(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力使用量の推定方法であって、
温度計により測定された室外温度と、電力使用量を推定する対象となる室に設置された電気機器の電力使用量との相関関係を分析して、前記電気機器の使用者が勤務する勤務時間と、前記電気機器の使用者が勤務しない非勤務時間とを区分するステップ、
前記非勤務時間の前記室における全体の電力使用量の中央値である基底使用量を抽出するステップ、
冷暖房機器の最大稼動が要求される臨界温度における電力使用量と、前記冷暖房機器の最大稼働が要求されない臨界温度以外における電力使用量と、を含む電力使用量と温度との関係を前記使用者が勤務する勤務時間における在室時間帯に対して曜日別及び時間帯別に示す連続関数を抽出するステップ、および
前記連続関数に基づいて所定の温度に応じた算出電力使用量を曜日別及び時間帯別に算出し、曜日別及び時間帯別に実測された実測電力使用量から、前記基底使用量、および前記実測電力使用量が実測された曜日及び時間帯に対応する前記連続関数に基づいて算出された前記算出電力使用量の最小値から求めた非冷暖房機器の電力使用量を除くことにより、前記冷暖房機器の曜日別及び時間帯別の電力使用量の推定値である推定電力使用量を算出するステップを含むことを特徴とする、温度に応じた電力使用量の推定方法。
【請求項２】
前記電力使用量の推定方法は、
収集された電力使用量の時間別の所定期間ごとの平均に対して予め決められた範囲外の異常電力使用量を除くステップを含み、
前記区分するステップは、前記異常電力使用量を除いた電力使用量の前記室外温度との相関関係を分析することを特徴とする、請求項１に記載の温度に応じた電力使用量の推定方法。
【請求項３】
前記臨界温度は、暖房機器の最大稼動を要求する第１臨界温度と冷房機器の最大稼動を要求する第２臨界温度を含み、
前記温度／電力使用量連続関数を抽出するステップは、
前記第１臨界温度における電力使用量、前記第２臨界温度における電力使用量、および前記第１臨界温度と前記第２臨界温度との間における電力使用量に対する連続関数を抽出することを特徴とする、請求項１に記載の温度に応じた電力使用量の推定方法。
【請求項４】
電力使用量の推定装置であって、
電力使用量を推定する対象となる室に設置された電気機器の電力使用量および温度情報を含む環境情報を収集するデータ収集部、
温度計により測定された室外温度と、前記データ収集部が収集した前記電気機器の電力使用量との相関関係を分析して、前記電気機器の使用者が勤務する勤務時間と、前記電気機器の使用者が勤務しない非勤務時間とを区分し、前記非勤務時間の前記室における全体の電力使用量の中央値である基底使用量を抽出し、冷暖房機器の最大稼動が要求される臨界温度における電力使用量と、前記冷暖房機器の最大稼働が要求されない臨界温度以外における電力使用量と、を含む電力使用量と温度との関係を前記使用者が勤務する勤務時間における在室時間帯に対して曜日別及び時間帯別に示す連続関数を抽出する温度／電力使用量関係抽出部、および
前記連続関数に基づいて所定の温度に応じた算出電力使用量を曜日別及び時間帯別に算出し、曜日別及び時間帯別に実測された実測電力使用量から、前記基底使用量、および前記実測電力使用量が実測された曜日及び時間帯に対応する前記連続関数に基づいて算出された前記算出電力使用量の最小値から求めた非冷暖房機器の電力使用量を除くことにより、前記冷暖房機器の曜日別及び時間帯別の電力使用量の推定値である推定電力使用量を算出する推定電力使用量算出部を含むことを特徴とする、温度に応じた電力使用量の推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、温度に応じた電力使用量の推定方法に関し、より詳しくは、冷暖房空調機（ＨＶＡＣ、Ｈｅａｔｉｎｇ  Ｖｅｎｔｉｌａｔｉｎｇ、ａｎｄ  Ａｉｒ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）の温度に応じた電力使用量の推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物内の電力設備、空調設備、防除施設などが複雑になることにより、最近、このような施設の管理をシステム化しており、設備の運転、制御および管理にコンピュータが自動制御手段として応用されている。コンピュータが自動制御手段として応用されることにより、最近では通信手段の発達と共に小規模の建物にも建物用途に好適な自動化システムが導入されるなど、エネルギー管理のための空調設備などの制御管理のための試みが多様に提案されている。
【０００３】
しかし、このような従来の施設管理システムやビルディング自動化システムは、建物内の設備の正常な動作可否をモニタリングして適切な運営がなされるように自動化することにフォーカスするのが一般的であったところ、各設備または建物において全体的に消費されるエネルギーの管理は付随的なものとして格下げされるという問題点があった。
【０００４】
また、従来の冷暖房エネルギー節減システムは、居住者の行動パターンや機器使用パターンによって時間別の電力使用量を分析し、それによって冷暖房エネルギーを節減する方法を提案しているが、これは、過去のパターンによってエネルギーを節減する方法を提示するだけであって、具体的なエネルギー使用量を算術的に推定し、実際使用量と比較して、設備自体の異常を把握したり、推定された予想エネルギー使用量によって直接的なエネルギー使用の節減のための情報を提供したりすることはできなかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記技術的課題を解決するために、本発明は、温度に応じた電力使用量の関係を取得して電力使用量を推定できる方法を提案することをその目的とする。また、具体的に使用者の建物内の在室有無に応じた使用量の推定方法を提案して、一般的でない状況に対する使用者通知情報を提供することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記技術的課題を解決するための本実施形態による温度に応じた電力使用量の推定方法は、決められた温度と前記温度に応じた電力使用量の相関関係を分析して使用者が電気機器を使う使用時間と非使用時間を区分するステップ、前記非使用時間に使われた電力使用量を用いて前記電気機器の基底使用量を抽出するステップ、前記電気機器の最大稼動を要求する臨界温度の電力使用量と臨界温度以外の電力使用量を表す温度／電力使用量連続関数を抽出するステップ、および前記連続関数から所定の温度に応じた電力使用量を算出し、前記基底使用量を除いた推定電力使用量を算出するステップを含む。
【０００７】
前記電力使用量の推定方法は、収集された電力使用量の平均に対して予め決められた範囲外の異常電力使用量を除くステップを含み、前記区分するステップは、前記異常電力使用量を除いた電力使用量の体感温度との相関関係を分析することが好ましい。
【０００８】
前記基底使用量は、前記非使用時間に使われた電力使用量の中央値であることが好ましい。
【０００９】
前記臨界温度は、暖房機器の最大稼動を要求する第１臨界温度と冷房機器の最大稼動を要求する第２臨界温度を含み、前記温度／電力使用量連続関数を抽出するステップは、前記第１臨界温度の電力使用量、前記第２臨界温度の電力使用量、および前記第１臨界温度と前記第２臨界温度との間の電力使用量に対する連続関数を抽出することが好ましい。
【００１０】
前記推定電力使用量を算出するステップは、前記算出された電力使用量から前記基底使用量および前記連続関数の最小値から求めた非冷暖房機器の電力使用量を除いて冷暖房機の推定電力使用量を算出することが好ましい。
【００１１】
前記電力使用量の推定方法は、前記算出された電力使用量に前記基底使用量および前記推定電力使用量を除いた非冷暖房空調機器の電力使用量を算出するステップをさらに含むことが好ましい。
【００１２】
前記技術的課題を解決するための本実施形態による温度に応じた電力使用量の推定装置は、電力使用量および温度情報を含む環境情報を収集するデータ収集部、決められた温度と前記温度に応じた電力使用量の相関関係を分析して使用者が電気機器を使う使用時間と非使用時間を区分し、前記非使用時間に使われた電力使用量を用いて前記電気機器の基底使用量を抽出し、前記電気機器の最大稼動を要求する臨界温度の電力使用量と臨界温度以外の電力使用量を表す温度／電力使用量連続関数を抽出する温度／電力使用量関係抽出部、および前記連続関数から所定の温度に応じた電力使用量を算出し、前記基底使用量を除いた推定電力使用量を算出する推定電力使用量算出部を含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、温度に応じた電力使用量の関係を具体的に使用者の建物内の在室有無によって電気使用類型を分離し、それぞれの類型に対する使用量を提供することができる。さらに、推定された使用量と実際使用量を比較して異常状況に対する使用者通知情報を提供することができ、算出された温度／電力使用量の関係によって未来の電力使用量の予測情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態による温度に応じた電力使用量の推定方法を示すフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態による温度に応じた電力使用量の推定方法における異常値の除去を示す例示図である。
【図３】本発明の一実施形態による温度に応じた電力使用量の推定方法における体感温度に応じた電力使用量の相関関係を示す例示図である。
【図４】本発明の一実施形態による温度に応じた電力使用量の推定方法における温度／電力使用量連続関数を示す例示図である。
【図５】本発明の一実施形態による温度に応じた電力使用量の推定方法における冷暖房空調機器の電力使用量の推定を示す例示図である。
【図６】本発明の一実施形態による温度に応じた電力使用量の推定方法における電力使用量の予測結果を示す例示図である。
【図７】本発明の一実施形態による温度に応じた電力使用量の推定装置を示す例示図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下の内容は発明の原理を例示するものに過ぎない。そのため、当業者は、本明細書に明確に説明されたり図示されたりしてはいないが、発明の原理を実現し、発明の概念と範囲に含まれる様々な装置を発明することができるであろう。さらに、本明細書に列挙された全ての条件付きの用語および実施形態は原則的に発明の概念が理解されるようにするための目的としてのみ明白に意図され、このように特別に列挙された実施形態および状態に制限されるものではないと理解されなければならない。
【００１６】
上述した目的、特徴、および長所は、添付の図面と関連する以下の詳細な説明によってさらに明らかになるはずであり、それによって発明が属する技術分野において通常の知識を有する者が発明の技術的思想を容易に実施することができるであろう。
【００１７】
また、発明を説明するにあたり、発明と関連する公知技術についての具体的な説明が発明の要旨を不要に不明瞭にしうると判断される場合には、その詳細な説明は省略する。以下、添付図面を参照して本発明の好ましい実施形態について詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の一実施形態による温度に応じた電力使用量の推定方法を示すフローチャートである。
図１を参照すれば、本実施形態による電力使用量の推定方法は、データ収集ステップ（Ｓ１００）、異常値除去ステップ（Ｓ２００）、使用時間区分ステップ（Ｓ３００）、基底使用量抽出ステップ（Ｓ４００）、温度／電力使用量関数抽出ステップ（Ｓ５００）、および推定電力使用量算出ステップ（Ｓ６００）を含む。
【００１９】
本実施形態において、データ収集ステップ（Ｓ１００）は、電力使用量および温度情報を含む環境情報を収集する。環境情報は温度情報の他に湿度情報を含むことができ、収集される情報は時間情報と共に収集される。
【００２０】
また、本実施形態において、環境情報は、温湿度情報の他に使用者の電力使用量に影響を与える情報を含むことができる。例えば、風速、体感温度、微細ホコリの程度、ＣＯ２の程度、微細ホコリ、黄砂、オゾン量、伝染病などの情報を含み、日付情報、休日情報などを含むことができる。
【００２１】
次に、異常値除去ステップ（Ｓ２００）は、収集された電力使用量の平均に対して予め決められた範囲外の異常電力使用量を除外する。すなわち、より正確な情報を算出するために異常値を除去することであり、時間別に収集された電力使用量を日々単位のデータにまとめた後、各々に対して異常値を除去することができる。
【００２２】
本実施形態では、ショウブネットの規準（Ｃｈａｕｖｅｎｅｔ’ｓ  ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）を適用し、与えられたデータが平均からある程度外れた場合、その値を除外する。具体的に、与えられたデータｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎから平均μと標準偏差σを算出し、決められた関係式
0006393670.tif 000002
を満たすデータｘｉは異常値とみなし、測定値から除外する。ここで、ｅｒｆｃは余誤差関数を意味する。
【００２３】
このような過程により、平均から外れたデータの測定回数に対する期待値が０．５より小さければ、そのデータは除外することにする。このとき、数字０．５は統計学で慣習的に用いられる変数であり、データの品質に応じて使用者が変化させることもできる。
【００２４】
図２は、上述した方法によって異常値を除去する過程を示す例題である。各時間別の電力使用量を点で表示したとき、◎で示された点が異常値と判断されて測定値から除外される。残りの●で示された点が以後のアルゴリズムに適用される。
【００２５】
使用時間区分ステップ（Ｓ３００）は、決められた体感温度と体感温度に応じた電力使用量の相関関係を分析し、使用者が電気機器を使う使用時間と非使用時間を区分する。本実施形態において、電気機器を使う使用時間は、例えば、本実施形態による電力使用量の推定方法が事務室に適用されると、使用者が勤務する勤務時間であり、非使用時間は、勤務時間でない休日などの非勤務時間である。
【００２６】
また、本実施形態において、使用時間の区分に用いられる温度は温度計による絶対温度であってもよいが、より好ましくは、使用者が体感する程度を示す体感温度を用いることができる。
【００２７】
具体的に、本実施形態において、使用時間区分ステップ（Ｓ３００）は、体感温度と電力使用量間の相関分析により、使用時間として勤務日と勤務時間に対する分析が可能である。このような相関関係は、Ｐｅａｒｓｏｎ相関係数あるいはＳｐｅａｒｍａｎ相関係数を用いて数値化することができる。このとき、相関関係は２つの変数間の線形性を見るための数値であるため、人体が感じる快適温度（例えば、摂氏１５度）を基準に体感温度が高いか低い場合に分けて相関分析を実行する。
【００２８】
また、快適温度との差と電気消費量間の相関分析を実行することもできる。これは、図３のように温度−電力使用量の関係によってＰｅａｒｓｏｎ相関係数が０になるのを補完するためである。
【００２９】
相関関係の強い時間と日付を基準に勤務日と勤務時間を分類することができる。それによって分類した日付を通じて様々な分析が可能であり、例えば、週末と休日以外の勤め先だけの固有休日で分析することができる。また、各時間別の電力使用量を前後の時間と比較して差が大きく出るのを基準に勤務時間に対する分類が可能である。
【００３０】
下記の表１は１つの事務室の電力使用量と温度間の相関関係の有意確率を示す表である。６月４日に対する有意確率（ｐ  ｖａｌｕｅ）が比較的に大きい値を有することが分かり、これは、地方選挙のために休業をしたことと一致する。すなわち、勤務日に対して事前情報を知らないとしても測定値と温度間の関係から休日に対する情報を知ることができる。
【００３１】
【表１】
0006393670.tif 000003
【００３２】
以上の方法により、平日にもかかわらず勤務日でないと判断される場合には、以後の電力使用量の算出から除外することにする。
【００３３】
基底使用量抽出ステップ（Ｓ４００）は、非使用時間に使われた電力使用量を用いて電気機器の基底使用量を抽出する。
【００３４】
本実施形態では、非勤務日あるいは勤務日の勤務時間以外の時間に使われた電力使用量から事務室の維持に必要な基底電力量を抽出する。このとき、全体電力使用量の中央値で基底使用量を表すことにする。夜勤や週末勤務などのために一人でも在室者がいても、それによる電力使用量が多く増加するため、平均値で基底電力量を抽出する場合に誤差が大きく発生する可能性がある。よって、このような短所を補完するために中央値で事務室の基底使用量を定義することができる。
【００３５】
次に、温度／電力使用量関数抽出ステップ（Ｓ５００）は、人々が感じる体感温度に応じて電力使用量が変化する現象を関係で表す。好ましくは、体感温度は、大気温度と湿度などを考慮して、人々が実際に感じる温度を数値で表される。
【００３６】
具体的な式は下記の数式の通りであり、ｔは室外温度、ｈは相対湿度（０と１の範囲）、Ｔは体感温度を意味する。
【００３７】
【数１】
0006393670.tif 000004
【００３８】
一般的に、人々は快適感を感じる体感温度（例えば、摂氏１５度）を基準に該当の温度より高いか低い温度では熱的な不満足を感じるようになって、事務室内の冷暖房機器を作動させる。また、快適温度との温度差が大きいほど、冷暖房機器をさらに強く稼動する傾向がある。
【００３９】
しかし、このような傾向にもかかわらず、冷暖房機器で室内温度を下げたり上げたりするには物理的な限界があり、よって、温度が特定の限界値を外れる場合には、温度に関係なく冷暖房機械の使用量に制限がある。例えば、異常高温が発生する夏季の場合には、冷房機器を完全稼動しても冷房機器の自らの出力の限界のために電力使用量の増加には限界がある。
【００４０】
このような現象は図４のような関数で表現されることができ、下記の数式によって電力使用量／温度間の関数を抽出する。すなわち、本実施形態において、臨界温度は、暖房機器の最大稼動を要求する第１臨界温度と冷房機器の最大稼動を要求する第２臨界温度を含み、温度／電力使用量連続関数を抽出するステップは、第１臨界温度の電力使用量、第２臨界温度の電力使用量、および第１臨界温度と第２臨界温度間の電力使用量に対する連続関数を抽出する。
【００４１】
このとき、Ｐは電力量、Ｔは体感温度、冷暖房機器を最大に使う温度として第１臨界温度ＴＣ、第２臨界温度ＴＨに仮定する。
【００４２】
【数２】
0006393670.tif 000005
【００４３】
ここで、最高温度限界値と最低温度限界値間の範囲［ＴＣ、ＴＨ］では、温度−電力使用量間の関係式が４次式で表現されると仮定した。これにより、極小点を基準に温度が高くなるか低くなる場合、電力使用量も増加する現象を表現できるようになる。
【００４４】
また、極小点の場合は冷暖房機器の作動が最小化するため、このときの温度を快適温度に分類することにする。温度限界値を外れた範囲では電力使用量がこれ以上増加せず、最大使用量に維持されるという仮定下で、定数関数で表現した。そして、全般的には、微分可能な連続関数に仮定して温度−電力使用量間の関係を表現した。
【００４５】
上記の数式で定義された関数Ｐの極限に対する条件は微分可能な連続関数になるための条件と同様である。これを満たすためには、最高／最低温度限界値における微分値が０にならなければならない。よって、（ＴＣ、ＴＨ）区間における関数Ｐの微分を次の数式のような３次式にならなければならない。
【００４６】
【数３】
0006393670.tif 000006
【００４７】
これより関数Ｐを表現すれば、
【００４８】
【数４】
0006393670.tif 000007
【００４９】
以上の数式の通りである。すなわち、５個の変数ａ、ｂ、ｃ、ＴＣ、ＴＨによって関数Ｐを表すことができ、追加の変数の導入なしに全体実数領域で定義された関数Ｐを表すことができる。これを整理すると、関数Ｐを下記の数式で簡単に表すことができる。
【００５０】
【数５】
0006393670.tif 000008
【００５１】
推定電力使用量算出ステップ（Ｓ６００）は、算出された電力使用量から基底使用量および連続関数の最小値から求めた非冷暖房機器の電力使用量を除外して冷暖房機器の推定電力使用量を算出する。
【００５２】
本実施形態において、推定電力使用量算出ステップ（Ｓ６００）は、温度に関係なく事務室で使う冷暖房機器以外の電気機器の使用量は一定であるという仮定下で、冷暖房機器と非冷暖房機器の電力使用量を分離することができる。すなわち、温度に対して快適感を感じる温度では、冷暖房機器を稼動せず、純粋に非冷暖房機器だけを稼動する状態とみることができる。
【００５３】
よって、対応する温度で、温度／電力使用量関数抽出ステップ（Ｓ５００）で抽出された関数が最小値を有する。その時の関数値をｎｏｎ−ＨＶＡＣ要素に対する推定量とする。
【００５４】
また、温度／電力使用量関数抽出ステップ（Ｓ５００）の関数から基底使用量および関数の最小値から求めた非冷暖房機器の電力使用量を引いた値をＨＶＡＣ要素に対する推定量とする。
【００５５】
具体的に説明すれば、上記で言及した体感温度を基準に勤務時間の間発生した電力使用量を分析して推定電力使用量を算出する。先ず、各時間別の体感温度と電力使用量をＴｉとＰｉとし、次のような最小二乗問題の解法によって変数を推定する。このとき、変数ＴＣ、ＴＨに対する関数Ｐの微分はディラックのデルタ関数（Ｄｉｒａｃ  ｄｅｌｔａ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）となるが、これは数値的に計算し難いので微分を使わない最小化技法を適用する。
【００５６】
【数６】
0006393670.tif 000009
【００５７】
各曜日別、時間帯別の電気機器、好ましくは、冷暖房空調機（ＨＶＡＣ、Ｈｅａｔｉｎｇ  Ｖｅｎｔｉｌａｔｉｎｇ、ａｎｄ  Ａｉｒ  Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇ）の使用特性を反映するために、上記の関数は在室時間帯に対して曜日別、時間帯別にそれぞれ推定する。データが充分でない場合には各曜日別を平日と週末に区分することもできる。このとき、推定された温度に応じた電力使用量は図５のように示すことができる。
【００５８】
冷暖房空調機の電力使用量は、推定された関数Ｐにおいて、該当時間帯の温度を代入したＰ（Ｔ＿ｉ）から基底使用量と推定された関数の最小値から求めた非冷暖房機器の電力使用量を引いた値で定義する。具体的に、実際の該当時間帯に測定された電力使用量をｙとし、推定された基底使用量をａ、推定された関数の最小値から求めた非冷暖房空調機器の使用量をｂ、推定された関数に該当時間帯の温度を代入し、ａ及びｂを引いた値をｃとすると、実際に測定された値に応じて表２のように使用量を分離推定することができる。
【００５９】
【表２】
0006393670.tif 000010
【００６０】
さらに、本実施形態による電力使用量の推定方法によって電力使用量を予測することも可能である。すなわち、非勤務日および勤務外の時間帯の総電力使用量は基底使用量として、その他の勤務時間帯の電力使用量は推定された関数に体感温度を代入して計算された値として電力使用量を予測することができる。
【００６１】
図６は、提案された方法を温度に応じた電力使用量の推定に基づいて電力使用量を各要素別に分離して近似した結果を示す例示である。
【００６２】
黒線で示された部分が実際測定値であり、赤線で示された部分が予測によって表現した値である。週末間の電力使用量がよく近似することが分かり、これによって基底使用量がよく表現されていることが分かる。
【００６３】
また、７／２９日直前の週末の場合、基底使用量より大きく電力使用量が増加したことから勤務者が存在したことが分かる。このような予測値と実際測定値の差により、一般的でない在室パターンに対する通知を提供することもできる。
【００６４】
以上の本発明による電力使用量の推定方法は図７の電力使用量の推定装置１０によって実行されることができる。
【００６５】
すなわち、データ収集部１００は、電力使用量および温度情報を含む環境情報を収集する。
【００６６】
次に、温度／電力使用量関係抽出部２００は、決められた体感温度と体感温度に応じた電力使用量の相関関係を分析して、使用者が電気機器を使う使用時間と非使用時間を区分し、非使用時間に使われた電力使用量を用いて電気機器の基底使用量を抽出し、電気機器の最大稼動を要求する臨界温度の電力使用量と臨界温度以外の電力使用量を表す温度／電力使用量連続関数を抽出する。
【００６７】
その後、推定電力使用量算出部３００は、連続関数から所定の温度に応じた電力使用量を算出し、基底使用量を除いた推定電力使用量を算出する。
【００６８】
以上の本発明によれば、温度に応じた電力使用量の関係を具体的に使用者の建物内の在室有無によって電気使用類型を分離し、それぞれの類型に対する使用量を提供することができる。さらに、推定された使用量と実際使用量を比較して異常状況に対する使用者通知情報を提供することができ、算出された温度／電力使用量の関係によって未来の電力使用量の予測情報を提供することができる。
【００６９】
以上の説明は本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明が属する技術分野で通常の知識を有した者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲内で様々な修正、変更および置換が可能であろう。
【００７０】
したがって、本発明に開示された実施形態および添付された図面は本発明の技術思想を限定するためのものでなく説明するためのものであり、このような実施形態および添付された図面によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は下記の請求範囲によって解釈しなければならず、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は本発明の権利範囲に含まれると解釈しなければならない。
【図１】
0006393670.tif 000011
【図２】
0006393670.tif 000012
【図３】
0006393670.tif 000013
【図４】
0006393670.tif 000014
【図５】
0006393670.tif 000015
【図６】
0006393670.tif 000016
【図７】
0006393670.tif 000017