(57)【要約】【課題】前もってエネルギー削減運転を実施することなく、より高い予測精度でエネルギー削減量を予測する技術を提供することで、エネルギー削減運転の初回実施をビル管理者と削減運転サービス提供者が合意する際に、ビル管理者側の納得性を高める。【解決手段】暫定削減量算出部１７Ａが、シミュレーションモデルに基づいて、通常運転時からエネルギー削減運転時へ切り替えた際に得られる暫定削減量ＥＰを算出し、調整係数算出部１７Ｂが、通常運転時におけるシミュレーションモデルとデータモデルとから求めたエネルギー需要量を比較して調整係数αを算出し、予測削減量算出部１７Ｃが、調整係数αにより暫定削減量ＥＰを調整することにより通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られる予測削減量Ｅを算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量を算出するエネルギー削減量予測装置で用いられるエネルギー削減量予測方法であって、
シミュレーション演算部が、入力された運転条件に基づいて前記設備の動作をシミュレーションすることにより当該運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するシミュレーションモデルを用いて、前記通常運転時に必要となるエネルギーを示す第１の需要量と、前記エネルギー削減運転時に必要となるエネルギーを示す第２の需要量とを算出するシミュレーション演算ステップと、
データモデル演算部が、前記設備における過去の運転から得られた履歴データに基づいて入力された運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するデータモデルを用いて、前記通常運転時に必要となるエネルギーを示す第３の需要量を算出するデータモデル演算ステップと、
暫定削減量算出部が、前記第１の需要量から前記第２の需要量を減算することにより、前記シミュレーションモデルに基づく暫定削減量を算出する暫定削減量算出ステップと、
調整係数算出部が、前記第１の需要量と前記第３の需要量と比較することにより、当該第１の需要量を当該第３の需要量に調整するための調整係数を算出する調整係数算出ステップと、
予測削減量算出部が、前記調整係数により前記暫定削減量を調整することにより前記通常運転から前記エネルギー削減運転に切り替えた際に得られる前記予測削減量を算出する予測削減量算出ステップと
を備えることを特徴とするエネルギー削減量予測方法。
【請求項２】
請求項１に記載のエネルギー削減量予測方法において、
前記調整係数は、前記第３の需要量を前記第１の需要量で除算した値からなることを特徴とするエネルギー削減量予測方法。
【請求項３】
設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量を算出するエネルギー削減量予測装置であって、
入力された運転条件に基づいて前記設備の動作をシミュレーションすることにより当該運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するシミュレーションモデルを用いて、前記通常運転時に必要となるエネルギーを示す第１の需要量と、前記エネルギー削減運転時に必要となるエネルギーを示す第２の需要量とを算出するシミュレーション演算部と、
前記設備における過去の運転から得られた履歴データに基づいて入力された運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するデータモデルを用いて、前記通常運転時に必要となるエネルギーを示す第３の需要量を算出するデータモデル演算部と、
前記第１の需要量から前記第２の需要量を減算することにより、前記シミュレーションモデルに基づく暫定削減量を算出する暫定削減量算出部と、
前記第１の需要量と前記第３の需要量と比較することにより、当該第１の需要量を当該第３の需要量に調整するための調整係数を算出する調整係数算出部と、
前記調整係数により前記暫定削減量を調整することにより前記通常運転から前記エネルギー削減運転に切り替えた際に得られる前記予測削減量を算出する予測削減量算出部と
を備えることを特徴とするエネルギー削減量予測装置。
【請求項４】
請求項３に記載のエネルギー削減量予測装置において、
前記調整係数は、前記第３の需要量を前記第１の需要量で除算した値からなることを特徴とするエネルギー削減量予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需要家サイドの設備で実施するエネルギー削減運転により削減されるエネルギー削減量を予測するエネルギー削減量予測技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本国内で全国的に電力不足が懸念される中、エネルギーの供給サイドの取り組みだけでなく、需要家サイドでのエネルギー削減の取り組みの重要度が増している。特に、これまで精力的に進められてきた省エネルギーの取り組みに加え、需給が逼迫する必要時のみエネルギー削減を実施するデマンドレスポンス（ＤＲ：Demand Response）の仕組みが注目されている。
【０００３】
電気、ガス、熱量などのエネルギーを消費する需要家サイドでは、自己の設備において、ＤＲのようなエネルギー削減運転を実施するにあたり、エネルギー削減運転による削減効果を適切に評価して、削減運転実施の是非を判断する必要がある。このとき一般的には、削減運転を提案するのは削減運転サービス提供者であり、削減運転の実施を決定するのはビル管理者であり、異なる企業間でのビジネスの受発注関係になる。したがって、削減運転の実施をビル管理者と削減運転サービス提供者が合意する際、削減効果の予測値の提示により、特にビル管理者側の納得性を高める必要がある。このため、エネルギー削減運転により削減されるエネルギー削減量を予測するエネルギー削減量予測技術が求められている。
【０００４】
従来、エネルギー需要量を予測する技術として、予測対象に影響を与える要因が急変した場合でも予測できるように、エネルギー需要データと入力因子データの実績値から、複数の異なる予測処理手順の算出結果のうち、少なくともいずれか１つを用いてエネルギー需要の予測値を算出するための予測モデルを構築し、複数の予測処理手順に基づいてそれぞれの予測処理を実行し、予測モデルを用いて複数の予測処理手順によって算出されたそれぞれの予測値のうちの１つを選択して出力する技術が提案されている（例えば、特許文献１など参照）。
【０００５】
また、エネルギー需要量を予測する他の技術として、画像センサによって取得された画像データに基づき、予測対象エリアの人間情報と環境情報のうち少なくとも一方を含む解析データを生成し、この解析データと過去データを用いて生成されたエネルギー需要予測モデルとに基づいて、エネルギー需要予測を実行する技術が提案されている（例えば、特許文献２など参照）。
したがって、このようなエネルギー需要量予測技術を用いて、エネルギー削減運転の実施前後におけるエネルギー需要量を予測して、その差分を求めることにより、エネルギー削減量を得ることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−１９４７００号公報
【特許文献２】特開２０１１−１６５１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
このような従来技術では、過去に得られた履歴データから作成したデータモデルを用いて、エネルギー需要を予測している。しかしながら、この手法により新たなエネルギー削減運転から得られるエネルギー削減量を予測する場合、当該エネルギー削減運転を過去に実施した経験がないため、当該エネルギー削減運転実施の初回の予測値を提示できない。またエネルギー削減運転は、人間の意志により実行する運転状況である。このため、過去に得られた履歴データから作成したデータモデルからは、エネルギー削減運転実施の初回の予測値を提示できず、ビル管理者と削減運転サービス提供者との合意が得られ難い削減運転未実施状態が続いてしまう、すなわち原理的には削減運転が実現できないという問題点があった。
【０００８】
また、データモデルによりエネルギー削減量を予測するために、少なくとも１日は仮にエネルギー削減運転を実施し、データモデルに蓄積する履歴データを取得することも考えられる。しかしながら、エネルギー削減運転を実施するためには、設備の設定変更だけではなく設備を用いた通常業務において多くの作業負担が発生する。また、多くの場合、複数種のエネルギー削減運転を比較検討するため、これらエネルギー削減運転をそれぞれ実施することになる。したがって、仮にエネルギー削減運転を実施して履歴データを得る方法は現実的でない。
【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、前もってエネルギー削減運転を実施することなく、より高い予測精度でエネルギー削減量を予測する技術を提供することで、エネルギー削減運転の初回実施をビル管理者と削減運転サービス提供者が合意する際に、ビル管理者側の納得性を高め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、本発明にかかるエネルギー削減量予測方法は、設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量を算出するエネルギー削減量予測装置で用いられるエネルギー削減量予測方法であって、シミュレーション演算部が、入力された運転条件に基づいて前記設備の動作をシミュレーションすることにより当該運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するシミュレーションモデルを用いて、前記通常運転時に必要となるエネルギーを示す第１の需要量と、前記エネルギー削減運転時に必要となるエネルギーを示す第２の需要量とを算出するシミュレーション演算ステップと、データモデル演算部が、前記設備における過去の運転から得られた履歴データに基づいて入力された運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するデータモデルを用いて、前記通常運転時に必要となるエネルギーを示す第３の需要量を算出するデータモデル演算ステップと、暫定削減量算出部が、前記第１の需要量から前記第２の需要量を減算することにより、前記シミュレーションモデルに基づく暫定削減量を算出する暫定削減量算出ステップと、調整係数算出部が、前記第１の需要量と前記第３の需要量と比較することにより、当該第１の需要量を当該第３の需要量に調整するための調整係数を算出する調整係数算出ステップと、予測削減量算出部が、前記調整係数により前記暫定削減量を調整することにより前記通常運転から前記エネルギー削減運転に切り替えた際に得られる前記予測削減量を算出する予測削減量算出ステップとを備えている。
【００１１】
また、本発明にかかる上記エネルギー削減量予測方法の一構成例は、前記調整係数が、前記第３の需要量を前記第１の需要量で除算した値からなるものである。
【００１２】
また、本発明にかかるエネルギー削減量予測装置は、設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量を算出するエネルギー削減量予測装置であって、入力された運転条件に基づいて前記設備の動作をシミュレーションすることにより当該運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するシミュレーションモデルを用いて、前記通常運転時に必要となるエネルギーを示す第１の需要量と、前記エネルギー削減運転時に必要となるエネルギーを示す第２の需要量とを算出するシミュレーション演算部と、前記設備における過去の運転から得られた履歴データに基づいて入力された運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するデータモデルを用いて、前記通常運転時に必要となるエネルギーを示す第３の需要量を算出するデータモデル演算部と、前記第１の需要量から前記第２の需要量を減算することにより、前記シミュレーションモデルに基づく暫定削減量を算出する暫定削減量算出部と、前記第１の需要量と前記第３の需要量と比較することにより、当該第１の需要量を当該第３の需要量に調整するための調整係数を算出する調整係数算出部と、前記調整係数により前記暫定削減量を調整することにより前記通常運転から前記エネルギー削減運転に切り替えた際に得られる前記予測削減量を算出する予測削減量算出部とを備えている。
【００１３】
また、本発明にかかる上記エネルギー削減量予測装置の一構成例は、前記調整係数が、前記第３の需要量を前記第１の需要量で除算した値からなるものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、電気、ガス、熱量などのエネルギーを消費する需要家サイドの設備において、過去に実施した経験がなく、データモデルにおいて特異日に相当するエネルギー削減運転であっても、シミュレーションモデルで予測した暫定削減量から、データモデルで予測した場合とほぼ同等の予測削減量を得ることができる。
したがって、前もってエネルギー削減運転を実施することなく、シミュレーションモデルだけで予測した際のエネルギー削減量と比較して、より高い予測精度でエネルギー削減量を予測する技術を提供することで、エネルギー削減運転の初回実施をビル管理者と削減運転サービス提供者が合意する際に、ビル管理者側の納得性を高めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】エネルギー削減量予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】エネルギー削減量予測処理を示すフローチャートである。
【図３】エネルギー削減量予測処理を示すフロー図である。
【図４】通常運転需要量ＥＢＳと削減運転需要量ＥＲＳとを示すグラフである。
【図５】暫定削減量ＥＰを示すグラフである。
【図６】通常運転需要量ＥＢＳと通常運転需要量ＥＢＤとを示すグラフである。
【図７】暫定削減量ＥＰと予測削減量Ｅとを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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。
［エネルギー削減量予測装置］
まず、図１を参照して、本発明の一実施の形態にかかるエネルギー削減量予測装置１０について説明する。図１は、エネルギー削減量予測装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】
このエネルギー削減量予測装置１０は、全体として、サーバ装置やパーソナルコンピュータなどの情報処理装置からなり、電気、ガス、熱量などのエネルギーを消費する需要家サイドにおいて、設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量を算出する機能を有している。
【００１８】
エネルギー削減量予測装置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、データ取得部１５、需要量予測部１６、および削減量予測部１７が設けられている。
【００１９】
通信Ｉ／Ｆ部１１は、通信回線を介して接続された外部装置（図示せず）とデータ通信を行うことにより、エネルギー削減量の予測に用いる運転条件や環境データ、算出したエネルギー予測削減量などの各種データをやり取りする機能を有している。
操作入力部１２は、キーボード、マウス、タッチパネルなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出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、操作メニューや、運転条件、環境データ、エネルギー予測削減量などの各種データを、画面表示する機能を有している。
【００２０】
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、エネルギー予測削減量の算出処理に用いる運転条件、環境データ、エネルギー予測削減量などの各種データや、プログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。
プログラム１４Ｐは、ＣＰＵ（図示せず）で実行されることにより、データ取得部１５、需要量予測部１６、および削減量予測部１７を実現するためのプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部１１を介して外部装置や記録媒体から記憶部１４へ予め格納されている。
【００２１】
データ取得部１５は、通信Ｉ／Ｆ部１１や操作入力部１２を介してエネルギー予測削減量の算出処理に用いる運転条件や環境データなどの予測条件データを取得する機能を有している。
このデータ取得部１５には、主な処理部として、通常運転条件取得部１５Ａ、削減運転条件取得部１５Ｂ、および環境データ取得部１５Ｃから設けられている。
【００２２】
通常運転条件取得部１５Ａは、設備を通常運転するための運転条件を示す通常運転条件データを取得する機能を有している。
削減運転条件取得部１５Ｂは、設備をエネルギー削減運転するための運転条件を示す削減運転条件データを取得する機能を有している。
環境データ取得部１５Ｃは、設備の動作に影響を与える環境の状態を示す環境データを取得する機能を有している。
【００２３】
通常運転条件データおよび削減運転条件データとしては、熱源設備、空調設備、および照明設備等の、エネルギーを消費するビル設備の起動/停止や設定値の時刻毎の変化を示す設備稼働スケジュールがある。また、環境データとしては、外部の温度、湿度、大気圧、風向・風速、日射量、照度、雲量等の時刻毎の変化を示すデータ、ビル全体、フロア毎、またはゾーン毎の在席人数やIT機器等の内部負荷の時刻毎の変化を示すデータ、および各種イベント実行の有無を示すデータ等がある。ここで、環境データには、気象予報等による予測データを使用する場合もある。
【００２４】
需要量予測部１６は、データ取得部１５で取得された運転条件および環境データに基づいて、それぞれの運転条件で運転した場合に、設備で必要となるエネルギー需要量を算出する機能を有している。
この需要量予測部１６には、主な処理部として、シミュレーション演算部１６Ａおよびデータモデル演算部１６Ｂが設けられている。
【００２５】
シミュレーション演算部１６Ａは、入力された運転条件に基づいて設備の動作をシミュレーションすることにより当該運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するシミュレーションモデルを用いて、当該運転条件で設備を運転した際に必要となるエネルギーを示す需要量を算出する機能を有している。
【００２６】
より具体的には、シミュレーション演算部１６Ａは、通常運転条件取得部１５Ａで取得した通常運転条件と環境データ取得部１５Ｃで取得した環境データとに基づいて、シミュレーションモデルを用いることにより、設備を通常運転した際に必要となるエネルギーを示す通常運転需要量ＥＢＳ（第１の需要量）を算出する機能と、削減運転条件取得部１５Ｂで取得した削減運転条件と環境データ取得部１５Ｃで取得した環境データとに基づいて、シミュレーションモデルを用いることにより、設備を削減運転した際に必要となるエネルギーを示す削減運転需要量ＥＲＳ（第２の需要量）を算出する機能とを有している。
【００２７】
データモデル演算部１６Ｂは、設備における過去の運転から得られた履歴データに基づいて入力された運転条件における当該設備でのエネルギー需要量を導出するデータモデルを用いて、当該運転条件で設備を運転した際に必要となるエネルギーを示す需要量を算出する機能を有している。
より具体的には、データモデル演算部１６Ｂは、通常運転条件取得部１５Ａで取得した通常運転条件と環境データ取得部１５Ｃで取得した環境データとに基づいて、データモデルを用いることにより、設備を通常運転した際に必要となるエネルギーを示す通常運転需要量ＥＢＤ（第３の需要量）を算出する機能を有している。
【００２８】
シュミレーションモデルの具体例としては、例えば、米国エネルギー省が公開しているＥｎｅｒｇｙＰｌｕｓ（http://apps1.eere.energy.gov/buildings/energyplus/）のような公知のエネルギーシミュレータを使用すればよい。シミュレーション結果を定量的に合わせ混むには、多大な調整労力を必要とするが、ここでは、簡易な設定により定性的な挙動のみ表現できればよい。
データモデルの具体例としては、例えばＴＣＢＭ（Topological Case-Based Modeling：http://www.azbil.com/jp/product/ias/sp/sp_forest.html）などの公知の事例ベース推論モデルを用いればよい。
【００２９】
削減量予測部１７は、需要量予測部１６で算出した通常運転需要量ＥＢＳ、削減運転需要量ＥＲＳ、および通常運転需要量ＥＢＤに基づいて、設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量Ｅを算出する機能を有している。
この削減量予測部１７には、主な処理部として、暫定削減量算出部１７Ａ、調整係数算出部１７Ｂ、および予測削減量算出部１７Ｃが設けられている。
【００３０】
暫定削減量算出部１７Ａは、シミュレーション演算部１６Ａで算出した通常運転需要量ＥＢＳからシミュレーション演算部１６Ａで算出した削減運転需要量ＥＲＳを減算することにより、シミュレーションモデルに基づく暫定削減量ＥＰを算出する機能を有している。
調整係数算出部１７Ｂは、シミュレーション演算部１６Ａで算出した通常運転需要量ＥＢＳとデータモデル演算部１６Ｂで算出した通常運転需要量ＥＢＤと比較することにより、通常運転需要量ＥＢＳを通常運転需要量ＥＢＤに調整するための調整係数αを算出する機能を有している。
【００３１】
調整係数αの具体例としては、通常運転需要量ＥＢＳと通常運転需要量ＥＢＤとの比が考えられる。これは、通常運転需要量ＥＢＳと通常運転需要量ＥＢＤとの相関性が高いからである。比の求め方については、例えば、通常運転１日分における通常運転需要量ＥＢＳの最大値と通常運転需要量ＥＢＤの最大値の比を求める手法があるが、最大値のほか、平均値や中央値など他の統計手法を用いて求めた、通常運転需要量ＥＢＳと通常運転需要量ＥＢＤの代表値の比であればよい。また、午前、午後、夜間等の時間帯毎にそれぞれ代表値の比を決めてもよい。
【００３２】
予測削減量算出部１７Ｃは、調整係数算出部１７Ｂで算出した調整係数αにより、暫定削減量算出部１７Ａで算出した暫定削減量ＥＰを調整することにより、設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量Ｅを算出する機能を有している。
【００３３】
［本実施の形態の動作］
次に、図２および図３を参照して、本実施の形態にかかるエネルギー削減量予測装置１０の動作について説明する。図２は、エネルギー削減量予測処理を示すフローチャートである。図３は、エネルギー削減量予測処理を示すフロー図である。
【００３４】
まず、データ取得部１５は、通信Ｉ／Ｆ部１１や操作入力部１２を介してエネルギー予測削減量の算出処理に用いる運転条件や環境データなどの予測条件データを取得する（ステップ１００）。これにより、通常運転条件取得部１５Ａ、削減運転条件取得部１５Ｂ、および環境データ取得部１５Ｃにより、通常運転条件２１Ａ、削減運転条件２１Ｂ、環境データ２１Ｃが取得され、記憶部１４に保存される。
【００３５】
次に、需要量予測部１６は、記憶部１４の通常運転条件２１Ａ、削減運転条件２１Ｂ、環境データ２１Ｃに基づいて、通常運転条件および削減運転条件で運転した場合に、設備で必要となるエネルギー需要量を算出する（ステップ１０１−１０３）。
【００３６】
具体的には、まず、シミュレーション演算部１６Ａが、通常運転条件２１Ａと環境データ２１Ｃとに基づいて、シミュレーションモデルを用いることにより、設備を通常運転した際に必要となるエネルギーを示す通常運転需要量ＥＢＳ（２２Ａ）を算出する（ステップ１０１）。
【００３７】
この後、シミュレーション演算部１６Ａが、削減運転条件２１Ｂと環境データ２１Ｃとに基づいて、シミュレーションモデルを用いることにより、設備を削減運転した際に必要となるエネルギーを示す削減運転需要量ＥＲＳ（２２Ｂ）を算出する（ステップ１０２）。
一方、データモデル演算部１６Ｂは、通常運転条件２１Ａと環境データ２１Ｃとに基づいて、データモデルを用いることにより、設備を通常運転した際に必要となるエネルギーを示す通常運転需要量ＥＢＤ（２２Ｃ）を算出する（ステップ１０３）。
【００３８】
続いて、削減量予測部１７は、需要量予測部１６で算出した通常運転需要量ＥＢＳ（２２Ａ）、削減運転需要量ＥＲＳ（２２Ｂ）、および通常運転需要量ＥＢＤ（２２Ｃ）に基づいて、設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量Ｅ（２４）を算出する（ステップ１０４−１０６）。
【００３９】
具体的には、まず、暫定削減量算出部１７Ａが、通常運転需要量ＥＢＳ（２２Ａ）から削減運転需要量ＥＲＳ（２２Ｂ）を減算することにより、シミュレーションモデルに基づく暫定削減量ＥＰ（２３Ａ）を算出する（ステップ１０４）。
一方、調整係数算出部１７Ｂは、通常運転需要量ＥＢＳ（２２Ａ）と通常運転需要量ＥＢＤ（２２Ｃ）と比較することにより、通常運転需要量ＥＢＳ（２２Ａ）を通常運転需要量ＥＢＤ（２２Ｃ）に調整するための調整係数α（２３Ｂ）を算出する（ステップ１０５）。
【００４０】
この後、予測削減量算出部１７Ｃが、調整係数α（２３Ｂ）を暫定削減量ＥＰ（２３Ａ）に乗算して暫定削減量ＥＰ（２３Ａ）を調整することにより、設備の運転状態を通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られるエネルギーの予測削減量Ｅ（２４）を算出する（ステップ１０６）。
【００４１】
図４は、通常運転需要量ＥＢＳと削減運転需要量ＥＲＳとを示すグラフである。ここでは、通常運転を実施した１日分の通常運転需要量ＥＢＳの時刻変化が実線グラフで示されており、エネルギー削減運転を実施した１日分の削減運転需要量ＥＲＳの時刻変化が破線グラフで示されている。
図５は、暫定削減量ＥＰを示すグラフである。ここでは、暫定削減量ＥＰの時刻変化が実線グラフで示されており、図４の通常運転需要量ＥＢＳと削減運転需要量ＥＲＳとの差分に相当していることが分かる。
【００４２】
図６は、通常運転需要量ＥＢＳと通常運転需要量ＥＢＤとを示すグラフである。ここでは、通常運転を実施した１日分について、シミュレーションモデルから予測した通常運転需要量ＥＢＳの時刻変化が実線グラフで示されており、データモデルから予測した通常運転需要量ＥＢＤの時刻変化が破線グラフで示されている。
図６から分かるように、通常運転需要量ＥＢＳと通常運転需要量ＥＢＤとは、高い相関性を有しており、両者間の比を求めることにより、シミュレーションモデルで予測したエネルギー削減量、すなわち暫定削減量ＥＰを、データモデルで予測したエネルギー削減量、すなわち所望の予測削減量Ｅに調整（補正）することができる。
【００４３】
図７は、暫定削減量ＥＰと予測削減量Ｅとを示すグラフである。ここでは、シミュレーションモデルから予測した暫定削減量ＥＰが破線グラフで示されており、これを調整係数αで調整して得られた予測削減量Ｅが実線グラフで示されている。これにより、シミュレーションモデルで予測したエネルギー削減量である暫定削減量ＥＰから、エネルギー削減運転というデータモデルの履歴データにはない運転状態におけるエネルギー削減量である予測削減量Ｅを、データモデルで予測した場合とほぼ同様に、高い精度で予測することができる。
【００４４】
［本実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、暫定削減量算出部１７Ａが、シミュレーションモデルに基づいて、通常運転時からエネルギー削減運転時へ切り替えた際に得られる暫定削減量ＥＰを算出し、調整係数算出部１７Ｂが、通常運転時におけるシミュレーションモデルとデータモデルとから求めたエネルギー需要量を比較して調整係数αを算出し、予測削減量算出部１７Ｃが、調整係数αにより暫定削減量ＥＰを調整することにより通常運転からエネルギー削減運転に切り替えた際に得られる予測削減量Ｅを算出するようにしたものである。
【００４５】
これにより、電気、ガス、熱量などのエネルギーを消費する需要家サイドの設備において、過去に実施した経験がなく、データモデルにおいて特異日に相当するエネルギー削減運転であっても、シミュレーションモデルで予測した暫定削減量ＥＰから、データモデルで予測した場合とほぼ同等の予測削減量Ｅを得ることができる。
したがって、前もってエネルギー削減運転を実施することなく、シミュレーションモデルだけで予測した際のエネルギー削減量と比較して、より高い予測精度でエネルギー削減量を予測する技術を提供することで、エネルギー削減運転の初回実施をビル管理者と削減運転サービス提供者が合意する際に、ビル管理者側の納得性を高めることが可能となる。
【００４６】
［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。
【符号の説明】
【００４７】
１０…エネルギー削減量予測装置、１１…通信Ｉ／Ｆ部、１２…操作入力部、１３…画面表示部、１４…記憶部、１４Ｐ…プログラム、１５…データ取得部、１５Ａ…通常運転条件取得部、１５Ｂ…削減運転条件取得部、１５Ｃ…環境データ取得部、１６…需要量予測部、１６Ａ…シミュレーション演算部、１６Ｂ…データモデル演算部、１７…削減量予測部、１７Ａ…暫定削減量算出部、１７Ｂ…調整係数算出部、１７Ｃ…予測削減量算出部、２１Ａ…通常運転条件、２１Ｂ…削減運転条件、２１Ｃ…環境データ、２２Ａ…通常運転需要量（ＥＢＳ）、２２Ｂ…削減運転需要量（ＥＲＳ）、２２Ｃ…通常運転需要量（ＥＢＤ）、２３Ａ…暫定削減量（ＥＰ）、２３Ｂ…調整係数（α）、２４…予測削減量（Ｅ）。
【図１】
2015064816.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2015064816.tif 000007
【図６】
2015064816.tif 000008
【図７】
2015064816.tif 000009