(57)【要約】【課題】施設において消費されるエネルギーに関連するデータを、施設内の設備の運用モードに応じて類型化する。【解決手段】本発明に係る相関分析装置（１００）は、施設において消費されるエネルギーに関連するデータとそのデータが計測された時刻とを相互に関連付けた時系列データを記憶する記憶部（１０１）と、前記記憶部に記憶された時系列データから分析対象のデータを選択する選択部（１０２）と、前記選択部によって選択された分析対象のデータを所定の時間単位毎のデータに分割し、分割した前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する類似度算出部（１０３）と、前記類似度算出部によって算出された類似度に基づく所定の時間単位毎のデータ間の相関を、所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する表示部（１０５）とを備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
施設において消費されるエネルギーに関連するデータとそのデータが計測された時刻とを相互に関連付けた時系列データを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記時系列データから分析対象のデータを選択する選択部と、
前記選択部によって選択された前記分析対象のデータを所定の時間単位毎のデータに分割し、分割した前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された前記類似度に基づく前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する表示部とを備える
ことを特徴とする相関分析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の相関分析装置において、
前記類似度算出部によって算出された前記類似度に基づいて、前記所定の時間単位毎のデータを複数のクラスタに分類する分類部を更に有し、
前記表示部は、前記分類部によって分類された前記クラスタの何れかに属する前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度に基づく相関を表示する
ことを特徴とする相関分析装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の相関分析装置において、
前記類似度算出部は、前記所定の時間単位毎のデータ間のユークリッド距離に基づいて前記類似度を算出する
ことを特徴とする相関分析装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の相関分析装置において、
前記類似度算出部は、前記所定の時間単位毎のデータ間の相関係数に基づいて前記類似度を算出する
ことを特徴とする相関分析装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の相関分析装置において、
前記表示部は、前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記類似度算出部によって算出された前記類似度の大きさに応じて３階調以上の色によって表示する
ことを特徴とする相関分析装置。
【請求項６】
施設において消費されるエネルギーに関連するデータとそのデータが計測された時刻とを相互に関連付けた時系列データを記憶部に記憶する第１ステップと、
前記第１ステップにおいて前記記憶部に記憶された前記時系列データから分析対象のデータを選択する第２ステップと、
前記第２ステップにおいて選択された前記分析対象のデータを所定の時間単位毎のデータに分割し、分割した前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する第３ステップと、
前記第３ステップにおいて算出された前記類似度に基づく前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する第４ステップとを含む
ことを特徴とする相関分析方法。
【請求項７】
請求項６に記載の相関分析方法において、
前記第３ステップにおいて算出された前記類似度に基づいて、前記所定の時間単位毎のデータを複数のクラスタに分類する第５ステップと、
前記第５ステップにおいて分類された前記クラスタの何れかに属する前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度に基づく相関を表示する第６ステップとを更に含む
ことを特徴とする相関分析方法。
【請求項８】
請求項６または７に記載の相関分析方法において、
前記第３ステップは、前記所定の時間単位毎のデータ間のユークリッド距離に基づいて前記類似度を算出するステップを含む
ことを特徴とする相関分析方法。
【請求項９】
請求項６または７に記載の相関分析方法において、
前記第３ステップは、前記所定の時間単位毎のデータ間の相関係数に基づいて前記類似度を算出するステップを含む
ことを特徴とする相関分析方法。
【請求項１０】
請求項６乃至９の何れか一項に記載の相関分析方法において、
前記第４ステップは、前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記第３ステップにおいて算出された前記類似度の大きさに応じて３階調以上の色によって表示するステップを含む
ことを特徴とする相関分析方法。
【請求項１１】
記憶部に記憶された、施設において消費されるエネルギーに関連するデータとそのデータが計測された時刻とを相互に関連付けた時系列データから、分析対象のデータを選択する第１処理と、
前記第１処理によって選択された前記分析対象のデータを所定の時間単位毎のデータに分割し、分割した前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する第２処理と、
前記第２処理によって算出された前記類似度に基づく前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する第３処理と、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする相関分析用プログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載の相関分析用プログラムにおいて、
前記第２処理によって算出された前記類似度に基づいて、前記所定の時間単位毎のデータを複数のクラスタに分類する第４処理と、
前記第４処理によって分類された前記クラスタの何れかに属する前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度に基づく相関を表示する第５処理と、を更にコンピュータに実行させる
ことを特徴とする相関分析用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相関分析装置、相関分析方法、および相関分析用プログラムに関し、例えば、複数のデータ間の相関関係を分析するための相関分析装置および相関分析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビルや工場等の施設において消費するエネルギーを削減するためには、施設における消費エネルギーに関連するデータを日々蓄積し、蓄積したデータを分析することにより、無駄なエネルギー消費を把握し、設備の運用方法等を改善することが有効である。このように蓄積したエネルギーに関連するデータを分析し、分析結果に基づいて設備管理や省エネルギー制御を行う技術としては、ビルや工場等の施設の消費エネルギーを管理するＢＥＭＳ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）や家庭内の消費エネルギーを管理するＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）等が従来から知られている。
【０００３】
ＢＥＭＳによって管理されるビル等の施設は、空調設備によるエネルギー消費が大きな割合を占める。そのため、ビル等の施設におけるエネルギーに関連するデータは、例えば外気温等の気象条件、空調システムの運転モード（冷房／暖房、外気冷房、停止等）、施設の稼働状況（平日／休日、停電時等）、および節電施策の実施の有無等の日毎の運用モードの違いによって、値が大きく異なるという特徴がある。したがって、より正確にデータの分析を行うためには、取得したデータがどのような運用モードで取得されたデータであるかを適切に把握する必要がある。
【０００４】
しかしながら、データの分析者が例えば複数のビル等のエネルギーを管理する管理者等である場合、個々のビルの詳細な運用モードの条件を把握できないことが多い。そのため、ＢＥＭＳ等のエネルギー管理システムでは、蓄積した複数のデータに基づいて、データ間の相関関係を分析し、運用モードに応じてデータを類型化する技術が望まれている。
【０００５】
データの相関関係を分析するための従来技術として、例えば、特許文献１に開示がある。特許文献１に記載の技術は、複数時刻における電力消費量データ（ロードカーブ）に対して統計的なクラスタリング処理を行うことで、類似した運用パターン毎に電力消費量データを類型化するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２９３８４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に開示されたクラスタリング手法は、一般的な階層型クラスタリングやｋ−ｍｅａｎｓ法などと同様に、何らかの指標に基づき類似した時系列パターンをクラスタに統合するものであり、クラスタの分割数に関するパラメータを分析者が調整する必要がある。しかしながら、ビル等の建物において消費されるエネルギーに関連するデータは、上述したように運用モードの影響を受けるため、事前にクラスタの分割数を決定することが困難である。特に分析者が統計的手法の専門家でない場合には、上記のパラメータ調整は大きな負担となり、類似しているクラスタを精度良く生成することは容易ではない。
【０００８】
本発明は、以上のような問題点を解消するためになされたものであり、施設において消費されるエネルギーに関連するデータを、施設内の設備の運用モードに応じて類型化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る相関分析装置（１００）は、施設において消費されるエネルギーに関連するデータとそのデータが計測された時刻とを相互に関連付けた時系列データを記憶する記憶部（１０１）と、前記記憶部に記憶された前記時系列データから分析対象のデータを選択する選択部（１０２）と、前記選択部によって選択された前記分析対象のデータを所定の時間単位毎のデータに分割し、分割した前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する類似度算出部（１０３）と、前記類似度算出部によって算出された前記類似度に基づく前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する表示部（１０５）とを備えることを特徴とする。
【００１０】
上記相関分析装置において、前記類似度算出部によって算出された前記類似度に基づいて、前記所定の時間単位毎のデータを複数のクラスタに分類する分類部（１０４）を更に有し、前記表示部は、前記分類部によって分類された前記クラスタの何れかに属する前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度に基づく相関を表示してもよい。
【００１１】
上記相関分析装置において、前記類似度算出部は、前記所定の時間単位毎のデータ間のユークリッド距離に基づいて前記類似度を算出してもよい。
【００１２】
上記相関分析装置において、前記類似度算出部は、前記所定の時間単位毎のデータ間の相関係数に基づいて前記類似度を算出してもよい。
【００１３】
上記相関分析装置において、前記表示部は、前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記類似度算出部によって算出された前記類似度の大きさに応じて３階調以上の色によって表示してもよい。
【００１４】
本発明に係る相関分析方法は、施設において消費されるエネルギーに関連するデータとそのデータが計測された時刻とを相互に関連付けた時系列データを記憶部（１０１）に記憶する第１ステップ（Ｓ１０１）と、前記第１ステップにおいて前記記憶部に記憶された前記時系列データから分析対象のデータを選択する第２ステップ（Ｓ１０２）と、前記第２ステップにおいて選択された前記分析対象のデータを所定の時間単位毎のデータに分割し、分割した前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する第３ステップ（Ｓ１０３）と、前記第３ステップにおいて算出された前記類似度に基づく前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する第４ステップ（Ｓ１０５）とを含むことを特徴とする。
【００１５】
上記相関分析方法は、前記第３ステップにおいて算出された前記類似度に基づいて、前記所定の時間単位毎のデータを複数のクラスタに分類する第５ステップ（Ｓ１０６）と、前記第５ステップにおいて分類された前記クラスタの何れかに属する前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度に基づく相関を表示する第６ステップ（Ｓ１０７）とを更に含んでもよい。
【００１６】
上記相関分析方法において、前記第３ステップは、前記所定の時間単位毎のデータ間のユークリッド距離に基づいて前記類似度を算出するステップを含んでもよい。
【００１７】
上記相関分析方法において、前記第３ステップは、前記所定の時間単位毎のデータ間の相関係数に基づいて前記類似度を算出するステップを含んでもよい。
【００１８】
上記相関分析方法において、前記第４ステップは、前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記第３ステップにおいて算出された前記類似度の大きさに応じて３階調以上の色によって表示するステップを含んでもよい。
【００１９】
本発明に係る相関分析用プログラムは、記憶部に記憶された、施設において消費されるエネルギーに関連するデータとそのデータが計測された時刻とを相互に関連付けた時系列データから、分析対象のデータを選択する第１処理（Ｓ１０２）と、前記第１処理によって選択された前記分析対象のデータを所定の時間単位毎のデータに分割し、分割した前記所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する第２処理（Ｓ１０３）と、前記第２処理によって算出された前記類似度に基づく前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を、前記所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する第３処理（Ｓ１０５）と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００２０】
上記相関分析用プログラムは、前記第２処理によって算出された前記類似度に基づいて、前記所定の時間単位毎のデータを複数のクラスタに分類する第４処理（Ｓ１０６）と、前記第４処理によって分類された前記クラスタの何れかに属する前記所定の時間単位毎のデータ間の相関を表示する第５処理（Ｓ１０７）と、を更にコンピュータに実行させてもよい。
【００２１】
なお、上記説明において括弧を付した参照符号は、図面において当該参照符号が付された構成要素の概念に含まれるものを例示するに過ぎない。
【発明の効果】
【００２２】
以上説明したことにより、本発明によれば、施設において消費されるエネルギーに関連するデータを、施設内の設備の運用モードに応じて類型化することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は、本発明の一実施の形態に係る相関分析装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、記憶部１０１に記憶される時系列データを示す図である。
【図３】図３は、一つの変数に係る計測時刻毎のデータを日付毎に再配列した時系列データを示す図である。
【図４】図４は、一つの変数に係る時系列データの日付毎の類似度行列を示す図である。
【図５】図５は、所定の時間単位毎のデータ間の類似度に基づく相関をリカレンスプロットによって表示した場合の表示例を示す図である。
【図６】図６は、所望のクラスタに属する時系列データの類似度行列のみをリカレンスプロットによって表示した場合の表示例を示す図である。
【図７】図７は、相関分析装置１００による処理手順の一例を示す図である。
【図８】図８は、ある期間における建物の消費電力量の類似度行列をリカレンスプロットにより表示した場合の表示例を示す図である。
【図９】図９は、図８に示した類似度行列のうち類似度の高いデータのみを抽出してリカレンスプロットにより表示した場合の表示例を示す図である。
【図１０】図１０は、図９に示される空調システムの稼働日のうち類似度が高い２つの日付の消費電力量を示す図である。
【図１１】図１１は、図９に示される空調システムの稼働日のうち類似度の低い２つの日付の消費電力量を示す図である。
【図１２】図１２は、本発明に係る相関分析装置１００を搭載したエネルギー管理システムの構成を示す図である。
【図１３】図１３は、リカレンスプロットによって２値で表示した類似度行列の具体例を示す図である。
【図１４】図１４は、複数の変数に係るデータを日付毎に再配列した時系列データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態について図を参照して説明する。
≪相関分析装置の概要≫
図１は、本発明の一実施の形態に係る相関分析装置の構成を示す図である。
相関分析装置１００は、複数のデータの相関を分析する装置であり、具体的には、選択した複数のデータ間の類似度を算出し、算出したデータ間の類似度に基づく相関をリカレンスプロットにより可視化する装置である。
【００２５】
相関分析装置１００は、例えば、ＢＥＭＳ等のエネルギー管理システムに組み込まれて利用される。例えば、相関分析装置１００は、ビルや工場等の施設の空調システムや照明設備等によって消費されるエネルギーに関連するデータとそのデータが計測された時刻とを相互に関連付けた時系列データを蓄積し、蓄積した複数の時系列データ間の類似度を算出するとともに、類似度に基づく時系列データ間の相関をリカレンスプロットによって表示することにより、施設の運用モード毎のエネルギー消費量等の分析や評価等に有益な情報をユーザ（ＢＥＭＳの管理者やビルの管理者等）に提供するものである。
【００２６】
ここで、消費されるエネルギーに関連するデータとしては、例えば、ＢＥＭＳ等による管理対象がビルの空調システムである場合、空調システム全体の消費電力量や、空調システムを構成する設備（熱源機器やポンプ等）の消費電力量に加え、熱源機器における燃料の消費量、外気温度、湿度、熱源機器から出力される冷温水の温度、冷温水の流量、およびポンプの圧力等の情報が含まれる。なお、以下の説明では、消費されるエネルギーに関連するデータを「エネルギー関連データ」と称する。
【００２７】
また、運用モードとは、ＢＥＭＳ等によって管理される空調システムや照明設備の運用状況を示すものであり、例えばビルの空調システムの場合、外気温等の気象条件、空調システムの運転モード（冷房／暖房、外気冷房、停止等）、施設の稼働状況（平日／休日、停電時等）、および節電施策の実施の有無等である。
【００２８】
≪相関分析装置の具体的な構成≫
以下の説明では、相関分析装置１００が、施設内の空調システムに関するエネルギー関連データを蓄積し、それらのデータ間の相関関係を分析する場合を一例として説明する。
【００２９】
具体的に、相関分析装置１００は、記憶部１０１、選択部１０２、類似度算出部１０３、分類部１０４、表示処理部１０５、および表示装置１０６を備える。ここで、選択部１０２、類似度算出部１０３、分類部１０４、および表示処理部１０５は、例えばＣＰＵやＤＳＰ等のプロセッサが、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリに格納されたプログラムに従って各種のデータ処理を実行することによって実現される。
【００３０】
記憶部１０１は、ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリから構成されている。記憶部１０１には、上述したプロセッサを選択部１０２、類似度算出部１０３、分類部１０４、および表示処理部１０５として機能させるための各種プログラム等が記憶されている。
【００３１】
更に、記憶部１０１には、施設に関するエネルギー関連データが、そのデータが計測された時刻と相互に関連付けられて記憶される。例えば、空調システム内に設けられた各種センサや計測機器等によって計測された消費電力量や温度、湿度の計測結果が、計測時刻と相互に関連付けられた時系列データとして、空調システム内の記憶装置に一旦格納される。そして、空調システム内の記憶装置に格納された時系列データは、例えば通信ネットワークを介して相関分析装置１００に定期的に送信され、記憶部１０１に蓄積される。
【００３２】
図２に、記憶部１０１に記憶される時系列データの一例を示す。
同図に示されるように、記憶部１０１には、エネルギー関連データが複数の変数毎に計測時刻に対応して記憶されている。ここで、変数とは、エネルギー関連データに含まれるデータの種別を表すものであり、例えば、消費電力量、温度、湿度、冷温水の流量等である。なお、同図には、５つの変数が示されているが、その変数の個数に特に制限はない。
【００３３】
選択部１０２は、記憶部１０１に記憶された時系列データから分析対象のデータを選択する。具体的には、分析対象とする変数（種別）に係るデータを、所定の期間（１時間、１日、１週間、１ケ月間、および１年間等）分だけ選択する。例えば、１ケ月間の日々の消費電力量の相関関係を分析する場合、図２における変数１（消費電力量）の１ケ月分の時系列データを選択する。
【００３４】
類似度算出部１０３は、選択部１０２によって選択された時系列データを所定の時間単位毎のデータに分割し、分割した所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する。ここで、所定の時間単位とは、１時間、１日、１週間、１ケ月間、および１年間等である。例えば、図３に示すように、類似度算出部１０３は、選択部１０２によって選択された１ケ月間の変数１（消費電力量）のデータを日付毎に再配列し、再配列された変数１の一日分の時系列データを夫々一つのベクトルとみなして、２組の一日分の時系列データから成るベクトルの類似度を算出する。例えば、１月１日の時系列データから成るベクトルｙ１と１月２日の時系列データから成るベクトルｙ２との類似度、１月１日の時系列データから成るベクトルｙ１と１月３日の時系列データから成るベクトルｙ３との類似度、１月２日の時系列データから成るベクトルｙ２と１月３日の時系列データから成るベクトルｙ３との類似度、…等のように、すべての日付のペアについて、ベクトルの類似度を算出する。ここで、上記類似度は、２つのデータ同士の類似の度合を表す指標であり、例えばペアとなる２つのベクトルの内積の他、ユークリッド距離や相関係数等に基づいて算出される。
【００３５】
次に、類似度算出部１０３は、行と列として日付を対応付け、算出した類似度をペアの日付に対応付けて配列した類似度行列を生成する。例えば、図４に示されるように、類似度算出部１０３は、縦軸および横軸をともに時間軸とした２次元平面上に、全ての日付のペア毎に類似度を配列することにより、類似度行列を生成する。
【００３６】
分類部１０４は、類似度算出部１０３によって算出された類似度に基づいて、所定の時間単位毎のデータを複数のクラスタに分類する。例えば、図４に示されるように、１月１日および２日の消費電力量の類似度が高く、且つ１月３日および４日の消費電力の類似度が高い一方、１月１日および２日の消費電力量と１月３日および４日の消費電力量の類似度が低い場合には、１月１日および２日を含むクラスタと１月３日および４日を含むクラスタに分類し、クラスタ毎に類似度行列を生成する。
【００３７】
表示部１０５は、類似度算出部１０３によって算出された類似度に基づく所定の時間単位毎のデータ間の相関を、所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する。具体的には、所定の時間単位毎のデータ間の相関を、類似度算出部１０３によって算出された類似度に応じて色分けしてリカレンスプロットにより表示する。例えば、類似度行列を３階調以上の色に分けて表示する（例えばグレースケール表示やカラー表示）。表示部１０５は、例えば、液晶ディスプレイ等の表示装置と、上記表示装置に各種の情報させるための表示処理装置とから構成されている。なお、上記表示装置は、上記表示処理装置とともに相関分析装置１００の内部に設けても良いし、相関分析装置１００の外部に設けてもよい。
【００３８】
図５は、所定の時間単位毎のデータ間の類似度に基づく相関をリカレンスプロットによって表示した場合の表示例を示す図である。同図には、類似度算出部１０３によって算出された類似度行列を色の明暗によって表現した場合が示されている。なお、図５では、黒色に近づくほど類似度が高いことを示し、白色に近づくほど類似度が低くなることを示している。このように、時系列データ間の類似度に基づく相関をリカレンスプロットによって表示することにより、データの類似性の強さを可視化してユーザに提示することができる。
【００３９】
また、表示部１０５は、分類部１０４によって分類されたクラスタの何れかに属する所定の時間単位毎のデータ間の相関を類似度に基づいて表示する。例えば、ユーザからの指示等に応じて、所望のクラスタの類似度行列のみを選択してリカレンスプロットにより表示装置に表示させる。例えば、図６に示されるように、１月３日および４日を含むクラスタの類似度行列のみをリカレンスプロットにより表示させる。
【００４０】
≪相関分析装置１００の処理手順≫
次に、相関分析装置１００による処理手順について詳細に説明する。
図７は、相関分析装置１００による処理手順の一例を示す図である。
先ず、相関分析装置１００は、例えば、施設内の空調システムに設置された各種センサや計測機器によって計測された消費電力量や温度等のエネルギー関連データを時系列データとして通信ネットワークを介して受信し、記憶部１０１に記憶する（Ｓ１０１）。次に、相関分析装置１００は、選択部１０２によって、記憶部１０１に記憶された時系列データの中から分析対象のデータを選択する（Ｓ１０２）。例えば、システムの管理者等（ユーザ）が、キーボード等の外部入力装置（図示せず）を介して分析対象とする変数（例えば消費電力量）と期間（例えば１月１〜１月３１日）を指定すると、選択部１０２が指定された期間における指定された変数の時系列データを選択する。
【００４１】
次に、相関分析装置１００は、類似度算出部１０３により、ステップＳ１０２において選択された分析対象のデータを所定の時間単位毎のデータ（例えば、一日分の計測時刻毎の消費電力量の計測値）に分割し、分割した所定の時間単位毎のデータ間の類似度を算出する（Ｓ１０３）。類似度の具体的な算出方法は、上述のとおりである。
【００４２】
次に、相関分析装置１００は、類似度に応じた時系列データの分類の要否を判定する（Ｓ１０４）。例えば、相関分析装置１００に対して、ユーザから時系列データの分類の指示がない場合には、相関分析装置１００は、表示部１０４によって、ステップＳ１０３において算出された類似度に基づいて、所定の時間単位毎のデータ間の相関を、所定の時間単位のデータを横軸および縦軸の夫々に割り当てた二次元平面の対応する位置に表示する（Ｓ１０５）。一方、相関分析装置１００に対して、ユーザから時系列データの分類の指示があった場合には、相関分析装置１００は、分類部１０４によって、ステップＳ１０３において算出された類似度に基づいて所定の時間単位毎のデータを複数のクラスタに分類する（Ｓ１０６）。時系列データの具体的な分類方法は、上述のとおりである。その後、相関分析装置１００は、表示部１０４によって、所望のクラスタに属する所定の時間単位毎のデータ間の相関を上記二次元平面の対応する位置に表示する（Ｓ１０７）。クラスタの選択は、例えばユーザがキーボード等の外部入力装置を介して指示を入力することによって行われる。
【００４３】
≪リカレンスプロットによる類似度行列の表示≫
次に、表示部１０５によるリカレンスプロットについて具体例を用いて説明する。
図８は、消費電力量に関する類似度行列をリカレンスプロットにより表示した場合の表示例を示す図である。図８には、あるビルの空調システムにおける消費電力量の９月１日から１１月３０日までの計測値の類似度行列が示されている。同図において、縦軸および横軸はともに時間軸である。また、同図には、類似度が高いほど色が黒くなり、類似度が低いほど白くなるように類似度行列がプロットされている。
図８から理解されるように、空調システムが稼働している日（平日）と稼働していない日（休日）とが類似度の差異として明確に表れる。これにより、消費電力量のデータ群を、空調システムの稼働日と非稼働日の２つのクラスタに分類することが可能となる。
【００４４】
図９は、図８に示した類似度行列のうち類似度の高いデータのみを抽出してリカレンスプロットにより表示した場合の表示例を示す図である。同図には、図８に示した類似度行列のうち消費電力量が高い日、すなわち空調システムの稼働日のみが抽出されて表示されている。
【００４５】
図１０は、図９に示される空調システムの稼働日のうち類似度が高い２つの日の消費電力量を示す図であり、図１１は、図９に示される空調システムの稼働日のうち類似度が低い２つの日の消費電力量を示す図である。図１０および図１１において、縦軸は消費電力量を表し、横軸は計測時刻を表す。図１０において、参照符号５０１は９月１９日における一日の消費電力量の特性を表し、参照符号５０２は１０月１日における一日の消費電力量の特性を表している。また、図１１において、参照符号５０３は１１月１４日における一日の消費電力量の特性を表し、参照符号５０４は１０月９日における一日の消費電力量の特性を表している。
【００４６】
図１０に示されるように、９月１９日と１０月１日とは消費電力量の特性の差異が小さく、類似度が高いため、図９に示されるように９月１９日と１０月１日との組合せに対応するプロット９１０は、黒色に近い色になる。これに対し、図１１に示されるように１０月９日と１１月１４日とは消費電力量の特性の差異が大きく、類似度が低いため、図９に示されるように９月１９日と１０月１日との組合せに対応するプロット９１１は、白色に近い色になる。
【００４７】
図９乃至図１１から理解されるように、空調システムの稼働日であっても類似度の差異が明確に表れることから、稼働日における消費電力量のデータ群を更に複数のクラスタに分類することが可能となる。例えば、図９に示されるように、消費電力量のデータ群を、９月２日から１０月７日までのクラスタ９０１と、１０月８日から１０月１５日までのクラスタ９０２と、１０月１６日から１１月１５日までのクラスタ９０３と、１１月２２日から１１月２９日までのクラスタ９０４とに分けることができる。図９に示されるように、時間の経過とともにクラスタが変化することから、空調システムの運転モードが時間の経過とともに切り替わっていると推定することができる。例えば、図９の場合、クラスタ９０１は空調システムが冷房運転をしている期間であり、クラスタ９０２は空調システムが外気冷房運転をしている期間であり、クラスタ９０３は空調システムが暖房運転をしている期間であり、クラスタ９０４が暖房予熱運転をしている期間である、と推定することができる。
【００４８】
このように、空調システムの稼働日のみの類似度行列をリカレンスプロットによって表示することにより、空調システムの運用モードの切り替わり時期を推定することが容易となる。
【００４９】
以上、本実施の形態に係る相関分析装置１００によれば、複数のデータ間の相関関係を容易に把握することが可能となる。すなわち、相関分析装置１００によれば、蓄積したエネルギー関連情報のデータからデータ間の類似度を算出し、算出したデータ間の類似度をリカレンスプロットにより可視化するので、ユーザはデータ間の相関関係を容易に把握することができ、どのような運用モードで取得されたデータであるのか等を事後的に分析することが可能となる。例えば、上記の例のように、日々蓄積したエネルギー関連情報のデータから、空調システムの稼働／非稼働の違いや運転モードの違いを容易に把握することが可能となる。
【００５０】
更に、算出した類似度に応じてデータ群を分類し、分類したクラスタ毎の類似度行列をリカレンスプロットによって可視化することにより、より詳細なデータの分析が可能となる。例えば、上記の例のように、空調システムの稼働日のエネルギー関連情報のデータから、冷房運転や暖房運転等の空調システムの運転モードの切り替わり時期を特性することが更に容易となる。
【００５１】
≪相関分析装置１００を適用したシステム≫
次に、相関分析装置１００のシステムへの適用例について説明する。ここでは、ビルや工場等の施設のエネルギー管理システムに相関分析装置１００を組み込んだ場合を一例として説明する。
【００５２】
図１２は、本発明に係る相関分析装置１００を搭載したエネルギー管理システムの構成を示す図である。
図１２に示されるエネルギー管理システム１は、例えば複数の建物１２＿１〜１２＿ｎ（ｎは２以上整数）に設置された空調システム１２０のエネルギー消費量（消費電力や燃料の使用量等）が最小となるように、空調システム内の設備（熱源機器等）を制御するものである。
【００５３】
具体的に、エネルギー管理システム１は、制御対象の空調システム１２０が設置された建物１２＿１〜１２＿ｎと、管理サーバ１０と、管理サーバ１０と各建物１２＿１〜１２＿ｎの空調システムとを接続する通信ネットワーク１１とから構成されている。
【００５４】
管理サーバ１０は、夫々の空調システム１２０内に設定された各種センサや計測機器によって計測されたエネルギー関連データを通信ネットワーク１１を介して受信するとともに、受信したエネルギー関連情報を利用して各種のデータ分析を行い、分析結果に基づいて各空調システム内の設備の制御を行う。
【００５５】
管理サーバ１０が行う各種のデータ分析の一つとしてデータの相関分析があり、管理サーバ１０内に設けられた相関分析装置１００がデータの相関分析を行う。具体的には、相関分析装置１００は、通信ネットワーク１１を介して各建物１２＿１〜１２＿ｎ内の空調システム１２０から送信された、消費電力量や温度、湿度、冷温水の流量等の計測値を時系列データとして相関分析装置１００内の記憶部１０１に蓄積し、上述した手法により、蓄積した時系列データ間の類似度をリカレンスプロットによって表示する。相関分析装置１００による相関分析は、建物１２＿１〜１２＿ｎ毎に行ってもよいし、各建物１２＿１〜１２＿ｎの時系列データを用いてシステム全体の相関分析を行ってもよい。
【００５６】
以上のように、本実施の形態に係る相関分析装置１００をエネルギー管理システムに適用することにより、エネルギー管理システムの管理者が個々の建物における空調システムの詳細な運用モードを把握することが困難な場合であっても、個々の建物１２＿１〜１２＿ｎにおいて計測されたエネルギー関連情報から各空調システムの運用モードを事後的に推定することが容易となる。
【００５７】
以上、本発明者らによってなされた発明を実施の形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。
【００５８】
例えば、上記実施の形態において、リカレンスプロットにより類似度を色の明暗によって表示する方法を例示したが、これに限られず、類似度を複数の色によって表示（カラー表示）することも可能である。これによれば、時系列データ間の類似度を更に明確に表現することが可能となり、より精度の高い分析が可能となる。
また、類似度の大きさを判定する閾値を一つ設定し、その閾値よりも類似度が大きいか否かによって２値（白黒）で類似度行列を表示することも可能である。例えば、図１３に示すように、類似度が所定の閾値よりも高い場合に黒色とし、類似度が所定の閾値よりも低い場合に白色として表示する。これによれば、例えば空調システムの稼働日と非稼働日の違い等のように、大まかな判別が可能となる。
【００５９】
上記実施の形態において、類似度算出部１０３が、一日分の計測時刻毎の消費電力量の計測値を一つのベクトルとし、日付毎にそのベクトルの類似度を算出する場合（図３および図４を参照）を例示したが、これに限られず、ベクトル化の対象となる時系列データは種々変更可能である。例えば、図１４に示すように、一日の特定の時刻に計測された消費電力量、温度、および湿度等の各種変数に係るデータをベクトルｙ１１〜ｙ１４とし、日付毎にそれらのペアのベクトルの類似度を算出することも可能である。
【００６０】
また、相関分析装置１００を適用するエネルギー管理システムが複数の建物１２＿１〜１２＿ｎを管理する場合を例示したが、管理する建物が一つであってもよい。また、相関分析装置１００を適用するエネルギー管理システムは、ＢＥＭＳに限られず、ＨＥＭＳ等のその他のシステムに適用することも可能であることは言うまでもない。
【００６１】
また、相関分析装置１００に蓄積されるエネルギー関連データとして、空調システムの消費電力量や温度等を例示したが、これに限られず、例えば照明設備の消費電力量等も含んでもよい。
【００６２】
また、上記実施の形態において、相関分析装置１００をエネルギー管理システムに適用する場合を例示したが、これに限定されず、蓄積したデータ間の相関関係の分析を行うシステムであれば、種々のシステムに適用することができる。
【符号の説明】
【００６３】
１００…相関分析装置、１０１…記憶部、１０２…選択部、１０３…類似度算出部、１０４…分類部、１０５…表示部、１…エネルギー管理システム、１０…管理サーバ、１１…通信ネットワーク、１２＿１〜１２＿ｎ…建物、１２０…空調システム。
【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】
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【図６】
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【図７】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図８】
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【図９】
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