(57)【要約】【課題】機器のエネルギー消費に関する情報を精度良く算出すると共に、使用者が理解し易いように算出結果を表示すること。【解決手段】エネルギー消費システム１は、設置情報及び使用情報に基づいて生活パターンデータベース１０ｃから生活パターン情報を抽出する生活パターン抽出部２０と、生活パターン情報に基づいて機器の稼働状況を推定する稼働状況推定部２２と、稼働状況と第１消費モデルデータベース１０ａ内の第１消費モデルとに基づいて第１予測情報を算出する第１算出部２４と、使用情報と第２消費モデルデータベース１０ｂ内の第２消費モデルとに基づいて第２予測情報を算出する第２算出部２６と、設置情報及び使用情報に基づいて画像データベース１０ｄから各種画像情報を抽出する画像抽出部２８と、第１及び第２予測情報と抽出された画像情報とに基づく出力用画像を出力する出力部３０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システムであって、
機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間における該機器のエネルギー消費に関する第１消費情報とが関連付けられた第１消費モデルを格納する第１消費モデルデータベースと、
前記機器情報と、前記エネルギー種別情報と、該機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、該使用者が該機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費に関する第２消費情報とが関連付けられた第２消費モデルを格納する第２消費モデルデータベースと、
前記使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び前記空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納する画像データベースと、
算出対象の、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と前記空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付手段と、
前記算出対象の、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と前記使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付手段と、
前記空間情報と、前記使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付手段と、
前記設置情報受付手段により受け付けられた設置情報と前記生活パターン受付手段により受け付けられた生活パターン情報とに基づいて、前記機器の稼働状況を推定する稼働状況推定手段と、
前記稼働状況推定手段により推定された稼働状況と、前記第１消費モデルデータベースに格納されている第１消費モデルとに基づいて、該稼働状況におけるエネルギー消費に関する第１予測情報を算出する第１算出手段と、
前記使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に対応する第２消費モデルを前記第２消費モデルデータベースから抽出し、抽出した第２消費モデルに基づいて該使用情報に対するエネルギー消費に関する第２予測情報を算出する第２算出手段と、
前記設置情報受付手段により受け付けられた設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、前記使用情報受付手段より受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを前記画像データベースから抽出する画像抽出手段と、
前記第１算出手段により算出された第１予測情報と、前記第２算出手段により算出された第２予測情報と、前記画像抽出手段により抽出された空間画像情報、使用者画像情報及び機器画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とするエネルギー消費算出システム。
【請求項２】
前記生活パターン情報を格納する生活パターンデータベースを更に備え、
前記生活パターン受付手段が、前記設置情報受付手段により受け付けられた設置情報に含まれる空間情報と、前記使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報とを含む生活パターン情報を前記生活パターンデータベースから抽出し、抽出した生活パターン情報を受け付ける、
ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー消費算出システム。
【請求項３】
前記算出対象の、前記空間が存在する地域を示す地域情報の入力を受け付ける地域情報受付手段と、
前記算出対象の、時期を示す時期情報の入力を受け付ける時期情報受付手段と、
を更に備え、
前記第１消費モデルが、前記機器情報と、前記エネルギー種別情報と、前記空間情報と、前記空間が存在する地域を示す地域情報と、時期を示す時期情報と、前記地域情報で示される地域での前記時期情報で示される時期における前記第１消費情報とが関連付けられたモデルであり、
前記第１算出手段が、前記稼働状況と、前記地域情報受付手段により受け付けられた地域情報と、前記時期情報受付手段により受け付けられた時期情報と、前記第１消費モデルとに基づいて前記第１予測情報を算出する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のエネルギー消費算出システム。
【請求項４】
前記第１予測情報が、前記稼働状況におけるエネルギー消費に基づいて課金される料金であり、
前記第２予測情報が、前記使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に対するエネルギー消費に基づいて課金される料金である、
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のエネルギー消費算出システム。
【請求項５】
機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間における該機器のエネルギー消費に関する第１消費情報とが関連付けられた第１消費モデルを格納する第１消費モデルデータベースと、前記機器情報と、前記エネルギー種別情報と、該機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、該使用者が該機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費に関する第２消費情報とが関連付けられた第２消費モデルを格納する第２消費モデルデータベースと、前記使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び前記空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納する画像データベースとを備え、機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システム、におけるエネルギー消費算出方法であって、
算出対象の、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と前記空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付ステップと、
前記算出対象の、前記機器情報と前記エネルギー種別情報と前記使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付ステップと、
前記空間情報と、前記使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付ステップと、
前記設置情報受付ステップにおいて受け付けられた設置情報と前記生活パターン受付ステップにおいて受け付けられた生活パターン情報とに基づいて、前記機器の稼働状況を推定する稼働状況推定ステップと、
前記稼働状況推定ステップにおいて推定された稼働状況と、前記第１消費モデルデータベースに格納されている第１消費モデルとに基づいて、該稼働状況におけるエネルギー消費に関する第１予測情報を算出する第１算出ステップと、
前記使用情報受付ステップにおいて受け付けられた使用情報に対応する第２消費モデルを前記第２消費モデルデータベースから抽出し、抽出した第２消費モデルに基づいて該使用情報に対するエネルギー消費に関する第２予測情報を算出する第２算出ステップと、
前記設置情報受付ステップにおいて受け付けられた設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、前記使用情報受付ステップにおいて受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを前記画像データベースから抽出する画像抽出ステップと、
前記第１算出ステップにおいて算出された第１予測情報と、前記第２算出ステップにおいて算出された第２予測情報と、前記画像抽出ステップにおいて抽出された空間画像情報、使用者画像情報及び機器画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力ステップと、
を備えることを特徴とするエネルギー消費算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システム及びエネルギー消費算出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、機器のエネルギー消費に関する情報を算出する手法が知られている。例えば、下記特許文献１には、顧客情報及び製品情報に基づいて製品のランニングコストを算出し、算出結果に基づいて製品の提案を行う製品情報システムが開示されている。また、下記特許文献２には、実際に計測された需要量に基づいて予測需要パターンを生成し、該パターンと、標準需要パターンとを比較することで最適な運転パターンを選定する運転計画装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２８８３２６号公報
【特許文献２】特開２００３−１３４６６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献１の製品情報システム、及び上記特許文献２の運転計画装置のいずれにおいても、機器の稼働状況が十分に考慮されていないため、算出の正確性が十分に保証されない。例えば、上記製品需要システムでは、ランニングコストの基礎となる使用時間は手入力に基づくものであるとともに、エネルギー消費に密接に関係する機器の設置状況が考慮されていないため、算出の精度に限界がある。また、上記運転計画装置では、予測需要パターンを生成するために実測値を用意しなければならないため、最適な運転パターンが、特定の稼働状況のみに基づいて選定されてしまうおそれがある。また、上記特許文献１の製品情報システムでは、算出結果が文字情報で表示されるのみであり、使用者にとって必ずしも使いやすいものとはいえない。
【０００４】
本発明は、上記課題を解決する為になされたものであり、機器のエネルギー消費に関する情報を精度良く算出すると共に、使用者が理解し易いように算出結果を表示することが可能なエネルギー消費算出システム及びエネルギー消費算出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】
【０００５】
本発明のエネルギー消費算出システムは、機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システムであって、機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間における該機器のエネルギー消費に関する第１消費情報とが関連付けられた第１消費モデルを格納する第１消費モデルデータベースと、機器情報と、エネルギー種別情報と、該機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、該使用者が該機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費に関する第２消費情報とが関連付けられた第２消費モデルを格納する第２消費モデルデータベースと、使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、機器情報とエネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納する画像データベースと、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付手段と、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付手段と、空間情報と、使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付手段と、設置情報受付手段により受け付けられた設置情報と生活パターン受付手段により受け付けられた生活パターン情報とに基づいて、機器の稼働状況を推定する稼働状況推定手段と、稼働状況推定手段により推定された稼働状況と、第１消費モデルデータベースに格納されている第１消費モデルとに基づいて、該稼働状況におけるエネルギー消費に関する第１予測情報を算出する第１算出手段と、使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に対応する第２消費モデルを第２消費モデルデータベースから抽出し、抽出した第２消費モデルに基づいて該使用情報に対するエネルギー消費に関する第２予測情報を算出する第２算出手段と、設置情報受付手段により受け付けられた設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、使用情報受付手段より受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを画像データベースから抽出する画像抽出手段と、第１算出手段により算出された第１予測情報と、第２算出手段により算出された第２予測情報と、画像抽出手段により抽出された空間画像情報、使用者画像情報及び機器画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする。
【０００６】
また、本発明のエネルギー消費算出方法は、機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間における該機器のエネルギー消費に関する第１消費情報とが関連付けられた第１消費モデルを格納する第１消費モデルデータベースと、機器情報と、エネルギー種別情報と、該機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、該使用者が該機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費に関する第２消費情報とが関連付けられた第２消費モデルを格納する第２消費モデルデータベースと、使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、機器情報とエネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納する画像データベースとを備え、機器のエネルギー消費に関する情報を算出するエネルギー消費算出システム、におけるエネルギー消費算出方法であって、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付ステップと、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付ステップと、空間情報と、使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付ステップと、設置情報受付ステップにおいて受け付けられた設置情報と生活パターン受付ステップにおいて受け付けられた生活パターン情報とに基づいて、機器の稼働状況を推定する稼働状況推定ステップと、稼働状況推定ステップにおいて推定された稼働状況と、第１消費モデルデータベースに格納されている第１消費モデルとに基づいて、該稼働状況におけるエネルギー消費に関する第１予測情報を算出する第１算出ステップと、使用情報受付ステップにおいて受け付けられた使用情報に対応する第２消費モデルを第２消費モデルデータベースから抽出し、抽出した第２消費モデルに基づいて該使用情報に対するエネルギー消費に関する第２予測情報を算出する第２算出ステップと、設置情報受付ステップにおいて受け付けられた設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、使用情報受付ステップにおいて受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを画像データベースから抽出する画像抽出ステップと、第１算出ステップにおいて算出された第１予測情報と、第２算出ステップにおいて算出された第２予測情報と、画像抽出ステップにおいて抽出された空間画像情報、使用者画像情報及び機器画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力ステップと、を備えることを特徴とする。
【０００７】
このようなエネルギー消費算出システム及びエネルギー消費算出方法によれば、第１消費モデル、第２消費モデル及び三種類の画像情報が予めデータベースに格納されている。まず、入力された生活パターン情報及び設置情報に基づいて機器の稼働状況が推定される。続いて、推定された稼働状況と第１消費モデルとに基づいて、その稼働状況におけるエネルギー消費に関する第１予測情報が算出される。また、入力された使用情報と第２消費モデルとに基づいて、その使用情報に対するエネルギー消費に関する第２予測情報が算出される。更に、入力された設置情報及び使用情報に基づいて三種類の画像情報が抽出される。そして、第１予測情報、第２予測情報及び抽出された画像情報に基づいて出力用画像が生成され出力される。なお、稼働状況とは、抽出された生活パターン情報で示される空間に設置された機器の稼働時間を示す情報である。
【０００８】
このように、機器が設置される空間（設置空間）、及びその空間の使用者に対応する生活パターン情報に基づいて機器の稼働状況が推定されるので、第１予測情報もその生活パターン情報を反映したものとなる。また、第２予測情報は、機器を使用する使用者を反映したものとなる。一般に、機器が消費するエネルギーの量は、設置空間やその空間の使用時間に依存して変動したり、機器を使用する使用者の属性や人数に依存して変動したりする。したがって、設置空間、その空間の使用時間、及びその空間の使用者に基づく算出手法を導入することで、機器のエネルギー消費に関する情報を精度良く算出できる。また、算出の際にエネルギー種別情報が考慮されるので、消費されるエネルギーの種別に対応した予測情報を算出できる。更に、算出結果が、入力された空間情報、使用者情報、機器情報及びエネルギー種別情報に対応する画像と共に出力されるので、使用者は算出結果を容易に理解できる。
【０００９】
本発明のエネルギー消費算出システムでは、生活パターン情報を格納する生活パターンデータベースを更に備え、生活パターン受付手段が、設置情報受付手段により受け付けられた設置情報に含まれる空間情報と、使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に含まれる使用者情報とを含む生活パターン情報を生活パターンデータベースから抽出し、抽出した生活パターン情報を受け付けることが好ましい。
【００１０】
この場合、入力された設置情報に含まれる空間情報と、入力された使用情報に含まれる使用者情報とに基づいて生活パターン情報が抽出され受け付けられる。そのため、エネルギー消費算出システムの使用者は、生活パターン情報を入力することなく算出結果を確認できる。
【００１１】
本発明のエネルギー消費算出システムでは、算出対象の、空間が存在する地域を示す地域情報の入力を受け付ける地域情報受付手段と、算出対象の、時期を示す時期情報の入力を受け付ける時期情報受付手段と、を更に備え、第１消費モデルが、機器情報と、エネルギー種別情報と、空間情報と、空間が存在する地域を示す地域情報と、時期を示す時期情報と、地域情報で示される地域での時期情報で示される時期における第１消費情報とが関連付けられたモデルであり、第１算出手段が、稼働状況と、地域情報受付手段により受け付けられた地域情報と、時期情報受付手段により受け付けられた時期情報と、第１消費モデルとに基づいて第１予測情報を算出することが好ましい。
【００１２】
この場合、空間が存在する地域と時期とを更に含む第１消費モデルが提供され、それら地域及び時期も考慮して第１予測情報が算出される。機器によっては、設置される地域の環境や稼働時期によって、一定時間内に消費するエネルギーの量が異なる場合がある。したがって、地域及び時期に基づく算出手法を導入することで、機器のエネルギー消費に関する情報をより精度良く算出できる。
【００１３】
本発明のエネルギー消費算出システムでは、第１予測情報が、稼働状況におけるエネルギー消費に基づいて課金される料金であり、第２予測情報が、使用情報受付手段により受け付けられた使用情報に対するエネルギー消費に基づいて課金される料金であることが好ましい。
【００１４】
この場合、機器が設置される空間、その空間の使用時間、及びその空間の使用者に基づいてエネルギー料金が予測されるので、エネルギー料金を精度良く算出できる。また、予測されたエネルギー料金が画像と共に出力されるので、使用者は予測結果を容易に理解できる。
【発明の効果】
【００１５】
このようなエネルギー消費算出システム及びエネルギー消費算出方法によれば、機器が設置される空間、その空間の使用時間、及びその空間の使用者に基づいてエネルギー消費に関する予測情報が算出されるので、機器のエネルギー消費に関する情報を精度良く算出できる。また、予測情報が画像と共に出力されるので、使用者は算出結果を容易に理解できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一又は同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
まず、図１を用いて、実施形態に係るエネルギー消費システム１について説明する。図１は、エネルギー消費システム１の機能構成を示す図である。エネルギー消費システム１は、算出対象のエネルギー消費を予測するコンピュータシステムである。ここで算出対象とは、機器が設置される空間の集合であり、例えば戸建やマンションの一戸に相当する。
【００１８】
エネルギー消費システム１は、機能的構成要素として、格納部１０、使用情報受付部１２、設置情報受付部１４、地域情報受付部１６、時期情報受付部１８、生活パターン抽出部２０、稼働状況推定部２２、第１算出部２４、第２算出部２６、画像抽出部２８及び出力部３０を備えている。
【００１９】
格納部１０は、所定の情報を格納する手段であり、第１消費モデルデータベース１０ａ、第２消費モデルデータベース１０ｂ、生活パターンデータベース１０ｃ及び画像データベース１０ｄを備えている。この格納部１０は、データベースによって実現されている。
【００２０】
第１消費モデルデータベース１０ａは、機器を示す機器情報と、該機器が消費するエネルギーの種別を示すエネルギー種別情報と、該機器が設置される空間を示す空間情報と、該空間が存在する地域を示す地域情報と、時期を示す時期情報と、該地域内の空間において該時期に該機器を稼働させた場合の単位時間当たりのエネルギー消費量（第１消費情報、以下「単位消費量」ともいう）とが関連付けられた第１消費モデルを格納するデータベースである。
【００２１】
機器情報は、所定のエネルギーを消費する機器の識別子である。何を機器情報とするかは限定されない。例えば、「暖房機器」などのような一般名称を機器情報としてもよいし、具体的な製品名を機器情報としてもよい。
【００２２】
エネルギー種別情報は、機器が消費するエネルギーの種別を示す情報である。何をエネルギー種別情報とするかは限定されない。例えば、「電気」、「ガス」などのようにエネルギーの種類で定義してもよいし、「コジェネレーションシステム」などのように、エネルギー供給源をエネルギー種別情報としてもよい。
【００２３】
空間情報は、部屋、ホール、屋外の特定の場所など、機器が設置される空間を識別するための情報である。空間情報の定義方法としては、例えば、「６畳の部屋」、「２０ｍ２の部屋」などのような、面積に基づく方法、「マンション８畳」、「木造モルタル６畳」などのような、建物の構造と面積とに基づく方法、「リビング（１２畳）」、「寝室（６．５畳）」などのような、機能と面積とに基づく方法などが考えられる。もちろん、これらの属性を組み合わせて空間情報を定義してもよいし、面積を用いずに空間情報を定義してもよい。
【００２４】
地域情報は、機器が設置される空間が存在する地域を識別するための情報である。地域情報をどのように定義するかは限定されない。例えば、都道府県単位や、各都道府県内の地域単位に地域情報を構成することができる。
【００２５】
時期情報は、時期を識別するための情報であり、例えば、月単位や季節単位で定義される。
【００２６】
エネルギー消費量（単位消費量）は、機器を１時間稼働させた場合に消費されるエネルギー量である。例えば、エネルギー消費量は、電気エネルギーであればワット単位で、ガスエネルギーであれば立方メートル単位で、灯油であればリットル単位で、それぞれ設定される。
【００２７】
なお、機器によっては、消費するエネルギー量が空間、地域及び時期に依存しないものもある。このような機器の例として、照明器具やテレビなどが挙げられる。このような機器に対しては、例えば、空間情報を「全空間」、地域情報を「全地域」、時期情報を「通年」とした第１消費モデルや、空間情報、地域情報及び時期情報を省略した第１消費モデルを第１消費モデルデータベース１０ａに格納すればよい。この場合、各機器のエネルギー消費量は、全空間、全地域、全時期に共通する情報として扱われる。
【００２８】
第１消費モデルの例を図２及び３に示す。なお、図２及び３では、エネルギー種別情報が機器情報の横に括弧書きで表示されている。図２では、地域情報「Ａ県」、時期情報「１月」における第１消費モデルが示されている。この第１消費モデルにおいて、例えば、空間情報「マンション６畳」機器情報「暖房器具」及びエネルギー種別情報「電気」に対応する単位消費量は、「ａ１２（ワット）」である。冷暖房機器が消費するエネルギーの量は、設置される場所だけでなく、地域の気候にも依存する場合が多いから、このように、地域情報及び時期情報毎に第１消費モデルを設定することは有意義である。
【００２９】
図３では、いくつかの属性を省略した第１消費モデルが示されている。図３（ａ）は、地域情報及び時期情報を省略した第１消費モデルである。例えば、空間情報「４．５畳」、機器情報「白熱灯」及びエネルギー種別情報「電気」に対する単位消費量は、任意の地域情報及び時期情報について「Ｍ１」である。一方、図３（ｂ）は、更に空間情報も省略した第１消費モデルである。例えば、機器情報「液晶テレビ２２型」及びエネルギー種別情報「電気」に対する単位消費量は、任意の空間情報、地域情報及び時期情報について「Ｓ１」である。このように、エネルギー消費システム１では、第１消費モデルを柔軟に設定することが可能である。
【００３０】
第２消費モデルデータベース１０ｂは、機器情報と、エネルギー種別情報と、その機器情報で示される機器を使用する使用者を示す使用者情報と、その使用者がその機器情報で示される機器を使用した場合のエネルギー消費量（第２消費情報）とが関連付けられた第２消費モデルを格納するデータベースである。
【００３１】
使用者情報は、空間を使用する個人又はグループを識別するための情報である。例えば、「単身者」、「大人３名」、「大人２名、子供２名」などのように使用者情報を定義できる。使用者情報をどのように定義するかは限定されず、例えば、「夫婦（熟年）」などのように年齢や配偶者の有無を示す使用者情報を定義してもよい。
【００３２】
図４は第２消費モデルの例である。この第２消費モデルにおいて、例えば使用者情報「大人２名、子供１名」、機器情報「調理機器」及びエネルギー種別情報「電気」に対応するエネルギー消費量は、「Ｘ３（ワット）」である。
【００３３】
生活パターンデータベース１０ｃは、空間情報と、該空間情報で示される空間の使用者を示す使用者情報と、該使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報を格納するデータベースである。
【００３４】
使用時間は、使用者情報で示される使用者が空間情報で示される空間を何時間使用するか（どの時間帯に利用するか）を示す情報である。使用時間の定義方法は限定されず、時間及び時間帯のどちらで表現してもよい。また、使用時間を「終日」と設定したり、曜日や日にちを用いて定義したりしてもよい。
【００３５】
生活パターン情報は、例えば公的・私的機関が作成した調査データに基づいて作成できる。図５は生活パターン情報の例である。図５では、使用者「大人２名、子供２名」が空間「リビング（６畳）」を使用する時間は「７：００〜２２：００」であると定義され、その使用者が空間「部屋２（６畳）」を使用する時間は「７：００〜８：００、１５：００〜１９：００、２０：００〜２２：００」と定義されている。
【００３６】
画像データベース１０ｄは、使用者情報と該使用者情報で示される使用者の画像データとが関連付けられた使用者画像情報、機器情報とエネルギー種別情報と該機器情報で示される機器の画像データとが関連付けられた機器画像情報、及び空間情報と該空間情報で示される空間の画像データとが関連付けられた空間画像情報を格納するデータベースである。
【００３７】
図６は使用者画像情報の例である。例えば、使用者情報「夫婦（熟年）」には四種類の画像データ「パターンａ１〜ａ４」が対応付けられている。使用者情報毎に用意する画像データの個数は限定されない。図６に示す例では、年齢、性別、及び配偶者の有無を考慮した使用者情報が用いられているが、使用者画像情報における使用者情報の定義方法は限定されない。例えば、「大人２名、子供２名」のように年齢、性別に関係なく使用者情報を定義してもよい。
【００３８】
図７は機器画像情報の例である。図７では、エネルギー種別情報が機器情報の横に括弧書きで表示されている。例えば、機器情報「パソコン」及びエネルギー種別情報「電気」に対して、四種類の画像データ「パターンｍ１〜ｍ４」が対応付けられている。機器情報及びエネルギー種別情報の組合せ毎に用意する画像データの個数は限定されない。
【００３９】
図８は空間画像情報の例である。例えば、空間情報「４部屋」には四種類の画像データ「パターンｑ１〜ｑ４」が対応付けられている。空間情報毎に用意する画像データの個数は限定されない。図８に示す例では、部屋数を考慮した空間情報が用いられているが、空間画像情報における空間情報の定義方法は限定されない。例えば「マンション４部屋」のように建物の構造を更に考慮した空間情報を用いてもよいし、「キッチン」、「リビング」などのように空間の機能を考慮した空間情報を用いてもよい。
【００４０】
使用情報受付部１２は、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と使用者情報とが関連付けられた使用情報の入力を受け付ける使用情報受付手段である。例えば、使用情報受付部１２は、機器情報「調理機器」とエネルギー種別情報「電気」と使用者情報「大人２名、子供１名」とが関連付けられた使用情報を受け付ける。使用情報受付部１２は、受け付けた使用情報を生活パターン抽出部２０、第２算出部２６及び画像抽出部２８に出力する。
【００４１】
設置情報受付部１４は、算出対象の、機器情報とエネルギー種別情報と空間情報とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける設置情報受付手段である。設置情報は、どの機器がどこに設置されているかを示すものである。例えば、設置情報受付部１４は、機器情報「暖房機器」とエネルギー種別情報「電気」と空間情報「マンション６畳」とが関連付けられた設置情報の入力を受け付ける。設置情報受付部１４は、受け付けた設置情報を生活パターン抽出部２０、稼働状況推定部２２及び画像抽出部２８に出力する。
【００４２】
地域情報受付部１６は、算出対象の、地域情報の入力を受け付ける地域情報受付手段である。地域情報受付部１６は、受け付けた地域情報を第１算出部２４に出力する。
【００４３】
時期情報受付部１８は、算出対象の、時期情報の入力を受け付ける時期情報受付手段である。時期情報受付部１８は、受け付けた時期情報を第１算出部２４に出力する。
【００４４】
なお、使用情報受付部１２、設置情報受付部１４、地域情報受付部１６、及び時期情報受付部１８における情報の受付方法は限定されない。例えば、各受付部が、図示しない入力装置から伝達された情報を受け付けてもよいし、データベースやメモリなどの図示しない記憶装置に予め格納されている情報を読み出すことで受け付けてもよい。
【００４５】
生活パターン抽出部２０は、空間情報と、使用者情報と、該使用者情報で示される使用者による該空間情報で示される空間の使用時間とが関連付けられた生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付手段である。特に生活パターン抽出部２０は、設置情報受付部１４から入力された設置情報に含まれる空間情報と、使用情報受付部１２から入力された使用情報に含まれる使用者情報とを含む生活パターン情報を生活パターンデータベース１０ｃから抽出し、抽出した生活パターン情報を受け付ける。例えば、使用者情報「大人２名、子供２名」を含む使用情報と、空間情報「建物がマンション、且つ部屋構成がキッチン（２畳）、リビング（６畳）、部屋１（４．５畳）、部屋２（６畳）及び部屋３（６畳）」を含む設置情報が入力された場合、生活パターン抽出部２０は、図５で示される生活パターン情報を抽出する。なお、この生活パターン情報は図９に示すガントチャートとして表すことが可能である。生活パターン抽出部２０は抽出した生活パターン情報を稼働状況推定部２２に出力する。
【００４６】
稼働状況推定部２２は、設置情報受付部１４から入力された設置情報と生活パターン抽出部２０から入力された生活パターン情報とに基づいて、機器の稼働状況を推定する稼働状況推定手段である。
【００４７】
具体的には、稼働状況推定部２２は、設置情報に含まれる空間情報と生活パターン情報に含まれる空間情報とを関連付けることで、設置情報に含まれる機器情報で示される機器の稼働推定時間を示す稼働推定情報を生成する。稼働推定情報は、ある一つの空間に存在する一つの機器についての稼働状況を示すデータの集合である。稼働状況推定部２２は、生成した稼働推定情報を第１算出部２４に出力する。
【００４８】
例えば、図１０に示す設置情報と、図５及び９で示される生活パターン情報とが入力された場合、稼働状況推定部２２は、図１１に示す稼働推定情報を生成する。なお、図１１に示す稼働推定情報は、空間の使用時間と、該空間に設置されている機器の稼働推定時間とが等しいことを前提に生成されている。もちろん、機器の稼働推定時間を算出するための所定のプログラムを予め記憶しておき、稼働状況推定部２２が、そのプログラムを用いて、機器の稼働推定時間をより詳細に算出してもよい。例えば、空間の使用時間に対する稼働時間の割合を図示しないメモリに予め格納しておき、使用時間にその割合を掛けることで稼働推定時間を算出してもよい。
【００４９】
第１算出部２４は、稼働状況推定部２２から入力された稼働推定情報（稼働状況推定部２２により推定された稼働状況）と、地域情報受付部１６から入力された地域情報と、時期情報受付部１８から入力された時期情報と、第１消費モデルデータベース１０ａに格納されている第１消費モデルとに基づいて、その稼働推定情報で示される稼働状況におけるエネルギー消費に関する第１予測情報を算出する第１算出手段である。
【００５０】
具体的には、第１算出部２４は、稼働推定情報に含まれる機器情報、エネルギー種別情報及び空間情報と、入力された地域情報及び時期情報とを含む第１消費モデルを第１消費モデルデータベース１０ａから抽出する。続いて、第１算出部２４は、稼働推定情報に含まれる各機器情報に対して、抽出した第１消費モデルに含まれるエネルギー消費量と、稼働推定情報に含まれる稼働推定時間とを掛け合わせ、推定されるエネルギー消費量（以下「推定消費量」ともいう）を算出する。そして、第１算出部２４は、算出された一以上の推定消費量を第１予測情報として出力部３０に出力する。例えば、第１算出部２４は、図１１に示す稼働推定情報における、空間情報「マンション、リビング（６畳）」、地域情報「Ａ県」、時期情報「１月」、エネルギー種別情報「電気」及び機器情報「暖房機器」の組合せに対応する推定消費量Ｅ１を以下の式により算出する。
Ｅ１＝ａ１２×１５．０
【００５１】
また、第１算出部２４は、エネルギー種別情報毎に設定された単位料金（例えば１時間あたりの料金）を図示しないメモリに予め格納し、その単位料金に基づいてエネルギー消費量に対するエネルギー料金（以下「推定料金」ともいう）を算出することも可能である。例えば、第１算出部２４は、エネルギー種別情報「電気」、「ガス」、「灯油」、「コジェネレーションシステム」に対して、それぞれＰ、Ｑ、Ｒ、Ｓ（円／時間）というように単位料金を設定する。そして、第１算出部２４は、図１１に示す稼働推定情報における、空間情報「マンション、リビング（６畳）」、地域情報「Ａ県」、時期情報「１月」、エネルギー種別情報「電気」及び機器情報「暖房機器」の組合せに対応する推定料金Ｃ１を以下の式により算出する。
Ｃ１＝ａ１２×Ｐ×１５．０
【００５２】
なお、第１算出部２４は、一のエネルギー種別情報に対して複数の単位料金を設定してもよい。例えば、第１算出部２４は、エネルギー種別情報「電気」について昼間料金Ｐ１（円／時間）と夜間料金Ｐ２（円／時間）という二種類の単位料金を用いてもよい。
【００５３】
また、第１算出部２４は、エネルギー種別情報毎に設定される一月毎の基本料金を図示しないメモリに予め格納し、その基本料金を用いて一月のエネルギー料金を算出することも可能である。この場合、第１算出部２４は、機器毎に一月のエネルギー消費量を算出し、算出した各エネルギー消費量をエネルギー種別情報毎に集計する。そして第１算出部は、集計したエネルギー消費量に単位料金を掛けることで一月当たりの従量料金を算出し、その従量料金と基本料金とを加算することで一月のエネルギー料金を算出する。第１算出部２４は、機器毎の推定料金又は一月のエネルギー料金を第１予測情報として出力部３０に出力することも可能である。
【００５４】
第２算出部２６は、使用情報受付部１２から入力された使用情報に対応する第２消費モデルを第２消費モデルデータベース１０ｂから抽出し、抽出した第２消費モデルに基づいてその使用情報に対するエネルギー消費に関する第２予測情報を算出する第２算出手段である。
【００５５】
具体的には、第２算出部２６は、使用情報に含まれる使用者情報、機器情報及びエネルギー種別情報を含む第２消費モデルを第２消費モデルデータベース１０ｂから抽出する。続いて第２算出部２６は、必要に応じて、抽出されたエネルギー消費量に熱効率を示す指数（以下「熱効率指数」という）を掛けることでエネルギー消費量を補正する（以下、補正後のエネルギー消費量を「補正エネルギー消費量」という）。このために第２算出部２６は、エネルギー種別情報毎の熱効率指数と、算出時に熱効率指数を使用する機器情報とを図示しないメモリに予め格納する。
【００５６】
例えば、第２算出部２６は、算出時に熱効率指数を使用する機器として、機器情報「調理機器」及び「給湯機器」を格納する。また、第２算出部２６は、エネルギー種別情報「電気」、「ガス」、「灯油」及び「コジェネレーションシステム」に対する熱効率指数Ｊ、Ｋ、Ｌ及び０を格納する。ここで、エネルギー種別情報「コジェネレーションシステム」の熱効率指数が０であるのは、機器がコジェネレーションシステムからの排熱エネルギーを再利用することを示している。第２消費モデルが図４で示されるものであり、使用者情報「大人２名」、機器情報「調理機器」及びエネルギー種別情報「電気」で構成される使用情報が入力された場合、第２算出部２６は、その使用情報に対するエネルギー消費量Ｘ２を以下の式により補正し、補正エネルギー消費量Ｅ２を算出する。
Ｅ２＝Ｘ２×Ｊ
【００５７】
これに対し、使用者情報「大人２名」、機器情報「洗濯機」及びエネルギー種別情報「電気」で構成される使用情報が入力された場合、第２算出部２６は、第２消費モデルデータベース１０ｂから抽出したエネルギー消費量Ｗ２をそのまま保持する。第２算出部２６は、抽出したエネルギー消費量、又は算出した補正エネルギー消費量を第２予測情報として出力部３０に出力する。
【００５８】
また、第２算出部２６は、算出したエネルギー消費量又は補正エネルギー消費量に対する推定料金を算出することも可能である。このために第２算出部２６は、第１算出部２４と同様に単位料金を格納し、必要に応じてその単位料金を読み出す。例えば、使用者情報「大人２名」、機器情報「調理機器」及びエネルギー種別情報「電気」で構成される使用情報が入力された場合、第２算出部２６は、その使用情報に対する推定料金Ｃ２を以下の式で算出する。
Ｃ２＝Ｘ２×Ｊ×Ｐ
【００５９】
また、第２算出部２６は、第１算出部２４と同様に一月毎の基本料金を格納し、その基本料金を用いて一月のエネルギー料金を算出することも可能である。第２算出部２６は、機器毎の推定料金又は一月のエネルギー料金を第２予測情報として出力部３０に出力できる。
【００６０】
画像抽出部２８は、設置情報受付部１４から入力された設置情報に含まれる空間情報を含む空間画像情報と、使用情報受付部１２から入力された使用情報に含まれる使用者情報を含む使用者画像情報と、該設置情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報と、該使用情報に含まれる機器情報及びエネルギー種別情報を含む機器画像情報とを画像データベース１０ｄから抽出する画像抽出手段である。画像抽出部２８は、抽出した空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報を出力部３０に出力する。
【００６１】
画像データベース１０ｄが図６〜８で示されるものであることを前提に抽出例を説明する。使用情報受付部１２から使用者情報「夫婦（若年）」を含む使用情報が入力された場合、画像抽出部２８は、使用者情報「夫婦（若年）」に対応する使用者画像情報「パターンｂ１〜ｂ４」のうち一の使用者画像情報をランダムに抽出する。設置情報受付部１４から空間情報「建物がマンション、且つ部屋構成がキッチン（２畳）、リビング（６畳）、部屋１（４．５畳）、部屋２（６畳）及び部屋３（６畳）」を含む設置情報が入力された場合、画像抽出部２８は、空間情報「５部屋」に対応する空間画像情報「パターンｒ１〜ｒ４」のうち一の空間画像情報をランダムに抽出する。使用情報受付部１２から、機器情報「パソコン」とエネルギー種別情報「電気」との組合せを含む使用情報が入力された場合、画像抽出部２８は、機器画像情報「パターンｍ１〜ｍ４」のうち一の機器画像情報をランダムに抽出する。設置情報受付部１４から、機器情報「暖房機器」及びエネルギー種別情報「電気」を含む設置情報が入力された場合、画像抽出部２８は、機器画像情報「パターンｈ１〜ｈ４」のうち一の機器画像情報をランダムに抽出する。
【００６２】
なお、画像抽出部２８による画像の抽出方法はランダム抽出に限定されない。例えば、図示しない入力装置から入力された、特定の画像を示す識別情報に基づいて一の画像情報を抽出してもよい。
【００６３】
出力部３０は、第１算出部２４から入力された第１予測情報と、第２算出部２６から入力された第２予測情報と、画像抽出部２８から入力された空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報とに基づいて出力用画像を生成し、該出力用画像を出力する出力手段である。
【００６４】
出力部３０は、設置情報受付部１４が受け付けた設置情報に基づいて空間画像情報と機器画像情報との対応付けを行う。また出力部３０は、空間画像情報と使用者画像情報との対応付けを示す情報を図示しないメモリに予め格納している。そして出力部３０は、入力された空間画像情報と使用者画像情報とに基づいてその対応付けを示す情報を読み出し、読み出した情報に基づいて空間画像情報と使用者画像情報との対応付けを行う。
【００６５】
出力部３０は、例えば図１２に示すような出力用画像４０を生成してモニタやプリンタなどの出力装置（図示せず）に出力する。出力用画像４０は、四部屋４１ａ〜４１ｄを示す空間画像４１と、機器画像４２ａ〜４２ｅと、使用者画像４３ａ〜４３ｃと、算出結果４４とから構成されている。算出結果４４では、エネルギーの種類毎に集計された推定料金と、それら推定料金の合計値が表示されている。なお、出力部３０が生成する出力用画像は図１２に示すものに限定されない。
【００６６】
次に、図１３及び１４を用いて、図１に示すエネルギー消費システム１の処理を説明するとともに本実施形態に係るエネルギー消費算出方法について説明する。図１３はエネルギー消費システム１の処理を示すフローチャートである。図１４は、図１３に示す第２予測情報の算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【００６７】
エネルギー消費システム１では、予め、第１消費モデルが第１消費モデルデータベース１０ａに格納され（第１消費モデル格納ステップ）、第２消費モデルが第２消費モデルデータベース１０ｂに格納され（第２消費モデル格納ステップ）、生活パターン情報が生活パターンデータベース１０ｃに格納され（生活パターン格納ステップ）、空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報が画像データベース１０ｄに格納されている（画像格納ステップ）。
【００６８】
まず、各種情報の入力が受け付けられる（ステップＳ１０）。具体的には、使用情報受付部１２が使用情報の入力を受け付け（使用情報受付ステップ）、設置情報受付部１４が設置情報の入力を受け付け（設置情報受付ステップ）、地域情報受付部１６が地域情報の入力を受け付け、時期情報受付部１８が時期情報の入力を受け付ける。続いて、生活パターン抽出部２０が、入力された使用情報に含まれる使用者情報と、入力された設置情報に含まれる空間情報とを含む生活パターン情報を抽出し、抽出した生活パターン情報を受け付ける（ステップＳ１２、生活パターン受付ステップ）。続いて、稼働状況推定部が、抽出された生活パターン情報と入力された設置情報とに基づいて機器の稼働状況を推定する（ステップＳ１４、稼働状況推定ステップ）。この推定は、生活パターン情報に含まれる空間情報と設置情報に含まれる空間情報とを関連付けることで行われる。
【００６９】
続いて、第１算出部２４が、推定された稼働状況と、入力された地域情報及び時期情報に基づいてエネルギー消費量及びエネルギー料金（第１予測情報）を算出する（ステップＳ１６、第１算出ステップ）。エネルギー消費量の算出は、入力された稼働推定情報に含まれる機器情報、エネルギー種別情報及び空間情報と、入力された地域情報及び時期情報とに対応する単位消費量を第１消費モデルデータベース１０ａから抽出し、抽出された単位消費量と稼動情報に含まれる稼働推定時間とを掛け合わせることにより行われる。エネルギー料金の算出は、算出されたエネルギー消費量と予め格納されている単位料金とを掛け合わせることにより行われる。
【００７０】
続いて、第２算出部２６が、入力された使用情報に基づいてエネルギー消費量及びエネルギー料金（第２予測情報）を算出する（ステップＳ１８、第２算出ステップ）。エネルギー消費量の算出は、入力された使用情報に含まれる使用者情報、機器情報及びエネルギー種別情報に対応する単位消費量を第２消費モデルデータベース１０ｂから抽出することで行われる。この際、エネルギー種別情報に基づいて、熱効率指数を用いた補正エネルギー消費量の算出が行われる場合もある。エネルギー料金の算出は、抽出されたエネルギー消費量又は算出された補正エネルギー消費量と単位料金とを掛け合わせることにより行われる。
【００７１】
図１４を用いて、エネルギー種別情報に基づく補正エネルギー消費量の算出処理を説明する。第２算出部２６は、算出対象の使用情報からエネルギー種別情報を抽出する（ステップＳ１８０）。そして、抽出されたエネルギー種別情報が「電気」である場合（ステップＳ１８２；ＹＥＳ）、第２算出部２６は、抽出した単位消費量と電気の熱効率指数とを掛け合わせて補正エネルギー消費量を算出する（ステップＳ１８４）。一方、算出対象のエネルギー種別情報が「電気」でない場合（ステップＳ１８２；ＮＯ）、第２算出部２６はエネルギー種別情報が「ガス」か否かを判定する（ステップＳ１８６）。ここで、エネルギー種別情報が「ガス」あれば（ステップＳ１８６；ＹＥＳ）、第２算出部２６は、抽出した単位消費量とガスの熱効率指数とを掛け合わせて補正エネルギー消費量を算出する（ステップＳ１８８）。
【００７２】
算出対象のエネルギー種別情報が「ガス」でない場合（ステップＳ１８６；ＮＯ）、第２算出部２６はエネルギー種別情報が「灯油」か否かを判定する（ステップＳ１９０）。ここで、そのエネルギー種別情報が「灯油」あれば（ステップＳ１９０；ＹＥＳ）、第２算出部２６は、抽出した単位消費量と灯油の熱効率指数とを掛け合わせて補正エネルギー消費量を算出する（ステップＳ１９２）。一方、エネルギー種別情報が「灯油」でない場合（ステップＳ１９０；ＮＯ）、第２算出部２６は、抽出した単位消費量とコジェネレーションシステムの熱効率指数とを掛け合わせて補正エネルギー消費量を算出する（ステップＳ１９４）。
【００７３】
このように、コジェネレーションシステムからの排熱エネルギーを再利用する機器の補正エネルギー消費量は、コジェネレーションシステム用に設定された熱効率指数を用いて算出される。コジェネレーションシステム用の熱効率指数をガスや灯油とは別に用意するのは、その機器がガスや灯油などの燃料を直接的に消費するのではなく、あくまでもコジェネレーションシステムから供給される排熱エネルギーを再利用するからである。もちろん、コジェネレーションシステム自体はガスなどの燃料を消費する。したがって、コジェネレーションシステム自体のエネルギー消費量を算出したい場合には、コジェネレーションシステム用の第１消費モデル又は第２消費モデルを第１消費モデルデータベース１０ａ又は第２消費モデルデータベース１０ｂに予め格納しておけばよい。
【００７４】
図１３に戻って、第２予測情報が算出された後、画像抽出部２８が、入力された使用情報及び設置情報に基づいて空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報を抽出する（ステップＳ２０、画像抽出ステップ）。最後に、出力部３０が、算出された第１予測情報及び第２予測情報と、抽出された空間画像情報、機器画像情報及び使用者画像情報とに基づいて出力用画像を生成し出力する（ステップＳ２２、出力ステップ）。
【００７５】
以上説明したように、本実施形態によれば、機器の設置場所、及びその場所の使用者に対応する生活パターン情報に基づいて機器の稼働状況が推定されるので、第１予測情報もその生活パターン情報を反映したものとなる。また、第２予測情報は、機器を使用する使用者を反映したものとなる。一般に、機器が消費するエネルギーの量は、設置場所やその場所の使用時間に依存して変動したり、機器を使用する使用者の属性や人数に依存して変動したりする。したがって、設置場所、その場所の使用時間、及びその場所の使用者に基づく算出手法を導入することで、機器のエネルギー消費量やエネルギー料金を精度良く算出できる。
【００７６】
また本実施形態によれば、エネルギー種別情報に基づいて推定料金の算出や補正エネルギー消費量の算出が行われるので、使用者は、使用するエネルギーに応じたエネルギー消費量やエネルギー料金を出力用画像を介して確認できる。更に、入力された空間情報、使用者情報、機器情報及びエネルギー種別情報に対応する画像と共に算出結果が出力されるので、使用者は算出結果を容易に理解でき、使用する機器やエネルギーの比較検討をより容易に行うことが可能になる。
【００７７】
また本実施形態によれば、入力された設置情報及び使用情報に基づいて生活パターン情報が抽出され受け付けられるので、エネルギー消費算出システム１の使用者は、生活パターン情報を入力することなく算出結果を確認できる。
【００７８】
また本実施形態によれば、機器の設置場所が存在する地域と時期とを更に含む第１消費モデルが提供され、それら地域及び時期も考慮して第１予測情報が算出される。機器によっては、設置される地域の環境や稼働時期によって、一定時間内に消費するエネルギーの量が異なる場合がある。したがって、地域及び時期に基づく算出手法を導入することで、機器のエネルギー消費量やエネルギー料金をより精度良く算出できる。
【００７９】
以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で以下のような様々な変形が可能である。
【００８０】
上記実施形態では、生活パターン抽出部２０が生活パターン情報を抽出したが、エネルギー消費システム１の使用者が生活パターン情報を直接入力するようにエネルギー消費システム１を構成してもよい。この場合、エネルギー消費システム１が、生活パターン抽出部２０に代えて、生活パターン情報の入力を受け付ける生活パターン受付部（図示せず）を備える。生活パターン受付部は、受け付けた生活パターン情報を稼働状況推定部２２に出力する。更に、生活パターン情報を直接入力するか、生活パターンデータベース１０ｃを用いて生活パターン情報を抽出するかを使用者が選択できるように、エネルギー消費システム１を構成してもよい。
【００８１】
また上記実施形態では、機器情報、エネルギー種別情報、空間情報、地域情報、時期情報及び消費情報が関連付けられた第１消費モデルを使用したが、第１消費モデルの構成はこれに限定されない。例えば、機器情報、エネルギー種別情報、空間情報及び消費情報のみが関連付けられた第１消費モデルを使用してもよい。
【００８２】
また上記実施形態では、第１及び第２消費情報としてエネルギー消費量を用いたが、単位料金を第１及び第２消費情報としてもよい。
【００８３】
また上記実施形態では、第２算出部２６が熱効率指数を用いて補正エネルギー消費量を算出したが、第１算出部２４も同様に補正エネルギー消費量を算出してもよい。
【００８４】
エネルギー消費システム１のハードウェア構成は限定されない。例えば、エネルギー消費システム１を一台のコンピュータで構成したり、クライアントサーバ型のシステムで構成したりすることが考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００８５】
【図１】実施形態に係るエネルギー消費システムの機能構成を示す図である。
【図２】第１消費モデルの例を示す図である。
【図３】第１消費モデルの例を示す図であり、（ａ）は地域情報及び時期情報を省略した消費モデル、（ｂ）は更に空間情報も省略した消費モデルである。
【図４】第２消費モデルの例を示す図である。
【図５】生活パターン情報の例を示す図である。
【図６】使用者画像情報の例である。
【図７】機器画像情報の例である。
【図８】空間画像情報の例である。
【図９】図５に示す生活パターン情報のガントチャートである。
【図１０】設置情報の例を示す図である。
【図１１】稼働推定情報の例を示す図である。
【図１２】出力用画像の例を示す図である。
【図１３】図１に示すエネルギー消費システムの処理を示すフローチャートである。
【図１４】図１３に示す第２予測情報算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００８６】
１…エネルギー消費システム、１０ａ…第１消費モデルデータベース、１０ｂ…第２消費モデルデータベース、１０ｃ…生活パターンデータベース、１０ｄ…画像データベース、１２…使用情報受付部（使用情報受付手段）、１４…設置情報受付部（設置情報受付手段）、１６…地域情報受付部（地域情報受付手段）、１８…時期情報受付部（時期情報受付手段）、２０…生活パターン抽出部（生活パターン受付手段）、２２…稼働状況推定部（稼働状況推定手段）、２４…第１算出部（第１算出手段）、２６…第２算出部（第２算出手段）、２８…画像抽出部（画像抽出手段）、３０…出力部（出力手段）。
【図１】
2008250912.tif 000003
【図２】
2008250912.tif 000004
【図３】
2008250912.tif 000005
【図４】
2008250912.tif 000006
【図５】
2008250912.tif 000007
【図６】
2008250912.tif 000008
【図７】
2008250912.tif 000009
【図８】
2008250912.tif 000010
【図９】
2008250912.tif 000011
【図１０】
2008250912.tif 000012
【図１１】
2008250912.tif 000013
【図１２】
2008250912.tif 000014
【図１３】
2008250912.tif 000015
【図１４】
2008250912.tif 000016