(57)【要約】【課題】外気条件の影響をなくし、算出される省エネルギー効果量（省エネ効果量）の信頼性を高める。【解決手段】指定された月を例えば８月とする。この８月の実績外気温度ｔavと標準平年温度ｔstとの差Δｔ、空調機群の運転状態より求められる実績停止率β、空調機群の単位温度当たりの停止率変化量αとから、β’＝β＋α×Δｔとして空調機群の平年停止率β’を算出する。この算出した平年停止率β’と、８月の空調機群稼働日数Ｎと、１日の稼働スケジュール時間Ｈと、空調機群の総定格電力ΣＰｃとから、Ｐｓ’＝β’×Ｎ×Ｈ×ΣＰｃとして、８月の例えば節電制御によって削減された電力量の平年換算値（省エネ効果量の平年換算値）を求める。この求めた電力量の平年換算値を基本料金と従量料金の削減額に換算し、グラフに表示する。この例では、外気温度を外気条件としているが、外気エンタルピなどを外気条件としてもよい。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギーの消費量が外気条件と相関をもつ機器群の運転状態および外気条件をデータとして定期的に収集する工程と、
収集された前記外気条件の所定期間内の平均値を実績外気条件とし、少なくともこの実績外気条件と前記所定期間内の標準平年外気条件との差および前記所定期間内の前記機器群の運転状態に基づいて、前記所定期間内の前記機器群の省エネルギー効果量の平年値を算出する工程と
を備えたことを特徴とする省エネルギー効果量算出方法。
【請求項２】
請求項１に記載された省エネルギー効果量算出方法において、
前記データが収集されていない未来の期間について、既に収集されている外気条件の平均値と標準平年外気条件との差および前記機器群の予測される運転状態に基づいて、前記機器群の省エネルギー効果量を予測する工程を
を備えたことを特徴とする省エネルギー効果量算出方法。
【請求項３】
エネルギーの消費量が外気条件と相関をもつ機器群の運転状態および外気条件をデータとして定期的に収集する工程と、
収集された前記外気条件の所定期間内の平均値を実績外気条件とし、この実績外気条件と前記所定期間内の標準平年外気条件との差、前記所定期間内の前記機器群の運転状態より求められる実績停止率、および前記機器群の単位外気条件当たりの停止率変化量に基づいて、前記所定期間内の前記機器群の平年停止率を算出する工程と、
算出された前記平年停止率に基づいて前記所定期間内の前記機器群の省エネルギー効果量の平年値を算出する工程と
を備えたことを特徴とする省エネルギー効果量算出方法。
【請求項４】
請求項３に記載された省エネルギー効果量算出方法において、
前記データが収集されていない未来の期間について、既に収集されている期間の機器群の実績停止率の平均値、既に収集されている外気条件の平均値と未来の期間の標準平年外気条件との差、および前記機器群の単位外気条件当たりの停止率変化量に基づいて前記機器群の省エネルギー効果量を予測する工程を
を備えたことを特徴とする省エネルギー効果量算出方法。
【請求項５】
エネルギーの消費量が外気条件と相関をもつ機器群の運転状態および外気条件をデータとして定期的に収集するデータ収集手段と、
このデータ収集手段によって収集された前記外気条件の所定期間内の平均値を実績外気条件とし、少なくともこの実績外気条件と前記所定期間内の標準平年外気条件との差および前記所定期間内の前記機器群の運転状態に基づいて、前記所定期間内の前記機器群の省エネルギー効果量の平年値を算出する省エネルギー効果量算出手段と
を備えたことを特徴とする省エネルギー効果量算出装置。
【請求項６】
請求項５に記載された省エネルギー効果量算出装置において、
前記データが収集されていない未来の期間について、既に収集されている外気条件の平均値と標準平年外気条件との差および前記機器群の予測される運転状態に基づいて、前記機器群の省エネルギー効果量を予測する省エネルギー効果量予測手段を
を備えたことを特徴とする省エネルギー効果量算出装置。
【請求項７】
エネルギーの消費量が外気条件と相関をもつ機器群の運転状態および外気条件をデータとして定期的に収集するデータ収集手段と、
このデータ収集手段によって収集された前記外気条件の所定期間内の平均値を実績外気条件とし、この実績外気条件と前記所定期間内の標準平年外気条件との差、前記所定期間内の前記機器群の運転状態より求められる実績停止率、および前記機器群の単位外気条件当たりの停止率変化量に基づいて、前記所定期間内の前記機器群の平年停止率を算出する平年停止率算出手段と、
この平年停止率算出手段によって算出された平年停止率に基づいて前記所定期間内の前記機器群の省エネルギー効果量の平年値を算出する省エネルギー効果量算出手段と
を備えたことを特徴とする省エネルギー効果量算出装置。
【請求項８】
請求項７に記載された省エネルギー効果量算出装置において、
前記データが収集されていない未来の期間について、既に収集されている期間の機器群の実績停止率の平均値、既に収集されている外気条件の平均値と未来の期間の標準平年外気条件との差、および前記機器群の単位外気条件当たりの停止率変化量に基づいて前記機器群の省エネルギー効果量を予測する省エネルギー効果量予測手段を
を備えたことを特徴とする省エネルギー効果量算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、 空調機などエネルギーの消費量が外気条件（外気エンタルピ、外気温度等）と相関をもつ機器群の省エネルギー効果量を算出する省エネルギー効果量算出方法および装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
昨今、環境問題が社会問題としてクローズアップされ、省エネルギー法の改正、リサイクル法など多方面から環境負荷削減に対する取り組みが実施されている。最近では、業務用建物（オフィスビル）事業者に対して、環境負荷削減努力の情報開示が求められるようになってきている。
【０００３】
このため、従来においては、設備機器による消費エネルギーを削減すべく節電制御を行うとともに、ビル内の各種データを自動収集し、中央の監視室に設けられたコンピュータ（以下、管理コンピュータと呼ぶ）において省エネルギー効果量（以下、省エネ効果量と略す）を算出するようにしている（特許文献１参照）。
【０００４】
例えば、図７に示すように、管理コンピュータ１において、対象機器群として空調機２−１〜２−ｎの運転状態（運転／停止）を定期的に収集し、この空調機２−１〜２−ｎの運転状態から１ヶ月間の実績停止率βを求め、この実績停止率βにその１ヶ月間の空調機稼働日数Ｎと、１日の稼働スケジュール時間Ｈと、空調機２−１〜２−ｎの総定格電力ΣＰｃを乗じ、これによって得られるＰｓ（Ｐｓ＝β×Ｎ×Ｈ×ΣＰｃ）を節電制御によって削減された電力量として求めるようにしている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−２２８２２５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
実績停止率βは外気温度に左右されるため、上述のようにして算出された省エネ効果量も、外気温度の影響を受ける。その結果、例えば、外気温度が平年温度よりも高い場合は省エネ効果量は少なくなるし、逆に外気温度が平年温度よりも低い場合は省エネ効果量が多くなる。従来の省エネ効果量の算出方法では、この外気温度の影響による増減を含んだ形で省エネ効果量が算出されるため、節電制御による純粋な省エネ効果量を算出しているとは言えず、算出される省エネ効果量の信頼性に欠けていた。
【０００７】
本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、外気条件の影響を排除し、算出される省エネ効果量の信頼性を高めることができる省エネ効果量算出方法および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような目的を達成するために本発明は、エネルギーの消費量が外気条件と相関をもつ機器群の運転状態および外気条件をデータとして定期的に収集し、この収集した外気条件の所定期間内の平均値を実績外気条件とし、少なくともこの実績外気条件と所定期間内の標準平年条件との差および所定期間内の機器群の運転状態に基づいて、所定期間内の機器群の省エネ効果量の平年値を算出するようにしたものである。
この発明によれば、所定期間を例えば１ヶ月間とした場合、その１ヶ月間の実績外気条件と標準平年外気条件との差および機器群の運転状態に基づいて、その１ヶ月間の機器群の省エネ効果量の平年値が算出される。
【０００９】
本発明では、少なくとも実績外気条件と標準平年外気条件との差および機器群の運転状態に基づいて機器群の省エネ効果量の平年値を算出するが、より具体的には、実績外気条件と所定期間内の標準平年外気条件との差（Δｔ）、所定期間内の機器群の運転状態より求められる実績停止率（β）、およびデータが収集されている期間での日ごとの実績停止率と外気条件との相関により求められる機器群の単位外気条件当たりの停止率変化量（α）に基づいて、所定期間内の機器群の平年停止率（β’）を算出し、この算出した平年停止率に基づいて所定期間内の機器群の省エネ効果量の平年値を算出する。
【００１０】
また、本発明では、データが収集されていない未来の期間について、既に収集されている期間の機器群の実績停止率の平均値、既に収集されている外気条件の平均値と未来の期間の標準平年外気条件との差、および前記機器群の単位外気条件当たりの停止率変化量に基づいて機器群の省エネ効果量を予測する。より具体的には、既に収集されている外気条件の平均値と未来の期間の標準平年外気条件との差（Δｔｐ）、既に収集されている機器群の実績停止率の平均値と未来の期間の標準平年外気条件との差に基づいて求められる予測停止率（βｐ）、および機器群の単位外気条件当たりの停止率変化量（α）に基づいて、データが収集されていない未来の期間における機器群の省エネ効果量を予測する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、所定期間を例えば１ヶ月とした場合、その１ヶ月間の実績外気条件と標準平年外気条件との差および機器群の運転状態に基づいて、その１ヶ月間の機器群の省エネ効果量の平年値が算出されるものとなり、外気条件の影響をなくして、得られる省エネ効果量の実績値の信頼性を高めることができるようになる。
また、既に収集されている外気条件の平均値と標準平年外気条件との差および機器群の予測される運転状態に基づいて、データが収集されていない未来の期間についても機器群の省エネ効果量を予測することにより、外気条件の影響をなくして、得られる省エネ効果量を視覚的に分かり易くすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明を図面に基づいて詳細に説明する。図１は本発明の実施に用いる省エネ効果量算出装置の一例を示すブロック図である。同図において、１００は本発明に係る省エネ効果量算出装置であり、プロセッサや記憶装置からなるハードウェアと、これらのハードウェアと協働して各種機能を実現させるプログラムとによって実現される。具体的には、パーソナルコンピュータ（パソコン）にプログラムがインストールされ、このインストールされたプログラムに従うＣＰＵの処理動作として実現される。
【００１３】
省エネ効果量算出装置１００は、演算部３と、データベース４と、表示部５と、標準平年温度記憶テーブルＴＢ１と、空調機稼働日数記憶テーブルＴＢ２とを備えている。演算部３は、省エネ効果量実績値算出部３−１と、平年換算省エネ効果量算出部３−２と、省エネ効果量予測値算出部３−３とを有している。省エネ効果量実績値算出部３−１、平年換算省エネ効果量算出部３−２、省エネ効果量予測値算出部３−３での処理については、後述する。
【００１４】
標準平年温度記憶テーブルＴＢ１には、気象庁発表の１年間の各月の各地域の平年温度（標準平年温度）が格納されている。すなわち、１月の標準平年温度をｔst１ とし、２月の標準平年温度をｔst2 とし、以下同様にして、１２月までの標準平年温度ｔstが格納されている。空調機稼働日数記憶テーブルＴＢ２には、空調機２−１〜２−ｎが設けられているビルにおける１年間の各月の空調機稼働日数が格納されている。すなわち、１月の空調機稼働日数をＮ１とし、２月の空調機稼働日数をＮ２とし、以下同様にして、１２月までの空調機稼働日数Ｎが格納されている。
【００１５】
演算部３は、空調機２−１〜２−ｎの運転状態（運転／停止）と外気温度ｔpv を定期的に収集し、データベース４に実績データとして格納する機能を備えている。また、演算部３は、省エネ効果量実績値算出部３−１、平年換算省エネ効果量算出部３−２、省エネ効果量予測値算出部３−３での処理に際し、標準平年温度記憶テーブルＴＢ１における標準平年温度ｔst、空調機稼働日数記憶テーブルＴＢ２における空調機稼働日数Ｎ、通常のタイムスケジュールに従って空調機２−１〜２−ｎが運転を続けるように予め設定されている１日の稼働スケジュール時間Ｈおよび空調機２−１〜２−ｎの総定格電力ΣＰｃ、データベース４に格納されている外気温度ｔpv および空調機２−１〜２−ｎの運転状態を取り込む。
【００１６】
なお、本実施の形態において、空調機２−１〜２−ｎは、室内温度に基づいてその運転／停止が制御され、すなわち節電制御が行われ、稼働スケジュール時間Ｈ内においても運転状態（運転／停止）が変化する。
【００１７】
〔動作〕
図２に演算部３で行われる本実施の形態特有の処理動作のフローチャートを示す。以下、このフローチャートを参照しながら、演算部３における省エネ効果量実績値算出部３−１、平年換算省エネ効果量算出部３−２、省エネ効果量予測値算出部３−３での処理動作について説明する。
【００１８】
演算部３は、節電制御された空調機２−１〜２−ｎの運転状態（運転／停止）と外気温度ｔpv を定期的に収集し、実績データとしてデータベース４に格納する（ステップ２０１）。このデータベース４に格納された実績データに基づき、省エネ効果量実績値算出部３−１は、１ヶ月毎に省エネ効果量の実績値Ｐｓを算出し（ステップ２０２）、データベース４に保存する（ステップ２０３）。
【００１９】
〔省エネ効果量実績値算出部での処理〕
図３に省エネ効果量実績値算出部３−１における省エネ効果量の実績値Ｐｓの算出過程を示す。省エネ効果量実績値算出部３−１は、データベース４から過去１ヶ月間の空調機２−１〜２−ｎの運転状態を取り出し、この空調機２−１〜２−ｎの運転状態から過去１ヶ月間の実績停止率βを求める。また、空調機稼働日数記憶テーブルＴＢ２からその１ヶ月間の空調機稼働日数Ｎを取り出す。そして、予め設定されている１日の稼働スケジュール時間Ｈと空調機２−１〜２−ｎの総定格電力ΣＰｃを取り込み、Ｐｓ＝β×Ｎ×Ｈ×ΣＰｃとしてその１ヶ月間の節電制御によって削減された電力量（省エネ効果量の実績値）を求める。
【００２０】
演算部３は、期間を指定して操作ボタン（図示せず）が押されると（ステップ２０４のＹＥＳ）、データベース４に保存されている実績データから、外気温度が１℃変化することによる空調機２−１〜２−ｎの停止率の変化量（空調機群停止率変化量）を係数α（％／℃）として求める（ステップ２０５）。係数αには、冷房時と暖房時の２種類があり、指定された期間の各月に応じて以下の処理において冷房時の係数αを用いるか、暖房時の係数αを用いるかを判断する。
【００２１】
〔平年換算省エネ効果量算出部での処理〕
図４に平年換算省エネ効果量算出部３−２における省エネ効果量の平年換算値Ｐｓ’の算出過程を示す。平年換算省エネ効果量算出部３−２は、ステップ２０４で指定された期間の各月について、データベース４に実績データが保存されているか否かをチェックし（ステップ２０６）、実績データが保存されている月に対してのみ省エネ効果量の平年換算値Ｐｓ’を求める。
【００２２】
例えば、今、指定された期間が２００３年８月〜２００４年７月であり、２００３年の８月と９月についてはデータベース４に実績データが保存されているものとする。
【００２３】
この場合、平年換算省エネ効果量算出部３−２は、先ず、２００３年８月について、その１ヶ月間の空調機２−１〜２−ｎの運転状態をデータベース４から取り出し、この取り出した空調機２−１〜２−ｎの運転状態からその１ヶ月間の実績停止率βを求める（ステップ２０７）。
【００２４】
また、平年換算省エネ効果量算出部３−２は、２００３年８月について、その１ヶ月間の外気温度ｔpv をデータベース４から取り出し、この取り出した外気温度ｔpv からその１ヶ月間の外気温度の平均値を実績外気温度ｔav（ｔav8  ）として求める（ステッ２０８プ）。そして、標準平年温度記憶テーブルＴＢ１から８月の標準平年温度ｔst（ｔst8 ）を取り出し、実績外気温度ｔav（ｔav8  ）と標準平年温度ｔst（ｔst8 ）との差Δｔを求める（ステップ２０９）。
【００２５】
そして、求めた実績停止率βと実績外気温度ｔavと標準平年温度ｔstとの差Δｔとステップ２０５で求めた係数（空調機群停止率変化量）αとから、β’＝β＋α×Δｔとして２００３年８月の平年停止率β’を算出する（ステップ２１０）。
【００２６】
さらに、空調機稼働日数記憶テーブルＴＢ２から２００３年８月の空調機稼働日数Ｎ（Ｎ８）を取り出し、予め設定されている１日の稼働スケジュール時間Ｈと空調機２−１〜２−ｎの総定格電力ΣＰｃとから、Ｐｓ’＝β’×Ｎ×Ｈ×ΣＰｃとして２００３年８月の節電制御によって削減された電力量の平年換算値（省エネ効果量の平年換算値）を求める（ステップ２１１）。
【００２７】
そして、この求めた削減された電力量の平年換算値を従量料金の削減額に換算し（ステップ２１２）、その結果を実績値（平年換算値）として表示部５にグラフ表示する（ステップ２１３）。２００３年９月についても、同様にして、節電制御によって削減された電力量の平年換算値を求め、従量料金の削減額に換算し、その結果を実績値（平年換算値）として表示部５にグラフ表示する。図５（ａ）に表示例を示す。このグラフにおいて、表示される各月（８月、９月）の従量料金の削減額からは外気温度の影響がなくされているので、その信頼性が高い。
【００２８】
〔省エネ効果量予測値算出部での処理〕
図６に省エネ効果量予測値算出部３−３における省エネ効果量の予測値Ｐｓｐ’の算出過程を示す。省エネ効果量予測値算出部３−３は、ステップ２０４で指定された期間の各月について、データベース４に実績データが保存されているか否かをチェックし（ステップ２０６）、実績データが保存されていない月については省エネ効果量の予測値Ｐｓｐ’を求める。
【００２９】
例えば、今、指定された期間が２００３年８月〜２００４年７月であり、２００３年の１０月〜２００４年７月についてはデータベース４に実績データが保存されていないものとする。すなわち、２００３年の１０月〜２００４年７月は、未来の期間であるとする。
【００３０】
この場合、省エネ効果量予測値算出部３−３は、先ず、データベース４に保存されている空調機２−１〜２−ｎの収集されている全ての運転状態からその実績停止率を求め、この実績停止率の平均値と２００３年の１０月〜２００４年７月の未来の期間の標準平年外気温度との差に基づいて空調機２−１〜２−ｎの予測停止率βｐを求める（ステップ２１５）。
【００３１】
また、省エネ効果量予測値算出部３−３は、データベース４に保存されている同じ期間実績平均外気温度（外気温度総平均）ｔavを求める（ステップ２１６）。そして、標準平年温度記憶テーブルＴＢ１から１０月の標準平年温度ｔst（ｔst10）を取り出し、外気温度の総平均ｔavと標準平年温度ｔst（ｔst10）との差Δｔｐを求める（ステップ２１７）。
【００３２】
そして、求めた予測停止率βｐと外気温度総平均ｔavと標準平年温度ｔstとの差Δｔｐとステップ２０５で求めた係数（空調機群停止率変化量）αとから、βｐ’＝βｐ＋α×Δｔｐとして２００３年１０月の平年予測停止率βｐ’を算出する（ステップ２１８）。
【００３３】
さらに、空調機稼働日数記憶テーブルＴＢ２から２００３年１０月の空調機稼働日数Ｎ（Ｎ１０）を取り出し、予め設定されている１日の稼働スケジュール時間Ｈと空調機２−１〜２−ｎの総定格電力ΣＰｃとから、Ｐｓｐ’＝βｐ’×Ｎ×Ｈ×ΣＰｃとして２００３年１０月の節電制御によって削減されるであろう電力量（省エネ効果量の予測値）を求める（ステップ２１９）。
【００３４】
そして、この求めた削減されるであろう電力量を従量料金の削減額に換算し（ステップ２１２）、その結果を試算値（予測値）として表示部５にグラフ表示する（ステップ２１３）。２００３年１１月〜２００４年７月についても、同様にして、節電制御によって削減されるであろう電力量を求め、従量料金の削減額に換算し、その結果を試算値（予測値）として表示部５にグラフ表示する。図５（ｂ）に表示例を示す。このグラフにおいて、表示される各月（１０月〜７月）の従量料金の削減額からは外気温度の影響がなくされているので、その信頼性が高い。
【００３５】
また、本実施の形態において、省エネ効果量予測値算出部３−３は、データベース４に短期間の実績データしかなくても、将来にわたる省エネ効果量を予測する。すなわち、データベース４に短期間の実績データしかなくても、予測停止率βｐや外気温度総平均ｔavは求められるので、データベース４に長期間にわたる実績データが溜まるまで待たなくても、将来にわたる省エネ効果量の予測値を得ることができる。また、ディスプレイ上で、実績値とこの実績値に対する過去のある時点における予測値とを比較するようにすることも可能であり、予測値が実績値に対してどれだけずれていたかを確認することも可能である。
【００３６】
また、上述した実施の形態では、外気温度と相関を持つ機器群として空調機群を例にとって説明したが、外気温度と相関を持つ機器群は空調機群に限られるものではないことも言うまでもない。
また、上述した実施の形態では、外気条件を外気温度として説明したが、外気エンタルピなどを外気条件としてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施に用いる省エネ効果量算出装置の一例を示すブロック図である。
【図２】この省エネ効果量算出装置における演算部で行われる特有の処理動作を示すフローチャートである。
【図３】省エネ効果量実績値算出部における省エネ効果量の実績値Ｐｓの算出過程を説明する図である。
【図４】平年換算省エネ効果量算出部における省エネ効果量の平年換算値Ｐｓ’の算出過程を説明する図である。
【図５】節電制御によって削減された電力量の従量料金の削減額（平年換算値）の表示例および節電制御によって削減されるであろう電力量の従量料金の削減額（予測値）の表示例を示す図である。
【図６】省エネ効果量予測値算出部における省エネ効果量の予測値Ｐｓｐ’の算出過程を説明する図である。
【図７】従来の省エネ効果量の算出方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００３８】
２−１〜２−ｎ…空調機（空調機群）、３…演算部、３−１…省エネ効果量実績値算出部、３−２…平年換算省エネ効果量算出部、３−３…省エネ効果量予測値算出部、４…データベース、５…表示部、ＴＢ１…標準平年温度記憶テーブル、ＴＢ２…空調機稼働日数記憶テーブル、１００…省エネ効果量算出装置。
【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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