(57)【要約】【課題】ライフサイクル全体を見越した長期期間にわたる設備の性能劣化を評価する。【解決手段】本発明の実施形態としての設備評価システムは、複数の時刻のそれぞれまでに計測された対象設備の計測データに基づき、前記対象設備の性能を表すパラメータの確率密度分布を推定する推定手段と、前記対象設備の利用パタンを取得する取得手段と、前記利用パタンを、前記対象設備の前記確率密度分布と関連づけて記憶する記憶手段と、前記対象設備と異なる第１設備の利用パタンに類似する前記対象設備の利用パタンを特定し、特定した利用パタンに対応する確率密度分布群を用いて、前記第１設備の将来の性能劣化を評価する評価手段とを備える。【選択図】図１
2016177682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の時刻のそれぞれまでに計測された対象設備の計測データに基づき、前記対象設備の性能を表すパラメータの確率密度分布を推定する推定手段と、  
前記対象設備の利用パタンを取得する取得手段と、
前記利用パタンを、前記対象設備の前記確率密度分布と関連づけて記憶する記憶手段と、
前記対象設備と異なる第１設備の利用パタンに類似する前記対象設備の利用パタンを特定し、特定した利用パタンに対応する確率密度分布群を用いて、前記第１設備の将来の性能劣化を評価する評価手段と
を備えた設備評価システム。
【請求項２】
前記評価手段は、前記第１設備の更新時期の指定を受け、前記更新時期で更新される新たな設備の想定される利用パタンに類似する前記対象設備の利用パタンを特定し、特定した利用パタンに対応する確率密度分布群を用いて、前記更新時期以降の前記新たな設備の将来の性能劣化を評価する
請求項１に記載の設備評価システム。
【請求項３】
前記評価手段は、前記第１設備の将来の運用コストと、前記第１設備の更新コストと、更新後の新たな設備の運用コストとの累積コストを評価する
請求項２に記載の設備評価システム。
【請求項４】
前記評価手段は、前記確率密度分布の平均値、上位の予め定めたパーセント点、または下位の予め定めたパーセント点に基づき評価を行う
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の設備評価システム。
【請求項５】
前記推定手段は、パーティクルフィルタを用いて前記確率密度分布を推定する
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の設備評価システム。
【請求項６】
複数の時刻のそれぞれまでに計測された対象設備の計測データに基づき、前記対象設備の性能を表すパラメータの確率密度分布を推定する推定ステップと、  
前記対象設備の利用パタンを取得する取得ステップと、
前記利用パタンを、前記対象設備の前記確率密度分布と関連づけて記憶する記憶手段に記憶するステップと、
前記対象設備と異なる第１設備の利用パタンに類似する前記対象設備の利用パタンを特定し、特定した利用パタンに対応する確率密度分布群を用いて、前記第１設備の将来の性能劣化を評価する評価ステップと
を備えた設備評価方法。
【請求項７】
複数の時刻のそれぞれまでに計測された対象設備の計測データに基づき、前記対象設備の性能を表すパラメータの確率密度分布を推定する推定ステップと、  
前記対象設備の利用パタンを取得する取得ステップと、
前記利用パタンを、前記対象設備の前記確率密度分布と関連づけて記憶する記憶手段に記憶するステップと、
前記対象設備と異なる第１設備の利用パタンに類似する前記対象設備の利用パタンを特定し、特定した利用パタンに対応する確率密度分布群を用いて、前記第１設備の将来の性能劣化を評価する評価ステップと
をコンピュータに実行させるための設備評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、設備評価装置、設備評価方法、コンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
集合住宅、ビルやプラントなどの数多くの需要家を、インターネットを経由して束ねて接続し、従来はオンサイトで実施していたファシリティの監視・制御・診断の各種サービスを、クラウド上で実施し、遠隔から提供する動きが盛んになりつつある。また、古い建築物ストックの増加に伴い、リフォームやリニューアル、レトロフィットに伴う電気設備の更新需要が増加傾向にある。
【０００３】
遠隔監視では、現場でシステムを管理する担当者がいないのが普通である。ファシリティの挙動に影響を与える設備（機器等）およびセンサの故障や性能劣化を、遠隔からエンジニアリングコストをかけずに常時監視し、迅速に発見することで、サービス水準を維持することが必要である。また、建設機械、医療機器、風力・太陽光や火力などの発電設備、水処理、プラント等の設備においても、設備異常による稼働率低下を未然に防止するため、定期保守が重要である。しかしながら、定期保守を実施していても、故障により設備ダウンするリスクは避けられず、設備に付加したセンサの計測データに基づく異常の早期発見（予兆検知）、異常個所の早期特定（診断）が重要になってきている。
【０００４】
ファシリティの保全方式として、これまでに、耐用年数による更新時期に合わせて適切な更新計画を作成することを支援する技術（技術１と呼ぶ）や、既存設備に対し、要求を満たすために必要な設備改善を提案する技術（技術２と呼ぶ）などが提案されている。これらの技術は、ある時点における最適な設備更新案を立案することに主眼が置かれており、設備の劣化などを考慮した長期的な改善計画を立案するものではない。
【０００５】
また、時間に対する設備の劣化や故障の変化の仕方が予めデータや数式として分かっている前提での、ＰＶ設備更新計画の方法として、動的計画法を利用した技術（技術３と呼ぶ）などが提案されており、ファシリティの保全計画などにも適用し得る。
【０００６】
また、オンラインで得られるセンサーデータや設備点検の履歴データを用いる方法として、リチウムイオンバッテリを対象とした残存耐用年数を評価する手法（技術４と呼ぶ）がある。また、プラントを対象として時間に対する設備の劣化や故障の可能性（異常度）を学習することで、将来の異常度の進展を推測し、設備の稼働継続可能時間を評価する技術（技術５と呼ぶ）などが提案されている。
【０００７】
技術１および技術２の方式は、ある時点における最適な設備更新案を立案することに主眼が置かれており、長期的な改善計画を立案するものではない。建築物の電気設備機器は長期に渡り稼働するものが多いため、建築物から収集されたデータを活用して、ライフサイクル全体を見越した長期期間にわたる機器の利用パタンの変化や性能劣化の状況を予測し、この予測結果を活用した改善計画の立案を行うことが必要である  
【０００８】
また、時間に対する設備の劣化や故障の変化の仕方が予めデータや数式として分かっている前提での技術３のような方式では、ビルファシリティやプラントのように、設備の使用状況に応じて劣化や故障の変化の仕方が大きく変化する複雑なシステムには、適用し難い。  
【０００９】
一方、オンラインで得られるセンサーデータや設備点検の履歴データを用いる方法としても、技術４および技術５のような方式は、過去の類似事例の実際の点検や事前の実験により、時間に対する設備の劣化や故障度を実測してモデル化する必要がある。しかしながら劣化や故障の実測値を大量に収集するのは、長期に渡る観測が必要であり、困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２００９−３５０２号公報
【特許文献２】特開平０５−１０８６６７号公報
【特許文献３】特開２０１３−２０５９６４号公報
【特許文献４】特開２０１０−１９１５５６号公報
【特許文献５】特開２０１３−１５２６５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の実施形態は、設備における将来の性能劣化を容易に評価可能にするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の実施形態としての設備評価システムは、複数の時刻のそれぞれまでに計測された対象設備の計測データに基づき、前記対象設備の性能を表すパラメータの確率密度分布を推定する推定手段と、前記対象設備の利用パタンを取得する取得手段と、前記利用パタンを、前記対象設備の前記確率密度分布と関連づけて記憶する記憶手段と、前記対象設備と異なる第１設備の利用パタンに類似する前記対象設備の利用パタンを特定し、特定した利用パタンに対応する確率密度分布群を用いて、前記第１設備の将来の性能劣化を評価する評価手段とを備える。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態による設備評価システムの構成を示す図。
【図２】ＣＯＰの確率密度分布の例を示す図。
【図３】パーティクルフィルタを用いる場合のモデル性能パラメータ推定手段のブロック図。
【図４】パーティクルフィルタの処理の内容を示す図。
【図５】パーティクルフィルタ処理のフローチャート。
【図６】設備の性能変化パタンの例を示す図。
【図７】設備更新計画の評価と比較の例を示す図。
【図８】シミュレーション部とシミュレーション評価手段を用いた設備更新計画の評価と比較の例を示す図。
【図９】設備評価システムの全体の処理のフローチャート。
【図１０】本発明の実施形態に係るハードウェア構成の一例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１は、本発明の実施形態による設備評価システムの構成を示す図である。
【００１５】
図１の設備評価システムは、シミュレーション部１と、シミュレーション評価手段５と、モデル性能パラメータ推定手段１１と、計測データ記憶手段１２と、計測データ収集手段１３と、性能変化予測手段１４と、利用パタンシナリオ予測手段１５と、モデルパラメータ事例登録手段１６と、利用パタン事例登録手段１７と、利用パタン事例記憶手段１８と、モデルパラメータ事例記憶手段１９と、を備える。
【００１６】
本システムは、ネットワークを介して利用者サイトの端末９と接続されている。また本システムは、ネットワークを介して１つまたは複数の対象ファシリティ内の通信装置と接続されている。対象ファシリティは、ビルやプラントなどの建物または施設である。対象ファシリティでは、複数の対象設備２１および対象設備２１を監視するセンサ（計測装置）１０が配置されている。複数の対象設備２１のうちの少なくとも１つは評価対象となる対象設備を含んでいる。
【００１７】
計測データ収集手段１３は、対象設備２１およびセンサ（計測装置）１０から、通信ネットワークを介して、計測データを収集する。対象設備２１およびセンサ（計測装置）１０は、対象ファシリティ内の通信装置を介して計測データを送信する。計測データに含まれる計測項目の種類は、１つでも複数でもよい。また、対象設備２１の診断に不要な計測項目のデータは、含まれなくともよい。対象設備２１およびセンサ１０の両方から計測データを取得する構成、センサ１０のみから計測データを取得する構成、これらの両方から計測データを取得する構成のいずれも可能である。対象設備２１は、空調設備、照明設備、電源設備、配水設備等の機器、太陽光発電パネルなど、任意の設備でよい。
【００１８】
対象設備２１から取得する計測データは、対象設備２０１が計測できるデータであれば何でもよい。例えば、空調設備を対象とする場合は、設定温度、消費電力、制御信号、エラー等のログなどがある。センサ１０から取得する計測データは、センサ１０が計測できるデータであれば何でもよい。例えば、空調設備を対象とする場合は、センサ１０が設置された部屋の温度、湿度、熱交換器に出入りする水の流量や温度設備の稼働音などがある。計測データは、任意のタイミングで、計測データ収集部１３がポーリングして取得してもよい。もしくは、対象設備２１およびセンサ１０が、任意のタイミングで、計測データ収集部１３に送信してもよい。対象設備２１およびセンサ１０から送信する計測データには対象設備２１の型番または機種またはこれらの両方などを特定する情報を含めてもよい。
【００１９】
計測データ記憶手段１２は、計測データ収集手段１３によって収集された計測データを内部に記憶する。
【００２０】
シミュレーション部１は、対象ファシリティ内の設備の計算機シミュレーションを行うためのプログラムまたはハードウェアに相当する。シミュレーション部１は、シミュレーション評価手段５またはモデル性能パラメータ推定手段１１からの指示に従って、シミュレーションを行う。シミュレーション部１の演算内容および手法は、予めモデル式（状態方程式）等で定められているとする。シミュレーションに必要なパラメータは、シミュレーション評価手段またはモデル性能パラメータ推定手段１１またはこれらの両方から与えられる。なお、シミュレーション部１は、既存のシミュレータを用いてもよい。
【００２１】
モデル性能パラメータ推定手段１１は、シミュレーション評価手段５を介してシミュレーション部１を用いてシミュレーションを行う。より詳細には、複数の時刻のそれぞれ毎に、当該時刻までに取得された計測データに基づき、対象設備の性能を表すパラメータの確率密度分布を推定する。パラメータは、一例として、シミュレーション部１において数値演算を行う際に数値モデルの一部として使用する係数であり、対象設備から直接計測することが出来ない値である。例えば、対象設備がビルの空調設備である場合、壁の断熱性能、空調設備の投入したエネルギーに対する冷暖房効率（ＣＯＰ）各部屋における人の想定発熱量などが、推定するパラメータになり得る。このようなパラメータが、本手段１１で確率密度分布として推定される。推定するパラメータの項目は、予め定められていてもよいし、利用者サイトから端末９の入力部を介して、ユーザが指示してもよい。また、推定するパラメータの個数は、１つでも複数でもよい。パラメータとしてＣＯＰを用いた場合の確率密度分布の例を図２に示す。
【００２２】
ここでパラメータの推定は、ベイズ推定を用いることができる。計測データに基づく計測された状態をＹ、計測されていない状態をＸとすると、状態Ｙに基づき、状態Ｘを推定することは、状態Ｙが起きた場合における状態Ｘの起きる確率（事後確率）Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を求めることと同じである。そして、事後確率Ｐ（Ｘ｜Ｙ）はベイズの定理により次式で表される。
【数１】
2016177682.tif 000003
【００２３】
ベイズ推定では、上記数式において、Ｘを確率変数とし、Ｘを確率密度関数Ｐにおけるパラメータとみなす。以降、Ｘを推定パラメータと称する。そうすると、Ｐ（Ｘ）は、推定パラメータＸの事前確率密度分布、Ｐ（Ｘ｜Ｙ）は、状態Ｙが計測されたときの推定パラメータＸの事後確率密度分布となる。Ｐ（Ｙ）は状態Ｙが起きる事前確率である。Ｐ（Ｙ｜Ｘ）は、パラメータＸの時にＹが得られる事後確率であり、尤度と称される。
【００２４】
さらに、時刻ｔ（ｔは正の実数）における推定パラメータをＸｔとすると、数式１は次式に置き換えることができる。
【数２】
2016177682.tif 000004
Ｙ１：ｔとは、時刻ｔまでに計測されたデータの集合Ｙ＝｛Ｙ１、Ｙ２、・・・Ｙｔ｝を意味する。つまり、Ｐ（Ｘｔ│Ｙ１：ｔ）は、計測開始時刻から現在時刻までの計測値に基づく、推定パラメータＸの確率密度分布を意味する。
【００２５】
なお、確率密度分布の形状に着目する場合、Ｐ（Ｙｔ│Ｙ１：ｔ−１）は、Ｘに依存しない定数であるため、無視してもよい。よって、次式で表される。
【数３】
2016177682.tif 000005
【００２６】
上記数式３によれは、新たに計測値Ｙｔを得て、尤度Ｐ（Ｙｔ│Ｘｔ）を求めることにより、先の時刻ｔ−１までの計測データから推定した事後確率密度分布Ｐ（Ｘｔ│Ｙ１：ｔ−１）を、現在の時刻までの計測データから推定する事後確率密度分布Ｐ（Ｘｔ│Ｙ１：ｔ）に、逐次更新できることを意味する。したがって、初期時刻ｔ＝０における適当な初期確率密度分布Ｐ（Ｘ０）から始めて、尤度の算出と事後確率密度分布の更新を繰り返すことで、現在時刻の推定パラメータＸの確率密度分布を求めることができる。
【００２７】
このように、事後確率密度分布を求める方法としては、ギブス法、メトロポリス法などを含むマルコフ連鎖モンテカルロ法（ＭＣＭＣ：Ｍａｒｋｏｖ  ｃｈａｉｎ  Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  ｍｅｔｈｏｄｓ）、逐次モンテカルロ法の一種であるパーティクル法などが知られている。
【００２８】
モデル性能パラメータ推定手段１１は、予め定められた上記の手法を用いて、事後確率密度分布を算出する。尤度Ｐ（Ｙｔ│Ｘｔ）の計算には、シミュレーション部１を用いる。推定された事後確率密度分布は、モデルパラメータ事例登録手段１６に送られる。
【００２９】
ここでモデル性能パラメータ推定手段１１が、事後確率密度分布を推定する一例として、パーティクルフィルタを用いる場合を説明する。
【００３０】
パーティクルフィルタは、推定パラメータＸの事後確率密度分布Ｐ（Ｘ｜Ｙ）を、多数のパーティクルを有するパーティクル群の分布で近似する手法である。パーティクルフィルタは、予測、尤度計算、リサンプリング（パーティクル群の分布の更新）を逐次的に繰り返すことによって、現在時刻における推定パラメータＸの事後確率密度分布を算出する。
【００３１】
パーティクルの数は、一般的に１００から１万個程度の範囲で任意に定めるとする。パーティクルの総数が多くなれば、推定精度が向上するが、推定計算に要する時間が長くなる。なお、パーティクル群は、パーティクルの数をｎ（ｎは正の整数）個とすると、Ｐ＝｛ｐ１、ｐ２、・・、ｐｉ・・・ｐｎ｝で表される。ｉは１以上、ｎ以下の整数である。
【００３２】
なお、推定する状態が複数ある場合、推定パラメータＸはｍ（ｍは正の整数）個の構成要素を含むｎ次元ベクトルＸ＝｛ｘ１、ｘ２、・・・ｘｍ｝で表すことができる。例えば、ＣＯＰと、１人あたりの想定発熱量の２つを推定したい場合は、ｘ１をＣＯＰ、ｘ２を１人あたりの想定発熱量とするが、他の情報も含んでいる場合もある。それぞれのパーティクルは、前記の計測値Ｙｔとパーティクルの各構成要素を入力として、乱数と予め定められたモデル式（状態方程式）を用いて、時刻ｔ＋１における各パーティクルの構成要素の予測値と計測予測値Ｙｔ+１を算出することが可能となる全ての情報を含んでいる。この場合、ｉ番目のパーティクルは、次式で表される。
ｐｉ＝｛ｘ１ｉ、ｘ２ｉ、・・・・・，ｘｍｉ、重みｉ｝
重みｉは、後述するリサンプリングの処理にて用いられる数値である。パーティクルの各要素の値および重みは、浮動小数点または整数で表される。
【００３３】
図３は、パーティクルフィルタを用いる場合のモデル性能パラメータ推定手段１１の構成例を示すブロック図である。モデル性能パラメータ推定手段１１は、パーティクル初期設定部１０５１、シミュレーション制御部１０５２、パーティクル尤度計算部１０５３、パーティクル変更演算部１０５４を備える。
【００３４】
パーティクル初期設定部１０５１は、初期時刻における各パーティクルの構成要素および重みの初期値を設定する。構成要素の初期値は０、重みの初期値は１を想定しているが、他の値でもよい。また、ユーザに端末９から値を入力させてもよい。
【００３５】
シミュレーション制御部１０５２は、各パーティクルの構成要素および重みの値をシミュレーション部１に送り、シミュレーションの実行を指示する。
【００３６】
シミュレーション部１は、乱数と予め定められたモデル式（状態方程式）を用いて、時刻ｔ＋１における各パーティクルの構成要素の予測値を計算する。
【００３７】
パーティクル尤度計算部１０５３は、シミュレーション部１が算出した時刻ｔ＋１における各パーティクルの予測値と、時刻ｔ＋１における計測データの実測値の差に基づき、尤度を算出する。
【００３８】
尤度の算出方法は、例えば、ガウス分布に基づくノイズが観測値に入ることを仮定し、計測データの計測値と、シミュレーション部１の予測値とのユークリッド距離を正規化するなどの方法があるが、特に限定されるものではない。
【００３９】
パーティクル変更演算部１０５４は、パーティクル尤度計算部１０５３が算出した各パーティクルの尤度を、各パーティクルの重み値とし、リサンプリングを行う。リサンプリングとは、重み値に基づき、各パーティクルを複製または消滅させ、新たなパーティクル群を生成することを意味する。なお、消滅させたパーティクルの数だけ、パーティクルは複製されるため、パーティクルの数は一定である。
【００４０】
リサンプリングの方法は、パーティクルｐｉの重みｉを、全てのパーティクルの重みの総和で除算した値（重みｉ／Σ重みｉ）である選択確率Ｒｉに基づき、各パーティクルに対し、複製および消滅を行う。そして、リサンプリング終了後に存在するｎ個のパーティクルを、新しいパーティクルの集合とする。
【００４１】
パーティクル変更演算部１０５４は、新しいパーティクル群の全てのパーティクルの全ての構成要素の値に対し、一定の長さで予め区切られた範囲に含まれるパーティクルの構成要素の値を、当該範囲内の予め定められた値に変更する。これは、範囲内の当該値を有するパーティクルの個数によって、確率密度分布の値を決定するためである。そして、各パーティクルの重みを例えば１にする。このようにして、時刻ｔ＋１のパーティクル群が生成される。
【００４２】
図４は、パーティクルフィルタの処理の内容を示す図である。横軸は確率変数ｘ１、縦軸は確率密度を表す。
【００４３】
図４（Ａ）は、時刻ｔにおけるパーティクル群の分布を示す。パーティクルが別のパーティクルの上に表示されているのは、便宜上、ｘ１の値が同じパーティクルが複数あることを示す。
【００４４】
図４（Ｂ）は、時刻ｔ＋１におけるパーティクルの分布をシミュレーションにより予測した分布である。
【００４５】
図４（Ｃ）は、尤度のグラフと、パーティクルの分布とを示し、各パーティクルの表記が重みの違いで分類されている。曲線で示された尤度の大きさに基づき、各パーティクルの重みが決定される。尤度の大小の判断基準は、予め定められているものとする。ここでは、尤度の小さいパーティクルを塗りつぶしに、尤度の大きいパーティクルを斜線に、それ以外のパーティクルは白抜きに示している。
【００４６】
図４（Ｄ）は、リサンプリングの結果を示す。尤度が小さい塗りつぶしのパーティクルは消滅し、尤度の大きい斜線のパーティクルは複製されている。なお、複製する個数は、重みによって異なってもよい。例えば、図４（Ｃ）の尤度が最大となるパーティクルは、図４（Ｄ）にて２つ複製されている。
【００４７】
図４（Ｅ）は、時刻ｔ＋１におけるパーティクル群の分布を示す。一定区間内に存在するパーティクルの値を、全て一定値にするという調整により、同じ値のパーティクルが複数存在することになり、時刻ｔ＋１における確率密度分布の形状となる。
【００４８】
この処理を現在の時刻まで繰り返すことで、最終的に現在時刻の事後確率密度分布が求まる。
【００４９】
図５は、パーティクルフィルタ処理のフローチャートである。
【００５０】
パーティクル初期設定部１０５１は、確率密度分布を生成する推定パラメータに対し、以前に生成したパーティクル群があるかを確認する（３０１）。ある場合は、Ｓ３０３の処理に移る。ない場合は、パーティクル初期設定部１０５１は、各パーティクルの初期値を決定する（Ｓ３０２）。パーティクルの数は、予め定められていることを想定しているが、この時にパーティクル初期設定部１０５１が決定してもよい。
【００５１】
シミュレーション制御部１０５２は、全パーティクルの構成要素の値をシミュレーション部１に送る（Ｓ３０３）。シミュレーション部は、取得した全パーティクルに対し、シミュレーションを行い、次の時刻における各パーティクルの予測値を算出する（Ｓ３０４）。
【００５２】
パーティクル尤度計算部１０５３は、シミュレーション制御部１０５２から予測値を、計測データ記憶部１０３から計測データを取得し、予測値と計測データに基づき、各パーティクルの尤度を計算する（Ｓ３０５）。
【００５３】
パーティクル変更演算部１０５４は、リサプリングと各パーティクルの値の調整を行い、新たなパーティクル群を生成する（Ｓ３０６）。生成した新たなパーティクル群が現在時刻のパーティクル群かを確認し（Ｓ３０７）、現在時刻でのパーティクル群でない場合は（Ｓ３０７のＮＯ）、Ｓ３０３の処理に戻る。現時時刻でのパーティクル群である場合は（Ｓ３０７のＹＥＳ）、当該処理は終了する。
【００５４】
モデルパラメータ事例登録手段１６は、モデル性能パラメータ推定手段１１で推定されたモデル性能パラメータの確率密度分布を、インデクス情報と紐付けし、これをモデルパラメータ事例として、モデルパラメータ事例記憶手段１９に記録する。モデルパラメータ事例記憶手段１９には同一の対象設備について、時刻毎（時系列）に複数の確率密度分布が格納されることになる。対象設備は複数あってかまわず、その場合は、対象設備ごとに、複数の確率密度分布が時系列に格納される。また対象ファシリティも複数存在してかまわない。なお、確率密度分布を推定する時刻は、一定時間ごとでもよいし、ユーザが端末８で指定した時刻でもよい。
【００５５】
ここでインデクス情報は、例えば記録した日時、曜日、天候、季節、各季節の設備稼働時間、設定温度の平均値、外気温の平均値、機種、型番等の特徴量がある。また、対象設備に影響を与えるイベントを識別するキーワードなどである。イベントとは、例えば、対象設備の更新、点検、または補修、もしくは当該設備の設置場所のレイアウト変更またはテナントの入れ替えなど、対象設備に影響を与えると思われるものである。インデクス情報は、計測データに付加されていれば、それを用いてもよいし、ユーザが端末の入力部からインデクス情報を入力して、入力されたインデクス情報を確率密度分布に付与してもよい。
【００５６】
図６にモデルパラメータ事例記憶手段１９に記録されている事例の確率密度分布を時系列に複数並べて表示した性能変化パタンの例を示す。実線が確率密度分布の平均を表し、上側の破線が上位のＸパーセント点、下側の破線が下位のＸパーセント点を表す。Ｘは予め定めた値、またはユーザが端末９で指定する値である。推定されたパラメータの確率密度分布のばらつきは、通常は時間の経緯とともに大きくなることがわかる。
【００５７】
利用パタン事例登録手段１７は、対象設備（機器等）の利用状況を示すデータを、インデクス情報と紐付けして、利用パタン事例として、利用パタン事例記憶手段１８に記録する。インデクス情報については、上述した通りである。インデクス情報は、モデルパラメータ事例と利用パタン事例とで同じものを付けても良い。または、モデルパラメータ事例のインデクス情報は、利用パタンと図６の例のように同じ対象設備またはファシリティに対して推定した確率密度分布との関連づけに必要な最小限の項目（日時、機種、型番の少なくとも１つなど）のみとしてもよい。利用パタンに付与するインデクス情報は、後述の利用パタンシナリオ予測手段１５の処理のため、より多くの情報を付加するようにしてもよい。
【００５８】
利用パタン事例の具体例として、ビルの空調設備を対象とする場合は、既に観測を始めている各ビル（ファシリティ）の曜日別、時間ごとの各空調設備のＯＮ／ＯＦＦ時間、設定温度の変化、各部屋の室温、外気温、および累積稼働時間のうち少なくとも１つなどを、利用パタン事例として登録する。利用パタン事例は、シミュレーション部１の対象とする対象ファシリティや設備の種類に依存するため、ここでは特に限定しない。ビルをシミュレーションする際の利用パタンの例に関しては、米国エネルギー省（ＤＯＥ）の下記ＵＲＬのページなどに記載されている。
http://www.energycodes.gov/commercial-prototype-building-models
【００５９】
利用パタンシナリオ予測手段１５は、利用パタン事例登録手段１７から、評価対象となる対象設備の現在の利用状況に類似した事例を検索し、今後の利用状況を予測する。類似した事例の検索には、事例との類似度を計算し、類似度に応じて事例を選択することがある。そして、検索した事例の対象設備の利用状況と同じ利用状況が今後続くとして、この後の利用状況を予測してもよい。
【００６０】
類似度の計算方法としては、例えば、上記の各事例の特徴量、例えば各季節の設備稼働時間、設定温度の平均値、外気温の平均値などをインデックス情報として記録しておき、計測データ記憶手段１２に記録された計測データから算出される評価対象となる設備の当該特徴量との間の距離が閾値以内のものを検索する方法などがあり得る。具体的に、各項目を要素とするベクトル同士間の距離が閾値以下のものを検索する方法があり得る。ここで、その類似度の計算方法は、シミュレーション部１の対象とする対象ファシリティや設備の種類に依存するため、ここでは特に限定しない。
【００６１】
性能変化予測手段１４は、利用パタンシナリオ予測手段１５の予測した利用状況を検索キーとして、モデルパラメータ事例記憶手段１９から類似した事例をインデクス情報に基づき検索し、時間に対する設備の劣化（または故障）の変化の仕方を、時系列の確率密度分布として予測する。モデルパラメータ事例のインデクス情報が最小限の項目しか含まない場合は、利用パタン事例を検索し、該当する利用パタン事例に対応するモデルパラメータ事例を検索すればよい。
【００６２】
シミュレーション評価手段５は、ユーザがシミュレーション評価を行う際の条件設定を行い、シミュレーション部１を利用してシミュレーションを行う。また、利用パタンシナリオ予測手段１５で予測した評価対象となる設備の今後の利用パタン、ユーザが指定等する設備更新時期（後述）と、性能変化予測手段が予測する評価対象となる設備の性能変化パタンを利用して設備更新計画の評価シミュレーションを実施する。
【００６３】
シミュレーション評価手段５は、更新時期指定手段６と、評価メトリクス選択手段７と、評価結果表示手段８とを備える。
【００６４】
更新時期指定手段６は、評価対象となる設備の更新時期を設定する。更新時期は、端末９から指示された値を用いる。指定された更新時期はシミュレーション部１での評価シミュレーション（確率密度分布推定のシミュレーションとは異なる）の条件の一部として用いられる。
【００６５】
評価メトリクス選択手段７は、評価シミュレーションを行う際の評価メトリクスを決定する。評価メトリクスは、設備を更新する条件を定めたものであり、複数の中から選択可能にしてもよい。評価メトリクス選択手段７は、端末９からの指示または選択された評価メトリクスを用いてもよいし、事前に与えられたものを用いてもよい。評価メトリクスとしては、平均値、上位Ｘパーセント点、下位Ｘパーセント点に基づくものや、電力消費量などから計算した累積運用コストなどがある。これら以外のものでもよい。
【００６６】
評価結果表示手段８は、シミュレーション評価手段５により得られたシミュレーション結果を表示する。
【００６７】
図７（Ａ）および図７（Ｂ）に設備更新計画の評価と比較の例を示す。図７（Ａ）および図７（Ｂ）の上側において、横軸が稼働時間、縦軸が性能指標（ここではＣＯＰ）を表す。図７（Ａ）および図７（Ｂ）の下側において、横軸が稼働時間、縦軸が更新タイミングを表す。原点は現在時刻である。
【００６８】
図７（Ａ）において現在時刻から評価対象の設備の性能の変化が、確率密度分布の時間推移として表示されている。期待される性能指標（ＣＯＰ）のばらつきが大きくなる前の時期Ｔ１で設備を更新し（プラン１）、性能を初期化している。時期Ｔ１での評価メトリクスが、平均値（平均期待性能）が閾値以下になった場合に更新を行うと定めている場合などである。本例では同じタイプの設備に更新し、更新後の利用状況も同じと仮定した例になっている。つまり、そのような仮定の元、時期Ｔ１以降で、設備の性能の変化が、確率密度分布の時間推移として表示されている。ただし、利用パタン事例記憶手段１８やモデルパラメータ事例記憶手段１９に類似した事例があれば、異なるタイプの設備に更新し、更新後の利用状況が異なる（例えば、テナントが異なる）場合であっても対応できる。
【００６９】
図７（Ｂ）のプラン２の例では、プラン１より設備更新を行う時期が遅くなり、時期Ｔ２で更新されている。時期Ｔ２での評価メトリクスが、上位Ｘパーセント点（最大期待性能）が閾値以下になった場合に更新を行うと定めている場合などである。プラン２の更新時期Ｔ２での最大期待性能は、プラン１の更新時期Ｔ１での平均期待性能と同程度である。更新時期Ｔ２は、更新時期Ｔ１より遅いため、期待される性能のばらつきが大きくなっている。最大期待性能が良ければよいという楽観的な仮定による計画を立案するのであれば、プラン１とプラン２のどちらを選択しても良いというような評価が可能となる。
【００７０】
図８（Ａ）および図８（Ｂ）に、シミュレーション部１とシミュレーション評価手段５を用いた設備更新計画の評価と比較の例を示す。
【００７１】
図８（Ａ）の上側において設備の累積コストを縦軸、稼働時間を横軸として、時間に対するコストをシミュレーションで試算する例である。実線は平均値、上側の破線は上位Ｘパーセント点、下側の破線は下位Ｘパーセント点を表す。設備の累積コストは、更新時コストと、運用コストを含む。図８（Ａ）の下側では、横軸を稼働時間、縦軸を設備更新タイミングとしている。時期Ｔ３で設備が更新されている（プラン１）。
【００７２】
図８（Ｂ）はプラン２の場合であり、プラン２の設備の更新時期Ｔ４は、プラン１の更新時期Ｔ３より遅い。性能の劣化に伴い消費電力コストなどの運用コストが加速度的に増加するため、プラン２はプラン１より累積コストが大きくなる可能性があることを示している。
【００７３】
図９は、本システムの全体の処理のフローチャートである。
【００７４】
ステップ１では、シミュレーション評価手段５により、シミュレーション条件の初期設定を行う。また、対象設備に対して、推定するパラメータを複数個もしくは一つ選定する。その他、パーティクルの初期設定などを行っても良い。
【００７５】
ステップ２では、モデル性能パラメータ推定手段１１において、シミュレーション部１およびシミュレーション評価手段５を利用して、パーティクルフィルタなどの公知手法を用いて、ステップ１で設定した各パラメータの値の確率密度分布を推定する。
【００７６】
ステップ３では、端末９から事例（モデルパラメータ事例、利用パタン事例）を登録する指示があったかどうかを確認し、指示があった場合はステップ４に、指示がない場合はステップ６に進む。すなわち事例の登録はユーザから指示があった場合のみ行う。
【００７７】
ステップ４では、ステップ２で推定したパラメータの確率密度分布を、モデルパラメータ事例記憶手段１９に、検索用のインデックス情報とともに、モデルパラメータ事例として登録する。
【００７８】
ステップ５では、対象設備の利用状況を示すデータ（累積稼働時間など）を、インデクス情報と紐付けして、利用パタン事例として、利用パタン事例記憶手段１８に登録する。
【００７９】
ステップ６では、評価対象となる新しい設備に対して、端末９から設備更新計画の評価を行う要求があるか否かを確認する。当該要求がある場合はステップ７に、要求がない場合はステップ１１に進む。
【００８０】
ステップ７では、利用パタンシナリオ予測手段１５において、利用パタン事例登録手段１７から、評価対象となる新しい設備の現時点の利用パタンに類似している利用パタンを検索し、今後の利用状況を予測する。
【００８１】
ステップ８では、設備更新計画、特に設備更新時期を、更新時期指定手段６を用いて端末９から入力する。
【００８２】
ステップ９では、対象性能変化予測手段１４において、利用パタンシナリオ予測手段１５の予測結果である予測状況を検索キーとして、モデルパラメータ事例記憶手段１９から類似した事例を検索する。すなわち、時間に対する設備の劣化の変化を、確率密度分布として予測する。
【００８３】
ステップ１０では、ステップ７で予測された今後の利用パタン、ステップ８で設定された設備更新時期と、ステップ９で予測された時間に対する設備の性能の変化パタンを利用して、シミュレーション部１とシミュレーション評価手段５を利用して、設備更新計画の評価シミュレーションを実施する。
【００８４】
ステップ１１では、ユーザ端末９からパラメータ推定（確率密度分布の推定）を引き続き行うか否かを確認し、行わない場合は処理を終了し、行う場合はステップ２に戻る。
【００８５】
図１０は、本発明の一実施形態に係るハードウェア構成の一例を示すブロック図である。設備評価装置は、プロセッサ４０１、主記憶装置４０２、補助記憶装置４０３、通信装置４０４、デバイスインタフェース４０５を備え、これらがバス４０６を介して接続された、コンピュータ装置として実現できる。
【００８６】
プロセッサ４０１が、補助記憶装置４０３からプログラムを読み出して、主記憶装置４０２に展開して、実行することで、図１および図２の各ブロックの機能を実現することができる。
【００８７】
本実施形態の設備評価装置は、当該装置で実行されるプログラムをコンピュータ装置に予めインストールすることで実現してもよいし、プログラムをＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して配布して、コンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。
【００８８】
ネットワークインタフェース４０４は、通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。端末および対象ファシリティ内の通信装置との通信は、このネットワークインタフェース４０４にて実現してもよい。ここではネットワークインタフェースを１つのみ示しているが、複数のネットワークインタフェースが搭載されていてもよい。
【００８９】
デバイスインタフェース４０５は、外部記憶媒体５０１などの設備に接続するインタフェースである。外部記憶媒体５０１は、ＨＤＤ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＳＡＮ（Ｓｔｏｒａｇｅ  ａｒｅａ  ｎｅｔｗｏｒｋ）等の任意の記録媒体でよい。
【００９０】
主記憶装置４０２は、プロセッサ４０１が実行する命令、および各種データ等を一時的に記憶するメモリ装置であり、ＤＲＡＭ等の揮発性メモリでも、ＭＲＡＭ等の不揮発性メモリでもよい。補助記憶装置４０３は、プログラムやデータ等を永続的に記憶する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤまたはＳＳＤ等がある。図１の各記憶部などが保持するデータは、主記憶装置４０２、補助記憶装置４０３または外部記憶媒体に保存される。
【００９１】
以上、本実施形態によれば、対象設備からオンラインで得られる計測データと対象設備のシミュレーションモデルを活用して、ライフサイクル全体を見越した長期期間にわたる設備の性能劣化の状況を予測し、この予測結果を活用した改善計画の立案を行うことが可能となる。  
【００９２】
上記に、本発明の一実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００９３】
１：シミュレーション部
５：シミュレーション評価手段
６：更新時期指定手段
７：評価メトリクス選択手段
８：評価結果表示手段
９：端末
１１：モデル性能パラメータ推定手段
１２：計測データ記憶手段
１３：計測データ収集手段
１４：性能変化予測手段
１５：利用パタンシナリオ予測手段
１６：モデルパラメータ事例登録手段１６
１７：利用パタン事例登録手段
１８：利用パタン事例記憶手段
１９：モデルパラメータ事例記憶手段
【図１】
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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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図２】
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【図７】
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