(57)【要約】【課題】住宅におけるエネルギー消費量を精度よく予測する住宅用エネルギー消費量予測装置の提供。【解決手段】住宅および居住者に関する条件の入力を受け付ける入力部と、住宅が備える機器のそれぞれについて、使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を含んだ基準データを保持する基準データＤＢと、住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じて使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を補正するための補正用データを保持する補正用データＤＢと、基準データを、住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じた補正用データで補正することにより、機器のそれぞれのエネルギー消費量の予測値を導出して住宅のエネルギー消費量の予測値を導出する消費量予測部と、予測値を出力する出力部と、を有する住宅用エネルギー消費量予測装置。【選択図】図１
2013033401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
住宅および居住者に関する条件の入力を受け付ける入力部と、
前記住宅が備える機器のそれぞれについて、使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を含んだ基準データを保持する基準データＤＢと、
前記住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じて前記使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を補正するための補正用データを保持する補正用データＤＢと、
前記基準データを、前記住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じた補正用データで補正することにより、前記機器のそれぞれのエネルギー消費量の予測値を導出して前記住宅のエネルギー消費量の予測値を導出する消費量予測部と、
前記予測値を出力する出力部と、を有する住宅用エネルギー消費量予測装置。
【請求項２】
前記住宅に関する条件は、前記住宅が建築される地域に関する地域条件と、前記住宅の仕様に関する住宅仕様条件と、前記住宅の機器に関する住宅設備条件と、を含む、請求項１に記載の住宅用エネルギー消費量予測装置。
【請求項３】
前記居住者に関する条件は、居住者の人数に関する条件を含む、請求項２に記載の住宅用エネルギー消費量予測装置。
【請求項４】
さらに、前記住宅が備える発電機器のそれぞれの発電量の予測値を導出する生産量予測部と、
前記エネルギー消費量および生産量の予測値を光熱費に換算するための光熱費換算用データを保持する光熱費換算用データＤＢと、
前記光熱費換算用データに基づいて、前記エネルギー消費量および生産量の予測値から光熱費を算出する換算部と、を有する、請求項３に記載の住宅用エネルギー消費量予測装置。
【請求項５】
さらに、前記住宅が備える発電機器のそれぞれの発電量の予測値を導出する生産量予測部と、
前記エネルギー消費量および生産量の予測値をＣＯ２収支に換算するためのＣＯ２収支換算用データを保持するＣＯ２収支換算用データＤＢと、
前記ＣＯ２収支換算用データに基づいて、前記エネルギー消費量および生産量の予測値からＣＯ２収支を算出する換算部と、を有する、請求項３に記載の住宅用エネルギー消費量予測装置。
【請求項６】
コンピュータを用いて住宅のエネルギー消費量を予測する方法であって、
入力部において住宅および居住者に関する条件の入力を受け付ける入力ステップと、
制御部が、前記住宅が備える機器のそれぞれについて、使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を含んだ基準データをデータ記憶部から読み出す基準データ読出ステップと、
前記制御部が、前記住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じて前記使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を補正するための補正用データを前記データ記憶部から読み出す補正用データ読出ステップと、
前記制御部が、前記基準データを、前記住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じた補正用データで補正することにより、前記機器のそれぞれのエネルギー消費量の予測値を導出して前記住宅のエネルギー消費量の予測値を導出する予測ステップと、
前記予測値を出力部へ出力する出力ステップと、を有する方法。
【請求項７】
コンピュータに、
入力部において入力された住宅および居住者に関する条件の情報を取得する取得ステップと、
制御部が、前記住宅が備える機器のそれぞれについて、使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を含んだ基準データをデータ記憶部から読み出す基準データ読出ステップと、
前記制御部が、前記住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じて前記使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を補正するための補正用データを前記データ記憶部から読み出す補正用データ読出ステップと、
前記制御部が、前記基準データを、前記住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じた補正用データで補正することにより、前記機器のそれぞれのエネルギー消費量の予測値を導出して前記住宅のエネルギー消費量の予測値を導出する予測ステップと、
前記予測値を出力部へ出力する出力ステップと、を実行させる住宅用エネルギー消費量予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、住宅において居住者が生活活動を行うときに消費されるエネルギー量を予測する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、住宅購入予定者に対し、購入後の生活活動で生じる光熱費等を試算して提示するサービスが行われている。このようなサービスでは、所定の条件を入力することによりエネルギー消費量を予測するコンピュータ・システムが用いられることが多い。
【０００３】
特許文献１（特開２００４−１１０４２９号公報）は、諸条件に応じた住宅の光熱費を予測するための住宅販売関連事業支援システムを開示する。特許文献１のシステムは、住宅関連データ格納手段と、契約種別データ格納手段と、光熱費予測演算手段と、を備える。ここで光熱費予測演算手段は、ユーザにより入力された諸条件に合致する住宅関連データを住宅関連データ格納手段より読み出し、読み出した住宅関連データに適用可能な契約種別データを契約種別データ格納手段から抽出し、読み出した住宅関連データおよび抽出した契約種別データから光熱費を予測する。
【０００４】
同システムにおいては、エネルギー負荷を求めるために、各地の環境データ（平均気温や日照時間等の気象データ）と、入力が想定される諸条件の様々な組みあわせ（立地、仕様、設備等の住宅に関する条件、および、家族構成、生活仕様（生活スタイル）等の居住者に関する条件の様々な組み合わせ）のそれぞれと対応付けされるエネルギー収支データと、がデータベースに保持される。
【０００５】
同システムでは、予め多くのデータを収集して複数の検索キー項目の値と関連付けてデータベースを構築し、各検索キー項目について入力された複数の入力値に基づいてデータベースに対して複合検索を行うことで所望のデータを抽出し、予測結果を導出している。
【０００６】
なお、特許文献１には、住宅に関する条件から導出される電力負荷等を、居住者に関する条件に応じて補正することが記述されるが、その具体的方法については明らかにされていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００４−１１０４２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般に、データベースに対する複合検索を伴うシステムにおいては、ユーザが入力できる検索キー項目を追加したり、各項目について入力可能な値を増やしたりする場合、データベースへ新たなデータを追加したり、検索キーとの関連付けを修正したりといった作業が必要になる。
【０００９】
してみれば、そのようなシステムでは、様々な入力条件に対応して精度よく予測を行うためには、大規模なデータベースを構築して維持する必要があるうえ、その拡張や変更も、容易とは言い難い。
【００１０】
また、特許文献１に記載のシステムは、住宅内での空調・給湯設備のエネルギー消費量の総量をデータベース化しておき、入力条件に合致するエネルギー消費量の総量を抽出する、という構成のため、空調・給湯設備以外の家電機器等のエネルギー消費量について、機器ごとに個別的に予測することはできない。
【００１１】
本実施形態は、上記従来技術における問題点を鑑み、構築、仕様変更等が容易であり、かつ住宅におけるエネルギー消費量を精度よく予測することができる住宅用エネルギー消費量予測装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
第１の態様は、住宅および居住者に関する条件の入力を受け付ける入力部と、住宅が備える機器のそれぞれについて、使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を含んだ基準データを保持する基準データＤＢと、住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じて使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を補正するための補正用データを保持する補正用データＤＢと、基準データを、住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じた補正用データで補正することにより、機器のそれぞれのエネルギー消費量の予測値を導出して住宅のエネルギー消費量の予測値を導出する消費量予測部と、予測値を出力する出力部と、を有する住宅用エネルギー消費量予測装置である。
【００１３】
第２の態様は、コンピュータを用いて住宅のエネルギー消費量を予測する方法であって、入力部において住宅および居住者に関する条件の入力を受け付ける入力ステップと、制御部が、住宅が備える機器のそれぞれについて、使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を含んだ基準データをデータ記憶部から読み出す基準データ読出ステップと、制御部が、住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じて使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を補正するための補正用データをデータ記憶部から読み出す補正用データ読出ステップと、制御部が、基準データを、住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じた補正用データで補正することにより、機器のそれぞれのエネルギー消費量の予測値を導出して住宅のエネルギー消費量の予測値を導出する予測ステップと、予測値を出力部へ出力する出力ステップと、を有する方法である。
【００１４】
第３の態様は、コンピュータに、入力部において入力された住宅および居住者に関する条件の情報を取得する取得ステップと、制御部が、住宅が備える機器のそれぞれについて、使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を含んだ基準データをデータ記憶部から読み出す基準データ読出ステップと、制御部が、住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じて使用スケジュールの基準値および消費エネルギーの基準値の少なくともいずれか一方を補正するための補正用データをデータ記憶部から読み出す補正用データ読出ステップと、制御部が、基準データを、住宅および居住者に関する条件の少なくともいずれか一方に応じた補正用データで補正することにより、機器のそれぞれのエネルギー消費量の予測値を導出して住宅のエネルギー消費量の予測値を導出する予測ステップと、予測値を出力部へ出力する出力ステップと、を実行させる住宅用エネルギー消費量予測プログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本住宅用エネルギー消費量予測装置は、エネルギー消費にかかる基準データおよび条件に応じて基準データを補正するための補正用データを機器単位で備え、機器ごとのエネルギー消費量を予測することにより住宅のエネルギー消費量を予測するため、精度よく住宅におけるエネルギー消費量を予測することができるとともに、その構築、仕様変更等が容易である、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】実施形態による住宅用エネルギー消費量予測装置のブロック図
【図２】実施形態によるエネルギー消費量予測にかかる処理のフローチャート
【図３】住宅用エネルギー消費量予測装置の諸条件入力画面の例図
【図４】住宅用エネルギー消費量予測装置のシミュレーション結果表示画面の例図
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、実施形態について、詳細に説明する。
【００１８】
１．概要
本実施形態では、ユーザ入力可能な諸条件により規定される住宅において、入力された諸条件により規定される家族構成・人数の居住者が生活活動を行う場合に消費されるエネルギー量を予測する住宅用エネルギー消費量予測装置（以下、「予測装置」と略称する。）を説明する。
【００１９】
本予測装置は、発明者による実験住宅における居住試験（後述）から実験的に求めた、空調機器、給湯機器、照明機器、その他の様々な家電機器、ガス機器、発電用機器等（以下、「機器」と総称する。）ごとの基準使用スケジュール（使用される時間帯や、時間等）および基準エネルギー消費量（生産量）（消費電力、消費電力量、エネルギー消費効率、発電量、ガス使用量等を含む。）のデータ（以下、場合により「基準データ」と総称する。）と、ユーザ入力可能な諸条件に応じ基準データを補正するための補正用データ（「補正係数」および「補正アルゴリズム」）を保持し、基準データおよび補正用データを用いて各機器のエネルギー消費量、生産量、光熱費、ＣＯ２収支等を予測し、各機器にかかる予測結果を総和することにより、住宅におけるエネルギー消費量等を予測する。
【００２０】
本予測装置は、ユーザにより入力された諸条件の情報を取得すると、当該諸条件にもとづいて、各機器の補正用データ（補正係数および補正アルゴリズム）を決定し、これら補正係数および補正アルゴリズムを用いて各機器の基準データ（基準使用スケジュールおよび基準エネルギー消費量（生産量））を補正することにより各機器の当該諸条件下での使用スケジュールおよびエネルギー消費量（生産量）（「補正使用スケジュール」および「補正エネルギー消費量（生産量）」）を求め、これら補正使用スケジュールおよび補正エネルギー消費量（生産量）から当該諸条件下での各機器のエネルギー消費量予測値を導出し、それらの総和を求めることにより、住宅全館のエネルギー消費量予測値を導出する。
【００２１】
なお、本予測装置は、居住者が住宅において生活活動を行う際に、住宅に設置された発電設備等が生産するエネルギー量を予測することも可能である。また、本予測装置は、導出したエネルギー消費量／生産量の予測値に基づいて、光熱費、ＣＯ２収支等を予測することも可能である。
【００２２】
２．住宅用エネルギー消費量予測装置の構成
図１は、本実施形態による住宅用エネルギー消費量予測装置１００の構成を示すブロック図である。予測装置１００は、ユーザによる諸条件の入力を受け付ける入力装置（入力部）１と、入力された諸条件の情報にもとづいて住宅全館のエネルギー消費量および生産量の予測値を導出して出力するとともに、当該予測値に基づいて、光熱費およびＣＯ２収支の予測値を出力する情報処理装置２と、情報処理装置２が出力した各種予測値を表示する表示装置（表示部）３と、を有する。
【００２３】
入力装置（入力部）１は、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス等の入力装置でよい。ユーザが入力装置１を用いて入力する諸条件の詳細については後述する。
【００２４】
表示装置（表示部）３は、例えば、ディスプレイ装置、タッチパネル、プリンタ等の出力装置（出力部）でよい。表示装置３に表示される予測値（シミュレーション結果）の詳細については後述する。
【００２５】
情報処理装置２は、専用の装置、または、汎用のパーソナル・コンピュータ（ＰＣ）等でよい。情報処理装置２は、制御部４と、データ記憶部５とを含んで構成される。
【００２６】
制御部４は、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ）である。制御部４は、コンピュータ・プログラムを実行することにより、ユーザ入力にかかる諸条件に基づいてエネルギー消費量の予測値を導出する消費量予測部６、ユーザ入力にかかる諸条件に基づいてエネルギー生産量の予測値を導出する生産量予測部７、および、エネルギー消費量および生産量の予測値に基づいて光熱費、ＣＯ２収支の予測値を算出する換算部８として機能する。なお、コンピュータ・プログラムは、データ記憶部５に保持されればよい。または、コンピュータ・プログラムは、図示しないネットワーク・インタフェースを介して外部より配信されてもよい。あるいは、コンピュータ・プログラムは、磁気ディスク、光ディスク、不揮発性半導体メモリ等に格納され流通され、図示しないデータ読取装置から制御部４へロードされてもよい。
【００２７】
データ記憶部５は、半導体メモリ、ハードディスク・ドライブ等から構成できる。データ記憶部５は、空調機器、給湯設備、照明機器、様々な家電製品、ガス設備、発電設備等（「機器」）ごとの基準使用スケジュールおよび基準エネルギー消費量／生産量のデータ（「基準データ」）を保持する基準データＤＢ（データベース）９と、諸条件に基づいて各機器の基準データを補正するための補正係数および補正アルゴリズム（「補正用データ」）を保持する補正用データＤＢ（データベース）１０と、日本各地の、様々な電力料金プランにおける買電料金および売電料金、ならびに、ガス料金、水道料金等を保持する光熱費換算用データＤＢ（データベース）１１と、エネルギー消費量／生産量、水道利用量等をＣＯ２収支に換算するためのＣＯ２収支換算用データ（例えば、日本各地におけるＣＯ２排出係数）を保持するＣＯ２収支換算用データＤＢ（データベース）１２と、含んでいる。
【００２８】
基準データＤＢ９は、基準データとして、実験住宅における居住試験において実験的に求めた各機器の使用スケジュール（基準使用スケジュール）や、同じく実験的に求めた各機器の単位時間あたりのエネルギー消費量／生産量（基準エネルギー消費量）を含む。より具体的には、基準使用スケジュールは、社団法人空気調和・衛生工学会により作成された標準スケジュール（以下では、「標準スケジュール」と略記する。）を上記居住試験より得た知見に基づいて修正したデータを含んでいる。
【００２９】
また、基準エネルギー消費量／生産量は、地域ごとや、季節や時間帯ごとに変動してもよいし、一定値であってもよい。上述のように基準エネルギー消費量／生産量は、空調機器や給湯機器について実験的に求めたエネルギー消費効率（ＣＯＰ）や、消費電力、消費電力量、消費ガス使用量、発電量等を含んでもよい。さらに、基準データは、住宅用熱負荷シミュレーションソフトによる熱負荷計算の結果を含んでよい。熱負荷計算結果には、所定の延床面積、ＬＤＫ面積等を有した様々な住宅仕様（断熱性能）のモデル住宅について、日本各地での、全館の、および、室単位の熱負荷計算の結果を含んでよい。ここでのシミュレーションソフトには、住宅用熱負荷計算プログラム（ＳＭＡＳＨ、Simplified Analysis System for Housing Air Conditioning Energy、財団法人建築環境・省エネルギー機構）が含まれる。
【００３０】
補正用データＤＢ１０は、補正用データとして、ユーザ入力にかかる諸条件に基づいて各機器の基準使用スケジュールおよび基準エネルギー消費量を補正して各機器の補正使用スケジュールや補正エネルギー消費量を決定するための、補正係数や計算式（補正アルゴリズム）を含む。また、補正用データＤＢ１０は、補正用データとして、所定の断熱仕様の住宅について、その延べ床面積、ＬＤＫ面積、階段タイプ（後述）等に応じて当該住宅全館の総熱負荷を導出するための補正係数および補正計算式を保持する。各機器の基準データ、ならびに、その補正に用いる補正係数および補正アルゴリズムについては、後で幾つかの機器について具体的な説明を加える。
【００３１】
消費量予測部６、および、生産量予測部７は、各機器について、基準データおよび補正用データに基づいて、エネルギー消費量、または、生産量の予測値を導出する。なお、機器の種類により、基準データおよび補正用データの構成は、異なる。各機器の基準データおよび補正用データの構成は、発明者が行った実験住宅における居住試験の結果にもとづいて、最適化されている。
【００３２】
光熱費換算用データＤＢ１１は、住宅の建築地や住宅設備等の条件と関連付けて、各地の電力会社（関西電力、四国電力等）と各社の契約種別の料金プランのデータを保持する。また、光熱費換算用データＤＢ１１は、電力に関する料金データと同様にして、ガス料金や水道料金のデータを保持する。
【００３３】
ＣＯ２収支換算用データＤＢ１２も、光熱費換算用データＤＢ１１と同様、住宅の建築地と関連付けて、各地の電力会社（関西電力、四国電力等）やガス会社のＣＯ２排出係数のデータを保持する。
【００３４】
３．住宅用エネルギー消費量予測装置の動作
図２は、本予測装置１００が実行する処理のフローチャートを示す図である。以下、図２〜図４を参照して、本予測装置１００におけるエネルギー消費量および生産量予測ならびに光熱費およびＣＯ２予測動作について説明する。
【００３５】
予測装置１００（制御部４）は、ユーザが入力装置１を用いて入力した諸条件の情報を取得する（Ｓ１）。
【００３６】
ここで、ユーザ入力可能な諸条件について説明する。図３は、ステップＳ１において表示装置３に入力される入力画面の例である。本例図を参照して、ユーザが入力する諸条件について説明する。
【００３７】
ユーザは、住宅の地域条件２２として、建築地３１および詳細地域３２等を入力することができる。入力は、選択肢をプルダウンメニューとして表示装置３に表示させて、ユーザに選択肢を入力装置１で選択させることで行われてもよい。建築地３１は、例えば、住宅が建築される都道府県でよい。詳細地域３２は、各都道府県をより細分化した地域であればよい。例えば、建築地３１が大阪府であれば、詳細地域３２は、熊取、堺、生駒山、豊中、枚方、能勢、大阪（市域）、等となる。他の都道府県についても同様である。
【００３８】
ユーザは、住宅仕様条件２３として、試算対象商品３３、断熱仕様（断熱地域）３４、延床面積３５、ＬＤＫ面積３６、階段タイプ３７、建物方位３８、屋根形状３９、屋根勾配４０等を入力することができる。ここでも、入力は、ユーザにプルダウンメニュー中の選択肢を選択させることで行われてよい。試算対象商品３３とは、住宅のタイプである。住宅のタイプとは、例えば、工業化住宅の商品名でよい。断熱仕様（断熱地域）３４は、住宅を建築する地域の断熱地域区分であり、例えば、次世代省エネＩ地域、同ＩＩ地域、同ＩＩＩ地域、同ＩＶ・Ｖ地域といった区分である。延床面積３５は、住宅の延床面積である。ＬＤＫ面積３６は、住宅のＬＤＫの床面積である。階段タイプ３７の欄は、階段がＬＤＫ内に設置されるか否か（リビング階段か、リビング階段以外か）を選択するための入力欄である。建物方位３８は、住宅の主たる開口部が向く方位である。屋根形状３９は、住宅の屋根のタイプである。屋根のタイプは、例えば、寄棟、切妻、片流れフラット、フラット、寄切複合、といったタイプを含んでよい。屋根勾配４０は、住宅の屋根の勾配である。住宅の屋根の勾配は、例えば、５度、１４度、２２度、２７度、３１度、といった勾配を含んでよい。
【００３９】
ユーザは、設備仕様条件２４として、エアコンタイプ４１、エコキュートタイプ４２、テレビタイプ４３、ＬＤＫ、居室（寝室、子供部屋等）、非居室（洗面、トイレ等）の照明器具タイプ４４、（ＨＥＭＳ機器としての）エネルギーモニタの有無４５、ソーラパネルタイプ４６、ソーラパネルの搭載枚数４７、キッチン、シャワー、洗面、トイレの水栓のタイプ４８等を入力することができる。ここでも、入力は、ユーザにプルダウンメニュー中の選択肢を選択させることで行われてよい。エアコンタイプ４１は、住宅に設置するエアコンの選択に用いられる入力欄である。本欄では、エアコンのタイプとして、普及タイプ（ＡＰＦ５．９程度）、高効率タイプ（ＡＰＦ６．６程度）といった、エアコンの通年エネルギー消費効率（ＡＰＦ）の入力が可能である。エコキュートタイプ４２は、住宅に設置するエコキュート設備の選択に用いられる入力欄である。本欄では、エコキュート設備のタイプとして、普及タイプ（ＡＰＦ３．４）、高効率タイプ（ＡＰＦ３．６）といった、エコキュート設備の通年エネルギー消費効率（ＡＰＦ）の入力が可能である。テレビタイプ４３は、テレビの種別およびサイズの入力欄である。本欄では、テレビのタイプとして、プラズマ（５０型以上）、プラズマ（５０型未満）、液晶（４０型以上）、液晶（３０〜４０型）、液晶（３０型未満）といった入力が可能である。ＬＤＫ、居室（寝室、子供部屋等）、非居室（洗面、トイレ等）の照明器具タイプ４４は、それぞれ、ＬＤＫ、居室、非居室の照明器具のタイプの選択のための入力欄である。照明器具のタイプとしては、例えば、蛍光灯、ＬＥＤといった選択が可能である。エネルギーモニタの有無４５の入力欄は、（ＨＥＭＳ機器としての）エネルギーモニタを住宅に設置するか否かを選択する欄である。また、本欄では、エネルギーモニタの種類が選択可能であってもよい。ソーラパネルタイプ４６は、住宅に設置するソーラパネルのタイプの選択のための欄である。ソーラパネルのタイプとしては、ソーラパネルのメーカおよび製品名等の入力が可能であればよい。ソーラパネルの搭載枚数４７は、屋根の各方位に設置するソーラパネルの枚数の入力欄である。キッチン、シャワー、洗面、トイレの水栓のタイプ４８は、水栓のタイプ（シングルレバー、タッチレス水栓）等、節水性能の異なるタイプの水栓を選択するための欄である。
【００４０】
ユーザは、家族構成条件２５として、大人人数４９、大人（親世帯）人数５０、子供人数５１を入力することができる。
【００４１】
以上が、ユーザ入力可能な諸条件の詳細である。なお、図３の入力画面は一例であり、図３に表されていない条件項目（調理機器のタイプ等）についても、適宜入力可能としてよい。
【００４２】
なお、本実施形態の予測装置１００では、居住者の生活仕様条件（生活スタイルの設定）をユーザに入力させない。その理由は、個人情報保護の観点から、ユーザ（住宅購入予定者）が、生活仕様条件の入力を快く思わないことがあるためである。また、生活スタイルは、ユーザ（住宅購入予定者）が、住宅購入後に、必要に応じて任意的に選択し適宜変化させるべき事柄であるため、シミュレーション環境を規定する条件パラメータの１つとして、ユーザの生活スタイルを含めることで、かえってシミュレーション誤差を拡大させる要因の１つともなり得るためである。本実施形態では、上述のようにして標準スケジュールから求めた基準使用スケジュールを用いることで、ユーザによる生活仕様条件の入力の必要性を排除している。
【００４３】
また、ユーザは、これら諸条件の全てについて、入力する必要はない。ユーザが入力しなかった条件については、予測装置１００は、適当なデフォルト値を設定してよい。
【００４４】
図２に戻り、制御部４は、その消費量予測部６および生産量予測部７において、ステップＳ１で取得したユーザ入力にかかる諸条件の情報にもとづき、基準データＤＢ９の各機器の基準データを補正するための補正係数および補正アルゴリズムを機器ごとに補正用データＤＢ１０から決定する（Ｓ２）。
【００４５】
次に、制御部４の消費量予測部６は、ステップＳ２で決定した各機器の補正係数および補正アルゴリズムを用いて、各機器の基準データ（基準使用スケジュールおよび基準エネルギー消費量）を補正して各機器の補正された使用スケジュールおよび補正されたエネルギー消費量を求め、当該補正使用スケジュールおよび補正エネルギー消費量からユーザ入力にかかる諸条件下での各機器のエネルギー消費量予測値を求め、換算部８へ出力する（Ｓ３）。
【００４６】
同様に、制御部４の生産量予測部７は、ステップＳ２で決定した各発電機器の補正係数および補正アルゴリズムを用いて、各発電機器の基準データ（基準使用スケジュールおよび基準エネルギー消費量）を補正して各発電機器の補正された使用スケジュールおよび補正されたエネルギー消費量を求め、当該補正使用スケジュールおよび補正エネルギー消費量からユーザ入力にかかる諸条件下での各発電機器のエネルギー生産量予測値を求め、換算部８へ出力する（Ｓ４）。
【００４７】
各機器についてのエネルギー消費量（生産量）予測値を受けた換算部８は、光熱費換算用データＤＢ１１が保持するデータを参照してユーザ入力にかかる諸条件下における買電料金、売電料金、ガス料金、水道料金等、を求め、エネルギー消費量（生産量）予測値に基づいて光熱費予測値を算出する（Ｓ５）。例えば、換算部８は、住宅の建築地域の電力会社の料金プランのデータ（該当する契約種別の基本料金、従量料金（昼間、夜間、朝晩料金等）、燃料調整費、オール電化割引率、売電料金等）を参照し、電気料金予測値を算出し、また、住宅の建築地域のガス会社の料金プランのデータ（該当する契約種別の基本料金、従量料金（春夏秋期、冬期料金等）、ガスコンロ割引率等）を参照し、ガス料金予測値を算出する。
【００４８】
同様にして、換算部８は、ＣＯ２収支換算用データＤＢ１２が保持するデータを参照してユーザ入力にかかる諸条件下におけるＣＯ２排出係数を求め、エネルギー消費量（生産量）予測値に基づいてＣＯ２収支予測値を算出する（Ｓ６）。例えば、換算部８は、住宅の建築地域の電力会社やガス会社等のＣＯ２排出係数やＣＯ２削減係数を参照し、ＣＯ２収支予測値を算出する。
【００４９】
制御部４は、エネルギー消費量予測値、エネルギー生産量予測値、光熱費予測値、および、ＣＯ２収支予測値等を、表示装置３に表示させる（Ｓ７）。
【００５０】
図４は、ステップＳ７において表示装置３に表示される予測値（シミュレーション結果）の表示例である。同図に見られるように、予測装置１００は、諸条件下におけるエネルギー消費量６２および生産量６３、光熱費６４、ＣＯ２収支（排出量）６５の予測値を表示するとともに、住宅の断熱性能による消費エネルギー従来比削減量６６や、機器毎の消費エネルギー従来比削減量６７の予測値を表示することができる。加えて、発電機器（ソーラパネルやエネファーム機器）による発電量６８の予測値を表示したり、節水器具利用による省エネ従来比効果６９の予測値を表示したりすることもできる。
【００５１】
このようにして、予測装置１００は、ユーザ入力可能な諸条件にもとづき、基準データ、および、補正用データより、各機器のエネルギー消費量、生産量、光熱費、ＣＯ２収支の各予測値を導出し、ユーザに提示することができる。
【００５２】
４．基準および補正用データならびに消費量予測について
以上、本実施形態による予測装置１００の構成および動作について説明した。以下では、基準データＤＢ９で管理される基準データおよび補正用データＤＢ１０で管理される補正用データ、ならびに、機器毎の消費量予測動作の具体例について例示的に説明する。
【００５３】
基準データは、上述のようにして標準スケジュールから求めた各機器の基準使用スケジュールおよび基準エネルギー消費量（生産量）を含んでおり、また以下に例示するものに限定されない。同様に、補正用データは、実験住宅における居住試験により実験的に導出された補正係数および補正アルゴリズムを含んでおり、また以下に例示するものに限定されない。
【００５４】
発明者らは、所定の仕様の実験住宅を日本国内に建設し、様々な家族構成を有する居住者に実際に生活してもらい（居住試験）、実際の生活活動における、各電化機器の消費電力量（具体的には、配電網の末端回路ごとの消費電力量）や、ガス使用機器におけるガス消費量、発電設備における発電量、水道使用量等を測定した。当該測定においては、必要に応じ、測定時刻、測定時の気温、水道水の水温等を合わせて記録した。
【００５５】
なお、実験住宅の断熱仕様、延床面積、ＬＤＫ面積、居室構成（主寝室、子供部屋）、非居室構成、傾斜角、方位角、各部の熱容量、開口部方位等は居住試験時において既知である。居住試験には、複数組の居住者に参加してもらい、居住試験は、様々な居住者構成人数で、異なる期間、異なる季節において複数回行った。
【００５６】
以下、居住試験より導出した基準、および、補正用データ、ならびに、消費量予測について例示する。
【００５７】
４−１．空調機器の基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、ＡＰＦ（通年エネルギー消費効率、Annual Performance Factor）６．６（カタログ値）のエアコン（標本エアコン）を用いて、使用時間帯（使用スケジュール）の記録、および、毎時の消費電力量と各時刻の外気温の測定を行った。
【００５８】
そして、実験住宅に設置したエアコンでの毎時の風量、吹き込み口と吹き出し口のエンタルピーに基づいて、ＡＰＦ６．６の標本エアコンの毎時のＣＯＰ（エネルギー消費効率、Coefficient Of Performance）を求め、外気温とＣＯＰとの関係性を求めた。これに基づき、日本各地における、ＡＰＦ６．６の標本エアコンの毎時のＣＯＰを、各地の月毎平均外気温度（気象庁公表データ）と、居住試験結果とに基づいて決定した。
【００５９】
以下の表は、居住試験により求めた標本エアコンの毎時のＣＯＰの基準データのデータ構成例である。
【表１】
2013033401.tif 000003
ａｎおよびｂｎ（ｎ：０、１、・・・、２３）は、それぞれ、時刻ｎにおける暖房時および冷房時ＣＯＰを示す正の実数である。標本エアコンの毎時のＣＯＰの基準データは、日本各地について月単位または季節単位といった単位で作成され、エアコン地域別毎時ＣＯＰ基準データとして基準データＤＢ９に保持される。
【００６０】
また、エアコンについても、上述のようにして標準スケジュールから求めた基準使用スケジュールが基準データＤＢ９に保持される。
【００６１】
次に空調機器についての補正用データおよび消費量予測について説明する。
【００６２】
制御部４は、空調機器のための補正用データとして、地域条件２２および（試算対象商品３３の）断熱仕様３４の組み合わせの全てについて、複数のパラメータ値の組で構成される住宅熱負荷計算係数を、補正用データとして補正用データＤＢ１０に保持している。
【００６３】
住宅熱負荷計算係数は、熱負荷計算において、地域条件２２、（試算対象商品３３の）断熱仕様３４、住宅の延床面積、ＬＤＫ面積、階段形態（リビング階段の有無）等を考慮するための複数のパラメータの組である。
住宅熱負荷計算係数の各パラメータの値は、上述のシミュレーションソフト（ＳＭＡＳＨ）による熱負荷計算結果にもとづいて予め求めておいてよい。住宅熱負荷計算係数の各パラメータ値を所定の計算式に代入することにより、ユーザ入力にかかる諸条件下における暖房負荷および冷房負荷を導出することができる。
【００６４】
次に、空調機器の消費量予測について説明する。
【００６５】
制御部４は、住宅熱負荷計算係数を所定の計算式に代入することでユーザ入力にかかる諸条件下における暖房負荷および冷房負荷を求める。
【００６６】
なお、暖房負荷および冷房負荷の算出において、ユーザ入力にかかる建物方位３８を考慮することもできる。その場合、建物方位を考慮するための係数を上記のようにして求めた暖房負荷および冷房負荷に積算すればよい。以下に建物方位を考慮するための係数の構成例を示す。
【表２】
2013033401.tif 000004
上例の係数ＣおよびＤは、それぞれ、暖房負荷または冷房負荷の計算のための建物方位係数であり、建物方位が南である場合の暖房負荷および冷房負荷を基準とした場合の比（無次元数）の形で与えられる。
【００６７】
制御部４は、上記のようにして算出した暖房（冷房）負荷を、基準使用スケジュール、および、下記負担比率に基づいて、一定期間（例えば、１日〜１季節区分）における住宅全館の熱負荷総量を求める。制御部４（または、データ記憶部５）は、基準負担比率として、上述のシミュレーションソフト（ＳＭＡＳＨ）によるシミュレーション結果から定めた標準的な家庭（居住者合計人数４名）における各居室のエアコンの負担比率を保持している。下表は、各居室エアコン負担比率に関するデータの構成例である。
【表３】
2013033401.tif 000005
上例の係数ＥおよびＦは、それぞれ、０以上１００以下の実数として与えられている。これにより、各居室について、毎時の熱負荷が導出される。
【００６８】
次に、制御部４は、ユーザ入力にかかるエアコンタイプ４１の毎時のＣＯＰを、標本エアコンの毎時のＣＯＰの基準データに基づいて算出する。具体的には、
補正毎時ＣＯＰ  ＝  標本エアコンの毎時のＣＯＰ基準データ
×エアコンタイプ（４１）のＡＰＦ値
／６．６（標本エアコンのＡＰＦ値）          ・・・  （式１）、
により求める。
【００６９】
次に、制御部４は、各居室について、ユーザ入力にかかる諸条件下における毎時の補正エネルギー消費量を各居室について導出する。具体的には、
補正エネルギー消費量  ＝  毎時熱負荷／補正毎時ＣＯＰ          ・・・  （式２）、
により求める。
【００７０】
最後に、制御部４は、住宅全館についてのエアコンのエネルギー消費量予測値を、各居室についての補正エネルギー消費量を総和することにより導出する。このとき、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５の子供人数５１を考慮して、子供部屋についての補正エネルギー消費量を増減させてもよい。例えば、子供人数５１が０人の場合は、子供部屋についてのエネルギー消費量をゼロとし、子供人数が３人以上の場合は、子供部屋についての補正エネルギー消費量を（式２）の計算結果をさらに２倍するなどしてもよい。
【００７１】
また、（式２）で得られた補正エネルギー消費量を、ユーザ入力によるエネルギーモニタの有無４５に基づいて変化させてもよい。具体的には、所定のエネルギーモニタ導入によるエアコンのエネルギー消費量削減効果率（％）を（式２）の結果について、適用してもよい。
【００７２】
制御部４は、エアコンについての消費量予測と同様に、床暖機器の基準データおよび補正用データ（上述の住宅負荷計算係数）に基づいて、床暖機器の消費量予測を行うことが可能である。
【００７３】
また、床暖機器についても、ユーザ入力によるエネルギーモニタの有無４５に基づいて変化させてもよい。具体的には、所定のエネルギーモニタ導入による床暖機器のエネルギー消費量削減効果率（％）を消費量予測結果に適用してもよい。
【００７４】
４−２．給湯機器についての基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、ＡＰＦ３．６（カタログ値）を有するエコキュート設備（標本給湯機器）を用いて、外気温、および、毎時のエネルギー消費効率（ＣＯＰ）、霜取運転消費電力、タンク効率の測定を行った。
【００７５】
測定結果に基づき、標本給湯機器の月毎のエネルギー消費効率（ＣＯＰ）を求め、外気温とＣＯＰとの関係性を求めた。これに基づき、日本各地における、ＡＰＦ３．６の標本給湯機器の月毎のＣＯＰを、各地の月毎平均外気温度（気象庁公表データ）と、居住試験結果とに基づいて決定した。
【００７６】
以下の表は、標本給湯機器の月毎のＣＯＰの基準データのデータ構成例である。
【表４】
2013033401.tif 000006
上例におけるｇｍ（ｍ：１、２、・・・、１２）は、それぞれ、ｍ月におけるＣＯＰを示す正の実数である。標本給湯機器の月毎のＣＯＰの基準データは、日本各地について作成され、エコキュート（標本給湯機器）地域別毎月ＣＯＰ基準データとして基準データＤＢ９に保持される。
【００７７】
また、給湯機器（エコキュート）の使用スケジュールに関しては、季節毎の所定値（例えば、「１９時から２０時まで、および、３時から６時まで」等）がエコキュート使用スケジュールとして、基準データＤＢ９に保持される。
【００７８】
給湯機器（エコキュート）は、冬期に外気温が所定値以下（例えば、摂氏５度以下）になると自動的に霜取運転を実施する。霜取運転は単位時間あたり一定の電力を消費するため、冬期のエネルギー消費量予測においては、霜取運転によるエネルギー消費を考慮することが望ましい。本実施形態では、日本各地における、冬期（１２０日間）のエコキュート霜取運転頻度を各地の月毎平均外気温度（気象庁公表データ）と、居住試験結果とに基づいて決定した。
【００７９】
以下の表は、エコキュート機器の冬期霜取運転頻度基準データのデータ構成例である。
【表５】
2013033401.tif 000007
上例の係数ｈｎ（ｎ：１９、２０、３、・・・、６）には、それぞれ、ｎ時台における霜取運転頻度を表す０以上１００以下の実数が与えられている。
【００８０】
次に給湯機器についての補正用データおよび消費量予測について説明する。
【００８１】
制御部４は、給湯機器のための補正用データとして、日本各地における、給湯負荷係数を、補正用データとして補正用データＤＢ１０に保持している。
【００８２】
以下の表は、毎月給湯負荷係数のデータ構成例である。
【表６】
2013033401.tif 000008
上例におけるｊｍ（ｍ：１、２、・・・、１２）は、それぞれ、ｍ月における給湯負荷係数を示す正の実数である。ここでの給湯負荷係数は、各地における月毎平均外気温度（気象庁公表データ）と、上水道温度（水道局公表データ）とに基づいて導出された係数であり、上水道水を所定の設定湯温まで加熱するために必要なエネルギー量に比例している。
【００８３】
次に、給湯機器の消費量予測について説明する。
【００８４】
制御部４は、上に例示した毎月の給湯負荷係数より、ユーザ入力にかかる諸条件（地域条件２２）における毎月の給湯負荷を、
ｎ月の給湯負荷  ＝  ｊｎ（ｎ月給湯負荷係数）
×標準給湯負荷定数                          ・・・  （式３）、
により月毎に求める。ここで、ｎは、１〜１２の整数であり、標準給湯負荷定数は、所定の定数値であって、その単位は熱量である。これにより、毎月の給湯負荷が導出される。
【００８５】
次に、制御部４は、ユーザ入力にかかるエコキュートタイプ４２の毎月のＣＯＰを、標本給湯機器の毎時のＣＯＰの基準データに基づいて算出する。具体的には、
補正毎月ＣＯＰ  ＝  標本給湯機器の毎月のＣＯＰ基準データ
×エコキュートタイプ（４２）のＡＰＦ値
／３．６（標本給湯機器のＡＰＦ値）          ・・・  （式４）、
により求める。
【００８６】
次に、制御部４は、ユーザ入力にかかる諸条件下における毎月の補正エネルギー消費量を導出する。具体的には、
補正エネルギー消費量  ＝  毎月給湯負荷／補正毎月ＣＯＰ        ・・・  （式５）、
により求める。また、制御部４は、冬期霜取運転頻度に基づき、冬期の霜取運転にかかるエネルギー消費量を算出する。
【００８７】
最後に、制御部４は、毎月のエネルギー消費量の１年間の総和と、冬期の霜取運転に要するエネルギー消費量の和を求めることにより、通年の給湯機器のエネルギー消費量を導出する。なお、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５の人数４９〜５１の合計人数を考慮して、給湯機器の毎月のエネルギー消費量を増減させてもよい。
【００８８】
４−３．照明機器についての基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、居室（ＬＤＫ、主寝室、子供部屋）や非居室に設置された照明機器のそれぞれについて、使用時間帯および消費電力の測定を行った。測定の記録の際には、実験住宅建設地における日の出・日の入り時刻についてもあわせて記録した。特に、ＬＤＫ設置の照明機器（以下、「ＬＤＫ照明」）には、照明の明るさや照明態様（実験では、シーン１、シーン２、シーン３、シーン４の４種類）を居住者の任意により選択可能なタイプの照明機器が用いられた。そこで、ＬＤＫ照明の消費電力は、照明態様により変化することを用いて、消費電力量から、ＬＤＫ照明の明るさや照明態様を求め、時間帯と、日の出・日の入り時刻と、ＬＤＫ照明の照明照度および照明態様との関係性についても求めた。
【００８９】
以上の観察に基づき、ＬＤＫ照明については、試験地の日の出・日の入り時刻および日本各地の日の出・日の入り時刻（国立天文台公表データ）ならびに居住試験の結果にもとづき、日本各地における、夏期、冬期、中間期のＬＤＫ照明基準使用スケジュールを、毎時の使用分数として導出した。
【００９０】
以下の表は、ＬＤＫ照明の毎時の基準使用スケジュールのデータ構成例である。
【表７】
2013033401.tif 000009
上例のｐｎ、ｑｎ、ｒｎ（ｎ：０、１、・・・、２２、２３）は、それぞれ、中間期（春・秋）、夏期、冬期におけるｎ時台のＬＤＫ照明基準使用スケジュール（単位：分）を表し、０〜６０の実数で与えられる。ＬＤＫ照明の毎時の基準使用スケジュールは、ＬＤＫ照明基準使用スケジュールとして、基準データＤＢ９に保持される。また、上記例には明示していないが、ＬＤＫ照明については、使用された照明態様（実験では、シーン１、シーン２、シーン３、シーン４の４種類）に関するデータを時間帯毎に関連付けて保持する。
【００９１】
ＬＤＫ以外の照明機器（主寝室、子供部屋、非居室等）については、それぞれ、上述のようにして標準スケジュールから求めた基準使用スケジュールが基準データＤＢ９に保持される。
【００９２】
次に、照明機器についての補正用データおよび消費量予測について説明する。
【００９３】
制御部４は、照明機器のための補正用データとして、照明機器のタイプ毎の消費電力のデータを補正用データＤＢ１０に保持する。特に、ＬＤＫ照明については、照明照度および照明態様毎の消費電力のデータを保持することが望ましい。
【００９４】
次に、照明機器の消費量予測について説明する。
【００９５】
ＬＤＫ照明の消費量予測においては、制御部４は、ユーザ入力にかかる地域条件２２のＬＤＫ照明基準使用スケジュールを、基準データＤＢ９より読み出し、ユーザ入力にかかるＬＤＫの照明器具タイプ４４の消費電力のデータを補正用データＤＢ１０から読み出す。
【００９６】
制御部４は、ＬＤＫ照明基準使用スケジュールおよびＬＤＫの照明器具タイプ４４の消費電力に基づいて、毎時の消費電力量（ＬＤＫ照明補正毎時消費量）を算出し、それらの総和を求めることにより、所望の期間（例えば、１年間）におけるＬＤＫ照明の補正エネルギー消費量を導出する。
【００９７】
ＬＤＫ照明以外の照明機器の消費量予測においては、制御部４は、主寝室、子供部屋、非居室等それぞれの基準使用スケジュールを、基準データＤＢ９より読み出し、ユーザ入力にかかる居室（主寝室および子供部屋）、非居室の照明器具タイプ４４の消費電力のデータを補正用データＤＢ１０から読み出す。
【００９８】
制御部４は、各室の基準使用スケジュールおよび各室の照明器具タイプ４４の消費電力に基づいて、毎時の消費電力量（各室の補正毎時消費量）を算出し、それらの総和を求めることにより、所望の期間（例えば、１年間）における各室の補正エネルギー消費量を導出する。
【００９９】
最後に、制御部４は、所望の期間の住宅全館についての照明機器のエネルギー消費量予測値を、各室の補正エネルギー消費量を総和することにより導出する。このとき、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５の子供人数５１を考慮して、子供部屋についての補正エネルギー消費量を増減させてもよい。例えば、子供人数５１が０人の場合は、子供部屋についての補正エネルギー消費量をゼロとし、子供人数が３人以上の場合は、子供部屋についての補正エネルギー消費量をさらに増加させるなどしてもよい。また、非居室の補正エネルギー消費量を、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５の人数４９〜５１の合計人数を考慮して、増減させてもよい。
【０１００】
また、各室の補正エネルギー消費量を、ユーザ入力によるエネルギーモニタの有無４５に基づいて変化させてもよい。具体的には、所定のエネルギーモニタ導入による照明機器のエネルギー消費量削減効果率（％）を各室の補正エネルギー消費量に適用してもよい。
【０１０１】
４−４．調理機器についての基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、既知の効率のＩＨ調理器（標本調理機器）を用いて、様々なメニューの調理に要した消費電力量の測定を行った。測定された消費電力量は、調理したメニュー、標本調理機器の使用時間等と関係づけて記録した。また、ガスコンロについても、ＩＨ調理器と同様に、消費したガス量を調理したメニュー、使用時間等と関係づけて記録した。
【０１０２】
そして、居住試験の調理メニュー出現頻度観察結果、各調理メニュー所要時間、および、消費電力量測定結果に基づき、所定期間（例えば、１週間）ぶんの基準献立モデルおよび調理所要時間（基準使用スケジュール）を決定し、基準献立モデルを調理するのに要する消費電力量（測定値）を、基準献立モデルを調理所要時間で除して、標本調理機器の基準消費電力を（１週間の平均消費電力として）求めた。この標本調理機器の基準消費電力は、調理機器の基準消費電力データとして基準データＤＢ９に保持される。
【０１０３】
また、居住者に大人（親世帯）が２名以上含まれる場合における親世帯の調理機器消費電力を上記と同様にして求めている。ただし、基準献立モデルとしては、２名分の低カロリーメニューを想定した。求めた使用時間および消費電力は、親世帯の調理機器の基準使用スケジュールおよび基準消費電力のデータとして基準データＤＢ９に保持される。
【０１０４】
次に調理機器についての補正用データおよび消費量予測について説明する。
【０１０５】
制御部４は、調理機器のための補正用データとして、調理機器のタイプ毎の効率のデータを調理機器タイプ別補正係数として補正用データＤＢ１０に保持する。調理機器タイプ別補正係数は、たとえば、各調理機器の効率と標本調理機器の効率との比（無次元数）である。以上のように、制御部４は、標本調理機器についての基準使用スケジュールおよび基準消費電力、ならびに、親世帯のための基準使用スケジュールおよび基準消費電力を、基準データＤＢ９に保持し、調理機器の効率の違いを補正するための補正係数を補正用データＤＢ１０に保持する。
【０１０６】
次に、調理機器の消費量予測について説明する。
【０１０７】
調理機器の消費量予測においては、制御部４は、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５に基づいて、基準使用スケジュールおよび基準消費電力（、ならびに、必要に応じ親世帯用の基準使用スケジュールおよび基準消費電力）を、基準データＤＢ９より読み出し、設備仕様条件２４の調理機器のタイプ（図３では不図示）に基づいて、調理機器タイプ別補正係数を、補正用データＤＢ１０より読み出す。制御部４は、基準消費電力と基準使用スケジュールから調理機器が所定期間（例えば、１週間）で消費するエネルギー量を求め、当該エネルギー量に調理機器タイプ別補正係数を積算することにより、調理機器のエネルギー消費量予測値を導出する。
【０１０８】
４−５．テレビについての基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、ＬＤＫに３７型液晶テレビ（標本テレビ）を設置し、使用時間帯および毎時の消費電力量の測定を行った。
【０１０９】
居住試験に基づき、テレビの使用スケジュールを求めるとともに、日中時間帯における毎時消費電力量を求めた。使用スケジュールは、毎時の視聴分数の形式で、テレビの基準使用スケジュールとして、日中時間帯における毎時消費電力量については、標本テレビの基準毎時消費電力量として基準データＤＢ９に保持される。ただし、テレビの基準使用スケジュールには、ＬＤＫ照明照度（オフ（日中）、最高、高、低、最低）もあわせて記録されている。ＬＤＫ照明照度については、上記の４−３．のＬＤＫ照明基準使用スケジュールに関する説明を参照されたい。
【０１１０】
また、補正用データとして、テレビの型およびサイズによる毎時消費電力量の違いを補正するためのデータ（テレビタイプ補正係数）と、ＬＤＫ照明態様の違いによるテレビの毎時消費電力量の違いを補正するためのデータ（環境照度補正係数）とが補正用データＤＢ１０に保持される。
【０１１１】
テレビタイプ補正係数は、例えば、各テレビタイプ（プラズマ（５０型以上）、プラズマ（５０型未満）、液晶（４０型以上）、液晶（３０〜４０型）、液晶（３０型未満）等）の日中時間帯における毎時消費電力量と、標本テレビの基準毎時消費電力量との比（無次元数）である。
【０１１２】
環境照度補正係数は、４種類のＬＤＫ照明態様での環境照度における各テレビタイプの毎時消費電力量と、同タイプのテレビの日中時間帯における毎時消費電力量との比として表されてよい。以下にテレビタイプ「液晶（３０〜４０型）」の環境照度補正係数の例を示す。例示しないが、他のテレビタイプについても同様の環境照度補正係数が補正用データＤＢ１０に保持される。
【表８】
2013033401.tif 000010
【０１１３】
次に、テレビの消費量予測について説明する。
【０１１４】
制御部４は、基準データＤＢ９より、テレビの基準使用スケジュールと、基準毎時消費電力量とを読み出す。また、予測装置は、補正用データＤＢ１０より、ユーザ入力にかかるテレビタイプ４３のテレビタイプ補正係数と環境照度補正係数とを読み出す。
【０１１５】
そして、制御部４は、基準使用スケジュールおよび基準毎時消費電力量、ならびに、テレビタイプ補正係数および環境照度補正係数を用いて、ユーザ入力にかかるテレビタイプ４３のエネルギー消費量予測値を導出する。
【０１１６】
また、テレビのエネルギー消費量予測値を、ユーザ入力によるエネルギーモニタの有無４５に基づいて変化させてもよい。具体的には、所定のエネルギーモニタ導入によるテレビのエネルギー消費量削減効果率（％）をテレビのエネルギー消費量予測値に適用してもよい。
【０１１７】
４−６．冷蔵庫についての基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、冷蔵庫（標本冷蔵庫）の一日の開放時間と消費電力量の測定を行った。当該測定より、冷蔵庫の消費電力量は、開放時間が増加するにつれ、増加することが確かめられた。冷蔵庫の消費電力量と開放時間との相関関係は、一次式でよく近似できることも確認できた。また、居住者構成人数を様々に変化させて冷蔵庫の一日の開放時間を観察したところ、居住者構成人数が増えるにつれて、冷蔵庫の一日の開放時間も増加することが確かめられた。観察結果によれば、開放時間と居住者構成人数との相関関係もまた、一次式でよく近似される。
【０１１８】
以上の知見に基づき、制御部４は、開放時間ゼロの場合の冷蔵庫の消費電力量（冷蔵庫の消費電力量と開放時間との相関関係を表す一次式のｙ切片）を冷蔵庫の基準消費電力量として基準データＤＢ９に保持するとともに、冷蔵庫の消費電力量と開放時間との相関関係を表す一次式および開放時間と居住者構成人数との相関関係を表す一次式を補正アルゴリズムとして補正用データＤＢ１０に保持する。
【０１１９】
観察結果によれば、冷蔵庫の消費電力量（ｙ）と開放時間（ｔ）との関係は、
ｙ＝Ｓ１×ｔ＋Ｓ０                                            ・・・  （式６）、
でよく近似される。ここで、Ｓ０およびＳ１は、居住試験より実験的に求めた定数である。また、ｙ切片Ｓ０は、上述した基準消費電力量にあたる。
【０１２０】
また、観察結果によれば、冷蔵庫の開放時間（ｔ）と居住者構成人数（ｎ）との関係は、
ｔ＝Ｓ２×ｎ＋Ｓ３                                            ・・・  （式７）、
でよく近似される。ここで、Ｓ２およびＳ３は、居住試験より実験的に求めた定数である。
【０１２１】
よって、居住者構成人数（ｎ）による冷蔵庫の消費電力量の基準消費電力量からの増分（Δｙ）は、
Δｙ＝Ｓ１×（Ｓ２×ｎ＋Ｓ３）
＝Ｓ１×Ｓ２×ｎ＋Ｓ１×Ｓ３                                ・・  （式８）、
で求められる。
【０１２２】
冷蔵庫のエネルギー消費量予測においては、制御部４は、基準データＤＢ９より冷蔵庫の基準消費電力量を読み出し、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５の人数４９〜５１の合計人数および式８に基づいて、基準消費電力量を補正し、冷蔵庫の消費電力量予測値を導出する。
【０１２３】
また、制御部４は、カタログ値に基づき、様々な冷蔵庫の電動機定格消費電力と、標本冷蔵庫の電動機定格消費電力との比を冷蔵庫タイプ補正係数として補正用データＤＢ１０に保持してもよい。そうすることで、様々な定格消費電力の冷蔵庫について、エネルギ消費量の予測をすることが可能となる。
【０１２４】
また、冷蔵庫のエネルギー消費量予測値を、ユーザ入力によるエネルギーモニタの有無４５に基づいて変化させてもよい。具体的には、所定のエネルギーモニタ導入による冷蔵庫のエネルギー消費量削減効果率（％）を冷蔵庫のエネルギー消費量予測値に適用してもよい。
【０１２５】
４−７．アイロンについての基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、定格１２００（Ｗ）（カタログ値）のアイロン（標本アイロン）を用いて、生活活動におけるアイロンの使用時間および消費電力量の測定を行った。測定結果より、実際の生活活動においては、定格１２００Ｗが使用時間にわたり持続されることはなく、定格１２００（Ｗ）の標本アイロン場合、実生活における平均消費電力は定格値１２００（Ｗ）よりもかなり低い（以下では、Ｘ（Ｗ）とする。）ことが確認された。また、１日あたりのアイロン使用時間は、居住する大人の人数に比例することが確認された。
【０１２６】
以上の知見に基づき、制御部４は、消費電力Ｘ（Ｗ）をアイロンの基準消費電力として基準データＤＢ９に保持するとともに、居住する大人の人数ｎに応じてアイロンの使用時間Ｔを求めるための計算式
Ｔ（分）＝Ｘｐ×ｎ                                            ・・・  （式９）
を補正アルゴリズムとして補正用データＤＢ１０に保持する。ここで、Ｘｐは、居住試験より実験的に求めた定数である。
【０１２７】
アイロンのエネルギー消費量予測においては、制御部４は、基準データＤＢ９よりアイロンの基準消費電力を読み出し、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５の大人の人数４９および式９に基づいて、一日あたりのアイロン使用時間を補正し、アイロンの消費電力量予測値を導出する。
【０１２８】
なお、居住試験結果によれば、エネルギーモニタの導入によるアイロンのエネルギー消費量の削減効果は乏しいことが判明した。よって、アイロンについては、エネルギーモニタの有無による予測値の再補正は行わない。
【０１２９】
４−８．食器洗浄乾燥機の基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、所定の定格消費電力の食器洗浄乾燥機について、使用時間帯、洗浄時消費電力量、洗浄使用時間、乾燥時消費電力量、乾燥使用時間等の測定を行った。測定結果より得た知見にもとづき、食器洗浄乾燥機の基準使用スケジュールを、１２時および２３時の１日２回とし、各回の使用時間を居住者構成人数の合計に依らずに４５分とした。
【０１３０】
また、居住試験に基づき、食器洗浄乾燥機の基準消費電力を、居住者構成人数３〜５人の場合を基準として設定した。居住者構成人数の違いによる１回あたりの使用時間の相違については、食器洗浄乾燥機の消費電力を居住者構成人数に応じて補正することでエネルギー消費量予測に組み入れることとした。
【０１３１】
これらより、制御部４には、食器洗浄乾燥機の基準使用スケジュールおよび基準消費電力を基準データＤＢ９に保持させるとともに、
居住者構成人数合計に対応付けた基準消費電力補正値を補正用データＤＢ１０に保持させることとした。
【０１３２】
食器洗浄乾燥機の消費量予測においては、制御部４は、基準データＤＢ９より食器洗浄乾燥機の基準使用スケジュールを読み出すとともに、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５の人数４９〜５１の合計人数を考慮して、食器洗浄乾燥機の消費電力を補正する。制御部４は、居住者の人数を考慮して補正した食器洗浄乾燥機の消費電力および基準使用スケジュールを用いて、エネルギー消費量予測値を導出する。
【０１３３】
４−９．洗濯機の基準および補正用データならびに消費量予測について
居住試験においては、所定の定格消費電力（カタログ値）の洗濯機（標本洗濯機）について、使用時間帯、消費電力量等の測定を行った。測定においては、洗濯物重量の計測をあわせて行った。本実施形態においては、測定結果より得た知見にもとづいて、洗濯機の一日あたりの基準使用スケジュールを、午前８時からの１回とし、各回の使用時間を、標本洗濯機について４５分とした。また、洗濯物重量は、居住試験の結果に基づき、居住者一人あたり０．６（ｋｇ）に設定する。つまり、居住者構成人数が、ｎ（人）のとき、１回の洗濯における洗濯物重量は、０．６×ｎ（ｋｇ）とする。標本洗濯機の基準消費電力については、使用時間（４５分）、洗濯物重量０．６×ｎ（ｋｇ）、居住試験における消費電力量より、
標本洗濯機基準消費電力  ＝  Ｕ１×ｎ＋Ｕ０（Ｗ）            ・・・  （式１０）、
とする。ここで、Ｕ０およびＵ１は、居住試験より実験的に求めた定数である。制御部４は、基準使用スケジュールを、午前８時から４５分間の使用として保持するとともに、人数考慮補正消費電力導出アルゴリズム（式１０）を保持する。
【０１３４】
洗濯機の消費量予測においては、制御部４は、基準データＤＢ９より、基準使用スケジュールを読み出し、補正用データＤＢ１０より、人数考慮消費電力導出アルゴリズム（式１０）を読み出すとともに、ユーザ入力にかかる家族構成条件２５の人数４９〜５１の合計人数を考慮して、洗濯機の消費電力を補正する。そして、基準使用スケジュールと、補正消費電力とから、エネルギー消費量予測値を導出する。
【０１３５】
なお、定格消費電力（カタログ値）が標本洗濯機のそれとは異なる洗濯機をシミュレートする場合には、（式１０）における傾きおよび切片（定数項）を変化させればよい。あるいは、使用スケジュールの使用時間４５分を、洗濯機の定格消費電力に応じて変化させればよい。
【０１３６】
４−１０．その他の家電の基準および補正用データならびに消費量予測について
その他の家電機器については、以下のタイプ１〜タイプ４までの４つに分類し、それぞれの消費エネルギー予測を行った。以下の４分類は、基準データ（基準使用スケジュール、基準消費電力（量、効率））を、補正する条件項目により、分類したものである。
【０１３７】
（その他家電タイプ１）
その他家電タイプ１は、ユーザ入力による居住者の家族構成人数、および、エネルギーモニタの有無４５により、基準データを補正して、エネルギー消費量予測値を導出する家電機器である。タイプ１には、例えば、オーディオ・コンポ、パソコン、等が含まれる。
【０１３８】
（その他家電タイプ２）
その他家電タイプ２は、ユーザ入力による居住者の家族構成人数により、基準データを補正して、エネルギー消費量予測値を導出する家電機器である。タイプ２には、例えば、洗浄便座等が含まれる。
【０１３９】
（その他家電タイプ３）
その他家電タイプ３は、ユーザ入力によるエネルギーモニタの有無４５により、基準データを補正して、エネルギー消費量予測値を導出する家電機器である。タイプ３には、例えば、ドライヤー、ＤＶＤレコーダ等が含まれる。
【０１４０】
（その他家電タイプ４）
その他家電タイプ４は、ユーザ入力による諸条件の影響を考慮せず、基準データよりエネルギー消費量予測値を導出する家電機器である。タイプ４には、例えば、ＦＡＸ電話、換気用機器、情報通信機器、エネルギーモニタ、ドアホン等が含まれる。
【０１４１】
４−１１．創エネ（発電）機器の基準および補正用データならびに生産量予測について
例えば、ソーラパネルのエネルギー生産量予測においては、各地域における毎月の単位搭載量あたり発電量のデータ（太陽光パネルメーカ公表データ）、ならびに、ユーザ入力にかかる地域条件２２、建物方位３８、屋根勾配４０等、および、ソーラパネルタイプ４６、搭載パネル枚数４７に基づいて、エネルギー生産量予測を行えばよい。
【０１４２】
４−１２．水栓設備について
本実施形態においては、居住者構成人数に応じて水道使用量の基準値を求め、水栓設備のタイプに応じて、メーカ公表値に基づいて水道使用量基準値を補正することにより、水道使用量予測値を導出する。
【０１４３】
５．まとめ
以上のように、本実施形態による予測装置１００は、実験住宅における居住試験により実験的に求めた、各機器の基準使用スケジュールおよび基準エネルギー消費量（生産量）ならびに補正用データ（補正係数および補正アルゴリズム）に基づいて、ユーザ入力にかかる諸条件下でのエネルギー消費量予測値等を導出する。
【０１４４】
そのため、従来のシステムに較べ、データベースに保持すべきデータの総量を少なくすることが可能であり、かつ、諸条件の様々な組み合わせに対応した光熱費データを保持するタイプの従来例に較べ、制御部４およびデータ記憶部５の仕様変更や拡張が容易になっている。例えば、将来において各機器の進歩により効率や消費電力に変化が生じた場合であっても、本実施形態の装置１００であれば、変化した機器について実験的に基準データや補正用データを求め、これらを基準データＤＢ９や補正用データＤＢ１０に追加・置換することで、データ記憶部５のデータを最新の状態にアップデートすることが可能である。
【０１４５】
また、カタログ値に基づいて実際の生活活動における機器のエネルギー消費量を精度よく導出するためには、各機器の実際の使用態様（使用時間、使用時間帯、使用頻度、使用方法等）を詳細に入力する必要があるが、本実施形態による予測装置１００では、使用スケジュールに関するデータおよび補正用データを予めデータ記憶部５に保持している。これにより、本予測装置１００では、少数のユーザ入力による条件に応じて、各機器について実験的に求めた基準データならびに補正係数および補正アルゴリズムから導出した補正使用スケジュールおよび補正エネルギー消費量に基づいて消費量（生産量）予測を機器単位で行うことが可能であり、同時に、カタログ値（定格値や想定値等）のみに基づいてエネルギー消費量（生産量）予測を行う場合に較べて、生活活動の実態により近い予測が可能となっており、予測の精度が格段に向上している。具体的には、住宅全館のエネルギー収支予測において、カタログ値に基づく予測値に較べ、本実施形態による予測装置１００による予測値は、マイナス３．４％低くなった。また、機器別では、パソコンにおいて１６％の精度向上が見られ、冷蔵庫において１５８％の精度向上が見られた。
【０１４６】
本実施形態による予測装置１００は、一戸建ての住宅のみならず、マンション、アパート等集合住宅における各住戸のエネルギー消費量を予測することも可能である。
【０１４７】
また、本実施形態による予測装置１００は、複数の諸条件組み合わせについて、予測を行い、各諸条件組み合わせについての予測結果を表示装置３に一覧表示し、ユーザによる予測結果の比較に供してもよい。
【０１４８】
なお、入力条件については、図３にない条件についても入力可能としてもよい。例えば、設備仕様条件２４において、食器洗浄乾燥機の有無や、洗濯機等の種類（定格消費電力の違い）等を入力可能としてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１４９】
本発明は、簡便に、住宅におけるエネルギー消費量を精度よく予測する装置として有用である。
【符号の説明】
【０１５０】
１  ・・・  入力装置（入力部）
２  ・・・  情報処理装置
３  ・・・  表示装置（表示部）
４  ・・・  制御部
５  ・・・  データ記憶部
６  ・・・  消費量予測部
７  ・・・  生産量予測部
８  ・・・  換算部
９  ・・・  基準データＤＢ
１０  ・・・  補正用データＤＢ
１１  ・・・  光熱費換算用データＤＢ
１２  ・・・  ＣＯ２収支換算用データＤＢ
１００  ・・・  予測装置
【図１】
2013033401.tif 000011
【図２】
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【図３】
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【図４】
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