(57)【要約】省エネルギー化を促進するための技術として、専門的知識がなくとも、容易に入手可能な情報を用いて、多数のオフィス、工場等の建物を対象とした省エネ診断を可能とする手法がなかった。  本発明は、省エネ診断のための処理装置において、建物の電気使用量データと、建物住所データを用いて取得する気象データとから、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量の推計、電気使用量の予測、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量の予測、省エネ分析等の省エネ診断を行うためのプログラムを提供する。
2019235272.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
外部から得られる定期的な周期で計測された建物の電気使用量データと前記建物周辺の気象データを用いて、計測日時における前記建物の稼働／非稼働と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量と、を計算させるプログラムであって、
判別モジュールと、モデル式推計モジュールと、用途別電気使用量計算モジュールと、から構成され、
前記判別モジュールは、計測時間帯別に、前記電気使用量データと前記気象データを抽出した計測時間帯別データを用いて、計測日時における稼働と、非稼働と、を判別する判別モデルを作成し、前記計測時間帯における、前記対象計測日時における稼働と、非稼働と、の判別を実施して、
前記モデル式推計モジュールは、前記判別モジュールで判別した稼働／非稼働と、前記計測時間帯別データと、を用いて、前記計測時間帯別に、稼働／非稼働別に、前記計測時間帯別データの気象データを入力、電気使用量データを出力とした回帰分析を行い、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを作成して、
前記用途別電気使用量計算モジュールは、前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから、前記計測時間帯別データの気象データの外気温又は、外気温と湿度との、上限値から下限値の範囲内において、前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから計算された電気使用量推計値の最小値を計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインとして計算して、
前記計測時間帯において、稼働／非稼働別に、前記電気使用量データと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、の差を、空調等電気使用量として計算して、
全ての前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で、最小の値をベース電気使用量として計算して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、前記ベース電気使用量と、の差をそれぞれ計算した値を、照明等電気使用量として計算して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルと、稼働／非稼働フラグと、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量と、を計算させるプログラム。
【請求項２】
コンピューターに、
外部から入手する気象予報値と、前記気象データと、前記電気使用量データと、を用いて、電気使用量予測値と、前記電気使用量予測値の発生確率分布と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量予測値と、を計算させるプログラムであって、
請求項１を用いて前記稼働／非稼働フラグと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、前記ベース電気使用量と、を計算して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で非稼働である計測日時の集合である前記計測時間帯別非稼働ベースラインの最大値より、前記電気使用量が小さい計測日時は、非稼働にして、前記稼働／非稼働フラグを修正して、
前記計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力、前記修正した稼働／非稼働フラグを出力とした稼働回帰モデルを作成して、
前記稼働回帰モデルに、予測する日時の曜日、祝日、時間帯等を入力して、稼働／非稼働予測フラグを計算して、
計測時間帯別に、前記修正した稼働／非稼働別に、前記気象データを入力、前記電気使用量データを出力とした回帰分析を行い、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量予測モデルを作成して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量予測モデルに、前記気象予報値を入力して、電気使用量予測値と、前記電気使用量予測値の確率分布と、を計算して、
前記電気使用量予測値と、前記稼働／非稼働予測フラグと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、前記ベース電気使用量と、を用いて、電気使用量予測値と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量予測値と、を計算させる請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
コンピューターに、
空調の設定温度の変更による省エネ量を計算させるプログラムであって、
事前に空調設定温度の変化量を設定しておき、
前記気象データと、前記電気使用量データと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、を用いて、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインが発生した時の気温を冷房と暖房が切り替わる気温閾値として、
前記気温閾値より計測日時の気温が高い場合は、前記気温から前記空調設定温度の変化量を引いた値で、引いた値が前記気温閾値より小さくなる場合は、値を前記気温閾値に補正した値を省エネ計算用気温として、
前記気温閾値より前記計測日時の気温が低い場合は、前記気温から前記空調設定温度の変化量を加えた値で、加えた値が前記気温閾値より大きくなる場合は、値を前記気温閾値に補正した値を省エネ計算用気温として、
請求項１で導出した前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルに、前記気象データの気温を前記省エネ計算用気温に置換したデータを入力して計算した省エネ計算用電気使用量推計値と、
請求項１で導出した前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルに、前記気象データを入力して計算した電気使用量推計値を用いて、
前記電気使用量推計値と、前記省エネ計算用電気使用量推計値と、の差を、空調の設定温度の変更による省エネ量として計算させる請求項１又は請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
コンピューターに、
合理的な電力デマンドの目標値を計算させるプログラムであって、
事前に、異常値の発生確率を定めておき、
前記電気使用量データの３０分間隔の合計値と、前記気象データの３０分間隔の平均値と、を請求項１の手法に用いて、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを計算し、
前記電気使用量データの３０分間隔の合計値の最大値を２倍した値を、現状の電力デマンド値として、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから計算される電気使用量推計値の最大値を２倍した値を、達成可能なデマンド値として、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを作成する際に、推計値の確率分布を計算して、前記確率分布から、前記異常値の発生確率が閾値となる推計値を計算し、その値を２倍した値を、達成容易なデマンド値として、
それぞれのデマンド値が前記現状の電力デマンド値より大きい場合は、前記現状の電力デマンド値に補正して計算させる請求項１から３のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項５】
コンピューターに、
電力デマンドの内訳を表示させるプログラムであって、
前記電気使用量データの３０分間隔の合計値と、前記気象データの３０分間隔の平均値と、を請求項１の手法に用いて、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量を計算し、
前記電気使用量データの３０分間隔の合計値及び、前記空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量をそれぞれ２倍した値を、電力デマンド値及び、空調等、照明等、ベースの用途別電力デマンド値として、
前記電力デマンド値を降順にソートして、
積み上げ棒グラフを用いて、前記電力デマンド値の用途別内訳を表示させる請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項６】
コンピューターに、
残業等の所定時間外労働による追加的な電気使用量を計算させるプログラムであって、
請求項１を用いて前記稼働／非稼働フラグと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、を計算して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で非稼働である計測日時の集合である計測時間帯別非稼働ベースラインの最大値より、電気使用量が小さい計測日時は、非稼働にして、稼働／非稼働フラグを修正して、
前記計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力、前記修正した稼働／非稼働フラグを出力とした稼働回帰モデルを作成して、
前記稼働回帰モデルに、前記計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力して、建物の定期的な稼働／非稼働フラグを計算して、
前記定期的な稼働／非稼働フラグが、非稼働である計測日時において、前記修正した稼働／非稼働フラグが稼働である場合に、所定時間外労働としてフラグを立てて、
前記計測時間帯別非稼働電気使用量推計モデルを用いて、前記所定時間外労働の計測日時における非稼働電気使用量を推計して、
前記所定時間外労働フラグが立っている計測日時における電気使用量と、前記所定時間外労働の計測日時における非稼働電気使用量と、の差を、所定時間外労働による追加的な電気使用量として計算させる請求項１から５のいずれか１項に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オフィス、工場等の建物単位の電気使用量データと、建物の住所情報と、を用いて、自動的に省エネ診断をするプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、省エネルギー（以下、省エネという。）を促進する機運が益々旺盛になってきており、その一環として、建物の省エネ診断（省エネ化のための診断）が行われている。そこで、簡易で精度の高い省エネ診断手法の開発と、効率良く省エネ対策支援を行うために、電力会社等で入手可能な情報を用いて、多数の建物の中から省エネ効果の高い建物を抽出する手法の開発が望まれている。
建物の省エネ化を行う上で、建物のエネルギー使用状況を把握することは極めて重要であるが、近年、スマートメーターの普及が急激に進み、多くの建物で計測間隔が３０分間隔以下の電気使用量データを容易に入手できるようになっている。そのため、スマートメーター等で計測した電気使用量を用いて、プログラムにより省エネ診断を行ったり、電気使用量の予測を行う従来技術がある。
例えば、特許文献１では、省エネ診断を行う前段として、用途別エネルギー使用量を診断するプログラムを提示しており、建物の規模及び使用形態を入力値として、モデルケースを作成し、モデルケースの用途別エネルギー使用量の構成比で、エネルギー使用量の実測値を按分することで、用途別エネルギー使用量を推計している。
特許文献２は、建物単位の過去の電気使用量データと、気象データと、設備の稼働状況と、を用いて予測モデルを作成し、気象予報データと、予測する期間の設備の稼働状況と、から用途別電気使用量を予測するプログラムを提示している。
特許文献３は、過去の気象データを入力して、電気使用量を出力とした重回帰を行い、予測モデルを作成し、予測モデルに気象予報データを入力することで、電気使用量を予測する方法を提示している。入力に用いるデータの種類は、事前に分析者が設定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−６５０８７号公報
【特許文献２】特開２０１７−５０９７１号公報
【特許文献３】特開２００４−１６４３８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、建物の規模及び使用形態を入力値として、モデルケースを作成するため、建物の規模及び使用形態がわからない建物では、適切なモデルケースを設定できない場合、用途別エネルギー使用量の推計の精度は低くなる。
また、特許文献２では、電気使用量の予測には、過去の設備の稼働状況を事前に入力する必要がある。さらに、稼働状況がわからなければ、分析者が稼働状況を仮定して入力する必要があるが、様々な建物に対して、同一稼働状況の仮定が適応するわけではなく、稼働状況の仮定が、実際の稼働状況と異なった場合は、予測の精度が低くなる。
そして、特許文献３では、過去の気象データと電気使用量データから重回帰モデルを作成し、重回帰モデルに気象予報データを入力して、予測データを取得するものであるが、気象データの中で、例えば気温等、何を用いて、重回帰モデルを作成するかは、分析者が設定する必要がある。さらに、建物の稼働スケジュールに関わる情報は、別途入力する必要があり、加えて、建物の稼働スケジュールを用いて分析するかどうかも分析者が選択する必要がある。すなわち、特許文献３の技術は、分析者に対してエネルギー使用量を分析するための手法を提供しているものであり、気象データと電気使用量データを用いて自動的に使用量の予測を行うものではなく、分析者に、エネルギー使用量分析のための知識を、前もって要求するものである。
さらに、例えば電力会社等で、顧客の建物に対して、特許文献１、特許文献２及び特許文献３の技術を利用する場合、数万件といった多数の建物を対象に、建物の規模や使用形態、稼働日、稼働時間等の建物固有の情報を取得し、入力することは容易でない。
本発明は、前記の課題に鑑み、専門的な知識を必要とせず、容易に入手可能な情報を用いて、オフィス、工場等の多数の建物に対して、省エネ診断が可能な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】
【０００５】
本発明は、前記目的のために、以下のような各技術手段から構成されている。
第１の技術手段は、コンピュータに、
外部から得られる定期的な周期で計測された建物の電気使用量データと前記建物周辺の気象データを用いて、計測日時における前記建物の稼働／非稼働と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量と、を計算させるプログラムであって、
判別モジュールと、モデル式推計モジュールと、用途別電気使用量計算モジュールと、から構成され、
前記判別モジュールは、計測時間帯別に、前記電気使用量データと前記気象データを抽出した計測時間帯別データを用いて、計測日時における稼働と、非稼働と、を判別する判別モデルを作成し、前記計測時間帯における、前記対象計測日時における稼働と、非稼働と、の判別を実施して、
前記モデル式推計モジュールは、前記判別モジュールで判別した稼働／非稼働と、前記計測時間帯別データと、を用いて、前記計測時間帯別に、稼働／非稼働別に、前記計測時間帯別データの気象データを入力、電気使用量データを出力とした回帰分析を行い、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを作成して、
前記用途別電気使用量計算モジュールは、前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから、前記計測時間帯別データの気象データの外気温又は、外気温と湿度との、上限値から下限値の範囲内において、前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから計算された電気使用量推計値の最小値を計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインとして計算して、
前記計測時間帯において、稼働／非稼働別に、前記電気使用量データと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、の差を、空調等電気使用量として計算して、
全ての前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で、最小の値をベース電気使用量として計算して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、前記ベース電気使用量と、の差をそれぞれ計算した値を、照明等電気使用量として計算して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルと、稼働／非稼働フラグと、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量と、を計算させるプログラムを備えていることを特徴とする。
第２の技術手段は、第１の技術手段において、コンピューターに、
外部から入手する気象予報値と、前記気象データと、前記電気使用量データと、を用いて、電気使用量予測値と、前記電気使用量予測値の発生確率分布と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量予測値と、を計算させるプログラムであって、
前記第１の技術手段を用いて前記稼働／非稼働フラグと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、前記ベース電気使用量と、を計算して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で非稼働である計測日時の集合である前記計測時間帯別非稼働ベースラインの最大値より、前記電気使用量が小さい計測日時は、非稼働にして、前記稼働／非稼働フラグを修正して、
前記計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力、前記修正した稼働／非稼働フラグを出力とした稼働回帰モデルを作成して、
前記稼働回帰モデルに、予測する日時の曜日、祝日、時間帯等を入力して、稼働／非稼働予測フラグを計算して、
計測時間帯別に、前記修正した稼働／非稼働別に、前記気象データを入力、前記電気使用量データを出力とした回帰分析を行い、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量予測モデルを作成して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量予測モデルに、前記気象予報値を入力して、電気使用量予測値と、前記電気使用量予測値の確率分布と、を計算して、
前記電気使用量予測値と、前記稼働／非稼働予測フラグと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、前記ベース電気使用量と、を用いて、電気使用量予測値と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量予測値と、を計算させるプログラムを備えていることを特徴とする。
第３の技術手段は、第１または第２の技術手段において、コンピューターに、
空調の設定温度の変更による省エネ量を計算させるプログラムであって、
事前に空調設定温度の変化量を設定しておき、
前記気象データと、前記電気使用量データと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、を用いて、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインが発生した時の気温を冷房と暖房が切り替わる気温閾値として、
前記気温閾値より計測日時の気温が高い場合は、前記気温から前記空調設定温度の変化量を引いた値で、引いた値が前記気温閾値より小さくなる場合は、値を前記気温閾値に補正した値を省エネ計算用気温として、
前記気温閾値より前記計測日時の気温が低い場合は、前記気温から前記空調設定温度の変化量を加えた値で、加えた値が前記気温閾値より大きくなる場合は、値を前記気温閾値に補正した値を省エネ計算用気温として、
第１の技術手段で導出した前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルに、前記気象データの気温を前記省エネ計算用気温に置換したデータを入力して計算した省エネ計算用電気使用量推計値と、
第１の技術手段で導出した前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルに、前記気象データを入力して計算した電気使用量推計値を用いて、
前記電気使用量推計値と、前記省エネ計算用電気使用量推計値と、の差を、空調の設定温度の変更による省エネ量として計算させるプログラムを備えていることを特徴とする。
第４の技術手段は、第１から第３のいずれか１の技術手段において、コンピューターに、
合理的な電力デマンドの目標値を計算させるプログラムであって、
事前に、異常値の発生確率を定めておき、
前記電気使用量データの３０分間隔の合計値と、前記気象データの３０分間隔の平均値と、を第１の技術手段の手法に用いて、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを計算し、
前記電気使用量データの３０分間隔の合計値の最大値を２倍した値を、現状の電力デマンド値として、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから計算される電気使用量推計値の最大値を２倍した値を、達成可能なデマンド値として、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを作成する際に、推計値の確率分布を計算して、前記確率分布から、前記異常値の発生確率が閾値となる推計値を計算し、その値を２倍した値を、達成容易なデマンド値として、
それぞれのデマンド値が前記現状の電力デマンド値より大きい場合は、前記現状の電力デマンド値に補正して計算させるプログラムを備えていることを特徴とする。
第５の技術手段は、第１から第４のいずれか１の技術手段において、コンピューターに、
電力デマンドの内訳を表示させるプログラムであって、
前記電気使用量データの３０分間隔の合計値と、前記気象データの３０分間隔の平均値と、を第１の技術手段の手法に用いて、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量を計算し、
前記電気使用量データの３０分間隔の合計値及び、前記空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量をそれぞれ２倍した値を、電力デマンド値及び、空調等、照明等、ベースの用途別電力デマンド値として、
前記電力デマンド値を降順にソートして、
積み上げ棒グラフを用いて、前記電力デマンド値の用途別内訳を表示させるプログラムを備えていることを特徴とする。
第６の技術手段は、第１から第５のいずれか１の技術手段において、コンピューターに、
残業等の所定時間外労働による追加的な電気使用量を計算させるプログラムであって、
第１の技術手段を用いて前記稼働／非稼働フラグと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルと、前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、を計算して、
前記計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で非稼働である計測日時の集合である計測時間帯別非稼働ベースラインの最大値より、電気使用量が小さい計測日時は、非稼働にして、稼働／非稼働フラグを修正して、
前記計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力、前記修正した稼働／非稼働フラグを出力とした稼働回帰モデルを作成して、
前記稼働回帰モデルに、前記計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力して、建物の定期的な稼働／非稼働フラグを計算して、
前記定期的な稼働／非稼働フラグが、非稼働である計測日時において、前記修正した稼働／非稼働フラグが稼働である場合に、所定時間外労働としてフラグを立てて、
前記計測時間帯別非稼働電気使用量推計モデルを用いて、前記所定時間外労働の計測日時における非稼働電気使用量を推計して、
前記所定時間外労働フラグが立っている計測日時における電気使用量と、前記所定時間外労働の計測日時における非稼働電気使用量と、の差を、所定時間外労働による追加的な電気使用量として計算させるプログラムを備えていることを特徴とする。
また、本明細書に用いられる用語は、次のように定義される。
稼働／非稼働とは、建物には、基本的に２つの状況があると仮定し、従業員が出社し、労働している状況を稼働、従業員が不在で、主な設備が停止している状況を非稼働とし、分析に用いる場合は、稼働／非稼働をフラグとして扱う。
空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量とは、「空調等」は、主に空調電気使用量を指す。「照明等」は、主に照明やＯＡ機器等の電気使用量を指す。「ベース」は、誘導灯等の２４時間使用されている機器の電気使用量を指す。
計測時間帯とは、建物の電気使用量データについて、定期的な周期の計測日時の時間帯を抽出した値を指す。
【発明の効果】
【０００６】
本発明の省エネ診断プログラムによれば、建物の電気使用量データと建物の住所データから、建物の用途別電気使用量の推計、電気使用量の予測、用途別電気使用量の予測、省エネ分析等を行い、多数のオフィス、工場等の建物の中から省エネが行いやすい建物の抽出が可能である。
本発明の省エネ診断プログラムは、省エネ診断等に関する特別な専門的知識は不要であり、建物の電気使用量データと建物の住所データという、容易に取得可能なデータを利用して、省エネ診断が達成できるという利点がある。
また、本発明の省エネ診断プログラムによれば、電力会社等の顧客の建物を対象に、省エネ診断を実施することで、多数の建物の中から、省エネ効果の高い建物の抽出を効率的に行うことが可能である。
本発明の省エネ診断プログラムは、過去の電気使用量と、過去の空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量と、電気使用量予測値と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量予測値と、電気使用量予測値の確率分布についてのグラフ表示を可能とし、過去の電気使用量の異常発生の発見や、将来の電気使用量の推移が把握しやすく、省エネ対策に役立てることができるという利点がある。
本発明の省エネ診断プログラムは、電力デマンド値について、空調等、照明等、ベースの用途別に内訳を表示させることができ、電力デマンド値の合理的な目標値や、最大電力デマンド値が発生した際の用途別電気使用量の内訳を確認でき、省エネ対策に役立てることができるという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、本実施形態に係る処理装置の分析部の構成の一例を示すブロック図である。
図２は、本実施形態に係る省エネ診断システムの構成の一例を示すブロック図である。
図３は、本実施形態に係る処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
図４は、電気使用量データと気象データとを結合し、計測時間帯フラグを作成して分析データを作成する分析手法の一例を示す図である。
図５は、判別モジュールについて、建物の稼働／非稼働の判別手法の一例を示す図である。
図６は、モデル式推計モジュールの動作の一例を示すフローチャートである。
図７は、用途別電気使用量計算モジュールの計算手法の一例を示す図である。
図８は、用途別電気使用量計算モジュールの計算手法の一例を示す図である。
図９は、過去の電気使用量、過去の用途別電気使用量、電気使用量予測値、用途別電気使用量予測値、電気使用量予測値の確率分布のグラフ表示の一例を示す図である。
図１０は、用途別電気使用量のデマンドカーブグラフの表示の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明における実施の具体的な形態について図面に基づき説明する。
本実施形態に使用するデータの計測期間は、６か月以上のデータであれば分析可能である。
図２は、本実施形態に係る省エネ診断システム１０の構成の一例について説明するブロック図である。
本実施形態に係る省エネ診断システム１０は、クライアント側のマシン３０００と、外部気象情報データベース４０００と、外部位置情報データベース５０００と、外部通信ネットワーク６０００と、分析システムとしてのサーバー１０００を有する。
クライアント側のマシン３０００から、外部通信ネットワーク６０００を通して、後記の電気使用量データ３００２及び建物住所データ３００１を、分析システムとしてのサーバー１０００に送り、分析システムで分析した結果をクライアント側のマシン３０００に送る。外部気象情報データベース４０００から、外部通信ネットワーク６０００を通して、後記の気象観測施設位置情報４００１、気象観測データ４００２、気象予報データ４００３を、定期的に分析システムとしてのサーバー１０００に送る。分析システムを導入したサーバー１０００から、外部通信ネットワーク６０００を通して、建物住所データ３００１を外部位置情報データベース５０００に送り、分析に必要な緯度、経度、高度データを入手する。
建物住所データ３００１は、建物の住所又は郵便番号情報を示す情報である。
電気使用量データ３００２は、スマートメーター等から定期的周期（例えば、３０分間隔）で計測された電気使用量データである。
気象観測施設位置情報データ４００１は、気象観測施設の緯度、経度、高度データである。
気象観測データ４００２は、気温、湿度、日照時間、風速、風向、降水量等の気象観測所で観測されたデータである。
気象予報データ４００３は、気温、湿度、日照時間、風速、風向、降水量等の気象観測所で予測されたデータである。
位置情報データベース５０００は、緯度、経度、高度データ等である。
通信ネットワーク６０００は、インターネット網やイントラネット網等である。
サーバー１０００は、例えば、通信機器１と、処理装置２を含む。通信機器１は、外部通信ネットワーク６０００と通信可能に接続する任意のデバイスである。
処理装置２は、サーバー１０００における各種制御処理を実行する。処理装置２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、Ｉ／Ｏ  ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（Ｉｎｐｕｔ−Ｏｕｔｐｕｔ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を具備する１つ又は複数のサーバーから構成され、コンピューターに所定のプログラムを実行させることで各部の機能を実現する。
図３は、本実施形態に係る処理装置２の構成の一例を示すブロック図である。
処理装置２は、例えば、通信処理部２１と、入力部２２と、記憶部２３と、分析部２４と、出力部２５を含む。
通信処理部２１は、通信機器１を制御し、外部通信ネットワーク６０００を介して、気象観測施設位置情報４００１、気象観測データ４００２、気象予報データ４００３、建物住所データ３００１、電気使用量データ３００２を取得する。
入力部２２は、通信処理部２１から、気象観測施設位置情報４００１、気象観測データ４００２、気象予報データ４００３、建物住所データ３００１、電気使用量データ３００２を取得し、記憶部２３にある気象観測施設データベース２３１、気象データベース２３２、建物住所データベース２３３、電気使用量データベース２３４の対応する各データベースに格納する。
分析部２４は、入力部２２及び記憶部２３から必要データを取得する。さらに、分析部２４は、通信処理部２１を通して、外部位置情報データベース５０００にＷｅｂ  ＡＰＩ（Ｗｅｂ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等で接続し、建物住所データ３００１を送信し、緯度、経度、高度等の建物位置情報を取得する。分析部２４の構成については、後で詳しく説明する。分析部２４で分析した結果は、記憶部２３にある分析結果データベース２３５に格納される。
出力部２５は、分析部２４から必要なデータを取得し、通信処理部２１を通して、クライアント側のマシン３０００で分析結果を出力する。
建物住所データ３００１や電気使用量データ３００２は、外部からの入力が必要なく、既にデータベースに保管されている場合も想定される。
入力部２２、分析部２４、出力部２５は、物理的に別々のサーバーである場合や、同一サーバーである場合も想定される。
分析結果の出力は、出力部２５を通して、クライアント側のマシン３０００で表示される場合や、分析結果データベース２３５上で分析に利用される場合も想定される。
図１は、本実施形態に係る処理装置２の分析部２４の構成の一例を示すブロック図である。
分析部２４は、例えば、気象データ取得パッケージ２４１と、データ前処理パッケージ２４２と、用途別電気使用量推計パッケージ２４３と、電気使用量予測パッケージ２４４と、省エネ分析パッケージ２４５を含む。
パッケージとは、大まかに機能毎に分類したプログラムコードの集合であり、モジュールとは、大まかに分析内容毎に分類したプログラムコードの集合である。
気象データ取得パッケージ２４１は、例えば、位置情報取得モジュール２４１１と、気象データ抽出モジュール２４１２を含む。
位置情報取得モジュール２４１１は、記憶部２３の建物住所データベース２３３から分析を行う建物の建物住所データ３００１を、通信処理部２１を通して、外部位置情報データベース５０００にＷｅｂ  ＡＰＩ等を通じて送信し、建物の緯度、経度、高度等の位置情報を取得する。取得した建物の位置情報を用いて、記憶部２３の気象観測施設データベース２３１から、例えば建物位置情報の緯度±１度、経度±１度の範囲内にある気象観測施設を抽出する。建物と、前記の抽出した気象観測施設と、の２点間の距離を計算して、建物に最も近い位置にある気象観測施設を選択する。
気象データ抽出モジュール２４１２は、記憶部２３の気象データベース２３２から、分析を実行する建物に最も近い位置にある気象観測施設の気象データを、記憶部２３の電気使用量データベース２３４のうち、分析を実行する電気使用量データと同期間分抽出する。また、気象予報データも抽出する。
データ前処理パッケージ２４２は、電気使用量データと、気象データと、気象予報データと、を取得する。
データ前処理パッケージ２４２は、電気使用量データと、気象データと、気象予報データと、を同じ計測間隔に合わせる。基本的には、電気使用量データの計測間隔に合わせて、気象データと、気象予報データと、に対してアップサンプリング又はダウンサンプリングを行う。アップサンプリングは、線形補間やスプライン補間等を用いる。補間後の各データは、異常値検知の手法を用いて分析し、異常値が発見された場合は、削除して欠損扱いにする。各データの欠損は、短期間の欠損であれば、直線補間等によりデータを補間する。長期間の欠損であれば、欠損のままとする。
図４に示すように、データ前処理パッケージ２４２は、計測日時２４２ａをキーとして、電気使用量データ２４２ｃと、気象データ２４２ｄと、を結合し、計測日時２４２ａから、計測時間帯フラグ２４２ｂを作成して、分析データを作成する。計測時間帯フラグ２４２ｂは、例えば、計測日時の時間の値×１００＋計測日時の分の値のように計算する。
用途別電気使用量推計パッケージ２４３は、
分析データから、用途別電気使用量を推計するパッケージである。用途別電気使用量推計パッケージ２４３は、例えば、判別モジュール２４３１と、モデル式推計モジュール２４３３と、用途別電気使用量計算モジュール２４３５を含む。
判別モジュール２４３１は、計測日時における建物の稼働／非稼働を判別するモジュールである。
分析データについて、電気使用量データと気象データのペアの集合から、稼働／非稼働を判別する。判別手法としては、Ｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズムを用いた方法や条件付き混合モデルを用いた方法等が考えられるが、ここではサポートベクトルマシンを用いた方法を説明する。
サポートベクトルマシンを用いた方法は、稼働／非稼働の訓練データを必要とする。稼働／非稼働の訓練データは、分析データの気温の最小値から最大値の範囲を、例えば、８分割や１０分割等して、当該範囲内の電気使用量データで最大から数えて数点を訓練データの稼働、最小から数えて数点を訓練データの非稼働として抽出する。訓練データからサポートベクトルマシンにより判別モデルを作成して、残りの分析データを、判別モデルを用いて、稼働／非稼働に判別する。
図５に、判別モジュール２４３１について、建物の稼働／非稼働の判別手法の一例を示す。
図５で、横軸は気温、縦軸は電気使用量を示し、電気使用量データと気象データのペアの分析データは白丸（２４３１ａ）、稼働の訓練データは黒丸（２４３１ｂ）、非稼働の訓練データはバツ印（２４３１ｃ）、気温の最小値から最大値の範囲を８分割した場合の分割線は点線（２４３１ｄ）で示す。
モデル式推計モジュール２４３３は、分析データを計測時間帯別に抽出した計測時間帯別データを用いて、電気使用量を推計する計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを作成するものであり、図６のフローチャートで説明する。
計測時間帯別データから電気使用量の推計を開始する（Ｓ２０１）。
計測時間帯毎にＳ２０２からＳ２０９の処理を繰り返す。
当該計測時間帯別データを、判別モジュール２４３１を用いて、稼働と、非稼働と、に判別する（Ｓ２０３からＳ２０４）。
判別モジュール２４３１にサポートベクトルマシンを用いた場合の訓練データは、気温を複数分割して、電気使用量データの上位数点を稼働、下位数点を非稼働とする方法と、モデル式推計モジュール２４３３を実施する前に、気象データ、電気使用量データを用いて、判別モジュール２３４１で作成した稼働／非稼働フラグの中で、当該計測時間帯で抽出された期間稼働／非稼働フラグを訓練データに用いる方法とが考えられる。
稼働／非稼働別に計測時間帯別データを抽出して、気象データを入力、電気使用量データを出力とした、正則化項を含めた多項式回帰分析又は、カーネル回帰分析を行い、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを作成する（Ｓ２０５からＳ２０８）。
前記の計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを用いて、稼働／非稼働フラグと、気象データと、に対する、電気使用量予測値の確率分布を作成する。確率分布は、ある入力に対する、出力の発生確率を示す。
計測時間帯別に、モデル式推計モジュール２４３３を実行し、得られた結果を結合する（２４３２から２４３４）。
用途別電気使用量計算モジュール２４３５について、図７及び図８を用いて説明する。
用途別電気使用量計算モジュール２４３５は、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルと、稼働／非稼働フラグと、を受け取り、計測時間帯別稼働／非稼働別に、空調等電気使用量と、照明等電気使用量と、ベース電気使用量と、を計算する。
計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから、計測時間帯別データの気象データの範囲内において、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから計算された、稼働／非稼働別の電気使用量推計値の最小値を、計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインとする。前記最小値を導出した気温を、気温閾値として、前記気温閾値より大きい気温の範囲を冷房範囲、気温閾値以下を暖房範囲とする。
図７は、電気使用量の冷房範囲及び暖房範囲の判別手法の一例を示す図である。
図７では、横軸は気温、縦軸は電気使用量を示し、稼働時の電気使用量データは白丸（２４３８ａ）、非稼働時の電気使用量データはバツ印（２４３８ｂ）、稼働時の電気使用量データの冷房範囲及び暖房範囲の境界線は点線２４３８ｅ、非稼働時の電気使用量データの冷房範囲及び暖房範囲の境界線は点線２４３８ｆ、稼働時の電気使用量推計値の最小値であるベースラインは点線２４３８ｃ、非稼働時の電気使用量推計値の最小値であるベースラインは点線２４３８ｄで示す。
稼働と、非稼働と、で別々の冷房範囲、暖房範囲になる場合がある。冷房範囲の計測時間帯別稼働／非稼働別データを用いて、気温データと、電気使用量データと、に正の相関が有意にあると示された場合に、冷房はありとして、電気使用量データと、計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、の差を空調等電気使用量とする。有意でない場合は、空調等電気使用量を０として、更に該当する計測日時のベースラインを、該当する計測日時の電気使用量に補正する。同様に、暖房範囲の計測時間帯別稼働／非稼働別データを用いて、気温データと、電気使用量データと、に負の相関が有意にあると示された場合に、電気使用量データと、計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、の差を空調等電気使用量とする。有意でない場合は、空調等電気使用量を０として、更に該当する計測日時のベースラインを、該当する計測日時の電気使用量に補正する。
全ての補正前の計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で、最小のベースラインの値をベース電気使用量とする。
計測日時毎に、電気使用量データと、ベースラインと、を比較し、ベースラインが電気使用量データより大きい場合は、該当するベースラインを電気使用量データに補正するとともに、空調等電気使用量を０に補正する。
ベースラインと、ベース電気使用量と、の差を照明等電気使用量とする。
図８の実施例は、計測日時毎で、計測時間帯フラグと、気温と、電気使用量と、稼働／非稼働と、空調の使用有無と、ベースラインと、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量をまとめた一例である。例えば、ベースライン（非稼働：１０００）は、計測時間帯１０００での非稼働のベースラインを示し、ベースライン（非稼働：３０）’は、計測時間帯３０での非稼働ベースラインを補正した値を示し、電気使用量［１１０］は、電気使用量が１１０ｋＷｈであることを示している。
稼働／非稼働フラグ、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量を、記憶部２３の分析結果データベース２３５に記録する。
電気使用量予測パッケージ２４４は、電気使用量データと、気象データと、を用いて、稼働／非稼働別電気使用量予測モデルを作成し、稼働／非稼働別電気使用量予測モデルに気象予報値を入力し、電気使用量予測値を計算するとともに、電気使用量予測値を用いて、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量を予測する。電気使用量予測値の確率分布を作成して、電気使用量予測値の発生確率を計算する。
用途別電気使用量推計パッケージ２４３の計算結果を用いて、稼働／非稼働フラグを修正する。計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で非稼働である計測日時の集合である計測時間帯別非稼働ベースラインの最大値より、電気使用量が小さい計測日時は、非稼働にして、稼働／非稼働フラグを修正する。
計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力、前記修正した稼働／非稼働フラグを出力とした稼働回帰モデルを作成する。回帰モデルの作成には、ロジスティック回帰分析やサポートベクトルマシン分析等を用いることが考えられる。
予測を行う期間の稼働／非稼働を予測するために、稼働回帰モデルに、予測する日時の曜日、祝日、時間帯等を入力して、稼働／非稼働予測フラグを計算する。
計測時間帯別に、修正した稼働／非稼働別に、過去の気象データを入力、電気使用量データを出力とした正則化項を含めた多項式回帰分析又は、カーネル回帰分析を行い、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量予測モデルを作成する。
計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量予測モデルに、気象予報値を入力して、電気使用量予測値と、前記電気使用量予測値の確率分布を計算する。
計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量予測モデルと、稼働回帰モデルと、を保存しておき、リアルタイムでの電気使用量推計に活用する。電気使用量予測モデルと、稼働回帰モデルと、は１か月毎等定期的に更新する。
電気使用量予測値と、用途別電気使用量計算モジュール２４３５で計算された稼働計測時間帯別ベースラインと、ベース電気使用量と、を用いて、用途別電気使用量計算モジュール２４３５と同等の処理を行い、空調等電気使用量予測値、照明等電気使用量予測値、ベース電気使用量予測値を計算する。
図９は、過去の電気使用量データと、過去の空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量と、電気使用量予測値と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量予測値と、電気使用量予測値の確率分布と、を一括でグラフ表示した図の一例である。
図９は、横軸は日時、縦軸は電気使用量を示し、過去の電気使用量データ２４４ｉと、電気使用量予測値２４４ｊを線グラフで示し、過去のベース電気使用量２４４ｃと、照明等電気使用量２４４ｄと、空調等電気使用量２４４ｅと、の用途別電気使用量を積み上げ棒グラフで示し、ベース電気使用量の予測値２４４ｆと、照明等電気使用量の予測値２４４ｇと、空調等電気使用量の予測値２４４ｈと、の用途別電気使用量の予測値を積み上げ棒グラフで示す。異常値が発生する確率を、前もって設定しておき、電気使用量予測値の確率分布から、閾値が、前記異常値が発生する確率の１／２となる下限の値を予測下限値２４４ａとして、閾値が、前記異常値が発生する確率の１／２となる上限の値を予測上限値２４４ｂとして面グラフで示す。例えば、異常値が発生する確率を５％と設定した場合、予測下限値２４４ａと、予測上限値２４４ｂと、の範囲は、確率分布として９５％の確率で発生する予測値の範囲となる。このグラフ表示方法により、電気使用量の異常は発生したか、今後の電気使用量がどのように推移するのか等が一つのグラフで確認でき、省エネ対策に役立てることができる。
電気使用量予測値と、空調等、照明等、ベースの用途別電気使用量予測値と、電気使用量予測値の確率分布と、を記憶部２３の分析結果データベース２３５に記録する。
省エネ分析パッケージ２４５は、用途別電気使用量推計パッケージ２４３の計算結果を用いて、省エネにつながる分析を行う。
省エネ分析パッケージ２４５は、例えば、空調設定温度モジュール２４５１やデマンド分析モジュール２４５２、時間外分析モジュール２４５３を含む。
空調設定温度モジュール２４５１は、空調設定温度を変更した場合の省エネ量を計算する。事前に空調設定温度の変化量を設定して、省エネ計算用気温を計算する。省エネ計算用気温は、計測日時毎に計算する。
図７に示した、稼働時の電気使用量データの冷房範囲及び暖房範囲の境界線２４３８ｅを、対象計測時間帯における稼働時の気温閾値、非稼働時の電気使用量データの冷房範囲及び暖房範囲の境界線２４３８ｆを、対象計測時間帯における非稼働時の気温閾値とする。計測日時における、稼働／非稼働及び計測時間帯が一致する気温閾値を用いて、対象計測日時の省エネ計算用気温を計算する。前記気温閾値より、気温が高い場合は、気温から空調設定温度の変化量を引いた値とする。ただし、引いた値が気温閾値より小さくなる場合は、省エネ計算用気温を気温閾値と同じ値にする。気温が気温閾値以下の場合は、気温から前記空調設定温度の変化量を加えた値とする。ただし、加えた値が気温閾値より大きくなる場合は、省エネ計算用気温を気温閾値と同じ値にする。
用途別電気使用量計算モジュール２４３５に、気温データを省エネ計算用気温に置換した気象データを入力して、省エネ計算用電気使用量を推計する。計測日時毎に、過去データから計算された電気使用量推計値と、省エネ計算用電気使用量と、の差を計算して、設定変更による省エネ量とする。ただし、電気使用量推計値と、省エネ計算用電気使用量と、の差が負になる場合は、該当する計測日時の設定変更による省エネ量を０とする。
デマンド分析モジュール２４５２は、合理的な電力デマンド値の目標値を計算して、合理的な電力デマンド監視を促す。
事前に、異常値の発生確率を定めておく。
電気使用量データの３０分間隔の合計値と、気象データの３０分間隔の平均値と、を用途別電気使用量推計パッケージ２４３に入力する。
電気使用量データの３０分間隔の合計値の最大値を２倍した値を、現状の電力デマンド値とする。
用途別電気使用量推計パッケージ２４３で導出した計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルから計算される電気使用量推計値の最大値を２倍した値を、達成可能なデマンド値とする。
計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルを作成する際に、推計値の確率分布を計算する。前記確率分布から、前記異常値の発生確率が閾値となる推計値を計算し、その値を２倍した値を達成容易なデマンド値とする。
空調設定温度モジュール２４５１に入力し、得られた省エネ計算用電気使用量推計値の最大値を２倍した値を、設定温度変更によるデマンド値とする。
達成可能な電力デマンド値、達成容易な電力デマンド値、設定温度変更によるデマンド値は、それぞれ現状の電力デマンド値より大きい場合は、現状の電力デマンド値に補正する。
図１０は、横軸を時間、縦軸を電力デマンド値とし、電気使用量と、ベース電気使用量２４ｋ、照明等電気使用量２４ｌ、空調等電気使用量２４ｍの用途別電気使用量を組み合わせたデータと、を電気使用量の降順に並べ替えて、積み上げ棒グラフで表示した図の一例である。
電力デマンド値２４ｎは、現状の電力デマンド値と、達成容易な電力デマンド値と、達成可能な電力デマンド値と、設定温度変更による電力デマンド値をそれぞれ示す。このグラフ表示方法により、電力デマンド値の合理的な目標値や最大電力デマンド値が発生している際の、用途別電気使用量の内訳等をわかりやすく表示できる。
時間外分析モジュール２４５３は、残業等の所定時間外労働による追加的な電気使用量を計算し、時間外労働の削減による省エネを促す。
用途別電気使用量推計パッケージ２４３を用いて稼働／非稼働フラグと、計測時間帯別稼働／非稼働別電気使用量推計モデルと、計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインと、を計算する。
用途別電気使用量推計パッケージ２４３の計算結果を用いて、稼働／非稼働フラグを修正する。計測時間帯別稼働／非稼働別ベースラインの中で非稼働である計測日時の集合である計測時間帯別非稼働ベースラインの最大値より、電気使用量が小さい計測日時は、非稼働にして、稼働／非稼働フラグを修正する。
計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力、前記修正した稼働／非稼働フラグを出力とした稼働回帰モデルを作成する。回帰モデルの作成には、ロジスティック回帰分析やサポートベクトルマシン分析等を用いることが考えられる。
稼働回帰モデルに、計測日時の曜日、祝日、時間帯等を入力して、建物の定期的な稼働／非稼働を計算する。
定期的な非稼働の計測日時において、修正した稼働／非稼働フラグが稼働である場合に、所定時間外労働としてフラグを立てる。
計測時間帯別非稼働電気使用量推計モデルを用いて、所定時間外労働の計測日時における非稼働電気使用量を推計する。
所定時間外労働フラグが立っている計測日時における電気使用量と、所定時間外労働の計測日時における非稼働電気使用量と、の差を所定時間外労働による追加的な電気使用量として計算する。
省エネ分析パッケージ２４５で計算された結果は、記憶部２３の分析結果データベース２３５に記録する。
以上に説明したように、本実施形態によって、特別な専門的知識が無くても、建物の電気使用量と、建物住所情報という容易に入手可能な情報のみで、多数のオフィス、工場等の建物を対象に省エネ診断が可能となる。
本実施形態で必要となる、建物の電気使用量と住所情報は、電力会社等が顧客を対象として容易に入手可能な情報であり、詳細な省エネ診断を定期的に送付することや、リアルタイムで診断結果を、ネットワークを通して確認するサービスにも利用できる。
また、オフィス、工場等の多数の顧客の建物を対象に省エネ診断を行うことで、省エネ効果の高い建物を抽出し、効率の高い省エネ対策を推進できる。
ここでは好ましい形態の一例を示しており、記載した内容以外においても実施は可能である。また、ここで紹介した式、方法等については代表例を示したが、これらに限定するものではなく、他の公式についても代用可能である。
【符号の説明】
【０００９】
２          処理装置
２１        通信処理部
２３        記憶部
２４        分析部
２３１      気象観測施設データベース
２３２      気象データベース
２３３      建物住所データベース
２３４      電気使用量データベース
２３５      分析結果データベース
２４１      気象データ取得パッケージ
２４２      データ前処理パッケージ
２４３      用途別電気使用量推計パッケージ
２４４      電気使用量予測パッケージ
２４５      省エネ分析パッケージ
２４３１    判別モジュール
２４３３    モデル式推計モジュール
２４３５    用途別電気使用量計算モジュール
２４５１    空調設定温度モジュール
２４５２    デマンド分析モジュール
２４５３    時間外分析モジュール
３０００    クライアント側のマシン
３００１    建物住所データ
３００２    電気使用量データ
４０００    気象情報データベース
４００１    気象観測施設位置情報
４００２    気象観測データ
４００３    気象予報データ
５０００    位置情報データベース
【図１】
2019235272.tif 000003
【図２】
2019235272.tif 000004
【図３】
2019235272.tif 000005
【図４】
2019235272.tif 000006
【図５】
2019235272.tif 000007
【図６】
2019235272.tif 000008
【図７】
2019235272.tif 000009
【図８】
2019235272.tif 000010
【図９】
2019235272.tif 000011
【図１０】
2019235272.tif 000012
【国際調査報告】
2019235272.tif 000013
2019235272.tif 000014
2019235272.tif 000015