(57)【要約】【課題】少ない入力情報であってもエネルギー消費量を高精度で予測することができ、且つ省エネに対するモチベーションを向上することが可能な建物の省エネ効果予測装置、省エネ効果予測システム、および省エネ効果予測プログラムを提供することを目的とする。【解決手段】本発明にかかる建物の省エネ効果予測装置の構成は、建物に設けられた設備における省エネ量を予測する建物の省エネ効果予測装置１００であって、基本情報を入力する基本情報入力部２１２と、実績情報を入力する実績情報入力部２１４と、建物をカテゴリーに分類するカテゴリー分類部２２０と、施策とカテゴリーとを関連付けて省エネ率を格納する施策テーブル２３０と、施策の選択を入力する施策入力部２１６と、省エネ量を予測する省エネ量予測部２４０と、省エネ量を出力する出力部２５０と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１
2011034484.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量の削減量である省エネ量を予測する建物の省エネ効果予測装置であって、
少なくとも建物の延床面積を含む基本情報を入力する基本情報入力部と、
少なくとも建物に設けられた設備における前記エネルギー消費量を含む実績情報を入力する実績情報入力部と、
前記基本情報、前記延床面積あたりの前記エネルギー消費量であるエネルギー原単位、前記エネルギー消費量の変動率からなる群から選択される２以上の要素に基づいて、前記建物をカテゴリーに分類するカテゴリー分類部と、
前記エネルギー消費量を削減するための施策と、該施策を実施することにより削減されるエネルギー消費量の省エネ率と、前記カテゴリーとを関連付けて格納する施策テーブルと、
前記施策の選択を入力する施策入力部と、
予測対象となる建物のエネルギー消費量と、該予測対象となる建物における前記選択された施策の前記省エネ率とから、該予測対象となる建物の前記省エネ量を予測する省エネ量予測部と、
前記予測された省エネ量を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする建物の省エネ効果予測装置。
【請求項２】
前記基本情報は、建物の用途を更に含み、
前記カテゴリー分類部は、前記建物を分類する要素として少なくとも前記建物の用途を用いることを特徴とする請求項１に記載の建物の省エネ効果予測装置。
【請求項３】
前記施策テーブルに前記施策が複数格納されており、前記施策入力部において該複数の施策のうち２以上の施策の選択が入力される場合、
前記省エネ量予測部は、前記複数の施策を全て実施した際の前記省エネ率である全施策実施時省エネ率を用いて前記２以上の施策を実施した際の前記省エネ率を補正し、該補正された省エネ率を用いて前記予測対象となる建物の前記省エネ量を予測することを特徴とする請求項１に記載の建物の省エネ効果予測装置。
【請求項４】
前記施策テーブルは、前記施策の実施に要する費用を該施策に関連付けて更に格納し、
前記省エネ量予測部は、前記予測された省エネ量と、前記選択された施策に要する費用とを用いて費用対効果を更に予測し、
前記出力部は、前記選択された施策を前記費用対効果の高い順に並べて出力することを特徴とする請求項１に記載の建物の省エネ効果予測装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の建物の省エネ効果予測装置を複数備え、且つ該複数の省エネ効果予測装置から通信網を介して、前記基本情報、前記実績情報、および前記省エネ量を少なくとも含むデータセットを収集する収集装置を備える建物の省エネ効果予測システムであって、
前記収集装置は、
前記複数の省エネ効果予測装置の各々に接続して、該省エネ効果予測装置が設けられている建物ごとの前記データセットを受信する情報受信部と、
前記受信した建物ごとのデータセットを集約する情報集約部と、
前記集約したデータセットを前記複数の省エネ効果予測装置各々に送信する情報送信部と、
を有し、
前記省エネ効果予測装置は、
該省エネ効果予測装置が設けられている建物の前記データセットを前記収集装置に送信し、且つ該収集装置から前記集約したデータセットを受信する端末通信部と、
前記受信したデータセットを用いて前記複数の建物の省エネ量の比較を行う比較部と、
を有することを特徴とする建物の省エネ効果予測システム。
【請求項６】
建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量の削減量である省エネ量を予測する建物の省エネ効果予測プログラムであって、
コンピュータを、
少なくとも建物の延床面積を含む基本情報を入力する基本情報入力部と、
少なくとも建物に設けられた設備における前記エネルギー消費量を含む実績情報を入力する実績情報入力部と、
前記基本情報、前記延床面積あたりの前記エネルギー消費量であるエネルギー原単位、前記エネルギー消費量の変動率からなる群から選択される２以上の要素に基づいて、前記建物をカテゴリーに分類するカテゴリー分類部と、
前記エネルギー消費量を削減するための施策と、該施策を実施することにより削減されるエネルギー消費量の省エネ率と、前記カテゴリーとを関連付けて格納する施策テーブルと、
前記施策の選択を入力する施策入力部と、
予測対象となる建物のエネルギー消費量と、該予測対象となる建物における前記選択された施策の前記省エネ率とから、該予測対象となる建物の前記省エネ量を予測する省エネ量予測部と、
前記予測された省エネ量を出力する出力部として機能させることを特徴とする建物の省エネ効果予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量の削減量である省エネ量を予測するための建物の省エネ効果予測装置、省エネ効果予測システム、および省エネ効果予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、地球資源の保全および経済性の両面から省エネルギー（省エネ）の促進が訴えられている。そのため設備や装置自体の消費エネルギーの低減を図ると共に、運用面においても消費エネルギーの削減を図ることが求められている。
【０００３】
かかる省エネを推進するために制定された「エネルギーの使用の合理化に関する法律（以下、省エネ法と称する）」が、平成２０年度に改正された。かかる改正により、それまでは、一定規模以上の大規模な工場や事業場に対して課せられていたエネルギー管理（エネルギー使用量の管理）の義務が、事業者単位で課せられることなった。このように、エネルギー管理の規模が各施設単位（事業所単位）から事業者単位（企業単位）へと変わることで、規制が強化され、これまでは規制対象外であった中小規模建物も規制対象となる。
【０００４】
建物におけるエネルギー使用量（消費量）を管理するためには、エネルギー消費量を計測または算出し、これを把握する必要がある。エネルギー消費量を計算する方法として、例えば特許文献１には、建造物（建物）内で消費される電気やガス等の消費エネルギーの計算を行うエネルギー計算方法、エネルギー計算装置、エネルギー計算システム等が開示されている。これによれば、予め全建造物の仕様（延床面積、熱源方式、空調方式等）やエネルギー消費量がデータベース化されており、予測対象の建造物の仕様やエネルギー消費量を入力すると、それを類似条件の建造物のデータと比較し計算エネルギー値が計算される。したがって、建造物の計算エネルギー値（エネルギー消費量）を高精度で予測および評価することができるとされている。
【０００５】
また非特許文献１には、シミュレーションによって建物のエネルギー消費量を算出する原単位管理ツール『用途統合版』ＥＳＵＭ／ＥＣＣＪ(イーサム)が開示されている。これによれば、建物の仕様やかかる建物に設けられている設備の数等のデータを入力すれば、エネルギー消費量の実績値を用いることなく、建物におけるエネルギー消費量を計算することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−１２２８１５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】http://www.eccj.or.jp/audit/esumt2/index.html  財団法人省エネルギーセンター原単位管理ツールホームページ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、特許文献１に記載のエネルギー計算方法では、データベースに蓄積される建造物のデータが少ないと（母集団の数が十分でないと）、エネルギー消費量を精度良く算出することができないという問題があった。母集団が少ないからといって計算ができないわけではないが、実用に耐えうる精度を得るためには、母集団として数十から数百の建造物のデータが必要となり、事業者単位でエネルギー管理を行う用途には不向きである。
【０００９】
また非特許文献１に記載の原単位管理ツールは、建物の形状や構造および材質、照明や空調などの設備、気象データなどを、ほぼ設計情報に等しいほどの詳細さで入力する必要がある。このためツールへの入力情報が極めて多くなり、入力作業に多くの手間や時間を要するという問題があった。特に、多数の建物を保有している事業者においては、大規模建物だけでなく中小規模建物も含めた全ての建物の情報を入力するためには多大な労力が必要とされ、負担が過大である。したがって、多数の建物を保有している事業者にとっては、かかるツールは便利なものであるとは言い難かった（効率的ではなかった）。
【００１０】
更に、非特許文献１に記載の原単位管理ツールにおいては、実績値と計算値を比較する機能、複数の建物の予測結果を比較する機能はあるが、比較する建物数は５件までと限定されている。また複数の建物の予測結果を集約するプログラムが組み込まれておらず、建物毎に算出された結果を別途手動で集約する等手間がかかるといった問題もあった。
【００１１】
また非特許文献１に記載の原単位管理ツールでは、膨大かつ詳細なパラメータの一部を変更することにより、省エネ対策を行う前と後のエネルギー消費量を算出することができる。しかし本ツールに熟練したオペレータであればある程度の感覚はつかめるものの、各建物に常駐する個々の職員にとってはそのパラメータの意味するところをつかみにくい。このため、個々の職員は熟練したオペレータから結果のみを聞くに留まり、直接このツールを使用することは難しい。結果として、各建物において自発的に省エネ対策を検討することは難しく、建物にいる個々の職員の省エネに対するモチベーションの向上が困難であった。
【００１２】
本発明は、このような課題に鑑み、少ない入力情報であってもエネルギー消費量を高精度で予測することができ、且つ省エネ対策を具体化することで省エネに対するモチベーションを向上することが可能な建物の省エネ効果予測装置、省エネ効果予測システム、および省エネ効果予測プログラム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】
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明にかかる建物の省エネ効果予測装置の代表的な構成は、建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量の削減量である省エネ量を予測する建物の省エネ効果予測装置であって、少なくとも建物の延床面積を含む基本情報を入力する基本情報入力部と、少なくとも建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量を含む実績情報を入力する実績情報入力部と、基本情報、延床面積あたりのエネルギー消費量であるエネルギー原単位、エネルギー消費量の変動率からなる群から選択される２以上の要素に基づいて、建物をカテゴリーに分類するカテゴリー分類部と、エネルギー消費量を削減するための施策と、施策を実施することにより削減されるエネルギー消費量の省エネ率と、カテゴリーとを関連付けて格納する施策テーブルと、施策の選択を入力する施策入力部と、予測対象となる建物のエネルギー消費量と、予測対象となる建物における選択された施策の省エネ率とから、予測対象となる建物の省エネ量を予測する省エネ量予測部と、予測された省エネ量を出力する出力部と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
上記構成によれば、選択した施策に対する省エネ率にその建物のエネルギー消費量をかけ合わせることで省エネ量を算出することができる。なおエネルギー消費量の変動率とは、例えば月別のエネルギー消費量の変動の程度によって求めることができる。また省エネ率とは、施策を実施することによりその建物において削減されるエネルギー消費量の削減量を省エネ量としたとき、施策を実施しない場合のエネルギー消費量に対する省エネ量の割合として求めることができる。したがって、入力すべき情報は、建物の延床面積、建物用途等の極めて簡略な基本情報と、設備におけるエネルギー消費量等の実績情報と、施策の選択のみであるため、入力作業に要する手間や時間を大幅に削減することができる。
【００１５】
また省エネを行うための手段が施策（建物の運用改善、運用調整、設備更新）として具体的に提示されていることから、建物にいる人間（以下、使用者と称する）は自分が具体的にどのような行動を行えばよいかを容易に認識することができる。これにより、使用者の省エネに対するモチベーションを高めることが可能となる。そして、上記の情報や、エネルギー原単位、エネルギー消費量の変動率を用いて建物をカテゴリーに分類し、予測対象となる建物のエネルギー消費量と、省エネ対策として選択される施策のかかる建物が該当するカテゴリーにおける省エネ率とを用いることで、省エネ量を高精度で予測することが可能となる。
【００１６】
なお、上記の施策テーブルは、施策名テーブルと効果テーブルに分割し、１つの施策に対して複数のカテゴリー毎の省エネ率（効果）を関連づけてもよい。施策名テーブルには、施策名や、具体的な施策の内容を含めることができる。なお、効果テーブルには省エネ率に代えて、施策を実施することによる省エネ量原単位を格納してもよい。省エネ量原単位とは延床面積あたりの省エネ量である。
【００１７】
上記の基本情報は、建物の用途を更に含み、カテゴリー分類部は、建物を分類する要素として少なくとも建物の用途を用いるとよい。かかる構成によれば、カテゴリー分類部による建物の分類に、建物の用途、すなわち建物の用途によるエネルギー消費量、およびエネルギー消費量の変動が反映されるため、建物の分類をより正確に行うことが可能となる。したがって、たとえばオフィスビルであってもさらに細分化したカテゴリーを設定することができる。
【００１８】
上記の施策テーブルに施策が複数格納されており、施策入力部において複数の施策のうち２以上の施策の選択が入力される場合、省エネ量予測部は、複数の施策を全て実施した際の省エネ率である全施策実施時省エネ率を用いて２以上の施策を実施した際の省エネ率を補正し、補正された省エネ率を用いて予測対象となる建物の省エネ量を予測するとよい。
【００１９】
例えば、照明に要するエネルギーを削減するための施策を実施すると、照明のエネルギー消費費が削減されることで照明から発せられる熱が低減されるため、空調（冷房）に要するエネルギーは自ずと削減される。このとき、空調に要するエネルギーを削減するための施策を同時に行うと、空調に要するエネルギーが照明に対する施策によって既に削減されているため、空調に対する施策による省エネ量は、これのみを単独で行った場合より少なくなる。このように、施策間にはエネルギーの相互作用があるため、仮に２つの施策、例えば照明に要するエネルギーを削減するための施策と、空調（冷房）に要するエネルギーを削減するための施策とを同時に行ったとしても、そのときの省エネ量は、必ずしも、これらの施策を単独で行った場合の省エネ量の和になるわけではない。
【００２０】
したがって、上記構成のように、２以上の施策が選択される場合には、複数の施策を全て実施した際の、すなわち全ての相互作用を反映させた省エネ率である全施策実施時省エネ率を用いて、２以上の施策を実施した際の省エネ率を補正する。これにより、予測される省エネ量の誤差を低減することができ、予測精度を高めることが可能となる。
【００２１】
上記の施策テーブルは、施策の実施に要する費用を施策に関連付けて更に格納し、省エネ量予測部は、予測された省エネ量と、選択された施策に要する費用とを用いて費用対効果を更に予測し、出力部は、選択された施策を費用対効果の高い順に並べて出力するとよい。
【００２２】
かかる構成によれば、使用者は、施策ごとの費用対効果を知ることができどの施策を実施することが最も有益であるかを容易に認識することが可能となる。したがって、施策選択時の優先順位を容易に決定することができる。
【００２３】
上記課題を解決するために、本発明にかかる建物の省エネ効果予測システムの代表的な構成は、上記の建物の省エネ効果予測装置を複数備え、且つ複数の省エネ効果予測装置から通信網を介して、基本情報、実績情報、および省エネ量を少なくとも含むデータセットを収集する収集装置を備える建物の省エネ効果予測システムであって、収集装置は、複数の省エネ効果予測装置の各々に接続して、省エネ効果予測装置が設けられている建物ごとのデータセットを受信する情報受信部と、受信した建物ごとのデータセットを集約する情報集約部と、集約したデータセットを複数の省エネ効果予測装置各々に送信する情報送信部と、を有し、省エネ効果予測装置は、省エネ効果予測装置が設けられている建物のデータセットを収集装置に送信し、且つ収集装置から集約したデータセットを受信する端末通信部と、受信したデータセットを用いて複数の建物の省エネ量の比較を行う比較部と、を有することを特徴とする。
【００２４】
上記構成によれば、複数の建物に設けられた省エネ効果予測装置各々から、基本情報、実績情報、および省エネ量を含むデータセットが収集装置に送信され、かかる収集装置において集約された複数の建物のデータセットが、各々の省エネ効果予測装置に送信される。したがって、省エネ効果予測装置の使用者は、自分がいる建物のデータセットだけでなく、他の建物のデータセットをも得ることが可能となる。したがって、自分がいる建物の省エネ量と他の建物の省エネ量を客観的に比較することができるため、建物ごとに競争原理を働かせることができ、省エネに対するモチベーションの向上を図ることが可能となる。
【００２５】
上記課題を解決するために、本発明にかかる建物の省エネ効果予測プログラムの代表的な構成は、建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量の削減量である省エネ量を予測する建物の省エネ効果予測プログラムであって、コンピュータを、少なくとも建物の延床面積を含む基本情報を入力する基本情報入力部と、少なくとも建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量を含む実績情報を入力する実績情報入力部と、基本情報、延床面積あたりのエネルギー消費量であるエネルギー原単位、エネルギー消費量の変動率からなる群から選択される２以上の要素に基づいて、建物をカテゴリーに分類するカテゴリー分類部と、エネルギー消費量を削減するための施策と、施策を実施することにより削減されるエネルギー消費量の省エネ率と、カテゴリーとを関連付けて格納する施策テーブルと、施策の選択を入力する施策入力部と、予測対象となる建物のエネルギー消費量と、予測対象となる建物における選択された施策の省エネ率とから、予測対象となる建物の省エネ量を予測する省エネ量予測部と、予測された省エネ量を出力する出力部として機能させることを特徴とする。
【００２６】
上述した建物の省エネ効果予測装置における技術的思想に対応する構成要素やその説明は、当該建物の省エネ効果予測システムおよび省エネ効果予測プログラムにも適用可能である。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、少ない入力情報であってもエネルギー消費量を高精度で予測することができ、且つ省エネ対策を具体化することで省エネに対する理解を容易にして各人のモチベーションを向上することが可能な建物の省エネ効果予測装置、省エネ効果予測システム、および省エネ効果予測プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本実施形態にかかる建物の省エネ効果予測装置および省エネ効果予測プログラムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】建物のカテゴリー分類を説明する図である。
【図３】施策テーブルの詳細を説明する図である。
【図４】出力部による出力の例を示す図である。
【図５】建物の省エネ効果予測処理の概略を説明するフローチャートである。
【図６】省エネ効果予測装置のデータの流れを説明するブロック図である。
【図７】本実施形態にかかる省エネ効果予測システムの概略構成を示すブロック図である。
【図８】本実施形態にかかる予測システムにおける予測装置および収集装置の動作を説明するシーケンス図である。
【図９】比較部における省エネ効果の比較の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００３０】
（建物の省エネ効果予測装置および省エネ効果予測プログラム）
本実施形態にかかる建物の省エネ効果予測装置および省エネ効果予測プログラムについて説明する。図１は、本実施形態にかかる建物の省エネ効果予測装置および省エネ効果予測プログラムの概略構成を示すブロック図である。
【００３１】
図１に示すように、本実施形態にかかる建物の省エネ効果予測装置１００（以下、単に予測装置１００と称する）は、入力手段１０２と、出力手段１０４と、コンピュータ１１０とを備える。本実施形態においては、コンピュータ１１０に後述する省エネ効果予測プログラム２００（以下、単に予測プログラム２００と称する）を実行させることによって、予測装置１００を具現化している。
【００３２】
入力手段１０２は、キーボードや、マウスなどのポインティングデバイスからなり、本実施形態においてはキーボードを例示している。これにより、予測装置１００の使用者に情報およびコマンドを入力させることが可能となる。またインターネットなどのネットワークを介して遠隔地のクライアントコンピュータ（図示せず）から情報およびコマンドを入力してもよく、その場合はネットワークインターフェースが入力手段１０２に相当する。
【００３３】
出力手段１０４は、本実施形態においてはモニタが例示されており、各種の操作画面や情報を表示する。かかる出力手段１０４としては、このコンピュータ１１０に直接接続されたモニタのほか、情報の表示に限ればプリンタを用いてもよい。またネットワークを介して遠隔地より予測装置１００にアクセスする場合には、ウェブページを用いて操作画面や情報を表示することができる。
【００３４】
コンピュータ１１０は一般的な構成であって、各種の処理や演算を行うＣＰＵ、プログラムやデータを記憶するハードディスクなどの記憶媒体、プログラムを実行させる領域であるＲＡＭなどを備えている。
【００３５】
次に、予測装置１００の機能的な構成について説明する。これは同時に予測プログラム２００の構成にほぼ等しい。図１に示すように、予測プログラム２００は、入力部２１０と、カテゴリー分類部２２０と、施策テーブル２３０（施策名テーブル２３２、効果テーブル２３４）と、省エネ量予測部２４０と、出力部２５０とを備える。
【００３６】
入力部２１０は、使用者が入力手段１０２を介して入力した情報およびコマンドを受け付ける（使用者からの情報を入力される）。また本実施形態では、入力部２１０は、基本情報入力部２１２と、実績情報入力部２１４と、施策入力部２１６としても機能する。
【００３７】
基本情報入力部２１２は、少なくとも建物の延床面積を含む基本情報が入力される。かかる基本情報は、建物に関する情報である建物情報、建物に設けられた設備に関する情報である設備情報、および建物や設備の運用に関する情報である運用情報に大別される。詳細には、建物情報としては、上記の延床面積、特殊系諸室床面積、建物の用途、階数等を、設備情報としては、トランス容量、冷熱源容量、温熱源容量、蓄熱システムの種類等を、運用情報としては、冷房期間、冷房時間、冷房設定温度、暖房期間、暖房時間、暖房設定温度等を例示することができる。
【００３８】
本実施形態では、上記の基本情報に、建物の延床面積に加えて、建物の用途を更に含める。そして、後述するカテゴリー分類部２２０における建物の分類に、建物の用途、延床面積を使用することにより、建物の用途によるエネルギー消費量の変動率を反映することが可能となる。
【００３９】
実績情報入力部２１４は、少なくとも建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量を含む実績情報（本実施形態においては、建物全体の月別のエネルギー消費量）が入力される。これにより、月別のエネルギー原単位や、エネルギー消費量の変動率の計算が可能となる。また好ましくは、エネルギー消費量は、エネルギーの消費先別ごとに、例えば熱源、空調、照明等に細分化されていることが好ましい。これにより、エネルギー原単位をより正確に算出することができる。
【００４０】
施策入力部２１６は、後述する施策テーブル２３０に格納される施策のうち、使用者に選択された施策、すなわち施策の選択が入力される。
【００４１】
カテゴリー分類部２２０は、基本情報（建物の用途、延床面積等）、延床面積あたりのエネルギー消費量であるエネルギー原単位（エネルギー消費量を延床面積で割った値）、エネルギー消費量の変動率からなる群から選択される２以上の要素に基づいて、建物をカテゴリーに分類する。
【００４２】
図２は、建物のカテゴリー分類を説明する図である。図２（ａ）は建物のカテゴリー分類についての詳細を説明する図であり、図２（ｂ）はエネルギー消費傾向の分類を説明する図である。本実施形態では、カテゴリー分類部２２０が、建物の用途および延床面積（基本情報）と、エネルギー消費傾向とに基づいて建物をカテゴリーに分類する場合を例示して説明する。
【００４３】
図２（ａ）に示すように、建物は、まずその用途で、すなわちかかる建物が支社であるか営業所であるかで分類される。このように、建物を分類する要素として、建物の用途を用いることで、運用形態によるエネルギー消費量の変動が反映されるため、建物の分類をより正確に行うことができる。そして、カテゴリー分類部２２０は、用途で分類された建物を延べ床面積に基づいて更に分類する。なお、図２（ａ）に示す延床面積の大中小の区分は適宜設定することが可能である。また建物の用途について、本実施形態では図２（ａ）に示すように「支社」と「営業所」の２つの用途に分類しているが、本発明はこれに限定するものではなく、更に他の用途を追加することも可能である。
【００４４】
次に、カテゴリー分類部２２０は、延床面積で分類された建物をエネルギー消費傾向に基づいて更に分類し、カテゴリーナンバーを付与する。図２（ｂ）に示すように、エネルギー消費傾向は、エネルギー原単位、およびエネルギー消費量の変動率（実績情報）を用いて区分される。詳細には、エネルギー消費傾向は、横軸をエネルギー消費量の変動率とし、縦軸をエネルギー原単位としたときに、各々の平均値（用途と延床面積で区分された建物の中での平均値）を通過する線分によりＩ〜ＩＶの４象限に区分される。すなわちかかる４象限は、建物のエネルギー消費の傾向によって区分される。したがって、例えば横軸の変動率に着目すれば、これが多い象限ＩおよびＩＶに該当する建物は、冷暖房需要が多い建物であり、これが少ない象限ＩＩおよびＩＩＩに該当する建物は、冷暖房需要より他の設備からの定常的需要が多い建物（例えばサーバ室等）であるということが推測できる。
【００４５】
なおエネルギー消費量の変動率は、変動の程度を表すことができればよく、例えば（月別エネルギー消費量最大値−月別エネルギー消費量最小値）／年間消費エネルギー量として計算することができる。これにより、建物の規模にかかわらず、変動の程度を比較することが可能となる。またエネルギー消費量に代えてエネルギー原単位の変動率を用いてカテゴリ分けを行ってもよい。この場合はエネルギー消費量をあらかじめ延床面積で割ることから建物の規模の影響を排除することができ、散布度（標準偏差、平均偏差、分散、不偏分散など）によって変動率を表すことができる。
【００４６】
施策テーブル２３０は、エネルギー消費量を削減するための施策と、施策を実施することにより削減されるエネルギー消費量の省エネ率と、カテゴリーとを関連付けて格納する。省エネ率とは、施策を実施することによりその建物において削減されるエネルギー消費量の削減量を省エネ量としたとき、施策を実施しない場合のエネルギー消費量に対する省エネ量の割合である。このように、カテゴリー毎に施策と省エネ率とを関連付けておくことで、入力項目を減らしつつ、省エネ量を高精度で予測することができる。
【００４７】
本実施形態において、施策テーブル２３０は、施策名テーブル２３２および効果テーブル２３４とから構成される。図３は施策テーブル２３０の詳細を説明する図である。図３に示すように、施策名テーブル２３２には、施策の詳細として、その施策名および具体的な施策内容（基準）が格納されている。これにより、省エネを行うための手段が具体化されるため、施策を選択する際に、その内容を容易に把握することができる。また実施する際にも、使用者は自分が具体的にどのような行動を行えばよいかを容易に認識することができ、使用者の省エネに対するモチベーションを高めることが可能となる。
【００４８】
なお、施策名テーブル２３２は、上記の施策を、建物の運用改善、運用調整、設備更新等の区分や、施策を実施する対象となる機器の種類（例えば照明、冷房等の分類）に更に関連付けて格納してもよい。更に、施策を、例えばレベル１（実施必須項目）レベル２（実施推奨項目）、レベル３（実施任意項目）等のようにレベル分けし、かかるレベルに関連付けて格納してもよい。また、施策名テーブル２３２には、その施策を選択肢にするか否かを判別するためのフラグを記録しておいてもよい。
【００４９】
効果テーブル２３４には、省エネ率が施策毎およびカテゴリー毎に格納されている。すなわち施策名テーブル２３２に格納された１つの施策に関連づけて、効果テーブル２３４にはカテゴリー毎の複数の省エネ率が関連づけられている。かかる省エネ率は、カテゴリー毎にモデル建物を設定し、モデル建物に対して施策を実施する前と実施した後のエネルギー消費量の差分を、施策を実施する前のエネルギー消費量で除算することで求めることができる。そして本実施形態における省エネ量は、モデル建物において省エネ施策を行った場合の省エネ率に、モデル建物のエネルギー消費量を掛けて算出することができる。
【００５０】
なお、効果テーブル２３４には、省エネ率に代えて、施策を実施することによる省エネ量原単位を格納してもよい。省エネ量原単位とは延床面積あたりの省エネ量であって、逆に省エネ量を求めるときには省エネ量原単位に延床面積をかけることで算出することができる。
【００５１】
なお、本実施形態においては、省エネ率を予め求めておき、それを施策およびカテゴリーに関連付けて効果テーブル２３４に格納しているため、当該予測装置１００および予測プログラム２００に省エネ率を計算する要素または手段を設けていない。しかし、これに限定するものではなく、当該予測装置１００および予測プログラム２００において省エネ率を求める場合には、かかる省エネ率を計算する要素または手段を設けてもよい。
【００５２】
また省エネ率を計算する手段として、非特許文献１に記載の原単位管理ツール等を用いてもよい。原単位管理ツールを用いた省エネ率の計算について発明者らが検討した結果、同じカテゴリー内の建物であれば、施策に対する省エネ率が同様の傾向を示したためである。
【００５３】
再度図３を参照すると、本実施形態において、効果テーブル２３４は、施策の実施に要する費用をカテゴリー毎に更に格納している。これにより、後述する省エネ量予測部２４０は、施策に要する費用と、かかる施策を実施することにより削減される省エネ量とを用いて費用対効果を予測することが可能となる。
【００５４】
省エネ量予測部２４０は、予測対象となる建物のエネルギー消費量と、その建物における選択された施策の省エネ率の合計値とから、建物の省エネ量を予測する。これにより、使用者が当該予測装置に入力すべき情報を、基本情報、実績情報および施策の選択のみからなる極めて少数の情報としつつ、省エネ量を高い精度で予測することが可能となる。したがって、入力作業に要する手間や時間、ひいてはその作業に要する人件費を大幅に削減することができる。
【００５５】
また本実施形態においては、省エネ量予測部２４０は、予測した省エネ量と、効果テーブル２３４に格納された施策に要する費用とを用いて費用対効果を更に予測する。これにより、使用者は、施策ごとの費用対効果を把握し、どの施策を実施することが最も有益であるかを容易に認識することができるため、施策選択時の優先順位を容易に決定することが可能となる。
【００５６】
更に本実施形態では、省エネ量予測部２４０は、施策テーブル２３０に施策が複数格納されており、且つ施策入力部２１６において複数の施策のうち２以上の施策の選択が入力される場合、算出した省エネ率の補正を行い、補正された省エネ率を用いて予測対象となる建物の省エネ量を予測する。これにより、予測される省エネ量の誤差を低減することができ、予測精度を高めることが可能となる。
【００５７】
詳細には、複数の施策のうち、２以上の施策を選択した場合、施策間にエネルギーの相互作用があるため、２以上の施策を実施した場合の省エネ率は、必ずしも、２以上の施策の省エネ率の和になるわけではない。したがって、省エネ量の算出に用いる省エネ率に誤差が生じてしまい、誤差が生じた省エネ率を用いて省エネ量を予測すると、その精度が低下してしまう。このため、複数のうち、２以上の施策が選択される場合には、省エネ率の補正を行う必要がある。
【００５８】
上記の省エネ率の補正には、複数の施策を全て実施した際の省エネ率である全施策実施時省エネ率を用いる。これにより、補正に相互作用を反映させることができるため、補正の精度を高めることが可能となる。なお、全施策実施時省エネ率は、上述した省エネ率の算出と同様にして求めることができる。
【００５９】
省エネ量予測部２４０による省エネ率の補正処理では、まず、全ての施策を個々に行った場合の省エネ率の和と、全ての施策を同時に行った場合の全施策実施時省エネ率とを用いて、圧縮率を算出する。圧縮率は、「全施策実施時省エネ率／全ての施策を個々に行った場合の省エネ率の和」の式から算出することができる。そして、算出した圧縮率を、選択された２以上の施策の省エネ率に各々掛け合わせ、補正された省エネ率を求めることができる。
【００６０】
上記の補正処理を、図３に示すカテゴリー１の建物において施策１、２および３を実施する場合を例示してより具体的に説明すると、施策１は照明に対する施策であり、施策２および３は空調に対する施策である。図３に示すように、施策１の省エネ率は３％、施策２および３の省エネ率は２％である。施策テーブル２３０に格納される施策を全て実施した際の全施策実施時省エネ率をＸ％と仮定し、全ての施策を個々に行った場合の省エネ率の和をＹ％（Ｘ＜Ｙ）とすると、圧縮率はＸ／Ｙ（＜１）となる。
【００６１】
上記の場合、施策１の実施により照明のエネルギー消費量が削減されると、空調に係わるエネルギーも削減されるため、施策間のエネルギーの相互作用が生じる。したがって、施策１、２および３の全てを実施した場合の省エネ率は、その和である７％とはならず、誤差が生じてしまう。そこで、圧縮率（Ｘ／Ｙ）を、施策１、２および３の省エネ率に乗算することで、補正された施策１の省エネ率（３Ｘ／Ｙ％）、補正された施策２の省エネ率（２Ｘ／Ｙ％）、補正された施策３の省エネ率（２Ｘ／Ｙ％）が求められる。
【００６２】
出力部２５０は、省エネ量予測部２４０により予測された省エネ量を出力手段１０４に出力する。また出力手段１０４への出力とあわせて記憶部２３０にも出力して、積算した結果をかかる記憶部が記録蓄積してもよい。図４は出力部２５０による出力の例を示す図であり、図４（ａ）は施策ごとの省エネ率を表すグラフであり、選択した施策の表示色を変えるなどして、使用者が選択した施策が判別できるようになっている。例えば図４（ａ）に示すように、出力部２５０は予測された省エネ量を施策ごとに並べて出力することができる。なお、さらに省エネ量の高い順に並べ替えて出力してもよい。
【００６３】
また図４（ｂ）は、施策ごとの費用対効果を表す出力の例を示す図である。本実施形態では、出力部２５０は、選択された施策を費用対効果の高い順に並べ替えて、出力手段１０４へ出力することもできる。これにより使用者は、どの施策の実施が最も有益であるかを一目で視認することが可能となる。
【００６４】
次に、上記説明した予測装置１００によって実行される建物の省エネ効果予測処理について説明する。図５は建物の省エネ効果予測処理の概略を説明するフローチャート、図６は省エネ効果予測装置のデータの流れを説明するブロック図である。本実施形態にかかる予測装置１００を用いて建物の省エネ効果を予測する場合、図５に示すように、まず、基本情報入力部２１２は、入力手段により使用者が入力した基本情報を受け付ける（Ｓ３００）。次に、実績情報入力部２１４は、入力手段により使用者が入力した実績情報を受け付ける（Ｓ３０２）。更に、施策入力部２１６は、入力手段により使用者が入力した施策の選択を受け付ける（Ｓ３０４）。なお施策入力部２１６は、施策名テーブル２３２から施策の一覧を取得して選択肢を生成する。なお、その施策を選択肢にするか否かのフラグは、システムの管理者があらかじめ設定しておくことができる。
【００６５】
すなわち図６に示すように、予測装置１００を使用するにあたって逐次入力するデータとしては、基本情報、実績情報、施策の選択がある。さらに詳細には、基本情報と実績情報は維持したままで、施策の選択を変更して再計算することも可能である。一方、予測装置１００にあらかじめ準備しておく（記憶させておく）データとしては、上述の施策名テーブル２３２に格納する選択肢としての施策、効果テーブル２３４に格納する省エネ率や費用など、およびカテゴリー分類などである。
【００６６】
そして、カテゴリー分類部２２０は、基本情報、エネルギー原単位、エネルギー消費量の変動率からなる群から選択される２以上の要素に基づいて、建物をカテゴリーに分類する（Ｓ３０６）。次に、省エネ量予測部２４０は、選択された施策の、予測対象となる建物が該当するカテゴリーにおける効果テーブル２３４から省エネ率を取得する（Ｓ３０８）。
【００６７】
省エネ量予測部２４０は、施策入力部２１６に入力された選択された施策が２以上であるか否かを判定し（Ｓ３１０）、施策が２以上であった場合（Ｓ３１０のＹＥＳ）、上記のようにして圧縮率を算出する（Ｓ３１２）。そして、省エネ量予測部２４０は、算出した圧縮率を用いて省エネ率の補正を行う（Ｓ３１４）。
【００６８】
選択された施策が１つであった場合（Ｓ３１０のＮＯ）、および省エネ率の補正を行ったら（Ｓ３１４）、省エネ量予測部２４０は、省エネ率（選択された施策が２以上の場合には補正された省エネ率）と、予測対象となる建物のエネルギー消費量とを用いて、建物の省エネ量を予測する（Ｓ３１６）。
【００６９】
次に、省エネ量予測部２４０は、効果テーブル２３４から、選択された施策に要する費用を取得し（Ｓ３１８）、取得した費用と予測した省エネ量とを用いて費用対効果を更に予測する（Ｓ３２０）。そして、出力部２５０は、選択された施策を、省エネ量や省エネ率で並べ替えたり、費用対効果の高い順に並べ替えたりして（Ｓ３２２）、出力手段１０４へ出力する（Ｓ３２４）。以上の処理を行い、予測装置１００によって実行される建物の省エネ効果予測処理が終了する。
【００７０】
上記説明したように、本実施形態にかかる予測装置および予測プログラムによれば、予測装置に入力すべき情報は、基本情報と実績情報と、施策の選択のみであるため、入力作業に要する手間や時間、ひいてはかかる作業に要する人件費を大幅に削減することが可能となる。そして、これらの情報や、エネルギー原単位、エネルギー消費量の変動率を用いて建物をカテゴリーに分類し、予測対象となる建物の消費エネルギー量と、省エネ対策として選択される施策のかかる建物が該当するカテゴリーにおける省エネ率とを用いることで、省エネ量を高精度で予測することができる。また省エネを行うための手段が施策として具体化されていることから、使用者は自分が具体的にどのような行動を行えばよいかを容易に認識することができ、使用者の省エネに対するモチベーションを高めることが可能となる。
【００７１】
（省エネ効果予測システム）
次に、本実施形態にかかる省エネ効果予測システムについて説明する。図７は、本実施形態にかかる省エネ効果予測システムの概略構成を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態にかかる省エネ効果予測システム４００（以下、予測システム４００と称する）は、通信網４０２と、複数の省エネ効果予測装置４１０（以下、予測装置４１０と称する）と、収集装置４２０とを備える。
【００７２】
通信網４０２は、複数の予測装置４１０と収集装置４２０とを接続する。かかる通信網４０２としては、インターネット等を好適に用いることができる。また、予測装置４１０から送信されたデータセットをＣＤ−Ｒ等のデータ記憶媒体を通して、収集装置４２０で収集してもよい。
【００７３】
予測装置４１０は、上述した予測装置１００と同様に、建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量の削減量である省エネ量を予測する装置である。本実施形態では、予測装置４１０は、建物４０４ａ、４０４ｂおよび４０４ｃに１台ずつ設置されており、設置されている建物の省エネ量を予測する。予測装置４１０には、上述した予測装置１００の構成に加えて、制御部４１２と、端末通信部４１４と、比較部４１６とを備える。予測装置１００と重複する要素については、予測装置１００を構成する要素と同一の符号を付することにより記載を省略する。
【００７４】
制御部４１２は、中央処理装置（ＣＰＵ）を含む半導体集積回路により予測装置４１０全体の機能を管理および制御する。
【００７５】
端末通信部４１４は、通信網４０２を介して後述する収集装置４２０とのデータの送受信を行う。詳細には、当該予測装置４１０が設けられている建物４０４ａ、４０４ｂまたは４０４ｃの基本情報、実績情報、および省エネ量を少なくとも含むデータセットを収集装置４２０に送信し、且つ収集装置４２０において集約された複数の建物のデータセットをかかる収集装置４２０から受信する。データセットとは、換言すれば、入力したデータと算出したデータの組み合わせである。これにより、予測装置４１０の使用者は、自分がいる建物４０４ａ、４０４ｂまたは４０４ｃのデータセットだけでなく、他の建物のデータセットをも得ることが可能となる。
【００７６】
比較部４１６は、端末通信部において受信した複数のデータセットを用いて複数の建物のエネルギー原単位、省エネ量および省エネ率の比較を行う。これにより、使用者は、自分がいる建物４０４ａ、４０４ｂまたは４０４ｃのエネルギー原単位、省エネ量および省エネ率と他の建物のエネルギー原単位、省エネ量および省エネ率を客観的に比較することが可能となる。したがって、建物ごとに競争原理を働かせることができ、使用者の省エネに対するモチベーションの向上を図ることが可能となる。
【００７７】
収集装置４２０は、本実施形態においては建物４０４ｃに設けられ、通信網４０２を介して送信された複数の予測装置４１０からのデータセットを収集する。かかる収集装置４２０は、制御部４２２と、情報受信部４２４と、情報送信部４２６と、情報集約部４２８とを備える。
【００７８】
制御部４２２は、中央処理装置（ＣＰＵ）を含む半導体集積回路により収集装置４２０全体の機能を管理および制御する。
【００７９】
情報受信部４２４は、複数の予測装置４１０の各々に接続して、予測装置４１０が設けられている建物４０４ａ、４０４ｂまたは４０４ｃごとのデータセットを受信する。情報送信部４２６は、後述する情報集約部４２８において集約された複数の建物４０４ａ、４０４ｂおよび４０４ｃのデータセットを複数の予測装置４１０各々に送信する。
【００８０】
なお、本実施形態においては、理解を容易にするために情報受信部４２４と情報送信部４２６とを分けて説明しているが、データセットの送受信を行う送受信部を設けてもよい。
【００８１】
情報集約部４２８は、情報受信部４２４が受信した建物４０４ａ、４０４ｂおよび４０４ｃごとのデータセットを集約する。集約は、すべてのデータセットが集約（蓄積）されるのを待ってからそれぞれの予測装置４１０に送信してもよいし、いずれかの予測装置４１０からデータセットを受け取る度に、他の予測装置４１０にそのデータセットを送信するようにしてもよい。
【００８２】
なお、本実施形態においては、予測装置を３つの建物に１台ずつ設け、収集装置を１つの建物に１台設けた構成を例示したが、かかる数および配置に限定するものではない。
【００８３】
次に、上述した予測システム４００における予測装置４１０および収集装置４２０の動作を説明する。図８は、本実施形態にかかる予測システム４００における予測装置４１０および収集装置４２０の動作を説明するシーケンス図である。
【００８４】
当該予測システムでは、まず、図８に示すように、複数の予測装置は、当該予測装置が設けられた建物４０４ａ、４０４ｂまたは４０４ｃ各々の省エネ効果予測処理を行う（Ｓ３００〜Ｓ３２４：図５参照）。そして、建物４０４ａに設けられた予測装置４１０の端末通信部４１４は建物４０４ａのデータセットを収集装置４２０に送信する（Ｓ５００）。建物４０４ｂに設けられた予測装置４１０の端末通信部４１４は建物４０４ｂのデータセットを収集装置４２０に送信する（Ｓ５０２）。建物４０４ｃに設けられた予測装置４１０の端末通信部４１４は建物４０４ｃのデータセットを収集装置４２０に送信する（Ｓ５０４）。
【００８５】
収集装置４２０は、複数の予測装置４１０から送信された建物４０４ａ、４０４ｂおよび４０４ｃのデータセットを情報受信部４２４において受信し、情報集約部４２８においてこれらのデータセットを集約する（Ｓ５０６）。その後、収集装置４２０は、集約したデータセットを情報送信部４２６により建物４０４ａ、４０４ｂおよび４０４ｃに設けられた予測装置４１０に送信する（Ｓ５０８）。
【００８６】
建物４０４ａ、４０４ｂまたは４０４ｃに設けられた複数の予測装置４１０は、収集装置から送信された集約されたデータセットを端末通信部において受信し、比較部４１６において、受信したデータセットを用いて複数の建物４０４ａ、４０４ｂおよび４０４ｃのエネルギー原単位、省エネ量および省エネ率の比較を行う（Ｓ５１０）。
【００８７】
図９は比較部４１６および収集装置４２０の情報集約部４２８における省エネ効果の比較の例を示す図である。図９（ａ）は建物ごとの省エネ率を表すグラフであり、図９（ｂ）は建物ごとのエネルギー原単位を表すグラフであり、図９（ｃ）は地域ごとのエネルギー消費量を表すグラフである。
【００８８】
例えば図９（ａ）に示すように、比較部４１６において、建物ごとの省エネ率（省エネ量から算出）を高い順に建物を並べ替えて、当該予測装置４１０が設けられた建物（図９（ａ）においては建物Ｅと仮定）を異なった表示色等で示すことができる。これにより、使用者は、自分がいる建物（建物Ｅ）が全ての建物のうち、どのくらいの順位に属するのかを一目で判断することができる。また図９（ｂ）に示すように、比較部４１６は、省エネ量だけでなく、実績情報であるエネルギー原単位を建物ごとにグラフとして表してもよい。
【００８９】
更に、収集装置４２０の情報集約部４２８において集約された複数の建物のデータセットを建物が属する地域等の所定の条件に基づいてグループ化してから、出力部２５０によって出力してもよい。これにより、例えば図９（ｃ）に示すように、地域（設定した条件）ごとのデータを表示することもできる。また基本情報に含まれる他のデータ、例えば建物用途や規模などのデータを用いて、集計および並べ替えを行って表示出力してもよい。
【００９０】
上記説明したように、本実施形態にかかる予測システムによれば、複数の建物に設けられた省エネ効果予測装置４１０各々から、基本情報、実績情報、および省エネ量を含むデータセットが収集装置４２０に送信され、かかる収集装置４２０において集約された複数の建物のデータセットが、各々の省エネ効果予測装置４１０に送信される。したがって、予測装置４１０の使用者は、自分がいる建物のデータセットだけでなく、他の建物のデータセットをも得ることでき、自分がいる建物と他の建物の比較を行うことが可能となる。これにより、建物ごとに競争原理を働かせ、省エネに対するモチベーションの向上を図ることができる。
【００９１】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施例について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９２】
なお、本明細書の予測装置によって実行される建物の省エネ効果予測処理、および省エネ効果予測システムにおける予測装置および収集装置の処理は、必ずしもフローチャートやシーケンス図として記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９３】
本発明は、建物に設けられた設備におけるエネルギー消費量の削減量である省エネ量を予測するための建物の省エネ効果予測装置、省エネ効果予測システム、および省エネ効果予測プログラムとして利用することができる。
【符号の説明】
【００９４】
１００…予測装置、１０２…入力手段、１０４…出力手段、１１０…コンピュータ、２００…予測プログラム、２１０…入力部、２１２…基本情報入力部、２１４…実績情報入力部、２１６…施策入力部、２２０…カテゴリー分類部、２３０…施策テーブル、２３２…施策名テーブル、２３４…効果テーブル、２４０…省エネ量予測部、２５０…出力部、４００…予測システム、４０２…通信網、４０４ａ…建物、４０４ｂ…建物、４０４ｃ…建物、４１０…予測装置、４１２…制御部、４１４…端末通信部、４１６…比較部、４２０…収集装置、４２２…制御部、４２４…情報受信部、４２６…情報送信部、４２８…情報集約部
【図１】
2011034484.tif 000003
【図２】
2011034484.tif 000004
【図３】
2011034484.tif 000005
【図４】
2011034484.tif 000006
【図５】
2011034484.tif 000007
【図６】
2011034484.tif 000008
【図７】
2011034484.tif 000009
【図８】
2011034484.tif 000010
【図９】
2011034484.tif 000011