(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
需要地の電気機器群に供給された電力の情報から前記電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定する使用電力推定装置であって、
前記空調機に供給された電力の測定データを蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積手段が蓄積した測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成する力率データ生成手段と、
前記電気機器群に供給された電力の測定データを取得する測定データ取得手段と、
前記測定データ取得手段が取得した測定データと、前記力率データ生成手段が生成した前記空調機の力率データとに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する推定手段と、を備え、
前記蓄積手段は、前記空調機に供給された電力の測定データと、前記電気機器群に供給された電力の測定データとを蓄積し、
前記力率データ生成手段は、
前記蓄積手段が蓄積した測定データのうちの前記空調機に供給された電力の測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成し、
前記空調機の力率データと前記蓄積手段が蓄積した測定データのうちの前記電気機器群に供給された電力の測定データとに基づいて、前記電気機器群のうちの前記空調機以外の電気機器群の力率データを生成し、
前記測定データ取得手段で取得した測定データには、少なくとも前記電気機器群の力率の情報と前記電気機器群の使用電力の情報とが含まれており、
前記推定手段は、
前記測定データ取得手段が取得した測定データに含まれる前記電気機器群の力率の情報と、前記力率データ生成手段が生成した前記空調機の力率データおよび前記空調機以外の電気機器群の力率データとに基づいて、前記電気機器群の使用電力に占める前記空調機の使用電力の割合を算出し、
算出した割合と、前記測定データ取得手段で取得した測定データに含まれる前記電気機器群の使用電力の情報とに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する、
使用電力推定装置。
【請求項２】
需要地の電気機器群に供給された電力の情報から前記電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定する使用電力推定装置であって、
前記空調機に供給された電力の測定データを蓄積する蓄積手段と、
前記蓄積手段が蓄積した測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成する力率データ生成手段と、
前記電気機器群に供給された電力の測定データを取得する測定データ取得手段と、
前記測定データ取得手段が取得した測定データと、前記力率データ生成手段が生成した前記空調機の力率データとに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する推定手段と、を備え、
前記力率データ生成手段は、
前記蓄積手段が蓄積した測定データを測定日毎のまたは測定時間帯毎の複数の測定データ群に分類し、
分類した測定データ群をデータ間の相関に基づいて複数のグループに分類し、
分類したグループ毎に力率データを生成し、
前記推定手段は、
前記力率データ生成手段で生成した複数の力率データの中から、前記測定データ取得手段で取得した測定データに対応する力率データを選択し、
選択した力率データと、前記測定データ取得手段で取得した測定データと、に基づいて前記空調機の使用電力を推定する、
使用電力推定装置。
【請求項３】
需要地の電気機器群に供給された電力の情報から前記電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定する使用電力推定方法であって、
コンピュータが、前記空調機に供給された電力の測定データを蓄積する蓄積ステップと、
コンピュータが、前記蓄積ステップで蓄積した測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成する力率データ生成ステップと、
コンピュータが、前記電気機器群に供給された電力の測定データを取得する測定データ取得ステップと、
コンピュータが、前記測定データ取得ステップで取得した測定データと、前記力率データ生成ステップで生成された前記空調機の力率データとに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する推定ステップと、を有し、
コンピュータは、前記蓄積ステップで、前記空調機に供給された電力の測定データと、前記電気機器群に供給された電力の測定データとを蓄積し、
コンピュータは、前記力率データ生成ステップで、
前記蓄積ステップで蓄積した測定データのうちの前記空調機に供給された電力の測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成し、
前記空調機の力率データと前記蓄積ステップで蓄積した測定データのうちの前記電気機器群に供給された電力の測定データとに基づいて、前記電気機器群のうちの前記空調機以外の電気機器群の力率データを生成し、
前記測定データ取得ステップで取得した測定データには、少なくとも前記電気機器群の力率の情報と前記電気機器群の使用電力の情報とが含まれており、
コンピュータは、前記推定ステップで、
前記測定データ取得ステップで取得した測定データに含まれる前記電気機器群の力率の情報と、前記力率データ生成ステップで生成した前記空調機の力率データおよび前記空調機以外の電気機器群の力率データとに基づいて、前記電気機器群の使用電力に占める前記空調機の使用電力の割合を算出し、
算出した割合と、前記測定データ取得ステップで取得した測定データに含まれる前記電気機器群の使用電力の情報とに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する、
使用電力推定方法。
【請求項４】
需要地の電気機器群に供給された電力の情報から前記電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定する使用電力推定方法であって、
コンピュータが、前記空調機に供給された電力の測定データを蓄積する蓄積ステップと、
コンピュータが、前記蓄積ステップで蓄積した測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成する力率データ生成ステップと、
コンピュータが、前記電気機器群に供給された電力の測定データを取得する測定データ取得ステップと、
コンピュータが、前記測定データ取得ステップで取得した測定データと、前記力率データ生成ステップで生成した前記空調機の力率データとに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する推定ステップと、を有し、
コンピュータは、前記力率データ生成ステップで、
前記蓄積ステップで蓄積した測定データを測定日毎のまたは測定時間帯毎の複数の測定データ群に分類し、
分類した測定データ群をデータ間の相関に基づいて複数のグループに分類し、
分類したグループ毎に力率データを生成し、
コンピュータは、前記推定ステップで、
前記力率データ生成ステップで生成した複数の力率データの中から、前記測定データ取得ステップで取得した測定データに対応する力率データを選択し、
選択した力率データと、前記測定データ取得ステップで取得した測定データと、に基づいて前記空調機の使用電力を推定する、
使用電力推定方法。
【請求項５】
需要地の電気機器群に供給された電力の情報から前記電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定するコンピュータに、
前記空調機に供給された電力の測定データを蓄積する蓄積機能と、
前記蓄積機能で蓄積した測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成する力率データ生成機能と、
前記電気機器群に供給された電力の測定データを取得する測定データ取得機能と、
前記測定データ取得機能で取得した測定データと、前記力率データ生成機能で生成された前記空調機の力率データとに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する推定機能と、を実現させ、
前記蓄積機能では、前記空調機に供給された電力の測定データと、前記電気機器群に供給された電力の測定データとを蓄積し、
前記力率データ生成機能では、
前記蓄積機能により蓄積された測定データのうちの前記空調機に供給された電力の測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成し、
前記空調機の力率データと前記蓄積機能により蓄積された測定データのうちの前記電気機器群に供給された電力の測定データとに基づいて、前記電気機器群のうちの前記空調機以外の電気機器群の力率データを生成し、
前記測定データ取得機能により取得された測定データには、少なくとも前記電気機器群の力率の情報と前記電気機器群の使用電力の情報とが含まれており、
前記推定機能では、
前記測定データ取得機能により取得された測定データに含まれる前記電気機器群の力率の情報と、前記力率データ生成機能により生成された前記空調機の力率データおよび前記空調機以外の電気機器群の力率データとに基づいて、前記電気機器群の使用電力に占める前記空調機の使用電力の割合を算出し、
算出した割合と、前記測定データ取得機能により取得された測定データに含まれる前記電気機器群の使用電力の情報とに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する、
プログラム。
【請求項６】
需要地の電気機器群に供給された電力の情報から前記電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定するコンピュータに、
前記空調機に供給された電力の測定データを蓄積する蓄積機能と、
前記蓄積機能で蓄積した測定データに基づいて、前記空調機の力率データを生成する力率データ生成機能と、
前記電気機器群に供給された電力の測定データを取得する測定データ取得機能と、
前記測定データ取得機能で取得した測定データと、前記力率データ生成機能で生成された前記空調機の力率データとに基づいて、前記空調機の使用電力を推定する推定機能と、を実現させ、
前記力率データ生成機能では、
前記蓄積機能により蓄積された測定データを測定日毎のまたは測定時間帯毎の複数の測定データ群に分類し、
分類した測定データ群をデータ間の相関に基づいて複数のグループに分類し、
分類したグループ毎に力率データを生成し、
前記推定機能では、
前記力率データ生成機能により生成された複数の力率データの中から、前記測定データ取得機能により取得された測定データに対応する力率データを選択し、
選択した力率データと、前記測定データ取得機能により取得された測定データと、に基づいて前記空調機の使用電力を推定する、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、使用電力推定装置、使用電力推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近の電力事情により、ビル運営における省エネ対策が急務となっている。一般的に、空調機が使用する電力は、ビル全体の使用電力の中で大きな割合を占める。空調機の使用電力を他の電気機器群の使用電力と区別して計測することは、ビルの省エネ化を実現する上で極めて重要である。しかしながら、中小規模のビルディング（以下、「中小ビル」という。）の多くでは、空調機は専用の電源系統ではなく、他の電気機器群と同じ電源系統に接続される。この場合、空調機の使用電力を他の電気機器群の使用電力と区別して計測するのは困難である。
【０００３】
このような事情から、設備全体で消費される電力の情報を使って、ある電気機器群の使用電力と他の電気機器群の使用電力とを分類して推定する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、給電線において測定した電圧と電流の情報に基づいて、発熱主体の電気機器群の総消費電力とその他の電気機器群の総消費電力とを分類して推定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−０７０１８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の方法を使用するには、予め、ユーザが、電気機器群ごとの電力ベクトルを回帰分析により求めておく必要がある。しかしながら、電気機器が多数存在するビルでは、ユーザが回帰分析により机上で電力ベクトルを求めるのは容易ではない。
【０００６】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであり、空調機によって使用される電力を容易に推定することが可能な使用電力推定装置、使用電力推定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の使用電力推定装置は、需要地の電気機器群に供給された電力の情報から電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定する装置である。使用電力推定装置は、空調機に供給された電力の測定データを蓄積する蓄積手段と、蓄積手段が蓄積した測定データに基づいて、空調機の力率データを生成する力率データ生成手段と、電気機器群に供給された電力の測定データを取得する測定データ取得手段と、測定データ取得手段が取得した測定データと、力率データ生成手段が生成した空調機の力率データとに基づいて、空調機の使用電力を推定する推定手段と、を備える。蓄積手段は、空調機に供給された電力の測定データと、電気機器群に供給された電力の測定データとを蓄積する。力率データ生成手段は、蓄積手段が蓄積した測定データのうちの空調機に供給された電力の測定データに基づいて、空調機の力率データを生成し、空調機の力率データと蓄積手段が蓄積した測定データのうちの電気機器群に供給された電力の測定データとに基づいて、電気機器群のうちの空調機以外の電気機器群の力率データを生成する。測定データ取得手段で取得した測定データには、少なくとも電気機器群の力率の情報と電気機器群の使用電力の情報とが含まれている。推定手段は、測定データ取得手段が取得した測定データに含まれる電気機器群の力率の情報と、力率データ生成手段が生成した空調機の力率データおよび空調機以外の電気機器群の力率データとに基づいて、電気機器群の使用電力に占める空調機の使用電力の割合を算出し、算出した割合と、測定データ取得手段で取得した測定データに含まれる電気機器群の使用電力の情報とに基づいて、空調機の使用電力を推定する。
本発明の他の使用電力推定装置は、需要地の電気機器群に供給された電力の情報から電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定する装置である。使用電力推定装置は、空調機に供給された電力の測定データを蓄積する蓄積手段と、蓄積手段が蓄積した測定データに基づいて、空調機の力率データを生成する力率データ生成手段と、電気機器群に供給された電力の測定データを取得する測定データ取得手段と、測定データ取得手段が取得した測定データと、力率データ生成手段が生成した空調機の力率データとに基づいて、空調機の使用電力を推定する推定手段と、を備える。力率データ生成手段は、蓄積手段が蓄積した測定データを測定日毎のまたは測定時間帯毎の複数の測定データ群に分類し、分類した測定データ群をデータ間の相関に基づいて複数のグループに分類し、分類したグループ毎に力率データを生成する。推定手段は、力率データ生成手段で生成した複数の力率データの中から、測定データ取得手段で取得した測定データに対応する力率データを選択し、選択した力率データと、測定データ取得手段で取得した測定データと、に基づいて空調機の使用電力を推定する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、空調機によって使用される電力を容易に推定することが可能な使用電力推定装置、使用電力推定方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る使用電力推定装置を備えたシステムの構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態に係る使用電力推定装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示す制御部の機能を説明するための機能ブロック図である。
【図４】日付定義データを説明するための図である。
【図５】電力データベースを説明するための図である。
【図６】空調電力データベースを説明するための図である。
【図７】グループデータベースを説明するための図である。
【図８】力率データベースを説明するための図である。
【図９】推定結果データベースを説明するための図である。
【図１０】蓄積処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】力率データ生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】グループ化処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】推定処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】制御装置に表示される画面の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
空調機は他の電気機器と比べて力率が低い。そのため、空調機と他の電気機器群との間には力率に差があるのが一般的である。空調機の力率と、空調機以外の電気機器群の力率と、を知ることができれば、電気機器群全体の現在の力率の情報を使って電気機器群全体の使用電力に占める空調機の使用電力の割合を知ることができる。例えば、空調機の力率が７０％、他の電気機器群の力率が９０％、空調機を含めた現在の電気機器群全体の力率が８０％であるとする。このとき、電気機器群全体の使用電力に占める現在の空調機の使用電力の割合は５０％である。空調機の使用電力の割合を知ることができれば、電気機器群全体の使用電力から空調機の使用電力を算出できる。
【００１１】
以上を前提として、以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１２】
本発明の実施の形態に係る使用電力推定装置１００は、需要地にある電気機器群全体の電力の測定結果に基づいて、電気機器群のうちの空調機で使用された電力を推定するための装置である。使用電力推定装置１００は、例えば図１に示すように、受電設備５００の中に設置されて使用される。受電設備５００は、電力会社から供給された交流電力を変電して需要地の電気機器群（図１に示す空調機６００や非空調機７００）に供給するための装置であり、例えば、キュービクル式高圧受電設備から構成される。なお、以下の説明では、一例として、「需要地」は中小ビル（例えば、中小規模のオフィスビル）であるものとして説明する。
【００１３】
使用電力推定装置１００は、電圧センサ２０１〜２０４、電流センサ３０１〜３０４と接続されている。使用電力推定装置１００は、これらセンサの出力に基づいて、空調機の使用電力を推定する。推定結果は制御装置４００に出力される。使用電力推定装置１００の構成を説明する前に、電圧センサ２０１〜２０４、電流センサ３０１〜３０４、及び制御装置４００について説明する。
【００１４】
電圧センサ２０１〜２０４は、クランプ式の電圧センサである。電圧センサ２０１〜２０３は、受電設備５００内の高圧交流負荷開閉器とトランスとを接続する電線に配設されており、中小ビル内の電気機器群に電力を供給する三相交流の各相の電圧を測定する。また、電圧センサ２０４は、受電設備５００と空調機６００とを接続する電線に配設されており、空調機６００に印加される電圧を測定する。なお、ビル内に空調機が複数ある場合は、空調機それぞれに電圧センサ２０４を配設する。電圧センサ２０４は、一時的に配設されるものであり、一定期間経過後（例えば、１ヶ月経過後）には撤去される。
【００１５】
電流センサ３０１〜３０４は、例えば、クランプ式の電流センサである。電流センサ３０１〜３０３は、受電設備５００内の高圧交流負荷開閉器とトランスとを接続する電線に配設されており、中小ビルの電気機器群に電力を供給する三相交流の各相の電流を測定する。また、電流センサ３０４は、受電設備５００と空調機６００とを接続する電線に配設されており、空調機６００に供給される電流を測定する。なお、ビル内に空調機が複数ある場合は、空調機それぞれに電流センサ３０４が配設される。電流センサ３０４は、一時的に設置されるものであり、一定期間経過後は撤去される。
【００１６】
制御装置４００は、パーソナルコンピュータ等の制御装置から構成される。制御装置４００は、キーボード等の入力デバイスや、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示デバイスを備えている。制御装置４００は、ユーザ（例えば、中小ビルのオーナー）の命令を使用電力推定装置１００に送信する。また、制御装置４００は、使用電力推定装置１００から取得した推定結果をユーザに表示する。
【００１７】
次に、使用電力推定装置１００の構成について説明する。使用電力推定装置１００は、図２に示すように、計測部１１０と、制御部１２０と、外部インタフェース１３０と、記憶部１４０と、から構成される。
【００１８】
計測部１１０は、ＡＤ変換器等から構成される。計測部１１０は、電圧センサ２０１〜２０４、および電流センサ３０１〜３０４から受け取った電気信号をデジタルデータに変換して制御部１２０に出力する。
【００１９】
制御部１２０は、プロセッサ等の処理装置から構成される。制御部１２０は不図示のＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）に格納されているプログラムに従って動作し、後述の「蓄積処理」、「力率データ生成処理」、「推定処理」を含む種々の動作を実行する。制御部１２０は、「蓄積処理」、「力率データ生成処理」、「推定処理」に従って動作することで、図３に示すように、測定データ取得部１２１、蓄積部１２２、力率データ生成部１２３、推定部１２４として機能する。これらの機能については、後述の「蓄積処理」、「力率データ生成処理」、「推定処理」の説明の箇所で述べる。
【００２０】
図２に戻り、外部インタフェース１３０は、ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースやＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェース等の外部機器接続インタフェースから構成される。外部インタフェース１３０は、制御装置４００等の外部機器から受信したユーザの命令を制御部１２０に送信する。また、外部インタフェース１３０は、制御部１２０の推定結果を外部機器に送信する。
【００２１】
記憶部１４０は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク等の記憶装置から構成される。記憶部１４０には、日付定義データ１４１、電力データベース１４２、空調電力データベース１４３、グループデータベース１４４、力率データベース１４５、推定結果データベース１４６等の各種データが格納されている。
【００２２】
日付定義データ１４１は、図４に示すように、各日付の属性（例えば、各日付が何曜日であるか、各日付が休日であるか平日であるか等）を定義するためのデータである。
【００２３】
電力データベース１４２は、中小ビルの電気機機器群に供給された交流電力の測定値を格納するためのデータベースである。電力データベース１４２には、中小ビルの機器群に供給された交流電力の測定値が所定の時間毎に記録される。具体的には、図５に示すように、電力データベース１４２には、電力ＩＤ、測定日時、有効電力、及び、無効電力が対応付けられた測定データが格納される。なお、図の例では測定データとして有効電力および無効電力が記録されているが、有効電力および無効電力に加えて電気機機器群全体の力率を記録することも可能である。なお、力率は、有効電力と無効電力の値を使って理論的に算出可能である。そのため、力率が直接記録されていない場合であっても、測定データに有効電力および無効電力の情報が含まれている場合は、測定データに力率の情報が含まれているとみなすことができる。なお、本実施の形態において、有効電力は使用電力と同義である。
【００２４】
空調電力データベース１４３は、中小ビルの電気機器群のうち空調機に供給された交流電力の測定値を格納するためのデータベースである。空調電力データベース１４３には、空調機に供給された交流電力の測定値が所定の時間毎に記録される。空調電力データベース１４３には、図６に示すように、空調電力ＩＤ、測定日時、有効電力、及び、無効電力が対応付けられた測定データが格納される。
【００２５】
グループデータベース１４４は、中小ビルの機器群に供給された交流電力が計測された各日付のグループを定義するためのデータベースである。グループデータベース１４４には、図７に示すように、作成されたグループ毎に、グループＩＤ、作成時刻、構成日付、及び、グループ属性が対応付けられたグループデータが格納される。なお、構成日付は、このグループに属する日付を示す。また、グループ属性は、このグループに属する各日付がどのような日付であるかを示す。
【００２６】
力率データベース１４５は、後述の力率データ生成処理で生成される力率データを格納するためのデータベースである。ここで、「力率データ」とは、空調機や電気機器群の力率を示すためのデータである。なお、最終的に空調機や電気機器群の力率を表現できるのであれば、力率データの表示形式は任意である。例えば、力率データは、有効電力と皮相電力の比で表現されてもよいし、有効電力と無効電力の２つの値で表現されていてもよい。以下の説明では、力率データは単位電力ベクトルの形式で表現されるものとして説明する。単位電力ベクトルは、有効電力と無効電力の値を成分とする長さが１のベクトルであり、有効電力成分と無効電力成分の２つの値で表現される。力率データベース１４５には、図８に示すように、ベクトルＩＤと、生成日時と、グループＩＤと、空調系単位電力ベクトルと、非空調系単位電力ベクトルとが記憶される。空調系単位電力ベクトルは、空調機全体の単位電力ベクトルのことであり、非空調系単位電力ベクトルは、電気機器群のうちの空調機以外の電気機器群の単位電力ベクトルである。
【００２７】
推定結果データベース１４６には、後述の推定処理によって推定された空調機および非空調機の使用電力の値を記録するためのデータベースである。推定結果データベース１４６には、図９に示すように、推定結果ＩＤと、日時と、空調系有効電力と、非空調系有効電力からなるデータが書き込まれる。
【００２８】
次に、このような構成を有する使用電力推定装置１００の動作について説明する。
【００２９】
使用電力推定装置１００の制御部１２０は、例えば、マルチプロセス（マルチタスク）式のオペレーティングシステムに従って動作することで、「蓄積処理」、「力率データ生成処理」、「グループ化処理」、「推定処理」を並行して実行可能である。
【００３０】
最初に、「蓄積処理」について説明する。使用電力推定装置１００に電源が投入されると、制御部１２０は所定の時間毎（例えば、１分毎）に「蓄積処理」を実行する。「蓄積処理」は、電圧センサ２０１〜２０４、および電流センサ３０１〜３０４の計測値に基づいて、電線から中小ビルの電気機器群全体に供給される交流電力の有効電力及び無効電力の値を算出し、電力データベース１４２に蓄積記憶するための処理である。以下、図１０のフローチャートを参照して「蓄積処理」を説明する。
【００３１】
制御部１２０の測定データ取得部１２１は、計測部１１０を介して、電圧センサ２０１〜２０３及び電流センサ３０１〜３０３から瞬時電圧及び瞬時電流の値を取得する（ステップＳ１０１）。この瞬時電圧及び瞬時電流の値は、商用周波数（５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ）より十分に大きなサンプリング周波数で測定された電圧及び電流の値である。
【００３２】
測定データ取得部１２１は、ステップＳ１０１で取得した瞬時電圧及び瞬時電流の値を掛け合わせることで、瞬時電力の値を算出する。そして、測定データ取得部１２１は、商用周波数の１周期における瞬時電力の値の平均値を、有効電力の値として算出する（ステップＳ１０２）。
【００３３】
測定データ取得部１２１は、商用周波数の１周期における瞬時電圧及び瞬時電流それぞれの値の二乗平均平方根を、電圧及び電流それぞれの実効値として算出する。測定データ取得部１２１は、算出した電圧の実効値と電流の実効値とを掛け合わせることで、皮相電力の値を算出する。そして、測定データ取得部１２１は、この皮相電力の二乗の値から有効電力の二乗の値を減算して得られる値の平方根を、無効電力の値として算出する（ステップＳ１０３）。
【００３４】
蓄積部１２２は、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３で算出された有効電力及び無効電力の値、これらの値が算出された時刻、並びに新たに連番で発行した電力ＩＤを対応付けた測定データを、電力データベース１４２に登録する（ステップＳ１０４）。
【００３５】
測定データ取得部１２１は、計測部１１０を介して、電圧センサ２０４及び電流センサ３０４から瞬時電圧及び瞬時電流の値を取得する（ステップＳ１０５）。
【００３６】
測定データ取得部１２１は、ステップ１０５で取得した瞬時電圧及び瞬時電流の値を掛け合わせることで、瞬時電力の値を算出する。そして、測定データ取得部１２１は、商用周波数の１周期における瞬時電力の値の平均値を、有効電力の値として算出する（ステップＳ１０６）。
【００３７】
測定データ取得部１２１は、商用周波数の１周期における瞬時電圧及び瞬時電流それぞれの値の二乗平均平方根を、電圧及び電流それぞれの実効値として算出する。測定データ取得部１２１は、算出した電圧の実効値と電流の実効値とを掛け合わせることで、皮相電力の値を算出する。そして、測定データ取得部１２１は、この皮相電力の二乗の値から有効電力の二乗の値を減算して得られる値の平方根を、無効電力の値として算出する（ステップＳ１０７）。
【００３８】
蓄積部１２２は、ステップＳ１０６およびステップＳ１０７で算出された有効電力及び無効電力の値、これらの値が算出された時刻、並びに新たに連番で発行した空調電力ＩＤを対応付けた測定データを、空調電力データベース１４３に登録する（ステップＳ１０８）。
【００３９】
データベースへの記録が完了したら、制御部１２０は「蓄積処理」を終了する。制御部１２０は所定時間経過後に再び「蓄積処理」を実行する。
【００４０】
次に、力率データ生成処理について説明する。制御部１２０は、電力データベース１４２と空調電力データベース１４３に所定期間分（例えば１ヶ月分）の測定データが蓄積されたのを検出すると、力率データ生成処理を実行する。以下、図１１のフローチャートを参照して「力率データ生成処理」を説明する。
【００４１】
制御部１２０の力率データ生成部１２３は、グループ化処理を実行する（ステップＳ２１０）。グループ化処理は、空調電力の測定データを複数のグループに分類するための処理である。以下、図１２のフローチャートを参照してグループ化処理を説明する。
【００４２】
力率データ生成部１２３は、図７に示すグループデータベース１４４に登録されている全てのグループデータを消去する（ステップＳ２１１）。
【００４３】
図１２のフローに戻り、力率データ生成部１２３は、図６に示す空調電力データベース１４３に記憶されている測定データのうち、直近１ヶ月間に測定された測定データを取得する（ステップＳ２１２）。
【００４４】
力率データ生成部１２３は、直近１ヶ月間の測定データを日毎の測定データ群に分類する。１ヶ月を３０日とすると、測定データは３０個の測定データ群に分類される。そして、力率データ生成部１２３は、測定データ群の取りうる組み合わせ全てで相関係数を算出する。即ち、１ヶ月を３０日とすると、３０Ｃ２通り（すなわち、４３５通り）の測定データ群の組み合わせ全てで相関係数が算出される（ステップＳ２１３）。なお、相関係数の算出方法は特定の方法に限定されず、既知のさまざまな方法を使用可能である。
【００４５】
力率データ生成部１２３は、相関係数が所定値以上（例えば、０．７以上）ある測定データ群の組を１つ選択する（ステップＳ２１４）。ここでは、測定データ群Ａと測定データ群Ｂの組を選択したものとして説明する。
【００４６】
力率データ生成部１２３は、測定データ群Ａの測定日を「選択した日付」として不図示のＲＡＭに保存する。そして、力率データ生成部１２３は、測定データ群Ａと所定値以上（例えば、０．７以上）の相関係数を持つ未選択の測定データ群を全て特定する。そして、力率データ生成部１２３は、特定した測定データ群の測定日を「選択した日付」として不図示のＲＡＭに追加保存する（ステップＳ２１５）。
【００４７】
力率データ生成部１２３は、測定データ群Ｂの測定日を「選択した日付」として不図示のＲＡＭに保存する。そして、力率データ生成部１２３は、測定データ群Ｂと所定値以上の相関係数（例えば、０．７以上の相関係数）を持つ未選択の測定データ群を全て特定する。そして、力率データ生成部１２３は、特定した測定データ群の測定日を「選択した日付」として不図示のＲＡＭに追加保存する（ステップＳ２１６）。
【００４８】
力率データ生成部１２３は、図４に示す日付定義データ１４１を参照して、ステップＳ２１５およびステップＳ２１６で選択した日付に共通するグループ属性を判別する（ステップＳ２１７）。例えば、力率データ生成部１２３は、選択した日付が全て日曜日なのであれば、グループ属性を「日曜日」と判別する。なお、力率データ生成部１２３は、選択した日付のうち所定割合以上（例えば８割以上）の日付で合致するグループ属性があれば、選択した日付はそのグループ属性に属すると判別してもよい。なお、その場合、力率データ生成部１２３は、合致しない日付を未選択として扱ってもよい。
【００４９】
図１２のフローに戻り、力率データ生成部１２３は、ステップＳ２１５およびステップＳ２１６で選択した各日付を１つのグループとして定義するグループデータを作成して、図７に示すグループデータベース１４４に登録する（ステップＳ２１８）。
【００５０】
図１２のフローに戻り、力率データ生成部１２３は、相関係数が所定値以上の測定データ群の組のうち、両方ともどのグループにも所属していない組があるか否か判別する（ステップＳ２１９）。
【００５１】
測定日が両方ともどのグループにも所属していない組がある場合（ステップＳ２１９：Ｙｅｓ）、力率データ生成部１２３はそのような組がなくなるまでステップＳ２１４〜ステップＳ２１９を繰り返す。そのような組がない場合（ステップＳ２１９：Ｎｏ）、力率データ生成部１２３はグループ化処理を終了する。
【００５２】
なお、以上に示したグループ化処理は一例であり、空調電力の測定データをどのように分類するかは任意である。例えば、力率データ生成部１２３は、クラスター分析等の他の手法を使用して測定データを複数のグループに分類してもよい。
【００５３】
図１１のフローに戻り、力率データ生成部１２３は、ステップＳ２２０〜ステップＳ２６０の処理を繰り返して、グループ毎に単位電力ベクトルを作成する。以下、ステップＳ２２０〜ステップＳ２６０の処理について説明する。
【００５４】
力率データ生成部１２３は、未処理のグループ（即ち、今回の力率データ生成処理で単位電力ベクトルを生成していないグループ）を１つ選択する（ステップＳ２２０）。
【００５５】
力率データ生成部１２３は、ステップＳ２２０で選択したグループに属する日付に測定された空調電力の測定データから、空調系単位電力ベクトルを生成する（ステップＳ２３０）。具体的には、力率データ生成部１２３は、ステップＳ２２０で選択したグループに属する日付毎に、第一の空調電力ベクトルを求める。そして、力率データ生成部１２３は、日付毎に求めた各第一の空調電力ベクトルを平均化した平均空調電力ベクトルを求める。そして、力率データ生成部１２３は、この平均空調電力ベクトルを長さ１に正規化したベクトルを、ステップＳ２２０で選択したグループに対応する空調系単位電力ベクトルとして生成する。
【００５６】
力率データ生成部１２３は、ステップＳ２２０で選択したグループに属する日付に測定された測定データから、非空調系単位電力ベクトルを生成する（ステップＳ２４０）。具体的には、力率データ生成部１２３は、ステップＳ２２０で選択したグループに属する日付毎に、作成した電力ベクトルと空調電力ベクトルとの差分ベクトルを求める。そして、力率データ生成部１２３は、日付毎に求めた各差分ベクトルを平均化した平均ベクトルを求める。そして、力率データ生成部１２３は、この平均ベクトルを長さ１に正規化したベクトルを、ステップＳ２２０で選択したグループに対応する非空調系単位電力ベクトルとして生成する。
【００５７】
力率データ生成部１２３は、生成した単位電力ベクトルを力率データベース１４５に登録する。具体的には、力率データ生成部１２３は、ステップＳ２３０で生成した空調系単位電力ベクトルの有効電力成分と無効電力成分、ステップＳ２４０で生成した非空調系単位電力ベクトルの有効電力成分と無効電力成分、及び、ステップＳ２２０で選択したグループのグループＩＤを、新たに発行したベクトルＩＤ及び生成の時刻と合わせて図８に示す力率データベース１４５に登録する。なお、既に、ステップＳ２２０で選択したグループのグループＩＤを有するデータが力率データベース１４５に登録されている場合、力率データ生成部１２３は、該データの単位電力ベクトル成分を更新する（ステップＳ２５０）。
【００５８】
図１１のフローに戻り、力率データ生成部１２３は、グループデータベース１４４に登録されている全てのグループで、単位電力ベクトルを作成したか否かを判別する（ステップＳ２６０）。単位電力ベクトルを作成していないグループがある場合（ステップＳ２６０：Ｎｏ）、力率データ生成部１２３は、そのようなグループがなくなるまで、ステップＳ２２０〜ステップＳ２６０を繰り返す。全グループで単位電力ベクトルを生成した場合（ステップＳ２６０：Ｙｅｓ）、力率データ生成部１２３は単位電力ベクトル作成処理を終了する。
【００５９】
次に、推定処理について説明する。制御部１２０は、空調電力データベース１４３に電力データが記録されたのを検出すると、推定処理を実行する。以下、図１３のフローチャートを参照して「推定処理」を説明する。
【００６０】
制御部１２０の推定部１２４は、図５に示す電力データベース１４２および図６に示す空調電力データベース１４３から最新の測定データをそれぞれ取得する（ステップＳ３０１）。
【００６１】
図１３のフローに戻り、推定部１２４は、図４に示す日付定義データ１４１を使って、ステップ３０１で取得した測定データが図７に示すグループデータベース１４４で定義されているグループのうちのどのグループに所属しているかを判別する（ステップＳ３０２）。例えば、ステップＳ３０１で取得した測定データの測定日時が２０１３年１月１３日１０時００分であったとする。このとき、推定部１２４は、測定データの測定日時を図４に示す日付定義データ１４１と照合することにより、測定データの日付属性が日曜日であると判別する。そして、推定部１２４は、判別した日付属性を図７に示すグループデータベース１４４のグループ属性と照合することにより、ステップＳ３０１で取得した測定データはグループＧ１に属するデータであると判別する。
【００６２】
図１３のフローに戻り、測定データがどのグループにも所属していない場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、対応する単位電力ベクトルは無く、空調機の使用電力を推定することはできないため、推定処理は終了する。
【００６３】
所属するグループが有る場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、推定部１２４は、このグループに対応する空調系単位電力ベクトルと非空調系単位電力ベクトルを、図８に示す力率データベース１４５から読み出す（ステップＳ３０４）。例えば、ステップＳ３０１で取得した電力データがグループＧ１に所属しているデータであったとする。このとき、推定部１２４は、図８に示す力率データベース１４５からグループＩＤがＧ１となっているデータを抜き出し、抜き出したデータから空調系単位電力ベクトルと非空調系単位電力ベクトルを取得する。この例では、空調系単位電力ベクトルとして有効電力成分＝０．７０、無効電力成分＝０．７１が取得され、非空調系単位電力ベクトルとして有効電力成分＝１．００、無効電力成分＝０．００が取得される。
【００６４】
図１３のフローに戻り、推定部１２４は、電気機器群全体に供給された交流電力（有効電力、無効電力）を、空調系単位電力ベクトルと非空調系単位電力ベクトルとの線形和の形に分解するためのパラメータを算出する（ステップＳ３０５）。具体的には、推定部１２４は、下記の連立方程式（式（１）及び式（２））を解いて、パラメータα及びβを算出する。
【００６５】
Ｐｄ＝α・Ｃｐ１＋β・Ｃｐ２  ・・・（１）
Ｑｄ＝α・Ｃｑ１＋β・Ｃｑ２  ・・・（２）
【００６６】
このとき、Ｐｄは電気機器群全体に供給された交流電力の有効電力である。Ｐｄには、ステップＳ３０１で電力データベース１４２から取得した電力データの有効電力の値が代入される。Ｑｄは機器群全体に供給された交流電力の無効電力である。Ｑｄには、ステップＳ３０１で電力データベース１４２から取得した電力データの無効電力の値が代入される。Ｃｐ１は、空調系単位電力ベクトルの有効電力成分である。Ｃｐ１には、ステップＳ３０４で取得した空調系単位電力ベクトルの有効電力成分の値が代入される。Ｃｐ２は、非空調系単位電力ベクトルの有効電力成分である。Ｃｐ２には、ステップＳ３０３で取得した非空調系単位電力ベクトルの有効電力成分の値が代入される。Ｃｑ１は、空調系単位電力ベクトルの無効電力成分である。Ｃｑ１には、ステップＳ３０４で取得した空調系単位電力ベクトルの無効電力成分の値が代入される。Ｃｑ２は、非空調系単位電力ベクトルの無効電力成分である。Ｃｐ２には、ステップＳ３０４で取得した非空調系単位電力ベクトルの無効電力成分の値が代入される。
【００６７】
続いて、推定部１２４は、ステップＳ３０５で算出したパラメータα及びβを使って、空調機で使用される有効電力と、空調機以外の電気機器群（非空調機）で使用される有効電力とを推定する（ステップＳ３０６）。具体的には、推定部１２４は、α・Ｃｐ１の値を空調系有効電力、β・Ｃｐ２の値を非空調系有効電力と推定すればよい。なお、以下の説明では、空調機で使用される有効電力を「空調系有効電力」といい、空調機以外の電気機器群で使用される有効電力を「非空調系有効電力」という。
【００６８】
推定部１２４は、ステップＳ３０６で推定した空調系有効電力と非空調系有効電力を、日時とともに図９に示す推定結果データベース１４６に登録する（ステップＳ３０７）。なお、登録に使用する日時は、有効電力の推定に使用した電力データの日時と等しくてもよい。
【００６９】
図１３のフローに戻り、推定部１２４は、ステップＳ３０６で推定した空調系有効電力と非空調系有効電力を、制御装置４００に送信する（ステップＳ３０８）。制御装置４００は、受信した空調系有効電力と非空調系有効電力との値を、例えば図１４に示すような円グラフで表示する。ユーザはこの表示を確認することで、空調機の使用電力を容易に確認できる。制御装置４００への出力が完了したら、制御部１２０は推定処理を完了する。
【００７０】
本実施の形態によれば、空調機の電力データと電気機器群全体の電力データとを蓄積し、蓄積したデータから空調機の力率データ（空調系単位電力ベクトル）と空調機以外の電気機器群の力率データ（非空調系単位電力ベクトル）とを自動的に生成している。そのため、ユーザがわざわざ回帰分析で電力ベクトルを生成しなくてよい。したがって、ユーザは空調機の使用電力を容易に推定できる。
【００７１】
なお、空調機は一度設置したら数十年単位で入れ替えない。一度算出した空調系単位電力ベクトルは、空調機を入れ替えない限り有効である。また、空調機以外の電気機器は頻繁に入れ替えがあるが、入れ替えがあったとしても、非空調系単位電力ベクトルは多数の種類の電気機器の単位電力ベクトルの平均であるため、非空調系単位電力ベクトルに大きな変化はない。そのため、一度、空調系単位電力ベクトルと非空調系単位電力ベクトルを取得しておけば、電気機器群全体の有効電力、無効電力を測定するだけで、空調機の使用電力を推定できる。
【００７２】
また、空調機は、日によって使用状況が大きく異なる。使用状況が変化すすれば力率も異なる。本実施の形態の使用電力推定装置１００は、電気機器群全体に供給される交流電力の測定データをデータ間の相関に基づいて複数のグループに分類し、グループ毎に単位電力ベクトルを生成する。そして、空調機の使用電力を推定する際には、対応するグループの単位電力ベクトルを使って使用電力を推定する。従って、日によって使用状況が大きく異なる場合であっても、最適な単位電力ベクトルを使って、空調機の使用電力を精度よく推定できる。
【００７３】
なお、上述の実施の形態は一例であり、種々の変更及び応用が可能である。
【００７４】
例えば、一般的に、非空調系機器の力率は１に近いことが知られている。従って、非空調系単位電力ベクトルを、有効電力成分１、無効電力成分０の固定のベクトルとして、生成した空調系単位電力のみを用いて使用電力を推定してもよい。もちろん、１、０以外の固定値とすることも可能である。このようにすることで、非空調系単位電力ベクトルを生成する必要が無く、空調系単位電力ベクトルのみを生成すればよいため、より簡単に空調機の使用電力を推定することが可能となる。
【００７５】
また、上述の実施の形態では、空調電力データベース１４３に電力データが記録されたタイミングで、制御部１２０が最新の電力データを対象に推定処理を実行した。しかしながら、推定処理を実行するタイミングや、対象とする測定データは任意である。例えば、ユーザが制御装置４００を操作して、推定対象とする測定データを指定したときに、制御部１２０が指定された測定データを対象に推定処理を実行してもよい。
【００７６】
また、上述の実施の形態では、空調電力の測定データを複数の測定データ群に分類し、さらに測定データ群同士の相関に基づいて測定データを複数のグループに分類した。しかしながら、使用電力推定装置１００は、測定日のみに基づいて測定データを複数のグループに分類してもよい。例えば、使用電力推定装置１００は、測定データを休日に測定されたデータと平日に測定されたデータとに分類してもよい。このようにすることで、グループ化処理をより高速に行うことが可能となる。
【００７７】
なお、空調機は、日のみならず時間帯によっても使用状況が大きく異なる。例えば、夜間は昼間に比べ空調機はあまり使用されない。そこで、空調電力の測定データを日毎ではなく時間帯毎の複数の測定データ群に分類し、測定データ群同士の相関に基づいて測定データを複数のグループに分類してもよい。もちろん、測定時刻のみに基づいて測定データを複数のグループに分類することも可能である。また、測定日と測定時刻の組み合わせに基づいて測定データを複数の複数のグループに分類することも可能である。空調機の使用電力をより精度よく推定することが可能になる。
【００７８】
また、サマータイムの導入や、ノー残業デー等のように、季節や曜日によっては、中小ビルで利用されているオフィスの始業時間や帰宅時間が変化するような場合も考えられる。このような場合には、グループ属性として季節や曜日、社内ルールを用いてもよい。
【００７９】
また、上述の実施の形態では、力率データは単位電力ベクトルの形式で表現されるものとして説明したが、力率データの表現形式は単位電力ベクトルに限定されない。例えば、７０％、９０％といったように、皮相電力に対する有効電力の割合の形式で表現されていてもよい。
【００８０】
また、上述のステップＳ３０５とステップＳ３０６では、上記式（１）及び式（２）を解くことによって、空調機の使用電力を推定したが、空調機の使用電力の推定方法はこれに限定されない。例えば、推定部１２４は、電気機器群全体の力率と、空調機の力率および空調機以外の電気機器群の力率とに基づいて、電気機器群全体の使用電力に占める空調機の使用電力の割合を算出し、算出した割合と電気機器群全体の使用電力の情報とに基づいて空調機の使用電力を推定してもよい。具体的には、推定部１２４は、下記式（３）を満たすαを求め、下記式（４）に示すように、求めたαを電気機器群全体の使用電力Ｗａに乗じることによって空調機の使用電力Ｗ１を求めてもよい。
【００８１】
λａ＝α・λ１＋（１−α）・λ２・・・（３）
Ｗ１＝α・Ｗａ                  ・・・（４）
【００８２】
このとき、λａは電気機器群全体の力率である。λａは、例えば、ステップＳ３０１で電力データベース１４２から取得した測定データを使って算出される。また、λ１は空調機全体の力率である。λ１は、例えば、ステップＳ３０４で取得した空調系単位電力ベクトルを使って算出される。また、λ２は空調機以外の電気機器群の力率である。λ２は、例えば、ステップＳ３０４で取得した非空調系単位電力ベクトルを使って算出される。なお、αは電気機器群全体の使用電力に占める空調機の使用電力の割合である。αは０から１までの実数である。
【００８３】
また、上述の実施の形態では、所定期間中に該当の中小ビルで測定した測定データから空調系単位電力ベクトルや非空調系単位ベクトルを生成した。しかしながら、予め用意された測定データから空調系単位電力ベクトルや非空調系単位ベクトルを生成してもよい。要するに、他のビルにおいて測定した測定データから空調系単位電力ベクトルや非空調系単位ベクトルを生成してよい。
【００８４】
本実施の形態の使用電力推定装置１００は、専用のシステムにより実現してもよいし、通常のコンピュータシステムにより実現してもよい。例えば、上述の動作を実行するためのプログラムを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、該プログラムをコンピュータにインストールして、上述の処理を実行することによって使用電力推定装置１００を構成してもよい。また、インターネット等のネットワーク上のサーバ装置が備えるディスク装置に格納しておき、例えばコンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。また、上述の機能を、ＯＳとアプリケーションソフトとの共同により実現してもよい。この場合には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等してもよい。
【００８５】
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。
【符号の説明】
【００８６】
１００  使用電力推定装置、１１０  計測部、１２０  制御部、１２１  測定データ取得部、１２２  蓄積部、１２３  力率データ生成部、１２４  推定部、１３０  外部インタフェース、１４０  記憶部、１４１  日付定義データ、１４２  電力データベース、１４３  空調電力データベース、１４４  グループデータベース、１４５  力率データベース、１４６  推定結果データベース、２０１〜２０４  電圧センサ、３０１〜３０４  電流センサ、４００  制御装置、５００  受電設備、６００  空調機、７００  非空調機。
【図１】
0005634553.tif 000002
【図２】
0005634553.tif 000003
【図３】
0005634553.tif 000004
【図４】
0005634553.tif 000005
【図５】
0005634553.tif 000006
【図６】
0005634553.tif 000007
【図７】
0005634553.tif 000008
【図８】
0005634553.tif 000009
【図９】
0005634553.tif 000010
【図１０】
0005634553.tif 000011
【図１１】
0005634553.tif 000012
【図１２】
0005634553.tif 000013
【図１３】
0005634553.tif 000014
【図１４】
0005634553.tif 000015