(57)【要約】  蓄積された電力計測量のデータに基づいて１日より短い所定時間毎に演算された単位時間毎の複数のデマンド電力のデータを各日毎にデータ格納エリア（４）に蓄積し、これら各日毎に前記データ格納エリアに蓄積された複数のデマンド電力のデータから各日の１日における最大デマンド電力である日最大デマンド電力を各日毎にデータ格納エリアから抽出し、これら各日毎に抽出した日最大デマンド電力に基づいてデータ処理部（５）で稼働日および非稼働日を判定することにより、平日、休日、非稼働日などの曜日特性の人的判別、入力をしなくても、電力の使用状態から自動的に稼働日か非稼働日かが判別される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力計測量をデータとして蓄積し、この蓄積された電力計測量のデータに基づいて稼働日および非稼働日を判定する省エネルギー管理システムにおいて、
前記蓄積された電力計測量のデータに基づいて１日より短い所定時間毎に演算された単位時間毎の複数のデマンド電力のデータを各日毎にデータ格納エリアに蓄積し、
これら各日毎に前記データ格納エリアに蓄積された複数のデマンド電力のデータから各日の１日における最大デマンド電力である日最大デマンド電力を各日毎に前記データ格納エリアから抽出し、これら各日毎に抽出した日最大デマンド電力に基づいてデータ処理部で稼働日および非稼働日を判定する
ことを特徴とする省エネルギー管理システム。
【請求項２】
請求項１に記載の省エネルギー管理システムにおいて、
１日より長い所定期間における前記日最大デマンド電力の最小値と前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最大値との平均値を演算し、
前記所定期間における各日の日最大デマンド電力が、前記平均値より、前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最小値に近い場合は非稼働日と判定し、
前記所定期間における各日の日最大デマンド電力が、前記平均値より、前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最大値に近い場合は稼働日と判定し、
前記所定期間における各日の日最大デマンド電力が、前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最大値および前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最小値より、前記平均値に近い場合は一部稼働日と判定する
ことを特徴とする省エネルギー管理システム。
【請求項３】
請求項２に記載の省エネルギー管理システムにおいて、前記所定時間が１時間以内の分単位の時間であり、前記所定期間が一か月以上の期間であることを特徴とする省エネルギー管理システム。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか一つに記載の省エネルギー管理システムにおいて、所定時間毎に演算された単位時間毎の複数のデマンド電力を、時間的前後のデマンド電力の比較により大きい方のデマンド電力に更新することで日最大デマンド電力が前記データ格納エリア蓄積されることを特徴とする省エネルギー管理システム。
【請求項５】
請求項１に記載の省エネルギー管理システムにおいて、前記所定期間における各日の日最大デマンド電力が表示機能部に表示されることを特徴とする省エネルギー管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、過去のデマンド電力の情報から計測対象のサイトが稼働日か非稼働日かを自動で判別する省エネルギー管理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の省エネルギー管理システムは、電気機器の消費電力量を測定する電力計測センサと、電力計測センサから、測定された測定データを無線や有線などのネットワークを介して受信し、サーバに転送する電力管理端末と、電力管理端末とネットワークにより接続され、測定データを保持するサーバと、サーバとネットワークにより接続され、サーバから電力管理情報に関する画面データを受信し、電力管理情報に関する画面を表示するクラ
イアント端末と、を有している。そして、サーバは、電力の使用実績、カレンダー情報、電気代、または、他のサービス情報などの電力に関する情報に基づいて分析を行っていた（例えば、特許文献１参照）。
また、カレンダー情報は、曜日設定機能により、ユーザーに合わせて、平日、休日、非稼働日などの曜日特性を入力設定していた（例えば、特許文献２参照）。【０００３】
【特許文献１】ＷＯ２０１３／１２４９９３号公報
【特許文献２】特開２０１１−１３９５４号公報（段落００２３〜００２４）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の省エネルギー管理システムでは、サーバに平日、休日、非稼働日などの曜日特性を入力設定する必要があるが、工場等においては、工場の生産計画の関係により、平日が非稼働日になったり、休日が稼働日になったりするため、その都度、稼働日か非稼働日かを入力設定する必要があり、手間がかかるという問題があった。【０００５】
この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、平日、休日、非稼働日などの曜日特性を手動で入力設定しなくても、電力の使用状態から自動的に稼働日か非稼働日かを判別するようにした省エネルギー管理システムを得ることを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る省エネルギー管理システムは、電力計測量をデータとして蓄積し、この蓄積された電力計測量のデータに基づいて稼働日および非稼働日を判定する省エネルギー管理システムにおいて、前記蓄積された電力計測量のデータに基づいて１日より短い所定時間毎に演算された単位時間毎の複数のデマンド電力のデータを各日毎にデータ格納エリアに蓄積し、これら各日毎に前記データ格納エリアに蓄積された複数のデマンド電力のデータから各日の１日における最大デマンド電力である日最大デマンド電力を各日毎に前記データ格納エリアから抽出し、これら各日毎に抽出した日最大デマンド電力に基づいてデータ処理部で稼働日および非稼働日を判定するものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明は、各日毎に抽出した日最大デマンド電力に基づいてデータ処理部で稼働日および非稼働日を判定するので、平日、休日、非稼働日などの曜日特性の人的判別、入力をしなくても、電力の使用状態から自動的に稼働日か非稼働日かが判別され、省エネルギー管理システムで省エネルギー管理する場合、省エネルギー管理対象である工場、ほかの稼働状況に自動的に対応した省エネルギー管理が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１における省エネルギー管理システムの一例を示すブロック図である。
【図２】図１に示す日最大デマンド電力抽出部の処理を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す最大最小抽出部の処理を示すフローチャートである。
【図４】図１に示す稼働／非稼働判定部の処理を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１における日最大デマンド電力のトレンドの一例を示す図である。
【図５Ａ】図５から実際には表示されない図示を除いた表示例を示す図である。
【図５Ｂ】稼働日／非稼働日の判定処理を行った後の稼働日のみを表示した図である。
【図５Ｃ】稼働日／非稼働日の判定処理を行った後の非稼働日のみを表示した図である。
【図５Ｄ】稼働日／非稼働日の判定処理を行った後の一部稼働日のみを表示した図である。
【図６】従来の電力量管理の概念を示す図で、所定期間（一か月）における過去の各日の使用電力量の日量および所定期間の使用電力量のトレンド（使用電力量の累積値）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
以下、この発明の実施の形態１を、図１，２，３，４，５によって説明する。
図１は、ＣＰＵ、記憶装置、入出力制御装置を備えたコンピュータシステムである省エネルギー管理システム１００を、機能の観点でブロック図化して一例として示す図で、機能ブロックの単位で、データ収集部１、SRAM２、データロギング部３、データ格納エリア４、データ処理部５、表示機能部６を有している。
【００１０】
データ収集部１は、端末情報設定部５ｄからの設定に従って、計測端末７、８が計測した各種計測データ（電力、電力量、電流、電圧等）を定期的（例えば、１０秒ごと）に収集し、収集したデータをSRAM２に書き込む機能を有している。
【００１１】
データロギング部３は、SRAM２に書き込まれた計測データを定期的にロギングし、例えば、５分毎にデータ格納エリア４のロギングデータ４ａ部に計測データを格納する。その際、毎時０分と３０分には、電力量データより３０分間の使用電力量であるデマンド電力を算出し、データ格納エリア４のデマンド電力（月次）４ｂ部に書き込みを行う。
【００１２】
データ処理部５は、日最大デマンド抽出部５ａ、最大最小抽出部５ｂ、稼働／非稼働判定部５ｃ、端末情報設定部５ｄの各機能を有している。
【００１３】
日最大デマンド抽出部５ａは、データ格納エリア４のデマンド電力（月次）４ｂ部より各日（１日からその月の末日までの各日）の最大のデマンド電力である日最大デマンド電力を抽出し、データ格納エリア４の日最大デマンド４ｃ部に格納する（日最大デマンド抽出部５ａの、日最大デマンド電力MAX(n)の抽出機能・抽出処理の詳細は図２に例示してあり、後述する）。
【００１４】
最大最小抽出部５ｂは、データ格納エリア４の日最大デマンド４ｃ部より、各日の日最大デマンド電力を読出し、所定の期間（例えば、１か月間）における過去の各日の日最大デマンド電力のうちの最も大きい日最大デマンド電力である最大の日最大デマンド電力を抽出するとともに、前記所定期間における過去の各日の日最大デマンド電力のうちの最も小さい日最大デマンド電力である最小の日最大デマンド電力を抽出する。また、最大の日最大デマンド電力および最小の日最大デマンド電力から、それらデマンド電力の平均値である平均日最大デマンド電力を算出する（最大最小抽出部５ｂの、最大の日最大デマンド電力MAXmaxの抽出、最小の日最大デマンド電力MAXminの抽出、平均日最大デマンド電力MAXmidの算出の、各機能・各処理の詳細は図３に例示してあり、後述する）
【００１５】
稼働／非稼働判定部５ｃは、最大最小抽出部５ｂから、最大の日最大デマンド電力MAXmax、最小の日最大デマンド電力MAXminおよび平均日最大デマンド電力MAXmidを読出し、稼働、非稼働、一部稼働の各判定を行う（稼働／非稼働判定部５ｃの、稼働、非稼働、一部稼働の各判定の各機能・処理の詳細は図４に例示してあり、後述する）。稼働／非稼働の判定結果は、グラフ表示６ｃ部にて使用できる。詳細については、図５Ｂに示す稼動日表示時、図５Ｃに示す非稼働日表示時、図５Ｄに示す一部稼動日表示時に例示する。
図５Ｂ〜図５Ｄに例示しているように、稼働日／非稼働日／一部稼働日を分類し表示することで、類似データだけを比較することができ、エネルギーの無駄使いを発見し易くすることができる。
従来バラバラであったデータが同分類（稼働日／非稼働日／一部稼働日）をまとめることで、一目でわかる。
【００１６】
表示機能部６は、現在値表示６ａ部、デマンドモニタ６ｂ部、グラフ表示６ｃ部を有している。
【００１７】
現在値表示６ａ部は、SRAM４に書き込まれたデータ（全端末（端末７，８，ほか）からネットワークを介して送信されたデータ）をそのまま現在値表示として表示する。表示されたデータの更新周期は、通常は数秒ごととする。
【００１８】
デマンドモニタ６ｂ部は、現在デマンドや現在時限のデマンド負荷曲線を表示し、自動更新となる。
【００１９】
グラフ表示６ｃ部に表示されているグラフは、データファイルとしてダウンロード／保存することができる。データ分析やエビデンス等の用途として利用する。
【００２０】
次に、図２，３，４によって実施の形態１の動作の説明をする。
以下、「図２による日最大デマンド抽出部５ａの、日最大デマンド電力MAX(n)の抽出機能・抽出処理手順」、「図３による最大最小抽出部５ｂの、最大の日最大デマンド電力MAXmaxの抽出、最小の日最大デマンド電力MAXminの抽出、平均日最大デマンド電力MAXmidの算出の、各機能・各処理手順」、「図４による稼働／非稼働判定部５ｃの、稼働、非稼働、一部稼働の各判定の各機能・各処理手順」の順に説明する。
【００２１】
「図２による日最大デマンド抽出部５ａの、日最大デマンド電力MAX(n)の抽出機能・抽出処理手順」の説明
日最大デマンド抽出部５ａの、日最大デマンド電力MAX(n)の抽出機能・抽出処理は、図２に矢印で示すフローに従って、ステップＳ１０１からＳ１０８によって実行される。
【００２２】
ステップＳ１０１では、各変数ｎ、ｍ等を初期化（例えば、n＝1、m=1、MAX(n)=0、MIN(n)=0、など）する。ここで、ｎは、所定期間（本実施の形態の事例では一か月）の単位順位期間（本実施の形態の事例では１日目はｎ＝１、２日目はｎ＝２、末日はｎ＝３０または３１）を示す自然数、ｍは所定時間（本実施の形態の事例ではデマンド時間、例えば３０分）の単位順位時間（本実施の形態の事例では１回目の所定時間はｍ＝１、２回目の所定時間はｍ＝２、１日における最終所定時間はｍ＝４８）を示す自然数である。
【００２３】
次に、ステップＳ１０２で、データ格納エリア４（図１参照）に格納されているデマンド電力より、所定期間（例えば１日〜月末日まで）の間、各日の所定時間（例えば３０分）毎のデマンド電力を読込む。３０分毎のデマンド電力を読込む場合は、１日当りの読込データ数は４８データである。図２のステップ１０２では、「デマンド電力(月次)の読込み。D(1,1)〜D(n,m)、(n=末日,m=48)」と表記してある。
【００２４】
次に、ステップＳ１０３で、各日毎に、最大のデマンド電力を抽出するため、その日のこれまでの最大デマンド電力ＭＡＸ（ｎ）とその日の以後の所定時間毎の各デマンド電力とを比較する。その日のこれまでの最大デマンド電力ＭＡＸ（ｎ）よりその日の以後のデマンド電力（以下「対象デマンド電力」と記す）が大きいときは、ステップＳ１０４に進み、小さいときはステップＳ１０５に進む。図２のステップＳ１０３では、「Ｄ(n,m)＞ＭＡＸ(n)」と表記してある。
【００２５】
ステップＳ１０４では、対象デマンド電力が、これまでの最大デマンド電力ＭＡＸ（ｎ）より大きかったので、対象デマンド電力を最大デマンド電力ＭＡＸ（ｎ）に入力する。
【００２６】
ステップＳ１０５では、対象デマンド電力が、これまでの最大デマンド電力ＭＡＸ（ｎ）より小さかったので、変数ｍが最終値（本実施の形態の事例では４８）かどうか判定し、最終値でない場合はステップＳ１０６に進み、変数ｍが最終値である場合にはステップＳ１０７に進む。
【００２７】
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０５での処理で変数ｍが最終値（本実施の形態の事例では４８）でなかった場合に、変数ｍに１を加算する。
【００２８】
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０５での処理で変数ｍが最終値（本実施の形態の事例では４８）であった場合に、変数ｎが所定期間（本実施の形態の事例では一か月）の末日（本実施の形態の事例では３０日または３１日）であるかどうかを判定する。変数ｎが所定期間の末日ではない場合はステップＳ１０８に進み、変数ｎが所定期間の末日の場合はステップＳ１０９に進む。
【００２９】
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０７での処理で変数ｎが所定期間の末日（本実施の形態の事例では３０または３１）でなかった場合に、変数ｎに１を加算する。
【００３０】
ステップＳ１０９では、ステップＳ１０７での処理で変数ｎが所定期間の末日（本実施の形態の事例では３０または３１）であった場合に、所定期間（本実施の形態の事例では一か月）の初日の日最大デマンド電力ＭＡＸ（１）から所定期間の末日（本実施の形態の事例では３０または３１）の日最大デマンド電力ＭＡＸ（末日）をデータ格納エリアの日最大デマンドに格納する。
【００３１】
「図３による最大最小抽出部５ｂの、最大の日最大デマンド電力MAXmaxの抽出、最小の日最大デマンド電力MAXminの抽出、平均日最大デマンド電力MAXmidの算出の、各機能・各処理手順」の説明を行う。
【００３２】
ステップＳ２０１：データ格納エリアの日最大デマンド電力より日最大デマンドを読み込む。
【００３３】
ステップＳ２０２：各変数を初期化する。
【００３４】
ステップＳ２０３：最大の日最大デマンド電力を抽出するため、対象の日最大デマンド電力とＭＡＸmaxを比較する。ＭＡＸmaxより対象の日最大デマンド電力が大きいときは、Ｓ２０４に進み、小さいときはＳ２０５に進む。
【００３５】
ステップＳ２０４：対象の日最大デマンド電力がＭＡＸmaxより大きかったので、ＭＡＸmaxに対象の日最大デマンド電力を入力する。
【００３６】
ステップＳ２０５：最小の日最大デマンド電力を抽出するため、対象の日最大デマンド電力とＭＡＸminを比較する。ＭＡＸminより対象の日最大デマンド電力が小さいときは、Ｓ２０６に進み、大きいときはＳ２０７に進む。
【００３７】
ステップＳ２０６：対象の日最大デマンド電力がＭＡＸminより小さかったので、ＭＡＸminに対象の日最大デマンド電力を入力する。
【００３８】
ステップＳ２０７：変数ｐが月末日かどうか判定する。変数ｐが月末日ではない場合はＳ２０８に進み、変数ｐが月末日の場合はＳ２０９に進む。
【００３９】
ステップＳ２０８：変数ｐを１加算する。
【００４０】
ステップＳ２０９：最大の日最大デマンド電力、最小の日最大デマンド電力より平均日最大デマンド電力を算出し、処理を終了する。
【００４１】
「図４による稼働／非稼働判定部５ｃの、稼働、非稼働、一部稼働の各判定の各機能・各処理手順」の説明を行う。
【００４２】
ステップＳ３０１：最大最小抽出処理部より、最大の日最大デマンド電力、最小の日最大デマンド電力ドおよび平均日最大デマンド電力を読出す。
【００４３】
ステップＳ３０２：データ格納エリアの日最大デマンド電力より日最大デマンドを読み込む。
【００４４】
ステップＳ３０３：変数ｐを初期化する。
【００４５】
ステップＳ３０４：変数Ｄに日最大デマンド電力ＭＡＸ（ｐ）を入力する。
【００４６】
ステップＳ３０５：対象の日最大デマンド電力が、最大の日最大デマンド電力と中間の日最大デマンド電力のどちらに近いか判定する。対象の日最大デマンド電力が最大の日最大デマンド電力に近いときは、Ｓ３０６に進み、対象の日最大デマンド電力が中間の日最大デマンド電力に近いときはＳ３０７に進む。
【００４７】
ステップＳ３０６：対象の日を稼働日とする。
【００４８】
ステップＳ３０７：対象の日最大デマンド電力が、最小の日最大デマンド電力と中間の日最大デマンド電力のどちらに近いか判定する。対象の日最小デマンド電力が最大の日最大デマンド電力に近いときは、Ｓ３０８に進み、対象の日最大デマンド電力が中間の日最大デマンド電力に近いときはＳ３０９に進む。
【００４９】
ステップＳ３０８：対象の日を非稼働日とする。
【００５０】
ステップＳ３０９：対象の日を一部稼働日とする。
【００５１】
ステップＳ３１０：変数ｐが月末日かどうか判定する。変数ｐが月末日ではない場合はＳ３１１に進み、変数ｐが月末日の場合は処理を終了する。
【００５２】
図５は本実施の形態１における日最大デマンド電力のトレンドの一例を示す図で、所定期間（一か月）における過去の各日（１日から３０日までの各日）の日最大デマンド電力が、所定期間（一か月）における過去の各日の日最大デマンド電力の平均値より、前記所定期間における過去の日最大デマンド電力の最小値に近い場合は非稼働日と判定し、前記所定期間における過去の各日の日最大デマンド電力が、前記平均値より、前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最大値に近い場合は稼働日と判定し、前記所定期間における過去の各日の日最大デマンド電力が、前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最大値および前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最小値より、前記平均値に近い場合は一部稼働日と判定する概念を例示する図である。
この図５の棒グラフから判明するように、平日、休日、非稼働日などの曜日特性を手動で入力設定しなくても、電力の使用状態から自動的に稼働日か非稼働日かを判別できる。
【００５３】
図６は従来の電力量管理の概念を示す図で、複数月（この図の例では２０１３年１２月と２０１４年１月の二か月）分の所定期間（一か月）における過去の各日の使用電力量の日量を並列表示し、所定期間の使用電力量のトレンド（使用電力量の累積値）を示す図である。
この図６から判明するように、従来の表示では、２０１３年１２月の１日から３１日までの各日の使用電力の日量と２０１４年１月１日から３１日までの各日の使用電力の日量とがまちまちで、稼働日と非稼働日も混在するため、使用電力量、デマンド電力のデータ分析が難しい。
【００５４】
本実施の形態１に例示の省エネルギー管理システムは、前述の説明から判明するように、電力計測量をデータとして蓄積し、この蓄積された電力計測量のデータに基づいて省エネルギー管理に必要な諸量を表示する省エネルギー管理システムにおいて、前記蓄積された電力計測量のデータに基づいて１日より短い所定時間毎に演算された単位時間毎の複数のデマンド電力のデータを各日毎にデータ格納エリア４に蓄積し、これら各日毎に前記データ格納エリアに蓄積された複数のデマンド電力のデータから各日の１日における最大デマンド電力である日最大デマンド電力を各日毎に前記データ格納エリアから抽出し、これら各日毎に抽出した日最大デマンド電力に基づいてデータ処理部５で稼働日および非稼働日を判定するものであり、
また、データ処理部５では、１日より長い所定期間における前記日最大デマンド電力の最小値と前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最大値との平均値を演算し、
前記所定期間における各日の日最大デマンド電力が、前記平均値より、前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最小値に近い場合は非稼働日と判定し、
前記所定期間における各日の日最大デマンド電力が、前記平均値より、前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最大値に近い場合は稼働日と判定し、
前記所定期間における各日の日最大デマンド電力が、前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最大値および前記所定期間における前記日最大デマンド電力の最小値より、前記平均値に近い場合は一部稼働日と判定する
ものであり、前記所定期間における各日の日最大デマンド電力が表示機能部６に表示されるものである。
【００５５】
なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形することができる。
【符号の説明】
【００５６】
１  データ収集部、２  SRAM、３  データロギング部、４  データ格納エリア、５  データ処理部、６  表示機能部、７  計測端末（電力計測端末）、８  計測端末（電力量計パルス入力）、１００  省エネルギー管理システム。
【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５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６】
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【国際調査報告】
2016203560.tif 000013
2016203560.tif 000014
2016203560.tif 000015
2016203560.tif 000016