(57)【要約】【課題】モデル構築に必要な専門的知識を必要とすることなく、極めて容易に予測変数を特定可能とする。【解決手段】候補プロファイル作成部１５Ａが、基準プロファイル１４Ａにおける区間とランクとの対応関係を順次ローテーションさせて、異なるローテーション量ごとに候補プロファイル１４Ｂをそれぞれ作成し、制御グループ分類部１５Ｂが、外部設定に基づき、各区間について、１つまたは連続する複数の区間を１つの制御グループとして分類し、ランク一致確認部１５Ｃが、候補プロファイル１４Ｂごとに、同一の制御グループに属する区間間でランク一致を確認し、予測変数特定部１５Ｄが、制御グループのすべてについてランク一致が確認された候補プロファイル１４Ｂについて、予測対象時点からその遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、予測変数として特定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設におけるエネルギー消費の指標となるエネルギー指標値の周期性に基づいて、周期を構成する各区間のうち、予測対象時点から任意の遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、当該予測対象時点のエネルギー指標値を予測する予測モデルの予測変数として特定する予測変数特定装置であって、
前記各区間と、それぞれの区間におけるエネルギー指標値の大きさが属するランクと、の対応関係を示す基準プロファイルを記憶する記憶部と、
前記基準プロファイルにおける区間とランクとの対応関係を順次ローテーションさせることにより、異なるローテーション量ごとに、当該ローテーション量からなる遡及時間と対応する候補プロファイルをそれぞれ作成する候補プロファイル作成部と、
外部からの設定に基づいて、前記各区間について、１つまたは連続する複数の区間を１つの制御グループとして分類する制御グループ分類部と、
前記候補プロファイルごとに、当該候補プロファイルにおける区間とランクとの対応関係について、同一の前記制御グループに属する区間間でランクが一致するかを確認するランク一致確認部と、
前記制御グループのすべてについてランクの一致が確認された前記候補プロファイルについて、予測対象時点から当該候補プロファイルと対応する遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、前記予測モデルで用いる予測変数として特定する予測変数特定部と
を備えること特徴とする予測変数特定装置。
【請求項２】
施設におけるエネルギー消費の指標となるエネルギー指標値の周期性に基づいて、周期を構成する各区間のうち、予測対象時点から任意の遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、当該予測対象時点のエネルギー指標値を予測する予測モデルの予測変数として特定する予測変数特定装置で用いられる予測変数特定方法であって、
記憶部が、前記各区間と、それぞれの区間におけるエネルギー指標値の大きさが属するランクと、の対応関係を示す基準プロファイルを記憶する記憶ステップと、
候補プロファイル作成部が、前記基準プロファイルにおける区間とランクとの対応関係を順次ローテーションさせることにより、異なるローテーション量ごとに、当該ローテーション量からなる遡及時間と対応する候補プロファイルをそれぞれ作成する候補プロファイル作成ステップと、
制御グループ分類部が、外部からの設定に基づいて、前記各区間について、１つまたは連続する複数の区間を１つの制御グループとして分類する制御グループ分類ステップと、
ランク一致確認部が、前記候補プロファイルごとに、当該候補プロファイルにおける区間とランクとの対応関係について、同一の前記制御グループに属する区間間でランクが一致するかを確認するランク一致確認ステップと、
予測変数特定部が、前記制御グループのすべてについてランクの一致が確認された前記候補プロファイルについて、予測対象時点から当該候補プロファイルと対応する遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、前記予測モデルで用いる予測変数として特定する予測変数特定ステップと
を備えること特徴とする予測変数特定方法。
【請求項３】
コンピュータを、請求項１に記載の予測変数特定装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ予測技術に関し、特に予測モデルを用いてエネルギー指標値を予測する際に用いる予測変数を特定する予測変数特定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
工場やビルなどの施設を管理する際、省エネ、省コスト、あるいは環境負荷の削減を目的として、各設備を計画的に運転するために、予め構築した推定モデルに基づいて、施設で消費する電力やガス、あるいは施設でのエネルギー消費で発生する蓄熱量、負荷熱量、ＣＯ２量などのエネルギー指標値を予測するデータ予測技術が用いられている。
【０００３】
従来、このようなデータ予測技術として、負荷実績データと、気象データ、カレンダーデータ、各空調機器のＯＮ／ＯＦＦに関するスケジュールデータとを入力要因とする予測モデルを用いて、予測対象期間における空調負荷を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１など参照）。
同じく、データ予測技術として、外気温度および外気湿度をそれぞれの直近実測値から非線形モデルを用いて予測し、床面積、壁・床、窓ガラスの使用、面積、内部発熱量、取入外気量、空調システム構成などの特性に関するパラメータを入力して、将来の熱負荷を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献２など参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４３８６７４８号公報
【特許文献２】特許第２８７４０００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような従来のデータ予測技術は、高い予測精度を得ることを目的としているため、多くのパラメータを使用しており、予測変数として用いるパラメータの取捨選択やモデルのチューニングなど、モデル構築に専門的知識や多くの作業負担が必要となるという問題点があった。
【０００６】
近年、企業では、法律改正への対応や環境に対する社会的責任を果たすため、工場・ビル・事業所を単位とした従来のエネルギー管理から、企業全体でエネルギー管理を行う傾向がある。このような状況において、エネルギー管理に携わった経験が少なく、エキスパートとは限らない運転員や管理者などのオペレータが、エネルギー管理を行うケースも多い。したがって、これらオペレータが、モデル構築に必要な専門的知識を有していない場合、前述した従来のデータ予測技術を十分に利用できない。
【０００７】
また、このようなエネルギー管理において、運用のオペレーションの目安となる情報を提供するサービスとして、遠隔管理サービスがある。この遠隔管理サービスは、通信網を介して顧客である企業の各施設から電力などのエネルギー使用量を収集し、予測対象期間における施設ごとや企業全体でのエネルギー使用量を予測し、当該企業の利用者端末へ予測結果を提供するサービスである。したがって、エネルギー管理に携わるオペレータは、提供された予測結果に基づいて、容易かつ正確にエネルギー管理を行うことができる。
【０００８】
遠隔管理サービスにおいて、エネルギー消費量を予測する場合、企業ごとに施設の規模や構成、さらには運転状況などの予測条件が異なるため、個別の予測モデルを予め構築する必要がある。そのために、前述したデータ予測技術を利用して、予測モデルを予め構築すれば、高い精度でエネルギー消費量を予測することができる。
しかしながら、前述した従来のデータ予測技術では、施設に固有の予測条件を反映させるため、多くのスケジュールデータやパラメータなどの各種データを収集し、さらに取捨選択する必要があるため、これらに要する作業負担や作業時間が増大して、モデル構築にかかるコストが上昇し、遠隔管理サービスを安価に提供できない。
【０００９】
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、モデル構築に必要な専門的知識を必要とすることなく、極めて容易に予測変数を特定できる予測変数特定技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
このような目的を達成するために、本発明にかかる予測変数特定装置は、施設におけるエネルギー消費の指標となるエネルギー指標値の周期性に基づいて、周期を構成する各区間のうち、予測対象時点から任意の遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、当該予測対象時点のエネルギー指標値を予測する予測モデルの予測変数として特定する予測変数特定装置であって、前記各区間と、それぞれの区間におけるエネルギー指標値の大きさが属するランクと、の対応関係を示す基準プロファイルを記憶する記憶部と、前記基準プロファイルにおける区間とランクとの対応関係を順次ローテーションさせることにより、異なるローテーション量ごとに、当該ローテーション量からなる遡及時間と対応する候補プロファイルをそれぞれ作成する候補プロファイル作成部と、外部からの設定に基づいて、前記各区間について、１つまたは連続する複数の区間を１つの制御グループとして分類する制御グループ分類部と、前記候補プロファイルごとに、当該候補プロファイルにおける区間とランクとの対応関係について、同一の前記制御グループに属する区間間でランクが一致するかを確認するランク一致確認部と、前記制御グループのすべてについてランクの一致が確認された前記候補プロファイルについて、予測対象時点から当該候補プロファイルと対応する遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、前記予測モデルで用いる予測変数として特定する予測変数特定部とを備えている。
【００１１】
また、本発明にかかる予測変数特定方法は、施設におけるエネルギー消費の指標となるエネルギー指標値の周期性に基づいて、周期を構成する各区間のうち、予測対象時点から任意の遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、当該予測対象時点のエネルギー指標値を予測する予測モデルの予測変数として特定する予測変数特定装置で用いられる予測変数特定方法であって、記憶部が、前記各区間と、それぞれの区間におけるエネルギー指標値の大きさが属するランクと、の対応関係を示す基準プロファイルを記憶する記憶ステップと、候補プロファイル作成部が、前記基準プロファイルにおける区間とランクとの対応関係を順次ローテーションさせることにより、異なるローテーション量ごとに、当該ローテーション量からなる遡及時間と対応する候補プロファイルをそれぞれ作成する候補プロファイル作成ステップと、制御グループ分類部が、外部からの設定に基づいて、前記各区間について、１つまたは連続する複数の区間を１つの制御グループとして分類する制御グループ分類ステップと、ランク一致確認部が、前記候補プロファイルごとに、当該候補プロファイルにおける区間とランクとの対応関係について、同一の前記制御グループに属する区間間でランクが一致するかを確認するランク一致確認ステップと、予測変数特定部が、前記制御グループのすべてについてランクの一致が確認された前記候補プロファイルについて、予測対象時点から当該候補プロファイルと対応する遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、前記予測モデルで用いる予測変数として特定する予測変数特定ステップとを備えている。
【００１２】
また、本発明にかかるプログラムは、コンピュータを、前述した予測変数特定装置を構成する各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、周期を構成する各区間におけるエネルギー指標値の変化と施設に固有の運転状況の両方を説明できる変数を、予測モデルの予測変数として特定することができる。したがって、オペレータが、モデル構築に必要な専門的知識を有していない場合でも、極めて容易に予測モデルの予測変数を特定することができる。また、施設に固有の予測条件を反映させるために必要なデータは、基準プロファイルおよび制御グループ分類結果だけでよい。このため、作業負担や作業時間も僅かとなり、極めて少ないコストで予測変数を特定することができ、遠隔管理サービスについても安価に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】予測変数特定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】予測変数特定装置が使用される施設管理システムの説明図である。
【図３】施設管理システムのモニタに出力される電力使用状況表示画面例である。
【図４】予測変数特定装置における予測変数特定処理を示すフローチャートである。
【図５】予測変数特定装置における予測変数特定動作を示すフロー図である。
【図６】基準プロファイルの構成例である。
【図７】基準プロファイルの作成方法を示す説明図である。
【図８】候補プロファイルの作成例である。
【図９】制御グループの分類例である。
【図１０】ランク一致確認処理を示す説明図である。
【図１１】予測変数の特定例である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
まず、本発明の原理について説明する。
工場やビルなどの施設で消費するエネルギー量は、ある程度の周期性を有している。例えば、工場では、例えば平日／休日に基づいて稼働状況が大きく異なり、平日にエネルギー消費量が増大し、休日にはエネルギー消費量が低減する。また、商業ビルでは、休日に来客数が増大してエネルギー消費量も増大する傾向がある。さらに、施設管理システムで予測するエネルギー指標値は、その値に基づいて、直接、設備の制御を行うものではなく、オペレータの運転制御の目安となる値として用いられることから、極めて高い予測精度を必要とするものではない。
【００１６】
本発明は、このようなエネルギー量に関する周期性が、エネルギー指標値にも含まれていること、および、極めて高い予測精度を必要とするものではないことに着目し、この周期性に基づいて、周期を構成する各区間のうち、予測対象時点から任意の遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、当該予測対象時点のエネルギー指標値を予測する予測モデルの予測変数として特定するようにしたものである。
【００１７】
一方、設備を運転する場合、周期のうち当該施設に固有の特定区間について、運転状況を変更する場合がある。例えば、平日のうち、週の前半と週の後半とでは、設備の運転状況を変化させる場合がある。
本発明は、このような施設に固有の運転状況に着目し、周期を構成する各区間におけるエネルギー指標値の変化と施設に固有の運転状況の両方を説明できる変数を、予測モデルの予測変数として特定するようにしたものである。
【００１８】
［実施の形態］
次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、図１を参照して、本実施の形態にかかる予測変数特定装置１０について説明する。図１は、予測変数特定装置の構成を示すブロック図である。
【００１９】
この予測変数特定装置１０は、全体としてサーバやＰＣなどの情報処理装置からなり、施設におけるエネルギー消費の指標となるエネルギー指標値の周期性に基づいて、周期を構成する各区間のうち、予測対象時点から任意の遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、当該予測対象時点のエネルギー指標値を予測する予測モデルの予測変数として特定する機能を有している。
【００２０】
図２は、予測変数特定装置が使用される施設管理システムの説明図である。
施設管理システム１は、工場やビルなどの施設２に関するエネルギー管理を行うシステムであり、施設２に設置されている各設備３から動作状況を取得することにより、施設２全体におけるエネルギー指標値を計算してモニタに画面出力する機能や、予め構築した予測モデルに基づいて、将来のエネルギー指標値を予測してモニタに画面出力する機能を有している。
【００２１】
図３は、施設管理システムのモニタに出力される電力使用状況表示画面例である。
ここでは、横軸が時刻（時台）で縦軸が電力使用量（ｋＷｈ）を示すグラフが示されており、施設内の建物ごとの電力使用量が棒グラフで表示されている。また、前日や前週同一における電力使用量の実績とともに、将来の電力使用量を示す予測値が、折れ線グラフでそれぞれ表示されている。さらに、予め設定した電力使用量の上限値や、この上限値に対する現時点における電力使用量の使用率も表示されている。
【００２２】
予測変数特定装置１０は、通信回線を介して施設管理システム１と接続されており、得られた予測変数特定結果を施設管理システム１へ出力する。これにより、施設管理システム１において、予測モデルを構築する際、予測変数特定装置１０からの予測変数特定結果で通知された予測変数が、予測モデルの予測変数の１つとして用いられる。
【００２３】
［予測変数特定装置］
予測変数特定装置１０には、主な機能部として、通信Ｉ／Ｆ部１１、操作入力部１２、画面表示部１３、記憶部１４、および演算処理部１５が設けられている。
【００２４】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、データ通信回路からなり、通信回線を介して施設管理システム１などの外部装置とデータ通信を行う機能を有している。
操作入力部１２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して演算処理部１５へ出力する機能を有している。
画面表示部１３は、ＬＣＤなどの画面表示装置からなり、演算処理部１５からの指示に応じて、操作メニュー画面、データ入力画面、予測変数特定結果画面などの各種処理画面を画面表示する機能を有している。
【００２５】
記憶部１４は、ハードディスクや半導体メモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１５で実行する処理に用いる処理情報やプログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。
記憶部１４で記憶する主な処理情報として、基準プロファイル１４Ａがある。基準プロファイル１４Ａは、エネルギー指標値の１周期を構成する各区間と、それぞれの区間におけるエネルギー指標値の大きさが属するランクと、の対応関係を示すデータである。
プログラム１４Ｐは、演算処理部１５のＣＰＵで実行されることにより、各種処理部を実現するプログラムである。予め外部装置や記録媒体に格納されており、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して記憶部１４に保存される。
【００２６】
演算処理部１５は、ＣＰＵからなり、記憶部１４のプログラム１４ＰをＣＰＵが実行することにより、各種処理部を実現する機能を有している。
演算処理部１５で実現される主な処理部として、候補プロファイル作成部１５Ａ、制御グループ分類部１５Ｂ、ランク一致確認部１５Ｃ、および予測変数特定部１５Ｄがある。
【００２７】
候補プロファイル作成部１５Ａは、記憶部１４から基準プロファイル１４Ａを読み出して、この基準プロファイル１４Ａにおける区間とランクとの対応関係を順次ローテーションさせることにより、異なるローテーション量ごとに、当該ローテーション量からなる遡及時間と対応する候補プロファイルをそれぞれ作成する機能を有している。
【００２８】
制御グループ分類部１５Ｂは、通信Ｉ／Ｆ部１１や操作入力部１２から入力された、施設に固有の運転状況に応じた外部からの設定に基づいて、各区間について、１つまたは連続する複数の区間を、１つの制御グループとして分類する機能を有している。
【００２９】
ランク一致確認部１５Ｃは、候補プロファイル作成部１５Ａで作成された候補プロファイルごとに、当該候補プロファイルにおける区間とランクとの対応関係について、同一の制御グループに属する区間間でランクが一致するかを確認する機能を有している。
【００３０】
予測変数特定部１５Ｄは、ランク一致確認部１５Ｃにより、制御グループのすべてについてランクの一致が確認された候補プロファイルについて、予測対象時点から当該候補プロファイルと対応する遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、予測モデルで用いる予測変数として特定する機能と、この予測変数特定結果を画面表示部１３で画面表示し、あるいは通信Ｉ／Ｆ部１１から施設管理システム１へ出力する機能とを有している。
【００３１】
［実施の形態の動作］
次に、図４および図５を参照して、本実施の形態にかかる予測変数特定装置１０の処理動作について説明する。図４は、予測変数特定装置における予測変数特定処理を示すフローチャートである。図５は、予測変数特定装置における予測変数特定動作を示すフロー図である。
【００３２】
予測変数特定装置１０の演算処理部１５は、通信Ｉ／Ｆ部１１または操作入力部１２から入力された指示に応じて、図４の予測変数特定処理を実行する。ここでは、エネルギー指標値の周期が１週間であり、いずれかの曜日におけるエネルギー指標値を予測する施設管理システム１の予測モデルについて、予測対象時点（曜日）の１日前から７日前までの予測変数候補のうちから、いずれか１つ以上を予測変数として特定する場合を例として説明する。
【００３３】
まず、候補プロファイル作成部１５Ａは、記憶部１４から基準プロファイル１４Ａを取得して（ステップ１００）、この基準プロファイル１４Ａにおける区間とランクとの対応関係を順次ローテーションさせることにより、異なるローテーション量ごとに、当該ローテーション量からなる遡及時間と対応する候補プロファイル１４Ｂをそれぞれ作成する（ステップ１０１）。
【００３４】
図６は、基準プロファイルの構成例である。ここでは、各区間におけるエネルギー指標値の大きさが、ランクＨとランクＬの２つのランクにランク分けされる例が示されている。具体的には、月曜から金曜までがランクＨにランク分けされており、土曜および日曜がランクＬにランク分けされている。
基準プロファイル１４Ａについては、施設の設計や仕様に基づいて予めランク分けして、記憶部１４へ設定してもよいが、演算処理部１５に基準プロファイル作成部を設け、施設管理システム１から取得したエネルギー指標値を示す時系列データに基づいて、基準プロファイル１４Ａを作成するようにしてもよい。
【００３５】
図７は、基準プロファイルの作成方法を示す説明図である。施設管理システム１から取得したエネルギー指標値の時系列データから、各区間の代表値を計算する。この場合、オペレータが任意に選択した特定の周期（週）におけるエネルギー指標値を、代表値としてそのまま利用してもよい。
次に、これら各区間の代表値をしきい値Ｐｔｈと比較し、代表値がＰｔｈより大きい場合には当該区間をランクＨにランク分けし、代表値がＰｔｈ以下の場合には当該区間をランクＬにランク分けすればよい。しきい値を複数設定すれば、３つ以上のランクにランク分けできる。
【００３６】
図８は、候補プロファイルの作成例である。ここでは、基準プロファイル１４Ａにおける、区間（曜日）とランク（基準ランク）との対応関係を、１日ずつ順にローテーションさせることにより、異なるローテーション量ごとに、１日前から７日前までの予測変数候補ごとに、候補プロファイル１４Ｂが作成されている。例えば、予測変数候補１日前については、基準プロファイル１４Ａのうちランク（基準ランク）を１日分だけ後にローテーションさせたものであり、火曜から土曜までがランクＨにランク分けされており、日曜および月曜がランクＬにランク分けされている。ここでいうローテーションとは、周期の最初と最後の区間をリング状に繋げた順序で、ランクを巡回させる処理を指し、図８の例では、日曜から月曜へランクが巡回するものとなる。
【００３７】
次に、制御グループ分類部１５Ｂは、通信Ｉ／Ｆ部１１や操作入力部１２から入力された、施設に固有の運転状況に応じた外部からの設定に基づいて、各区間について、１つまたは連続する複数の区間を、１つの制御グループとして分類し、そのグループ分類結果１４Ｃを作成する（ステップ１０２）。
図９は、制御グループの分類例である。ここでは、月曜および火曜を平日の週前半を示すグループＡに分類し、水曜から金用までを平日の週後半を示すグループＢに分類し、土曜および日曜を休日を示すグループＣに分類している。
【００３８】
この後、ランク一致確認部１５Ｃは、制御グループ分類部１５Ｂで得られたグループ分類結果１４Ｃに基づいて、候補プロファイル作成部１５Ａで作成された候補プロファイル１４Ｂごとに、当該候補プロファイル１４Ｂにおける区間とランクとの対応関係について、同一の制御グループに属する区間間でランクが一致するかを確認し、得られた一致確認結果１４Ｄを出力する（ステップ１０３）。
【００３９】
図１０は、ランク一致確認処理を示す説明図である。ここでは、図８に示した候補プロファイル１４Ｂのうち、予測変数候補１日目および２日目について、図９に示したグループ分類結果１４Ｃに基づきランク一致確認を行う例が示されている。
ここでは、各候補プロファイル１４Ｂについて、ランクＬを「１」に置換し、ランクＨを「０」に置換した後、制御グループごとに排他的論理和（ＸＯＲ）を計算し、一致確認結果１４Ｄとして出力する。
【００４０】
例えば、予測変数候補１日目については、月曜〜日曜の各ランクが「１，０，０，０，０，０，１」に置換されることから、制御グループＡ〜ＣのＸＯＲは「１（不一致），０（一致），１（不一致）」となる。また、予測変数候補２日目については、月曜〜日曜の各ランクが「１，１，０，０，０，０，０」に置換されることから、制御グループＡ〜ＣのＸＯＲは「０（一致），０（一致），０（一致）」となる。
【００４１】
この後、予測変数特定部１５Ｄは、ランク一致確認部１５Ｃで得られた一致確認結果１４Ｄに基づいて、候補プロファイル１４Ｂごとに、制御グループのすべてについてランクの一致が確認されたかどうか確認する（ステップ１０４）。
したがって、図１０の例では、各候補プロファイル１４Ｂについて、制御グループ間の論理和（ＯＲ）を計算すれば、制御グループのすべてについてランクの一致が確認されたかどうか確認でき、予測変数候補１日目のＯＲは「１（不一致）」となり、予測変数候補２日目のＯＲは「０（一致）」となる。
【００４２】
ここで、制御グループのすべてについてランクの一致が確認されなかった場合（ステップ１０４：ＮＯ）、一連の処理を終了する。したがって、図１０の例では、予測変数候補１日目については、予測変数として特定されない。
【００４３】
一方、制御グループのすべてについてランクの一致が確認された場合（ステップ１０４：ＹＥＳ）、予測変数特定部１５Ｄは、当該候補プロファイル１４Ｂの予測変数候補を予測変数として特定し、予測対象時点から当該候補プロファイル１４Ｂと対応する遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、予測モデルで用いる予測変数として特定し（ステップ１０５）、この予測変数特定結果１４Ｅを画面表示部１３で画面表示し、あるいは通信Ｉ／Ｆ部１１から施設管理システム１へ出力し（ステップ１０６）、一連の処理を終了する。
【００４４】
したがって、図１０の例では、予測変数候補２日目が予測変数として特定される。なお、予測変数特定結果１４Ｅについては、予測変数名、予測変数ＩＤ、遡及時間を示すテキスト情報など、予測変数を識別できるデータであればよい。
【００４５】
図１１は、予測変数の特定例である。ここでは、図６の基準プロファイル１４Ａと、図８の各予測変数候補について作成した候補プロファイル１４Ｂと、図９のグループ分類結果１４Ｃとに基づいて、予測変数特定処理が実施された例が示されている。
この例によれば、各制御グループＡ〜Ｃ間について、１日目、３日目〜６日目の予測変数候補が不一致となり、２日目と７日目の予測変数候補が一致となる。したがって、２日目と７日目の予測変数候補が予測変数として特定されて、予測変数特定結果１４Ｅとして出力される。
【００４６】
［実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、候補プロファイル作成部１５Ａが、基準プロファイル１４Ａにおける区間とランクとの対応関係を順次ローテーションさせることにより、異なるローテーション量ごとに、当該ローテーション量からなる遡及時間と対応する候補プロファイル１４Ｂをそれぞれ作成し、制御グループ分類部１５Ｂが、外部からの設定に基づいて、各区間について、１つまたは連続する複数の区間を１つの制御グループとして分類し、ランク一致確認部１５Ｃが、候補プロファイル１４Ｂごとに、当該候補プロファイル１４Ｂにおける区間とランクとの対応関係について、同一の制御グループに属する区間間でランクが一致するかを確認し、予測変数特定部１５Ｄが、制御グループのすべてについてランクの一致が確認された候補プロファイル１４Ｂについて、予測対象時点から当該候補プロファイルと対応する遡及時間だけ遡った区間におけるエネルギー指標値を示す変数を、予測モデルで用いる予測変数として特定するようにしたものである。
【００４７】
これにより、周期を構成する各区間におけるエネルギー指標値の変化と施設に固有の運転状況の両方を説明できる変数を、予測モデルの予測変数として特定することができる。したがって、オペレータが、モデル構築に必要な専門的知識を有していない場合でも、極めて容易に予測モデルの予測変数を特定することができる。また、施設に固有の予測条件を反映させるために必要なデータは、基準プロファイルおよび制御グループ分類結果だけでよい。このため、作業負担や作業時間も僅かとなり、極めて少ないコストで予測変数を特定することができ、遠隔管理サービスについても安価に提供することができる。
【００４８】
また、本実施の形態では、ランク一致確認部１５Ｃで制御グループごとにランク一致を確認する場合、さらには予測変数特定部１５Ｄで制御グループ間についてランク一致を確認する場合、ランクＬ，Ｈを「１」，「０」に置換して論理演算することにより、ランク一致確認を行うようにしたので、極めて簡素な演算処理でランク一致を確認することができる。なお、ランク一致の確認処理については、これに限定されるものではなく、他の処理方法で確認してもよい。
【００４９】
また、本実施の形態では、基準プロファイル１４Ａが予め記憶部１４に設定されている場合を例として説明したが、これに限定されるものではない。例えば、前述の図７で説明したように、施設管理システム１から取得したエネルギー指標値の時系列データから、各区間の代表値を計算して、これら各区間の代表値をしきい値Ｐｔｈと比較することにより、各区間をランク分けするようにしてもよい。これにより、エネルギー指標値の時系列データがあれば、予測変数特定処理の一環として、自動的に基準プロファイル１４Ａを作成でき、作業負担を軽減できる。
【００５０】
［実施の形態の拡張］
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００５１】
以上の説明において、本発明にかかる予測変数特定装置１０が、施設管理システム１の外部に独立した装置として設置する場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、施設管理システム１を構成する１つのサーバとして予測変数特定装置１０を設置してもよく、さらには、施設管理システム１を構成する既存のサーバ内に、予測変数特定装置１０の各機能部を実装してもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１０…予測変数特定装置、１１…通信Ｉ／Ｆ部、１２…操作入力部、１３…画面表示部、１４…記憶部、１４Ａ…基準プロファイル、１４Ｂ…候補プロファイル、１４Ｃ…グループ分類結果、１４Ｄ…一致確認結果、１４Ｅ…予測変数特定結果、１５…演算処理部、１５Ａ…候補プロファイル作成部、１５Ｂ…制御グループ分類部、１５Ｃ…ランク一致確認部、１５Ｄ…予測変数特定部、１…施設管理システム、２…施設、３…設備。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2014067335.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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