び照明系統制御部３００で、電力使用量を削減・抑制する制御を実行する。
【００５０】
以上のように、本発明に係るエネルギー使用管理システム１は、計時により使用抑制時間帯であると判断すると、記憶部１１０に記憶された、これまでの教師あり学習による学習結果に基づいて、エネルギー使用機器制御部（空調系統制御部２００及び照明系統制御部３００）を制御するので、このようなエネルギー使用管理システム１によれば、建物において、高い精度で最適なエネルギー管理を行うことが可能となる。
【００５１】
なお、以上の実施形態においては、全てのセンサーユニット１０からのデータに基づいて、建物全体のエネルギー使用に関する機械学習を行い、エネルギー使用機器の制御を行う例に基づいて説明を行ったが、フロア毎のセンサーユニット１０からのデータに基づいて機械学習を行い、各フロアの学習結果を合わせて建物全体のエネルギー使用に関する制御を行うようにしてもよい。さらにフロアを細分したエリアにおけるセンサーユニット１０からのデータに基づいて機械学習を行い、各エリアの学習結果を合わせて建物全体のエネルギー使用に関する制御を行うようにしてもよい。
【００５２】
例えば、図３の平面図において、例えば建物のあるフロアにおける右側のエリアを東エリア、左側のエリアを西エリアとすると、東エリアにおいては（Ｃ）及び（Ｄ）のセンサーユニット１０からのデータに基づいて機械学習を行い、西エリアにおいては（Ａ）及び（Ｂ）のセンサーユニット１０からのデータに基づいて機械学習を行い、そして、各エリアの学習結果を合わせてフロア全体のエネルギー使用に関する制御し、建物全体としては、全てのフロアの学習結果を合わせて建物全体のエネルギー使用に関する制御する。図３の例では、１フロアを東と西の２つのエリアに分ける例に基づいて説明を行ったが、本発明に係るエネルギー使用管理システム１おいては、より詳細なエリア分けを行うようにしてもよい。また、大エリアの中に中エリアを設定し、さらに中エリアの中に小エリアを設定するなど、階層的なエリア構成とすることもできる。
【００５３】
また、以上の実施形態においては、エネルギー使用管理システム１は、エネルギー使用の抑制が求められる時間帯か、そうでない時間帯かによって、学習結果を利用するか、或いは、教師あり学習を行うかを決定するようにしていたが、要は、本発明に係るエネルギー使用管理システム１においては、特定の時間帯であるか、或いは、当該特定の時間帯以外の時間帯であるかに応じて、学習結果を利用するか、或いは、教師あり学習を行うかを決定する場合も含まれるものである。すなわち、本発明に係るエネルギー使用管理システム１は、デマンドレスポンスにおいてのみ最適なエネルギー管理を行うだけではなく、その他の状況においても最適なエネルギー管理を行い得るものである。
【符号の説明】
【００５４】
１・・・エネルギー使用管理システム
１０・・・センサーユニット
１１・・・制御部
１３・・・温度センサー
１４・・・湿度センサー
１６・・・照度センサー
１８・・・人検出センサー
２０・・・通信部
５０・・・通信中継装置
６０・・・電力計
１００・・・情報処理装置
１１０・・・記憶部
２００・・・空調系統制御部
２１０・・・空調機器
３００・・・照明系統制御部
３１０・・・照明機器
【図１】
2020039189.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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