(57)【要約】【課題】快適性を損なわずにエネルギー消費を抑制するエネルギー消費管理システムを提供すること。【解決手段】エネルギー消費管理システムは、空調装置２２等のエネルギー消費機器の制御計画を作成する管理サーバー１０と、機器等から情報を収集して管理サーバーに送り、制御計画に基づいて機器を制御する制御サーバー１２とを備える。管理サーバーは所定期間分の計画情報を周期的に前記制御サーバーへ送信する。管理サーバは繁忙度合いを現わすデータおよび該当地域の気象データから繁忙度合いを予想し、この予想値、気温等の計測値、機器の設定値、気象予報データにより制御計画を生成する。本システムは精度の高い制御計画を作成することができ、快適性を損なわずにエネルギー消費を最低限に抑制することができる。【選択図】図１
2005229758.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも制御サーバー手段から得た情報に基づき、エネルギー消費機器の制御計画を作成する管理サーバー手段と、
少なくともエネルギー消費機器から情報を収集して前記管理サーバー手段に送り、前記制御計画に基づいてエネルギー消費機器を制御する制御サーバー手段と、
を備えたことを特徴とするエネルギー消費管理システム。
【請求項２】
更に、前記管理サーバー手段と前記制御サーバー手段とを接続する通信手段を備え、
前記管理サーバー手段は、所定期間分の計画情報を周期的に前記制御サーバー手段へ送信することを特徴とする請求項１に記載のエネルギー消費管理システム。
【請求項３】
前記制御サーバー手段は、繁忙度合いを現わすデータを収集して管理サーバーへ送る繁忙度合いデータ収集手段を備え、
前記管理サーバ手段は、少なくとも繁忙度合いを現わすデータおよび該当地域の気象データから繁忙度合いの予想データを生成する繁忙度合い予想手段と、
前記繁忙度合いの予想データ、制御対象装置の計測値および設定値データ、気象予報データにより制御計画を生成する制御計画生成手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー消費管理システム。
【請求項４】
前記制御計画生成手段は、関連する制御対象機器群について積極的にゆらぎ制御を行うゆらぎ制御手段および快適性をさほど損なわずにエネルギー消費を低減するピークカット手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー消費管理システム。
【請求項５】
前記制御サーバー手段は制御対象装置がオン操作された場合にのみ制御を行い、かつ手動による設定変更に基づき一定期間だけ制御計画を変更することを特徴とする請求項１に記載のエネルギー消費管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギー消費管理システムに関するものであり、特に、統計処理に基づく最適化を図ることにより、快適性や要求される条件を損なわずにエネルギー消費を抑制するエネルギー消費管理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、店舗や事務所等における空調機器等の消費電力を管理するシステムが提案されている。例えば下記の特許文献１には、コンビニ等の店舗内の各種機器を自立分散方式で省電力制御する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２７６８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記した従来の電力制御システムにおいては、過去の運転実績データや気象データ等に基づく統計処理による最適化が図られていないという問題点があった。また、主観的な快適感を満足しつつ、エネルギー消費を抑制するという観点が考慮されておらず、無駄なエネルギーを消費しているという問題点もあった。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、上記した課題を解決することを目的とし、このために、本発明のエネルギー消費管理システムは、少なくとも制御サーバー手段から得た情報に基づき、エネルギー消費機器の制御計画を作成する管理サーバー手段と、少なくともエネルギー消費機器から情報を収集して前記管理サーバー手段に送り、前記制御計画に基づいてエネルギー消費機器を制御する制御サーバー手段とを備えたことを主要な特徴とする。また、前記管理サーバー手段は、所定期間分の計画情報を周期的に前記制御サーバー手段へ送信する点にも特徴がある。
【０００５】
更に、前記制御サーバー手段は、繁忙度合いを現わすデータを収集して管理サーバーへ送る繁忙度合いデータ収集手段を備え、前記管理サーバ手段は、少なくとも繁忙度合いを現わすデータおよび該当地域の気象データから繁忙度合いの予想データを生成する繁忙度合い予想手段と、前記繁忙度合いの予想データ、制御対象装置の計測値および設定値データ、気象予報データにより制御計画を生成する制御計画生成手段とを備えた点にも特徴がある。
【発明の効果】
【０００６】
本発明のエネルギー消費管理システムは上記のような特徴によって、精度の高い制御計画を作成することができ、快適性や必要とされる性能を損なわずにエネルギー消費を最低限に抑制することができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
本発明のエネルギー消費管理システムは、エネルギー消費量を極小にすることと、制御対象装置の性能の範囲内で目標とする室温等を許容範囲に保つことをコンピュータシステムによる、エネルギー最適需要予測・自動制御運転により実現するシステムである。最適制御を実現するには、制御対象装置の設置箇所ごとの以下のデータをコンピュータシステムで処理する。
【０００８】
（１）繁忙度合いを現わす時系列の数値データ
例えば以下のようなものを採用可能である。（イ）店舗ＰＯＳデータの場合：客数／アイテム別販売数。（ロ）予約データの場合：予約客数。（ハ）設置箇所近傍の人体通過センサーのカウント値。（ニ）設置箇所近傍の扉の開閉カウント値。この他、適用箇所の繁忙を現わす指標であれば、どんな時系列データでも利用可能である。
【０００９】
（２）制御装置の計測値／設定値の時系列履歴
（イ）制御装置のコントロール対象媒体の計測値。例えば、空調機の場合は室温、冷蔵庫の場合は庫内温度、温水器の場合は湯温等。（ロ）制御装置の運転履歴。例えば、空調機／冷蔵庫／温水器の場合は設定温度とその投入時間等。
【００１０】
（３）該当地域の気象データ
（イ）実績の気象状態（晴れ、曇り、雨等）をコード化して時系列で履歴化したもの。（ロ）実績の外気温を時系列で履歴化したもの。（ハ）天気予報の気象状態（晴れ、曇り、雨等）をコード化して時系列で現わしたもの。（ニ）天気予報の外気温を時系列で現わしたもの。
【００１１】
上記データを装置別にデータベースに蓄積し、これを元に多変量解析の統計分析により、最も効果的なデータ解析方法を判定し、この解析方法により、求めたい日時の繁忙度合いの予想データを生成し、これと該当の気象予報データを合わせて、制御装置の運転結果のシュミレーションを行い、最適な装置制御計画の生成を行う。
【００１２】
本システムは、対象データの蓄積と統計解析を行う部位（管理サーバー）と、対象装置の制御運転／運転履歴取得／制御装置のコントロール対象媒体の計測値取得の部位（制御サーバー＝ゲートウェイサーバー）の２つの基本機能により構成されている。
【００１３】
この２つの基本機能を対象装置の設置されている箇所のLAN（ローカルエリアネットワーク）上に構築することも、対象データの蓄積と統計解析を行う機能を装置設置箇所の外部に設け、各種通信網によるデータ交換により実現することも可能である。基本機能を装置設置箇所と外部に分けた場合の通信手段は、以下を可能とする。（イ）公衆電話回線使用の地点間通信。（ロ）インターネット網利用のTCP／IPプロトコルでの通信。
【００１４】
解析対象データのデータベースへの時系列での蓄積により、以下のデータ解析を実現する。（イ）外気温から季節解釈（春夏秋冬）（ロ）装置容量の違いによる特性。（ハ）年変化による運転状態の変化。（ニ）繁忙度合いの変化。例として、装置設置箇所が飲食業の場合は、店舗の流行り具合の把握等。
【００１５】
制御対象装置を複数組み合わせて利用する場合、例として、同一空間に設置の空調機等は、装置毎に同時系列のデータを分析する事により、装置どうしの運転時の相関関係が導きだされ、装置群による効率的な制御計画が生成される。
【００１６】
制御計画の時系列の分解能をパラメータとして、対象装置の種類によって、適切な値に設定する。例えば、貯湯式業務用温水器は３時間間隔、空調機は５分間隔等とする。また業種業態別で、時系列データの同一傾向が顕著に統計解析出来る区分けを選定し、利用する。
【００１７】
装置設置箇所の繁忙度合い・装置の計測値／設定値の時系列履歴が取得でき、装置の制御（例として、運転のON／OFF、運転状態の強弱等）が可能であれば、本発明の制御方式は、特に制御対象装置の種類は限定されず、広くの業種業態で使用の業務機器に対して効率運転制御が可能である。
【００１８】
以下、空調機の制御を行う場合について説明する。空調調和での快適性の要因には、動機付け、満足感などの内的要因と、雰囲気、環境要因（温度、湿度、気流）等の外的要因があり、本システムでは外的要因の環境要因（温度、気流）を司る。そして、下記の感覚器官の反応の意図を持って、環境要因を積極的に変化させる。
（イ）心理的反応（主観データ）：例えば体感温度、精神性発汗（生理的反応）、主観評価など。
（ロ）生理的反応（生理データ）：体温、心拍、筋活動、発汗、血圧、代謝など。
【００１９】
代謝の多い個体に対し、心理的反応の体感温度に対し積極的に介入する。代謝の少ない個体に対しては、生理的反応に対しての環境要因を適切に調整する（代謝の多い男性／代謝の少ない女性間の差異の吸収など）。
【００２０】
心理的反応の体感温度のコントロールを実現するために冷房時の気流変化の発生により、体感温度の変化を実現する。気流変化の方法としては、例えば空調機の設定温度を変化させる。空調機の風量を変化させる等の方法がある。
【００２１】
次に、本発明システムでの設定温度制御について説明する。従来の空調機自立制御の設定温度制御は、ターゲット温度と吸い込み口温度センサー値との差異を感知し、プラスマイナス１度の範囲でサーモON／OFFの制御を行っている。従って、温度変化は少なく、本システムで有効な温度の高低差を実現していない。
【００２２】
これに対し、本発明のシステムでの設定温度制御は、５分後の吸い込み口温度センサー値を予め予想し、このポイントの直近１０分（高温５分間、低温５分間の２コマを１セットで取り扱う）に投入する、適切な設定温度を予め予想し、その設定温度に制御している。直近１０分間の間に、積極的な設定温度変化（平均２℃の幅）の制御を高温５分間、低温５分間行う。短期の間隔で、温度変化幅を実現する制御を行うことで、主観評価を最大に誘導する。冷房時は、発汗→蒸発の生理サイクルを誘導し、快適な涼感を導く。
【００２３】
次に、噴出し風量の制御について説明する。従来の空調機自立制御の場合は、人的に初期設定した値が継続される。本システムでは、運転状態が送風時に風量の最強指定を行う。また、冷房時の設定温度変化指定で温度幅の低温指定時に風量の最強指定を行う。この制御により、気流変化の主観評価を最大に誘導する。暖房時は、温風の気流変化がダイレクトに人体に影響するのは不快に感じるので、噴出し風量の制御は行わない。
【００２４】
室温を指定の温度状態に持続させる機能については、本システムの制御は従来の空調機自立制御の方式である設定温度狙いのサーモON／OFFと同じであるが、室温を指定温度へ至らせる時間の気流変化の制御に以下の意図を持たせ、物理的な室温は、通常制御の場合に比べ抑え目に制御されているにも関わらず、満足のいく空調調和空間を実現する。
【００２５】
・省エネルギー効果目的：
設定温度の平均２℃幅の設定変更を行うので、高温指定時にコンプレッサの運転が停止する場合があり、結果、機器の間欠運転が誘発される。電力使用量ピーク期には、設定温度高温指定時に、コンプレッサ運転が確実に停止する送風モードへの変更をかけ、間欠運転の実施によるピークカット制御を選択することができる。この時、複数機器の協調制御を行い、間欠運転のON／OFFを機器間で交互に行い、一時的に、稼動空調機の台数を半数にし、快適度の低下を最小限に抑え、装置全体の合計電力使用量の抑制も実現する制御を行う。
【００２６】
・快適度目的：
室温を指定温度へ至らせる時間の気流変化の制御に、カオス理論による１／fゆらぎ等の気流変化を重ねて制御し、快適度向上のファクターを盛り込むことが可能となる。また、人体の生理反応で、汗が蒸発することで人間は涼感を味わう。冷房運転時には、空調機の設定温度の強弱や、冷房の間欠運転により、室内温度の上昇する時点を設ける事により、発汗を促す間を与え、自立神経による発汗→蒸発の繰り返しを誘導し、健康的な涼感を導く。
【００２７】
業種業態別時系列解析ブロック区分け自動作成処理機能：
業種業態別の精度の高いシュミレーション結果を得るために、業態別のデータ処理方法のテンプレート作成機能を実現する。
図８は、解析ブロックの区分け方法を示す説明図である。まず、外気温状態の変化に対する区分けを行う。即ち、該当地域の終日の外気温差により、時間帯を区分けする。日の出後暫時後から日没までの昼間と、外気温が顕著に低下する日没後の夜間帯等を分ける。
【００２８】
次に、繁忙度合い（ＰＯＳデータの客数やアイテム別販売数）による区分けを行う。即ち、飲食店におけるランチタイムや一時休業時間、ディナータイムの営業時間等上記の外気温要因と繁忙度合い要因の区分けの組み合わせ毎に、制御機器別のエネルギー使用相関を調査し、高い精度の時間帯別相関が得られる区分けを決定する。
【００２９】
図８においては、閉店、日中、ランチ、一時休業、日中、ディナー、夜間、閉店の８ブロックに区分けされる。そして、日中、ランチ、一時休業、夜間、ディナーの各解析ブロック毎に、繁忙度合いデータの要素毎（ＰＯＳデータのアイテム別販売数や客数、飲食店ＰＯＳの場合、注文数と注文時の該当席着席数）に重回帰分析し、重相関係数が大きい組み合わせである最適重相関式を選定する。
【００３０】
図９は、アイテム別の販売数によるブロック区分け方法を示す説明図である。各解析ブロック毎に販売アイテム毎の重相関式を算出、相関が他のデータより高い場合は、刺身販売数、鍋物販売数などが選定される。
【００３１】
上記が、業態別の実業運用と機器のエネルギー使用相関を精度良く算出できる業態別の時系列毎解析パターンテンプレートとなる。実業の店舗運用状況が加味されたパターンとなっている。このパターンテンプレートは以後同業種における初期パターンとして利用する。以下店舗の空調装置を制御する実施例について説明する。
【実施例１】
【００３２】
図１は、本発明のエネルギー管理システムの実施例のシステム構成を示すブロック図である。インターネット１１には、データを収集して制御計画を作成する管理サーバー１０、店舗１４等において制御計画に基づいて空調機器等を制御するゲートウェイ（制御）サーバー１２、任意の地域の気象情報を提供可能な公知の気象情報提供システム１３等が接続されている。
【００３３】
ゲートウェイサーバー１２は、LonWorks（登録商標）等の公知の監視制御用ネットワーク２３用のインターフェイス回路、イーサネット（登録商標）等の公知のＬＡＮ４１用のインターフェイス回路、RS-232Cなどの公知の通信回線用のインターフェイス回路を備えている。管理サーバー１０およびゲートウェイサーバー１２のハードウェアは、市販のサーバーに必要に応じてインターフェイス回路を装着することにより実現できる。
【００３４】
複数の空調装置２２は、公知の空調機器集中リモコンネットワーク２４によって、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）アダプタ２０に接続されている。ゲートウェイサーバー１２は、監視制御ネットワーク２３、Ｉ／Ｆアダプタ２０を介して各空調装置２２の監視、制御が可能である。
【００３５】
また、複数の冷蔵庫３１が、RS-485などの監視制御バス３２、公知のコントローラ３０、RS-232Cなどの通信回線３３を介してゲートウェイサーバー１２と接続されており、ゲートウェイサーバー１２は、各冷蔵庫３１の監視、制御が可能である。
【００３６】
更に、複数のＰＯＳ４０が公知のＬＡＮ４１を介してゲートウェイサーバー１２と接続されており、ゲートウェイサーバー１２は、各ＰＯＳ４０から客数やアイテム別販売数等の情報収集が可能である。
【００３７】
図２は、本発明の管理サーバー処理の内容を示すフローチャートである。Ｓ１０においてはゲートウェイサーバー１２から制御計画情報の要求が有ったか否かを判定し、判定結果が肯定の場合にはＳ１１に移行する。Ｓ１１においてはゲートウェイサーバー１２に制御計画データを送信する。Ｓ１２においては、ゲートウェイサーバーから運転履歴、気温等の測定値情報を受信し、運転履歴、測定値データを保存する。
【００３８】
Ｓ１３においては気象情報取得時刻になったか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ１４に移行する。Ｓ１４においては公知の気象情報提供システム１３から該当店舗のある地域の気象実績データを取得し、気象実績データとして保存する。Ｓ１５においては同様に該当地域の気象予報データを取得する。そして、気象予報データの時系列データを作成する。
【００３９】
即ち、取得した天気予報データより、該当日の最低気温を午前五時の時点とし、該当日の最高気温を午後２時の時点とし、該当日翌日の最低気温を該当日翌日の午前五時の時点とした解釈で、時系列途中の気温値をスプライン補完により、５分毎に算出し、気象予報データとして保存する。
【００４０】
Ｓ１６においては該当日最初の処理であるか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ１７に移行する。Ｓ１７においてはゲートウェイサーバー１２から繁忙度合い実績データを取得し、繁忙実績データとして保存する。Ｓ１８においては過去の繁忙実績データから繁忙度合い予想データを生成し、繁忙予想データとして保存する。
【００４１】
ここで、繁忙度合い数値の予想値の算出について説明する。まず、ＰＯＳデータでの所定時間毎の客数や特定アイテムの販売数、飲食店ＰＯＳシステムの場合、販売時点ではなく、注文時点での時間毎の客数や特定アイテムの販売数、販売行為が行わられない空間（市役所の受付窓口等）では人体通過センサーの時間毎のカウント値や、入り口ドアの開閉回数等、対象空間の繁忙度合いあるいは気温に相関する取得可能な数値を予め履歴データとして蓄積しておく。
【００４２】
繁忙度合いの数値化データを取得できるシステムとの連動が実現できない場合は、繁忙度合いを表現するなんらかの尺度（販売行為が関わる機器設置箇所の場合は、売上げ金額等、事務所等では、出勤人数等）をゲートウェイサーバー１２のデータエントリ画面から手動で例えば毎日入力することで実現する。
【００４３】
繁忙度合いの数値化係数のグループ範囲は、同じ建屋内で階層等、対象機器の運転結果への影響が及ぼされる空間をグループでまとめる。（物販店の場合、ＰＯＳでの会計がフロア毎の場合、売り場別に機器に関連つける）そして、対象日から過去１３週の対象機器の設置フロアー毎のデータを取得する。時系列の分解能を例えば３０分単位とし、取得の実績データをまとめる。
【００４４】
次に、以下の要素の重回帰分析を行う。即ち、従属変数を「ターゲットの時刻から３０分後の間の繁忙度合い数値」とし、説明変数を「該当日の曜日のISOコード」および「気象状態をコード登録したもの」とし、重相関式より、該当日の気象予報の天気状態と曜日により、繁忙度合い数値の予想値算出を行う。過去１３週のデータ蓄積が足りない場合で、算出結果の重相関係数が、０．６以下の場合には繁忙度合い数値と気象状態のみで相関結果を得る。
【００４５】
重相関係数が、０．６以下の場合、標本時間帯毎で、曜日コード別、気象コード別の幾何平均値を算出し、予想値として使用する。美容院等で予約システムが稼動の場合は、対象日時の予約客数を繁忙度合いの係数としてそのまま利用する。なお、３０分毎の予想値を更に５分毎に分解し、以後相関算出に使用するデータの分解能に合わせておく。
【００４６】
Ｓ１９においては後述する処理によって装置別にデータ相関性を統計解析し、相関解析データとして保存する。Ｓ２０においては気象予報に変更が有ったか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ２１に移行する。Ｓ２１においては各種実績、予想データに基づき、後述する処理によって制御計画データを生成し、制御計画データとして保存する。
【００４７】
図３は、本発明のゲートウェイサーバー処理の内容を示すフローチャートである。Ｓ３０においては制御データを取得する時刻になったか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ３１に移行する。Ｓ３１においては管理サーバーから制御計画データを取得する。Ｓ３２においては運転履歴情報および空調機器から収集した気温などの計測値を送信する。
【００４８】
Ｓ３３においては繁忙情報収集周期が到来したか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ３４に移行する。Ｓ３４においては例えばＰＯＳ４０から所定時間毎の客数や特定アイテムの販売数などの繁忙度合いデータを収集する。Ｓ３５においては繁忙度合いデータを管理サーバーに送信する（実際には管理サーバーからの要求に応じて送信する）。
【００４９】
Ｓ３６においては、例えば店舗の従業員による空調装置のオン、オフ操作が有ったか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ３７に移行し、装置ごとのオン、オフ情報を保存する。なお、本発明のシステムにおいてはオン操作された制御対象装置のみを制御する。
【００５０】
Ｓ３８においては例えば店舗の従業員による空調装置の設定温度、設定風量等の設定値の変更操作が有ったか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ３９に移行する。Ｓ３９においては、操作から一定期間（例えば数十分）だけ手動操作による設定変更指示を優先して制御計画を修正する。
【００５１】
Ｓ４０においては対象装置の制御周期（例えば空調装置では５分）が到来したか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ４１に移行する。Ｓ４１においては対象装置から運転履歴情報を収集する。Ｓ４２においては例えば空調装置から制御対象（気温）の計測値を収集する。Ｓ４３においては制御計画データに基づき対象装置を制御する。制御内容は運転モード、設定温度、設定風量など、リモコンで設定可能な項目であり、各空調装置は設定された条件になるように自律動作する。この後Ｓ３０に戻り、処理を繰り返す。
【００５２】
図４は、統計解析処理（Ｓ１９）の内容を示すフローチャートである。Ｓ５０においては、過去の所定期間（例えば過去１３週）の装置毎、時系列解析ブロック毎、運転状態毎（空調機の場合、冷房・暖房・送風）の室温、外気温、設定温度、繁忙度合いデータを取得する。Ｓ５１においては不良データを取り除く。即ち、相関精度を上げるために、制御機器の能力以上の負荷がかかっていて、機能していない状態時のデータを破棄する。例えば、空調機の猛暑の運転時で、該当設定温度で連続運転を行っていても室温が目標温度に至らず、逆に温度上昇してしまうような状態が連続している時のデータ等。
【００５３】
Ｓ５２においてはデータ数が最大件数以上か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ５３に移行する。Ｓ５３においては時系列上の直近の最大件数データを取得する。Ｓ５４においては、全ての説明変数要素の組み合わせについて重相関係数を算出する。即ち、以下の要素の重回帰分析を行う。
【００５４】
図１０は、組み合わせ検査を行う１５種類の説明変数を示す説明図である。
（１）従属変数：（イ）対象時刻から５分後の室温。
（２）説明変数：（イ）５分前から対象時刻までの設定温度。（ロ）５分前から対象時刻までの外気温。（ハ）５分前から対象時刻までの室温。（ニ）５分前から対象時刻までの外気温と設定温度の温度差。（ホ）５分前から対象時刻までの室温と設定温度の温度差。（ヘ）５分前から対象時刻までの外気温と室温の温度差。（ト）５分前から対象時刻までの繁忙度合い（ＰＯＳデータ客数、販売アイテム数等）。（チ）対象時刻から５分後までの設定温度。（リ）対象時刻から５分後までの外気温。（ヌ）対象時刻から５分後の外気温と設定温度の温度差。（ル）対象時刻の設定温度と、５分後の設定温度の温度差。（ヲ）対象時刻の外気温と、５分後の外気温の温度差。（ワ）対象時刻から５分後までの繁忙度合い数値。（カ）対象時刻の繁忙度合い数値と、５分後の繁忙度合い数値の差。（ヨ）当日の気象状態を数値コードで現わしたもの。
【００５５】
対象の時刻から５分後の予想値の室温を得る相関式を上記説明変数の順列組み合わせの全てのパターンについて試行し、最も高い重相関係数算出に至った式を採用する。
重回帰分析については、例えば、岡本泰治著「プログラミングによる統計処理の実践アプローチ、Delphiデータ分析法」ＣＱ出版株式会社1998年3月20日発行などに記載されているように周知であるので、概要のみ説明する。
重回帰分析では、ｎ組の説明変数を用いて下記のように従属変数を表す重回帰式を用いる。
[従属変数(予測値)]＝[偏回帰係数１]×[説明変数１]＋[偏回帰係数２]×[説明変数２]＋・・・＋[偏回帰係数ｎ]×[説明変数ｎ]＋[残差(定数)] 
ここで、[残差(定数)]に注目すると、[残差(定数)]＝[従属変数(予測値)]−( [偏回帰係数１]×[説明変数１]＋[偏回帰係数２]×[説明変数２]＋・・・＋[偏回帰係数ｎ]×[説明変数ｎ] ）であるから、この残差平方和を求め、残差平方和が最小にするような偏回帰係数１、偏回帰係数２・・・偏回帰係数ｎを求めると、重回帰式を得ることができる。
説明変数が複数個ある場合、可能な変数の組み合わせについて重回帰式を求め、それらを比較し、最良の変数の組み合わせのものを総当たりで検査する。総当たりで検査を行う事により、本システムでの、例えば空調機での制御について従属変数を対象時刻から５分後の室温とすると、空調機の設置箇所により、窓際に設置の場合は、外気温関連の説明変数の相関が強くなり、飲食業の厨房近傍に設置の場合は、繁忙度合い（POSデータ客数、販売アイテム数等）関連の説明変数の相関が強くなり、また、経年変化による性能変化は、設定温度関連や室温関連の説明変数の相関が強くなる等の機器毎に固有の最良の変数の組み合わせを漏れなく捜し出すことができる。
選択の基準には、上記重回帰式の総変動平方和と残差平方和の比の平方根である重相関係数を検査し、重相関係数が最大となる変数の組み合わせを採用する。変数の組み合わせの個数は、変数がｐ個あれば、[２のp乗−１]通りある。本システムは、上記した１５組の説明変数を検査対象とするので、32767 通りの組み合わせの検査を行う。
【００５６】
Ｓ５５においては重相関係数が０．６以上で、かつ最も高いものを選定する。Ｓ５６においては、選定された重相関式を装置毎、時系列解析ブロック毎に登録する。
【００５７】
図５は、制御計画データ生成処理（Ｓ２１）の内容を示すフローチャートである。制御計画は、例えば外気温の一般的な変化に合わせて処理単位を５分を１コマとする午前５時５分〜翌日午前５時までの計２８８コマ（１日分）とする。また、同一空間に設置の制御対象機器に連番の管理番号を付与し、予め機器毎の管理マスタデータベースに登録を行っておく。
【００５８】
Ｓ６０においては、送風運転を想定した室温推移シミュレーションを行う。即ち、目的の日付の予想繁忙度合いデータと気象予報データからの外気温推移予想値と対象機器毎、時系列解析ブロック毎、送風運転状態の最適重相関式により、計画データ作成日全時間帯の予想値を５分毎に算出する。
【００５９】
Ｓ６１においてはシミュレーションの予想値は上限温度以上か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ６２に移行するが、否定の場合にはＳ６４に移行する。なお、機器毎の管理マスタデータベースに予めパラメータとして”上限温度”と”下限温度”の登録を行っておく。そして、送風時の室温シュミレーション結果が”上限温度”以上になった場合は冷房運転対象箇所とし、送風時の室温シュミレーション結果が”下限温度”以下になった場合は暖房運転対象箇所とする。
【００６０】
Ｓ６２においては、所定温度範囲で設定温度１度毎に冷房運転での５分後の室温を予想する。Ｓ６３においては、冷房時想定温度と冷房予想温度との誤差の絶対値が最少の設定温度を選定して冷房運転の設定温度とする。Ｓ６４においてはシミュレーションの予想値は下限温度以下か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ６５に移行する。Ｓ６５においては所定温度範囲で設定温度１度毎に暖房運転での５分後の室温を予想する。Ｓ６６においては暖房時想定温度と暖房予想温度との誤差の絶対値が最少の設定温度を選定して暖房運転の設定温度とする。
【００６１】
このため、機器毎の管理マスタデータベースに予めパラメータとして”冷房時想定温度”と”暖房時想定温度”の登録を行っておく。予想値は、目的の日時の予想繁忙度合いデータ、気象予報データからの外気温推移予想値、対象機器毎、時系列解析ブロック毎、冷房／暖房それぞれの運転状態別最適重相関式により温度範囲１８℃〜２９℃内で設定温度１℃毎に対象時刻の予想室温を算出する。
【００６２】
Ｓ６７においては、ゆらぎ制御判定のために該当機器管理番号を取得する。Ｓ６８においては冷房運転か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ６９に移行する。Ｓ６９においては冷房計画が同じ運転状態で時系列に並んでいる場合には後述するゆらぎ制御処理を行う。Ｓ７０においては、後述するピークカット処理を行う。Ｓ７１においては風量判定を行う。即ち、運転状態が送風時に風量の最強指定を行う。また、冷房時の設定温度変化指定で温度幅の低温指定時に風量の最強指定を行う。
Ｓ７２においては１／ｆゆらぎ制御処理を行う。即ち、実装関数による間欠カオスによる１／ｆゆらぎ値を用いて設定温度や風量にゆらぎ変化が付くように変更する。Ｓ７３においては制御計画データを保存する。
【００６３】
図６は、ゆらぎ処理（Ｓ６９）の内容を示すフローチャートである。冷房計画が、同じ運転状態で時系列に並んでいる場合、以下の処理を行う。Ｓ８０においては機器管理番号は奇数か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ８１に移行するが、否定の場合にはＳ８４に移行する。Ｓ８１においては、日次の基点時点（例えば午前５時５分）からの制御コマ数（最小時系列単位のカウント数）が奇数か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ８２に移行するが、否定の場合にはＳ８３に移行する。Ｓ８２においては設定温度を制御計画値より１℃プラスする。また、Ｓ８３においては設定温度を１℃マイナスする。
【００６４】
Ｓ８４においては、制御コマ数が奇数か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ８５に移行するが、否定の場合にはＳ８６に移行する。Ｓ８５においては設定温度を制御計画値より１℃マイナスする。また、Ｓ８６においては設定温度を１℃プラスする。
【００６５】
図７は、ピークカット処理（Ｓ７０）の内容を示すフローチャートである。デマンドピークカット間欠運転制御のために、設置箇所毎の管理マスタデータベースに予めデマンド制御を行う温度値の登録を行っておく。そして、冷房計画が同じ運転状態で時系列に並んでいる場合に以下の処理を行う。
【００６６】
Ｓ９０においては、デマンド制御を行う温度値を同時刻の外気温予想値が越えているか否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ９１に移行する。Ｓ９１においては管理番号は奇数か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ９２に移行するが、否定の場合にはＳ９５に移行する。
【００６７】
Ｓ９２においては制御コマ数が奇数か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ９３に移行するが、否定の場合にはＳ９４に移行する。Ｓ９３においては運転状態を送風運転に変更する。またＳ９４においては設定温度を１℃マイナスする。
【００６８】
Ｓ９５制御コマ数が奇数か否かが判定され、判定結果が肯定の場合にはＳ９６に移行するが、否定の場合にはＳ９７に移行する。Ｓ９６においては設定温度を１℃マイナスする。また、Ｓ９７においては運転状態を送風運転に変更する。
【００６９】
次に、重回帰分析予測の実際の適用例について説明する。空調機制御で重回帰分析により５分後にしたい室温に至るための最適な設定温度値を予測する場合、前記したように、その予測に使用するデータ項目の実績値を保存のデータベースから抽出し、重回帰分析を行って重回帰式を求める。この際に、予測するデータ項目に対する相関の最も強い説明変数の組み合わせを決定する。
例えば、説明変数のデータ項目として室温、設定温度、外気温、売上げ点数の４項目を選定した相関式が最適であったとする。図１１は、該当機器の選定された（直近１３週の）４項目のデータ値例である。そして、上記データから５分毎に予測した設定温度値で運転計画を作成し、空調機運転を行った結果のグラフを図１２に示す。グラフの縦軸、横軸はそれぞれ、温度あるいは客数と時刻を表現している。
図１２において、天気予報外気温６３は図２の気象予報データから、予測繁忙度（売上点数＝客数）６４は図２の繁忙予想データから得られ、予想室温６２および予想OFF時室温６５は、図５のＳ６０からＳ６６の処理室温推移シミュレーション処理によって得られる。この結果、運転計画データである設定温度６１が生成される。なお、室温６０はこの運転計画によって運転された結果の室温の実際の推移を表しており、予想室温とほぼ一致している。また、設定温度が波状になっているのはＳ６９のゆらぎ処理によるものである。
【００７０】
以上、実施例を説明したが、本発明は以下のように他業種・業態への適用も可能である。
（１）冷蔵庫、温水器の最適制御
冷蔵庫、温水器の場合には、対象が商品や水であるので、快適性とは関係ないが、本発明の制御方式を適用することにより、エネルギー利用の最適化を実現することができる。繁忙度合いを現わす時系列の数値データに相当するものとしては、前記した店舗の客数等の他、例えば冷蔵庫であれば商品の在庫量や回転率など、温水器であれば温水の使用量等を採用可能である。
【００７１】
（２）畜産施設・食品工場・下水処理施設での、排水処理設備(活性汚泥式)の曝気装置の最適制御
排水処理では、流入する汚水の水量、水質は季節変動、時間変動があり、流入水量が少ない時期、時間帯に曝気装置の最大能力で酸素を供給した場合、過曝気になり、無駄なエネルギーを消費することになる。水中の容存酸素濃度 DO(Dissolved Oxygen)値のセンサ計測値の適正を保持する曝気装置の適正運転予測シュミレーションを流入水量、流入水質、気象予報等より行い、エネルギー利用の最適化を実現することができる。
【００７２】
（３）受水槽の最適水位制御
高架水槽や井水受水槽の揚水に当たり、受水槽の水位センサの低水位検知時に都度追加揚水するのではなく、需要予測シュミレーションから、昼間の使用量のピークに前もって、貯水量を低水位から満水位までに上げる制御を行う。これにより夜間電力時間帯へのタイムシフトと、揚水ポンプの連続稼動による効率化を図り、エネルギー利用の最適化を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明のエネルギー管理システムの実施例のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の管理サーバー処理の内容を示すフローチャートである。
【図３】本発明のゲートウェイサーバー処理の内容を示すフローチャートである。
【図４】統計解析処理（Ｓ１９）の内容を示すフローチャートである。
【図５】制御計画データ生成処理（Ｓ２１）の内容を示すフローチャートである。
【図６】ゆらぎ処理（Ｓ６９）の内容を示すフローチャートである。
【図７】ピークカット処理（Ｓ７０）の内容を示すフローチャートである。
【図８】解析ブロックの区分け方法を示す説明図である。
【図９】アイテム別の販売数によるブロック区分け方法を示す説明図である。
【図１０】組み合わせ検査を行う１５種類の説明変数例を示す説明図である。
【図１１】該当機器の直近１３週の４項目のデータ値例を示す説明図である。
【図１２】予測した設定温度値で運転計画を作成し、空調機運転を行った結果を示すグラフである。
【符号の説明】
【００７４】
１０    管理サーバー
１１    インターネット
１２    ゲートウェイサーバー
１３    気象情報提供システム
１４    店舗
２０    I／Fアダプタ
２１    集中リモコン
２２    空調装置
２３    監視制御ネットワーク
２４    空調機器集中リモコンネットワーク
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図８】
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【図９】
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