(57)【要約】【課題】需要電力の観点からビルのテナントに入居する業種の最適な組み合わせを求める。【解決手段】テナント入居候補抽出システムは、業種別需用電力モデル生成部５０と、最適モデル抽出部６０を備える。業種別需用電力モデル生成部５０は、複数のテナントが区画されたビル内に設けられた電気機器の消費電力測定値の時間推移から算出されたテナント単位の需要電力値の時間推移と、テナント番号とその契約者情報が対応付けられたテナント契約者情報と、業種別企業情報から、テナント単位の業種別需要電力値の時間推移モデルを生成する。最適モデル抽出部６０は、ビルの総需要電力値の時間推移のオフピーク時間帯に需要電力値のピーク時間帯が含まれる前記業種別需要電力値の時間推移モデルを抽出する。【選択図】図３
2016035652.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のテナントが区画されたビル内に設けられた電気機器の消費電力測定値の時間推移から算出されたテナント単位の需要電力値の時間推移と、テナント番号とその契約者情報が対応付けられたテナント契約者情報と、業種別企業情報から、テナント単位の業種別需要電力値の時間推移モデルを生成するモデル生成部と、
ビルの総需要電力値の時間推移のオフピーク時間帯に需要電力値のピーク時間帯が含まれる前記業種別需要電力値の時間推移モデルを抽出する最適モデル抽出部と、
を備える、テナント入居候補抽出システム。
【請求項２】
請求項１に記載の、テナント入居候補抽出システムであって、
前記モデル生成部は、前記テナントの利用業態別に、前記業種別需要電力値の時間推移モデルを生成することを特徴とする、テナント入居候補抽出システム。
【請求項３】
コンピュータを、
複数のテナントが区画されたビル内に設けられた電気機器の消費電力測定値の時間推移から算出されたテナント単位の需要電力値の時間推移と、テナント番号とその契約者情報が対応付けられたテナント契約者情報と、業種別企業情報から、テナント単位の業種別需要電力値の時間推移モデルを生成するモデル生成手段、
ビルの総需要電力値の時間推移のオフピーク時間帯に需要電力値のピーク時間帯が含まれる前記業種別需要電力値の時間推移モデルを抽出する最適モデル抽出手段、
として機能させるための、テナント入居候補抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テナントビルの需要電力の観点から最適なテナント入居候補を抽出することの可能な、システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テナントビルでは、各テナントの需要電力値が合算された総需要電力値のうち、過去一年間における最大需要電力値に応じて、電気料金が決定される。需要電力値はデマンド値とも呼ばれ、３０分間における消費電力の平均値を表している。最大需要電力値を下げることで、ビルの電気料金を下げることができる。
【０００３】
ビルの電気料金を最適化するソリューションサービスとして、例えば特許文献１では、計算対象施設ごとの時刻別電力需要データを入力すると、最適な料金メニューを計算するエネルギーシステム最適化システムが開示されている。また、特許文献２では、ユーザ毎の需要電力実績を入力すると、当該ユーザに最適な料金メニューを計算する、最適料金メニュー提案システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２３７７４５号公報
【特許文献２】特開２００６−２６８７３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、テナントビルにおける複数のテナントに対して同業種の企業が集中して入居すると、消費電力のピークが重なり、ビル全体の最大需要電力が押し上げられて電気料金の増大に繋がる。そこで、本発明は、需要電力の観点からビルのテナントに入居する業種の最適な組み合わせを求めることの可能な、テナント入居候補の抽出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係るテナント入居候補抽出システムは、複数のテナントが区画されたビル内に設けられた電気機器の消費電力測定値の時間推移から算出されたテナント単位の需要電力値の時間推移と、テナント番号とその契約者情報が対応付けられたテナント契約者情報と、業種別企業情報から、テナント単位の業種別需要電力値の時間推移モデルを生成するモデル生成部と、ビルの総需要電力値の時間推移のオフピーク時間帯に需要電力値のピーク時間帯が含まれる前記業種別需要電力値の時間推移モデルを抽出する最適モデル抽出部と、を備える。
【０００７】
また、上記発明において、前記モデル生成部は、前記テナントの利用業態別に、前記業種別需要電力値の時間推移モデルを生成することが好適である。
【０００８】
また、本発明に係るテナント入居候補抽出プログラムは、コンピュータを、複数のテナントが区画されたビル内に設けられた電気機器の消費電力測定値の時間推移から算出されたテナント単位の需要電力値の時間推移と、テナント番号とその契約者情報が対応付けられたテナント契約者情報と、業種別企業情報から、テナント単位の業種別需要電力値の時間推移モデルを生成するモデル生成手段、ビルの総需要電力値の時間推移のオフピーク時間帯に需要電力値のピーク時間帯が含まれる前記業種別需要電力値の時間推移モデルを抽出する最適モデル抽出手段、として機能させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、需要電力の観点からビルのテナントに入居する業種の最適な組み合わせを求めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態に係るテナント入居候補抽出システムを含むビルを例示する全体構成図である。
【図２】本実施形態に係る管理サーバのハードウェア構成図である。
【図３】本実施形態に係る管理サーバのブロック構成図である。
【図４】テナント別需用電力値の時間推移データを例示する図である。
【図５】テナント利用者関連データを例示する図である。
【図６】テナント契約者情報を例示する図である。
【図７】業種別企業情報を例示する図である。
【図８】業種別需要電力モデルを例示する図である。
【図９】最適モデル抽出部の処理を説明する図である。
【図１０】利用業態別の業種別需要電力モデルを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１には、本実施形態に係る、テナント入居候補抽出システムを含むビルの全体構成図が例示されている。図１には、テナント入居候補の抽出対象となるテナントビル１０が示されている。この図の例では、テナントビル１０の地下１階はビル管理会社が使用し、それより上層階の各フロア１２−１、１２−２、１２−３（以下、「テナント階」とも称する）はそれぞれテナントが区画されている。図１に示す例では、理解を容易にするために、１フロアに２つのテナントが区画されている。もちろん、フロアやテナントの割当ては、この例に限定されるものではない。
【００１２】
＜ビルの電気設備＞
各テナントには、空調設備や照明設備などの電気機器が備えられている。これらの電気機器は、例えば機能別にサブシステムに分けられてそれぞれ制御される。図１の例では、図示を簡潔にするため、空調機器１−Ａ〜３−Ｂとこれらを制御する空調コントローラ１４を含む空調サブシステムと、照明機器１−Ａ〜３−Ｂとこれらを制御する照明コントローラ１６を含む照明サブシステムの２つのサブシステムのみが例示されている。
【００１３】
空調コントローラ１４及び照明コントローラ１６から出力された空調機器、照明機器等の設定状態や設定変更に関する情報は、管理サーバ２０に送られる。管理サーバ２０ではこれらの情報を管理するとともに、これらの情報から、後述するテナント入居候補の抽出を行う。管理された情報や抽出されたテナント入居候補情報は、監視端末２２に表示される。
【００１４】
＜各構成の詳細＞
空調コントローラ１４及び照明コントローラ１６は、それぞれ空調設備や照明設備に接続されるとともに、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等のネットワーク１８を介して管理サーバ２０に接続されている。
【００１５】
これらのコントローラ１４，１６は、それぞれに接続された空調設備や照明設備を制御する。また、空調設備や照明設備の設定状態（オン／オフ状態や設定温度など）を収集して管理サーバ２０に送信する。さらにこれらのコントローラ１４，１６は、各機器の消費電力を測定して当該測定値を管理サーバ２０に送信する。これらの情報は、各機器の識別子とともに管理サーバ２０に送信される。
【００１６】
各機器の識別子は、特に限定されるものではないが、ビルオートメーションシステムにおいてＢＡＣｎｅｔプロトコルが使用されている場合は、Ｏｂｊｅｃｔ＿Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒプロパティがその識別子となる。
【００１７】
監視端末２２は、ネットワーク１８を介して管理サーバ２０に接続されている。監視端末２２は、管理サーバ２０により管理される各機器１−Ａ〜３−Ｂの設定状態等を、ブラウザを介して画面に表示する。また、管理サーバ２０により抽出されたテナント入居候補を画面に表示する。本実施の形態における監視端末２２は、汎用的なパーソナルコンピュータ（ＰＣ）から構成されてよい。
【００１８】
管理サーバ２０は、空調コントローラ１４及び照明コントローラ１６からそれぞれ空調機器、照明機器等の設定状態や設定変更に関する情報を収集、管理する。また後述するように、管理サーバ２０はテナント入居候補抽出システムとして機能する。
【００１９】
図２には、本実施の形態における管理サーバ２０のハードウェア構成図が例示されている。本実施の形態において、管理サーバ２０は、従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図２に示したようにＣＰＵ２４、ＲＡＭ２６、ＲＯＭ２８、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）３０を接続したＨＤＤコントローラ３２、入力手段として設けられたマウス３４とキーボード３６、及び表示装置として設けられたディスプレイ３８をそれぞれ接続する入出力コントローラ４０、通信手段として設けられたネットワークコントローラ４２を内部バス４４に接続して構成される。
【００２０】
なお、図１において、管理サーバ２０、コントローラ１４，１６、監視端末２２を、ビル内に設置のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）で接続するよう図示したが、接続形態はこれに限ることはない。例えば監視端末２２を、管理サーバ２０が設置されたビルの遠隔地、例えばビルの所有者の居宅等に設置し、またはビル管理会社のスタッフに携帯させて、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）で管理サーバ２０と接続するようにしてもよい。
【００２１】
＜テナント入居候補抽出システム＞
図３には、本実施形態における管理サーバ２０のブロック図が例示されている。なお、この制御ブロック図では、管理サーバ２０のブロック図のうち、テナント入居候補抽出システムに関連のないブロックは図示を省略している。
【００２２】
管理サーバ２０のＣＰＵ２４は、ハードディスクドライブ３０またはＲＯＭ２８に記憶された、テナント入居候補抽出プログラムを実行することで、図３に示す各ブロックを実行する実行手段として機能する。
【００２３】
＜システム構成＞
テナント別需要電力算出部４６は、空調コントローラ１４、照明コントローラ１６等各種コントローラからの情報を受けて、テナント単位の需要電力値の時間推移を求める。利用者関連データ算出部４８は、セキュリティ機器のコントローラ（図示せず）から、テナント利用者に関する情報を受けて、テナント利用者関連データを生成する。これらテナント別の需要電力値の時間推移データ及びテナント利用者関連データは、業種別需要電力モデル生成部５０に送られる。
【００２４】
テナント契約者情報記憶部５２には、テナント番号とその契約者情報が対応付けられたテナント契約者情報が記憶されている。また、業種別企業データベース５４には企業名とその業種が対応付けられた業種別企業情報が記憶されている。これらテナント契約者情報及び業種別企業情報は、業種別需要電力モデル生成部５０に送られる。
【００２５】
業種別需要電力モデル生成部５０では、上述した種々の情報を演算処理することで、業種別需要電力値の時間推移モデルを生成する。生成されたモデルデータは業種別需要電力モデル記憶部５６に記憶される。
【００２６】
総需要電力算出部５８は、テナント別需要電力算出部４６からテナント別の需要電力データを受け取り、これに基づいてテナントビル１０全体の総需要電力の時間推移を求める。求められた総需要電力の時間推移データは、最適モデル抽出部６０に送られる。
【００２７】
最適モデル抽出部６０では、総需要電力の時間推移データに対して、需要電力の観点から最適な業種別需要電力値の時間推移モデルを、業種別需要電力モデル記憶部５６から抽出する。抽出された業種別需要電力値の時間推移モデル及び総需要電力の時間推移データは、監視端末２２やビル管理会社のスタッフ等が携帯する外部端末等にブラウザを介して表示される。
【００２８】
＜各ブロックの詳細＞
テナント別需要電力算出部４６は、テナント単位の需要電力値の時間推移を算出する。テナント別需要電力算出部４６には、テナントビル１０の各種コントローラから消費電力測定値の時間推移データが送信される。この消費電力測定値は、当該電力を消費した電気機器の識別子が対応付けられた状態で送信される。
【００２９】
テナント別需要電力算出部４６では、電気機器の識別子と、当該電気機器が配置されたテナント番号とが対応付けられた機器管理データベース（図示せず）が記憶されており、このデータベースを呼び出して、テナント番号ごとの総消費電力値を求める。さらに総消費電力値を時系列に並べて３０分毎に平均値を求めることで、需要電力値の時間推移データを生成する。
【００３０】
なお、テナント番号とは、テナントを識別する識別子であり、例えば図１では、テナントに付けられた番号１−Ａ〜３−Ｂがこれに相当する。
【００３１】
図４には、テナント３−Ａの総需要電力値の時間推移が例示されている。なお、以下では、総需要電力値の時間推移を、３０分幅の棒グラフで示す代わりに、各棒グラフを繋げた曲線カーブで示す。
【００３２】
なお、総需要電力値の時間推移データは、年間を通して取得してもよいが、メモリの負荷等を考慮して、相対的に高い需用電力が予想される月のみに絞って時間推移データを求めてもよい。例えば空調機器の使用効率の高い２月と８月の時間推移データを求めてもよい。
【００３３】
図５には、利用者関連データ算出部４８により生成される、テナント利用者関連データが例示されている。テナント利用者関連データとは、例えばテナント内の平均人数、平均年齢、男女比を示す。これらのデータは、テナント内のスタッフの労務管理機器や、監視カメラ等のセキュリティ機器から取得できる。
【００３４】
後述するように、業種別需要電力値の時間推移モデルを求める上で、同一業種の需要電力値データを複数集計してこれをモデル化するが、その上で、各テナントの需要電力値を正規化する、言い換えると各テナント特有の「くせ」を消すためのパラメータとして、上記のテナント利用者関連データを用いる。
【００３５】
例えば他の同一業種の需要電力値データのものよりも、平均人数が多い場合、平均年齢が低い場合、及び男性割合が高い場合、一般的に空調設備の設定温度は低めに設定される傾向にあり、その分消費電力（つまり需要電力も）が高くなる。そこで、これらの利用者関連データに応じて、需要電力値データを調整する。例えば需要電力値に平均人数の差分に応じた減少係数を掛ける。
【００３６】
テナント契約者情報記憶部５２には、テナント番号とその契約者情報が対応付けられたテナント契約者情報が記憶されている。このテナント契約者情報は、テナント毎の電力料金を請求するために、管理サーバ２０に予め記憶されている。
【００３７】
図６には、テナント契約者情報が例示されている。この図では、テナント契約者として、契約者の会社名が登録されている。また、契約テナントを識別する識別子として、テナント番号が登録される。さらにテナントの利用業態（事務所、店舗、倉庫等）も登録される。また、テナント別の電気料金の請求先も登録されている。これに加えて、上述した需要電力値を正規化する際に用いられるパラメータとして、テナントの面積（坪数）も記憶されていてよい。
【００３８】
図７には、業種別企業データベース５４に記憶された、業種別企業情報が例示されている。業種別企業情報は、会社名とその業種とが対応付けられた情報を指している。業種とは、事業所や企業などが主に従事している経済活動を示すものであり、例えば、総務省による日本標準産業分類がこれに相当する。
【００３９】
日本標準産業分類では、業種分類を、大分類、中分類、小分類、再分類の４分類から構成している。後述するように、業種別需要電力モデル生成部５０では、これらの各分類階層別に、業種別需要電力モデルを生成することが可能となっている、
【００４０】
上記のような業種と会社名とを対応付けたデータは、民間の信用調査会社等から入手することが可能である。例えば株式会社金融工学研究所による企業情報からこの対応関係データを入手することができる。また、日本標準産業分類とは一部異なる分類構造を備えるものの、株式会社帝国データバンクの企業情報からもこの対応関係データを入手することができる。業種別企業データベース５４には、これらの企業情報が記憶されている。
【００４１】
業種別需要電力モデル生成部５０は、テナント別需要電力算出部４６から出力されたテナント別の需要電力値の時間推移データ、利用者関連データ算出部４８から出力されたテナント利用者関連データ、テナント契約者情報記憶部５２から出力されたテナント契約者情報、及び、業種別企業データベース５４から出力された業種別企業情報を受けて、テナント単位の業種別需要電力値の時間推移モデルを生成する。
【００４２】
例えば、業種別需要電力モデル生成部５０は、テナント別の需要電力値の時間推移データとテナント契約者情報から、テナント番号をキーにして、会社名と需要電力値の時間推移データを結びつける。さらに結び付けられた情報と業種別企業情報から、会社名をキーにして、業種と需要電力値の時間推移データを生成する。
【００４３】
さらに同一業種の需要電力値の時間推移データが複数ある場合に、これらを平均化してモデル化する。このモデル化の過程でテナント契約者情報に含まれるテナント面積やテナント利用者関連データが用いられて、個々の需要電力値の時間推移データが正規化された状態で平均化される。
【００４４】
なお、業種別の需要電力値の時間推移モデルは、業種の分類階層ごとに求められてよい。例えば図７の大分類、中分類、小分類、細分類の４分類すべてに亘って、需要電力値の時間推移モデルを求めてよい。
【００４５】
大分類の需要電力値時間推移モデルは母体となるサンプル数が相対的に多いため、モデルの信頼性が高いというメリットがある反面、業種の詳細把握が困難となるというデメリットがある。また、細分類の需要電力値時間推移モデルはサンプル数が相対的に少なく、モデルの信頼性が相対的に低いものの、業種の詳細把握が可能となる。テナント候補の抽出に当たっては、テナントビル１０の所有者等の求めに応じて、これらの種々のモデルが表示切り換えされてよい。
【００４６】
図８には、業種別需要電力モデルが例示されている。このモデルでは、図７の業種のうち、小分類である「７６２  専門料理店」の需要電力値の時間推移モデルが示されている。また、このモデルを監視端末２２や外部端末に表示する際に、モデルとなった平均人数、男女比、平均年齢も並べて表示するようにしてもよい。このように求められたモデルデータは、業種別需要電力モデル記憶部５６に記憶される。
【００４７】
総需要電力算出部５８は、テナントビル１０全体の需要電力の時間推移データを生成する。総需要電力算出部５８は、テナント別需要電力算出部４６より、すべてのテナント別需要電力時間推移データを取得してこの総和を求めることで、テナントビル１０全体の需要電力の時間推移データを取得する。なお、テナント別需要電力算出部４６からデータを取得する代わりに、各種コントローラからテナントビル１０内のすべての電気機器の消費電力データを取得して、これからテナントビル１０全体の需要電力の時間推移データを求めてもよい。
【００４８】
最適モデル抽出部６０は、テナントビル１０に最適な、テナント入居候補の業種を抽出する。最適モデル抽出部６０は、総需要電力算出部５８から、テナントビル１０全体の需要電力の時間推移データを取得する。さらに、最適モデル抽出部６０は、図９に示すように、テナントビル１０全体の需要電力の時間推移（図９下段）のオフピーク時間帯に需要電力値のピーク時間帯が含まれる、言い換えると、総需要電力のピーク時間帯に自身のピーク時間帯が重ならない、業種別需要電力値時間推移モデルデータ（図９上段）を、業種別需要電力モデル記憶部５６から抽出する。なお、ピーク時間帯は、予め定めた電力閾値を超過する時間帯を指すものとしてよい。
【００４９】
最適モデル抽出部６０は、抽出された業種別需要電力値時間推移モデルデータを、その業種名と、テナントビル１０全体の需要電力の時間推移データとともに監視端末２２や外部端末に表示させる。上述の抽出条件に合致する業種別需要電力値時間推移モデルデータが複数ある場合は、これらをまとめて、または択一的に表示させる。
【００５０】
このように、本実施形態に係るテナント入居候補抽出システムでは、テナントの募集単位である業種別に、需用電力モデルを示すことが可能となり、所定の業種をテナントに入居させた際の、ビル全体の需用電力値の時間推移や最大需要電力値をシミュレーションすることが可能となる。テナント募集を行うビルオーナーは、これらのシミュレーションを行うことで入居募集する業種を絞り込むことができ、ビルのテナントに入居する業種の最適な組み合わせを求めることが可能となる。また、テナントビル１０の電気設備において電力上限値が定められている場合は、テナントビル１０の総需用電力値がこの上限値を下回るように、テナントの組み合わせを検討することができる。
【００５１】
また、本実施形態に係るテナント入居候補抽出システムは、従来の管理サーバが保有する情報に、業種別企業データベースを搭載するのみで実現可能となる。つまり、比較的簡易な追加作業を行うのみにて、ビル管理業務だけでなく、ビルオーナーに対して、テナント利用を最適化するソリューションを提供することが可能となる。
【００５２】
なお、上述の実施形態では、一つのテナントビル１０のテナントに関する需要電力データのみを収集していたが、他のビルのテナントに関する需要電力データを取得するようにしてもよい。これによりサンプル数が増加して、モデルの信頼性が向上する。なお、その際には、テナントビルの築年数に応じて消費電力（需要電力）が変動することから、モデル化に当たって、築年数に応じた補正係数を掛けるようにしてもよい。
【００５３】
また、上述の実施形態では、テナントビル１０内に生じた１つの空きテナントに対する入居候補を抽出していたが、複数の空きテナントに対して、これらに応じた入居候補業種を抽出するようにしてもよい。
【００５４】
加えて、上述した実施形態では、業種別の需要電力値の時間推移モデルを求めていたが、さらにこれに利用業態を加味したモデルを生成してもよい。図１０に示すように、業種が同一であっても、利用業態が異なる（事務所と倉庫）と、その需要電力値の時間推移も異なる。利用業態については図６のテナント契約者情報に登録されていることから、この情報を用いて、テナントの利用業態別に、業種別需要電力値の時間推移モデルを生成するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５５】
１０  テナントビル、１４  空調コントローラ、１６  照明コントローラ、２０  管理サーバ、２２  監視端末、４６  テナント別需要電力算出部、４８  利用者関連データ算出部、５０  業種別需要電力モデル生成部、５２  テナント契約者情報記憶部、５４  業種別企業データベース、５６  業種別需要電力モデル記憶部、５８  総需要電力算出部、６０  最適モデル抽出部。
【図１】
2016035652.tif 000003
【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】
2016035652.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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