(57)【要約】【課題】  空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することを可能とするエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法を提供する。【解決手段】  サーバ電力管理装置４０は、空調設備の冷却能力として第１能力で空調設備を制御する第１モードの実行、或いは、空調設備の冷却能力として第１能力よりも強い第２能力で空調設備を制御する第２モードの実行を、空調設備に指示する制御部４３を備える。被影響設備のエネルギー消費量は、空調設備の冷却能力の変動によって影響される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理装置であって、
前記空調設備の冷却能力として第１能力で前記空調設備を制御する第１モードの実行、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第１能力よりも強い第２能力で前記空調設備を制御する第２モードの実行を、前記空調設備に指示する制御部を備え、
前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響されることを特徴とするエネルギー管理装置。
【請求項２】
前記第１モードに従って前記空調設備を制御するケースと比べて、前記第２モードに従って前記空調設備を制御するケースの方が、前記空調設備のエネルギー消費量及び前記被影響設備のエネルギー消費量の合計が減少する特定条件を格納する格納部を備え、
前記制御部は、前記空調設備を実際に制御するときの現在条件が前記特定条件と合致する場合に、前記第２モードの実行を前記空調設備に指示することを特徴とする請求項１に記載のエネルギー管理装置。
【請求項３】
前記制御部は、前記空調設備を実際に制御するタイミングよりも時間的に前の過去において、前記空調設備及び前記被影響設備の運転実績から抽出されるエネルギー消費量の実績値に基づいて、前記特定条件を学習することを特徴とする請求項２に記載のエネルギー管理装置。
【請求項４】
前記制御部は、前記運転実績から前記エネルギー消費量の実績値を抽出するサンプリング周期として、第１サンプリング周期を用いる低分解能モードに従って前記特定条件を学習し、或いは、前記第１サンプリング周期よりも短い第２サンプリング周期を用いる高分解能モードに従って前記特定条件を学習することを特徴とする請求項３に記載のエネルギー管理装置。
【請求項５】
空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理方法であって、
前記空調設備の冷却能力として第１能力で前記空調設備を制御する第１モードを実行し、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第１能力よりも強い第２能力で前記空調設備を制御する第２モードを実行するステップを備え、
前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響されることを特徴とするエネルギー管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理システム（ＥＭＳ：Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）が注目を浴びている。このようなエネルギー管理システムとしては、住宅に設けられるＨＥＭＳ（ＨＯＭＥ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、ビルに設けられるＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、工場に設けられるＦＥＭＳ（Ｆａｃｔｏｒｙ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、店舗に設けられるＳＥＭＳ（Ｓｔｏｒｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）等が挙げられる。
【０００３】
ここで、エネルギー管理システムは、各設備のエネルギー消費量の見える化、各設備のエネルギー消費量の制御等を行っている。エネルギー管理システムは、各設備のエネルギー消費量の合計が所定閾値を超える場合に、例えば、空調設備のエネルギー消費量の削減を指示する（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２６１０５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、エネルギー管理システムは、各設備のエネルギー消費量の合計が所定閾値を超える場合に、空調設備のエネルギー消費量の削減を指示する（以下、自動制御）。
【０００６】
しかしながら、上述したエネルギー管理システムでは、例えば、空調設備のエネルギー消費量の削減にのみ注意が払われており、空調設備のエネルギー消費量の削減によって影響を受ける他の設備（例えば、冷ケース設備等）のエネルギー消費量が十分に考慮されていない。
【０００７】
従って、空調設備のエネルギー消費量の削減によって、他の設備のエネルギー消費量が却って増大することも考えられる。結果として、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を十分に削減することができないことが懸念される。
【０００８】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することを可能とするエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法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】
【０００９】
第１の特徴は、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理装置であって、前記空調設備の冷却能力として第１能力で前記空調設備を制御する第１モードの実行、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第１能力よりも強い第２能力で前記空調設備を制御する第２モードの実行を、前記空調設備に指示する制御部を備え、前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響されることを要旨とする。
【００１０】
第１の特徴において、エネルギー管理装置は、前記第１モードに従って前記空調設備を制御するケースと比べて、前記第２モードに従って前記空調設備を制御するケースの方が、前記空調設備のエネルギー消費量及び前記被影響設備のエネルギー消費量の合計が減少する特定条件を格納する格納部を備え、前記制御部は、前記空調設備を実際に制御するときの現在条件が前記特定条件と合致する場合に、前記第２モードの実行を前記空調設備に指示する。
【００１１】
第１の特徴において、前記制御部は、前記空調設備を実際に制御するタイミングよりも時間的に前の過去において、前記空調設備及び前記被影響設備の運転実績から抽出されるエネルギー消費量の実績値に基づいて、前記特定条件を学習する。
【００１２】
第１の特徴において、前記制御部は、前記運転実績から前記エネルギー消費量の実績値を抽出するサンプリング周期として、第１サンプリング周期を用いる低分解能モードに従って前記特定条件を学習し、或いは、前記第１サンプリング周期よりも短い第２サンプリング周期を用いる高分解能モードに従って前記特定条件を学習する。
【００１３】
第２の特徴は、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理するエネルギー管理方法であって、前記空調設備の冷却能力として第１能力で前記空調設備を制御する第１モードを実行し、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第１能力よりも強い第２能力で前記空調設備を制御する第２モードを実行するステップを備え、前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響されることを要旨とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することを可能とするエネルギー管理装置及びエネルギー管理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、第１実施形態に係る電力管理システム１００を示す図である。
【図２】図２は、第１実施形態に係るサーバ電力管理装置４０を示す図である。
【図３】図３は、第１実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
【図４】図４は、第１実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
【図５】図５は、第１実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
【図６】図６は、第１実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
【図７】図７は、第１実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
【図８】図８は、第１実施形態に係る特定条件の学習について説明するための図である。
【図９】図９は、第１実施形態に係るエネルギー管理方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下において、本発明の実施形態に係るエネルギー管理システムについて、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。
【００１７】
ただし、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係や比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。
【００１８】
［実施形態の概要］
実施形態に係るエネルギー管理装置は、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理する。エネルギー管理装置は、前記空調設備の冷却能力として第１能力で前記空調設備を制御する第１モードの実行、或いは、前記空調設備の冷却能力として前記第１能力よりも強い第２能力で前記空調設備を制御する第２モードの実行を、前記空調設備に指示する制御部を備える。前記被影響設備のエネルギー消費量は、前記空調設備の冷却能力の変動によって影響される。
【００１９】
実施形態では、第１能力で空調設備を制御する第１モードだけではなくて、第１能力よりも強い第２能力で空調設備を制御する第２モードを導入する。すなわち、必要に応じて第２モードを空調設備に指示し、空調設備の電力消費量を増大する一方で、被影響設備の電力消費量を削減することによって、空調設備の電力消費量及び被影響設備の電力消費量の合計を削減することができる。すなわち、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することができる。
【００２０】
［第１実施形態］
（エネルギー管理システム）
以下において、第１実施形態に係るエネルギー管理システムについて説明する。図１は、第１実施形態に係る電力管理システム１００を示す図である。
【００２１】
図１に示すように、電力管理システム１００は、複数の設備１０と、複数のセンサ２０と、複数のローカル電力管理装置３０と、サーバ電力管理装置４０とを有する。
【００２２】
第１実施形態では、エネルギー管理システムの一例として、電力を管理するシステムについて主として例示する。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではなく、電力管理システム１００は、電力以外のエネルギー（例えば、ガス等）を管理してもよい。従って、「電力」は、「エネルギー」と読み替えてもよい。
【００２３】
設備１０は、電力又はガスなどのエネルギーを消費する設備である。設備１０は、例えば、空調設備、照明設備、冷ケース設備などである。例えば、設備１０Ａは、施設Ａに設けられており、設備１０Ｂは、施設Ｂに設けられる。施設Ａ及び施設Ｂは、例えば、同一の資本グループによって運営される。
【００２４】
第１実施形態において、設備１０は、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む。被影響設備の電力消費量は、空調設備の冷却能力の変動によって影響される。被影響設備は、例えば、冷ケース設備である。冷ケース設備の電力消費量は、室温に影響されるため、空調設備の冷却能力の変動によって影響される。
【００２５】
設備１０は、自動制御によって制御可能な設備１０と、後述する自動制御によって制御不可能な設備１０とを含んでいてもよい。設備１０の自動制御とは、各施設において所定期間（例えば、３０分）の電力消費量の累積値が所定閾値（目標値）を超えないように制御する処理である。或いは、設備１０の自動制御とは、電力消費量の合計値が所定閾値（目標値）を超えないように設備１０の電力消費量を自動的に制御する処理である。
【００２６】
センサ２０は、設備１０の管理に必要な情報を検出する。例えば、センサ２０は、設備１０の電力消費量を検出する電力センサである。また、設備１０が空調設備である場合には、センサ２０は、空調設備が設けられる空間（エリア）又は施設の外気の温度を検出する温度センサ、空調設備が設けられる空間（エリア）又は施設の外気の湿度を検出する湿度センサである。設備１０が冷ケース設備である場合には、センサ２０は、冷ケース設備内の温度を検出する温度センサである。例えば、センサ２０Ａは、施設Ａに設けられており、センサ２０Ｂは、施設Ｂに設けられる。
【００２７】
ローカル電力管理装置３０は、ＬＡＮ８０によって接続される設備１０を管理する。具体的には、ローカル電力管理装置３０は、ＬＡＮ８０によって設備１０及びセンサ２０に接続されており、センサ２０によって検出される情報に基づいて、設備１０の電力消費量を管理する。例えば、ローカル電力管理装置３０Ａは、施設Ａに設けられており、ＬＡＮ８０Ａによって接続される設備１０Ａを管理する。ローカル電力管理装置３０Ｂは、施設Ｂに設けられており、ＬＡＮ８０Ｂによって接続される設備１０Ｂを管理する。
【００２８】
第１実施形態において、ローカル電力管理装置３０は、サーバ電力管理装置４０から受信する制御信号に応じて、設備１０の動作モードを制御する。
【００２９】
サーバ電力管理装置４０は、ＷＡＮ９０を介して各ローカル電力管理装置３０と接続されており、各ローカル電力管理装置３０を介して、空調設備及び被影響設備を少なくとも含む複数の設備の消費エネルギーを管理する。
【００３０】
第１実施形態では、サーバ電力管理装置４０は、空調設備の冷却能力として第１能力で空調設備を制御する第１モードを実行し、或いは、空調設備の冷却能力として第１能力よりも強い第２能力で空調設備を制御する第２モードを実行する。
【００３１】
（エネルギー管理装置）
以下において、第１実施形態に係るエネルギー管理装置について説明する。図２は、第１実施形態に係るサーバ電力管理装置４０を示す図である。第１実施形態において、サーバ電力管理装置４０は、エネルギー管理装置の一例である。
【００３２】
図２に示すように、サーバ電力管理装置４０は、通信部４１と、格納部４２と、制御部４３とを有する。
【００３３】
通信部４１は、ＷＡＮ９０を介して通信を行う通信モジュールである。通信部４１は、ローカル電力管理装置３０から、設備１０の動作状態及びセンサ２０によって検出された情報を受信する。通信部４１は、ローカル電力管理装置３０に対して、設備１０の動作を制御するための制御信号を送信する。
【００３４】
格納部４２は、ローカル電力管理装置３０から受信する情報を格納する。例えば、格納部４２は、設備１０の電力消費量を累積的に格納する。或いは、格納部４２は、設備１０に対する運転実績（制御信号の履歴等）を格納する。格納部４２は、少なくとも、空調設備及び被影響設備について、これら設備の運転実績（電力消費量の履歴）を格納する。
【００３５】
第１実施形態では、格納部４２は、第１モードに従って空調設備を制御するケースと比べて、第２モードに従って空調設備を制御するケースの方が、空調設備の電力消費量及び被影響設備の電力消費量の合計が減少する特定条件を格納する。特定条件は、例えば、日、月、月を所定数に区切った期間（週又は旬）、施設外の気温、施設外の湿度、天候及び季節の中から選択された１以上のパラメータによって定義される。
【００３６】
制御部４３は、サーバ電力管理装置４０を管理する。例えば、制御部４３は、空調設備の冷却能力として第１能力で空調設備を制御する第１モードを実行し、或いは、空調設備の冷却能力として第１能力よりも強い第２能力で空調設備を制御する第２モードを実行する。
【００３７】
例えば、第１モードは、空調設備のみを考慮して、目標電力消費量及びＱｏＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｌｉｆｅ）等の要素によって予め定められる。第１モードは、ユーザによって設定されてもよく、過去の履歴等に基づいて自動的に設定されてもよい。
【００３８】
制御部４３は、空調設備を実際に制御するときの現在条件が特定条件と合致する場合に、第２モードの実行を空調設備に指示することが好ましい。一方で、制御部４３は、空調設備を実際に制御するときの現在条件が特定条件と合致しない場合に、第１モードの実行を空調設備に指示することが好ましい。これによって、空調設備の電力消費量及び被影響設備の電力消費量の合計を削減することができる。
【００３９】
第１実施形態において、制御部４３は、空調設備を実際に制御するタイミングよりも時間的に前の過去において、空調設備及び被影響設備の運転実績から抽出される電力消費量の実績値に基づいて特定条件を学習することが好ましい。
【００４０】
特定条件を学習するモードとしては、低分解能モード及び高分解能モードが考えられる。低分解能モードは、運転実績から電力消費量の実績値を抽出するサンプリング周期として、第１サンプリング周期を用いるモードである。高分解能モードは、運転実績から電力消費量の実績値を抽出するサンプリング周期として、第１サンプリング周期よりも短い第２サンプリング周期を用いるモードである。
【００４１】
（低分化能モード）
以下において、低分化能モードについて、図３及び図４を参照しながら説明する。図３及び図４では、被影響設備が冷ケース設備であるケースについて例示する。
【００４２】
低分解能モードのサンプリング周期は、例えば、１日である。このようなケースでは、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納するか否かを判定する精度を向上するために、学習期間は、数十日であることが好ましい。
【００４３】
具体的には、学習期間において第２モードに従って空調設備を制御した場合に、空調設備の電力消費量（以下、空調電力消費量）及び冷ケース設備の電力消費量（以下、冷ケース電力消費量）をサンプリングした結果を図３に示す。図３において、横軸は時間軸である。
【００４４】
図３に示すデータに基づいて、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相関を表すと、図４に示す相関が得られる。図４において、横軸は空調電力消費量であり、縦軸は冷ケース電力消費量である。
【００４５】
図４に示すように、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られる場合に、制御部４３は、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納部４２に格納する。ここで、制御部４３は、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られない場合には、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納部４２に格納しない。
【００４６】
低分解能モードでは、学習期間が数十日であるため、特定条件は、例えば、月を所定数に区切った期間（週又は旬）、月又は季節によって定義されることが好ましい。特定条件は、上述した条件に加えて、施設外の気温、施設外の湿度、天候から選択された１以上のパラメータによって定義されてもよい。
【００４７】
（高分化能モード）
以下において、高分化能モードについて、図５〜図８を参照しながら説明する。図５〜図８では、被影響設備が冷ケース設備であるケースについて例示する。
【００４８】
高分解能モードのサンプリング周期は、例えば、１時間である。このようなケースでは、低分解能モードと比べて、サンプリング数が増大するため、学習期間は、低分解能モードで必要とされる期間よりも短くてもよい（例えば、数日から数週間程度）。１日でよい。学習期間が１日であっても、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納するか否かを判定する精度が十分に得られる。
【００４９】
具体的には、学習期間において第２モードに従って空調設備を制御した場合に、空調設備の電力消費量（以下、空調電力消費量）及び冷ケース設備の電力消費量（以下、冷ケース電力消費量）をサンプリングした結果を図５に示す。図５において、横軸は時間軸である。
【００５０】
図５に示すデータに基づいて、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相関を表すと、図６に示す相関が得られる。図６において、横軸は空調電力消費量であり、縦軸は冷ケース電力消費量である。
【００５１】
図６に示すように、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られないように見える。しかしながら、空調設備の冷却能力の変動するタイミングと、空調設備の冷却能力の変動に応じて冷ケース設備の電力消費量が変動するタイミングとの間には、タイムラグが生じる。
【００５２】
従って、このようなタイムラグを考慮して、時間軸上において、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相対位置をシフトする必要がある。例えば、冷ケース電力消費量に対して、空調電力消費量をタイムラグだけ後の時間にシフトすることが考えられる。或いは、空調電力消費量に対して、冷ケース電力消費量をタイムラグだけ先の時間にシフトすることが考えられる。タイムラグは、空調設備の冷却能力、空調設備と冷ケースとの位置関係、空調設備が設けられる施設の規模等によって予め特定することが可能であることに留意すべきである。
【００５３】
図５に示すデータに基づいて、時間軸上において、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相対位置をシフトした結果を図７に示す。図７において、横軸は時間軸である。図７に示すデータに基づいて、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との相関を表すと、図８に示す相関が得られる。図８において、横軸は空調電力消費量であり、縦軸は冷ケース電力消費量である。
【００５４】
図８に示すように、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られる場合に、制御部４３は、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納部４２に格納する。ここで、制御部４３は、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間に強い負の相関が得られない場合には、学習期間に対応付けられる条件を特定条件として格納部４２に格納しない。
【００５５】
高分解能モードでは、学習期間が１日程度であるため、特定条件は、例えば、日によって定義することが可能である。但し、特定条件は、低分解能モードと同様に、月を所定数に区切った期間（週又は旬）、月又は季節によって定義されることが好ましい。特定条件は、上述した条件に加えて、施設外の気温、施設外の湿度、天候から選択された１以上のパラメータによって定義されてもよい。
【００５６】
（エネルギー管理方法）
以下において、第１実施形態に係るエネルギー管理方法について説明する。図９は、第１実施形態に係るエネルギー管理方法を示す図である。ここで、図９は、サーバ電力管理装置４０の処理を示すフロー図である。
【００５７】
図９に示すように、ステップＳ１０において、サーバ電力管理装置４０は、空調設備を実際に制御するときの現在条件が特定条件と合致するか否かを判定する。サーバ電力管理装置４０は、判定結果がＮＯである場合にステップＳ２０の処理に移る。一方で、サーバ電力管理装置４０は、判定結果がＹＥＳである場合にステップＳ３０の処理に移る。
【００５８】
ステップＳ２０において、サーバ電力管理装置４０は、空調設備の冷却能力として第１能力で空調設備を制御する第１モードの実行を空調設備に指示する。
【００５９】
ステップＳ３０において、サーバ電力管理装置４０は、空調設備の冷却能力として第１能力よりも強い第２能力で空調設備を制御する第２モードの実行を空調設備に指示する。
【００６０】
以上説明したように、第１実施形態では、第１能力で空調設備を制御する第１モードだけではなくて、第１能力よりも強い第２能力で空調設備を制御する第２モードを導入する。すなわち、必要に応じて第２モードを空調設備に指示し、空調設備の電力消費量を増大する一方で、被影響設備の電力消費量を削減することによって、空調設備の電力消費量及び被影響設備の電力消費量の合計を削減することができる。すなわち、空調設備のエネルギー消費量を適切に制御することによって、複数の各設備のエネルギー消費量の合計を削減することができる。
【００６１】
第１実施形態では、電力消費量の実績値に基づいて特定条件を学習するため、空調設備が設けられる施設の立地、空調設備が設けられる施設の規模、空調設備と冷ケースとの位置関係等を反映させながら、特定条件を適切に定めることができる。
【００６２】
第１実施形態では、特定条件を学習するモードとしては、低分解能モードに加えて、高分解能モードを導入する。高分解能モードでは、タイムラグを考慮して、空調電力消費量と冷ケース電力消費量との間の相関を判断する。これによって、低分解能モードと比べて短い学習期間で、一定の精度を維持しながら、特定条件を学習することができる。
【００６３】
［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。
【００６４】
実施形態では、サーバ電力管理装置４０が複数のローカル電力管理装置３０を集中的に管理するケースについて例示した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、各ローカル電力管理装置３０は、自立分散的に、第１モードの実行又は第２モードの実行を空調設備に指示してもよい。
【００６５】
実施形態では、被影響設備が冷ケース設備であるケースを例示したが、実施形態は、これに限定されるものではない。被影響設備は、室温等によって影響を受ける設備であればよい。
【００６６】
実施形態では、特定条件は学習によって定められるが、実施形態は、これに限定されるものではない。特定条件は、理論値によって予め定められてもよい。
【符号の説明】
【００６７】
１０…設備、２０…センサ、３０…ローカル電力管理装置、４０…サーバ電力管理装置、４１…通信部、４２…格納部、４３…制御部、８０…ＬＡＮ、９０…ＷＡＮ
【図１】
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【図２】
2015132432.tif 000004
【図３】
2015132432.tif 000005
【図４】
2015132432.tif 000006
【図５】
2015132432.tif 000007
【図６】
2015132432.tif 000008
【図７】
2015132432.tif 000009
【図８】
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【図９】
2015132432.tif 000011